Ve statistice jsou nominální data (označovaná také jako nominální stupnice) typ dat, který se používá k označení proměnných, aniž by poskytly jakoukoli kvantitativní hodnotu. Je to nejjednodušší forma měřítka. Na rozdíl od ordinálních dat Pořadová data Ve statistikách jsou ordinální data typem dat, ve kterých hodnoty sledují přirozené pořadí. Jednou z nejpozoruhodnějších vlastností ordinálních dat je, že nominální data nelze objednat a nelze je měřit.
Na rozdíl od dat intervalu nebo poměru nelze s nominálními daty manipulovat pomocí dostupných matematických operátorů. Jediným měřítkem centrální tendence Centrální tendence Centrální tendence je tedy popisný souhrn datové sady prostřednictvím jediné hodnoty, která odráží střed distribuce dat. Spolu s variabilitou pro tato data je režim.
Charakteristika jmenovitých údajů
Nominální údaje mohou být kvalitativní i kvantitativní. Kvantitativní štítky však nemají číselnou hodnotu nebo vztah (např. Identifikační číslo). Na druhou stranu lze různé typy kvalitativních údajů reprezentovat v nominální formě. Mohou zahrnovat slova, písmena a symboly. Jména lidí, pohlaví a národnost jsou jen několika nejčastějšími příklady nominálních údajů.
Jak analyzovat nominální data?
Nominální data lze analyzovat pomocí metody seskupování. Proměnné lze seskupit do kategorií a pro každou kategorii lze vypočítat frekvenci nebo procento. Data lze také prezentovat vizuálně, například pomocí výsečového grafu.
Ačkoli s nominálními údaji nelze zacházet pomocí matematických operátorů, lze je stále analyzovat pomocí pokročilých statistických metod. Například jedním ze způsobů, jak analyzovat data, je testování hypotéz Testování hypotéz Testování hypotéz je metoda statistické inference. Slouží k testování, zda je prohlášení týkající se parametru populace správné. Testování hypotéz.
U nominálních údajů lze testování hypotéz provádět pomocí neparametrických testů, jako je test chí-kvadrát. Cílem testu chí-kvadrát je zjistit, zda existuje významný rozdíl mezi očekávanou frekvencí a pozorovanou frekvencí daných hodnot.
Další zdroje
Finance nabízí analytika pro finanční modelování a oceňování (FMVA) ™ Certifikace FMVA®. Připojte se k více než 350 600 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, J.P. Morgan a certifikační program Ferrari pro ty, kteří chtějí posunout svou kariéru na další úroveň. Chcete-li se neustále učit a rozvíjet svou kariéru, budou užitečné následující finanční zdroje:
- Základní pojmy statistiky v oblasti financí Základní pojmy statistiky v oblasti financí Pro lepší porozumění financím je zásadně důležité důkladné pochopení statistik. Statistické koncepty mohou navíc pomoci investorům sledovat
- Nezávislé události Nezávislé události Ve statistikách a teorii pravděpodobnosti jsou nezávislé události dvě události, kde výskyt jedné události neovlivní výskyt jiné události
- Pozitivně zkosená distribuce Pozitivně zkosená distribuce Ve statistikách je kladně zkosená (nebo zkosená) distribuce typ distribuce, ve které je většina hodnot seskupena kolem levého ocasu
- Kvantitativní analýza Kvantitativní analýza Kvantitativní analýza je proces shromažďování a vyhodnocování měřitelných a ověřitelných údajů, jako jsou výnosy, podíl na trhu a mzdy, aby bylo možné porozumět chování a výkonnosti podniku. V éře datových technologií je kvantitativní analýza považována za preferovaný přístup k přijímání informovaných rozhodnutí.
