Sisältö
- TL; DR (liian pitkä; ei lukenut)
- Nimelliset tiedot
- Ordinal Data
- Miksi eron tunteminen on kriittistä
- Kuinka nimellis- ja normaalitiedot ovat samanlaisia
Tilastoissa termit "nimellinen" ja "tavallinen" viittaavat erityyppisiin luokiteltaviin tietoihin. Ymmärtääksesi, mitä kukin näistä termeistä tarkoittaa ja millaiseen tietoon kukin viittaa, ajatelkaa kunkin sanan juuria ja anna sen olla vihje sen tyyppiselle tiedolle, jota se kuvaa. Nimitietoihin sisältyy datan nimeäminen tai tunnistaminen; koska sana "nominaali" jakaa latinan juuren sanan "nimi" kanssa ja sillä on samanlainen ääni, nimellinen datofunktio on helppo muistaa. Ordinaalitietoon sisältyy tietojen sijoittaminen järjestykseen, ja "ordinal" ja "order" kuulostavat samanlaisilta, mikä tekee myös ordinal datan toiminnon helpon muistamisen.
TL; DR (liian pitkä; ei lukenut)
Nimitiedot määrittävät nimet jokaiselle datapisteelle asettamatta sitä jonkinlaiseen järjestykseen. Esimerkiksi testin tulokset voidaan kukin luokitella nimellisesti "läpäiseväksi" tai "epäonnistuvaksi".
Tavallinen tieto ryhmittelee tietyn luokittelujärjestelmän mukaan tietoja: se tilaa tiedot. Testitulokset voitaisiin esimerkiksi ryhmitellä alenevassa järjestyksessä luokkien mukaan: A, B, C, D, E ja F.
Nimelliset tiedot
Nimitiedot yksinkertaisesti nimeävät jotain nimeämättä niitä tilaukselle suhteessa muihin numeroituihin kohteisiin tai tietoihin. Esimerkki nimellisistä tiedoista voi olla "hyväksytty" tai "hylätty" -luokitus jokaiselle opiskelijan koetulokselle. Nimelliset tiedot tarjoavat joitain tietoja ryhmästä tai tapahtumaryhmästä, vaikka nämä tiedot olisivatkin rajattuja.
Jos esimerkiksi haluat tietää, kuinka monta ihmistä on syntynyt Floridassa vuosittain viiden viime vuoden aikana, etsi nämä luvut ja piirtä tulokset pylväsdiagrammiin. Kaaviossa esitetyillä tiedoilla ei ole luonnollista sijoitusta tai järjestystä; numerot kuvaavat vain tosiasiaa, ei välttämättä mieltymystä, ja ovat vain tarroja, jotka vastaavat kysymykseen "kuinka monta?" Nämä ovat nimellisdataa.
Ordinal Data
Tavallisiin tietoihin, toisin kuin nimellisiin tietoihin, liittyy jonkinlainen järjestys; Järjestysluvut seisovat suhteessa toisiinsa sijoitetulla tavalla. Oletetaan esimerkiksi, että saat suosikkiravintolassasi kyselyn, joka pyytää sinua antamaan palautetta saamastasi palvelusta. Voit luokitella palvelun laadulle "1" huonoille, "2" keskimääräistä alle, "3" keskimäärin, "4" erittäin hyville ja "5" erinomaisille. Tämän tutkimuksen keräämät tiedot ovat esimerkkejä säännöllisistä tiedoista. Täällä osoitetuilla numeroilla on järjestys tai sijoitus; eli sijoitus "4" on parempi kuin sijoitus "2".
Vaikka olet määrittänyt numeron mielipiteellesi, tämä luku ei ole kvantitatiivinen mitta: Vaikka sijoitus 4 on selvästi parempi kuin sijoitus 2, se ei välttämättä ole kaksinkertainen. Lukuja ei mitata tai määritetä matemaattisesti, vaan niille annetaan vain lausunnon merkinnät.
Miksi eron tunteminen on kriittistä
Kun työskentelet tilastojen kanssa, sinun pitäisi tietää, ovatko tarkastelemasi tiedot nimellis- vai säännöllisiä, koska nämä tiedot auttavat sinua päättämään, miten tietoja käytetään. Tilastotieteilijä ymmärtää, kuinka voidaan määrittää, mitä tilastollista analyysiä käytetään tietojoukkoon sen perusteella, onko se nimellinen vai ordinaarinen. Tietojen merkitsemismenetelmiä tilastoissa kutsutaan "asteikkoiksi"; sekä nimellis- että ordinaaliasteikot ovat väli- ja suhde-asteikot.
Kuinka nimellis- ja normaalitiedot ovat samanlaisia
Tiedot voivat olla joko numeerisia tai kategoriallisia, ja sekä nimellis- että normaalitiedot luokitellaan kategorisiin. Luokatiedot voidaan laskea, ryhmitellä ja joskus järjestää tärkeysjärjestykseen. Numeerinen data voidaan mitata. Kategorisen datan avulla tapahtumat tai tiedot voidaan sijoittaa ryhmiin tietyn järjestyksen tai ymmärryksen aikaansaamiseksi.