మేము డేటాను దాని అత్యంత ప్రాథమిక రూపంలో ఎలా వర్గీకరిస్తాము అని మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచిస్తున్నారా? నామమాత్రపు స్కేల్‌ను నమోదు చేయండి, ఇది వర్గీకరణ డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి పునాది వేసే గణాంకాలలో ప్రాథమిక భావన.
ఈ లో blog పోస్ట్, ఈ భావనతో ప్రవేశిద్దాం నామమాత్ర స్థాయికి ఉదాహరణ సమాచారాన్ని సమర్థవంతంగా నిర్వహించడంలో మరియు వివరించడంలో దాని ప్రాముఖ్యతను గ్రహించడం.
విషయ సూచిక
- నామినల్ స్కేల్ అంటే ఏమిటి?
- ఇతర రకాల ప్రమాణాల నుండి నామినల్ స్కేల్‌ను వేరు చేయడం
- నామినల్ స్కేల్ ఉదాహరణలు
- నామమాత్రపు ప్రమాణాల అప్లికేషన్లు
- ముగింపు
ప్రభావవంతమైన సర్వే కోసం చిట్కాలు
నామినల్ స్కేల్ అంటే ఏమిటి?
నామినల్ స్కేల్ యొక్క నిర్వచనం
నామమాత్రపు ప్రమాణం అనేది ఒక రకమైన కొలత స్కేల్, దీనిలో వస్తువులను వర్గీకరించడానికి లేదా గుర్తించడానికి సంఖ్యలు లేదా లేబుల్‌లు ఉపయోగించబడతాయి., కానీ సంఖ్యలకు అంతర్లీన క్రమం లేదా అర్థం లేదు. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, అవి డేటాను విభిన్న సమూహాలుగా వర్గీకరించే ట్యాగ్‌లు లేదా లేబుల్‌లు.
- ఉదాహరణకు, పండ్లను వర్గీకరించేటప్పుడు, మీరు వాటిని ఇలా లేబుల్ చేయవచ్చు "యాపిల్," "అరటి," "నారింజ," or "ద్రాక్షపండు." అవి జాబితా చేయబడిన క్రమం పట్టింపు లేదు.
నామినల్ స్కేల్ యొక్క లక్షణాలు
నామమాత్ర ప్రమాణాల యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
- గుణాత్మక: సంఖ్యలు పరిమాణం లేదా పరిమాణాన్ని సూచించవు, అవి కేవలం లేబుల్‌లుగా పనిచేస్తాయి. పరిమాణాన్ని కొలవడానికి బదులుగా, వారు వస్తువు యొక్క నాణ్యతను గుర్తించడానికి ప్రాధాన్యత ఇస్తారు, "ఏమిటి" బదులుగా "ఎంత".
- వర్గీకరణ: డేటా అతివ్యాప్తి లేకుండా విభిన్నమైన, పరస్పరం ప్రత్యేకమైన వర్గాలుగా విభజించబడింది. ప్రతి అంశం ఒక వర్గానికి మాత్రమే చెందినది.
- ఆర్డర్ చేయబడలేదు: వర్గాలకు అంతర్లీన క్రమం లేదా ర్యాంకింగ్ లేదు. ఉదాహరణకు, "నీలం" మరియు "ఆకుపచ్చ" కళ్ళు అంతర్లీనంగా మంచివి లేదా అధ్వాన్నమైనవి కావు, భిన్నంగా ఉంటాయి.
- ఏకపక్ష లేబుల్స్: వర్గాలకు కేటాయించిన సంఖ్యలు లేదా లేబుల్‌లు కేవలం పేర్లు మాత్రమే మరియు డేటా యొక్క అర్థాన్ని ప్రభావితం చేయకుండా మార్చవచ్చు. పండ్ల వర్గీకరణలో "1" నుండి "యాపిల్"కి రీకోడ్ చేయడం వల్ల సారాంశం మారదు.
- పరిమిత గణిత కార్యకలాపాలు: సంఖ్యలకు పరిమాణాత్మక అర్థం ఉన్నట్లయితే మీరు నామమాత్రపు డేటాపై కూడిక లేదా వ్యవకలనం వంటి గణిత కార్యకలాపాలను మాత్రమే చేయగలరు. ప్రతి వర్గంలో ఎన్ని అంశాలు వస్తాయో మాత్రమే మీరు లెక్కించగలరు.
- వివరణాత్మకమైనది, తులనాత్మకమైనది కాదు: వారు వర్గాలలో డేటా పంపిణీని వివరిస్తారు, కానీ వాటి మధ్య పరిమాణం లేదా క్రమాన్ని కాదు. ప్రతి పిజ్జా టాపింగ్‌ని ఎంత మంది ఇష్టపడుతున్నారో మీరు చెప్పగలరు, కానీ ఎవరైనా పెప్పరోనీని మరొక టాపింగ్ కంటే ఎక్కువగా "ఇష్టపడ్డారు" అని చెప్పలేరు.
ప్రాథమిక డేటా నమూనాలు మరియు వర్గాలను అర్థం చేసుకోవడానికి నామమాత్రపు ప్రమాణాలు పునాది. లోతైన విశ్లేషణలో వారికి పరిమితులు ఉన్నప్పటికీ, అవి డేటా సేకరణ మరియు ప్రారంభ అన్వేషణలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి.
ఇతర రకాల ప్రమాణాల నుండి నామినల్ స్కేల్‌ను వేరు చేయడం
డేటాను సమర్థవంతంగా విశ్లేషించడానికి నామమాత్ర మరియు ఇతర రకాల కొలత ప్రమాణాల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం.
నామినల్ వర్సెస్ ఆర్డినల్:
- నామమాత్రపు: స్వాభావిక క్రమం లేదు, కేవలం వర్గాలు (ఉదా, కంటి రంగు - నీలం, గోధుమ, ఆకుపచ్చ). మీరు "బ్రౌన్ నీలం కంటే ఉత్తమం" అని చెప్పలేరు.
- ఆర్డినల్: వర్గాలకు ఆర్డర్ ఉంది, కానీ వాటి మధ్య వ్యత్యాసం తెలియదు (ఉదా, సంతృప్తి రేటింగ్ - చాలా సంతృప్తి, కొంత సంతృప్తి, సంతృప్తి చెందలేదు). మీరు "సంతృప్తి" కంటే "చాలా సంతృప్తి చెందారు" అని చెప్పవచ్చు, కానీ ఎంత మంచిది కాదు.
మీరు కూడా ఇష్టపడవచ్చు: ఆర్డినల్ స్కేల్ ఉదాహరణ
నామమాత్రం వర్సెస్ విరామం:
- నామమాత్ర: ఆర్డర్ లేదు, కేటగిరీలు మాత్రమే.
- విరామం: వర్గాలకు ఒక క్రమం ఉంటుంది మరియు వాటి మధ్య వ్యత్యాసం స్థిరంగా ఉంటుంది (ఉదా, సెల్సియస్/ఫారెన్‌హీట్‌లో ఉష్ణోగ్రత). మీరు 20°C 10°C కంటే 10° వేడిగా చెప్పవచ్చు.
మీరు కూడా ఇష్టపడవచ్చు: ఇంటర్వెల్ స్కేల్ కొలత
నామమాత్రం వర్సెస్ నిష్పత్తి:
- నామమాత్రపు: ఆర్డర్ లేదు, కేటగిరీలు మాత్రమే.
- నిష్పత్తి: వర్గాలకు ఒక క్రమం మరియు నిజమైన సున్నా పాయింట్ ఉంటుంది (ఉదా, మీటర్లు/అడుగులలో ఎత్తు). మీరు 1.8 మీ ఎత్తు 0.9 మీ కంటే రెండింతలు అని చెప్పవచ్చు.
గుర్తుంచుకో:
- మీరు సమాచారాన్ని కోల్పోతే మాత్రమే నామమాత్రపు డేటాను ఇతర ప్రమాణాలకు మార్చవచ్చు (ఉదా, నామమాత్రం నుండి ఆర్డినల్, మీరు ఆర్డర్ సమాచారాన్ని కోల్పోతారు).
- స్కేల్ ఎంత ఎక్కువ సమాచారాన్ని అందజేస్తుందో (ఆర్డినల్, ఇంటర్వెల్, రేషియో), మీరు మరింత సంక్లిష్టమైన మరియు శక్తివంతమైన విశ్లేషణలను నిర్వహించగలరు.
- సరైన స్కేల్‌ని ఎంచుకోవడం అనేది మీ పరిశోధన ప్రశ్న మరియు డేటా సేకరణ పద్ధతులపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
ఇక్కడ ఒక సారూప్యత ఉంది:
- ర్యాంకింగ్ పండ్లను ఊహించుకోండి. నామమాత్రం - మీరు వాటిని (ఆపిల్, అరటి) మాత్రమే వర్గీకరిస్తారు. ఆర్డినల్ - మీరు వాటిని తీపి ద్వారా ర్యాంక్ చేస్తారు (1 - కనీసం, 5 - చాలా). విరామం - మీరు చక్కెర కంటెంట్ (0-10 గ్రాములు) కొలుస్తారు. నిష్పత్తి - మీరు చక్కెర కంటెంట్‌ను సరిపోల్చండి, నిజమైన సున్నా (చక్కెర లేదు).
నామినల్ స్కేల్ ఉదాహరణలు
నామమాత్రపు ప్రమాణాల యొక్క కొన్ని సాధారణ ఉదాహరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి, మన జీవితంలోని వివిధ అంశాలను కవర్ చేస్తుంది:
వ్యక్తిగత లక్షణాలు - నామినల్ స్కేల్ యొక్క ఉదాహరణ
- లింగం: మగ, ఆడ, నాన్-బైనరీ, ఇతర
- వైవాహిక స్థితి: ఒంటరి, వివాహిత, విడాకులు తీసుకున్న, వితంతువు, వేరు
- జుట్టు రంగు: అందగత్తె, నల్లటి జుట్టు గల స్త్రీ, ఎరుపు రంగు, నలుపు, బూడిద రంగు మొదలైనవి.
- జాతీయత: అమెరికన్, ఫ్రెంచ్, జపనీస్, ఇండియన్ మొదలైనవి.
- కంటి రంగు: నీలం, గోధుమ, ఆకుపచ్చ, హాజెల్ మొదలైనవి.
- వృత్తి: డాక్టర్, టీచర్, ఇంజనీర్, ఆర్టిస్ట్ మొదలైనవి.
ఉత్పత్తులు మరియు సేవలు - నామినల్ స్కేల్ యొక్క ఉదాహరణ
- కారు బ్రాండ్: టయోటా, హోండా, ఫోర్డ్, టెస్లా మొదలైనవి.
- రెస్టారెంట్ రకం: ఇటాలియన్, మెక్సికన్, చైనీస్, థాయ్ మొదలైనవి.
- రవాణా విధానం: బస్సు, రైలు, విమానం, సైకిల్ మొదలైనవి.
- వెబ్‌సైట్ వర్గం: వార్తలు, సోషల్ మీడియా, షాపింగ్, వినోదం మొదలైనవి.
- సినిమా జానర్: కామెడీ, డ్రామా, యాక్షన్, థ్రిల్లర్ మొదలైనవి.
సర్వేలు మరియు ప్రశ్నాపత్రాలు - నామినల్ స్కేల్ యొక్క ఉదాహరణ
- అవును కాదు స్పందనలు
- ఆర్డర్ చేయని ఎంపికలతో బహుళ-ఎంపిక ప్రశ్నలు: (ఉదా, ఇష్టపడే రంగు, ఇష్టమైన క్రీడ)
ఇతర ఉదాహరణలు - నామినల్ స్కేల్ ఉదాహరణ
- రాజకీయ పార్టీ అనుబంధం: డెమొక్రాట్, రిపబ్లికన్, ఇండిపెండెంట్, గ్రీన్ పార్టీ మొదలైనవి.
- మతపరమైన తెగ: కాథలిక్, ముస్లిం, హిందూ, బౌద్ధ, మొదలైనవి.
- దుస్తులు పరిమాణం: S, M, L, XL, మొదలైనవి.
- వారంలో రోజు: సోమవారం, మంగళవారం, బుధవారం, మొదలైనవి.
- రక్తం రకం: A, B, AB, O
బోనస్ - నామినల్ స్కేల్ యొక్క ఉదాహరణ
- బొమ్మా బొరసా: తలలు, తోకలు
- ప్లేయింగ్ కార్డ్ సూట్: స్పేడ్స్, హృదయాలు, వజ్రాలు, క్లబ్బులు
- ట్రాఫిక్ లైట్: ఎరుపు, పసుపు, ఆకుపచ్చ
నామమాత్రపు ప్రమాణాల అప్లికేషన్లు
నామమాత్రపు ప్రమాణాలు వివిధ రంగాలలో వివిధ ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలను కలిగి ఉంటాయి.
- జనాభా: అవి లింగం, వయస్సు, జాతి మరియు విద్యా స్థాయి వంటి సమాచారాన్ని క్రమబద్ధీకరించడంలో సహాయపడతాయి. ఇది పరిశోధకులు మరియు విధాన నిర్ణేతలు వంటి వ్యక్తులకు సమూహాన్ని ఎవరు ఏర్పాటు చేస్తారో అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు తెలివైన ఎంపికలను చేయడానికి సహాయపడుతుంది.
- విపణి పరిశోధన: వ్యక్తులు ఏమి కొనుగోలు చేయాలనుకుంటున్నారు, బ్రాండ్‌ల గురించి వారు ఏమనుకుంటున్నారు మరియు వారు ఎలా షాపింగ్ చేస్తారు అనే వివరాలను నిర్వహించడానికి వ్యాపారాలు వాటిని ఉపయోగిస్తాయి. ఇది ఎవరికి విక్రయించాలో మరియు ఎలా ప్రచారం చేయాలో గుర్తించడంలో కంపెనీలకు సహాయపడుతుంది.
- సర్వేలు మరియు ప్రశ్నాపత్రాలు: మీరు కొన్ని ఎంపికల నుండి ఎంచుకోవాల్సిన ఫారమ్‌ను ఎప్పుడైనా పూరించారా? నామమాత్రపు కొలువులు దాని వెనుక ఉన్నాయి. వారు ఏ సోడా బ్రాండ్ వ్యక్తులు ఇష్టపడతారు లేదా వారు ఏ రాజకీయ పార్టీకి మద్దతు ఇస్తారు వంటి ప్రశ్నలకు సమాధానాలను నిర్వహించడానికి సహాయం చేస్తారు.
- వైద్య మరియు ఆరోగ్య శాస్త్రాలు: వ్యాధులు, లక్షణాలు మరియు పరీక్ష ఫలితాలు వంటి వాటిని వర్గీకరించడానికి వైద్యులు మరియు శాస్త్రవేత్తలు వాటిని ఉపయోగిస్తారు. ఇది సమస్యలను గుర్తించడం మరియు చికిత్సలను ప్లాన్ చేయడం సులభం చేస్తుంది.
- సామాజిక శాస్త్రాలు: సోషియాలజీ, సైకాలజీ మరియు ఆంత్రోపాలజీ వంటి రంగాల్లోని పరిశోధకులు వ్యక్తిత్వ లక్షణాలు, సాంస్కృతిక పద్ధతులు మరియు సామాజిక పోకడలు వంటి వాటిని సమూహపరచడానికి నామమాత్రపు ప్రమాణాలను ఉపయోగిస్తారు. వ్యక్తులు ఎలా వ్యవహరిస్తారు మరియు ఎందుకు వ్యవహరిస్తారో అర్థం చేసుకోవడానికి ఇది వారికి సహాయపడుతుంది.
- కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్: వ్యాపారాలు వయస్సు, ఆసక్తులు మరియు కొనుగోలు అలవాట్లు వంటి వాటి ఆధారంగా కస్టమర్‌లను సమూహపరచడానికి వాటిని ఉపయోగిస్తాయి. నిర్దిష్ట వ్యక్తుల సమూహాలను ఆకర్షించే ఉత్పత్తులు మరియు ప్రకటనలను రూపొందించడంలో ఇది వారికి సహాయపడుతుంది.
💡ఇంటరాక్టివ్ రేటింగ్ స్కేల్‌లతో మీ ప్రెజెంటేషన్‌లను మెరుగుపరచడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారా? ఇక చూడకండి AhaSlides! తో AhaSlides' రేటింగ్ స్కేల్ ఫీచర్, మీరు మునుపెన్నడూ లేని విధంగా మీ ప్రేక్షకులను ఎంగేజ్ చేయవచ్చు, నిజ-సమయ అభిప్రాయాలను మరియు అభిప్రాయాలను అప్రయత్నంగా సేకరించవచ్చు. మీరు మార్కెట్ పరిశోధనను నిర్వహిస్తున్నా, ప్రేక్షకుల అభిప్రాయాలను సేకరిస్తున్నా లేదా ఉత్పత్తులను మూల్యాంకనం చేస్తున్నా, AhaSlides' రేటింగ్ స్కేల్‌లు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి. ఈరోజే దీన్ని ప్రయత్నించండి మరియు మీ ప్రెజెంటేషన్‌లను తదుపరి స్థాయికి ఎలివేట్ చేయండి! ప్రయత్నించండి ఉచిత సర్వే టెంప్లేట్లు నేడు!
ముగింపు
నామమాత్రపు ప్రమాణాలు ఎటువంటి స్వాభావిక క్రమాన్ని సూచించకుండా డేటాను వర్గీకరించడానికి ప్రాథమిక సాధనాలుగా పనిచేస్తాయి. లింగం, వైవాహిక స్థితి మరియు జాతి వంటి నామమాత్ర ప్రమాణాల ఉదాహరణ ద్వారా, వివిధ ప్రాంతాలలో సమాచారాన్ని నిర్వహించడంలో అవి ఎంత ముఖ్యమైనవో మనం చూస్తాము. నామమాత్రపు ప్రమాణాలను ఎలా ఉపయోగించాలో తెలుసుకోవడం సంక్లిష్ట డేటాను బాగా అర్థం చేసుకోవడంలో మాకు సహాయపడుతుంది, కాబట్టి మేము తెలివిగా ఎంపికలు చేయవచ్చు మరియు విషయాలను మరింత స్పష్టంగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.
ref: రూపాలు | ప్రశ్నప్రో
