통계에서 "명목"및 "순서"라는 용어는 다양한 유형의 분류 가능한 데이터를 나타냅니다. 이러한 각 용어의 의미와 각 용어가 어떤 종류의 데이터를 의미하는지 이해하려면 각 단어의 어근에 대해 생각하고 그것이 설명하는 데이터의 종류에 대한 단서가되도록하십시오. 공칭 데이터에는 데이터 이름 지정 또는 식별이 포함됩니다. "명목"이라는 단어는 "이름"이라는 단어와 라틴어 어근을 공유하고 비슷한 소리를 가지고 있기 때문에 명목 데이터의 기능은 기억하기 쉽습니다. 서수 데이터에는 정보를 주문에 배치하는 것이 포함되며 "순서"와 "순서"가 비슷하게 들리므로 서수 데이터의 기능도 쉽게 기억할 수 있습니다.
TL; DR (너무 깁니다. 읽지 않음)
공칭 데이터는 어떤 종류의 순서로 배치하지 않고 각 데이터 포인트에 이름을 할당합니다. 예를 들어 테스트 결과는 각각 명목상 "통과"또는 "실패"로 분류 될 수 있습니다.
서수 데이터는 일종의 순위 시스템에 따라 데이터를 그룹화합니다. 데이터를 정렬합니다. 예를 들어 시험 결과는 A, B, C, D, E, F와 같이 등급별로 내림차순으로 그룹화 될 수 있습니다.
공칭 데이터
명목 데이터는 번호가 매겨진 다른 개체 또는 데이터 조각과 관련하여 주문에 할당하지 않고 단순히 이름을 지정합니다. 명목 데이터의 예로는 각 학생의 시험 결과에 대한 "합격"또는 "불합격"분류가 있습니다. 명목 데이터는 정보가 단순한 개수로 제한 되더라도 그룹 또는 이벤트 집합에 대한 일부 정보를 제공합니다.
예를 들어 지난 5 년 동안 매년 플로리다에서 태어난 사람이 몇 명인지 알고 싶다면 해당 수치를 찾아 막대 그래프에 결과를 표시합니다. 그래프에 표시된 데이터에는 자연스러운 순위 나 순서가 없습니다. 숫자는 단순히 선호 사항이 아닌 사실을 설명하며 "얼마나 많은가?"라는 질문에 답하는 레이블 일뿐입니다. 이것은 명목상의 데이터입니다.
서수 데이터
명목 데이터와 달리 서수 데이터에는 몇 가지 순서가 포함됩니다. 서수는 순위가 매겨진 방식으로 서로 관련되어 있습니다. 예를 들어, 좋아하는 레스토랑에서받은 서비스에 대한 피드백을 요청하는 설문 조사를 받았다고 가정 해보십시오. 서비스 품질은 불량 인 경우 "1", 평균 미만인 경우 "2", 평균 인 경우 "3", 매우 좋음 인 경우 "4", 우수 인 경우 "5"로 평가할 수 있습니다. 이 설문 조사에서 수집 한 데이터는 서수 데이터의 예입니다. 여기서 할당 된 번호에는 순서 또는 순위가 있습니다. 즉, "4"의 순위가 "2"의 순위보다 낫습니다.
그러나 귀하의 의견에 숫자를 할당했지만이 숫자는 정량적이지 않습니다. 척도: "4"의 순위가 "2"의 순위보다 분명히 우수하지만 반드시 두 번은 아닙니다. 좋은. 숫자는 수학적으로 측정되거나 결정되지 않고 단지 의견의 레이블로 지정됩니다.
차이점을 아는 것이 중요한 이유
통계 작업을 할 때보고있는 데이터가 명목인지 순서인지 알아야합니다.이 정보는 데이터 사용 방법을 결정하는 데 도움이됩니다. 통계학자는 데이터 세트가 명목인지 순서인지에 따라 데이터 세트에 적용 할 통계 분석을 결정하는 방법을 이해합니다. 통계에서 데이터에 레이블을 지정하는 방법을 "척도"라고합니다. 명목 및 순서 척도와 함께 간격 및 비율 척도가 있습니다.
명목 데이터와 순서 데이터의 유사성
데이터는 숫자 형 또는 범주 형일 수 있으며 명목 및 순서 형 데이터는 모두 범주 형으로 분류됩니다. 범주 형 데이터는 개수를 세고 그룹화하고 때로는 중요도에 따라 순위를 매길 수 있습니다. 수치 데이터를 측정 할 수 있습니다. 범주 형 데이터를 사용하면 이벤트 또는 정보를 그룹으로 분류하여 순서 나 이해를 가져올 수 있습니다.