الإحصاء الإستدلالي و الرياضي
Aperçu des sections
-
المستوى: السنة الثانية ليسانس.
التخصص: علم اجتماع.
السداسي: الثالث.
-
الأستاذة: سامية بوكحيل
أستاذة محاضرة ب
كلية العلوم الانسانية والاجتماعية
قسم علم الاجتماع
رقم الهاتف: 07.76.37.58.54
البريد الالكتروني: boukehilsamia4@gmail.com
-
🎯 ماذا يفعل الإحصاء الاستدلالي عمليًا؟
الإحصاء الاستدلالي؟
هو فرع من فروع الإحصاء يهدف إلى استخلاص استنتاجات واتخاذ قرارات حول مجتمع إحصائي كامل اعتمادًا على بيانات مأخوذة من عينة فقط، لأن دراسة المجتمع كله غالبًا مستحيلة أو مكلفة أو مضيعة للوقت (وأحيانًا للأعصاب).
ويقوم بثلاث مهام مركزية:
-
تقدير معالم المجتمع
مثل: المتوسط، النسبة، التباين… باستخدام العينة. -
اختبار الفرضيات
هل الفرق حقيقي أم مجرد صدفة إحصائية؟
(وهنا يبدأ الصراع بين H₀ و H₁). -
اتخاذ قرار في ظل عدم اليقين
لا يعطيك يقينًا مطلقًا، بل قرارًا باحتمال خطأ محسوب.
طريقة التقييم: مراقبة مستمرة (40%) + امتحان (60%)
-
-
يهدف مقياس الإحصاء الاستدلالي إلى تمكين الطالب من:
-
فهم المبادئ الأساسية للإحصاء الاستدلالي
من خلال إدراك الفرق بين المجتمع الإحصائي والعينة، ومفهوم التعميم الإحصائي. -
اكتساب القدرة على اختبار الفرضيات العلمية
باستخدام الأساليب الإحصائية المناسبة للتحقق من صحة الفرضيات البحثية. -
التعرف على مفاهيم التقدير الإحصائي
مثل مستوى الثقة درجة الحرية وتقدير المعلمات المجهولة للمجتمع الإحصائي. -
التمييز بين أنواع الاختبارات الإحصائية
(الاختبارات المعلمية وغير المعلمية) واختيار الاختبار المناسب لطبيعة البيانات. -
تحليل نتائج الدراسات الميدانية بطريقة علمية
تسمح باتخاذ قرارات مبنية على أدلة كمية دقيقة. -
تفسير النتائج الإحصائية تفسيرًا منهجيًا
وربطها بالإطار النظري والدراسات السابقة دون الوقوع في سوء التأويل. -
توظيف الاختبارات الإحصائية
في معالجة البيانات وتحليلها بما يخدم البحث العلمي في مختلف التخصصات. -
تنمية التفكير النقدي في التعامل مع البيانات الكمية
من خلال تقييم صحة النتائج وحدود تعميمها. -
دعم القدرة على اتخاذ القرار العلمي
استنادًا إلى نتائج إحصائية موضوعية بدل الانطباعات الشخصية.
-
-
يشترط لدراسة مقياس الإحصاء الاستدلالي أن يكون الطالب قد اكتسب المعارف والمهارات التالية:
-
الإلمام بمبادئ الإحصاء الوصفي
مثل الجداول التكرارية، التمثيلات البيانية، ومقاييس النزعة المركزية (المتوسط، الوسيط، المنوال). -
القدرة على حساب مقاييس التشتت
كالمدى، التباين، والانحراف المعياري، وفهم دلالاتها.
-
فهم المفاهيم الرياضية الأساسية
خاصة الكسور، النسب، الجذور، والقوى، الضرورية للحسابات الإحصائية. -
معرفة أولية بأنواع المتغيرات الإحصائية
(كيفية، كمية، متقطعة، متصلة) ومستويات القياس (اسمي، رتبي، فئوي، نسبي). -
الاطلاع على أساسيات الاحتمالات
بما في ذلك مفهوم الحدث، فضاء العينة، والاحتمال البسيط. -
القدرة على قراءة وتفسير الجداول والرسوم البيانية
وربطها بالظواهر المدروسة. -
معرفة أولية بمفاهيم البحث العلمي
مثل المجتمع الإحصائي، العينة، أدوات جمع البيانات. -
القدرة على استعمال الآلة الحاسبة أو البرمجيات الأساسية
لإجراء العمليات الحسابية البسيطة.
-
-
1) أهمية الإحصاء الاستدلالي وأهمية في البحوث العلمية .
2) مفاهيم أساسية في الإحصاء الاستدلالي1 (المتغيرات، طبيعة التوزيع، قوة الاختبار، ...) .
3) مفاهيم أساسية في الإحصاء الاستدلالي2 (درجات الحرية، مستوى الخطأ، مستوى الدلالة، القيمة المحسوبة، القيمة المجدولة، كيفية اتخاذ القرار بشأن نتائج الاختبارات الإحصائية، ...).
4) العناصر المنهجية التي يؤثر في اختيار الاختبارات الإحصائية المناسبة1 (الفرضيات، العينات: عددها وطبيعتها، نوع البيانات أو مستوى القياس). 5) العناصر المنهجية التي يؤثر في اختيار الاختبارات الإحصائيةالمناسبة2 ( نوع البيانات أو مستوى القياس، تقديم نموذج لتحديد الاختبارات الإحصائية واستعمالاتها).
6) كيفية بناء جدول تكراري بسيط (من خلال تفريغ الاستمارة) والتعليق عليه .
7) كيفية بناء جدول تكراري مركب (من خلال تفريغ الاستمارة) والتعليق عليه.
8) اختبار الكيدوا (Khi-deux) لحسن المطابقة (كا2).
9) اختبار الكيدوا(Khi-deux) للاستقلالية (كا2) .
10) معامل الارتباط برسن (R. Pearson) .
11) معامل الارتباط سبيرمان (R. Kendall).
12) معامل الارتباط كاندل (R. Spearman).
13) معامل الارتباط الجزئي (R. Partielles).
14) معامل الانحدار الخطي البسيط (Régression linéaire).
15) معامل الانحدار الخطي المتعدد (Régression Partielles multiple). -
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
