أكثر سؤال يتكرر عند تحليل بيانات الاستبانة: "أي اختبار أستخدم؟". الإجابة تعتمد على شيئين فقط: ماذا تريد أن تعرف، وما نوع المتغيرات لديك.
أولاً: اعرف نوع متغيراتك
- متغير كمي (رقمي): العمر، سنوات الخبرة، الدرجة الكلية لمقياس ليكرت، قيمة المبيعات.
- متغير فئوي (تصنيفي): الجنس، المؤهل، المسمى الوظيفي، "نعم/لا".
ثانياً: اختر الاختبار
T-Test للعينات المستقلة
متى؟ مقارنة متوسط متغير كمي بين مجموعتين مستقلتين.
مثال: هل يختلف متوسط الرضا الوظيفي بين الموظفين والموظفات؟
T-Test للعينات المترابطة (Paired)
متى؟ مقارنة متوسطين لنفس المجموعة في وقتين مختلفين.
مثال: أداء المتدربين قبل البرنامج التدريبي وبعده.
تحليل التباين الأحادي (One-Way ANOVA)
متى؟ مقارنة متوسط متغير كمي بين ثلاث مجموعات أو أكثر.
مثال: هل يختلف مستوى الالتزام التنظيمي باختلاف سنوات الخبرة (أقل من 5، من 5 إلى 10، أكثر من 10)؟
إذا ظهر فرق دال، استخدم اختباراً بعدياً مثل Tukey أو Scheffé لمعرفة بين أي المجموعات يقع الفرق.
مربع كاي (Chi-Square)
متى؟ دراسة العلاقة بين متغيرين فئويين.
مثال: هل توجد علاقة بين المنطقة وتفضيل قناة الشراء (المتجر، الموقع، التطبيق)؟
معامل ارتباط بيرسون
متى؟ قياس قوة واتجاه العلاقة بين متغيرين كميين.
مثال: هل توجد علاقة بين ساعات التدريب ومؤشر الأداء الوظيفي؟
ثالثاً: لا تنسَ الشروط
اختبارات T و ANOVA و بيرسون "معلمية"، وتفترض أن البيانات تتوزع توزيعاً قريباً من الطبيعي، وأن التباين متقارب بين المجموعات (يُفحص باختبار Levene). إذا لم تتحقق الشروط، استخدم البدائل اللامعلمية:
- بديل T-Test المستقل: Mann-Whitney U
- بديل T-Test المترابط: Wilcoxon
- بديل ANOVA: Kruskal-Wallis
- بديل بيرسون: سبيرمان
رابعاً: كيف تقرأ النتيجة؟
ركّز على قيمة Sig. (أو p-value) في مخرجات SPSS. إذا كانت أقل من 0.05 فالفرق أو العلاقة دالة إحصائياً عند مستوى 5%. لكن الدلالة الإحصائية لا تعني بالضرورة أن الأثر كبير، لذا يُفضّل ذكر حجم الأثر مثل Cohen's d أو مربع إيتا.
ملخص سريع
- مجموعتان + متغير كمي ← T-Test
- ثلاث مجموعات فأكثر + متغير كمي ← ANOVA
- متغيران فئويان ← Chi-Square
- متغيران كميان ← بيرسون