الإحصاء الإستدلالي و الرياضي
Désolé, cette activité n’est pas visible actuellement
Aperçu des sections
-
-
🎯 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%)
-
-
-
المحور الأول: الأسس النظرية للإحصاء الاستدلالي واتخاذ القرار الإحصائي
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).المحور الثاني:تنظيم البيانات وتحليلها باستخدام اختبار كاي مربع (Chi-Square)
1) كيفية بناء جدول تكراري بسيط (من خلال تفريغ الاستمارة) والتعليق عليه .
2) كيفية بناء جدول تكراري مركب (من خلال تفريغ الاستمارة) والتعليق عليه.
3) اختبار الكيدوا (Khi-deux) لحسن المطابقة (كا2).
4) اختبار الكيدوا(Khi-deux) للاستقلالية (كا2) .المحور الثالث: تحليل العلاقات الارتباطية بين المتغيرات
1) معامل الارتباط برسن (R. Pearson) .
2) معامل الارتباط سبيرمان (R. Kendall).
3) معامل الارتباط كاندل (R. Spearman).
4) معامل الارتباط الجزئي (R. Partielles).المحور الرابع: تحليل الانحدار والتنبؤ الإحصائي
1) معامل الانحدار الخطي البسيط (Régression linéaire).
2) معامل الانحدار الخطي المتعدد (Régression Partielles multiple). -
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
