عندما يتعلق الأمر بذلك ، يعمل الأكاديميون معًا ، ويجمعون الموارد ، ويحللون البيانات باستخدام طرق التحليل الإحصائي لتحديد الأنماط والاتجاهات. تغير كل شيء عن كيفية عمل الشركات بشكل كبير خلال العقد الماضي. سواء كانت الأدوات في المكتب أو وسائل الاتصال ، فليس من غير المعتاد أن تبدو الأشياء كما هي بعد مرور بعض الوقت. إذا كان لدى الشركة كمية كبيرة من البيانات ، فإن الطريقة الإحصائية يمكن أن تساعدها في فك تشفير المعلومات. يسمح استخدام الأساليب الإحصائية للمؤسسات بإجراء مسح أفضل للعملاء وتخطيط التجارب وتقييم آفاق الاستثمار وتتبع سجل السجلات. سيوفر لك تعلم هذه الأساليب الإحصائية المزيد من الخيارات عند إجراء تحليل البيانات ، مما يسمح لك باتخاذ قرارات عمل أكثر استنارة. لذلك ، في هذه المقالة ، سنناقش الأساليب الإحصائية لأخذ العينات والبحث الكمي.
ما هي الطرق الإحصائية؟
النماذج الإحصائية هي طرق يمكن استخدامها للمساعدة في تحليل مجموعات البيانات. في عملية الأساليب الإحصائية ، المعروفة أيضًا باسم جمع وتفسير البحث الكمي ، يستخدم المتخصصون الأساليب الإحصائية. ومع ذلك ، فإن قدرتك على تقييم خصائص حجم العينة داخل مجموعة سكانية معينة وتطبيق نتائجنا على المجموعة الأوسع يمكن تسهيلها من خلال استخدام الأساليب الإحصائية. على الرغم من أن الإحصائيين ومحللي البيانات قد يستخدمون النماذج الإحصائية بشكل متكرر أكثر من الأشخاص الآخرين ، إلا أن كثيرين آخرين ، بما في ذلك ممثلي التسويق والمديرين التنفيذيين في الشركة والمسؤولين الحكوميين ، قد يستفيدون من فهم الأساليب الإحصائية بشكل أفضل.
علاوة على ذلك ، عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإن الأساليب الإحصائية هي تقنيات علمية قيّمة لجمع وتحليل مجموعات البيانات الضخمة للكشف عن الأنماط والاتجاهات المتكررة التي يمكن استخدامها بعد ذلك لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. يُقال ببساطة ، التحليل الإحصائي هو طريقة لفهم كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة.
من خلال الأساليب الإحصائية ، نؤسس رؤى تساعد في اتخاذ القرارات وتوفر الأساس الذي يمكن للشركات أن تبني عليه توقعات للمستقبل. علم البيانات هو نظام جمع البيانات وتحليلها للعثور على الأنماط ونقل النتائج. تستخدم الشركات والمنظمات الأخرى التحليل الإحصائي لفهم البيانات من خلال التلاعب العددي.
ما هي الطرق الإحصائية؟
فيما يلي الطرق الإحصائية:
# 1. تعني
اجمع الأرقام الخاصة بك ، ثم اقسم على العدد الإجمالي للأرقام في المجموعة للحصول على قيمة متوسطة. كتوضيح ، لنفترض أن مجموعة البيانات تحتوي على الأشكال 2 و 5 و 9 و 3. لتحديد المتوسط ، اجمع كل الأرقام حتى تصل إلى 19 ، ثم اقسم هذا الرقم على 4.
المتوسط ، المعروف غالبًا باسم المتوسط ، هو مقياس إحصائي يبحث عن نمط في مجموعة البيانات الخاصة بك. عندما يكون هناك عدد قليل من القيم المتطرفة ، يكون المتوسط هو الأفضل لتحليل البيانات. الوسيلة هي طريقة سريعة وسهلة لتلخيص الحقائق الخاصة بك.
# 2. الانحراف المعياري
الانحراف المعياري هو مقياس إحصائي يستخدم لتقييم تشتت البيانات فيما يتعلق بالمتوسط.
يشار إلى تشتت كبير للبيانات من المتوسط من خلال الانحراف المعياري العالي. مع انحراف معياري منخفض أو قيمة متوقعة ، فإن معظم نقاط البيانات تتماشى مع المتوسط.
يساعدك الانحراف المعياري في تحديد مدى تباعد نقاط البيانات وما إذا كانت تتجمع أم لا.
لنتخيل أنك مسوق أنهى للتو استطلاعًا للعملاء. عندما تتلقى نتائج الاستطلاع ، يجب عليك التحقق من صحتها لتحديد ما إذا كان المستهلكون الآخرون يتفقون معك. يشير الانحراف المعياري الصغير إلى أنه يمكن استقراء النتائج لقاعدة أكبر من المستهلكين.
# 3. اختبار الفرضيات
الهدف من اختبار الفرضية هو معرفة ما إذا كان افتراض أو جودة معينة تتناسب مع الحقائق المطروحة. تقارن الفرضيات الفرضية الصفرية - أن مجموعة البيانات الخاصة بك حدثت بالصدفة - بالبديل - بأنها تمثل أنماطًا ديموغرافية. تختبر اختبارات الفرضيات ، المعروفة أيضًا باسم اختبارات t ، الارتباط بين مجموعتين من المتغيرات العشوائية في مجموعة البيانات الخاصة بك. يمكّنك اختبار الفرضيات ، على عكس المتوسط أو الانحراف المعياري ، من اختبار افتراضات العلاقة المتغيرة.
ليس من غير المألوف أن تفترض الشركات أن تطوير منتج عالي الجودة يتطلب مزيدًا من الوقت ، وفي النهاية ، يجلب المزيد من المال. يمكن استخدام اختبار فرضية لفحص هذا الافتراض من خلال فحص جودة المنتج السابقة للشركة وسرعتها وربحيتها.
# 4. تراجع
يستخدم مصطلح "الانحدار" في مجال الإحصاء لوصف العلاقة بين مجموعة من المتغيرات المستقلة ومجموعة من المتغيرات التابعة.
حقيقة أن التغييرات في أحد المتغيرات تؤدي إلى تغييرات في متغيرات أخرى توفر تفسيرًا آخر محتملًا. إذا كان هناك متغير واحد أو أكثر يؤثر على النتيجة ، فإن النتيجة تعتمد على تلك العوامل.
ومع ذلك ، تُظهر الرسوم البيانية والمخططات لتحليل الانحدار الاتجاهات بمرور الوقت وتوضح العلاقات المتنوعة مع الخطوط.
على الرغم من أهمية القيم المتطرفة في مخطط التبعثر (أو الرسم البياني لتحليل الانحدار) ، فإن الأسباب التي تجعلها قيمًا متطرفة أيضًا ، والتراجع ليس مميزًا للغاية ، وهو ما قد يكون عيبًا عند إجراء التحليل الإحصائي. قد يكون هذا بسبب عدد من العوامل ، بما في ذلك التحليل غير الصحيح أو القياس غير المناسب للبيانات.
قد تشير القيم المتطرفة في البيانات إلى مجموعة متنوعة من الأشياء ، بما في ذلك العنصر الأكثر مبيعًا لديك. يعمل خط الانحدار على تنعيم البيانات ، مما يسهل التغاضي عن القيم المتطرفة والتركيز على الأنماط.
# 5. تحديد حجم العينة
بسبب الانتشار المتزايد للبيانات الضخمة في عالم الشركات ، تختار بعض المؤسسات تقليص الجزء الأكبر من البيانات التي تجمعها بشكل كبير. اختيار حجم العينة المناسب هو ما يسميه الباحثون هذه الخطوة. اختر الحجم الأمثل لعينتك للتأكد من أن نتائجك تمثل المجتمع بأكمله. على الرغم من عدم وجود طريقة مضمونة لتحديد حجم العينة ، إلا أن النسب والانحراف المعياري هما مقياسان مفيدان يجب مراعاتهما.
نظرًا لوجود عدد كبير جدًا من المستهلكين في جميع أنحاء العالم ، فقد لا تتمكن الشركة العالمية من إجراء أبحاث سوق واسعة النطاق. بدلاً من ذلك ، يمكنك استخدام تحديد حجم العينة للحصول على نتائج موثوقة مع عدد أقل من المشاركين في دراستك.
ستحتاج إلى وضع افتراضات معينة إذا كنت تستخدم هذه الطريقة لتحليل متغير بيانات جديد وغير مختبَر. إذا قمت بهذا الافتراض ، فقد تكون مخطئًا تمامًا. يمكن أن يكون لعدم الدقة في هذه المرحلة من الأساليب الإحصائية آثار بعيدة المدى على جودة المنتج النهائي.
أخطاء أخذ العينات هي أحد أنواع الأخطاء التي يمكن قياسها بفاصل ثقة. إذا كررت الاستقصاء ولديك ثقة بنسبة 90٪ في النتائج التي توصلت إليها ، فسيتم تأخير 90٪ من الوقت.
تحليل الأساليب الإحصائية
ببساطة ، الإحصائيات هي دراسة جمع المعلومات وفرزها وتحليلها وتمثيلها في شكل رقمي من أجل استخلاص استنتاجات حول مجموعة سكانية من عينة تمثيلية ، والتي يمكن بعد ذلك استخدامها من قبل متخصصي الأعمال من أجل حل المشكلات.
لذلك ، تعتمد العديد من الشركات بشكل كبير على أساليب التحليل الإحصائي في جهودها لتنظيم البيانات وتوقع الاتجاهات المستقبلية اعتمادًا على المعلومات.
لكي تكون أكثر تحديدًا ، فإن تحليل البيانات الإحصائية يهتم بجمع البيانات وتفسيرها وعرضها. يمكن معالجة المشكلات ذات الطبيعة المعقدة جنبًا إلى جنب مع معالجة البيانات. لكي نكون أكثر تحديدًا ، تضفي طرق التحليل الإحصائي أهمية على الأرقام التي لولاها ستكون بلا معنى أو عديمة الفائدة.
تعريف ال تحليل الأساليب الإحصائية
يتم تنفيذ طرق التحليل الإحصائي على مجموعات البيانات ، ويمكن أن ينتج عن إجراء التحليل العديد من أشكال المخرجات بناءً على بيانات الإدخال. يمكن أن ينتج عن الطريقة ميزات بيانات الإدخال ، وإثبات الفرضية الصفرية ، وملخصات البيانات ، ومشتقات القيمة الرئيسية ، وما إلى ذلك. تحدد تقنية التحليل تنسيق ونوع المخرجات. يمكن للمحللين وغيرهم من المهنيين الذين يعملون مع مجموعات بيانات هائلة وسيناريوهات معقدة الاستفادة من استخدام مثل هذا البرنامج.
هناك اعتماد واسع النطاق عليها بين الوكالات الحكومية وفرق إدارة الشركات. في السياسة ، يقدم تحليل البيانات الإحصائية المادة الخام للنظريات والحملات والسياسات الجديدة.
من أجل تسهيل التحليل ، هناك العديد من برامج التحليل الإحصائي التي تقع تحت مظلة أدوات ذكاء الأعمال. يعد Microsoft Excel و SPSS (البرنامج الإحصائي للعلوم الاجتماعية) و MATLAB و SAS أمثلة على البرامج التحليلية (برامج التحليل الإحصائي).
ما هي أنواع طرق التحليل الإحصائية؟
لكي تكون أكثر تحديدًا ، تقوم طرق التحليل الإحصائي بتجميع وتحليل البيانات من مصادر متعددة للكشف عن الأنماط أو الاتجاهات والتنبؤ بالأحداث / المواقف المستقبلية بغرض إصدار أحكام مستنيرة.
هناك مجموعة متنوعة من طرق التحليل الإحصائي ، ويختلف قابليتها للتطبيق بشكل كبير اعتمادًا على طبيعة البيانات.
# 1. التحليل الإحصائي الوصفي
ينصب التركيز الأساسي على استخدام الأساليب العددية والرسومية لغرض تنظيم البيانات وتلخيصها. يسهل فهم مجموعات البيانات الضخمة ، حتى في حالة عدم استخلاص استنتاجات أو افتراضات إضافية من البيانات.
يستخدم التحليل الإحصائي الوصفي الحسابات العددية والرسوم البيانية والجداول لتمثيل البيانات وتفسيرها بشكل أفضل من معالجة البيانات الخام.
أيضًا ، يستلزم التحليل الإحصائي الوصفي عددًا من الإجراءات ، من جمع البيانات الأولية إلى التفسير النهائي ، بما في ذلك الجدولة ، وقياس الاتجاه المركزي (المتوسط ، الوسيط ، النمط) ، مقياس التشتت أو التباين (النطاق ، التباين ، الانحراف المعياري) ، قياسات الانحراف وتحليل السلاسل الزمنية.
يشمل التحليل الوصفي تلخيصًا جدوليًا وإدارة رسومية وعرض البيانات على مستوى السكان.
كما أنه يساعد في تلخيص البيانات وتفسيرها ، وكذلك استخراج الخصائص الفريدة. بالإضافة إلى ذلك ، لا توجد أيضًا استنتاجات فيما يتعلق بالسكان الذين لم يتم تضمينهم في الملاحظات أو العينات.
# 2. التحليل الإحصائي الاستنتاجي
إذا لم يكن من الممكن فحص كل فرد من السكان بشكل مباشر ، فسيتم استخدام الإحصائيات الاستنتاجية لاستقراء البيانات التي تم جمعها لجميع السكان.
بمعنى آخر ، يسمح لنا التحليل الإحصائي الاستنتاجي باستخلاص استنتاجات حول النتائج المستقبلية بخلاف البيانات المقدمة ، واختبار الفرضيات بناءً على عينة من البيانات التي يمكننا من خلالها استخلاص الاستنتاجات باستخدام الاحتمالات والتعميم حول إجمالي البيانات.
هذه هي أفضل طريقة للتعميم من البيانات المحدودة إلى جميع السكان واتخاذ خيارات السياسة. لذلك ، تستخدم هذه الاستراتيجية نظرية أخذ العينات وعددًا من اختبارات الأهمية والتحكم الإحصائي وما إلى ذلك.
# 3. التحليل الوصفي
التحليل الوصفي هو نظرة على الأرقام. يتم استخدامه بشكل شائع في مجال تحليل الأعمال لاختيار مسار العمل الأكثر ملاءمة.
على عكس الأشكال الأخرى من التحليل الإحصائي التي يمكن استخدامها لقيادة الاستبعادات ، يمنحك هذا الشكل الإجابة الصحيحة. الهدف الأساسي هو تحديد أفضل توصية لإجراء الاختيار.
يستخدم التحليل الوصفي المحاكاة ، وتحليل الرسم البياني ، والخوارزميات ، ومعالجة الأحداث المعقدة ، والتعلم الآلي ، ومحرك التوصية ، وقواعد العمل ، والمزيد.
من ناحية أخرى ، يرتبط التحليل الوصفي ارتباطًا وثيقًا بالتحليل الوصفي والتنبؤي ، حيث يشرح الأول البيانات من حيث ما حدث والأخير الذي يتطلع إلى ما قد يحدث ، ويركز الأخير هنا على اتخاذ الإجراءات المناسبة. اقتراحات من بين التفضيلات المتاحة.
# 4. تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)
كثيرًا ما يستخدم علماء البيانات EDA ، أو تحليل البيانات الاستكشافية ، وهي تقنية تكمل الإحصائيات الاستدلالية. في عالم الإحصاء ، هذه هي نقطة الصفر ، لأنها المرحلة الأولى في جمع البيانات وتنظيمها.
EDA لا تتوقع أو تعمم ؛ يقوم بمعاينة البيانات ويساعد في استخراج الأفكار الرئيسية منها.
تعتمد الاستراتيجية بشكل كبير على تحديد الاتجاهات والانتظام في البيانات لاستنتاج المعنى. إن اكتشاف الاتصالات غير المرئية سابقًا داخل البيانات ، وفحص البيانات المكتسبة بحثًا عن الثغرات ، واستخلاص أكثر الأفكار المفيدة الممكنة ، واختبار النظريات والافتراضات ، كلها مناهج قابلة للتطبيق لـ EDA.
# 5. التحليل الميكانيكي
في حين أن التحليل الآلي هو أندر ما سبق ، إلا أنه ذو قيمة في سياق تحليلات البيانات الضخمة وعلوم الحياة. هدفها ليس التنبؤ بالمستقبل بل تسليط الضوء على الأسباب الكامنة وراء حدث ما.
على الرغم من تجاهل التأثيرات الخارجية وافتراض أن النظام بأكمله يتأثر بتفاعل العناصر الداخلية الخاصة به ، فإنه يستخدم الفكرة الواضحة المتمثلة في التعرف على التغييرات الفردية في المتغيرات التي تسبب تغييرات في المتغيرات الأخرى بشكل مناسب.
بالنسبة للجزء الأكبر ، يهدف التحليل الآلي إلى القيام بما يلي ؛
- تاريخ موجز مع الحقائق الداعمة والتركيز على التفاصيل لمجموعة صغيرة من الواجبات.
- التعرف على التحولات الواضحة التي يمكن أن تؤدي إلى تغييرات في العوامل الأخرى.
في مجال علم الأحياء ، على سبيل المثال ، قد يستلزم ذلك دراسة آثار تعديلات العلاج على مكونات الفيروس المتميزة.
# 6. التحليل التنبئي
بمساعدة البيانات التاريخية والمعلومات الحالية ، يمكن للتحليل التنبئي التنبؤ بما سيحدث بعد ذلك.
تستخدم التحليلات التنبؤية ، في أبسط أشكالها ، الأساليب الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي لتقديم وصف للنتائج والسلوكيات والاتجاهات المستقبلية المحتملة بناءً على البيانات الحالية والتاريخية. التنقيب عن البيانات ، ونمذجة البيانات ، والذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، وما إلى ذلك ، كلها أمثلة على الأساليب الشائعة المستخدمة في التحليل التنبئي.
المسوقون وشركات التأمين ومقدمو الخدمات عبر الإنترنت والمسوقون القائمون على البيانات والمؤسسات المالية هم الأكثر احتمالاً لإجراء هذا النوع من التحليل في بيئة الأعمال اليوم. ومع ذلك ، يمكن لأي شركة الاستفادة منها من خلال الاستعداد للمستقبل ، من أجل القيام بأشياء مثل اكتساب ميزة تنافسية وتقليل المخاطر المرتبطة بحدث غير مؤكد.
يمكن توقع الأحداث المستقبلية بالبيانات ، ويمكن تحديد احتمالية اتجاهات معينة في سلوك البيانات. وبالتالي ، تستخدم الشركات هذه الطريقة للإجابة على السؤال ، "ماذا يمكن أن يحدث؟" ، حيث يعمل مقياس الاحتمالية كأساس لإنشاء التوقعات.
# 7. التحليل السببي
بمعنى واسع ، يساعد التحليل السببي في فهم وتأكيد الأسباب الكامنة وراء "لماذا" تحدث الأشياء أو لماذا تبدو كما هي.
ضع في اعتبارك مناخ الأعمال الحالي: فشلت العديد من الأفكار والشركات نتيجة لعوامل خارجية. في مثل هذا السيناريو ، من شأن التحليل السببي أن يساعد في تحديد الأسباب الكامنة وراء هذه النكسات.
يستخدم هذا في قطاع تكنولوجيا المعلومات لفحص ضمان جودة البرامج ، بما في ذلك فشل المنتج والأخطاء والانتهاكات الأمنية وغير ذلك ، لإنقاذ المؤسسات من السيناريوهات التي قد تكون مدمرة.
تشمل الحالات التي قد يكون فيها التحليل السببي مفيدًا ؛
- تحديد المشاكل الرئيسية في البيانات ،
- بالحفر في أسس القضية أو الفشل ،
- معرفة ما سيحدث لمتغير معين استجابة لتغير في متغير آخر.
من المهم أيضًا ملاحظة أن الطريقة التي يتم بها استخدام البيانات لها تأثير كبير على المعالجات الإحصائية أو مناهج تحليل البيانات الإحصائية المذكورة أعلاه. يمكن استخدام أساليب التحليل الإحصائي والبيانات لمجموعة واسعة من الأهداف ، كل منها يعتمد على طبيعة وأهداف الدراسة المعنية. على سبيل المثال ، يمكن للباحثين الطبيين وضع عدد من الأساليب الإحصائية لاستخدامها عند تقييم فعالية الأدوية الجديدة المحتملة.
متخصصو البيانات لديهم مجموعة واسعة من الاهتمامات التي يمكن أن تسترشد بوفرة البيانات المتاحة ؛ نتيجة لذلك ، يمكن أن تسفر طرق التحليل الإحصائي عن نتائج مفيدة واستخلاص استنتاجات مفيدة. يمكن أيضًا جمع معلومات حول تفضيلات الأشخاص وإجراءاتهم من خلال التحليل الإحصائي.
يمكن للمحللين التعرف على سلوك المستخدم ودوافعه من خلال تحليل بيانات Facebook و Instagram. باستخدام هذه البيانات ، يمكن للمعلنين الوصول بشكل أفضل إلى جمهورهم المقصود من خلال الإعلانات التجارية المستهدفة. إنه مفيد أيضًا لصانعي التطبيقات لأنه يمكنهم قياس ردود فعل المستخدمين وسلوكهم وتعديل منتجاتهم وفقًا لذلك.
الطرق الإحصائية لأخذ العينات
في معظم الدراسات التي أجريت على البشر ، فإن جمع البيانات من كل فرد من السكان ليس مجديًا. اختر عينة بدلاً من ذلك. المشاركون في البحث ، أو "العينة" ، هم الأشخاص الحقيقيون الذين سيُطلب منهم المشاركة في الدراسة.
يعد اختيار عينة تمثل المجموعة الكلية أمرًا بالغ الأهمية لموثوقية نتائجك. لهذا الإجراء اسم: طرق إحصائية لأخذ العينات.
عند إجراء البحث الكمي ، لديك خيار بين طريقتين أساسيتين لأخذ العينات الإحصائية:
- أخذ العينات الاحتمالية: يعتمد على طريقة أخذ العينات العشوائية ، والتي يمكن من خلالها الحصول على نتائج إحصائية موثوقة حول المجموعة الكاملة.
- أخذ العينات غير الاحتمالية: يستخدم طريقة اختيار بخلاف الصدفة ، مثل القرب أو معايير أخرى ، لتبسيط جمع البيانات.
الطرق الإحصائية الاحتمالية لأخذ العينات
باستخدام الأساليب الإحصائية لأخذ العينات الاحتمالية ، قد يتأكد الباحثون من أن نتائج المسح الخاصة بهم تمثل السكان ككل. أنواع تقنيات أخذ العينات الاحتمالية
# 1. اخذ العينات الطبقية
في هذا الشكل من نهج أخذ العينات ، يتم تقسيم السكان إلى مجموعات يشار إليها باسم طبقات اعتمادًا على عوامل معينة تشترك فيها العوامل ، مثل الموقع. بعد ذلك ، يتم اختيار العينات من كل مجموعة باستخدام إجراء أخذ عينات عشوائي مباشر ، وبعد ذلك يتم إجراء مسح على الأفراد المشمولين في تلك العينات.
# 2. أخذ العينات العنقودية
في هذا الشكل من إجراءات أخذ العينات ، يتم إعطاء كل فرد من السكان مكانًا في مجموعة مميزة يشار إليها باسم الكتلة. بعد استخدام طريقة أخذ العينات العشوائية البسيطة لاختيار مجموعة عينة ، يتم إجراء مسح على الأفراد الذين يشكلون تلك العينة العنقودية.
# 3. أخذ العينات متعدد المراحل
في هذا النوع من المواقف ، مزيج من أساليب أخذ العينات المتعددة في نقاط مختلفة من العملية. على سبيل المثال ، في المرحلة الأولى من العملية ، يمكن استخدام أخذ العينات العنقودية لتحديد مجموعات من السكان ، وبعد ذلك ، في المرحلة الثانية ، يمكن استخدام أخذ العينات العشوائية لتحديد عناصر من كل مجموعة للعينة النهائية.
الأساليب الإحصائية غير الاحتمالية لأخذ العينات
طرق أخذ العينات التي لا تعتمد على الاحتمالات ليست عملية فحسب ، بل اقتصادية أيضًا. ومع ذلك ، فهي لا تجعل من الممكن تحديد الدرجة التي من المحتمل أن تختلف فيها إحصائيات العينة عن معلمات السكان. بينما طرق أخذ العينات الإحصائية مثل أخذ العينات الاحتمالية تجعل هذا النوع من التحليل ممكنًا. فيما يلي قائمة بالأنواع المختلفة لطرق أخذ العينات غير الاحتمالية:
# 1. عينة مقبولة
مع هذه الأنواع من إجراءات أخذ العينات الإحصائية ، يختار المساح المستجيبين بناءً على مدى سهولة توفرهم لتقديم إجاباتهم. من أجل التوضيح ، دعنا نقول أن مساحًا قرر إجراء أبحاثه في دار سينما. إذا تم اختيار دار السينما لأنه كان أكثر ملاءمة للذهاب إليها ، فإن طريقة أخذ العينات المعنية تُعرف باسم عينة ملائمة.
# 2. عينة طوعية
في هذه الأنواع من طرق أخذ العينات الإحصائية ، يُطلب من المشاركين في المسح تقديم معلوماتهم طواعية في وقتهم الخاص. أحد الأمثلة الممتازة للعينة التطوعية هو استطلاع عبر الإنترنت أجراه برنامج إخباري يُطلب من المشاهدين المشاركة فيه. في العينة الطوعية ، يكون المستجيبون للاستطلاع هم الذين يختارون العينة التي سيتم أخذها منهم.
# 3. أخذ العينات الهادف
تُعرف هذه الطريقة أيضًا باسم "أخذ عينات الحكم" ، وتعتمد هذه الطريقة على معرفة الباحث وخبرته لاختيار عينة ستؤدي إلى النتائج الأكثر صلة.
عدد السكان صغير ومحدد ، أو يريد الباحث فقط معرفة المزيد عن القضية المطروحة ، وفي هذه الحالة يكون البحث النوعي مناسبًا جيدًا. لكي تكون العينة الهادفة مفيدة ، يجب أن يكون لها معلمات محددة جيدًا ومبرر واضح للاختيار. تأكد من تحديد معايير التضمين والاستبعاد الخاصة بك ، واحترس من تأثيرات تحيز المراقب على حججك. اقرأ أيضًا التحليل الإحصائي: الأنواع والأساليب والغرض.
الأساليب الإحصائية في البحث الكمي
يشعر العديد من الطلاب بعدم الارتياح عندما يصطدمون باحتمالية تعلم كيفية تحليل البيانات الكمية. انه مفهوم؛ التحليل الكمي كثيف بمفاهيم ومصطلحات غير مألوفة مثل المتوسطات والأنماط والارتباط والانحدار. يتمنى الجميع فجأة لو أنهم قد أولىوا اهتمامًا أكبر في فصل الرياضيات.
الخبر السار هو أنه حتى أولئك الذين يخجلون من الأرقام والرياضيات يمكنهم اكتساب فهم أولي للطرق الإحصائية للبحث الكمي بسهولة نسبية.
علاوة على ذلك ، يتم إجراء التحليل الكمي من قبل باحث يتمتع بمهارات إحصائية ورياضية متقدمة لاستخلاص استنتاجات حول المجتمع بأكمله من مجموعة فرعية صغيرة من البيانات. يتم استخدام طريقة التحليل هذه ، على سبيل المثال ، عند استخلاص استنتاجات حول مجتمع ما بناءً على البيانات التي تم جمعها من عينة تم اختيارها لتكون ممثلة إحصائيًا للسكان بشكل عام. يعتمد الاستدلال الإحصائي بشكل كبير على نتائج البحث لطرق التحليل الكمي ، ولا يمكن الاستدلال الإحصائي إلا بعد تحليل البيانات.
كيف يعمل؟
نظرًا لأن تحليل البيانات الكمية يهتم بالبيانات العددية ، فمن المنطقي أن تلعب الأساليب الإحصائية دورًا في مثل هذا البحث. يعمل التحليل الكمي على خلفية طرق التحليل الإحصائي ، والتي تتراوح من حسابات بسيطة نسبيًا (مثل المتوسطات والوسيطات) إلى تحليلات أكثر تعقيدًا (على سبيل المثال ، الارتباطات والانحدارات).
أيضا ، التقدير هو أداة شائعة في التحليل الكمي ، وعادة ما يعتمد على الخصائص المثلى من الناحية النظرية للمقدر. يتم البحث عن تقديرات غير متحيزة وعالية الأداء ومتسقة وكافية في التحليل الكمي.
النتائج من المقدر غير المتحيز ليست منحرفة بأي شكل من الأشكال. كنتيجة طبيعية ، في التحليل الكمي ، يعتبر المقدر غير متحيز إذا وفقط إذا كان متوسط توزيع أخذ العينات للإحصاء المعني هو نفسه المعلمة المعنية. إذا قدم مقدر في تحليل ما تقديرًا لمعامل زائد ثابت ، فإنه ليس غير متحيز. وبالمثل ، في التحليل الكمي ، أفضل مقدر هو الذي يمتلك كل من الصفات المذكورة أعلاه وعدد من الصفات الأخرى.
وفي الختام
في مجال الأعمال ، من الأهمية بمكان أن تكون قادرًا على التفكير بشكل نقدي. نظرًا لأهمية البيانات في العالم الحديث ، يمكن أن يؤدي تطبيقها الحكيم إلى تحسين كل من النتائج وصنع القرار.
انتبه جيدًا لكل مأزق محتمل والصيغة المقابلة له بغض النظر عن أساليب التحليل الإحصائي التي تختارها. لا توجد أفضل طريقة للقيام بشيء ما ولا يوجد معيار مطلق. سيتم تحديد ذلك من خلال البيانات التي جمعتها والاستنتاجات التي تستخلصها منها.
الأسئلة الشائعة حول الأساليب الإحصائية
ما هي أنواع الإحصائيات؟
الإحصاء الوصفي ، الذي يميز خصائص بيانات العينة والسكان. تستخدم الإحصائيات الاستدلالية تلك الخصائص لاختبار الفرضيات واستخلاص النتائج.
لماذا تعتبر الأساليب الإحصائية مهمة؟
- كيفية إنشاء استبيانات أكثر كفاءة للعملاء والعاملين
- إنتاج بحث تجريبي ، مثل اختبار منتج جديد قيد التطوير
- النظر في مزايا الاستثمار المحتمل
- بحث واختبار الفرضيات.
مقالات مماثلة
- ترويج المبيعات: دليل AZ.
- تخطيط الطلب: نظرة عامة ، مقارنات ، الرواتب والوظائف
- تقنيات تعدين البيانات لتوسيع نطاق أي نشاط تجاري في عام 2023
- محلل البيانات: نظرة عامة ، الراتب ، الوظيفة ، السيرة الذاتية وكل ما تحتاجه
الرقم المرجعي
