العودة   منتديات ساحرة الأجفان > مملكة التواصل الأجتماعي لأعضاء المملكة > بحوث علميه , وظائف شاغرة , مطويات مدرسية , اذاعه مدرسيه , امتحانات سابقة , ملخصات 2017

الملاحظات

بحوث علميه , وظائف شاغرة , مطويات مدرسية , اذاعه مدرسيه , امتحانات سابقة , ملخصات 2017 قسم عن بحوث علميه , برامج مدرسيه , مطويات مدرسية , اذاعه مدرسيه , عروض بوربوينت , قسم حل التمارين المدرسية , وحل اسئله للجميع المراحل المدرسيه , درس , بوربوينت - ف2 , ف1 , الفصل الاول , الفصل الثاني , جميع دروس , شرح , حل تمارين , دروس جديدة , اسئلة , اختبارات , حل , مناهج , بحث , تحميل بحث , pdf , يوتيوب , يمنع منع المنقول .رسالة مايجستير 2017مميزة - حل دروس المرحله الابتدائية 2018-2017 - حل دروس المرحلة الاعدادية 2017- 2017 - حل دروس الثانوى العام 2017- حل دروس الثانوى الصناعى 2017 - الثانوى التجارى 2017 - امتحانات الصف الابتادئى 2017- امتحانات وحلولها 2017 دروس في كل المستويات 2017,بحوث في كل الاختصاصات, رسالة الليسانس ,رسالة ماستر , اختبارات وحلول لمستوى الابتدائي,الاعدادي,الثانوي,تعليم لغات اجنبية

بحث عن تعريف علم الإحصاء - بحث علمى عن تعريف علم الإحصاء كامل بالتنسيق بصيغة word,بحث عن تعريف علم الإحصاء برابط ميديا فير

بحوث علميه , وظائف شاغرة , مطويات مدرسية , اذاعه مدرسيه , امتحانات سابقة , ملخصات 2017

إضافة رد
 
أدوات الموضوع إبحث في الموضوع انواع عرض الموضوع
قديم 09-23-2013, 12:36 PM   المشاركة رقم: 1
angle girl

البيانات
angle girl متواجد حالياً
التسجيل: Apr 2012
العضوية: 1045
الدولة: gين مآتروح تلقآنيـے
أخر تواجد [+]
عدد النقاط: 715
angle girl is a splendid one to beholdangle girl is a splendid one to beholdangle girl is a splendid one to beholdangle girl is a splendid one to beholdangle girl is a splendid one to beholdangle girl is a splendid one to beholdangle girl is a splendid one to behold


المنتدى : بحوث علميه , وظائف شاغرة , مطويات مدرسية , اذاعه مدرسيه , امتحانات سابقة , ملخصات 2017
افتراضي بحث عن تعريف علم الإحصاء - بحث علمى عن تعريف علم الإحصاء كامل بالتنسيق بصيغة word,بحث عن تعريف علم الإحصاء برابط ميديا فير

بحث عن تعريف علم الإحصاء - بحث علمى عن تعريف علم الإحصاء كامل بالتنسيق بصيغة word,بحث عن تعريف علم الإحصاء برابط ميديا فير

أولا -
تعريف
علم الإحصاء
الإحصاء هو علم الذي يبحث في طريقة جمع البيانات عن الظواهر التي تحيط بنا سواء كانت علمية أو اقتصادية أو اجتماعية، وفي كيفية تسجيل هذه الحقائق والبيانات في صورة دقيقة، ثم وصفها بصورة سهلة تبين علاقات واتجاهات هذه الظواهر، وأخيرا يبحث في دراسة هذه العلاقات والاتجاهات ووضعها في صورة يسهل معها فهم الظواهر المراد دراستها.
كما يعرف علم
الإحصاء بأنه علم اتخاذ القرارات في جميع نواحي الحياة، وذلك من خلال جمع ودراسة وتحليل البيانات المتوفرة واستخلاص النتائج عن الظواهر المدروسة مما سبق يمكن تصنيف الإحصاء
كعلم إلى قسمين رئيسيين هما:
1 –
الإحصاء الوصفي Statistique descriptive : وهو ذلك الفرع من الإحصاء
الذي يتناول طرق تنظيم وتلخيص وعرض البيانات في صورة مبسطة.
2 –
الإحصاء الاستدلالي Statistique inferentiel : وهو ذلك الفرع من الإحصاء
الذي يهتم بطرق الوصول إلى نتائج معينة أو توقعات ما عن المجتمع من خلال دراسة عينة من ذلك المجتمع.
فإذا كانت لدينا كمية كبيرة من البيانات العددية، فإن الإحصائي سيحاول أن يرتبها في صورة تجعل من السهل قراءتها وفهمها، وقد يتضمن هذا:
- تبويب البيانات وتقديمها في شكل جداول تكرارية، أو في شكل منحنيات بيانية ليسهل فهم معناها فورا.
- حساب بعض المقاييس أو المؤشرات الإحصائية مثل النسب أو المتوسطات.
وتدخل العمليات السابقة في نطاق
الإحصاء الوصفي، أما الإحصاء
الاستدلالي فهو يختص بـ:
- إجراء التنبؤات والتقديرات والاستنتاجات عن مجموعة من المتغيرات أكبر من تلك التي تمت ملاحظتها فعلا.

ثانيا – التعريف بالمصطلحات الإحصائية الضرورية

1 – المجتمع Population : هو جميع العناصر المشتركة في الصفة التي تهم الباحث في دراسته، فقد يكون المجتمع مثلا عدد سكان مدينة، أو طلبة جامعة التكوين المتواصل، أو المساحات الزراعية في الجزائر أو إنتاج آلة معينة ... إلخ.
2 – العينة ECHANTILLON: هي جزء من المجتمع تحت الدراسة مثل مجموعة من سكان مدينة، أو مجموعة من طلبة جامعة التكوين المتواصل، أو بعض المساحات الزراعية في الجزائر ...الخ.
3 – الظاهرة Phénomène : هي صفة لعناصر تختلف من عنصر لآخر في شكل أو النوع أو الكمية، ويطلق على الصفة تحت الدراسة متغير variable مثل طول شخص ما، عدد الأخطاء الإملائية في بحث ما، سرعة سيارة بين مدنيين خلال أسبوع ... الخ.
4 – المتغير variable: هو الصفة تحت الدراسة كما أشرنا أعلاه أو هو الشيء الذي يمكن أن يأخذ قيما مختلفة في الظروف المختلفة (زمنية، مكانية، سياسية، اقتصادية ... الخ) فمثلا سعر التمر يختلف من يوم لآخر ويختلف في نفس السوق من سنة لأخرى.
ثالثا- أنواع المتغيرات
تنقسم المتغيرات إلى نوعين:
1 – متغيرات نوعية (كيفية) Variable qualitative : وهي عبارة عن صفات أو أنواع معينة ليست عددية، وتنقسم بدورها إلى:
أ – بيانات نوعية خاضعة للترتيب: مثل المستوى التعليمي، الرتب العسكرية تقديرات النجاح المستوى الاقتصادي ... الخ.
ب – بيانات نوعي غير خاضعة للترتيب: مثل الجنسية، أنواع السيارات، أنواع الأمراض ...إلخ.
2 – متغيرات كمية (عددية) Variable quantitatives: وهي البيانات التي يعبر عنها في صورة عددية وتنقسم إلى:
أ – متغير متقطع Variable discret : وهو المتغير الذي يأخذ أعداد صحيحة، فمثلا إذا كان × متغير يمثل عدد أفراد الأسرة، فإنه لا يمكن أن يأخذ القيم 2، 3، 4، 5 ... ولا يمكن أن نأخذ × القيم 1.5، 3.25، 5.17.
ب – متغير متصل (مستمر) Variable Continue: وهو المتغير الذي لا يمكن أن يأخذ أي قيمة بين قيمتين معنيتين، وكأمثلة عن المتغيرات المتصلة: الطول، الوزن، الزمن، السرعة ...الخ، فإذا كان × هو متغير الطول فمثلا فإن × يمكن أن تأخذ القيم 15متر، 11.3 متر، 14.75 متر، أي أن المتغير × يمكن أن نأخذ أي قيمة في فترة زمنية معينة.
مصادر البيانات:
مما لا شك فيه أن في الدراسات الإحصائية تعد البيانات المادة الأساسية الرئيسية، وعليها تتوقف دقة الوصف والتحليل وسلامة الاستنتاج ومنطقيته، فإذا كانت هذه البيانات والمعلومات دقيقة وشاملة وواقعية، كان الوصف والاستنتاج والقرار الذي نحصل عليه سليما وصحيحا، وعليه فالاهتمام التام والحرص الدقيق في الحصول على بيانات سليمة وواقعية حول الظواهر تحت الدراسة بعد أن العمود الفقري والحجر الأساسي في علم الإحصاء، وهناك عدة مصادر للحصول على البيانات تختلف باختلاف موضوع الدراسة والغرض منها، من أهم هذه المصادر ما يلي:
- النشرات والدوريات وسجلات.
- التجارب.
- الاستبيان.
- التعدادات العامة.
رابعا – تقريب البيانات
يعتمد
الإحصاء
في كثير من عملياته على التقريب الذي يهدف من ورائه تبسيط العمليات الحسابية حتى يتيسر للباحث معالجتها وتأكيد معالمها الرئيسية، وتساعد القارئ على فهم نتائجها.
أ – التقريب البسيط:
تقوم فكرة التقريب على حذف الرقم الذي يبدأ به العدد من اليمين ثم إضافة واحد صحيح إلى الرقم الذي يتبع إلى سيارة مباشرة إذا كان الرقم المحذوف أكبر من 5 أو يترك كما هو دون إضافة الواحد الصحيح إذا كان الرقم المحذوف أقل من 5.
مثال1:
قرب الأعداد التالية: 1.2، 23.4، 15.6، 18.7 إلى أعداد صحيحة؟
الحـل:
الأعداد الأصلية الأعداد المقربة
1.2
23.4
15.6
18.7 1
23
16
19

أما إذا كان الرقم المحذوف يساوي 5 فإن الرقم الذي يقع إلى يساره يقرب إلى أقرب عدد زوجي.
فإذا كان الرقم زوجيا ظل كما هو.
مثال2:
قرب الأعداد التالية: 16.5، 25.5، 15.5، 28.5 إلى أعداد صحيحة؟
الحـل:
الأعداد الأصلية الأعداد المقربة
16.5
25.5
15.5
28.5 16
26
16
28

ومن أهم استخدامات التقريب تقريب النسب المئوية والكسور العشرية إلى أقرب عدد صحيح وأثر هذا التقريب على مجموعها النهائي الذي يجب أن يساوي 100 في حالة النسب المئوية، وواحد صحيح في حالة الكسور العشرية.
ب – حدود الدقة: تعتمد الحدود على مدى دقة الأرقام الخام التي يقوم عليها البحث، وعلى الباحث أن يقدر مدى الدقة العددية تقديرا يتفق ونوع البيانات العددية التي يحصل عليها. فحدود الدقة للعدد 3.8 تمتد إلى رقم عشري واحد، أي أن البيانات الدقيقة التي يدل عليها هذا العدد أقرب إلى 3.8 منها إلى 3.9 أو 3.7أي أن حدود الدقة تؤثر في الرقم العشري لهذا العدد، وتحدد قيمته بحيث لا تصل هذه القيمة إلى 3.9 في حالة الزيادة أو إلى 3.7 في حالة النقصان.
والعدد 3.8 يقع بين 3.75 و 3.85 أي أن حد الخطأ هو 0.05.




أولا - العرض الجدولي للبيانات

تلخص الجداول التكرارية البيانات الكمية الكثيرة في وضعها على صورة جدول منتظم يوضح كيفية توزيع القيم التي حصلنا عليها من الظاهرة المدروسة حيث يدل العمود (السطر) الأول على قيم الظاهرة، ويدل العمود (السطر) الثاني على التكرار المقابل لهذه القيم.
مثال1:
إذا كانت لدينا درجات 30 طالب في أحد الاختبارات كما يلي:
4، 8، 7، 6، 4، 11، 12، 4، 6، 8، 4، 6، 9، 6، 7، 6، 8، 4، 11، 9، 8، 11 ، 9، 4، 8، 9، 11، 12، 4، 5.
لخص هذه البيانات في صورة جدول يوضح معالمها الأساسية؟.
الدرجة 4 5 6 7 8 9 11 12 المجموع
التكرار 7 1 5 2 5 4 4 2 30

إن وضع البيانات بهذه الصورة أصبح أكثر وضوحا لمعرفة عدة معلومات كانت غير واضحة في الصورة الخام. فمثلا من السهل الآن معرفة أكبر وأصغر درجة عليها هؤلاء الطلبة كما يمكن معرفة أن الناجحين أو عدد المقصيين ببساطة.
وفي حالة ما إذا كنت الدرجات كثيرة ومنتشرة داخل مجال واسع (مثلا التنقيط كان من 100) فإن لو وضعت في الشكل السابق الذي يبين درجات الطلبة مفردة مع تكرار كل درجة سوف نجد أن الجدول بهذه الطريقة أبسط توضح المعالم الرئيسية أي وضع البيانات في صورة مختصرة ومنظمة تعطي فكرة عامة عن هذه البيانات.
وقد وجدت طريقة أكثر اختصارا من السابقة يمكن بواسطتها وضع البيانات في جدول يبين ويوضح الخصائص العامة لهذه البيانات، يسمى هذا الجدول بجدول التوزيع التكراري ولتكوين مثل هذا الجدول نقوم بالتالي:
أولا: نحدد المجال (المدى) الذي تنتشر فيه البيانات، وهو الفرق بين أكبر قيمة للبيانات وأصغر قيمة لها، أي أن:
المدى = أكبر قيمة – أصغر قيمة.
ثانيا: نقسم المدى إلى فئات متساوية الطول بحيث يكون عددها مناسبا (ما بين 5 و 25 فئة) وهناك عدة طرق لحساب عدد الفئات نذكر منها:
1 – معادلة ستيرجس Sturages التي تنص على أن عدد الفئات = 1 + 3.322 لغ عدد البيانات.
2 – معادلة يول yule التي تنص على عدد الفئات = 2.5 عدد البيانات
ثالثا:نحسب طول الفئة وهو يساوي المدى مقسوما على عدد الفئات
طول الفئة =
مما سبق نستخلص الطريقة المرنة في تحديد عدد الفئات وأطوالها والتي لا تعتمد على المعدلات الرياضية بل أن هذه الطريقة مرنة بطبيعتها وهي:


ملاحظـات:
أ – عند تفريغ البيانات فإنه يجب أن تنتمي كل مفردة إلى فئة واحدة فقط.
ب – عند كتابة الفئات فإنه:
• يذكر الحد الأدنى والأعلى لكل فئة إذا كان المتغير متقطع.
• يذكر الحد الأدنى ويحدد الحد الأدنى الأعلى ضمنيا أو العكس إذا كان المتغير متصل.
• يفضل استخدام الفئات المتساوية الطول، إلا أنه في بعض الحالات يمكن أن يستخدم الفئات غير المتساوية، من هذه الحالات ما يلي:
- إذا كان الغرض من الدراسة هو الاهتمام ببعض الفئات والتركيز عليها وإهمال باقي الفئات، فيمكن عندها دمج الفئات التي لا تهم الباحث في فئة واحدة.
- إذا كان التكرار لبعض الفئات صغير جدا مقارنة بباقي الفئات، يمكن دمج هذه الفئات معا.
مثال 2:
البيانات التالية تمثل إنتاج 60 ورشة من الكراسي خلال يوم.
المطلوب:
1) ما هو نوع المتغير؟ ولماذا؟.
2) أي نوع من الفئات تستخدم في مثل هذه الحالة؟
3) تحديد عدد الفئات باستخدام معادلة Sturgers؟
4) تحديد عدد الفئات باستخدام معادلة Yule؟
5) تكوين جدول تكراري من 10 فئات متساوية الطول؟.

87 93 21 46 57 77 62 25 31 72
68 29 89 66 62 73 83 81 72 54
57 81 58 62 73 12 73 83 88 96
67 87 97 52 63 17 29 36 71 63
62 92 73 57 65 71 36 54 21 33
42 58 89 46 49 36 56 62 51 91

الحـل:
1) المتغير الكمي متقطع لأنه يأخذ قيم معزولة (صحيحة).
2) نستخدم الفئات المغلقة.
3) معادلة ستير حيث:
عدد الفئات = 1 + 3.322 لغ عدد البيانات.
= 1+ 3.322 لغ 60.
= 1 + 3.322 ×
= 6.9≈ 7 فئات.
4) معادلة يول:
عدد الفئات = 2.5 عدد البيانات
= 2.5 60
عدد الفئات = 2.5×2.783= 7 فئات.
5) المعادلة المرنة:
عدد الفئات × طول الفئة ≤ المدى
* عدد الفئات = 10 فإن
طول الفئة ≤




≤ 8.5
نضع طول الفئة = 9.
ومن أجل تكوين جدول التوزيع التكراري نحدد حدود الفئة الأول، حيث الحد الأدنى للفئة الأول يساوي أصغر البيانات أو أقل منه. فالحد الأدنى للفئة الأول يمكن أن يساوي 12 أو 11 أو من 10.
أما الحد الأعلى للفئة الأول فيساوي الحد الأدنى + طول الفئة.
فإذا اخترنا الحد الأدنى للفئة الأول = 12 فإن الحد الأعلى لها = 20.
جدول التفريغ جدول التوزيع التكراري
الفئة التفريغ التكرار الفئة التكرار
12 – 20
21 – 29
30 – 38
39 – 47
48 – 56
57 – 65
66 – 74
75 – 83
84 – 92
93 - 101 | |
| | | |
| | | |
| | |
| | | | |
| | | | | | | | | | |
| | | | | | | | |
| | | |
| | | | | |
| | | 2
5
5
3
6
13
11
5
7
3 12 – 20
21 – 29
30 – 38
39 – 47
48 – 56
57 – 65
66 – 74
75 – 83
84 – 92
93 - 101 2
5
5
3
6
13
11
5
7
3
المجموع 60

مثال 3:
إذا كانت بيانات المثال السابق تمثل إنتاج الحليب باللترات في يوما ما بـ 60 مزرعة أعد الإجابة على الأسئلة المطروحة؟.
الحـل:
1) المتغير كمي مستمر لأنه يمكن أن يأخذ أي قيمة بين عددين صحيحين.
2) نستخدم الفئات المفتوحة.
3) + 4) نحصل على نفس النتائج.
5) عدد الفئات = 10 فإن
طول الفئة ≤



≤ 8.5
نضع طول الفئة = 9. الفئة الأولى هي [ 12 – 20 [

جدول التفريغ جدول التوزيع التكراري
الفئة التفريغ التكرار الفئة التكرار
12 – 20
21 – 29
30 – 38
39 – 47
48 – 56
57 – 65
66 – 74
75 – 83
84 – 92
93 - 101 | |
| | | |
| | | |
| | |
| | | | |
| | | | | | | | | | |
| | | | | | | | |
| | | |
| | | | | |
| | | 2
5
5
3
6
13
11
5
7
3 12 – 20
21 – 29
30 – 38
39 – 47
48 – 56
57 – 65
66 – 74
75 – 83
84 – 92
93 - 101 2
5
5
3
6
13
11
5
7
3
المجموع 60 المجموع 60

ملاحظة:
* الفئة [12 – 21 [ في المثال 2 تعني جميع الأعداد التي هي ≤ 12 و أقل من 21 أي أن 21 تكون ضمن الفئة الموالية.
* الفئة [12 - 20] تعني جميع الأعداد التي هي ≤ 12 و ≥ 20.
الحدود الحقيقية للفئات:
يمكن أن نمثل تسلسل الفئات الثلاث الأولى في المثال رقم 4 بالشكل التالي:



ومن الشكل نلاحظ أن المسافات البينية التي تقع بالترتيب بين نهاية الفئة الأول وبداية الفئة الثانية وبين نهاية الفئة الثانية وبداية الفئة الثالثة تحول دون الاستمرار الصحيح لتسلسل الفئات، وتبدو هذه الصعوبة خاصة عندما نحاول أن نبين التوزيع التكراري السابق بالربح. وللتغلب على هذه الصعوبات نحاول أن نجعل نهاية الفئة الأولى مع بداية الفئة الثانية وذلك بتصنيف المسافة التي تقع بينهما، فيصبح الحد الأعلى للفئة الأول يساوي 20.5 والحد الأدنى للفئة الثانية يساوي 20.5، والحد الأعلى للفئة الثاني = الحد الأدنى للفئة الثالثة = 29.5.
نسمي هذه الحدود الجديدة بالحدود الحقيقية للفئات، والحدود الحقيقية للفئات تحدد حسب درجة الدقة [12 -20] مثلا حداها الحقيقيان هما 11.5-20.5 والفئة [0.12 – 0.14] حداها الحقيقات هما 0.115 – 0.145.
الحد الأدنى الحقيقي = الحد الأدنى الظاهري – 1/2 درجة الدقة.
الحد الأعلى الحقيقي = الحد الأعلى الظاهري + 1/2 درجة الدقة.
مركز الفئة:
مركز الفئة (منتصف الفئة) تحسب كالتالي:

مركز الفئة =
القواعد الواجب إتباعها عند تشغيل الجداول الإحصائية هي:
1) عنوان واضح في أعلى الجدول يعطي فكرة عن البيانات التي يحتويها هذا الجدول.
2) ذكر مصدر البيانات في أسفل الجدول.
3) ذكر وحدة القياس المستعملة.
4) ذكر عنوان كل عمود (سطر).
5) وضع رقما للجدول.
العرض الجدولي في حالة البيانات النوعية
يتكون الجدول من عمود (سطرين) يحتوي العمود (السطر) الأول على رموز كتابية للخاصية المدروسة (صفات) أما الثاني فيحتوي على تكرارات كل رمز كتابي.

مثال4:
أخذت عينة من طلبة جامعة بسكرة متكونة من 100 طالب، حيث كانت الخاصية المدروسة هي الانتماء إلى كلية من كليات الجامعة فكانت النتائج كما هي مبينة في الجدول أدناه

جدول توزيع مجموعة من طلبة بسكرة على كليات الجامعة
الكلية الحقوق الاقتصاد الآداب العلوم المجموع
عدد الطلبة 35 30 25 10 100
المصدر: مصلحة الانخراط المركزي

التكـرارات المتجمعـة
في بعض الحالات نرغب في معرفة التكرارات أو البيانات التي تزيد قيمتها عن قيمة معينة أو تقل عن قيمة معينة، فمثلا عندما نرغب في معرفة عدد الناجحين (أي الطلبة المتحصلين على درجة تساوي أو تزيد 10) فإن هذه المعلومات غير واضحة في جدول التوزيع التكراري فنكون لهذا الغرض ما يسمى بالجدول التكراري المتجمع الصاعد أو النازل، وكتعريف فإن:
- التكرار المتجمع الصاعد لأي فئة هو تكرار هذه الفئة مضافا إليه مجموع تكرارات الفئات السابقة.
- التكرار المتجمع النازل لأي فئة هو عبارة عن مجموع التكرارات مطروحا منه تكرارات الفئات السابقة.
مثال 5:
الجدول الآتي يبين توزيع دخول عينة من عمال مؤسسة صناعة الكوابل الكهربائية حسب دخولهم بآلاف الدينارات. المطلوب حساب التكرار المتجمع الصاعد والتكرار المتجمع النازل لهذه البيانات.


فئة الدخل عدد العمال
10 – 15
15 – 20
20 – 25
25 – 30
30 – 35
35 – 40 4
6
12
8
6
4
المجموع 40
الحـل:
الفئة التكرار ni التكرار المتجمع الصاعد ni
التكرار المتجمع النازل ni

10 – 15
15 – 20
20 – 25
25 – 30
30 – 35
35 – 40 4
6
12
8
6
4 4
10
22
30
36
40 40
36
30
18
10
4
المجموع 40

ملاحظات:
- التكرار المتجمع الصاعد للفئة الثالثة [20 – 25[ = 22 ويعني أن عدد العمال الذي يقل دخلهم عن 25 ألف دينار يساوي 22 عامل أي 4 + 6 + 12.
- التكرار المتجمع النازل للفئة الرابعة [25 – 30 [ = 18 ويعني أن عدد العمال الذي يساوي دخلهم أو يزيد عن 25 ألف دينار هو 18 عامل أي 40 – 4 – 6 – 12.
- نستعمل نفس الطريقة في حساب التكرار المتجمع الصاعد والتكرار المتجمع النازل في حالة الفئات غير متساوية.

التكرار النسبي
هو وضع تكرار كل فئة كنسبة من التكرار الكلي، وهذه الطريقة لها عدة استخدامات وفوائد حيث توضح نسبة تكرار كل فئة إلى التكرار الكلي.
الجدول المزدوج:
يستعمل الجدول المزدوج عند دراسة خاصيتين في نفس الوقت في مجتمع ما. وتوضح البيانات الإحصائية في هذا الجدول بالشكل التالي:
- نخصص الأسطر لبيانات الخاصية الأولى ونخصص الأعمدة لبيانات الخاصية الثانية.

- نرمز لقيم الخاصية الأولى بالرمز Xi حيث i تتراوح من 1 إلى n و
نرمز لقيم الثانية بالرمز yi حيث j تتراوح من 1 إلى n.
وكمثال على ذلك عند دراسة مستوى معيشة العائلات يمكن أن نتطرق إلى خاصيتين هما: مهنة رب الأسرة والإنفاق الاستهلاكي، فإذا رمزنا للمتغير الأول مهنة رب الأسرة بالرمز Xi والمتغير الثاني الإنفاق الاستهلاكي بالرمز yj يمكن أن نشكل الجدول المزدوج التالي:

المتغير y
المتغير X y4 y3 y2 y1 ni
X1
X2
X3
X4
X5 N14 N13 N12 N11
N24 N23 N22 N21
N34 N33 N32 N31
N44 N43 N42 N41
N55 N53 N52 N51 N1
N2
N3
N4
N5
nj n4 n3 n2 n1


مثال 6:
سحبت عينة عشوائية من مجتمع ما، تتكون من 183 أسرة قصد دراسة خاصيتين هما مهنة رب الأسرة والتركيب الأسرية من حيث عدد الأطفال، فكانت النتائج كالتالي:

عدد الأطفال
المهنة 0 1 2 3 4 5 6 المجموع
إطار المتوسط
مهنة حرة
عامل متخصص
عامل بسيط 10 8 6 4 3 1 0
15 7 3 2 1 0 0
3 5 8 10 15 9 7
2 4 9 11 13 17 10 32
28
57
66
المجموع 30 24 26 27 32 27 17 183

يمكن أن نقرأ من الجدول السابق ما يلي:
- من بين 183 أسرة المدروسة هناك 28 أسرة يشتغل رب الأسرة بالمهن الحرة.
- من بين 183 أسرة المدروسة هناك 32 أسرة لها أربع أطفال.
- أن هناك 8 عمال متخصصين لهم طفلين و 10 لهم 3 أطفال.
- أن هناك 17 أسرة فقط لها 6 أطفال منها 7 أسر يشتغل رب الأسرة كعامل متخصص و10 أسر يشتغل رب الأسرة كعامل بسيط.

ثانيا - العرض البياني للبيانات
بالإضافة إلى العرض الجدولي للبيانات هناك طريق أخرى تستخدم لتوضيح وتلخيص البيانات وهي طرق العرض البياني. وهذه الطرق أسهل وأبسط من سابقتها، فإذا كان العرض الجدولي لا يفهمه إلا المختصين فإن طرق العرض البياني يمكن أن تجلب غير المتخصصين، كما تمكن من القيام بتحليل سريع للظاهرة المدروسة. وتستخدم أنواع مختلفة للعرض البياني حسب نوعية المتغير المدروس.
1 – المتغير الكمي المتقطع: وهنا يمكن استخدام الأعمدة البسيطة، العرض البياني للتكرارات المتجمعة الصاعدة والنازلة.
2 –المتغير الكمي المتصل: هنا يمكن استخدام المدرج التكراري، المضلع التكراري، المنحنى البياني للتكرارات المتجمعة الصاعدة والنازلة.
3 – المتغير النوعي: وهنا يمكن استخدام الدوائر، الأعمدة المجزأة، الأعمدة المستطيلة.
I - العرض البياني في حالة متغير كمي متقطع:
1 – الأعمدة البسيطة: هي عبارة عن أعمدة بسيطة تتناسب أطوالها مع التكرار المقابل لقيمة العينة للمتغير المدروس (Diagrammes en batans)
مثال 7:
يبين الجدول التالي عدد الأطفال في العالة لعينة تكون من 125 أسرة، المطلوب عرض هذه البيانات بطريقة العرض المناسب البسيطة.

عدد الأطفال في كل أسرة عدد الأسر
0
1
2
3
4
5
6
7
8 6
9
10
14
26
20
25
15
10
المجموع 125

الحـل:
أفضل طريقة لعرض هذه البيانات هي الأعمدة البسيطة









نلاحظ بسهولة أن العمود الذي يقابل القيمة 6 هو أطول الأعمدة وتكراره يساوي 25 ويعني ذلك أن أغلب العائلات لها 6 أطفال.
2 – العرض البياني للتكرار المتجمع الصاعد Effectifs cumulés croissants :
هو عبارة عن قطع مستقيمة متصاعدة حسب تصاعد التكرارات المتجمعة الصاعدة المقابلة لكل قيمة من قيم المتغير الإحصائي المدروس. ولرسم القطع المستقيمة المقابلة لقيم المتغير المدروس في المثال السابق نقوم أولا بحساب التكرار المتجمع الصاعد.

Xi Ni Ni
Ni

0
1
2
3
4
5
6
7
8 6
9
10
14
16
20
25
15
10 6
15
25
39
55
75
100
115
125 125
119
110
100
86
70
50
25
10
المجموع 125
لرسم القطعة المستقيمة المقابلة للقيمة 2 والتي يساوي تكرارها المتجمع الصاعد 25، نرسم قطعة مستقيمة طولها 1 سم مثلا عند إحداثيات النقطة (2، 25) تبدأ من مستوى القيمة 2 لتنتهي عن مستوى القيمة 1.
مثال 8:
مثل بيانات التكرار المتجمع الصاعد في المثال السابق؟.
الحـل:
- نحسب التكرار المتجمع الصاعد كما يظهر في الجدول أعلاه.
- نرسم القطع المستقيمة التي يمثل هذا العرض.










3 – العرض البياني للتكرار المتجمع النازل: Effectifs cumulé décroissants
وهو عبارة عن قطع مستقيمة متنازلة حسب تنازل التكرارات المتجمعة النازلة، حيث القطعة المستقيمة الأولى تقابل مجموع التكرارات ناقص التكرار الأول مع القيمة الثانية للمتغير وهكذا ....
مثال 09:
مثل بيانات التكرار المتجمع النازل في المثال 9.

الحـل:









ثانيا العرض البياني في حالة متغير كمي متصل (مستمر):
إن العروض البيانية للمتغير الإحصائي الكمي المستمر هي أكثر العروض البيانية استعمالا ومن أهمها:
1 – المدرج التكراري Histogramme:
وهو عبارة عن مستطيلات متلاصقة طول كل منها يتناسب مع التكرار المقابل، وقاعدة كل منها تساوي طول الفئة المقابلة، ويمكن أن نميز بين حالتين عند رسم المدرج التكراري:
أ) الحالة الأولى: عندما تكون الفئات متساوية.
مثال10:
يبين الجدول التالي توزيع الدرجات التي حصل عليها 50 طالب في مادة الإحصاء.
أرسم المدرج التكراري الذي يمثل توزيع الدرجات؟.
الفئة التكرار
0 – 4
4 – 8
8 – 12
12 – 16
16 – 20 8
12
20
6
4
المجموع 50

الحـل:









ب) الحالة الثانية: عندما تكون الفئات غير متساوية.
إذا كانت هناك فئات التوزيع غير متساوية نقوم بتعديل التكرارات، حتى يكون هناك تناسب بين طول الفئة والتكرار المقابل لها، وقيم تعديل التكرارات باستخدام المعادلة الآتية.

التكرار المعدل = × طول الفئة المختار
مثال 11:
يبين الجدول التالي توزيع عينة من 100 عامل حسب الأجر اليومي المطلوب تمثيل هذه البيانات باستخدام المدرج التكراري؟.
فئة الأجر عدد العمال
200 – 250
250 – 350
350 – 400
400 – 550
550 – 750
750 – 800 5
15
20
25
30
5
المجموع 100

الحـل:
بما أن فئات التوزيع غير متساوية فإننا من أجل رسم المدرج التكراري نقوم بتعديل تكرار هذه الفئات وفقا للمعادلة السابقة.
فئة الأجر عدد العمال طول الفئة التكرار المعدل
200 – 250
250 – 350
350 – 400
400 – 550
550 – 750
750 – 800 5
15
20
25
30
5 5
10
5
15
20
5 5
7.5
20
8.33
7.5
5
المجموع 100











اخترنا طول الفئة يساوي 50 كأساس لتعديل التكرارات لأن هذا الطول هو الأكثر ظهورا في الجدول الأصلي.
ملاحظة: نقوم بتعديل التكرارات في حالة الفئات غير المتساوية في الحالتين التاليتين:
- عند رسم المدرج التكراري.
- عند تحديد الفئة المنوالية وحساب المنوال.
2 – المضلع التكراري Polygone de fréquence:
هو مجموع من قطع مستقيمة متصلة ومنكسرة تتحدد بنقاط أحداثياتها مركز الفئة والتكرارات المقابلة.
مثال 12:
ليكن التوزيع التكراري الآتي، أرسم المدرج التكراري والمضلع التكراري؟.
الفئة التكـرار
2 – 4
4 – 6
6 – 8
8 – 10
10 – 12
12 – 14 4
8
16
12
6
2
المجموع 48


الحـل









ملاحظة: الخط المنكسر يمثل المضلع التكراري، حيث أن المساحة التي تقع تحت المضلع التكراري تساوي المساحة التي تقع تحت المدرج التكراري، وحتى نحافظ على المساحة التي تقع أسفل هذا المضلع، نفترض أن لهذا التوزيع فئات إحداهما في بدايته والأخرى في نهايته تكرار كل منهما يساوي صفر، بحيث ننطلق في رسم المضلع من مركز الفئة الافتراضية الأولى (الفئة ما قبل الأولى)، وننتهي عند مركز الفئة الافتراضية الأخيرة.
3) منحنى التكرارات المتجمعة الصاعدة والنازلة:
يرسم منحنى التكرار المتجمع الصاعد عن طريق إيصال مجموعة النقاط ذات الإحداثيات التالية: الحدود العليا للفئات والتكرار المتجمع الصاعد المقابل لها، ويرسم منحنى التكرار المتجمع النازل بإيصال مجموعة النقاط التي إحداثياتها: الحدود الدنيا للفئات والتكرار المتجمع النازل مقابل لها.
يبين كل من منحنى التكرار المتجمع الصاعد ومنحنى التكرار المتجمع النازل شدة أو ضعف تطور الظاهرة المدروسة عن مستوى معين من مجال الدراسة. إن فاصلة نقطة تقاطع المنحنيين تسمى بالوسيط.
مثال 13:
أرسم على نفس المعلم كل من منحنى التكرار المتجمع الصاعد ومنحنى التكرار المتجمع النازل لبيانات التكراري الآتي؟.
الفئة التكرار
2 – 4
4 – 6
6 – 8
8 – 10
10 – 12
12 – 14
14 – 16 4
9
12
16
18
10
6
المجموع 75


الحـل:
أولا نحسب كل من التكرار المتجمع الصاعد والتكرار المتجمع النازل.
الفئة ni
ni ni

2 – 4
4 – 6
6 – 8
8 – 10
10 – 12
12 – 14
14 – 16 4
9
12
16
18
10
6 4
13
25
41
59
69
75 75
71
62
50
34
16
6
المجموع 75


ثانيا: نقوم برسم المنحنيين:










III - العرض البياني في حالة متغير نوعي:
1) العرض الدائري: Diagramme circulaire:
ويتمثل في دائرة مقسمة إلى عدة أجزاء كل جزء يقابل زاوية مركزية تتناسب مع التكرارت المقابلة لكل خاصية من الخصائص المدروسة، ولتحقيق ذلك نضيف عمودا إلى جدول المعطيات يحتوي على الزوايا المركزية المقابلة لكل تكرار.
مثال 14:
يبين الجدول التالي عدد طلبة كلية الحقوق والعلوم الاقتصادية سنة 2004 مقسمين على أقسام الكلية المختلفة.
القسم الحقوق الاقتصاد التسيير علوم سياسية إعلام آلي تسيير المجموع
عدد الطلبة 1200 1000 800 600 400 4000
المطلوب: عرض البيانات باستخدام القطع الدائرية؟.
الحـل:
أولا: نحسب الزاوية المركزية.
القسم عدد الطلبة الزاوية المركزية
الحقوق
الاقتصاد
التسيير
ع.سياسية
إ. آلي تسيير 1200
1000
800
600
400 108°
90°
72°
54°
36°
المجموع 4000 360°

ملاحظة: حسبت الزوايا المركزية بالطريقة التالية:


2) العمود المجزأ Diagrammes en Barres:
وهو عبارة عن مستطيل مقسم إلى عدة أجزاء كل جزء يقابل تكرار معين للخاصية المدروسة.

مثال 15:
أعرض بيانات المثال السابق باستخدام العمود المجزأ.
الحـل:
لرسم هذا العمود نقوم بحساب النسبة المئوية المقابلة لكل تكرار فيكون ارتفاع المستطيل100%.


القسم عدد الطلبة
الحقوق
الاقتصاد
التسيير
ع.سياسية
إ. آلي تسيير 30
25
20
15
10
المجموع 100%


3) الأعمدة المستطيلة:
وهو عبارة عن مجموعة من الأعمدة المتجاوزة ذات القواعد المتساوية إلا أن ارتفاعها تتناسب مع تكرار كل خاصية، كما أن هذه الأعمدة تكون متباعدة بمسافات متساوية.
مثال 16:
أعرض بيانات المثال السابق باستخدام المستطيلة
الحل:
للتحميل

عزيزى العضو \ الزائر لايمكنك مشاهده الروابط الا بعد الرد
















من مواضيع angle girl
عرض البوم صور angle girl رد مع اقتباس
قديم 09-23-2013, 01:41 PM   المشاركة رقم: 2
ساحرة الاجفان

البيانات
ساحرة الاجفان غير متواجد حالياً
التسجيل: Nov 2011
العضوية: 5
أخر تواجد [+]
عدد النقاط: 1140
ساحرة الاجفان has much to be proud ofساحرة الاجفان has much to be proud ofساحرة الاجفان has much to be proud ofساحرة الاجفان has much to be proud ofساحرة الاجفان has much to be proud ofساحرة الاجفان has much to be proud ofساحرة الاجفان has much to be proud ofساحرة الاجفان has much to be proud ofساحرة الاجفان has much to be proud of


كاتب الموضوع : angle girl المنتدى : بحوث علميه , وظائف شاغرة , مطويات مدرسية , اذاعه مدرسيه , امتحانات سابقة , ملخصات 2017
افتراضي رد: بحث عن تعريف علم الإحصاء - بحث علمى عن تعريف علم الإحصاء كامل بالتنسيق بصيغة word,بحث عن تعريف علم الإحصاء برابط ميديا فير

يسلم ايدنيك عالموضوع الرائع
ماننحرم جماليتتتتتك طرحك الراقي


ودي ..��
















من مواضيع ساحرة الاجفان
عرض البوم صور ساحرة الاجفان رد مع اقتباس
إضافة رد

الكلمات الدلالية (Tags)
ميديا, الإحصاء, بالتنسيق, تحب, برابط, بصيغة, تعريف, عمل, عملي, عن, word, فجر, كامل


الذين يشاهدون محتوى الموضوع الآن : 1 ( الأعضاء 0 والزوار 1)
 
أدوات الموضوع إبحث في الموضوع
إبحث في الموضوع:

البحث المتقدم
انواع عرض الموضوع

تعليمات المشاركة
لا تستطيع إضافة مواضيع جديدة
لا تستطيع الرد على المواضيع
لا تستطيع إرفاق ملفات
لا تستطيع تعديل مشاركاتك

BB code is متاحة
كود [IMG] متاحة
كود HTML معطلة


المواضيع المتشابهه
الموضوع كاتب الموضوع المنتدى مشاركات آخر مشاركة
بحث عن فصل الاستغفار2014 - بحث علمى عن فصل الاستغفار كامل بالتنسيق بصيغة wordبرابط مديا فير angle girl بحوث علميه , وظائف شاغرة , مطويات مدرسية , اذاعه مدرسيه , امتحانات سابقة , ملخصات 2017 2 03-06-2014 08:51 AM


الساعة الآن 03:42 PM



SEO by FiraSEO v3.2 .
Powered by vBulletin® Copyright ©2000 - 2017, Jelsoft Enterprises Ltd. TranZ By Almuhajir

هذا الموقع يستعمل منتجات MARCO1

منتدى روعه احساس -