नाममात्र और सामान्य डेटा के बीच अंतर क्या है?

आंकड़ों में, "नाममात्र" और "क्रमिक" शब्द विभिन्न प्रकार के श्रेणीबद्ध डेटा को संदर्भित करते हैं। यह समझने के लिए कि इनमें से प्रत्येक शब्द का क्या अर्थ है और प्रत्येक किस प्रकार के डेटा को संदर्भित करता है, प्रत्येक शब्द की जड़ के बारे में सोचें और इसे उस तरह के डेटा के बारे में एक सुराग दें जो इसका वर्णन करता है। नाममात्र डेटा में डेटा का नामकरण या पहचान करना शामिल है; क्योंकि "नाममात्र" शब्द "नाम" शब्द के साथ लैटिन मूल को साझा करता है और एक समान ध्वनि है, नाममात्र डेटा का कार्य याद रखना आसान है। ऑर्डिनल डेटा में सूचना को एक क्रम में रखना शामिल है, और "ऑर्डिनल" और "ऑर्डर" समान रूप से ध्वनि करते हैं, जिससे ऑर्डिनल डेटा के कार्य को भी याद रखना आसान हो जाता है।

टीएल; डीआर (बहुत लंबा; पढ़ा नहीं)

नाममात्र डेटा प्रत्येक डेटा बिंदु को किसी प्रकार के क्रम में रखे बिना नाम निर्दिष्ट करता है। उदाहरण के लिए, एक परीक्षण के परिणाम प्रत्येक को नाममात्र रूप से "पास" या "असफल" के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।

किसी प्रकार की रैंकिंग प्रणाली के अनुसार सामान्य डेटा समूह डेटा: यह डेटा का आदेश देता है। उदाहरण के लिए, परीक्षण के परिणामों को ग्रेड द्वारा अवरोही क्रम में वर्गीकृत किया जा सकता है: ए, बी, सी, डी, ई और एफ।

नाममात्र डेटा केवल अन्य क्रमांकित वस्तुओं या डेटा के टुकड़ों के संबंध में किसी आदेश को निर्दिष्ट किए बिना नाम देता है। नाममात्र डेटा का एक उदाहरण प्रत्येक छात्र के परीक्षा परिणाम के लिए "पास" या "असफल" वर्गीकरण हो सकता है। नाममात्र डेटा किसी समूह या घटनाओं के समूह के बारे में कुछ जानकारी प्रदान करता है, भले ही वह जानकारी केवल गिनती तक ही सीमित हो।

उदाहरण के लिए, यदि आप जानना चाहते हैं कि पिछले पांच वर्षों में प्रत्येक वर्ष फ़्लोरिडा में कितने लोग पैदा हुए हैं, तो उन आंकड़ों को खोजें और अपने परिणामों को एक बार ग्राफ़ पर प्लॉट करें। ग्राफ़ पर दर्शाए गए डेटा की कोई प्राकृतिक रैंकिंग या क्रम नहीं है; संख्याएं केवल एक तथ्य को दर्शाती हैं, जरूरी नहीं कि एक वरीयता, और केवल लेबल हैं जो "कितने?" प्रश्न का उत्तर देते हैं। ये नाममात्र के आंकड़े हैं।

साधारण डेटा, नाममात्र डेटा के विपरीत, कुछ आदेश शामिल है; क्रमसूचक संख्याएँ एक-दूसरे के सापेक्ष क्रमबद्ध रूप में खड़ी होती हैं। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आपको अपने पसंदीदा रेस्तरां से एक सर्वेक्षण प्राप्त होता है जो आपको प्राप्त हुई सेवा पर प्रतिक्रिया देने के लिए कहता है। आप सेवा की गुणवत्ता को गरीबों के लिए "1", औसत से कम के लिए "2", औसत के लिए "3", बहुत अच्छे के लिए "4" और उत्कृष्ट के लिए "5" के रूप में रैंक कर सकते हैं। इस सर्वेक्षण द्वारा एकत्र किए गए डेटा क्रमिक डेटा के उदाहरण हैं। यहां असाइन किए गए नंबरों का एक क्रम या रैंक होता है; यानी "4" की रैंकिंग "2" की रैंकिंग से बेहतर है।

हालाँकि, भले ही आपने अपनी राय के लिए एक संख्या निर्दिष्ट की हो, यह संख्या मात्रात्मक नहीं है उपाय: हालांकि "4" की रैंकिंग स्पष्ट रूप से "2" की रैंकिंग से बेहतर है, यह जरूरी नहीं कि दो बार हो उतना ही अच्छा। संख्याओं को गणितीय रूप से मापा या निर्धारित नहीं किया जाता है, लेकिन केवल राय के लिए लेबल के रूप में निर्दिष्ट किया जाता है।

आँकड़ों के साथ काम करते समय, आपको पता होना चाहिए कि आप जो डेटा देख रहे हैं वह नाममात्र का है या क्रमिक, क्योंकि यह जानकारी आपको यह तय करने में मदद करती है कि डेटा का उपयोग कैसे किया जाए। एक सांख्यिकीविद् समझता है कि यह कैसे निर्धारित किया जाए कि डेटा सेट पर कौन सा सांख्यिकीय विश्लेषण लागू किया जाए, यह इस आधार पर है कि यह नाममात्र का है या क्रमिक। आंकड़ों को आंकड़ों में लेबल करने के तरीकों को "स्केल" कहा जाता है; नाममात्र और क्रमिक पैमाने के साथ अंतराल और अनुपात पैमाने हैं।

डेटा या तो संख्यात्मक या श्रेणीबद्ध हो सकता है, और नाममात्र और क्रमिक डेटा दोनों को श्रेणीबद्ध के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। श्रेणीबद्ध डेटा को महत्व के क्रम में गिना, समूहीकृत और कभी-कभी रैंक किया जा सकता है। संख्यात्मक डेटा को मापा जा सकता है। स्पष्ट डेटा के साथ, घटनाओं या सूचनाओं को कुछ क्रम या समझ लाने के लिए समूहों में रखा जा सकता है।