اساسي استنباطي احصایې: تعریف، میتودونه، او غوښتنلیکونه
احصایې هغه ساینس دی چې د معلوماتو راټولولو، پروسس کولو، تحلیل کولو، تفسیر کولو او وړاندې کولو څرنګوالی مطالعه کوي. احصایې په پراخه کچه په دوو اصلي څانګو ویشل شوي دي: تشریحي احصایې او استنباطي احصایې. توضیحي احصایې په اسانۍ سره د پوهیدو وړ بڼو کې د معلوماتو وړاندې کولو او لنډیز کولو باندې تمرکز کوي، لکه جدولونه، ګرافونه، او د مرکزي تمایل او خپریدو مختلف اقدامات. له بلې خوا، استنباطي احصایې موږ ته اجازه راکوي چې د نمونې معلوماتو پراساس د نفوس په اړه وړاندوینې یا استنباطات وکړو.
استنباطی احصایې د احصایې یوه څانګه ده چې موږ ته اجازه راکوي چې د نمونې څخه اخیستل شوي معلوماتو پراساس د نفوس په اړه استنباط یا پایلې راوباسئ. دا کارول خورا مهم دي ځکه چې ډیری وختونه د ټول نفوس څخه د معلوماتو راټولول ناممکن وي. د استنباطی احصایوي میتودونو له لارې، موږ کولی شو د نفوس په اړه اټکلونه یا فرضیې وکړو او په دې اټکلونو کې د باور کچه اندازه کړو.
اساسي پوهه او اصلي مفاهیم
نفوس او نمونه
– نفوس: د اشخاصو یا شیانو ټولې ټولګې ته اشاره کوي چې د څیړنې موضوع وي. د مثال په توګه، په پوهنتون کې ټول زده کونکي.
– نمونه: د نفوس یوه فرعي برخه یا برخه چې د څیړنې لپاره غوره شوې ترڅو د هغه نفوس په اړه پایلې ترلاسه کړي. د مثال په توګه، ۱۰۰ زده کونکي په ناڅاپي ډول له پوهنتون څخه غوره شوي.
پیرامیټرې او احصایې
- پیرامیټر: یو عددي ارزښت دی چې د نفوس ځانګړتیا بیانوي (لکه د نفوس اوسط).
- احصایې: هغه عددي ارزښتونه دي چې د نمونې ځانګړتیا بیانوي (لکه د نمونې اوسط).
په استنباطی احصایو کې میتودونه
په استنباطی احصایو کې ډیری میتودونه شتون لري چې ډیری وختونه کارول کیږي، لکه:
۱. د پیرامیټر اټکل
- د پیرامیټر اټکل د نمونې معلوماتو کارول شامل دي ترڅو د نفوس پیرامیټر ارزښت اټکل (یا وړاندوینه) کړي. د اټکل دوه اصلي ډولونه شتون لري:
- د نقطې اټکل: د نفوس د پیرامیټر یو واحد اټکل. د مثال په توګه، د نفوس د اوسط اټکل کولو لپاره د نمونې اوسط کارول.
- د باور وقفه: د ارزښتونو لړۍ چې فرض کیږي یا تمه کیږي چې د نفوس پیرامیټر ارزښت د یوې ټاکلې کچې باور سره ولري.
۲. د فرضیې ازموینه
- د فرضیې د ازموینې پروسه دوه فرضیې لري، یعنې بې معنی فرضیه (H0) چې وایي چې هیڅ اغیزه یا توپیر شتون نلري، او بدیل فرضیه (H1) چې وایي چې اغیزه یا توپیر شتون لري.
- د فرضیې ازموینې موخه دا ده چې معلومه کړي چې ایا د نمونې معلوماتو څخه کافي شواهد شتون لري چې د بدیل فرضیې په ګټه د باطل فرضیه رد کړي.
- د فرضیې ازموینې ګامونه پدې کې شامل دي:
۱. دوه فرضیې (هو او ها) بیان کړئ.
۲. د اهمیت کچه (الفا) غوره کړئ.
۳. معلومات راټول او تحلیل کړئ.
۴. د p-ارزښت یا د ازموینې احصایه معلومه کړئ.
۵. د p-ارزښت او اهمیت کچې پر بنسټ پایلې ترلاسه کړئ.
۳. د رجعت تحلیل
- د دوو یا ډیرو متغیرونو ترمنځ د اړیکو د پوهیدو لپاره کارول کیږي.
- د خطي ریګریشن یو ساده ماډل د یو خپلواک متغیر (وړاندوینه کونکي) او یو انحصاري متغیر (ځواب) ترمنځ اړیکه لري.
- د خطي ریګریشن څو ماډلونه له یو څخه ډیر خپلواک متغیرونه لري.
۴. د توپیر تحلیل (ANOVA)
- د دریو یا ډیرو ډلو ترمنځ د وسیلو پرتله کولو لپاره کارول کیږي او دا معلومه کوي چې ایا لږترلږه یو ګروپ له نورو څخه توپیر لري.
- یو طرفه ANOVA یو فکتور یا خپلواک متغیر لري، پداسې حال کې چې دوه طرفه ANOVA دوه فکتورونه یا خپلواک متغیرونه لري.
د استنباطی احصایو غوښتنلیکونه
د استنباطی احصایو غوښتنلیکونه په مختلفو برخو کې موندل کیدی شي، په شمول د:
- روغتیا: د زړو درملنو په پرتله د نویو درملنو اغیزمنتوب معلومول.
- سوداګري: د پیرودونکو رضایت اندازه کول او د راتلونکي پلور په اړه وړاندوینې کول.
– ارواپوهنه: د ناروغ د رواني حالت په ښه کولو کې د درملنې یا مداخلې اغیزمنتوب ارزونه کول.
- زده کړه: د نوي نصاب یا ځانګړي تدریسي میتود اغیزمنتوب ارزونه کول.
– ټولنیز علوم: د سروې معلوماتو تحلیل کول او د ټولنیز چلند په اړه پایلې ترلاسه کول.
د قضیې مطالعې او مثالونه
د استنباطی احصایو د پلي کولو د مثال په توګه، دلته د زده کړې په برخه کې یوه ساده قضیه مطالعه ده:
د قضیې مطالعه: د نوي تدریسي تخنیکونو اغیزمنتوب
د الف ښوونځي کې د ریاضي ښوونکې غوښتل چې معلومه کړي چې ایا د تدریس نوی تخنیک د زده کونکو د فعالیت ښه کولو کې د زاړه تخنیک په پرتله ډیر اغیزمن دی. د دې کولو لپاره، هغې د زده کونکو د دوو ډلو څخه معلومات وکارول: یوه ډله د تدریس د زاړه تخنیک (کنټرول ګروپ) په کارولو سره تدریس کوي او بله ډله د تدریس نوي تخنیک (تجربوي ګروپ) په کارولو سره.
د تحلیل مرحلې:
۱. فرضیه فورمول کول
– هو: د دواړو ډلو ترمنځ د ازموینې په اوسط نمرو کې هیڅ توپیر نشته.
– ها: د دواړو ډلو ترمنځ د ازموینې په اوسط نمرو کې توپیر شتون لري.
۲. د معلوماتو راټولول
– د دواړو ډلو څخه د ازموینې د نمرو معلومات راټول کړئ.
۳. احصایوي تحلیل
- د دوو وسیلو پرتله کولو لپاره د خپلواک t-ټیسټ کارول.
- د اهمیت کچه غوره کړئ (د مثال په توګه، الفا = 0,05).
۴. محاسبه او تفسیر
– د t-احصایې او p-ارزښت محاسبه کړئ.
– که چیرې د p- ارزښت <الف، <هو رد کړئ. دا په ګوته کوي چې د تدریس نوې تخنیک د پام وړ اغیزه لري. پایله: استنباطي احصایې د معلوماتو تحلیل او پریکړه کولو کې مهم رول لوبوي. د پورته ذکر شویو اصولو او میتودونو له لارې، موږ کولی شو باوري استنباطات وکړو او غوره، ډیر باخبره پریکړې وکړو. د استنباطي احصایو مفکورو باندې مهارت ترلاسه کول به خورا ګټور وي، نه یوازې په اکاډمیک کې بلکې په ورځني ژوند او مختلفو نورو مسلکي برخو کې هم. له همدې امله، د استنباطي احصایو د اساساتو ښه پوهه د هر هغه چا لپاره چې د معلوماتو تحلیل او څیړنې کې ښکیل دي یو مهم لومړی ګام دی.
