جمع البيانات (Data Collection):
ما هو جمع البيانات؟
عملية الحصول على
القياسات او التعددات او قيم المشاهدات للتجارب التي يجريها الاحصائي
باستخدام طرق مختلفة ,مثل اجراء مقابلة شخصية او الحديث على
الهاتف او تعبئة الاستبانة , او اجراء القياسات على التجارب
.
متى نثق بالبيانات ويمكن ان نعتمد عليها؟
كلما كان جمع البيانات دقيقا زادت الثقة بها ولا
يكون تحليل البيانات صحيحا ومفيدا اذا كان هناك اخطاء في جمع البيانات.
ماذا يتم بعد جمع البيانات ؟ (احصاء وصفي , احصاء
استنتاجي)
1- يحتاج الباحث الى تنظيم وعرض تلك البيانات , اي القيام بعملية
وضع البيانات في جداول منسقة وعرضها بطرق مناسبة مثل اشكال هندسية , ورسوم بيانية
وتوزيعات تكرارية .
2- بعد
ذلك يقوم الباحث بوصف البيانات وذلك بايجاد قيم عددية لمقاييس مهمة مثل الوسط
الحسابي والوسيط والتباين والمدى ونسبة النجاح وغيرها.
3- تحليل
البيانات: اي ايجاد قيم المقاييس واقترانات معينة تتحدد قيمها من البيانات قيد
الدرس وهي البيانات التي حصلنا عليها من العينات ,فيحسب الباحث الوسط الحسابي
للبيانات او مدى تلك البيانات او بعض المقاييس التي تظهر له تباعد البيانات
او تقاربها بعضها عن بعض .
4- استقراء
النتائج واتخاذ القرارات : وهو من اهم اهداف علم الاحصاء واكثرها فائدة حيث يشمل
معظم الدراسات الاحصائية والنظريات القائمة عليها والتطبيقات العملية لها.
انواع البيانات ( Types Of Data):
1- البيانات النوعية ( Qualitive Data):
نحصل على هذا النوع من البيانات عندما تكون السمة (
الخاصية) تحت الدراسة هي سمة نوعية والتي يمكن ان نصنفها
حسب اصناف او انواع وليس بقياسات عددية.
مثال:
- تصنيف الشعر: اشقر, كستنائي, احمر, اسود.
- لون العيون : اسود , عسلي , بني , ازرق... الخ.
- نوع
الدم : O, A,B,AB
2- البيانات
الكمية او العددية ( Quantiative Or Numerical
Data)
عندما
تكون السمة تحت الدراسة قابلة للقياس على مقياس عددي فان البيانات التي نحصل عليها
تتالف من مجموعة من
الاعداد
وتسمى بيانات كمية او عددية.
مثال:
- علامات
الطلبة في امتحان ما.
- عدد
افراد الاسرة.
- شدة
الزلزال.
- الزمن
الذي تنتظره سيارة عند اشارة ضوئية.
درجة
حرارة مريض.
ConversionConversion EmoticonEmoticon