순서 변수 순서화 (또는 순서를 나타낸다) 일 수있는 값을 취 하나이다. 예를 들어, 사람의 가변 키는 키, 평균 및 키로 분류 할 수 있습니다.
명목 변수로서 연구 단위를 식별, 그룹화 및 차별화하는 것 외에도 순서 척도는 크기를 설명하므로 순서에 따라 특징이 지정됩니다. 즉, 연구 단위는 크기에 따라 증가 또는 감소하는 순서로 정렬 될 수 있습니다.
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이 척도에서 우리는 첫 번째, 두 번째, 세 번째 또는 높음, 중간, 낮음을 말합니다. 그러나 계급 사이에 조치가 설정되지 않았습니다. 예 : 제공된 서비스에 대한 만족도 테스트의 변수 등급은 불만족, 무관심, 만족, 매우 만족의 네 가지 범주로 측정 될 수 있습니다.
표현 된 만족도에 따라 주문할 수 있지만 만족감과 매우 만족 스러움의 차이는 알려져 있지 않으며, 불만족과 무관심의 차이가 만족과 매우 만족의 차이와 같은지 여부는 알 수 없습니다.
서수 척도는 연속 측정간에 "크게", "작게"또는 "동일"비교 만 수행하는 측정을 나타냅니다. 관찰 된 값 집합의 분류 또는 순서를 나타냅니다.
순서 변수 및 특성의 개념
서수 척도에서 관찰은 평가되는 특성과 관련하여 상대적인 순서로 배치됩니다. 즉, 데이터의 범주는 자신이 소유 한 특수한 특성에 따라 분류되거나 정렬됩니다.
숫자를 사용하는 경우 이러한 크기는 관찰 된 속성의 순위 순서를 나타냅니다. "보다 큼", "보다 작음"및 "같음"관계 만이 서수 측정 척도에서 의미를 갖습니다.
수학적 관점에서 볼 때 명목 척도와 마찬가지로 서수 척도는 비율, 백분율 및 비율의 계산 만 지원합니다.
순서 형 변수를 가장 잘 설명하는 중심 경향의 척도는 중앙값으로, 데이터 세트의 중앙에있는 값은 가장 낮은 것에서 가장 높은 순서로 정렬됩니다.
객체가 특성에 따라 분류 될 때 어떤 객체가 다른 객체와 비교하여 어느 정도 특성을 가지고 있는지 확인할 수 있습니다. 하지만 그 차이를 정량화 할 수는 없습니다.
예를 들어, 몇 가지 특성을 고려하여 '첫 번째', '두 번째'및 '세 번째'로 정렬 된 세 개의 개체가 있습니다. 2 위는 3 위와 다른 금액과 반드시 같지 않은 금액으로 1 위와 다릅니다.
순서 형 변수의 예
순서 형 변수의 몇 가지 예 :
-사회 계급 (A-높음, B-중간 높음, C-중간, D-낮음, E-매우 낮음).
-질적 학교 성적 (I-불충분, A-허용됨, B-양호, S-우수, E-우수).
-군대 계급 (장군, 대령, 중령, 소령, 대위 등).
-교육 정도 (초등학교, 고등학교, 전문 기술자, 기술자, 대학 등).
-인간의 발달 단계 (신생아, 아기, 어린이, 청소년, 성인, 노인).
-영화 분류 (A-모든 공개, B-12 세 이상, C-18 세 이상, D-21 세 이상).
-과일의 숙성 (녹색, 핀토 나, 익은, 매우 익은, 썩은).
-공공 서비스 제공에 대한 만족도 (매우 만족, 만족, 무관심 등).
-예시 설명
학생에 의한 교사 평가
특정 과정의 학생들은 5-우수, 4-좋음, 3-평균, 2-나쁨의 척도를 갖는 순서 변수로 측정되는 교사의 교육 능력에 대한 평가 설문 조사를 작성할 가능성이 있습니다. , 1-나쁨.
변수의 값은 최고 또는 최고에서 최저 또는 최저 순으로 정렬됩니다. 우수는 좋음보다 낫고 좋음은 평균보다 낫습니다. 그러나 차이의 크기를 구별하는 것은 불가능합니다.
우수함과 좋음의 차이가 나쁨과 나쁨의 차이와 같습니까? 긍정 할 수 없습니다.
숫자를 사용하면 크기를 나타내지 않습니다. 예를 들어 좋음 (등급 4) 등급이 나쁨 (등급 2)보다 두 배 높다고 결론을 내리면 안됩니다. Good 등급이 Bad 등급보다 낫다고 말할 수 있지만 어느 정도 더 좋은지 정량화 할 수 없습니다.
식사 허용 수준
시음 대회는 A-훌륭함, B-좋음, C-허용되지 않음으로 표현 된 수락 수준의 서수 변수를 사용하여 요리 대회의 음식을 평가합니다. 가장 높은 것에서 가장 낮은 것 순으로 정렬 된 측정 스케일을 사용하는 것은 분명하지만 스케일 값 간의 차이를 설정할 수 없습니다.
대회이기 때문에 승자는 어떻게 결정 되나요? 가장 적절한 것은 콘테스트 우승자에 대한 결정을 내리기 위해 패션을 사용하는 것 같습니다. 모드를 레벨 당 카운트의 가장 높은 (가장 빈번한) 값에 부여 된 이름으로 이해하십시오. 예를 들어, 5 개의 A, 14 개의 B, 10 개의 C가 계산되었습니다. 가장 많은 의견이있는 레벨이기 때문에 모드는 B입니다.
명목 변수와의 차이
다음 표는 명목 척도와 순서 척도로 측정 된 변수 간의 몇 가지 차이점과 유사점을 보여줍니다.
참고 문헌
- Coronado, J. (2007). 측정 저울. 패러다임 매거진. publications.unitec.edu.co에서 복구되었습니다.
- Freund, R .; Wilson, W .; Mohr, D. (2010). 통계적 방법. 세 번째 에디션. Academic Press-Elsevier Inc.
- Glass, G .; Stanley, J. (1996). 사회 과학에 적용되지 않는 통계적 방법. Prentice Hall Hispanoamericana SA
- 귀엽다.; Marchal, W .; Wathen, S. (2012). 비즈니스와 경제에 적용되는 통계. 15 판. McGraw-Hill / Interamericana Editores SA
- 올랜도 니, G. (2010). 통계적 측정 척도. Telos 매거진. ojs.urbe.edu에서 복구되었습니다.
- Siegel, S .; Castellan, N. (1998). 행동 과학에 적용되는 비모수 적 통계. 넷째 에디션. Trillas SA 편집
- Wikipedia. (2019). 측정 수준. en.wikipedia.org에서 복구되었습니다.