أنواع البيانات
ليست كل البيانات متشابهة. نوع البيانات التي تجمعها يحدد أي الأساليب الإحصائية يمكنك استخدامها، وأي الرسوم البيانية منطقية، وأي الاستنتاجات يمكنك استخلاصها.
نوعية مقابل كمّية
التقسيم الأوسع. البيانات النوعية تصف الفئات (الألوان، الأسماء). البيانات الكمّية تمثل أرقامًا يمكنك عدّها أو قياسها.
البيانات الاسمية
فئات بدون ترتيب متأصل. يمكنك عدّها، لكن لا يمكنك ترتيبها أو حساب متوسطها.
- فصائل الدم — A، B، AB، O
- لون العين — بني، أزرق، أخضر
- الجنس — تسميات، وليست تصنيفات
- الجنسية — فئات، وليست أرقام
البيانات الترتيبية
فئات ذات ترتيب طبيعي، لكن الفجوات بين الرتب ليست بالضرورة متساوية. تعرف أيهما “أكثر”، لكن لا تعرف بكم.
- الرضا — ضعيف، مقبول، جيد، ممتاز
- التعليم — ثانوية، بكالوريوس، دكتوراه
- مقياس الألم — من 1 إلى 10، فجوات غير متساوية
البيانات الفترية
فترات متساوية بين القيم، لكن بدون صفر حقيقي. الفرق له معنى، لكن النسب ليست كذلك. 40° مئوية ليست “ضعف حرارة” 20° مئوية.
البيانات النسبية
فترات متساوية مع صفر حقيقي. جميع العمليات الحسابية صالحة. 80 ألفًا هي فعلًا ضعف 40 ألفًا لأن الصفر يعني عدم وجود دخل.
مقاييس القياس
كل مستوى يضيف المزيد من القوة الرياضية:
- اسمي — فئات فقط، العد والمنوال
- ترتيبي — + ترتيب، الوسيط والشرائح المئوية
- فتري — + فترات متساوية، المتوسط والانحراف المعياري
- نسبي — + صفر حقيقي، جميع العمليات صالحة
منفصلة مقابل مستمرة
البيانات المنفصلة تأخذ قيمًا قابلة للعد (25 طالبًا، وليس 25.7). البيانات المستمرة يمكن أن تكون أي قيمة في نطاق (الطول: 170.3 سم).
مهيكلة مقابل غير مهيكلة
البيانات المهيكلة تتناسب مع الجداول ذات الصفوف والأعمدة. البيانات غير المهيكلة — النصوص، الصور، الصوت — ليس لها تنسيق محدد مسبقًا.
كيف نجمع البيانات
ثلاث طرق رئيسية، لكل منها نقاط قوة مختلفة:
- الاستبيانات — ذاتية التقرير، فعّالة لكن متحيزة
- التجارب — مضبوطة، يمكنها إثبات السببية
- الرصد — طبيعي، لكن ارتباط فقط
مطابقة البيانات مع الأساليب
نوع البيانات يحدد التحليل. استخدام الأسلوب الخاطئ لنوع بياناتك ينتج نتائج غير صالحة.
ماذا تعلمت
أنواع البيانات تشكل تسلسلًا هرميًا — اسمية، ترتيبية، فترية، نسبية — كل منها يفتح المزيد من العمليات الرياضية. دائمًا صنّف بياناتك أولًا، ثم اختر أدواتك.