Зміст
- TL; DR (Занадто довго; Не читав)
- Номінальні дані
- Звичайні дані
- Чому знання різниці є критичним
- Наскільки номінальні та звичайні дані схожі
У статистиці терміни "номінальний" та "порядковий" відносяться до різних типів категоризованих даних. Розуміючи, що означає кожен з цих термінів і до якого типу даних посилається кожен, подумайте про корінь кожного слова і нехай це буде підказкою щодо того, який тип даних він описує. Номінальні дані передбачають іменування або ідентифікацію даних; оскільки слово "номінальний" розділяє латинський корінь зі словом "ім'я" і має подібний звук, функцію номінальних даних легко запам’ятати. Звичайні дані передбачають розміщення інформації в порядку, а «порядковий» і «порядок» звучать однаково, що робить функцію порядкових даних також легко запам’ятовувати.
TL; DR (Занадто довго; Не читав)
Номінальні дані присвоюють імена кожній точці даних, не розміщуючи її в якомусь порядку. Наприклад, результати тесту можуть бути класифіковані номінально як "пропуск" або "провал".
Звичайні дані групують дані за якоюсь системою ранжирування: вона впорядковує дані. Наприклад, результати тестів можна згрупувати у порядку зменшення за класами: A, B, C, D, E та F.
Номінальні дані
Номінальні дані просто називають щось, не привласнюючи його до порядку стосовно інших нумерованих об'єктів або фрагментів даних. Прикладом номінальних даних може бути класифікація "пропуск" або "провал" для кожного результату тестування студентів. Номінальні дані надають деяку інформацію про групу або набір подій, навіть якщо ця інформація обмежується простою кількістю.
Наприклад, якщо ви хочете знати, скільки людей народжувалося у Флориді щороку протягом останніх п’яти років, знайдіть ці цифри та побудуйте свої результати на гістограмі. Дані, представлені на графіку, не мають природного ранжирування чи впорядкування; цифри просто ілюструють факт, не обов'язково перевагу, і є лише етикетками, які відповідають на питання "скільки?" Це номінальні дані.
Звичайні дані
Звичайні дані, на відміну від номінальних даних, передбачають певний порядок; порядкові числа стоять по відношенню один до одного за класифікацією. Наприклад, припустимо, ви отримуєте опитування від улюбленого ресторану, який просить надати відгук про отриману вами послугу. Ви можете класифікувати якість послуг як "1" для бідних, "2" для нижче середнього, "3" для середнього, "4" для дуже хорошого та "5" для відмінного. Дані, зібрані цим опитуванням, є прикладами порядкових даних. Тут присвоєні номери мають наказ чи ранг; тобто рейтинг "4" кращий, ніж рейтинг "2."
Однак, навіть якщо ви присвоїли номер своїй думці, це число не є кількісною мірою: Хоча ранжування "4" явно краще, ніж рейтинг "2", це не обов'язково вдвічі краще. Цифри не вимірюються чи визначаються математично, а просто призначаються як мітки для думок.
Чому знання різниці є критичним
Працюючи зі статистикою, ви повинні знати, чи є дані, які ви переглядаєте, номінальні чи порядкові, оскільки ця інформація допомагає визначити, як використовувати дані. Статистик розуміє, як визначити, який статистичний аналіз застосувати до набору даних, виходячи з того, чи є він номінальним чи порядковим. Шляхи маркування даних у статистиці називаються "масштабами"; поряд з номінальною і порядковою шкалою - це інтервальна і відносна шкали.
Наскільки номінальні та звичайні дані схожі
Дані можуть бути або числовими, або категоричними, і номінальні, і порядкові дані класифікуються як категоричні. Категоричні дані можна підраховувати, групувати та іноді класифікувати за важливістю. Числові дані можна виміряти. За допомогою категоричних даних події чи інформацію можна класифікувати в групи, щоб навести певний порядок чи розуміння.