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Nominalskala

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Table of Contents

Was ist eine Nominalskala?

Die Nominalskala verwendet im Gegensatz zu den anderen Skalen der vier Ebenen der Messung „Tags“ oder „Etiketten“, um den Wert mit dem Rang zu verbinden. Sie unterscheidet die Elemente anhand der Kategorien, zu denen sie gehören. Eine Nominalskala ist nicht von Zahlen abhängig, da sie sich mit nicht-numerischen Attributen befasst. Sie ist eine nützliche Methode, die in Marktforschungssoftware zu finden ist.

Bei einem Marathonlauf zum Beispiel werden alle Teilnehmer mit einer Nummer versehen. Diese Nummern dienen der Identifizierung des Teilnehmers. Die Nummern stehen in keinem Zusammenhang mit dem Ergebnis des Rennens oder mit den Eigenschaften der Person.

Eine Nominalskala kann sowohl qualitative als auch quantitative Variablen enthalten. Zum Beispiel können Religionszugehörigkeit, Geschlecht, Land oder Stadt, in der Sie leben, Familienstand usw. als eine Art von Nominalskala angesehen werden.

Ein Beispiel für eine Nominalskala ist:

Welches ist Ihr Geschlecht?

  • Männlich
  • Weiblich
  • Andere

Wir begegnen der Nominalskala in unserer täglichen Arbeit

  • Wenn Sie zum Beispiel etwas online kaufen, müssen Sie ein Formular ausfüllen.
  • Auch Bewerbungen, Profile in sozialen Medien oder auf Dating-Websites sind Beispiele für nominale Daten.

Merkmale der Nominalskala

  1. Der Name der Nominalskala leitet sich von dem lateinischen Wort „Nomen“ ab, das „Name“ bedeutet.
  2. Die Skala kann bei der Klassifizierung von Attributen helfen, die keinen quantitativen Wert haben.
  3. Die Nominalskala kann jedoch in bestimmten Fällen für qualitative und quantitative Variablen in Frage kommen.
  4. Die Zahlen auf einer Nominalskala haben keinen Wert und wirken sich in keiner Weise auf die Kategorien aus.
Nominal Scale 14

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Wie wird die Nominalskala verwendet?

Um Daten mit Hilfe der Nominalskala zu erheben, müssen Sie eine Umfrage vom Typ Frage verwenden. Solche Fragen können verschiedener Art sein. Die besten Online-Umfragetools von heute bieten viele Optionen für Nominalskalen, von denen einige im Folgenden aufgeführt sind:

  • Offene Frage
  • Frage mit mehreren Antworten
  • Geschlossene Frage mit offenem Ende

Offene Frage: Bei diesem Fragetyp kann der Befragte frei antworten.

Sie kann eine Frage enthalten, auf die ein schwarzes Feld zur Beantwortung folgt. Zum Beispiel,

  • Wie lautet Ihr Name?
  • Antwort:

Oder er kann eine Frage und dann eine Liste von Optionen enthalten, aus denen Sie auswählen können.

  • Was ist Ihre natürliche Haarfarbe?
  • Optionen: (Liste der natürlichen Haarfarbe)

Fragen mit mehreren Antworten: Bei diesem Fragetyp können die Befragten mehr als eine Option als Antwort auswählen. Sie haben jedoch die Möglichkeit, die Anzahl der Antwortmöglichkeiten zu begrenzen, die ein Befragter geben kann.

Zum Beispiel bei einer Frage mit der Aufforderung „Wählen Sie nur zwei Optionen“.

Was ist Ihr Lieblingsgetränk?

  • Kaltes Getränk
  • Mocktails
  • Tee
  • Kaffee
  • Saft
  • Gesundes Getränk

Geschlossene Frage mit offenem Ende: Diese Art von Fragemuster kombiniert die Eigenschaften von offenen Fragen und Fragen mit mehreren Antworten. Das „offene Ende“ dieser Fragetypen bietet den Befragten die Möglichkeit, ihre persönliche Antwort anzugeben, wenn ihre Wahl nicht auf der Liste steht.

Zum Beispiel:

Nominal Scale 15
New call-to-action
New call-to-action

Analyse der Nominalskala

Da Nominalskalen oft qualitativer Natur sind, ist die Frage der Berechnung und Analyse oft verwirrend. Die den Attributen zugeordneten Zahlen haben keinen numerischen Wert. Dies bedeutet, dass mit Daten, die mit Nominalskalen gewonnen wurden, keine arithmetischen Berechnungen durchgeführt werden können.

Modus oder Prozentsatz: Zur Analyse von Nominaldaten kann die Methode der Gleichheit, der Gruppenzugehörigkeit oder der Gruppierung verwendet werden. Nachdem Sie die Daten erfasst haben, können Sie sie in verschiedene Kategorien einteilen. Der Modus oder der Prozentsatz jeder Kategorie kann dann berechnet werden.

Wenn Sie zum Beispiel Daten über die Religionszugehörigkeit aller Personen in Ihrem Institut gesammelt haben, können Sie die Befragten in verschiedene Gruppen einteilen.

Nach der Segmentierung der Befragten können Sie den prozentualen Anteil jeder Gruppe an der Gesamtzahl der Teilnehmer ermitteln.

Median oder Mittelwert können hingegen nicht berechnet werden, da sie keinen Sinn ergeben würden. Die Eigenschaften des Attributs können in beliebiger Reihenfolge angegeben werden, da eine Rangfolge der Variablen sinnlos ist.

Grafische Auswertung: Tortendiagramme und Balkendiagramme sind zwei Techniken, die für die Analyse von nominalen Daten nützlich sind.

Kreisdiagramm: Sie können ein Tortendiagramm verwenden, um den prozentualen Wert Ihrer Ergebnisse darzustellen.

Balkendiagramm: Die Höhe der einzelnen Balken kann die Häufigkeit der Kategorien entsprechend den Antworten darstellen.

Kategorien der Nominalskala

Die nach jeder Erhebung gesammelten Daten müssen anhand der Merkmale gruppiert werden. Dies hilft den Forschern, die analysierten Daten mit den nicht analysierten Daten zu vergleichen.

Es gibt zwei Kategorien für die Bewertung von Nominaldaten. Diese sind „Matched Samples“ und „Unmatched Samples“.

Die abgeglichene Stichprobe:

In dieser Kategorie werden die Daten mit ähnlichen Merkmalen miteinander gepaart. Ziel ist es, jeden Befragten der Stichproben, die die gleichen Merkmale aufweisen, mit Ausnahme des zu beurteilenden Merkmals, zusammenzubringen.

Dies trägt dazu bei, bessere Statistiken zu erhalten, indem die anderen unerwünschten Variablen der Daten kontrolliert werden.

Sie können zum Beispiel Daten über Ihre Mitarbeiter sammeln, die mit Covid-19 in Kontakt gekommen sind, indem Sie die Kategorie „Virusgrippe“ kontrollieren, nachdem Sie die Liste mit der Anzahl der Mitarbeiter abgeglichen haben.

Die Kategorie „Abgeglichen“ umfasst zwei Arten von Tests.

  • McNemar-Test: Ein verteilungsfreier Test
  • Cochran’s Q-Test: Nichtparametrischer Test zwischen einer Gruppe von 3 oder mehr Gruppen.

Die nicht übereinstimmende Stichprobe:

Bei dieser Kategorie handelt es sich um Zufalls Paare, die zum Zweck der Analyse ausgewählt werden. Anders als bei der gematchten Kategorie handelt es sich um eine unabhängige Stichprobe.

Wenn Sie zum Beispiel die Auswirkungen von Haaröl herausfinden wollen, wählen Sie 100 Teilnehmer unabhängig von ihrem Gesundheitszustand aus.

Die Kategorie der nicht übereinstimmenden Stichproben umfasst zwei Tests

  • Exakter Test von Fisher: Der Test hilft herauszufinden, ob sich der Anteil einer nominalen Variable von den Werten einer anderen nominalen Variable unterscheidet.
  • Chi-Quadrat-Test:  Mit diesem Test lässt sich überprüfen, ob die Variablen in den einzelnen Daten unterschiedlich sind.

Die Nominalskala kann mit Hilfe von Online-Umfragetools zur Erhebung von Daten für offizielle Zwecke sowie für Umfragen in großem Maßstab verwendet werden.