يُعد التحليل الإحصائي من الركائز الأساسية في البحث العلمي؛ إذ يمكّن الباحث من تنظيم البيانات، وفهم خصائصها، واستخلاص النتائج الدقيقة التي تُسهم في تفسير الظواهر واتخاذ القرارات المبنية على أسس علمية. وتتعدد أنواع التحليل الإحصائي تبعًا لأهداف الدراسة وطبيعة البيانات، وفيما يلي عرض موسّع لأهم هذه الأنواع:
أولًا:
التحليل الوصفي (Descriptive Analysis) يُعد التحليل الوصفي
المدخل الأول إلى علم الإحصاء، وهو من أكثر أنواع التحليل استخدامًا في الدراسات
المختلفة؛ إذ يهدف إلى تبسيط البيانات الخام وتنظيمها وعرضها بصورة مفهومة. ويعتمد
هذا النوع على مقاييس النزعة المركزية مثل المتوسط الحسابي، والوسيط، والمنوال،
إضافة إلى مقاييس التشتت، والجداول الإحصائية، والرسوم البيانية. ولا يسعى التحليل
الوصفي إلى تفسير العلاقات بين المتغيرات أو التنبؤ بالنتائج المستقبلية، بل يقتصر
دوره على تقديم صورة دقيقة وشاملة لخصائص البيانات في لحظة زمنية معينة، ويُعد
الأساس الذي تُبنى عليه بقية أنواع التحليل الإحصائي.
ثانيًا:
التحليل الاستنتاجي (Inferential Analysis) ينتقل التحليل الاستنتاجي
بالباحث من مرحلة الوصف إلى مرحلة التفسير والاستدلال، حيث يهدف إلى تعميم نتائج
العينة على المجتمع الإحصائي الذي تم سحبها منه. ويعتمد هذا النوع على مجموعة من
الأدوات الإحصائية المتقدمة، مثل اختبارات الفرضيات، وتحليل التباين، وتحليل
الانحدار، واختبارات الثقة. ويُعد التحليل الاستنتاجي وسيلة أساسية لاتخاذ
القرارات العلمية المبنية على الأدلة الإحصائية، إذ يسمح بتحويل البيانات الرقمية
إلى استنتاجات علمية تساعد في التنبؤ وفهم الظواهر محل الدراسة.
ثالثًا:
التحليل الارتباطي (Correlational Analysis) يهدف التحليل الارتباطي
إلى دراسة طبيعة العلاقة بين متغيرين أو أكثر من حيث القوة والاتجاه، دون أن يعني
ذلك إثبات علاقة سببية بينهما. ويستخدم في هذا السياق معاملات الارتباط، مثل معامل
بيرسون ومعامل سبيرمان، لقياس درجة الترابط بين المتغيرات. ويُعد هذا النوع أداة
مهمة للكشف عن الروابط الكامنة بين الظواهر المختلفة، غير أن نتائجه تظل وصفية في
طبيعتها ولا تتجاوز حدود تحديد العلاقة الظاهرة دون تفسير أسبابها.
رابعًا: تحليل الانحدار (Regression Analysis) يُستخدم تحليل الانحدار عندما يسعى الباحث إلى التنبؤ بقيمة متغير تابع اعتمادًا على متغير مستقل واحد أو عدة متغيرات مستقلة. ويُعد الانحدار الخطي البسيط من أشهر أشكاله، إلى جانب الانحدار المتعدد وغير الخطي. ويساعد هذا النوع من التحليل في بناء نماذج تفسيرية تتجاوز الوصف إلى التوقع والتنبؤ، ويُستخدم على نطاق واسع في مجالات الاقتصاد، والإدارة، والطب، والعلوم الاجتماعية لدعم القرارات المستقبلية المبنية على التحليل الكمي.
خامسًا:
التحليل العاملي (Factor Analysis) يُستخدم التحليل العاملي
عندما تتعدد المتغيرات وتتشابك العلاقات فيما بينها، حيث يهدف إلى الكشف عن
العوامل أو الأبعاد الكامنة التي تفسر الترابط بين مجموعة كبيرة من المتغيرات.
ويساهم هذا الأسلوب في تقليل عدد المتغيرات وتحويلها إلى عدد أقل من المكونات أو
العوامل ذات الدلالة التفسيرية العالية. ويشيع استخدامه في الدراسات النفسية
والتربوية والاجتماعية لاختبار المفاهيم المجردة مثل الذكاء، والدافعية،
والاتجاهات، ويُعد أداة فعالة لاختصار التعقيد وفهم البنية العميقة للبيانات.
سادسًا:
تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis) يركز تحليل السلاسل
الزمنية على دراسة البيانات التي تُجمع على فترات زمنية منتظمة، مثل المبيعات
الشهرية، أو معدلات البطالة السنوية، أو درجات الحرارة اليومية. ويهدف هذا النوع
إلى الكشف عن الاتجاهات العامة، والتغيرات الموسمية، والدورات الزمنية، إضافة إلى
استخدامه في التنبؤ بالقيم المستقبلية. ويُستخدم بكثافة في مجالات الاقتصاد،
والأسواق المالية، والأرصاد الجوية، حيث يُمكّن الباحث من استثمار بيانات الماضي
لفهم الحاضر واستشراف المستقبل.
سابعًا:
تحليل التباين (Analysis of Variance –
ANOVA) يُعد تحليل التباين من الأدوات الإحصائية الأساسية لمقارنة متوسطات
ثلاث مجموعات أو أكثر، بهدف تحديد ما إذا كانت الفروق بينها ذات دلالة إحصائية.
ويُستخدم هذا الأسلوب بكثرة في الدراسات التجريبية والتربوية والطبية للكشف عن أثر
المتغيرات المستقلة في النتائج. كما يساعد في فهم مصادر التباين داخل العينات
المختلفة، وتقديم تصور دقيق حول تأثير العوامل المدروسة في الظاهرة محل البحث.
ثامنًا:
التحليل العنقودي (Cluster Analysis) يهدف التحليل العنقودي إلى
تصنيف البيانات في مجموعات أو عناقيد تتسم بالتجانس الداخلي والتباين الخارجي،
بحيث تكون عناصر كل مجموعة متشابهة فيما بينها ومختلفة عن عناصر المجموعات الأخرى.
ويُستخدم هذا النوع من التحليل في بحوث التسويق، وتحليل أنماط السلوك، وتصنيف
الأفراد أو المنتجات دون الحاجة إلى وجود تصنيفات مسبقة. ويساعد الباحثين على
اكتشاف البنية الطبيعية للبيانات وتحديد التجمعات ذات الدلالة التحليلية أو
التطبيقية.
تاسعًا:
تحليل التمييز (Discriminant Analysis) يركز تحليل التمييز على
بناء نماذج إحصائية قادرة على تصنيف الأفراد أو الحالات ضمن مجموعات محددة سلفًا،
اعتمادًا على مجموعة من الخصائص أو المتغيرات التفسيرية. ويُستخدم هذا الأسلوب في
المجالات النفسية والطبية والإدارية للتنبؤ بانتماء عنصر معين إلى فئة معينة بدقة
عالية. ويساهم في تحسين جودة القرارات من خلال رفع كفاءة التصنيف والتنبؤ.
