Која је разлика између номиналних и уобичајених података?

Садржај

• ТЛ; ДР (Предуго; нисам прочитао)
• Номинални подаци
• Обични подаци
• Зашто је познавање разлике критично
• Колико су номинални и уобичајени подаци слични

У статистици, изрази "номинални" и "редовни" односе се на различите врсте категорисаних података. Разумевајући шта сваки од ових појмова значи и на које се све податке односи, размислите о корену сваке речи и нека то буде траг у врсти података које описује. Номинални подаци укључују именовање или идентификацију података; јер реч "номинални" дели латински корен са речју "име" и има сличан звук, функција номиналних података лако се памти. Обични подаци укључују постављање информација у ред, а „ординал“ и „ордер“ звуче подједнако, чинећи функцију ординалних података такође лако памтљивом.

ТЛ; ДР (Предуго; нисам прочитао)

Номинални подаци додељују имена свакој тачки података без постављања у некаквом редоследу. На пример, резултати теста могу се свако номинално класификовати као „пролаз“ или „неуспех“.

Подаци обичних података групишу према неком систему рангирања: он наређује податке. На пример, резултати тестова могу се груписати према падајућем редоследу према разредима: А, Б, Ц, Д, Е и Ф.

Номинални подаци

Номинални подаци једноставно називају нешто без додјељивања налогу у односу на друге нумерисане објекте или дијелове података. Пример номиналних података може бити класификација „пролаз“ или „неуспех“ за сваки резултат теста ученика. Номинални подаци пружају неке информације о групи или скупу догађаја, чак и ако су те информације ограничене на само бројање.

На пример, ако желите да знате колико се људи родило на Флориди сваке године у последњих пет година, пронађите те бројке и исцртајте своје резултате на графикону. Подаци приказани на графикону немају природно рангирање или наређивање; бројеви једноставно илуструју чињеницу, не нужно и преференцију, и само су ознаке које одговарају на питање "колико?" То су номинални подаци.

Обични подаци

Уобичајени подаци, за разлику од номиналних података, укључују одређени ред; редни бројеви стоје један према другом на рангирани начин. На пример, претпоставимо да добијете анкету из свог омиљеног ресторана који тражи да пошаљете повратне информације о услузи коју сте добили. Квалитет услуге можете рангирати као „1“ за лоше, „2“ за испод просека, „3“ за просек, „4“ за врло добро и „5“ за одлично. Подаци прикупљени овим истраживањем су примери ординалних података. Овде додељени бројеви имају наређење или ранг; то јест, рангирање „4“ је боље од рангирања „2“.

Међутим, иако сте свом мишљењу додијелили број, овај број није квантитативна мјера: Иако је рангирање „4“ очигледно боље од рангирања „2“, није нужно двоструко боље. Бројеви се нису математички мерени или одређивали, већ су само додељени као ознаке за мишљење.

Зашто је познавање разлике критично

Када радите са статистиком, требали бисте знати јесу ли подаци које гледате номинални или редовни, јер вам ове информације помажу да одлучите како их користити. Статистичар разуме како да утврди коју статистичку анализу треба применити на скуп података на основу тога да ли је номинална или редоследна. Начини означавања података у статистици се називају „вага“; заједно са номиналном и редном скалом су интервале и пропорције.

Колико су номинални и уобичајени подаци слични

Подаци могу бити нумерички или категорични, и номинални и редни подаци су класификовани као категорични. Категоријски подаци се могу рачунати, груписати и понекад рангирати по важности. Нумерички подаци се могу мерити. Уз категоричке податке, догађаји или информације могу се сврстати у групе како би се донео осећај реда или разумевања.