ما هو الإحصاء الوصفي؟ الدليل الكامل لفهم البيانات وتحليلها بطريقة بسيطة

الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics) هو حجر الأساس لأي تحليل بيانات. سواء كنت باحثًا أكاديميًا، أو تعمل في مجال تحليل البيانات، أو حتى طالبًا في بداية الطريق، فإن فهم الإحصاء الوصفي سيمكنك من استخلاص رؤى مهمة من أي مجموعة بيانات.

محتويات المقال:

• ما هو الإحصاء الوصفي؟
• مقاييس النزعة المركزية
• مقاييس التشتت
• شكل البيانات (الالتواء والتفرطح)
• الجداول التكرارية
• الرسوم البيانية وأمثلتها
• ملخص سريع

ما هو الإحصاء الوصفي؟

الإحصاء الوصفي هو مجموعة من الأساليب الإحصائية تُستخدم لتلخيص البيانات وتنظيمها وتقديمها بطريقة سهلة الفهم، دون الحاجة لتحليل كل عنصر من عناصر البيانات بشكل فردي.

من خلال الإحصاء الوصفي يمكننا:

• معرفة أين تتركز البيانات (المركز)
• مدى تشتت البيانات (التباين)
• كيفية توزيع البيانات (الشكل)

تعرف على فترات الثقة في الإحصاء لفهم أعمق للبيانات عندما ننتقل إلى الإحصاء الاستنتاجي.

مقاييس النزعة المركزية

مقاييس المركز أو "location parameters" تساعدنا في فهم موقع البيانات على خط الأعداد. تشمل هذه المقاييس:

1. المتوسط الحسابي (Mean)

هو مجموع القيم مقسومًا على عددها. أكثر المقاييس استخدامًا، لكنه يتأثر بالقيم المتطرفة.

2. الوسيط (Median)

هو القيمة التي تقع في منتصف البيانات المرتبة. لا يتأثر بالقيم المتطرفة ويُستخدم خاصة مع البيانات المنحرفة.

3. المنوال (Mode)

هو القيمة الأكثر تكرارًا في البيانات. يمكن أن يكون هناك أكثر من منوال.

لمعرفة الفرق الكامل، اقرأ شرح mode من Investopedia.

مقاييس التشتت

مقاييس التشتت أو "scale parameters" تصف مدى تباعد البيانات حول المركز:

1. المدى (Range)

الفرق بين القيمة العظمى والصغرى.

2. الانحراف المعياري (Standard Deviation)

يقيس مدى تشتت البيانات حول المتوسط. كلما زاد، زاد التشتت.

3. التباين (Variance)

مربع الانحراف المعياري. يُستخدم أكثر في التحليلات المتقدمة.

4. المدى الربيعي (IQR)

الفرق بين الربع الثالث والربع الأول، ويُستخدم لتحديد القيم المتطرفة.

اطّلع على تحليل Box Plot بالتفصيل لتفهم كيف تُستخدم هذه القيم بصريًا.

شكل البيانات (الالتواء والتفرطح)

يُقصد بشكل البيانات كيفية تمركزها على الجانبين بالنسبة للمركز:

1. الالتواء (Skewness)

يُستخدم لتحديد اتجاه انحراف البيانات. الالتواء الإيجابي يعني أن الذيل أطول على اليمين، والسلبي يعني أنه أطول على اليسار.

2. التفرطح (Kurtosis)

يقيس مدى تجمع البيانات حول المركز. توزيع طبيعي = تفرطح صفر تقريبًا.

الجداول التكرارية

الجداول التكرارية تُستخدم لترتيب البيانات وتلخيصها في صورة عددية. تُقسم البيانات عادة إلى فئات (Intervals) ويتم حساب عدد التكرارات داخل كل فئة.

مثال:

الدرجة | التكرار
----------------
10-20  | 4
20-30  | 7
30-40  | 10
    

يمكنك إنشاء مثل هذه الجداول باستخدام Excel أو برنامج SPSS.

الرسوم البيانية وأمثلتها

الرسوم البيانية هي الوسيلة الأفضل لعرض البيانات بشكل بصري:

• المدرج التكراري (Histogram): لعرض توزيع البيانات الكمية.
• الرسم الصندوقي (Box Plot): لعرض الوسط والرباعيات والقيم المتطرفة.
• الرسم النقطي (Scatter Plot): يُستخدم لبيانات ثنائية لتحديد العلاقة بين متغيرين.
• المخطط الدائري (Pie Chart): يُستخدم للبيانات النوعية.

تعلم كيفية إنشاء هذه الرسوم في دليل Scribbr للإحصاء الوصفي.

ملخص سريع

• الإحصاء الوصفي هو الخطوة الأولى لفهم وتحليل البيانات.
• يقيس المركز (المتوسط، الوسيط، المنوال)، التشتت (الانحراف المعياري، المدى، IQR)، والشكل (Skewness).
• يُستخدم الجداول والرسوم البيانية لتلخيص البيانات وعرضها بصريًا.

إذا كنت تبحث عن تحليل إحصائي مخصص أو تعلم عملي لبرامج مثل SPSS أو Excel، يمكنك التواصل معنا عبر واتساب.

---

© 2025 فريق ذاكر احصا - ذاكر احصا