Categorical variables have two main

Categorical variables have two main types of measurement scales. Many categorical
scales have a natural ordering. Examples are attitude toward legalization of abortion
(disapprove in all cases, approve only in certain cases, approve in all cases), appraisal
of a company’s inventory level (too low, about right, too high), response to a medical
treatment (excellent, good, fair, poor), and frequency of feeling symptoms of anxiety
(never, occasionally, often, always). Categorical variables having ordered scales are
called ordinal variables.
Categorical variables having unordered scales are called nominal variables. Exam-ples are religious affiliation (categories Catholic, Jewish, Protestant, Muslim, other),
primary mode of transportation to work (automobile, bicycle, bus, subway, walk),
favorite type of music (classical, country, folk, jazz, rock), and favorite place to shop
(local mall, local downtown, Internet, other).
For nominal variables, the order of listing the categories is irrelevant. The statistical
analysis should not depend on that ordering. Methods designed for nominal variables
give the same results no matter how the categories are listed. Methods designed for
1.2 PROBABILITY DISTRIBUTIONS FOR CATEGORICAL DATA 3
ordinal variables utilize the category ordering. Whether we list the categories from
low to high or from high to low is irrelevant in terms of substantive conclusions,
but results of ordinal analyses would change if the categories were reordered in any
other way.
Methods designed for ordinal variables cannot be used with nominal variables,
since nominal variables do not have ordered categories. Methods designed for nominal
variables can be used with nominal or ordinal variables, since they only require a
categorical scale. When used with ordinal variables, however, they do not use the
information about that ordering. This can result in serious loss of power. It is usually
best to apply methods appropriate for the actual scale.
Categorical variables are often referred to as qualitative, to distinguish them from
numerical-valued or quantitative variables such as weight, age, income, and num-ber of children in a family. However, we will see it is often advantageous to treat
ordinal data in a quantitative manner, for instance by assigning ordered scores to the
categories.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Kategoris variabel memiliki dua jenis utama dari measurement timbangan. Banyak kategoris
timbangan telah memesan alami. Contoh adalah sikap legalisasi aborsi
(menolak dalam semua kasus, menyetujui hanya dalam kasus tertentu, menyetujui dalam semua kasus), penilaian
dari tingkat persediaan perusahaan (terlalu rendah, baik terlalu tinggi), menanggapi medis
(baik, baik, adil, miskin), pengobatan dan frekuensi perasaan gejala kecemasan
(pernah, kadang-kadang, sering, selalu). Kategoris variabel memiliki memerintahkan timbangan
disebut ordinal variabel.
kategoris variabel memiliki unordered timbangan disebut variabel nominal. Ujian-ples adalah afiliasi keagamaan (Kategori Katolik, Yahudi, Protestan, Muslim, lainnya),
utama moda transportasi untuk bekerja (mobil, Sepeda, bus, kereta bawah tanah, kaki),
favorit jenis musik (rock klasik, negara, rakyat, jazz,), dan tempat favorit untuk berbelanja
(local mall, local downtown, Internet, other).
untuk variabel nominal, urutan daftar kategori tidak relevan. Statistik
analisis seharusnya tidak bergantung pada yang memesan. Metode yang dirancang untuk variabel nominal
memberikan hasil yang sama tidak peduli bagaimana kategori yang terdaftar. Metode yang dirancang untuk
1.2 distribusi PROBABILITAS untuk KATEGORIS DATA 3
ordinal variabel memanfaatkan kategori memesan. Apakah kita daftar kategori dari
rendah ke tinggi atau dari tinggi ke rendah tidak relevan dalam hal substantif kesimpulan,
tetapi hasil analisis ordinal akan berubah jika kategori yang mengatur kembali dalam
sebaliknya.
Metode yang dirancang untuk ordinal variabel tidak dapat digunakan dengan variabel nominal,
karena variabel nominal tidak memiliki kategori memerintahkan. Metode yang dirancang untuk nominal
variabel dapat digunakan dengan nominal atau ordinal variabel, karena mereka hanya memerlukan
kategoris skala. Ketika digunakan dengan variabel ordinal, namun, mereka tidak menggunakan
informasi tentang yang memesan. Hal ini dapat mengakibatkan kerugian serius kekuasaan. Biasanya
terbaik untuk menerapkan metode yang sesuai untuk skala sebenarnya.
kategoris variabel sering disebut untuk sebagai kualitatif, untuk membedakan mereka dari
variabel numerik-dihargai atau kuantitatif seperti berat badan, Umur, pendapatan, dan num-ber anak-anak dalam keluarga. Namun, kita akan melihat hal ini sering menguntungkan untuk mengobati
ordinal data secara kuantitatif, misalnya dengan menetapkan memerintahkan Skor untuk
kategori.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Variabel kategori memiliki dua jenis utama dari skala pengukuran. Banyak kategoris
sisik memiliki memesan alami. Contohnya adalah sikap terhadap legalisasi aborsi
(setuju dalam semua kasus, menyetujui hanya dalam kasus-kasus tertentu, menyetujui dalam semua kasus), penilaian
tingkat persediaan perusahaan (terlalu rendah, tentang benar, terlalu tinggi), respons terhadap medis
perawatan (sangat baik, baik, adil, miskin), dan frekuensi merasa gejala kecemasan
(tidak pernah, kadang-kadang, sering, selalu). Variabel kategori memiliki memerintahkan skala yang
disebut variabel ordinal.
variabel kategoris memiliki skala unordered disebut variabel nominal. Ujian-prinsip adalah agama (kategori Katolik, Yahudi, Protestan, Muslim, lainnya),
modus utama transportasi untuk bekerja (mobil, sepeda, bus, kereta bawah tanah, berjalan),
jenis musik favorit (klasik, country, folk, jazz, rock), dan tempat favorit untuk berbelanja
(mall lokal, pusat kota setempat, Internet, lainnya).
Untuk variabel nominal, urutan daftar kategori tidak relevan. The statistik
analisis tidak harus tergantung pada pemesanan itu. Metode yang dirancang untuk variabel nominal
memberikan hasil yang sama tidak peduli bagaimana kategori terdaftar. Metode yang dirancang untuk
1,2 DISTRIBUSI PROBABILITAS UNTUK KATEGORIS DATA 3
variabel ordinal memanfaatkan kategori pemesanan. Apakah kita daftar kategori dari
rendah ke tinggi atau dari tinggi ke rendah adalah tidak relevan dalam hal kesimpulan substantif,
tetapi hasil analisis ordinal akan berubah jika kategori yang mengatur kembali dalam
cara lain.
Metode dirancang untuk variabel ordinal tidak dapat digunakan dengan variabel nominal ,
karena variabel nominal tidak memerintahkan kategori. Metode yang dirancang untuk nominal
variabel dapat digunakan dengan variabel nominal atau ordinal, karena mereka hanya memerlukan
skala kategoris. Bila digunakan dengan variabel ordinal, namun, mereka tidak menggunakan
informasi tentang pemesanan itu. Hal ini dapat mengakibatkan kerugian yang serius kekuasaan. Hal ini biasanya
terbaik untuk menerapkan metode yang tepat untuk skala yang sebenarnya.
variabel Categoric sering disebut sebagai kualitatif, untuk membedakan mereka dari
variabel numerik bernilai atau kuantitatif seperti berat badan, usia, pendapatan, dan num-ber anak-anak dalam sebuah keluarga. Namun, kami akan melihatnya sering menguntungkan untuk mengobati
data ordinal secara kuantitatif, misalnya dengan menetapkan nilai memerintahkan kepada
kategori.