أساليب وأمثلة في جمع البيانات (ملخص)

يعد جمع البيانات أحد الأشياء المهمة في البحث. بناءً على البيانات ، يمكن إجراء المعالجة والتحليل لإنتاج معلومات صحيحة تدعم البحث. من أجل أن تكون البيانات التي تم جمعها صحيحة ، هناك حاجة إلى تقنيات جمع البيانات المناسبة.

سيؤثر استخدام التقنيات المناسبة في جمع البيانات بشكل كبير على عملية البحث لأنها أكثر تركيزًا وتحكمًا. في ما يلي ، سوف نقدم مراجعة لأساليب وطرق جمع البيانات بالإضافة إلى العمليات والأنواع التي من المهم معرفتها.

تعريف تقنيات جمع البيانات

في السابق ، تم ذكر أهمية استخدام تقنيات وطرق جمع البيانات في الدراسة. حسنًا ، ربما تريد أيضًا معرفة المزيد حول المقصود بتقنيات جمع البيانات.

في الأساس ، يمكن تفسير تقنيات جمع البيانات على أنها طرق أو تقنيات يستخدمها الباحثون في جمع البيانات المتعلقة بالأشياء التي سيتم دراستها. لذلك ، هناك حاجة إلى خطوات فعالة ومنهجية حتى تكون البيانات متوافقة مع الحقائق وصالحة.

يهدف جمع البيانات نفسه إلى الحصول على بيانات أو معلومات تستند إلى حقائق في الميدان بحيث تكون مفيدة لدعم البحث. في هذه الحالة ، سيعتمد اختيار تقنيات جمع البيانات على طريقة البحث.

في تقنية جمع البيانات هذه ، هناك حاجة إلى أدوات معينة تعمل على جمع وفحص وفحص المشكلات قيد الدراسة. ستساعد هذه الأدوات الباحثين على استكشاف الأعراض الموجودة كأساس لإثبات أو دحض الفرضيات.

لذلك ، يجب أن تكون الأدوات المستخدمة في جمع البيانات صالحة وموثوقة. لمزيد من التفاصيل ، فيما يلي بعض الأشياء التي يجب مراعاتها عند جمع البيانات:

• تم تحديد البيانات بناءً على متغيرات البحث ، ومن ثم يمكن معالجتها وتحليلها بشكل منهجي.
• سيتم اختيار البيانات التي تم تحليلها ومعالجتها بناءً على صلتها بموضوع البحث والمفاهيم والأحداث. يمكن أن تكون البيانات في شكل أرقام وصور وما إلى ذلك.
• تم جمع البيانات للحصول على المعلومات بحيث تم تحقيق أهداف البحث من خلال الفرضية.
• يتم تحديد البيانات التي تم جمعها من خلال عدة متغيرات في الفرضية ، ويمكن أن تكون أيضًا عينة موجودة مسبقًا.

اقرأ: مثال على نص التفاوض

عملية جمع البيانات

في عملية جمع البيانات ، يجب أن يتم استخدام تقنيات جمع البيانات بشكل منهجي وموجه بحيث يمكن حساب البيانات وإثبات صحتها. لأنه بشكل عام ، يجب أن تكون عملية جمع البيانات قادرة على إثبات الفرضية السابقة.

في عملية جمع البيانات ، هناك 8 مراحل يجب أخذها في الاعتبار ، وهي:

1. مراجعة الأدبيات والتشاور مع الخبراء الأكفاء

تتمثل المرحلة الأولى في جمع أنواع مختلفة من المعلومات ذات الصلة بموضوع البحث. يمكن الحصول على هذه المعلومات من خلال مراجعة الأدبيات والتشاور مع الخبراء الأكفاء ، وفهم المفاهيم ، وكذلك القضايا ومتغيرات البحث.

2. دراسة المبحوثين والاقتراب منهم

تتمثل العملية أو المرحلة التالية في دراسة مجموعات المجتمع التي ستصبح مستجيبة والتعامل معها ، بحيث يمكن استقبال أنشطة جمع البيانات بشكل جيد.

3. الحفاظ على علاقة جيدة مع المستجيبين وبيئتهم

تحتاج أيضًا إلى إقامة اتصالات وعلاقات جيدة مع المستجيبين وبيئتهم. في هذه الحالة ، من الضروري أيضًا دراسة طريقة تفكير المستفتى والعادات التي يمارسها واللغة المستخدمة وما إلى ذلك.

4. القيام بدراسة أو تجربة تجريبية

تتمثل المرحلة التالية في إجراء دراسة تجريبية أو تجربة أدوات البحث في مجموعات المجتمع وليس كعينة. الهدف هو معرفة ما إذا كانت الأداة تواصلية وسهلة الفهم.

5. صياغة الأسئلة وصياغتها

إذا كنت قد انتهيت من إجراء التجربة ، فإن الخطوة التالية هي تجميع الأدوات التي تم الحصول عليها في شكل أسئلة ذات صلة وفقًا لأهداف البحث. يجب أن يكون للسؤال معنى جوهري وهام.

6. أخذ ملاحظات

إذا تم إعداد أداة البحث ، فإن الخطوة التالية هي تسجيل وترميز البيانات التي يحتاجها المستفتى. هذا السجل مهم جدًا لتسهيل عملية التحليل اللاحقة.

7. عبر التحقق من صحة وموثوقية البيانات

بعد الانتهاء من التسجيل ، فإن الخطوة التي يجب القيام بها هي التحقق من البيانات لاختبار صحتها مرة أخرى. وذلك بإجراء فحص للتأكد من صحتها وموثوقيتها.

8. تنظيم البيانات للتحليل

المرحلة الأخيرة بعد جمع البيانات من المستجيبين هي تنظيم البيانات ثم البدء في تحليل البيانات بحيث تكون جميع البيانات المستخدمة صالحة.

اقرأ: مثال على نص قصصي

تقنية جمع البيانات

إذا كنت تفهم بالفعل العملية والمراحل المطلوبة في جمع البيانات ، فإن الخطوة التالية هي التعرف على بعض تقنيات جمع البيانات. وفقًا لسوجيونو (2017) ، هناك 4 تقنيات يمكن استخدامها لجمع البيانات ، وهي:

1. المراقبة أو الملاحظة

الملاحظة هي إحدى تقنيات جمع البيانات عن طريق المراقبة المنهجية وتسجيل الأعراض أو كائنات البحث. هذا النوع من الأساليب هو أحد أسهل الأساليب ويتم تطبيقه غالبًا في أبحاث المسح الإحصائي.

مثل عندما تريد فحص مواقف وسلوكيات معينة لمجموعة من الناس. عادة في تقنية جمع بيانات الملاحظة ، يذهب الباحث مباشرة إلى الميدان ويحدد أداة القياس الأكثر فعالية التي سيتم تطبيقها.

2. استبيان أو استبيان

الطريقة الثانية لجمع البيانات هي الاستبيان أو الاستبيان الذي يتم عن طريق إعطاء عدد من الأسئلة للمستجيبين حتى يتمكنوا من تقديم إجابات للباحثين.

قد تبدو هذه التقنية سهلة وبسيطة ، لكنها في الواقع صعبة التطبيق. خاصة إذا كان عدد المستجيبين كبيرًا جدًا ومنتشرًا في مناطق مختلفة.

إن تقنية جمع البيانات في شكل استبيان لها عدة مبادئ يجب مراعاتها ، بما في ذلك:

• يتم استخدام محتوى الأسئلة والغرض منها لقياس القياسات بمقياس واضح واختيار الإجابات.
• يجب أن يفهم المستجيبون اللغة المستخدمة في الاستبيان لتسهيل الإجابة على الأسئلة.
• يمكن أن تكون الأسئلة مفتوحة أو مغلقة. في الأسئلة المفتوحة ، يتم منح المستجيبين حرية الإجابة ، بينما في الأسئلة المغلقة ، هناك خيارات للإجابة للمستجيبين.

3. مقابلة أو مقابلة

تتمثل تقنية جمع البيانات التالية في استخدام طريقة المقابلة أو المقابلات التي تتم مباشرة بين الباحثين والمستجيبين. يمكن استخدام هذه التقنية كبديل كدراسة أولية ، لأن العديد من المستجيبين يصعب تطبيقها.

4. وثيقة

التقنية التالية التي يمكن القيام بها لجمع البيانات هي استخدام المستندات. في هذه الحالة يمكن للباحث الحصول على المعلومات المطلوبة من خلال الملاحظات أو الوثائق حول الأحداث التي وقعت في السابق.

يمكن أن تكون المستندات المستخدمة في شكل صور أو كتابات أو أعمال ضخمة من جهات أخرى. مثل السير الذاتية والمذكرات واللوائح والتاريخ وما إلى ذلك.

اقرأ: مثال على نص التفسير الاجتماعي

مبادئ جمع البيانات

بشكل عام ، هناك ثلاثة مبادئ يجب مراعاتها وتطبيقها في تقنيات جمع البيانات ، وهي:

1. اجمع البيانات على أكمل وجه ممكن وليس قدر الإمكان.
2. النظر في دقة البيانات التي تم جمعها ، بما في ذلك نوع البيانات ، ووقت جمع البيانات ، وفائدة وملاءمة البيانات للبحث.
3. النظر في صحة البيانات التي تم جمعها سواء من البيانات نفسها أو من مصادر أخرى.

مقياس قياس البيانات

مقياس البيانات أو ما يسمى مقياس قياس البيانات هو مجموعة من القواعد المستخدمة لتصنيف البيانات أو تجميع المتغيرات المراد قياسها بحيث يمكن تحديد استخدام الأساليب التحليلية ومراحل البحث التالي.

فيما يلي أنواع مقاييس القياس في تقنيات جمع بيانات البحث:

1. المقياس الإسمي

يشير المقياس الاسمي إلى تجميع الحقائق والأحداث التي لا توجد فيها سوى الاختلافات النوعية. للمقياس الاسمي عدة خصائص ، منها:

• نتائج حسابات البيانات ليست في شكل كسور.
• الأرقام المدرجة في البيانات هي لأغراض التسمية فقط.
• لا يوجد ترتيب ولا حجم جديد ولا صفر مطلق.

فيما يلي بعض الأمثلة على المقاييس الاسمية التي يجب أن تكون على دراية بها:

• الجنس: ذكر أو أنثى.
• نوع العمل: ASN ، موظفون خاصون ، مزارعون ، رواد أعمال ، وغيرهم.
• سنوات الدراسة: 2020 و 2021 و 2022.

2. مقياس ترتيبي

المقياس الترتيبي هو نوع من مقياس قياس البيانات حيث يوجد مستوى أو تسلسل يبدأ من أدنى رقم إلى أعلى رقم. يعتمد إعداد هذا المقياس على خصائص معينة والترتيب بين بعضهما البعض ليس بنفس المسافة.

تشمل خصائص المقياس الترتيبي ما يلي:

• لديك فئات بيانات منفصلة.
• قواعد فئة البيانات منطقية.
• يعتمد تحديد فئات البيانات على خصائص خاصة.

فيما يلي مثال على مقياس ترتيبي يجب معرفته:

• مستوى رضا العملاء: 1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5 أو 50 ، 60 ، 70 ، 80 ، 90.
• الترتيب في السباق: 1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5.
• المنصب في الشركة: مجلس الإدارة ، المدير ، المدير العام ، المدير ، الموظفين.

3. مقياس الفاصل

مقياس الفاصل هو نوع من مقياس قياس البيانات له نفس المسافة من مستوى إلى آخر ، أو بعبارة أخرى ، فإن الأوزان هي نفسها. تشمل خصائص مقياس القياس الفاصل ما يلي:

• فئات البيانات في القياس متنافية ومنطقية.
• يعتمد تحديد فئات البيانات على خصائص خاصة.
• يشير الصفر على مقياس القياس إلى نقطة على المقياس ولا يوجد صفر مطلق.

فيما يلي مثال على مقياس فاصل يجب معرفته:

قياس الحرارة

فمثلا:

1. الفاصل الزمني 31 - 34 درجة مئوية: منخفضة
2. الفاصل 35 - 38 درجة مئوية: عادي
3. الفاصل 39-40 درجة مئوية: مرتفع

مستوى الذكاء أو معدل الذكاء

فمثلا:

1. يتم تصنيف الفاصل الزمني 70 - 79 على أنه منخفض جدًا.
2. الفاصل الزمني 80-90 في فئة منخفضة.
3. الفاصل الزمني 91-110 في الفئة عادي.
4. الفاصل الزمني 111 - 120 يدخل فئة عالية.
5. يتم تصنيف الفاصل الزمني 121-130 على أنه ممتاز.

4. مقياس نسبة

يختلف مقياس النسبة عن مقياس الفاصل الزمني ، وهو نوع من المقياس له نفس المسافة وقيمة الصفر المطلق. من حيث خصائصه ، فهو مماثل تقريبًا لمقياس الفاصل ، لكن مقياس النسبة له صفر مطلق مما يشير إلى عدم وجود خصائص.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن مقياس قياس النسبة له أيضًا قيمة مقارنة فيه. مثال على ذلك كما يلي:

إذا كان ارتفاع المبنى X 100 متر وكان ارتفاع المبنى Y 25 مترًا ، فيمكن القول إن ارتفاع المبنى X أعلى بأربع مرات من ارتفاع المبنى Y. (X: Y = 4: 1).

تتضمن بعض أمثلة مقاييس النسبة الوزن والطول وعمر الإنسان وحجم المقياس ودرجات الاختبار والمسافة.

اقرأ: مثال على نص الاستجابة الحرجة

أنواع البيانات

عند تنفيذ تقنيات جمع البيانات ، تحتاج إلى بيانات صحيحة لدعم البحث. ينقسم نوع البيانات نفسه إلى ثلاث فئات ، وهي البيانات التي تعتمد على طبيعة البحث ، بناءً على المصدر ، وعلى أساس كيفية الحصول عليه.

1. البيانات على أساس طبيعتها

بناءً على طبيعتها ، يمكن تقسيم أنواع البيانات في البحث إلى قسمين ، وهما:

أ. البيانات النوعية

البيانات النوعية هي نوع من البيانات التي لا يمكن قياسها عدديًا لأنها في شكل وصف أو سرد يهدف إلى شرح حدث أو ظاهرة معينة.

الأمثلة هي وصف منطقة قيد الدراسة ، وتاريخ مكان ، والسير الذاتية للأشخاص ذوي الخبرة الذين يمثلون مراجع بحثية ، وما إلى ذلك.

ب. البيانات الكمية

البيانات الكمية هي نوع من البيانات التي يمكن قياسها وحسابها مباشرة كرقم أو أرقام. هذا المتغير هو أيضًا سمة لقياس ووصف موضوع البحث.

الأمثلة عبارة عن بيانات عن عدد الطلاب كل عام في مدرسة موضوع البحث ، وبيانات عن مبيعات المنتجات في سوبر ماركت كل يوم ، وبيانات عن عمر الطلاب في الفصل.

2. البيانات حسب المصدر

بناءً على المصدر ، يمكن تقسيم البيانات في تقنيات جمع البيانات إلى قسمين ، وهما:

أ. البيانات الأساسية

البيانات الأولية هي بيانات البحث الرئيسية التي يتم الحصول عليها مباشرة من موضوعات البحث أو المصادر أو المستجيبين ، ولكنها غير مدرجة في البحث الكمي.

مثال على ذلك هو تعداد الشباب في منطقة قرية حضرية. سيأخذ موظف kelurahan البيانات من رئيس RT أو RW المحلي حتى يتم الحصول على عدد المراهقين في منطقة kelurahan. هذه البيانات هي البيانات الأولية.

ب. بيانات ثانوية

إذا أصبحت البيانات الأولية بيانات أولية أو بيانات أولية ، فإنها تختلف عن البيانات الثانوية المستخدمة كبيانات تكميلية. لا يتم الحصول على البيانات من جهة المستفتى الأولى ولكن من جهة ثانية ، وهكذا.

لا يتم تضمين البيانات الثانوية في البحث الكمي. عادةً ما يتم الحصول على البيانات الثانوية من الوثائق والأدب مثل المجلات والصحف والمخطوطات الأكاديمية والتقارير المالية والتقارير الضريبية وما إلى ذلك.

3. بيانات تعتمد على كيفية الحصول عليها

إذا استندت إلى كيفية الحصول عليها ، يمكن تقسيم بيانات البحث إلى ثلاثة ، وهي:

أ. بيانات المراقبة

في السابق ، ناقشنا تقنية جمع البيانات باستخدام طريقة المراقبة. في هذه الطريقة ، سيدخل الباحث في الميدان ويقوم بملاحظات مباشرة على موضوع البحث.

علاوة على ذلك ، سيتم تسجيل البيانات التي تم الحصول عليها ، إما من خلال الكتابة والصور والتسجيلات الصوتية ومقاطع الفيديو وما إلى ذلك. تنقسم طرق جمع البيانات في هذه الملاحظة إلى قسمين ، وهما:

ب. مراقبة المشاركة

في هذه الطريقة ، سيشارك الباحث بشكل مباشر في الأنشطة التي يقوم بها موضوع البحث. حتى لا يكتفي الباحثون بالملاحظات فحسب ، بل يختلطون أيضًا ويشاركون في هذه الأنشطة.

تعتبر هذه الطريقة فعالة لهذا النوع من البحث الذي يشمل الجوانب النفسية ولكنها من ناحية أخرى أقل موضوعية لأن المشاركين يعرفون بالفعل ما إذا كان يتم استخدامها كهدف للبحث.

أحد الأمثلة على أسلوب جمع بيانات الملاحظة هو أن الباحثين يشاركون بشكل مباشر في أنشطة "Rewang" في المناطق الريفية لفحص تقاليد وثقافة gotong royong في المنطقة.

ج. ملاحظة غير المشاركين

كما يوحي الاسم ، في هذه الطريقة ، يعمل الباحث كمتفرج فقط ولا يشارك في الأنشطة التي تمت دراستها مع المستفتى.

عادة ما يتم تنفيذ الطريقة سرا بحيث لا يدرك موضوع البحث ما إذا كان يتم ملاحظته. الهدف هو أن البيانات التي تم الحصول عليها دقيقة وموضوعية. ومع ذلك ، يجب أن يكون الباحثون قد أتقنوا النظرية في أبحاثهم.

أحد الأمثلة على ملاحظة غير المشاركين هو الباحث الذي يبحث في تقليد "نيدران" المستمر. يلاحظ الباحثون فقط كيف يتم تنفيذ هذه الأنشطة من قبل المجتمع المحلي.

4. مقابلة

يمكن الحصول على أنواع أخرى من البيانات من خلال طرق جمع بيانات المقابلة أو المقابلة. في هذه الحالة ، سيعقد الباحث جلسة أسئلة وأجوبة مع المستجيبين حتى يتمكنوا من الحصول على معلومات ذاتية تتعلق بالموضوع قيد الدراسة.

5. تجريبي

في هذه التقنية ، سيحصل الباحثون على البيانات من خلال الأساليب التجريبية ، أي عن طريق معالجة متغير واحد أو أكثر من المتغيرات التي ستؤثر لاحقًا على المتغيرات الأخرى.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضًا تمييز البيانات بناءً على وقت التجميع. هذه هي البيانات العرضية أو المقطعية التي تم جمعها في وقت معين والبيانات الدورية التي تم جمعها خلال فترة زمنية معينة لتحديد تطور الحدث.

بناءً على المراجعة أعلاه ، يمكن استنتاج أن تقنيات جمع البيانات جزء مهم جدًا من الدراسة. لذلك ، يجب أن تكون التقنية المستخدمة مناسبة. الهدف هو أن نتائج البحث الذي تم إجراؤه صحيحة ويمكن حسابها.