يبدأ التحليل الإحصائي الرائد عادةً بتحليل وصفي. يساعدك على التفكير في كيفية استخدام بياناتك ، ويساعدك على تحديد الاستثناءات والأخطاء ، ومعرفة كيفية ارتباط المتغيرات ، مما يضعك في موقع لقيادة البحث الإحصائي في المستقبل. الاحتفاظ بالبيانات الأولية بتنسيق يسهل فهمها وتحليلها ، أي إعادة ترتيب البيانات وفرزها وتغييرها بحيث يمكن أن تخبرك بشيء مفيد عن البيانات التي تحتوي عليها.
يعد التحليل الوصفي أحد أهم مراحل تحليل البيانات الإحصائية. يوفر لك استنتاجًا حول توزيع بياناتك ، ويساعد في اكتشاف الأخطاء والقيم المتطرفة ، ويتيح لك تحديد الأنماط بين المتغيرات ، وإعدادك للتحليل الإحصائي في المستقبل.
في هذه المدونة ، سنناقش التحليل الوصفي وأفضل النصائح للباحثين.
ما هو التحليل الوصفي؟
يعد التحليل الوصفي نوعًا من أبحاث البيانات التي تساعد في وصف نقاط البيانات أو إظهارها أو تلخيصها بشكل مفيد حتى تتطور هذه الأنماط بحيث تفي بجميع شروط البيانات.
إنها تقنية تحديد الأنماط والروابط من خلال الاستفادة من البيانات الحديثة والتاريخية. نظرًا لأنه يحدد الأنماط والارتباطات دون الذهاب إلى أبعد من ذلك ، غالبًا ما يشار إليه على أنه تحليل البيانات الأساسي.
عند وصف التغيير بمرور الوقت ، يكون هذا التحليل مفيدًا. يستخدم الأنماط كنقطة انطلاق لمزيد من البحث لإبلاغ عملية صنع القرار. عندما يتم إجراؤها بشكل منهجي ، فإنها ليست خادعة أو مملة.
تجميع البيانات والتعدين هما طريقتان تستخدمان في التحليل الوصفي لتوليد البيانات التاريخية. في تجميع البيانات ، يتم جمع المعلومات في البداية ثم فرزها لتبسيط مجموعات البيانات الكبيرة. التنقيب عن البيانات هو المرحلة التحليلية التالية ، والتي تستلزم البحث في البيانات عن الأنماط والأهمية.
أفضل النصائح للباحثين حول التحليل الوصفي
تدعم مجموعة متنوعة من المنهجيات التجريبية التحليلات الوصفية العملية. إن أدوات العمل الوصفية الأكثر شيوعًا هي الإحصائيات البسيطة التي تمثل الاتجاهات الأساسية والتنوع (مثل الوسائل والوسيط والأنماط) ، والتي قد تكون مفيدة للغاية في شرح البيانات.
تقع على عاتق الباحث الوصفي مسؤولية تكثيف مجموعة البيانات في شكل يجده الجمهور مفيدًا. لا يعني هذا التخفيض في البيانات أنه يجب أن يتم ترجيح الموقف أو الظاهرة بشكل متساوٍ في جميع مكوناتها. بدلاً من ذلك ، فإنه يركز على الجوانب الأكثر أهمية للظاهرة كما هي ، وبشكل أكثر عمومية ، سياق الممارسة الواقعية التي يجب أن تُقرأ فيها دراسة بحثية.
قياسات التردد
يعد فهم عدد المرات التي من المحتمل أن يحدث فيها حدث أو رد فعل معين أمرًا بالغ الأهمية للتحليل الوصفي. الهدف الرئيسي من قياسات التردد هو توفير شيء مثل العد أو النسبة المئوية.
مقاييس النزعة المركزية
يعد العثور على الاتجاه المركزي (أو المتوسط) أو الاستجابة أمرًا بالغ الأهمية في التحليل الوصفي. يتم استخدام ثلاثة معايير – المتوسط ، والوسيط ، والوضع – لحساب الاتجاه المركزي.
مقياس الكآبة
في بعض الأحيان ، يعد فهم كيفية توزيع البيانات عبر النطاق أمرًا بالغ الأهمية. يمكن قياس هذا النوع من التوزيع باستخدام مقاييس التشتت مثل النطاق أو الانحراف المعياري.
مقاييس الموقف
يعد العثور على موقع القيمة أو الاستجابة فيما يتعلق بمسائل أخرى جانبًا آخر من جوانب التحليل الوصفي. في مجال المعرفة هذا ، تعتبر المقاييس مثل الربعية والنسب المئوية مفيدة.
الأشياء الذي ينبغي فعلها:
علاوة على ذلك ، ما يمكن للباحثين فعله لاستكمال التحليل الوصفي هو:
- يجب أن يحددوا الغرض من التحليل ، والأهداف ، والاتجاه الذي سيتخذهون ، والأشياء التي يجب التغاضي عنها ، والشكل الذي يجب تقديم البيانات به.
- يجب عليهم جمع البيانات بعد تحديد الأهداف. هذه مرحلة حرجة لأن جمع البيانات غير الصحيحة قد يقودهم بعيدًا عن هدفهم.
- تنظيف البيانات هو المرحلة التالية. عند العمل مع مجموعات البيانات الضخمة ، قد يصبح تطهير البيانات أمرًا صعبًا. قد يؤدي ضجيج مجموعة بيانات العمل أو المعلومات غير ذات الصلة إلى تحريف النتائج. يجب على الباحثين تنظيف البيانات باتباع المواصفات للحصول على نتائج موثوقة.
- يتم استخدام مناهج تحليلية مختلفة بمجرد تنظيف البيانات. في شكل ملخصات وصفية متعمقة ، يسلط التحليل الوصفي الضوء على الخصائص الأساسية للبيانات.
- بعد تحليل مجموعة البيانات ، يمكن للباحثين تفسير النتائج في ضوء الأهداف. كان التحليل ناجحًا إذا كانت الاستنتاجات هي ما كان متوقعًا. خلاف ذلك ، يجب عليهم البحث عن نقاط الضعف في استراتيجيتهم وتكرار هذه العمليات للحصول على نتائج أفضل.
- عندما تقدم تحليلك إلى أصحاب المصلحة والفرق غير التقنيين ، فقد يكون من الصعب توصيل النتائج. يساعد تصور البيانات على إكمال هذه المهمة بكفاءة. لإعطاء النتائج ، قد يستخدم الباحثون مجموعة متنوعة من أساليب تصور البيانات ، مثل المخططات والمخططات الدائرية والرسوم البيانية وغيرها.
استنتاج
التحليل الوصفي هو نهج بحثي بالغ الأهمية ، بغض النظر عما إذا كان الباحث يريد اكتشاف العلاقات السببية بين المتغيرات ، أو شرح أنماط السكان ، أو تطوير مقاييس جديدة للظواهر الأساسية. قد يساهم بشكل كبير في العديد من التحقيقات الوصفية والسببية عند استخدامه بشكل صحيح.
يعد النظر إلى البيانات الصحيحة وتقييمها أمرًا ذا قيمة كبيرة للباحثين والمسوقين. يمكنك جمع بيانات البحث وتنفيذ تحليل معقد داخل الأداة باستخدام منصة بحث راسخة مثل QuestionPro ، والتي تمكنك من الحصول على الأفكار المهمة.
باستخدام QuestionPro ، يمكنك الوصول بسرعة إلى قرارات مهمة مع فهم أفضل لعملائك وعناصر البحث الأخرى. استفد من إمكانات مجموعة الأبحاث على مستوى المؤسسات الآن!
