Inhalt
- TL; DR (zu lang; nicht gelesen)
- Nenndaten
- Ordnungsdaten
- Warum ist es wichtig, den Unterschied zu kennen?
- Wie Nominal- und Ordinaldaten ähnlich sind
In der Statistik beziehen sich die Begriffe "nominal" und "ordinal" auf verschiedene Arten von kategorisierbaren Daten. Um zu verstehen, was diese Begriffe bedeuten und auf welche Art von Daten sie sich beziehen, sollten Sie über die Wurzel jedes Wortes nachdenken und einen Hinweis darauf geben, welche Art von Daten sie beschreiben. Nenndaten beinhalten das Benennen oder Identifizieren von Daten; Da das Wort "nominal" eine lateinische Wurzel mit dem Wort "name" teilt und einen ähnlichen Klang hat, ist die Funktion "nominal datas" leicht zu merken. Ordnungsdaten beinhalten das Einordnen von Informationen in eine Reihenfolge, und "Ordnungsdaten" und "Ordnungsdaten" klingen gleich, so dass die Funktion von Ordnungsdaten auch leicht zu merken ist.
TL; DR (zu lang; nicht gelesen)
Nominal data weist jedem Datenpunkt Namen zu, ohne ihn in eine bestimmte Reihenfolge zu bringen. Zum Beispiel könnten die Ergebnisse eines Tests nominell als "bestanden" oder "nicht bestanden" klassifiziert werden.
Ordnungsdaten gruppieren Daten nach einem Rangsystem: Sie ordnen die Daten. Zum Beispiel könnten die Testergebnisse in absteigender Reihenfolge nach Klassen gruppiert werden: A, B, C, D, E und F.
Nenndaten
Nenndaten benennen einfach etwas, ohne es einer Reihenfolge in Bezug auf andere nummerierte Objekte oder Datenstücke zuzuweisen. Ein Beispiel für nominelle Daten könnte eine Einstufung "bestanden" oder "nicht bestanden" für jedes Testergebnis des Schülers sein. Nenndaten enthalten einige Informationen zu einer Gruppe oder einer Reihe von Ereignissen, auch wenn diese Informationen auf bloße Zählungen beschränkt sind.
Wenn Sie beispielsweise wissen möchten, wie viele Menschen in den letzten fünf Jahren jedes Jahr in Florida geboren wurden, suchen Sie diese Zahlen und zeichnen Sie Ihre Ergebnisse in einem Balkendiagramm auf. Die in der Grafik dargestellten Daten haben keine natürliche Rangfolge oder Reihenfolge. Die Zahlen veranschaulichen lediglich eine Tatsache, nicht notwendigerweise eine Präferenz, und sind nur Bezeichnungen, die die Frage "Wie viele?" beantworten. Dies sind Nenndaten.
Ordnungsdaten
Bei Ordnungsdaten handelt es sich im Gegensatz zu Nominaldaten um eine bestimmte Reihenfolge. Ordnungszahlen stehen in einer Rangordnung zueinander. Angenommen, Sie erhalten eine Umfrage von Ihrem Lieblingsrestaurant, in der Sie gebeten werden, Feedback zu dem von Ihnen erhaltenen Service zu geben. Sie können die Servicequalität als "1" für schlecht, "2" für unterdurchschnittlich, "3" für durchschnittlich, "4" für sehr gut und "5" für ausgezeichnet einstufen. Die von dieser Umfrage gesammelten Daten sind Beispiele für Ordnungsdaten. Hier haben die zugewiesenen Nummern eine Reihenfolge oder einen Rang; Das heißt, eine Rangfolge von "4" ist besser als eine Rangfolge von "2".
Auch wenn Sie Ihrer Meinung nach eine Zahl zugewiesen haben, ist diese Zahl kein quantitatives Maß: Obwohl ein Ranking von „4“ eindeutig besser ist als ein Ranking von „2“, ist es nicht unbedingt doppelt so gut. Die Zahlen werden nicht mathematisch gemessen oder bestimmt, sondern lediglich als Bezeichnungen für Meinungen vergeben.
Warum ist es wichtig, den Unterschied zu kennen?
Wenn Sie mit Statistiken arbeiten, sollten Sie wissen, ob die von Ihnen betrachteten Daten nominal oder ordinal sind, da diese Informationen Ihnen bei der Entscheidung helfen, wie Sie die Daten verwenden. Ein Statistiker kann bestimmen, welche statistische Analyse auf einen Datensatz angewendet werden soll, basierend darauf, ob er nominal oder ordinal ist. Arten der Kennzeichnung von Daten in Statistiken werden als "Skalen" bezeichnet. zusammen mit nominalen und ordinalen Skalen sind Intervall- und Verhältnisskalen.
Wie Nominal- und Ordinaldaten ähnlich sind
Daten können entweder numerisch oder kategorial sein, und sowohl nominale als auch ordinale Daten werden als kategorial klassifiziert. Kategoriale Daten können gezählt, gruppiert und manchmal in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit geordnet werden. Numerische Daten können gemessen werden. Mit kategorialen Daten können Ereignisse oder Informationen in Gruppen eingeteilt werden, um ein Gefühl für Ordnung oder Verständnis zu vermitteln.