ملتقى البحث العلمي

استفسار فضلاً؛

ذكر لنا أحد الأساتذه الأفاضل ان ٢٠٪‏ من مجتمع البحث تعتبر عينه كافيه لتمثيل مجتمع البحث في حال كان المجتمع متجانس.
على سبيل المثال كان مجتمع البحث ٤٠٠ فرد، فإن ٨٠ فرداً يمثلون المجتمع.

وحينما عدت الى جدول تقدير العينات كجدول مورقان
وكذلك استخدمت معادلات احصائية كمعادلة روبرت مايسون ومعادلة ريتشارد قايقر وجدت ان العينه المناسبه لمجتمع مكون من ٤٠٠ فردا تقارب ٢٠٠ فرداً.

فما رأي حضراتكم في ذلك..
#العينات

#العينات
يفترض أن يكون اختيار العينة في الأصل ممثلا لمجتمع البحث
وهناك أنواع من العينات لتحقيق هذا الهدف مع ضمان تمثيل متساو للفئات مثلا عبر العينة الحصية أو العينة العنقودية للوصول إلى شرائح خاصة يصعب الوصول إليها بالعينة العشوائية البسيطة، وهكذا
فالأمر يعتمد على طبيعة البحث وطبيعة مجتمع البحث

الافضل اختيار مجتمع الدراسة كاملاً ولكن تحديد حجم العينة الاحصائية مقرون بعدة عوامل تحكمها ظروف الدراسة وحجم المجتمع المراد دراسته فاذا كان المجتمع مثلا كبيرا جدا من المنطقي ان تكون العينة كبيرة ايضا .
ولكن في هذ الحالة -عندما تكون العينة كبيرة-تواجهنا هنا عدة مشاكل منها
1- تكلفة الدراسة تكون مرتفعة
2- نحتاج الى طاقم فني كبير لاجراء الدراسة وتوزيع الاستبانات وجمعها
3-الزمن اللازم لاجراء الدراسة قد يستغرق وقت اكبر من الوقت المتاح لاجراء الدراسة.
4- مستوى الموثوقية او المعنوية لعينة الدراسة .

لذلك يلجا الباحثون الي تحديد عدد عينة الدراسة الى المستوى الذي تكون به العينة ممثلة للمجتمع وبنفس الوقت تسهل الامر على الباحث .

عدد العينة في الجدول السابق في القروب هي الحد الأدنى لتعميم النتائج على مجتمع الدراسة . فمثلاً المجتمع عدده 15 ليس المقصود اخذ 14 فقط ولكن الحد الأدنى لتعميم النتائج تكون العينة 14 وهي تحسب من خلال معادلة فيها مستوى الثقة و... ، و قام بحسابها الدكتور السيد أبو هاشم (قسم علم النفس - كلية التربية - ‏جامعة الملك سعود)من خلال ملف أكسل بعدة طرق بحيث تدخل المجتمع ويحسب الحد الأدنى للعينة وهي موجودة في موقعه

#العينات

خطة البحث: تُسلم إلى مجلس القسم قبل تطبيق الأدوات؛ لإجازة العنوان والشروع في تطبيق الدراسة، وتتضمن جميع البنود الأساسية للبحث، العنوان -المقدمة- المشكلة- الأسئلة - الأهداف- مصطلحات الدراسة-حدود الدراسة- عناوين الإطار النظري-الدراسات السابقة-منهج الدراسة- المجتمع-العينة- الأداة- اجراءات تطبيقها - الأساليب الاحصائية فقط
تقسيمات البحث: هي الناتج النهائي، وتتضمن جميع ماذكر مقسما إلى فصول (بالتفصيل) بالإضافة إلى الفصل الرابع النتائج والفصل الخامس ملخص الدراسة وتوصياتها
وبشكل عام يرجع في ترتيب أقسام الدراسة وتبويباتها إلى دليل الكلية أو القسم
#خطة_البحث

#الأساليب_الإحصائية
اذا توصلت من خلال تحليلك للنتائج الى وجود علاقة بين متغير أ وب في حين ان الحقيقة والواقع يقول لا توجد علاقة بينهما فهنا وقعنا في خطأ ويسمى الخطأ من النوع الأول او خطأ الفا وسببه كما ذكرت اما ان العينة غير ممثلة او ان مستوى الدلالة كبير

#الأساليب_الإحصائية
كثير للأسف يجهل معنى الدلالة الاحصائية وكثير لا يفهمها

عندما نقوم بتحليل النتائج التي نحصل عليها من العينات فإن هناك احتمال ان الفروق بين متوسطات درجات العينات هي نتيجة للصدفة والصدفة فقط وليس لأثر المعالجة والدلالة الاحصائية تمثل مقدار احتمالية حصولنا على هذه النتائج عن طريق الصدفة فقط

وتم الاتفاق على محك ٠.٠١ و ٠.٠٥ وبناء عليه اذا كانت احتمالية ان نحصل على هذه النتائج اكبر من هذين المحكين نتيجة للصدفة والصدفة فقط فهذا يعني اننا نقبل الفرض الصفري الذي يقول ان المتوسطات متساوية او الفروق تساوي صفر ولا يوجد تأثير للمعالجة والعكس اذا كانت الاحتمالية اقل من المحكين

#العينات أولا تعرفي على مجتمع البحث من حيث تجانسه أو عدم تجانسه حتى تحددين الطريقة المناسبة لاختيار العينة، أما النسبة المناسبة فهي ٥% إلى ١٠% من المجتمع الأصلي، ويختلف حسب الأداة المستخدمة.

#العينات
#مجتمع_الدراسة
الصحيح تحديد مجتمع الدراسة فإن كان المجتمع كبير جداً فيتم أخذ عينة بما لا يقل عن 15% أو 20% ويكون توزيع عدد الاستمارات بأكثر من النسبة المحددة واضعين بالاعتبار أن عددا منها غير صالحة للتطبيق
مثال
اذا افترضنا مجتمع الدراسة 1000 ستكون العينة 200 بما يعادل 20% سيتم توزيع 300 استبانة على اعتبار أن 100منها سيتم استبعاده لعدم صلاحيتها .
أما لو كان مجتمع الدراسة 100 فسيتم أخذ جميع الأفراد باعتبارهم عينة الدراسة.

كما ذكر الإخوان
يتم إحتساب درجات الطلاب من الدرجة الكلية للمقياس، لو هدف سؤالك البحثي تحديد الأخطاء فهنا يتم إحتساب عدد الأخطاء، وان كان الهدف هو قياس التحصيل فتحتسبين الدرجات الصحيحة،
إضافة الى تطبيق الإختبار المعلمي في حال إنطبقت شروطه فيحب إحتساب حجم الأثر معادلة كوهن 1994
#الأساليب_الإحصائية

#الأساليب_الإحصائية
لدي سوال المحلل اخبر انه خطأ قاتل
بينما تم فرضه في السمينار وتوجيهي عليه

لدي دراسة اثر تخطيط الانشطه الاتصاليه واثرها على الاداء
مجتمعين
مجتمع الشركات من خلال المدراء 100 استبانه
ومجتمع جمهور تلك الشركات 344 استبانه


عند التحليل المحلل يقول لايمكن إجراء تحليل الانحدار بسبب اختلاف العينه. هل هذا صحيح؟؟
وهل يسوغ علميا التعامل مع مجتمعين مختلفين لمستقل وتابع؟؟

#الأساليب_الإحصائية

لاعطر بعد عروس
طبعا فقط أضيف انه في هذه الانواع من الاختبارات الإحصائية المتقدمة فنحن نخرج من الحدود الضيقة لاختبار التباين العادي ومتطلباته الى مانسميه ال generlized modeling والذي يجعل
النظرة اشمل للمخرجات.
ايضا عند استخدامنا لهذا النوع من الانحدار يترتب عليه تحديد نوعية ال
Outcome Distribution and link function
وهي انواع مختلفة تختلف باختلاف طبيعة المتغيرات والهدف من الاختبار البحثي

نعم اخي محمد كلامك صحيح كوهين يستخدم ايضا في حسابه النسبة التائية وهناك طريقتين في ذلك عندما تكون العينات متساوية او عندما تكون العينات غير متساوية وفي هذه الحالة نستخدم المعادلة المذكورة في الدراسة ولكن هناك طريقة اخرى تعتمد على فرق المتوسطات مقسوما على متوسط الانحراف المعياري وهي المفضلة في حساب معامل كوهين
#الأساليب_الإحصائية

خل نبدأ من البداية، عندنا مجتمع ونبي نسوي عليه تجربة. نحط الفرضية، نسحب عينة عشوائية، نسوي عليها التجربة. نشوف النتائج وندرس إمكانية تعميمها على المجتمع كامل.

طالما أغلب تجاربنا تتم على عينة، وانه فيه افراد من المجتمع غير موجودين بالعينة، فهذا يعني أنه دائماً حيكون هناك فرق بين القيم الإحصائية (في العينة) وبين القيم المعلمية الحقيقية(في المجتمع). هذا الفرق نسميه خطأ الاستعيان sampling error ما نقدر نتفاداه، يجي غصب عنا.

طالما أي عينة نسحبها يجي معها تلقائياً هامش خطأ، فايش العينة الي تعطينا خطأ مقبول؟ العينة العشوائية. لأنه بطبيعتها، تعطي أفضل تقدير حول القيمة الحقيقية، لا ترفعها مرة ولا تقلل منها مرة. طيب ليه هذه طبيعتها؟ لعله جواب لسؤال ثاني.

طيب الحين عندك خطأ، وهذا الخطأ يشوش عليك، لأنه يطمس الخط الفاصل بين التأثير الحقيقي والتأثير الناتج من العشوائية. وش نسوي حياله؟ نسوي اختبار للفرضية، ونعبر عنه بلغة الإحتمال.

طبعاً، كل الاختبارات تاخذ بعين الاعتبار الخطأ هذا. ولكن وش الي يميز اختبار ت؟

الي يميزه-وهذا جواب سؤالك- انه يقدر يشتغل على الأخطاء الي تجي مع العينات الصغيرة (أقل من ٣٠) في ظل غياب الانحراف المعياري للمجتمع.

واختبار ت يساعدك في تحديد ما إذا كان متوسط مجموعة ما يختلف بشكل كبير عن قيمة معينة. وله ثلاثة انواع.

لو تنظر إلى الصيغة الرياضية لقانون ت، البسط يمثل قوة الفرق، والمقام يمثل قوة الخطأ أو noise في العينة حقتك.

وطبعاً من خلال قيمة ت، وبناءً على مستوى الدلالة/فترات الثقة ودرجة الحرية، أقدر أعرف (احتمالياً) ما إذا كان الفرق الي ابي اقيسه ناتج عن تأثير حقيقي أو تأثير عشوائي.

#الأساليب_الإحصائية

اذا تعذر تحديد مجتمع البحث فإن الدراسات السابقة قد تساعدك في تحديد حجم العينة المناسبة.
وكذلك يمكنك الأخذ بقاعدة حجم العينة والمكون من ٣٨٥ مفردة ويكون عدد العينة اقل او اكثر منه بشيء قليل.
وأيضا آراء مختصي الاحصاء ممكن تساعدك حيث ان حجم العينة يكون بين ٢٠٠- ٣٠٠ .
ايضا المتغيرات بدراستك فكل متغير يمثله تقريبا ٢٠ حالة .
وممكن بعدد فقرات أداة بحثك حيث يقابل كل فقرة فيها ٥ - ٢٠ حالة
#العينات

#العينات
للإجابة على هذا السؤال يتطلب أن يكون لدينا تصور جيد عن الدراسة:
١- مهم تحديد حجم المجتمع بدقة بمعنى كم عدد المجتمع
٢- ماهو هدف الدراسة هل مثلا هي دراسة استطلاعية؟!
٣- مدى أهمية دراستك وهل سيبنى عليها قرارت مهمة
٤-مدى تجانس المجتمع وهل العينة تمثل بدقة طبقات المجتمع في حال عدم تجانسه
٥- مانوع الأساليب الإحصائية التي تسعى لاستخدامها هناك اساليب لها اشتراطات معينة في حجم العينة
٦- حجم التأثير والقوة الإحصائية يجب أخذها في الاعتبار وبالتالي يفترض مراعاة ذلك في حجم العينة
٧- طريقة اختيار العينة هل تم مراعاة شروط العينة الاحتمالية في الاختيار


هذه بشكل مختصر ما يمكن مراعاته عند اختيار العينة ومن خلالها نحكم على مدى تمثيل العينة في المجتمع وامكانية تعميم النتائج المتحصل عليها

#الأساليب_الإحصائية
هناك اعتبارات معينة يتوجب أخذها بعين الاعتبار في هذا المجال فمعامل الصعوبة يحكمه بالضرورة الهدف من الاختبار فأحيانًا قد يكون من الضروري الاعتماد على فقرات معامل صعوبتها مرتفع إذا كان هدف الاختبار اختيار أفراد ذوي قدرات عالية أو اتخاذ قرار معين

كما يحكم معامل الصعوبة معامل التمييز فعندما تكون تمييز الفقرات منخفض قد يكون من الأفضل أن معامل صعوبة الفقرات يتراوح (٠.٤٠-٠.٦٠) وكلما ارتفع معامل التمييز يمكن تمديد مجال الصعوبة

بالنسبة للتمييز فيعتمد على طريقة حساب المعامل فإذا استخدمنا تمييز المجموعات الطرفية يمكن الاعتماد على محك آيبل بحيث الفقرات أعلى من (٠.٤٠) تعتبر فقرات تلبي الغرض
أما تمييز معامل ارتباط بوينت بايسريل فله طريقة في حساب الحد الأدنى لقبول الفقرة ويدخل في ذلك قيمة معامل الارتباط وكذلك تباين الفقرة

لهذا السبب قد نجد تفاوت في محكات القبول ولكن إذا فهم السبب يمكن لنا أن نعتمد على المحك المناسب