عند تحليل البيانات
، مثل العلامات التي حققها 100 طالب في جزء من الدورات الدراسية ، من الممكن استخدام
كل من الإحصائيات الوصفية والاستنتاجية في تحليلك لعلاماتهم. عادةً ، في معظم الأبحاث
التي أجريت على مجموعات من الأشخاص ، ستستخدم كلاً من الإحصائيات الوصفية والاستنتاجية
لتحليل نتائجك واستخلاص النتائج. إذن ما هو الإحصاء الوصفي والاستنتاجي؟ وما هي اختلافاتهم؟
الإحصاء الوصفي
الإحصاء الوصفي هو
المصطلح الذي يُعطى لتحليل البيانات التي تساعد في وصف البيانات أو إظهارها أو تلخيصها
بطريقة مفيدة بحيث ، على سبيل المثال ، قد تظهر الأنماط من البيانات. ومع ذلك ، لا
تسمح لنا الإحصائيات الوصفية بالتوصل إلى استنتاجات تتجاوز البيانات التي قمنا بتحليلها
أو الوصول إلى استنتاجات بخصوص أي فرضيات قد نكون قد توصلنا إليها. إنها ببساطة طريقة
لوصف بياناتنا.
تعتبر الإحصائيات
الوصفية مهمة جدًا لأنه إذا قدمنا بياناتنا الأولية ببساطة ، فسيكون من الصعب تصور
ما كانت تعرضه البيانات ، خاصة إذا كان هناك الكثير منها. وبالتالي ، تمكننا الإحصائيات
الوصفية من تقديم البيانات بطريقة أكثر جدوى ، مما يسمح بتفسير أبسط للبيانات. على
سبيل المثال ، إذا حصلنا على نتائج 100 جزء من الدورات الدراسية للطلاب ، فقد نكون
مهتمين بالأداء العام لهؤلاء الطلاب. سنكون مهتمين أيضًا بتوزيع العلامات أو انتشارها.
الإحصاء الوصفي يسمح لنا بالقيام بذلك. تعتبر كيفية وصف البيانات بشكل صحيح من خلال
الإحصائيات والرسوم البيانية موضوعًا مهمًا وتمت مناقشته في أدلة Laerd Statistics الأخرى. عادة ، هناك نوعان عامان من الإحصاء
يستخدمان لوصف البيانات:
مقاييس الاتجاه المركزي:
هذه طرق لوصف الموقع المركزي لتوزيع التردد لمجموعة من البيانات. في هذه الحالة ، يكون
توزيع التردد هو ببساطة توزيع ونمط العلامات التي سجلها 100 طالب من الأقل إلى الأعلى.
يمكننا وصف هذا الموقع المركزي باستخدام عدد من الإحصائيات ، بما في ذلك الوضع والوسيط
والمتوسط. يمكنك معرفة المزيد في دليلنا: مقاييس الاتجاه المركزي .
مقاييس الانتشار:
هذه طرق لتلخيص مجموعة من البيانات من خلال وصف مدى انتشار الدرجات. على سبيل المثال
، متوسط درجات 100 طالب لدينا قد يكون 65 من 100. ومع ذلك ، لن يكون جميع الطلاب
قد سجلوا 65 درجة. بدلا من ذلك ، سيتم توزيع نتائجهم. سيكون بعضها أقل والبعض الآخر
أعلى. تساعدنا مقاييس الانتشار في تلخيص مدى انتشار هذه الدرجات. لوصف هذا الانتشار
، يتوفر لنا عدد من الإحصاءات ، بما في ذلك النطاق والربيع والانحراف المطلق والتباين
والانحراف المعياري .
عندما نستخدم الإحصائيات
الوصفية ، من المفيد تلخيص مجموعة البيانات الخاصة بنا باستخدام مجموعة من الوصف المجدول
(أي الجداول) ، والوصف الرسومي (أي الرسوم البيانية والمخططات) والتعليق الإحصائي
(أي مناقشة النتائج).
الإحصاء الاستنتاجي
لقد رأينا أن الإحصاءات
الوصفية توفر معلومات حول مجموعتنا المباشرة من البيانات. على سبيل المثال ، يمكننا
حساب المتوسط والانحراف المعياري لعلامات الامتحان لـ 100 طالب وهذا يمكن أن يوفر
معلومات قيمة حول هذه المجموعة المكونة من 100 طالب. أي مجموعة من البيانات مثل هذه
، والتي تتضمن جميع البيانات التي تهتم بها ، تسمى السكان . يمكن أن يكون عدد السكان
صغيرًا أو كبيرًا ، طالما أنه يتضمن جميع البيانات التي تهتم بها. على سبيل المثال
، إذا كنت مهتمًا فقط بعلامات امتحان 100 طالب ، فإن 100 طالب يمثلون سكانك. يتم تطبيق
الإحصاء الوصفي على السكان ، وتسمى خصائص السكان ، مثل المتوسط أو الانحراف المعياري
، المعلمات لأنها تمثل جميع السكان (أي كل شخص تهتم به).
ومع ذلك ، في كثير
من الأحيان ، لا يمكنك الوصول إلى جميع السكان الذين تهتم بالتحقيق معهم ، ولكن فقط
عدد محدود من البيانات بدلاً من ذلك. على سبيل المثال ، قد تكون مهتمًا بعلامات الامتحان
لجميع الطلاب في المملكة المتحدة. ليس من المجدي قياس جميع علامات الامتحان لجميع الطلاب
في المملكة المتحدة بأكملها ، لذا يتعين عليك قياس عينة أصغر من الطلاب (على سبيل المثال
، 100 طالب) ، والتي تُستخدم لتمثيل أكبر عدد من الطلاب في المملكة المتحدة. لا تسمى
خصائص العينات ، مثل المتوسط أو الانحراف المعياري ، معلمات ، بل إحصائيات. الإحصائيات
الاستدلالية هي تقنيات تسمح لنا باستخدام هذه العينات لعمل تعميمات حول المجموعات السكانية
التي أخذت منها العينات. لذلك ، من المهم أن تمثل العينة السكان بدقة. تسمى عملية تحقيق
ذلك بأخذ العينات (تتم مناقشة استراتيجيات أخذ العينات بالتفصيل في القسم ، إستراتيجية
أخذ العينات ، في الموقع الشقيق). تنشأ الإحصائيات الاستدلالية من حقيقة أن أخذ العينات
يؤدي بشكل طبيعي إلى حدوث خطأ في أخذ العينات ، وبالتالي لا يُتوقع أن تمثل العينة
السكان بشكل مثالي. طرق الإحصاء الاستدلالي هي (1) تقدير المعلمات و (2) اختبار الفرضيات
الإحصائية .
لطلب تحليل
احصائي التواصل عبر الواتسب اضغط
هنا
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق