مجموعة من المصطلحات الإحصائية
2012 استخدام الإحصاء لفهم البيئة
فيليب ويذر وبني أ.كوك
KFAS
المصطلحات الإحصائية الرياضيات والهندسة الهندسة
يغطي هذا الجزء كل من تعريفات المصطلحات الإحصائية والرموز المستخدمة في هذا الكتاب.
تعريفات المصطلحات الإحصائية
الفرق المطلق (المربعات 4 – 1 و 6 – 4). وهو القيمة الموجبة (أي مع تجاهل الإشارة) للفرق بين عددين.
– المعاينة (أخذ العينات) بالمصادفة (الفصل 1). الأفراد الذين يتم اختيارهم على أساس الوارد أولاً يتم أخذهم في العينة أولاً.
– الفرض البديل (الفصل 3). التنبؤ بأن العينات تختلف أو أن المتغيرات مرتبطة أو يوجد ترابط بينها. ويتم قبول هذا الفرض في حالة رفض الفرض الصفري. بالمقارنة مع الفرض والفرض غير المحدد والفرض المحدد.
– تحليل التباين (الفصلين 5 و 7). عائلة من الاختبارات الإحصائية لفحص الفروق في النزعة المركزية بين العينات. انظر أيضاً تحليل التباين ANOVA، وتحليل التباين الأحادي الاتجاه وتحليل التباين الثنائي الاتجاه.
وتحليل التباين كروسكال واليس أحادي الاتجاه باستخدام الرتب وتحليل التباين ANOVA بالمقاييس المتكررة. وتحليل فريدمان للتباين في المجموعات المتوافقة باستخدام الرتب.
– ANOVA (الفصلين 5 و 7).
– اختصار تحليل التباين، وهو يستخدم عادة للإصدارات البارامترية لمجموعة الاختبارات.
– الارتباط الذاتي (الفصل 5). وهو الوضع حيث توجد علاقات بين متغيرات متعددة وهكذا يكون من الصعب فصل تأثيرات أحد المتغيرات عن متغير آخر.
– الرسم البياني بالأعمدة (الأعمدة البيانية) (الفصل 2). وهو الرسم البياني الذي يشمل الأعمدة التي تعرض التكرار (المحور y) لمتغير أو أكثر من المتغيرات الاسمية (المحور x) – انظر الشكل 2 – 13.
وعلى التبادل فإن التكرارات (المحور y) لمتغير فردي مقاس منفصل (المحور x) يمكن عرضها – انظر الشكل 2 – 5. ويمكن أيضاً استخدام الأعمدة البيانية لعرض القيم المتوسطة لمتغير مقاس (المحور y) منفصلة إلى تصنيف اسمي أو أكثر (المحور x).
وفي الحالة الأخيرة فإن الخطوط الرأسية تمثل الأخطاء المعيارية أو الانحرافات المعيارية ويمكن إضافتها للأعمدة – انظر الشكل 2 – 10 أ. ولاحظ أن المسافات تفصل الأعمدة. كما في المدرجات التكرارية.
– بلوك (الأشكال 1 – 2 و 1 – 3 و 7 – 4). وهو جزء من التصميم لتجربة أو مسح لتمثيل قسم من المساحة أو المكان أو الوقت حيث يتم توزيع التصنيفات أو الفئات أو المعالجات ولكي تضع في الاعتبار عدم التجانس عبر المكان أو الزمان.
– رسم الصناديق والشوارب (الشكل 2 – 11) وهو البياني الذي يشمل الصناديق التي تعرض قيمة الوسيط (الخط المركزي للصندوق) والربيعات (الإرباعيات) العظمى والصغرى (الحدود العليا والسفلى للصندوق) والنطاق (المدى) (الشوارب فوق وتحت الصندوق) لمتغير رتبي (المحور y) مفصولة إلى متغير أو أكثر من المتغيرات الاسمية (المحور x).
– اختبار كاي تربيع (الفصل 6) وهو الاسم الذي يستخدم عادة للاختبار الإحصائي للارتباط (أو الاستقلال) بين توزيعين تكراريين يتم قياسهما، والمعيار الإحصائي والذي يستخدم للتقريب إلى توزيع كاي تربيع (X2 – تحصل غالباً على الاسم المظلل X2). بالمقارنة مع اختبار الارتباط/ الاستقلال وجودة اختبار الملاءمة.
– الأسئلة المغلقة (الجدول 1 – 1). وهي تقدم لأفراد العينة مقدمي الردود استبياناً بعدد محدد من الاختيارات للإجابة. بالمقارنة مع الأسئلة المفتوحة.
– العينات العنقودية (الفصل 1). أسلوب فني للمعاينة يستخدم الأوضاع حيث توجد وحدات المعاينة الفردية في مجموعات. والمجموعات الأولي (العناقيد) يتم اختيارها عشوائياً ثم يتم اختيار الأفراد عشوائياً داخل العناقيد.
– معامل التحديد (معامل الحتمية) (المربعات 5 – 2 و 5 – 7). وهو نسبة (r2) أو نسبة مئوية (R2) للتغير في متغير واحد مشترك بالتغير في متغير آخر.
– حدود الثقة وتسمى أيضاً مدى الثقة وهو النطاق أو المدى حيث يوجد المتوسط باحتمال معين (على سبيل المثال حدود الثقة 95% للمتوسط تحتوي على 95% من المتوسطات المحتملة للعينة) – انظر المربع 2 – 6 ويمكن أيضاً استخدام حدود الثقة في الانحدار لكي نجد وباحتمال معين المدى الذي توجد فيه قيمة x المقدرة – انظر المربع 5 – 8 بالمقارنة مع الخطأ المعياري.
– المتغير المشوش (الفصل 1). وهو متغير مستقل وليس تحت البحث، ولكنه يتغير بصورة نظامية مع المتغير المستقل موضوع البحث الأصلي.
– تحليل المحتوي (الفصل 1). فحص نصوص الاختبار أو أسئلة المقابلة لتعريف الخصائص (على سبيل المثال التكرار وعمق وترتيب الردود).
جدول ارتباطات وهو الجدول الذي يلخص توزيعين تكراريين أحدهما على طول محور الصف والآخر على طول محور العمود وبحيث أن خلايا الجدول تحتوي على التكرارات المشترك بتقاطع كل صف وعمود.
وهو يستخدم في الجدولة المتقاطعة لأغراض العرض (الفصل 1) ولاختبار الارتباط/ الاستقلالية للبيانات التكرارية (على سبيل المثال اختبار كاي تربيع والمثال العملي 6 – 1 أ).
البيانات المتصلة (الفصل 1). بيانات القياس (مدى أو نسبة) على مقياس مع عدد لا نهائي من النقاط بين أي زوج من القيم المتجاورة. بالمقارنة مع البيانات المنفصلة.
التحكم التحكم (الفصل 1). جزء من تجربة تم إعداده لتكرار جميع خصائص المعالجة باستثناء ما يتم لمصلحة واهتمام الباحث. ومقارنة المعالجات مقابل معايير التحكم تتيح الإمكانية لتحديد أي تأثيرات ذات دلالة إحصائية للمعالجة. وعكس التحكم المعالجة.
تحليل الترابط (الفصل 5). وهو الاختيار الإحصائي للعلاقات بين متغيرين حيث السبب والتأثير ليست ضمنية. انظر أيضاً معامل ارتباط بيرسون لعزم حاصل الضرب، ومعامل سبيرمان لارتباط الرتبة. بالمقارنة مع تحليل الانحدار.
المستوى الحرج (الفصل 3). مستوى الاحتمالات الاختياري عند قيم أقل منها يقال أن هذا الحدث من شأنه ألا يحدث أي لا يوجد احتمال لأن يحدث بصورة جوهرية (والإحصائيات الاختبارية لها توزيعات احتمالات مرتبطة بها وتعتبر عادة أنه لا يحتمل أن تحدث بطريق الصدفة إذا كان الاحتمال أقل من 0.05).
الجدولة المتقاطعة وهو الجدول الذي يلخص توزيعين تكراريين أحدهما على طول محور السقف والآخر على طول محور العمود وبحيث أن خلايا الجدول تحتوي على تكرارات مشترك بتقاطع الصف والعمود.
ويمكن أن تحتوي الخلايا أيضاً على نسب مئوية على أساس أي من التوزيعين أو على أساس حجم العينة الإجمالي – انظر الجدول 2 – 7. وقيم الوسط أو الوسيط للمتغير الثالث يمكن أن تشمل أيضاً محتويات الخلايا – انظر الجدول 2 – 8. انظر أيضاً جدول الارتباطات.
البيانات المعلومات من أي نوع وغالباً ما تحتوي على الدرجات أو القياسات أو الأوساط لوحدة المعاينة الفردية.
درجات الحرية df (المربع 3 – 1) وهو عدد نقاط البيانات في عينة والتي لها حرية التغير. ويتم حسابها على أنها عدد نقاط البيانات مطروحاً منها قيمة على أساس عدد البراميترات (المعلمات) (على سبيل المثال الوسط) والتي تم تقديرها بالفعل من العينة.
المقام (الجدول أ – 1). وهو مقام القسمة في الكسر الاعتيادي (أي الرقم تحت الخط). وعكسها البسط.
متغير تابع (الفصلين 1 و 5). وهو المتغير الذي تتحدد قيمه أو يتم افتراضها على أنها يتم تحديدها بصورة حتمية، على الأقل جزئياً من خلال قيم متغير آخر. وعكسها متغير مستقل.
البيانات المشتقة (الفصل 1). وهي البيانات التي تحتوي على نسب (أو نسب مئوية) والنسب التي يتم حسابها من بيانات أخرى مقاسة أو يتم قياسها مباشرة.
[KSAGRelatedArticles] [ASPDRelatedArticles]