您是否想知道我們如何以最基本的形式對資料進行分類？輸入名目尺度，這是統計學中的一個基本概念，為理解分類資料奠定了基礎。
In this blog post, let’s dive into this concept with 名義比例尺範例 掌握其在有效組織和解釋資訊的意義。
目錄
有效調查的技巧
什麼是標稱比例？
標稱比例的定義
標稱尺度是一種測量尺度，其中數字或標籤用於對物件進行分類或識別，但數字本身沒有固有的順序或意義。換句話說，它們只是將資料分類為不同組的標籤或標籤。
- 例如，在對水果進行分類時，您可以簡單地將它們標記為 “apple,” “banana,” “orange,” or “grapefruit.” The order in which they are listed doesn’t matter.
標稱量程特點
以下是名目尺度的一些關鍵特徵：
- 定性的： 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, “什麼” 而不是 “how much”.
- 分類： 資料被分為不同的、互斥的類別，沒有重疊。每個項目僅屬於一個類別。
- 無序： Categories have no inherent order or ranking. For example, “blue” and “green” eyes aren’t inherently better or worse, just different.
- 任意標籤： 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.
- 有限的數學運算： 只有當數字具有定量意義時，您才能對標稱資料執行加法或減法等數學運算。您只能計算每個類別有多少個項目。
- 描述性的，而不是比較性的： 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.
名目尺度是理解基本資料模式和類別的基礎。雖然它們在更深入的分析中存在局限性，但它們在數據收集和初步探索中發揮著至關重要的作用。
標稱刻度與其他類型刻度的區別
了解名目測量尺度和其他類型測量尺度之間的差異對於有效分析資料至關重要。
名目與序數：
- 名義： No inherent order, just categories (e.g., eye color – blue, brown, green). You can’t say “brown is better than blue.”
- 序數： 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.
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標稱與間隔：
- 公稱：沒有順序，只有類別。
- 間隔： 類別有順序，並且它們之間的差異是一致的（例如，以攝氏/華氏度為單位的溫度）。您可以說 20°C 比 10°C 熱 10°。
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標稱與比率：
- 名義： 沒有順序，只有類別。
- 比例： 類別具有順序和真正的零點（例如，以米/英尺為單位的高度）。您可以說 1.8m 是 0.9m 高的兩倍。
請記住：
- 只有當您遺失資訊時，您才可以將名目資料轉換為其他尺度（例如，名目資料轉換為序數數據，您會遺失訂單資訊）。
- 量表傳達的訊息越多（序數、區間、比率），您可以執行的分析就越複雜、越強大。
- 選擇合適的量表取決於您的研究問題和資料收集方法。
Here’s an analogy:
- 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).
標稱比例範例
以下是名義尺度的一些常見範例，涵蓋了我們生活的各個方面：
Personal Characteristics – Example Of Nominal Scale
- 性別： 男性、女性、非二元、其他
- 婚姻狀況： 單身、已婚、離婚、喪偶、分居
- 頭髮顏色： 金髮、黑髮、紅髮、黑色、灰色等。
- 國籍： 美國、法國、日本、印度等
- 眼睛的顏色： 藍色、棕色、綠色、淡褐色等
- 職業： 醫生、教師、工程師、藝術家等
Products and Services – Example Of Nominal Scale
- 汽車品牌： 豐田、本田、福特、特斯拉等
- 餐廳類型： 義大利、墨西哥、中國、泰國等
- 運輸方式： 巴士、火車、飛機、自行車等
- 網站類別： 新聞、社群媒體、購物、娛樂等。
- 電影類型： 喜劇、劇情、動作、驚悚等
Surveys and Questionnaires – Example Of Nominal Scale
- 是/否 回复
- 具有無序選項的多項選擇題： （例如，喜歡的顏色、喜歡的運動）
Other Examples – Example Of Nominal Scale
- 政黨關係： 民主黨、共和黨、獨立黨、綠黨等
- 宗教教派： 天主教、穆斯林、印度教、佛教等
- 衣服尺寸： S、M、L、XL 等
- 一週中的天： 週一、週二、週三等
- 血型： A、B、AB、O
Bonus – Example Of Nominal Scale
- 擲硬幣： 頭、尾
- 撲克牌套裝： 黑桃、紅心、方塊、梅花
- 紅綠燈： 紅、黃、綠
標稱尺度的應用
標稱尺度在不同領域有各種實際應用。
- 人口統計：他們幫忙整理性別、年齡、種族和教育程度等資訊。這有助於研究人員和政策制定者等人了解一個群體的組成人員並做出明智的選擇。
- 市場調查： 企業使用它們來組織有關人們喜歡購買什麼、他們對品牌的看法以及他們如何購物的詳細資訊。這有助於公司弄清楚向誰銷售以及如何做廣告。
- 調查和問卷： 您是否曾經填寫過需要從幾個選項中進行選擇的表格？名義規模在其後面。他們幫助整理人們喜歡哪個汽水品牌或他們支持哪個政黨等問題的答案。
- 醫療與健康科學： 醫生和科學家使用它們對疾病、症狀和測試結果等進行分類。這使得診斷問題和計劃治療變得更加容易。
- 社會科學： 社會學、心理學和人類學等領域的研究人員使用名目尺度將人格特質、文化習俗和社會趨勢等分組。這有助於他們了解人們的行為方式及其原因。
- 客戶細分： 企業使用它們根據年齡、興趣和購買習慣等因素對客戶進行分組。這有助於他們製作吸引特定人群的產品和廣告。
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結論
名目尺度是將資料分類的基本工具，而不暗示任何固有的順序。透過性別、婚姻狀況和種族等名目尺度的例子，我們看到它們在組織不同領域的資訊時有多麼重要。了解如何使用名目尺度可以幫助我們更好地理解複雜的數據，這樣我們就可以做出更明智的選擇並更清楚地理解事物。
參考： 表格應用程序 | QuestionPro
