التحليل الإحصائي باستخدام لغة R| سر تحليل البيانات باحتراف

مع وجود الثورة المعلوماتية الهائلة في حياتنا اليومية، وتزايد أعداد البيانات الضخمة التي تحتاج إلى التحليل من قبل المؤسسات للتعامل معها؛ تظهر لنا العديد من البرامج الإحصائية الجديدة التي تساعد الباحثين في تحليل هذه البيانات والتعامل معها بسهولة والوصول للنتائج بدقة وسرعة وسهولة، منها برنامج التحليل الإحصائي باستخدام لغة R الذي أصبح يستخدم من قبل المتخصصين بقوة لما له من مميزات إحصائية عديدة.

R هي لغة مفتوحة المصدر صعد نجمها حديثًا، يستخدمها فقط المتخصصين وذلك لعدم سهولتها للباحثين المبتدئين، تم تطويرها خصيصًا للحوسبة الإحصائية والرسومات للتعامل مع البيانات على اختلاف أنواعها وأحجامها للعمل بطريقة مرنة وسريعة الأداء، والتي من خلالها يتوفر للمستخدم مجموعة كبيرة من الأوامر والدوال التي تستخدم على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية، التعلم الذاتي، المعلومات الحيوية، علوم البيانات.

صُممت لغات البرمجة عالية المستوى مثل R لتكون سهلة الفهم والكتابة من قبل البشر مما يجعلها في متناول الإحصائيين ومحللي البيانات والباحثين المتخصصين، لذا يعتبر التحليل الإحصائي باستخدام لغة R تحليلًا عالي المستوى بسبب لغتها وتجريدها من لغة الآلة، وتستخدم للأسباب التالية:

✦ لغة مجانية مفتوحة المصدر يستطيع المتخصصون العمل عليها بسهولة، الوصول لأحدث الخوارزميات دون أية تكاليف مقررة.

✦ تدعم التخصيص للتصورات البيانية بصورة احترافية، والقدرة على إنشاء رسوم بيانية جاهزة للنشر والتوثيق.

✦ تعتمد بشكل أساسي على لغة البرمجة النصية حيث يكتب الباحث الأكواد بنفسه.

✦ تستخدم على نطاق واسع في التحليل الإحصائي حيث تدعم البيانات المُعقدة.

✦ إمكانية إعادة عمل التحليلات ومشاركتها بسهولة.

✦ يتعامل مع حزم برمجية ضخمة للتعامل مع البيانات المعقدة المختلفة، عن طريق توفير آلاف الحزم عبر CRAN المتخصصة في التحليلات المعقدة للبيانات.

✦ فبفضل خصائص لغة R القوية ومكتباتها الغنية وقدراتها المتقدمة، تُعتبر الخيار الأمثل لتحليل البيانات والتعلم الآلي واستخراج البيانات من مواقع الويب رغم الحاجة للتعلم البرمجي.

اقرأ أيضًا: التحليل الاحصائي للبحث العلمي: هل أنت واثق من نتائجك؟

يستخدم برنامج R في معظم أنواع التحليل الإحصائي، حيث أنه أنشئ خصيصًا لهذا الغرض؛ لأنها لغة بية برمجية قوية يستطيع الباحث من خلالها عمل التحليلات المتنوعة مثل:

١- التحليل الوصفي (Descriptive Statistics)

هو تحليل يقوم به الباحث لوصف الواقع كما هو، حيث يستخدم المعلومات الأساسية عن البيانات ويقوم بتلخيصها وتفسيرها مثل المتوسط، الوسيط، المدى والانحراف المعياري وعمل تصور للنموذج بالرسوم البيانية الدقيقة.

٢- التحليل الاستدلالي (Inferential Statistics)

هو تحليل يقوم به الباحث للتنبؤ بالمتغيرات، اختبار الفرضيات والعلاقة بين المتغيرات المختلفة واتخاذ القرارات التابعة لمجتمع البحث مثل اختبار T-test، ANOVA.

٣- تحليل الارتباط (Correlation Analysis)

تحليل الارتباط هو أسلوب إحصائي يستخدمه الباحث لاكتشاف ما إذا كانت هناك علاقة بين مجموعتين من البيانات أو مجموعتين من البيانات، ومدى قوة تلك العلاقة.

٤- تحليل الانحدار (Regression Analysis)

هو تحليل يقوم به الباحث للتنبؤ بقيمة رقمية من البيانات، من أنواع التحليل الإحصائي باستخدام لغة R في تحليل الانحدار انحدار خطي وانحدار غير خطي ويوجد أيضًا أنواع متقدمة للانحدار منها Ridge Regression

٥- التعلم الآلي (Machine Learning)

يعتبر النسخة المطورة للتحليل الإحصائي، ويستخدم في تنفيذ الأوامر لأنه لغة قوية إحصائيًا وقوية في تحليل البيانات المعقدة.

هناك برامج عديدة للتمثيل البياني مثل Excel وGraphPad Prism وغيرها من البرامج الرسومية تعد كافية لعمل الرسوم البيانية المختلفة ولكن مع وجود حزم البرمجة الخاصة بلغة R يمكن من خلالها زيادة الإمكانيات في التصورات البيانية، يوجد طريقتين للتمثيل البياني كالآتي:

قراء مخرجات التحليل الإحصائي باستخدام لغة R لا تعتبر عملية تقنية فحسب ولكن أسلوب يتطلب فهمًا عميقًا للمفاهيم الإحصائية وربطها بسياق مشكلة البحث، فالدلالة الإحصائية وحدها لا تكفي ولكن تترجم لدلالة عملية تخدم هدف البحث، خطوات رحلة التفسير كالتالي:

١- فهم طبيعة المخرجات الإحصائية

✦ جداول وصفية مثل: المتوسطات، الانحرافات المعيارية، التكرارات والنسب المئوية.

✦ جداول الاختبارات تحتوي على قيم الدلالة الإحصائية والقيم T,F، إذا كانت القيمة أقل من 0.05، يتم رفض الفرضية الصفرية، مما يدل على وجود فروق ذات دلالة إحصائية.

٢- تفسير الإحصاء الوصفي

✦ تفسير المتوسطات وصف مستوى الظاهرة عن طريق مقياس ليكرت.

✦ تفسير قيم الانحراف المعياري: وهو يدل على مدى تشتت البيانات حول المتوسط، حيث العلاقة العكسية كلما كان الانحراف أصغر كلما كانت البيانات أكثر تجانس.

✦ تفسير التكرارات والنسب المئوية: نصف بها المتغيرات ذات الفئة (النوع، الفئة العمرية)، عن طريق معرفة الأكثر تكرارًا وأقل تكرارًا.

٣- تفسير الإحصاء الاستدلالي في التحليل الإحصائي باستخدام لغة R

✦ يتم اختبار الفرضيات واتخاذ القرار الإحصائي عن طريق عمل الاختبارات المختلفة (T-test,ANOVA).

✦ قيم T,F في تحليل التباين لمعرفة القرار الإحصائي.

✦ درجة الحرية df وهي قيمة مهمة لتوزيع الاحتمالات وتعتمد على حجم العينة بشكل أساسي وعدد المجموعات.

✦ قيمة الدلالة مهمة في القرار الإحصائي.

٤- دمج النتائج بالإطار النظري

✦ في نهاية البحث لابد من ربط النتائج بالهدف الذي بني علية البحث أي ربط النتائج الإحصائية التي حصل عليها الباحث أثناء البحث بالإطار النظري للدراسة والدراسات السابقة.

✦ عمل المقارنة هل توافقت نتائج البحث مع ما توصلت إليه الدراسات السابقة.

✦ التفسير معرفة الأسباب.

✦ التوصيات يوصي بها الباحث حتى يمكن تقديمها في المستقبل.

تعرف على: شرح التحليل الإحصائي خطوة بخطوة: من الأساسيات إلى الاحتراف

الاختلاف الرئيسي بين اللغتين في منهجهما في علم البيانات، فكلتاهما لغتا برمجة مفتوحتا المصدر مدعومتان من قبل مجتمعات كبيرة، تعمل باستمرار على توسيع مكتباتها وأدواتها، ولكن تُستخدم لغة Rبشكل أساسي للتحليل الإحصائي، بينما توفر لغة بايثون منهجًا أكثر شمولية لمعالجة البيانات.

١- التحليل الإحصائي باستخدام لغة R

لغة R صُممت من قِبل الإحصائيين وتعتمد بشكل كبير على النماذج الإحصائية والتحليلات المتخصصة، يستخدم علماء البيانات لغة R لإجراء تحليلات إحصائية معمقة، مدعومة ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية ورسوم بيانية جذابة للبيانات، على سبيل المثال، يمكنك استخدام لغة R لتحليل سلوك العملاء.

٢- التحليل الاحصائي باستخدام لغة بايثون

هي لغة متعددة الأغراض، تشبه إلى حد كبير لغتي C++ وجافا، وتتميز ببنية سهلة القراءة والتعلم، يستخدم المبرمجون بايثون للتعمق في تحليل البيانات أو لتطبيق التعلم الآلي في بيئات إنتاجية قابلة للتوسع، مثلما أنه يمكنك استخدام بايثون لدمج خاصية التعرف على الوجوه في الهاتف المحمول.

هناك اختلافات رئيسية أخرى بين لغة R ولغة بايثون في التحليل الاحصائي كالآتي:

من المنطقي حدوث أخطاء بسبب العامل البشري في برنامج R، لذا هناك أخطاء شائعة تحدث عند تحليل البيانات باستخدام هذا البرنامج، ويمكن تقسيمها كالتالي:

١- Syntax Errors

تجاهل القيم المفقودة، و القيم الناقصة في تكوينها يؤدي إلى أخطاء في حسابات البيانات، يمكن تجنبها وازالتها باستخدام دالة na.omit(data).

٢- logic errors

الأخطاء المنطقية بسبب استخدام دوال إحصائية على بيانات غير مناسبة لها، ويمكن تجنب هذه المشكلة عن طريق التأكد من نوع المتغير واستخدام دالة ()str، تحويل البيانات الغير مناسبة للبيانات المناسبة عن طريق () as.numeric().

✦ عدم التفرقة بين المتغيرات الكمية والبيانات النوعية ولتجنب حدوث ذلك يجب استخدام الرسوم البيانية الصحيحة لكل نوع.

✦ عدم تحقق الباحث العلمي من كل الإجراءات والشروط التي تتوافق مع التحليل في برنامج R.

✦ عدم امتلاك الباحث العلمي المهارات المناسبة التي تمكنه من اختبار المقاييس التي تتوافق مع التحليل الإحصائي.

✦ عدم الاكتراث بالتحذيرات التي تظهر أثناء التحليل الإحصائي باستخدام لغة R، لتجنب حدوثها لابد من فهم أسبابها بعناية ثم تعديل البيانات أو الدوال.

✦ التعامل الخاطئ مع الحزم البرمجية عن طريق الاعتماد على القديمة منها وتحميلها قبل التأكد من استخدامها، لتجنب حدوثها لابد من تحميل الجزم البرمجية الجديدة.

احصل على: خدمة التحليل الإحصائي مع إتقان: اجعل بياناتك تصنع النجاح اليوم

هناك أمثلة عملية في التحليل الإحصائي باستخدام برنامج R، حيث يفضل الباحث استخدام هذا البرنامج للتحليل الإحصائي في كثير من المجالات مثل:

✦ استخدام لغةR في تحليل أداء العاملين عن طريق حساب المتوسط والانحراف المعياري وأداء العاملين العام.

✦ استخدام لغةR في الدراسات الطبية مثل مقارنة متوسط متغير ضغط الدم قبل وبعد عقار معين.

✦ استخدام لغةR في تحليل العلاقة بين متغيرين مختلفين مثل التربية البيئية والمسؤولية البيئية ومعرفة مدى قوة العلاقة بينهما.

✦ استخدام لغةR في التحليل والمقارنة بين أكثر من مجموعة مثلًا تحليل أداء فروع الشركة الأربعة لمعرفة هل يوجد فروق ذات دلالة إحصائية في نسبة الأرباح؟

✦ استخدام التحليل الإحصائي باستخدام لغة R في تحليل اتجاه المبيعات لها مع تقادم الوقت.

من المفيد دائمًا معرفة الأسئلة الشائعة حول استخدام لغة R في التحليل الاحصائي التي قد تُطرح على ذهن الباحث أو المهتمين بمجال التحليل الإحصائي بشكل عام، من خلال استكشاف هذه الأسئلة والأجوبة، فيما يلي نوضح بعض من هذه الأسئلة:

١- لماذا يعد اتقان البرمجة على برنامج ال R مهارة مطلوبة حاليًا؟ 

في كل فترة من الزمن نجد أنه يظهر لنا برنامج جديد يجذب انتباه أغلب الباحثين في مجال معين، وفي مجال التحليل الإحصائي يعد برنامج R الأهم حاليًا بعد برنامجي SAS, SPSS.

٢- هل البرنامج الإحصائي R برنامج مجاني؟ 

نعم، مجاني ويمكن تحميلة بمجرد اتصال انترنت على أي نظام تشغيل، الوصول لأحدث الخوارزميات دون أية تكاليف مقررة.

٣- ما هي مميزات التحليل الإحصائي باستخدام لغة R الأساسية؟

لغة تتميز بمزايا ونذكر منها الاتي:

✦ لغة مجانية متاحة للتنزيل، لديها مجتمع نشط من مجموعة من المستخدمين عبر الإنترنت يمكن من خلالهم امداد الباحث بالدعم اللازم.

✦ تعد مثالية لبرامج التعلم الآلي.

✦ يمكن تشغيل برنامج R على أيٍ من أنظمة التشغيل الآتية: Windows, macOS، Unix، Linux.

✦ توفر حزم برمجية مختلفة لإجراء وظائف إحصائية متقدمة.

٤- ما هي عيوب لغة R الأساسية؟

كما هو الحال في أي لغة برمجة، فإن لغة R لها عيوب أيضًا، هذه العيوب مذكورة كالتالي:

✦ لغة صعبة في تعلمها خاصة للمبتدئين والمستخدمين دون خلفية عن البرمجة.

✦ غير مفضلة عند المستخدمين الذين يفضلون الواجهة الرسومية السهلة؛ حيث اعتمادها على كتابة الأكواد.

✦ قد يؤدي العدد الهائل من الحزم المتاحة إلى تشتت الحزم، يحدث هذا عندما تتداخل وظائف الحزم المختلفة أو لا يتم صيانتها بشكل جيد، مما قد يتسبب في مشاكل التوافق.

✦ بسبب أن التحليل الإحصائي باستخدام لغة R مفتوح المصدر؛ ذلك يشكل عدم أمان وعدم خصوصيه خاصة للشركات الكبيرة، رسائل التنبيه عن الخطر قد لا تكون مفهومة.

✦ بسبب أنها لغة مجانية؛ لا يوجد دعم من الشركات له ويستند فقط إلى دعم مجتمع المستخدمين المبرمجين.

✦ لا يتمتع دعم لغة R لأسلوب البرمجة المعتمد على البيانات بنفس قوة لغات أخرى مثل Python, Java مما قد يؤثر على بعض تصميم البرمجيات وتطبيقها.

يمكنك أيضاً الحصول على المزيد من المعلومات عن التحليل الإحصائي باستخدام لغةR يمكنك من خلال التحليل الإحصائي باستخدام لغةR pdf، فقط اضغط على الرابط، وتمتع بتجربة حيَة.

في الختام، يتضح لنا أن التحليل الإحصائي باستخدام لغة R تحليل جديد بتحدياته للمستخدمين، لو كنت طالب أو باحث مميز يمكنك من خلال إتقان للاستشارات الأكاديمية والتدريب الحصول على خدمة التحليل وتفسير النتائج وعرضها في رسوم بيانية وجداول إحصائية احترافية، فنحن ندعم الباحثين في السعودية، الكويت، قطر، الإمارات، وجميع الدول العربية، نقدم لك ترتيب وتنسيق الرسائل العلمية للماجستير والدكتوراه، وتواصل معنا عبر الواتساب وابدأ رحلتك البحثية بثقة وتميز.