Oletko koskaan miettinyt, kuinka luokittelemme tiedot sen alkeellisimmassa muodossa? Syötä nimellinen asteikko, tilastojen peruskäsite, joka luo pohjan kategoristen tietojen ymmärtämiselle.
Tässä blog postitse, sukeltakaamme tähän konseptiin esimerkki nimellisasteikostaymmärtää sen merkitys tiedon tehokkaassa järjestämisessä ja tulkinnassa.
Sisällysluettelo
- Mikä on nimellinen asteikko?
- Nimellisvaa'an erottaminen muista vaa'oista
- Esimerkkejä nimellisasteikosta
- Nimellisvaakojen sovellukset
- Yhteenveto
Vinkkejä tehokkaaseen kyselyyn
Mikä on nimellinen asteikko?
Nimellisasteikon määritelmä
Nimellinen asteikko on mitta-asteikko, jossa numeroita tai tarroja käytetään kohteiden luokittelemiseen tai tunnistamiseen, mutta itse numeroilla ei ole luontaista järjestystä tai merkitystä. Toisin sanoen ne ovat yksinkertaisesti tunnisteita tai tarroja, jotka luokittelevat tiedot erillisiin ryhmiin.
- Kun esimerkiksi luokittelet hedelmiä, voit yksinkertaisesti merkitä ne nimellä "omena", "banaani", "appelsiini", or "greippi."Järjestyksellä, jossa ne on listattu, ei ole väliä.
Nimellisasteikon ominaisuudet
Tässä on joitain nimellisvaakojen tärkeimpiä ominaisuuksia:
- Laadullinen: Numerot eivät osoita määrää tai suuruutta, ne toimivat vain etiketteinä. Määrän mittaamisen sijaan he asettavat etusijalle asian laadun tunnistamisen, "mitä"sijasta "kuinka paljon".
- Kategorinen: Tiedot on jaettu erillisiin, toisensa poissulkeviin luokkiin ilman päällekkäisyyttä. Jokainen tuote kuuluu vain yhteen luokkaan.
- Järjestämätön: Kategorioilla ei ole luontaista järjestystä tai sijoitusta. Esimerkiksi "siniset" ja "vihreät" silmät eivät ole luonnostaan parempia tai huonompia, vain erilaisia.
- Mielivaltaiset etiketit: Luokkiin määritetyt numerot tai tarrat ovat vain nimiä, ja niitä voidaan muuttaa vaikuttamatta tietojen merkitykseen. Koodaus "1" sanaksi "omena" hedelmäluokituksessa ei muuta oleellista.
- Rajoitetut matemaattiset operaatiot: Voit suorittaa nimellistiedoilla matemaattisia operaatioita, kuten yhteen- tai vähennyslaskua, vain, jos luvuilla on määrällinen merkitys. Voit vain laskea, kuinka monta kohdetta kuhunkin luokkaan kuuluu.
- Kuvaava, ei vertaileva:Ne kuvaavat tietojen jakautumista luokkien sisällä, mutta eivät niiden suuruutta tai järjestystä. Voit sanoa, kuinka monet ihmiset pitävät kustakin pizzatäytteestä, mutta et varmasti sano, että joku "tykkää" pepperonista enemmän kuin toisesta täytteestä.
Nimelliset asteikot ovat perusta perustietomallien ja -kategorioiden ymmärtämiselle. Vaikka niillä on rajoituksia syvemmälle analyysille, niillä on ratkaiseva rooli tiedonkeruussa ja alustavassa etsinnässä.
Nimellisvaa'an erottaminen muista vaa'oista
Nimellisten ja muuntyyppisten mitta-asteikkojen eron ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää tietojen tehokkaan analysoinnin kannalta.
Nimellinen vs. tavallinen:
- Nimellinen:Ei luontaista järjestystä, vain luokat (esim. silmien väri - sininen, ruskea, vihreä). Et voi sanoa "ruskea on parempi kuin sininen".
- Tavallinen:Kategorioilla on järjestys, mutta niiden välistä eroa ei tunneta (esim. tyytyväisyysluokitus - erittäin tyytyväinen, jokseenkin tyytyväinen, tyytymätön). Voit sanoa, että "erittäin tyytyväinen" on parempi kuin "tyytyväinen", mutta ei kuinka paljon parempi.
Saatat pitää myös: Esimerkki järjestysasteikosta
Nimellinen vs. intervalli:
- Nimellinen: Ei järjestystä, vain luokat.
- väli: Luokilla on järjestys, ja niiden välinen ero on tasainen (esim. lämpötila Celsius/Fahrenheit-asteina). Voit sanoa, että 20 °C on 10 °C kuumempi kuin 10 °C.
Saatat pitää myös: Intervalliasteikon mittaus
Nimellinen vs. suhde:
- Nimellinen: Ei järjestystä, vain luokat.
- Ratio:Luokilla on järjestys ja todellinen nollapiste (esim. korkeus metreissä/jaloissa). Voit sanoa, että 1.8 metriä on kaksi kertaa korkeampi kuin 0.9 metriä.
Muistaa:
- Voit muuntaa nimellistiedot muihin asteikoihin vain, jos menetät tietoja (esim. nimellisarvosta järjestysluvuksi, menetät tilaustiedot).
- Mitä enemmän tietoa asteikko välittää (järjestysluku, väli, suhde), sitä monimutkaisempia ja tehokkaampia analyyseja voit suorittaa.
- Oikean asteikon valinta riippuu tutkimuskysymyksestäsi ja tiedonkeruumenetelmistäsi.
Tässä analogia:
- Kuvittele hedelmien luokittelu. Nimellinen - luokittelet ne vain (omena, banaani). Ordinaal - luokittelet ne makeuden mukaan (1 - vähiten, 5 - eniten). Intervalli - mittaat sokeripitoisuuden (0-10 grammaa). Suhde - vertaat sokeripitoisuutta, mikä vastaa todellista nollaa (ei sokeria).
Esimerkkejä nimellisasteikosta
Tässä on joitain yleisiä esimerkkejä nimellisasteikoista, jotka kattavat elämämme eri osa-alueet:
Henkilökohtaiset ominaisuudet - Esimerkki nimellisasteikosta
- Sukupuoli:Mies, nainen, ei-binäärinen, muu
- Siviilisääty:Sinkku, naimisissa, eronnut, leski, eronnut
- Hiusten väri:Blondi, brunette, punapää, musta, harmaa jne.
- Kansallisuus:Amerikkalainen, ranskalainen, japanilainen, intialainen jne.
- Silmien väri:Sininen, ruskea, vihreä, pähkinänruskea jne.
- Ammatti:Lääkäri, opettaja, insinööri, taiteilija jne.
Tuotteet ja palvelut – esimerkki nimellisasteikosta
- Auton merkki: Toyota, Honda, Ford, Tesla jne.
- Ravintolan tyyppi:italialainen, meksikolainen, kiinalainen, thaimaalainen jne.
- Kuljetustapa: Bussi, juna, lentokone, polkupyörä jne.
- Verkkosivuston luokka:Uutiset, sosiaalinen media, ostokset, viihde jne.
- Elokuvan tyylilaji:Komedia, draama, toiminta, trilleri jne.
Kyselyt ja kyselylomakkeet - esimerkki nimellisasteikosta
- Kyllä ei vasteet
- Monivalintakysymykset ei-järjestetyillä vaihtoehdoilla:(esim. haluttu väri, suosikkiurheilulaji)
Muita esimerkkejä - Esimerkki nimellisasteikosta
- Poliittinen puoluekanta: Demokraatti, republikaani, riippumaton, vihreä puolue jne.
- Uskonnollinen kirkkokunta: Katolinen, muslimi, hindu, buddhalainen jne.
- Vaatteen koko: S, M, L, XL jne.
- Viikonpäivä: Maanantai, tiistai, keskiviikko jne.
- Veriryhmä: A, B, AB, O
Bonus - Esimerkki nimellisasteikosta
- Kolikonheitto:Päät, hännät
- Pelikorttipuku:Patiot, sydämet, timantit, mailat
- Liikennevalo: Punainen, keltainen, vihreä
Nimellisvaakojen sovellukset
Nimellisvaaoilla on erilaisia käytännön sovelluksia eri aloilla.
- Väestötiedot: Ne auttavat selvittämään tietoja, kuten sukupuolen, iän, etnisen taustan ja koulutustason. Tämä auttaa tutkijoiden ja poliittisten päättäjien kaltaisia ihmisiä ymmärtämään, kuka ryhmän muodostaa, ja tekemään viisaita valintoja.
- Markkinatutkimus:Yritykset käyttävät niitä järjestelläkseen tietoja siitä, mitä ihmiset haluavat ostaa, mitä he ajattelevat brändeistä ja miten he tekevät ostoksia. Tämä auttaa yrityksiä selvittämään, kenelle myydä ja miten mainostaa.
- Kyselyt ja kyselyt: Oletko koskaan täyttänyt lomaketta, jossa sinun on valittava muutamasta vaihtoehdosta? Nimelliset asteikot ovat sen takana. He auttavat järjestämään vastauksia kysymyksiin, kuten mitä virvoitusjuomabrändiä ihmiset suosivat tai mitä poliittista puoluetta he tukevat.
- Lääketiede ja terveystieteet: Lääkärit ja tutkijat käyttävät niitä sairauksien, oireiden ja testitulosten kaltaisten asioiden luokittelemiseen. Tämä helpottaa ongelmien diagnosointia ja hoidon suunnittelua.
- Yhteiskuntatieteet:Sosiologian, psykologian ja antropologian kaltaisten alojen tutkijat käyttävät nimellisiä asteikkoja ryhmitelläkseen asioita, kuten persoonallisuuden piirteitä, kulttuurisia käytäntöjä ja sosiaalisia suuntauksia. Tämä auttaa heitä ymmärtämään, miten ihmiset toimivat ja miksi.
- Asiakassegmentointi:Yritykset käyttävät niitä ryhmitelläkseen asiakkaita iän, kiinnostuksen kohteiden ja ostotottumusten perusteella. Tämä auttaa heitä luomaan tuotteita ja mainoksia, jotka vetoavat tiettyihin ihmisryhmiin.
💡 Oletko valmis parantamaan esityksesi interaktiivisilla luokitusasteikoilla? Älä katso pidemmälle AhaSlides! Kanssa AhaSlides' luokitusasteikkoominaisuus, voit sitouttaa yleisösi enemmän kuin koskaan ennen keräämällä reaaliaikaista palautetta ja mielipiteitä vaivattomasti. Teet sitten markkinatutkimusta, keräät yleisön mielipiteitä tai arvioit tuotteita, AhaSlides' luokitusasteikot tarjoavat käyttäjäystävällisen ratkaisun. Kokeile jo tänään ja nosta esityksesi uudelle tasolle! Yrittää Ilmaiset kyselymallittänään!
Yhteenveto
Nimellisasteikot ovat perustyökaluja tietojen luokittelussa ilman, että ne edellyttävät luontaista järjestystä. Esimerkkinä nimellisasteikoista, kuten sukupuoli, siviilisääty ja etnisyys, näemme, kuinka tärkeitä ne ovat tiedon järjestämisessä eri alueilla. Nimellisasteikkojen käytön tunteminen auttaa ymmärtämään monimutkaista dataa paremmin, jotta voimme tehdä älykkäämpiä valintoja ja ymmärtää asioita selkeämmin.
viite: muodot.sovellus | KysymysPro