ما هي البيانات المرتبطة؟ (شرح وأمثلة)

عندما تكون مجموعتان من البيانات متساويتين في الطول ويمكن “إقران” كل ملاحظة من مجموعة بيانات واحدة بملاحظة من مجموعة بيانات أخرى، فإننا نسمي هذه البيانات المقترنة .

لكي يتم ربط مجموعتي بيانات، من المهم أن تكون كل ملاحظة من مجموعة بيانات واحدة مرتبطة فقط بملاحظة واحدة من مجموعة البيانات الأخرى.

أمثلة على البيانات المطابقة

فيما يلي بعض الأمثلة على البيانات المطابقة:

مثال 1: قياسات مكررة.

لنفترض أن الباحثين يريدون معرفة ما إذا كان الميزان قادرًا على وزن الصناديق في جميع ساعات اليوم في مستودع معين. ولاختبار ذلك، استخدم الباحثون الميزان لوزن 30 صندوقًا مختلفًا في الصباح ثم في المساء.

والنتيجة النهائية هي مجموعتين من البيانات حيث يمكن “مطابقة” أوزان الصباح والمساء لكل صندوق مع بعضها البعض.

مثال 2: قياسات ما قبل وبعد.

يريد الطبيب معرفة ما إذا كان الدواء الجديد يمكن أن يخفض ضغط الدم لدى المرضى. ولاختبار ذلك، قام بقياس ضغط الدم لدى 20 مريضًا مختلفًا قبل وبعد استخدام الدواء لمدة أسبوع.

والنتيجة النهائية هي مجموعتين من البيانات، حيث يمكن “مطابقة” ضغط الدم قبل وبعد كل فرد مع نفسه.

كيفية تحليل البيانات المقترنة

هناك طريقتان شائعتان لتحليل البيانات المقترنة:

1. قم بإجراء اختبار t مقترن.

إحدى طرق تحليل البيانات المقترنة هي إجراء اختبار t للعينات المقترنة ، والذي يقارن متوسط عينتين عندما يمكن مطابقة كل ملاحظة من عينة واحدة مع ملاحظة من العينة الأخرى.

يخبرنا هذا الاختبار ما إذا كانت القيمة المتوسطة متساوية بين مجموعتي البيانات.

2. احسب الارتباط بين مجموعتي البيانات.

هناك طريقة أخرى لتحليل البيانات المقترنة وهي حساب الارتباط بين مجموعتي البيانات.

وهذا يعطينا فكرة عن اتجاه وقوة العلاقة بين قيم مجموعتي البيانات.

البيانات المقترنة والبيانات غير المتطابقة

على عكس البيانات المقترنة، تحدث البيانات غير المقترنة عندما لا يمكن ربط الملاحظات من مجموعة بيانات واحدة بشكل فريد بملاحظة من مجموعة بيانات أخرى.

على سبيل المثال، لنفترض أن الباحثين يريدون معرفة ما إذا كان برنامج تدريبي معين يزيد من متوسط القفز العمودي للاعبي كرة السلة أم لا.

تتمثل إحدى طرق اختبار ذلك باستخدام البيانات المطابقة في قياس الحد الأقصى للقفز العمودي لنفس اللاعبين العشرين قبل وبعد استخدام برنامج التدريب:

ولاختبار ذلك باستخدام البيانات المفردة ، تمكن الباحثون من قياس الحد الأقصى للقفز الرأسي لـ 20 لاعباً لم يستخدموا البرنامج التدريبي، ومن ثم قياس الحد الأقصى للقفز العمودي لـ 20 لاعباً مختلفاً استخدموا البرنامج التدريبي. ‘تمرين:

عند العمل مع البيانات المقترنة، نستخدم اختبار t للعينات المقترنة لتحديد ما إذا كان الفرق بين متوسطات العينة مختلفًا.

وعندما نعمل مع البيانات غير المقترنة، نستخدم اختبار t للعينات المستقلة لتحديد ما إذا كان الفرق بين متوسطات العينة مختلفًا.