البيانات الإحصائية وانواعها
يُعدّ فهم معنى البيانات الاحصائية وتوضيح الفرق بين البيانات الكمية
والبيانات النوعية أمرًا مهماً لأي باحث يُجري دراسات أو تحليلات على
مجموعات من البيانات الاحصائيه.
فعند دراسة عينة ما من مجتمع إحصائي. تُستخدم أساليب مختلفة لجمع وتحليل كل نوع من البيانات. ممّا يُؤثّر على النتائج التي يتمّ الحصول عليها.
ما هي المفاهيم الاساسيه في علم الاحصاء؟
الإحصاء.
هو معلومات تم جمعها من جهة مسؤولة ما سواء كانت الحكومة او الجهة المعنية
لتنظيم وصياغة هذه الحقائق بشكل عددي وهذا هو علم الاحتمالات والتقديرات
(الزبيدي، 2029م).
علم الإحصاء.
هو فرع من العلوم يختص في جمع وتنظيم وعرض وتحليل البيانات. بهدف الوصول
لنتائج مقبولة في ضوء هذا التحليل. ويمكن توضيح بعض المفاهيم الأساسية في هذا
العلم. ونذكر منها (جيلالي، 2005، ص5):
المجتمع الاحصائي (Population).
هو مجموعة المشاهدات الخاصة بمجموعة من الوحدات الإحصائية. والتي تتبع لظاهرة
من الظواهر القابلة للقياس كمجتمع طلبة. وهو مجموعة الأفراد التي تخضع لعملية
الدراسة والتي تحمل خصائص مشتركة. أو مجتمع من الأسر. أو مجتمع من المؤسسات.
وغيرها.
الظاهرة الإحصائية (Phénomène statistique ).
وهي تمثل الخاصية التي يتم دراستها في المجتمع الاحصائي. مثل السن. طول
القامة. الوزن. درجات الامتحان. الادخار. الاستثمار. وغيرها.
العينة (Echantillon).
هي الجزء المختار من المجتمع الاحصائي والتي تمثل جميع صفات المجتمع.
حيث يمثل المجتمع في أحسن تمثيل. ويختلف حجم العينة تبعاً لأهمية
الدراسة وتبعاً للإمكانات المادية والبشرية المتاحة. من أجل القيام بهده
الدراسة
تعرف العينة بأنها هي جزء من السكان أو جزء من مجموعة تمثلها. وتستخدم العينة
في البحوث والدراسات العلمية للحصول على معلومات واستنتاجات حول السكان بشكل
عام. أو حول أي ظاهرة محل الدراسة في المجتمع. أما بنية العينة فتشير إلى
طريقة اختيار العناصر التي تمثل العينة محل الدراسة والبحث.
ما هي انواع العينات في الاحصاء؟
حيث ان هناك العديد من أنواع العينات التي يمكن استخدامها في البحوث
والدراسات. وتختلف هذه الأنواع حسب طريقة اختيار العناصر الممثلة للظاهرة محل
الدراسة. ويمكننا ذكر بعض أنواع العينات الشائع استخدامها عند أجراء البحوث
والدراسات العلمية (النعيمي، 2005):
- العينة العشوائية 📌 تتم اختيار العناصر والمفردات في العينة بطريقة فردية خلال عملية عشوائية دون تحديد مسبق. مما يزيد من فرص تمثيلية جيدة للظاهرة محل الدراسة. وفيها تكون لكل الوحدات والعناصر غير المختارة نفس الفرصة مثل العناصر المختارة
- العينه المتوزعة📌 تتم اختيار العينة بحيث تكون تمثيلية للظاهرة محل الدراسة بشكل متوزع. مما يضمن تقديم صورة شاملة ومتوازنة.
- العينة المتساوية📌 تتكون العينة من عدد متساوٍ من الأشياء من كل فئة أو مجموعة داخل الظاهرة محل الدراسة. مما يضمن تمثيلية متساوية لكل فئة.
- العينه الطبقية📌 يستخدم هذا النوع من العينات في حال كان الباحث يريد تمثيل كل قطاعات المجتمع وأفراده في العينة. ويعتمد هذا النوع على ضرورة ظهور السمات الديموغرافية للأفراد من جنس. دين. لون. سن. مستوى الدخل. فتقسم الظاهرة محل الدراسة إلى طبقات مختلفة وتتم اختيار عينة من كل طبقة. مما يساهم في تمثيل كل فئة داخل المجتمع موضوع الدراسة (الخياط، 2009، ص88).
- العينة الغير عشوائية 📌 يتم اختيار العناصر في هذه العينة بطرق غير عشوائية مثل العينة المركبة أو العينة المرجحة.
ما المقصود بالبيانات وماهي انواعها؟
البيانات (Data). هي مجموعة الملاحظات والمشاهدات التي تسجل من خلال
دراسة معينة. وقد تكون بيانات رقمية كالأطوال والأوزان لمجموعة أفراد.
أو بيانات نوعية وصفية غير رقمية كاللون أو الجنس أو السمات (محمد، 2007،
ص6-7).
كما تعرف البيانات الإحصائية بأنها كلمات. أو أحرف. أرقام. رموز. تدل
في نهاية الدراسة على حقائق خاصة في قضية او موضوع معين. ويمكن الحصول على
تلك البيانات بطرق كثيرة جداً (عشماوي وآخرون، 2008، ص4).
أنواع البيانات الإحصائية
توجد فئتان رئيسيتان لتصنيف البيانات (الحمزة، 2023، ص 5).
البيانات (الوصفية) النوعية.
تُقسم إلى نوعين هما البيانات الإسمية والبيانات الترتيبية. البيانات
الإسمية تتواجد في شكل غير عددي. أي اسم او وصف. حيث لا يمكن قياسها وتتألف
من فئات لا يمكن التفريق بينها بوساطة الأرقام. مثال على ذلك الجنس
(ذكر/أنثى) أو إجابات نعم/لا. الخطأ الشائع هو محاولة إجراء عمليات حسابية
عليها. أسماء الأشخاص. قارات العالم.
البيانات الترتيبية أيضًا تكون في شكل غير عددي. أي تمثل اسم أو وصف. يعبر عن
الترتيب والأفضلية. وتفتقر لإمكانية العمليات الحسابية عليها. الفرق الأساسي
هو وجود ترتيب أو تصنيف للفئات. كما في المستوى التعليمي (تقدير الدرجات).
الدرجة الوظيفية. درجة التحصيل العليم.
البيانات الرقمية أو الكمية.
وهي البيانات التي يمكن اجراء العمليات الحسابية عليها. حيث يمكن عدها
وقياسها مثل الوزن. درجات الحرارة. وتُقسم إلى
البيانات المتصلة والبيانات المنفصلة. فالبيانات المتصلة هي قيم تدل
على صفة يمكن قياسها.
وقد تأخذ القيم الموجبة أو السالبة. او تأخذ شكل الكسر كالوزن والطول وغيرها. أما البيانات المنفصلة فهي قيم تدل على صفة يمكن قياسها وتعدادها بصورة قيم صحيحة فقط. كعدد الكتب. وعدد طلاب المدرسة وغيرها
ما هو الفرق بين البيانات الكمية والبيانات النوعية عند دراسة عينة ما من مجتمع إحصائي؟ وضح بالأمثلة
الفرق بين البيانات الكمية والبيانات النوعية عند دراسة عينة ما من مجتمع
إحصائي. يتعلق بالنوعية والكمية للمعلومات التي نقوم بجمعها وتحليلها.
وبمقارنة بين النوعين من حيث الطبيعة مع وضع أمثلة توضيحية نذكر التالي:
البيانات الكمية.
الطبيعة 💥 تتعلق بالكميات والأرقام القابلة للقياس وتنتج عن معادلات حسابية.
وترتبط بالدوال الإحصائية مثل الوسيط والمدى والوسط الحسابي التي
تنفذها عملية التحليل الاحصائي.
وفيه يتم تحليل البيانات الكمية أو العددية لاستخلاص استنتاجات حول عدد أكبر من الأفراد. ويتم قياس تلك البيانات الرقمية والعددية عن طريق الاستطلاعات أو التجارب وغيرها من الطرق ليتم تحليلها باستخدام التقنيات والبرامج الإحصائية المختلفة (فرج، 2023، ص178).
المثال💧 في مجال الدراسات التعليمية. بهدف معرفة مستويات الطلاب التحصيلية
والتي يعبر عنها بالأرقام. حيث يتم كتابة عدد الطلاب ممن حصلوا على 50 وما
يزيد. أو ممن حصلوا على 60 وما يزيد وهكذا وفي مجالات أخرى تستخدم النسب
المئوية.
المثال 💧 في دراستي حول
تأثير استخدام وسائل التواصل الاجتماعي على مستويات التوتر. فقد قمت بجمع
بيانات كمية من خلال توزيع استبيان لمجموعة من الأشخاص وسألتهم عن عدد ساعات
استخدام وسائل التواصل الاجتماعي يومياً. وكيفية تقييم مستوى التوتر الخاص
بهم على مقياس من 1 إلى 10. هذه البيانات الكمية تمكنني من إجراء
تحليل إحصائي لتحديد هل هناك علاقة إحصائية بين كمية استخدام وسائل
التواصل ومستويات التوتر.
البيانات النوعية.
الطبيعة 🔖 تركز على
الخصائص غير الرقمية مثل النص أو الصور أو الجودة أو الصفات بهدف
تحليل البيانات والمعلمات وفهم معناها. ومن ثم يتم
تحليل البيانات احصائياً. بالتركيز على الخبرات والتجارب والمعتقدات
الشخصية.
كما يسعى للكشف عن الأنماط الرئيسية في البيانات والمعطيات. ويتم ذلك التحليل من خلال تقنيات إحصائية متنوعة بما في ذلك ترميز البيانات وتفسيرها (فرج، 2023، ص179).
المثال💦في مجال العلوم الاجتماعية. قد نقوم بجمع بيانات نوعية حول آراء الناس
حيال قضايا معينة مثل قضية ارتفاع أسعار سلعة معينة. باستخدام مقابلات أو
استبيانات مفتوحة. حيث يمكن تحليل الردود والمفاهيم بدلاً من تحويلها إلى
أرقام. وهذه البيانات يميزها أنها تندرج تحت عنوان رئيسي وينبثق عنه عنوان
فرعي مثل (مقبول. جيد. جيد جداً. ممتاز).
المثال💦 في جانب آخر من الدراسة. قمت بإجراء مقابلات مع عدد قليل من
المشاركين لفهم التفاصيل العميقة حول كيفية تأثير وسائل التواصل الاجتماعي
على حياتهم اليومية.
خلال هذه المقابلات. استمعت إلى قصصهم وآراءهم والتحديات التي واجهوها. وهذه البيانات النوعية سمحت لي بفهم أعمق للتأثير النفسي والاجتماعي لاستخدام وسائل التواصل الاجتماعي. والتي لا يمكن قياسها بأرقام فقط.
الفرق بينهما ➰ يظهر أن البيانات الكمية تركز على الكميات الملموسة
والأرقام. بينما تركز البيانات النوعية على السمات والخصائص غير الرقمية. قد
يستخدم الباحثون كلتا النوعين في دراستهم للحصول على رؤية شاملة حول موضوع
معين.
ومن خلال الأمثلة السابقة يمكن توضيح كيف يمكن استخدام البيانات الكمية والبيانات النوعية معًا لفهم ظواهر معقدة بشكل أفضل.
يُعدّ كلّ من البيانات الكمية والبيانات النوعية أدوات قيّمة لفهم الظواهر
المختلفة. فاختيار نوع البيانات المناسب يعتمد على طبيعة البحث وأهدافه.
المراجع.
- الحمزة، عبد الحليم. (2023). كتاب بيداغوجي في الإحصاء 1. سنة أولى ليسانس. ميدان التكوين. قسم التعليم الأساسي. كلية العلوم الاقتصادية والعلوم التجارية وعلوم التسيير. جامعة العربي التبسي. تبسة. الجزائر.
- الخياط، ماجد محمود. (2009). أساسيات البحوث الكمية والنوعية في العلوم الاجتماعية. الأردن: دار الراية للنشر والتوزيع.
- الزبيدي، طه حسين. (2019م). الفصل الأول من كتاب مبادى الإحصاء. عمان: الأردن. دار غيداء للنشر والتوزيع. تم الاسترجاع من الرابط https://2u.pw/uF3WM4S.
- جيلالي، جلاطو. (2005). الإحصاء مع تمارين ومسائل محلولة. ط5. الجزائر: ديوان المطبوعات الجامعية.
- النعيمي، سالم قاسم حسنى السيخ. (٢٠٠٥) . الإحصاء التطبيقي على الحاسوب. عمان: الأردن. دار المجدولاي للنشر والتوزيع. تم الاسترجاع من الرابط التالي https://platform.almanhal.com/Details/Book/2849.
- فرج، نورية عنبر مال الله. (2023). مدى استخدام الإحصاء في الحاسوب في تحليل البيانات الكمية والنوعية في البحوث من وجهة نظر أعضاء هيئتي التدريس والتدريب بالهيئة العامة للتعليم التطبيقي والتدريب في دولة الكويت. العدد55. الكويت: المجلة العربية للنشر العلمي.
- عشماوي، عبد الحليم وآخرون. (2008). الإحصاء الحيوي وتصميم التجارب. مصر: المكتبة الأكاديمية.
- محمد، أماني موسى. (2007). التحليل الاحصائي للبيانات – المفاهيم الأساسية لعلم الإحصاء. ط1. كلية الهندسة. جامعة القاهرة: مركز تطوير الدراسات العليا والبحوث في العلوم الهندسية.
--------------------------------------------------------------------
الواجب الكتابي .
انتظر حتى يكتمل التحميل 👇
--------------------------------------------------------------------
مجلة التعلم.
إن علم الإحصاء هو علم قائم بحد ذاته. يشمل قوانين وقواعد رياضية خاصة به. ومجالات تطبيقه تشمل مختلف الفروع التطبيقية والعلمية والاقتصادية والاجتماعية.
ما معنى التكرار في الاحصاء؟
التكرار في الإحصاء هو عدد المرات التي تتكرر فيها نفس القيمة في مجموعة من البيانات. ويُستخدم التكرار لوصف توزيع البيانات وفهم كيفية تركز القيم حول متوسطها. وبالتالي عند توزيع البيانات المأخوذة من ظاهرة محددة. على فئات ومجاميع صغيرة بحيث نضع كل مفردة في فئة واحدة. لتليها عملية تعداد تلك المفردات الواقعة في كل فئة هو ما نسميه التكرار (عبود، 2020، ص22).تعريف التكرار النسبي في الإحصاء.
التكرار النسبي هو أحد أنواع التوزيعات التكرارية في التحليل الإحصائي. والذي يهتم بملاحظة نسبة التكرار داخل الفئة الواحدة. حيث يستخدم الباحث بيانات التكرار النسبي في البحث العلمي بعد أن يتم جمع تلك البيانات ومن ثم تدقيقها من قبل القائم في عملية التحليل الإحصائي. والذي تتوافر لديه أرقاماً وأعداداً تمثل متغيراً إحصائياً مبحوثاً (سعد، 2022 /8/17).كم يساوي مجموع التكرارات النسبية؟
ويلاحظ ان التكرارات النسبية لجميع الفئات يساوي الواحد الصحيح. ويعطى بقسمة التكرار المطلق على مجموع التكرارات المطلقة المحصورة بين 1 و n حيث n هي عدد القيم (البلداوي، 2009، ص49).بمعنى آخر هو نسبة تكرار الفئة إلى التكرار الكلي أو العدد الكلي للمشاهدات ويمكن التعبير عنه بنسبة مئوية أو كسر عشري على ان يكون مجموع التكرارات يساوي الواحد (إدارة المناهج، 2020، ص28).
ما الفرق بين التكرار والتكرار النسبي؟
الفرق بين التكرار والتكرار النسبي يظهر من خلال:
- التكرار هو عدد المرات التي تظهر فيها قيمة معينة في مجموعة البيانات. بينما التكرار النسبي هو نسبة التكرار لقيمة معينة إلى مجموع التكرارات في مجموعة البيانات.
- التكرار هو قيمة مطلقة. بينما التكرار النسبي هو قيمة نسبية.
- يمكن استخدام كل من التكرار والتكرار النسبي لوصف توزيع البيانات.
- يعتمد اختيار استخدام التكرار أو التكرار النسبي على الهدف من التحليل.
تمرين تطبيقي.
من خلال برنامج R أجب عن المهام التالية:
1- قم بتشغيل برنامج R ثم قم بعمل هذا الأمر: print(getwd())
2- قم بعمل الأمر التالي والصق مخرجاته ، وذلك بعد الحصول على ملف "ex1.csv" من الملف المرفق (ملفات البيانات)
ex.1 <- read.csv("ex1.csv")
print(summary(ex.1))
الحل.
بعد تحميل الملف المرفق ووضعه في مجلد Document.ومن ثم نسخ التعليمات المطلوبة في برنامج R وإعطاء أمر تشغيل يظهر لنا البيانات التالية المبينة في الصورة التالية:
المراجع.
- إدارة المناهج. (2020). مبادئ الإحصاء. للسنة الثانية بمرحلة التعليم الثانوي - القسم العلمي. مركز المناهج التعليمية والبحوث التربوية. ليبيا.
- البلداوي، عبد المجيد عبد الحميد. (2009). أساليب الإحصاء للعلوم الاقتصادية وإدارة الأعمال مع استخدام spss. الأردن: دار وائل للنشر والتوزيع.
- سعد، يحيى. (2022/ 8 /17). ما هو التكرار النسبي؟. موقع دراسة. تم الاسترجاع من الرابط https://drasah.com/Description.aspx?id=6428.
- عبود، رحيمة فاضل. (2020). مبادئ الإحصاء. قسم تقنيات إدارة المواد. قسم المحاسبة. معهد الإدارة التقني. وزارة التعليم العالي والبحث العلمي. العراق. ملف pdf. تم الاسترجاع من الرابط 1. عبود، رحيمة فاضل. (2020). مبادئ الإحصاء. قسم تقنيات إدارة المواد. قسم المحاسبة. معهد الإدارة التقني. وزارة التعليم العالي والبحث العلمي. العراق. ملف pdf. تم الاسترجاع من الرابط https://2u.pw/z54OL6XV.