البيانات الفئوية مقابل البيانات العددية: الاختلافات

البيانات هي حقائق أو أجزاء من المعلومات التي تم جمعها للرجوع إليها أو للتحليل. في معظم الأحيان ، يتم جمع هذه البيانات كجزء من الموضوع الذي يتم النظر إليه. يمكن أن تكون هذه السمة مختلفة لكل شخص. دعنا نتحدث عن البيانات الفئوية مقابل البيانات العددية.

عند البحث عن البيانات وجمعها ، من الضروري معرفة نوع البيانات التي تحصل عليها حتى تتمكن من تفسيرها وتحليلها جيدًا. في معظم الأوقات ، هناك نوعان من البيانات في الدراسة البحثية:

1. بيانات تسلسلية
2. البيانات العددية.

في الإحصاء ، من الضروري فهم الأنواع المختلفة من البيانات. من الأهمية بمكان معرفة من كلاهما بناءً على مدى اختلافهما وكيف يتشابهان. سيسهل ذلك جمعها واستخدامها وتحليلها بشكل صحيح.

في هذه المقالة ، سنناقش ماهية البيانات الفئوية وكيف تختلف عن البيانات الرقمية. هيا بنا نبدأ.

ما هي البيانات الفئوية؟

يمكن وضع البيانات الفئوية في مجموعات أو فئات باستخدام الأسماء أو التسميات. يتم إنشاء هذا التجميع عادةً باستخدام إجراء مطابقة يعتمد على سمات البيانات وأوجه التشابه بين هذه الصفات.

قد يتم تعيين كل قطعة من مجموعة البيانات الفئوية ، والمعروفة أيضًا باسم البيانات النوعية ، لفئة واحدة فقط بناءً على صفاتها ، وكل فئة حصرية بشكل متبادل.

هناك فئتان أساسيتان من البيانات الفئوية:

• البيانات الاسمية: هذه هي فئة البيانات التي تسمي فئاتها أو تسميها. يحتوي على ميزات تشبه الاسم ويشار إليه أحيانًا باسم بيانات التسمية.
• البيانات العادية: يتم تضمين العناصر ذات التصنيفات أو الطلبات أو مقاييس التصنيف في هذه الفئة من البيانات الفئوية. يمكن طلب البيانات الاسمية وحسابها ولكن لا يمكن قياسها.

ما هي البيانات العددية؟

تسمى البيانات المعبر عنها بالمصطلحات العددية بدلاً من أوصاف اللغة الطبيعية بالبيانات العددية. لا يمكن جمعها إلا في شكل رقمي ، مع الاحتفاظ باسمها. يُشار إلى نوع البيانات الرقمية هذا أيضًا باسم البيانات الكمية يمكن استخدامها لقياس طول الشخص ووزنه ونسبة الذكاء وما إلى ذلك.

يمكن أن تكون البيانات العددية من نوعين:

• البيانات المنفصلة: البيانات الرقمية القابلة للعد هي بيانات منفصلة. يتم تعيينها واحد لواحد إلى الأعداد الطبيعية ، بعبارة أخرى. العمر ، وعدد الطلاب في الفصل ، وعدد المرشحين في الانتخابات ، وما إلى ذلك ، هي بعض الأمثلة على البيانات المنفصلة بشكل عام.
• البيانات المستمرة: هذا نوع بيانات غير معدود للأرقام. يتم استخدام سلسلة من الفواصل الزمنية على خط الأعداد الطبيعي لتصويرها. المعدل التراكمي للطلاب والطول وأنواع البيانات المستمرة الأخرى هي أمثلة قليلة.

الفرق بين البيانات الفئوية مقابل البيانات العددية

تختلف أشياء كثيرة بين هذين النوعين من البيانات. دعنا نتعرف على ما وكيف يختلفان أدناه:

أوجه التشابه بين البيانات الفئوية والبيانات العددية

نظرًا لأننا ناقشنا بالفعل الاختلافات ، فإن البيانات التالية تحتوي على بعض أوجه التشابه أيضًا ، والتي تم وصفها أدناه:

• البيانات ترتيبي

إنه تقاطع بين بيانات الفئة والبيانات العددية. على الرغم من أنه يشار إليه عادةً على أنه نوع فرعي من البيانات الفئوية ، إلا أنه يمكن أيضًا الإشارة إليه على أنه بيانات رقمية.

• الاستخدامات

ستكون النتائج هي نفسها بالنسبة للبحث والتحليل الإحصائي سواء كنت تستخدم نهجًا عدديًا أو فئويًا. يستخدمهم الباحثون أحيانًا معًا في استطلاع لاكتشاف طرق مختلفة للنظر في البيانات.

• أدوات التجميع

تشمل الأساليب الأكثر شيوعًا لجمع البيانات الفئوية والرقمية الاستطلاعات والاستبيانات والمقابلات.

الطريقة الأكثر شيوعًا لجمع البيانات التي يستخدمها الباحثون هي المسح. قد يتم جمع كل من البيانات العددية والفئات.

يمكنك استخدام أسئلة نعم / لا أو أسئلة مقياس ليكرت لجمع البيانات الرقمية من المشاركين. يمكن للاستفسارات المفتوحة الحصول على بيانات أساسية من الجمهور المستهدف.

استنتاج

اعتمادًا على البحث الذي يتم إجراؤه ، يمكن استخدام البيانات الفئوية مقابل البيانات الرقمية للتحليل الإحصائي. عند معالجة مشكلة ما ، قد يقرر الباحث جمع بيانات الفئة أو البيانات الرقمية أو حتى كليهما في بعض الظروف.

عند جمع المعلومات لتحليل للنظر في وجهات النظر البديلة ، يمكن للباحث جمع البيانات العددية والفئات. لاستخدام هذين النوعين من البيانات بشكل صحيح في الدراسة ، يجب أن يكون المرء على دراية بالفروق بينهما.

يقدم هذا مبررًا آخر لسبب أهمية فهم أنواع البيانات المختلفة.

برنامج QuestionPro هو أكثر من مجرد برنامج مسح لأنه يقدم حلولًا لمختلف المشكلات والصناعات. على سبيل المثال ، تعد مكتبة أبحاث InsightsHub الخاصة بنا منصة لتخزين البيانات وتحليلها.

تساعد أنظمة ومنصات إدارة المعرفة في InsightsHub الشركات على تحسين إدارة البيانات ، وتطوير رؤى السرعة ، والاستفادة بشكل أفضل من البيانات التاريخية مع تقليل التكاليف وتعزيز عائد الاستثمار.

اعرف المزيد عن الإصدار التجريبي المجاني