{"id":1010178,"date":"2018-07-05T23:01:23","date_gmt":"2018-07-06T06:01:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/nominale-daten-definition-merkmale-und-beispiele\/"},"modified":"2025-02-13T23:54:53","modified_gmt":"2025-02-14T06:54:53","slug":"nominale-daten-definition-merkmale-und-beispiele","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/nominale-daten-definition-merkmale-und-beispiele\/","title":{"rendered":"Nominale Daten: Definition, Merkmale und Beispiele"},"content":{"rendered":"\n<p>Bei der <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/statistical-analysis-methods\/\">statistischen Analyse<\/a> ist das Messniveau der Variablen entscheidend, da es die Art der m\u00f6glichen Analyse beeinflusst. Nominale Daten sind am wenigsten detailliert, w\u00e4hrend Intervall- und Verh\u00e4ltnisdaten den h\u00f6chsten Detaillierungsgrad aufweisen. Diese Unterschiede spiegeln die Unterschiede zwischen den vier prim\u00e4ren Messebenen (nominal, ordinal, Intervall und Verh\u00e4ltnis) wider. <\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em><strong>LERNEN \u00dcBER:<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/level-of-analysis-2\/\">Ebene der Analyse<\/a><\/em><\/p>\n\n<p>Wenn Sie die Grundlagen der nominalen Daten verstehen m\u00f6chten, sind Sie hier genau richtig. In diesem Blog gehen wir auf die Grundlagen dieser <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/datenanalyse-definition-typen-und-beispiele\/\">Datenanalyse<\/a> ein, einschlie\u00dflich dessen, was sie ist, wie man sie erkennt und einiger Beispiele. <\/p>\n<div class=\"tags-wrap\">\n<p class=\"content-index\" style=\"margin-top: 0;\">Inhalt Index<\/p>\n<ol style=\"font-weight: 400; margin: 0 30px; line-height: 22px;\">\n<li><a href=\"#what_is_nominal_data?\">Was sind Nominaldaten?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#characteristics_of_nominal_data\">Merkmale von Nominaldaten<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#nominal_data_analysis\">Analyse nominaler Daten<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#nominal_data_examples\">Beispiele f\u00fcr nominale Daten<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#using_questionpro_research_suite_for_nominal_data_collection_and_analysis\">Verwendung der QuestionPro Research Suite f\u00fcr die Erhebung und Analyse nominaler Daten<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<h2 id=\"what_is_nominal_data?\" class=\"blankurl\">Was sind Nominaldaten?<\/h2>\n\n<p>Nominale Daten sind &#8222;etikettierte&#8220; oder &#8222;benannte&#8220; Daten, die in verschiedene Gruppen eingeteilt werden k\u00f6nnen, die sich nicht \u00fcberschneiden. In diesem Fall werden die Daten nicht gemessen oder bewertet, sondern lediglich mehreren Gruppen zugeordnet. Diese Gruppen sind eindeutig und haben keine gemeinsamen Elemente.  <\/p>\n\n<p>Die Reihenfolge der gesammelten Daten kann bei der Verwendung von nominalen Daten nicht festgelegt werden. Wenn Sie also die Reihenfolge der Daten \u00e4ndern, \u00e4ndert sich die Bedeutung der Daten nicht.<\/p>\n\n<p>In der lateinischen Nomenklatur bedeutet &#8222;Nomen&#8220; &#8211; Name. Nominale Daten weisen zwar eine \u00c4hnlichkeit zwischen den verschiedenen Artikeln auf, aber Details zu dieser \u00c4hnlichkeit werden m\u00f6glicherweise nicht offengelegt. Dies dient lediglich dazu, die Datenerfassung und -analyse f\u00fcr die Forscher zu erleichtern. In einigen F\u00e4llen werden sie auch als &#8222;kategorische Daten&#8220; bezeichnet.   <\/p>\n\n<p>Wenn bin\u00e4re Daten &#8222;zweiwertige&#8220; Daten darstellen, stellen diese Daten &#8222;mehrwertige&#8220; Daten dar und k\u00f6nnen nicht quantitativ sein. Sie werden als diskret betrachtet. Zum Beispiel kann ein Hund ein Labrador sein oder nicht.  <\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Erfahren Sie mehr \u00fcber: <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/nominal-scale\/\">Nominalskala<\/a><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading blankurl\" id=\"characteristics_of_nominal_data\">Merkmale von Nominaldaten<\/h2>\n\n<p>Lassen Sie uns anhand dieser Frage die Merkmale von nominalen Daten diskutieren:<\/p>\n\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<ul>\n<li>Q. Welcher Ethnie geh\u00f6ren Sie an?\n<ul>\n<li>Zentralasiatisch<\/li>\n\n\n\n<li>Indonesisch<\/li>\n\n\n\n<li>Westasiatisch<\/li>\n\n\n\n<li>Japanisch<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n\n<p>Seine wichtigsten Merkmale sind:<\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Nominale Daten k\u00f6nnen niemals quantifiziert werden:<\/strong> Sie werden immer in Form von Nomenklatur vorliegen, d.h. eine Umfrage, die an asiatische L\u00e4nder geschickt wird, kann eine Frage wie die in diesem Fall erw\u00e4hnte enthalten.<br\/><br\/>Hier ist eine statistische, logische oder numerische Analyse der Daten nicht m\u00f6glich, d.h. ein Forscher kann die gesammelten Daten nicht addieren, subtrahieren oder multiplizieren oder zu dem Schluss kommen, dass Variable 1 gr\u00f6\u00dfer als Variable 2 ist.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fehlen einer Ordnung: <\/strong>Im Gegensatz zu <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/ordinal-data\/\">ordinalen Daten<\/a> kann nominalen Daten auch nie eine bestimmte Reihenfolge zugewiesen werden. In dem obigen Beispiel ist die Reihenfolge der Antwortoptionen f\u00fcr die Antworten des Befragten irrelevant. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Qualitative Eigenschaft: <\/strong>Die gesammelten Daten haben immer eine qualitative Eigenschaft &#8211; die Antwortm\u00f6glichkeiten sind mit hoher Wahrscheinlichkeit qualitativer Natur.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kann den Mittelwert nicht berechnen: <\/strong>Der Mittelwert kann nicht ermittelt werden, auch wenn die Daten in alphabetischer Reihenfolge angeordnet sind. In dem oben genannten Beispiel ist es f\u00fcr einen Forscher aufgrund des qualitativen Charakters der Optionen unm\u00f6glich, den Mittelwert der f\u00fcr die Ethnien eingereichten Antworten zu berechnen. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Schlie\u00dfen Sie auf einen Modus: <\/strong>Wenn Sie eine gro\u00dfe Gruppe von Personen nach ihren Pr\u00e4ferenzen fragen, wird die h\u00e4ufigste Antwort der Modus sein. Wenn in diesem Beispiel Japanisch die Antwort ist, die von einem gr\u00f6\u00dferen Teil der Stichprobe gegeben wurde, dann ist dies der Modus. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Daten sind meist alphabetisch: <\/strong>In den meisten F\u00e4llen sind nominale Daten alphabetisch und nicht numerisch &#8211; zum Beispiel in dem genannten Fall. Auch nicht-numerische Daten k\u00f6nnen in verschiedene Gruppen eingeteilt werden. <\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Erfahren Sie mehr: <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/quantitative-data\/\">Quantitative Daten<\/a><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading blankurl\" id=\"nominal_data_analysis\">Analyse nominaler Daten<\/h2>\n\n<p>Die meisten nominalen Daten werden \u00fcber Fragen erhoben, bei denen der Befragte beispielsweise eine Liste von Elementen zur Auswahl hat:<\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Q1.<\/strong>  In welchem Staat leben Sie? ____ (gefolgt von einer Dropdown-Liste mit Staaten) <\/li>\n<\/ul>\n\n<ul>\n<li><strong>Q2.<\/strong>  Welche der folgenden Zutaten w\u00e4hlen Sie normalerweise f\u00fcr Ihren Pizzabelag? (W\u00e4hlen Sie alle zutreffenden aus) \n<ol>\n<li>Spinat<\/li>\n\n\n\n<li>Peperoni<\/li>\n\n\n\n<li>Oliven<\/li>\n\n\n\n<li>Sardinen<\/li>\n\n\n\n<li>Wurst<\/li>\n\n\n\n<li>Extra K\u00e4se<\/li>\n\n\n\n<li>Zwiebeln<\/li>\n\n\n\n<li>Tomaten<\/li>\n\n\n\n<li>Sonstiges (bitte angeben) _______________<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Es gibt drei M\u00f6glichkeiten, wie nominale Daten erhoben werden k\u00f6nnen. Im ersten Beispiel erh\u00e4lt der Befragte Platz, um sein Heimatland einzutragen. Dies ist eine <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/what-are-open-ended-questions\/\">offene Frage<\/a>, die schlie\u00dflich kodiert wird, wobei jedem Bundesland eine Nummer zugewiesen wird. Diese Informationen k\u00f6nnten dem Befragten auch in Form einer Liste zur Verf\u00fcgung gestellt werden, aus der er eine Option ausw\u00e4hlen kann.   <\/p>\n\n<p>Das zweite Beispiel hat die Form von <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/article\/multiple-choice-questions.html\">Multiple-Response-Fragen<\/a>, bei denen jede Kategorie mit 1 (wenn ausgew\u00e4hlt) und 0 (wenn nicht ausgew\u00e4hlt) kodiert wird. Sie enth\u00e4lt auch eine offene Komponente, die dem Befragten die M\u00f6glichkeit gibt, eine Kategorie anzugeben, die nicht in der Liste enthalten ist. Diese &#8222;Andere (bitte angeben)&#8220;-Antworten m\u00fcssen kodiert werden, wenn sie analysiert werden sollen.  <\/p>\n\n<p>Nominale Daten werden anhand von Prozents\u00e4tzen und dem &#8222;Modus&#8220; analysiert, der die h\u00e4ufigste(n) Antwort(en) darstellt. F\u00fcr eine bestimmte Frage kann es mehr als eine modale Antwort geben, zum Beispiel, wenn Oliven und Wurst gleich oft ausgew\u00e4hlt wurden. <\/p>\n\n<p>Fragen mit mehreren Antwortm\u00f6glichkeiten, wie z.B. das oben genannte Beispiel mit dem Pizzabelag, erm\u00f6glichen es Forschern, eine metrische Variable zu erstellen, die f\u00fcr zus\u00e4tzliche Analysen verwendet werden kann. In diesem Szenario kann der Befragte eine oder alle Optionen ausw\u00e4hlen, so dass Sie eine Variable erhalten, die von Null (keine Auswahl) bis zur maximalen Anzahl von Kategorien reicht. Dies ist ein n\u00fctzliches Instrument f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/was-ist-verhaltens-segmentierung-definition-und-merkmale\/\">Segmentierung des Verbraucherverhaltens<\/a>.  <\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Erfahren Sie mehr: <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/what-is-market-segmentation\/\">Marktsegmentierung<\/a><\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/nominal-data-analysis.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Deskriptive Statistik<\/h3>\n\n<p>Die Verteilung der Daten kann mithilfe der deskriptiven Statistik bestimmt werden. Wir k\u00f6nnen zwei Methoden der deskriptiven Statistik f\u00fcr diese Daten verwenden: <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>H\u00e4ufigkeitsverteilungstabelle: <\/strong>Sie dient dazu, nominale Daten in eine bestimmte Reihenfolge zu bringen. Anhand dieser Art von Tabelle k\u00f6nnen Sie leicht erkennen, wie viele Antworten es f\u00fcr jede Kategorie der Variable gab. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Zentrale Tendenz: <\/strong>Dies ist allgemein als Modus bekannt. Er dient als Ma\u00df daf\u00fcr, wo die meisten Werte liegen. F\u00fcr diese Daten kann jedoch nur ein Modus gesch\u00e4tzt werden, da sie nur <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/qualitative-data\/\">qualitativ<\/a> sind.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong><em>LERNEN SIE \u00dcBER:<\/em><\/strong> <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/descriptive-analysis\/\">Deskriptive Analyse<\/a><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Grafische Analyse<\/h3>\n\n<p>Bei der grafischen Analyse werden die gesamten Daten in einem visuellen Format dargestellt. Wie bei der deskriptiven Statistik hilft Ihnen die Visualisierung Ihrer Daten, die Aussagekraft der Daten besser zu verstehen. Diese Methoden k\u00f6nnen sowohl auf den gesamten Datensatz in der Tabelle als auch auf eine Stichprobe davon angewendet werden.  <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Balkendiagramm: <\/strong>Die H\u00e4ufigkeit jeder Antwort wird in einem Balkendiagramm, das meist verwendet wird, als ein Balken dargestellt, der von der horizontalen Achse aus vertikal ansteigt. Die H\u00f6he jedes Balkens steht in umgekehrter Beziehung zur H\u00e4ufigkeit der jeweiligen Antwort. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kreisdiagramm: <\/strong>Die prozentuale H\u00e4ufigkeit der einzelnen Stichproben des nominalen Datensatzes kann durch ein Tortendiagramm dargestellt werden, das ebenfalls verwendet wird.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Der Forscher verwendet in der Regel ein Tortendiagramm zur Darstellung von Prozents\u00e4tzen (oder Br\u00fcchen), w\u00e4hrend ein Balkendiagramm in der Regel zur Darstellung von Verteilungsh\u00e4ufigkeiten (Modus) verwendet wird.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Kategorisierung von Nominaldaten<\/h3>\n\n<p>Nominale Daten m\u00fcssen auf der Grundlage von \u00c4hnlichkeiten und Unterschieden kategorisiert werden, um richtig analysiert werden zu k\u00f6nnen. Bei dieser Methode k\u00f6nnen Forscher ihre Forschungsergebnisse vergleichen, indem sie sie mit einer \u00e4hnlichen Sammlung von Daten abgleichen, die noch nicht untersucht wurden. <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Abgestimmte Kategorie:<\/strong> Stichproben aus demselben nominalen Datensatz werden in der angepassten Kategorie gruppiert. Bessere statistische Ergebnisse sind das Hauptziel des Matchings, das durch die Reduzierung des Einflusses von St\u00f6rfaktoren erreicht wird. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nicht \u00fcbereinstimmende Kategorie: <\/strong>Nicht \u00fcbereinstimmende Stichproben enthalten Variablen, die nicht miteinander verbunden sind. Es handelt sich um eine zuf\u00e4llige Auswahl aus mehreren verschiedenen Datens\u00e4tzen ohne Gemeinsamkeiten. <\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Statistische Tests<\/h3>\n\n<p>Statistische Tests erm\u00f6glichen es Ihnen, eine Hypothese zu testen, indem Sie tiefer in die Informationen eindringen, die die Daten offenbaren, w\u00e4hrend deskriptive Statistiken, grafische Analysen und Kategorisierungen die nominalen Daten nur f\u00fcr eine einfache Analyse zusammenfassen. Bei der statistischen Analyse ist die Unterscheidung zwischen <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/categorical-data-vs-numerical-data-2\/\">kategorischen Daten und numerischen Daten<\/a> von entscheidender Bedeutung, da kategorische Daten eindeutige Kategorien oder Bezeichnungen beinhalten, w\u00e4hrend numerische Daten aus messbaren Gr\u00f6\u00dfen bestehen. <\/p>\n\n<p>F\u00fcr nominale und ordinale Daten werden nicht-parametrische statistische Tests verwendet. Daher k\u00f6nnen Sie den beliebten <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/chi-square-test-2\/\">Chi-Quadrat-Test<\/a> durchf\u00fchren, wenn Sie einen nominalen Datensatz untersuchen: <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Chi-Quadrat-Test der Anpassungsg\u00fcte:<\/strong> Mit diesem Test wird ermittelt, ob die Datenstichprobe typisch f\u00fcr die gesamte Datenpopulation ist. Der Test wird angewandt, wenn die Informationen \u00fcber eine Zufallsstichprobe aus einer einzigen Grundgesamtheit gesammelt werden. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Chi-Quadrat Unabh\u00e4ngigkeitstest:<\/strong> Damit wird die Beziehung zwischen zwei nominalen Variablen untersucht. Der Hypothesentest erm\u00f6glicht es, die Unabh\u00e4ngigkeit von zwei nominalen Variablen anhand einer einzigen Stichprobe zu bestimmen. <\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading blankurl\" id=\"nominal_data_examples\">Beispiele f\u00fcr nominale Daten<\/h2>\n\n<p>In jedem der unten aufgef\u00fchrten Beispiele sind den einzelnen Antwortm\u00f6glichkeiten Bezeichnungen zugeordnet, die lediglich der Kennzeichnung dienen. In der ersten Frage sind beispielsweise jeder Hunderasse Nummern zugeordnet, w\u00e4hrend in der zweiten Frage beiden Geschlechtern nur der Einfachheit halber entsprechende Initialen zugeordnet sind. <\/p>\n\n<ul>\n<li>Q1. In den USA gibt es eine gro\u00dfe Gruppe von Menschen, die Hunde lieben und besitzen. F\u00fcr ein Unternehmen, das sich um die Betreuung von Hunden k\u00fcmmert, w\u00e4hrend die Besitzer abwesend sind, kann eine Frage wie diese n\u00fctzlich sein, um den Zielmarkt zu filtern: Welches ist die beliebteste Hunderasse? \n<ul>\n<li>Dalmatiner &#8211; 1<\/li>\n\n\n\n<li>Dobermann &#8211; 2<\/li>\n\n\n\n<li>Labrador &#8211; 3<\/li>\n\n\n\n<li>Deutscher Sch\u00e4ferhund &#8211; 4<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Q2. F\u00fcr ein Reiseb\u00fcro, das einen Reiseplan nur f\u00fcr eine bestimmte Gruppe von Personen erstellen m\u00f6chte, ist dies die wichtigste Frage: Wer reist am liebsten?\n<ul>\n<li>M\u00e4nner &#8211; M<\/li>\n\n\n\n<li>Frauen &#8211; W<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Q3. Ein Immobilienmakler mit Sitz in New York wird die Antwort auf diese Frage sehr gut verstehen: Welche Art von H\u00e4usern wird von den Einwohnern von New York City bevorzugt?\n<ul>\n<li>Wohnungen &#8211; A<\/li>\n\n\n\n<li>Bungalows &#8211; B<\/li>\n\n\n\n<li>Villen &#8211; C<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Erfahren Sie mehr \u00fcber: <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/nominal-ordinal-interval-ratio\/\">Arten von variablen Messskalen<\/a><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading blankurl\" id=\"using_questionpro_research_suite_for_nominal_data_collection_and_analysis\">QuestionPro Research Suite f\u00fcr die Erhebung und Analyse nominaler Daten verwenden  <\/h2>\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/research-suite\/\">QuestionPro Research Suite<\/a> ist eine Plattform f\u00fcr Umfragen und Untersuchungen, mit der Sie nominale Daten untersuchen k\u00f6nnen. Die Plattform bietet zahlreiche Funktionen und Tools f\u00fcr die Datenanalyse, wie z.B.: <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Fragetypen:<\/strong> In QuestionPro stehen Fragetypen zur Verf\u00fcgung, darunter Fragen mit einfacher Auswahl, Fragen mit Mehrfachauswahl und offene Fragen, mit denen Sie nominale Daten erfassen k\u00f6nnen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenerhebung:<\/strong> QuestionPro bietet eine Vielzahl von M\u00f6glichkeiten zur Datenerhebung, darunter Internetumfragen, E-Mail-Einladungen und mobile Umfragen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenvisualisierung: <\/strong>Die Plattform bietet interaktive Datenvisualisierungsm\u00f6glichkeiten wie Torten- und Balkendiagramme.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenanalyse: <\/strong>Das in QuestionPro eingebaute Modul zur Datenuntersuchung bietet deskriptive Statistiken f\u00fcr die Analyse von nominalen Daten, einschlie\u00dflich H\u00e4ufigkeits- und Prozentverteilung.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Segmentierung:<\/strong> Die Plattform verf\u00fcgt \u00fcber Segmentierungsfunktionen, mit denen Benutzer nominale Daten in Gruppen einteilen k\u00f6nnen, die auf verschiedenen demografischen, verhaltensbezogenen oder <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/psychographic-segmentation\/\">psychografischen<\/a> Merkmalen basieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Berichte: <\/strong>QuestionPro bietet anpassbare Berichte, um die Ergebnisse zusammenzufassen und mit Entscheidungstr\u00e4gern zu teilen.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Nutzen Sie die QuestionPro Research Suite, um nominale Daten zu sammeln und zu analysieren, um mehr \u00fcber Ihr Publikum zu erfahren. Mit unserer Plattform k\u00f6nnen Sie demografische Online-Umfragen erstellen und verteilen, um Alter, Geschlecht, Ausbildung, Beruf und mehr zu erfassen. Unsere Datenvisualisierungstools und das Datenanalysemodul helfen Ihnen bei der sofortigen Interpretation der Ergebnisse.  <\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em><strong>LERNEN SIE MEHR:<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/average-order-value\/\">Durchschnittlicher Bestellwert<\/a><\/em><\/p>\n\n<p>Nutzen Sie diese Chance, um Ihre <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/research-skills\/\">Recherchef\u00e4higkeiten<\/a> zu verbessern und Ihre Ziele zu erreichen. Beginnen Sie Ihre Reise durch die nominale Datenanalyse gleich mit einer kostenlosen Testversion! <\/p>\n\n<p style=\"text-align: center;\"><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/research-edition-survey-software\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><button>MEHR LERNEN<\/button><\/a>       <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/a\/showEntry.do?classID=1053&#038;sourceRef=blog\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><button>KOSTENLOSES PROBLEM<\/button><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bei der statistischen Analyse ist das Messniveau der Variablen entscheidend, da es die Art der m\u00f6glichen Analyse beeinflusst. 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