NOMINĀLAIS MAINĪGAIS: JĒDZIENS UN PIEMĒRI - DUDAS - 2025

Nominālā mainīgais ir viens, kas aizņem vērtības, kas identificē klasi vai kategoriju, kurā objekti pētījuma sagrupētas. Piemēram, mainīgais “matu krāsa” sagrupē cilvēkus brūnos, melnos, blondos matos utt.

Nominālā skala identificē, sagrupē un diferencē studiju vienības atbilstoši noteiktai kvalitātei skaidri noteiktā un ekskluzīvā klasē tādā veidā, ka visas tās, kas pieder pie klases, ir vienādas vai līdzvērtīgas attiecībā uz pētāmo atribūtu vai īpašību.

Vīrietis un sieviete ikonas. Avots: pixabay.com

Klases tiek atšķirtas pēc nosaukumiem vai ar identifikācijas numuriem, tāpēc tām nav skaitliskas vērtības vai noteiktas kārtības. Piemēram: mainīgajam dzimumam ir divas klases: vīriešu un sieviešu; Var izmantot arī ciparus 1 un 2, kas attiecīgi pārstāv vīriešu un sieviešu kategorijas. Šie skaitļi ir tikai patvaļīgi identifikatori.

Šāda veida pasākumos objektiem tiek piešķirti nosaukumi vai etiķetes. Lielākās daļas nominēto paraugu vai definīciju nosaukums ir "vērtība", kas piešķirta pētāmā objekta nominālajam izmēram.

Ja diviem objektiem ir vienāds nosaukums, kas ar tiem saistīts, tad tie pieder vienai un tai pašai kategorijai, un tā ir vienīgā nominālo izmēru nozīme.

Jēdziens un raksturojums

Nominālā skala ir visvienkāršākā, un šajā skalā izmērītie mainīgie klasificē mācību vienības (objektus, cilvēkus utt.) Klasēs, pamatojoties uz vienu vai vairākām unikālām un novērotām īpašībām, atribūtiem vai īpašībām.

Klasēm vai kategorijām ir nosaukums vai numurs, bet tās kalpo tikai kā etiķetes vai identifikatori, tās izdara kategoriskas, nevis kvantitatīvas atšķirības, tām ir tīri klasifikācijas funkcija.

Ar tiem nevar manipulēt aritmētiski, tie neatspoguļo secību (augošā vai dilstošā secībā) vai hierarhiju (lielāku vai mazāku), novērojumus nevar pasūtīt no vismazākā uz lielāko vai no maza līdz lielam, tas ir, nevienai no kategorijām nav augstāka hierarhija nekā cits, tie atspoguļo tikai mainīgā lieluma atšķirības.

Nominālie mainīgie ar divām klasēm tiek saukti par divkosīgiem, piemēram, mainīgais dzimums (vīrietis vai sieviete). Mainīgos ar trim vai vairāk kategorijām sauc par multichotomic vai polyhotomic. Piemēram: profesijas mainīgais lielums (strādnieks, galdnieks, ārsts utt.).

Nominālie mainīgie nosaka tikai ekvivalences sakarības; tas ir, konkrētam mācību objektam ir vai nu tas raksturlielums, kas nosaka klasi, vai arī tam nav.

Izmantojot nominālos mainīgos lielumus, var aprēķināt proporcijas, procentus un attiecības, un ar tiem tiek veikti frekvenču skaitīšana vai notikumu skaita tabulas katrā pētāmā mainīgā klasē. Centrālās tendences mērs, ko var apstrādāt ar šāda veida mainīgajiem, ir režīms.

Nominālo mainīgo piemēri

Nominālajā skalā izmērīto mainīgo piemēri:

- Valstspiederība (Argentīnas, Čīles, Kolumbijas, Ekvadoras, Peru uc).

- krāsas (balta, dzeltena, zila, melna, oranža utt.).

- Acu krāsa (melna, brūna, zila, zaļa utt.).

- Studentu klasifikācija pēc karjeras (Administrācija - 1; Sistēmas - 2; Elektronika - 3; Tiesības - 4; uc). (numurs ir kods bez vērtības vai kārtas)

- Ģimenes stāvoklis (neprecējies, precējies, atraitnis, šķīries, kopdzīve).

- Profesija (inženieris, jurists, ārsts, skolotājs utt.).

- dzimums (vīrietis, sieviete).

- reliģiskā piederība (kristiešu, musulmaņu, katoļu utt.)

- politiskā piederība (liberāla, konservatīva, neatkarīga utt.).

- skolas veids (valsts vai privāts).

- Sacensības (balta, melna, dzeltena, mestizo utt.).

- Asins grupas (O, A, B, AB).

- paskaidroti piemēri

Dalībnieki futbola spēlē

Ja tiek ieskaitīti dalībnieki, kuri ieiet futbola spēlē, var noteikt nominālo mainīgo “apmeklējums pēc dzimuma”. Skaitlis norāda, cik vīriešu un cik sieviešu piedalījās mačā, bet klasifikācijas mainīgais lielums ir dzimums.

Sadaliet sabiedrību futbola spēlē divās kategorijās, un neviena no grupām nav priekšroka pār otru. Visbeidzot, kategorijas ir ekskluzīvas, jo nav šaubu, kurai grupai pieder katrs no dalībniekiem.

Darba politikas ieguvumi

Pirms reformu piemērošanas kādas valsts darba politikā vēlaties uzzināt cilvēku viedokli. “Intereses” mainīgais lielums ir ieguvumi no darba politikas, un aptaujā ir pieci iespējamie pozitīvie rezultāti: vairāk naudas, labāka medicīniskā palīdzība, labāks pensionēšanās laiks, darba / ģimenes līdzsvars un citi.

Visas atbildes tiek mērītas nominālajā skalā ar vērtībām “Jā” vai “Nē”. Citos rezultātos ietilpst visi ieguvumi, kurus respondenti uzskata, ka tos iegūs, bet kas neietilpst aptaujas vērtībās.

Apstiprinošu vai noliedzošu atbilžu skaits ir nepieciešams, lai aprēķinātu to respondentu procentuālo daudzumu no kopējā skaita, kuri uzskata, ka tie uzlabosies vai neuzlabosies nevienā no aspektiem, taču šiem procentiem nav nozīmes no viedokļa, ka viens ieguvums ir lielāks nekā cits .

Visbeidzot, rezultātiem nav dabiskas secības, jūs varat vispirms likt labāku veselības aprūpi, piemēram, vairāk naudas, un tas rezultātu nemaina.

Personas dzimšanas valsts

Dzimšanas valsts ir nomināls mainīgais, kura vērtības ir valstu nosaukumi. Lai strādātu ar šo mainīgo, ir ērti veikt skaitlisku šīs informācijas kodifikāciju, Argentīnā dzimušajiem mēs piešķiram kodu 1, Bolīvijas kodu 2, Kanādas kodu 3 utt.

Šī kodēšana atvieglo datoru skaitīšanu un informācijas vākšanas instrumentu pārvaldību. Tomēr, tā kā mēs esam piešķīruši numurus dažādām kategorijām, mēs nevaram manipulēt ar šiem numuriem. Piemēram, 1 + 2 nav vienāds ar 3; tas ir, Argentīna + Bolīvija neizraisa rezultātu Kanādā.

Atsauces

1. Coronado, J. (2007). Mērīšanas skalas. Žurnāls Paradigmas. Atkopts no unitec.edu.co.
2. Freund, R .; Vilsons, W .; Mohr, D. (2010). Statistiskās metodes. Trešais ed. Academic Press-Elsevier Inc.
3. Stikls, G .; Stenlijs, J. (1996). Sociālajās zinātnēs neizmantojamās statistiskās metodes. Prentice Hall Hispanoamericana SA
4. Jauki .; Marčala, W .; Wathen, S. (2012). Uzņēmējdarbībai un ekonomikai piemērotā statistika. Piecpadsmitais ed. McGraw-Hill / Interamericana Editores SA
5. Orlandoni, G. (2010). Statistiskās mērīšanas skalas. Žurnāls Telos. Atgūts no ojs.urbe.edu.
6. Sīgels, S .; Kastelāns, N. (1998). Neparametriska statistika, ko piemēro uzvedības zinātnēm. Ceturtais ed. Redakcijas Trillas SA
7. (2019. gads). Mērījumu līmenis. Atgūts no vietnes en.wikipedia.org.