Dalam statistik, data ordinal adalah jenis data di mana nilainya mengikuti susunan semula jadi. Salah satu ciri data ordinal yang paling terkenal ialah perbezaan antara nilai data tidak dapat ditentukan atau tidak bermakna. Secara amnya, kategori data tidak mempunyai lebar yang mewakili kenaikan yang sama dari atribut yang mendasari.
Dalam beberapa kes, nilai data selang atau nisbah dapat dikelompokkan bersama untuk mendapatkan ciri-ciri data. Sebagai contoh, julat pendapatan dianggap sebagai data ordinal sedangkan pendapatan itu sendiri adalah data nisbah.
Tidak seperti data selang atau nisbah, data ordinal tidak dapat dimanipulasi menggunakan operator matematik. Kerana alasan ini, satu-satunya ukuran kecenderungan pusat kecenderungan pusat yang tersedia adalah ringkasan deskriptif dari set data melalui satu nilai yang mencerminkan pusat penyebaran data. Bersamaan dengan kebolehubahan untuk set data yang mengandungi data ordinal adalah median.
Kegunaan Data Biasa
Data biasa biasanya digunakan dalam pelbagai tinjauan dan soal selidik. Skala Likert yang mungkin anda dapati dalam banyak tinjauan adalah salah satu contohnya. Skala Likert menyenaraikan kategori skala psikometrik seperti "Sangat Setuju," "Setuju", dll.
Pelbagai contoh jenis data ini sering dijumpai dalam bidang kewangan dan ekonomi. Pertimbangkan laporan ekonomi yang menyelidiki tahap KDNK Keluaran Dalam Negara Kasar (KDNK) Keluaran Dalam Negara Kasar (KDNK) adalah ukuran standard kesihatan ekonomi negara dan indikator taraf hidupnya. Juga, KDNK dapat digunakan untuk membandingkan tahap produktiviti antara negara yang berbeza. dari pelbagai negara. Sekiranya laporan tersebut mengurutkan negara-negara menurut angka KDNK mereka, peringkat tersebut adalah contoh data ordinal.
Bagaimana Menganalisis Data?
Cara termudah untuk menganalisis data ordinal adalah dengan menggunakan alat visualisasi. Sebagai contoh, data dapat disajikan dalam tabel di mana setiap baris menunjukkan kategori yang berbeda. Di samping itu, mereka juga dapat dilihat menggunakan pelbagai carta. Carta yang paling biasa digunakan untuk mewakili jenis data tersebut ialah carta palang.
Data biasa juga dapat dianalisis dengan menggunakan alat analisis statistik lanjutan seperti pengujian hipotesis Pengujian hipotesis Pengujian hipotesis adalah kaedah inferensi statistik. Ia digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi betul. Ujian hipotesis. Perhatikan bahawa kaedah parametrik standard seperti ujian-t atau ANOVA tidak dapat digunakan untuk jenis data tersebut. Pengujian hipotesis data dapat dilakukan hanya dengan menggunakan ujian nonparametrik seperti ujian Mann-Whitney U atau ujian Wilcoxon Matched-Pairs.
Lebih Banyak Sumber
Finance adalah penyedia rasmi Pensijilan Pemodelan dan Penilaian Kewangan (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA® Sertai 350,600+ pelajar yang bekerja untuk syarikat seperti program pensijilan Amazon, JP Morgan, dan Ferrari, yang direka untuk mengubah sesiapa sahaja menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia.
Untuk terus belajar dan mengembangkan pengetahuan anda mengenai analisis kewangan, kami sangat mengesyorkan sumber kewangan tambahan di bawah:
- Konsep Statistik Asas dalam Kewangan Konsep Statistik Asas untuk Kewangan Pemahaman yang kukuh mengenai statistik sangat penting dalam membantu kita memahami kewangan dengan lebih baik. Lebih-lebih lagi, konsep statistik dapat membantu pemantau memantau
- Acara Saling Eksklusif Acara Saling Eksklusif Dalam statistik dan teori kebarangkalian, dua peristiwa saling eksklusif jika tidak dapat berlaku pada masa yang sama. Contoh termudah yang saling eksklusif
- Median Median Median adalah ukuran statistik yang menentukan nilai tengah dari set data yang disenaraikan dalam urutan menaik (iaitu, dari nilai terkecil hingga terbesar). Mediannya
- Analisis Kuantitatif Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses mengumpulkan dan menilai data yang dapat diukur dan dapat disahkan seperti pendapatan, bahagian pasaran, dan upah untuk memahami tingkah laku dan prestasi perniagaan. Pada era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan pilihan untuk membuat keputusan yang tepat.
