احصا

يسار|تصغير|التوزيع الطبيعى ، و هو دالة كثافة احتمالية شائعة اوى، بيستخدم على نطاق واسع فى الإحصاء الاستدلالى .

**الإحصا** (من الألمانية : ** ،  "وصف حالة أو بلد" ) هو العلم اللى بيراعى بجمع البيانات و تنظيمها وتحليلها وتفسيرها وعرضها. عند تطبيق الإحصاء على مشكلة علمية أو صناعية أو اجتماعية، من المتعارف عليه البدء بمجتمع إحصائى أو نموذج إحصائى للدراسة. ممكن تكون المجتمعات الإحصائية مجموعات متنوعة من الناس أو الأشياء، زى "جميع سكان بلد ما" أو "كل ذرة تُكوّن بلورة". يتناول الإحصاء كل جوانب البيانات، بما فيها تخطيط جمع البيانات حسب تصميم الاستبيانات والتجارب . يرتبط الإحصاء ارتباط وثيق بمواضيع زى الفيزياء والكيمياء والجغرافيا والجيوسياسة، و بالخصوص الرياضيات. لما يتعذر جمع بيانات التعداد السكانى (اللى بتشمل كل أفراد المجتمع المستهدف)، يلجأ الإحصائيون لجمع البيانات بتصميم تجارب محددة وعينات مسحية. يضمن أخذ العينات التمثيلية إمكانية تعميم الاستنتاجات والنتائج بشكل معقول من العينة لالمجتمع ككل. تتضمن الدراسة التجريبية قياسات للنظام قيد الدراسة، و إجراء تعديلات عليه، بعدين إجراء قياسات إضافية باستخدام الإجراء نفسه لتحديد اذا كان التعديل قد غيّر قيم القياسات. فى المقابل، لا تتضمن الدراسة الرصدية أى تعديل تجريبى.

طريقتين إحصائيتين رئيسيتين تُستخدم فى تحليل البيانات : الإحصاء الوصفى ، اللى يلخص البيانات من عينة باستخدام مؤشرات زى المتوسط أو الانحراف المعيارى ، والإحصاء الاستدلالى ، اللى يستخلص النتائج من البيانات اللى تخضع لتغيرات عشوائية ( زى أخطاء الرصد، وتغيرات العينات). يهتم الإحصاء الوصفى فى أغلب الأحيان بمجموعتين من خصايص *التوزيع* (العينة أو المجتمع): *النزعة المركزية* (أو *الموقع* ) اللى تسعى لتحديد القيمة المركزية أو النموذجية للتوزيع، فى الوقت نفسه *التشتت* (أو *التباين* ) اللى يحدد مدى ابتعاد عناصر التوزيع عن مركزه وعن بعضها . أما الاستدلالات اللى بتتعمل باستخدام الإحصاء الرياضى فتعتمد على إطار نظرية الاحتمالات ، اللى تُعنى بتحليل الظواهر العشوائية. الإجراءات الإحصائية القياسية تتضمن جمع البيانات لاختبار العلاقة بين مجموعتين من البيانات الإحصائية، أو بين مجموعة بيانات وبيانات اصطناعية مستمدة من نموذج مثالى. ويُقترح فرضية للعلاقة الإحصائية بين مجموعتى البيانات، كبديل للفرضية الصفرية المثالية اللى تنص على عدم وجود علاقة بينهم. ويتم رفض أو دحض الفرضية الصفرية باستخدام اختبارات إحصائية تُحدد مدى إمكانية إثبات غلط الفرضية الصفرية، بالنظر لالبيانات المستخدمة فى الاختبار. وبالاستناد لالفرضية الصفرية، يُعرف نوعين أساسيان من الأخطاء: أخطاء النوع الاولانى (رفض الفرضية الصفرية رغم صحتها،و ده يُعطى نتيجة إيجابية غلطة)، و أخطاء النوع التانى (عدم رفض الفرضية الصفرية رغم خطئها،و ده يُعطى نتيجة سلبية غلطة). و ارتبطت بده الإطار مشاكل كتيرة، بدايه من الحصول على حجم عينة كافٍ وصول لتحديد فرضية صفرية مناسبة.

عمليات القياس الإحصائى اتعرضةً للغلط بخصوص بالبيانات اللى تُنتجها. بيتصنف الكتير من الأخطاء دى على أنها عشوائية (تشويش) أو منهجية ( انحياز )، لكن ممكن تحصل أنواع تانيه من الأخطاء ( زى الغلط الفادح، كأن يُبلغ المحلل عن وحدات غير صحيحة). قد يؤدى وجود بيانات مفقودة أو رقابة لتقديرات منحازة، و اتطورت تقنيات مُحدّدة لمعالجة دى المشكلات.

## مقدمة
"الإحصاء هو علم عدم اليقين وتقنية استخلاص المعلومات من البيانات." - ورد فى الموسوعة الدولية للعلوم الإحصائية.

الإحصا هو العلم اللى يتعامل مع البيانات والحقائق والأرقام اللى تُستخلص منها معلومات ذات دلالة. تمثل البيانات قيمة عددية، فى صورة بيانات كمية، أو تصنيف ، زى ما هو الحال مع البيانات النوعية. ممكن جمع البيانات وعرضها وتلخيصها ب واحده من طريقتين تُسميان الإحصاء الوصفى. ومن أبسط ملخصات البيانات، اللى بتتسمما إحصاءً، المتوسط والتشتت. أما الإحصاء الاستدلالى فيُفسر البيانات من عينة من مجتمع إحصائى لاستخلاص استنتاجات وتوقعات حول المجتمع ده . علم الإحصا فرع من فروع العلوم  أو الرياضيات. و هو قائم على الاحتمالات، و هو فرع من الرياضيات يدرس الأحداث العشوائية. ويُعرف علم الإحصاء بعلم عدم اليقين، و ده بدراسة كيفية التعامل مع أخطاء القياس والمعاينة، و معالجة حالات عدم اليقين فى النمذجة. ورغم أن الاحتمالات والإحصاء كانا يُدرسان قبل كده كموضوع واحد، إلا أنهما يختلفان حسب المفهوم. فالاحتمالات تعتمد على استنتاج إجابات لحالات محددة من نظرية عامة للاحتمالات، فى الوقت نفسه يُقدم علم الإحصاء استنتاجات حول مجتمع إحصائى بناء على مجموعة بيانات. علم الإحصاء بيساهم فى سد الفجوة بين الاحتمالات والمجالات الرياضية التطبيقية.

البعض يعتبر الإحصا علم رياضى مستقل و مش فرع من فروع الرياضيات. الكتير من الدراسات العلمية بتستخدم البيانات، الإحصا عموم يهتم باستخدام البيانات فى سياق عدم اليقين واتخاذ القرارات فى ظل ده عدم اليقين. لإحصاء بيتفهرس افى الموضع 62، و هو فرع من نظرية الاحتمالات والعمليات العشوائية، فى تصنيف موضوعات الرياضيات. يُغطى الإحصاء الرياضى فى النطاق 276-280 من الفرع QA (العلوم > الرياضيات) فى تصنيف مكتبة الكونجرس.

كلمة Statistics "إحصاء" مشتقة فى الأصل من الكلمة اللاتينية "Status"، اللى تعنى "الوضع" أو "الحالة" فى المجتمع، اللى كسبت فى أواخر اللاتينية معنى "الحالة". ومن ده المنطلق، صاغ عالم السياسة غوتفريد أشنوال الكلمة الألمانية "statistik" (ملخص للوضع الراهن). سنة 1770، دخل المصطلح اللغة الإنجليزية عبر الألمانية، و كان يشير لدراسة الترتيبات السياسية. كسب المصطلح معناه الحديث فى تسعينيات القرن التمنتاشر الميلادى فى أعمال جون سنكلير. فى الألمانية الحديثة، بيستخدم مصطلح "statistik" كمرادف للإحصاء الرياضى. أما مصطلح "statistic" بصيغة المفرد، فبيستخدم لوصف دالة تُرجع قيمة تحمل الاسم نفسه.

## البيانات الإحصائية

### جمع البيانات

#### أخذ العينات

لما بيكون صعب جمع بيانات التعداد السكانى بالكامل، الإحصائيين بيجمعوا بيانات عينة عن طريق تصميم تجارب معينة أو عمل عينات مسحية. وكمان علم الإحصاء نفسه بيوفر أدوات للتنبؤ والتوقع باستخدام نماذج إحصائية.

عشان نقدر نستخدم العينة كمرجع لكل السكان، مهم اوى إنها تكون تمثل السكان بشكل حقيقى. العينة المُمثلة كويس بتخلى الاستنتاجات والنتائج ممكن تتعمم على السكان بالكامل بأمان. المشكلة الكبيرة بتكون فى تحديد قد إيه العينة اللى اتاخدت فعل مُمثلة للسكان. علم الإحصاء فيه طرق لتقدير وتصحيح أى تحيز موجود فى العينة أو فى طريقة جمع البيانات. وكمان فيه طرق لتصميم التجارب بتقلل المشاكل دى من البداية، وده بيقوى قدرة الدراسة على اكتشاف الحقائق عن السكان.

نظرية المعاينة جزء من فرع نظرية الاحتمالات فى الرياضيات . بيستخدم الاحتمال فى الإحصاء الرياضى لدراسة توزيعات المعاينة لإحصاءات العينة ، وبشكل أعم، خصايص الإجراءات الإحصائية . لا يكون استخدام أى طريقة إحصائية صحيح إلا إذا استوفى النظام أو المجتمع المدروس افتراضات تلك الطريقة. يكمن الفرق فى وجهة النظر بين نظرية الاحتمالات الكلاسيكية ونظرية المعاينة، بشكل عام، فى أن نظرية الاحتمالات تبتدى بالمعلمات المعطاة للمجتمع الإحصائى الكامل لاستنتاج الاحتمالات المتعلقة بالعينات. أما الاستدلال الإحصائي، فيسير فى الاتجاه المعاكس، حيث يستنتج استقرائى من العينات لمعلمات مجتمع إحصائى اكبر أو المجتمع الإحصائى الكامل.

#### الدراسات التجريبية و الملاحظاتية
 واحد من الأهداف الشائعة لمشاريع البحث الإحصائى يتمثل فى دراسة السببية ، وبالتحديد استخلاص استنتاج حول تأثير تغيرات قيم المتغيرات المستقلة على المتغيرات التابعة . فيه نوعين رئيسيين من الدراسات الإحصائية السببية: الدراسات التجريبية والدراسات الرصدية . فى النوعين، يُرصد تأثير اختلافات متغير مستقل (أو متغيرات مستقلة) على سلوك المتغير التابع. يكمن الفرق بين النوعين فى كيفية إجراء الدراسة. لكل منهم فعالية كبيرة. تتضمن الدراسة التجريبية قياسات للنظام قيد الدراسة، بعدين إجراء تعديلات عليه، بعدين أخذ قياسات إضافية بمستويات مختلفة باستخدام الإجراء نفسه لتحديد اذا كان التعديل قد غيّر قيم القياسات. فى المقابل، لا تتضمن الدراسة الرصدية أى تعديل تجريبى ، بل تُجمع البيانات وتُدرس الارتباطات بين المتغيرات المستقلة والمتغير التابع.   أدوات تحليل البيانات تعمل بشكل احسن على البيانات المستمدة من الدراسات العشوائية ، إلا أنها تُطبق كمان على أنواع تانيه من البيانات - زى التجارب الطبيعية والدراسات القائمة على الملاحظة  - اللى يستخدم فيها الإحصائى طريقة تقدير معدلة واكتر تنظيم ( زى تقدير الفرق فى الفروق والمتغيرات الآلية ، من الكتير من الطرق التانيه) اللى تنتج مقدرات متسقة .

##### التجارب
الخطوات الأساسية للتجربة الإحصائية هيا :

# يتضمن تخطيط البحث تحديد عدد التكرارات اللازمة للدراسة، و ده باستخدام المعلومات اللى بعد كده : التقديرات الأولية المتعلقة بحجم تأثيرات العلاج ، والفرضيات البديلة ، والتباين التجريبى المُقدَّر. من الضرورى مراعاة اختيار المشاركين فى التجربة و أخلاقيات البحث. يوصى الإحصائيون بأن تقارن التجارب (على الأقل) علاج جديد واحد بعلاج قياسى أو مجموعة ضابطة، و ده للحصول على تقدير غير متحيز للفرق فى تأثيرات العلاج.
# تصميم التجارب ، باستخدام أسلوب التجميع لتقليل تأثير المتغيرات الدخيلة ، والتوزيع العشوائى للعلاجات على المشاركين لضمان تقديرات غير متحيزة لتأثيرات العلاج والغلط التجريبى. فى المرحله دى، يقوم ال باحثين والإحصائيون بكتابة *البروتوكول التجريبي* اللى سيوجه تنفيذ التجربة ويحدد *التحليل الأساسي* للبيانات التجريبية.
# إجراء التجربة حسب للبروتوكول التجريبى وتحليل البيانات حسب للبروتوكول التجريبى.
# إجراء المزيد من التحليلات الثانوية على مجموعة البيانات، لاقتراح فرضيات جديدة للدراسة المستقبلية.
# توثيق وعرض نتائج الدراسة.

التجارب على السلوك البشرى تُثير اهتمامات خاصة. دراسة هاوثورن الشهيرة درست تغييرات بيئة العمل فى مصنع هاوثورن التبع شركة ويسترن إلكتريك . الباحثين كانو مهتمين بتحديد إذا كانت زيادة الإضاءة ستؤدى لزيادة إنتاجية عمال خط التجميع . ال باحثين أول قاسو الإنتاجية فى المصنع، بعدين عدّلوا الإضاءة فى منطقة محددة منه، و اتحققو إذا كانت التغييرات دى تؤثر على الإنتاجية. و تبيّن أن الإنتاجية قد تحسّنت بالفعل (فى ظل الظروف التجريبية). بس، تُنتقد الدراسة بشدة اليوم بسبب أخطاء فى الإجراءات التجريبية، وبالتحديد لعدم وجود مجموعة ضابطة وعدم مراعاة خصوصية المشاركين . يُشير تأثير هاوثورن لأن نتيجة ما (فى دى الحالة، إنتاجية العامل) قد تغيّرت نتيجة للملاحظة نفسها. فقد بقا المشاركين فى دراسة هاوثورن اكتر إنتاجية مش بسبب تغيير الإضاءة، بل لأنهم كانو تحت الملاحظة.

## سوء الاستخدام

سوء استخدام الإحصاءات قد يوصل لأخطاء دقيقة لكن خطيرة فى الوصف والتفسير؛ دقيقة بمعنى أن لحد المحترفين اصحاب الخبرة يقعون فى زى دى الأخطاء، وخطيرة بمعنى أنها قد توصل لقرارات غلطة كارثية. فزى ، تعتمد السياسة الاجتماعية والممارسة الطبية وموثوقية المنشآت كالكبارى على الاستخدام السليم للإحصاءات.

حتا عند تطبيق الأساليب الإحصائية بشكل صحيح، قد يصعب تفسير النتائج على من يفتقرون لالخبرة. فالدلالة الإحصائية لاتجاه فى البيانات - اللى تقيس مدى إمكانية أن يكون ده الاتجاه ناتج عن تباين عشوائى فى العينة - قد تتفق أو لا تتفق مع الفهم البديهى لأهميته. ومعروفه مجموعة المهارات الإحصائية الأساسية (والشك) اللى يحتاجها الناس للتعامل مع المعلومات فى حياتهم اليومية بشكل سليم باسم الثقافة الإحصائية .

فيه اعتقاد سائد بأن المعرفة الإحصائية تُساء استخدامها عمد ساعات كتير، و ده بإيجاد طرق لتفسير البيانات بما يخدم مصالح المُقدِّم بس. ويرتبط عدم الثقة وسوء فهم الإحصاءات بالمقولة: " هناك 3 أنواع من الأكاذيب: الأكاذيب، والأكاذيب الملعونة، والإحصاءات ". و ممكن يكون سوء استخدام الإحصاءات غير مقصود أو مقصودًا، ويُفصِّل كتاب *"كيف تكذب بالإحصاءات"*  لداريل هوف مجموعة من الاعتبارات. و فى محاولة لتسليط الضوء على استخدام الإحصاءات و إساءة استخدامها، بتتعمل مراجعات للتقنيات الإحصائية المستخدمة فى مجالات محددة ( زى وارن، لازو، راموس، وريتر (2012)). طرق تجنب إساءة استخدام الإحصاءات بتشمل استخدام الرسوم البيانية المناسبة وتجنب التحيز . ممكن تحصل إساءة الاستخدام لما تُعمم الاستنتاجات بشكل مفرط واتقال أنها تمثل اكترو ده هيا عليه فى الواقع، و فى الغالب يكون ذلك عن طريق التغاضى عن تحيز العينة، سواء عن قصد أو عن غير قصد. الرسوم البيانية الشريطية من أسهل الرسوم البيانية استخدام وفهم، ويمكن إنشاؤها يدوى أو باستخدام برامج كومبيوترية بسيطة. لا يبحث معظم الناس عن التحيز أو الأخطاء، علشان كده لا يتم ملاحظتها. وبالتالي، قد يعتقد الناس ساعات كتير أن شيئًا ما صحيح و لو ماكانش ممثل تمثيل كويس . لجعل البيانات المجمعة من الإحصاءات موثوقة ودقيقة، لازم تكون العينة المتتاخده ممثلة للكل. حسب لهوف، "يمكن تدمير موثوقية العينة بسبب [التحيز]... اسمح لنفسك ببعض الشك." 

### سوء فهم: الارتباط
يسار|تصغير|مشكلة المتغير المربك : ممكن يكون ''X'' و ''Y'' مرتبطين، مش لوجود علاقة سببية بينهم، لكن لأن الاتنين بيعتمد على متغير تالت ''Z.'' بيتقال على ''Z'' اسم العامل المربك.
مفهوم الارتباط مهم يتلاحظ كويس عشان ممكن يعمل لخبطة. فى الغالب التحليل الإحصائى لمجموعة بيانات بيورى إن متغيرين (سمتين) من سمات المجتمع المدروس بيكونو ميالين يتغيرو مع بعض، كأنهم مرتبطين. مثال، لو دراستك شملت الدخل السنوى و سن الوفاة، ممكن تلاقى إن الفقراء ميالين إن أعمارهم أقصر من الأغنياء. هنا بنقول إن المتغيرين مرتبطين، لكن ده مش معناه إن واحد سبب للتانى بالضرورة. ممكن يكون سبب العلاقة ظاهرة تالتة ماخدتش بالنا منها، واللى بنسميها المتغير الخفى أو المتغير المُربك. عشان كده، مفيش طريقة مباشرة نقدر من خلالها نستنتج علاقة سببية بين المتغيرين.

## شوف كمان

; أسس ومجالات رئيسية فى علم الإحصاء

## مراجع

## قرايه اكتر

* ليديا دينورث، "مشكلة هامة: الأساليب العلمية القياسية تتعرض لانتقادات. هل سيتغير أى شيء؟"، مجلة *ساينتفك امريكان* ، المجلد 321، العدد 4 (اكتوبر 2019)، ص.&nbsp;62-67. "إن استخدام قيم p لما يقرب من قرن [من سنة 1925] لتحديد الدلالة الإحصائية للنتائج التجريبية قد ساهم فى وهم اليقين و أزمات قابلية التكرار فى الكتير من المجالات العلمية . وهناك تصميم متزايد على تعديل التحليل الإحصائى... يقترح بعض [الباحثين] تغيير الأساليب الإحصائية، فى الوقت نفسه يدعو تانيين لإلغاء عتبة تعريف النتائج "الهامة". (ص.&nbsp;63.)
*
*
* ''إحصائيات OpenIntro''  الطبعة التالتة من تأليف دييز، بار، وسيتينكايا-روندل
* ستيفن جونز، 2010. ''الإحصاء فى علم النفس: تفسيرات بدون معادلات'' . بالغراف ماكميلان. رقم الكتاب المعيارى الدولى (ISBN)&nbsp;
*
*
*

## لينكات برانيه

* (النسخة الإلكترونية): شركة TIBCO Software Inc. (2020). كتاب علم البيانات .
* ''التعليم الإحصائى عبر الإنترنت: دورة دراسية تفاعلية متعددة الوسائط'' . تم تطويرها بجامعة رايس (المطور الرئيسى)، و جامعة هيوستن كلير ليك، و جامعة تافتس، والمؤسسة الوطنية للعلوم.
* موارد الحوسبة الإحصائية بجامعة كاليفورنيا فى لوس انجليس (تمت أرشفة بتاريخ 17 يوليه 2006)
* فلسفة الإحصاء من موسوعة ستانفورد للفلسفة


تصنيف:معلومات
تصنيف:علوم شكلى
تصنيف:بيانات
تصنيف:CS1 الألمانية-language sources (de)
تصنيف:اختراعات عربيه
تصنيف:طرق بحث