الفرق بين الإحصاء الوصفي والاستدلالي

الفرق بين الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي

تعد الإحصاءات من الأدوات الأساسية في علم الرياضيات والعلوم الاجتماعية والاقتصادية، حيث تساعد في فهم البيانات وتحليلها واتخاذ القرارات بناءً على هذه التحليلات. يمكن تقسيم الإحصاء إلى فرعين رئيسيين: الإحصاء الوصفي و الإحصاء الاستدلالي. وعلى الرغم من أن كلا النوعين يعملان على تحليل البيانات، إلا أن هناك اختلافات جوهرية بينهما في الأساليب والأهداف.

أولًا: تعريف الإحصاء الوصفي

الإحصاء الوصفي هو فرع من فروع الإحصاء يهدف إلى جمع وتنظيم وتحليل البيانات بطريقة تسهل فهمها وتفسيرها دون محاولة التعمق في العلاقات السببية أو التنبؤات المستقبلية. يستخدم الإحصاء الوصفي لتقديم “وصف” للبيانات بطريقة منظمة وواضحة، دون تعميم هذه النتائج على مجموعة أكبر من البيانات أو التوصل إلى استنتاجات خارج نطاق البيانات المعروضة. يمكن استخدامه في أي نوع من البيانات سواء كانت كمية أو نوعية.

خصائص الإحصاء الوصفي:

1. التركيز على البيانات الحالية: يهتم الإحصاء الوصفي بالبيانات المتاحة دون محاولة استنتاج نتائج تتجاوز هذه البيانات.

2. تنظيم البيانات: يعتمد على أدوات تنظيمية مثل الجداول التكرارية، الرسوم البيانية (مثل الرسوم البيانية الشريطية والمخططات الدائرية) لتوضيح توزيع البيانات بشكل سهل الفهم.

3. القياسات المركزية: مثل المتوسط الحسابي، الوسيط، والمنوال، والتي تستخدم لتحديد مركز البيانات أو قيمتها المتوسطة.

4. القياسات المشتتة: مثل الانحراف المعياري والمدى والتباين، التي تساعد في فهم مدى تشتت البيانات حول القيم المركزية.

5. التوزيع البياني: يتم عرض البيانات باستخدام الرسوم البيانية المختلفة مثل الرسوم البيانية التكرارية، التي توضح توزيع البيانات.

6. المعاملات التلخيصية: يمكن استخدام معايير إحصائية مثل القيمة العظمى والصغرى، والنسب المئوية لتلخيص البيانات.

أمثلة على الإحصاء الوصفي:

• متوسط درجات الطلاب في امتحان معين: إذا تم جمع درجات الطلاب في اختبار، يمكن حساب المتوسط الحسابي لهذه الدرجات. يعبر هذا الرقم عن الأداء العام للمجموعة في هذا الاختبار.

• التوزيع العمري لمجموعة من الأفراد: باستخدام جداول التوزيع أو الرسوم البيانية، يمكن تمثيل أعمار الأفراد في مجموعة معينة لإظهار كيفية توزيع الأعمار داخل تلك المجموعة.

ثانيًا: تعريف الإحصاء الاستدلالي

الإحصاء الاستدلالي هو فرع آخر من فروع الإحصاء، ويهدف إلى استخلاص استنتاجات عامة حول مجموعة أكبر (تسمى “المجتمع الإحصائي”) بناءً على عينة من البيانات. يستخدم الإحصاء الاستدلالي لتقدير وتنبؤ القيم الخاصة بمجتمع ما استنادًا إلى تحليل البيانات المستخلصة من عينة منه. كما يتضمن هذا النوع من الإحصاء اختبار الفرضيات الإحصائية والتوصل إلى استنتاجات يمكن تعميمها على المجتمع ككل.

خصائص الإحصاء الاستدلالي:

1. استخدام العينات: يعتمد الإحصاء الاستدلالي على أخذ عينات تمثيلية من المجتمع لتقدير خصائص المجتمع بأكمله. وتعد العينات جزءًا أساسيًا من هذا النوع من الإحصاء.

2. التنبؤ والاستنتاج: يسعى الإحصاء الاستدلالي إلى استنتاج قيم أو توقعات بشأن المجتمع بناءً على النتائج المستخلصة من العينات.

3. اختبار الفرضيات: يتضمن الإحصاء الاستدلالي اختبار الفرضيات الإحصائية، التي تهدف إلى فحص ما إذا كانت هناك علاقة بين متغيرات معينة أو ما إذا كانت نتائج معينة يمكن تعميمها.

4. مؤشرات الاحتمال: يعتمد هذا النوع من الإحصاء على حساب الاحتمالات لتحديد مدى دقة التقديرات والاستنتاجات المستخلصة من العينات.

5. استخدام التوزيعات الاحتمالية: تُستخدم التوزيعات الاحتمالية (مثل التوزيع الطبيعي وتوزيع العينة) في الاستدلالات الإحصائية لتحديد درجة الثقة في التقديرات.

6. التعميم من العينة إلى المجتمع: الهدف الأساسي للإحصاء الاستدلالي هو تعميم الاستنتاجات من عينة صغيرة إلى المجتمع الإحصائي الأكبر، مع الأخذ في الاعتبار هامش الخطأ والاحتمالية.

أمثلة على الإحصاء الاستدلالي:

• التنبؤ بحجم مبيعات المنتجات: باستخدام عينات من مبيعات سابقة، يمكن للإحصاء الاستدلالي التنبؤ بحجم مبيعات المنتج في المستقبل.

• اختبار الفرضيات في الأبحاث الطبية: إذا أراد الباحثون فحص فعالية دواء جديد، يمكنهم أخذ عينة من المرضى واختبار الفرضية المتعلقة بالدواء باستخدام بيانات العينة، ثم تعميم النتيجة على المجتمع المرضي بشكل عام.

الفروق الجوهرية بين الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي

رغم أن كلا النوعين من الإحصاء يساهمان في فهم وتحليل البيانات، إلا أن هناك فروقًا جوهرية بينهما من حيث الأهداف والأساليب. تتجلى هذه الفروق في النقاط التالية:

1. الأهداف:

   • الإحصاء الوصفي يهدف إلى تنظيم وتلخيص البيانات المتاحة دون إجراء أي استنتاجات أو تعميمات. الهدف هو فهم “ما هو موجود”.

   • الإحصاء الاستدلالي يهدف إلى استنتاج خصائص أو تقديرات حول مجتمع أكبر بناءً على بيانات العينة، بالإضافة إلى اختبار الفرضيات والتنبؤ بالقيم المستقبلية.

2. البيانات:

   • في الإحصاء الوصفي، يتم التعامل مع البيانات كما هي، دون محاولة تعميمها أو استنتاج أي شيء خارج نطاق البيانات المتاحة.

   • في الإحصاء الاستدلالي، يتم جمع البيانات من عينات بهدف التوصل إلى استنتاجات تتعلق بمجموعات أكبر أو لتقييم فرضيات معينة.

3. المحددات:

   • الإحصاء الوصفي لا يشمل أساليب تقدير الاحتمالات أو التعميم.

   • الإحصاء الاستدلالي يعتمد بشكل كبير على الاحتمالات والتوزيعات الإحصائية لاستخلاص التقديرات وفحص الفرضيات.

4. التطبيقات:

   • الإحصاء الوصفي يُستخدم بشكل شائع في تصنيف البيانات وتنظيمها وعرضها في تقارير، مثل التقارير السنوية أو التقارير الإدارية.

   • الإحصاء الاستدلالي يُستخدم في الأبحاث العلمية، الاقتصادية، الطبية، وغيرها من المجالات التي تتطلب التنبؤات واتخاذ القرارات بناءً على عينات.

5. الموضوعية مقابل التعميم:

   • الإحصاء الوصفي يظل ضمن نطاق البيانات المدروسة، لذا يمكن اعتباره “موضوعيًا” إلى حد ما.

   • الإحصاء الاستدلالي يتضمن بعض التعميمات بناءً على نتائج العينة، وهذا يتطلب حسابات دقيقة واحتمالات لتحديد دقة التعميمات.

الخاتمة

في الختام، يعتبر كل من الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي من الأدوات الهامة التي يعتمد عليها علماء البيانات والباحثون في مختلف المجالات. ورغم أن لهما بعض الأوجه المشتركة، إلا أن الفرق بينهما يكمن في أهداف كل منهما واستخداماته في الحياة العملية. يشكل الإحصاء الوصفي قاعدة لفهم البيانات بشكل مباشر، بينما يوفر الإحصاء الاستدلالي القدرة على التنبؤ واتخاذ القرارات بناءً على عينات وتحليل الفرضيات.