في البحث العلمي، غالباً ما تواجه أخطاء عشوائية مقابل أخطاء المنهجية، تُعرف الأخطاء العشوائية بأخطاء القياس. والتي تصنع الفرق بين القيم المرصودة والحقيقية لشيء ما، يناقش هذا المقال الأخطاء العشوائية مقابل الأخطاء المنهجية. الذي يعد فرق فرصة بين القيم المرصودة والحقيقية، بالصدفة فهذا يعني أنها ليست مقصودة. على سبيل المثال قد ينتج خطأ عشوائي عن خطأ في قراءة الباحث لمقياس الوزن. ففي الأخطاء العشوائية مقابل الأخطاء المنهجية، فإن الأخير (النظامي) هو فرق ثابت بين القيم الملاحظة والحقيقية. وعادة ما يكون هذا الخطأ متسقاً، على سبيل المثال يحدث خطأ منهجي عندما يسجل مقياس خاطئ المعايرة أوزاناً غير دقيقة.
أخطاء المنهجية في البحث العلمي:
في الخطأ العشوائي مقابل الأخطاء المنهجية، يعني هذا أن قياساتك لنفس الشيء ستختلف بشكل متوقع. لذلك، ستختلف كل قيمة ملحوظة عن النتيجة الحقيقية في نفس الدورة التدريبية. على سبيل المثال، قد تكون جميعها أقل من القيمة الحقيقية أو أكثر، وفي بعض الحالات قد تحتوي الاختلافات أيضاً على نفس المقدار. حيث يُعرف الخطأ المنهجي أيضاً باسم التحيز لأن القيم منحرفة باستمرار. مما يؤدي إلى إخفاء النتيجة الحقيقية؛ لذلك قد يتسبب ذلك في استقطاعات غير دقيقة.
حيث هناك نوعان من أخطاء المنهجية في البحث العلمي، فالفرق بين الأخطاء العشوائية والأخطاء المنهجية هو أن الأخطاء المنهجية تأتي في نوعين قابلين للقياس الكمي. وهم أنهم:
- خطأ تعويض، أو مضاف، أو ضبط صفري: يحدث هذا عندما لا يتم معايرة الخوف من القياس إلى نقطة الصفر الصحيحة. على سبيل المثال/ عند قياس أوزان المشاركين في دراسة ما، قد تخطئ في قراءة القيمة “1” على أنها نقطة الصفر. لذلك، سيكون لكل القياسات سنتيمتر إضافي.
- عامل المقياس، أو الارتباط المنهجي، أو الخطأ المضاعف: يحدث هذا عندما تختلف القيم باستمرار عن النتيجة الواقعية بشكل متناسب (مثل بنسبة 10٪). على سبيل المثال/ في تجربة قياس وزن الأطفال حديثي الولادة، قد يضيف مقياس الوزن 10٪ لكل وزن. لذلك، إذا كانت القيمة المسجلة 11 كجم، فإن الوزن الحقيقي هو 10 كجم.
كيف تحدث أخطاء المنهجية في البحث العلمي؟
قد تسبب أشياء مختلفة أخطاء في البحث ، مثل المواد وإجراءات جمع البيانات. ومع ذلك، فإن الأكثر شيوعاً (ولكن ليس كلها) هي:
- تحيز الاستجابة: يحدث هذا عندما تروج مواد جمع البيانات لإجابات غير صحيحة من المشاركين. على سبيل المثال: استخدام الأسئلة الإرشادية في الاستبيان يمكن أن يؤدي إلى ردود غير صحيحة.
- الانجراف التجريبي: يحدث عندما يشعر المراقبون بالملل أو فقدان الحافز أو التعب بعد جمع البيانات لفترة طويلة. على سبيل المثال: بعد ساعات طويلة من جمع البيانات، قد ينحرف المبرمجون عن الإجراءات المعيارية.
- أخذ العينات بتحيز: يحدث عندما يكون لدى بعض المشاركين فرصة أكبر في أن يكونوا جزءاً من دراسة أكثر من غيرهم.
تقليل الأخطاء المنهجية في البحث العلمي:
يمكن أن تساعدك الطرق أدناه في تقليل الأخطاء
التقنيات: يمكنك استخدام تقنيات متعددة لتسجيل التعليقات التوضيحية بدلاً من أداة أو طريقة واحدة. على سبيل المثال، يمكنك استخدام مسطرة وخيط لقياس محيط معصم المشاركين بدلاً من شريط قياس فقط.
معايرة منتظمة: يمكن أن تساعدك معايرة الجهاز المنتظمة في الحفاظ على الدقة. ومع ذلك، قد يساعدك إذا كان لديك مرجع دقيق لضمان المعايرة المناسبة. فيمكنك أيضاً معايرة المراقبين أو الباحثين من خلال توفير إجراء موحد لتسجيل البيانات وإجراء الفحوصات الروتينية.
العينات العشوائية: يمكن أن يساعد أخذ العينات العشوائية في منع تحيز العينة، وهو مصدر للأخطاء المنهجية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد استخدام تقنية التخصيص العشوائي لوضع المشاركين في ظروف علاجية مختلفة.
القناع: أخيراً، يمكنك إخفاء تعيين الحالة عن المشاركين والباحثين للحصول على ملاحظات حقيقية دون التأثير من توقعات المجرب وخصائص الطلب البيئي.
الأخطاء العشوائية مقابل أخطاء المنهجية في البحث العلمي:
عند مقارنة الأخطاء المنهجية والعشوائية في البحث العلمي، لا تعتبر الأخطاء العشوائية خطأ ولكن نتيجة للتغير الذي لا مفر منه في القياس. على سبيل المثال، إذا قمت بقياس نفس الشيء عدة مرات، فقد تحصل على نتائج مختلفة بسبب العوامل البيئية والأدوات غير الدقيقة. ومع ذلك، يمكن أن يؤثر تغير القياس على قدرتك على إبرام العلاقات بين المتغيرات. لسوء الحظ، هذه المشكلة أكثر شيوعاً مع الأخطاء المنهجية، لنلقِ نظرة على عناصر التمايز الأخرى للأخطاء العشوائية مقابل المنهجية.
الدقة: تؤثر الأخطاء العشوائية بالدرجة الأولى على الدقة، فلاحظ أن الدقة هي كيف يمكن إعادة إنتاج نفس القيمة في ظل الظروف المكافئة. في المقابل، تؤثر الأخطاء المنهجية على الدقة، وهو مدى قرب القياسات المرصودة من القيم الواقعية. للحصول على دقة عالية، تحتاج إلى الحصول على ملاحظات متكررة قريبة من بعضها البعض قدر الإمكان. في المقابل، من أجل الدقة تحتاج إلى الحصول على القياسات في ملاحظتك أقرب ما يكون إلى القيمة المستهدفة (صواب) قدر الإمكان.
تقليل الخطأ العشوائي: لا يمكنك التخلص من الخطأ العشوائي بنسبة 100٪، ولكن يمكن للطرق التالية تقليله. فأولاً قم بالقياس عدة مرات حيث يمكنك أخذ القياسات بشكل متكرر ثم استخدام متوسطها كقيمة الملاحظة، فسيؤدي القيام بذلك إلى تقريبك من النتيجة الواقعية. بينما ثانياً باستخدام عينة أكبر تساعد زيادة حجم العينة أيضاً في تقليل الأخطاء العشوائية لأنها تلغي بعضها البعض في اتجاهات مختلفة. لذلك، فإن العينة الأكبر ستزيد الدقة.
يمكنك طلب خدمات خاصة متعلقة بمنهجية البحث العلمي من فريق البيان من هنا .
مرفق فيديو خاصة أخطاء شائعة في البحث العلمي وطرق علاجها |المنهجية البحث العلمي
