مقارنة بين البيانات الرقمية والنصية - ما هي معايير قياس رضا العملاء؟
في هذا السياق. يلعب المتوسط الحسابي دورًا مهمًا في قياس مدى رضا العملاء. ولكن في بعض الحالات. قد يكون من الصعب استخدام المتوسط الحسابي لتقييم البيانات النوعية.
ما هي أهم مقاييس النزعة المركزية؟
إن مقاييس النزعة المركزية تستخدم وتستعمل في الكثير والعديد من مجالات الحياة. كالعلوم الطبية والاجتماعية والهندسية والاقتصادية وغيرها، وتعتبر مقاييس النزعة المركزية من الأدوات الأساسية في تحليل البيانات. وكما أن لها العديد والكثير من الاستخدامات والاستعمالات.
فهي تستخدم في الإحصاءات وعلوم البيانات وذلك لوصف توزيع البيانات. والحصول على فكرة عامة لتوزيعها. وكما أنه يكون اختيار المقياس الأنسب حسب طبيعة البيانات المدروسة والهدف من تلك الدراسة. (النعيمي، 2005).
ويوجد هناك العديد من مقاييس النزعة المركزية. ولكن هناك ثلاثة مقاييس رئيسية وأساسية وهي:
الوسيط (Median).
وهو عبارة عن القيمة الوسطى في مجموعة البيانات. أي هو القيمة التي تقع في المنتصف بعد ترتيب البيانات إما تصاعدياً أو تنازلياً. وإذا كانت البيانات زوجية فإن الوسيط هو القيمتين الوسطيتين مقسوماً على إثنين.
وكما أن من خصائصه أنه لا يتأثر بالقيم المتطرفة. وأنه يمكن حسابه في وجود بيانات نوعية. وأنه يستعمل ويستخدم عندما يكون هناك تباين كبير في البيانات.
المنوال (Mode).
ويعتبر هو أسهل مقاييس النزعة المركزية. وهو القيمة التي تتكرر أكثر من غيرها في مجموعة البيانات أي بمعنى أنه القيمة الأكثر تكراراً. ومن خصائصه أنه يستعمل ويستخدم عندما تكون البيانات متقاربة بشكل كبير. وأنه لا يتأثر بالقيم المتطرفة. وأنه يستخدم ويستعمل كمقياس تقريبي للنزعة المركزية. (النعيمي، 2005).
المتوسط الحسابي أو الوسط الحسابي (Mean).
ويعتبر هو أشهر مقياس من مقاييس النزعة المركزية. وهو يكون عبارة عن مجموع البيانات مقسوماً على عددها. ومن خصائصه أنها تدخل كل قيم البيانات عند احتسابه. وكما أنه لا يمكن حسابه في حالات البيانات النصية أو النوعية. وأنه يتأثر بالقيم المتطرفة. وأن مجموع انحرافات القيم عن وسطها الفرضي يساوي صفر.
ما هو تعريف المتوسط الحسابي؟
يعتبر المتوسط الحسابي من أشهر مقاييس النزعة المركزية. ويرمز له X ̅ . ويتم حسابه بقسمة مجموع القيم المتوفرة على عددها. ويسمى معدل القيم (مشعلي، 2019، ص21).
يُعد المتوسط مقياسًا بسيطًا ومباشرًا لميل مجموعة البيانات.
لا يُظهر المتوسط مدى انتشار البيانات. حيث ما نفتقده عند الاعتماد فقط على المتوسط الحسابي> لتلخيص مجموعة من البيانات. هو بعض الدلائل والمؤشرات حول مدى انتشار البيانات حول قيمة المتوسط.
فهل بعض نقاط البيانات أكبر بكثير من المتوسط ؟ أم بعضها أصغر منه بكثير؟ أم أنها متجمعة بتقارب حول نقطة المتوسط؟ (هاند، 2024). لذلك قد يكون من المفيد استخدام مقاييس أخرى مثل الانحراف المعياري.
تحليل المتوسط الحسابي لرضا العملاء في شركات السيارات: مقارنة بين البيانات الرقمية والنصية
احسب المتوسط الحسابي في حالة الاستفتاء أجرته شركة سيارات.
أجرت شركة سيارات استفتاء على مدى رضى العملاء عنهم وكان الدرجة من 100 بحيث إذا أعطى العميل درجة 100 فهو راضي جداً عن الشركة وإذا أعطى 0 فهو غير راضي عنها بعد الاستفتاء وجدت هذه القيم
95, 94, 80, 50, 0, 20, 35, 60. ما قيمة المتوسط (Mean) لهذه القيم؟
الإجابة: لحساب قيمة المتوسط (Mean) لهذه القيم. نحتاج إلى جمع جميع القيم وقسمتها على عددها.
1. جمع جميع القيم:
95 + 94 + 80 + 50 + 0 + 20 + 35 + 60 =434
2. قسمة المجموع على عدد القيم:
434 / 8 = 54.25
قيمة المتوسط (Mean) للاستفتاء الذي حصلت عليه الشركة الأولى هي: 54.25.
وبطريقة أخرى. يمكن حساب المتوسط الحسابي (Mean) باستخدام برنامج R . نقوم بإدخال الأوامر التالية: (جراح،2016)
data <- c (60, 35, 20, 0, 50, 80, 94, 95)
mean _ data <- mean(data)
print (mean _ data)
مما سبق نجد: يشير المتوسط إلى قيمة مركزية لمجموعة البيانات. في هذه الحالة. يعني متوسط 54.25 أن أكثر العملاء راضون عن الشركة. لكن هناك بعض العملاء غير راضين.
احسب قيمة المتوسط للبيانات الناتجة عن استفتاء شركة أخرى.
في استفتاء أخر لشركة أخرى وضعت القيم التالية S (وتعني راضي جدًا) PS (راضي نسبيًا) N (وتعني غير راضي)
بعد الاستفتاء وجدت القيم التالية
S, S, PS, S , N, N, PS, S . ما هي المتوسط لهذه البيانات؟
نجد من البيانات المعطاة أن:
S راضي جداً : 4 تكرارات.
PS راضي نسبياً : 2 تكرار.
N غير راضي: 2 تكرار.
بالتالي. القيمة الأكثر تكرارًا هي S.
لذا. المنوال للمثال الثاني هو "S".
ويمكن التفسير بطريقة أخرى كالتالي:
فإذا رمزنا لكل منها بنقاط حيث نرمز لراضي جداً (S) بـ ثلاث نقاط.
ولراضي نسبياً (PS) بـ نقطتين.
وغير راضي (N) بـ نقطة واحدة.
ثم نحول البيانات السابقة إلى أرقام.
S راضي جداً: 4*3 = 12.
PS راضي نسبياً: 2*2= 4.
N غير راضي: 2*1=2.
ثم نجمع الأرقام الناتجة بعد الفرض الذي قمنا بفرضه 12+4+2= 18. ونقسم على عدد تلك القيم وهو 8 فيكون 18/8= 2,25. وهو المتوسط الحسابي للشركة الثانية.
في هذا الاستفتاء. لا يمكن حساب المتوسط باستخدام الطريقة التقليدية. لأن البيانات ليست أرقامًا بل رموزًا.
يشير المتوسط 2.25 إلى أن معظم العملاء راضون عن الشركة. لكن هناك بعض العملاء غير راضين.
ما هو الفرق بين قيم المتوسط في الحالتين السابقتين:
بالمقارنة بين المثالين نجد أن البيانات في المثال الأول هي أرقام. وتم الحساب بجمع القيم والتقسيم على عددها. فكانت قيمة المتوسط: 54.25
وبالتالي فأكثر العملاء راضون عن الشركة. لكن هناك بعض العملاء غير راضين.
أما البيانات في المثال الثاني هي رموز تم تحويلها إلى أرقام. وتم الحساب بتحويل الرموز إلى أرقام. ثم جمع جميع القيم وقسمتها على عددها. فكانت قيمة المتوسط: 2.25
وبالتالي: فأكثر العملاء راضون عن الشركة. لكن هناك بعض العملاء غير راضين.
الفرق بين قيم المتوسط: نجد أن القيمة: 54.25 في المثال الأول أكبر بكثير من 2.25 في المثال الثاني.
ويمكن بطريقة أخرى التفسير للفرق بين قيم المتوسطين في المثالين السابقين كمايلي (غيرمعروف،2022):
الفرق الرئيسي بين قيم المتوسط في المثالين السابقين. هو أنه في المثال الأول تم استخدام قيم رقمية قابلة للحساب (مقياس من 0 إلى 100). وبالتالي يمكننا حساب المتوسط الحسابي بشكل طبيعي.
أما في المثال الثاني. تم استخدام قيم تصنيفية (S. PS. N). وهذه القيم ليست رقمية ولا يمكن حساب المتوسط الحسابي بنفس الطريقة. في هذه الحالة. تم استخدام المنوال كمقياس للقيمة الأكثر تكرارًا.
وبعبارة أخرى الفرق بين قيم المتوسط في المثالين السابقين ناتج عن نوع البيانات وطريقة الحساب.
حيث إن البيانات في المثال الأول. كانت أرقاماً حقيقية. بينما في المثال الثاني. كانت البيانات رموزاً تم تحويلها إلى أرقام. كذلك فيما يخص طريقة الحساب في المثال الثاني. تم تحويل الرموز إلى أرقام قبل حساب المتوسط.
نلاحظ في المثال الثاني أن المتوسط لا يُعد مقياساً دقيقاً لميل مجموعة البيانات لأن الرموز لا تمثل قيماً متساوية.
لذا من الضروري مراعاة نوع البيانات وطريقة الحساب عند تفسير قيمة المتوسط.
ما هي معايير قياس رضا العملاء؟
في الختام. نجد أن فهم مدى رضا العملاء واستخدام المتوسط الحسابي كأداة لتقديره يُعتبران جزءًا أساسيًا من استراتيجية الأعمال الناجحة. ومع ذلك. يجب أيضًا مراعاة طبيعة البيانات المستخدمة في التقييم. حيث قد لا يكون المتوسط الحسابي مناسبًا للبيانات النوعية.
في مثال الاستفتاء الثاني. تم استخدام بيانات نوعية تعكس تصنيفات مختلفة لمدى رضا العملاء. مما يُظهر أهمية تحليل البيانات بطرق متعددة لفهم السياق بشكل أفضل واتخاذ القرارات المناسبة بناءً عليها.
المراجع.
- النعيمي، سالم قاسم. (2005). الإحصاء التطبيقي على الحاسوب. عمان.الأردن: دار مجدلاوي للنشر والتوزيع. تم الاسترجاع من الرابط https://tinyurl.com/3bbk5jyw.
- جراح، ندى بدر. (2016). لغة البرمجة R للحوسبة الإحصائية (الطبعة 1). بغداد - العراق: دار الكتب والوثائق الوطنية. تم الاسترجاع من الرابط التالي https://books-library.net/free-1478136805-download.
- غير معروف. (2022). التحليل الإحصائي للبيانات –مقدمة في الإحصاء الوصفي. موقع مركز البحوث والدراسات متعدد التخصصات . تم الاسترجاع من الرابط https://2u.pw/ONLYtz0X.
- مشعلي، بلال. (2019). الإحصاء 1. مطبوعة بيداغوجية في مقياس الإحصاء 1. لطلبة السنة الأولى قسم العلوم التجارية. كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير. جامعة 8 ماي 1945 قالمة. الجزائر.
- هاند، ديفيد جيه. (2024). علم الإحصاء – مشاهدات علمية. لندن: مكتبة المشرق الالكترونية.