Разница между обычными данными и данными за интервал

Порядковые данные против данных за интервал

И порядковые, и интервальные данные являются двумя из четырех основных типов данных или классификаций, используемых в статистике и других связанных областях. Оба типа данных позволяют классифицировать и выражать информацию.

Порядковые данные и интервальные данные также являются единицей измерения для количественных данных. Представляя данные в масштабе, оба типа данных указывают на описание сравнения и контрасты в масштабе.

Различия между двумя типами данных заключаются в следующем:

Порядковые данные характеризуются естественным и четким порядком, ранжированием или последовательностью в масштабе. Кроме того, порядковые данные не связаны с определенностью или равенством между двумя значениями. Акцент делается на позицию значения.

Порядковые данные имеют определенную категорию, а их масштаб описывается как неоднородный. Их основное использование заключается в описании данных в порядке порядка или ранга на основе определенной шкалы атрибутов..

Порядковые данные могут быть выражены в различных формах и такими словами, как:

первый второй третий
начало, середина, конец
один, два, три и так далее ...
A, B, C и так далее ...
1, 2, 3 и так далее…
Низкий, средний или высокий

Отличным примером также может служить шкала Лайкерта со значениями от одного до десяти. Помимо формирования порядка или рейтинга, нет никакой дополнительной информации, кроме направления и организации, которая может быть получена из этого типа данных. Любые отношения между значениями также не являются однородными или противоречивыми по сравнению с данными интервала. Также нет идентифицирующего фактора или расстояния между двумя переменными.

Порядковые данные представляют собой форму непараметрических данных, которые представляют собой тип данных, которые не предполагают какой-либо конкретной схемы распределения или предсказуемости. Номинальные данные также являются формой непараметрических данных.

Это форма параметрических данных вместе с данными отношения. Как форма параметрических данных, распределение в масштабе данных этого типа предсказуемо.

С другой стороны, интервальные данные делают акцент на различиях между двумя последовательными значениями в данной шкале. Промежуточное значение имеет равное разделение или даже разницу в масштабе. Разницу между двумя значениями можно легко увидеть, и ее можно охарактеризовать как однородные и последовательные интервалы в каждом интервале..

Интервальные данные часто используются в психологических экспериментах и ​​не могут подвергаться математическим операциям умножения или деления.

По сравнению с порядковыми данными интервальные данные имеют более значимый и непрерывный масштаб измерения. Они также содержат больше количественной информации по сравнению с порядковыми данными.
Этот тип данных имеет единую шкалу.

Интервальные данные являются формой параметрических данных вместе с данными отношения. Как форма параметрических данных, распределение в масштабе данных этого типа предсказуемо и различимо..

Резюме:

1. Обычные данные больше всего заботятся о порядке и ранжировании, а интервальные данные - о разнице значений в двух последовательных значениях..
2. Обычные данные делают акцент на положении на шкале, а интервальные данные - на значениях двух значений в шкале..
3.В порядковых данных нет уверенности в равенстве, а в интервальных данных присутствует равенство..
4. Масштаб и значение различий в порядковой последовательности не являются одинаковыми, в то время как два фактора в данных интервала одинаковы.
5. Интервальные данные считаются более информативными видами количественных данных по сравнению с порядковыми данными..
6. Интервальные данные являются формой параметрических данных, в то время как порядковые данные являются формой непараметрических данных..
7.Интервальные данные также могут быть размещены в обычном порядке.