ما هي المقاييس النسبية والاسمية والترتيبية ومقاييس الفترات؟

يوجد 4 مستويات لمقاييس القياس في البحث: اسمية، ونسبية، وترتيبية، والفترات. وهي تعرف أيضا بإسم المستويات الأربع للقياس، حيث يعتبر كل مقياس منهم ترقية للمقياس الذي يسبقه كما أنه يشمله

وقبل أن نناقش المستويات الأربع من مقاييس القياس بالتفصيل، مع الأمثلة، دعنا نلقي نظرة سريعة ومختصرة عما تمثله هذه المستويات الأربع. المقياس الاسمي هو مقياس مسمِّي، تكون فيه المتغيرات “مسماة” أو “معنونة” ببساطة، بلا ترتيب معين. أما المقياس الترتيبي فتكون كافة متغيراته مرتبة ترتيب معين، يتعدى مجرد تسميتهم. بينما تقدم مقاييس الفترات العناوين، الترتيبات، الى جانب فترة محددة بين كل من خيارات متغيراتها. ويحمل المقياس النسبي جميع خصائص مقياس الفترات، بالإضافة الى أن بإمكانه استيعاب قيمة “الصفر” في أي من متغيراته.

المزيد عن المقاييس الاسمية، الترتيبية، والنسبية، ومقاييس الفترات: المستويات الأربع من القياس في البحث والإحصاءات.

 

المقياس الاسمي: المستوى الأول من القياس

المستوى الاسمي، ويسمى أيضا بمقياس المتغير التصنيفي، يعرف بأنه مقياس يستخدم لعنونة المتغيرات لتصنيفات مختلفة ولا يتضمن قيمة كمية أو ترتيب كمي. ويعد هذا المقياس هو المقياس الأبسط من مقاييس قياس المتغير. وستكون الحسابات المجراة على هذه المتغيرات عقيمة حيث لا يوجد قيمة عددية للخيارات.

هناك حالات يستخدم فيها هذا المقياس بغرض التصنيف – وتعتبر الأعداد المتصلة بمتغيرات هذا المقياس علامات للتصنيف أو التقسيم. وستكون الحسابات المجراة على هذه المتغيرات عقيمة حيث لا تمتلك أهمية كمية.

لسؤال مثل:

أين تعيش؟

  • 1- الضواحي
  • 2- المدينة
  • 3- القرية

وعادة ما يستخدم المقياس الاسمي في استقصاءات واستبيانات البحث التي تحمل فيها عناوين المتغير أهمية فقط.

على سبيل المثال، يسأل استقصاء العميل “أي علامة تجارية للهواتف الذكية تفضل؟”

الخيارات: 1- “أبل”، 2- “سامسونج”، 3- “وان بلس”

  • في هذا السؤال الاستقصائي، تكون أسماء العلامات التجارية هي فقط ما تهم الباحث الذي يجري بحث عن المستهلك. ولا حاجة لأي ترتيب معين لهذه العلامات التجارية. ومع ذلك، فعند جمع البيانات، يُجري الباحثون تحليلا قائما على العناوين المتصلة.
  • في السؤال الموضح بالأعلى، عندما يقوم المستجيب بإختيار “أبل” كالعلامة التجارية المفضلة له، فإن البيانات المدخلة والمتصلة ستكون “1”. وهذا قد ساعد في تحديد كمية واجابة السؤال الأخير – كم عدد المستجيبين الذين إختاروا “أبل”، وكم عدد من إختاروا “سامسونج”، وكم عدد من إختاروا “وان بلس” – ومن أكثرهم.
  • هذا هو أساس البحث الكمي، ويعد المقياس الاسمي أهم مقاييس البحث.

 

بيانات المقياس الاسمي والتحليل

توجد طريقتان يمكن من خلالهما جمع بيانات المقياس الاسمي:

  1. من خلال طرح سؤال مفتوح ، يمكن ترميز اجاباته لرقم يحدد الباحث عنوانه.
  2. البديل الآخر هو تضمين سؤال متعدد الخيارات ستُعنوَن فيه الاجابات

في كلتا الحالتين، سيتم تحليل البيانات المجمعة بإستخدام النسب المئوية أو المنوال، مثل أكثر إجابة مشتركة على الاسئلة. ويمكن أن يمتلك السؤال الواحد أكثر من قيمة متكررة حيث يمكن تواجد مفضلين مشتركين في السكان المستهدفين.

 

أمثلة المقياس الاسمي:

  • النوع
  • التفضيلات السياسية
  • محل الاقامة
ما هو نوعك؟ ما هي تفضيلاتك السياسية؟ أين تعيش؟
·       ذ – ذكر

·       أ – أنثى

·       1- مستقل

·       2- ديمقراطي

·       3- جمهوري

·       1- الضواحي

·       2- المدينة

·       3- القرية

 

المقياس الترتيبي: المستوى الثاني من القياس

يعرف المقياس الترتيبي بأنه مقياس لقياس المتغير يستخدم ببساطة لتصوير ترتيب المتغيرات وليس الفرق بين كل من المتغيرات. وتستخدم هذه المقاييس عموما لتصوير الأفكار غير الحسابية مثل التكرار، الرضا، السعادة، ومستوى الألم، إلخ. إنه بسيط للغاية أن تتذكر تنفيذ هذا المقياس حيث تبدو “الترتيبية” شبيهة ب “الترتيب”، والذي يعد الغرض من هذا المقياس.

يحافظ المقياس الترتيبي على الصفات التوصيفية بالاضافة الى الترتيب الجوهري ولكنه خالي من منشأ المقياس وبالتالي، فلا يمكن حساب المسافة بين المتغيرات. وتبين الصفات التوصيفية خصائص التوسيم المشابهة للمقياس الاسمي، بالاضافة الى ذلك، فإن المقياس الترتيبي يمتلك أيضا الموضع النسبي للمتغيرات. وبسبب غياب منشأ هذا المقياس، فلا توجد بداية ثابتة أو “صفر حقيقي”.

خالة مكان العمل، ترتيب الأندية في البطولة، ترتيب المنتج، ترتيب الموافقة أو الرضا – هي بعض من أكثر أمثلة المقياس الترتيبي شيوعا. وتستخدم هذه المقاييس عموما في بحث السوق لجمع وتقييم الملاحظات النسبية حول الرضا عن المنتج، وتغيير التصورات مع ترقيات للمنتج، إلخ.

على سبيل المثال، سؤال مقياس تمايز المعاني مثل:

الى أي مدى تشعر بالرضا عن خدماتنا؟

  • 1- غير راضي تماما
  • 2- غير راضي
  • 3- محايد
  • 4- راضي
  • 5- راضي جدا

1.هنا، يمثل ترتيب المتغيرات أهمية قصوى وكذلك العناوين. حيث سيكون غير راضي تماما دائما أسوأ من غير راضي وسيكون راضي أسوأ من راضي جدا.

  1. هنا حيث يسبق المقياس الترتيبي المقياس الاسمي بخطوة – لأن الترتيب يكون معني بالنتائج وكذلك تسمياتهم.
  2. يصبح تحليل النتائج وفقا للترتيب بالاضافة الى الاسم عملية مريحة للباحث.
  3. إذا أرادو الحصول على معلومات أكثر من تلك التي سيقومون بتجميعها بإستخدام المقياس الاسمي، فعليهم إستخدام المقياس الترتيبي

 

البيانات الترتيبية والتحليل

يمكن تقديم بيانات المقياس الترتيبي للباحث في شكل بياني أو في شكل جدول حتي يقوم بإجراء تحليل مناسب للبيانات المجمعة. ايضا، يمكن إستخدام طرق مثل إختبار مان وتني وإختبار كروسكال ووالس لتحليل البيانات الترتيبية. ويتم تنفيذ هذه الطرق عموما للمقارنة بين مجموعتين ترتيبيتين أو أكثر.

في إختبار مان وتني، يستطيع الباحثون إستنتاج أي المتغيرات لمجموعة واحدة أكبر أو أصغر من المتغير الآخر لمجموعة مختارة عشوائيا. بينما في إختبار كروسكال ووالس، يستطيع الباحثون تحليل ما إذا كان لمجموعتين ترتيبيتين أو أكثر نفس الوسيط أم لا.

 

أمثلة المقياس الترتيبي

لا يقوم هذا المقياس بتخصيص قيم للمتغيرات فقط بل أيضا يقيس تصنيف أو ترتيب المتغيرات مثل:

  • الدرجات
  • الرضا
  • السعادة

الى أي مدى تشعر بالرضا عن خدماتنا؟

  • 1- غير راضي تماما
  • 2- غير راضي
  • 3- محايد
  • 4- راضي
  • 5- راضي جدا

اعرف عن: المقياس الاسمي مقارنة بالمقياس الترتيبي

 

مقياس الفترات: المستوى الثالث من القياس

مقياس الفترات يعرف بأنه مقياس عددي يكون فيه ترتيب المتغيرات معلوما بالاضافى الى الاختلاف بين هذه المتغيرات. ويتم تصنيف المتغيرات التي لديها اختلافات مألوفة، ثابتة، وقابلة للحساب بإستخدام مقياس الفترات. كما يسهل أيضا تذكر دور هذا الدور الرئيسي لهذا المقياس، حيث تشير “الفترة” الى “المسافة بين كيانين”،

وتعد هذه المقاييس فعالة حيث أنها تفتح الباب أمام التحليل الإحصائي للبيانات المتاحة. ويمكن إستخدام المتوسط، والوسيط، والمنوال لحساب النزعة المركزية في هذا المقياس. ويعتبر العيب الوحيد لهذا المقياس هو عدم وجود نقطة إنطلاق محددة مسبقا أو قيمة للصفر الحقيقي.

يحتوي مقياس الفترات على كل خصائص المقياس الترتيبي، وبالاضافة الى ذلك، فهو يوفر الفرق بين المتغيرات. حيث تعد الميزة الأساسية لهذا المقياس هي الفرق المتساوي بين الأشياء.

على سبيل المثال، مقياس درجة الحرارة سيلزيوس/فهرنهيت:

  • 80 درجة دائما أكبر من 50 درجة والفرق بينهما ممائل للفرق بين 70 درجة و40 درجة
  • أيضا، قيمة الصفر اعتباطية لأن القيم السالبة موجودة – وهذا ما يجعل مقياس درجة الحرارة سيلزيوس/فهرنهيت مثال تقليدي على مقياس الفترات
  • عادة ما يتم إختيار مقياس الفترات في الحالات البحثية التي يكون فيها الفرق بين المتغيرات تكليف – وهو ما لايمكن تحقيقه بإستخدام المقياس الاسمي أو الترتيبي. حيث يقوم مقياس الفترات بقياس كمية الفارق بين متغيرين في حين أن المقياسين الآخرين قادرين على ربط قيم كمية بالمتغيرات فقط.
  • قيم المتوسط والوسيط في المقياس الترتيبي يمكن حسابها، على عكس المقياسين السابقين
  • في الإحصاءات، يستخدم مقياس الفترات بصورة متكررة كقيمة عددية لا تخصص فقط للمتغيرات لكن يمكن أيضا القيام بالحسابات بناء على هذه المتغيرات.

حتى وإن كانت مقاييس الفترات رائعة، لكنها ما تزال غير قادرة على حساب قيمة “الصفر الحقيقي”  وهذا ما أدى الى ظهور المقياس التالي في الصورة

 

بيانات الفترات والتحليل

كافة الأساليب المنطبقة على تحليل البيانات الاسمية والترتيبية تنطبق أيضا على بيانات الفترات. وبعيدا عن هذه الأساليب، توجد بضع مناهج تحليلية مثل الإحصاءات الوصفية، وتحليل الارتباط والانحدار والذي يستخدم على نطاق واسع في تحليل بيانات الفترات.

الإحصاءات الوصفية هو مصطلح يطلق على تحليل البيانات العددية التي تساعد على وصف، تصوير أو تلخيص البيانات بصورة هادفة كما تساعد في حساب المتوسط، الوسيط والمنوال.

 

أمثلة مقياس الفترات

  • توجد حالات تعتبر فيها مقاييس الاتجاهات بمثابة مقاييس الفترات.
  • بعيدا عن مقياس درجة الحرارة، فإن الزمن أيضا يعد مثالا شائعا جدا لمقياس الفترات حيث تكون القيم قائمة بالفعل، وثابتة وقابلة للقياس.
  • تقويم السنوات والوقت يندرج أيضا ضمن هذه الفئة من مقاييس القياس
  • مقياس ليكرت، مؤشر الترويج الصافي، مقياس تمايز المعاني، جدول المصفوفة ذات القطبين ، إلخ. تعتبر أكثر مقاييس الفترات إستخداما.

وتنرج الأسئلة التالية ضمن فئة مقياس الفترات:

  • ما هو دخل أسرتك؟
  • ما هي درجة الحرارة في مدينتك؟

 

المقياس النسبي: المستوى الرابع من القياس

يعرف المقياس النسبي على أنه مقياس لقياس المتغير لا يوفر فقط ترتيب المتغيرات بل أيضا يصنع الفرق بين المتغيرات المعلومة بالإضافة الى معلومات عن قيمة الصفر الحقيقي. ويحسب عن طريق إفتراض أن المتغيرات لديها خيار للصفر، والفرق بين المتغيرات متشابه وأن هناك ترتيب معين بين الخيارات.

ومع خيار الصفر الحقيقي، يمكن تطبيق التحليل الاستنتاجي المتنوع والتحليل الوصفي على المتغيرات. بالاضافة الى أن المقياس النسبي يقوم بكل ما يقوم به المقياس الاسمي، الترتيبي ومقياس الفترات، كما يمكنه أيضا وضع قيمة الصفر الحقيقي. ويعد الوزن والطول هما أفصل الأمثلة على المقياس النسبي. في بحث السوق، يستخدم المقياس النسبي لحساب الحصة السوقية، المبيعات السنوية، سعر المنتج القادم، وعدد المستهلكين، إلخ.

  • يوفر المقياس النسبي أكثر المعلومات تفصيلا حيث يستطيع الباحثون والإحصائيون حساب النزعة المركزية بإستخدام الأساليب الإحصائية مثل المتوسط، الوسيط والمنوال، ويمكن إستخدام طرق مثل المتوسط الهندسي، معامل الاختلاف أو المتوسط المتجانس في هذا المقياس
  • تستوعب المقاييس النسبية خصائص الثلاثة مقاييس الاخرى لقياس المتغير، مثل عنونة المتغيرات، أهمية ترتيب المتغيرات، والفرق القابل للحساب بين المتغييرات (الذي عادة ما يكون متساويا)
  • بسبب وجود قيمة للصفر الحقيقي، فإن المقياس النسبي لا يمتلك قيم سالبة
  • لتحديد توقيت إستخدام المقياس النسبي، يتوجب على الباحث ملاحظة ما إذا كانت المتغيرات لديها جميع خصائص مقياس الفترات بالاضافة الى وجود قيمة للصفر الحقيقي
  • يمكن حساب كل من المتوسط والوسيط والمنوال بإستخدام المقياس النسبي

 

البيانات النسبية والتحليل

بشكل أساسي، تعد بيانات المقياس النسبية ذات طابع كمي وبسبب ذلك فإن كافة أساليب التحليل الكمي مثل التحليل الرباعي، تحليل إجمالي الوصول غير المتكرر والتكرارات “TURF”، الجدولة المتقاطعة، والتحليل المشترك، إلخ. يمكن أن تستخدم لحساب البيانات النسبية. ستقوم أساليب مثل التحليل الرباعي وتحليل إجمالي الوصول غير المتكرر والتكرارات “TURF” بتحليل البيانات النسبية بطريقة يستطيع من خلالها الباحثون إنشاء خارطات طريق لكيفية تحسين المنتجات أو الخدمات، وسيكون أسلوب الجدولة المتقاطعة مجديا في إستيعاب ما إذا كانت الخصائص الجديدة ستفيد السوق المستهدف أم لا.

 

أمثلة المقياس النسبي

الأسئلة التالية تندرج ضمن فئة المقياس النسبي:

  • كم يبلغ طول إبنتك حاليا؟
  • أقل من 5 قدم
  • 5 قدم و1 إنش – 5 قدم و5 إنش
  • 5 قدم و6 إنش – 6 قدم
  • أكثر من 6 قدم
  • ما هو وزنك بالكيلوغرام؟
  • أقل من 50 كيلوغرام
  • 51 – 70 كيلوغرام
  • 71 – 90 كيلوغرام
  • 91 – 110 كيلوغرام
  • أكثر من 110 كيلوغرام

إعرف عن: مقياس الفترات مقارنة بالمقياس النسبي

 

 

 

ملخص – مستويات القياس

يتيح: الاسمي الترتيبي الفترات النسبي
ترتيب المتغيرات موجود نعم نعم نعم
المنوال نعم نعم نعم نعم
الوسيط نعم نعم نعم
المتوسط نعم نعم
يمكن حساب الفرق بين المتغيرات نعم نعم
جمع وطرح المتغيرات نعم نعم
ضرب وقسمة المتغيرات نعم
الصفر المطلق نعم