التحليل الاحصائي للبيانات

 التحليل الاحصائي للبيانات

يُستخدم "التحليل الاحصائي للبيانات" في كثير من البحوث العلمية، وذلك من خلال مجموعة من الطرائق الرياضية أو البيانية، والذي يهدف الباحث من خلالها إلى وصف متغير أو مجموعة من المتغيرات عن طريق مجموعة من البيانات المستخلصة من عينة الدراسة، الأمر الذي يساعد الباحث في الوصول إلى قرارات مناسبة يمكن تعميمها على المجتمع ككل .

 

ما هو التحليل الاحصائي للبيانات:

عملية التحليل الاحصائي للبيانات هي عملية إحصائية تهتم بتبويب وجمع البيانات وتفسيرها، من خلال مجموعة من المعادلات الإحصائية باستخدام برامج إحصائية مختلفة، والتي يسعى الباحث من خلالها إلى الوصول إلى نتائج علمية موثوقة يمكن الاعتماد عليها وتعميمها على مجتمع الدراسة وتطبيقها على أرض الواقع.

تهدف عملية التحليل الاحصائي للبيانات إلى فهم الظواهر المعقدة عن طريق تحليل البيانات المرتبطة بها، لاستخلاص القوانين واثبات فرضيات البحث، بالإضافة إلى تطوير المنهجية العلمية وتحقيق معايير الدقة والموضوعية في الدراسات والبحوث العلمية.

 

ما أنواع التحليل الاحصائي للبيانات:

يتضمن التحليل الاحصائي للبيانات أنواع متعددة تختلف استخداماتها مع طبيعة الموضوع والغرض منها ونذكر من أهمها:

أولًا: التحليل الإحصائي الوصفي: 

1.       هو من الأساليب الرئيسية في عملية التحليل الاحصائي للبيانات، حيث يهدف إلى وصف وتحليل البيانات دون إجراء تفسيرات أو استنتاجات.

2.       تتضمن عملية الإحصاء الوصفي وصف التوزيعات، وحساب المتوسطات، والانحرافات المعيارية، والتباينات، والترابطات بين المتغيرات.

3.       هذا ويُستخدم الإحصاء الوصفي كخطوة أولى في أي تحليل إحصائي لفهم البيانات بشكل أفضل وتحديد الطريقة المناسبة للتحليل اللاحق.

ثانيًا: الإحصاء التحليلي:

1.       الإحصاء التحليلي يتعامل مع تحليل البيانات وفهم العلاقات بين المتغيرات. إذ يعتمد على العديد من الأساليب والتقنيات لفحص هذه العلاقات بشكل دقيق ومنطقي.

2.       يهدف الإحصاء التحليلي إلى فهم الظواهر وإجراء تفسيرات استنتاجية.

3.       كما يعتبر الإحصاء التحليلي أداة أساسية في عملية اتخاذ القرارات الرشيدة وتطوير المعرفة.

4.       يساعد الإحصاء التحليلي في توجيه الأبحاث وفحص فرضيات محددة لفهم الظواهر المختلفة.

ثالثًا: التحليل الإحصائي الاستنتاجي:

1.       يُعتبر التحليل الإحصائي الاستنتاجي أحد أنواع التحليل الاحصائي للبيانات حيث يهدف إلى اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات والتحليلات.

2.       تعتمد عملية الإحصاء الاستنتاجي على استخدام تقنيات الاحتمالات والاحصاء لتقدير خصائص مجتمعات وعينات من السكان.

3.       يتضمن هذا النوع من التحليل الاحصائي للبيانات حسابات الثقة واختبارات الفرضيات التي توفر أساسًا قويًا لاتخاذ القرارات الاستنتاجية بشأن المجموعات الأكبر من البيانات.

رابعًا: التحليل الإحصائي العاملي: 

1.       يهتم التحليل العاملي كأحد أنواع التحليل الاحصائي للبيانات بدراسة العلاقات بين المتغيرات المختلفة وتفسير التباين في البيانات.

2.       يمكن استخدام تقنيات التحليل العاملي لفهم كيفية تأثير متغير واحد على متغيرات أخرى وكذلك تحديد العلاقات الكامنة بين الظواهر.

3.       يساعد هذا النوع من التحليل على فهم البنية الداخلية للبيانات وتحديد العوامل المؤثرة فيها بشكل شامل ودقيق.

خامسًا: التحليل العاملي الخاص:

1.       يعتبر التحليل العاملي الخاص من الأساليب الإحصائية التي تهتم بفحص العلاقات بين المتغيرات الكثيرة وتحديد الأبعاد الأساسية في البيانات.

2.       يقوم هذا النوع بتقدير العوامل الكامنة التي تشرح الارتباطات بين المتغيرات الملاحظة.

3.       يستخدم في تحليل البيانات الكبيرة وتقديم رؤى عميقة حول الهياكل المختلفة.

4.       يعد هذا  النوع من التحليل الاحصائي للبيانات ضروريا في إطار البحوث الاجتماعية والنفسية والتربوية لفهم تعقيد الظواهر السلوكية والاجتماعية.

سادسًا: التحليل الاحصائي التفاضلي:

1.       يُعتبر التحليل التفاضلي في الإحصاء من أهم الأساليب التي تُستخدم لفهم العلاقات السببية بين المتغيرات.

2.       يتضمن هذا النوع من التحليل دراسة العلاقة ما بين متغير يسمى المتغير التفسيري ومتغير آخر تستقل نتائجه عن المتغير التفسيري المُختبر.

3.       يتم اختبار فرضية وجود تأثير للمتغير التفسيري على المتغير المستقل من خلال استخدام الإحصاءات والتحليلات السلوكية.

4.       يعد تحليل الانحدار جزءاً أساسياً من هذا النوع من التحليل حيث يُمثل عنصراً رئيسياً في قياس العلاقة بين المتغيرات بشكل رياضي دقيق.

5.       تحليل الانحدار يُعتبر أداة قوية في التحليل الاحصائي للبيانات، حيث يُستخدم لفهم العلاقة بين متغير معتمد وآخر مستقل.

6.       يستخدم تحليل الانحدار في توقع القيم المستقبلية للمتغير المعتمد استناداً إلى قيم المتغيرات المستقلة.

7.       يفيد هذا النوع من التحليل في تحليل البيانات واستخراج العلاقات المعقدة بين المتغيرات.

8.       يعتمد نجاح تحليل الانحدار على اختيار المتغيرات المستقلة بعناية وتحليل النتائج بشكل دقيق للوصول إلى استنتاجات صحيحة.

 

أهمية التحليل الاحصائي للبيانات:

يعد التحليل الإحصائي من الأدوات الرئيسية التي تساهم في تحقيق الجودة والدقة في البحث العلمي، ويمكن توضيح أهميته من خلال النقاط الآتية:

1.       تحويل البيانات الكمية والنوعية إلى معلومات قيمة ومفيدة.

2.       يساعد التحليل الإحصائي على فحص العلاقات بين المتغيرات،

3.       يساهم التحليل الاحصائي للبيانات في تفسير النتائج بشكل موضوعي وعلمي.

4.       يساعد في اتخاذ القرارات الصحيحة بناءً على الأدلة الإحصائية الموضوعة.

5.       يعزز التحليل الإحصائي للبيانات مصداقية البحوث العلمية ويرفع من قيمتها وأهميتها في المجال الأكاديمي والعملي.

 

أهم طرق جمع البيانات في البحث العلمي:

هناك العديد من الطرق التي يلجأ إليها الباحث إلى جمع البيانات في البحث العلمي، ونذكر من أهمها:

الاستبانة

المقابلة

الملاحظة

أولًا: الاستبانة:

يقصد بالاستبيان أو الاستبانة بأنها مجموعة من الأسئلة والاستفسارات المتنوعة، والمرتبطة بعضها بالبعض الآخر بشكل يحقق الأهداف التي يسعى إليها الباحث في ضوء المشكلة البحثية التي هو بصددها وهناك ثلاثة أنواع للاستبيان وهي:

1.       الاستبيان المغلق: هو الذي يتكون أسئلته محددة الإجابات، كأن يكون الجواب بنعم أو لا. أو وفق مقياس ليكرت الخماسي (أوافق بشدة، أوافق، محايد، غير موافق، غير موافق بشدة).

2.       الاستبيان المفتوح: تكون أسئلته غير محددة الإجابات ويترك الحرية للمستجيب الإجابة في مساحة محددة بعد كل فقرة من فقرات الاستبيان.

3.       الاستبيان الغلق المفتوح: هو الاستبانة التي تجمع بين كلًا من النوعين المغلق والمفتوح فيتضمن فقرات تتطلب إجابات محددة، وفقرات أخرى تتطلب إجابات مفتوحة.

ثانيًا: المقابلة:

المقابلة كأداة من أدوات جمع البيانات في البحث بمثابة محادثة أو حوار موجه بين الباحث من جهة، وشخص أو أشخاص آخرين من جهة أخرى، من أجل الحصول على معلومات قيمة يمكنه الاستفادة منها في بحثه العلمي. وتنقسم المقابلة في البحث العلمي إلى ثلاثة أنواع وهي:

1.       المقابلة الشخصية: وهي المقابلة وجهًا لوجه بين الباحث والشخص، أو الأشخاص المعنيين بالبحث، وهذه أكثر أنواع المقابلات استخدامًا في البحث العلمي.

2.       المقابلة التليفونية: وهي إما أن تكون مكملة للمقابلة الشخصية، أي للحصول على بعض المعلومات التي كان الباحث يسعى إليها لاستكمال بيانات محددة، أو أن تجري للأشخاص المبحوثين على الهاتف، لأسباب تخرج عن إرادة الباحث والمبحوث.

3.       المقابلة بواسطة الحاسوب:  من خلال التطور التكنولوجي الحديث أصبح بالإمكان محاورة الباحث للمبحوثين عن طريق البريد الإلكتروني، أو التسجيلات الفيديو عن بعد.

ثالثًا: الملاحظة:

الملاحظة هي المشاهدة والمراقبة الدقيقة لسلوك أو ظاهرة معينة، ويقوم الباحث بتسجيل الملاحظات أول بأول، من خلال استخدام أساليب الدراسة المناسبة لطبيعة ذلك السلوك أو تلك الظاهرة من أجل تحقيق أفضل النتائج، والحصول على أدق المعلومات، ويوجد نوعان من الملاحظة وهما:

1.       الملاحظة المشاركة: هي تلك الملاحظة التي يتقمص فيها الباحث أو من يمثله دور أحد الأشخاص الذين تتم ملاحظتهم فهو في هذه الحالة يقوم بدورين، دور الباحث ودور الشخص الذي تتم ملاحظته، وبذلك فإنه يقوم بكافة النشاطات التي يقوم بها الملاحظ.

2.       اللاحظة غير المشاركة: هي الملاحظة التي لا يقوم فيها الباحث بالنشاطات التي يقوم بها الأشخاص الخاضعون للملاحظة، حيث يكتفي الباحث هنا بتسجيل البيانات عن سلوك الأشخاص، وتصرفاتهم حسب ما تقتضيه الدراسة وأهدافها التي تم تحديدها سلفًا.

 

أنواع البيانات المستخدمة في التحليل الاحصائي: 

يوجد ثلاثة أنواع من البيانات المستخدمة في عملية التحليل الإحصائي وهي:

أولًا: البيانات الكمية: 

البيانات الكمية هي البيانات التي يمكن قياسها بالأرقام وتستخدم في تحليل الظواهر القائم قياسها على القياس الكمي مثل الوزن، والطول، والزمن، والدخل.

تتميز البيانات الكمية بأنها تسمح للباحثين بإجراء تحليل إحصائي دقيق واستخدام أساليب الرياضيات والإحصاء لاستنتاج العلاقات والنتائج، هذا ويمكن تمثيل البيانات الكمية عن طريق الرسوم البيانية والمخططات لتسهيل فهم البيانات واستنتاج النتائج بشكل مباشر وواضح.

ثانيًا: البيانات النوعية:

1.       تشير البيانات النوعية إلى البيانات التي تصف الخصائص الجودية أو النوعية للعناصر المدرجة في الدراسة، مثل الألوان أو الأذواق، والدرجات الأكاديمية لأعضاء هيئة التدريس، والجنس (الذكر والأنثى).

2.       تستخدم هذه البيانات لوصف الظاهرات غير القابلة للقياس بالأرقام، وتشمل عادة البيانات النوعية الفئوية والتسلسلية.

3.       يتم تحليل البيانات النوعية عادة باستخدام الطرق الوصفية مثل الوسائل المركزية والانحراف المعياري، بالإضافة إلى استخدام أساليب لعرض البيانات مثل الرسوم البيانية.

4.       تعتبر البيانات النوعية جزءا أساسيا من عملية تحليل البيانات وتفسيرها في الدراسات الإحصائية.

ثالثًا: البيانات الثنائية والمتعددة:

1.       تُعتبر البيانات الثنائية النوع من البيانات التي يمكن أن تأخذ قيمتين فقط، مثل 0 و1. بينما البيانات المتعددة تعني أن البيانات قد تأخذ العديد من القيم المختلفة وتعبر عن مجموعة متنوعة من الظروف.

2.       تُستخدم البيانات الثنائية في العديد من المجالات مثل تحليل الأداء وتوقع الاتجاهات، بينما تستخدم البيانات المتعددة في دراسة تأثير العوامل المختلفة على نتائج معينة.

3.       يجب مراعاة جودة البيانات ومحاولة تجنب الإدخالات الخاطئة أو غير الدقيقة في البيانات الثنائية والمتعددة من أجل الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة.

 

خطوات التحليل الاحصائي للبيانات:

يتضمن إجراء التحليل الاحصائي للبيانات مجموعة من الخطوات الأساسية والتي تتمثل في:

أولًا: تجميع البيانات:

1.       تعتبر عملية تجميع البيانات أحد أهم خطوات التحليل الإحصائي للبيانات، حيث يتم جمع البيانات الضرورية للدراسة بطريقة منهجية ومنظمة.

2.       يتطلب ذلك استخدام أساليب متقنة لضمان استيفاء كافة البيانات التي من شأنها تحقيق أهداف البحث.

3.       يجب التأكد من دقة واكتمال البيانات وعدم وجود أخطاء أثناء عملية التجميع للحصول على نتائج دقيقة وموثوقة.

ثانيًا: تنقيح ومراجعة البيانات:

1.       تعد عملية تنقيح ومراجعة البيانات خطوة حيوية في عملية التحليل الإحصائي، حيث يتم التأكد من جودة وصحة البيانات قبل الشروع في عملية التحليل.

2.       يشمل ذلك التحقق من اكتمال البيانات، تصحيح الأخطاء والمفقودات، وإزالة القيم البيانية غير المنطقية.

3.       تهدف عملية تنقيح ومراجعة البيانات إلى ضمان الدقة والموضوعية في نتائج الدراسة النهائية.

ثالثًا: اختيار الطريقة الإحصائية المناسبة:

يعتبر اختيار الطريقة الإحصائية المناسبة أمراً ضروري في عملية التحليل الإحصائي للبيانات، حيث يجب اختيار الأسلوب الذي يتناسب مع نوع البيانات وأهداف الدراسة، إذ يتطلب ذلك دراسة دقيقة للظروف والمتغيرات المتوفرة، واستخدام التقنيات الإحصائية الملائمة لضمان نتائج دقيقة وموثوقة.

رابعًا: تحليل البيانات احصائيًا:

تمثل عملية تحليل البيانات الخطوة الرئيسية في عملية التحليل الإحصائي، حيث يتم استخدام الأساليب والتقنيات الإحصائية المناسبة لفهم العلاقات بين المتغيرات المختلفة، يشمل ذلك استخدام الأدوات البرمجية الإحصائية لتحليل البيانات بدقة وفعالية، بهدف استخلاص النتائج الرئيسية واستنتاجات الدراسة.

خامسًا: تفسير النتائج:

يعد تفسير النتائج أخر خطوة  في التحليل الإحصائي للبيانات، حيث يتم تحليل وفهم النتائج بشكل موضوعي ودقيق. يهدف ذلك إلى تفسير العلاقات والاتجاهات التي تظهر من خلال البيانات بطريقة مفهومة وعلميةـ إذ يجب تحليل النتائج بعناية لاستخلاص الاستنتاجات الصحيحة واتخاذ القرارات اللازمة بناءً على الأدلة الإحصائية.

 

الأساليب الإحصائية في تحليل البيانات:

من أهم الأساليب التي يعتمد عليها الباحث في إجراء التحليل الإحصائي للبيانات  أسلوب الإحصاء الوصفي وأسلوب الإحصاء الاستدلالي:

أولًا: أسلوب الإحصاء الوصفي: 

يشمل الإحصاء الوصفي على عدد كبير من المقاييس والعلاقات الإحصائية التي لها الحاجة في شأن البحوث الاجتماعية وغيرها من البحوث خاصةً ما تتعلق بمقاييس النزعة المركزية، ومقاييس التشتت، فالهدف منها هو الوصف،  ويتم اتباع أسلوب الإحصاء الوصفي من خلال الخطوات الآتية:

1.       جمع البيانات فهي الخطوة الأولى من خطوات التحليل الإحصائي وبدونها لا يمكن لأي خطو أن تتم، والتي يجب أن تمم بشكل صحيح.

2.       عرض وتبويب البيانات وهي الخطوة الثانية بعد جمع البيانات والمعلومات الإحصائية ميدانيًا بواسطة الاستبيانات أو عند نقل معلومات من السجلات والوثائق. ثم يصبح من المطلوب تهيئتها على شكل جداول بالصيغة التي تمكننا من الاطلاع على مدلولاتها.

3.       التحليل والتفسير وهي الخطوة الثالثة من خطوات التحليل الإحصائي للبيانات وفي هذه المرحلة يحاول الباحث تنطيق الأرقام الصامتة لإظهار مدى قدرته على استيعاب الظاهرة المدروسة وأبعادها المختلفة.

ثانيًا: أسلوب الإحصاء الاستدلالي: 

يسمى الإحصاء الاستدلالي أيضًا بالإحصاء التحليلي أو الاستنتاجي لأنه يهتم بتحليل وتفسير النتائج الخاصة ببيانات العينة، وذلك بهدف الوصول إلى أساليب التقدير والاختبار والتنبؤ واتخاذ القرارات، ويتم استخدام أسلوب الإحصاء الاستدلالي في تحليل البيانات من خلال:

استقراء النتائج واتخاذ القرار حيث يقوم الباحث باختبار الفرضيات التي وضعها بشكل مؤقت للمشكلة محل الدراسة سواء تعلق الأمر بالعلاقات بين المتغيرات أو الفروق بين العينات.

من أهم أنواع الإحصاء الاستدلالي (الإحصاء اللا بارومتري، والإحصاء البارومتري).

 

صعوبات التحليل الاحصائي للبيانات:

هناك مجموعة من الصعوبات والمشكلات التي تواجه الباحثين عند إجراء التحليل الإحصائي للبيانات نذكر من أهمها:

1.       عند ترتيب المعلومات وفق فئات محددة وتحديد المواضيع من البيانات في تحليل البيانات الكيفية ضرورة الحصول على صور لتعبر عن الكلمات وتوضح ما تحتويه تلك البيانات الكيفية.

2.       صعوبة إثبات مصداقية التحليل الكيفية وبيان أن نتائج التحليل ليست مجرد انطباعات.

3.       مشكلات الحصر الشامل وفي هذا النوع من الإحصاء يقوم الباحث بدراسة المجتمع بشكل كامل دون استثناء أي فرد من أفراده، وفي هذه الأحيان يستخدم معظم الباحثين الأسلوب الاستدلالي.

4.       استخدام الاستدلال في الإحصاء هو استخدام خاطئ لأنه لا يفيد في حال استخدام الباحث طريقة الحصر الشامل، وذلك لأن الاستدلال يناسب عينة عشوائية.

5.       مشكلات دراسة العينة حيث يواجه الباحث مشكلة عندما يحدد حجم العينة ومن ثم يبدأ بدراستها باستخدام الأسلوب الاستدلالي، وهنا يوجه سؤالاً هامًا ما الأساس الذي ارتكز عليه الباحث في تحديد نسبة العينة التي سيقوم بدراستها.

6.       ظهور مشكلات الاستبانة والصدق والثبات وذلك باستخدام الباحث لمقياس واحد خلال كافة مراحل الاستبانة، وعدم مرونة الباحث في تغيير الاستبانة في حال اضطر ذلك في أحد مراحل البحث.

7.       عدم إخضاع الاستبانة لمقياس الصدق والثبات وعدم التزام عدد كبير من الباحثين بمعيار الصدق.

8.       من مشكلات التحليل الإحصائي للبيانات في البحوث الكمية عدم اختيار المقياس الاحصائي المناسب.

 

مراجع المقال:

نادية، دكاكن، وقادري، سلمى. (2021). دور الأساليب الإحصائية في البحوث الاجتماعية. مركز رؤيا جديدة لجودة البحوث والدراسات.

الفجيه، زينب. (2018). المشكلات التي تواجه طلبة الدراسات العليا في تحليل البيانات في البحوث التربوية. أبجدية مجلة علمية دولية في التربية، 3(1)، 67- 80.

المحمودي، محمد. (2019). مناهج البحث العلمي (ط3). دار الكتب.