الإحصاءات الوصفية والاستدلالية تُعتبر أدوات أساسية لتحليل البيانات وتفسيرها، ويستخدمها الباحثون غالبًا لفهم الصورة الكاملة لموضوع البحث. لقد استخدمتُ كلاً من الإحصاءات الوصفية والاستدلالية في عملي بإدارة المشاريع، مع تركيز أكبر على الإحصاءات الوصفية وأقل على الإحصاءات الاستدلالية.
الإحصاءات الوصفية
وفقًا لـ (Clippinger, 2017)، يشير هذا التعريف إلى إحدى الأدوات الإحصائية التي تهتم بوصف وتلخيص وقياس البيانات الفعلية التي تعكس الواقع دون وضع افتراضات. بناءً على ذلك، يمكن التوصل إلى قرار باستخدام نتائج هذه الإحصاءات وتحديد أي قيم شاذة فيها من خلال حساب مقاييس التباين، ومقاييس الشكل، والنزعة المركزية وغيرها (Proches, 2016). من بين أدوات الإحصاءات الوصفية: (الهيستوغرامات - مخططات الصندوق - الرسوم البيانية الشريطية - الرسوم البيانية الخطية - مخططات الانتشار).
الإحصاءات الاستدلالية
وفقًا لـ (Marshall & Jonker, 2011)، يشير هذا التعريف إلى إحدى الأدوات الإحصائية التي تهتم بوصف وتلخيص وقياس البيانات التي يُفترض أنها نتيجة لأخذ عينات عشوائية. توجه هذه الأدوات الباحثين لتقدير مستوى عدم اليقين وفاصل الثقة المرتبط بالنتائج المستخلصة من هذه العينات. من بين أدوات الإحصاءات الاستدلالية: (اختبار الفرضيات، اختبارات T، تحليل التباين - ANOVA، تحليل الانحدار، واختبارات كاي تربيع).
استخدام الإحصاءات الوصفية والاستدلالية
تستخدم الإحصاءات الوصفية لعرض نتائج الأبحاث المختلفة، مثل الأبحاث الطبية والاجتماعية وغيرها، وكذلك لعرض نتائج الاستطلاعات واستجابات المشاركين (Laerd Statistics, 2018). كما يمكن استخدامها في تقارير الجودة ومراقبة الأداء. من ناحية أخرى، تُستخدم الإحصاءات الاستدلالية لاختبار الفرضيات حول سلوك مجموعات كبيرة من الناس، وأيضًا لتقييم برامج العلاج والاستشفاء وتأثيرات الأدوية الطبية.
يتمثل الفرق الواضح بينهما في أن الإحصاءات الوصفية تصف ما هو معروف وواقعي حول عينة معينة ولا تتجاوز البيانات إلى أي افتراضات. أما الإحصاءات الاستدلالية فتستخدم التنبؤات والافتراضات وتقدّر مستوى عدم اليقين المرتبط بهذه الافتراضات. لذلك، يمكن استخدام الإحصاءات الاستدلالية على نطاق أوسع من الإحصاءات الوصفية، حيث يمكن تطبيقها على شريحة أكبر من السكان (Amrhein, Trafimow & Greenland, 2019).
الخاتمة
تُعد كل من الإحصاءات الوصفية والاستدلالية أدوات أساسية في عملية البحث. من خلالها، يمكن قراءة نتائج البحث بشكل أسرع مما لو كانت مصاغة كتابة فقط. كما أن للتكنولوجيا الحديثة تأثيرًا كبيرًا على هذه الأدوات، حيث تُستخدم البرامج الإحصائية للحصول على نتائج سريعة وصحيحة بشكل أفضل من الطرق اليدوية القديمة. يجب على الباحث الممارس استخدام هذه الأدوات بشكل صحيح، وإلا ستكون النتائج مضللة وغير دقيقة ومخالفة للواقع.
المراجع
Amrhein, V., Trafimow, D., & Greenland, S. (2019). Inferential statistics as descriptive statistics: There is no replication crisis if we don’t expect replication. The American Statistician, 73(sup1), 262-270.
Clippinger, D. (2017). Descriptive and Inferential Statistics in Business Research Reporting. Business Expert Press. Retrieved from Ebook Central, (Read pages 62-70)
Laerd Statistics. (2018). Descriptive and inferential statistics. Retrieved from https://statistics.laerd.com/statistical-guides/descriptive-inferential-statistics.php
Marshall, G., & Jonker, L. (2011). An introduction to inferential statistics: A review and practical guide. Radiography, 17(1), e1-e6.
Proches, S. (2016). Descriptive statistics in research and teaching: Are we losing the middle ground? Quality and Quantity, 50(5), 2165-2174. Retrieved from ProQuest One Academic.