أساليب المعالجة الإحصائية: لتحقيق أهداف الدراسة وتحليل البيانات التي تم تجميعها، فقد تم استخدام العديد من الأساليب الإحصائية المناسبة باستخدام الحزم الإحصائية للعلوم الاجتماعية Statistical Package for Social Sciences والتي يرمز لها اختصاراً بالرمز (SPSS). وذلك بعد أن تم ترميز وإدخال البيانات إلى الحاسب الآلي، ولتحديد طول خلايا مقياس ليكرت الخماسي ( الحدود الدنيا والعليا ) المستخدم في محاور الدراسة ، تم حساب المدى( 5-1=4)، ثم تقسيمه على عدد خلايا المقياس للحصول على طول الخلية الصحيح أي( 4/5= 0.80) بعد ذلك تم إضافة هذه القيمة إلى أقل قيمة في المقياس ( أو بداية المقياس وهي الواحد الصحيح) وذلك لتحديد الحد الأعلى لهذه الخلية، وهكذا أصبح طول الخلايا كما يأتي : - من 1 إلى 1.80 يمثل (لا ينطبق أبداً) نحو كل عبارة باختلاف المحور المراد قياسه. - من 1.81 وحتى 2.60 يمثل ( ينطبق نادراً) نحو كل عبارة باختلاف المحور المراد قياسه. - من 2.61 وحتى 3.40 يمثل ( غير متأكد ) نحو كل عبارة باختلاف المحور المراد قياسه. - من 3.41 وحتى 4.20 يمثل (ينطبق غالباً) نحو كل عبارة باختلاف المحور المراد قياسه. - من 4.21 وحتى 5.00 يمثل (ينطبق دائماً) نحو كل عبارة باختلاف المحور المراد قياسه حيث تم حساب التكرارات والنسب المئوية للتعرف على الخصائص الشخصية والوظيفية لمفردات عينة الدراسة وتحديد استجابات مفرداتها تجاه عبارات المحاور الرئيسة التي تتضمنها أداة الدراسة. وبعد ذلك تم حساب المقاييس الاحصائية التالية : 1) المتوسط الحسابي الموزون (المرجح) " Weighted Mean " وذلك لمعرفة مدى ارتفاع أو انخفاض استجابات مفردات عينة الدراسة على كل عبارة من عبارات متغيرات الدراسة الأساسية، مع العلم بأنه يفيد في ترتيب العبارات حسب أعلى متوسط حسابي موزون. 2) المتوسط الحسابي " Mean " وذلك لمعرفة مدى ارتفاع أو انخفاض استجابات مفردات عينة الدراسة عن المحاور الرئيسة (متوسط متوسطات العبارات)، مع العلم بأنه يفيد في ترتيب المحاور حسب أعلى متوسط حسابي. 3) تم استخدام الانحراف المعياري "Standard Deviation" للتعرف على مدى انحراف استجابات مفردات عينة الدراسة لكل عبارة من عبارات متغيرات الدراسة، ولكل محور من المحاور الرئيسة عن متوسطها الحسابي. ويلاحظ أن الانحراف المعياري يوضح التشتت في استجابات مفردات عينة الدراسة لكل عبارة من عبارات متغيرات الدراسة، إلى جانب المحاور الرئيسة، فكلما اقتربت قيمته من الصفر تركزت الاستجابات وانخفض تشتتها بين المقياس. 4) أختبار ( ف ) تحليل التباين الأحادي ( One Way ANOVA ) للتعرف على ما إذا كانت هنالك فروق ذات دلالة إحصائية بين اتجاهات مفردات عينة الدراسة نحو محاور الدراسة بإختلاف متغيراتهم الشخصية والوظيفية التي تنقسم إلى أكثر من فئتين . 5) أختبار شيفيه ( Scheffe ) للتعرف على اتجاه صالح الفروق نحو أي فئة من فئات المتغيرات التي تنقسم إلى أكثر من فئتين وذلك إذا ما بين أختبار تحليل التباين الأحادي وجود فروق بين فئات هذه المتغيرات. المعايير الأساسية لنقد البحوث التربوية في ضوء ما تحدده مصادر البحث العلمي في المجالات التربوية يمكن تحديد الأساسات لنقد البحوث التربوية في النقاط الرئيسية التالية:. أولا:أن يكون هناك مشكلة أو سؤالا رئيسيا تسعي الدراسة إلى الإجابة عليه في ضوء ما يلى:_1- 1- هل تعالج المشكلة موضوع جديدا أم موضوع مكررا ؟ 2- هل تسهم الدراسة في إضافة علمية معينة ؟وهل تساعد على نمو المجتمع ؟ 3- هل تؤدي إلى توجيه الاهتمام ببحوث ودراسات أخرى؟ 4- هل أظهر الباحث قدرة ومهارة علمية في صياغة المشكلة بعبارات محددة الدلالة؟ 5- هل يمكن تعميم النتائج التي ستحققها الدراسة؟ ثانيا :أن يكون هناك استعراضا للدراسات السابقة وفق مايلى :1- هل أظهر الباحث مهارة علمية عالية في ألرجوع إلى المصادر المتعددة وثيقة الصلة بموضوع الدراسة سواء الأولية منها أو الثانوية ؟ 2- هل استشار الدوريات والأبحاث العلمية المحلية منها أو الأقلمية أو العالمية؟ 3- هل أستطاع الباحث أن يظهر براعة واضحة في تحليل ونقد وعرض الدراسات السابقة بأسلوب متميز؟ 4- هل أسهمت الدراسات السابقة بشكل واضح في بلورة دراسته وتحديد ابعادها؟ 5 -هل زودته بالأفكار أو الأدوات أو الإجراءات المفيدة لدراسته؟ 6- هل جنبته الوقوع في تكرار ودراسة سابقة؟ ثالثا :أن يكون هناك هدفا أو أهدافا معينة لبحث وفق مايلى:.1- هل تمكن الباحث من توضيح ما يريد الوصول إلية من البحث؟ 2- هل الأهداف واقعية وممكنة التحقيق من خلال البحث؟ 3- هل صاغ الباحث أهدافه بوضوح تام وبلغة سهلة؟ 4- ما المصادر التي جاءت منها أهداف الدراسة؟ رابعا: أن يكون هناك فروضا للدراسة (إذا كانت الدراسة من النوع الذي يحتمل ذلك كالبحوث التجريبية وبحوث المقارنة وغيرها ).1- هل صاغ الباحث فروضة بلغة واضحة ومحددة لا تحتمل التأويل ؟ 2- هل الفروض في نطاق إمكانيات الباحث من حيث الزمن والجهد المبذول في البحث؟ 3- كيف صاغ الباحث فروضة ؟ وهل هي بالطريقة المباشرة أم بالطريقة الصفرية؟ 4- هل ساعدت الفروض الباحث في تحديد إجراءات وأساليب وأدوات بحثه؟ 5- هل ساعدته في تقديم تفسير للعلاقات بين المغيرات؟وبعنى هل أمدته بإطار لنتائج بحثه؟ خامسا:أن يكون هناك مجتمعا وعينة للدراسات وفق مايلي:1- هل حدد الباحث المجال أو الميدان العام الذي تنطبق علية نتائج للدراسة (المجتمع)؟ (كالتعليم الابتدائي , أو المتوسط ,أو الثانوي,أو التعليم العالي ,أو التعليم المهني ,أو التعليم الخاص...الخ) 2- هل حدد الباحث العينة الممثلة لمجتمع بحثه؟ وما الأسلوب الذي أتبعة في تحديد العينة؟ 3- هل تناسبت العينة مع المجتمع العام المراد دراسته؟ 4- هل حدد الباحث مواصفات العينة بدقة ؟(كالحالة الاجتماعية ,أو ألاقتصاديه , أو الثقافية ,أو الجنس أو العمر...الخ ) سادسا :أن يكون هناك أداة أو أدوات للدراسة في ضوء مايلى:.1- هل أحسن الباحث انتقاء الأداة أو الأدوات المناسبة للدراسة؟ 2- هل قنن الباحث أداته أو أدواته (الصدق والثبات)؟ 3- إذا كانت الأداة هي الاستبانة على سبيل المثال : - فهل حدد أهدافها وأهميتها البحثية ؟ وهلل حدد سبب اختياره لها دون غيرها من الأدوات ؟ - ما نوع الأستبانه المستخدمة ؟ هل هي مغلقة أم مفتوحة ؟ أم مغلقة مفتوحة؟ _هل هناك قواعد عامة أعتمد عليها الباحث في بناء الاستبانه؟ ماهي؟ _ما لإجراءات التي تم بموجبها توزيع الاستبانة على عينة لبحث (هل هو بالبريد ,أم المناولة الشخصية من الباحث أو غيرة.الخ) _وهل وفق الباحث في تطبيق أداته بشكل سليم) سابعا :أن تكون هناك معالجة إحصائية لتحليل نتائج الدراسة ونحو الآتي:1- هل أستخدم الباحث الإجراء الإحصائي الملائم لبحثه ؟ 2- هل أظهر الباحث مقدرة علمية واضحة في توظيف الإجراءات الإحصائية لبحثه بشكل سليم؟ 3- هل تمكن الباحث من تحليل نتائج دراسته بشكل صحيح؟ 4- هل حدد الباحث توصياته ومقترحاته بشكل صحيح؟ ثامنا:أن تكون الإجراءات العلمية للبحث سليمة وفق مايلي:1- هل اتبع الباحث الخطوات العلمية الصحيحة في البحث مثل (تحديد الإطار العام ,أبوابه فصوله ,أقسامة . عناصره الرئيسة..... الخ) 2- هل إلتزم الباحث بالموضوعية العلمية في التصنيف والاقتباس وأسلوب الوصف والتحليل؟ 3- هل قام بتصنيف المصادر العلمية بالأسلوب المعترف علية علميا؟ 4- هل أرفق الملاحق لبحثه الهامة للدارسة؟ 5- هل تضمن البحث فوائد المحتوى , والجداول والأساسية ,ومالإحصاء وسيلة خاصة للتعامل مع نوعية معينة من الأرقام ... قبل الخوض فيه لابد من تحديد مبدئي لماهية هذه الأرقام... من أين جاءت؟... وماذا تمثل؟ ... وعلى ماذا تدل؟ لنأخذ مثالا بسيطا: باحث يؤمن بأن الدواء "س" علاج فعال ضد المرض "ص"... أخذ مجموعة من المرضى ووزعهم على مجموعتين: مجموعة العلاج (Treatment group) ومجموعة ظابطة (Control group) ... مجموعة العلاج تأخذ من الدواء "س" والمجموعة الظابطة تأخذ من مادة تشبه الدواء "س" شكلا أو طعما ولكنها غير مؤثرة (Placebo) ... .بعد فترة معينة يقيس الباحث مستوى المرض "ص" في مجموعة العلاج و المجموعة الظابطة ... ولنفترض أنه يقيس نسبة تركيز "ع" في الدم لتحديد حجم المرض ( كلما زاد "ع" في الدم زادت حدة المرض "ص") .... والان يأخذ مجموعة من القياسات لإثبات نظرية ( أن الدواء "س" فعال ضد المرض "ص"). بنظرة مبسطة للمثال نجد هناك بعض المتغيرات (Variables) في هذه الدراسة .... أحد هذه المتغيرات هو كيفية العلاج (إما الدواء "س" أو المادة الغير مؤثرة) ... ومتغير اخر هو نسبة تركيز "ع" في الدم ( فهو متغير بتغير حدة المرض) ... أمر اخر مهم أن كيفية العلاج يعتبر متغير مستقل (Independent variable) فهو المتغير الذي يتبع تحكم الباحث في الدراسة ... بينما نسبة "ع" في الدم فهو المتغير التابع (Dependent variable) أي المتغير الذي يتنوع تبعا لمجريات التحكم في المتغير المستقل .... وبعد تحديد ماهية المتغيرات ( "س" و "ع") و العلاقة الرابطة بينهما(المستقل والتابع) لابد من مستوى القياس لهذه المتغيرات وبهذا نختار الأسلوب الإحصائي الأمثل للتعامل مع القياسات ( بيانات الدراسة) ... المتغيرات عادة تقاس بواحد من أربعة مقاييس: مقياس اسمي (Nominal scale) ... ويعني باختصار أن يتكون المتغير من أصناف لا يحكمها ترتيب أو عدد , كالمتغير المستقل "س" في مثالنا أعلاه ... وكجنس المريض ... حالته الاجتماعية ... الخ مقياس رتبي او ترتيبي (Ordinal scale) وهو أن يكون المتغير من أصناف لا يحكمها عدد ولكن يحكمها الترتيب ... كالمتغير "ص" في مثالنا أعلاه فهو قد يصنف على كونه 0=غير موجود , 1= بسيط , 2=متوسط, 3= مستفحل الخ ... وهنا مع أن الفروقات مرتبة ولكن لا نستطيع معرفة حجم الفواصل بين الفروقات مقياس فئوي (Interval scale) وهو أن يكون المتغير من فترات عددية يحكمها الترتيب ولكن لا يوجد لها صفر مطلق ولا تنطبق عليها النسبية ... بمعنى أن الفرق في درجة الحرارة بين 30-20=20-10 ولكن نسبة 20 الى 10 كدرجة حرارة لا تعادل الضعف ... ومثال أخر اختبار الذكاء (IQ test) فالفرق بين 60-40 = الفرق بين 40-20 ولكن لا نستطيع القول أن 40 تعادل ضعف ذكاء 20 الخ مقياس نسبي (Ratio scale) وهو ان يكون المتغير من فترات عددية يحكمها الترتيب ويوجد لها صفر مطلق ... مثل المتغير التابع "ع" في مثالنا ....ومثل الوزن والطول والعمر. وبالتالي فالمقياس الاسمي والرتبي مقاييس نوعية (Qualitative) ... والمقياس الفئوي والنسبي مقاييس كمية (Quantitative) ... والتعامل الاحصائي هنا يختلف باختلاف مقاييس المتغيرات ... لاحقة المختلفة؟الإحصاء وسيلة خاصة للتعامل مع نوعية معينة من الأرقام ... قبل الخوض فيه لابد من تحديد مبدئي لماهية هذه الأرقام... من أين جاءت؟... وماذا تمثل؟ ... وعلى ماذا تدل؟ لنأخذ مثالا بسيطا: باحث يؤمن بأن الدواء "س" علاج فعال ضد المرض "ص"... أخذ مجموعة من المرضى ووزعهم على مجموعتين: مجموعة العلاج (Treatment group) ومجموعة ظابطة (Control group) ... مجموعة العلاج تأخذ من الدواء "س" والمجموعة الظابطة تأخذ من مادة تشبه الدواء "س" شكلا أو طعما ولكنها غير مؤثرة (Placebo) ... .بعد فترة معينة يقيس الباحث مستوى المرض "ص" في مجموعة العلاج و المجموعة الظابطة ... ولنفترض أنه يقيس نسبة تركيز "ع" في الدم لتحديد حجم المرض ( كلما زاد "ع" في الدم زادت حدة المرض "ص") .... والان يأخذ مجموعة من القياسات لإثبات نظرية ( أن الدواء "س" فعال ضد المرض "ص"). بنظرة مبسطة للمثال نجد هناك بعض المتغيرات (Variables) في هذه الدراسة .... أحد هذه المتغيرات هو كيفية العلاج (إما الدواء "س" أو المادة الغير مؤثرة) ... ومتغير اخر هو نسبة تركيز "ع" في الدم ( فهو متغير بتغير حدة المرض) ... أمر اخر مهم أن كيفية العلاج يعتبر متغير مستقل (Independent variable) فهو المتغير الذي يتبع تحكم الباحث في الدراسة ... بينما نسبة "ع" في الدم فهو المتغير التابع (Dependent variable) أي المتغير الذي يتنوع تبعا لمجريات التحكم في المتغير المستقل .... وبعد تحديد ماهية المتغيرات ( "س" و "ع") و العلاقة الرابطة بينهما(المستقل والتابع) لابد من مستوى القياس لهذه المتغيرات وبهذا نختار الأسلوب الإحصائي الأمثل للتعامل مع القياسات ( بيانات الدراسة) ... المتغيرات عادة تقاس بواحد من أربعة مقاييس: مقياس اسمي (Nominal scale) ... ويعني باختصار أن يتكون المتغير من أصناف لا يحكمها ترتيب أو عدد , كالمتغير المستقل "س" في مثالنا أعلاه ... وكجنس المريض ... حالته الاجتماعية ... الخ مقياس رتبي او ترتيبي (Ordinal scale) وهو أن يكون المتغير من أصناف لا يحكمها عدد ولكن يحكمها الترتيب ... كالمتغير "ص" في مثالنا أعلاه فهو قد يصنف على كونه 0=غير موجود , 1= بسيط , 2=متوسط, 3= مستفحل الخ ... وهنا مع أن الفروقات مرتبة ولكن لا نستطيع معرفة حجم الفواصل بين الفروقات مقياس فئوي (Interval scale) وهو أن يكون المتغير من فترات عددية يحكمها الترتيب ولكن لا يوجد لها صفر مطلق ولا تنطبق عليها النسبية ... بمعنى أن الفرق في درجة الحرارة بين 30-20=20-10 ولكن نسبة 20 الى 10 كدرجة حرارة لا تعادل الضعف ... ومثال أخر اختبار الذكاء (IQ test) فالفرق بين 60-40 = الفرق بين 40-20 ولكن لا نستطيع القول أن 40 تعادل ضعف ذكاء 20 الخ مقياس نسبي (Ratio scale) وهو ان يكون المتغير من فترات عددية يحكمها الترتيب ويوجد لها صفر مطلق ... مثل المتغير التابع "ع" في مثالنا ....ومثل الوزن والطول والعمر. وبالتالي فالمقياس الاسمي والرتبي مقاييس نوعية (Qualitative) ... والمقياس الفئوي والنسبي مقاييس كمية (Quantitative) ... والتعامل الاحصائي هنا يختلف باختلاف مقاييس المتغيرات ...
Posted on: Sat, 22 Jun 2013 07:12:25 +0000
Trending Topics
Recently Viewed Topics
© 2015