تصنيف البيانات الإحصائية 

التنظيم والترتيب من معايير الجودة التي لا يُغفل عنها في الدراسات وتصنيف البيانات الإحصائية يأتي كخطوة مندرجة في هذا السياق، حيث أن البيانات الإحصائية تتميز بكثرتها وترابطها بعضها مع بعض، الأمر الذي يجعلها بحاجة إلى تصنيف وتنظيم وفق منهجية علمية محددة، ومن الجيد أن العلماء قاموا بتصنيف مفصل لكافة البيانات الإحصائية مما جعلها عملية الإلمام بها أسهل وأكثر استيعاباً، وهنا في سياق الفقرات لهذا المقال سنعرف أولاً عملية تصنيف البيانات الإحصائية ومن ثم نرى طبيعة هذه البيانات وأنواعها وننتقل لتصنيفها وأمور أخرى ضابطة لهذا التصنيف.

 ماذا تعني عملية تصنيف البيانات الإحصائية؟ 

تأتي عملية تصنيف البيانات الإحصائية ضمن محددات عملية التحليل الإحصائي. حيث تعتبر عملية سابقة للبدء بتنفيذ الدوال الإحصائية. وقد يقوم بها العديد من الباحثين دون معرفة أنها عبارة عن عملية لها هيكليتها وتعريفها الاصطلاحي الخاص. ولعل التعريف الاصطلاحي لهذه العملية يعتبر هاماً للوقوف على حيثياتها وفهمها فهماً دقيقاً.

وإذا أردنا تعريف هذه العملية فيمكننا القول بأنها عبارة عم عملية يتم خلالها توزيع المجتمع الكامل الذي تم أخذ البيانات الإحصائية منه، وذلك على مجموعات تمثل فيها كل مجموعة خاصية أو مجموعة من الخواص المشتركة بين أفراد هذه العينة، وتتم هذه العملية وفقاً لتحديد المتغيرات والرموز الاسمية والغير اسمية.

ومن خلال الطرح السابق في هذا التعريف يمكن الوقوف على بعض النقاط الهامة المتعلقة بهذه العملية، حيث أنه اتضح لنا ارتباط العملية بشكل مباشر بأفراد المجتمع الإحصائي الذين تم أخذ البيانات منهم، وكذلك بالخصائص لهذا المجتمع، وقولنا الخصائص يعني وجوب معرفة أفراد العينة معرفة قوية للتمكن من تحديد هذه الخواص، وكذلك تكون الخواص بحاجة إلى عملية تصنيف وتقارب، بحيث يتم وضع الخواص المتشابهة في مجموعة أو الخواص المتقاربة تدمج أيضاً في مجموعة واحدة، وتمثل هذه الخواص البذرة الأولى للمعلومات الخاصة بتحديد المتغيرات التابعة والمستقلة، ولابد من الذكر في هذا السياق أن عملية تصنيف البيانات الإحصائية تعتبر عملية ممهدة للدخول في التحليل الإحصائي.

 تصنيف البيانات الإحصائية: 

البيانات الداخلة في التحليل الإحصائي لها نوعين بشكل عام، هذين النوعين لكل واحد منهما خصوصيته التي تميزه عن الآخر، ومن المهم جداً أن يتعرف عليهما الباحث لأنه سيقوم بعملية التحليل الإحصائي وفقاً لهذه التصنيفات، وكذلك فإن هذين النوعين يأتي تصنيفهما وفقاً لطبيعة الخواص التي تجتمع في كل واحد منهما، إلى هذه اللحظة هناك غموض بعض الشيء بالنسبة لهذين النوعين، ولكن في هذه الفقرة سنقوم بالتطرق للنوع الأول من هذه البيانات وهو البيانات النوعية ونفصلها بشكل موسع، ومن ثم في الفقرة التي تليها سنقوم بالتطرق إلى النوع الثاني من هذه البيانات:

◀ البيانات النوعية

البيانات النوعية " "Qualitative Dataوهي البيانات التي تعبر عن الخواص الغير عددية. فهي الخواص المتجهة نحو الأحوال والظروف، ولهذا النوع من البيانات نوعيين أساسيين هما:

• البيانات الإسمية Nominal Data: وهي البيانات التي لا تحتمل القياس العددي. وكذلك لا تحتمل المفاضلات. على سبيل المثال البيانات التي تعبر عن جنس العينة فهي تحتمل خيارين فقط وهما إما ذكر وإما أنثى. ويتم التصنيف لهذه البيانات وإعطاء كل خيار منها رمز خاص به.
• البيانات التنظيمية: لا تختلف هذه البيانات كثيراً عن البيانات الإسمية فكلاهما لا يحتمل القياس العددي، ولكن يأتي الفرق هنا بكثرة الاحتمالات وإمكانية إجراء المفاضلات، إذ أننا تحدثنا في البيانات الإسمية أنه لا يمكن اجراء التفضيلات، ولكن هنا في البيانات التنظيمية أو كما تسمى أيضاً ب(الترتيبية) يمكن اجراء المفاضلات، على سبيل المثال المستوى الدراسي الجامعي هل هو المستوى الأول أو الثاني أو الثالث أو الرابع... الخ، وهكذا.

واللافت في البيانات النوعية أنها ذات خصائص مندرجة تحت إطار معين، بمعنى أن هذه البيانات يكون لها عنوان رئيسي يندرج تحته عناوين أخرى فرعية، على سبيل المثال يكون العنوان الكبير مثلاً (مستويات الطلاب التحصيلية) ويندرج تحت هذا العنوان عناوين أخرى وهي (مقبلو، جيد، جيداً، ممتاز)، وهذا ما يفسر سهولة هذه البيانات وكثرة استخدامها في الدراسات التربوية والاجتماعية بشكل أساسي.

◀ البيانات الرقمية أو الكمية:

بعد أن تعرفنا على البيانات النوعية وكذلك تعرفنا على النوعيين اللذين تشملهما البيانات النوعية، نأتي لنتعرف على النوع الثاني من أنواع البيانات الإحصائي، ألا وهو البيانات الرقمية أو الكمية Quantitative Data

وهي بيانات هامة وأساسية لها مميزاتها وخصوصيتها، حيث أن البيانات الرقمية يمكن تعريفها بأنها: بيانات تهتم بشكل أساسي بمعرفة الأعداد والنسب الناتجة عن محددات وظروف بحثية معينة، وكذلك فإن للبيانات الرقمية نوعيين أساسيين يندرجان تحتها وهما:

• أولاً: البيانات الفترية: وهي بيانات تتمثل على شكل أرقام تنتج عن عمليات ومعادلات حسابية، وهي التي ترتبط بشكل وثيق بالدوال الإحصائية التي تقوم عملية التحليل الإحصائي بتنفيذها مثل الوسط والوسيط الحسابي والمدى وغيرها، وهذه البيانات تشير إلى مقياس محدد يوضح الفروقات بين أفراد العينة، على سبيل المثال يستخدم بكثرة في الدراسات التعليمية لاسيما في معرفة مستويات الطلاب التحصيلية حيث يعبر عنها بالأرقام، مثلاً تتم كتابة الطلاب ممن حصلوا على درجات من 50 فما فوق أو ممن حصلوا على علامات من 60 فما فوق... وهكذا.
• ثانياً: البيانات النسبية: وهذه البيانات يتم التعبير عنها باعتبار النسبة المئوية، وهي أعلى مراتب البيانات، وتعتبر دقيقة وشاملة، على سبيل المثال تستخدم في تحديد نسبة القبول في الجامعات ضمن التخصصات المختلفة مثل القبول في كلية الطب بلغ 70% وفي كلية التربية بلغ 60%... وهكذا، وتستخدم هذه البيانات بكثرة في الدراسات المعنية بالطب وعلم النفس والتربية وغيرها.

 من الأفضل البيانات النوعية أم الرقمية؟ 

يمكن أن نبدأ هذه الفقرة بأن هذا التساؤل الذي قد يبدر في أذهان بعض الباحثين يعتبر تساؤل خاطئ، بل إن مجرد طرحه يعتبر خارج نطاق المعرفة الكاملة بعلوم الأبحاث وكيفية كتابتها، فقطعاً ليس هناك شيء اسمه هلة البيانات النوعية أفضل من الرقمية أو العكس، فنحن هنا نتحدث عن بيانات، بمعنى قواعد معرفية لها خصوصيتها، ولا يجوز انتقاء نوع البيانات بل طبيعة الدراسة وطبيعة الأهداف الدراسية وكذلك طبيعة أفراد العينة هي من تحكم نوع البيانات الذي ستستخدم في البحث، فهنا لابد من جعل المسألة طبيعية بلا تكليف بل ندع لطبيعة الدراسة تحديد نوع البيانات، وإذا كان من شيء يمكن قوله بخصوص هذا التساؤل الوارد في عنوان هذه الفقرة فإن البيانات النوعية يعتبر التعامل معها أسهل من البيانات الرقمية، في حين تعتبر البيانات الرقمية أكثر دقة من البيانات النوعية، وكلاهما له مميزاته وخصائصه.

 كيف تتم عملية تصنيف البيانات الإحصائية؟ 

عملية تصنيف البيانات الإحصائية لها خطواتها المعتمدة، هذه الخطوات ترتبط بعمليات سابقة وعمليات لاحقة، حيث أن العمليات السابقة لتصنيف البيانات الإحصائية هي جمع البيانات وتفريغها، والعمليات اللاحقة هي التحليل الإحصائي وكتابة النتائج، ولهذا فإن التصنيف يأتي كجزأ من منظومة عمليات مرتبطة بعضها ببعض، ويمكن للباحث القيام بالتصنيف وفقاً لما يأتي:

1. لابد أولاً من معرفة طبيعة الدراسة والموضوع الذي تتناوله والأهداف التي يريد الباحث تحقيقها في هذه الدراسة.
2. بناءاً على النقطة السابقة يقوم الباحث بكتابة الفرضيات واستخراج المتغيرات الداخلة في مضمون البحث. وبهذا يكون قد تكون لديه صورة عامة عن البيانات المطلوبة.
3. الآن، سيقوم الباحث بجمع البيانات من أفراد العينة. وفقاً لأدوات الدراسة وطبيعة الأسئلة التي وجهها لأفراد العينة. ومن هنا تبدأ البيانات بالتدفق وتتضح شيئاً فشيئاً.
4. ينظر الباحث في البيانات ويبدأ بقراءة كافة ما تم جمعه. ومن ثم تبدأ عملية الفرز ما بين البيانات النوعية والبيانات الرقمية وفقاً لما حددناه في التعريف بكلا هذين النوعين.
5. بعد ذلك يرسم الباحث إحداثيات المحاور السينية والصادية، ويبدأ بتفريغ البيانات وفقاً لها، وهذه المحاور السينية والصادية تشمل المتغيرات الثابتة والتابعة.
6. بعد ذلك يتم إدراج البيانات في عملية التحليل الإحصائي، وذلك وفقاً لطبيعة قواعد الدوال الإحصائية في التحليل الإحصائي.
7. هكذا تكون عملية مع وتفريغ وتصنيف وتحليل البيانات الإحصائية قد تمت من بدايتها لنهايتها. ويبقى عملية كتابة النتائج على شكل نقاط متسلسلة.

 أهمية عملية تصنيف البيانات الإحصائية: 

تكمن العديد من الفوائد في عملية تصنيف البيانات، وهذه الأهمية تنطلق من الوظائف التي يقوم التصنيف بتنفيذها، كما أنه كما أسلفنا أن التصنيف يعتبر عملية أساسية من عمليات البحث، ترتبط من خلال التصنيف العديد من العمليات الأخرى، حيث أن التصنيف يربط كل من جمع البيانات وتفريغها بعملية التحليل الإحصائي، وكذلك إذا كانت البيانات غير مصنفة فلن تكون جاهزة للدخول في التحليل من ناحية، ومن ناحية أخرى لن تكون مفهومة أو منظمة، ومن حسن الحظ أن العلماء صنفوا لنا نوعيين أساسيين لهه البيانات وهما النوع النوعي والنوع الرقمي، مما يجعل لدى الباحثين إمكانية التعرف على طبيعة وهيكلية البيانات بسهولة.

 وكذلك تنضبط البيانات من خلال هذا التصنيف. وبالنظر إلى المتغيرات وطبيعتها نجد أن التصنيف يوضح العلاقة والتفاعل بين هذه المتغيرات من خلال محاور السين والصاد التي يتم إنشاؤها. وكذلك فإن التصنيف يعتبر أرشيف للبيانات الخام التي تم جمعها من أفراد العينة. ويمكن الرجوع لهذا الأرشيف في أوقات لاحقة. وكذلك يساهم التصنيف في التعرف أكثر على خصائص العينة.

 هل يمكن الجمع بين البيانات النوعية والرقمية في دراسة واحدة؟ 

بكل تأكيد، فإن الجمع بين البيانات النوعية والرقمية يمكن أن يحدث. وذلك لأن كلا النوعين في الأساس مرتبطين ببعضهما. وكذلك بعض الدراسات يوجد فيها تصنيفات بحاجة إلى إيضاح نوعي كلامي وبعضها بحاجة إلى إيضاح وإثبات رقمي ونسبي. بل إن كثيراً من الدراسات تعتمد أسلوب الجمع بين هذين النوعين. ولكن لابد من لفت الانتباه إلى أن عملية الجمع هذه تتطلب المهارة من الباحث، بحيث يكون جمع لا اختلاط. بمعنى أن يتم فرز البيانات النوعية على حدة والبيانات الرقمية على حدة. وأيضاً الناظر إلى عملية التحليل الإحصائي يجد أنها تهتم بالمتغيرات النوعية كمحددات ثابتة وبالمتغيرات ذات الطابع الرقمي كمحددات تابعة. والناظر أيضاً إلى الدوال الإحصائية في عملية التحليل الإحصائي يجد أنها ترتبط بالبيانات الرقمية المصنفة تصنيفاً دقيقاً. وهذا يعني أن التحليل الإحصائي يقبل الجمع بين النوعين.

الخلاصة:

عملية تصنيف البيانات الإحصائية تعتبر عملية هامة لها العديد من الفوائد. وكذلك فإن هناك نوعيين أساسيين من أنواع البيانات الإحصائية وهما البيانات النوعية التي تهتم بالنوع وتبتعد عن التصنيف الرقمي والنسبي ويندرج تحتها البيانات الإسمية والبيانات التنظيمية. والنوع الآخر هو البيانات الرقمية والتي تهتم بالأرقام العددية والنسب ويندرج تحتها البيانات الفترية والبيانات النسبية. ويمكن الجمه بين هذين النوعين في دراسة واحدة. ولكن لا يمكن القول بأن النوعية أفضل من الرقمية أو العكس لأن كلاهما نوعيين رئيسيين لهما وظائف محددة.

 فيديو: أنواع البيانات الإحصائية 

مع تحيات: المنارة للاستشارات لمساعدة الباحثين وطلبة الدراسات العليا - أنموذج البحث العلمي