공칭 데이터-정의, 특성 및 분석 방법

통계에서 명목 데이터 (명목 척도라고도 함)는 정량적 값을 제공하지 않고 변수에 레이블을 지정하는 데 사용되는 데이터 유형입니다. 척도의 가장 간단한 형태입니다. 순서 데이터와 달리 순서 데이터 통계에서 순서 데이터는 값이 자연 순서를 따르는 데이터 유형입니다. 서수 데이터의 가장 주목할만한 특징 중 하나는 명목 데이터를 주문할 수없고 측정 할 수 없다는 것입니다.

공칭 데이터

구간 또는 비율 데이터와 달리 명목 데이터는 사용 가능한 수학 연산자를 사용하여 조작 할 수 없습니다. 따라서 중심 경향 중심 경향 중심 경향의 유일한 척도는 데이터 분포의 중심을 반영하는 단일 값을 통해 데이터 세트를 설명하는 요약입니다. 이러한 데이터의 가변성과 함께 모드가 있습니다.

공칭 데이터의 특성

공칭 데이터는 질적 및 정량적 일 수 있습니다. 그러나 정량적 라벨에는 숫자 값이나 관계 (예 : 식별 번호)가 없습니다. 반면에 다양한 유형의 정 성적 데이터는 명목 형식으로 표현할 수 있습니다. 여기에는 단어, 문자 및 기호가 포함될 수 있습니다. 사람의 이름, 성별 및 국적은 명목 데이터의 가장 일반적인 예 중 일부에 불과합니다.

공칭 데이터를 분석하는 방법?

그룹화 방법을 사용하여 명목 데이터를 분석 할 수 있습니다. 변수는 범주로 그룹화 할 수 있으며 각 범주에 대해 빈도 또는 백분율을 계산할 수 있습니다. 데이터는 원형 차트를 사용하는 것과 같이 시각적으로 표시 할 수도 있습니다.

명목 데이터는 수학 연산자를 사용하여 처리 할 수 ​​없지만 고급 통계 방법을 사용하여 분석 할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 분석하는 한 가지 방법은 가설 테스트를 통한 것입니다. 가설 테스트 가설 테스트는 통계적 추론 방법입니다. 모집단 매개 변수에 관한 설명이 올바른지 테스트하는 데 사용됩니다. 가설 검증 .

명목 데이터의 경우 카이 제곱 검정과 같은 비모수 검정을 사용하여 가설 검정을 수행 할 수 있습니다. 카이 제곱 검정은 주어진 값의 예상 빈도와 관측 빈도간에 유의 한 차이가 있는지 여부를 확인하는 것을 목표로합니다.

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