مال و أعمال

كل ما تحتاج إلى معرفته عن التحليل الإحصائي

كل ما تحتاج لمعرفته حول التحليل الإحصائي

يستخدم التحليل الإحصائي على نطاق واسع في جميع مجالات الحياة، سواء المتعلقة بالأعمال التجارية أو التسويق أو البحث العلمي أو الأعمال الحكومية وغيرها، لأنه يساعدنا على تنظيم البيانات واكتشافها وتفسيرها، لذلك يعد التحليل الإحصائي خطوة لا غنى عنها في عملية صنع القرار والتخطيط للمستقبل.

كما هو الحال مع العلوم الأخرى ، تتطور الإحصاءات باستمرار لمواكبة التطورات التكنولوجية وكمية البيانات التي تحتاج إلى معالجة وتحليل. سنناقش في هذا المقال تعريف التحليل الإحصائي وخطواته وأهم مزاياه وأنواعه وأساليبه المختلفة، وكذلك أهم إجراءات التحليل الإحصائي.

محتوى المقال:

ما هو التحليل الإحصائي؟

التحليل الإحصائي هو علم جمع البيانات وتنظيمها واستكشافها وتفسيرها وعرضها والكشف عن أنماطها واتجاهاتها، ويتم التحليل الإحصائي بطرق عديدة، منها: معادلات الانحدار، وتحليل النسبة، وتحليل المسار، وغيرها. الغرض الرئيسي من هذه الأساليب هو تحديد العلاقة بين متغيرين أو أكثر والتنبؤ بالحدث ، ومدى إمكانية تحقيقها مرة أخرى في الأحداث المستقبلية.

التحليل الإحصائي هو تجميع هذه البيانات وتصنيفها وتحليلها وتفسيرها وعرضها في شكل رقمي من أجل اتخاذ القرارات المناسبة، حيث تشمل أهداف التحليل الإحصائي ما يلي:

  • تلخيص البيانات وتقديمها بتنسيق سهل الفهم.
  • ابحث عن المقاييس الرئيسية، بما في ذلك متوسط مجموعة من البيانات.
  • وبحساب مقاييس الانتشار لتحديد ما إذا كانت البيانات التي تم جمعها ضيقة أو أوسع، ربما يكون الانحراف المعياري هو المثال الأبرز والأكثر شمولا لقياس الانتشار.
  • وضع توقعات مستقبلية يساعد فيها التحليل الإحصائي في عمليات صنع القرار المتعلقة بالتصنيع والخدمات الرياضية والخدمات المصرفية وتجارة التجزئة وما إلى ذلك.
  • اختبار الفرضيات، حيث يتم استخدام الإحصاءات لاختبار فرضيات محددة حيث يتم دحض الفرضية الصفرية أو إثباتها.

بشكل عام ، الغرض من التحليل الإحصائي هو تحديد الاتجاهات في البيانات التي يتم تحليلها ، لذلك فإن إحدى فوائد التحليل الإحصائي هي أنه يجعل المزيد من البيانات وليس غاية في حد ذاته ، ولكنه أداة علمية.

ولمزيد من التوضيح سنقدم مثالا سريعا على التحليل الإحصائي وهو عملية التعداد التي تسمح لنا أولا بالاتفاق على أن البيانات في شكلها الأصلي عديمة الفائدة ولا تساعدنا على فهم الواقع أو التخطيط للمستقبل، فعلى سبيل المثال في التعداد عادة ما نريد أن نعرف عامة السكان، ثم نحسب النساء والرجال والفئات العمرية وغيرها، وهو ما نسميه المتغيرات الديموغرافية والظروف الاقتصادية والاجتماعية والتوزيعات الجغرافية… اخره. لذلك ، فإن إجمالي عدد السكان عديم الفائدة ، ولكن عندما نقوم بعمل تحليل دقيق للعلاقة بين الفئات السابقة والنمو السكاني ، وبعض المتغيرات ، وما إلى ذلك ، فإننا في طور التحليل الإحصائي لجعل البيانات أكثر قيمة.

استخدام التحليل الإحصائي

نحن لا نبالغ عندما نقول إن الإحصاءات تستخدم لكل شيء في حياتنا، فالبحث العلمي وكذلك الصناعة والتجارة والوكالات الحكومية تعتمد عليها، وأن المصنعين يستخدمون التحليل الإحصائي لتحسين الجودة والإنتاجية في مختلف المجالات، بما في ذلك صناعة الطيران، وتحسين جودة الأقمشة.

أولا: البحث العلمي

يستخدم الباحثون في مختلف المجالات العلمية الإحصاءات لاستخلاص النتائج والتحقق من صحة الفرضيات المختلفة، على سبيل المثال: يستخدم الباحثون الإحصاءات لتحليل البيانات المتعلقة بإنتاج اللقاحات الفيروسية لضمان اتساقها وسلامتها، كما يعتمدون على نسب مختلفة من الإحصاءات من البحوث الاجتماعية والتطبيقية، مما يؤكد أهمية التحليل الإحصائي في مجال البحث العلمي.

ثانيا: قطاع الأعمال

في مجال إدارة الأعمال والشركات ، يستخدم مسؤولو الشركة الإحصاءات لتحسين فهمهم للسوق واحتياجات العملاء ، على سبيل المثال: تستخدم شركات الاتصالات الإحصاءات لتحسين خدماتها وموارد شبكتها ، ولفهم احتياجات العملاء بوضوح.

ثالثا: الجهات الحكومية

تعتمد الحكومات المختلفة على الإحصاءات في عملية التعداد وفي الاقتصاد ، وكذلك في العمليات الإدارية المختلفة.

رابعا: قطاع الأعمال

تشهد سوق الأوراق المالية تقلبات كبيرة، لذلك غالبا ما تستخدم الشركات الإحصاءات لتقييم بعض قراراتها التجارية، بما في ذلك شراء وبيع الأسهم، بالإضافة إلى الاعتماد على التحليل الإحصائي في عملية إدارة المخاطر التي قد تواجهها الشركات وتقييم شدة تلك المخاطر، وأخيرا تستخدم الشركات معادلات الانحدار لاختبار الافتراضات العامة المتعلقة بتأثير العديد من العوامل على أصول الشركة وسعر سهمها في البورصة، واستخدام الإحصاءات في مجالات أخرى، منها:

1. أبحاث السوق

يستخدم التحليل الإحصائي لأبحاث السوق ويوفر أرقاما محددة عن العرض والطلب على المنتجات وتوزيع العملاء والاتجاه المستقبلي ، من بين أمور أخرى.

2. ذكاء الأعمال وتحليل البيانات

يستخدم التحليل الإحصائي في مجال ذكاء الأعمال ويوفر مجموعة من التنبؤات التي ستساعد في التخطيط المستقبلي.

3. تحسين محركات البحث

يعتمد كبار المسئولين الاقتصاديين على الإحصاءات كمؤشر رئيسي لأنه يوفر لنا جمهورا عبر الإنترنت ، مما يجعلنا مستهدفين.

4. التحليل المالي

وقد حسنت التطورات التكنولوجية القدرة على الاحتفاظ بمجموعة متنوعة من البيانات واسترجاعها وزادت من أهمية الإحصاءات، حيث أصبحت الحسابات الإحصائية ذات أهمية متزايدة، بما في ذلك التخطيط الإحصائي والاقتصاد القياسي.

أهمية التحليل الإحصائي

ولعل المثال السابق يبين لنا أهمية التحليل الإحصائي لأنه يساعد على تصنيف البيانات وتحليلها وتفسيرها، لذلك فهو يوفر لنا مؤشرات مهمة تعد مكونات أساسية لعمليات صنع القرار المؤسسي أو الحكومي، بالإضافة إلى أنه له أهمية خاصة في مجال البحث العلمي وفي مختلف الصناعات الطبية والهندسية والتجارية والمختلفة (مثل شركات الأدوية أو البرمجيات والتكنولوجيا وغيرها).

خطوات التحليل الإحصائي

ينقسم التحليل الإحصائي إلى الخطوات الخمس التالية:

  1. الوصف:__________: الخطوة الأولى هي وصف البيانات التي نريد تحليلها.
  2. استكشاف: الخطوة الثانية هي اكتشاف كيفية ارتباط البيانات بالمحتوى الأساسي.
  3. لإنشاء نموذج: الخطوة الثالثة هي إنشاء نموذج لتوضيح وفهم ارتباط البيانات بالمجموعة الأساسية.
  4. نموذج الاختبار: الخطوة الرابعة هي اختبار النموذج ، بهدف إثباته أو دحضه.
  5. التحليلات التنبؤية: الخطوة الخامسة هي استخدام التحليلات التنبؤية لتنشيط السيناريو ، مما سيساعد على فهم الإجراءات المستقبلية.

فيما يلي كيفية تبسيط خطوات التحليل الإحصائي بطريقة أخرى:

يبدأ التحليل الإحصائي بجمع البيانات من المصادر الأولية والثانوية ، على سبيل المثال: يمكننا جمع البيانات من خلال الدراسات الاستقصائية ، وبرامج CRM ، والتقارير المالية ، والاختبار عبر الإنترنت ، وما إلى ذلك ، عن طريق اختيار عينة تمثيلية للمجتمع الأصلي.

  • تنظيم البيانات

الآن بعد أن أصبح لدينا بيانات خام ، نريد تنظيمها ، أو ما يسميه الإحصائيون التطهير ، بمعنى أن إزالة البيانات المكررة والتناقضات قد تمنعنا من الحصول على تحليل دقيق ، وهي خطوة مهمة للغاية لأنها تساعدنا على التحقق من صحة البيانات وبالتالي التحقق من صحة الاستنتاجات التي نستخلصها من التحليل.

بمجرد تنظيم البيانات ، يتم عرض البيانات حتى نتمكن من تحليلها بسهولة ، وفي هذه الخطوة نعرض البيانات بشكل صحيح باستخدام أدوات التحليل الوصفي. في وقت لاحق سوف ننظر في التحليل الإحصائي الوصفي وأدواته.

  • تحليل البيانات

الخطوة الرابعة من التحليل الإحصائي هي تحليل البيانات ، حيث نستخدم التقنيات الإحصائية لاستكشاف العلاقات والاتجاهات ، حيث نستخدم التحليل الإحصائي الاستنتاجي والترابطي.

  • تفسير البيانات

الآن بعد أن قمنا بالتحليل واستخراجنا مختلف الارتباطات والاتجاهات من موضوع البيانات للتحليل ، إليك مرحلة التفسير بعد تقديم النتائج في شكل مخططات وتقارير وما إلى ذلك.

نوع التحليل الإحصائي

ينقسم التحليل الإحصائي إلى سبعة أنواع بناء على نوع البيانات التي يتم تحليلها، على النحو التالي:

1. التحليل الإحصائي الوصفي

عندما نقوم بتنظيم وتلخيص البيانات باستخدام الأرقام والرسوم البيانية، فإننا في هذه الحالة نستخدم الإحصاءات الوصفية، والتي تستخدم أساسا لتسهيل البيانات الضخمة وجعلها قابلة للتفسير، فهي تسمح لنا بتمثيل البيانات وتفسيرها بكفاءة من خلال الرسوم البيانية والجداول، لأنها تتضمن مجموعة من العمليات، بما في ذلك الجدولة، وقياس الاتجاه المركزي (المتوسط، المتوسط)، وقياس التشتت والتباين (الانحراف المعياري، والتباين، والمدى) وتحليل السلاسل الزمنية.

نقوم بتلخيص البيانات وتقديمها على شكل جداول ومخططات ورسوم بيانية مما يساعد على استخراج الخصائص الفريدة للبيانات وشرح خصائصها الأساسية، ولكن في هذه الحالة لا نعطي نظرة ثاقبة للمجموعات التي لم يتم ملاحظتها في عينة البيانات التي تم تحليلها. لذلك فإن التحليل الإحصائي الوصفي هو أبسط أنواع التحليل الإحصائي الذي يساعد على تقليل البيانات الضخمة وتقديمها في شكل بسيط، وبالتالي تسهيل عملية التفسير.

الإحصائيات المستخدمة في التحليل الوصفي:

  • مستوى الانتشار
  • مؤشر الاتجاه المركزي

لكن الإحصاء الوصفي له عيوب كثيرة، أبرزها أنه لا يقدم ظاهرة تفوق النتائج الكمية، مثل استخدام قيمة واحدة (مثل المتوسط) لوصف كمية كبيرة من البيانات، وفي هذه الحالة نكون بين خيارين، إما تشويه البيانات الأصلية أو فقدان معلومات مهمة، مثل الإحصاءات الوصفية في المؤسسة التي تسمح لنا بحساب متوسط الإيرادات، لكنها لا تعطينا المزيد من التفاصيل حول المنتجات الأكثر مبيعا أو المنافذ الأكثر توزيعا، إلخ.

2. التحليل الإحصائي الاستنتاجي

يتيح التحليل الإحصائي الاستنتاجي اختبار فرضيات محددة استنادا إلى عينة من البيانات التي يمكن استخلاص الاستنتاجات منها من خلال تطبيق الاحتمالات والتعميمات للبيانات بأكملها والقدرة على التنبؤ بالنتائج المستقبلية خارج البيانات المتاحة.

يساعد التحليل الإحصائي الاستنتاجي أو الاستدلالي على اكتشاف الاختلافات بين المجموعات المختلفة في العينة ويسمح لنا باختبار الفرضيات.

3. التحليل الإحصائي التنبؤي

عندما نريد التنبؤ بأحداث مستقبلية معينة بناء على مجموعة من الحقائق والأرقام ، سواء كانت حالية أو مستقبلية ، فإننا نستخدم التحليل الإحصائي التنبؤي باستخدام التقنيات المستقبلية وخوارزميات التعلم الآلي. لوصف احتمال النتائج المستقبلية في البيانات في الوقت الفعلي أو السابق ، فإن نمذجة البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هي أبرز التقنيات المستخدمة في مثل هذا التحليل الإحصائي.

غالبا ما تعتمد شركات التأمين والتسويق على التحليل الإحصائي التنبؤي من أجل التخطيط للمستقبل والتنبؤ بالنتائج المستقبلية، مثل تضييق نطاق المخاطر المرتبطة بالأحداث المستقبلية أو تحقيق فوائد مثل الميزة التنافسية، في حين يمكن للشركات الأخرى الاستفادة من التحليل الإحصائي التنبؤي للتخطيط والتنبؤ المستقبلي، باختصار، يستخدم هذا النوع من التحليل الإحصائي للإجابة على الأسئلة حول ما قد يحدث؟

4. التحليل الوصفي

عندما يكون لدينا الكثير من البيانات ، نستخدم التحليلات الوصفية ، ونريد أن نعرف ما هو أفضل إجراء قد يحدث ، ويستخدم بكثافة في تحليلات الأعمال لتحديد أفضل إجراء ممكن لموقف معين ، ويركز على العثور على أفضل التوصيات في عملية صنع القرار.

يشمل هذا النوع من التقنيات الإحصائية: المحاكاة ، والخوارزميات ، والرسومات ، والتعلم الآلي ، وما إلى ذلك. باختصار ، يستخدم التحليل الإحصائي الوصفي للإجابة على سؤال ما حدث ، ويقدم وصفا لواقع الظاهرة التي تساعدنا على اتخاذ القرارات.

5. تحليل البيانات الاستكشافية

تحليل البيانات الاستكشافية هو الخطوة الأولى في عملية تحليل البيانات لأنه يساعد على الحصول على الأفكار الرئيسية الواردة في البيانات ، ويهدف إلى تحديد العلاقات المحتملة ، وأخذ البيانات المفقودة من كائنات البيانات لتحليلها وفحص الفرضيات المختلفة.

6. التحليل السببي

يهتم التحليل السببي بتقديم إجابة واضحة ، وهي لماذا؟ يساعدنا على فهم الأسباب الكامنة وراء الظاهرة ومعرفة الأشياء التي تجعل الظاهرة تبدو هكذا، فعلى سبيل المثال، يستخدم هذا النوع لمعرفة سبب فشل مشروع أو برنامج معين في حماية الشركة من النكسات المستقبلية، لذلك يتم استخدامه في:

  1. تحقق من السبب الجذري للمشكلة.
  2. تعرف على ما يحدث للمتغيرات إذا تغير أحد المتغيرات الأخرى للظاهرة قيد الدراسة.

7. التحليل التلقائي

التحليل الآلي هو النوع الأقل شيوعا من أنواع التحليل الإحصائي الأخرى، ويستخدم لفهم كيفية حدوث الأشياء عند تحليل البيانات الضخمة، لأنه يركز على دراسة تأثير المتغيرات الهائلة على بعضها البعض، باستثناء المتغيرات الوسيطة أو الأحداث الخارجية التي قد تؤثر عليها، ويقدم شرحا وافيا للأحداث السابقة في سياق البيانات المقدمة.

على سبيل المثال: إذا أردنا معرفة سبب فشل الشركات الناشئة في وقت مبكر ، ولدينا مجموعة من البيانات المتعلقة بالشركات الناشئة في مجال معين أو بلد معين ، فنحن :

  • عندما نستخدم طرقا إحصائية معينة لمعرفة سبب الفشل ، فإننا نستخدم الإحصاءات السببية.
  • إذا استخدمنا التقنيات الإحصائية لوصف الظواهر في الحالات الحالية والسابقة ، فإننا نفعل ذلكاستخدم الإحصاءات الوصفية.
  • إذا استخدمنا التقنيات الإحصائية لوضع التنبؤات والخطط المستقبلية ، فإننا نستخدم التحليل الإحصائي التنبؤي.
  • إذا أردنا اكتشاف العلاقة بين المتغيرات مثل الشركات الناشئة والتسويق أو الإدارة أو عمليات رأس المال ، واستخراج العلاقات بين البيانات المقدمة ، فإننا نستخدم الإحصاءات الاستكشافية.

لا يوجد تعارض بين الأنواع السابقة من التحليل الإحصائي، وغالبا ما يستخدم نوع أو أكثر من أنواع التحليل الإحصائي عند إجراء دراسات محددة، على سبيل المثال: تستخدم أبحاث السوق التحليل الإحصائي الوصفي والاستنتاجي لتحليل النتائج واستخلاص النتائج.

طرق التحليل الإحصائي

هناك خمس طرق شائعة للتحليل الإحصائي ، على النحو التالي:

أولا: المتوسط

الوسط الحسابي هو أبسط شكل من أشكال التحليل الإحصائي المصمم لتحديد نقطة المركز لمجموعة البيانات ويتم حسابه على النحو التالي:

المتوسط = عدد العناصر ÷ مجموعة الأرقام

مثال: إذا أردنا استخراج المتوسط من الأعداد 1 و2 و3 و4 و5 و6 أدناه، فإننا نجمع الأرقام معا ونقسمها على 6 أرقام لجعل متوسط القيمة 3.5

من السهل حساب المتوسطات والمساعدة في تحديد الاتجاه العام للبيانات ، ولكن العيوب تنشأ عندما تحتوي البيانات التي تم تحليلها على عدد كبير من القيم المتطرفة أو التوزيعات المنحرفة ، وفي هذه الحالة لا يوفر المتوسط الدقة ، وهو ما نحتاج إلى اتخاذ قرار بشأنه.

ثانيا: الانحراف المعياري

يقيس الانحراف المعياري توزيع البيانات حول الوسط، مما يعني أن البيانات تكون أبعد عن المتوسط عندما يكون الانحراف المعياري مرتفعا، ويكون الانحراف المعياري أقل عندما تكون معظم البيانات قريبة من المتوسط. أحد عيوبه هو أنه ، تماما مثل المتوسطات ، يمكن أن يعطينا بيانات غير دقيقة.

مثال على الانحراف المعياري: عند إجراء مسح أو استبيان على خدمة أو منتج معين، يمكنك تحليل نتائج إجابات المستجيب ومن ثم قياس مدى تشابه أو اختلاف الإجابات، وإذا كان التشابه كبيرا، فهذا يعني أن الانحراف المعياري منخفض، والعكس صحيح.

ثالثا: العودة

يستخدم الانحدار لإيجاد العلاقة بين المتغيرات المستقلة والتابعة لأنه يساعد على تتبع كيفية تأثير المتغيرات على بعضها البعض، ويظهر الانحدار مدى قوة أو ضعف العلاقة بين متغيرين، ومدى اختلافهما بمرور الوقت.

رابعا: اختبار الفرضيات

نحن نستخدم اختبار الفرضيات عندما نقارن البيانات بفرضية معينة ، عندما نريد التأكد من أن الاستنتاج صالح لمجموعة بيانات معينة ، قد تكون هناك علاقة بين المتغيرات أو لا توجد علاقة على الإطلاق ، والتي تسمى الفرضية الصفرية. على سبيل المثال ، يمكننا استخدام اختبار الفرضيات لمعرفة العلاقة بين نوع الطعام والحالة الصحية أو بين الأداء الأكاديمي والشيخوخة ، ويمكن أن تكون الفرضية الصفرية هي أنه لا توجد علاقة بين الشيخوخة والتحصيل الأكاديمي ، وما إلى ذلك.

خامسا: تحديد حجم العينة

عادة ما تكون المجتمعات الأصلية التي نجري فيها الأبحاث كبيرة جدا ، مما يجعل من الصعب دراسة جميع مفرداتها. لذلك نلجأ إلى اختيار عينة تمثيلية للمجتمع الأصلي ومن ثم تعميم النتائج عليه، وهو ما نسميه تحديد حجم العينة، ومن أجل القيام بذلك بشكل صحيح، نحتاج إلى تحديد الحجم المناسب للعينة للتعبير عن المجتمع الأصلي وبدقة، ولتحقيق ذلك نأخذ العينات لأن العينات الصغيرة قد لا تكون معبرة، في حين أن العينات الكبيرة قد تكون مضيعة للوقت والجهد والمال، لذلك فإن أهمية العينات في التحليل الإحصائي، فهي الفرق في صدق النتائج وصحتها.

تلعب أجهزة الكمبيوتر دورا مهما في تطوير التحليل الإحصائي لأن برامج التحليل الإحصائي توفر إمكانات كبيرة لمعالجة البيانات الضخمة ويمكنها إجراء عمليات حسابية معقدة بسهولة ويسر ودقة وسرعة، ويتعامل التحليل الإحصائي بشكل عام مع البيانات الضخمة، لذلك يستخدم المحللون برامج التحليل الإحصائي مثل IBM SPSS وRMP لمساعدتهم على تنظيم وتفسير وعرض مجموعات البيانات من خلال الأدوات الإضافية التي توفرها هذه البرامج. فيما يلي وصف موجز لإمكانات العديد من برامج التحليل الإحصائي:

IBM SPSS هو البرنامج الأكثر شهرة في برامج التحليل الإحصائي ، وخاصة في المجتمعات العلمية والأكاديمية ، والذي يغطي عددا كبيرا من العمليات التحليلية من إعداد البيانات وتحليلها وإعداد التقارير إلى واجهة البرنامج القابلة للتخصيص ، يستخدم SPSS على نطاق واسع في مجال العلوم الاجتماعية.

  • إحصائيات R تحسب الخطة الأساسية

وهو برنامج مجاني يستخدم على نطاق واسع في دراسة السلوك البشري، وعلى الرغم من أهمية البرنامج، إلا أنه يتطلب درجة عالية من الخبرة لأنه يتطلب مستوى معينا من الترميز، مما يعني أنه مناسب للخبراء بدلا من المبتدئين.

  • مات لاب (عالم رياضيات)

MATLAB هي منصة تحليلات ولغة برمجة شائعة الاستخدام من قبل المهندسين والعلماء.

يوفر Excel أدوات للعمل مع البيانات والإحصاءات، ويسهل إنشاء الرسومات والتصميمات والمزيد. لذلك ، يعد Excel أداة مفيدة للأشخاص الذين يريدون طريقة عرض أساسية لبياناتك ، وهو سهل الاستخدام.

إنه نظام مؤسسة التحليلات الإحصائية الذي طوره معهد ساس لإدارة البيانات والتحليلات المتقدمة في جامعة ولاية كارولينا الشمالية ، وهو برنامج يمكن المستخدمين من استخراج البيانات وإدارتها واسترجاعها ، والتي غالبا ما تستخدم SAS في أبحاث الأعمال والرعاية الصحية والسلوك البشري.

  • منشور مربع الرسومات

يمكن استخدام منشور Graphpad في مختلف المجالات ، ولكن يتم الاعتماد عليه بشكل كبير في الأبحاث البيولوجية ، حيث يمكنه إجراء حسابات إحصائية أكثر تعقيدا.

إنها مجموعة من الأدوات الإحصائية والمتقدمة لتحليل البيانات التي يمكنها أداء ما تحتاجه من خلال الأوامر النصية أو واجهة المستخدم الرسومية ، لذلك فهي مفيدة لكل من المبتدئين والخبراء.

يعتمد اختيار هذه البرامج على:

  • تجربة المستخدم أثناء ترميزه.
  • أنواع البحوث والمعرفة الإحصائية.

ويتوقف نجاح البرنامج في توفير نتائج فعالة يمكن تعميمها على مجتمعات الشعوب الأصلية على صحة البيانات التي تم تحليلها، لأنه مهما كان البرنامج الإحصائي متقدما في هذا المجال، فإنه بدون بيانات صحيحة، فإن النتائج غير ممكنة، مهما كانت دقيقة. يمكنك توظيف موظفين مستقلين على منصة خمسات لتقديم خدمات التحليل الإحصائي لشركتك.

هل نتائج التحليل الإحصائي صادقة دائما؟

في حين أن الجميع يراهن على نتائج عملية التحليل الإحصائي ، فإن العملية لها عيوب أيضا ، لذلك يجب أن يكون لدينا بعض الحظر على النتائج ، وأحيانا تكون الإحصاءات خاطئة تماما. ولعل المثال الأكثر شهرة هو مفارقة سيمبسون، التي تشير إلى أن أفضل الإحصاءات يمكن أن تكون غير مفيدة لأن معدل القبول في بيركلي يشير إلى أن النساء لديهن معدل قبول أعلى من الرجال، بينما في الواقع عكس ذلك تماما، مما يعني أن نتائج التحليل الإحصائي يمكن أن تكون مضللة في بعض الأحيان.

وفي الختام نناقش في هذا المقال تعريف التحليل الإحصائي وخطواته وأهميته واستخداماته المختلفة، ومنها استخدام الإحصاء في تفسير البحوث أو تصميم المسوحات، والبحوث، والنمذجة الإحصائية، وذكاء الأعمال، وغيرها، بالإضافة إلى أنواع التحليل الإحصائي وأهم إجراءات التحليل الإحصائي، وكيفية الاختيار بينها حسب نوع الدراسة ودرجة خبرة ومعرفة الباحثين في الترميز والتحليل الإحصائي والإحصائي.

نشر في: نصائح ريادة الأعمال منذ 9 أشهر

زر الذهاب إلى الأعلى