تمثيل العينة وثباتها
إن مشكلة استنتاج معلومات موثوق بها من العينة، تتركز في تحديد مدى مطابقة العينة للمجتمع موضوع الدراسة. وعلى الرغم من استحالة التأكد بصفة قاطعة من ذلك..وعلى كل حال، فإن دراسة عينة أو أكثر يمكن أن تزود الباحث بمجرد تقدير لما يمكن أن يكون صحيحا بالنسبة للمجتمع..وإذا ما مارس الباحث العناية في جعل جميع العينات ممثلة للمجتمع بصورة تامة، وكان حجمها نسبيا، وإذا كانت القياسات دقيقة..فإن التقدير يجب أن يكون أقرب ما يكون للحقيقة.
ويقدر الأحصائيون المحدثون الحجم المحتمل للخطأ بحساب ذلك رياضيا داخل حدود معينة، وعلى العكس من ذلك، فيمكن تحديد درجة الثقة التي توضع في التقدير بطريقة رياضية.
ويجب أن يكون واضحاً إن الثقة في التقدير أو في تطبيقات المعلومات والبيانات المستخرجة من العينات بالنسبة للمجتمع كله..عنما تشير فقط إلى حساب احتمال صحتها ودقتها.
ويعمد إلإحصائيون عادة إلى حساب قبول التقدير إذا كان هناك ترجيح ضد حدوثه بالمصادفة البحتة، وذلك بنسبة 20-1، أي نسبة5% أو 99 01 أي نسبة1% وإن كان قرار الباحث في حد ذاته يعتبر قرارا تعسفيا، وغير دقيق.
الطريقة الإحصائية وتصنيف البيانات (الإستجابات) وتجهيزها
يمكن أن يعرف الإحصاء بأنه ذلك الفرع من الدراسات الذي يهتم بالأساليب الرياضية أو العمليات اللازمة لتجميع ووصف وتنظيم وتجهيز وتحليل وتفسير البيانات الرقمية.
ولما كانت البحوث بطبيعتها كثيرا ما تنتج مثل هذه البيانات الرقمية، فإن الإحصاء يعتبر أداة أساسية للقياس والبحث.
ويتم هذا بنوعين من التطبيقات الإحصائية للبيانات وهي:
أ-التحليل الإحصائي الوصفي
ب-التحليل الوصفي الإستدلالي
ويهتم التحليل الإحصائي الوصفي بالوصف الرقمي لمجتمع معين، وفي هذه الحالة فليست هناك نتائج يمكن أن تنسحب على جماعة أخرى عن تلك التي تركز عليها الوصف فقط. أما بالنسبة للتحليل الإحصائي الإستدلالي، فهو يتضمن عملية المعاينة والتي سبقت الإشارة إليها، أي اختيار جماعة صغيرة تمثل المجتمع الكبير المختارة منه، على أن تكون النتائج النهائية تقريبية وداخل حدود "خطأ" محسوب إحصائيا.
ويرى بعض الإحصائيين أن الطريقة العلمية للبحوث التحليلية، أو الطريقة الإحصائية تتضمن خطوات أربع أساسية:
1-وضع الفرضيات
2-جمع البيانات
3-تجهيز البيانات وتصنيفها
4-تحليل البيانات
بما في ذلك عرضها بيانياً وتلخيصها، وإجراء بعض الاختبارات اللازمة لقبول أو رفض الفرض. فالطريقة الإحصائية إذن لا تهتم بتطويع البيانات ووصفها وتحليلها فقط، ذلك لأن التطبيق السليم للطريقة الإحصائية بحانبها الوصفي والإستدلالي يتضمن الإجابة على الاسئلة الآتية:
1-ما هي الحقائق التي يجب تجميعها حتى تمدنا بالمعلومات اللازمة للإجابة على الأسئلة؟
2-كيف يمكن تجميع هذه البيانات وتنظيمها وتحليلها حتى تلقي ضوءاً على المشكلة.
3-ما هي الفرضية، أو الفرضيات التي تشملها الطريقة الإحصائية المستخدمة؟
4-ما هي النتائج التي يمكن ان نستخلصها منطقيا من تحليل هذه البيانات؟
مراجعة البيانات المجمعة
ينبغي مراجعة البيانات التي تم تجميعها، وذلك قبل البدء في عملية التصنيف، للتأكد من أن هناك إجابات على مختلف الأسئلة التي تتضمنها الاستمارات الاستبيانية مثلا. أو على الأقل احتواء هذه الاستجابات على نسبة معقولة تسمح باستخلاص نتائج ذات دلالة.
وينبغي التأكد من وضوح الخطوط والكلمات التي دونت بها الإجابات، وضمان اكتمال المعلومات، والتأكد من صحة البيانات المعطاة، بحيث لا تكون معلومات مضللة. وذلك للتأكد من صدق الإجابات وانتظامها. هذا مع توحيد طريقة تسجيل البيانات فضلا عن القيام بالعمليات الحسابية الضرورية لتصحيح الإجابات بالصورة المناسبة، وادخالها في التحليل بطريقة موحدة.
تصنيف البيانات
تصنيف البيانات هو جزء من التخطيط العام للبحث، والذي يبدأ ببلورة المشكلة وتحديدها، ثم انواع الدراسة ومستواها ومنهجها، وأدوات تجميع البيانات وتصنيفها وتحليلها وتفسيرها، أي أن وضع الفرض نفسه من البداية، أو السؤال الذي سيجيب عليه الباحث من شأنه ان يشير إلى أنواع التصنيف الذي يمكن اتباعه.
إن الهدف من التصنيف هو تجميع البيانات المتشابهة مع بعضها، وترتيبها في فئات ومفردات متشابهة. وهناك بعض الملاحظات التي ينبغي أن ياخذها الباحث في اعتباره، ذلك أنه عند التصنيف للبيانات الكيفية والبيانات الكمية المجمعة. وهذه الملاحظات يمكن اعتبارها مجرد أهداف للباحث يواجه بها مختلف المشكلات في عملية التصنيف.
عملية الترميز وتفريغ البيانات:
ويقصد بها عملية استبدال الإستجابات الوصفية برموز رقمية تسهل عملية تفريغ البيانات وتجميعها في مجموعات متشابهة لفحصها بطريقة منتظمة.
التثقيب والفرز والتبويب:
ويتم ذلك باعطاء أرقام للإجابات المختلفة أو ترميزها، وكل مستجيب تكون له بطاقة منفصلة، ثم تثقب الأرقام التي تدل على إجاباته لمختلف الأسئلة على هذه البطاقة.
اختبار الفرضيات:
هناك طريقة مفضلة لدى كثير من الباحثين لاختبار النتيجة أو الفرض المبني على البيانات والمعلومات الكمية، وهي طريقة الفرض الصفري. وهذا المدخل الإحصائي التحليلي، يتطلب أولاً وضع فرض تجريبي لشرح المعلومات والبيانات..
أكاديـمـيـا جلـــــوب
طريقك لمستقبل أكاديمى واعد
معلومات الاتصال
تواصل مع اكاديميا جلوب من خلال مواقع التواصل الاجتماعى او ارسل لنا بريد الالكترونى لتستقبل كل جديد
طرق الدفع
تابعنا على تويتر