A statisztikában a nominális adatok (más néven névleges skála) egy olyan típusú adatok, amelyeket a változók címkézésére használnak mennyiségi érték megadása nélkül. Ez a mérési skála legegyszerűbb formája. A rendes adatoktól eltérően Rendes adatok A statisztikákban a rendes adatok azok az adatok, amelyekben az értékek természetes sorrendet követnek. A sorszámadatok egyik legismertebb jellemzője, hogy a névleges adatok nem rendelhetők és nem mérhetők.
Az intervallum- vagy arányadatoktól eltérően a névleges adatok nem kezelhetők a rendelkezésre álló matematikai operátorok segítségével. Így a központi tendencia egyetlen mérőszáma a Central Tendency Central tendencia az adatkészlet leíró összefoglalása egyetlen értéken keresztül, amely az adateloszlás központját tükrözi. Az ilyen adatok változékonyságával együtt a mód.
A névleges adatok jellemzői
A névleges adatok kvalitatívak és kvantitatívak is lehetnek. A kvantitatív címkéknek azonban nincs numerikus értéke vagy kapcsolata (pl. Azonosító száma). Másrészt a kvalitatív adatok különféle típusai képviselhetők nominális formában. Tartalmazhatnak szavakat, betűket és szimbólumokat. Az emberek neve, neme és nemzetisége csak néhány a névleges adatok leggyakoribb példáiból.
Hogyan lehet elemezni a névleges adatokat?
A névleges adatokat a csoportosítási módszerrel lehet elemezni. A változókat kategóriákba lehet csoportosítani, és kategóriánként kiszámítható a gyakoriság vagy a százalék. Az adatok vizuálisan is megjeleníthetők, például kördiagram segítségével.
Noha a nominális adatokat nem lehet matematikai operátorokkal kezelni, mégis fejlett statisztikai módszerekkel elemezhetők. Például az adatok elemzésének egyik módja a hipotézisek tesztelése. A hipotézisek tesztelése A hipotézisek vizsgálata a statisztikai következtetések módszere. Arra használják, hogy teszteljék-e a populációs paraméterre vonatkozó állításokat. Hipotézis tesztelés.
A nominális adatokhoz a hipotézis tesztelése elvégezhető nem paraméteres tesztek, például a khi-négyzet teszt segítségével. A khi-négyzet teszt célja annak meghatározása, hogy van-e szignifikáns különbség az adott értékek várható frekvenciája és megfigyelt gyakorisága között.
További források
A Finance felajánlja a pénzügyi modellezés és értékbecslés elemzőjének (FMVA) ™ FMVA® tanúsítását. Csatlakozzon 350 600+ hallgatóhoz, akik olyan vállalatoknál dolgoznak, mint az Amazon, a JP Morgan és a Ferrari tanúsító program azok számára, akik karrierjüket a következő szintre akarják vinni. A tanulás és a karrier előrehaladása érdekében a következő pénzügyi források lesznek hasznosak:
- Alapvető statisztikai fogalmak a pénzügyben Alapvető statisztikai fogalmak a pénzügyekben A statisztika alapos megértése alapvető fontosságú a pénzügyek jobb megértésében. Sőt, a statisztikai koncepciók segíthetnek a befektetőknek a monitorozásban
- Független események Független események A statisztikákban és a valószínűségelméletben a független események két olyan esemény, amelyekben az egyik esemény bekövetkezése nem befolyásolja egy másik esemény bekövetkezését.
- Pozitívan ferde eloszlás Pozitívan ferde eloszlás A statisztikákban a pozitívan ferde (vagy jobbra ferdített) eloszlás egy olyan eloszlásfajta, amelyben a legtöbb érték a bal oldali farka köré csoportosul.
- Mennyiségi elemzés Kvantitatív elemzés A kvantitatív elemzés a mérhető és ellenőrizhető adatok, például a bevételek, a piaci részesedés és a bérek összegyűjtésének és értékelésének folyamata a vállalkozás viselkedésének és teljesítményének megértése érdekében. Az adattechnológia korszakában a kvantitatív elemzést tekintik az informált döntések meghozatalának preferált megközelítésének.
