أدلة المفاهيم الإحصائية
الأفكار الأساسية التي تحتاجها لقراءة النتائج وعرضها بشكل صحيح، ولكل منها أمثلة عددية محلولة يمكنك إعادة حسابها في الحاسبات.
الانحراف المعياري: الفرق بين العينة (n−1) والمجتمع الإحصائي (n)
لماذا يُقسَم الانحراف المعياري للعينة على n−1؟ سبب تصحيح بيسل، والفرق بين STDEV.S وSTDEV.P في Excel، ومثال محلول يدويًا.
G02الربيعيات والمدى الربيعي والقيم الشاذة: لماذا تختلف القيم باختلاف الطريقة
لماذا تختلف QUARTILE.INC وQUARTILE.EXC في Excel ومفصّلات توكي، مع المدى الربيعي وقاعدة 1.5×IQR للقيم الشاذة ومخطط الصندوق.
G03التوزيع الطبيعي والدرجة المعيارية z: الاحتمال التراكمي وحدود أعلى x%
التوزيع الطبيعي، والدرجة المعيارية z، وقاعدة 68–95–99.7، والاحتمالات التراكمية، وإيجاد الدرجة الفاصلة لأعلى 10%.
G04تفسير القيمة الاحتمالية p: التعريف و5 مفاهيم خاطئة شائعة
ما القيمة الاحتمالية p حقًا، وخمسة مفاهيم خاطئة شائعة، ومستوى الدلالة، وحجم الأثر، والاختبار أحادي الطرف مقابل ثنائي الطرف.
G05ماذا تعني فترة الثقة 95% حقًا، وكيف تُحسب
كيف تقرأ فترة الثقة 95% قراءة صحيحة، وz مقابل t، وأمثلة محلولة للوسط والنسبة، وطريقة Wald مقابل Wilson.
G06حجم عينة الاستطلاع: اختياره بناءً على هامش الخطأ ومستوى الثقة
الصيغة n = z²·p(1−p)/E²، ولماذا p = 0.5، وتصحيح المجتمع المحدود، وأحجام العينات حسب الثقة والهامش، ومعدلات الاستجابة.
G07أي اختبار إحصائي تستخدم؟ دليل عملي للاختيار
اختر بين اختبار t واختبار كاي تربيع والارتباط والاختبارات اللامعلمية حسب نوع البيانات وعدد المجموعات وكونها مزدوجة أم مستقلة.
G08الارتباط مقابل الانحدار: r لبيرسون وρ لسبيرمان وتفسير الميل
بيرسون مقابل سبيرمان، ومعامل التحديد r²، وقراءة ميل خط الانحدار، والارتباط مقابل السببية، والقيم الشاذة، مع مثال محلول.