مستوى القياس للبيانات في SPSS
إن مقاييس تلخيص البيانات مناسبة لأنواع مختلفة من البيانات في SPSS، اعتمادًا على مستوى القياس:
1. البيانات التصنيفية (بيانات مستوى القياس الفئوية)
البيانات التصنيفية Categorical هي بيانات ذات عدد محدود من القيم أو الفئات المميزة (على سبيل المثال، الجنس أو الحالة الاجتماعية). يشار إليها أيضًا باسم البيانات النوعية Qualitative Data. يمكن أن تكون المتغيرات الفئوية عبارة عن بيانات سلسلة String (أبجدية رقمية) Alphanumeric أو متغيرات رقمية Numeric التي تستخدم رموزًا رقمية لتمثيل الفئات. (على سبيل المثال: 0 = غير متزوج و 1 = متزوج).
هناك نوعان أساسيان من البيانات الفئوية:
- اسمى Nominal: وهي البيانات الفئوية حيث لا يوجد ترتيب Order ملازم للفئات. على سبيل المثال، فئة وظائف قسم المبيعات Sales ليست أعلى أو أقل من فئة وظائف قسم التسويق Marketing أو البحث Research.
- ترتيبي Ordinal: هي البيانات الفئوية حيث يوجد ترتيب Order ذو معنى للفئات، ولكن لا توجد مسافة Distance قابلة للقياس بين الفئات. على سبيل المثال، هناك ترتيب للقيم عالية ومتوسطة ومنخفضة، ولكن لا يمكن حساب “المسافة” بين تلك القيم.
- راجع الموضوع التالي: تلخيص البيانات التصنيفية
2. بيانات القياس الكمي
بيانات القياس الكمي Scale: وهي البيانات التي يتم تقديرها بالقياس الفتري Interval أو النسبي Ratio. حيث تشير قيم البيانات إلى كل من ترتيب القيم Order والمسافة بين القيم Distance. على سبيل المثال، يعد الراتب الذي يبلغ 72195 دولارًا أمريكيًا أعلى من راتب قدره 52398 دولارًا أمريكيًا، كما أن المسافة بين القيمتين هي 19797 دولارًا أمريكيًا. يشار إليها أيضًا بالبيانات الكمية Quantitative أو البيانات المتصلة Continuous.
- راجع الموضوع التالي: تلخيص بيانات القياس الكمي
المصدر
- كتاب برنامج التحليل الإحصائي SPSS خطوة خطوة، د. م. مصطفى عبيد، مركز البحوث والدراسات متعدد التخصصات، إسطنبول، تركيا، 2022.
- الموقع الرسمي لشركة IBM – برنامج SPSS