W statystyce dane nominalne (znane również jako skala nominalna) to typ danych, które są używane do oznaczania zmiennych bez podawania wartości ilościowej. To najprostsza forma miary. W przeciwieństwie do danych porządkowych Dane porządkowe W statystykach dane porządkowe to typ danych, w których wartości mają naturalny porządek. Jedną z najbardziej godnych uwagi cech danych porządkowych jest to, że danych nominalnych nie można uporządkować ani zmierzyć.
W odróżnieniu od danych przedziałów lub współczynników, danymi nominalnymi nie można manipulować przy użyciu dostępnych operatorów matematycznych. Zatem jedyną miarą tendencji centralnej Tendencja centralna Tendencja centralna jest opisowym podsumowaniem zbioru danych za pomocą pojedynczej wartości, która odzwierciedla środek rozkładu danych. Wraz ze zmiennością takich danych jest tryb.
Charakterystyka danych nominalnych
Dane nominalne mogą być zarówno jakościowe, jak i ilościowe. Jednak etykiety ilościowe nie mają wartości liczbowej ani związku (np. Numeru identyfikacyjnego). Z drugiej strony różne rodzaje danych jakościowych można przedstawić w postaci nominalnej. Mogą zawierać słowa, litery i symbole. Nazwiska osób, płeć i narodowość to tylko kilka z najczęstszych przykładów danych nominalnych.
Jak analizować dane nominalne?
Dane nominalne można analizować metodą grupowania. Zmienne można pogrupować w kategorie, a dla każdej kategorii można obliczyć częstotliwość lub odsetek. Dane można również przedstawić wizualnie, na przykład za pomocą wykresu kołowego.
Chociaż danych nominalnych nie można traktować za pomocą operatorów matematycznych, nadal można je analizować za pomocą zaawansowanych metod statystycznych. Na przykład, jednym ze sposobów analizy danych jest testowanie hipotez Testowanie hipotez Testowanie hipotez Testowanie jest metodą wnioskowania statystycznego. Służy do sprawdzenia, czy stwierdzenie dotyczące parametru populacji jest poprawne. Testowanie hipotez .
W przypadku danych nominalnych testowanie hipotez można przeprowadzić za pomocą testów nieparametrycznych, takich jak test chi kwadrat. Test chi-kwadrat ma na celu ustalenie, czy istnieje znacząca różnica między częstością oczekiwaną a obserwowaną częstością podanych wartości.
Więcej zasobów
Finance oferuje program Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Certyfikat FMVA® Dołącz do ponad 350 600 studentów, którzy pracują dla firm takich jak Amazon, JP Morgan i Ferrari, z programem certyfikacji dla tych, którzy chcą przenieść swoją karierę na wyższy poziom. Aby kontynuować naukę i rozwijać swoją karierę, pomocne będą następujące zasoby finansowe:
- Podstawowe pojęcia statystyczne w finansach Podstawowe pojęcia dotyczące statystyki w finansach Dokładne zrozumienie statystyki jest niezwykle ważne, abyśmy mogli lepiej zrozumieć finanse. Ponadto koncepcje statystyczne mogą pomóc inwestorom w monitorowaniu
- Zdarzenia niezależne Zdarzenia niezależne W statystyce i teorii prawdopodobieństwa zdarzenia niezależne to dwa zdarzenia, w których wystąpienie jednego zdarzenia nie wpływa na wystąpienie innego zdarzenia
- Dodatnio pochylona dystrybucja Dodatnio pochylona dystrybucja W statystykach dodatnio skośny (lub prawoskrzydły) rozkład jest rodzajem rozkładu, w którym większość wartości jest skupiona wokół lewej części
- Analiza ilościowa Analiza ilościowa Analiza ilościowa to proces zbierania i oceny mierzalnych i weryfikowalnych danych, takich jak przychody, udział w rynku i płace, w celu zrozumienia zachowania i wyników firmy. W dobie technologii danych analiza ilościowa jest uważana za preferowane podejście do podejmowania świadomych decyzji.
