في الإحصاء ، البيانات الكمية رقمية ويتم الحصول عليها من خلال العد أو القياس وتتناقض معها البيانات النوعية المجموعات ، التي تصف سمات الكائنات ولكنها لا تحتوي على أرقام. هناك العديد من الطرق التي تظهر بها البيانات الكمية في الإحصائيات. كل مما يلي مثال على البيانات الكمية:
- مرتفعات اللاعبين في فريق كرة القدم
- عدد السيارات في كل صف من مواقف السيارات
- النسبة المئوية للطلاب في الفصل الدراسي
- قيم المنازل في الجوار
- عمر مجموعة من مكونات إلكترونية معينة.
- الوقت الذي يقضيه في الانتظار في الطابور للمتسوقين في السوبر ماركت.
- عدد سنوات الدراسة للأفراد في موقع معين.
- وزن البيض المأخوذ من حظيرة دجاج في يوم معين من الأسبوع.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تقسيم البيانات الكمية وتحليلها وفقًا لمستوى القياس المعني بما في ذلك مستويات القياس الاسمية والترتيبية والفاصلة والنسبية أو ما إذا كانت مجموعات البيانات مستمرة أم لا منفصله.
مستويات القياس
في الإحصائيات ، هناك مجموعة متنوعة من الطرق التي يمكن من خلالها قياس وحساب كميات أو سمات الأشياء ، والتي تشتمل جميعها على أرقام في مجموعات البيانات الكمية. لا تتضمن مجموعات البيانات هذه دائمًا أرقامًا يمكن حسابها ، والتي يتم تحديدها بواسطة كل مجموعة بيانات. مستوى القياس:
- اسمى، صورى شكلى، بالاسم فقط: لا يجب التعامل مع أي قيم عددية على المستوى الاسمي للقياس كمتغير كمي. مثال على ذلك هو رقم جيرسي أو رقم معرف الطالب. ليس من المنطقي القيام بأي حساب على هذه الأنواع من الأرقام.
- ترتيبي: يمكن طلب البيانات الكمية على المستوى الترتيبي للقياس ، ومع ذلك ، فإن الاختلافات بين القيم لا معنى لها. مثال على البيانات في هذا المستوى من القياس هو أي شكل من أشكال الترتيب.
- فترة: يمكن طلب البيانات على المستوى الفاصل ويمكن حساب الاختلافات بشكل هادف. ومع ذلك ، تفتقر البيانات عند هذا المستوى عادةً إلى نقطة بداية. علاوة على ذلك ، فإن النسب بين قيم البيانات لا معنى لها. على سبيل المثال ، 90 درجة فهرنهايت ليست ثلاث مرات كما هي عند 30 درجة.
- نسبة: لا يمكن طلب وطرح البيانات على مستوى نسبة القياس فحسب ، بل يمكن أيضًا تقسيمها. والسبب في ذلك أن هذه البيانات لا تحتوي على قيمة صفرية أو نقطة بداية. على سبيل المثال ، يحتوي مقياس درجة حرارة كلفن على الصفر المطلق.
تحديد أي من مستويات القياس التي تقع ضمنها مجموعة البيانات سيساعد الإحصائيين تحديد ما إذا كانت البيانات مفيدة أم لا في إجراء العمليات الحسابية أو مراقبة مجموعة من البيانات كما هي مواقف.
منفصل ومستمر
هناك طريقة أخرى لتصنيف البيانات الكمية وهي ما إذا كانت مجموعات البيانات منفصله أو مستمر - كل من هذه المصطلحات يحتوي على حقول فرعية كاملة من الرياضيات مخصصة لدراستها ؛ من المهم التمييز بين البيانات المنفصلة والمستمرة لأنه يتم استخدام تقنيات مختلفة.
تكون مجموعة البيانات منفصلة إذا كان يمكن فصل القيم عن بعضها البعض. المثال الرئيسي لهذا هو مجموعة الأعداد الطبيعية. لا يمكن أن تكون القيمة كسرًا أو بين أي من الأعداد الصحيحة. تنشأ هذه المجموعة بشكل طبيعي جدًا عندما نحسب الأشياء المفيدة فقط بينما تكون كاملة مثل الكراسي أو الكتب.
تنشأ البيانات المستمرة عندما يمكن للأفراد الممثلين في مجموعة البيانات التعامل مع أي عدد حقيقي في مجموعة من القيم. على سبيل المثال ، قد يتم الإبلاغ عن الأوزان ليس فقط بالكيلوغرام ، ولكن أيضًا بالجرام والمليغرامات والميكروغرام وما إلى ذلك. بياناتنا محدودة فقط بدقة أجهزة القياس لدينا.