إعداد
أ. د. أحمد عوده عبد المجيد عودة
أستاذ الإحصاء ومناهج البحث العلمي
ورئيس قسم التوثيق والإحصاء بمركز المعلومات بالجامعة
مقدمة :
يقوم الإحصاء بدور مهم وحيوي في تصميم وتنفيذ كثير من البحوث العلمية و رسائل
الماجستير وأطروحات الدكتو ا ره وخاصة في السنوات الأخيرة والتي تطورت فيها وسائل
التكنولوجيا الحديثة تطو ا رً كبي ا رً والتي سهلت استخدام الكثير من الأساليب الإحصائية
التي كان يصعب استخدامها فيما سبق .
وعلى الرغم من أهمية استخدام الإحصاء في تحليل البيانات للبحوث والرسائل العلمية
فإن هناك بعض المشكلات التي قد تنشأ عند هذا الاستخدام والتي تكون غالباً –
بدون قصد وبسبب عدم التخصص في الإحصاء لدى البعض وبالتالي عدم الإلمام
ببعض الجوانب العلمية الإحصائية الدقيقة .
وفي هذه الورقة نحاول معرفة أهم مشكلات استخدام الإحصاء في تحليل البيانات
للرسائل العلمية والأطروحات .
وقبل الدخول في أهم هذه المشكلات نعّرف أولاً وباختصار كل من : المجتمع
الإحصائي ، والحصر الشامل ، والعينات ، والعشوائية ، والاستدلال الإحصائي.
مجتمع الإحصائي : هو كل المفردات ( أو العناصر ) التي يجمعها إطار عام
واحد ( أو مجموعة خصائص عامة واحدة ) . وهو المجتمع محل الد ا رسة .
ومن هذا التعريف يتضح أن المجتمع الإحصائي يتميز بالشمول ، وأنه قد يكون بشرياً
أو غير بشري ، وقد يكون محدوداً أو غير محدود ، وتجمع عناصره خصائص عامة
واحدة ( أي إطار عام واحد ) .
الحصر الشامل : بمعنى أن الد ا رسة تشمل جميع مفردات ( أو عناصر )
المجتمع كل الد ا رسة . .
وقد يتعذر استخدام الحصر الشامل لأسباب مختلفة منها مثلاً : المجتمع غير محدود
أو يصعب حصره ، أو قد يترتب على الد ا رسة إهلاك العناصر محل الد ا رسة ، ومنها
توفير الوقت والجهد والتكاليف . في هذه الحالات يتم استخدام العينات بدلاً من
الحصر الشامل .
العينة : هي ج زء من المجتمع ، والمفترض أن هذا الج زء يمثل الكل تمثيلاً
صحيحا صادقاً .
العشوائية : هي إتاحة الفرصة أو الاحتمال لكل مفردات المجتمع للاختيار
في العينة .
وإذا تساوت الفرص أو الاحتمالات لكل المفردات تسمى " العشوائية البسيطة".
العشوائية البسيطة : هي إتاحة الفرصة نفسها ( أو الاحتمال نفسه ) لكل
مفردات المجتمع للاختيار في العينة .
الهدف من العشوائية : عدم التحيز في الاختيار باتاحة الفرص للجميع .
وعندما تكون الد ا رسة عن طريق عينة عشوائية هنا يبدأ الحديث عن " الاستدلال
الإحصائي " .
الاستدلال الإحصائي : هو الاستدلال على أو استنتاج المقاييس الإحصائية
للمجتمع ( والتي تعتبر مجهولة للباحث ) من البيانات والمقاييس الإحصائية
الخاصة بالعينة العشوائية ( والتي تعتبر معروفة أو متاحة للباحث ) . أو بمعنى
آخر كيفية تعميم نتائج العينة العشوائية على المجتمع . ويتكون الاستدلال
الإحصائي من موضوعين أساسيين هما : التقدير واختبا ا رت الفروض .
والتقدير يعني تقدير المقاييس الإحصائية المجهولة للمجتمع من المقاييس الإحصائية
المعلومة للعينة ( العشوائية) .
واختبا ا رت الفروض : تعني اختبار مدى صحة فرضية معينة عن بعض مقاييس
المجتمع ( المجهولة ) أو عن توزيع المجتمع ذاته ، بالاعتماد على بيانات العينة (
العشوائية ) .
أهم المشكلات في استخدام الإحصاء في تحليل البيانات :
أولاً : مشكلات الد ا رسة عن طريق الحصر الشامل :
١) بافت ا رض أن الباحث قام فعلاً بد ا رسة جميع أف ا رد ( أو عناصر ) المجتمع محل
الد ا رسة ، بمعنى أنه قام بجمع البيانات من جميع أف ا رد المجتمع بلا استثناء ، أي
حصر شامل حقيقي.
في هذه الحالات نجد أن بعض ( أو الكثير ) من الباحثين يستخدم أساليب الاستدلال
الإحصائي من تقدير واختبا ا رت للفروض . وهذا غير صحيح ، حيث لا يمكن
استخدام هذه الأساليب في حالات الد ا رسة عن طريق الحصر الشامل ، وتستخدم فقط
إذا كانت الد ا رسة عن طريق عينة عشوائية .وكل ما يستطيع استخدامه الباحث هو
أساليب الإحصاء الوصفي وليس الإحصاء الاستدلالي .
٢) في كثير من الحالات يقول الباحث أنه سوف يستخدم الحصر الشامل في الد ا رسة
، وعند التطبيق العملي ( أو في الد ا رسة الميدانية ) لا يحصل على البيانات عن
جميع أف ا رد المجتمع . فمثلا : إذا كان المجتمع محل الد ا رسة يتكون من ٣٠٠
ضابطاً ، وقام بتوزيع الاستبانات على الجميع ، ولكنه عند جمع الاستبانات
حصل على ٢٠٠ استبانة فقط ، ووجد منها ٢٠ غير صالحة للتحليل الإحصائي
، أي أن صافي عدد الاستبانات التي حصل عليها هو ١٨٠ فقط ( من أصل
٣٠٠ ) وبالتالي لا يمكن اعتبار هذا حص ا رً شاملا. فالعبرة هنا ليست بالهدف في
- ٤ -
البداية ولكن فيما حصلت عليه فعلاً عند التطبيق أو عند التحليل . وهنا نقول أنه
يمكن اعتبار هذا العدد ( ١٨٠ ) عينة عشوائية ممثلة للمجتمع .
. - فهي عينة لأن العدد ١٨٠ وليس ٣٠٠
- وعشوائية لأنه تم توزيع الاستبانات على الجميع د ون استثناء فلا توجد أي شبهة
أو احتمال للتخير وهذا هو الهدف من العشوائية .
وبالتالي لا يصح أن يقول الباحث في كل صفحات ا لبحث أن الد ا رسة عن طريق
الحصر الشامل . وهنا يمكن للباحث استخدام أساليب الاستدلال الإحصائي .
ثانياً : مشكلات الد ا رسة عن طريق العينة :
١) في كثير من الحالات يقول الباحث أنه سوف يستخدم " عينة قصديه " أو
"عمديه" .. ثم بعد ذلك يستخدم أساليب الاستدلال الإحصائي من تقدير واختبا ا رت
للفروض ! وهذا غير صحيح لأنه - كما ذكرنا – لاستخدام هذه الأساليب يجب
أن تكون العينة عشوائية وليس قصديه أو عمديه .
٢) من المشكلات الأساسية والمتكررة في هذا الصدد هو تحديد حجم العينة .
فنجد البعض يقول أنه سوف يستخدم عينة حجمها ١٠ % أو ٢٠ % أو .. من حجم
المجتمع ! والسؤال هو على أي أساس تم تحديد هذه النسب ؟؟
لذلك فإنه عند تحديد حجم العينة يجب إتباع الأسلوب العلمي باستخدام المعادلات
الإحصائية التي تحدد الحد الأدنى المناسب لحجم العينة . وهنا أيضا تظهر مشكلة
كبيرة تعاني منها معظم البحوث والرسائل . فمثلا : إذا كان الحد الأدنى المناسب
لحجم العينة والذي تحدده المعدلات الإحصائية هو ( ٢٨٠ ) نجد أن الباحث يقوم
بتوزيع ( ٢٨٠ ) استبانة فقط ولا يسترجع منها سوى ( ٢٠٠ ) ومنها ( ٣٠ ) غير صالحة
للتحليل ، وتكون النتيجة أن حجم العينة النهائية هو ( ١٧٠ ) في حين أن الحد الأدنى
!!( يجب ألا يقل عن ( ٢٨
والحل لمثل هذه الحالات أن يقوم الباحث بتوزيع عدد أكبر من الحد الأدنى فمثلاً يقوم
بتوزيع ( ٤٠٠ ) استبانة بحيث يضمن ألا يقل عدد الاستبانات الصالحة للتحليل عن
٢٨٠ ) وإذا كان العدد الذي حصل عليه أكبر من ( ٢٨٠ ) أي أكبر من الحد الأدنى )
فهذا أفضل كثي ا ر . لأنه كلما كان حجم العينة أكبر كلما كان ذلك افضل من حيث
تمثيلها للمجتمع وبالتالي من حيث دقة النتائج التي يتم الحصول عليها .
٤) ومن الأسئلة المتكررة لكثير من المناقشين للطلاب عند مناقشة الرسالة : كيف
تم اختيار العينة العشوائية ؟ أو بمعنى آخر : هل تأكدت أن العشوائية بتعريفها
الدقيق تم تحقيقها فعلاً ؟
وهنا لا بد من الاعت ا رف أن هذه مشكلة ، لأنه يوجد فرق بين الكلام النظ ري والكلام
العملي . وحتى في المجتمعات المتقدمة من حيث الوعي الإحصائي من الصعب
تطبيق العشوائية كما تعّرف في الكتب والم ا رجع على الواقع العملي . فكل ما يستطيع
أن يفعله الباحث هو أنه يعطي الاستبانات لإدارة العلاقات العامة بالمؤسسة أو الجهة
محل البحث وتقوم هي بتوزيع الاستبانات على المبحوثين دون أي تدخل أو تحيز من
الباحث ليتحقق الهدف من العشوائية وهو عدم التحيز عند اختيار مفردات العينة .
٣) من الملاحظات المهمة عند حساب الحد الأدنى المناسب لحجم العينة أن يتم
تحديد ما يلي :
% أ- مقدار أو حجم الخطأ في تقدير النسبة ، وهل هو ٥% أو ٣% أو ٢% أو ١
.. لأن حجم العينة سوف يختلف تماما باختلاف هذه النسبة . مع ملاحظة أن معظم
الم ا رجع تركز على النسبة ٥% فقط ( دون مبرر واضح ) !.
؟ % ب- مستوى الدلالة ( أو المعنوية ) وهل هو ١% أو ٥
. % بمعنى هل درجة الثقة ٩٩ % أو ٩٥
وفي حالات المجتمعات غير المحدودة ( التي لا يمكن حصرها ) مهم جدا تحديد ذلك
. وقد يكون من المناسب توضيح هذه النقطة بالتفصيل لأن هناك خطأ شائع وهو إذا
كان المجتمع غير محدود فإن حجم العينة هو ( ٣٨٤ ) قد يكون هذا صحيحا ولكن في
- ٦ -
حالة خاصة أو حالة واحدة فقط . وهنا يجب توضيح الحالات التالية على سبيل
المثال :
% ١- إذا كان الخطأ في تقدير النسبة = ٠.٠٥ ودرجة الثقة ٩٥
. * فإن حجم ا لعينة يجب ألا يقل عن ٣٨٤
% ٢- إذا كان الخطأ في تقدير النسبة = ٠.٠٥ ودرجة الثقة ٩٩
* فإن حجم العينة يجب ألا يقل عن ٦٦٦
% ٣- إذا كان الخطأ في تقدير النسبة = ٠.٠١ ودرجة الثقة ٩٥
فإن حجم العينة يجب ألا تقل عن ٩٦٠٤
% ٤- إذا كان الخطأ في تقدير النسبة ٠.٠١ ودرجة الثقة ٩٩
* فإن حجم العينة يجب ألا يقل عن ١٦٦٤١
٥- وسوف تختلف كل الأرقام السابقة إذا اختلفت قيم الخطأ في تقدير النسبة عن
٠.٠٥ وعن ٠.٠١
ثالثاً : المشكلات الخاصة بقياس ا لمحاور بالاستبانة والصدق والثبات :
تعتبر الاستبانة أداة مهمة من أدوات جمع البيانات الميدانية ، حيث أن كثي ا ر من
البحوث والرسائل العلمية تعتمد عليها في جميع البيانات الميدانية للإجابة على
تساؤلات الد ا رسة . ونحن هنا لسنا بصدد الحديث عن م ا زيا وعيوب الاستبانة ، ولكن
نحاول إب ا رز بعض المشكلات الخاصة بقياس المحاور المختلفة في الاستبانة . ومن
هذه المشكلات مايلي :
١- استخدام الباحث المقياس نفسه لكل محاور الاستبانة على اختلاف هذه المحاور ،
وفي الغالب يستخدم الكثير من الباحثين مقياس ليكرت الخماسي لدرجة الموافقة
(موافق بشدة ، موافق ، محايد ، غير موافق ، غير موافق بشدة ) لجميع محاور
الاستبانة حتى لو كان السؤال عن : مستوى الفاعلية ، أو مدى الأهمية ، أو مدى
استخدام أو توفر عناصر معينة... الخ .
أ. د. أحمد عوده عبد المجيد عودة
أستاذ الإحصاء ومناهج البحث العلمي
ورئيس قسم التوثيق والإحصاء بمركز المعلومات بالجامعة
مقدمة :
يقوم الإحصاء بدور مهم وحيوي في تصميم وتنفيذ كثير من البحوث العلمية و رسائل
الماجستير وأطروحات الدكتو ا ره وخاصة في السنوات الأخيرة والتي تطورت فيها وسائل
التكنولوجيا الحديثة تطو ا رً كبي ا رً والتي سهلت استخدام الكثير من الأساليب الإحصائية
التي كان يصعب استخدامها فيما سبق .
وعلى الرغم من أهمية استخدام الإحصاء في تحليل البيانات للبحوث والرسائل العلمية
فإن هناك بعض المشكلات التي قد تنشأ عند هذا الاستخدام والتي تكون غالباً –
بدون قصد وبسبب عدم التخصص في الإحصاء لدى البعض وبالتالي عدم الإلمام
ببعض الجوانب العلمية الإحصائية الدقيقة .
وفي هذه الورقة نحاول معرفة أهم مشكلات استخدام الإحصاء في تحليل البيانات
للرسائل العلمية والأطروحات .
وقبل الدخول في أهم هذه المشكلات نعّرف أولاً وباختصار كل من : المجتمع
الإحصائي ، والحصر الشامل ، والعينات ، والعشوائية ، والاستدلال الإحصائي.
مجتمع الإحصائي : هو كل المفردات ( أو العناصر ) التي يجمعها إطار عام
واحد ( أو مجموعة خصائص عامة واحدة ) . وهو المجتمع محل الد ا رسة .
ومن هذا التعريف يتضح أن المجتمع الإحصائي يتميز بالشمول ، وأنه قد يكون بشرياً
أو غير بشري ، وقد يكون محدوداً أو غير محدود ، وتجمع عناصره خصائص عامة
واحدة ( أي إطار عام واحد ) .
الحصر الشامل : بمعنى أن الد ا رسة تشمل جميع مفردات ( أو عناصر )
المجتمع كل الد ا رسة . .
وقد يتعذر استخدام الحصر الشامل لأسباب مختلفة منها مثلاً : المجتمع غير محدود
أو يصعب حصره ، أو قد يترتب على الد ا رسة إهلاك العناصر محل الد ا رسة ، ومنها
توفير الوقت والجهد والتكاليف . في هذه الحالات يتم استخدام العينات بدلاً من
الحصر الشامل .
العينة : هي ج زء من المجتمع ، والمفترض أن هذا الج زء يمثل الكل تمثيلاً
صحيحا صادقاً .
العشوائية : هي إتاحة الفرصة أو الاحتمال لكل مفردات المجتمع للاختيار
في العينة .
وإذا تساوت الفرص أو الاحتمالات لكل المفردات تسمى " العشوائية البسيطة".
العشوائية البسيطة : هي إتاحة الفرصة نفسها ( أو الاحتمال نفسه ) لكل
مفردات المجتمع للاختيار في العينة .
الهدف من العشوائية : عدم التحيز في الاختيار باتاحة الفرص للجميع .
وعندما تكون الد ا رسة عن طريق عينة عشوائية هنا يبدأ الحديث عن " الاستدلال
الإحصائي " .
الاستدلال الإحصائي : هو الاستدلال على أو استنتاج المقاييس الإحصائية
للمجتمع ( والتي تعتبر مجهولة للباحث ) من البيانات والمقاييس الإحصائية
الخاصة بالعينة العشوائية ( والتي تعتبر معروفة أو متاحة للباحث ) . أو بمعنى
آخر كيفية تعميم نتائج العينة العشوائية على المجتمع . ويتكون الاستدلال
الإحصائي من موضوعين أساسيين هما : التقدير واختبا ا رت الفروض .
والتقدير يعني تقدير المقاييس الإحصائية المجهولة للمجتمع من المقاييس الإحصائية
المعلومة للعينة ( العشوائية) .
واختبا ا رت الفروض : تعني اختبار مدى صحة فرضية معينة عن بعض مقاييس
المجتمع ( المجهولة ) أو عن توزيع المجتمع ذاته ، بالاعتماد على بيانات العينة (
العشوائية ) .
أهم المشكلات في استخدام الإحصاء في تحليل البيانات :
أولاً : مشكلات الد ا رسة عن طريق الحصر الشامل :
١) بافت ا رض أن الباحث قام فعلاً بد ا رسة جميع أف ا رد ( أو عناصر ) المجتمع محل
الد ا رسة ، بمعنى أنه قام بجمع البيانات من جميع أف ا رد المجتمع بلا استثناء ، أي
حصر شامل حقيقي.
في هذه الحالات نجد أن بعض ( أو الكثير ) من الباحثين يستخدم أساليب الاستدلال
الإحصائي من تقدير واختبا ا رت للفروض . وهذا غير صحيح ، حيث لا يمكن
استخدام هذه الأساليب في حالات الد ا رسة عن طريق الحصر الشامل ، وتستخدم فقط
إذا كانت الد ا رسة عن طريق عينة عشوائية .وكل ما يستطيع استخدامه الباحث هو
أساليب الإحصاء الوصفي وليس الإحصاء الاستدلالي .
٢) في كثير من الحالات يقول الباحث أنه سوف يستخدم الحصر الشامل في الد ا رسة
، وعند التطبيق العملي ( أو في الد ا رسة الميدانية ) لا يحصل على البيانات عن
جميع أف ا رد المجتمع . فمثلا : إذا كان المجتمع محل الد ا رسة يتكون من ٣٠٠
ضابطاً ، وقام بتوزيع الاستبانات على الجميع ، ولكنه عند جمع الاستبانات
حصل على ٢٠٠ استبانة فقط ، ووجد منها ٢٠ غير صالحة للتحليل الإحصائي
، أي أن صافي عدد الاستبانات التي حصل عليها هو ١٨٠ فقط ( من أصل
٣٠٠ ) وبالتالي لا يمكن اعتبار هذا حص ا رً شاملا. فالعبرة هنا ليست بالهدف في
- ٤ -
البداية ولكن فيما حصلت عليه فعلاً عند التطبيق أو عند التحليل . وهنا نقول أنه
يمكن اعتبار هذا العدد ( ١٨٠ ) عينة عشوائية ممثلة للمجتمع .
. - فهي عينة لأن العدد ١٨٠ وليس ٣٠٠
- وعشوائية لأنه تم توزيع الاستبانات على الجميع د ون استثناء فلا توجد أي شبهة
أو احتمال للتخير وهذا هو الهدف من العشوائية .
وبالتالي لا يصح أن يقول الباحث في كل صفحات ا لبحث أن الد ا رسة عن طريق
الحصر الشامل . وهنا يمكن للباحث استخدام أساليب الاستدلال الإحصائي .
ثانياً : مشكلات الد ا رسة عن طريق العينة :
١) في كثير من الحالات يقول الباحث أنه سوف يستخدم " عينة قصديه " أو
"عمديه" .. ثم بعد ذلك يستخدم أساليب الاستدلال الإحصائي من تقدير واختبا ا رت
للفروض ! وهذا غير صحيح لأنه - كما ذكرنا – لاستخدام هذه الأساليب يجب
أن تكون العينة عشوائية وليس قصديه أو عمديه .
٢) من المشكلات الأساسية والمتكررة في هذا الصدد هو تحديد حجم العينة .
فنجد البعض يقول أنه سوف يستخدم عينة حجمها ١٠ % أو ٢٠ % أو .. من حجم
المجتمع ! والسؤال هو على أي أساس تم تحديد هذه النسب ؟؟
لذلك فإنه عند تحديد حجم العينة يجب إتباع الأسلوب العلمي باستخدام المعادلات
الإحصائية التي تحدد الحد الأدنى المناسب لحجم العينة . وهنا أيضا تظهر مشكلة
كبيرة تعاني منها معظم البحوث والرسائل . فمثلا : إذا كان الحد الأدنى المناسب
لحجم العينة والذي تحدده المعدلات الإحصائية هو ( ٢٨٠ ) نجد أن الباحث يقوم
بتوزيع ( ٢٨٠ ) استبانة فقط ولا يسترجع منها سوى ( ٢٠٠ ) ومنها ( ٣٠ ) غير صالحة
للتحليل ، وتكون النتيجة أن حجم العينة النهائية هو ( ١٧٠ ) في حين أن الحد الأدنى
!!( يجب ألا يقل عن ( ٢٨
والحل لمثل هذه الحالات أن يقوم الباحث بتوزيع عدد أكبر من الحد الأدنى فمثلاً يقوم
بتوزيع ( ٤٠٠ ) استبانة بحيث يضمن ألا يقل عدد الاستبانات الصالحة للتحليل عن
٢٨٠ ) وإذا كان العدد الذي حصل عليه أكبر من ( ٢٨٠ ) أي أكبر من الحد الأدنى )
فهذا أفضل كثي ا ر . لأنه كلما كان حجم العينة أكبر كلما كان ذلك افضل من حيث
تمثيلها للمجتمع وبالتالي من حيث دقة النتائج التي يتم الحصول عليها .
٤) ومن الأسئلة المتكررة لكثير من المناقشين للطلاب عند مناقشة الرسالة : كيف
تم اختيار العينة العشوائية ؟ أو بمعنى آخر : هل تأكدت أن العشوائية بتعريفها
الدقيق تم تحقيقها فعلاً ؟
وهنا لا بد من الاعت ا رف أن هذه مشكلة ، لأنه يوجد فرق بين الكلام النظ ري والكلام
العملي . وحتى في المجتمعات المتقدمة من حيث الوعي الإحصائي من الصعب
تطبيق العشوائية كما تعّرف في الكتب والم ا رجع على الواقع العملي . فكل ما يستطيع
أن يفعله الباحث هو أنه يعطي الاستبانات لإدارة العلاقات العامة بالمؤسسة أو الجهة
محل البحث وتقوم هي بتوزيع الاستبانات على المبحوثين دون أي تدخل أو تحيز من
الباحث ليتحقق الهدف من العشوائية وهو عدم التحيز عند اختيار مفردات العينة .
٣) من الملاحظات المهمة عند حساب الحد الأدنى المناسب لحجم العينة أن يتم
تحديد ما يلي :
% أ- مقدار أو حجم الخطأ في تقدير النسبة ، وهل هو ٥% أو ٣% أو ٢% أو ١
.. لأن حجم العينة سوف يختلف تماما باختلاف هذه النسبة . مع ملاحظة أن معظم
الم ا رجع تركز على النسبة ٥% فقط ( دون مبرر واضح ) !.
؟ % ب- مستوى الدلالة ( أو المعنوية ) وهل هو ١% أو ٥
. % بمعنى هل درجة الثقة ٩٩ % أو ٩٥
وفي حالات المجتمعات غير المحدودة ( التي لا يمكن حصرها ) مهم جدا تحديد ذلك
. وقد يكون من المناسب توضيح هذه النقطة بالتفصيل لأن هناك خطأ شائع وهو إذا
كان المجتمع غير محدود فإن حجم العينة هو ( ٣٨٤ ) قد يكون هذا صحيحا ولكن في
- ٦ -
حالة خاصة أو حالة واحدة فقط . وهنا يجب توضيح الحالات التالية على سبيل
المثال :
% ١- إذا كان الخطأ في تقدير النسبة = ٠.٠٥ ودرجة الثقة ٩٥
. * فإن حجم ا لعينة يجب ألا يقل عن ٣٨٤
% ٢- إذا كان الخطأ في تقدير النسبة = ٠.٠٥ ودرجة الثقة ٩٩
* فإن حجم العينة يجب ألا يقل عن ٦٦٦
% ٣- إذا كان الخطأ في تقدير النسبة = ٠.٠١ ودرجة الثقة ٩٥
فإن حجم العينة يجب ألا تقل عن ٩٦٠٤
% ٤- إذا كان الخطأ في تقدير النسبة ٠.٠١ ودرجة الثقة ٩٩
* فإن حجم العينة يجب ألا يقل عن ١٦٦٤١
٥- وسوف تختلف كل الأرقام السابقة إذا اختلفت قيم الخطأ في تقدير النسبة عن
٠.٠٥ وعن ٠.٠١
ثالثاً : المشكلات الخاصة بقياس ا لمحاور بالاستبانة والصدق والثبات :
تعتبر الاستبانة أداة مهمة من أدوات جمع البيانات الميدانية ، حيث أن كثي ا ر من
البحوث والرسائل العلمية تعتمد عليها في جميع البيانات الميدانية للإجابة على
تساؤلات الد ا رسة . ونحن هنا لسنا بصدد الحديث عن م ا زيا وعيوب الاستبانة ، ولكن
نحاول إب ا رز بعض المشكلات الخاصة بقياس المحاور المختلفة في الاستبانة . ومن
هذه المشكلات مايلي :
١- استخدام الباحث المقياس نفسه لكل محاور الاستبانة على اختلاف هذه المحاور ،
وفي الغالب يستخدم الكثير من الباحثين مقياس ليكرت الخماسي لدرجة الموافقة
(موافق بشدة ، موافق ، محايد ، غير موافق ، غير موافق بشدة ) لجميع محاور
الاستبانة حتى لو كان السؤال عن : مستوى الفاعلية ، أو مدى الأهمية ، أو مدى
استخدام أو توفر عناصر معينة... الخ .