ملتقى البحث العلمي

وجدت هنا إجابات أخرى قد تتكامل مع ما تفضل به الأساتذة الكرام.. وهي تختص بـ (حجم) العينة

يتوقف حجم العينة على عدة عوامل منها
(أ) نوع المجتمع الأصلى : فإذا كان هذا المجتمع متجانساً فإن الباحث يكتفى بدراسة عينة صغيرة منه ، ويعمم النتائج على هذا المجتمع ، أما إذا كان هذا المجتمع متبايناً غير متجانس ويحتوى مجموعات فرعية كثيرة فلابد للعينة أن تكون كبيرة لاستيعاب هذا التباين .
كلما كان الإنحراف المعيارى صغيراً كلما قل تشتت "تباين" الدرجات وزاد تجانسها . وإذا زاد الإنحراف المعيارى زاد تشتت الدرجات وقل تجانسها .
حساب النسبة بين التباينات والبحث عن احتمال دلالة هذه النسبة وتسمى " النسبة الفائية ".
ب) نوع البحث : يقترح المتخصصين فى مناهج البحث أن يكون أقل عدد لأفراد العينة فى بعض أنواع البحوث كما يلى

نوع البحث -عدد الأفراد

عاملية
5-1. أفراد لكل بند

وصفية
2.% من أفراد مجتمع صغير نسبياً ( مئات)
1.% لمجتمع كبير (آلاف )
5% لمجتمع كبير جداً (عشرات الآلآف)

تجريبى
15 فرد فى كل مجموعة من المجموعات

ارتباطى
3.فرداً على الأقل
وهناك أبحاث تفرض على الباحث استخدام عينة صغيرة ، كما فى البحوث العلاجية وتعمل أحياناً كدراسات مبدئية لاثراء المجال البحثى واختيار عينات كبيرة .

(ج) فروض البحث : إذا كان الباحث يتوقع الحصول على فروق ضيئلة ، أو علاقات غير قوية ، يجب أن يجعل العينة كبيرة لتتضح هذه الفروق ، مثال ذلك يتوقع من التدريب ان يحدث تغيرات بسيطة فى تحصيل الطلاب ، لكن إذا كانت هذه التغيرات ذات قيمة للباحث ، فإنه يتحتم عليه تجنب العينات الصغيرة حتى لا تطمس هذه التغيرات

(د) تكاليف البحث : كثيراً ما يؤدى ارتفاع تكاليف جمع البيانات من اعداد كبيرة إلى تقليص حجم العينة ، لذا من الأفضل أن يحدد الباحث هذه التكاليف ، ويختار ما يناسبها من عدد قبل الشروع فى البحث .

(هـ) أهمية النتائج : حجم العينة الصغير مقبول فى الدراسات الاستطلاعية ، وذلك لأن الباحث يتحمل هامش كبير نسبياً من الخطأ فى النتائج . إلا أنه فى الدراسات التى يترتب عليه توزيع الأفراد على مجموعات أو اتخاذ قرار فمن الأفضل وجود عينة كبيرة بشكل كاف لتقليل الخطأ .

(و) طرق جمع البيانات : إذا لم تكن أدوات جمع البيانات دقيقة أو ثابتة بدرجة مرتفعة يفضل استخدام عينة كبيرة لتعويض خطأ جمع البيانات .
يتأثر حجم العينة بنوع الأداة المستخدمة فى جمع البيانات ( المقابلة ، والملاحظة ، والاختبارات الفردية تستلزم عينات صغيرة . أما الاختبارات الجمعية والاستبيانات يمكن استخدام عينات كبيرة ) .

(ز) الدقة المطلوبة : تزداد دقة النتائج ويصبح من الممكن التعميم منها على المجتمع كلما زاد حجم العينة . ولكن يلاحظ أن هناك حداً امثل لحجم العينة إذا تخطاه الباحث فإنه لن يستفيد كثيراً من زيادة عدد الأفراد فى عينته .

يبدأ استخدام الإحصاء منذ البدء في الجانب العملي عند تحديد حجم العينه ثم العينه الاستطلاعية هناك عدد من العلاقات التي تستخدم لتحديد حجم العينه سواء اتبعنا أسلوب النسب أو المتوسطات .. ثم تأتي عملية اختبار ثبات الأداة والاتساق الداخلي ويستخدم لها ألفا كرونباخ ومعامل الارتباط .. ثم يأتي دور الإحصاء الوصفي من تكرارات ونسب مئوية ومتوسطات وانحرافات معيارية وأهمية نسبية لوصف خصائص العينة وعرض إجابات أفراد العينه .. ثم ننتقل إلى استخدام أساليب الإحصاء الاستدلالي لاختبار الفرضيات والذي نبدأه باستخدام اختبار التوزيع الطبيعي لمعرفة هل البيانات تتبع التوزيع الطبيعي أم لا لتحديد هل نستخدم الاختبارات المعلمية ام غير المعلمية وبعد معرفة توزيع البيانات وتجانسها ننتقل إلى أنواع الاختبارات الاحصائية الاستدلالية ابتداء من اختبار تي لعينة واحدة واختبار علاقات الارتباط والأثر واختبارات الفروق .. وكلا بحسب فرضيات الدراسة وطبيعة بياناتها
هذا شرح موجز لاستخدام الإحصاء في البحث العلمي .. تم الطرح دون الخوض في تفاصيل .. وأي أحد يحتاج توضيح انا موجود في اي وقت
وربنا يوفق الجميع لما يحبه ويرضاه

رابعًا: أنواع الفروض:
يقسم الباحثون الفروض إلى فروض بحثية وفروض إحصائية:
تُصاغ الفروض البحثية بطريقة إثباتية تقريرية في صورة جمل قصيرة وبسيطة، يعبر من خلالها الباحث عن تفسيره لظاهرة، أو استنتاجه علاقة سببية أو ارتباطية معينة، وتنقسم إلى فروض موجهة أو مباشرة، وفروض غير موجهه أو غير مباشرة، ويقوم تبني الفروض البحثية على أساس دليل أو برهان أو حقائق علمية، يظهر من خلال الإطار النظري والدراسات السابقة للموضوع.
أما الفروض الإحصائية، فتصاغ في صورة رياضية لذلك التفسير أو الاستنتاج، يتم اختبارها من خلال الاختبارات الإحصائية المختلفة، وهي على نوعين: الفرض الصفري، والفرض البديل.
1- الفروض البحثية:
أ- الفرض الموجه:
يستخدم الباحث الفرض الموجه عندما يتوقع أن هناك علاقة مباشرة بين متغيرات الدراسة؛ سواء أكانت إيجابية، أو سلبية، أو أن تكون هناك فروق ذات اتجاه واحد محدد، كأن يتسبب وجود متغير مستقل في وجود متغير آخر تابع، أو عدم وجود متغير مستقل معين في عدم وجود المتغير التابع، أو أن تتسبب زيادة أو نقص في المتغير المستقل في زيادة أو نقص في المتغير التابع. ومن أمثلة الفرض الموجه: "كلما حصل الموظف على ترقية، زاد طموحه الوظيفي"، أو "كلما زاد دخل الفرد، قلَّ رضاه"، أو "كلما زادت الرقابة المباشرة، انخفضت معنويات الموظفين وغيرها من الأمثلة الموجهة".
ب- الفرض غير الموجه:
يستخدم الباحث الفرض غير الموجه عندما يريد أن يعبر عن وجود علاقة بين المتغيرات، لكنه لا يعرف بالتحديد اتجاه تلك العلاقة، أو لا يمكنه تحديد اتجاه معين لتلك العلاقة بين المتغيرات، أو أنه ينفى معرفة اتجاه العلاقة، ومن أمثلة هذا النوع من الفروض: "توجد علاقة بين طبيعة العمل والانتظام في الدوام الرسمي"، أو "توجد علاقة بين تسرُّب أعضاء هيئة التدريس وأنماط القيادة السائدة".
يشير الفرض غير الموجه إلى وجود فرق دالٍّ، لكن مستوى دلالة أو مقداره هذا الفرق هنا غير محدد، ومن ثَمَّ فالفرض هنا غير موجه؛ لأنه لم يتم تحديد مستوى الدلالة بالضبط.
2- الفروض الإحصائية:
الفروض الإحصائية عبارة عن جملة أو عدد من الجمل تعد باستخدام بعض النماذج الإحصائية ذات العلاقة ببعض خصائص مجتمع البحث، والتي تستخدم من أجل تأكيد العلاقات أو السببية أو الارتباط بين المتغيرات، والتي يسهُل اختبارها إحصائيًّا على شكل فرض صفري أو فرض بديل، وبالتالي قبول أو رفض الفرض الإحصائي، ويمكن تعريف كل منهما كما يلي:
أ- الفرض الصفري:
يسمَّى هذا الفرض بفرض النفي؛ حيث يقدم الباحث فرضه على أنه لا يوجد هناك أي علاقات أو فروق ذات دلالة إحصائية بين متغيرات الفرض، وأن الفرق المتوقع يساوى صفرًا، وإذا حصل أن هناك علاقات ضعيفة أو فروقًا بسيطة، فإن مرجع ذلك إلى الخطأ في تصميم البحث، أو اختيار العينة أو لمجرد الصدفة.
وعند ظهور علاقات أو فروق جوهرية بين متغيرات الدراسة، فإن ذلك يستوجب رفض الفرض الصفري، وقَبول الفرض البديل الذى يمكن أن يستخدم في بعض الأحيان كفرض بداية.
وتتم صياغة الفرض العلمي في الدراسات التجريبية عادة في شكل فرض صفري؛ مثال ذلك: "لا توجد أية اختلافات ذات دلالة إحصائية بين متوسطات تواتر استخدام مصادر المعلومات الرسمية وغير الرسمية من قِبَل الباحثين في كل من العلوم الطبيعية العلوم الاجتماعية والإنسانيات".
ومن عيوب الفرض الصفري أنه نادرًا ما يكون معبرًا عن التوقعات الحقيقية للباحث، أو النتائج الحقيقية للدراسة.
ب- الفرض البديل:
يقصد بالفرض البديل أنه بديل عن الفرض الصفري، ويأتي الفرض البديل على أساس غير صفري بمعنى أن الباحث يرى عكس ما ورد في الفرض الصفري؛ أي: إن هناك علاقات أو فروقًا ذات دلالة إحصائية بين متغيرات البحث، وتستخدم هذه الصياغة كحلٍّ مناسب لوجود علاقات أو فروق حتى ولو كانت بسيطة بين متغيرات الدراسة، والتي يعزوها الباحثون في حالة الفرض الصفري إلى الأخطاء الصدفية أو أخطاء في العينة؛ حيث يرون أن هذه الطريقة أفضل في صياغة الفروض.
وعندما يملك الباحث أسبابًا محددة يتوقع منها وجود فروق ولمصلحة طرف معين، يكون الفرض على النحو التالي: "يكون مستوى القلق عند الطلبة الذين يملكون درجات ذكاء عالية أعلى من مستوى القلق عند الطلبة الذين يملكون درجات ذكاء منخفضة"، ويسمى هذا بالفرض البديل المتَّجه.
وعندما يملك أسبابًا محددة بوجود فروق دون أن يكون قادرًا على توقع اتجاه هذه الفروق لمصلحة أي من الطرفين؛ مثل: "يوجد فرق في مستوى القلق بين الطلبة الذين يملكون درجات عالية، والطلبة الذين يملكون درجات ذكاء منخفضة"، يسمى بالفرض البديل غير المتجه.
خامسًا: اختبار الفروض:
يعتبر اختبار الفروض محور البحث، ولكي يختبر الباحث فرضًا، فإن عليه أن يحدد العينة، ثم يحدد ما هي أدوات القياس المستخدمة، والإجراءات التي سوف يستخدمها؛ حتى يتمكن من جمع البيانات الضرورية، وبعد الانتهاء من جمع البيانات يجب عليه تحليل تلك البيانات التي جمعها على نحو يُتيح له أن يحدد صدق ذلك الفرض