Nominalskala
Definition
Die Nominalskala ist das einfachste Skalenniveau in der Statistik. Es dient der rein qualitativen Klassifikation von Merkmalen. Ihre Ausprägungen unterscheiden sich ausschließlich in der Bezeichnung oder Kategorie, nicht durch eine quantitative Abstufung. Zwischen den einzelnen Kategorien besteht keine natürliche Rangfolge; die Zuordnung erfolgt nur aufgrund inhaltlicher Unterschiede.
Eigenschaften
Nominalskalierte Daten erlauben lediglich Aussagen über Gleichheit oder Ungleichheit. Es kann festgestellt werden, ob zwei Beobachtungen derselben Kategorie angehören oder nicht. Eine mathematische Ordnung oder das Berechnen von Differenzen oder Mittelwerten ist nicht sinnvoll. Stattdessen werden Häufigkeiten oder prozentuale Verteilungen angegeben, um die Verteilung der Merkmale zu beschreiben.
Zulässige statistische Kennwerte sind der Modus (die häufigste Kategorie) sowie Zusammenhangsmaße für nominale Variablen, etwa der Chi-Quadrat-Test, der Phi-Koeffizient oder Cramér’s V.
Beispiele
Typische nominalskalierte Variablen sind Geschlecht, Blutgruppe, Nationalität, Beruf, Religionszugehörigkeit oder Diagnosekategorien (z. B. ICD-10-Codes). Die Zahlen oder Bezeichnungen dienen ausschließlich der Unterscheidung und haben keine numerische Bedeutung.
Anwendung in der Forschung
In medizinischen und psychologischen Studien werden nominale Merkmale häufig verwendet, um Gruppen zu bilden (z. B. „Kontrollgruppe“ vs. „Interventionsgruppe“) oder kategoriale Prädiktoren in Regressionsmodellen zu kodieren. Die Kodierung erfolgt meist über Zahlen (z. B. 0 = männlich, 1 = weiblich), die jedoch keinen metrischen Charakter besitzen.
Quelle
- Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.