Номинальная категория - Nominal category

А номинальная категория или номинальная группа представляет собой группу объектов или идей, которые могут быть коллективно сгруппированы на основе определенной характеристики - качественная недвижимость.[1] Переменная, которая кодирует, принадлежит ли каждый из наборов наблюдений к определенной номинальной категории, называется категориальная переменная.

Действительные операции с данными

Номинальная группа состоит только из членов и нечленов. То есть о членах группы больше ничего нельзя сказать, кроме того, что они являются частью группы.[1] Номинальные категории не могут быть организованы численно или ранжированы. Члены номинальной группы не могут быть помещены в порядковый (последовательный) или соотношение форма.

Номинальные категории данных часто сравнивают с порядковыми данными и данными о соотношении, чтобы увидеть, играют ли номинальные категории роль в определении этих других факторов. Например, влияние расы (номинальной) на доход (соотношение) может быть исследовано с помощью регресс уровень дохода от одного или нескольких фиктивные переменные которые указывают расу. Когда необходимо объяснить номинальные переменные, логистическая регрессия или же пробит регрессия обычно используется.

Примеры

Например, гражданство - это номинальная группа.[1] Человек может быть гражданином страны или нет. Один гражданин Канады не имеет «большего гражданства», чем другой гражданин Канады; следовательно, гражданство невозможно упорядочить согласно какой-либо математической логике.

Другой пример - «слова, начинающиеся с буквы« а »». Есть тысячи слов, которые начинаются с буквы «а», но ни одно из них не обладает этим номинальным качеством «больше», чем другие.

Таким образом, сопоставить две номинальные категории очень сложно, потому что некоторые отношения, которые возникают, на самом деле ложный, а значит, неважно. Например, попытка выяснить, пропорционально ли больше канадцев имеют имена, начинающиеся с буквы «а», чем неканадцы, будет довольно произвольной, случайной задачей.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c Рагг, Гордон; Петре, Мариан (2006), Подробное руководство по методам исследования, McGraw-Hill International, стр. 182–183, ISBN  9780335219278.