czy jesteś typem osoby, która pracuje lepiej z odrobiną wolności i zdolnością do „strzelania z biodra”? A może lubisz rzeczy robione w sposób surowy i uporządkowany za każdym razem? To coś w rodzaju danych nominalnych i porządkowych. Dane nominalne i porządkowe są uważane za zmienne danych kategorycznych, ale są używane zupełnie inaczej.
podczas gdy dane nominalne i porządkowe są tutaj przedmiotem zainteresowania, ważne jest, aby zwrócić uwagę na dwa inne rodzaje skal pomiarowych danych w badaniach i statystyce, dane interwałowe i współczynnikowe, które są danymi liczbowymi lub wymiernymi. Omówimy je krótko i Później.
Stwórz swoją ankietę danych nominalnych lub porządkowych już teraz!
co to są dane nominalne?
dane nominalne (od łacińskiego słowa „nomen” oznaczającego „nazwane” dane), to dane, które nazywają lub etykietują zmienne bez wartości liczbowej. Najprostszym przykładem może być „tak” lub „nie”.”Są to dwie kategorie, ale nie ma sposobu, aby uporządkować je od najwyższej do najniższej lub od najlepszej do najgorszej. To samo można powiedzieć o pytaniu demograficznym, takim jak ” rasa.”Chociaż będzie wiele kategorii, które można wybrać, ponownie, nie ma rodzaju zamówienia, które można przypisać do nich. Tak więc dane nominalne są używane do zbierania informacji o grupie lub zestawie zdarzeń, które są ograniczone do tylko zliczeń. Typ danych reprezentuje fakt, a nie preferencję.
co to są dane porządkowe?
dane porządkowe to dane, które są „uporządkowane.”Zmienne otrzymują numer, wskazujący ich pozycję na liście. Badacze wykorzystują te dane do przypisywania etykiet do opinii. Na przykład, gdy restauracja pyta klientów, jak bardzo byli zadowoleni z obsługi, klient może być w stanie wybrać 1-5, przy czym 1 oznacza słabą, a 5 doskonałą. Tak więc liczby mają kolejność lub rangę, ponieważ 5 jest wyraźnie lepsze niż 1. Ważne jest, aby pamiętać, że chociaż dane porządkowe przypisują wartość liczbową opinii, nie jest to miara ilościowa, ponieważ chociaż ranking 5 jest lepszy niż 1, nie oznacza to, że musi być pięciokrotnie lepszy.
7 Uwagi dotyczące korzystania z danych porządkowych i nominalnych
dane nominalne i porządkowe odgrywają ważną rolę w statystyce i pomiarach, dlatego ważne jest, aby zrozumieć, co można, a czego nie można zrobić z każdym z nich, a także jak je zmierzyć. Skale porządkowe zwykle zapewniają wysoki poziom szczegółowości, podczas gdy skale nominalne ograniczają szczegóły. Zrozumienie tych różnic może wpłynąć na wybór typu i sposób analizy danych.
Analiza danych
analiza danych będzie różna w zależności od tego, czy wybierzesz skalę nominalną, czy porządkową. Podczas analizy, dane nominalne są pogrupowane w kategorie zwykle z procentem (40% powiedział tak, 60% powiedział nie). W przypadku oryginalnych danych wykonywane są bardziej złożone obliczenia, często określające tryb, medianę i inne miary pozycyjne, takie jak kwartyle, percentyle itp.
rodzaje pytań
rodzaje pytań, które zadajesz, prawdopodobnie będą się różnić w zależności od tego, czy zbierasz dane porządkowe, czy nominalne. Gromadzenie danych nominalnych często obejmuje pytania tak / nie, kciuki w górę / w dół lub pytania wielokrotnego wyboru. Pytania nominalne są również czasami otwarte (pozwalając osobie pisać w odpowiedzi). W przypadku pytań porządkowych większość badaczy będzie stosować skalę Likerta, skalę interwałową, skalę ocen itp. Mimo, że te techniki zbierania różnią się od siebie, jeden kwestionariusz może korzystać zarówno nominalne i porządkowe techniki zbierania danych (i wiele badań zrobić).
łatwość obsługi
o ile nie oferujesz zachęt lub masz bardzo zaangażowaną publiczność, nominalne gromadzenie danych jest zwykle bardziej czasochłonne dla uczestników i mniej prawdopodobne jest uzyskanie wysokiego wskaźnika odpowiedzi. Dzieje się tak dlatego, że muszą rozważyć wiele wyborów lub „wypełnić puste miejsca” otwartego pytania, które niektórzy mogą uznać za męczące. Z drugiej strony, DANE porządkowe po prostu wymagały od nich wyboru skali, upraszczając proces. Emotikony można nawet dodawać do numerów (1 = 😠, 2 = 😔, 3 = 😑, 4 = 🙂, 5 = 😀) dzięki czemu ankieta jest jeszcze bardziej zabawna i przyjazna dla użytkownika.
wolność wypowiedzi
dane porządkowe wymagają wyboru skali, która świetnie nadaje się do analizy danych, ale nie oferuje respondentom wolności wypowiedzi. Na przykład, jeśli ktoś ma ocenić obsługę jako słabą, może chcieć napisać dokładnie, dlaczego była słaba (na przykład, może chcieć wyjaśnić, że kelner był świetny, ale jedzenie było okropne). Oczywiście naukowcy mogą wybrać opcję dostarczenia skali porządkowej, po której następuje nominalne, otwarte pytanie (opowiedz nam więcej o swoich doświadczeniach…). Daje to firmie wyobrażenie o poziomie zadowolenia klienta i tym, co wpłynęło na jego uczucia.
inkluzywność
idąc ręka w rękę z #4 jest kwestią inkluzywności. W przypadku zmiennych porządkowych respondenci są ograniczeni do zestawu predefiniowanych opcji. Dotyczy to również wielu porządkowych pytań, które często polegają na wielokrotnym wyborze. Jednak pytania porządkowe mogą być również otwarte, zapewniając wolność wypowiedzi, pozwalając ludziom pisać w swoich odpowiedziach. Tak więc, na przykład, pytając o płeć, respondenci piszą w swoich odpowiedziach, aby nie byli zamknięci w ścisłej odpowiedzi męskiej / żeńskiej dla osób niebinarnych lub transpłciowych. Pozwala im to identyfikować swój wybór i zapewnia większą integrację ankiety. Przeczytaj więcej o badaniach DEI (Diversity, Equity, and Inclusion).
eliminacja nieistotnych danych
dając respondentom swobodę wyrażania siebie może przyjść w czasie kosztów dla naukowców, które należy również rozważyć w oparciu o jak szybko wyniki muszą być zestawione. Dane nominalne, choć często dostarczają cennych informacji, mogą również zawierać nieistotne dane, które analitycy będą musieli przeforsować. Dlatego ważne jest, aby rozważyć, co masz nadzieję osiągnąć dzięki badaniom lub ankiecie, decydując, jaki rodzaj danych gromadzić. Zastanów się nad pytaniem o wyniki prezydenta. W porządkowym pytaniu możesz poprosić respondenta o ocenę wyników prezydenta; teraz respondent może być zadowolony z pracy, którą wykonuje prezydent, ale uważa niedawny osobisty skandal za żenujący. Więc przypisują 2 z 5, co źle odbija się na wydajności, mimo że nie jest to problem. Nominalna, Otwarta kwestia mogła jednak odróżnić wyniki od skandalu.
łatwość porównywania
wreszcie, jak łatwo porównać odpowiedzi? Dane nominalne nie zawsze są łatwe do porównania; pytanie może zawierać 8 odpowiedzi wielokrotnego wyboru, co prowadzi do szerokiej gamy możliwości lub pytań otwartych, które mogą być trudne do przypisania wartości. Z drugiej strony, DANE porządkowe są bardzo łatwe do porównania, dzięki czemu niezwykle wygodne jest grupowanie zmiennych po ich zamówieniu.
współczynniki i zmienne interwałowe
aby być na bieżąco z innymi typami danych wykorzystywanych w badaniach i statystykach, danymi interwałowymi i wskaźnikowymi, chcieliśmy krótko je również omówić. Dane te są klasyfikowane jako dane liczbowe lub wymierne. Zmienne Ratio zaczynają się od zera reprezentującego równość między dwoma rzeczami (w porównaniu z porządkowymi, które nie reprezentują równości między rzeczami, jak wcześniej wspomniano). Dane dotyczące proporcji reprezentują względne różnice. Na przykład, porównując populację Stanów Zjednoczonych do Chin, zmienna proporcji może przyjąć USA jako podstawę zerową z 311 milionami ludzi, co daje Chinom, z 1,3 miliardami ludzi, wartość współczynnika 4,29. Oznacza to, że Chiny mają 4,29 tyle ludzi, CO Stany Zjednoczone.
zmienne interwałowe mają natomiast możliwość spadku poniżej zera. Nie posiadają prawdziwego zera i mogą reprezentować wartości poniżej zera, na przykład w przypadku temperatury. Możliwe jest mierzenie temperatury poniżej 0 stopni Celsjusza, np. -10 stopni, wymagające skali interwałowej. Mierzenie wzrostu czy wagi? Te idą od 0 i w górę, wymagając zmiennej proporcji.
wnioski
rozpoczynając badanie lub ankietę, ważne jest, aby zdecydować, czy chcesz zebrać dane nominalne, czy porządkowe. Oczywiście, można również wybrać kombinację tych dwóch. Istnieje wiele czynników, które należy podjąć przy podejmowaniu decyzji, które jest najlepsze dla Twoich badań, które omówiliśmy tutaj. Kiedy będziesz gotowy, rozpocznij badanie danych nominalnych lub porządkowych, SurveyLegend jest tutaj! Nasze ankiety są łatwe w użyciu i możesz wybrać, jaki rodzaj pytań zadać i jaki rodzaj danych Chcesz otrzymać z powrotem. Pamiętaj, aby pobrać nasz przewodnik Jak pisać pytania ankietowe jak ekspert, aby uzyskać więcej informacji!
jaki typ zbierania danych preferujesz, dane nominalne a dane porządkowe? A może wolisz połączenie tych dwóch? Daj nam znać w komentarzach!
Stwórz swoją ankietę danych nominalnych lub porządkowych już teraz!
Najczęściej zadawane pytania (FAQs)
dane nominalne dodają nazwę lub etykietę zmiennych bez wartości liczbowej. Odpowiedzi są zazwyczaj tak/nie, wielokrotnego wyboru lub otwarte.
dane porządkowe przyporządkowują liczby odpowiedziom wskazującym ranking. Użyj skalowania Likert, gdy poprosisz kogoś o rangę poziomu usług po transakcji.
dane nominalne dają respondentom więcej możliwości wyrażenia siebie, umożliwiając im wybór wielu odpowiedzi lub wypełnienie pytań otwartych. Może to jednak utrudnić analizę. Dane porządkowe są bardzo łatwe do porównania i pozwalają badaczom szybko wyciągać wnioski. Jednak nie dostarcza kontekstu do odpowiedzi. Tak więc wielu badaczy używa kombinacji tych dwóch.
przykładem zmiennej nominalnej byłoby pytanie demograficzne ” rasa.”Respondenci mogą wybierać pomiędzy wieloma odpowiedziami. Porządkowym przykładem danych byłoby poproszenie kogoś o ocenę poziomu otrzymanej usługi.