توضيح الفروقات بين المنهج الكمي والمنهج النوعي
المنهج الكمي
تُعنى مناهج البحث الكمي بوصف وقياس مستوى الظواهر بالاعتماد على الأرقام والعمليات الحسابية. وغالبًا ما تُطرح في الدراسات الكمية أسئلة من قبيل: "كم عدد؟" و"كم مرة؟".
تركّز الدراسات الكمية بشكل رئيسي على تحليل العلاقات بين المتغيرات المقاسة عدديًا، وذلك باستخدام الأساليب الإحصائية.
تحليل البيانات الكمية
في تحليل البيانات الكمية، يُتوقع منك تحويل الأرقام الخام إلى بيانات ذات معنى من خلال تطبيق التفكير المنطقي والنقدي.
قد يتضمن تحليل البيانات الكمية حساب تكرارات المتغيرات والفروقات بينها. ويرتبط النهج الكمي عادةً بالبحث عن أدلة تدعم أو ترفض الفرضيات التي تم صياغتها في المراحل الأولى من عملية البحث.
يمكن تفسير الرقم نفسه داخل مجموعة البيانات بطرق متعددة؛ لذا من المهم تطبيق حكم عادل ودقيق عند التحليل.
يتضمن تحليل البيانات الكمية باستخدام البرامج الإحصائية المراحل التالية:
- إعداد البيانات والتحقق منها
- إدخال البيانات إلى الحاسوب
- اختيار الجداول والمخططات الأنسب وفقًا لأهداف البحث
- اختيار الإحصاءات الأنسب لوصف البيانات
- اختيار الإحصاءات الأنسب لدراسة العلاقات والاتجاهات داخل البيانات
برامج تحليل البيانات الكمي
يمكن استخدام مجموعة من البرامج التحليلية للمساعدة في تحليل البيانات الكمية. وفيما يلي أكثر ثلاثة برامج شيوعًا في هذا المجال:
- Excel Spreadsheet - برنامج الجداول الممتدة من مايكروسوفت، يُستخدم لتنظيم البيانات وإجراء الحسابات الإحصائية الأساسية.
- Microsoft Access - برنامج قواعد البيانات من مايكروسوفت، يُستخدم لتخزين البيانات وتحليلها باستخدام استعلامات مخصصة.
- SPSS - برنامج إحصائي متقدم يُستخدم على نطاق واسع في الأبحاث الأكاديمية لتحليل البيانات الكمية باستخدام تقنيات إحصائية متنوعة.
تحليل البيانات النوعية
تشير البيانات النوعية إلى المعلومات غير الرقمية مثل نصوص المقابلات، الملاحظات، التسجيلات الصوتية والمرئية، الصور، والمستندات النصية. ويمكن تقسيم تحليل البيانات النوعية إلى خمس فئات رئيسية:
- تحليل المحتوى - يشير إلى عملية تصنيف البيانات اللفظية أو السلوكية بهدف تنظيمها وتلخيصها وجدولتها.
- التحليل السردي - يتضمن إعادة صياغة القصص التي يقدّمها المشاركون، مع الأخذ بعين الاعتبار سياق كل حالة والتجارب المختلفة لكل مشارك. بعبارة أخرى، يُعد التحليل السردي مراجعة للبيانات النوعية الأولية من قبل الباحث.
- تحليل الخطاب - طريقة لتحليل الحديث الطبيعي والنصوص المكتوبة بجميع أنواعها.
- تحليل الإطار - منهج أكثر تقدمًا يتضمن عدة مراحل مثل: التعرف على البيانات، تحديد الإطار الموضوعي، الترميز، الجدولة، رسم الخرائط، والتفسير.
- نظرية الأساس (Grounded Theory) - يبدأ هذا المنهج بتحليل حالة واحدة لصياغة نظرية، ثم تُفحص حالات إضافية لمعرفة مدى مساهمتها في تطوير النظرية.
خطوات تحليل البيانات النوعية
يمكن إجراء تحليل البيانات النوعية من خلال ثلاث خطوات رئيسية:
الخطوة الأولى: تطوير الرموز وتطبيقها
يُقصد بالترميز تصنيف البيانات. ويمكن أن تكون "الرمز" كلمة أو عبارة قصيرة تمثل فكرة أو موضوعًا معينًا. يجب أن تحمل جميع الرموز عناوين ذات دلالة واضحة. وتشمل العناصر غير القابلة للقياس الكمي التي يمكن ترميزها: الأحداث، السلوكيات، الأنشطة، المعاني، وغيرها.
الخطوة الثانية: تحديد المواضيع والأنماط والعلاقات
لا توجد تقنيات تحليلية موحدة يمكن تطبيقها بشكل شامل لاستخلاص النتائج في الدراسات النوعية. إذ تلعب مهارات التفكير التحليلي والنقدي لدى الباحث دورًا جوهريًا في هذه المرحلة.
وبالتالي، لا يمكن تكرار الدراسة النوعية للحصول على نفس النتائج. ومع ذلك، توجد مجموعة من الأساليب التي يمكن استخدامها لتحديد المواضيع المشتركة والأنماط والعلاقات ضمن إجابات أفراد العينة، وذلك بالرجوع إلى الرموز المحددة في المرحلة السابقة.
الخطوة الثالثة: تلخيص البيانات
في هذه المرحلة النهائية، يجب ربط نتائج البحث بالفرضيات أو أهداف الدراسة. وعند كتابة فصل تحليل البيانات، يمكن الاستعانة باقتباسات بارزة من نصوص المقابلات لتسليط الضوء على المواضيع الرئيسية والاختلافات المحتملة في النتائج.
ملاحظة: تُعد هذه الخطوات عامة، وقد تتطلب أنواع الدراسات النوعية المختلفة أساليب تحليلية متباينة بعض الشيء.
اقرأ المزيد
مقارنة موجزة بين البحث الكمي والنوعي
المتطلبات:
| البحث الكمي (Quantitative) | البحث النوعي (Qualitative) | |
|---|---|---|
| السؤال البحثي | فرضية قابلة للاختبار | اهتمام أو فضول بحثي |
| المنهجية | ضبط وتوزيع عشوائي | تأمل ومرونة في التفسير |
| جمع البيانات | استجابات قابلة للقياس | روايات وتفسيرات المشاركين |
| النتائج | قابلة للتعميم | غنية بالسياق وغير قابلة للتكرار |
| : | السؤال البحثي | |
| البحث الكمي (Quantitative): | فرضية قابلة للاختبار | |
| البحث النوعي (Qualitative): | اهتمام أو فضول بحثي | |
| : | المنهجية | |
| البحث الكمي (Quantitative): | ضبط وتوزيع عشوائي | |
| البحث النوعي (Qualitative): | تأمل ومرونة في التفسير | |
| : | جمع البيانات | |
| البحث الكمي (Quantitative): | استجابات قابلة للقياس | |
| البحث النوعي (Qualitative): | روايات وتفسيرات المشاركين | |
| : | النتائج | |
| البحث الكمي (Quantitative): | قابلة للتعميم | |
| البحث النوعي (Qualitative): | غنية بالسياق وغير قابلة للتكرار |
المقارنة المثالية:
| البحث الكمي (Quantitative) | البحث النوعي (Qualitative) | |
|---|---|---|
| نوع البيانات | رقمية (Numerical) | نصية (Textual) |
| حجم العينة | كبير (لأغراض القوة الإحصائية) | صغير (حتى الوصول إلى الإشباع) |
| السياق | يُستبعد لتحقيق الحيادية | يُبرز لفهم المعنى والتجربة |
| التحليل | رفض الفرضية الصفرية | تركيب وتفسير المعاني |
| : | نوع البيانات | |
| البحث الكمي (Quantitative): | رقمية (Numerical) | |
| البحث النوعي (Qualitative): | نصية (Textual) | |
| : | حجم العينة | |
| البحث الكمي (Quantitative): | كبير (لأغراض القوة الإحصائية) | |
| البحث النوعي (Qualitative): | صغير (حتى الوصول إلى الإشباع) | |
| : | السياق | |
| البحث الكمي (Quantitative): | يُستبعد لتحقيق الحيادية | |
| البحث النوعي (Qualitative): | يُبرز لفهم المعنى والتجربة | |
| : | التحليل | |
| البحث الكمي (Quantitative): | رفض الفرضية الصفرية | |
| البحث النوعي (Qualitative): | تركيب وتفسير المعاني |
أنواع الترميز في تحليل البيانات النوعية
يتضمن تحليل البيانات النوعية ثلاث أنواع رئيسية من الترميز:
- الترميز المفتوح (Open Coding) المرحلة الأولية لتنظيم البيانات الخام بهدف فهمها وتصنيفها مبدئيًا.
- الترميز المحوري (Axial Coding) ربط الفئات المصنفة ببعضها البعض وتحديد العلاقات بينها.
- الترميز الانتقائي (Selective Coding) صياغة الرواية أو الإطار التفسيري من خلال الربط بين الفئات الرئيسية.
