ما هو تعريف التحليل الاستدلالي؟

     يعد الإحصاء الاستدلالي فرعًا مهمًا من علم الإحصاء، ويهدف إلى استخلاص استنتاجات عامة، وإجراء توقعات عن مجموعات البيانات باستخدام عينة محددة، ويعتمد الإحصاء الاستدلالي على تحليل البيانات بطرق تجميعية، وتفسير النتائج بطريقةٍ تسمح بالتعميم على السكان الأصلي، ونتناول هنا تعريف الإحصاء الاستدلالي، وأهميته في البحث العلمي، وكيفية تطبيقه في تحليل البيانات الإحصائية.

تعريف الإحصاء

     الإحصاء: هو فن وعلم يُعنى بجمع البيانات وتحليلها؛ لاستخلاص الاستنتاجات، وينقسم الإحصاء إلى نوعين رئيسيين: الوصفي والاستدلالي، فالوصفي يهتم بتلخيص البيانات، ووصفها بمعدلات وترددات، بينما الاستدلالي يُستخدم للتوصل إلى استنتاجات عامةً عن العينات من السكان، كما تعتمد العمليات الإحصائية في كلا النوعين على استخدام الأدوات الإحصائية المناسبة؛ لتحليل البيانات، وفيما يأتي التفصيل:

الإحصاء الوصفي:

     يركز الإحصاء الوصفي على وصف البيانات بشكل مبسط ودقيق، ويقوم بتلخيص المعلومات بواسطة الإحصاءات الأساسية مثل: الوسط الحسابي، والتباين، والانحراف المعياري، كما يهدف الإحصاء الوصفي إلى توضيح الخصائص الرئيسة للبيانات ودراستها بشكل أوّلي دون الخوض في العلاقات السببية بين المتغيرات.

الإحصاء الاستدلالي:

     يهدف الإحصاء الاستدلالي إلى استخدام البيانات العينية؛ للوصول إلى استنتاجات عامةً عن السكان بأكملها، ويعتمد على تحليل العينات العشوائية، واستخدام الاحتماليات، والاختبارات الإحصائية؛ للتوصل إلى النتائج، كما يعد الإحصاء الاستدلالي أداةً قويةً في اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، وفهم الظواهر التي تؤثّر على العينات الكبيرة.

أهمية الإحصاء الاستدلالي

     تعد أهمية الإحصاء الاستدلالي أساسية في عملية اتخاذ القرارات الصحيحة بناءً على البيانات والأدلة الموجودة، حيث تبدو أهميته فيما يأتي:

1. يساعد الإحصاء الاستدلالي على تحليل العلاقات بين المتغيرات المختلفة.
2. تقديم تفسيرات موضوعية للظواهر المختلفة.
3. يُسهم في تقديم توقعات دقيقة ومنطقية باستخدام النماذج الإحصائية الصحيحة.
4. يسهّل الإحصاء الاستدلالي فهم العلاقات الناتجة عن الظواهر المجتمعية والاقتصادية والعلمية، وبالتالي يؤدي دورًا حيويًا في تطوير المعرفة وتطوير السياسات والبرامج الفعّالة.

مراحل البحث الإحصائي

     تتضمن مراحل البحث الإحصائي خطوات أساسية عدة، يجب اتّباعها؛ للحصول على نتائج دقيقة وموثوقة، وهي كالآتي:

وضع الفرضية:

     يعد وضع الفرضية من أهم خطوات البحث الإحصائي؛ حيث تمثّل الجسر الرئيس الذي يربط بين النظرية والتطبيق العملي، كما يجب أن تكون الفرضية واضحة ومحددة، وتستند إلى مراجع سابقة ودراسات سابقة؛ لتحقيق اتّساق النتائج، إضافةً إلى ذلك، يجب أن تكون الفرضية قابلة للتحقق وقياسها من خلال جمع البيانات وتحليلها بشكل صحيح.

تصميم الدراسة:

      تعد عملية تصميم الدراسة من الخطوات الحاسمة في البحث الإحصائي، حيث يتم تحديد الخطوات اللازمة؛ لتحقيق أهداف الدراسة بدقة، كما يجب أن يتم اختيار الطريقة البحثية المناسبة، وتحديد عينة الدراسة بشكل صحيح؛ لضمان تمثيلية النتائج وصدقها، إضافةً إلى ذلك، يجب مراعاة عوامل الضبط والتّحكم في الدراسة؛ لتقليل التأثيرات الخارجية على النتائج.

جمع البيانات:

      تتطلب عملية جمع البيانات دقةً وانتظامًا؛ لضمان جودة البيانات وصحة النتائج، كما يجب تحديد المتغيرات المراد قياسها بدقة، وتحديد الطرق المناسبة لجمع البيانات سواء كانت استبيانات، أو ملاحظات، أو تجارب، كما ينبغي اتّباع إجراءات أخلاقية في جمع البيانات، وضمان خصوصية المشاركين، وسرية المعلومات.

تحليل البيانات:

    بعد جمع البيانات، يتم تحليلها باستخدام أساليب إحصائية مناسبة؛ لفهم العلاقات بين المتغيرات، واستنتاج النتائج، كما يتطلب تحليل البيانات مهارات إحصائية متقدمة، واستخدام برامج إحصائية متخصصة؛ لضمان دقة وموثوقية النتائج، ويجب أيضًا تقديم تفسيرات منطقية ومنظمة للنتائج تسهّل فهمها للشهادة والجمهور المعني.

استنتاج النتائج:

في خطوة الاستنتاج، يتم تلخيص النتائج واستخلاص القرارات النهائية بناءً على التحليل الذي تم إجراؤه، فيجب تقديم النتائج بشكل واضح ودقيق وتفسيرها بشكل منطقي وموجز، كما ينبغي توضيح مدى توافق النتائج مع الفرضية المطروحة، وتقديم الاقتراحات للأبحاث المستقبلية لاستكمال العمل الحالي.

تصميم الدراسات الإحصائية

    تعد عملية تصميم الدراسات الإحصائية أحد الخطوات الرئيسية في إجراء أبحاث استدلالية ناجحة، ويشمل هذا التصميم تحديد الأهداف والفرضيات للدراسة، واختيار الطريقة والأدوات المناسبة؛ لجمع وتحليل البيانات، ومن الجوانب المهمة أيضًا في التصميم الإحصائي تحديد حجم العينة المناسب، وتحديد نوع تصميم الدراسة سواء كان معرفيًا-تجريبيًا، أو ملاحظيًا أو استبيانيًا.

أنواع التصميمات

التصميم المعرفي-التجريبي:

      يعد التصميم المعرفي-التجريبي أحد أنواع تصميم الدراسات الإحصائية الذي يهدف إلى فهم التأثير الناتج عن تدخل، أو متغير معين، ويتضمن هذا التصميم تحديد متغير مستقل، ومتغير تابع، وإجراء تجربة لقياس تأثير المتغير المستقل على المتغير التابع، وباستخدام عمليات العينة العشوائية، والتحكم في العوامل المؤثرة، يمكن للباحثين استخلاص استنتاجات دقيقة من النتائج.

التصميم الملاحظ:

     يعتمد التصميم الملاحظ على مراقبة وملاحظة الظواهر والسلوكيات بدقة، دون التدخل فيها بشكل مباشر، ويتميز هذا التصميم بالقدرة على رصد العلاقات السببية بين متغيرات مختلفة دون التحكم الكامل في الظروف، ويعد تصميمًا مفيدًا لدراسة الظواهر الطبيعية، أو الاجتماعية التي تحتاج إلى مراقبة دقيقة، وطويلة الأمد.

التصميم الاستبياني:

يعمل التصميم الاستباني على جمع البيانات من المشاركين من خلال الاستبانات أو الاستطلاعات. يهدف هذا التصميم إلى فهم الاتجاهات والآراء والمعتقدات لجمهور معين. ويشمل التصميم الاستباني تصميم الاستبيان، واختيار العينة المناسبة، وتحليل البيانات الناتجة من الإجابات لاستخلاص استنتاجات موثوقة ومعقولة.

أنواع الاحتمالات

    تشمل الاحتمالات عدة أنواع منها: الاحتمالات الكلاسيكية، والاحتمالات الإحصائية التي تستخدم في تحليل البيانات، واستنتاج النتائج، والفهم الجيد لهذين النوعين من الاحتمالات ضروري للباحثين والمحللين الذين يعملون في مجال الإحصاء الاستدلالي، كما يتضمن دراسة الاحتمالات الكلاسيكية التحليل النظري للإمكانات المختلفة؛ لحدوث حدث معين، بينما الاحتمالات الإحصائية فتعتمد على البيانات والتجارب؛ لتقدير الاحتمالات لأحداث معينة.

الاحتمالات الكلاسيكية:

     تعتمد الاحتمالات الكلاسيكية على النظريات الرياضية والإمكانات اللازمة؛ لحدوث حدث معين، وتستخدم في توقّع النتائج بناءً على النماذج النظرية، والقوانين الاحتمالية، كما تعد دراسة الاحتمالات الكلاسيكية أساسية في فهم الأسس النظرية للإحصاء الاستدلالي، وتحليل البيانات بشكل صحيح وموضوعي.

الاحتمالات الإحصائية:

    تعتمد الاحتمالات الإحصائية على البيانات الفعلية، ونتائج التجارب؛ لتقدير احتمال حدوث حدث معين، كما تُستخدم في تحليل البيانات الكبيرة، واستنتاج النتائج النموذجية، ويعد فهم الاحتمالات الإحصائية أساسيًا في تطبيقات الإحصاء الاستدلالي واتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

التوزيعات الاحتمالية

    تعد التوزيعات الاحتمالية من المفاهيم الأساسية في علم الإحصاء الاستدلالي، حيث تسمح بتحديد الاحتمالات لحدوث الأحداث المختلفة، وتسعى هذه الفروع نحو دراسة توزيعات الاحتمالات المختلفة واستخدامها في تحليل البيانات واتخاذ القرارات، ويُعتبر فهم التوزيعات الاحتمالية أساسيًا لتقدير الاحتمالات، والتنبؤ بالنتائج في الأبحاث الإحصائية، وهناك ثلاثة أنواع من التوزيعات هي كالآتي:

التوزيع الطبيعي

     التوزيع الطبيعي: هو أحد التوزيعات الاحتمالية المهمة، حيث يُمثل توزيعًا متماثلًا يعتمد على المتوسط والانحراف المعياري، ويُستخدم التوزيع الطبيعي في تحليل البيانات الكمية؛ لتقدير الاحتمالات، واستخدامها في توجيه الأبحاث، واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات الناتجة من التجارب.

التوزيع الطبيعي القياسي

     يُعد التوزيع الطبيعي القياسي نوعًا محددًا من التوزيع الطبيعي، حيث يتميز بوجود متوسط يساوي صفرًا، وانحراف معياري يساوي واحدًا، ويُستخدم هذا النوع من التوزيعات في تقدير الاحتمالات، واستنتاج النتائج في علوم الطبيعة، والرياضيات، والعلوم الاجتماعية.

التوزيع الطبيعي المعكوس

     يُعد التوزيع الطبيعي المعكوس مرآةً للتوزيع الطبيعي العادي، حيث يعكس الاحتمالات والقيم الموجبة والسالبة، ويُستخدم هذا التوزيع في تحليل البيانات الإحصائية؛ لدراسة العلاقات العكسية، وتقديم توقعات استنتاجية حول الظواهر المختلفة.

اختبار الفرضيات

      يعد اختبار الفرضيات من أهم خطوات البحث الإحصائي، حيث يتم استخدامه في تحديد ما إذا كانت الفرضية المطروحة صحيحة أم لا، ويتطلب هذا الاختبار استخدام أدوات إحصائية متخصصة؛ لتحليل البيانات، واستنتاج النتائج، ويعتمد على مستوى الدقة والثقة في الاستنتاجات التي تخرج منه، كما تكمن أهمية هذا الاختبار في قدرته على توجيه الباحثين نحو اتخاذ القرارات الصحيحة بناءً على النتائج الإحصائية.

اختبار الفرضية الإحصائي

      تعد عملية اختبار الفرضية الإحصائي أحد الخطوات الأساسية في البحث العلمي، حيث يتم تحليل البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية المناسبة؛ للقضاء على التأثيرات العشوائية، واختبار صحة الفرضيات، ويحدد الباحث خلال هذه العملية قيمة الاحتمالية (p-value) ومقارنتها بمستوى الدلالة المحدد مسبقًا؛ لتحديد ما إذا كانت الفرضية تستند على أدلة إحصائية قوية أم لا.

تحليل الانحدار والتحليل اللوجستي

يعد تحليل الانحدار والتحليل اللوجستي من الأساليب الإحصائية المهمة التي تستخدم في فهم العلاقة بين متغير تابع ومتغيرات توضح العلاقة، وهو ثلاثة أنواع هي كالآتي:

أولًا: تحليل الانحدار الخطي البسيط

    يعد تحليل الانحدار الخطي البسيط أحد الطرق المهمة في الإحصاء الاستدلالي، حيث يركّز على فهم العلاقة بين متغير تابع ومتغير واحد مستقل فقط، ويتم استخدام تقنيات الانحدار الخطي البسيط لتقدير الارتباط بين المتغيرين، وتحديد التأثير الذي يمكن أن يكون للمتغير المستقل على المتغير التابع، ويتطلب هذا التحليل استخدام نماذج إحصائية تساعد في تحليل البيانات واستنتاج النتائج بدقة.

ثانيًا: تحليل الانحدار الخطي المتعدد

    لتحليل الانحدار الخطي المتعدد له أهمية كبيرة في فهم العلاقة بين متغير تابع ومتغيرات عدة مستقلة، كما يتيح هذا التحليل فهم التأثير المشترك لمتغيرات عدة على المتغير التابع، وتقدير كمية هذا التأثير، ويتطلّب تحليل الانحدار الخطي المتعدد مهارات تحليلية متقدمة؛ لاستنتاج نتائج دقيقة وموثوقة.

ثالثًا: تحليل الانحدار اللوجستي

     تعد تقنيات تحليل الانحدار اللوجستي مهمة في دراسة العلاقة بين متغير تابع ثنائي القيمة، ومتغيرات مستقلة، كما يقوم هذا التحليل بتقدير الفرصة، أو الاحتمالية لحدوث حدث معين بناءً على المتغيرات المستقلة، ويساعد تحليل الانحدار اللوجستي في فهم العوامل التي تؤثر على النتائج، واتخاذ القرارات الصحيحة بناءً على البيانات المحللة.

الاحتمالات المتقدمة

     تعد الاحتمالات المتقدمة جزءًا مهمًا من الإحصاء الاستدلالي حيث تتناول مفاهيمًا احتمالية متقدّمة تساعد في تحقيق تحليلات دقيقة وموثوقة، وتشمل هذه المفاهيم الاحتمالات المحدّثة وتطبيقاتها في إجراء الدراسات واستنتاج النتائج بشكل صحيح، ويعد فهم الاحتمالات المتقدمة ضروريًا لأي باحث يسعى إلى الوصول إلى استنتاجات دقيقة وصحيحة استنادًا إلى البيانات التي يقوم بتحليلها، وهي نوعان:

أولًا: الاحتمالات المشروطة

    تتعلق الاحتمالات المشروطة بالاحتمالات التي تعتمد على وقوع حدث معين بشرط وجود حدث آخر، كما يتطلب فهم الاحتمالات المشروطة استيعاب العلاقات البينية بين الأحداث والتأثير الناتج عن وقوع حدث معين على احتمالية حدث آخر، وتؤدي الاحتمالات المشروطة دورًا حيويًا في تحليل البيانات، واستنتاج النتائج بدقة.

ثانيًا: الاحتمالات المتعددة

      تُعنَى الاحتمالات المتعددة بدراسة الاحتمالات التي تتعلق بوقوع مجموعة من الأحداث المتزامنة، أو المتتالية، وتشمل هذه الاحتمالات مفاهيمًا مثل: الاحتمالات المتصلة، والاحتمالات ذات الصلة بتسلسل الأحداث، كما يعتمد التعامل مع الاحتمالات المتعددة على فهم وتحليل علاقات البيانات وتداخل الأحداث بشكل صحيح؛ للخروج بنتائج دقيقة.

البرامج الإحصائية

     يعد استخدام البرامج الإحصائية أمرًا حيويًا في علم الإحصاء الاستدلالي، حيث توفر هذا الأداة المهمة إمكانية تحليل البيانات بطريقة دقيقة وسريعة، وتساعد هذه البرامج في توليد النتائج والتقارير بشكل تفصيلي ومنهجي، مما يجعل عملية فهم البيانات واستنتاج النتائج أكثر فعالية ودقة، وأبرز هذه البرامج ما يأتي:

أولًا: برنامج R

       يُعد برنامج R أحد أقوى وأشهر البرامج الإحصائية المستخدمة في البحث العلمي والتحليل الإحصائي، فهو مفتوح المصدر ومجاني للاستخدام، مما يجعله شائعًا بين الباحثين والمحللين، كما يتميز بقدرته على إجراء مجموعة واسعة من التحليلات الإحصائية القوية والمتقدمة، ويُعد خيارًا مثاليًا؛ لتلبية احتياجات الأبحاث العلمية المعقدة.

ثانيًا: برنامج SPSS

     يُعد برنامج SPSS من أبرز البرامج الإحصائية التي تُستخدم على نطاق واسع في مجالات مختلفة مثل: الطب، وعلم النفس، والتسويق، ويتميز هذا البرنامج بسهولة الاستخدام والتفاعلية، إذ يوفّر واجهة بسيطة ومريحة للمستخدمين، كما يتضمّن SPSS مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات الإحصائية التي تُمكّن المحللين من تحليل البيانات بكفاءة ودقة.