الإجراءات الإحصائية المتاحة في برنامج SPSS


بسم الله الرحمن الرحيم
التاسعة
الإجراءات الإحصائية المتاحة في برنامج SPSS:
·      النقاط الأساسية:
·      1- التوزيع التكراري ذو الاتجاه الواحد وقياس النزعة المركزية والتشتت.
·      2- دراسة العلاقات بين متغيرين أو أكثر.
·      3- تحليل الارتباط أو العلاقة بين متغيرين.
·      4- معامل الارتباط الجزئي.
·      5- معامل الارتباط المتعدد وتحليل الانحدار.
·      6- تحليل التباين.
·      7- التحليل ألعاملي.

v   الإجراءات الإحصائية المتاحة في برنامج SPSS:
-         يتضمن هذا البرنامج العديد من الإجراءات الإحصائية الشائعة التي يستخدمها الباحثون في ميدان العلوم الاجتماعية عند دراسة الظواهر المطروحة أمامهم
-        وسوف نبدأ بتلك الإجراءات التي يبدأ بها عادة الباحثون كخطوة أولى ثم يليها استخدام إجراءات إحصائية أكثر تعقيدا وتميزا
-         فلا يوجد بحث اجتماعي يستخدم كل الإجراءات التي سوف نشرحها مرة واحدة وإنما عادة ما يستخدم الباحث إجراء أو طريقة من الطرق الإحصائية منفردة في أي وقت من الأوقات.
-        وعلى الرغم من أن استخدام مثل هذا البرنامج يتيح طريقة سريعة وميسرة لمعالجة المادة العلمية التي قام الباحث بتخزينها على الحاسب الآلي للقيام بالتحليل الإحصائي المناسب.
-        إلا أن هناك مساوئ كثيرة يجب أن يتحاشاها الباحث عند استخدام تلك البرامج
-        فبسبب السرعة الفائقة التي يتم بها معالجة البيانات، فمن الممكن أن نسئ استخدام نتائج التحليل الإحصائي
®   كما يتضح من المثالين التاليين:
-        فقد تؤدي سهولة الوصول إلى النتائج الإحصائية إلى زيادة مفرطة في استخدامها بدون فائدة تذكر.
-        فقد تتيح برامج الكمبيوتر المتاحة حاليا الحصول على معلومات كثيرة وبسرعة فائقة مما قد يؤدي إلى سؤ استعمال النتائج الإحصائية.
-        كما أن بعض من يستخدمون هذه الإجراءات الإحصائية المعقدة التي تتيحها البرامج الجديدة من الطلبة والباحثين
-        قد لا يكونوا على دراية تامة بالافتراضات الرياضية والإحصائية القائمة عليها تلك الإجراءات.
-        فالبرامج المستخدمة في هذه الحزم ليس لديها القدرة على التمييز ما بين التطبيقات الملائمة وغير الملائمة للإجراءات الإحصائية.
-        والقاعدة الأساسية التي يجب أن ننتهي إليها من السرد السابق هي : أنه على الباحث ألا يحاول استخدام الإجراءات الإحصائية المتاحة على هذه البرامج دون أن يمتلك المعرفة والخبرة التي تساعده في اختيار أنسب الإجراءات الإحصائية المناسبة للمادة العلمية المراد تحليلها إحصائيا.

·      1- التوزيع التكراري ذو الاتجاه الواحد وقياس النزعة المركزية والتشتت:
One – Way Frequency Distribution,Measures of Central Tendency and Dispirsion
-        في معظم البحوث الاجتماعية، فإن أول وظيفة للباحث هي فحص الصفات التوزيعية لكل المتغيرات المستقلة أو المتغيرات التابعة محل الدراسة.
ý   ولتحقيق هذا الغرض فإن البرنامج يحتوي على إجراءين إحصائيين هما:
v   FREQUENCIES (A 
-        الذي يقوم بالحساب الوصفي لينتج تقارير مجدولة للتوزيع التكراري البسيط لعدد غير كبير من الحالات المراد دراستها.
v   DESCRIPTIVES (B
-        الذي يقوم بحساب عدد من مقاييس النزعة المركزية الشائعة وحساب التشتت للمتغيرات التي قيست باستخدام المقياس الفئوي للوحدات المتساوية والتي تجمع عددا كبيرا من الحالات التي يراد دراستها.
*    ومن الأمثلة التي يتم استخدام النوع الثاني من الإجراءات الإحصائية فيها
-        عندما يقوم الباحث بدراسة الدخل بالجنيه المصري، والذي يفترض أنه عبارة عن قيمة متسلسلة وعندما يتم وضع القيم في فئات مجمعة
-        كما هو الحال في المثال التالي: 0 – 200 ، 201 – 300 ، 301 – 400 ، 401 – 500 ، 501 – 1000 ، 1001+
-        كما يتيح الإجراء الأول الحصول على توزيع وصفي لمتغيرات اسمية
-        كما هو الحال في توزيع العينة حسب الديانة أو الجنس أو الانتماء الحزبي...الخ.
¨    وينتج هذان النوعان من الإجراءات التحاليل الإحصائية التالية:
1.       المتوسط الحسابي.                                        
2.       الوسيط.
3.       المنوال.
4.       الانحراف المعياري.
5.       تحليل التباين.
6.       تحليل الالتواء.
7.       تحليل التفرطح.
8.       تحليل المدى أو التطابق.
9.       الخطأ المعياري.
-        كما يمكن استخدام الإجراء الأول لإنتاج المدرج التكراري (الهستوجرام)
-        كما يساعد الباحث في الحصول على أنواع كثيرة من الجداول التي تتناول توزيع العينة أو الحالات محل الدراسة.

·      2- دراسة العلاقات بين متغيرين أو أكثر:
Relationships between Two or More Variables
-        بعد أن يقوم الباحث بفهم خصائص كل متغير من متغيرات الدراسة
-         فإن أول عمل يقوم به هو فحص مجموعة من العلاقات وهنا يختار إجراء أو أكثر لدراسة تلك العلاقات.
-        ويتوقف ذلك بالطبع على خصائص المتغيرات وأغراض البحث.
-        فالباحث قد يختار معامل الارتباط لدراسة هذه العلاقات أو قد يلجأ إلى عرض نتائج الدراسة في شكل جداول وخاصة إذا كانت المتغيرات إما اسمية أو تعكس ترتيبا معينا.
-        ومن هذه الإجراءات التي تتيح للباحث تحليل العلاقة بين متغيرين أو أكثر استخدام ما يسمى CROSSTABS
-        حيث يمكن التبويب وفقا لصنفين.
-        وهذا الإجراء يمكن الباحث من تحليل العلاقة بين متغيرين أو أكثر من متغير
-        بإنتاج تبويب مزدوج يوضح به التوزيع التكراري لمتغيرين
-        ويمكن التعبير عن هذا التوزيع باستخدام النسب المئوية من المجموع الأفقي أو المجموع العمودي أو كنسبة من المجموع الكلي للجدول.
-        والتحليل الإحصائي الذي يستخدم عادة لدراسة العلاقة بين متغيرين من توزيع تكراري هو اختبار كا2 الذي يظهر مدى الارتباط بين المتغيرين.
-        وهناك إجراء آخر في البرنامج لدراسة العلاقة بين متغيرين أو أكثر
-        حيث تم وضع التوزيع في جدول هو برنامج BREAKDOWN
-        ويفترض هذا الإجراء أن يكون المتغير التابع الذي يراد تفسيره قد تم قياسه باستخدام المقياس الترتيبي على الأقل
-        وهنا يمكن استخدام المتوسط والانحراف المعياري والتباين.
-        وفي أوجه كثيرة يتشابه هذا الإجراء مع الإجراء الذي تم من قبل وعند حساب المتوسط الحسابي والانحراف المعياري يتم وصف التوزيع الأفقي أو العمودي للجدول.

·       3- تحليل الارتباط أو العلاقة بين متغيرين: Bivariate Correlation
-        إن تحليل العلاقة بين متغيرين باستخدام إجراء Correlation  الذي يمكن الباحث من استخدام طريقة لقياس الارتباط المستقيم أو الخطي بين متغيرين
-         وينتج عن هذه العملية قيمة إحصائية توضح العلاقة بين المتغيرين
-        وتعرف هذه القيمة باسم معامل الارتباط.
¨    ويحتوي برنامج SPSS  على طريقتين إحصائيتين لحساب هذه العلاقة :
ü    (A PEARSON CORR : وينتج معامل ارتباط بيرسون
-        الذي يناسب البيانات المستمدة من التوزيع المعتدل Normal Distribution
ü    (B NOPAR CORR : وهو يناسب البيانات التي تخضع للمقياس الترتيبي حيث تحتوي على فئات كثيرة عن جداول ذات تبويب مزدوج
-        وتمكن الباحث من استخدام معامل ارتباط سبيرمان أو معامل ارتباط كندال أو كليهما.
-        وبالرغم من أن معامل الارتباط بين متغيرين يعطي ملخصا إحصائيا منفردا لوصف العلاقة بين متغيرين
-        إلا أنه يوجد كثير من المواقف قد يرغب فيها الباحث في دراسة هذه العلاقة بشكل موسع ومفصل
-        ويوجد في البرنامج برنامج فرعي  يعرف باسم SCATTERGRAM
-        ينتج رسما بيانيا بالنقاط المبعثرة بين المتغيرين وبذلك يمكن رؤية نمط العلاقات بشكل واضح
-        كما يوجد طرق أخرى مثل معامل ارتباط بيرسون والخطأ المعياري وخط الانحدار وميل المنحنى.

·      4- معامل الارتباط الجزئي:Partial Correlation    
-         لدراسة العلاقة بين متغيرين لابد من إيجاد مقياس نقيس به هذه العلاقة
-        وهذا المقياس هو ما يسمى بمعامل الارتباط
-        ولحساب معامل الارتباط ينبغي أن يكون لدينا متغيرات لنقيس قوة العلاقة بينهما
-        ومعامل الارتباط الجزئي يدرس العلاقة بين متغيرين بينما نتحكم في تأثير متغير أو أكثر.
-        وفي هذه الحالة نجد أن معامل الارتباط الجزئي يشبه التبويب المزدوج للمتغيرات المتصلة
-        والبرنامج المستخدم هو إجراء PARTIAL CORR باستخدام إما بيانات خام أو مصفوفة من معاملات الارتباط البسيط التي تم الحصول عليها باستخدام الإجراءين السابقين.

·      5- معامل الارتباط المتعدد وتحليل الانحدار: Multiple Correlation and Regression
-        معامل الارتباط المتعدد هو بمثابة امتداد لمعامل الارتباط الجزئي إلى التحليل المتعدد.
-        ويمكن تحليل الارتباط المتعدد الباحث من دراسة العلاقة بين مجموعة من المتغيرات المستقلة ومتغير تابع
-        بينما يأخذ التحليل في اعتباره العلاقات بين المتغيرات المستقلة.
-        والهدف الأساسي هنا هو استنتاج مدى تأثير المتغيرات المستقلة مجتمعة على المتغير التابع.
-        كما يمكن استخدام العلاقات بين المتغيرات المستقلة في التنبؤ بقيمة المتغير التابع
-        وتحديد مدى أهمية كل متغير من المتغيرات المستقلة في هذا التنبؤ.
Ì     ويمكن الحصول على عدد لا بأس به من معاملات الارتباط المتعددة وتحليل الانحدار باستخدام الإجراء الإحصائي
REGRESSION
-        ويمكن القيام بهذه التحليلات الإحصائية باستخدام مادة أولية خام أو استخدام مصفوفة من معاملات الارتباط.
-        كما يمكن هذا الإجراء الباحث من تحليل الانحدار على عدد محدود من المتغيرات أو السماح للمتغيرات بالدخول في التحليل الإحصائي بشكل متتابع حسب قدرتهم في التفسير.

·      6- تحليل التباين: ANOVA
-        تحليل التباين هو : إجراء إحصائي لتقدير تأثير مجموعة من المتغيرات المستقلة على متغير تابع تم قياسه بمستوى القياس القائم على الوحدات الفئوية
-        وتبعا لذلك يتم تقسيم المتغيرات ووضعها في فئات طبقا لقيم كل من المتغيرات المستقلة وطبقا لدرجة اختلاف المتوسط الحسابي لهذه الفئات عن المتغير التابع.
-        وبذلك يمكن حساب تأثير المتغيرات المستقلة على المتغيرات التابعة ودرجة التفاعل بين هاتين المجموعتين.

·      7- التحليل ألعاملي: Factor Analysis
-        التحليل ألعاملي هو إجراء إحصائي عام يستخدم في تحديد الأبعاد الرئيسية المتمثلة في عدد كبير جدا من المتغيرات.
-        أو بمعنى آخر : التحليل ألعاملي يكتشف الأبعاد الرئيسية التي تفسر مجموعة كبيرة من المتغيرات
-        ويستخدم في ميادين العلوم الاجتماعية لتقليل المتغيرات الكثيرة إلى عدد صغير من العوامل التي يمكن تفسيرها بها.
تم بحمد الله

لا تنسوني من الدعاء لي ولوالدي
============================
لتحميل الملف كاملاً: اضغط هنا

ليست هناك تعليقات:

اضف تعليقك