يُعدّ الإحصاء الوصفي أحد فروع علم الإحصاء الذي يركز على وصف مجموعات البيانات وتلخيصها بطرق بسيطة ومفهومة. الهدف الرئيسي منه هو تقديم نظرة عامة واضحة ومعبرة عن خصائص العينة أو المجتمع المدروس دون إجراء استنتاجات حول السكان ككل. يستخدم هذا النوع من التحليل لتوضيح الاتجاهات والتوزيعات والترابط بين المتغيرات المختلفة ضمن مجموعة معطاة من البيانات.
تتضمن الأدوات الأساسية للإحصاء الوصفي عدة مقاييس مركزية مثل الوسيط والمتوسط الحسابي والمنوال، والتي تساهم في تحديد القيمة المركزية للمجموعة. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام الانحراف المعياري والمدى والانحراف الربيعي لقياس مدى انتشار البيانات حول متوسطها. توفر هذه المقاييس صورة أكثر تعمقاً للطبيعة الفريدة لكل عينة إحصائية.
ومن الناحية الرسومية، يلعب الرسم البياني دورًا حيويًا في عرض البيانات بطريقة مرئية وجذابة. تشمل أشكال الرسوم الشائعة مخططات النقاط والمخططات الشريطية ومخططات الباراليلوغراف وغيرها، مما يساعد الأفراد غير التقنيين على فهم العلاقات داخل مجموعات كبيرة ومتنوعة من الأرقام بسرعة ودقة.
يمكن تقسيم بيانات الدراسة أيضًا حسب الأنواع، سواء كانت متصلة (كمية) أو مميزة (نوع). تُستخدم طرق مختلفة لتحليل كل نوع؛ فعلى سبيل المثال، قد تتطلب البيانات الكمية حساب الاحتمالات، بينما تعتمد التجارب التصنيفية على قيم ثنائية مثل "نعم/لا"، "وجود/عدم وجود". يشير مصطلح "التوزيع" هنا إلى كيفية تشتت العينات حول مركزه المركزي.
بشكل عام، يعدّ الإحصاء الوصفي أساسيات أساسية لأي مشروع بحثي يقصد التعامل مع كميات هائلة من البيانات. فهو يدعم عملية اتخاذ القرار ويقدم رؤى عميقة تسمح بتفسير نتائج البحوث بدقة وفعالية.
