المحاضرة الثانية

1. الإحصاء التطبيقي والبحوث العلمية

الإحصاء التطبيقي هو أصل تحليل البيانات ، وتتضمن ممارسة الإحصاء المطبق تحليل البيانات للمساعدة في تحديد وتحديد الاحتياجات  التنظيمية ، اليوم يمكننا أن نجد إحصاءات تطبيقية في مجالات مختلفة مثل الطب ،وتكنولوجيا المعلومات  والهندسة ، والتمويل ، والتسويق، والمحاسبة ، والأعمال التجارية ، وما إلى ذلك. الهدف من هذه المقالة هو توضيح الإحصائيات التطبيقية ، ومبادئها ، وتقديم تطبيقها في مختلف المجالات. 

يستخدم مصطلح الإحصاء التطبيقي لوصف عمل الإحصائيين المدربين المسؤولين عن معالجة ونشر الإحصاءات ، وكذلك عمليات التحليل الإحصائي التي يقوم بها الإحصائيون ، والمستخدمون المحترفون للإحصاءات ، وعامة الناس.

تبحث الشركات عن الإحصائيين ومحللي البيانات وعلماء البيانات وغيرهم من الخبراء ذوي الخبرة في الإحصاء التطبيقي الذين يمكنهم تصور البيانات وتحليلها وفهمها واستخدامها لحل تحديات العالم الحقيقي ،وذلك بفضل الوصول الموسع اليوم إلى البيانات الضخمة

1.1. الاختبارات الإحصائية في البحث العلمي

     تلعب الاختبارات الإحصائية دور فعال وهام في تحليل البيانات التي يتم جمعها لكي يتم عرضها بصورة دقيقة، وتهدف الاختبارات الإحصائية إلى الوصول للنتائج الصحيحة والتي لها أن تُعَمَّمْ النتائج على المستوي المجتمعي. 

1.2. الاختبارات الإحصائية

    إن الاختبارات الإحصائية التي يعتمد تحليلها الاحصائي على التوزيع الطبيعي في البحث العلمي    يطلق عليها اسم الإحصاء البارامتري ويجب أن يتحقق في هذا الإحصاء كي يتم تحليله الجوانب التالية:

- الملاحظات المستقلة

- يتم سحب العينات من مجتمع الدراسة.

- يتوفر فيها المستوى المتصل من القياس. 

- ترتبط الأخطاء العشوائية بملاحظات ومقاييس لها توزيع معروف (توزيع طبيعي في العادة).

أما الاختبارات اللابارامترية فيطلق عليها مصطلح التوزيع الحر وهي تشير إلى استخدام الاختبارات الإحصائية التي لا تعمل افتراضات حول توزيع الأخطاء. وهده الاختبارات اقل قوة  من الاختبارات اليارامترية والإستراتيجية البديلة لاستخدام الاختبارات اللابارامترية أو اللامعلمية، كما يطلق عليها يكون بتحويل البيانات إلى توزيع طبيعي أو قريبا منه.

1.3. النماذج التي يلجأ إليها الباحث

    والباحث في التربية وعلم النفس يلجأ إلى ثلاثة نماذج في دراسته وهي:

- النموذج البارامتري العام  وهذا يعتمد على التوزيع الطبيعي.

- Binomial Model ويعتمد على توزيع  binomial.

- التوزيع الحر للإجراءات ويعتمد على التوزيع اللابارامتري.

1.4. أسس اختيار الاختبار الإحصائي

    وإذا أراد الباحث  أن يختار الاختبار الإحصائي المناسب فإن عليه مراعاة ما يلي:

- السؤال البحثي: إذ يتوجب على الباحث أن يسأل نفسه هل السؤال البحثي الرئيسي يهتم بالعلاقة، أو بالتنبؤ بين المقاييس، أو بالمقارنة بين المجموعات.

- تصميم البحث: كم مجموعة ستشملها الدراسة وهل يوحد علاقة بين هذه المجموعات؟ هل يوجد مجموعتان أو أكثر ترتبطان ببعضهما أو مستقلتان؟

- توزيع البيانات: هل التوزيع للمتغيرات الهامة منفصلا أو متصلا.

2. الأسئلة البحثية (الارتباط)

كثير من الدراسات البحثية يطرح فيها أكثر من سؤال بحثي، لذا فإنه يستخدم أكثر من نوع من الاختبارات الإحصائية. فإذا كان الغرض من الدراسة هو فحص العلاقة بين المفحوصين فإن الارتباط سيكون هو الإحصاء المستخدم. ومعامل الذكاء يعطينا مؤشر على قوة العلاقة بين متغيرين. حتى أن علاقة الارتباط الضعيفة (معامل ارتباط ضعيف) يمكن أن يعطينا دلالة إحصائية إذا كان حجم العينة كبيرا. وإذا كانت البيانات مرتبطة تصنيفا فإن معادلة سبيرمان هي المناسبة. وإذا كانت البيانات متصلة وموزعة توزيعا اعتداليا فإن معامل ارتباط بيرسون هي التي يجب أن تستخدم.

     أما الإحصائي  أو اختبار الاستقلالية وما يطلق عليه فهو يشير إلى الحد الذي تكون فيه التكرارات الملاحظة مرتبطة بالمتوقعة. وهذا المقياس يقيس العلاقة بين متغيرين يتضمنان تصنيفين أو أكثر إذن يعد هذا المقياس مناسب إذا احتوي تصنيفين أو أكثر على متغيرين. وتكون النظرية الصفرية (انه لا يوجد علاقة بين المتغيرين) فهما مستقلان. وإذا استخدمنا عينتين ففي هذه الحالة تستخدم  اختيار التجانس حيث تشير إلى عدد التصنيفات في حين نشير إلى مجتمعي الدراسة.

3. الاعتماد والتنبؤ

     إذا كانت الأسئلة البحثية ترتكز على التنبؤ، ففي هده الحالة يمكن أن نستخدم تحليل الانحدار، والشكل البسيط منه يطلق عليه الانحدار الخطي حيث يكون المتغير معتمدا على المتغير المتنبأ  وإن كلا المتغيرين متصلان وبينهما علاقة خطية، ويمكن استخدام معادلة الانحدار بالتنبؤ. إذا كان هماك متغير تابع لأكثر من متغير مستقل فإننا نستخدم الانحدار المتعدد.

4. الفروق بين نوعيتين

     عندما تصمم الدراسة للحديث عن عينتين فإنه يتبادر إلى الذهن اختبار ت ويطلق عليه أحيانا (المقارنة بين مجموعتين) مثال إيجاد متوسط الطول عند الذكور والإناث. وذلك لمعرفة إذا كانت الفروق بينهما دالة إحصائيا. وتكون النظرية الصفرية لاختبارات المستقل. 

    إذا كان هناك أكثر من عينتين تجري المقارنة بينهما وكان التوزيع طبيعيا فإننا نستخدم في هذه الحالة تحليل التباين  كما نستخدم اختبار ف وهو مقياس معلمي له خصائص متشابهة لمقياس ت والنظرية الصفرية المستخدمة في هذا المقياس. 

5. مصدر التباين

إن تصميم العينة الجيدة يقلل من كمية التباين في العينة المدروسة أو في الأدوات لمستخدمة إلى مستوى يحقق الغرض من الدراسة. والتباين موجود في أدوات الدراسة. فلو أجرينا قياس لظاهرة معينة عند الأطفال اليوم وأعدنا القياس في اليوم التالي فإنه سيكون هناك اختلاف وهذا التباين يعزى إلي التباين العشوائي في الأداة، والى التغير الحقيقي الذي يطرأ لديهم.

6. اختيار الاختبارات الإحصائية

بعد جمع البيانات، نستخدم  الاحصاء الوصفي  لتلخيص هذه البيانات. واستخدام الإحصاء المناسب يتأثر بطبيعة الأسئلة البحثية وطبيعة البيانات المستخدمة في الدراسة. وعلى سبيل المثال إذا كانت القيم متركزة على الأطراف فإنا في هذه الحالة نلجأ إلى استخدام الوسيط  بدلا من الوسط، لأنه انسب في مثل هذه الحالة وإذا كان المطلوب تقدير الفروق في المتوسط بين مجموعتين مستقلتين فإننا نلجأ إلى استخدام اختبار ت وإذا أردنا أن نقيم برنامجا لنرى التغير الحاصل عند الأفراد. فسيكون قياس الفروق مبنيا على (العلامات القبلية والبعدية) وستكون الفروق في المتوسطات هي الفروق بين القبلية والبعدية.