順序変数は順序付けられた（または順序を意味する）ことができる値をとるものです。たとえば、人の身長の変動は、背が高い、平均、短いに分類できます。
順序スケールは、名目変数としての研究単位の識別、グループ化、および区別に加えて、マグニチュードも記述するため、順序付けによって特徴付けられます。つまり、研究の単位は、マグニチュードに関して昇順または降順で並べることができます。
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このスケールでは、1番目、2番目、3番目、または高、中、低について説明します。しかし、クラス間で測定値は確立されていません。例：提供されるサービスの満足度のテストにおける変数の評価は、不満、無関心、満足、非常に満足の4つのカテゴリで測定できます。
表現された満足度に従って注文できますが、満足度と非常に満足度がどの程度異なるかはわかりません。不満と無関心の違いが満足度と非常に満足度の違いと同じかどうかはわかりません。
序数スケールは、連続する測定間で「より大きい」、「少ない」、または「等しい」比較のみを行う測定を指します。一連の観測値の分類または順序を表します。
順序変数の概念と特性
序数スケールでは、評価は評価される特性に関して相対的な順序で配置されます。つまり、データのカテゴリは、それらが持つ特別な特性に従って分類または順序付けされます。
数値を使用する場合、これらの大きさは、観測された属性のランクの順序を表します。「より大きい」、「より小さい」、「等しい」の関係のみが、通常の測定尺度で意味を持ちます。
数学的な観点から、そして名目スケールと同様に、序数スケールは比率、パーセンテージ、比率の計算のみをサポートします。
順序変数を最もよく説明する中心傾向の測定値は中央値です。これは、データセットの中央に位置する値で、最低から最高の順に並べられます。
オブジェクトが特性によって分類されるとき、どのオブジェクトが他と比較して特性の多かれ少なかれを持っているかを確立することが可能です。ただし、違いを定量化することはできません。
たとえば、いくつかの特性を考慮して、「第1」、「第2」、および「第3」として順序付けられた3つのオブジェクト。2位と3位の差は、必ずしも1位とは異なります。
順序変数の例
順序変数のいくつかの例：
-社会階級（A-高、B-中高、C-中、D-低、E-非常に低）。
-定性的な学校の成績（I-不十分、A-許容可能、B-良好、S-優れた、E-優れた）
-軍の階級（将軍、大佐、中佐、少佐、船長など）。
-教育の程度（初等、高校、専門技術者、技術者、大学など）。
-人間の発達段階（新生児、赤ちゃん、子供、若者、大人、高齢者）。
-映画の分類（A-すべての公衆; B-12歳以上; C-18歳以上; D-21歳以上）
-果物の熟度（緑、ピントナ、熟した、非常に熟した、腐った）。
-公共サービスの提供に対する満足度。（非常に満足、満足、無関心、など）。
-例の説明
生徒による教師の評価
特定のコースの学生は、スケールが次の順序変数で測定される、教師の教育能力の評価調査に記入する可能性があります：5-非常に良い、4-良い、3-平均、2-悪い、1-悪い。
変数の値は、最高または最高から最低または最悪の順に並べられます：優れているは良いより優れている、良いは平均より優れている、など。ただし、違いの大きさを区別することはできません。
優れたものと良いものの違いは、悪いものと悪いものの違いと同じですか？断言することはできません。
数値を使用する場合、それらはマグニチュードを示しません。たとえば、良い（評価4）の評価が悪い（評価2）の2倍であると結論付けるべきではありません。良い評価は悪い評価よりも優れていると言えますが、どの程度優れているかを数値化することはできません。
食事の許容度
テイスティングコンテストは、次のように表される許容レベルの順序変数を使用して、料理コンテストの食品を評価します。高いものから低いものへと順序付けられた測定スケールの使用は明らかですが、スケール値の違いを確立することはできません。
コンテストなので勝者はどうやって決まるの？最も適切なのは、コンテストの勝者について決定を下すためのファッションの使用です。レベルごとのカウントの最も高い（最も頻繁な）値に付けられた名前としてモードを理解します。たとえば、5つのA、14のB、10のCがカウントされます。一番意見が多かったのでモードはBです。
名目変数との違い
次の表は、名義尺度と順序尺度で測定された変数の違いと類似点を示しています。
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