في الإحصاء ، تعتبر المتغيرات أساسية لأي تحليل ويجب أن يفهمها الباحث جيدًا. على الرغم من أن المفهوم يبدو بسيطًا بشكل مخادع ، إلا أن العديد من الدراسات والباحثين ذوي الخبرة يمكن أن يخطئوا باستخدام المتغيرات الخاطئة رغم قلة أنواع المتغيرات الإحصائية .
مثل أي متغير في الرياضيات ، يمكن أن تختلف المتغيرات ، على عكس الثوابت الرياضية مثل pi أو e. في الإحصاء ، تحتوي المتغيرات الإحصائية على قيمة أو وصف لما تتم دراسته في العينة أو المجتمع.
على سبيل المثال ، إذا كان الباحث يهدف إلى إيجاد متوسط ارتفاع قبيلة في كولومبيا ، فإن المتغير سيكون ببساطة ارتفاع الشخص في العينة. هذا مقياس بسيط لدراسة إحصائية بسيطة. ومع ذلك ، فإن معظم التحليلات الإحصائية ليست مباشرة.
في كثير من الحالات ، لا تحتوي المتغيرات الإحصائية على قيم عددية ولكنها تحتوي على شيء وصفي ، مثل لون زعانف السمكة أو نوع الأنواع في موطن طبيعي معين.
فهرس
ما هي المتغيرات الإحصاء ؟
تعريف المتغيرات : يشار إلى القيم التي تتغير وفقًا للظروف بالمتغيرات. يمكن أن يحدث المتغير بأي شكل ، مثل السمة أو العامل أو العبارة التي ستتغير باستمرار وفقًا للتغييرات في البيئة المطبقة.
تنقسم هذه المتغيرات الإحصائية على نطاق واسع إلى أربع فئات مثل المتغيرات المستقلة والمتغيرات التابعة والمتغيرات الفئوية والمستمرة. بصرف النظر عن هذه ، فإن المتغيرات الكمية والنوعية تحتفظ بالبيانات على أنها اسمية وترتيبية وفاصلة ونسبة. كل نوع من البيانات له سمات فريدة.
في الإحصاء ، المتغير له سمتان محددتان:
- المتغير هو سمة تصف شخصًا أو مكانًا أو شيئًا أو فكرة.
- يمكن أن “تختلف” قيمة المتغير من كيان إلى آخر.
على سبيل المثال ، لون شعر شخص ما هو متغير محتمل ، والذي يمكن أن يكون له قيمة “الأشقر” لشخص واحد و “سمراء” لشخص آخر.
أنواع المتغيرات الإحصائية
في الإحصاء ، المتغير هو مصطلح جبري يشير إلى القيمة غير المعروفة التي ليست قيمة ثابتة في تنسيق رقمي. يتم تنفيذ مثل هذه الأنواع من المتغيرات لأنواع عديدة من البحث لإجراء عمليات حسابية سهلة.
لذلك هناك العديد من أنواع المتغيرات الإحصائية المتاحة التي يمكن تطبيقها في مجالات متنوعة. تمت مناقشة العديد من المتغيرات الأخرى في الحد الأدنى وهي مدرجة في قائمة المتغيرات النشطة التي يقيمها الباحث.
تذكر أن المتغير الذي يحدث قبل المتغير المستقل يسمى متغير سابق.
1.المتغيرات المستقلة
المتغير المستقل هو المتغير الذي يتم حسابه في البحث لعرض تأثير المتغيرات التابعة. ويسمى أيضًا كمتغيرات ناتجة أو متنبئ أو متغيرات تجريبية.
على سبيل المثال ، يطلب مدير من 100 موظف إكمال مشروع. يجب أن يعرف قدرة الموظف الفردي. يريد أن يعرف السبب وراء الرجال الأذكياء والرجال الفاشلين. السبب الأول هو أن البعض سيعمل بجد ليلًا ونهارًا لإكمال المشروع في الوقت المقدر ، والسبب الآخر هو أن بعض الرجال يولدون أذكياء وأذكى من غيرهم.
يسمى المتغير الذي يشبه المتغير المستقل متغيرًا متغيرًا ولكنه يتأثر بالمتغير التابع ولكنه ليس شائعًا مثل متغير الاهتمام.
2.المتغيرات التابعة
يسمى المتغير التابع أيضًا بمتغير المعيار الذي يتم تطبيقه في الظروف غير التجريبية. يعتمد المتغير التابع على المتغير المستقل.
من المثال المذكور أعلاه ، فإن إنتاجية المشروع أو اكتماله هي المعايير الرئيسية التي تعتمد على الوقت المقدر ومعدل الذكاء. هنا ، المتغيرات المستقلة هي معدل الذكاء والوقت المقدر ، والتي قد تنعكس أو لا تنعكس في إنتاجية الموظف.
لذا فإن تمديد الوقت المقدر أو تحسين معدل الذكاء للشخص ليس له أي معنى في إنتاجية الموظف لأنه لا يمكن التنبؤ به.
ومن ثم ، ينصب تركيز المديرين على العمل على المتغيرات المستقلة مثل الوقت المخصص ومعدل الذكاء الذي يؤدي إلى تغييرات معينة في إنتاجية الموظف والتي هي المتغيرات التابعة.
لذا فإن كلا المتغيرين مرتبطان ببعض المقاييس. المتغيرات التي تتأثر بالمتغيرات الأخرى في الاقتصاد القياسي تسمى المتغيرات الداخلية. يؤثر المتغير الخفي على العلاقة بين المتغير التابع والمستقل الذي يسمى المتغيرات الكامنة. عندما لا يتأثر المتغير المستقل بأي متغيرات أخرى ويكون مقيدًا إلى حد معين يسمى متغيرًا توضيحيًا.
3.المتغيرات الفئوية
إنها فئة واسعة من المتغيرات التي لا نهائية ولا تحتوي على بيانات رقمية. تسمى هذه المتغيرات كمتغيرات نوعية أو متغير سمة من حيث برامج الإحصاء. تنقسم هذه المتغيرات أيضًا إلى متغيرات اسمية ومتغيرات ترتيبية وثنائية التفرع. المتغيرات الاسمية ليس لها أي ترتيب جوهري.
على سبيل المثال ، يصنف المطور بيئته إلى أنواع مختلفة من الشبكات بناءً على بنيتها ، مثلالحوسبة السحابية ، والحوسبة المنتشرة ، وإنترنت الأشياء. إذن ، نوع الشبكة هنا هو متغير اسمي يتكون من أربع فئات. يمكن أن تعرف الفئات المتنوعة الموجودة في المتغير الاسمي بالمستويات أو المجموعات المتغيرة الاسمية ، وتسمى المتغيرات المتشعبة أيضًا القيم الثنائية ، والتي تحتوي على فئتين فقط.
على سبيل المثال ، إذا اسألنا شخص ” هل تمتلك سيارة” ، فسيجيب فقط بنعم أو لا. تسمى هذه الأنواع من متغيرين متميزين اسميتين باسم ثنائي التفرع. إنها تمثل قيمتين فقط ، مثل 0 أو 1. يمكن أن تكون نعم أو لا ، قصيرة أو طويلة ، إلخ.
المتغيرات الأساسية هي متغيرات اسمية تتضمن فئتين أو عدة فئات. إذا رأيت أي نموذج لملاحظات الفندق ، فإنه يحتوي على خمسة تصنيفات مثل ممتاز وجيد وأفضل وضعيف وضعيف للغاية. حتى نتمكن من ترتيب المستوى بمساعدة المتغيرات الترتيبية التي تحمل معنى للبحث. إنه أمر لا لبس فيه ، ويمكن أخذ القيم بعين الاعتبار عند اتخاذ القرار.
4.المتغيرات المستمرة
هذا النوع من أنواع المتغيرات الإحصائية تقيس الكمية وليس لها أي حدود لهذا تسمى المتغيرات المستمرة. يمكن فصلها إلى نسبة أو فاصل زمني ، أو متغيرات منفصلة. متغيرات الفاصل الزمني لها سماتها المركزية ، والتي يتم معايرتها مع نطاق مع بعض القيم العددية. يمكن أن يكون المثال معايرة لدرجة الحرارة بالدرجة المئوية أو فهرنهايت لا يعطي أي معنى مختلفين ؛ أنها تعرض درجة الحرارة المثلى ، وهي ليست متغير نسبة.
يمكن أن يمثل ذلك فقط مجموعة معينة من القيم ، مثل العديد من الدراجات في منطقة وقوف السيارات منفصلة لأن الأرضية تحتوي فقط على جزء محدود لوقوف الدراجات. تحدث متغيرات النسبة مع فترات ؛ لها شرط إضافي وهو أن الصفر في أي قياس يدل على عدم وجود قيمة لهذا المتغير.
ببساطة ، مسافة أربعة أمتار ضعف مسافة مترين. تعمل على نسبة القياسات. بصرف النظر عن هذه المتغيرات المذكورة ، يمكن تطبيق متغير وهمي في تحليل الانحدار لتأسيس علاقة بالمتغيرات الفئوية غير المرتبطة. على سبيل المثال ، إذا كان لدى المستخدم فئات “لديه حيوان أليف” و “يمتلك منزلًا” ، فيمكن تعيينه كـ 1 لـ “لديه حيوان أليف” و 0 إلى “يمتلك منزلًا”.
يسمى العامل الذي يظل ثابتًا في التجربة كمتغير تحكم. في إحدى التجارب ، إذا أراد العالم اختبار ضوء النبات لنموه ، فعليه التحكم في قيمة الماء وجودة التربة. يسمى المتغير الإضافي الذي له تأثير خفي على القيم التجريبية التي تم الحصول عليها بالمتغيرات المربكة.
كيف تتحكم في المتغيرات الإحصائية المربكة؟
تتضمن طرق التحكم في المتغيرات المربكة حتى لا تؤثر على نتائج تجربتك ما يلي:
- التعديل: اضبط معلمات الدراسة لمراعاة المتغير المربك وتقليل آثاره.
- المطابقة: قارن مجموعات الدراسة بنفس الدرجة من المتغيرات المربكة.
- التحليل متعدد المتغيرات: استخدمه عند تحليل متغيرات متعددة في وقت واحد.
- التوزيع العشوائي: نشر المتغيرات المربكة بالتساوي بين مجموعات الدراسة.
- القيود: قم بإزالة الموضوعات أو العينات التي تحتوي على عوامل مربكة.
- التقسيم الطبقي: إنشاء مجموعات فرعية للدراسة لا يتغير فيها المتغير المربك أو يختلف كثيرًا.
خلاصة
المتغير الإحصائي هو صفات أو خصائص الأفراد في مجموعة سكانية.
- المتغير النوعي: المتغيرات غير العددية (اللون ، الحالة الاجتماعية …)
- المتغيرات الاسمية النوعية: لا يمكن طلبها (اللون ، الحالة الاجتماعية ، إلخ).
- المتغيرات الترتيبة النوعية: يمكن طلبه (الدرجات: أ ، ب ، ج ، إلخ ؛ ميداليات أولمبية: ذهبية ، فضية وبرونزية ، إلخ.)
- المتغير الكمي: عندما يكون المتغير عددي ويمكن التعامل معه.
- المتغيرات المنفصلة الكمية: المتغير يسمح فقط بأرقام معزولة (على سبيل المثال ، عدد الأبناء المحتملين)
- المتغير الكمي المستمر: يمكن للمتغير أن يأخذ أي قيمة خلال فترة زمنية معينة (الطول والمسافات والوزن … يمكننا دائمًا إضافة المزيد من الكسور العشرية والمزيد من الدقة إلى هذه المتغيرات)
أنظر أيضا: تخصص الإحصاء
الأسئلة الشائعة
ما هي المتغيرات في الإحصاء؟
المتغير هو أي خصائص أو عدد أو كمية يمكن قياسها أو عدها. يمكن أن يسمى المتغير أيضًا عنصر بيانات. يعد العمر والجنس ودخل ومصروفات العمل وبلد الميلاد والنفقات الرأسمالية ودرجات الفصل ولون العين ونوع السيارة أمثلة على المتغيرات.
كم عدد المتغيرات في التجربة؟
تحتوي كل تجربة على متغيرين على الأقل – متغير مستقل ومتغير تابع. المتغير المستقل هو ما تختبره ، والمتغير التابع هو النتيجة. أي متغيرات أخرى في تجربتك تعتمد على المتغيرات المستقلة أو التابعة أو تؤثر عليها. تتضمن معظم التجارب أيضًا متغيرًا مضبوطًا.
ما هي أنواع الإحصاء؟
نوعا الإحصاء هما: الوصفي والاستنتاجي. لمعرفة التفاصيل أنظر : أنواع الإحصاء
ما فائدة الإحصاء في الحياة الواقعية؟
تلعب الإحصائيات دورًا مهمًا في الحياة الواقعية ، خاصة في الصناعات الكبيرة ، حيث يتم حساب البيانات بكميات كبيرة. يساعد على جمع وتحليل وتفسير البيانات. أيضًا ، بمساعدة الرسوم البيانية والمخططات والجداول الإحصائية ، يمكننا بسهولة تقديم البيانات.