تجنب أخطاء التحليل الإحصائي لبيانات البحث العلمي

في بيئة عالمنا اليوم، حيث المعلومات والآراء متاحة بسهولة عبر مختلف المنصات، فقد أصبحت الثقة والنزاهة تحديًا صعبًا بشكل متزايد. بصفة الكثير من الباحثون والعلماء، فهم ملتزمون باكتشاف الحقيقة، ويجب عليهم السعي لإبقاء هذه الكلمات حية وذات صلة.

على نطاق أوسع عالميًا، يمكن أن يؤدي تشويه نتائج دراسة المخدرات نظريًا إلى إلحاق الضرر بشخص يتعاطى العقار. على الرغم من أن هذا يجب أن يكون خطأ فادحًا ومنهجيًا، إلا أن هذا الاحتمال موجود وممكن 1.

على مستوى أكثر عملية وواقعية، فإن التفسير الخاطئ لنتائج البحث يهدر الوقت والمال والموارد البشرية، بينما يقوض ثقة الجمهور في العلوم أو العلماء. كما أنه لا يفيد مهنة الباحث ويدعمها أيضًا.

في حين أن التطبيق الفعال والصحيح للإحصاءات يمكن أن يكون محيرًا ومربكًا، إلا أنه لا ينبغي أن يكون مخيفًا. حتى لو لم تكن تقارير الإحصائيات تناسبك ومن نقاط قوتك، فستساعدك هذه المقالة عبر بعض المقترحات على أن تكون أكثر تفكيرًا ودقة في تحليل نتائج دراستك والإبلاغ عنها.

الأسباب التي تجعل الباحثين يرتكبون أخطاء

إن الإحصاء هو نظام غريب يغرس الخوف ويثير القلق في نفوس كثير من الناس. أولئك الذين لا يحبون الرياضيات وينفرون منها يخافون من جميع الأرقام، في حين يتم تأجيل مؤيدي الرياضيات بسبب الطبيعة غير الدقيقة للإحصاءات. تتضمن الإحصائيات الكثير من الأرقام ولكنها لا تقدم حلولاً صحيحة محددة، مثل التي يجدها المرء في الجبر أو حساب التفاضل والتكامل.

إن الخوف من الإحصائيات هو أحد الأسباب الرئيسة، التي تجعل الباحثين يرتكبون أخطاء في تقييم البيانات وتحليل نتائج دراستهم والإبلاغ عنها. غالبًا ما تكون نتيجة هذا النفور الرغبة في تجنب كل الأشياء الإحصائية، والفشل في تثقيف الذات بشكل كافٍ. يمكن أن يؤدي ذلك إلى عدم الانتباه وضعف العمل وعدم الاهتمام بالدقة والثقة في نتائج الدراسة. بالطبع، إن الخوف من الأرقام ليس السبب الوحيد الذي يجعل الباحثين يرتكبون أخطاء إحصائية. إن الأسباب المحتملة الأخرى هي كما يلي:

• الافتقار إلى التدريب الرسمي - قد لا يكون بعض الباحثين قد حصلوا على تدريب إحصائي رسمي مناسب، ولكن البرامج والموارد المختلفة عبر الإنترنت، تجعل من السهل الآن التغلب على هذا النقص من خلال التعلم الذاتي.

• مساعدة غير كافية - إذا لم تكن قويًا في مجال الإحصائيات، فيجب أن تجد شخصًا ما يمكنه التحقق من عملك مرة أخرى. قد لا يكون ذلك عمليًا وممكنًا إذا لم يتم تقديم هذه المساعدة.

• نقص الموارد - قد يكافح الباحثون ذوو الوقت الضيق أو الميزانية المحدودة للتمويل، لتكريس اهتمام كافٍ لجمع البيانات وتحليلها، مما قد يؤدي إلى حدوث أخطاء. على سبيل المثال، قد يؤدي ضيق الوقت إلى عدم إجراء عمليات التحقق، وقد يؤدي نقص التمويل إلى عدم كفاية عدد العاملين في المشروع 1.

تجنب 8 أخطاء إحصائية شائعة يرتكبها الباحثون

يمكن أن تحدث الأخطاء الإحصائية في خطوات مختلفة أثناء إجراء عملية البحث، بما في ذلك جمع البيانات ومعالجتها وإعداد التقارير. لتجنب الإبلاغ الخاطئ غير الدقيق، يجب أن يكون الباحث الذي يواجه تحديات إحصائية على دراية بالعيوب والأخطاء الأساسية التالية.

عدم استخدام البيانات النظيفة

غالبًا ما يكون هذا الخطأ غير واضح للقراء ما لم يفحصوا البيانات الحقيقية، وهو أحد الأسباب التي تجعل المجلات العلمية تتطلب بشكل متزايد شفافية البيانات. يجب التعامل مع القيم المتطرفة والقيم المفقودة في مجموعات البيانات بعناية قبل إجراء التحليل. إذا كنت تقوم بالإبلاغ عن متوسط ارتفاع الطلاب الجدد في الكلية، وربع السجلات في بياناتك فارغة، أو إذا كان العديد من الطلبة في فريق كرة السلة، فلن تحصل على متوسط دقيق محتمل. إن الحل هو ببساطة التعرف على بياناتك. قم بعمل بعض الرسوم البيانية: المخططات المبعثرة أو الرسوم البيانية أو أي شيء آخر من شأنه أن يساعد بياناتك في عرض الشكل الذي تبدو عليه.

إتباع طريقة غير فعالة لأخذ العينات

تظهر هذه المشكلة عادةً بشلك متكرر في الدراسات التي تستخدم بيانات المسح. إن الخطأ الأساسي هو التفكير في أن البيانات التي تم جمعها تمثل السكان المعنيين. ومع ذلك، من الصعب للغاية الحصول على عينة تمثيلية حقًا عند إجراء المسوحات. على سبيل المثال، من أجل جمع العدد المطلوب من الاستطلاعات، يختار الباحثون في كثير من الأحيان الطريقة الأكثر ملاءمة. يمكن أن يشمل ذلك الوقوف خارج السوبر ماركت أو الاتصال بأرقام هواتف المنزل. سيؤدي استخدام أحد هذه الإجراءات الشائعة إلى انحراف البيانات الناتجة. ضع في اعتبارك المجموعات التي تهتم بها، والسكان الذين تقوم بأخذ عينات منهم حقًا عند جمع البيانات.

 الإبلاغ عن الارتباطات الزائفة.

كن حذرًا من اكتشاف الارتباطات المهمة بين المتغيرات غير المرتبطة فعليًا. على سبيل المثال، تم العثور على ارتباط كبير بين عدد درجات الماجستير الممنوحة في الولايات المتحدة وإيرادات شباك التذاكر 2. من الواضح أن هذه المتغيرات ليست مرتبطة ارتباطًا وثيقًا.

اتخاذ موقف أن الارتباط يشير إلى السببية

لا يعني وجود دليل على ارتباط إيجابي أو سلبي كبير بين المتغيرات أن التغيير في أحدهما يؤدي إلى تغيير في الآخر. أحد الأمثلة المعروفة هو العلاقة الإيجابية الجوهرية بين هجمات أسماك القرش واستهلاك الآيس كريم 3. هل يعزز هذا من افتراض أن تناول الآيس كريم يسبب هجمات أسماك القرش؟ من الناحية المنطقية، فإن كلاهما ناتج عن مكون ثالث وهو الصيف.

استخدام أسلوب التحليل غير الصحيح

لا تحتاج إلى أن تكون غارقًا تمامًا في الخبرة والمعرفة الإحصائية لمنع هذا الخطأ. ما لم تكن لديك مساعدة، فمن غير المرجح أن تستخدم إجراءات تحليل متقدمة لبياناتك. ومع ذلك، يجب أن تفهم التكتيكات والأساليب التي تستخدمها. على سبيل المثال، هل يمكن تطبيق الانحدار الخطي البسيط على المتغيرات الفئوية؟ هل يمكن لاختبارات t الكشف عن اختلافات كبيرة بين المجموعات المتعددة؟ سيستغرق الأمر بعض الجهد، لكن القراءة ستساعدك على تجنب الأخطاء الفادحة المحرجة.

عدم التحقق من افتراضات التحليل مرة أخرى

هذا يتعلق بالخطأ الأول. تعتمد جميع طرق التحليل على افتراضات حول البيانات التي يتم تحليلها. على سبيل المثال، فإن العديد من الطرق تستند إلى افتراض أن البيانات الأساسية يتم توزيعها بانتظام وبشكل طبيعي. قد تكون النتائج غير دقيقة؛ إذا كانت بياناتك لها توزيع مختلف. إن الحل هو التأكد من أنك تفهم تمامًا المتغيرات والحقائق والبيانات المطروحة. مرة أخرى، يمكن أن تكون الرسوم البيانية مفيدة حقًا في هذا الموقف بشكل كبير.

عدم الإبلاغ عن النتائج بدقة وبشكل صحيح

إن الخطأ الشائع الذي يرتكبه الباحثون الذين يواجهون تحديات إحصائية هو تفسير بياناتهم والإبلاغ عنها بشكل غير صحيح، مما يؤدي غالبًا إلى المبالغة في تقدير هذه النتائج. قد يعني هذا أنهم يدّعون أنهم أثبتوا شيئًا ما؛ عندما تشير النتائج فقط إلى أن الشيء صحيح في موقف واحد محدد صغير. إن الإحصاء لغة دقيقة وحذرة للغاية. إذا كانت النتائج التي توصلت إليها تشير إلى أنه لا يمكن رفض فرضيتك الصفرية، فهذا لا يعني أنه قد تم إثباتها. إنه يعني ببساطة أنه لا يمكن دحضها، ولا يمكن لنتائجك إلا أن تقدم أدلة لدعم هذه الفرضية فقط. قد يكون هذا مربكًا ومحيرًا للغاية حتى بالنسبة للباحثين البارعين من الناحية الإحصائية.

اختيار البيانات والنتائج

ليس من الجيد أبدًا إجراء دراسة لمعرفة النتائج التي تطلبها وتحتاج إليها بالضبط. قد يؤدي ذلك إلى معالجة البيانات أو اكتشاف اختبار من شأنه أن يؤدي إلى النتيجة المرجوة. تتمثل الإستراتيجية الأخرى غير الأخلاقية في تطوير الفرضية بعد جمع الأدلة من البيانات وتحليلها 4.

يمكن تجنب غالبية هذه الأخطاء باستخدام المعرفة والخبرة الإحصائية الصحيحة والمزيد من الانتباه. ومع ذلك، تظهر العديد من الأخطاء المعقدة في كثير من الأحيان في المشاريع البحثية. كما هو الحال دائمًا، فإن استشارة صديق أو زميل يتمتع بمعرفة وخبرة إحصائية واسعة هو الحل الأمثل.

هل تريد مشورة شخصية وخبيرة من خبير إحصائي حيوي، يمكن أن تساعدك في تحقيق أهداف مشروعك البحثي، وتحليله بالصورة الصحيحة بواسطة خبراء متخصصين؟ يمكن أن تكون خدمات التحليل والمراجعة الإحصائية في مدونة بحثي مفيدة للغاية، اطلب الخدمة الآن!