مستويات قياس البيانات

هنالك العديد من المستويات التي لا بد على الباحث العلمي أن يعرفها من أجل قياس البيانات التي حصل عليها في البحث العلمي خاصته. إذ يتناول هذا المقال مستويات قياس البيانات على نحو موجز وبسيط.

 مستويات قياس البيانات 

  • المقياس الاسمي:

يشير المقياس الاسي على كل من التصنيفات والأقسام التي يقوم بها الباحث العلمي بعد جمع البيانات، حيث أن التصنيفات في المقياس الاسمي متنوعة وغير متكررة، وكذلك ليس لها أي دلالة رقمية. وفي حال وضع الباحث العلمي أرقامًا، فإن هذا يكون من أجل تسهيل التعامل مع الأقسام، حيث أن الأرقام في المقايس الاسمي تستخدم فقط لتصنيف البيانات، حيث لا تعطي لها أي من الترتيب.

  • المقياس الرتبي:

لا يختلف عن المقياس الاسمي إلا أنه يضيف إلى البيانات خاصية الترتيب، حيث أنه يتم وضع التطبيقات ضمن ترتيب واضح ومتسلسل. حيث يكون الترتيب من الأصغر إلى الأكبر، ومن الأضعف إلى الأقوى، ومن الأفضل إلى الأسوأ. ومن الأمثلة على المقياس الرتبي هو مقاييس لايكرت (Likert Scale) .

  • مقياس الفترة:

 يوجد في هذا المقياس مسافات موزونة، وكذلك متساوية وواضحة بين التصنيفات، حيث أنه أيضًا يتميز بمزايا كل من المقياس الاسمي وكذلك المقياس الرتبي وهما التصنيف والترتيب. حيث يمكن للباحث العلمي في مقياس الفترة من معرفة المسافة بين التصنيفات، وكذلك الأفراد أو العناصر التي يتم دراستها على نحو دقيق وصحيح؛ وذلك بسبب وجود المسافات المتساوية بين العناصر في مقياس الفترة.

  • المقياس النسبي:

يحتفظ المقياس النسبي بمزايا كل من المقياس الاسمي والمقياس الرتبي ومقياس الفترة، حيث أنه يصنّف، ويرتّب وكذلك يوضح المسافات على نحوٍ متساوٍ وموزون. علاوة على ذلك، يتميز المقياس النسبي بأنه يضيف قيمة حقيقية للصفر، وهذا يمكن الباحث من معرفة كل من النسب وكذلك اختلافاتها بين كل من العناصر على نحو سهل. حيث أن الباحث العلمي يستطيع الإشارة إلى عنصر بأنه أقوى أو أطول مرتين من عنصر آخر، وهكذا.

نصيحة هامة: تكمن أهمية التعرف على مستويات قياس البيانات أن مستويات قياس البيانات تؤثر على نوعية الإختبارات الإحصائية التي يتم تطبيقها على البيانات الإحصائية.


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