منذ ٣ سنوات .✨
استغرق الأمر مني سنتين لفهم أساسيات التحليل وهو الاحصاء التطبيقي
لا أريدك أن تمر بنفس المشكلة.🥺
فيما يلي أهم ما يمكنك تعلمه إذا طبقتها فأنا أضمن أنك ستكون محلل بيانات رهيب 🔥

أولاً: الإحصائيات الوصفية - تمهيد الطريق (لكنها ليست اختبارًا!)
الإحصائيات الوصفية هي خطوة البداية الأساسية لتحليل بياناتك.
تمنحك لمحة سريعة عن طبيعة بياناتك قبل أن تبدأ في الاختبارات الأكثر تعقيدًا.
🌟 الأدوات الأساسية للإحصائيات الوصفية:
-المتوسط (Mean): ما هو متوسط قيمك؟
- الوسيط (Median): القيمة التي تقع في المنتصف.
- الانحراف المعياري (Standard Deviation): مدى تشتت بياناتك حول المتوسط.
الآن... إلى الاختبارات الإحصائية!

1. اختبار "ت" (T-test): متى تستخدمه؟
عندما تريد مقارنة متوسطين (مثل مقارنة متوسط درجات مجموعتين).
🔑 الأمثلة: هل هناك فرق في الأداء الأكاديمي بين الطلاب الذين درسوا عن بُعد والذين درسوا في الفصول التقليدية؟

2. تحليل التباين (ANOVA): متى تستخدمه؟
عندما تريد مقارنة متوسطات أكثر من مجموعتين.
🔑 الأمثلة: هل يؤثر نوع التدريب (عملي، نظري، مختلط) على أداء الطلاب بشكل مختلف؟

3. الارتباط (Correlation): متى تستخدمه؟
عندما تريد معرفة إذا كان هناك علاقة بين متغيرين.
🔑 الأمثلة: هل هناك علاقة بين ساعات الدراسة ودرجات الاختبار؟

4. الانحدار (Regression): متى تستخدمه؟
إذا كنت ترغب في التنبؤ بقيمة متغير بناءً على متغير آخر.
🔑 الأمثلة: هل يمكننا التنبؤ بدرجات الطلاب بناءً على عدد ساعات الدراسة؟

5. مربع كاي (Chi-Square): متى تستخدمه؟
عندما تريد اختبار ما إذا كان هناك علاقة بين متغيرات نوعية.
🔑 الأمثلة: هل يختلف تفضيل الأشخاص لنوع معين من الطعام بناءً على الفئة العمرية؟

احفظ هذه النصائح وشاركها مع زملائك لتصبح أستاذ الإحصاء بين أصدقائك! 💡 بالتوفيق 🤩
#تحليل_البيانات