Eine nominale Variable ist eine Art qualitativer statistischer Variable, die einen Namen ausdrückt, der nicht unbedingt sortierbar ist.
Innerhalb der statistischen Variablen finden wir im Allgemeinen zwei Haupttypen: qualitative und quantitative.
Somit finden wir innerhalb der qualitativen Variablen die nominalen. Die, obwohl sie auch mit einem Namen ausgedrückt werden, sich von Ordinalzahlen dadurch unterscheiden, dass sie nicht unbedingt eine Reihenfolge haben. Wenn man beispielsweise sagt, dass Juan grüne Augen hat, handelt es sich um eine nominale Variable. Wenn wir eine Population hätten, wie könnten wir die Farben bestellen? Vom höchsten zum niedrigsten? Sofern wir kein Maß festlegen, können wir grundsätzlich keine anderen Farben bestellen.
Beispiel für nominale Variablen
Hier sind einige Beispiele für nominative Variablen:
- Staatsangehörigkeit. Zum Beispiel Mexikanisch, Argentinisch und Spanisch.
- Sex. Mann oder Frau.
- Religion. Die verschiedenen Religionen.
- Haut-, Augen- oder Haarfarbe.
- Wirtschaftsideologie. Kapitalismus, Sozialismus, gemischte Ökonomie usw.
- Politische Ideologie. Nach Nolans Diagramm hätten wir konservativ, progressiv, zentriert, liberal und totalitär.
Und so könnten wir mit weiteren Beispielen fortfahren, die nicht unbedingt bestellt werden können. Zumindest nicht quantitativ (es gibt keine Hierarchie). Im Folgenden werden wir zwei weiter entwickelte Beispiele zu Nationalität und Geschlecht sehen.
Schüler einer Klasse
Stellen wir uns vor, wir sind in einer Klasse mit 10 Schülern. Wir wollen wissen, wie viele Männer und wie viele Frauen es gibt, um die prozentuale Verteilung zu kennen. Somit haben wir folgende Tabelle:
| Nummer | Sex |
|---|---|
| 1 | Mann |
| 2 | Frau |
| 3 | Frau |
| 4 | Mann |
| 5 | Frau |
| 6 | Mann |
| 7 | Mann |
| 8 | Mann |
| 9 | Frau |
| 10 | Frau |
Es sind also fünf Männer und fünf Frauen. Das bedeutet, dass die Verteilung 50% Männer und 50% Frauen ist. Es ist eine nominale Variable, weil wir sie nicht hierarchisch ordnen können.
Branche einer Unternehmensgruppe
Nehmen wir nun an, wir haben eine Datentabelle, die uns Informationen über eine Reihe von Unternehmen und über den Wirtschaftssektor, zu dem jedes Unternehmen gehört, bietet.
| Nummer | Ökonomischer Sektor |
|---|---|
| 1 | Primär |
| 2 | Primär |
| 3 | Sekundär |
| 4 | Tertiär |
| 5 | Tertiär |
| 6 | Sekundär |
| 7 | Tertiär |
| 8 | Tertiär |
| 9 | Sekundär |
| 10 | Tertiär |
Von den 10 befragten Unternehmen gehören 2 dem Primärsektor, 3 dem Sekundärsektor und 5 dem Tertiärsektor an. Das heißt, 20 % für den Primärsektor, 30 % für den Sekundärsektor und 50 % für den Tertiärsektor. Wir könnten vom höchsten zum niedrigsten Gewicht in der Wirtschaft ordnen, aber dann wäre die statistische Variable "Die relative Anzahl der Unternehmen pro Sektor" und nicht "der Sektor, zu dem sie gehören".
Ordinale Variable