একটি সংক্ষিপ্ত উত্তর হ'ল এটি বিতর্কিত। আপনার উল্লিখিত পরামর্শের বিপরীতে, অনেক ক্ষেত্রের লোকেরা সাধারণ স্কেলগুলি গ্রহণ করে এবং প্রায়শই খুশি হয় তার মানে তারা যা চায় তা করে। অনেক শিক্ষাব্যবস্থায় গ্রেড-পয়েন্ট গড় বা সমমানের একটি উদাহরণ।
যাইহোক, অর্ডিনাল ডেটা সাধারণত বিতরণ করা হয় না এটি একটি বৈধ কারণ নয়, কারণ এর অর্থ
প্রাকৃতিকভাবে ডেটা স্বাভাবিকভাবে বিতরণ না করা হলে বাস্তবে গড়টি ব্যবহার করা ভাল ধারণা নাও হতে পারে, তবে এটি আলাদা।
অর্ডিনাল ডেটার সাথে গড়টি ব্যবহার না করার একটি শক্তিশালী কারণ হ'ল এর মান কোডিং সম্পর্কিত কনভেনশনগুলির উপর নির্ভর করে। 1, 2, 3, 4 এর মতো সংখ্যার কোডগুলি সাধারণত সরলতা বা সুবিধার জন্য বেছে নেওয়া হয়, তবে নীতিগতভাবে তারা 1, 23, 456, 7890 হিসাবে যথাযথভাবে সংজ্ঞায়িত অর্ডারের সাথে সামঞ্জস্য থাকতে পারে। উভয় ক্ষেত্রেই অর্থ গ্রহণ করা এই সম্মেলনগুলিকে আক্ষরিকভাবে গ্রহণের সাথে জড়িত করবে (যেমন, সংখ্যাগুলি স্বেচ্ছাচারিতা নয়, তবে ন্যায়সঙ্গত) এবং এটি করার জন্য কোনও কঠোর ভিত্তি নেই। আপনার একটি অন্তর্বর্তী স্কেল প্রয়োজন যেখানে মানগুলির মধ্যে সমান পার্থক্যকে আক্ষরিক অর্থে গ্রহণের উপায়কে ন্যায়সঙ্গতভাবে গ্রহণ করা যায়। এটিই আমি মূল যুক্তি হিসাবে বিবেচনা করি, তবে ইতিমধ্যে ইঙ্গিত দেওয়া লোকেরা প্রায়শই এটিকে উপেক্ষা করে এবং ইচ্ছাকৃতভাবে, কারণ তারা পরিমাপ তাত্ত্বিকরা যাই বলুক না কেন, এর অর্থ কার্যকর বলে মনে হয়।
এখানে একটি অতিরিক্ত উদাহরণ। প্রায়শই লোককে "দৃ strongly়ভাবে অসম্মতি" ... "দৃ strongly়ভাবে সম্মত হন" এবং (কিছুটা সফ্টওয়্যার যা চায় তার উপর নির্ভর করে) বেছে নিতে বলা হয় গবেষকরা যে 1 .. 5 বা 0 .. 4 বা যা তারা চান, বা এটি ঘোষণা করুন আদেশযুক্ত ফ্যাক্টর হিসাবে (বা সফটওয়্যারটি যে কোনও শব্দ ব্যবহার করে)। এখানে কোডিংটি নির্বিচারে এবং প্রশ্নের উত্তর দেওয়া লোকদের কাছ থেকে লুকানো রয়েছে।
তবে প্রায়শই লোকদের 1 থেকে 5 স্কেলে জিজ্ঞাসা করা হয় (বলুন) আপনি কীভাবে কিছুকে রেট করেন? উদাহরণ প্রচুর: ওয়েবসাইট, ক্রীড়া, অন্যান্য ধরণের প্রতিযোগিতা এবং প্রকৃতপক্ষে শিক্ষা। এখানে লোককে একটি স্কেল দেখানো হচ্ছে এবং এটি ব্যবহার করতে বলা হচ্ছে। এটি বহুলভাবে বোঝা যাচ্ছে যে অ-পূর্ণসংখ্যাগুলি বোঝায়, তবে আপনাকে কেবল একটি সম্মেলন হিসাবে পূর্ণসংখ্যার ব্যবহার করার অনুমতি দেওয়া হচ্ছে। এটি কি সাধারণ স্কেল? কিছু হ্যাঁ, কিছু না বলতে বলে। অন্যথায়, সমস্যার একটি অংশ হ'ল অর্ডিনাল স্কেল নিজেই একটি ফাজি বা বিতর্কিত অঞ্চল।
একাডেমিক কাজের জন্য গ্রেডগুলি আবার বিবেচনা করুন, E থেকে A বলুন প্রায়শই এই ধরণের গ্রেডগুলিকে সংখ্যার সাথেও চিকিত্সা করা হয়, 1 থেকে 5 হিসাবে বলে এবং নিয়মিত লোকেরা শিক্ষার্থী, কোর্স, স্কুল ইত্যাদির জন্য গড় গণনা করে এবং এই জাতীয় ডেটার আরও বিশ্লেষণ করে। যদিও এটি সত্য রয়ে গেছে যে সংখ্যার স্কোরগুলিতে যে কোনও ম্যাপিং স্বেচ্ছাসেবী তবে গ্রহণযোগ্য তাই যতক্ষণ না এটি অর্ডার সংরক্ষণ করে, তবুও অনুশীলনে লোকেরা গ্রেড বরাদ্দ করে এবং প্রাপ্তরা জানে যে স্কোরগুলিতে সংখ্যার সমতুল্য রয়েছে এবং তারা জানে যে গ্রেডের গড় হবে ।
মাধ্যমগুলি ব্যবহারের একটি ব্যবহারিক কারণ হ'ল মিডিয়ান এবং মোডগুলি প্রায়শই ডেটাতে থাকা তথ্যের নিম্ন সংক্ষিপ্তসার হয়। ধরুন আপনার দৃ scale়ভাবে একমত হওয়ার জন্য একটি স্কেল চলছে যা দৃ strongly়ভাবে একমত হওয়ার জন্য নয় এবং সুবিধামত কোডের জন্য এই পয়েন্টগুলি 1 থেকে 5 পর্যন্ত করা হয়েছে। এখন কল্পনা করুন যে কোনও নমুনা কোডেড 1, 1, 2, 2, 2 এবং অন্য 1, 2, 2, 4, 5 আপনার হাত যদি আপনি মনে করেন যে মিডিয়ান এবং মোডই কেবল ন্যায়সঙ্গত সংক্ষিপ্তসার কারণ এটি একটি সাধারণ স্কেল। অঙ্কগুলি ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে কিনা তা বিবেচনা না করেই যদি আপনি অর্থটিও দরকারী বলে মনে করেন তবে আপনার হাত বাড়ান
স্বভাবতই, কোডগুলি 1 থেকে 5 এর স্কোয়ার বা কিউব হয়, বলুন, এবং এটি আপনি চান তা নাও হতে পারে Natural (যদি আপনার লক্ষ্যটি হাই ফ্লাইয়ারদের দ্রুত চিহ্নিত করা হয় তবে এটি আপনি যা চান ঠিক তেমনই হতে পারে!) তবে ঠিক এটি কেন পর পরিকল্পিত কোডগুলির সাথে প্রচলিত কোডিং একটি ব্যবহারিক পছন্দ, কারণ এটি প্রায়শই অনুশীলনে বেশ ভাল কাজ করে। এটি এমন কোনও যুক্তি নয় যা পরিমাপ তাত্ত্বিকদের সাথে কোনও ওজন বহন করে এবং এটিও হওয়া উচিত নয়, তবে তথ্য বিশ্লেষকদের তথ্য সমৃদ্ধ সংক্ষিপ্তসার উত্পাদন করতে আগ্রহী হওয়া উচিত।
আমি যাহারা বলি তার সাথে একমত: গ্রেড ফ্রিকোয়েন্সিগুলির সম্পূর্ণ বিতরণ ব্যবহার করুন, তবে এটি বিষয়টির মূল বিষয় নয়।