!سجل طلب
القائمة
  العودة الي كل المواضيع

أنواع مناهج البحث

١٣ سبتمبر ٢٠١٨

لفهم استخدام الإحصائيات ، يحتاج المرء إلى معرفة القليل عن التصميم التجريبي أو كيفية قيام الباحث بعملية البحث. سيوفر لنا القليل من المعرفة حول المنهجية أسلوب جيد لإحصائياتنا. بعبارة أخرى ، الإحصائيات ليست أرقام تظهر فقط من العدم. بدلا من ذلك ، يتم إنشاء الأرقام (البيانات) من البحث. الإحصائيات هي مجرد أداة لمساعدتنا في الإجابة على أسئلة البحث. وعلى هذا النحو ، فإن فهم المنهجية سيسهل فهمنا للإحصاءات الأساسية.

تحديد المنهج

السؤال الذي يطرح مناقشة منهجية البحث هو ما إذا كانت صحيحة أم لا. عندما يسأل شخص ما ، "هل هذه الدراسة صحيحة؟" ، فهو يتساءل عن صحة جانب واحد على الأقل من الدراسة. هناك أربعة تصنيفات رئيسية لتصاميم البحث. وتشمل هذه البحوث القائمة على الملاحظة والبحوث الترابطية والتجارب الحقيقية وشبه التجارب. سيتم مناقشة كل من هذه أدناه أدناه.

الأبحاث الرصدية:

هناك أنواع عديدة من الدراسات التي يمكن تعريفها كأبحاث قائمة على الملاحظة بما في ذلك دراسات الحالة والدراسات الإثنوغرافية والدراسات التطويرية ، إلخ. والسمة الأساسية لكل من هذه الأنواع من الدراسات هي ملاحظة الظواهر وتسجيلها. في كثير من الأحيان ، تكون الدراسات ذات طبيعة نوعية. على سبيل المثال ، ستنطوي دراسة الحالة النفسية على ملاحظات موسعة تستند إلى ملاحظات ومقابلات مع العميل. سيتم كتابة تقرير مفصل مع التحليل والإبلاغ عنه يشكل دراسة هذه الحالة الفردية. قد تكون هذه الدراسات أيضًا ذات طبيعة نوعية أو تشتمل على مكونات نوعية في البحث.

غالبًا ما يتم تصنيف الاستطلاعات كنوع من الأبحاث القائمة على الرصد و الملاحظة.

البحث الارتباطي:

بشكل عام ، يبحث البحث الارتباطي في التزاوج بين متغيرين أو أكثر. على سبيل المثال ، يفحص البحث المبكر عن تدخين السجائر عملية تشنج تدخين السجائر ومجموعة متنوعة من أمراض الرئة. تم العثور على هذين المتغيرين ، والتدخين ، وأمراض الرئة معا.

يمكن تحقيق البحوث الارتباطية من خلال مجموعة متنوعة من التقنيات التي تشمل جمع البيانات التجريبية. في كثير من الأحيان ، يعتبر البحث الارتباطي نوعًا من الأبحاث الرصدية حيث لا يتم التلاعب بأي شيء من قبل الباحث أو الفرد الذي يجري البحث. على سبيل المثال ، لم تتلاعب الدراسات الأولى بشأن تدخين السجائر بعدد السجائر التي تم تدخينها. الباحث جمع البيانات فقط على المتغيرات اثنين. لم يسيطر الباحثون على شيء.

من المهم ملاحظة أن البحث الارتباطي ليس بحثًا سببيًا. بعبارة أخرى ، لا يمكننا تقديم بيانات بشأن السبب والنتيجة على أساس هذا النوع من الأبحاث. هناك سببان رئيسيان لعدم تمكننا من إصدار عبارات السبب والتأثير. أولا ، نحن لا نعرف اتجاه القضية. ثانياً ، قد يكون هناك متغير ثالث لا نعرفه.

غالبًا ما يتم إجراء البحث الارتباطي كأبحاث استكشافية أو أبحاث أولية. بمجرد تحديد وتعريف المتغيرات ، يتم إجراء التجارب.

التجارب الحقيقية:

غالباً ما يُنظر إلى التجربة الحقيقية على أنها دراسة مختبرية. ومع ذلك ، هذه ليست الحال دائما. يتم تعريف التجربة الحقيقية على أنها تجربة أجريت حيث يتم بذل جهد لفرض السيطرة على جميع المتغيرات الأخرى باستثناء واحد قيد الدراسة. غالباً ما يكون من الأسهل فرض هذا النوع من التحكم في بيئة مختبرية. وهكذا ، غالباً ما يتم تحديد التجارب الحقيقية بشكل خاطئ على أنها دراسات مختبرية.

لفهم طبيعة التجربة ، يجب أولاً تحديد بعض المصطلحات:

  1. المجموعة التجريبية أو المعالجة - وهي المجموعة التي تتلقى العلاج التجريبي أو المعالجة أو تختلف عن المجموعة الضابطة على المتغير قيد الدراسة.

  2. مجموعة التحكم - يتم استخدام هذه المجموعة لإنتاج مقارنات. يتم حجب أو تعريض معاملة الفائدة بشكل متعمد لتوفير أداء خط أساسي يمكن من خلاله مقارنة أداء المجموعة التجريبية أو المعالجة.

  3. المتغير المستقل - هذا هو المتغير الذي يعالجه المجرب في الدراسة. يمكن أن يكون أي جانب من جوانب البيئة يتم بحثه تجريبيا لغرض فحص تأثيره على المتغير التابع.

  4. المتغير التابع - المتغير الذي يتم قياسه في إحدى الدراسات. المجرب لا يتحكم في هذا المتغير.

  5. التخصيص العشوائي - في كل دراسة ، يكون لكل موضوع احتمال متساوٍ في الاختيار بين مجموعة المعالجة أو المجموعة الضابطة.

  6. التعمية المزدوجة - لا الموضوع ولا المجرب يعرف ما إذا كان الموضوع في علاج حالة التحكم.

الآن بعد أن تم تحديد هذه النقاط ، يمكننا فحص بنية التجربة الحقيقية. أولاً ، يجب أن تحتوي كل تجربة على مجموعتين على الأقل: مجموعة تجريبية ومجموعة تحكم. ستحصل كل مجموعة على مستوى المتغير المستقل. سيتم قياس المتغير التابع لتحديد ما إذا كان المتغير المستقل له تأثير.

شبه التجارب:

شبه التجارب شبيهة جدا بالتجارب الحقيقية ولكن تستخدم مجموعات مكونة طبيعيا أو موجودة مسبقا. على سبيل المثال، إذا أردنا مقارنة موضوعات صغارا وكبارا على قدرة الرئة، فإنه من المستحيل لتعيين عشوائيا المواد إما إلى مجموعة من الصغار أو الكبار (مجموعات تشكلت بشكل طبيعي). لذلك ، هذا لا يمكن أن يكون تجربة حقيقية. عندما يكون للمرء مجموعة مكونة بشكل طبيعي ، يكون المتغير قيد الدراسة هو متغير الموضوع (في هذه الحالة - العمر) مقابل متغير مستقل. على هذا النحو ، فإنه يحد أيضًا من الاستنتاجات التي يمكننا استخلاصها من هذه الدراسة البحثية. إذا كنا سنجري التجربة شبه ، فسنجد أن المجموعة الأقدم كانت لديها قدرة أقل على الرئة بالمقارنة مع المجموعة الأصغر سنا. قد نستنتج أن الشيخوخة تؤدي بالتالي إلى سعة أقل في الرئة. لكن المتغيرات الأخرى قد تمثل أيضًا هذه النتيجة. قد يكون التعرض المتكرر للملوثات بدلاً من العمر سبباً في حدوث فرق في سعة الرئة. ويمكن أيضا أن يكون عامل جيل. ربما أكثر من المجموعة الأكبر سنا يدخنون في سنواتهم الأولى بالمقارنة مع المجموعة الأصغر سنا بسبب زيادة الوعي بمخاطر السجائر. النقطة الأساسية هي أن هناك العديد من الاختلافات بين المجموعات التي لا نستطيع السيطرة عليها والتي يمكن أن تفسر الاختلافات في إجراءاتنا المعتمدة. وبالتالي ، يجب أن نكون حذرين بشأن جعل بيان السببية مع التصاميم شبه التجريبية.

سجل طلبك الان!