اطلب الخدمة
خصائص علم الإحصاء
يمكن تفسير خصائص علم الإحصاء على أنه فئة الرياضيات التي تُستخدم لتلخيص وتفسير وتحليل الأشياء التي نلاحظها لإضفاء معنى ومفهوم للأشياء التي نلاحظها. على سبيل المثال/ قد يستخدم مستشار الأسرة الإحصاء لوصف سلوك المريض أو تأثير علاجه.
يطبق علماء النفس الإحصاء في عملهم لتلخيص ضغط الأقران بين الشباب لتفسير السبب. وبالمثل، قد يستخدم المحاضر في الكلية الإحصاء لاستطلاعات الرأي لتلخيص. وتفسير اهتمام تلك الدورة التدريبية النموذجية. وبالتالي، قد ترى تطبيق خصائص علم الإحصاء في مجالات مختلفة من عملنا.
أهم خصائص علم الإحصاء:
بمعنى الجمع، تشير الإحصاء إلى البيانات. لكن البيانات التي يجب أن تسمى إحصائيات يجب أن تتكون من مجموع حقائق معينة. حقيقة أو شخصية واحدة ومعزولة مثل 60 كجم. وزن الطالب أو وفاة شخص معين في يوم لا يرقى إلى مستوى الإحصاء.
بالنسبة للبيانات، قد تصل إلى مستوى الإحصاء، يجب أن تكون في شكل مجموعة من الحقائق المعينة. بمعنى 50، 65، 70 كجم. وزن الطلاب في الفصل أو أرباح الشركة في أوقات مختلفة وما إلى ذلك يمكن أن يتأثر بتعدد الأسباب.
تشير الإحصاء إلى البيانات المتعلقة بأي مجال من مجالات التحقيق. لكن البيانات المراد تسميتها إحصائيات مناسبة. يجب أن تتكون من مجاميع من حقائق معينة. هذا يعني أن حقيقة واحدة ومعزولة، أو رقم مثل 75 علامة مضمونة في موضوع معين بواسطة طالب معين. أو وفاة شخص معين في يوم معين لن ترقى إلى مستوى الإحصاء، من أجل أن ترقى بعض البيانات إلى الإحصاءات. يجب أن تكون في شكل مجموعة أو مجموعة من الحقائق المعينة، مثل 50، 25، 75 وما إلى ذلك في أوقات مختلفة.
ليس من السهل دراسة تأثيرات عامل واحد فقط من خلال تجاهل تأثيرات العوامل الأخرى. هنا يجب أن نتطرق إلى تأثيرات جميع العوامل على الظاهرة بشكل منفصل وكذلك جماعي. لأن تأثيرات العوامل يمكن أن تتغير مع تغير المكان أو الزمان أو الموقف.
هنا يتم أخذ التأثير الكلي وليس لعامل واحد فقط كما هو الحال في العلوم الطبيعية الأخرى. على سبيل المثال/ يمكننا أن نقول إن نتيجة الفصل الثاني عشر في امتحان المجلس لا تعتمد على أي عامل واحد. ولكن بشكل جماعي على مستوى المعلمين، وطرق التدريس، والوسائل التعليمية. والأداء العملي للطلاب، ومستوى أوراق الأسئلة وكذلك التقييم.
من المحتمل أن تتأثر إلى حد ملحوظ بتعدد الأسباب. يجب ألا تكون البيانات المراد تسميتها إحصائيات ثابتة، ولكن ذات طبيعة متغيرة. هذا يعني أن البيانات يجب أن تكون عرضة للتغييرات الكبيرة في قيمتها في أوقات أو أماكن أو مواقف مختلفة.
علاوة على ذلك، يجب أن يكون التغيير في قيم البيانات نتيجة تفاعل عدد من العوامل. ولا ينبغي عادةً تتبعه لأي سبب أو عامل واحد كما يحدث في حالة العلوم الفيزيائية أو الطرق التجريبية. على سبيل المثال/ في حالة الكيمياء، تُعزى نتيجة الماء إلى خليط من مجلدين من الهيدروجين وحجم واحد من الأكسجين.
ولكن في حالة العلوم الاجتماعية مثل التعليم، قد تكون نتيجة كلية معينة على حساب التفاعل لعدة عوامل. مثل/ ومستوى الطلاب، ومستوى التدريس، ومستوى التقييم، ومستوى المراقبة ومستوى الأسئلة وما إلى ذلك. والتي لا يمكن دراسة آثارها بشكل منفصل. من هذه الخاصية، يترتب على ذلك أن الإحصاءات تغطي كلاً من العلوم الفيزيائية والاجتماعية.
يجب التعبير عن البيانات المراد تسميتها إحصائيات عددياً بحيث يمكن حساب البيانات أو قياسها. وهذا يعني أن البيانات أو حقيقة تكوين الإحصاء يجب أن تكون قابلة للتعبير عنها في شكل كمي. مثل أوزان 60 و70 و100 و90 كجم، أو أرباح ريال 10000 ريال، 20000 وما إلى ذلك. وبالتالي يجب أن تحتوي هذه البيانات على أرقام عددية بحيث يمكن تسميتها على أنها بيان رقمي للحقائق.
سمة أخرى للإحصاءات هي أنه يجب التعبير عن البيانات عددياً حتى يمكن التعبير عن البيانات أو الحقائق التي سيتم تسميتها بالإحصاءات في شكل بعض الكميات. أو علامات 80، 70، 60، 50، أو 20000 دولار، 15000 دولار، 75000 دولار وما إلى ذلك. يتبع ذلك الحقائق النوعية الصدق، والكرامة، إلخ، من هذا، يتبع ذلك الحقائق النوعية. الصدق والكرامة والعظمة وما إلى ذلك لن يرقى إلى مستوى الإحصاء ما لم يتم تحويلها إلى بعض المعادلات الكمية.
كما ذكر أعلاه أن البيانات يجب أن تكون دقيقة وذات مغزى. للحصول على مستوى معقول من الدقة، يجب ألا يكون مجال التحقيق كبيراً جداً. إذا كانت لا نهائية أو كبيرة جداً، فإن تعداد البيانات حتى مستحيل وقد لا يتم تحقيق مستوى معقول من الدقة.
لتحقيق ذلك، يتعين علينا إجراء تقدير وفقاً لمعيار معقول من الدقة اعتماداً على طبيعة وهدف جمع البيانات. على سبيل المثال/ قد نقيس ارتفاع المباني بالأمتار ولكن لا يمكننا قياس طول الأشياء الصغيرة مثل الطوب في نفس وحدة المتر.
خاصية أخرى للإحصاءات هي أن البيانات يجب أن تكون إما أن تكون مذكورة، أي أن تحسب بالضبط. أو أن عدد البيانات ليس عريضاً جداً أو كبيراً، سيكون العد الدقيق أو قياس البيانات ممكناً تماماً. وفي هذه الحالة لن يكون هناك مجال للاختلاف أو الأخطاء. ولكن إذا كان مجال الاستفسار أو عدد البيانات واسعاً جداً أو كبيراً أو غير محدد. فسيكون تعداد البيانات مستحيلاً تماماً، وفي هذه الحالة يجب تقدير البيانات.
ولكن في حالة التقدير، من المحتمل أن تحدث بعض الأخطاء أو الاختلافات في العد والقياس والتي يجب أن تكون في أدنى حد ممكن. لهذا، يجب أن يتم تقدير البيانات وفقاً لمعايير دقة معقولة. سيعتمد معيار الدقة المعقول مرة أخرى على طبيعة الاستفسار والغرض منه. على سبيل المثال/ إذا كانت حالة ملح أو حديد، فسيكون كل شيء على ما يرام إذا كان الوزن يقارب الكيلوغرام.
من الخصائص الأخرى للإحصاءات أنه ينبغي جمع البيانات بطريقة منهجية. ستؤدي البيانات التي يتم جمعها بطريقة عشوائية إلى صعوبات في عملية التحليل واستنتاجات خاطئة. يجب وضع خطة مناسبة واستخدام محققين مدربين لجمع البيانات حتى يتمكنوا من جمع الإحصاء. إذا لم يتم ذلك، في مثل هذه الحالات تنخفض موثوقية البيانات. لذلك للحصول على نتائج صحيحة، يجب جمع البيانات بطريقة دقيقة.
من الخصائص الأخرى المطلوبة للإحصاءات أنه يجب جمع البيانات بطريقة منهجية. لأن البيانات التي يتم جمعها بطريقة عشوائية أو غير منهجية ستؤدي إلى صعوبات في التحليل وإلى استنتاجات خاطئة. على حد تعبير "الأجزاء الثابتة والمفككة من المعلومات الكمية، والإشاعات والمواد غير ذات الصلة. التي تم الحصول عليها هنا وهناك تشكل مصادر عشوائية ليس لها أساس مشترك للاختيار. حتى عندما لا يمكن وصف العددية لأن الإحصاء لا يمكن وصفها بالإحصاءات". وبالتالي، يجب أن تكون الخطة المناسبة أو الجدول الزمني هو البيانات من أجل أنها قد تؤدي إلى إحصاءات وتتوافق مع معيار الدقة المعقول.
قبل أن نبدأ في جمع البيانات، يجب أن نكون واضحين بشأن الغرض الذي نجمع البيانات من أجله. إذا لم تكن لدينا معلومات حول الغرض منها، فقد لا نجمع البيانات وفقاً للاحتياجات. قد نحتاج إلى بعض البيانات ذات الصلة لتحقيق الغرض المطلوب، وهو ما سنفتقده في حالة جهله.
لنفترض أننا نرغب في الحصول على بيانات حول الواردات والصادرات. علينا أن نعرف أيضاً عن قطاعات مختلفة مثل الإلكترونيات. والمواد الاستهلاكية، والحبوب، ومثل هذه الفواصل الأخرى أيضاً. إذا كان شخص ما على مشاريع سياحية، الواجب هو عد المركبات التي تمر عبر طريق في وحدة الوقت هو إحصاء. ولكن نفس العمل الذي يقوم به أي شخص آخر لا علاقة له بهذا المجال. ليس إحصائيات لأن الأول يقوم بذلك لصالح الحكومة التي تريد أن تجعله طريقاً بأربعة مسارات إذا لزم الأمر.
من الخصائص الأخرى المطلوبة للبيانات التي يجب اعتبارها إحصاءات هي أنه ينبغي جمعها لغرض أو هدف محدد مسبقاً. هذا يعني أنه قبل البدء في جمع البيانات، يجب تصميم الغرض أو الهدف من الجمع. قد لا تكون أي بيانات تم جمعها بدون غرض محدد مسبقاً مناسبة. ومفيدة لغرض يتم تحديده لاحقاً بشأن المركبات التي تمر به. ولن تكون بمثابة إحصائيات لأنه لا يوجد غرض وراء جمع هذه البيانات.
إنه أخير ولكن ليس أقل أهمية من خصائص الإحصاء، يتم جمع البيانات بشكل عام بدافع المقارنة. إذا كانت الأرقام التي تم جمعها غير قابلة للمقارنة، في هذه الحالة، فإنها تفقد جزءاً كبيراً من أهميتها.
هذا يعني أن الأرقام التي تم جمعها يجب أن تكون متجانسة للمقارنة وليست غير متجانسة. على سبيل المثال/ البيانات غير المتجانسة مثل بيع 20000 ريال نتيجة 80% من الحالات. والمسافة المقطوعة 80 كم لا يمكن وضعها فيما يتعلق ببعضها البعض. ومقارنتها بالتحليل والتفسير وهو الدافع الخفي لعلم الإحصاء. يمكن الاستنتاج أن جميع الإحصاء هي بيانات عددية. ولكن جميع البيانات الرقمية ليست إحصائيات إلا إذا كانت تفي بجميع الخصائص الأساسية للإحصاءات، كما هو موضح أعلاه.
إن الخصائص الأخيرة وليس الأقل أهمية للبيانات التي يجب تسميتها بالإحصاءات هي أنه يجب أن تكون قادرة على وضعها فيما يتعلق ببعضها البعض. هذا يعني أن البيانات يجب أن تكون ذات طابع متجانس للسماح للمقارنة بينها. البيانات غير المتجانسة مثل بيع 10000 دولار، نتيجة 60%، جريمة 50 حالة وأميال 30 كم. لا يمكن وضعها فيما يتعلق ببعضها البعض ومقارنتها بالتحليل والتفسير وهما الوظائف الرئيسية لعلم الإحصاء.
- الإحصاء يجعل العمل بسيطاً ويقدم صورة واضحة عن العمل الذي نقوم به يومياً.
- تساعدنا الأساليب الإحصائية في البحث في مجالات مختلفة مثل الطب والاقتصاد والأعمال والعلوم الاجتماعية وما إلى ذلك.
- توفر لنا خصائص علم الإحصاء أنواعاً مختلفة من البيانات المنظمة بمساعدة الرسوم البيانية والمخططات.
- الإحصاء مفيدة أثناء قيامنا بالتحليل النقدي.
الخاتمة:
الإحصاء يعني ببساطة البيانات الرقمية، وهو مجال الرياضيات الذي يتعامل بشكل عام مع جمع البيانات وجدولة وتفسير البيانات الرقمية. إنه في الواقع شكل من أشكال التحليل الرياضي الذي يستخدم نماذج كمية مختلفة لإنتاج مجموعة من البيانات التجريبية أو دراسات الحياة الواقعية. إنه مجال من مجالات الرياضيات التطبيقية المتعلقة بتحليل جمع البيانات وتفسيرها وعرضها. تتناول الإحصائيات كيفية استخدام البيانات لحل المشكلات المعقدة. يعتبر بعض الناس الإحصاء علماً رياضياً متميزاً وليس فرعاً من فروع الرياضيات.
لطلب المساعدة في كتابة رسائل الماجستير والدكتوراه يرجى التواصل مباشرة مع خدمة العملاء عبر الواتساب أو ارسال طلبك عبر الموقع حيث سيتم تصنيفه والرد عليه في أسرع وقت ممكن.
مع تحيات: المنارة للاستشارات لمساعدة الباحثين وطلبة الدراسات العليا - أنموذج البحث العلمي