3 أشكال البيانات الرئيسية

لفهم طبيعة البيانات ، يصبح من الضروري دراسة الأشكال المختلفة للبيانات ، كما هو موضح أدناه:

1. النوعي والكمي.

2. البيانات المستمرة والمتقطعة.

3. البيانات الأساسية والثانوية.

شكل # 1.البيانات النوعية والكمية:

دعونا نفكر في مجموعة من البيانات الواردة في الجدول 2-1:

في الجدول 2.1 ، تم عرض عدد من المدارس وفقًا لإدارة المدارس. لذلك تم تصنيف المدارس إلى 4 فئات ، وهي المدارس الحكومية ، مدارس الهيئة المحلية ، المدارس الخاصة ومدارس خاصة بدون مساعدة. تنتمي مدرسة معينة إلى أي فئة من الفئات الأربع. يتم عرض هذه البيانات على أنها بيانات فئوية أو نوعية.

هنا ، تكون الفئة أو الجودة المشار إليها هي الإدارة. وبالتالي تنتج البيانات الفئوية أو النوعية من المعلومات التي تم تصنيفها إلى فئات. يتم سرد هذه الفئات أبجديًا أو بترتيب انخفاض الترددات أو بطريقة تقليدية أخرى. كل جزء من البيانات ينتمي بوضوح إلى تصنيف أو فئة واحدة.

نحن نأتي في كثير من الأحيان عبر البيانات الفئوية أو النوعية التي لا يمكن قياسها مع مقياس وعلى هذا النحو هو غير قابل للتعبير في الحجم. الجنس ، والجنسية ، والمهنة ، والدين ، ونوع الجريمة ، والحالة الاجتماعية ، ومحو الأمية ، وما إلى ذلك ، هي أمثلة على البيانات النوعية. يختلف الناس حسب الجنس كـ "ذكر" و "أنثى" ، وفقًا للجنسية مثل "أمريكي" أو "فرنسي" أو "إيطالي" أو "هندي".

يمكن تصنيف الطلاب في الكلية على أنهم ينتمون إلى هيئة تدريس "العلوم" أو "الفنون" أو "التجارة". لا يوجد في نظام التصنيف هذا أي ترتيب طبيعي في الصفوف. هو إما تعسفي بحت أو يتم على أساس وجود أو عدم وجود سمة معينة في الفرد أو الجسم.

في الجدول 2.2 ، تم عرض عدد الطلاب وفقًا للارتفاعات. يتم تجميع الطلاب الذين يقعون في نطاق محدد من الارتفاعات ، على سبيل المثال ، هناك 15 طالبًا في نطاق الارتفاعات يتراوح بين 4.5 ″ - 4.8 ″. بما أن التجميع يعتمد على الأرقام ، فإن هذه البيانات تسمى البيانات العددية أو الكمية.

عندما يكون قياس متغير أو بيانات ممكنة على مقياس في بعض الوحدات المناسبة ، يطلق عليه بيانات كمية. على مثل هذه البيانات ، تختلف الكائنات من حيث الحجم والدرجة وتشير القياسات إلى مثل هذا التباين. ومن أمثلة البيانات الكمية: العمر والطول والدخل والقدرة الفكرية وما إلى ذلك.

هنا العمر قابل للقياس في السنوات أو الأشهر ، والارتفاع في الطول ، والدخل بالروبية والقدرة الفكرية في أشكال الدرجات على الاختبار. مع البيانات الكمية ، يمكن وضع الكائنات في فصول مرتبة ، أي يمكننا القول أن فئة واحدة أعلى من الأخرى على سلسلة متصلة. والأوزان المرصودة للأشخاص والدخل الذي يكسبونه شهريا ، وعشرات 50 طالبا في الفحص ، وعدد الغرف في المنازل وما إلى ذلك ، هي أمثلة قليلة على مثل هذه القياسات.

وبالتالي ، فإن النتائج العددية أو الكمية تنتج من العد أو القياس. كثيرا ما نأتي عبر البيانات العددية في الصحف والإعلانات وغيرها المتعلقة بدرجة حرارة المدن ، ومعدلات الكريكيت ، والمداخيل ، والنفقات ، وما إلى ذلك.

النموذج رقم 2. البيانات المستمرة والمتقطعة:

قد تكون البيانات العددية أو الكمية مستمرة أو منفصلة تبعاً لطبيعة العناصر أو الكائنات التي يتم رصدها.

دعنا نفكر في الجدول 2.3 الذي يصور ارتفاعات طلاب الصف:

يقدم الجدول 2.3 البيانات المتعلقة بارتفاع طلاب الفصل الدراسي. هنا العنصر تحت الملاحظة هو ارتفاع الطلاب. يختلف الطول من 4'8 ″ إلى 5'10 “. قد يكون ارتفاع الفرد في أي مكان من 4'8 ″ إلى 5'10 “. قد يختلف الطلاب اثنين من ارتفاع ما يقرب من الصفر بوصة. حتى لو أخذنا نقطتين متجاورتين ، قل 4'8.00 ″ و 4'8.01 ″ قد يكون هناك عدة قيم بين النقطتين.

وتسمى هذه البيانات بالبيانات المستمرة ، لأن الارتفاع مستمر. تنشأ البيانات المستمرة من قياس السمات أو المتغيرات المستمرة ، والتي يمكن أن يختلف الفرد فيها بمبالغ تقارب الصفر. الأوزان والارتفاعات للأطفال ؛ درجة حرارة الجسم. مستوى الذكاء والانجاز للطلاب ، وما هي أمثلة على البيانات المستمرة.

لا يمكن قياس ارتفاع الفرد بدقة مطلقة ، ولذلك لا يمكننا حساب عدد الأشخاص الذين يبلغ ارتفاعهم 16 سمًا بالضبط. قد يختلف الارتفاع الفعلي بمقدار جزء مئوي من سنتيمتر واحد من هذا الرقم. في مثل هذه الحالات ، لذلك ، يتم إعطاء البيانات فيما يتعلق بفئات معينة أو فترات فصول.

في السلسلة المستمرة ، تكون الوحدة الإحصائية قادرة على التقسيم ويمكن قياسها بكسور من أي حجم ، مهما كان صغيرا. بكلمات بسيطة ، تشكل المتغيرات المستمرة سلسلة مستمرة. في هذه السلسلة من العناصر تمر من قيمة إلى قيمة مع الاختلافات الكسرية.

تتميز البيانات المنفصلة بوجود ثغرات في المقياس ، والتي قد لا توجد لها أية قيم حقيقية. عادة ما يتم التعبير عن هذه البيانات بأعداد صحيحة. حجم الأسرة ، وتسجيل الأطفال ، وعدد الكتب وما إلى ذلك هي أمثلة على بيانات منفصلة. عموما ، البيانات الناتجة عن القياس مستمرة ، في حين أن البيانات الناتجة عن العد أو التصنيف التعسفي منفصلة.

البيانات المنفصلة قادرة على القياس الدقيق و بين قيم اثنين من العناصر المتتالية تكون الفواصل الواضحة مرئية. الوحدات الإحصائية ، في حالة البيانات المنفصلة ، لا يمكن تقسيمها وتظل كاملة وغير قابلة للتجزئة. وهي تتكون من حقائق منفصلة ، على سبيل المثال ، عدد العمال العاملين في المنشآت الصناعية أو عدد المنازل غير قادرين على التقسيم. وبالمثل ، لا يمكن تقسيم الابن والزوجة وما إلى ذلك إلى كسور.

يمكن اعتبار درجات التحصيل للطلاب ، على الرغم من تقديمها بشكل منفصل ، بيانات مستمرة ، حيث أن الدرجة 24 تمثل أي نقطة بين 23.5 و 24.5. في الواقع ، الإنجاز هو سمة أو متغير مستمر.

جميع القياسات الخاصة بالسمات المتواصلة تقريبية في طبيعتها ، وهي لا توفر أساسًا للتمييز بين البيانات المستمرة والمتفرقة. يتم التمييز على أساس متغير يتم قياسه. "الطول" هو متغير مستمر ولكن عدد الأطفال سيعطي بيانات منفصلة.

النموذج رقم 3. البيانات الأساسية والثانوية:

تشير البيانات التي يتم جمعها بواسطة أو الأشخاص نيابةً عنهم أو الأشخاص الذين سيستخدمون البيانات إلى البيانات الأساسية. على سبيل المثال ، حضور الأطفال ، نتيجة الاختبارات التي أجريتها هي البيانات الأولية.

إذا اتصلت بوالدي الأطفال واسأل عن مؤهلاتهم التعليمية لربطهم بأداء الأطفال ، فهذا يعطي أيضًا بيانات أولية. في الواقع ، عندما يقوم شخص ما بجمع بيانات أو معلومات شخصية تتعلق بحدث ما ، أو خطة أو تصميم محدد ، فإنه يشير إلى البيانات الأولية.

في بعض الأحيان قد يستخدم التحقيق البيانات التي تم جمعها بالفعل من قبل شخص آخر ، مثل الحضور المدرسي للأطفال ، أو أداء الطلاب في مواضيع مختلفة ، إلخ. لدراسته / ها ، ثم البيانات هي بيانات ثانوية.

تشير البيانات المستخدمة من قبل شخص أو أشخاص بخلاف الأشخاص الذين تم جمع البيانات منهم أو الذين تم جمع البيانات منهم إلى بيانات ثانوية. لأسباب عديدة قد نضطر إلى استخدام البيانات الثانوية ، والتي ينبغي استخدامها بحذر ، نظرًا لأنه كان من الممكن جمع البيانات بغرض يختلف عن الغرض الخاص بالباحث وقد تفقد بعض التفاصيل أو قد لا تكون ذات صلة تمامًا.

لاستخدام البيانات الثانوية ، من المفيد دائمًا معرفة ما يلي:

أنا. كيف تم جمع البيانات ومعالجتها.

ثانيا. دقة البيانات.

ثالثا. إلى أي مدى تم تلخيص البيانات.

د. كيف يمكن مقارنة البيانات مع الجداول الأخرى.

v. وكيفية تفسير البيانات ، لا سيما عندما يتم استخدام الأرقام التي تم جمعها لغرض واحد لغرض آخر.