البيانات هي المواد الخام للبحث. يقوم الباحثون بتوليد البيانات من خلال بعض عمليات القياس أو العد أو الملاحظة. تعتمد الأدوات والتقنيات المستخدمة لجمع البيانات إلى حد كبير على أهداف الدراسة.
ما هي أداة جمع البيانات التي تحتاجها؟
عندما نخطط لجمع البيانات، يجب أن نسأل أنفسنا الأسئلة التالية:
- ما هي المعلومات التي نريد جمعها للإجابة على سؤالنا؟ أسئلة البحث ضمنا في أهدافنا البحثية؟ يشير هذا إلى اختيار المتغير؛
- ما هو النهج الذي سنتبعه لجمع هذه المعلومات؟ ويشير هذا إلى اختيار تصميم الدراسة؛
- ما هي التقنيات والأدوات التي سنستخدمها لجمع البيانات؟ يشير هذا إلى تقنية جمع البيانات؛
- أين نريد جمع البيانات؟ ويشير هذا إلى السكان الذين سيتم أخذ عينات منهم؛
- أي جزء من السكان سيتم تضمينه في تحقيقنا؟ يشير هذا إلى
- كم عدد المواضيع التي سندرجها في دراستنا؟ يشير هذا إلى حجم العينة؛
- كيف سنختار عينتنا؟ يشير هذا إلى تصميم العينة.
تم تصميم هذا المقال للتركيز على النقطة الثالثة، وهي تقنيات جمع البيانات.
قد يتراوح جمع البيانات من ملاحظة بسيطة في مكان واحد إلى مسح ضخم يغطي مساحة واسعة في أي جزء من الكون. ستحدد الطريقة المختارة لجمع البيانات إلى حد كبير كيفية جمع البيانات.
الاستبيانات أو الاختبارات الموحدة أو نماذج المراقبة أو التسجيلات الشريطية أو قوائم المراجعة هي بعض الأجهزة المستخدمة لتسجيل البيانات.
تمكننا تقنيات جمع البيانات من جمع المعلومات بشكل منهجي حول الأشياء التي ندرسها (الأشخاص، الأشياء، الظواهر) والإعداد الذي تحدث فيه.
في جمع البيانات، علينا أن نكون منهجيين. إذا تم جمع البيانات بشكل عشوائي، فسيكون من الصعب الإجابة على أسئلة بحثنا بشكل قاطع.
يجب الحفاظ على نفس أداة القياس، ونفس التعريف التشغيلي للمتغيرات، ونفس وحدة القياس، وما إلى ذلك، في جميع مراحل جمع البيانات.
هناك العديد من الطرق المختلفة لجمع البيانات. النهج المختار يعتمد إلى حد كبير على
- أهداف الدراسة.
- تصميم الدراسة.
- توافر الوقت والمال والأفراد.
أحد الاعتبارات المهمة في اتخاذ القرار بشأن أفضل طريقة لجمع البيانات هو ما إذا كان المقصود من الدراسة أم لا
- إنتاج نتائج كمية دقيقة نسبيا، أو
- إنتاج معلومات نوعية أو وصفية أو سردية.
مع وضع هاتين النقطتين في الاعتبار، فإن تقنيات جمع البيانات تنقسم إلى نوعين على نطاق واسع؛
- تقنية جمع البيانات الكمية،
- تقنية جمع البيانات النوعية.
تقنية جمع البيانات الكمية
تعتمد معظم أبحاث العلوم الاجتماعية على 3 طرق المسح لتقنيات جمع البيانات الكمية.
هم:
تقنية جمع البيانات النوعية
تميل تقنيات جمع البيانات الأكثر ملاءمة للدراسات التي تتطلب أهدافها إلى التحليل النوعي الوصفي إلى الاختلاف عن تلك الأكثر ملاءمة للطرق الكمية.
تعتبر الطرق الكمية مهمة للحصول على البيانات اللازمة لعمل التنبؤات والبيانات الاحتمالية والتعميمات.
أساليب تقنيات جمع البيانات النوعية هي؛
- المقابلات غير المنظمة
- مناقشات جماعية مركزة,
- الملاحظات،
- دراسة الوثيقة، و
- تحليل محتوى.
بعض تقنيات جمع البيانات الإضافية هي:
- تقنية مجموعة الاسمية.
- تقنية دلفي.
- تاريخ الحياة.
- مقالات.
- دراسات الحالة.
- رسم الخرائط.
- تقنيات التقييم السريع أو السبر.
- دراسة اللوحة.
- نهج المخبرين الرئيسيين.
تاريخ الحياة
أحد التطبيقات الخاصة لتقنية المقابلة هو استخدام تاريخ الحياة. تسمح هذه التقنية للأشخاص بسرد القصص، مما يوفر نظرة ثاقبة لما يعتبرونه مهمًا في وجهات نظرهم.
إن تقنية تاريخ الحياة هي تقنية خاصة لإجراء المقابلات، حيث يتم استخدام عينة محدودة للغاية لا تتجاوز 25 عينة. وتتناسب هذه التقنية بشكل جيد مع المجتمعات الريفية التقليدية.
تشمل القضايا المناسبة بشكل خاص للتحقيق باستخدام منهج تاريخ الحياة، على سبيل المثال، نمط الإنجاب ومشاعر المرأة حول الزواج والولادة ومنع الحمل.
مقالات
استخدم بعض علماء الأنثروبولوجيا مقالات أطفال المدارس لاستكشاف قيم وتطلعات موضوعاتهم (المخفية) والمجتمع الذي يعيشون فيه.
يمكن تحليل المقالات لتحديد الاختلافات في المعتقدات المتعلقة بالأسباب المتصورة للمرض، وقيمة الأطفال في المجتمعات التقليدية، وفوائد وجود أسرة صغيرة، والأساس المنطقي للسلوك المتعلق بالصحة، وما شابه ذلك.
دراسات الحالة
تتضمن دراسة الحالة تحقيقات تفصيلية لعدد قليل من الأشخاص، أو عائلة، أو مجتمع، أو موقف معين. يندرج تحت الدراسة النوعية.
وفقا ليونغ، فإن دراسة الحالة تستكشف وتحلل حياة وحدة اجتماعية، سواء كانت شخصا، أو أسرة، أو مؤسسة، أو مجموعة ثقافية، أو حتى مجتمعا بأكمله.
عادة، يتم استخدام عدة طرق لجمع البيانات في وقت واحد. غالبًا ما يتم اختيار موضوعات الدراسة باستخدام العينات غير الاحتمالية.
على سبيل المثال، يمكن اختيار الحالات لتكون نموذجية أو توضيحية لظاهرة أو مجموعة معينة. يستخدم الباحث دراسات الحالة للأسباب التالية:
- استكشاف مجالات وقضايا جديدة لا يتوفر فيها إلا القليل من النظريات، أو يكون القياس فيها غير واضح.
- لتفسير ظاهرة معقدة.
من المعتاد أن يجمع الباحثون بين دراسات الحالة والتحليلات الكمية التي تستخدم مجموعة بيانات أكبر.
رسم الخرائط
يعد رسم الخرائط أسلوبًا قيمًا لعرض العلاقات والموارد بشكل مرئي. كما أنها مفيدة ولا غنى عنها في كثير من الأحيان كمرحلة ما قبل أخذ العينات.
عند تركيب محطات الغاز الطبيعي المضغوط، على سبيل المثال، قد يكون رسم الخرائط بمثابة دليل لا يقدر بثمن.
إحصائيات الخدمة
تقوم جميع المنظمات الوطنية لتنظيم الأسرة بإنشاء إحصاءات الخدمة. قامت بعض المنظمات بإنشاء نظام معلومات إدارية (MIS).
ومع ذلك، فإن جودة إحصاءات الخدمة تختلف من بلد إلى آخر وحتى داخل البلدان. وبالتالي، ينبغي استخدامها بحذر. غالبًا ما تساعد إحصائيات الخدمة الباحث على تحديد معالم المشكلة التي يريد دراستها.
وفي بعض الحالات، يمكن استخدامها لمقارنة نتائج دراسة معينة مع الأرقام الوطنية.
في مشاريع بحوث العمليات، غالبا ما يكون من الضروري تصميم نماذج تكميلية لتوفير البيانات غير المتوفرة من إحصاءات الخدمة العادية.
دراسة اللوحة
يتم إجراء الاستطلاعات بشكل عام في وقت واحد لأسباب واضحة.
ومع ذلك، هناك العديد من العيوب لجمع البيانات في وقت واحد فقط.
قد تقلبات فرصة تشويه جيدا البيانات.
كما أن المسح المقطعي، الذي يتم إجراؤه في نقطة زمنية واحدة، لا يوفر أي طريقة لدراسة الاتجاهات في البيانات أو التغيرات الموسمية أو معرفة ما إذا كانت العلاقة بين المتغيرين أو أكثر ستبقى كما هي وتتغير مع مرور الوقت.
تعتبر الدراسة الطولية حلاً أنيقًا للمشكلة إذا لم تكن العينة كبيرة جدًا.
المسح الطولي الشائع هو دراسة لوحة, حيث تتم إعادة مقابلة نفس المستجيبين في نقطتين أو أكثر بخصوص نفس المشكلات.
تعد دراسة اللوحة واحدة من أفضل الطرق لقياس التغيرات بين نفس المواضيع مع مرور الوقت. في مثل هذه الدراسة، نقوم أولاً بأخذ عينة من مجموعة في وقت ما ثم نعود في وقت لاحق لطرح نفس الأسئلة مرة أخرى.
ثم من خلال جمع استجابات الأشخاص، نرى ما إذا كانت السمة أو الموقف يستمر أم أنه تم تناوله وإسقاطه بمرور الوقت.
عيوب دراسة الفريق، من بين أمور أخرى، هي كما يلي:
- نظرًا لإجراء المقابلة عدة مرات، فإن التكلفة المعنية أكبر بكثير من دراسة مقطعية.
- قد يكون المستجيبون مترددين في المشاركة في المقابلات المتكررة.
- قد لا يكون بعض المستجيبين متاحين لإجراء مقابلات متتالية.
مسح طولي آخر هو دراسة الاتجاه, حيث يتم استطلاع نفس العدد من المشاركين من نفس السكان في كل مرة، ولكن ليس بالضرورة نفس العدد.
يقارن هذا التصميم البيانات المماثلة التي تم جمعها في سنوات مختلفة (وفي مواضيع مختلفة).
يمكن مقارنة بيانات استخدام وسائل منع الحمل لهذا العام ببيانات من آخر 5 أو 10 سنوات أو أكثر. وبهذه الطريقة، يمكن إجراء المقارنة عبر الزمن.
عيب هذا التصميم هو أن الاختلافات في البيانات من مسح إلى آخر قد لا تكون نتيجة لاتجاه ما، بل مجرد انعكاس للاختلافات في الأشخاص الذين شملهم الاستطلاع.
نهج المخبر الرئيسي لجمع البيانات
يفترض منهج مقابلة المخبرين الرئيسيين (KII) لتقييم الاحتياجات أن بعض الأفراد يعرفون المجتمع والسكان المستهدفين.
ويفترض كذلك أن هؤلاء الأفراد في وضع يسمح لهم بالتعبير عن احتياجات المجتمع للمساعدة في تخطيط البرامج بدقة. غالبًا ما تتم مقابلة المخبرين الرئيسيين باستخدام تنسيق شبه منظم.
يجب أن يتمتع الشخص أو الأشخاص الذين تم اختيارهم ليكونوا مخبرين رئيسيين بمعرفة واسعة بالمجتمع وبنيته الاجتماعية والخدمات التي سيتم تقديمها وأفراده.
إنها طريقة ممتازة لاستعادة المعلومات حول الأحداث الماضية أو أساليب الحياة التي لم تعد قابلة للملاحظة.
يمكن أن تساعد أهداف تقييم الاحتياجات في تحديد النوع الأنسب من الأشخاص للعمل كمخبر رئيسي.
قد يأخذ الباحث في الاعتبار المسؤولين الحكوميين والمقيمين منذ فترة طويلة ومديري الأعمال والإداريين وقادة الكنيسة والأشخاص الذين يمثلون مجموعة متنوعة من أنماط الحياة أو الأعمار أو وجهات النظر أو الخلفيات العرقية.
قليل من الناس في المجتمع يمكنهم التحدث عن كل شيء؛ لذلك يجب التركيز على المشكلة قبل اختيار المخبر.
يمكن استخلاص مجموعة متنوعة من الأساليب من العمل مع المخبرين الرئيسيين. يمكن تطوير الأسئلة مسبقًا؛ قد تكون محددة أو غير منظمة.
تعتبر طريقة المخبر الرئيسي مفيدة بشكل خاص
- الحصول على معرفة أعمق لوجهات نظر الأقلية
- - رفع وعي المواطنين بمشكلة مجتمعية.
- إشراك المواطنين في حل المشكلات العامة الذين سيكونون أقل ميلاً للإجابة على الاستبيان، وما إلى ذلك.
- فحص جودة البيانات
هناك عدة طرق للتحقق من جودة بيانات المقابلة.
- في بعض الأحيان، يتعمد الباحث طرح سؤالين أو أكثر يعطيان نفس النوع من المعلومات. يمكن طرح السؤال الأول في بداية المقابلة والثاني في نهايتها. ثم يتم فحص السؤالين للتأكد من اتساق الاستجابة. هذه إحدى الطرق للتحقق من موثوقية البيانات.
- بالنسبة للأسئلة الصعبة، أو الأسئلة الحساسة، أو الأسئلة التي يريد الباحثون التأكد من صحة المعلومات فيها، يمكن توجيه القائمين على المقابلات بالتحقيق. ذلك بالقول؛ يمكن للقائم بالمقابلة أن يكرر السؤال بشكل مختلف قليلاً أو يكرر إجابة المستفتى ثم يسأل ما إذا كانت المعلومات صحيحة. على سبيل المثال، قد تقول امرأة أن لديها ولدين وثلاث بنات. وقد يقول القائم بالمقابلة: لديك خمسة أطفال، ذكران وثلاث إناث. هل هذا صحيح؟ هل هناك أطفال آخرون ربما نسيت أن تخبرني عنهم؟
- يجب على المشرفين الميدانيين مساعدة القائمين على المقابلات في المواقف الصعبة والتحقق من قيامهم بعملهم. تستخدم بعض الدراسات نسبة مشرف واحد لكل خمسة من القائمين على المقابلات.
- تحاول معظم الدراسات التي تستخدم إجراء المقابلة إعادة مقابلة نسبة معينة من المشاركين. واعتماداً على حجم العينة، فإن القاعدة العامة هي إعادة مقابلة ما بين 5 و10 بالمائة من العينة. ثم يتم فحص البيانات من المقابلة الأولى مقابل بيانات المقابلة الثانية للتأكد من اتساقها. فإذا كانت هناك تناقضات كبيرة، وخاصة فيما يتصل بمسائل مثل العمر، والحالة الاجتماعية، والتكافؤ، فمن الواضح أن هناك مشكلة في مكان ما. قد تكون المشكلة في الاستبيان، أو في القائمين على المقابلات، أو في إجراءات الجدولة، أو في بعض المجالات الأخرى.
- بمجرد جمع البيانات وتبويبها، من الممكن إجراء فحوصات إحصائية بحثًا عن الأخطاء أو الاتساق. على سبيل المثال، قد يكشف توزيع تكراري لتكافؤ النساء أن العديد من النساء يزعمن أن لديهن 18 أو 19 طفلاً على قيد الحياة. وبما أن هذا غير مرجح إلى حد كبير، يواجه الباحث خيار تجاهل هذه الاستبيانات، أو حذف المعلومات من السؤال المتعلق بالتكافؤ، أو العودة وإعادة مقابلة النساء اللواتي يدعين أن لديهن 18 أو 19 طفلاً.
يلخص الجدول التالي مزايا وعيوب تقنيات جمع البيانات المختلفة:
| تقنيات | مزايا | سلبيات |
|---|---|---|
| (أ) الملاحظة (خاصة السلوك) | يعطي معلومات أكثر تفصيلاً وذات صلة بالسياق. يسمح بجمع معلومات عن حقائق غير مذكورة في الاستبيان. يسمح بإجراء اختبارات على مدى موثوقية الردود على الاستبيانات | تحيز المراقب (قد يلاحظ الباحث فقط ما يثير اهتمامه. قد تنشأ قضايا أخلاقية تتعلق بالسرية أو الخصوصية. يمكن أن يؤثر وجود جامعي البيانات على الوضع الملاحظ. مطلوب تدريب شامل لمساعدي البحوث. |
| (ب) المقابلة | مناسبة للأميين. تصنيف الاستجابات ممكن. معدل استجابة أعلى من الاستبيان المكتوب. | وجود الباحث يمكن أن يؤثر على ردود المستجيبين. قد تكون تقارير الأحداث أقل اكتمالا من المعلومات التي يتم الحصول عليها من خلال الملاحظة. |
| (ج) مقابلة مرنة على نطاق صغير | يمكن جمع معلومات إضافية من خلال الملاحظة. | تحيز المراقب إذا لم يتم جدولة المعلومات. من الصعب تحليلها بطريقة قياسية. |
| ( د ) مقابلة ثابتة واسعة النطاق | من السهل تحليلها | من السهل تفويت المعلومات المهمة |
| (هـ) استبيان مكتوب أو مرسل بالبريد (مُدار ذاتيًا) | ليست هناك حاجة لمساعدي الباحثين لإدارتها. عدم التحيز في طرح الأسئلة بشكل مختلف. عدم الكشف عن هويته: ردود أكثر صدقا. | لا يمكن استخدامها مع المجيبين الأميين معدل استجابة منخفض قد يساء فهم الأسئلة. |
| (و) تحليل المحتوى | غير مكلفة. تصاريح فحص الاتجاهات الماضية. | لا يمكن الوصول إلى البيانات بسهولة دائمًا. قد تنشأ قضايا أخلاقية تتعلق بالسرية. قد تكون المعلومات غير دقيقة أو غير كاملة. |
التمييز بين تقنيات جمع البيانات وأدوات جمع البيانات:
| تقنيات جمع البيانات | أدوات جمع البيانات |
|---|---|
| (1) تحليل المحتوى | (1) قائمة المراجعة، نموذج تجميع البيانات |
| (2) الملاحظة | (2) العيون والحواس الأخرى، وموازين الساعة والقلم والورق، والمجهر، وما إلى ذلك. |
| (3) مقابلة | (3) جدول المقابلة، قائمة المراجعة، الاستبيان، جهاز التسجيل |
| (4) إدارة الاستبيانات المكتوبة | (4) الاستبيان |
