🧠 خد بالك من الانحرافات: كيف يكشف الإحصاء الغش والأخطاء في البيانات المالية؟
القيم الشاذة مش دايمًا غلط، بس ساعات بتكون علامة خطر. تعالوا نشوف إزاي الإحصاء بيكشف اللي تحت السطح!
ما المقصود بالقيم الشاذة (Outliers)؟
القيم الشاذة هي البيانات اللي بتخرج عن النمط العام بشكل كبير. وجودها ممكن يكون بسبب خطأ في الإدخال، أو غش متعمد، أو حتى حدث استثنائي.
مثال: لو متوسط الرواتب في قسم معين هو 10,000 جنيه، ولقينا موظف مرتبه 98,000 جنيه! 👀 هنا بنقول: في حاجة مش طبيعية!
راجع أيضًا مقالنا عن العرض البياني للبيانات لفهم توزيع البيانات.
أهمية اكتشاف القيم الشاذة في التحليل المالي
- كشف الأخطاء البشرية في تسجيل البيانات.
- رصد حالات التلاعب والغش المالي.
- تحسين دقة التوقعات والتحليل الإحصائي.
Boxplot: سلاح بصري لاكتشاف الانحرافات
Boxplot أو المخطط الصندوقي بيظهر توزيع البيانات، والـ"شوشرة" اللي خارجة عن الصندوق بتكون غالبًا القيم الشاذة.
الخطوط الخارجية (whiskers) بتمثل حدود القيم العادية، وأي نقطة خارجها بتستحق التحقيق.
Z-Score: طريقة رقمية لاكتشاف الانحرافات
Z-Score بتقولنا المسافة بين كل نقطة ومتوسط البيانات مقسومة على الانحراف المعياري. لو Z أكبر من 3 أو أقل من -3، غالبًا عندنا Outlier.
جرب تحسبها بنفسك باستخدام حاسبة Z-Score.
مثال: لو الإيراد الشهري لفروع شركة هو: 100k، 102k، 98k، 95k، و600k! 😅 الفرع ده مش طبيعي. احسب Z وشوف بنفسك.
حالات واقعية لاكتشاف الغش عبر الإحصاء
1. شركة إنترناشيونال للحسابات
في 2021، اكتشف فريق المراجعة انحرافات كبيرة في بند "المصاريف العمومية". Boxplot أظهر قيمة خارجة عن المعتاد في شهر واحد. بعد التحقيق، تم كشف عملية تزوير بمبلغ كبير.
2. خطأ في الرواتب
في إحدى الشركات، كان أحد الموظفين يتقاضى ضعف زملائه. تحليل Z-Score أثبت أن راتبه يبعد أكثر من 4 انحرافات معيارية عن المتوسط!
3. تلاعب في المبيعات
مبيعات أحد الفروع كانت تفوق كل الفروع الأخرى بنسبة 300%. باستخدام Boxplot تم عزل القيمة، واتضح وجود تسجيل وهمي لمبيعات.
نصائح لتفادي تأثير القيم الشاذة
- استخدام Boxplot وZ-Score بشكل دوري لتحليل البيانات.
- التحقق من البيانات الشاذة بدلًا من حذفها فورًا.
- التواصل مع الفرق المالية لفهم الأسباب.
- دمج الإحصاء مع الفهم المحاسبي لتفسير النتائج.