Facebook
WhatsApp
Twitter
Instagram
LinkedIn
YouTube
Telegram
Academia_Globe     +201005699966 - Academia_Globe   +966535561107

أكاديـمـيـا جلـــــوب


المدونة




Academia_Globe

23/01/2023

المشاكل المحملة عند استخدام الأساليب الإحصائية في تحليل البيانات
/التحليل الإحصائي

المشاكل المحملة عند استخدام الأساليب الإحصائية في تحليل البيانات:

يعد استخدام التحليلات الإحصائية لإنتاج نتائج لدراسة تتويجاً لعملية طويلة. فتتضمن هذه العملية بناء تصميم الدراسة، واختيار المتغيرات وقياسها. وابتكار أسلوب أخذ العينات وحجم العينة، وتنظيف البيانات، وتحديد منهجية التحليل من بين العديد من القضايا الأخرى. فالجودة الشاملة للنتائج تعتمد على سلسلة الأحداث بأكملها. وقد يؤدي ارتباط واحد ضعيف إلى نتائج غير موثوقة.

تقدم القائمة التالية لمحة بسيطة عن المشاكل المحتملة والأخطاء التحليلية التي يمكن أن تؤثر على الدراسة:

  • العينات المتحيزة:

يمكن أن تحيز العينة المسحوبة بشكل غير صحيح الاستنتاجات من البداية. على سبيل المثال/ إذا كانت إحدى الدراسات تستخدم أشخاصاً، فقد تختلف الموضوعات عن غير الأشخاص بطريقة تؤثر على النتائج. مثل السكان والمعلمات والعينات في الإحصاء الاستدلالي.

  • التعميم المفرط:

دائماً ما تكون الاستنتاجات الإحصائية محدودة، ويجب أن تفهم القيود. فقد لا تنطبق النتائج من مجموعة سكانية ما على مجموعة سكانية أخرى. لسوء الحظ، ليس من الواضح بالضرورة ما الذي يميز مجموعة سكانية عن أخرى.

  • السببية:

كيف تحدد متى تسبب س تغييراً في ص؟؟ يحتاج الإحصائيون إلى معايير صارمة لافتراض العلاقة السببية بينما يقبل الآخرون العلاقات السببية بسهولة أكبر. ومع ذلك، ستحتاج إلى استخدام تصميم تجريبي يتضمن تخصيصاً عشوائياً للافتراض بثقة أن النتائج تمثل السببية. لذا عليك أن تتعرف على كيفية تحديد ما إذا كنت تراقب العلاقة السببية أو الارتباط!

  • تحليل غير صحيح:

هل تقوم بتحليل منطقة دراسة متعددة المتغيرات بمتغير واحد فقط؟ أو باستخدام مجموعة غير مناسبة من المتغيرات؟ ربما تقوم بتقييم المتوسط ​​عندما يكون الوسيط أفضل؟ أو هل تناسب العلاقة الخطية مع البيانات غير الخطية؟ فيمكنك استخدام مجموعة كبيرة من الأدوات التحليلية، ولكن ليست جميعها مناسبة لحالة معينة.

  • انتهاك افتراضات التحليل:

معظم التحليلات الإحصائية لها افتراضات. غالباً ما تتضمن هذه الافتراضات خصائص العينة والمتغيرات والبيانات والنموذج. فالإضافة إلى التعقيد، فيمكنك التنازل عن بعض الافتراضات في ظل ظروف محددة أحياناً بفضل نظرية الحد المركزية. فعندما تنتهك افتراضاً مهماً، فإنك تخاطر بإحداث نتائج مضللة.

  • التنقيب في البيانات:

حتى عندما يقوم المحللون بكل شيء آخر بشكل صحيح، يمكنهم تقديم نتائج مهمة زائفة من خلال التحقيق في مجموعة بيانات لفترة طويلة جداً. فعندما يقوم المحللون بإجراء العديد من الاختبارات، سيكون بعضها ذو دلالة إحصائية بسبب أنماط الصدفة في البيانات. ويتتبع الإحصائيون عدد الاختبارات التي يتم إجراؤها أثناء الدراسة ويضعون النتائج في السياق المناسب.

فيجب أن تكون العديد من الاعتبارات صحيحة لإنتاج استنتاجات جديرة بالثقة. لسوء الحظ، هناك العديد من الطرق لإفساد التحليلات وتحقيق نتائج مضللة. فيمكن للإحصائيين توجيه الآخرين خلال هذا المستنقع!

 







تعليقات


أكاديـمـيـا جلـــــوب

طريقك لمستقبل أكاديمى واعد


معلومات الاتصال

تواصل مع اكاديميا جلوب من خلال مواقع التواصل الاجتماعى او ارسل لنا بريد الالكترونى لتستقبل كل جديد


طرق الدفع

Academia_Globe Academia_Globe Academia_Globe
Academia_Globe Academia_Globe

تابعنا على تويتر



جميع الحقوق محفوظة لأكاديميا جلوب 2020

صمم بواسطة True.Sys