1. تنظيم البيانات وتجهيزها
ابدأ بجمع كل بياناتك في جدول منظم، وتأكد من:

• إدخال كل متغير في عمود.
• وضع كل مشارك أو ملاحظة في صف.
• مراجعة البيانات للتأكد من عدم وجود أخطاء.

2. تنظيف البيانات (Data Cleaning)

غالبًا ما تُعتبر مرحلة تنظيف البيانات أكثر المراحل استهلاكًا للوقت، حيث قد تصل نسبتها إلى 80% من إجمالي وقت التحليل.

• أولاً: معالجة القيم الناقصة من خلال استكمالها أو تجاهلها بناءً على طبيعة البحث.

• ثانياً: مراجعة القيم الشاذة للتأكد من صحتها.

• ثالثاً: ترميز الإجابات النصية وتحويلها إلى أرقام لتسهيل إدخالها في برامج التحليل.

من خلال هذه الخطوة، يصبح التحليل الإحصائي أكثر دقة وتقل احتمالية الأخطاء.

3. التحليل الاستكشافي (Exploratory Data Analysis)

بعد ذلك، قبل الدخول في الاختبارات الإحصائية، يُفضل القيام بـ:

• رسم الرسوم البيانية لتوضيح البيانات.

• حساب المتوسطات والانحرافات المعيارية.

• البحث عن أي أنماط أو اتجاهات في البيانات.

4. اختيار الاختبار الإحصائي المناسب

إن اختيار الاختبار الإحصائي الصحيح يعد أحد أهم القرارات في التحليل.

• على سبيل المثال: إذا كان البحث يقارن بين مجموعتين فقط، فإن اختبار T-test هو الأنسب.

• أما إذا كان هناك أكثر من مجموعتين، فيُفضل استخدام ANOVA.

• بينما في حالة البحث عن علاقة بين متغيرين، يمكن استخدام Correlation أو Regression.

وبالتالي، كلما كان الباحث واضحًا في صياغة فرضياته وأسئلته البحثية، أصبح اختيار الاختبار أسهل وأكثر دقة.

5. كتابة النتائج بوضوح

أخيرًا، تأتي مرحلة كتابة النتائج.

• يجب أن تكون النتائج مدعمة بجداول ورسوم بيانية احترافية.

• كما يجب تبسيط تفسير الأرقام بلغة مفهومة لغير المتخصصين.

• علاوة على ذلك، يجب الالتزام بمعايير الكتابة الأكاديمية المتعارف عليها في المجلات العلمية.