الإحصائيات الوصفية هي مجموعة فرعية من الإحصائيات التي تتضمن تلخيص البيانات وتنظيمها بحيث يمكن فهمها بسهولة. ويقدم ملخصات بسيطة عن العينة والتدابير التي تم اتخاذها. قد تكون هذه الملخصات إما كمية (أي متوسط أو انحراف معياري) أو مرئية (أي مخطط شريطي أو رسم بياني).
أصل وتطور الإحصاء الوصفي
يعود تاريخ الإحصاء الوصفي إلى الحضارات القديمة. استخدم المصريون القدماء أشكالًا بدائية من الإحصاء الوصفي لتقدير عدد سكانهم من أجل تخصيص الموارد. في العصر الحديث، غالبًا ما يُنسب الفضل إلى جون جراونت، وهو تاجر لندني من القرن السابع عشر، في ولادة العلم الإحصائي. استخدم إحصائيات وصفية للتنبؤ بالنمو السكاني في لندن باستخدام بيانات من فواتير الوفيات. ومع ذلك، فإن إضفاء الطابع الرسمي على الإحصاء الوصفي كمجال علمي حدث في القرن التاسع عشر، إلى حد كبير من خلال عمل السير فرانسيس جالتون وكارل بيرسون.
التعمق في الإحصاء الوصفي
تدور الإحصائيات الوصفية حول عنصرين أساسيين: مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت.
- مقاييس النزعة المركزية تشمل المتوسط والوسيط والوضع. وتستخدم هذه لتحديد النقطة المركزية أو متوسط مجموعة البيانات.
- مقياس الكآبة، مثل النطاق والتباين والانحراف المعياري، توفر رؤى حول انتشار البيانات. وهي توضح التنوع أو التوحيد داخل مجموعة البيانات.
يوفر هذان العنصران معًا نظرة شاملة لمجموعة البيانات المتوفرة ويسمحان بالتحليل الفعال.
الهيكل الداخلي للإحصاء الوصفي
تعتمد الإحصائيات الوصفية على نوعين أساسيين من التحليل: أحادي المتغير وثنائي المتغير.
-
تحليل أحادي أو عديد المتغير: يتم إجراء هذا التحليل عندما يكون هناك متغير واحد فقط قيد النظر. على سبيل المثال، حساب متوسط الطول لمجموعة من الأشخاص يتضمن تحليلًا أحادي المتغير.
-
تحليل ثنائي المتغير: يتضمن هذا التحليل متغيرين مختلفين. يتم استخدامه عادةً لمعرفة ما إذا كانت هناك علاقة بينهما. على سبيل المثال، تحليل ما إذا كان هناك ارتباط بين الطول والوزن قد يتطلب تحليلًا ثنائي المتغير.
الميزات الرئيسية للإحصاء الوصفي
- بساطة: تعمل الإحصائيات الوصفية على تبسيط كميات كبيرة من البيانات بطريقة معقولة.
- عرض مرئي للمعلومات: يتيح تمثيل البيانات بطريقة يمكن تحليلها وتصورها بسهولة.
- تلخيص: يقدم ملخصًا للسيناريو بأكمله مما يتيح اتخاذ القرار السريع.
- مقارنة: يسمح بمقارنة مجموعات البيانات.
أنواع الإحصاء الوصفي
| يكتب | أمثلة |
|---|---|
| مقاييس التردد | العد، النسبة المئوية، التردد |
| مقاييس النزعة المركزية | يعني وضع متوسط |
| مقاييس التشتت أو التباين | المدى، التباين، الانحراف المعياري |
| مقاييس الموقف | الرتب المئوية، الرتب الربعية |
استخدام الإحصاء الوصفي: المشاكل والحلول
يستخدم الإحصاء الوصفي بشكل شائع في جميع أشكال الدراسات البحثية. ومع ذلك، من المهم أن تتذكر أنه على الرغم من أنه يساعد في تلخيص البيانات، إلا أنه لا يسمح باستنتاجات تتجاوز البيانات التي تم تحليلها أو التنبؤ بالملاحظات المستقبلية. وبالتالي، يجب أن يتم تفسير الإحصاء الوصفي بحذر، ويجب مراعاة حدوده.
مقارنات وخصائص
| شروط | صفات |
|---|---|
| الإحصاء الوصفي | يلخص وينظم البيانات |
| الإحصائيات الاستدلالية | يقوم بتنبؤات أو استنتاجات حول السكان بناءً على عينة من البيانات |
مستقبل الإحصاء الوصفي
يعد الإحصاء الوصفي جزءًا لا يتجزأ من علوم البيانات والتعلم الآلي، وهي مجالات متطورة. وقد يشهد المستقبل ظهور أنظمة آلية قادرة على إجراء تحليلات وصفية معقدة. ستؤثر البيانات الضخمة أيضًا على تطبيق ومنهجيات الإحصاء الوصفي، مما يستلزم تطوير تقنيات حسابية أكثر كفاءة.
الخوادم الوكيلة والإحصائيات الوصفية
يمكن للخوادم الوكيلة إنشاء كمية كبيرة من البيانات المتعلقة بسلوك المستخدم وأداء الشبكة والحوادث الأمنية. يمكن استخدام الإحصائيات الوصفية لتلخيص هذه البيانات وإنشاء رؤى، مما يسهل على المسؤولين مراقبة أداء الشبكة وأمانها وإدارتها.
