بيانات النسبة: التعريف
يتم تعريف بيانات النسبة على أنها بيانات كمية ، لها نفس خصائص بيانات الفاصل الزمني، مع نسبة متساوية ونهائية بين كل بيانات و “صفر” مطلق يتم التعامل معها كنقطة أصل. بمعنى آخر ، لا يمكن أن تكون هناك قيمة عددية سالبة في بيانات النسبة.
على سبيل المثال:
يتم اختيار أربعة أشخاص بشكل عشوائي وسؤالهم عن مقدار المال الذي لديهم معهم. إليك النتائج: 20 دولارًا و 40 دولارًا و 60 دولارًا و 80 دولارًا.
- هل يوجد طلب لهذه البيانات؟ نعم ، 20 دولارًا< 40 دولارًا< 60 دولارًا< 80 دولارًا.
- هل الاختلافات بين قيم البيانات ذات مغزى؟ بالتأكيد ، الشخص الذي لديه 40 دولارًا لديه 20 دولارًا أكثر من الشخص الذي لديه 20 دولارًا.
- هل يمكننا حساب النسب بناءً على هذه البيانات؟ نعم ، لأن $ 0 هو الحد الأدنى المطلق للمبلغ الذي يمكن أن يحصل عليه الشخص معهم.
- الشخص الذي لديه 80 دولارًا لديه أربعة أضعاف الشخص الذي لديه 20 دولارًا.
تحتوي بيانات النسبة على جميع خصائص بيانات الفاصل الزمني مثل – يجب أن تحتوي البيانات على قيم رقمية ، والمسافة بين النقطتين متساوية ، وما إلى ذلك ، ولكن على عكس بيانات الفاصل الزمني حيث يكون الصفر عشوائيًا ، في بيانات النسبة ، يكون الصفر مطلقًا.
مثال ممتاز لبيانات النسبة هو قياس الارتفاعات. يمكن قياس الارتفاع بالسنتيمتر أو الأمتار أو البوصة أو القدم. ليس من الممكن أن يكون لديك ارتفاع سلبي. عند المقارنة ببيانات الفاصل الزمني ، على سبيل المثال ، يمكن أن تكون درجة الحرارة – 10 درجات مئوية ، لكن الارتفاع لا يمكن أن يكون سالبًا ، كما هو مذكور أعلاه.
يمكن مضاعفة بيانات النسبة وتقسيمها ، وهذا أحد الاختلافات المهمة بين بيانات النسبة وبيانات الفاصل الزمني ، والتي يمكن إضافتها وطرحها فقط. في بيانات النسبة ، يكون الفرق بين 1 و 2 هو نفسه الفرق بين 3 و 4 ، ولكن أيضًا هنا 4 يساوي ضعف 2. هذه المقارنة مستحيلة في بيانات الفاصل الزمني.
تحليل بيانات النسبة
بيانات النسبة جنبًا إلى جنب مع المقاييس الثلاثة الأخرى للقياس المتغير، هي في الأساس طريقة التقاط البيانات الكمية. هذا يعني جميع أنواع يمكن تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي على بيانات النسبة.
فيما يلي بعض تقنيات تحليل بيانات النسبة الشائعة:
- تحليل الاتجاه
تحليل الاتجاه هي تقنية شائعة لتحليل بيانات النسبة تُستخدم لرسم الاتجاهات والأفكار من خلال التقاط بيانات المسح خلال فترة زمنية معينة. بمعنى آخر ، يتم إجراء تحليل الاتجاه على بيانات النسبة من خلال التقاط البيانات باستخدام مسح مقياس النسبة في تكرارات متعددة ، باستخدام نفس السؤال. يلعب تحليل الاتجاه أيضًا دورًا مهمًا في التحليل التنبئي ، حيث تتم مقارنة وتحليل مجموعة من البيانات المحددة زمنياً للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
- تحليل SWOT
يُطلق على التحليل الذي يتم إجراؤه لتقييم نقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات في المنظمة تحليل SWOT ويستخدم على نطاق واسع لتقييم بيانات النسبة. نقاط القوة والضعف هي الجوانب الداخلية للمنظمة ، في حين أن الفرص والتهديدات خارجية بالنسبة للمنظمة. يمكن للمؤسسة قياس بيانات النسبة لتقييم المنافسة في السوق وكذلك التخطيط لأنشطة التسويق المستقبلية باستخدام نتائج تحليل SWOT.
- تحليل الموحد
تحليل الموحد هي تقنية بحث سوق ذات مستوى متقدم يتم تطبيقها عادةً لتحليل كيفية اتخاذ الأفراد لقرارات معقدة على مقياس نسبة. يساعد في العثور على عوامل مهمة للعملاء قبل اتخاذ القرارات عندما يكون لديهم خيارات متعددة متاحة تحت تصرفهم. يمكن للمسوقين اختبار مواقعهم على الويب أو إجراء بحث عن الأسعار أو تحسين ميزات المنتج باستخدام التحليل المشترك.
- عبر جدولة
عبر جدولة، في الإحصاء ، طريقة لفهم العلاقة بين المتغيرات المتعددة. يتم استخدام جدول الطوارئ ، المعروف أيضًا باسم الجدول الترافقي ، لإنشاء ارتباط بين متغيرات بيانات النسبة المتعددة في تنسيق جدولي. يمكن اتخاذ قرارات مستنيرة بعد تحليل البيانات من جدول الطوارئ. عادةً ما يقوم باحثو السوق بتحليل نية العميل وأداء المنتج باستخدام الجدولة المتقاطعة لأنها توفر مقارنة بين متغيرين أو أكثر.
- تحليل TURF
تحليل TURF لتقف على مدى الوصول غير المكرر تمامًا وتحليل التردد – هي طريقة تسمح للمسوق بتحليل إمكانات أبحاث السوق لمجموعة من المنتجات والخدمات. يقوم بتقييم بيانات نسبة العملاء التي تم الوصول إليها من خلال مصدر معين للاتصال وتردده. يستخدم الباحثون تقنية التحليل هذه لفهم ما إذا كان المنتج أو الخدمة الجديدة ستلقى استحسانًا في السوق المستهدفة أم لا. تم استخدام طريقة التحليل هذه بشكل أساسي لتصميم الحملات الإعلامية ولكنها توسعت لتستخدم في توزيع المنتجات وتحليل الخط.
خصائص بيانات النسبة
1. نقطة الصفر المطلقة – يتم قياس بيانات النسبة على مقياس نسبة. إحدى الخصائص المميزة لبيانات النسبة هي نقطة الصفر المطلقة الحقيقية ، مما يجعل البيانات ذات صلة وذات مغزى بطريقة يكون من الصواب فيها القول ، “كائن واحد يبلغ ضعف طول الآخر” أو 4 لديه ضعف القيمة 2.
2. لا توجد قيمة عددية سلبية – لا تحتوي بيانات النسبة على أي قيمة عددية سالبة. لكي تكون القيمة باحث بيانات نسبة ، يجب أولاً تقييم ما إذا كانت تفي بجميع معايير بيانات الفاصل الزمني ولها نقطة الصفر المطلقة. على سبيل المثال ، لا يمكن أن يكون الوزن سالبًا ، ولا يوجد -20 كجم.
3. الحساب – يمكن إضافة قيم بيانات النسبة وطرحها وتقسيمها ومضاعفتها. التحليل الإحصائي الفريد ممكن لبيانات النسبة. يمكن حساب Chi-square باستخدام مقياس النسبة لبيانات النسبة. يمكن أيضًا حساب المتوسط والوضع والمتوسط لبيانات النسبة.
أمثلة على بيانات النسبة
فيما يلي الأمثلة الأكثر استخدامًا لبيانات النسب التي يمكن استخدامها في الاستطلاعات لاستخراج بيانات النسبة:
ما هو وزنك بالكيلوجرام؟
- أقل من 50 كجم
- 51-60 كجم
- 61-70 كجم
- 71-80 كجم
- 81-90 كجم
- فوق 90 كجم
ما هو طولك بالقدم والبوصات؟
- أقل من 5 أقدام.
- 5 أقدام و 1 بوصة – 5 أقدام و 5 بوصات
- 5 أقدام و 6 بوصات – 6 أقدام
- أكثر من 6 أقدام
ما هو عدد البرغر الذي يمكنك تناوله يوميا؟
- 1-2
- 2-3
- 3-4
- 4-5
- 5-6
- أكثر من 6
