តើអ្នកធ្លាប់ឆ្ងល់ពីរបៀបដែលយើងចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យក្នុងទម្រង់ជាមូលដ្ឋានបំផុតរបស់វាដែរឬទេ? បញ្ចូលមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍ ដែលជាគោលគំនិតជាមូលដ្ឋានក្នុងស្ថិតិដែលដាក់មូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យប្រភេទ។
នៅក្នុងការប្រកាសប្លក់នេះ, សូមឱ្យយើងចូលទៅក្នុងគំនិតនេះជាមួយ ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍ដើម្បីយល់ពីសារៈសំខាន់របស់វាក្នុងការរៀបចំ និងការបកស្រាយព័ត៌មានប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
តារាងមាតិកា
- មាត្រដ្ឋាន Nominal ជាអ្វី?
- ភាពខុសគ្នានៃមាត្រដ្ឋាននាមពីប្រភេទផ្សេងទៀតនៃមាត្រដ្ឋាន
- ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
- កម្មវិធីនៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
- សន្និដ្ឋាន
គន្លឹះសម្រាប់ការស្ទង់មតិប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព
មាត្រដ្ឋាន Nominal ជាអ្វី?
និយមន័យនៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
មាត្រដ្ឋាននាមករណ៍គឺជាប្រភេទនៃមាត្រដ្ឋានរង្វាស់ដែលលេខ ឬស្លាកត្រូវបានប្រើដើម្បីចាត់ថ្នាក់ ឬកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុប៉ុន្តែលេខខ្លួនឯងមិនមានលំដាប់លំដោយ ឬអត្ថន័យទេ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ពួកវាគ្រាន់តែជាស្លាក ឬស្លាកដែលចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យជាក្រុមដោយឡែកពីគ្នា។
- ជាឧទាហរណ៍ នៅពេលចាត់ថ្នាក់ផ្លែឈើ អ្នកអាចដាក់ស្លាកពួកវាថាជា "ផ្លែប៉ោម" "ចេក" "ពណ៌ទឹកក្រូច" or "ក្រូចថ្លុង។"លំដាប់ដែលពួកគេត្រូវបានចុះបញ្ជីមិនសំខាន់ទេ។
ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍។ រូបភាព៖ Freepikលក្ខណៈនៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
នេះគឺជាលក្ខណៈសំខាន់ៗមួយចំនួននៃមាត្រដ្ឋានបន្ទាប់បន្សំ៖
- គុណវុឌ្ឍិ៖ លេខមិនបង្ហាញពីបរិមាណ ឬទំហំនោះទេ ពួកគេគ្រាន់តែដើរតួជាស្លាក។ ជំនួសឱ្យការវាស់បរិមាណ ពួកគេផ្តល់អាទិភាពលើការកំណត់គុណភាពរបស់វត្ថុ “ អ្វី”ជំនួសអោយ "ប៉ុន្មាន".
- ប្រភេទ៖ ទិន្នន័យត្រូវបានបែងចែកជាប្រភេទដាច់ដោយឡែកពីគ្នាដោយគ្មានការត្រួតគ្នា។ ធាតុនីមួយៗជាកម្មសិទ្ធិរបស់ប្រភេទតែមួយ។
- មិនបានបញ្ជាទិញ៖ ប្រភេទមិនមានលំដាប់ឬចំណាត់ថ្នាក់។ ជាឧទាហរណ៍ ភ្នែក "ខៀវ" និង "បៃតង" គឺមិនប្រសើរជាង ឬអាក្រក់ជាងនេះទេ គ្រាន់តែខុសគ្នា។
- ស្លាកបំពាន៖ លេខ ឬស្លាកដែលត្រូវបានចាត់ឲ្យទៅតាមប្រភេទគឺគ្រាន់តែជាឈ្មោះប៉ុណ្ណោះ ហើយអាចត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដោយមិនប៉ះពាល់ដល់អត្ថន័យនៃទិន្នន័យនោះទេ។ ការកត់ត្រាលេខ “1” ទៅ “ផ្លែប៉ោម” នៅក្នុងចំណាត់ថ្នាក់ផ្លែឈើមិនផ្លាស់ប្តូរខ្លឹមសារនោះទេ។
- ប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាមានកំណត់៖ អ្នកអាចអនុវត្តបានតែប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាដូចជាការបូក ឬដកលើទិន្នន័យនាមករណ៍ ប្រសិនបើលេខមានន័យបរិមាណ។ អ្នកអាចរាប់បានតែចំនួនធាតុដែលធ្លាក់ចូលទៅក្នុងប្រភេទនីមួយៗប៉ុណ្ណោះ។
- ពិពណ៌នា, មិនប្រៀបធៀប:ពួកគេពិពណ៌នាអំពីការចែកចាយទិន្នន័យនៅក្នុងប្រភេទ ប៉ុន្តែមិនមែនទំហំ ឬលំដាប់រវាងពួកវានោះទេ។ អ្នកអាចនិយាយថាតើមានមនុស្សប៉ុន្មាននាក់ដែលចូលចិត្តនំភីហ្សានីមួយៗ ប៉ុន្តែមិនច្បាស់ថានរណាម្នាក់ "ចូលចិត្ត" pepperoni ច្រើនជាងនំភីហ្សាផ្សេងទៀត។
មាត្រដ្ឋាននាមករណ៍គឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការយល់ដឹងអំពីគំរូទិន្នន័យមូលដ្ឋាន និងប្រភេទ។ ខណៈពេលដែលពួកគេមានដែនកំណត់ក្នុងការវិភាគកាន់តែស៊ីជម្រៅ ពួកគេដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យ និងការរុករកដំបូង។
ភាពខុសគ្នានៃមាត្រដ្ឋាននាមពីប្រភេទផ្សេងទៀតនៃមាត្រដ្ឋាន
ការយល់ដឹងពីភាពខុសគ្នារវាងមាត្រដ្ឋានរង្វាស់នាមករណ៍ និងប្រភេទផ្សេងទៀតគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
Nominal vs. Ordinal:
- នាម៖មិនមានលំដាប់លំដោយទេ គ្រាន់តែជាប្រភេទ (ឧទាហរណ៍ ពណ៌ភ្នែក - ខៀវ ត្នោត បៃតង)។ អ្នកមិនអាចនិយាយថា "ពណ៌ត្នោតគឺល្អជាងពណ៌ខៀវ" ។
- ធម្មតា៖ប្រភេទមានការបញ្ជាទិញ ប៉ុន្តែភាពខុសគ្នារវាងពួកវាមិនត្រូវបានគេដឹងទេ (ឧទាហរណ៍ ការវាយតម្លៃការពេញចិត្ត – ពេញចិត្តខ្លាំង ពេញចិត្តខ្លះ មិនពេញចិត្ត) អ្នកអាចនិយាយថា "ពេញចិត្ត" គឺប្រសើរជាង "ពេញចិត្ត" ប៉ុន្តែមិនមែនល្អជាងនេះទេ។
អ្នកក៏អាចចូលចិត្ត: ឧទាហរណ៍មាត្រដ្ឋានធម្មតា។
Nominal vs. Interval:
- បន្ទាប់បន្សំ៖ គ្មានការបញ្ជាទិញទេ គ្រាន់តែប្រភេទប៉ុណ្ណោះ។
- ចន្លោះពេល៖ ប្រភេទមានលំដាប់ ហើយភាពខុសគ្នារវាងពួកវាគឺស្របគ្នា (ឧ. សីតុណ្ហភាពក្នុងអង្សាសេ/ហ្វារិនហៃ)។ អ្នកអាចនិយាយបានថា 20°C គឺ 10° ក្តៅជាង 10°C។
អ្នកក៏អាចចូលចិត្ត: ការវាស់វែងមាត្រដ្ឋានចន្លោះពេល
Nominal vs. Ratio៖
- នាម៖ គ្មានការបញ្ជាទិញទេ គ្រាន់តែជាប្រភេទប៉ុណ្ណោះ។
- អនុបាត:ប្រភេទមានលំដាប់ និងចំណុចសូន្យពិត (ឧទាហរណ៍ កម្ពស់គិតជាម៉ែត្រ/ជើង)។ អ្នកអាចនិយាយបានថា 1.8m មានកំពស់ទ្វេដង 0.9m។
សូមចងចាំថា:
- អ្នកអាចបំប្លែងទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំទៅជាមាត្រដ្ឋានផ្សេងទៀតបានលុះត្រាតែអ្នកបាត់បង់ព័ត៌មាន (ឧ. នាមត្រកូលទៅជាលំដាប់ អ្នកបាត់បង់ព័ត៌មានលំដាប់)។
- ពត៌មានកាន់តែច្រើនដែលមាត្រដ្ឋានបង្ហាញ (ធម្មតា ចន្លោះពេល សមាមាត្រ) ការវិភាគកាន់តែស្មុគស្មាញ និងមានឥទ្ធិពលដែលអ្នកអាចអនុវត្តបាន។
- ការជ្រើសរើសមាត្រដ្ឋានត្រឹមត្រូវអាស្រ័យលើសំណួរស្រាវជ្រាវ និងវិធីសាស្ត្រប្រមូលទិន្នន័យរបស់អ្នក។
នេះជាការប្រៀបធៀប៖
- ស្រមៃមើលចំណាត់ថ្នាក់ផ្លែឈើ។ ឈ្មោះ - អ្នកគ្រាន់តែចាត់ថ្នាក់ពួកវា (ផ្លែប៉ោម ចេក) ។ Ordinal - អ្នកដាក់ចំណាត់ថ្នាក់ពួកគេដោយភាពផ្អែមល្ហែម (1 - តិចបំផុត 5 - ភាគច្រើន) ។ ចន្លោះពេល - អ្នកវាស់បរិមាណជាតិស្ករ (0-10 ក្រាម) ។ សមាមាត្រ - អ្នកប្រៀបធៀបមាតិកាស្ករដោយគណនាសូន្យពិត (គ្មានជាតិស្ករ) ។
ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
នេះគឺជាឧទាហរណ៍ទូទៅមួយចំនួននៃមាត្រដ្ឋានបន្ទាប់បន្សំ ដែលគ្របដណ្តប់ទិដ្ឋភាពផ្សេងៗនៃជីវិតរបស់យើង៖
លក្ខណៈបុគ្គល - ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍។ រូបភាព៖ វិទ្យាស្ថានជ្រើសរើស- ភេទ:ប្រុស, ស្រី, មិនពីរ, ដទៃ
- ស្ថានភាពអាពាហ៍ពិពាហ៍៖នៅលីវ, រៀបការ, លែងលះ, មេម៉ាយ, បែកគ្នា។
- Color សក់:ប៍នតង់ដេង ប្រផេះ ក្បាលក្រហម ខ្មៅ ប្រផេះ ជាដើម។
- សញ្ជាតិ:អាមេរិក បារាំង ជប៉ុន ឥណ្ឌា ។ល។
- ពណ៍ភ្នែក:ខៀវ ត្នោត បៃតង ពណ៌ខៀវក្រម៉ៅ ។ល។
- មុខរបរ:បណ្ឌិត គ្រូ វិស្វករ វិចិត្រករ ។ល។
ផលិតផល និងសេវាកម្ម - ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍។ រូបភាព៖ ១០០០ ឡូហ្គោ- ម៉ាករថយន្ត៖ Toyota, Honda, Ford, Tesla ជាដើម។
- ប្រភេទភោជនីយដ្ឋាន៖អ៊ីតាលី ម៉ិកស៊ិក ចិន ថៃ ។ល។
- របៀបដឹកជញ្ជូន៖ ឡានក្រុង រថភ្លើង យន្តហោះ កង់ ជាដើម។
- ប្រភេទគេហទំព័រ៖ព័ត៌មាន ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម ការទិញទំនិញ ការកម្សាន្ត។ល។
- ប្រភេទភាពយន្ត៖កំប្លែង រឿង សកម្មភាព រន្ធត់ ជាដើម។
ការស្ទង់មតិ និងកម្រងសំណួរ – ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍។- បាទអត់ទេ ការឆ្លើយតប
- សំណួរច្រើនជម្រើសជាមួយនឹងជម្រើសមិនបញ្ជាទិញ៖(ឧទាហរណ៍ ពណ៌ដែលចូលចិត្ត កីឡាដែលចូលចិត្ត)
ឧទាហរណ៍ផ្សេងទៀត - ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
- គណបក្សនយោបាយ៖ គណបក្សប្រជាធិបតេយ្យ សាធារណរដ្ឋ ឯករាជ្យ គណបក្សបៃតង។ល។
- និកាយសាសនា៖ កាតូលិក មូស្លីម ហិណ្ឌូ ពុទ្ធសាសនា ។ល។
- ទំហំសម្លៀកបំពាក់៖ S, M, L, XL ជាដើម។
- ថ្ងៃនៃសប្តាហ៍៖ ថ្ងៃច័ន្ទ អង្គារ ពុធ ។ល។
- ប្រភេទឈាម: A, B, AB, O
ប្រាក់រង្វាន់ - ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍។ រូបភាព៖ The Independent- ការបោះកាក់៖ក្បាល, កន្ទុយ
- ឈុតកាតលេង៖Spades, បេះដូង, ពេជ្រ, ក្លឹប
- ភ្លើងចរាចរណ៍: ក្រហម លឿង បៃតង
ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍ – សូមចងចាំថាមាត្រដ្ឋានបន្ទាប់បន្សំគឺគ្រាន់តែអំពីការតម្រៀបទិន្នន័យទៅជាក្រុមដោយគ្មានលំដាប់ពិសេសណាមួយឡើយ។ ការដឹងពីឧទាហរណ៍ទាំងនេះអាចជួយអ្នកជ្រើសរើសវិធីត្រឹមត្រូវក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យ និងវិភាគវាសម្រាប់គម្រោង ឬការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក។កម្មវិធីនៃមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍
មាត្រដ្ឋាននាមករណ៍មានកម្មវិធីអនុវត្តជាក់ស្តែងជាច្រើននៅទូទាំងវិស័យផ្សេងៗគ្នា។
- ភូមិសាស្រ្ត៖ ពួកគេជួយតម្រៀបព័ត៌មានដូចជា ភេទ អាយុ ជាតិសាសន៍ និងកម្រិតអប់រំ។ នេះជួយមនុស្សដូចជាអ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកបង្កើតគោលនយោបាយយល់ពីអ្នកដែលបង្កើតក្រុម និងធ្វើការជ្រើសរើសដ៏ឆ្លាតវៃ។
- ការស្រាវជ្រាវទីផ្សារ:អាជីវកម្មប្រើប្រាស់ពួកវាដើម្បីរៀបចំព័ត៌មានលម្អិតអំពីអ្វីដែលមនុស្សចូលចិត្តទិញ អ្វីដែលពួកគេគិតអំពីម៉ាក និងរបៀបដែលពួកគេទិញទំនិញ។ នេះជួយក្រុមហ៊ុននានាស្វែងយល់ថាតើត្រូវលក់ទៅឱ្យអ្នកណា និងរបៀបផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម។
- ការស្ទង់មតិ និងកម្រងសំណួរ៖ ធ្លាប់បំពេញទម្រង់ដែលអ្នកត្រូវជ្រើសរើសពីជម្រើសមួយចំនួនទេ? មាត្រដ្ឋានបន្ទាប់បន្សំគឺនៅពីក្រោយនោះ។ ពួកគេជួយរៀបចំចម្លើយចំពោះសំណួរដូចជាម៉ាកសូដាដែលមនុស្សចូលចិត្ត ឬគណបក្សនយោបាយណាដែលពួកគេគាំទ្រ។
- វិទ្យាសាស្ត្រវេជ្ជសាស្ត្រ និងសុខភាព៖ វេជ្ជបណ្ឌិត និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រប្រើពួកវាដើម្បីចាត់ថ្នាក់វត្ថុដូចជាជំងឺ រោគសញ្ញា និងលទ្ធផលតេស្ត។ នេះធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យបញ្ហា និងរៀបចំផែនការព្យាបាល។
- វិទ្យាសាស្ត្រសង្គម:អ្នកស្រាវជ្រាវក្នុងវិស័យដូចជា សង្គមវិទ្យា ចិត្តវិទ្យា និងនរវិទ្យា ប្រើមាត្រដ្ឋានបន្ទាប់បន្សំ ដើម្បីដាក់ជាក្រុមដូចជា បុគ្គលិកលក្ខណៈ ទំនៀមទម្លាប់វប្បធម៌ និងនិន្នាការសង្គម។ នេះជួយពួកគេឱ្យយល់ពីរបៀបដែលមនុស្សធ្វើសកម្មភាព និងមូលហេតុ។
- ការបែងចែកអតិថិជន៖អាជីវកម្មប្រើពួកវាដើម្បីដាក់អតិថិជនជាក្រុមដោយផ្អែកលើអ្វីៗដូចជាអាយុ ចំណាប់អារម្មណ៍ និងទម្លាប់ទិញ។ នេះជួយពួកគេបង្កើតផលិតផល និងការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មដែលទាក់ទាញដល់ក្រុមមនុស្សជាក់លាក់។
💡ត្រៀមខ្លួនដើម្បីបង្កើនបទបង្ហាញរបស់អ្នកជាមួយនឹងមាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃអន្តរកម្មហើយឬនៅ? រកមើលមិនឆ្ងាយជាង AhaSlides! ជាមួយ AhaSlides' លក្ខណៈពិសេសខ្នាតការវាយតម្លៃអ្នកអាចចូលរួមជាមួយទស្សនិកជនរបស់អ្នកដោយមិនធ្លាប់មានពីមុនមក ដោយប្រមូលផ្តុំមតិកែលម្អ និងមតិក្នុងពេលជាក់ស្តែងដោយមិនចាំបាច់ប្រឹងប្រែង។ មិនថាអ្នកកំពុងធ្វើការស្រាវជ្រាវទីផ្សារ ប្រមូលមតិទស្សនិកជន ឬវាយតម្លៃផលិតផលទេ មាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃរបស់ AhaSlides ផ្តល់នូវដំណោះស្រាយដែលងាយស្រួលប្រើ។ សាកល្បងវានៅថ្ងៃនេះ ហើយលើកកំពស់ការបង្ហាញរបស់អ្នកទៅកម្រិតបន្ទាប់! សាកល្បង គំរូស្ទង់មតិឥតគិតថ្លៃថ្ងៃនេះ!
សន្និដ្ឋាន
មាត្រដ្ឋាននាមករណ៍បម្រើជាឧបករណ៍មូលដ្ឋានសម្រាប់ចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យដោយមិនបញ្ជាក់ពីលំដាប់ដែលជាប់ពាក់ព័ន្ធណាមួយឡើយ។ តាមរយៈឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋានបន្ទាប់បន្សំ ដូចជាយេនឌ័រ ស្ថានភាពអាពាហ៍ពិពាហ៍ និងជាតិសាសន៍ យើងឃើញថាតើពួកគេមានសារៈសំខាន់យ៉ាងណាក្នុងការរៀបចំព័ត៌មាននៅក្នុងតំបន់ផ្សេងៗគ្នា។ ការដឹងពីរបៀបប្រើមាត្រដ្ឋានបន្ទាប់បន្សំជួយយើងឱ្យយល់កាន់តែច្បាស់អំពីទិន្នន័យស្មុគស្មាញ ដូច្នេះយើងអាចធ្វើការជ្រើសរើសបានកាន់តែឆ្លាតវៃ និងយល់កាន់តែច្បាស់។
ស្លាក:
