تساعد البيانات الإحصائية على استخدام الأساليب المناسبة لجمع البيانات، واستخدام التحليلات الصحيحة. وتقديم النتائج بشكل فعال فهي عملية حاسمة وراء كيفية قيامنا باكتشافات في العلوم. واتخاذ القرارات بناءً على البيانات والتنبؤ فهذه البيانات قد تأتي من مجتمع أو من عينة.حيث تستخدم الأحرف الصغيرة مثل x أو y بشكل عام لتمثيل قيم البيانات الإحصائية. حيث يتم تقسيم هذه البيانات لقسمين :
- نوعي
- كمي
البيانات الإحصائية النوعية:
هي نتيجة تصنيف فهي غالباً ما تسمى بالبيانات الفئوية، فمن الممكن أن يعد لون الشعر. وفصيلة الدم، والمجموعة العرقية ، والسيارة التي يقودها الشخص، والشارع الذي يعيش فيه الشخص أمثلة على البيانات الإحصائية النوعية (الفئوية).
يتم وصف البيانات النوعية (الفئوية) بشكل عام بالكلمات أو الحروف.
على سبيل المثال، قد يكون لون الشعر أسود أو بني داكن. أو بني فاتح أو أشقر أو رمادي أو أحمر وقد تكون فصيلة الدم AB + أو O- أو B +.
البيانات الإحصائية الكمية :
هي دائماً أرقام،فالبيانات الكمية هي نتيجة حساب أو قياس حيث يعد مقدار المال ومعدل النبض والوزن وعدد الأشخاص. الذين يعيشون في بلدتك وعدد الطلاب الذين يأخذون الإحصائيات أمثلة على البيانات الكمية، حيث تقسم البيانات الإحصائية الكمية لقسمين :
- منفصلة
- مستمرة
البيانات الإحصائية الكمية المنفصلة :
هي جميع البيانات الناتجة عن العد حيث تأخذ هذه البيانات قيماً رقمية معينة فقط. فلو قمت بحساب عدد المكالمات الهاتفية التي تتلقاها لكل يوم من أيام الأسبوع ، فقد تحصل على قيم مثل صفر أو واحد أو اثنين أو ثلاثة.
البيانات الإحصائية الكمية المستمرة :
هي البيانات التي لا تتكون فقط من أرقام العد ، ولكن التي قد تشمل كسوراً أو كسوراً عشرية أو أرقاماً غير منطقية، فهي غالباً ما تكون نتائج القياسات مثل الأطوال أو الأوزان أو الأوقات.
غالباً ما يفضل الباحثون استخدام البيانات الكمية على البيانات النوعية (الفئوية) لأنها تفسح المجال للتحليل الرياضي بسهولة أكبر.
على سبيل المثال ، ليس من المنطقي العثور على متوسط لون الشعر أو فصيلة الدم.
شاهد أيضاً : تحميل برنامج التحليل الاحصائي spss
غالباً ما يكلف جمع المعلومات عن مجموعة سكانية بأكملها الكثير أو يكاد يكون مستحيلاً حيث بدلاً من ذلك، نستخدم عينة من السكان، بحيث يجب أن يكون للعينة نفس خصائص المجتمع الذي تمثله.
يستخدم معظم الإحصائيين طرقاً مختلفة لأخذ العينات العشوائية في محاولة لتحقيق هذا الهدف حيث سيصف هذا القسم بعض الطرق الأكثر شيوعاً، ومنها :
عينة عشوائية بسيطة :
هي شكل من أشكال أخذ العينات العشوائية، على سبيل المثال من الممكن أن يتم اختيار أي مجموعة من n أفراد مثل أي مجموعة أخرى من الأفراد n إذا تم استخدام تقنية أخذ العينات العشوائية البسيطة.
بمعنى آخر، كل عينة من نفس الحجم لها فرصة متساوية في الاختيار.
العينة الطبقية :
لاختيار عينة طبقية، قسم السكان إلى مجموعات تسمى طبقات ثم خذ عدداً متناسباً من كل طبقة. على سبيل المثال، يمكنك تقسيم (تجميع) طلاب كليتك حسب القسم ثم اختيار عينة عشوائية بسيطة ومتناسبة من كل طبقة (كل قسم) للحصول على عينة عشوائية طبقية.
لاختيار عينة عشوائية بسيطة من كل قسم، قم بترقيم كل عضو في القسم الأول، ورقم كل عضو في القسم الثاني، وفعل الشيء نفسه بالنسبة للأقسام المتبقية. ثم استخدم عينة عشوائية بسيطة لاختيار أرقام متناسبة من القسم الأول وافعل الشيء نفسه لكل قسم من الأقسام المتبقية. هذه الأرقام المنتقاة من القسم الأول، والمختارة من القسم الثاني، وهكذا تمثل الأعضاء الذين يشكلون العينة الطبقية.
العينة العنقودية :
لاختيار عينة عنقودية، قسّم السكان إلى مجموعات ثم اختر عشوائياً بعض المجموعات حيث جميع أعضاء هذه المجموعات موجودون في العينة العنقودية.
على سبيل المثال، إذا قمت بأخذ عينات عشوائية من أربعة أقسام من طلاب كليتك، فإن الأقسام الأربعة تشكل العينة العنقودية .
ونلاحظ أخيراً وبشكل عام، يمكن أن يساعد تحليل البيانات الإحصائية شركات التصنيع في اتخاذ قرارات أكثر دقة، وذلك
لأن مثل هذه القرارات مدعومة بالمعلومات، فإنها تميل إلى أن تكون أكثر موثوقية مقارنة بالقرارات التي يتم اتخاذها بناءً على التخمين حيث يقلل التحليل من مخاطر اتخاذ قرارات خاطئة يمكن أن تؤدي إلى خسائر الشركة.
قد يعجبك أن تقوم بطلب : خدمة التحليل الاحصائي SPSS
