القياسات الإحصائية

تشرح هذه المقالة ماهية المقاييس الإحصائية والاختلافات بين الأنواع المختلفة للمقاييس الإحصائية.

ما هي المقاييس الإحصائية؟

المقاييس الإحصائية هي القيم التي تمثل خصائص مجموعة البيانات. أي أنه يتم حساب المقاييس الإحصائية لتلخيص مجموعة من البيانات.

وبالتالي، يتم استخدام القياسات الإحصائية لتحديد الشكل الذي تبدو عليه مجموعة من البيانات، وعلاوة على ذلك، فهي تسمح بمقارنة العينات الإحصائية المختلفة.

أنواع المقاييس الإحصائية

هناك أربعة أنواع من القياسات الإحصائية :

• مقاييس الاتجاه المركزي : تشير إلى القيم المركزية للتوزيع.
• مقاييس التشتت : تستخدم لتحديد درجة التشتت أو تركيز البيانات في العينة الإحصائية.
• مقاييس الموضع : اعرض الشكل الذي تبدو عليه بنية مجموعة البيانات.
• مقاييس الشكل : تسمح لنا بمعرفة شكل التوزيع دون الحاجة إلى تمثيله بيانياً.

يتم شرح كل نوع من القياسات الإحصائية بالتفصيل أدناه.

قياسات النزعة المركزية

مقاييس الاتجاه المركزي ، أو مقاييس المركزية ، هي مقاييس إحصائية تشير إلى القيمة المركزية للتوزيع. أي أنه يتم استخدام مقاييس الاتجاه المركزي للعثور على قيمة تمثل مركز مجموعة البيانات.

هناك ثلاث فئات من مقاييس النزعة المركزية:

• المتوسط : هو متوسط جميع البيانات في العينة.
• الوسيط : هذه هي القيمة الوسطى لجميع البيانات مرتبة من الأصغر إلى الأكبر.
• الوضع : هي القيمة التي تظهر أكثر في مجموعة البيانات.

للاطلاع على أمثلة لكيفية حساب هذه الأنواع من المقاييس الإحصائية، انقر هنا:

قياسات التشتت

مقاييس التشتت هي نوع من المقاييس الوصفية التي تشير إلى تشتت مجموعة البيانات. ولذلك، يتم استخدام مقاييس التشتت لتقييم توزيع البيانات في العينة.

وتسمى مقاييس التشتت أيضًا مقاييس التباين أو مقاييس الانتشار .

تدابير التشتت هي كما يلي:

• الانحراف المعياري (أو الانحراف المعياري)
• التباين
• معامل الاختلاف
• مرتب
• النطاق الربيعي
• فارق متوسط

كل مقياس تشتت له صيغته الخاصة، وحتى لا نجعل هذه المقالة ثقيلة جدًا، تم شرحها جميعًا في المقالة التالية:

قياسات الموقف

مقاييس الموضع هي مقاييس إحصائية توفر معلومات حول بنية مجموعة البيانات. بمعنى آخر، تساعدك قياسات الموضع على معرفة الشكل الذي تبدو عليه مجموعة البيانات.

على الرغم من أنها تتم مناقشتها عادةً بشكل منفصل، إلا أن مقاييس الاتجاه المركزي تعتبر أيضًا مقاييس موضعية لأنها توفر معلومات حول المواضع المركزية لسلسلة البيانات، على الرغم من وجود المزيد من مقاييس الموضع. أو بعبارة أخرى، تشمل مقاييس الموقف مقاييس الاتجاه المركزي.

في الواقع، يتم تصنيف قياسات الموضع إلى قياسات الموضع المركزي وقياسات الموضع غير المركزي، اعتمادًا على المواضع التي تحددها.

وبالتالي فإن قياسات الموضع هي كما يلي:

• قياسات موضع المركز : تشير إلى القيم المركزية للتوزيع.
  • المتوسط : هو متوسط جميع البيانات في العينة.
  • الوسيط : هذه هي القيمة الوسطى لجميع البيانات مرتبة من الأصغر إلى الأكبر.
  • الوضع : هي القيمة التي تظهر أكثر في مجموعة البيانات.
• قياسات الموقع غير المركزية : قم بتقسيم مجموعة البيانات إلى أجزاء متساوية.
• الربعيات – تقسيم عينة البيانات إلى أربعة أجزاء متساوية.
• الخماسيات : قم بتقسيم البيانات إلى خمسة أجزاء متساوية.
• العشريات : قم بتقسيم مجموعة البيانات إلى عشر فترات متساوية العرض.
• النسب المئوية : قسم البيانات إلى مائة جزء متساوي.

وفي الرابط التالي يمكنك الاطلاع على صيغة كل من هذه المقاييس الإحصائية:

قياسات الشكل

في الإحصاء، تعتبر مقاييس الشكل مؤشرات تسمح لنا بوصف التوزيع الاحتمالي وفقًا لشكله. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام مقاييس الشكل لتحديد شكل التوزيع دون الحاجة إلى رسمه بيانيًا.

هناك نوعان من قياسات الشكل:

• الانحراف – يشير إلى درجة التماثل (أو عدم التماثل) للتوزيع، أي ما إذا كان التوزيع متماثلًا أو غير متماثل.
• التفرطح : يشير إلى الدرجة التي يتركز بها التوزيع حول متوسطه، أي أنه يحدد ما إذا كان التوزيع حادًا أم مسطحًا.

هناك عدة صيغ لحساب هذا النوع من المقاييس الإحصائية، اضغط على الرابط التالي لمشاهدتها جميعها: