أنواع البيانات وطرق قياسها 

من التعريف السابق لعلم الإحصاء، يلاحظ أنه العلم الذي يهتم بجمع البيانات ata Dونوع البيانات، وطريقة قياسها من أهم الأشياء التي تحدد التحليل الإحصائي الُمستخدَم، وللبيانات أنواع تختلف في طريقة قياسها، ومن الأمثلة على ذلك: بيانات النوع (ذكور Male– إناثFemale). وبيانات تقدير الطالب   وبيانات عن درجة الحرارة اللازمة لحفظ  الدجاج فترة زمنية معينة، وبيانات عن حجم الإنفاق العائلي بالألف ريال خلال الشهرمثلاً. ومن هذه الأمثلة نجد أن بيانات النوع غير رقمية، بينما بيانات تقدير الطالب بيانات رقمية موضوعة في شكل مستويات أو فئات، أما بيانات كل من درجة الحرارة، وحجم الإنفاق العائلي فهي بيانات رقمية، ومن ثم يمكن تقسيم البيانات إلى مجموعتين هما:

1- البيانات الوصفية Qualitative Data

2- البيانات الكمية Quantitative Data

أولا: البيانات الوصفية: هي بيانات غير رقمية، أو بيانات رقمية مرتبة في شكل مستويات أو في شكل فئات رقمية، ومن ثم تقاس البيانات الوصفية بمعيارين هما:

أ- بيانات وصفية مقاسة بمعيار اسمي Nominal Scale وهي بيانات غير رقمية تتكون من مجموعات متنافية، كل مجموعة لها خصائص تميزها عن المجموعة الأخرى، كما أن هذه المجموعات لا يمكن المفاضلة بينها، ومن الأمثلة على ذلك:

- النوع: متغير وصفي تقاس بياناته بمعيار اسمي " ذكر – أنثى " .

- الحالة الاجتماعية: متغير وصفي تقاس بياناته بمعيار اسمي " متزوج أعزب أرمل مطلق ".

- أصناف التمور: متغير وصفي يقاس بياناته بمعيار اسمي " برحي  خلاص  سكري  ....".

- الجنسية: متغير وصفي يقاس بياناته بمعيار اسمي  (عراقي  غير عراقي)  وهذا النوع من البيانات يمكن تكوين مجموعاته بأرقام فمثلا الجنسية يمكن إعطاء الجنسية(عراقي الرقم (1)،  غير عراقي الرقم (2).

ب- بيانات وصفية مقاسة بمعيار ترتيب Ordinal Scalesوتتكون من مستويات، أو فئات يمكن :

ترتيبها تصاعديا أو تنازليا، ومن الأمثلة على ذلك:

- تقدير الطالب: متغير وصفي تقاس بياناته بمعيار ترتيبي   

- المستوى التعليمي: متغير وصفي تقاس بياناته بمعيار ترتيبي "أمي– يقرأ ويكتب ابتدائية متوسطة  ثانوية  جامعية  أعلى من جامعية "

- تركيز خلات الصوديوم المستخدم في حفظ لحوم الدجاج من البكتريا: متغير وصفي ترتيبي يقاس بياناته بمعيار ترتيبي "% 0  % 5  % 10  % 15

- فئات الدخل العائلي في الشهر بالريال " 5000>10000-15000 ، 5000-10000 ، 20000 ،15000-20000 ،<

ثانيا: البيانات الكمية: هي بيانات يعبر عنها بأرقام عددية تمثل القيمة الفعلية للظاهرة، وتنقسم إلى قسمين هما:

أ- بيانات فترة Interval Data وهي بيانات رقمية، تقاس بمقدار بعدها عن الصفر، أي أن للصفر دلالة على وجود الظاهرة، ومن أمثلة ذلك:

- درجة الحرارة: متغير كمي تقاس بياناته بمعيار بعدي، حيث أن درجة الحرارة o ليس معناه انعدام الظاهرة، ولكنه يدل على وجود الظاهرة.

- درجة الطالب في الاختبار: متغير كمي يقاس بياناته بمعيار بعدي، حيث حصول الطالب على الدرجة " 0" لا يعني انعدم مستوى الطالب.

ب- بيانات نسبية Ratio Data هي متغيرات كمية، تدل القيمة " 0 " على عدم وجود الظاهرة ومن الأمثلة على ذلك:

- إنتاجية الفدان بالطن/هكتار.

- المساحة المزروعة بالأعلاف بالدونم.

- كمية الألبان التي تنتجها البقرة في اليوم.

- عدد مرات استخدام المزرعة لنوع معين من الأسمدة.

- عدد الوحدات المعيبة من إنتاج المزرعة.

ويلاحظ أن بيانات الفترة لا يمكن إخضاعها للعمليات الحسابية مثل عمليات الضرب والقسمة، بينما يمكن فعل ذلك مع البيانات النسبية. 

مواضيع ذات صلة

التفرطح

مقاييس الالتواء

الانحراف المعياري

التباين

الانحراف المتوسط 

الانحراف الربيعي

مقاييس التشـتت (المدى)

الرباعيات

استخدام مقاييس النزعة المركزية في تحديد شكل توزيع البيانات

المنوال

الوسيط الحسابي

مقاييس النزعة المركزية (الوسط الحسابي)