التعليقات

الفرق بين الإحصاء الوصفي والاستنتاجي

الفرق بين الإحصاء الوصفي والاستنتاجي


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

ينقسم مجال الإحصاء إلى قسمين رئيسيين: وصفي واستنتاجي. كل جزء من هذه القطاعات مهم ، حيث يقدم تقنيات مختلفة تحقق أهدافًا مختلفة. تصف الإحصاءات الوصفية ما يجري في مجموعة سكانية أو مجموعة بيانات. على العكس من ذلك ، تسمح الإحصاءات الاستنتاجية للعلماء بأخذ النتائج من مجموعة عينة وتعميمها على عدد أكبر من السكان. هناك نوعان من الإحصائيات لهما بعض الاختلافات المهمة.

الإحصاء الوصفي

الإحصائيات الوصفية هي نوع الإحصائيات التي ربما تنطلق إلى عقول معظم الناس عندما يسمعون كلمة "إحصائيات". في هذا الفرع من الإحصاءات ، يكون الهدف هو الوصف. يتم استخدام مقاييس رقمية لمعرفة ميزات مجموعة من البيانات. هناك عدد من العناصر التي تنتمي إلى هذا الجزء من الإحصاءات ، مثل:

  • متوسط ​​أو مجموعة مركز مجموعة البيانات ، التي تتكون من الوسط أو المتوسط ​​أو الوضع أو المدى المتوسط
  • انتشار مجموعة البيانات ، والتي يمكن قياسها بالنطاق أو الانحراف المعياري
  • الوصف العام للبيانات مثل ملخص الأرقام الخمسة
  • قياسات مثل الانحراف والتفرخ
  • استكشاف العلاقات والعلاقة بين البيانات المزدوجة
  • عرض النتائج الإحصائية في شكل رسوم بيانية

هذه المقاييس مهمة ومفيدة لأنها تتيح للعلماء رؤية الأنماط بين البيانات ، وبالتالي فهم تلك البيانات. لا يمكن استخدام الإحصاءات الوصفية إلا لوصف السكان أو مجموعة البيانات قيد الدراسة: لا يمكن تعميم النتائج على أي مجموعة أو مجموعة أخرى.

أنواع الإحصاء الوصفي

هناك نوعان من الإحصاءات الوصفية التي يستخدمها علماء الاجتماع:

تقوم مقاييس الاتجاه المركزي بالتقاط الاتجاهات العامة داخل البيانات ويتم حسابها والتعبير عنها على أنها المتوسط ​​والوسيط والأسلوب. يخبر الوسط العلمي العلماء المتوسط ​​الرياضي لجميع مجموعة البيانات ، مثل متوسط ​​العمر عند الزواج الأول ؛ يمثل الوسيط منتصف توزيع البيانات ، مثل العمر الذي يجلس في منتصف مجموعة الأعمار التي يتزوج فيها الناس لأول مرة ؛ وقد يكون الوضع هو السن الأكثر شيوعًا الذي يتزوج فيه الناس لأول مرة.

تصف قياسات الانتشار كيفية توزيع البيانات وارتباطها ببعضها ، بما في ذلك:

  • النطاق ، مجموعة القيم الكاملة الموجودة في مجموعة بيانات
  • توزيع التردد ، الذي يحدد عدد مرات حدوث قيمة معينة داخل مجموعة بيانات
  • المجموعات الرباعية ، المجموعات الفرعية المشكلة داخل مجموعة بيانات عندما تنقسم جميع القيم إلى أربعة أجزاء متساوية عبر النطاق
  • يعني الانحراف المطلق ، متوسط ​​مقدار انحراف كل قيمة عن الوسط
  • التباين ، الذي يوضح مقدار الحيز الموجود في البيانات
  • الانحراف المعياري ، الذي يوضح انتشار البيانات بالنسبة إلى الوسط

غالبًا ما يتم تمثيل مقاييس الانتشار بصريًا في الجداول والمخططات الدائرية والشريطية ورسوم بيانية للمساعدة في فهم الاتجاهات داخل البيانات.

إحصاءات استنتاجية

يتم إنتاج إحصاءات استنتاجية من خلال حسابات رياضية معقدة تسمح للعلماء باستنتاج اتجاهات حول عدد أكبر من السكان استنادًا إلى دراسة لعينة مأخوذة منه. يستخدم العلماء إحصاءات استنتاجية لفحص العلاقات بين المتغيرات داخل عينة ثم إجراء تعميمات أو تنبؤات حول كيفية ارتباط هذه المتغيرات بمجموعة أكبر من السكان.

عادة ما يكون من المستحيل فحص كل فرد من السكان بشكل فردي. لذلك يختار العلماء مجموعة فرعية تمثيلية من السكان ، تدعى عينة إحصائية ، ومن هذا التحليل ، يمكنهم أن يقولوا شيئًا عن السكان الذين جاءت منهم العينة. هناك قسمان رئيسيان للإحصاءات الاستنتاجية:

  • يعطي فاصل الثقة مجموعة من القيم لمعلمة غير معروفة من السكان عن طريق قياس عينة إحصائية. يتم التعبير عن ذلك من حيث الفاصل ودرجة الثقة في أن المعلمة ضمن الفاصل الزمني.
  • اختبارات الأهمية أو اختبار الفرضيات حيث يدعي العلماء حول السكان من خلال تحليل عينة إحصائية. حسب التصميم ، هناك بعض عدم اليقين في هذه العملية. ويمكن التعبير عن ذلك من حيث مستوى الأهمية.

تتضمن التقنيات التي يستخدمها علماء الاجتماع لفحص العلاقات بين المتغيرات ، ومن ثم إنشاء إحصاءات استنتاجية ، تحليلات الانحدار الخطي ، تحليلات الانحدار اللوجستي ، ANOVA ، تحليل الارتباطات ، نمذجة المعادلة الهيكلية ، وتحليل البقاء على قيد الحياة. عند إجراء البحوث باستخدام إحصاءات استنتاجية ، يجري العلماء اختبارًا للأهمية لتحديد ما إذا كان يمكنهم تعميم نتائجهم على عدد أكبر من السكان. تشمل الاختبارات الشائعة ذات الأهمية اختبار chi-square و t-test. تخبر هذه العلماء العلماء أن نتائج تحليلهم للعينة تمثل السكان ككل.

وصفي مقابل الإحصاءات الاستنتاجية

على الرغم من أن الإحصاءات الوصفية مفيدة في تعلم أشياء مثل انتشار البيانات ومركزها ، لا يمكن استخدام أي شيء في الإحصاءات الوصفية لإجراء أي تعميمات. في الإحصائيات الوصفية ، تظهر القياسات مثل المتوسط ​​والانحراف المعياري كأرقام دقيقة.

على الرغم من أن الإحصاءات الاستنتاجية تستخدم بعض العمليات الحسابية المماثلة - مثل المتوسط ​​والانحراف المعياري - إلا أن التركيز يختلف عن الإحصاءات الاستنتاجية. تبدأ الإحصاءات الاستنتاجية بعينة ثم تعميمها على مجموعة سكانية. لم يتم ذكر هذه المعلومات حول السكان كرقم. بدلاً من ذلك ، يعبر العلماء عن هذه المعلمات كمجموعة من الأرقام المحتملة ، إلى جانب درجة من الثقة.


شاهد الفيديو: مبادئ الإحصاء 1 - الإحصاء الوصفي و الإحصاء الاستنتاجي (شهر اكتوبر 2022).

Video, Sitemap-Video, Sitemap-Videos