לשיחת יעוץ ללא עלות לחצו כאן

איך עושים ניתוח סטטיסטי לתזה, סמינריון או דוקטורט?

קודם כל, משימה לא פשוטה בהחלט! כל תואר אקדמאי מגיעו לקיצו מתישהו, וקיצו בדרך כלל כרוך בכתיבת עבודה אקדמאית גדולה ורצינית שגוזלת מכולנו זמן רב, שעות שינה ולפעמים (אם אתם מאותם יחידי סגולה שנהנים מזה)  גם שמחת חיים!. 

עכשיו מה? נכון. כל עבודה שונה מעבודה אחרת. בעבודה שלכם יש את המשתנים שבחנתם, את ההשערות ושאלות המחקר הספציפיות שלכם, את המנחה הספציפי שלכם עם ההערות הנהדרות והמועילות שלו, ככה שברור שיש שונות גדולה מאוד בין עבודת תזה אחת לשנייה, וכך גם בין ניתוח סטטיסטי לתזה אחת או אחרת. 

קודם כל, משימה לא פשוטה בהחלט! כל תואר אקדמאי מגיעו לקיצו מתישהו, וקיצו בדרך כלל כרוך בכתיבת עבודה אקדמאית גדולה ורצינית שגוזלת מכולנו זמן רב, שעות שינה ולפעמים (אם אתם מאותם יחידי סגולה שנהנים מזה)  גם שמחת חיים!. 

עכשיו מה? נכון. כל עבודה שונה מעבודה אחרת. בעבודה שלכם יש את המשתנים שבחנתם, את ההשערות ושאלות המחקר הספציפיות שלכם, את המנחה הספציפי שלכם עם ההערות הנהדרות והמועילות שלו, ככה שברור שיש שונות גדולה מאוד בין עבודת תזה אחת לשנייה, וכך גם בין ניתוח סטטיסטי לתזה אחת או אחרת. 

החדשות הטובות הם שלמרות שהתוכן שונה בין עבודות, המבנה של הניתוח הסטטיסטי בסמינריון, בתזה ובדוקטורט הוא ממש אותו מבנה. 

אז בואו נעבור על כל החלקים הסטטיסטיים בעבודות סיום תואר ביחד:

קודם כל, פרק השיטה. פרק השיטה הוא הפרק השני בעבודת סוף תואר (אחרי פרק המבוא / סקירת ספרות). בפרק זה אנחנו מספרים לקוראים בעצם מה עשינו בתכלס במחקר שלנו, איך הגענו לנבדקים, כמה נתונים אספנו וכו' וכו'. 

הניתוח הסטטיסטי נכנס בפרק השיטה בשלוש מקומות שונים:

1.תת פרק נבדקים: כאן נכתוב כמה נבדקים אספנו, כמה מתוכם גברים / נשים, מה הגילאים של הנבדקים, מה רמת ההשכלה / ההכנסה / הדתיות שלהם ועוד. הבנתם את הראש נכון?  נתאר את הנתונים הדמוגרפיים של המדגם. לרוב, חלק זה ילווה בטבלה גדולה ומלל. 

הנה דוגמא:

לוח 1. התפלגות המשתנים הדמוגרפיים בשתי קבוצות המחקר.

בדוגמא אפשר לראות טבלה שבה מתוארות השכיחויות של המגדר, המצב המשפחתי והגיל של הנבדקים בשתי קבוצות נבדקים שונות (הדרכה פנים מול פנים והדרכה מקוונת). בניתוח סטטיסטי לתזה, ולפעמים גם בניתוח סטטיסטי סמינריון, נדרש בתת פרק הנבדקים לבצע מבחנים סטטיסטיים כדי לראות האם יש הבדלים דמוגרפים בין שתי קבוצות מחקר שונות, כמו שמופיע בטבלה כאן בין סוגי ההדרכות. 

  1. 2. מהימנות פנימית: כמעט בכל מחקר יש שאלונים. מסוגלות עצמית, מוטיבציה, רווחה נפשית, חרדה, וyou name it!. בכל שאלון שנשתמש, נצטרך לבצע מבחן למהימנות פנימית (אלפא של קרונבך) כדי לציין שאכן שהשאלון שהשתמשנו בו הוא "מספיק טוב"  ואפשר להמשיך להתקדם במחקר. את המשפט נמקם מתחת לתיאור השאלון עצמו. 

ניסוח של מבחן אלפא קרונבך נראה כך: במחקר הנוכחי שאלון הלכידות הקבוצתית נמצא כבעל מהימנות כעקיבות פנימית גבוהה (α=0.93).

  1. 3. תת פרק ניתוח נתונים: הפסקה שסוגרת את פרק השיטה, ומעבירה את הקוראים (הרבים, מלא אנשים יקראו את העבודה שלכם, ברור) אל פרק הממצאים נקראת "ניתוח נתונים" או "עיבודים סטטיסטיים". בתת פרק זה נתאר איזה מבחנים סטטיסטיים אנחנו הולכים לבצע בפרק הממצאים בשביל לבחון את השערות המחקר שלנו, ובאיזה תוכנה סטטיסטית השתמשנו בעבודה. 

דוגמא: 

הניתוחים הסטטיסטיים במחקר הנוכחי בוצעו בעזרת תוכנת SPSS גרסה 25. ראשית, הנתונים של שתי קבוצות ההדרכה, הן הפרונטלית והן המקוונת, אוחדו לכדי קובץ נתונים אחד. לאחר מכן, בוצעו מבחני חי בריבוע ומבחני t לבחינת ההבדלים הדמוגרפיים בין שתי הקבוצות. שאלות המחקר בנוגע להבדלים בין שתי קבוצות המחקר נבחנו בעזרת מבחני  ANOVA  ו – MANOVA ושאלת המחקר בנוגע לקשר בין משתני חוויית הקבוצה לחששות ולתמיכה בתקופת הקורונה נבחנה באמצעות מתאמי פירסון. 

עכשיו הגענו לחלק המרכזי- פרק הממצאים. בחלק זה יופיעו עיקר הניתוחים הסטטיסטיים שלכם. גם פרק הממצאים משתנה בין עבודות ופרויקטים שונים אך המבנה של הניתוח הסטטיסטי לתזה או הניתוח הסטטיסטי לסמינריון יהיה זהה. 

1.סטטיסטיקה תיאורית: בחלק זה נתאר את הממוצעים וסטיות התקן, ערכי המקסימום והמינימום של המשתנים שלנו במחקר, לרוב בטבלה מפורטת. 

לוח 1: מאפיינים תיאוריים של משתני המחקר.

. מטריצת מתאמים: מיד לאחר הסטטיסטיקה התיאורית, ולפעמים גם באותה טבלה, נבדוק את הקשרים הסטטיסטיים בין כל משתני המחקר שלנו כנקודת מוצא לפרק הממצאים, ולפעמים בתוך טבלה זו כבר יהיו קשרים שעליהם שיערנו חלק מהשערות המחקר. ניתוח הקשרים יהיה לרוב במתאמי פירסון או ספירמן (פירסון נפוץ יותר). 

במטריצה זו למשל, אנחנו יכולים לראות שיש קשר מובהק בין תמיכה חברתית בקורונה לבין לכידות קבוצתית, ואם שיערנו על קשר שכזה בהשערות המחקר, נתייחס לכך ונציין שהשערת המחקר אכן אוששה. גם אם לא נמצא קשר מובהק (כמו בין תמיכה חברתית לפחדים) ושיערנו על קשר שכזה, נציין שההשערה לא אוששה שכן הקשר אינו מובהק. 

  1. 3. סטטיסטיקה היסקית: היום, בכל ניתוח סטטיסטי בתזה, ואפילו בכל ניתוח סטטיסטי לסמינר, יש מודלים מעט מורכבים יותר ממתאמי פירסון או מבחני t. הם יהיו בדרך כלל רגרסיה מרובה (היררכית, לוגיסטית ועוד), מודלים של תיווך ומיתון, ניתוחי שונות למיניהם (חגיגה!), ועוד כל מיני דברים שאולי השתיקה יפה להם. 

אחרי שבפרק הממצאים תיארנו את המשתנים (בסטטיסטיקה התיאורית) ובדקנו את הקשרים ביניהם (במטריצת המתאמים) אנחנו מפנים את השטח לאותם מודלים שיענו על השערות המחקר היותר מורכבות שלנו. 

לכל השערה כזו יהיה מבנה משלה, שיחולק לשלושה חלקים:

  1. נכתוב מה הייתה ההשערה, ובאיזה מבחן סטטיסטי נעשה שימוש כדי לבדוק אותה. 

דוגמא להשערה על מודל תיווך:

השערה ראשונה: טמפרמנט התינוק, כפי שנמדד בגיל חצי שנה, ישפיע על הקשר בין מנטליזציה אימהית כפי שנמדדת במהלך ההיריון לבין מנטליזציה אימהית כפי שנמדדת בגיל חצי שנה.

במטרה לבחון השערה זו בוצע מודל תיווך בתוסף PROCESS בתוכנת SPSS (מודל 4). במודל זה המשתנה הבלתי תלוי היה המנטליזציה של האם לפני הלידה (X), המשתנה התלוי היה המנטליזציה של האם חצי שנה לאחר הלידה (Y) והמשתנה המתווך היה הטמפרמנט של התינוך (M).

  1. נכתוב תכלס את התוצאות של המבחן הסטטיסטי, ומה המסקנה שלנו ממנו (האם ההשערה שלנו אוששה או לא)

ראשית, נמצא אפקט כללי (Total Effect) מובהק של המנטליזציה לפני הלידה על המנטליזציה חצי שנה לאחר הלידה, כפי שמופיע באיור 1 (β=.33, p=.013). המנטליזציה האימהית לפני ההיריון ניבאה באופן מובהק וחיובי את נוחות טמפרמנט התינוק (β=.29, p=.033) ונוחות טמפרמנט התינוק ניבאה באופן מובהק וחיובי את המנטליזציה האימהית חצי שנה לאחר הלידה (β=.27, p=.044). אפקטים אלו מעידים על האפקט הלא ישיר (Indirect Effect) במודל התיווך, ואפקט זה נמצא מובהק (β =.08, CI:0.01,0.16), כך שניתן לומר שהשערת המחקר אוששה והתקיים תיווך במודל. זאת ועוד, האפקט הישיר של המנטליזציה לפני הלידה על המנטליזציה חצי שנה לאחר הלידה תוך הכנסת הטמפרמנט כמשתנה מתווך נמצא לא מובהק (β=.25, p=.059), מה שמעיד על כך שנוחות טמפרמנט התינוק מתווכת באופן מלא את הקשר בין המנטליזציה לפני וחצי שנה אחרי הלידה.

  1. נפנק בטבלה או בגרף יפה שנותן תמונה ויזואלית לתיאור המילולי שכתבנו עבור ההשערה. 

איור 1. ההשעה המתווכת של טמפרמנט התינוק על הקשר בין מנטליזציה אימהית לפני וחצי שנה לאחר הלידה. 

איך עושים ניתוח סטטיסטי לתזה, סמינריון או דוקטורט?

ככה נעשה עבור כל השערה והשערה, לא משנה אם יש לנו קצת (1-2) או הרבה (5 ומעלה). 

כשנסיים את כל ההשערות, בעצם סיימנו את פרק הממצאים ואנחנו יכולים לנשום קצת (או הרבה) לרווחה. 

כמה טיפים כלליים חשובים:

  1. ניתוח סטטיסטי בסמינריון יהיה לרוב בהיקף של בין 2 ל3 עמודים וניתוח סטטיסטי לתזה יהיה לרוב בהיקף של בין 4 ל6 עמודים. 
  2. לפני שאתם מתחילים לכתוב את הניתוח הסטטיסטי לעבודה, ולסגנן פסקאות יפות, טבלאות וגרפים מרשימים תשלחו מייל למרצה שבו יש את תוכנית העבודה הכללית שלכם. "בניתוח הסטטיסטי לתזה שלי אני מתכנן להראות קודם את הסטטיסטיקה התיאורית של המשתנים (1,2,3….), אחר כך לבדוק את הקשרים ביניהם ולהראות אותם במטריצת המתאמים. דרך הקשרים אני אוכל כבר לענות על שתי ההשערות הראשונות. אחר כך, בסטטיסטיקה ההיסקית אני מתכנן לבצע מודל כזה וכזה, כדי לבדוק את ההשערה הזאת. תיאום ציפיות עם המנחה גם מראה על רצינות גבוהה מהצד שלכם, וגם ימנע מכם לעשות עבודה כפולה מיותרת. 
  3. תמיד, אבל תמיד, יש תיקונים. בכל ניתוח סטטיסטי לתזה או סמינריון (בטח דוקטורט!) המנחה ישלח לכם תיקונים אחרי שתגישו לו את פרק השיטה והממצאים. למה? כי ככה זה עובד. הוא המנחה שלכם. איזה צורה תהיה לזה אם ההנחיה שלו תסתכם ב"וואו, עשית עבודה מעולה, אני לא רוצה לשנות כלום בעבודה שלך, את ממש לא צריכה אותי, אין משמעות להנחיה שלי כאן". זה נשמע הזוי נכון? נכון! ב95% אחוז מהניתוחים הסטטיסטיים שאני כסטטיסטיקאי מקצועי עשיתי, לא משנה לאיזה תואר, קיבלתי מהמנחה תיקונים. אני תמיד אומר לסטודנטים, שגם אם המנחה היה כותב את העבודה שלכם בעצמו, ואחר כך שוכח שהוא כתב אותה, ומקבל מכם את העבודה שהוא עצמו כתב, הוא היה מחזיר עם מלא תיקונים! ככה זה פשוט!. אז תנשמו עמוק ותחשבו על זה שכל תיקום שאתם מבצעים מקדם אתכם לעבר המטרה, וזה חלק מהתהליך שצריך לעבור כדי לסיים את התואר. 

מאחל לכם בהצלחה רבה! תוצאות מובהקות ויפות! מעט תיקונים! וברכות על סיום התואר (שיגיע בקרוב הלוואי!).

רוצה לשמוע עוד?

כמה פרטים ואנחנו חוזרים אליך ממש מהר!

רוצה לשמוע עוד?

כמה פרטים ואנחנו חוזרים אליך ממש מהר!

× WhatsApp