
Spanish: 
Tipos de datos: Nominal
Ordinal, Intervalo/Razón
Los datos son centrales en el análisis estadístico.
Cuando deseamos investigar más acerca de un fenómeno o un proceso, recolectamos datos.
Usualmente recolectamos varias medidas de cada persona u objeto de interés.
Cada objeto del que recolectamos datos es llamado observación.
Si estamos interesados en saber cómo responde una persona,
entonces cada observación será una persona.
 
Una observación también podría ser un negocio,
un producto, o un periodo de tiempo, como una semana por ejemplo.
Las variables registran las mediciones que nos interesan.
Edad, sexo y chocolate preferido pueden ser consideradas variables.
Para cada observación registramos una puntuación
o un valor por cada una de las variables.
Cuando almacenamos estos datos en una hoja de cálculo o en una base de datos,
cada fila corresponde a una única observación,
y cada columna es una variable.
Niveles de medición

Spanish: 
Tipos de datos: nominales,
ordinales, de intervalo/razón.
Los datos son fundamentales
para el análisis estadístico.
Cuando queremos más información
sobre un fenómeno o proceso
recopilamos datos.
Normalmente recopilamos varias medidas
sobre cada persona o cuestión de interés.
Cada cuestión sobre la que
recopilamos datos se llama observación.
Si nos interesa
cómo responden las personas
cada observación será una persona.
O una observación puede ser un negocio
un producto, o un periodo de tiempo,
como una semana.
Las variables registran
las mediciones que nos interesan.
La edad, sexo y preferencia de chocolate
pueden guardarse como variables.
Para cada observación, registramos
una puntuación o valor para cada variable.
Cuando guardamos estos datos
en una hoja de cálculo o base de datos
cada fila corresponde
a una sola observación
y cada columna es una variable.
Nivel de medición.

Portuguese: 
Tipos de dados: Nominal
Intervalado Ordinal / Escala contínua
Os dados são centrais para as análises estatísticas
Quando desejamos saber mais sobre um fenômeno ou processo, coletamos dados.
Normalmente, coletamos várias medidas sobre cada pessoa ou objeto de interesse.
Cada coisa sobre a qual coletamos dados é chamada de observação (dado).
Se estamos interessados ​​em como as pessoas respondem,
então cada observação será uma pessoa.
 
OU uma observação poderia ser um negócio
ou um produto, ou um período no tempo, como uma semana.
As variáveis ​​registram as medidas nas quais estamos interessados.
Idade, sexo e chocolate podem ser armazenados como variáveis.
Para cada observação, registramos uma pontuação ou valor para cada uma das variáveis.
 
Quando armazenamos esses dados em uma planilha ou banco de dados,
cada linha corresponde a uma única observação
e cada coluna é uma variável.
Nível de medição

Thai: 
ประเภทข้อมูล: Nominal
ช่วงเวลา / อัตราส่วน
ข้อมูลเป็นศูนย์กลางของสถิติ
การวิเคราะห์
เมื่อเราต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับปรากฏการณ์หรือกระบวนการที่เราเก็บรวบรวมข้อมูล
โดยปกติแล้วเราจะรวบรวมเครื่องมือวัดหลายอย่างในแต่ละบุคคลหรือสิ่งที่น่าสนใจ
สิ่งที่เราเก็บรวบรวมข้อมูลเรียกว่าการสังเกต
ถ้าเราสนใจในการตอบสนองของผู้คน
แล้วสังเกตแต่ละคน
 
หรือการสังเกตอาจเป็นธุรกิจ
หรือผลิตภัณฑ์หรือระยะเวลาหนึ่ง เช่น สัปดาห์
ตัวแปรจะบันทึกการวัดที่เราสนใจ
อายุ เพศ และ ประเภทช็อกโกแลตสามารถจัดเก็บเป็นตัวแปรได้
สำหรับการสังเกตแต่ละครั้งเราจะบันทึกคะแนนหรือค่าสำหรับแต่ละตัวแปร
 
เมื่อเราเก็บข้อมูลนี้ในสเปรดชีทหรือฐานข้อมูล
แต่ละแถวสอดคล้องกับการสังเกตในหนึ่งครั้ง
และแต่ละคอลัมน์เป็นตัวแปร
ระดับการวัด

English: 
Types of data: Nominal
Ordinal Interval/Ratio
Data is central to statistical
analysis
When we wish to find out more about a phenomenon or process we collect data.
Usually we collect several measures on each person or thing of interest.
Each thing we collect data about is called an observation. 
If we are interested in how people respond,
then each observation will be a person.
OR an observation could be a business 
or a product, or a period in time, such as a week.
Variables record the measurements we are interested in. 
Age, sex and chocolate preference can all be stored as variables.
For each observation we record a score or value for each of the variables.
When we store this data in a spreadsheet or database, 
each row corresponds to a single observation 
and each column is a variable.
Level of measurement

Arabic: 
أنواع البيانات: الاسمي
ترتيبي / الفترة / النسبي
البيانات أساسية في التحليل الإحصائي
عندما نرغب في معرفة المزيد عن ظاهرة أو عملية نجمع البيانات.
عادة نجمع عدة تدابير على كل شخص أو شيء من الفائدة.
كل شيء نجمع البيانات عنه يسمى الملاحظة.
إذا كنا مهتمين في كيفية استجابة الناس،
ثم كل ملاحظة سيكون الشخص.
 
أو الملاحظة يمكن أن تكون الأعمال التجارية
أو منتج، أو فترة زمنية، مثل أسبوع.
نسجل المتغيرات القياسية التي نهتم بها.
العمر والجنس وتفضيلات الشوكولاته يمكن تخزينها جميعا كمتغيرات.
لكل ملاحظة نحن نسجل درجة أو قيمة لكل من المتغيرات.
 
عندما نقوم بتخزين هذه البيانات في جدول بيانات أو قاعدة بيانات،
كل صف يتوافق مع ملاحظة واحدة
ولكل عمود متغير.
مستوى القياس

Spanish: 
El nivel de medición
usado para una variable
determina qué estadísticas de resumen
gráficos y análisis
son posibles y adecuados.
El nivel nominal
es el nivel de medición más básico.
También es conocido
como categórico o cualitativo.
Ejemplos de variables nominales
son el sexo, el tipo de chocolate
y color preferidos.
Son descripciones o etiquetas
sin sentido de orden.
Los valores nominales
pueden guardarse como palabras, textos
o ser asignados un código numérico.
Sin embargo,
los números no implican orden.
Para resumir los datos nominales,
usamos una frecuencia o porcentaje.
No se puede calcular un valor medio
o promedio de los datos nominales.
El siguiente nivel de medición es ordinal.
Ejemplos de variables ordinales
son rango, satisfacción y gusto.
¿En serio?
Las variables ordinales
tienen un orden significativo

Spanish: 
El nivel de medición usado para una variable
determina cuáles estadísticos,
gráficas y análisis es posible y razonable emplear.
El nivel nominal es el nivel de medición más básico.
El nivel nominal también se conoce como categórico o cualitativo.
Algunos ejemplos de variables nominales
son sexo,
tipo de chocolate preferido
y color.
Éstas son descripciones o etiquetas no ordenables.
Los valores nominales pueden ser registrados con una palabra, un texto o cierto código numérico.
Sin embargo, los números no implican orden.
Para resumir los datos nominales usamos frecuencias o porcentajes.
No es posible calcular una media o promedio para datos nominales.
El siguiente nivel de medición es el ordinal.
Algunos ejemplos de variables ordinales son el rango, la satisfacción
y el adornamiento!
Las variables ordinales tienen un orden significativo,

Thai: 
ระดับการวัดที่ใช้สำหรับตัวแปร
กำหนดสถิติสรุป,
กราฟและการวิเคราะห์เป็นไปได้และเหมาะสม
ระดับที่กำหนดคือระดับพื้นฐานที่สุดของการวัด
Nominal เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นหมวดหมู่หรือเชิงคุณภาพ
ตัวอย่างของตัวแปรที่ระบุ
คือเพศ,
ชนิดชอคโกแลตที่ชอบ
และสี
เหล่านี้เป็นคำอธิบายหรือป้ายกำกับที่ไม่มีการเรียงลำดับ
ค่าที่กำหนดสามารถจัดเก็บเป็นคำหรือข้อความหรือรหัสตัวเลข
อย่างไรก็ตามตัวเลขไม่ได้หมายความว่าเป็นลำดับ
โดยสรุป ข้อมูลแบบ nominal เราใช้ความถี่หรือเปอร์เซ็นต์
คุณไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยสำหรับข้อมูลที่ระบุได้
ระดับการวัดต่อไปคือลำดับ (ordinal)
ตัวอย่างของตัวแปรลำดับ คือ อันดับ ความพึงพอใจ
และความหลากหลาย

Arabic: 
مستوى القياس المستخدم لمتغير
يحدد الإحصاءات الموجزة،
الرسوم البيانية والتحليل ممكنة ومعقولة.
المستوى الاسمي هو المستوى الأساسي من القياس.
الاسمي هو أيضا معروف كاتيغوريكال أو النوعي.
أمثلة للمتغيرات الاسمية
هي الجنس،
نوع الشوكولاته المفضل
واللون.
هذه هي الأوصاف أو التسميات دون معنى للنظام.
يمكن تخزين القيم الاسمية ككلمة أو نص أو إعطاء رمز رقمي.
ومع ذلك، فإن الأرقام لا تعني النظام.
لتلخيص البيانات الاسمية نستخدم تردد أو نسبة مئوية.
لا يمكنك حساب قيمة متوسط ​​أو متوسط ​​للبيانات الاسمية.
المستوى التالي من القياس هو ترتيبي.
ومن أمثلة المتغيرات الترتيبية الرتب، الرضا،
والمرح!
متغيرات أوردينال لها ترتيب مفيد،

English: 
The level of measurement used for a variable 
determines which summary statistics, 
graphs and analysis are possible and sensible. 
The Nominal level is the most basic level of measurement. 
Nominal is also known as categorical or qualitative.
Examples of nominal variables 
are sex, 
preferred type of chocolate 
and colour.
These are descriptions or labels with no sense of order.
 Nominal values can be stored as a word or text or given a numerical code.
However, the numbers do not imply order.
To summarise nominal data we use a frequency or percentage.
You can not calculate a mean or average value for nominal data.
The next level of measurement is ordinal.
Examples of ordinal variables are rank, satisfaction, 
and fanciness!
Ordinal variables have a meaningful order, 

Portuguese: 
O nível de medição usado para uma variável
determina quais processos estatísticos,
gráficos e análises são possíveis.
O nível nominal é o nível mais básico de medição.
Nominal também é conhecido como categórico ou qualitativo.
Exemplos de variáveis ​​nominais
são sexo
tipo preferido de chocolate
e cor.
Estas são descrições ou rótulos sem senso de ordem.
Valores nominais podem ser armazenados como uma palavra ou texto ou dados um código numérico.
No entanto, os números não implicam ordem.
Para resumir os dados nominais, usamos uma frequência ou porcentagem.
Você não pode calcular um valor médio ou médio para dados nominais.
O próximo nível de medição é ordinal.
Exemplos de variáveis ​​ordinais são rank, satisfação,
e fantasia!
Variáveis ​​ordinais têm uma ordem significativa,

Arabic: 
ولكن الفترات الفاصلة بين القيم في المقياس قد لا تكون متساوية.
على سبيل المثال الفجوة بين الأول و 
قد يكون العداء الثاني في سباق صغير،
في حين أن هناك فجوة أكبر بين الثانية والثالثة.
وبالمثل قد يكون هناك فرق كبير بين راض وغير راض،
ولكن الفرق أصغر بين غير راضين وغير راضين جدا.
مثل البيانات الاسمية، يمكن إعطاء البيانات الترتيبية كما ترددات.
بعض الناس يقولون أنه يجب أبدا
حساب متوسط ​​أو متوسط ​​للبيانات الترتيبية.
 
ومع ذلك فمن الممارسة الشائعة جدا، لا سيما في البحوث المتعلقة
سلوك الناس للعثور على القيم المتوسطة للبيانات الترتيبية.
يجب أن تكون حذرا إذا قمت بذلك للتفكير في ما يعنيه وإذا كان له ما يبرره.
 
المستوى الأكثر دقة من القياس هو الفاصل الزمني / نسبة.
يتضمن هذا التصنيف العناصر التي يمكن أن تكون
قياسها وليس تصنيفها أو
أمر،
مثل عدد العملاء
الوزن والعمر والحجم.

Spanish: 
pero los intervalos entre los valores
de la escala pueden no ser iguales.
Por ejemplo, en una carrera
puede haber poca diferencia
entre el primer y segundo corredores
y haber una mayor diferencia
entre el segundo y el tercero.
Asimismo, puede haber una gran diferencia
entre satisfecho e insatisfecho
pero una diferencia menor
entre insatisfecho y muy insatisfecho.
Al igual que los datos nominales
los datos ordinales
pueden presentarse como frecuencias.
Hay quien afirma
que no debe calcularse una media
o promedio para los datos ordinales.
Sin embargo,
es una práctica bastante común
sobre todo en investigaciones
sobre el comportamiento de personas
para calcular valores medios
para datos ordinales.
Debe tener cuidado si lo hace
y pensar en lo que significa
y si es justificable.
El nivel más preciso
de medición es el de intervalo/razón.
Este nivel incluye cosas
que pueden medirse
en lugar de clasificarse u ordenarse
como el número de clientes
peso, edad y tamaño.
Los datos de intervalo/razón
también se conocen como escala

Portuguese: 
mas os intervalos entre os valores na escala podem não ser iguais.
Por exemplo, a lacuna entre o primeiro e o 
segundo corredores em uma corrida pode ser pequeno,
Considerando que existe uma lacuna maior entre o segundo e o terceiro.
Da mesma forma, pode haver uma grande diferença entre satisfeito e insatisfeito,
mas uma diferença menor entre insatisfeito e muito insatisfeito.
Como os dados nominais, os dados ordinais podem ser dados como frequências.
Algumas pessoas afirmam que você nunca deve
calcular uma média ou média para dados ordinais.
 
No entanto, é uma prática bastante comum, particularmente em pesquisas, tendo em vista o
comportamento de pessoas para encontrar valores médios para dados ordinais.
Você deve ter cuidado se fizer isso para pensar sobre o que isso significa e se é justificável.
 
O nível mais preciso de medição é a escala intervalada
Este rótulo inclui coisas que podem ser
medido em vez de classificado ou
ordenados
como número de clientes
peso, idade e tamanho.

Thai: 
แต่ช่วงเวลาระหว่างค่าในเครื่องชั่งอาจไม่เท่ากัน
ตัวอย่างเช่นช่องว่างระหว่างแรกและ 
นักวิ่งที่สองในการแข่งขันอาจมีขนาดเล็ก,
ขณะที่มีช่องว่างระหว่างสองและสาม
ในทำนองเดียวกันอาจจะมีความแตกต่างใหญ่ระหว่างความพึงพอใจและไม่พอใจ,
แต่แตกต่างกันเล็กน้อยระหว่างไม่พอใจและไม่พอใจมาก
เช่นเดียวกับข้อมูลที่ระบุข้อมูลลำดับจะได้รับเป็นความถี่
บางคนระบุว่าคุณไม่ควร
คำนวณค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยสำหรับข้อมูลที่เป็นลำดับ
 
อย่างไรก็ตามมันเป็นเรื่องปกติธรรมดาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องการวิจัย
พฤติกรรมของผู้คนเพื่อค้นหาค่าเฉลี่ยสำหรับข้อมูลที่เป็นลำดับ
คุณควรจะระมัดระวังถ้าคุณทำเช่นนี้เพื่อคิดเกี่ยวกับความหมายและความชอบธรรม
 
ระดับของการวัดที่แม่นยำที่สุดคือช่วง / อัตราส่วน
ฉลากนี้รวมถึงสิ่งต่างๆที่สามารถทำได้
วัดมากกว่าจัดหรือ
สั่งซื้อ
เช่นจำนวนลูกค้า
น้ำหนักอายุและขนาด

Spanish: 
pero los intervalos entre los valores de la escala pueden ser desiguales.
Por ejemplo, la brecha entre el primer y el segundo corredor en una carrera puede ser pequeña,
mientras que la brecha entre el segundo y tercer corredor puede ser más grande.
De manera similar, puede haber una gran diferencia entre satisfecho e insatisfecho,
pero una pequeña diferencia entre insatisfecho y muy insatisfecho.
Tal como los datos nominales, los datos ordinales pueden ser registrados como frecuencias.
Algunas personas afirman que nunca debes calcular
una media o un promedio para datos ordinales.
Sin embargo, es una práctica muy común calcular valores promedio para datos ordinales,
particularmente en investigaciones sobre la conducta de las personas.
De hacerlo, debes tener la precaución de reflexionar
acerca de lo que esto significa y si es justificable.
El nivel de medición más preciso es el de intervalo/razón.
Este nivel incluye objetos que pueden ser medidos, en lugar de ser clasificados u
ordenados,
tales como el número de clientes,
el peso, la edad, la talla.

English: 
but the intervals between the values in the scale may not be equal.
For example the gap between first and 
second runners in a race may be small, 
whereas there is a bigger gap between second and third.
 Similarly there may be a big difference between satisfied and unsatisfied, 
but a smaller difference between unsatisfied and very unsatisfied.
Like Nominal data, ordinal data can  be given as frequencies.
 Some people state that you should never
calculate a mean or average for ordinal data.
However it is quite common practice, particularly in research regarding 
people's behaviour to find mean values for ordinal data.
You should be careful if you do this to think about what it means and if it is justifiable.
The most precise level of measurement is interval/ratio.
This label includes things that can be
measured rather than classified or
ordered,
such as number of customers
weight, age and size.

English: 
Interval ratio data is also known as
scale, quantitative or parametric.
 Interval/Ratio data can be discrete, with whole numbers
or continuous, with fractional numbers.
Interval/Ratio data is very mathematically versatile.
The most common summary measures
are the mean, the median and the standard deviation.
The way data should be represented in a graph
 or chart depends on the level of measurement.
Nominal data can be displayed as a pie chart, 
column or bar chart 
or stacked column or bar chart.
 In most cases the best choice for a single set of nominal data
 is a column chart.
Ordinal data must not be represented as a pie chart, 
but is best shown as a column or bar chart.
Interval/ratio data 
is best represented as a bar chart or a histogram.
 For these the data is grouped.
Box plots illustrate the summary statistics
for a variable in a neat way.

Arabic: 
ومن المعروف أيضا بيانات نسبة الفاصل الزمني
مقياس، كمية أو حدودي.
يمكن أن تكون البيانات الفاصلة / نسبة منفصلة، ​​مع أعداد كاملة
أو مستمرة، مع أرقام كسور.
البيانات الفاصل / نسبة جدا تنوعا رياضيا.
التدابير الموجزة الأكثر شيوعا
هي الوسط، والانحراف المعياري.
 
طريقة تمثيل البيانات في رسم بياني
 أو الرسم البياني يعتمد على مستوى القياس.
 
يمكن عرض البيانات الاسمية على شكل مخطط دائري،
عمود أو مخطط شريطي
أو عمود مكدس أو مخطط شريطي.
في معظم الحالات أفضل خيار لمجموعة واحدة من البيانات الاسمية
هو مخطط عمود.
يجب عدم تمثيل البيانات الأصلية كرسم دائري،
ولكن من الأفضل إظهاره كعمود أو مخطط شريطي.
بيانات الفاصل الزمني / النسبة
هو أفضل تمثيل على شكل مخطط شريطي أو رسم بياني.
لهذه البيانات يتم تجميعها.
وتظهر قطع األرضيات اإلحصاءات الموجزة
لمتغير بطريقة أنيقة.

Portuguese: 
Os dados de escala intervalada também são conhecidos como
escala, quantitativa ou paramétrica.
Os dados de uma escala intervalada podem ser discretos, com números inteiros
ou contínuos, com números fracionários.
Os dados de uma escala intervalada são matematicamente muito versáteis.
As medidas de cálculo mais comuns
são a média, a mediana e o desvio padrão.
 
A maneira como os dados devem ser representados em um gráfico
depende do tipo de dado.
 
Dados nominais podem ser exibidos como um gráfico de pizza,
gráfico de coluna ou de barras
coluna empilhada ou gráfico de barras.
Na maioria dos casos, a melhor escolha para um único conjunto de dados nominais
é um gráfico de colunas.
Os dados ordinais não devem ser representados como um gráfico de pizza,
são melhor mostrados como uma coluna ou gráfico de barras.
Uma escala intervalada
é melhor representada como um gráfico de barras ou um histograma.
Para estes, os dados são agrupados.
Box plots ilustram as estatísticas de resumo
para uma variável de uma maneira simples.

Spanish: 
cuantitativos o paramétricos.
Los datos de intervalo/razón pueden ser
discretos, con números enteros
o continuos, con números fraccionarios.
Los datos de intervalo/razón
son muy versátiles matemáticamente.
Las medidas de resumen más comunes
son la media, la mediana
y la desviación estándar.
Representación gráfica.
La forma de representar los datos
en un gráfico o diagrama
depende del nivel de medición.
Los datos nominales
pueden mostrarse como gráfico circular
gráfico de columnas o barras,
o gráfico de columnas o barras apiladas.
En la mayoría de los casos, lo ideal
para un conjunto de datos nominales
es un gráfico de columnas.
Los datos ordinales NO deben
representarse como gráfico circular;
es mejor representarlos
como gráfico de columnas o barras.
La mejor forma de representar
los datos de intervalo/razón
es un gráfico de barras o un histograma.
En estos, los datos están agrupados.
Los diagramas de caja ilustran
estadísticas de resumen
para una variable de una forma ordenada.

Spanish: 
Los datos de intervalo/razón también son conocidos como escalares, cuantitativos o paramétricos.
Los datos de intervalo/razón pueden ser discretos, con números enteros
o continuos, con números fraccionarios.
Los datos de intervalo/razón son matemáticamente muy versátiles.
Los estadísticos más comunes
son la media, la mediana y la desviación estándar.
Representación gráfica
El tipo de gráfica o tabla para representar un conjunto
de datos depende de su nivel de medición.
Los datos nominales se pueden visualizar en una gráfica de pastel,
en una gráfica de columnas o barras,
o una gráfica de columnas o barras apiladas.
En la mayoría de los casos, la mejor opción para un conjunto de datos nominales
es una gráfica de columnas.
Los datos ordinales no deben ser representados como gráficas de pastel,
son mejor representados con un gráfico de barras o columnas.
Los datos de intervalo/razón
son mejor representados como una gráfica de barras o un histograma,
para lo cual los datos son agrupados.
Los diagramas de caja ilustran ordenadamente

Thai: 
ข้อมูลอัตราส่วนช่วงเวลาเป็นที่รู้จักกันว่า
มาตราส่วนเชิงปริมาณหรือพารามิเตอร์
ข้อมูลช่วง / อัตราส่วนอาจไม่ต่อเนื่องโดยมีตัวเลขจำนวนเต็ม
หรือต่อเนื่องโดยใช้ตัวเลขเศษส่วน
ข้อมูลช่วงเวลา / อัตราส่วนมีความหลากหลายทางคณิตศาสตร์
มาตรการสรุปที่พบมากที่สุด
เป็นค่ามัธยฐานค่ามัธยฐานและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
 
ข้อมูลทางควรแสดงในกราฟ
 หรือแผนภูมิขึ้นอยู่กับระดับของการวัด
 
ข้อมูลที่ระบุสามารถแสดงเป็นแผนภูมิวงกลม,
คอลัมน์หรือแผนภูมิแท่ง
หรือซ้อนคอลัมน์หรือแผนภูมิแท่ง
ในกรณีส่วนใหญ่ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลระบุเพียงชุดเดียว
คือแผนภูมิคอลัมน์
ข้อมูลลำดับชั้นต้องไม่แสดงเป็นแผนภูมิวงกลม
แต่จะแสดงเป็นคอลัมน์หรือแผนภูมิแท่งได้ดีที่สุด
ข้อมูลช่วง / อัตราส่วน
จะแสดงได้ดีที่สุดเป็นแผนภูมิแท่งหรือฮิสโตแกรม
สำหรับข้อมูลเหล่านี้จะถูกจัดกลุ่ม
กล่องแปลงแสดงสถิติสรุป
สำหรับตัวแปรในทาง neat.

Portuguese: 
 
Os dados que ocorrem ao longo do tempo são melhor exibidos como um gráfico de linhas.
Aqui está um exemplo usando diferentes tipos de dados.
Helen vende chocolates.
Helen está interessada em desenvolver um novo produto para adicionar à sua linha de chocolates.
 
Ela desenvolve um questionário e pergunta 
uma amostra aleatória de 50 de seus clientes
para preenchê-lo.
Ela pergunta-lhes a sua idade e sexo, quanto eles gastam em mantimentos a cada semana,
quantas barras de chocolate eles compram em uma semana,
e que eles gostam mais de leite escuro e chocolate branco.
Ela pergunta como eles estão satisfeitos com chocolates:
muito satisfeito, satisfeito, não satisfeito, muito insatisfeito.
E ela pergunta-lhes quão provável são 
comprar uma caixa inteira
de 10 pacotes de chocolates.
Helen insere os dados em uma planilha.
Cada linha tem respostas de um cliente.
Cada coluna contém as medidas 
ou pontuações para uma variável.
O tipo de chocolate preferido é dado nominal.

Spanish: 
los estadísticos de una variable.
Los datos que se producen con el tiempo se visualizan mejor con una gráfica de líneas.
Revisemos un ejemplo usando diferentes tipos de datos.
Helen vende chocolates con nuez.
Helen está interesada en desarrollar un nuevo producto
para añadir a su línea de chocolates.
Ella elabora un cuestionario y entrevista a una muestra aleatoria de 50 de sus clientes
para llenar el cuestionario.
Ella les pregunta su edad y sexo, cuánto gastan en alimentos cada semana,
cuántas barras de chocolate compran en una semana,
y cuál chocolate les gusta más: oscuro, con leche o blanco.
También les pregunta qué tan satisfechos se sienten con los chocolates:
muy satisfechos, satisfechos, insatisfechos, muy insatisfechos.
Y por último, les pregunta qué tan probable es que compren una caja completa
de 10 paquetes de chocolates.
Helen introduce los datos en una hoja de cálculo (base de datos).
Cada fila tienen las respuestas de un solo cliente.
Cada columna contiene las mediciones o puntuaciones de una variable.
El tipo de chocolate preferido es una variable nominal.

Thai: 
 
ข้อมูลที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปจะแสดงเป็นแผนภูมิเส้น
นี่คือตัวอย่างโดยใช้ข้อมูลประเภทต่างๆ
เฮเลนขาย choconutties
เฮเลนสนใจในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่เพื่อเพิ่มเส้น choconutties ของเธอ
 
เธอพัฒนาแบบสอบถามและถาม 
กลุ่มตัวอย่างสุ่ม 50 รายของลูกค้าของเธอ
กรอกข้อมูล
เธอถามพวกเขาอายุและเพศเท่าไหร่พวกเขาใช้จ่ายในร้านขายของชักในแต่ละสัปดาห์,
กี่บาร์ช็อคโกแลตที่พวกเขาซื้อในสัปดาห์,
และที่พวกเขาชอบมากที่สุดจากความมืดนมและช็อคโกแลตสีขาว
เธอถามพวกเขาว่าพวกเขาพอใจกับ chocatinties:
พอใจมากพอใจไม่พอใจไม่พอใจมาก
และเธอถามพวกเขาว่าพวกเขามีแนวโน้มมากแค่ไหน 
ซื้อกล่องทั้งหมด
ของ 10 แพ็คเก็ต choconutties
Helen ป้อนข้อมูลลงในกระดาษคำนวณ
แต่ละแถวมีการตอบรับจากลูกค้ารายหนึ่ง
แต่ละคอลัมน์มีการวัด 
หรือคะแนนสำหรับหนึ่งตัวแปร
ประเภทของช็อกโกแลตที่ต้องการคือข้อมูลระบุ

Spanish: 
Es preferible mostrar datos
que se producen a lo largo del tiempo
en un gráfico de líneas.
Este es un ejemplo
usando diferentes tipos de datos.
Helen vende Choconutties.
Helen quiere desarrollar un nuevo producto
para agregar a su línea de Choconutties.
Crea un cuestionario
y pide a una muestra aleatoria de 50
de sus clientes que lo completen.
Les pregunta su edad y sexo
cuánto gastan en alimentos a la semana
cuántas tabletas de chocolate
compran a la semana
y cuál les gusta más:
el chocolate negro, con leche o blanco.
Les pregunta su nivel de satisfacción
con los Choconutties:
muy satisfecho, satisfecho,
insatisfecho, muy insatisfecho.
Y les pregunta qué probabilidades hay
de que compren una caja entera
de diez paquetes de Choconutties.
Helen introduce los datos
en una hoja de cálculo.
Cada fila tiene
las respuestas de un cliente.
Cada columna contiene las medidas 
o puntuaciones para una variable.
El tipo de chocolate preferido
es un dato nominal.

Arabic: 
 
يتم عرض البيانات التي تحدث بمرور الوقت على النحو الأمثل على شكل مخطط خطي.
في ما يلي مثال باستخدام أنواع مختلفة من البيانات.
هيلين تبيع كوكونوتيز.
هيلين مهتمة في تطوير منتج جديد لإضافة إلى خط لها من تشوكونوتيز.
 
انها تطور استبيان ويسأل 
عينة عشوائية من 50 من زبائنها
لملء بها.
تسألهم سنهم وجنسهم، وكم تنفقهم على البقالة كل أسبوع،
كم عدد الشوكولاته التي يشترونها في أسبوع،
والتي يحبون أفضل من الظلام والحليب والشوكولاتة البيضاء.
تسألهم عن مدى رضاهم عن الشوكونوتيز:
راض جدا، راض، غير راض، غير راض جدا.
وتسألهم عن مدى احتمال وجودهم 
لشراء مربع كامل
من 10 حزم من كوكونوتيز.
هيلين يدخل البيانات في جدول بيانات.
يحتوي كل صف على ردود من عميل واحد.
كل عمود يحتوي على القياسات 
أو عشرات لمتغير واحد.
نوع الشوكولاته المفضل هو البيانات الاسمية.

English: 
Data which occurs over time is best displayed as a line chart.
Here is an example using different types of data.
Helen sells choconutties.
Helen is interested in developing a new product to add to her line of choconutties.
 She develops a questionnaire and asks 
a random sample of 50 of her customers 
to fill it out.
She asks them their age and sex, how much they spend on groceries each week, 
how many chocolate bars they buy in a week,
and which they like best out of dark, milk and white chocolate.
She asks them how satisfied they are with choconutties: 
very satisfied, satisfied, not satisfied, very unsatisfied.
 And she asks them how likely they are 
to buy a whole box 
of 10 packets of choconutties.
Helen enters the data in a spreadsheet.
 Each row has responses from one customer.
 Each column contains the measurements 
or scores for one variable.
The type of chocolate preferred is nominal data.

Thai: 
ซึ่งสามารถแสดงในแผนภูมิวงกลมหรือแผนภูมิแท่ง
เราสามารถสรุปโดยบอกว่า 46% ของลูกค้าชอบช็อกโกแลตเข้ม,
40% ชอบช็อกโกแลตนม,
และ 14% ชอบช็อกโกแลตขาว
มาตรการความพึงพอใจและความเป็นไปได้ของข้อมูลระดับ
ไม่ควรแสดงในแผนภูมิวงกลม
ค่าควรเรียงลำดับตามเหตุผลในแผนภูมิคอลัมน์
เราอาจกล่าวได้ว่า 32% พอใจกับ choconutties มากและ 72% ของคนพอใจหรือพอใจมาก
 
และ 72% ของผู้คนพอใจหรือพอใจมาก
คะแนนความพึงพอใจเฉลี่ย 2.06,
ซึ่งอาจแปลได้ว่าพอใจ
อย่างไรก็ตามมันเป็นเรื่องที่ถกเถียงกันไม่ว่าจะเป็นเหตุผลในการคำนวณคะแนนความพึงพอใจเฉลี่ย
 
อายุปริมาณที่ใช้ในร้านขายของชำ
และจำนวนช็อกโกแลตแท่งเป็นข้อมูลช่วง / อัตราส่วนทั้งหมด
 
เหล่านี้สามารถแสดงบนแผนภูมิแท่งหรือฮิสโตแกรม
เราสามารถพูดได้ว่าสำหรับลูกค้าในตัวอย่าง,

Spanish: 
Ésta puede visualizarse en una gráfica de pastel o de barras.
Podemos resumir afirmando que el 46% de los clientes prefieren el chocolate oscuro,
40% prefiere el chocolate con leche,
y el 14% prefiere el chocolate blanco.
Las medidas de satisfacción y la probabilidad son datos de nivel ordinal.
Estos no deben ser representados con una gráfica de pastel.
Los valores deben ser puestos, en un orden lógico, en una gráfica de columnas.
Podemos afirmar que el 32% está muy satisfecho con los chocolates,
 
y el 72% esta satisfecho o muy satisfecho.
El promedio de la puntuación de satisfacción es de 2.06,
el cual puede interpretarse como satisfactorio.
Sin embargo, es debatible si es razonable calcular
una puntuación promedio de satisfacción.
La edad, la cantidad de dinero gastada en alimentos,
y el número de barras de chocolates son datos de intervalo/razón.
 
Estos pueden visualizarse con gráficas de barras o histogramas.
Podemos afirmar que, para los clientes de la muestra,

Spanish: 
Puede mostrarse
en un gráfico circular o de barras.
Podemos resumir diciendo que el 46%
de clientes prefieren el chocolate negro
el 40% prefiere el chocolate con leche
y el 14% prefiere el chocolate blanco.
Las medidas de satisfacción
y probabilidad son datos de nivel ordinal.
No deben mostrarse en un gráfico circular.
Los valores deben presentarse
en orden lógico en un gráfico de columnas.
Podríamos resumir diciendo que el 32%
está muy satisfecho con Choconutties
y el 72% de las personas
están satisfechas o muy satisfechas.
El grado de satisfacción promedio
es de 2'06
que podría interpretarse como satisfecho.
Sin embargo, cabe cuestionar
si es adecuado
calcular un grado
de satisfacción promedio.
La edad, la cantidad gastada en alimentos
y el número de tabletas de chocolate
son todos datos de intervalo/razón.
Estos pueden mostrarse
en gráficos de barras o histogramas.
Podemos decir
que para los clientes de la muestra
la edad media es 38 años,

Arabic: 
يمكن أن يظهر ذلك في مخطط دائري أو مخطط شريطي.
يمكننا تلخيص بالقول أن 46٪ من العملاء يفضلون الشوكولاته الداكنة،
40٪ يفضلون الشوكولاته الحليب،
و 14٪ يفضلون الشوكولاته البيضاء.
تدابير الارتياح والاحتمال هي بيانات المستوى الترتيبي.
لا ينبغي أن تظهر هذه في مخطط دائري.
يجب وضع القيم في ترتيب منطقي في مخطط عمود.
يمكننا القول أن 32٪ راضون جدا عن شكوكونوتيز و 72٪ من الناس راضون أو راضون جدا.
 
و 72٪ من الناس راضون أو راضون جدا.
متوسط ​​درجة الرضا يأتي إلى 2.06،
والتي يمكن تفسيرها على أنها راضية.
ومع ذلك فإنه من المشكوك فيه ما إذا كان من المعقول لحساب متوسط ​​درجة الارتياح.
 
العمر، المبلغ الذي أنفق على البقالة
وعدد من أشرطة الشوكولاته كلها بيانات الفاصلة / نسبة.
 
ويمكن عرض هذه على المخططات الشريطية أو الرسوم البيانية.
يمكننا القول أن للعملاء في العينة،

English: 
 This can be shown in a pie chart or bar chart.
We can summarise by saying that 46% of customers prefer Dark chocolate, 
40% prefer milk chocolate, 
and 14% prefer white chocolate.
The measures of satisfaction and likelihood are ordinal level data.
 These should not be shown in a pie chart.
The values should be put in a logical order in a column chart.
We could say that 32% are very satisfied with choconutties and  72% of people are satisfied or very satisfied.
and  72% of people are satisfied or very satisfied.
 The average satisfaction score comes to 2.06, 
which could be interpreted as satisfied.
 However it is debatable whether it is sensible to calculate a mean satisfaction score.
Age, amount spent on groceries 
and number of chocolate bars are all interval/ratio data.
 These can be displayed on bar charts or histograms.
 We can say that for the customers in the sample, 

Portuguese: 
Isso pode ser mostrado em um gráfico de pizza ou gráfico de barras.
Podemos resumir dizendo que 46% dos clientes preferem chocolate preto,
40% preferem chocolate ao leite,
e 14% preferem chocolate branco.
As medidas de satisfação e probabilidade são dados em nível ordinal.
Estes não devem ser mostrados em um gráfico de pizza.
Os valores devem ser colocados em uma ordem lógica em um gráfico de colunas.
Poderíamos dizer que 32% estão muito satisfeitos com chocolates e 72% das pessoas estão satisfeitas ou muito satisfeitas.
 
e 72% das pessoas estão satisfeitas ou muito satisfeitas.
A pontuação média de satisfação é de 2,06,
que poderia ser interpretado como satisfeito.
No entanto, é discutível se é sensato calcular uma pontuação média de satisfação.
 
Idade, quantia gasta em mantimentos
e número de barras de chocolate são todos os dados de intervalo / razão.
 
Estes podem ser exibidos em gráficos de barras ou histogramas.
Podemos dizer que para os clientes da amostra,

Spanish: 
la edad media es de 38 años, gastan un promedio de $192 en alimentos,
y el número medio de barras de chocolates
que compran por semana es 3.3.
Todos estos son estadísticos significativos.
El tipo de análisis apropiado para cierto conjunto de datos
depende de su nivel de medición.
Puedes encontrar más sobre este tema en el video, "Choosing the test".

Arabic: 
متوسط ​​العمر هو 38 عاما، 
فإن متوسط ​​المبلغ الذي ينفق على البقالة هو 192 دولارا،
و متوسط ​​عدد شيكولاتة المشروب في الأسبوع هو 3.3.
 
هذه كلها إحصاءات موجزة ذات مغزى.
نوع التحليل الذي هو معقول
 لمجموعة بيانات معينة
يعتمد على مستوى القياس.
يمكنك معرفة المزيد عن هذا في الفيديو، "اختيار الاختبار".

Portuguese: 
a idade média é de 38 anos, 
a quantidade média gasta em mantimentos é de US $ 192,
e o número médio de barras de chocolate compradas por semana é de 3,3.
 
Estas são todas estatísticas de resumo significativas.
O tipo de análise que é sensato
 para um determinado conjunto de dados
depende do nível de medição.
Você pode descobrir mais sobre isso no vídeo "Escolhendo o teste".

Spanish: 
la cantidad media
gastada en alimentos es 192 dólares
y la media de tabletas de chocolate
compradas a la semana es 3'3.
Todas ellas son estadísticas
de resumen significativas.
El tipo de análisis adecuado
para un conjunto de datos específico
depende del nivel de medición.
Puede obtener más información
en el vídeo: 'Elegir el test'.

English: 
the mean age is 38 years, 
the mean amount spent on groceries is $192,
and the mean number of chocolate bars bought per week is 3.3.
 These are all meaningful summary statistics.
The type of analysis that is sensible
 for a given dataset 
depends on the level of measurement.
 You can find out more about this in the video, "Choosing the test".

Thai: 
อายุเฉลี่ย 38 ปี, 
จำนวนเงินเฉลี่ยที่ใช้ในร้านขายของชำคือ $ 192,
และจำนวนช็อกโกเลตเฉลี่ยที่ซื้อต่อสัปดาห์คือ 3.3
 
นี่คือสถิติสรุปทั้งหมดที่มีความหมาย
ประเภทของการวิเคราะห์ที่เหมาะสม
 สำหรับชุดข้อมูลที่กำหนด
ขึ้นอยู่กับระดับของการวัด
คุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ได้ในวิดีโอ "การเลือกการทดสอบ"
