מהו פרק ממצאים? ניתוח פרק ממצאים הוא החלק היותר מעניין בתחום המחקר והמדע. פרק ממצאים הוא החלק במחקר המתמקד בתוצאות והסקת מסקנות מתוך הנתונים שנאספו. בפרק ממצאים אנו יכולים לראות את התוצאות שהתקבלו במחקר ולהסיק מהן את המסקנות המתבקשות נוכח חשיבה מעמיקה.
ניתוח פרק ממצאים משמש כדי להבהיר ולהוכיח את הניתוחים והממצאים שנמצאו במחקר, והוא חשוב בכל מחקר.
פרק הממצאים מתחלק לראשי פרקים שונים העוסקים בשלבים שונים של הניתוח הסטטיסטי והממצאים ונועדו להסביר את התוצאות שנמצאו. הנה מבנה פשוט של פרק ממצאים בסטטיסטיקה:
1. עניין המחקר: פרק הממצאים מתחיל עם תיאור קצר של העניין או השאלה המחקרית שנבחרה למחקר. בחלק זה מתוארות המטרות של המחקר והשאלות המחקריות שניתן להגיע אליהן דרך הניתוח הסטטיסטי.
2. תיאור הקבוצה המחקרית: בחלק זה יש לתאר את הקבוצה או התצפית שנחקרת, כולל מאפיינים דמוגרפיים כמו גיל, מין, גישה גאוגרפית ועוד. התיאור צריך להיות מפורט כדי להבין את האוכלוסייה המחקרית.
3. תיאור הנתונים ושיטות איסוף המידע: כאן יש לתאר את הנתונים שנאספו במחקר, כולל שיטות האיסוף, כלים סטטיסטיים שנעשה בהם שימוש ובעיקר המשתנים הנמצאים בסט הנתונים.
4. ניתוח הנתונים: בחלק זה יש לתאר את השיטות הסטטיסטיות שהוזמנו במחקר ואיך הן נעשו בהן שימוש על מנת לקבל את התוצאות המבוקשות. כאן יש להציג נוסחאות, טבלאות, גרפים, וכלי סטטיסטיים ששימשו בניתוח הנתונים.
5. הממצאים: בחלק זה יש להציג את התוצאות המרכזיות שנמצאו מתוך הניתוח הסטטיסטי, כולל ערכים סטטיסטיים כמו ממוצעים, סטיית תקן וכדומה וכולל ניתוחים סטטיסטיים, בדיקות השוואה בין קבוצות, ותיאור של בדיקת ההשערות על פי סטנדרטים מקובלים בתחום כפי שעלו מן הניתוחים.
ניתוח פרק הממצאים – תוצאות סטטיסטיות מרכזיות :
1. ממוצע: יש לציין את הממוצע הסטטיסטי של המשתנה המחקרי. זהו הערך הממוצע של כל הנתונים בסט הנתונים. ניתן להבין את הממוצע כ"ממוצע הטמון" של הנתונים.
2. סטיית תקן: יש לציין את הסטייה התקן של המשתנה המחקרי. זו המדידה לפיזור הנתונים מסביב לממוצע. סטיית תקן גבוהה מציינת פיזור רחב יותר של הנתונים.
3. ערכים סטטיסטיים נוספים: בחלק זה יש לציין ערכים סטטיסטיים נוספים שיכולים להיות רלוונטיים למחקר כגון : כמו חציון, שכיח, טווח, אחוזים, ועוד.
4. ניתוח סטטיסטי: אם במחקר נעשה שימוש בניתוחים סטטיסטיים מתקדמים, יש לציין את התוצאות הסטטיסטיות המרכזיות. זה יכול לכלול ערכים כמו ערכי p-value, ערכים סטטיסטיים כמו t-value או F-value, וכל תוצאות סטטיסטיות נוספות שמתקבלות מהניתוח.
חשוב להבין שתוצאות אלו יש לתת במרכז הפרק, אך יש להעניק הסבר מפורט ומובנה לכל תוצאה ולהבהיר את החשיבות שלה למחקר ולשאלות המחקר.
האם יש לחלק את פרק הממצאים לתתי פרקים?
כן, תוצאות המחקר הסטטיסטי מחלקות לרובם לחלק תיאורי וחלק הסקתי.
החלק התיאורי כולל את התוצאות המרכזיות המתארות את הנתונים שנאספו במחקר. כמו שצוין קודם, זה כולל את הממוצע, סטיית תקן וערכים סטטיסטיים נוספים המתארים את התכונות המרכזיות של הנתונים. בחלק זה ניתן להבהיר את התוצאות, להשוות אותן למחקרים קודמים ולשקף את החשיבות של התוצאות בהקשר התיאורי.
החלק ההסקתי מתייחס למסקנות שניתן להסיק מתוך התוצאות הסטטיסטיות. החלק הזה מציין את ההשפעה של התוצאות על השאלות המחקריות, ההנחות וההוכחות התיאוריות. ניתן להסתמך על התוצאות הסטטיסטיות כדי לתמוך או לדחות השאלות המחקריות המקוריות ולהסבירן.
האם יש חשיבות לבדיקת ההתפלגות הנורמלית של משתני המחקר הכמותיים?
כן, יש חשיבות לבדיקת ההתפלגות נורמלית של משתני המחקר הכמותיים.
בדיקת ההתפלגות הנורמלית חשובה כדי לוודא שהנתונים נכונים לניתוחים סטטיסטיים מסוימים. ניתוחים פרמטריים כמו בדיקת T-TEST , ANOVA, מתאמי פירסון וכדומה, מבוססים על הנחה שהנתונים מתפלגים באופן נורמלי. בדיקת ההתפלגות הנורמלית מסייעת לנו לוודא שהנתונים מתפלגים בצורה המתאימה לניתוחים הפרמטריים הללו.
בנוסף, בדיקת ההתפלגות הנורמלית עשויה לספק מידע חשוב על מאפיינים סטטיסטיים שונים של המשתנים. כאשר ההתפלגות היא נורמאלית, נדווח על ממוצע וסטיית תקן של הערכים הכמותיים ואילו בהעדר נורמאליות נדווח על חציון ותחום הערכים של המשתנים הכמותיים. בהיעדר נורמאליות נוכל לבצע המרה (טרנספורמציה) לנורמאליות.
למרות זאת, חשוב לציין שלא תמיד נדרשת התפלגות נורמלית מדויקת כדי לבצע ניתוחים סטטיסטיים. במקרים בהם הנתונים אינם מתפלגים באופן מדויק לנורמלי, ניתן להשתמש בשיטות ובדיקות אחרות כמו ניתוחים אפרמטריים או שיטות חישובים חילופיות.
ניתוח פרק הממצאים – החלק ההסקתי
החלק ההסקתי חשוב במיוחד כי הוא מציג את המסקנות העיקריות שניתן להגיע אליהן מתוך הממצאים שלך. הנה כמה דברים שיכולים לכלול בחלק ההסקה:
1. סיכום הממצאים: תוכל לסכם את הנתונים המרכזיים שאספת במחקרך או בניסויים שביצעת. התוצאות העיקריות, הממצאים החשובים והטרנדים שזיהית בנתונים.
2. הסבר על התוצאות: תוכל להסביר את הממצאים שלך ולמה הם חשובים. האם הם תומכים או מפרים את ההשערות ההתחלתיות שלך? האם הם מצביעים על יכולת מסוימת או טרנד מסוים?
3. חשיבות הממצאים: תוכל לדבר על החשיבות של הממצאים שלך לתחום המחקר או לנושא המסוים בו אתה עוסק. האם הם מעידים על צורך להמשיך ולעשות ניסויים נוספים או להגדיל את המחקר? האם יש להם השפעה על הידע הקיים בתחום?
4. הסבר על המסקנות: תוכל להסביר את המסקנות העיקריות שניתן להגיע אליהן מהממצאים שלך. תוכל לציין אם מצאת פתרון חדש, גישה חדשה, או כל דבר אחר שמוסיף לידע הקיים בתחום.
בעיקר, חשוב להסביר את התהליכים שביצעת כדי להגיע לממצאים.
דיווח על השערות המחקר
ישנן דרכים מקובלות להציג את השערות המחקר ולבדוק אותן. הנה כמה צעדים להצגת השערות המחקר ובדיקתן:
כשמדווחים על השערות המחקר, חשוב לציין :
1. הבהר את המסגרת: תסביר באילו נושאים או תחומים אתה מבצע את השערות המחקר. ספר על ההקדמה לנושא ועל הדעות הרווחות בתחום.
2. קבע את השאלה המחקרית: תציין במדויק את השאלה המרכזית או השאלות המרכזיות שבמרכז השערות המחקר. תסביר מדוע השאלה חשובה וכיצד היא קשורה לתחום המחקר.
3. הבא רעיונות תומכים: תספק רעיונות, תיאוריות או נימוקים שמעוררים את השערה המחקרית שלך. תציין מקורות או מחקרים קודמים שיכולים לתמוך בהשערה שלך.
4. הסבר את התהליך: תפרט אילו שלבים או אילו מחקרים נוספים יכולים לתמוך בהוכחת השערה המחקרית שלך. תציין דרכים אפשריות לבדיקה ולאיסוף מידע נוסף.
5. תציין שאפשר להשתמש בהשערות כמקור השראה או כבסיס למחקר נוסף.
זכור תמיד להתייחס לשערות המחקר באופן אובייקטיבי ולספק מקורות או הוכחות לתמיכה בהן.
