VARIABILĂ NOMINALĂ: CONCEPT ȘI EXEMPLE - DUDAS - 2025

O variabilă nominală este aceea care ia valori care identifică o clasă sau o categorie în care sunt grupate obiectele de studiu. De exemplu, variabila „culoare părului” grupează oamenii în părul brun, negru, blond etc.

Scara nominală identifică, grupează și diferențiază unitățile de studiu, după o anumită calitate, în clase clar definite și exclusive, astfel încât toate cele care aparțin unei clase sunt egale sau echivalente în raport cu atributul sau proprietatea studiată.

Icoane bărbat și femeie. Sursa: pixabay.com

Clasele sunt diferențiate după nume sau prin numere de identificare, deci nu au o valoare numerică sau o ordine stabilită. De exemplu: sexul variabil are două clase, masculin și feminin; Numerele 1 și 2 pot fi de asemenea utilizate, reprezentând categoriile masculin și respectiv feminin. Aceste numere sunt doar identificatori arbitrari.

În aceste tipuri de măsuri, numele sau etichetele sunt atribuite obiectelor. Numele celor mai multe exemplare sau definiții nominalizate este „valoarea” atribuită măsurii nominale a obiectului de studiu.

Dacă două obiecte au același nume asociat cu ele, atunci aparțin aceleiași categorii și acesta este singurul sens pe care îl au măsurile nominale.

Concept și caracteristici

Scala nominală este cea mai elementară, iar variabilele măsurate pe această scară clasifică unitățile de studiu (obiecte, oameni etc.) în clase, pe baza uneia sau mai multor caracteristici, atribute sau proprietăți unice și observate.

Clasele sau categoriile au un nume sau un număr, dar acestea servesc doar ca etichete sau identificatori, fac mai degrabă distincții categorice decât cantitative, servesc doar o funcție de clasificare.

Acestea nu pot fi manipulate aritmetic, nu reflectă ordinea (crescător sau descendent) sau ierarhia (mai mare sau mai mică), observațiile nu pot fi ordonate de la cel puțin la cel mai mare sau de la mic la mare, adică niciuna dintre categorii nu are o ierarhie mai mare decât alta, ele reflectă doar diferențele în variabilă.

Variabilele nominale cu două clase sunt numite dicotomice, cum ar fi sexul variabil (bărbat sau femeie). Variabilele cu trei sau mai multe categorii se numesc multichotomice sau poliotomice. De exemplu: variabila de ocupație (muncitor, tâmplar, doctor, etc.).

Variabilele nominale stabilesc doar relații de echivalență; adică un obiect particular de studiu fie are caracteristica care definește clasa, fie nu.

Cu ajutorul variabilelor nominale, se pot face calcule ale proporțiilor, procentelor și raporturilor, iar odată cu ele se efectuează numărul de frecvențe sau tabulările numărului de evenimente din fiecare clasă a variabilei studiate. Măsura tendinței centrale care poate fi gestionată cu aceste tipuri de variabile este modul.

Exemple de variabile nominale

Exemple de variabile măsurate în scară nominală:

- Naționalitatea (argentinian, chilian, columbian, ecuadorian, peruvian etc.).

- Culori (alb, galben, albastru, negru, portocaliu etc.).

- Culoarea ochilor (negru, maro, albastru, verde etc.).

- Clasificarea studenților în funcție de cariere (Administrație - 1; Sisteme - 2; Electronică - 3; Drept - 4; etc.). (numărul este un cod fără valoare sau comandă)

- starea civilă (singură, căsătorită, văduvă, divorțată, uniune de drept comun).

- Profesie (inginer, avocat, doctor, profesor etc.).

- Sex (masculin, feminin).

- Afilierea religioasă (creștină, musulmană, catolică etc.).

- Afiliere politică (liberală, conservatoare, independentă etc.).

- Tipul școlii (publice sau private).

- Race (alb, negru, galben, mestizo, etc.).

- Grupele sanguine (O, A, B, AB).

- Exemple explicate

Participanți la un joc de fotbal

Dacă se face un număr al participanților care participă la un meci de fotbal, poate fi definită variabila nominală „prezență după sex”. Numărul raportează câți bărbați și câte femei au participat la meci, dar variabila de clasificare este de gen.

Împărțiți publicul în jocul de fotbal în două categorii și niciuna dintre grupuri nu are preferință față de cealaltă. În cele din urmă, categoriile sunt exclusive, deoarece nu există niciun dubiu din ce grup aparține fiecare dintre participanți.

Beneficiul politicilor de muncă

Doriți să cunoașteți părerea oamenilor înainte de aplicarea reformelor în politicile de muncă ale unei țări. Variabila „interesului” este beneficiile politicilor de muncă, iar în sondaj există cinci rezultate pozitive posibile: mai mulți bani, o mai bună atenție medicală, o pensie mai bună, un echilibru de muncă / familie și altele.

Toate răspunsurile sunt măsurate pe o scară nominală cu valori Da sau Nu. Celălalt rezultat cuprinde toate beneficiile pe care respondenții cred că le vor obține, dar care nu fac parte din valorile sondajului.

Numărul de răspunsuri afirmative sau negative sunt necesare pentru a calcula procentul respondenților din totalul care consideră că se vor îmbunătăți sau nu în oricare dintre aspecte, dar aceste procente nu au semnificații din punctul de vedere că un beneficiu este mai mare decât altul. .

În cele din urmă, nu există o ordine naturală a rezultatelor, puteți pune mai întâi asistență medicală mai bună în loc de mai mulți bani, de exemplu, și nu schimbă rezultatul deloc.

Țara de naștere a unei persoane

Țara de naștere este o variabilă nominală ale cărei valori sunt numele țărilor. Pentru a lucra cu această variabilă, este convenabil să facem o codificare numerică a acestor informații, atribuim codul 1 celor născuți în Argentina, codul Bolivia 2, codul 3 Canada și așa mai departe.

Această codificare facilitează numărarea computerelor și gestionarea instrumentelor de colectare a informațiilor. Cu toate acestea, și având în vedere că am atribuit numere diferitelor categorii, nu putem manipula aceste numere. De exemplu, 1 + 2 nu este egal cu 3; adică Argentina + Bolivia nu rezultă în Canada.

Referințe

1. Coronado, J. (2007). Scări de măsurare. Revista Paradigmas. Recuperat din unitec.edu.co.
2. Freund, R .; Wilson, W .; Mohr, D. (2010). Metode statistice. A treia ed. Academic Press-Elsevier Inc.
3. Sticlă, G .; Stanley, J. (1996). Metode statistice care nu sunt aplicate științelor sociale. Prentice Hall Hispanoamericana SA
4. Drăguţ.; Marchal, W .; Wathen, S. (2012). Statistici aplicate afacerilor și economiei. A cincisprezecea ed. McGraw-Hill / Interamericana Editores SA
5. Orlandoni, G. (2010). Scări de măsurare statistică. Revista Telos. Recuperat din ojs.urbe.edu.
6. Siegel, S .; Castellan, N. (1998). Statistici nonparametrice aplicate științelor comportamentale. A patra ed. Editorial Trillas SA
7. (2019). Nivelul de măsurare. Recuperat de pe en.wikipedia.org.