مصادر الخطأ الواردة في التجارب الإحصائية

251 دقيقة واحدة

2012 استخدام الإحصاء لفهم البيئة

فيليب ويذر وبني أ.كوك

KFAS

التجارب الإحصائية العلوم الإنسانية والإجتماعية المخطوطات والكتب النادرة

أي عينة تعتبر متغيرة في حد ذاتها. ومن الناحية المثالية فإن هذا التغير والتفاوت يعكس التفاوت الحقيقي في المجتمع.

ولسوء الحظ هناك عدد من مصادر الخطأ والتي يمكن أن تبالغ أو تحجب من طبيعة هذا التفاوت.

والتعديل من هذه الأخطاء يمكن تجنبه بمراعاة بعض العناية والاهتمام بالتفاصيل كما هو مبين بالشرح في الجدول 1 – 2.

بالنسبة للمتغيرات المختلطة (وهي تلك التي تتغير في نفس الوقت مع المتغيرات المستقلة التي يتم قياسها) يمكن تقديرها وتقليلها.

فعلى سبيل المثال حيث يقوم مختلف الباحثين بجمع البيانات في مواقع منفصلة، إذا تم اكتشاف اختلاف بين المواقع فقد يكون ذلك كنتيجة لمستوى مجهود أو مهارة الباحث.

وهذه المشكلة يمكن تجنبها بأن نضمن أنه كلما أمكن أن يكون جميع الباحثين يقومون بمسح كل موقع لنفس المدة الزمنية (وحيثما لزم يمكن أن يكون المسجل للبيانات ضمن التحليل كأحد المتغيرات الإضافية).

ويلاحظ أن الأعداد والتسجيلات للقيم ذات القاعدة الموضوعية الثابتة دقيقة إذ تم إجراؤها بحرص.

ولكن القياسات على التدريجات اللانهائية مثل الطول تعتمد على دقة القائم بالتسجيل وجهاز القياس. وحيثما تم استخدام مسطرة للقياس فإن الأقسام إذا كانت في شكل وحدات 1 مم، فإن كل قياس سيكون بدقة حتى 0.5 مم.

وهكذا فإن الطول 4 مم هو الحقيقة الواقعة بين 3.5 و 4.5 مم. وعند قياس الطول باستخدام معيار مدرج بأقسام تصل إلى 0.1 مم فإن القراءات ستكون دقيقة حتى 0.05 مم. ودرجة دقة التقارب المستخدمة لقياس المتغيرات على مقاييس اللانهائية يتم اختيارها عادة بحيث تكون في الحدود بين 30 و 300 وحدة بين أصغر وأكبر قيمة يتم قياسها.

وكل من دقة القياس ودقة التقارب يجب أن تكون في أقصى الحدود الممكنة: فيمكنك أن تكون دقيقاً في قياس عدد من النباتات الموجودة في مربع 0.5م².

ولكن قد لا تكون دقيقاً في تقارب البيانات عند قياس متوسط محاولات متعددة ف ينفس المربع للوصول للرقم الدقيق، مع وجود اختلاف كبير في الأعداد التي تحصل عليها.

وفي المقابل إذا توصلت لنفس العدد من النباتات لكل من محاولاتك، ولكن في الواقع فإن نتائجك تكون دائماً في شكل تقديرات منخفضة وربما يحدث ذلك بسبب عدم ملاحظة العديد من النباتات الصغيرة، وهكذا فأنت دقيق في التقارب ولكن لست دقيقاً في القياس (انظر المربع 1 – 2).