مصطلحات إحصائية متعددة

2012 استخدام الإحصاء لفهم البيئة

فيليب ويذر وبني أ.كوك

KFAS

مصطلحات إحصائية متعددة الرياضيات والهندسة الهندسة

– الإحصاء الوصفي (الفصل 2). أساليب تخليص وعرض البيانات. بالمقارنة مع الإحصاء الاستدلالي.

– بيانات منفصلة أو بيانات غير متصلة (الفصل 1). وهي البيانات التي يتم قياسها بوحدات مع مسافات مميزة بين القيم المتجاورة (على سبيل المثال العدد أو البيانات الاسمية أو الرتبية)، بالمقارنة مع البيانات المتصلة.

 

– المتغير المثبت (الفصل 1). وهو القياس أو التصنيف أو الدرجة حيث القيمة المحددة كجزء من تصميم التجربة أو المسح. انظر أيضاً المتغير بالمقارنة مع المتغير المقاس.

 

– التوزيع التكراري (الفصل 2). وهو ملخص مجموعة بيانات (سواء في شكل رسم بياني أو في شكل جدول) والذي يبين عدد الحالات (التكرار) لحدوث كل قيمة أو نطاق من القيم.

تحليل تباين المجموعات المتوافقة من فريدمان باستخدام الرتب (الفصل 7). وهو اختبار إحصائي غير برامتري (غير معلمي) لفحص الفروق بين أكثر من عينتين، بينما يضع في الاعتبار وجود مجموعات متوافقة عبر العينات.

وهو يمثل امتداداً لاختبار ولكوكسون للأزواج المتوافقة. انظر أيضاً المقاييس المتكررة وتحليل التباين ANOVA. بالمقارنة مع تحليل التباين في اتجاهين وتحليل كروسكال وأليس للتباين في اتجاه واحد باستخدام الرتب.

 

– اختبار جودة الملاءمة (الفصل 6) وهو اختبار إحصائي للفروق بين التوزيع التكراري المقاس والتوزيع التكراري النظري. انظر أيضاً اختبار كاي تربيع. بالمقارنة مع اختبار الارتباطات/ الاستقلالية.

– المدرج التكراري الشكل (2 – 1). وهو الشكل البياني الذي يشمل الأعمدة التي تعرض التكرارات (المحور y) لمتغير مقاس (مدى أو نسبة) (المحور x) ولاحظ أنه لا توجد مسافات بين الأعمدة على المحور x. انظر أيضاً التوزيع التكراري بالمقارنة مع الأعمدة البيانية.

 

– التجانس (الفصل 6). وهو المساواة وعادة يستخدم في مجال المقارنة بين العينات.

– الفرض (الافتراض) (الفصل 3). وهو التنبؤ بالفروق بين العينات أو التنبؤات بخصوص العلاقات أو الارتباطات بين المتغيرات. انظر أيضاً الفرض البديل والفرض الصفري.

 

– استقلال البيانات (الفصل 1): وهي الحالة حيث القيمة المقاسة (أو الدرجة) لأي فرد لا تؤثر على القيمة (أو الدرجة) لأي فرد آخر سواء داخل أو بين العينات، وهي حالة للعديد من الاختبارات الإحصائية (باستثناء الحالات حيث يتم استخدام الاختبارات المتوافقة أو المزدوجة) بالمقارنة مع البيانات المتوافقة والبيانات غير المتوافقة.

– المتغير المستقل (الفصلين 1 و5): وهو المتغير الذي يمكن أن تحدد قيمه قيم متغير آخر، بينما لا تتأثر هذه بدورها. بالمقارنة مع المتغير التابع.

 

– الإحصاء الاستدلالي (الفصل 3). أساليب تعريف الفروق بين العينات أو العلاقات أو الارتباطات بين المتغيرات. بالمقارنة مع الإحصاء الوصفي.

– التقدير البياني (المثال العملي 7 – 1 د) وهو تقدير المؤشر الإحصائي من خلال جدول إحصائي حيث درجات الحرية غير محددة بدقة، وذلك بحسابها من القيم المجاورة. ولاحظ أن الاحتمالات الدقيقة يمكن تقديرها بيانياً بأسلوب مماثل.

 

– المدى بين الإرباعي (النطاق بين الربيعين) (المربع 2 – 7) وهو يصف الجزء المركزي لعينة تحتوي على 50% من نقاط البيانات وتقع بين النقاط 25% (الربيع الأدنى) و75% (الربيع الأعلى) وتحيط بالوسيط (ولكنها ليست بالضرورة متماثلة). وهذا المدى يستخدم عادة للبيانات الملتوية أو الرتبية، بالمقارنة مع الانحراف المعياري.

– البيانات النطاقية المربع (1 – 3). وهي البيانات على المقياس بدون نقطة صفر مطلق، وبحيث أن نقاط البيانات يمكن تمييزها بين أحدها والآخر من حيث الحجم والفروق الاتجاهية ولكن النسب بين النقاط غير محتملة بالمقارنة مع البيانات الاسمية والرتبية وبيانات النسبة.

 

– تحليل كروسكال واليس للتباين باستخدام الرتب (الفصل 7). وهو الاختبار الإحصائي غير البرامتري (غير المعلمي) لفحص الفروق بين أكثر من عينتين تحتوي على بيانات غير متوافقة (بيانات مستقلة). بالمقارنة مع تحليل التباين في اتجاه واحد.

– المربع اللاتيني (الشكل 1 – 3). وهو تنظيم عشوائي طبقي للمعالجات في تجربة وبحيث إن كل معالجة يتم تمثيلها مرة في كل صف وكل عمود لتصميم التجربة بالمقارنة مع تصميم البلوكات الموزعة عشوائياً.

 

– خط أفضل ملاءمة (خط أفضل توافق) (الشكل). وهو الخط الذي يتم حسابه والمبين على رسم الانحدار والذي يسمح بالتنبؤ بالمتغير التابع والذي يتم عرضه على المحور y في حالة المعرفة بالمتغير المستقل (الذي يتم عرضه على المحور x).

– التجارب التحكمية (الفصل 1) حيث يتم التحكم في متغير أو أكثر من المتغيرات لتأكيد تأثيرها على متغير مقاس بينما تظل جميع الأحوال الآخرى ثابتة. وعادة ما يتم استخدامه لتعريف السبب والتأثيرات. بالمقارنة مع تجارب المشاهدة.

 

– اختبار مان ويتني U (الفصل 4). وهو اختبار إحصائي غير برامتري (غير معلمي) للفروق في النزعة المركزية بين عينتين ويحتوي على بيانات غير متوافقة (بيانات مستقلة). بالمقارنة مع اختبار t وتحليل كروسكال واليس للتباين باستخدام الرتب واختبار ولكوكسون للأزواج المتوافقة.

– بيانات متوافقة (توثيقية) (الفصل 4 و 7) وهي الحالة حيث كل نقطة بيانات ليست مستقلة عن جميع النقاط الأخرى، ولكن أزواج أو مجموعات نقاط البيانات مرتبطة من خلال الحصول عليها من نفس الفرد أو وحدة المعاينة بالمقارنة مع استقلالية البيانات.

 

– المتوسط (الوسط)، (الفصل 2). وهو المتوسط الحسابي والذي يتم حسابه على أساس مجموع جميع نقاط البيانات مقسومة على حجم العينة والمعيار الأكثر شيوعاً للاستخدام لقياس النزعة المركزية لبيانات المدى أو النسبة بالمقارنة مع الوسيط أو المنوال. انظر الفصل 2.

– متوسط المربعات MS (الفصل 7). وهو مقياس التغير في عينة ويتم حسابه كمجموع المربعات مقسوماً على درجات الحرية. ويسمى أيضاً التباين، وهذا المصطلح يتم استخدامه عادة في تحليل التباين.

 

– المتغير المقاس (الفصل 1). وهو القياس أو التصنيف أو الدرجة المسجلة أثناء أو المسح، والقيم حرة في التغير وتعتمد على المتغيرات الثابتة المحددة في التصميم التجريبي أو تصميم المسح. بالمقارنة مع المتغير.

– الوسيط (الفصل 2). القيمة المتوسطة في قائمة البيانات المرتبة في راتب، وهو المعيار الأكثر استخداماً في قياس النزعة المركزية للبيانات المرتبة. (الرتبية)، وذلك في مقابل الوسط والمنوال.

[KSAGRelatedArticles] [ASPDRelatedArticles]