ملتقى البحث العلمي

وعليكم السلام ورحمة الله. البحث العلمي الكمي يقوم على ركيزتين أساسيتين هما العينة والأساليب الإحصائية وهنالك ترابط بينهما فاختيار عينات عشوائية أحدى شروط استخدام الاختبارات الاحصائية المعلمية فاذا اختار الباحث عينة غير صحيح فلن تمثل المجتمع، وبالتالي ستؤثر على عملية تعميم النتائج وقد لا تكون النتائج دقيقة ولاسيما إذا لم يوفق الباحث بأختيار الاسلوب الإحصائي المناسب وقد يقع بأخطاء البحث بنوعيه الفا وبيتا، ومن أبرز الانتقادات المنهجية التي توجه للباحثين إذا ما وقع في خطأ في اختيار العينة والأساليب الإحصائية لاسيما إن كان المناقش متمكن أحصائيا_ وقليل هم_ على حد علمي، والخلاصة إذا كانت عينتك الصحيحة طبقية وأنتي اخترتي حصصية فان الحصصية غير عشوائية ويحدث تدخل للباحث بشكل كبير وتحيز فضلا عن أنه لا تستخدمين احصاء استدلالي كونه اخل بشرط من شروط المعلمي ولابد أن تلتمسين لنفسك مبرر علمي تدافعين عما وقعتي فيه اذا كنتي انجزتي الرسالة مثلا إذا وجدتي دراسات سابقة تناولت نفس العينة التي تناولتيها يمكن ان تفيدك، أما منهجيا لابد أن تكون العينة ممثلة للمجتمع حتى يتم التعميم. وإذا لازلتي في مرحلة التطبيق نصيحتي أن تختاري عينة صحيحة ممثلة للمجتمع الأصلي لتتلافي الوقوع في أخطاء منهجية.
#العينات

بالنسبه ل one or two t tests
نرفض ال null hypothesis اذا كان ال p value اقل من 0.05 .. يعني there is a significant difference between the two groups means
Two and one t test
يفترض ان الفرق بين متوسط المجموعتين يساري صفر و

Two t test alternative hypothesis
تفترض ان متوسط المجموعتين لايساوي صفر

one t test alternative hypothesis
تفترض ان متوسط المجموعتين انا اعلى من صفر
او تفترض ان متوسط المجموعتين اقل من صفر
#الأساليب_الإحصائية

#الأساليب_الإحصائية

بما ان العينة صغيرة جدا فالاسلوب الافضل هي الاختبارات اللامعلمية وهناك عدة اختبارات بناء على نوع البيانات

فإذا كانت البيات في الاختبار القبلي والبعدي كمية متصلة فالافضل اختبار ولككسون وايضا اختبار الاشارة وهذا يصلح مع الاختبار التحصيلي

اذا كانت البيانات ثنائية نعم ولا فيفضل اختبار ماكنمار واذا كانت اكثر من ثنائية مثل جيد ممتاز ضعيف فيفضل استخدام اختبار مارجينال هوموجنتي وهذين الاختبارين يصلحان لبطاقة الملاحظة

#منهج_البحث
اختيار العينة من وجهة نظري ليس له علاقة بالمنهج وانما بالصدق الداخلي والخارجي للبحث
فإذا كان اختيار العينة عشوائي فنحن هنا نحقق شرط من شروط الصدق الخارجي والذي على ضوئة نعمم النتائج
اما اذا الاختيار قصدي والتعيين للمجموعات عشوائي فنحن هنا نحقق شرط من شروط الصدق الداخل وهو الوثوق في النتائج
اما المنهج فهو الطريقة التي من خلالها يهدف الباحث للتحقق من فرضية البحث التي يهدف لدراستها
وبالنسبة لتصميم البحث فيمكن اختيار عينة قصدية وتطبيق عليها تصميم حقيقي ويمكن اختيار عينة عشوائية وتطبيق تصميم غير حقيقي او شبه تجريبي كما يسميه البعض ولا يعني ان تكون العينة قصدية انه لا يمكن استخدام التصاميم الحقيقية معها

#الأساليب_الآحصائية

يدوياً من خلال الإختيار العشوائي للعينة فالإختيار العشوائي يضمن بدرجة كبيرة التوزيع الطبيعي

أما إحصائيا فإذا كان حجم العينة صغير نسبياً فيمكن استخدام بعض الاختبارات كاختبار سمير نوف وكلمجروف وكذلك شابيرو

أما إذا العينة كبيرة فيفضل استخدام معامل الإلتواء والتفرطح

#الأساليب_الإحصائية

إذا تم الاختيار بطريقة عشوائية للعينة فالعشوائية تضمن لنا بشكل كبير اعتدالية التوزيع ولكن الكثير يفضل الاختبارات الاحصائية للتأكد من التوزيع حيث تعتبر هذه الاختبارات دليل محسوس خاصة في البحوث التي سيتم عرضها على لجان لمناقشتها سواء في الرسائل العلمية او في البحوث المنشورة

eman:
السلام عليكم
اذا كان عليه ان أوجد علاقة بين متغيرين ودرجة كل منهما وكانت المتغيرات الديموغرافية (الجنس- العمر -سنوات الخبر_المؤهل العلمي)
وكان عدد ذكور 64 والإناث 77 ماهي الاختبارات المناسبه ؟
وهل يناسب استخدام اختبار كروسكال واليس
متى استخدم اختبار كروسكال واليس ؟؟!!
ومتى نستخدم اختبار "التباين الاحادي أنوفا"

#الأساليب_الآحصائية. يستخدم تحليل التباين الاحادي كاسلوب في الاحصاء المعلمي لمعرفة دلالة الفروق بين ثلاث عينات او ثلاث مججموعات في حال تحقق شروط الاحصاء المعلمي وهي اختيار العينة بشكل عشوائي اعتدالية التوزيع الطبيعي للبيانات باستخدام اختبار زد او سميرنوف او شابيرو وتجانس البيانات باستخدام اختبار ليفين او معادلة هارتلي وان يكون عدد كل عينة اكثر من 25 والا يكون الفارق كبيرا بين العينات الثلاث . اما اذا اختل احد الشروط السابقة يلجأ البباحث لاستخدام كروسكال والاس كأحد اساليب الاحصاء اللامعلمي المتحررر من الشروط

#الأساليب_الإحصائية
قبل استخدام الاسلوب اللامعلمي يفترض اختبار اعتدالية التوزيع والتحقق من شروط الاختبارات المعلمية فإذا كانت البيانات تحقق افتراضات وشروط الاختبار المعلمي فهنا يجب استخدام الاساليب المعلمية ولذلك وضعت اختبارات التحقق من الاعتدالية في برنامج spss ضمن حزمة الاختبارات اللامعلمية على انها موجودة ايضا ضمن حزمة الاحصاءات الوصفية ولكن لتبيان اهمية اختبار اعتدالية التوزيع قبل البدء في هذه الاختبارات

Ahmad Al-garni:
#الأساليب_الإحصائية
قبل استخدام الاسلوب اللامعلمي يفترض اختبار اعتدالية التوزيع والتحقق من شروط الاختبارات المعلمية فإذا كانت البيانات تحقق افتراضات وشروط الاختبار المعلمي فهنا يجب استخدام الاساليب المعلمية ولذلك وضعت اختبارات التحقق من الاعتدالية في برنامج spss ضمن حزمة الاختبارات اللامعلمية على انها موجودة ايضا ضمن حزمة الاحصاءات الوصفية ولكن لتبيان اهمية اختبار اعتدالية التوزيع قبل البدء في هذه الاختبارات. نعم لابد من التحقق من شروط استخدام اختبارات الاحصاء المعلمي قبل استخدامه ولكن ان اختل احد هذه الشروط يلجأ الباحث للاحصاء اللامعلمي . والشروط ذكرتها آنفا .

#منهج_البحث
يعتمد على هدفك من الدراسة واهمية الحصول على نتائج صادقة تعبر عن المجتمع ويمكن تعميمها عليه

عادة في التصاميم التجريبية وشبهة التجريبية تكون العينة صغير احيانا لندرة العينة او لصعوبة الحصول عليها او لضبط بعض المتغيرات المؤثرة على التجربة

يفضل ان تكون اكثر من ٣٠ او ٢٥ للمجموعتين التجريبية والضابطة وهذا الرقم يرتبط بمبرهنة النهاية المركزية لكن هذا لا يعني استخدام ارقام اقل بل يمكن ذلك ولكن هذا يؤثر على الصدق الخارجي للتجربة

اذا كانت العينة اقل من ٢٥ يمكن فحص التوزيع للعينة وبناء عليه يستخدم الاسلوب الاحصائي الامثل للتحليل

في حال عدم تحقق التوزيع الاعتدالي وعدم تحقق التجانس وكانت العينة اكبر من 50 هل نستخدم الاختبارات اللامعلمية في هذه الحالة؟

#الأساليب_الإحصائية

#الأساليب_الإحصائية
سوف احاول ان اوفق بين الجميع

في البداية لدينا ثلاث متغيرات مستقلة تصنيفية على متغير تابع كمي وهو الاختبار (لم يوضح)

لكي نستخدم الإحصاء المعلمي وهو تحليل التباين هذا يتطلب التحقق من اهم شروطه اي التوزيع الطبيعي وتجانس التباين وهناك من يرى ان عينة اكبر من ٣٠ تؤول للتوزيع الطبيعي وفقا لنظرية النهاية المركزية وبالتالي التحقق يكون للعينات الاقل من ذلك كهذه العينة

لكن هناك من يرى ايضا ان اختيار الاسلوب الاحصائي المناسب مرهون بحجم عينة يراعي تحقيق القوة الاحصائية وهو رفض الفرض الصفري وهو في الوقع خطأ وهناك برامج تقوم بمثل هذا ومنها برنامج G power الذي ذكرته الدكتورة رنا وان كان غير معمول به لدى كثير من الباحثين

#الأساليب_الإحصائية
اذا العبارة موجبة والنسبة الموزونة للفقرة اقل من ٥٠٪؜ او ان المتوسط المرجح لفترات مقياس لكرت اقل من المتوسط فهذا يعني أن العينة لا تتفق مع العبارة أي أن الغالبية اجابت ب لا في هذا المثال حسب ما يظهر لي

#العينات
حياك اخوي ابو عبدالعزيز وشاكر لك توضيحك لكن اختلف معك فيما افترضته من اتفاق بيننا ☺️
فأنا في ردي اقترحت استخدام اختبار ت المعلمي فإذا تحققت شروطه استخدمناه واذا لم تتحقق نذهب للاختبارات اللامعلمية التي هي اقل صرامة في ضوابطها من الاختبارات المعلمية

عندما نستخدم الاختبارات المعلمية فهذا يعني أننا يمكن تعميم نتائج الدراسة على المجتمع بينما الاختبارات اللامعلمية لا يمكن تعميم نتائجها

تساوي الحجم للعينة ليس شرطا من شروط اختبارات كثيرة معلمية ولكن مشكلته عندما يكون حجم العينة كبير والفروق كبيرة فهذا يعطينا احتمالية رفض الفرض الصفري وهو في الواقع صحيح

ما يهم في اشتراطات اختبارات الفروق بين العينات في الاختبارات المعلمية بدرجة اساسية هو تجانس التباين بين المجموعات فإذا تحقق الشرط جاز لنا المقارنة مع عدم التكافؤ بل على العكس تماما هناك عدد من علماء القياس يرون أنه اذا كان حجم العينة متساوي يسقط شرط التجانس واذا كان غير متساوي والتباين لصالح المجموعة الاعلى ايضا يسقط شرط التجانس واذا كان التباين للمجموعة الاقل هنا نختبر التجانس فإذا تحقق نستخدم الاختبارات المعلمية ولم يذكر احد عدم المقارنة في ظل عدم تساوي حجم العينة بل غالبا لا يكون هناك تساوي في حجم المجموعات

#الأساليب_الإحصائية
الفرضية الصفرية لهذه الاختبارات هو أن البيانات تتبع توزيعاً طبيعياً. فإذا كانت قيمة sig أقل من المستوى المحدد فهذا يعني أنها لا تتبع التوزيع الطبيعي. والاختبارات أدق من الأشكال البيانية بطبيعة الحال. هناك من ينصح بإجراء بعض التحويلات على البيانات وإعادة إجراء فحص الاعتدالية قبل اللجوء للاختبارات اللامعلمية.
ولعل الأفاضل المختصين في الإحصاء يرشدونك بشكل أفضل.

العينة الاستطلاعية
عادي تشمل هذه المتغيرات
المهم تكون من نفس المجتمع ...

يعني اذا كان مجتمعك طلاب المرحلة الثانوية
لابد ان تكون العينة من نفس المجتمع
لانه لا ينفع أن تأتي بطلاب او طالبات مرحلة جامعية ...

ولقد كان هناك اثراء ونقاش في الملتقى بخصوص العينة الاستطلاعية واهدافها
في مسألة -المقياس - بالامكان الرجوع الى ذلك ...

اما
تحديدها بان تكون اكثر من ٣٠
وذلك نعتمد على نظرية النهاية المركزية ....من اجل التوزيع و الاعتدالية ....
#العينات

وفقًا لنظرية النهاية المركزية فالعينات التي تتحاوز ٣٠ مفردة تؤول بالنهاية للتوزيع الطبيعي لذلك اختبار هذا الشرط في العينات الكبيرة اذا اختيرت عشوائيا لا ينظر اليه خاصة اذا اعتمد في الكشف عن الاعتدالية على بعض الاساليب الإحصائية والتي تعتمد على مربع كاي نظرًا لتأثرها بحجم العينة

لذلك اذا تم التحقق من شروط اختبار ت الاخرى فهو الاسلوب الأفضل
#العينات

بارك الله فيك اخي الفاضل كما ذكرت لك لا اشكالية لدينا في كون مقياس ليكرت وغيره كمعظم المقاييس النفسية هي مقاييس رتبية ولكن الحديث في مخرجات ونتائج هذه المقاييس التي متحصل عليها هل يتم التعامل معها كبيانات رتبية او فئوية والذي يراها معظم علماء القياس وموجود في معظم الدراسات انه يتم التعامل معها وفق المصلحة فإذا كان من المفيد التعامل معها وفق الاساليب الاحصائية المعلمية فهذا جيد وافضل اما اذا لم يكن مفيد فالتعامل معها وفق الاساليب اللامعلمية هو الافضل
#تحليل_الأدوات

السلام عليكم ورحمة وبركاته
كل عام وانتم بخير

حجم العينة للاختبارات اللامعلمية.

دكتور الدرديري فضل إبراهيم

Sample size for nonparametric tests
=================

مشكلة اختيار حجم العينة للبيانات المراد تحليلها عن طريق الاختبارات اللامعلمية تُستخدم الاختبارات اللامعلمية عندما لا تكون على استعداد لافتراض أن بياناتك تأتي من توزيع غوسي(أي التوزيع الطبيعي - توزيع الحرس المقلوب).

تعتمد الاختبارات اللامعلمية الشائعة الاستخدام على قيم :

1- الترتيب من الأقل إلى الأعلى

2- ثم تبحث في توزيع مجموع الرتب بين المجموعات.

# هذا هو أساس مجموع تصنيف ويلكوكسون (اختبار مجموعة واحدة مقابل وسيط افتراضي)

الإختبارات غير المعلمية:
==============

1-- مان ويتني Mann-Whitney (قارن بين مجموعتين مجزأة)

2-- أزواج ويلكوكسون Wilcoxon المتطابقة (مقارنة مجموعتين متطابقتين)

3-- كروسكال واليس Kruskal-Wallis (ثلاث مجموعات أو أكثر غير مجزأة)

4--ر وفريدمان Friedman (ثلاث أو أكثر من المجموعات المتطابقة).

مهم :
====
عند حساب اختبار nonparametric ، لن تضطر إلى القيام بأي افتراض حول توزيع القيم. هذا هو السبب في أنه يسمى nonparametric.

ولكن إذا كنت ترغب في حساب حجم العينة الضروري لدراسة يتم تحليلها بواسطة اختبار غير معلمي ، فيجب عليك افتراض وجود توزيع للقيم

. لا يكفي أن نقول إن التوزيع ليس غاوسي

-* بل عليك أن تقول ما هو نوع التوزيع.

* إذا كنت على استعداد لإجراء مثل هذا الافتراض (على سبيل المثال ، افترض توزيعًا أسيًا للقيم ، أو توزيعًا موحدًا) فيجب عليك الرجوع إلى نص متقدم أو استخدام برنامج أكثر تقدمًا لحساب حجم العينة.

* قاعدة مفيدة مفيدة :
============
يختار معظم الأشخاص اختبارًا غير بارامتراي عندما لا يعرفون شكل التوزيع الأساسي. دون إجراء افتراض صريح حول التوزيع

* تكون حسابات حجم العينة المفصلة مستحيلة.

* ولكن لم نفقد كل شيء! اعتمادًا على طبيعة التوزيع ، قد تتطلبه الاختبارات اللامعلمية إما أكثر أو أقل من المواد. لكنهم لا يحتاجون أبدًا إلى أكثر من 15٪ من المواد الإضافية إذا كان الافتراضان التاليان صحيحين:
==================

أ / أنت تنظر إلى أعداد كبيرة من الموضوعات (إلى أي مدى يعتمد ارتفاعها على طبيعة التوزيع والاختبار ، لكن لا تقل عن بضع عشرات)

ب/ توزيع القيم ليس بالأمر غير المعتاد (لا يحتوي على ذيول غير محدودة ، وفي هذه الحالة سيكون الانحراف المعياري كبيرًا بشكل لا نهائي).

** إذن القاعدة العامة هي (1): إذا كنت تخطط لاستخدام اختبار غير معلمي ، فقم بحساب حجم العينة المطلوب لاختبار معلمي وأضف 15٪.

---------------------
Reference المرجع
============
Erich L. Lehmann, Nonparametrics : Statistical Methods Based on Ranks, Revised, 1998, ISBN=978-0139977350, pages 76-81.



#العينات