أكثر سؤال يتكرر عند تحليل بيانات الاستبانة: "أي اختبار أستخدم؟". الإجابة تعتمد على شيئين فقط: ماذا تريد أن تعرف، وما نوع المتغيرات لديك.
أولاً: اعرف نوع متغيراتك
- متغير كمي (رقمي): العمر، المعدل، الدرجة الكلية لمقياس ليكرت، عدد ساعات المذاكرة.
- متغير فئوي (تصنيفي): الجنس، التخصص، المستوى الدراسي، "نعم/لا".
ثانياً: اختر الاختبار
T-Test للعينات المستقلة
متى؟ مقارنة متوسط متغير كمي بين مجموعتين مستقلتين.
مثال: هل يختلف متوسط الرضا عن التعليم الإلكتروني بين الطلاب والطالبات؟
T-Test للعينات المترابطة (Paired)
متى؟ مقارنة متوسطين لنفس المجموعة في وقتين مختلفين.
مثال: درجات الطلاب قبل الدورة التدريبية وبعدها.
تحليل التباين الأحادي (One-Way ANOVA)
متى؟ مقارنة متوسط متغير كمي بين ثلاث مجموعات أو أكثر.
مثال: هل يختلف متوسط ساعات استخدام الإنترنت باختلاف المستوى الدراسي (الأول، الثاني، الثالث، الرابع)؟
إذا ظهر فرق دال، استخدم اختباراً بعدياً مثل Tukey أو Scheffé لمعرفة بين أي المجموعات يقع الفرق.
مربع كاي (Chi-Square)
متى؟ دراسة العلاقة بين متغيرين فئويين.
مثال: هل توجد علاقة بين التخصص (حاسب، هندسة، إدارة) وتفضيل نوع التعلم (حضوري، عن بعد، مدمج)؟
معامل ارتباط بيرسون
متى؟ قياس قوة واتجاه العلاقة بين متغيرين كميين.
مثال: هل توجد علاقة بين عدد ساعات المذاكرة والمعدل التراكمي؟
ثالثاً: لا تنسَ الشروط
اختبارات T و ANOVA و بيرسون "معلمية"، وتفترض أن البيانات تتوزع توزيعاً قريباً من الطبيعي، وأن التباين متقارب بين المجموعات (يُفحص باختبار Levene). إذا لم تتحقق الشروط، استخدم البدائل اللامعلمية:
- بديل T-Test المستقل: Mann-Whitney U
- بديل T-Test المترابط: Wilcoxon
- بديل ANOVA: Kruskal-Wallis
- بديل بيرسون: سبيرمان
رابعاً: كيف تقرأ النتيجة؟
ركّز على قيمة Sig. (أو p-value) في مخرجات SPSS. إذا كانت أقل من 0.05 فالفرق أو العلاقة دالة إحصائياً عند مستوى 5%. لكن الدلالة الإحصائية لا تعني بالضرورة أن الأثر كبير، لذا يُفضّل ذكر حجم الأثر مثل Cohen's d أو مربع إيتا.
ملخص سريع
- مجموعتان + متغير كمي ← T-Test
- ثلاث مجموعات فأكثر + متغير كمي ← ANOVA
- متغيران فئويان ← Chi-Square
- متغيران كميان ← بيرسون