11- الإحصاءات الوصفية - Descriptive Statistics

 

ذاكر احصا

الإحصاءات الوصفية    Descriptive Statistics”

 

تعطينا الإحصاءات الوصفية نظرة ثاقبة للبيانات دون الحاجة إلى النظر إليها جميعا بالتفصيل.

 

 الميزات الرئيسية لوصف البيانات

 يعد الحصول على نظرة عامة سريعة حول كيفية توزيع البيانات خطوة مهمة في الأساليب الإحصائية.

 نحسب القيم الرقمية الرئيسية حول البيانات التي تخبرنا عن توزيع البيانات. ونرسم أيضا رسوما بيانية توضح بصرياً كيفية توزيع البيانات.

 

 الملامح الرئيسية للبيانات:

·       أين هو مركز البيانات؟ (الموقع " location")

·       كم تختلف البيانات؟ (مقياس " scale")

·       ما هو شكل البيانات؟ (الشكل " shape")

 ويمكن وصف تلك البيانات بإحصائيات موجزة (قيم رقمية).

 

مركز البيانات " The Center of the Data"

مركز البيانات هو المكان الذي تتركز فيه معظم القيم. ويوجد أنواع مختلفة من المتوسطات لقياس مركز البيانات ، مثل المتوسط "Mean" والوسيط "Median" والمنوال "Mode".

ملاحظة: تسمى مقاييس المركز " Measures of the center "  أيضا معلمات الموقع "location parameters " ، لأنها تخبرنا بشيء عن مكان "وجود" البيانات على خط الأعداد.

 

تباين البيانات  The Variation of the Data

تباين البيانات هو مدى انتشار البيانات حول المركز. ويوجد عدة مقاييس لقياس التباين مثل الانحراف المعياري " standard deviation" والمدى " range " والأرباع " quartiles" .

 ملاحظة: تسمى مقاييس الاختلاف " Measures of variation” أيضا معلمات المقياس” scale parameters” .

 

شكل البيانات" The Shape of the Data"

يمكن أن يشير شكل البيانات إلى كيفية تجميع البيانات على جانبي المركز. تصف بعض المقاييس الإحصائية مثل الالتواء " skew" ما إذا كان الجانب الأيمن أو الأيسر من المركز أكبر ، ويعد الالتواء هو أحد أنواع معلمات الشكل" shape parameters".


الجداول التكرارية " Frequency Tables"

 أحد النماذج الإعتيادية لتقديم البيانات هو الجداول التكرارية. يقوم الجدول التكراري بحساب البيانات وترتيبها في جدول. عادة ، يتم فرز البيانات إلى فواصل أو فترات.

 غالباً ما تكون الجداول التكرارية هي الأساس لعمل الرسوم البيانية لتقديم البيانات بصرياً.

 

تصور البيانات " Visualizing Data"

 يتم استخدام أنواع مختلفة من الرسوم البيانية لأنواع مختلفة من البيانات. على سبيل المثال:

·       مخططات دائرية " Pie charts" للبيانات النوعية " qualitative data".

·       المدرج التكراري " Histograms" للبيانات الكمية " quantitative data".

·       مخططات مبعثرة " Scatter plots" للبيانات ثنائية المتغير " bivariate data" .

 غالبا ما يكون للرسوم البيانية صلة وثيقة بإحصاءات الملخص العددي" numerical summary statistics  . على سبيل المثال ، تظهر مخططات الصناديق " box plots" مكان الأرباع " quartiles " ، حيث تخبرنا الأرباع أيضا بمكان القيم الصغرى "minimum values" والقيم القصوى " maximum values" والمدى " range"  والمدى الربيعي " interquartile range" والوسيط" median".

إرسال تعليق

أحدث أقدم
مجلة

Facebook

Random Posts

Recent Comments

Recent Posts

Latest in Tech

Follow Us