أنواع البيانات الإحصائية: كل ما تريد معرفته

طريقة اقتباس المقال الحالي:
محمد تيسير، "أنواع البيانات الإحصائية: كل ما تريد معرفته،" في مؤسسة المجلة العربية للعلوم ونشر الأبحاث، تم الاسترداد بتاريخ (02/08/2023)، من (https://blog.ajsrp.com/?p=39886).
أنواع البيانات الإحصائية

أنواع البيانات الإحصائية ، قم بتصنيف مجموعة من نقاط البيانات الفردية لمساعدة الإحصائيين في تطبيق القياس بشكل صحيح واستنتاج الافتراضات الرئيسية. بدلاً من ذلك ، يمكنك اعتبار أنواع البيانات كطرق للعمل مع أنواع مختلفة من المتغيرات.

 

مقدمة

تعد معرفة أنواع البيانات هذه أمرًا بالغ الأهمية لإجراء تحليل البيانات الاستكشافية EDA الذي يعد أحد الجوانب المهمة للتعلم الآلي. قد يؤدي خلط أنواع البيانات هذه إلى تحليل بيانات خاطئ وإهدار للجهد والوقت في نهاية المطاف.

بالنسبة لأولئك غير المدركين ، يتم استخدام EDA من قبل علماء البيانات لدراسة الخصائص الرئيسية لمجموعات البيانات غالبًا باستخدام طرق تصور البيانات. يساعدهم هذا في فحص البيانات بحثًا عن الأنماط والانحراف واختبار الفرضيات والتحقق من الافتراضات.

بمجرد اكتساب معرفة جيدة بأنواع البيانات هذه ، يمكنك إدراكها على حقيقتها (نوعية أو كمية) وقياسها بشكل صحيح.

ستمنحك هذه المقالة نظرة عميقة حول كيفية التعامل مع أنواع البيانات هذه وما وراءها.

 

أنواع البيانات الإحصائية: كل ما تريد معرفته

لا يوجد سوى فئتين من البيانات في الإحصاء: البيانات الكمية والبيانات النوعية. يأتي هذا المستوى الأعلى من التصنيف من حقيقة أنه يمكن قياس البيانات أو يمكن أن تكون ميزة ملحوظة ذات أهمية.

يشار إلى البيانات النوعية أيضًا بالبيانات الفئوية. إنها ظاهرة ملحوظة ولا يمكن قياسها بالأرقام. أمثلة: العرق ، والفئة العمرية ، والجنس ، والأصل ، وما إلى ذلك. حتى لو كانت تحتوي على قيمة عددية ، فلا معنى لها (1 للذكور و 0 للإناث).

من ناحية أخرى ، تخبرنا البيانات الكمية عن كميات الأشياء أو الأشياء التي يمكننا قياسها. ولذا يتم التعبير عنها من حيث الأعداد. يُعرف أيضًا باسم البيانات العددية ويتضمن تحليل البيانات الإحصائية. أمثلة: الارتفاع والماء والمسافة وما إلى ذلك.

يمكننا أيضًا تقسيم البيانات الكمية والبيانات النوعية إلى 4 أنواع فرعية على النحو التالي: البيانات الاسمية والبيانات الترتيبية وبيانات الفاصل الزمني وبيانات النسبة. (أنواع البيانات الإحصائية)

 

أنواع البيانات النوعية (الفئوية)

يمكن تقسيم البيانات النوعية إلى أنواع بيانات اسمية وترتيبية. بينما يمكن تصنيف كلا النوعين من البيانات ، يمكن طلب البيانات الترتيبية أيضًا.

 

البيانات الاسمية

البيانات الاسمية هي نوع من البيانات التي تمثل وحدات منفصلة ولهذا السبب لا يمكن ترتيبها وقياسها. يتم استخدامها لتسمية المتغيرات دون تقديم أي قيمة كمية. أيضًا ، ليس لديهم صفر ذي معنى. (أنواع البيانات الإحصائية)

تتضمن بعض الأمثلة على البيانات الاسمية

  • الجنس ذكر أنثى)
  • لون الشعر (أسود ، بني ، رمادي ، إلخ)
  • الجنسية (هندي ، أمريكي ، صيني ، إلخ)

يستخدم علماء البيانات التشفير الساخن ، لتحويل البيانات الاسمية إلى ميزة رقمية.

العملية المنطقية الوحيدة التي يمكنك تطبيقها عليهم هي المساواة أو عدم المساواة والتي يمكنك استخدامها أيضًا لتجميعهم. تتضمن الإحصائيات الوصفية التي يمكنك إجراؤها بالبيانات الاسمية الترددات والنسب والنسب المئوية والنقاط المركزية. ولتوضيح البيانات الاسمية ، يمكنك استخدام مخطط دائري أو مخطط شريطي. (أنواع البيانات الإحصائية)

 

البيانات الترتيبية

تمثل القيم الترتيبية الوحدات المنفصلة والمرتبة. على عكس الاسمية ، فإن الترتيب هنا مهم. ومع ذلك ، لا يوجد اتساق في المسافة النسبية بين الفئات المتجاورة. ومثل البيانات الاسمية ، لا تحتوي البيانات الترتيبية أيضًا على صفر ذي معنى.

أمثلة على البيانات الترتيبية

  • رأي (أوافق ، أوافق في الغالب ، محايد ، لا أوافق في الغالب ، لا أوافق)
  • الوضع الاجتماعي والاقتصادي (دخل منخفض ، متوسط ​​الدخل ، دخل مرتفع)

يستخدم علماء البيانات ترميز الملصق لتحويل البيانات الترتيبية إلى ميزة رقمية.

تتضمن الإحصائيات الوصفية التي يمكنك إجراؤها بالبيانات الترتيبية الترددات والنسب والنسب المئوية والنقاط المركزية والنسب المئوية والوسيط والوضع والنطاق بين الشرائح الربعية. هنا تكون طرق التصور التي استخدمتها cabe هي نفسها البيانات الاسمية. (أنواع البيانات الإحصائية)

 

أنواع البيانات الكمية (العددية)

نوعان من البيانات الكمية هما البيانات المنفصلة والبيانات المستمرة. البيانات المنفصلة لها قيم مميزة ومنفصلة. لذلك ، فهي بيانات ذات نقاط ثابتة ولا يمكنها اتخاذ أي تدابير بينهما. لذا فإن جميع البيانات التي تم حسابها هي بيانات منفصلة.

تتضمن بعض الأمثلة على البيانات المنفصلة أحجام الأحذية ، وعدد الطلاب في الفصل ، وعدد اللغات التي يتحدث بها الفرد ، وما إلى ذلك. من ناحية أخرى ، تمثل البيانات المستمرة نطاقًا لا نهائيًا من القيم الممكنة ضمن نطاق محدد. يمكن تقسيمها إلى أجزاء دقيقة يتم قياسها ولكن لا يتم احتسابها. تتضمن أمثلة البيانات المستمرة نطاق درجة الحرارة ، الارتفاع ، الوزن ، إلخ. (أنواع البيانات الإحصائية)

يمكن تصور البيانات المستمرة عن طريق الرسم البياني أو مخطط الصندوق بينما يمكن استخدام الرسوم البيانية الشريطية أو المخططات الجذعية للبيانات المنفصلة.

فيما يلي نوعان من البيانات الكمية:

البيانات الفاصلة

تمثل البيانات الترتيبية التي يتم قياسها على طول مقياس عددي بمسافات متساوية بين الوحدات المجاورة. يشار إلى هذه المسافات المتساوية أيضًا بالفواصل الزمنية. لذلك يحتوي المتغير على بيانات الفاصل الزمني إذا كان قد طلب قيمًا رقمية مع الاختلافات الدقيقة المعروفة بينها. (أنواع البيانات الإحصائية)

يمكن أن تكون بيانات الفاصل الزمني مستمرة أو منفصلة.

أمثلة على بيانات الفاصل الزمني

  • مقياس ذكاء اختبار الذكاء
  • الوقت إذا تم قياسه باستخدام نظام 12 ساعة

يمكنك مقارنة البيانات ببيانات الفاصل الزمني وإضافة / طرح القيم ولكن لا يمكنك الضرب أو القسمة لأنها لا تحتوي على صفر ذي معنى. تتضمن الإحصائيات الوصفية التي يمكنك تطبيقها على بيانات الفاصل الزمني النقطة المركزية والنطاق والانتشار.

 

بيانات النسبة

مثل بيانات الفاصل الزمني ، يتم أيضًا ترتيب بيانات النسبة بنفس الاختلاف بين الوحدات الفردية. ومع ذلك ، فإن لديهم أيضًا صفرًا ذا مغزى لذلك لا يمكنهم أخذ قيم سالبة.

أمثلة على بيانات النسبة

  • درجة الحرارة على مقياس كلفن (تمثل 0 درجة الغياب التام للطاقة الحرارية)
  • الارتفاع (الصفر هو نقطة البداية) (أنواع البيانات الإحصائية)

الآن باستخدام نقاط الصفر الحقيقية ، يمكننا أيضًا ضرب الأعداد وقسمتها. علاوة على ذلك ، يمكنك فرز القيم أيضًا. الإحصائيات الوصفية التي يمكنك إجراؤها باستخدام بيانات النسبة هي نفسها بيانات الفاصل الزمني وتتضمن النقطة المركزية والنطاق والانتشار.

بشكل عام ، بيانات النسبة وبيانات الفاصل الزمني هي نفسها مع مسافات متساوية بين القيم المجاورة ولكن الأولى لها أيضًا صفر ذو مغزى. إلى جانب الجمع والطرح ، يمكنك أيضًا ضرب البيانات وتقسيمها ، وهو أمر مستحيل مع بيانات الفاصل الزمني حيث لا تحتوي على صفر مطلق. ومع ذلك ، يمكن أن تأخذ بيانات الفاصل الزمني قيمًا سالبة بدون الصفر المطلق بينما لا يمكن لبيانات النسبة.

 

6 أنواع البيانات في الإحصاء والبحث

يتيح لك فهم الأنواع المختلفة من البيانات (في الإحصائيات أو أبحاث التسويق أو علم البيانات) اختيار نوع البيانات الأكثر ملاءمة لاحتياجاتك وأهدافك

سواء كنت رجل أعمال أو مسوقًا أو عالم بيانات أو محترفًا آخر يعمل مع بعض أنواع البيانات ، يجب أن تكون على دراية بالقائمة الرئيسية لأنواع البيانات. (أنواع البيانات الإحصائية)

 

البيانات النوعية مقابل البيانات الكمية

  1. البيانات الكمية

يبدو أن البيانات الكمية هي الأسهل في التفسير. يجيب على أسئلة رئيسية مثل “كم ،” كم “و” كم مرة “.

يمكن التعبير عن البيانات الكمية كرقم أو يمكن قياسها كمياً. ببساطة ، يمكن قياسه بواسطة المتغيرات العددية.

البيانات الكمية قابلة بسهولة للتلاعب الإحصائي ويمكن تمثيلها من خلال مجموعة متنوعة من الأنواع الإحصائية من الرسوم البيانية والمخططات مثل الخط ، الرسم البياني الشريطي ، الرسم البياني المبعثر ، وما إلى ذلك.

أمثلة على البيانات الكمية:

  • الدرجات في الاختبارات والامتحانات ، مثل 85 و 67 و 90 وما إلى ذلك.
  • وزن الشخص أو الموضوع.
  • حجم حذائك. (أنواع البيانات الإحصائية)
  • درجة الحرارة في الغرفة.

هناك نوعان عامان من البيانات الكمية: البيانات المنفصلة والبيانات المستمرة. سنشرحها لاحقًا في هذه المقالة.

  1. البيانات النوعية

لا يمكن التعبير عن البيانات النوعية كرقم ولا يمكن قياسها. تتكون البيانات النوعية من كلمات وصور ورموز وليس أرقام.

تسمى البيانات النوعية أيضًا البيانات الفئوية  لأنه يمكن فرز المعلومات حسب الفئة وليس حسب الرقم.

يمكن للبيانات النوعية أن تجيب على أسئلة مثل “كيف حدث هذا” أو “لماذا حدث هذا”.

أمثلة على البيانات النوعية:

  • الألوان مثل لون البحر
  • وجهة العطلة المفضلة لديك مثل هاواي ونيوزيلندا وغيرها.
  • الأسماء مثل جون ، باتريشيا ، … .. (أنواع البيانات الإحصائية)
  • العرق مثل الهنود الأمريكيين والآسيويين وما إلى ذلك.

المزيد يمكنك رؤيته في المنشور النوعي مقابل البيانات الكمية .

هناك نوعان عامان من البيانات النوعية: البيانات الاسمية والبيانات الترتيبية. سوف نشرح لهم بعد فترة.

 

البيانات الاسمية مقابل البيانات الترتيبية

  1. البيانات الاسمية

تُستخدم البيانات الاسمية فقط لتسمية المتغيرات ، دون أي نوع من القيمة الكمية. يأتي اسم “nominal” من الكلمة اللاتينية “nomen” والتي تعني “الاسم”.

تقوم البيانات الاسمية فقط بتسمية شيء ما دون تطبيقه على الطلب. في الواقع ، يمكن تسمية البيانات الاسمية فقط “بالعلامات”. (أنواع البيانات الإحصائية)

أمثلة على البيانات الاسمية:

  • الجنس (النساء والرجال)
  • لون الشعر (أشقر ، بني ، أسمر ، أحمر ، إلخ.)
  • الحالة الاجتماعية (متزوج ، أعزب ، أرمل)
  • العرق (من أصل اسباني وآسيوي)

كما ترى من الأمثلة ، لا يوجد ترتيب جوهري للمتغيرات. (أنواع البيانات الإحصائية)

لون العين هو متغير اسمي له فئات قليلة (أزرق ، أخضر ، بني) ولا توجد طريقة لترتيب هذه الفئات من الأعلى إلى الأدنى.

 

  1. البيانات الترتيبية

تُظهر البيانات الترتيبية مكان وجود الرقم. هذا هو الاختلاف الجوهري عن الأنواع الاسمية للبيانات.

البيانات الترتيبية هي البيانات التي يتم وضعها في نوع من الترتيب حسب موقعها على مقياس. قد تشير البيانات الترتيبية إلى التفوق.

ومع ذلك ، لا يمكنك إجراء العمليات الحسابية باستخدام الأعداد الترتيبية لأنها تظهر التسلسل فقط.

تعتبر المتغيرات الترتيبية “بين” المتغيرات النوعية والكمية. (أنواع البيانات الإحصائية)

بمعنى آخر ، البيانات الترتيبية هي بيانات نوعية يتم ترتيب القيم لها.

بالمقارنة مع البيانات الاسمية ، فإن البيانات الثانية هي البيانات النوعية التي لا يمكن وضع القيم في ترتيب.

يمكننا أيضًا تعيين أرقام للبيانات الترتيبية لإظهار موقعها النسبي. لكن لا يمكننا إجراء العمليات الحسابية بهذه الأرقام. على سبيل المثال: “الأول ، الثاني ، الثالث … إلخ.” (أنواع البيانات الإحصائية)

أمثلة على البيانات الترتيبية:

  • الشخص الأول والثاني والثالث في المنافسة.
  • درجات الأحرف: A و B و C وما إلى ذلك.
  • عندما تطلب شركة من العميل تقييم تجربة المبيعات على مقياس من 1 إلى 10.
  • الوضع الاقتصادي: منخفض ومتوسط ​​وعالي.

 

البيانات المنفصلة مقابل البيانات المستمرة

كما ذكرنا أعلاه ، فإن البيانات المنفصلة والمستمرة هما النوعان الرئيسيان للبيانات الكمية.

في الإحصاء وأبحاث التسويق وعلوم البيانات ، تعتمد العديد من القرارات على ما إذا كانت البيانات الأساسية منفصلة أو مستمرة. (أنواع البيانات الإحصائية)

 

  1. بيانات منفصلة

البيانات المنفصلة هي عدد لا يتضمن سوى الأعداد الصحيحة. لا يمكن تقسيم القيم المنفصلة إلى أجزاء.

على سبيل المثال ، عدد الأطفال في الفصل هو بيانات منفصلة. يمكنك عد الأفراد بالكامل. لا يمكنك الاعتماد على 1.5 طفل.

بمعنى آخر ، يمكن أن تأخذ البيانات المنفصلة قيمًا معينة فقط. لا يمكن تقسيم متغيرات البيانات إلى أجزاء أصغر.

يحتوي على عدد محدود من القيم الممكنة مثل أيام الشهر.

أمثلة على البيانات المنفصلة:

  • عدد الطلاب في الفصل.
  • عدد العاملين في الشركة.
  • عدد مرات الجري على أرضه في لعبة بيسبول.
  • عدد أسئلة الاختبار التي أجبت عليها بشكل صحيح

 

  1. البيانات المستمرة

البيانات المستمرة هي المعلومات التي يمكن تقسيمها بشكل هادف إلى مستويات أدق. يمكن قياسه على مقياس أو سلسلة متصلة ويمكن أن يكون له أي قيمة رقمية تقريبًا. (أنواع البيانات الإحصائية)

على سبيل المثال ، يمكنك قياس طولك بمقاييس دقيقة جدًا – أمتار ، وسنتيمترات ، ومليمترات ، وما إلى ذلك.

يمكنك تسجيل البيانات المستمرة بالعديد من القياسات المختلفة – العرض ودرجة الحرارة والوقت وما إلى ذلك. وهنا يكمن الاختلاف الرئيسي بين الأنواع المنفصلة من البيانات.

يمكن أن تأخذ المتغيرات المستمرة أي قيمة بين رقمين. على سبيل المثال ، بين 50 و 72 بوصة ، هناك ملايين من الارتفاعات الممكنة: 52.04762 بوصة ، 69.948376 بوصة وما إلى ذلك.

من القواعد الجيدة لتحديد ما إذا كانت البيانات مستمرة أو منفصلة أنه إذا كان من الممكن تقليل نقطة القياس إلى النصف ولا تزال منطقية ، فإن البيانات مستمرة. (أنواع البيانات الإحصائية)

أمثلة على البيانات المستمرة:

  • مقدار الوقت المطلوب لإكمال المشروع.
  • ارتفاع الأطفال.
  • مساحة المنزل المكون من غرفتي نوم بالقدم المربع.
  • سرعة السيارات.

 

خاتمة

عرضت هذه المقالة أنواع البيانات الإحصائية المختلفة وخصائصها. لقد تعلمت أيضًا الفرق بين البيانات الكمية والنوعية ، وهما فئتان عريضتان من أنواع البيانات. (أنواع البيانات الإحصائية)

الآن ستكون قادرًا على التمييز بين البيانات الفئوية والرقمية لأن تحليل البيانات الإحصائية ممكن فقط للأخيرة. وما هي طرق التصور والتخطيط التي يجب استخدامها لكل منهما. أنت تعرف أيضًا المتغيرات الفئوية التي يمكن تحويلها إلى متغيرات رقمية.

تحتل أنواع البيانات هذه مكانًا حيويًا في الإحصاء وعلوم البيانات بشكل عام. بمجرد معرفة كيفية التعامل مع أنواع البيانات ، يمكنك اتخاذ قرارات دقيقة تعتمد على البيانات والتي ستوجه في النهاية جهود تحليل البيانات الاستكشافية في الاتجاه الصحيح.

وجميع أنواع البيانات المختلفة لها مكانة حاسمة في الإحصاء والبحث وعلوم البيانات. تعمل أنواع البيانات بشكل رائع معًا لمساعدة المؤسسات والشركات من جميع الصناعات على بناء عملية صنع القرار الناجحة القائمة على البيانات .

إن العمل في مجال إدارة البيانات وامتلاك مجموعة جيدة من مهارات علوم البيانات ينطوي على فهم عميق لأنواع مختلفة من البيانات ومتى يتم تطبيقها.

 

طالع أيضاً: دليل خطوات تحليل البيانات خطوة بخطوة


 

البيانات الإحصائية PDF،أنواع البيانات PDF،أنواع البيانات الإحصائية للصف السادس الابتدائي،أنواع البيانات في الاقتصاد القياسي،مصادر البيانات الإحصائية أنواع البيانات الإحصائية أنواع البيانات الإحصائية أنواع البيانات الإحصائية أنواع البيانات الإحصائية أنواع البيانات الإحصائية أنواع البيانات الإحصائية أنواع البيانات الإحصائية أنواع البيانات الإحصائية

القائمة البريدية

اشترك في القائمة البريدية لتعرف كل جديد
الاسم الكريم