عن الدورة
تُتخذ القرارات اليوم بالاعتماد على عدة متغيرات في الوقت نفسه، لذلك نحتاج إلى تحليل مجموعات بيانات متعددة المتغيرات تم قياسها بشكل متزامن لكل فرد أو كائن محل الدراسة. يقدّم هذا المقرر عبر الإنترنت أساسيات تحليل البيانات والإحصاء التطبيقي لفهم العلاقات بين المتغيرات واستخدامها في اتخاذ قرارات أفضل في الأعمال، وعلى المستوى الشخصي، وفي المؤسسات. سنضع القواعد الأساسية للتحليل متعدد المتغيرات من خلال إتقان التعامل مع الانحدار الخطي البسيط والانحدار الخطي المتعدد، بما يتيح تفسير تأثير أكثر من متغير مستقل على متغير تابع واحد وبناء نماذج تساعد على التنبؤ ودعم القرار. بعد ذلك سنعمل على تقنية التحليل العاملي (Factor Analysis) بهدف تقليل عدد المتغيرات واستخلاص العوامل الكامنة، وهي تقنية يمكن توظيفها في تصميم المنتجات أو في تقسيم الأسواق إلى شرائح ذات خصائص متقاربة. كما سنتعرّف إلى تقنيتين لتصنيف البيانات: التحليل التمييزي (Discriminant Analysis) والتحليل العنقودي/التجميعي (Cluster Analysis). يُستخدم التحليل التمييزي لإسناد الحالات إلى مجموعات معروفة مسبقًا، بينما يُستخدم التحليل العنقودي لإنشاء مجموعات بشكل طبيعي وفقًا لما يراه الباحث مناسبًا بناءً على أنماط التشابه داخل البيانات. طوال المقرر سيتم تطبيق هذه الأساليب عمليًا باستخدام برنامج SPSS على قواعد بيانات متعددة المتغيرات، مع التركيز على كيفية اختيار التقنية المناسبة وتفسير المخرجات الإحصائية وتطبيق النتائج على مشكلات واقعية في بيئات الأعمال.
ماذا ستتعلم
- تحديد التقنيات الرئيسية لإجراء التحليل متعدد المتغيرات
- تنفيذ التحليل متعدد المتغيرات باستخدام SPSS
- تطبيق تقنيات متعددة المتغيرات على مشكلات الأعمال
المتطلبات المسبقة
- معرفة بالإحصاء الوصفي والاستدلالي
- يتطلب توفر برنامج SPSS
المدرسون
Samuel Reyes Gómez
Vicedecano de la Facultad de Ciencia, Tecnología e Industria de Universidad Galileo, especialista en manejo de datos.