المفاهيم الأساسية للإحصاء

ستجد في هذه المقالة المفاهيم الأساسية للإحصاء بالإضافة إلى مثال حقيقي يتم فيه تطبيق هذه المفاهيم. ستتمكن أيضًا من رؤية المزيد من المفاهيم الإحصائية المتقدمة.

المفاهيم الإحصائية الأساسية

المفاهيم الأساسية للإحصاء هي:

• السكان : مجموعة العناصر ذات الخصائص المتشابهة والتي سيتم إجراء دراسة إحصائية عليها.
• العينة : جزء من المجتمع الذي تجري عليه الدراسة الإحصائية.
• الفرد : كل عنصر من العناصر التي تشكل جزءاً من السكان.
• الشخصية : كل من الخصائص التي يمتلكها جميع الأفراد في مجتمع ما والتي يمكن بالتالي أن تكون موضوع دراسة إحصائية.
• أخذ العينات : العملية التي يتم من خلالها اختيار العينة من مجتمع ما. هناك طرق مختلفة لأخذ العينات.
• المتغير الإحصائي : الخاصية المميزة للأفراد في مجتمع ما والتي يمكن أن تأخذ قيمًا مختلفة ويمكن قياسها. وعادة ما تكون هذه هي الخاصية التي يتم دراستها في البحث الإحصائي.
• المعلمة الإحصائية : القيمة التي تلخص خصائص العينة.
• التجربة الإحصائية : إجراء يتم من خلاله تقديم نتيجة سواء كانت عددية أم لا، وتستخدم لحساب احتمال حدوث كل نتيجة محتملة.
• الإحصاء الوصفي : فرع من الإحصائيات مسؤول عن وصف البيانات المجمعة للمساعدة في تحليلها.
• الإحصائيات الاستدلالية : فرع من الإحصائيات مسؤول عن تحديد قيم السكان من بيانات العينة.
• الوسط الحسابي : هو متوسط قيمة مجموعة من البيانات الإحصائية.
• الوسيط : هو القيمة المتوسطة لمجموعة البيانات مرتبة من الأصغر إلى الأكبر. بمعنى آخر، يقوم الوسيط بتقسيم مجموعة البيانات المرتبة إلى جزأين متساويين.
• الوضع : هذه هي القيمة الأكثر تكرارًا في مجموعة البيانات.
• الانحراف المعياري : قيمة تشير إلى تشتت أو تباين مجموعة البيانات.
• النطاق : هو الفرق بين الحد الأقصى للقيمة والحد الأدنى لقيمة مجموعة البيانات.

مثال على مفاهيم الإحصاء الأساسية

بمجرد أن رأينا تعريف المفاهيم الأساسية للإحصاء، سنرى مثال حالة حقيقي لفهم معانيها بشكل كامل.

على سبيل المثال، إذا أجرينا دراسة إحصائية عن أحجام أقدام كل شخص في بلد ما، فإن عدد السكان هو جميع الأشخاص الذين يعيشون في ذلك البلد. ومع ذلك، بما أن الكثير من الناس يعيشون في بلد ما، فلا يمكننا أن نسأل عن حجم قدم الجميع، ولكننا سنسأل فقط 20٪ من السكان وهؤلاء يشكلون عينة الدراسة. وبالمثل فإن كل فرد من سكان الدولة يمثل فرداً في الدراسة. وأخيرًا، طبيعة الدراسة هي حجم أقدام الناس.

ومن ناحية أخرى، فإن العملية التي نختار من خلالها السكان الذين سيشاركون في الدراسة هي أخذ العينات. وعلى وجه التحديد، في هذه الحالة يمكننا اختيار عناصر العينة بشكل عشوائي، لذلك نستخدم طريقة أخذ العينات تسمى أخذ العينات العشوائية البسيطة.

بالإضافة إلى ذلك، لإجراء التحليل الإحصائي، يمكننا حساب معلمات إحصائية مختلفة لمعرفة خصائص العينة التي تم جمعها. لذلك يمكننا تحديد، على سبيل المثال، المتوسط والوسيط والمنوال والانحراف المعياري ومدى البيانات المجمعة.

وأخيرا، عند حساب المقاييس الإحصائية المختلفة للعينة، سوف نستخدم الإحصائيات الوصفية، لأننا نصف خصائص العينة. ومع ذلك، إذا استخدمنا بعد ذلك القيم المحسوبة لتقريب القيم السكانية، فسنستخدم الإحصائيات الاستدلالية.

مفاهيم إحصائية متقدمة

الآن بعد أن تعرفنا على المفاهيم الأساسية للإحصاء، دعنا نلقي نظرة على بعض المفاهيم الأكثر تقدمًا والتي قد تكون مفيدة لك أيضًا.

• التكرار الإحصائي – عدد المرات التي تظهر فيها القيمة في مجموعة البيانات.
• الرسم البياني الإحصائي : هو تمثيل رسومي لمجموعة من البيانات الإحصائية.
• فاصل الثقة : هذا هو الفاصل الزمني الذي يوفر تقريبًا للقيم التي تقع بينها قيمة معلمة السكان.
• مستوى الثقة : احتمال أن يقع تقدير المعلمة الإحصائية للسكان ضمن فترة الثقة.
• الفرضية الصفرية : هذه هي الفرضية التي بموجبها تكون الفرضية الأولية التي يمتلكها المرء فيما يتعلق بمعلمة مجتمعية خاطئة.
• الفرضية البديلة : هي فرضية البحث الإحصائي التي تريد إثبات صحتها
• تباين الفرضية : هذا إجراء يستخدم لرفض أو رفض الفرضية. على وجه التحديد، أثناء اختبار الفرضيات، يتم تحديد ما إذا كانت الفرضية الصفرية أو الفرضية البديلة صحيحة.
• القيمة p : هي قيمة بين 0 و1 تُستخدم في اختبار الفرضيات لرفض أو قبول الفرضية الصفرية.
• الانحدار الخطي : هو نموذج إحصائي يربط بين متغير مستقل أو أكثر بمتغير تابع.