منحنى التوزيع الطبيعي القياسي

كما تعلم فإن منحنى التوزيع الطبيعي يُعرَّف بالمتوسط µ والانحراف المعياري σ. وقد يأخذ المتوسط أي قيمة ويأخذ الانحراف المعياري أي قيمة موجبة. أما منحنى التوزيع الطبيعي القياسي Standard Normal Distribution فهو توزيع طبيعي له متوسط يساوي الصفر وانحراف معياري يساوي واحد.

ويستخدم  منحنى التوزيع الطبيعي القياسي لتحديد احتمالية أن يأخذ متغيرا يتبع التوزيع الطبيعي قيما في مدى محدد. افترض أننا ندرس متغير ما مثل أخطاء الإنتاج اليومية أو أطوال مجموعة من الناس أو زمن عملية ما ووجدنا أنه يتبع توزيعا طبيعيا بمتوسط يساوي 35 وانحراف معياري يساوي 2 ونريد أن نقدر احتمالية أن تكون قيمة هذا المتغير أكبر من 40. إننا بحاجة لجداول تبين المساحة تحت هذا المنحنى لأن هذه المساحة -كما بينا في المقالة السابقة- تعبر عن الاحتمالات. وبالتالي فإننا سنحتاج جدول لكل منحنى توزيع طبيعي وهذا أمر معقد جدا. لذلك فإننا نستخدم معادلة بسيطة لتحويل قيمة المتغير لمنحنى التوزيع القياسي وبالتالي يمكننا استخدام جدول واحد فقط وهو منحنى التوزيع الطبيعي القياسي.

وعملية التحويل من أي توزيع طبيعي للتوزيع الطبيعي القياسي تتم باستخدام معادلة بسيطة حيث نرمز للمتغير الأصلي بـ X ولمقابله في المنحنى القياسي (المعياري) بـ Z. ويتم التحويل باستخدام المعادلة التالية:

حيث μ هو المتوسط و σ هو الانحراف المعياري. ففي المثال السابق تكون قيمة Z المناظرة لـ X=40 هي

(40 – 35) 2 =  2.5

وبالتالي فإننا نبحث في جدول التوزيع الطبيعي القياسي عن قيمة 2.5 والتي نجدها تناظر 0.993 أي أن المساحة على اليسار تساوي هذه القيمة والتي تناظر أن تكون X أقل من 40. ولكننا نبحث عن احتمالية X أكبر من 40. وبالتالي فإننا نبحث عن المساحة على يمين المنحنى وهي 1- 0.993 = 0.017. أي أن احتمالية أن تتجاوز X الأربعين هي 1.7%.

لاحظ أن المساحة الكلية تحت منحنى التوزيع الطبيعي تساوي 1 في كل الأحوال ولذلك فإننا طرحنا القيمة التي حصلنا عليها من 1 لكي نحصل على المساحة على يمين المنحنى.

ويمكن الوصول لنفس النتيجة باستخدام برنامج إكسل Excel أو برنامج كالك Calc باستخدام الدالة NORMSDIST فنكتب في أي خلية

NORMSDIST(2.5) =0.993

ولكن علينا الانتباه إلى أن هذه هي المساحة على يسار الـ 2.5 فهي تعني احتمالية أن تكون X أقل من 40.

هل يمكن تحديد احتمالية أن تكون X بين 30.5 و 32؟ نعم، علينا أن نحسب المساحة تحت المنحنى على يسار كل قيمة ثم نطرحهما لنحصل على المساحة بين هاتين القيميتين وهي كما تعلم تساوي احتمالية وقوع X بين هاتين القيمتين.

Z1= (30.5 – 35) 2 =  -2.25

Z2= (32 – 35) 2 = – 1.5

وباستخدام الجداول أو الحاسوب نجدا أن المساحتين هما 0.122  و 0.066 والفارق بينهما يساوي 0.054 أي أن احتمالية وقوع X بين 30.5 و 32 هي 5.4 %.

مفهوم التحويل لمنحنى التوزيع الطبيعي القياسي:

قد تبدو فكرة استخدام منحنى التوزيع الطبيعي القياسي لحساب الاحتمالات لمنحنيات طبيعية غير قياسية فكرة غريبة وغير واضحة ولكنها في الحقيقة شبيهة بأمور كثيرة مرت عليك من قبل. عملية التحويل لمنحنى التوزيع الطبيعي القياسي شبيهة بقياس مساحة ما بالبوصة المربعة ثم استخدام معامل التحويل لتحويلها إلى المتر المربع. وهي شبيهة كذلك برسم البلاد الكبيرة جدا على خريطة صغيرة باستخدام مقياس الرسم ثم قياس المسافات من على الخريطة وتحويلها لقيمتها الأصلية باستخدام مقياس الرسم. ويمكن تشبيه الأمر كذلك بقياس مساحة الشكل أدناه باستخدام مساحة المستطيلات الصغيرة التي تبلغ مساحتها 1 سنتيمتر مربع فنجد أن المساحة تساوي 14 سنتيمتر مربع.

فمنحنى التوزيع القياسي هو وسيلة لحساب الاحتمالات (المساحة تحت المنحنى) لأي منحنى توزيع طبيعي. فيمكننا تحويل القيمة (X) لأي متغير يتبع توزيعا طبيعيا غير قياسي إلى نظيرتها (Z) في منحنى التوزيع الطبيعي القياسي وبالتالي نتمكن من تقدير المساحة تحت المنحنى. فالتحويل من X إلى Z والعكس شبيه باستخدام مقياس الرسم في الخرائط. وحساب المساحة تحت المنحنى الأول باستخدام المساحة تحت المنحنى القياسي تشبه قياس مساحة الشكل باستخدام المربعات الصغيرة معلومة المساحة.

والشكل أدناه يبين مثالا لعملية التحويل. فلدينا توزيع طبيعي بمتوسط = 15 وانحراف معياري يساوي 3. ونريد أن نُقدِّر احتمالية أن يقع هذا المتغير بين 16 و 20. نستخدم التحويل فنُحوِّل القيميتين 16 و 20 لنظيرتيهما في التوزيع القياسي وهما 0 و 1.33. ما معنى هذا التحويل؟ معنى هذا التحويل أن المساحة التي نريد حسابها أصلا والملونة باللون الأخضر والواقعة أسفل المنحنى الأصلي بين القيمتين 16 و20 تساوي المساحة تحت المنحنى القياسي بين القيمتين 0 و 1.33 والملونة باللون الأحمر على الرغم من اختلاف الشكل. وبالتالي فالتحويل يمكننا من تقدير المساحة الملونة باللون الأحمر باستخدام جداول التوزيع الطبيعي القياسي أو باستخدام الحاسوب. وبذلك نكون قد وصلنا للمساحة الأصلية (الخضراء) والتي هي مُعبِّرَة عن احتمالية أن تكون قيمة المتغير تحت الدراسة بين 16 و 20. وفي هذا المثال نجد هذه المساخة تساوي 0.40 أي أن المساحة بين 0 و 1.33 في المنحنى القياسي تساوي 0.40 وهي مساوية للمساحة تحت المنحتى الأصلي بين 16 و 20 وهذا يعني أن احتمالية وقوع المتغير بين 16 و 20 هي 40%.

أمثلة:

المثال الأول: افترض أن زمن إعداد مشروب ما في مطعم يتغير من مرة لأخرى بمتوسط يساوي دقيقتان وانحراف معياري يساوي 0.5 دقيقة. ما هي احتمالية أن يكون زمن إعداد المشروب أقل من 3 دقائق؟

أولا نحسب قيمة Z المكافئة لـ X

Z= (3-2) /  0.5 = 2

باستخدام الجداول أو الحاسوب نجد أن المساحة تحت المنحنى على يسار القيمة 3 (الحمراء) تساوي 97.7% أي أن احتمالية أن يكون زمن إعداد المشروب أقل من 3 دقائق هو 97.7%.

ويمكننا أن نستنتج أن احتمالية أن يكون زمن إعداد المشروب أكبر من 3 دقائق هي 1 – 97.7% =  2.3%.

المثال الثاني: افترض أن طول قطعة يتم إنتاجها هو 60 سم ويطلب العميل أن يكون الطول في حدود 59.95سم و60.08 سم. وبمتابعة العملية الإنتاجية وجدنا أننا ننتج القطعة بمتوسط 59.99 سم وبانحراف معياري 0.04 سم. ما هي احتمالية تجاوز التفاوت الذي يسمح به العميل؟

الشكل أدناه يبين منحنى التوزيع الطبيعي الذي يمثل تغير طول هذه القطعة في الإنتاج. والمطلوب هو حساب المساحة على يمين 60.08 (الخضراء) والمساحة على يسار 59.95 (الحمراء).

نحسب قيمة Z المكافئة لـ 59.95 فنجدها

Z= (59.95 – 59.99) / 0.04 = -1

باستخدام الجداول او الحاسوب نجد أن المساحة على يسار هذه القيمة تساوي 15.87 % . هل هذه هي القيمة التي نبحث عنها أم ينبغي أن نطرحها من 1 كما فعلنا في المثال السابق؟ نحن نبحث عن احتمالية أن يقل الطول عن هذه القيمة فنحن فعلا نريد المساحة على يسار هذه القيمة.

ثم نحسب قيمة Z المكافئة لـ 60.08 فنجدها

Z= (60.08- 59.99) / 0.04 = 2.25

باستخدام الجداول أو الحاسوب نجد أن المساحة على يسار هذه القيمة تساوي 98.78 % . هذه القيمة تبين احتمالية أن يقل الطول عن 60.08 سم ولكننا نسأل ما هي احتمالية أن يزيد الطول عن ذلك. فعلينا أن نطرح هذه القيمة من 1 (المساحة الكلية تحت المنحنى) فنحصل على 1.2%.

وبالتالي فإن احتمالية تجاوز الحد الأدنى للطول هي 15.87% واحتمالية تجاوز الحد الأقصى هي 1.2%. ويمكن أن نجمعهما ونقول أن احتمالية تجاوز التفاوت المحدد للطول هي 17.07%.

هل هذا ترف أكاديمي؟ بالطبع لا، فالأمثلة التي استعرضناها تعطي أرقاما مهمة تساعد المدير على اتخاذ القرارات. ففي المثال الأخير يبدو أن احتمال الخطأ يعتبر كبيرا وبالتالي فهذه المؤسسة إما أن ترفض الالتزام بهذا العمل أو أن تطور أسلوب الإنتاج تطويرا كبيرا يقلل من نسبة الخطأ. وفي المثال الأول قد تجد إدارة المطعم أن الحفاظ على زمن إعداد المشروب أقل من 3 دقائق في 97.7% من الحالات هو أمر مقبول وقد تستهدف ما هو أفضل من ذلك للوصول إلى نسبة 99%.