-
خانهخانه
-
مقالاتمقالات
-
فروشگاهفروشگاه
-
طراحی سایتطراحی سایت
-
درباره مادرباره ما
-
حمایت از ماحمایت از ما
-
ارتباط با ماارتباط با ما
اگر این مقاله را دوست دارید، لطفا آن را با دوستان خود به اشتراک بگذارید.
داده های اسمی توسط تحلیلگران داده برای برچسب گذاری متغیرهایی که نمی توانند با اعداد اندازه گیری کنند استفاده می شود. اگر کار شما مستلزم کار با اطلاعات است، درک داده های اسمی، از جمله نحوه جمع آوری و تفسیر آن، مهم است. دانستن بیشتر در مورد این نوع اطلاعات نیز می تواند به شما کمک کند تا کار خود را موثرتر انجام دهید.
در این مقاله از ایوسی، توضیح می‌دهیم که داده‌های اسمی چیست و چه ویژگی‌هایی دارد، سپس به لیستی از ۱۰ سؤال متداول در مورد این نوع داده پاسخ می‌دهیم.
داده‌های اسمی نوعی از داده‌ها هستند که می‌توانید برای نام‌گذاری یا برچسب‌گذاری متغیرهایی که اعداد نمی‌توانند آنها را اندازه‌گیری کنند، استفاده کنید. داده های اسمی که از آن به عنوان مقیاس اسمی نیز یاد می شود، نوعی از داده های کیفی است. از آنجایی که داده های کیفی را نمی توان با اعداد اندازه گیری کرد، در عوض از کلمات یا نمادها استفاده می کند.
داده های کیفی شامل متغیرهای طبقه بندی شده است و اغلب ویژگی های فیزیکی را توصیف می کند. شما می توانید داده های کیفی را از طریق نظرسنجی، مشاهدات، مصاحبه، مطالعات موردی و روش های دیگر جمع آوری کنید.
داده های اسمی فقط در دسته ها سازماندهی می شوند و هیچ روش سازماندهی دیگری ندارند. پایین ترین سطح اندازه گیری را دارد و به دنبال آن داده های ترتیبی، بازه ای و نسبتی قرار دارند. داده های اسمی می توانند کاربردهای زیادی در زمینه های مختلف داشته باشند، از جمله کمک به نقشه برداران در سازماندهی پاسخ به سؤالات باز و بسته.
مطالب مرتبط: انواع اولیه داده ها چیست؟
برخی از ویژگی های داده های اسمی عبارتند از:
قابل اندازه گیری نیست برخلاف سایر اشکال داده، داده های اسمی را نمی توان به صورت ریاضی تجزیه و تحلیل کرد. این به این دلیل است که متخصصان اطلاعات را در قالب نام‌گذاری‌های توصیفی مانند ترجیحات غذایی یا رنگ مو جمع‌آوری می‌کنند.
حالتی دارد اما وسیله ای ندارد. از آنجایی که داده‌های اسمی عددی نیستند، نمی‌توان میانگینی را تعیین کرد. با این حال، تحلیلگران می توانند با یافتن رایج ترین پاسخ در مجموعه داده، یک حالت را تعیین کنند.
قاطعانه است. داده‌های اسمی دسته‌بندی هستند، به این معنی که به گروه‌هایی تقسیم می‌شوند. هیچ همپوشانی بین دسته ها وجود ندارد و آنها متقابل هستند.
سلسله مراتبی نیست ماهیت غیر سلسله مراتبی داده های اسمی به این معنی است که نمی توان آنها را به ترتیب اهمیت قرار داد.
موارد مرتبط: ۷ ابزار جمع آوری داده ها (با تعریف و اهمیت)
در اینجا ۱۰ سوال متداول در مورد داده های اسمی و پاسخ آنها وجود دارد:
شما معمولاً می توانید داده های اسمی را با انجام نظرسنجی با سؤالات باز یا بسته جمع آوری کنید. اگر فقط چند برچسب داده دارید، سعی کنید از سؤالات بسته استفاده کنید، اما اگر برچسب های زیادی برای جمع آوری داده دارید، می توانید از سؤالات باز استفاده کنید. می‌توانید از جعبه‌های متنی برای سؤالات باز و از گزینه‌های کشویی یا چندگزینه‌ای برای سؤالات بسته استفاده کنید.
مطالب مرتبط: ۶ روش جمع آوری داده ها (با انواع و مثال ها)
اگر با داده های اسمی کار می کنید، مهم است که بدانید چگونه آن ها را تفسیر کنید. از آنجایی که نمی‌توانید داده‌های اسمی را کمی کنید، می‌توانید آنها را با گروه‌بندی آنها در دسته‌ها تفسیر کنید. وقتی داده‌های اسمی را گروه‌بندی می‌کنید، هر گروه منحصربه‌فرد است و با هم همپوشانی ندارند. بسیاری از مردم داده های اسمی را به ترتیب حروف الفبا سازماندهی می کنند زیرا با اعداد قابل اندازه گیری نیستند. همچنین می توانید جداول و نمودارهایی ایجاد کنید تا به شما در تجسم داده های خود کمک کنند.
مطالب مرتبط: تجزیه و تحلیل داده چیست؟ ۷ روش برای تجزیه و تحلیل
درک نحوه عملکرد دسته بندی داده های اسمی بسیار مهم است. هیچ دسته استانداردی از داده های اسمی وجود ندارد. بسته به پروژه تحقیقاتی یا نتایجی که می‌خواهید اندازه‌گیری کنید، می‌توانید دسته‌های داده‌های اسمی خود را ایجاد کنید، مانند رنگ مو یا جنسیت گروهی از افراد.
مرتبط: ۲۶ نمونه از داده های کیفی (با تعریف و انواع)
می‌توانید از داده‌های اسمی برای سازماندهی پاسخ‌ها به سؤالات بسته و باز استفاده کنید. وقتی از داده‌های اسمی استفاده می‌کنید، می‌توانید داده‌ها را با هم در دسته‌های خود گروه‌بندی کنید و آنها را روی نمودارها تجزیه و تحلیل کنید.
سپس می توانید از داده های خود برای اطلاعات در مورد گروه نظرسنجی خود استفاده کنید. به عنوان مثال، می توانید از داده های اسمی برای درک مشتریان کسب و کار خود استفاده کنید تا بتوانید یک کمپین بازاریابی موثر ایجاد کنید.
مطالب مرتبط: تجزیه و تحلیل داده چیست؟
بسته به ماهیت پروژه تحقیقاتی شما، استفاده از داده های اسمی می تواند مزایای زیادی داشته باشد. در اینجا برخی از مزایای استفاده از داده های اسمی آورده شده است:
سرعت: می توانید داده های اسمی را به سرعت از طریق نظرسنجی جمع آوری کنید، به خصوص اگر از یک سیستم دیجیتالی استفاده می کنید که می تواند به طور خودکار داده ها را دسته بندی کند.
قابلیت اطمینان: معمولاً داده‌های اسمی قابل اعتماد هستند، زیرا مستقیماً از یک نظرسنجی یا روش جمع‌آوری دیگری گرفته می‌شوند و بلافاصله در دسته‌ها قرار می‌گیرند.
تولید آسان: می توانید با پرسیدن سؤالات بسته در نظرسنجی های خود، داده های اسمی را به سرعت تولید کنید.
مطالب مرتبط: Data Curation چیست؟ (با اهمیت و مراحل)
در کنار مزایا، برخی از معایب داده های اسمی نیز وجود دارد. برخی از محدودیت های استفاده از داده های اسمی عبارتند از:
قابل اندازه‌گیری نیست: نمی‌توانید داده‌های اسمی را کمی کنید، زیرا فقط کیفی هستند و نمی‌توان آنها را به صورت عددی اندازه‌گیری کرد.
سطح اندازه‌گیری پایینی دارد: داده‌های اسمی کمترین سطح اندازه‌گیری را در بین انواع داده‌ها دارند، زیرا شما فقط می‌توانید نام‌ها را به متغیرها اختصاص دهید.
نمی توان آن را سفارش داد: به طور کلی، شما نمی توانید داده های اسمی را سفارش دهید، که می تواند برای برخی از پروژه های تحقیقاتی یک نقطه ضعف باشد.
مرتبط: چگونه به یک تحلیلگر داده تبدیل شویم: به علاوه مهارت ها و …
داده های اسمی و داده های ترتیبی هر دو نوع داده در مقیاس اندازه گیری هستند، اما آنها متفاوت هستند. داده های اسمی کمترین سطح اندازه گیری را دارند و پس از آن داده های ترتیبی قرار دارند.
وقتی از داده‌های اسمی استفاده می‌کنید، به سادگی متغیرها را برچسب‌گذاری می‌کنید و نیازی نیست که آنها به ترتیب خاصی باشند. با این حال، هنگامی که از داده های ترتیبی استفاده می کنید، همه متغیرها هم نام گذاری شده و هم به ترتیب هستند. بنابراین، داده های ترتیبی از سطح اندازه گیری بالاتری نسبت به داده های اسمی برخوردار هستند.
مطالب مرتبط: ۲۶ نمونه از داده های کیفی (با تعریف و انواع)
همچنین ارزش این را دارد که بفهمیم چه کسی از داده های اسمی استفاده می کند. بسیاری از افرادی که با داده ها کار می کنند، از جمله تحلیلگران داده و متخصصان مالی، می توانند از آن استفاده کنند. این داده ها همچنین می تواند برای بازاریابان و افرادی که نظرسنجی انجام می دهند و پاسخ ها را جمع آوری می کنند، بسیار مفید باشد، که می تواند در بسیاری از صنایع مختلف رخ دهد.
مطالب مرتبط: داده های ساختاریافته در مقابل داده های بدون ساختار: تعاریف و تفاوت ها
ممکن است با خواندن نمونه هایی از متغیرهای اسمی، درک داده های اسمی آسان تر باشد. چند نمونه از متغیرهای اسمی عبارتند از:
رنگ مو
رنگ چشم
جنسیت
نژاد
حزب سیاسی
گروه خونی
شهر
مرتبط: درباره مدیر داده بیاموزید
برای جمع آوری داده های اسمی می توانید از هر دو ابزار فیزیکی و آنالوگ استفاده کنید. برخی از افراد ترجیح می دهند نظرسنجی را از طریق فرم های کاغذی انجام دهند، اما بسیاری از آنها از استفاده از ابزارهای دیجیتال لذت می برند. می‌توانید از ابزارهای نظرسنجی دیجیتال برای جمع‌آوری، دسته‌بندی و ترسیم سریع داده‌های اسمی استفاده کنید تا بتوانید آنها را تجزیه و تحلیل کنید. نوع ابزاری که انتخاب می کنید به نیازها و الزامات پروژه تحقیقاتی خاص شما بستگی دارد.
اگر این مقاله را دوست دارید، لطفا آن را با دوستان خود به اشتراک بگذارید.
![دانلود کتاب: فضای مجازی و سلامت روانی [راهکارهای بهبود روانشناختی در دنیای آنلاین]](https://ivsi.ir/wp-content/uploads/2023/05/virtual-space-and-mental-health-book-300x300.webp)
یک پاسخ
مثال‌هایی از داده‌های اسمی عبارتند از: جنسیت (مرد، زن)، وضعیت تاهل (مجرد، متاهل)، رنگ مو (بلوند، قهوه‌ای، سیاه) و عرقیات (آدرنالین، کورتیزول). این دسته از داده‌ها، نمی‌توانند با استفاده از اعداد اندازه‌گیری شوند و تنها برای توصیف و شناسایی ویژگی‌هایی که نمی‌توانند به طور کمی سنجیده شوند استفاده می‌شوند.