Een introductie tot nominale variabelen: soorten gegevens begrijpen

Gegevensanalyse draait om het interpreteren van data om betrouwbare, consistente resultaten te produceren. Voor dit proces is nauwkeurige gegevensmeting cruciaal, omdat dit de keuze van statistische methoden en de verkregen inzichten beïnvloedt, die strategische besluitvorming en innovatie ondersteunen.

Verschillende gegevenstypen vragen om specifieke methoden voor verzamelen en analyseren, en inzicht in gegevenskenmerken is essentieel om verdelingen, trends en verbanden te onderzoeken. Data wordt ingedeeld in vier typen: nominale, ordinale, interval- en ratio-variabelen.

Dit artikel introduceert nominale variabelen en behandelt de definitie van nominale variabelen, meetniveaus, typen nominale variabelen, methoden voor het analyseren van nominale variabelen en voorbeelden van nominale variabelen in statistische analyses.

Wat zijn nominale variabelen?

Een nominale variabele is een type categorische data dat geen kwantitatieve waarde of inherente ordening of hiërarchie heeft. De categorieën van nominale variabelen sluiten elkaar wederzijds uit en zijn te herkennen als unieke labels. Dit type data wordt vooral gebruikt in statistische analyses met als doel te groeperen en te classificeren.

Simpel gezegd: een nominale variabele is een type data dat wordt gebruikt om dingen te labelen of te categoriseren zonder er een numerieke waarde of volgorde aan toe te kennen. Als je bijvoorbeeld kijkt naar een lijst met verschillende vruchten (zoals appels, sinaasappels en bananen), dan is elke vrucht een categorie en is er geen rangorde of waarde aan gekoppeld.

Nominale data wordt verzameld via enquêtes, vragenlijsten, observaties of bestaande formulieren en registraties. De vragen zijn meestal multiplechoice, ja/nee, gesloten of open.

Voorbeelden van nominale variabelen

Hieronder vind je enkele voorbeelden van hoe nominale variabelen worden verzameld:

Multiplechoicevraag

Welke automerk heeft je voorkeur?

a) Toyota

b) BMW

c) Ford

d) Tesla

e) Honda

Ja/nee-vragen

Ben je in het bezit van een rijbewijs?

Gesloten vragen

Zou je jouw huidige automerk aan anderen aanraden?

a) Zeer waarschijnlijk

b) Waarschijnlijk

c) Neutraal

d) Onwaarschijnlijk

e) Zeer onwaarschijnlijk

Open vragen

Wat zijn de beste eigenschappen van jouw auto?

Zoals je hierboven ziet, zijn de antwoorden op de verschillende soorten vragen in de vorm van woorden of labels. Het analyseren van deze data kan uitdagend zijn wanneer je reacties van een grote steekproef verzamelt. Toch zijn de toepassingen breed en helpen ze onderzoekers en stakeholders om gerichte beslissingen te nemen.

Meetniveaus van variabelen

Gegevensanalyse kan twee soorten benaderingen omvatten:

Kwantitatieve gegevensanalyse

Kwantitatieve gegevensanalyse omvat het onderzoeken van data die numeriek en tastbaar van aard is. Dit type data kan worden geanalyseerd met eenvoudige wiskundige methoden en visualisaties. Het verkrijgen van temperatuummetingen over een week valt bijvoorbeeld onder kwantitatieve gegevensanalyse.

Kwalitatieve gegevensanalyse

Kwalitatieve gegevensanalyse richt zich op data die wordt uitgedrukt als labels en beschrijvingen van kenmerken. Bij deze aanpak worden patronen en verbanden tussen datavariabelen geanalyseerd om betekenisvolle inzichten te verkrijgen. Het analyseren van klantkoopgedrag gedurende een maand is bijvoorbeeld een vorm van kwalitatieve gegevensanalyse.

Nominaal en ordinaal worden geclassificeerd als kwalitatieve data, terwijl interval en ratio als kwantitatieve data worden geclassificeerd. Nominaal biedt het laagste detailniveau, terwijl interval en ratio het hoogste detailniveau bieden.

Andere soorten variabelen

Laten we kort kijken naar de kenmerken van de andere typen data.

Ordinale variabelen

Dit zijn beschrijvende kwalitatieve data met een zekere ordening tussen labels. Het belangrijkste verschil tussen nominale en ordinale data is de aanwezigheid van hiërarchie, waardoor ordinale data eenvoudiger te interpreteren is.

Voorbeelden:

• Inkomensniveau kan laag, gemiddeld en hoog zijn, met het begrip dat laag<gemiddeld<hoog.
• Klantfeedback kan uitstekend, goed, voldoende of matig zijn, met een oplopende ordening van matig=1 tot uitstekend=4.

Intervalvariabelen

Intervaldata is kwantificeerbaar met gelijke intervallen tussen datapunten.

Een belangrijk kenmerk is de afwezigheid van een echt nulpunt, wat impliceert dat nul wordt behandeld als een geldig referentiepunt.

Voorbeelden:

• Een temperatuurmeting van 0 °C is een daadwerkelijke temperatuur, die midden op een schaal kan liggen omdat temperaturen onder nul kunnen dalen.
• Het verschil tussen twee toetsscores is betekenisvol, maar de waarde nul impliceert geen gebrek aan academische vaardigheid.

Ratiovariabelen

Ratiodata lijkt op intervaldata wat betreft gelijke afstanden tussen waarden. Het verschilt echter doordat de waarde nul als absoluut wordt beschouwd, waarbeneden geen betekenisvolle metingen kunnen worden verkregen. Door de afwezigheid van negatieve waarden is ratiodata het meest geschikt voor wiskundige bewerkingen (optellen, aftrekken, delen en vermenigvuldigen) en precieze statistische analyse.

Voorbeelden:

• De leeftijd van een persoon, die niet nul kan zijn.
• Inkomen wordt gemeten als een ratiowaarde en nul inkomen staat voor de afwezigheid van inkomsten. Verhoudingen tussen de inkomens van twee personen kunnen ook betekenisvol zijn (het inkomen van de een is bijvoorbeeld twee keer dat van de ander).

Hieronder staat een tabel die de vier typen datavariabelen samenvat:

Verschillende typen nominale variabelen

Nominale variabelen worden verder als volgt ingedeeld:

Binaire variabelen

Binaire variabelen hebben doorgaans slechts twee mogelijke categorieën, wat betekent dat de uitkomst of respons maar één type kan zijn.

Meervoudige categorievariabelen

Deze variabelen kunnen meer dan twee categorieën hebben. Er bestaat geen vaste ordening tussen categorieën en elk type heeft een gelijke kans om voor te komen.

Geordende nominale variabelen

Vertegenwoordigen een type nominale variabele met categorieën die een rangorde hebben. Het verschil tussen categorieën is echter mogelijk niet uniform of nauwkeurig te meten.

Ongeordende nominale variabelen

Deze variabelen vertegenwoordigen categorieën zonder enige inherente ordening of hiërarchie. Elk type heeft een gelijk gewicht en er bestaat geen specifieke volgorde.

Deze voorbeelden geven een duidelijk beeld van het type nominale variabelen.

Een uitgebreide analyse van categorische data kan worden uitgevoerd met verschillende bibliotheekfuncties in Python.

Manieren om nominale variabelen te analyseren

Welke analysetechnieken je inzet, hangt af van het onderzoeksprobleem, de datakwaliteit, de omvang van de dataset en diverse andere factoren.

Enkele statistische methoden om nominale variabelen te analyseren zijn:

Frequentieverdeling

Frequentieverdeling houdt in dat je verschillende categorieën identificeert en het aantal voorkomende gevallen per categorie telt. Deze frequentietelling kan worden gebruikt om trends en patronen in de data te begrijpen.

Centrale tendens

Centrale tendens berekent de modus, die de meest voorkomende categorie in de dataset aangeeft. Deze waarde kan de meest geprefereerde keuze benadrukken of worden gebruikt om verschillen of overeenkomsten over de verdeling van categorieën te onthullen.

Chi-kwadraattoets

Chi-kwadraattoetsen zijn statistische toetsen die de samenhang tussen twee categorische variabelen bepalen. De waargenomen frequentie van categorieën wordt berekend en vergeleken met de verwachte frequentie van de categorieën onder de aanname van onafhankelijkheid.

Contingentietabelanalyse

Dit is een kruistabelleringmethode waarbij je een tabel opstelt met variabelen als rijen en kolommen. Voor elke combinatie van categorieën wordt een frequentietelling verkregen die de relatie tussen de twee categorieën laat zien. Je kunt hier meer over leren in onze cursus Contingency Analysis using R.

Visualisatiegrafieken

Staafdiagrammen en cirkeldiagrammen zijn zeer effectief om de verdeling van nominale data op een visueel aantrekkelijke manier te communiceren. Bekijk onze data-visualisatie cheatsheet voor meer inspiratie.

Deze methoden kun je toepassen door gedetailleerde statistische benaderingen voor data-analyse te leren.

Tools voor het analyseren van nominale variabelen

Bij het analyseren van nominale variabelen kunnen verschillende krachtige Python-tools en -bibliotheken helpen bij datamanipulatie, visualisatie en statistische analyse:

• Pandas: Ideaal voor het verwerken en manipuleren van datasets. Gebruik groupby() en value_counts() om categorische data samen te vatten en te analyseren.
• NumPy: Biedt fundamentele array-bewerkingen en wiskundige functies ter ondersteuning van data-analyse.
• Matplotlib: Handig voor het maken van staafdiagrammen en cirkeldiagrammen om de verdeling van nominale variabelen te visualiseren.
• Seaborn: Verbetert datavisualisatie met high-level interfaces, waardoor je eenvoudig informatieve countplots en categorische plots kunt maken.
• SciPy: Biedt statistische functies zoals chi2_contingency() om chi-kwadraattoetsen uit te voeren en relaties tussen categorische variabelen te beoordelen.
• Statsmodels: Maakt gedetailleerde statistische modellering en hypothesetoetsing mogelijk, nuttig voor het analyseren van relaties in categorische data.
• Scikit-learn: Bevat tools voor het voorbewerken van data, zoals LabelEncoder(), en voor het uitvoeren van machinelearning-analyses op categorische data.

Voorbeelden van nominale variabelen in statistische analyses

Nominale data wordt veel gebruikt in onderzoek en het bedrijfsleven om verbanden en nuttige patronen te ontdekken uit de enorme hoeveelheid data die snel wordt gegenereerd.

Enkele nuttige voorbeelden van nominale variabelen die in de statistiek worden gebruikt, worden hieronder besproken:

Demografische enquêtes

Nominale data die via enquêteformulieren wordt verzameld, is zeer nuttig om de samenstelling van de bevolking te begrijpen. Door individuen te groeperen op basis van deze gedefinieerde categorieën kunnen verschillende behoeften en voorkeuren worden geïdentificeerd, wat kan helpen bij effectieve marketingstrategieën voor de lancering van nieuwe producten.

Relevante analysetechniek: Chi-kwadraattoets

De chi-kwadraattoets kan worden gebruikt om te bepalen of er een significant verband is tussen twee categorische variabelen.

Klantfeedback begrijpen

Nominale variabelen kunnen bedrijven helpen om kernproblemen rond klanttevredenheid te identificeren en verbeteringen in de dienstverlening door te voeren.

Op basis van de verschillende categorieën data kan effectieve communicatie worden opgezet via content op maat, specifiek gedeeld met klantgroepen.

Deze kwalitatieve klantenquête is een effectief hulpmiddel om veranderende trends, patronen en voorkeuren ten aanzien van producten en diensten te monitoren en zo klantrelaties te verbeteren.

Evaluatie van een bedrijf

Prestatie-indicatoren kunnen worden gecategoriseerd op basis van productcategorie, regio en tijdsperioden om een gestructureerde aanpak te bieden voor het analyseren van de bedrijfsperformance ten opzichte van concurrenten of branchebenchmarks. Resource-allocatie op basis van nominale data helpt bedrijven om effectief te investeren in gebieden met hoge opbrengsten of om de aandacht te vestigen op onderpresterende sectoren.

Humanresourcemanagement

Data kan worden geanalyseerd om toekomstige personeelsbehoeften te voorspellen op basis van bedrijfsgroei en om de meest effectieve wervingsmodellen te identificeren.

De prestaties van medewerkers kunnen worden beoordeeld om toppresteerders te belonen en extra training te bieden aan onderpresteerders.

Talentanalytics is ook sterk afhankelijk van data om kritieke rollen te identificeren die moeten worden ingevuld.

Medisch onderzoek

Nominale variabelen worden gebruikt in medisch onderzoek om factoren te identificeren die samenhangen met het voorkomen van een ziekte, patiëntinformatie te analyseren en het algehele zorgsysteem te bestuderen met als doel bestaande praktijken te verbeteren of nieuwe behandelfaciliteiten te bieden.

Data uit zorgsystemen kan worden gecategoriseerd op basis van patiëntgegevens, ziekte-informatie, diagnostische methoden, behandelingen en uitkomsten.

Aan de slag met gegevensanalyse

Nominale variabelen zijn zeer belangrijk in vrijwel elke datagedreven toepassing, zoals bedrijfsvoering, marketing, medisch onderzoek en vele andere.

Dit artikel geeft een algemeen begrip van nominale variabelen, hun kenmerken, typen en voorbeelden van gebruik in verschillende toepassingsgebieden. Elk type biedt andere inzichten, die bepalen welke statistische methoden passend zijn.

Vervolgstap: verdiep je in statistiek en het gebruik ervan in de praktijk via casestudy’s en projecten in de cursus Introduction to Statistics. De cursus rust je uit met de vaardigheden om grote datasets te analyseren en zinvolle conclusies te trekken.