Dalam statistik, data nominal (juga dikenal sebagai skala nominal) adalah jenis data yang digunakan untuk melabel pemboleh ubah tanpa memberikan nilai kuantitatif. Ini adalah bentuk ukuran yang paling sederhana. Tidak seperti data ordinal Data Ordinal Dalam statistik, data ordinal adalah jenis data di mana nilainya mengikuti susunan semula jadi. Salah satu ciri data ordinal yang paling terkenal adalah, data nominal tidak dapat dipesan dan tidak dapat diukur.
Tidak seperti data selang atau nisbah, data nominal tidak dapat dimanipulasi menggunakan operator matematik yang ada. Oleh itu, satu-satunya ukuran kecenderungan pusat Kecenderungan Pusat ialah kecenderungan deskriptif kumpulan data melalui satu nilai yang mencerminkan pusat penyebaran data. Bersamaan dengan kebolehubahan untuk data tersebut adalah modus.
Ciri-ciri Data Nominal
Data nominal boleh berbentuk kualitatif dan kuantitatif. Walau bagaimanapun, label kuantitatif tidak mempunyai nilai atau hubungan berangka (contohnya, nombor pengenalan). Sebaliknya, pelbagai jenis data kualitatif dapat ditunjukkan dalam bentuk nominal. Mereka mungkin merangkumi kata-kata, huruf, dan simbol. Nama orang, jantina, dan kewarganegaraan adalah beberapa contoh data nominal yang paling biasa.
Bagaimana Menganalisis Data Nominal?
Data nominal dapat dianalisis menggunakan kaedah pengelompokan. Pemboleh ubah dapat dikelompokkan menjadi beberapa kategori, dan untuk setiap kategori, frekuensi atau peratusan dapat dihitung. Data juga dapat disajikan secara visual, seperti dengan menggunakan carta pai.
Walaupun data nominal tidak dapat diperlakukan dengan menggunakan pengendali matematik, data tetap dapat dianalisis menggunakan metode statistik lanjutan. Sebagai contoh, salah satu cara untuk menganalisis data adalah melalui pengujian hipotesis Pengujian Hipotesis Pengujian Hipotesis adalah kaedah inferensi statistik. Ia digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi betul. Ujian hipotesis.
Untuk data nominal, pengujian hipotesis boleh dilakukan dengan menggunakan ujian nonparametrik seperti ujian chi-kuadrat. Ujian chi-kuadrat bertujuan untuk menentukan sama ada terdapat perbezaan yang signifikan antara frekuensi yang diharapkan dan frekuensi yang diperhatikan dari nilai yang diberikan.
Lebih Banyak Sumber
Finance menawarkan Pensijilan Pemodelan & Penilaian Kewangan (FMVA) ™ FMVA® Sertai 350,600+ pelajar yang bekerja untuk syarikat seperti Amazon, JP Morgan, dan program pensijilan Ferrari bagi mereka yang ingin mengambil kerjaya mereka ke tahap seterusnya. Untuk terus belajar dan memajukan kerjaya anda, sumber Kewangan berikut akan sangat membantu:
- Konsep Statistik Asas dalam Kewangan Konsep Statistik Asas untuk Kewangan Pemahaman yang kukuh mengenai statistik sangat penting dalam membantu kita memahami kewangan dengan lebih baik. Lebih-lebih lagi, konsep statistik dapat membantu pemantau memantau
- Peristiwa Bebas Peristiwa Bebas Dalam statistik dan teori kebarangkalian, peristiwa bebas adalah dua peristiwa di mana berlakunya satu peristiwa tidak mempengaruhi berlakunya kejadian lain
- Taburan Skewed Positif Distribution Skewed Positif Dalam statistik, sebaran skew positif (atau miring kanan) adalah sejenis taburan di mana kebanyakan nilai dikelompokkan di sekitar ekor kiri
- Analisis Kuantitatif Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses mengumpulkan dan menilai data yang dapat diukur dan dapat disahkan seperti pendapatan, bahagian pasaran, dan upah untuk memahami tingkah laku dan prestasi perniagaan. Pada era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan pilihan untuk membuat keputusan yang tepat.
