هل تساءلت يومًا كيف نقوم بتصنيف البيانات في أبسط أشكالها؟ أدخل المقياس الاسمي، وهو مفهوم أساسي في الإحصاء يضع الأساس لفهم البيانات الفئوية.
في هذه التدوينة، دعونا نتعمق في هذا المفهوم مع مثال على النطاق الاسمي لفهم أهميتها في تنظيم وتفسير المعلومات بشكل فعال.
جدول المحتويات
نصائح للمسح الفعال
ما هو المقياس الاسمي؟
تعريف النطاق الاسمي
المقياس الاسمي هو نوع من مقياس القياس الذي تستخدم فيه الأرقام أو التسميات لتصنيف الكائنات أو تحديدهالكن الأرقام نفسها ليس لها ترتيب أو معنى متأصل. وبعبارة أخرى، فهي مجرد علامات أو تسميات تصنف البيانات إلى مجموعات متميزة.
- على سبيل المثال، عند تصنيف الفواكه، يمكنك ببساطة تصنيفها على أنها "التفاحة"، "الموزة"، "البرتقال"، or "جريب فروت." الترتيب الذي تم إدراجهم به لا يهم.
خصائص المقياس الاسمي
وفيما يلي بعض الخصائص الرئيسية للمقاييس الاسمية:
- نوعي: لا تشير الأرقام إلى الكمية أو الحجم، بل تعمل ببساطة كتسميات. وبدلاً من قياس الكمية، فإنهم يمنحون الأولوية لتحديد نوعية الشيء، "ماذا" بدلا من "كم ثمن".
- قاطع: يتم تقسيم البيانات إلى فئات متميزة وحصرية دون أي تداخل. ينتمي كل عنصر إلى فئة واحدة فقط.
- غير مرتبة: الفئات ليس لها ترتيب أو ترتيب متأصل. على سبيل المثال، العيون "الزرقاء" و"الخضراء" ليست أفضل أو أسوأ بطبيعتها، بل فقط مختلفة.
- تسميات تعسفية: الأرقام أو التسميات المخصصة للفئات هي مجرد أسماء ويمكن تغييرها دون التأثير على معنى البيانات. إن إعادة ترميز "1" إلى "تفاحة" في تصنيف الفاكهة لا يغير الجوهر.
- العمليات الحسابية المحدودة: لا يمكنك إجراء عمليات حسابية مثل الجمع أو الطرح على البيانات الاسمية إلا إذا كانت الأرقام لها معنى كمي. يمكنك فقط حساب عدد العناصر التي تندرج في كل فئة.
- وصفي وليس مقارن: وهي تصف توزيع البيانات ضمن الفئات، ولكن ليس الحجم أو الترتيب بينها. يمكنك تحديد عدد الأشخاص الذين يحبون كل طبقة من مكونات البيتزا، ولكن لا يمكنك القول بشكل قاطع أن شخصًا ما "يحب" البيبروني أكثر من أي طبقة أخرى.
المقاييس الاسمية هي الأساس لفهم أنماط وفئات البيانات الأساسية. وفي حين أن لديهم قيودًا في التحليل الأعمق، إلا أنهم يلعبون دورًا حاسمًا في جمع البيانات والاستكشاف الأولي.
تمييز المقياس الاسمي عن أنواع المقاييس الأخرى
يعد فهم الفرق بين الأنواع الاسمية وغيرها من مقاييس القياس أمرًا بالغ الأهمية لتحليل البيانات بشكل فعال.
الاسمي مقابل الترتيبي:
- اسمى، صورى شكلى، بالاسم فقط: لا يوجد ترتيب متأصل، فقط فئات (على سبيل المثال، لون العين - أزرق، بني، أخضر). لا يمكنك القول "البني أفضل من الأزرق".
- ترتيبي: الفئات لها ترتيب، ولكن الفرق بينها غير معروف (على سبيل المثال، تصنيف الرضا - راضٍ جدًا، راضٍ إلى حدٍ ما، غير راضٍ). يمكنك أن تقول إن عبارة "راضي جدًا" أفضل من كلمة "راضي"، ولكن ليس إلى أي درجة أفضل.
ربما ترغب ايضا في: مثال على المقياس الترتيبي
الاسمية مقابل الفاصل الزمني:
- الاسمي: لا يوجد ترتيب، فئات فقط.
- فترة: الفئات لها ترتيب، والفرق بينها ثابت (على سبيل المثال، درجة الحرارة بالدرجة المئوية/الفهرنهايت). يمكنك القول أن 20 درجة مئوية أكثر سخونة بـ 10 درجات من 10 درجات مئوية.
ربما ترغب ايضا في: قياس النطاق الفاصل
الاسمية مقابل النسبة:
- اسمى، صورى شكلى، بالاسم فقط: لا يوجد ترتيب، فقط فئات.
- نسبة: الفئات لها ترتيب ونقطة صفر حقيقية (على سبيل المثال، الارتفاع بالمتر/القدم). يمكنك القول أن 1.8 مترًا هو ضعف طول 0.9 مترًا.
تذكر:
- لا يمكنك تحويل البيانات الاسمية إلى مقاييس أخرى إلا في حالة فقدان المعلومات (على سبيل المثال، من الاسمية إلى الترتيبية، تفقد معلومات الطلب).
- كلما زادت المعلومات التي ينقلها المقياس (الترتيبي، الفاصل الزمني، النسبة)، زادت التحليلات المعقدة والقوة التي يمكنك إجراؤها.
- يعتمد اختيار المقياس الصحيح على سؤال البحث الخاص بك وطرق جمع البيانات.
هنا تشبيه:
- تخيل ترتيب الفواكه. الاسمية - يمكنك تصنيفها فقط (تفاحة، موز). ترتيبي - تقوم بترتيبها حسب الحلاوة (1 - الأقل، 5 - الأكثر). الفاصل الزمني – تقوم بقياس محتوى السكر (0-10 جرام). النسبة – تقوم بمقارنة محتوى السكر، وهو ما يمثل الصفر الحقيقي (بدون سكر).
أمثلة على النطاق الاسمي
فيما يلي بعض الأمثلة الشائعة للمقاييس الاسمية، التي تغطي جوانب مختلفة من حياتنا:
الخصائص الشخصية – مثال على المقياس الاسمي
- : الجنس ذكر، أنثى، غير ثنائي، أخرى
- الحالة الحالة الإجتماعية: أعزب، متزوج، مطلق، أرمل، منفصل
- لون الشعر: شقراء، سمراء، أحمر الشعر، أسود، رمادي، الخ.
- : الجنسية الأمريكية، الفرنسية، اليابانية، الهندية، الخ.
- لون العين: الأزرق، البني، الأخضر، البندق، الخ.
- الاحتلال: طبيب، معلم، مهندس، فنان، الخ.
المنتجات والخدمات – مثال على النطاق الاسمي
- ماركة السيارة: تويوتا، هوندا، فورد، تسلا، الخ.
- نوع المطعم: الإيطالية، المكسيكية، الصينية، التايلاندية، الخ.
- طريقة النقل: الحافلة، القطار، الطائرة، الدراجة، الخ.
- فئة الموقع: الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي والتسوق والترفيه وما إلى ذلك.
- نوع الفيلم: كوميديا، دراما، أكشن، إثارة، إلخ.
المسوحات والاستبيانات – مثال على المقياس الاسمي
- نعم لا ردود
- أسئلة الاختيار من متعدد مع خيارات غير مرتبة: (على سبيل المثال، اللون المفضل، الرياضة المفضلة)
أمثلة أخرى – مثال على المقياس الاسمي
- الانتماء الحزبي السياسي: ديمقراطي، جمهوري، مستقل، حزب الخضر، الخ.
- طائفة دينية: الكاثوليكية، الإسلامية، الهندوسية، البوذية، الخ.
- حجم الملابس: S، M، L، XL، الخ.
- يوم الأسبوع: الاثنين، الثلاثاء، الأربعاء، الخ.
- فصيلة الدم: أ ، ب ، أب ، أو
المكافأة - مثال على المقياس الاسمي
- إرم العملة: رؤساء ذيول
- بدلة ورق اللعب: البستوني والقلوب والماس والنوادي
- إشارة المرور: أحمر ، أصفر ، أخضر
مثال على المقياس الاسمي - ضع في اعتبارك أن المقاييس الاسمية تتعلق فقط بفرز البيانات إلى مجموعات دون أي ترتيب خاص. يمكن أن يساعدك التعرف على هذه الأمثلة في اختيار الطرق الصحيحة لجمع البيانات وتحليلها لمشاريعك أو أبحاثك.
تطبيقات المقاييس الاسمية
المقاييس الاسمية لها العديد من التطبيقات العملية في مختلف المجالات.
- التركيبة السكانية: يساعدون في فرز المعلومات مثل الجنس والعمر والعرق ومستوى التعليم. وهذا يساعد الأشخاص مثل الباحثين وصانعي السياسات على فهم من يشكل المجموعة واتخاذ خيارات ذكية.
- البحث عن المتجر: تستخدمها الشركات لتنظيم تفاصيل حول ما يحب الناس شراءه، وما يفكرون فيه بشأن العلامات التجارية، وكيفية التسوق. وهذا يساعد الشركات على معرفة الجهة التي تبيع منتجاتها وكيفية الإعلان عنها.
- المسوحات والاستبيانات: هل قمت بملء نموذج حيث يتعين عليك الاختيار من بين عدد قليل من الخيارات؟ المقاييس الاسمية وراء ذلك. فهي تساعد في تنظيم الإجابات على أسئلة مثل العلامة التجارية التي يفضلها الأشخاص للمشروبات الغازية أو الحزب السياسي الذي يدعمونه.
- العلوم الطبية والصحية: يستخدمها الأطباء والعلماء لتصنيف أشياء مثل الأمراض والأعراض ونتائج الاختبارات. وهذا يجعل من السهل تشخيص المشاكل وتخطيط العلاج.
- العلوم الاجتماعية: يستخدم الباحثون في مجالات مثل علم الاجتماع وعلم النفس والأنثروبولوجيا المقاييس الاسمية لتجميع أشياء مثل السمات الشخصية والممارسات الثقافية والاتجاهات الاجتماعية. وهذا يساعدهم على فهم كيف يتصرف الناس ولماذا.
- فئات الزبائن: تستخدمها الشركات لتجميع العملاء بناءً على أشياء مثل العمر والاهتمامات وعادات الشراء. وهذا يساعدهم على إنشاء منتجات وإعلانات تجذب مجموعات معينة من الأشخاص.
💡هل أنت مستعد لتحسين عروضك التقديمية باستخدام مقاييس التصنيف التفاعلية؟ لا تنظر أبعد من AhaSlides! مع AhaSlides ميزة مقياس التصنيف، يمكنك إشراك جمهورك بشكل لم يسبق له مثيل، وجمع التعليقات والآراء في الوقت الفعلي دون عناء. سواء كنت تجري أبحاث السوق، أو تجمع آراء الجمهور، أو تقيم المنتجات، فإن مقاييس تصنيف AhaSlides توفر حلاً سهل الاستخدام. جربه اليوم وارفع عروضك التقديمية إلى المستوى التالي! يحاول قوالب مسح مجانية اليوم!
وفي الختام
تعمل المقاييس الاسمية كأدوات أساسية لتصنيف البيانات دون الإشارة إلى أي ترتيب متأصل. ومن خلال أمثلة المقاييس الاسمية، مثل الجنس والحالة الاجتماعية والانتماء العرقي، نرى مدى أهميتها في تنظيم المعلومات في المجالات المختلفة. إن معرفة كيفية استخدام المقاييس الاسمية تساعدنا على فهم البيانات المعقدة بشكل أفضل، حتى نتمكن من اتخاذ خيارات أكثر ذكاءً وفهم الأمور بشكل أكثر وضوحًا.
المرجع: النماذج | QuestionPro
