Har du noen gang lurt på hvordan vi kategoriserer data i sin mest grunnleggende form? Gå inn i den nominelle skalaen, et grunnleggende konsept i statistikk som legger grunnlaget for å forstå kategoriske data.
I dette blogginnlegget, la oss dykke ned i dette konseptet med eksempel på nominell skala å forstå dens betydning for å organisere og tolke informasjon effektivt.
Innholdsfortegnelse
Tips for effektiv undersøkelse
Hva er nominell skala?
Definisjon av nominell skala
En nominell skala er en type måleskala der tall eller etiketter brukes til å klassifisere eller identifisere objekter, men tallene i seg selv har ingen iboende rekkefølge eller mening. Med andre ord, de er ganske enkelt tagger eller etiketter som kategoriserer data i distinkte grupper.
- For eksempel, når du klassifiserer frukt, kan du ganske enkelt merke dem som «eple», «banan», «appelsin» or "grapefrukt." Rekkefølgen de er oppført i spiller ingen rolle.
Kjennetegn på nominell skala
Her er noen av hovedkarakteristikkene til nominelle skalaer:
- Kvalitativ: Tall indikerer ikke mengde eller størrelse, de fungerer bare som etiketter. I stedet for å måle kvantiteten, prioriterer de å identifisere kvaliteten på tingen, "hva" istedenfor "hvor mye".
- Kategorisk: Data er delt inn i distinkte, gjensidig utelukkende kategorier uten overlapping. Hver vare tilhører kun én kategori.
- Uordnet: Kategorier har ingen iboende rekkefølge eller rangering. For eksempel, "blå" og "grønne" øyne er ikke iboende bedre eller verre, bare forskjellige.
- Vilkårlige etiketter: Tall eller etiketter tilordnet kategorier er bare navn og kan endres uten å påvirke dataenes betydning. Å omkode "1" til "eple" i en fruktklassifisering endrer ikke essensen.
- Begrensede matematiske operasjoner: Du kan bare utføre matematiske operasjoner som addisjon eller subtraksjon på nominelle data hvis tallene har kvantitativ betydning. Du kan bare telle hvor mange varer som faller inn i hver kategori.
- Beskrivende, ikke sammenlignende: De beskriver fordelingen av data innenfor kategorier, men ikke størrelsen eller rekkefølgen mellom dem. Du kan si hvor mange som liker hver pizzapålegg, men ikke definitivt si at noen "liker" pepperoni mer enn en annen pålegg.
Nominelle skalaer er grunnlaget for å forstå grunnleggende datamønstre og kategorier. Selv om de har begrensninger i dypere analyse, spiller de en avgjørende rolle i datainnsamling og innledende utforskning.
Skille nominell skala fra andre typer skalaer
Å forstå forskjellen mellom nominelle og andre typer måleskalaer er avgjørende for å kunne analysere data effektivt.
Nominell vs. Ordinal:
- Nominell: Ingen iboende rekkefølge, bare kategorier (f.eks. øyenfarge – blå, brun, grønn). Du kan ikke si "brun er bedre enn blå."
- Ordinal: Kategorier har en rekkefølge, men forskjellen mellom dem er ikke kjent (f.eks. tilfredshetsvurdering – veldig fornøyd, noe fornøyd, misfornøyd). Du kan si "veldig fornøyd" er bedre enn "fornøyd", men ikke hvor mye bedre.
Liker du kanskje også: Ordinalskala eksempel
Nominelt vs. intervall:
- Nominell: Ingen rekkefølge, bare kategorier.
- Intervall: Kategorier har en rekkefølge, og forskjellen mellom dem er konsekvent (f.eks. temperatur i Celsius/Fahrenheit). Du kan si at 20°C er 10° varmere enn 10°C.
Liker du kanskje også: Måling av intervallskala
Nominell vs. forhold:
- Nominell: Ingen rekkefølge, bare kategorier.
- Ratio: Kategorier har en rekkefølge og et sant nullpunkt (f.eks. høyde i meter/fot). Du kan si at 1.8 m er dobbelt så høyt som 0.9 m.
Husk:
- Du kan kun konvertere nominelle data til andre skalaer hvis du mister informasjon (f.eks. nominell til ordinal, du mister ordreinformasjon).
- Jo mer informasjon en skala formidler (ordinal, intervall, ratio), jo mer komplekse og kraftige analyser kan du utføre.
- Å velge riktig skala avhenger av forskningsspørsmålet ditt og datainnsamlingsmetoder.
Her er en analogi:
- Tenk deg rangering av frukter. Nominelle – du kategoriserer dem bare (eple, banan). Ordinal – du rangerer dem etter sødme (1 – minst, 5 – mest). Intervall – du måler sukkerinnhold (0-10 gram). Forhold – du sammenligner sukkerinnhold, og står for sann null (ingen sukker).
Eksempler på nominell skala
Her er noen vanlige eksempler på nominelle skalaer, som dekker ulike aspekter av livene våre:
Personlige egenskaper – Eksempel på nominell skala
- Kjønn: Mann, kvinne, ikke-binær, annet
- Sivilstatus: Single, gift, skilt, enke, separert
- Hårfarge: Blond, brunette, rødhåret, svart, grå, etc.
- Nasjonalitet: Amerikansk, fransk, japansk, indisk, etc.
- Øyenfarge: Blå, brun, grønn, hassel, etc.
- Yrke: Lege, lærer, ingeniør, kunstner, etc.
Produkter og tjenester – Eksempel på nominell skala
- Bilmerke: Toyota, Honda, Ford, Tesla, etc.
- Type restaurant: Italiensk, meksikansk, kinesisk, thai, etc.
- Transportmiddel: Buss, tog, fly, sykkel osv.
- Nettstedskategori: Nyheter, sosiale medier, shopping, underholdning osv.
- Filmgenre: Komedie, drama, action, thriller, etc.
Undersøkelser og spørreskjemaer – Eksempel på nominell skala
- Ja Nei svar
- Flervalgsspørsmål med ikke-ordnede alternativer: (f.eks. foretrukket farge, favorittsport)
Andre eksempler – Eksempel på nominell skala
- Politisk partitilknytning: Demokrater, republikanere, uavhengige, grønne partier, etc.
- Religiøst trossamfunn: katolikk, muslim, hindu, buddhist, etc.
- Størrelse på klær: S, M, L, XL osv.
- Ukedag: mandag, tirsdag, onsdag osv.
- Blodtype: A, B, AB, O
Bonus – Eksempel på nominell skala
- Myntkast: Hoder, haler
- Spillekort farge: Spar, hjerter, ruter, kløver
- Trafikklys: Rød, gul, grønn
Eksempel på nominell skala – Husk at nominelle skalaer bare handler om å sortere data i grupper uten noen spesiell rekkefølge. Å bli kjent med disse eksemplene kan hjelpe deg med å velge de riktige måtene å samle inn data på og analysere dem for dine prosjekter eller forskning.
Anvendelser av nominelle skalaer
Nominelle skalaer har ulike praktiske anvendelser på tvers av ulike felt.
- Demografi: De hjelper til med å sortere informasjon som kjønn, alder, etnisitet og utdanningsnivå. Dette hjelper folk som forskere og beslutningstakere til å forstå hvem som utgjør en gruppe og ta smarte valg.
- Markedsundersøkelser: Bedrifter bruker dem til å organisere detaljer om hva folk liker å kjøpe, hva de synes om merkevarer og hvordan de handler. Dette hjelper bedrifter med å finne ut hvem de skal selge til og hvordan de skal annonsere.
- Undersøkelser og spørreskjemaer: Har du noen gang fylt ut et skjema der du må velge mellom noen få valg? Nominelle skalaer ligger bak. De hjelper til med å organisere svar på spørsmål som hvilket brusmerke folk foretrekker eller hvilket politisk parti de støtter.
- Medisinsk og helsevitenskap: Leger og forskere bruker dem til å klassifisere ting som sykdommer, symptomer og testresultater. Dette gjør det lettere å diagnostisere problemer og planlegge behandlinger.
- Samfunnsfag: Forskere innen felt som sosiologi, psykologi og antropologi bruker nominelle skalaer for å gruppere ting som personlighetstrekk, kulturell praksis og sosiale trender. Dette hjelper dem å forstå hvordan folk handler og hvorfor.
- Kundesegmentering: Bedrifter bruker dem til å gruppere kunder basert på ting som alder, interesser og kjøpsvaner. Dette hjelper dem med å lage produkter og annonser som appellerer til bestemte grupper av mennesker.
💡 Klar til å forbedre presentasjonene dine med interaktive vurderingsskalaer? Se ikke lenger enn til AhaSlides! Med AhaSlides' karakterskalafunksjon, kan du engasjere publikum som aldri før, og samle tilbakemeldinger og meninger i sanntid uten problemer. Enten du utfører markedsundersøkelser, samler inn publikums meninger eller vurderer produkter, tilbyr AhaSlides' vurderingsskalaer en brukervennlig løsning. Prøv det i dag og løft presentasjonene dine til neste nivå! Prøve Gratis undersøkelsesmaler i dag!
konklusjonen
Nominelle skalaer fungerer som grunnleggende verktøy for å kategorisere data uten å antyde noen iboende rekkefølge. Gjennom eksempler på nominelle skalaer, som kjønn, sivilstatus og etnisitet, ser vi hvor viktige de er for å organisere informasjon på ulike områder. Å vite hvordan vi bruker nominelle skalaer hjelper oss å forstå komplekse data bedre, slik at vi kan ta smartere valg og forstå ting klarere.
ref: skjemaer. app | QuestionPro
