Common Statistical Errors in Research PDF

‫األخطاء اإلحصائية الشائعة في‬ ‫األبحاث‬ ‫األخطاء اإلحصائية الشائعة في األبحاث‬ ‫األخطاء في الفروض‪،‬‬ ‫ ‬ ‫األخطاء في اختيار العينة‪،‬‬ ‫ ‬ ‫األخطاء في التصميم واألدوات والمعالجة اإلحصائية...

‫األخطاء اإلحصائية الشائعة في‬ ‫األبحاث‬ ‫األخطاء اإلحصائية الشائعة في األبحاث‬ ‫األخطاء في الفروض‪،‬‬ ‫ ‬ ‫األخطاء في اختيار العينة‪،‬‬ ‫ ‬ ‫األخطاء في التصميم واألدوات والمعالجة اإلحصائية‪.‬‬ ‫ ‬ ‫األخطاء في التحليل االحصائي‬ ‫ ‬  ‫أو ًلا‪ -‬األخطاءًالتيًتتعلقًبفروضًالدراسة‬ ‫ أن ال يكون للفرض أساس منطقي‪ ،‬أي أنه يخالف الفروض اإلحصائية للنظريات المعرفية المعتمدة‬ ‫على النظريات والحقائق‪ ،‬حيث يظهر انفصال بين الفرضية وما يسبقها من المعارف النظرية‬ ‫ تجاهل الباحث لفروض البحث واكتفاؤه باألسئلة البحثية فقط‪ ،‬وقد يكون ذلك مالئما ً في بعض‬ ‫البحوث مثل البحوث التاريخية و االستكشافية ‪ ،‬حيث قد ال تتوفر لدى الباحث المعلومات التي‬ ‫تمكنه من صياغة الفروض‬ ‫ تسرع الباحث في صياغة فروض البحث‪ ،‬وعدم توضيح المتغيرات المراد قياسها‪ ،‬بحيث يصيغها‬ ‫بصورة شكلية ال تجسد الهدف منها‬ ‫ وضع الباحث فروضا تتعارض مع األدبيات والدراسات السابقة المرتبطة بموضوع الدراسة‪.‬‬ ‫ وضع الباحث فروضا ً لبعض األسئلة و إهمال األسئلة األخرى‪.‬‬  ‫أو ًلا‪ -‬األخطاءًالتيًتتعلقًبفروضًالدراسة‬ ‫استخدام الباحث للفروض الصفرية في خطة البحث‪ ،‬مفترضا ً عدم وجود فروق بين المجموعات‬ ‫ ‬ ‫البحثية‪.‬و نشير غلى أنه يُفضل أن تستخدم الفروض الصفرية عند التحليل اإلحصائي للبيانات‬ ‫لضمان الموضوعية وعدم التحيز‪ ،‬و لكن استخدامها في خطة البحث أي قبل إجراء البحث فليس‬ ‫من المنطق في شيء‪.‬‬ ‫تحيز الباحث المسبق للفرضية البديلة‪ ،‬وبالتالي يسير في خطوات بحثه إلثبات صحتها فقط وليس‬ ‫ ‬ ‫للتحقق من صحتها‪.‬‬ ‫قيام الباحث بتغيير البيانات عندما ال يتمكن من رفض الفرضية الصفرية‪ ،‬وذلك تهربا ً من االتهام‬ ‫ ‬ ‫من أنه كان غير دقيق في اختيار المشكلة‪.‬‬ ‫قيام الباحث باختيار الوسيلة اإلحصائية وتطبيقها وفي ضوء النتيجة يصيغ الفرضيات‪ ،‬بحيث‬ ‫ ‬ ‫يجعل اإلحصاء يهيمن على البحث أو على الفرضيات في حين ينبغي أن يكون اإلحصاء في خدمة‬ ‫الفرضيات‬  ‫أو ًلا‪ -‬األخطاءًالتيًتتعلقًبفروضًالدراسة‬ ‫ خلط الباحث بين الفرض الذي ينبغي اختباره عند طرفي التوزيع االعتدالي المعياري‬ ‫)‪ ،(Two Tailed‬والفرض الذي ينبغي اختباره عند إحدى طرفي التوزيع‪(One Tailed).‬‬ ‫ صياغة فروض خاطئة نظرا ً العتماد الباحث على دراسات سابقة قديمة‪ ،‬وﻋدم تمكنه من‬ ‫الحصول على دراسات سابقة حديثة‪ ،‬وبالتالي صياغة الفروض البحثية بطريقة خاطئة‪.‬‬  ‫أو ًلا‪ -‬األخطاءًالتيًتتعلقًبفروضًالدراسة‬ ‫ خلط الباحثين بين الفرض البحثي والفرض الصفري والفرض اإلحصائي‬ ‫ الفرض البحثي ‪ Research Hypothesis:‬يشتق عادة اشتقاقا ً مباشرا ً من إطار نظري‬ ‫معين‪ ،‬وهو يربط بين الظاهرة المراد تفسيرها وبين المتغير أو المتغيرات التي استخدمها‬ ‫الباحث في هذا التفسير‪.‬‬ ‫ الفرض الصفري ‪ Null Hypothesis:‬يعبر عن قضية إذا أمكن رفض صحتها فإن ذلك‬ ‫يؤدى إلى اإلبقاء على فرض بحثي معين‪ ،‬وهو يعنى أيضا ً عدم وجود عالقة بين المتغيرات‬ ‫أو عدم وجود فروق بين المجموعات‪ ،‬ولذلك يطلق عليه فرض العدم‪ ،‬ويلجأ الباحث للفرض‬ ‫الصفري في حال تعارض الدراسات السابقة أو في حال عدم وجود دراسات سابقة في‬ ‫موضوع بحثه‪ ،‬ومن أمثلته‪ :‬ال توجد فروق بين طريقتين في تعديل السلوك المرضى‪.‬‬  ‫أو ًلا‪ -‬األخطاءًالتيًتتعلقًبفروضًالدراسة‬ ‫ الفرض اإلحصائي ‪ Statistical Hypothesis:‬هو التعبير عن الفروض البحثية والصفرية‬ ‫بصيغة رمزية وعددية‪ ،‬فالفرض اإلحصائي يعد بمثابة قضية تتعلق بحدث مستقبلي أو‬ ‫بحدث نواتجه غير معلومة حين التنبؤ‪ ،‬ولكنه يصاغ صياغة رمزية تسمح بإمكانية رفضه‪،‬‬ ‫وهو ما يلجأ الباحث بالفعل إلى اختباره باألساليب اإلحصائية‪.‬‬  ‫أو ًلا‪ -‬األخطاءًالتيًتتعلقًبفروضًالدراسة‬ ‫ أن بعض الباحثين ال يميزون بين الفرض الموجه والفرض غير الموجه‪ ،‬حيث أن‪:‬‬ ‫ الفرض الموجه ‪:‬هو صياغة للفرض مع تحديد اتجاه العالقة “موجبة أو سالبة” ‪ ،‬أو تحديد‬ ‫اتجاه للفروق بين المجموعات في المتغير التابع‪ ،‬ويلجأ إليه الباحث عندما يكون لديه دليل‬ ‫واضح يشير إلى ذلك‪ ،‬ومن أمثلته‪ :‬توجد عالقة موجبة بين درجات التحصيل واالبتكار لدى‬ ‫طالب الجامعة‪.‬‬ ‫ أما الفرض اإلحصائي غير الموجه ( ‪ ) Non Directed‬فهو صياغة للفرض دون‬ ‫تحديد اتجاه للعالقة أو الفروق‪ ،‬وذلك عندما يحدث تعارض وعدم اتفاق بين نتائج األدبيات‬ ‫والدراسات السابقة‪ ،‬ومن أمثلته‪ :‬توجد عالقة بين درجات التحصيل واالبتكار لدى طالب‬ ‫الجامعة‪.‬‬  ‫أو ًلا‪ -‬األخطاءًالتيًتتعلقًبفروضًالدراسة‬ ‫ الخلط في صياغة الفرضيات البحثية والفرضيات اإلحصائية‪ ،‬فاألولى تُصاغ بطريقة‬ ‫إثباتية تقريرية في صورة جمل قصيرة وبسيطة‪ ،‬والثانية تصاغ في صورة رياضية يتم‬ ‫اختبارها بواسطة االختبارات اإلحصائية المختلفة‪.‬‬ ‫ عدم تحديد مستويات الداللة اإلحصائية في الفرض الصفري أو البديل‪ ،‬واالكتفاء بذكر‬ ‫االختالف أو الفروق بين عينتين مستقلتين أو مرتبطتين‪ ،‬إذ أن داللة الفروق تعتمد على‬ ‫مستوى الداللة‪ ،‬فالفروق الدالة عند ( ‪ )0.05‬قد ال تكون دالة عند (‪)0.01‬‬ ‫ثانيًا ا‪ -‬األخطاءًفيًاختيارًوتحديدًنوعًالعينةًوحجمها‬ ‫الخطأ في تعريف أو تحديد مجتمع البحث المستهدف‪ ،‬مما يجعل اختيار العينة عملية صعبة أو‬ ‫ ‬ ‫غير دقيقة‪.‬‬ ‫الخطأ في تحديد حجم العينة المالئم ألغراض البحث فقد تكون أصغر من الالزم أو يبالغ في كبر‬ ‫ ‬ ‫حجمها دون داع‪.‬حيث قد يلجأ الباحث إلى استخدام عينات صغيرة الحجم لسهولة التعامل معها‬ ‫دون إعطاء اهتمام بإمكانية أن هذه العينات ممثلة للمجتمع اإلحصائي أم ﻻ‪.‬‬ ‫أحيانا ً يكتفي الباحث بما لديه من أفراد و يختارهم كعينة لبحثه و قد ال تكون هذه العينة ممثلة‬ ‫ ‬ ‫للمجتمع البحثي‪.‬‬ ‫يخطئ بعض الباحثين في تحديد عدد المجموعات التي يحتاجها البحث بما يتناسب مع التصميم‬ ‫ ‬ ‫البحثي‪.‬‬ ‫قد يتدخل الباحث بطريقة غير موضوعية في تحديد المجموعة التجريبية و المجموعة الضابطة‬ ‫ ‬ ‫بهدف تحقيق نتائج معينة‪ ،‬في حين أن هذا التحديد يجب أن يتم عشوائيا ً‪.‬‬ ‫ثانيًا ا‪ -‬األخطاءًفيًاختيارًوتحديدًنوعًالعينةًوحجمها‬ ‫ اختيار أفراد المجموعة التجريبية و المجموعة الضابطة من مجتمعات بحثية مختلفة‪.‬‬ ‫ محاولة تأثير الباحث بطرق مختلفة على عينة المجموعة التجريبية لصالح النتائج الذي‬ ‫يرجوها الباحث‪.‬كأن يحاول الباحث تشجيع أفراد المجموعة التجريبية بمنحهم هدايا‪.‬‬ ‫ عدم قدرة الباحثين على تطبيق معايير العشوائية في اختيار العينات‪ ،‬إذ يفترض أن يختار‬ ‫الباحث عينة تحمل خصائص المجتمع الذي اشتقت منه‪ ،‬بحيث يكون هناك تجانس بين‬ ‫العينة والمجتمع اإلحصائي سواء أكانت العينات مختارة بطريقة عشوائية بسيطة أو‬ ‫عشوائية منظمة أو عشوائية طبقية‬ ‫ثانيًا ا‪ -‬األخطاءًفيًاختيارًوتحديدًنوعًالعينةًوحجمها‬ ‫ عدم توضيح الباحث لحجم العينة عند إعالن نتائج التحليالت اإلحصائية وكيفية اختيارها‬ ‫ودافعية إفرادها للمشاركة‪ ،‬كي يمكن الحكم على االستنتاج والتعميمات في ضوء ذلك‪.‬‬ ‫ خلط الباحثين في األبحاث التجريبية التي تتطلب ضبط بعض العوامل المتوقع تأثيرها على‬ ‫التجربة بين العينات العشوائية والعينات الالعشوائية (العمدية) إذ أن اختيار عينات في مثل‬ ‫هذه األبحاث يتطلب أن تكون عمدية‪ ،‬إال أنه يمكن استخدام العشوائية ثم ضبط بعض‬ ‫العوامل المؤثرة‪ ،‬وذلك ألن العشوائية وحدها ال تكفي لضبط بعض العوامل المؤثرة‪ ،‬ولهذا‬ ‫يمكن للباحث اللجوء مباشرة إلى اختيار عينات عمدية أو اختيار النوعين من العينات‬ ‫(العشوائية والعمدية معا)‬ ‫ثانيًا ا‪ -‬األخطاءًفيًاختيارًوتحديدًنوعًالعينةًوحجمها‬ ‫ يخلط بعض الباحثين بين مجتمع الدراسة األصلي المختار وعينته‪ ،‬وأحيانا ً يكتفون بالحديث عن‬ ‫العينة فقط‪ ،‬دون تحديد طريقة اختيارها من مجتمع الدراسة‪ ،‬ودون توضيح مبررات االختيار‪ ،‬كما‬ ‫يتجاهلون وصف وتحديد الطريقة اإلحصائية المالئمة لطريقة اختيار العينة‪.‬‬ ‫ عدم قدرة بعض الباحثين على تحديد حجم العينة‪ ،‬فنجد البعض يقول أنه سيستخدم عينة حجمها‬ ‫‪ %10‬أو ‪ %20‬من حجم المجتمع! والسؤال على أي أساس تم تحديد هذه النسب‪ ،‬حيث يجب‬ ‫استخدام المعادالت اإلحصائية التي تحدد الحد األدنى المناسب لحجم العينة‪.‬‬ ‫ يقوم بعض الباحثين بتوزيع ‪ 280‬استبانة على سبيل المثال على اعتبار أنها تمثل الحد األدنى‬ ‫المناسب لحجم العينة ثم ال يسترجع منها سوى ‪ ،200‬قد يكون من بينها ‪ 30‬استبانة غير صالحة‬ ‫للتحليل‪ ،‬وتكون النتيجة أن حجم العينة النهائية هو ‪ 170‬في حين أن الحد األدنى يجب أال يقل عن‬ ‫‪.!280‬‬ ‫ثانيًا ا‪ -‬األخطاءًفيًاختيارًوتحديدًنوعًالعينةًوحجمها‬ ‫ من األخطاء أنه إذا كان المجتمع غير محدود فإن حجم العينة يكون ‪ ،384‬وقد يكون هذا‬ ‫صحيحا لكن في حالة خاصة‪ ،‬منها على سبيل المثال‪:‬‬ ‫اذا كان الخطأ في تقدير النسبة =‪ 0.05‬ودرجة الثقة ‪ %95‬فإن حجم العينة يجب أال يقل‬ ‫عن ‪ ،384‬أما اذا كان الخطأ في تقدير النسبة =‪ 0.05‬ودرجة الثقة ‪ %99‬فإن حجم العينة‬ ‫يجب أال يقل عن ‪.666‬‬ ‫ اذا كان الخطأ في تقدير النسبة =‪ 0.01‬ودرجة الثقة ‪ %95‬فإن حجم العينة يجب أال يقل‬ ‫عن ‪ ،9604‬أما اذا كان الخطأ في تقدير النسبة =‪ 0.05‬ودرجة الثقة ‪ %99‬فإن حجم‬ ‫العينة يجب أال يقل عن ‪.16641‬‬ ‫وتختلف جميع األرقام السابقة اذا اختلفت قيم الخطأ في تقدير النسبة عن ‪ 0.05‬وعن‬ ‫‪.0.01‬‬  ‫ثالثًا ا‪ -‬أخطاءًفيًتصميمًالبحثًواألدواتًوالمعالجةً‬ ‫اإلحصائية‬ ‫ سوء استخدام األساليب اإلحصائية‪ ،‬وعدم تمشيها مع تصميم البحث‪ ،‬مما يؤدي إلى ظهور‬ ‫نتائج غير موثوقة وال يمكن االعتماد عليها‪.‬‬ ‫ سوء استخدام األساليب اإلحصائية‪ ،‬مما يؤدي إلى ظهور تناقضات مذهلة بين نتائج تلك‬ ‫األبحاث وأساسها النظري‪.‬‬ ‫ سوء استخدام األساليب اإلحصائية‪ ،‬ما يعني تضخيم خطأ التباين والوقوع بالتالي في خطأ‬ ‫االختبار اإلحصائي‪ ،‬وهو ما يهدد صدق النتائج‪.‬‬  ‫ثالثًا ا‪ -‬أخطاءًفيًتصميمًالبحثًواألدواتًوالمعالجةً‬ ‫اإلحصائية‬ ‫ اكتفاء الباحث في خطوات البحث بالعشوائية في تثبت العوامل المتوقع تأثيرها على التجربة‪ ،‬إذ ينبغي أن‬ ‫يحدد في خطوات البحث العوامل المتوقع تأثيرها على المتغير التابع مثل الجنس أو السن أو الذكاء أو‬ ‫التحصيل في مادة معينة وغيرها‪ ،‬وذلك حتى يضمن الطالب أن أي تغيير في المتغير التابع يرجع إلى‬ ‫المتغير المستقل (التجريبي)‪.‬‬ ‫ تهاون الباحث في تحديد وتضمين البحث التصاميم التجريبية المستخدمة وخاصة في خطوات البحث‪ ،‬فقد‬ ‫تأتي خطوات البحث غير واضحة‪ ، ،‬كما قد تتضمن التصاميم التجريبية مجموعة ضابطة وعدة مجموعات‬ ‫تجريبية‪ ،‬و قد تتضمن مجموعتين ضابطتين وعدة مجموعات تجريبية‪ ،‬وقد تتضمن فقط عدة مجموعات‬ ‫تجريبية دون وجود مجموعة ضابطة‪.‬‬ ‫ استخدام الباحث لنوع معين ﻣـن المعالجات اﻹﺣﺻـﺎﺋﻳﺔ وﺧﺎﺻـﺔ ﻓـﻲ اﻟرﺳــﺎﺋﻝ اﻟﻣﻘدﻣــﺔ ﻟﻠﻣﻧﺎﻗﺷــة؛ أي‬ ‫تحيز الباحث لبعض التحليالت اإلحصائية دون غيرها‪ ،‬إما لشيوع هذه التحليالت بين وسط الباحثين أو‬ ‫لسهولتها في االستخدام‪.‬‬  ‫ثالثًا ا‪ -‬أخطاءًفيًتصميمًالبحثًواألدواتًوالمعالجةً‬ ‫اإلحصائية‬ ‫ قيام الباحث بخلط الدرجات الخام مع التكرارات وذلك بضربها في بعضها ثم استخدام أساليب‬ ‫إحصائية بخلط الدرجات الخام مع التكرارات‪ ،‬وذلك بضربها في بعضها ثم استخدام أساليب‬ ‫إحصائية مستمدة من بيانات فئوية‪ ،‬بمعنى استخدام إحصاء بارامتري يعتمد على الدرجات الخام‪،‬‬ ‫ومن هنا يفقد الباحث دقة النتائج وقوة االختبار اإلحصائي المستخدم‪ ،‬ولذا فإن التأكد من شروط‬ ‫استخدام االختبار اإلحصائي أمر مهم وضروري‪.‬‬ ‫ عدم معرفة الباحث باألساليب اإلحصائية االستداللية الالبارالمترية التي تتعامل مع العينات‬ ‫الصغيرة‪ ،‬فقد ال يجد بعض الطلبة مناصا ً من أن يلغي خطته نتيجة عدم درايته بتلك األساليب‬ ‫وشروط استخدامها‪ ،‬وذلك مثل اختبار كندال واختبار ويلكوكسون ومان ويتنى‪.‬‬ ‫ عدم قيام الباحث بتحليل نتائج بحثه بنفسه واعتماده على إحصائي غير متخصص أو مكاتب‬ ‫إحصائية تجارية في هذا الميدان؛ مما يؤدي إلى ظهور نتائج خاطئة أو غير دقيقة‪.‬‬  ‫ثالثًا ا‪ -‬أخطاءًفيًتصميمًالبحثًواألدواتًوالمعالجةً‬ ‫اإلحصائية‬ ‫ عدم قدرة الباحث على تحديد نوع األسلوب اإلحصائي المالئم إليجاد معاملي صدق وثبات‬ ‫أدوات البحث‪ ،‬وخاصة عندما تتعدد تلك األدوات‪ ،‬إذ أن لكل نوع طريقة إليجاد صدقه‬ ‫وثباته إحصائيا كما أن الصدق والثبات يتطلبان شروطا معينة على ضوء أنواع القياسات‬ ‫المختلفة‪.‬‬ ‫ يتعذر على معظم الباحثين الذين لديهم بحوث تجريبية التأكد من مصداقية وثبات األدوات‬ ‫قبل إجراء التجربة نظرا لعدم إعطاء البحث المراد تجربته للعينة‪ ،‬وتعد هذه المحاولة في‬ ‫واقع األمر مجازفة بالبحث بأكمله وخاصة عندما يتيبن للطالب أن أدواته غير صالحة‬ ‫لالستخدام‪.‬‬  ‫ثالثًا ا‪ -‬أخطاءًفيًتصميمًالبحثًواألدواتًوالمعالجةً‬ ‫اإلحصائية‬ ‫عدم ذكر الباحث لجميع نتائج التحليالت اإلحصائية واالكتفاء فقط بتلك التي تكون دالة إحصائيا‪.‬‬ ‫ ‬ ‫عدم تخطيط جميع التحليالت اإلحصائية مسبقا‪ ،‬وإدراجها بعد التنفيذ أو االنتهاء من إجراءات البحث‬ ‫ ‬ ‫اختيار الباحث لوسائل إحصائية معقدة في االستخدام والتفسير ليظهر قدرته أمام اآلخرين (أو حتى ﻻ‬ ‫ ‬ ‫يتعرض إلى النقد أو التعديل)‪ ،‬رغم توافر إحصاءات تؤدي الغرض نفسه بأقل وقت وجهد‪.‬‬ ‫اختيار الباحث ألساليب اإلحصاء التي تستهويه ثم تصميم الدراسة لتتناسب مع تلك اإلحصاءات‬ ‫ ‬ ‫)‪ ،(statistic‬والمفترض أن تصميم الدراسة هو الذي يحدد األساليب اإلحصائية التي ينبغي‬ ‫استخدامها‪ ،‬وليس العكس‪.‬‬ ‫خلط بعض الباحثين بين الداللة اإلحصائية والفائدة العملية للنتائج‪ ،‬فالنتائج الدالة إحصائيا ً ال تنطوي‬ ‫ ‬ ‫بالضرورة على قيمة عملية أو نظرية‪.‬‬  ‫ثالثًا ا‪ -‬أخطاءًفيًتصميمًالبحثًواألدواتًوالمعالجةً‬ ‫اإلحصائية‬ ‫ الخلط بين الداللة اإلحصائية والداللة النفسية أو التربوية‪ ،‬حيث أن الداللة النفسية أو‬ ‫التربوية تعني القدر الذى يمكن لنتيجة ما أن تضيفه للمعرفة وتتضمن الداللة النفسية أو‬ ‫التربوية ثالثة عناصر‪:‬‬ ‫ قيمة الفروض التي وضعها الباحث واألفكار النظرية التي استمدت منها هذه الفروض‪،‬‬ ‫وقدرتها على تفسير البيانات التي يحصل عليها الباحث‪.‬‬ ‫ كفاية الدراسة كاختبار للفروض ‪ ،‬بما في ذلك مدى جودة تصميمها‪ ،‬واستخدام أدوات حديثة‬ ‫صادقة في جمع البيانات‪.‬‬ ‫ وضوح نتائج الدراسة‪.‬فالنتيجة الدالة إحصائيا ً ال تضيف دائما ً لفهمنا للسلوك اإلنساني‪ ،‬ومع‬ ‫ذلك فقد يكون لدى البعض نزعة للتركيز على الداللة اإلحصائية‪ ،‬رغم ما قد يكون بالنتائج‬ ‫من ضعف‪ ،‬ال يساعد على تفسير ذو معنى لهذه النتائج‪.‬‬  ‫أخطاء في تحليل البيانات اإلحصائية‬ ‫ أن يعتبر الباحث المعالجة اإلحصائية هدفا ً في حد ذاتها‪.‬دون النظر لمدى مالئمتها‬ ‫لموضوع البحث وتصميمه‪.‬‬ ‫ عدم قدرة بعض الباحثين على التميز بين المصطلحات‪ :‬قياس المتوسطات – قياس التشتت و‬ ‫االنتشار‪ -‬قياس الرتبة أو الترتيب – قياس العالقات و معامل االرتباط حيث أن لكل منها‬ ‫معادالت خاصة يجب االلتزام بها‪.‬‬ ‫ عدم استخدم الباحث للبرامج الحاسوبية المناسبة و عدم االهتمام بإدخال البيانات بدقة عند‬ ‫المعالجة اإلحصائية للبيانات‪.‬‬  ‫أخطاء في تحليل البيانات اإلحصائية‬ ‫خطئ عدد من الباحثين في تفسير النتائج‪ ،‬خاصة إذا ظهر أثر المتغير المستقل على المتغير‬ ‫ يُ ِ‬ ‫التابع‪ ،‬غير أنه يجب على الباحث أن يتحقق من مدى صحة النتائج قبل أن يباشر في تحليها‬ ‫وإصدار التوصيات بناء عليها‪.‬حيث أن هناك بعض التأثيرات التي قد تتداخل وتشكك في النتائج‬ ‫منها‪:‬‬ ‫جريت تجربة بحثية في شركة لتصنيع أدوات كهربائية دقيقة في مدينة هوثورن‬ ‫ تأثير هوثورن ‪:‬أ ُ ِ‬ ‫في الواليات المتحدة‪ ،‬و كان هدف البحث قياس تأثير زيادة اإلضاءة في ورش العمل على زيادة‬ ‫اإلنتاج‪.‬اهتمت إدارة المصنع بالعمال المشاركين في التجربة‪ ،‬و عقد مدير المصنع معهم لقاءات‬ ‫لمناقشة أهمية مشاركتهم و استمع لمقترحاتهم… ‪ ،‬و تم زيادة اإلضاءة بالتدريج وفعال زاد اإلنتاج و‬ ‫قلت األخطاء‪.‬و بالتدريج أيضا تم تخفيض اإلضاءة و الغريب أيضا أن زيادة اإلنتاج استمرت في‬ ‫التصاعد‪.‬وقد فسر فريق البحث النتائج بأنها ترجع إلى تغير معاملة العمال و ليس اإلضاءة‪.‬‬ ‫وعرفت مثل هذه النتائج بتأثير هورثون‪.‬وقد ظهر هذا الخطأ في بحوث تربوية كثيرة حظى أفراد‬ ‫التجربة فيها بعناية خاصة و على الباحث أال يقع في هذا الخطأ الذي يؤثر بال شك على صدق‬ ‫النتائج‪.‬‬  ‫أخطاء في تحليل البيانات اإلحصائية‬ ‫ تأثير جون هنري ‪:‬ترجع هذه التسمية إلى سائق القطار الذي كان يقود القطار يدويا ً عندما‬ ‫بدأ تجريب القطار البخاري‪.‬و دفعته الغيرة من هذه اآللة الجديدة التي تهدد بقائه في العمل‬ ‫أن يتحداها؛ فبذل جهدا ً فوق العادي ليسبق قطاره هذا القطار‪.‬و نجح أو قاربت سرعته‬ ‫سرعة القطار الجديد‪ ،‬و لكن جون هنري أصيب بإرهاق شديد كاد أن يودي بحياته‪.‬ويحدث‬ ‫هذا التأثير في البحوث التربوية عندما يقدم البحث أسلوبا ً جديدا ً أو استراتيجية مبتكرة في‬ ‫التدريس مثالً‪.‬و يشعر المعلمون أن في ذلك تهديد لمكانتهم إذا استمروا في استخدام طرقهم‬ ‫التقليدية‪ ،‬فتتولد لدى أفراد العينة الضابطة دافعية إلثبات أن طرقهم ليست أقل من تلك‬ ‫الطرق الجديدة فيبذلون جهدا ً غير عادي مع تالميذهم‪ ،‬و عند المقارنة يُفاجأ الباحث بعدم‬ ‫وجود فروق جوهرية بين المجموعتين‪.‬لذلك يجب اختيار المجموعة الضابطة من نفس‬ ‫المجتمع البحثي لكن بعيدا عن المجموعة التجريبية‪ ،‬وتجنب إشعارهم بأي نوع من التهديد‪.‬‬  ‫أخطاء في تحليل البيانات اإلحصائية‬ ‫ تفسير بيجماليون ‪:‬يرجع هذا الخطأ إلى التوقعات العالية التي يرسمها الباحث في خياله‬ ‫لنتائج بحثه‪ ،‬و بدون أن يشعر يبذل الباحث جهدا ً غير عادي أثناء مراحل البحث ليحقق‬ ‫المستوى الذي يتمناه و تخرج النتائج محققة لهذا التوقع‪.‬‬ ‫ وقد أضافت األحمدي لتلك األخطاء (‪ ،2013‬محاضرات مقرر اإلحصاء المسحي‬ ‫واالستداللي)‪:‬‬ ‫حساب ثبات األداة باستخدام ألفا كرونباخ ‪ Cronbach’s alpha‬لكامل أداة البحث وليس‬ ‫لكل محور من محاور األداة‪.‬‬ ‫ عدم تحقق الباحث من شرطي االعتدالية والتجانس لعدد من المعالجات اإلحصائية التي‬ ‫تتطلبها مثل االختبار الثاني للعينات المستقلة‪ ،‬واختبار تحليل التباين األحادي والمتعدد‪.‬‬  ‫أخطاء في تحليل البيانات اإلحصائية‬ ‫استخدام الباحث المقياس نفسه لكل محاور االستبانة على اختالف المحاور‪ ،‬مثل مقياس‬ ‫ ‬ ‫ليكرت (موافق بشدة‪ ،‬موافق‪ ،‬محايد‪ ،‬غير موافق‪ ،‬غير موافق بشدة) لجميع محاور االستبانة‬ ‫حتى لو كان السؤال مستوى الفاعلية‪ ،‬أو مدى األهمية ‪..‬الخ‬ ‫عند استخدام مقياس ليكرت يخطئ بعض الباحثين في استبعاد “محايد” واستخدام “موافق‬ ‫ ‬ ‫إلى حد ما” ما يعني تحيز الباحث من البداية للموافقة‪.‬‬ ‫استخدام اختبار “ت” لعمل المقارنات الثنائية عند المقارنة بين أكثر من مجموعتين‬ ‫ ‬ ‫مستقلتين مما يتسبب في مضاعفة المقارنات و مضاعفة الخطأ من النوع األول‪.‬‬ ‫عدم التزام الباحثين بالنسبة المقبولة لمعامل ألفا كرونباخ‪ ،‬والذي يفترض أال يقل الثبات‬ ‫ ‬ ‫ألي محور في األداة عن ‪ % 75-70‬ورغم ذلك نجد عدد من الباحثين يحيد عن هذه‬ ‫النسبة‪.‬‬  ‫أخطاء في تحليل البيانات اإلحصائية‬ ‫ استخدام الوسط الحسابي لترتيب الفقرات لكل محور باالستبانة ترتيبا ً تنازلياً‪ ،‬وحساب‬ ‫االنحراف المعياري إلى جانب الوسط الحسابي‪ ،‬دون معرفة لما يتم حساب االنحراف‬ ‫المعياري أو أهميته‪ ،‬حيث أنه يعتبر أحد المقاييس المهمة لمعرفة مدى انحراف البيانات عن‬ ‫وسطها الحسابي‪ ،‬كما يفيد في ترتيب المتوسطات عند تساوي بعضها‪.‬‬ ‫ يجهل بعض الباحثين استشارة المتخصصين في مجال التحليل اإلحصائي‪ ،‬والبعض اآلخر‬ ‫يلجأ للمتخصصين دون معرفة أسباب اختيارهم لنوع المعادالت المطبقة لتحليل نتائج‬ ‫األدوات‪.‬‬  ‫أخطاء في تحليل البيانات اإلحصائية‬ ‫ جهل الباحثين كثيرا ً بسبل التعامل مع بيانات بحوثهم إحصائياً‪ ،‬وعدم معرفتهم بالفرق بين‬ ‫اإلحصاء الوصفي واإلحصاء االستداللي‪ ،‬واإلطالة في مساحة الجداول اإلحصائية؛ دون‬ ‫القدرة على اختيار المعادالت واألساليب المناسبة للوصول إلى نتائج بأقل عدد من الجداول‪.‬‬ ‫ يعجز بعض الباحثين عن ربط نتائج بحوثهم بنتائج الدراسات السابقة‪ ،‬فيكتفي بتحليل النتائج‬ ‫جميعها‪ ،‬وعرضها في جداول‪ ،‬وإعالن قبول الفرض أو رفضه؛ مع عدم ربط نتيجة كل‬ ‫فرض بنتائج الدراسات السابقة‪ ،‬ثم يعرض ذلك في مؤخرة الفصل في عنوان مستقل (نتائج‬ ‫الدراسة وعالقتها بنتائج الدراسات السابقة)‪ ،‬كما يهمل الباحثون كتابة نص الفرضية عند‬ ‫بداية التحليل‪ ،‬وعرض الجدول الخاص بها‪ ،‬ويكتفون بذكر رقمها فقط‪ ،‬وفي حالة رفضها‬ ‫يهملون ذكر الفرضية البديلة‪.‬‬  ‫أخطاء في تحليل البيانات اإلحصائية‬ ‫ عدم تنظيم جداول وأشكال البحث تنظيما ً يتفق مع البيانات والمعلومات التي يتم الحصول‬ ‫عليها والالزمة لعرض النتائج وتوضيحها‪.‬‬ ‫ عدم التحقق من ثبات أدوات المقياس‪ ،‬فهناك تجاوز كبير في تقدير معامل ثبات أدوات‬ ‫القياس‪ ،‬حيث أن بعض الباحثين ال يولون أهمية كبيرة لتقدير معامل ثبات أدوات القياس‬ ‫خاصة إذا كان المقياس قد سبق استخدامه في دراسات سابقة‪ ،‬واالكتفاء بأن المقياس قد‬ ‫جرى تقدير ثباته وأن ارتفاع القيمة التقديرية لمعامل الثبات تكفي الستخدام المقياس مرات‬ ‫عدة دون تقدير ثباته‪ ،‬وهذا إجراء خاطئ ألن الثبات صفة من صفات البيانات وليس من‬ ‫صفات المقياس‪ ،‬وألن البيانات تتأثر بطبيعة تجانس أو عدم تجانس العينة التي يطبق عليها‬ ‫المقياس‪.‬لذا فإن على الباحثين تقدير ثبات بياناتهم في كل مرة يطبقون فيها المقياس‪.‬‬ ‫ أخطاء في طرق التحقق من الثبات‪ ،‬فبعض الباحثين ال يعرفون الفرق بين معنى معامل‬ ‫الثبات في كل طريقة من الطرق المختلفة‪ ،‬معتقدين أن كل طريقة يجب تقديريها بما يتيسر‬ ‫للباحث من جهد ووقت‪ ،‬وأن هذا الخطأ تكرر في كثير من البحوث حتى أصبح خطأ مركبا ً‬ ‫ عدم استخدام الباحثين اختبارات للتحقق من تجانس تباين العينة مثل اختبار ليفن‪.‬‬  ‫أخطاء في تحليل البيانات اإلحصائية‬ ‫عدم مناسبة حجم عينة الثبات‪ ،‬حيث قد ال يعلم بعض الباحثين أن هناك عالقة طردية بين حجم‬ ‫ ‬ ‫العينة وقيمة معامل الثبات‪ ،‬حيث أن زيادة حجم العينة بشكل كافي تقلل من أخطاء القياس وترفع‬ ‫من قيمة معامل الثبات‪.‬‬ ‫عدم التحقق من ثبات األداة على الجماعات الفرعية‪ ،‬حيث من الواجب إذا كان هناك أكثر من‬ ‫ ‬ ‫جماعة وكل جماعة تختلف في خصائصها عن األخرى‪ ،‬أن يقدر ثبات كل جماعة بصورة منفردة‪.‬‬ ‫عدم التحقق من صدق أدوات الدراسة خاصة إذا حصل عليها الباحث من دراسات سابقة‪،‬‬ ‫ ‬ ‫متجاهال اختالف المجتمع والعينة والظروف المحيطة بالتطبيق‪.‬‬ ‫خلط الباحثين بين صدق المحكمين والصدق الظاهري‪ ،‬حيث يذكر عدد من الباحثين أنهم‬ ‫ ‬ ‫يستخدمون صدق المحكمين بينما يطبقوا إجراءات الصدق الظاهري‪.‬‬ ‫عدم التحقق من صدق األداة على عينة مستقلة‪ ،‬والواجب في تقنين أي أداة تطبيقها على عينة‬ ‫ ‬ ‫مستقلة عن مجتمع الدراسة للتحقق من مدى صالحيتها ودقتها‬