האם אי פעם תהיתם כיצד אנו מחלקים נתונים בצורתם הבסיסית ביותר? היכנסו לסולם הנומינלי, מושג בסיסי בסטטיסטיקה שמניח את הבסיס להבנת נתונים קטגוריים.
בחודש זה blog פוסט, בואו נצלול לתוך הרעיון הזה עם דוגמה לסולם נומינלי להבין את משמעותו בארגון ובפירוש מידע בצורה יעילה.
תוכן העניינים
- מהו קנה מידה נומינלי?
- הבדל קנה מידה נומינלי מסוגים אחרים של סולמות
- דוגמאות לסולם נומינלי
- יישומים של סולמות נומינליים
- סיכום
טיפים לסקר אפקטיבי
מהו קנה מידה נומינלי?
הגדרה של קנה מידה נומינלי
סולם נומינלי הוא סוג של סולם מדידה שבו משתמשים במספרים או תוויות לסיווג או זיהוי עצמים, אבל למספרים עצמם אין סדר או משמעות אינהרנטית. במילים אחרות, הם פשוט תגים או תוויות שמסווגים נתונים לקבוצות נפרדות.
- לדוגמה, בעת סיווג פירות, אתה יכול פשוט לתייג אותם בתור "תפוח", "בננה", "תפוז", or "אשכוליות." הסדר שבו הם מופיעים לא משנה.
מאפיינים של קנה מידה נומינלי
להלן כמה ממאפייני המפתח של סולמות נומינליים:
- אֵיכוּתִי: מספרים אינם מציינים כמות או גודל, הם פשוט פועלים כתוויות. במקום למדוד את הכמות, הם נותנים עדיפות לזהות את איכות הדבר, "מה" במקום "כמה".
- קָטֵגוֹרִי: הנתונים מחולקים לקטגוריות נפרדות, סותרות זו את זו ללא חפיפה. כל פריט שייך לקטגוריה אחת בלבד.
- לא מסודר: לקטגוריות אין סדר או דירוג מהותיים. לדוגמה, עיניים "כחולות" ו"ירוקות" אינן טובות יותר או גרועות יותר, רק שונות.
- תוויות שרירותיות: מספרים או תוויות שהוקצו לקטגוריות הם רק שמות וניתנים לשינוי מבלי להשפיע על משמעות הנתונים. קידוד "1" ל"תפוח" בסיווג פירות לא משנה את המהות.
- פעולות מתמטיות מוגבלות: אתה יכול לבצע פעולות מתמטיות כמו חיבור או חיסור על נתונים נומינליים רק אם למספרים יש משמעות כמותית. אתה יכול לספור רק כמה פריטים נכנסים לכל קטגוריה.
- תיאורי, לא השוואתי: הם מתארים את התפלגות הנתונים בתוך קטגוריות, אך לא את הגודל או הסדר ביניהן. אתה יכול לומר כמה אנשים אוהבים כל תוספת לפיצה, אבל לא לומר באופן סופי שמישהו "אוהב" פפרוני יותר מתוספת אחרת.
סולמות נומינליים הם הבסיס להבנת דפוסי נתונים וקטגוריות בסיסיות. למרות שיש להם מגבלות בניתוח מעמיק יותר, הם ממלאים תפקיד מכריע באיסוף נתונים וחקירה ראשונית.
הבדל קנה מידה נומינלי מסוגים אחרים של סולמות
הבנת ההבדל בין סולמות מדידה נומינליים לסוגים אחרים היא חיונית לניתוח נתונים יעיל.
נומינלי לעומת אורדינל:
- נָקוּב: אין סדר מובנה, רק קטגוריות (למשל, צבע עיניים - כחול, חום, ירוק). אתה לא יכול להגיד "חום עדיף על כחול".
- סוֹדֵר: לקטגוריות יש סדר, אבל ההבדל ביניהן אינו ידוע (למשל, דירוג שביעות רצון - מאוד מרוצה, מרוצה משהו, לא מרוצה). אתה יכול לומר ש"מרוצה מאוד" עדיף על "מרוצה", אבל לא עד כמה טוב יותר.
אולי תרצו גם: דוגמה לסולם רגיל
נומינלי לעומת מרווח:
- נקוב: אין סדר, רק קטגוריות.
- מרווח: לקטגוריות יש סדר, וההבדל ביניהן עקבי (למשל, טמפרטורה בצלזיוס/פרנהייט). אפשר לומר ש-20°C חם ב-10°C מ-10°C.
אולי תרצו גם: מדידת סולם מרווחים
יחס נומינלי לעומת:
- נָקוּב: אין סדר, רק קטגוריות.
- יחס: לקטגוריות יש סדר ונקודת אפס אמיתית (למשל, גובה במטרים/רגל). אפשר לומר שגובה 1.8 מ' הוא פי שניים מ-0.9 מ'.
זכור:
- אתה יכול להמיר נתונים נומינליים לסולמות אחרים רק אם אתה מאבד מידע (למשל, נומינלי לאורדינל, אתה מאבד מידע סדר).
- ככל שסקאלה תעביר יותר מידע (אורדינל, מרווח, יחס), כך תוכל לבצע ניתוחים מורכבים ועוצמתיים יותר.
- בחירת הסולם הנכון תלויה בשאלת המחקר שלך ובשיטות איסוף הנתונים.
הנה אנלוגיה:
- תאר לעצמך דירוג פירות. נומינלי - אתה רק מחלק אותם (תפוח, בננה). אורדינל - אתה מדרג אותם לפי מתיקות (1 - לפחות, 5 - הכי הרבה). מרווח - אתה מודד תכולת סוכר (0-10 גרם). יחס - אתה משווה את תכולת הסוכר, מה שהופך את האפס האמיתי (ללא סוכר).
דוגמאות לסולם נומינלי
הנה כמה דוגמאות נפוצות של סולמות נומינליים, המכסים היבטים שונים של חיינו:
מאפיינים אישיים - דוגמה לסולם נומינלי
- מין: זכר, נקבה, לא בינארי, אחר
- מצב אישי: רווק, נשוי, גרוש, אלמן, פרוד
- צבע שיער: בלונדינית, ברונטית, ג'ינג'ית, שחורה, אפור וכו'.
- לאום: אמריקאי, צרפתי, יפני, הודי וכו'.
- צבע עיניים: כחול, חום, ירוק, לוז וכו'.
- מקצוע: רופא, מורה, מהנדס, אמן וכו'.
מוצרים ושירותים - דוגמה לקנה מידה נומינלי
- מותג הרכב: טויוטה, הונדה, פורד, טסלה וכו'.
- סוג המסעדה: איטלקי, מקסיקני, סינית, תאילנדי וכו'.
- אמצעי תחבורה: אוטובוס, רכבת, מטוס, אופניים וכו'.
- קטגוריית אתרים: חדשות, מדיה חברתית, קניות, בידור וכו'.
- ז'אנר סרטים: קומדיה, דרמה, אקשן, מותחן וכו'.
סקרים ושאלונים - דוגמה לסולם נומינלי
- כן לא תגובות
- שאלות מרובות ברירות עם אפשרויות לא מסודרות: (למשל, צבע מועדף, ספורט אהוב)
דוגמאות נוספות - דוגמה לסולם נומינלי
- שיוך למפלגה פוליטית: דמוקרטים, רפובליקנים, עצמאיים, מפלגה הירוקה וכו'.
- עדה דתית: קתולי, מוסלמי, הינדי, בודהיסט וכו'.
- גודל לבוש: S, M, L, XL וכו'.
- יום בשבוע: שני, שלישי, רביעי וכו'.
- סוג דם: A, B, AB, O
בונוס - דוגמה לסולם נומינלי
- הטלת מטבע: ראשים, זנבות
- חליפת קלפי משחק: אלים, לבבות, יהלומים, אלות
- רמזור: אדום, צהוב, ירוק
יישומים של סולמות נומינליים
לסולמות נומינליים יש יישומים מעשיים שונים בתחומים שונים.
- דמוגרפיה: הם עוזרים למיין מידע כמו מין, גיל, מוצא אתני ורמת השכלה. זה עוזר לאנשים כמו חוקרים וקובעי מדיניות להבין מי מרכיב קבוצה ולעשות בחירות חכמות.
- מחקר שוק: עסקים משתמשים בהם כדי לארגן פרטים על מה אנשים אוהבים לקנות, מה הם חושבים על מותגים וכיצד הם קונים. זה עוזר לחברות להבין למי למכור וכיצד לפרסם.
- סקרים ושאלונים: מילא פעם טופס שבו אתה צריך לבחור מתוך כמה אפשרויות? סולמות נומינליים עומדים מאחורי זה. הם עוזרים לארגן תשובות לשאלות כמו איזה מותג סודה אנשים מעדיפים או באיזו מפלגה פוליטית הם תומכים.
- מדעי הרפואה והבריאות: רופאים ומדענים משתמשים בהם כדי לסווג דברים כמו מחלות, תסמינים ותוצאות בדיקות. כך קל יותר לאבחן בעיות ולתכנן טיפולים.
- מדעי החברה: חוקרים בתחומים כמו סוציולוגיה, פסיכולוגיה ואנתרופולוגיה משתמשים בסולמות נומינליים כדי לקבץ דברים כמו תכונות אישיות, פרקטיקות תרבותיות ומגמות חברתיות. זה עוזר להם להבין איך אנשים פועלים ומדוע.
- פילוח לקוחות: עסקים משתמשים בהם כדי לקבץ לקוחות על סמך דברים כמו גיל, תחומי עניין והרגלי קנייה. זה עוזר להם ליצור מוצרים ומודעות שפונים לקבוצות ספציפיות של אנשים.
💡מוכן לשפר את המצגות שלך עם סולמות דירוג אינטראקטיביים? אל תסתכל רחוק יותר מ AhaSlides! עם AhaSlides' תכונת סולם דירוג, אתה יכול למשוך את הקהל שלך כמו שלא היה מעולם, לאסוף משוב ודעות בזמן אמת ללא מאמץ. בין אם אתה עורך מחקר שוק, אוסף דעות קהל או מעריך מוצרים, AhaSlidesסולמות הדירוג מציעים פתרון ידידותי למשתמש. נסה את זה היום והעלה את המצגות שלך לשלב הבא! לְנַסוֹת תבניות סקר בחינם היום!
סיכום
סולמות נומינליים משמשים ככלי יסוד לסיווג נתונים מבלי לרמוז על סדר מובנה. באמצעות דוגמה של סולמות נומינליים, כגון מגדר, מצב משפחתי ומוצא אתני, אנו רואים עד כמה הם חשובים בארגון מידע בתחומים שונים. הידיעה כיצד להשתמש בסולמות נומינליים עוזרת לנו להבין נתונים מורכבים טוב יותר, כך שנוכל לעשות בחירות חכמות יותר ולהבין דברים בצורה ברורה יותר.
