Einführung
Nominale Daten sind eine der grundlegendsten Datenarten in Datenanalyse. Die Identifizierung und Interpretation dieser Eigenschaften ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung, darunter StatistikenInformatik, Psychologie und Advertising and marketing. Dieser Artikel untersucht die Eigenschaften, Anwendungen und Unterschiede nominaler Daten zu anderen Datentypen.
Überblick
- Verstehen Sie die Grundlagen nominaler Daten, ein Schlüsselkonzept bei der Kategorisierung und Analyse ungeordneter Variablen.
- Erkunden Sie, wie es Variablen ohne numerische oder geordnete Werte beschriftet und kategorisiert.
- Erfahren Sie mehr über die Unterscheidungsmerkmale nominaler Daten.
- Entdecken Sie die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten in den Bereichen.
- Vergleichen Sie nominale und ordinale Daten, um die Unterschiede in ihrer Klassifizierung, Reihenfolge und ihren Analysetechniken zu verstehen.
Was sind Nominaldaten?
Nominale Daten, die nur Variablen benennen, ohne ihnen einen numerischen Wert zuzuweisen, sind kategorisch. Im Gegensatz zu Ordinaldatenes beschriftet oder kategorisiert Variablen mit einer zugrunde liegenden Reihenfolge. Beispielsweise ist jede Kategorie einzigartig und nicht quantifizierbar, wenn Daten zu bevorzugten Transportmitteln wie Fahrrädern, Autos, Bussen, Zügen, Straßenbahnen oder Zügen erfasst werden.
Eigenschaften
- Kategorisierung ohne Reihenfolge: Dabei werden Variablen in diskrete Gruppen eingeteilt, ohne dass eine Hierarchie oder Rangfolge unter ihnen angedeutet wird. Beispielsweise werden die Blutgruppen (A, B, AB, O) nominell klassifiziert, da keine angeborene Ordnung existiert.
- Nicht numerische Beschriftungen: Zur Bezeichnung dieser Datentypen werden häufig Namen, Bezeichnungen oder Codes verwendet. Diese Bezeichnungen weisen nicht auf eine numerische Beziehung hin, sie sind lediglich beschreibend.
- Sich gegenseitig ausschließend: Es gibt keine Überschneidungen zwischen den Kategorien. Jedes Datenelement ist für seine Kategorie eindeutig. Das Geschlecht eines Umfrageteilnehmers ist beispielsweise nominal. Er kann nur einer Gruppe zugeordnet werden.
- Keine Rechenoperationen: Arithmetische Verfahren wie Addition und Subtraktion sind bei nominalen Daten nicht anwendbar, da ihnen ein aussagekräftiger Zahlenwert fehlt.
Anwendungen nominaler Daten
Nominale Daten werden in verschiedenen Bereichen verwendet, um Attribute zu kategorisieren und zu analysieren, die keine natürliche Ordnung haben. Hier sind einige gängige Anwendungen:
- Marktforschung: Um Verbraucher auf der Grundlage ihrer Markenpräferenzen oder Produktauswahl zu segmentieren.
- Gesundheitspflege: Klassifizierung von Patienten nach Blutgruppe oder genetischen Merkmalen.
- Soziologische Studien: Identifizierung demografischer Gruppen basierend auf Kategorien wie Faith oder Ethnizität.
- Personalwesen: Organisieren Sie Mitarbeiter nach Abteilung oder Berufsrolle.
Nominale vs. ordinale Daten
| Aspekt | Nominale Daten | Ordinaldaten |
| Definition | Klassifiziert Variablen ohne jegliche Reihenfolge. | Kategorisiert und ordnet Variablen in einer sinnvollen Reihenfolge. |
| Befehl | Es fehlt die inhärente Ordnung. | Hat eine klare Rangfolge oder Reihenfolge. |
| Beispiele | Augenfarbe, Geschlecht, Obstsorte. | Bildungsniveau, Kundenzufriedenheit, sozioökonomischer Standing. |
| Analysetechniken | Frequenzzählungen, Modus. | Mediane, Bereiche und rangbasierte statistische Methoden. |
| Typische Darstellung | Kategorische Bezeichnungen. | Geordnete Kategorien oder Ränge. |
| Skala | Nicht numerisch oder kategorisch ohne Sequenz. | Geordneten Kategorien werden für die Rangfolge häufig numerische Werte zugewiesen. |
| Statistische Operationen | Beschränkt auf Zählen und Gruppieren. | Ermöglicht das Ordnen und Vergleichen, jedoch keine Rechenoperationen. |
Wie analysiert man Nominaldaten?
Bei der Analyse wird normalerweise die Häufigkeit jeder Kategorie zusammengefasst. Hier sind einige gängige Techniken:
- Häufigkeitsverteilung: Zählen der Anzahl der Vorkommen für jede Kategorie.
- Modus: Identifizieren der Kategorie mit der höchsten Häufigkeit.
- Kontingenztabellen: Wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Nominalvariablen zu untersuchen.
- Visualisierung: Die visuelle Darstellung nominaler Daten umfasst häufig:
- Balkendiagramme: Anzeige der Häufigkeit jeder Kategorie mit Balken.
- Kreisdiagramme: Veranschaulichung des Anteils jeder Kategorie innerhalb eines Ganzen.
Abschluss
Nominale Daten sind entscheidend für die Organisation und Interpretation kategorialer Informationen in verschiedenen Bereichen. Das Verständnis ihrer Eigenschaften und ihrer Analyse ist für die praktische Datenanalyse und Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung. Ob in Marktforschung, Gesundheitspflegeoder Soziologie, hilft es, die Welt um uns herum zu kategorisieren und bietet eine Grundlage für weitere Analysen und Erkenntnisse.
Häufig gestellte Fragen
A. Ein Beispiel für nominale Daten ist die Artwork des gehaltenen Haustiers: Katze, Hund, Vogel oder Fisch. Jede Kategorie stellt einen bestimmten Typ ohne Reihenfolge oder Rangfolge dar. Sie benennt einfach Kategorien, ohne einen quantitativen Wert oder eine Reihenfolge zu implizieren.
A. Ja, 0 und 1 können diese Daten darstellen, wenn sie zur Kennzeichnung von Kategorien verwendet werden, wie z. B. Geschlecht (0 für männlich, 1 für weiblich) oder das Vorhandensein/Fehlen eines Merkmals. In solchen Fällen fungieren sie als Kennzeichnungen ohne numerische Bedeutung oder inhärente Reihenfolge.
A. 0 und 1 sind nominale Daten, wenn sie als Beschriftungen verwendet werden, da sie unterschiedliche Kategorien darstellen, ohne einen numerischen Wert oder eine Reihenfolge zu implizieren. Sie sind Kennungen, die zwischen Kategorien unterscheiden, wie z. B. Geschlecht oder Anwesenheit/Abwesenheit, anstatt Mengen oder Rangfolgen darzustellen.