في مجال البحث العلمي، تُعتبر البيانات غير المعلمية عنصرًا أساسيًا لتحليل البيانات. ومع ذلك، غالبًا ما يشعر الباحثون بالقلق عند التعامل مع البيانات غير المعلمية، ويرجع ذلك إلى عدة أسباب.
مخاوف الباحثين من البيانات غير المعلمية:
- صعوبة تفسير النتائج: تعتمد البيانات غير المعلمية على مقاييس إحصائية غير مباشرة، مما يجعل تفسير نتائجها أكثر صعوبة من البيانات المُعلّمة. قد يُواجه الباحثون صعوبة في ترجمة النتائج إلى معنى عملي أو فهم العلاقات بين المتغيرات.
- نقص الأدوات: لا تزال الأدوات الإحصائية المتاحة للتعامل مع البيانات غير المعلمية محدودة مقارنةً بالأدوات المتاحة للبيانات المُعلّمية. قد يُواجه الباحثون صعوبة في العثور على البرامج أو المكتبات المناسبة لتحليل البيانات.
- عدم اليقين: تُقدم البيانات غير المعلمية نتائج احتمالية، مما يعني وجود مجال للخطأ في الاستنتاجات. قد يُفضّل بعض الباحثين نتائج أكثر وضوحًا ودقة.
- قلة الخبرة: لا يحصل العديد من الباحثين على تدريب كافٍ على التعامل مع البيانات غير المعلمية، مما قد يُؤدّي إلى شعورهم بالقلق وعدم الثقة عند استخدامها.
قلة استخدام اختبارات غير تقليدية:بالإضافة إلى المخاوف المذكورة أعلاه، هناك أيضًا بعض الأسباب الأخرى التي تؤدي إلى قلة استخدام اختبارات غير تقليدية في الأبحاث العربية، منها:
- التركيز على الأساليب التقليدية: تُركّز العديد من البرامج التعليمية في الجامعات العربية على الأساليب الإحصائية التقليدية، مثل اختبارات t و ANOVA، بينما تُهمل الأساليب غير التقليدية مثل اختبار Kruskal-Wallis و Mann-Whitney.
- الخوف من عدم القبول: قد يخشى بعض الباحثين من عدم قبول مراجعهم العلمية إذا استخدموا اختبارات غير تقليدية، خاصة إذا لم يكونوا على دراية كافية بكيفية تفسير النتائج.
- قلة الموارد: قد لا تتوفر الموارد اللازمة، مثل البرامج الإحصائية أو الكتب الدراسية، لدراسة اختبارات غير تقليدية.
- ثقافة البحث: قد تُؤثّر ثقافة البحث السائدة على نوع الأساليب الإحصائية التي يستخدمها الباحثون.
أهمية استخدام اختبارات غير تقليدية:على الرغم من المخاوف المذكورة أعلاه، إلا أن استخدام اختبارات غير تقليدية له أهمية كبيرة في الأبحاث العربية، وذلك لعدة أسباب، منها:
- التغلب على افتراضات البيانات المُعلّمية: لا تتطلب اختبارات غير تقليدية افتراضات صارمة حول توزيع البيانات، مما يجعلها أكثر ملاءمةً للبيانات غير المتماثلة أو التي تحتوي على قيم شاذة.
- تحليل البيانات الترتيبية: تُستخدم اختبارات غير تقليدية لتحليل البيانات الترتيبية، مثل البيانات التي تُصنّف على مقياس Likert.
- تحليل البيانات غير المتوازنة: مثل البيانات التي تحتوي على مجموعات ذات أحجام مختلفة.
حلول: لمعالجة المخاوف المذكورة أعلاه، هناك بعض الحلول التي يمكن اتخاذها، منها:
- تعزيز التعليم: يجب على الجامعات العربية تعزيز التعليم في مجال البيانات غير المعلمية وتوفير المزيد من الموارد لتعليم الباحثين كيفية استخدامها.
- تشجيع استخدام الأساليب غير التقليدية: يجب على المؤسسات البحثية تشجيع استخدام اختبارات غير تقليدية من خلال نشر مقالات علمية تُظهر كيفية استخدامها بفعالية.
- تغيير ثقافة البحث: يجب على الباحثين العرب تغيير ثقافة البحث وتقبل استخدام أساليب جديدة لتحليل البيانات.
في الختام: يجب على الباحثين العرب عدم الخوف من استخدام البيانات غير المعلمية واختبارات غير تقليدية. تُوفّر هذه الأساليب أدوات قيّمة لتحليل البيانات وتقديم نتائج دقيقة وذات معنى.