Nominalna koncepcja zmiennej i przykładów

A Zmienna nominalna To taki, który przyjmuje wartości identyfikujące klasę lub kategorię, w której obiekty badań są pogrupowane. Na przykład zmienna „kolor włosów” grupuje ludzi w brązowym, czarnym, blondynce itp.

Skala nominalna identyfikuje, grupuje i odróżnia jednostki badań, zgodnie z pewną cechą, w jasno określonych i wyłącznych klasach, w taki sposób, że wszyscy ci, którzy należą do klasy, są równe lub równoważne w odniesieniu do badania lub właściwości w badaniu.

Ikony mężczyzn i kobiety. Źródło: Pixabay.com

Zajęcia różnią się w zależności od liczb nazw lub identyfikatorów, więc nie mają one wartości liczbowej ani ustalonego zamówienia. Na przykład: zmienna płci ma dwie klasy, mężczyźni i kobiety; Można również zastosować odpowiednio liczby 1 i 2, które reprezentują odpowiednio kategorie męskie i żeńskie. Te liczby są prostymi dowolnymi identyfikatorami.

W tego rodzaju środkach nazwy lub etykiety są przypisywane do obiektów. Nazwa większości nominowanych lub definicji to „wartość” przypisana do nominalnej miary obiektu badań.

Jeśli dwa obiekty mają z nimi powiązaną tę samą nazwę, należą one do tej samej kategorii i to jedyne znaczenie, które mają miary nominalne.

[TOC]

Koncepcja i cechy

Skala nominalna jest najbardziej podstawową, a zmienne mierzone w tej skali klasyfikują jednostki badawcze (obiekty, ludzie itp.) W klasach, w oparciu o jedną lub więcej cech, atrybutów lub unikalnych i obserwowanych właściwości.

Zajęcia lub kategorie mają nazwę lub numer, ale służą one jako etykiety lub identyfikatory, dokonują kategorycznych rozróżnień, a nie ilościowych, w pełni klasyfikuj klasyfikację

Nie można ich manipulować arytmetyką, nie odzwierciedlają one porządku (rosnącego lub zstępującego) ani hierarchii (większej lub mniejszej), obserwacji nie można zamówić od niewielkich do większych lub małych do dużych, to znaczy żadna z kategorii nie ma większej hierarchii niż hierarchia niż hierarchia niż hierarchia niż Inne, odzwierciedlają jedynie różnice w zmiennej.

Może ci służyć: losowy eksperyment: koncepcja, przestrzeń próbki, przykłady

Zmienne nominalne z dwiema klasami nazywane są dychotomicznymi, takimi jak zmienna płciowa (mężczyzna lub kobieta). Zmienne z trzema lub więcej kategoriami nazywane są wielokotomową lub polikotomiczną. Na przykład: Zmienny zawód (pracownik, stolarz, lekarz itp.).

Zmienne nominalne ustanawiają jedynie relacje równoważności; To znaczy szczególny obiekt badania ma charakterystykę, która określa klasę lub nie ma.

Przy zmiennych nominalnych można dokonać obliczeń proporcji, odsetek i przyczyn, a wraz z nimi występują liczba częstotliwości lub zakładki liczby zdarzeń w każdej klasie badanej zmiennej. Centralna miara tendencji, którą można obsłużyć z tego typu zmiennymi, jest moda.

Przykłady zmiennych nominalnych

Przykłady zmiennych mierzonych w skali nominalnej:

- Narodowość (argentyńska, chilijska, kolumbijska, ekwadorska, peruwiańska itp.).

- Kolory (biały, żółty, niebieski, czarny, pomarańczowy itp.).

- Kolor oczu (czarny, brązowy, niebieski, zielony itp.).

- Klasyfikacja uczniów według kariery (administracja - 1; systemy - 2; elektronika - 3; prawo - 4; itp.). (Numer jest kodem bez wartości lub zamówienia)

- Status cywilny (singiel, żonaty, wdowiec, rozwiedziony, wolny związek).

- Zawód (inżynier, prawnik, lekarz, nauczyciel itp.).

- Seks (mężczyzna, kobieta).

- Przynależność religijna (chrześcijańskie, muzułmanin, katolik itp.).

- Przynależność polityczna (liberalna, konserwatywna, niezależna itp.).

- Typ szkoły (publiczny lub prywatny).

- Rasa (biały, czarny, żółty, mestizo itp.).

- Grupy krwi (O, A, B, AB).

- Wyjaśnione przykłady

Uczestnictwo w meczu piłkarskim

Jeśli dokonana zostanie liczba uczestników, którzy wchodzą w mecz piłki nożnej, można zdefiniować nominalną zmienną „pomoc seksualną”. Liczba informuje, ilu mężczyzn i ile kobiet uczestniczyło w imprezie, ale zmienną klasyfikacyjną jest seks.

Może ci służyć: jakie są wyrażenia algebraiczne, a które są najczęstsze?

Podziel publiczność na dwie kategorie na mecz piłki nożnej, a żadna z grup nie preferuje drugiej. Wreszcie kategorie są wyłączne, ponieważ nie ma wątpliwości, że grupa każdy z uczestników należy.

Korzyść z polityki pracy

Pożądane jest, aby poznać opinię ludzi w obliczu stosowania reform w polityce pracy w danym kraju. Zmienna „odsetek” to korzyści płynące z polityki pracy, aw ankiecie jest pięć możliwych pozytywnych wyników: więcej pieniędzy, lepsza pomoc medyczna, lepsza emerytura, saldo pracy/rodziny i inne.

Wszystkie odpowiedzi są mierzone w skali nominalnej z tak lub nie. W rezultacie inne obejmuje wszystkie korzyści, które respondenci uważają, że otrzymają, ale nie są to części wartości ankiety.

Wysokość reakcji afirmatywnych lub negatywnych jest niezbędna do obliczenia odsetka respondentów całości, która uważa, że ​​poprawi się, czy nie w żadnym z aspektów, ale odsetki te nie mają znaczenia z punktu widzenia, że ​​korzyść jest większa niż inna niż inna.

Wreszcie, nie ma naturalnego zamówienia na wyniki, na przykład lepsza pomocy medycznej można zapłacić, a na przykład wynik w ogóle się nie zmienia.

Kraj urodzenia osoby

Kraj urodzenia jest zmienną nominalną, której wartości są nazwiskami krajów. Do celów pracy z tą zmienną wygodne jest dokonanie numerycznego kodowania tych informacji, przypisujemy się do osób urodzonych w Argentynie Kodeksu 1, Boliwii Code 2, Kanada na 3 i tak dalej.

Może ci służyć: permutacje okrągłe: demonstracja, przykłady, rozstrzygnięte ćwiczenia

To kodowanie ułatwia liczenie komputerowe i obsługę instrumentów do gromadzenia informacji. Jednak ponieważ przypisaliśmy liczby do różnych kategorii, nie możemy manipulować tymi liczbami. Na przykład 1 + 2 nie jest równe 3; To znaczy Argentyna + Boliwia nie powoduje Kanady.

Bibliografia

1. Coronado, j. (2007). Wagi pomiarowe. Magazyn Paradigmas. Odzyskane z jednostki.Edu.współ.
2. Freund, r.; Wilson, w.; Mohr, d. (2010). Metody statystyczne. Trzeci wyd. Academic Press-Evevier Inc.
3. Szkło, g.; Stanley, J. (1996). Metody statystyczne nie zastosowane do nauk społecznych. Hispanoamerican Hall S Hall. DO.
4. Piękny.; Marchal, w.; Wathen, s. (2012). Statystyki dotyczyły biznesu i gospodarki. Dziesiąty ed. McGraw-Hill/Inter-American Reditores s. DO.
5. Orlandoni, g. (2010). Statystyczne skale pomiarowe. Magazyn Telos. Pobrano z OJS.miasto.Edu.
6. Siegel, s.; Castellan, n. (1998). Statystyki nieparametryczne stosowane w naukach o zachowaniu. Czwarty ed. Redakcja Trillas S. DO.
7. (2019). Poziom pomiaru. Odzyskane z.Wikipedia.org.