متغيرات البحث العلمي PDF

‫‪ :‬تمهيد‬ ‫يهدف هذا الفصل إلى دراسة المتغيرات اإلحصائية في البحث العلمي‪ ،‬بالتركيز على البحث االجتماعي ‪ ،‬وتأتي أهمية دراسة‬ ‫المتغيرات البحثية على اعتبار أنها تمثل خصائص الظاهرة المراد دراستها وبحثها‪ ،‬فالظاهرة االجتماعية ماهي إال مجموعة‬ ‫خصائص ‪ ،‬يعبر عنها مجموعة من المؤشرات الواقعية...

‫‪ :‬تمهيد‬ ‫يهدف هذا الفصل إلى دراسة المتغيرات اإلحصائية في البحث العلمي‪ ،‬بالتركيز على البحث االجتماعي ‪ ،‬وتأتي أهمية دراسة‬ ‫المتغيرات البحثية على اعتبار أنها تمثل خصائص الظاهرة المراد دراستها وبحثها‪ ،‬فالظاهرة االجتماعية ماهي إال مجموعة‬ ‫خصائص ‪ ،‬يعبر عنها مجموعة من المؤشرات الواقعية التي تجسدها في الواقع‪ ،‬لذلك‪ ،‬فإننا نركز بالدرس على الوقوف على‬ ‫ماهية المتغيرات البحثية‪ ،‬وأنماطها ‪ ،‬وطبيعتها ‪ ،‬باإلضافة إلى اإللمام بمستويات قياس تلك التغيرات‪ ،‬وكيفية تحديد مؤشراتها‬ ‫الواقعية‪ ،‬عالوة على اتقان مهارات بناء المقاييس العلمية‪ ،‬وخطواتها‪ ،‬مع أهمية دراسة بعض النماذج من المقاييس العلمية‬ ‫السائدة في مجال العلوم االجتماعية بمختلف تخصصاتها العلمية‪.‬كما يهتم هذا الفصل بدراسة عملية تقنين االختبارات‬ ‫‪.‬والمقاييس من حيث ‪ :‬اتقان مهارات قياس مستويات الصدق والثبات لتلك االختبارات المقاييس‬ ‫‪:‬أهداف الفصل‬ ‫‪.‬التعرف على طبيعة المتغيرات وأنواعها والمقارنة بينها‬ ‫التمييز بين كل من ‪ :‬المتغيرات‪ ،‬والمقاييس‪ ،‬والمؤشرات‬ ‫المقارنة بين النماذج المختلفة لمستويات القياس‬ ‫‪.‬اتقان مهارات إعداد المقياس وبنائه‬ ‫‪ Variable :‬أوال‪ :‬تعريف المتغير‬ ‫يعرف المتغير بأنه ‪ :‬خاصية أو ظاهرة ما‪ ،‬يمكن أن تأخذ قيما مختلفة بين األفراد داخل المجموعة ( العينة ) محل البحث‪،‬‬ ‫؛ وذلك ألنها تتغير من شخص إلى آخر‪ ،‬أو ‪ Variables‬فالظواهر أو الخواص التي يتم جمع البيانات عنها تسمى متغيرات‬ ‫‪.‬من مفردة إلى أخرى‬ ‫ ‬ ‫‪:‬مثال‬ ‫‪o‬‬ ‫الطول ‪ :‬يتغير الطول من شخص إلى آخر‪،‬‬ ‫‪o‬‬ ‫والدخل الشهري لألسرة ــــــــــ بالجنية المصري‪ ،‬أو الدوالر‪ ،‬أو اليورو‪ ،‬أو اللاير العماني‪ ،‬أم الدينار الكويتي‪..‬أو‬ ‫‪.‬أي عملة محلية ــــــــــــ يتغير من أسرة إلى أخرى‬ ‫إن أي حدث‪ ،‬أو سلوك‪ ،‬أو صفة‪ ،‬أو خاصية‪ ،‬يمكن إجراء مالحظات عليها ‪ ،‬وجمع البيانات ‪ -‬كمية أو كيفية – عنها‪ ،‬يمكن‬ ‫أن تسمى متغير‪.‬وإذا كان المتغير له قيمة واحدة فقط بين األفراد يسمى ( ثابت ) ‪ :‬فقد نجد خاصية متكررة وموجودة لدى كل‬ ‫‪.‬فرد من أفراد جماعة معينة وتتصف بالثبات‪ ،‬هنا يطلق عليها ثوابت‬ ‫‪o‬‬ ‫مثال ذلك ‪ :‬ما نجده في مجموعة طالب الفرقة األولى من قسم علم االجتماع بكلية اآلداب‪ ،‬فهؤالء طالب يختلفون‬ ‫في الخصائص (المتغيرات)‪ :‬النوع‪ ،‬والطول‪ ،‬والذكاء‪ ،‬ومحل اإلقامة‪ ،‬والمستوى االجتماعي‪ -‬االقتصادي (متغيرات)‪ ،‬إال أنهم‬ ‫‪.‬جميعا يشتركون في مرحلة واحدة هي المرحلة التعليمية (أولى آداب ‪ -‬اجتماع )‪ ،‬والتي تعرف بأنها خاصية ثابتة‬ ‫‪.‬يعرف الثابت بأنه ‪ :‬خاصية ما‪ ،‬تأخذ القيمة ذاتها لكل مفردات العينة محل البحث والدراسة‬ ‫‪ :‬ثانيا‪ :‬تصنيف المتغيرات‬ ‫‪:‬يتم تصنيف المتغيرات وفقا لثالث أسس هي‬ ‫‪1.‬‬ ‫‪:‬التصنيف على أساس االستقاللية‪ :‬حيث تنقسم المتغيرات في هذه الحالة إلى‬ ‫أ‪-‬‬ ‫‪ :‬متغيرات مستقلة‬  ‫وهي المتغيرات التي يستطيع الباحث أن يتحكم فيها سواء بالزيادة أو النقصان‪ ،‬كما يمكن تفسيرها‪ ،‬ومناقشتها تبعا للهدف‬ ‫‪.‬البحثي‪ ،‬وال تتأثر قيمة هذه المتغيرات بمتغير أخر‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬مثال ‪ :‬تاريخ ميالد أو وفاة اإلنسان‪ ،‬فهو متغير مستقل ألن÷ ال يعتمد على أي عامل آخر‬ ‫‪-‬‬ ‫مثال أخر‪ :‬إذا أراد باحث اجتماعي أن يكشف عن تأثير تدخين السيدات للسجائر على الصحة اإلنجابية لهن‪ ،‬فإن‬ ‫الباحث هنا يستطيع أن يتحكم في كميات أو عدد مرات التدخين‪ ،‬ونوع الدخان‪ ،‬ثم يالحظ ويسجل التغيرات الصحية على أفراد‬ ‫‪.‬العينة‪ ،‬في هذه الحالة تمثل كمية التدخين" المتغير المستقل" وتمثل الصحة اإلنجابية متغير تابع (معتمد)‬ ‫ب‪-‬‬ ‫‪:‬المتغير التابع (المعتمد)‬ ‫يعرف المتغير التابع بأنه‪ :‬المتغير الذي يتبع المتغير المستقل في تغيره‪ ،‬سواء بالزيادة أو النقصان‪ ،‬أي كلما تغيرت قيم المتغير‬ ‫َّ‬ ‫المستقل تتغير تبعا لذلك القيم المناظرة للمتغير التابع أو المعتمد‪.‬ويستطيع الباحث أن يعرف من خالل التغير في قيم المتغير‬ ‫‪:‬التابع مدى ارتباطه بالتغير المستقل‪.‬ويمكن التعبير عن ذلك بالصورة اآلتية‬ ‫ص = د ( س‪ ،1‬س‪ ،2‬س‪..... ،3‬س ن)‬ ‫‪:‬ويمكن التعبير عن المعادلة بالصيغة اإلنجليزية اآلتية‬ ‫)‪Y = F (X1, X2, X3… XN‬‬ ‫هي الدالة المعبرة )‪ (F‬هي المتغيرات المستقلة‪ ،‬د )‪ (X1, X2, X3‬هي المتغير ( المعتمد)‪ ،‬س‪ ،1‬س‪ ،2‬س‪ (Y) 3‬حيث أن ص‬ ‫‪.‬عن العالقة بين المتغيرات‬ ‫ج‪-‬‬ ‫‪ :‬المتغيرات الوسيطة‬ ‫المتغيرات الوسيطة هي ‪ :‬المتغيرات األخرى التي يمكن أن تتدخل وتؤثر على المتغير التابع مع المتغير المستقل‪ ،‬وتحدث‬ ‫تأثيرا في المتغير التابع إلى جانب تأثير المتغير المستقل‪ ،‬وبذلك تشكل المتغيرات الوسيطة مشكلة صعبة‪ ،‬على الباحث‬ ‫)‪ (X‬االجتماعي أن يتغلب عليها باستخدام طرق الضبط التجريبي‪ ،‬أو تثبيت المتغيرات الوسيطة؛ الختبار تأثير المتغير المستقل‬ ‫‪.‬التجريبي الحقيقي الذي يتناوله الباحث بالتغير‬ ‫وتواجه البحوث االجتماعية اليوم صعوبات حيال تعدد المتغيرات التي تفسر حدوث ظاهرة ما مثال ذلك‪ :‬العوامل التي تؤدي‬ ‫‪ ،‬مستوى )‪ (F2‬وانخفاض الدخل األسري )‪ (F1‬إلى انحراف الفتيات وانتشار البغاء‪ ،‬فقد تكون هذه المتغيرات‪ :‬التفكك األسري‬ ‫( في المثال إلى اختصار كلمة ) ‪ ( F‬الخ‪.‬يشير الرمز‪ ، (F5).....‬وثلة الرفاق )‪ ، (F4‬والمنطقة السكنية )‪ (F3‬تعليم الوالدين‬ ‫‪ ،‬هنا ‪ ،‬يجب على الباحث عزل كل متغير على حدة‪ ،‬وقياس أثره على تزايد أو انخفاض درجة البغاء ( ) ‪ ،‬أو عامل ‪factor‬‬ ‫‪:‬كمتغير تابع )‪ ،‬وتثبيت العوامل األخرى ‪..‬وهكذا‪.‬والشكل التالي يلخص هذه الفكرة‬ ‫‪2.‬‬ ‫‪:‬التصنيف على أساس العشوائية‬ ‫‪:‬وتنقسم هذه الحالة في التصنيف إلى نمطين هما‬ ‫أ‪-‬‬ ‫‪:‬متغيرات عشوائية‬ ‫المتغيرات العشوائية هي ‪ :‬المتغيرات التي ال يمكن التنبؤ بقيمتها على اإلطالق ‪.‬ومثال ذلك اعتبار أن المتغير هو كمية المطر‬ ‫‪.‬للخسائر التي ستنجم عن الزلزال القادم ) ‪ ( v‬التي تسقط غدا‪ ،‬أو الحجم ) ‪( q‬‬ ‫‪-‬‬ ‫مثال أخر‪ :‬هو اعتبار إن التغير اإلحصائي هو الوجه الذي نراه عند إلقاء زهرة النرد‬ ‫ب‪-‬‬ ‫‪:‬متغيرات غير العشوائية‬  ‫المتغيرات غير العشوائية هي ‪ :‬المتغيرات التي يمكن التنبؤ بقيمتها ‪ ،‬وتعرف مسبقا‪.‬مثال ذالك‪ :‬اعتبار أن المتغير هو قيمة‬ ‫فرق الجهد الذي تقدمة لنا شركات توزيع الكهرباء في مصر ( ‪ 220‬فولت )‬ ‫‪3.‬‬ ‫‪":‬األساس الثالث للتصنيف " أساس الصور‬ ‫يعد اساس الصور أهم وأشهر التصنيفات اإلحصائية للمتغير‪ ،‬والذي يستخدمه العلماء في كافة التخصصات‪ ،‬خاصة تخصص‬ ‫العلوم االجتماعية‪ ،‬وتنقسم المتغيرات في هذه الحالة إلى‬ ‫ب ‪ -‬متغيرات كمية‬ ‫أ‪ -‬متغيرات وصفية‬ ‫‪ :‬ويقدم الشكل التالي تلخيصا للمتغيرات اإلحصائية في البحث العلمي‬ ‫‪:‬وسوف نتناول هذه المتغيرات بالشرح والتفصيل على النحو اآلتي‬ ‫أ‪-‬‬ ‫‪ String :‬المتغيرات الوصفية (الغير عددية ) أو الكيفية‬ ‫تعبر المتغيرات الكيفية عن الخصائص النوعية للظاهرة‪ ،‬وتمثل أوصافا لها‪ ،‬أو تعبر عن مسميات ( غير رقمية )‪ ،‬ومن‬ ‫‪:‬أمثلتها‬ ‫‪ Female ) ،‬أنثى ‪ Male -‬ذكر( ‪ sex :‬النوع‬ ‫أرمل ‪ Divorce -‬مطلق – ‪ Marriage‬متزوج ‪ Single -‬أعزب ( = ‪ : Marital Status‬الحالة االجتماعية‬ ‫‪ Under Marriage Age ).‬دون سن الزواج ‪Widow -‬‬ ‫‪ Japanese‬ياباني – ‪ Saudi‬سعودي – ‪ American‬أمريكي – ‪ Egyptian‬مصري ( = ‪ : Nationality‬الجنسية‬ ‫‪).‬الخ‪....‬‬ ‫‪).‬الخ‪ Boozy....‬بوذي – ‪ Jewish‬يهودي – ‪ Christian‬مسيحي ‪ُ Muslim -‬مسلم( = ‪ : Religion‬الديانة‬ ‫>) ‪ Bedouin‬بدو – ‪ Urban‬حضر – ‪ Ruler‬ريف ( = ‪ : Resident Place‬محل اإلقامة‬ ‫ومن المالحظ ‪ :‬أن المتغيرات الكيفية ( الوصفية ) ال تأخذ مقياسا ترتيبا أو فتريا (على فترات )‪ ،‬ولذلك فان مثل هذه المتغيرات‬ ‫‪.‬الوصفية نصيبها من الطرق اإلحصائية قليل إلنشاء وتحليل بيانات كمية‬ ‫ب‪-‬‬ ‫‪ :‬المتغيرات الكمية (العددية)‪ :‬وهي تلك المتغيرات التي تقاس بمقدارها‪ ،‬ويعبر عنها في صورة رقمية ومن أمثلتها‬ ‫‪o‬‬ ‫‪ :‬درجات الطالب في امتحان اإلحصاء‬ ‫‪o‬‬ ‫‪ :‬أعمار الطلبة‬ ‫‪o‬‬ ‫الدخل الشهري ألسر الطالب‪،‬‬ ‫‪o‬‬ ‫عدد أفراد األسرة‪،‬‬ ‫‪o‬‬ ‫عدد المصابين في مؤسسة عالجية معينة‪،‬‬ ‫‪o‬‬ ‫عدد الطالب المقبولين في كلية اآلداب هذا العام‪،‬‬ ‫‪o‬‬ ‫‪.‬حجم السكان معدل المواليد‬ ‫‪:‬بدورها إلى قسمين هما ) ‪ Digital‬الرقمية ( وتنقسم المتغيرات الكمية‬  ‫‪ Discrete Variables:‬المتغيرات الكمية المنفصلة أو المتقطعة‬ ‫يقال بأن متغير ما متقطع إذا كانت القيم الممكنة لذلك المتغير يمكن ترقيتها مسلسال باألرقام ‪....3 ،2 ،1‬الخ‪.‬وبغض النظر عن‬ ‫ومن أمثلة المتغيرات ‪ Account.‬كون هذه القيم كبيراً أو صغيراً‪.‬وبصفه عامه‪ ،‬فإن المتغيرات المتقطعة تنتج من عمليات عد‬ ‫‪:‬المتقطعة‬ ‫)من الحوادث ‪ : ( 1 ،4 ، 3 ، 2 ،........ N‬عدد الحوادث في مصنع ما ‪-‬‬ ‫‪ ).‬من الطلبة ‪ : ( 1000 ،2000 ،....... N‬عدد الطلبة في الجامعة ‪-‬‬ ‫‪ ).‬من العمال ‪ : ( 100300 ، 200 ،........ N‬عدد العمال في شركة ما ‪-‬‬ ‫‪.‬عدد الزوجات في عصمة رجل ما متزوج (أربع قيم ممكنة ‪- )1،2،3،4‬‬ ‫‪ ).‬من األفراد ‪: ( 24 ، 3 ،....... N‬عدد أفراد األسرة ‪-‬‬ ‫‪).‬من الطلبة ‪ : ( 1000 ،2000 ،....... N‬عدد طلبة الكلية ‪-‬‬ ‫وجميع هذه المتغيرات منفصلة أو متقطعة؛ وذلك لعدم وجود قيم كسرية للمتغير‪ ،‬فنقول أن عدد الطلبة في المحاضرة اآلن (‬ ‫‪ ) 300‬طالب وطالبة‪ ،‬وال يمكن أن نتصور عدد الطالب في المحاضرة ( ‪ ) 250.5‬طالب مثال‪ ،‬فال يوجد نصف طالب‪ ،‬وال‬ ‫‪ Numbering.‬يمكن أن نتصور أن عدد أفراد أسرة ما ( ‪ 3.5‬فرد )‪ ،‬وإنما يجب أن يكون عدد صحيح ولها صفة العد‬ ‫الخاص بالمتغير المتقطع يحتوي على عدد محدود من القيم‪ ،‬أو عدد ال نهائي من القيم‪ ،‬ولكن منها ‪ Range‬ويالحظ أن المدى‬ ‫‪.‬قيمة محددة يمكن عدها وترتيبها في النهاية‬ ‫‪Example:‬‬ ‫‪The number ( N ) of children in a family. Which can assume any of the values ( 0 , 1 , 2 , 3, 4 ….‬‬ ‫‪But cannot be 2.5 or 3.842, Is a discrete variable.‬‬ ‫‪ Continuous Variables :‬المتغيرات المتصلة أو المستمرة‬ ‫وهي المتغيرات التي يمكن قياسها بأي درجة من الدقة نريدها على مقياس عددي‪ ،‬ومن ثم فإنها يمكن أن تأخذ أي قيمة عددية‬ ‫ممكنة من مدى معين‪ ،‬فالمتغير يكون متصال عندما يأخذ أي قيمة متدرجة إلى القياس المستخدم‪.‬مثال ذلك‪ ،‬طول الطالب‬ ‫‪.‬الجامعي بالسنتيمترات ‪ ،‬ووزن الشخص بالكيلو جرام ‪ ،‬وأجر العامل الشهري في مصنع ما‬ ‫‪Example:‬‬ ‫‪The age ( A ) of an individual which can be 62 Years or 6.5.8341 years , depending on accuracy of‬‬ ‫‪measurements, is a continuous variable.‬‬ ‫‪.‬وبصفة عامة فان المتغيرات المتصلة تنتج عن عملية قياس وليس عن عملية عد كما هو الحال في المتغيرات المنفصلة‬ ‫‪ Measurement of Variable‬ثالثا ‪ :‬قياس المتغيرات‬ ‫‪1.‬‬ ‫‪ Definition of Scale‬تعريف المقياس‬ ‫يقصد بالقياس كمفهوم‪ :‬عملية يتم من خاللها التعبير عن المالحظات والمشاهدات الميدانية بشكل كمي (رقمي) وفقا لقاعدة‬ ‫محدودة و ُم َع َّرفَة تعريفا واضحا‪.‬فعند قياس الخصائص الطبيعية لألفراد مثل الطول‪ ،‬أو الوزن‪ ،‬فان قواعد التكميم ‪ -‬أي أن‬ ‫‪.‬القواعد التي تستخدم لتعيين أعداد تناظر درجات الخاصية على المقياس ‪-‬أصبحت مقننة ومتفق عليها‬ ‫على سبيل المثال‪ ،‬أصطلح على قياس الطول بالمتر وتقسيماته (السنتيمتر )‪ ،‬واتفق على قياس الوزن بالكيلو جرام وتقسيماته‬ ‫(الجرام)‪.‬إن ما تحظى به فروع العلم من نماذج متعددة في الرياضيات واالقتصاد وغيرها من فروع العلم االجتماعي تعتمد‬ ‫‪.‬أساسا على المقاييس‬  ‫إذن‪ ،‬فالمقياس في العلوم االجتماعية‪ :‬أداة قياس اجتماعية تستخدم في تبسيط الوصف الكمي للمتغيرات االجتماعية المختلفة‬ ‫ويتطلب القياس في مجاالت العلوم االجتماعية تحويل الخصائص والسمات‪ ،‬أو األحداث والمشاهدات إلى ‪Social Variable.‬‬ ‫‪ ، Enumeration.‬والعدد‪ Measurement‬درجات مقاسه‪ ،‬ولذلك يجب التمييز بين القياس‬ ‫وتوضح أدبيات العلوم االجتماعية أالف المقاييس التي تقيس المتغيرات االجتماعية التي يهتم البحثون بدراستها‪.‬ففي أي بحث‬ ‫علمي‪ ،‬يحتاج الباحث إلى توصيف دقيق للمتغيرات البحثية‪ ،‬كما يحتاج الباحث أداة لمالحظة وقياس تلك المتغيرات‪ ،‬حتى‬ ‫يستطيع قياس العالقات بين المتغيرات المحددة للظاهرة موضع البحث والدراسة‪.‬وفي هذا السياق‪ ،‬برز االهتمام الواسع للربط‬ ‫بين المقاييس اإلحصائية والتحليل اإلحصائي في مجال العلوم الجتماعية خالل الفترات الحديثة من تاريخ العلوم االجتماعية‪،‬‬ ‫اتضحت جليا مع اهتمامات كل من المدارس العلمية السوسيولوجية خالل النصف األول من القرن العشرين‪ :‬كمدرسة هارفارد‪،‬‬ ‫‪.‬ومدرسة شيكاغوا على سبيل المثال ال الحصر‬ ‫وتعد عملية القياس في العلوم االجتماعية وسيلة فعالة في تقليص حجم البيانات الكمية والكيفية إلى شكل يمكن استخدامه‬ ‫‪.‬وتوظيفه في الوصول إلى القوانين‬ ‫‪2.‬‬ ‫‪ Levels of Measurement‬مستويات القياس في العلوم االجتماعية‬ ‫عندما يقوم الباحث بجمع أو تجهيز البيانات المتعلقة بالظاهرة محل البحث‪ ،‬تمهيدا لتحليلها إحصائيا والخروج بانتائج‪ ،‬فإن‬ ‫‪ " Process of Measurement.‬عملية تخصيص قيمة أو درجة المتغير أو الظاهرة محل البحث تسمى " بعملية القياس‬ ‫ويمكن تحديد االختالفات بين مستويات القياس على أساس ترتيب أو خاصية المسافة التي تتميز بها قواعد القياس‪ ،‬ومن ثم‬ ‫يكون اإللمام بهذه القواعد من الخطوات المهمة التي يجب على الباحث مراعاتها عند اختيار الطرق اإلحصائية المناسبة‬ ‫‪.‬للبيانات المراد تحليلها‬ ‫‪:‬ويمكن تقسيم البيانات العددية إلى نوعين‬ ‫ ‬ ‫‪.‬األول‪ :‬بيانات نحصل عليها عن طريق العد‪ ،‬وتكون هذه البيانات على شكل تكرارات أو نسب مئوية‬ ‫ ‬ ‫الثاني‪ :‬بيانات نحصل عليها عن طريق القياس‪ ،‬وتعبر عنها قيم قياسية تمثل الظاهرة المقاسة بدرجة تقريبية‪ ،‬وهذا‬ ‫‪.‬التقريب يعتمد على دقة أداة القياس المستخدمة‬ ‫وتتميز األعداد بخاصية القابلية للجمع‪ ،‬فعند جمع أي عددين ينتج عدد ثالث متميز‪ ،‬وتعد هذه الخاصة من أهم خواص النظام‬ ‫العددي ألنها تسمح بإجراء العمليات الحسابية المهمة على األعداد‪ ،‬مثل الطرح والقسمة والضرب‪.‬وتعد المقاييس التي تقس‬ ‫المتغير التابع واحدة من أكثر المقاييس أهمية عند إيجاد الطرق اإلحصائية المالئمة التي تستخدم في تحليل بيانات الدراسات‬ ‫‪ ( Empirical ).‬والبحوث الميدانية اإلمبيريقية‬ ‫مستويات القياس إلى أربع أنواع ‪ S.S. Stevens‬وتعتمد طريقة قياس المتغيرات على نوع هذه المتغيرات‪.‬وقد صنف ستيفنز‬ ‫‪:‬هي‬ ‫أ‪-‬‬ ‫القياس اإلسمي‬ ‫‪Normal- Level Measurement‬‬ ‫ب‪-‬‬ ‫القياس الترتيبي‬ ‫‪Ordinal-Level Measurement‬‬ ‫ج‪-‬‬ ‫‪ Interval-Level Measurement‬القياس الفئوي القائم على وحدات متساوية‬ ‫د‪-‬‬ ‫القياس القائم على المعدل النسبي‬ ‫‪Ratio-Level Measurement‬‬ ‫‪:‬ويمكننا التعبير عن المقاييس المستخدمة للتعبير عن البيانات بالشكل التالي‬ ‫شكل (‪ )3‬يوضح أنماط المقاييس اإلحصائية‬ ‫‪1-‬‬ ‫‪.‬مقاييس المتغيرات الكيفية (النوعية ‪ -‬الوصفية)‬  ‫‪ :‬تصنف مقاييس المتغيرات الكيفية إلى مستويين للقياس هما‬ ‫أ‪-‬‬ ‫‪ Nominal Measurement:‬القياس االسمي‬ ‫يطلق على القياس اإلسمي المقياس التصنيفي‪ ،‬ويعتبر أدنى مستويات القياس‪ ،‬ويحتل أدنى مكانة في تصنيف " ستيفنز "‪ ،‬ألنه‬ ‫ال يفترض أي ترتيب بين المتغيرات عند تخصيص درجة أو قيمة لها‪.‬فكل فئة على هذا المقياس هي فئة متميزة بنفسها‪ ،‬حيث‬ ‫يشير إلى التقسيم أو التصنيف فقط؛ ذلك أن المتغيرات النوعية يمكن أن يكون لها ترتيب طبيعي أو ال يكون بها ترتيب طبيعي‪،‬‬ ‫‪ :‬فعلى سبيل المثال‬ ‫‪o‬‬ ‫‪.‬الحالة الزوجية‪ :‬لها ترتيب طبيعي‪ ،‬حيث تصنف إلى أربعة تصنيفات هي ( متزوج‪ ،‬أعزب‪ ،‬مطلق‪ ،‬أرمل )‬ ‫‪o‬‬ ‫والحالة المهنية ‪ :‬ليس لها ترتيب طبيعي حيث تصنف طبقا لنوع المهنة أو حسب التصنيفات الدولية أو المحلية‬ ‫‪.‬للمهن‬ ‫‪o‬‬ ‫مكان اإلقامة‪ ،‬أو المدينة التي يعيش فيها الفرد‪ ،‬هنا إسم المدينة أو مكان الميالد‪ ،‬ولكن عند اعتبار حجم المدينة أو‬ ‫‪ ،‬ولكن عند تحديد قيمة عددية لحجم المدينة أو كثافة السكان بها ‪ Ordinal‬السكان كمتغير‪ ،‬يصبح القياس قائم على الترتيب‬ ‫‪ ،.‬أو درجة تلوث الهواء بها فيتم إعطاء درجة أو قيمة لكل فئة حسب الترتيب ‪Population Size or density‬‬ ‫‪:‬ملحوظة‬ ‫عندما تخصص قيمة عددية لفئات إسمية‪ ،‬فإننا في هذه الحالة نستخدم األرقام كرموز فقط؛ لكي يتمكن الكومبيوتر من قراءتها‪،‬‬ ‫وكذلك الحال عند تخصيص قيمة رقمية إلى متغير النوع ( ذكر – أنثى )‪ ،‬فإن القيم (‪ )1‬للذكر‪ ،‬والقيمة (‪ )2‬لألنثى ما هي إال‬ ‫‪.‬رمز عندما يقرأ الكومبيوتر هذا الرقم‪ ،‬واليعني بأي حال من األحوال أي ترتيب بين المتغيرات‬ ‫وتعرف المتغيرات التي ليس لها ترتيب طبيعي ‪ -‬أي التي ال يمكن وضع أصنافها في ترتيب أو درجات تفصيلية ‪ -‬على أنها‬ ‫وتكون البيانات التي من هذا النوع بيانات إسميه ‪ Nominal Variable,‬مقاييس إسمية‪ ،‬ويقال في هذه الحالة أن المتغير إسمي‬ ‫‪Nominal Data.‬‬ ‫‪ :‬التصنيف‬ ‫ف التصنيف بأنه عبارة عن تجميع العناصر‪ ،‬أو المفردات‪ ،‬أو المعلومات المتشابهة والمتماثلة في خصائصها مع بعضها‬ ‫يُعَ َّر ْ‬ ‫‪.‬البعض في مجموعة؛ وذلك بهدف المقارنة بين المجموعات المختلفة على أساس الخواص‬ ‫ ‬ ‫أي ( ذكور –إناث )‪ ،‬أو إلى العقيدة إلى ( مسيحي ‪/‬مسلم ‪/‬يهودي ‪/‬بوذي ‪ Sex‬مثال‪ :‬تقسيم األشخاص طبقا للجنس‬ ‫‪....‬الخ )‪.‬هنا‪ ،‬ال بد من استخدام التصنيف كعملية أساسية تعتمد عليها المقاييس‪ ،‬فالتصنيف هو المستوى األول في القياس‪,‬‬ ‫والهدف من هذا النوع هو مجرد التصنيف‪ ،‬ونظرا ألن هذه البيانات ليست كمية‪ ،‬فإنها تسمى شبه مقاييس‪ ،‬ويتم تجميع هذه‬ ‫‪ ،‬وأحيانا تصنف البيانات بالنسبة لخاصتين ‪ Frequency‬البيانات التصنيفية في فئات مستقلة لنحصل على ما يسمى بالتكرار‬ ‫‪.‬مختلفتين في نفس الوقت بدال من خاصية واحدة‬ ‫ ‬ ‫‪.‬مثال ذلك‪ :‬تصنيف األفراد على أساس الجنس‪ ،‬والديانة‪ ،‬الطبقة االجتماعية‪...‬الخ‬ ‫‪ :‬خصائص المقياس اإلسمي ( التصنيفي )‬ ‫‪-‬‬ ‫عدم اتصاف المقياس بالترتيب المنطقي‪ ،‬بمعنى‪ ،‬ينصب اهتمام المقياس التصنيفي على تقسيم وتصنيف البيانات فقط‬ ‫‪.‬دون االهتمام بتوضيح األهمية‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬ال يسمح المقياس التصنيفي بتدخل فئة في فئة أخرى‪ ،‬فالمجموعة كاملةَ تضم األفراد في خاصية محددة‬ ‫‪-‬‬ ‫يتصف المقياس التصنيفي بخاصية االنتقال‪ ،‬فإذا كانت هناك عالقة معينة بين متغيرين بحيث أنها تتحقق من (أ)‬ ‫‪.‬نحو (ب)‪ ،‬فإنه من الضروري أن تتحقق أيضا من المتغير (ب) نحو المتغير (أ)‬  ‫باختصار ‪ ،‬اليهتم المقياس االسمي ( التصنيفي ) بالتمييز أو التفضيل بين الفئات المختلفة‪.‬ففي مثال ‪ :‬متغير الديانة ( مسلم –‬ ‫مسيحي – يهودي – بوذي )‪ ،‬النهتم بالتمييز بين الفئات الدينية على اساس األهمية‪ ،‬فال نقول مثال‪ ،‬إن المسيحي أهم من‬ ‫اليهودي‪ ،‬أو أن اليهودي أهم من البوذي‪.‬كما اليوجد تداخل على أساس الديانة‪ ،‬فالمجموعة كاملة تضم أفراداً متماثلين في نوع‬ ‫‪.‬الديانة‪ ،‬ومن ثم التتكرر مفردة في أكثر من مجموعة‬ ‫ب‪-‬‬ ‫‪ Ordinal Measurement :‬القياس الترتيبي‬ ‫يمثل المقياس الترتيبي " المستوى الثاني " من المقاييس الكيفية‪ ،‬وهو أعلى من مستوى القياس اإلسمى‪ ،‬حيث يسمح القياس‬ ‫الترتيبي بترتيب الخصائص النوعية للظاهرة ( المتغيرات )‪ ،‬بحيث يمكن وضع أصناف المتغيرات في ترتيب معين‪.‬فعندما‬ ‫طبقا لبعض المحكات ‪ ،‬فإنه بذلك قد تمكن من الحصول على ‪ Rank-Order‬يبدأ الباحث في ترتيب الفئات أو المتغيرات‬ ‫‪:‬ويمكن طرح األمثلة التي توضح ذلك منها ‪ Ordinal-Level.‬مقياس قائم على أساس الترتيب‬ ‫‪o‬‬ ‫‪ :‬مثال‪ : 1‬تصنيف الطبقات االجتماعية‬ ‫عندما يصنف باحث في أحد البحوث االجتماعية األسر على أساس المكانة االجتماعية – االقتصادية ‪ ،‬فإنه يقوم بتصنيفها إلى‬ ‫ثالث طبقات هي ( طبقة عليا ‪ -‬وطبقة وسطى ‪ -‬وطبقة دنيا )‪ ،‬وإعطاء قيمة (‪ )1‬للطبقة الدنيا ‪ ،‬والقيمة (‪ )2‬للطبقة الوسطى ‪،‬‬ ‫‪ ،‬ووفقا ‪ Social Status‬والقيمة (‪ ) 3‬للطبقة العليا ‪ ،‬وهنا يعني هذا الترتيب أن هذه الطبقات مرتبة طبقا لمكانتها االجتماعية‬ ‫‪.‬لذلك ‪ ،‬تصبح كل فئة في مكان محدد مميز بالنسبة لباقي الفئات‬ ‫‪o‬‬ ‫مثال‪ : 2‬التقديرات األكاديمية للطلبة‬ ‫عند تصنيف تقديرات الطالب في اختبار مناهج البحث االجتماعي‪ ،‬تصنف التقديرات إلى ( ممتاز ‪ -‬جيد جدا – جيد – مقبول‬ ‫– ضعيف ‪-‬ضعيف جدا )‪ ،‬وإعطاء القيمة (‪ )1‬للتقدير ضعيف جدا ‪ ،‬والقيمة (‪ )2‬للتقدير ضعيف ‪ ،‬والقيم (‪ )3‬للتقدير مقبول ‪،‬‬ ‫والقيمة (‪ )4‬للتقدير جيد‪ ،‬والقيمة (‪ )5‬للتقدير جيد جدا ‪ ،‬والقيمة (‪ )6‬للتقدير ممتاز‪.‬ومن المعروف أن درجة ممتاز أفضل من‬ ‫‪.‬درجة جيد جدا‪ ،‬وبالتالي تسبقها في الترتيب‪ ،‬وكذلك الحال بالنسبة لبقية التقديرات‬ ‫‪o‬‬ ‫مثال‪ : 3‬الوضع االجتماعي لألسرة‬ ‫‪-‬‬ ‫يمكن تصنيف الوضع االجتماعي لألسرة إلى ( منخفض – متوسط – عالي ) ‪ ،‬وإطاء القيمة (‪ )1‬للمستوى‬ ‫‪.‬المنخفض ‪ ،‬والقيمة (‪ )2‬للمستوى المتوسط ‪ ،‬والقيمة (‪ )3‬للمستوى العالي‬ ‫‪:‬خصائص المقياس الترتيبي‬ ‫يتسم المقياس الترتيبي بخاصية التميز‪ ،‬وعدم تكرار نفس المفردة في أكثر من مجموعة‪ ،‬كما يتسم أيضا بخاصيتي‪ ،‬التصنيف‪،‬‬ ‫‪.‬واالنتقالية‬ ‫إن التفصيالت الرئيسية ألصناف المتغيرات تكون في الغالب اختيارية‪ ،‬وتتوقف على منظور الباحث االجتماعي ومدى‬ ‫استيعابه لموضوع البحث‪ ،‬فيمكن اختصار تصنيف الوضع الطبقي إلى (منخفض – عالي ) بدال من التصنيف الثالثي ( عليا‪-‬‬ ‫‪.‬متوسطة – دنيا )‬ ‫وبالرغم من أن القياس االسمي‪ ،‬والقياس الترتيبي يشيران إلى ‪ :‬أن التصنيف حسب الخاصية المحدودة‪ ،‬إال أنة في القياس‬ ‫االسمي يعتبر التصنيف كيفي‪ ،‬أما في القياس الترتيبي فيعتبر كمي‪ ،‬حيث يمكن الترتيب على أساس الرتبة‪ ،‬واألهمية النسيبة‪،‬‬ ‫‪.‬كما في مثال تصنيف تقديرات الطالب إلى (ممتاز‪ ،‬جيد جدا‪ ،‬جيد‪......‬الخ)‬ ‫‪2-‬‬ ‫مقاييس المتغيرات الكمية‬ ‫يعتمد تصنيف المتغيرات الكمية سواء كانت منفصلة (متقطعة)‪ ،‬أو متصلة (مقسمة)‪ ،‬وقياسها بناءا على وجود صفر مطلق ذي‬ ‫‪ :‬معنى‪ ،‬أو عدم وجود ذلك الصفر المطلق‪ ،‬ويمكن تقسيم المتغيرات الكمية طبقا لهذا المقياس إلى نوعين رئيسيين هما‬ ‫أ‪-‬‬ ‫‪ Interval Measurement :‬المقياس الفئوى أو الفتري‬  ‫معنى المقياس الفتري‪ :‬هو المقياس الذي تنتمي له كل الخصائص التي لها صفر نسبي افتراضي ‪.‬ومن أمثلة ذلك‪ :‬التحصيل ‪-‬‬ ‫الذكاء ‪ -‬درجة الحرارة ‪.‬فعندما يكون أي منهم مساوي للصفر ‪ ،‬ال يدل ذلك على انعدام الصفة نهائيا‪ ،‬ولكن تكون معدومة‬ ‫نسبيا‪.‬فلو قلنا أن طالب درجته في التحصيل = صفر ‪ ،‬فذلك ليس معناه أن ليس لديه أي تحصيل ‪ ،‬ولكن االختبار جاء في‬ ‫‪.‬األجزاء التي لم يتم تحصيلها‪ ،‬بينما األجزاء التي تم تحصيلها لم تأتي في االختبار‬ ‫يختص المقياس الفئوي بالمستوى العادي الترتيبي‪ ،‬حيث أنة يحتوي على خاصية التصنيف‪ ،‬وكذلك التفاضل‪ ،‬إلى جانب‬ ‫‪.‬خاصية أخرى وهي‪ :‬تساوي الفروق بين المجموعات‬ ‫صن ْ‬ ‫ِّف متوسط عمر الطلبة في قسم علم االجتماع‪ ،‬يمكن أن يكون التصنيف على النحو اآلتي‬ ‫‪:‬مثال‪ :‬إذا أردنا أن نُ َ‬ ‫)‪ (1‬جدول رقم‬ ‫يوضح تصنيف متغير متوسط عمر الطلبة‬ ‫متوسط العمر‬ ‫السنة األولى‬ ‫السنة الثانية‬ ‫السنة الثالثة‬ ‫السنة الرابعة‬ ‫‪ 18‬السنوات‬ ‫‪19‬‬ ‫‪20‬‬ ‫‪21‬‬ ‫يوضح هذا المثال خواص ‪ :‬التصنيف‪ ،‬والتفاضل‪ ،‬والفروق‪ ،‬حيث يالحظ أن الفرق بين متوسط سن طالب الفرقتين األولى‬ ‫‪.‬والثانية سنة واحدة‪ ,‬وبين سن الفرقتين الثالثة و الرابعة سنة واحد كذلك‬ ‫‪ ،‬فإن هذا المستوى من القياس يفترض أن هناك بعدا بين الفئات يشكل ‪ Rank – Order‬إذن‪ ،‬باإلضافة إلى ترتيب الفئات‬ ‫وحدات متساوية‪ ،‬فالترمومتر لقياس درجة الحرارة مثال‪ ،‬يساعد على قراءة حرارة الجو في شكل درجات‪ ،‬سواء درجات‬ ‫الحرارة المئوية أو الفهرنهيتية‪.‬على سبيل المثال ‪ ،‬إذا استخدمنا المقياس المئوي‪ ،‬فإن الدرجة الواحدة هي نفس الدرجة‪ ،‬سواء‬ ‫كان الفرق بين درجة (‪ ، )16 ، 15‬فهي نفس الدرجة بين ( ‪ ) 31 ، 30‬درجة‪.‬وتعد خاصية التساوي هي الخاصية المميزة‬ ‫‪.‬للمقياس الترتيبي‬ ‫ ‬ ‫‪ :‬خصائص المقياس الفئوي‬ ‫‪-‬‬ ‫توحيد نوع وحدة القياس‪ ،‬فال يمكن أن نقيس الفرق بين درجتين من الحرارة إحداهما بالفهرنهايت‪ ،‬واألخرى‬ ‫‪.‬بالدرجة المئوية‪ ،‬فالبد من توحيد وحدة القياس‬ ‫‪-‬‬ ‫يتمكن المقياس الفئوي من استخدام عمليتي الجمع والطرح فقط‪ ،‬في حين ال يمكنه استخدام عملية القسمة لعدم وجود‬ ‫صفر مطلق ‪ ،‬إال إذا أجريت هذه العملية على الفترات‪ ،‬وليس كل درجة على حدة‪ ،‬فعلى سبيل المثال‪ ،‬يمكن إضافة دخل‬ ‫الزوجة إلى دخل الزوج أو إلى دخل باق أعضاء األسرة‪.‬ويالحظ أن هذا النوع من المستويات غير منتشر بكثرة في القياسات‬ ‫االجتماعية الحالية‪.‬ويحاول علماء االجتماع التواصل إلى قياسات جديدة تصل إلى هذا المستوى؛ حتى يمكن استخدام اختبارات‬ ‫‪.‬إحصائية ذات مستوى عال‬ ‫ويتعذر في مجال العلوم االجتماعية أن نجد متغيرات أو فئات تخضع لمثل هذا القياس القائم على وحدات متساوية‪ ،‬فمثال يتعذر‬ ‫وجود وحدات قياسية أو معيارية لقياس المكانة االجتماعي‪ ،‬أو الوجاهة االجتماعية‪ ،‬أو القوة‪.....‬الخ‪.‬ويترتب على ذلك‪ ،‬أن‬ ‫جزء كبير من اإلجراءات اإلحصائية المتوفرة قد ال تناسب طبيعة المتغيرات المستخدمة في البحث االجتماعي‪ ،‬والتي تفترض‬ ‫درجة قياس قيمة نتجت عن ترتيب الفئات أو المتغيرات كما هو الحال في مثال تصنيف الطبقة االجتماعية إلى ثالثة فئات (‬ ‫‪.‬عليا – وسطى – دنيا )‬ ‫ب‪-‬‬ ‫‪ Ratio Measurement :‬القياس النسبي‬ ‫يعني القياس النسبي‪ :‬المقياس الذي تنتمي له كل الخصائص التي لها صفر مطلق حقيقي ‪.‬وأمثلة ذلك ‪ :‬عدد األشياء ‪ -‬الوزن ‪-‬‬ ‫المسافة ‪ -‬السرعة‪ ،‬فعندما يكون أي منهم مساوي للصفر فذلك يدل بالفعل على االنعدام الحقيقي المطلق للصفة‪ ،‬فلو قلنا أن عدد‬ ‫التلفازات الموجودة في المدرج = صفر ‪ ،‬فهذا يعني أنه ال يوجد تلفازات‬ ‫ويعد هذا النوع من القياس أعلى مستويات القياس وأقواها؛ بسبب وجود الصفر المطلق‪ ،‬بما يسمح بإمكانية إجراء العمليات‬ ‫اإلحصائية (المقارنة والجمع والطرح والضرب والقسمة ) بين نسب القيم‪.‬على سبيل المثال‪ ،‬يمكننا اعتبار هذا الصفر المطلق‬  ‫هو متوسط التوزيع‪ ،‬ومن ثم نعالج االنحرافات عنه على أنها ميزان نسبي‪ ،‬يسمح بالعمليات الحسابية األربع األساسية‪ ،‬وكذا‬ ‫‪.‬استخراج الجذور التربيعية‬ ‫إذن‪ ،‬تتوافر في هذا المستوى من القياس خصائص المستويات الثالث السابقة (التصنيف‪ ،‬والتفاضل‪ ،‬وتساوي الفروق )‪،‬‬ ‫باإلضافة إلى الخاصية التي تميزه عن المستويات الثالث السابقة ‪,‬وهو وجود الصفر المطلق وتعني هذه الخاصية استخدام‬ ‫‪.‬النسبة والتناسب بين المجموعات‬ ‫على كل الخصائص التي يمتاز بها القياس الذي يعتمد ‪ Interval-Level‬وعلى ذلك‪ ،‬يتميز القياس القائم على المعدل النسبي‬ ‫على الوحدات المتساوية‪ ،‬باإلضافة إلى خاصية نقطة البداية ( الصفر المطلق )‪ ،‬فعند قياس المسافة الطبيعية بالقدم أو بالمتر‬ ‫‪.‬فإنه البد من تعريف البداية بقيمة الصفر‬ ‫‪.‬تساعد خاصية الصفر المطلق في إمكانية القيام بإجراء المقارنات النسبية بين األشياء أو الظواهرأو المتغيرات البحثية‬ ‫‪ (1) :‬مثال‬ ‫‪.‬من السهل أن نقرر " أن الشخص الذي يصل طوله ‪ 8‬أقدام يساوي ضعف الشخص الذي يصل طوله ‪ 4‬أقدام فقط‬ ‫‪:‬مثال (‪ )2‬تطبيقي‬ ‫في بحث مسحي عن الدخل الشهري لألسر المصرية يمكن تقسيم األسر حسب الدخل الشهري بالجنيه المصري إلى عدة‬ ‫‪:‬مجموعات‪ ،‬كما هو معروض بالجدول اآلتي‬ ‫المجموعة األولى‬ ‫المجموعة الثانية‬ ‫المجموعة الثالثة‬ ‫‪1000‬‬ ‫‪2000‬‬ ‫‪3000‬‬ ‫وبناء على هذه النتيجة‪ ،‬يمكن القول بأن متوسط دخل المجموعة الثانية ضعف متوسط دخل المجموعة األولى‪ ،‬وأن دخل‬ ‫‪.‬المجموعة الثالثة ضعف دخل المجموعة الثانية‪ ،‬وأربعة أضعاف دخل المجموعة األولى‬ ‫إن هذا النوع من مستويات القياس ال يستخدم في علم االجتماع كثيرا‪.‬فعلى سبيل المثال‪ ،‬عندما نستخدم قياس لمعرفة اتجاه‬ ‫تنظيم األسرة ( المباعدة بين الوالدات )‪ ،‬ال يمكن القول أن هناك مجموعة نساء لديهن اتجاه إيجابي نحو تنظيم األسرة يساوي‬ ‫ضعف اتجاه الرجال‪ ،‬أو أن اتجاه الرجال يبلغ نصف اتجاه النساء‪.‬ومعنى ذلك‪ ،‬أن القياسات المختلفة في العلوم االجتماعية ال‬ ‫‪.‬يمكن أن تصل إلى هذا المستوى النسبي‪ ،‬وأن الدخل فقط هو الشيء الوحيد الذي يمكن أن يستخدم فيه المستوى النسبي‬ ‫وتجدر اإلشارة إلى أنه‪ ،‬عند اللجوء إلى قياس المتغيرات‪ ،‬على الباحث أن يحدد نوع المقاييس التي سيستخدمها لقياس هذه‬ ‫المتغيرات أو البيانات؛ وذلك حتى يتمكن من إجراء المقارنة المطلوبة بين قياساته على أسس علمية صحيحة‪ ،‬مع مالحظة أنه‬ ‫‪.‬يمكن تحويل المقاييس الكمية إلى ترتيبه والعكس‬ ‫‪ ،‬واألرقام التي تستخدم ‪ Real Number‬وبما أن القياس القائم على المعدل النسبي يحقق كل خصائص نظام األرقام الحقيقية‬ ‫لوصف الحاالت‪ ،‬هي في واقع األمر رموز سهلة‪ ،‬ومن ثم يمكن تطبيق المعالجة الرياضية ألي أرقام حقيقية مستمدة من‬ ‫‪.‬المقاييس القائمة على المعدل النسبي‬ ‫وبالرغم من شيوع هذا النوع من المقاييس في ميدان البحوث االجتماعية‪ ،‬فإن مجموعة صغيرة جدا من الطرق اإلحصائية‬ ‫‪.‬تتطلب توافر هذه الخصائص التي تتصف بها هذه المقاييس‬ ‫ملخص لبعض المفاهيم اإلحصائية السابقة‬ ‫‪ (POPULATION ):‬المجتمع اإلحصائي‬ ‫جميع المفردات التي ينطبق عليها البحث ‪ ،‬وهي موضوع الدراسة حسب خصائص معينة‪.‬مثالً‪ :‬المراهقين من كال الجنسين‬ ‫‪.‬والتي تتراوح أعمارهم بين ‪ 18-14‬سنه ويسكنون في مدينة القاهرة‬ ‫‪ (SAMPLE):‬العينة‬  ‫‪.‬مجموعة مأخوذة من مفردات المجتمع اإلحصائي‪ ،‬وتمثل مفردات المجتمع تمثيالً صادقا ً‬ ‫‪ :‬القياس‬ ‫‪.‬القياس‪ :‬هو عبارة عن عملية تحويل األحداث الوصفية إلى أرقام بناء على قواعد وقوانين معينة لكي يسهل التعامل معها‬ ‫‪:‬مستويات القياس‬ ‫‪ NOMINAL SCALE‬مقياس التصنيف (أو التسمية بالرقم) ‪1.-‬‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬ابسط مستويات القياس‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬يستخدم فقط للتصنيف‬ ‫‪-‬‬ ‫يسمح لنا بمعرفة التكافؤ (يعني التساوي أو غير التساوي – نعم أم ال)‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬يقوم على مبدأ العد البسيط وال يتأثر ببداية العد‬ ‫‪.‬على سبيل المثال ‪ :‬الجنسية‪ ،‬لون البشرة‪ ،‬الحالة االجتماعية‪..... ،‬الخ‬ ‫‪ ORDINAL SCALE‬مقياس الترتيب (أو الرتب) ‪2.-‬‬ ‫يعتبر مقياس الترتيب تاليا ً من حيث التعقيد والرقي لمستوى التصنيف حيث يقوم على أساس ترتيب الوحدات بناء على معيار ‪-‬‬ ‫‪.‬واحد أو أكثر‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬يستخدم للتصنيف و الترتيب معا ً‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬يتأثر ببداية العد أو الترقيم‬ ‫ ‬ ‫‪.‬على سبيل المثال‪ :‬أيام األسبوع‪ ،‬تفضيلك طريقة للدراسة‪ ،‬الدرجات العلمية التي يمكن الحصول عليها‪........،‬الخ‬ ‫‪ INTERVAL SCALE‬مقياس الفئات (الوحدات) ‪3.-‬‬ ‫‪.‬يقترب كثيراً إلى المعنى (الكمي) للقياس أكثر من المقاييس السابقة (التصنيف والترتيب) ‪-‬‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬يستخدم للتصنيف والترتيب والمسافة معا ً‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬يمكن وجود صفر نسبي (يتم تحديدة)‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬نأخذ نقطة بين نقطتين مفترضتين‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬على سبيل المثال‪ :‬درجة الحرارة‪ ،‬الذكاء مقاس حسب معامل الذكاء‪.....،‬الخ‬ ‫‪ RATIO SCALE‬مقياس النسبة ‪4.-‬‬ ‫‪-‬‬ ‫ال يستخدم عادة في العلوم اإلنسانية‪ ،‬نظراً ألن له صفراً مطلقا ً ( صفر حقيقي )‪.‬والصفر الحقيقي يعني انعدام‬ ‫‪.‬الظاهرة نهائيا‪ ،‬وهذا أمر ال يمكن التسليم به في قياس الظواهر اإلنسانية عامة‪ ،‬والنفسية على وجه الخصوص‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬يستخدم في العلوم الطبيعية مثل‪ :‬قياس األطوال واألوزان‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬يستخدم للتصنيف والترتيب والمسافة والصفر المطلق معا ً‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬على سبيل المثال‪ :‬الطول‪ ،‬الوزن‪ ،‬العمر‪ ،‬عدد األبناء‪......،‬الخ‬ ‫‪:‬ويمكن تلخيص ماسبق في الجدول األتي‬  ‫اإلسم األجنبي المقياس‬ ‫االستخدام‬ ‫التصنيف ‪1.-‬‬ ‫الترتيب ‪2.-‬‬ ‫الفئات ‪3.-‬‬ ‫النسبة ‪4.-‬‬ ‫‪Nominal‬‬ ‫‪Ordinal‬‬ ‫‪Interval‬‬ ‫‪Ratio‬‬ ‫تصنيف‬ ‫تصنيف ‪ +‬ترتيب‬ ‫تصنيف ‪ +‬ترتيب ‪ +‬مسافة‬ ‫تصنيف ‪ +‬ترتيب ‪ +‬مسافة ‪ +‬صفر مطلق‬ ‫‪:‬تطبيق ‪ :‬أي مقياس أو مستوى نستخدم للحصول على المعلومات اآلتية‬ ‫الجنس ‪1.-‬‬ ‫العمر ‪2.-‬‬ ‫فصول السنة ‪3.-‬‬ ‫عدد إخوتك ‪4.-‬‬ ‫اشهر السنة ‪5.-‬‬ ‫درجة الذكاء لعينة المقاسة باستخدام مقياس الذكاء ‪6.-‬‬ ‫تفضيلك لمهنة معينة ‪7.-‬‬ ‫المهنة التي تريد أن تمارسها ‪8.-‬‬ ‫األحزاب والحركات الفلسطينية ‪9.-‬‬ ‫متوسط درجاتك التي حصلت عليها في الفصل الدراسي السابق ‪10.-‬‬ ‫المقررات التي تدرسها ‪11.-‬‬ ‫االهتمام بمقرر دون اآلخر ‪12.-‬‬ ‫‪ VARIABLES‬المتغيرات‬ ‫‪ :‬الهدف األساسي من القياس في العلوم اإلنسانية هو الخواص أو الميزات‪.‬ويمكن أن تكون هذه الخواص ثابتة‪ ،‬أو متغيرة‬ ‫)‪a‬‬ ‫‪.‬الثثابتة‪ :‬كل ميزه أو خاصية ال تأخذ سوى قيمة واحدة‬ ‫)‪b‬‬ ‫‪.‬المتغيرة‪ :‬كل ميزة أو خاصية تأخذ قيم متعددة‬  ‫ملحوظة ‪ :‬الخواص أو السمات يمكن أن تكون ثابتة أو متغيرة بدون تمييز (على السواء) ‪،‬حسب الدراسة التي نقوم بها‪ ،‬على‬ ‫‪ ،‬الميزة أو الخاصية في هذا المثال هي ) ‪ ( F‬سبيل المثال‪ :‬أراد أحد الباحثين قياس الذكاء عند الطالب الحاصلين على عالمات‬ ‫" الذكاء " وهي خاصية متغيرة‪ ،‬بينما خاصية " التحصيل األكاديمي" متغير ثابت‪.‬في حين إذا أراد باحث آخر أن يقيس‬ ‫التحصيل األكاديمي عند الطلبة الذين يعيشون في الريف‪ ،‬في هذه الحالة ‪ :‬الميزة أو الخاصية " التحصيل الدراسي" يعتبر‬ ‫‪.‬متغير‪ ،‬والميزة أو الخاصية " مكان اإلقامة " يعتبر ثابت‬ ‫‪".‬إذن‪ ،‬الهدف من القياس دائما ً هو الخاصية أو الميزة المتغيرة‪ ،‬وللتسهيل‪ ،‬سنستخدم كلمة "متغير‬ ‫ ‬ ‫‪:‬أنواع المتغيرات‬ ‫‪ QUALITATIVE VARIABLE‬المتغير النوعي ‪1.-‬‬ ‫الشئ‪.‬فقط يمكن اعتباره تصنيفي ولذلك يقاس بمقياس التصنيف‪.‬من )‪ (QUALITE‬الذي يخبرنا فقط وبشكل وحيد عن كيفية‬ ‫‪.‬المتغيرات الكيفية‪ :‬الجنس‪ ،‬المهنة‪ ،‬الحالة المدنية‪ ،‬لون الجلد‪ ،‬مكان اإلقامة‪......،‬الخ‬ ‫‪ VARIABLE CUASI-QUANTITATIVE‬المتغير شبه الكمي ‪2.-‬‬ ‫أقصى شئ يمكن اعتبار هذا المتغير ترتيببي ولذلك يقاس بمقياس الترتيب‪.‬العدد‪ ،‬في هذا النوع من المتغيرات‪ ،‬يخبرنا عن‬ ‫الحد األكبر أو الحد األصغر لكمية الشئ‪ ،‬لكن ليس الكمية بحد ذاتها‪ ،‬من هنا نسميه شبه كمي‪.‬من المتغيرات الكمية‪ :‬درجة‬ ‫‪.‬تفضيل األلوان‪ ،‬القدرة التربوية للمدرس للحكم على طالبه‪.......،‬الخ‬ ‫‪ VARIABLE QUANTITATIVE‬المتغير الكمي ‪3.-‬‬ ‫المتغير الذي يمكن قياسه‪ ،‬على األقل‪ ،‬بمقياس الفئات‪.‬يتضمن تقدير الكمية ألي شي‪.‬إذا كان التقدير تحكيمي في‬ ‫استخدام المقياس العددي‪ ،‬نستخدم لقياسه مقياس الفئات‪.‬لكن إذا كان تقدير الشي المقاس ثابت ومطلق‪ ،‬نستخدم لقياسه مقياس‬ ‫‪:‬النسبة‪.‬والمتغير الكمي نوعان‬ ‫‪A.‬‬ ‫‪ DISCRETE VARIABLE‬المتغير المتقطع أو المنفصل‬ ‫هو المتغير الذي ال يمكن أن يأخذ أي قيمة بين قيمتين (ال يسمح بالكسور)‪ ،‬فقط يستخدم هذا المتغير قيم (أرقام) صحيحة‪.‬قابل‬ ‫‪.‬للعد‬ ‫‪.‬على سبيل المثال‪ :‬عدد األبناء في األسرة‪ ،‬عدد السيارات التي تصنعها الشركة‪ ،‬المواد التي تنجحها في الفصل الدراسي‬ ‫‪B.‬‬ ‫‪ CONTINUOUS VARIABLE‬المتغير المتصل‬ ‫‪.‬هو المتغير الذي يمكن أن يأخذ أي قيمة بين قيمتين (يسمح بالكسور)‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬يسمح باستخدام قيم (أرقام) صحيحة وكسور‬ ‫‪-‬‬ ‫‪.‬غير قابل للعد‬ ‫‪.‬على سبيل المثال‪ :‬العمر‪ ،‬الوزن‪ ،‬الطول‪ ،‬االرتفاع‪......،‬الخ‬ ‫‪:‬تطبيقات ‪ :‬حدد نوع المتغير المستخدم‬ ‫عدد األبناء في األسرة ‪1.-‬‬ ‫‪.‬عدد السيارات التي تم صناعتها في إحدى الشركات المعروفة ‪2.-‬‬ ‫المواد التي نجحتها في الفصول السابقة ‪3.-‬‬ ‫معامل الذكاء ‪4.-‬‬ ‫الوزن ‪5.-‬‬  ‫العمر ‪6.-‬‬ ‫الطول ‪7.-‬‬ ‫االرتفاع ‪8.-‬‬ ‫عدد السائحين إلى مدينة شرم الشيخ ‪9.-‬‬ ‫سكان مدينة شبرا ‪10.-‬‬ ‫تفضيلك السكن في إحدى المدن المصرية ‪11.-‬‬ ‫الوقت الذي يستقره الطالب في حل التمرين ‪12.-‬‬ ‫‪.‬جدول الرموز العلمية األكثر استخداما ً في علم اإلحصاء والمتعلقة بهذا الفصل‬ ‫الرمز المستخدم المصطلح بالعربية‬ ‫المصطلح باإلنجليزية‬ ‫فئات قيم المشاهدات أو القياسات‬ ‫‪X‬‬ ‫‪INTERVAL‬‬ ‫‪ f‬التكرارات المقابلة لهذه الفئات أو القياسات‬ ‫‪FREQUENCY‬‬ ‫التوزيع التكراري المتجمع‬ ‫‪fa‬‬ ‫‪CUMULATIVE FREQUENCY DISTRIBUTION‬‬ ‫مركز الفئة‬ ‫‪Xm‬‬ ‫)‪CLASS MIDPOINT (MARK‬‬ ‫التكرارات النسبية‬ ‫‪p‬‬ ‫‪RELATIVE FREQUENCIES‬‬ ‫التكرارات النسبية المتجمعة‬ ‫‪pa‬‬ ‫‪CUMULATIVE FREQUENCIES RELATIVE‬‬ ‫التكرارات المئوية‬ ‫‪P‬‬ ‫‪PORCENTAGE FREQUENCY‬‬ ‫التكرارات المئوية المتجمعة‬ ‫‪Pa‬‬ ‫‪CUMULATIVE FREQUENCY PORCENTAGE‬‬ ‫مجموع التكرارات أو التكرار الكلي‬ ‫‪N‬‬ ‫‪TOTAL‬‬ ‫عدد البيانات‬ ‫‪n‬‬ ‫‪NUMBER OF DATA‬‬ ‫‪ L-1‬الحد الحقيقي أو الفعلي األدنى أو األسفل‬ ‫‪LOWER CLASS BOUNDRAY‬‬ ‫‪ L+1‬الحد الحقيقي أو الفعلي العلوي أو األكبر‬ ‫‪UPPER CLASS BOUNDRAY‬‬ ‫‪ i‬مدى أو طول كل فئة‬ ‫)‪CLASS SIZE (WIDTH‬‬ ‫المدى‬ ‫‪R‬‬ ‫‪RANGE‬‬ ‫)‪ Type I TYPE (I‬البيانات أو التوزيعات غير التكرارية (النوع األول)‬ ‫البيانات أو التوزيعات التكرارية أو المبوبة (النوع الثاني)‬ ‫)‪Type II TYPE (II‬‬ ‫البيانات أو التوزيعات التكرارية أو المبوبة (النوع الثالث)‬ ‫)‪Type III TYPE (III‬‬ ‫اكبر قيمة أو عدد‬ ‫>‪P‬‬ ‫‪HIGH POINT‬‬ ‫