האָבן איר אלץ געחידושט ווי מיר קאַטאַגערייז דאַטן אין די מערסט יקערדיק פאָרעם? אַרייַן די נאָמינאַל וואָג, אַ פונדאַמענטאַל באַגריף אין סטאַטיסטיק וואָס לייז די גרונט פֿאַר פארשטאנד פון קאַטאַגאָריקאַל דאַטן.
אין דעם בלאָג פּאָסטן, לאָזן אונדז ונטערטוקנ זיך אין דעם באַגריף מיט בייַשפּיל פון נאָמינאַל וואָג צו אָנכאַפּן זייַן באַטייַט אין אָרגאַנייזינג און ינטערפּרעטינג אינפֿאָרמאַציע יפעקטיוולי.
טיש פון אינהאַלט
עצות פֿאַר עפעקטיוו יבערבליק
וואָס איז נאָמינאַל וואָג?
דעפֿיניציע פון נאָמינאַל סקאַלע
א נאָמינאַל וואָג איז אַ טיפּ פון מעזשערמאַנט וואָג אין וואָס נומערן אָדער לאַבעלס זענען געניצט צו קלאַסיפיצירן אָדער ידענטיפיצירן אַבדזשעקץ, אבער די נומערן אליין האבן נישט קיין איינגעבויגענע סדר אדער באדייטונג. אין אנדערע ווערטער, זיי זענען פשוט טאַגס אָדער לאַבעלס וואָס קאַטאַגערייז דאַטן אין פאַרשידענע גרופּעס.
- פֿאַר בייַשפּיל, ווען קלאַסאַפייינג פירות, איר קענען פשוט אָנצייכענען זיי ווי "עפּל," "באַנאַנע," "מאַראַנץ," or "גרייפּפרוט." דער סדר אין וואָס זיי זענען ליסטעד טוט נישט ענין.
טשאַראַקטעריסטיקס פון נאָמינאַל סקאַלע
דאָ זענען עטלעכע פון די הויפּט קעראַקטעריסטיקס פון נאָמינאַל וואָג:
- קוואַליטאַטיווע: נומערן טאָן ניט אָנווייַזן קוואַנטיטי אָדער מאַגנאַטוד, זיי פשוט אַקט ווי לאַבעלס. אַנשטאָט צו מעסטן די קוואַנטיטי, זיי פּרייאָראַטייז צו ידענטיפיצירן די קוואַליטעט פון די זאַך, "וואס" אַנשטאָט פון "ווי פיל".
- קאַטעגאָריעס: די דאַטן זענען צעטיילט אין פאַרשידענע קאַטעגאָריעס מיט קיין אָוווערלאַפּ. יעדער נומער געהערט צו בלויז איין קאַטעגאָריע.
- ניט אָרדערד: קאַטעגאָריעס האָבן קיין טאָכיק סדר אָדער ראַנגקינג. פֿאַר בייַשפּיל, "בלוי" און "גרין" אויגן זענען נישט ינכעראַנטלי בעסער אָדער ערגער, נאָר אַנדערש.
- אַרביטראַריש לאַבעלס: נומערן אָדער לאַבעלס אַסיינד צו קאַטעגאָריעס זענען נאָר נעמען און קענען זיין פארענדערט אָן אַפעקטינג די טייַטש פון די דאַטן. רעקאָדינג "1" צו "עפּל" אין אַ פרוכט קלאַסאַפאַקיישאַן טוט נישט טוישן די עסאַנס.
- לימיטעד מאַטאַמאַטיקאַל אַפּעריישאַנז: איר קענען בלויז דורכפירן מאַטאַמאַטיקאַל אַפּעריישאַנז ווי אַדישאַן אָדער כיסער אויף נאָמינאַל דאַטן אויב די נומערן האָבן קוואַנטיטאַטיווע טייַטש. איר קענען נאָר ציילן ווי פילע זאכן פאַלן אין יעדער קאַטעגאָריע.
- דיסקריפּטיוו, ניט קאָמפּאַראַטיווע: זיי באַשרייַבן די פאַרשפּרייטונג פון דאַטן אין קאַטעגאָריעס, אָבער נישט די גרייס אָדער סדר צווישן זיי. איר קענען זאָגן ווי פילע מענטשן ווי יעדער פּיצאַ טאַפּינג, אָבער נישט דעפיניטיווע זאָגן אַז עמעצער "לייקס" פּעפּעראָני מער ווי אן אנדער טאַפּינג.
נאָמינאַל וואָג איז דער יסוד פֿאַר פארשטאנד פון יקערדיק דאַטן פּאַטערנז און קאַטעגאָריעס. כאָטש זיי האָבן לימיטיישאַנז אין דיפּער אַנאַליסיס, זיי שפּילן אַ קריטיש ראָלע אין דאַטן זאַמלונג און ערשט עקספּלעריישאַן.
דיפערענטשיייטינג נאָמינאַל וואָג פון אנדערע טייפּס פון וואָג
פארשטאנד די חילוק צווישן נאָמינאַל און אנדערע טייפּס פון מעזשערמאַנט וואָג איז קריטיש פֿאַר יפעקטיוולי אַנאַלייזינג דאַטן.
נאָמינאַל קעגן אָרדינאַל:
- נאָמינאַל: קיין טאָכיק סדר, נאָר קאַטעגאָריעס (למשל, אויג קאָליר - בלוי, ברוין, גרין). איר קענען נישט זאָגן "ברוין איז בעסער ווי בלוי."
- אָרדינאַל: קאַטעגאָריעס האָבן אַ סדר, אָבער די חילוק צווישן זיי איז נישט באקאנט (למשל, צופֿרידנקייט שאַץ - זייער צופֿרידן, עפּעס צופֿרידן, ניט צופֿרידן). איר קענען זאָגן "זייער צופֿרידן" איז בעסער ווי "צופֿרידן," אָבער נישט ווי פיל בעסער.
איר זאל אויך ווי: אָרדאַנאַל סקאַלע בייַשפּיל
נאָמינאַל קעגן ינטערוואַל:
- נאָמינאַל: קיין סדר, נאָר קאַטעגאָריעס.
- מעהאַלעך: קאַטעגאָריעס האָבן אַ סדר, און דער חילוק צווישן זיי איז קאָנסיסטענט (למשל, טעמפּעראַטור אין סעלסיוס / פאַהרענהעיט). איר קענען זאָגן אַז 20 ℃ איז 10 ℃ הייסער ווי 10 ℃.
איר זאל אויך ווי: מעאַסורעמענט פון ינטערוואַל סקאַלע
נאָמינאַל קעגן פאַרהעלטעניש:
- נאָמינאַל: קיין סדר, נאָר קאַטעגאָריעס.
- Ratio: קאַטעגאָריעס האָבן אַ סדר און אַ אמת נול פונט (למשל, הייך אין מעטער / פֿיס). איר קענען זאָגן 1.8 ם איז צוויי מאָל ווי הויך ווי 0.9 ם.
געדענק:
- איר קענען בייַטן נאָמינאַל דאַטן צו אנדערע וואָג בלויז אויב איר פאַרלירן אינפֿאָרמאַציע (למשל, נאָמינאַל צו אָרדאַנאַל, איר פאַרלירן סדר אינפֿאָרמאַציע).
- די מער אינפֿאָרמאַציע אַ וואָג קאַנווייז (אָרדאַנאַל, מעהאַלעך, פאַרהעלטעניש), די מער קאָמפּליצירט און שטאַרק אַנאַליז איר קענען דורכפירן.
- טשאָאָסינג די רעכט וואָג דעפּענדס אויף דיין פאָרשונג קשיא און דאַטן זאַמלונג מעטהאָדס.
דאָ איז אַן אַנאַלאַדזשי:
- ימאַדזשאַן רייטינג פירות. נאָמינאַל - איר נאָר קאַטאַגערייז זיי (עפּל, באַנאַנע). אָרדאַנאַל - איר ריי זיי לויט זיסקייט (1 - מינדסטער, 5 - רובֿ). ינטערוואַל - איר מעסטן צוקער אינהאַלט (0-10 גראַמז). פאַרהעלטעניש - איר פאַרגלייַכן צוקער צופרידן, אַקאַונטינג פֿאַר אמת נול (קיין צוקער).
ביישפילן פון נאָמינאַל סקאַלע
דאָ זענען עטלעכע פּראָסט ביישפילן פון נאָמינאַל וואָג, קאַווערינג פאַרשידן אַספּעקץ פון אונדזער לעבן:
פערזענלעכע קעראַקטעריסטיקס - בייַשפּיל פון נאָמינאַל סקאַלע
- דזשענדער: זכר, ווייַבלעך, ניט-ביינערי, אנדערע
- מעראַטאַל סטאַטוס: אײנציקע , פארהײראט , גרושה , אלמנה , אפגעזונדערט
- האָר קאָליר: בלאָנדע, ברונעט, רויטהאָריק, שוואַרץ, גרוי, עטק.
- נאַציאָנאַליטעט: אמעריקאנער, פראנצויזיש, יאַפּאַניש, ינדיאַן, אאז"ו ו.
- אויג קאָליר: בלוי, ברוין, גרין, האַזעל, אאז"ו ו.
- פאַך: דאָקטער, לערער, ינזשעניר, קינסטלער, אאז"ו ו.
פּראָדוקטן און באַדינונגס - בייַשפּיל פון נאָמינאַל וואָג
- סאָרט פון מאַשין: טויאָטאַ, האָנדאַ, פארד, טעסלאַ, עטק.
- טיפּ פון רעסטאָראַן: איטאַליעניש, מעקסיקאַן, כינעזיש, טייַלענדיש, עטק.
- מאָדע פון טראַנספּאָרטאַטיאָן: ויטאָבוס, באַן, אַעראָפּלאַן, וועלאָסיפּעד, אאז"ו ו.
- וועבסייט קאַטעגאָריע: נייַעס, געזעלשאַפטלעך מידיאַ, שאַפּינג, פאַרווייַלונג, עטק.
- פֿילם זשאַנראַ: קאָמעדיע, דראַמע, קאַמף, טהריללער, אאז"ו ו.
סערווייז און אַנקעטע - ביישפּיל פון נאָמינאַל סקאַלע
- יא ניין ענטפער
- קייפל-ברירה פראגעס מיט ניט-אָרדערד אָפּציעס: (למשל, בילכער קאָליר, באַליבסטע ספּאָרט)
אנדערע ביישפילן - בייַשפּיל פון נאָמינאַל סקאַלע
- פּאָליטיש פּאַרטיי אַפילייישאַן: דעמאָקראַט, רעפובליקאנער, ינדעפּענדענט, גרין פארטיי, אאז"ו ו.
- רעליגיעזע דענאָמינאַטיאָן: קאַטהאָליק, מוסלים, הינדו, בודדהיסט, אאז"ו ו.
- גרייס פון קליידער: S, M, L, XL, עטק.
- טאָג פון דער וואָך: מאנטיק , דינסטיק , מיטװאך , אאז״װ .
- סארט בלוט: א, ב, אַב, אָ
באָנוס - בייַשפּיל פון נאָמינאַל סקאַלע
- Coin Toss: קעפ, עקן
- שפּיל קאָרט פּאַסן: ספּאַדעס, הערצער, דיימאַנדז, קלאַבז
- פאַרקער ליכט: רויט, געל, גרין
בייַשפּיל פון נאָמינאַל סקאַלע - האַלטן אין מיינונג אַז נאָמינאַל וואָג איז נאָר וועגן סאָרטינג דאַטן אין גרופּעס אָן קיין ספּעציעל סדר. צו וויסן די ביישפילן קענען העלפֿן איר קלייַבן די רעכט וועגן צו זאַמלען דאַטן און אַנאַלייז עס פֿאַר דיין פּראַדזשעקס אָדער פאָרשונג.
אַפּפּליקאַטיאָנס פון נאָמינאַל וואָג
נאָמינאַל וואָג האָבן פאַרשידן פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז אין פאַרשידענע פעלדער.
- דעמאָגראַפיקס: זיי העלפֿן צו ויסטיילן אינפֿאָרמאַציע ווי דזשענדער, עלטער, עטהניסיטי און בילדונג מדרגה. דאָס העלפּס מענטשן ווי ריסערטשערז און פּאַלאַסימייקערז צו פֿאַרשטיין ווער עס איז אַ גרופּע און מאַכן קלוג ברירות.
- מאַרק פאָרשונג: געשעפטן נוצן זיי צו אָרגאַניזירן דעטאַילס וועגן וואָס מענטשן ווי צו קויפן, וואָס זיי טראַכטן וועגן בראַנדז און ווי זיי קראָם. דאָס העלפּס קאָמפּאַניעס צו געפֿינען אויס צו וועמען צו פאַרקויפן און ווי צו מעלדן.
- יבערבליק און אַנקעטע: אלץ פּלאָמבירן אַ פאָרעם ווו איר האָבן צו קלייַבן פון עטלעכע ברירות? נאָמינאַל וואָג זענען הינטער דעם. זיי העלפֿן אָרגאַניזירן ענטפֿערס צו פֿראגן ווי וואָס סאָדע סאָרט מענטשן בעסער וועלן אָדער וואָס פּאָליטיש פּאַרטיי זיי שטיצן.
- מעדיציניש און געזונט ססיענסעס: דאקטוירים און סייאַנטיס נוצן זיי צו קלאַסיפיצירן זאכן ווי חולאתן, סימפּטאָמס און פּרובירן רעזולטאַטן. דאָס מאכט עס גרינגער צו דיאַגנאָזירן פּראָבלעמס און פּלאַן טריטמאַנץ.
- Social Sciences: רעסעאַרטשערס אין פעלדער ווי סאָוסיאַלאַדזשי, פּסיכאָלאָגיע און אַנטהראָפּאָלאָגי נוצן נאָמינאַל וואָג צו גרופּע זאכן ווי פּערזענלעכקייט טרייץ, קולטור פּראַקטיסיז און געזעלשאַפטלעך טרענדס. דאָס העלפּס זיי פֿאַרשטיין ווי מענטשן האַנדלען און וואָס.
- קונה סעגמענטאַטיאָן: געשעפטן נוצן זיי צו גרופּע קאַסטאַמערז באזירט אויף זאכן ווי עלטער, אינטערעסן און בייינג געוווינהייטן. דאָס העלפּס זיי צו שאַפֿן פּראָדוקטן און אַדס וואָס אַפּעלירן צו ספּעציפיש גרופּעס פון מענטשן.
💡 גרייט צו פֿאַרבעסערן דיין פּרעזאַנטיישאַנז מיט ינטעראַקטיוו שאַץ וואָג? קוק ניט ווייַטער ווי AhaSlides! מיט AhaSlides שאַץ וואָג שטריך, איר קענען דינגען דיין וילעם ווי קיינמאָל פריער, קאַלעקטינג פאַקטיש-צייט באַמערקונגען און מיינונגען עפערטלאַסלי. צי איר פירן מאַרק פאָרשונג, קאַלעקטינג וילעם מיינונגען אָדער אָפּשאַצן פּראָדוקטן, די שאַץ וואָג פון AhaSlides אָפפערס אַ באַניצער-פרייַנדלעך לייזונג. פּרוּווט עס הייַנט און הייבן דיין פּרעזאַנטיישאַנז צו דער ווייַטער מדרגה! פּרוּווט פֿרייַ יבערבליק טעמפּלאַטעס הייַנט!
סאָף
נאָמינאַל וואָג דינען ווי פונדאַמענטאַל מכשירים פֿאַר קאַטאַגערייזינג דאַטן אָן ימפּלייינג קיין טאָכיק סדר. דורך ביישפּיל פון נאָמינאַל וואָג, אַזאַ ווי דזשענדער, מעראַטאַל סטאַטוס און עטהניסיטי, מיר זען ווי וויכטיק זיי זענען אין אָרגאַנייזינג אינפֿאָרמאַציע אין פאַרשידענע געביטן. וויסן ווי צו נוצן נאָמינאַל וואָג העלפּס אונדז בעסער פֿאַרשטיין קאָמפּלעקס דאַטן, אַזוי מיר קענען מאַכן סמאַרטער ברירות און פֿאַרשטיין די טינגז מער קלאר.
Ref: forms.app | QuestionPro
