الإحصائيات الاستدلالية

تشرح هذه المقالة ماهية الإحصائيات الاستدلالية وفيم يتم استخدامها. وبالمثل، ستتمكن من رؤية العديد من الأمثلة لتطبيق الإحصائيات الاستدلالية، وأيضًا ما هو الفرق بين الإحصائيات الاستدلالية والإحصائيات الوصفية.

ما هي الإحصائيات الاستدلالية؟

الإحصاء الاستدلالي هو فرع الإحصاء المسؤول عن تحديد القيم السكانية من بيانات العينة. بمعنى آخر، تُستخدم الإحصائيات الاستدلالية لإجراء استنتاجات حول المعلمات الإحصائية للسكان من خلال تحليل جزء منه فقط.

عادة، عند إجراء دراسة إحصائية، لا يمكن تحليل جميع عناصر السكان، ولهذا السبب يتم تحليل عينة من الأفراد فقط ثم يتم استقراء النتائج على جميع السكان. وبالتالي، فإن الإحصاء الاستدلالي هو جزء من الإحصاء الذي يسمح باستخلاص نتائج السكان من الحسابات التي أجريت مع العينة المدروسة.

ضع في اعتبارك أنه لن يكون من الممكن معرفة المعلمات السكانية الدقيقة. ومع ذلك، يساعد الاستدلال الإحصائي في الحفاظ على هامش خطأ منخفض ويزيد من فرص تحديد القيم السكانية بنجاح.

ولذلك فإن الإحصائيات الاستدلالية مهمة لأنها تجعل من الممكن تحليل السكان من خلال دراسة عينة فقط، مما يقلل من تكاليف البحث. بالإضافة إلى ذلك، تساعد الإحصائيات الاستدلالية في اتخاذ القرار لأنها توفر معلومات قيمة حول السكان الإحصائيين.

أمثلة على الإحصائيات الاستدلالية

بعد الاطلاع على تعريف الإحصاء الاستدلالي، سنرى عدة أمثلة لتطبيقه لاستيعاب المفهوم بشكل كامل.

أمثلة على تطبيق الإحصاء الاستدلالي:

• استطلاعات الرأي : من خلال طلب رأي عينة تمثيلية، يمكننا معرفة رأي السكان في منتج ما، أو سياسي، أو شركة، وما إلى ذلك.
• دراسة فعالية الدواء : يتم إجراء تجربة يتم فيها اختبار الدواء على مجموعة من المرضى ومن النتائج يمكن استنتاج ما إذا كان الدواء فعالاً في علاج المرض.
• مراقبة الجودة في الإنتاج : من خلال تحليل عينة من المنتجات المنتجة، يمكن تحديد ما إذا كانت العملية تعمل بشكل صحيح وتفي بمعايير الجودة من خلال الإحصائيات الاستدلالية.
• تحليل المخاطر المالية – تُستخدم الإحصائيات الاستدلالية أيضًا لحساب مخاطر القيام باستثمارات مالية معينة.
• التنبؤ بسلوك السوق : من بيانات المبيعات التاريخية، يمكن إجراء تنبؤات حول سلوك السوق المستقبلي باستخدام الإحصائيات الاستدلالية.

طرق الإحصاء الاستدلالي

الطرق الإحصائية الأكثر استخداما في الإحصاء الاستدلالي هي:

• تقدير المعلمة
• تناقض الفرضية
• تحليل الانحدار
• تصميم تجريبي

أنواع الإحصاء الاستدلالي

أنواع الإحصاء الاستدلالي هي:

• الإحصائيات الاستدلالية البارامترية : تدرس المتغيرات التي يمكن تعريفها عن طريق التوزيع الاحتمالي.
• الإحصائيات الاستدلالية اللامعلمية : تدرس المتغيرات التي لا تتناسب مع التوزيع الاحتمالي.

يشرح ما يلي بمزيد من التفصيل ما هو كل نوع من الإحصائيات الاستدلالية.

الإحصائيات البارامترية

الإحصائيات البارامترية هي فرع من الإحصائيات الاستدلالية التي تفترض إمكانية نمذجة البيانات من خلال التوزيع الاحتمالي. ولذلك، تستخدم الإحصائيات البارامترية اختبارات إحصائية تتوافق مع التوزيعات الاحتمالية المعروفة.

وتجدر الإشارة إلى أن الغالبية العظمى من الأساليب الإحصائية المستخدمة هي طرق بارامترية، أي أنها جزء من الإحصائيات البارامترية.

في المقام الأول، يتم استخدام الإحصائيات البارامترية لتقدير المعلمة، إما عن طريق تقدير النقطة أو الفاصل الزمني، ولإجراء اختبار الفرضيات.

الإحصائيات اللابارامترية

الإحصائيات اللامعلمية هي فرع من الإحصائيات الاستدلالية التي تدرس المتغيرات التي لا تتناسب مع التوزيع الاحتمالي أو التي لم يتم تحديد معلمات التوزيع الخاصة بها. أي أن الإحصائيات اللامعلمية تستخدم للمتغيرات التي لا يمكن تعريفها باستخدام النماذج النظرية.

وبالتالي، لا يمكن تعريف التوزيعات المستخدمة في الإحصائيات غير البارامترية بشكل مسبق، بل تحددها البيانات المرصودة.

تُستخدم الأساليب الإحصائية غير البارامترية عمومًا عندما لا يتم استيفاء الافتراضات السابقة لبعض الاختبارات، لأن الإحصائيات البارامترية تتطلب عمومًا وضع افتراضات معينة. أدناه سنرى ما هي الاختلافات بين الإحصائيات غير البارامترية والإحصائيات البارامترية.

الإحصاء الاستدلالي والإحصاء الوصفي

وأخيرا، دعونا نرى كيف تختلف الإحصائيات الاستدلالية عن الإحصائيات الوصفية، لأنها تشكل الفرعين الرئيسيين للإحصاء.

الإحصاء الوصفي هو فرع الإحصاء المسؤول عن وصف البيانات المجمعة لتسهيل تحليلها. ببساطة، يتم استخدام الإحصائيات الوصفية لتلخيص مجموعة من البيانات باستخدام المقاييس الإحصائية أو الرسوم البيانية أو الجداول.

الفرق بين الإحصاء الاستدلالي والإحصاء الوصفي يكمن في الغرض منهما. وظيفة الإحصاء الاستدلالي هي تحديد قيم المعلمات للسكان، في حين أن هدف الإحصاء الوصفي هو وصف خصائص العينة.