Statistikā nominālie dati (pazīstami arī kā nominālā skala) ir datu veids, ko izmanto mainīgo apzīmēšanai, nenorādot nekādu kvantitatīvu vērtību. Tā ir vienkāršākā mērogu skalas forma. Atšķirībā no kārtas datiem Sākotnējie dati Statistikā kārtas skaitļi ir datu veids, kurā vērtības notiek dabiskā secībā. Viena no ievērojamākajām kārtas datu pazīmēm ir tā, ka nominālos datus nevar pasūtīt un tos nevar izmērīt.
Atšķirībā no intervāla vai proporcijas datiem, nominālos datus nevar manipulēt, izmantojot pieejamos matemātiskos operatorus. Tādējādi vienīgais centrālās tendences centrālās tendences centrālās tendences rādītājs ir datu kopas aprakstošs kopsavilkums, izmantojot vienu vērtību, kas atspoguļo datu izplatīšanas centru. Līdz ar šādu datu mainīgumu ir arī režīms.
Nominālo datu raksturojums
Nomināli dati var būt gan kvalitatīvi, gan kvantitatīvi. Tomēr kvantitatīvajām etiķetēm trūkst skaitliskas vērtības vai attiecības (piemēram, identifikācijas numura). No otras puses, dažādu veidu kvalitatīvos datus var attēlot nominālā formā. Tie var ietvert vārdus, burtus un simbolus. Cilvēku vārdi, dzimums un tautība ir tikai daži no visbiežāk sastopamajiem nominālo datu piemēriem.
Kā analizēt nominālos datus?
Nominālos datus var analizēt, izmantojot grupēšanas metodi. Mainīgos lielumus var sagrupēt kategorijās, un katrai kategorijai var aprēķināt biežumu vai procentus. Datus var attēlot arī vizuāli, piemēram, izmantojot sektoru diagrammu.
Lai gan nominālos datus nevar apstrādāt, izmantojot matemātiskos operatorus, tos tomēr var analizēt, izmantojot uzlabotas statistikas metodes. Piemēram, viens no datu analīzes veidiem ir hipotēžu pārbaude Hipotēžu pārbaude Hipotēžu pārbaude ir statistikas secināšanas metode. To izmanto, lai pārbaudītu, vai apgalvojums par populācijas parametru ir pareizs. Hipotēžu pārbaude.
Nominālajiem datiem hipotēzes testēšanu var veikt, izmantojot tādus parametrus kā chi-kvadrāta testu. Chi-kvadrāta testa mērķis ir noteikt, vai pastāv būtiska atšķirība starp paredzamo vērtību un novēroto doto vērtību biežumu.
Vairāk resursu
Finanses piedāvā finanšu modelēšanas un vērtēšanas analītiķi (FMVA) ™ FMVA® sertifikāciju. Pievienojieties 350 600+ studentiem, kuri strādā tādos uzņēmumos kā Amazon, J.P.Morgan un Ferrari sertifikācijas programma tiem, kas vēlas virzīt savu karjeru uz nākamo līmeni. Lai turpinātu mācīties un virzīt savu karjeru, noderēs šādi finanšu resursi:
- Finanšu pamatstatistikas jēdzieni Finanšu pamatstatistikas jēdzieni Stingra statistikas izpratne ir ārkārtīgi svarīga, lai palīdzētu mums labāk izprast finanses. Turklāt statistikas jēdzieni var palīdzēt investoriem uzraudzīt
- Neatkarīgi notikumi Neatkarīgi notikumi Statistikā un varbūtību teorijā neatkarīgi notikumi ir divi notikumi, kur viena notikuma iestāšanās neietekmē cita notikuma rašanos
- Pozitīvi šķībs sadalījums Pozitīvi šķībs sadalījums Statistikā pozitīvi šķībs (vai labais šķībs) sadalījums ir izplatīšanas veids, kurā lielākā daļa vērtību ir sakopotas ap kreiso astes daļu.
- Kvantitatīvā analīze Kvantitatīvā analīze Kvantitatīvā analīze ir process, kurā tiek vākti un novērtēti izmērāmi un pārbaudāmi dati, piemēram, ieņēmumi, tirgus daļa un algas, lai izprastu uzņēmējdarbības uzvedību un sniegumu. Datu tehnoloģiju laikmetā kvantitatīvā analīze tiek uzskatīta par vēlamo pieeju pamatotu lēmumu pieņemšanā.
