خطوات تصميم البحث العلمي

خطوات تصميم البحث العلمي 

إن الخطوة الأولى بعد الانتهاء من تطوير الفرضيات ومسح الأدبيات، هي البدء بتنفيذ خطوات تصميم البحث العلمي.

الخطوة الأولى من خطوات تصميم البحث العلمي: إعداد التصميم.

إن الخطوة الأولى من خطوات تصميم البحث العلمي بعد صياغة مشكلة البحث بعبارات واضحة، سيُطلب من الباحث إعداد تصميم بحث كخطوة أولى من خطوات تصميم البحث العلمي، أي أنه سيتعين عليه تحديد الهيكل المفاهيمي الذي سيتم إجراء البحث من خلاله. يسهل إعداد مثل هذا التصميم البحث ليكون فعالًا قدر الإمكان في الحصول على معلومات قصوى.

بمعنى آخر ، تتمثل وظيفة تصميم البحث في توفير جميع الأدلة ذات الصلة بأقل قدر من الجهد والوقت والمال. لكن كيفية تحقيق كل هذه الأمور تعتمد بشكل أساسي على الغرض من البحث. يمكن تجميع أغراض البحث في أربع فئات ، أي ، (1) الاستكشاف ، (2) الوصف ، (3) التشخيص ، و (4) التجريب.

يعتبر تصميم البحث المرن الذي يوفر فرصة للنظر في العديد من الجوانب المختلفة للمشكلة مناسبًا إذا كان الغرض من الدراسة البحثية هو الاستكشاف. ولكن عندما يكون الغرض وصفًا دقيقًا لموقف ما أو ارتباطًا بين المتغيرات ، سيكون التصميم المناسب هو التصميم الذي يقلل التحيز ويزيد من موثوقية البيانات التي تم جمعها وتحليلها.

هناك العديد من تصميمات البحث ، مثل اختبار الفرضيات التجريبية وغير التجريبية. يمكن أن تكون التصميمات التجريبية إما تصميمات غير رسمية (مثل ما قبل وبعد بدون تحكم ، أو بعد ذلك فقط مع التحكم ، وقبل وبعد مع التحكم) أو تصميمات رسمية (مثل التصميم العشوائي تمامًا ، وتصميم الكتلة العشوائية ، وتصميم المربع اللاتيني ، تصميمات عوامل بسيطة ومعقدة) ، يجب على الباحث أن يختار منها واحدة لمشروعه الخاص.

عادة ما تتطلب هذه الخطوة من خطوات تصميم البحث العلمي مراعاة ما يلي:

(1) وسيلة الحصول على المعلومات.

(2) توافر ومهارات الباحث وموظفيه (إن وجد).

(3) شرح الطريقة التي سيتم بها تنظيم الوسائل المختارة للحصول على المعلومات والأسباب المؤدية إلى الاختيار.

(4) الوقت المتاح للبحث.

(5) عامل التكلفة المتعلق بالبحث ، أي التمويل المتاح لهذا الغرض.

خطوات تصميم البحث العلمي

الخطوة الثانية من خطوات تصميم البحث العلمي : تحديد تصميم العينة.

تشكل جميع العناصر قيد النظر في أي مجال من مجالات الاستفسار “الفضاء ” أو ” مجتمع الدراسة “. يُعرف التعداد الكامل لجميع العناصر في ” مجتمع الدراسة ” باسم استعلام التعداد. يمكن الافتراض أنه في مثل هذا الاستفسار عندما يتم تغطية جميع العناصر ، لا يترك أي عنصر من عناصر الصدفة ويتم الحصول على أعلى دقة.

لكن من الناحية العملية ، قد لا يكون هذا صحيحًا. حتى أدنى عنصر تحيز في مثل هذا الاستقصاء سيصبح أكبر وأكبر مع زيادة عدد الملاحظات. علاوة على ذلك ، لا توجد طريقة للتحقق من عنصر التحيز أو مداه إلا من خلال إعادة المسح أو استخدام فحوصات العينة. إلى جانب ذلك ، ينطوي هذا النوع من الاستفسار على قدر كبير من الوقت والمال والطاقة.

ليس هذا فقط ، فالتحقيق في التعداد غير ممكن عمليًا في ظل ظروف كثيرة. على سبيل المثال ، يتم إجراء اختبار الدم على أساس العينة فقط. ومن ثم ، فإننا في كثير من الأحيان نختار فقط بعض العناصر من الفضاء  لأغراض الدراسة. العناصر المختارة تشكل ما يسمى تقنيًا العينة.

يجب على الباحث أن يقرر طريقة اختيار العينة أو ما يعرف شعبياً بتصميم العينة. بمعنى آخر ، تصميم العينة هو خطة محددة يتم تحديدها قبل جمع أي بيانات فعليًا للحصول على عينة من مجتمع معين. وبالتالي ، فإن خطة اختيار 12 من 200 صيدلية بطريقة معينة تشكل تصميم عينة. يمكن أن تكون العينات إما عينات احتمالية أو عينات غير احتمالية. مع العينات الاحتمالية ، يكون لكل عنصر احتمال معروف ليتم تضمينه في العينة ولكن العينات غير الاحتمالية لا تسمح للباحث بتحديد هذا الاحتمال.

العينات الاحتمالية هي تلك التي تستند إلى عينات عشوائية بسيطة ، وأخذ عينات منهجية ، وأخذ عينات طبقية ، وأخذ عينات عنقودية / منطقة ، في حين أن العينات غير الاحتمالية هي تلك القائمة على أخذ العينات الملائمة ، وأخذ العينات الحكمية ، وتقنيات أخذ عينات الحصص.

تصميمات العينات المهمة

فيما يلي نذكر بشكل موجز تصميمات العينات المهمة التي لابد من ذكرها عند الحديث عن خطوات تصميم البحث العلمي:

• أخذ العينات المتعمد : يُعرف أخذ العينات المتعمد أيضًا باسم أخذ العينات الهادف أو غير الاحتمالي. تتضمن طريقة أخذ العينات هذه اختيارًا مقصودًا أو متعمدًا لوحدات معينة من الفضاء لتشكيل عينة تمثل الفضاء .

عندما يتم اختيار عناصر المجتمع لإدراجها في العينة بناءً على سهولة الوصول إليها ، يمكن تسميتها بأخذ العينات الملائمة. إذا رغب الباحث في تأمين البيانات من مشتري البنزين ، على سبيل المثال ، فيجوز له تحديد عدد ثابت من محطات الوقود وقد يجري مقابلات في هذه المحطات. سيكون هذا مثالاً على عينة ملائمة لمشتري البنزين. في بعض الأحيان قد يعطي مثل هذا الإجراء نتائج متحيزة للغاية خاصة عندما يكون  أفراد مجتمع الدراسة غير متجانسين.

من ناحية أخرى ، في أخذ عينات الحكم ، يتم استخدام حكم الباحث لاختيار العناصر التي يعتبرها ممثلة للسكان.

على سبيل المثال ، قد يتم أخذ عينة حكم من طلاب الجامعات لتأمين ردود الفعل على طريقة جديدة في التدريس. تُستخدم عينات الأحكام بشكل متكرر في البحث النوعي حيث تكون الرغبة في تطوير فرضيات بدلاً من التعميم على مجموعات سكانية أكبر.

• أخذ العينات العشوائية البسيطة: يُعرف هذا النوع من أخذ العينات أيضًا باسم أخذ العينات بالصدفة أو أخذ العينات الاحتمالية حيث يكون لكل عنصر في المجتمع فرصة متساوية لإدراجها في العينة وكل واحدة من العينات المحتملة ، في حالة الفضاء المحدود ، لديها نفس احتمالية الاختيار.

على سبيل المثال ، إذا كان علينا اختيار عينة من 300 عنصر من عالم مكون من 15000 عنصر ، فيمكننا وضع أسماء أو أرقام جميع العناصر البالغ عددها 15000 عنصرًا على قصاصات الورق وإجراء يانصيب. يعد استخدام جداول الأرقام العشوائية طريقة أخرى لأخذ العينات العشوائية. لتحديد العينة ، يتم تخصيص رقم من 1 إلى 15000 لكل عنصر.

ثم يتم تحديد 300 رقم عشوائي من خمسة أرقام من الجدول. للقيام بذلك ، نختار نقطة بداية عشوائية ثم يتم استخدام نمط منهجي في متابعة الجدول. قد نبدأ في الصف الرابع والعمود الثاني ثم ننتقل إلى أسفل العمود إلى أسفل الجدول ثم ننتقل إلى أعلى العمود التالي إلى اليمين.

عندما يتجاوز رقم حد الأرقام في الإطار ، في حالتنا أكثر من 15000 ، يتم تمريره ببساطة ويتم تحديد الرقم التالي الذي يقع ضمن النطاق المناسب. نظرًا لأنه تم وضع الأرقام في الجدول بطريقة عشوائية تمامًا ، فإن العينة الناتجة تكون عشوائية. يمنح هذا الإجراء كل عنصر احتمال متساوٍ ليتم اختياره. في حالة عدد  أفراد مجتمع الدراسة اللانهائي ، يتم التحكم في اختيار كل عنصر في عينة عشوائية بنفس الاحتمال وأن تكون التحديدات المتتالية مستقلة عن بعضها البعض.

• أخذ العينات بشكل منهجي: في بعض الحالات ، تكون الطريقة الأكثر عملية لأخذ العينات هي اختيار كل اسم خامس عشر في القائمة ، وكل عشرة منازل على جانب واحد من الشارع وما إلى ذلك. يُعرف أخذ العينات من هذا النوع بأخذ العينات المنتظم. عادةً ما يتم إدخال عنصر العشوائية في هذا النوع من أخذ العينات باستخدام أرقام عشوائية لالتقاط الوحدة التي تبدأ بها.

هذا الإجراء مفيد عندما يكون إطار أخذ العينات متاحًا في شكل قائمة. في مثل هذا التصميم ، تبدأ عملية الاختيار باختيار نقطة عشوائية في القائمة ثم يتم تحديد كل عنصر ن حتى يتم تأمين الرقم المطلوب.

• أخذ العينات الطبقية: إذا كان المجتمع الذي سيتم سحب العينة منه لا يشكل مجموعة متجانسة ، يتم تطبيق تقنية أخذ العينات الطبقية للحصول على عينة تمثيلية. في هذه التقنية ، يتم تقسيم أفراد مجتمع الدراسة إلى عدد من أفراد مجتمع الدراسة الفرعية غير المتداخلة أو الطبقات ويتم اختيار عناصر العينة من كل طبقة.

إذا كانت العناصر المحددة من كل طبقة تستند إلى أخذ عينات عشوائية بسيطة ، يُعرف الإجراء بأكمله ، التقسيم الطبقي الأول ثم أخذ العينات العشوائية البسيطة ، باسم أخذ العينات العشوائية الطبقية.

أخذ عينات الحصص: في أخذ العينات الطبقية ، غالبًا ما تكون تكلفة أخذ العينات العشوائية من الطبقات الفردية باهظة الثمن بحيث يتم منح المحاورين حصصًا ليتم ملؤها من طبقات مختلفة ، ويتم ترك الاختيار الفعلي للعينة لتقدير المحاور. وهذا ما يسمى بأخذ عينات الحصص. يتناسب حجم الحصة لكل طبقة بشكل عام مع حجم تلك الطبقة في مجتمع الدراسة. وبالتالي فإن أخذ العينات بنظام الحصص هو شكل مهم من أشكال أخذ العينات غير الاحتمالية. عادةً ما تكون عينات الحصص عينات حكم وليست عينات عشوائية.

• أخذ العينات العنقودية وأخذ عينات المنطقة: يتضمن أخذ العينات العنقودية تجميع أفراد مجتمع الدراسة ثم اختيار المجموعات أو المجموعات بدلاً من العناصر الفردية لإدراجها في العينة. لنفترض أن بعض المتاجر الإدارية ترغب في أخذ عينة من حاملي بطاقات الائتمان الخاصة بها. أصدرت بطاقاتها لـ 15000 عميل. يجب الاحتفاظ بحجم العينة على سبيل المثال 450. لأخذ العينات العنقودية ، يمكن تشكيل هذه القائمة التي تضم 15000 حامل بطاقة في 100 مجموعة من 150 حامل بطاقة لكل منها. يمكن بعد ذلك اختيار ثلاث مجموعات للعينة بشكل عشوائي. يجب أن يكون حجم العينة في كثير من الأحيان أكبر من العينة العشوائية البسيطة لضمان نفس المستوى من الدقة نظرًا لإمكانية إجرائية أخذ العينات العنقودية لتحيز النظام وعادة ما يتم إبراز مصادر الخطأ الأخرى.

ومع ذلك ، يمكن لنهج التجميع أن يجعل إجراء أخذ العينات أسهل نسبيًا ويزيد من كفاءة العمل الميداني ، خاصة في حالة المقابلات الشخصية.

أخذ العينات من المنطقة قريب جدًا من أخذ العينات العنقودية وغالبًا ما يتم التحدث عنه عندما تكون المنطقة الجغرافية الإجمالية ذات الأهمية كبيرة. في إطار أخذ عينات المنطقة ، نقسم أولاً المساحة الإجمالية إلى عدد من المناطق الأصغر غير المتداخلة ، والتي تسمى عمومًا المجموعات الجغرافية ، ثم يتم اختيار عدد من هذه المناطق الأصغر بشكل عشوائي ، ويتم تضمين جميع الوحدات في هذه المناطق الصغيرة في العينة. أخذ العينات من المنطقة مفيد بشكل خاص حيث لا توجد لدينا قائمة  أفراد مجتمع الدراسة المعنيين. كما أنه يجعل المقابلات الميدانية أكثر كفاءة لأن المحاور يمكنه إجراء العديد من المقابلات في كل موقع.

• أخذ العينات متعدد المراحل: هذا تطور إضافي لفكرة أخذ العينات العنقودية. فهذه التقنية مخصصة للاستفسارات الكبيرة التي تمتد إلى منطقة جغرافية كبيرة إلى حد كبير مثل بلد بأكمله , في ظل أخذ العينات متعدد المراحل ، قد تكون المرحلة الأولى هي اختيار وحدات أخذ العينات الأولية الكبيرة مثل الولايات ، ثم المقاطعات ، ثم البلدات وأخيراً عائلات معينة داخل المدن. إذا تم تطبيق تقنية أخذ العينات العشوائية في جميع المراحل ، يتم وصف إجراء أخذ العينات على أنه أخذ عينات عشوائي متعدد المراحل.

• أخذ العينات المتسلسل: هذا تصميم عينة معقد إلى حد ما حيث لا يتم تحديد الحجم النهائي للعينة مسبقًا ولكن يتم تحديده وفقًا للقرارات الرياضية على أساس المعلومات التي يتم الحصول عليها مع تقدم المسح. عادة ما يتم اعتماد هذا التصميم في إطار خطة أخذ العينات القبول في سياق مراقبة الجودة الإحصائية.

من الناحية العملية ، يمكن استخدام العديد من طرق أخذ العينات الموضحة أعلاه في نفس الدراسة وفي هذه الحالة يمكن أن يطلق عليها أخذ العينات المختلط. يمكن الإشارة هنا إلى أنه يجب على المرء عادة أن يلجأ إلى أخذ العينات العشوائية بحيث يمكن القضاء على التحيز ويمكن تقدير خطأ أخذ العينات.

لكن أخذ العينات الهادف يعتبر أمرًا مرغوبًا فيه عندما يكون الفضاء  صغيرًا ويجب دراسة السمة المعروفة له بشكل مكثف. أيضًا ، هناك شروط يمكن في ظلها اعتبار تصميمات العينات بخلاف أخذ العينات العشوائي أفضل لأسباب مثل الراحة والتكاليف المنخفضة.

يجب أن يقرر الباحث تصميم العينة الذي سيتم استخدامه مع مراعاة طبيعة الاستفسار والعوامل الأخرى ذات الصلة، وإذا كنت مهتماً بالمزيد حول عينات البحث العلمي، بإمكانك زيارة المقال التالي: عينات البحث العلمي

الخطوة الثالثة من خطوات تصميم البحث العلمي : جمع البيانات.

عند التعامل مع أي مشكلة في الحياة الواقعية ، غالبًا ما يتبين أن البيانات الموجودة غير كافية ، وبالتالي ، يصبح من الضروري جمع البيانات المناسبة. هناك عدة طرق لجمع البيانات المناسبة والتي تختلف اختلافًا كبيرًا في سياق التكاليف المالية والوقت والموارد الأخرى المتاحة للباحث.

وفي هذه الخطوة من خطوات تصميم البحث العلمي يمكن جمع البيانات الأولية إما من خلال التجربة أو من خلال الاستبيان , إذا أجرى الباحث تجربة ، فإنه يلاحظ بعض القياسات الكمية ، أو البيانات ، التي يساعدها في فحص الحقيقة الواردة في فرضيته. ولكن في حالة إجراء مسح ، يمكن جمع البيانات بأي طريقة أو أكثر من الطرق التالية:

• عن طريق الملاحظة: تتضمن هذه الطريقة جمع المعلومات عن طريق ملاحظة المحقق الخاصة ، دون إجراء مقابلات مع المستجيبين. تتعلق المعلومات التي تم الحصول عليها بما يحدث حاليًا وليست معقدة سواء من خلال السلوك الماضي أو النوايا أو المواقف المستقبلية للمستجيبين. هذه الطريقة بلا شك طريقة باهظة الثمن كما أن المعلومات التي توفرها هذه الطريقة محدودة للغاية. على هذا النحو ، هذه الطريقة ليست مناسبة للاستفسارات المتعلقة بالعينات الكبيرة.

• من خلال المقابلة الشخصية: يتبع المحقق إجراءً صارمًا ويسعى للحصول على إجابات لمجموعة من الأسئلة المعدة مسبقًا من خلال المقابلات الشخصية. عادة ما يتم تنفيذ طريقة جمع البيانات هذه بطريقة منظمة حيث تعتمد المخرجات على قدرة المحاور إلى حد كبير.

• من خلال المقابلات الهاتفية: تتضمن طريقة جمع المعلومات هذه الاتصال بالمستجيبين عبر الهاتف نفسه. هذه ليست طريقة مستخدمة على نطاق واسع ولكنها تلعب دورًا مهمًا في المسوحات الصناعية في المناطق المتقدمة ، خاصة عندما يتم إجراء المسح في وقت محدود للغاية.

• عن طريق إرسال الاستبيانات بالبريد: يتواصل الباحث مع العينة إذا تم اعتماد طريقة المسح هذه.

يتم إرسال الاستبيانات إلى المستجيبين مع طلب العودة بعد استكمالها. إنها الطريقة الأكثر استخدامًا في العديد من الدراسات الاستقصائية الاقتصادية والتجارية. قبل تطبيق هذه الطريقة ، عادة ما يتم إجراء دراسة تجريبية لاختبار الاستبيان والتي تكشف عن نقاط الضعف ، إن وجدت ، في الاستبيان. يجب إعداد الاستبيان الذي سيتم استخدامه بعناية فائقة حتى يثبت فعاليته في جمع المعلومات ذات الصلة.

• من خلال الجداول الزمنية: بموجب هذه الطريقة ، يتم تعيين العدادين وتدريبهم. يتم تزويدهم بجداول تحتوي على الأسئلة ذات الصلة. يذهب هؤلاء الباحثون إلى المستجيبين بهذه الجداول. يتم جمع البيانات عن طريق ملء الجداول من قبل العدادين على أساس الردود المقدمة من المستجيبين. يعتمد الكثير على قدرة العدادين فيما يتعلق بهذه الطريقة. قد تضمن بعض الفحوصات الميدانية العرضية على عمل العدادين العمل الصادق.

يجب على الباحث أن يختار إحدى طرق جمع البيانات مع مراعاة طبيعة البحث وهدف البحث ونطاقه والموارد المالية والوقت المتاح ودرجة الدقة المطلوبة، لضمان التسلسل الصحيح في خطوات تصميم البحث العلمي.

على الرغم من أنه يجب الانتباه إلى كل هذه العوامل ، إلا أن الكثير يعتمد على قدرة الباحث وخبرته. في هذا السياق ، يشير الدكتور بولي Bowley  إلى أنه في جمع البيانات الإحصائية، فإن المنطق الفعلي وخبرة المعلمين هو المطلب الرئيسي.

خطوات تصميم البحث العلمي

الخطوة الرابعة من خطوات تصميم البحث العلمي : تنفيذ المشروع البحثي.

يعتبر تنفيذ المشروع البحثي خطوة مهمة للغاية في عملية البحث، إذا استمر تنفيذ المشروع على الخطوط الصحيحة ، فإن البيانات التي سيتم جمعها ستكون كافية ويمكن الاعتماد عليها.

يجب على الباحث في هذه الخطوة من خطوات تصميم البحث العلمي أن يتأكد من أن المشروع يتم تنفيذه بطريقة منهجية وفي الوقت المناسب , إذا كان سيتم إجراء الاستبيان عن طريق الاستبيانات المنظمة ، فيمكن معالجة البيانات آليًا بسهولة , وفي مثل هذه الحالة ، قد يتم ترميز الأسئلة وكذلك الإجابات المحتملة.

إذا كان سيتم جمع البيانات من خلال المحاورين ، فيجب اتخاذ الترتيبات للاختيار المناسب وتدريب المحاورين. يمكن تقديم التدريب بمساعدة كتيبات التعليمات التي تشرح بوضوح وظيفة المحاورين في كل خطوة. يجب إجراء فحوصات ميدانية من حين لآخر للتأكد من أن المحاورين يؤدون وظيفتهم الموكلة إليهم بإخلاص وكفاءة.

يجب مراقبة العوامل غير المتوقعة بعناية من أجل الحفاظ على الاستطلاع واقعيًا قدر الإمكان , هذا  بعبارة أخرى ، يعني أنه ينبغي اتخاذ خطوات لضمان أن المسح يخضع للرقابة الإحصائية بحيث تتوافق المعلومات التي تم جمعها مع معيار الدقة المحدد مسبقًا. إذا لم يتعاون بعض المبحوثين ، يجب تصميم بعض الأساليب المناسبة لمعالجة هذه المشكلة. تتمثل إحدى طرق التعامل مع مشكلة عدم الاستجابة في إعداد قائمة بالمستجيبين وأخذ عينة فرعية صغيرة منهم ، ومن ثم بمساعدة الخبراء يمكن بذل جهود نشطة لتأمين الاستجابة.

الخطوة الخامسة من خطوات تصميم البحث العلمي : تحليل البيانات.

بعد جمع البيانات يتجه الباحث إلى خطوة مهمة أخرى من خطوات تصميم البحث العلمي وهي تحليل تلك البيانات. ويتطلب تحليل البيانات عددًا من العمليات وثيقة الصلة مثل إنشاء الفئات ، وتطبيق هذه الفئات على البيانات الخام من خلال الترميز ، والجدولة ، ثم رسم الاستنتاجات الإحصائية.

يجب بالضرورة تكثيف البيانات غير العملية في عدد قليل من المجموعات والجداول التي يمكن التحكم فيها لمزيد من التحليل. وبالتالي ، يجب على الباحث تصنيف البيانات الأولية إلى فئات هادفة وقابلة للاستخدام. تتم عملية الترميز عادةً في هذه المرحلة التي يتم من خلالها تحويل فئات البيانات إلى رموز يمكن جدولتها وحسابها. التحرير هو الإجراء الذي يحسن جودة البيانات للترميز , مع الترميز ، تكون المرحلة جاهزة للجدولة.

الجدولة هي جزء من الإجراء الفني حيث يتم وضع البيانات المصنفة في شكل جداول. يمكن الاستفادة من الأجهزة الميكانيكية في هذا المنعطف. يتم جدولة قدر كبير من البيانات ، خاصة في الاستفسارات الكبيرة ، بواسطة أجهزة الكمبيوتر. لا توفر أجهزة الكمبيوتر الوقت فحسب ، بل تتيح أيضًا دراسة عدد كبير من المتغيرات التي تؤثر على مشكلة ما في وقت واحد.

يعتمد عمل التحليل بعد الجدولة بشكل عام على حساب النسب المئوية المختلفة والمعاملات وما إلى ذلك ، من خلال تطبيق صيغ إحصائية مختلفة ومحددة جيدًا , في عملية التحليل ، يجب أن تخضع العلاقات أو الاختلافات التي تدعم أو تتعارض مع الفرضيات الأصلية أو الجديدة لاختبارات ذات أهمية لتحديد بيانات الصلاحية التي يمكن قولها للإشارة إلى أي استنتاج (استنتاجات).

على سبيل المثال ، إذا كانت هناك عينتان من الأجور الأسبوعية ، يتم سحب كل عينة من المصانع في أجزاء مختلفة من نفس المدينة ، مع إعطاء قيمتين متوسطتين مختلفتين ، فقد تكون مشكلتنا هي ما إذا كانت القيمتان المتوسطتان مختلفتين بشكل كبير أو أن الاختلاف مجرد مسألة صدفة , من خلال استخدام الاختبارات الإحصائية يمكننا تحديد ما إذا كان هذا الاختلاف حقيقيًا أم أنه نتيجة لتقلبات عشوائية.

إذا كان الاختلاف حقيقيًا ، فسيكون الاستدلال هو أن العيّنتين تأتيان من أكوان مختلفة ، وإذا كان الاختلاف بسبب الصدفة ، فسيكون الاستنتاج هو أن العينتين تنتمي إلى نفس الفضاء . وبالمثل ، يمكن أن تساعدنا تقنية تحليل التباين في تحليل ما إذا كانت ثلاثة أنواع أو أكثر من البذور التي تزرع في حقول معينة تؤدي إلى نتائج مختلفة بشكل كبير, و باختصار ، يمكن للباحث تحليل البيانات التي تم جمعها بمساعدة المقاييس الإحصائية المختلفة.

الخطوة السادسة من خطوات تصميم البحث العلمي : اختبار الفرضيات.

بعد تحليل البيانات نأتي إلى خطوة أخرى من خطوات تصميم البحث العلمي يكون فيها الباحث في وضع يسمح له باختبار الفرضيات، إن وجدت ، التي صاغها مسبقًا. هل الحقائق تدعم الفرضيات أم أنها تتعارض؟ هذا هو السؤال المعتاد الذي يجب الإجابة عليه أثناء اختبار الفرضيات.

تم تطوير اختبارات مختلفة ، مثل اختبار Chi square ، و t-test ، و F-test من قبل الإحصائيين لهذا الغرض، (ويمكنك طلب إجراء هذه الاختبارات عبر المجلة العربية للعلوم ونشر الابحاث AJSRP)، ويمكن اختبار الفرضيات من خلال استخدام واحد أو أكثر من هذه الاختبارات، اعتمادًا على طبيعة وموضوع البحث البحثي.

سيؤدي اختبار الفرضية إما إلى قبول الفرضية أو رفضها. إذا لم يكن لدى الباحث أي فرضيات للبدء بها ، فيمكن ذكر التعميمات التي تم إنشاؤها على أساس البيانات كفرضيات يتم اختبارها من خلال الأبحاث اللاحقة في الأوقات القادمة.

الخطوة السابعة من خطوات تصميم البحث العلمي : تقديم التعميمات والتفسيرات.

إذا تم اختبار الفرضية وتأييدها عدة مرات ، فقد يكون من الممكن للباحث الوصول إلى التعميم ، أي بناء نظرية. في واقع الأمر ، تكمن القيمة الحقيقية للبحث في قدرته على الوصول إلى تعميمات معينة. إذا لم يكن لدى الباحث فرضية للبدء بها ، فقد يسعى إلى شرح النتائج التي توصل إليها على أساس بعض النظرية. يعرف بالتفسير.

قد تؤدي عملية التفسير في كثير من الأحيان إلى طرح أسئلة جديدة والتي بدورها قد تؤدي إلى مزيد من الأبحاث، وهذا ما يميز هذه الخطوة من خطوات تصميم البحث العلمي.

الخطوة الثامنة من خطوات تصميم البحث العلمي : إعداد التقرير النهائي عن البحث العلمي.

في الخطوة الأخيرة من خطوات تصميم البحث العلمي على الباحث أن يعد تقريرًا بما قام به. يجب أن تتم كتابة التقرير بحذر شديد مع مراعاة ما يلي:

1- ينبغي أن يكون تصميم التقرير على النحو التالي: (1) الصفحات الأولية ؛ (2) النص الرئيسي ، و (3) المسألة النهائية.

يجب أن يحمل التقرير في صفحاته الأولية العنوان والتاريخ متبوعين بإقرارات ومقدمة. ثم يجب أن يكون هناك جدول محتويات متبوعًا بقائمة بالجداول وقائمة بالرسوم البيانية والمخططات ، إن وجدت ، الواردة في التقرير.

يجب أن يحتوي النص الرئيسي للتقرير على الأجزاء التالية:

• المقدمة: يجب أن تحتوي على بيان واضح لهدف البحث وشرح للمنهجية المتبعة في إنجاز البحث. يجب أيضًا تحديد نطاق الدراسة إلى جانب القيود المختلفة في هذا الجزء.
• ملخص النتائج: بعد المقدمة سيظهر بيان النتائج والتوصيات بلغة غير فنية. إذا كانت النتائج واسعة النطاق ، فيجب تلخيصها.
• التقرير الرئيسي: يجب تقديم النص الأساسي للتقرير في تسلسل منطقي ومقسّم إلى أقسام يسهل التعرف عليها.
• الملخص: في نهاية النص الرئيسي ، يجب على الباحث أن يضع مرة أخرى نتائج بحثه بوضوح ودقة. في الواقع ، هذا هو التلخيص النهائي.

في نهاية التقرير ، ينبغي إدراج الملاحق فيما يتعلق بجميع البيانات الفنية. يجب أيضًا تقديم المراجع ، أي قائمة الكتب والمجلات والتقارير وما إلى ذلك ، التي تمت الرجوع إليها ، في النهاية. يجب أيضًا تقديم الفهرس بشكل خاص في تقرير بحثي منشور.

2- يجب كتابة التقرير بأسلوب موجز وموضوعي و بلغة بسيطة مع تجنب التعبيرات الغامضة مثل “يبدو” ، “قد يكون هناك” وما شابه.

3- يجب استخدام الرسوم البيانية والتوضيحات في التقرير الرئيسي فقط إذا كانت تعرض المعلومات بشكل أكثر وضوحًا وقوة.

4- يجب ذكر “حدود الثقة” المحسوبة ، كما يمكن ذكر القيود المختلفة التي تمت مواجهتها في إجراء عمليات البحث.

معايير البحث العلمي الجيد

بعد الحديث عن خطوات تصميم البحث العلمي ننتقل إلى معايير البحث العلمي الجيد. مهما كانت أنواع الأعمال البحثية والدراسات، فإن الشيء الوحيد المهم هو أنها تلتقي جميعًا على أرضية مشتركة للطريقة العلمية التي يستخدمونها للبدء بتنفيذ خطوات تصميم البحث العلمي بكفاءة. يتوقع المرء أن يلبي البحث العلمي المعايير التالية :

1. يجب تحديد الغرض من البحث بوضوح واستخدام مفاهيم مشتركة.
2. يجب وصف خطوات تصميم البحث العلمي بتفاصيل كافية للسماح لباحث آخر بتكرار البحث لمزيد من التقدم ، مع الحفاظ على استمرارية ما تم تحقيقه بالفعل.
3. يجب تخطيط خطوات تصميم البحث العلمي بعناية لتحقيق نتائج موضوعية قدر الإمكان
4. يجب على الباحث الإبلاغ بصراحة تامة عن العيوب أثناء التسلسل في خطوات تصميم البحث العلمي وتقدير آثارها على النتائج.
5. يجب أن يكون تحليل البيانات كافياً بشكل كافٍ للكشف عن أهميتها ويجب أن تكون طرق التحليل المستخدمة مناسبة , يجب التحقق بعناية من صحة وموثوقية البيانات.
6. يجب أن تقتصر الاستنتاجات على تلك المبررة ببيانات البحث وأن تقتصر على تلك التي توفر البيانات لها أساسًا مناسبًا.
7. هناك ما يبرر زيادة الثقة في البحث إذا كان الباحث من ذوي الخبرة ، وله سمعة طيبة في البحث ، وكان شخصًا نزيهًا.

بعبارة أخرى، يمكننا تحديد صفات البحث الجيد الذي يتضمن خطوات تصميم البحث العلمي بشكل ملائم، على النحو التالي:

1. البحث الجيد منهجي: يعني أن خطوات تصميم البحث العلمي محددة يجب اتخاذها في تسلسل محدد وفقًا لمجموعة القواعد المحددة جيدًا. لا تستبعد الخاصية المنهجية للبحث التفكير الإبداعي لكنها بالتأكيد ترفض استخدام التخمين والحدس في الوصول إلى الاستنتاجات.
2. البحث الجيد منطقي: هذا يعني أن البحث يسترشد بقواعد التفكير المنطقي وأن العملية المنطقية للاستقراء والاستنتاج لها قيمة كبيرة في خطوات تصميم البحث العلمي. الاستقراء هو عملية التفكير من جزء إلى الكل بينما الاستنتاج هو عملية التفكير من فرضية ما إلى استنتاج يتبع من تلك الفرضية ذاتها. في الواقع ، يجعل التفكير المنطقي البحث أكثر أهمية في سياق صنع القرار.
3. البحث الجيد قابل للتكرار: تسمح هذه الخاصية بالتحقق من نتائج البحث من خلال تكرار الدراسة وبالتالي بناء أساس سليم لاتخاذ القرارات.

المشكلات التي قد تواجه الباحثون (في خطوات تصميم البحث العلمي)

يواجه الباحثون، ولا سيما أولئك الذين يبدؤون بتنفيذ خطوات تصميم البحث العلمي التجريبي، العديد من المشكلات، منها:

1. يعتبر عدم وجود تدريب علمي في منهجية البحث وخطوات تصميم البحث العلمي عائقاً كبيراً أمام الباحثين.
2. يقوم العديد من الباحثين بقفزة في الظلام دون معرفة خطوات تصميم البحث العلمي، وبالتالي يكون معظم العمل الذي يحمل اسم البحث ليس سليمًا منهجيًا.
3. النتيجة واضحة ، أي أن نتائج البحث ، في كثير من الأحيان ، لا تعكس الواقع أو الحقائق. وبالتالي ، فإن الدراسة المنهجية لمنهجية البحث ضرورة ملحة.
4. قبل الشروع في المشاريع البحثية وتنفيذ خطوات تصميم البحث العلمي ، يجب أن يكون الباحثون مجهزين جيدًا بجميع الجوانب المنهجية. على هذا النحو ، ينبغي بذل الجهود لتوفير دورات مكثفة قصيرة المدة لتلبية هذا المطلب.
5. عدم وجود تفاعل كاف بين أقسام البحث بالجامعة من جهة ومؤسسات الأعمال والدوائر الحكومية والمؤسسات البحثية من جهة أخرى. يبقى قدر كبير من البيانات الأولية ذات الطبيعة غير السرية دون أن يمسها / يعالجها الباحثون لعدم وجود جهات اتصال مناسبة.
6. يجب بذل الجهود لتطوير الاتصال المرضي بين جميع المعنيين من أجل أبحاث أفضل وواقعية.
7. هناك حاجة لتطوير بعض آليات برنامج التفاعل الصناعي بالجامعة حتى يتمكن الأكاديميون من الحصول على أفكار من الممارسين حول ما يحتاج إلى البحث ويمكن للممارسين تطبيق خطوات تصميم البحث العلمي.
8. معظم وحدات الأعمال في بلدنا لا تثق في أن المواد التي يقدمونها للباحثين لن يساء استخدامها ، ولذلك فهم غالبًا ما يحجمون عن تزويد الباحثين بالمعلومات المطلوبة.
9. يبدو أن مفهوم السرية مقدس لمنظمات الأعمال في البلاد لدرجة أنه يثبت أنه حاجز للباحثين. وبالتالي ، هناك حاجة لتوليد الثقة بأن المعلومات / البيانات التي تم الحصول عليها من وحدة الأعمال لن يساء استخدامها عند تطبيقها في تسلسل خطوات تصميم البحث العلمي.
10. يتم البدء في تنفيذ خطوات تصميم البحث العلمي المتداخلة في كثير من الأحيان بسبب نقص المعلومات الكافية. ينتج عن هذا الازدواجية وتقليل الموارد. يمكن حل هذه المشكلة عن طريق التجميع والمراجعة المناسبين ، على فترات منتظمة ، لقائمة الموضوعات التي يجري البحث فيها والأماكن التي يجري فيها البحث.
11. يجب إيلاء الاهتمام الواجب لتحديد مشاكل البحث في مختلف تخصصات العلوم التطبيقية التي تهم الصناعات بشكل مباشر.
12. لا توجد مدونة لقواعد السلوك للباحثين ، كما أن التنافس بين الجامعات والأقسام شائع جدًا. وبالتالي ، هناك حاجة إلى تطوير مدونة سلوك للباحثين والتي ، إذا تم الالتزام بها بصدق ، يمكن أن تتغلب على هذه المشكلة.
13. يتم بذل كل الجهود الممكنة في هذا الاتجاه حتى يتم توفير مساعدة السكرتارية الفعالة للباحثين وذلك في الوقت المناسب. يجب أن تلعب لجنة المنح الجامعية دورًا ديناميكيًا في حل هذه الصعوبة.
14. إدارة المكتبات وعملها غير مرضٍ في العديد من الأماكن ، ويتم إنفاق الكثير من وقت وطاقة الباحثين في تعقب الكتب والمجلات والتقارير وما إلى ذلك ، بدلاً من تتبع المواد ذات الصلة منها، وذلك ليتمكن الباحث من البدء بتنفيذ خطوات تصميم البحث العلمي بكفاءة.

عودة إلى فهرس مقالات مناهج البحث العلمي

خطوات تصميم البحث العلمي
خطوات تصميم البحث العلمي