ما هي الملاحظة الكمية؟
يتم تعريف الملاحظة الكمية على أنها طريقة بحث تستخدم لجمع البيانات الرقمية وقياس متغيرات محددة بطريقة منهجية وموضوعية. أنها تنطوي على مراقبة وقياس الظواهر أو الأحداث أو السلوكيات أو الخصائص لجمع البيانات الكمية للتحليل والتفسير.
على عكس الملاحظة النوعية التي تتعمق في المجالات المعقدة للظواهر الاجتماعية والثقافية والنفسية، وتلتقط الفروق الدقيقة والتعقيدات، توفر الملاحظة الكمية للباحثين أدلة تجريبية لدعم فرضياتهم، وإجراء استنتاجات إحصائية، واستخلاص استنتاجات موضوعية. ويعتمد على إجراءات وقياسات موحدة لضمان الموثوقية والصلاحية. تسمح هذه الطريقة للباحثين بقياس المتغيرات وإقامة العلاقات بينها واستخلاص استنتاجات إحصائية.
الملاحظة الكمية: الخصائص الرئيسية
تمتلك الملاحظة الكمية العديد من الخصائص الرئيسية التي تميزها عن الأنواع الأخرى من طرق جمع البيانات وتحليلها. وتشمل هذه الخصائص:
- البيانات العددية: السمة الأساسية للملاحظة الكمية هي أنها تنطوي على جمع وتسجيل البيانات في شكل رقمي. يمكن قياس هذه البيانات أو حسابها أو تحديد كميتها باستخدام وحدات ومقاييس محددة.
- الموضوعية: تهدف الملاحظات الكمية إلى أن تكون موضوعية وغير متحيزة. وينصب التركيز على السمات القابلة للقياس والقياس الكمي، مما يقلل من احتمالية التفسيرات الذاتية.
- دقة: غالبًا ما تستخدم الملاحظات الكمية أدوات وأساليب موحدة لضمان إجراء قياسات دقيقة. وهذا يساهم في موثوقية وتكرار البيانات.
- موازين القياس: يمكن جمع بيانات البحث الكمي على مقاييس قياس مختلفة، مثل المقاييس الاسمية والترتيبية والفاصلة والنسبية. توفر هذه المقاييس مستويات مختلفة من المعلومات وتسمح بأنواع مختلفة من التحليل الإحصائي.
- القياس الكمي للعلاقات: تتيح الملاحظة الكمية للباحثين إنشاء وقياس العلاقات بين المتغيرات. يمكن أن يساعد هذا في تحديد العلاقات والارتباطات والأنماط بين السبب والنتيجة.
- التقييس: يعد استخدام الأساليب والأدوات والإجراءات الموحدة أمرًا بالغ الأهمية في المراقبة الكمية لضمان اتساق البيانات وقابليتها للمقارنة عبر الملاحظات والباحثين المختلفين.
- قابلية التكرار: تؤكد الملاحظة الكمية على قابلية التكرار، مما يعني أن الباحثين الآخرين يجب أن يكونوا قادرين على تكرار عملية المراقبة والحصول على نتائج مماثلة إذا تم الحفاظ على نفس الظروف.
- تحليل احصائي: بيانات البحث الكمي قابلة للتحليلات الإحصائية المختلفة، بما في ذلك مقاييس الاتجاه المركزي، والتباين، والارتباط، والانحدار، واختبار الفرضيات. تساعد هذه التحليلات في استخلاص استنتاجات ذات معنى من البيانات.
- دراسات واسعة النطاق: تعتبر المراقبة الكمية مناسبة تمامًا للدراسات واسعة النطاق التي تتضمن عددًا كبيرًا من الموضوعات أو العينات. يمكن تطبيق التقنيات الإحصائية للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها بكفاءة.
- المتغيرات الكمية: غالبًا ما يشار إلى المتغيرات التي تمت دراستها في الملاحظة الكمية على أنها متغيرات كمية أو متغيرات عددية. يمكن أن تأخذ هذه المتغيرات نطاقًا من القيم ويمكن قياسها ومقارنتها رياضيًا.
- التمثيل الرسومي: يمكن تصور البيانات التي تم جمعها من خلال البحث والتحليل الكمي بشكل فعال باستخدام الرسوم البيانية، والمخططات، والرسوم البيانية، والمؤامرات المبعثرة، والأدوات الرسومية الأخرى. تساعد هذه الصور المرئية في عرض نتائج الملاحظة وتوصيلها.
تركز الملاحظة الكمية على الموضوعية والدقة والتقدير الكمي للعلاقات، مما يجعلها منهجًا قويًا لفهم وتفسير الظواهر المختلفة في العالم.
اعرف المزيد: ما هو البحث الكمي؟
3 أنواع رئيسية من المراقبة الكمية
1. المراقبة المنظمة
في المراقبة المنظمة، يحدد الباحثون مسبقًا السلوكيات أو الأحداث المحددة التي يريدون مراقبتها وقياسها. ويستخدمون جداول المراقبة أو قوائم المراجعة لتسجيل وجود أو عدم وجود هذه السلوكيات أو الأحداث. تسمح المراقبة المنظمة بجمع البيانات وإجراء مقارنات فعالة عبر موضوعات أو مواقف مختلفة.
2. المراقبة المنهجية
تتضمن الملاحظة المنهجية مراقبة وتسجيل السلوكيات أو الأحداث بشكل منهجي ومتسق على مدى فترة من الزمن. يستخدم الباحثون طريقة أخذ العينات المحددة مسبقًا (على سبيل المثال، أخذ عينات زمنية، أخذ عينات من الأحداث) للتأكد من أن الملاحظات تمثل السلوك العام أو أنماط الأحداث. تساعد الملاحظة المنهجية في تحديد الأنماط والترددات ومدة سلوكيات أو أحداث معينة.
3. الملاحظة الطبيعية
تتضمن الملاحظة الطبيعية مراقبة وقياس السلوكيات أو الأحداث في بيئتها الطبيعية دون أي تدخل أو تلاعب من قبل الباحث. تسمح هذه الطريقة للباحثين بدراسة السلوكيات في سياقها الأصلي، مما يوفر بيانات غنية ومفصلة. غالبًا ما تستخدم الملاحظة الطبيعية في العلوم الاجتماعية والبحوث الإثنوغرافية.
طرق المراقبة الكمية
- الملاحظة المباشرة: تتضمن الملاحظة المباشرة الملاحظة المباشرة للسلوكيات أو الأحداث في الوقت الفعلي. يقوم الباحثون بمراقبة البيانات وتسجيلها بشكل مباشر باستخدام أدوات مختلفة مثل قوائم المراجعة أو مقاييس التصنيف أو أوراق الترميز. تسمح الملاحظة المباشرة بجمع بيانات دقيقة ومفصلة، ولكنها قد تتأثر بوجود المراقب أو تأثير هوثورن (الأشخاص الذين يغيرون سلوكهم بسبب مراقبتهم).
- الملاحظة غير المباشرة: تعتمد الملاحظة غير المباشرة على مصادر البيانات أو السجلات الموجودة لجمع معلومات بحثية كمية . يقوم الباحثون بتحليل واستخراج البيانات الرقمية من مصادر مثل المستندات أو السجلات الأرشيفية أو قواعد البيانات. تكون الملاحظة غير المباشرة مفيدة عندما تكون الملاحظة المباشرة غير ممكنة أو عملية.
- ملاحظة المشاركين: تتضمن ملاحظة المشاركين انغماس الباحثين في السياق أو المجموعة التي تتم دراستها والمشاركة بنشاط أثناء مراقبة البيانات وتسجيلها. تسمح هذه الطريقة بفهم عميق للظواهر أو السلوكيات أو الأحداث المرصودة. تُستخدم ملاحظة المشاركين بشكل شائع في الأبحاث الأنثروبولوجية والاجتماعية.
اعرف المزيد: ما هي الملاحظة النوعية؟
أفضل 10 ممارسات للمراقبة الكمية
فيما يلي أفضل الممارسات الأساسية لإجراء أبحاث المراقبة الكمية:
1. تحديد أهداف البحث بوضوح: قبل البدء في أي دراسة مراقبة كمية، من المهم تحديد أهداف البحث بوضوح. ما هي المتغيرات أو السلوكيات المحددة التي تريد قياسها؟ إن تحديد أهداف البحث بوضوح يضمن أن تظل عملية المراقبة مركزة ومتوافقة مع النتائج المرجوة.
2. وضع خطة مراقبة تفصيلية: قم بإنشاء خطة مراقبة مفصلة تحدد الإجراءات المحددة ومقاييس القياس ومعايير تسجيل الملاحظات. تعمل هذه الخطة كدليل للمراقبين، مما يضمن الاتساق والتوحيد في جمع البيانات. ويجب أن تتضمن الخطة معلومات عن إعدادات المراقبة ومدتها وتكرارها وأي تعليمات محددة للحصول على البيانات المطلوبة.
3. تدريب المراقبين: يلعب المراقبون دورًا حاسمًا في دراسات المراقبة الكمية. ومن الضروري توفير تدريب شامل للمراقبين لضمان الاتساق والموثوقية في جمع البيانات. تدريب المراقبين على خطة المراقبة وتقنيات القياس وتحديد المتغيرات أو السلوكيات ذات الصلة. قم بإجراء جلسات التدريب وتقديم الملاحظات لتعزيز مهاراتهم وتقليل تحيز المراقب.
4. إنشاء الموثوقية بين المراقبين: عندما يشارك عدة مراقبين، فإن إنشاء موثوقية بين المراقبين أمر بالغ الأهمية. تشير الموثوقية بين المراقبين إلى اتساق الملاحظات عبر مراقبين مختلفين. لضمان الموثوقية، قم بإجراء اختبارات الاتفاق بين المراقبين، حيث يقوم العديد من المراقبين بتسجيل الملاحظات بشكل مستقل ومن ثم مقارنة وتقييم مستوى الاتفاق. ويساعد ذلك في تحديد ومعالجة أي اختلافات أو اختلافات بين المراقبين.
5. تقليل تحيز المراقب: يمكن أن يؤثر تحيز المراقب على دقة وموضوعية الملاحظة الكمية. لتقليل التحيز، يجب على المراقبين أن يكونوا على دراية بتحيزاتهم وأن يسعوا جاهدين للحفاظ على الموضوعية أثناء جمع البيانات. يمكن أن يساعد التدريب على التحيزات المحتملة وجلسات التغذية الراجعة المنتظمة واستخدام بروتوكولات المراقبة الموحدة في التخفيف من تحيز المراقبين وضمان سلامة البيانات.
6. توظيف تقنيات القياس المتعددة: يمكن أن تتضمن المراقبة الكمية تقنيات قياس مختلفة، مثل قوائم المراجعة، أو مقاييس التصنيف، أو أوراق الترميز. حدد تقنية القياس الأكثر ملاءمة للمتغيرات أو السلوكيات التي يتم ملاحظتها. ضع في اعتبارك مستوى التفاصيل المطلوبة، ومدى تعقيد السلوك، وسهولة القياس. إن استخدام تقنيات قياس متعددة يمكن أن يوفر فهمًا شاملاً للظواهر المرصودة.
7. إجراء الاختبار التجريبي: قبل إجراء دراسة المراقبة الفعلية، يعد الاختبار التجريبي ضروريًا. يتضمن الاختبار التجريبي إجراء دراسة مراقبة على نطاق صغير لتحديد أي تحديات أو غموض أو عيوب في خطة المراقبة. فهو يساعد على تحسين الإجراءات وأدوات القياس والبروتوكولات. يتيح الاختبار التجريبي أيضًا للباحثين تقييم جدوى جمع البيانات وإجراء التعديلات اللازمة قبل الشروع في الدراسة واسعة النطاق.
8. ضمان الاتساق والتوحيد: الاتساق والتوحيد هما مفتاح أبحاث المراقبة الكمية. يجب على المراقبين اتباع البروتوكولات والمبادئ التوجيهية المعمول بها باستمرار طوال فترة الدراسة. ويتضمن ذلك تسجيل الملاحظات بتنسيق موحد، والالتزام بمقاييس قياس محددة مسبقًا، واستخدام معايير متفق عليها لتسجيل البيانات. يعزز الاتساق والتوحيد موثوقية البيانات المجمعة وقابليتها للمقارنة.
9. مراقبة ومعالجة العوامل البيئية: يمكن أن تؤثر العوامل البيئية على السلوكيات أو المتغيرات المرصودة. يجب على الباحثين مراقبة ومراقبة أي عوامل بيئية قد تؤثر على الملاحظات. يمكن أن يشمل ذلك عوامل مثل الإضاءة أو الضوضاء أو عوامل التشتيت أو وعي المشاركين بمراقبتهم. إن اتخاذ خطوات لتقليل التأثيرات البيئية يضمن دقة وصحة البيانات التي تم جمعها.
10. تحليل وتفسير البيانات بشكل مناسب: ينبغي تحليل بيانات المراقبة الكمية وتفسيرها باستخدام التقنيات الإحصائية المناسبة. يمكن أن يتضمن تحليل البيانات إحصائيات وصفية، أو ارتباطات، أو إحصائيات استنتاجية، اعتمادًا على أهداف البحث والمتغيرات المقاسة. التأكد من أن أساليب البحث الكمي تتوافق مع أسئلة البحث وأهدافه.
تعرف على المزيد: ما هو بحث تجربة العملاء (CX)؟
