داخل علم التحليل الإحصائي، نوعان مهمان من الأساليب، معروفين باسم البارامتري (المعلمي) واللابارامتري (اللامعلمي). يختلف كل نوع في كيفية استعماله وفوائده.
تطلب الأساليب البارامترية بعض المعايير مثل اعتدالية التوزيع والتجانس والعشوائية في البيانات. بينما اللابارامترية لا تحتاج لهذه المعايير. اختبارات البارامترية أنسب لأرقام كمية، بينما اللابارامترية تناسب أفضل النوعيات.
علاوة على ذلك، البارامتري يحتاج عينات كبيرة عمومًا، بينما يمكن استخدام عينات صغيرة في اللابارامتري. هذا ملخص للفروقات الأساسية بينهم.
أهم النتائج الرئيسية
- الإحصاء الـبارامتري يتطلب افتراضات أكثر صرامة مثل اعتدالية التوزيع والتجانس والعشوائية.
- الإحصاء اللابارامتري لا يتطلب هذه الافتراضات، مما يجعله أكثر مرونة.
- الاختبارات البارامترية مناسبة للمتغيرات الكمية بينما اللابارامترية مناسبة للمتغيرات النوعية.
- حجم العينة في الإحصاء الـبارامتري يجب أن يكون كبيرًا، بينما في الإحصاء اللابارامتري يمكن استخدام عينات صغيرة.
- الإحصاء اللابارامتري أقل حساسية للتطرفات والقيم الشاذة في البيانات.
مقدمة عن التحليل الإحصائي بارامتري غير
التحليل الإحصائي ينقسم لنوعين: بارامتري ولابارامتري. البارامتري يعتمد على معالم المجتمع الأصلي. أما التحليل اللابارامتري فيبنى على افتراضات أقل صرامة.
الإحصاء البارامتري والإحصاء اللابارامتري
الإحصاء الـبارامتري يحتاج لثوابت المجتمع وشروط معينة. بينما التحليل اللابارامتري لا يحتاج لهذه الثوابت والشروط. هذه المرونة تساعد في التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات.
- الإحصاء الـبارامتري: يعتمد على البارامترات (المعالم الرئيسية) للمجتمع الأصلي ويتطلب شروطًا كالاعتدالية والتجانس والعشوائية.
- الإحصاء اللابارامتري: لا يعتمد على البارامترات ولا يتطلب هذه الشروط، مما يجعله أكثر مرونة في التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات والمتغيرات.
الإحصاء البارامتري واللابارامتري مهمان في البحوث. يستخدم كل اسلوب حسب نوع البيانات والهدف من البحث. لذلك الاختيار مهم لاختيار الأداة الإحصائية الصحيحة.
“لا يوجد نوع أفضل من الآخر، بل يعتمد اختيار الأسلوب الإحصائي المناسب على طبيعة البيانات والأهداف البحثية.”
أنواع البيانات وطرق التحليل
لكي نبدأ بالتحليل، يجب نعرف نوع البيانات. البيانات تتقسم إلى نوعين: كمية ونوعية. ولكل نوع له طريقة تحليل خاصة به.
البيانات الكمية هي التي نقيسها بأرقام، كمان مثل الأوزان والأعمار. يجب استخدام اختبارات خاصة مع هذا النوع إذا كان توزيعها طبيعي. مثلا، اختبار t أو ANOVA لمقارنة أكثر من مجموعة.
البيانات النوعية تصنف الأمور بدل من قياسها بأرقام، مثل الجنس. لتحليلها، نستخدم اختبارات خاصة كـ كاي تربيع أو مان-ويتني.
تختلف الاختبارات حسب مستويات القياس (اسمي، رتبي، فتري، نسبي). يعتمد اختيار الاختبار على البيانات والهدف من تحليلها.
| مستوى القياس | أمثلة | الاختبارات الإحصائية |
|---|---|---|
| اسمي | النوع، الجنسية | كاي تربيع، ويلكوكسون |
| رتبي | التحصيل الأكاديمي، الاقتصادي | مان-ويتني، ويلكوكسون |
| فتري | الدرجات، العمر | اختبار t، ANOVA |
| نسبي | الوزن، الطول | اختبار t، ANOVA |
اختيار الاختبار المناسب يعتمد على نوع البيانات ومستوى قياسها. يساعد هذا الاختيار على تحليل البيانات بدقة ومعنى.
الخلاصة
ختاماً، الإحصاء الـبارامتري واللابارامتري لهما خصائصهم الفريدة. البارامتري يتطلب اعتدالية وتجانس. كما يستخدم في المتغيرات الكمية.
أما اللابارامتري، فهو يناسب المتغيرات النوعية. ولا يحتاج إلى الشروط السابقة. اختيار الاختبار يعتمد على البيانات والأهداف.
يجب على الباحثين اختيار الإحصاء المناسب لتحليل البيانات بدقة. اختيار البارامتري أو اللابارامتري يؤثر على نتائج البحث. يجب أن يكون الباحثون مطلعين على مميزات كل منهما.
باختيار الأسلوب الإحصائي المناسب، يمكن الوصول لاستنتاجات دقيقة. بعد تحديد البيانات والمتغيرات، يختار الباحث الأسلوب المناسب. حينها يكون بإمكانه تحليل النتائج بشكل علمي ودقيق.
FAQ
ما الفرق بين الإحصاء البارامتري والإحصاء اللابارامتري؟
ما أهم الاختلافات بين الاختبارات الـبارامترية والاختبارات اللابارامترية؟
ما هي أنواع البيانات والمتغيرات التي تناسب الإحصاء البارامتري والإحصاء اللابارامتري؟
روابط المصادر
- التحليل الإحصائي للعلوم الاجتماعية Statistical Analysis SPSS – https://www.facebook.com/statistical.spss/posts/الإحصاء-البارامتري-واللابارامتريالفروق-بينهما-وشروط-استخدامهماقد-يستخدم-الباحث-م/1793234734047240/
- (351) الفرق بين الاحصاء البارامترى واللابارامترى وشروط استخدامهما – https://myportail.com/actualites-news-web-2-0.php?id=6765
- SPSS 2016 الدرس الاول – الجزء الثاني – https://nitrosystem.net/spss-2016-الدرس-الاول-الجزء-الثاني/
