Dữ liệu thứ tự và khoảng thời gian là hai trong bốn loại dữ liệu hoặc phân loại chính được sử dụng trong thống kê và các lĩnh vực liên quan. Cả hai định dạng dữ liệu đều đáp ứng nhu cầu phân loại và thể hiện thông tin. Cả hai loại dữ liệu này đều quan trọng vì chúng cung cấp cho người dùng thông tin có thể được sử dụng để tính toán thống kê về các khía cạnh khác nhau.
Dữ liệu thứ tự so với Dữ liệu khoảng thời gian
Sự khác biệt giữa dữ liệu thứ tự và dữ liệu khoảng thời gian là dữ liệu thứ tự không có thang đo hoặc trình tự thống nhất, trong khi dữ liệu khoảng thời gian có thang đo rất đồng nhất có nghĩa là sự khác biệt giữa hai giá trị bất kỳ vẫn giữ nguyên. Dữ liệu thứ tự là phi tham số, trong khi dữ liệu khoảng thời gian là dữ liệu tham số.
Dữ liệu thứ tự được xác định bởi một thứ tự, thứ hạng hoặc sự kế tiếp riêng biệt và tự nhiên trên một thang điểm. Hơn nữa, dữ liệu thứ tự không quan tâm đến độ chắc chắn hoặc bằng nhau của hai giá trị. Vị trí của giá trị được nhấn mạnh. Nó là một kiểu dữ liệu phi tham số. Nó cũng có xu hướng cung cấp ít thông tin hơn so với dữ liệu khoảng thời gian.
Ngược lại với dữ liệu thứ tự, dữ liệu khoảng thời gian cung cấp thang đo liên tục và có ý nghĩa hơn. Chúng cũng cung cấp nhiều thông tin định lượng hơn là dữ liệu thứ tự. Đó là dữ liệu số có nghĩa là nó đại diện cho các đại lượng có thể định lượng được của một thứ gì đó. Nó cung cấp một lượng biến đổi nhất định giữa hai giá trị bất kỳ. Chúng ta có thể cộng hoặc trừ các giá trị của dữ liệu khoảng thời gian một cách có ý nghĩa.
Bảng so sánh giữa dữ liệu thứ tự và dữ liệu khoảng thời gian
| Các thông số so sánh | Dữ liệu thông thường | Dữ liệu khoảng thời gian |
| Bận tâm | Quan tâm hơn về thứ tự và xếp hạng. | Quan tâm hơn về sự khác biệt giữa hai giá trị. |
| Bình đẳng | Không có sự chắc chắn của các khoảng bằng nhau. | Có những khoảng thời gian bằng nhau. |
| Các loại dữ liệu | Dữ liệu phi tham số | Dữ liệu tham số |
| Đồng nhất | Trình tự và tỷ lệ không đồng nhất. | Quy mô đồng đều. |
| Thông tin | Tiết lộ ít thông tin hơn | Tiết lộ thêm thông tin |
Dữ liệu thứ tự là gì?
Dữ liệu thứ tự là một tổ chức dữ liệu dựa trên quy mô. Ví dụ, biến X có thể là số ngày những người tham gia được áp dụng một chế độ ăn kiêng cụ thể và biến Y có thể là thứ hạng của những người này trong một cuộc đua. Tương quan ảnh hưởng của biến X với biến Y trong dữ liệu như vậy là khả thi.
Dữ liệu thứ tự dựa trên một hệ thống xếp hạng. Ví dụ, trong một cuộc đua 100 mét, người chiến thắng có thể mất 11 giây, người giữ vị trí thứ hai 11,5 giây và người giữ vị trí thứ ba 12,5 giây. Bởi vì khoảng cách thời gian giữa các thứ hạng không được xác định, tất cả những gì bạn biết là thứ hạng của nhiều người khác nhau.
Dữ liệu thứ tự là dữ liệu phân loại có nghĩa là nó xác định các đặc điểm khác nhau của sự vật. Nó có thứ tự xếp hạng tự nhiên có nghĩa là chúng ta có thể sắp xếp dữ liệu một cách tự nhiên.
Dữ liệu thông thường có một danh mục cụ thể và một thang đo không nhất quán. Vai trò chính của chúng là mô tả đặc điểm hoặc xếp hạng dữ liệu theo một thang thuộc tính nhất định. Nó được tạo thành từ dữ liệu phi tham số không tuân theo bất kỳ xu hướng phân phối hoặc dự đoán nhất định nào.
Một số ví dụ về dữ liệu thứ tự có thể là các huy chương Olympic khác nhau, tức là đồng, bạc và vàng, hệ thống chấm điểm chữ cái cho kết quả kiểm tra.
Dữ liệu khoảng thời gian là gì?
Dữ liệu khoảng thời gian, thường được gọi là số nguyên, là kiểu dữ liệu được đo dọc theo thang điểm, với mỗi điểm được đặt ở một khoảng cách bằng nhau so với các điểm khác. Dữ liệu khoảng thời gian luôn được biểu diễn bằng số hoặc giá trị số trong đó khoảng cách giữa hai vị trí được chuẩn hóa và bằng nhau. Loại dữ liệu này có tỷ lệ đồng nhất.
Dữ liệu khoảng thời gian, như tên đã chỉ ra, dựa trên thang đo liên tục. Trên thang nhiệt độ, có các giá trị như 50 và 51 độ. Bạn biết rằng sự khác biệt là một mức độ.
Dữ liệu khoảng thời gian liên quan đến sự khác biệt giữa hai giá trị liên tiếp trên một quy mô nhất định. Số ở giữa trên một thang điểm có độ phân chia bằng nhau hoặc hiệu số chẵn. Sự khác biệt giữa hai giá trị là rõ ràng và nó có thể được biểu thị dưới dạng các khoảng thời gian đều đặn và nhất quán trong mỗi khoảng thời gian.
Nó thường được sử dụng trong nghiên cứu tâm lý học và không thể chịu các phép toán như nhân hoặc chia.
Dữ liệu khoảng thời gian, như dữ liệu tỷ lệ, chứa dữ liệu tham số. Sự phân bố của loại dữ liệu này trong thang đo có thể dự đoán được và được công nhận là một loại dữ liệu tham số.
Nó có một điểm 0 tùy ý trong thang đo của nó. Điều này có nghĩa là không có cách nào để nhân hoặc chia hai giá trị một cách có ý nghĩa hoặc lấy một tỷ lệ.
Sự khác biệt chính giữa dữ liệu thứ tự và dữ liệu khoảng thời gian
Sự kết luận
Dữ liệu thứ tự và khoảng thời gian là hai loại đơn vị đo lường dữ liệu. Bằng cách hiển thị dữ liệu trên một thang đo, cả hai loại dữ liệu đều tương ứng với mô tả so sánh và tương phản trong thang đo.
Do đó, sự khác biệt chính giữa dữ liệu thứ tự và khoảng thời gian là quy mô của dữ liệu thứ tự không đồng nhất, trong khi quy mô của dữ liệu khoảng là đồng nhất. Một sự tương phản khác là dữ liệu thứ tự có ít thông tin hơn dữ liệu khoảng thời gian.
Dữ liệu thứ tự có thể được sử dụng trong các cuộc điều tra và bảng câu hỏi vì nó có tính chất rất trật tự. Dữ liệu khoảng thời gian có thể được sử dụng cho nghiên cứu thống kê, nghiên cứu khoa học để tìm ra các xác suất khác nhau, xếp loại trường học, v.v.
Một số ví dụ về dữ liệu thứ tự là xếp hạng phim, cấp bậc quân sự, xếp hạng chính trị, tình trạng kinh tế xã hội, v.v. Một số ví dụ về dữ liệu khoảng thời gian là điểm kiểm tra như SAT, ACT, v.v., nhiệt độ, kiểm tra IQ, tuổi, thang đo pH, điểm tín dụng, thời gian trong ngày theo đồng hồ 12 giờ, v.v… Dữ liệu khoảng thời gian cũng được sử dụng trong dữ liệu khoa học do độ tin cậy của nó.
