Was sind Nenndaten?

In der Statistik sind Nenndaten (auch als Nennskala bezeichnet) eine Art von Daten, mit denen Variablen ohne Angabe eines quantitativen Werts gekennzeichnet werden. Es ist die einfachste Form einer Messskala. Im Gegensatz zu Ordnungsdaten Ordnungsdaten In der Statistik sind Ordnungsdaten die Art von Daten, bei denen die Werte einer natürlichen Reihenfolge folgen. Eines der bemerkenswertesten Merkmale von Ordnungsdaten ist, dass Nenndaten nicht geordnet und nicht gemessen werden können.

Nenndaten

Anders als Intervall- oder Verhältnisdaten können Nenndaten nicht mit verfügbaren mathematischen Operatoren bearbeitet werden. Das einzige Maß für die zentrale Tendenz Zentrale Tendenz Die zentrale Tendenz ist daher eine beschreibende Zusammenfassung eines Datensatzes durch einen einzelnen Wert, der das Zentrum der Datenverteilung widerspiegelt. Zusammen mit der Variabilität für solche Daten ist der Modus.

Eigenschaften von Nenndaten

Nenndaten können sowohl qualitativ als auch quantitativ sein. Den quantitativen Etiketten fehlt jedoch ein numerischer Wert oder eine Beziehung (z. B. eine Identifikationsnummer). Andererseits können verschiedene Arten von qualitativen Daten in nominaler Form dargestellt werden. Sie können Wörter, Buchstaben und Symbole enthalten. Namen von Personen, Geschlecht und Nationalität sind nur einige der häufigsten Beispiele für nominelle Daten.

Wie analysiere ich Nenndaten?

Nenndaten können mit der Gruppierungsmethode analysiert werden. Die Variablen können in Kategorien zusammengefasst werden, und für jede Kategorie kann die Häufigkeit oder der Prozentsatz berechnet werden. Die Daten können auch visuell dargestellt werden, z. B. mithilfe eines Kreisdiagramms.

Obwohl nominelle Daten nicht mit mathematischen Operatoren behandelt werden können, können sie dennoch mit fortschrittlichen statistischen Methoden analysiert werden. Eine Möglichkeit zur Analyse der Daten ist beispielsweise das Testen von Hypothesen. Testen von Hypothesen Das Testen von Hypothesen ist eine Methode zur statistischen Inferenz. Es wird verwendet, um zu testen, ob eine Aussage zu einem Populationsparameter korrekt ist. Hypothesentest .

Für nominelle Daten kann ein Hypothesentest unter Verwendung nichtparametrischer Tests wie des Chi-Quadrat-Tests durchgeführt werden. Der Chi-Quadrat-Test zielt darauf ab, festzustellen, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen der erwarteten Frequenz und der beobachteten Frequenz der angegebenen Werte gibt.

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