Que sont les données nominales?

Dans les statistiques, les données nominales (également appelées échelle nominale) sont un type de données utilisé pour étiqueter des variables sans fournir de valeur quantitative. C'est la forme la plus simple d'une échelle de mesure. Contrairement aux données ordinales Données ordinales Dans les statistiques, les données ordinales sont le type de données dans lesquelles les valeurs suivent un ordre naturel. L'une des caractéristiques les plus notables des données ordinales est que les données nominales ne peuvent pas être ordonnées et ne peuvent pas être mesurées.

Données nominales

Contrairement aux données d'intervalle ou de rapport, les données nominales ne peuvent pas être manipulées à l'aide des opérateurs mathématiques disponibles. Ainsi, la seule mesure de la tendance centrale La tendance centrale de la tendance centrale est un résumé descriptif d'un ensemble de données à travers une valeur unique qui reflète le centre de la distribution des données. Le mode est associé à la variabilité de ces données.

Caractéristiques des données nominales

Les données nominales peuvent être à la fois qualitatives et quantitatives. Cependant, les étiquettes quantitatives n'ont pas de valeur numérique ou de relation (par exemple, numéro d'identification). D'autre part, divers types de données qualitatives peuvent être représentés sous forme nominale. Ils peuvent inclure des mots, des lettres et des symboles. Les noms de personnes, le sexe et la nationalité ne sont que quelques-uns des exemples les plus courants de données nominales.

Comment analyser les données nominales?

Les données nominales peuvent être analysées en utilisant la méthode de regroupement. Les variables peuvent être regroupées en catégories, et pour chaque catégorie, la fréquence ou le pourcentage peut être calculé. Les données peuvent également être présentées visuellement, par exemple en utilisant un graphique à secteurs.

Bien que les données nominales ne puissent pas être traitées à l'aide d'opérateurs mathématiques, elles peuvent toujours être analysées à l'aide de méthodes statistiques avancées. Par exemple, une façon d'analyser les données consiste à tester des hypothèses Test d'hypothèse Le test d'hypothèse est une méthode d'inférence statistique. Il est utilisé pour tester si une déclaration concernant un paramètre de population est correcte. Tests d'hypothèses .

Pour les données nominales, le test d'hypothèse peut être effectué à l'aide de tests non paramétriques tels que le test du chi carré. Le test du chi carré vise à déterminer s'il existe une différence significative entre la fréquence attendue et la fréquence observée des valeurs données.

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