إن جمع البيانات هي عملية
منهجية للحصول على الملاحظات أو القياسات. يمكّنك جمع البيانات من اكتساب المعرفة
المباشرة والرؤى الفريدة حول مشكلة البحث الخاص بك، سواءً كنت تجري بحثًا لأهداف
تجارية أو حكومية أو أكاديمية.
على الرغم من أن الأهداف
والأساليب المستخدمة في البحث قد تختلف في كل مجال من مجالات العلوم، فإن عملية
جمع البيانات عمومًا تظل كما هي إلى حد كبير.
ضع في اعتبارك ما يلي قبل البدء في جمع البيانات:
• الغرض من الدراسة.
• نوع البيانات التي
ستجمعها.
• الإجراءات والأساليب التي
ستستخدمها لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها.
استخدم هذه الإجراءات
الأربعة أدناه؛ لجمع بيانات عالية الجودة وثيقة الصلة بأهدافك.
الخطوة الأولى: تحديد الغرض من دراستك
يجب أن تحدد أهدافك وما
تريد تحقيقه بوضوح، قبل أن تتمكن من بدء عملية جمع البيانات. يمكنك البدء بكتابة
بيان مشكلة يوضح طبيعة المسألة / القضية التي تريد معالجتها، وسبب أهميتها من
الناحية العملية أو العلمية.
بعد ذلك، قم بإنشاء سؤال أو
أكثر من الأسئلة البحثية، التي تعبر عن أهدافك بوضوح وتحدد بدقة ما تريد اكتشافه.
قد تحتاج إلى جمع البيانات الكمية أو النوعية، اعتمادًا على أسئلة الدراسة الخاصة
بك:
تستخدم الأساليب الإحصائية
لتحليل البيانات الكمية، والتي يتم تقديمها كأرقام ورسوم بيانية. في حين تستخدم
الكلمات للتعبير عن البيانات النوعية، والتي يتم بعد ذلك تفسيرها وتصنيفها
للتحليل.
اجمع البيانات الكمية إذا
كان هدفك هو اختبار فرضية أو قياس شيء ما بدقة، أو اكتساب رؤى إحصائية واسعة
النطاق. اجمع البيانات النوعية إذا كان هدفك هو التحقيق في المفاهيم واكتشاف
الأفكار أو معرفة الخبرات أو الحصول على فهم متعمق لموقف أو سياق معين. استخدم
نهجًا مختلطًا يجمع نوعي البيانات هذا "البحث المزيج"، إذا كان لديك عدة
أهداف بحثية.
أمثلة على أهداف البحث الكمي والنوعي
تقوم بإجراء بحث حول كيفية
رؤية الموظفين لرؤسائهم المباشرين في مؤسسة كبيرة.
هدفك الأول الذي تريد
القيام به - هو معرفة ما إذا كان هناك أي تناقضات كبيرة في كيفية رؤية الأشخاص
للرؤساء في المكاتب والإدارات المختلفة.
هدفك الثاني هو جمع تعليقات
ثاقبة من الموظفين - لمعرفة اقتراحات جديدة حول كيفية قيام المديرين بتحسين
أدائهم.
اخترت جمع البيانات الكمية
والنوعية باستخدام نهج متعدد الأساليب.
الخطوة الثانية: حدد طريقة جمع البيانات
اختر النهج الأكثر ملاءمة
لبحثك؛ بناءً على البيانات التي ترغب في جمعها. يستخدم النهج الكمي في الغالب في
البحث التجريبي. تشمل الأساليب النوعية الإثنوغرافيا ومجموعات التركيز والمقابلات.
يمكن استخدام كل من الأساليب الكمية والنوعية لجمع البيانات الثانوية، من خلال
الاستطلاعات والملاحظات والبحوث الأرشيفية وغير ذلك. فكر جيدًا في النهج الذي
ستستخدمه لجمع البيانات، التي ستساعدك بشكل مباشر في معالجة أسئلتك البحثية.
طرق
جمع البيانات
• التجربة.
• المقابلة / مجموعة
التركيز.
• الملاحظة.
• الأجناس البشرية.
• بحث المحفوظات.
• جمع البيانات الثانوية.
الخطوة الثالثة: خطط لطرق جمع البيانات الخاصة بك
يجب أن تخطط بعناية لكيفية
وضع الطريقة / الطرق، التي اخترتها موضع التنفيذ بمجرد أن تقررها. ما هي الخطوات
التي ستتخذها للتأكد من أن المتغيرات، التي تهتم بها يتم ملاحظتها أو قياسها بدقة؟
على سبيل المثال، اختر
تنسيق الأسئلة إذا كنت تجري استطلاعات أو مقابلات. بينما إذا كنت تجري تجربة،
فاختر قراراك بشأن تصميمك التجريبي، مثل تحديد معايير التضمين والاستبعاد.
التفعيل
قد تكون متغيراتك قابلة
للقياس على الفور في بعض الأحيان؛ على سبيل المثال، قد تكون قادرًا على تحديد
متوسط عمر الموظفين بمجرد سؤالهم عن تواريخ ميلادهم. ومع ذلك، ستكون مهتمًا في
كثير من الأحيان بجمع البيانات حول المزيد من الأفكار أو المتغيرات المجردة، التي
لا يمكن ملاحظتها بسهولة وبشكل مباشر.
يشير التفعيل إلى عملية
تحويل المفاهيم النظرية المجردة إلى ملاحظات قابلة للقياس الكمي. يجب ترجمة
التعريف التشغيلي لما ستقيسه بالفعل من التعريف المفاهيمي، لما ترغب في فحصه في
استراتيجية جمع البيانات.
مثال على التفعيل
لقد قررت استخدام
الاستطلاعات لجمع البيانات الكمية. المفهوم الذي تريد قياسه هو قيادة المديرين.
يمكنك تفعيل هذا المفهوم بطريقتين:
1. أنت تطلب من المديرين
تقييم مهاراتهم القيادية على مقياس مكون من 5 نقاط، لتقييم القدرة على التفويض
والحسم والاعتمادية.
2. تطلب من موظفيهم
المباشرين تقديم تعليقات مجهولة المصدر حول المديرين فيما يتعلق بالموضوعات نفسها.
يمكن أن يساعدك استخدام
تصنيفات متعددة لمفهوم واحد في إعادة التحقق من بياناتك وتقييم صحة اختبار
مقاييسك.
أخذ العينات
لجمع البيانات بشكل منهجي،
قد تحتاج إلى إنشاء نموذج لتطوير خطة. يستلزم هذا تحديد العينة أو المجموعة التي
ستستخدمها بالفعل لجمع البيانات، بالإضافة إلى السكان أو المجموعة التي تنوي
استخلاص استنتاجات بشأنها.
ستحدد طريقة أخذ العينة
الخاصة بك كيفية جمع البيانات لمشروعك، مثل تعيين المشاركين أو الحصول على قياس لدراستك.
يجب أن تأخذ في الاعتبار بعض العوامل أثناء اختيار طريقة أخذ العينات، مثل حجم
العينة المطلوب، وإمكانية الوصول إلى العينة، والفترة الزمنية لجمع البيانات.
توحيد الإجراءات
إذا كنت تجري دراسة مع
العديد من الباحثين، فأنشئ دليلًا شاملًا لتوحيد إجراءات طرق جمع البيانات.
من خلال إجراء الاختبارات
في نفس الإعدادات واستخدام معايير غير متحيزة لتسجيل الملاحظات وتصنيفها، على سبيل
المثال، يمكنك التأكد من أن كل فرد في فريق البحث الخاص بك يجمع البيانات
باستمرار. للقيام بذلك، يجب عليك وضع تعليمات دقيقة خطوة بخطوة. هذا يساعد في تجنب
التحيزات السائدة في الدراسة، بما في ذلك التحيز المعلوماتي - البحثية، والتحيز
بسبب المتغيرات المحذوفة.
يمكنك استخدام هذا لتكرار
الدراسة في المستقبل، ويساعد أيضًا في تأكيد صحة بياناتك وموثوقيتها.
إنشاء استراتيجية لإدارة البيانات
يجب أن تضع خططًا لكيفية
تنظيم بياناتك وتخزينها قبل البدء في جمع البيانات.
من المحتمل أنك ستحتاج إلى
إخفاء هوية البيانات وتأمينها، إذا كنت تجمع معلومات من الأفراد من أجل وقف تسرب
البيانات الحساسة (مثل الأسماء أو أرقام الهوية).
إذا كنت تستخدم المقابلات
أو غيرها من الأساليب الورقية لجمع البيانات، فيجب عليك إدخال المعلومات أو إجراء
نسخ بطريقة منظمة لمنع الأخطاء والتشويه.
سيساعدك وجود نظام تنظيمي
أو مؤسسي احتياطي بانتظام على تجنب فقدان البيانات.
الخطوة 4: اجمع البيانات
يمكن بعد ذلك قياس
المتغيرات التي تهتم بها أو ملاحظتها باستخدام الطرق التي اخترتها.
أمثلة
على جمع البيانات النوعية والكمية
تقوم بتوزيع استطلاع مع كل
من الأسئلة المغلقة والمفتوحة على عينة من 300 موظف في الشركة من مختلف الإدارات
والمواقع، من أجل الحصول على معلومات حول كيفية رؤيتهم لرؤسائهم.
يُطلب من المشاركين تصنيف
المهارات القيادية لمديريهم على مقياس من 1 إلى 5 في الأسئلة المغلقة. نظرًا لأن
البيانات عددية " رقمية"، يمكن العثور على المتوسطات والأنماط من خلال
التحليل الإحصائي.
يُطلب من المشاركين في
الأسئلة المفتوحة تقديم أمثلة على نقاط القوة الحالية للمدير وما يقوموا به،
ومجالات التحسين التي يمكنهم القيام بها في المستقبل. إن البيانات التي تم إنشاؤها
هي نوعية، ويمكن تصنيفها لمزيد من المعلومات باستخدام تحليل المحتوى.
فيما يلي بعض الممارسات
الجيدة؛ للتأكد من أن البيانات الجيدة يتم تسجيلها بشكل منهجي:
تأكد من تدوين جميع التفاصيل ذات الصلة بمجرد تلقي البيانات. على سبيل المثال، دوّن لمعرفة ما إذا كان أو كيف تتم إعادة معايرة أدوات المختبر أثناء التجربة من عدمه. تحقق مرة أخرى من الإدخال اليدوي للبيانات بحثًا عن الأخطاء. إذا جمعت بيانات كمية، يمكنك تقييم صحتها وموثوقيتها لتحديد مستوى جودة البيانات.
