مقدمة:
مفهوم المقياس في البحث
أنواع المقاييس في البحث:
المقياس الاسمي Nominal Scale
المقياس الرتبي الترتيبي Ordinal Scale
المقياس الفئوي الفترة Interval Scale
المقياس النسبي Ratio Scale
المقدمة :
الآن وقد تعلمنا كيف نجعل المفاهيم والمتغيرات قابلة للقياس، أي كيف نصيغ المفاهيم المجردة بعبارات قابلة للقياس من خلال تفكيكها وتجزئتها إلى أبعادها وعناصرها، فإن الخطوة التالية هي قياس هذه المفاهيم والمتغيرات.
مفهوم المقياس :
يقصد بالمقياس هنا : الأداة أو الوسيلة التي تستخدم في قياس أبعاد وعناصر التعريفات الإجرائية من خلال إعطاء أرقام لذلك.
وهناك أربعة أنواع أساسية من المقاييس، هي :
المقياس الاسمي Nominal Scale
المقياس الرتبي الترتيبي Ordinal Scale
المقياس الفئوي الفترة Interval Scale
المقياس النسبي Ratio Scale
وكلما انتقلنا من المقياس الاسمي إلى المقاييس الأعلى منه كلما استطعنا الحصول على معلومات
أكثر تفصيلاً حول المتغير، واستطعنا أيضا استخدام أساليب إحصائية أقوى، والحصول على نتائج أفضل، وفيما يلي شرح موجز لكل نوع من هذه المقاييس.
المقياس الاسمي :
وهو المقياس الذي يستخدم دائماً للحصول على المعلومات الشخصية الديموغرافية)، مثل العمر الجنس الخبرة المستوى التعليمي، نوع الوظيفة المستوى الوظيفي المنطقة الجغرافية التخصص الحالة الاجتماعية اللون، الدين أنواع المخازن، مناطق البيع …. إلخ، ويستعمل هذا المقياس بهدف تصنيف الأفراد والأشياء وتجميعها في مجموعات متجانسة أي يسمح بالتمييز النوعي بين المجموعات .
مثال:
ضع إشارة (√) على المربع الذي يعكس الإجابة الصحيحة.
- الجنس :
1 – 0 ذكر
2- أنثى
2 القسم الذي تعمل فيه :
1- قسم الإنتاج
4- قسم الحسابات
2- قسم التسويق
5- قسم المشتريات
6- قسم الموارد البشرية –قسم البحوث والتطوير
7- أخرى … (تذكر)
3- المؤهل العلمي الذي تحمله :
1- الثانوية العامة
2- بكالوريوس
3- ماجستير فما فوق
4 – المستوى الوظيفي :
1- المستوى المباشر
2- الإدارة الوسطى
3- الإدارة العليا
هذا ولو نظرنا إلى المتغير الخاص بالأقسام، فقد أعطي هذا المتغير الرقم 2، وأعطي كل قسم الرقم الخاص به، فقسم الإنتاج أعطى الرقم 1، والتسويق الرقم 2… الخ، والهدف من إعطاء الأرقام (1، 2، 3 هو التمييز والتصنيف، وليس إجراء أي عمليات حسابية، من طرح وجمع إلخ، والأساليب الإحصائية المناسبة لتحليل البيانات التي تحصل عليها باستخدام المقياس الاسمي هي: النسب المئوية، التكرارات المنوال اختبار ذي الحدين، واختيار X2 .
المقياس الرتبي / الترتيبي :
المقياس الرتبي لا يصنف Categorize المتغيرات لتوضيح الفروق بينها فقط – كما هو الحال في المقياس الاسمي – ولكنه أيضا يرتب Rank-orders المتغيرات بطريقة ذات معنى (43210…. الخ)، أي أن المقياس الرتبي يستخدم لترتيب الأفضليات والاتجاهات والأحداث
وترتيب الوظائف والأفراد والأشياء، باعتبار كل منها متغيراً قائماً بذاته، غير أنه لا يقيس حجم الاختلاف بين ترتيب (مستوى) وآخر، ومن الأساليب الإحصائية المستخدمة هنا أسلوب الوسيط وارتباط الرتب.
ومن الأمثلة على المقياس الرتبي أو الترتيبي
– رتب المدن المذكورة أدناه، بالترتيب الذي تعتبره مناسباً لفتح مصنع جديد فيها ، بحيث تعطي المدينة الأكثر مناسبة الترتيب 1 والمدينة التالية لها تعطى الترتيب 2، وهكذا تعز – صنعاء – ذمار – حجة – صعدة – حضرموت
– رتب Rank الحواسيب الشخصية التالية بحسب رغبتك في اقتنائها، بحيث تعطي رقم 1 للجهاز الأكثر تفضيلاً، والرقم 2 للجهاز التالي له في الأفضلية… وهكذا .. HP Compaq – Acer – Apple – IBM
المقياس الفئوي الفترة :
مقياس متعدد النقاط (5 4 3 2 (1) ، ويكون الفرق بين كل نقطة وأخرى ثابتاً، ومتساوياً، وهذا المقياس لا يقوم بتجميع (تصنيف المتغيرات في مجموعات متجانسة فقط – كما هو الحال في المقياس الاسمي – أو يرتب إجابات المبحوثين – كما هو الحال في المقياس الرتبي – ولكنه إضافة إلى ذلك يقيس حجم الاختلاف في التفضيلات، ومن الأساليب الإحصائية المناسبة هنا المدى الوسيط الانحراف المعياري، ومن الأمثلة الشائعة على المقياس الفئوي مقياس Likert، الذي يأخذ أشكالاً عدة، أهمها.