के तपाईंले कहिल्यै सोच्नुभएको छ कि हामी कसरी डाटालाई यसको सबैभन्दा आधारभूत रूपमा वर्गीकृत गर्छौं? नाममात्र स्केल प्रविष्ट गर्नुहोस्, तथ्याङ्कहरूमा आधारभूत अवधारणा जसले वर्गीकृत डेटा बुझ्नको लागि आधार बनाउँछ।
यस ब्लग पोष्टमा, यस अवधारणामा डुबौं नाममात्र स्केलको उदाहरण जानकारीलाई व्यवस्थित र प्रभावकारी ढंगले व्याख्या गर्नमा यसको महत्त्व बुझ्न।
सामाग्रीहरूको तालिका
प्रभावकारी सर्वेक्षणका लागि सुझावहरू
नाममात्र स्केल के हो?
नाममात्र स्केलको परिभाषा
नाममात्र स्केल मापन मापन को एक प्रकार हो जसमा संख्या वा लेबल वस्तु वर्गीकरण वा पहिचान गर्न प्रयोग गरिन्छ।, तर संख्याहरूको आफैंमा कुनै अन्तर्निहित क्रम वा अर्थ हुँदैन। अन्य शब्दहरूमा, तिनीहरू केवल ट्याग वा लेबलहरू हुन् जसले डेटालाई फरक समूहहरूमा वर्गीकृत गर्दछ।
- उदाहरणका लागि, फलहरू वर्गीकरण गर्दा, तपाईं तिनीहरूलाई मात्र रूपमा लेबल गर्न सक्नुहुन्छ "स्याउ," "केरा," "सुन्तला," or "अंगूर।" तिनीहरू सूचीबद्ध गरिएका क्रमले फरक पार्दैन।
नाममात्र स्केल को विशेषताहरु
यहाँ नाममात्र स्केलका केही प्रमुख विशेषताहरू छन्:
- गुणात्मक: संख्याहरूले मात्रा वा परिमाणलाई संकेत गर्दैन, तिनीहरू केवल लेबलको रूपमा कार्य गर्छन्। परिमाण नाप्नुको सट्टा वस्तुको गुणस्तर पहिचानलाई प्राथमिकता दिन्छन्, "के" सट्टामा "कति".
- वर्गीय: डाटा कुनै ओभरल्याप बिना अलग, पारस्परिक अनन्य कोटिहरु मा विभाजित छ। प्रत्येक वस्तु केवल एक वर्ग को हो।
- अक्रमित: कोटीहरूमा कुनै अन्तर्निहित क्रम वा श्रेणीकरण छैन। उदाहरणका लागि, "नीलो" र "हरियो" आँखाहरू स्वाभाविक रूपमा राम्रो वा खराब होइनन्, केवल फरक।
- स्वैच्छिक लेबलहरू: कोटिहरूमा तोकिएका नम्बरहरू वा लेबलहरू नाम मात्र हुन् र डेटाको अर्थलाई असर नगरी परिवर्तन गर्न सकिन्छ। फलको वर्गीकरणमा "१" लाई "एप्पल" मा रिकोड गर्दा सार परिवर्तन हुँदैन।
- सीमित गणितीय कार्यहरू: यदि संख्याको मात्रात्मक अर्थ छ भने तपाईले नाममात्र डेटामा थप वा घटाउने जस्ता गणितीय कार्यहरू मात्र गर्न सक्नुहुन्छ। तपाईले मात्र गणना गर्न सक्नुहुन्छ कि कति वस्तुहरू प्रत्येक श्रेणीमा पर्छन्।
- वर्णनात्मक, तुलनात्मक होइन: तिनीहरू कोटिहरू भित्र डेटाको वितरणको वर्णन गर्छन्, तर तिनीहरू बीचको परिमाण वा क्रम होइन। तपाईं प्रत्येक पिज्जा टपिङ कति मानिसहरू मनपर्छ भन्न सक्नुहुन्छ, तर निश्चित रूपमा कसैलाई अर्को टपिङ भन्दा pepperoni "मनपर्छ" भन्न सक्दैन।
नाममात्र स्केल आधारभूत डेटा ढाँचा र कोटीहरू बुझ्नको लागि आधार हो। जबकि तिनीहरूसँग गहिरो विश्लेषणमा सीमितताहरू छन्, तिनीहरूले डेटा सङ्कलन र प्रारम्भिक अन्वेषणमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्।
अन्य प्रकारका तराजूहरूबाट नाममात्र स्केलको भिन्नता
नाममात्र र अन्य प्रकारको मापन स्केलहरू बीचको भिन्नता बुझ्न डाटालाई प्रभावकारी रूपमा विश्लेषण गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
नाममात्र बनाम साधारण:
- नाममात्र: कुनै अन्तर्निहित क्रम, केवल कोटीहरू (जस्तै, आँखाको रंग - नीलो, खैरो, हरियो)। तपाईं भन्न सक्नुहुन्न "नीलो भन्दा खैरो राम्रो छ।"
- सामान्य: कोटीहरूको अर्डर छ, तर तिनीहरू बीचको भिन्नता थाहा छैन (जस्तै, सन्तुष्टि मूल्याङ्कन - धेरै सन्तुष्ट, केही हदसम्म सन्तुष्ट, असन्तुष्ट)। तपाईले भन्न सक्नुहुन्छ "धेरै सन्तुष्ट" "सन्तुष्ट" भन्दा राम्रो छ तर कति राम्रो छैन।
तपाईंलाई पनि मनपर्न सक्छ: सामान्य स्केल उदाहरण
नाममात्र बनाम अन्तराल:
- नाममात्र: कुनै अर्डर छैन, केवल कोटीहरू।
- अन्तराल: कोटीहरूको अर्डर हुन्छ, र तिनीहरू बीचको भिन्नता एकरूप हुन्छ (जस्तै, तापक्रम सेल्सियस/फरेनहाइट)। तपाईं 20°C लाई 10°C भन्दा 10° तातो भन्न सक्नुहुन्छ।
तपाईंलाई पनि मनपर्न सक्छ: अन्तराल स्केल मापन
नाममात्र बनाम अनुपात:
- नाममात्र: कुनै अर्डर छैन, केवल कोटीहरू।
- अनुपात: कोटिहरूको अर्डर र साँचो शून्य बिन्दु हुन्छ (जस्तै, मिटर/फिटमा उचाइ)। तपाईं भन्न सक्नुहुन्छ 1.8m 0.9m भन्दा दुई गुणा अग्लो छ।
सम्झनु:
- यदि तपाईंले जानकारी गुमाउनु भयो भने मात्र तपाईंले नाममात्र डाटालाई अन्य स्केलहरूमा रूपान्तरण गर्न सक्नुहुन्छ (जस्तै, नाममात्रलाई अर्डरलमा, तपाईंले अर्डर जानकारी गुमाउनु भयो)।
- स्केलले जति धेरै जानकारी दिन्छ (ऑर्डिनल, अन्तराल, अनुपात), त्यति नै जटिल र शक्तिशाली विश्लेषणहरू तपाईंले प्रदर्शन गर्न सक्नुहुन्छ।
- सही स्केल छनोट गर्नु तपाईंको अनुसन्धान प्रश्न र डाटा सङ्कलन विधिहरूमा निर्भर गर्दछ।
यहाँ एक समानता छ:
- रैंकिङ फलहरू कल्पना गर्नुहोस्। नाममात्र - तपाईंले तिनीहरूलाई मात्र वर्गीकृत गर्नुहुन्छ (स्याउ, केला)। सामान्य - तपाईंले तिनीहरूलाई मिठास (1 - कम्तिमा, 5 - धेरै) द्वारा श्रेणीबद्ध गर्नुहुन्छ। अन्तराल - तपाईं चिनी सामग्री (0-10 ग्राम) मापन गर्नुहुन्छ। अनुपात - तपाईले चिनी सामग्री तुलना गर्नुहुन्छ, वास्तविक शून्य (कुनै चिनी) को लागी लेखांकन।
नाममात्र स्केलका उदाहरणहरू
यहाँ नाममात्र तराजूका केही सामान्य उदाहरणहरू छन्, जसले हाम्रो जीवनका विभिन्न पक्षहरूलाई समेट्छ:
व्यक्तिगत विशेषताहरू - नाममात्र स्केलको उदाहरण
- लिङ्ग: पुरुष, महिला, गैर बाइनरी, अन्य
- वैवाहिक स्थिति: अविवाहित, विवाहित, सम्बन्धविच्छेद, विधवा, छुट्टिएका
- बाल रंग: गोरा, श्यामला, रेडहेड, कालो, खैरो, आदि।
- राष्ट्रियता: अमेरिकी, फ्रान्सेली, जापानी, भारतीय, आदि।
- आँखाको रंग: नीलो, खैरो, हरियो, हेजल, आदि।
- व्यवसाय: डाक्टर, शिक्षक, इन्जिनियर, कलाकार आदि।
उत्पादन र सेवाहरू - नाममात्र स्केलको उदाहरण
- कार को ब्रान्ड: टोयोटा, होन्डा, फोर्ड, टेस्ला, आदि।
- रेस्टुरेन्ट को प्रकार: इटालियन, मेक्सिकन, चिनियाँ, थाई, आदि।
- यातायातको मोड: बस, रेल, हवाइजहाज, साइकल, इत्यादि।
- वेबसाइट कोटि: समाचार, सामाजिक सञ्जाल, किनमेल, मनोरञ्जन, आदि।
- चलचित्र विधा: कमेडी, ड्रामा, एक्सन, थ्रिलर आदि।
सर्वेक्षण र प्रश्नावली - नाममात्र स्केलको उदाहरण
- हो होइन प्रतिक्रियाहरू
- गैर-अर्डर विकल्पहरूसँग बहु-छनौट प्रश्नहरू: (जस्तै, मनपर्ने रंग, मनपर्ने खेल)
अन्य उदाहरणहरू - नाममात्र स्केलको उदाहरण
- राजनीतिक दलको सम्बन्ध: डेमोक्रेट, रिपब्लिकन, स्वतन्त्र, हरित पार्टी, आदि।
- धार्मिक सम्प्रदाय: क्याथोलिक, मुस्लिम, हिन्दू, बौद्ध आदि।
- कपडाको साइज: S, M, L, XL, आदि।
- हप्ताको दिन: सोमबार, मंगलबार, बुधबार, आदि।
- रगतको समूह: A, B, AB, O
बोनस - नाममात्र स्केलको उदाहरण
- सिक्का टस: टाउको, पुच्छर
- खेल कार्ड सूट: हुकुम, मुटु, हीरा, क्लबहरू
- ट्राफिक लाइट: रातो, पहेंलो, हरियो
नाममात्र स्केलको उदाहरण - ध्यान राख्नुहोस्, कि नाममात्र स्केलहरू कुनै विशेष क्रम बिना समूहहरूमा डेटा क्रमबद्ध गर्ने बारे मात्र हुन्। यी उदाहरणहरू जान्नले तपाईंलाई डाटा सङ्कलन गर्न र तपाईंको परियोजनाहरू वा अनुसन्धानका लागि विश्लेषण गर्ने सही तरिकाहरू छान्न मद्दत गर्न सक्छ।
नाममात्र स्केल को आवेदन
नाममात्र स्केलमा विभिन्न क्षेत्रहरूमा विभिन्न व्यावहारिक अनुप्रयोगहरू छन्।
- जनसांख्यिकी: तिनीहरूले लिंग, उमेर, जाति, र शिक्षा स्तर जस्ता जानकारी क्रमबद्ध गर्न मद्दत गर्छन्। यसले अनुसन्धानकर्ताहरू र नीति निर्माताहरू जस्ता व्यक्तिहरूलाई समूह बनाउने र स्मार्ट छनौटहरू गर्न मद्दत गर्दछ।
- बजार अनुसन्धान: व्यवसायहरूले तिनीहरूलाई मानिसहरूले के किन्न मन पराउँछन्, ब्रान्डहरूबारे के सोच्छन् र तिनीहरूले कसरी किनमेल गर्छन् भन्ने बारे विवरणहरू व्यवस्थित गर्न प्रयोग गर्छन्। यसले कम्पनीहरूलाई कसलाई बेच्ने र कसरी विज्ञापन गर्ने भनेर पत्ता लगाउन मद्दत गर्छ।
- सर्वेक्षण र प्रश्नावली: तपाईंले केहि छनौटहरूबाट रोज्नुपर्ने फारम कहिल्यै भर्नुहुन्छ? त्यसको पछाडि नाममात्रका तराजू छन्। तिनीहरूले कुन सोडा ब्रान्ड मानिसहरू रुचाउँछन् वा कुन राजनीतिक पार्टीलाई समर्थन गर्छन् जस्ता प्रश्नहरूको जवाफ व्यवस्थित गर्न मद्दत गर्छन्।
- चिकित्सा र स्वास्थ्य विज्ञान: डाक्टरहरू र वैज्ञानिकहरूले तिनीहरूलाई रोगहरू, लक्षणहरू, र परीक्षण परिणामहरू जस्ता चीजहरू वर्गीकरण गर्न प्रयोग गर्छन्। यसले समस्याहरूको निदान गर्न र उपचार योजना बनाउन सजिलो बनाउँछ।
- सामाजिक विज्ञान: समाजशास्त्र, मनोविज्ञान, र मानवविज्ञान जस्ता क्षेत्रहरूमा अनुसन्धानकर्ताहरूले व्यक्तित्व विशेषताहरू, सांस्कृतिक अभ्यासहरू, र सामाजिक प्रवृत्तिहरू जस्ता वस्तुहरूलाई समूह बनाउन नाममात्र स्केलहरू प्रयोग गर्छन्। यसले उनीहरूलाई मानिसहरूले कसरी र किन व्यवहार गर्छन् भनेर बुझ्न मद्दत गर्छ।
- ग्राहक विभाजन: व्यवसायहरूले तिनीहरूलाई उमेर, रुचिहरू र खरिद गर्ने बानीहरू जस्ता कुराहरूमा आधारित ग्राहकहरूलाई समूह बनाउन प्रयोग गर्छन्। यसले तिनीहरूलाई उत्पादनहरू र विज्ञापनहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ जुन व्यक्तिहरूको विशिष्ट समूहहरूलाई अपील गर्दछ।
💡अन्तर्क्रियात्मक मूल्याङ्कन स्केलहरूको साथ आफ्नो प्रस्तुतीकरणहरू बढाउन तयार हुनुहुन्छ? AhaSlides भन्दा अगाडि नहेर्नुहोस्! AhaSlides' को साथ मूल्याङ्कन स्केल सुविधा, तपाईले आफ्ना श्रोताहरूलाई पहिले कहिल्यै नभएको जस्तै संलग्न गर्न सक्नुहुन्छ, वास्तविक-समय प्रतिक्रिया र रायहरू सहजै सङ्कलन गर्न सक्नुहुन्छ। तपाईं बजार अनुसन्धान सञ्चालन गर्दै हुनुहुन्छ, दर्शकहरूको राय सङ्कलन गर्दै हुनुहुन्छ, वा उत्पादनहरू मूल्याङ्कन गर्दै हुनुहुन्छ, AhaSlides को मूल्याङ्कन स्केलले प्रयोगकर्ता-अनुकूल समाधान प्रस्ताव गर्दछ। यसलाई आज प्रयोग गरी हेर्नुहोस् र तपाइँका प्रस्तुतीकरणहरूलाई अर्को स्तरमा उचाल्नुहोस्! प्रयास गर्नुहोस् नि: शुल्क सर्वेक्षण टेम्प्लेटहरू आज!
निष्कर्ष
नाममात्र स्केलहरूले कुनै पनि अन्तर्निहित क्रमलाई संकेत नगरी डेटा वर्गीकरण गर्न आधारभूत उपकरणको रूपमा सेवा गर्दछ। लिङ्ग, वैवाहिक स्थिति, र जाति जस्ता नाममात्र मापनको उदाहरण मार्फत, हामी तिनीहरू विभिन्न क्षेत्रहरूमा जानकारी व्यवस्थित गर्न कत्तिको महत्त्वपूर्ण छन् भनेर देख्छौं। नाममात्र स्केलहरू कसरी प्रयोग गर्ने भनेर जान्नले हामीलाई जटिल डेटालाई अझ राम्रोसँग बुझ्न मद्दत गर्छ, त्यसैले हामी स्मार्ट छनोटहरू गर्न र चीजहरू अझ स्पष्ट रूपमा बुझ्न सक्छौं।
Ref: form.app | प्रश्न प्रो
