يبحث تصميم البحث الارتباطي Correlational Research في العلاقات بين المتغيرات دون أن يتحكم الباحث في أي من تلك المتغيرات أو يتلاعب بها. يعكس الارتباط قوة أو اتجاه العلاقة بين متغيرين (أو أكثر). يمكن أن يكون اتجاه الارتباط موجبًا أو سالباً أو صفرياً.
أما في الارتباط الإيجابي فيتغير كلا المتغيرين في نفس الاتجاه، وفي الارتباط السلبي تتغير المتغيرات في اتجاهين متعاكسين، وفي الارتباط الصفري لا تكون هناك علاقة بين المتغيرات.
مقدمة
تصميم البحث الارتباطي Correlational Research أو البحث العلائقي هو نوع من طرق البحث غير التجريبية حيث يقيس الباحث متغيرين ويفهم ويقيم العلاقة الإحصائية بينهما دون أي تأثير من أي متغير خارجي.
من خلال البحث الارتباطي Correlational Research يمكن إنشاء علاقة بين متغيرين، وتبحث الدراسة الارتباطية عن المتغيرات التي يبدو أنها تتفاعل مع بعضها البعض. عندما ترى متغيرًا واحدًا يتغير ، وبالتالي يصبح لديك فكرة جيدة عن كيفية تغير المتغيرات.
البحث الترابطي هو شيء نقوم به كل يوم. فكر في كيفية إنشاء اتصال بين رنين جرس الباب في وقت معين ووصول بائع الحليب. على هذا النحو ، من المناسب فهم الأنواع المختلفة من الأبحاث الارتباطية المتاحة ، والأهم من ذلك ، كيفية القيام بذلك.
ما هو البحث الارتباطي Correlational Research ؟
يشير البحث الترابطي إلى طريقة بحث غير تجريبية تدرس العلاقة بين متغيرين بمساعدة التحليل الإحصائي. ولا يدرس البحث الارتباطي تأثيرات المتغيرات الدخيلة على المتغيرات قيد الدراسة.
فيما يتعلق بأبحاث السوق ، تُستخدم الدراسة الارتباطية عمومًا لدراسة البيانات الكمية وتحديد ما إذا كانت توجد أي أنماط أو اتجاهات أو رؤى بين سلوك المستهلك ومتغيرات السوق مثل ؛ الإعلانات والخصومات.
يعد البحث الارتباطي Correlational Research مفيدًا لجميع أنواع البيانات الكمية ، ولكنه شائع الاستخدام في أبحاث السوق. يجد باحثو السوق أنه من المفيد استخدام التحليل الارتباطي من أجل عزل المتغيرات ومعرفة كيفية تفاعلها مع بعضها البعض.
أنواع البحث الارتباطي Correlational Research
تم تحديد ثلاثة أنواع رئيسية من الأبحاث الارتباطية، وهي:
أولاً: الأبحاث الارتباطية الايجابية: عندما تؤدي الزيادة في أحد المتغيرات إلى ارتفاع في المتغير الآخر، وبالعكس.
ثانياً: الأبحاث الارتباطية السلبية: إذا كانت هناك زيادة في متغير واحد ، فإن المتغير الثاني سيظهر انخفاضًا والعكس صحيح.
ثالثاً: الأبحاث الارتباطية الصفرية: لا يكون هنالك ارتباط بين متغيرين. وبالتالي، لا يؤدي التغيير في أحد المتغيرات بالضرورة إلى ظهور اختلاف في المتغير الآخر.
متى تستخدم البحث الارتباطي Correlational Research؟
يعد البحث الترابطي مثاليًا لجمع البيانات بسرعة ودقة، مما يساعد على تعميم النتائج على مواقف الحياة الواقعية بطريقة صحيحة خارجياً. هناك عدد قليل من المواقف التي يكون فيها البحث الترابطي اختيارًا مناسبًا، مثل:
- التحقيق في العلاقات غير السببية، عندما تريد معرفة ما إذا كان هناك ارتباط بين متغيرين ، لكنك لا تتوقع العثور على علاقة سببية بينهما.
- استكشاف العلاقات السببية بين المتغيرات، عندما تعتقد أن هناك علاقة سببية بين متغيرين ، لكن إجراء بحث تجريبي يعالج أحد المتغيرات أمر غير عملي أو غير أخلاقي أو مكلف للغاية.
- اختبار أدوات القياس الجديدة، كأن تقوم بتطوير أداة قياس جديدة وتحتاج إلى اختبار موثوقيتها وصحتها، يمكن استخدام البحث الارتباطي لتقييم ما إذا كانت الأداة ثابتة ودقيقة أم لا.
“يمكن أن يوفر البحث الارتباطي رؤى حول العلاقات المعقدة في العالم الحقيقي ، مما يساعد الباحثين على تطوير النظريات والتنبؤ.”
كيفية جمع البيانات في البحث الارتباطي Correlational Research
هناك العديد من الطرق المختلفة التي يمكنك استخدامها في البحث الارتباطي. في العلوم الاجتماعية والسلوكية ، تشمل طرق جمع البيانات الأكثر شيوعًا لهذا النوع من البحث الاستطلاعات والملاحظات والبيانات الثانوية.
من المهم أن تختار أساليبك وتخطط لها بعناية لضمان موثوقية وصحة نتائجك. يجب عليك اختيار عينة تمثيلية بعناية بحيث تعكس بياناتك دون تحيز، ومن الأمثلة على جمع البيانات في البحث الارتباطي Correlational Research:
أولاً: الدراسات الاستقصائية
في البحث الاستقصائي ، يمكنك استخدام الاستبيانات لقياس المتغيرات التي تهمك. يمكنك إجراء استطلاعات الرأي عبر الإنترنت أو البريد أو الهاتف أو شخصيًا.
تعد الاستطلاعات طريقة سريعة ومرنة لجمع البيانات الموحدة من العديد من المشاركين ، ولكن من المهم التأكد من صياغة أسئلتك بطريقة غير منحازة والتقاط الأفكار ذات الصلة.
ثانياً: المراقبة الطبيعية
هذا نوع من البحث الميداني حيث تقوم بجمع بيانات حول سلوك أو ظاهرة في بيئتها الطبيعية. تتضمن هذه الطريقة غالبًا تسجيل الإجراءات والأحداث وعدها ووصفها وتصنيفها. يمكن أن تشمل الملاحظة الطبيعية كلاً من العناصر النوعية والكمية.
من أجل تقييم الارتباط ، يمكنك جمع البيانات التي يمكن تحليلها كميًا (مثل التكرارات والمدد والمقاييس والكميات). تتيح لك الملاحظة الطبيعية تعميم نتائجك بسهولة على سياقات العالم الحقيقي.
ثالثاً: البيانات الثانوية
بدلاً من جمع البيانات الأصلية ، يمكنك أيضًا استخدام البيانات التي تم جمعها بالفعل لغرض مختلف، مثل السجلات الرسمية أو استطلاعات الرأي أو الدراسات السابقة.
استخدام البيانات الثانوية غير مكلف وسريع ، لأن البيانات تكون مكتملة بالفعل. ومع ذلك ، قد تكون البيانات غير موثوقة أو غير كاملة أو غير مرتبطة تماماً بدراستك، ولا يمكنك التحكم في مصداقية أو صحة إجراءات جمع البيانات عند اللجوء إلى البيانات الثانوية.
خصائص البحث الارتباطي Correlational Research
البحث الارتباطي Correlational Research له ثلاث خصائص رئيسية، وهي:
- غير تجريبي: الدراسة الارتباطية غير تجريبية. وهذا يعني أن الباحثين لا يحتاجون إلى معالجة المتغيرات بمنهجية علمية للموافقة أو عدم الموافقة على فرضية. يقيس الباحث ويلاحظ فقط العلاقة بين المتغيرات دون تغييرها أو تعريضها للتكيف الخارجي.
- يدرس الأحداث في الماضي: البحث الارتباطي ينظر فقط إلى البيانات التاريخية ويلاحظ الأحداث في الماضي. يستخدمه الباحثون لقياس وتحديد الأنماط التاريخية بين متغيرين. قد تظهر الدراسة الارتباطية علاقة إيجابية بين متغيرين ، ولكن هذا يمكن أن يتغير في المستقبل.
- ديناميكي: الأنماط بين متغيرين من البحث الارتباطي ليست ثابتة أبدًا وتتغير دائمًا. يمكن أن يكون لمتغيرين لهما علاقة سلبية في الماضي علاقة ارتباط إيجابية في المستقبل بسبب عوامل مختلفة.
طالع أيضاً: المنهج التاريخي في البحث العلمي
