כתיבת סמינריון כמותי – סודות של מקצוענים
דורון מחברת Write2me, אשר מתמחה בכתיבת סמינריון בתשלום, בחר לחלוק איתנו מאמר מקצועי שמסביר על כתיבת עבודות אקדמיות.
עבודת סמינריון כמותנית
ניתוחים סטטיסטיים משמשים לבחינת השערות בעבודות סמינריון אשר נערכות במתודולוגיית המחקר הכמותי. בדיוק לצורך תכלית זו, במרבית מקצועות הלימוד סטודנטים נדרשים לקחת חלק בקורסי סטטיסטיקה, שיטות מחקר כמותיות ו – SPSS. בכל אופן, בעקבות פער הזמנים בין לימודי הסטטיסטיקה לבין כתיבת עבודת הסמינריון, רבים מהסטודנטים מספיקים לשכוח כיצד לבחור וליישם את הניתוחים הסטטיסטיים בתוכנות עיבוד סטטיסטי. לאור זאת, סטודנטים רבים פונים לסיוע חיצוני של מומחים סטטיסטיים לצורך ביצוע הניתוחים הסטטיסטיים בעבודת הסמינריון.
סטטיסטיקה תיאורית וסטטיסטיקה היסקית – מה ההבדל?
כאשר דנים בניתוחים סטטיסטיים ל חשוב להבחין בין סטטיסטיקה תיאורית לבין סטטיסטיקה היסקית.
סטטיסטיקה תיאורית עוסקת באיסוף נתונים ותיאור המאפיינים של אוכלוסיה מסוימת. תיאור המידע יכול לבוא לביטוי בהצגה של לוחות, תרשימים, מדדי פיזור ונטייה מרכזית וכיו"ב. דוגמה מוכרת לשימוש בסטטיסטיקה תיאורית באה לביטוי בסקרי בחירות [ספירת מנדטים]. סקרים מעין אלו "מצלמים" תמונת מצב שרלוונטית ליום קיום הסקר, אין להם יומרה לנבא מה צפוי להתרחש בעתיד.
סטטיסטיקה היסקית עוסקת בפרוצודורת לאיסוף נתונים ממדגם באמצעותם ניתן יהיה להסיק לגבי אוכלוסיה רחבה יותר. בעוד שהסטטיסטיקה התיאורית נועדה לתאר את המאפיינים של מדגם נתון, סטטיסטיקה היסקית מבקש להקיש מתוך מדגם משתתפים על אוכלוסיית המטרה כולה. יש לקחת בחשבון שבסטטיסטיקה ההיסקית תמיד קיימת אפשרות לטעות! תפקיד החוקר לצמצם אותה ככל הניתן.
עבודת סמינריון כמותית כוללת שימוש בסטטיסטיקה תיאורית והיסקית כאחד. באמצעות הסטטיסטיקה התיאורית כותב המחקר מציג את מאפייני מדגם המשתתפים [הצגת ממוצעים; סטיות תקן; התפלגות שכיחויות וכדומה]. באמצעות הסטטיסטיקה ההיסקית כותב המחקר בוחן האם הממצאים אשר התקבלו בקבוצת המשתתפים שדגם באים לביטוי [ברמה גבוהה של היתכנות] באוכלוסייה הרחבה עליה הוא מבקש להכליל את ממצאי המחקר.
אילו ניתוחים סטטיסטיים נפוצים בעבודות סמינריון?
על פי רוב, הניתוחים הסטטיסטיים בעבודות סמינריון מתבצעים באמצעות תוכנות עיבוד סטטיסטי, כגון – SPSS, אקסל ו – Stata. בחירת הניתוח הסטטיסטי לבחינת השערות המחקר נקבעת על ידי מגוון פרמטרים, העיקריים שבהם הינם: (א) סולם המדידה של משתני המחקר; (ב) רמת היומרה להסקה סיבתית; (ג) בחינת הבדלים בין קבוצות, או לחלופין, בחינת קשר בין משתנים.
מבחנים לבחינת קשר בין משתנים:
* מבחן חי בריבוע [טיב התאמה / חוסר תלות]: מתאים לבחינת קשר בין משתנים המצויים בסולמות מדידה נומינאלי ו/או אורדינאלי. מבחן זה אינו יוצא מנקודת הנחה כי בין המשתנים מתקיים קשר ליניארי.
* מבחן ספירמן: מתאים לבחינת קשר ליניארי בין משתנים המצויים בסולם אורדינאלי, רווח או מנה.
* מבחן פירסון : מתאים לבינת קשר ליניארי בין משתנים המצויים בסולם רווח / מנה.
* רגרסיה ליניארית : מתאים לבחינת קשר ליניארי בין משתנים המצויים בסולם רווח מנה. מבחן זה מאפשר לבחון קשר בין מספר גורמים בלתי תלויים בניבוי הגורם התלוי, תוך בחינת התרומה הייחודית היחסית של כל מנבא.
מבחנים לבחינת הבדלים בין קבוצות:
* מבחן T לשני מדגמים תלויים : מתאים לבחינת הבדלים בין שתי קבוצות משתתפים שתלויות זו בזו [למשל – ילדים והורים; קבוצות תאומים זהים וכד'] כאשר המשתנה התלוי נמצא בסולם רווח / מנה.
* מבחן T לשני מדגמים בלתי תלויים : מתאים לבחינת הבדלים בין שתי קבוצות משתתפים שאינן תלויות זו בזו, כאשר המשתנה התלוי נמצא בסולם רווח / מנה.
* מבחן שונות חד כיווני : מתאים לבחינת הבדלים בין שלוש קבוצות משתתפים ומעלה, כאשר המשתנה התלוי נמצא בסולם רווח / מנה.
* מבחן שונות דו כיווני : מתאים כאשר החוקר מעוניין לבחון בו זמנית את הקשר בין מספר גורמים קטגוריאליים לבין משתנה תלוי בסולם רווח / מנה. לדוגמה: הקשר בין מגדר [נשים/גברים], אתניות [ערבים; אתיופים; רוסים] ורמת השכלה [ללא תעודת בגרות; בגרות מלאה; אקדמית] לבין רמת הכנסה.
מבחני ניתוח פריטים:
* מבחן מהימנות אלפא של קרונבאך : בוחן את רמת העקיבות הפנימית של הפריטים המרכיבים את משתני המחקר. מקובל להשמיט פריטים אשר פוגעים ברמת העקיבות הפנימית של משתני המחקר.
* ניתוח גורמים מגשש / מאשש : מבחן זה משמש לזיהוי גורמים חבויים אשר משקפים עולמות תוכן שונים בפריטי המחקר. תוצאות ניתוח הגורמים משמשות את עורך המחקר בהחלטות הנוגעות להשמטת פריטים, כמו גם, לגבי אופן שקלול הפריטים לגורמים נפרדים.
עקרונות ודגשים בביצוע ניתוחים סטטיסטיים
* מספרו את השאלונים וצרו משתנה מזהה : טרם קידוד הנתונים בתוכנת העיבוד הסטטיסטי, בראש והראשונה יש למספר את השאלונים. כמו כן, במהלך קידוד השאלונים, יש ליצור משתנה מזהה בו נכתוב את מספר השאלון. פעולות אלו ישמשו לצורך זיהוי ותיקון טעויות קידוד, מיזוג נתונים לקובץ המחקר בעתיד וכדומה.
* דגמו מספר רב של משתתפים : על מנת להגביר את תוקפם הסטטיסטי של ממצאי המחקר, ואת העוצמה הסטטיסטית בניתוחים, תמיד נשאף לדגום כמות גדולה [ככל הניתן] של משתתפים. תחת מדגם קטן של משתתפים נתקשה לזהות אפקטים מובהקים. כמו כן, במדגם קטן של משתתפים יכולת הכללת ממצאי המחקר על אוכלוסיית המטרה מוגבלת.
* בצעו בדיקות איכות : טרם ביצוע הניתוחים הסטטיסטיים, בצעו בדיקת איכות לנתונים. בבדיקה זו ניישם מספר טכניקות שיסייעו לאתר טעויות קידוד, ערכים קיצוניים, מענה אוטומטי ולא רציני על שאלוני המחקר, וכדומה.
* בחרו את סוג הניתוח המתאים : יש לזהות את סוג המבחן הסטטיסטי המתאים ביותר לבחינת השערות מחקרכם. סוג המבחן המתאים, כאמור, מושפע משלושה פרמטרים מרכזיים – סולם המדידה של משתני המחקר; יומרה להסקה סיבתית; סוג השערת המחקר [בחינת קשר / הבדלים בין קבוצות].
* עבדו עם סינטקסט : סינטקסט מתעד את הפעולות המחקריות שבוצעו לצורך בניית קובץ הנתונים, ניתוח פריטי השאלון, שקלול המשתנים ועיבוד הנתונים. כתיבת סינטקס תסייע לכם במקרה של צורך ברפליקציה, בקשה להרצת הניתוחים מחדש בעקבות שינוי במדגם המשתתפים ועוד.
לסיכומו של דבר
ביצוע ניתוחים סטטיסטיים בעבודת הסמינריון הינה משימה מורכבת אשר דורשת מסטודנטים ידע סטטיסטי ושליטה בהפעלת תוכנות עיבוד סטטיסטי. כדי לבצע ניתוח סטטיסטי מדויק ורובסטי פעלו בהתאם לעקרונות הבאים: (1) דגמו מספר גדול ככל הניתן של משתתפים; (2) מספרו את השאלונים וצרו משתנה מזהה; (3) ערכו בדיקות איכות לאיתור טעויות הקלדה וערכים קיצוניים; (4) בחרו במבחן הסטטיסטי המתאים ביותר לבחינת השערות מחקרכם; (5) עבדו עם סינטקסט!
אנו משוכנעים כי המידע והטיפים במאמר זה הגבירו את הידע הסטטיסטי שלכם באופן מובהק!
