عملية البحث

قبل الشروع في تفاصيل مناهج وتقنيات البحث، يبدو من المناسب تقديم لمحة موجزة عن عملية البحث. تتكون عملية البحث من سلسلة من الإجراءات أو الخطوات اللازمة لإجراء البحوث بشكل فعال وبالتسلسل المطلوب لهذه الخطوات. يوضح الرسم البياني المبين في الشكل (1)* عملية البحث أيضا.

يشير الرسم البياني إلى أن عملية البحث تتألف من عدد من الأنشطة وثيقة الصلة، كما هو مبين من خلال الأرقام من 1 إلى 7. ولكن هذه الأنشطة تتداخل بشكل مستمر ولا تتبع تسلسل معين بدقة. في بعض الأحيان، تحدد الخطوة الأولى طبيعة الخطوة الأخيرة التي يتعين القيام بها. إذا لم يتم الأخذ في الاعتبار الإجراءات اللاحقة في المراحل المبكرة، فربما قد تنشأ صعوبات كبيرة تحول دون الانتهاء من الدراسة. يجب أن نتذكر أن خطوات عملية البحث المختلفة لا يستبعد بعضها بعضا؛ كما أنها ليست منفصلة ومتميزة. ليس بالضرورة أن تتبع بعضها البعض في أي ترتيب معين ولابد للباحث أن يتوقع متطلبات الخطوات اللاحقة باستمرار في كل خطوة من عملية البحث. ومع ذلك، فإن الترتيب التالي للخطوات المختلفة يوفر توجيهات إجرائية مفيدة حول عملية البحث:

(1) صياغة مشكلة البحث.

(2) الاطلاع على الدراسات والأبحاث السابقة ومراجعتها.

(3) وضع الفرضية (أو الفرضيات)؛

(4) إعداد وتصميم البحوث.

(5) تحديد تصميم العينة.

(6) جمع البيانات.

(7) تنفيذ المشروع.

(8) تحليل البيانات.

(9) اختبار الفرضيات.

(10) التفسيرات والتعميمات.

(11) إعداد وكتابة التقرير وعرض النتائج، أي بمعنى تدوين وكتابة النتائج وكيفية الوصول إليها في وثيقة رسمية.

وفيما يلي نورد وصف موجز ومفيد للخطوات المذكورة أعلاه.

1. صياغة مشكلة البحث: هناك نوعان من المشاكل البحثية، بمعنى، تلك التي تتعلق بطبيعة المشكلة وتلك التي تهتم بالعلاقات بين المتغيرات. في البداية يجب على الباحث أن يبين المشكلة التي يريد أن يدرسها، أي لا بد له من أن يقرر المجال العام الذي يهمه أو جانب من جوانب أي موضوع يرغب في البحث فيه. في البداية يمكن أن يحدد المشكلة بطريقة عامة واسعة النطاق ومن ثم يتم الكشف عن الغموض المتعلق بالمشكلة، إن وجد، ويوضحه. كما يجب الأخذ في الاعتبار جدوى وجود حل معين قبل صياغة المشكلة. إذن، صياغة موضوع عام في هيئة مشكلة بحثية محددة يشكل الخطوة الأولى في البحث العلمي. تتمثل صياغة مشكلة البحث أساسا في خطوتين، وهما، فهم المشكلة بدقة، وإعادة صياغتها بطريقة مجدية من وجهة نظر تحليلية.

أفضل طريقة لفهم المشكلة هي مناقشتها مع احد الزملاء أو مع الذين لديهم بعض الخبرة في الموضوع. يمكن للباحث في المؤسسة الأكاديمية طلب المساعدة من الاستشاري (مرشد) الذي عادة ما يكون شخص ذو خبرة ومطلع على العديد من المشاكل البحثية. غالبا ما يطرح  المرشد المشكلة بشكل عام، ويُترك الأمر للباحث لتضييقها وصياغتها بشكل عملي. وأما في القطاع الخاص أو في المنظمات غير الحكومية فعادة ما تحدد المشكلة بواسطة الإدارة التي يمكن للباحث أن يناقش معها كيفية نشوء المشكلة وأصلها، وماهية الاعتبارات المتعلقة بالحلول المحتملة.

يجب على الباحث في نفس الوقت دراسة الأدبيات المتاحة لكي يطلع على المشكلة التي تم تحديدها. ويمكن للباحث مراجعة نوعين من الأدبيات: الأدبيات المتعلقة بالمفاهيم والنظريات، وأدبيات التجارب والدراسات السابقة التي تعالج مشاكل مشابهة للمشكلة المقترحة التي سيدرسها. إن النتيجة الأساسية لهذا الاستعراض هي معرفة ما هي البيانات وغيرها من المواد المتاحة للأغراض العملية التي ستمكن الباحث من تحديد مشكلته البحثية الخاصة في سياق مفهوم. بعد هذا يقوم الباحث بإعادة صياغة المشكلة في صيغة تحليلية أو عملية وبعبارات محددة قدر الإمكان. تعتبر مهمة الصياغة هذه، أو تحديد مشكلة البحث، خطوة ذات أهمية قصوى في عملية البحث بأكملها. يجب تحديد المشكلة المراد البحث فيها بشكل لا لبس فيه، لأن ذلك سيساعد في تمييز البيانات ذات الصلة من تلك التي لا علاقة لها بالموضوع. ومع ذلك، يجب توخي الحذر عند التحقق من الموضوعية وصحة الوقائع الأساسية عن المشكلة. وكما يوضح الأستاذ نيسوانجر فإن لبيان وصياغة الهدف أهمية أساسية لأنه يحدد البيانات التي سيتم جمعها، وخصائص البيانات ذات العلاقة، والعلاقات التي يجب استكشافها، واختيار التقنيات التي ستُسخدم في هذه الاستكشافات وشكل التقرير النهائي. إذا كانت هناك بعض المصطلحات ذات الصلة، فيجب أن تكون محددة بوضوح أيضا أثناء مهمة صياغة المشكلة. في الواقع، غالبا ما تتبع صياغة المشكلة نمطا متسلسلا لعدد من الصياغات،  بحيث تكون كل صياغة أكثر تحديدا من التي قبلها، وكل واحدة يتم صياغتها بمزيد من المصطلحات التحليلية، وكل واحدة أكثر واقعية من حيث البيانات والموارد المتاحة.

2. مسح ومراجعة الأدبيات والدراسات على نطاق واسع: بمجرد صياغة المشكلة، يجب تدوينها في ملخص موجز. من الضروري بل ويعتبر إجباريًا للباحث الذي يعد أطروحة للدكتوراه أن يكتب نبذة مختصرة عن الموضوع ويقوم بتقديمها إلى اللجنة المختصة أو مجلس البحوث للموافقة عليها. في هذه المرحلة يجب على الباحث إجراء مراجعة واسعة النطاق للدراسات التي لها صلة بالمشكلة. ولهذا الغرض تعد دوريات الملخصات والفهارس المنشورة أو غير المنشورة المكان الأول الذي يتجه إليه الباحث. كما يجب استغلال الدوريات والمجلات الأكاديمية ووقائع المؤتمرات، والتقارير الحكومية، والكتب وما إلى ذلك، وفقا لطبيعة المشكلة. في هذه العملية، ينبغي أن نتذكر أن كل مصدر سيؤدي إلى آخر. يجب دراسة الدراسات السابقة التي تشبه الدراسة الحالية بعناية، إن وجدت. وحتما فإن وجود مكتبة جيدة سيكون عونا كبيرا للباحث في هذه المرحلة.

3. تطوير فرضيات العمل: بعد المسح والمراجعة واسعة النطاق للدراسات، ينبغي أن يذكر الباحث بعبارات واضحة فرضية العمل (أو الفرضيات). فرضية العمل هي افتراض مبدئي  من أجل استخلاص واختبار النتائج المنطقية أو التجريبية. وعلى هذا النحو فإن الطريقة التي يتم بها تطوير فرضيات البحث مهمة جدا نظرا لأنها تعتبر نقطة البحث المحورية. أنها تؤثر أيضا على الطريقة التي يجب أن تُجرى بها الاختبارات في تحليل البيانات، كما تؤثر بشكل غير مباشر أيضا على جودة ونوعية البيانات المطلوبة في التحليل. يلعب تطوير فرضية العمل دورا هاما في معظم أنواع البحوث. يجب أن تكون الفرضية محددة جدا، ومقتصرة على البحث الحالي قيد التنفيذ، لأنه لابد من اختبارها. إن مهمة الفرضية هي ارشاد الباحث بتحديد وترسيم مجال البحث وإبقائه على الطريق الصحيح، فهي تشحذ تفكيره وتركز اهتمامه على الجوانب الأكثر أهمية في هذه المشكلة. كما أنها تشير إلى نوع البيانات المطلوبة ونوع أساليب وطرق تحليل البيانات التي سيتم استخدامها.

كيف يبدأ المرء بتطوير فرضيات البحث؟ يكمن الجواب في استخدام النهج التالي:

 (أ) المناقشات مع الزملاء والخبراء حول المشكلة، ونشأتها وأهداف البحث عن حل.

(ب) فحص البيانات والسجلات، إن وجدت، بشأن المشكلة لإيجاد الاتجاهات المحتملة والمميزات والقرائن الأخرى؛

(ج) استعراض الدراسات المماثلة في نفس المجال أو الدراسات التي أجريت حول مشكلات مشابهة.

(د) تحقيق شخصي استكشافي ينطوي على مقابلات ميدانية أصلية على نطاق محدود مع الجهات والأفراد المهتمين بهدف ضمان المزيد من المعرفة والتبصر بالجوانب العملية للمشكلة.

وهكذا، تنشأ فرضيات العمل نتيجة للتفكير المسبق حول الموضوع، وفحص البيانات والمواد المتاحة بما في ذلك الدراسات المنشورة ذات الصلة، ومجالس الخبراء والمهتمين. وتعتبر فرضيات العمل أكثر فائدة عندما تتم صياغتها بعبارات دقيقة ومحددة بوضوح. من الجدير بالذكر كذلك أنه في بعض الأحيان قد نواجه مشكلة لا نحتاج فيها لفرضيات عمل، وخاصة في حالة البحوث الاستكشافية أو التي تسعى لصياغة نظريات أو مفاهيم لأنها لا تهدف إلى اختبار الفرضيات. وكقاعدة عامة، يعتبر تحديد الفرضيات خطوة أخرى أساسية في العملية البحثية في معظم المشاكل البحثية.

4. إعداد تصميم البحث: بعد صياغة مشكلة البحث بعبارات واضحة المعالم، سوف يحتاج الباحث إلى إعداد تصميم البحث، أي أنه سيكون عليه تحديد الإطار أو الهيكل المفاهيمي الذي سيتم إجراء البحث من خلاله أو ضمنه. إعداد مثل هذا التصميم يسهل البحث ويجعله فعال بأكبر قدر في انتاج المعلومات ذات الفوائد القصوى. وبعبارة أخرى، فإن وظيفة تصميم البحوث هو توفير لجمع الأدلة ذات الصلة بالحد الأدنى من الجهد وفي زمن أقل وبتكاليف أرخص. ولكن تحقيق هذا يعتمد بشكل رئيسي على أهداف البحث. ويمكن تصنيف أهداف البحث إلى أربع فئات، وهي، (أ) استكشاف، (ب) وصف، (ج) تشخيص، و (د) التجريب. إن تصميم البحوث المرن الذي يوفر فرصة للنظر في العديد من الجوانب المختلفة للمشكلة يعتبر مناسبا إذا كان الغرض من الدراسة البحثية هو الاستكشاف. ولكن عندما يكون الغرض هو الوصف الدقيق لحالة أو وجود علاقة بين المتغيرات، فإن التصميم المناسب سيكون ذلك الذي يقلل من التحيز ويزيد من الوثوق في البيانات التي تم جمعها وتحليلها.

هناك العديد من تصاميم البحوث، مثل اختبار الفرضيات التجريبي وغير التجريبي. ويمكن للتصاميم التجريبية إما أن تكون تصاميم غير رسمية (مثل التي بدون تحكم قبلي وبعدي ، تحكم بعدي فقط، تحكم قبلي وبعدي) أو تصاميم رسمية (مثل التصميم العشوائي الكامل ، تصميم القطاعات العشوائية، تصميم المربع اللاتيني، تصاميم العوامل البسيطة والمعقدة)، بحيث يجب على الباحث اختيار احدها لمشروع بحثه. عادة ما تتضمن عملية إعداد وتصميم البحوث المناسبة لمشكلة بحث معينة، الأخذ في الاعتبار النقاط التالية:

(ط) وسائل الحصول على المعلومات؛

(ب) توافر المهارات للباحث والموظفين (إن وجدوا).

(ج) شرح الطريقة التي يتم بها اختيار وسائل الحصول على المعلومات وترتيبها، والمنطق الذي أدى إلى ذلك الاختيار؛

(د) الوقت المتاح للأبحاث.

(هـ) عامل تكلفة البحث، والتمويل المتاح لهذا الغرض.

5. تحديد تصميم العينة: تشكل جميع العناصر قيد النظر في أي مجال من مجالات البحث ‘عالم’ أو ‘مجتمع الدراسة’. ويعرف الحصر الشامل لجميع العناصر في ‘مجتمع الدراسة’ بعينة البحث. يمكن الافتراض في مثل هذه البحوث أنه عندما يتم تغطية جميع العناصر فإنه لن يكون هناك  مجال للصدفة وسيتم الحصول على دقة عالية. ولكن في الواقع هذا قد لا يكون صحيحا. فحتى أدنى عنصر من التحيز في مثل هذه البحوث سيكبر ويكبر كلما زاد عدد الملاحظات. وعلاوة على ذلك، لا توجد وسيلة للتحقق من عنصر التحيز أو مداه إلا من خلال إعادة دراسة المسح من جديد أو عن طريق فحوصات العينة. الى جانب ذلك، يتطلب هذا النوع من البحوث قدر كبير من الوقت والمال والطاقة. ليس هذا فقط، فالتحقق العددي غير ممكن من الناحية العملية في ظل ظروف عديدة. على سبيل المثال، يتم فحص الدم فقط على أساس العينة. وبالتالي، فإننا لا نختار في كثير من الأحيان سوى عدد قليل من عناصر  مجتمع الدراسة لأغراض البحث. تشكل العناصر التي تم اختيارها ما يسمى تقنيا بالعينة.

على الباحث أن يقرر طريقة اختيار العينة أو ما يعرف في الأوساط البحثية باسم تصميم العينة. وبعبارة أخرى، فإن تصميم العينة هو خطة محددة يتم تحديدها قبل أن يتم جمع أي بيانات عمليا من عينة مجتمع دراسة معين. وبالتالي، فإن خطة لتحديد 12 من 200 صيدلية بطريقة معينة تشكل تصميم العينة. يمكن للعينات أن تكون إما عينات احتمالية أو عينات غير احتمالية. في العينات الاحتمالية يكون لكل عنصر احتمال معروف لتضمينه في العينة ولكن العينات غير الاحتمالية لا تسمح للباحث بتحديد هذا الاحتمال. العينات الاحتمالية هي تلك القائمة على أخذ اعينات عشوائية بسيطة، عينات منتظمة، عينات طبقية، وعينات عنقودية / مناطقية، أما  العينات غير الاحتمالية فهي تلك التي تقوم على تقنيات التماشي في أخذ العينات، والحكم على العينات وأساليب أخذ عينات الحصص.  ويمكن ذكر تصاميم العينة المهمة بإيجاز فيما يلي:

(أ) العينات المتعمدة: يعرف أخذ العينات المتعمدة أيضا بالعينات الهادفة أو غير الاحتمالية. يتضمن هذا الأسلوب أخذ عينات هادفة أو التروي في اختيار وحدات معينة من مجتمع البحث لتشكل العينة التي تمثل مجتمع الدراسة. عندما يتم اختيار عناصر مجتمع الدراسة لإدراجها في العينة على أساس سهولة الوصول، يمكن أن نطلق عليه أخذ العينات الملائمة. إذا أراد الباحث تأمين البيانات من، مثلا، مشترين البنزين، فربما قد يحدد عدد ثابت من محطات البنزين، بحيث يمكنه إجراء المقابلات في هذه المحطات. وهذا من شأنه أن يكون مثالا لنموذج ملائم من مشترين البنزين. أحيانا قد يعطي مثل هذا الإجراء نتائج متحيزة جدا، خصوصا عندما يكون مجتمع الدراسة غير متجانس. من ناحية أخرى، في عينات الحكم، يتم استخدام أحكام الباحث في اختيار العناصر التي يعتبرها ممثلة لمجتمع الدراسة. على سبيل المثال، يمكن أخذ عينة من طلاب الجامعات لتأمين ردود الفعل على طريقة جديدة للتدريس. يستخدم أخذ عينات الحكم في كثير من الأحيان في الأبحاث النوعية حيث يكون الغرض هو تطوير الفرضيات بدلا من التعميم على عدد أكبر من مجتمعات الدراسة.

(ب) العينات العشوائية البسيطة: يعرف هذا النوع من العينات أيضا بأخذ العينات بالمصادفة أو أخذ العينات الاحتمالية حيث يكون لكل عنصر في مجتمع الدراسة فرصة متساوية لإدراجه في العينة، واحتمال اختيار كل عينة محتملة في حالة وجود عينات محددة. على سبيل المثال، إذا كان علينا اختيار عينة من 300 عنصر من مجتمع دراسة عدده 15000 عنصر، فيمكننا عندها وضع أسماء أو أرقام جميع العناصر الـ 15000 على قصاصات ورق وإجراء القرعة. كما أن استخدام الجداول الرقمية العشوائية يعتبر طريقة أخرى لأخذ العينات العشوائية. لاختيار العينة، يتم تعيين رقم لكل عنصر من 1 إلى 15000. ثم، يتم اختيار الـ 300 بعد كل خمسة أرقام عشوائية من الجدول. للقيام بذلك نقوم باختيار نقطة انطلاق عشوائية ومن ثم يتم استخدام نمط منتظم ونستمر من خلال الجدول. ويمكن مثلا أن نبدأ بالصف الرابع، العمود الثاني ونمضي قدما أسفل العمود إلى الجزء السفلي من الجدول ومن ثم الانتقال إلى الجزء العلوي من العمود التالي إلى اليمين. عندما يتجاوز عدد حد الأعداد في الإطار، في حالتنا أكثر من 15 ألف، يتم التمرير ببساطة أكثر ونختار الرقم التالي الذي يقع ضمن المدى المناسب. لأننا وضعنا الأرقام في الجدول بطريقة عشوائية تماما، فستكون العينة الناتجة عشوائية. يعطي هذا الإجراء كل عنصر إمكانية متساوية في الاختيار. وفي حالة مجتمعات الدراسة اللا محدودة، يتم التحكم في اختيار كل عنصر في العينة العشوائية بنفس الاحتمالات وتكون الاختيارات المتعاقبة مستقلة عن بعضها البعض.

(ج) أخذ العينات المنهجية: في بعض الحالات تكون أكثر الطرق العملية لأخذ العينات هي تحديد كل اسم ترتيبه 15 في القائمة، أو كل عاشر بيت على أحد جانبي شارع وهلم جرا. وتعرف أخذ العينات من هذا النوع بأخذ العينات المنتظمة. وعادة ما يدخل عنصر من العشوائية في هذا النوع من العينات باستخدام أرقام عشوائية لاختيار الوحدة التي يتم البدء منها. هذا الإجراء يكون مفيد عندما يتوفر إطار لأخذ العينات في شكل قائمة. في مثل هذا التصميم تبدأ عملية الاختيار عن طريق اختيار نقطة عشوائية في القائمة ومن ثم يتم اختيار كل تاسع عنصر حتى يتم تأمين العدد المطلوب.

(د) العينات الطبقية: إذا كان مجتمع الدراسة الذي سيتم استخلاص العينة منه لا يشكل مجموعة متجانسة، فعندها يتم تطبيق تقنية العينة الطبقية وذلك للحصول على عينة تمثيلية. في هذه التقنية، يتم تقسيم مجتمع الدراسة إلى عدد غير متداخل من مجتمعات الدراسة الفرعية أو إلى طبقات و يتم اختيار عناصر العينة من كل طبقة. إذا كانت العناصر المختارة من كل طبقة مبنية على اختيار عينة عشوائية بسيطة، فإن الإجراء بأكمله، الطبقة الأولى وبعدها أخذ عينات عشوائية بسيطة، يعرف بالعينة الطبقية العشوائية.

(هـ) عينات الحصة: عند أخذ العينات الطبقية غالبا ما تكون تكلفة أخذ العينات العشوائية من طبقات فردية مُكلِفة حيث يعطى الأشخاص الذين يجرون المقابلات حصة ببساطة لكي يتم تعبئتها بطبقات مختلفة، ويترك الاختيار الفعلي لعناصر العينة إلى حكم الشخص الذي يجري المقابلة. وهذا ما يسمى بعينات الحصص. حجم الحصة لكل طبقة يتناسب عموما مع حجم تلك الطبقة في مجتمع الدراسة. بالتالي فإن عينات الحصص تعتبر شكلا هاما من العينات غير الاحتمالية. تعتبر عينات الحصص عادة عينات حكم وليست عينات عشوائية.

(و) العينات العنقودية والمناطقية: وتشمل العينة العنقودية تصنيف مجتمع الدراسة ومن ثم اختيار مجموعة أو مجموعات بدلا من العناصر الفردية لإدراجها في العينة. لنفترض أن أحد ادارات المخازن ترغب في أخذ عينة من حاملي بطاقات الائتمان. وقد أصدرت بطاقات لـ 15 ألف عميل. ولفرض أن حجم العينة المطلوب هو  450. لتحويل هذه القائمة من حاملي بطاقات الـ 15000 إلى عينة عنقودية نقوم بتشكيل 100 مجموعة في كل منها 150 حامل بطاقة. ويمكن بعد ذلك اختيار ثلاث مجموعات من العينة بصورة عشوائية. وغالبا يجب أن يكون حجم العينة أكبر من العينة العشوائية البسيطة لضمان نفس مستوى الدقة لأن اجراءات أخذ العينة العنقودية عادة ما تفاقم امكانية التحيز وغيرها من مصادر الخطأ. يمكن للنهج العنقودي، مع ذلك، جعل إجراءات أخذ العينات أسهل نسبيا ويزيد من كفاءة العمل الميداني، وخاصة في حالة المقابلات الشخصية.

أخذ العينات المناطقية قريبة جدا من العينات العنقودية وكثيرا ما يتم التحدث عنها عندما تكون المنطقة الجغرافية الإجمالية محل الاهتمام كبيرة. أول ما نقوم به في حالة العينة المناطقية هو تقسيم المساحة الكلية إلى عدد من المناطق الصغيرة غير المتداخلة، تسمى عموما بالكتل الجغرافية، ثم يتم اختيار عدد من هذه المناطق الصغيرة بشكل عشوائي، ويتم تضمين كافة الوحدات في هذه المناطق الصغيرة في العينة. يعتبر أخذ العينات المناطقية مفيد، وخصوصا عندما لا يكون لدينا قائمة بمجتمع الدراسة المقصود. كما أنه يجعل مجال المقابلات أكثر كفاءة لأن الذي يجري المقابلة يمكنه القيام بالعديد من المقابلات في كل موقع.

(ز) العينات متعددة المراحل: هذه فكرة أكثر تطورا للعينة العنقودية. ويستخدم هذا الأسلوب في البحوث الكبيرة التي تدرس منطقة جغرافية واسعة مثل بلد بأكمله. قد تكون المرحلة الأولى في العينات متعددة المراحل  هي اختيار وحدات المعاينة الأولية الكبيرة مثل الولايات، ثم المناطق ثم البلدات وأخيرا عائلات معينة داخل المدن. إذا تم تطبيق تقنية أخذ العينات العشوائية في جميع المراحل، فيتم وصف إجراءات أخذ العينات بأخذ العينات العشوائية متعددة المراحل.

(ح) العينات التسلسلية: هذا النوع هو تصميم عينة معقد إلى حد ما حيث لا يتم فيه تحديد الحجم النهائي للعينة مقدماً ولكن يتم تحديده وفقا لقرارات رياضية على أساس المعلومات التي تظهر كلما تقدمت الدراسة. عادة ما يتم اعتماد هذا التصميم بقبول خطة لأخذ العينات في سياق مراقبة الجودة الإحصائية.

في الواقع، يمكن استخدام العديد من طرق أخذ العينات المذكورة أعلاه في نفس الدراسة، وفي هذه الحالة يمكن أن نسميها بالعينات المختلطة. وتجدر الاشارة هنا إلى أنه عادة ما يجب على المرء اللجوء إلى أخذ عينات عشوائية حتى يمكن القضاء على الانحياز وتقدير الخطأ في أخذ العينة. ولكن يعتبر أخذ العينات الهادفة مرغوب فيه عندما يكون مجتمع الدراسة صغير ويراد دراسة أحد سماته المعروفة بشكل مكثف. هناك أيضا ظروف يمكن فيها استخدام تصاميم عينات أخرى بدلا من العينات العشوائية لأنها أفضل بسبب ملائمتها وتكاليفها المنخفضة.

يجب أن يقرر الباحث تصميم العينة الذي سيتم استخدامه مع الأخذ بعين الاعتبار طبيعة البحث والعوامل الأخرى ذات الصلة.

‎‎

6. جمع البيانات: عند التعامل مع أي مشكلة واقعية غالبا ما يُكتشف أن البيانات المتوفرة ليست كافية، وبالتالي، يصبح من الضروري جمع البيانات التي تكون مناسبة. هناك عدة طرق لجمع البيانات المناسبة والتي تختلف إلى حد كبير في التكاليف المالية والوقت والموارد الأخرى المتاحة للباحث.

يمكن جمع البيانات الأولية إما عن طريق التجربة أو من خلال المسح. إذا قام الباحث بإجراء تجربة، فسيلاحظ بعض القياسات الكمية، أو البيانات، التي يتم بواسطتها دراسة الحقيقة الواردة في فرضيته. ولكن في حالة وجود المسح، يمكن جمع البيانات بواسطة واحدة أو أكثر من الطرق التالية:

 (أ) عن طريق الملاحظة: هذه الطريقة تعني جمع المعلومات عن طريق ملاحظة الباحث الخاصة بدون إجراء مقابلات مع المشاركين. تتعلق المعلومات التي يتم الحصول عليها بما يحدث حاليا وليست معقدة بالسلوك في الماضي أو نوايا أو اتجاهات المشاركين في المستقبل. هذا الأسلوب هو بلا شك وسيلة مكلفة كما أن المعلومات التي يوفرها هذا الأسلوب محدود للغاية أيضًا. ولذلك فإن هذه الطريقة ليست مناسبة في البحوث التي تحتاج لعينات كبيرة.

 (ب) من خلال المقابلة الشخصية: يتبع الباحث إجراء صارم ويسعى للإجابة على مجموعة من الأسئلة المسبقة من خلال المقابلات الشخصية. وعادة ما يتم تنفيذ طريقة جمع البيانات هذه بأسلوب منظم حيث تعتمد النتائج كثيرا على قدرة الشخص الذي يجري المقابلة.

(ج) من خلال الاتصالات الهاتفية: تشمل هذه الطريقة لجمع المعلومات الاتصال بالمشاركين بواسطة الهاتف نفسه. هذه الطريقة ليست مستخدمة على نطاق واسع ولكنها تلعب دورا هاما في عمليات المسح الصناعية في المناطق المتقدمة، ولا سيما عندما يتعين إجراء المسح وإنجازه في فترة زمنية محدودة جدا.

‎(د) ارسال الاستبيانات بالبريد: إذا ما اعتمد هذا الأسلوب في جمع البيانات يقوم الباحث والمشاركين بالاتصال ببعضهم البعض، ويتم ارسال الاستبيانات إلى المشاركين مع طلب إعادتها بعد الانتهاء من تعبئتها. وهذا الأسلوب هو الأكثر استخداما في مختلف المسوح الاقتصادية والتجارية. قبل تطبيق هذا الأسلوب، عادة ما يتم إجراء دراسة تجريبية لاختبار الاستبيان للكشف عن نقاط الضعف، إن وجدت، في الاستبيان. يجب أن يتم تجهيز الاستبيان الذي سيتم استخدامه بعناية فائقة بحيث يكون فعال في جمع المعلومات ذات العلاقة.

(هـ) من خلال الجداول الزمنية: بموجب هذه الطريقة يتم تعيين العدادين وتوفير التدريب لهم. يتم تزويدهم بالجداول التي تحتوي على الأسئلة ذات العلاقة. يذهب هؤلاء العدادين إلى المشاركين بهذه الجداول، حيث يتم جمع البيانات عن طريق ملء الجداول من قبل العدادين على أساس الردود المقدمة ممن شملهم الاستطلاع. هذا النوع يعتمد كثيرا على قدرة العدادين فيما يتعلق بهذا الأسلوب، ويتم إجراء بعض الفحوصات الحقلية من حين لآخر على عمل العدادين لضمان العمل الصادق.

يجب على الباحث أن يختار أحد هذه الأساليب لجمع البيانات مع الأخذ بعين الاعتبار طبيعة البحث وهدفه ونطاقه، والموارد المالية، والوقت المتاح ودرجة الدقة المطلوبة. وعلى الرغم من أنه ينبغي على الباحث الاهتمام بجميع هذه العوامل، إلا أن الكثير يعتمد على قدرة وخبرة الباحث. في هذا السياق يعلق الدكتور بولي باقتدار بأنه أثناء جمع البيانات الإحصائية يكون التعقل والتفكير المنطقي ضرورة لازمة وتكون الخبرة أكبر المعلمين.

‎ ‎

7. تنفيذ المشروع: يعتبرتنفيذ المشروع خطوة هامة جدا في عملية البحث. إذا سار تنفيذ المشروع على خطوط صحيحة، فإن البيانات التي سيتم جمعها تكون كافية ويمكن الاعتماد عليها. يجب أن يرى الباحث أن تنفيذ المشروع يتم بطريقة منتظمة وفي الوقت المناسب. إذا كان المسح سيتم عن طريق الاستبيانات المنظمة، فسيمكن معالجة البيانات آليا بسهولة. قد يتم تشفير الأسئلة في مثل هذه الحالة، وكذلك الإجابات المحتملة. وإذا كان سيتم جمع البيانات من خلال المقابلات، فينبغي اتخاذ ترتيبات لضمان حسن اختيار المنفذين لها وتدريبهم. يمكن توفير التدريب بمساعدة كتيبات التعليمات التي تشرح بوضوح كل الخطوات المهمة للقائمين بالمقابلات. وينبغي إجراء الفحوصات الميدانية بين الحين والآخر للتأكد من أن الذين يقومون بالمقابلات يؤدون واجبهم بإخلاص وكفاءة. كما يجب مراقبة العوامل غير المتوقعة من اجل الحفاظ على واقعية المسح قدر الإمكان. هذا يعني، بعبارة أخرى، أنه يجب اتخاذ خطوات لضمان بقاء المسح تحت السيطرة الإحصائية حتى تكون المعلومات التي تم جمعها مأخوذة وفقا لمعايير دقة محددة مسبقا. وإذا لم يتعاون بعض المشاركين في الدراسة، فينبغي تصميم بعض الطرق المناسبة لمعالجة هذه المشكلة. إحدى الطرق للتعامل مع مشكلة عدم الاستجابة هي تقديم قائمة بمن لم يستجيبوا للاستطلاع وأخذ عينة فرعية صغيرة منهم، وبعد ذلك يمكن بذل جهود حثيثة لتأمين استجابتهم بمساعدة من الخبراء.

‎8. تحليل البيانات: بعد أن تم جمع البيانات، يتحول الباحث لمهمة تحليلها. يتطلب تحليل البيانات عددا من العمليات التي ترتبط ارتباطا وثيقا مثل إنشاء الفئات، وتطبيق هذه الفئات على البيانات الخام من خلال ترميزها وتبويبها ومن ثم استخلاص الاستدلالات الإحصائية. يجب بالضرورة أن تكثف البيانات غير العملية في عدد قليل من المجموعات والجداول التي يمكن التحكم فيها لمزيد من التحليل. وبالتالي، يجب أن يصنف الباحث البيانات الخام إلى فئات تخدم أغراض البحث وقابلة للاستخدام. وعادة ما تتم في هذه المرحلة عملية الترميز التي يتم من خلالها تحويل فئات البيانات إلى رموز يمكن جدولتها وفرزها. التحرير هو الإجراء الذي يحسن من جودة البيانات لترميزها. وبترميز البيانات تأتي مرحلة التبويب والجدولة. الجدولة هي جزء من الإجراء الفني الذي يتم من خلاله وضع البيانات المصنفة في شكل جداول. ويمكن استخدام الأجهزة الميكانيكية في هذه المرحلة. يتم جدولة قدر كبير من البيانات، وخاصة في البحوث الكبيرة، بواسطة أجهزة الكمبيوتر، لأنها تختصر الوقت وتمكّن من دراسة عدد كبير من المتغيرات التي تؤثر على المشكلة في وقت واحد.

يعتمد التحليل بعد تبويب البيانات عادة على حساب مختلف النسب المئوية، والمعاملات، وما إلى ذلك، من خلال تطبيق الصيغ الإحصائية المختلفة الواضحة. في عملية التحليل، يجب أن تخضع العلاقات أو الاختلافات التي تدعم أو تتعارض مع الفرضيات الأصلية أو الجديدة لاختبارات الأهمية لكي يتم تحديد مدى الصحة التي يمكن بها القول أن البيانات تشير إلى أي استنتاجات. على سبيل المثال، إذا كان هناك عينتين من الأجور الأسبوعية، وكل عينة مأخوذة من مصانع في مناطق مختلفة من المدينة نفسها، فإن إعطاء قيمتين مختلفتين للمتوسط، قد يسبب لنا مشكلة في تحديد ما إذا كانت قيمتي المتوسط تختلف اختلافا كبيرا أو أن الفرق هو مجرد مسألة صدفة. من خلال استخدام الاختبارات الإحصائية يمكننا تحديد ما إذا كان مثل هذا الاختلاف حقيقي أو إنه نتيجة لتقلبات عشوائية. إذا حدث وكان الفرق حقيقيا، فإن الاستدلال سيكون بأن العينتين جاءت من مجتمعات دراسة مختلفة، وإذا كان الفرق نتيجة للمصادفة، فإن الاستنتاج سيكون أن العينتين تنتميان إلى نفس مجتمع الدراسة. وبالمثل، يمكن لتقنية تحليل التباين أن تساعدنا في تحليل ما إذا كان ثلاثة أو أكثر من أصناف البذور المزروعة في حقول معينة يسفر عن نتائج مختلفة إلى حد كبير أم لا. باختصار، يمكن للباحث تحليل البيانات التي تم جمعها بمساعدة المقاييس الإحصائية المختلفة.

‎9. اختبار الفرضيات: بعد تحليل البيانات مثلما ذكرنا أعلاه، سيكون الباحث في وضع يسمح له باختبار الفرضيات، إن وجدت، التي كان قد وضعها في وقت سابق. هل الحقائق تدعم الفرضيات أم إنها تعارضها؟ هذا هو السؤال المعتاد الذي ينبغي الإجابة عليه أثناء اختبار الفرضيات. لقد تم تطوير اختبارات مختلفة، مثل اختبار مربع كاي، اختبار (t)، اختبار F، من قبل خبراء الإحصاء لهذا الغرض. يمكن اختبار الفرضيات من خلال استخدام واحد أو أكثر من هذه الاختبارات، وهذا يتوقف على طبيعة وموضوع البحث. سيؤدي اختبار الفرضية إما إلى قبول الفرضية أو رفضها. إذا لم يكن للباحث فرضيات في البداية، فيمكن صياغة التعميمات المبنية على أساس البيانات كفرضيات يتم فحصها بواسطة الأبحاث اللاحقة في دراسات قادمة. ‎

10. التفسير والتعميمات: إذا تم اختبار فرضية وتم تأييدها عدة مرات، فإنه قد يكون من الممكن للباحث الوصول إلى التعميم، أي بناء نظرية. في واقع الأمر، فإن القيمة الحقيقية للأبحاث تكمن في قدرتها على التوصل إلى بعض التعميمات. إذا لم يكن للباحث فرضية منذ البداية، فبإمكانه ان يسعى لشرح النتائج التي توصل إليها على أساس نظرية ما. وهذا هو ما  يعرف بالتفسير. قد تؤدي عملية التفسير في كثير من الأحيان إلى أسئلة جديدة والتي بدورها قد تؤدي إلى مزيد من الأبحاث.

11. إعداد التقرير أو الأطروحة: وأخيرا، يكون على الباحث إعداد تقرير لما قام به. ويجب أن تتم كتابة التقرير بعناية كبيرة مع مراعاة ما يلي:

يجب أن يكون تخطيط التقرير على النحو التالي:

يجب أن يحمل التقرير في الصفحات الأولية عنوان وتاريخ يليه الاعترافات والتقديم. ثم ينبغي أن يكون هناك فهرس بالمحتويات تتلوه قائمة بالجداول، وقائمة بالرسوم البيانية التي وردت في التقرير، إن وجدت.

يجب أن يحتوي النص الرئيسي من التقرير على الأجزاء التالية:

(أ) مقدمة: ينبغي لهذا الجزء أن يتضمن بيانا واضحا بالهدف من البحث وشرحا للمنهجية المعتمدة في إنجاز البحث. كما يجب أيضا بيان نطاق الدراسة والقيود المختلفة التي تحددها.

(ب) ملخص النتائج: بعد المقدمة يجب بيان النتائج والتوصيات بلغة غير فنية. وإذا كانت النتائج كثيرة وواسعة النطاق، فينبغي تلخيصها.

(ج) التقرير الأساسي: يجب أن يتم عرض الجسم الرئيسي للتقرير في تسلسل منطقي ومقسم إلى أقسام وفصول يسهل تحديدها.

(د) الخاتمة: في نهاية النص الرئيسي، يجب على الباحث أن يبين مرة أخرى نتائج بحثه بشكل واضح ودقيق. لأن هذا في الحقيقة، هو التلخيص النهائي.

في نهاية التقرير، يجب تضمين الملاحق المتعلقة بجميع البيانات التقنية. كما يجب وضع الببليوغرافيا في نهاية البحث، أي قائمة الكتب والدوريات والمجلات والتقارير وغيرها، التي تم استخدامها والإشارة إليها، وينبغي أيضا، وخصوصًا في تقارير الأبحاث المنشورة، أن يكون هناك مؤشر في آخر التقرير.

• يجب أن يكتب التقرير بأسلوب مختصر وموضوعي وبلغة بسيطة، كما يجب تجنب العبارات الغامضة مثل “على ما يبدو، ” قد يكون هناك”، وما شابهها.
• يجب أن يتم استعمال الخرائط والرسوم التوضيحية في التقرير الرئيسي فقط اذا كانت تزيد من وضوح المعلومات وتبينها بشكل دقيق.
• لا بد من الإشارة إلى حساب “حدود الثقة”، وكذلك ذكر المحددات أو القيود المختلفة التي واجهت إجراء عمليات البحث.

---

*  تم تعديل هذا الشكل وترجمته من نفس المرجع السابق ص 11.