تعريف - كتاب صناعة القرار في الأعمال - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 أنواع البيانات في مجموعات البيانات أحادية المتغير

المفاهيم الأساسية

المتغير: خاصية (لمجتمع إحصائي) قد تتغير قيمتها من فرد إلى آخر أو من شيء إلى آخر.

خريطة المفاهيم

```markmap

الفصل 9: استخدام البيانات لدعم عملية اتخاذ القرار

مقدمة الفصل

أساليب اتخاذ القرار

• طرق غير منهجية (رمي عملة معدنية، الحدس)
• القرارات المهمة تتطلب منهجية موضوعية قائمة على البيانات

مثال تطبيقي: قضية أحمد

• يعمل في منظمة تنتج مقاييس حرارة
• المشكلة: ارتفاع عدد أجهزة الاستشعار التي تفشل في اختبار الجودة
• المهمة: تحديد المشكلة والتوصية بحلول

#### تطور الموقف (صفحة 294)

• أحمد يناقش المهمة مع زملائه
• رأي أحد الزملاء (علي): المشكلة سببها زيادة الإنتاج دون توظيف عمال تجميع إضافيين
• أسئلة تطرح نفسها:

- هل هذا هو السبب الحقيقي لمشكلات الجودة؟

- هل ينقل أحمد رأي زملائه لمديره؟

- هل توجد مشكلات إدارية أخرى؟ وكيف يمكن رصدها؟

أهداف التعلم

فهم البيانات والمعلومات

#### لماذا البيانات؟

• الرأي دون بيانات غير كافٍ لاتخاذ قرارات مهمة.
• الحكايات والمصادفات غير موثوقة.
• ضرورة فهم تحليل البيانات والإحصائيات في عالمنا الحالي.

#### تعريفات أساسية

• البيانات (Data)
• تحليل البيانات (Data analysis)
• الإحصائيات (Statistics)

#### جمع البيانات

• طرق جمع البيانات:

- استطلاعات الرأي (Surveys)

- المقابلات (Interviews)

- أنواعها: منظمة، شبه منظمة، غير منظمة.

- البيانات المستخلصة منها تتطلب تحليلاً تفصيلياً أكثر لكونها أقل إحصائية.

- المجموعات المتخصصة (Focus groups)

- أسئلة مفتوحة تطرح على عدة مستجيبين في نفس الوقت.

- يستخدمها العديد من المنظمات لاختبار منتج أو فكرة جديدة.

- المراقبة (Tracking)

- جمع بيانات حول سلوك العميل وعاداته في "الوقت الفعلي".

- مثال: محلات السوبر ماركت تسجل مشتريات العملاء لاتخاذ قرارات بشأن المخزون والموظفين.

اتباع عملية تحليل البيانات

جمع البيانات لدعم عملية اتخاذ القرار

توصيف البيانات من خلال الإحصائيات

توصيف تنوع مجموعة البيانات

إتقان استخدام جداول البيانات

محتوى الفصل (ما سيتم تغطيته)

• المبادئ الأساسية للبيانات وكيفية تحليلها لدعم اتخاذ القرار.
• اكتساب مهارات تقنية من خلال الأمثلة والأشكال التوضيحية.
• التعرف على المصطلحات الرئيسية.
• الاستفادة من مربعات الأسئلة والإجابات التوجيهية.

3-1 مجموعات البيانات (Data sets)

المجتمع الإحصائي (Population)

• تعريف: مجموعة عناصر محدودة أو غير محدودة تتم مناقشتها.
• مثال: مجموعة الطلبة الملتحقين حالياً بصف الرياضيات.

المتغير (Variable)

• تعريف: الخاصية التي تمثلها قيمة من فرد إلى آخر أو من شيء إلى آخر.
• أمثلة في المجتمع الإحصائي للطلبة:

- العلامة التجارية للآلة الحاسبة.

- عدد الكتب المدرسية المستخدمة.

- المسافة بين المدرسة ومنزل كل طالب.

• تستخلص البيانات بناءً على الملاحظات بشأن متغير واحد أو أكثر.

أنواع مجموعات البيانات أحادية المتغير

#### 1. البيانات المصنفة (Categorical)

• (يشار إليها أحيانًا بالبيانات النوعية أو الاسمية).
• مثال: العلامة التجارية للآلة الحاسبة.
• يمكن فرزها وحسابها.

#### 2. البيانات العددية (Numerical)

• (يشار إليها أحيانًا بالبيانات الكمية).
• يمكن إجراء عمليات حسابية عليها بسهولة.
• تنقسم إلى:

- البيانات المتقطعة (Discrete)

- قيم منفصلة وعديدة.

- مثال: عدد الفصول الدراسية التي يلتحق بها طالب (قيم صحيحة من 1 إلى 8).

- البيانات المستمرة (Continuous)

- يمكن أن تأخذ أي قيمة ضمن نطاق.

- مثال: الوقت الذي تستغرقه حبة ذرة لتتفرقع عند التسخين (قيم مستمرة بين 10 و 18 ثانية).

عنصر بصري

صورة توضيحية

• رجل يرتدي الزي السعودي يتحدث في مؤتمر
• شاشة تعرض بيانات مالية ومخططات بيانية
• السياق: توضيح عملية اتخاذ القرار القائم على البيانات في بيئة الأعمال

```

نقاط مهمة

• تقسم مجموعات البيانات أحادية المتغير إلى فئتين رئيسيتين: مصنفة و عددية.
• البيانات المصنفة هي إجابات تصنف ضمن أصناف (مثل: العلامة التجارية).
• البيانات العددية هي بيانات يمكن حسابها أو قياسها.
• البيانات المتقطعة تمثل قيماً محددة ومنفصلة (مثل: عدد الفصول).
• البيانات المستمرة تمثل قيماً يمكن أن تكون أي رقم ضمن نطاق (مثل: الوقت).

المتغير: خاصية (لمجتمع إحصائي) قد تتغير قيمتها من فرد إلى آخر أو من شيء إلى آخر.

من المهم أن تتذكر قدرتك على إجراء عمليات حسابية بسهولة باستخدام البيانات العددية في المقابل، يمكن فرز البيانات المصنفة وحسابها.

تقسم مجموعات البيانات أحادية المتغير إلى فئتين هما: مجموعات البيانات المصنفة (Categorical) (ويشار إليها أحيانًا بالبيانات النوعية أو الاسمية) ومجموعات البيانات العددية (Numerical) (ويشار إليها أحيانًا بالبيانات الكمية). في المثال السابق، تشكل العلامة التجارية للآلة الحاسبة متغيرًا مصنفًا، إذ إجابة كل طالب عن سؤال "ما هي العلامة التجارية للآلة التي تستخدمها؟" صنف من الأصناف. وعند جمع إجابات جميع الطلبة في هذا الشكل، تتشكل مجموعة البيانات المصنفة Categorical data set. أما المتغيران الآخران، فيمثلان مجموعات البيانات العددية التي يمكن عن طريق حسابها أو قياسها، يتم التوصل إلى مجموعات البيانات العددية.

Numerical data set

تقسم البيانات العددية إلى فئتين مختلفتين هما: البيانات المتقطعة Discrete والبيانات المستمرة Continuous. تخيل أمامك خطًا من الأرقام ستجد عليه قيمًا أحد المتغيرات العددية، ويتمثل كل رقم يمكن التفكير فيه (2، 3,125، 8,12976 وما إلى ذلك) في نقطة واحدة على الخط. لنفترض أن المتغير قيد الدراسة هو عدد الفصول الدراسية التي يلتحق بها طالب ما.

خط أرقام يمثل عدد الفصول الدراسية التي يلتحق بها طالب ما.

في حال لم يلتحق أي طالب بأكثر من ثمانية فصول دراسية، فالقيم المحتملة ستتراوح ما بين 1 و 8. وتحدد هذه القيم في الشكل "1-9" بواسطة النقاط التي تشير إلى 1 و 2 و 3 و 4 و 5 و 6 و 7 و 8. وبما أن الطلبة إما يلتحقون بالفصل الدراسي أو لا، فقيم هذا المتغير متقطعة. إذا، من غير المنطقي التحاق الطالب بـ 4.32167 فصول دراسية.

من ناحية أخرى، يحدد خط الأرقام في الشكل "2-9" مجموعة منطقية من القيم المحتملة للوقت (بالثواني) الذي يستغرقه فرقعة أول حبة ذرة في كيس فشار الميكروويف عند تعرضها للحرارة. ولكن، يمكن وضع القيم على خط الأعداد. ما يشير إلى استمرار الوقت هذه. وذلك بسبب تفرع كل حبة ذرة "فشار" بمجرد بلوغ درجة حرارتها الداخلية نقطة حرجة. وتجدر الإشارة إلى عدم حدوث ذلك بالضرورة في أوقات متقطعة (بالثواني).

خط أرقام يمثل الوقت الذي تحتاج إليه أول حبة ذرة في كيس فشار لتتفرقع عند تسخينها.

استخدام البيانات لدعم اتخاذ القرار

297

وزارة التعليم

Ministry of Education

2025 - 1447

--- SECTION: تعريف --- المتغير: خاصية (لمجتمع إحصائي) قد تتغير قيمتها من فرد إلى آخر أو من شيء إلى آخر. --- SECTION: لمحة سريعة --- من المهم أن تتذكر قدرتك على إجراء عمليات حسابية بسهولة باستخدام البيانات العددية في المقابل، يمكن فرز البيانات المصنفة وحسابها. تقسم مجموعات البيانات أحادية المتغير إلى فئتين هما: مجموعات البيانات المصنفة (Categorical) (ويشار إليها أحيانًا بالبيانات النوعية أو الاسمية) ومجموعات البيانات العددية (Numerical) (ويشار إليها أحيانًا بالبيانات الكمية). في المثال السابق، تشكل العلامة التجارية للآلة الحاسبة متغيرًا مصنفًا، إذ إجابة كل طالب عن سؤال "ما هي العلامة التجارية للآلة التي تستخدمها؟" صنف من الأصناف. وعند جمع إجابات جميع الطلبة في هذا الشكل، تتشكل مجموعة البيانات المصنفة Categorical data set. أما المتغيران الآخران، فيمثلان مجموعات البيانات العددية التي يمكن عن طريق حسابها أو قياسها، يتم التوصل إلى مجموعات البيانات العددية. Numerical data set تقسم البيانات العددية إلى فئتين مختلفتين هما: البيانات المتقطعة Discrete والبيانات المستمرة Continuous. تخيل أمامك خطًا من الأرقام ستجد عليه قيمًا أحد المتغيرات العددية، ويتمثل كل رقم يمكن التفكير فيه (2، 3,125، 8,12976 وما إلى ذلك) في نقطة واحدة على الخط. لنفترض أن المتغير قيد الدراسة هو عدد الفصول الدراسية التي يلتحق بها طالب ما. --- SECTION: الشكل "1-9" --- خط أرقام يمثل عدد الفصول الدراسية التي يلتحق بها طالب ما. في حال لم يلتحق أي طالب بأكثر من ثمانية فصول دراسية، فالقيم المحتملة ستتراوح ما بين 1 و 8. وتحدد هذه القيم في الشكل "1-9" بواسطة النقاط التي تشير إلى 1 و 2 و 3 و 4 و 5 و 6 و 7 و 8. وبما أن الطلبة إما يلتحقون بالفصل الدراسي أو لا، فقيم هذا المتغير متقطعة. إذا، من غير المنطقي التحاق الطالب بـ 4.32167 فصول دراسية. من ناحية أخرى، يحدد خط الأرقام في الشكل "2-9" مجموعة منطقية من القيم المحتملة للوقت (بالثواني) الذي يستغرقه فرقعة أول حبة ذرة في كيس فشار الميكروويف عند تعرضها للحرارة. ولكن، يمكن وضع القيم على خط الأعداد. ما يشير إلى استمرار الوقت هذه. وذلك بسبب تفرع كل حبة ذرة "فشار" بمجرد بلوغ درجة حرارتها الداخلية نقطة حرجة. وتجدر الإشارة إلى عدم حدوث ذلك بالضرورة في أوقات متقطعة (بالثواني). --- SECTION: الشكل "2-9" --- خط أرقام يمثل الوقت الذي تحتاج إليه أول حبة ذرة في كيس فشار لتتفرقع عند تسخينها. استخدام البيانات لدعم اتخاذ القرار 297 وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447 --- VISUAL CONTEXT --- **GRAPH**: الشكل "1-9" Description: A number line showing discrete points representing the number of classes a student is enrolled in. X-axis: Number of classes Data: Discrete points marked on a number line from 1 to 8. Key Values: Possible values are integers from 1 to 8. Context: Illustrates discrete numerical data where values are distinct and countable, representing the number of classes a student is enrolled in. **GRAPH**: الشكل "2-9" Description: A number line showing a continuous range of values representing the time taken for a popcorn kernel to pop. X-axis: Time in seconds Data: A continuous line segment marked on a number line from just after 10 to 18. Key Values: The range of time is from slightly after 10 seconds up to 18 seconds. Context: Illustrates continuous numerical data where values can be any number within a given range, representing the time for popcorn to pop.