שיטות וכלי מחקר – הסברים על כל הניתוחים שיש לעשות ב
1 אוניברסיטת בר-אילן ד"ר שגית שילה-לוין הטיפול בקובץ הנתונים לאחר שהעברתם את השאלונים ,מגיע שלב עיבוד הנתונים .בשלב זה ,לכל סטודנט אמורים להיות לפחות 04שאלונים לעיבוד (כאמור ,מי שעושה את העבודה בזוגות צריך להעביר את השאלונים ל- 04נבדקים ,ומי שעושה את המחקר בשלשות מעביר 024שאלונים) .לפניכם שלב אחרי שלב ,אופן הטיפול בקבצי הנתונים: .1בניית קובץ נתונים – בשלב הראשון יש לבנות את קובץ הנתונים: א. מתן שמות לשאלות -תחילה יש לתת שם לכל שאלה בשאלון :השאלון כולל 3 חלקים :סדרה ראשונה המתייחסת לשאלות הבוחנות את המשתנה התלוי .לכל השאלות הללו תנו שם עם מספר סידורי שונה .למשל ,אם המשתנה התלוי במחקר הוא דכאון ,אזי אקרא לשאלה הראשונה דכאון 0לשאלה השניה דכאון2 וכך הלאה .אותו התהליך יש לבצע לגבי הסדרה השניה של השאלות המתייחסת למשתנה הבלתי תלוי .כך ,למשל ,אם המשתנה הב"ת במחקר הוא תמיכה חברתית אזי לשאלה הראשונה אקרא תמיכה ,0לשניה תמיכה 2וכו' .החלק השלישי בשאלון הוא השאלות הדמוגרפיות ,כאן לכל שאלה יש לתת שם בנפרד (כאן אפשר לתת שמות פשוטים ,בהתאם לנושא השאלה :מין ,גיל ,דת וכו'). ב. הצמדת ספרות למשתנים שערכיהם נומינליים (מילוליים) – יש להצמיד ספרה לכל ערך נומינלי .כלומר ,משתנים כמו מין (שערכיו זכר /נקבה) ,מצב משפחתי (שערכיו רווק /נשוי /גרוש /אלמן) וכו' ,צריכים להיות מוסבים למספרים .כך למשל ,זכר יקבל את הערך 0ונקבה את הערך .2 ג. הכנסת הנתונים לקובץ -קובץ ה SPSSעליו תעבדו בנוי ממשבצות, בדומה לגיליון אלקטרוני או למחברת חשבון (אתם יכולים לעבוד על כל תוכנה שיכולה לבצע חישובים סטיסטיים ,כמו אקסל או ,STATISTICA עם זאת ,היות והתוכנה לעיבוד נתונים הנלמדת במסגרת החוג היא SPSS אזי ההוראות להלן יהיו בהתאם) .תחילה יש להיכנס לגיליון הנקרא .VARIABLE VIEWגליון זה משמש ככרטסת ובה תיאור משתני המחקר .בעמודה השמאלית ביותר יש להכניס את שמות השאלות ,כפי שעשיתם בשלב א' .לאחר מכן יש לעבור לגליון ( DATA VIEWשימו לב ששמות השאלות שכתבתם בגליון הראשון מופיעות ככותרת בעמודה הראשונה) ,ובו להקליד את התשובות שנכתבו בשאלונים .בכל שורה יוכנסו נתונים משאלון בודד ,כך שעליכם לקבל קובץ שמספר השורות בו תואם למס' הנבדקים. 2 .2היפוכי סקלות – בשאלון שבו הסקאלה של חלק מהשאלות הפוכה יש לבצע "היפוך סקלות" .למשל ,בשאלון הבודק רגשות כלפי בן זוגך חלק מהרגשות חיוביים (כמו חיבה, אהבה) כלומר ציון גבוה פירושו תחושה חיובית כלפי בן הזוג .מאידך ,עבור הרגשות השליליים (כמו סלידה ושנאה) ציון גבוה פירושו תחושה שלילית כלפי בן הזוג .על מנת ליצור סקאלה אחידה עבור כלל הרגשות ,יש להפוך את הסקאלות של הרגשות החיוביים או של הרגשות השליליים ,כך שציון גבוה ייצג בכל המצבים את אותה התחושה. TRANSFORM > RECODE > INTO SAME VARIABLES> .0 .2כותבים ב VARIABLESאת שמות המשתנים בהם יערך היפוך הסקלות. .3נפתח חלון בעל שני חלקים " "OLD VALUESו ."NEW VALUES" -ב - OLDכותבים את הערך הישן ,וב NEWכותבים את הערך החדש. .0אחרי הציון הערך הישן והערך החדש ,לוחצים על .ADD .5לאחר סיום היפוך כל הסקלהCONTINUE > O.K. : .3בדיקת מהימנות -יש לבדוק את העקביות הפנימית של השאלון .מבחן המהימנות, למעשה ,מעריך את מידת הקשר בין הפריטים בשאלון מסוים ומוודא שכל השאלות אכן מתייחסות לאותו משתנה נמדד .במחקרנו עליכם לבצע שני מבחני מהימנות :האחד לשאלון הבודק את המשתנה התלוי והשני לשאלון הבודק את המשתנה הבלתי תלוי הפסיכולוגי .קיימות כמה שיטות לבדיקת מהימנות :מהימנות מבחן חוזר ,מבחנים מקבילים ,מהימנות מבחן חצוי ,מהימנות פנימית אלפא-קרונבך ומהימנות בין שופטים. במחקר הנוכחי עליכם לבצע מהימנות אלפא קרונבך. ANALYZE > SCALE > RELIABILITY ANALYSIS .0 .2נפתח חלון ובו מכניסים את רשימת המשתנים שבינם רוצים לבדוק את המהימנות .ב MODELבוחרים את סוג המהימנות (בדרך כלל נבחר במבחן )ALPHA .3לוחצים על STATISTICS .0נפתח חלון ובו מסמנים ב DESCRIPTIVES FORאת ,SCALE IF ITEM DELETED וב INTER-ITEMאת CORRELATIONS .5לבסוף ,לוחצים על << CONTINUE לדוגמא ,על מנת למצוא את המהימנות הפנימית של שאלון חרדה ,הכולל עשרה פריטים: > ANALYZE > SCALE > RELIABILITY ANALYSIS > anxiety1 to anxiety10 > ALPHA > STATISTICS > SCALE IF ITEM DELETED > CORRELATIONS >> CONTINUE קובץ הפקודות ייראה כך: 3 RELIABILITY /VARIABLES=zugi1 zugi2 zugi3 zugi4 zugi5 zugi6 zugi7 zugi8 zugi9 zugi10 zugi11 zugi12 zugi13 zugi14 zugi15 /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE /SUMMARY=TOTAL . :הפלט יראה כך ****** Method 1 (space saver) will be used for this analysis ****** R E L I A B I L I T Y (A L P H A) A N A L Y S I S - S C A L E Mean Std Dev ZUGI1 4.2500 .8642 ZUGI2 4.4500 1.0176 ZUGI3 4.5375 .9929 ZUGI4 4.4250 1.1112 ZUGI5 4.3625 1.0820 ZUGI6 3.7625 1.2553 ZUGI7 4.6625 .9929 ZUGI8 4.5250 .9933 ZUGI9 3.6375 1.2350 ZUGI10 4.3125 1.0138 ZUGI11 4.8125 .6182 ZUGI12 4.7125 .8143 ZUGI13 4.7000 .9731 Cases 1. 80.0 2. 80.0 3. 80.0 4. 80.0 5. 80.0 6. 80.0 7. 80.0 8. 80.0 9. 80.0 10. 80.0 11. 80.0 12. 80.0 13. 80.0 4 14. 80.0 15. 80.0 ZUGI14 4.3875 1.1080 ZUGI15 4.7125 .9028 Item-total Statistics Scale Mean Scale Variance Corrected Item- Alpha if Item if Item Total Deleted Deleted Correlation 62.0000 56.8861 .2952 61.8000 51.6051 .6047 61.7125 53.6758 .4687 61.8250 53.6652 .4042 61.8875 55.2657 .3136 62.4875 51.4935 .4669 61.5875 56.8277 .2450 61.7250 50.3538 .7193 62.6125 54.0125 .3274 61.9375 55.7809 .3086 61.4375 56.9074 .4494 61.5375 54.6821 .5095 61.5500 55.8203 .3242 61.8625 51.9429 .5203 61.5375 55.6441 .3729 if Item Deleted ZUGI1 .8012 ZUGI2 .7790 ZUGI3 .7895 ZUGI4 .7945 ZUGI5 .8014 ZUGI6 .7897 ZUGI7 .8055 ZUGI8 .5398 ZUGI9 .8021 ZUGI10 .8012 ZUGI11 .7944 ZUGI12 .7885 ZUGI13 .7998 ZUGI14 .7850 ZUGI15 .7964 Reliability Coefficients N of Cases = 80.0 N of Items = 15 5 .8046 = Alpha שימו לב ,העמודה החשובה היא השמאלית . SCALE IF ITEM DELETEDכאן מופיע מס' המציין מה קורה למהימנות במידה ונוריד את השאלה .למשל ,אם נוריד את שאלה 05המהימנות תרד ל ( .97כלומר ,המהימנות תרד ,ולכן לא כדאי להוריד אותה) .מאידך ,אם נוריד את שאלה ,0 המהימנות תעלה ל ( .07לכן כדאי להוריד את השאלה) .משמעות ההורדה היא שאנו לא מתייחסים לשאלה זו בניתוחים משלב זה ואילך. אופן הדיווח: "על מנת לבחון את מהימנות 05פריטי שאלון הזוגיות בוצע ניתוח מהימנות לבדיקת מובהקות העקיבות הפנימית של השאלון .לאחר שהורדה שאלה 0הניתוח העלה כי לשאלון מהימנות גבוהה (".)Cronbach α=.89 .0חישוב ממוצעים – יש לחשב לכל נבדק שני ממוצעים :ממוצע השאלון הבודק את המשתנה התלוי ,וממוצע לשאלון הבודק את המשתנה התלוי (השאלות שפגעו במהימנות לא יכללו בחישוב זה) .הממוצע מבוצע באמצעות .COMPUTE .5ניתוחים סטטיסטיים – זהו ,עכשיו עוברים לניתוחים עצמם .כל ניתוחים מתבצעים על הממוצעים שחישבנו בשלב הקודם (כלומר ,לא עושים ניתוחים על כל שאלה ושאלה ,אלא על הממוצעים) .להלן הנתוים הסטטיסטיים שהזכרנו בתחילת סמסטר א' .עליכם להתאים את הניתוח הסטטיסטי להשערת המחקר (כלומר ,לכל השערה יש לבצע ניתוח אחד): - Correlationמתאם מבחן הבודק את עוצמת הקשר שבין שני משתנים אורדינלים (סדר) ומעלה .מתייחס לקשרים ליניאריים (למשל ,ככל שהציון ב Aיותר גבוה ,כך הציון ב Bיותר גבוה) .קשר בין משתנים אורדינלים (למשל ,הקשר בין דירוגי קפיצה לגובה לבין דירוגי קפיצה לרוחק) נבחן באמצעות מתאם ספירמן .קשר בין משתנים אינטרוולים ומעלה (למשל ,הקשר בין גובה למשקל) נמדד באמצעות מתאם פירסון .ניתן למצוא מתאם בין יותר משני משתנים (למשל ,בין ציוני הבגרות, הפסיכומטרי והבי.אי) . ANALYZE > CORRELATE > BIVARIATE .0 .2בוחרים את המשתנים שבינם יחושב המתאם (למשל)psichometri bagrut , .3מציינים איזה סוג מתאם מחפשים (ספירמן/פירסון) << לדוגמא :על מנת למצוא את הקשר בין ציון הבגרות לבין הציון במבחן הפסיכומטרי – ANALYZE > CORRELATE > BIVARIATE 6 >> bagrut psichometri > PEARSON קובץ הפקודות ייראה כך: CORRELATIONS /VARIABLES=age child /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . הפלט יראה כך: Correlations Correlations AGE 1.000 . 82 **.635 .000 82 CHI LD **.635 .000 82 1.000 . 82 Pearson Correlation )Sig. (2-tailed N Pearson Correlation )Sig. (2-tailed N AGE CHI LD **. Correlation is signif icant at the 0.01 lev el (2-tailed). אופן הדיווח: "בכדי לבחון האם קיים קשר בין גיל הנבדקים לבין מספר הילדים שלהם ,בוצע ניתוח מתאם של פירסון שהעלה כי קיים קשר חיובי מובהק בין המשתנים ( .)r=.63, p<.01מכאן ,שבהתאם להשערתנו נמצא כי ככל שהנבדק מבוגר יותר ,כך יש לו יותר ילדים". T test למדגמים בלתי תלויים מבחן המשווה ממוצעים של שתי קבוצות שאינן תלויות אחת בשניה ,ובוחן האם קיים הבדל בינם .למשל ,כאש ר רוצים לגלות האם קיימים הבדלים בציוני הבגרות בין כיתה י"ב 0לכיתה י"ב .2 ANALYZE > COMPARE MEANS > INDEPENDENT SAMPLES T TEST .0 .2נפתח חלון ,ותחת ) TEST VARIABLE(Sכותבים את המשתנים התלויים (למשל)bagrut , .3תחת GROUPING VARIABLEכותבים את המשתנה הבלתי תלוי (למשל)class , .0לוחצים על DEFINE GROUPSנפתח חלון ובו מגדירים את ערכי המשתנה הבלתי תלוי (למשל)0,2 , .5לוחצים על >> CONTINUE דוגמא: 7 ANALYZE > COMPARE MEANS> INDEPENDENT SAMPLES T TEST > bagrut > class > DEFINE GROUPS > 1 > 2 > CONTINUE >> :קובץ הפקודות ייראה כך T-TEST GROUPS=sex(1 2) /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=edu /CRITERIA=CIN(.95) . :הפלט יראה כך T-Test Group Statistics EDU SEX 1.00 2.00 N Mean 12.6429 13.0370 28 54 Std. Dev iat ion 1.7473 1.7042 Std. Error Mean .3302 .2319 Independent Samples Test Levene's Test f or Equality of Variances F EDU Equal variances assumed Equal variances not assumed .032 Sig. .860 t-test for Equality of Means t df Sig. (2-tailed) Mean Dif f erence Std. Error Dif f erence 95% Confidence Interv al of the Dif f erence Lower Upper -.985 80 .328 -.3942 .4003 -1.1908 .4024 -.977 53.566 .333 -.3942 .4035 -1.2033 .4149 :קריאת הפלט :LEVEN’S TEST FOR EQUALITY מסתכלים ב.0 (EQUAL VARIANCE ASSUMED) השונויות של שתי הקבוצות שוות p>0.05 (EQUAL VARIANCE NOT ASSUMED) השונויות של שתי הקבוצות לא שוות p<0.05 ומסתכלים על ערכיT test ) פונים לשורה המתאימה בטבלת ה0( בהתאם למה שמצאנו בסעיף.2 . מדווחים על כך שלא נמצאו הבדלים בין הקבוצות, במידה והתוצאה אינה מובהקת.t ,df ,Sig ה ולראות למי, יש לפנות לטבלת הממוצעים המופיעה בתחילת הפלט,במידה והתוצאה מובהקת .משתי הקבוצות ממוצע גבוה יותר 8 אופן הדיווח: "על מנת לבחון האם קיימים הבדלים בשנות ההשכלה בין נשים לגברים נערך מבחן tלמדגמים בלתי תלויים שהעלה כי לא קיים הבדל מובהק ( .)t(80)=-.98, p=n.s.כלומר ,בניגוד להשערתנו לא נמצא כי מספר שנות הלימוד הממוצע של נשים ( )M=13.04, sd=1.70גבוה מזה של הגברים (".)M=12.64, sd=1.75 T test למדגמים תלויים מבחן המשווה ממוצעים של שתי קבוצות התלויות אחת בשניה ,ובוחן האם קיים הבדל בינם. תלות קיימת כאשר ישנו קשר בין הנבדקים משתי הקבוצות ,למשל ,במצב שבו בקבוצה אחת נחקרות הנשים ,ובשניה נחקרים בעליהן .מצב שכיח נוסף קורה כאשר משווים בין שני ציונים של אותה קבוצה (לדוגמא ,משווים את ציוני הפסיכומטרי לפני ואחרי הקורס). ANALYZE > COMPARE MEANS > PAIRED-SAMPLES T TEST .0 .2נפתח חלון ,ובו בוחרים את שני המשתנים עליהם עושים את המבחן (למשל<< )before, after , דוגמא: >ANALYZE > COMPARE MEANS > PAIRED- SAMPLES T TEST > before >>after קובץ הפקודות ייראה כך: T-TEST )PAIRS= befor WITH after (PAIRED )/CRITERIA=CIN(.95 /MISSING=ANALYSIS. הפלט יראה כך: T-Test Paired Samples Statisti cs St d. Error Mean 5.604E-02 6.301E-02 St d. Dev iation .6463 .7266 N 133 133 Mean 4.3282 4.0158 BEFOR AFTER Pair 1 9 Paired Samples Correlati ons Sig. .000 Correlation .462 N 133 BEFOR & AFTER Pair 1 Paired Samples Test Paired Diff erences )Sig. (2-tailed .000 df 132 t 5.035 95% Confidence Interv al of the Dif f erence Lower Upper .1897 .4351 Std. Error Mean Std. Dev iation Mean .3124 .7156 6.205E-02 BEFOR - AFTER Pair 1 אופן הדיווח: "על מנת לבחון האם קיימים הבדלים בציוני הדימוי העצמי לפני התוכנית ואחריה ,נערך מבחן t למדגמים תלויים שהעלה כי אכן קיים הבדל מובהק ( .)t(132)=5.03, p<.01כלומר ,בהתאם להשערתנו נמצא כי רמת החרדה ממוצעת לאחר הטיפול ( )M=4.02, sd=0.73נמוכה מזו שנמדדה לפני הטיפול (".)M=4.33, sd=0.65 way anova - Oneניתוח שונות חד כיווני במבחן זה נשתמש כאשר נרצה לגלות האם קיימים הבדלים בין כמה קבוצות ( 3קבוצות ומעלה). למשל ,האם קיימים הבדלי משקל בין סטודנטים לפסיכולוגיה ,למשפטים ולמתמטיקה. ANALYZE > COMPARE MEANS > ONE WAY ANOVA .0 .2נפתח חלון ותחת DEPENDENT LISTכותבים את המשתנה/ים התלוי/ים (למשל)grade , .3תחת FACTORכותבים את המשתנה הבלתי תלוי שמחלק את הנחקרים לקבוצות (למשל, )group .0לוחצים על POST HOCומסמנים את ( SCHEFFEזהו מבחן הבוחן מהו המקור להבדלים: בין קבוצות 0,3 0,2או )2,3 .5לוחצים על OPTIONSומסמנים את DESCRIPTIVE .6לוחצים על >> CONTINUE לדוגמא: > ANALYZE > COMPARE MEANS > ONE WAY ANOVA > grade > group > POST-HOC > SCHEFFE > CONTINUE 11 OPTIONS > DESCRIPTIVE > CONTINUE >> :קובץ הפקודות ייראה כך ONEWAY sviut BY family /STATISTICS DESCRIPTIVES /MISSING ANALYSIS /POSTHOC = SCHEFFE ALPHA(.05). :הפלט יראה כך Oneway Descriptives SVIUT N 1.00 2.00 3.00 4.00 Total 12 48 12 10 82 Mean 3.6667 3.5417 2.0000 2.8000 3.2439 Std. Dev iation .9847 1.4580 1.0445 1.0328 1.4016 Std. Error .2843 .2105 .3015 .3266 .1548 95% Confidence Interv al for Mean Lower Bound Upper Bound 3.0410 4.2923 3.1183 3.9650 1.3364 2.6636 2.0612 3.5388 2.9359 3.5519 Minimum 3.00 1.00 1.00 1.00 1.00 ANOVA SVIUT Between Groups Within Groups Total Sum of Squares 26.939 132.183 159.122 Post Hoc Tests df 3 78 81 Mean Square 8.980 1.695 F 5.299 Sig. .002 Maximum 5.00 5.00 3.00 4.00 5.00 11 Multi ple Comparisons Dependent Variable: SVI UT Schef f e (I) FAMILY (J) FAMILY 1.00 2.00 3.00 4.00 2.00 1.00 3.00 4.00 3.00 1.00 2.00 4.00 4.00 1.00 2.00 3.00 Mean Dif f erence (I-J) Std. Error .1250 .4202 1.6667* .5315 .8667 .5574 -.1250 .4202 1.5417* .4202 .7417 .4525 -1.6667* .5315 -1.5417* .4202 -.8000 .5574 -.8667 .5574 -.7417 .4525 .8000 .5574 Sig. .993 .025 .494 .993 .006 .447 .025 .006 .563 .494 .447 .563 95% Conf idence Interv al Lower Bound Upper Bound -1.0756 1.3256 .1480 3.1853 -.7261 2.4594 -1.3256 1.0756 .3411 2.7423 -.5514 2.0347 -3.1853 -.1480 -2.7423 -.3411 -2.3928 .7928 -2.4594 .7261 -2.0347 .5514 -.7928 2.3928 *. The mean dif f erence is signif icant at the .05 lev el. Homogeneous Subsets SVIUT Schef f ea,b FAMI LY 3.00 4.00 2.00 1.00 Sig. N 12 10 48 12 Subset f or alpha = .05 1 2 2.0000 2.8000 2.8000 3.5417 3.6667 .457 .385 Means f or groups in homogeneous subsets are display ed. a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 13.913. b. The group sizes are unequal. The harmonic mean of the group sizes is used. Ty pe I error lev els are not guaranteed. :אופן הדיווח "על מנת לבחון האם קיימים הבדלים בשביעות הרצון בין נבדקים בעלי מצב משפחתי שונה נערך לבדיקת מקור ההבדלים.)F(3,78)=5.30, p<.01( כיווני שהעלה תוצאות מובהקות-ניתוח שונות חד ) הינם פחות שבעי רצוןM=2.0, sd=1.04( שהראה כי גרושיםScheffe נערך ניתוח המשך מסוג M=2.80, ( קבוצת האלמנים,)M=3.54, sd=1.46( ) ומנשואיםM=3.67, sd=0.98( מרווקים ".) אינה שונה במובהק מיתר הקבוצותsd=1.03
© Copyright 2024