قراءات في البحوث التربوية (6)
المتغيرات في البحث التربوي وأساليب ضبطها
المتغيرات : المتغير ببساطة هو عكس الثابت فهو أي شي يمكن أن يتغير وهو مفهوم يرمز للاختلاف بين عناصر فئة أو سمة معينة . مثل : الجنس – الدافعية – المستوى التعليمي .
يمكن تصنيف المتغيرات بعدة طرائق في العلوم السلوكية والتربوية :
1- المتغيرات المتصلة أو المستمرة : وهي عبارة عن المتغيرات التي تأخذ أي قيمة على المقياس . مثل : الوزن أو الارتفاع .
2- المتغيرات المنفصلة أو الوثابة : وهي عبارة عن المتغيرات التي تأخذ قيم محددة بحيث لا يوجد قيم كسرية أو عشرية . مثل: عدد الطلاب في الصف .
ويمكن تصنيف المتغيرات بعدة طرائق في مجال البحوث :
1- المتغير التجريبي أو المستقل : هو المتغير المراد قياس أثر الدراسة على التابع .
2- المتغير التابع : المتغير الذي يحاول الباحث معرفة أثر المتغير المستقل فيه . مثل : التحصيل في مادة الرياضيات .
3- المتغير المعدل : وهو متغير مستقل ثانوي يتم اختياره لمعرفه أثره في العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع . مثل : مستوى قدرة الطلبة .
4- المتغير الضابط : هو المتغير الذي يتم تحييده أو ضبطه من قبل الباحث حتى لا يؤثر في العلاقة بين المتغير المستقل والتابع . ويتم ضبطه بعده طرق منها العزل أو التثبيت أو خلق التكافؤ بين المجموعات من خلال التعيين العشوائي .
5- المتغير الدخيل ( الوسيط ) : وهو المتغير الذي يستدل عليه من خلال التأثيرات التي يحدثها المتغير المستقل على المتغير التابع . مثل : ص166
ويمكن تصنيف المتغيرات بعدة طرائق من الناحية الرياضية :
1- المتغيرات الكمية : وهو المتغيرات التي تتعامل مع قيم رقمية . مثل : التحصيل .
2- المتغيرات التصنيفية ( الفئوية ) : وهو المتغيرات التي تصنف قيم المتغير إلى فئات متعددة . مثل : الجنس (ذكر- أنثى)، الطبقة الاقتصادية ( عالية – متوسطة – دنيا ) .
ومن الأمثلة على طرق تصنيف المتغيرات من الناحية الرياضية ما يلي :-
أ- العلاقة بين متغيرين كميين :
1- التحصيل في العلوم والتحصيل في الرياضيات
2- مستوى التحصيل الدراسي والدافع للإنجاز
ب- العلاقة بين متغيرين إحداهما تصنيفي والأخر كمي :
1- طريقة التدريس والدافعية للتعلم
2- جنس الطالب ومستوى التحصيل في الرياضيات
ج- العلاقة بين متغيرين تصنيفيين :
1- جنس الطالب وتخصصه في الجامعة
2- مستوى ثقافة الوالد وتخصص الطالب
ويمكن تصنيف المتغيرات بعدة طرق حسب مستوى القياس :
1- المتغيرات الاسمية : تلك المتغيرات التي تضم عدة فئات محددة دون أي وزن لهذه الفئات . فمثلاً متغير الجنس ( ذكور وإناث ) فإذا رمزنا للذكور بـ(1) والإناث بـ(2) فإن الرقمين (1) و (2) لا يعطيان المعنى الحقيقي لهذه الأرقام بل لما رمزت له.
2- المتغيرات الترتيبية : متغيرات ذات عدد محدد من الفئات يمكن ترتيبها تصاعدياً أو تنازلياً ولا يمكن تحديد الفروق بين قيم الأفراد المختلفة . فمثلاً عندما نصنف الأفراد حسب متغير مستوى التحصيل إلى : مرتفع ، متوسط ، متدني التحصيل ، فإننا لا نستطيع تحديد الفرق كل مستوى من الثلاث عند مقارنة الطلاب .
3- المتغيرات الفئوية : هي المتغيرات الكمية التي يمكن إجراء العمليات الحسابية على قيمها فيمكن جمعها وطرحها وضربها وقسمتها. ويتميز هذا من خلال قيمة الصفر التي لا تعني انعدام الصفة . مثال إذا حصل محمد على علامة صفر في الرياضيات فلا يعني انه لا يعرف شيء .
4- المتغيرات النسبية : هي متغيرات : كمية تشبه الفئوية إلا أن الصفر فيها هو حقيقي يعبر عن انعدام الصفة . مثل : المتغيرات الزمنية أن الزمن يساوي صفرا فهذا يعني عدم وجود زمن .
ضبط المتغيرات :
يتأثر المتغير التابع بعوامل عدة لذلك لابد من ضبط هذه العوامل وإتاحة المجال للمتغير المستقل وحده بالتأثير على المتغير التابع والمتغير التابع يتأثر بخصائص الأفراد الذين تجري عليهم التجارب لذلك لابد من إجراء التجربة على مجموعتين متكافئتين بحيث لا يكون هناك أيه فروق بين إفراد المجموعة المستقلة والمجموعة الضابطة إلا دخول المتغير المستقل على المتغير التابع.
المتغيرات المؤثرة في المتغير التابع هي :
1- المتغيرات المرتبطة بخصائص أفراد العينة : ويتطلب ضبط هذه المتغيرات اختيار مجموعتين من الإفراد متكافئتين في هذه المتغيرات بأن لهما مثلا نفس المتوسط والانحرافات .
2- المتغيرات المرتبطة بالعامل التجريبي : الغرض هو معرفة أثر متغير تجريبي معين على بعض أنواع من السلوك تمثل المتغير التابع مثال : ففي حال استخدام عامل تجريبي معين .
( التعلم التعاوني ) مع أكثر من مجموعة تجريبية . ينبغي أن يتحكم الباحث في طبيعة الظروف والخصائص والإجراءات المتعلقة بتناول التعلم التعاوني وتنفيذه على نحو موحد على جميع المجموعات
3 - المتغيرات الخارجية المؤثرة في التجربة : تأثير الاختلاط بين أفراد المجموعة التجريبية وأفراد المجموعة الضابطة من خبرات تلاميذ المجموعة التجريبية مما يؤثر بطبيعة
الحال على أدائهم في القياس البعدي .
أهداف ضبط المتغيرات :
ضبط المتغيرات هو تثبيت بعض الخصائص المتعلقة بالموقف التجريبي والتي قد تظهر أثناء دراسة العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير الضابط . ومنها :
1- عزل المتغيرات :
لابد من عزل العوامل الأخرى وإبعادها عن التجربة بحيث لا يؤثر على المتغير التابع و لا على العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع . مثال : تجربة المتغيرات : الأشياء باللمس قد يلجأ الباحث إلى تغطية عيون المفحوصين حتى لا تتدخل حاسة البصر في تقرير ما يلمسونه .
2- تثبيت المتغيرات :
ويلجأ الباحث إلى تثبيت المتغيرات المؤثرة في الظاهرة من خلال اختيار المفحوصين الذين يتمتعون بنفس السمة أو الخاصية التي يراد ضبطها . مثال : أثر التدريب الموزع على حفظ الطلاب لحقائق الضرب . فانه يستخدم مجموعتين متكافئتين من الطلبة أي أن متوسط الذكاء والعمر في المجموعة التجريبية هو نفس متوسط الذكاء والعمر في المجموعة الضابطة وبذلك يثبت الباحث اثر العمر والذكاء ويقيس العلاقة بين التدريب الموزع ودرجة حفظ حقائق الضرب .
3- التحكم في مقدار المتغير المستقل :
تساعد عملية ضبط المتغيرات على التحكم في كمية ومقدار المتغير المستقل ففي بعض الدراسات قد يجمع الباحث ملاحظات عند كل درجة من الدراجات المتغير المستقل لكي يحدد تأثيره على المتغير التابع . مثال: دراسة أثر شدة مثير سمعي أو طبقته على انتباه المفحوص . فالباحث يقوم بعملية ضبط للعامل أو المتغير التجريبي فيزيد ويقلل من مقداره ويسجل ما يحصل عليه من نتائج .
طرق ضبط المتغيرات :
1)- الطرق الفيزيقية ( المادية أو الطبيعية ) : تستخدم في المختبر وليس في التربية ولتحقيق ذلك نستخدم :
أ – وسائل ميكانيكية : يستخدم الباحث نافذة للرؤيا من جانب واحد لملاحظة المفحوصين حتى لا يغير وجوده من سلوكهم أو يؤثر فيه.
ب – وسائل كهربائية : ج – وسائل جراحية : د -وسائل دوائية :
2 – الطرق الانتقائية : تتم داخل الصف أو في الطبيعة
3 – الطرق الإحصائية : وتستخدم في الحالات التي يصعب على الباحث أن يضبط فيها المتغيرات بالطرق الأخرى .
الصدق الداخلي والصدق الخارجي للبحث :
أولا : الصدق الداخلي : يتعلق الصدق الداخلي للتصميم بدقة النتائج
ثانيا : الصدق الخارجي : هي مواقف تجريبية ، ويمكن تمييزه بثلاثة أنماط :
1 – الصدق المرتبط بالعينة : إلى أي مدى يمكن تعميم النتائج الحالية على المجتمع .
2 – الصدق المرتبط بالمتغيرات : إلى أي درجة يمكن أن تعمم النتائج التي تم التوصل إليها باستخدام عدد من مستويات المعالجة .
3 – الصدق المرتبط بأدوات القياس : أي درجة بمكن أن تعمم النتائج التي تم التوصل إليها باستخدام أداة قياس معينة .
العلاقة بين الصدق الداخلي والخارجي : العملية بينهما عكسية .
العوامل المؤثرة في الصدق الداخلي :
1- التاريخ : هي الفترة الزمنية التي تحدث الدراسة خلالها وقد تتيح المجال لعوامل أخرى بالتدخل والتأثير على المتغير التابع إلى جانب المتغير المستقل . مثال: لو أراد الباحث دراسة أثر برنامج لتعديل السلوك لدى طلبة الصف السادس الأساسي. وأثناء تطبيق البرنامج المقترح تم تعيين معلمه مرشدة في المدرسة فانه من المتوقع أن يكون لهذا الحدث تأثير على طبيعة النتائج التي سوف يتم التوصل إليها. وحتى نضبط تأثير هذه العوامل يجب أن نعمل على أخذ مجموعة ضابطه إلى جانب مجموعة تجريبية.
2- الإهدار ( تسرب المفحوصين ) : هو تسرب عدد .من المفحوصين وبالتالي اختلاف النتائج . بمعنى أنه قد يخسر الباحث بعضا من أفراد العينة للدراسة . لسبب أو لآخر ( مثل المرض – الموت ) وحتى نضبط هذا العامل لابد من زيادة حجم العينة .
3- النضج : يشمل هذا العامل كل المتغيرات البيولوجية والنفسية أو العقلية التي تطرأ على الفرد الذي يخضع للمعالجة أثناء تنفيذ البحث . مثال : زيادة العمر والجوع والتعب ، يتم ضبط هذا العامل نأخذ عينة ضابطة إلى جانب العينة التجريبية .
4- الاختبار : من المتوقع أن يؤثر الاختبار القبلي على عينة الدراسة في بعض النتائج .ويتم ضبط هذا العامل بأخذ مجموعة ضابطه إلى جانب العينة التجريبية .
5- أدوات القياس : تقتضي بعض الدراسات استخدام أدوات قياس مختلفة للاختبار القبلي والبعدي ، ويتم ضبط هذا العامل باستخدام أداة قياس موحدة مع المجموعتين بحيث تتميز بالصدق والثبات والموضوعية .
6- الاختيار : اختيار عينات في الدراسات التي تحتاج إلى أكثر من عينة واختيار أدوات الضبط ، ويتم ضبطها على بالعشوائية والمزاوجة .
7- الانحدار الإحصائي : هو ميل الخصائص عند الأفراد نحو الوسط فلو كان أداء الأفراد على الاختبار القبلي منخفضا جدا أو مرتفع جدا فمن الطبيعي أن ينحدر نحو الوسط في الحالتين ، ولضبط هذا العامل نقوم باختيار عينة عشوائية تكون من الوسط أو بدون اختبار قبلي .
8- التفاعل : إن أي تفاعل بين أي عاملين من العوامل السابقة يؤثر على الصدق الداخلي ، ويضبط التفاعل بنفس ط
هذا ماقيل في المناقشه
نستخدم التحليل الاحصائي في البحوث الكميه وقليلاً في البحوث الكيفيه اذا كانت الاداه مغلقه او مقننه
يستخدم لتسهيل قراءه البيانات بالارقام
هناك احصاء وصفي واستدلالي ولكل مميزات
ايضاً احصاء بارامتري ولابارامتري ولكل استخدام
لي عوده ان شاءالله
--------------------------
المقاييس في الاحصاء تنقسم الى
اسميه او وصف وهي اعطاء الذكر رقم ١ والانثى ٢
مجرد رقم في متغير الجنس
رتبيه وهي تعتبر تصنيف مثل التقدير في الدرجات ممتاز -جيدجداً..........
الفئات اعطاء حدود للعمر مثل او الدخل
هناك تلخيص للبيانات بسيطه مثل التناسب ان يكون بين رقمين مثلاً عدد الطلاب في مدارس مختلفه في منطقه معينه تناسب عددهم مع المدرسه بقسمة العددين
النسبه وهي قسمه الجزء على الكل مثلا. ٢٠ طالب يخضع لدروس تقيم من اصل ١٥٠ طالب نقسمهم
المعدل هي قسمه الفروق على المده
هذه البسيطه ممكن تستخدم مع البيانات الاوليه
هناك مقاييس التشتت والنزعه واختبار ت والعديد من الاساليب
اترك المجال للاعضاء
هذا مالدي والله اعلم
------------------------------
الإحصاء ينقسم إلى قسمين:
الإحصاء الوصفي Descriptive statistics
الإحصاء الاستدلالي Inferential statistics
الإحصاء الوصفي Descriptive statistics يهدف إلى وصف البيانات مثل مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت ومعاملات الارتباط
أما الأحصاء الاستدلالي Inferential statistics فهو أعمق ويعطي نتائج يستدل بها وتمثل قيمة أساسية في البحث الكمي
مثل دراسة الفروق عن طريق T test وتحليل التباين الأحادي والمتعدد ANOVA
وكذلك دراسات التنبؤ عن طريق معادلة الانحدار والتنبؤ ... الخ
هذه مقدمة بسيطة .. وللاستزاده لابد من الرجوع للمؤلفات في ذلك.
--------------------
في الاحصاء الاستدلالي الوصول لتقديرات عن
المجتمع ككل، من خلال المعلومات المتوفرة عن العينة ، إذ أن إهتمام الباحث ليس مجرد العينة المستخدمة في الدراسة بل المجتمع ككل لانه من الافضل ان تعمم النتائج للمجتمع اجمع
معامل الإرتباط : يقيس العلاقة بين متغيرين. وقد يكون المتغيرين كلاهما كمي مثل الدخل، الإنفاق أو كلاهما اسمي مدخن أم لا وعلاقته بالإصابة بالسرطان وقد يكون كلاهما رتبي.
وقد يكون أحد المتغيرين كمي والآخر اسمي أو رتبي.
كما اسلفت في انواع المتغيرات
كمي- كمي نستخدم معامل إرتباط بيرسون
رتبي- رتبي نستخدم معامل سبيرمان، كندال
جاما
كمي- رتبي نستخدم معامل سبيرمان، الإرتباط الثنائي
رتبي- اسمي نستخدم معامل الثنائي للرتب، ثينا
اسمي- اسمي نستخدم معامل كرامر، التوافق،تشيرو، فاي
-----------------
ربما يستخدم الإحصاء عبر مرحلتين:
أولاً- حصر العينة ( باستخدام معايير النزعة المركزية).
ثانياً- استخدام مفردات العينة لدراسة موضوع البحث ( باستخدام معايير التشتت).
------------------
موضوع جمييل ويحتاجه الباحث.. وودت لو سبقه تعريف بالعينات وانواعها وكل ومتى تستخدم...
لكن بشكل عام الأساليب الاحصائية كمية وتتعلق بالمنطق الرياضي والاعداد ولها قواعد وقوانين خاصة.. وإن اعتبر بعض المختصين أن هناك احصاء كيفي وهو يتعلق بمنهج تحليل المحتوى المضمون وذلك بسبب تقسيم نتائج التحليل في جداول ومقارنة البيانات وفق هذا الجداول....
وما يهمنا هنا هو اساليب الاحصاء في البحوث الكمية... وترتبط بعينه الدراسة والاداة المستخدمة...
وتقسم لنوعين الثاني يترتب على الاول :
أولا / الإحصاء الوصفي ، يتكون من عدة طرق ( تنظيم ، عرض ، وصف ) البيانات باستخدام الجداول والرسومات البيانية والقياسات الإحصائية...وهو في الغالب يختص باداة وعينة الدراسة قبل التطبيق والتوزيع ويقيس الصدق والثبات .. ومن امثلته المتوسط والمنوال والنزعة المركزية والتشتت والانحراف المعياري ..ومعامل بيرسون.. والفاكرونباخ...
ثانيا / الإحصاء الإستدلالي او التحليلي او الاستنتاجي ، يكون بعد تطبيق الاداة والشروع في التحليل لاداة الدراسة يتكون من عدة طرق نستخدمها مع نتائج العينة لتساعدنا في صنع القرار وتحليل النتائج بغرض تعميمها..ومن اهم امثلته برنامج. SPSS...
تعليقي... للأسف مادة الاحصاء في جامعاتنا السعودية يمر عليها مرور الكرام بسبب توفر مكاتب تخدم الطلاب في الاحصاء... فلا نجد اهتمام بدراسته دراسة عميقة... ولا نجد تطبيق فعال اثناء فترة الدراسة المنهجية...
هذا رأي وتقبلوا تقديري واحترامي🌸
-----------------------
#الأساليب_الإحصائية... لكن لو تلاحظ أن المتغير المستقل اما يكون مظلم أو مشمس. أو قد يكون رطب أو جاف. بمعنى ممكن نستخدم اختبار ت اولا نشوف هل هناك فروق بين المشمس والمظلم. ثم نعيد الاختبار لدراسة الفروق بين الجاف والرطب
#الأساليب_الإحصائية
القيمة الاحتمالية تعبر عن مدى اختلاف او اقتراب النتائج التي نحصل عليها عن الصدفة بمعنى هل النتائج التي حصلنا عليها ترجع في الأساس الى الصدفة ام الى متغيرات الدراسة ولكن مشكلتها أنها تتأثر بحجم العينة وتعطينا دلالة على الفروق ولكن كم مقدارها لا نعلم هل هذه الفروق دالة بشكل كبير او دالة بدرجة اقل لايمكن معرفة ذلك من الدلالة الاحصائية
حجم الأثر او الدلالة العملية هي تعبر عن التباين المفسر والذي يعود للمتغير السببي بمعنى أن هناك مقدار من التباين في قيم المتغير التابع ولكن كم النسبة من هذا التباين يفسره المتغير المستقل او السبب فيه المتغير المستقل هذا ما يوضحه لنا حجم الأثر
هناك كلام حول ايهما افضل ولكن الجمع بينهما من وجهة نظري هو الأفضل
#الأساليب_الإحصائية
مربع ايتا يعطينا حجم الأثر وحجم الاثر يعني مقدار التباين المفسر اي ان الناتج الذي يظهر لنا عبارة عن نسبة التباين في المتغير التابع الذي سببه المتغير المستقل
فلو كنا نبحث اثر الجنس على التحصيل ووجدنا حجم الاثر ٠.٦ فهذا يعني أن الجنس يفسر ما نسبته ٦٠٪ من تباين التحصيل اي ان ٦٠٪ من تباين التحصيل سببه الجنس
وهناك عدة طرق لحساب حجم الاثر منها مربع ايتا وكذلك كوهن وايضا مربع معامل الارتباط في الانحدار وغيرها
بامكانك حساب حجم الاثر من خلال مربع ايتا في حال المجموعات المستقلة وموجود في برنامج spss
ويمكن حسابه يدويا في حال المجموعات المترابطة وهو عبارة عن قيمة اختبار ت مقسوما على الجذر التربيعي لحجم العينة
#الأساليب_الإحصائية
مقياس ليكرت في الاصل هو مقياس رتبي لان الموازين عبارة عن تدريج رتبي فمثلا في التدرج للموافقة الخماسي نجد أن الموازين تتدرج من موافق بشدة الى غير موافق بشدة وحتى يسهل التعامل معها نعطي هذه الموازين ارقام ترتيبية مثلا موافق بشدة يأخذ الرقم ٥ وموافق ٤ وهكذا لاحظ الارقام هنا فقط للدلالة على ترتيب الموازين ومن هنا يعتبر مقياس لكرت اصله ترتيبي والبعض يتعامل معها على هذا الاساس
لكن هناك من نظر لها من زاوية اخرى وهي وان كانت هذه الارقام رموز ترتيبية الا انه يمكن ان ينظر لها كمقدار وتعبر عن قيمة لهذه السمة فالرقم ٥ هل رمز للموافقة بشدة اي اعلى مستويات السمة ويمكن اعتبار هذا الرقم كمقدار لهذه السمة والرقم ٤ لموافق يعبر عن مقدار اقل وهكذا فإذا نظرنا لهذه الارقام بانها عبارة عن قيم هنا يمكن التعامل معها على انها بيانات فئوية يمكن اجراء العلمليات الحسابية شريطة ان تكون الفقرات مرتبطة وتقيس نفس السمة
وبالتالي تم ذلك وتم جمع الدرجات ولكن طهرت مشكلة اخرى هي امتداد للمشكلة السابقة وبين اصحاب القياس الموجه واصحاب القياس المستقل
وهي كيفية التعامل مع البيانت التي ظهرت لنا هل يتم التعامل معها وفق الاحصاء المعلمي ام الاحصاء اللا معلمي
اصحاب القياس الموجه قالوا هذه البيانات اصلها ترتيب وبالتالي لابد نتعامل معها وفق الاصل وبالتالي نستخدم القياس اللامعلمي
اصحاب القياس المستقل قالوا ان البيانات الان اصبحت فئوية والعبرة في النواتج بغض النظر عن الاصل واجرينا عليها عمليات حسابية فمن غير المنطقي ان نعود ونستخدم الاحصاء اللامعلمي
هنا ظهر لورد ونوفيك وقالوا راح نحل المشكلة ونعتبر المصلحة من من تحدد الاسلوب الاحصائي الامثل والمصلحة تقتضي انه اذا تحققت اشتراطات الاحصاء المعلمي فنستخدم الاحصاء المعلمي فهو افضل واذا لم تتحقق نستخدم الاحصاء اللامعلمي
وبكذا انتهى هذا الخلاف واتفقوا اغلب علماء القياس على هذا لكن هناك من لازال متمسك برأية من اصحاب القياس الموجه وهو رأي يحترم لكنه لا يأخذ به حاليا
الكتب والمواضيع والآراء فيها لا تعبر عن رأي الموقع
تنبيه: جميع المحتويات والكتب في هذا الموقع جمعت من القنوات والمجموعات بواسطة بوتات في تطبيق تلغرام (برنامج Telegram) تلقائيا، فإذا شاهدت مادة مخالفة للعرف أو لقوانين النشر وحقوق المؤلفين فالرجاء إرسال المادة عبر هذا الإيميل حتى يحذف فورا:
alkhazanah.com@gmail.com
All contents and books on this website are collected from Telegram channels and groups by bots automatically. if you detect a post that is culturally inappropriate or violates publishing law or copyright, please send the permanent link of the post to the email below so the message will be deleted immediately:
alkhazanah.com@gmail.com