ما الطرائق المتبعة لتلخيص بيانات الاستقصاء

من الطرائق المتبعة لتلخيص بيانات الاستقصاء

• الرسم البياني .
• استخدام المقاييس .
• استخدم المرئيات لعرض البيانات .
• دون جميع الحقائق الرئيسية أولا .
• كتابة ملخص استطلاع موجز قصير .
• وضع شرح خاص بالدافع عند إجراء المسح الخاص بك .
• قم بوضع إحصائيات المسح .
• سرد النتيجة بطريقة بسيطة .
• تصدير الرسوم البيانية .

استخدم المرئيات لعرض البيانات: إن المرئيات هي أهم المميزات التي يجب ذكرها عند كتابة مقدمة عن الاستطلاع، وأُتيحت فرصة للجميع الآن يتمكنوا من خلالها بإضافة مجموعة من المخططات ذات الشكل الدائري كاستطلاعات WPForms وأيضا ملحق استطلاعات الرأي [1] .

كما أن هناك مجموعة مميزات تمت إضافتها للتمكن من إعداد تقارير خاصة بالاستطلاع وهذا فريد جدا بالنسبة لـ WPForms، وتوفر فرص لتخصيص صور الاستطلاع للمقدمة الخاصة بك، وتغيير لون المخطط.

دون جميع الحقائق الرئيسية أولا: لان ذلك سيعمل على جذب انتباه القارئ، بالإضافة إلى أنها ستجعل مقدمتك ذات جودة، ومن الأمثلة التوضيحية على ملخصات المسح التي يتم استخدامها مع الحقائق .

كتابة ملخص استطلاع موجز قصير: ولكن يجب أن يتضمن الخطوط العريضة والهامة التي سيتم تناولها بالاستبيان .

وضع شرح خاص بالدافع عند إجراء المسح الخاص بك: وقم بإبراز الهدف الخاص بك، فمن الأمور التي يجب الالتزام بها هو أن يكون كل ما تريد تناوله واضح للقارئ لكي يتوقع ما تريد انت كشفه، وعليك ايضا توضيح السبب الذي دفعك إلى إنشاء هذا الإستطلاع .

قم بوضع إحصائيات المسح: ثم قيمها داخل الاستطلاع لآن لها دور كبير في جذب نظر القارئ، ثم وضح ما تشير إليه تلك الأعداد .

سرد النتيجة بطريقة بسيطة: من الأمور الأكيدة إنك سوف تتخذ خطوة فور انتهائك من تجميع الاستبيانات وسرد الآراء المختلفة، لذلك يتوجب عليك أن تُطلع القراء على الإجراءات التي ستقوم باتخاذها، ويتاح لك تقديم مجموعة توصيات لهم .

تصدير الرسوم البيانية: في النهاية يجب أن تقوم بتصدير مجموعة الرسوم البيانية الخاصة بالنتائج الاستقصاء .

من الطرائق المتبعة لتلخيص بيانات الاستقصاء الرسم البياني

حيث الرسم البياني الدائري يفضل استخدامه لتوضيح كلا من البيانات الاسمية المتمثلة في المعلومات الديموغرافية وما يشبهها، والبيانات الترتيبية، ويمكن استخدامها للتعبير عن 6 تقسيمات أو أقل .

لكي تحصل علي القراءة الجيدة يجب أن تقوم بترتيب البيانات في اتجاه عقارب الساعة من حيث الحجم، أما في حالة كونك تريد وضع فئة أخرى بالتمثيل إذا يجب أن تضعها في نهاية التقسيم [2] .

من أساسيات الرسم البياني الشريطي: يناسب هذا النوع من الرسوم البيانات الشريطية والترتيبية، ويقضل ترتيب الفئات بصورة تسلسلية من القيمة الأكبر إلى الأصغر وذلك في حالة كون البيانات اسمية، أما إذا كانت البيانات ممثلة بالتقدير نبدأ بضعيف جدًا ثم ضعيف ويليه جيد وبعد ذلك جيد جدًا .

من الطرق المتبعة لتلخيص البيانات هي استخدام المقاييس

المقاييس التي تم استخدامها في هذه العملية، ولكن قبل الاجابة عن هذا السؤال يجب أن ننتبه لأمر هام وهو أننا لن نتمكن من تفسير جميع الأنماط المختلفة التي تتواجد عليها البيانات إلا إذا تمكنا من معالجة تلك البيانات أولا [3] .

بعد ذلك تقوم بتلخيصها تقسيمها إلى فئتين، بحيث تضم الفئة الأولى كافة المقاييس الخاصة بالاتجاه المركزي والفلة الأخرى تضم كافة مقاييس التباين، وكل ذلك يتم في الخطوة الأولى فقط من البحث العلمي وتم تسمية هذه الخطوة الإحصاء الوصفي، ومن أشهر المقاييس المستخدمة ما يلي:

مقاييس الاتجاه المركزي: حيث أنه يعمل على توفير كافة البيانات والمعلومات المتعلقة بطريقة تجميع البيانات حول قيمة واحدة متوسطة بشكل مفرد، ومن أشهر أنواع هذا المقياس مقياس المتوسط الذي شاع استخدامه في مجال علم البيئة .

ما يتم في حساب المتوسط هو جمع كافة القيم الفردية ثم قسمتها على العدد الكلي الخاص بالعينة، وشاع استخدام هذا المقياس عند تحديد الاتجاه المركزي، وهناك مقياس آخر وهو مقياس المتوسط بالقيمة الوسطى ويتم خلاله ترتيب جميع البيانات بشكل تسلسلي مُرتب .

يوصي باستخدام هذا المقياس في حالة انحراف البيانات، ولكن عند القياس يجب أن ننتبه لأمر هام وهو عند وجود قيمة عددية مزدوجة يجب أن نحسب قيمة الوسيط لها .

للتوضيح الأعداد 1 ، 3 ، 3 ، 6 ، 7 ، 8 ، 9 التي تم ترتيبها تصاعديا يكون الوسيط فيها هو 6، أما إذا كان العدد زوجي 1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5 ، 6 ، 7 ، 9 فسيكون الوسيط في هذه الحالة ( 4 + 5 ) ÷ 2 = 4.5 (4+5)÷2 =4.5 .

مقياس الوضع: ويتم حسابه عن طريق تحديد القيمة التي تم تكرارها كثيرا داخل العينة، وهذه الطريقة ناظرا ما يتم استخدامها في مجال علم البيئة.

مقاييس التباين والانتشار: وهي تتولى مهمة وصف مدى انتشار البيانات أو تشتتها، وتم تصنيف هذه المقاييس إلى نوعين أساسيين وهما:

• مقاييس النطاق: وهي التي يتم عن طريقها تحديد المسافة الفاصلة بين أكبر قيمة للبيانات وأصغر قيمة للبيانات .
• مقاييس الانحراف المعياري: وهي التي يتم من خلالها تحديد قدر التباين أو التشتت من متوسط ​​عدد من البيانات، وإذا كانت قيمة الانحراف المعياري قليلة أو منخفضة إذا هذا دليل على أن البيانات تقترب من المتوسط، أما إذا كانت قيم الانحراف المعياري مرتفعة أو عالية ستكون دليل على أن نقاط البيانات تم توزيعها على نطاق كبير من القيم .
• مقياس الخطأ المعياري: الذي يقوم بتحديد مدى ونسبة الاختلاف الذي يتم التوقع به بين متوسط ​​القيم الخاصة بالبيانات المتاحة لدينا، ويتم حساب الخطأ المعياري رياضيا عن طريق قسمة الانحراف المعياري على الجذر التربيعي الخاص بحجم العينة .