قبل أن تحلل نتائج استبانتك، ستسألك لجنة المناقشة سؤالاً أساسياً: كيف تأكدت أن أداتك صادقة وثابتة؟ هذا القسم من فصل المنهجية صغير، لكن ضعفه قد يهدم الثقة في كل نتائج الدراسة. في هذا الدليل نشرح الخطوات كما تُطبق فعلياً في الرسائل والأبحاث.
ما الفرق بين الصدق والثبات؟
- الثبات (Reliability): أن تعطي الأداة نتائج متسقة لو طُبقت مرة أخرى في نفس الظروف.
- الصدق (Validity): أن تقيس الأداة فعلاً ما وُضعت لقياسه.
مثال يوضح الفرق: ميزان يضيف كيلوغرامين لكل من يقف عليه هو ميزان ثابت لأنه يعطي نفس النتيجة كل مرة، لكنه غير صادق لأنه لا يعطي الوزن الحقيقي. لذلك تحتاج الاستبانة الاثنين معاً.
أولاً: الصدق
صدق المحكمين (الصدق الظاهري وصدق المحتوى)
تُعرض الاستبانة في صورتها الأولية على مجموعة من المحكمين المتخصصين في مجال الدراسة ومنهجية البحث، غالباً من 5 إلى 10. يُطلب منهم تقييم وضوح كل عبارة، وانتمائها للمحور، وسلامة صياغتها. ثم تُعدل العبارات بناءً على ملاحظاتهم، ويُذكر ذلك في الرسالة مع قائمة المحكمين في الملاحق. ويمكن قياس اتفاق المحكمين كمياً بمؤشرات مثل نسبة صدق المحتوى (CVR) لـ Lawshe.
صدق الاتساق الداخلي
يُقاس بحساب معامل ارتباط بيرسون بين درجة كل عبارة والدرجة الكلية للمحور الذي تنتمي إليه. العبارة الجيدة يكون ارتباطها دالاً إحصائياً (Sig. أقل من 0.05)، ويُفضل ألا يقل عن 0.30.
الخطوات في SPSS:
- احسب الدرجة الكلية لكل محور: Transform ← Compute Variable، واكتب مثلاً
MEAN(q1 TO q6). - افتح Analyze ← Correlate ← Bivariate.
- أدخل عبارات المحور مع درجته الكلية، واختر Pearson.
- اقرأ عمود الدرجة الكلية: معامل الارتباط وقيمة Sig. لكل عبارة.
وبنفس الطريقة يُحسب ارتباط كل محور بالدرجة الكلية للاستبانة.
الصدق البنائي
في الدراسات الأكثر تقدماً يُستخدم التحليل العاملي الاستكشافي (EFA) في SPSS، أو التوكيدي (CFA) في AMOS، للتأكد أن العبارات تتجمع فعلاً في المحاور المفترضة.
ثانياً: الثبات بمعامل ألفا كرونباخ
ألفا كرونباخ هو المقياس الأكثر استخداماً للثبات، ويقيس مدى اتساق عبارات المحور الواحد مع بعضها.
الخطوات في SPSS:
- افتح Analyze ← Scale ← Reliability Analysis.
- أدخل عبارات محور واحد فقط، وتأكد أن النموذج (Model) هو Alpha.
- من Statistics فعّل Scale if item deleted.
- كرر العملية لكل محور، ثم للاستبانة كاملة.
كيف تفسر القيمة؟
من التصنيفات الشائعة (George و Mallery):
- 0.90 فأكثر: ممتاز
- 0.80 إلى أقل من 0.90: جيد
- 0.70 إلى أقل من 0.80: مقبول
- 0.60 إلى أقل من 0.70: مشكوك فيه، وقد يُقبل في الدراسات الاستكشافية
- أقل من 0.60: ضعيف
انتبه: القيمة المرتفعة جداً (أعلى من 0.95) ليست دائماً إيجابية، فقد تعني أن العبارات تكرر نفس المعنى بصياغات مختلفة.
جدول Item-Total Statistics
هذا الجدول أهم من القيمة النهائية لأنه يكشف العبارات الضعيفة:
- Corrected Item-Total Correlation: إذا كانت أقل من 0.30، فالعبارة لا تتسق جيداً مع بقية المحور.
- Cronbach's Alpha if Item Deleted: إذا كانت أعلى من ألفا الحالية، فحذف العبارة يرفع الثبات.
لكن لا تحذف عبارة لمجرد رفع الرقم. احذفها فقط إذا كان لذلك مبرر من حيث المحتوى، واذكر ذلك في الرسالة.
لماذا خرج الثبات منخفضاً؟ أسباب شائعة
- العبارات السلبية لم تُعكس: إذا كانت بعض العبارات مصاغة بالنفي، فيجب عكس ترميزها قبل حساب الثبات (Transform ← Recode into Different Variables: 1←5، 2←4، 4←2، 5←1). وهذا أشهر سبب لظهور ألفا منخفضة أو حتى سالبة.
- عدد عبارات المحور قليل: ألفا تتأثر بعدد العبارات، والمحاور ذات العبارتين أو الثلاث تعطي غالباً قيماً منخفضة.
- حساب ألفا للاستبانة كاملة فقط: بينما محاورها تقيس مفاهيم مختلفة. احسبها لكل محور أولاً.
- عينة صغيرة جداً أو مستجيبون أجابوا دون قراءة.
العينة الاستطلاعية
يُطبق الصدق والثبات عادة على عينة استطلاعية من خارج العينة الأساسية (كثيراً ما تكون نحو 30 مشاركاً من نفس المجتمع)، قبل التطبيق النهائي. هكذا تكتشف المشاكل وتعدل الأداة قبل أن تجمع كل البيانات.
كيف تكتبها في الرسالة؟
اعرض نتائج الثبات في جدول واضح يحتوي: اسم المحور، عدد العبارات، معامل ألفا كرونباخ. ثم علّق بجملة مثل: "يتضح من الجدول أن معاملات الثبات لمحاور الدراسة تراوحت بين 0.78 و 0.91، وبلغ معامل الثبات الكلي 0.93، وهي قيم مرتفعة تدل على ثبات الأداة وصلاحيتها للتطبيق". وافعل الشيء نفسه لجداول الاتساق الداخلي.