Har du någonsin undrat hur vi kategoriserar data i dess mest grundläggande form? Ange den nominella skalan, ett grundläggande begrepp inom statistik som lägger grunden för att förstå kategoriska data.
Låt oss i det här blogginlägget dyka in i detta koncept med exempel på nominell skala att förstå dess betydelse för att organisera och tolka information effektivt.
Innehållsförteckning
Tips för effektiv undersökning
Vad är nominell skala?
Definition av nominell skala
En nominell skala är en typ av mätskala där siffror eller etiketter används för att klassificera eller identifiera objekt, men siffrorna i sig har ingen inneboende ordning eller betydelse. Med andra ord, de är helt enkelt taggar eller etiketter som kategoriserar data i distinkta grupper.
- Till exempel, när du klassificerar frukter kan du helt enkelt märka dem som "äpple", "banan", "apelsin", or "grapefrukt." I vilken ordning de listas spelar ingen roll.
Egenskaper av nominell skala
Här är några av de viktigaste egenskaperna hos nominella skalor:
- Kvalitativ: Siffror anger inte kvantitet eller magnitud, de fungerar helt enkelt som etiketter. Istället för att mäta kvantiteten, prioriterar de att identifiera sakens kvalitet, "Vad" istället för "hur mycket".
- Kategorisk: Data är uppdelad i distinkta, ömsesidigt uteslutande kategorier utan överlappning. Varje föremål tillhör endast en kategori.
- Obeställd: Kategorier har ingen inneboende ordning eller rangordning. Till exempel, "blå" och "gröna" ögon är inte i sig bättre eller sämre, bara olika.
- Godtyckliga etiketter: Siffror eller etiketter som tilldelats kategorier är bara namn och kan ändras utan att det påverkar datas betydelse. Att omkoda "1" till "äpple" i en fruktklassificering förändrar inte essensen.
- Begränsade matematiska operationer: Du kan bara utföra matematiska operationer som addition eller subtraktion på nominella data om talen har kvantitativ betydelse. Du kan bara räkna hur många artiklar som faller inom varje kategori.
- Beskrivande, inte jämförande: De beskriver fördelningen av data inom kategorier, men inte storleken eller ordningen mellan dem. Du kan säga hur många som gillar varje pizzapålägg, men inte definitivt säga att någon "gillar" pepperoni mer än en annan topping.
Nominella skalor är grunden för att förstå grundläggande datamönster och kategorier. Även om de har begränsningar i djupare analys, spelar de en avgörande roll i datainsamling och initial utforskning.
Skiljer nominell skala från andra typer av skalor
Att förstå skillnaden mellan nominella och andra typer av mätskalor är avgörande för att analysera data effektivt.
Nominell vs. Ordinal:
- Nominell: Ingen inneboende ordning, bara kategorier (t.ex. ögonfärg – blå, brun, grön). Du kan inte säga "brun är bättre än blå."
- Ordinal: Kategorier har en ordning, men skillnaden mellan dem är inte känd (t.ex. nöjdhet – mycket nöjd, något nöjd, missnöjd). Du kan säga att "mycket nöjd" är bättre än "nöjd", men inte hur mycket bättre.
Du kanske också gillar: Ordinal skala Exempel
Nominellt kontra intervall:
- Nominellt: Ingen ordning, bara kategorier.
- Intervall: Kategorier har en ordning, och skillnaden mellan dem är konsekvent (t.ex. temperatur i Celsius/Fahrenheit). Man kan säga att 20°C är 10° varmare än 10°C.
Du kanske också gillar: Intervallskalamätning
Nominell vs. förhållande:
- Nominell: Ingen ordning, bara kategorier.
- Förhållande: Kategorier har en ordning och en sann nollpunkt (t.ex. höjd i meter/fot). Man kan säga att 1.8 m är dubbelt så högt som 0.9 m.
Kom ihåg:
- Du kan endast konvertera nominell data till andra skalor om du förlorar information (t.ex. nominell till ordinär, du förlorar orderinformation).
- Ju mer information en våg förmedlar (ordningsföljd, intervall, förhållande), desto mer komplexa och kraftfulla analyser kan du utföra.
- Att välja rätt skala beror på din forskningsfråga och datainsamlingsmetoder.
Här är en analogi:
- Föreställ dig att rangordna frukter. Nominell – du kategoriserar bara dem (äpple, banan). Ordinal – du rangordnar dem efter sötma (1 – minst, 5 – mest). Intervall – du mäter sockerhalt (0-10 gram). Ratio – du jämför sockerhalten och står för sann noll (inget socker).
Exempel på nominell skala
Här är några vanliga exempel på nominella skalor som täcker olika aspekter av våra liv:
Personliga egenskaper – Exempel på nominell skala
- Kön: Man, kvinna, icke-binär, annat
- Civilstånd: Singel, gift, skild, änka, separerad
- Hårfärg: Blond, brunett, rödhårig, svart, grå, etc.
- Nationalitet: Amerikanska, franska, japanska, indiska, etc.
- Ögonfärg: Blå, brun, grön, hassel, etc.
- Yrke: Läkare, lärare, ingenjör, konstnär etc.
Produkter och tjänster – exempel på nominell skala
- Bilmärke: Toyota, Honda, Ford, Tesla, etc.
- Typ av restaurang: Italienska, mexikanska, kinesiska, thailändska, etc.
- Transportläge: Buss, tåg, flygplan, cykel osv.
- Webbplatskategori: Nyheter, sociala medier, shopping, underhållning m.m.
- Filmgenre: Komedi, drama, action, thriller, etc.
Enkäter och frågeformulär – Exempel på nominell skala
- Ja Nej svar
- Flervalsfrågor med icke-ordnade alternativ: (t.ex. föredragen färg, favoritsport)
Andra exempel – Exempel på nominell skala
- Politiska partitillhörighet: Demokrat, Republikan, Independent, Miljöpartiet, etc.
- Religiöst samfund: Katolik, muslim, hindu, buddhist, etc.
- Storlek på kläder: S, M, L, XL, etc.
- Veckodag: Måndag, tisdag, onsdag osv.
- Blod typ: A, B, AB, O
Bonus – Exempel på nominell skala
- Myntkastning: Huvuden, svansar
- Spelkortsfärg: Spader, hjärtan, ruter, klöver
- Trafikljus: Röd, gul, grön
Exempel på nominell skala – Tänk på att nominella skalor bara handlar om att sortera data i grupper utan någon speciell ordning. Att lära känna dessa exempel kan hjälpa dig att välja rätt sätt att samla in data och analysera det för dina projekt eller forskning.
Tillämpningar av nominella skalor
Nominella skalor har olika praktiska tillämpningar inom olika områden.
- Demografi: De hjälper till att sortera information som kön, ålder, etnicitet och utbildningsnivå. Detta hjälper människor som forskare och beslutsfattare att förstå vem som utgör en grupp och göra smarta val.
- Marknadsundersökning: Företag använder dem för att organisera detaljer om vad folk gillar att köpa, vad de tycker om varumärken och hur de handlar. Detta hjälper företag att ta reda på vem de ska sälja till och hur de ska annonsera.
- Undersökningar och frågeformulär: Har du någonsin fyllt i ett formulär där du måste välja mellan några få alternativ? Nominella skalor ligger bakom det. De hjälper till att organisera svar på frågor som vilket läskmärke folk föredrar eller vilket politiskt parti de stöder.
- Medicin och hälsovetenskap: Läkare och forskare använder dem för att klassificera saker som sjukdomar, symtom och testresultat. Detta gör det lättare att diagnostisera problem och planera behandlingar.
- Samhällsvetenskap: Forskare inom områden som sociologi, psykologi och antropologi använder nominella skalor för att gruppera saker som personlighetsdrag, kulturella metoder och sociala trender. Detta hjälper dem att förstå hur människor agerar och varför.
- Kundsegmentering: Företag använder dem för att gruppera kunder baserat på saker som ålder, intressen och köpvanor. Detta hjälper dem att skapa produkter och annonser som tilltalar specifika grupper av människor.
💡Redo att förbättra dina presentationer med interaktiva betygsskalor? Se inte längre än till AhaSlides! Med AhaSlides' funktion för betygsskala, kan du engagera din publik som aldrig förr och samla feedback och åsikter i realtid utan ansträngning. Oavsett om du genomför marknadsundersökningar, samlar in publikens åsikter eller utvärderar produkter, erbjuder AhaSlides betygsskalor en användarvänlig lösning. Prova det idag och lyft dina presentationer till nästa nivå! Prova Gratis undersökningsmallar i dag!
Slutsats
Nominella skalor fungerar som grundläggande verktyg för att kategorisera data utan att antyda någon inneboende ordning. Genom exempel på nominella skalor, såsom kön, civilstånd och etnicitet, ser vi hur viktiga de är för att organisera information inom olika områden. Att veta hur man använder nominella skalor hjälper oss att förstå komplexa data bättre, så att vi kan göra smartare val och förstå saker tydligare.
Ref: formulär.app | FrågaPro
