Definice nominálních údajů
Nominální data jsou odvozena z latinského slova zvaného „Nomen“, což znamená jméno, a lze je také označit jako označená data nebo pojmenovaná data, což je v zásadě opět proces klasifikace kategoriálních údajů, kdy jim nemůžeme přiřadit žádnou kvantitativní hodnotu.
Vlastnosti
- No Množství lze přiřadit k němu - nemůžeme přiřadit libovolný kvantitativní aspekt jmenovitých hodnot. Bude to vždy ve formě nomenklatury, kde není možná statistická, logická a numerická analýza, což znamená, že výzkumník nemůže s daty provádět žádné sčítání, odčítání ani násobení.
- Žádná objednávka není k dispozici - Tato data nemají žádnou konkrétní objednávku, protože když pracujeme s údaji, jako je pohlaví, rodinný stav a demografie, nezáleží na tom, jak se na tyto údaje díváme.
- Kvalitativní aspekt - Tato shromážděná data budou mít vždy tuto kvalitativní vlastnost, kde možnosti poskytované pro zodpovězení dotazníků jsou kvalitativní svým vlastním atributem.
- Průměrný výpočet není možný - Nemůžeme vypočítat průměr, když pracujeme s nominálními údaji. I když je soubor dat uspořádán v abecedním pořadí, výpočet průměru není možný.
- Možnost výpočtu režimu - Nejběžnější odpovědí na tato data předložená od velké skupiny respondentů je režim. Předpokládejme, že pokud některý druh odpovědi na konkrétní otázku poskytne většina respondentů, předpokládá se, že konkrétní odpovědi jsou způsobem studie.
- Data většinou v abecedním formátu - Ve většině případů pro nominální data jsou data primárně v abecedním pořadí, nikoli číselná.
Příklad jmenovitých údajů
Zde jsme si vzali příklad 3 vysokoškolských studentů studujících na univerzitě a nechali jsme studovat jejich souhrnné známky po tři po sobě jdoucí trimestry. Zde jsou shromážděné údaje abecedy nebo text a nemůžeme k nim přiřadit žádný výpočet. Můžeme však data v aplikaci Excel seskupit, abychom dospěli k souhrnu známek, a to tak, že zjistíme průměr každého čísla přiřazeného jedinečným textovým polím.
Jak analyzovat nominální data?
- Nominální údaje se obvykle shromažďují pomocí otázek, na které musí respondenti odpovědět. Respondentům jsou poskytovány dotazníky, které zahrnují otázky, které mohou být buď otevřené, nebo s možností výběru z více možností, kde je mnoho možností na výběr.
- V zásadě tedy existují tři způsoby, jak sbírat data. První otázka s otevřeným koncem, druhá otázka s možností výběru z více možností a třetí část otázky s možností výběru z více možností, kde si respondenti zvolí jinou kategorii jako „ostatní“, což znamená, že v seznamu možností není nejbližší volba odpovědi dát, a tak respondent zvolí „Jiné“ a zmiňuje odpovědi jako otevřený typ.
- Tato data jsou poté analyzována s využitím procenta a režimu, což znamená ze všech odpovědí shromážděných na otázku, což je odpověď, která je nejběžnější ze všech, což je možnost, kterou si vybrala většina respondentů. To se stává modelem studie.
- U konkrétní otázky může existovat více než jedna modální odpověď, pokud existují dvě možnosti nebo odpovědi, které sdílejí stejný počet procent nebo výběr oproti ostatním. Otázka s výběrem odpovědí pomáhá výzkumnému pracovníkovi se schopností vytvářet metrické proměnné, které může použít v dalších studiích.
- Nominální údaje mohou výzkumníkovi pomoci vytvořit profil jeho respondentů, který sice nemusí pomáhat ve statistických studiích, ale může výzkumníkovi pomoci lépe porozumět jeho respondentům.
Výhody
- Respondentům poskytuje svobodu svobodně vyjádřit svůj názor.
- Výzkum lze snadno provést, pokud se vyskytnou blízké otázky.
- Velmi rychle lze shromáždit velké množství odpovědí na otázky.
- Zvýšila spolehlivost, protože závisí výhradně na výběru odpovědí respondentů.
- Není to časově náročné a zvládne ho kdokoli s minimální úrovní odborných znalostí.
- Je to také nákladově efektivní, protože stačí pouze soubor otázek a dotazník.
Závěr
Nominální data jsou užitečnou metodou, kterou vědci používají k získávání svých odpovědí pro své průzkumy a používají je ve své studii. Je to nákladově efektivní a není časově náročný proces. Z pohledu respondenta nabízí větší flexibilitu při výběru a zodpovězení dotazníku.
