القواعد الأساسية لتصميم التجارب

الوحدة التجريبية “Experimental Unit” :

هي اصغر وحدة أساسية او هي  أصغر جزء في التجربة تطبق عليها المعاملة , وتستعمل لقياس المتغير المستقل في المتغير التابع  تحت الدراسة وتتكون الوحدة التجريبية من فرد أو طالب وقد تتكون من عدة أفراد أو عدة طلاب .

2 – المعاملات “Treatments” :

الطريقة المراد اختبارها في التجربة, وتعني مجموعة الظروف التجريبية المتغيرة التي تخضع لسيطرة الباحث والتي نقوم بتوزيعها على الوحدات التجريبية ,أو نوزع عليها الوحدات التجريبية -حسب التصميم التجريبي المختار- ,وقد تمثل المعاملات عدة مستويات مختلفة ولكن لعامل واحد كما في التجارب البسيطة التي تهتم بدراسة تأثير عامل واحد ومثال ذلك :طريقة التدريس  فقد تتضمن مستويات او انواع (المحاضرة , طريقة المناقشة ,طريقة الاستجواب ) فعندئذ المستويات تمثل المعاملات ، أو تتكون المعاملات من عدة مستويات لأكثر من عامل كما في التجارب العاملية وتسمى بمعاملات توافقية او عاملية ومثال ذلك عندما يدخل التخصص كمتغير او عامل تجريبي أخر في التصميم الى جانب طريقة التدريس .

العامل ، مستويات العامل والتوافيق العاملية

أن التجربة قد تكون مصممة  لدراسة تأثير عامل واحد له عدة مستويات فعندئذ يطلق على هذه المستويات (المعاملات) ,اما اذا كانت التجربة مصممة لدراسة أكثر من عامل لكل منها عدة  مستويات  فعندئذ تسمى هذه المستويات (بالمعاملات المعاملية) وكمثال لذلك عندما يصمم الباحث تجربة لدراسة طريقة التدريس في التفكير الناقد وللطريقة ثلاث مستويات فالطريقة تمثل عامل ومستوياتها تمثل المعاملات اما عندما يراد معرفة اثر طريقة التدريس وانماط التعلم التفكير في التفكير الناقد ولطريقة التدريس ثلاث مستويات او انواع (ايمن ,ايسر ,متكامل ) فأن مستويات العاملين (طريقة التدريس وانماط التعلم والتفكير )تسمى عندئذ بالمعاملات العاملية او التوافيق العاملية

وتسمى هذة التجربة بتصميم عاملي (3  x3) أي أن معاملاتها تتكون من التوافيق الممكنة بين ثلاثة مستويات من العامل الأول وهو طريقة التدريس وثلاث مستويات من العامل الثاني وهو (انماط التعلم والتفكير) وعليه يكون عدد المعاملات في هذه التجربة (9) معاملات  وبهذا فأن المعاملات العاملية او التوافيق  العاملية تمثل التوافيق بين المستويات المختلفة للعوامل الداخلة في التجربة .

الخطأ التجريبي Experimental Error :

هو الخطأ الناتج من عوامل لا يمكن للباحث السيطرة عليها او التحكم بها والتي تؤثر في قيم المشاهدات التي تسجل للوحدات التجريبة التي عوملت بنفس المعاملة ويمكن ان يعزى الخطأ التجريبي لثلاث مصادر وهي :

1 – الفروق الفردية والتي تعزى للعوامل الوراثية أو إلتفاعل بين العوامل الوراثية والظروف البيئية التي يصعب السيطرة عليها ,ومن الصعب جدا تحقيق التجانس التام بين الافراد او المشتركين في التجربة .

2 – الفروق في تطبيق المعاملة :حيث يزداد قيمة الخطأ التجريبي عندما لا يتسنى للباحث السيطرة على ظروف تطبيق المعاملة  او يصعب عليه تحقيق نفس الظروف عند تكرار تطبيق المعاملة او الاختلاف بين القائمين على تطبيقها.

3 – الأخطاء الفنية :عند تطبيق المعاملة او طرق قياس الصفات موضع الدراسة او تسجيل المشاهدات .

التحكم في الخطأ التجريبي : يمكن السيطرة على الخطأ التجريبي  من خلال :

1 – ان تكون الوحدات التجريبة متجانسة قدر الامكان

2 – استعمال البيانات المتلازمة ( تحليل التباين المشترك) .

3 – اختيار حجم وشكل مناسب للوحدة التجريبية .

4 –  تحسين الطرق الفنية المستعملة في التجربة مع الاهتمام بدقة القياسات وتسجيل البيانات .

القواعد الأساسية لتصميم التجارب:

يعتمد تصميم التجربة على ثلاث قواعد أساسية لابد من توفرها لغرض تقليل الخطأ التجريبي وزيادة كفاءة ودقة التجربة :

1- التوزيع العشوائي Randomness :

ونعني بع ان نتنبأ لكل مكون من المجتمع نفس الفرصة للظهور في العينة كأي مكون اخر ,ويعني عدم وجود اي تدخل شخصي من جانب الباحث ( استبعاد التحيز) في توزيع المعاملات على الوحدات التجريبية وان تكون لكل وحدة تجريبية نفس الفرصة في الحصول على إي معاملة كأي وحدة تجريبية أخرى وتكمن أهمية أتباع التوزيع العشوائي في ان يحقق الاتي  :

أ- تجنب ظهور الخطأ المنتظم وما قد يسببه من تحيز في النتائج الخطأ المنتظم : هو الذي فيه عوامل منتظمة وله نفس التأثير في درجات كل الإفراد على المقياس ويمكن التنبؤ به ولا يشكل مشكلة في عملية القياس.

ب- إمكانية التقدير الدقيق للخطأ التجريبي وبالتالي زيادة كفاءة التجربة .

ج- ان  توزيع الخطأ سيكون توزيعاً طبيعياً وحراً وهذا ينعكس بشكل إيجابي في صحة إجراء الاختبارات الإحصائية اللازمة لاختبار الفرضيات .

 2- التكرار Replication   :

لكي يتمكن الباحث من زيادة الضبط التجريبي  وإمكانية تقدير الخطأ التجريبي بدقة وبالتالي زيادة كفاءة التصميم التجريبي فلابد من زيادة عدد الوحدات التجريبية ومن المعروف أن الوحدات التجريبية تختلف فيما بينها حتى وان خضعت لنفس الظروف  لذا فأ تمثيل كل معاملة بوحدة تجريبية واحدة لا يمكن الباحث من تقدير الخطأ للعوامل الاخرى التي أطلقنا عليها أسم الخطأ التجريبي ومن هنا فلابد من تكرار المعاملة الواحدة عدد من المرات اذ ان ذلك يساعد على فصل تأثير المعاملة عن الخطأ التجريبي ومن ثم إمكانية  تعميم النتائج وخلاصة ذلك فأن فوائد التكرار تكمن في الاتي :

أ-  ضمان وتقليل الخطأ التجريبي ودقه تقديره وبالتالي زيادة ودقة كفاءة التجربة .

ب-  أجراء الاختبارات الإحصائية اللازمة لاختبار الفرضيات المطروحة .

ج- إمكانية  تعميم النتائج التي تم التوصل اليها.

3- التعرف على الوحدات التجريبية والتحكم فيها :

ان الغرض من التعرف على الوحدات التجريبية تتمثل بتمييز الفروق او التباينات الموجودة  بينها بنية تقسيمها الى مجموعات متجانسة  قبل توزيع المعاملات عليها بالطريقة العشوائية لأن ذلك يساعد في تقليل الخطأ التجريبي

متطلبات التجربة الجيدة  :

ان الوثوق بنتائج التجربة يعتمد على توفر عدد من المتطلبات الأساسية وهي كالاتي:

1- غياب الخطأ المنتظم :

ونعني به الخطأ الذي يسبب عوامل منتظمة وله نفس الثأثير في  قيم مشاهدات الوحدات التجريبة ويمكن التنبأبه والسيطرة عليه وذلك من خلال اعتماد الاسلوب العشوائي في اختيار الوحدات التجريبية بحيث ان الوحدات التجريبية التي تتلقى معاملة ما لا تعكس غير اختلافات عشوائية عن تلك التي تتلقى معاملة أخرى  بما في ذلك المجموعة الضابطة او بمعنى اخر ان سلوك الوحدات التجريبية في استجابتها لتأثير المعاملات يجب ان تكون مستقلة بعضها عن بعض .

2- الدقة   Precision   :

زتعني أمكانية تكرار الحصول على نفس قيم المشاهدات فيما لو تكرر اجراء المعاملة عدد من المرات وهذا يمكن ان يحصل عند غياب الخطأ المنتظم بأتباع الاسلوب العشوائي اذ أن تقدير تأثير المعاملة ما لن تختلف عن قيمته الحقيقية الا كنتيجة لأخطاء عشوائية  تحدقث بشكل طبيعي ويمكن تقديرها من خلال الخطأ المعياري .

3- البساطة Simplicity     :

من الأمور التي ينبغي مراعاتها للحصول على نتائج مضبوطة هو بساطة إذ كلما كان التصميم بسيطاكلما  قلت قيمة الخطأ المعياري وبالعكس فأن تعقد التصميم  يمكن ان يزيد يمن قيمة الخطأ المعياري  وتجد الاشارة الى ان بساطة التصميم  ترتبط ببساطة التحليل  فكلما كان التصميم بسيطا كان التحليل بسيطا والعكس صحيحا لذا كان لا بد للباحث من ان يراعي بساطة التصميم عند اجراء التجربة لكي يحقق بساطة التحليل ويقلل من قيمه الخطأ .

4- تقدير الخطأ القياسي :

  من المهم ان يقوم الباحث بتقدير قيمة الخطأ القياسي والذي يعبر عن مقدار التشكك في تقدير التأثيرات المختلفة التي قمنا بتقديرها على ان يكون ذلك من بيانات التجربة كلما أمكن ذلك ، وهذا يسمح لنا باختيار الاختبارات الاحصائية وتحديد حدود الثقة للتأثيرات او الاختلافات الحقيقية عند مستوى الاحتمال المطلوب ، ولكي تستطيع تقدير قيمة هذا الخطأ يجب ان تكون لدينا مجموعة من الوحدات التجريبية تستجيب استجابة مستقلة لتأثير أحدى معاملات ، وتختلف بطريقة عشوائية تماماً عن مجاميع الوحدات التجريبية الخاصة بالمعاملات الاخرى ، وفي هذه الحالة فأن المقارنات بين مشاهدت الوحدات التي عوملت بنفس المعاملة تعطي قياس مستقل للخطأ القياسي كما ذكر سابقاً فأن استخدام الاسلوب العشوائي لاستبعاد تأثير الخطأ المنظم بين الوحدات التي بلغت معاملات مختلفة يدوي أوتوماتيكياً الى توزيع الاخطاء عشوائياً والذي يحقق أهم أساسيات التحليل الاحصائي ، لكن عندما يكون عدد الوحدات قليل فأنه يكون بالإمكان تقدير قيمة الخطأ القياسي بدقة لذا نعتمد على نتائج التجارب السابقة وهذا الإجراء قد لا يكون دقيق لاننا نفترض مقداراً للخطأ العشوائي لم يتغير في التجربة الحالية عن التجارب السابقة .

  • قيمته في ثلث الحالات يكون خطأ قياسي واحد ، في 20% من الحالات يكون ضعيف ، وفي 100% 5  خطأ قياسي ويعتمد على طبيعة الظاهرة وكيفية توزيعها .

الخطأ هو عدم الدقة في تقدير التأثير الذي يتركه المتغير التجريبي في المتغير التابع ونحصل عليه من المشاهدات أو البيانات في الوحدات التجريبية ( الإفراد) .

هل يمكن أستخراج خطأ القياس عندما يكون لدينا عامل واحد ؟ وحدة تجريبية واحدة .

لا يمكن فصل الخطأ العشوائي .

5- مدى صلاحية الاستنتاجات Range of validity of conclusion :

ان الاستنتاجات يجب ان تكون بمدى واسع من صلاحية التطبيق قدر الامكان ,ان تجربة ما تكرر حسب الزمان والمكان يجب ان تزيد من مدى صلاحية الاستنتاجات المسحوبة عنها ,وان عدد المعاملات هي طريقة اخرى لزيادة مدى صلاحية تطبيق نتائج التجربة في التجربة العاملية فأن ثأتير احد العوامل يقدر تحت مستويات مختلفة من العامل الثاني .

 خطوات التي تتبع في التجارب العلمية :

1- تحديد المشكلة التي يراد دراستها تحديداً واضحاً و وضع الاهداف التي تؤدي الى حلها .

2- وضع الفرضيات التي تساعد على تحقيق الاهداف السابقة .

3- تحديد العامل أو العوامل ومستوياتها التي تستخدم في التجربة .

4- تحديد الصفة أو الصفات التي سيتم دراستها وكيفية قياسها .

5- تعيين الوحدات التجريبية التي تنطبق عليها المعاملات .

6- أختيار التصميم التجريبي الملائم .

7- جمع البيانات .

8- تحليل البيانات إحصائيا .

9- مناقشة النتائج وتفسيرها .

10- إعداد تقرير علمي عن التجربة وما أدت إليه من نتائج .

المصادر :

  • داغر, علاوي لعيبي (2007): تصميم وتحليل التجارب الزراعية
  • المحمدي ,فاضل مصلح  (2008) : التجارب الزراعية التصميم والتحليل.