Statistikas on järjestusandmed sellist tüüpi andmed, milles väärtused järgivad loomulikku järjekorda. Järjestusandmete üks tähelepanuväärsemaid omadusi on see, et erinevusi andmeväärtuste vahel ei saa kindlaks teha või need on mõttetud. Üldiselt puudub andmekategooriatel laius, mis tähistab aluseks oleva atribuudi võrdset juurdekasvu.
Mõnel juhul saab andmete omaduste saamiseks grupeerida intervalli- või suhteandmete väärtused. Näiteks peetakse sissetuleku vahemikke järjestusandmeteks, samas kui suhe on tulu ise.
Erinevalt intervall- või suhteandmetest ei saa järjestusandmeid matemaatiliste operaatorite abil manipuleerida. Seetõttu on ainus saadaval olev keskse tendentsi kesktendentsuse kesktendentsi mõõde andmekogumi kirjeldav kokkuvõte ühe väärtuse kaudu, mis peegeldab andmejaotuse keskpunkti. Koos järjestusandmeid sisaldavate andmekogumite varieeruvusega on mediaan.
Ordinaalsete andmete kasutamine
Tavalisi andmeid kasutatakse tavaliselt erinevates uuringutes ja küsimustikes. Likerti skaala, mille võite leida paljudest uuringutest, on üks näide. Likerti skaalal on loetletud psühhomeetrilise skaala kategooriad, nagu „Nõustun kindlalt“, „Nõustun“ jne.
Selle andmetüübi erinevaid näiteid võib rahanduses ja majanduses sageli kohata. Mõelgem majandusaruandele, milles uuritakse SKT tasemeid Sisemajanduse koguprodukt (SKP) Sisemajanduse koguprodukt (SKP) on riigi majandusliku tervise standardmõõt ja riigi elatustaseme näitaja. Samuti saab SKT-d kasutada erinevate riikide tootlikkuse taseme võrdlemiseks. eri riikides. Kui aruanne reastab riigid vastavalt nende SKP näitajatele, on read järjestusandmete näited.
Kuidas andmeid analüüsida?
Lihtsaim viis järjestusandmete analüüsimiseks on visualiseerimise tööriistade kasutamine. Näiteks võib andmed esitada tabelis, kus iga rida tähistab erinevat kategooriat. Lisaks saab neid ka erinevate graafikute abil visualiseerida. Sellist tüüpi andmete esitamiseks on kõige sagedamini kasutatav tulpdiagramm.
Tavalisi andmeid saab analüüsida ka selliste täiustatud statistilise analüüsi vahendite abil nagu hüpoteeside testimine Hüpoteeside testimine Hüpoteeside testimine on statistilise järelduse meetod. Seda kasutatakse selleks, et kontrollida, kas populatsiooni parameetri kohta käiv väide on õige. Hüpoteesi testimine . Pange tähele, et selliseid parameetrilisi meetodeid nagu t-test või ANOVA ei saa seda tüüpi andmetele rakendada. Andmete hüpoteeside testimist saab läbi viia ainult mitteparameetriliste testide abil, näiteks Mann-Whitney U test või Wilcoxoni sobitatud paaride test.
Rohkem ressursse
Finance on finantsmodelleerimise ja hindamise analüütiku (FMVA) ™ ametlik pakkuja. FMVA® sertifikaat. Liituge 350 600+ üliõpilasega, kes töötavad sellistes ettevõtetes nagu Amazon, J.P. Morgan ja Ferrari sertifitseerimisprogramm, mille eesmärk on muuta keegi maailmatasemel finantsanalüütikuks.
Finantsanalüüsi alal õppimiseks ja teadmiste arendamiseks soovitame tungivalt allpool olevaid täiendavaid finantsressursse:
- Finantsstatistika põhimõisted Rahanduse põhistatistika mõisted Statistika kindel mõistmine on ülioluline, et aidata meil rahandust paremini mõista. Pealegi võivad statistikakontseptsioonid aidata investoritel jälgida
- Vastastikku välistavad sündmused Vastastikku välistavad sündmused Statistikas ja tõenäosusteoorias on kaks sündmust üksteist välistavad, kui need ei saa toimuda korraga. Lihtsaim vastastikku välistava näide
- Mediaan Mediaan Mediaan on statistiline meede, mis määrab andmekogumi keskmise väärtuse kasvavas järjekorras (s.o väikseimast suurima väärtuseni). Mediaan
- Kvantitatiivne analüüs Kvantitatiivne analüüs Kvantitatiivne analüüs on mõõdetavate ja kontrollitavate andmete, nagu tulud, turuosa ja palgad, kogumine ja hindamine ettevõtte käitumise ja tulemuslikkuse mõistmiseks. Andmetehnoloogia ajastul peetakse kvantitatiivset analüüsi eelistatud lähenemiseks teadlike otsuste langetamisel.
