مقدمة في الإحصاء وأنواعه

مقدمة في الإحصاء وأنواعه

الإحصاء يعني ببساطة البيانات الرقمية ، وهو مجال الرياضيات الذي يتعامل بشكل عام مع جمع البيانات وجدولة وتفسير البيانات الرقمية. إنه في الواقع شكل من أشكال التحليل الرياضي الذي يستخدم نماذج كمية مختلفة لإنتاج مجموعة من البيانات التجريبية أو دراسات الحياة الواقعية. إنه مجال من مجالات الرياضيات التطبيقية المتعلقة بتحليل جمع البيانات وتفسيرها وعرضها. تتناول الإحصائيات كيفية استخدام البيانات لحل المشكلات المعقدة. يعتبر بعض الناس الإحصاء علمًا رياضيًا متميزًا وليس فرعًا من فروع الرياضيات.

تجعل الإحصائيات العمل سهلاً وبسيطًا وتوفر صورة واضحة ونظيفة للعمل الذي تقوم به بشكل منتظم.

المصطلحات الأساسية للإحصاء:

·       السكان -

هو في الواقع مجموعة من الأفراد أو الأشياء أو الأحداث التي يجب تحليل خصائصها

·       عينة -
هي مجموعة فرعية من السكان.

أنواع الإحصاء:

1. الإحصاء الوصفي:
يستخدم الإحصاء الوصفي البيانات التي توفر وصفًا للسكان إما من خلال الحساب العددي أو الرسم البياني أو الجدول. يقدم ملخص رسومي للبيانات. يتم استخدامه ببساطة لتلخيص الأشياء ، وما إلى ذلك. هناك فئتان في هذا على النحو التالي.

·        (أ). قياس الاتجاه المركزي -
يُعرف قياس الاتجاه المركزي أيضًا باسم الإحصائيات الموجزة التي تُستخدم لتمثيل نقطة المركز أو قيمة معينة لمجموعة بيانات أو مجموعة عينات.
في الإحصاء ، هناك ثلاثة مقاييس مشتركة للاتجاه المركزي كما هو موضح أدناه:

·        (ط) يعني:
هو قياس متوسط ​​جميع القيم في مجموعة عينة.
فمثلا،

·        (2) الوسيط:
هو قياس القيمة المركزية لمجموعة العينة. في هذه ، يتم ترتيب مجموعة البيانات من أدنى قيمة إلى أعلى قيمة ثم يتم العثور على الوسط الدقيق.
فمثلا،

·        (3) الوضع:
هي القيمة التي يتم الوصول إليها في أغلب الأحيان في مجموعة العينات. القيمة التي تتكرر معظم الوقت في المجموعة المركزية هي في الواقع الوضع.
فمثلا،

·        (ب). مقياس التباين -
يُعرف مقياس التباين أيضًا بمقياس التشتت ويستخدم لوصف التباين في عينة أو مجتمع. في الإحصاء ، هناك ثلاثة مقاييس مشتركة للتغير كما هو موضح أدناه:

·        (ط) النطاق:
يُعطى قياسًا لكيفية تفريق القيم في مجموعة العينات أو مجموعة البيانات.

النطاق = القيمة القصوى - الحد الأدنى للقيمة

·        (2) التباين:
يصف ببساطة مقدار تأجيل متغير عشوائي عن القيمة المتوقعة ويتم حسابه أيضًا كمربع انحراف.

S 2 = ∑ n i = 1 [(x i - ͞x) 2 ÷ n]   

في هذه الصيغة ، يمثل n إجمالي نقاط البيانات ، ويمثل ͞x متوسط ​​نقاط البيانات ويمثل x i نقاط البيانات الفردية.

·        (3) التشتت:
هو مقياس تشتت مجموعة البيانات من وسطها.

σ = √  (1 ÷ n) ∑ n i = 1 (x i - μ) 2 

2. الإحصائيات الاستنتاجية: تقوم الإحصائيات
الاستدلالية بالاستدلال والتنبؤ بالسكان بناءً على عينة من البيانات المأخوذة من السكان. يعمم مجموعة بيانات كبيرة ويطبق الاحتمالات للوصول إلى نتيجة. يتم استخدامه ببساطة لشرح معنى الإحصائيات الوصفية. يتم استخدامه ببساطة لتحليل النتائج وتفسيرها واستخلاص النتائج. ترتبط الإحصائيات الاستدلالية بشكل أساسي باختبار الفرضيات الذي يتمثل هدفه الرئيسي في رفض فرضية العدم.

اختبار الفرضية هو نوع من الإجراءات الاستنتاجية التي تساعد على عينة من البيانات لتقييم وتقييم مصداقية فرضية حول السكان. تُستخدم الإحصائيات الاستدلالية بشكل عام لتحديد مدى قوة العلاقة داخل العينة. لكن من الصعب للغاية الحصول على قائمة سكانية وأخذ عينة عشوائية.

يمكن إجراء الإحصائيات الاستدلالية بمساعدة الخطوات المختلفة كما هو موضح أدناه:

1.    احصل على نظرية وابدأ بها.

2.    إنشاء فرضية البحث.

3.    تفعيل أو استخدام المتغيرات

4.    تحديد أو معرفة السكان الذين يمكننا تطبيق مواد الدراسة عليهم.

5.    إنشاء أو تشكيل فرضية فارغة لهؤلاء السكان.

6.    جمع وجمع عينة من الأطفال من السكان وإجراء الدراسة ببساطة.

7.    بعد ذلك ، قم بإجراء جميع الاختبارات الإحصائية لتوضيح ما إذا كانت الخصائص التي تم الحصول عليها للعينة مختلفة بشكل كافٍ عما هو متوقع في ظل فرضية العدم حتى نتمكن من العثور على فرضية العدم ورفضها.

أنواع الإحصائيات الاستنتاجية - تُستخدم
أنواع مختلفة من الإحصائيات الاستنتاجية على نطاق واسع في الوقت الحاضر ومن السهل جدًا تفسيرها. هذه مذكورة أدناه:

·        اختبار عينة واحدة للاختلاف / اختبار فرضية عينة واحدة

·        فاصل الثقة

·        جداول الطوارئ وإحصاء Chi-Square

·        اختبار T أو Anova

·        إرتباط بيرسون

·        الانحدار ثنائي التباين

·        الانحدار متعدد المتغيرات

لطلب تحليل احصائي التواصل عبر الواتس اب اضغط هنا