UMA variável nominal É aquele que assume valores que identificam uma classe ou categoria em que os objetos de estudo estão agrupados. Por exemplo, a variável 'cor do cabelo' agrupa pessoas em cabelos castanhos, pretos, loiros, etc..
A escala nominal identifica, agrupa e diferencia as unidades de estudo, de acordo com uma determinada qualidade, em classes claramente definidas e exclusivas, de forma que todos os pertencentes a uma classe sejam iguais ou equivalentes quanto ao atributo ou propriedade em estudo..
As aulas são diferenciadas por nomes ou por números de identificação, portanto não possuem valor numérico ou ordem estabelecida. Por exemplo: a variável sexo possui duas classes, masculina e feminina; Você também pode usar os números 1 e 2 que representam as categorias masculina e feminina, respectivamente. Esses números são identificadores arbitrários simples.
Nestes tipos de medidas, nomes ou rótulos são atribuídos aos objetos. O nome da maioria dos espécimes ou definições nomeados é o "valor" atribuído à medida nominal do objeto de estudo..
Se dois objetos têm o mesmo nome associado a eles, então eles pertencem à mesma categoria, e esse é o único significado que as medidas nominais têm.
Índice do artigo
A escala nominal é a mais elementar e as variáveis medidas nesta escala classificam as unidades de estudo (objetos, pessoas, etc.) em classes, com base em uma ou mais características, atributos ou propriedades únicas e observadas..
Classes ou categorias têm um nome ou número, mas servem meramente como rótulos ou identificadores, fazem distinções categóricas em vez de quantitativas, cumprem uma função puramente de classificação.
Não podem ser manipuladas aritmeticamente, não refletem ordem (ascendente ou descendente) ou hierarquia (maior ou menor), as observações não podem ser ordenadas do menor para o maior ou do menor para o grande, ou seja, nenhuma das categorias possui uma hierarquia superior do que o outro, eles estão apenas refletindo diferenças na variável.
Variáveis nominais com duas classes são chamadas dicotômicas, como a variável sexo (masculino ou feminino). Variáveis com três ou mais categorias são chamadas de multicotômicas ou poliotômicas. Por exemplo: a variável ocupação (trabalhador, carpinteiro, médico, etc.).
Variáveis nominais apenas estabelecem relações de equivalência; ou seja, um determinado objeto de estudo tem a característica que define a classe ou não..
Com as variáveis nominais, podem ser feitos cálculos de proporções, porcentagens e razões, e com eles são realizadas contagens de frequência ou tabulações do número de eventos em cada classe da variável estudada. A medida de tendência central que pode ser tratada com esses tipos de variáveis é o modo.
Exemplos de variáveis medidas em escala nominal:
- Nacionalidade (argentina, chilena, colombiana, equatoriana, peruana etc.).
- Cores (branco, amarelo, azul, preto, laranja, etc.).
- Cor dos olhos (preto, marrom, azul, verde, etc.).
- Classificação dos alunos por carreiras (Administração - 1; Sistemas - 2; Eletrônica - 3; Direito - 4; etc.). (o número é um código sem valor ou pedido)
- Estado civil (solteiro, casado, viúvo, divorciado, união estável).
- Profissão (engenheiro, advogado, médico, professor, etc.).
- Sexo (masculino, feminino).
- Filiação religiosa (cristã, muçulmana, católica, etc.).
- Filiação política (liberal, conservadora, independente, etc.).
- Tipo de escola (pública ou privada).
- Raça (branca, preta, amarela, mestiça, etc.).
- Grupos sanguíneos (O, A, B, AB).
Se for feita uma contagem dos participantes que entram em uma partida de futebol, a variável nominal 'frequência por sexo' pode ser definida. A contagem informa quantos homens e quantas mulheres participaram da partida, mas a variável de classificação é o gênero.
Divida o público do jogo de futebol em duas categorias e nenhum dos grupos terá preferência sobre o outro. Por fim, as categorias são exclusivas, pois não há dúvidas a que grupo pertence cada um dos participantes..
Você quer saber a opinião do povo antes da aplicação de reformas nas políticas trabalhistas de um país. A variável de 'juros' são os benefícios das políticas trabalhistas, e na pesquisa há cinco resultados positivos possíveis: Mais dinheiro, Melhor atendimento médico, Melhor aposentadoria, Equilíbrio trabalho / família e Outros.
Todas as respostas são medidas em uma escala nominal com valores Sim ou Não. O outro resultado engloba todos os benefícios que os respondentes consideram que obterão, mas que não fazem parte dos valores da pesquisa..
O número de respostas afirmativas ou negativas é necessário para calcular o percentual de respondentes do total que consideram que irão melhorar ou não em algum dos aspectos, mas esses percentuais não têm significado do ponto de vista de um benefício ser maior do que outro ..
Finalmente, não há uma ordem natural para os resultados, você pode colocar Melhores cuidados de saúde em primeiro lugar em vez de Mais dinheiro, por exemplo, e isso não altera o resultado de forma alguma.
O país de nascimento é uma variável nominal cujos valores são os nomes dos países. Para efeito de trabalhar com esta variável, é conveniente fazer uma codificação numérica dessa informação, atribuímos o código 1 aos nascidos na Argentina, o código 2 da Bolívia, o código 3 do Canadá, e assim por diante..
Essa codificação facilita a contagem por computador e o gerenciamento dos instrumentos de coleta de informações. No entanto, e como atribuímos números às várias categorias, não podemos manipular esses números. Por exemplo, 1 + 2 não é igual a 3; ou seja, Argentina + Bolívia não resulta em Canadá.
Ainda sem comentários