الإحصاء التطبيقي من الأدوات الأساسية لصنع القرار في مختلف المجالات، بما في ذلك الأعمال التجارية والرعاية الصحية والهندسة والعلوم الاجتماعية. لأنه يتيح للممارسين استخلاص استنتاجات ذات مغزى من البيانات، واتخاذ قرارات مستنيرة تستند إلى الأدلة بدلًا من الحدس. لذلك سنتكلم في هذا المقال من منصة تجارتي ما هي مبادئ الإحصاء التطبيقي، كذلك علاقة الإحصاء التطبيقي بعلم البيانات، ثم ما هو الإحصاء التطبيقي. بالإضافة إلى ذلك، أنواع الإحصاء التطبيقي. وأيضًا سنضيئ قليلًا على عمل الإحصائيون ومجالات استخدام الإْحصاء التطْبيقي وغيرها الكثير.
المحتويات
ما هو الإحصاء التطبيقي
الإحصاء التطبيقي (بالإنكليزية Applied Statistics): هو استخدام الأساليب والتقنيات والأدوات الإحصائية لتحليل واستخلاص النتائج من البيانات في سياق العالم الحقيقي. حيث يتضمن تطبيق المفاهيم والمبادئ والإجراءات الإحصائية لحل المشكلات واتخاذ قرارات مستنيرة في مختلف المجالات، على سبيل المثال: الأعمال التجارية والرعاية الصحية والهندسة والعلوم الاجتماعية والعلوم الطبيعية.
مبادئ الإحصاء التطبيقي
هناك مجموعة من مبادئ الإحصاء التطبيقي، على سبيل المثال:
- تحديد المشكلة: الخطوة الأولى في الإحصاء التطبيقي هو تحديد المشكلة التي تحاول حلها بوضوح. حيث يتضمن ذلك تحديد المتغيرات ذات الأهمية، وتحديد السكان والعينة، وتحديد سؤال البحث.
- جمع البيانات وتنظيمها: بمجرد تحديد المشكلة، تحتاج إلى جمع البيانات ذات الصلة بسؤال البحث الخاص بك. حيث يتضمن ذلك إجراء استطلاعات أو إجراء تجارب أو جمع البيانات من المصادر الحالية. بالإضافة إلى ذلك، يجب تنظيم البيانات بطريقة تسهل تحليلها.
- تحليل البيانات: بمجرد جمع البيانات وتنظيمها، تحتاج إلى تحليلها باستخدام الأساليب الإحصائية. حيث يتضمن ذلك حساب إحصائيات موجزة، أو إجراء اختبارات فرضية، أو ملائمة النماذج للبيانات.
- تفسير النتائج: بعد تحليل البيانات، تحتاج إلى تفسير النتائج في سياق سؤال البحث. حيث يتضمن ذلك استخلاص النتائج وتقديم التوصيات بناءً على النتائج.
- توصيل النتائج: تحتاج إلى توصيل نتائج تحليلك للآخرين. حيث يشمل ذلك إنشاء مخططات ورسوم بيانية، أو كتابة تقارير، أو تقديم عروض تقديمية.
- فهم الافتراضات والقيود: من المهم فهم الافتراضات والقيود المفروضة على الأساليب الإحصائية التي تستخدمها. حيث يساعدك هذا على تفسير النتائج بشكل صحيح وتجنب تقديم استنتاجات غير صحيحة.
- استخدم الأساليب الإحصائية المناسبة: من المهم استخدام الأساليب الإحصائية المناسبة للبيانات التي تقوم بتحليلها وسؤال البحث الذي تحاول الإجابة عليه. حيث يشمل ذلك اختيار الاختبار الإحصائي الصحيح، أو اختيار النموذج المناسب، أو استخدام تقنيات متقدمة مثل التعلم الآلي.
- استخدام البرامج والتكنولوجيا: يمكن للبرامج الإحصائية والتكنولوجيا أن تسهّل جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها. لذلك من المهم اختيار البرامج والتكنولوجيا المناسبة لاحتياجاتك ومعرفة كيفية استخدامها بفعالية.
- الحفاظ على المعايير الأخلاقية: من المهم الحفاظ على المعايير الأخلاقية عند جمع البيانات وتحليلها. حيث يشمل ذلك حماية خصوصية المشاركين، وتجنب التحيز في جمع البيانات، واستخدام الأساليب المناسبة لتحليل البيانات.
اقرأ أيضًا: الإحصاء الحيوي
العلاقة بين الإحصاء التطبيقي وعلم البيانات
يمكن القول إن الإحصاء التطبيقي وعلم البيانات لهما صلة وثيقة ببعضهما البعض. حيث يمكن النظر إلى علم البيانات على أنه تطوير حديث للإحصاء التطبيقي. وفي الأساس، الإحصاء التطبيقي يتعلق بتحليل البيانات التي تم جمعها من عينة معينة وتوصيل الاستنتاجات العامة. لذا يتضمن الإحصاء التطبيقي تصميم الدراسات الإحصائية وجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وتوصيل النتائج بأسلوب يمكن فهمه من قبل العامة. أما علم البيانات، فهو يتعلق بجمع البيانات وتحليلها واستخدام تقنيات حديثة لإنشاء نماذج رياضية لتوقع الأحداث المستقبلية. حيث يشمل علم البيانات استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتحليل الإحصائي لتحقيق الأهداف المحددة. وبالتالي، يمكن النظر إلى علم البيانات كتطور حديث للإحصاء التطبيقي. حيث يتم استخدام التقنيات الحديثة للحصول على رؤى أكثر دقة وشمولية من البيانات. وعلى الرغم من أن الإحصاء التطبيقي وعلم البيانات يتميزان ببعض الاختلافات في الأساليب والتقنيات المستخدمة، إلا أنهما يشتركان في الهدف الأساسي الذي هو استخدام البيانات للحصول على رؤى وإجابات دقيقة ومفيدة.
إقرأ أيضًا: احتراف التسويق بالمحتوى وكيف تتعلمه كالمحترفين
أنواع الإحصاء التطبيقي
هناك أنواع عديدة من الإحصاء التطبيقي، على سبيل المثال:
- الإحصاء الوصفي: يستخدم هذا النوع من الإحصائيات لوصف وتلخيص البيانات بطريقة مفيدة. حيث يتضمن مقاييس، مثل المتوسط والوسيط والوضع والانحراف المعياري والنطاق.
- الاستدلالي: يستخدم هذا النوع من الإحصائيات لعمل تعميمات وتنبؤات حول السكان بناءً على عينة من البيانات. حيث يتضمن تقنيات مثل، اختبار الفرضيات وفترات الثقة، وتحليل الانحدار.
- الإحصاء الحيوي: يستخدم هذا الفرع من Applied Statistics لتحليل البيانات في مجال علم الأحياء وعلوم الصحة. حيث يتضمن تقنيات مثل تحليل البقاء والتجارب السريرية وعلم الأوبئة.
- إحصاءات الأعمال: يستخدم هذا الفرع من Applied Statistics لتحليل البيانات في مجال الأعمال والاقتصاد. حيث يتضمن تقنيات مثل التنبؤ وأبحاث السوق وتحليل المخاطر.
- الإحصاء الاجتماعي: يستخدم هذا الفرع من Applied Statistics لتحليل البيانات في مجال العلوم الاجتماعية، على سبيل المثال: علم الاجتماع وعلم النفس والعلوم السياسية. حيث يتضمن تقنيات مثل تصميم المسح، وتحليل العوامل، ونمذجة المعادلة الهيكلية.
- الهندسي: يستخدم هذا الفرع من Applied Statistics لتحليل البيانات في مجال الهندسة. حيث يتضمن تقنيات مثل تحليل الموثوقية، ومراقبة الجودة، وتصميم التجارب.
- البيئي: يستخدم هذا الفرع من Applied Statistics لتحليل البيانات المتعلقة بالقضايا البيئية، على سبيل المثال: تغير المناخ والتلوث وإدارة الموارد الطبيعية. حيث يتضمن تقنيات مثل التحليل المكاني، وتحليل السلاسل الزمنية والتحليل متعدد المتغيرات.
اقرأ أيضًا: عمل المحاسب
مجالات استخدام الإحصاء التطبيقي
تتضمن مجالات استخدام الإحصاءِ التطبيقي ما يلي:
- تحليل البيانات والتصور: يتضمن ذلك استخدام التقنيات الإحصائية لتحليل البيانات وفهمها، وكذلك لإنشاء الرسوم البيانية والتصورات الأخرى التي يمكن أن تساعد في توصيل النتائج.
- تصميم المسح وتحليله: يتضمن ذلك تصميم وإدارة وتحليل المسوحات، بما في ذلك المسوحات البسيطة والمعقدة مع طرق أخذ العينات المختلفة.
- المجال الطبي: يتضمن ذلك تطبيق الأساليب الإحصائية على البيانات الطبية والمتعلقة بالصحة، على سبيل المثال: التجارب السريرية والدراسات الوبائية وغيرها من الأبحاث المتعلقة بالصحة.
- الاقتصاد القياسي: يتضمن استخدام الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات الاقتصادية، على سبيل المثال: بيانات الاقتصاد الكلي، والاقتصاد الجزئي.
- مراقبة الجودة: تتضمن استخدام الأساليب الإحصائية لمراقبة جودة المنتجات والخدمات وتحسينها، على سبيل المثال: عمليات التصنيع، وخدمة العملاء.
- الاستشارات الإحصائية: تتضمن العمل مع العملاء في مختلف الصناعات لمساعدتهم على تصميم وتنفيذ التحليلات الإحصائية، وتفسير البيانات، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
اقرأ أيضًا: البيع بالتجزئة
الفرق بين الإحصاء التطبيقي وعلم البيانات
الإحصاءِ التطبيقي وعلم البيانات كلاهما مجالان يتضمنان العمل مع البيانات لاكتساب رؤى واتخاذ القرارات، ولكن هناك بعض الاختلافات الرئيسية بينهما، على سبيل المثال:
- النطاق: يركز الإحصاء التطبيقي على تطبيق الأساليب الإحصائية لحل مشاكل محددة، بينما علم البيانات هو مجال أوسع يشمل مجموعة من المهارات والتقنيات للعمل مع البيانات. بالإضافة إلى ذلك، لا يشمل علم البيانات الإحصائيات فحسب، بل يشمل أيضًا البرمجة والتعلم الآلي وتصور البيانات والمزيد.
- الهدف: يكون الهدف من الإحصائيات المطبقة هو عمل استنتاجات حول مجتمع بناءً على عينة من البيانات، أو لاختبار فرضيات حول العلاقات بين المتغيرات. أما يركز علم البيانات على بناء النماذج التنبؤية واتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
- الأدوات والتقنيات: يميل الإحصاءِ التطبيقي إلى استخدام الأساليب الإحصائية التقليدية مثل تحليل الانحدار، واختبار الفرضيات، وANOVA. بينما يستخدم علم البيانات مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات، على سبيل المثال: خوارزميات التعلم الآلي، وتقنيات البيانات الضخمة ونماذج التعلم العميق.
- أنواع البيانات: يُستخدم الإحصاءِ التطبيقي مع البيانات المنظمة في جداول. أما علم البيانات يستخدم مع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، بما في ذلك النصوص والصور والفيديو.
- مجالات التطبيق: يستخدم الإحصاءِ التطبيقي في البحث العلمي، ومراقبة الجودة، وتطوير المنتجات، بينما يستخدم علم البيانات في مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتسويق وغير ذلك.
اقرأ أيضًا: البيانات المالية
ما هو عمل الإحصائي
يعمل الإحصائي مع البيانات لتحليلها وتفسيرها وعمل تنبؤات بناءً على تلك البيانات. حيث يتضمن عمله ما يلي:
- يجمع وينظم ويحلل الإحصائيون التطبيقيون البيانات باستخدام حزم البرامج الإحصائية المختلفة لاستخراج الأفكار وتحديد الأنماط والعلاقات وعمل التنبؤات. بالإضافة إلى ذلك، يستخدمون النماذج الإحصائية لاختبار الفرضيات وتقدير المعلومات وتقديم استنتاجات حول السكان بناءً على بيانات العينة
- يعمل الإحصائيون في مجموعة متنوعة من المجالات، على سبيل المثال: الحكومة والرعاية الصحية والمالية، وأبحاث السوق والأوساط الأكاديمية. حيث تتضمن بعض المهام الشائعة التي يؤديها الإحصائيون ما يلي:
- تصميم التجارب.
- إنشاء الدراسات الاستقصائية.
- تطوير النماذج الإحصائية وتحليل البيانات باستخدام البرامج الإحصائية.
- تقديم نتائجهم للآخرين.
- المهارات الفنية: يحتاج الإحصائيون إلى مهارات قوية في التفكير النقدي والتواصل وحل المشكلات. حيث يجب أن يكونوا قادرين على التفكير بشكل خلاق لتحديد حلول للمشاكل المعقدة وأن يكونوا قادرين على توصيل نتائجهم إلى مجموعة واسعة من الجماهير بطريقة واضحة وموجزة.
اقرأ أيضًا: أنواع الشركة القابضة
الاحصاء وتحليل البيانات
الإحصاء وتحليل البيانات هما مجالان مترابطان بشكل وثيق يتضمن جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها. حيث إن الإحصاء هو فرع من الرياضيات الذي يتعامل مع جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وعرضها وتنظيمها. حيث يتضمن استخدام الأساليب الرياضية والحسابية لتلخيص البيانات وتحليلها، واستخلاص النتائج وعمل التنبؤات بناءً على البيانات. أما تحليل البيانات هو عملية فحص وتنظيف وتحويل ونمذجة البيانات من أجل استخراج معلومات مفيدة والتوصل إلى استنتاجات منها. حيث يستخدم تحليل البيانات للكشف عن الأنماط والعلاقات والاتجاهات في البيانات، وتحديد أي عوامل أو أسباب أساسية تؤثر على البيانات.
ويستخدم كل من الإحصاء وتحليل البيانات على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من المجالات، على سبيل المثال: الأعمال التجارية، والتمويل، والرعاية الصحية، والعلوم الاجتماعية والمزيد. حيث إنها أدوات أساسية لاتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات، بالإضافة إلى ذلك، تساعد في تحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى التي يتم تجاهلها بخلاف ذلك.
اقرأ أيضًا: موقع Ahrefs
مزايا الإحصاء التطبيقي
يتصف الإحصاء التطبيقي مجموعة من الميزات، على سبيل المثال:
- يساعد الإحصاِء التطبيقي في اتخاذ قرارات أفضل من خلال توفير رؤى وتحليل قائم على الأدلة للبيانات. حيث يمكن أن يساعد في تحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات بين المتغيرات وتوفير فهم أشمل للمشكلة المطروحة.
- باستخدام أساليب الإحصاءِ التطبيقي، يمكن للمرء تحديد أوجه القصور أو الاختناقات في النظام، حيث يساعد هذا في تبسيط العمليات وتحسين الكفاءة العامة.
- يوفر الإحصاءِ التطبيقي تقديرات دقيقة ويضع تنبؤات حول النتائج المستقبلية بناءً على البيانات السابقة. حيث يساعد ذلك في اتخاذ قرارات مستنيرة وتقليل مخاطر الأخطاء.
- يساعد الإحصاءِ التطبيقي في تحديد فرص توفير التكاليف من خلال تحديد المجالات التي تُهدر فيها الموارد، أو تُستخدم بشكل غير فعال.
- باستخدام تقنيات الإحصاءِ التطبيقي للعمليات والتحكم فيها، يمكن للمرء أن يضمن تلبية معايير الجودة والحفاظ عليها بمرور الوقت.
- توصيل المعلومات المعقدة بطريقة أكثر وضوحًا ومفهومة. حيث يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عند توصيل المعلومات الفنية لأصحاب المصلحة غير التقنيين.
اقرأ أيضًا: تحليل SWOT
سلبيات الإحصاء التطبيقي
بالإضافة إلى المزايا التي بتمتع بها الإحصاء التطبيقي، هناك العديد من السلبيات، على سبيل المثال:
- تفسير نتائج الإحصاء التطبيقي معقد، ويمكن أن يؤدي سوء تفسير البيانات إلى استنتاجات غير صحيحة وضعف اتخاذ القرار.
- يعتمد الإحصاء التطبيقي على أخذ العينات لاستخلاص استنتاجات حول عدد أكبر من السكان. فإذا كان حجم العينة أو طريقة أخذ العينات غير مناسبة، سيؤدي ذلك إلى نتائج غير دقيقة.
- تعتمد العديد من أساليب الإحصاء التطبيقي على افتراضات حول البيانات، مثل التوزيع الطبيعي أو الاستقلال. فإذا لم يتم استيفاء هذه الافتراضات ستكون النتائج غير موثوقة.
- يستغرق الإحصاءِ التطبيقي وقتًا طويلاً، بدءًا من جمع البيانات حتى تحليل النتائج وتفسيرها. حيث يجعل هذا الأمر صعبًا بالنسبة للمؤسسات التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات سريعة.
- إن استخدام برامج الإحصاءٍ التطبيقي وتوظيف الإحصائيين مكلفًا، خاصةً بالنسبة للشركات الصغيرة أو المؤسسات ذات الموارد المحدودة.
في الختام، يعد الإحصاء التطبيقي أداة قوية توفر رؤى حول البيانات وتساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر الإحصاء التطبيقي العديد من الفوائد، ولكنها تتطلب دراسة متأنية لقيودها وعيوبها المحتملة.
الأسئلة الشائعة؟
العينة هي مجموعة فرعية تحليلية لمجموعة أكبر. حيث يسمح استخدام العينات للباحثين بإجراء دراساتهم ببيانات أكثر قابلية للإدارة وفي الوقت المناسب.
التحليل هو عملية جمع البيانات وتحليلها من أجل تمييز الأنماط والاتجاهات. حيث إنها الطريقة المثلى لإزالة التحيز من تقييم البيانات من خلال استخدام التحليل العددي.
يعتبر الإحصاء التطبيقي في جوهره مجالًا للدراسة الرياضية، وهذا هو السبب في أنه مناسب جدًا لعلماء الرياضيات والإحصائيين الذين يتطلعون إلى التقدم في حياتهم المهنية، أو دخول العوالم الناشئة للبيانات الضخمة وعلوم البيانات.
الفرضية هي البيان الرسمي الذي يشرح العلاقة بين متغيرين أو أكثر من المتغيرات المحددة. حيث يساعد الباحث في ترجمة المشكلة المعينة إلى شرح واضح لنتائج الدراسة.
