શું તમે ક્યારેય વિચાર્યું છે કે અમે ડેટાને તેના સૌથી મૂળભૂત સ્વરૂપમાં કેવી રીતે વર્ગીકૃત કરીએ છીએ? નામાંકિત સ્કેલ દાખલ કરો, આંકડાઓમાં મૂળભૂત ખ્યાલ કે જે સ્પષ્ટ ડેટાને સમજવા માટે પાયો નાખે છે.
આ માં blog પોસ્ટ, ચાલો આ કોન્સેપ્ટમાં ડાઇવ કરીએ નજીવા સ્કેલનું ઉદાહરણમાહિતીને અસરકારક રીતે ગોઠવવા અને અર્થઘટન કરવામાં તેના મહત્વને સમજવા માટે.
વિષયવસ્તુનો કોષ્ટક
- નોમિનલ સ્કેલ શું છે?
- ભીંગડાના અન્ય પ્રકારોથી નામાંકિત સ્કેલનો તફાવત
- નોમિનલ સ્કેલના ઉદાહરણો
- નોમિનલ સ્કેલ્સની અરજીઓ
- ઉપસંહાર
અસરકારક સર્વેક્ષણ માટેની ટિપ્સ
નોમિનલ સ્કેલ શું છે?
નામાંકિત સ્કેલની વ્યાખ્યા
નોમિનલ સ્કેલ એ માપન સ્કેલનો એક પ્રકાર છે જેમાં વસ્તુઓને વર્ગીકૃત કરવા અથવા ઓળખવા માટે સંખ્યાઓ અથવા લેબલોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે., પરંતુ સંખ્યાઓનો પોતાને કોઈ અંતર્ગત ક્રમ અથવા અર્થ નથી. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, તે ફક્ત ટૅગ્સ અથવા લેબલ્સ છે જે ડેટાને અલગ-અલગ જૂથોમાં વર્ગીકૃત કરે છે.
- દાખલા તરીકે, ફળોનું વર્ગીકરણ કરતી વખતે, તમે તેને ખાલી તરીકે લેબલ કરી શકો છો "સફરજન," "કેળા," "નારંગી," or "દ્રાક્ષ."તેઓ જે ક્રમમાં સૂચિબદ્ધ છે તેનાથી કોઈ ફરક પડતો નથી.
નોમિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ. છબી: ફ્રીપિકનોમિનલ સ્કેલની લાક્ષણિકતાઓ
અહીં નામાંકિત ભીંગડાની કેટલીક મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ છે:
- ગુણાત્મક: સંખ્યાઓ જથ્થા અથવા તીવ્રતા દર્શાવતી નથી, તેઓ ફક્ત લેબલ તરીકે કાર્ય કરે છે. જથ્થાને માપવાને બદલે, તેઓ વસ્તુની ગુણવત્તાને ઓળખવાને પ્રાથમિકતા આપે છે, "શું"ની બદલે "કેટલુ".
- વર્ગીકૃત: ડેટાને કોઈ ઓવરલેપ વિના અલગ, પરસ્પર વિશિષ્ટ શ્રેણીઓમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે. દરેક આઇટમ માત્ર એક કેટેગરીની છે.
- અક્રમ: શ્રેણીઓમાં કોઈ સહજ ક્રમ અથવા રેન્કિંગ નથી. ઉદાહરણ તરીકે, "વાદળી" અને "લીલી" આંખો સ્વાભાવિક રીતે સારી કે ખરાબ નથી હોતી, માત્ર અલગ હોય છે.
- મનસ્વી લેબલ્સ: શ્રેણીઓને સોંપેલ નંબરો અથવા લેબલ્સ માત્ર નામો છે અને ડેટાના અર્થને અસર કર્યા વિના બદલી શકાય છે. ફળોના વર્ગીકરણમાં "1" થી "સફરજન" ને રીકોડ કરવાથી સાર બદલાતો નથી.
- મર્યાદિત ગાણિતિક કામગીરી: જો સંખ્યાઓનો જથ્થાત્મક અર્થ હોય તો જ તમે નજીવા ડેટા પર સરવાળો અથવા બાદબાકી જેવી ગાણિતિક ક્રિયાઓ કરી શકો છો. તમે માત્ર ગણતરી કરી શકો છો કે દરેક શ્રેણીમાં કેટલી વસ્તુઓ આવે છે.
- વર્ણનાત્મક, તુલનાત્મક નહીં:તેઓ શ્રેણીઓમાં ડેટાના વિતરણનું વર્ણન કરે છે, પરંતુ તેમની વચ્ચેની તીવ્રતા અથવા ક્રમનું નહીં. તમે કહી શકો છો કે દરેક પિઝા ટોપિંગ કેટલા લોકોને ગમે છે, પરંતુ ચોક્કસ કહી શકાય નહીં કે કોઈ બીજા ટોપિંગ કરતાં પેપેરોનીને વધુ "પસંદ" કરે છે.
નજીવા ભીંગડા એ મૂળભૂત ડેટા પેટર્ન અને શ્રેણીઓને સમજવા માટેનો પાયો છે. જ્યારે તેમની પાસે ઊંડા વિશ્લેષણમાં મર્યાદાઓ હોય છે, ત્યારે તેઓ ડેટા સંગ્રહ અને પ્રારંભિક સંશોધનમાં નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવે છે.
ભીંગડાના અન્ય પ્રકારોથી નામાંકિત સ્કેલનો તફાવત
ડેટાનું અસરકારક રીતે વિશ્લેષણ કરવા માટે નજીવા અને અન્ય પ્રકારના માપન સ્કેલ વચ્ચેના તફાવતને સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે.
નોમિનલ વિ. ઓર્ડિનલ:
- નામાંકિત:કોઈ સહજ ક્રમ નથી, માત્ર શ્રેણીઓ (દા.ત., આંખનો રંગ - વાદળી, ભૂરો, લીલો). તમે એમ ન કહી શકો કે "ભૂરો વાદળી કરતાં વધુ સારો છે."
- સામાન્ય:શ્રેણીઓમાં ઓર્ડર હોય છે, પરંતુ તેમની વચ્ચેનો તફાવત જાણીતો નથી (દા.ત., સંતોષ રેટિંગ - ખૂબ સંતુષ્ટ, કંઈક અંશે સંતુષ્ટ, અસંતુષ્ટ). તમે કહી શકો કે "ખૂબ સંતુષ્ટ" એ "સંતુષ્ટ" કરતાં વધુ સારું છે, પરંતુ કેટલું સારું નથી.
તને પણ કદાચ પસંદ આવશે: ઑર્ડિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ
નામાંકિત વિ. અંતરાલ:
- નજીવું: કોઈ ઓર્ડર નથી, ફક્ત શ્રેણીઓ.
- અંતરાલ: શ્રેણીઓમાં ઓર્ડર હોય છે, અને તેમની વચ્ચેનો તફાવત સુસંગત હોય છે (દા.ત., તાપમાન સેલ્સિયસ/ફેરનહીટ). તમે કહી શકો કે 20°C 10°C કરતા 10° વધુ ગરમ છે.
તને પણ કદાચ પસંદ આવશે: અંતરાલ સ્કેલ માપન
નજીવી વિ. ગુણોત્તર:
- નામાંકિત: કોઈ ઓર્ડર નથી, ફક્ત શ્રેણીઓ.
- ગુણોત્તર:શ્રેણીઓમાં ઓર્ડર અને સાચા શૂન્ય બિંદુ (દા.ત., મીટર/ફીટમાં ઊંચાઈ) હોય છે. તમે કહી શકો છો કે 1.8m 0.9m કરતાં બમણું ઊંચું છે.
યાદ રાખો:
- જો તમે માહિતી ગુમાવો છો તો જ તમે નજીવા ડેટાને અન્ય સ્કેલમાં રૂપાંતરિત કરી શકો છો (દા.ત., નજીવાથી ઓર્ડિનલ, તમે ઓર્ડરની માહિતી ગુમાવો છો).
- સ્કેલ જેટલી વધુ માહિતી આપે છે (ઓર્ડિનલ, અંતરાલ, ગુણોત્તર), તમે જેટલું જટિલ અને શક્તિશાળી વિશ્લેષણ કરી શકો છો.
- યોગ્ય સ્કેલ પસંદ કરવાનું તમારા સંશોધન પ્રશ્ન અને ડેટા સંગ્રહ પદ્ધતિઓ પર આધારિત છે.
અહીં એક સામ્યતા છે:
- ક્રમાંકિત ફળોની કલ્પના કરો. નામાંકિત - તમે ફક્ત તેમને વર્ગીકૃત કરો (સફરજન, કેળા). ઑર્ડિનલ - તમે તેમને મીઠાશ (1 - ઓછામાં ઓછા, 5 - સૌથી વધુ) દ્વારા ક્રમાંક આપો છો. અંતરાલ - તમે ખાંડની સામગ્રી (0-10 ગ્રામ) માપો છો. ગુણોત્તર - તમે ખાંડની સામગ્રીની તુલના કરો છો, સાચા શૂન્ય માટે એકાઉન્ટિંગ (ખાંડ નથી).
નોમિનલ સ્કેલના ઉદાહરણો
અહીં આપણા જીવનના વિવિધ પાસાઓને આવરી લેતા નામાંકિત ભીંગડાના કેટલાક સામાન્ય ઉદાહરણો છે:
વ્યક્તિગત લાક્ષણિકતાઓ - નોમિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ
નોમિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ. છબી: પીકર સંસ્થા- લિંગ:પુરુષ, સ્ત્રી, બિન-દ્વિસંગી, અન્ય
- વૈવાહિક સ્થિતિ:કુંવારા, પરિણીત, છૂટાછેડા લીધેલા, વિધવા, અલગ
- વાળ રંગ:સોનેરી, શ્યામા, રેડહેડ, કાળો, રાખોડી, વગેરે.
- રાષ્ટ્રીયતા:અમેરિકન, ફ્રેન્ચ, જાપાનીઝ, ભારતીય, વગેરે.
- આંખનો રંગ:વાદળી, ભૂરા, લીલો, હેઝલ, વગેરે.
- વ્યવસાય:ડૉક્ટર, શિક્ષક, એન્જિનિયર, કલાકાર વગેરે.
ઉત્પાદનો અને સેવાઓ - નામાંકિત સ્કેલનું ઉદાહરણ
નોમિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ. છબી: 1000 લોગો- કારની બ્રાન્ડ: ટોયોટા, હોન્ડા, ફોર્ડ, ટેસ્લા, વગેરે.
- રેસ્ટોરન્ટનો પ્રકાર:ઈટાલિયન, મેક્સીકન, ચાઈનીઝ, થાઈ, વગેરે.
- પરિવહન પદ્ધતિ: બસ, ટ્રેન, વિમાન, સાયકલ, વગેરે.
- વેબસાઇટ શ્રેણી:સમાચાર, સોશિયલ મીડિયા, શોપિંગ, મનોરંજન, વગેરે.
- મૂવી શૈલી:કોમેડી, ડ્રામા, એક્શન, થ્રિલર વગેરે.
સર્વેક્ષણો અને પ્રશ્નાવલિ - નામાંકિત સ્કેલનું ઉદાહરણ
નોમિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ.- હા નાં જવાબો
- બિન-ક્રમાંકિત વિકલ્પો સાથે બહુવિધ-પસંદગીના પ્રશ્નો:(દા.ત., પસંદગીનો રંગ, મનપસંદ રમત)
અન્ય ઉદાહરણો - નોમિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ
- રાજકીય પક્ષ જોડાણ: ડેમોક્રેટ, રિપબ્લિકન, સ્વતંત્ર, ગ્રીન પાર્ટી, વગેરે.
- ધાર્મિક સંપ્રદાય: કેથોલિક, મુસ્લિમ, હિંદુ, બૌદ્ધ, વગેરે.
- કપડાંનું કદ: S, M, L, XL, વગેરે.
- અઠવાડિયાના દિવસ: સોમવાર, મંગળવાર, બુધવાર, વગેરે.
- લોહિ નો પ્રકાર: A, B, AB, O
બોનસ - નોમિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ
નોમિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ. છબી: સ્વતંત્ર- સિક્કો ટૉસ:માથા, પૂંછડીઓ
- પ્લેઇંગ કાર્ડ સૂટ:સ્પેડ્સ, હૃદય, હીરા, ક્લબ
- ટ્રાફિક લાઇટ: લાલ, પીળો, લીલો
નોમિનલ સ્કેલનું ઉદાહરણ - ધ્યાનમાં રાખો કે નજીવા સ્કેલ કોઈ ખાસ ક્રમ વિના ડેટાને જૂથોમાં વર્ગીકૃત કરવા વિશે છે. આ ઉદાહરણો જાણવાથી તમને ડેટા એકત્રિત કરવા અને તમારા પ્રોજેક્ટ અથવા સંશોધન માટે તેનું વિશ્લેષણ કરવાની યોગ્ય રીતો પસંદ કરવામાં મદદ મળી શકે છે.નોમિનલ સ્કેલ્સની અરજીઓ
નજીવા ભીંગડામાં વિવિધ ક્ષેત્રોમાં વિવિધ વ્યવહારુ કાર્યક્રમો હોય છે.
- વસ્તીવિષયક: તેઓ લિંગ, ઉંમર, વંશીયતા અને શિક્ષણ સ્તર જેવી માહિતીને સૉર્ટ કરવામાં મદદ કરે છે. આનાથી સંશોધકો અને નીતિ નિર્માતાઓને સમજવામાં મદદ મળે છે કે કોણ જૂથ બનાવે છે અને સ્માર્ટ પસંદગીઓ કરે છે.
- બજાર સંશોધન:વ્યવસાયો તેનો ઉપયોગ લોકો શું ખરીદવાનું પસંદ કરે છે, તેઓ બ્રાન્ડ વિશે શું વિચારે છે અને તેઓ કેવી રીતે ખરીદી કરે છે તેની વિગતો ગોઠવવા માટે કરે છે. આનાથી કંપનીઓ કોને વેચવી અને કેવી રીતે જાહેરાત કરવી તે નક્કી કરવામાં મદદ કરે છે.
- સર્વેક્ષણો અને પ્રશ્નાવલિ: ક્યારેય એવું ફોર્મ ભરો કે જ્યાં તમારે અમુક પસંદગીઓમાંથી પસંદ કરવાનું હોય? તેની પાછળ નામાંકિત ભીંગડા છે. તેઓ કઈ સોડા બ્રાન્ડના લોકો પસંદ કરે છે અથવા તેઓ કયા રાજકીય પક્ષને સમર્થન આપે છે જેવા પ્રશ્નોના જવાબો ગોઠવવામાં મદદ કરે છે.
- તબીબી અને આરોગ્ય વિજ્ઞાન: ડોકટરો અને વૈજ્ઞાનિકો તેનો ઉપયોગ રોગો, લક્ષણો અને પરીક્ષણ પરિણામો જેવી વસ્તુઓનું વર્ગીકરણ કરવા માટે કરે છે. આનાથી સમસ્યાઓનું નિદાન કરવું અને સારવારનું આયોજન કરવું સરળ બને છે.
- સામાજિક વિજ્ઞાન:સમાજશાસ્ત્ર, મનોવિજ્ઞાન અને માનવશાસ્ત્ર જેવા ક્ષેત્રોના સંશોધકો વ્યક્તિત્વના લક્ષણો, સાંસ્કૃતિક પ્રથાઓ અને સામાજિક વલણો જેવી વસ્તુઓને જૂથ બનાવવા માટે નજીવા સ્કેલનો ઉપયોગ કરે છે. આ તેમને સમજવામાં મદદ કરે છે કે લોકો કેવી રીતે અને શા માટે વર્તે છે.
- ગ્રાહક વિભાજન:વ્યવસાયો તેનો ઉપયોગ વય, રુચિઓ અને ખરીદીની આદતો જેવી બાબતોના આધારે ગ્રાહકોને જૂથ બનાવવા માટે કરે છે. આ તેમને ઉત્પાદનો અને જાહેરાતો બનાવવામાં મદદ કરે છે જે લોકોના ચોક્કસ જૂથોને આકર્ષે છે.
💡તમારી પ્રસ્તુતિઓને ઇન્ટરેક્ટિવ રેટિંગ સ્કેલ સાથે વધારવા માટે તૈયાર છો? AhaSlides કરતાં આગળ ન જુઓ! AhaSlides' સાથે રેટિંગ સ્કેલ લક્ષણ, તમે તમારા પ્રેક્ષકોને અગાઉ ક્યારેય ન હોય તેવા સંલગ્ન કરી શકો છો, રીઅલ-ટાઇમ પ્રતિસાદ અને મંતવ્યો વિના પ્રયાસે એકત્રિત કરી શકો છો. ભલે તમે બજાર સંશોધન કરી રહ્યાં હોવ, પ્રેક્ષકોના અભિપ્રાયો એકત્રિત કરી રહ્યાં હોવ અથવા ઉત્પાદનોનું મૂલ્યાંકન કરી રહ્યાં હોવ, AhaSlidesનું રેટિંગ સ્કેલ વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ ઉકેલ પ્રદાન કરે છે. તેને આજે જ અજમાવી જુઓ અને તમારી પ્રસ્તુતિઓને આગલા સ્તર પર લઈ જાઓ! પ્રયત્ન કરો મફત સર્વે નમૂનાઓઆજે!
ઉપસંહાર
નામાંકિત ભીંગડા કોઈપણ અંતર્ગત ક્રમ સૂચિત કર્યા વિના ડેટાને વર્ગીકૃત કરવા માટે મૂળભૂત સાધનો તરીકે સેવા આપે છે. લિંગ, વૈવાહિક દરજ્જો અને વંશીયતા જેવા નામાંકિત માપદંડોના ઉદાહરણ દ્વારા, આપણે જોઈએ છીએ કે તેઓ વિવિધ ક્ષેત્રોમાં માહિતીને ગોઠવવામાં કેટલા મહત્વપૂર્ણ છે. નોમિનલ સ્કેલનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે જાણવાથી અમને જટિલ ડેટાને વધુ સારી રીતે સમજવામાં મદદ મળે છે, જેથી અમે વધુ સ્માર્ટ પસંદગી કરી શકીએ અને વસ્તુઓને વધુ સ્પષ્ટ રીતે સમજી શકીએ.
સંદર્ભ: ફોર્મ્સ.એપ | પ્રશ્નપ્રો
ટૅગ્સ:
