İçeriğe atla

Ölçülme ölçeği: Revizyonlar arasındaki fark

k
''Sırasal ölçekli'' veriler için (yine ''isimsel ölçekli'' değişken verileri gibi) ''karşılaştırmalı küçük'' veya ''karşılaştırılmalı büyük'' olma işlemleri anlamlıdır. Ama buna ilaveten ''sırasal ölçekli'' verilere ''eşitlik'' ve ''eşitsizlik'' işlemleri de anlamlı olarak uygulanabilir. Ancak ''sırasal ölçekli'' veriler için bazı çok iyi bilinen aritmetik işlemler, yani toplama, çıkartma, çarpma ve bölme işlemleri uygulanmaları, anlamsız olur.
 
[[Sosyal bilimler]], [[psikoloji]], işletme bilimleri alanlarında pratikte birçok istatistiksel veri ''sırasal ölçekli'' olarak elde edilir . Örneğin tercih, tatmin olma, davranış, yargı gibi subjekif skorlar; [[muhafazakarlık]], [[önyargılılık]], [[sosyal sınıf]] v.b değişkenler ''sırasal ölçekli'' veriler ortaya çıkartırlar. Pozitif bilim alanında da sırasal ölçekli veriler bulunur: [[mineralminerallerin sertliğiçizilme içinsertliğini gösteren [[Mohs ölçeğisertlik skalası]], deprem şiddeti için [[Richter ölçeği]] vb.
 
''Sırasal ölçekli'' veriler için [[betimsel istastik]]lerden [[merkezsel konum ölçüsü]] olarak [[medyan]] ve (''isimsel ölçekli'' veriler gibi) [[mod]] kullanılması uygun olur. Ancak toplama ve bölme işlemleri uygun olmadığı için [[ortalama]] tanımlanamaz. [[Dörttebirlik]], [[ondabirlik]], [[yüzdebirlik]], maksimum, minimum vb tanımlanabilir. İstatistiksel yayılım için özel [[kategorik veriler için yayılım]] ölçüleri hesaplanıp kullanılabilir. Buna karşılık çıkartma anlamsız olduğu için [[açıklığı]], [[dörtebirlik açıklığı]] kulanılamaz. Alışılagelen yayılım ölçümleri olan [[varyans]], [[standart sapma]], [[mutlak sapmalar]] da anlamsızdır. [[Çıkarımsal istatistik]]ler için [[parametrik sınama]] ve kestirim uygulamaları anlamsızdır. Ancak [[orantısal çokluklar dağılımı]] ve [[orantılar]] için [[hiptotez sınamaları]] ve kestirimler pratikte uygulanmaktadır. Ayrıca birçok [[parametrik olmayan istatistik]]ler sırasal ölçekli değişkenlere tatbik edilebilir.
34.095

düzenleme