आपण कधीही विचार केला आहे की आम्ही डेटाचे सर्वात मूलभूत स्वरूपात वर्गीकरण कसे करतो? नाममात्र स्केल प्रविष्ट करा, सांख्यिकीतील एक मूलभूत संकल्पना जी स्पष्ट डेटा समजून घेण्यासाठी पाया घालते.
या ब्लॉग पोस्टमध्ये, या संकल्पनेत जाऊया नाममात्र स्केलचे उदाहरण माहितीचे प्रभावीपणे आयोजन आणि व्याख्या करण्यात त्याचे महत्त्व समजून घेणे.
सामुग्री सारणी
प्रभावी सर्वेक्षणासाठी टिपा
नाममात्र स्केल म्हणजे काय?
नाममात्र स्केलची व्याख्या
नाममात्र स्केल हा मापन स्केलचा एक प्रकार आहे ज्यामध्ये वस्तूंचे वर्गीकरण किंवा ओळखण्यासाठी संख्या किंवा लेबले वापरली जातात, परंतु संख्यांना स्वतःचा कोणताही मूळ क्रम किंवा अर्थ नसतो. दुसऱ्या शब्दांत, ते फक्त टॅग किंवा लेबल्स आहेत जे डेटाचे वेगळ्या गटांमध्ये वर्गीकरण करतात.
- उदाहरणार्थ, फळांचे वर्गीकरण करताना, तुम्ही त्यांना फक्त असे लेबल करू शकता "सफरचंद," "केळी," "संत्रा," or "द्राक्षफळ." ते ज्या क्रमाने सूचीबद्ध आहेत ते काही फरक पडत नाही.
नाममात्र स्केलची वैशिष्ट्ये
नाममात्र स्केलची काही प्रमुख वैशिष्ट्ये येथे आहेत:
- गुणात्मक: संख्या प्रमाण किंवा परिमाण दर्शवत नाहीत, ते फक्त लेबल म्हणून कार्य करतात. प्रमाण मोजण्याऐवजी ते वस्तूचा दर्जा ओळखण्यास प्राधान्य देतात, "काय" ऐवजी "किती".
- वर्गीय: डेटा वेगळ्या, परस्पर अनन्य श्रेणींमध्ये विभागलेला आहे ज्यामध्ये ओव्हरलॅप नाही. प्रत्येक आयटम फक्त एकाच श्रेणीशी संबंधित आहे.
- अक्रमित: श्रेणींमध्ये अंतर्निहित क्रम किंवा क्रमवारी नसते. उदाहरणार्थ, "निळे" आणि "हिरवे" डोळे मूळतः चांगले किंवा वाईट नसतात, फक्त भिन्न असतात.
- अनियंत्रित लेबल: श्रेण्यांना नियुक्त केलेले क्रमांक किंवा लेबले ही फक्त नावे आहेत आणि डेटाच्या अर्थावर परिणाम न करता बदलता येऊ शकतात. फळांच्या वर्गीकरणात “1” ते “सफरचंद” रीकोड केल्याने सार बदलत नाही.
- मर्यादित गणितीय क्रिया: जर संख्यांचा परिमाणवाचक अर्थ असेल तरच तुम्ही नाममात्र डेटावर बेरीज किंवा वजाबाकी यासारखी गणिती क्रिया करू शकता. प्रत्येक श्रेणीमध्ये किती आयटम येतात हे तुम्ही मोजू शकता.
- वर्णनात्मक, तुलनात्मक नाही: ते श्रेण्यांमध्ये डेटाच्या वितरणाचे वर्णन करतात, परंतु त्यांच्यामधील परिमाण किंवा क्रम नाही. प्रत्येक पिझ्झा टॉपिंग किती लोकांना आवडते हे तुम्ही म्हणू शकता, परंतु दुसऱ्या टॉपिंगपेक्षा एखाद्याला पेपेरोनी जास्त आवडते असे तुम्ही म्हणू शकत नाही.
नाममात्र स्केल मूलभूत डेटा नमुने आणि श्रेणी समजून घेण्यासाठी पाया आहेत. सखोल विश्लेषणामध्ये त्यांना मर्यादा असताना, ते डेटा संकलन आणि प्रारंभिक अन्वेषणामध्ये महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतात.
इतर प्रकारच्या स्केलपासून नाममात्र स्केल वेगळे करणे
डेटाचे प्रभावीपणे विश्लेषण करण्यासाठी नाममात्र आणि इतर प्रकारच्या मापन स्केलमधील फरक समजून घेणे महत्वाचे आहे.
नाममात्र वि ऑर्डिनल:
- नाममात्र: कोणताही अंतर्निहित क्रम नाही, फक्त श्रेणी (उदा., डोळ्यांचा रंग – निळा, तपकिरी, हिरवा). आपण असे म्हणू शकत नाही की "निळ्यापेक्षा तपकिरी चांगला आहे."
- सामान्य: श्रेण्यांना ऑर्डर असते, परंतु त्यांच्यातील फरक ज्ञात नाही (उदा., समाधान रेटिंग – खूप समाधानी, काहीसे समाधानी, असमाधानी). तुम्ही म्हणू शकता की "खूप समाधानी" हे "समाधानी" पेक्षा चांगले आहे, परंतु किती चांगले नाही.
आपल्याला कदाचित हे देखील आवडेल: ऑर्डिनल स्केलचे उदाहरण
नाममात्र विरुद्ध मध्यांतर:
- नाममात्र: ऑर्डर नाही, फक्त श्रेण्या.
- मध्यांतर: श्रेण्यांना एक क्रम असतो आणि त्यांच्यातील फरक सुसंगत असतो (उदा. तापमान सेल्सिअस/फॅरेनहाइट). तुम्ही म्हणू शकता की 20°C हे 10°C पेक्षा 10° जास्त आहे.
आपल्याला कदाचित हे देखील आवडेल: अंतराल स्केल मापन
नाममात्र वि गुणोत्तर:
- नाममात्र: ऑर्डर नाही, फक्त श्रेणी.
- गुणोत्तर: श्रेण्यांमध्ये ऑर्डर आणि खरा शून्य बिंदू असतो (उदा. मीटर/फूट मध्ये उंची). तुम्ही म्हणू शकता की 1.8m 0.9m पेक्षा दुप्पट आहे.
लक्षात ठेवा:
- तुम्ही माहिती गमावल्यावरच तुम्ही नाममात्र डेटा इतर स्केलमध्ये रूपांतरित करू शकता (उदा. नाममात्र ते ऑर्डिनल, तुम्ही ऑर्डर माहिती गमावली).
- स्केल जितकी अधिक माहिती देईल (ऑर्डिनल, इंटरव्हल, रेशो), तितके अधिक जटिल आणि शक्तिशाली विश्लेषण तुम्ही करू शकता.
- योग्य स्केल निवडणे हे तुमचे संशोधन प्रश्न आणि डेटा संकलन पद्धतींवर अवलंबून असते.
येथे एक समानता आहे:
- रँकिंग फळांची कल्पना करा. नाममात्र - तुम्ही फक्त त्यांचे वर्गीकरण करा (सफरचंद, केळी). ऑर्डिनल - तुम्ही त्यांना गोडपणानुसार रँक करता (1 – किमान, 5 – बहुतेक). मध्यांतर - तुम्ही साखरेचे प्रमाण मोजता (0-10 ग्रॅम). गुणोत्तर - तुम्ही साखरेच्या सामग्रीची तुलना करता, खरे शून्य (साखर नाही).
नाममात्र स्केलची उदाहरणे
आपल्या जीवनातील विविध पैलूंचा समावेश असलेल्या नाममात्र स्केलची काही सामान्य उदाहरणे येथे आहेत:
वैयक्तिक वैशिष्ट्ये - नाममात्र स्केलचे उदाहरण
- लिंग: नर, मादी, नॉन-बायनरी, इतर
- वैवाहिक स्थिती: अविवाहित, विवाहित, घटस्फोटित, विधवा, विभक्त
- केसांचा रंग: सोनेरी, श्यामला, रेडहेड, काळा, राखाडी इ.
- राष्ट्रीयत्व: अमेरिकन, फ्रेंच, जपानी, भारतीय इ.
- डोळ्यांचा रंग: निळा, तपकिरी, हिरवा, तांबूस पिंगट इ.
- व्यवसाय: डॉक्टर, शिक्षक, अभियंता, कलाकार इ.
उत्पादने आणि सेवा – नाममात्र स्केलचे उदाहरण
- कारचा ब्रँड: टोयोटा, होंडा, फोर्ड, टेस्ला इ.
- रेस्टॉरंटचा प्रकार: इटालियन, मेक्सिकन, चायनीज, थाई इ.
- वाहतुकीची पद्धत: बस, ट्रेन, विमान, सायकल इ.
- वेबसाइट श्रेणी: बातम्या, सोशल मीडिया, खरेदी, मनोरंजन इ.
- चित्रपट प्रकार: कॉमेडी, ड्रामा, ॲक्शन, थ्रिलर इ.
सर्वेक्षण आणि प्रश्नावली – नाममात्र स्केलचे उदाहरण
- होय नाही प्रतिसाद
- ऑर्डर न केलेल्या पर्यायांसह एकाधिक-निवडीचे प्रश्न: (उदा., पसंतीचा रंग, आवडता खेळ)
इतर उदाहरणे - नाममात्र स्केलचे उदाहरण
- राजकीय पक्ष संलग्नता: डेमोक्रॅट, रिपब्लिकन, स्वतंत्र, ग्रीन पार्टी इ.
- धार्मिक संप्रदाय: कॅथोलिक, मुस्लिम, हिंदू, बौद्ध इ.
- कपड्यांचा आकार: S, M, L, XL, इ.
- आठवड्याचा दिवस: सोमवार, मंगळवार, बुधवार इ.
- रक्त गट: ए, बी, एबी, ओ
बोनस - नाममात्र स्केलचे उदाहरण
- नाणेफेक: डोके, शेपटी
- प्लेइंग कार्ड सूट: हुकुम, ह्रदये, हिरे, क्लब
- वाहतूक प्रकाश: लाल, पिवळा, हिरवा
नाममात्र स्केलचे उदाहरण - लक्षात ठेवा की नाममात्र स्केल कोणत्याही विशेष क्रमाशिवाय डेटाचे गटांमध्ये वर्गीकरण करणे आहे. ही उदाहरणे जाणून घेतल्याने तुम्हाला डेटा गोळा करण्याचे योग्य मार्ग निवडण्यात आणि तुमच्या प्रकल्पांसाठी किंवा संशोधनासाठी त्याचे विश्लेषण करण्यात मदत होऊ शकते.
नाममात्र स्केलचे अर्ज
नाममात्र स्केलमध्ये विविध क्षेत्रांमध्ये विविध व्यावहारिक अनुप्रयोग आहेत.
- डेमोग्राफिक्स: ते लिंग, वय, वांशिकता आणि शैक्षणिक पातळी यांसारख्या माहितीचे वर्गीकरण करण्यात मदत करतात. हे संशोधक आणि धोरण निर्मात्यांसारख्या लोकांना गट कोण बनवते आणि स्मार्ट निवडी करतात हे समजण्यास मदत करते.
- बाजार संशोधन: लोकांना काय खरेदी करायला आवडते, ते ब्रँडबद्दल काय विचार करतात आणि ते कसे खरेदी करतात याबद्दल तपशील आयोजित करण्यासाठी व्यवसाय त्यांचा वापर करतात. हे कंपन्यांना कोणाला विक्री करायची आणि कशी जाहिरात करायची हे शोधण्यात मदत करते.
- सर्वेक्षण आणि प्रश्नावली: तुम्हाला काही निवडींमधून निवड करावी लागेल असा फॉर्म कधी भरला आहे का? त्यामागे नाममात्र तराजू आहेत. ते कोणत्या सोडा ब्रँडचे लोक पसंत करतात किंवा कोणत्या राजकीय पक्षाला समर्थन देतात यासारख्या प्रश्नांची उत्तरे व्यवस्थित करण्यात मदत करतात.
- वैद्यकीय आणि आरोग्य विज्ञान: डॉक्टर आणि शास्त्रज्ञ त्यांचा वापर रोग, लक्षणे आणि चाचणी परिणाम यासारख्या गोष्टींचे वर्गीकरण करण्यासाठी करतात. यामुळे समस्यांचे निदान करणे आणि उपचारांची योजना करणे सोपे होते.
- सामाजिकशास्त्रे: समाजशास्त्र, मानसशास्त्र आणि मानववंशशास्त्र यांसारख्या क्षेत्रातील संशोधक व्यक्तिमत्त्व गुणधर्म, सांस्कृतिक पद्धती आणि सामाजिक ट्रेंड यासारख्या गोष्टींचे गट करण्यासाठी नाममात्र स्केल वापरतात. हे त्यांना समजण्यास मदत करते की लोक कसे वागतात आणि का.
- ग्राहक विभाजन: वय, स्वारस्ये आणि खरेदीच्या सवयी यांसारख्या गोष्टींवर आधारित ग्राहकांना गटबद्ध करण्यासाठी व्यवसाय त्यांचा वापर करतात. हे त्यांना लोकांच्या विशिष्ट गटांना आकर्षित करणारी उत्पादने आणि जाहिराती तयार करण्यात मदत करते.
💡परस्परसंवादी रेटिंग स्केलसह तुमची सादरीकरणे वाढवण्यास तयार आहात? AhaSlides पेक्षा पुढे पाहू नका! AhaSlides' सह रेटिंग स्केल वैशिष्ट्य, तुम्ही रीअल-टाइम फीडबॅक आणि मते सहजतेने गोळा करून तुमच्या प्रेक्षकांना यापूर्वी कधीही गुंतवून ठेवू शकता. तुम्ही मार्केट रिसर्च करत असाल, प्रेक्षकांची मते गोळा करत असाल किंवा उत्पादनांचे मूल्यमापन करत असाल, AhaSlides रेटिंग स्केल वापरकर्त्यासाठी अनुकूल समाधान देतात. आजच वापरून पहा आणि तुमची सादरीकरणे पुढील स्तरावर वाढवा! प्रयत्न मोफत सर्वेक्षण टेम्पलेट्स आज!
निष्कर्ष
नाममात्र स्केल कोणत्याही अंतर्निहित क्रमाचा अर्थ न लावता डेटाचे वर्गीकरण करण्यासाठी मूलभूत साधने म्हणून काम करतात. लिंग, वैवाहिक स्थिती आणि वांशिकता यासारख्या नाममात्र स्केलच्या उदाहरणाद्वारे, विविध क्षेत्रांमध्ये माहितीचे आयोजन करण्यात ते किती महत्त्वाचे आहेत हे आपण पाहतो. नाममात्र स्केल कसे वापरायचे हे जाणून घेतल्याने आम्हाला जटिल डेटा अधिक चांगल्या प्रकारे समजण्यास मदत होते, त्यामुळे आम्ही अधिक स्मार्ट निवडी करू शकतो आणि गोष्टी अधिक स्पष्टपणे समजू शकतो.
Ref: फॉर्म.अॅप | प्रश्नप्रो
