آیا تا به حال به این فکر کرده اید که چگونه داده ها را در ابتدایی ترین شکل آن دسته بندی می کنیم؟ مقیاس اسمی را وارد کنید، یک مفهوم اساسی در آمار که زمینه را برای درک داده های طبقه بندی می کند.
در این پست وبلاگ، اجازه دهید به این مفهوم شیرجه بزنیم نمونه ای از مقیاس اسمی برای درک اهمیت آن در سازماندهی و تفسیر موثر اطلاعات.
جدول محتوا
نکاتی برای نظرسنجی موثر
مقیاس اسمی چیست؟
تعریف مقیاس اسمی
مقیاس اسمی نوعی مقیاس اندازه گیری است که در آن از اعداد یا برچسب ها برای طبقه بندی یا شناسایی اشیاء استفاده می شود.، اما خود اعداد ترتیب یا معنای ذاتی ندارند. به عبارت دیگر، آنها صرفاً برچسب ها یا برچسب هایی هستند که داده ها را در گروه های مجزا دسته بندی می کنند.
- به عنوان مثال، هنگام طبقه بندی میوه ها، می توانید به سادگی آنها را به عنوان برچسب گذاری کنید «سیب»، «موز»، «پرتقال» or "گریپ فروت." ترتیب فهرست آنها مهم نیست.
ویژگی های مقیاس اسمی
در اینجا برخی از ویژگی های کلیدی مقیاس های اسمی آورده شده است:
- کیفی: اعداد کمیت یا بزرگی را نشان نمی دهند، آنها فقط به عنوان برچسب عمل می کنند. آنها به جای اندازه گیری کمیت، شناسایی کیفیت چیز را در اولویت قرار می دهند. "چی" بجای "چقدر".
- دسته بندی: داده ها به دسته های متمایز و متقابل انحصاری بدون همپوشانی تقسیم می شوند. هر مورد فقط به یک دسته تعلق دارد.
- بدون ترتیب: دسته ها هیچ ترتیب یا رتبه ذاتی ندارند. به عنوان مثال، چشم های "آبی" و "سبز" ذاتا بهتر یا بدتر نیستند، فقط متفاوت هستند.
- برچسب های خودسرانه: اعداد یا برچسب های اختصاص داده شده به دسته ها فقط نام هستند و می توان آنها را بدون تأثیر بر معنای داده تغییر داد. رمزگذاری مجدد "1" به "سیب" در یک طبقه بندی میوه، ماهیت را تغییر نمی دهد.
- عملیات ریاضی محدود: فقط در صورتی می‌توانید عملیات ریاضی مانند جمع یا تفریق را روی داده‌های اسمی انجام دهید که اعداد معنای کمی داشته باشند. شما فقط می توانید شمارش کنید که چند مورد در هر دسته قرار می گیرند.
- توصیفی نه مقایسه ای: آنها توزیع داده ها را در دسته ها توصیف می کنند، اما نه بزرگی یا ترتیب بین آنها. می‌توانید بگویید چند نفر از هر رویه پیتزا خوششان می‌آید، اما به طور قطعی نگویید که فلفلی پپرونی را بیشتر از رویه دیگری دوست دارد.
مقیاس‌های اسمی پایه‌ای برای درک الگوها و مقوله‌های داده‌های پایه هستند. در حالی که آنها در تجزیه و تحلیل عمیق تر دارای محدودیت هستند، نقش مهمی در جمع آوری داده ها و اکتشاف اولیه دارند.
متمایز کردن مقیاس اسمی از سایر انواع ترازو
درک تفاوت بین مقیاس های اسمی و سایر انواع مقیاس اندازه گیری برای تجزیه و تحلیل موثر داده ها بسیار مهم است.
اسمی در مقابل ترتیبی:
- اسمی: بدون ترتیب ذاتی، فقط دسته بندی ها (به عنوان مثال، رنگ چشم - آبی، قهوه ای، سبز). شما نمی توانید بگویید "قهوه ای بهتر از آبی است."
- ترتیبی: دسته ها دارای ترتیب هستند، اما تفاوت بین آنها مشخص نیست (به عنوان مثال، رتبه رضایت - بسیار راضی، تا حدودی راضی، ناراضی). می توانید بگویید "خیلی راضی" بهتر از "راضی" است، اما نه چقدر بهتر است.
شما همچنین ممکن است مانند: مثال مقیاس ترتیبی
اسمی در مقابل فاصله زمانی:
- اسمی: بدون سفارش، فقط دسته بندی.
- فاصله: دسته ها دارای نظم هستند و تفاوت بین آنها ثابت است (مثلاً درجه حرارت بر حسب سانتیگراد/فارنهایت). می توان گفت 20 درجه سانتی گراد 10 درجه گرمتر از 10 درجه سانتی گراد است.
شما همچنین ممکن است مانند: اندازه گیری مقیاس فاصله
نسبت اسمی در مقابل:
- اسمی: بدون ترتیب، فقط دسته بندی.
- نسبت: دسته ها دارای یک نظم و یک نقطه صفر واقعی هستند (به عنوان مثال، ارتفاع بر حسب متر/فوت). می توان گفت 1.8 متر دو برابر قد 0.9 متر است.
یاد آوردن:
- فقط در صورت از دست دادن اطلاعات (به عنوان مثال، اسمی به ترتیبی، اطلاعات سفارش را از دست می دهید) می توانید داده های اسمی را به مقیاس های دیگر تبدیل کنید.
- هر چه ترازو اطلاعات بیشتری را منتقل کند (ترتیبی، بازه ای، نسبت)، تحلیل های پیچیده و قدرتمندتری را می توانید انجام دهید.
- انتخاب مقیاس مناسب به سوال تحقیق و روش جمع آوری داده ها بستگی دارد.
در اینجا یک قیاس وجود دارد:
- تصور کنید میوه ها را رتبه بندی کنید. اسمی - شما فقط آنها را دسته بندی می کنید (سیب، موز). ترتیبی - آنها را بر اساس شیرینی (1 - حداقل، 5 - بیشترین) رتبه بندی می کنید. فاصله زمانی - شما مقدار قند (0-10 گرم) را اندازه می گیرید. نسبت - شما محتوای قند را با صفر واقعی (بدون قند) مقایسه می کنید.
نمونه هایی از مقیاس اسمی
در اینجا چند نمونه رایج از مقیاس های اسمی وجود دارد که جنبه های مختلف زندگی ما را پوشش می دهد:
ویژگی های شخصی - نمونه ای از مقیاس اسمی
- جنسیت: نر، ماده، غیر باینری، دیگر
- وضعیت تاهل: مجرد، متاهل، مطلقه، بیوه، جدا شده
- رنگ مو: بلوند، سبزه، مو قرمز، مشکی، خاکستری و غیره.
- ملیت: آمریکایی، فرانسوی، ژاپنی، هندی و غیره
- رنگ چشم: آبی، قهوه ای، سبز، فندقی و غیره
- شغل: دکتر، معلم، مهندس، هنرمند و غیره.
محصولات و خدمات - نمونه ای از مقیاس اسمی
- برند خودرو: تویوتا، هوندا، فورد، تسلا و غیره
- نوع رستوران: ایتالیایی، مکزیکی، چینی، تایلندی و غیره
- روش حمل ونقل: اتوبوس، قطار، هواپیما، دوچرخه و غیره.
- دسته بندی وب سایت: اخبار، رسانه های اجتماعی، خرید، سرگرمی و غیره
- ژانر فیلم: کمدی، درام، اکشن، هیجان انگیز و غیره.
نظرسنجی ها و پرسشنامه ها - نمونه ای از مقیاس اسمی
- بله خیر پاسخ
- سوالات چند گزینه ای با گزینه های غیر مرتب: (به عنوان مثال، رنگ ترجیحی، ورزش مورد علاقه)
نمونه های دیگر – مثالی از مقیاس اسمی
- وابستگی به احزاب سیاسی: حزب دموکرات، جمهوری خواه، مستقل، حزب سبز و غیره.
- فرقه مذهبی: کاتولیک، مسلمان، هندو، بودایی و غیره.
- اندازه لباس: S، M، L، XL و غیره
- روز هفته: دوشنبه، سه شنبه، چهارشنبه و غیره
- گروه خونی: A، B، AB، O
پاداش - نمونه ای از مقیاس اسمی
- بازی شیر یا خط سکه: سر، دم
- لباس کارت بازی: بیل، قلب، الماس، چماق
- چراغ راهنمایی و رانندگی: قرمز، زرد، سبز
مثالی از مقیاس اسمی - به خاطر داشته باشید که مقیاس های اسمی صرفاً در مورد مرتب کردن داده ها در گروه ها بدون ترتیب خاصی است. آشنایی با این مثال‌ها می‌تواند به شما در انتخاب راه‌های مناسب برای جمع‌آوری داده‌ها و تجزیه و تحلیل آنها برای پروژه‌ها یا تحقیقاتتان کمک کند.
کاربردهای مقیاس اسمی
مقیاس های اسمی کاربردهای عملی مختلفی در زمینه های مختلف دارند.
- جمعیت: آنها به مرتب کردن اطلاعاتی مانند جنسیت، سن، قومیت و سطح تحصیلات کمک می کنند. این به افرادی مانند محققان و سیاست گذاران کمک می کند تا بفهمند چه کسی یک گروه را تشکیل می دهد و انتخاب های هوشمندانه ای انجام دهد.
- تحقیقات بازار: کسب و کارها از آنها برای سازماندهی جزئیات در مورد آنچه مردم دوست دارند بخرند، نظر آنها در مورد برندها و نحوه خریدشان استفاده می کنند. این به شرکت ها کمک می کند تا بفهمند به چه کسی بفروشند و چگونه تبلیغ کنند.
- نظرسنجی و پرسشنامه: آیا تا به حال فرمی را پر کرده اید که باید از بین چند گزینه انتخاب کنید؟ ترازوهای اسمی پشت آن هستند. آنها به سازماندهی پاسخ به سؤالاتی کمک می کنند، مانند اینکه مردم کدام برند نوشابه را ترجیح می دهند یا از چه حزب سیاسی حمایت می کنند.
- علوم پزشکی و بهداشتی: پزشکان و دانشمندان از آنها برای طبقه بندی مواردی مانند بیماری ها، علائم و نتایج آزمایش استفاده می کنند. این امر تشخیص مشکلات و برنامه ریزی درمان را آسان تر می کند.
- علوم اجتماعی: محققان در زمینه‌هایی مانند جامعه‌شناسی، روان‌شناسی و مردم‌شناسی از مقیاس‌های اسمی برای گروه‌بندی مواردی مانند ویژگی‌های شخصیتی، شیوه‌های فرهنگی و گرایش‌های اجتماعی استفاده می‌کنند. این به آنها کمک می کند تا بفهمند مردم چگونه و چرا رفتار می کنند.
- تقسیم بندی مشتریان: کسب و کارها از آنها برای گروه بندی مشتریان بر اساس مواردی مانند سن، علایق و عادات خرید استفاده می کنند. این به آنها کمک می کند تا محصولات و تبلیغاتی ایجاد کنند که برای گروه های خاصی از مردم جذاب باشد.
💡آماده ای برای بهبود ارائه های خود با مقیاس های رتبه بندی تعاملی؟ بیشتر از AhaSlides نگاه نکنید! با AhaSlides' ویژگی مقیاس رتبه بندی، می توانید با جمع آوری بازخوردها و نظرات بی دردسر، مخاطبان خود را مانند قبل درگیر کنید. خواه در حال انجام تحقیقات بازار، جمع‌آوری نظرات مخاطبان یا ارزیابی محصولات باشید، مقیاس‌های رتبه‌بندی AhaSlides راه‌حلی کاربرپسند ارائه می‌دهند. امروز آن را امتحان کنید و ارائه های خود را به سطح بعدی ارتقا دهید! تلاش كردن قالب های نظرسنجی رایگان امروز!
نتیجه
مقیاس‌های اسمی به‌عنوان ابزاری اساسی برای دسته‌بندی داده‌ها بدون دلالت بر نظم ذاتی عمل می‌کنند. از طریق مثال مقیاس های اسمی مانند جنسیت، وضعیت تأهل و قومیت می بینیم که چقدر در سازماندهی اطلاعات در حوزه های مختلف اهمیت دارند. دانستن نحوه استفاده از مقیاس های اسمی به ما کمک می کند تا داده های پیچیده را بهتر درک کنیم، بنابراین می توانیم انتخاب های هوشمندانه تری داشته باشیم و چیزها را واضح تر درک کنیم.
