وصف البيانات الكمية والفئوية وفحصها.

في الإحصاء، هناك نوعان أساسيان من البيانات. الأول هو البيانات الكمية والثاني هو البيانات الفئوية. معرفة كيفية التعامل مع كل نوع مهم لعمل دراسات دقيقة.

البيانات الكمية هي البيانات الرقمية. تشمل الأشياء مثل طول الناس ووزنهم. أما البيانات الفئوية، فهي توصف الأشياء بأقسام. مثال على ذلك: نوع الجنسية أو الديانة. سنضيف في هذا القسم المزيد عن الفرق بينهما وكيفية فحصهما.

أهم النقاط الرئيسية:

• البيانات الكمية والبيانات الفئوية هما النوعان الرئيسيان للبيانات في الإحصاء.
• البيانات الكمية هي بيانات رقمية قابلة للقياس، بينما البيانات الفئوية هي بيانات وصفية غير قابلة للقياس.
• يجب فهم خصائص هذين النوعين من البيانات وطرق فحصها لإجراء تحليلات إحصائية موثوقة.
• تمثل عملية وصف البيانات الكمية والفئوية والفحص الإحصائي لها خطوة أساسية في عملية التحليل البياني.
• سيتم تناول المزيد من التفاصيل حول هذين النوعين من البيانات في الأقسام التالية.

ما هي البيانات الكمية؟

البيانات الكمية هي البيانات التي يمكننا قياسها. تكون عادة بأرقام وأنماط معينة. بذلك يمكننا القيام بتحاليل إحصائية لها.

نجد البيانات الكمية في العديد من الخصائص. مثل الأعمار أو الوزن، حيث تأخذ قيماً دقيقة بوحدات محددة.

أنواع البيانات الكمية

يمكن تقسيم البيانات الكمية إلى نوعين. الأول هو البيانات المتقطعة، التي تأخذ قيماً محددة. مثال ذلك عدد الأطفال في أسرة.

النوع الثاني هو البيانات المستمرة. هذه البيانات يمكن أن تأخذ أي قيمة ممكنة. مثلاً، الطول أو الوزن.

طرق تصور البيانات الكمية

هناك طرق عديدة لتصوير البيانات الكمية بطريقة سهلة لفهم. تشمل:

• الرسوم البيانية (Charts and Graphs)
• الرسوم التوضيحية (Diagrams)
• الجداول (Tables)
• الرسوم البيانية الخطية (Line Charts)
• الرسوم البيانية العمودية (Bar Charts)
• الرسوم البيانية الدائرية (Pie Charts)

“البيانات الكمية تساعدنا على اتخاذ قرارات مبنية على الحقائق. تطبق في العديد من المجالات.” – خبير في مجال البيانات

ما هي البيانات الفئوية؟

البيانات الفئوية هي معلومات غير مقاسة بأرقام. تعبر عن خصائص ما بطريقة تحدد موقعه في مجموعات. هذه المعلومات ليست بالضرورة مرتبة ترتيبًا.

أنواع البيانات الفئوية

البيانات الفئوية تتقسم إلى نوعين:

1. البيانات الاسمية (Nominal Data): تصف الأشياء بفئات دون ترتيب. مثل الجنس واللون والجنسية.
2. البيانات الترتيبية (Ordinal Data): تصنف بطريقة تسمح بالترتيب. على سبيل المثال: مستوى التعليم ومستوى الدخل.

هذه البيانات مهمة لدراسة أنماط السلوك والأولويات. تستخدم في التسويق والدراسات الاجتماعية والنفسية.

“تقدّم البيانات الفئوية فهمًا أعمق للسلوك والتفضيلات البشرية، من خلال مميّزاتها الوصفية.”

وصف البيانات الكمية، البيانات الفئوية، فحصها

الوصف والفحص للبيانات الكمية والفئوية مهم جداً في التحليل الإحصائي. يساعد على اكتشاف الأنماط والاتجاهات المهمة. وكذلك تحقق من افتراضات التحليل.

خلال وصف البيانات، نتعرف على المتغيرات وتوزيعها. أما بفحص البيانات، ندور القيم الشاذة ونتأكد من افتراضاتنا.

طريقة فعّالة لوصف البيانات هي حساب الوسط والانحراف، وتحديد الحدود. كما يمكن استخدام الرسوم والهستوغرامات. وللبيانات الفئوية، يُعتمد على التكرارات المئوية.

أما في مرحلة فحص البيانات، يجب مراقبة البيانات الشاذة. يلزم استخدام مخططات الانتشار. ويتأكد من افتراضات التحليل، كالتوزيع الطبيعي.

وافهم، الخطوات المذكورة مهمة لهضم البيانات. هي مفتاح لتحليل دقيق. تهدف لاكتشاف الأمور الهامة، واختبار الفرضيات، والتحقق من صحة التحليل.

الخلاصة

في هذا المقال، تعرفنا على الانواع الرئيسية للبيانات في الاحصاء. هناك البيانات الكمية والبيانات الفئوية. تعلمنا كيف نفسر ونحلل كل منهما بشكل فعال.

البيانات الكمية هي أرقام توضح أشياء مختلفة. والبيانات الفئوية تقسم الاشياء لمجموعات. في هذا المقال، شرحنا كيف نعرض هذه البيانات. استخدمنا الرسوم البيانية والاحصائيات لذلك.

لفهم الاحصاء بشكل جيد، يجب معرفة خصائص كل نوع من البيانات. المعرفة تساعدنا في التحليل بشكل إيجابي. بذلك، نحصل على نتائج دقيقة ومعلومات قيمة لاتخاذ قرارات صحيحة.

روابط المصادر

• تحليل البيانات في البحث: لماذا البيانات ، أنواع البيانات ، تحليل البيانات في البحث النوعي والكمي | QuestionPro – https://www.questionpro.com/blog/ar/تحليل-البيانات-في-البحث-لماذا-البيانا/
• أنواع البيانات الإحصائية: كل ما تريد معرفته | المؤسسة العربية للعلوم ونشر الأبحاث – https://blog.ajsrp.com/أنواع-البيانات-الإحصائية/
• البيانات الاسمية: التعريف والخصائص والأمثلة | QuestionPro – https://www.questionpro.com/blog/ar/البيانات-الاسمية-التعريف-والخصائص-وا/