Statistikas on nominaalsed andmed (tuntud ka kui nominaalne skaala) teatud tüüpi andmed, mida kasutatakse muutujate märgistamiseks ilma kvantitatiivse väärtuseta. See on mõõteskaala lihtsaim vorm. Erinevalt järjestusandmetest Järjestusandmed Statistikas on järjestusandmed sellist tüüpi andmed, milles väärtused järgivad loomulikku järjekorda. Järjestusandmete üks tähelepanuväärsemaid omadusi on see, et nominaalandmeid ei saa tellida ega mõõta.
Erinevalt intervalli- või suhteandmetest ei saa nominaalandmeid olemasolevate matemaatiliste operaatorite abil manipuleerida. Seega on keskse tendentsi ainus keskse tendentsi keskse tendentsi mõõdupuu andmekogumi kirjeldav kokkuvõte ühe väärtuse kaudu, mis kajastab andmejaotuse keskpunkti. Koos selliste andmete muutlikkusega on režiim.
Nominaalsete andmete omadused
Nominaalsed andmed võivad olla nii kvalitatiivsed kui ka kvantitatiivsed. Kvantitatiivsetel siltidel puudub siiski arvuline väärtus või seos (nt identifitseerimisnumber). Teiselt poolt saab nominaalsel kujul esitada mitmesuguseid kvalitatiivseid andmeid. Need võivad sisaldada sõnu, tähti ja sümboleid. Inimeste nimed, sugu ja rahvus on vaid mõned kõige tavalisemad näited nominaalsetest andmetest.
Kuidas analüüsida nominaalandmeid?
Nominaalandmeid saab analüüsida grupeerimismeetodi abil. Muutujaid saab rühmitada kategooriatesse ja iga kategooria jaoks saab arvutada sageduse või protsendi. Andmeid saab esitada ka visuaalselt, näiteks sektordiagrammi abil.
Kuigi nominaalandmeid ei saa matemaatiliste operaatorite abil töödelda, saab neid siiski täiustatud statistiliste meetodite abil analüüsida. Näiteks üks võimalus andmete analüüsimiseks on hüpoteeside testimine Hüpoteeside testimine Hüpoteeside testimine on statistilise järelduse meetod. Seda kasutatakse selleks, et kontrollida, kas populatsiooni parameetri kohta käiv väide on õige. Hüpoteesi testimine .
Nominaalsete andmete saamiseks võib hüpoteeside testimise läbi viia mitteparameetriliste testide abil, näiteks chi-ruudu test. Ki-ruudu testi eesmärk on teha kindlaks, kas antud väärtuste eeldatava sageduse ja täheldatud sageduse vahel on oluline erinevus.
Rohkem ressursse
Finance pakub finantsmodelleerimise ja hindamise analüütikule (FMVA) ™ FMVA® sertifikaati. Liituge 350 600+ üliõpilasega, kes töötavad sellistes ettevõtetes nagu Amazon, JP Morgan ja Ferrari sertifitseerimisprogrammis neile, kes soovivad oma karjääri järgmisele tasemele viia. Õppimise jätkamiseks ja oma karjääri edendamiseks on abiks järgmised finantsvahendid:
- Finantsstatistika põhimõisted Rahanduse põhistatistika mõisted Statistika kindel mõistmine on ülioluline, et aidata meil rahandust paremini mõista. Pealegi võivad statistikakontseptsioonid aidata investoritel jälgida
- Sõltumatud sündmused Sõltumatud sündmused Statistikas ja tõenäosusteoorias on sõltumatud sündmused kaks sündmust, kus ühe sündmuse toimumine ei mõjuta teise sündmuse toimumist
- Positiivselt kallutatud jaotus Positiivselt kallutatud jaotus Statistikas on positiivselt kallutatud (või paremale kaldu) jaotus selline jaotustüüp, kus enamik väärtusi on koondatud vasaku saba ümber
- Kvantitatiivne analüüs Kvantitatiivne analüüs Kvantitatiivne analüüs on mõõdetavate ja kontrollitavate andmete, nagu tulud, turuosa ja palgad, kogumine ja hindamine ettevõtte käitumise ja tulemuslikkuse mõistmiseks. Andmetehnoloogia ajastul peetakse kvantitatiivset analüüsi eelistatud lähenemiseks teadlike otsuste langetamisel.
