명목척도의 예 | 12개 이상의 예를 포함한 정의, 특성, 응용

가장 기본적인 형태로 데이터를 어떻게 분류하는지 궁금하신가요? 범주형 데이터를 이해하기 위한 기초가 되는 통계의 기본 개념인 명목 척도를 입력합니다.

In this blog post, let’s dive into this concept with 명목 척도의 예 정보를 효과적으로 구성하고 해석하는 데 있어 그 중요성을 파악합니다.

차례

• 명목 규모란 무엇입니까?
  • 명목 규모의 정의
  • 명목척도의 특성
• 다른 유형의 척도와 명목 척도의 구별
  • 명목 대 순서
  • 명목 대 간격
  • 명목 대 비율
• 명목 척도의 예
  • 개인 특성
  • 제품 및 서비스
  • 설문조사 및 설문지
  • 다른 예 
• 명목 척도의 응용
• 결론

효과적인 설문조사를 위한 팁

• 설문조사 평가 척도
• 리커트 척도 예시
• Likert 척도 5점 옵션

명목 규모란 무엇입니까?

명목 규모의 정의

명목 척도는 물체를 분류하거나 식별하기 위해 숫자나 레이블을 사용하는 측정 척도 유형입니다., 그러나 숫자 자체에는 고유한 순서나 의미가 없습니다. 즉, 데이터를 고유한 그룹으로 분류하는 단순한 태그 또는 레이블입니다.

• 예를 들어, 과일을 분류할 때 간단히 다음과 같이 라벨을 붙일 수 있습니다. “apple,” “banana,” “orange,” or “grapefruit.” The order in which they are listed doesn’t matter.

명목척도의 특성

명목 척도의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 질적 : Numbers don’t indicate quantity or magnitude, they simply act as labels. Instead of measuring the quantity, they prioritize identifying the quality of the thing, "뭐" 대신 “how much”.
• 범주형: 데이터는 중복되지 않고 서로 구별되고 상호 배타적인 카테고리로 구분됩니다. 각 항목은 하나의 카테고리에만 속합니다.
• 순서가 지정되지 않음: Categories have no inherent order or ranking. For example, “blue” and “green” eyes aren’t inherently better or worse, just different.
• 임의 라벨: Numbers or labels assigned to categories are just names and can be changed without affecting the data’s meaning. Recoding “1” to “apple” in a fruit classification doesn’t change the essence.
• 제한된 수학 연산: 숫자에 양적 의미가 있는 경우 명목 데이터에 대한 덧셈이나 뺄셈과 같은 수학 연산만 수행할 수 있습니다. 각 카테고리에 속하는 항목 수만 계산할 수 있습니다.
• 비교가 아닌 설명: They describe the distribution of data within categories, but not the magnitude or order between them. You can say how many people like each pizza topping, but not definitively say someone “likes” pepperoni more than another topping.

명목 척도는 기본 데이터 패턴과 범주를 이해하기 위한 기초입니다. 심층 분석에는 한계가 있지만 데이터 수집 및 초기 탐색에서는 중요한 역할을 합니다.

다른 유형의 척도와 명목 척도의 구별

데이터를 효과적으로 분석하려면 공칭 척도와 다른 유형의 측정 척도 간의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 

명목 대 순서:

• 명사 같은: No inherent order, just categories (e.g., eye color – blue, brown, green). You can’t say “brown is better than blue.”
• 서수: Categories have an order, but the difference between them isn’t known (e.g., satisfaction rating – very satisfied, somewhat satisfied, unsatisfied). You can say “very satisfied” is better than “satisfied,” but not how much better.

당신은 또한 같은 수 있습니다 : 순서 척도 예

명목 대 간격:

• 공칭: 순서는 없고 카테고리만 있습니다.
• 간격: 범주에는 순서가 있으며 각 범주 간의 차이는 일관됩니다(예: 섭씨/화씨 온도). 20°C는 10°C보다 10° 더 높다고 말할 수 있습니다.

당신은 또한 같은 수 있습니다 : 간격 척도 측정

명목 대 비율:

• 명사 같은: 순서는 없고 카테고리만 있습니다.
• 비율 : 카테고리에는 순서와 실제 영점(예: 미터/피트 단위의 높이)이 있습니다. 1.8m는 0.9m의 두 배라고 할 수 있습니다.

생각해 내다:

• 정보가 손실된 경우에만 명목 데이터를 다른 척도로 변환할 수 있습니다(예: 명목에서 순서로, 순서 정보가 손실됨).
• 척도가 전달하는 정보(순서, 간격, 비율)가 많을수록 더 복잡하고 강력한 분석을 수행할 수 있습니다.
• 올바른 척도를 선택하는 것은 연구 질문과 데이터 수집 방법에 따라 다릅니다.

비유는 다음과 같습니다.

• Imagine ranking fruits. Nominal – you only categorize them (apple, banana). Ordinal – you rank them by sweetness (1 – least, 5 – most). Interval – you measure sugar content (0-10 grams). Ratio – you compare sugar content, accounting for true zero (no sugar).

명목 척도의 예

다음은 우리 삶의 다양한 측면을 다루는 명목 척도의 몇 가지 일반적인 예입니다.

Personal Characteristics – Example Of Nominal Scale

1. 성별 : 남성, 여성, 논바이너리, 기타
2. 결혼 상태 : 미혼, 기혼, 이혼, 사별, 별거
3. 머리 색 : 금발, 갈색 머리, 빨간 머리, 흑인, 회색 등.
4. 국적: 미국, 프랑스, ​​일본, 인도 등
5. 눈 색깔: 파란색, 갈색, 녹색, 개암 등
6. 직업 : 의사, 교사, 엔지니어, 예술가 등

Products and Services – Example Of Nominal Scale

1. 자동차 브랜드: 토요타, 혼다, 포드, 테슬라 등
2. 레스토랑 유형: 이탈리아, 멕시코, 중국, 태국 등
3. 교통수단: 버스, 기차, 비행기, 자전거 등
4. 웹사이트 카테고리: 뉴스, 소셜 미디어, 쇼핑, 엔터테인먼트 등
5. 영화 장르 : 코미디, 드라마, 액션, 스릴러 등

Surveys and Questionnaires – Example Of Nominal Scale

1. 예 아니오 응답
2. 순서가 지정되지 않은 옵션이 있는 객관식 질문: (예: 선호하는 색상, 좋아하는 스포츠)

Other Examples – Example Of Nominal Scale

1. 정당 소속: 민주당, 공화당, 무소속, 녹색당 등
2. 종교 종파: 카톨릭, 이슬람교, 힌두교, 불교 등
3. 의류 사이즈: S, M, L, XL 등
4. 요일: 월요일, 화요일, 수요일 등
5. 혈액형: 에이,비,에이비,오

Bonus – Example Of Nominal Scale

• 동전 던지기: 머리, 꼬리
• 트럼프패 한 벌: 스페이드, 하트, 다이아몬드, 클럽
• 신호등: 빨강, 노랑, 초록

Example Of Nominal Scale – Keep in mind, that nominal scales are just about sorting data into groups without any special order. Getting to know these examples can help you pick the right ways to collect data and analyze it for your projects or research.

명목 척도의 응용

공칭 척도는 다양한 분야에 걸쳐 다양한 실제 적용이 가능합니다. 

• 인구 통계: 성별, 연령, 민족, 교육 수준과 같은 정보를 정리하는 데 도움이 됩니다. 이는 연구자 및 정책 입안자와 같은 사람들이 누가 그룹을 구성하는지 이해하고 현명한 선택을 하는 데 도움이 됩니다.
• 시장 조사: 기업에서는 이를 사용하여 사람들이 무엇을 사고 싶어하는지, 브랜드에 대해 어떻게 생각하는지, 쇼핑 방법에 대한 세부 정보를 정리합니다. 이는 기업이 누구에게 판매하고 어떻게 광고할지 파악하는 데 도움이 됩니다.
• 설문 조사 및 설문지: 몇 가지 선택 항목 중에서 선택해야 하는 양식을 작성한 적이 있습니까? 그 뒤에는 명목상 척도가 있습니다. 사람들이 선호하는 탄산음료 브랜드나 지지하는 정당과 같은 질문에 대한 답변을 정리하는 데 도움이 됩니다.

• 의료 및 건강 과학: 의사와 과학자들은 이를 사용하여 질병, 증상, 검사 결과 등을 분류합니다. 이를 통해 문제를 진단하고 치료 계획을 세우는 것이 더 쉬워집니다.
• 사회 과학: 사회학, 심리학, 인류학 같은 분야의 연구자들은 명목 척도를 사용하여 성격 특성, 문화적 관행, 사회적 추세 등을 그룹화합니다. 이는 사람들이 어떻게 행동하고 왜 행동하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 고객 세분화: 기업에서는 이를 사용하여 연령, 관심사, 구매 습관 등을 기준으로 고객을 그룹화합니다. 이를 통해 특정 그룹의 사람들의 관심을 끄는 제품과 광고를 만들 수 있습니다.

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결론

명목 척도는 고유한 순서를 암시하지 않고 데이터를 분류하기 위한 기본 도구 역할을 합니다. 성별, 결혼 여부, 민족과 같은 명목 척도의 예를 통해 우리는 이것이 다양한 영역에서 정보를 구성하는 데 얼마나 중요한지 알 수 있습니다. 명목 척도를 사용하는 방법을 알면 복잡한 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 되므로 더 현명한 선택을 하고 사물을 더 명확하게 이해할 수 있습니다.

참고 : form.app | QuestionPro