ข้อมูลเชิงลำดับ: ความหมาย ตัวอย่าง การรวบรวม และการวิเคราะห์

บริษัทต่างๆ ลงทุนมากขึ้นในเครื่องมือข้อมูลเพื่อช่วยให้ทีมการตลาดตัดสินใจได้ดีขึ้น

แต่การตลาดต้องการมากกว่าแค่ข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อใช้กลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพ พวกเขายังต้องเข้าใจประเภทของข้อมูลที่รวบรวมและวิธีการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการกลับไปสู่พื้นฐานและทำความเข้าใจกับข้อมูลลำดับ ซึ่งเป็นหนึ่งในประเภทข้อมูลทางการตลาดที่สำคัญ บทความนี้จะสำรวจข้อมูลเชิงลำดับและวิธีการแจ้งการตัดสินใจทางการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ระดับความพึงพอใจของลูกค้าเป็นตัวอย่างของข้อมูลลำดับ ตัวแปรอาจเป็น:

• พึงพอใจมาก
• พอใจ
• เป็นกลาง
• ไม่พอใจ
• ไม่พอใจมาก

เมื่อใช้ข้อมูลลำดับ คุณสามารถคำนวณความถี่ การแจกแจง โหมด ค่ามัธยฐาน และช่วงของตัวแปรได้

เมื่อกำหนดข้อมูลลำดับแล้ว คุณอาจสงสัยเกี่ยวกับประเภทข้อมูลอื่นๆ เช่น ข้อมูลระบุ ช่วง หรืออัตราส่วน ข้อมูลเหล่านี้แตกต่างจากข้อมูลลำดับอย่างไร ต่อไปนี้เป็นคำจำกัดความสั้นๆ:

• ข้อมูลที่กำหนด คือการจำแนกประเภทข้อมูลที่ตัวแปรมีชุดค่าและหมวดหมู่ที่จำกัดซึ่งไม่ได้เรียงลำดับ ด้วยข้อมูลที่ระบุ คุณจะวัดตัวแปรต่างๆ เช่น ประเภทของการจ้างงาน ซึ่งมีผลลัพธ์หลายอย่าง เช่น งานอิสระ งานเต็มเวลา หรืองานแบบผสมผสาน
• ข้อมูลช่วงเวลา คือประเภทของข้อมูลที่ช่วงเวลาระหว่างค่าสองค่าไม่คงที่ ข้อมูลช่วงเวลาเกิดขึ้นได้หลายวิธี เช่น เมื่อทำการวัดช่วงเวลาหรือเมื่อความแตกต่างระหว่างการวัดสองครั้งแตกต่างกันไป วิธีทั่วไปในการแสดงข้อมูลช่วงเวลาคือการใช้ตารางที่มีคอลัมน์สำหรับขอบเขตบนและล่างของแต่ละช่วง
• ข้อมูลอัตราส่วน เป็นข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ ข้อมูลอัตราส่วนไม่ได้ให้ข้อมูลใดๆ เกี่ยวกับค่าที่แสดง ข้อมูลนี้ต้องได้มาจากแหล่งอื่นที่อ้างอิงโดยข้อมูลอัตราส่วน มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน แต่ก็สามารถนำไปใช้กับข้อมูลประเภทอื่นๆ ได้เช่นกัน

5 ตัวอย่างของข้อมูลลำดับ

ข้อมูลลำดับเกิดขึ้นในรูปแบบต่างๆ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของข้อมูลลำดับและวิธีการซิงโครไนซ์กับกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณเพื่อปรับปรุงความพยายามในการจัดการข้อมูลของคุณ

1. ระดับความสนใจ

ไม่ว่าคุณจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของคุณสู่ตลาดแล้วหรือแนะนำคุณสมบัติใหม่ให้กับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ของคุณ คุณจะต้องทำการวิจัยตลาดเพื่อถามคำถามเพื่อวัดความสนใจของกลุ่มเป้าหมายของคุณ

การวิจัยตลาดเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเพื่อทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้า คู่ซื้อของพวกเขา และอะไรกระตุ้นให้พวกเขาซื้อจากคุณ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถช่วยปรับปรุงแคมเปญการตลาดของคุณได้ในอนาคต

ตัวอย่างเช่น หากคุณจัดการประชุมเป็นประจำ แบบสำรวจสามารถช่วยให้คุณทราบว่าคุณทำได้ดีเพียงใด และผู้เข้าร่วมของคุณต้องการเข้าร่วมการประชุมอีกครั้งหรือไม่ ตัวอย่างข้อมูลระดับความสนใจมีดังนี้

ที่มา: SurveyMonkey

คำถามที่คุณถามจะเปิดเผยระดับความสนใจของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ ระดับความสนใจมีตั้งแต่ไม่สนใจ สนใจเล็กน้อย เป็นกลาง ไปจนถึงสนใจมาก

2. ระดับการศึกษา

ข้อมูลลำดับประเภทนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระดับความสามารถของกลุ่มเป้าหมายของคุณ

ระดับการศึกษาอาจสอบถามว่ากลุ่มเป้าหมายของคุณได้รับการศึกษาอย่างเป็นทางการในระดับต่างๆ หรือไม่ เช่น มัธยมปลาย วิทยาลัย และบัณฑิตวิทยาลัย คุณอาจเก็บรวบรวมข้อมูลนี้โดยการกำหนดตัวเลขให้กับแต่ละระดับ เช่น 1 สำหรับการศึกษานอกระบบ 2 สำหรับระดับประถมศึกษา เป็นต้น จนถึง 10 สำหรับระดับมหาวิทยาลัยระดับปริญญาเอก

ข้อมูลระดับการศึกษามีประโยชน์เมื่อใช้การวิเคราะห์ในกระบวนการสรรหาบุคลากรเพื่อช่วยคุณประเมินการสมัครงานของผู้มีโอกาสเป็นผู้สมัคร

ข้อมูลระดับการศึกษาสามารถช่วยคุณคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพว่าจะจ้างใครในอนาคตเพื่อสนับสนุนการเติบโตของบริษัท มุ่งเน้นที่ความพยายามในการสรรหา และค้นหาผู้สมัครที่เหมาะสมสำหรับตำแหน่งเฉพาะ

หากคุณบริหารทีมขาย การประเมินระดับการศึกษาของสมาชิกในทีมของคุณจะช่วยให้คุณทราบวิธีสนับสนุนเป้าหมายการพัฒนาอาชีพของพวกเขา ด้วยวิธีนี้ คุณจะสามารถสร้างทีมขายที่มีประสิทธิภาพสูงและปรับปรุงการรักษาลูกค้าได้

3. สถานะทางเศรษฐกิจและสังคม

การทำความเข้าใจสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมของกลุ่มเป้าหมายของคุณช่วยสร้างและปรับแต่งกลุ่มลูกค้าของคุณตามโปรไฟล์ทางประชากรศาสตร์และจิตวิทยา

จากนั้นคุณสามารถใช้กลุ่มเหล่านี้เมื่อเรียกใช้แคมเปญการตลาดส่วนบุคคลที่ตรงกับความต้องการและความต้องการของพวกเขา ข้อมูลลำดับเกี่ยวกับสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมสำหรับกลุ่มเป้าหมาย B2C รวมถึงเพศ สถานที่ รายได้ครัวเรือน สถานภาพการสมรส และอายุ

ในทางกลับกัน ข้อมูลสำหรับกลุ่มเป้าหมาย B2B รวมถึงรายได้รวมต่อปี ระยะการเติบโตของธุรกิจ จำนวนพนักงาน ตำแหน่งทางการตลาด และประเภทอุตสาหกรรม

4. ระดับความพึงพอใจ

ระดับความพึงพอใจสะท้อนถึงเนื้อหาที่ลูกค้าของคุณมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ต่างๆ ตัวอย่างเช่น กระบวนการเริ่มต้นใช้งานลูกค้าของคุณ หรือคุณแก้ไขปัญหาต่างๆ ของลูกค้าได้ดีเพียงใด

ความพึงพอใจของลูกค้าอาจแสดงออกเป็นความพึงพอใจอย่างยิ่ง พอใจ ไม่พอใจ หรือไม่พอใจอย่างมาก ข้อมูลระดับความพึงพอใจช่วยให้คุณประเมินความพึงพอใจในการบริการลูกค้าและการจัดการการขายเพื่อระบุส่วนที่ต้องปรับปรุง

ต่อไปนี้คือตัวอย่างข้อมูลระดับความพึงพอใจจากแบบสำรวจความเหมาะสมกับตลาดผลิตภัณฑ์ที่ Buffer ดำเนินการ:

ที่มา: บัฟเฟอร์

ด้วยข้อมูลนี้ บริษัทสามารถบอกได้ว่าตัวกำหนดตารางเวลาพลังงานของ Buffer มีประโยชน์อย่างไรกับลูกค้าของพวกเขา ซึ่งหมายความว่าผลิตภัณฑ์นั้นเหมาะสมกับผู้ใช้ของพวกเขา

5. การเปรียบเทียบ

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการถามคำถามที่เปิดเผยความเหมือนหรือความแตกต่างระหว่างจุดข้อมูลสองจุดขึ้นไป เมื่อคุณระบุความเหมือนหรือความแตกต่างแล้ว คุณสามารถเรียนรู้ว่าลักษณะใดที่คล้ายกัน ลักษณะใดแตกต่างกัน และระดับความแตกต่างหรือคล้ายกัน

ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของรายได้ตั้งแต่ปี 2021 ถึง 2022 การเปรียบเทียบของคุณจะให้ผลตอบแทนน้อยกว่ามาก เท่ากัน มากขึ้น และมากขึ้นอย่างมากสำหรับรายได้ในแต่ละปี

ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถวัดแนวโน้มของเศรษฐกิจมหภาคและอุตสาหกรรม และปรับกลยุทธ์ของคุณให้เหมาะกับกระบวนการจัดทำงบประมาณเพื่อควบคุมการใช้จ่าย คุณอาจตัดสินใจทำสิ่งนี้ให้มากขึ้นและเปรียบเทียบแนวโน้มของอุตสาหกรรม เพื่อให้คุณสามารถสร้างรายงานและเขียนเนื้อหาความเป็นผู้นำทางความคิดเพื่อกระตุ้นการรับรู้ถึงแบรนด์

วิธีรวบรวมข้อมูลลำดับ

หากคุณขอให้ใครสักคนจัดอันดับระดับความพึงพอใจของพวกเขาในระดับตั้งแต่ 1-5 คำตอบของพวกเขาจะเป็นลำดับ คุณสามารถรวบรวมข้อมูลนี้ผ่านแบบสำรวจหรือมาตราส่วน Likert โดยใช้ซอฟต์แวร์การสำรวจ

การสำรวจเป็นหนึ่งในวิธีที่เก่าแก่ที่สุดในการรวบรวมข้อมูลเชิงลำดับ คุณสามารถใช้แบบสำรวจเพื่อระบุความรู้สึกของผู้ชมเป้าหมายเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ หัวข้อ ‌หรือประเด็นเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการของคุณ คุณสามารถสำรวจได้หลายวิธี รวมทั้งด้วยตนเอง ทางโทรศัพท์ หรือทางออนไลน์

อย่างไรก็ตาม ด้วยแบบสำรวจ การรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องจากผู้ที่ไม่ต้องการตอบคำถามอย่างตรงไปตรงมาหรือเข้าใจคำถามนั้นเป็นเรื่องยาก การสำรวจยังต้องใช้เวลามากในส่วนของผู้วิจัยในการสร้าง ตรวจสอบ และวิเคราะห์

สเกล Likert คือแบบสำรวจที่ขอให้ผู้เข้าร่วมเห็นด้วยหรือไม่เห็นด้วยกับแต่ละข้อความในแบบสำรวจ เช่น “ฉันไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง” จากนั้นผู้เข้าร่วมจะกำหนดคำตอบให้ตนเองตามความรู้สึกที่มีต่อข้อความและระดับความเห็นพ้องกับข้อความนั้น

มาตราส่วนลิเคิร์ตช่วยเพิ่มความชัดเจนในระหว่างการวิเคราะห์ เนื่องจากผู้ตอบแบบสอบถามให้คะแนนตนเองในระดับคำสั่งที่มีช่วงเวลาที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน เช่น มาตราส่วน 1-7

ในการรวบรวมข้อมูลลำดับ คุณต้องทำแบบสำรวจด้วยคำถามที่จัดอันดับคำตอบโดยใช้มาตราส่วนโดยนัยหรือชัดเจน ตัวอย่างเช่น หากคุณมีทราฟฟิกจำนวนมากมาที่เว็บไซต์ของบริษัท คุณสามารถใช้เครื่องมือคำติชมเว็บไซต์ขององค์กรเพื่อรวบรวมคำติชมจากเว็บไซต์ของคุณ ถาม:

“คุณรู้สึกอย่างไรกับบล็อกโพสต์ที่คุณเพิ่งอ่านไป”

คำตอบที่เป็นไปได้อาจเป็น:

• มีความสุข
• ไม่มีความสุข
• พอใจ
• ไม่พอใจ

การทดสอบการดำเนินการกับข้อมูลลำดับ

คุณสามารถทำการทดสอบข้อมูลเชิงลำดับได้หลายครั้งเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มขึ้นไป การทดสอบเหล่านี้รวมถึง:

• การทดสอบครูสคาล-วอลลิส
• การทดสอบ Mann-Whitney U
• การทดสอบอันดับผลรวมของ Wilcoxon
• การทดสอบค่ามัธยฐานของอารมณ์

ข้อมูลลำดับคือประเภทข้อมูลที่จัดอันดับ ‌ค่าจากน้อยไปมาก กล่าวอีกนัยหนึ่ง ข้อมูลลำดับจะได้รับการจัดอันดับหรือเรียงลำดับ

การทดสอบของครูสคาล–วอลลิส เอช

การทดสอบ Kruskal-Wallis เป็นการทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้ในการเปรียบเทียบค่ามัธยฐานของกลุ่มอิสระตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไป ใช้เมื่อข้อมูลไม่ได้กระจายตามปกติ และความแปรปรวนระหว่างกลุ่มไม่เท่ากัน การทดสอบ Kruskal-Wallis ยังสามารถเปรียบเทียบสองกลุ่มที่สัมพันธ์กัน – ภาพก่อนและหลังการออกแบบเว็บไซต์ใหม่

การทดสอบ Mann-Whitney U

การทดสอบ Mann-Whitney เป็นการทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้ในการเปรียบเทียบค่ามัธยฐานของตัวอย่างอิสระสองตัวอย่าง สามารถใช้เมื่อมีข้อมูลลำดับ เช่น การให้คะแนนในระดับตั้งแต่ 1 ถึง 5 หรือเมื่อไม่มีกลุ่มที่ชัดเจนในข้อมูล

การทดสอบอันดับ Wilcoxon ที่ลงนาม

การทดสอบ Wilcoxon Signed-Rank เป็นการทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์ที่สามารถใช้กับชุดข้อมูลที่มีหรือไม่มีการแจกแจงแบบปกติ เป็นทางเลือกแทนการทดสอบ t ในกรณีที่ข้อมูลไม่มีการแจกแจงแบบปกติ

เมื่อเรียกใช้การทดสอบ t สมมติฐานคือการแจกแจงพื้นฐานของข้อมูลเป็นเรื่องปกติ แต่สมมติฐานนี้อาจผิดได้

ตัวอย่างเช่น เมื่อทดสอบความแตกต่างของความสูงระหว่างสองกลุ่ม สมมติว่ากลุ่มหนึ่งมีความสูงเฉลี่ย 180 ซม. และอีกกลุ่มหนึ่งสูง 170 ซม. คุณจะไม่เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความสูงของพวกเขา

อย่างไรก็ตาม เมื่อใช้แบบทดสอบอันดับ Wilcoxon คุณจะเห็นความแตกต่างที่สูงกว่าปกติในความสูงของพวกเขา

การทดสอบค่ามัธยฐานของอารมณ์

การทดสอบขึ้นอยู่กับสมมติฐานว่าอารมณ์ของผู้คนกระจุกตัวอยู่ที่จุดมัธยฐาน โดยมีบางอารมณ์เป็นบวกหรือลบมากกว่าอารมณ์อื่นๆ การทดสอบค่ามัธยฐานของอารมณ์มักจะวัดว่าแต่ละคนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับปัญหาหรือความคิด เช่น ความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ สามารถคาดเดาพฤติกรรมตามอารมณ์ของพวกเขา เช่น ลูกค้าของคุณจะซื้อจากคุณหรือคู่แข่งของคุณ

วิธีวิเคราะห์ข้อมูลลำดับ

มีสองวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูลลำดับ: สถิติเชิงอนุมานและเชิงพรรณนา

สถิติเชิงพรรณนา สรุปลักษณะของชุดข้อมูลและระบุรูปแบบ นี่คือสถิติเชิงพรรณนาสำหรับข้อมูลลำดับ:

• การแจกแจงความถี่
• การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง
• ช่วง (การวัดความแปรปรวน)

ในทางกลับกัน สถิติเชิงอนุมาน คาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตตามข้อมูลที่คุณมี คุณสามารถใช้ข้อมูลลำดับเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึก สร้างสมมติฐาน หรือแม้แต่สรุปผลด้วยการทดสอบทั้งสี่อย่างที่อธิบายไว้ข้างต้น

Kruskal-Wallis, Mann Whitney U และ Wilcoxon การทดสอบผลรวมอันดับที่ลงนามทั้งหมดวิเคราะห์ข้อมูลลำดับ ทั้งหมดนี้เป็นการทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ หมายความว่าไม่ต้องพึ่งพาสมมติฐานใดๆ เกี่ยวกับการกระจายข้อมูล

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนารวบรวม วิเคราะห์ และรายงานข้อมูลเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแล้ว ซึ่งแตกต่างจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งจะคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีต การวิเคราะห์เชิงพรรณนาช่วยให้ธุรกิจระบุรูปแบบในอดีตเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจในอนาคต

ในการวิเคราะห์เชิงพรรณนา เป้าหมายคือการค้นหารูปแบบในข้อมูลที่มีอยู่ ไม่ใช่คาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต การวิเคราะห์เชิงพรรณนามีเป้าหมายเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลระหว่างเหตุการณ์ในอดีต และใช้ความสัมพันธ์เหล่านี้เพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต

ไม่เหมือนวิธีวิเคราะห์อื่นๆ การวิเคราะห์เชิงบรรยายสามารถใช้ได้ทุกเวลากับข้อมูลที่มีอยู่ สิ่งนี้ทำให้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับธุรกิจขนาดเล็กที่มีทรัพยากรไม่เพียงพอสำหรับแบบจำลองการคาดการณ์หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องใช้โดยวิธีการอื่นๆ

กราฟ

แท่งและกราฟนำเสนอข้อมูลในลักษณะที่ง่ายต่อการเข้าใจ ซึ่งจะมีประโยชน์เมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่หรือซับซ้อนเกินกว่าจะแสดงในตารางได้ ประเภทของกราฟที่คุณเลือกขึ้นอยู่กับจำนวนข้อมูลที่คุณต้องการสื่อ มิติข้อมูล และผู้ชมของคุณ

กราฟแท่งแสดงข้อมูลเป็นแท่งที่มีความยาวเป็นสัดส่วนกับค่าของมัน จะใช้เมื่อข้อมูลเป็นหมวดหมู่ หมายความว่าข้อมูลนั้นจัดอยู่ในกลุ่มเฉพาะ นี่คือกราฟแท่งสำหรับศูนย์บริการทางโทรศัพท์ ซึ่งแสดงเวลาที่ใช้ในการตอบกลับในแต่ละวัน:

ที่มา: ดาต้าไพน์

เป็นตัวเลือกที่ดีเมื่อคุณต้องการให้ผู้ชมเปรียบเทียบคุณค่าต่างๆ ได้ง่าย กราฟแท่งนั้นใช้งานง่ายและเข้าใจง่ายกว่าเมื่อเทียบกับตัวเลข นอกจากนี้ยังสามารถใช้แท่งร่วมกับเส้นหรือกราฟิกอื่นๆ เช่น แผนภาพกระจาย ฮิสโตแกรม หรือแผนภูมิวงกลม

กราฟเส้นจะใช้เมื่อข้อมูลมีค่าเรียงลำดับ กราฟเหล่านี้ใช้เส้นเชื่อมต่อจุดบนแกนสองแกนที่มีขนาดเท่ากันทั้งสองด้าน เส้นเหล่านี้อาจเป็นเส้นทึบหรือจุดก็ได้ และเริ่มที่จุดใดก็ได้บนแกนใดแกนหนึ่ง

เส้นแสดงการเปลี่ยนแปลงตามเวลา เช่น ตลาดหุ้นผันผวนทุกวัน หรือต้นทุนพลังงานเปลี่ยนแปลงปีต่อปีอย่างไร ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของลีดขาเข้ารายเดือนในช่วง 12 เดือนที่แสดงภาพโดยใช้กราฟเส้น:

การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง

แนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางคือค่าเฉลี่ยของชุดตัวเลข วัดความใกล้เคียงของตัวเลขในชุดข้อมูลที่อยู่รอบค่าเฉลี่ย

แนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางสามประเภทหลัก ได้แก่ ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และฐานนิยม การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางที่พบมากที่สุดคือค่าเฉลี่ยเลขคณิต ซึ่งคำนวณโดยการบวกค่าทั้งหมดในชุดข้อมูลแล้วหารผลรวมนี้ด้วยจำนวนค่าในชุดข้อมูลนั้น

ค่ามัธยฐานยังสามารถใช้เป็นทางเลือกในการคำนวณแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง เพียงแค่หาค่ากลางในชุดข้อมูลหลังจากจัดเรียงตัวเลขทั้งหมดจากต่ำไปสูง โหมดคือค่าที่ใช้บ่อยที่สุดในชุด

ประเด็นที่สำคัญ

ข้อมูลลำดับซับซ้อนกว่าข้อมูลเล็กน้อยและมักใช้เพื่อวัดความสนใจ สเกล Likert เป็นตัวอย่างข้อมูลเชิงลำดับที่ได้รับความนิยม

ใช้ตัวอย่างจริงบางส่วนที่ให้ไว้ที่นี่เพื่อสร้างแรงบันดาลใจในการรวบรวมข้อมูลแบบสำรวจของคุณเอง เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการหยั่งเสียงและวิธีที่ช่วยรวบรวมข้อมูล