المفاهيم الأساسية في الإحصاء

يعيش العالم الآن فيما يعرف بعصر الثورة المعلوماتية، فقد أصبحنا محاطين بكم هائل من البيانات، ومن ثم فقد نشأت الحاجة إلى تحليل هذه البيانات وتحويلها إلى معلومات. ولا شك أن تحليل البيانات قائم على مفاهيم علم الإحصاء، إذ أن مفاهيم الإحصاء الأساسية هي الأساس الذي يقوم عليه عمل شركات الإحصاء في تحليل البيانات. كما تتجلى قيمة المفاهيم الإحصائية في البحث العلمي، خاصة في البحوث الاجتماعية والبحوث الأكاديمية في مجال الطب والصحة العامة، مما يكشف لك عن أهمية المفاهيم الأساسية في الإحصاء. لذلك فقد جعلنا هذا المقال مقدمة في علم الإحصاء، نتناول فيه المفاهيم الأساسية في الإحصاء ومميزات واستخدامات كل منها. ليكون مدخلاً تمهيدياً للقارئ إلى مفاهيم علم الإحصاء.

قبل الحديث عن المفاهيم الأساسية في الإحصاء، ينبغي أولاً تقديم مقدمة موجزة عن علم الإحصاء وأهميتها. ويمكننا تعريف علم الإحصاء بأنه علم يهتم بدراسة أساليب جمع وتصنيف البيانات وتحليلها، للحصول على معلومات تعطي معنى للبيانات التي تم جمعها وتحليلها. وبالتالي تستخدم المعلومات الناتجة في فهم وتفسير الظواهر المختلفة، والمساهمة في حل المشكلات المتعددة. وتنقسم الإحصاء إلى نوعين أساسيين، هما:

1. الإحصاء الوصفي Descriptive Statistics: وهو فرع يعنى بجمع المعطيات ووصفها وتحليلها بغية الحصول على دلالات واضحة من تلك المعطيات.
2. الإحصاء الاستدلالي Inferential Statistics: وهو فرع معرفي يقوم على التنبؤ والتعميم، حيث يعنى بتحليل بتفسير النتائج من أجل الوصول إلى قرارات متعلقة بمجتمع الدراسة.

تتجلى أهمية علم الإحصاء فيما يلي:

1. القدرة على جمع وتصنيف أعداد ضخمة من البيانات والتعامل معها بالتحليل والتفسير.
2. تقديم وصفاً كمياً دقيقاً وواضحاً للبيانات المجموعة مما يساعد في فهم الظواهر المتعددة في العينة والمجتمع.
3. استخدام البيانات السابقة في التنبؤ بالظواهر المستقبلية للمجتمع محل الدراسة.
4. المساهمة في اتخاذ القرارات التي تتناسب مع المجتمع ومشكلاته المختلفة.

ونظراً لأهمية التحليل الإحصائي وما يتعلق به من إعطاء قيمة وتقديم تفسير للبيانات المجموعة.. تقدم شركة دراسة للخدمات العلمية والاستشارات والترجمة للباحثين خدمة التحليل الإحصائي الاحترافي، بما يتضمنه من تفسير ومناقشة النتائج، وبما يناسب طبيعة البحث المقدم.

بعد أن أشرنا بإيجاز إلى مفهوم علم الإحصاء وأهمية الإحصاء، ننتقل الآن إلى بيان المفاهيم الأساسية في الإحصاء.

1. المجتمع Population: يعد من المفاهيم الأساسية في الإحصاء، وهو يعبر عن مجموعة المشاهدات أو البيانات التي يقوم الباحث العلمي بالعمل عليها. وعادة ما يصعب على الباحث العلمي القيام بجمع البيانات من كل المجتمع، فيقوم عوضاً عن ذلك باختيار عينة تعبر عن مجتمع العينة Sample Population. وبعد الوصول إلى النتائج، يتم تعميم هذه النتائج على مجتمع الهدف Target Population.  
2. العينة Sample: هي جزء من المجتمع يختاره الباحث لجمع البيانات وتحليلها، ويشترط أن تكون العينة معبرة عن المجتمع ومظهرة لخواصه المختلفة.
3. المعطيات الإحصائية Statistical Data: والتي تعتبر من المفاهيم الأساسية الإحصائية، فهي تعبر عن البيانات الإحصائية المتعلقة بالظواهر المختلفة في مجتمع الدراسة. وتختلف المعطيات الإحصائية في نوعها وطبيعتها بحسب نوع الظاهرة محل الدراسة أو القياس، كما تختلف المعطيات الإحصائية بحسب مناهج البحث والأدوات المستخدَمة في الإحصاء. وتنقسم المعطيات الإحصائية إلى معطيات كمية Quantitative Data، ومعطيات وصفية أو كيفية Qualitative Data.
4. البيانات Data: والتي تعد من أهم مفاهيم الإحصاء الأساسية، وهي بمثابة العلامات أو المشاهدات المرصودة في مجتمع الدراسة، ويتم التعبير عنها بالأرقام. ويمكن تقسيم البيانات إلى بيانات مصنفةGrouped Data ، وبيانات غير مصنفة Ungrouped Data.
5. المؤشر Index: وهو عبارة عن مقاييس التشتت ومقاييس النزعة المركزية والعلاقة. وقد تناولنا مقاييس النزعة المركزية في مقال سابق بعنوان: مقدمة في علم الإحصاء.

تعتبر المتغيرات من مفاهيم الإحصاء الأساسية، وقد أفردنا لها الجزء الثالث من المقال لنتناولها بشيء من التفصيل باعتبارها من أهم المفاهيم الإحصائية. وتعبر المتغيرات الإحصائية عن القيم الممثلة لظاهرة معينة، فالمتغير الإحصائي هو ظاهرة تتغير قيمتها، ومن ثَم جاءت التسمية. وتنقسم المتغيرات بحسب طبيعة البيانات إلى:

1. متغيرات اسمية Nominal Variables: وتمثل المتغيرات النوعية ذات الفئات المعينة، ويتم استخدامها في التصنيف فقط، إذ أن هذه الفئات ليست لها قيمة.
2. متغيرات ترتيبية Ordinal Variables: وهي متغيرات نوعية لها عدد فئات معينة، يمكن ترتيبها تنازلياً أو تصاعدياً، مثل صغير، ووسط وكبير.
3. متغيرات فئوية Interval Variables: وهي متغيرات كمية يمكن إخضاعها للعمليات الحسابية.
4. متغيرات نسبية Ratio Variables: وهي متغيرات كمية تشبه المتغيرات الفئوية إلى حد كبير، لكنها لا تختص بفئات معينة. مثل المتغيرات الزمنية.

يعيش العالم الآن فيما يعرف بعصر الثورة المعلوماتية، فقد أصبحنا محاطين بكم هائل من البيانات، ومن ثم فقد نشأت الحاجة إلى تحليل هذه البيانات. مما نتج عنه الحاجة إلى استحداث مهن جديدة لم تكن موجود منذ عشر سنوات. ومن هذه المهن عالم البيانات Data scientist، وخبير الإحصاء Statistician، ومحلل البيانات Data analyst. ويشترك أصحاب هذه المهن الثلاثة في القيام بتحليل البيانات وتحويلها إلى معلومات ذات معنى، ومن ثم يمكن استخدامها في تقييم المشكلات وتقويمها. لذلك نرجو أن يكون هذا المقال مفيداً للقارئ في الكشف عن أهمية المفاهيم الأساسية في الإحصاء. كما نأمل أن يكون مقدمة في علم الإحصاء، تكون مدخلاً تمهيدياً للقارئ إلى مفاهيم علم الإحصاء.