أدوات الإحصاء التصنيفي
يهدف هذا النوع من التحليل الإحصائي إلى توفير ملخصات ذات معنى حول مجموعة بيانات معينة. وبعبارة أخرى، يساعد في وصف خصائص البيانات المتاحة بطريقة موجزة وواضحة. لا يسمح لنا هذا النوع من الإحصاء بالوصول إلى استنتاجات تتجاوز البيانات التي تم تحليلها أو اختبار أي فرضيات. ببساطة، هو وسيلة لتلخيص البيانات وتنظيمها.
عادة ما يتم تقديم الإحصاء التصنيفي مصحوبًا برسوم بيانية توضيحية تعرض البيانات بشكل مرئي، مما يسهل فهمها واستيعابها. هذه الرسوم البيانية تعتبر أساسًا لأي تحليل كمي للبيانات.
الإحصاء الاستنتاجي
في هذا النوع من الإحصاء، يتم جمع البيانات من عينة عشوائية لتحليلها واستخلاص استنتاجات يمكن تطبيقها على مجتمع أكبر. تبرز أهمية الإحصاء الاستنتاجي عندما يكون من الصعب أو المستحيل دراسة جميع أفراد المجتمع، لذلك يتم الاعتماد على عينة ممثلة لتحليلها وتعميم النتائج على المجتمع بأكمله.
لضمان دقة النتائج، يجب أن تكون العينة ممثلة للمجتمع الذي تم اختيارها منه. يتطلب ذلك اتباع خطوات محددة، بما في ذلك تحديد المجتمع المستهدف، واختيار عينة ممثلة، واستخدام التحليلات التي تأخذ في الاعتبار احتمال وجود أخطاء في أخذ العينات.
ولأن الهدف من الإحصاء الاستدلالي هو استخلاص النتائج من العينة وتعميمها على المجتمع، فنحن بحاجة إلى الثقة بأن عينتنا تعكس بدقة المجتمع التي أُخذت العينة منه. على مستوى واسع يجب القيام بالخطوات التالية:[3]
- تحديد السكان أو المجتمع المراد دراسته.
- اختيار عينة ممثلة لهذا المجتمع.
- استخدام التحليلات المتضمنة خطأ أخذ العينات.
أوجه التشابه بين الإحصاء الوصفي والاستدلالي
يشترك كل من الإحصاء الوصفي والاستدلالي في الاعتماد على نفس مجموعة البيانات. لكن الإحصاء الوصفي يركز على تحليل هذه المجموعة فقط، بينما يستخدم الإحصاء الاستدلالي هذه المجموعة كأداة لاستخلاص استنتاجات أوسع يمكن تطبيقها على المجتمع بأكمله.
الاختلافات الرئيسية بين الإحصاء الوصفي والاستدلالي
يكمن الفرق الأساسي بين النوعين في الهدف من التحليل. الإحصاء الوصفي يهدف إلى وصف البيانات المتاحة وتلخيصها، بينما يهدف الإحصاء الاستدلالي إلى استخلاص استنتاجات وتعميمها على مجتمع أكبر بناءً على عينة محدودة.
فيما يلي جدول يوضح الفروق الرئيسية بين الإحصاء الوصفي والاستدلالي:
| وجه المقارنة | الإحصاء الوصفي | الإحصاء الاستدلالي |
|---|---|---|
| الهدف الرئيسي | وصف وتلخيص البيانات | استخلاص استنتاجات وتعميمها على المجتمع |
| نطاق النتائج | محدود بالبيانات المتاحة | يمكن تعميمها على المجتمع |
| الشكوك | أقل، النتائج دقيقة في حدود البيانات | أكثر، النتائج عرضة للخطأ بسبب أخذ العينات |
| الأدوات | مقاييس النزعة المركزية (المتوسط، الوسيط، المنوال)، مقاييس التشتت (التباين، المدى، الانحراف المعياري) | اختبارات بارامترية ولا بارامترية |
تعريف الإحصاء الوصفي والاستدلالي
الإحصاء الوصفي: ماهيته
هو فرع من فروع الإحصاء يركز على وصف وتلخيص خصائص مجموعة بيانات معينة باستخدام مقاييس مثل المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، والرسوم البيانية. الهدف هو تقديم صورة واضحة وموجزة للبيانات المتاحة دون محاولة استخلاص استنتاجات تتجاوز هذه البيانات.
يقصد بهذا النوع من الإحصاء تحليل البيانات التي تساعد على وصف أو عرض أو تلخيص البيانات بطريقة ذات مغزى، ولا يُمكن في هذا النوع الحصول على استنتاجات بناء على البيانات التي حُلّلت أو الوصول إلى استنتاجات بشأن أيّ فرضيات وُضعت،؛ لأنّه طريقة لوصف البيانات، وعادة ما يرافق الإحصاء الوصفيّ مجموعة من الرسومات البيانيّة والتوضيحيّة للبيانات والتي تمثل أساس أيّ تحليل كميّ للبيانات.[2]
الإحصاء الاستدلالي: ماهيته
هو فرع من فروع الإحصاء يهدف إلى استخلاص استنتاجات وتعميمها على مجتمع أكبر بناءً على تحليل عينة عشوائية من هذا المجتمع. يتضمن ذلك استخدام اختبارات الفرضيات وفترات الثقة لتقدير خصائص المجتمع بناءً على بيانات العينة.
يدرس هذا النوع من الإحصاء البيانات عن طريق أخذعينة عشوائيّةوتحليل كامل البيانات منها، ثمّ تقديم استنتاجات حول أكبر عدد من المجتمع الذي سُحبت العينة منه.[3] يهدف الإحصاء الاستدلاليّ إلى استخلاص النتائج من العينة وتعميمها على المجتمع، إذ لا بُدّ من اتّباع الخطوات الآتية لإتمامه:[3]
- تحديد السكان أو المجتمع المراد دراسته.
- اختيار عينة ممثلة لهذا المجتمع.
- استخدام التحليلات المتضمنة خطأ أخذ العينات.
ايجابيات الوصفي
بصرف النظر عن الوضوح الذي يمنحه الإحصاء الوصفي لكمية كبيرة من البيانات، لا توجد شكوك حول القيم التي نحصل عليها (باستثناء الخطأ في القياس).[1]
محددات الوصفي
الإحصائيات الوصفية محدودة بحيث تسمح لنا بتقديم ملخص حول الناس أو الأشياء التي قمنا بإجراء الدراسة عليها فقط ، ولا نستطيع تعميم هذا الملخص أو النتائج على مجتمع أكبر.[1]
أدوات الإحصاء الوصفي
هناك نوعين أساسيين من المقاييس الإحصائية التي تستخدم لوصف البيانات[1]:
- مقاييس النزعة المركزية: ويقصد بها مجموعة القيم التي يتم احتسابها والتي تقوم على القيمة المركزية التي تدور حولها غالبية القيم وتقترب منها. وبإمكاننا وصف القيمة المركزية باستخدام مجموعة من القيم الإحصائية وأهمها:الوسط والوسيط، والمنوال.
- مقاييس التشتت: تستخدم هذه المقاييس لمعرفة مدى اقتراب البيانات وبعدها عن القيمة المركزية. ولقياس التشتت، يتوفر لدينا العديد من القيم الإحصائية كالمدى والتباين والانحراف المعياري والانحراف المطلق.
المميزات في الاستدلالي
يأخذ هذا النوع من الإحصاء قيمته عندما يكون لدينا مجتمع كبير يجب دراسته، ولكننا لا نستطيع الوصول إلى كل فرد من أفراده، فنكتفي بأخذ عينة ممثلة عنه وتحليل بياناتها واستخلاص النتائج وتعميمها على المجتمع.[1]
القيود في الاستدلالي
هناك نوعان رئيسييان من المحددات أو القيود على استخدام الإحصاء الاستدلالي : القيد الأول والأكثر أهمية والموجود في كل الدراسات الاستدلالية، هو أننا نقدم بيانات عن مجتمع لم نقم بقياسه بالكامل، وبالتالي لا يمكننا التأكد من القيم أو الإحصاءات التي تم حسابها. وستكون هناك دائما درجة من الشك وعدم اليقين في نتائج دراستنا. والقيد الثاني متصل بالقيد الأول : وهو أن بعض الاختبارات الاستدلالية وليس كلها، تتطلب من المستخدم إجراء تخمينات مستنيرة بناء على النظرية لإجراء الاختبارات الاستنتاجية. مما يعرض الدراسة مرة أخرى لبعض الشكوك وحالة من عدم اليقين في نتائجها.[1]
