🪀طرق التحليل الكمي للبيانات
#تحليل_البيانات
#تحليل_البيانات
الإحصاء الوصفي: عندما يشرع الباحث في البحث في البيانات التي تم جمعها لوصف السكان ببساطة من خلال الحسابات الرقمية أو الرسوم البيانية أو الجداول ، يمكن أن يقال إنه يشارك في عملية إجراء تحليل البيانات باستخدام الإحصاء الوصفي.
غالبًا ما تكون المرحلة الأولى من تحليل البيانات التي يمكن إجراؤها باستخدام الطرق التالية
Mean
يُعرف أيضًا باسم المتوسط ، ويشير إلى القيمة المركزية لمجموعة منفصلة من الأرقام. غالبًا ما يتم حسابه بقسمة مجموع القيم على عدد القيم.
Mean
يُعرف أيضًا باسم المتوسط ، ويشير إلى القيمة المركزية لمجموعة منفصلة من الأرقام. غالبًا ما يتم حسابه بقسمة مجموع القيم على عدد القيم.
Median
الوسيط :
بالنسبة لمجموعة البيانات ، غالبًا ما تكون القيمة المتوسطة ، وتفصل النصف الأعلى عن النصف السفلي.
الوسيط :
بالنسبة لمجموعة البيانات ، غالبًا ما تكون القيمة المتوسطة ، وتفصل النصف الأعلى عن النصف السفلي.
Mode
الوضع :
يشير إلى القيمة الأكثر تكرارًا لمجموعة البيانات. النسبة المئوية - غالبًا ما تُستخدم للتعبير عن مجموعة صغيرة من المستجيبين ضمن مجموعة بيانات كبيرة.
الوضع :
يشير إلى القيمة الأكثر تكرارًا لمجموعة البيانات. النسبة المئوية - غالبًا ما تُستخدم للتعبير عن مجموعة صغيرة من المستجيبين ضمن مجموعة بيانات كبيرة.
Frequency
التردد :
يوضح عدد المرات التي حدث فيها حدث معين في تجربة أو دراسة. النطاق - يمثل الفرق بين أعلى وأدنى قيمة لمجموعة البيانات
التردد :
يوضح عدد المرات التي حدث فيها حدث معين في تجربة أو دراسة. النطاق - يمثل الفرق بين أعلى وأدنى قيمة لمجموعة البيانات
الإحصاء الاستنتاجي:
-يشار إليها أيضًا باسم التحليل ثنائي المتغير أو متعدد المتغيرات لقدرته على التعامل مع متغيرين أو أكثر .
-الإحصائيات الاستدلالية هي طريقة لتحليل البيانات تُستخدم لتعميم النتائج وإجراء تنبؤات حول عدد أكبر من السكان.
-يشار إليها أيضًا باسم التحليل ثنائي المتغير أو متعدد المتغيرات لقدرته على التعامل مع متغيرين أو أكثر .
-الإحصائيات الاستدلالية هي طريقة لتحليل البيانات تُستخدم لتعميم النتائج وإجراء تنبؤات حول عدد أكبر من السكان.
-غالبًا ما تكون هذه هي المرحلة الثانية من تحليل البيانات الكمية التي يستخدمها الباحثون لتصوير العلاقة بين متغيرين أو أكثر بدلاً من وصف متغير واحد.
يمكن القول أن الباحث يشارك في الإحصائيات الاستنتاجية عندما يستخدم ما يلي:
- الارتباط :
يوضح هذا الأسلوب الإحصائي درجة (ارتباط أو غياب) العلاقة بين متغيرين.
على سبيل المثال ، يميل الأشخاص الأطول إلى زيادة الوزن. ومن ثم ، فإن الطول والوزن مترابطان.
مع ذلك ، قد لا تكون هناك علاقة سببية بين الاثنين ، مما يعني أن زيادة الوزن لا تجعل المرء أطول.
يوضح هذا الأسلوب الإحصائي درجة (ارتباط أو غياب) العلاقة بين متغيرين.
على سبيل المثال ، يميل الأشخاص الأطول إلى زيادة الوزن. ومن ثم ، فإن الطول والوزن مترابطان.
مع ذلك ، قد لا تكون هناك علاقة سببية بين الاثنين ، مما يعني أن زيادة الوزن لا تجعل المرء أطول.
- الانحدار :
هذا الشكل من التحليل الإحصائي له علاقة بالتنبؤ بقيمة المتغير التابع على أساس القيمة / القيم المعروفة بالفعل لمتغير / متغيرات مستقلة واحدة أو أكثر.
على سبيل المثال ، يمكننا معرفة وزن المرء على أساس ارتفاعه.
هذا الشكل من التحليل الإحصائي له علاقة بالتنبؤ بقيمة المتغير التابع على أساس القيمة / القيم المعروفة بالفعل لمتغير / متغيرات مستقلة واحدة أو أكثر.
على سبيل المثال ، يمكننا معرفة وزن المرء على أساس ارتفاعه.
- تحليل التباين (ANOVA) :
غالبًا ما تستخدم تقنية الإحصاء هذه لتحليل الاختلافات بين وسائل المجموعة في عينة معينة. لتبسيط الأمر ، يمكن أن تساعد ANOVA الباحث في اختبار درجة اختلاف أو اختلاف مجموعتين أو أكثر في التجربة.
غالبًا ما تستخدم تقنية الإحصاء هذه لتحليل الاختلافات بين وسائل المجموعة في عينة معينة. لتبسيط الأمر ، يمكن أن تساعد ANOVA الباحث في اختبار درجة اختلاف أو اختلاف مجموعتين أو أكثر في التجربة.
على سبيل المثال ، إذا كنت تحاول قياس العلاقة بين العدد الإجمالي للأطفال في الأسرة والوضع الاجتماعي والاقتصادي .
فقد تبدأ بتجنيد عينة من العائلات من كل حالة اجتماعية واقتصادية ثم تسألهم عن العدد المثالي لهم. أطفال.
ANOVA
في هذه الحالة ، يمكن استخدامها للتحقق مما إذا كان الاختلاف بين استجابات المجموعات مهمًا من الناحية الإحصائية أو بسبب فرصة عشوائية.
لا تتردد في التواصل معي DM .
ANOVA
في هذه الحالة ، يمكن استخدامها للتحقق مما إذا كان الاختلاف بين استجابات المجموعات مهمًا من الناحية الإحصائية أو بسبب فرصة عشوائية.
لا تتردد في التواصل معي DM .
جاري تحميل الاقتراحات...