فهرس المحتويات
ما هو الإحصاء الاستدلالي؟
يعتبر الإحصاء الاستدلالي، والذي يشار إليه أيضاً بالإحصاء الاستنتاجي، أحد الفروع الرئيسية في علم الإحصاء. يختص هذا الفرع بدراسة العلاقات القائمة بين المتغيرات المختلفة التي تشكل جزءاً أساسياً من الدراسات الإحصائية المتنوعة. يركز الإحصاء الاستدلالي بشكل خاص على الاستنتاجات التي يتم التوصل إليها عبر العمليات الحسابية والتحليلات الرياضية، والتي تستند بدورها إلى النتائج التي يقدمها الإحصاء الوصفي، وهو الفرع الأول من علم الإحصاء.
يهدف الإحصاء الوصفي إلى تحليل البيانات المتوفرة بهدف استخلاص تعميمات وتوقعات مستقبلية. كما يستخدم كأداة لتقييم البيانات غير الظاهرة أو التي يصعب الوصول إليها بشكل مباشر، وذلك من خلال تحليل البيانات المتاحة واستنتاج المعلومات الهامة منها.
تكمن أهمية الإحصاء الاستدلالي في قدرته على تفسير الظواهر المختلفة والتنبؤ بالأحداث المستقبلية المتعلقة بها، مما يساهم في فهم أفضل للواقع. يستخدم هذا النوع من الإحصاء في مجالات واسعة ومتنوعة، بما في ذلك التعليم، والهندسة، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، والخدمات المصرفية، والأعمال التجارية، وغيرها الكثير.
الأسس التي يقوم عليها الإحصاء الاستدلالي
يعتمد الإحصاء الاستدلالي على ركيزتين أساسيتين تشكلان القاعدة التي تبنى عليها طرق التحليل الإحصائي الاستدلالي المستخدمة في العديد من الدراسات. يعتمد هذا الفرع من الإحصاء على نماذج وعمليات إحصائية ورياضية متقدمة، تتضمن مفاهيم مثل الانحراف المعياري والمتوسط الحسابي، بالإضافة إلى عمليات أخرى ضرورية. فيما يلي أهم هذه الأسس:
فحص الأهمية
يُعرف اختبار الأهمية أيضاً باسم اختبار الفرضيات، وهو أحد أهم المبادئ الأساسية في الإحصاء الاستدلالي. في هذا المبدأ، يتم تحليل البيانات التي تم اختيارها من بين مجموعة البيانات الإحصائية المتاحة.
يتم ذلك من خلال دراسة الاستنتاجات والعلاقات بين العينات الإحصائية التي تم التوصل إليها بناءً على خصائص العينات التي تم اختيارها وفقاً للفرضية الإحصائية التي تم وضعها مسبقاً.
مدى الوثوق
تعتبر فترة الثقة أو مدى الوثوق من المبادئ الهامة في الإحصاء الاستدلالي. يحتوي كل مجتمع إحصائي على متغيرات إحصائية متعددة تأخذ نمطاً ومجالاً محدداً. من خلال تطبيق هذا المبدأ، يمكن تحديد ما إذا كانت البيانات الإحصائية المتوفرة في عينة الدراسة تتماشى مع هذا النمط أو المجال الإحصائي، أو إذا كانت تختلف عنه وتقع خارجه.
مسار تطبيق الإحصاء الاستدلالي
يتم تطبيق عمليات الإحصاء الاستدلالي من خلال سلسلة من الخطوات المحددة. فيما يلي أهم هذه الخطوات:
- وضع فرضية: يتم افتراض فرضية معينة والبدء في جمع البيانات اللازمة لتحليلها وتقييم إمكانية تطبيقها على المجتمع المدروس.
- تفعيل المتغيرات: يتم تحديد واستخدام المتغيرات المناسبة للدراسة.
- تحديد نمط العينة: يتم التعرف على نمط ونوع مجتمع العينة الذي ستطبق عليه نتائج الدراسة.
- صياغة الفرضية الصفرية: يتم صياغة فرضية صفرية ليتم تطبيقها على المجتمع قيد الدراسة.
- تجميع البيانات: يتم تجميع العينات والبيانات من المجتمع مع الاستمرار في دراسة الحالة.
- إجراء الاختبارات الإحصائية: يتم إجراء العديد من الاختبارات الإحصائية بهدف تحديد ما إذا كانت خصائص العينات التي تم جمعها تتفق مع الفرضية الصفرية، وتقييم إمكانية رفض أو قبول الفرضية الأصلية.
المصادر
- “Inferential Statistics Courses”, edx, تم الاسترجاع بتاريخ 1/2/2022.
- “The Difference Between Descriptive and Inferential Statistics”, thoughtco, تم الاسترجاع بتاريخ 1/2/2022.
- “Statistical Inference”, byjus, تم الاسترجاع بتاريخ 1/2/2022.
