Language
Country/Area
No result found
nan
Dalam statistik, jenis variabel dapat mempengaruhi banyak aspek analisis data, terutama ketika memilih model statistik untuk menafsirkan data atau membuat prediksi. Memahami apa variabel nominal dan ordinal, dan perbedaan di antara mereka sangat penting bagi para ilmuwan dan peneliti data. Artikel ini akan mengeksplorasi variabel dalam dua kategori ini secara mendalam dan menggambarkan karakteristik dan aplikasi mereka.
Variabel nominal, juga dikenal sebagai variabel kualitatif, merujuk pada memiliki sejumlah nilai yang terbatas, setiap nilai yang sesuai dengan atribut kualitatif tertentu. Variabel -variabel ini mewakili bahwa tidak ada penyortiran antar kategori yang valid.
Variabel nominal adalah variabel yang digunakan untuk mewakili kategori, dan tidak ada peringkat intrinsik atau penyortiran antara kategori ini. Misalnya, ketika mengumpulkan informasi demografis, jenis kelamin, jenis darah, atau partai politik yang menjadi milik mereka (seperti Partai Hijau, Partai Demokrat Kristen, Partai Demokrat Sosial, dll.) Adalah variabel nominal. Ini berarti bahwa tidak ada hubungan matematika yang bermakna antara nilai -nilai variabel ini dan hanya dapat digunakan untuk membedakan kategori yang berbeda.
Variabel orbitrer adalah variabel dengan makna penyortiran atau peringkat yang jelas. Meskipun kategori variabel ordinal dapat dibandingkan, seperti baik, umum, dan buruk, yang berarti bahwa kita dapat mengatakan bahwa "baik" lebih baik daripada "umum", kita tidak dapat menentukan kesenjangan spesifik di antara mereka.
Dibandingkan dengan variabel nominal, variabel ordinal memiliki fungsi unik dalam analisis data. Variabel ordinal tidak hanya menentukan kategori, tetapi juga memberikan hubungan relatif antara kategori ini. Misalnya, dalam survei kepuasan, responden mungkin diminta untuk memilih antara "sangat puas", "puas", "umum", "tidak puas" dan "sangat tidak puas". Pilihan -pilihan ini membentuk pengaturan yang tertib dan dapat digunakan untuk menyimpulkan kepuasan responden.
Cara mengidentifikasi variabel nominal dan variabel ordinal
Untuk mengidentifikasi dengan benar kategori variabel, peneliti dapat mempertimbangkan masalah berikut:
- Bisakah nilai variabel ini secara efektif matematika?
- Apakah ada jenis yang jelas antara kategori variabel?
- Dapatkah kategori -kategori ini hanya digunakan untuk mengkategorikan individu tanpa membandingkan perbedaannya?
Misalnya, jika variabelnya adalah tingkat pendidikan (seperti sekolah dasar, sekolah menengah, universitas), maka ini adalah variabel ordinal karena peringkat antara tingkat pendidikan dapat dinilai. Namun, jika variabelnya adalah tipe darah (seperti a, b, ab, o), maka ini adalah variabel nominal. Selain itu, ketika meninjau data survei populasi, variabel gender tidak dapat dihitung secara matematis dan hanya dapat digunakan untuk klasifikasi, yang jelas merupakan variabel nominal.
Aplikasi variabel nominal dan variabel ordinal
Dalam aplikasi praktis, pemilihan variabel nominal dan ordinal akan mempengaruhi strategi analisis data. Misalnya, ketika menggunakan variabel ordinal, para peneliti dapat melakukan analisis yang lebih mendalam, seperti pencocokan model regresi ordinal, untuk memahami korelasi antara kepuasan dan variabel kuantitatif lainnya.
Relatif, variabel nominal biasanya digunakan untuk perbandingan kelompok, dan metode statistik seperti kalibrasi chi-square digunakan untuk menguji korelasi antara berbagai kategori.
Selain itu, dua kategori variabel ini juga sangat penting dalam pembelajaran mesin. Misalnya, saat melakukan tugas klasifikasi, variabel nominal dapat digunakan sebagai fitur, sementara variabel ordinal dapat membantu model memprediksi efek nyata dari data mengklasifikasikan. Memilih dengan benar metode pengkodean yang tepat (seperti variabel virtual atau pengkodean ordinal) untuk berbagai jenis variabel dapat membantu mengekstraksi lebih banyak nilai dari data.
Kesimpulan
Sebagai konsep dasar dalam analisis dan penelitian data, variabel nominal dan variabel ordinal tidak hanya mempengaruhi cara data dikumpulkan, tetapi juga mempengaruhi kedalaman analisis selanjutnya. Memahami karakteristik masing -masing dan skenario penggunaan yang sesuai sangat penting untuk analisis data yang efektif. Dapatkah Anda memahami mengapa penting untuk memiliki pemahaman yang mendalam tentang dua kategori variabel ini dalam pekerjaan sehari -hari?
