EN nominel variabel Det er en, der tager værdier, der identificerer en klasse eller kategori, hvor studieobjekterne er grupperet. For eksempel grupperer den variable 'hårfarve' mennesker i brunt, sort, blondt hår osv..
Den nominelle skala identificerer, grupperer og differentierer undersøgelsesenhederne efter en bestemt kvalitet i klart definerede og eksklusive klasser på en sådan måde, at alle dem, der tilhører en klasse, er ens eller ækvivalente med hensyn til den attribut eller ejendom, der undersøges..
Klasser er differentieret efter navne eller ved at identificere tal, så de har ingen numerisk værdi eller fastlagt rækkefølge. For eksempel: det variable køn har to klasser, mand og kvinde; Du kan også bruge tallene 1 og 2, der repræsenterer henholdsvis mandlige og kvindelige kategorier. Disse tal er enkle vilkårlige identifikatorer.
I disse typer målinger tildeles navne eller etiketter til objekter. Navnet på de fleste af de nominerede prøver eller definitioner er den "værdi", der tildeles det nominelle mål for undersøgelsesobjektet..
Hvis to objekter har det samme navn tilknyttet, hører de til den samme kategori, og det er den eneste betydning, som nominelle mål har.
Artikelindeks
Den nominelle skala er den mest elementære, og variablerne målt i denne skala klassificerer undersøgelsesenhederne (objekter, mennesker osv.) I klasser baseret på en eller flere unikke og observerede egenskaber, attributter eller egenskaber..
Klasser eller kategorier har et navn eller nummer, men disse tjener kun som etiketter eller identifikatorer, de gør kategoriske snarere end kvantitative forskelle, de tjener en rent klassificeringsfunktion.
De kan ikke manipuleres aritmetisk, de afspejler ikke rækkefølge (stigende eller faldende) eller hierarki (større eller mindre), observationer kan ikke bestilles fra mindste til største eller fra lille til stor, det vil sige, ingen af kategorierne har et højere hierarki end den anden, afspejler de kun forskelle i variablen.
Nominelle variabler med to klasser kaldes dikotom, såsom det variable køn (mand eller kvinde). Variabler med tre eller flere kategorier kaldes multichotomic eller polyhotomic. For eksempel: den variable erhverv (arbejdstager, tømrer, læge osv.).
Nominelle variabler etablerer kun ækvivalensforhold; det vil sige, at et bestemt studieobjekt har det kendetegn, der definerer klassen eller ikke..
Med nominelle variabler kan beregninger af proportioner, procenter og forhold foretages, og med dem udføres frekvensoptællinger eller tabeller af antallet af begivenheder i hver klasse af den undersøgte variabel. Det mål for central tendens, der kan håndteres med disse typer variabler, er tilstanden.
Eksempler på variabler målt i nominel skala:
- Nationalitet (argentinsk, chilensk, colombiansk, ecuadoriansk, peruansk osv.).
- Farver (hvid, gul, blå, sort, orange osv.).
- Øjenfarve (sort, brun, blå, grøn osv.).
- Klassificering af studerende efter karriere (Administration - 1; Systemer - 2; Elektronik - 3; Jura - 4 osv.). (tallet er en kode uden værdi eller rækkefølge)
- Civilstand (enlig, gift, enke, skilt, fællesrettsforening).
- Profession (ingeniør, advokat, læge, lærer osv.).
- Sex (mand, kvinde).
- Religiøs tilknytning (kristen, muslim, katolik osv.).
- Politisk tilknytning (liberal, konservativ, uafhængig osv.).
- Type skole (offentlig eller privat).
- Race (hvid, sort, gul, mongrel osv.).
- Blodgrupper (O, A, B, AB).
Hvis der tælles af deltagere, der deltager i en fodboldkamp, kan den nominelle variabel 'deltagelse efter køn' defineres. Optællingen rapporterer, hvor mange mænd og hvor mange kvinder der deltog i kampen, men klassificeringsvariablen er køn.
Opdel offentligheden i fodboldkampen i to kategorier, og ingen af grupperne har præference over den anden. Endelig er kategorierne eksklusive, da der ikke er tvivl om, hvilken gruppe hver af deltagerne tilhører..
Du vil gerne vide folks opfattelse, før reformerne anvendes i et lands arbejdspolitik. Variablen 'interesse' er fordelene ved arbejdspolitikker, og i undersøgelsen er der fem mulige positive resultater: Flere penge, bedre lægehjælp, bedre pension, balance mellem arbejde og familie og andet.
Alle svar måles på en nominel skala med Ja- eller Nej-værdier. Det andet resultat omfatter alle de fordele, som respondenterne anser for at opnå, men som ikke er en del af undersøgelsesværdierne..
Antallet af bekræftende eller negative svar er nødvendige for at beregne procentdelen af respondenter af det samlede antal, der mener, at de vil forbedre sig eller ikke i nogen af aspekterne, men disse procenter har ingen betydning set fra synspunktet om, at en fordel er større end en anden ..
Endelig er der ingen naturlig rækkefølge for resultaterne, du kan f.eks. Sætte Bedre sundhedspleje i stedet for Flere penge, og det ændrer slet ikke resultatet.
Fødselslandet er en nominel variabel, hvis værdier er navnene på landene. Med henblik på at arbejde med denne variabel er det praktisk at foretage en numerisk kodifikation af disse oplysninger, vi tildeler kode 1 til dem, der er født i Argentina, Bolivia-kode 2, Canada-kode 3 osv..
Denne kodning letter computeroptælling og styring af informationsindsamlingsinstrumenter. Men da vi har tildelt numre til de forskellige kategorier, kan vi ikke manipulere disse numre. For eksempel er 1 + 2 ikke lig med 3; dvs. Argentina + Bolivia resulterer ikke i Canada.
Endnu ingen kommentarer