7:06 ص
علم الاحصاء الزراعي -
كتب الزراعة
كتاب : التحليل الاحصائي للاستبيانات باستخدام برنامج IBM SPSS STATISTICS
يرمز SPSS إلى الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية. تم تطوير برنامج SPSS من قبل جامعة ستانفورد في عام 1968 ، وكان أول برنامج إحصائي على الإطلاق للكمبيوتر الشخصي. عندما استحوذت شركة IBM على البرنامج في عام 2009 ، تغير اسمها الرسمي إلى IBM SPSS. سهل الاستخدام وشامل ، يمكن لـ SPSS بسهولة تحليل أي نوع من البيانات إلى حد كبير. يمكن أن يأخذ البيانات ، على سبيل المثال ، من قاعدة بيانات العملاء ، أو جزء من البحث الأكاديمي أو بحث السوق ، أو Google Analytics. يمكن للبرنامج ، المصمم للمستخدمين التفاعليين وغير التفاعليين ، فتح معظم تنسيقات الملفات ، من جداول بيانات Excel إلى نص عادي.
يلتقط SPSS البيانات المعقدة ، والتي يمكن استخدامها لإنشاء جداول ومخططات ورسوم بيانية. يعمل البرنامج في بيئة Mac أو Windows أو Linux.
ما هو استخدام SPSS؟
الاستخدامات الثلاثة الأكثر شيوعًا هي:
الإحصاء الوصفي. تهدف عملية التحليل هذه إلى وصف خصائص البيانات. نتيجة لذلك ، ستكون البيانات أسهل في الفهم وأكثر ملاءمة للسياق. إحصائيات ثنائية المتغير. الهدف هنا هو دراسة الارتباط أو العلاقة بين مجموعتي بيانات مختلفتين. تحليل متعدد المتغيرات. يمكن أيضًا استخدام SPSS لدراسة العلاقات الأكثر تعقيدًا من التنوع ثنائي المتغير ، وتحليل علاقات البيانات المتعددة في وقت واحد.
أنواع متغيرات SPSS
يأتي SPSS بنوعين مختلفين من المتغيرات. تحتاج إلى معرفة الفرق بين الاثنين حتى تتمكن من استخدام كل نوع من المتغيرات بالطريقة الصحيحة.
المتغيرات الرقمية
هذا المتغير يتكون فقط من أرقام. يتم استخدامه للحسابات الرقمية ، مثل الطرح والقسمة.
متغيرات السلسلة
يشار إليها أيضًا باسم المتغيرات الأبجدية الرقمية أو الأحرف ، يمكن أن تتكون متغيرات السلسلة من أحرف وأرقام و / أو رموز.
تشبه واجهة SPSS واجهة جداول بيانات Excel ، مما يجعل من السهل التعلم.
إذا لم تصادف SPSS من قبل ، فسيكون من المفيد أن تكون قد عملت مسبقًا مع برنامج جداول بيانات ، مثل OpenOffice أو MS Excel. ستكون تجربة البرنامج الإحصائي القائم على القوائم ، مثل Statcrunch ، مفيدة أيضًا. هناك الكثير من الموارد المتاحة عبر الإنترنت لتعلم كيفية استخدام SPSS. ربما تكون المشكلة الوحيدة هي أنك بحاجة إلى الدفع مقابل SPSS. يمكنك تجربتها مجانًا لفترة محدودة ، أو إذا كنت طالبًا جامعيًا ، فقد تتمكن من الوصول إليها واستخدامها مجانًا كجزء من برنامجك.
كم من الوقت يستغرق تعلم SPSS؟
إذا كنت مبتدئًا تمامًا ولكنك عازمت على التدريب كل يوم ، فمن المحتمل ألا يستغرق الأمر أكثر من بضعة أيام ، ولا أقل من أسبوع لتعلم الأساسيات. قد يتضمن ذلك أشياء مثل إدخال البيانات وإنشاء المتغيرات وتشغيل تحليل وصفي. من ناحية أخرى ، إذا كنت ترغب في القيام بتمارين أكثر تعقيدًا ، فإن أفضل رهان لك هو تعلم الإحصاء أولاً واكتساب فهم شامل لمنهجية البحث. يعني التحليل الإحصائي التحقيق في الاتجاهات والأنماط والعلاقات باستخدام البيانات الكمية. إنها أداة بحث مهمة يستخدمها العلماء والحكومات والشركات والمنظمات الأخرى.
لاستخلاص استنتاجات صحيحة ، يتطلب التحليل الإحصائي تخطيطًا دقيقًا منذ بداية عملية البحث. تحتاج إلى تحديد فرضياتك واتخاذ قرارات بشأن تصميم البحث وحجم العينة وإجراءات أخذ العينات. بعد جمع البيانات من عينتك ، يمكنك تنظيم البيانات وتلخيصها باستخدام الإحصائيات الوصفية. بعد ذلك ، يمكنك استخدام الإحصائيات الاستدلالية لاختبار الفرضيات رسميًا وإجراء تقديرات حول السكان. أخيرًا ، يمكنك تفسير نتائجك وتعميمها. هذه المقالة مقدمة عملية للتحليل الإحصائي للطلاب والباحثين. سنوجهك عبر الخطوات باستخدام مثالين بحثيين. يبحث الأول في علاقة السبب والنتيجة المحتملة ، بينما يبحث الثاني في العلاقة المحتملة بين المتغيرات.
لجمع بيانات صحيحة للتحليل الإحصائي ، تحتاج أولاً إلى تحديد فرضياتك وتخطيط تصميم البحث الخاص بك.
كتابة الفرضيات الإحصائية
غالبًا ما يكون الهدف من البحث هو التحقيق في العلاقة بين المتغيرات داخل مجموعة سكانية. تبدأ بالتنبؤ ، وتستخدم التحليل الإحصائي لاختبار هذا التوقع. الفرضية الإحصائية هي طريقة رسمية لكتابة تنبؤ حول مجموعة سكانية. يتم إعادة صياغة كل توقع بحثي إلى فرضيات لاغية وبديلة يمكن اختبارها باستخدام بيانات العينة.
بينما تتنبأ الفرضية الصفرية دائمًا بعدم وجود تأثير أو عدم وجود علاقة بين المتغيرات ، فإن الفرضية البديلة تنص على تنبؤ بحثك عن تأثير أو علاقة.
التخطيط لتصميم البحث الخاص بك
تصميم البحث هو استراتيجيتك العامة لجمع البيانات وتحليلها. يحدد الاختبارات الإحصائية التي يمكنك استخدامها لاختبار فرضيتك لاحقًا. أولاً ، قرر ما إذا كان بحثك سيستخدم تصميمًا وصفيًا أو ارتباطًا أو تجريبيًا. التجارب تؤثر بشكل مباشر على المتغيرات ، في حين أن الدراسات الوصفية والارتباطية تقيس المتغيرات فقط.
في التصميم التجريبي ، يمكنك تقييم علاقة السبب والنتيجة (على سبيل المثال ، تأثير التأمل على درجات الاختبار) باستخدام الاختبارات الإحصائية للمقارنة أو الانحدار.
في التصميم الترابطي ، يمكنك استكشاف العلاقات بين المتغيرات (على سبيل المثال ، دخل الوالدين والمعدل التراكمي) دون أي افتراض للسببية باستخدام معاملات الارتباط واختبارات الأهمية.
في التصميم الوصفي ، يمكنك دراسة خصائص السكان أو الظاهرة (على سبيل المثال ، انتشار القلق لدى طلاب الجامعات الأمريكية) باستخدام الاختبارات الإحصائية لاستخلاص الاستنتاجات من عينة البيانات. يهتم تصميم البحث أيضًا بما إذا كنت ستقارن المشاركين على مستوى المجموعة أو المستوى الفردي ، أو كلاهما. في التصميم بين الموضوعات ، تقارن النتائج على مستوى المجموعة للمشاركين الذين تعرضوا لعلاجات مختلفة (على سبيل المثال ، أولئك الذين أجروا تمرينًا للتأمل مقابل أولئك الذين لم يفعلوا ذلك).
في التصميم الداخلي للموضوعات ، تقارن المقاييس المتكررة من المشاركين الذين شاركوا في جميع علاجات الدراسة (على سبيل المثال ، الدرجات من قبل وبعد أداء تمرين التأمل). في تصميم مختلط (عاملي) ، يتم تغيير أحد المتغيرات بين الموضوعات ويتم تغيير آخر داخل الموضوعات (على سبيل المثال ، نتائج الاختبار القبلي والبعدي من المشاركين الذين أجروا أو لم يمارسوا تمرين التأمل)....
ليست هناك تعليقات: