البرمجة والذكاء الاصطناعي · الصف الأول الثانوي · الترم الأول
تحليل البيانات (4): المخططات المبعثرة والارتباط والجدولة المتقاطعة
المخطط المبعثر وأنواع الارتباط (الإيجابي والسلبي وعدم الارتباط)، ومعامل الارتباط r وقيمه ودالة CORREL، والفرق بين العلاقة السببية والارتباط الزائف، والجدولة المتقاطعة لمقارنة البيانات بين فئتين.
آخر تحديث: · كيف نراجع المحتوى
مقدمة
- الوحدة العاشرة: تحليل البيانات — الموضوع 10-5
هل الطلاب الذين يذاكرون ساعات أكثر يحصلون على درجات أعلى؟ وهل كلما زادت ساعات استخدام الهاتف قلت ساعات النوم؟ لكي نجيب عن مثل هذه الأسئلة ندرس العلاقة بين متغيرين، ونرسمها في مخطط مبعثر، ونقيس قوتها بمعامل الارتباط.
أهداف التعلم
- أن ترسم مخططًا مبعثرًا وتحدد نوع الارتباط منه.
- أن تفسر قيمة معامل الارتباط r.
- أن تفرق بين العلاقة السببية والارتباط الزائف.
- أن تقرأ جدولًا متقاطعًا وتستخرج منه معلومات.
شرح الدرس
المخطط المبعثر وأنواع الارتباط
المخطط المبعثر (Scatter plot) رسم بياني يمثل أزواج القيم نقاطًا على المستوى الإحداثي. ومن شكل النقاط نعرف نوع الارتباط:
- ارتباط إيجابي (طردي): يزيد عندما يزيد ؛ فتتجه النقاط إلى أعلى جهة اليمين.
- ارتباط سلبي (عكسي): يقل عندما يزيد ؛ فتتجه النقاط إلى أسفل جهة اليمين.
- لا يوجد ارتباط: النقاط متناثرة بلا اتجاه واضح.
معامل الارتباط
معامل الارتباط (r) مؤشر يقيس قوة الارتباط واتجاهه، وقيمته دائمًا:
| قيمة r | المعنى |
|---|---|
| قريبة من | ارتباط إيجابي قوي |
| قريبة من | ارتباط إيجابي ضعيف إلى متوسط |
| قريبة من | لا يوجد ارتباط |
| قريبة من | ارتباط سلبي ضعيف إلى متوسط |
| قريبة من | ارتباط سلبي قوي |
ويُحسب في جداول البيانات بالدالة CORREL.
العلاقة السببية والارتباط الزائف
- العلاقة السببية (Causal relationship): أحد الأمرين سبب والآخر نتيجة. مثال: ارتفاع درجة الحرارة يسبب زيادة مبيعات المثلجات.
- الارتباط الزائف (Pseudo-correlation): يبدو أن بين أمرين علاقة سببية وهي غير موجودة، وغالبًا يكون كلاهما نتيجة لسبب ثالث. مثال: مبيعات المثلجات وعدد حالات ضربة الشمس يرتفعان معًا في الصيف، لكن المثلجات لا تسبب ضربة الشمس؛ السبب المشترك هو ارتفاع درجة الحرارة.
القاعدة المهمة: وجود ارتباط بين متغيرين لا يعني بالضرورة أن أحدهما سبب الآخر.
الجدولة المتقاطعة
الجدولة المتقاطعة (Cross tabulation) طريقة لتجميع البيانات ومقارنتها بين فئتين أو أكثر في جدول واحد.
مثال: استطلاع رأي 200 طالب في إطالة الفسحة المدرسية:
| موافق | معارض | محايد | الإجمالي | |
|---|---|---|---|---|
| طلاب الصف الأول | 45 | 20 | 15 | 80 |
| طلاب الصف الثاني | 50 | 45 | 25 | 120 |
| الإجمالي | 95 | 65 | 40 | 200 |
نسبة الموافقين في الصف الأول ، وفي الصف الثاني ؛ فالتأييد أكبر نسبيًّا بين طلاب الصف الأول رغم أن عدد الموافقين في الصف الثاني أكبر.
أمثلة وتطبيقات
- ساعات المذاكرة والدرجات: غالبًا ارتباط إيجابي؛ r قد تكون نحو 0.8.
- ساعات استخدام الهاتف ليلًا وساعات النوم: غالبًا ارتباط سلبي؛ r قد تكون نحو −0.7.
- رقم الجلوس والدرجة: لا يوجد ارتباط؛ r قريبة من الصفر.
ملاحظات مهمة
- قيمة r لا يمكن أن تكون 1.5 أو −2؛ أي قيمة خارج المدى من −1 إلى 1 خطأ في الحساب.
- الإشارة تحدد الاتجاه، والقيمة المطلقة تحدد القوة؛ فـ −0.9 ارتباط أقوى من 0.5.
- عند المقارنة في الجدولة المتقاطعة استخدم النسب وليس الأعداد فقط إذا اختلف حجم الفئات.
المفاهيم الأساسية
- المخطط المبعثر يمثل أزواج (x, y)، ويكشف الارتباط الإيجابي أو السلبي أو عدمه.
- معامل الارتباط r من −1 إلى 1، ويُحسب بدالة CORREL.
- العلاقة السببية: سبب ونتيجة. الارتباط الزائف: علاقة ظاهرية لا سببية، غالبًا بسبب عامل ثالث.
- الجدولة المتقاطعة تقارن البيانات بين فئتين أو أكثر.
ملخص الدرس
ندرس العلاقة بين متغيرين برسم مخطط مبعثر، فنرى هل الارتباط إيجابي أو سلبي أو غير موجود، ونقيس قوته بمعامل الارتباط الذي يتراوح بين −1 و1. لكن الارتباط وحده لا يثبت السببية، فقد يكون ارتباطًا زائفًا. وتساعدنا الجدولة المتقاطعة على مقارنة البيانات بين الفئات المختلفة.
أسئلة للتدريب
- ما المخطط المبعثر؟ واذكر أنواع الارتباط الثلاثة.
- رتب قيم r التالية من الأضعف إلى الأقوى ارتباطًا: 0.3، −0.9، 0.7، 0.
- فرّق بين العلاقة السببية والارتباط الزائف بمثال.
- من جدول الاستطلاع، كم عدد المعارضين في الصف الثاني؟ وما نسبتهم من طلاب الصف الثاني؟
- توقع نوع الارتباط بين: عمر السيارة وسعرها المستعمل.