يمكن للباحث البدء باستخدام Google Colab دون الحاجة إلى خبرة برمجية متقدمة في البداية، لكن تنفيذ التحليلات بصورة صحيحة يتطلب تعلم أساسيات التعامل مع الأكواد والبيانات.
الخطوة الأولى: الدخول إلى Google Colab
يبدأ الباحث بفتح منصة Google Colab من خلال متصفح الإنترنت، وتسجيل الدخول باستخدام حساب Google.
بعد ذلك، يمكن إنشاء دفتر جديد (New Notebook)، وهو مساحة العمل التي ستُكتب فيها الأكواد وتُنفذ العمليات الإحصائية.
الخطوة الثانية: إنشاء دفتر التحليل
تتكون بيئة العمل من خلايا (Cells)، يمكن استخدام بعضها لكتابة الأكواد البرمجية، وبعضها الآخر لإضافة الشروحات والنصوص التوضيحية.
ويمكن تنظيم الدفتر إلى أقسام، مثل:
-
عنوان الدراسة وهدف التحليل.
-
وصف البيانات ومصادرها.
-
تجهيز البيانات وتنظيفها.
-
التحليل الإحصائي الوصفي.
-
اختبار الفرضيات.
-
عرض النتائج وتفسيرها.
ويساعد هذا التنظيم على توثيق خطوات التحليل، وتسهيل مراجعتها أو إعادة تنفيذها عند تحديث البيانات.
الخطوة الثالثة: تحميل ملف البيانات
يمكن تحميل ملف البيانات من جهاز الكمبيوتر أو استخدام ملف محفوظ في Google Drive.
وفي حالة استخدام ملف CSV، يمكن الاستعانة بالكود التالي:
from google.colab import files
import pandas as pd
uploaded = files.upload()
file_name = next(iter(uploaded))
data = pd.read_csv(file_name)
data.head()
يتيح هذا الكود رفع ملف CSV وقراءته باستخدام مكتبة Pandas، ثم عرض الصفوف الأولى للتعرف على بنية البيانات.
أما إذا كان الملف بصيغة Excel، فيمكن استخدام:
data = pd.read_excel("data.xlsx")
data.head()
مع تعديل اسم الملف وفق الاسم الفعلي للملف المرفوع.
الخطوة الرابعة: فحص البيانات وتجهيزها
قبل تنفيذ التحليل، ينبغي فحص البيانات والتأكد من أنواع المتغيرات وعدد المشاهدات والقيم المفقودة.
ويمكن استخدام الكود التالي:
data.info()
data.describe()
data.isnull().sum()
وتساعد هذه الأوامر على التعرف على أنواع البيانات، والحصول على ملخص إحصائي أولي للمتغيرات الرقمية، وتحديد عدد القيم المفقودة في كل عمود.
ولا ينبغي حذف القيم المفقودة أو استبدالها تلقائيًا قبل فهم أسباب وجودها وتأثيرها في التحليل.
الخطوة الخامسة: تنفيذ التحليل الإحصائي الوصفي
يمكن حساب المتوسط والانحراف المعياري والوسيط للمتغيرات الرقمية باستخدام:
data.describe()
كما يمكن حساب المتوسط والانحراف المعياري لمتغير محدد:
mean_value = data["score"].mean()
std_value = data["score"].std()
print("Mean:", mean_value)
print("Standard Deviation:", std_value)
وفي هذا المثال، يجب استبدال score باسم المتغير الفعلي الموجود في ملف البيانات.
الخطوة السادسة: إجراء الاختبار الإحصائي المناسب
يمكن استخدام SciPy لإجراء اختبارات الفرضيات، ومن أمثلتها اختبار T لمقارنة متوسط مجموعتين مستقلتين:
from scipy import stats
group_a = data.loc[
data["group"] == "A", "score"
].dropna()
group_b = data.loc[
data["group"] == "B", "score"
].dropna()
result = stats.ttest_ind(
group_a,
group_b,
equal_var=False
)
print("T-statistic:", result.statistic)
print("P-value:", result.pvalue)
يتطلب هذا المثال وجود متغير يحدد المجموعة باسم group، ومتغير كمي باسم score. كما يستخدم الاختبار صيغة Welch التي لا تفترض تساوي تباين المجموعتين.
ويجب على الباحث قبل تفسير النتيجة التحقق من ملاءمة الاختبار لتصميم الدراسة، واستقلال الملاحظات، والافتراضات ذات الصلة.
الخطوة السابعة: عرض النتائج في صورة رسوم بيانية
يمكن إنشاء رسم بياني لتوزيع درجات المشاركين باستخدام Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
data["score"].dropna().hist(bins=10)
plt.xlabel("Scores")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of Scores")
plt.show()
ويساعد هذا الرسم على استكشاف شكل توزيع القيم، لكنه لا يغني وحده عن الاختبارات المناسبة للتحقق من الافتراضات الإحصائية.
الخطوة الثامنة: حفظ النتائج وتوثيق التحليل
بعد الانتهاء من التحليل، يستطيع الباحث الاحتفاظ بدفتر Colab لمراجعة الأكواد والنتائج، أو مشاركة الدفتر مع المشرف أو فريق البحث وفق صلاحيات الوصول الممنوحة.
كما يمكن تصدير الجداول والرسوم البيانية لاستخدامها في كتابة فصل النتائج، مع التأكد من توثيق الاختبارات والإجراءات البرمجية المستخدمة.