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통계에서 "명목"및 "정규"라는 용어는 서로 다른 유형의 분류 가능한 데이터를 나타냅니다. 각 용어가 무엇을 의미하고 어떤 종류의 데이터를 의미하는지 이해하려면 각 단어의 근본을 생각하고 그것이 설명하는 데이터의 종류에 대한 실마리가되도록하십시오. 명목 데이터에는 데이터의 이름을 지정하거나 식별하는 것이 포함됩니다. "nominal"이라는 단어는 "name"이라는 단어와 라틴어를 공유하고 비슷한 소리를 가지고 있기 때문에 공칭 데이터 기능은 기억하기 쉽습니다. 서수 데이터에는 정보를 순서대로 배치하는 것과 "표준"및 "주문"소리가 비슷하므로 서수 데이터의 기능도 쉽게 기억할 수 있습니다.
TL; DR (너무 길고 읽지 않음)
명목 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, 테스트 결과는 A, B, C, D, E 및 F 등급으로 내림차순으로 그룹화 할 수 있습니다.
공칭 데이터
명목 데이터는 다른 번호가 매겨진 개체 또는 데이터 조각과 관련하여 순서에 지정하지 않고 단순히 이름을 지정합니다. 명목 데이터의 예는 각 학생의 시험 결과에 대한 "통과"또는 "실패"분류 일 수 있습니다. 명목 데이터는 정보가 단순한 수로 제한 되더라도 그룹 또는 이벤트 세트에 대한 일부 정보를 제공합니다.
예를 들어 지난 5 년간 플로리다에서 매년 몇 명의 사람들이 태어 났는지 알고 싶다면 그 수치를 찾아서 막대 그래프로 결과를 그려보십시오. 그래프에 표시된 데이터에는 자연스러운 순위 나 순서가 없습니다. 숫자는 사실을 나타내며 반드시 선호하는 것은 아니며 "얼마나 많은가?"라는 질문에 답하는 레이블 일뿐입니다. 이들은 공칭 데이터입니다.
서수 데이터
명목 데이터와 달리 서수 데이터에는 순서가 있습니다. 서수는 순위가 매겨진 방식으로 서로 관련되어 있습니다. 예를 들어, 가장 좋아하는 식당에서받은 서비스에 대한 피드백을 요청하는 설문 조사를 받았다고 가정합니다. 서비스 품질은 "1", "2", "3", "4", "5", "5"입니다. 이 설문 조사에서 수집 한 데이터는 서수 데이터의 예입니다. 여기에 할당 된 숫자는 순서 또는 순위가 있습니다. 즉, "4"의 순위가 "2"의 순위보다 낫습니다.
그러나 자신의 의견에 숫자를 할당 했더라도이 수치는 양적 측정 기준이 아닙니다. "4"의 순위가 "2"의 순위보다 분명히 우수하지만 반드시 두 배는 아닙니다. 수치는 수학적으로 측정되거나 결정되는 것이 아니라 단지 의견에 대한 레이블로 지정됩니다.
차이를 아는 것이 중요한 이유
통계 작업시보고있는 데이터가 명목 데이터인지 서수인지 알아야합니다.이 정보는 데이터 사용 방법을 결정하는 데 도움이됩니다. 통계학자는 데이터 집합에 명목 또는 서수에 따라 적용 할 통계 분석을 결정하는 방법을 이해합니다. 통계에서 데이터를 레이블링하는 방법을 "스케일"이라고합니다. 공칭 및 서수 스케일과 함께 구간 및 비율 스케일이 있습니다.
공칭 데이터와 서수 데이터의 유사성
데이터는 숫자 또는 범주 형일 수 있으며 명목 및 서수 데이터는 범주 형으로 분류됩니다. 범주 형 데이터는 중요 순서대로 계산, 그룹화 및 순위 지정 될 수 있습니다. 수치 데이터를 측정 할 수 있습니다. 범주 형 데이터를 사용하면 이벤트 또는 정보를 그룹으로 배치하여 순서를 이해하거나 이해할 수 있습니다.