التحليل الإحصائي المتقدم "للمتخصصين"

يواجه علماء البيانات غالبًا بيانات غير متوافقة عند تحليل مجموعات متعددة أو عند متابعة نفس المجموعة عبر فترات زمنية مختلفة. كما قد تكون كمية البيانات المتاحة للتحليل غير كافية. في مثل هذه الحالات، يجب أن تركز تقنيات التحليل الإحصائي على العلوم الإحصائية المتعلقة بـ "العيّنات التابعة" و"الاختبارات غير المعلمية" كبدائل للاختبارات المعلمية
(Data Analysis for Professionals).

تحديد حجم العينة هو سؤال شائع عند تصميم مشروع تحليلي. هل يجب اعتماد حل Big Data الذي يشمل جميع البيانات؟ ستتناول هذه الدورة هذه الأسئلة مع مناقشة مزاياها وعيوبها.

نظرة عامة على الورشة

الأهداف التعليمية

● المقارنة بين العيّنات التابعة والعينات المستقلة.
● المقارنة بين التحليلات غير المعلمية والتحليلات المعلمية.
● التعامل مع نوعي الأخطاء في الاختبارات الإحصائية باستخدام تحليل القوة (Power Analysis).
● حساب حجم العينة باستخدام طرق علمية.
● فهم العوامل المؤثرة على حجم العينة.
● استكشاف الأخطاء المختلفة عند تحديد حجم العينة.
● استخدام برامج متعددة مع التفسير الصحيح للنتائج.

المدة: 3 أيام

اليوم الأول:

● التحليل الإحصائي للعيّنات التابعة (Dependent Samples Analytics)

اليوم الثاني:

● التحليل غير المعلمي (Non-Parametric Analytics)

اليوم الثالث:

● تحليل القوة (Power Analysis)

● كتيب PPT ملون / مقاطع فيديو
● اختبارات إحصائية: مان-ويتني، اختبار ترتيب الترابط (Correlation Rank Test)، t-paired، وغيرها
● حلول باستخدام أدوات مملوكة (Proprietary Tools)
● اختبار ANOVA ثنائي الاتجاه (Two Way ANOVA)
● تقنيات التصنيف (Profiling Techniques) / الرسم البياني الشامل (All-In-One Chart)
● القيمة الاحتمالية الواحدة والفريدة (P-Value)

محاور الورشة