أهمية الإحصاء في البحث (مع أمثلة)
يهتم مجال الإحصاء بجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وعرضها.
تعتبر الإحصائيات مهمة في البحث للأسباب التالية:
السبب 1 : تسمح الإحصائيات للباحثين بتصميم الدراسات بحيث يمكن استقراء نتائج الدراسة على عدد أكبر من السكان.
السبب 2 : تسمح الإحصائيات للباحثين بإجراء اختبار الفرضيات لتحديد ما إذا كانت بعض الادعاءات حول دواء جديد أو إجراء أو طريقة تصنيع جديدة، وما إلى ذلك، صحيحة. صالحة. صحيحة.
السبب 3 : تسمح الإحصائيات للباحثين بإنشاء فترات ثقة لالتقاط عدم اليقين بشأن التقديرات السكانية.
وفي بقية هذه المقالة، نتناول كلًا من هذه الأسباب.
السبب 1: تسمح الإحصائيات للباحثين بتصميم الدراسات
غالبًا ما يرغب الباحثون في الإجابة على أسئلة حول المجموعات السكانية مثل:
- ما هو متوسط وزن نوع معين من الطيور؟
- ما هو متوسط ارتفاع نوع معين من النباتات؟
- ما هي نسبة المواطنين في مدينة معينة تدعم قانونًا معينًا؟
إحدى الطرق للإجابة على هذه الأسئلة هي جمع البيانات عن كل فرد في المجموعة السكانية محل الاهتمام.
ومع ذلك، عادة ما يكون هذا مكلفًا للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً، لذا يقوم الباحثون بدلاً من ذلك بأخذ عينة من السكان واستخدام بيانات العينة لاستخلاص استنتاجات حول السكان ككل.
هناك العديد من الطرق المختلفة التي يمكن للباحثين استخدامها لإدخال الأفراد في العينة. وتعرف هذه بطرق أخذ العينات .
هناك فئتان من طرق أخذ العينات:
- طرق أخذ العينات الاحتمالية : كل فرد من أفراد المجتمع له احتمالية متساوية في اختياره ليكون جزءًا من العينة.
- طرق أخذ العينات غير الاحتمالية : ليس لدى جميع أفراد المجتمع نفس احتمالية اختيارهم ليكونوا جزءًا من العينة.
باستخدام أساليب أخذ العينات الاحتمالية، يمكن للباحثين تعظيم فرص الحصول على عينة تمثيلية من إجمالي السكان.
وهذا يسمح للباحثين باستقراء النتائج من العينة إلى إجمالي عدد السكان.
تعرف على المزيد حول فئتي طرق أخذ العينات هنا .
السبب 2: تسمح الإحصائيات للباحثين بإجراء اختبار الفرضيات
تُستخدم الإحصائيات أيضًا في البحث في شكلاختبار الفرضيات .
هذه هي الاختبارات التي يمكن للباحثين استخدامها لتحديد ما إذا كانت هناك أهمية إحصائية بين الإجراءات أو العلاجات الطبية المختلفة.
على سبيل المثال، لنفترض أن أحد العلماء يعتقد أن دواءً جديدًا قادر على خفض ضغط الدم لدى المرضى الذين يعانون من السمنة المفرطة. ولاختبار ذلك، قام بقياس ضغط الدم لدى 30 مريضا قبل وبعد استخدام الدواء الجديد لمدة شهر.
ثم يقوم بإجراء اختبار t للعينات المقترنة باستخدام الافتراضات التالية:
- H 0 : μ بعد = μ قبل (متوسط ضغط الدم هو نفسه قبل وبعد استخدام الدواء)
- H A : μ بعد < μ قبل (متوسط ضغط الدم أقل بعد استخدام الدواء)
إذا كانت قيمة p للاختبار أقل من مستوى أهمية معين (على سبيل المثال α = 0.05)، فيمكن رفض فرضية العدم واستنتاج أن الدواء الجديد يسبب انخفاضًا في ضغط الدم.
ملحوظة : هذا مجرد مثال واحد على اختبار الفرضيات المستخدم في البحث. تشمل الاختبارات الشائعة الأخرى اختبار t لعينة واحدة ، واختبار t لعينتين ، وANOVA أحادي الاتجاه ، و ANOVA ثنائي الاتجاه .
السبب 3: تسمح الإحصائيات للباحثين بإنشاء فترات ثقة
تُستخدم الإحصائيات أيضًا في البحث في شكل فترات ثقة .
فاصل الثقة هو نطاق من القيم التي من المحتمل أن تحتوي على معلمة سكانية بمستوى معين من الثقة.
على سبيل المثال، لنفترض أن الباحثين يريدون تقدير متوسط وزن نوع معين من السلاحف.
بدلاً من التجول ووزن كل سلحفاة في المجموعة، يمكن للباحثين أخذ عينة عشوائية بسيطة من السلاحف بالمعلومات التالية:
- حجم العينة ن = 25
- متوسط وزن العينة س = 300
- نموذج الانحراف المعياري = 18.5
باستخدام فاصل الثقة لصيغة متوسطة ، يمكن للباحثين بعد ذلك إنشاء فاصل الثقة التالي بنسبة 95%:
فاصل الثقة 95%: 300 +/- 1.96*(18.5/√ 25 ) = [292.75, 307.25]
سيزعم الباحثون بعد ذلك أنهم متأكدون بنسبة 95٪ من أن متوسط الوزن الحقيقي لهذه السلاحف يتراوح بين 292.75 رطلاً و307.25 رطلاً.
مصادر إضافية
وتوضح المقالات التالية أهمية الإحصاء في المجالات الأخرى:
أهمية الإحصاء في الرعاية الصحية
أهمية الإحصاء في التمريض
أهمية الإحصاء في الأعمال
أهمية الإحصاء في الاقتصاد
أهمية الإحصاء في التعليم
About Author
دكتور بنيامين أندرسون
مرحبًا، أنا بنجامين، أستاذ الإحصاء المتقاعد الذي تحول إلى مدرس متخصص في Statorials. بفضل خبرتي الواسعة في مجال الإحصاء، فأنا حريص على مشاركة معرفتي لتمكين الطلاب من خلال Statorials. تعرف أكثر