Рангові перетворення Основною ідеєю є рангове перетворення: трансформуйте кожну оцінку порядкового результату в ранг цієї оцінки та запустіть свою регресію, двосторонній дисперсійний аналіз або іншу модель на цих рангах. Проте слід пам’ятати, що всі результати потрібно інтерпретувати з точки зору рангів.

На відміну від даних інтервалу чи співвідношення, порядковими даними не можна маніпулювати за допомогою математичних операторів. З цієї причини єдиною доступною мірою центральної тенденції для наборів даних, які містять порядкові дані, є медіана.

У випадку порядкових змінних загальною практикою є спочатку перетворити порядкову змінну з m категоріями в групу з m бінарних змінних а потім застосувати CA до таблиці Берта або матриці індикатора (0-1) [3].

Основне обмеження порядкових даних полягає в тому, що інтервал між послідовними точками на шкалі не є внутрішньо рівним.

Порядкова регресія – це статистичний метод, який використовується для прогнозування поведінки залежних змінних порядкового рівня з набором незалежних змінних. Залежна змінна є змінною категорії відповіді на замовлення, а незалежна змінна може бути категорійною або постійною.

Так, можемо! Порядкові дані є типом даних, який найчастіше зустрічається в соціальних науках. Для обробки таких даних можна використовувати багато статистичних методів. Одним із поширених методів є присвоєння балів даним, перетворення їх у інтервальні дані та подальше виконання статистичного аналізу.

Щоб нормалізувати порядкові дані, ви можете використовувати такі методи, як порядкове кодування, групування та масштабування.