Sisu
- TL; DR (liiga pikk; ei lugenud)
- Nominaalsed andmed
- Tavalised andmed
- Miks on erinevuse tundmine kriitiline
- Kui nominaalsed ja tavalised andmed on sarnased
Statistika osas tähistavad mõisted "nominaalne" ja "tavaline" eri tüüpi liigitatavaid andmeid. Mõistmaks, mida need terminid tähendavad ja millistele andmetele need viitavad, mõelge iga sõna juurtele ja laske sellest aimugi, milliseid andmeid see kirjeldab. Nominaalandmed hõlmavad andmete nimetamist või tuvastamist; kuna sõna "nominaalne" jagab ladina juurt sõnaga "nimi" ja sellel on sarnane kõla, on nominaalse andmefunktsiooni lihtne meelde jätta. Tavalised andmed hõlmavad teabe järjestamist järjekorda ning "ordinaalne" ja "järjekord" kõlavad sarnaselt, muutes ka tavaliste andmete funktsiooni hõlpsasti meeldejäävaks.
TL; DR (liiga pikk; ei lugenud)
Nominaalandmed määravad nimed igale andmepunktile, paigutamata seda mingisse järjekorda. Näiteks võib testi tulemusi igaüks klassifitseerida nominaalselt "soorituseks" või "ebaõnnestumiseks".
Tavalised andmed rühmitavad andmeid vastavalt mingile järjestamissüsteemile: see tellib andmed. Näiteks võiks testi tulemused rühmitada kahanevas järjekorras palgaastmete järgi: A, B, C, D, E ja F.
Nominaalsed andmed
Nominaalandmed lihtsalt nimetavad midagi, määramata seda järjekorda teiste nummerdatud objektide või andmete osas. Nominaalsete andmete näide võib olla iga õpilase testi tulemuse klassifikatsioon "sooritanud" või "ebaõnnestunud". Nominaalandmed pakuvad teavet rühma või sündmuste kogumi kohta, isegi kui see teave piirdub pelgalt loendamisega.
Näiteks kui soovite teada, mitu inimest on viimase viie aasta jooksul Floridas sündinud, leidke need arvud ja joonistage tulemused tulpdiagrammil. Graafikul esitatud andmetel puudub looduslik järjekord ega järjekord; numbrid illustreerivad lihtsalt fakti, mitte tingimata eelistust, ja on lihtsalt sildid, mis vastavad küsimusele "mitu?" Need on nominaalsed andmed.
Tavalised andmed
Tavalised andmed, erinevalt nominaalandmetest, hõlmavad teatud järjekorda; järgarvud seisavad üksteise suhtes järjestatud viisil. Oletame näiteks, et saate oma lemmikrestoranist küsitluse, mis palub teil saadud teenuse kohta tagasisidet anda. Teenuse kvaliteedi saate hindeks "1" kehvadele, "2" keskmisest madalamatele, "3" keskmistele, "4" väga headele ja "5" väga headele. Selle uuringu käigus kogutud andmed on näited tavapärastest andmetest. Siin on määratud numbrid järjekorras või järjekorras; see tähendab, et hinne "4" on parem kui hinne "2"
Vaatamata sellele, et olete oma arvamusele numbri määranud, ei ole see arv kvantitatiivne mõõde: Kuigi hinne 4 on selgelt parem kui hinne 2, pole see tingimata kaks korda parem. Neid numbreid ei mõõdeta ega määrata matemaatiliselt, vaid neile antakse lihtsalt arvamuste sildid.
Miks on erinevuse tundmine kriitiline
Statistikaga töötades peaksite teadma, kas vaadatavad andmed on nominaalsed või korrapärased, kuna see teave aitab teil otsustada, kuidas andmeid kasutada. Statistik mõistab, kuidas määratleda, millist statistilist analüüsi andmekogumile kohaldada, lähtudes sellest, kas see on nominaalne või tavaline. Andmete märgistamise viise statistikas nimetatakse "skaaladeks"; koos nominaalse ja ordinaarse skaalaga on intervalli ja suhte skaalad.
Kui nominaalsed ja tavalised andmed on sarnased
Andmed võivad olla numbrilised või kategoorilised ning nii nominaalsed kui ka tavalised andmed klassifitseeritakse kategoorilisteks. Kategoorilisi andmeid saab tähtsuse järjekorras loendada, grupeerida ja mõnikord järjestada. Arvuandmeid saab mõõta. Kategooriliste andmete abil saab sündmused või teabe rühmadesse paigutada, et tuua mingit korda või mõistmist.