تصميم القياسات المتكررة:

حيث تتعرض فيه مجموعة واحدة لجميع مستويات المعالجة او المعالجات بحيث تعطى المعالجة الاولى لافراد المجموعة ويقاس المتغير التابع ثم تعطى المعالجة الثانية لنفس المجموعة ويقاس المتغير التابع مرة اخرى وهكذا يتكرر القياس بعد كل معالجة من المعالجات التجريبية المختلفة على التوالي ولذلك يسمى هذا التصميم بتصميم القياسات المتكررة , واحيانا يسمى بتصميم المجموعة الواحدة , لان نفس افراد العينة هم الذين يتعرضون لجميع المعالجات .

سؤال: ما الفرق بين هذا التصميم وتصميم تدوير المجموعات؟

في تصميم القياسات المتكررة يتم مقارنة الفرد بنفسه , اما في تدوير المحموعات يتم مقارنته لاداء غيره.
في تصميم القياسات المتكررة نفس الافراد يطبق عليهم اكثر من معالجة, اما في تدوير المجموعات عدد افرادها اكبر وتتم المعالجة على المجموعة.

التصميم تام العشوائية او الاحادي:

كثيرا ما يستخدم الباحثون في دراستهم اكثر من عينتين وذلك عندما يكون الغرض هو التحقق من اثر متغير مستقل او اكثر في متغير تابع , وعدد العينات يتحدد تبعا لعدد المتغيرات المستقلة وعدد مستوياتها , فاذا اراد الباحث التحقق من فاعلية ثلاثة اساليب لتعليم القراءة لطلبة الصف الاول الاساسي فهنا يحتاج الباحث الى ثلاثة مجموعات مستقلة لتنفيذ دراسته ,وذلك لان المتغير المستقل ( اسلوب التدريس) بثلاثة مستويات , واذا كان هناك اكثر من متغير مستقل وكل منها بمستويين او اكثر عندئذ نحتاج الى عدد اكبر من العينات المستقلة .

فمثلا : اذا اراد باحث دراسة اثر ثلاث استراتيجيات تعليمية مختلفة على تحصيل الطلبة من ذوي مستويات ذكاء متباينة ولنفرض ان هناك مستويين للذكاء فان الباحث يحتاج الى عدد اكبر من العينات المستقلة لتنفيذ التجربة .
سؤال: ما الاختبار الاحصائي المناسب لمقارنة المتوسطات لهذه المجموعات ؟
هو اختبار F الذي نحصل عليه من استخدام اسلوب تحليل التباين (Anova).

تصميم العامل الاحادي كامل العشوائية:

ان ابسط تصميم تحليل التباين هو تصميم العامل الاحادي والذي يتم فيه تصنيف المشاهدات الى عدد من المجموعات على اساس خاصية واحدة ( متغير تابع واحد) ويتم اخضاع كل مجموعة لمستوى واحد من مستويات المعالجة.

التصاميم العاملية (Factorial Designs):

معظم الظواهر النفسية والاجتماعية والتربوية متعددة العوامل , اي انه قد يكون هناك متغيران مستقلان او اكثر وبالتالي نكون بحاجة الى تصميم يعالج استخدام متغيرين او اكثر .
والتصميم العاملي يسمح بدراسة اثر متغيرين مستقلين او اكثر في وقت واحد في متغير تابع.

فاذا كان عدد المتغيرات المستقلة اثنين فقط فالتصميم المناسب هو التصميم العاملي ذو العاملين او التصميم العاملي ثنائي التصنيف.
واذا كان عدد المتغيرات المستقلة ثلاثة يسمى بالتصميم العاملي ذو الثلاثة عوامل .
والاختلاف بين هذه التصاميم هو عدد العوامل التي يشتمل عليها التصميم كالاتي:
- عند معالجة متغيرين مستقلين ويكون لكل منهما مستويان فقط يسمى هذا التصميم العاملي ( 2×2) حيث يشير العدد الاول الى عدد مستويات المتغير الاول والعدد الثاني الى عدد مستويات المتغير الثاني .
- اذا كان لاحد العاملين مستويان والاخر ثلاثة مستوبات فيسمى بالتصميم العاملي (3 ×2) .
- واذا كان يتضمن اكثر من متغيرين مستقلين ولكل منها مستوياته :
فمثلا : اذا كان عدد المتغيرات المستقلة ثلاثة ولكل منهما مستويان للمعالجة فيكون ( 2×2×2).
ويمكن ان يكون (4×3×2) او (4×2×4) او (3×3×3) وهكذا .
كلما زادت العوامل وعددها يترتب عليه زيادة في حجم العينة.

مزايا التصاميم العاملية:

اكثر فاعلية في دراسة اثر متغيرين او اكثر في وقت واحد.
تمكننا من زيادة الضبط التجريبي فكلما ادخلنا متغيرات ( الدخيلة) كمتغيرات مستقلة زادت عملية الضبط.
تمكننا من الكشف عن وجود علاقات بين المتغيرات.
تمكننا من الكشف عن اثر التفاعل بين المتغيرات المستقلة.

تصميم القياسات المتكررة وتام العشوائية وتصميم العامل الاحادي والتصاميم العاملية

تصميم القياسات المتكررة:

التصميم تام العشوائية او الاحادي:

تصميم العامل الاحادي كامل العشوائية:

مواضيع ذات صلة