تنقسم الإحصائيات إلى نوعين: وصفي واستنتاجي. اليوم ، ننظر إلى الإحصاء الوصفي ، بما في ذلك التعريف ، وأنواع الإحصاء الوصفي ، والاختلافات بين الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي.
إذا كنت تعمل مع مجموعات البيانات لفترة كافية ، فستحتاج في النهاية إلى التعامل مع الإحصائيات. اسأل الشخص العادي عن الإحصاءات ، ومن المحتمل أنه سيرمي كلمات مثل “أرقام” و “أرقام” و “بحث”.
الإحصاء هو العلم ، أو فرع من فروع الرياضيات ، الذي يتضمن جمع وتصنيف وتحليل وتفسير وتقديم الحقائق والبيانات العددية. إنه مفيد بشكل خاص عند التعامل مع مجموعات سكانية كثيرة جدًا وواسعة النطاق لإجراء قياسات محددة ومفصلة. الإحصائيات ضرورية لاستخلاص استنتاجات عامة تتعلق بمجموعة بيانات من عينة بيانات.
فهرس
ما هو الإحصاء الوصفي ؟
تُستخدم الإحصائيات الوصفية لتلخيص ووصف متغير أو متغيرات لعينة من البيانات (بدلاً من استخلاص استنتاجات حول أي مجموعة سكانية أكبر تم سحب العينة منها – يتم تناول هذا في صفحة الإحصائيات الاستدلالية). على سبيل المثال ، غالبًا ما تُستخدم إحصائيات العينة مثل المتوسط والانحراف المعياري لتلخيص المتغيرات المستمرة ووصفها.
علاوة على ذلك ، يمكن استخدام الإحصاء الوصفي لتلخيص متغير واحد فقط في كل مرة (التحليل أحادي المتغير) ، لتحليل العلاقات بين متغيرين (التحليل ثنائي المتغير) ولتحليل العلاقات بين ثلاثة متغيرات أو أكثر (التحليل متعدد المتغيرات- غير مغطى هنا).
فهم الأنواع المختلفة للإحصاء الوصفي
1.تردد التوزيع
يستخدم توزيع التردد لكل من البيانات الكمية والنوعية ، ويصور تكرار أو عدد النتائج المختلفة في مجموعة بيانات أو عينة. يتم عرض توزيع التردد عادة في جدول أو رسم بياني. كل إدخال في الجدول أو الرسم البياني يكون مصحوبًا بعدد أو تكرار تكرارات القيم في فاصل زمني أو نطاق أو مجموعة محددة.
التوزيع التكراري أو الترددي هو في الأساس عرض تقديمي أو ملخص للبيانات المجمعة المصنفة على أساس الفئات المتعارضة وعدد مرات التكرار في كل فئة. يسمح بطريقة أكثر تنظيماً وتنظيمًا لتقديم البيانات الأولية.
تتضمن المخططات والرسوم البيانية الشائعة المستخدمة في عرض توزيع التكرار والتصور المخططات الشريطية والرسوم البيانية والمخططات الدائرية والمخططات الخطية.
2. الاتجاه المركزي
يشير الاتجاه المركزي إلى الملخص الوصفي لمجموعة البيانات باستخدام قيمة واحدة تعكس مركز توزيع البيانات. تُعرف مقاييس الاتجاه المركزي أيضًا باسم مقاييس الموقع المركزي. المتوسط والوسيط والوضع هي مقاييس الاتجاه المركزي.
يعتبر المتوسط هو المقياس الأكثر شيوعًا للاتجاه المركزي ، وهو القيمة المتوسطة أو الأكثر شيوعًا في مجموعة البيانات. يشير الوسيط إلى الدرجة المتوسطة لمجموعة بيانات بترتيب تصاعدي. يشير الوضع إلى الدرجة أو القيمة الأكثر شيوعًا في مجموعة البيانات.
3.التقلب
مقياس التباين هو إحصاء موجز يعكس درجة التشتت في عينة. تحدد مقاييس التباين مدى تباعد نقاط البيانات عن المركز.
يشير التشتت والانتشار والتباين إلى نطاق وعرض توزيع القيم في مجموعة البيانات ويشير إليها. يتم استخدام النطاق والانحراف المعياري والتباين ، على التوالي ، لتوضيح المكونات والجوانب المختلفة للانتشار.
النطاق يصور درجة التشتت أو المسافة المثالية بين القيم الأعلى والأدنى ضمن مجموعة البيانات. يتم استخدام الانحراف المعياري لتحديد متوسط التباين في مجموعة من البيانات وتقديم نظرة ثاقبة للمسافة أو الاختلاف بين قيمة في مجموعة بيانات والقيمة المتوسطة لمجموعة البيانات نفسها. يعكس التباين درجة الانتشار وهو في الأساس متوسط الانحرافات التربيعية.
أهمية الإحصاء الوصفي
تسمح الإحصائيات الوصفية بسهولة تصور البيانات. يسمح بتقديم البيانات بطريقة هادفة ومفهومة ، والتي بدورها تسمح بتفسير مبسط لمجموعة البيانات المعنية. قد يكون من الصعب تحليل البيانات الأولية ، وقد يكون من الصعب أداء تحديد الاتجاه والنمط. بالإضافة إلى ذلك ، فإن البيانات الأولية تجعل من الصعب تصور ما تعرضه البيانات.
ضع في اعتبارك المثال التالي:
هناك 100 طالب مسجلين في وحدة معينة. للعثور على الأداء العام للطلاب الذين يأخذون الوحدة المعنية وتوزيع العلامات ، يجب استخدام الإحصاء الوصفي. إن الحصول على العلامات كبيانات أولية من شأنه أن يثبت أن تحديد الأداء العام وتوزيع العلامات يمثل تحديًا.
علاوة على ذلك ، تسمح الإحصائيات الوصفية بتلخيص مجموعة بيانات وتقديمها من خلال مجموعة من الأوصاف المجدولة والرسومية ومناقشة النتائج التي تم العثور عليها. يتم استخدام الإحصاء الوصفي لتلخيص البيانات الكمية المعقدة.
أنظر أيضاً: تخصص الإحصاء
ما هو الفرق بين الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستنتاجي؟
إذن ، ما الفرق بين الشكلين الإحصائيين؟ لقد تطرقنا إلى هذا بالفعل عندما ذكرنا أن الإحصاء الوصفي لا يستنتج أي استنتاجات أو تنبؤات ، مما يعني أن الإحصائيات الاستدلالية تفعل ذلك.
تأخذ الإحصائيات الاستدلالية عينة عشوائية من البيانات من جزء من السكان وتصف وتقدم استنتاجات حول المجتمع بأكمله. على سبيل المثال ، عند سؤال 50 شخصًا عما إذا كانوا قد أحبوا الفيلم الذي شاهدوه للتو ، فإن الإحصائيات الاستدلالية ستبني على ذلك وتفترض أن هذه النتائج ستصمد بالنسبة لبقية الجمهور بشكل عام.
لذلك ، إذا وقفت خارج مسرح السينما وقمت باستطلاع آراء 50 شخصًا كانوا قد شاهدوا للتو فلم العراب: 10 منهم لم يعجبهم (حوالي 20 في المائة) ، يمكنك استقراء أن 20٪ من بقية العالم الذي شاهد وسيشاهد هذا الفلم سيكرهونه أيضًا ، على الرغم من أنك لا تملك الوسائل والوقت والفرصة لطرح كل هؤلاء الأشخاص .
ببساطة: تمنحك الإحصائيات الوصفية صورة واضحة لما تظهره بياناتك الحالية. تقوم الإحصائيات الاستدلالية بعمل إسقاطات بناءً على تلك البيانات.
أنظر أيضاً:
الأسئلة الشائعة
لماذا نحتاج إلى إحصاءات تصف البيانات ببساطة؟
تُستخدم الإحصائيات الوصفية لوصف أو تلخيص خصائص عينة أو مجموعة بيانات ، مثل متوسط المتغير أو الانحراف المعياري أو التردد. يمكن أن تساعدنا الإحصائيات الاستدلالية في فهم الخصائص الجماعية لعناصر عينة البيانات. يمكن أن تساعدنا معرفة متوسط العينة والتباين وتوزيع المتغير في فهم العالم من حولنا.
ما معنى لانحراف المعياري؟
هذان نوعان من الإحصاء الوصفي الشائع الاستخدام. المتوسط هو المستوى المتوسط الملاحظ في جزء من البيانات ، بينما يصف الانحراف المعياري التباين ، أو كيفية توزيع البيانات المُلاحظة في هذا المتغير حول وسطه.
هل يمكن استخدام الإحصاء الوصفي للاستدلال أو التنبؤ؟
لا ، بينما تساعد هذه الأوصاف في فهم سمات البيانات ، فإن الأساليب الإحصائية الاستنتاجية – فرع منفصل من الإحصائيات – مطلوبة لفهم كيفية تفاعل المتغيرات مع بعضها البعض في مجموعة البيانات.
ما هو الفرق بين الإحصاء الوصفي أحادي المتغير وثنائي المتغير ومتعدد المتغيرات؟
- تلخص الإحصائيات أحادية المتغير متغيرًا واحدًا فقط في كل مرة.
- إحصائيات ثنائية المتغير تقارن بين متغيرين.
- إحصائيات متعددة المتغيرات تقارن أكثر من متغيرين.
ما هو أفضل تعريف للإحصاء؟
الإحصاء هو فرع من فروع الرياضيات التطبيقية التي تتضمن جمع ووصف وتحليل واستنتاج الاستنتاجات من البيانات الكمية. تعتمد النظريات الرياضية وراء الإحصاء بشكل كبير على حساب التفاضل والتكامل التفاضلي والجبر الخطي ونظرية الاحتمالات.
ما هي أهمية الإحصاء في العلوم الطبية؟
لعب الإحصاء الحيوي دورًا أساسيًا في الطب الحديث. يساعد الإحصائيون الباحثين في تصميم الدراسات ، وتحليل البيانات من التجارب الطبية ، وتحديد البيانات التي يجب جمعها ، والمساعدة في تفسير نتائج التحليلات ، والتعاون في كتابة المقالات لوصف نتائج البحث الطبي.
ما هي العيوب الرئيسية للإحصاءات؟
أهم عيوب الإحصاء هي :
1) الإحصاء يتعامل الإحصائيات مع المجموعات والمجاميع فقط.
(2) الأساليب الإحصائية هي الأفضل للتطبيق على البيانات الكمية.
(3) لا يمكن تطبيق الإحصائيات على البيانات غير المتجانسة.
(4) إذا لم يتم بذل العناية الكافية في جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها ، فقد تكون النتائج الإحصائية مضللة.
ما هو الإحصاء الوصفي ؟
الإحصائيات الوصفية هي معاملات وصفية موجزة تلخص مجموعة بيانات معينة ، والتي يمكن أن تكون إما تمثيلاً للسكان أو عينة من السكان. يتم تقسيم الإحصاء الوصفي إلى مقاييس الاتجاه المركزي ومقاييس التباين (الانتشار). تشمل مقاييس الاتجاه المركزي المتوسط والوسيط والوضع ، بينما تشمل مقاييس التباين الانحراف المعياري والتباين والمتغيرات الدنيا والحد الأقصى والتفرطح والانحراف.
ما الفرق بين الإحصاء الوصفي والاستنتاجي؟
الإحصاء الوصفي يلخص خصائص مجموعة البيانات. تسمح لك الإحصائيات الاستدلالية باختبار فرضية أو تقييم ما إذا كانت بياناتك قابلة للتعميم على السكان الأوسع.
ما هي الأنواع الثلاثة الرئيسية للإحصاء الوصفي؟
تتعلق الأنواع الرئيسية الثلاثة للإحصاءات الوصفية بتوزيع التردد والميل المركزي وتنوع مجموعة البيانات.
1-يشير التوزيع إلى ترددات الاستجابات المختلفة.
2-تمنحك مقاييس الاتجاه المركزي المتوسط لكل استجابة.
3-تُظهر لك مقاييس التباين انتشار أو تشتت مجموعة البيانات الخاصة بك.