تحليل البيانات البحث العلمي

 تحليل البيانات

تحليل البيانات تعتبر مهمة وجوهرية وهي تعتبر زبدة البحث وزبدة  الدراسة عندما يكون الباحث يجمع بيانات من الميدان ثم بعد ذلك يختار العينة وأيضا يوزع الاستبيانات ويستخدم أدوات البحث التي اشرنا إليها قبل قليل فيما يتعلق في الحلقة الماضية وهي سوء بالمقابلة أو بالملاحظة أو باستبيان أو بتحليل المحتوى ثم بعد ذلك يجمع البيانات ثم بعد يعرضها في جداول  بشكل عام إلى الآن  نتحدث عنها  بشكل تفصيلي أكثر حيث أنها تمر هذه المرحلة بخطوات أساسيه أو

 في معظم البحوث الاجتماعية تحتوي مرحلة تحليل البيانات على ثلاث خطوات أساسيه ..

1.    هي تحليل البيانات ونشير هنا إلى قضية توظيف وتنظيم البيانات بشكل تحضير البيانات

2.    وصف البيانات نتكلم عن الاحصائات الوصفية

3.    ختبار الفرضيات والنماذج وهنا تشير إلى قضية الإحصاء ألاستنتاجي:

تحضير البيانات هي الخطوة الأولى وتشمل على عدة مراحل هي

1.    تسجيل

2.    اختبار  صحة البيانات

3.    إدخال البيانات في الحاسب الآلي

4.    تحويل البيانات ..

بشكل عام إنشاء قاعدة معلومات تحتوى على مختلف أنواع المقاييس المستخدمة وقبل دخول تفاصيل هذه المرحلة نود إن نشير إلى انه في حالة توفر قدر من المعرفة والدراية للباحث في الحاسب الآلي والبرامج المتخصصة في إدخال البيانات واستخلاص النتائج يمكن للباحث إن يقوم بهذه الخطوة بمفرده وإلا فإننا نقترح على الباحث الاستعانة بالمتخصصين بالإحصاء وتحليل البيانات حتى يضمن صحة تحليل بيانات طبعاً لأنه تنعم بوفرة  في قضية تطور  ما يتعلق  بالحاسب الآلي والمعلومات  أيضا فيما يتعلق بالمعاملات الاحصائية والتعامل الاحصائي مع البيانات التي تتعلق بدراسات التي نقوم بها أيضا ولله الحمد الآن ننعم ببرامج عدة تساعد في قضية تحليل البيانات من البرامج التي  بها كثيرا للدارسين في العلوم الإنسانية مايتعلق ببرامج SBSS وهو برنامج أمريكي أيضاً يخدم كثيراً في مجال التحليل البيانات تحليلاً إحصائيا وأيضا فرصه كثيرة حد إن للباحثين  في قضية سهولة إدخال البيانات أيضا ً فيما يتعلق في طرقة التعاملات الاحصائيه والمعاملات الاحصائيه فيها أيضا ً يساعد بشكل كبير جدا ً  وأيضا ً يختصر أوقات طويلة كانت تعمل قدينا ً بشكل توزيعات تكراريه وحزم وما إلى ذلك الآن أصبحت مجرد فقط إدخال البيانات بعد ترميزها في الحاسب الآلي هذا بشكل بسيط جدا ً يستطيع الباحث لوحده أن يدخل بيانات كبيره جدا ًًكان في الماضي يجلس في الماضي على هذا الأمر عدة مساعدين باحثين الآن أصبحنا نتعامل مع باحث واحد يستطيع أن يقوم بهذه المهمة وأيضا ً يستطيع أن يتعامل معها بشكل اكبر حتى لو احتاج إلى قضية التعرف على ما يتعلق بأثر عمل على عامل آخر . من النقاط المهمة في تحضير البيانات هي تسجيل البيانات في أي مشروع بحث تكون لدينا بيانات من مصادر مختلفة وفي أوقات مختلفة مثل لاستبيانات المقابلات الاختبارات  القبلية والبعدين والملاحظات في كل الدراسات نحتاج إلى إيجاد طريقه لتسجيل البيانات يتبع مختلف الباحثين طريق مختلفة وتتوفر حاليا ً العديد من البرامج الحاسب الآلي التي تستخدم البيانات كما يمكن الاستعانة هنا بمحللي البيانات المتخصصين والغرض من هذه الخطوة هو إعداد قاعدة معلومات وبيانات الدراسة ويجب الاحتفاظ بهذه البيانات مده خمس إلى سبع سنوات على الأقل  أيضا ً هذا ما يتعلق بتسجيل البيانات

النقطة الثانية : وهي جوهرية  كذلك وهي مراجعة البيانات للتأكد من صحتها عند استلام البيانات يجب مراجعتها ومن الأفضل أن يكون ذلك أول بأول وهناك العديد من الاسئله التي يمكن إثارتها للتأكد من صحة المعلومة . هل الإجابات واضحة ومقروئه وهل تمت الاجابه على الاسئله الهامه وهل الإجابات مكتملة وهل تشمل كل المعلومات عن موقف محدد الزمان والمكان الباحث أيضا بشكل عام في استبانه البحث أحيانا ً يكون مثلا كما اشرنا فبلا هناك أحيانا اسأله  مهمة جدا ً وأحيانا تكون لها علاقة بالدراسة فعند جمع البيانات يجب على الباحث  أن يتأكد من صدق البيانات يعني أن المبحوث كان جدا بشكل كبير جدا مع أداة الدراسة  التي وزعت عليه  ويجب على الباحث أيضا قبل إدخالها في الحاسب الآلي أن يتأكد أن هذه المعلومات عبئت بشكل صحيح وبشكل يتوافق مع اغلب تساؤلات الدراسة والاجابه عليها أيضا أن يكون يلاحظ الباحث أن المبحوث كان جادا ً في الاجابه على الاستبانه وهذه كثيرا ما تحصل أحيانا يكون بعض الباحثين مجرد فقط خصوصا الاستبانه أنها مجرد فقط سؤال واحد يجيب عليه جميع الاسئله دون النظر إلى هذا لسؤال هل هو بشكل عام في محل الاجابه في محلها أولا. وكذلك يجب على الباحث عند إعداده لدراسة أن يضع اسأله بحيث أن يتعرف على جدية المبحوث وتعاونه في قضية تعبئته للستبانه فيما يتعلق بالمكان الذي عابئة فيه الاستبانه انه لابد على المبحوث أن يذكر المكان ويذكر أيضا ما يتعلق بالزمان وإذا كان مساعد الباحث هو الذي كان يساعد الباحث في هذه المسئله انه أيضا يكتب مساعد الباحث بحيث انه بعد ذلك يستطيع التأكد من مساعد الباحث انه قام بهذا الإجراء في وقت معين وفي زمان معين هذا فيما يتعلق بمراجعة البيانات أيضا هناك إعداد قاعدة البيانات ونشير هنا إلى أن قاعدة البيانات الدراسة هي الطريقه التي تخزن بها بيانات الدراسة كي يمكن الوصول إليها بغرض التحليل لاحقا هنا يمكن استخدام نفس البرامج التي استخدمت في مرحلة تسجيل البيانات ونذكر هنا أيضا بضرورة الاستعانة بالمختصين في الإحصاء وتحليل البيانات هذا أيضا فيما يتعلق بقضية تحضير البيانات ننتقل إلى النقطة الثانية وهي كما نشير إلى قضية وصف البيانات وهي ما نشير هنا إلى قضية الاحصائات الوصفية تستخدم الاحصائات الوصفية الى وصف الملامح في بيانات الدراسة كما توفر ملخصات مبسطه عن العينة والمقاييس والاحصائات الوصفية مع تحليل الرسم البياني البسيط يكونان  الأساس  إلى تحليل الكمي للبيانات عند تناولنا لكل متغير فأننا نضطر أن ننظر إلى ثلاثة خواص ومميزات أساسيه لذلك المتغير وهي التوزيع , النزعة المركزية , التشتت في معظم الأحوال نصف هذه الخواص لكل متغير في دراستنا  التوزيع  ملخص لتكرار الفردية لمتغير ويمكن أن نصيف التوزيع في عدة طرق مثل جداول توزيع الأفراد على القيم .جداول النسب المؤيه وأنواع الرسم البياني المختلفة نماذج المتغيرات العمر الدخل الأسعار درجات الحرارة وتوزيعها على إلي حدات إفراد سلع أيام  ما إلى ذلك أن  هنا نتكلم عن التوزيع ونشير إلى قضية توزيع التكراري وهو ما اشرنا إليه من قبل قليل  وهى ما كان سابقاً مجرد فقط تجميع البيانات ويضع كل جداول  له حزمه معينه وتكرار  معين  الآن  أصبحنا  نتعامل مع الحاسب الآلي فأصبح الحاسب الآلي ولله الحمد والمنة يساعدنا في مسالة  التوزيع أيضا  النقطة  الثانية  وهي النزعة المركزية , توزيع النزعة المركزية  هي تقدير المركز وتوزيع  القيم وهناك  ثلاثة  أنواع  القدير النزعة المركزية المتوسط  والوسيط والمنوال  , المتوسط : هوعبارة عن حاصل  جمع القيم مقسوماً على عددها مثلاً متوسط أعمار  معينه  نجمع الأعمار التي لدينا  ثم تقسمها على العدد وبذلك  يحصل على المتوسط مثلاً  لو كان  عندنا مجموعة  من الأشخاص  عمر واحد منهم 20 والثاني 24 والثالث 30 فيجمع هذه الأرقام  30+24+20=74  ثم نقسمها على 3 ويطلع لنا المتوسط . وهنا يمكن  أن يكون  أربعة وعشرين  وشهرين اوثلاثة أشهر مثلاً ,  الوسيط : هو القيمة التي توجد في منتصف  القيم هنا لا نتكلم عن قيم معينه عدديه ثم يكون  الوسيط هو الرقم الذي في الوسط هنا الآن نتكلم عن الوسيط بالنسبة للأرقام  التي ذكرنا ها قبل قليلا يكون 24 هو الوسيط , المنوال : أكثر القيم تكراراً بمعني  كم حسبنا  الأعمار وجدنا سبق إفراد أكثر هم عمراً أو كثرهم  ذكراً للعمر هو 26  يعني إفراد 26 والباقي 22/23/24 وعلى هذا الشكل نقول مثلاً أن 26 هو المنوال في هذا الحساب بالنسبة لنا, أيضا التشتت هو انتشار القيم حول النزعة المركزية وهنا مقياسان التشتت , الأول  هو المدى وبحسبه يطرح اقل قيمه من أعلى قيمه , الثاني هو لانحراف المعياري وهو الجذر التربيعي لمجموع مربعات الانحرافات عن وسطها الحسابي مقسوماً على حجم العينة , وفيه معامله حسابية لهذا أو إحصائية لهذا الانحراف المعياري لهذا نؤكد مره ثانيه انه في الحاسب الآلي  انه باستخدامنا البرامج الإحصائية أنها تعطينا قدر كبير جداً من التسهيل في التعامل مع هذه الأرقام وأيضا نفسها باستطاعة الباحث استخدامه للحاسب الآلي  انه بمجرد اختبارات معينه في قضية التعاملات الإحصائية فتكون بذلك تعاملات رياضية يكون بذلك يخرج بأشياء كبيرة جداً وقد يكون بنسبة له أهم شيء انه يعرف يستخدم المنوال ,متى يستخدم الوسيط , متى يستخدم ما يتعلق بالمتوسط وأيضا الانحراف المعياري والتشتت ولمدى وما إلى ذلك فهذه كلها يجب على الباحث أساسا يتعرف متى يستخدم هذه المعاملات الاحصائيه ومتى تعرضها ومتى يقدمها في أثناء الدراسة ,

النقطة الثالثة وهي ما يشار إلى قضية الإحصائيات الاستنتاجيه وهنا نشير إلى أنها تستخدم الاحصائات الاستنتاجيه إلى الحصول على استنتاجات تتعدى البيانات التي يبين أيدينا ربما نستخدمها لمحاولة استنتاج كيف يفكر مجتمع البحث من بيانات العينة المتوفرة لدينا إلى أننا نستخدم الاحصائات لاستنتاجيه لنقوم بالاستنتاج من البيانات المتوفرة لدينا إلى مرافق أكثر عموميه حيث أننا نستخدم الإحصائيات الوصفية وصف ما يجرى بيانات دارساتنا, كذلك نركز هنا على الاحصائات لاستنتاجيه التي تستخدم في البحوث التجربة ولشبه التجربة وبحوث التقويم عندما نرغب مقارنة متوسط الأداء لمجموعتين طلاب وطالبات مثلاً فإننا نستخدم  TEST T  هذا أيضا هو مقياس مهم جداً يساعدنا  في قضية المقارنة  لمتوسط أداء مجموعتين طلاب وطالبات تستخدم المعامل الاحصائى TEST T معظم الإحصائيات لاستنتاجيه الاساسيه تأتي من نموذج إحصائي يعرف (بجنرال لاينر موديل )منها TEST T ومنها أنواع أخرى من المقاييس الإحصائية

ومن النقاط المهمه

صدق الاستنتاج : وهو أكثر أنواع الصدف أهميه لأنه ضروري لتحديد العلاقة في ملاحظاتنا ويمكن تعريفه كما يلي : هو درجة معقولية استنتاج حول علاقة بين متغيرين في بيانات الدراسة .

أذا كنا مثلا نجري دراسة عن المكانه الاجتماعية ألاقتصاديه والموقف من العقوبات المالية فأننا نسعى للحصول على استنتاج بناءً على بيانات ربما نستنتج أن هناك علاقة إيجابه ذلك أن الإفراد الذين في مكانه اجتماعيه اقتصاديه مرتفعه لهم موقف ايجابي من العقوبات المالية في حين أن الذين لهم مكانه اجتماعيه اقتصاديه منخفضة يعارضون مثل هذا الشيء.

صدق الاستنتاج هو الدرجة التي يكون فيها الاستنتاج معقولا ً ويمكن تصديقه عند دراستنا لأي علاقة يكون لدينا احتمالين للاستنتاج , وجود علاقة في البيانات التي لدينا أو عدم وجودها لكن في كلتا الحالتين قد يخطي الاستنتاج فقد نخلص إلى أن هناك علاقة وهي في الحقيقة غير موجودة لذلك في حديثنا عن صدق الاستنتاج يجب أن نأخذ كل ذلك في الاعتبار طبعا لاشك أن صدق الاستنتاج يوجد لديه مهددات صدق الاستنتاج ومهددات صدق الاستنتاج هي عوامل تقود إلى استنتاجات خاطئة حول علاقة ما في ملاحظاتنا وهناك نوعان من الأخطاء حول تقدير العلاقة :

1.    استنتاج عدم وجود علاقة على الرغم من أنها موجودة

2.    استنتاج وجود علاقة على الرغم من عدم وجودها

فيما يلي نتناول هذه الأخطاء بشيء من التفصيل

أولا ـ استنتاج عدم وجود علاقة على الرغم من وجودها يمكن إرجاع هذا الخطاء عادتاً إلى احد العوامل التالية

·       عدم دقة المقاييس

·       تباين العينة

·       ضعف القدرة الاحصائيه

ثانيا ً:  استنتاج علاقة على الرغم من عدم وجودها وهذا الخطاء يعود إلى

·       إعادة تحليل البيانات أكثر من مره

موجهات لتحسين صدق الاستنتاج

1.      مقدرة إحصائية جديدة.

2.    رفع درجات الدقة في كل خطوات البحث .

3.    تنفذ أفضل للبرامج في حالة بحوث التقويم .

هذا فيما يتعلق بأهم القضايا المتعلقة بمسألة  بالاحصائات الاستنتاجيه وما يتعلق بها في إثناء تحليلنا لطريقة تحليل البيانات أيضا هناك نقطه مهمة وأيضا جوهريه هي ما يتعلق بكتابة البحث طبعا فيما يتعلق بكتابة البحث لما ننتهي من قضية تحليل البيانات هنا كيفية كتابة البحث هذا ايضا موضوع مهم جدا ً نحب أن نشير إليه في هذه الدقائق المتبقية

كتابة البحث موضوع مختلف تماما عن أعداد البحث وله أدبياته المتخصصة التي تعالجه والتي نوصي بالرجوع إليها عند الوصول لمرحلة كتابة البحث

بعض الاعتبارات الهامة المتعلقة بكتابة البحث

1.    جمهور البحث , من الذي سيقرأ البحث؟ تختلف تقارير البحوث باختلاف متطلبات الجمهور البحث أو قرائه حيث هل يرغبون في التفاصيل التقنية للبحث هل يبحثون عن ملخص النتائج أم هل يودون اختبار بحثك في امتحان تخرج ماجستير أو دكتوراه إذا لابد أن تضع في عين الاعتبار منهم جمهور البحث

2.    قصة البحث من المؤكد أن لكل مشروع بحث قصه واحده أساسيه في داخله تتعلق تلك القصة أحيانا بإحدى نتائج البحث وأحيانا ً أخرى بمشكلة منهجيه لذلك عند كتابة البحث يجب أن تعمد أن تحكي قصة البحث للقراء , والجزء الأصعب في حكاية قصة البحث هو العثور على قصة البحث نفسها في المقام الأول وعاده لما نصل لمرحلة الكتابة تكون قد استغرقت في التفاصيل لأسابيع أو شهور أو ربما سنوات فلقد كانت تتعامل مع قضايا العينة الإجابات المقاييس التصاميم تحليل البيانات تكون أشبه بالنعامة التي دفنت رأسها في الرمال من اجل أن تعثر على قصة البحث يجب أن تسحب رأسك من الرمال وتنظر إلى الصورة الأكبر كما يجب أن تحاول أن تنظر إلى بحثك زاوية نظر قرائه ربما قد تحتاج إلى التخلص من بعض التفاصيل التي استهوتك كثيرا ً أو ربما تحتاج إلى وضعها في جداول وملحقات البحث .

3.   تصميم تقرير البحث , يختلف تقارير البحث باختلاف الغرض منه والجهة المقدم لها فإذا كنت تكتب من اجل النشر في دوريه فأن لكل دوريه إرشادات تصميم خاصة بها وإذا كنت تنوي كتابة كتاب فلكل دار نشر متطلبات تصميم محدده إما إذا كنت تقوم بأعداد بحث كمشروع بحث تخرج  فأن لكل جامعه سياستها الخاصة بالنسبة لتصميم للبحث وأسلوبه وهي أهم النقاط التي أحببت أن أشير إليها في قضية ما يتعلق بتحليل البيانات وكتابة البحث .