كثيرًا ما يقف الباحث حائرًا أمام العدد الكبير من الاختبارات الإحصائية المختلفة. و عادةً ما يسأل نفسه في مرحلة تصميم البحث أو التجربة:
كيف أعرف ما هو الاختبار الإحصائي الذي من المفترض أن أطبّقه و المناسب لطبيعة البحث العلمي؟ ما هي آلية اختيار الاختبار الاحصائي؟ هل سيتناسب هذا الاختبار الإحصائي مع البيانات التي سأجمعها أو جمعتها في البحث العلمي؟
خمسة خطوات من أجل اختيار الاختبار الاحصائي
هنالك خمسة خطوات رئيسة تسهل اختيار الاختبار الإحصائي المناسب للبحث و هي كالتالي:
- تحديد نوع الاختبار الإحصائي.
- التمييز بين الاختبارات المعلمية و غير المعلمية.
- الاختيار بين الاختبارات المعلمية و اللا معلمية.
- اختبار الفرضيات.
- تحديد مستويات الدلالة الإحصائية.
نناقش هذه الخطوات بشيء من التفصيل أدناه.
1) تحديد نوع الاختبار الإحصائي
الاختبارات الإحصائية يمكن تصنيفها حسب ما يلي:
• نوع العلاقات المراد اختبارها مثل (عقد المقارنات ، دراسة الاختلافات بين المتغيرات التابعة ، أو الارتباطات)
• نوع بيانات المتغيرات التابعة (Dependent Variables)
• عدد المتغيرات المستقلة و عدد مستوياتها (Independent Variables)
من المهم تعريف و تحديد هذه العوامل بشكل واضح عند اختيار الاختبار الإحصائي.
2) التمييز بين الاختبارات المعلمية و اللا معلمية
هناك نوعين من الاختبارات الإحصائية : معلمية و لا معلمية. ويمكن التمييز بينهما كالتالي:
الاختبارات المعلمية (Parametric Tests)
يكون الاختبار معلمي إذا حقق الفرضيات التالية:
- نفترض أن توزيع مجتمع الدراسة توزيع طبيعي.
- نفترض أن مجتمع البحث يحتوي على نفس الاختلافات الموجودة في العينة.
- نفترض أن نوع البيانات في مستوى مقياس الفترة على الأقل (Interval Level Scale).
الاختبارات اللا معلمية (Non-parametric Tests)
يكون الاختبار لا معلمي إذا حققت الفرضيات التالية:
- نفترض أن توزيع مجتمع الدراسة توزيع حر.
- نفترض أن نوع البيانات في مستوى مقياس رتبي فقط (Ordinal Level Scale).
3) الاختيار بين الاختبارات المعلمية و اللا معلمية
الاختبارات المعلمية أكثر قوة من الاختبارات اللامعلمية. بمعنى أن الاختبارات المعلمية لديها القدرة على تحديد جميع دلالات الاختلافات المهمة و ذلك لأنها تعتمد على استخدام جميع المعلومات في البيانات المجموعة. على عكس الاختبارات اللامعلمية و التي تعتمد فقط على ترتيب الرتب للبيانات.
4) اختبار الفرضيات
عند تطبيق اختبار الفرضيات في الدراسة المجراة، لابد من تطبيق الخطوات التالية:
- تحديد فرض العدم (Null Hypothesis).
- تحديد الفرض التجريبي (Experimental Hypothesis).
- اختيار مستوى الدلالة المناسب (Level of Significant).
5) تحديد المستويات الإحصائية الحرجة
وهي عبارة عن مستويين: درجة الحرية و اتجاه الاختبار.
درجة الحرية
تعرّف درجة الحرية بعدد القيم القابلة للتغير عند حساب خاصية إحصائية ما (مثل الارتباط ، والتباين و غيرها)
و تحسب عن طريق المعادلة التالية : (عدد أفراد العينة المستخدمة في الحساب الإحصائي ناقص (-) عدد القيود المفروضة أثناء حساب الخاصية الإحصائية)
اتجاه الاختبار
يعتمد تحديد ما إذا كان الاختبار ذي اتجاه واحد أو اتجاهين على اتجاه المؤثر المراد دراسته من البداية، بمعنى:
- إذا كنا نعرف اتجاه تأثير المتغير المستقل كأن يكون تأثيرًا تصاعدي (أو) تنازلي فهذا يسمى اتجاه واحد (One Tailed Test).
- أما إذا كنا نعرف أن المتغير المستقب يسبب تأثيرًا لكن لا نعرف اتجاهه (تناقصي أو تزايدي) فهنا نطلق عليه اختبار ذو اتجاهين (Two Tailed Test).
جميع العوامل سابقة الذكر لابد من أخذها في الاعتبار عند اختيار نوع الاختبار المراد إجراءه، فذلك سيساعد في تحديد نوعية الاختبار الإحصائي المراد تطبيقه. ينصح دوماً باختبار الاستراتيجيات المختلفة التي ينوي الباحث تطبيقها في دراسته أو بحثه بشكل تجريبي (Pilot Testing) أولاً، للتأكد من أن كل ما خطط له الباحث يسير بالشكل الصحيح.
أما عدم إختبار الإستراتيجيات أو الخطط مبكراً قد يؤدي لمشاكل كثيرة. على سبيل المثال، قد يجمع الباحث الكثير من البيانات من عينة البحث على مدى أشهر و يقوم بفرزها ليتفاجئ بعد كل هذا التعب أن البيانات التي قام بجمعها لن تساعده في الإجابة على أسئلة البحث، أن البيانات لا يمكن تطبيق الإختبار الإحصائي المطلوب عليها، أو غيرها من المشاكل. لذلك، جرّب كل شئ مبكراً.
أحدث التعليقات