طلب خدمة
×

التفاصيل

عدد المشاهدات(1508)
الأخطاء الإحصائية الشائعة في البحوث العلمية

الأخطاء الإحصائية الشائعة في البحوث العلمية

لا يخفى على الكثير من الباحثين الأهمية الكبيرة للاختبارات الإحصائية في التحقق من دقة النتائج التجريبية وصحة الاستنتاجات البحثية، لذا فإن الأخطاء التي يقع فيها الباحث عند اختيار وإجراء تلك الاختبارات تنعكس بشكل مباشر على صحة النتائج المتوصل إليها وصحة الاستنتاجات والتوصيات المطروحة، مما قد يفضي إلى قبول نتائج غير صحيحة أو تضييع نتائج مهمة ...

من أهم الأخطاء الإحصائية التي تلاحظ في البحوث العلمية التطبيقية:

الخطأ في تحديد نوع التجربة ونوع الاختبار، اذ يوجد نموذجين للتجارب البيولوجية

  1. النموذج العشوائي: ويتضمن الدراسات التي تؤخذ بياناتها من مجموعة من المجتمعات الكبيرة وغير المحددة مسبقا، مثل دراسة اختلاف بعض أصناف من الذرة الصفراء في نسبة الزيت، اذ يتم اختيار عدد من الأصناف من عشيرة الأصناف الموجودة في منطقة معينة، وإذا ما كررت التجربة مرة أخرى فليس من الضروري الحصول على نفس هذه الاصناف. مثال أخر تحديد نسبة الإصابة بحشرة أو فطر في حقول الحنطة لمحافظة من محافظات القطر أو تقدير مدى اختلاف نسبة النتروجين لعينات الترب المختلفة. وهنا ليس المهم مقارنة المتوسطات وإنما تحديد تأثير العامل.
  2. النموذج الثابت: والذي يتضمن التجارب التي تصمم مسبقا لدراسة عامل أو عوامل محددة مسبقا مثل إجراء تجربة حقلية أو مختبرية عن دراسة مستويات من سماد معين. وهنا يتم مقارنة متوسطات جميع المعاملات لبيان الفروق المعنوية.

في النموذج الأول من الضروري تحديد التوزيع الطبيعي للعينة ومن ثم اختبار العينة المنتخبة لمقدار تمثيلها للمجتمع عن طريق حساب الخطأ القياسي S.E أو معامل الاختلاف C.V.

في النوع الثاني من الضروري اختيار مفردات للقياس تمثل الوحدة التجريبية والابتعاد عن الشواذ في العينة

اختيار التصميم وتوزيع المعاملات: والأخطاء الشائعة هنا تتضمن

  • يتم اختيار تصميم CRD عادةً من خلال النظر لنوع التجربة: مختبرية أو حقلية دون الأخذ بعين الاعتبار الظروف المحيطة بالتجربة أو الوحدات التجريبية المعدة للدراسة أو طريقة أخذ العينة ووقت أخذ العينة وأداره التجربة.
  • في الحقل قد يتم اختيار تصميمRCBD  دون تحديد لاتجاه التغاير كما في أغلب التجارب الحقلية ومثال على ذلك توزيع المعاملات دون معرفة الصفات الفيزيائية أو الكيميائية أو كثافة الأدغال أو اتجاه الري .... الخ في الحقل. وتحليل البيانات قد يكون غير موفق في هذه الحالة لأنه يسحب خطأ من المكررات على حساب المعاملات وكما موضح في المثال الأول (EX1).

 

Treatment

R1

R2

R3

Mean

A

20

18

18

18.7

B

35

30

20

28.3

C

58

35

30

41.0

D

68

60

35

54.3

بيانات بعد الترتيب

بيانات قبل الترتيب

Treatment

R1

R2

R3

Mean

A

20

18

18

18.7

B

20

30

35

28.3

C

35

58

30

41.0

D

68

35

60

54.3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  1. تشير أغلب المصادر العلمية إلى أن التجارب الحقلية تكون مقبولة أذا لم تتجاوز قيمة C.V 20% ولا تزيد عن 10 % في التجارب المختبرية. مما يضطر بعض الباحثين إلى رفض النتائج مع معنويتها أذا زادت عن هذه القيمة (عن 20 % أو 10%) وهذا يعني تضييع لنتائج قوية في معنويتها والمثال السابق يبين ذلك (EX1)

 

  1. إدخال قيمة السيطرة (المقارنة) ضمن المعاملات عند تحليل البيانات في بعض التجارب قد يسبب خطأ في الاستنتاج بسبب الفرق الكبير في القيم بين المعاملات والمقارنة والتي تسبب فقدان التأثير المعنوي بين المعاملات كما في المثال (EX2). حتى استعمال المقارنات المستقلة قد لا يحل الإشكال EX3 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Herbicide

R1

R2

R3

R4

R5

المعدل

H0

894

350

444

725.7

304

544

H1

3

3.37

2.12

2.83

11.2

4.5

H2

30.6

21

21.3

18.35

22.8

22.8

H3

54.6

43.9

49

29.11

44.2

44.2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

مثال لترتيب الجدول

 

 

اصناف الذرة البيضاء

نبات. م-2 كثافة الادغال بعد 60 يوما من الزراعة

6.6

13.3

26.6

المعدل

انقاذ

80.3

65.9

38.9

61.7

رابح

112.4

110.7

42.4

88.5

0.05   ا.ف.م

18.9

14

المعدل

96.3

88.3

40.7

 

0.05   ا.ف.م

13.2

 

من دون زراعة

438.7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  1. المعاملات التوافقية والتجارب العالمية: والأخطاء الشائعة هنا تتضمن:
  • يتم اختيار التجارب العالمية دون النظر إلى الهدف من الدراسة وهذا قد يؤدي إلى استنتاجات خاطئة في تقدير قيمة التداخل بين العوامل، مثلا قد يكون التداخل غير معنوي بينما توجد فروق معنوية عالية بين المعاملات وهذا يعطي استنتاج خاطئ أو يكون العكس كما في المثال (EX4)

 

الاصناف

الكثافة

R1

R2

R3

R4

R5

المعدل

انقاذ

D1

81.3

101.9

78.5

114.3

71.2

89.4

D2

84.8

88.6

171.3

112.8

125.7

116.7

D3

104.4

129.4

183.8

119.3

195.7

146.5

 

المعدل

         

117.5

رابح

D1

68.2

54.4

51.7

40.5

91.3

61.2

D2

52.2

72.4

93.9

68.6

140.2

85.5

D3

76.2

114.2

95.1

97.2

117.9

100.1

 

المعدل

         

82.3

                                                             

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

الاصناف

الكثافة النباتية

 

D1

D2

D3

Mean

انقاذ

89.4

116.7

146.5

117.5

رابح

61.2

85.5

100.1

82.3

Mean

75.3

101.1

123.3

99.9

 

للأصناف

للكثافة

للتداخل

 

18.83

23.06

32.61 NS

 

 

 

 

 

  • اختيار تصميم الألواح المنشقة مع أمكانية تطبيق التجربة بشكل تجربة عامليه وهذا يقلل من دقة النتائج وعدم ظهور الفروق المعنوية لأن الألواح المنشقة تقلل من درجات حرية الخطأ التجريبي كما في المثال الآتي (EX6).
  1. في حالة عمل أشكال بيانية أو رسوم يجب الانتباه لاختيار نوع الرسم المناسب للبيانات، إذا كانت منفصلة أو متصلة، مثلا لا يمكن عمل مخطط بياني إذا كانت البيانات تمثل أعداد حشرات أو حيوانات أو أصناف وغيرها (بيانات تمثل أعداد صحيحة) وهذه البيانات تناسبها عمل أعمدة وليس مخطط.

أما إذا كانت البيانات متصلة (أعداد كسرية) مثل الوزن أو الطول وغيرها يمكن عمل مخطط أو أعمدة كما في المثال التالي:

 

 

 

التعليقات


الأقسام

أحدث المقالات

الأكثر مشاهدة

خدمات المركز

نبذة عنا

تؤمن شركة دراسة بأن التطوير هو أساس نجاح أي عمل؛ ولذلك استمرت شركة دراسة في التوسع من خلال افتتاح فروع أو عقد اتفاقيات تمثيل تجاري لتقديم خدماتها في غالبية الجامعات العربية؛ والعديد من الجامعات الأجنبية؛ وهو ما يجسد رغبتنا لنكون في المرتبة الأولى عالمياً.

المزيد

اتصل بنا

فرع:  السعودية  +966 560972772 - 00966555026526‬‬

فرع:  القاهرة  00201501744554 - 00201501744554

المزيد
شارك:

جميع الحقوق محفوظة لموقع دراسة ©2017