가장 기본적인 형태로 데이터를 어떻게 분류하는지 궁금하신가요? 범주형 데이터를 이해하기 위한 기초가 되는 통계의 기본 개념인 명목 척도를 입력합니다.
이번 블로그 게시물에서는 다음과 같이 이 개념을 자세히 살펴보겠습니다. 명목 척도의 예 정보를 효과적으로 구성하고 해석하는 데 있어 그 중요성을 파악합니다.
차례
효과적인 설문조사를 위한 팁
명목 규모란 무엇입니까?
명목 규모의 정의
명목 척도는 물체를 분류하거나 식별하기 위해 숫자나 레이블을 사용하는 측정 척도 유형입니다., 그러나 숫자 자체에는 고유한 순서나 의미가 없습니다. 즉, 데이터를 고유한 그룹으로 분류하는 단순한 태그 또는 레이블입니다.
- 예를 들어, 과일을 분류할 때 간단히 다음과 같이 라벨을 붙일 수 있습니다. '사과', '바나나', '오렌지', or "그레이프 프루트." 나열된 순서는 중요하지 않습니다.
명목척도의 특성
명목 척도의 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 질적 : 숫자는 양이나 크기를 나타내지 않으며 단순히 레이블 역할을 합니다. 수량을 측정하기보다는 물건의 품질을 파악하는 것을 우선시하며, "뭐" 대신 "얼마나 많이".
- 범주형: 데이터는 중복되지 않고 서로 구별되고 상호 배타적인 카테고리로 구분됩니다. 각 항목은 하나의 카테고리에만 속합니다.
- 순서가 지정되지 않음: 카테고리에는 고유한 순서나 순위가 없습니다. 예를 들어, "파란색" 눈과 "녹색" 눈은 본질적으로 더 좋거나 나쁜 것이 아니라 단지 다를 뿐입니다.
- 임의 라벨: 범주에 할당된 숫자나 레이블은 이름일 뿐이며 데이터의 의미에 영향을 주지 않고 변경할 수 있습니다. 과일 분류에서 "1"을 "사과"로 변경해도 본질은 바뀌지 않습니다.
- 제한된 수학 연산: 숫자에 양적 의미가 있는 경우 명목 데이터에 대한 덧셈이나 뺄셈과 같은 수학 연산만 수행할 수 있습니다. 각 카테고리에 속하는 항목 수만 계산할 수 있습니다.
- 비교가 아닌 설명: 이는 범주 내의 데이터 분포를 설명하지만 범주 간의 크기나 순서는 설명하지 않습니다. 각 피자 토핑을 좋아하는 사람이 몇 명인지는 알 수 있지만, 어떤 사람이 다른 토핑보다 페퍼로니를 더 좋아한다고 확실히 말할 수는 없습니다.
명목 척도는 기본 데이터 패턴과 범주를 이해하기 위한 기초입니다. 심층 분석에는 한계가 있지만 데이터 수집 및 초기 탐색에서는 중요한 역할을 합니다.
다른 유형의 척도와 명목 척도의 구별
데이터를 효과적으로 분석하려면 공칭 척도와 다른 유형의 측정 척도 간의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.
명목 대 순서:
- 명사 같은: 고유한 순서는 없으며 범주만 있습니다(예: 눈 색깔 – 파란색, 갈색, 녹색). “갈색이 파란색보다 낫다”고 말할 수는 없습니다.
- 서수: 범주에는 순서가 있지만 각 범주 간의 차이는 알려져 있지 않습니다(예: 만족도 등급 – 매우 만족, 다소 만족, 불만족). "매우 만족"이 "만족"보다 낫다고 말할 수는 있지만 얼마나 나은지는 아닙니다.
당신은 또한 같은 수 있습니다 : 순서 척도 예
명목 대 간격:
- 공칭: 순서는 없고 카테고리만 있습니다.
- 간격: 범주에는 순서가 있으며 각 범주 간의 차이는 일관됩니다(예: 섭씨/화씨 온도). 20°C는 10°C보다 10° 더 높다고 말할 수 있습니다.
당신은 또한 같은 수 있습니다 : 간격 척도 측정
명목 대 비율:
- 명사 같은: 순서는 없고 카테고리만 있습니다.
- 비율 : 카테고리에는 순서와 실제 영점(예: 미터/피트 단위의 높이)이 있습니다. 1.8m는 0.9m의 두 배라고 할 수 있습니다.
생각해 내다:
- 정보가 손실된 경우에만 명목 데이터를 다른 척도로 변환할 수 있습니다(예: 명목에서 순서로, 순서 정보가 손실됨).
- 척도가 전달하는 정보(순서, 간격, 비율)가 많을수록 더 복잡하고 강력한 분석을 수행할 수 있습니다.
- 올바른 척도를 선택하는 것은 연구 질문과 데이터 수집 방법에 따라 다릅니다.
비유는 다음과 같습니다.
- 과일의 순위를 매기는 것을 상상해 보세요. 명목상 – 분류만 합니다(사과, 바나나). 서수 – 단맛을 기준으로 순위를 매깁니다(1 – 최소, 5 – 최대). 간격 – 설탕 함량(0~10g)을 측정합니다. 비율 – 설탕 함량을 비교하여 실제 XNUMX(설탕 없음)을 고려합니다.
명목 척도의 예
다음은 우리 삶의 다양한 측면을 다루는 명목 척도의 몇 가지 일반적인 예입니다.
개인 특성 - 명목 척도의 예
- 성별 : 남성, 여성, 논바이너리, 기타
- 결혼 상태 : 미혼, 기혼, 이혼, 사별, 별거
- 머리 색 : 금발, 갈색 머리, 빨간 머리, 흑인, 회색 등.
- 국적: 미국, 프랑스, 일본, 인도 등
- 눈 색깔: 파란색, 갈색, 녹색, 개암 등
- 직업 : 의사, 교사, 엔지니어, 예술가 등
제품 및 서비스 - 명목 규모의 예
- 자동차 브랜드: 토요타, 혼다, 포드, 테슬라 등
- 레스토랑 유형: 이탈리아, 멕시코, 중국, 태국 등
- 교통수단: 버스, 기차, 비행기, 자전거 등
- 웹사이트 카테고리: 뉴스, 소셜 미디어, 쇼핑, 엔터테인먼트 등
- 영화 장르 : 코미디, 드라마, 액션, 스릴러 등
설문 조사 및 설문지 - 명목 척도의 예
- 예 아니오 응답
- 순서가 지정되지 않은 옵션이 있는 객관식 질문: (예: 선호하는 색상, 좋아하는 스포츠)
다른 예 – 명목 척도의 예
- 정당 소속: 민주당, 공화당, 무소속, 녹색당 등
- 종교 종파: 카톨릭, 이슬람교, 힌두교, 불교 등
- 의류 사이즈: S, M, L, XL 등
- 요일: 월요일, 화요일, 수요일 등
- 혈액형: 에이,비,에이비,오
보너스 – 명목 척도의 예
- 동전 던지기: 머리, 꼬리
- 트럼프패 한 벌: 스페이드, 하트, 다이아몬드, 클럽
- 신호등: 빨강, 노랑, 초록
명목 척도의 예 – 명목 척도는 특별한 순서 없이 데이터를 그룹으로 정렬하는 것임을 명심하십시오. 이러한 예를 알아두면 프로젝트나 연구를 위해 데이터를 수집하고 분석하는 올바른 방법을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
명목 척도의 응용
공칭 척도는 다양한 분야에 걸쳐 다양한 실제 적용이 가능합니다.
- 인구 통계: 성별, 연령, 민족, 교육 수준과 같은 정보를 정리하는 데 도움이 됩니다. 이는 연구자 및 정책 입안자와 같은 사람들이 누가 그룹을 구성하는지 이해하고 현명한 선택을 하는 데 도움이 됩니다.
- 시장 조사: 기업에서는 이를 사용하여 사람들이 무엇을 사고 싶어하는지, 브랜드에 대해 어떻게 생각하는지, 쇼핑 방법에 대한 세부 정보를 정리합니다. 이는 기업이 누구에게 판매하고 어떻게 광고할지 파악하는 데 도움이 됩니다.
- 설문 조사 및 설문지: 몇 가지 선택 항목 중에서 선택해야 하는 양식을 작성한 적이 있습니까? 그 뒤에는 명목상 척도가 있습니다. 사람들이 선호하는 탄산음료 브랜드나 지지하는 정당과 같은 질문에 대한 답변을 정리하는 데 도움이 됩니다.
- 의료 및 건강 과학: 의사와 과학자들은 이를 사용하여 질병, 증상, 검사 결과 등을 분류합니다. 이를 통해 문제를 진단하고 치료 계획을 세우는 것이 더 쉬워집니다.
- 사회 과학: 사회학, 심리학, 인류학 같은 분야의 연구자들은 명목 척도를 사용하여 성격 특성, 문화적 관행, 사회적 추세 등을 그룹화합니다. 이는 사람들이 어떻게 행동하고 왜 행동하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 고객 세분화: 기업에서는 이를 사용하여 연령, 관심사, 구매 습관 등을 기준으로 고객을 그룹화합니다. 이를 통해 특정 그룹의 사람들의 관심을 끄는 제품과 광고를 만들 수 있습니다.
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결론
명목 척도는 고유한 순서를 암시하지 않고 데이터를 분류하기 위한 기본 도구 역할을 합니다. 성별, 결혼 여부, 민족과 같은 명목 척도의 예를 통해 우리는 이것이 다양한 영역에서 정보를 구성하는 데 얼마나 중요한지 알 수 있습니다. 명목 척도를 사용하는 방법을 알면 복잡한 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 되므로 더 현명한 선택을 하고 사물을 더 명확하게 이해할 수 있습니다.
참고 : form.app | QuestionPro
