تحليل البيانات
مقرر: تقنيات تحليل البيانات المتقدمة بواسطة SPSS
يهدف هذا المقرر إلى تمكين الطالب من التعامل مع البيانات الضخمة والمتعددة المتغيرات من خلال استراتيجيات الاختزال والتصنيف. يركز المساق على الجانب التطبيقي المباشر، حيث يتم دمج المفاهيم الإحصائية المعقدة بالمهارات التقنية باستخدام برنامج SPSS، مما يتيح للطالب القدرة على تحويل البيانات الخام إلى رؤى ومعلومات ذات قيمة علمية وعملية.
📑 المحاور الدراسية الرئيسية
- أنماط البيانات وتوصيفها (Data Types & Characterization):
- دراسة طبيعة المتغيرات (الكمية والنوعية) واختيار أساليب الوصف الإحصائي والبياني الملائمة لكل نمط.
- فلسفة اختزال البيانات (Data Reduction Concepts):
- استيعاب آليات تقليص عدد المتغيرات مع الحفاظ على جوهر المعلومات والتباين الإحصائي.
- التحليل العاملي للمركبات الرئيسية (Principal Component Analysis - PCA):
- التدرب على تجميع المتغيرات المترابطة في "مركبات" مستقلة لتبسيط النماذج الإحصائية.
- تحليل التوافقات (Correspondence Analysis):
- استكشاف العلاقات بين المتغيرات الفئوية (Categorical Data) وتمثيلها في فضاءات ثنائية الأبعاد.
- تحليل التغاير (Analysis of Covariance - ANCOVA):
- إتقان دمج تحليل التباين مع الانحدار للتحكم في أثر المتغيرات الدخيلة (Covariates) على النتائج.
- التحليل العنقودي (Cluster Analysis):
- تعلم خوارزميات التصنيف التلقائي للبيانات إلى مجموعات متجانسة بناءً على التشابه في الخصائص.
🎯 المخرجات التعليمية (Learning Outcomes)
عند إتمام هذا المقرر، سيكون الطالب قادراً على:
- تحديد النمط الإحصائي للبيانات واختيار المنهجية التحليلية المثلى لها.
- تطبيق تقنيات الاختزال العاملي لتبسيط المشكلات الإحصائية المعقدة.
- استخدام برنامج SPSS باحترافية لإجراء التحليلات (العاملية، العنقودية، والتوافقية).
- تفسير المخرجات الإحصائية (Output) وتحويل الجداول الرقمية إلى تقارير تحليلية دقيقة.
- Enseignant: khaldia boudjenane