المستخلص

   أن وجود القيم الشاذة في اعداد المصابين بفيروس كورونا (كوفيد- 19 ) لشهر آب عام 2020 في العراق تؤثر على نتائج التحليل الاحصائي لهذه البيانات ، وهذه البيانات يمكن الحصول عليها من خلال المشاهدات المكررة  ( Repeated Observation ) لظاهرة ما حول N من المقاطع العرضية ( Cross-Sections ) خلال سلسلة زمنية T معينة ( Time series ) ، وتطرقت الرسالة الى تحليل البيانات المتعلقة بجائحة فيروس كورونا ( كوفيد -19 )  قبل تشخيص ومعالجة المشاهدات الشاذة باستعمال نماذج البيانات المقطعية المتمثلة في ( أنموذج التأثير الثابت و أنموذج التأثير العشوائي ) ، وثم تطرقت في هذه الدراسة الى تشخيص المشاهدات الشاذة في هذه البيانات بطرائق ( رسم الصندوق ، مصفوفة القبعة ، بواقي ستيودنت المحذوفة ) ، ومن ثم سبل معالجة هذه المشاهدات الشاذة بطرائق ( الحذف ، التحويلات اللوغارتمية ، تشذيب المشاهدات الشاذة ) ، وتم تحليل البيانات مرة أخرى بعد معالجة المشاهدات الشاذة باستعمال ( أنموذج التأثير الثابت و أنموذج التأثير العشوائي ) .

واظهرت النتائج في الجانب التطبيقي افضلية أنموذج التأثير الثابت قبل وبعد معالجة المشاهدات الشاذة عن أنموذج التأثير العشوائي من خلال استعمال اختبار (هوسمان Hausman) واختبار معامل التحديد (R²) واختبار المعنوية الكلية للأنموذج (F) ، واظهرت النتائج كذلك أن معالجة القيم الشاذة لم تحسن كفاءة وتقدير النماذج المستعملة ، واظهرت نتائج اختبار ديربن – واتسون (D.W) ان النماذج المستعملة تعاني من ارتباط ذاتي موجب بين الاخطاء العشوائية .