خطوات إجراء تحليل البيانات الإحصائية في البحث العلمي

الطريقة العلمية هي إجراء مثبت لتوسيع المعرفة من خلال التجريب والتحليل. حيث إنها عملية تستخدم التخطيط الدقيق والمنهجية الصارمة والتقييم الشامل، يلعب التحليل الإحصائي دوراً أساسياً في هذه العملية. ففي تجربة تتضمن التحليل الإحصائي، يكون التحليل في نهاية سلسلة طويلة من الأحداث. وذلك للحصول على نتائج صحيحة، من الأهمية بمكان أن تخطط بعناية وتجري دراسة علمية لجميع الخطوات بما في ذلك التحليل. ففي هذا المقال، أرسم خمس خطوات للدراسات العلمية التي تشمل تحليل البيانات الإحصائية.

 عملية تحليل البيانات الإحصائية في البحث العلمي: 

يتضمن تحليل البيانات الإحصائية خمس خطوات هم: تصميم الدراسة، جمع البيانات، ووصف البيانات، واختبار الفرضيات، تفسير البيانات.

الخطوة الأولى لتحليل البيانات الإحصائية تصميم الدراسة:

الخطوة الأولى والأكثر أهمية في البحث العلمي هي طرح سؤال بحث والبحث عن الفرضيات التي تدعمه. أمثلة على أسئلة البحث هي: هل يمكن للتسويق الرقمي زيادة إيرادات الشركة بشكل كبير؟ وكذلك هل يمكن للقاحات COVID-19 المطورة حديثاً منع انتشار الفيروس؟ كطلاب وباحثين، يجب أن تكون على دراية أيضاً بحالة الخلفية، أجب على الاسئلة التالية. ما هي المعلومات التي سبق أن قدمها باحثون آخرون؟ كيف يمكنك جعل دراستك متميزة عن البقية؟ ما هي الطرق الفعالة للحصول على نتائجك؟ بمجرد أن تتمكن من الحصول على إجابات لكل هذه الأسئلة، من الجيد المضي قدماً إلى جزء مهم آخر، وهو العثور على السكان المستهدفين. ما السكان يجب أن يكون قيد النظر؟ ما هي البيانات التي ستحتاجها من هؤلاء السكان؟

لكن قبل أن تبدأ في البحث عن طرق لجمع كل هذه المعلومات، تحتاج إلى وضع فرضية، أو في هذه الحالة، التخمين. فالفرضيات هي عبارات مثل ما يلي: يمكن للتسويق الرقمي زيادة عائدات الشركة بشكل كبير، يمكن للقاح COVID-19 الجديد منع انتشار الفيروس. وتذكر أن تجد العلاقة بين المتغيرات داخل المجتمع عند كتابة فرضية إحصائية. ويمكن أن يكون كل توقع تقوم به إما باطل أو فرضية بديلة، في حين أن الأول لا يشير إلى أي تأثير. أو علاقة بين متغيرين أو أكثر، فإن الأخير ينص على التنبؤ البحثي لعلاقة أو تأثير.

الخطوة الثانية لتحليل البيانات الإحصائية جمع البيانات:

يعد جمع البيانات من المجتمع مهمة صعبة، فلا يمكن أن يكون مكلفاً فحسب، بل يستغرق أيضاً وقت للوصول إلى نتيجة مناسبة. فهذا هو السبب في تشجيع الباحثين بدلاً من ذلك على جمع البيانات من عينة. حيث تشير طرق أخذ العينات في دراسة إحصائية إلى كيفية اختيارنا للأفراد من المجتمع قيد الدراسة؟ فإذا اخترت عينة لدراستك بشكل عشوائي، فمن المحتمل أنها ستكون متحيزة وربما لا تكون البيانات المثالية لتمثيل المجتمع.

هذا يعني أن هناك طرقاً موثوقة وغير موثوقة لاختيار عينة منها. أولاً أخذ العينات العشوائية البسيطة، طريقة يكون فيها لكل عضو ومجموعة من الأعضاء فرصة متساوية في الاختيار للعينة. وكذلك أخذ العينات العشوائية الطبقية، يتم تقسيم السكان هنا أولاً إلى مجموعات ثم يتم اختيار الأعضاء من كل مجموعة. وثالثاً أخذ العينات العشوائية الفوضى، يتم تقسيم السكان إلى مجموعات، ويتم اختيار الأعضاء بشكل عشوائي من بعض المجموعات. ورابعاً أخذ العينات العشوائية المنهجية، فيتم اختيار الأعضاء بالترتيب، ويتم اختيار نقطة البداية بالصدفة، ويتم تعيين كل عضو للعينة.

الخطوة الثالثة لتحليل البيانات الإحصائية وصف البيانات:

بمجرد الانتهاء من وضع اللمسات الأخيرة على عيناتك، من الجيد أن تبدأ في فحصها من خلال حساب الإحصائيات الوصفية. فهناك طرق مختلفة لفحص بياناتك، باستخدام مخطط مبعثر لتصور العلاقة بين متغيرين أو أكثر. أو مخطط شريطي يعرض البيانات من المتغيرات الرئيسية لعرض كيفية توزيع الردود. وكذلك عبر توزيع التردد حيث يمكن تنظيم البيانات من كل متغير. وعندما تقوم بتصور البيانات في شكل مخططات وأشرطة وجداول. فيصبح من الأسهل بكثير تقييم ما إذا كانت بياناتك تتبع توزيعاً عادياً أو توزيعاً منحرفاً. فيمكنك أيضاً الحصول على إحصاءات حول مكان القيم المتطرفة وكيفية إصلاحها.

الخطوة الرابعة لتحليل البيانات الإحصائية اختبار فرضياتك:

ما هي الفرضيات التي يتم اختبارها بالضبط؟ إنه المكان الذي يختبر فيه المحلل أو الباحث جميع الافتراضات التي تم إجراؤها مسبقاً فيما يتعلق بمعامل السكان. فتعتمد المنهجية التي اختارها الباحث فقط على طبيعة البيانات المستخدمة وسبب تحليلها. فالهدف الوحيد هو تقييم معقولية الفرضيات بمساعدة بيانات العينة، فيمكن أن تأتي البيانات هنا إما من عدد أكبر من السكان أو من عينة لتمثيل المجتمع بأكمله. حيث ستساعدك هذه الخطوات الأربع على فهم ما يحدث بالضبط في اختبار الفرضيات.

الخطوة الخامسة لتحليل البيانات الإحصائية تفسير البيانات:

لقد وصلت إلى الخطوة الأخيرة من التحليل الإحصائ ، حيث سيتم تفسير جميع البيانات التي وجدتها مفيدة حتى الآن. فمن أجل التحقق من قابلية استخدام البيانات، يقارن الباحثون القيمة p بمستوى مهم محدد، وهو 0.05. وذلك حتى يتمكنوا من معرفة ما إذا كانت النتائج مهمة إحصائياً أم لا، فهذا هو السبب في أن هذه العملية في اختبار الفرضيات تسمى الدلالة الإحصائية. فتذكر أن النتائج التي تحصل عليها هنا من غير المرجح أن تكون قد نشأت بسبب الاحتمالية. حيث هناك فرص أقل لمثل هذه النتائج إذا كانت الفرضية الصفرية معقولة.

 فيديو: أساليب إختيار التحليل الإحصائي المناسب للبيانات في البحث العلمي