آخر الأخبار
الرئيسية / رأى / أهم الأخطاء الشائعة في البحوث الاجتماعية الزراعية

أهم الأخطاء الشائعة في البحوث الاجتماعية الزراعية

أ.د/فؤاد عبداللطيف سلامة

بقلم: أ.د/فؤاد عبداللطيف سلامة

 أستاذ علم الاجتماع الريفي المتفرغ بكلية الزراعة جامعة المنوفية

فى السطور التالية نعرض لأهم الأخطاء الشائعة في البحوث الاجتماعية الزراعية خاصة فى مجالى الاجتماع الريفى والإرشاد الزراعى..

هناك نوعان أساسيان من أخطاء البحوث الاجتماعية هما: أخطاء متعمدة (مقصودة) وتعزى الى عدم الامانة العلمية، الغش، الخداع، التحيز والتعصب (راجع أخلاقيات البحث العلمى -ethics) أخطاء غير متعمدة (غير مقصودة) وتعزى الى النقص المعرفى أو الضعف المهارى أو كلاهما.

وفيما يلى استعراض بعض (وليس كل) ألاخطاء الشائعة فى البحوث الاجتماعية والتى تندرج تحت النوع الثانى من الاخطاء غير المتعمدة: عدم الالتزام بوحدة الدراسة unit of study فى كل خطوات البحث، فيجب ان تكون وحدة الدراسة هى نفسها وحدة التحليل unit of analysis، فالباحث يجب أن يكون واضحاً لديه وللقارئ وحدة الدراسة سواء كانت فرداً، جماعة، منظمة، مؤسسة، مجتمع محلى أو مجتمع، ويجب الالتزام بذلك فى صياغة المشكلة البحثية وفى التحليل الاحصائى. عدم اختيار التحليل الاحصائى المناسب، حيث يتوقف اختيار الاختبار الاحصائى على محورين اساسيين هما:

مستوى قياس المتغيرات المستقلة والتابعة عدد المتغيرات المتضمنة فى الفرض الاحصائى وكثير من كتب الاحصاء تتضمن خريطة لجميع الاختبارات الاحصائية مصنفة وفقاً للمحورين السابقين. مخالفة فروض الاختبار الاحصائى المستخدم assumptions violations حيث أن لكل اختبار احصائى فروضاً وشروطاً يجب على الباحث الالمام بها مسبقاً حتى يتسنى له الاستخدام السليم لهذا الاختبار فى تحليل البيانات احصائياً والحصول على نتائج يعتد بها, فمثلاً من فروض الارتباط والانحدار المتعدد:

أ- خطية العلاقات بين كل متغير مستقل مستقل والمتغير التابع linearity.

ب- التوزيع الطبيعى لكل من المتغيرات المستقلة والتابعة normality.

ج- مستوى قياس كل من المتغيرات التابعة والمستقلة هو المقياس الفترى interval فلا يجب استخدامه مع متغيرات اسمية او رتبية.

د- العينة المستخدمة من النوع الاحتمالى العشوائى, وفى حالة عدم توافر هذه الشروط يمكن استخدام الاحصاء اللابارامترى. الخلط فى الاستخدام بين ²R (معامل التحديد) وadjusted R² عند استخدام الانحدار المتعدد, حيث أنه كلما اقترب عدد المتغيرات المستقلة من حجم العينة يكون الخطأ فى تقدير R² وعموماً ينصح الايقل حجم العينة عن 20 مثل عدد المتغيرات المستقلة وجوبياً أو عن 30 مثل عدد المتغيرات المستقلة مثالياً وعند عدم تحقيق هذا الشرط يتم استخدام adjusted R² بدلاً من R².

عند حساب معامل الثبات α reliability coefficient لا يتم تقييم مستوى α وان كانت acceptable or unacceptable حيث هناك جدول احصائى يساعد على ذلك وفقاً لعدد items ووفقاً لمتوسط الارتباط بين items, فضلاً عن عدم الاستفادة من تنقيح برنامج SPSS لقيمة α من خلال حذف بعض items والتى بدونها ترتفع قيمة α.

عدم الاستخدام الصحيح لكل من المدى النظرى والمدى الفعلى فى المكان المناسب, حيث أن المدى النظرى للمقياس يستخدم فقط عند وصف المتغيرات احصائياً, بينما المدى الفعلى يستخدم فى الاختبارات الاحصائية اللابارامترية خاصة اختبار مربع كاى, حيث أن استخدام المدى النظرى عند اجراء اختبار مربع كاى يمكن أن يؤدى الى وجود خلايا صفرية أو ضئيلة القيمة (أقل من 5% من مجموع العينة).

الاستخدام الخاطئ لمعامل الارتباط البسيط فى اختبارات الفروض وهو خطأ شائع جداً فى البحوث الاجتماعية المصرية, حيث أن معامل الارتباط البسيط ما هو الا مؤشر احصائى وصفى descriptive measure أما اختبارات الفروض فتكون من خلال تحليل الانحدار البسيط أو المتعدد، فليست كل علاقة ارتباطية علاقة سببية أما العكس فهو صحيح.

عدم ادراك وجود مشكلة multicollinearity عند استعراض مصفوفة الارتباط البسيط والتى عرفاً توجد متى كان هناك ارتباط بسيط بين أى متغيرين مستقلين ≥ 8, والتى يجب حل هذه المشكلة قبل اجراء تحليل الانحدار المتعدد وذلك من خلال حذف أحد هذين المتغيرين وهو الاقل دعماً من النظرية الاجتماعية ومن الدراسات السابقة أو ضم هذين المتغيرين معاً بعد معايرتهما باستخدام Z scores أو T scores بشرط وجود منطق اجتماعى لهذا الضم.

عدم ألتأكد من وجود شرطين أساسيين عند اجراء المعاينة sampling ولا يغنى احدهما عن ألآخر وهما مبدأ العشوائية randomness (راجع أنواع العينات), ومبدأ التمثيل الصحيح representativeness (راجع طرق تقدير حجم العينة ).

الاستخدام غير الصحيح للتحليل المسارى path analysis والذى يشترط أولاً لاستخدامه ثراء الموضوع نظرياً ودعم الدراسات السابقة لجميع العلاقات السببية المفترضة، فضلاً عن اتباع جميع خطواته بطريقة سليمة ومنها مثلاً اعادة حل جميع معادلات الانحدار حتى تشتمل فقط على المسارات المعنوية, ثم بعد ذلك يجب تقييم النموذج السببى المعدل (النهائى) لبيان جدوى استخدام التحليل المسارى وهو ألأمر الذى يتجاهله كثير أو جميع الباحثين .اغفال شرح ما انطوت عليه نتائج التحليل الاحصائى من دلالات نظرية وتطبيقية، حيث أن التحليل الاحصائى ليس هو نهاية المطاف وانما هو وسيلة للوصول الى منطويات البحث implications وهذا مايغفل عنه الكثيرون ويستعيضون عنها بما يعرف بالتوصيات, فأى دراسة اجتماعية يجب أن يكون لها منطويات، ولكن ليس بالضرورة أن يكون لكل دراسة توصيات.

من الأخطاء الشائعة كذلك فى البحوث الاجتماعية وصف متغيرات الدراسة ضمن نتائج الدراسة بدلاً من وضعها ضمن methodology, فوصف المتغيرات ليس من أهداف الدراسة وانما هو جزء من الاجراءات المنهجية للبحث حتى يمكن فهم وتفسير نتائج التحليل الاحصائى فى ضوء معرفة خصائص وصفات افراد العينة.

تحويل البيانات الفترية الى بيانات رتبية بالرغم من كون الاولى اعلى مكانةً فى القياس الاجتماعى من الثانية فضلاً عن أن وجود بيانات فى المستوى الفترى يتيح فرصة الاختيار من بين عدد أكبر بكثير من الاختبارات الاحصائية التى يمكن استخدامها.

النظرة الدونية للاحصاء اللابارامترى بالرغم من أن كثير من بيانات بحوث الاجتماع الريفى والإرشاد الزراعى لا ينطبق علها شروط الاحصاء البارامترى، فضلاً عن العينات البحثية غير العشوائية وغير الممثلة للشاملة تمثيلاً سليماً.

الاصرار على استخدام تحليل الارتباط والانحدار المتعدد فى كثير أو معظم البحوث الاجتماعية بالرغم من صعوبة تحقيق شروط هذا النوع من الاختبارات فضلاً عن عدم قيام الباحثين بالتأكد من تحقيق فروضه اهمالاً أو لعدم درايتهم بذلك. ندرة استخدام كثير من الاختبارات الاحصائية ذات القيمة العلمية الكبيرة فى البحوث الاجتماعية مثال factor analysis , iscriminant analysis , lustering analysis , anonical correlation,. عدم دراية الباحثين الاجتماعيين بخطورة مشكلة missing data وأبعادها من حيث أنواعها: missing values , missing variables , missing cases وأسباب كل منها وكيفية علاجها و تقليل أثرها على كفاءة الاختبارات الاحصائية.

المبالغة لدى بعض الباحثين فى استخدام تحليلات احصائية متقدمة أو أكثر من اختبار لنفس الهدف البحثى, فالتحليل الاحصائى أولاً وأخيراً هو وسيلة وليس هدف فى حد ذاته, حيث أنه يمكن تحقيق أهداف الدراسة ببعض الاساليب الاحصائية الوصفية والبسيطة أو حتى مجرد التوزيع النسبى والنسب المئوية.

عند كتابة البحث يكثر بعض الباحثين من استخدام ” نقلاً عن ” أى الاعتماد على المصادر الثانوية بدلاً من الوصول الى المصادر الاولية بنفسه, حيث يجب أن تكون الاجزاء المنقولة من مصادر اخرى citations عند الضرورة فقط وتحديداً للتعاريف النظرية.

اعتماد كثير من الباحثين على المراجع العربية فقط دون استخدام المراجع الاجنبية خاصة الدوريات المتميزة بالتخصص ذات معامل ألتأثير العالى, فضلاً  عن عدم استخدام شبكة المعلومات العالمية internet بالقدر الكافى.

للتواصل مع الكاتب

fouadsalama11@yahoo.com

01004090501 & 01006292500 & 01223149600

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *