كيفية اختيار الرسم البياني المناسب؟
لاختيار الرسم البياني المناسب، حدد المتغيرات التي تريد تمثيلها وحدد أنواعها (كمية أو نوعية). ثم اختر نوع الرسم البياني بناءً على مجموعة المتغيرات والتمثيل المطلوب.
هل تواجه صعوبة في تحديد الرسم البياني الأنسب لتمثيل بياناتك؟ أنت في المكان الصحيح! يُعدّ إنشاء رسوم بيانية دقيقة وفعّالة أمرًا بالغ أساسي في مختلف المجالات. ومن التحديات الشائعة تنظيم البيانات وتصنيفها بشكل صحيح. بعد قراءة هذه المقالة، ستعرف كيفية اختيار نوع الرسم البياني الأمثل لتمثيل بياناتك.
المشكلة
الرسم البياني المصمم جيداً ينبغي أن يُسهّل فهم البيانات المعروضة.
لا يمكن إنكار أهمية هذه المهارة للنجاحالمهني ، وخاصة في المجال الأكاديمي.
عديدة توجد أنواع ، بما في ذلك مخططات التشتت، والمخططات الشريطية، والمخططات الدائرية، والمخططات الخطية. والسؤال هو: عندما تكون و كيف استخدام كل نوع منها؟
إن تنظيم وتصنيف البيانات التي ترغب في تمثيلها بيانياً يسهل تحديد نوع الرسم البياني الأنسب.
سنقدم طريقة بسيطة لمساعدتك في اختيار أفضل رسم بياني لبياناتك.
نقدم الحلول الذكية
أولاً، حدد المتغيرات التي تريد تمثيلها على الرسم البياني.
بعد ذلك، حدد أنواع المتغيرات.
بشكل عام، يمكن أن تكون المتغيرات quantitative أو نوعي.
تمثل المتغيرات الكمية قيمًا عددية - قابلة للقياس أو العد، مثل العمر، والوزن، والطول، وعدد الأطفال، والتركيز، أو النسبة المئوية.
Conversely, نوعي فئات - قابلة للملاحظة والتصنيف ولكن غير قابلة للعد أو القياس، مثل الجنس، والنوع، ولون العين، والحالة الاجتماعية، أو الطبقة الاجتماعية.
بعد تحديد أنواع المتغيرات، يصبح اختيار الرسم البياني المناسب أمراً بسيطاً.
معظم الرسوم البيانية ثنائية الأبعاد، مع محورين X و Y:
ينبغي أن يمثل كل محور متغيرًا واحدًا.
التالي يرجى الرجوع إلى الدليل لاختيار الرسم البياني المناسب بناءً على أنواع المتغيرات لكل محور:
المتغير النوعي × المتغير الكمي
أمثلة: الجنس × الطول، النوع × الطول، الحالة الاجتماعية × الوزن، نوع الدواء × نسبة الشفاء.
لرسم متغير نوعي وكمي، استخدم أحد أنواع الرسوم البيانية التالية:
(أ) تعني مع أشرطة الخطأ
(ب) مخطط النقاط
(ج) مخطط الصندوق
على مثال، لنفترض أنك تريد رسم بياني للمقارنة بين أطوال الرجال والنساء في شركة معينة.
تعرض الرسوم البيانية الخمسة أعلاه نفس البيانات بشكل مختلف، وتمثل المتوسط والانحراف المعياري والبيانات الأولية.
متغير نوعي واحد (التكرار)
أمثلة: الحالة الاجتماعية، الدين، المنطقة الأحيائية، البلد، الجنس، لون العين، مدخن/غير مدخن، صحي/غير صحي، التعليم، الشهر.
لتمثيل التكرار (الكمية أو النسبة المئوية) لكل فئة من المتغيرات النوعية، استخدم:
(أ) الرسم البياني القطاعي، المعروف أيضًا باسم الرسم البياني الدائري
(ب) الرسم البياني الشريطي، المعروف أيضًا باسم الرسم البياني العمودي
على مثال، بالنظر إلى المتغير النوعي للحالة الاجتماعية مع فئات متزوج، أعزب، أرمل، ومطلق، قم بإنشاء مخطط شريطي يوضح تكرار كل فئة في العينة.
قم بتمثيل عدد أو نسبة الأشخاص في كل فئة باستخدام pie chart أو مخطط شريطي.
واحد ariable الكمي (التكرار)
المدرج الاحصائي، مثل المخططات الدائرية، ترددات متغيرة؛ ومع ذلك، تعرض histograms متغيرات كمية.
قسّم المتغير الكمي إلى فئات أو تصنيفات قبل رسمه بيانيًا.
على مثال، لرسم بياني يوضح طول طلاب جامعة ما، استخدم المدرج التكراري. قسّم المتغير الكمي (الطول) إلى فئات لتمثيله.
مخططات الخط (المتغير الترتيبي × المتغير الكمي)
أمثلة: درجة الحرارة × أشهر السنة، قيمة المخزون × آخر 30 يومًا، ثراء الأنواع × المسافة من النهر.
The البياني الخطي سلسلة من النقاط المتصلة بخط.
يُستخدم هذا النوع من الرسوم البيانية عادةً لدراسة التغيرات أو الاتجاهات في متغير كمي بمرور الوقت.
إلى جانب الوقت، يمكن أن تُظهر المخططات الخطية أيضًا الاتجاهات المكانية (المسافة) أو أي سلسلة ذات ترتيب.
على مثال، لنفترض أنك تريد رسم متوسط درجة الحرارة لكل ساعة ليوم واحد.
ملاحظات ختامية
تُعد الرسوم البيانية التي نناقشها هنا الأكثر استخدامًا، ويمكنهابشكل فعالتمثيل أنواع مختلفة من البيانات
1.مخطط التشتت
2.رسم بياني للمتوسط مع أشرطة الخطأ، أو رسم بياني نقطي، أو رسم بياني صندوقي
3.الرسم البياني الشريطي/العمودي أو الرسم البياني الدائري
4.الرسم البياني
5.رسم بياني خطي
لتحديد الرسم البياني المناسب، ابدأبتحديدالمتغير (أو المتغيرات) التي ترغب في عرضها. ثمحددنوع كل متغير (كمي أو نوعي). وأخيرًا،اخترالرسم البياني بناءً على مجموعة المتغيرات وما تريد تمثيله، كما هو موضح أعلاه.
مقالات مقترحة
استفد من مقالاتنا المميزة الأخرى حول الرسوم البيانية! عزز معرفتك وحسّن مهاراتك في اختيار الرسوم البيانية من خلال استكشاف مواردنا الموصى بها. اضغط هنا للتعمق أكثر في عالم تمثيل البيانات المرئي وإطلاق العنان لإمكانياتك الكاملة!

