ניתוח סטטיסטי מקצועי

ניתוח סטטיסטי משתנה בהתאם למחקר אותו הנכם עורכים. להלן רשימה של מספר סוגי ניתוח טיפוסיים (יש כמובן סוגים רבים נוספים). שלושת סוגי הניתוח הראשונים הינם סטנדרטיים, בעוד שמייתר הרשימה יש לבחור את הניתוח המתאים לאופי שאלת המחקר. בפרט, שני סוגי הניתוח האחרונים מיועדים למחקרים מורכבים:

 

1. סינון הנתונים: הנתונים שאספתם צריכים להיבדק כדי לזהות אם יש בהם נתונים חסרים (משתתפים שלא השיבו על חלק מהשאלות), נתונים חריגים (outliers), נורמליות וכו'. לעיתים אנו נשארים עם פחות נתונים ממה שנאסף מלכתחילה.

​

2. סטטיסטיקה תיאורית: תיאור בסיסי של הנתונים שנאספו (כגון: אחוז הנשים/גברים, גיל ממוצע וכו').

​

3. מתאמים: כאן אנו מחפשים קשר בין משתנים בלתי תלויים לתלויים.

​

4. ניתוח גורמים מגשש (EFA – exploratory factor analysis): ניתוח מסוג זה מבוצע בד"כ רק כאשר פיתחנו מדד חדש. למשל, פיתחנו שאלון חדש למדידת שביעות רצון בעבודה. בד"כ לאחר ניתוח גורמים מגשש יבוא שלב של ניתוח גורמים מאשש (CFA – confirmatory factor analysis) הנעשה בכלים אחרים.

​

5. ניתוח שונות (ANOVA): אם המחקר שלכם משווה ממוצעים של משתנים תלויים בין קבוצות (כגון: האם גברים מעשנים יותר סיגריות מאשר נשים?), הרי שניתוח שונות הוא הדרך לבחון שאלות מסוג זה.

​

6. רגרסיה: חלק מהחוקרים רוצים לבחון אם ידע על משתנה בלתי תלוי (IV) יכול לתרום לנו לניבוי משתנה תלוי (DV). (למשל: האם ניתן לנבא רצון של אדם לקנות מוצר כלשהו אם נדע מהי הכנסתו החודשית?)

​

7. אינטראקציה: בבדיקה מסוג זה אנו בוחנים אם משתנים בלתי תלויים פועלים במשותף על משתנה תלוי.

​

8. מודלים של משוואות מבניות (SEM): במחקרים מורכבים החוקרים משערים לגבי קשרים מורכבים בין משתנים בלתי תלויים לתלויים. במקרה כזה נדרש ניתוח מורכב יותר הנקרא SEM – Structural Equations Modeling הנעשה באמצעות תוכנות ספציפיות כגון: LISREL, AMOS, Mplus.

​

9. מודלים מקוננים: מודלים מקוננים הידועים בשמות לועזיים שונים – Multilevel Analysis, Mixed Models ועוד, מיועדים לבחון קשרים מורכבים בין משתנים על פני קבוצות רבות (למשל: קשרים המתפרסים על פני בתי ספר רבים, בתי עסק רבים וכדומה).