Topic outline
- General
- مدخل
مدخل
تحتاج الدراسات الاجتماعية إلى سيرورة منهجية لا غنى فيها عن الاحتكام للواقع المحسوس. فجميع الظواهر والمشكلات التي تثير حفيظة الباحثين، لا يمكن تفسيرها دون إخضاعها لمنطق التجريب والتحليل والتفسير. إلا أن الواقع العلمي في مجال البحوث الاجتماعية بات يلح على ضرورة تدقيق هذا الاتجاه الإمبريقي.
" فالأمبريقية قامت على الاعتقاد السائد بأن الشيء الذي يمكن أن يُجرّب ويُحسّ هو الشيء الوحيد الصادق، وأن الاختبار النهائي للحقيقة العلمية هو التجربة الحسية"[1]. وهذه الأخيرة لا يمكن الوصول إليها دون استخدام المناهج و الأدوات اللازمة لتحويلها من مستواها النظري إلى مستوى القابلية للقياس. و من ثمة تفسيرها وتأويلها والوصول من خلالها إلى نتائج يمكن التنبؤ بها أو تعميمها.
لأجل الوصول إلى الدقة في مستوى العمل البحثي يحتاج الباحث إلى أساليب وتقنيات متنوعة، تتماشى وخصوصية الظواهر المدروسة. إلا أنها تتقارب في مستويات تناولها في البحوث الاجتماعية. فالمعطيات التي تتوفر له أثناء إخضاع الظاهرة لمنطق التجريب، تتطلب اكتساب مهارات لازمة للتمكن من التفسير السليم لمسبباتها. إذ بعد طرح التساؤلات وفروضها وانتهاج خطوات البحث العلمي الاجتماعي المعروفة، ينتقل إلى تحويل ما تتوفر له من معطيات إلى مستوى التحليل و المعالجة التي تحتاج هي الأخرى إلى مهارات لتقريبها إلى مستوى الحقيقة العلمية المراد الوصول إليها. وهو ما نبتغي تقديمه في المحاور الثلاثة التالية:
[1] غريب عبد السميع غريب، البحث العلمي الاجتماعي بين النظرية والإمبريقية، مؤسسة شباب الجامعة، مصر، 2003، ص8
- محاور المقياس
محاور المقياس
المحور الأول: تفريغ وعرض المعطيات
يشمل : ـ تبويب وتفريغ المعطيات ( التبويب، الترميز، التفريغ المسطح ....)
ـ العرض الجدولي للمعطيات ( الجداول البسيطة والجداول المركبة )
ـ الرسومات البيانية
المحور الثاني: طرق تحليل البيانات
يشمل: ـ التحليل الوصفي للمعطيات
ـ أساليب الإحصاء الاجتماعي
ـ المقاييس والمعاملات الإحصائية
المحور الثالث: المعالجة الآلية للبيانات
يشمل: تطبيقات لبرامج الإعلام الآلي في عرض وتحليل المعطيات.
ملاحظة: البرنامج مقترح في عروض التكوين
- المحاضرة 01
المحاضرة 01
"إن طرح الأسئلة التي ترمي إلى الحصول على المعلومات قد يتخذ في كثير من الأحيان طابعا ((إمبريقيا))، يستهدف الطريقة التي تحدث بها التغيرات والظواهر بأساليب ومنهجيات ميدانية وتجريبية على أرض الواقع. غير أننا في تفسيرنا للمعاني والدلالات والدوافع وراء الوقائع الاجتماعية التي نحصل عليها لا بد من أن نطرح بعض الأسئلة (( النظرية )). ويجهد كثيرا من علماء الاجتماع في الإجابة عن بعض الأسئلة الإمبريقية ميدانيا. غير أن هذا الجهد قد لا يكون كثير الفائدة إذا اقتصر على الجانب الوصفي، سواء اتخذ الطابع الوصفي أو الإحصائي، إلا إذا كان يستند إلى بعض المعرفة النظرية."[1]
إن دراسة الظواهر الاجتماعية دراسة تجريبية تتطلب اللجوء إلى المعطيات الرقمية التي تمثل المسار الإحصائي لتفسير أسبابها، و إظهار العلاقات التي تربط متغيراتها، بغية الوصول إلى تأصيل البحث العلمي في ميدان العلوم الاجتماعية. ولذلك فالأهمية العلمية التي تتخذها البيانات تكمن في ما تحمله من دلالات معبرة عن واقع الظاهرة الاجتماعية في حدودها.
1 . 1 . تعريف البيانات وتحديد مصادر وطرق جمعها
البيانات هي مجموعة من المشاهدات، أو الملاحظات التي تؤخذ أثناء دراسة معينة. وتجمع لغرض اختبار الفروض، وتقديم دليل تجريبي للتفسيرات والتنبؤات.[2]
ومن أهم طرق جمع البيانات:[3]
ـ طريقة المسح الشامل التي تجمع فيها المعطيات من جميع أفراد المجتمع الإحصائي ، أين تمتاز بالدقة العالية والوضوح والتفصيل والمصداقية، إلا أنها مكلفة ومجهدة وتحتاج عددا كبيرا من الباحثين.
ـ طريقة العينة التي تمثل جزءا من المجتمع الكلي، والتي يراعى فيها ضرورة التمثيل الصادق للمجتمع بعد تعيينه وتحديد هدف الدراسة.
تحدد مصادر جمع المعلومات عادة من مصدرين:[4]
ـ مصدر مباشر: ويحصل من خلال النزول للميدان وجمع المعلومات مباشرة.
ـ مصدر غير مباشر: ويندرج تحته:
أـ السجلات والوثائق التاريخية
ب ـ الاستبيان
جـ ـ المقابلات الشخصية
د ـ الاختبارات الخاصة مثل اختبارات الذكاء.
1 . 2 . خصائص المعطيات الاجتماعية
ـ "المعطيات هي حلقة وصل بين النظرية والمفاهيم في مستوى التصور، وبين المنهجية المستخدمة في البحث من حيث مناهجها وأدواتها المستخدمة."[5]
ـ المعطيات الرقمية في علم الاجتماع تعكس التصورات النظرية المطروحة في البحث، أو تتجه نحو تأسيس نظرية جديدة.
ـ الأرقام المتحصل عليها في أي بحث ميداني، هي تعبير عن الواقع الذي تكون عليه الظاهرة في حدودها الزمنية ( تطور البحث)، الجغرافية ( ريف ، مدينة ...)، وفي حجم انتشارها ( ضيقة ، واسعة)، وفي استمراريتها( متكررة أو ثابتة).
ـ الأرقام قد تتجه نحو دحض النظرية ( قوانين ونتائج ) ، أو إثباتها و تطويرها في حال صدق النتائج.
ـ البيانات تفسح المجال للتحليل من خلال تطوير المداخل النظرية.
ـ المعطيات تدعم البحث الاجتماعي نحو الاستقلالية عن العلوم الطبيعية والدقيقة أو التلاقح معها، خاصة في مجال القوانين الإحصائية والرياضية، والتفاعل مع الحواسيب والوسائل التكنولوجية.
ـ المعطيات تبحث في مجال المقارنة والموازنة بين الدراسات السابق بعضها بعضا.
ـ للمعطيات الاجتماعية أثرها في توجيه الرأي العام وأصحاب القرار نحو سن القوانين واتخاذ القرارات التي تعكسها البحوث المبنية عليها.
1 . 3 . علاقة المعطيات الاجتماعية بنوع البحث
لنوع البحث علاقة مهمة بالمعطيات التي يسعى الباحث نحو جمعها وتحليلها. خاصة في البحوث الكمية و النوعية.
ـ البحث الكمي: ترتبط فيه المعطيات الكمية بإجراءات رياضية، فتكون المعلومات المطلوب الحصول عليها قابلة للقياس، لأن الظواهر هنا قابلة للتقييم.
ـ البحث الكيفي أو النوعي: يصعب فيه تقييم الظواهر كميا. فيكون جمع المعطيات هنا لا لقياسها، وإنما لتأويلها وفق تصورات الباحث. فالبحث الكيفي لا يسمح بنفس الدقة التي يسمح بها البحث الكمي.[6]
ملاحظة: يراعى أثناء جمع المعطيات بالضرورة حجم البحث الذي تتواجد فيه. فحينما يكون بحثا بسيطا أو تقريرا لغرض التدريب، يختلف الأمر عنه في البحوث الشاملة والمتخصصة. حيث لا بد من تلاؤم وسائلها وحجمها للأغراض التي تجمع لأجلها.
1 . 3 . واجبات الباحث اتجاه المعطيات الاجتماعية
يتطلب البحث العلمي في العلوم الاجتماعية مجموعة من القواعد التي تعكس اقترابه من التفسير السليم لمسببات الظواهر الاجتماعية ونتائجها. وللمعطيات في خضم ذلك أكبر الأثر نحو تشخيص الواقع بما يحمله من تفاعلات في مختلف الميادين الاجتماعية والاقتصادية والسياسية وغيرها. و في كثير من الأحيان تكون النتائج المتحصل عليها من معطيات البحوث موجها لعدد من المسارات البحثية من جهة وللتفسيرات والتأويلات المكونة لثقافة المجتمع من جهة ثانية. ولذلك فالباحث مطالب بمجموعة من الواجبات اتجاه المعطيات التي يجمعها في بحثه، نذكر منها:
ـ الدقة: فكلما كانت المعطيات دقيقة كانت الدراسة البحثية أكثر قربا من تفسير الواقع، وأقوى حجة للباحث في الوصول إلى النتائج الصحيحة. كما قد تساهم في تطوير البحث العلمي من خلال التواصل في الدراسات الاجتماعية.
ـ الأمانة: فالمعطيات قد ينتج عنها قرارات مهمة لدى الساسة وأصحاب القرار، كما أنها تساهم في تكوين الوعي الثقافي وتطويره نحو الظواهر الحاصلة في المجتمع. إضافة إلى كونها تراث علمي تنبني عليه مواقف و واتجاهات لدى الباحثين في مجالات مختلفة.
ـ الموضوعية: فيجب أن تتلاءم المعطيات و الأهداف التي وُجد من أجلها البحث. وعليها أن تتجه نحو التشخيص المبني على الأسس العلمية التي تجعلها متوافقة مع الحاجات المجتمعية من جهة، والرغبة في إشباع الفضول العلمي لدى الباحثين.
ـ الواقعية: فيجب أن تعكس الواقع الذي تحصل فيه الظاهرة دون توجيه من الباحث نحو أغراض غير نزيهة.
وعلى كل فالشروط الموضوعية تتعلق بالباحث ذاته، وما تتوفر فيه من مميزات، تجعله أكثر قربا من تحقيق ما سبق من خصائص.
[1] شافا فرانكفورت – ناشمياز و دافيد ناشمياز، ترجمة ليلى الطويل، طرائق البحث في العلوم الاجتماعية، ط1، باترا للنشر والتوزيع، سوريا، 2004، ص132
[2] المرجع السابق، ص187
[3] أحمد عبد السميع طبيّه، مباديء الإحصاء، ط1، دار البداية، عمان، الأردن، 2008، ص14
[4] أحمد عبد السميع طبيّه، مرجع سابق، ص13
[5] موريس أنجرس، ترجمة بوزيد صحراوي وآخرون، منهجية البحث العلمي في العلوم الإنسانية. تدريبات عملية، ط 2، دار القصبة للنشر، الجزائر، 2004، ص82
[6] موريس أنجرس، المرجع السابق، ص72
- المحاضرة 02
المحاضرة 02
المحور الأول: تفريغ وعرض المعطيات
1 ـ تبويب وتفريغ المعطيات ( التبويب، الترميز،....)
1 . 1 . تبويب البيانات
يمثل تبويب البيانات، الخطوة الأولى لبناء الأدوات البحثية. فيعمد الباحث إلى تصنيف المعطيات إلى فئات، معتمدا على نوعها وخصائصها. وموظفا مختلف الشروط الموضوعية والمنهجية التي تربط تساؤلات الدراسة وفروضها بالأهداف التي وضعت من أجلها البيانات. بمعنى أن التبويب يتجه نحو تصنيف المعطيات، وفق ماهو شائع في قسميها من بيانات نوعية، وأخرى كمية.
أـ البيانات النوعية أو الوصفية: تقيس صفة ما لظاهرة معينة دون أن تأخذ قيما عددية. ويمكن أن تعبر على صفات اسمية كالجنس ، الديانة ، الوظيفة. أو صفات ترتيبية مثل: مقبول ، جيد ، حسن ، متوسط.
ب ـ البيانات الكمية: تأخذ قيما عددية صحيحة أو كسرية، حسب ظروف الحالة المدروسة. كالعمر أو علامات الطلاب أو أجور العمال.
يتعلق ترتيب الفئات بفائدتها الإحصائية من جهة، ودلالتها السوسيولوجية من جهة ثانية. كما يتعلق أيضا بارتباطها بالعلاقات السببية والمدخل النظري المتناول.[1]
1 . 2 . ترميز البيانات
يعرف الترميز على أنه عملية تصنيف الاستجابات إلى فئات. كما يعبر على إحلال الرموز أو الدلائل مكان الكلمات والصفات والأسماء.[2]
1 . 2 . 1 . طرائق الترميز
الطرائق الشائعة والمعاصرة في تحضير وترميز البيانات اثنتان:
ـ الترميز الاستنباطي: يختبر الباحثون الذين يتعاملون مع التحليل الكمي عادة فروضا مشتقة من نظرية. ولذلك فإن نظام الترميز الذي يستخدمونه لا بد أن يكون مرتبطا بالنظرية التي يسعون لتأييدها أو دحضها. في هذه الحالة يكون الحدس هو أحد أهم العوامل التي تستخدم في صنع قرار الترميز.[3]
ـ الترميز الاستقرائي: يصمم الباحث برنامج الترميز على أساس عينة تمثيلية. ويستخدم في غياب نظرية توجه الباحث. ويتميز بمرونته وغناه، حيث يمكن من توليد تفسيرات ملائمة للنتائج. ويساعد على إيجاد فئات جديدة. كما أنه يتلاءم عادة مع البحوث النوعية.
1 . 2 . 2 . قواعد الترميز
ـ يجب أن تتبع الأعداد الرمزية الإدراك الحدسي للمتغيرات الترتيبية على سبيل المثال، تخصص الأعداد الرمزية الأعلى للعلامات الأعلى.
ـ يجب أن تقع كل وحدة تحليل في فئة واحدة ووحيدة فقط.
ـ يجب أن يكون برنامج الترميز شاملا .
ـ يجب أن تكون الفئات محددة بشكل كاف لتضم جميع الفروقات الموجودة في إجابات المبحوثين.
1 . 2 . 3 . خصائص الترميز
ـ يجب أن لا يكون غامضا (رمز وحيد لكل معلومة )
ـ يجب أن يتكيف مع حاجيات المستعملين (سهولة الاستعمال )
ـ إمكانية التمديد و الإدراج
ـ يجب أن يكون الرمز قصيرا قدر الإمكان.
ـ يجب أن يكون ذا معنى بقدر الإمكان (معبر)
1 . 3 . تفريغ البيانات
بعد مراجعة البيانات يتم صبها وفق التصميم الذي أعده الباحث في برامج الترميز في نظام التفريغ اليدوي أو بالاعتماد على برامج الإعلام الآلي. ويكون ذلك بالاعتماد بشكل كبير على الجداول التكرارية المختلفة بحسب نوع الدراسة ونوع البيانات المجمعة.
اختيار أدوات جمع البيانات له علاقة مهمة بأساليب الترميز المتبعة من طرف الباحث والمؤدية إلى تفريغ سليم لها. ولذلك فالبناء المنهجي للاستبيانات وبطاقات الملاحظة وغيرهما من أدوات جمع البيانات تستدعي التفكير المسبق لمرحلة التفريغ. بمعنى أن الفئات المرتبة ترتيبا منطقيا للبيانات العامة ثم بيانات الفرضيات المقترحة في البحث يسهل صبها في برامج التفريغ حينما تكون مرتبة ومرقمة بشكل محضر مسبقا لها للبرنامج المتوفر للباحث.
لبرامج التفريغ المتنوعة مستويات متفاوتة في تنقيح وتنظيف البيانات من العيوب التي قد تشوبها. وذلك من خلال إعادة القراءة والمراجعة والتنقيح بغية الوصول إلى اتساق كامل للمعطيات بهدف وضعها في مستوى قابل للتحليل والوصول إلى نتائج دقيقة.
1 . 4 . علاقة التبويب والتفريغ بالمفاهيم والفروض
يرتبط تبويب البيانات وترميزها وتفريغها بمستويات متعددة من مراحل البحث الاجتماعي. حيث أن البناء المنهجي لفروض الدراسة المشتقة من مفاهيمها يستدعي البحث منذ البداية على مجموعة من القواعد التي تجعل من البيانات ذات دلالة إحصائية للصيغ المقدمة في فرضيات الدراسة. ولذلك يتوجب مراعاة الشروط التالية:
ـ يجب أن تكون الفروض قابلة للقياس من طريق إحصائي يعكس ضرورة اللجوء إلى البيانات لتحقيقها أو دحضها.
ـ يجب توضيح الأبعاد المستخرجة من مفاهيم الدراسة وتخطيطها في مسودات الباحث كي يسهل استخراج المؤشرات منها. وتحويلها إلى رموز وأرقام قابلة للتنظيم في جداول التحليل.
ـ الفروض تحمل ارتباطات بين متغيرات، ولذلك يحتاج الباحث إلى تصميم أساليب مناسبة لكل نوع من المتغيرات حتى يسهل إحداث التقاطعات الضرورية، خاصة منها في الجداول المركبة.
1 . 5 . علاقة التبويب والتفريغ بأدوات الدراسة ونتائجها
يعد البناء السليم للأدوات البحثية والاستبيان منها خاصة مرحلة أساسية يعتمد عليها الترميز وتفريغ البيانات. ويستدعي ذلك التفكير في نوع الأسئلة الممكن تقديمها للمبحوثين وعلاقتها بالبحث عن نتائج منطقية تعكس الحقيقة التي هي عليها الظاهرة أو توصل إلى أقرب مسافة من التفسيرات الحقيقية لمسبباتها. وتظهر تلك العلاقة في مستويات ثلاث:
البيانات التي ينطلق منها الباحث في محل الظاهرة تستثيره نحو التفكير في مشكلة الدراسة وتحويلها إلى المستوى البحثي. ولذلك فهي تعبير أولي يستدعي التساؤل وفرض الفروض، وهنا تظهر البيانات بشكل خفي محفز يتطلب البحث في دلالات انتشاره لدى أفراد المجتمع. وهذا هو المستوى الأول الذي يشغل الباحث ويضعه في موقف الحيرة العلمية والاستفهام الموضوعي نحو الظاهرة.
مثال على ذلك بروز ظاهرة اختطاف الأطفال كظاهرة منتشرة في المجتمع الجزائري في السنوات الأخيرة. فمستوى الانتشار تثيره وسائل الإعلام، ويثيره حديث العامة من أفراد المجتمع، ويصبح التفكير في الظاهرة من جانبها الرقمي أكثر تأثيرا رغم أنها ليست ظاهرة جديدة في المجتمع. فهي تاريخيا موجودة في كل المجتمعات، إلا أن الرقم الخفي الذي يبرز الظاهرة يستفز الباحث بكمونه نحو البحث فيها وفي أسبابها. وهنا تظهر العلاقة التي أشرنا إليها للبيانات غير المعلنة بالتفكير في وضع تساؤلات وفروض لها.
المستوى الثاني ينتقل فيه الباحث إلى جمع البيانات وترتيبها وترميزها وتحويلها إلى مستويات التحليل بالجداول والرسومات البيانية. وهنا تبرز العلاقة التي كانت كامنة في بداية البحث والتي تستدعي التنظيم والبناء المنطقي في عنوان الدراسة وتساؤلاتها وفروضها، بحيث تحمل ضمنها ضرورة البيانات كطريق منهجي يبعث على إيجاد التفسيرات المنطقية للفروض بالتدليل على صحتها أو دحضها. وفي هذه المرحلة تبرز أهمية المناهج والأدوات البحثية كوسائل ضرورية لتحويل البيانات إلى مستوى القابلية للتحليل والتأويل والمعالجة.
المثال الذي يوضح ذلك توضحه ظاهرة العنوسة في الجزائر، حيث ومن خلال رقم واحد تثيره الجهات الرسمية في سنة ما ( 51% في 2016 لما هن أكثر من 35 سنة) تجعل من الباحث يتجه نحو البحث في دلالة هذه الرقم بتحويله إلى بحث كامل تكون فيه الأرقام ضرورة لتفسير أسباب انتشار الظاهرة. لكن المستوى المشار إليه هنا هو في المجتمع الإحصائي أو العينة المقترحة للدراسة حيث يبني الباحث تصميما تكون فيه البيانات المجموعة بأدوات الدراسة ومرمزة ومفرغة في جداول إحصائية طريقا لتفسير أبعاد الظاهرة وأسبابها أو أي زاوية أخرى للعلاج.
المستوى الأخير للعلاقة بين جمع البيانات وترميزها وتفريغها يظهر في الأهداف التي وضعها الباحث لمسار البيانات التي استدعاها من محل وقوع الظاهرة، وهنا تبرز أهمية النظريات المفسرة التي ينتهجها الباحث في البحث عن الحقائق الموصلة إلى تحقيق الفروض أو دحضها في مرحلة النتائج. أين تظهر البيانات بصورة أخرى كامنة تحمل في دلالاتها أهمية الدراسة ككل وأهدافها التي وجدت من أجلها.
للتوضيح بمثال عن هذه العلاقة نثير قضية التسرب المدرسي كظاهرة تعتمد على بحث إمبريقي لتفسيرها، فالبيانات هنا تتجه نحو طرائق جمع البيانات وترتيبها وترميزها وتفريغها في جداول التحليل. فالأرقام التي قد يجمعها الباحث من مصادر أو وثائق رسمية لن تكون دلالاتها الإحصائية ذات جدوى ما لم ترسم لها أهداف مسبقة للوصول إلى نتائج تشخص الظاهرة من زاويتها السوسيولوجية. بمعنى أن الأرقام الموجودة مسبقا في المؤسسات المعنية ليس لها اي دلالة سوى الاعتبار أن الظاهرة في تزايد أو أنها تسبب مشاكل معينة. لكن الطرق الإحصائية المبنية على خطوات البحث والمعتمدة على بيانات أخرى مجموعة من محل حصول الظاهرة يحول الظاهرة إلى مستوى آخر من التفسير وهو الدلالات الإحصائية لمعطيات اجتماعية أخرى مسببة لها أو ناتجة عنها أو محيطة بها. فإذا كانت الإحصاءات تشير مثلا إلى أن التسرب المدرسي في مرحلة التعليم الثانوي هي 10% فإن ذلك لا يستدعي سوى محاولة تقليص هذه النسبة. أما الدلالات المقصودة في المستوى الأخير للعلاقة بالنتائج فيظهر في بحث المتغيرات التي تسبب الظاهرة وتفسر أبعادها، وتفسح مجالات واسعة لبيانات أخرى لها دلالاتها الاجتماعية.
- المحاضرة 03
المحاضرة 03
2 ـ العرض الجدولي للمعطيات ( الجداول البسيطة والجداول المركبة )
تُعدّ الجداول التكرارية إحدى النماذج التنظيمية لتجميع المعطيات الاجتماعية حتى تعكس صورة الواقع الذي أخذت منه من جهة. ومن جهة ثانية حتى تكون قابلة للتحليل بشكل يناسب احتياجات البحث الذي أعدت لأجله.
فبمجرد الانتهاء من ترتيب المعطيات المتحصل عليها، لا بد من عرضها بكيفية أو بأخرى، ليتم تحليلها ولكي يكون لها عندئذ معنى قد نسعى إلى اختصارها وتقديمها بكيفية مرسومة أو مصورة وإقامة علاقات بينها.دائما بهدف جعلها دالة بالنسبة إلى مشكلة البحث.[1]
بالنسبة للجدولة يضع الباحثون ممن هم ذو خبرة خططا لعمليتها في نفس الوقت تقريبا الذي يقومون فيه بالتصميم لأدوات جمع البيانات واختيار العينة. في حين يقوم المبتدؤون منهم بأنفسهم بالتخطيط للجدولة حتى ينتهوا من جمع البيانات فالجدول يعتبر بمثابة أسلوب لعرض البيانات الرقمية المرتبة بأسلوب منسق في أعمدة لكل منها عنوان ( رأسيا) وصفوف (أفقيا). [2]
الجدول إذا هو شكل تقني مختصر تجمع فيه البيانات بشكل متناسب مع خصائصها البحثية التي جمعت من أجلها، كما أنه الطريق المنهجي نحو تحويل المعطيات إلى دلالاتها الإحصائية التي تنقل الظاهرة المدروسة من مستوى وقوعها إلى مستوى تفسيرها واستخلاص النتائج منها.
2 . 1 . أنواع الجداول
يعرض الباحثون مختلف البيانات الإحصائية بأشكال متباينة، ترجع درجة تعقيدها إلى مستوى التناول الذي يجعلها شاملة، ومختصرة وقابلة للقراءة والتحليل. ونجد أهم أنواع الجداول ممثلة فيما يلي:
أـ الجدول التكراري البسيط
ب ـ الجدول التكراري ذو الفئات
جـ ـ الجدول التكراري المتجمع الصاعد
د ـ الجدول التكراري المتجمع الهابط
ه ـ الجدول المزدوج أو المركب
أـ الجدول التكراري البسيط
يشير الجدول البسيط إلى ذلك النموذج الذي تجمع فيه البيانات بشكل بسيط، فتعرض في عموده الأول صفات أو خصائص مرتبة ترتيبا منطقيا يليه عمودين أو ثلاث للتكرارات أو النسب المئوية. مقابل الصفوف التي تعبر على تلك الصفات والمجاميع.
مثال: علامات مجموعة من التلاميذ في مادة دراسية،
التقدير
التكرار
مقبول
16
جيد
8
جيد جدا
6
ممتاز
4
المجموع
34
ب ـ الجدول التكراري ذو الفئات
المقصود بالفئات هي البيانات المتشابهة في خصائصها والتي تختصر عرض عدد كبير منها في أقسام متجانسة مقابل عدد تكراراتها. وهناك عدة طرق لكتابة الفئات في جداول منها:
78
60
74
61
54
73
73
68
64
67
65
77
66
72
69
60
63
65
74
80
55
70
63
78
66
68
69
76
50
74
77
65
57
72
72
61
76
64
67
67
67
73
66
74
63
58
78
79
71
59
55
84
61
64
81
73
68
69
71
61
الفئة
التكرار
ـ 10
5
ـ 20
20
ـ 30
50
ـ 40
25
طرق الكتابة للفئات:
الفئة
التكرار
10 ـ 19
5
20 ـ 29
20
30 ـ 39
50
40 ـ 49
25
الفئة
التكرار
10 ـ 20
5
20 ـ 30
20
30 ـ 40
50
40 ـ 50
25
الفئة
التكرار
ـ 20
5
ـ 30
20
ـ 40
50
ـ 50
25
وللتذكير بالعملية الإجرائية في الإحصاء حيث يطلب تحديد طول الفئة الذي يساوي المدى على عدد الفئات.
جـ ـ الجدول التكراري المتجمع الصاعد
يقصد به تجميع تكرار كل فئة على جميع التكرارات السابقة لها بحيث يكون مجموع التكرار التصاعدي للفئة الأخيرة مساوٍ لمجموع التكرارات.
مثال: حساب التكرار المتجمع الصاعد للمعطيات التالية:
حدود الفئات
التكرار
05 - 10
5
11 - 20
7
21 - 30
12
31 - 40
6
41 - 50
18
51 - 60
2
المجموع
50
نضيف عمود نسجل فيه الحدود العليا لكل فئة
حدود الفئات
التكرار
أقل من
05 - 10
5
10
11 - 20
7
20
21 - 30
12
30
31 - 40
6
40
41 - 50
18
50
51 - 60
2
60
المجموع
50
نضيف عمود آخر لحساب التكرار المتجمع الصاعد ابتداءً بأول تكرار على أساس أنه ممثل لجميع من هم اقل من 10 يعني (5)
نضيف لها تكرار الفئة الموالية ( 5 + 7 ) فنحصل على تكرار الفئة الثانية الأقل من 20 نحصل على (12)
نضيف لها تكرار الفئة الموالية ( 12+12) فنحصل على تكرار الفئة الثانية الأقل من 30 فنحصل على (24) وهكذا مع بقية الفئات بحيث نحصل في نهاية الفئة تكرار متجمع صاعد مساوٍ لمجموع التكرارات.
حدود الفئات
التكرار
أقل من
التكرار المتجمع الصاعد
05 - 10
5
10
5
11 - 20
7
20
12
21 - 30
12
30
24
31 - 40
6
40
30
41 - 50
18
50
48
51 - 60
2
60
50
المجموع
50
فالتكرار المتجمع الصاعد يبدأ بالصفر وينتهي بمجموع التكرارات
د ـ الجدول التكراري المتجمع الهابط
نقصد به تجميع تكرار كل فئة على جميع التكرارات التالية لها بحيث يكون مجموع التكرار التنازلي للفئة الأولى مساوٍ لمجموع التكرارات.
مثال: حساب التكرار المتجمع الهابط لنفس المثال السابق
حدود الفئات
التكرار
05 - 10
5
11 - 20
7
21 - 30
12
31 - 40
6
41 - 50
18
51 - 60
2
المجموع
50
نضيف عمود نحدد فيه الحدود الدنيا للفئات لكل فئة
حدود الفئات
التكرار
أكبر من
05 - 10
5
0
11 - 20
7
11
21 - 30
12
21
31 - 40
6
31
41 - 50
18
41
51 - 60
2
51
المجموع
50
نضيف عمود آخر لنحسب من خلاله التكرار المتجمع الهابط
ننطلق من الخلية الأولى لأول فئة ( أكبر من 0 ) فنسجل فيها قيمة مجموع التكرارات أي (50) على أساس أنها هي التكرار المتجمع الهابط لها.
نحسب قيمة التكرار المتجمع الهابط للفئة الموالية ( أكبر من 21) بطرح تكرارها من التكرار المتجمع الهابط السابق أي ( 50 - 5) فنحصل على 45.
نحسب قيمة التكرار المتجمع الهابط للفئة الموالية ( أكبر من31) بطرح تكرارها من التكرار المتجمع الهابط السابق أي ( 45-7) فنحصل على 38.
وهكذا مع بقية الفئات حتى نحصل على التكرار المتجمع الهابط للفئة الأخيرة بحيث يكون مساوٍ لتكرارها. ( وينتهي بالصفر كقيمة غير مسجلة )
حدود الفئات
التكرار
أكبر من
التكرار المتجمع الهابط
05 - 10
5
0
50
11 - 20
7
11
45
21 - 30
12
21
38
31 - 40
6
31
26
41 - 50
18
41
20
51 - 60
2
51
2
المجموع
50
فالتكرار المتجمع الهابط يبدأ بمجموع التكرارات وينتهي بالصفر
- المحاضرة 04
المحاضرة 04
ه ـ الجدول المزدوج أو المركب
يلجأ الباحث أحيانا في الجدول المركب إلى الأسلوب الذي يساعد على التعرف على الارتباط أو العلاقة بين خاصيتين أو متغيرين، حيث أنها تعمل على تسهيل تجميع الحالات التي يحدث أن ترتبط ببعضها ف اثنين أو أكثر الفئات.[1]
يتم بناء الجدول الذي يربط بين متغيرين في نفس الوقت بالخطوات التالية:[2]
ـ تحديد المتغير المستقل والمتغير التابع
ـ تحديد فئات كل متغير
ـ تحديد المتغير المستقل في السطر الأفقي الأول والمتغير التابع في العمود الأول.
ـ وضع العلامات التي تمثل التكرار ومن ثمة الأرقام.
مثال: توزيع مشترك بين الجنس والحضور للمحاضرة
الجنس
المجموع
ذكور
إناث
الحضور
12
40
52
عدم الحضور
108
80
188
المجموع
120
120
240
2 . 2 . قواعد مهمة في وضع الجدول
يشترط في تصميم الجدول بعض الملاحظات التي نجد من أهمها:
ـ وضع عنوان للجدول يوضح خصائصه أو متغيراته أو العلاقات بينها.
ـ إسناد الجدول إلى مصدره
ـ ترتيب الجداول إن كانت متعددة بترتيب تسلسلي يتناسب مع صفحات البحث في تقارير التربص أو المذكرات، حتى يسهل وضعها في فهرس عام لها.
2 . 3 . قراءة الجدول عامة
لا تعكس الأرقام المرتبة في الجداول دائما صورتها الحقيقية التي جمعت منها في واقع الظاهرة الاجتماعية. إذ أنها تحتاج إلى قراءة وتفسير يربطانها بمفاصل البحث الذي تتواجد فيه، ولذلك فالباحث في حاجة إلى مجموعة من القواعد التي تمكن من القراءة السليمة للجدول، والتي نجد منها:
ـ استحضار قيمتها المعنوية لأجل الإقناع والمحاججة في ميدان البحث الاجتماعي.
ـ ضرورة القراءة الإحصائية للمعطيات بإحداث المقارنات والفروق بينها.
ـ ضرورة القراءة التفسيرية أو السوسيولوجية التي تعكس الفروق والمقارنات الإحصائية باستخدام الأساليب الإحصائية والمقاييس التي يتبعها الباحث.
ـ محاولة التحضير لتحقيق الفروض أو دحضها.
ـ الاستناد إلى المعطيات الموجودة في الدراسات السابقة التي استعان بها الباحث.
ـ محاولة الاقتراب من المداخل النظرية المتبناة في الدراسة.
ـ الارتباط بأداة الدراسة من حيث القياس.
2 . 4 . قراءة الجداول المزدوجة ( المركبة )
تستخدم الجداول المزدوجة أو المركبة في ربط المتغيرات ببعضها، واستخراج العلاقات السببية والارتباطية بينها. ولذلك يلجأ الباحث في حقل علم الاجتماع إلى استخدامها في إحداث العلاقة بين المتغير التابع والمستقل خاصة في الدراسات الأكاديمة لدى المبتدئين . ولذلك يتجه في قراءتها إلى الالتزام بمجموعة من الخطوات التي نبسطها بالمثال التالي:
جدول يبين علاقة الشهادة المحصل عليها بتوظيف المدرس للوضعية المشكل
م . تابع
م . مستقل
الشهادة المحصل عيها
المجموع
بكالوريا
ليسانس
ماستر
التكرار
النسبة
التكرار
النسبة
التكرار
النسبة
التكرار
النسبة
توظيف الوضعية المشكلة
دائما
85
64.88
68
70.10
14
8.13
167
41.75
أحيانا
12
9.16
21
21.64
120
69.76
153
38.25
أبدا
34
25.95
8
8.24
38
22.09
80
20
المجموع
131
32.75
97
24.25
172
43
400
100
أ. التحليل: يتم بشكل أفقي بالشكل التالي:
ـ نقارن بين نسب العمود الأخير، ونبدأ بالتعبير عنها من أعلاها إلى أدناها ( 41.75 تليها 38.25 تليها 20 ).
ـ في نفس الوقت نرفقها بأعلى نسبة تجمع بين المتغير التابع والمستقل ( 70.10 ثم 69.76 ثم 25.95 ).
نجمع الفقرتين السابقتين بالشكل التالي: تعتبر نسبة 41.75% أعلى نسبة للمجيبين بأنهم يستخدمون الوضعية المشكل دائما، تمثلها نسبة المجيبين من حاملي شهادة الليسانس بـ 70.10 % . تليها نسبة المجيبين بأنهم يستخدمون الوضعية المشكل أحيانا بـ 34.25% تمثلها نسبة المجيبين من حاملي شهادة الماستر بـ 69.76%. بينما تُعدّ أصغر نسبة للمجيبين بأنهم لا يستخدمون الوضعية المشكل أبدا بـ 20% تمثلها نسبة المجيبين من حاملي شهادة البكالوريا بـ 25.95%.
ب . التوجيه: كما في الجدول ومن خلال الأسهم التي نصلها من أكبر نسبة إلى أقلها، نقول أن الحاملين لشهادة الليسانس هم أكثر المستجوبين في استخدامهم للوضعية المشكلة. يليهم حاملوا شهادة الماستر باستخدام الوضعية المشكلة أحيانا. بينما يعبر حاملو شهادة الماستر أنهم لا يستخدمون الوضعية المشكل أبدا.
2 . 5 . علاقة الجداول بالفروض والنتائج
تعتبر الجداول حلقة وصل بين مرحلتين مهمتين في البحوث الأمبريقية، هما مرحلة البناء المفهومي وفرض الفروض من جهة، وبين استخلاص النتائج لتحقيقها أو دحضها من جهة ثانية.
ـ العلاقة بالفروض:
المعطيات الكمية التي يسعى الباحث نحو جمعها تبنى بالضرورة من خلال تصور منهجي للفروض القابلة للتحليل من خلال قابليتها للقياس. والمقصود هنا بالقياس القدرة على الانتقال من مستوى المفاهيم إلى مستوى الأبعاد ومن ثمة إلى مستوى المؤشرات التي تعتبر بالضرورة متغيرات رقمية يُرجى اختبارها. فإذا كان البناء منذ البداية مرتكز على علاقات سببية واضحة بين متغيرين. فهذا يستدعي اللجوء إلى تجميع البيانات في جداول قصد تحويل الفروض إلى نموذج عملياتي قابل للقياس والاختبار.
وهذا الطريق الذي يسلكه الباحث في بداية الإنجاز ، والذي يتجه فيه من بناء الفروض إلى تصميم الجداول، يتطلب منه الاختيار الدقيق للعينة ولأداة الدراسة التي يستهدفها بها. إذ كلما كانت الأسئلة أو الملاحظات التي ينزل بها إلى الميدان مبنية على مؤشرات لها دلالاتها الرقمية، كلما كان ذلك أدعى للتفسير والتأويل والاقتراب من اختبار الفروض وتحقيقها أو دحضها.
ـ العلاقة بالنتائج:
الطريق الثاني الذي يسلكه الباحث من الجداول نحو استخلاص النتائج يقود نحو استغلال الدلالات الإحصائية التي تحملها المعطيات المرتبة في الجداول. إذ أن تجميع تلك الدلالات الإحصائية المستقاة أصلا من الفروض تحتاج إلى تجميع وترجيح، بمختلف الأساليب الإحصائية التي قد تحقق الفروض أو تنفيها. بمعنى أن الباحث وهو يحلل المعطيات في الجداول يتجه نحو استكمال البناء المفهومي بتجميع نتائج المؤشرات المختبرة لدى المبحوثين وتحويلها من مجرد أرقام إلى خلاصات تفسيرية وسوسيولوجية تربط العلاقات السببية أو تربط بين متغيرات الدراسة وتفسح المجال نحو تفسير الواقع بالأرقام. وهو الاقتراب المنهجي الذي تحاول العلوم الاجتماعية فيه أن تقترب من الحقيقة الاجتماعية بحقيقة أخرى علمية قد ترتقي إلى مستوى النظرية لتثبت قوانينها وأطروحاتها. أو قد تكون سندا لتأسيس رؤى مستقبلية لتفسير الوقائع على مستوى الباحث.
مثال تطبيقي يبين كيفية بناء جدول مركب من خلال متغيرين
يتعلق المثال بعلاقة المشاهدة لبرامج التلفاز وجنس الأفراد المشاهدين،
لنفترض أنه لدينا عينة مكونة من 40 فرد من الجنسين، ونريد أن نعرف الفرق بين الجنسين من حيث مشاهدة البرامج المتلفزة.
نجري ذلك على ثلاث مراحل:
المرحلة الأولى: تصميم جدول بسيط يفترض أنه يعكس إجابات المبحوثين عن بيانات عامة
الجدول (01) يبين جنس المبحوثين
التكرار
النسبة
ذكور
16
40%
إناث
24
60%
المجموع
40
100%
نقوم بتفسيره بالطريقة المشار إليها سلفا
المرحلة الثانية: تصميم جدول بسيط يفترض أنه يعكس إجابات المبحوثين عن فرضية وجود فروق في المشاهدة بين الجنسين.
الجدول (02) يبين مشاهدة البرامج المتلفزة لعينة الدراسة
التكرار
النسبة
يشاهد
35
87.5%
لا يشاهد
5
12.5%
المجموع
40
100%
نقوم بتفسيره بالطريقة المشار إليها سلفا
المرحلة الثالثة: نقوم بتركيب الجدول المزدوج الذي يجمع بين المتغيرين ( مشاهدة البرامج المتلفزة حسب جنس المبحوثين )
جدول رق (03) يبين علاقة مشاهدة البرامج المتلفزة حسب جنس المبحوثين
الجنس
المشاهدة
ذكور
إناث
المجموع
ك
%
ك
%
ك
%
يشاهد
12
34.28
23
65.71
35
87.5
لا يشاهد
4
80
1
20
5
12.5
المجموع
16
40
24
60
40
100
ملاحظة: أرقام العمود الثاني( 12 و4) والرابع(23 و1) نحصل عليها بفرز المشاهدين من الذكور والإناث أثناء التفريغ.
تفسير الجدول إحصائيا:
تشير معطيات الجدول رقم 03 الذي يبين علاقة مشاهدة البرامج المتلفزة حسب جنس المبحوثين أن الذين يشاهدون البرامج المتلفزة هم الذين يشكلون النسبة الأعلى بـ 87.5% وأغلبهم من الإناث بنسبة 65.71% . بينما لا يشكل الذين لا يشاهدون سوى النسبة الأضعف بـ 12.5% وأغلبهم من الذكور بنسبة 80%.
تفسيره سوسيولوجيا:
يستخدم الباحث تأويلاته المنطقية و يضيف لها الدعامات السوسيولوجية من الأفكار الواردة في النظريات والدراسات السابقة التي تربط متغيري الدراسة ببعضهما.
- المحاضرة 05
المحاضرة 05
ه ـ الجدول المزدوج أو المركب
يلجأ الباحث أحيانا في الجدول المركب إلى الأسلوب الذي يساعد على التعرف على الارتباط أو العلاقة بين خاصيتين أو متغيرين، حيث أنها تعمل على تسهيل تجميع الحالات التي يحدث أن ترتبط ببعضها ف اثنين أو أكثر الفئات.[1]
يتم بناء الجدول الذي يربط بين متغيرين في نفس الوقت بالخطوات التالية:[2]
ـ تحديد المتغير المستقل والمتغير التابع
ـ تحديد فئات كل متغير
ـ تحديد المتغير المستقل في السطر الأفقي الأول والمتغير التابع في العمود الأول.
ـ وضع العلامات التي تمثل التكرار ومن ثمة الأرقام.
مثال: توزيع مشترك بين الجنس والحضور للمحاضرة
الجنس
المجموع
ذكور
إناث
الحضور
12
40
52
عدم الحضور
108
80
188
المجموع
120
120
240
2 . 2 . قواعد مهمة في وضع الجدول
يشترط في تصميم الجدول بعض الملاحظات التي نجد من أهمها:
ـ وضع عنوان للجدول يوضح خصائصه أو متغيراته أو العلاقات بينها.
ـ إسناد الجدول إلى مصدره
ـ ترتيب الجداول إن كانت متعددة بترتيب تسلسلي يتناسب مع صفحات البحث في تقارير التربص أو المذكرات، حتى يسهل وضعها في فهرس عام لها.
2 . 3 . قراءة الجدول عامة
لا تعكس الأرقام المرتبة في الجداول دائما صورتها الحقيقية التي جمعت منها في واقع الظاهرة الاجتماعية. إذ أنها تحتاج إلى قراءة وتفسير يربطانها بمفاصل البحث الذي تتواجد فيه، ولذلك فالباحث في حاجة إلى مجموعة من القواعد التي تمكن من القراءة السليمة للجدول، والتي نجد منها:
ـ استحضار قيمتها المعنوية لأجل الإقناع والمحاججة في ميدان البحث الاجتماعي.
ـ ضرورة القراءة الإحصائية للمعطيات بإحداث المقارنات والفروق بينها.
ـ ضرورة القراءة التفسيرية أو السوسيولوجية التي تعكس الفروق والمقارنات الإحصائية باستخدام الأساليب الإحصائية والمقاييس التي يتبعها الباحث.
ـ محاولة التحضير لتحقيق الفروض أو دحضها.
ـ الاستناد إلى المعطيات الموجودة في الدراسات السابقة التي استعان بها الباحث.
ـ محاولة الاقتراب من المداخل النظرية المتبناة في الدراسة.
ـ الارتباط بأداة الدراسة من حيث القياس.
2 . 4 . قراءة الجداول المزدوجة ( المركبة )
تستخدم الجداول المزدوجة أو المركبة في ربط المتغيرات ببعضها، واستخراج العلاقات السببية والارتباطية بينها. ولذلك يلجأ الباحث في حقل علم الاجتماع إلى استخدامها في إحداث العلاقة بين المتغير التابع والمستقل خاصة في الدراسات الأكاديمة لدى المبتدئين . ولذلك يتجه في قراءتها إلى الالتزام بمجموعة من الخطوات التي نبسطها بالمثال التالي:
جدول يبين علاقة الشهادة المحصل عليها بتوظيف المدرس للوضعية المشكل
م . تابع
م . مستقل
الشهادة المحصل عيها
المجموع
بكالوريا
ليسانس
ماستر
التكرار
النسبة
التكرار
النسبة
التكرار
النسبة
التكرار
النسبة
توظيف الوضعية المشكلة
دائما
85
64.88
68
70.10
14
8.13
167
41.75
أحيانا
12
9.16
21
21.64
120
69.76
153
38.25
أبدا
34
25.95
8
8.24
38
22.09
80
20
المجموع
131
32.75
97
24.25
172
43
400
100
أ. التحليل: يتم بشكل أفقي بالشكل التالي:
ـ نقارن بين نسب العمود الأخير، ونبدأ بالتعبير عنها من أعلاها إلى أدناها ( 41.75 تليها 38.25 تليها 20 ).
ـ في نفس الوقت نرفقها بأعلى نسبة تجمع بين المتغير التابع والمستقل ( 70.10 ثم 69.76 ثم 25.95 ).
نجمع الفقرتين السابقتين بالشكل التالي: تعتبر نسبة 41.75% أعلى نسبة للمجيبين بأنهم يستخدمون الوضعية المشكل دائما، تمثلها نسبة المجيبين من حاملي شهادة الليسانس بـ 70.10 % . تليها نسبة المجيبين بأنهم يستخدمون الوضعية المشكل أحيانا بـ 34.25% تمثلها نسبة المجيبين من حاملي شهادة الماستر بـ 69.76%. بينما تُعدّ أصغر نسبة للمجيبين بأنهم لا يستخدمون الوضعية المشكل أبدا بـ 20% تمثلها نسبة المجيبين من حاملي شهادة البكالوريا بـ 25.95%.
ب . التوجيه: كما في الجدول ومن خلال الأسهم التي نصلها من أكبر نسبة إلى أقلها، نقول أن الحاملين لشهادة الليسانس هم أكثر المستجوبين في استخدامهم للوضعية المشكلة. يليهم حاملوا شهادة الماستر باستخدام الوضعية المشكلة أحيانا. بينما يعبر حاملو شهادة الماستر أنهم لا يستخدمون الوضعية المشكل أبدا.
2 . 5 . علاقة الجداول بالفروض والنتائج
تعتبر الجداول حلقة وصل بين مرحلتين مهمتين في البحوث الأمبريقية، هما مرحلة البناء المفهومي وفرض الفروض من جهة، وبين استخلاص النتائج لتحقيقها أو دحضها من جهة ثانية.
ـ العلاقة بالفروض:
المعطيات الكمية التي يسعى الباحث نحو جمعها تبنى بالضرورة من خلال تصور منهجي للفروض القابلة للتحليل من خلال قابليتها للقياس. والمقصود هنا بالقياس القدرة على الانتقال من مستوى المفاهيم إلى مستوى الأبعاد ومن ثمة إلى مستوى المؤشرات التي تعتبر بالضرورة متغيرات رقمية يُرجى اختبارها. فإذا كان البناء منذ البداية مرتكز على علاقات سببية واضحة بين متغيرين. فهذا يستدعي اللجوء إلى تجميع البيانات في جداول قصد تحويل الفروض إلى نموذج عملياتي قابل للقياس والاختبار.
وهذا الطريق الذي يسلكه الباحث في بداية الإنجاز ، والذي يتجه فيه من بناء الفروض إلى تصميم الجداول، يتطلب منه الاختيار الدقيق للعينة ولأداة الدراسة التي يستهدفها بها. إذ كلما كانت الأسئلة أو الملاحظات التي ينزل بها إلى الميدان مبنية على مؤشرات لها دلالاتها الرقمية، كلما كان ذلك أدعى للتفسير والتأويل والاقتراب من اختبار الفروض وتحقيقها أو دحضها.
ـ العلاقة بالنتائج:
الطريق الثاني الذي يسلكه الباحث من الجداول نحو استخلاص النتائج يقود نحو استغلال الدلالات الإحصائية التي تحملها المعطيات المرتبة في الجداول. إذ أن تجميع تلك الدلالات الإحصائية المستقاة أصلا من الفروض تحتاج إلى تجميع وترجيح، بمختلف الأساليب الإحصائية التي قد تحقق الفروض أو تنفيها. بمعنى أن الباحث وهو يحلل المعطيات في الجداول يتجه نحو استكمال البناء المفهومي بتجميع نتائج المؤشرات المختبرة لدى المبحوثين وتحويلها من مجرد أرقام إلى خلاصات تفسيرية وسوسيولوجية تربط العلاقات السببية أو تربط بين متغيرات الدراسة وتفسح المجال نحو تفسير الواقع بالأرقام. وهو الاقتراب المنهجي الذي تحاول العلوم الاجتماعية فيه أن تقترب من الحقيقة الاجتماعية بحقيقة أخرى علمية قد ترتقي إلى مستوى النظرية لتثبت قوانينها وأطروحاتها. أو قد تكون سندا لتأسيس رؤى مستقبلية لتفسير الوقائع على مستوى الباحث.
مثال تطبيقي يبين كيفية بناء جدول مركب من خلال متغيرين
يتعلق المثال بعلاقة المشاهدة لبرامج التلفاز وجنس الأفراد المشاهدين،
لنفترض أنه لدينا عينة مكونة من 40 فرد من الجنسين، ونريد أن نعرف الفرق بين الجنسين من حيث مشاهدة البرامج المتلفزة.
نجري ذلك على ثلاث مراحل:
المرحلة الأولى: تصميم جدول بسيط يفترض أنه يعكس إجابات المبحوثين عن بيانات عامة
الجدول (01) يبين جنس المبحوثين
التكرار
النسبة
ذكور
16
40%
إناث
24
60%
المجموع
40
100%
نقوم بتفسيره بالطريقة المشار إليها سلفا
المرحلة الثانية: تصميم جدول بسيط يفترض أنه يعكس إجابات المبحوثين عن فرضية وجود فروق في المشاهدة بين الجنسين.
الجدول (02) يبين مشاهدة البرامج المتلفزة لعينة الدراسة
التكرار
النسبة
يشاهد
35
87.5%
لا يشاهد
5
12.5%
المجموع
40
100%
نقوم بتفسيره بالطريقة المشار إليها سلفا
المرحلة الثالثة: نقوم بتركيب الجدول المزدوج الذي يجمع بين المتغيرين ( مشاهدة البرامج المتلفزة حسب جنس المبحوثين )
جدول رق (03) يبين علاقة مشاهدة البرامج المتلفزة حسب جنس المبحوثين
الجنس
المشاهدة
ذكور
إناث
المجموع
ك
%
ك
%
ك
%
يشاهد
12
34.28
23
65.71
35
87.5
لا يشاهد
4
80
1
20
5
12.5
المجموع
16
40
24
60
40
100
ملاحظة: أرقام العمود الثاني( 12 و4) والرابع(23 و1) نحصل عليها بفرز المشاهدين من الذكور والإناث أثناء التفريغ.
تفسير الجدول إحصائيا:
تشير معطيات الجدول رقم 03 الذي يبين علاقة مشاهدة البرامج المتلفزة حسب جنس المبحوثين أن الذين يشاهدون البرامج المتلفزة هم الذين يشكلون النسبة الأعلى بـ 87.5% وأغلبهم من الإناث بنسبة 65.71% . بينما لا يشكل الذين لا يشاهدون سوى النسبة الأضعف بـ 12.5% وأغلبهم من الذكور بنسبة 80%.
تفسيره سوسيولوجيا:
يستخدم الباحث تأويلاته المنطقية و يضيف لها الدعامات السوسيولوجية من الأفكار الواردة في النظريات والدراسات السابقة التي تربط متغيري الدراسة ببعضهما.
- المحاضرة 06
المحاضرة 06
النوع الثاني: رسومات خاصة بالبيانات المبوبة ( متصلة )
1ـ المدرج التكراري[1]
هو تمثيل بياني يعرض البيانات العددية منظمة في فئات متساوية.
في حالة الجداول غير المنتظمة نوجد التكرار المعدل من القانون التالي:
التكرار المعدل = التكرار الأصلي لكل فئة / طول الفئة المقابلة
يتم تخصيص عمود لكل فئة وتكرارها، بحيث يكون طول الفئة هو قاعدة العمود وتكرارها هو ارتفاع العمود. ومركز الفئة هو منتصف العمود.
مثال:
فئات العمر
20-25
25-30
30-35
35-40
40-45
45-50
عدد العمال
2
6
9
11
7
3
2. المضلع التكراري[2]
تخصص لكل فئة وتكرارها نقطة، بحيث يكون الإحداثي السيني في المحور الأفقي لها هو مركز الفئة، بينما الإحداثي العيني على المحور العمودي هو التكرار.فنفترض فئة سابقة للفئة الأولى وفئة لاحقة للفئة الأخيرة وتكرار كل منهما صفر، ثم نوصل بين كل نقطتين متتاليتين بخط مستقيم بالمسطرة.
مركز الفئة = ( الحد الأدنى + الحد الأعلى ) /2
مثال:
فئات العمر
20-25
25-30
30-35
35-40
40-45
45-50
عدد العمال
2
6
9
11
7
3
3. المنحنى التكراري
بعد رصد النقاط كما هي في الطريقة السابقة، نوصل متتاليتين بمنحنى باليد.
نفس المثال السابق:
فئات العمر
20-25
25-30
30-35
35-40
40-45
45-50
عدد العمال
2
6
9
11
7
3
ملاحظات مهمة حول الرسوم البيانية:
ـ تُعرض الرسومات البيانية في البحوث الاجتماعية لإضفاء صورة أوضح عن البيانات المقدمة في الجداول. إلا أن تقديمها يحتم على الباحث مراعاة الأساليب الإحصائية التي تربط بعض أنواع الاختبارات .
ـ علاقة الرسوم البيانية بالفروض المقدمة في البحث، تعكس نفس الصورة التي تقدمها الجداول. ولذلك يطلب من الباحث توظيفها عند التحليل بنفس المستوى الذي تقدمه المعطيات الجدولية.
ـ علاقة الرسوم البيانية بنتائج البحث هي أيضا نفسها التي تعكسها الجداول، ولذلك يطلب من الباحث توظيفها أيضا عند التحليل مثلما تقدمها المعطيات الجدولية.
ــ تغني البرامج التي تعالج المعطيات الاجتماعية في الحواسيب والتي يمكن من خلالها اختيار ما يناسب الباحث من الرسومات البيانية مختلف الجهود اليدوية التي يمكن أن تستغرق وقتا أطول،ومن بينها برنامج الإكسيلExcel و برنامج الحزم الإحصائية للعلوم الاجتماعية spss
- المحاضرة 07
المحاضرة 07
المحور الثاني: طرق تحليل البيانات
1ـ التحليل الوصفي للمعطيات
يمثل التحليل محورا ترتكز عليه البحوث الاجتماعية في الانتقال من مستوى التصورات النظرية والافتراضات، إلى التجريب والاختبار، ومنه إلى استخلاص النتائج التي يستهدفها الباحث في دراسته. والتحليل أنواع ومستويات تتعلق بنوع الدراسة ومجال تخصصها، نجد من بينها التحليل الوصفي الذي يكمن في استخراج دلالات من المعطيات، تتناسب ومجال الاختبارات والمقاييس المقدمة من طرف الباحث. ويرتبط كثيرا بالإحصاء الوصفي الذي يعتمد هو بدوره على القوانين والحسابات الرياضية التي تطبق قوانينها في مستويات ومجالات مختلفة بحسب خصائص الظاهرة و طرق علاجها.
"ففي حالة الدراسات الوصفية، فإن الباحث يلجأ إلى استخدام الأساليب الإحصائية الوصفية التي تصف الظاهرة أو المشكلة موضوع البحث ولا تتطرق إلى التعمق بدراسة الظاهرة والتعرف على بعض نواحي العلاقة أو الارتباط بمتغيرات الدراسة. ومن أهم الأساليب الإحصائية الوصفية: التكرار، الوسط الحسابي، المنوال، والوسيط والانحراف المعياري والتشتت.أما في حالة التعمق في الدراسات الارتباطية ووضع الفروض قصد فحصها إحصائيا، يلجأ الباحث إلى استخدام مقاييس الارتباط مثل اختبار سيبرمان والانحدار و Ttest"[1].
هذا المسار الإحصائي هو الطريق الذي يقود الباحث نحو توظيف الأساليب الإحصائية في توصيف الظواهر من منطلق كمي، تكون فيها البيانات المجموعة من المبحوثين أو الملاحظة لديهم هي الركيزة التي يبنى عليها تصميم البحث، بداية من وضع الفروض وتساؤلاتها ومرورا بتنظيمها في الجداول والرسومات البيانية ووصولا إلى استخلاص النتائج.
1 . 1 . الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي
التحليل كما أشرنا ينبني على مختلف الأساليب الإحصائية التي تحول الظاهرة من موقعها الحاصل في محلها إلى مستوى الدلالات الرقمية التي تجعلها ملاحظة و مقاسة بأبعاد رياضية، ويتفق كثير من المختصين في تقسيم الإحصاء في هذا المجال إلى قسمين ( وصفي واستدلالي ).
أ ـ الإحصاء الوصفي
يهدف إلى إدماج وتلخيص البيانات الرقمية بغية تحويلها من مجرد كمّ من الأرقام إلى شكل أو صورة أخرى يمكن فهمها واستيعابها بمجرد النظر. ومن أغلب الأساليب المستخدمة مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت ومقاييس الارتباط والانحدار. ويتوقف استخدام أيّا منها على نوعية البيانات ومستوى القياس، سواء أكان اسميا أو وصفيا أو ترتيبيا أو فئويا أو نسبة ... فالمقاييس الوصفية لا تفيد في حدّ ذاتها في الاستنتاج أو التنبؤ، وإنما تصف الكيفية التي تتوزع بها البيانات التي تمّ الحصول عليها فقط."[2]
فالوصف في الإحصاء يعتمد على مجموعة من المقاييس والاختبارات التي لا تتجاوز في مستواها كشف الحقائق وإظهار الارتباطات وتحديد الخصائص العامة للمتغيرات والظواهر. لكنها لا تصل إلى حد النتائج والاستدلالات الخاصة بالمجموعات الأساسية للظاهرة.[3]
ب ـ الإحصاء الاستدلالي
"يستند إلى مجموعة من النظريات الإحصائية أهمها نظرية الاحتمالات ونظرية العينات، اللتان تمثلان حلقة الوصل بين الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي ... ويهدف هذا الأخير إلى الوصول إلى تعميمات عن مجتمع الدراسة من خلال العينة المسحوبة من هذا المجتمع، ويشمل هذا النوع من الأساليب الإحصائية، الاحتمالات، العينات، اختبار الفروض مثل اختبار ك2 "[4]
[1] محمد عبيدات وآخرون، منهجية البحث العلمي. القواعد والمراحل والتطبيقات، كلية الاقتصاد والعلوم الإدارية، الجامعة الأردنية، ص129
[2] مهدي محمد القصاص، جامعة المنصورة، مصر، 2007، ص41 ( نقلا عن : اعتماد علام ويسرى رسلان، أساسيات الإحصاء الاجتماعي، دار الثقافة للنشر والتوزيع، ص10)
[3] نفس المرجع، ص43
[4] المرجع السابق، ص 44
- المحاضرة 08
المحاضرة 08
1 . 2 . علاقة التحليل الوصفي بالفروض والنتائج
التحليل المستند على الأساليب الإحصائية لا ينطلق من فراغ ولا من مسلمات ، كما لا يصل إلى نتائج معروفة مسبقا. بمعنى أن الظاهرة التي تثير الباحث من خلال ما يثار حولها من أحكام وتصورات لدى العامة أو غير المختصين، قد تحتاج إلى أكثر من تفسير في ميدان العلوم الاجتماعية. ولا يمكن قبول أي مستوى من التحليل دون إخضاع الظاهرة ومتغيراتها إلى حقل التجربة العلمية التي تكون فيها المعطيات الرقمية في البحوث الكمية هي الفيصل الذي لا يمكن الوصول إلى الحقيقة فيه إلا من خلال القياس والاختبار للفروض مهما كان مستواها.
يمكن توصيف العلاقة المفصلية التي تتموضع فيها المعطيات الاجتماعية في البحوث في المخطط التالي: مخطط 1 العلاقات بين الفروض والنتائج
مسار 1
مسار 2
الفروض مرورا بالمنهج والأدوات الجداول والرسومات البيانية النتائج
مستوى التحليل
مسار 3
الرجوع إلى التحقق من الفروض
يصف المخطط 1 ثلاث مسارات مهمة يضعها الباحث في تصميمه منذ اللحظة الأولى التي ينطلق فيها نحو البناء المفهومي لمتغيري الدراسة (المتغير المستقل والمتغير التابع) في حالة الدراسات الكمية:
المسار1: من بناء الفروض إلى تجميع البيانات في الجداول أو التمثيلات البيانية
ـ بعد تحديد المتغيرين وضبط التعريفات الإجرائية التي يتبناها الباحث، يضع تصورا مبدئيا للعلاقة التي تربطهما، والتي ترمي إلى مستوى القياس والتجريب الذي يستطيع الباحث حسب قدراته من انتهاجه. بمعنى أن الباحث يفكر في مستوى الأساليب الإحصائية التي سيطبقها في دراسته.
ـ يراعي الباحث هنا الحدود التي تحيط بالظاهرة، خاصة منها العينة التي سيتعامل معها، فيضع تصميما للأدوات التي سيواجه بها المبحوثين.
ـ يضبط العبارة التي تربط المتغيرين ببعضهما في تساؤلات الدراسة و فرضياتها لأن الأساليب التي سيستخدمها في وصف الظاهرة ترتبط بشكل كبير بالأسلوب الإحصائي الذي سيطبقه بعد جمع البيانات.
المثال التالي يوضح الفرق في استخدام العلاقة التي تربط المتغيرين بالأسلوب الإحصائي المستخدم:
الصياغة الأولى للفرضية: جنس المتعلمين له علاقة بتحصيلهم الدراسي
الصياغة الثانية للفرضية: يؤثر الاختلاط في الجنس على تحصيل المتعلمين
الصياغة الثالثة للفرضية: وجود الإناث في الصف يسبب ضعف التحصيل الدراسي للذكور
الصياغة الرابعة للفرضية: لا توجد فروق ذات دلالة إحصائية لمتغير الجنس على التحصيل الدراسي للمتعلمين.
رغم أن هذه الصياغات غير مكتملة منهجيا في ربط المتغيرين ( جنس المتعلمين والتحصيل الدراسي ) إلا أن كل منها يفتح مجالا مختلفا عن الآخر في مستوى التحليل الوصفي للظاهرة في جانبها الإحصائي. فالبحث عن مجرد وجود العلاقة بين المتغيرين في الصياغة الأولى لا يمكن علاجه بنفس الأساليب الإحصائية التي تثيرها الصياغة الثانية التي تتطلب اختبارات أكثر دقة في البحث عن مستوى التأثير لوجود الجنسين معا في الصف. وكذلك الأمر في البحث عن الأساليب التي تقيس التالتأثير التأثيرضعف التحصيل لدى الذكور في الصياغة الثالثة، أو في الرابعة التي تحتاج أساليب غير التي تتواجد في سابقاتها.
من خلال هذا المثال يتضح للباحث أن وضع الفروض لا ينبني على المطالعات النظرية أو الاقتباس من الواقع المعاش فحسب ـ ونحن هنا نخص البحوث الكمية ـ بل إن التفكير في تحويل مؤشرات الأبعاد المقترحة لكل مفهوم من متغيري الدراسة ينبغي أن يراعى فيه التوافق بين ثلاثة محطات مهمة ( العلاقة السببية أو الارتباطية بين متغيري الدراسة خاصة في مستوى الأبعاد ـ المؤشرات والأسئلة الموجهة للمبحوثين في أدوات الدراسة وخاصة منها الاستبيان ـ الجداول والتمثيلات البيانية التي تعبر على بيانات الدراسة ) .
المسار الثاني: من الجداول و التمثيلات البيانية إلى النتائج
بعد أن يصمم الباحث دراسته ويجمع فيها البيانات في الجداول أو الرسومات البيانية أو في كليهما، ينطلق نحو التحليل ( وهنا لا نريد التركيز على التحليل بحد ذاته لأن ذلك سيأتي لاحقا في محور آخر ) حاملا معه التساؤلات التي وضعها في بداية البحث وفروضها، و هو في هذا الموقف سيكون أمام عدة اعتبارات:
ـ مراعاة الربط المقصود في البحث بين المتغيرين ومستواه ( تأثير، سبب، علاقة، ارتباط...إلخ)
ـ توظيف الأسلوب الإحصائي المنتهج في الجداول وما يلحقها.
ـ الصياغة السليمة للنتائج بحيث يحصل فيها التوافق بين ثلاث مستويات ( الفروض ـ النتائج الإحصائية ـ نتائج التحليل ).
نشير في هذا المستوى إلى بعض الأساليب الإحصائية المستخدمة لدى الباحثين في العلوم الاجتماعية:
مقاييس النزعة المركزية: الوسط الحسابي، الوسيط والمنوال.
مقاييس التشتت: المدى ، التباين، الانحراف المعياري والمتوسط.
اختبار الفروض: اختبار سيبرمان، الانحدار Ttest.
المسار الثالث: من النتائج إلى الفروض
يعود الباحث بعد تحليل المعطيات و استخلاص النتائج ليربطها بالفروض التي وضعها في بداية البحث. ولكن الموقف العلمي و السوسيولوجي هنا يقتضي منه التفكير في مستوى أكبر من مجرد تحقيق الفروض والوصول إلى ربط المسارات السابقة ببعضها. بل إنه يتعداه إلى مستوى الواقع الذي استخرجت منه الظاهرة بأبعادها ومفاهيمها. فلا تكون الخطوات المنهجية والأساليب الإحصائية التي تتبعها الباحث محصورة في مستوى البحث، بل يجب الارتباط بما هو أدعى وأرقى للوصول إلى الحقيقة العلمية التي تفسر الظاهرة في محلها وحدودها وكل ما يحيط بها.
- المحاضرة 09
المحاضرة 09
2 . أساليب الإحصاء الاجتماعي
تحصل المسارات البحثية في مختلف الدراسات الاجتماعية في الغالب بمراعاة:
ـ أسلوب إجراء البحث ( أسلوب الحصر الشامل أو أسلوب العينات )
ـ نوع الفرضية ( بحثية أو إحصائية )
ـ أسلوب الإحصاء ( وصفي أو استدلالي )
2 . 1 . أساليب إجراء البحث
يجمع أغلب الباحثين على أن جمع البيانات في البحوث الكمية يقسم إلى قسمين:
أولا: أسلوب الحصر الشامل
يتم فيه جمع البيانات عن الظاهرة موضوع الدراسة من جميع مفردات المجتمع الإحصائي المراد بحثه، سواء أكان نطاقه أو مجاله واسعا أو محدودا.
مزاياه: ـ خالٍ من أخطاء الصدفة ( الأخطاء العشوائية أو أخطاء المعاينة )
ـ يعطي صورة مفصلة عن مفردات الظاهرة موضوع الدراسة
عيوبه: ـ الزيادة الكبيرة في التكاليف المادية والبشرية والزمنية
ـ طول الوقت اللازم لجمع البيانات يفقد نتائج البحث حداثتها وبالتالي قيمتها
ـ وجود مجتمعات بطبيعتها غير محدودة وبالتالي يتعذر تحديد إطار مفرداتها
ثانيا: أسلوب العينات
يتم فيه جمع البيانات عن جزء فقط من مفردات المجتمع الإحصائي ويتم سحب العينة بطريقة تساعد في تعميم نتائجها على مجتمع البحث.
مزاياه: ـ يوفر التكاليف المادية والبشرية والزمنية لإجراء الدراسة
ـ زيادة الرقابة والضبط والتحكم في معظم الأسباب المؤدية إلى الأخطاء
ـ يصلح للمجتمعات غير المحدودة
عيوبه: ـ يتعرض لخطأ المعاينة أو خطأ الصدفة وخطأ التحيز
2 . 2 . أنواع الفروض[1]
يعتبر نوع الفرض من بين القواعد الأساسية التي تحدد مسار البحث، فوجهة الباحث في معالجة المعطيات الاجتماعية تحتم عليه التفكير منذ البداية في وضع التصميم الذي يتناسب ومختلف العلاقات المقدمة بين المتغيرات في فرضياتها. وعموما فهذه الأخيرة تقسم إلى نوعين:
أولا: الفرضية البحثية
هي التي تقدم من طرف الباحث انطلاقا من خلفية نظرية أو دراسات سابقة، وبناء على ذلك يحدد اتجاه الفرض ( بديل موجه أو بديل غير موجه أو صفري ).
أمثلة: ـ توجد علاقة بين الرضا عن العمل والإنتاجية لدى العاملين بالمؤسسات الصناعية
ـ يختلف طلاب المرحلة الثانوية عن الطالبات فى مستوى القدرة اللفظية
وبالنظر إلى هذه الفروض نجد أن كلاً منها يتناول ظاهرة معينة واستند إلى إطار نظري في تحديد المتغيرات التفسيرية لهذه الظاهرة.
ثانيا: الفرضية الإحصائية
هي التي يتم فيها تفسير نتيجة معالجة الأسلوب الإحصائي للفرض البحثي، ومنه نقبله أو نرفضه. فعندما نعبر عن الفروض البحثية والصفرية بصيغة رمزية وعددية ، فإنها تسمى عادة الفروض الإحصائية فالفرض الإحصائي الصفري يعد بمثابة قضية تتعلق بحدث مستقبلى أو بحدث نواتجه غير معلومة حين التنبؤ ، ولكنه يصاغ صياغة رمزية تسمح بإمكانية رفضه ، وهو ما نلجأ بالفعل إلى اختباره بالأساليب الإحصائية. وقد يكون الفرض الإحصائي "فرض موجه Directed " وهو صياغة للفرض مع تحديد اتجاه العلاقة " موجبة أوسالبة " ، أو تحديد اتجاه للفروق بين المجموعات في المتغير التابع ومن أمثلته :
- توجد علاقة موجبة بين درجات التحصيل والابتكار لدى طلاب الجامعة
- يوجد فرق دال إحصائياً بين متوسطي درجات المجموعتين التجريبية والضابطة فى التحصيل لصالح المجموعة التجريبية.
وقد يكون الفرض الإحصائي "فرض غير موجه" وهو صياغة للفرض دون تحديد اتجاه للعلاقة أو الفروق ومن أمثلته : توجد علاقة بين درجات التحصيل والابتكار لدى طلاب الجامعة
- يوجد فرق دال إحصائياً بين متوسطي درجات المجموعتين التجريبية والضابطة في التحصيل الدراسي.
2 . 3 . أساليب الإحصاء
تُعالج أغلب الدراسات في الإحصاء بنوعين من الأساليب البحثية، هما الأسلوب الوصفي والأسلوب الاستدلالي. ويمكن تقسيم البحث من خلال مسارهما المتكامل إلى قسمين يبدأ الباحث فيهما بتتبع الخطوات المنهجية المعهودة من وضع التساؤلات والفروض المتعلقة بها، مرورا بالمنهج المختار والأدوات المناسبة، إلى أن يصل إلى تجميع المعطيات في الجداول والرسومات البيانية محققا بذلك مرحلة الوصف. لينتقل بعدها إلى مرحلة الاستدلال.
أولا: الإحصاء الوصفي[2]
هو علم استنباط الحقائق من الأرقام بطريقة علمية، حيث يتم تنظيم وتلخيص المعلومات لتسهيل فهمها ودراستها، ويتم عرض البيانات بالطرق التالية:
ـ جدولة البيانات سواء منها الوصفية أو الكمية المتقطعة أو المستمرة.
ـ تمثيل البيانات بيانيا سواء أعمدة أو مدرجات تكرارية أو غيرهما.
ـ حساب المقاييس الإحصائية بالنزعة المركزية أو التشتت أو باختبارات الفروض المعلمية أو اللامعلمية.
وتتم مختلف العمليات حاليا بالحاسوب خاصة منها برامج الإكسيل أو Spss .
ثانيا: الإحصاء الاستدلالي[3]
هو مجموعة الطرق التي يتم فيها التعرف على خصائص المجتمع من خلال عينة عشوائية ( إحصائية ) من هذا المجتمع معتمدة على طرق إحصائية محددة، ومن أهم وسائله:
ـ التقدير: وهو قيمة مثل قيمة المتوسط الحسابي ـ اختبار الفروض: يعني القبول أو الرفض
2 . 4 . مقارنة بين الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي[4]
أنواع الإحصاء
الوصفي Descriptive
الاستدلاليInferential
طرق تنظيم وتلخيص ووصف البيانات وصفاً كمياً
مجموعة من المفاهيم والأساليب الإحصائية التى تستخدم فى تنظيم وتلخيص وعرض البيانات بهدف إعطاء فكرة عامة عنها
ملخص جيد لمجموعة كبيرة من المعلومات والبيانات
أهم صور التصنيف جداول التوزيع التكراري والرسوم البيانية التي تعبر عن هذا التوزيع
أما التخليص فيتخذ ثلاثة صور هي :
النزعة المركزية " المتوسط – الوسيط – المنوال "
التشتت " المدى – الانحراف المعياري – نصف المدى الربيعي "
العلاقة أو الارتباط والانحدار
مجموعة من الأساليب الإحصائية المستخدمة للتوصل إلى استنتاجات من بيانات العينة إلى المجتمع الأكبر
يشير إلى طرق الاستدلال عن المجتمع من بيانات العينة
عملية اتخاذ قرار منطقي باستخدام بيانات العينة وأسلوب إحصائي مناسب
يعتمد على افتراضين أساسيين هما :
العشوائية فى اختيار العينة المستخدمة فى الدراسة
التوزيع الاعتدالي للمتوسطات
ومنه : اختبار"ت" – تحليل التباين – اختبار مان ويتنى – النسبة الحرجة – فريدمان – كروسكال واليز –ولكوكسون –كا2
تمثل الدراسات المتخصصة في الإحصاء، الطريق الأوضح لجميع التطبيقات التي يمكن للباحث انتهاجها قصد التوفيق بين مرحلتي الإحصاء الوصفي و الاستدلالي. لكن هناك مقترحات مختلفة يمكنها إفادته في اختيار الأسلوب الإحصائي الذي يناسب بيانات البحث في حالة اختيار العينة، نقترح واحدا منها في الجدول التالي:
دليل اختيار الأسلوب الإحصائي الذي يناسب بيانات بحثك[5]
تقوم فكرة هذا الدليل على الإجابة عن الأسئلة الأربعة التالية :
س1: ما عدد العينات المستخدمة فى البحث ؟ س2: هل العينات مستقلة أم مترابطة ؟
س3: ما نوع البيانات الخاصة بمتغيرات البحث؟ س4: ما نوع التصميم التجريبى الذى يستخدمه الباحث؟
يمكن الإجابة على التساؤلات الأربعة، وكذلك الأسلوب الإحصائى المناسب فى الجدول التالى:
عدد العينات
الفرض
التصميم التجريبى
نوع البيانات
الاختبار الإحصائى
عينة واحدة
التحقق من جودة المطابقة
مجموعة واحدة ذات الاختبار الواحد
اسمية
ذى الحدين – كا2 –سمير نوف
رتبية
سمير نوف – الإشارة
فترية
اختبارZ – اختبار ت
عينتان مستقلتان
الفروق بين المجموعات
مجموعتان تجريبية - ضابطة
اسمية
كا2 – فشر – سمير نوف
رتبية
الوسيط – مان ويتنى – التتابع
فترية
اختبار ت
عينتان مترابطتان
الفروق بين القياسات
مجموعة واحدة ذات اختبارين قبلى وبعدى
اسمية
ماكنمار
رتبية
ولكوكسن – الإشارة
فترية
اختبار ت
عدة عينات مستقلة
الفروق بين المجموعات
المجموعات المتعددة
اسمية
كا2
رتبية
الوسيط- كروسكال ولاس
فترية
تحليل التباين – تحليل التغاير
عدة عينات مترابطة
الفروق بين القياسات
مجموعة واحدة ذات الاختبارات المتعددة
اسمية
كوجران
رتبية
فريدمان
فترية
تحليل التباين ذى القياسات المتكررة
عينة واحدة أو عينتان أو عدة عينات
الارتباط بين القياسات أو العلاقة بين المتغيرات
"دراسات ارتباطية"
مجموعة واحدة ذات اختبار قبلى أو بعدى أو عدة اختبارات
اسمية
معامل ارتباط فاى- معامل التوافق – معامل الاقتران الرباعى
رتبية
معامل ارتباط سبيرمان- معامل ارتباط كندال
فترية
معامل ارتباط بيرسون – الارتباط القانونى – الارتباط المتعدد
عينة واحدة أو عينتان أو عدة عينات
"دراسات تنبؤية " للمتغيرات أو عضوية الجماعة
مجموعة واحدة أو عدة مجموعات مع عدة اختبارات
فترية
تحليل الانحدار بأنواعه المختلفة- السلاسل الزمنية
التحليل التمييزى بأنواعه المختلفة
عينة واحدة أو عينتان أو عدة عينات
" دراسات عاملية"
البناء العاملى
مجموعة واحدة أو عدة مجموعة مع عدة اختبارات
فترية
التحليل العاملى الاستكشافى – التحليل العاملى التوكيدى
[1] السيد ابوهاشم ، بعض المفاهيم الأساسية في الإحصاء، قسم علم النفس ، جامعة الملك سعود
[2] وليد عبد الرحمن خالد الفرا، تحليل بيانات الاستبيان باستخدام البرنامج الإحصائيspss، الندوة العالمية للشباب الإسلامي، 1430ه، ص15
[3] السيد ابوهاشم ، المرجع السابق، ص29
[4] المرجع السابق، ص 18
[5] السيد ابوهاشم ، المرجع السابق، ص 18
- المحاضرة 10
المحاضرة 10
3 . المقاييس والمعاملات الإحصائية
يعتبر القياس عملية تعبير عن الخصائص والملاحظات بشكل كمي ووفقا لقاعدة محدودة ... ويعتمد في التحليل الإحصائي على القيم العددية التي تستخدم بطرق مختلفة لتحقيق هذه الأهداف:
أ ـ تستخدم القيم العددية لترقيم المتغيرات ( إجابات الأسئلة ) التي يختار من بينها المبحوث في الاستبيان المكتوب.
ب ـ وتستخدم القيم العددية في ترتيب مجموعة من المتغيرات تصاعديا أو تنازليا.
ج ـ تستخدم القيم العددية أيضا في تحديد المسافة بين الفئات المختلفة من المتغيرات.
لغرض استخدام المقاييس والأساليب الإحصائية يجب تحديد مستوى القياس للبيانات أو المتغيرات، حيث يتم تقسيمها إلى أربعة أنواع هي ( القياس الاسمي، القياس الترتيبي، القياس الفتري والقياس النسبي ).[1]
أولاـ القياس الاسمي (Nominal Scale): مجرد تقسيم للأشياء وصفيا بالاسم، وهو أدنى مستويات القياس الأربعة. مثل نوع الجنس ( ذكور وإناث) أو الحالة الاجتماعية (متزوج، أعزب...) التخصص في الجامعة (علم النفس، علم الاجتماع...) أو الجنسية (جزائري، غيره).
ثانيا ـ القياس الرتبي أو الترتيبي (Ordinal Scale): أعلى من السابق، ويستخدم لترتيب الأفراد حسب خصائص معينة. كأن يكون الترتيب من الأدنى إلى الأعلى أو من الأصغر إلى الأكبر. مثل المستوى التعليمي ( ابتدائي، ثانوي، جامعي...) مؤهل علمي ( ليسانس، ماستر، دكتوراه...) مستوى الدخل ( ضعيف، متوسط ، جيد..).
ثالثاـ المتغير الفتري أو الفئوي أو مقياس الفترة(Interval Scale): إضافة إلى احتفاظه بميزتي الاسم والترتيب فإنه يمكن معرفة المسافة بين الفئات، فهو أعلى من سابقيه، مثل عدد ساعات العمل وعلامات الطلاب في مقياس ما. ويلاحظ عليه أن الصفر بالنسبة إليه لا يقيس حالة الانعدام.
رابعا ـ المتغير النسبي أو المقياس النسبي أو مقياس النسبة (Ratio Scale)
يحتفظ هذا النوع بمزايا المقاييس الثلاثة السابقة، فهو يصنّف، يرتّب و يوضح المسافات بشكل متساوي و موزون، و بالإضافة لذلك، يضيف قيمة حقيقة للصفر، بشكل يمكّن الباحث من معرفة النسب و اختلافاتها بين مختلف العناصر بسهولة. لذلك فهو الأقوى من سابقيه، نظرا لأنه يمكن استخدام و معرفة و مقارنة النسب من خلاله. مثال عدد أفراد العائلة، وعدد الأطفال والدخل وعدد الحوادث...
تعد العمليات التي يعتمد عليها الباحث في تحليل المعطيات الاجتماعية والتي تستند إلى مختلف الأساليب الإحصائية، طريقا منهجيا ضروريا لتحويل الظواهر الاجتماعية إلى شكل تكون فيه قابلة للقياس. ولذلك يلجأ الباحثون إلى تصميم بحوثهم وفق تصورات متكاملة بين ما تقتضيه المنهجية العلمية للبحث، وما تتطلبه الأساليب الإحصائية التي تقيس الفروض التي تُقترح في تلك الدراسات. ولذلك تقتضي الضرورة منا أن نشير في هذا المقياس إلى بعض الأساليب التي تعالج بها الدراسات الأمبريقية دون التعمق فيها، تاركين ذلك لتخصص الإحصاء كمقياس مستقل للتفصيل فيها.
3 . 1 . مقاييس النزعة المركزية
قيم رقمية تميل أن تتركز في وسط مجموعة من البيانات، فكل ظاهرة لها ميل للتجمع حول نقطة معينة، تتطلب القياس وفق مقاييس تدعى مقاييس النزعة المركزية وهي ( الوسط الحسابي، الوسيط والمنوال).
"تكمن أهمية هذا النوع من المقاييس في أننا بملاحظاتنا عن متوسط بيانات مجموعة ما يمكننا من التعرف على خصائصها، كما يفسح أمامنا المجال للمقارنة بين عدة مجموعات من البيانات في وقت واحد من خلال متوسطاتها."[2]
المتوسط الحسابي: "يصف كيفية توزيع الظاهرة موضوع الدراسة بطريقة مختصرة، وغير مباشرة من المجتمع الأصلي الذي سحبت منه العينة...فهو القيمة التي وزعت على كل فرد من أفراد العينة لكان مجموع هذه القيم بعد التوزيع هو نفسه المجموع الحقيقي للقيم الأصلية."[3]
الوسيط: "القيمة التي تقع في نتصف القيم وتقسمها إلى قسمين متساويين بحيث أي قيمة قبلها أقل منها وأي قيمة بعدها اكبر منها. فهو تلك القيمة التي نجد أن نصف قيم المشاهدات أقل منها والنصف الآخر أكبر منها عند الترتيب التصاعدي أو التنازلي للبيانات."[4]
المنوال: "يعرف بأنه القيمة الأكثر تكرارا أو أكثر شيوعا بين القيم، ولذلك يستخدم كمقياس من مقاييس الموضع الذي يعبر عن بيانات وصفتها. حيث نستطيع أن نميز الصفة الشائعة بين أوجه الظاهرة."[5]
ملاحظة: تعتبر مقاييس النزعة المركزية كلها مقاييس مطلقة ، أي لها نفس تمييز البيانات الأصلية وبذلك لا تصلح للمقارنة بين مجموعتين أو أكثر إذا اختلفت وحدة المقياس."[6]
3 . 2 . مقاييس التشتت
هي مقاييس تقيس مدى البعد أو التشتت بين مفردات المتغير عن مقياس النزعة المركزية الخاص بها، وتوجد مقاييس مطلقة للتشتت ومقاييس نسبية منها:
ـ المدى المطلق أو المدى: وهو البعد بين أكبر وأقل قيمة ويتأثر بالقيم الشاذة.
ـ التباين: يقيس تشتت البيانات عن الوسيط
ـ الانحراف المعياري: هو الجذر التربيعي الموجب للتباين.
معامل الاختلاف: من أحسن المقاييس النسبية للتشتت، ويستخدم أحيانا للتعرف على القيم الشاذة للبيانات.
ـ مقياس الالتواء: مقياس تشتت نسبي يحدد هل البيانات متماثلة أم ملتوية.
مقياس التفرطح: مقياس نسبي يقيس قمة المنحنى، ويكون متوسط التفرطح معتدلا عندما يكون معامل التفرطح مساويا للصفر أو 3.
3 . 3 . مقاييس اختبار الفروض
تعتبر الاختبارات الإحصائية اللامعلمية إحدى أنواع الاختبارات الإحصائية الاستدلالية التي يمكن باستخدامها التوصل إلى استنتاجات بشأن المجتمع في ضوء العينة بغض النظرعن نوع التوزيع لذلك المجتمع الذي يسمى التوزيع الحر.
ـ اختبار مربع كاي كا2 : يستخدم لمقارنة الفروق بين تكرارات المجموعات، أي دراسة هل تحدث ظاهرة ما بشكل أكثر تكرارا في مجموعة عنها في مجموعة أخرى... ويستخدم في اختبار علاقة ارتباط متغيرين وصفيين ... كما يستخدم كطريقة إحصائية للمقارنة بين التكرارين الملاحظ والمتوقع. ويرتبط كثيرا بقياس الفروض الصفرية والبديلة.
ـ اختبار t-test : يستخدم لدراسة الفروق بين المتوسطات ( في عينات مستقلة أو مرتبطة أو عينة واحدة )
3 . 4 . خطوات اختبار الفروض*
من بين الطرق الإحصائية لقياس الفروض والذي يرتبط بمجموعة من العوامل البحثية كنوع العينة ومجتمع البحث ونوع البيانات و الأسلوب الإحصائي المتبع يستخدم الباحث أسلوب الفرض العدم والفرض البديل، وهذه أهم الخطوات الواجب اتباعها أثناء اختبارها:
ـ تحديد نوع توزيع المجتمع ( معلمي ببيانات رقمية توزيعها طبيعي أو لا معلمي ببيانات رقمية توزيعها غير طبيعي)
ـ صياغة فرضيتا العدم والبديلة.
ـ اختيار مستوى المعنوية
ـ اختيار دالة الاختبار الإحصائية المناسبة
ـ جمع البيانات من العينة وحساب قيمة دالة الاختبار الإحصائي
ـ اتخاذ القرار برفض الفرضية الصفرية أو عكسها.
3 . 5 . الاعتبارات الواجب التفكير فيها قبل تصميم البحث الاجتماعي
أثناء شروع الباحث في تصميم بحثه يستحضر أمامه أربعة اعتبارات تمثل الأطر الاساسية التي تحيط ببحثه. أولها التفكير في اختيار نوع الفرضية إن كانت بحثية أو إحصائية، وفي نفس الوقت لا يمكنه ذلك غلا إذا فكر في السلوب الذي سيجمع به البيانات، إن كان بالمسح الشامل أو بالعينة. وهو هنا غير قادر على ذلك دون التفكير في أسلوب التحليل الذي سينتهجه إن كان وصفيا فحسب، أو سيمر إلى الاستدلالي الذي يمكنه من استنتاج أن العينة تمثل المجتمع في الظاهرة المختارة في الدراسة. هذه الاعتبارات الثلاثة غير كافية أثناء التصميم ما لم يفكر الباحث في اعتبار رابع يربط كل ما سبق في اختيار مستويات القياس التي سيصمم بها أدوات جمع بياناته إن كانت وصفية ( إسمية أو ترتيبية) أو كمية ( فترية أو نسبية). وهذه المستويات ترتبط هي الأخرى بالأسلوب الإحصائي المستخدم في الاستدلال، كأن يكون اختبار ك2 أو t.test أو معاملات الارتباط وغيرها مما يتناسب و البحث.
يمكننا وضع تلك الاعتبارات التي تسبق تصميم البحث في هذا المخطط:
أسلوب البحث
بالمسح الشامل بالعينة
الفرضية
بحثية إحصائية
أسلوب التحليل
الوصفي الاستدلالي
الباحث
مستوى القياس أسلوب الإحصاء
نسبي ؟ كا2
فتري ؟ t.test
رتبي ؟ معامل الارتباط
إسمي ؟ المتوسط
؟ الوسيط
؟ المنوال
؟ الانحراف المعياري
.
[1] مهدي محمد القصاص، مرجع سابق، ص60
[2] علاء أيوب، محاضرات في الإحصاء الاجتماعي، جامعة الملك فيصل( التعليم عن بعد)، السعودية، 2014، ص10
[3] محمد زايد الدسوقي، الإحصاء التطبيقي، مركز التعليم المفتوح، جامعة بنها،ص09 http://www.olc.bu.edu.eg/olc
[4] المرجع السابق، ص28
[5] المرجع السابق، ص52
[6] وليد عبد الرحمن خالد الفرا، مرجع سابق، ص 16
* تقدم هذه الخطوات من باب التذكير الذي له علاقة بالتحليل فقط ويرجى من الطالب العودة إلى مقياس الإحصاء .
- المحاضرة 11 (تطبيق في الحاسوب)
المحاضرة 11 (تطبيق في الحاسوب)
استخدام برنامج الإكسيل في حساب المقاييس الإحصائية:
العملية المشتركة بين جميع العمليات تكون بالشكل التالي: الضغط على (=) ثم نكتب الحرف الأول من المقياس فتظهر نافذة عليها عدد من المقاييس نختار منها ما نريد)
1/ حساب النسبة المائوية
2/ حساب مقاييس النزعة المركزية: المتوسط والوسيط ...إلخ
3/ حساب الانحراف المعياري
4/ حساب معامل الارتباط
ملاحظة: يتم التطبيق باستخدام الحاسوب بتطبيقات مباشرة
- المحاضرة 12( تطبيق في الحاسوب )
المحاضرة 12( تطبيق في الحاسوب )
معلومات عامة حول استخدامات برنامج spss
كيفية التثبيت
الصفحتين الساسيتين ( المخلات والمخرجات )
شريط المهام و الوظائف الأساسية
التعرف على المبادئ الأساسية وكيفيات استخدامه في الأساليب الإحصائية
إسقاط بعض الأمثلة