التحليل الإحصائي باستخدام نظام( ساس )

مقدمة :
يعتبر برنامج ساس (SAS) واحدًا من أكثر الأنظمة قوة وشهرة في مجال التحليل الإحصائي وإدارة البيانات. يعتمد عليه العديد من الباحثين والمحللين في مختلف القطاعات لتحليل البيانات، والنمذجة الإحصائية، واستخراج المعلومات القيمة من مجموعات البيانات الكبيرة. تهدف هذه الدورة إلى تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لاستخدام برنامج ساس بشكل فعال في التحليل الإحصائي، بالإضافة إلى فهم أسس التحليل الإحصائي وأهمية النتائج المستخرجة.

الفئات المستهدفة :

• المحللون الإحصائيون: الذين يعملون في مجالات مثل الاقتصاد، العلوم الاجتماعية، والصحة العامة.
• المعلمون والباحثون الأكاديميون: الأفراد الذين يحتاجون إلى استخدام التحليل الإحصائي في أبحاثهم.
• مديرو البيانات: الأشخاص الذين يعملون على إدارة وتحليل البيانات الضخمة.
• طلاب الدراسات العليا: الذين يدرسون برامج تتطلب تحليل البيانات باستخدام ساس.

أهداف الدورة :

• فهم أساسيات ساس: تعلم الأساسيات حول واجهة ساس وكيفية استخدامها.
• تطبيق التحليل الإحصائي: تمكين المشاركين من إجراء تحليل إحصائي باستخدام أدوات ساس المختلفة.
• استخراج النتائج وتفسيرها: تعليم المشاركين كيفية تفسير النتائج الإحصائية المستخرجة من ساس واستخدامها في اتخاذ القرارات.
• تطوير المهارات العملية: توفير تمارين عملية لتعزيز الفهم والكفاءة في استخدام ساس.
• تعزيز التحليلات المتقدمة: استكشاف الأساليب الإحصائية المتقدمة المتاحة في برنامج ساس.

محاور الدورة :

مقدمة إلى برنامج ساس

• تاريخ ساس: تقديم خلفية حول تطوير البرنامج واستخداماته في مجالات مختلفة.
• أهمية ساس في التحليل الإحصائي: لماذا يُعتبر ساس خياراً مفضلاً للعديد من المحللين.

تثبيت وإعداد برنامج ساس

• خطوات التثبيت: دليلك خطوة بخطوة لتثبيت ساس على النظام الخاص بك.
• إعداد البيئة: كيفية ضبط إعدادات البرنامج وفقًا لمتطلبات التحليل ومشاريع البيانات.

التعرف على واجهة المستخدم

• عناصر واجهة مستخدم ساس: التعرف على القوائم والأدوات المختلفة المتاحة في البرنامج.
• استخدام النوافذ: كيفية التنقل بين النوافذ المختلفة والتفاعل مع البرنامج.

استيراد البيانات

• مصادر البيانات: كيفية استيراد البيانات من الملفات المختلفة مثل Excel، CSV، وقواعد البيانات.
• تحضير البيانات: كيفية تنظيف البيانات وتجهيزها للتحليل.

التحليل الإحصائي الأساسي

• الإحصاءات الوصفية: كيفية حساب المتوسط، الوسيط، والانحراف المعياري.
• التحليل البياني: إنشاء الرسوم البيانية (مثل الرسم التكراري والخرائط) لتصور البيانات.

التحليل الإحصائي المتقدم

• الانحدار: تطبيق تقنيات الانحدار البسيط والمتعدد لتحليل العلاقات بين المتغيرات.
• التحليل التبايني: فهم واستخدام تحليل التباين (ANOVA) لاختبار الفرضيات.

اختبار الفرضيات

• مفاهيم أساسية: فهم كيفية صياغة واختبار الفرضيات الإحصائية.
• استخدام اختبارات المعنوية: تطبيق اختبارات t، والاختبارات المتصلة والمستقلة.