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Nominaldaten sind so genannte „benannte“ oder „etikettierte“ Daten, die in zahlreiche Gruppen eingeteilt werden können, die sich nicht überschneiden. Es handelt sich um eine Art von Daten, die nicht gemessen oder quantifiziert werden können, sondern nur verschiedenen Gruppen zugeordnet werden können, die einzigartig sind und keine gemeinsamen Elemente enthalten. Da die Reihenfolge der gesammelten Daten mit Hilfe von Nominaldaten nicht festgelegt werden kann, ändert sich ihre Aussagekraft auch nicht, wenn man die Reihenfolge der Daten ändert.
Nach der lateinischen Nomenklatur ist die wörtliche Bedeutung von „Nomen“ – Name. Nominale Daten können verwendet werden, um eine Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Elementen darzustellen, aber die Details dieser Ähnlichkeit werden nicht offengelegt. Sie werden hauptsächlich verwendet, um den Prozess der Datenerhebung und -analyse zu rationalisieren und für die Forscher zu vereinfachen. In bestimmten Fällen werden nominale Daten auch als „kategoriale Daten“ bezeichnet.
Während binäre Daten bekanntlich „zweiwertige“ Daten darstellen, werden nominale Daten zur Darstellung „mehrwertiger“ Daten verwendet, die nicht quantitativ sein können. Diese Daten sind von Natur aus diskret. Ein Hund kann zum Beispiel ein Deutscher Schäferhund sein oder nicht. Die heutigen Marktforschungstools können Ihnen helfen, nominale Daten in Ihrer Forschung zu verwenden.
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Mit Hilfe der folgenden Frage wollen wir die Merkmale von Nominaldaten verstehen:
Welcher Ethnie gehören Sie an?
Nicht quantifizierbar: Da nominale Daten in Form von Nomenklatur vorliegen, ist es unmöglich, eine logische oder statistische Analyse der Daten durchzuführen. Eine Umfrage, die von einem Unternehmen verschickt wird, um die ethnische Zugehörigkeit seiner Mitarbeiter zu ermitteln, wird beispielsweise eine der oben genannten Fragen enthalten. In diesem Fall könnten die Forscher keine Schlussfolgerungen ziehen, indem sie Variablen aus den gesammelten Daten hinzufügen, löschen oder multiplizieren.
Fehlende Ordnung: Nominale Daten weisen keine bestimmte Reihenfolge auf, wodurch sie sich von ordinalen Daten unterscheiden. Auch bei der oben genannten Frage hat die Reihenfolge der Antwortmöglichkeiten nichts mit den Antworten zu tun, die Ihre Befragten geben.
Qualitative Eigenschaft: Da die Antwortmöglichkeiten eher qualitativer Natur sind, werden die gesammelten Daten immer eine qualitative Eigenschaft besitzen.
Kein Mittelwert: Unabhängig davon, wie die Daten angeordnet sind, ist es unmöglich, den Mittelwert von nominalen Daten zu berechnen. Nehmen wir das oben erwähnte Fragebeispiel: Aufgrund des qualitativen Charakters der Antwortmöglichkeiten (ethnische Zugehörigkeit) ist es für einen Forscher nicht möglich, den Durchschnitt der Antworten zu berechnen.
Modus Schlussfolgerung: Wenn man eine große Gruppe von Zuhörern befragt und sie bittet, ihre Wahlmöglichkeiten anzugeben, wird die am häufigsten gewählte Antwortmöglichkeit als Modus bezeichnet. Wenn z. B. bei der obigen Frage die meisten Befragten „asiatisch“ als Antwort angeben, dann ist „asiatisch“ der Modus.
Die Daten sind alphabetisch: Die nominalen Daten sind hauptsächlich alphabetisch und es sind keine numerischen Daten vorhanden. Sie können sich zum Beispiel auf die oben genannte Frage beziehen. Diese nicht-numerischen Daten werden in zahlreiche Gruppen unterteilt.
Nominale Daten werden mit Hilfe von Fragen erhoben, die den Befragten eine Liste von Antwortmöglichkeiten zur Auswahl bieten. Marktforschungstools können bei der Analyse der gesammelten nominalen Daten helfen. Zum Beispiel:
Zu welchem Land gehören Sie? ____ (es folgt eine Auswahlliste mit Ländern)
Welche der folgenden Soßen bevorzugen Sie für Ihr Submarine-Sandwich? (Wählen Sie alle zutreffenden aus)
1) Mayonnaise
2) Pesto-Mayo
3) Honig-Senf
4) BBQ rauchig
5) Chipotle Südwest
6) Süße Zwiebel
7) Andere (bitte angeben) _______________
Die nominalen Daten können auf drei Arten erhoben werden. Im ersten Beispiel werden die Befragten gebeten, ihr Land aus der gemeinsamen Dropdown-Liste auszuwählen. Bei dieser Art von Frage sind die Antwortmöglichkeiten kodiert, da jedem Land eine andere Nummer zugewiesen wurde.
Im zweiten Beispiel sind mehrere Antworten in einer einzigen Frage enthalten. In diesem Fall wird jede ausgewählte Kategorie mit 1 und die nicht ausgewählte Kategorie mit 0 kodiert. Die Frage enthält außerdem eine offene Option am Ende, die es den Befragten ermöglicht, die fehlende Kategorie anzugeben. Für die Analyse dieser Kategorie „Sonstiges bitte angeben“ ist eine separate Kodierung erforderlich.
Die nominalen Daten können mit Hilfe von Prozentsätzen und dem „Modus“ analysiert werden, der die häufigste(n) Antwortmöglichkeit(en) angibt. Es kann jedoch auch mehr als einen Modus geben, z. B. wenn Mayonnaise und Honigsenf gleich oft gewählt wurden.
Durch die Verwendung von Fragen mit mehreren Antwortmöglichkeiten (wie die oben besprochene Frage zum U-Bahn-Sandwich) können die Forscher eine metrische Variable erstellen, die leicht für die Durchführung weiterer Analysen verwendet werden kann. In diesem Fall kann eine Variable verwendet werden, die von Null (für keine Auswahl) bis zur maximalen Anzahl von Kategorien reicht, je nach der Auswahl, die die Befragten treffen. Sie spielt eine Schlüsselrolle bei der Verbrauchersegmentierung.
Nominale Daten gelten als ideal für die Erstellung von Profilen Ihrer Befragten. Trotz ihrer begrenzten statistischen Fähigkeiten spielen diese Daten eine entscheidende Rolle in der Marktforschung und helfen, ein besseres und aufschlussreiches Verständnis der Befragten zu gewinnen.
In den unten genannten Beispielen für nominale Daten sind jeder Antwortoption einige Werte zugeordnet, die der Kennzeichnung dienen. In der ersten Frage werden beispielsweise beiden Geschlechtern ihre Initialen zugeordnet, während in der zweiten Frage allen Parfümmarken lediglich der Einfachheit halber einige Zahlen zugeordnet werden.
Erfahren Sie, wie Sie die Befragten dort abholen, wo sie sind, den Abschluss der Umfrage vorantreiben und gleichzeitig ein nahtloses Erlebnis bieten - jedes Mal!
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