دورة الإحصاء لتحليل البيانات
أتقن الأساليب الإحصائية التي تدعم تحليل البيانات الفعلي، من الملخصات الوصفية ونظرية الاحتمال إلى نمذجة الانحدار واختبار الفرضيات. يمنحك هذا المقرر أساساً إحصائياً منظماً وعملياً مصمماً للمحللين الذين يحتاجون إلى نتائج يمكنهم الدفاع عنها. سواء كنت تستكشف مجموعات البيانات أو تعرض النتائج على أصحاب المصلحة، ستمتلك الأدوات اللازمة للقيام بذلك بشكل صحيح.
ماذا ستتعلم:
ستبدأ ببناء فهم متين لأنواع البيانات وطرق أخذ العينات والإحصاء الوصفي قبل الانتقال إلى نظرية الاحتمال والتقنيات الاستدلالية. ومن هناك، ستتعلم كيفية بناء فترات الثقة وإجراء اختبارات الفرضيات وتفسير القيم الاحتمالية دون الوقوع في المصائد التحليلية الشائعة. يغطي المقرر الانحدار البسيط والمتعدد وتحليل التباين والاختبارات اللامعلمية، مما يمنحك مجموعة أدوات كاملة لمقارنة المجموعات ونمذجة العلاقات. وتكمل فصول إضافية حول الإحصاء البايزي وتحليل السلاسل الزمنية ومعالجة البيانات وأخلاقيات الإحصاء مجموعة مهاراتك. وبنهاية المقرر، ستكون مؤهلاً لتحليل مجموعات البيانات الحقيقية وتوصيل النتائج بوضوح واتخاذ قرارات سليمة إحصائياً.
كيف تدرس بشكل عملي دورة الإحصاء لتحليل البيانات
كيف تتدرب عملياً دورة الإحصاء لتحليل البيانات
لك إذا كنت شركة وتريد تدريب فريقك
في Elevify للشركات، يأتي الدورة مع تمارين وأمثلة من عملك نفسه وبالطريقة التي تحتاجها شركتك.
محتوى الدورة
8 فصول • 39 دروسمدة بين 4 و 360 ساعة (أنت تقرر)
الفصل 1إخفاءإخفاء التفاصيلعرض التفاصيلأساسيات التفكير الإحصائي
أساسيات التفكير الإحصائي
الدرس 1 • مقدمة في البرامج الإحصائية
توجيه المتدربين إلى البيئات التحليلية الشائعة لتشغيل التحليلات الإحصائية. بناء عادات سير العمل المستخدمة في كل فصل لاحق.
الدرس 2 • المجتمعات الإحصائية والعينات والمتغيرات
تعريف معلمات المجتمع الإحصائي مقابل إحصاءات العينة وأدوار المتغيرات. ربط مفاهيم أخذ العينات بأهداف الاستدلال المطروحة لاحقًا.
الدرس 3 • مصادر البيانات وجودتها
فحص مصادر البيانات الأولية مقابل الثانوية وقضايا الجودة الشائعة. إعداد المتدربين لتدقيق مجموعات البيانات قبل التحليل.
الدرس 4 • أنواع البيانات ومقاييس القياس
يغطي هذا القسم المقاييس الاسمية والترتيبية والفترية والنسبية مع أمثلة من مجموعات بيانات حقيقية، ويؤسس إطار التصنيف المستخدم في جميع أنحاء المقرر الدراسي.
الفصل 2إخفاءإخفاء التفاصيلعرض التفاصيلالإحصاء الوصفي وتلخيص البيانات
الإحصاء الوصفي وتلخيص البيانات
الدرس 1 • مقاييس النزعة المركزية
تعليم الوسط الحسابي والوسيط والمنوال مع شروط الاستخدام المناسب. ترسيخ جميع المقارنات التوزيعية اللاحقة.
الدرس 2 • تصور البيانات للاستكشاف
تطبيق المدرجات التكرارية ومخططات الصندوق والمخططات الشريطية والمخططات المبعثرة للكشف عن الأنماط. تطوير الثقافة البصرية اللازمة لتوصيل النتائج.
الدرس 3 • جداول التكرار والجداول التقاطعية
يقوم هذا القسم ببناء توزيعات التكرار وجداول التوافق للبيانات الفئوية، مما يوفر الأساس لاختبارات كاي تربيع التي سيتم تقديمها لاحقاً.
الدرس 4 • شكل التوزيعات
تحليل الالتواء والتفرطح والتماثل لتوصيف سلوك البيانات. إبلاغ افتراضات النموذج التي يتم اختبارها في فصول لاحقة.
الدرس 5 • مقاييس التشتت
تغطية المدى والتباين والانحراف المعياري والمدى الربيعي كمقاييس للتشتت. ربط التباين بمفاهيم عدم اليقين المستخدمة في الاستدلال.
الفصل 3إخفاءإخفاء التفاصيلعرض التفاصيلأساسيات الاحتمال
أساسيات الاحتمال
الدرس 1 • قواعد الاحتمال الأساسية
تقديم فضاءات العينة والأحداث وقاعدتي الجمع والضرب. تشكيل العمود الفقري المنطقي لاختبار الفرضيات وفترات الثقة.
الدرس 2 • الاحتمال الشرطي والاستقلالية الإحصائية
تعريف الاحتمال الشرطي والاستقلالية الإحصائية بأمثلة عملية. إعداد المتدربين لنظرية بايز وافتراضات الانحدار.
الدرس 3 • التوزيعات الاحتمالية المنفصلة
تغطية توزيعي ذي الحدين وبواسون مع تقدير المعلمات. تمكين نمذجة بيانات العد والنتائج الثنائية.
الدرس 4 • نظرية بايز وتحديث المعتقدات
تطبيق نظرية بايز لتحديث الاحتمالات بناءً على أدلة جديدة. الربط بالاستدلال البايزي المطروح في الفصول التكميلية.
الدرس 5 • التوزيعات الاحتمالية المستمرة
تقديم توزيعات المنتظم والطبيعي والأسي ودوال كثافتها. تأسيس التوزيع الطبيعي كأساس لطرق الاستدلال.
الفصل 4إخفاءإخفاء التفاصيلعرض التفاصيلتوزيعات أخذ العينات والتقدير
توزيعات أخذ العينات والتقدير
الدرس 1 • فترات الثقة للنسب
توسيع نطاق تقدير الفترة ليشمل النتائج الثنائية باستخدام التقريب الطبيعي. تغطية هامش الخطأ وتخطيط حجم العينة للمسوحات.
الدرس 2 • نظرية النهاية المركزية
إظهار كيفية تقارب متوسطات العينة نحو التوزيع الطبيعي بغض النظر عن شكل المجتمع الإحصائي. تبرير الاستدلال القائم على التوزيع الطبيعي للعينات الكبيرة.
الدرس 3 • فترات الثقة للوسط الحسابي
بناء فترات الثقة المعتمدة على Z والمعتمدة على t لوسط المجتمع الإحصائي. تعليم التفسير الصحيح وتأثير حجم العينة على عرض الفترة.
الدرس 4 • طرق أخذ العينات والتحيز
مقارنة تصميمات أخذ العينات العشوائية والطبقية والعنقودية والمنتظمة. تحديد مصادر التحيز التي تشوه التقديرات وتُبطل الاستدلال.
الدرس 5 • تقدير النقطة وخصائصه
تعريف المقدرات وتقييمها من حيث التحيز والاتساق والكفاءة. توفير معايير لاختيار أفضل مقدر في التطبيقات العملية.
الفصل 5إخفاءإخفاء التفاصيلعرض التفاصيلاختبار الفرضيات
اختبار الفرضيات
الدرس 1 • اختبارات العينتين والاختبارات المقترنة
مقارنة المتوسطات بين مجموعتين مستقلتين ومشاهدات مقترنة. تقديم فحوصات تساوي التباين اللازمة قبل اختيار الاختبار.
الدرس 2 • اختبارات العينة الواحدة للوسط الحسابي
تطبيق اختبارات z و t لمقارنة متوسط عينة بقيمة معروفة. تعزيز مفاهيم توزيع أخذ العينات من الفصل السابق.
الدرس 3 • اختبارات النسب والعد
تغطية اختبارات z لنسبة واحدة ونسبتين واختبار جودة الملاءمة كاي تربيع. توسيع نطاق اختبار الفرضيات ليشمل البيانات الفئوية وبيانات العد.
الدرس 4 • منطق وهيكل اختبارات الفرضيات
تأسيس الفرضيات الصفرية والبديلة ومستويات الدلالة الإحصائية وقواعد القرار. تأطير سير عمل الاختبار بالكامل المستخدم في جميع الاختبارات اللاحقة.
الدرس 5 • القوة الإحصائية وحجم العينة
قياس احتمال اكتشاف تأثير حقيقي وتخطيط الدراسات وفقًا لذلك. منع التحليلات منخفضة القوة التي تفشل في اكتشاف الاختلافات ذات المعنى.
الفصل 6إخفاءإخفاء التفاصيلعرض التفاصيلالارتباط والانحدار الخطي البسيط
الارتباط والانحدار الخطي البسيط
الدرس 1 • التنبؤ والاستدلال في الانحدار
بناء فترات التنبؤ وفترات الثقة لتقديرات الانحدار. تحديد كمية عدم اليقين في تنبؤات الاستجابة الفردية ومتوسط الاستجابة.
الدرس 2 • ملاءمة النموذج والتباين المفسر
استخدام معامل التحديد والخطأ المعياري للتقدير لتقييم جودة النموذج. تعليم المتدربين التمييز بين الملاءمة الجيدة والملاءمة الزائدة.
الدرس 3 • نموذج الانحدار الخطي البسيط
اشتقاق خط الانحدار بطريقة المربعات الصغرى وتفسير الميل والمقطع. ربط النموذج بإطار التباين المقرر سابقًا.
الدرس 4 • افتراضات الانحدار والتشخيصات
اختبار الخطية وتجانس التباين والطبيعية واستقلالية الباقي الإحصائي. ضمان صحة النموذج قبل إجراء التنبؤات.
الدرس 5 • تحليل الارتباط
حساب معاملي ارتباط بيرسون وسبيرمان واختبار دلالتهما الإحصائية. التمييز بين الارتباط والسببية لمنع الأخطاء التحليلية.
الفصل 7إخفاءإخفاء التفاصيلعرض التفاصيلالانحدار المتعدد وبناء النموذج
الانحدار المتعدد وبناء النموذج
الدرس 1 • استراتيجيات اختيار المتغيرات
مقارنة طرق الاختيار الأمامي والخلفي والتدريجي باستخدام معايير المعلومات. تعليم تبسيط النموذج بطريقة أخلاقية دون التنقيب في البيانات.
الدرس 2 • المتنبئات الفئوية والتفاعلات
ترميز المتغيرات الفئوية كمتغيرات وهمية ونمذجة تأثيرات التفاعل. تمكين تحليل الاختلافات بين المجموعات ضمن إطار الانحدار.
الدرس 3 • إطار الانحدار المتعدد
تقديم معادلة الانحدار المتعدد والميول الجزئية ومعامل التحديد المعدل. البناء مباشرة على مفاهيم الانحدار البسيط من الفصل السابق.
الدرس 4 • تشخيصات الانحدار والمعالجة
توسيع تشخيصات الباقي الإحصائي لتشمل عدة متنبئات ومعالجة الانتهاكات. ضمان استيفاء النماذج للافتراضات قبل استخدامها في التحليل.
الدرس 5 • كشف التعددية الخطية وعلاجها
تشخيص التعددية الخطية باستخدام معامل تضخم التباين ومصفوفات الارتباط وتطبيق الإصلاحات. منع تضخم الأخطاء المعيارية الذي يشوه تفسير المعاملات.
الفصل 8إخفاءإخفاء التفاصيلعرض التفاصيلتحليل التباين والاختبارات المتقدمة
تحليل التباين والاختبارات المتقدمة
الدرس 1 • تحليل التباين ثنائي الاتجاه والتصميمات العاملية
تحليل التأثيرات الرئيسية والتفاعلات لعاملين فئويين في وقت واحد. الكشف عن كيفية تأثير مجموعات العوامل على النتائج بما يتجاوز اختبارات العامل الواحد.
الدرس 2 • المقارنات المتعددة البعدية
تطبيق إجراءات توكي وبونفيروني وشيفيه بعد تحليل التباين الدال. التحكم في معدل الخطأ العائلي عند مقارنة جميع أزواج المجموعات.
الدرس 3 • تحليل التباين للقياسات المتكررة
التعامل مع التصميمات داخل الموضوع حيث يتم قياس نفس الوحدات عدة مرات. مراعاة الفروق الفردية لزيادة القوة الإحصائية.
الدرس 4 • البدائل اللابارامترية
تطبيق اختبارات مان-ويتني وكروسكال-واليس وويلكوكسون عند فشل الافتراضات البارامترية. توفير خيارات قوية للبيانات الترتيبية أو غير الطبيعية.
الدرس 5 • تحليل التباين أحادي الاتجاه
تقسيم التباين الكلي إلى مكونات بين المجموعات وداخل المجموعات. توسيع اختبار العينتين ليشمل k مجموعة مع التحكم في خطأ النوع الأول.
شهادتك الصالحة للتخرج
هذا الدورة مخصصة لك:
محلل الأعمال: يرغب في ثقة إحصائية خلف كل توصية يقدمها.
مغير المسار المهني: ينتقل إلى الأدوار المتعلقة بالبيانات دون خلفية كمية رسمية.
مهني تسويقي: يحتاج إلى تفسير نتائج اختبار أ/ب وبيانات الحملات التسويقية بشكل مستقل.
طالب دراسات عليا: يحتاج إلى أساس إحصائي عملي لدعم العمل البحثي لرسالته.
مدير منتج: يجب أن يقيّم البيانات الواردة من فرق الهندسة والبحث بشكل أكثر نقدية.
محلل مالي: يتطلع إلى إضافة الانحدار واختبار الفرضيات إلى مهاراته الحالية في إكسل.
ماذا يقول طلابنا
آراء من درسوا معنا:
دروسكم مثالية. اشتريت الباقة السنوية، وأخيراً أصبح لدي الفرصة لمتابعة مواضيع متنوعة تهمني دون الحاجة لتغيير المنصة... أشكركم على كل ما تقومون به، لقد أوصيت بكم لأشخاص آخرين...
أحب كيف أن الدروس مباشرة ومركزة وكيف يمكنني تغيير الفصول وتخطي المحتوى الذي لا أحتاجه.
أحب المحتوى وطريقة العرض ونسخ الفيديوهات، مما يسرّع العملية!
المنصة سريعة وبسيطة الاستخدام. تنوع المحتوى والفيديوهات التكميلية تساعد كثيراً في التعلم.
أهم الدورات
الأسئلة الشائعة
من هي Elevify؟ كيف تعمل؟
هل الدورات تتضمن شهادات؟
هل الدورات مجانية؟
ما هو عبء الدورة؟
كيف تبدو الدورات؟
كيف تعمل الدورات؟
ما هي مدة الدورات؟
ما هو سعر أو تكلفة الدورات؟
ما هو التعليم عن بعد أو الدورة عبر الإنترنت وكيف تعمل؟
دورة PDF