دليل إعداد تقارير اختبار T لنمط APA
دليل خطوة بخطوة
The اختبار تي هو إجراء إحصائي يستخدم لتحديد ما إذا كان هناك فرق كبير بين متوسطات مجموعتين.
عند كتابة نتائج اختبار تي في APA، من الضروري الإبلاغ عن المعلومات الإحصائية ذات الصلة بوضوح وإيجاز.
إليكم دليلًا تفصيليًا خطوة بخطوة حول كيفية القيام بذلك:
خطوة بخطوة
1. ابدأ بتحديد الغرض من اختبار t. يجب أن يتضمن ذلك وصفًا موجزًا لسؤال البحث أو الفرضية التي يتم اختبارها.
2. تقرير حجم العينة لكل مجموعة. من الضروري تحديد ما إذا كانت العينات مستقلة أم مترابطة.
3. تقرير المتوسط والانحراف المعياري لكل مجموعة. توفر هذه القيم معلومات حول توزيع البيانات وتسمح للقراء بتقييم مدى تباين الدرجات.
4. تقرير t-statistic والمتعلقة درجات الحرية المرتبطة بها . تُعد إحصائية t مقياسًا للفرق بين متوسطي المجموعتين، وتمثل درجات الحرية عدد القيم التي يمكن أن تتغير بحرية داخل العينة.
5. تقرير ف قيمة). تقيس قيمة الاحتمال احتمال أن يكون الفرق الملحوظ بين المتوسطات قد حدث بالصدفة. تُعتبر قيمة الاحتمال الأقل من ٠.٠٥ ذات دلالة إحصائية، مما يعني أن الفرق الملحوظ من غير المرجح أن يكون قد حدث بالصدفة.
6. تقرير حجم التأثير. بالإضافة إلى الدلالة الإحصائية، من الضروري الإبلاغ عن حجم التأثير، الذي يقيس مقدار الفرق بين متوسطي المجموعتين. يوفر حجم التأثير سياقًا للأهمية العملية للنتائج. يُعدّ معامل كوهين (d) المقياس الأكثر شيوعًا لحجم التأثير في اختبارات t. تأكد من تضمين قيمة حجم التأثير في قسم النتائج، مع تفسير يستند إلى إرشادات معتمدة (مثل: تأثير صغير، متوسط، أو كبير).
7. تفسير النتائج. بناءً على إحصائية t، ودرجات الحرية، وقيمة p، يمكنك تحديد ما إذا كان الفرق الملحوظ بين متوسطي المجموعتين ذا دلالة إحصائية. إذا كانت قيمة p أقل من ٠.٠٥، يمكنك استنتاج وجود فرق ذي دلالة إحصائية بين متوسطي المجموعتين. أما إذا كانت قيمة p أكبر من ٠.٠٥، فيمكنك استنتاج عدم وجود فرق ذي دلالة إحصائية بين متوسطي المجموعتين.
8. أبلغ عن أي معلومات إضافية ذات صلة. إذا أجريت نتائج أو اختبارات إحصائية أخرى ذات صلة، فتأكد من تضمين هذه المعلومات في قسم النتائج.
مثال
فيما يلي مثال على كيفية الإبلاغ عن نتائج اختبار t وفقًا لأسلوب APA:
“الدراسة إلى فحص أثر استراتيجية دراسية جديدة على أداء الطلاب في الاختبارات. تم توزيع 50 طالبًا عشوائيًا على مجموعتين: المجموعة التجريبية (ن = 25) والمجموعة الضابطة (ن = 25). تلقت المجموعة التجريبية تدريبًا على الاستراتيجية الدراسية الجديدة، بينما لم تتلق المجموعة الضابطة أي تدخل.
كان متوسط درجات الاختبار للمجموعة التجريبية 85، بانحراف معياري 10. متوسط درجات الاختبار للمجموعة الضابطة 80، بانحراف معياري 15. تم إجراء اختبار t للعينات المقترنة لمقارنة متوسطات درجات الاختبار للمجموعة التجريبية. المجموعتين. وكانت إحصائية t 2.17، مع df=49 (p <.05).
تم حساب حجم التأثير للفرق بين المجموعتين باستخدام Cohen's d، مما أدى إلى قيمة 0.39، وهو ما يعتبر تأثيرًا صغيرًا إلى متوسطًا.
تشير نتائج هذه الدراسة إلى وجود فرق ذي دلالة إحصائية بين متوسط درجات الاختبار للمجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة. وبالتحديد، حققت المجموعة التجريبية متوسط درجات اختبار أعلى من المجموعة الضابطة. وتدل هذه النتائج على أن استراتيجية الدراسة الجديدة قد حسّنت أداء الاختبار بشكل فعال، مع حجم تأثير يتراوح بين صغير ومتوسط“
كيفية الإبلاغ عن COHEN'S D بأسلوب APA؟
بالإضافة إلى الإبلاغ عن الدلالة الإحصائية لنتائج اختبار t، من الضروري أيضًا الإبلاغ عن حجم التأثير.
يقيس حجم التأثير قوة العلاقة بين المتغيرين اللذين يتم اختبارهما.
يُتيح ذلك طريقةً لتحديد الفرق بين متوسطات المجموعتين كمياً، مما يُساعد القراء على فهم الأهمية العملية للنتائج بشكل أفضل.
Cohen’s d هو مقياس معياري لحجم التأثير، ويمثل الفرق بين متوسطات المجموعتين من حيث الانحرافات المعيارية.
To معامل كوهين (d)، ستحتاج إلى معرفة المتوسط والانحراف المعياري لكل مجموعة.
إليكم صيغة معامل كوهين (d):
د = (mean1 – mean2) / الانحراف المعياري المجمع
بعد حساب قيمة Cohen's d، يمكنك استخدام إرشادات لتفسير النتائج:
| كوهين د | حجم التأثير |
|---|---|
|
0.00-0.19 |
صغيرة جدا |
|
0.20-0.49 |
صغير |
|
0.50-0.79 |
متوسط |
|
0.80+ |
كبير |
ملاحظة: هذه العتبات هي مجرد إرشادات وقد تختلف باختلاف سياق البحث.
To عن حجم التأثير في نتائج اختبار t وفقًا لأسلوب APA، يمكنك تضمين قيمة Cohen's d في قسم النتائج من بحثك. على سبيل المثال:
“الاختبار في المجموعة الضابطة (م = 85، انحراف معياري = 10) مقارنةً بالمجموعة الضابطة (م = 80، انحراف معياري = 15). وكشف اختبار t للعينات المزدوجة عن قيمة إحصائية t تساوي 2.17، مع درجات حرية d تساوي 49 (قيمة p < 05). وكان حجم التأثير متوسطًا، حيث بلغ معامل Cohen's d 0.53“
من خلال الإبلاغ عن حجم التأثير والأهمية الإحصائية للنتائج، يمكنك منح القراء فهمًا كاملاً للعلاقة بين المتغيرين المختبرين.
الخلاصة
في الختام، يعد الإبلاغ عن نتائج اختبار t بأسلوب APA جانبًا بالغ الأهمية في إجراء البحوث وتوصيلها.
اتباع إرشادات الموضحة هنا، يمكنك الإبلاغ عن المعلومات الإحصائية ذات الصلة بشكل واضح وموجز.
يتضمن ذلك تحديد الغرض من اختبار t، والإبلاغ عن حجم العينة والإحصائيات الوصفية لكل مجموعة، والإبلاغ عن إحصائيات t والقيمة p المرتبطة بها، وتفسير النتائج، والإبلاغ عن أي معلومات إضافية ذات صلة.
بالإضافة إلى ذلك، من المهم الإبلاغ عن حجم التأثير، حيث يقيس هذا قوة العلاقة بين المتغيرين اللذين يتم اختبارهما.
من خلال تضمين كل هذه العناصر في قسم النتائج، يمكنك تزويد القراء بفهم كامل وشامل understanding من نتائجك.
هل أنت حريص على تحليل بياناتك والإبلاغ عن النتائج بدقة لإجراء التحليلات الاستدلالية الأكثر أهمية؟
لا تتردد في تحميل عينات مجانية من كتابنا الرقمي الذي تم إصداره حديثًا!
في الداخل، ستتعلم كيفية تحليل بياناتك، وحساب أحجام العينات، والإبلاغ عن النتائج بطريقة مباشرة وموجزة.
انقر على هذا الرابط واكتشف كل ما يقدمه: الإحصاء التطبيقي: تحليل البيانات.
