আপনি কি কখনও ভেবে দেখেছেন কিভাবে আমরা ডেটাকে তার সবচেয়ে মৌলিক আকারে শ্রেণীবদ্ধ করি? নামমাত্র স্কেল লিখুন, পরিসংখ্যানের একটি মৌলিক ধারণা যা শ্রেণীবদ্ধ ডেটা বোঝার ভিত্তি তৈরি করে।
এই blog পোস্ট, এর সাথে এই ধারণার মধ্যে ডুব দেওয়া যাক নামমাত্র স্কেলের উদাহরণ কার্যকরভাবে তথ্য সংগঠিত এবং ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে এর তাৎপর্য উপলব্ধি করা।
সুচিপত্র
- নামমাত্র স্কেল কি?
- অন্যান্য ধরনের স্কেল থেকে নামমাত্র স্কেলকে আলাদা করা
- নামমাত্র স্কেলের উদাহরণ
- নামমাত্র আইশের অ্যাপ্লিকেশন
- উপসংহার
কার্যকরী সমীক্ষার জন্য টিপস
নামমাত্র স্কেল কি?
নামমাত্র স্কেল সংজ্ঞা
নামমাত্র স্কেল হল এক ধরণের পরিমাপ স্কেল যেখানে সংখ্যা বা লেবেলগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে বা চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়কিন্তু সংখ্যার কোনো অন্তর্নিহিত ক্রম বা অর্থ নেই। অন্য কথায়, এগুলি কেবল ট্যাগ বা লেবেল যা ডেটাকে স্বতন্ত্র গোষ্ঠীতে শ্রেণীবদ্ধ করে।
- উদাহরণস্বরূপ, ফলগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার সময়, আপনি কেবল তাদের হিসাবে লেবেল করতে পারেন "আপেল," "কলা," "কমলা," or "আঙ্গুর ফল।" তারা যে ক্রমে তালিকাভুক্ত করা হয় তা কোন ব্যাপার না।
নামমাত্র স্কেলের বৈশিষ্ট্য
এখানে নামমাত্র স্কেলগুলির কিছু মূল বৈশিষ্ট্য রয়েছে:
- গুণগত: সংখ্যাগুলি পরিমাণ বা মাত্রা নির্দেশ করে না, তারা কেবল লেবেল হিসাবে কাজ করে। পরিমাণ পরিমাপের পরিবর্তে, তারা জিনিসের গুণমান চিহ্নিত করাকে অগ্রাধিকার দেয়, "কি" পরিবর্তে "কত".
- শ্রেণীবদ্ধ: কোনো ওভারল্যাপ ছাড়াই ডেটা আলাদা, পারস্পরিক একচেটিয়া বিভাগে বিভক্ত। প্রতিটি আইটেম শুধুমাত্র একটি বিভাগের অন্তর্গত।
- ক্রমহীন: বিভাগগুলির কোন অন্তর্নিহিত ক্রম বা র্যাঙ্কিং নেই। উদাহরণস্বরূপ, "নীল" এবং "সবুজ" চোখ সহজাতভাবে ভাল বা খারাপ নয়, শুধু আলাদা।
- নির্বিচারে লেবেল: বিভাগগুলিতে নির্ধারিত সংখ্যা বা লেবেলগুলি কেবল নাম এবং ডেটার অর্থকে প্রভাবিত না করেই পরিবর্তন করা যেতে পারে। ফলের শ্রেণীবিভাগে "1" থেকে "আপেল" রিকোডিং সারাংশ পরিবর্তন করে না।
- সীমিত গাণিতিক ক্রিয়াকলাপ: সংখ্যার পরিমাণগত অর্থ থাকলে আপনি কেবলমাত্র নামমাত্র ডেটাতে যোগ বা বিয়োগের মতো গাণিতিক ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে পারেন। আপনি শুধুমাত্র প্রতিটি বিভাগে পড়ে কতগুলি আইটেম গণনা করতে পারেন।
- বর্ণনামূলক, তুলনামূলক নয়: তারা বিভাগগুলির মধ্যে ডেটা বিতরণকে বর্ণনা করে, তবে তাদের মধ্যে মাত্রা বা ক্রম নয়। আপনি বলতে পারেন কতজন লোক প্রতিটি পিৎজা টপিং পছন্দ করেন, তবে নির্দিষ্টভাবে বলতে পারবেন না যে কেউ অন্য টপিংয়ের চেয়ে পেপারনিকে বেশি "পছন্দ করে"।
নামমাত্র স্কেল হল মৌলিক ডেটা প্যাটার্ন এবং বিভাগ বোঝার ভিত্তি। যদিও তাদের গভীর বিশ্লেষণে সীমাবদ্ধতা রয়েছে, তারা তথ্য সংগ্রহ এবং প্রাথমিক অনুসন্ধানে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
অন্যান্য ধরনের স্কেল থেকে নামমাত্র স্কেলকে আলাদা করা
নামমাত্র এবং অন্যান্য ধরণের পরিমাপের স্কেলগুলির মধ্যে পার্থক্য বোঝা কার্যকরভাবে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
নামমাত্র বনাম সাধারণ:
- নামমাত্র: কোন অন্তর্নিহিত ক্রম, শুধু বিভাগ (যেমন, চোখের রঙ - নীল, বাদামী, সবুজ)। আপনি বলতে পারেন না "নীল থেকে বাদামী ভাল।"
- সাধারণ: বিভাগগুলির একটি অর্ডার আছে, কিন্তু তাদের মধ্যে পার্থক্য জানা নেই (যেমন, সন্তুষ্টি রেটিং - খুব সন্তুষ্ট, কিছুটা সন্তুষ্ট, অসন্তুষ্ট)। আপনি বলতে পারেন "খুব সন্তুষ্ট" "সন্তুষ্ট" এর চেয়ে ভাল, তবে কতটা ভাল তা নয়।
তুমি এটাও পছন্দ করতে পারো: সাধারণ স্কেল উদাহরণ
নামমাত্র বনাম ব্যবধান:
- নামমাত্র: কোন অর্ডার, শুধু বিভাগ.
- অন্তর: বিভাগগুলির একটি ক্রম রয়েছে এবং তাদের মধ্যে পার্থক্য সামঞ্জস্যপূর্ণ (যেমন, সেলসিয়াস/ফারেনহাইট তাপমাত্রা)। আপনি বলতে পারেন 20°C 10°C থেকে 10° বেশি গরম।
তুমি এটাও পছন্দ করতে পারো: ব্যবধান স্কেল পরিমাপ
নামমাত্র বনাম অনুপাত:
- নামমাত্র: কোন আদেশ নেই, শুধু বিভাগ.
- অনুপাত: বিভাগগুলির একটি ক্রম এবং একটি সত্য শূন্য বিন্দু রয়েছে (যেমন, মিটার/ফুটে উচ্চতা)। আপনি বলতে পারেন 1.8 মিটার 0.9 মিটারের চেয়ে দ্বিগুণ লম্বা।
মনে রাখবেন:
- আপনি নামমাত্র ডেটা অন্য স্কেলে রূপান্তর করতে পারেন শুধুমাত্র যদি আপনি তথ্য হারাবেন (যেমন, নামমাত্র থেকে অর্ডিনাল, আপনি অর্ডার তথ্য হারাবেন)।
- একটি স্কেল যত বেশি তথ্য প্রদান করে (অর্ডিনাল, ব্যবধান, অনুপাত), আপনি তত বেশি জটিল এবং শক্তিশালী বিশ্লেষণ করতে পারবেন।
- সঠিক স্কেল নির্বাচন করা আপনার গবেষণা প্রশ্ন এবং ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতির উপর নির্ভর করে।
এখানে একটি সাদৃশ্য আছে:
- র্যাঙ্কিং ফল কল্পনা করুন। নামমাত্র - আপনি শুধুমাত্র তাদের শ্রেণীবদ্ধ করুন (আপেল, কলা)। অর্ডিনাল - আপনি মাধুর্য দ্বারা তাদের র্যাঙ্ক করুন (1 - সর্বনিম্ন, 5 - সর্বাধিক)। ব্যবধান - আপনি চিনির পরিমাণ (0-10 গ্রাম) পরিমাপ করুন। অনুপাত - আপনি চিনির বিষয়বস্তুর তুলনা করেন, প্রকৃত শূন্য (কোন চিনি নেই) এর জন্য অ্যাকাউন্টিং।
নামমাত্র স্কেলের উদাহরণ
এখানে নামমাত্র স্কেলগুলির কিছু সাধারণ উদাহরণ রয়েছে, যা আমাদের জীবনের বিভিন্ন দিককে কভার করে:
ব্যক্তিগত বৈশিষ্ট্য - নামমাত্র স্কেলের উদাহরণ
- লিঙ্গ: পুরুষ, মহিলা, নন-বাইনারী, অন্যান্য
- বৈবাহিক অবস্থা: অবিবাহিত, বিবাহিত, তালাকপ্রাপ্ত, বিধবা, বিচ্ছিন্ন
- চুলের রঙ: স্বর্ণকেশী, শ্যামাঙ্গিনী, রেডহেড, কালো, ধূসর, ইত্যাদি
- জাতীয়তা: আমেরিকান, ফ্রেঞ্চ, জাপানিজ, ইন্ডিয়ান ইত্যাদি।
- চোখের রঙ: নীল, বাদামী, সবুজ, হ্যাজেল, ইত্যাদি
- পেশা: ডাক্তার, শিক্ষক, প্রকৌশলী, শিল্পী ইত্যাদি।
পণ্য এবং পরিষেবা - নামমাত্র স্কেলের উদাহরণ
- গাড়ির ব্র্যান্ড: টয়োটা, হোন্ডা, ফোর্ড, টেসলা ইত্যাদি
- রেস্তোরাঁর ধরন: ইতালিয়ান, মেক্সিকান, চাইনিজ, থাই, ইত্যাদি
- পরিবহন রীতি: বাস, ট্রেন, বিমান, সাইকেল ইত্যাদি।
- ওয়েবসাইট বিভাগ: খবর, সোশ্যাল মিডিয়া, কেনাকাটা, বিনোদন, ইত্যাদি।
- সিনেমার ধরণ: কমেডি, ড্রামা, অ্যাকশন, থ্রিলার ইত্যাদি।
সমীক্ষা এবং প্রশ্নাবলী - নামমাত্র স্কেলের উদাহরণ
- হ্যাঁ না প্রতিক্রিয়া
- অ-অর্ডার বিকল্প সহ একাধিক-পছন্দের প্রশ্ন: (যেমন, পছন্দের রঙ, প্রিয় খেলা)
অন্যান্য উদাহরণ - নামমাত্র স্কেলের উদাহরণ
- রাজনৈতিক দলের সংশ্লিষ্টতা: ডেমোক্র্যাট, রিপাবলিকান, ইন্ডিপেনডেন্ট, গ্রিন পার্টি ইত্যাদি।
- ধর্মীয় সম্প্রদায়: ক্যাথলিক, মুসলিম, হিন্দু, বৌদ্ধ ইত্যাদি।
- পোশাকের আকার: এস, এম, এল, এক্সএল ইত্যাদি।
- সপ্তাহের দিন: সোমবার, মঙ্গলবার, বুধবার ইত্যাদি।
- রক্তের ধরন: এ, বি, এবি, ও
বোনাস - নামমাত্র স্কেলের উদাহরণ
- মুদ্রা শিরসঁচালন: মাথা, লেজ
- প্লেয়িং কার্ড স্যুট: কোদাল, হৃদয়, হীরা, ক্লাব
- ট্রাফিক বাতি: লাল, হলুদ, সবুজ
নামমাত্র আইশের অ্যাপ্লিকেশন
নামমাত্র স্কেলগুলির বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিভিন্ন ব্যবহারিক প্রয়োগ রয়েছে।
- জনসংখ্যার উপাত্ত: তারা লিঙ্গ, বয়স, জাতিগততা এবং শিক্ষার স্তরের মতো তথ্য বাছাই করতে সহায়তা করে। এটি গবেষক এবং নীতিনির্ধারকদের মতো লোকেদের বুঝতে সাহায্য করে কে একটি গোষ্ঠী তৈরি করে এবং স্মার্ট পছন্দ করে৷
- বাজার গবেষণা: লোকেরা কী কিনতে পছন্দ করে, তারা ব্র্যান্ড সম্পর্কে কী ভাবে এবং কীভাবে কেনাকাটা করে সে সম্পর্কে বিশদ বিবরণ সংগঠিত করতে ব্যবসাগুলি এগুলি ব্যবহার করে। এটি কোম্পানিগুলিকে কার কাছে বিক্রি করতে হবে এবং কীভাবে বিজ্ঞাপন দিতে হবে তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করে৷
- সমীক্ষা এবং প্রশ্নাবলী: কখনও একটি ফর্ম পূরণ করুন যেখানে আপনাকে কয়েকটি পছন্দ থেকে বেছে নিতে হবে? এর পেছনে রয়েছে নামমাত্র স্কেল। তারা কোন সোডা ব্র্যান্ডের লোকেরা পছন্দ করে বা তারা কোন রাজনৈতিক দলকে সমর্থন করে এমন প্রশ্নের উত্তরগুলি সংগঠিত করতে সহায়তা করে৷
- চিকিৎসা ও স্বাস্থ্য বিজ্ঞান: চিকিত্সকরা এবং বিজ্ঞানীরা রোগ, লক্ষণ এবং পরীক্ষার ফলাফলের মতো জিনিসগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে এগুলি ব্যবহার করেন। এটি সমস্যাগুলি নির্ণয় করা এবং চিকিত্সার পরিকল্পনা করা সহজ করে তোলে।
- সামাজিক বিজ্ঞান: সমাজবিজ্ঞান, মনোবিজ্ঞান এবং নৃবিজ্ঞানের মতো ক্ষেত্রের গবেষকরা ব্যক্তিত্বের বৈশিষ্ট্য, সাংস্কৃতিক অনুশীলন এবং সামাজিক প্রবণতাগুলির মতো জিনিসগুলিকে গোষ্ঠীভুক্ত করতে নামমাত্র স্কেল ব্যবহার করেন। এটি তাদের বুঝতে সাহায্য করে যে লোকেরা কীভাবে কাজ করে এবং কেন।
- গ্রাহক বিভাজন: ব্যবসাগুলি বয়স, আগ্রহ এবং কেনার অভ্যাসের মতো জিনিসগুলির উপর ভিত্তি করে গ্রাহকদের গোষ্ঠীভুক্ত করতে তাদের ব্যবহার করে। এটি তাদের পণ্য এবং বিজ্ঞাপন তৈরি করতে সহায়তা করে যা নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর লোকেদের কাছে আবেদন করে।
💡 ইন্টারেক্টিভ রেটিং স্কেল সহ আপনার উপস্থাপনাগুলি উন্নত করতে প্রস্তুত? এর চেয়ে বেশি তাকান না AhaSlides! সঙ্গে AhaSlides' রেটিং স্কেল বৈশিষ্ট্য, আপনি অনায়াসে রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া এবং মতামত সংগ্রহ করে আপনার শ্রোতাদের সম্পৃক্ত করতে পারেন। আপনি বাজার গবেষণা পরিচালনা করছেন, দর্শকদের মতামত সংগ্রহ করছেন বা পণ্য মূল্যায়ন করছেন কিনা, AhaSlides' রেটিং স্কেল একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব সমাধান অফার করে। আজই এটি ব্যবহার করে দেখুন এবং আপনার উপস্থাপনাগুলিকে পরবর্তী স্তরে উন্নীত করুন! চেষ্টা করুন বিনামূল্যে সার্ভে টেমপ্লেট আজ!
উপসংহার
নামমাত্র স্কেলগুলি কোনও অন্তর্নিহিত ক্রম নির্দেশ না করেই ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য মৌলিক সরঞ্জাম হিসাবে কাজ করে। লিঙ্গ, বৈবাহিক অবস্থা এবং জাতিগততার মতো নামমাত্র স্কেলগুলির উদাহরণের মাধ্যমে আমরা দেখতে পাই যে তারা বিভিন্ন ক্ষেত্রে তথ্য সংগঠিত করার ক্ষেত্রে কতটা গুরুত্বপূর্ণ। নামমাত্র স্কেল কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা জানা আমাদের জটিল ডেটা আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে, যাতে আমরা আরও স্মার্ট পছন্দ করতে পারি এবং জিনিসগুলি আরও স্পষ্টভাবে বুঝতে পারি।
সুত্র: form.app | প্রশ্নপ্রো
