معلومات

أنواع البيانات


أساسا يتم تقسيم البيانات إلى متواصل و حصيف. الأول يعرف بأنه أي قيمة بين اثنين من حدود أي، مثل القطر. لذلك هي قيمة لتكون "مكسورة". إنها بيانات مستمرة ، قضايا تتضمن العمر ، والدخل ، والإنفاق ، والمبيعات ، والفواتير ، من بين أمور أخرى كثيرة.

عند الحديث عن القيم المنفصلة ، يقترب المرء القيمة الدقيقة، مثل كمية الأجزاء التالفة. يشيع استخدام هذا النوع من المتغيرات لمعالجة أعداد الأطفال والرضا والمقاييس الاسمية الشاملة.

يحدد تصنيف البيانات المتغير ، لذلك سيكون متواصلًا أو منفصلاً. هذا يعني أنه من خلال تعريف المتغير المستمر أو المنفصل ، تم بالفعل تحديد نوع العلاج الذي سيُعطى له في المستقبل.

كما قلنا سابقًا ، يميز التحليل الإحصائي بشكل أساسي مرحلتين:

المرحلة الأولى التي نسعى فيها إلى وصف ودراسة العينة (الإحصاءات الوصفية) والمرحلة الثانية التي نسعى فيها إلى استخلاص استنتاجات للسكان (الإحصاء الاستقرائي).

المرحلة 1 (الإحصاء الوصفي): نحاول وصف العينة ، وتسليط الضوء على الخصائص والخصائص الرئيسية.

المرحلة 2 (الإحصاء الاستقرائي)يتم تصور بعض الخصائص المعروفة (التي تم الحصول عليها من تحليل وصفي للعينة) ، معبراً عنها من خلال المقترحات ، على أنها مقترحات أكثر عمومية تعبر عن وجود قوانين (في السكان).

ومع ذلك ، على عكس المقترحات المستخلصة ، لا يمكننا القول أنها خاطئة أو حقيقية ، حيث تم التحقق منها على مجموعة مقيدة من الأفراد ، وبالتالي فهي غير صحيحة ، ولكن لم يتم التحقق منها لجميع الأفراد في السكان ، لذلك لا يمكننا أن نقول أنها حقيقية.

وبالتالي هناك درجة معينة من عدم اليقين (نسبة الخطأ) التي تقاس من حيث الاحتمال.

بالنظر إلى ما قيل سابقًا حول الإحصاء الاستقرائي ، نحتاج هنا إلى فكرة الاحتمالية لقياس درجة عدم اليقين الموجود عند استخلاص استنتاج للسكان من ملاحظة العينة.

انقر هنا لرؤية المثال 4

التالي: البيانات والجداول والرسوم البيانية

فيديو: Data. أنواع البيانات الإحصائية (أغسطس 2020).