ניתוח סטטיסטי ועיבוד נתונים בתוכנה - איזה מבחנים סטטיסטטיים משומשים על ידי הסטטיסטיקאי?
בסטטיסטיקיה אנו נותנים מענה מקיף לכל צורכי הניתוח הסטטיסטי והדאטה של הקהילה האקדמית. צוות המומחים שלנו מלווה סטודנטים וחוקרים בכל הרמות – מעבודה סמינריונית, תזה ודוקטורט, עד מאמרים המיועדים לפרסום בכתבי‑עת בינלאומיים. אנו מסייעים בבחירת המבחן הסטטיסטי הנכון, בדיקת הנחות המבחן, ביצוע המבחן ובניית מודלים סטטיסטיים.
את הניתוחים מבצעים במגוון תוכנות לפי צרכי הניתוח הנדרש כולל: SPSS, R, JASP, Stata.
במידת הצורך, נוכל לסייע בכתיבת תוצאות בטבלאות וגרפים על‑פי כללי הכתיבה האקדמאיים.
דוגמאות לניתוחים סטטיסטיים שביצענו עבור לקוחות קודמים
סטטיסטיקה תיאורית
ממוצעים, סטיות תקן, טווח, כולל בדיקות התפלגות ונורמליות.
מבחני הבדלים בין שתי קבוצות
מבחני t למדגמים בלתי תלויים, מדגמים תלויים/מזווגים, מדגם יחיד.
עבור משתנים מסולם אורדינלי או כאשר הנחות הנורמליות אינן מתקיימות, אנו עושים שימוש במבחנים א-פרמטרים כמו: מאן-וויטני ו‑וילקוקסון, או קרוסקאל ואלליס כאשר יש שלוש קבוצות או יותר.
מבחני מהימנות
בדיקות מהימנות שונות, לרבות אלפא של קרונבאך, מהימנות חצויי מבחן, מהימנות מבחן מקביל, ומהימנות מבחן‑חוזר, בהתאם לצורכי המחקר וסוג הנתונים.
מבחן גודל אפקט
מבחני גודל אפקט (Effect Size) מאפשרים להעריך את המשמעות המעשית של תוצאות המחקר מעבר למשמעות הסטטיסטית בלבד ומעבר למובהקות. בעוד שמבחנים סטטיסטיים בוחנים האם קיים אפקט מובהק, גודל האפקט בוחן עד כמה האפקט חזק או חשוב, וגם אל הסיכוי למובהקות אם יוגדל המדגם. מדדי גודל אפקט תלויים בסוג הניתוח – וישנם כמה מדדים מקובלים כמו: Cohen’s d, אטה בריבוע, R בריבוע, ואחרים. שילוב של גודל אפקט עם מובהקות סטטיסטית תורם להבנה עמוקה ומדויקת יותר של ממצאי המחקר.
רגרסיות
ניתוחי רגרסיה מסוגים שונים, בהתאם לשאלת המחקר וסוג המשתנים: רגרסיה פשוטה, רגרסיה מרובה, רגרסיה היררכית, רגרסיה לוגיסטית בינארית, רגרסיה לוגיסטית מולטינומית, רגרסיה לא ליניארית, וכן רגרסיה עם משתנים דמה (Dummy Variables). בנוסף, אנו בודקים הנחת הומוסקדסטיות ו-ריבוי קולינאריות (Multicollinearity).
כמו כן, אנו מבצעים ניתוחים של מודלים של מיתון (Moderation) ותיווך (Mediation) באמצעות PROCESS.
קשרים בין משתנים
מבחני קשר בין משתנים, כולל מקדם מתאם פירסון, מקדם מתאם ספירמן, מתאמים חלקיים ו‑מתאמים מרובים. בנוסף, אנו מבצעים מבחני חי-בריבוע (כולל Cramer’s V ו‑Phi) לבדיקת קשרים בין משתנים נומינליים. לבדיקת קשרים מורכבים יותר ניתן לבצע גם קנוניקל קורליישן (Canonical Correlation Analysis).
ניתוחי שונות
אנו מבצעים ניתוח שונות (ANOVA) מסוגים שונים, בהתאם למבנה המחקר ולמספר המשתנים: ניתוח שונות חד-כיווני, דו-כיווני ו‑רב-כיווני (Factorial ANOVA), וכן ניתוחים עם מדידות חוזרות (Repeated Measures).
כאשר קיימים מספר משתנים תלויים, אנו מבצעים ניתוח שונות רב-משתני (MANOVA), וניתוחי שונּות תוך שליטה על משתני Covariates כגון ANCOVA ו‑MANCOVA.
בנוסף, אנו מבצעים בדיקות פוסט-הוק להשוואות מרובות, כולל תיקונים של TUKEY, SCHEFFÉ, Bonferroni ואחרים, בהתאם לדרישות המחקר.
ניתוחים מתקדמים
אנו מציעים ניתוחים מתקדמים להבנת מבנה הנתונים, כולל ניתוח גורמים מאשש (Confirmatory Factor Analysis) ו‑ניתוח גורמים מגשש (Exploratory Factor Analysis), ניתוח מבחין (Discriminant Analysis), ו‑ניתוח אשכולות (Cluster Analysis).
כמו כן, אנו מבצעים ניתוח הישרדות (Survival Analysis), מודלים של משוואות מבניות (Structural Equation Modeling – SEM), ו‑ניתוח רכיבים עיקריים (Principal Component Analysis – PCA), לצד שיטות נוספות המותאמות לסוג המחקר ונתוניו.
מה צריך בשביל ניתוח סטטיסטי לסמינר או סמנריון?
ביצוע ניתוח סטטיסטי לסמינר או סמינריון הוא שלב מהותי בעבודה האקדמית, שכן הוא מאפשר לבדוק את השערות המחקר ולהסיק מסקנות מבוססות מנתוני המדגם שנאספו. לצורך כך, יש לעבור מספר שלבים חשובים שמתחילים בבדיקת מהימנות של הכלים שבהם נעשה שימוש – בעיקר שאלונים. אחת הבדיקות המקובלות למהימנות שאלונים היא אלפא של קרונבאך (Cronbach’s a) אשר מודדת את העקביות הפנימית של הפריטים בכל מדד או סקאלה בשאלון מסויים. חשוב לבדוק את המהימנות בכדי לבחון את מידת העקביות של המשיבים במענה על כלי המחקר למדידת המשתנים, דבר זה אמור לחזק את התוקף של ממצאי המחקר.
לאחר מכן, יש להציג סטטיסטיקה תיאורית שמתארת את מאפייני המדגם. שלב זה כולל הצגת שכיחויות (כמה משתתפים ענו תשובה מסוימת), אחוזים, ממוצעים, סטיות תקן וטווחי ציונים. נתונים אלה מוצגים לרוב בטבלאות ברורות ולעיתים גם באיורים או תרשימים, כדי להקל על הקורא להבין את פרופיל המשתתפים ובכך שופך קצת אור לגבי יכולת ההכללה של המחקר לאוכלוסייה הנרחבת ולאוכלוסיות שונות.
השלב המרכזי בניתוח הסטטיסטי הוא בדיקת השערות המחקר, המתבצעת באמצעות מבחנים סטטיסטיים מתאימים, כמו למשל מבחן t, ניתוח שונות (ANOVA), מתאם פירסון, רגרסיה ליניארית ועוד – בהתאם לסוג השערות והמשתנים. מטרת מבחנים אלה היא לקבוע האם קיימים קשרים או הבדלים מובהקים בין המשתנים גם ברמת האכולוסייה ומעבר למדגם שהתקבל, וכך לענות על שאלת המחקר המרכזית.
לבסוף, חשוב לציין שהכתיבה ברוב התחומים האקדמיים מתבצעת לפי כללי ה-APA (American Psychological Association), המכתיבים כיצד יש לדווח את התוצאות הסטטיסטיות, איך לעצב טבלאות, ולנסח את המסקנות בצורה ברורה ואחידה. שמירה על כללים אלה מעניקה לעבודה מראה מקצועי ומסייעת בהבנה ובהערכה של ממצאי המחקר.
מה צריך בשביל ניתוח סטטיסטי לתזה או עבודת גמר לתואר שני?
בכתיבת תזה או עבודת גמר לתואר שני, הניתוח הסטטיסטי אינו רק שלב טכני במבנה העבודה – הוא מהווה ביטוי ישיר לעומק החשיבה המחקרית ולהבנה של עקרונות מתודולוגיים מתקדמים. שלב זה נועד לא רק לתאר את הנתונים, אלא להצביע באופן שיטתי על דפוסים, קשרים ומגמות, ולבחון את טענות המחקר מתוך תשתית אמפירית תקפה ומהימנה.
אחת המשימות הראשונות בניתוח היא הערכת מהימנות כלי המדידה, בעיקר כאשר המחקר מבוסס על שאלונים או סולמות המודדים עמדות ותפיסות. חישוב אלפא של קרונבאך מאפשר לבחון את העקביות הפנימית של כל מדד, ולעיתים משולבת גם בדיקת תוקף מבנה כחלק מהערכת הכלי. ניתוח זה תורם לקביעה האם ניתן לסמוך על המדדים כמייצגים נאמנה את המשתנים התיאורטיים שבמוקד המחקר.
לאחר מכן, נערכת סקירה של מאפייני המדגם במטרה להציג בפני הקורא את קווי המתאר של קבוצת המחקר: משתנים דמוגרפיים, עמדות, התנהגויות או מאפיינים רלוונטיים אחרים. כאן מיושמת סטטיסטיקה תיאורית הכוללת מדדים כמו שכיחויות, אחוזים, ממוצעים וסטיות תקן, וכן טווחי ערכים. לעיתים, ניתוח זה נדרש להציג גם סימנים מוקדמים להטיות במדגם, או לאתר ערכים קיצוניים ומאפייני ההתפלגות ובחינת נורמליות.
השלב המרכזי בניתוח מוקדש לבדיקת השערות המחקר, תוך התאמה בין שיטת הניתוח לסוג השאלה המחקרית. במקרים פשוטים ייעשה שימוש במתאמים או מבחני הבדלים (כגון t או ANOVA), אך עבודות גמר רבות כוללות גם שימוש בכלים מתקדמים יותר – כמו מודלים של רגרסיה ליניארית מרובה או הירככים ובצעדים, רגרסיה לוגיסטית, ניתוחי מיתון ותיווך, ניתוח שונות עם פיקוח על COVARIATES – אנקובה (ANCOVA) ומדידה של השפעות עקיפות (מדיציה). כאשר קיימים משתנים מתערבים או מבניים, ניתן אף לשלב מודלים מורכבים כמו SEM או ניתוח גורמים מאשש (CFA), בהתאם לאופי המחקר ולשאלות הנחקרות.
לבסוף, נדרשת הקפדה על הצגה ברמה אקדמית גבוהה, לרוב לפי כללי APA – כולל שימוש נכון במונחים סטטיסטיים, דיווח מלא של ערכי p, גודל אפקט, דרגות חופש, הצגת טבלאות בפורמט תקני, והסבר ברור ועקבי של הממצאים גם לקורא שאינו מומחה בססטטיסטיקה. דיוק בכתיבה הסטטיסטית משקף לא רק מקצועיות אלא גם כבוד לנתונים ולעקרונות המחקר האקדמי.