1. Types of Data أنواع البيانات
1.1. Qualitative Data (البيانات النوعية)
1.1.1. Nominal Data (البيانات الاسمية): Descriptive, unordered categories (e.g., gender, color). فئات وصفية غير مرتبة (مثل: النوع، اللون).
1.1.2. Ordinal Data (البيانات الترتيبية): Descriptive categories with a meaningful order (e.g., grades). فئات وصفية ذات ترتيب معنوي (مثل: الدرجات).
1.2. Quantitative Data (البيانات الكمية)
1.2.1. Discrete Data (البيانات المتقطعة): Countable values (e.g., number of cars). قيم قابلة للعد (مثل: عدد السيارات).
1.2.2. Continuous Data (البيانات المستمرة): Measurable values (e.g., weight, height). قيم قابلة للقياس (مثل: الوزن، الطول).
1.3. Normal Data (البيانات الطبيعية): Follows a normal distribution. تتبع التوزيع الطبيعي.
1.3.1. Ho (Null Hypothesis): Data is normal. H₀ (الفرضية الصفرية): البيانات طبيعية.
1.3.2. H1 (Alternative Hypothesis): Data is not normal. H₁ (الفرضية البديلة): البيانات غير طبيعية.
1.4. Non-Normal Data (البيانات غير الطبيعية): Follows distributions other than normal (e.g., Gamma, Poisson). تتبع توزيعات غير التوزيع الطبيعي (مثل: جاما، بواسون).
1.5. Binary Data (البيانات الثنائية): 0 and 1 outcomes (e.g., success/failure). نتائج 0 و1 (مثل: النجاح/الفشل).
1.6. Gamma Data (بيانات جاما): Time-related events (e.g., waiting times). أحداث متعلقة بالوقت (مثل: أوقات الانتظار).
1.7. Poisson Data (بيانات بواسون): Rare events (e.g., earthquakes). أحداث نادرة (مثل: الزلازل).
2. Levels of Measurement مستويات القياس
2.1. Nominal Level (المستوى الاسمي): Categories without a meaningful order (e.g., marital status). فئات بدون ترتيب معنوي (مثل: الحالة الاجتماعية).
2.2. Ordinal Level (المستوى الترتيبي): Categories with a meaningful order (e.g., education levels). فئات ذات ترتيب معنوي (مثل: مستويات التعليم).
2.3. Interval Level (المستوى الفاصل): Numeric data with equal intervals, no true zero (e.g., temperature). بيانات رقمية ذات فواصل متساوية، بدون صفر حقيقي (مثل: درجة الحرارة).
2.4. Ratio Level (المستوى النسبي): Numeric data with a true zero (e.g., distance, income). بيانات رقمية ذات صفر حقيقي (مثل: المسافة، الدخل).
3. تعريفات هامةDefinitions
3.1. Statistics (الإحصاء): Collecting, organizing, and analyzing data for decision-making. جمع وتنظيم وتحليل البيانات لاتخاذ القرارات.
3.1.1. Descriptive: Summarizes data. الإحصاء الوصفي: يتعامل مع تنظيم وتلخيص وعرض البيانات باستخدام مقاييس مثل المتوسط والوسيط والانحراف المعياري.
3.1.2. Inferential: Makes predictions based on data. الإحصاء الاستدلالي: يقوم بإجراء تنبؤات استنادًا إلى البيانات.
3.2. Population (المجتمع الإحصائي): The entire group being studied. المجموعة الكاملة قيد الدراسة.
3.2.1. Limited Population (المجتمع المحدود): Finite group of elements. مجموعة ذات عدد محدود من العناصر.
3.2.2. Unlimited Population (المجتمع غير المحدود): Infinite or uncountable group of elements. مجموعة لا نهائية أو لا يمكن حصرها.
3.3. Parameter (المعلمة): A measure describing a population's characteristic. مقياس يصف خاصية في المجتمع الإحصائي.
3.4. Sample (العينة): A portion of the population for analysis. جزء من المجتمع لأغراض التحليل.
3.4.1. Sampling (المعاينة): Selecting a sample for analysis. اختيار عينة للتحليل.
3.4.2. Resampling (إعادة المعاينة): Creating new samples from existing ones. إنشاء عينات جديدة من عينة موجودة.
3.5. Statistic (الإحصاءة): A measure describing a sample's characteristic. مقياس يصف خاصية في العينة.
3.6. Qualitative Data (البيانات النوعية): Descriptive, non-numeric data (e.g., color). بيانات وصفية غير رقمية (مثل: اللون).
3.7. Quantitative Data (البيانات الكمية): Numeric data for calculations (e.g., height). بيانات رقمية للعمليات الحسابية (مثل: الطول).
4. Types of Statistical Data أنواع البيانات الإحصائية
4.1. Panel/Longitudinal Data (البيانات اللوحية/الطولية): Combines time series and cross-sectional data (e.g., tracking patients over weeks). تجمع بين البيانات الزمنية والمقطعية (مثل: متابعة المرضى على مدار أسابيع).
4.2. Time Series Data (البيانات الزمنية): Data collected over time intervals (e.g., daily surgeries). بيانات تُجمع على فترات زمنية متتالية (مثل: العمليات الجراحية اليومية).
4.3. Cross-Sectional Data (البيانات المقطعية): Data collected at a single point in time (e.g., hospital patients in October). بيانات تُجمع في نقطة زمنية واحدة (مثل: عدد المرضى في مستشفى خلال أكتوبر).
4.4. Experimental Data (البيانات التجريبية): Data from controlled experiments (e.g., testing factors' impact). بيانات من تجارب مُصممة لقياس تأثير عوامل محددة.
4.5. Survey Data (البيانات الاستقصائية): Data from questionnaires and interviews. بيانات من الاستبيانات والمقابلات.
4.6. Count Data (بيانات العد): Non-negative integers representing counts (e.g., accidents). أعداد صحيحة غير سالبة تمثل العد (مثل: الحوادث).
4.7. Small Data (البيانات الصغيرة): Manageable datasets for analysis and predictions. مجموعات بيانات قابلة للإدارة للتحليل والتنبؤ.
4.8. Big Data (البيانات الضخمة): Very large datasets needing specialized tools for analysis. بيانات ضخمة تتطلب أدوات متخصصة لتحليلها.
4.9. Independent Data (البيانات المستقلة): Data with unrelated values (e.g., male and female test scores). بيانات ذات قيم غير مترابطة (مثل: درجات اختبار الذكور والإناث).
4.10. Non-Independent Data (البيانات غير المستقلة): Related values (e.g., monthly blood pressure readings). بيانات مترابطة (مثل: قراءات ضغط الدم الشهرية).
5. Variable (المتغير)
5.1. Qualitative Variable (المتغير النوعي): Descriptive categories (e.g., religion, nationality). فئات وصفية (مثل: الديانة، الجنسية).
5.2. Quantitative Variable (المتغير الكمي): Numeric data (e.g., age, weight). بيانات رقمية (مثل: العمر، الوزن).
5.2.1. Discrete Variable (المتغير المتقطع): Countable values (e.g., 1, 2, 3). قيم قابلة للعد (مثل: 1، 2، 3).
5.2.2. Continuous Variable (المتغير المستمر): Measurable values (e.g., height, temperature). قيم قابلة للقياس (مثل: الطول، درجة الحرارة).