باستخدام البيانات الترتيبية وبالمثل مع البيانات الاسمية يمكن تجميع المعلومات من خلال تقييم ما إذا كانت مكافئة أو غير عادية، وعندما يتم ترتيب البيانات الترتيبية يمكن ترتيبها عن طريق إجراء مقارنات أساسية بين الفئات، على سبيل المثال أكبر أو أقل من، أعلى أو أقل، وهكذا، ولا يمكن القيام بأي أنشطة عددية باستخدام البيانات الترتيبية. باستخدام البيانات الترتيبية يمكن حساب نفس الأشياء مثل البيانات الاسمية مثل الترددات والنسب والنسبة المئوية والنقطة المركزية ولكن هناك نقطة أخرى مضافة في البيانات الترتيبية وهي إحصائيات موجزة وإحصاءات بايزية بالمثل. أمثلة على البيانات الترتيبية: ترتيب المستخدمين في المسابقة: الأول والثاني والثالث، إلخ. تصنيف المنتج الذي اتخذته الشركة على مقياس من 1-10. الوضع الاقتصادي: منخفض ومتوسط وعالي. أنواع البيانات وتقسيماتها وخصائصها - مركز البحوث والدراسات متعدد التخصصات. [1] البيانات الكمية البيانات الكمية هي مجموعة من المعلومات التي تم جمعها من مجموعة من الأفراد وتتضمن تحليل البيانات الإحصائية، وهي تعطي معلومات حول كميات العناصر في البيانات والعناصر التي يمكن تقديرها، ويمكن صياغتها بدلالة الأعداد، وهي تنقسم إلى: بيانات فاصلة يتم قياس بيانات الفاصل الزمني وترتيبها باستخدام أقرب العناصر ولكن ليس لها صفر ذي معنى، وتكون النقطة المركزية لمقياس الفاصل الزمني هي أن كلمة "الفاصل الزمني" تشير إلى "المسافة بين"، وهو الشيء المهم الذي يجب تذكره، فالمقاييس الفاصلة لا تعلمنا بالترتيب فحسب، بل تعلِّمنا أيضاً القيمة بين كل عنصر.
تقسيمات أنواع البيانات توجد عدة أنواع مختلفة من السمات (المتغيرات) وتختلف هذه الأنواع عن بعضها البعض بحسب طريقة قياسها، فمنها السمات النوعية وتتفرع منها السمات الاسمية والمنطقية والرتبية ومنها السمات الكمية أو الرقمية وتتفرع منها بيانات القياس الفتري والنسبي. فيما يلي وصفًا لكل تقسيمات أنواع البيانات وخصائصها بالتفصيل: البيانات النوعية البيانات النوعية (بالإنجليزية: Qualitative Data) هي البيانات التي تصف ميزات كائن البيانات بدون تحديد كمياتها أو أحجامها. وهناك ثلاثة أنواع فرعية من البيانات النوعية وهي: البيانات من النوع الاسمي والبيانات من النوع المنطقي والبيانات من النوع الرتبي وفيما يلي شرحًا مفصلا لكل منها: 1. البيانات الاسمية البيانات الاسمية (بالإنجليزية: Nominal Data) أو أنواع البيانات ذات السمة الاسمية (بالإنجليزية: Nominal Attribute) تعني أنها ترتبط بالأسماء وقيمها هي قيم اسمية أو رموز. المعلومات التي غالبا تكون عدديه هي - موقع سؤالي. ومن أمثلتها أسماء الأشياء أو الأشخاص. كما أن البيانات الاسمية لا تخضع للترتيب، ويمكن أن تُمثّل فئات أو تصنيفات معينة. مثلا: في قاعدة بيانات مبيعات أحد الشركات يمكن أن تأخذ بعض الحقول سمات مثل ( الحالة الاجتماعية) والتي تكون القيم المحتملة لها هي: أعزب متزوج أرمل مطلق … إلخ وكذلك (المهنة)، والتي يمكن أن تكون القيم المحتملة لها هي: مدرس طبيب مزارع … إلخ وهكذا فإن هذه القيم جميعها هي قيم اسمية، لذا فإنه يُطلق على هذه السمات (الحالة الاجتماعية، المهنة، …) أنها سمات اسمية.
ما هي البيانات الإحصائية تشير كلمة بيانات إلى الملاحظات والقياسات التي تم جمعها بطريقة ما غالبا من خلال البحث، وهي أجزاء فردية من المعلومات الواقعية المسجلة والمستخدمة لغرض التحليل، فهي المعلومات الأولية التي يتم من خلالها إنشاء الإحصائيات. ما هي المتغيرات الإحصائية المتغيرات هي الخصائص أو السمات التي تراقبها وتقوم بـ قياسها وتسجيلها، والمتغير الإحصائية هو متغير له قيم منفصلة تختلف من خلال أسباب عشوائية وعندما يتم ترتيبها بالترتيب تشكل توزيع أو مصفوفة إحصائية.
توضح بيانات النسبة ما يتعلق بترتيب المتغيرات، والتناقضات فيما بينها، ولديها صفر تماماً، يسمح بمجموعة واسعة من التقديرات والتخمينات ليتم إجراؤها واستخلاصها، بيانات النسبة هي في الأساس نفس بيانات الفاصل الزمني، وبصرف النظر عن الصفر يعني لا شيء، في الإحصاء الوصفي الذي يمكن حساب لبيانات نسبة هي نفس البيانات الفاصلة التي هي النقطة المركزية (الوسط الحسابي والوسيط، واسطة)، ومجموعة (الحد الأدنى، الحد الأقصى)، وانتشار (النسب المئوية، ومجموعة الشرائح الربعية، والانحراف المعياري). أمثلة على بيانات النسبة: العمر (من 0 سنة إلى 100+). درجة الحرارة (بالكلفن، ولكن ليس درجة مئوية أو فهرنهايت). المسافة (مقاسة بمسطرة أو أي جهاز تقييم آخر). الفاصل الزمني (يقاس بساعة توقف أو ما شابه). لذلك بالنسبة لهذه الأمثلة لبيانات النسبة هناك نقطة صفر فعلية وذات مغزى مثل عمر الشخص، والصفر المطلق، والمسافة المحسوبة من نقطة أو وقت محدد جميعها بها أصفار حقيقية. بيانات منعزلة يُظهر العدد الذي يتضمن أعداداً صحيحة فقط ولا يمكننا تقسيم القيم المنفصلة إلى أجزاء، على سبيل المثال عدد الطلاب في الفصل هو مثال على البيانات، يمكن أن تأخذ البيانات المنفصلة قيماً معينة فقط ولا يمكن تقسيم متغيرات البيانات إلى أجزاء أصغر، وتحتوي البيانات المنعزلة على عدد محدود من القيم المحتملة مثل أيام الشهر، مثل عدد العاملين في الشركة و عدد أسئلة الاختبار التي أجبت عليها بشكل صحيح.
كما أنها يمكن أن تكون على شكل: قياس الفترة قياس النسبة 1. بيانات القياس الفتري بيانات قياس الفترة (بالإنجليزية: Interval-Scaled) يتم فيها تقسيم القيم إلى فترات متساوية، وقيم هذه الفترات لها ترتيب يُعتد به. ويمكن أن تكون هذه القيم موجبة أو سالبة أو حتى صفر، كما يمكن مقارنتها مع بعضها البعض وحساب الفرق فيما بينها. مثلا، وحدات القياس المستخدمة في قياس درجات الحرارة، يتم قياسها باستخدام التدريج المئوي في أيام مختلفة من الأسبوع، حيث يمكن الحصول على قياس محدد كل يوم، ويمكن ترتيب هذه القيم تنازليًا أو تصاعديًا لمعرفة الأيام الأكثر حرارة أو الأكثر بردًا، كما يمكن حساب الفرق في درجة الحرارة بين الأيام المختلفة، وكذلك في قياس التاريخ وغيرها من السمات الشبيهة. ولكن في هذا النوع من البيانات يتم التعامل مع القيم على أنها فترات وليس قيم رقمية بحتة. ولتوضيح هذا الأمر مثلا فإنه لا يمكن القول بأن درجة الحرارة (30) درجة مئوية هي ضعف درجة الحرارة (15) درجة مئوية. كما أنه لا يمكن القول بأنه عندما تكون درجة الحرارة صفر أنه لا توجد قيمة لها أو أنها صفر حقيقي، وكذلك في حالة سمة التاريخ فإن السنة صفر ميلاية لا تعني أنها بداية العالم.
الفصل الأول: الجبر ( الأعداد النسبية) - الأعداد النسبية. - حل مسائل الأعداد النسبية - مقارنة الأعداد النسبية و ترتيبها. - ضرب الأعداد النسبية. - حل مسائل الأعداد النسبية - قسمة الأعداد النسبية. - حل مسائل قسمة الأعداد النسبية - جمع الأعداد النسبية ذات المقامات المتشابهة و طرحها. - جمع الأعداد النسبية ذات المقامات المختلفة و طرحها. - استرتيجية حل المسألة - البحث عن نمط. - القوى و الأسس. - الصيغة العلمية. الفصل الثاني: الأعداد الحقيقية و نظرية فيثاغورس. - الجذور التربيعية. - تقدير الجذور التربيعية. - استرتيجية حل المسألة - استعمال أشكال فن. - الأعداد الحقيقية. - نظرية فيثاغورس. - تطبيقات على نظرية فيثاغورس. - هندسة: الأبعاد في المستوى الإحداثي. اختبارات رياضيات ثاني متوسط ف1 - حلول. الفصل الثالث: التناسب و التشابه. - العلاقات المتناسبة و غير المتناسبة. - معدل التغير. - المعدل الثابت للتغير. - حل التناسب. - استراتيجية حل المسألة - الرسم. - تشابه المضلعات. - التكبير و التصغير. - القياس غير المباشر. الفصل الرابع: النسبة المئوية - إيجاد النسب المئوية ذهنياً. - النسبة المئوية و التقدير. - استراتيجية حل المسألة - التحقق من معقولية الإجابة.
يستخدم هذا الموقع ملفات تعريف الارتباط لضمان حصولك على أفضل تجربة على موقعنا.
رياضيات صف ثاني متوسط كورس ثاني شرح موضوع المعين - YouTube