العلوم الإنسانية والإجتماعية

ضرورة استقلالية البيانات في الاستبانة

2012 استخدام الإحصاء لفهم البيئة

فيليب ويذر وبني أ.كوك

KFAS

ضرورة استقلالية البيانات في الاستبانة العلوم الإنسانية والإجتماعية المخطوطات والكتب النادرة

من المهم الحصول على عينات غير متحيزة. بمعنى أن اختيار فرد معين يجب ألا يؤثر على احتمال إضافة أي فرد آخر، وكل فرد يجب أن يكون مستقلاً عن كل من الأطراف الآخرين، حيث يتم تصور تجربة يتم خلالها زرع النباتات في تربة ملوثة وفي تربة نظيفة لغرض مقارنة حالة أوراقها.

وعلى الرغم من أن الهدف هو التفتيش على ورقة قياسية (على سبيل المثال الورقة الأكبر عمراً) من كل من 50 نبات من كل نوع تربة (100 نبات إجمالي)، فإن النباتات التي تنمو في التربة الملوثة كانت ضعيفة جداً وهكذا فلقد نما 30 نبات فقط.

وقد يكون من المستسهل في هذه الحالة الحصول على ورقتين من بعض النباتات في التربة الملوثة لإكمال العدد المطلوب، ولكن هذا التصرف غير صحيح لأن الأوراق التي يتم جمعها من نفس النباتات لا تمثل نقاطاً مستقلة للبيانات.

 

وستكون هناك شخصيات مشتركة بين الورقتين أكثر من النباتات المتوافرة الأخرى (على سبيل المثال من المحتمل جداً أن يكون في نفس الظروف الخاصة لكل واحد منهما)، وفي هذه الحالة ولغرض تحقيق الاستقلالية سيكون من الأفضل استخدام عينتين بأحجام غير متساوية للعينات.

وهناك اختبارات قليلة هي التي تحتاج لعينات متساوية في الحجم، وفي هذه الحالة فسيكون من الأفضل تخفيض أعداد العينات التي يتم الحصول عليها من النباتات في التربة غير الملوثة.

وهناك حالات حيث يتم استخدام بيانات غير مستقلة بشكل متعمد كجزء من تصميم التجربة، على سبيل المثال في حالة إجراء قياس لنفس الفرد قبل وبعد العلاج، فإن كل فرد سيكون له نقطتان متوافقتان للبيانات.

 

وبنفس الأسلوب إذ كانت لدينا 10 مدن مثلاً لدراسة تلوث الهواء الجوي في المناطق الحضرية، ومن خلال تسجيل مستويات مواد التلوث عند مراكز وأطراف كل مدينة، فستكون لدينا نقطتان متوافقتان للبيانات لكل مدينة.

وهذا المثال يبين تصميم المجموعات المزدوجة أو المتوافقة ويتم التحليل بنوع خاص من الاختبارات الإحصائية (الاختبارات المزدوجة مبينة بالشرح في الفصل الرابع)، ولكن ما زال من المهم بالنسبة للأفراد (أي المدن في هذه الحالة) أن تكون مستقلة كلاً عن أحدها الآخر.

وفي بعض الأحيان في التجارب البيئية من الصعب تجنب عدم استقلالية البيانات.

 

وعلى سبيل المثال إذا كنا نرغب في مقارنة عدد من الحشرات النافعة التي تعيش في الحقول التي يتم رشها بالمبيدات الحشرية مع تلك التي لا يتم رشها فسيكون من المثالي استخدام عدة حقول (وليكن 20) لغرض وجود قطع أراضي متكررة (أي 10) لكل نوع (الشكل 1 – 5 أ).

إذا كانت مواقع الدراسة محدودة فهناك بديل وهو استخدام بلوكات مختلفة متعددة لكل من المعالجة والتحكم في حقل واحد (الشكل 1 – 5 ب).

ولكن هناك خطأ شائع وهو الاعتماد على مثال واحد لكل نوع (على سبيل المثال حقل واحد تم رشه وحقل آخر لم يتم رشه) مع استخدام قطع أراضي عديدة (ولتكن 10) ويتم المسح والدراسة داخل كل منها (الشكل 1 – 5 ج).

 

والنتيجة من حيث عدد نقاط البيانات ستكون متماثلة (أي 10 قياسات من العينات المرشوشة و 10 قياسات من العينات غير المرشوشة). ولكن الأسلوب الأخير هو أسلوب التكرار الزائف (تكرار زائف)، وذلك لأنه لا يضع في الاعتبار الفرق بين الحقول، وهذا النوع من التصميمات يجب تجنبه حيثما أمكن.

ولسوء الحظ ومن الناحية العملية ففي بعض الأحيان يكون هذا الأسلوب هو الأسلوب الواقعي الوحيد، وهناك دراسات عديدة استخدمت تصميمات مناسبة. وإذا استخدمت إحدى الدراسات التصميم التكراري الزائف فإننا نحتاج لتفسير البيانات بناءً على ذلك.

وتقوم النتائج بمقارنة هذين الحقلين فقط، وأي اختلافات يتم اكتشافها لا تنتج بالضرورة كنتيجة لاستخدام المبيدات حيث أنه قد تكون هناك فروق أخرى بين الحقلين، وحيث أننا لم نقم بالتكرار والاستنساخ الكامل للعمل لا يمكننا قياسها. ويحتاج الأمر لمزيد من التجارب لاختبار المتضمنات العامة للعمل.

[KSAGRelatedArticles] [ASPDRelatedArticles]

اظهر المزيد

مقالات ذات صلة

زر الذهاب إلى الأعلى