[rtl]التعريف بعلم الاحصاء واهميته [/rtl]
[rtl]يحتل علم  الإحصاء مكانا هاما  في مضمار العلم والمعرفة ، وتعددت استخداماته هذه الأيام لتشمل مجالات متعددة عن النشاطات الإنسانية كالصحة والزراعة  والصناعة والتجارة والتعليم وكافة جوانب التنمية ، وهو من العلوم  الضرورية والهامة التي يستخدمها الباحثون  في شتى مجالات البحوث التطبيقية  للوصول الى نتائج تتسم  بالمصداقية وتعتمد الموضوعية . ويقدم الطرق العلمية التي تختص بجمع البيانات (DATA)عن ظاهرة او فرضية ما وينظم ويبوب هذه البيانات بالشكل الذي يسهل  عملية تحليلها وتفسيرها ومن ثم استخلاص النتائج من اجل اتخاذ القرارات المناسبة ورسم الخطط من اجل التنمية والتطوير . [/rtl]
[rtl]      ارتبط مفهوم علم الاحصاء منذ القدم بفكرة العد والترقيم   واستخدم من قبل الحكومات من خلال تطبيقة في عمليات البع والشراء للسلع والبضائع وتقدير الملكيات العقارية وتعداد الجند وذلك بغرض فرض الضرائب والرسوم  . [/rtl]
[rtl]ونشا عن ذلك مصطلح  لغوي  هو ( الإحصاء ) Statistics ))  وهي كلمة لاتينية مكونة من   status  وتعني  الحالة  و  state  وتعني الدولة ومن هاتين الكلمتين  اشتقت كلمة   Statistics  في القرن الثامن عشر وتعني ﻭﺗﻌﻨﻲ  "ﺇﺷﺮﺍﻑ ﺍﻟﺪﻭﻟﺔ  "ﺃﻭ "ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺍﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﺎﺓ ﻋﻦ ﺣﺎﻟﺔ ﺍﻟﺪﻭﻟﺔ . وبدا علم الاحصاء يتطور بتطور المجتمعات وتواصلها وبناء عليه يمكن القول ان علم الاحصاء  مر  بثلا ث مراحل  :[/rtl]
[rtl]1)  مرحلة الإحصاء الاول :  الذي تعد الانطلاقة الاولى  نقطة البدء ﺇﺫ ﺍﺳﺘﺨﺪﻡ ﻓﻲ ﺍﻟﻘﺮﻥ ﺍﻟﻌﺸﺮﻳﻦ ﻣﺎ ﻗﺒﻞ ﺍﻟﻤﻴﻼﺩ ﻟﺪﻯ ﺍﻟﺼﻴﻨﻴﻴﻦ ﺣﻴﺚ ﻳﺮﻭﻯ ﺃﻥ   ، ﺇﻣﺒﺮﺍﻁﻮﺭ ﺍﻟﺼﻴﻦ ﻛﺎﻥ ﻳﻤﻠﻚ ﺇﺣﺼﺎءﺍﺕ ﺩﻗﻴﻘﺔ ﻋﻦ ﺍﻟﺴﻜﺎﻥ ﻭﺍﻷﺭﺍﺿﻲ ﺍﻟﻤﺰﺭﻭﻋﺔ . ﺛﻢ ﻋﺮﻑ [/rtl]
[rtl]ﺍﻹﺣﺼﺎء ﻟﺪﻯ ﺍﻟﺮﻭﻣﺎﻥ ، ﻓﺎﻟﻤﻠﻚ ﺃﻭﻏﺴﺴﺖ ﻭﺿﻊ ﻣﻴﺰﺍﻧﺎ ﻟﺜﺮﻭﺓ ﺇﻣﺒﺮﺍﻁﻮﺭﻳﺘﻪ "  ،  وعرف عند قدماء المصريين من الفراعنة  واستخدم في احصاء السكان في اليونان ( 590( قبل الميلاد . [/rtl]
[rtl]ﻏﻴﺮ ﺃﻥ ﻏﺎﻳﺎﺕ ﺍﻹﺣﺼﺎء ﻓﻲ ﺫﻟﻚ ﺍﻟﻌﺼﺮ ﺗﺠﻠﺖ ﻓﻲ :  ، ﺣﺼﺮ ﺃﻋﺪﺍﺩ ﺍﻟﻤﻮﺍﻁﻨﻴﻦ ﻭﺫﻟﻚ ﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ﺍﻟﻤﻘﺪﺍﺭ ﺍﻟﻌﺪﺩﻱ ﻟﻠﻘﻮﺓ ﺍﻟﺒﺸﺮﻳﺔ ﺍﻟﻌﺎﻣﻠﺔ ﻟﻠﺮﺟﺎﻝ و حصر الاراضي الزراعية ومن يعمل بها ،  وكمية الضرائب التي يمكن جمعها ، ولمعرفة قدرة الدولة على خوض الحروب وتعداد القادرين على حمل السلاح  من جهة اخرى .[/rtl]
[rtl]2) مرحلة الاحصاء الثاني :  اخذ الاحصاء  مفهوما جديدا  كعلم  خلا ل القرنين السابع عشر والثامن عشر  وذلك بفضل ظهور المدرسة الانجليزية لعلماء ( الحساب السياسي ) ويعد العالم  وليام بيتي  ( , 1623-1687 William Petty ) احد أهم العلماء الذين أسسوا هذه المدرسة الاقتصادية وأطق عليه  كارل ماركس لقب  ( أبو الاقتصاد السياسي البرجوازي )     أجرى دراسات وبحوث سماها  (لغة الأرقام )  وقام  بمحاولة لتقدير عدد سكان مدينة لندن عام ( 1687)  وقدر بحوالي[/rtl]
[rtl]( 696) ألف نسمة وتم تطوير هذه المحاولة لتقدير سكان بريطانيا  وقدرت بحدود ( 5.5) مليون نسمة يشكلون ( 1.3) مليون عائلة حسب العمر والدخل . كما كان من مؤسسييها  هالي  (  Halley , 1662-1742) الذي اجرى بحوثا في النسب والمعدلات والتبيؤ , وتم تطبيق الاحصاء الحيوي (  vital statistics)  من قبل العالم الانجليزي جون جرانت [/rtl]
[rtl]  (  John  Graunt , 1620-1674)  الذي درس بيانات الولادات والوفيات والبقاء , ويعتبر العالم الاحصائي  فشر (   R.A Fisher )  احد اهم العلماء الذين اسهموا في تطور علم الاحصاء من خلال  وضع هذا العلم في خدمة العلوم الاخرى وايجاد التطبيقات الواسعة له في كافة المجالات وخصوصا الزراعة والتربية والبيولوجي بالاضافة الى ايجاده للاختبارات الاحصائية التي خدمت تلك العلوم .[/rtl]
[rtl]وفي الوقت نفسة  كان لتقدم علم الاحتمالات في الرياضيات الاثر الكبير في تقدم علم الاحصاء  حيث ساهم   المهتمون بعلم الاحتمالات مثل برنولي (  Bernouilli , 1667-1748)   ولابلاس  (   Laplace , 1749-1827) وغيرهم في  ظهور المفهوم الحديث لعلم الاحصاء . [/rtl]
[rtl]3) مرحلة الاحصاء الثالث : ﻭﻓﻴﻪ ﻅﻬﺮﺕ ﺃﻫﻤﻴﺔ ﺍﻹﺣﺼﺎء  ﻛﻤﻨﻬﺞ ﻋﻠﻤﻲ ﻳﺸﻤﻞ ﺟﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﺒﺎﺩﺉ ﻭﺍﻷﺳﺲ ﻭﺍﻟﻄﺮﺍﺋﻖ ﺍﻟﻌﻠﻤﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺘﺒﻊ ﻓﻲ ﺟﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﻋﺮﺿﻬﺎ ﻭﺗﺤﻠﻴﻠﻬﺎ ﻭﺗﻔﺴﻴﺮﻫﺎ . ﻓﻌﻤﻞ ﺍﻟﺒﺎﺣﺚ ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ﺇﺫﻥ ،ﻳﺒﺪﺃ ﺑﺠﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﻻينتهي ﺇﻻ ﺑﻌﺪ ﺃﻥ ﻳﺮﺗﺒﻬﺎ ﻭﻳﺤﻠﻠﻬﺎ ﻭﻳﻔﺴﺮﻫﺎ، ﻭﻣﻦ ﺛﻢ ﺍﻟﺘﻨﺒﺆ ﺑﻤﺎ ﺳﺘﺆﻭﻝ اليه ﺍﻟﻈﺎﻫﺮﺓ ﺍﻟﻤﺪﺭﻭﺳﺔ ﻣﺴﺘﻘﺒﻼ ,  وفي القرن التاسع عشر  تطور ﺍﻹﺣﺼﺎء ﺑﺸﻜﻞ ﻣﻠﺤﻮﻅ نتيجة ادخال النظريا الرياضية عليه  , لا سيما عندما ظهرت ابحاث العالم الاحصائي الانجليزي كارل بيرسون (  Carl Pearson )  الذي لقب بابي الاحصاء  وذلك عندما ادخل نظرية الاحتمالات الرياضية  في مجال علم الوراثة ثم تبعه ستودنت (  Student ) وماركوف  (  Marcove )  وغيرهم من الاحصائيين  امثال :  وولد وكندل وكرامر  وجميعهم استخدموا النظريات الرياضية في مجال الاحصاء  كما انهم ﺃﺳﺴﻮﺍ ﺟﺪﺍﻭﻝ ﺇﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﺗﻔﺴﺮ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ ﺍﻟﻈﻮﺍﻫﺮ ﻣﻮﺿﻮﻉ ﺍﻟﺪﺭﺍﺳﺔ ﺗﻔﺴﻴﺮﺍ ﻋﻠﻤﻴﺎ ، ﻣﺤﺪﺩﺍ ﺑﺪﻗﺔ ومنها جداول كاي تربيع  , ستودنت , فشر ,  جداول تي  وغيرها   ,[/rtl]
[rtl] ﻫﺬﺍ ﻭﻗﺪ ﺣﻈﻲ ﺍﻹﺣﺼﺎء ﺑﺎﻫﺘﻤﺎﻡ ﺟﻤﻴﻊ ﺍﻟﺪﻭﻝ لانه يعد الاساس الضروري الذي تعتمد عليه ﺃﻳﺔ ﺧﻄﺔ ﻣﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔ ﺗﺤﺪﺩﻫﺎ ﺍﻟﺴﻴﺎﺳﺔ ﺍﻟﻌﻠﻴﺎ ﻟﻠﺪﻭﻟﺔ ﻟﺘﺤﻘﻴﻖ ﺃﻫﺪﺍﻑ ﻣﻌﻨﻴﺔ ، ﺑﺤﻴﺚ ﻛﻠﻤﺎ ﻛﺎﻧﺖ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺩﻗﻴﻘﺔ ﻭﻣﻔﺼﻠﺔ ، ﻛﻠﻤﺎ ﻛﺎﻧﺖ ﻧﺘﺎﺋﺞ ﺍﻟﺨﻄﺔ ﺃﻗﺮﺏ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻮﺍﻗﻊ ولولا الاحصاء لما استطعنا ان نربط الانتاج بالاستهلاك ولعمت الفوضى في الاقتصاد العالمي . [/rtl]
 
 
 
[rtl]تعريف علم الاحصاء :   Statistics  [/rtl]
[rtl]هو العلم الذي يهتم بتصميم اساليب جمع البيانات  (   DATA)  والتقنيات المختلفة  لتبويب وتلخيص وتنظيم وتصنيف وعرض وتحليل هذه البيانات للحصول على المؤشرات الاحصائية والمعلومات اللازمة لاتخاذ القرارات المناسبة .[/rtl]
[rtl]   اي انه ﻋﻠﻢ ﻳﻬﺘﻢ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﻄﺮﺍﺋﻖ ﺍﻟﻌﻠﻤﻴﺔ ﻭﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻭﺗﻄﺒﻴﻘﻬﺎ ﻟﺠﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﻌﺪﺩﻳﺔ ﻭﺗﻨﻈﻴﻤﻬﺎ ﻭﺗﻠﺨﻴﺼﻬﺎ ﻭﻋﺮﺿﻬﺎ          ﻭﺗﺤﻠﻴﻠﻬﺎ ﺑﻐﻴﺔ ﺍﻟﻮﺻﻮﻝ ﺇﻟﻰ ﻧﺘﺎﺋﺞ ﻣﻘﺒﻮﻟﺔ ﻭﻗﺮﺍﺭﺍﺕ ﺳﻠﻴﻤﺔ في ضوء التحليل .[/rtl]
[rtl]وعرفه ديفيد هاند (  David Hand ,1951 ) بانه تكنولوجيا استخراج المعنى من البيانات [/rtl]
[rtl]الفرق بين الاحصاء  والاحصاءة :[/rtl]
[rtl] ان كلمة احصاء كثيرا ما تتداخل مع كلمة إحصاءات  بعض الدارسين ، على الرغم من الفرق الشاسع بين  المصطلحين ولازالة هذا التداخل  نعرف الاحصاءات بانها جمع كلمة  احصاءة    : وهي بيان ( حقيقة )  كمية او وصفية  خاصة بظاهرة معينة . وتصدرها  البنوك والشركات والوزارات والمؤسسات الخاصة والرسمية ،   كنشرات البنوك  المتعلقة  بنوع النقد المتداول،  ﺍﻟﻤﺒﻴﻌﺎﺕ  ،حجم  ﺍﻟﻮﺩﺍﺋﻊ ، ﺍﻟﻘﺮﻭﺽ ، ﺃﺳﻌﺎﺭ ﺍﻟﻔﺎﺋﺪﺓ ، ﺃﺳﻌﺮ ﺍﻟﺼﺮﻑ ، ﺭﺅﻭﺱ ﺍﻷﻣﻮﺍﻝ ، ﺣﺮﻛﺔ ﺍﻷﻭﺭﺍﻕ ﺍﻟﻤﺎﻟﻴﺔ ، ﺃﺳﻌﺎﺭ ﺍﻟﺒﻮﺭﺻﺔ ، ﺃﺳﻌﺎﺭ ﺍﻷﺳﻬﻢ ﻭﺍﻟﺴﻨﺪﺍﺕ[/rtl]
[rtl]اي ان الاحصاءات هي مجموعة المعلومات أو البيانات الكمية (الرقمية )والوصفية الخاصة بالظاهرة قيد الدراسة أو البحث، ويتم جمع هذه المعلومات من طرف هيئات مختصة وتقدمها بأساليب علمية في وثائق رسمية وغيررسمية لخدمة غرض محدد.[/rtl]
[rtl]الاحصاء نوعان :[/rtl]
[rtl]1) الاحصاء ﺍﻟﻮﺻﻔﻲ (  Descriptive  statistics ) : ﻫﻮ ﺃﺣﺪ ﻓﺮﻋﻲ ﻋﻠﻢ ﺍﻹﺣﺼﺎء ويتضمن  هذا الفرع  الطرق والاساليب  المستخدمة في جمع البيانات والمعلومات عن ظاهرة معينة  او مجموعة ظواهر وكيفية تنظيم وتصنيف وتبويب هذه البيانات والمعلومات مع امكانية عرضها في جداول ورسومات بيانية وحساب بعض المؤشرات الاحصائية منها . ﻓﻬﺬﺍ ﺍﻹﺣﺼﺎء ﻳﺴﺘﺨﺪﻡ ﻓﻲ ﺗﻠﺨﻴﺺ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎﺕ ﻋﻦ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ حالات بحثية مقيسة ﻋﻠﻰ ﺿﻮء ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺃﻭ ﺃﻛﺜﺮ ، ﻭﻻ ﻳﻨﺘﺞ ﻋﻦ ﺑﻴﺎﻧﺎﺗﻬﺎ ﺃﻱ ﻧﻮﻉ ﻣﻦ ﺃﻧﻮﺍﻉﺍﻻﺳﺘﻨﺘﺎﺝ ﺃﻭ ﺍﻻﺳﺘﻨﺒﺎﻁ .[/rtl]
[rtl]2) الاحصاء الاستدلالي (Inferential Statistics (    وهو الفرع الثاني من علم الاحصاء  الذي يهتم عادة بموضوعي  طرق التقدير   Estimation    و  اختبار الفرضيات   Hypotheses  ويشتمل على الطرق الاحصائية التي تهدف الى عمل استنتاجات للمجتمع الاحصائي  عن طريق العينة  او المصدر الذي جمعت منه البيانات .  والتخطيط التالي يوضضح الية تقسيم علم الاحصاء  الى قسمين : [/rtl]
 
 
[rtl]الوحدة الاحصائية  : العنصر ( المفردة ) التي  تجري عليها الدراسة الاحصائية  التي نتحصل منها على البيانات  وتعتبر اصغر جزء مستقل تجري عليها الدراسة ،  وهي ثابتة وخاضعة لتعريف دقيق  ومستقرة ، وتشترك بصفة او اكثر . وهي عنصر فعال في عملية التحليل  فهي قد تكون شيئا حيويا  مثل ( شخص ، طالب ، موظف ، طفل ، طبيب ........) ، وقد تكون شيئا ماديا مثل ( مؤسسة , سيارة ، بنك , علبة ، كتاب   ........)  ،  وقد تكون شيئا معنويا  مثل  ( فكرة ) . [/rtl]
[rtl]المجتمع الاحصائي :   population   : مجموعة من الوحدات الاحصائية  المراد دراستها والتي تشترك فيما بينها  في الصفة الاساسية المراد تحليلها  ويشترط في المجتمع الاحصائي ان يكون معرفا تعريفا جيدا [/rtl]
[rtl]فمثلا عند دراسة المستوى المعيشي لطلبة الاردن المتفوقين  في امتحان الثانوية العامة  في احد السنوات :[/rtl]
[rtl] فان المجتمع الاحصائي  هو عدد طلبة الاردن المتفوقين في امتحان الثانوية العامة تلك السنة .[/rtl]
[rtl] ويعتبر كل طالب متفوق في امتحان الثانوية العامة تلك السنة هو وحدة احصائية .[/rtl]
[rtl]العينة الاحصائية sample : :  جزء من مجتمع الظاهرة قيد الدراسة  تؤخذ بطريقة معينة بحيث ممثلة للمجتمع تمثيلا صادقا  بقصد التعرف على خصائص هذا المجتمع . [/rtl]
[rtl]المتغير الاحصائي :  variable   هي سمة ( خاصية ) تاخذ قيم مختلفة  ويتغير عندها الافراد   ويكن ان نعبر عن المتغير بالرموز   x    ,   y     ,    z         ( مثل الذكاء ، التحصيل الدراسي ,  الوزن , الطول  ، .......... )  واذا اخذ المتغير قيمة واحدة لجميع الافراد  فانه يعتبر في هذه الحالة ثابت  (  constant)  .[/rtl]
 
[rtl]1) المتغيرات  الوصفية   Qualitative   :  وهي متغيرات  يعبر عنها بالوصف ولا يمكن التعبير عنها  بقيم عددية ( ارقام )  مثل: لون  العيون   ، زمرة الدم  ,  تقديرات النجاح للطلاب في احدى المواد ، المؤهل العلمي    ......[/rtl]
 
 
 
 
 
[rtl]وتنقسم بدورها الى نوعين هما: [/rtl]
[rtl]ا) متغيرات وصفية  ترتيبية  :       وهي صفة نوعية يمكن ترتيب حالاتها المختلفة ترتيبا معينا .مثل: التقديرات الدراسية  حيث نجد الحالات التالية :ممتاز،جيد جدا،  جيد ، متوسط، ضعيف.[/rtl]
[rtl]المؤهل العلمي  هو متغير نوعي ترتيبي  لانة  يمكن ترتيب حالاتة  على النحو :  دكتوراه , ماجستير ، بكالوريس ، دبلوم ، توجيهي [/rtl]
 كذلك الرتب العلمية في الجامعة ، الرتب العسكرية ، درجة الرضا عن خدمة الزبائن  : غير راضي ، محايد ، راضي ،
[rtl]ب) متغيرات وصفية  غير ترتيبية  : في هذا النوع لا يوجد اي معيار لترتيب حالاتها. مثل :التخصص وهي صفة حالاتها [/rtl]
[rtl]( محاسبة ، ادارة اعمال ، صيدلة  ، تمريض ، تصميم جرافيكي  ،   ولا يمكن ترتيبها )  وايضا : الحالة الاجتماعية  ،   الجنسية ، النوع الاجتماعي ، المحافظة التي تسكنها .  هي متغيرات وصفية غيرترتيبية   [/rtl]
[rtl] 2)   المتغيرات  الكمية   Quantitative  :  وهي متغيرات يعبر عنها بقيم عددية ( ارقام )  . وتنقسم بدورها الى نوعين هما: [/rtl]
[rtl]ا)  متغيرات كمية منفصلة : Discrete  وهي متغيرات  يعبر عنها بقيم عددية لا تقبل الكسور : مثل عدد افراد الاسرة ، عدد القاعات الدراسية في كلية الاداب , عدد الاهداف المسجلة في مباراة , عدد الاسنان المسوسة  التي عالجها الطبيب في العيادة ، عدد السيارات التي قطعت الاشارة الضوئية خلال خمس دقائق ، عدد رسائل SMS  الصادرة من جهاز خلوي خلال اسبوع  . [/rtl]
[rtl]ب) متغيرات كمية متصلة    Continuos  : وهي متغيرات تعبر  بقيم عددية تقبل الكسور لان وحدات قياسها قابلة للتجزئة مثل :طول  احد  الطلاب ويقاس بالسنتيمتر،  وزن سعاد ويقاس  بالكيلوجرام، العمر الزمني لخالد ويقاس بالسنة ، نتيجة الامتحان وتقاس بالدرجات، اجور العمال وتقاس بالدينار .[/rtl]
[rtl]مستويات القياس في الاحصاء     Scales of Measurement   : [/rtl]
[rtl]القياس هو عملية  منظمة نعين بواسطتها قيما رقمية للخصائص والسمات  وبواسطة القياس نستطيع ان نحدد مقدار ما يمتلكه الفرد من السمة المقاسة يوجد نوعين من القياس هما:
1- القياس المباشر:
وهذا النوع من القياس يستخدم بشكل واسع في العلوم الطبيعية وذلك لان وسائله تعتمد على وحدات قياسية ثابتة ومتفق على حدودها وتستخدم في قياس الفروق الكمية بين الأشياء والعناصر مثل قياس الأطوال بالوحدات المترية او الأوزان بالكيلو غرامات وحجم الأسر والدخول للأفراد وغيرها.
2- القياس غير المباشر:
وهذا النوع من القياس يستخدم بشكل واسع بالعلوم التربوية والنفسية وذلك لان الكثير من الظواهر والصفات النفسية والتربوية تحتاج الى قياس التصرفات او السلوكيات التي تدل عليها بعد تحديدها بدقة وبناء المقياس في ضوئها.

العوامل المؤثرة على القياس:
1- الشيء او السمة المراد قياسها : يؤثر الشيء أو السمة المراد قياسها على نوع القياس المستخدم وطريقة القياس والوحدة المستخدمة فيه  ، فهناك أشياء تقاس بطريقة مباشرة كما يحدث عند قياس دخول الأفراد و عدد افراد أسرهم .ولكن غالبية السمات المزاجية والشخصية تقاس بطريقة غير مباشرة لذلك تختلف المقاييس ليس في طبيعتها فحسب بل بدرجة دقتها اذ ليس هناك شك بان القياس المباشر أسهل وأدق من القياس غير المباشر.
2- أهداف القياس: يتأثر القياس بالهدف من العمل الذي يراد إجراءه فعندما يكون الهدف من القياس عمل تقويم سريع لسمة او تحصيل تلاميذ في خبرة معينة فيتم اختيار القياس الذي يتناسب مع هذا الهدف .
3- القائمون بعملية القياس وجمع البيانات حيث يتأثر القياس بصفات ومستويات تدريب الأفراد بعملية القياس[/rtl]
[rtl]يوجد 4 مستويات لمقاييس القياس  وهي تعرف ايضا باسم المستويات الاربعة للقياس  ، ويعتبر كل مقياس ترقية للمقياس الذي يسبقة [/rtl]
[rtl]اولا : المقياس الاسمي   Nominal  scale :
ويسمى هذا النوع من القياس أحيانا بالتصنيفي اذ ليس للأرقام فيه معنى كمي وإنما لغرض تصنيفي فقط وان الأرقام التي تتضمنها المتغيرات توضح للدلالة على الفئة ضمن المتغير ولا يجري التعامل معها إحصائيا ولا رياضيا.
ويعتبر هذا القياس أدنى المستويات القياسية المستخدمة في التعبير عن المتغيرات والخصائص التربوية والنفسية وأكثر المستويات القياسية بعدا عن القياس الموضوعي الذي يستخدم في العلوم الطبيعية. ومن امثلة هذا النوع من المقاييس  ارقام لاعبي كرة القدم  ،الارقام التي تعطى للافراد لتصنيفهم حسب حالتهم الاجتماعية ، ارقام السيارات ، ارقام الهاتف [/rtl]
 
 
[rtl]فمثلا عند ترميز البيان الخاص بالجنس في بحث معين يعطي الذكور عادة رقم 1 والإناث رقم 2, الأرقام هنا تفيد التصنيف بين الذكور والإناث فقط ولا تدل على تفوق الذكور على الإناث أو العكس ، وكذلك الأسئلة التي تظهر في كثير من الاستبيانات وتأخذ إجابة نعم أو لا, مثلا عندما يسال عن موافقة المواطنين على إعطاء المرأة الاردنية حقوقها السياسية يعطى عادة عند تبويب أو ترميز هذا السؤال بالحاسب الآلي رقم 1 للإجابة نعم ورقم 2 للإجابة لا .[/rtl]
[rtl]·         في المقياس الاسمي يكون تصنيف فقط [/rtl]
[rtl]ثانيا : المقياس التراتيبي 0rdinal Scale   يعطي معلومات عن التفاوت بين الأشياء من حيث الوصف فقط وليس الحجم                                                                        [/rtl]
 


 
[rtl]2.                  مثلا يمكن ترتيب البيان الخاص بتقديرات طلبة الجامعة إلى  : F- 1,D- 2, C- 3, B- 4, A-5   وهذا الترتيب يفيد الوصف بمعنى أن تقدير D أعلى من التقدير F ولكن لا يعني ذلك أن تقدير D يعادل ضعف التقدير  F  ومن أمثلة البيانات التراتيبية : المستوى التعليمي لمجموعة من الأفراد(1.ثانوية عامة 2. مؤهل دبلوم 3. شهادة جامعية 4.دراسات عليا) – الدرجات الوظيفية لمجموعة من الموظفين في سلم الوظائف العامة(1. الدرجة الأولى 2. الدرجة الثانية. 3. الدرجة الثالثة. 4. الدرجة الرابعة......)- الترتيب العام لفرق الدوري الانجليزي(1. مانشستر  يونايتد 2.ارسنال  3 . ليذر يونايتد   4. سندرلاند   5. ليفربول......)- درجة رضا عملاء البنك الاهلي عن الخدمات المقدمة إليهم (1.راضي تماما 2. راضي 3.غير متأكد 4.غير راضي 5.غير راضي تماما  )  [/rtl]
[rtl]ان هذا المستوى أرقى قليلا من القياس الاسمي حيث يحمل إضافة الى التصنيف سمة الترتيب أي توضح الاشياء في ترتيب محدد . [/rtl]
[rtl]حدد مستوى القياس  في كل حالة ممايلي :[/rtl]
[rtl]للاجابة عن سؤال اين تعيش  كان ثلاث اجابات  1) الضواحي 2) المدينة 3) الريف [/rtl]
[rtl]يسأل استقصاء العميل “أي علامة تجارية للهواتف الذكية تفضل؟   الخيارات 1) سامسونغ  2) نوكيا  3) هواوي[/rtl]
[rtl]ما هي تفضيلاتك السياسية  1) مستقل  2) ديمقراطي  3) جمهوري[/rtl]
[rtl]الى أي مدى تشعر بالرضا عن خدماتنا  ؟  1) راضي بدرجة قوية   2) راضي بدرجة متوسطة 3) غير راضي[/rtl]
[rtl]مستوى دخل اسرة مكونة من 5 افراد   1) مرتفع   2) متوسط   3) منخفض[/rtl]
[rtl]·         في المقياس التراتيبي  يكون تصنيف + ترتيب [/rtl]
[rtl]خصائص موازين القياس  [/rtl]
[rtl]1) المقدار  : الميزان ييحقق هذه الخاصية اذا كانت احدى  حالات  السمة يمكن الحكم عليها  بانها اكبر او اصغر او تساوي  حالة اخرى للسمة نفسها [/rtl]
[rtl]فمثلا في ميزان الطول يمكن القول ان فردا معينا  اطول من فرد اخر  ( هذا الميزان يحقق خاصية المقدار ) [/rtl]
[rtl]ارقام اللاعبين او ارقام الهواتف اوارقام المواد الدراسية في قسم الرياضيات (هذا الميزان لا يحقق خاصية المقدار )[/rtl]
[rtl]2) تساوي المسافات :الميزان يحقق هذه الخاصية  اذا كان الفرق بين نقطتين في اي موقع على الميزان يحمل نفس معنى الفرق بين نقطتين اخرتين  تختلفان بعدد مساو من وحدات الميزان فمثلا الفرق بين النقطتين  2 سم  ، 6سم  على[/rtl]
[rtl]المسطرة لا يختلف عن الفرق بين 8سم ، 12سم  حيث ان الفرق 4سم في الحالتين ( هذا الميزان يحقق تساوي المسافات ) [/rtl]
[rtl]الفرق بين نسبتي الذكاء 60 ، 65 ليس  له نفس معنى  الفرق بين نسبتي الذكاء 115، 120  على الرغم ان الفرق بين الحالتين  5 نقاط وذلك لاختلاف نسب الذكاء بينهما  ( هذا الميزان لا يحقق تساوي المسافات ) [/rtl]
[rtl]3) الصفر المطلق ( الحقيقي) ( المعنى الانعدامي للصفر )[/rtl]
[rtl]يحقق الميزان هذه الخاصية  اذا  انعدمت السمة موضع القياس [/rtl]
[rtl]·         اذا كان عدد نبضات القلب صفرا فان هذا يعني ان القلب توقف عن النبض ( هذا الميزان يحقق خاصية الصفر المطلق )[/rtl]
[rtl]·         اذا كان رصيد حزم النت  صفرا فهذا يعني ان الرصيد انتهى  ( هذا الميزان يحقق خاصية الصفر المطلق )[/rtl]
[rtl]·         في قياس الوزن عند القول ان الوزن صفرا  فان هذا يعني عدم وجود وزن لان الصفر حقيقي وله معنى  ( هذا الميزان يحقق خاصية الصفر المطلق ) [/rtl]
[rtl]·         سعر المنتج ،  عدد المستهلكين ، المبيعات ، الارباح اليومية  تحقق خاصية الصفر المطلق [/rtl]
[rtl]·         في قياس العدوانية لو حصل شخص على صفرا  لا يعني انعدام العدوانبة انعداما كليا  ( هذا الميزان لا يحقق خاصية الصفر المطلق )[/rtl]
[rtl]·         في قياس الذكاء لو حصل شخص على صفرا لا يعني انعدام الذكاء كليا ( هذا الميزان لا يحقق خاصية الصفر المطلق ) [/rtl]
[rtl]·         في قياس الاتجاهات وقياس التحصيل  لا تتحقق خاصية الصفر المطلق [/rtl]
[rtl]ثاثثا : المقيا س  الفتري ( مقياس الفترات )   Interval Scale [/rtl]
[rtl]·         يتميز هذا القياس بان الصفر الذي يتضمنه المتغير او السمة هو الصفر الافتراضي ( الاعتباطي )  فلا يوجد في هذا المقياس صفر مطلق ( حقيقي ) لان السمات لا تنعدم عند الافراد . ان هذا المستوى من القياس يستخدم كثيرا في القياس النفسي والتربوي فنحن لا نقيس الذكاء او الميول او الاتجاهات او القلق ،  وانما نقيس الفرق الحقيقي بين ذكاء شخصين طبق عليهما نفس مقياس الذكاء [/rtl]
[rtl]·         اعلى من المستوى الاسمي والتراتيبي  وبذلك تتحقق هرمية   المقاييس  ، [/rtl]
[rtl]·         يتميز بانه يحقق خاصيتي المقدار وتساوي المسافات . [/rtl]
 
 
الاعداد لها معنى كمي  وترتيب  ويتم اجراء العمليات الحسابية عليها ( جمع  وطرح وضرب ) عدا القسمة لوجود الصفر ، ويعد هذاالمقياس من المقاييس الفعالة حيث انه يفتح الباب أمام التحليل الإحصائي للبيانات المتاحة. ويمكن إستخدام الوسط الحسابي ، والوسيط، والمنوال لحساب النزعة المركزية في هذا المقياس. ويعتبر العيب الوحيد لهذا المقياس عدم وجود نقطة إنطلاق محددة مسبقا أو قيمة للصفر الحقيقي.
[rtl]معظم الاختبارات المستخدمة في هذا  قياس الذكاء او التحصيل او الاتجاهات تعتمد هذا المقياس ومثال على ذلك ان الفرق بين نسبتي الذكاء 80، 100  يكافىء  الفرق بين نسبتي الذكاء  100 ، 120 لكن  بشروط معينة  ولا يجوز القول ان نسبة الذكاء  80 نصف نسبة الذكاء 160  لعدم توفر صفر مطلق (حقيقي)  على تدرج المقياس  يناظر حقيقة انعدام الظاهرة . [/rtl]
[rtl]مقياس درجة الحراارة  مئوي / فهرنهيت  80 درجة دائما اكبر من 50 درجة والفرق بينهما مماثل للفرق بين 70 درجة ، 40 درجة  ايضا ، فعندما نقول ان درجة الحراة صفر فان ذلك لا يعني انعدام الحرارة ف قيمة الصفر اعتباطية لان  القيم السالبة موجودة  وهذا يجعل مقياس درجة الحرارة  مئوي / فهرنهيت مثال تقليدي على  المقياس الفتري .[/rtl]
[rtl]·         في المقياس الفتري يكون  تصنيف + ترتيب + وحدات متساوية [/rtl]
[rtl]رابعا :   المقياس النسبي  Ratio Scale  [/rtl]
[rtl]ادق واعلى مستويات القياس  ويحقق الحصائص الثلاث ( المقدار وتساوي المسافات والصفر المطلق ) [/rtl]
[rtl]يسمح باجراء العمليات الحسابية الاربعة  على الاعداد الناتجة من القياس [/rtl]
[rtl]مثال : الدخل ، الوزن ، العمر ، الطول ،  فعندما يقال ان الدخل صفر فهذا يعني عدم وجود دخل [/rtl]
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 تماما كالمسطرة العادية . ويحسب عن طريق إفتراض أن المتغيرات لديها خيار للصفر، والفرق بين المتغيرات متشابه وأن هناك ترتيب معين بين الخيارات.
[rtl]·         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 يوفر المقياس النسبي أكثر المعلومات تفصيلا حيث يستطيع الباحثون والإحصاائيون حساب النزعة المركزية بإستخدام الأساليب الإحصائية مثل المتوسط، الوسيط والمنوال، ويمكن إستخدام طرق مثل المتوسط الهندسي، معامل الاختلاف أو المتوسط المتجانس[/rtl]
[rtl]·          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)[/rtl]
[rtl]بسبب وجود قيمة للصفر الحقيقي، فإن المقياس النسبي لا يمتلك قيم سالبة [/rtl]
[rtl]·         لتحديد توقيت إستخدام المقياس النسبي، يتوجب على الباحث ملاحظة ما إذا كانت المتغيرات لديها جميع خصائص مقياس الفترات بالاضافة الى وجود قيمة للصفر الحقيقي[/rtl]
·         ان الذي يميز المقياس الفتري هو وجود نقطة اسناد " صفر افتراضي" ،حيث ان بعض المؤسسات التعليمية تعتمد درجة معينة كنقطة اسناد او كصفر افتراضي، ولذلك لا يوجد ما يبرر القول ان تحصيل الطالب الذي درجته 60 هو ضعفا تحصيل الطالب الذي درجته 30.
·         ان كل مقياس من المقاييس يمتلك خصائص المقاييس السابقة له ، بالاضافة الى خاصية مميزة له ، ومن هنا جاءت فكرة هرمية المقاييس
·         بالاعتبار
·         .  
 
[rtl] البيانات :  ( Data) [/rtl]
 
 
 
[rtl]2- مصادر الميدان Fled Sours  :- وهي ان يقوم الباحث بجمع البيانات اللازمة من مصادرها الاصلية بطريقتي المراسلة أو المواجهة ، وان البيانات التي تُجمع بهذا الاسلوب تسمى بيانات أولية اوخام او غير مبوبة. يعتبر أهم مصدر لجمع البيانات حيث يتولى الباحث مهمة الجمع للبيانات بنفسه وهي عملية ليست سهلة وتخضع لشروط وقيود توضع من قبل الباحث وألا حصلنا على بيانات مضللة وغير ممثلة للمجتمع محل الدراسة .[/rtl]
 
2- صعوبة اجراء التسجيل الشامل بسبب طبيعة المجتمع ، فقد يكون المجتمع الإحصائي