بسم الله الرحمن الرحيم
السلام عليكم ورحمة الله
اخواني اخواتي هذا موضوع لي سابق
وحبيت اوضح لكم بعض النقاط المهمة في مادة الاحصاء
وبعض الشروحات ...
ارجو قرائتها والتمعن فيها
تمثل القياسات الإحصائية ومعادلاتها وأرقامها معضلة لكثير من الطلاب والباحثين نظراً لن الكثير منهم يعتقد أنها صعبة إن لم تكن مستحيلة الفهم، لذا فهم يتجنبوها لأنهم عاجزين عن فهمها. وبذلك تحولت القياسات الإحصائية إلى مصدر رهبة دائم لهم. ولعل الصعوبة في تلك القياسات جعل البعض يبتعد عن محاولة فهمها دون إبداء أي سبب لذلك، فأصبحت مجال للتخوف فقط.
بل أن الكثير من الطلاب وخاصة في الكليات النظرية يعتقدوا أنها مادة عسر الهضم، لذا يعمدوا إلى تجاوز هذه المادة بأي أسلوب المهم تجاوزها، والأمر ليس بعيداً بالنسبة للباحثين وخاصة في مجال العلوم الإنسانية، حيث يقوموا باستشارة متخصصين في مجال الإحصاء لاستخراج النتائج بل ربما وتحليلها.
ولعل السؤال الذي يتبادر إلى الذهن:
هل حقاً أن الإحصاء بهذه الصعوبة؟
الواقع أن الأمر غير ذلك بزاوية 180 درجة، نعم الإحصاء هو أداة لفهم ما يحيط بنا من أرقام، وهذه العملية ليست صعبة بل يمكن أن تكون عملية سهلة لدرجة أننا سوف نكتشف أننا كنا نتبع نهجاً خاطئاً. وبتوضيح ذلك نعرض آلية التعامل مع الإحصاء بروية مختلفة عن التصور العام لدى الكثير.
هذا الكتاب سوف يقوم على مجموعة من القواعد هي:
- القاعدة الأولى: أننا لن نستخدم إي معادلة ولن نقوم بحساب أي عملية إحصائية.
- القاعدة الثانية: أننا لن نشتق أي معادلة كما أننا لن نطالب بحفظ المعادلات وآلية تطبيقاتها.
- القاعدة الثالثة: أننا سوف نعتمد على الفهم وهي عملية يسيرة، وسف نتجنب أي قياسات يدوية.
- القاعدة الرابعة: سوف نعمل على رفع درجة الفهم للإحصاء إلى درجة قريبة من الدرجة التي يفهمها المتخصصين في الإحصاء قدر الإمكان.
آلية تحيق الهدف
تعد هذه الآلية وسيلة لمن يرغب نغير وجهة نظره إلى رؤية جديدة للقياسات الإحصائية. ولقد وضعنا مجموعة من الخطوات من خلالها يمكن الوصول إلى الهدف النهائي والذي يتمثل في فهم للإحصاء دون أي صعوبة، بحيث تصبح سهلة الهضم.
ولتحقيق ذلك سوف نعتمد طريقة تقوم على مجموعة من الخطوات على النحو التالي:
الخطوة الأولى:
فهم المتغيرات، تمثل المتغيرات هي حجر الزاوية في فهم ليس الإحصاء وحده ولكن فهم المنهجية، فالمتغيرات هي العمود الفقري للمعرفة العلمية الصحيحة. لهذا السبب أفردنا فصلاً كاملاً عن المتغيرات من حيث التقسيمات وأنواع القياس. هذه الخطوة لا تشكل أي صعوبة في الفهم في معرفة نظرية لا تتضمن أي جهد يعتمد على الأرقام. ودرجة الفهم الجيدة سوف تجعل باقي الخطوات سهلة.
الخطوة الثانية:
فهم العلاقة بين المتغيرات والقياس الإحصائي علماً أن هذه الخطوة لا تتعامل مع الأرقام أو أي معادة، مجرد معرفة نظرية توضح كيف ترتبط المتغيرات مع أنواع القياس الإحصائي. وتعد هذه الخطوة أساسية نظراً لأن القياسات الإحصائية ترتبط بدرجة تامة مع نوع المتغيرات. من هنا يتضح أهمة فهم المتغيرات. وتمثل هذه الخطوة امتداداً من الخطوة الأولى، بل أنها امتداداً لها. أي أن الفهم السليم لهذه العلاقة يعني أننا قطعنا نصف الطريق إلى الفهم السليم للإحصاء، دون أي جهد يذكر.
الخطوة الثالثة
العمليات الإحصائية، تمثل تلك العلميات آلية لاستخراج النتائج، وهذه الخطوة لا تتطلب إجراء عمليات قياسية لكن سوف يتم استخدام برنامج الحزم الإحصائية SPSS وهو برنامج سهل التعامل معه وسوف يتضح ذلك عند التعامل مع الكتاب الذي بين يديك، ولن يطلب من المستخدم سوى استخدام الفارة لتحديد القياس السليم الذي سبق أن أشرنا إلية في الخطوة الثانية وتظهر النتائج مباشرة دون أي عناء و تعب. لكن يجب أن ننتبه إلى الخطوات التي نشير إليها تأتي بشكل تسلسلي تام.
الخطوة الرابعة
تحليل النتائج، تمثل هذه الخطوة المحصلة النهائية للإحصاء، فعند تنفيذ هذه الخطوة سوف نكون وصلنا إلى نهاية المطاف، وهي عملية ليست صعبة لأنها أيضاً لا تعتمد على قياسات بل كيف نفسر تلك النتائج علماً أننا في هذا الكتاب سوف نضع مجموعة من القواعد تساعد فهم تلك النتائج وبالتالي سوف تكون هذه الخطوة مثل سابقتها من الخطوات سهلة حداً، تقوم على فهم مجموعة من القواعد العامة للإحصاء بصفة عامة، ومجموعة من القواعد الخاصة بكل نوع من القياس
بعد أن تكمل تلك الخطوات سوف تجد نفسك من محبين الإحصاء، وسوف تظهر الأرقام لك بشكل ثان، بل سوف تعيش مع ما يعرض من أرقام وإحصاءات وقياسات، بل يمكنك أن تدلو بدلوك في ما ترى وتسمع وليس كالماضي حيث تمر المعلومة مرور الكرام
وللتعامل مع برنامج SPSS يجب أن نفهم بعض القواعد التي يمكن أن تسهل لنا ذلك البرنامج
قواعد أساسية قبل التعامل مع برنامج الحزم الإحصائية SPSS
هناك مجموعة من القواعد التي يجب مراعاتها قبل التعامل مع برنامج الحزم الإحصائية والتي يمكن أن تساعد في تفعيل البرنامج بشكل أفضل، وهذه القواعد بعضها منهجي وبعضها إحصائي وبعضها مرتبط بآلية البرنامج. وبغض النظر عن نوعية تلك القواعد إلا أنها تشكل قاعدة سليمة لاستخدام أمثل لهذا البرنامج. كما يجب مراعاة أن تلك القواعد تشكل وحدة واحدة، وتأخذ في مجملها وحدة واحدة أي جميع تلك القواعد تعمل كمنظومة واحدة بغض النظر عن الترتيب الذي جاءت فيه. لذا وقبل التعامل مع البرنامج يجب قراءة هذه القواعد بدقة تامة للحصول على فائدة حقيقية من البرنامج، وهذه القواعد هي:
أولاً : المتغيرات:
تشكل المتغيرات أهمية خاصة في المنهجية وفي القياس الإحصائي، حيث أن المتغير هو مصدر المعلومة وبالتالي هو أساس المعرفة، والمتغير يجب أن يكون بسيطاً وواضحاً وقابلاً للقياس (هذا موضح في فصل المتغيرات). ولأسباب عدة وهامة يجب البدء في قراءة ذلك الفصل وفهمه فهماً جيداً قبل التعامل مع البرنامج.
ثانياً: القاعدة العامة للبرنامج عند التعامل مع المتغيرات على أنها جمع البيانات عددية (Numeric) وأن جميع المتغيرات سوف تقاس على أنها متغيرات كمية (Scale) وبالتالي يجب القيام بتعريف المتغيرات حسب طبيعة كل متغير.
ثالثاً: يجب تعريف المتغيرات قبل البدء في إدخال البيانات (Variable View) ، ويقصد بتعريف المتغيرات تحديد السمات الخاصة بكل متغير من متغيرات الدراسة، وهذا الأمر ضروري، لأن في حالة إدخال البيانات في الأول ثم أردنا تعريف المتغيرات، ربما تكون البيانات غير متوافقة مع التعريف:
مثال: تم إدخال مجموعة من البيانات لمتغير الجنس على اعتبار أن الرقم (1) مثل الذكور ورقم (2) يمثل الإناث، في هذه الحالة سوف تظهر البيانات على أساس أنها بيانات كمية على هذا النحو (1.00) و(2,00) وكان من المفترض أن تكون على هذا الشكل (1) و(2) بدون خانات عشرية، وفي هذه الحالة لا يمكن تعديل تلك البيانات إلا في حالة واحدة وهي تعريف متغير الجنس على أنه بياناته لفظية ثم بعد ذلك إعادة إدخال البيانات مرة ثانية. أنظر الصور الملحقة.
رابعاً: أن كل خلية من خلايا البرنامج لا تقبل إلى معلومة واحدة بغض النظر عن طبيعة تلك المعلومة
خامساً: يجب أن تكون جميع أسئلة الاستبيان معدة إعداداً سليماً ومرتبة ترتيباً جيداً بحيث يضمن ذلك الترتيب تسلسل إدخال البيانات،