خطوات البحث العلمي

[BlackRose]

خطوات مشروع البحث


1 إختيــــــــــار الموضوع
يبدأ إختيار الموضوع بوجود مشكلة معينة أو طرح سؤال ما. و يضع البحث العلمي أسلوب الحل لهذه المشكلة أو لهذا السؤال ضمن خطوات منظمة يجب إتباعها.

2 الدراســـــــــة المبدئيـــــة
و تأتي بعد إختيار الموضوع (تحديد المشكلة أو السؤال) حيث يقوم الباحث بعمل دراسة مبدئية حول الموضوع و التي قد تساعده في:
1. وضع و تحديد ابعاد المشكلة .
2. إكتساب بعض الأفكار و المعلومات الأساسية حول هذه المشكلة .

3 النظرية الإفتراضيــــــــــة
النظرية الإفتراضية ما هي إلا صورة تخيلية لحل مشكلة حقيقية. و قد تكون هذه النظرية الإفتراضية ما هي إلا جملة تخيلية تعبر عن العلاقة بين متغيرين أو أكثر. و بتجميع البيانات يمكن إختبار ما إذا كانت هذه النظرية الإفتراضية صحيحة أم لا .
4 أســــــاليب البحـــــــــث
أساليب البحث هي :
• التجارب المعملية .
• التجارب الميدانية .
• دراسة حالة .
• المسح .
 التجارب المعمليــــة :
و يتم فيه فصل موضوع البحث عن الحياة المحيطة بالمعمل و بتقليل العوامل الخارجية المؤثرة التي قد تؤثر على العوامل المختلفة المستقلة .
 إن هدف هذه التجارب هو وضع ظروف يمكن التحكم في متغيراتها أو إن أمكن تغييرها.
 للتجارب المعملية مصداقية داخلية عالية و لكنها تفتقر إلى المصداقية الخارجية .
 تستخدم بهدف دراسة العلاقات تحت ظروف محددة لإختبار التوقعات المستنبطة من النظرية أو لتحسين النظريات و الإفتراضات .

 التجارب الميدانيـــة :
 من الممكن تنفيذها بتداخل ضئيل من الأنشطة العادية و بعدة متغيرات تعالج في الحال .
 إن هدفها هو إنشاء وضع حقيقي أو واقعي يعالج فية واحدة أو أكثر من عوامل الإختلاف المستقلة في ظروف يمكن التحكم فيها بدقة و يسر كما يتطلب الوضع .
 من خلال إستخدام التكرار و العشوائية و ظروف خاصة بالتحكم ، يمكن إستخدام التجارب الميدانية لتجربة كلا من الإفتراضات المستنبطة من النظريات و الحلول المقترحة للمشكلات العملية .

 دراســـة حــالة :
 إنها غالبا ما تستخدم لتنفيذ إختبار مكثف لعامل واحد في تنظيم واحد، و ذلك لدراسة ماهية وجوده و كيف وجد.
 تشتمل على أربع خطوات :
1. تحديد الوضع الراهن .
2. تجميع المعلومات و الخلفيات السابقة وكذا مفاتيح التغير .
3. إختبار الإفتراضات .
4. التأكد من إمكانية تطبيق الإفتراضات على الواقع .
 إنها تستخدم في وصف المجتمع الواقعي .

المســـــــح :
تهدف لدراسة عينات مختارة من تجمعات كبيرة لبيان نسب الحدوث، التوزيع، التشابه و الإختلاف، العلاقات الإجتماعية و المتغيرات النفسية .
 العينات المختارة تجيب عن مجموعة من الأسئلة مصممة في نموذج يسمى الإستفتاء.
 و يستخدم المسح في :
1. وصف حالة أو حدث راهن .
2. التحليل ، و يستخدم كأداة تحليل . ويستخدم في الأحداث البسيطة .
3. وصف الوضع الحالي .
5 مصادر البيانات و أساليب تجميعها
 أنواع البيانات :
1. البيانات الثانوية :
 هي الإحصاءات التي لم يتم جمعها بهدف الدراسة و لكن تم جمعها لأغراض أخرى ( كالنشر المحلي أو العالمي.......... ) .
 و هي تعني أيضا البيانات التي تم جمعها بواسطة اخرون و تم نشرها بعض الصور المقبولة نوعا ما .
2. البيانات الأولية :
 وهي البيانات التي تم تجميعها بغرض البحث العلمي، و تتم بواحدة من الطرق التالية :
1. الإتصــال:
و هي تتضمن البيانات الناتجة عن إجابات الأسئلة المجمعة بإستخدام أدوات جمع البيانات كالإستفتاء. و هذه الطريقة تمكن الباحث من تجميع مجموعة كبيرة من البيانات بسرعة عالية و تكلفة قليلة . كما إنها تسمح بدرجة عالية من التحكم .
و بالرغم من ذلك إلا إنه من عيوبها أنها قليلة الكفاءة و ليس لها القدرة على جمع كل البيانات المطلوبة و لا تسجل تأثير عملية الإستفتاء على المستجيب .
2. الملاحظـــــة :
و هي أن يقوم الباحث بفحص الحالة ذات الإهتمام بدقة بالغة و عناية. و أن يقوم بتسجيل كل الحقائق و الأفعال و السلوك .
و بالرغم من أن الملاحظة تستغرق وقت أطول في تجميع البيانات ، إلا أنه ينتج عنها مجموعة فعالة من البيانات أكثر من المجمعة عن طريق الإتصال .
 العينة و المجتمع :
العينة هي عدد محدد مأخوذ من مجموعة أكبر بغرض الدراسة و التحليل على إفتراض أنه يمكن الأخذ بها كمؤشر للمجموعة ككل أو للمجتمع .
1. العينة غير الإحتمالية :
في هذه الطريقة من العينة؛ إحتمالية وجود كل عناصر التعداد، متضمنة في هذه العينة، غير محسوب. و تتضمن العينة غير الإحتمالية :
أ‌. عينة الصدفة : و هي تتكون بأخذ الحالات المتاحة حتى يتم التوصل الى الحجم المطلوب من العينة .
ب‌. عينة غرضية : تتكون بالإختيار المتعمد لمجموعات معينة و التي سوف تجيب على الأسئلة المحددة الموضوعة .
ت‌. عينة كرة الثلج أو العينة المتسارعة : تتكون بتحديد عدد مبدئي من الأفراد ذوي الصفات المختارة ( المطلوبة للبحث ) ثم يطالب هؤلاء الأفراد بترشيح أسماء اخرين من المهتمين الذين يمكن التعاون معهم و هؤلاء بدورهم يقومون بترشيح أسماء اخرى و هكذا حتى يكتمل العدد المطلوب .
2. العينة الإحتمالية :
في العينة الإحتمالية؛ إحتمالية وجود كل عناصر التعداد متضمنة في هذه العينة يكون محسوبا .
العينة الإحتمالية تتكون من :
1. العينة العشوائية البسيطة .
2. العينة الطبقية .
3. العينة العنقودية .
4. العينة متعددة المراحل .
5. العينة الطبقية العنقودية .

 وسائل تجميع البيانات الأولية :
فيما يتعلق بطريقة تجميع البيانات الأولية ، يجب على الباحث إتخاذ مجموعة من القرارات المدعمة :
1. أسلوب إدارة البحث : بالبريد، بالتليفون أو باللقاء الشخصي .
2. هدف الدراسة : ما إذا كان مشار اليه أم لا .
3. الإجابات : ما إذا كانت محددة الخيارات أم إجابات مفتوحة .
4. درجة البناء : و البناء هو درجة القياس التي توضع على إستمارة البحث.
و مع الاخذ بالإعتبار درجة البناء و إستقامة الأسئلة ، يمكن تقسيم طرق جمع البيانات إلى أربع طرق و هي :
1. مركب مباشر : و يكون عندما تسأل الأسئلة بنفس الكلمات و نفس الترتيب لكل الأفراد . كما يكون الغرض من الدراسة معروف .
2. غير مركب مباشر : و فيها يكون الغرض من الدراسة معروف للأفراد موضع الدراسة ، و لكن تكون الإجابات مفتوحة ( مقابلة العمق ).
3. غير مركب غير مباشر : عندما يكون الغرض من الدراسة مشار إليه و تكون الإجابات مفتوحة . و قد وجد أن هذا الأسلوب مفيد في حالات خطة البحث الإستكشافي .
4. مركب غير مباشر : عندما تشأل الأسئلة بنفس الكلمات و نفس الترتيب لكل الأفراد ، و هم أيضا يسألون بالإدلاء بمعلومات واقعية عن الموضوع موضوع البحث بطريقة غير مباشرة و ذلك لمعرفة إتجاهاتهم و قوة قيمهم و معتقداتهم .
 تصميم إسـتمارة البحــث :
نقاط يجب أخذها في الإعتبار عند تصميم إستمارة البحث :
1. تحديد المعلومات المطلوبة : أسئلة البحث أو افتراضاته ماهي إلا دليل جيد عن كيفية البحث عن المعلومة و ممن تؤخذ .
2. كيفية جمع المعلومات .
3. تجنب الأسئلة غير المطلوبة .
4. إختبار إستمارة البحث المكونة و التأكد من أن الأفراد يمتلكون المعلومات الازمة و سوف يدلون بها .
5. الرغبة في الإدلاء بالمعلومات المطلوبة : و هي وظيفة يمكن تحديدها بالاتي :
o كمية العمل التي تحتاجها إجابة إستمارة البحث .
o القدرة على توصيل (تفصيل) الإجابة .
o حساسية النتائج ( الإصدارات ) .
6. التعريفات : ويجب أن تكون دقيقة، بسيطة، و تعكس مجرد ما يعنيه محتوى السؤال .
7. كلمات التحيز في الاسئلة يمكن أن تؤدي إلى كلمات متحيزة .
جمع البيانات يجب ألا يبدأ بدون إختبار مسبق كافي للأداة .
6 تحـــليـــــل البــيــانــات
 تحليل نوعي :
البيانات النوعية غالبا ما تجمع من خلال المقابلات المباشرة و المناقشات الجماعية ( سواء كانت مكتوبة او مسجلة ) ز و يتم فيها :
1. اولا قراءة الملاحظات بدقة و سماع الشرائط مرارا .
2. يتم تقسيم الإجابات تحت عناوين منفصلة .
3. ثم يتم كتابة تقارير حول مجموعة الاراء المقترحة في المواضيع المبحوثة .
 تحليل كمي :
عندما يكتمل المسح الإستجوابي يتم إتباع الخطوات التالية :
1. إعداد البيانات :
 التنقيح : تحديد و حذف الأخطاء المكتشفة في إستمارات البحث .
 التصنيف : و فية يتم تقسيم الإجابات تحت مجموعات محددة .
 التعداد : يتم فيها حصر الحالات الواقعة تحت كل مجموعة .
2. معالجة البيانات :
 وصف البيانات : الوصف الإحصائي يعطي الباحث إنطباع عن مكان البيانات و إنتشارها .
 المقياس المعنوي : و به نحدد ما إذا كان الإختلاف بين نسبتين مئويتين أو وسيطين من عينتين مختلفتين ذو قيمة أم لا .
 تأكيد العلاقات بين العوامل المختلفة .
7 كتــــابة التـــقاريـــــر
 الخلاصـــة :
تحتوي على المعلومات المرجعية الضرورية و ذلك بإختصار شديد، كما تحتوي على النتائج الهامة و الإستنتاجات .
 المقدمــــة :
و يتم فيها سرد طبيعة المشكلة و تتضمن أغراض البحث . كمل تحتوي أيضا على طبيعة البحث، و المعلومات المجمعة حول موضوع البحث، طريقة الباحث في التعامل مع البحث، و أهم ملاحظاته . و في نهاية الدراسة يلقي البحث عليها نظرة شاملة .
 الطريقــــة :
في هذا يجب أن يشرح بالتفصيل الدراسة التي أجريت ، الطرق المتبعة في البحث ، أساليب جمع البيانات ، طرق الترجمة ، إستجابة الأفراد للعوامل المختلفة في الدراسة في تحليل البيانات و الخطوات المتبعة في تحويل الملاحظات الأولية إلى بيانات قابلة للتحليل و ذلك بالشرح المفصل .
 النتائــــج :
في البداية ؛ يجب أن تقدم الأدلة لضمان النجاح ، كما يجب تهيئة الظروف المناسبة لإيجاد الإجابة عن الأسئلة

أنواع العينات :

1. عينات غير احتمالية ( غير عشوائية ) 2. عينات احتمالية ( عشوائية )

والعينة العشوائية أنواع ولكن بصفة عامة هي العينة الاحتمالية ، وبالإضافة إلى كون العينة العشوائية تمكن من تعميم النتائج على مجتمع الدراسة فهي شرط أساسي لاستخدام الكثير من الأساليب الإحصائية ( كاي سكوير ، تي تست ، تحليل تبايني ).ومن المفاهيم الخاطئة للعينة العشوائية انها متنوعة، أو أن الاختيار غير ذاتي كمن يقف علي الطريق ويختار احد المارة ويترك الثاني وهكذا فهذا ليس عشوائي .

شروط العينة العشوائية :

العينة العشوائية يجب أن تتضمن :

1. تساوي الفرص أي تساوي فرص جميع الاشخاص بان يتم اخيارهم بشكل متساوي، فلو قلنا فرضا أن عدد الطلاب في الصف خمسين فيجب أن تكون فرصة كل واحد منهم للاختيار هو 1/50 وهذا يتطلب اخذ جميع اعداد مستوى الدراسة بداية ومن ثم تسحب العينة بطريقة عشوائية بواسطة الجداول العشوائية أو الحاسب الخ ...

2. استقلالية الاختيار أي أن اختيار أي فرد في العينة لا يؤثر على اختيار الفرد الاخر بمعنى لو اخترنا الطالب رقم 1 و 3 و 5 فيتحدد هنا أن رقم 7 هو التالي أو أن يختار الطالب الأول والثاني والثالث فالطالب الرابع هو المتوقع، فيجب أن لاتاثر اختيار شخص على اختيار الشخص التالي.

قواعد عامة لحجم العينة :

ليس هناك عدد نموذجي لحجم العينة ولكن هناك قواعد عامة منها:

1. أن تمثل 1/10 حجم محتمع الدراسة.

2. لاتقل عن 35 كحجم عينة بشكل عام

3. وان لا يقل عدد افراد الخلية عن خمسة.

وعينة الدراسة محكومة بظروف الدراسة فاحيانا لا يجد الباحث الا حالة واحدة فقط للدراسة عليها فهنا لا بد من التعامل مع هذا الحالة كعينة للدراسة.

اداة الدراسة :

هي وسيلة جمع البيانات وهي متعددة وقد تكون استبانة أو مقابلة أو ملاحظة... الخ. ويعتمد اختيار الاداة على المنهج المستخدم في الدراسة ومدى ملائمته لتلك الاداة، كما يعتمد على معرفة الباحث وفهمه وخبرته في استخدام أداة معينة. وهي تختلف عن المنهج وان كانت قد تتشابه مع المنهج في جزئية معينة. فالاداة هي الوسلية التى تخرج البيانات من مجتمع الدراسة ولايفضل استخدام اكثر من أداة الا إذا كانت الدراسة منهجية أي متخصصة في المنهج العلمي.

وبصفة عامة فان الاداة المناسبة للبحوث المختلفة هي :

1. 1.البحث الميداني : الملاحظة ( المشاركة و/ أو المنفصلة )

2. البحث التجريبي : الملاحظة، و/ أو الاستبانة

3. السمح الاجتماعي : الاستبانة، و/ أو المقابلة

المصادر المتوافرة : الاستبانة، و/ أو المقابلة
بناء الاستبانة :

هناك استخدام واسع للاستبانة كاداة للبحث وان كان بناء استبانة البحث ليست بالعملية السهلة ومجرد وضع عدد من الاسئلة لا يشكل استبانة علمية.

حيث لا بد من تحقق شروط علمية اهمها ( الصدق والثبات ) ولا بد من استخدام الاساليب الاحصائية في التحقق من ذلك. وبشكل عام قد يستخدم الباحث الاستبانة الجاهزة أو متطورة من قبله، أو المقابلة المقننة أو المفتوحة أو الملاحظة ( بالمشاركة أو المنفصلة ) أو قد يستخدم البيانات الجاهزة والمتوفرة.

ويفضل في الاستبانة أن تكون قصيرة ومختصرة ليتمكن المحكمين اولا من دراستها بشكل مقبول واعطاء راي صادق فيها وليتمكن المبحوث ثانيا من الاجابة عليها بصدق ودون أن تشكل عبئاً عليه.

ولايجوز هنا أن تشير إلى اسماء المحكمين في الرسالة وانما يمكن أن تشير في الرسالة إلى انه تم عرض الاستبانة على عدد من المحكمين متخصصيين في علم محدد ( كعلم الاجتماع مثلا ) وانهم اجمعوا على الاسئلة المحددة من والي ..... واوصوا باستبدال الاسئلة من الي ..... وقد غيرت إلى الصيغة الاتية.....، فهذا امر مقبول بل مطلوب في الرسالة اما الاشارة إلى الاسماء فليس مقبولا اطلاقا والا فقدت الرسالة مصداقيتها حيث أن من اساسيات البحث العلمي المحافظة على سرية المعلومات للاشخاص موضع الدراسة.

ويتم تقسيم اسئلة الدراسة إلى مجموعات تعالج كل مجموعة شيئا محددا ويشار في نتيجة الدراسة إلى أن الاسئلة من 1-10 مثلا تقيس المتغيرات الديمغرافية والاسئلة من11–20 تقيس الولاء للمدير مثلا ومن 21–30 تقيس الولاء للمنظمة وهكذا بحيث تعطي للقارئ فكرة كاملة عن محتويات الدراسة ونوع المقياس (اسمي،رتب، فترات) وهل الاجابة على المقياس بنعم أو لا، موافق أوغير موافق (مقياس ليكرت) ام الاجابة مفتوحة ويختار المبحوث من خيارات(مقياس فترات) فمهم ذكر نوع المقياس ليتحدد نوع التحليل



الصدق والثبات :

من المهم أن تشير إلى أي مدي هذه الاداة التى استخدمتها صادقة أي يعنى هل قاست فعلا ما وضعت لقياسه ؟ هل قاست الولاء التنظيمي مثلا ام لا ؟

وللتاكد من صدق الاداء هناك اساليب ابسطها هو صدق المحكمين على اعتبار أن المحكم شخص مختص في هذا المجال ويمنك أن يفتى عما إذا كانت الاسئلة الموضوعة في الاستبانة تقيس فعلا ما وضعت لقياسه. وبالتالي يمكن أن يشير الباحث في رسالته إلى انه قد استخدم صدق المحكمين كطريقة في تقدير صدق اداة الرسالة. وهنا يجب الاشارة إلى انه لا يقيس صدق الاداة أو ثباتها وانما يقدر ذلك تقدير .

أنواع الصدق :

1. الصدق الظاهري: إذا كان مظهر الاداة يدل على قياس ما وضعت لقياسه.

2. صدق المحتوى: إذا كان محتوى الاداة يقيس ابعاد ومفاهيم الدراسةومن طرق قياسه معاملات الارتباط

3. صدق المفهوم: يتعلق بالبناء المفاهيمي أي أن تقيس الاداة المفهوم موضوع الدراسة.

4. الصدق العاملي: يهتم بتحليل الصفة المقاسة إلى عناصر لمعرفة مدى قياسها للصفة المقاسة.

5. صدق المحك: يعنى مدى ارتباط المقياس مع معيار محدد(محك) فيكون الاختبار ناجحا إذا كان المحك صادقا في الكشف عما جاء به المحك.

6. الصدق التنبئي: يعتمد على مدى تنبؤ المقياس بالواقع.

7. الصدق التلازمي: اتفاق نتائج مقياسين يقيسان نفس الصفة واحدهما معروف بالصدق والثبات.

الثبات:

يدل على اتساق النتائج، بمعنى إذا كرر القياس وتحصل على نفس النتائج فهذا هو الثبات. والثبات في اغلب حالاته هو معامل ارتباط وهناك عدد من الطرق لقياسه ومن اكثرها شيوعا والتى يمكن من خلالها قياس الصدق والثبات هي طريقة ( كرنباخ الفا ) والتى تعتمد على الاتساق الداخلي وتعطي فكرة عن اتساق الاسئلة مع بعضها البعض ومع كل الاسئلة بصفة عامة. ومن مقاييس الثبات ايضا طرقة اعادة الاختبار وطريقة الصورة البديلة واخيرا طريقة تجزئة الاختبار إلى نصفين.

اذن المهم في الاداة الصدق والثبات ومن المهم جدا أن تقييس الاسئلة ما وضعت فاذا كان المراد قياسه هو الولاء التنظيمي فيجب تحويل المفهوم إلى قياس وقد يكون هذا المفهوم واحد أو متعدد وسواء تعدد المفهوم (بناء مفاهيم) أو لا فيجب أن تقييس الاسئلة هذا المفهوم. فلو قلنا أن المراد قياسه مدى الرضى الوظيفي فهنا المفهوم ليس واحدا وانما متعدد ففي جزئية منه الرضي عن الراتب والرضي عن الزملاء ..الخ اذن يجب أن تقييس الاسئلة هذه المفاهيم. وهذا هو الاساس في وضع الاسئلة اما فقط تكديس اسئلة في الاستبانة دون أن يكون هناك رابط بينهم أو انها لاتهدف إلى قياس ما وضعت له فهذا خطأ.

[الامين الطالب]

إضافه منقوله

متغيرات الدرسة:

عند استخدام الباحث لمنهج تجريبي أو عند وجود اسئلةاو فرضيات تتعلق باثر متع=غير ما في نتغير اخر، فيفضل تحديد المتغيرات المستقلة ( المسئولة عن الاثر ) والمتغيرات التابعة ( الذي يمثل النتيجة )

الاجراءات:

يقصد بها الوسيلة المستخدمة في تطبيق اداة الدراسة وبيان كيفية وصول الباحث إلى المبحوثين من مثل ارسال الاستبانة بالبريد أو بالمقابلة وكيف تم ذلك؟ كيف حصل على عناوينهم؟كيف تمت مقابلتهم؟ ماذا عن الذين رفضوا المقابلة؟ أو الذين لم يردوا على رسالة الباحث؟

جمع البيانات:

وتشمل توضيح طريقة جمع البيانات كالرسالة المرفقة باستبانة البحث وتشمل الموافقات الخاصة بجمع البيانات من جهة ما ويشار إلى هذه الوثائق وتوضع كملاحق.

المحددات:

لابد من توضيح محددات الدراسة واهم المحددات في الدراسات الانسانية هي العينة وطريقة اختيارها، فالعينة غير العشوائية لا يمكن تعميم نتائجها، وقد يكون من المحددات صغر حجم العينة.

تحليل البيانات:

يشمل الطريقة التي استخدمت في التحليل بما في ذلك عملية الترميز أن وجدت أو ادخال البيانات في الحاسب الالي زاسم الرزم الاحصائية المستخدمة في التحليل مثل الـ SPSS والطريقة الت تم فيها حساب علامات المفحوصين خاصة في المقاييس أو الفهارس وكذلم بيان الاساليب الاحصائية المستخدمة في التحليل مثل اختبار (ز) أو (ت) أو (ف) ولماذا استخدمت؟ وكذا تحديد مستوى αالفا.

عرض النتائج :

عند استعراض النتائج يعطى تقديم قصير لهدف الدراسة الرئيسي وطريقة اختيار العينة وحجمها واسلوب جمع البيانات وعملية ادخالها والاساليب الاحصائية المستخدمة وبيان كيفية عرض النتائج كما، ويفضل ترتيب عرض النتائج وفق ترتيب فرضيات أو اسئلة الدراسة وذلك بكتابة السؤال أو الفرضية وعرض النتائج الخاصة بها وتعرض النتائج بجداول أو اشكال بيانية ويراعى عدم التكرار والربط بين الفرضيات.

ويشمل فصل النتائج ( الفصل الرابع ) عادة ثلاثة اجزاء رئيسية هي :

1. خصائص العينية 2. الاجابة على الاسئلة أو الفرضيات 3. ملخص الفصل.

قياس الاتجاهات :

عملية ليست سهلة والخطأ الاكبر ينتج من الباحث حيث يضع اسئلة خاطئة من حسث أن كل الاسئلة لا اختلاف فيها وبالتالي تكون النتائج خاطئة علميا وهناك قواعد عامة لاسئلة الاتجاهات منها :

1. أن تكون الاسئلة ايجابية – سلبية – محايدة

2. أن تكون معتقد– سلوك– عاطفة (أحب–لا أحب، اعتقد– لا اعتقد، اري– لا اري، اقوم-لااقوم) بحيث تعكس هذه الجوانب الثلاثة واضف عليها الجوانب الاخري في الفقرة (1) ينتج لديك خليط يقيس الاتجاه.

اما أن تسال مثلا: الاسراف مرفوض (موافق– موافق جدا – غير موافق) فهنا لا نتوقع أن ياتي شخص ويقول أن الاسراف غير مرفوض ، وكذا الحال بالنسبة لسؤال : اماطة الاذي عن الطريق صدقة فلا يتوقع أن ياتي شخص ويقول غير ذلك وهكذا. فكل هذه الاسئلة معروفة اجابتها مسبقا ولاخلاف بين الناس فيها لذلك يجب تجنب امثال هذه الاسئلة المعروفة اجابتها مسبقا.

والسبب في ذلك أن الباحث يسعى في المحصلة للوصول إلى اختلافات وفروقات بين الناس، والدراسة التى ليس فيها فروقات واختلافات بين الناس يعتبر المتغير فيها ( ثابت ) وليس متغير وبالتالي لا يوجد تحليل، فلو قلنا مثلا أن كل واحد من المبحوثين راتبه خمسة الاف فلا يصبح هناك دخل متغير بل ثابت.

ومن هنا عندما يطرح الباحث اسئلة متشابهة الاجابة فان النتيجة تكون ثابتة ولا يمكن تحليلها وكثير من الطلاب يصيغون اسئلتهم بهذا الشكل وياخذون موافقة المحكمين عليها وهي خاطئة بهذا الشكل.



مستويات القياس :

هو اخذ موضوع الدراسة وتحويله إلى طريقة يمكن معها قياس المتغيرات،وحتي يمكن ذلك تستخدم ادوات القياس كالاستبانة أو الملاحظة أو المقابلة الخ ولكن هذه الادوات تنطلق كلها من اربعة مستويات متدرجة من الاضعف إلى الاقوي ويمكن أن تستخدم في الدراسة الواحدة جميع المستويات ولكن كنقطة اساسية إذا امكن للباحث استخدام مستوي اقوي فلا يستحسن له استخدام أو قياس المستوي الادني حيث انه كلما كان مستوي القياس اقوي كلما كانت النتائج اقوي.

والقياس نوعين قياس مجرد ( نظري ) و قياس اجرائي والاخير يتم عند تحويل القياس من مستوى نظري

( الوزن هو الشخص السمين ) إلى مستوى اجرائي (كان تقول أن الشخص السمين هو الذي يزيد وزنه عن 100كجم ) وهكذا سواء عند قياس الولاء أو خلافه حيث يتحول المفهوم من نظري إلى قياس.

والقياس يعنى اعطاء ارقام للاشياء وفق قواعد محددة ففرضا نقول أن رقم1. هو ذكر ورقم 2. انثي . ومن المهم أن يحدد الباحث المستوى الذي يقيس فيه متغيرات دراسته، وذلك من خلال تحديد وحدة التحليل اولا ومن ثم خصائص هذه الوحدة فقد تكون وحدة التحليل الفرد أو السلوك أو المنظمة،

فمثلا خواص الفرد هي العمر، الطول، الوزن والتعليم. وهذه الصفات أن اخذت قيما متباينة تسمى متغيرات ولقياس هذه المتغيرات تعطي ارقاما وفق قاعدة ومن ثم تقاس وفق المستويات الاربعة وهي :

1. المقياس الاسمي ( يتعلق بالاسماء والفئات والتصنيف) الارقام هنا غير حقيقة فتقيس مثلا ما رمز له برقم 1. وهو يمثل الذكور ورقم 2. وهو يمثل الاناث. واكثر شيئ يمكن أن نخرج به من هذا المقياس هو كم عدد الذكور والاناث ونسبتهم فقط وهو يعطي القيمة الاكثر تكرار.

2. مقياس الرتب : يعني ترتيب الصفة المقاسة فمثلا لو قسنا الولاء التنظيمي فهنا نقيس من هم الاكثر ولاء والاقل الخ ... وكذا لو اردنا قياس الصف من ناحية التحصيل فهناك الأول والثاني الخ ... كما يمكن ايضا قياس صفات اخرى كالسرعة والوزن والولاء الخ ... ولهذا المقياس ميزة انه يعطي من هو الاكثر والاقل أو الاسرع والابطأ أو الاطول والاقصر ...الخ. ومقياس الرتب هو القيمة التى تقسم المجموعة إلى قسمين متساوين.

3. مقياس الفترات : يعنى تساوي الاجزاء مثلا لو قست الفترات فيجب أن تكون الفارق بين الفترات ثابت كخمسة أو عشرة أو الخ ..كقياس العلامات مثلا من80-85 ومن 90-95 فالفترة هي واحدة اينما وقعت. وهذا المقياس يمكن أن يعطيك الفرق بين أي جزء كان تقول أن هذا حصل على ضعف الأول أو على نفس الشيئ مثلا.

4. مقياس النسبة : وهو قليل الاستخدام في العلوم الاجتماعية وهو نفس مقياس الفترات الا أن الصفر هنا صفر مطلق ( أي غياب الصفة المقاسة تماما ) فعندما نقول أن الحرارة مثلا صفر مطلق أي لاوجود لها وهذا يختلف عن الصفر المئوي العايدي الذي يعنى درجة التجمد، أو الصفر النسبي أي نسبة إلى معيار معين، أو الصفر الجامعي أي أن ياخذ الطالب الاقل مستوى مثلا درجة 35 سواء اجاب أو لو لم يجب.

ولكن كملاحظة اساسية في هذه المقاييس الاربعة هي أن كل مقياس حسب هذا الترتيب يشمل على صفات المقياس الذي يسبقه بالاضافة إلى صفته الجديدة، فمقياس الرتب مثلا يشمل صفات مقياس الفئات.

ويرتبط بهذه المقاييس تحديد نوعية تحليل البيانات فمثلا في المقياس الاسمي هناك اساليب قياس خاصة لايجوز استخدامها على سبيل المثال مع المقاييس الاخري.

أنواع الاساليب الاحصائية : هناك خطين رئيسين للتعامل مع البيانات:
1. اساليب احصاء وصفية وهو الخط الأول: والوصف يمكن أن يتم باساليب متنوعة فهناك الوصف بالصورة (الرسم البياني، الرسم بالنقاط، الاعمدة، المنحنيات،القطاعات الدائرية) وهناك الوصف بالرقم أي وصف مجموعة من البيانات بالارقام سواء للتمركز حول قيمة معينة( النزعة المركزية ) أو الاختلاف حول قيمة معينة ( التشتت ) . وهناك ايضا معامل الانحدار. 2. اساليب احصاء استنتاجية متعلقة بفحص فرضية ( بشكل عام ) وهو الخط الثاني أي خط الاستنتاج أو التحليل وهناك ايضا مجموعة اساليب احصائية تتعلق بفحص الفرضيات الاحصائية. وفي كلا الخطين الوصفي أو الاستنتاجي لابد من الاخذ في الحسبان مستوي القياس، بمعنى أن مستوي القياس عامل مهم لمعرفة الاسلوب الاحصائي. فمستوي القياس مهم حيث أن كل وصف أو تحليل يناسبه اسلوب معين بحسب كل مستوي وقد تختلف القضية إذا كان لدينا متغير على مستوي معين ومتغير اخر على مستوي اخر فيصبح لدينا مستويين وهناك اساليب معينة تناسب هذا الاختلاف. فمستويات القياس مهم جدا لانه كل مستوي قياس يناسبه نوع معين.
النزعة المركزية : من الاساليب الاحصائية الوصفية ويعنى وصف مجموعة من البيانات برقم واحد يمثل للقيم المختلفة أي يحل محل هذه القيم عندما يصفها. وهناك ثلاثة اساليب يمكن استخدامها هنا هي: 1. المنوالmode : مناسب للمقياس الاسمي. والمنوال هو : القيمة الاكثر تكرارا وقد يكون هناك اكثر من منوال ولكن لا ينصح باستخدام اكثر من ثلاثة قيم كمنوالات. وتوزيع القيم في المنوال يعد مؤشر على وجودها فالقيمة التى تتكرر اكثر شيئ فهي بهذا المعنى اكثر مركزية. وبصفة عامة في المقياس الاسمي لا يوجد هناك سوي التكرار أو العدد الكلي للمجموعة مثلا ذكور اناث فلا استطيع التعامل معها الا بهذه الطريقة.والمنوال يركز على قيمة واحدة وهي القيمة الاكثر تكرار فقط في حين ياخذ الوسط ( المتوسط ) في الاعتبار جميع القيم لذلك فالمنوال كمقياس من حيث الدقة غير دقيق. 2. الوسيط median : مناسب لقياس الرتب. والوسيط هو: القيمة التى تقسم مجموعة من البيانات إلى قسمين متساويين بمعنى 50٪ اعلي و 50٪ ادني فلو وجدت بيانات مثلا فيبحث عن رقم يمثل القيمة المركزية التى تقسم البيانات إلى نصفين متساويين وهذا يصلح مع مقياس الرتب(موافق–غير موافق ). ويمكن أن نأخذ ذلك بقسمة مجموعة القيم على 2 ولكن بعد ترتيبها من الاعلي إلى الادني أو العكس 3. الوسط: mean : مناسب لقياس الفترات ويسمي احيانا المعدل أو المتوسط تجاوزا. والوسط يعنى : مجموعة القيم على عددها.
وكل هذه القيم عبارة عن ممثلة توصف مجموعة من البيانات لان من عمليات الوصف هو الاختزال أي البحث عن قيمة أو وصف تتجنب فيه الوصف الفردي لكل مفردة من مفردات البحث. ولنأخذ الوسط كاسلوب احصائي وصفي مثلا يقيس النزعة المركزية أي إلى أي درجة تتجمع البيانات حول رقم معين كان نقول بان متوسط الدخل هو خمسة الاف ريال أي غالبية الافراد دخلهم خمسة الاف ، اذن هنا تم استخدام الوسط ( مجموع القيم على عددها )لقياس متغير الدخل على مستوى النسبة أو الفترات. اما إذا اردت قياس الدخل لمعرفة من هو الاكثر دخلا ومن يليه فهنا المقياس المناسب من ( الوسط – الوسيط – المنوال ) هو الوسيط أي القيمة التي يقع فوقها 50٪ و أقل منها 50٪ . وهنا خطأ شائع وهو استخدام الوسط بصرف النظر عن نوع البيانات التى لدي الباحث فيصبح عملية الوسط مضللة ولا معنى له. كما يمكن استخدام المنوال هنا حيث يعطي الفئة الاكثر تكراراً ولكنه مناسب اكثر في المقياس الاسمي حيث يحول المتغير إلى مجموعتين احدهما مرتفعي الدخل والاخرى منخفضي الدخل ويبين كم عدد كل فئة. اما الوسط فلا يمكن استخدامه هنا حيث يتطلب الوسط بيانات على مقياس النسبة. فهنا نوعية السؤال هو الذي يحدد نوعية المقياس سواء اسمي أو رتب أو خلافه. فمثلا لو طرح السؤال كالاتي : هل انت 1. مدني 2. عسكري فهنا المقياس اسمي وبالتالي ما يمكن أن تستخدمه من احصاء مع بيانات الدراسة يعتمد اساسا على كيفية وضع اسئلة الاستبانة ولا يجوز أن تستخدم اسلوب احصائي معين لا يمكن استخدامه مع هذا النوع من البيانات. وعندما يكون هناك اكثر من متغير فانه يمكن وصفها بيانيا كوصف العلاقة بين الطول والوزن، كما يمكن وصف العلاقة بمعامل الارتباط في حالة اهتماننا في الوصف بالعلاقة بين متغيرات كالعلاقة بين الخبرة والاداء الوظيفي أو بين الطول والوزن (وهذا الاسلوب متخصص في وصف العلاقة وان كان يمكن استخدام الاساليب الاخري الا أن معامل الارتباط هو الأفضل في حالة وصف العلاقة، فيمكن القول مثلا أن معامل الارتباط بين الاداء الوظيفي والخبرة هو ( r =0.88 ) وهو ما يعنى أن هناك علاقة ايجابية قوية بين الخبرة والاداء فهنا برقم واحد وصفت العلاقة لاشخاص قد يصل عددهم للألف.
التشتت : يصف مدي اختلاف أو تباين مجموعة من البيانات (عكس النزعة المركزية) ومن الأفضل دوما في حالة الاسلوب الوصفي للنزعة المركزية اعطاء وصف التشتت. وهناك ثلاثة اساليب لقياس التشتت سواء في المستوي الاسمي أو الرتبي أو في مستوي الفترات فهناك :
1. المدي : ابسط أنواع مقاييس التششت وهو الفرق بين اعلى قيمة وادني قيمة ويمكن استخدامه مع الرتب أو الفترات
2. التباين/ الانحراف المعياري : اكثر انتشارا واهمية نظرا لوقوع غالبية البيانات في العلوم الانسانية على مقياس الفترات. وهما في الاصل معيار واحد ولكن جرت العادة على التمييز بينهما. و الانحراف المعياري = الجزر التربيعي للتباين فعمليا إذا اثبتت الدراسات الانحراف المعياري فيمكن الوصول إلى التبيان بضرب الجزر التربيعي. والانحراف المعياري هو متوسط الاختلافات عن القيمة المركزية أي عن الوسط كوننا نتحدث عن مقاييس الفترات والذي يناسبها هو الوسط
3. IQV : لبيان نسبة التشابة أو الاختلاف في بيانات اثنين وهو مناسب مع البيانات الاسمية
ملاحظة هامة في القياس يقع فيها الكثير من الطلاب : قياس شيئ في الواقع يختلف عن دراسة الاتجاهات الموجودة فالواقع يختلف عن الاتجاهات. فمثلا دارس يريد دراسة الولاء التنظيمي في مؤسسة فياتي بدراسات تقيس الاتجاهات، والاتجاهات تختلف عن الواقع حيث أن الواقع هو إلى أي درجة ينتمى هؤلاء الناس إلى عملهم وبالتالي يجب أن تعكس الدراسة هذا البعد.
مصطلحات احصائية :
متغير منفصل: المتغير الذي لا يمكن وضع عدد لانهائي من القيم بين أي منزلتين متجاورتين
متغير متصل:المتغير الذي يمكن وضع عدد لانهائي من القيم بين أي منزلتين متجاورتين ويكون على مستوى الفترات
معامل الارتباط : يعنى درجة الخطية للمتغير أو مقدار الخطية واتجاهها أي الدرجة التى يمكن تمثيل البيانات تمثيلا خطيا. وهناك معامل ارتباط لا خطية ( نعم، لا ) أي أن أن يكون الخط ممكن رسمه ولكن ليس مستقيم بل منحنى.
χ = القيمة أو البيانات الخام χَ = مقدار الانحراف عن الوسط
X2 = كاي2∑ = مجموع S2= تباين SDS OR = انحراف معياري
ملحوظة:كبر قيمة الانحراف المعياري مؤشرا على أن الاختلاف كبير في البيانات وقلته يعنى أن هناك تجانس كبير في البيانات مع الاخذ في الاعتبار أن الاحتلاف أو التجانس عن الوسط والافضل أن يكون الانحراف المعياري اقل من قيمة الوسط وبكثير مما يعنى أن البيانات التى حصل عليها الباحث جيدة .
نصيحة اولية للباحث: التعامل مع البيانات يمكن أن يأخذ منحنى واحد أو منحنيين في ذات الوقت ولكن يفضل أن يتطلع الباحث إلى بياناته اولا وكخطوة اولى ( وصف بياناته ) ويستحسن استخدام الرسم البياني على شكل نقاط ومن ثم تفحص البيانات فقد يجد انها متجمعة بشكل معين أو قد يجد فيها بعض القيم الخارجة ( خوارج ) أي يكون شكلها شاذ وقد يعود ذلك إلى خطأ في الادخال كان تدخل عمر شخص 250 بدلا من 25 سنة وقد يكون قيمة حقيقية لحالة شاذة فيكون هناك شخص عمره 130 سنة وهو امر شاذ، وفي حالة القيمة الشاذة لدي الباحث ثلاثة خيارات اما أن يحلل البيانات مع وجود القيمة الشاذة أو يحلل مع غياب هذه القيمة أو يحلل القيمة الشاذة ويدرسها كحالة مستقلة في حد ذاتها.

[الامين الطالب]

التوزيع الاحصائي :
يعنى الشكل الذي تأخذه مجموعة البيانات. وشكل البيانات مهم جدا في تحليلها ووصفها وكخطوة تسبق قرار استخدام أي اسلوب احصائي.
ويرتبط التوزيع الاحصائي عادة بنوعين من البيانات المتصلة والمنفصلة.ويناسب النوع المتصل المقايييس الاسمية. وهناك مقياس ثنائي ا ي انه لايوجد به الا قيميتين وهي لا تسمي توزيعات طبيعية وانما ثنائية ومن أهم مقاييس التوزيعات المتصلة مقياس ذو الحدين وذلك عائد لان الاجابة على المقياس الاسمي اما نعم أو لا . ولذلك غالبا ما يرمز لها في الحاسب بصفر ( غياب الصفة ) [ ذكور – لا ] أو 1 ( وجود الصفة ) [ اناث – نعم ]
التوزيع الاحصائي المتصل مهم لان اغلب الاختبارات الاحصائية تتعامل مع هذا النوع من البيانات.

التوزيع الاحصائي الطبيعي :
من أهم أنواع التوزيع الاحصائي المتصل : ومن خصائصه انه: 1. توزيع جرسي أي يشبه الجرس. 2. انه توزيع متصل 3.متماثل حول الوسط 4. الالتواء ( الاطراف ) والتفلطح ( القمة ) يساوي صفر. 5. ومن أهم صفاته أن يتصف بمنوال ووسط ووسيط واحد وذات قيم متساوية بمعنى أن الجزء الذي على يمين الوسط مطابق للجزء الايسر 6.أن متوسط المجتمع فيه (0) 7. انحرافه المعياري (1) 8. الذيلين الايمن والايسر يقتربان من الخط الافقي ولكن لا تلامسه
9. المساحة الكلية تساوي واحد صحيح 10. 0.انه يحمل نسب متساوية وثابتة من الوسط وقيم الانحراف المعياري بغض النظر عن التوزيع. 11. انه منحني معياري أي قياسي يمّكن من مقارنة الاشياء المختلفة
وهذا الاسلوب الاحصائي ليس بجديد بل عرف منذ القرن السابع عشر الميلادي ومن ابرز الدراسات المعروفة هو اخذ اطوال 8585 من الافراد البريطانيين في القرن التاسع عشر وعمل هذا المنحنى وبالتالي تم اعتبار هذه العينة تمثل التوزيع الطبيعي.
العلامة المعيارية :
قيمة ( ز ) أو العلامات الزائية أو ( z cood ) ومن خصائصها : 1. انها توحّد البيانات أي تمكن من المقارنات بين الاشياء المختلفة. 2. المساحة : تساوي (1) وفي حالة التعامل مع النسب فإن (1) يساوي 100٪. 3. نصف المساحة = 0.5 4. قيمة المساحة بالزائد تقع على يمين الوسط وبالناقص تقع على اليسار .
ملحوظة : إذا طلب قيمة اعلى منها فيعنى مابعدها إلى اليمين واذا طلب مادون المساحة فيعنى ماقبلها على اليسار.
ملاحظة :عندما تقول اختبار (ت) فهذا يعنى أن هناك توزيع (ت) وكذلك الحال إذا قلنا اختبار(ك2) فالاختبارات كلها مرتبطة بنوع من التوزيعات الاحتمالية وهي توزيعات طبيعية أو تقترب من الطبيعية بعد حجم عينة معين وهذه الصفة مكنتنا من اختيارها كاختبار ولولم تكن كذلك لم نتمكن من اختيارها كاختبار.
مثال 1: مساحة المسافة من ز إلى الوسط = (0.3962) فما هي المساحة التى اعلى منها ؟
الجواب : المساحة التى اعلى منها هي : 0.5 – 0.3962 = 0.1038
مثال 2 : طالبين علاماتهما ( 90 ) ز1 = 1.68 والثاني ( 40 ) ز2 = 1.55 –
ملحوظة : إذا كانت العلامة بالسالب فهي تقع يسار خط الوسط
المطلوب : كم نسبة الطلاب الذين حصلوا على علامة بين هذين العلامتين علما بان المساحة بين ز1 والوسط هي : 0.4686 والمساحة بين ز2 والوسط هي : 0.4394
الحل : عدد الطلاب الحاصلين على درجات بين ز1 و ز2 هو :
0.4686+0.4394=0.908
مثال توضيحي1 : عند اجراء دراسة اتضح أن نسبة دخل الافراد مختلف فمنهم من دخله سبعة الاف ومنهم خمسة الاف وهناك من دخله ستة الاف واخرين دخلهم اربعة الاف فما نسبة الافراد اللذين يتراوح دخلهم بين الخمسة الاف وسبعة الاف إذا كان المتوسط اربعة الاف.
قاعدة : في هذه الحالة تحول القيم الخام ( خمسة الاف وسبعة الاف ) الي قيم معيارية ( قيمة ز ) والتى على ضوء قيمة ( ز ) يتم ايجاد المساحة التى من خلال المساحة يتم تحويلها إلى نسبة مئوية.وكل قيم ( ز ) بما يقابلها من مساحات موجودة في الجداول الاحصائية وتعطي للباحث
القاعدة قيمة ز = القيمة الخام – الوسط ÷ الانحراف المعياري
مثال توضيحي2 : طلاب درجاتهم ( 90 ) و ( 70 ) و ( 80 ) فما نسبة الطلاب الذين حصلوا على علامات بين كذا وكذا علما بان الانحراف المعياري هو ( 10 )
1. فاول خطوة هنا هي : تحويل درجات الطلاب الى قيمة( ز ) بحيث تطرح القيمة الخام من الوسط وتقسم على الانحراف المعياري، ولكي نصل الى الوسط هنا فيتم جمع الدرجات الثلاثة وتقسم على عددهم أي 90 + 70 + 80 ÷ 3 =80 اذن المتوسط هو (80)
2. الخطوة الثانية هي : قيمة ز1 = 90 – 80 ÷ 10 = 1
3. الخطوة الثالثة هي : قيمة ز2 = 70 – 80 ÷ 10 = -1
4. الخطوة الرابعة هي : قيمة ز3 = 80 – 80 ÷ 10 = 0
5. الخطوة الخامسة هي : الذهاب إلى الجدول ومعرفة قيم ( ز ) ومن ثم حل المسئلة
مثال3 : تقدم عدد ( 6000 ) طالب للاختبار وكان متوسط درجاتهم ( 68 ) والانحراف المعياري ( 10 ) فما هو عدد االطلبة الذين نسبتهم 70٪ فما فوق ؟
الحل : العلامة الزائية = 70 – 68 ÷ 10 = 0.2
المساحة المقابلة لذلك من الجدول هي : 0.4207
عدد الطلبة = 0.4207 X 6000 = 2524 طالب

فحص الفرضيات : نقاط يجب الاخذ بها عند فحص الفرضيات الاحصائية :
المسلمات – الافتراضات Assumtion
الفرضيات Hypotheses
الاختبار الاحصائي S.Test
الاحتمالية OR Sig,P
الخلاصة اولا : المسلمات – الافتراضات: هي مجموعة الشروط التى يجب توفرها قبل فحص أي نظرية ( وهي مطلوبة لاي اختبار احصائي ) :
‌أ- معرفة مستوي القياس ( المستوس الاسمي، الرتب، الفترات اوالنسبي ) حيث أن لكل مستوي قياس معين اختبار احصائي معين.
‌ب- نوعية توزيع المجتمع : توزيع طبيعي ( اختبارات معملية مثل اختبار ز أو ك الخ ) أو توزيع غير طبيعي ( فالاختبارات هنا لا معلمية )
‌ج- طريقة المعاينة : هل العينة عشوائية أو غير عشوائية ‌د- حجم العينة : صغيرة أو كبيرة.
هذه الشروط يجب توفرها لاي اختبار احصائي وقبل الانتقال إلى النقاط الاخرى لفحص الفرضيات والتى هي نقاط اجرائية لفحص الفرضيات أي أن كل فرضية يجب أن تمر بهذه النقاط ويجب أن تحدد مدى توفر هذه الشروط بها، اما المتطلبات فهي الشروط الواجب توفرها حتى يتم التعرف على نوع الفرضية الواجب استخدامها .
الاختبار المعلمي : يتعلق بمعالم المجتمع – معالم محدودة – التوزيع طبيعي
أي اختبار احصائي يبنى على مجتمع الدراسة كاملا فهو معلمي اما اي اختبار احصائي مبني على العينة فهو احصاء، بمعنى عند دراسة كامل مجتمع الدراسة وعند حساب متوسط الدخل فهنا المتوسط لا يسمى متوسط وانما يسمى معلم وله اسم يقال له متوسط،اما في العينة فهي متوسط
الاختبارات اللامعلمية : معالم غير محدودة كالاجابة على سؤال ذكر أو انثي أو نعم و لا فهذه المتغيرات الثنائية مثلا عندما تتوزع لا تتوزع توزيعا طبيعيا بل توزيعا ثنائيا حيث لا يوجد الا مجموعتين فقط بخلاف السؤال عن متغير الدخل مثلا. ومن الاختبارات اللا معلمية اختبار ك2
ثانيا : الفرضيات :أي الفرضية الاحصائية وهي الفرضية التى نضعها كباحثين حول مجتمع الدراسة والتركيز هنا على نوع خاص من الفرضيات وهي الفرضية الصفرية
الفرضية الصفرية : تتعلق بمجتمع معين أو مجتمعين أو اكثر ولكن تصاغ بطريقة تنفي الفروق أو العلاقة أو الاثر عند المقارنة. فمثلا إذا اردنا أن نضع فرضية صفرية تعكس العلاقة بين متغيرين فنقول انه لاتوجد علاقة بين الجنس والتحصيل أو بين حجم الصف والتحصيل فهنا ننفي وجود علاقة أو فروق أو الاثر ويمكن أن نرمز لها برموز احصائية فنقول :
HO : M1 = M2 = M3 OR HO : P1 = P2 = P3
HO : M1 – M2 = 0 OR HO : P1 - P2 = 0
HO : M1 = 0 OR HO : P1 = 0
وهذه المعادلات تعني : وسط المجتمع الأول يساوي وسط المجتمع الثاني يساوي وسط المجتمع الثالث أو الفرق بين المجتمع الأول والمجتمع الثاني يساوي صفر
أو متسوط المجتمع الأول يساوي صفر.
ثالثا : الاختبار الاحصائي :هناك أنواع من الاختبارات الاحصائية وكل نوع منها صالح لحالات محددة فقط، فمثلا يؤخذ في الاعتبار طريقة التوزيع حيث للتوزيع الطبيعي اختبارات خاصة به وهي الاختبارات المعلمية اما في التوزيع غير الطبيعي فالاختبارات غير معلمية. كما يؤخذ في الاعتبار ايضا مستوى القياس ( اسمى ، رتب، فترات، نسب )، كما يعتمد الاختبار ايضا على الفرضية فان كانت الفرضية قائمة على المتسوط فالاختبار يجب أن يكون على المتوسط، وهكذا بالمسبة لمعامل الارتباط أو الاثر ( يرجع للشروط الاربعة المذكورة اعلاه)
رابعا :الاحتمالية : يقصد به نسبة الخطأ أو الاحتمالية التى تسمح للباحث بالوقوع في الخطأ، أي ما هي نسبة وقوع الخطأ من الباحث ويندر في العلوم الاجتماعية أن تكون نسبة الثقة 100٪ ولكن كلما قل نسبة الخطأ المحتمل من الباحث كلما كانت الدراسة اقوي. فمثلا لو اراد باحث أن تكون نسبة الخطأ المحتمل 1٪ فهناك شروط كثيرة يجب الاخذ بها قبل تحقق هذا ومنها أن تكون العينة كبيرة ومجتلفة وان يكون المقياس صادق. اذن فهناك شروط كثيرة يجب توفرها قبل أن يمكن القول بان نسبة الخطأ بسيطة جدا. ولكن هذا في الواقع ليس عمليا اذ أن نسبة 1٪ عند توزيعها طبيعيا فانها تكون على الاطراف تماما وهذا يضيق والى حد كبير الاحتمالات الاخري التى توجد عادة في الدراسات الاجتماعية والتىقد يغفل عنها الباحث وهذا يعنى قبول الفرضية الصفرية. وهنا الباحث يقع بين خيارين فاذا قلل نسبة الخطأ بشكل كبير فان ذلك يعنى قبول النظرية الصفرية وفي المقابل كلما كبر احتمالية نسبة الخطأ كانت دراسته ضعيفة فيجب هنا الموازنة بين الخيارين، وبصفة عامة فان نسبة الثقة المقبولة علميا عادة هي 95٪ فأعلى ونسبة الخطأ 5٪ فأقل.
ومعايير الثقة والخطأ هذه تقليدية ولكن مع ظهور الحاسب الالي اصبح الحاسب الالي يعطي الدلالة الفعلية أي الاحتمالية التى عندها الحدية وتظهر في نتائج الحاسب على الشكل الاتي: P,0000 or P,0005 etc ...
وهذه الارقام هي امثلة فقط لنتائج قد يعطيها الحاسب وهي تمثل الاحتمالية الفعلية للقيمة.
قاعدة عامة لكل اختبار : إذا كانت قيمة الاحصاء ( الاختبار ) المحسوبة ( الفعلية ) اكبر أو تساوي القيمة الحرجة ( الجدولية ) فاننا نرفض الفرضية الصفرية.
الخطأ من النوع الأول : ( الفا α) احتمالية رفض الفرضية الصفرية وهي في واقع الامر مقبولة.
الخطأ من النوع الثاني : ( بيتا β ) احتمالية قبول الفرضية الصفرية وهي في واقع الامر مرفوضة والمهم هنا هو أن الباحث لا يقع الا في خطأ واحد فقط


أنواع الاختبارات احصائية : هناك العديد من الاختبارات الاحصائيةوسنتطرق هنا إلى اكثر هذه الاختبارات شيوعا مع ذكر بعض الامثلة وليس مطلوبا معرفة الطرق الحسابية أو المعادلة لاستخراج هذه الاختبارات حيث تولت الحاسبات الالية ذلك الان، وانما المطلوب التعرف إلى المنطق من وراء هذه المعادلة والاهم هو معرفة القيمة الجدولية والقيمة الحرجة وكيفية تطبيقها والاستفادة منها احصائيا ومتى نرفض النظرية الصفرية ومتى نقبلها.
ومن اكثر الاختبارات شيوعا : اختبار ( ت ) T TEST وهو اختبار خاص بمقياس الفترات اختبار ( ف ) F TEST وهو اختبار خاص بتحليل التباين الاحادي اختبار ( كاي2 ) هو اختبار خاص بالمقياس الاسمي وهناك اختبارات اخري سيتم التطرق اليها لاحقا وهي خاصة بمقياس الفترات
المواقف العلمية : قبل التحدث عن أنواع الاختبارات سيتم التطرق إلى أنواع المواقف العلمية التى قد تشمل أي نوع من البحث وبصرف النظر عن مستوى القياس المستخدم ولكل موقف اختبار مناسب وهذه المواقف هي : 1. موقف بحثي ذو عينة واحدة. 2. موقف بحثي ذو عينتين مستقلة.
3. موقف بحثي ذو عينتين تابعة. 4. موقف بحثي ذو ثلاثة عينات فاكثر مستقلة. 5. موقف بحثي ذو ثلاثة عينات فاكثر تابعة.
ويقصد بالعينة الواحدة : أن تكون جميعها من جهة واحدة فقط وتمثل مجتمع واحد كان تاخذ العينة مثلا من الامن العام فهنا العينة واحدة اما إذا اخذت عينة من الامن العام واخري من الدفاع المدني فهنا لديك عينتان وهكذا اما العينة المستقلة : فيقصد بها أن لا تتعرض الفرد في البحث لاي موقف بحثى اخر أي لا يتكرر اما العينة التابعة : فيقصدبها تعرض الفرد لاكثر من موقف بحثي وتفسير ذلك لو أن الباحث اخذ مجموعة من الافراد من أي مجتمع واجري عليهم اختبار لقياس الاداء مثلا ومن ثم اجري على نفس المجموعة اختبار اخر لقياس الولاء مثلا فهنا العينة تابعة وليست مستقلة.
اختبار ( ت ) T TEST : هو اختبار خاص بمقياس الفترات إذا كانت العينة واحدة وصغيرة. ونحاول هنا معرفة هل يفرق المتوسط الذي تم احتسابه من خلال العينة بفرق ذا دلالة احصائية عن متوسط المجتمع الذي اخذت منه العينة.
ففي دراسة عن برنامج افتح يا سمسم ومدي تاثيره على تعليم القراءة للاطفال دون سن المدرسة اخذت عينة من 41 مدرسة. ومن المعلومات المعطاه هي :
متوسط المجتمع : M = 64َ متوسط العينة : X = 68.5َ عدد العينة : N = 41 التباين : S = 12.2
الفا ( الخطأ من النوع الأول ) : α= .05 كما يجب أن نحدد إذا كانت بذيل واحد ام بذيلين وهذا مهم وبصفة عامة إذا لم يحدد فهو بذيلين
اذن صياغة الفرضية الصفرية ستكون كالاتي :
Ho : m ≤ 64 أن الفرضية الصفرية اصغر من أو يساوي 64
Ho : m > 64 أن الفرضية الصفرية اكبر من 64
قاعدة اختبار ت= متوسط العينة( xَ ) – متوسط المجتمع ( m َ) ÷ الخطأ المعياري ( se) والخطأ المعياري = التباين ÷ الجزر التربعي لعدد المجتمع – 1
اذن قيمة ت المحسوبة = 68.5 – 64 12.2 الجزر التربيعي لـ 41-1 أي يساوي = 2.32
اذن نطبق القاعدة القائلة :إذا كانت قيمة الاحصاء ( ت ) المحسوبة اكبر أو تساوي القيمة الحرجة فاننا نرفض الفرضية الصفرية.
وبما أن القيمة الحرجة من الجدول عند درجة حرية 40 = 1.684
اذن النتيجة : بما أن قيمة ت المحسوبة ( 2.32 ) اكبر من قيمة ت الحرجة (1.684 ) عند α 0.5 ودرجة حرية 40 اذن نرفض الفرضية الصفرية

وتلخيصا لما ذكر نقول انه لرفض أو قبول النظرية الصفرية يتم الاتي :
1. تحديد قيمة ت المحسوبة (بعد أن يكون قد حدد أن اختبار ت هو الاختبار المناسب ) 2. نحدد قيمة ت الجدولية أو الحرجة وحتى يتم ذلك لا بد من معرفة مستوى الدلالة أي هل الفرضية الصفرية بذيل واحد ( موجهه ) ام بذيلين ( غير موجهه ) ، ومستوي الخطأ( α )، ودرجات الحرية.
3. نقارن بين قيمة ت المحسوبة و ت الحرجة . 4. اتخاذ القرار لقبول الفرضية أو رفضها بتطبيق القاعدة { إذا كانت قيمة ت المحسوبة اكبر من أو تساوي قيمة ت الحرجة ( الجدولية ) عند مستوي الدلالة ودرجة الحرية المختارة ترفض النظرية} مع ملاحظة انه عند صياغة النتيجة يجب ذكر قيم ت المحسوبة والجدولية وقيمة الفا ودرجة الحرية وهناك اختبار ( ز ) ويستخرج بنفس الطريقة الا أن هذا الاختبار يستخدم إذا كانت العينة كبيرة
الاختبارات المناسبة عند وجود عينتان :من الاختبارات المناسبة هنا اختبار ( ت ) و ( ف ) { تحليل التباين الاحادي }
واختبار ( ت ) مستوين هما ( أ ) و ( ب ) او Formula A or Formula B
ولا بد من معرفة تباين المجتمع وحجم العينات قبل الاخذ باختبار ت في حالة وجود عينتين
وهناك اربعة حالات هنا : 1. تساوي حجم العينة و التباين فيؤخذ هنا باختبار ت المستوي ( أ ) 2. عدم تساوي العينة و التباين متساوي فيؤخذ هنا باختبار ت المستوي ( أ ) 3. تساوي العينة وعدم تساوي التباين فيؤخذ هنا باختبار ت المستوي ( أ ) 4. عدم تساوي العينة و التباين فيؤخذ هنا باختبار ت المستوي ( ب ) بمعنى ان يؤخذ باختبار ت المستوي ( أ ) في كل الحالات عدى في حالة عدم تساوي حجم العينة ومستوي التباين فيؤخذ هنا باختبار ت المستوي ( ب ) ولذلك من النظرة الاولي اذا وجد ان حجم العينتين متساوي فاننا نذهب مباشرة الى المستوى ( أ )
كما انه لتقرير تساوي التباين من عدمه يجب الاخذ باختبار ( ف ) البسيط وهنا يجب عدم الاكتفاء بتساوي التباين ظاهريا انما يجب فحص النظرية الخاصة به باختبار ( ف ) لتحديد مدي تساوي التباين. واذا ثبت تساوي التباين ناخذ المستوي ( أ ) واذا لم يثبت التساوي ناخذ المستوي ( ب )
ملحوظة : الفرضية تكتب حول دائما المجتمعات وليس حول العينة
مثال : الفرضية الصفرية تقول ان تباين المجتمع الاول يساوي تباين المجتمع الثانى: فنحن نفحص النظرية الصفرية القائلة بان التباين متساوي فاذا قبلنا الفرضية بإستخدام اختبار (ف) البسيط ناخذ المستوي ( أ ) واذا رفضنا النظرية أي ان التباين غير متساوي اخذنا بالمستوي ( ب )
معادلة اختبار ت المستوي الاول : ( للإ حاطة فقط )
مثال :لديك المعطيات الاتية متوسط المجتمع الاول 5 متوسط المجتمع الثاني 9 عدد المجتمع الاول 4 عدد المجتمع الثاني 4 مجموع مجموع مربع الانحرافات الاولي 20 مجموع مجموع مربع الانحرافات الثانية 6 فاوجد قيمة ت المحسوبة ؟ علما بان قيمة ت الجدولية هي 2.447
الحل : النتيجة : بما ان قيمة ت المحسوبة ( 2.728 ) اكبر من ( او تساوي ) قيمة ت الحرجة ( 2.447 ) عند مستوى الفا ( .05 ) ودرجة حرية ( 6 ) اذن نرفض الفرضية الصفرية القائلة بان متوسط المجتمع الاول يساوي متوسط المجتمع الثاني
الحالة الثانية : عدم تساوي العينات والتباين : اختبار ( ت ) المستوى ( ب ) نبدأ بتحديد تساوي مستوى التباين من عدمه وذلك باختبار ف البسيط
معادلة اختبار ف البسيط : التباين الكبير ÷ التباين الصغير
مثال : لديك مجتمعين مختلفين ولا تعرف اذا كان مستوى التباين متساوي ام لا ولديك المعطيات التالية : قيمة ( ف ) من الجدول 2.57 قيمة ت الحرجة ( من الجدول ) 2.25 متوسط المجتمع الاول = 16 متوسط المجتمع الثاني = 10 التباين الاول = 90 التباين الثاني = 10 العينة الاولى = 10 n1 = العينة الثانية = 31 n2 = الحل: اولا نحسب التباين لمعرفة هل هما متساويان ام لا لتحديد هل ناخذ اختبار(ت) المستوى (أ) او (ب) وذلك بتطبيق قاعدة ( ف ) البسيطة وهي : التباين الكبير ÷ التباين الصغير أي 90 ÷ 10 = 9 أي ان قيمة ( ف ) المحسوبة ( 9 ) اكبر من قيمة ( ت ) الحرجة (2.57 ) اذن نرفض الفرضية القائلة بان تباين المجتمع الاول يساوي تباين المجتمع الثاني أي ان التباين غير متساوي وبذلك ناخذ اختبار ( ت ) المستوى ( ب ) ومن ثم نكمل الحل بتطبيق معادلة ( ت ) المستوى ( ب ) النتيجة : بما ان قيمة ت المحسوبة ( 1.965 ) اصغر من قيمة ت الحرجة ( 2.25 ) عند مستوى الفا ( .05 ) ودرجة حرية ( 39 ) اذن نقبل الفرضية الصفرية القائلة بان متوسط المجتمع الاول يساوي متوسط المجتمع الثاني

الحالة الثانية :

عدم تساوي العينات والتباين : اختبار ( ت ) المستوى ( ب )

نبدأ بتحديد تساوي مستوى التباين من عدمه وذلك باختبار ف البسيط

معادلة اختبار ف البسيط : التباين الكبير ÷ التباين الصغير

مثال : لديك مجتمعين مختلفين ولا تعرف اذا كان مستوى التباين متساوي ام لا ولديك المعطيات التالية :

قيمة ( ف ) من الجدول 2.57

قيمة ت الحرجة ( من الجدول ) 2.25

متوسط المجتمع الاول = 16

متوسط المجتمع الثاني = 10

التباين الاول = 90

التباين الثاني = 10

العينة الاولى = 10 n1 =

العينة الثانية = 31 n2 =

الحل: اولا نحسب التباين لمعرفة هل هما متساويان ام لا لتحديد هل ناخذ اختبار(ت) المستوى (أ) او (ب) وذلك بتطبيق قاعدة ( ف ) البسيطة وهي : التباين الكبير ÷ التباين الصغير أي 90 ÷ 10 = 9
أي ان قيمة ( ف ) المحسوبة ( 9 ) اكبر من قيمة ( ت ) الحرجة (2.57 ) اذن نرفض الفرضية القائلة بان تباين المجتمع الاول يساوي تباين المجتمع الثاني أي ان التباين غير متساوي وبذلك ناخذ اختبار ( ت ) المستوى ( ب )
ومن ثم نكمل الحل بتطبيق معادلة ( ت ) المستوى ( ب )

النتيجة : بما ان قيمة ت المحسوبة ( 1.965 ) اصغر من قيمة ت الحرجة ( 2.25 ) عند مستوى الفا ( .05 ) ودرجة حرية ( 39 ) اذن نقبل الفرضية الصفرية القائلة بان متوسط المجتمع الاول يساوي متوسط المجتمع الثاني
ملاحظة1 : في حالة استخدام الحساب الالي برامج SPSS يمكن الاستغناء عن البحث عن القيمة الجدولية والاكتفاء بمعطيات الحاسب المعروفة بالقيمة الفعلية ( او الدلالة او قيمة الفا ) او بمعنى اخر القيمة التى عندها نرفض الفرضية والتى تكون غالبا في شكل الحرفP او اختصار لكلمة Sig. حيث يمكن اتخاذ قرار ما بخصوص الفرضية الصفرية HO : M1 = M2 مباشرة (إذا كانت الفرضية مقبولة او مرفوضة) وذلك بمقارنة قيمة الدلالة الاحصائية (sig ) بقيمة الفا المحددة من الباحث فاذا كانت قيمة الدلالة الاحصائية (sig ) 0.05 متساوية معها او اقل منها نرفض الفرضية واذا كانت اكبر من .05 نقبل الفرضية [نفترض هنا ان الباحث قد حدد قيمة الفا بـ( 0.05) ] ونستعوض بذلك عن مقارنة القيمة المحسوبة والقيمة الجدولية لاي اختبار.
ملاحظة2: في نتائج الحاسب الالي لاختبار ت او انوفا تتطلع على الاتي :
1. تحديد الفرضية الصفرية
2. انظر لمستوى الفا
3. انظر الى الفروق بين المتوسطات وصفه جملة ( لا توجد فروق / او توجد فروق )
4. حدد دلالة هذه الفروق واهمية الفرق ( لا توجد فروق ذا دلالة احصائية / او توجد فروق ذا دلالة احصائية ) { ذا دلالة احصائية يعنى رفض الفرضية الصفرية أي كان الباحث يقول بان الفروق تعزى للمجموعات وليس للصدفة}
5. اذا كانت قيمة الفا ( sig ) أصغر من قيمة الفا (0.05) المحددة من قبل الباحث فاننا نرفض الفرضية { عكس قاعدة اختبار ت }
مثال1 : كانت النتيجة التى اعطاها الحاسب لمدخلات باحث ما كالاتي :

Sig.

F

Std. Deviation

Mean

n

***

.549

.375

.4021

.2854

3.4706

3.6380

5

13

1

2

وكان الباحث قد حدد مستوى الفا عند 0.05 وقد توصل الباحث الى ان هناك فروق ذو دلالة احصائية فهل ما توصل اليه الباحث صحيح ام لا ولماذا ؟
الحل : بما ان قيمة الفا الفعلية ( 0.549 ) اكبر من قيمة الفا المحددة ( 0.05 ) اذن نقبل الفرضية الصفرية وهذا يعنى انه لا توجد فروق ذا دلالة احصائية بين مجموعة (1) ومجموعة (2) وبالتالي فان ما توصل اليه الباحث من قرار غير صحيح.
مثال2:
توصل باحث الى عدم وجود فروق في متوسط الاتجاهات نحو استخدام الانترنت بين الضباط والافراد وكانت قيمة ت (3.864 )والفا (0.0001)وكان الفرق بين المتوسطات لصالح الضباط ( 163.671) مقابل (156.6) للافراد علما بان الباحث قد حدد الفا بـ(0.05) فهل ما توصل اليه الباحث صحيح؟
الحل : بما ان قيمة الفا الفعلية ( 0.0001 ) اصغر من قيمة الفا المحددة ( 0.05 ) اذن نرفض الفرضية الصفرية وهذا يعنى انه توجد فروق ذا دلالة احصائية بين مجموعة (1) ومجموعة (2) وبالتالي فان ما توصل اليه الباحث من قرار غير صحيح.
ملحوظة : اذا لم تعطى الفا في السؤال فيفهم تلقائيا بانها محددة بـ(0.05)
مثال3 : توصل الباحث الى وجود فروق ذا دلالة احصائية في متوسط الاتجاهات نحو استخدام الانترنت بين العاملين في الاجهزة الامنية الذين يملكون جهاز حاسوب والذين لا يملكون جهاز حاسوب ( ت = 5.517 ) و ( الفا = 0.0001 ) وكان الفرق لصالح الذين يملكون جهاز حاسوب ( 166.128 ) مقابل ( 156.517) للذين لايملكون جهاز حاسوب. فهل ما تصول اليه الباحث صحيح ولماذا ؟
الحل: بما ان قيمة الفا الفعلية ( 0.0001 ) اصغر من قيمة الفا المحددة ( 0.05 ) اذن نرفض الفرضية الصفرية وهذا يعنى انه توجد فروق ذا دلالة احصائية بين مجموعة (1) ومجموعة (2) وبالتالي فان ما توصل اليه الباحث من قرار صحيح.
مثال4 : توصل الباحث الى انه لا يوجد فرق ذا دلالة احصائية في متوسط الاتجاهات نحو استخدام الانترنت بين الضباط والافراد ( ت = 3.864 ) والفا ( 0.0001 ) وكان الفرق لصالح الضباط ( 163.671) مقابل ( 156.6 ) للافراد. فما رأيك فيما توصل اليه الباحث؟
الحل : يمكن ان يحل بالطريقة السابقة او بطريقة اخرى كالاتي :
اولا : الفرضية الصفرية = HO : M1 = M2 او ان متوسط المجتمع الاول يساوي متوسط المجتمع الثاني
ثانيا : متوسط الضباط ( 163.671 ) ومتوسط الافراد ( 156.6 ) وهناك فرق بين المتوسطين
ثالثا : قيمة ( الفا ) المحسوبة او الفعلية ( 0.0001 )
رابعا : قيمة ( الفا ) الحرجة او المحددة ( .05 )
خامسا : القرار : بما ان قيمة الفا الفعلية ( 0.0001 ) اصغر من قيمة الفا المحددة ( 0.05 ) اذن نرفض الفرضية الصفرية وهذا يعنى انه توجد فروق ذا دلالة احصائية بين مجموعة (1) ومجموعة (2) وبالتالي فان ما توصل اليه الباحث من قرار غير صحيح.