التحليل الإحصائي في البحث العلمي

 

 

 

 يحتاج الباحث العلمي إلى التحليل الإحصائي لتفسير النتائج التي حصل عليها من خلال الاستقصاءات أو التجارب التي قام بها. للوصول إلى تفسير صحيح للنتائج، يجب على الباحث العلمي وضع أسس صحيحة لمشاكل البحث واتباع الطريق الصحيح في تحليل البحث إحصائيا.

لضمان صحة نتائج التحليل الإحصائي في البحث العلمي، يتوجب على الباحث العلمي التحديد الدقيق لأهداف البحث العلمي، وتعيين مشكلة ومجتمع البحث العلمي بشكل يضمن صحة النتائج المراد الوصول إليها. كما يجب تحديد نطاق البيانات التي يرغب الباحث العلمي بجمعها، وتحديد الإطار الزماني والمكاني للبحث العلمي المراد القيام به، وذلك للوصول لأهداف البحث العلمي.

 

خطوات التحليل الإحصائي

 

كما يجب على الباحث العلمي إعداد دراسة نظرية تعبر عن الأسس التي تم الاعتماد عليها في إجراء البحث العلمي من خلال المراجع والدراسات السابقة المتعلقة بموضوع البحث العلمي.

من المفروض أن يعتمد الباحث العلمي على نموذج تحليلي معين لإجراء البحث، فيمكن أن يختار النموذج اللفظي أو البياني أو الرياضي. تليها وضع أسئلة البحث وفرضياته. وتصميم استبانة أو أدوات برمجية للأبحاث العلمية وجمع النتائج بعد نشر الاستبانة أو القيام بتطبيق الأدوات البرمجية على البيانات التي تم إدخالها.

يمتلك كل بحث طريقة قياس للنتائج، وتختلف المقاييس تبعا للبيانات التي تم تحصيلها. لذا يجب على الباحث العلمي تحديد المقياس اللازم للبيانات. تتعدد أنواع المقاييس بين المقاييس المعيارية، الترتيبية، مقاييس المسافة، ومقاييس النسب. كما لا بد من التحقق من دقة ثبات المقياس.

تم تعريف التحليل الإحصائي في البحث العلمي على أنه الوسيلة التي تقوم بتحويل البيانات المُحصَلة من خلال الاستبانة أو الملاحظة -والتي لا تعبر عن أي معنى- إلى معلومات تفيد في تحديد العلاقة بين هذه البيانات، وذلك وفق ما يفيد أهداف البحث العلمي في تحديد أسس المعالجة.

لا يمكن إتمام عملية التحليل الإحصائي للبيانات، إلا عند التأكد من صحة البيانات الواردة، وتعويض البيانات المفقودة في حال وجودها.

تبدأ عملية التحليل الإحصائي بإجراء بعض التحليلات الضرورية التي تساعد في تحديد العلاقة الأولية بين البيانات المراد تحليلها. يمكن أن تكون هذه التحليلات بهدف اكتشاف القيم الشاذة كالتوزيعات التكرارية التي تعبر عن تكرار القيم ضمن النتائج التي تم تحصيلها وتشمل هذه المقاييس مجموعة من القيم التي تعبر عن توزع القيم ضمن النتائج المحصلة، مثل المتوسط والمنوال والوسيط.

تتعدد القيم التي تظهرها التوزيعات التكرارية لتشمل تحديد العناصر الشاذة في العينة، مثل مقاييس التشتت التي تتضمن المدى والتباين والانحراف المعياري. كما يمكن استخدام التحليلات التي تعبر عن شكل توزع العينة، مثل الالتواء والتفلطح.

لا بد من إدراك وجود أخطاء أثناء القيام بإجراء التحليل الإحصائي للبحث العلمي، وهناك نوعين أساسيين من الأخطاء أولهما هو الخطأ الذي يسببه الباحث بشكل غير مقصود، والذي يحول النتيجة إلى قبول الفرض البحثي بالرغم من عدم صحته. يُعرَف هذا النوع من الأخطاء في مبادئ البحث العلمي بالخطأ β والذي يعتمد على القيمة الحقيقية للقيم التي يتم اختبارها ضمن مجتمع البحث، كالنسبة أو المتوسط الحسابي.

أما الخطأ الثاني هو الخطأ الذي يقود الباحث لرفض الفرض البحثي رغم صحته ويُرمَّز بالرمز α. ويحدد الباحث نسبة الخطأ المقبول في هذا النوع من الأخطاء.

تؤدي قيمة α المنخفضة إلى ارتفاع قيمة β وهو ما يخفض قوة الاختبار الإحصائي، وهنا يتوجب على الباحث تعيين قيمة ل α تحقق التوازن بين الخطأين، وعادة ما يعتمد الباحثون القيم 0.01 أو 0.05 للمعامل α. ويمكن تخفيض الأخطاء الحاصلة في تحصيل النتائج من خلال زيادة حجم العينة.

يعمل الباحث على استنتاج قيمة α عند القيام بالبحوث الإحصائية. فعندما تكون قيمة α أصغر من القيمة التي حددها الباحث في بحثه، يستطيع الباحث رفض فرضية البحث وقبول الفرضية البديلة. أما إن كانت قيمة α أكبر من القيمة المحددة، عندها لا يمكن للباحث رفض فرضية البحث وقبول الفرضية البديلة.

 

عادة ما تتعدد الأساليب التي يستخدمها الباحث في التحاليل الإحصائية، ترتبط هذه الأنواع بطبيعة المتحول فهناك تحاليل للمتغيرات الاسمية، وتحاليل للمتغيرات الترتيبية والكمية. عادة ما يستخدم الباحثون الخيارات التالية كأشهر خيارات للتحاليل:

 

التحاليل الإحصائية للمتغيرات الاسمية

يلجأ الباحث لهذا النوع من التحاليل الإحصائية عند عدم ارتباط المتغيرات المراد استنتاج العلاقة فيما بينها بالقيمة الكمية للمتغير، مثل الارتباط بين عمر الشخص واستخدامه للإنترنت. ومن أشهر التحاليل الإحصائية للمتغيرات الاسمية:

 

الجداول المتقاطعة

يلجأ الباحث إلى اختبار الجداول المتقاطعة عندما يبحث عن طبيعة العلاقة بين متغيرين اسميين أو أكثر، وعادة ما يتم استعمالها بحالة متغيرين اسميين. مثل العلاقة بين الاتجاه لشراء ملابس مستوردة والحالة الاجتماعية. ويمثل الجدول التالي أحد الأمثلة عن الجداول المتقاطعة:

 

الاتجاه نحو شراء الملابس المستوردة	الحالة الاجتماعية
	متزوج	غير متزوج
عالي	31%	52%
منخفض	69%	48%
عدد المفردات ضمن العينة	700	300

         

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

لا يستعمل هذا النوع من التحاليل الإحصائية عند وجود أكثر من ثلاث متغيرات، رغم القدرة على استخدام التحليل، وذلك لصعوبة تفسير النتائج، وهي تفحص علاقة الارتباط بين المتغيرات دون الاعتناء بتفسير السببية.

 

اختبارات الفروق البارامترية

يركز هذا النوع من التحاليل الإحصائية على إظهار أوجه الاختلاف بين المتغيرات، ويعد اختبار t أكثرها استعمالا، ولاختبار t مجموعة من الأنواع وهي:

 

اختبار t للعينة المفردة:

والذي يقيس بُعد استجابة العينة عن متوسط حسابي معين، مثل عدد الساعات التي يقضيها أفراد المجتمع على مواقع التواصل الاجتماعي، حيث تكون القيمة المفترضة 4 ساعات على سبيل المثال.

 

 اختبار t للعينات المستقلة:

وهو الاختبار الذي يقيس استجابة عينة محددة من مجتمع البحث تجاه متغيرين وتحليل السلوك تجاه كل متغير، مثل أولوية الجودة والسعر نسبة للمستهلك.

 

اختبار t للعينات المزدوجة:

 والذي يقيس الاختلاف بين استجابتي عينتين من مجتمعين مختلفين تجاه متغير واحد، مثل آراء الذكور والإناث بالمطاعم الموجودة في بلد معين.

 

التحاليل الإحصائية للمتغيرات الكمية

عادة ما يحتاج الباحث العلمي إلى التحاليل الإحصائية التي تحدد العلاقة بين متغيرين كميين أو أكثر، وتحديد درجة التأثير لمتغير على آخر في حال تغيرت قيمة هذا المتغير. ومن أهم أنواع التحاليل الإحصائية للمتغيرات الكمية:

 

 

التحاليل الإحصائية الخاصة بالارتباط: 

تهتم التحاليل الإحصائية الخاصة بالارتباط بتحديد قوة العلاقة بين متغيرين كميين، كالعلاقة بين نفقات الإعلان والمبيعات. ويقيس معامل الارتباطr  في هذه التحاليل الإحصائية لتحديد العلاقة بين المتغيرين، حيث أن اقتراب قيمة المعامل من الواحد تدل على قوة العلاقة بين المتغيرين. تحدد سلبية وإيجابية المؤشر على العلاقة الطردية والعكسية بين المتغيرين على الترتيب.

 

تحليل الانحدار:

 يتم استخدام تحليل الانحدار كنوع من أنواع التحاليل الإحصائية لتحديد المعادلة الرياضية التي تربط بين متغير تابع ومجموعة من المتغيرات المستقلة، والتنبؤ بالقيم المستقبلية للمتغير التابع بتغير المتغيرات المستقلة.

يجب على الباحث العلمي توخي الحذر والدقة في تحديد المقاييس والتحاليل الإحصائية الأنسب التي يجب استخدامها في بحثه، حيث تتغير التحاليل المستخدمة تبعا لنوع البيانات المدخلة وطبيعة العلاقة المراد تحديدها بين المتغيرات. لتسهيل  عمل الباحث العلمي، يمكن الاستعانة بخدمة التحليل الإحصائي المقدمة من شركة دراسة لخدمات البحث العلمي والترجمة المعتمدة.