فضاء التعليم العالي و البحث العلمي

2016 SPSS الدرس الأول – الجزء الأول

في الوقت الحاضر اصبح التحليل الإحصائي يستخدم تقريبا في كل المجالات. فالاقتصادي يستخدمه لاختبار كفاءة أساليب الإنتاج المختلفة، ورجل الأعمال قد يستخدمه لاختبار تصميم أو تغليف المنتج بما يزيد في حجم المبيعات، و التربوي لدراسة نجاعة اسلوب تربوي في زيادة التحصيل، وفي علم النفس الصناعي لدراسة استجابات العمال لظروف العمل بالمصنع، والميدان السياسي للتنبؤ بأنماط التصويت، وفي الطبيب لاختبار فعالية عقار جديد، وهكذا…

و في سبيل تقليل الجهد و العمل على انهاء العمليات الاحصائية بسرة و أكثر دقة، ظهر العديد من البرامج الاحصائية، و التي يعد برنامج SPSS من أشهرها.

و كلمة SPSS هي اختصار لاسم البرنامج Statistical Package for Social Sciencesالتي تعني الرزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية، و الذي يستخدم في إدارة البيانات وعمليات التحليل الإحصائي.

و قبل الخوض في تعلم استخدام النظام الإحصائي spss ، لابد من الاشارة الى نقطة مهمة يؤدي الالمام بها الى سهولة و حسن استخدام هذا النظام الاحصائي، و هي ان البرنامج ما هو الا أداة تسهل عملية حساب العمليات الاحصائية، و بالتالي فالإلمام بالمفاهيم الاحصائية و شروط استعمالها أمر ضروري لضمان الاستفادة المثلى من برنامج spss.

مفاهيم احصائية:

1 – علم الاحصاء:

يعرف علم الإحصاء بأنه: مجموعة النظريات و الطرق العلمية التي تبحث في جمع البيانات      و عرضها و تحليلها و استخدام النتائج في التنبؤ أو التقرير و اتخاذ القرار.

و من التعريف السابق لعلم الاحصاء يمكن نلاحظ أن هناك أربعة أقسام أساسية لعلم الاحصاء     و هي:

و لقد بدأ الاحصاء كعلم وصفي بحت، ولكنه تطور الى اداة قوية لاتخاذ القرارات مع نمو فرع الاستدلال فيه. أصبح التحليل الاحصائي الحديث ينصب أساسا على الإحصاء الاستدلالي. ومع ذلك فان الاحصاء الاستدلالي والاحصاء الاستنباطي مكملان أحدهما للآخر، و عليه فعلم الاحصاء ينطوي على فرعين رئيسيين هما:

2 – البيانات الإحصائية

يعتمد علم الاحصاء على البيانات التي يتم جمعها من حقل الدراسة، فكلما كان جمع البيانات دقيقا كلما زادت ثقة الباحث في الاعتماد عليها. و التعامل مع هذه البيانات احصائية يخضع الى خصائصها، و في هذا الصدد يصنفها علماء الاحصاء في اربع مجموعات و يطلقون عليها اسم مستويات القياس، و في ما يلي نقدم تصنيف ستيفنز لمستويات القياس، و الذي قسمها الى أربعة أنواع أو مستويات للقياس، وهي مرتبة تصاعديا من البسيط إلى الأكثر وضوحا وهى القياس : الأسمى ، الترتيبي ، و الفتري او المسافي ، النسبي و في ما يلي توضيح لهذه المستويات:

المستوى العمليات الرياضية الخصائص القياسية أمثلة
الاسمى Nominal العد • العدد لا يدل على كم أو مقدار
• الأرقام تحل محل الأسماء
• لا يمكن إجراء العمليات الحسابية على الأرقام
الجنس: 1 للإشارة الى ذكر
2 للإشارة الى انثى
مستوى الدخل:
1 للإشارة الى دخل مرتفع
2 للإشارة الى دخل متوسط
3 للإشارة الى دخل منخفض
4 للإشارة الى دخل منعدم
الترتيبي Ordinal الترتيب • كم لا يشار إليه بعدد بل برتبة
• الأرقام مرتبة ترتيبا تنازليا أو تصاعديا
• المسافات بين الرتب غير متساوية
تقديرات الطلاب (امتياز، تهنئة، تشجيع،...)
الترتيب في السباق (الاول، الثاني، الثالث،...)
الفتري Interval الجمع
الضرب
الطرح
• عدد يدل على كم أو مقدار
• وضع الأشخاص في مقياس متصل يتكون من مسافات متساوية وله صفر اعتباري
• يمكن مقارنة المسافات بين الدرجات
الدرجات في الاختبارات
ملاحظة فرد تحصل على 20 لا يعني ان الفرد يلم بالمادة كليا، و اخر تحصل على 0 لا يعني انه لا يملك أي معلومة
النسبي Ratio جميع العمليات • عدد يدل على كم أو مقدار
• وضع الأشخاص في مقياس متصل يتكون من وحدات متساوية وله صفر مطلق
• يمكن استخدام النسب لمقارنة الأرقام
زمن رد الفعل
الطول
الوزن

ملاحظة: معرفة مستويات القياس تسهل عملية اختيار الإحصاء المناسب لتحليل النتائج.

2 – 1 المتغيرات :

يقصد بالمتغير أي خاصية يمكن قياسها وتتباين قيمها من فرد إلى أخر أو من مجموعة إلى أخرى، و ذلك باستخدام مستويات القياس التي تناولناها في اعلاه. فعلى المثال البيانات الإحصائية التي يتعامل معها الباحث النفسي أو يقوم بجمعها ما هي إلا درجات أو مؤشرات لمقدار الشيء أو الصفة أو الخاصية موضوع القياس لدى الفرد، وعليه عندما نهتم بتحديد نوع الفرد ذكر أو أنثي نكون بصدد متغير النوع أو الجنس وعندما نهتم بتحديد درجة ذكاء الفرد نكون بصدد متغير الذكاء وعندما نهتم بتحديد درجة القلق عند الفرد نكون بصدد متغير القلق. وتصنف المتغيرات إلى :

 

أ) حسب مستوى القياس:

متغيرات نوعية Qualitative: إذا كانت القيم أو البيانات لا تعبر عن مقدار الخاصية عند الفرد بل تعبر عن وجودها أو عدم وجودها مثل الجنس: ذكر – أنثى ، أو التخصص: علمي – أدبي فإن ذلك يحمل معنا نوعيا ويكون المتغير في هذه الحالة نوعيا حيث لا يمكن ترتيب الأفراد طبقا لهذه الخاصية من الأكبر للأصغر.

متغيرات كمية Quantitative : إذا كانت القيم أو البيانات تشير إلى مقدار ما لدى الفرد من الخاصية كالطول والوزن والعمر والتحصيل وخلافة فإن هذه الخاصية تحمل معنا كميا ويكون المتغير كميا حيث يمكن ترتيب الأفراد طبقا للخاصية من الأكبر إلى الأصغر.

والمتغيرات الكمية يمكن تصنيفها إلى متغيرات كمية متصلة أو ومتغيرات كمية منفصلة

ملاحظة: ينبغي الانتباه الى مستوى القياس المستخدم في قياس المتغير، ففي المستوى الفتري الصفر اعتباري (غير حقيقي)، و في المستوى النسبي صفر مطلق (حقيقي)

ب) حسب تصميم البحث:

مستقل Independent: يستخدم فى البحوث التجريبية أو شبه التجريبية هو المتغير التجريبي الذى يعالجه الباحث ليرى أثره على المتغير التابع.

تابع Dependent: هو المتغير الذى يظهر أثر المتغير المستقل فيه.

وسيط Moderator: هو ذلك المتغير الذى قد يغير في الأثر الذى يتركه المتغير المستقل في التابع، ويعتبر متغير مستقل ثانوي ويقع تحت سيطرة الباحث فمثلا عندما يرى الباحث أن أثر طريقة التدريس يعتمد على جنس المتعلم فالجنس متغير وسيط أو متغير مستقل ثانوي.

المضبوط Controlled : هو ذلك المتغير الذى يحاول الباحث إلغاء أثره على التجربة ، ويقع تحت سيطرته.

الدخيل Extraneous : هو ذلك المتغير المستقل غير المقصود الذى لا يدخل في تصميم الدراسة ، ولا يخضع لسيطرة الباحث ، ولكنه يؤثر على نتائج الدراسة، أو يؤثر في المتغير التابع، كما لا يمكن ملاحظته أو قياسه ويضعها الباحث في اعتباره عند مناقشته للنتائج وتفسيرها.