تقنيات تحليل البيانات – مفاهيم إحصائية
تقنيات تحليل البيانات – تقديم
يتضمن كل علم من العلوم مجموعة من المصطلحات و المفردات اللغوية الخاصة به والتي يعد الإلمام بها خطوة هامة على طريق الدراسة. والفهم المتعمق لموضوعات ذلك العلم، و مقياس تقنيات تحليل البينات لا يختلف في هذا الشأن عن غيره من العلوم. هذا المقياس يعد احد روافد علم الاحصاء، بهذا فهو يستخدم مصطلحاته الأساسية، و التي نرى أن على الدارس أن يلم بتعريفاتها لكى يعي المقصود منها ويتسنى له معرفة كيفية التعامل معها عندما تعرض له في دراساته وبحوثه.
مفاهيم احصائية
1. علم الاحصاء
يعرف علم الإحصاء بأنه: العلم الذي يختص بالطرق العلمية لجمع البيانات و تنظيمها و تلخيصها وعرضها بيانياً ثم تحليلها و تفسيرها وإجراء المقارنات واستنتاج العلاقات بهدف استخدامها في اتخاذ القرارات المناسبة.
من خلال التعريف السابق نخلص بأن علم الإحصاء يهدف إلى:
جمع البيانات عن الظواهر المختلفة التي تهم الباحث بطرق علمية محددة تحديدا دقيقا.
تبويب البيانات طبقا لأساليب التصنيف العلمية.
عرض البيانات باستخدام (الجداول – الأشكال البيانية – الرسوم البيانية).
وصف البيانات عن طريق إبراز الخصائص الأساسية لها والتي يمكن التعبير عنها بمقاييس معينة ومحددة مثل ( مقاييس النزعة المركزية, مقاييس التشتت, مقاييس الالتواء والاعتدال) وهذه المقاييس تبين مدى ميل البيانات إلى التمركز أو التشتت أو التماثل أو الاعتدال, كما أنها تزود الباحث بتقديرات عن سلوك المجتمع الإحصائي (موضع البحث) كمجموعة, وليس عن سلوك أي فرد من أفراده بشكل مستقل عن المجموعة.
تحليل البيانات المبوبة عن طريق استعمال خصائصها الأساسية التي تم إبرازها للوصول إلى الأرقام ذات العلاقة بالمشكلة والتي يهم الباحث الحصول عليها للوصول إلى نتائج محددة.
استخدام النتائج و تفسيرها تفسيراً منطقياً مناسباً لطبيعة المشكلة التي يبحثها حتى يتسنى للباحث الاستفادة منها وتطبيقها في الحياة الواقعية.
2. اقسام علم الاحصاء
لقد بدأ الاحصاء كعلم وصفي بحت، ولكنه تطور الى اداة قوية لاتخاذ القرارات مع نمو فرع الاستدلال فيه. و اصبح علم الاحصاء ينطوي على فرعين رئيسيين يكمل كل منهما الاخر هما:
الاحصاء الوصفي يتضمن عملية جمع البيانات و ترتيبها في جداول، تمثيلها في رسوم بيانية، و منحنيات، و أشكال توضيحية تساعد في توضيح النتائج الكمية، كما يتضمن الكشف عن مدى تجمع البيانات العددية و تشتتها و الارتباطات بينها. و الاحصاء الوصفي هو الاحصاء الذي يشتمل على مجموعة من المبادئ الاحصائية التي تساعد على فهم الظاهرة المدروسة مثل : المتوسطات، و الانحرافات المعيارية.
الاحصاء الاستدلالي او التحليلي او الاستنباطي و يشتمل على الطرق الاحصائية التي تستخدم للوصول الى قرارات و احكام و استنتاجات عن المجتمع المدروس باستخدام عينة مسحوبة منه، و ذلك من خلال دراسة الفروق بين المتوسطات (T.TEST)،تحليل التباين (ANOVA) لمقارنة الفروق بين اكثر من متوسطين ، معاملات الارتباط بين متغيرات الدراسة….الخ.
3. أهمية علم الإحصاء
يعتبر علم الإحصاء احد الوسائل المهمة في البحث العلمي من خلال استخدام قواعده وقوانينه وطرقه في جمع البيانات و المعلومات اللازمة في البحث العلمي وتحليل هذه المعلومات لغرض الوصول إلى النتائج التي يهدف لها البحث كما وان للإحصاء دورا بارزا في وضع الخطط المستقبلية عن طريق التنبؤ بالنتائج لكافة القطاعات حيث يمكن تطبيق علم الإحصاء في مجالات العلوم الصرفة أو العلوم الإنسانية وفيما يلي سنورد أمثلة لبعض المجالات التي يستعمل فيها الإحصاء والتي كان له دور بارز في حل كثير من مشاكلها:
- يستخدم الإحصاء في تطوير التعليم و خططه.
- يستخدم الإحصاء في دراسة مختلف العلوم.
- يستخدم الإحصاء في مجال الدعاية والإعلانات التجارية.
- يستخدم بشكل كبير في مجال التأمين.
- يستخدم في مجال الاقتصاد والصناعة ….الخ.
4. المجتمع الإحصائي Statistical population
المجتمع الإحصائي هو عبارة عن جميع عناصر موضوع الدراسة والتي نرغب في معرفة حقائق عنها سواء كانت على شكل إنسان أو حيوان أو جماد أو درجات امتحان أو منازل أو مزارع أو سفن … الخ. وقد يتكون المجتمع من عدد محدود من العناصر مثل عدد أفراد مدينة ما أو عدد المنازل بهذه المدينة … الخ، أو يتكون المجتمع من عدد غير محدود مثل الأسماك في الخليج العربي أو عدد النجوم … الخ.
5. العينة الإحصائية Statistical sample
وهي جزء من عناصر المجتمع يتم اختيارها بحيث تكون ممثلة للمجتمع ككل. و تستخدم في حال عدم امكانية جمع البيانات بأسلوب الحصر الشامل، وتم اللجوء الى أسلوب أخذ العينات عند إجراء الدراسات والبحوث الإحصائية لأن تكاليفه أقل، وبواسطته يمكن الحصول على نتائج سريعة، مقارنة بأسلوب الحصر الشامل الذي يتم فيه جمع البيانات من كل مفردات المجتمع.
6. البيانات Data
بشكل عام البيانات هي مجموعة من الحروف أو الكلمات أو الأرقام أو الرموز أو الصور (الخام) المتعلقة بموضوع معين. مثال على ذلك: بيانات الطالب (الأسماء – الأرقام المستوى – الشعبة – التخصص) بدون ترتيب، وينتج عن هذه البيانات بعد المعالجة ما يطلق عليه مصطلح معلومات.و نميز نوعين من البيانات النوعية، و الكمية:
البيانات النوعية Qualitative Data تقيس صفة ما لظاهرة معينة دون أن تأخذ قيما عددية، وتنقسم إلى نوعين هما البيانات الإسمية و البيانات الترتيبية.
- البيانات الإسمية Nominal Data: تعتمد علي التصنيف النوعي للوحدات بغض النظر عن أهمية الترتيب. مثل الجنس يتكون من طبقتين ذكور و والإناث.
- البيانات الترتيبية Ordinal Data: تعتمد علي التصنيف والترتيب معا، لذلك يلعب الترتيب دورا أساسيا في تحديد معالم الظاهرة. مثل المستوى التعليمي( ابتدائي ، إعدادي، ثانوي، جامعي فأكثر)
البيانات الرقمية أو الكمية Quantitative Data تأخذ قيما عددية صحيحة أو كسرية حسب ظروف الحالة المدروسة. تنقسم أيضا إلى نوعين هما البيانات الفترية والبيانات النسبية.
- البيانات الفترية Interval Data:يتميز هذا النوع من البيانات بتساوي المسافات بين الرتب، ويستخدم هذا البيانات كثيرا في العلوم التربوية والنفسية والاجتماعية مثل قياس الذكاء وغيرها ، والجدير بالذكر أنه في هذا النوع من البيانات الصفر غير حقيقي، أي لا يعني الصفر في هذا النوع عدم وجود الخاصية فدرجة طالب تساوي صفر مثلا لا يعني أنه لا يعرف شيء في المقرر.
- والبيانات النسبية Rational Data : و تعني خاصية النسبية أن للصفر خاصية العدم أي خاصية انعدام الظاهرة مثل سرعة سيارة تساوي صفر تعني أن السيارة متوقفة.