كيف تحلل أداة الاستبيان باستخدام SPSS في 6 خطوات

كيف تحلل أداة الاستبيان باستخدام SPSS خطوة بخطوة؟

تُعتبر أداة الاستبيان من الأدوات الأساسية لجمع البيانات الكمية في البحوث العلمية، حيث تتيح للباحثين جمع بيانات منهجية من مختلف المجالات، مثل الدراسات الاجتماعية والنفسية والتربوية. تبرز قيمتها في تحويل الظواهر إلى بيانات قابلة للقياس، مما يعزز الفرضيات ويتيح فرص جديدة للفهم. مع زيادة استخدام البرامج الإحصائية، يُعد برنامج SPSS من أبرز الخيارات بفضل سهولة استخدامه ومرونته في معالجة البيانات. يتناول المقال خطوات تحليل الاستبيان باستخدام SPSS، بدءًا من التحضير وإدخال البيانات، وصولًا إلى تنظيفها وإجراء التحليلات وتفسير النتائج.

ما هو برنامج SPSS

يُعد برنامج SPSS من أكثر برامج التحليل الإحصائي شيوعًا واستخدامًا، حيث يُستخدم لإدخال البيانات وتحليلها إحصائيًا، إضافةً إلى توليد الرسوم البيانية ذات الصلة. يعتمد البرنامج على واجهة تعتمد القوائم الحوارية التي تُمكّن المستخدم من تنفيذ خطوات التحليل الإحصائي بسهولة، بدءًا من تحديد المتغيرات المطلوبة وحتى استخراج النتائج النهائية، وذلك من خلال خطوات بسيطة لا تتطلب أكثر من تحديد المتغير والنقر بزر الفأرة الأيسر.

 

مفهوم الاستبيان

يُعد الاستبيان أداة من أدوات جمع البيانات التي يستخدمها الباحث بهدف الحصول على معلومات من أفراد أو مجموعات كبيرة. ويتم ذلك من خلال إعداد نموذج يحتوي على مجموعة من الأسئلة أو العبارات، مصمم للحصول على بيانات كمية أو نوعية تسهم في تحقيق أهداف الدراسة.

 

خطوات تحليل أداة الاستبيان باستخدام SPSS

تمر عملية تحليل بيانات الاستبيان باستخدام SPSS بعدة خطوات رئيسة وهي كالاتي:

أولا: التحضير المسبق للبيانات

يُمثل التحضير المسبق للبيانات خطوة تمهيدية مهمة في البحث، يشمل تصميم أداة الاستبيان بطريقة مناسبة، ثم ترميز البيانات لتكون جاهزة للتحليل الإحصائي، وذلك من خلال الآتي:

1- تصميم أداة الاستبيان

قبل البدء في التحليل، لا بد أن يكون تصميم أداة الاستبيان دقيقًا ومدروسًا، يعكس بوضوح الأبعاد أو المتغيرات التي يسعى الباحث إلى دراستها. يُراعى في التصميم استخدام لغة واضحة وخالية من اللبس، وتحديد نوع الأسئلة (مغلقة أو مفتوحة) بناءً على طبيعة المعلومات المطلوبة. ويُفضل أن تُقسم أداة الاستبيان إلى محاور أو أقسام تُسهل على المشارك التنقل خلالها، كما يُفضل إجراء تجربة أولية (Pilot Study) لاختبار وضوح الأسئلة وقياس مدى فهم المشاركين لها.

2- الترميز

الترميز هو المرحلة التي يتم فيها تحويل الإجابات النصية في أداة الاستبيان إلى رموز رقمية لتسهيل إدخالها وتحليلها في SPSS. ويجب أن يكون هذا الترميز دقيقًا ومتسقًا. فمثلاً، في سؤال حول الجنس:

ذكر = 1

أنثى = 2

أما في الأسئلة المقياسية (مثل مقياس ليكرت)، فغالبًا ما يُستخدم ترميز يبدأ من 1 إلى 5 أو 1 إلى 7، حسب عدد النقاط المستخدمة. من المهم توثيق هذا الترميز في جدول مستقل ليسهل الرجوع إليه أثناء التحليل.

ثانيا: إدخال البيانات في SPSS

بعد الانتهاء من إعداد الاستبيان وترميز البيانات، تأتي مرحلة إدخالها في برنامج SPSS، والتي تبدأ بفتح البرنامج وتعريف المتغيرات، ثم الانتقال إلى إدخال البيانات في الجداول المخصصة داخل البرنامج تمهيدًا لتحليلها.

1- فتح برنامج SPSS وتعريف المتغيرات

ابدأ بفتح البرنامج، ثم انتقل إلى تبويب Variable View لتعريف المتغيرات التي تمثل أسئلة أداة الاستبيان. لكل سؤال أو عنصر، يتم إنشاء متغير مستقل، وتحديد خصائصه مثل:

1. الاسم (Name): يُفضل استخدام أسماء مختصرة وواضحة.
2. النوع (Type): غالبًا ما يكون رقمي (Numeric).
3. العرض (Width) وعدد الخانات العشرية (Decimals): حسب الحاجة.
4. الوصف (Label): توضيح للسؤال أو المتغير.
5. القيم (Values): لربط الرموز الرقمية بالتفسيرات النصية.

2- إدخال البيانات

بعد الانتهاء من تعريف المتغيرات، انتقل إلى Data View وابدأ في إدخال بيانات أداة الاستبيان يدويًا أو من خلال استيرادها من ملف Excel. يُنصح بالتأكد من مطابقة كل إدخال للترميز المُعتمد مسبقًا.

ثالثا: تنظيف البيانات

قبل البدء بالتحليل الإحصائي، من الضروري التأكد من جودة البيانات من خلال عملية تنظيفها. وتشمل هذه المرحلة فحص القيم الناقصة والتعامل معها، إضافة إلى اكتشاف وتصحيح القيم المتطرفة التي قد تؤثر على دقة النتائج.

1- فحص القيم الناقصة

يُعد فحص القيم الناقصة خطوة أساسية في تنظيف البيانات. يتم ذلك باستخدام خاصية Frequencies أو Descriptives لتحديد المتغيرات التي تحتوي على مدخلات ناقصة. بعد تحديدها، يمكن اتخاذ قرار بشأن كيفية التعامل معها: إما بحذفها (Listwise Deletion) أو استبدالها بمتوسط العنصر أو باستخدام طرق إحصائية أكثر تعقيدًا مثل التحليل المتعدد (Multiple Imputation).

2- اكتشاف وتصحيح القيم المتطرفة

تُستخرج القيم المتطرفة باستخدام الرسوم البيانية مثل Boxplot أو من خلال التحليل الإحصائي للانحرافات المعيارية. القيم التي تبعد أكثر من ثلاث انحرافات معيارية عن المتوسط غالبًا ما تُعتبر متطرفة ويُوصى بمراجعتها للتحقق من دقتها أو حذفها إذا كانت غير مبررة.

رابعا: عملية التحليل الإحصائي

يُعد التحليل الإحصائي المرحلة الأساسية لاستخلاص النتائج من البيانات، ويشمل عدة خطوات تبدأ بالتحليل الوصفي لفهم خصائص البيانات، ثم اختبار الصدق والثبات للتأكد من موثوقية الأداة، وأخيرًا اختيار الاختبارات الإحصائية المناسبة للإجابة على أسئلة الدراسة والتحقق من فرضياتها.

1- التحليل الوصفي

يُستخدم التحليل الوصفي لفهم التوزيع العام للبيانات، ويشمل حساب:

1. التكرارات والنسب المئوية: لفهم توزيع المتغيرات الاسمية والترتيبية.
2. المتوسط، الوسيط، والانحراف المعياري: للمتغيرات الكمية المستمرة.

2- اختبار الصدق والثبات

1. الثبات: (Reliability) يحسب باستخدام معامل كرونباخ ألفا (Cronbach’s Alpha) لتقدير الاتساق الداخلي بين بنود أداة الاستبيان. القيمة المقبولة عادة تكون 0.70 فأعلى، وتشير إلى ثبات جيد.
2. التحليل العاملي الاستكشافي (EFA): يستخدم الاختبار بنية أداة الاستبيان والتحقق من الأبعاد الكامنة، ويستند إلى معاملات الارتباط بين البنود.

3- الاختبارات الإحصائية المناسبة

يعتمد اختيار الاختبار على طبيعة المتغيرات والفرضيات:

1. اختبار (t) لعينتين مستقلتين: عند مقارنة متوسط متغير بين مجموعتين.
2. تحليل التباين الأحادي: (ANOVA) لمقارنة متوسطات أكثر من مجموعتين.
3. الارتباط (Correlation): لقياس العلاقة بين متغيرين كميين.
4. الانحدار الخطي (Linear Regression): للتنبؤ بقيمة متغير تابع بناءً على متغيرات مستقلة.

خامسا: تفسير النتائج

تفسير النتائج لا يقل أهمية عن استخراجها، إذ يجب على الباحث الربط بين النتائج الإحصائية والإطار النظري للدراسة. يُراعى في التفسير:

1. مستوى الدلالة الإحصائية (p-value): وغالبًا ما يُعتمد مستوى 0.05 كحد فاصل للدلالة.
2. حجم التأثير (Effect Size): لتحديد مدى أهمية النتائج عمليًا
3. اتجاه العلاقة أو الفرق: هل العلاقة موجبة أم سالبة؟ وهل الفرق لصالح مجموعة معينة؟

سادسا: عرض النتائج

عرض النتائج يجب أن يتم بطريقة منظمة وواضحة، تُسهل على القارئ أو المقيم فهم ما تم التوصل إليه. يُنصح باستخدام:

1. الجداول: مثل جداول التكرارات، المتوسطات، نتائج الاختبارات.
2. الرسوم البيانية: مثل الأعمدة، الدوائر، الرسوم الخطية، وغيرها.
3. التوثيق: استخدام أساليب توثيق معتمدة مثل APA أو غيرها.

الخاتمة

إن تحليل بيانات أداة الاستبيان باستخدام برنامج SPSS يُعد خطوة مركزية في البحث الكمي، لما يوفره من أدوات تحليلية دقيقة تساعد على الوصول إلى نتائج علمية قابلة للتفسير والتعميم. ومن خلال اتباع منهجية دقيقة تبدأ من تصميم أداة الاستبيان، مرورًا بإدخال البيانات وتنظيفها، وصولًا إلى اختيار الاختبارات المناسبة وتفسير النتائج، يمكن للباحث أن يضمن جودة المخرجات العلمية ويحقق أهداف دراسته بفاعلية. ويبقى المفتاح في الفهم العميق للأدوات والأساليب الإحصائية، وربطها بالسياق العلمي للدراسة، ما يُضفي على البحث طابعًا احترافيًا ومصداقية عالية.