ഞങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് ഡാറ്റയെ അതിൻ്റെ ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന രൂപത്തിൽ തരംതിരിക്കുന്നത് എന്ന് നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ടോ? സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിലെ അടിസ്ഥാന ആശയമായ നോമിനൽ സ്കെയിൽ നൽകുക, അത് കാറ്റഗറിക്കൽ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള അടിത്തറയിടുന്നു.
ഇതിൽ blog പോസ്റ്റ്, നമുക്ക് ഈ ആശയത്തിലേക്ക് കടക്കാം നാമമാത്ര സ്കെയിലിൻ്റെ ഉദാഹരണം വിവരങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിലും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിലും അതിൻ്റെ പ്രാധാന്യം മനസ്സിലാക്കാൻ.
ഉള്ളടക്ക പട്ടിക
- എന്താണ് നോമിനൽ സ്കെയിൽ?
- മറ്റ് തരത്തിലുള്ള സ്കെയിലുകളിൽ നിന്ന് നാമമാത്ര സ്കെയിൽ വേർതിരിക്കുക
- നോമിനൽ സ്കെയിലിൻ്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ
- നാമമാത്ര സ്കെയിലുകളുടെ പ്രയോഗങ്ങൾ
- തീരുമാനം
ഫലപ്രദമായ സർവേയ്ക്കുള്ള നുറുങ്ങുകൾ
എന്താണ് നോമിനൽ സ്കെയിൽ?
നാമമാത്ര സ്കെയിലിൻ്റെ നിർവ്വചനം
ഒബ്ജക്റ്റുകളെ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതിനോ തിരിച്ചറിയുന്നതിനോ അക്കങ്ങളോ ലേബലുകളോ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം അളവെടുപ്പ് സ്കെയിലാണ് നാമമാത്ര സ്കെയിൽ., എന്നാൽ സംഖ്യകൾക്ക് അന്തർലീനമായ ക്രമമോ അർത്ഥമോ ഇല്ല. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, അവ ഡാറ്റയെ വ്യത്യസ്ത ഗ്രൂപ്പുകളായി തരംതിരിക്കുന്ന ടാഗുകളോ ലേബലുകളോ ആണ്.
- ഉദാഹരണത്തിന്, പഴങ്ങളെ തരം തിരിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് അവയെ ലേബൽ ചെയ്യാം "ആപ്പിൾ," "വാഴപ്പഴം," "ഓറഞ്ച്," or "ചെറുമധുരനാരങ്ങ." അവ പട്ടികപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന ക്രമം പ്രശ്നമല്ല.
നാമമാത്ര സ്കെയിലിൻ്റെ സവിശേഷതകൾ
നാമമാത്ര സ്കെയിലുകളുടെ ചില പ്രധാന സവിശേഷതകൾ ഇതാ:
- ഗുണപരമായത്: സംഖ്യകൾ അളവോ വ്യാപ്തിയോ സൂചിപ്പിക്കുന്നില്ല, അവ ലേബലുകളായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അളവ് അളക്കുന്നതിനുപകരം, വസ്തുവിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം തിരിച്ചറിയുന്നതിനാണ് അവർ മുൻഗണന നൽകുന്നത്, "എന്ത്" ഇതിനുപകരമായി "എത്രമാത്രം".
- വിഭാഗീയം: ഡാറ്റയെ ഓവർലാപ്പില്ലാതെ വ്യത്യസ്തവും പരസ്പര വിരുദ്ധവുമായ വിഭാഗങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓരോ ഇനവും ഒരു വിഭാഗത്തിൽ പെടുന്നു.
- ഓർഡർ ചെയ്യാത്തത്: വിഭാഗങ്ങൾക്ക് അന്തർലീനമായ ക്രമമോ റാങ്കിംഗോ ഇല്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, "നീല", "പച്ച" കണ്ണുകൾ സ്വാഭാവികമായും മെച്ചപ്പെട്ടതോ മോശമോ അല്ല, വ്യത്യസ്തമാണ്.
- അനിയന്ത്രിതമായ ലേബലുകൾ: വിഭാഗങ്ങൾക്ക് നൽകിയിട്ടുള്ള നമ്പറുകളോ ലേബലുകളോ പേരുകൾ മാത്രമാണ്, ഡാറ്റയുടെ അർത്ഥത്തെ ബാധിക്കാതെ തന്നെ അവ മാറ്റാവുന്നതാണ്. പഴവർഗ്ഗീകരണത്തിൽ "1" മുതൽ "ആപ്പിൾ" വരെ റീകോഡ് ചെയ്യുന്നത് സത്ത മാറ്റില്ല.
- പരിമിതമായ ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങൾ: അക്കങ്ങൾക്ക് അളവ് അർത്ഥമുണ്ടെങ്കിൽ മാത്രമേ നിങ്ങൾക്ക് നാമമാത്ര ഡാറ്റയിൽ സങ്കലനം അല്ലെങ്കിൽ കുറയ്ക്കൽ പോലുള്ള ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയൂ. ഓരോ വിഭാഗത്തിലും എത്ര ഇനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നുവെന്ന് മാത്രമേ നിങ്ങൾക്ക് കണക്കാക്കാൻ കഴിയൂ.
- വിവരണാത്മകം, താരതമ്യമല്ല: വിഭാഗങ്ങൾക്കുള്ളിലെ ഡാറ്റയുടെ വിതരണത്തെ അവർ വിവരിക്കുന്നു, എന്നാൽ അവയ്ക്കിടയിലുള്ള വ്യാപ്തിയോ ക്രമമോ അല്ല. ഓരോ പിസ്സ ടോപ്പിംഗും എത്ര പേർ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പറയാനാകും, എന്നാൽ മറ്റൊരു ടോപ്പിങ്ങിനെക്കാൾ ഒരാൾ പെപ്പറോണി "ഇഷ്‌ടപ്പെടുന്നു" എന്ന് കൃത്യമായി പറയാനാവില്ല.
അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ പാറ്റേണുകളും വിഭാഗങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള അടിത്തറയാണ് നാമമാത്ര സ്കെയിലുകൾ. ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനത്തിൽ അവയ്ക്ക് പരിമിതികളുണ്ടെങ്കിലും, വിവരശേഖരണത്തിലും പ്രാരംഭ പര്യവേക്ഷണത്തിലും അവ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
മറ്റ് തരത്തിലുള്ള സ്കെയിലുകളിൽ നിന്ന് നാമമാത്ര സ്കെയിൽ വേർതിരിക്കുക
ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് നാമമാത്രവും മറ്റ് തരത്തിലുള്ള അളവെടുപ്പ് സ്കെയിലുകളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്.
നോമിനൽ വേഴ്സസ് ഓർഡിനൽ:
- നാമമാത്രം: അന്തർലീനമായ ക്രമമില്ല, വിഭാഗങ്ങൾ മാത്രം (ഉദാ, കണ്ണ് നിറം - നീല, തവിട്ട്, പച്ച). "നീലത്തേക്കാൾ ബ്രൗൺ നല്ലതാണ്" എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പറയാനാവില്ല.
- ഓർഡിനൽ: വിഭാഗങ്ങൾക്ക് ഒരു ക്രമമുണ്ട്, എന്നാൽ അവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം അറിയില്ല (ഉദാ, സംതൃപ്തി റേറ്റിംഗ് - വളരെ സംതൃപ്തമാണ്, കുറച്ച് തൃപ്തിയുണ്ട്, തൃപ്തികരമല്ല). "തൃപ്‌തി" എന്നതിനേക്കാൾ മികച്ചത് "വളരെ സംതൃപ്തി" ആണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പറയാം, എന്നാൽ എത്രയോ മെച്ചമല്ല.
നിങ്ങൾക്ക് ഇതുകൂടി ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം: ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം
നാമമാത്രവും ഇടവേളയും:
- നാമമേഖല: ക്രമമില്ല, വിഭാഗങ്ങൾ മാത്രം.
- ഇടവേള: വിഭാഗങ്ങൾക്ക് ഒരു ക്രമമുണ്ട്, അവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം സ്ഥിരതയുള്ളതാണ് (ഉദാ, സെൽഷ്യസ്/ഫാരൻഹീറ്റിൽ താപനില). 20°C എന്നത് 10°C-നേക്കാൾ 10° ചൂട് കൂടുതലാണെന്ന് പറയാം.
നിങ്ങൾക്ക് ഇതുകൂടി ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം: ഇടവേള സ്കെയിൽ അളവ്
നാമമാത്രവും അനുപാതവും:
- നാമമാത്രം: ക്രമമില്ല, വിഭാഗങ്ങൾ മാത്രം.
- അനുപാതം: വിഭാഗങ്ങൾക്ക് ഒരു ക്രമവും യഥാർത്ഥ പൂജ്യം പോയിൻ്റും ഉണ്ട് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉയരം മീറ്റർ/അടി). 1.8 മീറ്ററിൻ്റെ ഇരട്ടി ഉയരം 0.9 മീറ്ററാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പറയാം.
ഓർക്കുക:
- നിങ്ങൾക്ക് വിവരങ്ങൾ നഷ്‌ടപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ മാത്രമേ നിങ്ങൾക്ക് നാമമാത്രമായ ഡാറ്റ മറ്റ് സ്കെയിലുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയൂ (ഉദാ, നാമമാത്രമായത് ഓർഡിനലിലേക്ക്, നിങ്ങൾക്ക് ഓർഡർ വിവരങ്ങൾ നഷ്‌ടപ്പെടും).
- ഒരു സ്കെയിൽ നൽകുന്ന കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ (ഓർഡിനൽ, ഇടവേള, അനുപാതം), നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും ശക്തവുമായ വിശകലനങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയും.
- ശരിയായ സ്കെയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണ ചോദ്യത്തെയും ഡാറ്റാ ശേഖരണ രീതികളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഒരു സാമ്യം ഇതാ:
- പഴങ്ങളുടെ റാങ്കിംഗ് സങ്കൽപ്പിക്കുക. നാമമാത്രമായ - നിങ്ങൾ അവയെ (ആപ്പിൾ, വാഴപ്പഴം) മാത്രം തരംതിരിക്കുക. ഓർഡിനൽ - നിങ്ങൾ അവയെ മാധുര്യമനുസരിച്ച് റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു (1 - കുറഞ്ഞത്, 5 - ഏറ്റവും കൂടുതൽ). ഇടവേള - നിങ്ങൾ പഞ്ചസാരയുടെ അളവ് അളക്കുന്നു (0-10 ഗ്രാം). അനുപാതം - നിങ്ങൾ പഞ്ചസാരയുടെ ഉള്ളടക്കം താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, യഥാർത്ഥ പൂജ്യം കണക്കാക്കുന്നു (പഞ്ചസാര ഇല്ല).
നോമിനൽ സ്കെയിലിൻ്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ
നമ്മുടെ ജീവിതത്തിൻ്റെ വിവിധ വശങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന നാമമാത്ര സ്കെയിലുകളുടെ ചില സാധാരണ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:
വ്യക്തിഗത സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ - നോമിനൽ സ്കെയിലിൻ്റെ ഉദാഹരണം
- പുരുഷൻ: പുരുഷൻ, സ്ത്രീ, നോൺ-ബൈനറി, മറ്റുള്ളവ
- വൈവാഹിക നില: അവിവാഹിതൻ, വിവാഹിതൻ, വിവാഹമോചിതൻ, വിധവ, വേർപിരിഞ്ഞവൻ
- മുടി നിറം: ബ്ളോണ്ട്, ബ്രൂണറ്റ്, റെഡ്ഹെഡ്, കറുപ്പ്, ഗ്രേ മുതലായവ.
- ദേശീയത: അമേരിക്കൻ, ഫ്രഞ്ച്, ജാപ്പനീസ്, ഇന്ത്യൻ തുടങ്ങിയവ.
- കണണിന്റെ നിറം: നീല, തവിട്ട്, പച്ച, തവിട്ടുനിറം മുതലായവ.
- തൊഴിൽ: ഡോക്ടർ, അധ്യാപകൻ, എഞ്ചിനീയർ, കലാകാരൻ തുടങ്ങിയവർ.
ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും - നോമിനൽ സ്കെയിലിൻ്റെ ഉദാഹരണം
- കാറിൻ്റെ ബ്രാൻഡ്: ടൊയോട്ട, ഹോണ്ട, ഫോർഡ്, ടെസ്‌ല തുടങ്ങിയവ.
- റെസ്റ്റോറൻ്റിൻ്റെ തരം: ഇറ്റാലിയൻ, മെക്സിക്കൻ, ചൈനീസ്, തായ് മുതലായവ.
- ഗതാഗത രീതി: ബസ്, ട്രെയിൻ, വിമാനം, സൈക്കിൾ മുതലായവ.
- വെബ്‌സൈറ്റ് വിഭാഗം: വാർത്തകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ, ഷോപ്പിംഗ്, വിനോദം തുടങ്ങിയവ.
- സിനിമാ വിഭാഗം: കോമഡി, നാടകം, ആക്ഷൻ, ത്രില്ലർ തുടങ്ങിയവ.
സർവേകളും ചോദ്യാവലികളും - നോമിനൽ സ്കെയിലിൻ്റെ ഉദാഹരണം
- അതെ അല്ല പ്രതികരണങ്ങൾ
- ഓർഡർ ചെയ്യാത്ത ഓപ്‌ഷനുകളുള്ള ഒന്നിലധികം ചോയ്‌സ് ചോദ്യങ്ങൾ: (ഉദാ, ഇഷ്ടപ്പെട്ട നിറം, പ്രിയപ്പെട്ട കായികം)
മറ്റ് ഉദാഹരണങ്ങൾ - നോമിനൽ സ്കെയിലിൻ്റെ ഉദാഹരണം
- രാഷ്ട്രീയ പാർട്ടി ബന്ധം: ഡെമോക്രാറ്റ്, റിപ്പബ്ലിക്കൻ, സ്വതന്ത്രൻ, ഗ്രീൻ പാർട്ടി മുതലായവ.
- മതവിഭാഗം: കത്തോലിക്ക, മുസ്ലീം, ഹിന്ദു, ബുദ്ധ, തുടങ്ങിയവ.
- വസ്ത്രത്തിൻ്റെ വലിപ്പം: എസ്, എം, എൽ, എക്സ്എൽ, മുതലായവ.
- ആഴ്ചയിലെ ദിവസം: തിങ്കൾ, ചൊവ്വ, ബുധൻ മുതലായവ.
- രക്ത തരം: എ, ബി, എബി, ഒ
ബോണസ് - നോമിനൽ സ്കെയിലിൻ്റെ ഉദാഹരണം
- കോയിൻ ടോസ്: തലകൾ, വാലുകൾ
- പ്ലേയിംഗ് കാർഡ് സ്യൂട്ട്: സ്പേഡുകൾ, ഹൃദയങ്ങൾ, വജ്രങ്ങൾ, ക്ലബ്ബുകൾ
- ട്രാഫിക് ലൈറ്റ്: ചുവപ്പ്, മഞ്ഞ, പച്ച
നാമമാത്ര സ്കെയിലുകളുടെ പ്രയോഗങ്ങൾ
നാമമാത്ര സ്കെയിലുകൾക്ക് വിവിധ മേഖലകളിലുടനീളം വിവിധ പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങളുണ്ട്.
- ജനസംഖ്യ: ലിംഗഭേദം, പ്രായം, വംശം, വിദ്യാഭ്യാസ നിലവാരം തുടങ്ങിയ വിവരങ്ങൾ അടുക്കാൻ അവ സഹായിക്കുന്നു. ഇത് ഗവേഷകരെയും നയരൂപീകരണക്കാരെയും പോലുള്ള ആളുകളെ ഒരു ഗ്രൂപ്പ് ഉണ്ടാക്കുന്നത് ആരാണെന്ന് മനസിലാക്കാനും മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്താനും സഹായിക്കുന്നു.
- വിപണി ഗവേഷണം: ആളുകൾ എന്താണ് വാങ്ങാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നത്, ബ്രാൻഡുകളെക്കുറിച്ച് അവർ എന്താണ് ചിന്തിക്കുന്നത്, അവർ എങ്ങനെ ഷോപ്പ് ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെ കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കാൻ ബിസിനസുകൾ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആർക്കാണ് വിൽക്കേണ്ടതെന്നും എങ്ങനെ പരസ്യം നൽകണമെന്നും ഇത് കമ്പനികളെ സഹായിക്കുന്നു.
- സർവേകളും ചോദ്യാവലികളും: കുറച്ച് ചോയിസുകളിൽ നിന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ട ഒരു ഫോം എപ്പോഴെങ്കിലും പൂരിപ്പിക്കണോ? നാമമാത്രമായ അളവുകോലുകളാണ് അതിനു പിന്നിൽ. ഏത് സോഡ ബ്രാൻഡാണ് ആളുകൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ അവർ ഏത് രാഷ്ട്രീയ പാർട്ടിയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു തുടങ്ങിയ ചോദ്യങ്ങൾക്കുള്ള ഉത്തരങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കാൻ അവർ സഹായിക്കുന്നു.
- മെഡിക്കൽ, ഹെൽത്ത് സയൻസസ്: രോഗങ്ങൾ, ലക്ഷണങ്ങൾ, പരിശോധനാ ഫലങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള കാര്യങ്ങൾ തരംതിരിക്കാൻ ഡോക്ടർമാരും ശാസ്ത്രജ്ഞരും അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് പ്രശ്‌നങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും ചികിത്സകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
- സാമൂഹിക ശാസ്ത്രങ്ങൾ: സാമൂഹ്യശാസ്ത്രം, മനഃശാസ്ത്രം, നരവംശശാസ്ത്രം തുടങ്ങിയ മേഖലകളിലെ ഗവേഷകർ വ്യക്തിത്വ സവിശേഷതകൾ, സാംസ്കാരിക സമ്പ്രദായങ്ങൾ, സാമൂഹിക പ്രവണതകൾ തുടങ്ങിയ കാര്യങ്ങൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിന് നാമമാത്രമായ സ്കെയിലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആളുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് അവരെ സഹായിക്കുന്നു.
- ഉപഭോക്തൃ വിഭജനം: പ്രായം, താൽപ്പര്യങ്ങൾ, വാങ്ങൽ ശീലങ്ങൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപഭോക്താക്കളെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യാൻ ബിസിനസുകൾ അവരെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ആളുകളെ പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പുകളെ ആകർഷിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങളും പരസ്യങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
💡ഇൻ്ററാക്ടീവ് റേറ്റിംഗ് സ്കെയിലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ അവതരണങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ തയ്യാറാണോ? അധികം നോക്കേണ്ട AhaSlides! കൂടെ AhaSlides' റേറ്റിംഗ് സ്കെയിൽ സവിശേഷത, നിങ്ങൾക്ക് മുമ്പെങ്ങുമില്ലാത്തവിധം നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ ഇടപഴകാനും തത്സമയ ഫീഡ്‌ബാക്കും അഭിപ്രായങ്ങളും അനായാസമായി ശേഖരിക്കാനും കഴിയും. നിങ്ങൾ വിപണി ഗവേഷണം നടത്തുകയാണെങ്കിലും പ്രേക്ഷകരുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയാണെങ്കിലും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വിലയിരുത്തുകയാണെങ്കിലും, AhaSlidesറേറ്റിംഗ് സ്കെയിലുകൾ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഇന്ന് ഇത് പരീക്ഷിച്ച് നിങ്ങളുടെ അവതരണങ്ങൾ അടുത്ത ഘട്ടത്തിലേക്ക് ഉയർത്തുക! ശ്രമിക്കൂ സൗജന്യ സർവേ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഇന്ന്!
തീരുമാനം
നാമമാത്രമായ സ്കെയിലുകൾ ഒരു അന്തർലീനമായ ക്രമം സൂചിപ്പിക്കാതെ ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാന ഉപകരണങ്ങളായി വർത്തിക്കുന്നു. ലിംഗഭേദം, വൈവാഹിക നില, വംശീയത തുടങ്ങിയ നാമമാത്ര സ്കെയിലുകളുടെ ഉദാഹരണത്തിലൂടെ, വിവിധ മേഖലകളിലെ വിവരങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിൽ അവ എത്രത്തോളം പ്രധാനമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണുന്നു. നാമമാത്ര സ്കെയിലുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് അറിയുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഞങ്ങൾക്ക് മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്താനും കാര്യങ്ങൾ കൂടുതൽ വ്യക്തമായി മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും.
