شرح تفصيلي حول مستويات القياس

في عالمنا المعاصر تعد البيانات الإحصائية عصب الحياة؛ لفهم الظواهر الطبيعية والاجتماعية واتخاذ القرارات المستنيرة في مختلف مجالات الحياة؛ حيث تشكل هذه البيانات حجر الأساس للبحوث والدراسات العلمية، وتستخدم في تحليل الاتجاهات، والتنبؤ بالمستقبل، وحل المشكلات، وتحسين نوعية الحياة، وهذا ما سوف نتناوله في هذا المقال من مفهوم البيانات الإحصائية، وما هي مستويات القياس؟

 

البيانات الإحصائية هي مجموعة من القيم العددية أو التصنيفية التي يتم جمعها من مجموعة من الأفراد أو الأشياء، أو من ظاهرة معينة؛ بهدف وصفها وتحليلها واستخلاص النتائج والاستنتاجات حولها، فهي عبارة عن المواد الخام التي يبنى عليها علم الإحصاء، وتشكل أساس جميع البحوث والدراسات العلمية.

 

اقرأ أيضًا: ما الفرق بين البيانات والمعلومات 4 فروق جوهرية

 

تعد البيانات الإحصائية أداة أساسية لفهم العالم من حولنا، واتخاذ القرارات المستنيرة في مختلف مجالات الحياة، ويمكن تلخيص أهميتها في النقاط التالية:

1- فهم الظواهر

كما تساعد على فهم الظواهر الطبيعية والاجتماعية بشكل أفضل؛ من خلال وصفها وتقديم صورة واضحة عن خصائصها واتجاهاتها، فعلى سبيل المثال يمكننا استخدام البيانات الإحصائية لفهم سلوك المستهلكين، أو اتجاهات السوق، أو انتشار الأمراض.

 

2- اتخاذ القرارات

كما تستخدم في اتخاذ القرارات في مختلف المجالات، مثل: المجالات الاقتصادية، والسياسية، والاجتماعية، والطبية، فعلى سبيل المثال يمكن استخدام البيانات الإحصائية لتحديد سياسة الأسعار، أو تخصيص الموارد، أو تطوير برامج صحية.

 

3- قياس التقدم

كما تستخدم لقياس التقدم الحاصل في مختلف المجالات، مثل: التعليم والصحة، والاقتصاد، فعلى سبيل المثال يمكن استخدام البيانات الإحصائية لقياس معدل محو الأمية، أو نسبة الأطفال الذين يتلقون تعليمًا، أو متوسط ​​عمر الإنسان.

 

4- التنبؤ بالمستقبل

كما تستخدم للتنبؤ بالمستقبل؛ من خلال تحليل الاتجاهات الحالية واستخدام النماذج الإحصائية، فعلى سبيل المثال يمكن استخدام البيانات الإحصائية للتنبؤ بالطلب على منتج معين، أو انتشار وباء، أو حدوث كارثة طبيعية.

 

5- حل المشكلات

كما تستخدم في حل المشكلات من خلال توفير معلومات قيمة تساعد على فهم أسباب المشكلة ووضع الحلول المناسبة، فعلى سبيل المثال يمكن استخدام البيانات الإحصائية لتحديد أسباب الفقر، أو معدلات الجريمة، أو التلوث البيئي.

 

6- تحسين نوعية الحياة

كما تستخدم البيانات الإحصائية في تحسين نوعية الحياة؛ من خلال توفير معلومات قيمة تساعد على اتخاذ قرارات أفضل في مختلف المجالات، مثل التعليم والصحة والاقتصاد، فعلى سبيل المثال يمكن استخدام البيانات الإحصائية لتطوير برامج تعليمية أفضل، أو توفير خدمات صحية أفضل، أو خلق فرص عمل جديدة.

 

7- تعزيز الشفافية والمساءلة

كما تستخدم لتعزيز الشفافية والمساءلة؛ من خلال توفير معلومات قيمة يمكن للمواطنين استخدامها لتقييم أداء الحكومات والمؤسسات، فعلى سبيل المثال يمكن استخدام البيانات الإحصائية لقياس أداء الحكومة في توفير الخدمات العامة، أو مراقبة ميزانيات الشركات، أو تقييم فعالية البرامج الخيرية.

 

8- دعم البحث العلمي

كما تستخدم في دعم البحث العلمي من خلال توفير معلومات قيمة تساعد على اختبار الفرضيات وتطوير النظريات العلمية، فعلى سبيل المثال: يمكن استخدام البيانات الإحصائية لدراسة تأثير الأدوية الجديدة، أو العوامل التي تؤثر على المناخ، أو السلوكيات الاجتماعية.

 

9- تعزيز الوعي والثقافة

كما تستخدم في تعزيز الوعي والثقافة من خلال توفير معلومات قيمة يمكن للناس استخدامها لفهم العالم من حولهم بشكل أفضل، فعلى سبيل المثال يمكن استخدام البيانات الإحصائية لتثقيف الناس حول مخاطر التدخين، أو أهمية التعليم، أو الآثار المترتبة على تغير المناخ.

 

10- تحفيز الابتكار

كما تستخدم في تحفيز الابتكار من خلال توفير معلومات قيمة يمكن للشركات والأفراد استخدامها لتطوير منتجات وخدمات جديدة، فعلى سبيل المثال يمكن استخدام البيانات الإحصائية لتحديد احتياجات المستهلكين، أو تحديد فرص السوق الجديدة، أو تطوير تقنيات جديدة.

 

تعرف على: طريقة إدخال البيانات باستخدم برنامج SPSS بكل سهولة

 

 

تنقسم مصادر البيانات الإحصائية إلى نوعين رئيسيين:

أولا: المصادر الأولية

وهي المصادر التي يتم جمع البيانات منها مباشرة؛ من خلال الباحث أو المختص، وتشمل:

الاستبيانات

يتم من خلالها طرح أسئلة على مجموعة من الأفراد لجمع المعلومات حول موضوع معين.

 

المقابلات

يتم من خلالها إجراء حوار مع فرد واحد لجمع معلومات أكثر تفصيلًا حول موضوع معين.

 

الملاحظات

يتم من خلالها مراقبة الظاهرة موضوع الدراسة وتسجيل المعلومات المتعلقة بها.

 

التجارب

يتم من خلالها التحكم في المتغيرات ودراسة تأثيرها على الظاهرة موضوع الدراسة.

 

ثانيًا: المصادر الثانوية

وهي المصادر التي يتم جمع البيانات منها بشكل غير مباشر، أي من خلال مصادر أخرى قامت بجمعها وتحليلها، وتشمل:

الكتب والمجلات

تحتوي على مقالات ودراسات علمية تُقدم نتائج أبحاث ودراسات سابقة.

 

التقارير الرسمية

تصدرها الحكومات والمنظمات الدولية، وتحتوي على بيانات إحصائية حول مختلف المجالات.

 

المواقع الإلكترونية

تقدم بعض المواقع الإلكترونية بيانات إحصائية حول مختلف المجالات، مثل: المواقع الإلكترونية للبنوك المركزية، أو مكاتب الإحصاء.

 

احصل على: طرق جمع البيانات الإحصائية وانواعها

 

لنستعرض أنواع البيانات الإحصائية قبل أن نوضح مستويات القياس للبيانات؛ حيث تنقسم البيانات الإحصائية إلى نوعين رئيسيين:

أولا: البيانات الكمية / العددية / الرقمية (Quantitative Data).

هي بيانات يمكن قياسها والتعبير عنها بأرقام، وتُستخدم للإجابة على أسئلة، مثل: "كم عدد؟"، أو "كم مرة؟"، أو "كم؟"، وتنقسم إلى (بيانات متصلة – بيانات منفصلة).

 

ثانيًا: البيانات المتصلة (Continuous Data).

هي البيانات التي يمكن أن تأخذ أي قيمة ضمن نطاق معين، أو ناتجة من عملية قياس بجهاز، مثل: أطوال الطلبة، الوزن، درجة الحرارة، وعادةً ما تكون أرقام صحيحة وكسور.

 

ثالثًا: البيانات المنفصلة (Discrete Data).

هي البيانات التي يمكن أن تأخذ قيمًا محددة فقط أو ناتجة من عملية حصر أو عد، مثل: عدد الأطفال، عدد الحوادث، عدد السيارات، وعادةً ما تكون أعداد صحيحة.

 

رابعًا: البيانات النوعية / الفئوية / الكيفية / الوصفية (Qualitative Data)

البيانات النوعية هي البيانات التي لا يمكن قياسها أو التعبير عنها بالأرقام، فهي بيانات وصفية وغير رقمية تتمثل في كلمات، أو عبارات، أو صور، أو مقاطع فيديو، تُستخدم البيانات النوعية لفهم السلوك البشري، والمشاعر، والعواطف، والمواقف، وتُستخدم للإجابة على أسئلة، مثل: "ما هو؟"، أو "كيف؟"، أو "لماذا؟"، وتنقسم إلى (بيانات أسمية – بيانات ترتيبية)، ومن أمثلتها:

♦ملاحظات المقابلات.

♦ردود الاستبيانات المفتوحة.

♦بيانات الرأي.

♦بيانات الوصف.

♦بيانات الصور والفيديو.

♦البيانات الأسمية (Nominal Data)

 

هي نوعية من البيانات المنفصلة التي لا يمكن ترتيبها ولا قياسها، ويتم استخدامها لتسمية المتغيرات دون تقديم أي قيمة كمية، وليس لديها صفر معنوي، مثل:

♦الجنس (ذكر، أنثي).

♦لون الشعر (أسود، بني، رمادي).

♦الجنسية (هندي، أمريكي، صيني).

♦الحالة الاجتماعية (متزوج، أعزب، مطلق، أرمل).

♦البيانات الترتيبية (Ordinal Data)

 

 

تابع قراءة موضوعنا: مصادر جمع البيانات الإحصائية - 5مصادر أساسية

 

هي نوعية من البيانات المنفصلة، ولكن يمكن ترتيبها وليس لديها صفر معنوي، ويكون بها نوع من المفاضلة والطبقية بين القيم، مثل:

♦مقاييس القياس مثل مقياس ليكرت.

♦مرحلة التعليم (ابتدائي، إعدادي، ثانوي، جامعي).

♦تقدير جامعي (ممتاز، جيد جدًا، جيد، مقبول، راسب).

♦استطلاع رأى (موافق بشدة، موافق، موافق إلى حد ما، غير موافق، غير موافق جدًا).

فبشكل عام تعد البيانات الإحصائية أداة قوية لفهم العالم من حولنا واتخاذ القرارات المستنيرة، فمن خلال تصنيف البيانات إلى بيانات نوعية وبيانات كمية، يمكننا تحليلها بشكل أفضل، واستخلاص نتائج صحيحة ومفيدة، فلنستعرض معًا أهم مستويات القياس للبيانات.

 

1- المقياس الاسمي – Nominal Scale

أول مستوى للقياس هو المقياس الاسمي؛ حيث يقدم هذا المقياس أسماء وتصنيفات للمتغيرات على هيئة فئات تبعًا لاشتراكها في صفة معينة، ومثال ذلك الجنس (ذكر، أنثي)، التخصص الجامعي (رياضيات، فيزياء، كيمياء)، وسوف نلاحظ عند إعطاء قيم دالة لهذه الصفات عدم وجود فروق في ترتيب القيم، وليكن على سبيل المثال رقم (1) يمكن إعطاؤه للذكر ويمكن إعطاؤه للأنثى.

 

2- المقياس الرتبي – Ordinal Scale

ثاني مستوى من مستويات القياس هو المقياس الرتبي؛ حيث يقدم هذا المقياس ترتيب أفراد المجموعة تنازليًا أو تصاعديًا حسب صفة معينة متوفرة فيهم، ومن أشهر المقاييس الرتيبة مقاييس ليكرت سواء الثلاثية، أو الرباعية، أو الخماسية، أو غير ذلك (موافق بشدة، موافق، محايد، غير موافق، غير موافق بشدة)، مقياس الرتب يشتمل على فئات مرتبة ولكنها غير متساوية، مثل: العمر (أقل من 20، من 20 إلى 50، أكبر من 50)

 

3- المقياس الفتري – Interval Scale

ثالث مستوى من مستويات القياس هو المقياس الفتري؛ حيث يقدم هذا المقياس وحدات موزونة ومتساوية، ولكنه لا يوجد به صفر حقيقي (الصفر له معنى) فلا يستطيع حساب النسب، ومن أمثلته درجات الحرارة، ومقاييس التفضيل المتساوية، بالنسبة للصفر درجة حرارة لا يعتبر صفر مطلق؛ لأن له مدلول خاص به وهو تجمد الجو.

 

4- المقياس النسبي – Ratio Scale

رابع مستوى من مستويات القياس هو المقياس النسبي؛ حيث يقدم هذا المقياس وحدات متساوية، مثل: المقياس الفتري تمامًا لكن مع وجود صفر مطلق (حقيقي أي صفر له معنى) يمثل غياب الصفة محل القياس، ومن أمثلته الطول، الوزن، الارتفاع، فعند صعود (صفر) ارتفاع معناه (لم أصعد أي ارتفاع)، وعند حمل وزن (صفر) معناه (لم أحمل شيء) فالصفر له معنى حقيقي وهكذا.

 

لا تفوت مقالنا: على أساليب ترميز البيانات - 8 أساليب شائعة الإستخدام

 

المصادر والمرجع

إذا كنت تريد الحصول على جميع المعلومات من خلال Measurement levels

 

وفي الختام نستعرض معًا أهم نقاط المقال، وهي معرفة المقصود بالبيانات الإحصائية، وما أهميتها؟، وما هي مصادر جمع البيانات؟، وأنواع البيانات الإحصائية ومستويات القياس، شركة سندك تملك كوادر متخصصة في التحليل الإحصائي ومناقشة النتائج نقدم لك عن خدمات البحث العلمي، ولمزيد من الاستفسار يمكنك التواصل معنا عبر الواتساب