Cómo analizar datos nominales

datos nominal es una variable cualitativa , que consiste en etiquetas de grupo en lugar de números . Esto significa que los valores de los datos son cualidades ( cualitativos ) en lugar de números ( cuantitativa ) . Para analizar los datos nominales , debe tener por lo menos dos categorías y un conjunto de datos . A modo de ejemplo , vamos a analizar Color Favorito por género . Esto hace Favorite Color variable dependiente y Género de la variable independiente . Al final habrá creado un análisis de frecuencia cruzada tabular de data.Things nominales que necesitará
hoja de cálculo o un gráfico de papel de
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Configuración del Data

1

Enumerar las variables dependientes (rojo , azul, amarillo ) como encabezados de fila , comenzando en la celda A2 . Esto significa que se introduce en la celda A2 Rojo , azul en la celda A3 y amarillo en la celda A4.
2

Enumerar las variables independientes ( hombre, mujer) como encabezados de columna , comenzando en la celda B1 . Esto significa que macho se introduce en la celda B1 y femenino se introduce en la celda C1
3

Supongamos el siguiente conjunto de datos para los varones : .

Red 40 %

Blue 60 %

Amarillo 0 %
4

Supongamos el siguiente conjunto de datos para Mujeres:

Red 30 %

Blue 30 %

Yellow 40 %
5

Entre los conjuntos de datos en las celdas apropiadas . Esto significa que el masculino ( la columna B , variable independiente ) conjunto de datos se introduce en el (variable dependiente) fila y la Mujer (columna C , variable independiente ) de datos en color apropiado se introduce en la fila de color apropiado ( variable dependiente ) .

ahora tiene un análisis de frecuencia cruzada tabular de los datos nominales .
Visualización de los datos
6

Utilice el método de la tabla cruzada tabular descrito anteriormente , junto con circulares y de barras , para ayudar en el análisis descriptivo o gráfica de los datos en forma nominal.
7

Usar una metodología transversal pestañas para aplicar el análisis inferencial para datos nominales para comparar los efectos de grupo a partir de datos nominales .
8

Usar una metodología transversal pestañas junto con las pruebas estadísticas Chi - Cuadrado adecuadas para aplicar análisis inferencial para analizar la relación entre dos variables de datos nominales .
9

Utilice un regresión logística para modelar una respuesta (variable dependiente) utilizando variables predictoras (variables independientes) , donde sólo dos valores de respuesta son posibles . Utilice la regresión logística multinomial si la respuesta tiene más de dos valores posibles .