משתנה נומינלי: מושג ודוגמאות - דודס - 2025

משתנה נומינלי הוא אחד שלוקח ערכים לזהות קבוצה או קטגוריה שבה מושאי המחקר מקובצים. לדוגמא, 'צבע השיער' המשתנה מקבץ אנשים לשיער חום, שחור, בלונדיני וכו '.

הסולם הנומינלי מזהה, מקבץ ומבדיל את יחידות הלימוד, על פי איכות מסוימת, בשיעורים מוגדרים ובלעדיים באופן, כך שכל אלה השייכים לכיתה שווים או שווים ביחס לתכונה או לרכוש הנחקר.

איקוני גבר ואישה. מקור: pixabay.com

השיעורים מבדילים לפי שמות או לפי מספרים מזהים, כך שאין להם ערך מספרי או סדר קבוע. לדוגמא: למין המשתנה יש שני שיעורים, זכר ונקבה; ניתן להשתמש במספרים 1 ו -2, המייצגים את הקטגוריות של הזכר והנקבה, בהתאמה. המספרים האלה הם פשוט מזהים שרירותיים.

בסוגי אמצעים אלה מוקצים שמות או תוויות לאובייקטים. שם מרבית הדגימות או ההגדרות המועמדות הוא "הערך" המוקצה למדד הנומינלי של מושא המחקר.

אם לשני אובייקטים יש אותו שם המקושר אליהם, הם שייכים לאותה קטגוריה, וזו המשמעות היחידה שיש לאמצעים נומינליים.

מושג ותכונות

הסולם הנומינלי הוא היסודי ביותר והמשתנים הנמדדים בסולם זה מסווגים את יחידות המחקר (אובייקטים, אנשים וכו ') לכיתות, על סמך מאפיין, תכונות או תכונות ייחודיות וצפויות.

לשיעורים או קטגוריות יש שם או מספר, אך אלה משמשים רק כתוויות או כמזהים, הם מבצעים הבחנות קטגוריות ולא כמותיות, הם משמשים פונקציית סיווג גרידא.

אי אפשר לתפעל אותם בצורה אריתמטית, הם אינם משקפים סדר (עולה או יורד) או היררכיה (גבוה או נמוך יותר), לא ניתן להזמין את התצפיות מהקטן ביותר לגדול או מקטן לגדול, כלומר לאף אחת מהקטגוריות אין היררכיה גבוהה יותר מזו אחרת, הם משקפים רק הבדלים במשתנה.

משתנים נומינליים עם שני מחלקות נקראים דיכוטומים, כמו המין המשתנה (זכר או נקבה). משתנים עם שלוש קטגוריות או יותר נקראים multichotomic או polyhotomic. לדוגמא: משתנה העיסוק (עובד, נגר, רופא וכו ').

משתנים נומינליים רק קובעים יחסי שקילות; כלומר, לאובייקט מסוים של המחקר יש את המאפיין המגדיר את הכיתה או שהוא לא.

בעזרת המשתנים הנומינלים ניתן לבצע חישובים של פרופורציות, אחוזים ויחסים, ואיתם מתבצעות ספירת תדרים או טבלאות של מספר האירועים בכל כיתה של המשתנה שנחקר. המדד לנטייה מרכזית שניתן לטפל בה עם סוגים אלו של משתנים הוא המצב.

דוגמאות למשתנים נומינליים

דוגמאות למשתנים שנמדדו בסולם נומינלי:

- לאום (ארגנטינאי, צ'יליאני, קולומביאני, אקוודור, פרואני וכו ').

- צבעים (לבן, צהוב, כחול, שחור, כתום וכו ').

- צבע העיניים (שחור, חום, כחול, ירוק וכו ').

- סיווג סטודנטים לפי קריירה (מינהל - 1; מערכות - 2; אלקטרוניקה - 3; משפט - 4; וכו '). (המספר הוא קוד ללא ערך וסדר)

- מצב משפחתי (רווק, נשוי, אלמן, גרוש, ידועים בציבור).

- מקצוע (מהנדס, עורך דין, רופא, מורה וכו ').

- מין (זכר, נקבה).

- שיוך דתי (נוצרי, מוסלמי, קתולי וכו ').

- שיוך פוליטי (ליברלי, שמרני, עצמאי וכו ').

- סוג בית הספר (ציבורי או פרטי).

- גזע (לבן, שחור, צהוב, mestizo וכו ').

- קבוצות דם (O, A, B, AB).

- דוגמאות שהוסברו

משתתפים במשחק כדורגל

אם נעשה ספירה של המשתתפים שנכנסים למשחק כדורגל, ניתן להגדיר את המשתנה הנומינלי 'נוכחות לפי מין'. הספירה מדווחת כמה גברים וכמה נשים השתתפו במשחק, אך משתנה הסיווג הוא מגדר.

חלק את הציבור במשחק הכדורגל לשתי קטגוריות ולאף אחת מהקבוצות אין עדיפות על פני השנייה. לבסוף, הקטגוריות הן בלעדיות מכיוון שאין ספק לאיזו קבוצה כל אחד מהמשתתפים משתייך.

תועלת ממדיניות עבודה

אתה רוצה לדעת את דעתם של האנשים לפני יישום הרפורמות במדיניות העבודה של מדינה. המשתנה של 'ריבית' הוא היתרונות של מדיניות העבודה, ובסקר קיימות חמש תוצאות חיוביות אפשריות: יותר כסף, טיפול רפואי טוב יותר, פרישה טובה יותר, איזון עבודה / משפחה ואחרים.

כל התגובות נמדדות בסולם נומינלי עם ערכי כן או לא. התוצאה האחרת כוללת את כל אותם היתרונות שהמשיבים מאמינים שהם ישיגו, אך שאינם חלק מערכי הסקר.

מספר התשובות החיוביות או השליליות נחוץ כדי לחשב את אחוז הנשאלים מהסך הכל הרואה שהם ישתפרו או לא באף אחד מההיבטים, אך לאחוזים אלה אין משמעות מבחינתם כי תועלת אחת גדולה יותר מזו אחרת .

לבסוף, אין שום סדר טבעי לתוצאות, אתה יכול לשים בראש ובראשונה בריאות טובה יותר במקום יותר כסף, למשל, וזה לא משנה את התוצאה בכלל.

ארץ הולדתו של אדם

ארץ הלידה היא משתנה נומינלי שערכיו הם שמות המדינות. לצורך עבודה עם משתנה זה, נוח לבצע קידוד מספרי של מידע זה, אנו מקצים קוד 1 לאלה שנולדו בארגנטינה, קוד בוליביה 2, קוד קנדה 3 וכן הלאה.

קידוד זה מאפשר ספירת מחשבים וניהול מכשירי איסוף מידע. עם זאת, ומכיוון שהקצבנו מספרים לקטגוריות השונות, איננו יכולים לתמרן את המספרים הללו. לדוגמה, 1 + 2 אינו שווה ל- 3; כלומר, ארגנטינה + בוליביה לא מביאה לקנדה.

הפניות

1. Coronado, J. (2007). מאזני מדידה. מגזין פרדיגמות. התאושש מ- unitec.edu.co.
2. פרוינד, ר .; וילסון, ו. מוהר, ד (2010). שיטות סטטיסטיות. מהדורה שלישית עיתונות אקדמית-אלזביאר בע"מ
3. זכוכית, G .; Stanley, J. (1996). שיטות סטטיסטיות שלא יושמו במדעי החברה. פרנטיס הול היספנואמריקנה SA
4. חָמוּד.; Marchal, W .; Wathen, S. (2012). סטטיסטיקה חלה על עסקים וכלכלה. המהדורה החמש עשרה. מקגרו היל / Interamericana Editores SA
5. אורלנדוני, ג '(2010). מאזני מדידה סטטיסטיים. מגזין טלוס. התאושש מ- ojs.urbe.edu.
6. סיגל, ש .; קסטלן, נ '(1998). סטטיסטיקות לא-פרמטריות חלו על מדעי ההתנהגות. מהדורה רביעית טרילות SA
7. (2019). רמת המדידה. התאושש מ- en.wikipedia.org.