8. تحديد الأساليب الإحصائية المناسبة

يجب على الباحث أن يحسن و يدقق في اختيار الأساليب الإحصائية التي تناسب البحث، وهذا من خلال تحديد الهدف و صياغة الفرضية بدقة.

إذ أن الهدف من استخدام الاساليب الإحصائية هو اختبار صخة الفرضيات، وإذا أخفق الباحث في اختيار الاسلوب المناسب تكون نتائج البحث لا قيمة علمية لها. وهناك عدة نقاط على الباحث الانتباه لها منها:

- تحديد الهدف بدقة

- ان تكون الفرضية احصائية

- طبيعة وحجم المجتمع

- طريقة اختيار العينة وحجمها

-نوع المتغير 

- تحديد مستوى القياس

-تحديد المستوى الوصفي او الاستدلالي

" وقد تمكن ستيفنز (1951)S.S. Stevens  من تقديم تصور عام للأنواع أو المستويات المختلفة للقياس التي كانت ذات  فائدة كبرى لعلماء النفس. وبناء على هذا التصور أو التنظيم فإنه يمكن أن نقسم طرق استخدام الأرقام إلى أربعة أنواع...وتنظيم ستيفنز يرتب مستويات القياس هذه بناء على مدى تطبيق العمليات الحسابية المألوفة"[1]

1. " المقاييس الاسمية: تعتبر من أبسط المقاييس، وبها نستعمل الأرقام لتصنيف الأشياء أو الخصائص كأن تعطي مثلا أرقاما خاصة للتمييز بين اللاعبين في الفريق. تساعدنا المقاييس الاسمية على التمييز بين الفئات أو أقسام التصنيف. فالصفة المشتركة لأعضاء الفريق (أ) هي كونهم ينتمون لنفس الفريق، و نشير إلى أنه داخل التصنيف الواحد نعتبر كل الأعضاء متساويين ولا يوجد أي فروق بين الأعضاء؛ وبالتالي فالمقاييس الاسمية تعتبر مقاييس عامة ولا تسمح باستعمال العمليات الحسابية؛ ولكن يمكن استعمال الإحصاء اللابارامتري  كاختبار كا مربع مثلا .

2.  مقاييس الرتبة: تستعمل مقاييس الرتبة لترتيب الأشياء و الخصائص بناء على مقدار الصفة المقاسة.  تساعدنا مقاييس الرتبة على التمييز بين أعضاء الفئة... بناء على بعض الصفات، فمثلا إذا كان لدينا عشرة مقاييس أطفال نريد ترتيبهم حسب طول القامة، نعطي الترتيب 1 إلى أطولهم  والترتيب 10 إلى أقصرهم... غير أن هذا التمييز غير دقيق جدا، حيث لا نعرف كمية الفرق بين الأول والثاني، ولا نعرف فيما إذا كان الفرق في الطول بين الرتبة الأولى والثانية مساويا للفرق بين الرتبة الخامسة والسادسة. وهي من أكثر المقاييس المستعملة في الدراسات النفسية كالمقاييس السوسيومترية في قياس الودية والعلاقات الاجتماعية. لا نستطيع أن نستعمل مع هذا النوع من المقاييس العمليات الحسابية كالجمع والطرح والضرب و القسمة، ولا نستطيع استخدام متوسط الرتب أو انحرافها المعياري.

و الأسلوب الإحصائي الذي يستعمل في هذا المقاييس هو الإحصاء اللابارامتري Non-parametric  و من أشهره معامل ارتباط الرتب وتحليل التباين اللابارامتري لكروسكال – و أليس.

3. مقاييس الفئات: يعطي هذا النوع معلومات أكثر من مقاييس الرتبة، فعوضا عن كمية الطول التي تفرق بينهما. فالطول المقاس بالمتر يعتبر مقياس المسافة ( و يعتبر أيضا مقياس النسبة). يتميز مقياس الفئات بأن المسافات بين واحدات القياس متساوية. فالسنتيمترات تعتبر مسافات، فمثلا الفرق بين الطفل الذي طوله 1و 30 سم و الطفل الذي طوله 1م و 36 سم هو 6سم و هو مساو للفرق بين الطفل الذي طوله 1م و 20 سم و أخر طوله 1م و 14سم الذي هو 6سم. إنه نادرا ما نصل إلى هذا التدقيق في علم النفس... و يرجع هذا إلى أننا لا نعرف ما هي وحدة الذكاء، وهذا عن أنه يمكن أن تكون لنا وحدات متساوية في الذكاء  وبالتالي لا يكون لنا مياس المسافة.

و الميزة الأخرى لقياس الفئات إلى جانب امتيازه بالوحدات المتساوية، هو أن وحدات القياس يمكن جمعها (كجمع الأطوال مثلا، في حين أننا لا نستطيع جمع درجات الذكاء ...)

4.مقاييس النسبة: يمتاز مقياس النسبة بكل مزايا المقاييس السابقة بالإضافة إلى أن النسب فيه متساوية ولكي تكون النسب متساوية يجب أن يكون للمقياس صفر حقيقي، فالصفر الحقيقية يكون عندما تنعدم قيمة الشيء المقاس، فمثلا الطول يعتبر مقياس النسبة، فالصفر الحقيقي للطول هو عندما لا يوجد أي طول و عليه يمكننا أن نقول بأن نسبة 2 أعلى من 3 (3/ 12) هي نفس نسبة 40 على 10 (40/10) = 4 . و مثال على مقياس المسافة الذي هو ليس مقياسا للنسبة لكونه ليس له صفر حقيقي هو الوقت الزمني." [2]

المثال 1:- الهدف: المقارنة بين مجموعتين مستقلتين

-الفرضية: توجد فروق دالة إحصائيا بين الذكور و الإناث في درجة الذكاء.

- الأسلوب الإحصائي: independent samples t.test

المثال 2:- الهدف: المقارنة بين أكثر من مجموعتين

-الفرضية: توجد فروق دالة إحصائيا بين طلاب كليات جامعة سطيف 2 في درجة الذكاء اللفظي.

- الأسلوب الإحصائي: one way anova

المثال 3:- الهدف: قياس علاقة ارتباطيه بين متغيرين أو أكثر

-الفرضية: توجد علاقة ارتباطيه دالة إحصائيا بين الذكاء و الطول.

- الأسلوب الإحصائي:   correlation: pearson; spearman حسب نوعية المتغيرات

المثال 4:- الهدف: التنبؤ بتغير درجات متغير حسب تغير درجات متغيرات أخرى

-الفرضية: يؤثر كل من القدرة على الحفظ و القدرة الحسابية على القدرة الابتكارية.

- الأسلوب الإحصائي: regression liner

 

جدول رقم (4) يبين أنواع مستويات القياس و الاختبارات الإحصائية المستخدمة[3]

مستوى القياس

نوع العلاقات

أمثلة لنوع الاختبارات الإحصائية

نوع الاختبار

الاسمي nominal scale

 التكافؤ

المنوال- التكرار

 

 الرتبي  ordinal scale

التكافؤ

أكبر من >

أقل من <

الوسيط- المعينات- معامل ارتباط الرتب لسبيرمان- معامل ارتباط كاندال

 الاختبارات اللابارامترية

 الفئوي interval scale

 التكافؤ

أكبر من >

أقل من <

تساوي المسافات

الوسيط- الانحراف المعياري- معامل الارتباط لبيرسون- الارتباط المتعدد

 الاختبارات البارامترية

النسبي ratio scale

أكبر من >

أقل من <

 

تساوي المسافات

المتوسط الهندسي

Geometric Mean

المتوسط الهرومنيك  Harmonic Mane

معامل الاختلاف

Coefficient of variation

 

               



[1] ليونا أ، تايلور. (1988). الاختبارات و المقاييس. ط2. (ترجمة سعد عبد الرحمن). القاهرة: دار الشروق. ص 23

 

[2]  عبد الحفيظ مقدم، المرجع السابق: ص57- 58

[3] أنظر عبده عبد الهادي، عثمان فاروق، المرجع السابق ص 23