المبادئ
العامة للاختبارات الإحصائية
مصادر
الفرضيات
الشروط
التي يجب توافرها في الفرضية
الإطار
العام لاختبار الفرضيات
المبادئ العامة للاختبارات الإحصائية :
• الفرضية العلمية : عبارة عن حدس
علمي أو تفسير أولي للظاهرة الجغرافية ، أو أنها تمثل العلاقة القائمة بين عدد من
الظواهر و تقدم تفسيراً مبدئياً لها . و ليس كل التصورات الأولية بالضرورة فرضية
علمية.
شروط
الفرضية العلمية :
v أن تكون جزءا من بحث علمي متكامل.
v صياغة الفرضية بحيث تكون قابلة للاختبار.
فإذا
اختبرت الفرضية و ثبت صدقها تصبح نموذج علمي
الفرضيات
الجغرافية :
تشكل الفرضيات ركناً هاماً في البحث الجغرافي و وسيلة
للوصول للتعميمات الجغرافية فالجغرافي يهتم :
أولاً / وضع فرضيات تهتم بطبيعة
التوزيعات المكانية للظواهر ذات البعد المكاني مثل :انتشار المراكز العمرانية و
انتشار المؤسسات الصناعية و مراكز الخدمات العامة .
ثانياً / فرضيات
تهتم بتحليل التوزيع المكاني لبعض الظاهرات كالعواصف البردية و حدوث الضباب .
ثالثاً / فرضيات
تفسر طبيعة انتشار ظاهرة معينة في منطقة جغرافية محددة مثل انتشار مرض أنفلونزا
الخنازير .
رابعاً / فرضيات
تمثل العلاقات المتبادلة بين عدد من المتغيرات و تفسرها مثل العلاقة بين المراكز
العمرانية.
مصادر الفرضيات
v الدراسة الميدانية .
v الدراسات السابقة .
v الملاحظات الشخصية و الخبرة العملية .
v التجارب المخبرية .
الشروط التي يجب توافرها
في الفرضيات:
v صياغة
الفرضيات بعبارات سهلة و بسيطة و واضحة .
v أن تكون
جزءاً من خطة متكاملة للبحث العلمي .
v إمكانية
اختبارها و التأكد من صدقها و ثباتها.
v أن لا تتعارض
مع الحقائق العلمية .
v أن يكون لها
قدرة تفسيرية .
v أن يكون لها
نتيجة واحدة واضحة و محددة .
الإطار العام لاختبار
الفرضيات الإحصائية :
الفرضيات
الإحصائية : هي
فرضيات يضعها الباحثون عندما يستخدمون خصائص العينات ، لتقدير معالم المجتمعات الإحصائية التي أخذت
منها ،
أو
عندما يوازنون بين المعالم الإحصائية لمجتمعات متعددة مستخدمين عينات مختارة من
تلك التجمعات مستخدمين عينات مختارة من تلك المجتمعات .
ترتبط الفرضيات
بـ :
v مفاهيم إحصائية خاصة بفئات الثقة و مستويات المعنوية .
v يتم اختبارها باختبارات إحصائية مناسبة .
v اختيار أسلوب التحليل الإحصائي.
خطوات اختبار الفرضيات :
1- تحديد فرضية العدم أو الفرضية المبدئية للبحث (H0 ) و هي الفرضية التي سيتم
اختبارها إحصائياً ، و هي تمثل عكس ما يتوقعه الباحث .
مثال على صياغة فرضية
العدم :
v لا تؤثر طبيعة الأرض على
اختيار موقع مزارع الدواجن في قطاع غزة .
v لا يوجد اختلاف بين متوسط
دخل الأسرة الريفية و الأسرة الحضرية في محافظة خانيونس.
v لا توجد علاقة بين معدلات
انجراف التربة من السفوح المنحدرة وغزارة الأمطار .
2- الفرضية البديلة (H1 ) : و هي
الفرضية التي تمثل توقعات الباحث لمشكلة البحث و هي تتناقض تماماً مع الفرضية
المبدئية .
تتضمن الفرضية البديلة توقعاتنا بشأن
النتائج المحتملة للبحث و التي تشمل الموازنة بين بين أي خاصيتين إحصائيتين (أ ) و
( ب ) أو بين خاصية إحصائية لعينة و معلم من معالم المجتمع الإحصائي ، الذي أخذت
منه تلك العينة النتائج التالية :
· ( أ )
و ( ب ) متساويتان .
· ( أ )
أكبر من ( ب ) .
· ( أ ) أصغر من ( ب ).
مثال
1 :
أ - الفرضية
البديلة :على أن النساء يتقاضين في بداية عملهن ، بعد تخرجهن من
الجامعة رواتب
تقل عن رواتب الرجال
ب- الفرضية
المبدئية : تتضمن كل الاحتمالات الأخرى :
· أن النساء تتقاضى رواتب
مساوية لرواتب الرجال .
· أن النساء تتقاضى رواتب
أعلى من رواتب الرجال .
مثال
2 :
الفرضية
البديلة : إن الحراثة الكنتورية للسفوح المنحدرة تقلل
من معدلات انجراف التربة .
الفرضية
المبدئية : تتضمن :
· الحراثة الكنتورية
للسفوح المنحدرة تقلل من معدلات انجراف التربة .
· الحراثة الكنتورية
للسفوح المنحدرة لا تؤثر انجراف التربة .
3- تحديد مستوى الدلالة (α)
: و هو يمثل احتمال خطأ من النوع الأول ، و هو
يمثل مستوى عدم الثقة في التقدير الذي نحصل عليه ، أو يمثل احتمالية أن نكون
مخطئين عند رفضنا لفرضية العدم و قبولنا للفرضية البديلة ، و تستخدم أغلب الدراسات
الجغرافية مستوى الدلالة 0.5 .
4- اختيار توزيع المعاينة المناسب لإجراء الاختبار و تحديد
منطقة الرفض ، و هي قيمة محددة تستخرج من جداول خاصة و تعرف باسم القيمة الحرجة .
5- حساب الخاصية الاختبارية
Test
statistic : و هي
تمثل قيمة محددة تختلف من اختبار لآخر .
6- موازنة الخاصية الإحصائية بالقيمة الحرجة التي تم تحديدها ،
و إصدار قرار بشأن رفض فرضية العدم ، أو عدم التمكن من ذلك .
ملاحظة : إذا
تمكنا من رفض فرضية العدم حسب نتائج الاختبار الإحصائي ، فإننا نقبل الفرضية
البديلة ، و نكون قد توصلنا إلى النتائج التي كنا نتوقعها ، و التي تتفق مع الأساس
النظري للموضوع قيد الدراسة.
أسباب عدم رفض فرضية العدم :
1. خطأ في تصميم العينة :
فالعينات الإحصائية متعددة فمنها العينات العمدية و العينات العشوائية ، و العينات
العشوائية أنواع ، منها العينات البسيطة و المنتظمة و الطبقية و غيرها ، فكل مجتمع
إحصائي له نوع مناسب من العينات يمثله تمثيلاً صحيحاً .
2. أسلوب اختيار العينة :
هل العينة عشوائية أم عينة عمدية.
3. حجم العينة :
تختلف أحجام العينات حسب نوع الدراسية و نوع المجتمع الإحصائي و حجمه ، و بالتالي
يؤثر حجم العينة في نتائج الاختبار الإحصائي .
4. عدم ملائمة الاختبار الإحصائي المستخدم لموضوع الدراسة .
أخطاء الاختبارات الإحصائية :
1- خطأ من النوع الأول ( α)
: يحدث عندما يرفض الباحث فرضية العدم بالرغم من
كونها فرضية صحيحة .
2- خطأ من النوع الثاني B : الفشل في رفض فرضية العدم بالرغم من كونها فرضية خاطئة.
3- قوة الاختبار : القدرة على رفض الفرضية المبدئية عندما تكون
تلك الفرضية خاطئة . و هي تساوي (1 – B).
مناطق القبول والرفض
العوامل التي تؤثر في
اختيار الأسلوب الإحصائي:
1- مشكلة البحث وأهداف الدراسة والمنهجية المستخدمة تلعب دورا
مهما في تحديد الأسلوب الإحصائي.
2- خصائص البيانات (هل تتبع التوزيع الطبيعي أم لا، حجم
العينة).
3- خصائص الأساليب الإحصائية.
4- خلفية الباحث وفلسفته.
تقسيم التحليلات الأحادية:
هناك تحليلات أحادية
تصلح للمتغيرات المترية (مقاييس المسافة والنسب)، وأخرى للمتغيرات الغير مترية
(مقاييس معيارية وترتيب).
1. z , tإذا تضمن البحث عينة واحدة والمتغير متري يستخدم: اختبار . .
2. إذا تضمنت الدراسة عينتين مستقلتين أو أكثر يمكن استخدام:
التحليل الأحادي، أو z ، . z ، t .
3. إذا تضمن البحث عينتين أو أكثر غير مرتبطتين يمكن استعمال
اختبار t الزوجي.
4. المتغيرات غير المترية: عند وجود عينة واحدة: يمكن استعمال
التوزيع التكراري، واختبار كاي تربيع، واختبار كولموجروف- سيرنوف (K-S) .
5. تضمنت الدراسة عينتين مستقلتين أو أكثر مع وجود متغير غير
متري يمكن استخدام: كاي تربيع، مانن- وتني، الوسيط، اختبار كروسكل- ويليز للتباين
الأحادي، تحليل sign ، تحليل McNemar, أو Wilcoxon
فحص البيانات قبل تطبيق
التحليلات الإحصائية المتقدمة:
المخاطر
الناشئة عن استخدام أساليب التحليل الإحصائي المتقدمة:
1- فشل الباحث في الفهم الصحيح لبيانات البحث.
2- استخدام أساليب غير مناسبة للتحليل تؤدي إلى نتائج خاطئة.
من الأساليب المستخدمة في
فحص البيانات:
أولاً / فحص شكل التوزيع : تستخدم هذه الطرق
لمعرفة هل البيانات تتبع التوزيع الطبيعي.
1- استخدام التكرار للحصول على المدرج التكراري لمتغير واحد.
2- استخدام مقاييس النزعة المركزية (المتوسط والوسيط والمنوال)،
حيث في التوزيع الطبيعي تتساوى القيم الثلاث.
3- اختبارات متاحة في البرامج الإحصائية مثل: K-S,
Shapiro-Wilks.
يفضل استخدام كلاهما في
نفس الوقت. السبب:
1. اختبار المعنوية غير مفيد عندما تكون العينة أقل من 30.
2. اختبار حساس للعينة التي تزيد عن 1000 مفردة.
شروط تطبيق الاختبارات
الإحصائية :
يجب أن نأخذ بعين الاعتبار عند تطبيق أي اختبار إحصائي
بأن لكل اختبار إحصائي شروط يجب توافرها ، حتى يتم تطبيقه بشكل سليم ، و يؤدي إلى
نتائج صحيحة ، و من شروط تطبيق الاختبارات الإحصائية :
1- نوعية
البيانات المستخدمة و طبيعتها : فالبيانات الكمية يصلح لها اختبارات معلمية Parametric tests ، بينما البيانات النوعية
و التصنيفية يصلح لها اختبارات غير معلمية Nonparametric tests .
الاختبارات
اللامعلمية Non-Parametric Tests
1-
اختبار ولكوكسن لإشارة الرتب.
2-
اختبار ولكوكسن لإشارة رتب الفرق المزدوج.
3-
اختبار ولكوكسن لمجموع الرتب.
4-
اختبار مان - وتني.
5-
اختبار كروسكال - والز.
6-
اختبار فريدمان.
7-
اختبار معامل ارتباط سبيرمان.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق