تحليل البيانات: مقدمة

الإحصاء. إنها تتعلق بالأنماط، وتجميع المعلومات، وتوضيحها التحليل الإحصائي الصحيح يسهل فهم كميات كبيرة من البيانات، ولكن التحليل الإحصائي السيىء قد يؤدي إلى استنتاجات خاطئة. فيما يلي بعض أمثلة الأخطاء الإحصائية. لدينا أربعة أصدقاء. كل منهم لديه أرنبين في المتوسط. لكن هذا ليس صحيحا، فأحدهم فقط لديه ثمانية أرانب، والباقين ليس لديهم أرانب على الإطلاق. لذا فلا يصح استخدام المتوسط لوصف ذلك. عندما تنحرف قيمة أو أكثر عن باقي القيم بشكل كبير، فيفضل استخدام الوسيط بدلا من المتوسط. هذا رسم شريطي يوضح المصروف الشهري لماريا. الشريط في أقصى اليمين أكبر بمرتين من الشريط في أقصى اليسار. يدل هذا علي أن المصروف زاد للضعف خلال عامين. لكن هذا ليس صحيحا. فالمحور X لا يبدأ من الصفر، وهناك خط متعرج يبين أنه هناك كسر في المقياس. المقياس المكسور وسيلة جيدة لتوفير المساحة والتركيز على الأساسيات في الرسم، ولكن يمكنه أيضا إظهار تغيرات أكبر من التغيرات الحقيقية. هذا رسم بياني آخر، يدل على عدد طلاب الصفوف الذين يلعبون كرة القدم مرة واحدة أسبوعيا على الأقل. إرتفاع الكرة يحدد عدد الطلاب اللاعبين. في الصف 9A، عدد اللاعبين ضعف عددهم في الصف 9B. كرة 9A ضعف ارتفاع كرة 9B، لكنها أكبر بأربع مرات، فمقياس المساحة يساوي مربع المقياس الخطي! لذا يفضل استخدام الرسم الشريطي هنا. شاهدنا ثلاثة أمثلة عن أخطاء البيانات الإحصائية. عند رسم الإحصائات، يفضل التفكير في أبسط طريقة للقيام بذلك، فربما تكون هناك طريقة أكثر وضوحاً أو صدقاً لعرض نفس المعلومات؟