Wiggles and Curves: The Analysis of Ordinal Patterns

• Authors: Thorngate Warren , Ma Chunyun

Title variants

PL

Analiza Struktur Porządkowych

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

Almost all social science data are analysed with variants of the General Linear Model (GLM): regression analyses, analyses of variance, factor analyses, path analyses and the like. However, many interesting and important social phenomena cannot be addressed with the GLM. Ordinal Pattern Analysis (OPA) was developed to examine such excluded phenomena. OPA is a goodness-of-fit procedure for calculating indices of how well a researcher's ordinal predictions match the ordinal properties of data at hand. While the GLM requires raw data to be aggregated across individuals or groups first before being analysed, OPA permits the reverse: Raw data from each individual or group can first be analysed, then aggregated. The reversal reveals what occurs "in general" rather than "on average" – two revelations that often diverge. We illustrate some uses of OPA with simple examples, and provide a computer programme for expediting OPA calculations.

PL

Prawie wszystkie dane w naukach społecznych są analizowane przy użyciu wariantów ogólnego modelu liniowego (GLM): analizy regresji, analizy wariancji, analizy czynnikowej, analizy ścieżek i tym podobnych. Jednak wiele ciekawych i ważnych zjawisk społecznych nie daje się przeanalizować przy użyciu GLM. Analiza Struktur Porządkowych (OPA) została opracowana w celu zbadania tych wykluczonych zjawisk. OPA, oparta na kryterium dobroci dopasowania, służy do obliczania wskaźników dopasowania przewidywań badacza do rzeczywistych danych mierzonych na skali porządkowej. Podczas gdy GLM wymaga agregowania surowych danych po obserwacjach lub grupach przed przystąpieniem do analiz, OPA pozwala na działanie odwrotne: surowe dane od każdej osoby lub grupy można najpierw analizować, a następnie agregować. Ten mechanizm odwrócenia ujawnia zjawiska, które występują „zazwyczaj”, raczej niż „średnio” – dwa wyniki, które często się różnią. Ilustrujemy niektóre zastosowań OPA na prostych przykładach i udostępniamy program komputerowy do obliczeń OPA.

Keywords

EN

statistics; inference; goodness-of-fit

PL

statystyka; wnioskowanie; dobroć dopasowania; struktury porządkowe

• Publisher: Uniwersytet Warszawski. Wydział Nauk Ekonomicznych
• Journal: Problemy Zarządzania
• Year: 2016
• Issue: 2/2016 (60), t.2
• Pages: 160-172

Dates

published

2016-06-30

Contributors

author

Thorngate Warren

• Psychology Department, Carleton University

author

Ma Chunyun

References

• Bradley, J. (1968). Distribution-Free Statistical Tests. Englewood Cliffs, N.J.: Prenctice Hall, Inc.
• Coombs, C. (1964). A theory of data. New York: Wiley & Sons.
• Mitroff, I. & Featheringham, T. (1974). On systematic problem solving and the error of the third kind. Systems Research and Behavioral Science, 19(6), 383–393.
• Parsons, D. (1975). The Directory of Tunes and Musical Themes. London: S. Brown.
• Thorngate, W. (1986a). The production, detection, and explanation of behavioural patterns. In: J. Valsiner (ed.), The individual subject and scientific psychology (pp. 71–93). New York: Plenum.
• Thorngate, W. (1986b). Ordinal pattern analysis. In: W. Baker, M. Hyland, H. van Rappard & A. Staats (eds), Current issues in theoretical psychology (pp.345–364). Amsterdam: North Holland.
• Thorngate, W. (1992). Evidential statistics and the analysis of developmental patterns. In: J. Asendorpf & J. Valsiner (eds), Stability and change in development: A study of methodological reasoning (pp. 63–83). Newbury Park, CA: Sage.
• Thorngate, W. & Carroll, B. (1986). Ordinal pattern analysis: A method for testing hypotheses about individuals. In: J. Valsiner (ed.), The individual subject and scientific psychology (pp. 201–232). New York: Plenum.
• Thorngate, W. & Edmonds, B. (2013). Measuring simulation-observation fit: An introduction to ordinal pattern analysis. Journal of Artificial Societies and Social Simulation.
• Tukey, J. (1969). Analyzing data: Sanctification or detective work? American Psychologist,24(2), 83–91.
• Tukey, J. (1977). Exploratory data analysis. New York: Addison-Wesley Publishing Company.

Identifiers

ISSN

1644-9584

DOI

10.7172/1644-9584.60.10