مراحل تحليل البيانات والمعلومات؟
تمر عملية تحليل البيانات بالمراحل الآتية:
1. تهيئة البيانات للتحليل/
_ مراجعةالبيانات
_ تبويب البيانات
_ تفريغ البيانات
2. تحليل البيانات/
_ التحليل الكيفي
_ التحليل الكمي
3. تفسير البيانات/
المرحلة الأولى: تهيئة البيانات للتحليل/
ويمكن تنفيذ هذه المرحلة بإتباع الخطوات الآتية:
1. مراجعة البيانات:
بعد جمع البيانات لدى الباحث يقوم بمراجعتها، وذلك بهدف استخراج ما يمكن أن يؤثر
ويمكن تطبيق هذه الخطوة بأسلوبين:
على عملية نتائج البحث ومحاولة التأكد
من صحة البيانات.
أ- إذا كانت البيانات في استبيانات فتتم مراجعتها بإبعاد الاستبيانات التي لم يتم الإجابة عنها أولاً، ثم بمراجعة البنود التي وضعها الباحث للتأكد من جدية المستحيب في إجابتها ثانياً.
وعندئذ يبقى ما اتضحت جدية الإجابة عليها ويعزل غيرها لئلا تتأثر نتائج البحث بإجابات غير صحيحة.
ب- إذا كانت البيانات عبارة عن وثائق وسجلات مكتوبة، فتتم مراجعتها بتطبيق عمليتي النقد الداخلي والخارجي عليها.
2. تبويب البيانات:
يختلف تبويب البيانات وفقاً لأسلوب التحليل، فإذا كان التحليل كمياً وسوف ينفذ بواسطة الحاسب الآلي فلا بد لتبويب البيانات من إتباع ما يلي بالترتيب:
أ- وضع رمز رقمي لكل استمارة.
ب- وضع رمز رقمي لكل بند من بنود الاستمارة.
ج- وضع رمز رقمي لكل إجابة من إجابات البند الواحد.
د- تحديد القوالب الرئيسية لعرض البيانات طبقاً للمتغيرات التي تشتمل عليها الدراسة.
هـ - تصميم جداول عرض البيانات.
3. تفريغ البيانات:
تختلف كيفية تفريغ البيانات طبقاً لأسلوب التبويب، فإذا كان التبويب باستخدام الحاسوب فَيُنفذ تفريغ البيانات التي أصبحت رموزاً رقمية كما يأتي:
أ - نقل تلك البيانات - التي تُرجمت برموز رقمية بفعل التبويب – من الاستمارات إلى بطاقات
التفريغ المصممة أساساً لتفرغ فيها البيانات.
ب - نقل البيانات من بطاقات التفريغ إلى بطاقات التثقيب بواسطة استخدام آلة تثقيب البطاقات.
المرحلة الثانية: تحليل البيانات/
وتحليل البيانات يمكن أن يتم بصورة كيفية فقط، أو كمية فقط أو كمية وكيفية معاً.
1. التحليل الكيفي:
يستطيع الباحث تطبيق هذا النوع من التحليل بموضوعية تامه وذلك عندما يقتصر على تصنيف الحقائق ومحاولة الربط بينها لاستكشاف العلاقة العلمية واستخراج المؤشرات والبراهين العلمية التي تبرهن على معلومة معينة موضحا وجه الدلالة ومؤشرات العلاقة فالباحث لايورد في تحليله عبارات ذاتية وإنما يقتصر على دراسة الجداول التي فرغت فيها البيانات وتستنتج منه أهم المؤشرات والأدلة ذات الصلة بالمتغير الذي يحتويه الجدول.
2. التحليل الكمي:
ويعني معالجة البيانات معالجة رقمية وذلك من خلال تطبيق أساليب الإحصاء بنوعيه الوصفي والاستدلالي.
1 - تنظيم البيانات وعرضها:
تهدف هذه المرحلة إلى إعطاء صورة سريعة عن الظاهرة المدروسة ومدلولاتها بشكل مُبسط ومُختصر ، بحيث يسهل على الباحث بعد ذلك دراستها وتحليلها دون مزيد عناء وتفكير ، وذلك من منطلق أن " جدولاً أو شكلاً بيانياً قد يكون أكثر دلالة من شروحات مطولة ".
* ومن الأساليب التي يمكن تطبيقها لتحقيق هذه الخطوة ما يلي:
أ _ صف البيانات Data Array:
أى تُصف البيانات في جداول وترتب ترتيباً تصاعدياً أو تنازلياً، ومثل هذا الصف يحقق فوائد كثيرة منها:
- أن الباحث يستطيع ملاحظة أعلى وأدنى قيمة بسهولة.
- أن الباحث يستطيع تصنيف البيانات بسهولة.
- أن الباحث يستطيع ملاحظة مدى التكرار في البيانات.
ولكن صعوبة تنفيذها عندما تكون المعلومات كثيرة، يُعد عيباً أساسياً في هذا الأسلوب.
ب_التوزيع التكراري Frequency Distribution
أي تجمع البيانات حسب تكرارها، وتُعرض على هيئة جداول تكرارية أو أشكالاً بيانية.
ج_الجداول التكرارية Frequency Tables:
وهي جداول تفرغ فيها المعلومات ويُقسم الجدول إلى قسمين قسم للفئات أو الملاحظات.
[التمثيل البياني]
وهنا يتم عرض البيانات على شكل:
المدرج التكراري Histogram.
المضلع التكراري Frequency polygon.
المنحنى التكراري Frequency Curve.
أو أي أشكال بيانية أخرى.
2. وصف البيانات/
تهدف هذه المرحلة إلى وصف البيانات وصفاً يُبين تمركزها أو تشتتها أو ارتباطها ببعضها، وهذا الهدف يتحقق بواسطة المقاييس الآتية:
- مقاييس النزعة المركزية مثل:
(المتوسط الحسابي، المنوال، الوسيط)
- مقاييس التشتت مثل:
( المدى المطلق، الانحراف المتوسط، التباين، الانحراف المعياري)
- مقاييس العلاقة"معاملات الارتباط" مثل:
(معامل ارتباط بيرسون، معامل ارتباط سبيرما)
بإمكان الباحث الرجوع إلى كتاب الإحصاء في العلوم الطبية للمؤلف نفسه، والإطلاع على امثلة متنوعة حول جداول التوزيع التكراري، وطرق عرضها بيانياً، وكذلك أمثلة متنوعة على مقاييس النزعة المركزية، ومقاييس التشتت، ومقاييس العلاقة.
3. تحليل البيانات/
تهدف هذه المرحلة لاختبار الفروض اختباراً علمياً مبرهناً بأدلة إحصة ليتمكن الباحث بموجبه مما يأتي:
1_معرفة مدى تمثيل العينة لمجتمع البحث\
2- قياس الفرق بين متوسطات معامل الارتباط .... الخ على إجابات عينة البحث وتقرير ما إذا كان فرق ذا دلالة إحصائية أم لا.
2_اختبار تحليل التباينAnalysis of variance\
تحليل التباين اختبار له تطبيقات متعددة تحقق أغراض مختلفة، فمثلاً يُطبق عندمايكون الهدف تقرير ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين ثلاث متوسطات أو أكثر.
3_اختبار مربع كاي Chi-Square\
يُطبق هذا الاختبار لمعرفة هل الفرق بين التكرارات الملاحظة والتكرارات المتوقعة(المفترضة) في المعلومات فرق ذو دلالة إحصائية ؟ أم أنه قد حصل صدفة.
#ملحوظة#
يمكن الرجوع إلى كتب الإحصاء والإطلاع على أمثلة تفصيلية حول اختبار (ت)، واختبارتحليل التباين واختبار مربع كاي وغيرها من الاختبارات.
المرحلة الثالثة: تفسير البيانات/
في المراحل السابقة يقتصر دور الباحث على تصنيف الحقائق واستخراج الأدلة الكمية والكيفية، ولكنه في هذه المرحلة يكشف عن إجابة أسئلة البحث أو يوضح قبول فروضه أو عدم قبولها بأسلوب يتمكن القارئ من فهمه.
ومن هنا أصبحت مرحلة التفسير من أدق مراحل
البحث العلمي وأخطرها خاصة عندما يكون التحليل كيفياً.