التحليل الإحصائي

الهدف العام للبرنامج:

 تمكين المشاركين من فهم واستخدام الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات واستخلاص الاستنتاجات. تسعى الدورة إلى تعزيز مهارات المشاركين في جمع وتحليل وتفسير البيانات باستخدام تقنيات إحصائية متقدمة. كما تهدف إلى تدريب المتعلمين على استخدام الأدوات البرمجية (مثل Excel، SPSS، أو R) لتنفيذ الاختبارات الإحصائية المناسبة واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على النتائج.

محاور البرنامج:

• تعريف التحليل الإحصائي وأهمية التحليل في اتخاذ القرارات.
• أنواع البيانات: البيانات الكمية والنوعية.
• أنواع المتغيرات: منفصلة، مستمرة، ثنائية.
• التوزيع الطبيعي.
• التوزيعات الأخرى مثل التوزيع الثنائي، التوزيع الطبيعي الموحد.
• حساب الاحتمالات.
• قياسات المركز (المتوسط، الوسيط، المنوال).
• قياسات التشتت (التباين، الانحراف المعياري، المدى).
• التمثيلات البيانية (المخططات البيانية مثل الهستوجرامات والمربعات التربيعية).
• اختبار t للعينات الفردية والمزدوجة.
• اختبار ANOVA (تحليل التباين).
• اختبار كاي-تربيع (Chi-Square Test).
• اختبار الارتباط والانحدار (Correlation and Regression Analysis).
• التحليل العاملي (Factor Analysis).
• تحليل التباين المتعدد (Multivariate Analysis of Variance, MANOVA).
• الانحدار المتعدد.
• التدريب على أدوات التحليل مثل Excel، SPSS، R.
• كيفية إدخال البيانات وتحليلها باستخدام البرمجيات.
• تفسير القيم الإحصائية (P-value، Z-value، إلخ).
• استنتاجات من نتائج الاختبارات الإحصائية.
• تطبيق نتائج التحليل على قرارات الأعمال أو البحث العلمي.
• كيفية إعداد تقرير تحليلي يوضح النتائج بشكل واضح.
• عرض النتائج باستخدام الجداول والرسوم البيانية.

الأهداف التفصيلية للبرنامج:

• التعرف على أنواع البيانات (كمية، نوعية) وكيفية جمعها وتحليلها.
• فهم الفرق بين الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستنتاجي.
• التمييز بين المتغيرات المستمرة والمنفصلة، والمتغيرات البسيطة والمعقدة.
• القدرة على حساب المقاييس الإحصائية مثل المتوسط، الوسيط، المنوال، والانحراف المعياري.
• تعلم كيفية تمثيل البيانات باستخدام الرسوم البيانية مثل الهستوجرام، المخططات الصندوقية، والرسوم البيانية الخطية.
• القدرة على حساب معايير التشتت مثل المدى، التباين، والانحراف المعياري.
• تعلم كيفية إجراء اختبار t للعينات المزدوجة والعينات الفردية.
• فهم استخدام اختبار ANOVA لتحليل التباين.
• القدرة على تطبيق اختبار كاي-تربيع لتحليل البيانات المترابطة.
• معرفة كيفية إجراء اختبار الارتباط والانحدار لاستخراج العلاقات بين المتغيرات.
• تعلم كيفية استخدام تقنيات التحليل العاملي لاستخراج الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.
• القدرة على إجراء تحليل التباين المتعدد (MANOVA) لفحص تأثير عدة متغيرات مستقلة على المتغير التابع.
• استخدام الانحدار المتعدد لتحليل العلاقات بين أكثر من متغير مستقل ومتغير تابع.
• تعلم كيفية إدخال البيانات في البرمجيات الإحصائية مثل SPSS، R، أو Excel.
• فهم كيفية استخدام الأدوات المتقدمة في البرمجيات لإجراء التحليل الإحصائي مثل الرسوم البيانية التفاعلية، اختبارات الفرضيات، والتحليل المتعدد.
• تعلم كيفية تفسير النتائج المستخلصة من البرمجيات الإحصائية.
• فهم كيفية تفسير النتائج من حيث القيم الاحتمالية (P-value) وتحديد دلالتها.
• القدرة على تقييم قوة العلاقة بين المتغيرات باستخدام معايير مثل معامل الارتباط (Pearson’s Correlation) ومعامل الانحدار.
• تعلم كيفية استنتاج النتائج بناءً على قيمة إحصائية مثل Z-value وt-value.
• تعلم كيفية توثيق النتائج بشكل صحيح في تقرير إحصائي واضح ومفهوم.
• تعلم كيفية عرض النتائج باستخدام الجداول والرسوم البيانية بطريقة تعكس المعلومات المهمة.
• فهم كيفية كتابة التفسيرات والتوصيات بناءً على نتائج التحليل الإحصائي.
• تطبيق الأساليب الإحصائية في مجالات مثل الأعمال، الصحة، العلوم الاجتماعية، والتعليم.
• استخدام التحليل الإحصائي لاتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات في مجالات مختلفة مثل التسويق، إدارة الأعمال، البحوث العلمية، والاقتصاد.
• تحليل البيانات الكبيرة والبيانات المتنوعة لمساعدة في تطوير الحلول واتخاذ قرارات استراتيجية.
• فهم أخطاء الفهم في اختبار الفرضيات مثل الأخطاء من النوع الأول (Type I) والنوع الثاني (Type II).
• كيفية التعامل مع القيم الشاذة (outliers) وتوزيع البيانات غير الطبيعي.
• فهم أهمية العينات العشوائية وحجم العينة في ضمان نتائج موثوقة.
• تطوير القدرة على التفكير النقدي أثناء تحليل البيانات والتأكد من صحة الفرضيات والنتائج.
• القدرة على تحديد المعوقات أو المشكلات في البيانات وكيفية التعامل معها بشكل مناسب.