المقاييس الإحصائية الوصفية
محتويات
المقاييس الإحصائية
تنقسم المقاييس الإحصائية في علم الإحصاء إلى قسمين رئيسين: المقاييس الإحصائية الوصفية والمقاييس الإحصائية الاستنتاجية، ويكون لكل قسم من هذه الأقسام أهميته الخاصة من خلال تقديمه لتقنيات مختلفة تحقق أهدافًا مختلفة، وتصف المقاييس الإحصائية الوصفية ما يجري في مجموعة سكانية أو مجموعة بيانات، بينما تسمح المقاييس الإحصائية الاستنتاجية للعلماء بأخذ النتائج من عينة صغيرة وتعميم هذه النتائج على عدد أكبر من السكان.[١]
المقاييس الإحصائية الوصفية
يتم استخدام المقاييس الإحصائية الوصفية لوصف الملخص العام لمجموعة من البيانات، ويتم توفير وصف مفيد لمجموعة من البيانات الخام من خلال الجمع بين الاحصائيات الوصفية والإحصائيات الرسومية وعندها يصبح فهم مجموعة من البيانات وتفسيرها أمرًا سهلًا بالنسبة للقارئ، على سبيل المثال يختار 33.33٪ من الطلاب تخصص التجارة في الصف الحادي عشر أو بعبارات وصفية أسهل يختار ثلث الطلاب تخصص التجارة في الصف الحادي عشر[٢]، وهناك نوعان من المقاييس الاحصائية الوصفية التي يستخدمها علماء الإحصاء:
مقاييس النزعة المركزية
تستخدم مقاييس النزعة المركزية قيمة واحدة لوصف مركز مجموعة من البيانات، فالوسط الحسابي والوسيط الحسابي والمنوال كلها مقاييس للنزعة المركزية، حيث يتم حساب الوسط الحسابي من خلال إيجاد مجموع بيانات الدراسة وتقسيمها على إجمالي عدد البيانات، أما المنوال فهو الرقم الأكثر تكرارًا في مجموعة البيانات، في حين يمثل الوسيط القيمة المتوسطة في مجموعة من البيانات ويتم حسابه عن طريق ترتيب البيانات أولًا بترتيب تصاعدي أو تنازلي ثم اختيار القيمة التي تقع في منتصف القائمة، وعند العمل مع مجموعة فردية من البيانات يكون الوسيط هو الرقم الأوسط على سبيل المثال الوسيط في مجموعة من 9 بيانات هو الرقم في المركز الخامس، أما عند العمل مع مجموعة من البيانات الزوجية يتم حساب متوسط الرقمين الواقعين في المنتصف، على سبيل المثال في مجموعة من 10 بيانات، يتم حساب متوسط الأرقام في المركزين الخامس والسادس.[٣]
مقاييس التشتت
تبين مقاييس التشتت مدى انتشار بيانات الدراسة حول قيمة مركزية مثل الوسط وتشمل مقاييس التشتت المدى والتباين والانحراف المعياري، ويعد المدى أبسط مقاييس التشتت وهو يصف الشكل الذي تنتشر فيه البيانات، ومن أجل حساب المدى يمكن طرح أصغر قيمة للبيانات من أكبر قيمة لها، ويكون المدى حساس للغاية للقيم المتطرفة، أما التباين فهو مقياس لمتوسط المسافة التي تبعد فيها مجموعة من البيانات عن وسطها، ولا يعد التباين إحصائية قائمة بذاتها بل يستخدم عادةً لحساب إحصائيات أخرى مثل الإنحراف المعياري، ويعد الإنحراف المعياري أكثر الأدوات الإحصائية استخدامًا كما أنه أكثرها دقة، ويتم احتسابه عن طريق إيجاد الجذر التربيعي الموجب للتباين، ويعرف على أنه الجذر التربيعي لمتوسط مجموع مربعات انحرافات قيم المتغير العشوائي عن وسطها الحسابي، ويتميز الانحراف المعياري بأنه موجب القيمة دائمًا.[٣]
المقاييس الإحصائية الاستنتاجية
يتم إصدار الإحصاءات الاستنتاجية من خلال حسابات رياضية معقدة تسمح للعلماء باستنتاج اتجاهات حول عدد أكبر من السكان استنادًا إلى دراسة لعينة مأخوذة منهم، ويستخدم العلماء إحصاءات استنتاجية لفحص العلاقات بين المتغيرات داخل عينة ثم إجراء تعميمات أو تنبؤات حول كيفية ارتباط هذه المتغيرات بمجموعة أكبر من السكان، وعادة ما يكون من المستحيل فحص كل فرد من السكان بشكل فردي لذلك يختار العلماء مجموعة فرعية تمثيلية من السكان تسمى عينة إحصائية ومن هذا التحليل يمكنهم أن يستنتجوا شيئًا عن السكان الذين أتت منهم العينة.[١]المراجع[+]
- ^ أ ب "The Difference Between Descriptive and Inferential Statistics", www.thoughtco.com, Retrieved 25-06-2019. Edited.
- ↑ "Descriptive Statistics", www.toppr.com, Retrieved 25-06-2019. Edited.
- ^ أ ب "What Is Descriptive Statistics? - Examples & Concept", www.study.com, Retrieved 25-06-2019.
