التحليل الإحصائي هو عملية تحويل البيانات إلى معلومات مفهومة وذات مغزى لتفسير البيانات المتعلقة بظاهرة أو مجموعة من الظواهر من خلال استخدام الأساليب والتقنيات الإحصائية المختلفة. 

يتم استخدام التحليل الإحصائي في العديد من المجالات المختلفة، بما في ذلك البحث العلمي، والأعمال التجارية، والحكومية. يهدف إلى الإجابة على الأسئلة حول البيانات، والكشف عن الاتجاهات، ويساعد في اتخاذ القرارات واختبار الفرضيات.

تعد فهم أساسيات التحليل الإحصائي أمرًا هامًا لأي باحث أو مهني يتعامل مع البيانات، لذلك ستناول شرح التحليل الإحصائي مع أمثلة توضيحية .. أولًا يجب أن تعلم أن هناك العديد من أنواع التحليل الإحصائي المختلفة، ولكل منها أهدافه واستخداماته الخاصة .. 

أنواع التحليل الإحصائي الشائعة

التحليل الوصفي: 

يهدف التحليل الوصفي إلى وصف البيانات وتلخيصها، وإظهار التوزيعات الإحصائية للبيانات. يمكن استخدام التحليل الوصفي لوصف الخصائص الرئيسية للبيانات، مثل المتوسط، والمنوال، والوسيط أو الانحراف المعياري والتوزيعات. يمكن أيضًا استخدام التحليل الوصفي لمقارنة مجموعات بيانات مختلفة، وتحديد الاتجاهات في البيانات.

التحليل الاستدلالي: 

يهدف التحليل الاستدلالي إلى استخلاص استنتاجات حول السكان والدراسات الاجتماعية والسلوكية من عينة من البيانات. يمكن استخدام التحليل الاستدلالي لاختبار الفروض، وتقدير الحجم الحقيقي للتأثيرات، واتخاذ القرارات.

التحليل التنبؤي: 

يهدف التحليل التنبؤي إلى التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. يمكن استخدام التحليل التنبؤي لتوقع الطلب على المنتجات أو الخدمات، أو توقع نتائج الانتخابات، أو توقع مخاطر الأحداث المستقبلية.

خطوات إنشاء التحليل الإحصائي:

1. جمع البيانات

   الخطوة الأولى في التحليل الإحصائي هي جمع البيانات. يمكن جمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل الاستبيانات، والمقابلات، وسجلات المبيعات وقد تناولنا مقالًا خاصًا في موقع النبأ بهذه النقطة أدوات جمع البيانات في البحث العلمي

2. تنظيف البيانات

   بعد جمع البيانات، من المهم تنظيفها وإزالة البيانات غير الصالحة، وتحويل البيانات إلى تنسيق يمكن تحليله. يتضمن ذلك أيضـًا التحقق من صحة البيانات.

3. وصف وتسمية البيانات

   من المهم وصف البيانات وتسمية أو ترميز البيانات بوحدات صغيرة مثل العبارات أو العبارات الرئيسية التي تعبر عن محتوى البيانات. يتضمن ذلك حساب المقاييس الإحصائية الأساسية للبيانات، مثل المتوسط، والمنوال، والوسيط. يمكن أيضًا استخدام الرسوم البيانية لوصف البيانات.

4. تحليل البيانات

   استخلاص الأنماط والمفاهيم من البيانات من خلال تجميع العناصر المشابهة والتكرارات واستنتاج المعاني والتصورات.

5. اختبار وتطوير الفروضيات

   إذا كان هدف التحليل الإحصائي هو اختبار الفروض، فيجب تحديد الفروض الصفرية والبديلة. يجب بعد ذلك اختيار اختبار إحصائي مناسب لاختبار الفروض.

6. تفسير النتائج

   بعد إجراء التحليل الإحصائي، يجب تفسير النتائج. يتضمن ذلك تحديد الأهمية الإحصائية للنتائج، وتفسير معنى النتائج.

7. مناقشة وتقديم النتائج

   بعد تفسير النتائج، يجب مناقشتها وتقديم النتائج باستخدام الاقتباسات والأمثلة من البيانات، مع التركيز على الأنماط والمفاهيم الرئيسية التي تم استخلاصها ويتضمن ذلك ربط النتائج بأهداف الدراسة، ومناقشة القيود المحتملة للدراسة.

   أهم النصائح لكتابة مناقشة نتائج جيدة:

   1. ابدأ مناقشة النتائج بملخص موجز للنتائج الرئيسية.
   2. اربط النتائج بأهداف الدراسة.
   3. ناقش القيود المحتملة للدراسة.
   4. ناقش التفسيرات البديلة للنتائج.
   5. ناقش الآثار المترتبة على النتائج.
   6. اكتب مناقشة النتائج بلغة واضحة ومختصرة.

التحليل الإحصائي ومناقشة النتائج هما جزءان مهمان من أي دراسة علمية. وهناك العديد من القيود المحتملة التي يمكن أن تؤثر على نتائج أي دراسة علمية وجعلها أكثر دقة ووضوحًا بعد إدراكها.

القيود المحتملة للدراسة في التحليل الإحصائي 

• حجم العينة: حجم العينة هو عدد الأفراد الذين يتم اختبارهم في الدراسة. كلما زاد حجم العينة، كلما زادت دقة النتائج.
• التحيز: التحيز هو أي ميل في الدراسة يمكن أن يؤثر على النتائج. يمكن أن يكون التحيز بسبب العديد من العوامل، مثل طريقة اختيار العينة، أو طريقة جمع البيانات، أو طريقة تحليل البيانات.
• التلوث: التلوث هو أي تأثير خارجي يمكن أن يؤثر على النتائج. يمكن أن يكون التلوث بسبب العديد من العوامل، مثل تدخل من الباحثين، أو سلوك المشاركين في الدراسة.
• الخطأ العشوائي: الخطأ العشوائي هو أي اختلاف عشوائي في النتائج. يمكن أن يكون الخطأ العشوائي بسبب العديد من العوامل، مثل الصدفة، أو عدم دقة الأدوات المستخدمة في الدراسة.

يمكنك طلب خدمة إنشاء التحليل الإحصائي ومناقشة النتائج من موقع النبأ

مثال على تطبيق التحليل التنبؤي:

لنفترض أننا نريد تحليل بيانات المبيعات لتوقع الطلب على منتج ما، في هذه الحالة .. يتم جمع البيانات من تاريخ المبيعات السابق للمنتج. يمكن استخدام هذه البيانات لإنشاء نموذج تنبؤي يمكن استخدامه لتوقع الطلب على المنتج في المستقبل.

فدعونا نتخيل أن لدينا شركة تبيع منتجًا معينًا، ونرغب في استخدام التحليل التنبؤي لتوقع الطلب على هذا المنتج في الأشهر المقبلة.
لنفترض أن لدينا بيانات مبيعات المنتج على مدار السنوات الخمس الماضية. الجدول التالي يوضح متوسط البيانات الشهرية للمبيعات:

الآن، باستخدام هذه البيانات، يمكننا تنفيذ تحليل تنبؤي باستخدام النماذج الإحصائية المناسبة مثل التوزيعات الاحتمالية وتقنيات التنبؤ. على سبيل المثال، إذا كنا نريد توقع مبيعات شهر يناير في العام المقبل، يمكننا استخدام النموذج الذي يعتمد على نمط الزيادة الشهرية في المبيعات للأشهر السابقة.

بناءً على هذا التحليل، يمكننا التنبؤ بأن مبيعات شهر يناير في العام المقبل ستكون حوالي 550 وحدة، وذلك بناءً على الاتجاه العام لزيادة المبيعات شهريًا.

هذا مجرد مثال بسيط على كيفية استخدام التحليل التنبؤي لتحليل بيانات المبيعات وتوقع الطلب على منتج ما. لكن في الطبيعي الأمر يحتاج للمزيد من المجهود والدراسة المستمرة والعميقة للتحليل الصحيح الاتخاذ القرارات الأفضل في إدارة الأعمال.

يمكنك دائمـًا الوصول إلى استشارة مجانية أو طلب خدمات موقع النبأ