كيف تُعرض أدوات جمع البيانات والصدق والثبات؟
يسمح الوصف الواضح لأدوات جمع البيانات بفهم ما الذي قيس، ومدى اتساق القياس، وكيف ينبغي تفسير الدرجات الناتجة. وينبغي وصف المقاييس والاختبارات والاستبيانات وأدلة المقابلات واستمارات الملاحظة والأجهزة وغيرها من الأدوات بتفصيل كافٍ في قسم المنهج.
ما أداة جمع البيانات؟
هي أي أداة تُستخدم لقياس متغير أو سمة أو خبرة أو سلوك أو نتيجة، مثل المقاييس والاستبيانات والاختبارات واستمارات الملاحظة والمقابلات والقياسات السريرية والأجهزة والسجلات المؤسسية.
كيف يُوصف المقياس أو الاختبار؟
- الاسم الكامل
- المطور والمصدر
- سنة التطوير
- دراسة التكييف إن وُجدت
- عدد البنود
- الأبعاد الفرعية
- نمط الاستجابة
- طريقة احتساب الدرجة
- معنى الدرجات المرتفعة والمنخفضة
- أدلة الصدق والثبات السابقة
- نتائج القياس في الدراسة الحالية
الصدق والثبات
الصدق: يتعلق بالأدلة التي تدعم التفسير المقصود للدرجات، ويتأثر بالغرض والسياق والعينة والاستخدام.
الثبات: يتعلق باتساق القياس وخطئه. الثبات المرتفع لا يعني تلقائياً أن الأداة تقيس البنية المقصودة بصورة صحيحة.
الاتساق الداخلي
يشيع استخدام Cronbach alpha وMcDonald's omega. ولا يوجد حد واحد يصلح لجميع الدراسات.
في المقاييس متعددة الأبعاد من المفيد غالباً الإبلاغ عن معاملات كل بعد، لا عن المعامل الكلي فقط.
أدلة أخرى للثبات
الاختبار وإعادة الاختبار: يقيّم الاستقرار عبر الزمن.
اتفاق المقيمين: يمكن تقييمه باستخدام Cohen kappa أو Fleiss kappa أو ICC أو نسبة الاتفاق بحسب نوع البيانات والتصميم.
صدق المحتوى
يقيّم مدى تمثيل البنود للبنية المقصودة. ويمكن استخدام مراجعة الخبراء من حيث الملاءمة والتغطية والوضوح والملاءمة الثقافية، مع الإبلاغ عن مؤشرات صدق المحتوى عند الحاجة.
صدق البناء
قد يشمل التحليل العاملي والصدق التقاربي والتمييز واختبار الفرضيات والفروق المتوقعة بين المجموعات.
التحليل العاملي الاستكشافي
- KMO
- اختبار Bartlett
- طريقة الاستخراج
- طريقة التدوير
- كيفية تحديد عدد العوامل
- التحميلات
- التحميلات المتقاطعة
- التباين المفسر
يمكن الجمع بين التحليل الموازي ومخطط scree والنظرية وقابلية تفسير العوامل بدلاً من الاعتماد على قاعدة eigenvalue > 1 وحدها.
التحليل العاملي التوكيدي
يفحص مدى ملاءمة نموذج قياس محدد مسبقاً للبيانات.
- بنية العوامل
- التحميلات المعيارية
- طريقة التقدير
- مؤشرات المطابقة
- ارتباطات الأخطاء ومبرراتها
- مقارنة النماذج البديلة
مؤشرات المطابقة
يمكن تقييم χ²/df وCFI وTLI وRMSEA مع فاصل الثقة وSRMR معاً. لا ينبغي التعامل مع حد واحد باعتباره قاعدة مطلقة مستقلة عن النموذج والعينة وطريقة التقدير.
الصدق التقاربي والتمييز
التقاربي: يمكن استخدام التحميلات وAVE وCR.
التمييز: يمكن استخدام HTMT أو Fornell-Larcker أو الارتباطات بين العوامل، مع تبرير قاعدة القرار بالمراجع.
صدق المحك والمجموعات المعروفة
يفحص صدق المحك العلاقة المتوقعة مع معيار خارجي، بينما يفحص صدق المجموعات المعروفة ما إذا كانت المجموعات المتوقع اختلافها تتمايز بالفعل في الدرجات.
تكييف المقاييس
- الترجمة
- الترجمة العكسية
- مراجعة الخبراء
- التكييف الثقافي
- التطبيق التجريبي
- البنية العاملية
- الثبات
- الصدق التقاربي والتمييز
- صدق المحك
تطوير المقاييس
- التعريف المفاهيمي
- إنشاء البنود
- مراجعة الخبراء
- التطبيق التجريبي
- تحليل البنود
- EFA
- CFA
- الثبات
- أدلة الصدق
عند الإمكان يُفضّل استخدام عينتين مستقلتين للتحليل الاستكشافي والتوكيدي.
الاستبيان ليس دائماً مقياساً
الاستبيان قد يكون نموذجاً عاماً لجمع المعلومات، بينما يُصمم المقياس عادة لقياس بناء كامن وتُختبر خصائصه السيكومترية.
البنود المفردة والترميز العكسي وحذف البنود
لا معنى لحساب alpha لمقياس ذي بند واحد.
يجب إعادة ترميز البنود العكسية بصورة صحيحة قبل التحليل.
لا ينبغي حذف بند فقط لرفع alpha؛ يجب مراعاة المعنى النظري والتحميلات والعلاقات مع الدرجة الكلية وتغطية المحتوى.
ثبات القياس بين المجموعات
عند مقارنة مجموعات أو لغات أو ثقافات أو نقاط زمنية يمكن فحص configural وmetric وscalar وstrict invariance بحسب هدف الدراسة.
الإذن وحقوق الاستخدام
استخدام الأداة ونشر بنودها يخضعان لشروط الترخيص وحقوق النشر. يجب على الباحث التحقق من شروط الأداة قبل استخدامها أو إعادة نشرها.
الجودة في البحث النوعي
- المصداقية
- قابلية النقل
- الاعتمادية
- قابلية التأكيد
- الانعكاسية
التحقق من المشاركين واتفاق المرمزين ليسا شرطين إلزاميين في كل منهج نوعي؛ يجب اختيار الاستراتيجيات بما ينسجم مع المنهج المستخدم.
أدلة المقابلات وقياسات الأجهزة
المقابلات: يُشرح تطوير الدليل وعدد الأسئلة الرئيسة ومراجعة الخبراء والتجريب واستخدام الأسئلة الاستكشافية.
الأجهزة والمختبر: يُذكر الطراز والشركة والمعايرة وبروتوكول القياس والتفاصيل الفنية اللازمة لإعادة التطبيق.
مثال على التقرير
مثال: استُخدم مقياس X الذي طوره Yılmaz وDemir، ويتكون من 18 بنداً وثلاثة أبعاد فرعية. تُجاب البنود على مقياس من 1 إلى 5، وتشير الدرجة الأعلى إلى مستوى أعلى من X. دعمت الدراسة الأصلية بنية من ثلاثة عوامل، وتراوحت معاملات الاتساق الداخلي بين .78 و.89. وفي الدراسة الحالية بلغ Cronbach alpha للمقياس الكلي .87.
أخطاء شائعة
- ذكر اسم المقياس دون وصفه
- عدم توثيق الدراسة الأصلية
- إغفال دراسة التكييف
- عدم الإبلاغ عن الثبات في العينة الحالية
- اعتبار alpha دليلاً على الصدق
- حساب alpha لبند واحد
- الاكتفاء بمعامل كلي عند استخدام أبعاد منفصلة
- الاعتماد على eigenvalue > 1 وحده
- الاعتماد على مؤشر مطابقة واحد
- استخدام مؤشرات التعديل بلا مبرر علمي
- حذف البنود فقط لرفع alpha
- استخدام لغة كمية بصورة آلية في البحث النوعي
راجع قبل الإرسال
- هل وُصفت جميع الأدوات بوضوح؟
- هل وُثق المصدر الأصلي؟
- هل وُثق التكييف عند الحاجة؟
- هل شُرح عدد البنود والأبعاد والدرجات؟
- هل معنى الدرجات واضح؟
- هل أُبلغ عن الثبات في العينة الحالية؟
- هل تحليلات الصدق مناسبة لهدف الدراسة؟
- هل شُرحت EFA/CFA بما يكفي؟
- هل قُيّمت مؤشرات المطابقة معاً؟
- هل دُرست الصلاحية التقاربية والتمييزية عند الحاجة؟
- هل بُررت تغييرات النموذج أو حذف البنود؟
- هل معايير الجودة النوعية منسجمة مع المنهج؟
