Hutt Dir jeemools gefrot wéi mir Daten a senger Basisform kategoriséieren? Gitt d'Nominal Skala, e fundamentalt Konzept an der Statistik, déi de Grondlag leet fir kategoresch Donnéeën ze verstoen.
An dësem Blog Post, loosst eis an dëst Konzept dauchen mat Beispill vun nominale Skala seng Bedeitung bei der Organisatioun an der Interpretatioun vun Informatioun effektiv ze begräifen.
Inhaltsverzeechnes
Tipps fir effikass Ëmfro
Wat ass Nominell Skala?
Definitioun vun Nominell Skala
Eng nominal Skala ass eng Zort Moossskala an där Zuelen oder Etiketten benotzt gi fir Objeten ze klassifizéieren oder z'identifizéieren, mee d'Zuelen selwer hu keng inherent Uerdnung oder Bedeitung. An anere Wierder, si sinn einfach Tags oder Etiketten déi Daten an ënnerschiddlech Gruppen kategoriséieren.
- Zum Beispill, wann Dir Friichten klasséiert, kënnt Dir se einfach als Label markéieren "Äppel", "Bananen", "Orange", or "Grapefruit." D'Uerdnung an där se opgezielt sinn ass egal.
Charakteristike vun der Nominell Skala
Hei sinn e puer vun de Schlësselcharakteristike vun nominale Skalen:
- Qualitativ: Zuelen weisen keng Quantitéit oder Magnitude un, si handelen einfach als Etiketten. Amplaz d'Quantitéit ze moossen, si prioritär d'Qualitéit vun der Saach z'identifizéieren, "waat" amplaz vun "wéi vill".
- Kategoresch: D'Donnéeën ginn an ënnerschiddlech, géigesäiteg exklusiv Kategorien opgedeelt ouni Iwwerlappung. All Element gehéiert nëmmen zu enger Kategorie.
- Onbestallt: Kategorien hu keng inherent Uerdnung oder Ranking. Zum Beispill, "blo" a "gréng" Aen sinn net inherent besser oder méi schlëmm, just anescht.
- Arbiträr Etiketten: Zuelen oder Etiketten, déi u Kategorien zougewisen hunn, si just Nimm a kënne geännert ginn ouni d'Bedeitung vun den Donnéeën ze beaflossen. D'Recodéierung vun "1" op "Apfel" an enger Fruuchtklassifikatioun ännert d'Essenz net.
- Limitéiert mathematesch Operatiounen: Dir kënnt nëmme mathematesch Operatiounen wéi Additioun oder Subtraktioun op nominalen Daten ausféieren, wann d'Zuelen quantitativ Bedeitung hunn. Dir kënnt nëmmen zielen wéivill Elementer an all Kategorie falen.
- Deskriptiv, net komparativ: Si beschreiwen d'Verdeelung vun Daten bannent Kategorien, awer net d'Gréisst oder d'Uerdnung tëscht hinnen. Dir kënnt soen wéivill Leit wéi all Pizza Topping, awer net definitiv soen, datt een de Pepperoni méi gär huet wéi eng aner Topping.
Nominell Skalen sinn d'Basis fir Basisdatenmuster a Kategorien ze verstoen. Och wa se Aschränkungen an enger méi déif Analyse hunn, spille se eng entscheedend Roll bei der Datesammlung an der initialer Exploratioun.
Nominal Skala vun aneren Aarte vu Skalen z'ënnerscheeden
Den Ënnerscheed tëscht nominalen an aner Aarte vu Miessskalen ze verstoen ass entscheedend fir d'Daten effektiv ze analyséieren.
Nominell vs Ordinal:
- Nominell: Keng inherent Uerdnung, just Kategorien (zB Aenfaarf - blo, brong, gréng). Dir kënnt net soen "brong ass besser wéi blo."
- Ordinal: Kategorien hunn eng Uerdnung, awer den Ënnerscheed tëscht hinnen ass net bekannt (zB Zefriddenheetsbewäertung - ganz zefridden, e bëssen zefridden, onzefridden). Dir kënnt soen "ganz zefridden" ass besser wéi "zefridden", awer net wéi vill besser.
Dir hutt och gär: Ordinal Skala Beispill
Nominell vs. Intervall:
- Nominal: Keng Uerdnung, just Kategorien.
- Intervall: Kategorien hunn eng Uerdnung, an den Ënnerscheed tëscht hinnen ass konsequent (zB Temperatur an Celsius / Fahrenheit). Dir kënnt soen 20°C ass 10° méi waarm wéi 10°C.
Dir hutt och gär: Intervall Skala Miessung
Nominell vs. Verhältnis:
- Nominell: Keng Uerdnung, just Kategorien.
- Verhältnis: Kategorien hunn eng Uerdnung an e richtegen Nullpunkt (zB Héicht a Meter/Féiss). Dir kënnt soen 1.8m ass duebel sou grouss wéi 0.9m.
erënneren:
- Dir kënnt nominell Daten op aner Skalen ëmsetzen nëmmen wann Dir Informatioun verléiert (zB Nominal bis Ordinal, Dir verléiert Bestellungsinformatioun).
- Wat méi Informatioun eng Skala vermëttelt (Ordinal, Intervall, Verhältnis), wat méi komplex a mächteg Analysen Dir maache kënnt.
- D'Wiel vun der richteger Skala hänkt vun Ärer Fuerschungsfro an Datensammlungsmethoden of.
Hei ass eng Analogie:
- Stellt Iech vir, Uebst ze klasséieren. Nominell - Dir kategoriséiert se nëmmen (Apel, Bananen). Ordinal - Dir rangéiert se no Séissegkeet (1 - mannst, 5 - meescht). Intervall - Dir moosst Zockergehalt (0-10 Gramm). Verhältnis - Dir vergläicht Zockergehalt, berechent fir richteg Null (keng Zocker).
Beispiller vun Nominal Skala
Hei sinn e puer allgemeng Beispiller vun nominale Skalen, déi verschidden Aspekter vun eisem Liewen decken:
Perséinlech Charakteristiken - Beispill vun Nominal Skala
- Geschlecht: Männlech, weiblech, net-binär, aner
- Familljestand: Single, bestuet, gescheed, Witfra, getrennt
- Hair Faarf: Blond, brünette, roude Kapp, schwaarz, gro, etc.
- Nationalitéit: Amerikanesch, Franséisch, Japanesch, Indesch, etc.
- Séissegkeeten Faarf: Blo, brong, gréng, hazel, etc.
- Beruff: Dokter, Enseignant, Ingenieur, Kënschtler, etc.
Produkter a Servicer - Beispill vun Nominell Skala
- Autosmark: Toyota, Honda, Ford, Tesla, asw.
- Typ vum Restaurant: Italienesch, Mexikanesch, Chinesesch, Thai, etc.
- Modus vum Transport: Bus, Zuch, Fliger, Vëlo, asw.
- Websäit Kategorie: Neiegkeeten, soziale Medien, Shopping, Ënnerhalung, asw.
- Film Genre: Comedy, Drama, Action, Thriller, asw.
Ëmfroen a Questionnaires - Beispill vun Nominal Skala
- Jo / Nee Äntwerten
- Multiple-Choice Froen mat net-bestallt Optiounen: (zB beléifte Faarf, Liiblingssport)
Aner Beispiller - Beispill vun Nominal Skala
- Politesch Partei Affiliatioun: Demokrat, Republikaner, Onofhängeg, Gréng Partei, asw.
- Reliounsbezeechnung: Kathoulesch, Muslim, Hinduist, Buddhist, asw.
- Kleedungsgréisst: S, M, L, XL, etc.
- Dag vun der Woch: Méindeg, Dënschdeg, Mëttwoch, etc.
- Blutt Typ: A, B, AB, O
Bonus - Beispill vun Nominell Skala
- Coin Toss: Kapp, Schwänz
- Spillkaart Kostüm: Spades, Häerzer, Diamanten, Veräiner
- Verkéier Luucht: Rout, giel, gréng
Beispill vun der Nominal Skala - Denkt drun, datt Nominal Skalen just d'Daten a Gruppen sortéieren ouni speziell Uerdnung. Dës Beispiller kennen ze léieren kann Iech hëllefen déi richteg Weeër ze wielen fir Daten ze sammelen an ze analyséieren fir Är Projeten oder Fuerschung.
Uwendungen vun Nominal Skalen
Nominell Skalen hu verschidde praktesch Uwendungen a verschiddene Felder.
- Demographie: Si hëllefen d'Informatioun wéi Geschlecht, Alter, Ethnie an Ausbildungsniveau ze sortéieren. Dëst hëlleft Leit wéi Fuerscher a Politiker ze verstoen wien eng Grupp ausmécht a schlau Choixen maachen.
- Maartfuerschung: D'Geschäfter benotzen se fir Detailer ze organiséieren iwwer wat d'Leit gär kafen, wat se iwwer Marken denken a wéi se shoppen. Dëst hëlleft Firmen erauszefannen wien ze verkafen a wéi se Reklamm maachen.
- Ëmfroen a Questionnaires: Fëllt jeemools e Formulaire aus, wou Dir aus e puer Choixe musst wielen? Nominell Skalen sinn hannert deem. Si hëllefen Äntwerten op Froen ze organiséieren wéi wéi eng Soda Mark d'Leit léiwer maachen oder wéi eng politesch Partei se ënnerstëtzen.
- Medizinesch a Gesondheetswëssenschaften: Dokteren a Wëssenschaftler benotzen se fir Saachen wéi Krankheeten, Symptomer an Testresultater ze klassifizéieren. Dëst mécht et méi einfach Problemer ze diagnostizéieren an Behandlungen ze plangen.
- Sozialwëssenschaften: Fuerscher a Felder wéi Soziologie, Psychologie, an Anthropologie benotzen nominale Skalen fir Saachen wéi Perséinlechkeetseigenschaften, kulturell Praktiken a sozial Trends ze gruppéieren. Dëst hëlleft hinnen ze verstoen wéi d'Leit handelen a firwat.
- Client Segmentatioun: Geschäfter benotzen se fir Clienten ze gruppéieren op Basis vu Saachen wéi Alter, Interessen a Kaafgewunnechten. Dëst hëlleft hinnen Produkter an Annoncen ze kreéieren déi spezifesch Gruppe vu Leit appelléieren.
💡Prett Är Presentatiounen mat interaktiven Bewäertungskalen ze verbesseren? Kuckt net méi wäit wéi AhaSlides! Mat AhaSlides' Bewäertung Skala Fonktioun, Dir kënnt Är Publikum wéi ni virdrun engagéieren, Echtzäit Feedback a Meenungen ouni Ustrengung sammelen. Egal ob Dir Maartfuerschung maacht, Publikum Meenungen sammelt oder Produkter evaluéiert, AhaSlides Bewäertungskalen bidden eng userfrëndlech Léisung. Probéiert et haut an erhieft Är Presentatiounen op den nächsten Niveau! Probéieren Free Ëmfro Schablounen haut!
Konklusioun
Nominell Skalen déngen als fundamental Tools fir Daten ze kategoriséieren ouni iergendeng inherent Uerdnung ze implizéieren. Duerch Beispill vu nominale Skalen, wéi Geschlecht, Familljestand, an Ethnie, gesi mir wéi wichteg se sinn fir Informatioun a verschiddene Beräicher z'organiséieren. Wësse wéi nominale Skalen ze benotzen hëlleft eis komplex Daten besser ze verstoen, sou datt mir méi schlau Choixe maache kënnen a Saache méi kloer verstoen.
Ref: forms.app | QuestionPro
