‌المبحث الثاني: الأساليب الإحصائية - البحث العلمى أساسياته النظرية وممارسته العملية

‌

‌المبحث الثاني: الأساليب الإحصائية

إن أهداف الدراسة وطبيعتها والفرضات التي تم وضعها من قبل الباحث تحدد الأساليب الإحصائية الواجب استخدامها وهي إما أساليب وصفية ارتباطية.

الأساليب الإحصائية الوصفية:

يلجأ في حالة الدراسات الوصفية إلى الأساليب الإحصائية الوصفية التي تكتفي بوصف الظاهرة دون التعمق بدراستها أو تحليلها، ومدى أثرها أو تأثيرها على غيرها من الظاهرات الأخرى، والعلاقة بين متغيرات الدراسة، ونذكر فيما يلي أهم هذه الأساليب:

أولا: التكرار "Frequencies":

يعرف التكرار بأنه عدد المرات التي تتكرر فيها ظاهرة أو مشاهدة معينة، ويستخدم بخاصة في حالة المقاييس الإسمية المتعلقة بالحالة الاجتماعية والمستوى التعليمي، وأيضا في المقاييس التفاضلية "مهم، مهم جدا،

…

" وتستخدم مع التكرار النسبة المئوية لكل فئة، والتي تبين نسبة كل فئة إلى المجموع الكلي، كما يستخدم في النسبة المئوية التراكمية التي تبين نسبة مجموع الفئات السابقة إلى المجموع الكلي.

هذا وتمثل التوزيعات التكرارية بصورة بيانية بهدف معرفة الاتجاه العام للظاهرة المدروسة وتوضح طبيعة تكرارها، من حيث موقع النزعة المركزية ومدى تنشئتها وشكل توزعها التكراري بهدف إيجاد النموذج الرياضي الذي يخضع له توزيعها التكراري، وقد تطور تمثيل التوزيعات التكرارية من المدرج التكراري "Histogrom" أو المضلع التكراري "Frequency polygon" إلى المنحنى التكراري "Frequency Curve" وهو أفضل الطرق المستعملة.

الجداول المتقاطعة "Cross tabulation":

إن نقطة الانطلاق في أي تحليل إحصائي كما يقول زيزل: "Zeisel. H" هي عملية الجدولة المستقيمة أو الجدولة ذات البعد الواحد، كما تدعي أحيانا، التي تبين توزع عدة فئات بحسب متغير ما أو خاصة معينة من مثال:

نقول: إن نسبة من هم في التعليم المهني "40%" ومن هم في التعليم غير المهني "60%" نلاحظ من خلال هذين الرقمين أن نسبة من هم في التعليم غير المهني أكبر ممن هم في التعليم المهني، وهذا كاف لأغراض البحث العلمي، أما عندما نسأل لماذا كان التوزيع النسبي على هذا النحو أو ما هي المحددات المسئولة عن هاتين النسبتين أو قيمتهما؟ فإننا نحتاج إلى مزيد من الخطوات التحليلية لتقارن بوساطتها خصائص كل فئة، ويتم هذا بوساطة الجداول المتقاطعة، وهي تعتمد على مبدأ التكرار، لكنها تعطي معلومات أكثر عمقا ودلالة، وأبسط أنواعها ما كانت ذات بعدين فحسب "أي تدمج متغيرين فقط وتبين مدى التقاطع في المعلومات الواردة في هذه المتغيرات".

أما الجداول ذات الثلاثة أبعاد فهي من النوع المعقد من مثال: إذا كان لدينا سؤال يتعلق بالمستوى التعليمي، فإن نتائج كل سؤال لا تظهر لنا عدد الإناث اللائي يحملن شهادة الماجستير، كما لا تظهر إذا كان هناك الاختلاف واضحا في المستوى التعليمي بين الذكور والإناث، أما الجداول المتقاطعة فإنها توضح لنا ذلك1.

ثانيا قياسات النزعة المركزية "Central Tendecny":

وهي قياسات شائعة الاستخدام، والتراكم عند نقطة متوسطة هي ما نسميه بالنزعة المركزية أي نزعة المفردات المختلفة إلى اتخاذ قيمة معينة هي القيمة المتوسطة وتشمل:

1-

الوسط الحسابي "المعدل" Man Average":

يستخدم في مجالات متعددة لوصف الظاهرة، ويتم بجميع قيم المشاهدات ومن ثم قسمة المجموع على عدد المشاهدات، فإذا كان مجموع كمية الأمطار الهاطلة خلال تسعة أشهر "900" ملم فإن وسطها الحسابي هو "100"ملم.

2-

الوسيط "Medium":

يعني الرقم الأوسط "Middle Number"، لو فرضنا أنه لدينا مجموعة رقمية على النحور الآتي:"1، 2، 2، 3، 3، 3، 3، 4، 4، 5" فالوسيط هنا رقم "3" لأنه يقع في وسط المجموعة، ولاستخراج الوسيط يجب أن يتم ترتيب المشاهدات إما تصاعديا أو تنازليا، وفي حالة كون المشاهدات مزدوجة، يتم استخراج الوسيط من خلال مشاهدتين، وذلك بإيجاد الوسط الحسابي لهما، من مثال إذا كان عدد المشاهدات "10" ومرتبة تنازليا أو تصاعديا، يكون الوسيط هو متوسط المشاهدة "5" أو "6".

3-

المنوال "Mode":

وهو عبارة عن القيمة أو الرقم الذي يتكرر حدوثه في المجموعة أكثر من غيره، ففي المثال السابق الرقم 3 هو المنوال لتكراره أكثر من غيره، وإذا كانت المشاهدات معروضة على شكل فئات تكرارية فإن المنوال في هذه الحالة يكون الوسط الحسابي للفئة الأكثر تكرارا.

ثالثا: مقاييس التشتت "Measures of Varibaility":

لا يكتفي الإحصائي عادة بالنزعات المركزية وحدها: ولكنه يهتم أيضا بكيفية تشتت أو توزيع مختلف القياسات في علاقاتها ببعضها البعض، وبذلك يستفيد من بين مدى الاختلاف بين عناصر أفراد الدراسة أو الظاهرات الخاصة بالدراسة أي أن مقاييس التشتت تعطي صورة عن مدى الانسجام بين مشاهدات الدراسة، وربما تعطي صورة أفضل مما تعطيه مقاييس النزعة المركزية وأهم مقاييس التشتت:

1-

المدى "Range":

يدل الباحث على قياس أولي، ويعبر عن حدود القياسات "أعلاها وأقلها" والمدى هو الفرق بين أقل قيمة وأكبر قيمة من المشاهدات موضوع البحث، ويؤخذ عليه أنه يتأثر كثيرا بالقيم الشاذة وبأنه يأخذ بقيمتين فقط من قيم المشاهدات.

2-

التباين "variance":

وهو مجموع مربع انحرافات القيم عن الوسط الحسابي لها، مقسوما على عدد القيم، ويمتاز التباين على المدى بأنه أقل تأثرا بالقيم الشاذة، ويؤخذ عند احتسابه جميع قيم المشاهدات بالاعتبار ورمزه "ع2" ومعادلته هي: