1- استخدام أسلوب الحصر الشامل في حالة المجتمعات المتجانسة يُعد اهداراً للوقت والجهد. شرح السؤال فكر في الفرق بين دراسة المجتمع بأكمله (الحصر الشامل) وأخذ جزء منه (العينة). متى يكون من الأفضل والأكثر كفاءة استخدام العينات بدلاً من فحص كل فرد في المجتمع؟ وماذا يعني أن يكون المجتمع "متجانساً"؟ صح خطأ الإجابة الصحيحة (صح).هذه العبارة تشير إلى أحد المبادئ الأساسية في علم الإحصاء الاستدلالي.الحصر الشامل (التعداد):هو دراسة جميع مفردات المجتمع. هذا الأسلوب دقيق جداً ولكنه مكلف جداً من حيث الوقت والجهد والمال، وقد يكون مستحيلاً في بعض الحالات (مثل المجتمعات اللانهائية).أسلوب العينة:هو دراسة جزء من المجتمع وتعميم النتائج.المجتمع المتجانس:هو المجتمع الذي تكون مفرداته متشابهة إلى حد كبير في الخاصية محل الدراسة.عندما يكون المجتمع متجانساً، فإن أي عينة ممثلة له ستعطينا فكرة دقيقة جداً عن المجتمع بأكمله. في هذه الحالة، فإن إجراء حصر شامل لجميع المفردات المتشابهة أصلاً هو بالفعل إهدار للموارد، حيث يمكن الحصول على نتائج موثوقة بتكلفة أقل بكثير عن طريق دراسة عينة.للمناقشة:هل هناك حالات يكون فيها أسلوب الحصر الشامل ضرورياً ولا يمكن الاستغناء عنه، حتى لو كان مكلفاً؟ اذكر مثالاً.(الفصل الرابع: توزيعات المعاينة، 4-2: أسباب استخدام أسلوب العينة، صفحة 114)
2- التوزيع الاحتمالي لأية إحصاءة يسمى توزيع معاينة. شرح السؤال فرق بين "المعلمة" و "الإحصاءة". ما هي الإحصاءة؟ وكيف نحصل على توزيعها الاحتمالي؟ فكر في مثال مثل الوسط الحسابي للعينة ($\bar{x}$). صح خطأ الإجابة الصحيحة (صح).هذا هو تعريف "توزيع المعاينة". لنفصل المفهوم:الإحصاءة (Statistic):هي مقياس يُحسب من بيانات العينة، مثل الوسط الحسابي للعينة ($\bar{x}$) أو تباين العينة ($s^2$). بما أنها تعتمد على العينة المسحوبة، فإن قيمتها تتغير من عينة لأخرى، لذا فهي متغير عشوائي.توزيع المعاينة (Sampling Distribution):بما أن الإحصاءة هي متغير عشوائي، فإن لها توزيعاً احتمالياً خاصاً بها. هذا التوزيع يصف كل القيم الممكنة التي يمكن أن تأخذها الإحصاءة والاحتمالات المرتبطة بها، ويُطلق عليه "توزيع المعاينة لهذه الإحصاءة".على سبيل المثال، "توزيع المعاينة للوسط الحسابي" هو التوزيع الاحتمالي لجميع الأوساط الحسابية الممكنة لجميع العينات الممكنة ذات حجم معين يمكن سحبها من مجتمع معين.(الفصل الرابع: توزيعات المعاينة، 4-3: توزيع المعاينة، صفحة 115)
3- المعلمة قيمة ثابتة، بينما الإحصاءة متغير. شرح السؤال هذا فرق جوهري في الإحصاء الاستدلالي. عرف كل من "المعلمة" و "الإحصاءة". من أين تُحسب كل منهما، ولماذا تكون إحداهما ثابتة والأخرى متغيرة؟ صح خطأ الإجابة الصحيحة (صح).هذه العبارة تلخص فرقاً أساسياً بين مفهومين مركزيين في علم الإحصاء:المَعْلَمَة (Parameter):هي مقياس وصفي رقمي للمجتمع بأكمله. أمثلة: الوسط الحسابي للمجتمع ($\mu$)، تباين المجتمع ($\sigma^2$). بما أن المجتمع ثابت أثناء الدراسة، فإن قيم معالمه تكون قيماً حقيقية ثابتة ومحددة (ولكنها غالباً ما تكون مجهولة لنا).الإحصاءة (Statistic):هي مقياس وصفي رقمي للعينة. أمثلة: الوسط الحسابي للعينة ($\bar{x}$)، تباين العينة ($s^2$). بما أننا يمكن أن نسحب عينات مختلفة كثيرة من نفس المجتمع، فإن قيمة الإحصاءة تختلف من عينة إلى أخرى. لهذا السبب، تعتبر الإحصاءة متغيراً عشوائياً.الهدف الرئيسي للإحصاء الاستدلالي هو استخدام "الإحصاءة" (المتغيرة والمعلومة) لتقدير أو اختبار فروض حول "المعلمة" (الثابتة والمجهولة).(الفصل الرابع: توزيعات المعاينة، 4-1: مقدمة، صفحة 112) و (الفصل الخامس: التقدير الإحصائي، 5-1: مقدمة، صفحة 129)
4- وفقاً لنظرية النهاية المركزية توزيع المعاينة للوسط الحسابي $\bar{X}$ سيكون قريباً من التوزيع الطبيعي إذا كان حجم العينة ($n$) أكبر من أو يساوي ($30$) وكان المجتمع لا يتبع التوزيع الطبيعي. شرح السؤال نظرية النهاية المركزية هي حجر الزاوية في الإحصاء الاستدلالي. ما هو الشرط الذي تضعه هذه النظرية على حجم العينة للسماح لنا بافتراض أن توزيع معاينة الوسط الحسابي يتبع التوزيع الطبيعي، حتى لو كان المجتمع الأصلي غير طبيعي؟ صح خطأ الإجابة الصحيحة (صح).هذه العبارة تصف بدقة جوهرنظرية النهاية المركزية (Central Limit Theorem). هذه النظرية القوية جداً تنص على أنه:إذا كان المجتمع الأصلي يتبع توزيعاً طبيعياً، فإن توزيع المعاينة للوسط الحسابي ($\bar{X}$) سيكون طبيعياً تماماً بغض النظر عن حجم العينة $n$.أما إذا كان المجتمع الأصليلا يتبع توزيعاً طبيعياً(أو لا نعرف توزيعه)، فإن توزيع المعاينة للوسط الحسابي ($\bar{X}$) سيقترب من التوزيع الطبيعي كلما زاد حجم العينة $n$.ويُعتبر حجم العينة $n \ge 30$ كقاعدة عامة كافياً لجعل هذا التقريب جيداً جداً في معظم الحالات العملية.لماذا هي مهمة؟تسمح لنا هذه النظرية باستخدام خصائص التوزيع الطبيعي لحساب الاحتمالات وبناء فترات الثقة وإجراء اختبارات الفروض للوسط الحسابي حتى لو لم نكن نعرف شيئاً عن شكل توزيع المجتمع الأصلي، طالما أن حجم العينة كبير بما فيه الكفاية.(الفصل الرابع: توزيعات المعاينة، 2-5-4: نظرية النهاية المركزية، صفحة 121)