الإحصاءات الاستدلالية مقابل الإحصاءات الوصفية

الإحصاء الاستدلالي مقابل الإحصاء الوصفي
تشير الإحصاءات إلى جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها باستخدام الأدوات الرياضية المناسبة. الإحصاء أداة أساسية يستخدمها الباحثون في جميع المجالات. وسواء كنت طالبًا جامعيًا يعاني من مشاكل إحصائية متقدمة أو خبيرًا إحصائيًا محترفًا يحلل بيانات الحاسوب، فإن الفهم الأساسي للإحصاءات الوصفية مقابل الإحصاءات الاستدلالية يمكن أن يساعدك على أن تكون نتائجك أكثر دقةً وثراءً.
ما هو الإحصاء الاستدلالي؟
الإحصاء الاستدلالي هو استخلاص الاستدلالات من مجموعة من البيانات المرصودة. تهدف الإحصاءات الاستدلالية إلى التعميم من العينة، أو الوحدة الصغيرة، إلى مجتمع سكاني أكبر. عند إجراء الافتراض، نحن مهتمون بكيفية اختلاف نتائج دراستنا بين المجموعات. وبعبارة أخرى، نريد أن نعرف ما إذا كانت نتائجنا ستختلف إذا أجرينا نفس التجربة أو الاستطلاع مع مجتمع سكاني متنوع.
أنواع الإحصاءات الاستدلالية
اختبارات الفرضيات وتحليل الانحدار وفترات الثقة هي الأساليب الإحصائية الاستدلالية الرئيسية المستخدمة في البحث. وهي طرق مختلفة لاختبار ما إذا كانت هناك علاقة إحصائية بين متغيرين.
اختبار الفرضية هو طريقة لاختبار ما إذا كان أحد المتغيرات مرتبطاً بمتغير آخر. على سبيل المثال، قد تكون مهتمًا بمعرفة ما إذا كانت هناك علاقة بين العمر والدخل (متغير يمكن أن يأخذ قيمًا بين 0 و100). الفرضية الفارغة هي أنه لا توجد علاقة بين هذين المتغيرين. ومع ذلك، إذا أظهرت بياناتك وجود علاقة ما، فإن الفرضية البديلة هي أن هناك علاقة.
يختبر تحليل الانحدار ما إذا كان متغير معين يؤثر على متغير آخر. يمكن القيام بذلك عن طريق أخذ الجذر التربيعي لمجموع المتبقي التربيعي ومقارنته بالصفر (لتحديد ما إذا كان هناك خطية). في حالة وجود خطية، يمكن التنبؤ بما سيحدث مع مجموعة البيانات هذه.
فترات الثقة هي أحد الأنواع الأساسية للإحصاءات الاستدلالية. فهي تُستخدم لتحديد ما إذا كان متوسط العينة يختلف إحصائياً عن قيمة مرجعية ما أم لا. تخبرنا فترة الثقة بمدى حجم الفرق الذي يمكن أن نتوقعه، كما تخبرنا أيضًا بمدى دقة تقديرنا لمتغير المجتمع الإحصائي.
ما هو الإحصاء الوصفي؟
الإحصاء الوصفي هو دراسة البيانات الوصفية، وعادةً ما يتم جمعها من الملاحظات التي يتم إجراؤها على عينة. تتضمن الإحصاءات الوصفية ما يلي: مقاييس النزعة المركزية (مثل المتوسط). مقاييس التباين (مثل الانحراف المعياري). معلومات حول مدى اختلاف كل ملاحظة عن القاعدة.
يمكن استخدام الإحصاءات الوصفية لوصف خصائص مجتمع سكاني بأكمله، أو يمكن استخدامها لوصف مجموعات محددة في مجتمع سكاني. وغالباً ما تُستخدم الإحصاءات الوصفية جنباً إلى جنب مع الإحصاءات الاستدلالية التي تُستخدم للتوصل إلى استنتاجات صحيحة حول مجموعات سكانية كبيرة.
أنواع الإحصاءات الوصفية
تُستخدم الإحصاءات الوصفية لوصف قيم متغير معين مع تكراره. على سبيل المثال، يمكنك استخدام الإحصاءات الوصفية لوصف طول ووزن مجموعة من الأشخاص.
يقيس النزعة المركزية كيفية ارتباط مجموعة من البيانات بمجموع السكان بشكل عام. وغالبًا ما يُستخدم لتحديد موضع البيانات في التوزيع. يتم تحديد النزعة المركزية عادةً بأخذ القيمة المتوسطة أو الوسيط لمجموعة البيانات.
يقيس التوزيع التكراري عدد مرات حدوث كل قيمة في مجتمع إحصائي معين. يمكن للتوزيعات التكرارية أن تحدد عدد الأشخاص الذين لديهم خاصية معينة (مثل العمر).
التباين أو التشتت لمتغير ما هو قياس مدى انتشاره حول المتوسط. ويُقاس التباين بدلالة الانحراف المعياري (SD).
ويسمى مقياس التباين بالانحراف المعياري. ويتم حسابه من المتوسط والخطأ المعياري. يقيس الانحراف المعياري مدى تباعد القيم في مجموعة ما عن المتوسط. كلما كان الانحراف المعياري أكبر، زاد تشتت النقاط حول القيمة المتوسطة.
والانحراف المعياري ضروري لتحديد ما إذا كانت العينة ممثلة للمجتمع الإحصائي أم لا. على سبيل المثال، لنفترض أنك تعرف أن مجموعة بياناتك تحتوي على تباين كبير وقيم متطرفة. في هذه الحالة، قد تحتاج عيّنتك إلى أن تكون أكثر تمثيلاً للمجتمع الإحصائي ككل. في هذه الحالة، سيكون من الأفضل النظر إلى مجموعة بيانات أخرى ذات خصائص مشابهة لبياناتك ومعرفة ما إذا كانت تحتوي على تباين أكبر بكثير مما وجدته في عينتك.
الإحصاء الاستدلالي مقابل الإحصاء الوصفي
الفرق بين الإحصاءات الاستدلالية والوصفية هو أن الإحصاءات الاستدلالية تُجرى للتنبؤ بالبيانات المستقبلية. في المقابل، تُجرى الإحصاءات الوصفية لوصف البيانات السابقة.
تُستخدم الإحصاءات الاستدلالية لوضع تنبؤات حول البيانات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. على سبيل المثال، إذا كانت الشركة تعمل منذ 10 سنوات، فيمكنها التنبؤ بمبيعاتها في العام التالي باستخدام المبيعات السابقة كنقطة مرجعية. هذا مثال على الإحصاءات الاستدلالية.
تُستخدم الإحصاءات الوصفية لوصف البيانات السابقة وتقديم نظرة ثاقبة حول كيفية مقارنة تلك البيانات السابقة بحالات أخرى مماثلة. على سبيل المثال، لنفترض أن مبيعات الشركة قد زادت سنويًا لمدة 10 سنوات. في هذه الحالة، من المرجح أن تستمر مبيعاتها في النمو كل عام لمدة 10 سنوات أخرى قبل أن تستقر في النهاية في وقت ما (وهو أمر محتمل جدًا أيضًا). هذا مثال على الإحصاءات الوصفية.
لقد تناولنا أساسيات الإحصاء الاستدلالي والوصفي في هذه المقالة. يتضمن كلاهما وضع افتراضات حول مجتمع إحصائي بناءً على بيانات عينة تم جمعها. تُستخدم الإحصاءات الاستدلالية لهذا الغرض، وغالبًا ما يتم إجراؤها لاتخاذ قرارات بشأن البيانات المستقبلية بناءً على البيانات السابقة المعروفة بالفعل. تُستخدم الإحصاءات الوصفية لمشاركة بياناتك مع الآخرين.