الإحصاء الوصفي في البحث العلمي

يهتم الإحصاء الوصفي في البحث العلمي بجمع البيانات، وتبويبها، وتفسيرها. وتتمثل أساليب الإحصاء الوصفي في الجداول والرسوم البيانية، ومقاييس النزعة المركزية، ومقاييس التشتت، ومقاييس العلاقة، ومقاييس المواقع النسبية.

 يتطلب إعداد الجدول الإحصائي مراعاة أمور، هي:

أ. رقم الجدول؛ لتسهل الإشارة إليه أو الوصول إليه.

ب. عنوان الجدول؛ ليسهل استخراج البيانات منه.

ج. هيكل الجدول؛ لعمل مقارنات بين أجزائه.

د. أعمدة الجدول؛ لتسهل مهمة التمييز بين أعمدة أو حقول الجدول.

ه. حواشي الجدول؛ لتوضيح المفردات التي تحتاج إلى مزيد من الإيضاح ولا يحتمل الجدول ذكرها فيه.

 و. مصادر الجدول؛ لتوضيح الجهة التي استقيت منها البيانات الواردة في الجدول.

ويمكن توضيح الرسم البياني بإتباع إحدى الطرق الآتية:

أ. طريقة الأعمدة.

 ب. طريقة المضلع التكراري.

 ج. طريقة المنحنى التكراري.

 د. الطريقة الدائرية.

 ه. طريقة الصور.

تعرف مقاييس النزعة المركزية ب "ميل أو نزوع العلاقات أو أية قياسات المجموعة من الأفراد إلى التمركز أو التجمع في الوسط".

وتهدف هذه المقاييس إلى تلخيص البيانات الرقمية التي تم جمعها من مجموعة الأفراد في مقياس معين في عدد واحد يرمز إليها ويدل عليها، وهي بذلك تصف حالة هذه المجموعة ومستواها، ويسمى هذا العدد بالقيمة الوسطية. وتتمثل مقاييس النزعة المركزية فيما يأتي:

المتوسط الحسابي:

يعرف المتوسط الحسابي بأنه حاصل جمع القيم مقسوم على عددها. وهذا المقياس، هو أكثر مقاييس النزعة المركزية شيوعا في البحوث العلمية.

الوسيط:

هو القيمة التي تقع في منتصف القيم المعطاة، وذلك بعد ترتيبها جميعها إما تصاعدية أو تنازليا.

المنوال:

 هو تلك القيمة التي تتكرر أكثر من غيرها من بين القيم المعطاة ويعد المنوال أبسط مقاييس النزعة المركزية.

مقاييس التشتت

هي الأساليب المعنية بتحديد درجة تباعد علامات مجموعة من الأفراد بعضها عن بعض. فإذا زاد التباعد كان تشتتها كبيرة، وإذا نقص التباعد، كان تشتتها قليلا، ومن ثم اعتبرت علامات هذه المجموعة متجانسة.

وتهدف هذه المقاييس إلى تحديد درجة التقارب أو التباعد بين علامات أفراد المجموعة محل الدراسة.

المدى المطلق:

هو عبارة عن الفرق بين القيمتين الكبرى والصغرى في علامات المجموعة. ويعد هذا المقياس أسهل مقاييس التشتت

المدى الربيعي:

هو الفرق بين الربيع الأعلى والربيع الأدنى للمجموعة، علما بأن الربيع الأعلى، هو القيمة التي يكبرها 75٪ من القيم، والربيع الأدنى، هو القيمة التي يصغرها 25٪ من القيم

الانحراف المعياري:

 هو الجذر التربيعي المتوسط مربعات انحرافات القيم المختلفة عن متوسطها الحسابي. ويعد هذا المقياس أهم مقاييس التشتت وأكثرها شيوعا.

مقاييس العلاقة:

هي المقاييس المسؤولة عن تحديد درجة العلاقة بين المتغيرات المختلفة واتجاهها طردية - عكسية) ومن مقاييس العلاقة شائعة الاستخدام، هي:

معامل ارتباط بيرسون:

هو الذي يعتمد على القيم الأصلية مباشرة، وتكون قيمته محصورة بين الصفر و(+، - 1)، ويدعى الارتباط موجبا إذا كانت العلاقة بين المتغيرين طردية، كما يدعي الارتباط سالبة إذا كانت العلاقة عكسية. ويعد هذا المقياس أفضل مقاييس العلاقة.

معامل ارتباط سيبرمان:

 وهو المقياس الذي يستخدم رتب القيم بدلا من القيم نفسها في حساب الارتباط. ويتسم هذا المقياس بسهولة تطبيقه، لكن نتائجه لا تتمتع بالدقة نفسها التي يعطيها مقياس بيرسون.

معامل ارتباط فاي:

 وهو المقياس المسئول عن إيجاد الارتباط بین متغيرين، كل منهما ثنائي القطب. اعتمادا على تكرارات الحالات الخاصة بالأزواج المتشابكة لهذه الأقطاب، من مثل: إيجاد الارتباط بين نوعي الجنس (ذكر - أنثى)، والاتجاه نحو شيء ما (مؤيد - غير مؤيد)..

مقاييس المواقع النسبية:

هي المسؤولة عن تحديد الموقع النسبي لعلاقة فرد ما بالنسبة لبقية العلامات؛ بقصد مقارنة أداء هذا الفرد في اختبار مدرسي أو أكثر، أو موضوع مدرسي أو أكثر ومن مقاييس المواقع النسبية

المئينات:

وهي التي تشير إلى النسب المئوية للحالات التي تقع تحت حالة معينة. فمثلا الوسيط، هو المئين الخمسين؛ نظرا لأن 50٪ من الحالات تكون قيمتها أقل من قيمته. والربيع الأعلى، هو المئين الخامس والسبعين، والربيع الأدنى، هو المئين الخامس والعشرين.

العلامات المعيارية:

 هي الفرق بين الدرجة الخام والمتوسط الحسابي مقسوما على الانحراف المعياري؛ التأشير على بعد القيمة المعينة عن المتوسط الحسابي بدلالة الانحرافات المعيارية. وتفيد العلامات المعيارية في تسهيل عملية مقارنة العلامات الخام المأخوذة من مصادر مختلفة على الرغم من تفاوت قيم متوسطاها وانحرافاتها المعيارية