Les mesures statistiques nécessitent des variables, mais toutes les variables ne sont pas identiques. Certaines variables comme le poids ou la vitesse ou les dollars dépensés peuvent être mesurés avec précision. Les opinions, cependant, sont une question différente. Les patients peuvent évaluer leur niveau de douleur sur une échelle de un à dix, ou les cinéphiles peuvent évaluer à quel point ils ont apprécié un film qu'ils viennent de voir. Ces types d'indicateurs sont des mesures ordinales. Ils ne sont pas précis quant à la façon dont les mesures physiques ou économiques peuvent être, mais les mesures ordinales peuvent néanmoins fournir des informations précieuses pour les chercheurs.

TL; DR (trop long; n'a pas lu)

Mesures ordinales se réfèrent généralement aux enquêtes, où l'opinion de l'utilisateur est en cours de quantification.

Variables catégorielles et à intervalles

Les différentes variables statistiques comprennent les variables catégorielles, d'intervalle, de ratio et ordinales. Les variables catégoriques se réfèrent aux types sans ordre. Les oiseaux, les mammifères, les reptiles et les poissons sont des types qui peuvent être nommés mais qui n'ont aucun ordre mathématique les uns par rapport aux autres. Les variables d'intervalle sont des variables qui se rapportent également sur une échelle commune; par exemple, les changements de température, où la différence entre 50 et 60 degrés est la même que la différence entre 60 et 70 degrés - 10 degrés.

Variables Ratio et Ordinal

Les variables de ratio commencent par zéro représentant l'égalité entre deux choses, et procéder à des facteurs représentant la différence relative. En comparant la population de la Chine aux États-Unis, une variable de ratio pourrait prendre les États-Unis comme base zéro avec 311 millions de personnes, ce qui donne à la Chine, avec 1,3 milliard de personnes, un rapport de 4,29. La Chine compte 4,29 personnes de plus que les États-Unis. Les variables ordinales mesurent les qualités; Par exemple, une enquête pourrait indiquer: «Avec votre gouverneur actuel, vous êtes: (1) très insatisfait (e), (2) insatisfait (e), (3) sans opinion, (4) satisfait (e) ou satisfait (e).

Conclusions

La mesure ordinale est conçue pour déduire des conclusions, tandis que d'autres méthodes sont utilisées pour décrire des conclusions. Les conclusions descriptives organisent des faits mesurables de manière à pouvoir les résumer. Si une analyse statistique du revenu moyen par habitant dans une ville change sur trois ans, ce changement peut être déclaré quantitativement. Aucune inférence, cependant, ne peut être tirée sur la raison pour laquelle la moyenne a changé. Ce que vous voyez est ce que vous obtenez: les chiffres. Les conclusions déductives tentent de voir au-delà des chiffres réels jusqu'à une conclusion qualitative, par exemple: «La plupart des clients de Frosty Boy Ice Cream sont satisfaits.»

Avantages de la mesure ordinale

La mesure ordinale est normalement utilisée pour enquêtes et questionnaires. Une analyse statistique est appliquée aux réponses une fois qu'elles sont recueillies pour placer les personnes qui ont pris l'enquête dans les différentes catégories. Les données sont ensuite comparées pour tirer des inférences et des conclusions sur l'ensemble de la population enquêtée en ce qui concerne les variables spécifiques. L'avantage de l'utilisation de la mesure ordinale est la facilité de classement et de catégorisation. Si vous posez une question d'enquête sans fournir les variables, les réponses sont susceptibles d'être si diverses qu'elles ne peuvent pas être converties en statistiques.

Inconvénients de la mesure ordinale

Les mêmes caractéristiques de mesure ordinale qui créent son les avantages créent également certains inconvénients. Les réponses sont souvent si étroites par rapport à la question qu'elles créent ou amplifient des biais qui ne sont pas pris en compte dans l'enquête. Par exemple, sur la question de la satisfaction du gouverneur, les gens pourraient être satisfaits de son rendement au travail, mais contrariés par un récent scandale sexuel. La question de l'enquête pourrait amener les répondants à exprimer leur insatisfaction face au scandale, malgré la satisfaction de son rendement au travail - mais la conclusion statistique ne fera pas de différence.