Ratio-Daten: Definition, Merkmale und Beispiele

Die Datenanalyse ist ein entscheidender Teil des Forschungsprozesses. Sie können erst dann behaupten, dass Ihre Forschung erfolgreich war, wenn Sie die Daten analysiert und einen Bericht erstellt haben. Verhältnisdaten sind eine der vier Kategorien von Daten auf verschiedenen Ebenen der Messung. Andere Arten umfassen Ordinal, Intervall, und nominal (kategorisch).

In diesem Blog werden wir uns die verschiedenen Aspekte dieser Daten genauer ansehen. Wenn Sie zu einem bestimmten Thema springen möchten, können Sie den folgenden klickbaren Inhaltsindex verwenden:

Was sind Ratio-Daten?

Ratio Daten sind definiert als quantitative Datendie die gleichen Eigenschaften haben wie Intervalldatenmit einem gleichen und definitiven Verhältnis zwischen den einzelnen Daten und dem absoluten „Nullpunkt“, der als Ausgangspunkt behandelt wird. Mit anderen Worten, es kann keinen negativen numerischen Wert in den Verhältnisdaten geben.

Zum Beispiel:
Vier Personen werden zufällig ausgewählt und gefragt, wie viel Geld sie bei sich haben. Hier sind die Ergebnisse: $20, $40, $60 und $80.

• Gibt es eine Reihenfolge für diese Daten? Ja, $20 < $40 < $60 < $80.
• Sind die Unterschiede zwischen den Datenwerten sinnvoll? Sicher, die Person, die 40 Dollar hat, hat 20 Dollar mehr als die Person mit 20 Dollar.
• Können wir auf der Grundlage dieser Daten Quoten berechnen? Ja, denn $0 ist das absolute Minimum an Geld, das eine Person bei sich haben könnte.
• Die Person mit 80 Dollar hat viermal so viel wie die Person mit 20 Dollar.

Verhältnisdaten haben alle Eigenschaften von Intervalldaten, wie z.B. – Daten sollten numerische Werte haben, der Abstand zwischen zwei Punkten ist gleich usw., aber im Gegensatz zu Intervalldaten, bei denen die Null willkürlich ist, ist die Null bei Verhältnisdaten absolut.

Ein hervorragendes Beispiel ist die Messung von Höhen. Die Höhe kann in Zentimetern, Metern, Zoll oder Fuß gemessen werden. Es ist nicht möglich, eine negative Höhe zu haben. Beim Vergleich mit Intervalldaten kann die Temperatur beispielsweise – 10 Grad Celsius betragen, aber die Höhe kann, wie oben erwähnt, nicht negativ sein.

Sie können multipliziert und dividiert werden, und das ist einer der wesentlichen Unterschiede zwischen Verhältnis- und Intervalldaten, die nur addiert und subtrahiert werden können. Hier ist der Unterschied zwischen 1 und 2 derselbe wie der zwischen 3 und 4, aber auch 4 ist doppelt so groß wie 2. Dieser Vergleich ist bei Intervalldaten unmöglich.

Merkmale von Ratio-Daten

Ratio-Daten zeichnen sich gegenüber anderen Datenarten durch ihre einzigartigen Eigenschaften aus. Die Eigenschaften von Daten, die mithilfe einer Ratio-Skala gewonnen werden, lassen sich wie folgt zusammenfassen:

1. Absoluter Punkt Null: Er wird gemessen auf einer Verhältnis-Skala. Eines der charakteristischen Merkmale ist der wahre absolute Nullpunkt, der die Daten in einer Weise relevant und aussagekräftig macht, dass es richtig ist, zu sagen: „Ein Objekt ist doppelt so lang wie das andere“ oder 4 hat den doppelten Wert wie 2.
2. Kein negativer numerischer Wert: Er hat keinen negativen numerischen Wert. Damit ein Wert ein Verhältnisdatenforscher sein kann, muss man zunächst bewerten, ob er alle Kriterien von Intervalldaten erfüllt und einen absoluten Nullpunkt hat. Zum Beispiel kann das Gewicht nicht negativ sein; -20 kg gibt es nicht.
3. Berechnen: Die Datenwerte können addiert, subtrahiert, dividiert und multipliziert werden. Für diese Daten ist eine einzigartige statistische Analyse möglich. Chi-Quadrat kann unter Verwendung einer Verhältnisskala berechnet werden. Auch Mittelwert, Modus und Median können für diese Art von Daten berechnet werden. Bei der statistischen Analyse ist es wichtig, zwischen kategorischen und numerischen Daten zu unterscheiden, da kategorische Daten eindeutige Kategorien oder Etiketten enthalten, während numerische Daten aus messbaren Größen bestehen.

LERNEN SIE ÜBER: Statistische Analysemethoden

Wege zur Berechnung von Ratio-Daten

Sie kann mit einer Vielzahl von Ansätzen berechnet werden, die sich auf ihre Äquidistanz und ihre aussagekräftigen Nulleigenschaften stützen. Aus diesem Grund wird es häufig verwendet und geschätzt im Bereich der Marktforschung.

Die auf der Ratio-Skala erfassten Daten können auf vier Arten berechnet werden. Diese vier Methoden sind:

1. Gruppieren: Sie können feststellen, ob es sich um gleiche oder unterschiedliche Verhältnisvariablen handelt, indem Sie sie vergleichen.
2. Sortieren: Sie können den Grad des Einflusses der Variablen bewerten. Es ist auch möglich zu berechnen, ob ein Wert einen anderen über- oder unterschreitet.
3. Die Differenz: Sie können die Verhältnisvariablen multiplizieren oder dividieren.
4. Größenordnung: Je nach Ihren Recherchen können Sie die Verhältnisvariablen durch Multiplizieren und Dividieren ableiten.

Stellen Sie sich vor, Sie wiegen einen Tennisball und einen Cricketball, um herauszufinden, ob und um wie viel der erstere schwerer ist oder nicht. Dies ist eine einfache Möglichkeit, diese Art von Daten darzustellen.

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Techniken zur Analyse von Ratiodaten

Verhältnisdaten, zusammen mit den 3 anderen variablen Messskalenist im Grunde eine quantitative Methode zur Datenerfassung. Das bedeutet, dass alle Arten von statistische Analyseverfahren angewendet werden können. Im Folgenden finden Sie einige der gängigen Analysetechniken:

• Trendanalyse

Trendanalyse ist eine beliebte Analysetechnik, mit der Sie durch die Erfassung von Umfragedaten über einen bestimmten Zeitraum hinweg Trends und Erkenntnisse gewinnen können. Mit anderen Worten: Die Trendanalyse wird durchgeführt, indem Daten mithilfe einer verhältnismäßigen Umfrage in mehreren Wiederholungen unter Verwendung derselben Frage erfasst werden. Die Trendanalyse spielt auch eine wichtige Rolle bei der prädiktiven Analyse, bei der eine Reihe von zeitgebundenen Daten verglichen und analysiert wird, um zukünftige Trends vorherzusagen.

• SWOT-Analyse

Die Analyse, die durchgeführt wird, um die Stärken, Schwächen, Chancen und Gefahren einer Organisation zu bewerten, wird als SWOT-Analyse und wird häufig zur Bewertung von Kennzahlendaten verwendet. Stärken und Schwächen sind interne Aspekte einer Organisation, während Chancen und Risiken extern sind. Ein Unternehmen kann diese Art von Daten messen, um den Wettbewerb auf dem Markt zu bewerten und zukünftige Marketingaktivitäten anhand der Ergebnisse der SWOT-Analyse zu planen.

LERNEN ÜBER: Ebene der Analyse

• Conjoint-Analyse

Conjoint-Analyse ist eine fortgeschrittene Marktforschungstechnik, die in der Regel eingesetzt wird, um zu analysieren, wie Individuen komplizierte Entscheidungen auf einer Verhältnisskala treffen. Sie hilft dabei, wichtige Faktoren für Kunden zu finden, bevor sie Entscheidungen treffen, wenn sie mehrere Optionen zur Verfügung haben. Marketingfachleute können mit Hilfe der Conjoint-Analyse ihre Websites testen, Preisforschung betreiben oder Produkteigenschaften verbessern.

• Kreuztabellen

KreuztabellenDie Kontingenztabelle ist in der Statistik eine Methode, um die Beziehung zwischen mehreren Variablen zu verstehen. Die Kontingenztabelle, auch Kreuztabelle genannt, wird verwendet, um eine Korrelation zwischen mehreren Verhältnisdatenvariablen in einem tabellarischen Format herzustellen. Nach der Analyse der Daten aus einer Kontingenztabelle können fundierte Entscheidungen getroffen werden. Marktforscher analysieren in der Regel die Kundenabsicht und die Produktleistung mithilfe von Kreuztabellen, da sie einen Vergleich zwischen zwei oder mehr Variablen ermöglichen.

• TURF-Analyse

TURF-Analyse steht für Totally Unduplicated Reach and Frequency analysis – eine Methode, die es einem Marketer ermöglicht, das Potenzial der Marktforschung für eine Kombination von Produkten und Dienstleistungen zu analysieren. Sie wertet die Verhältnisdaten der von einer bestimmten Kommunikationsquelle erreichten Kunden und deren Häufigkeit aus. Diese Analysetechnik wird von Forschern verwendet, um zu verstehen, ob ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung auf dem Zielmarkt gut ankommen wird oder nicht. Diese Analysemethode wurde vor allem für die Gestaltung von Medienkampagnen verwendet, wird aber inzwischen auch bei der Analyse von Produktvertrieb und Produktlinien eingesetzt.

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Unterschied zwischen Ratio-Daten und Intervall-Daten

Quantitative Daten umfassen sowohl Verhältnis- als auch Intervalldaten (numerische Daten). Die wichtigsten Unterschied zwischen der Intervall- und der Verhältnisskala ist, dass nur Verhältnisdaten eine echte Null haben, während Intervalldaten keine haben. Beide haben einen gleichen Abstand zwischen aufeinanderfolgenden Werten, so dass Sie sie addieren und subtrahieren können.

Daher können Intervalldaten nicht geteilt oder multipliziert werden, während Verhältnisdaten dies können, was bedeutet, dass Intervalldaten keine negativen Werte annehmen können.

Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen Intervall- und Verhältnisskalen sind die Messstufen. Die Größe und das Ausmaß einer definierten Einheit können mit einer Intervallskala auf viele Arten gemessen werden. Die Verhältnisskala hingegen kann Größe und Ausmaß als Verhältnis einer definierten Einheit zu einer anderen quantifizieren.

Um Daten effektiv auszudrücken, muss jeder Statistiker die Unterschiede zwischen den beiden Skalen genau verstehen.

Beispiele für Ratio-Daten in der Umfrage

Nachfolgend finden Sie die gebräuchlichsten Beispiele, die in Umfragen verwendet werden können:

Wie viel wiegen Sie in Kilogramm?

• Weniger als 50 kg
• 51-60 kg
• 61-70 kg
• 71-80 kg
• 81-90 kg
• Über 90 kg

Wie groß sind Sie in Fuß und Zoll?

• Weniger als 5 Fuß.
• 5 Fuß 1 Zoll – 5 Fuß 5 Zoll
• 5 Fuß 6 Zoll- 6 Fuß
• Mehr als 6 Fuß

Wie viele Burger können Sie täglich essen?

• 1-2
• 2-3
• 3-4
• 4-5
• 5-6
• Mehr als 6

Fazit

Verhältnisdaten sind besonders nützlich, um Trends und Muster zu verstehen. Wenn wir die Verbindungen zwischen verschiedenen Daten vergleichen, können wir alles besser verstehen, von der Unternehmensleistung bis zum Kundenverhalten.

Während der Durchführung von Umfragen und Forschungmüssen Sie sich mit den verschiedenen Datentypen vertraut machen. Das Verständnis der verschiedenen Datentypen kann Ihnen bei der Entscheidungsfindung rund um die Arten von Fragen die zu stellenden Fragen und die Methoden, die bei der Analyse der Daten anzuwenden sind.

Aber bei großen Datenmengen kann die Datenanalyse zeitaufwändig und schwierig sein. Die Umfrage-Software QuestionPro kann Ihnen dabei helfen. Mit Hilfe modernster Berichtsfunktionen erleichtert unsere Software die Erfassung und Analyse von Daten und ermöglicht es Ihnen, Trends und Muster leicht zu erkennen.

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