ضع في اعتبارك الشعور الذي
يلوح في الأفق عندما يُطلب منك تحليل بياناتك! الآن بعد جمع جميع البيانات الأولية
اللازمة، يجب أن تدعم فرضيتك إحصائيًا. إن كسر المفهوم الخاطئ القائل بأن الطلبة
لا يمكنهم إجراء العمليات الإحصائية سيكون أسهل أيضًا، من خلال توفير بياناتك
الرقمية كجزء من الإحصائيات في بحثك.
يتطلب البحث العلمي استخدام
الأساليب الإحصائية. في واقع الأمر، تسود الأساليب الإحصائية في البحث العلمي؛
لأنها تشمل جوانب التخطيط والتصميم وجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها والإبلاغ عن
نتائج البحث.
بالإضافة إلى ذلك، بدون
استخدام أدوات التحليل الإحصائي، فإن النتائج التي تم الحصول عليها من المشروع
البحثي هي فقط مجرد بيانات أولية لا قيمة لها. لذلك، فإن تحديد الإحصائيات في
البحث ضروري للغاية لدعم استنتاجات البحث. سنتحدث في هذا المنشور عن كيف يمكن أن
يؤدي تحليل الدراسات لبعض العلوم باستخدام الأساليب الإحصائية إلى استنتاجات
مفيدة.
استخدام الإحصاء في البحث العلمي
إن الإحصاء هو فرع من فروع
العلم، يتعامل مع جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها من عينة إلى مجتمع البحث بأكمله.
علاوةً على ذلك، فهو يساعد في التخطيط والتصميم الدقيق لدراسة ما، ويقدم تبريرًا
منطقيًا للتوصل إلى استنتاج مفيدة في اختتام الفرضية. ومع ذلك، تركز دراسة بعض
العلوم مثل الأحياء على دراسة الكائنات الحية وعملياتها البيوكيميائية المعقدة،
والتي تتسم بالديناميكية العالية وتتحدى التبرير المنطقي.
بغض النظر عن ذلك، يعد
الإحصاء مجالًا للدراسة أكثر تعقيدًا لتحديد أنماط الدراسة ووصفها، بناءً على
أحجام العينة المستخدمة. تظهر الإحصائيات على وجه التحديد اتجاهًا في الدراسة التي
تم إجراؤها.
كثيرًا ما يتم تجاهل
استخدام الإحصاء في تصميم البحث البيولوجي، وتستخدم التقنيات الإحصائية بشكل أساسي
بعد نهاية التجربة. وبالتالي، يتم إنتاج مجموعة معقدة من النتائج، التي يصعب فحصها
باستخدام الأساليب الإحصائية في البحث. يمكن للباحث تناول الموضوع بشكل أكثر منهجية
باستخدام الإحصاء في البحث، مع التحليل الإحصائي في البحث على النحو التالي:
1.
حساب حجم العينة
غالبًا ما يكون اختيار
العينات والعدد المناسب للاختبارات المتكررة هي الخطوات الأولى في الأبحاث
والتجارب. يتعامل الإحصاء في البحث، التي تعطي العشوائية الإحصائية وقانون استخدام
العينات الكبيرة. يعلمنا الإحصاء كيفية استقراء النتائج الإحصائية وتقليل التحيز
والأخطاء التجريبية، عن طريق اختيار حجم عينة من مجموعة عينات عشوائية واسعة.
2.
التحقق من صحة الفرضية
يجب على الباحثين التأكد من
أن النتيجة ذات دلالة إحصائية، قبل استخلاص أي استنتاجات من دراسة إحصائية ذات حجم
عينة كبير. للقيام بذلك، يحتاج الباحث أولًا إلى صياغة فرضية قبل فحص توزيع
البيانات. بالإضافة إلى ذلك، تساعد الإحصائيات في البحث على تفسير البيانات المجمعة
بالقرب من وسطها أو المنتشرة عبر التوزيع. تساهم هذه الاتجاهات في تحليل العينة
والدلالة على الفرضية.
3.
تحليل البيانات وتفسيرها
تساعد إحصائيات البحث في
تحليل كميات هائلة من البيانات. هذا يسهل على الباحثين تفسير تجاربهم وبياناتهم،
والتوصل إلى استنتاجات فعالة. سيأخذ التحليل الإحصائي الشامل في الاعتبار جميع
المقاييس الإحصائية الأخرى والتباين في العينة لتقديم تفسير مفصل للبيانات. قد يؤدي
اختتام الدراسة يدويًا أو من خلال الملاحظة المرئية إلى نتائج غير دقيقة. نتيجةً
لذلك، يجمع الباحثون بيانات شاملة وهامة لدعم نتائجهم.
طرق البحث الإحصائي لتحليل البيانات
من خلال تقسيم عينات
البيانات إلى أنماط أو اتجاهات، يمكّن التحليل الإحصائي الباحثين من توقع الظروف
واستخلاص نتائج البحث الأكثر صلة. يمكن إجراء الأنواع التالية من التحليل الإحصائي
اعتمادًا على نوع البيانات:
1.
التحليل الوصفي
يمكن تنظيم الكم الهائل من
البيانات وتلخيصها في الرسوم البيانية والجداول باستخدام التحليل الإحصائي الوصفي.
تشمل الإجراءات المستخدمة في التحليل الوصفي مثل الجدولة، وقياسات الاتجاه
المركزي، وقياسات التشتت أو التباين، وقياسات الانحراف، وما إلى ذلك.
2.
التحليل الاستدلالي
يسمح التحليل الاستدلالي
باستقراء البيانات، التي تم الحصول عليها من حجم عينة صغير لجميع السكان. على أساس
بيانات العينة، يساعد هذا التحليل على الوصول إلى الاستنتاجات وإصدار الأحكام فيما
يتعلق بالمجتمع بأكمله. إنها طريقة إحصائية يُنصح بها للغاية بالنسبة للمشاريع
البحثية، التي تستخدم حجم عينة محدود، وتعتزم استقراء النتائج على نطاق واسع من
السكان.
3.
التحليل التنبؤي
يتم توقع الأحداث
المستقبلية من خلال التحليل التنبؤي. يُستخدم هذا التحليل من قبل شركات التسويق
وشركات التأمين ومقدمي الخدمات عبر الإنترنت وشركات التسويق القائمة على البيانات
والمؤسسات المالية.
4.
التحليل الوصفي
يفحص التحليل الوصفي
البيانات لتحديد مسار العمل التالي. يتم استخدامه بشكل متكرر في تحليل الأعمال؛
لتحديد النتيجة المثلى التي يمكن تحقيقها في موقف معين. يرتبط التحليل الوصفي
تقريبًا بالتحليل التنبؤي. من ناحية أخرى، يركز التحليل الوصفي على تقديم توصيات
معقولة من التفضيلات المتاحة.
5.
التحليل الاستكشافي
قبل استخدام أي طريقة تحليل
إحصائي أخرى، عادةً ما يكون التحليل الاستكشافي هو الخطوة الأولى في عملية تحليل
البيانات. إنه يركز بالكامل على فحص أنماط البيانات لاكتشاف الارتباطات المحتملة.
كما يتم استخدامه لفحص البيانات المفقودة من البيانات التي تم الحصول عليها،
والعثور على العلاقات غير المكتشفة داخل البيانات، واكتساب أكبر قدر ممكن من
الرؤى.
6.
التحليل السببي
يسعى التحليل السببي إلى
فهم وتحديد الأسباب الكامنة وراء حدوث الأشياء بطريقة معينة كما تظهر. يساعد هذا
التحليل في تحديد الأسباب الأساسية للفشل، أو ببساطة يحدد فقط السبب الجذري لحدوث
شيء ما. على سبيل المثال، يتم استخدام التحليل السببي لفهم ما سيحدث للمتغير
المقدم إذا تغير متغير آخر.
7.
التحليل الآلي
هذا هو النوع الأقل شيوعًا
من التحليل الإحصائي. يستخدم هذا النوع من التحليل في عملية تحليلات البيانات
الضخمة والبحوث البيولوجية. هو يستند إلى فكرة أن التغييرات في متغير واحد تؤدي
إلى تغييرات في متغيرات أخرى بطريقة مماثلة مع تجاهل التأثيرات الخارجية.
أدوات إحصائية مهمة في البحث
إن مرحلة التحليل الإحصائي
لإجراء البحث هي الجزء الذي يخيف الباحثين أكثر من غيرها. ومع ذلك، يمكن للأدوات
الإحصائية في البحث أن تجعل هذه العملية بسيطة قدر الإمكان، من خلال مساعدة
الباحثين في فهم ما يجب فعله بالبيانات وكيفية تقييم النتائج وتفسيرها.
1.
الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية (SPSS)
إنها حزمة من البرامج
المستخدمة على نطاق واسع لدراسة السلوك البشري. يتمتع برنامج SPSS بالقدرة على إنشاء إحصائيات وصفية والرسوم
البيانية للنتيجة. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يوفر القدرة على تطوير البرامج النصية،
التي تعمل على أتمتة التحليل أو القيام بمعالجة إحصائية أكثر تقدمًا.
2.
برنامج R
للحوسبة الإحصائية
يُستخدم هذا البرنامج
لدراسة السلوك البشري والمجالات الأخرى. R هي أداة قوية ذات منحنى تعليمي حاد، لكنه يتطلب قدرًا معينًا من
التعليمات البرمجية. بالإضافة إلى ذلك، إنه يشارك المجتمع النشط في إنشاء وتحسين
البرامج والمكونات الإضافية ذات الصلة.
3.
ماتلاب ماثووركس Matlab the Mathworks
إنها بمثابة لغة برمجة
ومنصة تحليل. يستخدم المهندسون والباحثون هذا البرنامج لكتابة التعليمات البرمجية
الخاصة بهم، والتي تساهم في الإجابة على أسئلتهم البحثية. يوفر هذا البرنامج
المرونة فيما يتعلق بما يحتاجه الباحث، على الرغم من حقيقة أنه يمكن أن يكون أداة صعبة
الاستخدام للمبتدئين.
4.
مايكروسوفت اكسل MS Excel
يحتوي البرنامج على مجموعة
متنوعة من الأدوات لتصور البيانات والإحصاءات الأساسية. ومع ذلك، فهو ليس الخيار
المثالي للتحليل الإحصائي في البحث. من السهل إنشاء رسوم بيانية وأرقام قابلة
للتخصيص وموجزة بداخل البرنامج. يعد البرنامج الخيار الأكثر سهولة في الاستخدام
للأشخاص الذين يرغبون في البدء بالتحليل الإحصائي.
5.
برنامج التحليل الإحصائي (SAS)
إنها أداة إحصائية تستخدم
في أبحاث الأعمال والرعاية الصحية ودراسات السلوك البشري على حدٍ سواء. يمكن من
خلال هذا البرنامج إجراء تحليلات متقدمة للغاية، وتقديم أشكال وجداول ومخططات
ورسوم بيانية مناسبة للنشر.
6.
برنامج جرافباد بريزم GraphPad Prism
إنه برنامج باهظ الثمن
يستخدمه العلماء في الغالب في بعض التخصصات مثل علوم الأحياء. ومع ذلك، فإنه يوفر
تنوعًا واسعًا يمكن تطبيقه في العديد من مجالات العلوم الأخرى. على غرار برنامج SPSS، يقدم خيار تحليل البرمجة النصية تلقائيًا
لإجراء حسابات إحصائية معقدة.
7.
برنامج ميني تاب Minitab
يوفر هذا البرنامج كلًا من
الأساليب الإحصائية الأساسية والمتطورة لتحليل البيانات. يمكن لهذا البرنامج تقديم
تحليلات آلية، تمامًا مثل GraphPad و SPSS، لكنه يتطلب أيضًا المعرفة والتحكم في الترميز.
استخدام الأدوات الإحصائية لتحليل بيانات البحث
تدار البيانات الضخمة عبر
أدوات إحصائية. يتم استخدام كميات كبيرة من البيانات في العديد من الأبحاث لتحديد
الأنماط والاتجاهات. نظرًا لأنهم يديرون مجموعات البيانات الضخمة ويسهلون معالجة
البيانات، لقد أصبح استخدام الأدوات الإحصائية أمرًا ضروريًا.
سيساعد اتباع هذه الخطوات
الباحثين على تطوير فرضيات دقيقة، وعرض إحصاءات البيانات المستخدمة في أبحاثهم
بالتفصيل، واستخدام الأدوات الإحصائية المناسبة.
تتوفر العديد من الأدوات الإحصائية في البحث، والتي يمكن أن تساعد الباحثين في إدارة بيانات أبحاثهم، وتعزيز نتائج عملهم من خلال تفسير البيانات بشكل أفضل. يمكنك استخدام الإحصاء في البحث من خلال فهم سؤال البحث، والتعرف على أساسيات الإحصاء وتجربة الترميز.
