Rangowanie – W celu uniezależnienia się od rozkładu zmiennej oraz zmniejszenia wrażliwości na obserwacje odstające można zastosować rangowanie uzyskanych wyników. Pozwala to również na analizę danych wyrażonych na skali porządkowej. W najprostszy sposób rangi przypisuje się, porządkując wyniki rosnąco i numerując kolejno (licząc od 1). W przypadku wystąpienia wielu obserwacji o tej samej wartości- np. dwie osoby w naszym badaniu uzyskały taką samą liczbę punktów- rangi (rangi wiązane) dla poszczególnych obserwacji sumuje się, a następnie dzieli przez liczbę tych obserwacji. Tak otrzymaną wartość przypisuje się jako rangę każdemu z identycznych wyników.
Przykład:
uzyskaliśmy następujące wyniki:
x1= 23; x2=45; x3=11; x4=66; x5=11; x6=11; x7=59; x8=57; x9=26; x10=11;
po uszeregowaniu ich rosnąco, można przypisać kolejne rangi
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x3=11; x6=11; x10=11; x5=11; x1=23; x9=26; x2=45; x8=57; x7=59; x5=66;
a następnie uwzględnić rangi wiązane
(1+2+3+4)/4= 2,5
2,5 2,5 2,5 2,5 5 6 7 8 9 10
x3=11; x6=11; x10=11; x5=11; x1=23; x9=26; x2=45; x8=57; x7=59; x5=66;
Rangowanie jest wykorzystywane w rangowych testach nieparametrycznych, do których zalicza się np.test Manna-Whitney’a czy test Kruskala-Wallisa.