الرئيسية
أحدث الصور
التسجيل
دخول
________________________________________
أنواع القياس:
قياس مجرد ( نظري ) وقياس اجرائي والاخير يتم عند تحويل القياس من مستوى نظري .
معنى القياس : القياس يعنى اعطاء ارقام للاشياء وفق قواعد محددة.
مستويات القياس :تنطلق من اربعة مستويات متدرجة من الأضعف إلى الأقوى ويمكن أن تستخدم في الدراسة الواحدة جميع المستويات ولكن كنقطة اساسية إذا امكن للباحث استخدام مستوي اقوي فلا يستحسن له استخدام أو قياس المستوي الادني حيث انه كلما كان مستوي القياس اقوي كلما كانت النتائج اقوي. والمستويات الاربعة وهي :
1. المقياس الاسمي ( يتعلق بالاسماء والفئات والتصنيف). الارقام هنا غير حقيقة ويناسبه المنوال الذي يعطي القيمة الاكثر تكرار. ذكر/انثى
2. مقياس الرتب:يعني ترتيب الصفة المقاسة وميزة هذا المقياس انه يعطي من هو الاكثر والاقل.. الخ ومقياس الرتب هو القيمة التى تقسم المجموعة إلى قسمين متساوين. موافق غير موافق .
3. مقياس الفترات : يعنى تساوي الاجزاء وهذا المقياس يمكن أن يعطيك الفرق بين أي جزء .
4. مقياس النسبة : وهو قليل الاستخدام في العلوم الاجتماعية وهو نفس مقياس الفترات ملاحظة :اساسية كل مقياس يشمل على صفات المقياس الذي يسبقه بالاضافة إلى صفته الجديدة، ويرتبط بهذه المقاييس تحديد نوعية تحليل البيانات.
أنواع التحليل الإحصائي:
1ـ. احادي/ لعينة واحدة. 2. ثنائي/ لعينتين.
3. متعدد/ اكثر من ثلاثة.
أنواع الاساليب الاحصائية : هناك خطين رئيسين للتعامل مع البيانات:
1.اساليب احصاء وصفية وهو الخط الأول:
1. الوصف بالصورة (الرسم البياني، الرسم بالنقاط، الأعمدة، المنحنيات،القطاعات الدائرية) .
2. وهناك الوصف بالرقم أي وصف مجموعة من البيانات بالارقام سواء للتمركز حول قيمة معينة( النزعة المركزية ) أو الاختلاف حول قيمة معينة ( التشتت ) .
3.وهناك ايضا معامل الانحدار.
2.اساليب احصاء استنتاجية متعلقة بفحص فرضية ( بشكل عام ) وهو الخط الثاني
وفي كلا الخطين الوصفي أو الاستنتاجي لابد من الأخذ في الحسبان مستوي القياس .
النزعة المركزية : تعنى تمركز او اتفاق مجموعة من البيانات وهي من الاساليب الاحصائية الوصفية ويعنى وصف مجموعة من البيانات برقم واحد يمثل للقيم المختلفة أي يحل محل هذه القيم عندما يصفها.
وهناك ثلاثة اساليب يمكن استخدامها هنا هي:
1.المنوال mode : مناسب للمقياس الاسمي. والمنوال هو : القيمة الاكثر تكرارا وقد يكون هناك اكثر من منوال ولكن لا ينصح باستخدام اكثر من ثلاثة قيم كمنوالات. وتوزيع القيم في المنوال يعد مؤشر على وجودها فالقيمة التى تتكرر اكثر شيئ فهي بهذا المعنى اكثر مركزية.والمنوال يركز على قيمة واحدة وهي القيمة الاكثر تكرار فقط في حين ياخذ الوسط ( المتوسط ) في الاعتبار جميع القيم لذلك فالمنوال كمقياس من حيث الدقة غير دقيق.
2.الوسيط median:مناسب لقياس الرتب. والوسيط هو: القيمة التى تقسم مجموعة من البيانات إلى قسمين متساويين وهذا يصلح مع مقياس الرتب(موافق– غير موافق ). ويمكن أن نأخذ ذلك بقسمة مجموعة القيم على 2 ولكن بعد ترتيبها من الاعلي إلى الادني أو العكس .
3.الوسط: mean:يعنى مجموعة القيم على عددها وهو مناسب لقياس الفترات ويسمي أحيانا المعدل أو المتوسط تجاوزا.
وعندما يكون هناك اكثر من متغير فانه يمكن وصفها بيانيا بمعامل الارتباط في حالة اهتمامنا في الوصف بالعلاقة بين متغيرات كوصف العلاقة بين الطول والوزن.
التشتت:يصف مدي اختلاف أو تباين مجموعة من البيانات (عكس النزعة المركزية)
ومن الأفضل دوما في حالة الاسلوب الوصفي للنزعة المركزية اعطاء وصف التشتت.
وهناك ثلاثة أساليب لقياس التشتت:
1.المدي: ابسط أنواع مقاييس التششت وهو الفرق بين اعلى قيمة وادني قيمة ويمكن استخدامه مع الرتب أو الفترات.
2.التباين:هو مربع الانحراف المعياري او الانحراف المعياري في نفسه.
3.الانحراف المعياري:هو متوسط الاختلافات عن القيمة المركزية أي عن الوسط وهو الجزر التربيعي للتباين
4. IQV:لبيان نسبة التشابة أو الاختلاف في بيانات اثنين وهو مناسب مع البيانات الاسمية .
ملحوظة:كبر قيمة الانحراف المعياري مؤشرا على أن الاختلاف كبير في البيانات مع الاخذ في الاعتبار أن الاحتلاف أو التجانس عن الوسط والافضل أن يكون الانحراف المعياري اقل من قيمة الوسط وبكثير مما يعنى أن البيانات التى حصل عليها الباحث جيدة .
متغير منفصل:المتغير الذي لا يمكن وضع عدد لانهائي من القيم بين أي منزلتين متجاورتين يناسب الاسمي .
متغير متصل:المتغير الذي يمكن وضع عدد لانهائي من القيم بين أي منزلتين متجاورتين ويكون على مستوى الفترات .
معامل الارتباط:يعنى درجة الخطية للمتغير أو مقدار الخطية واتجاهها أي الدرجة التى يمكن تمثيل البيانات تمثيلا خطيا. وهناك معامل ارتباط لا خطية ( نعم، لا ) أي أن يكون الخط ممكن رسمه ولكن ليس مستقيم بل منحنى.
χ= القيمة أو البيانات الخام χَ = مقدار الانحراف عن الوسط
X2=كاي2 ∑= مجموع S2= تباين SD S OR = انحراف معياري
في حالة القيمة الشاذة لدي الباحث ثلاثة خيارات أما أن يحلل البيانات مع وجود القيمة الشاذة أو يحلل مع غياب هذه القيمة أو يحلل القيمة الشاذة ويدرسها كحالة مستقلة في حد ذاتها.
التوزيع الإحصائي:
يعنى الشكل الذي تأخذه مجموعة البيانات. وشكل البيانات مهم جدا في تحليلها ووصفها وكخطوة تسبق قرار استخدام أي اسلوب احصائي. ويرتبط التوزيع الاحصائي عادة بنوعين من البيانات المتصلة والمنفصلة.ويناسب النوع المنفصل المقايييس الاسمية. وهناك مقياس ثنائي ا ي انه لايوجد به الا قيميتين وهي لا تسمي توزيعات طبيعية وانما ثنائية ومن أهم مقاييس التوزيعات المتصلة مقياس ذو الحدين وذلك عائد لان الاجابة على المقياس الاسمي اما نعم أو لا . ولذلك غالبا ما يرمز لها في الحاسب بصفر ( غياب الصفة ) [ ذكور – لا ] أو1 ( وجود الصفة ) [ إناث – نعم ]
التوزيع الاحصائي المتصل مهم لان اغلب الاختبارات الاحصائية تتعامل مع هذا النوع من البيانات.
التوزيع الاحصائي الطبيعي : من أهم أنواع التوزيع الاحصائي المتصل : ومن خصائصه انه:
1.توزيع جرسي أي يشبه الجرس. 2.انه توزيع متصل 3.متماثل حول الوسط
4.الالتواء ( الاطراف ) والتفلطح ( القمة ) يساوي صفر.
5.ومن أهم صفاته أن يتصف بمنوال ووسط ووسيط واحد وذات قيم متساوية
6.أن متوسط المجتمع فيه (0) 7.انحرافه المعياري (1)
8.الذيلين الايمن والايسر يقتربان من الخط الافقي ولكن لا تلامسه 9.المساحة الكلية تساوي واحد صحيح .
10.انه يحمل نسب متساوية وثابتة من الوسط وقيم الانحراف المعياري بغض النظر عن التوزيع.
11.انه منحني معياري أي قياسي يمّكن من مقارنة الاشياء المختلفة .
العلامة المعيارية:قيمة ( ز ) أو العلامات الزائية أو ( z cood ) ومن خصائصها :
1.انها توحّد البيانات أي تمكن من المقارنات بين الاشياء المختلفة.
2.المساحة : تساوي (1) وفي حالة التعامل مع النسب فإن (1) يساوي 100٪.
3.نصف المساحة = 0.5
4.قيمة المساحة بالزائد تقع على يمين الوسط وبالناقص تقع على اليسار .
قاعدة قيمة ز = القيمة الخام – الوسط ÷ الانحراف المعياري.
نقاط يجب الاخذ بها عند فحص الفرضيات الإحصائية :
1. المسلمات – الافتراضات 2. الفرضيات 3. الاختبار الاحصائي 4. الاحتمالية
5ـالخلاصة.
أولا : المسلمات – الإفتراضات:
هي مجموعة الشروط التى يجب توفرها قبل فحص أي نظرية ( وهي مطلوبة لاي اختبار احصائي ) :
1.معرفة مستوي القياس. 2. نوعية توزيع المجتمع 3. طريقة المعاينة 4.حجم العينة
الاختبار المعلمي: يتعلق بمعالم المجتمع – معالم محدودة – التوزيع طبيعي
أي اختبار احصائي يبنى على مجتمع الدراسة كاملا فهو معلمي اما اي اختبار احصائي مبني على العينة فهو احصاء.
الاختبارات اللامعلمية:معالم غير محدودة كالاجابة على سؤال ذكر أو انثي أو نعم و لا فهذه المتغيرات الثنائية مثلا عندما تتوزع لا تتوزع توزيعا طبيعيا بل توزيعا ثنائيا حيث لا يوجد الا مجموعتين فقط بخلاف السؤال عن متغير الدخل مثلا. ومن الاختبارات اللا معلمية اختبار ك2 .
ثانيا : الفرضيات: أي الفرضية الاحصائية وهي الفرضية التى نضعها كباحثين حول مجتمع الدراسة والتركيز هنا على نوع خاص من الفرضيات وهي الفرضية الصفرية.
الفرضية الصفرية:تتعلق بمجتمع معين أو مجتمعين أو اكثر ولكن تصاغ بطريقة تنفي الفروق أو العلاقة أو الاثر عند المقارنة. فمثلا إذا اردنا أن نضع فرضية صفرية تعكس العلاقة بين متغيرين فنقول انه لاتوجد علاقة بين الجنس والتحصيل ويمكن أن نرمز لها برموز احصائية فنقول:
HO : M1 = M2 وهذه المعادلة تعني : وسط المجتمع الأول يساوي وسط المجتمع الثاني.
الاحتمالية : يقصد به نسبة الخطأ أو الاحتمالية التى تسمح للباحث بالوقوع في الخطأ.
قاعدة عامة لكل اختبار : إذا كانت قيمة الاحصاء ( الاختبار ) المحسوبة ( الفعلية ) اكبر أو تساوي القيمة الحرجة ( الجدولية ) فاننا نرفض الفرضية الصفرية.
الخطأ من النوع الأول الفا احتمالية رفض الفرضية الصفرية وهي في واقع الامر مقبولة.
الخطأ من النوع الثانيبيتا احتمالية قبول الفرضية الصفرية وهي في واقع الامر مرفوضة والمهم هنا هو أن الباحث لا يقع الا في خطأ واحد فقط [b][i]
أنواع القياس:
قياس مجرد ( نظري ) وقياس اجرائي والاخير يتم عند تحويل القياس من مستوى نظري .
معنى القياس : القياس يعنى اعطاء ارقام للاشياء وفق قواعد محددة.
مستويات القياس :تنطلق من اربعة مستويات متدرجة من الأضعف إلى الأقوى ويمكن أن تستخدم في الدراسة الواحدة جميع المستويات ولكن كنقطة اساسية إذا امكن للباحث استخدام مستوي اقوي فلا يستحسن له استخدام أو قياس المستوي الادني حيث انه كلما كان مستوي القياس اقوي كلما كانت النتائج اقوي. والمستويات الاربعة وهي :
1. المقياس الاسمي ( يتعلق بالاسماء والفئات والتصنيف). الارقام هنا غير حقيقة ويناسبه المنوال الذي يعطي القيمة الاكثر تكرار. ذكر/انثى
2. مقياس الرتب:يعني ترتيب الصفة المقاسة وميزة هذا المقياس انه يعطي من هو الاكثر والاقل.. الخ ومقياس الرتب هو القيمة التى تقسم المجموعة إلى قسمين متساوين. موافق غير موافق .
3. مقياس الفترات : يعنى تساوي الاجزاء وهذا المقياس يمكن أن يعطيك الفرق بين أي جزء .
4. مقياس النسبة : وهو قليل الاستخدام في العلوم الاجتماعية وهو نفس مقياس الفترات ملاحظة :اساسية كل مقياس يشمل على صفات المقياس الذي يسبقه بالاضافة إلى صفته الجديدة، ويرتبط بهذه المقاييس تحديد نوعية تحليل البيانات.
أنواع التحليل الإحصائي:
1ـ. احادي/ لعينة واحدة. 2. ثنائي/ لعينتين.
3. متعدد/ اكثر من ثلاثة.
أنواع الاساليب الاحصائية : هناك خطين رئيسين للتعامل مع البيانات:
1.اساليب احصاء وصفية وهو الخط الأول:
1. الوصف بالصورة (الرسم البياني، الرسم بالنقاط، الأعمدة، المنحنيات،القطاعات الدائرية) .
2. وهناك الوصف بالرقم أي وصف مجموعة من البيانات بالارقام سواء للتمركز حول قيمة معينة( النزعة المركزية ) أو الاختلاف حول قيمة معينة ( التشتت ) .
3.وهناك ايضا معامل الانحدار.
2.اساليب احصاء استنتاجية متعلقة بفحص فرضية ( بشكل عام ) وهو الخط الثاني
وفي كلا الخطين الوصفي أو الاستنتاجي لابد من الأخذ في الحسبان مستوي القياس .
النزعة المركزية : تعنى تمركز او اتفاق مجموعة من البيانات وهي من الاساليب الاحصائية الوصفية ويعنى وصف مجموعة من البيانات برقم واحد يمثل للقيم المختلفة أي يحل محل هذه القيم عندما يصفها.
وهناك ثلاثة اساليب يمكن استخدامها هنا هي:
1.المنوال mode : مناسب للمقياس الاسمي. والمنوال هو : القيمة الاكثر تكرارا وقد يكون هناك اكثر من منوال ولكن لا ينصح باستخدام اكثر من ثلاثة قيم كمنوالات. وتوزيع القيم في المنوال يعد مؤشر على وجودها فالقيمة التى تتكرر اكثر شيئ فهي بهذا المعنى اكثر مركزية.والمنوال يركز على قيمة واحدة وهي القيمة الاكثر تكرار فقط في حين ياخذ الوسط ( المتوسط ) في الاعتبار جميع القيم لذلك فالمنوال كمقياس من حيث الدقة غير دقيق.
2.الوسيط median:مناسب لقياس الرتب. والوسيط هو: القيمة التى تقسم مجموعة من البيانات إلى قسمين متساويين وهذا يصلح مع مقياس الرتب(موافق– غير موافق ). ويمكن أن نأخذ ذلك بقسمة مجموعة القيم على 2 ولكن بعد ترتيبها من الاعلي إلى الادني أو العكس .
3.الوسط: mean:يعنى مجموعة القيم على عددها وهو مناسب لقياس الفترات ويسمي أحيانا المعدل أو المتوسط تجاوزا.
وعندما يكون هناك اكثر من متغير فانه يمكن وصفها بيانيا بمعامل الارتباط في حالة اهتمامنا في الوصف بالعلاقة بين متغيرات كوصف العلاقة بين الطول والوزن.
التشتت:يصف مدي اختلاف أو تباين مجموعة من البيانات (عكس النزعة المركزية)
ومن الأفضل دوما في حالة الاسلوب الوصفي للنزعة المركزية اعطاء وصف التشتت.
وهناك ثلاثة أساليب لقياس التشتت:
1.المدي: ابسط أنواع مقاييس التششت وهو الفرق بين اعلى قيمة وادني قيمة ويمكن استخدامه مع الرتب أو الفترات.
2.التباين:هو مربع الانحراف المعياري او الانحراف المعياري في نفسه.
3.الانحراف المعياري:هو متوسط الاختلافات عن القيمة المركزية أي عن الوسط وهو الجزر التربيعي للتباين
4. IQV:لبيان نسبة التشابة أو الاختلاف في بيانات اثنين وهو مناسب مع البيانات الاسمية .
ملحوظة:كبر قيمة الانحراف المعياري مؤشرا على أن الاختلاف كبير في البيانات مع الاخذ في الاعتبار أن الاحتلاف أو التجانس عن الوسط والافضل أن يكون الانحراف المعياري اقل من قيمة الوسط وبكثير مما يعنى أن البيانات التى حصل عليها الباحث جيدة .
متغير منفصل:المتغير الذي لا يمكن وضع عدد لانهائي من القيم بين أي منزلتين متجاورتين يناسب الاسمي .
متغير متصل:المتغير الذي يمكن وضع عدد لانهائي من القيم بين أي منزلتين متجاورتين ويكون على مستوى الفترات .
معامل الارتباط:يعنى درجة الخطية للمتغير أو مقدار الخطية واتجاهها أي الدرجة التى يمكن تمثيل البيانات تمثيلا خطيا. وهناك معامل ارتباط لا خطية ( نعم، لا ) أي أن يكون الخط ممكن رسمه ولكن ليس مستقيم بل منحنى.
χ= القيمة أو البيانات الخام χَ = مقدار الانحراف عن الوسط
X2=كاي2 ∑= مجموع S2= تباين SD S OR = انحراف معياري
في حالة القيمة الشاذة لدي الباحث ثلاثة خيارات أما أن يحلل البيانات مع وجود القيمة الشاذة أو يحلل مع غياب هذه القيمة أو يحلل القيمة الشاذة ويدرسها كحالة مستقلة في حد ذاتها.
التوزيع الإحصائي:
يعنى الشكل الذي تأخذه مجموعة البيانات. وشكل البيانات مهم جدا في تحليلها ووصفها وكخطوة تسبق قرار استخدام أي اسلوب احصائي. ويرتبط التوزيع الاحصائي عادة بنوعين من البيانات المتصلة والمنفصلة.ويناسب النوع المنفصل المقايييس الاسمية. وهناك مقياس ثنائي ا ي انه لايوجد به الا قيميتين وهي لا تسمي توزيعات طبيعية وانما ثنائية ومن أهم مقاييس التوزيعات المتصلة مقياس ذو الحدين وذلك عائد لان الاجابة على المقياس الاسمي اما نعم أو لا . ولذلك غالبا ما يرمز لها في الحاسب بصفر ( غياب الصفة ) [ ذكور – لا ] أو1 ( وجود الصفة ) [ إناث – نعم ]
التوزيع الاحصائي المتصل مهم لان اغلب الاختبارات الاحصائية تتعامل مع هذا النوع من البيانات.
التوزيع الاحصائي الطبيعي : من أهم أنواع التوزيع الاحصائي المتصل : ومن خصائصه انه:
1.توزيع جرسي أي يشبه الجرس. 2.انه توزيع متصل 3.متماثل حول الوسط
4.الالتواء ( الاطراف ) والتفلطح ( القمة ) يساوي صفر.
5.ومن أهم صفاته أن يتصف بمنوال ووسط ووسيط واحد وذات قيم متساوية
6.أن متوسط المجتمع فيه (0) 7.انحرافه المعياري (1)
8.الذيلين الايمن والايسر يقتربان من الخط الافقي ولكن لا تلامسه 9.المساحة الكلية تساوي واحد صحيح .
10.انه يحمل نسب متساوية وثابتة من الوسط وقيم الانحراف المعياري بغض النظر عن التوزيع.
11.انه منحني معياري أي قياسي يمّكن من مقارنة الاشياء المختلفة .
العلامة المعيارية:قيمة ( ز ) أو العلامات الزائية أو ( z cood ) ومن خصائصها :
1.انها توحّد البيانات أي تمكن من المقارنات بين الاشياء المختلفة.
2.المساحة : تساوي (1) وفي حالة التعامل مع النسب فإن (1) يساوي 100٪.
3.نصف المساحة = 0.5
4.قيمة المساحة بالزائد تقع على يمين الوسط وبالناقص تقع على اليسار .
قاعدة قيمة ز = القيمة الخام – الوسط ÷ الانحراف المعياري.
نقاط يجب الاخذ بها عند فحص الفرضيات الإحصائية :
1. المسلمات – الافتراضات 2. الفرضيات 3. الاختبار الاحصائي 4. الاحتمالية
5ـالخلاصة.
أولا : المسلمات – الإفتراضات:
هي مجموعة الشروط التى يجب توفرها قبل فحص أي نظرية ( وهي مطلوبة لاي اختبار احصائي ) :
1.معرفة مستوي القياس. 2. نوعية توزيع المجتمع 3. طريقة المعاينة 4.حجم العينة
الاختبار المعلمي: يتعلق بمعالم المجتمع – معالم محدودة – التوزيع طبيعي
أي اختبار احصائي يبنى على مجتمع الدراسة كاملا فهو معلمي اما اي اختبار احصائي مبني على العينة فهو احصاء.
الاختبارات اللامعلمية:معالم غير محدودة كالاجابة على سؤال ذكر أو انثي أو نعم و لا فهذه المتغيرات الثنائية مثلا عندما تتوزع لا تتوزع توزيعا طبيعيا بل توزيعا ثنائيا حيث لا يوجد الا مجموعتين فقط بخلاف السؤال عن متغير الدخل مثلا. ومن الاختبارات اللا معلمية اختبار ك2 .
ثانيا : الفرضيات: أي الفرضية الاحصائية وهي الفرضية التى نضعها كباحثين حول مجتمع الدراسة والتركيز هنا على نوع خاص من الفرضيات وهي الفرضية الصفرية.
الفرضية الصفرية:تتعلق بمجتمع معين أو مجتمعين أو اكثر ولكن تصاغ بطريقة تنفي الفروق أو العلاقة أو الاثر عند المقارنة. فمثلا إذا اردنا أن نضع فرضية صفرية تعكس العلاقة بين متغيرين فنقول انه لاتوجد علاقة بين الجنس والتحصيل ويمكن أن نرمز لها برموز احصائية فنقول:
HO : M1 = M2 وهذه المعادلة تعني : وسط المجتمع الأول يساوي وسط المجتمع الثاني.
الاحتمالية : يقصد به نسبة الخطأ أو الاحتمالية التى تسمح للباحث بالوقوع في الخطأ.
قاعدة عامة لكل اختبار : إذا كانت قيمة الاحصاء ( الاختبار ) المحسوبة ( الفعلية ) اكبر أو تساوي القيمة الحرجة ( الجدولية ) فاننا نرفض الفرضية الصفرية.
الخطأ من النوع الأول الفا احتمالية رفض الفرضية الصفرية وهي في واقع الامر مقبولة.
الخطأ من النوع الثانيبيتا احتمالية قبول الفرضية الصفرية وهي في واقع الامر مرفوضة والمهم هنا هو أن الباحث لا يقع الا في خطأ واحد فقط [b][i]