Date nominale - definiție, caracteristici și modul de analiză

În statistici, datele nominale (cunoscute și sub numele de scară nominală) sunt un tip de date care este utilizat pentru etichetarea variabilelor fără a furniza nicio valoare cantitativă. Este cea mai simplă formă a unei scale de măsură. Spre deosebire de datele ordinale Datele ordinale În statistici, datele ordinale sunt tipul de date în care valorile urmează o ordine naturală. Una dintre cele mai notabile caracteristici ale datelor ordinale este că datele nominale nu pot fi ordonate și nu pot fi măsurate.

Date nominale

Spre deosebire de datele de interval sau raport, datele nominale nu pot fi manipulate folosind operatorii matematici disponibili. Astfel, singura măsură a tendinței centrale Tendința centrală Tendința centrală este un rezumat descriptiv al unui set de date printr-o singură valoare care reflectă centrul distribuției datelor. Împreună cu variabilitatea pentru astfel de date este modul.

Caracteristicile datelor nominale

Datele nominale pot fi atât calitative, cât și cantitative. Cu toate acestea, etichetele cantitative nu au o valoare numerică sau o relație (de exemplu, numărul de identificare). Pe de altă parte, diferite tipuri de date calitative pot fi reprezentate în formă nominală. Acestea pot include cuvinte, litere și simboluri. Numele persoanelor, sexul și naționalitatea sunt doar câteva dintre cele mai frecvente exemple de date nominale.

Cum se analizează datele nominale?

Datele nominale pot fi analizate folosind metoda de grupare. Variabilele pot fi grupate împreună în categorii, iar pentru fiecare categorie se poate calcula frecvența sau procentul. Datele pot fi, de asemenea, prezentate vizual, cum ar fi prin utilizarea unei diagrame.

Deși datele nominale nu pot fi tratate folosind operatori matematici, totuși pot fi analizate folosind metode statistice avansate. De exemplu, o modalitate de a analiza datele este prin testarea ipotezelor Testarea ipotezelor Testarea ipotezelor este o metodă de inferență statistică. Este folosit pentru a testa dacă o afirmație referitoare la un parametru de populație este corectă. Testarea ipotezei.

Pentru date nominale, testarea ipotezelor poate fi efectuată folosind teste nonparametrice, cum ar fi testul chi-pătrat. Testul chi pătrat își propune să determine dacă există o diferență semnificativă între frecvența așteptată și frecvența observată a valorilor date.

Mai multe resurse

Finanțarea oferă analistul de modelare și evaluare financiară (FMVA) ™ Certificare FMVA® Alăturați-vă peste 350.600 de studenți care lucrează pentru companii precum Amazon, JP Morgan și programul de certificare Ferrari pentru cei care doresc să-și ducă cariera la nivelul următor. Pentru a continua să învățați și să vă avansați cariera, următoarele resurse financiare vor fi utile:

  • Concepte statistice de bază în finanțe Concepte statistice de bază pentru finanțe O înțelegere solidă a statisticilor este crucială pentru a ne ajuta să înțelegem mai bine finanțele. Mai mult, conceptele statistice pot ajuta investitorii să monitorizeze
  • Evenimente independente Evenimente independente În statistici și teoria probabilității, evenimentele independente sunt două evenimente în care apariția unui eveniment nu afectează apariția unui alt eveniment
  • Distribuție înclinată pozitiv Distribuție înclinată pozitiv În statistici, o distribuție înclinată pozitiv (sau înclinată la dreapta) este un tip de distribuție în care cele mai multe valori sunt grupate în jurul cozii stângi a
  • Analiza cantitativă Analiza cantitativă Analiza cantitativă este procesul de colectare și evaluare a datelor măsurabile și verificabile, cum ar fi veniturile, cota de piață și salariile, pentru a înțelege comportamentul și performanța unei afaceri. În era tehnologiei datelor, analiza cantitativă este considerată abordarea preferată pentru luarea deciziilor în cunoștință de cauză.

Postări recente