التحليل الإحصائي statistical analysis هو علم جمع البيانات وتنظيمها واستكشافها وتفسيرها وتقديمها وكشف الأنماط والاتجاهات، ويتم التحليل الإحصائي بعدة طرق منها: معادلات الانحدار وتحليل النسبة وتحليل المسار وغيرها. والغرض الأساسي من هذه الطرق هو تحديد الارتباط بين متغيرين أو أكثر والتنبؤ بالأحداث، ومدى إمكانية تحقيقها مرة أخرى في أحداث مستقبلية.
يتعامل علم الإحصاء مع حجم هائل من البيانات، والتحليل الإحصائي هو تجميع وتصنيف وتحليل وتفسير هذه البيانات وعرضها في شكلها الرقمي من أجل اتخاذ القرارات المناسبة حيث تشمل أهداف التحليل الإحصائي ما يلي:
- تلخيص البيانات وتقديمها في شكل يُسهل فهمها.
- البحث عن المقاييس الرئيسية بما في ذلك المتوسط الخاص بمجموعة من البيانات.
- حساب مقاييس الانتشار وذلك لتحديد إذا ما كانت البيانات التي يتم جمعها مُحكمة أم منتشرة بشكل أكبر، ولعل الانحراف المعياري هو المثال الأبرز والأكثر انتشارًا لمقاييس الانتشار.
- بناء التنبؤات المستقبلية حيث يساهم التحليل الإحصائي في عمليات صنع القرار المتعلقة بالتصنيع والخدمات الرياضية والمصرفية والبيع بالتجزئة وغيرها.
- اختبار الفرضيات حيث يُستخدم الإحصاء من أجل اختبار فرضية معينة حيث يتم دحض أو إثبات فرضية صفرية.
وإجمالًا فإن الهدف من التحليل الإحصائي هو تحديد الاتجاهات الخاصة بالبيانات الخاضعة للتحليل، لذلك من فوائد التحليل الإحصائي أنه يجعل البيانات أكثر فهو ليس هدفًا في حد ذاته إنما وسيلة علمية.
للتوضيح أكثر سنطرح مثالًا سريعًا للتحليل الإحصائي وهو عملية التعداد السكاني، بداية دعونا نتفق أن البيانات في شكلها الخام عديمة الفائدة ولا تساعدنا في فهم الواقع أو التخطيط للمستقبل، ففي التعداد السكاني على سبيل المثال عادةً ما نرغب في معرفة عدد السكان بشكلٍ عام، ثم عد الإناث والذكور والفئات العمرية وغيرها، وهو ما نطلق عليه المتغيرات الديموغرافية والحالة الاقتصادية والاجتماعية والتوزيع الجغرافي… إلخ. بالتالي فإن عدد السكان بشكل مُجمل غير مفيد، لكن حينما يكون لدينا تصنيف دقيق للفئات السابقة والعلاقة بين الزيادة السكانية وبعض المتغيرات وغير ذلك، نكون بصدد التحليل الإحصائي الذي يجعل البيانات أكثر قيمة. مرجع
