تحليل البيانات الكمية: الأرقام لا تكذب… لكنها تخفي الحقيقة

عندما يكون للباحث أسئلة مثل كم العدد؟ أو كم التكرار أو كم المقدار؟، يكون الحديث عن بيانات قوية قابلة للتحقق؛ حيث أصبحت القدرة على تحليل البيانات الكمية وفهمها بالشكل الصحيح ذات قيمة كبيرة خاصة في وقتنا الحالي، يمكن تحليلها وذلك باستخدام الأساليب الرياضية المختلفة، اكتساب الفهم العملي لأساسياتها ليس بالأمر الصعب.

على الرغم من أن مصطلح التحليل الكمي يبدو مُعقدًا إلا أنه يعني ببساطة تحليل البيانات القائمة على الأرقام التي يمكن تقسيمها إلى فئات لقياسها وتصنيفها، فهو عملية تحويل البيانات الخام الرقمية بطريقة منهجية علمية إلى معلومات ورؤى مفيدة باستخدام الإحصاءات والنمذجة الرياضية؛ حيث إنه يهدف لحل المشكلات وتحديد الأنماط للكشف عن الاتجاهات واختبار الفرضيات لاتخاذ القرارات العلمية السليمة.

تتمثل أبرز أغراض تحليل البيانات الكمية في النقاط التالية:

١- تحليل الأداء

تحديد مستوى فاعلية العمليات والاستراتيجيات استنادًا إلى مقاييس دقيقة.

٢- تعزيز التنبؤ

باستخدام بيانات الدراسات السابقة والتعرف على البيانات التاريخية واستخدامها لمعرفة الاتجاهات والنتائج المُستقبلية.

٣- تقليل المخاطر

تحديد ومعرفة الاتجاهات أو الأنماط المخفية داخل البيانات؛ لأن عند اعتمادها يمكن اتخاذ قرارات غير صحيحة.

٤- صنع القرارات بالاستناد إلى الأدلة الكمية

القرارات المُتخذة تكون بناءً على الأرقام والتحليلات وليس على حدس الباحث.

اقرأ أيضًا: خطة البحث الكمي بخطوات عملية تضمن دقة وموثوقية النتائج

عند تحليل الكمي نجد أنها عبارة عن معلومات لها خصائص تميزها وهي كالتالي:

١- الطبيعة الرقمية

البيانات تتكون من أرقام وقيم قابلة للعد وللقياس مثل الوزن، العمر، الطول.

٢- التحليل الإحصائي

البيانات تتكون من أرقام قابلة لعمل العمليات الحسابية عليها والتحليلات الإحصائية المُتقدمة مثل الجمع والطرح والمتوسط والانحراف المعياري.

٣- عدم التحيز والموضوعية

بفضل اعتماد تلك البيانات على أدوات قياس مُغلقة مثل الاستبيانات يقل فيها ويندُر وجود رأي شخصي للباحث.

٤- الدقة والتحديد ويمكن تكرارها

المعلومات التي توفرها البيانات الكمية تكون محددة ودقيقة ويمكن أيضُا تكرار الأساليب لإعادة البحث للتأكد من النتائج.

٥- إمكانية تعميم النتائج

نتائج عينة البحث التي تم اختيارها يمكن تعميمها على مجتمع الدراسة كله.

تعرف على: هل تفهم تحليل البيانات الإحصائية؟ تعلم ما لا تخبرك به الأرقام

يُعد تحليل البيانات الكمية جزء لا يتجزأ من عملية البحث، إذ تُقدم رؤى قيمة حول مُختلف الظواهر، وهنا يمكننا التعرف على أكثر أنواع البيانات الكمية شيوعًا كما يلي:

أولًا: البيانات المُنفصلة (Discrete Data)

البيانات المنفصلة هي معلومات لا يمكن أن تأخذ إلا قيمًا ثابتة محددة أي لا تقبل القسمة أو الكسر، من أمثلتها: عدد أفراد الأسرة، عدد الأسئلة الصحيحة والأسئلة الخاطئة.

عادة ما يتم عرض البيانات المنفصلة بشكل يلائم المخطط الإحصائي أو المخطط الدائري أو مخطط شريطي كالتالي:

ثانيًا: البيانات المستمرة/ المُتصلة (Continuous Data)

أما البيانات المتصلة فيمكن أن تأخذ أي قيمة وتتغير بمرور الوقت، ويمكن تقسيم هذا النوع من البيانات إلى أجزاء أصغر فأصغر بشكل لا نهائي وذي معنى.

أمثلتها: درجة حرارة الماء، سرعة الرياح، الوقت اللازم لنجاح مهمة ما.

نظراً لأن البيانات المستمرة تتغير بمرور الوقت وهي نوع من أنواع تحليل البيانات الكمية، فإن أفضل طريقة للتعبير عنها من خلال رسم بياني خطي أو تجميعها في فئات، كما هو موضح أدناه.

يمكن تقسيم البيانات المستمرة إلى فئتين حسب مقياس القياس: البيانات الفترية وبيانات النسبية:

✧البيانات الفترية

بيانات رقمية على مسافات متساوية ولا يوجد بها صفر مُطلق أي أن الصفر فيها غير حقيقي مثل درجة الحرارة درجة الصفر هنا لا تعني انعدام صفة الحرارة.

✧البيانات النسبية

لها مميزات البيانات الفترية ولكن يوجد هنا خاصية الصفر المُطلق مثل الوزن، السرعة، المسافة وجود اصفر هنا حقيقي ويعني انعدام الصفة.

نقطة البداية لأي بحث علمي هو تفكير الباحث في حل مشكلة ما، قد يبدو لنا أن تحليل البيانات الكمية أكثر تعقيدًا مما هي علية في الحقيقة ولذلك يمكننا معرفة خطوات التحليل الكمي وهي كالتالي:

١- جمع البيانات

عند البدء بالتحليل يحتاج الباحث لبيانات ليقوم بتحليلها، يتم جمع البيانات من مصادر مُتعددة أولية أو ثانوية.

٢- تنظيف البيانات

يتم مراجعة البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية ومعرفة البيانات المفقودة ومُعالجتها وأيضًا القيم الشاذة؛ حيث يمكن أن تؤثر سلبيًا على النتائج وتقلل من مصداقية البحث.

٣- تحليل البيانات وتفسيرها

تتضمن هذه الخطوة تحليل الأرقام باستخدام الأساليب الرياضية والإحصائية؛ لاكتشاف أنماط البيانات واتجاهاتها، التحليل الكمي له نوعان هما:

✧ التحليل الوصفي

عبارة عن وصف البيانات كما هي لتبسيط فهمها للجمهور مثل المتوسط، الوسيط والتكرار.

✧ التحليل الاستدلالي

أساليب إحصائية تتم لاستخلاص النتائج مثل العلاقة بين المتغيرات واختبار الفرضيات.

✧ تفسير النتائج واتخاذ القرارات العلمية الصحيحة

تأتي هنا الخطوة النهائية في البحث حيث تتحول البيانات إلى رؤى قابلة للتطبيق، يتم تفسير النتائج وربطها بهيكل البحث ككل، إمكانية عرض تلك النتائج من خلال الجداول والمخططات والرسوم البيانية الدقيقة.

هي الوسائل والطرق التي من خلالها يتم معالجة البيانات الرقمية ثم استخلاص النتائج منها بطريقة علمية مُنظَمة، وأدوات تحليل البيانات الكمية كالآتي:

١- الإحصاء الوصفي

يستخدم لوصف البيانات وما لها من خصائص كماهي منها الوسيط، الوسك، الانحراف المعياري، التكرارات والنسب المئوية.

٢- الإحصاء الاستدلالي

يتم فيها اختبار الفرضيات المختلفة للدراسة والعلاقة بين المتغيرات، من أهم أدواته اختبار T-test، تحليل التباين ANOVA، معامل الارتباط وتحليل التباين.

٣- برامج التحليل للبيانات الكمية مثل SPSS, Excel, STATA, R.

أدوات العرض البياني البصري لتوضيح النتائج من خلال الجداول الإحصائية والرسوم البيانية والمخططات المختلفة.

احصل على: تحليل البيانات: 6خطوات لتحويل الأرقام المبعثرة لرؤى قوية!

في مجال التحليل الكمي تتنوع البرامج التي يتم من خلالها التحليل، منها من يحتوي على البرامج الإحصائية والآخر يحتوي على لغة برمجة، بينما هناك نوع أخر من الأدوات التي يدعم التصور البياني، نوجزهم في الآتي:

١- برنامج SPSS

تُعد من أشهر وأقوى الأدوات لـ تحليل البيانات الكمية؛ لشهرتها الواسعة في البحوث الأكاديمية والدراسات الاجتماعية؛ وذلك لسهولتها وقدرة أدواتها على تحليل البيانات بدقة.

٢- برنامج Excel

الأداة الأكثر شيوعًا بين فئة المستخدمين المبتدئين؛ لعمل التحليلات الإحصائية السريعة البسيطة، واستخدام الجداول المحورية (Pivot Tables)، أنتاج الرسوم البيانية البسيطة سهلة الفهم.

٣- لغة Python& R

تُعتبر لغات برمجة قوية تُستخدم للتحليلات الإحصائية المُتقدمة، معالجة البيانات الإحصائية الضخمة.

٤- برنامج SAS

نظام احصائي مُتقدم يُستخدم في المؤسسات الكُبرى لتحليل البيانات الإحصائية التنبؤية.

٥- برنامج Power BI

أنتجتها ميكروسوفت للتحليل الإحصائي وتتميز بربط مصادر البيانات المختلفة ببعضها.

٦- برنامج Tableau

أداة قوية وشائعة في تحليل البيانات الكمية لتصور البيانات وتبسيط البيانات الخام، تتيح الواجهة ذات القدرات الواسعة في مجال تصور البيانات من إنشاء لوحات معلومات تفاعلية مُتطورة دون الحاجة وجود خلفية برمجية عالية.

٧- برنامج STATA

برنامج قوي يُستخدم في الأبحاث الاقتصادية والمالية لتحليل البيانات الرقمية الطويلة.

البيانات الكمية عبارة عن بيانات عددية يمكن تقسيمها إلى فئات لتصنيفها وقياسها بالأرقام وإجراء العمليات الحسابية المختلفة عليها مثل:

١- بيانات عن العمر

أقل من 20، من 20 إلى 40، أكبر من 40.

٢- بيانات عن الحالة الاجتماعية

أعزب/ عزباء، متزوج/ة، أخرى.

٣- بيانات عن المؤهل العلمي

دبلوم، بكالوريوس، ماجستير، دكتوراة

توجد اختلافات واضحة بين تحليل البيانات الكمية والتحليل النوعي للبيانات، نوضحها في الجدول التالي:

تتمثل معظم أخطاء الباحثين الأكثر شيوعًا في عدم التعمق في معرفة وفهم البيانات عند تحليل البيانات الكمية، والتي يترتب عليها الآتي:

✧ اختيار أساليب إحصائية غير مناسبة لنوع البيانات محل الدراسة.

✧ عدم الاختيار الصحيح لحجم العينة؛ مما يجعل الباحث يطبق أساليب لعينات كبيرة على عينات صغيرة حيث يُفضل أن تكون العينة أقل من 30 عند تطبيق بعض الاختبارات.

✧ عدم تحديد خطة التحليل قبل البدء في التحليل الإحصائي.

✧ اهمال تنظيف البيانات من القيم الشاذة والتي بدورها تؤثر على النتائج بالسلب.

✧ اهمال التعامل مع البيانات المفقودة بالشكل الصحيح.

✧ عدم التفرقة بين الدلالة الإحصائية وحجم الأثر في الواقع العملي له.

✧ الاكتفاء بالمتوسطات دون النظر للانحرافات المعيارية؛ مما يجعل تشتت البيانات مُختفيًا.

✧ شُبهة التحيز في تفسير البيانات موجودة؛ حيث يُطوع الباحث البيانات تبعًا لفرضيات البحث دون اتباع نتيجة النتائج.

✧ عمل الاختبارات المختلفة دون التحقق من تمام شروطها قبل البدء في عمل الاختبار.

✧ عند تحليل البيانات الكمية لا يتم التفرقة بين المفاهيم مثل التشتت، التنبؤ، التباين، الارتباط.

إذا كنت باحث أكاديمي وتحتاج لاستشارة تقنية دقيقة لبحثك؛ فإن اختيارك لشركة اتقان لعمل التحليل الاحصائي لبحثك يضمن لك الموثوقية والاحترافية في النتائج؛ وذلك بفضل وجود فريق أكاديمي مُتخصص لعمل التحليل الإحصائي.

✧ طرق تزيد من سهولة وموثوقية التحليل الإحصائي من خلال شركة اتقان:

✧ يقوم الفريق بتجهيز البيانات وتنظيمها وتنظيفها قبل البدء بعملية التحليل والتأكد من خلوها من أي أخطاء.

✧ يقوم الفريق باختيار الاختبارات التي تناسب مشكلة البحث وأسئلته.

✧ يقوم الفريق بعمل اختبارات الصدق والثبات للعينة محل الدراسة قبل البدء في التحليل.

✧ يقوم الفريق الخبير في اختيار الأسلوب الإحصائي الأمثل والأدوات المُتقدمة لتحليل البيانات.

✧ يقوم الفريق بالصياغة الدقيقة لتفسير النتائج وارتباطها بهيكل البحث ككل.

يمكنك أيضاً الحصول على المزيد من المعلومات المُتعمقة عن تحليل البيانات الكمية، فقط اضغط على الرابط PDF، وتمتع بمعرفة عميقة تُثقل بها معرفتك عن تحليل البيانات.

في الختام، يُعد تحليل البيانات الكمية عملية مُعقَدة، يتطلب من الباحث الاهتمام البالغ بالتفاصيل والتعامل بقوة مع التحديات التي تواجهه أثناء التحليل سواء كانت هذه التحديات تتعلق بجودة البيانات، أو اختيار الأدوات الإحصائية المناسبة أو حتي تفسير النتائج؛ ليتمكن من انتاج بحث مُتكامل يحظى بالصلابة في هيكلة واستنتاجاته، و مع تقديم استشارتك لشركة إتقان للاستشارات الأكاديمية والتدريب يُمكنك الحصول على خدمة مكتب أبحاث للخدمات الجامعية، فنحن ندعم الباحثين في السعودية، الكويت، قطر، الإمارات، وجميع الدول العربية، تواصل معنا عبر الواتساب وابدأ رحلتك البحثية بثقة وتميز.