الدرس السادس: نماذج التحليل | منهجية لاختصاص معلوماتية تسيير

الدرس السادس: نماذج التحليل - تحويل البيانات إلى معرفة

لقد قمت بجمع بياناتك، ولكنها الآن مجرد أرقام ونصوص خام. هذا الدرس هو الجسر الذي سيعبر بك من ضفة البيانات الخام إلى ضفة المعرفة والاستنتاجات. نماذج التحليل هي الأدوات التي تمكنك من فهم بياناتك واختبار فرضياتك.

🎯 الأهداف التعليمية

بنهاية هذا الدرس، ستكون قادراً على:

• فهم الفرق بين نماذج التحليل الكمية والكيفية.
• التعرف على أساسيات الإحصاء الوصفي والاستدلالي.
• تطبيق النموذج التحليلي المناسب لنوع بياناتك وأهدافك.
• تفسير النتائج الإحصائية بشكل صحيح وربطها بالفرضيات.

1. النماذج الكمية للتحليل (للبيانات الرقمية)

عندما تكون بياناتك عبارة عن أرقام (نتائج استبيان، قياسات أداء...)، فإنك تستخدم التحليل الكمي الذي ينقسم إلى نوعين:

الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics)

مهمته هي وصف وتلخيص بياناتك. إنه يعطيك صورة عامة عن عينتك. يشمل:

• مقاييس النزعة المركزية: تخبرك بمركز البيانات (المتوسط الحسابي، الوسيط، المنوال).
• مقاييس التشتت: تخبرك بمدى تباعد البيانات عن المركز (المدى، الانحراف المعياري).

الإحصاء الاستدلالي (Inferential Statistics)

مهمته هي استخدام بيانات العينة للوصول إلى استنتاجات وتعميمات حول المجتمع الأكبر واختبار الفرضيات. يشمل:

• اختبارات المقارنة: مثل اختبار (t-test) لمقارنة متوسط مجموعتين، أو (ANOVA) لمقارنة أكثر من مجموعتين.
• اختبارات العلاقة: مثل معامل الارتباط (Correlation) لقياس قوة واتجاه العلاقة بين متغيرين.

نقطة مهمة: الارتباط لا يعني السببية! إذا وجدت أن استخدام نظام جديد مرتبط بزيادة الإنتاجية، فهذا لا يعني بالضرورة أن النظام هو السبب الوحيد. قد تكون هناك عوامل أخرى.

2. النماذج الكيفية للتحليل (للبيانات النصية)

عندما تكون بياناتك عبارة عن نصوص (من مقابلات، ملاحظات...)، فإنك تستخدم التحليل الكيفي الذي يركز على فهم المعاني والأنماط.

تحليل المضمون (Content Analysis)

هو أسلوب يستخدم لوصف وتفسير المحتوى المكتوب بطريقة منهجية. يمكن أن يكون كمياً (عد تكرار كلمات معينة) أو كيفياً (فهم معنى وسياق النصوص).

التحليل الموضوعي (Thematic Analysis)

هو العملية الأكثر شيوعاً، وتتضمن قراءة البيانات النصية (مثل تفريغ المقابلات) وتحديد الأنماط والموضوعات (Themes) المتكررة والمهمة التي تجيب على أسئلة بحثك.

مثال للتحليل الموضوعي

المشكلة: فهم أسباب عدم رضا الموظفين عن نظام معلوماتي جديد.

البيانات: 10 مقابلات مع الموظفين.

الخطوات:

1. قراءة كل المقابلات بشكل متعمق.
2. تحديد الأفكار المتكررة (مثل: "النظام بطيء"، "صعب الاستخدام"، "لم نتدرب عليه جيداً").
3. تجميع هذه الأفكار في موضوعات رئيسية (Themes) مثل:
   • مشاكل الأداء التقني.
   • صعوبات في واجهة المستخدم.
   • نقص التدريب والدعم.

هذه الموضوعات تصبح هي نتائجك الرئيسية في الجانب الكيفي.

3. تفسير النتائج وربطها بالفرضيات

بعد التحليل، تأتي الخطوة الأهم: التفسير.

تفسير النتائج لا يعني فقط ذكر الأرقام، بل شرح ماذا تعني هذه الأرقام في سياق بحثك.

• الدلالة الإحصائية (P-value): إذا كانت (p < 0.05)، فهذا يعني أن نتائجك ليست مجرد صدفة.
• الدلالة العملية: هل الفرق أو العلاقة التي وجدتها مهمة في الواقع العملي؟
• الربط بالفرضيات: لكل فرضية، يجب أن تذكر النتيجة التي تدعمها أو تنفيها.

4. البرمجيات الإحصائية

لست بحاجة لإجراء كل هذه الحسابات يدوياً. هناك برامج متخصصة تساعدك:

• للمبتدئين والبحوث الاجتماعية: SPSS (سهل الاستخدام بواجهة رسومية).
• للمحللين والباحثين المتقدمين: R و Python (برامج مجانية وقوية جداً تتطلب بعض المعرفة بالبرمجة).
• لتحليل الأعمال وعرض البيانات: Tableau و Power BI (ممتازة في إنشاء التقارير والرسوم البيانية التفاعلية).

هل أنت مستعد للتطبيق؟

الآن بعد أن تعرفت على النماذج النظرية للتحليل، استعد لتطبيق هذه المهارات في ورشة العمل القادمة.

الانتقال إلى ورشة عمل الدرس السادس