للمساهمة في دعم المكتبة الشاملة

فصول الكتاب

<<  <  ص:  >  >>

العلاقة بين درجة الحرارة وحجم ميزان الزئبق فهي معدودة، وإذا كانت كل زيادة في متغير ما يحتمل أن تكون مصحوبة بزيادة أو نقص في متغير آخر، فإن درجة الارتباط بين المتغيرين معدومة، أو لا ارتباط بينهما، كما قد لا تكون درجات الارتباط كلية تماما أي +١ أو -١، وقد تكون صفرا، ففي كثير من المتغيرات نجد أن درجات الارتباط تتراوح بين "-١، +١، ٠.٢ +٠.٣ +٠.٤ ... ".

إذا كانت نسبة الارتباط بين العاملين كبيرة نسبيا، فإن الباحث يستطيع أن يتنبأ بدرجة مناسبة من الدلالة "Significance" أو بمستوى معين من الثقة بالتعميم بالنسبة لهذه العلاقة. ويعبر عن كمية ودرجة العلاقة بمعامل الارتباط "Cofficient of Correlation" ومعامل الارتباط يكون كما أشرنا أعلاه صفرا، أو أن يكون الارتباط إيجابيا أو سلبيا "+ أو -". وفي حال كون النسبة منخفضة تصل إلى "" فإن ذلك يعني أن العلاقة بين العاملين علاقة عكسية، أي إن الزيادة في عامل معين تعني نقصانا ما في العامل الثاني بنسبة ثابتة، والارتباط الإيجابي "٣+" أو الأعلى من ذلك، يمكن أن يعتبر دليلا كافيا للدرجة الإيجابية للعلاقة وإن كان ذلك يخضع أحيانا لحكم الباحث وتقديره، الذي عليه أن يحسب كمية الخطأ في الأرقام المستخدمة قبل أن يقرر أن هناك علاقة قوية أو ضعيفة بين عاملين.

يمكن أن تستمر العلاقة الإيجابية بين عاملين حتى نقطة معينة من مثال. إن الدراسة تؤمن نجاح الطالب، ولكن المتابعة لدرجة تفوق درجة الإشباع توجد عند الطالب فعلا معاكسا يتمثل في عدم تمكنه من الاستيعاب، أي تؤدي الزيادة إلى نتيجة معاكسة، لهذا على الباحث أن يضع نصب عينيه دائما الظروف المتغيرة، وأن يتجنب التعميم والارتباطات والوصول إلى النتائج عن العلاقات السببية إلا بعد تمحيص واختبار لجميع الجوانب التي يتطلبها البحث، كما يجب أن يأخذ بالاعتبار أن البيانات الإحصائية تعتبر مجرد أرقام رغم ما يبدو من دقتها، وأن الإحصاءات هي وسيلة لغاية وليست غاية في حد ذاتها، لهذا على الباحث أن لا يقبل البراهين الإحصائية التي ينفيها الإدراك السليم.

هذا ويؤخذ على هذه الدراسات أن الترابط بين المتغيرات يمكن أن يكون عرضيا دون أن يكون سببيا ولكن يقلل من قيمة هذا النقد، إذا كان الباحث واعيا للعلاقات السببية فالزيادة في محصول زراعي ليست نتيجة تهطال المطر، بل نتيجة أيضا لخصوبة التربة.

<<  <   >  >>