الثلاثاء، 4 أكتوبر، 2016

أدوات البحث العلمي



أهمية البحث العلمي
الفرضية في البحث العلمي
انواع البحث العلمي
انواع مناهج البحث العلمي
ماهو البحث العلمي



أدوات البحث العلمي

أولاً : العينات

لكي نعـرف معنى ( عينة البحـث ) يجب أن نعـرف معنـى ( مجتمع البحث ).

مجتمع البحث: يعني جميع مفردات المشكلة التي يدرسها الباحث.

عينة البحث: هي الإجابة على تساؤل الباحث : هل سيطبق دراسته على كل الأفراد أم يختار عينة منهم فقط.

أسباب اختيار العينـــة:
o       الاقتصاد في مثلث التكلفة (الوقت- الجهد – المال). لأنه قد يصعب تغطية مجتمع البحث في بعض الحالات.
o       العينــة المختارة تحقق أهداف البحث.
إذا العينة تمثل المجتمع الأصلي وتحقق أغراض البحث (هي جزء من المجتمع ).

أساليب العينات:

أسلوب العينة العشوائية:
        يقوم الباحث باستخدام هذا الأسلوب عندما يكون جميع أفراد المجتمع الأصلي معروفين.
        ويتم الاختيار العشوائي وفق شرط محدد لا وفق الصدفة وهو:أن يتوفر لدى كل فرد من أفراد المجتمع الأصلي الفرصة المتكافئة لكي يتم اختياره للعينة دون أي تميز أو تدخل من قبل الباحث.

أنواع أساليب العينة العشوائية:
o       العينة العشوائية البسيطة.
o       يتم اختيار العينة العشوائية البسيطة عند توفر شرطين:
      أن يكون جميع أفراد المجتمع الأصلي معروفين .
      أن يكون هناك تجانس بين هؤلاء الأفراد.
o       طريقة الاختيار:
      القرعة ( ترقيم أفراد المجتمع ثم سحب عينة ).
      الاختيار العشوائي بأي طريقة يراها الباحث.
o       العينة الطبقية.
يتم الاختيار وفقاً للشروط التالية :
o       أن يكون جميع أفراد المجتمع معروفين.
o       أن يكون مجتمع البحث متباين. أن يتكون مجتمع البحث من عدة طبقات متباينة ( غير متساوية ). مثل (قطاعات الصناعة – أعداد الطلاب في كل مستوى من مستويات الجامعة).
طريقة الاختيار :
o       تحديد عدد الفئات ( 10 فئات مثلاً ) .
o       عدد كل فئة ( العدد ) .
o       اختيار عينة من كل فئة ( قد تكون وفقاً لشروط معينة ).
o       العينةالمنتظمة.
أن يتم اختيار أفراد العينة وفقاً لطريقة منتظمة، مثلاً : إذا كان مجتمع البحث موجوداً في سجل مرقم فيتم الاختيار  وفقاً للآتي:
        اختيار أرقام العينة بشكل منتظم : مثل الأرقام 1، 6 ، 12، 18 وفقاً للعدد المطلوب.
        أو قسمة مجتمع العينة مثلاً (300) على عدد العينة المطلوب مثلاً (30) .


أسلوب العينة غير العشوائية.
يتم اختيار هذا الأسلوب إذا كان أفراد المجتمع يصعب تحديده (غير معروفين) مثل: المتهربين من الضرائب، المنحرفين، المدمنين.

أنواع أساليب العينة غير العشوائية:
        عينة الصدفة
اختيار عدد من الأفراد الذين يقابلهم بالصدفة ( مثلاً : في السوق – مواقف السيارات ، الخ ).
        العينة الحصصية
يتم تقسيم  مجتمع الدراسة  إلى فئات ثم يتم اختيار عدداً من كل فئة بحيث يتناسب مع حجم العينة.
        العينة الفرضية أو القصدية
هنا الباحث يحدد حاجته إلى معلومات معينة وهذه المعلومات تكون موجودة لدى أشخاص معينين.


ثانياً : أساليب جمع البيانات

المصادر الأولية:

        الاستبيان ( الاستقصاء ): الاستبيان هو أداة لجمع البيانات المتعلقة بموضوع البحث وهو عبارة عن استمارة تحوي مجموعة من الأسئلة يوجهها الباحث إلى الأفراد المعنيين في البحث (عينة البحث). (يتم الإجابة تحريرياً). و يعتبر الاستبيان من أكثر الأدوات استخداماً في مجالات العلوم الإنسانية.

أنواع الاستبيان:
o       الاستبيان المغلق: وهو الاستبيان الذي يطلب من أفراد العينة اختيار الإجابة المناسبة من مجموعة من الأجابات ، وهو الاكثر استخداماً.  مثلاً:  (نعم ، لا)،  أوعدة إجابات أي اختيار بديل من عدة بدائل مثلاً (مناسب ، مقبول ، غير مناسب). و من مزايا الاستبيان المغلق:
      سهولة تصنيف الإجابات وجدولتها.
      يحفز المستجيب على تعبئة الاستمارة نظراً لسهولة الإجابة وعدم احتياجه إلى وقت طويل لتعبئتها ( جهد وتفكير ).
      يقلل من الوقوع في الخطأ عند تفسير المعلومات.
o       الاستبيان المفتوح: وهو الاستبيان الذي يترك الحرية لأفراد العينة للتعبير عن آرائهم فيما يخص موضوع البحث. ملاحظات على الاستبيان المفتوح:
      قد يغفل بعض من المستجيبين عن ذكر بعض الحقائق في إجابتهم.
      الحصول على معلومات قد يصعب تصنيفها إلى مجموعات  محددة قبل جمعها.
      وجود صعوبة بالنسبة للباحث في تصنيف الإجابات وجدولتها.
o       الاستبيان المختلط ( المغلق + المفتوح ): وهو الاستبيان الذي يشمل النوعين السابقين (الاستبيان المغلق والاستبيان المفتوح) وهو أكثر الأنواع شيوعاً ( استخداماً ). ومن مزياه تلافي عيوب الاستبيان المغلق والمفتوح.

شروط الاستبيان الجيد:
o       أن لا يكون الاستبيان طويلاً
o       عدم وجود أسئلة تحتاج إلى تفكير دقيق أو اختبار للمعلومات (لان هذا يمثل تحدي للمفحوصين).
o       تجنب الأسئلة المحرجة ، مثل إجراء عمليات حسابية – ألفاظ – شخصية.
o       عدم وجود أسئلة يمكن الحصول على إجابتها من خلال السجلات (المصادر الثانوية).
o       أن يتم مراعاة عامل التشويق في الأسئلة.
o       ارتباط كل سؤال في الاستبيان بمشكلة البحث و أهداف البحث.
o       أن تصاغ أسئلة الاستبيان بعبارات واضحة وبسيطة ودقيقة.
o       استخدام العبارات القصيرة في الأسئلة بقدر الإمكان.
o       وضع الأسئلة الحساسة في نهاية الاستبيان ( الدخل – المستوى التعليمي – العمر .. الخ ).
o       أن يحتوي السؤال الواحد على فكرة واحدة فقط ( تجنب الأسئلة المزدوجة).
o       وجود تعليمات خاصة بكل سؤال وتوضيح محتوى السؤال.
o       مراجعة قائمة الاستبيان بعد الطباعة لتأكد من عدم وجود أخطاء.
o       عرض قائمة الاستبيان على أشخاص لهم خبرة بموضوع البحث للتأكد من ملائمة الاستبيان لعينة أفراد البحث ووضوح الأسئلة. وهذا يسمى "مصداقية قائمة الاستبيان" Content Validity.
o       وضع خطاب مع قائمة الاستبيان لتوضيح هدف الدراسـة    والمستفيد منها (Cover Letter) وحـث أفراد العينـة على التجاوب وتقديم الشكر لهم مقدماًًًً.
o       بعد الحصول على قائمة الاستبيان معبئة من قبل عينة البحث يتم اجراء أختبار عليها للتأكد من " ثبات إداة الدراسة" Reliability.   من أشهر هذه الاختبارات: أختبار "كرونباك الفا"  Cornback  alpha.

توزيع الأستبيان:
o       عن طريق البريد
o       زيارات شخصية ( أعلى عائد في البيانات المسترجعة ).
o       عن طريق الانترنت

عيوب الأستبيان:
o       عدم توفر مستوى الجدية لدى بعض أفراد العينة فيتم الإجابة بتسرع وعدم الاهتمام.
o       قد يتم تقديم معلومات غير دقيقة أو صحيحة.
o       انخفاض معدل الاستجابة  (قوائم الاستبيان المرجعة) عادة 20% - 25%  وخاصة إذا كانت عن طريق البريد.

        المقابلة: هي عبارة عن مجموعة من الأسئلة أو البنود التي يقوم الباحث بإعدادها مسبقاً ثم بتوجيه هذه الأسئلة إلى الشخص موضوع البحث ومن ثم يسجل الإجابات. تعتبر المقابلة استبياناً شفوياً.

لماذا نلجاء للمقابلة:
o       على حسب احتياج البحث
o       دراسة انفعالات المفحوصين
o       إقامة علاقات ودية معهم للحصول على معلومات دقيقة ومتكاملة.
o       إجراء مقابلة مع شخصيات ذات مناصب عالية في الدولـة (مثلاً مع الوزراء أو الوكلاء لمعرفة سياسات القطاع).
o       يجب التدريب على إجراء المقابلة.

أنواع المقابلة وفقاً لهدفها (غرضها):
o       مقابلـة مسحية (Survey) : لغرض جمـع المعلومـات ( مثلاً استطلاع رأي المستهلكين ).
o       مقابلة تشخيصية (Diagnostic) تشخيص المشكلة : لغرض تفهم مشكلة ، وأسباب حدوثها وأبعادها الحالية ومدى خطورتها ( دراسة أسباب تذمر المستخدمين لنظام معين ) .
o       المقابلة العلاجية (Therapeutic) : لغرض فهم المستجيب لنفسه بشكل أفضل وتهدف إلى القضاء على أسباب المشكلة ( تقديم العون ) .

أنواع المقابلة وفقاً لنوع الأسئلة:
o       المقابلة المقفلة
o       المقابلة المفتوحة
o       المقابلة المختلطة

مزايا المقابلة وعيوبها:
o       يتوقف نجاح المقابلة على رغبة المستجيب ومدى تعاونه في إعطاء المعلومات.
o       تأثرها بالحالات النفسية للمستجيب والباحث.
o       تميز المستجيب لنفسه وحرصه على الظهور ، الحل هو أن يقوم الباحث بالإشارة إلى رغبته في التأكد من ذلك من خلال المصادر.

        الملاحظة: سلوك يعتمد على حواس السمع والبصر في التركيز على الظواهر أو الأحداث المختلفة بهدف تفسيرها ومعرفة أسبابها وكيفية الوصول إلى القوانين التي تحكمها.

أنواع الملاحظة وفقاً لدرجة الضبط ( أو الدقة ) إلى قسمين:
      ملاحظة بسيطة: وهي عبارة عن مشاهدة أو استماع الباحث إلى الأحداث   والظواهر كما تحدث تلقائياً. (هدفها جمع معلومات أولية ).
      ملاحظة منظمة: تقوم على التخطيط المسبق للمشاهدة ويتم تحديد وقتها ومكانها ويتم استخدام أجهزة التصوير والتسجيل ( وهدفها هو الحصول على معلومات دقيقة ).

أنواع الملاحظة وفقاً لدور الباحث:
      ملاحظة غير مشاركة: يقف الملاحظ موقع المتفرج أو المشاهد بالنسبة للظاهرة أو الحدث . ( الباحث ) المأخذ صعوبة تفهم الباحث لحقيقة الموقف.
      الملاحظة المشاركة: يقوم الباحث بمشاركة عينة البحث في كافة نشاطاتهم ومشاعرهم.

عيوب الملاحظة:
      احتمال التحيز في البيانات المجمعة
      النظر إلى الباحث على أنه دخيل أو جاسوس على الجماعة
      صعوبة التطبيق لما تحتاج من مهارة

شروط الملاحظة : التدريب

مزايا الملاحظة وعيوبها إعطاء الباحث انطباع جيد – الطقس – عدة سنوات مدة طويلة .

الأرتباط

تعريف الأرتباط: هو دراسة العلاقة بين متغيرين ( ظاهرتين ) أو أكثر . فإذا  كانت العلاقة بين متغيرين يسمى ارتباط بسيط Simple Correlation  أما إذا كانت العلاقة بين أكثر من متغيرين فيسمى ارتباط متعدد Multiple Correlation.

أمثـــلة:
o       العلاقة بين مستوى تدريب العاملين وإنتاجيتهم .
o       العلاقة بين سعر الفائدة وحجم الاستثمار في الدولة .
o       العلاقة بين الإنفاق على الحملات الإعلانية وحجم المبيعات في الشركة .
o       العلاقة بين دخل الأسرة والاستهلاك .
o       العلاقة بني طول الفرد وزنه.

معامل الارتباط: معامل الارتبـاط يقيس درجة قوة العلاقة بين متغيرين ويرمز له بالرمز ( أ ). وتقع قيمة ( أ ) بين (-1 ) ، ( 1) فإذا كان مقدار 1 = أ فإن هذا يعني وجود علاقة خطية طرديـة تامة بين المتغيرين ( مثلاً طول ضلع المربع ومحيطه أي كلما زاد طول الضلع زاد المحيط ) أما إذا كانت –1 = أ فإن هذا يدل على وجود علاقة خطية عكسية تامة . وفي حالة كون 5 = أ فهذا يعني عدم  وجود علاقة خطية بين  المتغيرين ( مثلا ًالعلاقة بين طول الطالب والدرجة التي حصل عليها في مادة الرياضيات).

مقاييس العلاقة: لحساب معامل الارتباط هناك مجموعة من المقاييس يمكن استخدامها طبقاً لطبيعة المشكلة المدروسة وتعدد متغيراتها. ومن أهم هذه المقاييس ما يلي:

معامل ارتباط بيرسون: يمتاز معامل ارتباط بيرسون بأنه أكثر مقاييس الارتباط ثباتاً وأخطاؤه المعيارية صغيرة وهو الأكثـر استخداماً.

معامل ارتباط سبيرمان: يتطلب معامل ارتباط سبيرمان إعطاء قيم كل متغير رتباً حسب تسلسلها . فيتم ترتيب قيم المتغير الأول ترتيباً تصاعدياً أو تنازلياً ، ثم ترتيب قيم المتغير الثاني وفقاً لذلك فمثلاً تعطي أكبر قيمة في  المتغير الأول رتبـة ( 1 ) ثم التي تليها رتبة ( 2 ) وهكذا . ثم يتم التعامل مع قيم المتغير الثاني بنفس الطريقة.
ويستخدم معامل ارتباط سبيرمان وهو أشهر معامل لارتباط الرتب  The Rank Correlation  في حالات معينة منها يالرغبة في التعبير عن الظواهر بيانات وصفية بدلاً من بيانات كمية مثل التقديرات التي يحصل عليها الطالب في الاختبارات : ممتاز ، جيد جداً ... ألخ ( أمثلة أخرى تقديرات الذكاء ، حسن المظهر ).

الأحصاء

تعريف الأحصاء:
هو العلم الذي يبحث في :
o       جمع البيانات والمعلومات وتسجيلها في صورة رقمية
o       معالجة البيانات واستخلاص النتائج
o       مقارنة الظواهر ودراسة العلاقات بينها

فوائد الإحصاء:
o       إمكانية اختبار تأثير وفعالية عقار ما
o       إمكانية قياس تأثير عامل ما على مرض ما  كالتدخين مثلا (الانحدار والارتباط)
o       إمكانية المقارنة بين تأثير أنواع مختلفة من السماد على المحصول
o       إمكانية الرقابة على الانتاج ( أخذ العينات)
o       تقدير النسب المالية والإنتاجية لقطاع ما أو دولة ما ( معدل التضخم، معدلات النمو ، الخ )
o       التنبؤ
o       بحوث التسويق وسلوك المستهلك.

تعاريف هامة:
o       الإحصاء الوصفي Descriptive Statistics :هو مجموعة الأساليب التي تعنى بجمع البيانات وتنظيمها وتلخيصها وعرضها بطريقة واضحة في شكل جداول وأشكال بيانية وحساب المقاييس الإحصائية المختلفة.

o       المجتمع Population: هو المجموعة التي تتكون من كل المفردات محل الدراسة وقد يكون محدودا finite وغير محدد ( لا نهائي) Infinite وقد يكون حقيقيا أو افتراضيا، وفي حالة جمع البيانات من جميع مفردات المجتمع فتسمى العملية بالحصر الشامل.

o       البيانات Data: جمع بيان وهي الوحدة الأولى من المعلومات قبل المعالجة وهي على نوعان : عددية وغير عددية (وصفية كالجنس وفصيلة الدم ولون العين ).

o       العينة Sample: هي جزء من مفردات المجتمع يتم اختيارها بحيث تمثل المجتمع ككل ، وكلما كبرت العينة كانت ممثلة للمجتمع بشكل أفضل.

o       المتغير العشوائي Random Variable: هو ذلك المتغير الذي تتحدد قيمته بناء على ناتج تجربة تخضع نتائجها للصدفة ، ويكون المتغير منفصل Discrete(قيم منفصلة) أو مستمر Continuous( قيم عشرية منتهية وغير منتهية).

المقاييس الوصفية.

مقاييس النزعة المركزية:
المتوسط الحسابي Average= حاصل جمع المشاهدات ÷ عددها
الوسيط  Median = القيمة المتوسطة في المشاهدات الفردية أو متوسط القيمتين المتوسطتين في حالة المشاهدات الزوجية
المنوال  Mode = القيمة الشائعة أو الأكثر تكرارا  في المشاهدات.

مقاييس التشتت:
o       الانحراف
o       الانحراف المعياري
o       المدى Range (R)  : هو الفرق بين أكبر مشاهدة وأصغر مشاهدة.
o       التباين Variance : هو متوسط مربعات انحرافات المشاهدات عن المتوسط الحسابي.
o       الانحراف المعياري Standard Deviation : وهو الجذر التربيعي للتباين أي =  S.

الالتواء Skewness:
هو بعد التوزيع عن التماثل، حيث أن التوزيع الطبيعي متماثل حول المتوسط الحسابي.

مبادئ نظرية الاحتمالات:
أهمية نظرية الاحتمالات في عملية اتخاذ القرار في حالة عدم  التأكد.
o       التجربة العشوائية هي أي تجربة تتحكم عوامل الصدفة في نتائجها ، ويمكن معرفة النتائج ولكن يصعب تحديد أي منها ستحقق فعلا
o       فراغ العينة Sample Space (S): هو مجموعة النتائج الممكنة من التجربة العشوائية
o       الحادثة Event: هو أي مجموعة جزئية من فراغ العينة
o       الحادثة المستحيلة Ф: الحالة  التي لا تكون للتجربة نتائج
o       الحادثة المؤكدة : هي الحادثة التي لا بد من حصولها مثل ظهور عدد في رمية الزهر
o       الحادثة المكملة : إذا كانت A  حادثة جزئية من فراغ العينة S ، فإن جميع العناصر الأخرى من S  تشكل مجموعة مكملة للحادثة A ويرمز لها Ā.

قانون الاختيار Permutation:
إذا كان لديك  n  أفراد وأردت اختيار لجنة من  r  أفراد فسيكون لديك هذا العدد من الخيارات.





التوزيعات المنفصلة المشهورة :
o       توزيع ذي الحدين Binomial Distribution
o       توزيع بواسون Poisson Distribution

التوزيعات المستمرة المشهورة :
o       التوزيع الطبيعي Normal Distribution
o       توزيع تي   t –Distribution
o       توزيع F ، توزيع مربع كاي ، التوزيع الأسي ، 
o       التوزيع المنتظم  Uniform Distribution


التحليل العاملي

لمحة تاريخية: كانت البداية لأسلوب التحليل العاملي مع بداية القرن العشرين مع العالميـن كـارل بيرسـون K. pearson  وتشــارلـز سبيرمان C.Spearman  لتعريـف وقياس الذكاء. وقد أدى التطور في مجال الحاسبات إلى زيادة الاهتمام بأسلوب التحليل العاملي (جونسون و وشرن ، 1998).

وفي النصف الثاني من القرن العشرين قام "ريموند كاتل" باستخدام التحليل العاملي ليخفض قائمـة تحتوي على اكثر من 4500 سمة من عوامل الشخصية الى 16 ســمة. وقد اطلق كاتل على هذه الدراسة عنوان "اختبار عوامل الشـخصية السـتـة عشـــر". وبعد ذلك اصبحت طريقة كاتل في التحليل العاملي تشكل الأساس في استخدام هذا الاسلوب وذلك لخفض عـدد كبير من الملاحظـات الى عدد اقل يصلح لقياس تكوين أو تكوينـات غير قابلـة للملاحظــة المباشرة (ابو علام ، 2003).

الهــدف: إن الهدف الأساسي من التحليل العاملي هو _ إن أمكن تحقيق ذلك _ توزيـع المتغيرات إلى مجمـوعـات صغيـرة تسمى كل مجموعة " عامـل " Factor  ولذلك يسمى هـذا التحليل بإختزال البيانات Data Reduction . وتكون المتغيرات الموجودة في كل عامل مرتبطة مع بعضها ارتباطاً قوياً ولكن ارتباطها بمتغيرات المجموعـات الأخـرى يكون ارتباطا ضعيفاً.

متى يستخدم التحليل العاملي؟ يستخدم التحليل العاملي في الأبحاث التي تحتوي على سـؤال يشمل مجموعة كبيرة من المتغيرات  لانه يصعب ملاحظة هذه المتغيرات بهذه الصورة. فمثلا ً نستخدم التحليل العاملي لمعرفة فوائد استخدام الأنظمة الخبيرة من ضمن مجموعة كبيرة من المتغيرات، وكذا لمعرفة فوائد أسلوب حلقات الجودة Qcs .

وهناك طريقتان لاختصار المتغيرات في عدد اقل من العوامل هما:
o       طريقة المكونات الرئيسية      Principal Components
o       طريقة التحليل العاملي                 Factor  Analysis
وكلا الطريقتين تقدمان نتائج متشابهة الا ان الطريقة الاولى هي الأكثر استخداماً لانها الأبسط والأكثر قابلية للتفســـير.

موقع أسلوب التحليل العاملي في البرنامج SPSS.
يقع أسلـوب التحليل العاملي في برنامج الحزمة الإحصائيـة SPSS    تحت مسمى Data Reduction   من خـلال النافـذة الرئيسيـة للحزمة في شريط القوائم المنسدلة تحت عنوان " التحليل الإحصائي" Statistics  أو Analyze  ، والخطوات هي :
Statistics
Data Reduction
Factor
Principal Components

حجم العينـــة:
تشير معظم الدراسات الى شرط تناسب حجم العينة مع عـدد المتغيرات المستخدمة في التحليل. لذا فإن القاعدة العامة في هذا المجال تشترط ان يكون حجم العينة على الأقل يساوي 3 أضعاف  عدد المتغيرات.

كيفية اختيار العوامل الخاصة بالتحليل العاملي:
يتم اختيار العوامل الخاصة بالتحليل العاملي وفقاً للآتي :
1.      عدد العوامـل التي يتم اختيـارها يجب أن يكـون قيمـة الجـذر الكامن لها Eigenvalue  " واحد أو أعلى " وذلك باستخدام طريقة التدوير المتعامد Principal Components للتحليـل وطريقـة Varimax للتدوير.
ويمثل العامـل الاول مجموعـة المتغيرات التي تفسر اكبر قدر من التباين الكلي. ويمثل العامـل الثاني مجموعة المتغيرات التي تفسر أكبر قدر من التباين المتبقي بعد استخلاص العامـل الأول ، وهكـذا لبقية العوامل (الجذر الكامن هو دالة نسبة التباين الذي يسهم به كل عامل).
2.      يجب أن تكون نسبة التباين الإجمالية المفسرة Variance Explained     أكثر من 50 % .


اختيار المتغيرات الخاصة بكل عامل وتسمية العوامل:
نظراً لان أسلوب التحليل العاملي يقوم بوضع قيم لكل متغير من متغيرات الدراسة في كل عامـل من العوامل التي تحقق قيمـة الجذر الكامن المطلوب ، لذا يجب اختيار قيمة واحـدة للمتغير. وهذه القيمة الواحدة تمثل " أعلى قيمة " لذلك المتغيـر أمام أي عامـل وتسـمى معامـلات التحميـل  Factor Loadings .
( يفضل أن تكون معاملات التحميل  التي يتم اختيارها +/– 0.4 وأعلى ). ونتيجة لذلك يتكون كل عامل Factor من مجموعة المتغيرات. ثم بعد ذلك يتم تسمية كل عامل وفقاً لمدى التجانس بين المتغيرات الموجودة في هذا العامل.

ليست هناك تعليقات:

إرسال تعليق