كل ما تحتاج لمعرفته حول الإحصاء الوصفي

الإحصائيات الوصفية هي نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لتحليل البيانات. تخيل أن لديك مجموعة من الأرقام أو نقاط البيانات أو الملاحظات. تدور الإحصائيات الوصفية حول تلخيص هذه الكومة إلى شيء سهل الهضم وثاقب.

ما هي الإحصائيات الوصفية؟

الإحصائيات الوصفية هي فن تحويل البيانات الأولية إلى معلومات ذات معنى. إنها الخطوة الأولى في تحليل البيانات، حيث تضع الأساس لكل تلك الأشياء الرائعة مثل الإحصائيات الاستدلالية.

ولكن مهلا، لا نقلل من ذلك!

تمنحك الإحصائيات الوصفية القدرة على وصف الميزات الأساسية للبيانات في الدراسة. يشبه الأمر أخذ مجموعة من قطع الألغاز (بياناتك) والبدء في تجميعها معًا لرؤية جزء من الصورة.

الآن، لماذا تهتم به؟

وبدون إحصائيات وصفية، سنضيع في بحر من الأرقام. إنه مثل محاولة قراءة كتاب دون معرفة الحروف الأبجدية. وباستخدام تقنيات مثل التلخيص الإحصائي وأساليب تصور البيانات ، فإننا نفهم الفوضى.

نحن نتحدث هنا عن التوزيع التكراري ، ومقاييس النزعة المركزية (مثل المتوسط ​​والوسيط والمنوال)، والتباين في الإحصائيات (نطاق التفكير والانحراف المعياري). الأمر كله يتعلق بالحصول على جوهر ما تحاول بياناتك قوله.

أهمية في البحث الكمي

في عالم البحث الكمي، الإحصاء الوصفي هو صديقك الموثوق. إنها الخطوة الأولى في فهم ماهية بياناتك.

سواء كنت تتعامل مع شيء معقد مثل تقييم البيانات الكمية أو بسيط مثل الرسوم البيانية والرسوم البيانية الإحصائية ، فإن الأمر كله يتعلق بجعل البيانات مفهومة، وأجرؤ على القول، مثيرة للاهتمام.

بدءًا من أساليب تصور البيانات وحتى تلخيص مجموعات البيانات الضخمة، تتوفر الإحصاءات الوصفية في كل مكان. إنه موجود في الشركات التي تحلل بيانات المبيعات، وفي مراقبة معدلات تعافي المرضى في مجال الرعاية الصحية، وحتى في تطبيق اللياقة البدنية الخاص بك الذي يتتبع أوقات التشغيل الأسبوعية.

إنه البطل المجهول في عالم البيانات، فهو يتأكد من أن كل شيء منطقي قبل اتخاذ أي قفزة في الاستنتاجات.

جدول المحتويات

• أنواع الإحصاء الوصفي
• التدابير في الإحصاء الوصفي
• التحليل أحادي المتغير وثنائي المتغير ومتعدد المتغيرات
• التمثيل الرسومي للبيانات
• الوصفية مقابل الإحصائيات الاستدلالية
• تطبيقات عملية وأمثلة

أنواع الإحصاء الوصفي

حسنًا، دعنا نحلل أنواع الإحصائيات الوصفية. إنه مثل وجود عدسات مختلفة لعرض بياناتك.

يمنحك كل نوع منظورًا فريدًا، مما يساعدك على فهم القصة الكاملة وراء هذه الأرقام.

توزيع

أولًا، التوزيع. يتعلق الأمر كله بفهم كيفية نشر بياناتك. هل سبق لك أن رأيت مجموعة من الأرقام وتساءلت عن عدد المرات التي يظهر فيها كل رقم؟

وهنا يأتي دور توزيع التردد . إنه مثل تسجيل الحضور لنقاط البيانات الخاصة بك، مع ملاحظة الحاضرين وعدد المرات.

وكيف نظهر هذا؟ من خلال الجداول والرسوم البيانية للتلخيص ، مثل الرسوم البيانية أو المخططات الدائرية. إنه يشبه إلى حد ما مرشحات Instagram المختلفة لبياناتك، حيث يسلط كل منها الضوء على جوانب مختلفة.

النزعة المركزية

بعد ذلك، لدينا الطاقم الرائع من Central Tendency. هؤلاء الأشخاص هم الأشخاص المشهورون في مجموعة البيانات - المتوسط ​​والوسيط والمنوال. إنهم مثل رواد الموضة، حيث يعرضون ما هو شائع في مجموعة البيانات الخاصة بك.

عندما نتحدث لئيمين ، فإننا نحسب متوسط ​​الأمور. اجمع كل الأرقام، واقسمها على عددها، وستحصل على متوسطك.

المتوسط؟

هذا هو الرجل الأوسط عندما تقوم بترتيب الجميع بالترتيب. والوضع؟ إنه الشخص الذي يظهر في أغلب الأحيان في الحفلة.

التقلب

أخيرًا وليس آخرًا، التباين. يتعلق هذا بقياس انتشار بياناتك. تخيل أنك تنظر إلى مرتفعات فريق كرة السلة.

يخبرك التباين بمدى اختلاف أطوال اللاعبين.

لدينا النطاق (من الأقصر إلى الأطول)، والتباين (مدى انتشار الارتفاعات)، والانحراف المعياري (طريقة رائعة لقياس الاختلافات عن المتوسط). إنه مثل فهم التنوع في الفريق.

التدابير في الإحصاء الوصفي

الآن، دعونا نتحقق من الأدوات التي لدينا على متن الطائرة.

مقاييس النزعة المركزية

حسنًا، تخيل أنك في حفلة، وتريد أن تعرف ما هو الاتجاه السائد.

في عالم البيانات، هذا هو المكان الذي تلعب فيه مقاييس النزعة المركزية . إنهم مثل المؤثرين على وسائل التواصل الاجتماعي في عالم البيانات.

الحساب والأمثلة

• يعني : تصور هذا – لديك بيتزا مقطعة إلى شرائح متساوية. المتوسط ​​هو أن يحصل الجميع على قطعة متساوية. تقوم بجمع كل القيم وتقسيمها على عدد القيم. إنه متوسطك، الرجل المفضل.
• الوسيط : الآن، لنفترض أنك تصطف لحضور حفل موسيقي. الوسيط هو الشخص الذي يقع في منتصف الخط. إنها نقطة المنتصف لمجموعة البيانات الخاصة بك، وتقسمها إلى نصفين. إذا كانت البيانات عبارة عن أطوال الأشخاص، فسيكون الوسيط هو طول الشخص الذي يقف في منتصف الصف المرتب.
• الوضع : فكر في الوضع باعتباره الأغنية الأكثر شعبية في الحفلة. إنها القيمة التي تظهر أكثر من غيرها. إذا كان الجميع يرقصون على نفس النغمة، فهذه النغمة هي وضعك.

مقاييس التباين

التباين يشبه نكهة طبق البيانات الخاص بك. يخبرك بمدى اختلاف بياناتك.

حساب المدى والتباين والانحراف المعياري

• النطاق : بسيط ولكنه فعال. إنه مثل النظر إلى أقصر وأطول شخص في الغرفة. تأخذ القيمة الأكبر وتطرح الأصغر. وهذا يمنحك انتشار البيانات الخاصة بك.
• التباين : احصل على هذا – إنه مثل قياس مدى بعد كل شخص في الغرفة عن متوسط ​​الارتفاع. التباين أكثر تعقيدًا بعض الشيء. إنه متوسط ​​الفروق التربيعية عن المتوسط. يبدو وكأنه فم، لكنه مفيد للغاية.
• الانحراف المعياري : هذا نجم الروك. إنه الجذر التربيعي للتباين ويمنحك فكرة قوية عن مدى انتشار بياناتك. إذا كان منخفضًا، فالجميع متشابهون نوعًا ما. إذا كان مرتفعًا، فهذا يعني أن لديك حشدًا متنوعًا.

التفسير والتطبيق

إن تفسير هذه المقاييس يشبه قراءة قصة حيث الشخصيات عبارة عن أرقام.

• مع يعني ، يمكنك الحصول على الجوهر العام للقصة.
• يظهر لك الوسيط المسار الأوسط.
• يخبرك الوضع بالموضوع المتكرر.
• يقدم لك النطاق إلى أقصى الحدود.
• يجلب التباين والانحراف المعياري دراما القصة، مما يوضح مدى اختلاف الشخصيات (نقاط البيانات) عن بعضها البعض.

التحليل أحادي المتغير وثنائي المتغير ومتعدد المتغيرات

عندما تغوص في عالم الإحصائيات الوصفية ، فإن الأمر يشبه استكشاف طبقات مختلفة من اللعبة. يقدم كل مستوى - أحادي المتغير، وثنائي المتغير، ومتعدد المتغيرات - تحديًا فريدًا ومنظورًا فريدًا لبياناتك.

تحليل أحادي أو عديد المتغير

تحليل متغير واحد

لذا، فأنت تبدأ بالتحليل أحادي المتغير.

كما هو الحال عندما تقوم بمراجعة عدد خطواتك اليومية على تطبيق للياقة البدنية، فهذا تحليل عملي أحادي المتغير. إنه أمر بسيط، مثل الاستماع إلى آلة موسيقية واحدة في أغنية.

التطبيق والأمثلة

ترى التحليل أحادي المتغير في كل مكان. من تحليل التوزيعات التكرارية في الدراسات الاستقصائية إلى قياس الاتجاه المركزي (مثل المتوسط ​​والوسيط والمنوال) في درجات الاختبار.

إنها الطريقة الأمثل لإلقاء نظرة سريعة ونظيفة على جانب واحد من بياناتك. بسيطة لكنها قوية، مثل اللحن الجذاب الذي يظل عالقًا في رأسك.

تحليل ثنائي المتغير

دراسة متزامنة لاثنين من المتغيرات

التالي: تحليل ثنائي المتغير. الآن نحن نتحدث الثنائي. هذا هو المكان الذي تقوم فيه بربط متغيرين لترى كيف يرقصان معًا.

إنه مثل النظر إلى كيفية ارتباط تناول القهوة بمستويات الطاقة لديك. هل هم أفضل البراعم أم أنهم بالكاد يعرفون بعضهم البعض؟

استخدام جداول الطوارئ والمؤامرات المبعثرة

يتألق التحليل ثنائي المتغير باستخدام أدوات مثل جداول الطوارئ والمؤامرات المبعثرة .

أنت لا تنظر فقط إلى الأرقام بعد الآن؛ ترى علاقات وأنماط، مثل رسم بياني يوضح العلاقة بين وقت الدراسة ونتائج الامتحانات.

تحليل متعدد المتغيرات

تحليل يتضمن أكثر من متغيرين

مرحبًا بكم في الحفلة - التحليل متعدد المتغيرات. هذا هو طاقم الممثلين، حيث يمكنك إحضار أكثر من متغيرين.

إنه مثل قيادة أوركسترا حيث تلعب كل آلة (متغيرة) دورًا في السيمفونية (تحليل بياناتك).

تفسير البيانات المعقدة وتطبيقها

وهنا تصبح الأمور معقدة. يمكنك أن تبحث في كيفية مساهمة العمر والدخل ومستوى التعليم في تفضيلات الشراء.

يشبه التحليل متعدد المتغيرات الرواية البوليسية، حيث تؤثر الشخصيات المتعددة على الحبكة.

إنه ضروري لتفسير البيانات المعقدة وإيجاد الأنماط المخفية في تمثيل البيانات الإحصائية .

التمثيل الرسومي للبيانات

أهمية الملخصات المرئية

دور في تعزيز فهم البيانات

المرئيات قوية. يمكنهم تحويل مجموعة غفوة من الأرقام إلى شيء يمكنك فهمه في لمحة. ما عليك سوى إلقاء نظرة على هذا الجدول والرسم البياني الجميل الذي تم إنشاؤه باستخدام wpDataTables:

تخيل أنك تحاول شرح كيفية استخدام الفئات العمرية المختلفة لوسائل التواصل الاجتماعي بالأرقام فقط. الآن، تخيل مخططًا شريطيًا ملونًا يوضح نفس الشيء.

هذا المخطط ليس أسهل في الهضم فحسب؛ إنه بمثابة اختصار للفهم.

أنواع التمثيلات الرسومية

من المخططات الدائرية إلى الرسوم البيانية الخطية، كل نوع من التمثيل الرسومي له طابعه الخاص. إنها مثل أنواع مختلفة من الأفلام، كل منها يحكي قصة بطريقة فريدة.

لديك رسوم بيانية توضح التوزيعات التكرارية، والمؤامرات المتناثرة لاكتشاف الاتجاهات والعلاقات، وغير ذلك الكثير.

بياناتك الجميلة تستحق أن تكون متصلة بالإنترنت

يمكن لـ wpDataTables القيام بذلك بهذه الطريقة. هناك سبب وجيه لكونه المكون الإضافي رقم 1 في WordPress لإنشاء جداول ومخططات سريعة الاستجابة.

ومن السهل جدًا القيام بشيء مثل هذا:

1. قمت بتوفير بيانات الجدول
2. تكوينه وتخصيصه
3. انشرها في منشور أو صفحة

وهي ليست جميلة فحسب، ولكنها عملية أيضًا. يمكنك إنشاء جداول كبيرة تحتوي على ما يصل إلى ملايين الصفوف، أو يمكنك استخدام عوامل التصفية والبحث المتقدمة، أو يمكنك تغييرها وجعلها قابلة للتحرير.

"نعم، ولكني أحب برنامج Excel كثيرًا ولا يوجد شيء من هذا القبيل على مواقع الويب". نعم، هناك. يمكنك استخدام التنسيق الشرطي كما هو الحال في Excel أو Google Sheets.

هل أخبرتك أنه يمكنك إنشاء مخططات أيضًا باستخدام بياناتك؟ وهذا جزء صغير فقط. هناك الكثير من الميزات الأخرى بالنسبة لك.

أمثلة على الأساليب الرسومية

توزيعات التردد، الرسوم البيانية، والمؤامرات المبعثرة

دعونا نقسمها:

• توزيعات التردد : تشبه قوائم التشغيل الخاصة ببياناتك. أنها تظهر عدد مرات حدوث كل قيمة. إنه مثل حساب عدد المرات التي تم فيها تشغيل أغنيتك المفضلة في إحدى الحفلات.
• الرسوم البيانية : فكر في هذه الرسوم البيانية على أنها تمثل نجاحات كبيرة في تصور البيانات. يأخذون توزيعات التردد الخاصة بك ويحولونها إلى روائع بصرية. الأمر كله يتعلق بإظهار انتشار بياناتك وشكلها بطريقة واضحة على الفور.
• المؤامرات المبعثرة : هنا تصبح الأمور مثيرة للاهتمام. تشبه المؤامرات المبعثرة القصص البوليسية لتصور البيانات. إنها تساعدك على اكتشاف الارتباطات والأنماط بين متغيرين. إنه مثل وضع شخصيتين في مشهد ومشاهدة تفاعلهما وهما يرويان القصة.

الوصفية مقابل الإحصائيات الاستدلالية

تشبه الإحصائيات الوصفية والاستنتاجية نوعين مختلفين من الخدع السحرية في عالم البيانات.

أحدهما يوضح لك ما يحدث الآن، والآخر يتنبأ بما قد يحدث بعد ذلك. دعونا نقفز ونرى الفرق.

الاختلافات الرئيسية

الغرض والتطبيق في البحث

الإحصائيات الوصفية هي مثل هنا والآن. يخبرونك بما يحدث لبياناتك في هذه اللحظة.

يتعلق الأمر بأساليب تصور البيانات والتلخيص الإحصائي والحصول على مكان الأرض. على سبيل المثال، إذا كنت تنظر إلى أطوال الأشخاص في الغرفة، فإن الإحصائيات الوصفية ستمنحك متوسط ​​الطول، الأطول، الأقصر - الأعمال.

ومن ناحية أخرى، فإن الإحصائيات الاستدلالية تشبه النظر إلى كرة بلورية. فهو يأخذ البيانات التي لديك ويقوم بعمل تنبؤات أو استنتاجات حول مجموعة أكبر.

يتعلق الأمر بأخذ عينة والقول: "مرحبًا، بناءً على هذا، نعتقد أن جميع السكان قد يبدون هكذا." لا يتعلق الأمر بتمثيل البيانات الإحصائية بقدر ما يتعلق بالتخمينات المدروسة.

أمثلة توضح الاختلافات

تخيل أنك تدير مخبزًا. الإحصائيات الوصفية هي عندما تقوم بإحصاء مبيعات اليوم - عدد الكعك والكعك والفطائر التي بعتها. الأمر كله يتعلق بتقييم البيانات الكمية لهذا اليوم.

إحصائيات استنتاجية؟ وذلك عندما تبدأ بالتنبؤ بمبيعات الشهر المقبل بناءً على الاتجاهات التي رأيتها. يشبه الأمر استخدام طقس اليوم لتخمين طقس الغد - ليس دائمًا دقيقًا، ولكنه عادةً ما يكون قريبًا جدًا.

الأدوار التكميلية

كيف يساهم كلا النوعين في التحليل الشامل للبيانات

الآن، هذين ليسا منافسين. إنهم أشبه بشركاء الرقص. الإحصائيات الوصفية تمهد الطريق. فهو يوفر لك الأساسيات، الأساس. وبدون ذلك، ستكون الإحصائيات الاستدلالية في الظلام.

الإحصائيات الاستدلالية تأخذ الأمر إلى أبعد من ذلك. إنه يستخدم هذا الأساس ويبني عليه، ويصنع تنبؤات، ويختبر النظريات، وغالباً ما يؤدي إلى تلك الكلمات "آها!" لحظات. إنه مثل استخدام النوتات الموسيقية من ورقة موسيقية (وصفية) لتشغيل أغنية كاملة (استنتاجية).

تطبيقات عملية وأمثلة

دعونا نتحدث عن أشياء من العالم الحقيقي. الإحصائيات الوصفية ليست مجرد مصطلح فاخر تطرحه في فصل الرياضيات. إنه هناك، في البرية، يفهم العالم بطرق قد لا تلاحظها.

تطبيقات الحياة الواقعية

تخيل أنك تدير مشروعًا تجاريًا. الإحصائيات الوصفية تشبه لوحة المعلومات المالية الخاصة بك. إنها تعالج أرقام المبيعات، والتركيبة السكانية للعملاء، وأداء المنتج، مثل لوحة المعلومات هذه من Amelia، المكون الإضافي للحجز في WordPress:

الأمر كله يتعلق بتقييم البيانات الكمية ، مما يساعدك على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً دون الضياع في حساء الأرقام.

أو صورة المستشفى. هنا، تلعب الإحصائيات الوصفية دورًا حاسمًا في رعاية المرضى. إنه يتتبع معدلات الشفاء وفعالية العلاج وتفشي الأمراض. إنها العمود الفقري لتمثيل البيانات الإحصائية ، حيث تحول سجلات المرضى إلى رؤى منقذة للحياة.

الأسئلة الشائعة حول الإحصاء الوصفي

كيف تختلف الإحصائيات الوصفية عن الإحصائيات الاستدلالية؟

الإحصائيات الوصفية والاستنتاجية تشبه وجهين لعملة واحدة. الوصفي يدور حول تلخيص ما هو أمامك - مثل متوسط ​​بياناتك أو نطاقها.

ومن ناحية أخرى، يأخذ الاستدلال هذه المعلومات ويقوم بالتنبؤات. إنه مثل الفرق بين وصف نوع الملابس التي يرتديها الناس اليوم (وصفي) والتنبؤ باتجاهات الموضة للعام المقبل (استدلالي).

ما هو دور الرسوم البيانية في الإحصاء الوصفي؟

الرسوم البيانية في الإحصاء الوصفي؟ إنها مهمة للغاية. يحولون الأرقام إلى صور. لذلك بدلاً من مجرد رؤية مجموعة من الأرقام، يمكنك الحصول على صور مثل المخططات الشريطية أو المخططات الدائرية.

وهذا يجعل من السهل اكتشاف الأنماط وفهم بياناتك. إنه مثل الفرق بين قراءة الوصفة ورؤية صورة الطبق النهائي - فالصورة تجعل الأمر أكثر وضوحًا.

هل يمكنك شرح المتوسط ​​والوسيط والوضع؟

شيء أكيد! هؤلاء هم مثل الفرسان الثلاثة للإحصاءات الوصفية. المتوسط ​​هو متوسطك - اجمع كل الأرقام واقسمها على العدد الموجود.

الوسيط هو القيمة الوسطى عندما تقوم بمحاذاة جميع أرقامك. والوضع؟ هذا هو الرقم الذي يظهر أكثر. يمنحك كل منهم زاوية مختلفة لبياناتك.

لماذا يعتبر المدى والانحراف المعياري مهمين؟

يعد النطاق والانحراف المعياري من اللاعبين الرئيسيين في الإحصاء الوصفي. يمنحك النطاق انتشارًا لبياناتك - مثل مدى التباعد بين أعلى وأدنى الدرجات.

يتعمق الانحراف المعياري، موضحًا مدى اختلاف بياناتك عن المتوسط. إنه يشبه إخبارك بمدى اتساق أو انتشار نقاط البيانات الخاصة بك، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم الصورة العامة.

ما هو التوزيع التكراري في الإحصاء الوصفي؟

يتعلق توزيع التكرار بحساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مجموعة البيانات الخاصة بك. إنه مثل إجراء استطلاع للرأي حول نكهات الآيس كريم المفضلة لدى الأشخاص ومعرفة النكهات الأكثر والأقل شعبية.

يساعدك هذا على فهم الأنماط الموجودة في بياناتك - ما هو شائع وما هو نادر. إنه جانب أساسي لتنظيم بياناتك وتفسيرها.

كيف يتم تطبيق الإحصائيات الوصفية في الحياة الحقيقية؟

تظهر الإحصائيات الوصفية في الحياة اليومية أكثر مما تعتقد.

تستخدمه الشركات لتحليل بيانات المبيعات، وتستخدمه المدارس لتقييم نتائج الاختبارات، ويستخدمه متخصصو الرعاية الصحية لفهم اتجاهات المرضى.

الأمر كله يتعلق بأخذ مجموعة من البيانات وجعلها مفهومة حتى تتمكن من اتخاذ قرارات مستنيرة، مثل معرفة المنتج الأكثر مبيعًا أو العلاج الأكثر فعالية.

ما هي حدود الإحصاء الوصفي؟

الإحصاء الوصفي له حدوده. إنه أمر رائع لإعطائك لمحة سريعة عن بياناتك، لكنه لا يتعمق في سبب كون الأمور على ما هي عليه.

ولن يخبرك عن السبب والنتيجة أو يتنبأ بالاتجاهات المستقبلية. لذلك، على الرغم من أنها نقطة بداية رائعة لفهم بياناتك، إلا أنها مجرد جزء واحد من الصورة الأكبر.

كيف يتم استخدام التباين في الإحصاء الوصفي؟

التباين هو صفقة كبيرة في الإحصاء الوصفي. إنه يقيس مدى اختلاف نقاط البيانات الخاصة بك عن المتوسط.

فكر في الأمر مثل قياس التنوع في ارتفاعات مجموعة من الأصدقاء. إذا كان الجميع حول نفس الارتفاع، يكون التباين منخفضًا. لكن إذا كانت الارتفاعات في كل مكان، يكون التباين مرتفعًا. يمنحك إحساسًا بالتنوع في بياناتك.

ما المهارات اللازمة لفهم الإحصاء الوصفي؟

لكي تتقن الإحصائيات الوصفية، لا تحتاج إلى أن تكون خبيرًا في الرياضيات، ولكن بعض المهارات الأساسية ستساعدك.

يعد فهم المتوسطات والنسب المئوية وكيفية قراءة الرسوم البيانية والمخططات أمرًا بالغ الأهمية. يتعلق الأمر أيضًا بالقدرة على التفكير النقدي فيما تخبرك به البيانات.

القليل من الفضول والاهتمام بالتفاصيل يقطع شوطا طويلا في فهم الأرقام والأنماط.

خاتمة

حسنا، دعونا نختتم هذا. الإحصائيات الوصفية هي أكثر من مجرد معالجة الأرقام. يتعلق الأمر بسرد القصص باستخدام البيانات، وكشف النقاب عن الأنماط، وإلقاء الضوء على الرؤى التي لم تكن تعلم بوجودها من قبل.

من الشركات إلى الرعاية الصحية، ومن التعليم إلى اللياقة الشخصية، إنها أداة تساعد على فهم العالم. إنه أساس تحليل البيانات، والخطوة الأولى في فهم ما تحاول بياناتك قوله.

تذكر، في محيط البيانات الواسع، الإحصائيات الوصفية هي بوصلتك. فهو يرشدك عبر موجات من المعلومات، مما يساعدك على التنقل نحو قرارات أكثر وضوحًا واستنارة. لذا، في المرة القادمة التي تواجه فيها كومة من البيانات، فكر فيها كصندوق كنز، مع إحصائيات وصفية كمفتاح لكشف أسراره.

إذا أعجبتك هذه المقالة حول الإحصائيات الوصفية، فيجب عليك مراجعة ما يلي حول البيانات الأولية مقابل البيانات الثانوية، ومزايا البيانات الثانوية، ومبادئ تصور البيانات.