Was sind Solldaten und wie können sie genutzt werden? • BUOM

8. Juli 2021

Es gibt viele verschiedene Arten von Daten, deren Verständnis für Datenwissenschaftler wichtig ist. Nominaldaten werden zur Kennzeichnung von Variablen verwendet, die nicht anhand von Zahlen gemessen werden können. Wenn Ihr Job die Arbeit mit Daten beinhaltet, ist es wichtig, nominale Daten zu verstehen, einschließlich deren Erfassung und Interpretation. In diesem Artikel geben wir Antworten auf eine Liste mit 10 häufig gestellten Fragen zu Nominaldaten, einschließlich der Frage, was es ist, wie man es verwendet und welche Vor- und Nachteile es hat.

Was sind Nominaldaten?

Nominaldaten sind Datentypen, die zur Darstellung oder Darstellung von Variablen verwendet werden können, die nicht anhand von Zahlen gemessen werden können. Nominale Daten, auch Nominalskala genannt, sind eine Art qualitativer Daten. Qualitative Daten können nicht anhand von Zahlen gemessen werden, sondern anhand von Wörtern oder Symbolen. Qualitative Daten umfassen kategoriale Variablen und beschreiben häufig physikalische Merkmale. Sie können qualitative Daten durch Umfragen, Beobachtungen, Interviews, Fallstudien und andere Methoden sammeln.

Nominaldaten sind nur nach Kategorien organisiert und haben keine andere Organisationsmethode. Es weist die niedrigste Messebene auf, gefolgt von Ordinal-, Intervall- und Verhältnisdaten. Nominaldaten können in verschiedenen Bereichen vielfältig eingesetzt werden, unter anderem helfen sie Vermessern dabei, Antworten auf offene und geschlossene Fragen zu organisieren.

10 häufige Fragen und Antworten zu Nominaldaten

Hier sind 10 häufig gestellte Fragen zu Nominaldaten und ihre Antworten:

1. Wie erfasst man Nominaldaten?

Normalerweise können Sie nominale Daten sammeln, indem Sie Umfragen mit offenen oder geschlossenen Fragen durchführen. Wenn Sie nur wenige Daten-Tags haben, versuchen Sie es mit geschlossenen Fragen. Sie können jedoch auch offene Fragen verwenden, wenn Sie viele Tags zum Sammeln von Daten haben. Sie können Textfelder für offene Fragen und Dropdown- oder Multiple-Choice-Optionen für geschlossene Fragen verwenden.

2. Wie interpretieren Sie Nominaldaten?

Wenn Sie mit nominalen Daten arbeiten, ist es wichtig zu wissen, wie diese zu interpretieren sind. Da Sie nominale Daten nicht quantifizieren können, können Sie sie interpretieren, indem Sie sie in Kategorien gruppieren. Wenn Sie nominale Daten gruppieren, ist jede Gruppe eindeutig und überschneidet sich nicht. Viele Menschen organisieren nominale Daten alphabetisch, da sie nicht anhand von Zahlen gemessen werden können. Sie können auch Tabellen und Diagramme erstellen, um Ihre Daten zu visualisieren.

3. Welche Kategorien von Nominaldaten gibt es?

Es ist wichtig zu verstehen, wie nominale Datenkategorien funktionieren. Es gibt keine Standardkategorien für Nominaldaten. Abhängig von Ihrem Forschungsprojekt oder den Ergebnissen, die Sie messen möchten, können Sie Ihre eigenen nominalen Datenkategorien erstellen, z. B. Haarfarbe oder Geschlecht einer Personengruppe.

4. Wie können Nominaldaten verwendet werden?

Sie können Nominaldaten verwenden, um Antworten auf geschlossene und offene Fragen zu organisieren. Wenn Sie nominale Daten verwenden, können Sie die Daten in eigene Kategorien gruppieren und in Diagrammen analysieren. Mithilfe Ihrer Daten können Sie dann mehr über Ihre Umfragegruppe erfahren. Beispielsweise können Sie Nominaldaten verwenden, um die Kunden Ihres Unternehmens zu verstehen und so eine effektive Marketingkampagne zu erstellen.

5. Welche Vorteile haben Nominaldaten?

Abhängig von Ihren Bedürfnissen und den Anforderungen Ihres Forschungsprojekts kann die Verwendung nominaler Daten viele Vorteile bieten, darunter:

• Schnell: Mithilfe von Umfragen können Sie schnell nominale Daten erfassen, insbesondere wenn Sie ein digitales System verwenden, das die Daten automatisch kategorisieren kann.

• Zuverlässigkeit: Im Allgemeinen sind nominale Daten zuverlässig, da sie direkt aus einer Umfrage oder einer anderen Erhebungsmethode stammen und dann sofort kategorisiert werden.

• Einfache Generierung: Sie können schnell nominale Daten generieren, indem Sie in Ihren Umfragen geschlossene Fragen stellen.

6. Welche Nachteile haben nominale Daten?

Neben den Vorteilen haben nominale Daten auch einige Nachteile. Einige Einschränkungen bei der Verwendung nominaler Daten umfassen:

• Nicht quantifizierbar: Sie können Nominaldaten nicht quantifizieren, da diese nur qualitativ sind und nicht numerisch gemessen werden können.

• Niedrige Dimensionsebene: Nominale Daten haben die niedrigste Dimensionsebene aller Datentypen, da Variablen nur Namen zugewiesen werden können.

• Keine Bestellung: Grundsätzlich können Sie keine Nominaldaten bestellen, was für manche Forschungsprojekte von Nachteil sein kann.

7. Wie unterscheiden sich nominale Daten von ordinalen Daten?

Nominaldaten und Ordinaldaten sind Datentypen auf einer Messskala, aber sie unterscheiden sich. Nominale Daten weisen die niedrigste Messebene auf, gefolgt von ordinalen Daten. Wenn Sie nominale Daten verwenden, beschriften Sie die Variablen lediglich und sie müssen nicht in einer bestimmten Reihenfolge vorliegen. Bei der Verwendung von Ordinaldaten haben jedoch alle Variablen Namen und Reihenfolge. Daher haben Ordinaldaten ein höheres Messniveau als Nominaldaten.

8. Wer nutzt Nominaldaten?

Es lohnt sich auch zu verstehen, wer Nominaldaten verwendet. Es kann von vielen Personen verwendet werden, die mit Daten arbeiten, darunter Datenanalysten und Finanzexperten. Diese Daten können auch für Vermarkter und Personen, die Umfragen durchführen und Antworten sammeln, sehr nützlich sein, was in einer Vielzahl von Branchen vorkommen kann.

9. Was sind Beispiele für nominale Variablen?

Möglicherweise fällt es Ihnen leichter, Nominaldaten zu verstehen, wenn Sie Beispiele für Nominalvariablen lesen. Einige Beispiele für nominale Variablen:

• Haarfarbe

• Augenfarbe

• Pol

• Wettrennen

• Politische Partei

• Blutgruppe

• Die Stadt

10. Mit welchen Tools können Sie Nominaldaten sammeln?

Sie können sowohl physische als auch analoge Instrumente verwenden, um Nenndaten zu erfassen. Manche Menschen ziehen es vor, Umfragen mit Papierformularen durchzuführen, viele Menschen nutzen jedoch gerne digitale Tools. Mit digitalen Umfragetools können Sie nominale Daten schnell erfassen, kategorisieren und grafisch darstellen, um sie analysieren zu können. Für welche Art von Werkzeug Sie sich entscheiden, hängt von den Bedürfnissen und Anforderungen Ihres spezifischen Forschungsprojekts ab.