المعالجة الإحصائية هي عندما تقوم بتطبيق طريقة إحصائية على مجموعة بيانات لاستخلاص المعنى منها. بيمكن أن تكون المعالجات الإحصائية إما إحصائيات وصفية وهي التي تصف العلاقة بين المتغيرات في مجتمع ما. أو تكون إحصائيات استنتاجية وهي التي تختبر فرضية عن طريق إجراء استنتاجات من البيانات التي تم جمعها. فيجب أن يكون لدى كل طالب باحث، بغض النظر عما إذا كان باحث أحياء أو باحث كمبيوتر أو باحث علم نفس. فهم أساسي للعلاج الإحصائي إذا كان يفضل أن تكون دراسته أن تكون موثوقة وصحيحة.
وذلك لأن تصميم التجارب وجمع البيانات ليسوا سوى جزء صغير من إجراء البحث. فالمكونات الأخرى التي غالباً ما لا يفهمها الباحثون الجدد جيداً، هي تحليل البيانات وتفسيرها وعرضها. وهذا لا يقل أهمية إن لم يكن أكثر أهمية، حيث يتم استخلاص المعنى من الدراسة.
المعالجة الإحصائية للبيانات هي عندما تقوم بتطبيق شكل من أشكال الطريقة الإحصائية على مجموعة بيانات. وذلك لتحويلها من مجموعة من الأرقام التي لا معنى لها إلى مخرجات ذات مغزى، فتتضمن المعالجات الإحصائية استخدام الأساليب الإحصائية. على سبيل المثال: الوسيط، الوسط الحسابي، أخذ العينات، الانحراف المعياري ونطاق التوزيع. فتسمح لنا هذه الأساليب الإحصائية بالتحقيق في العلاقات الإحصائية بين البيانات وتحديد الأخطاء المحتملة في الدراسة.
بالإضافة إلى القدرة على تحديد الاتجاهات، تتيح لنا المعالجة الإحصائية أيضاً تنظيم ومعالجة بياناتنا في المقام الأول. وهذا لأنه عند إجراء تحليل إحصائي لبياناتنا، يكون من المفيد عموماً استخلاص عدة استنتاجات لكل مجموعة فرعية داخل مجتمعنا. وذلك بدلاً من استخلاص استنتاج واحد أكثر عمومية لجميع السكان، ومع ذلك. للقيام بذلك، نحتاج إلى أن نكون قادرين على تصنيف السكان إلى مجموعات فرعية مختلفة حتى نتمكن لاحقاً من تقسيم بياناتنا بنفس الطريقة قبل تحليلها.
أن تكون متناسبة مع طبيعة البحث وأدواته، وكذلك تقسيم المقاييس الإحصائية بالاعتماد على متغيرات الدراسة. علاوة على ضرورة تحديد نوع المنهج الذي بناء عليه تم اختيار الأساليب الإحصائية، والتأكد من إخراج نتائج دقيقة ومنطقية للدراسة. بالإضافة إلى تحليل النتائج بأسلوب موضوعي وذلك بالاستعانة بالرسومات وأيضاً الجداول.
للحصول على مثال معالجة إحصائية للبيانات، ضع في اعتبارك دراسة طبية تبحث في تأثير دواء ما على البشر نظراً لأن الدواء يمكن أن يؤثر على أشخاص مختلفين بطرق مختلفة بناءً على معايير مثل الجنس والعمر والعرق. فإن الباحثين يرغبون في تجميع البيانات في مجموعات فرعية مختلفة بناءً على هذه المعايير لتحديد كيفية تأثير كل منها على فعالية الدواء. فيعتبر تصنيف البيانات بهذه الطريقة مثالاً على إجراء المعالجات الإحصائية الأساسية.
جزء أساسي من العلاج الإحصائي هو استخدام الأساليب الإحصائية لتحديد القيم المتطرفة والأخطاء المحتملة. بغض النظر عن مدى حرصنا، فإن جميع التجارب عرضة لعدم الدقة الناتجة عن نوعين من الأخطاء: الأخطاء المنهجية والأخطاء العشوائية.
أولاً الأخطاء المنهجية هي أخطاء مرتبطة إما بالمعدات المستخدمة لجمع البيانات أو بالطريقة التي يتم استخدامها بها. بينما الأخطاء العشوائية هي الأخطاء التي تحدث دون قصد أو بشكل غير متوقع في التكوين التجريبي. على سبيل المثال التشوهات الداخلية داخل العينات أو تقلبات الجهد الصغيرة في أدوات اختبار القياس.
يمكن أن تؤدي هذه الأخطاء التجريبية بدورها إلى نوعين من أخطاء الاستنتاج: أخطاء من النوع الأول وأخطاء النوع الثاني. فخطأ من النوع الأول هو خطأ إيجابي خاطئ يحدث عندما يرفض الباحث فرضية صفرية صحيحة. ومن ناحية أخرى، الخطأ من النوع الثاني هو خطأ سلبي خاطئ يحدث عندما يفشل الباحث في رفض فرضية فارغة خاطئة.
يمكنك طلب خدمات خاصة بالمعالجة الإحصائية من فريق البيان من هنا.
مرفق فيديو حول المعالجة الإحصائية الوصفية للبيانات
أضف بريدك الالكترونى ليصلك كل جديد.