طرق جمع البيانات في البحث العلمي هي عملية منهجية لجمع الملاحظات أو التحليلات حول موضوع معين. سواء كنت تجري بحثًا لأغراض تجارية أو حكومية أو أكاديمية ، فإن جمع البيانات يتيح لك اكتساب معرفة مباشرة ورؤى أصلية حول مشكلة البحث الخاصة بك. (طرق جمع البيانات في البحث العلمي)
مقدمة
عند إجراء البحث ، فإن طرق جمع البيانات في البحث العلمي لها مزايا كثيرة، منها: 1. يمكنك تخصيص جمع البيانات وفقًا لأهدافك البحثية المحددة. 2. يمكنك التحكم في عملية جمع البيانات وتوحيدها للحصول على موثوقية وصلاحية عالية.
ومع ذلك ، هناك أيضًا بعض العيوب، مثل: يمكن أن يكون جمع البيانات مستهلكًا للوقت ، ويتطلب جهداً كثيفاً ، ومكلفًا. في بعض الحالات ، يكون استخدام البيانات الثانوية التي تم جمعها من قبل شخص آخر أكثر فاعلية ، ولكن قد تكون أقل موثوقية.
طرق جمع البيانات في البحث العلمي
في حين أن الأساليب والأهداف قد تختلف بين الحقول العلمية ، تظل العملية الإجمالية لجمع البيانات كما هي إلى حد كبير. قبل أن تبدأ في جمع البيانات ، عليك مراعاة ما يلي: (طرق جمع البيانات في البحث العلمي)
- الهدف من البحث
- نوع البيانات التي ستجمعها
- الأساليب والإجراءات التي ستستخدمها لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها
- لتجميع بيانات عالية الجودة ذات صلة بأهدافك، اتبع هذه الخطوات الأربع:
الخطوة الأولى: حدد الهدف من بحثك
قبل أن تبدأ عملية جمع البيانات ، عليك أن تحدد بالضبط ما تريد تحقيقه. يمكنك البدء بكتابة بيان المشكلة: ما هي القضية العملية أو العلمية التي تريد معالجتها ولماذا هي مهمة؟
بعد ذلك ، قم بصياغة سؤال أو أكثر من الأسئلة البحثية التي تحدد بدقة ما تريد اكتشافه. اعتمادًا على أسئلة البحث الخاصة بك، قد تحتاج إلى جمع البيانات الكمية أو النوعية.
جمع البيانات الكمية أو النوعية
- يتم التعبير عن البيانات الكمية بالأرقام والرسوم البيانية ويتم تحليلها من خلال الأساليب الإحصائية. ويتم التعبير عن البيانات النوعية بالكلمات وتحليلها من خلال التفسيرات والتصنيفات. (طرق جمع البيانات في البحث العلمي)
- إذا كان هدفك هو اختبار فرضية ، أو قياس شيء ما بدقة ، أو اكتساب رؤى إحصائية واسعة، فقم بجمع البيانات الكمية.
- إذا كان هدفك هو استكشاف الأفكار أو فهم الخبرات أو اكتساب رؤى تفصيلية، فقم بجمع البيانات النوعية.
- إذا كان لديك عدة أهداف ، فيمكنك استخدام نهج متعدد الأساليب يجمع كلا النوعين من البيانات.
ما هو الفرق بين الأساليب الكمية والنوعية؟
يتعامل البحث الكمي مع الأرقام والإحصاءات ، بينما يتعامل البحث النوعي مع الكلمات والمعاني.
تسمح لك الأساليب الكمية بقياس المتغيرات واختبار الفرضيات بشكل منهجي. تسمح لك الأساليب النوعية باستكشاف المفاهيم والخبرات بمزيد من التفصيل. (طرق جمع البيانات في البحث العلمي)
أمثلة على أهداف البحث الكمي والنوعي
أنت تبحث عن تصورات الموظفين لمديريهم المباشرين في مؤسسة كبيرة، ستكون أهدافك:
- هدفك الأول هو تقييم ما إذا كانت هناك اختلافات كبيرة في تصورات الموظفين عبر مختلف الإدارات ومواقع المكاتب.
- هدفك الثاني هو جمع تعليقات ذات مغزى من الموظفين لاستكشاف أفكار جديدة لكيفية تحسين الإدارة.
في هكذا حالة ربما عليك استخدام نهج مختلط لجمع البيانات الكمية والنوعية معاً، لأنك بحاجة إلى الأرقام والمعلومات التحليلية.
الخطوة الثانية: اختر طريقة جمع البيانات الخاصة بك
بناءً على البيانات التي تريد جمعها ، حدد الطريقة الأنسب لبحثك.
على سبيل المثال: البحث التجريبي هو في الأساس طريقة كمية. أما المقابلات / مجموعات التركيز والإثنوغرافيا هي طرق نوعية. ويمكن أن تكون المسوحات والملاحظات والبحوث الأرشيفية وجمع البيانات الثانوية أساليب كمية أو نوعية.
فكر جيدًا في الطريقة التي ستستخدمها لجمع البيانات التي تساعدك على الإجابة مباشرة على أسئلة البحث الخاصة بك.
الخطوة الثالثة: خطط لإجراءات جمع البيانات الخاصة بك
عندما تعرف الطريقة (الطرق) التي ستستخدمها ، فأنت بحاجة إلى التخطيط بالضبط لكيفية تنفيذها. ما الإجراءات التي ستتبعها لعمل ملاحظات أو قياسات دقيقة للمتغيرات التي تهتم بها؟ (طرق جمع البيانات في البحث العلمي)
على سبيل المثال ، إذا كنت تجري استبيانات أو مقابلات ، فحدد الشكل الذي ستتخذه الأسئلة ؛ إذا كنت تجري تجربة ، اتخذ قرارات بشأن تصميمك التجريبي.
قراءة تفصيلية في إجراءات جمع البيانات
في بعض الأحيان يمكن قياس متغيراتك بشكل مباشر: على سبيل المثال ، يمكنك جمع بيانات عن متوسط عمر الموظفين ببساطة عن طريق السؤال عن تواريخ الميلاد. ومع ذلك ، غالبًا ما تكون مهتمًا بجمع البيانات حول المزيد من المفاهيم أو المتغيرات المجردة التي لا يمكن ملاحظتها بشكل مباشر. (طرق جمع البيانات في البحث العلمي)
إن إجراءات جمع البيانات تعني تحويل الأفكار المفاهيمية المجردة إلى ملاحظات قابلة للقياس.
مثال آخر
لقد قررت استخدام الاستطلاعات لجمع البيانات الكمية. المفهوم الذي تريد قياسه هو قيادة المديرين. يمكنك تفعيل إجراءات جمع البيانات لهذا المفهوم بطريقتين: (طرق جمع البيانات في البحث العلمي)
- أن تطلب من المديرين تقييم مهاراتهم القيادية على مقياس مكون من 5 نقاط لتقييم القدرة على التفويض والاعتمادية.
- أن تطلب من الموظفين تقديم ملاحظات مجهولة المصدر حول المديرين فيما يتعلق بالموضوعات نفسها.
يمكن أن يساعدك استخدام تصنيفات متعددة لمفهوم واحد في إعادة التحقق من بياناتك وتقييم صحة اختبار مقاييسك.
أخذ العينات
قد تحتاج إلى تطوير خطة أخذ العينات للحصول على البيانات بشكل منهجي. يتضمن هذا تحديد مجتمع الدراسة، والمجموعة التي تريد استخلاص استنتاجات عنها. (طرق جمع البيانات في البحث العلمي)
ستحدد طريقة أخذ العينات الخاصة بك كيفية اختيار المشاركين أو الحصول على قياسات لدراستك. لتحديد طريقة أخذ العينات ، ستحتاج إلى مراعاة عوامل مثل حجم العينة المطلوب ، وإمكانية الوصول إلى العينة ، والإطار الزمني لجمع البيانات.
توحيد الإجراءات
إذا شارك عدة باحثين ، فاكتب دليلًا تفصيليًا لتوحيد إجراءات جمع البيانات في دراستك.
هذا يعني وضع تعليمات محددة خطوة بخطوة بحيث يجمع كل فرد في فريق البحث البيانات بطريقة متسقة – على سبيل المثال ، من خلال إجراء التجارب في نفس الظروف واستخدام معايير موضوعية لتسجيل الملاحظات وتصنيفها. يساعد هذا في ضمان موثوقية بياناتك ، ويمكنك أيضًا استخدامها لتكرار الدراسة في المستقبل.
إنشاء خطة إدارة البيانات
قبل البدء في جمع البيانات ، يجب أن تقرر أيضًا كيفية تنظيم وتخزين بياناتك.
- إذا كنت تجمع البيانات من الأشخاص ، فمن المحتمل أن تحتاج إلى إخفاء هوية البيانات وحمايتها لمنع تسرب المعلومات الحساسة (مثل الأسماء أو أرقام الهوية).
- إذا كنت تجمع البيانات عبر المقابلات ، فستحتاج إلى إجراء نسخ أو إدخال بيانات بطرق منهجية لتقليل التشويه.
- يمكنك منع فقدان البيانات من خلال وجود نظام محدد يتم نسخه احتياطيًا بشكل روتيني.
الخطوة الرابعة: جمع البيانات
أخيرًا ، يمكنك تنفيذ الأساليب التي اخترتها لقياس أو ملاحظة المتغيرات التي تهتم بها.
أمثلة على جمع البيانات النوعية والكمية
لجمع البيانات حول تصورات الموظفين حول المديرين ، يمكنك إدارة استطلاع بأسئلة مغلقة ومفتوحة لعينة من 300 موظف في الشركة عبر أقسام ومواقع مختلفة. (طرق جمع البيانات في البحث العلمي)
- تطلب الأسئلة المغلقة من المشاركين تقييم المهارات القيادية لمديريهم على مقاييس من 1 إلى 5. البيانات المنتجة رقمية ويمكن تحليلها إحصائياً للمتوسطات والأنماط.
- تطلب الأسئلة المفتوحة من المشاركين أمثلة على ما يقوم به المدير جيدًا الآن وما الذي يمكنهم فعله بشكل أفضل في المستقبل. البيانات المنتجة نوعية ويمكن تصنيفها من خلال تحليل المحتوى لمزيد من الرؤى.
أفضل الممارسات لضمان تسجيل بيانات عالية الجودة بطريقة منهجية
- سجل جميع المعلومات ذات الصلة عندما تحصل على البيانات.
- تحقق جيدًا من إدخال البيانات اليدوي بحثًا عن الأخطاء.
- إذا قمت بجمع بيانات كمية ، فيمكنك تقييم الموثوقية والصلاحية للحصول على إشارة إلى جودة بياناتك.
طالع أيضاً: طرق جمع البيانات في البحث العلمي
