5 عناصر أساسية عن مفهوم التحليل الإحصائي الوصفي

مفهوم التحليل الإحصائي الوصفي

التحليل الإحصائي الوصفي هو أحد أنواع علم الإحصاء ذلك العلم لا يختلف في هذا الشأن عن غيره من العلوم فهو يتضمن عدد قليل من المصطلحات الأساسية التي نري أن على الدارس أن يلم بتعريفاتها لكي يعي المقصود منها ويتسنى له معرفة كيفية التعامل معها. عندما تعرض له في دراساته وبحوثه ومن ثم يتفادى الخلط بين المصطلحات المختلفة عندما يحاول اختيار الأداة الإحصائية المناسبة لمعالجة البيانات التي قام بجمعها وتختلف الأساليب الإحصائية فيما بينها من حيث الهدف والتدرج من البساطة إلى التعقيد واختيار الأسلوب الملائم يتحدد وفقا لأهداف الباحث ونوعية البيانات المتاحة. وفي هذا المقال سوف نتناول مفهوم التحليل الإحصائي وانواعه.

مفهوم التحليل الإحصائي

التحليل الإحصائي هو العملية التي يقوم بها الباحث بجمع البيانات العلمية وتحليلها واستخراج معلومات تفيد البحث العلمي من خلالها، بحيث تكون المعلومات جديدة وذات فائدة قيمة. والتحليل الإحصائي هو العلمية التي يقوم بها الباحث بالحديث عن مجتمع ما، وشرح صفاته وتحديد المميزات التي تميزه عن باقي المجتمعات، ولكي يصل الباحث اليها يجب عليه أن يقوم بأخذ عينة منه، لكي يجري عليها دراسة وفق أسس علمية.

مصطلح الإحصاء الوصفي

التحليل الإحصائي الوصفي هو معالجة مجموعة من البيانات الوفيرة التي جمعها الباحث بقصد استخلاص عدد من الجداول الإحصائية وعرضها في عدد من الأشكال والرسوم البيانية وذلك على نحو ما نشاهده في إحصاءات السكان والاستهلاك ودرجات التشتت في البيانات التي يجمعها الباحثون.

الإحصاء الوصفي Descriptive statistics

يهدف إلى إدماج وتلخيص البيانات الرقمية بغية تحويلها من مجرد كم من الأرقام إلى شكل أو صورة أخري يمكن فهمها واستيعابها بمجرد النظر ومن أغلب الأساليب المستخدمة هي مقاييس النزعة المركزية، مقاييس التشتت ومقاييس الارتباط، والانحدار، ويتوقف استخدام أيا منها على نوعية البيانات ومستوي القياس سواء أكان اسميا، أو وصفيا، أو ترتيبا، أو فئويا، أو نسبة.

استخدامات التحليل الإحصائي الوصفي

1. يستخدم التحليل الإحصائي الوصفي في تنظيم وتلخيص ووصف معلومات خاصة بعينة من العينات فمن عينة محددة من العمال يمكن حساب متوسط الإنتاج، وحساب نسبة العمل بين أولئك العمال.
2. يعتبر وظيفة الوصف من الوظائف الأولية لعلم الإحصاء التي تستخدم في تلمس حقائق الظواهر المختلفة (اجتماعية، اقتصادية، جغرافيا …. الخ).
3. باستخدام أسلوب التحليل الإحصائي للبيانات أصبح من السهولة إمكان تحديد خصائص الظاهرة المدروسة حتى عن طريق الأشكال البيانية التي تمثل بيانات الظاهرية عملية تسهل وتبسط تحديد خصائص الظاهرة واتجاهاتها العامة.
4. يعتمد الوصف في الإحصاء على استخدام المقاييس والمؤشرات الإحصائية في تقصي الحقائق وتحديد الخصائص العامة لتوزيع بيانات الظاهرة دون الوصول إلى نتائج أو استدلاله خاصة بالمجموعات الأساسية التي تنتمي إليها الظاهرة.
5. عملية جمع البيانات تعد أقدم وظائف الإحصاء، وهي تتضمن عدد من الأنشطة يختلف مداها من مجرد بحث يقوم به فرد إلي فريق بحث من عدة مئات او آلاف. وجمع البيانات يكون بعدد من الأساليب وحسب طبيعة البحث أو العمل. فقد يكون
6. استخدام المجموعات المكتبية عن طريق تصميم تجربة او الملاحظة المنتظمة أو المعايشة أو عن طريق الاستبيان او الاستبصار أو الأخبار بين الاختبارات ومهما يكون فإن جمع البيانات قد يتم إما بفحص كل وحدات المجتمع محل الدراسة.
7. إن عملية جمع البيانات ليست عملية منفصلة عن وظائف الإحصاء الأخرى فهناك صلة وثيقة. فالهدف واحد وهو الحصول على معلومات أو نتائج وذلك باستخدام مقاييس وأساليب وصف البيانات، وذلك بعد جمعها، وهذه المقاييس والأساليب لها شروط ومتطلبات يجب مراعاتها وتوفيرها عند جمع البيانات.

تعرف إلى أساسيات علم الإحصاء.

أهم مقاييس الإحصاء الوصفي

يتكون التحليل الإحصائي الوصفي من ثلاث مكونات رئيسية وهي:

مقاييس النزعة المركزية، ومقاييس التشتت، والتمثيل البياني وتتضمن (المخططات التكرارية، مخططات تمثيل التوزيع) بالإضافة الي بعض الإحصاءات الأخرى مثل الانحراف الربيعي، الالتواء … الخ وجمعيها تهتم بوصف البيانات.

أولا: مقاييس النزعة المركزية:

هي تجمع معظم المشاهدات حول قيمة متوسطة، تمثل نقطة ارتكاز تلك المشاهدات أو بؤرتها ومركز ثقلها، كالمتوسط الحسابي والوسيط والمنوال.

1. المتوسط الحسابي: وهو من أبسط مقاييس النزعة المركزية وأكثرها شيوعا في الاستخدام وتعتمد عليه مقاييس متعددة خاصة التي ترصد وتحلل الفروق بين المجموعات في صفة معينة أو سلوك معين.
2. الوسيط: وهو المقياس الثاني بعد المتوسط الحسابي، وهو القيمة التي تتوسط القيم بعد ترتيبها تصاعديا أو تنازليا، بحيث يكون عدد القيم الموجودة قبلها مساويا لعدد القيم بعدها، ويمكن حسابه باستخدام المنحني التكراري.
3. المنوال: وهو القيمة الأكثر تكرارا وشيوعا في البيانات الخام، أما في البيانات التكرارية فهو مركز الفئة الأكبر تكرارا.

ثانيا: مقاييس التشتت:

التشتت هو درجة تبعثر البيانات أو انتشارها حول متوسطها الحسابي أو حول الوسيط فمقاييس النزعة المركزية تدل على تجمع البيانات حول قيمة متوسطة لها، غير أن ذلك لا يعتبر كافيا لو صف البيانات بدقة، فكان يتعين استخدام إضافية للوصول إلى وصف دقيق للبيانات، مثل مقاييس التشتت كالمدي، والانحراف المعياي، والتباين، وغيرها.

1. المدي: هو المسافة بين أكبر وأصغر قيمة في مجموعة البيانات قيد التحليل، فالمدي أحد مقاييس درجة التطرف في مجموعة قيم، إذن المدي هو الفرق بين اعلي وأقل قيمة في مجموعة قيم المتغير.
2. التباين: وهو متوسط مجموع الانحرافات عن المتوسط الحسابي، والسبب في تربيع الانحرافات قبل استخدامها لحساب قيمة التباين هو إن مجموعها يساوي صفرا. ولتجاوز عيوب الانحرافات المطلقة عمل الاحصائيون إلى تربيع الفروقات بدلا من تحويلها إلى قيم مطلقة، ولا يعتمد لوحده في التحليل، الا نادرا وذلك لأنه يشكل خطوة لاشتقاق قيمة الانحراف المعياري.
3. الانحراف المعياري: انه الجذر التربيعي للتباين، وهو يعيد الفروقات إلى وضعها الأصلي بعد ان تم تربيعها، أو تربيع القيم ذاتها. ولأهميته فقد تنوعت طرائق حساب قيمته، فكثرت المعادلات وتكررت بصيغ مختلفة تؤدي الغرض نفسه مبنية وفق المنطق نفسه.

خاتمة

تناولنا في هذا المقال أن التحليل الإحصائي الوصفي هو الفرع المتعلق بطرق جمع وتنظيم وعرض وتلخيص المعلومات والبيانات ووصف توزيع البيانات، فهو يساعد الباحث على إيجاد المقاييس العددية والوصفية التي تساعده في عمله البحثي.

مرجعية المقال

هيكل، عبد العزيز. (1966). مبادئ الأساليب الإحصائية. دار النهضة العربية -بيروت

مفلح، عادل، وديان. (2010). تعريف علم الإحصاء وأقسامه. المنظمة العربية للتنمية الإدارية. 1-89.