يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة منهجية

سير عمل مهيكل لفحص وتصنيف وتصور بيانات استبيان رفاهية طلاب المرحلة الجامعية

109 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/72304

⸱

سبتمبر 3, 2026

 ,  ,  ,  , 
1Graduate School of Education, University of Pennsylvania, 2Suryadhep Teachers College, Rangsit University, 3School of Education, Xizang University, 4College of Aeronautics, Guizhou Open University

في هذه المقالة

ملخص

يوضح هذا البروتوكول سير عمل منظم وقابل للتدقيق لمعالجة بيانات استبيانات الرفاهية المجهولة لطلاب المرحلة الجامعية، بدءاً من التصدير الأولي للبيانات وفحص الاستجابات، وصولاً إلى تسجيل درجات المقاييس، والتحقق من الموثوقية، وتشخيصات الانحدار، والتحقق من مصادر الأشكال، والمخرجات التحليلية الجاهزة للتصور البياني.

الملخص

تُستخدم الدراسات القائمة على الاستبيانات على نطاق واسع لفحص رفاهية الطلاب، ولكن المسار الإجرائي من الاستجابات الخام إلى المتغيرات القابلة للتحليل، والجداول الإحصائية، والمخرجات المرئية غالباً ما يكون موثقاً بشكل غير كافٍ. يوضح هذا البروتوكول سير عمل منظم وقابل للتدقيق لمعالجة بيانات استبيان رفاهية طلاب المرحلة الجامعية المجهولة والتي تم جمعها باستخدام أقسام متعددة من مقاييس ليكرت (Likert-type scale). يبدأ سير العمل بالموافقة الأخلاقية، وتوثيق الموافقة، وتكوين الاستبيان، وتصدير البيانات الخام، ثم ينتقل عبر فحص الاستجابات، ومراجعة الاستجابات المكررة، ومعالجة البيانات المفقودة، وترميز البنود، والتصحيح العكسي، وتقييم الموثوقية، والتحليل الوصفي، وتحليل الارتباط، والمقارنة التباينية للمجموعات، ونمذجة الانحدار، والتدقيق التشخيصي، وإعداد مصادر التصور المرئي. يستخدم الاستبيان النموذجي أقسام مقاييس موثقة المصدر ومكيفة للدراسة بناءً على مقاييس الاكتئاب والقلق والتوتر (Depression Anxiety Stress Scales-21)، ومقياس تكمان للتسويف (Tuckman Procrastination Scale)، ومقياس الشعور النفسي بالانتماء للمدرسة (Psychological Sense of School Membership Scale)، وأدبيات قياس التفكير من الدرجة العليا، وتوثيق مقياس الرفاهية الذاتية. وتُستخدم العواطف السلبية، والتسويف الأكاديمي، والانتماء المدرسي، والتفكير من الدرجة العليا، والرفاهية الذاتية كمتغيرات نموذجية على مستوى المقياس لإظهار كيفية تحويل الاستجابات على مستوى البنود إلى مخرجات تحليلية قابلة للتتبع. وتشمل المخرجات التمثيلية جدول تدفق الفحص، وملخصاً ديموغرافياً، وإحصائيات وصفية وتحقق من المدى، وتقديرات الاتساق الداخلي، ومصفوفة ارتباط، ونتائج المقارنة التباينية، ومعاملات الانحدار، وتشخيصات البواقي والتأثير، وملفات مصادر الأشكال. يركز البروتوكول على قواعد اتخاذ القرار المحددة مسبقاً، وخريطة مقاييس مرتبطة، وسجل فحص ما قبل التحليل، والتحقق من التصحيح العكسي، والتحقق من المصادر الرقمية للأشكال. وبدلاً من اقتراح مقياس سيكومتري جديد، أو التحقق من صحة نموذج قياس، أو إقامة علاقات سببية، يوفر هذا الأسلوب إجراءً عملياً وقابلاً للتدقيق للباحثين الذين يحتاجون إلى فحص وتصحيح وتحليل وتصوير بيانات رفاهية طلاب المرحلة الجامعية القائمة على الاستبيانات. ويمكن تكييف سير العمل هذا مع الدراسات ذات الصلة القائمة على الاستبيانات عندما يتم تحديد خريطة المقاييس، والموافقة الأخلاقية، وقواعد التصحيح، وعتبات فحص الاستجابة، وملفات مصادر التصور المرئي قبل التحليل.

المقدمة

تُعد الرفاهية الذاتية نتيجة مهمة في أبحاث الطلاب لأنها تعكس كيفية تقييم الطلاب لحياتهم، وتجاربهم العاطفية، وعلاقاتهم الاجتماعية، وأدائهم اليومي داخل بيئات التعلم. وفي التعليم العالي، تكون رفاهية الطلاب متعددة الأبعاد ولا تقتصر على الرضا عن الحياة أو الضيق النفسي وحدهما1. وبناءً على ذلك، تظل بيانات الاستبيانات مفيدة عندما يحتاج الباحثون إلى فحص التجارب العاطفية والسلوكية والاجتماعية والمعرفية والتجارب المرتبطة بالرفاهية ضمن نفس الإطار التحليلي.

تعتمد قيمة بيانات الاستبيانات ليس فقط على المتغيرات المحددة، ولكن أيضًا على كيفية تحويل الاستجابات الخام إلى متغيرات تحليلية. تذكر العديد من الدراسات درجات المقياس، أو مصفوفات الارتباط، أو مقارنات المجموعات، أو نماذج الانحدار دون إظهار القرارات الوسيطة التي تربط السجلات الخام بالجداول والأشكال النهائية. قد يتم التعامل مع الاستجابات المفقودة بشكل غير متسق، أو قد يتم ترميز العناصر ذات الدرجات العكسية بشكل خاطئ، أو قد تظل الإرسالات المكررة في مجموعة البيانات، وقد تُعامل الاستجابات غير الدقيقة نتيجة لعدم الانتباه على أنها ملاحظات صالحة. لذا، يجب تخطيط قرارات البيانات المفقودة وتوثيقها والإبلاغ عنها بدلاً من التعامل معها كخطوة غير مرئية لاحقة2. كما تتطلب بيانات الاستبيانات عبر الإنترنت قواعد صريحة لجودة الاستجابة لأن السرعة المفرطة في الإجابة، أو اختيار نفس الإجابة لجميع الأسئلة (straight-lining)، أو الإجابات المتناقضة، وغيرها من أنماط الجهد المنخفض يمكن أن تشوه الإحصاءات الوصفية، وتقديرات الموثوقية، والارتباطات المرصودة3.

تكمن حداثة هذا البروتوكول في مسار التدقيق المترابط الذي يمتد من تصدير الاستبيان الخام وصولاً إلى المخرجات الإحصائية والمرئية النهائية. وبشكل محدد، يضيف سير العمل خريطة مقاييس مكتملة، وسجل فحص ما قبل التحليل، ونقطة تفتيش للتصحيح العكسي، وسجل تحقق من الدرجات، وتحقق من المصدر الرقمي للأشكال، وأثر تدقيق يربط كل جدول أو شكل بملفه المصدر. وهذا ما يميز هذه الطريقة عن الممارسات القياسية لتنظيف المسوحات، أو حساب درجات المقاييس، أو اختبارات الموثوقية، أو ممارسات التصوير البياني. وبدلاً من الاكتفاء بذكر أن بيانات الاستبيان قد نُظفت وحُللت، يحدد البروتوكول الملف الذي تم إغلاقه، والملف الذي خضع للفحص، والقواعد التي تم تطبيقها، ودرجات المقاييس التي تم إنشاؤها، والجدول الرقمي المتحقق منه المستخدم لإنشاء كل مخرج مرئي.

يتم استعراض سير العمل باستخدام بيانات مجهولة المصدر من استبيانات طلاب جامعيين تحتوي على خمسة متغيرات على مستوى المقياس: العاطفة السلبية، والتسويف الأكاديمي، والانتماء المدرسي، والتفكير من المستويات العليا، والرفاهية الذاتية. وقد اختيرت هذه المفاهيم لتقديم أمثلة عاطفية وسلوكية وسياقية مدرسية ومعرفية ونتائجية ضمن سير عمل واحد منظم وقابل للتدقيق. وقد تم ربط التسويف الأكاديمي بصعوبات الصحة النفسية اللاحقة بين طلاب الجامعات، بما في ذلك الاكتئاب والقلق والنتائج المرتبطة بالتوتر4. كما يرتبط الانتماء المدرسي والرفاهية الذاتية ارتباطاً وثيقاً بين المجموعات الطلابية، مما يدعم إدراج المقاييس المتعلقة بالانتماء والرفاهية ضمن إطار معالجة الاستبيان نفسه5. ومع ذلك، تُستخدم هذه المفاهيم في هذا البروتوكول لاستعراض سير العمل وليس لإنشاء نموذج نفسي سببي.

تتمثل الميزة المركزية لهذا البروتوكول في الفصل بين قرارات معالجة البيانات والتفسير الجوهري. حيث يتم إعداد خريطة المقياس قبل التحليل، وتحديد معايير جودة الاستجابة قبل تسجيل درجات المقياس، وإتمام التحقق من التسجيل العكسي قبل الاختبار الإحصائي، ولا يتم إنشاء الأشكال التوضيحية إلا بعد مراجعة جداول المصادر الرقمية الخاصة بها. هذا التسلسل مهم لأن مقاييس الاستجابة من نوع ليكرت تتطلب مواءمة دقيقة بين صياغة البنود، ومرتكزات الاستجابة، واتجاه التسجيل، والمعالجة الإحصائية6. كما يعطي البروتوكول الأولوية لشفافية المعالجة المسبقة والتحقق من التسجيل على تعقيد النماذج. قد تكون النماذج التنبؤية أو المتعددة المتغيرات مفيدة في أبحاث الطلاب7، ويمكن للملخصات الرسومية أن تحسن التفسير عندما تظل مرتبطة بمصفوفات رقمية تم التحقق منها8، ولكن كلاهما يعتمد على الإعداد الشفاف للمتغيرات المدخلة. لهذا السبب، يستخدم سير العمل تحليل الارتباط، والمقارنة التباينية للمجموعات، ونمذجة الانحدار، والتدقيق التشخيصي، والتصور المرئي كنموذج لأمثلة تطبيقية بدلاً من كونها ادعاءات جوهرية إلزامية.

يستهدف هذا البروتوكول الباحثين الذين يحتاجون إلى سير عمل عملي لمعالجة الاستبيانات الخاصة ببيانات مجهولة المصدر حول رفاهية الطلاب. ويعد هذا البروتوكول مناسباً عندما يتم تصدير استجابات بنود الاستبيان من منصة إلكترونية، وعندما يتطلب الأمر حساب متغيرات على مستوى المقياس من بنود من نوع ليكرت (Likert)، ويكون الهدف هو إنتاج مخرجات شفافة للوصف، والارتباط، ومقارنة المجموعات، والانحدار، والتشخيص، والتصور البياني. وهو غير مصمم لتحديد العلاقات السببية، أو التحقق من صحة مقاييس جديدة، أو استبدال التحليل العاملي التوكيدي، أو استبدال اختبارات ثبات القياس، أو أن يكون بديلاً لنمذجة الاستجابة للبند أو نمذجة المتغيرات الكامنة. وتكمن مساهمته في الجانب الإجرائي؛ حيث يجعل المسار من سجلات الاستبيان إلى الجداول والأشكال المذكورة في التقارير مرئياً وقابلاً للتكرار والتدقيق. ويتماشى هذا التركيز مع الاهتمامات الحالية المتعلقة بجودة بيانات الاستبيانات عبر الإنترنت9، وفحص الانحدار والتأثير10، وسير عمل التحليل القائم على الاستبيانات والقابل للتدقيق11.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

تمت مراجعة هذه الدراسة التي شملت مشاركين بشريين والموافقة عليها من قبل لجنة الأخلاقيات في كلية علوم الطيران بجامعة غويتشو المفتوحة (رقم الموافقة GZOU-EDU-2024-015). وقد قررت اللجنة أن الدراسة مؤهلة للإعفاء الأخلاقي لأنها استخدمت إجراءات استبيانات تطوعية ومجهولة الهوية، ولم تشكل سوى الحد الأدنى من المخاطر على المشاركين. قدم جميع المشاركين موافقة إلكترونية مستنيرة قبل إكمال الاستبيان، وكان بإمكانهم التوقف عن الإجابة في أي وقت دون أي جزاء. ونظراً لأن العديد من البنود تناولت المشاعر السلبية، أو التوتر، أو الوحدة، أو العجز، أو عدم الرضا، أو تجارب مرتبطة بالصحة النفسية، فقد وفرت صفحة الموافقة وصفحة الاستبيان النهائية معلومات الاتصال بالباحث والمؤسسة للمشاركين الذين شعروا بعدم الارتياح. وقد تم إغفال هوية مجموعة البيانات المستخدمة في هذا البروتوكول قبل عمليات الفحص والتسجيل والتحليل والتصور البياني. يتوفر الاستبيان كاملاً في الملف التكميلي 1.

1. تجهيز الاستبيان، ومواد الأخلاقيات، ومخرجات سير العمل

  1. حدد المجتمع المؤهل، ومكان الدراسة، وبناءات الاستبيان، والمخرجات التحليلية المخطط لها قبل برمجة الاستبيان.
  2. أعد طلب أخلاقيات البحث بحيث يغطي الفئة السكانية المستهدفة، وقناة الاستقطاب، ومحتوى الاستبيان، والوقت المقدر للإكمال، وحماية سرية الهوية، وتخزين البيانات، وإجراءات الانسحاب، ومعلومات دعم المشاركين، والتحليلات المخطط لها.
  3. قم بتخزين وثيقة الموافقة الأخلاقية أو وثيقة الإعفاء، وصياغة نموذج الموافقة، ونص الاستقطاب، وإصدار الاستبيان، ومعلومات دعم المشاركين، ومسار العمل المخطط له في مجلد المشروع قبل البدء في عملية جمع البيانات.
  4. حدِّد المجتمع المستهدف بأنه طلاب المرحلة الجامعية بنظام الدوام الكامل، الذين لا تقل أعمارهم عن 18 عاماً، والمسجلين حالياً في التعليم العالي، والقادرين على فهم الاستبيان، وتقديم موافقة مستنيرة.
  5. حدد معايير الاستبعاد قبل البدء في عملية التوظيف. استبعد المستجيبين الذين يرفضون تقديم الموافقة، أو الذين لا يستوفون تعريف المجتمع المستهدف، أو الذين يقدمون استجابات مكررة، أو الذين يتجاوزون حد البيانات المفقودة، أو الذين يستوفون المعايير المجمعة للاستجابات غير الصالحة الموضحة في الخطوة 1.4.
  6. ضع بيان الموافقة المستنيرة في بداية الاستبيان. ووضح فيه الغرض من الدراسة، وطبيعة المشاركة التطوعية، والوقت التقريبي للإكمال وهو 12 دقيقة، وحماية مجهولية الهوية، والحق في الانسحاب، وخطة استخدام البيانات، ومعلومات الاتصال بالباحث، ومعلومات الاتصال بجهة الدعم.
  7. لا تجمع معلومات محددة للهوية بشكل مباشر، بما في ذلك أرقام تعريف الطلاب، أو أرقام الهوية الوطنية، أو أرقام الهواتف المحمولة، أو عناوين البريد الإلكتروني الشخصية، أو عناوين السكن الجامعي، أو أي معرفات شخصية أخرى.
  8. رتب الاستبيان وفق التسلسل التالي: الموافقة المستنيرة، والمعلومات الديموغرافية، وبنود العواطف السلبية، وبنود التسويف الأكاديمي، وبنود الانتماء المدرسي، وبنود التفكير من الرتب العليا، وبنود الرفاه النفسي الذاتي.
  9. اختر الأدوات المصدرية قبل برمجة الاستبيان. في هذا البروتوكول، تم تقييم العاطفة السلبية باستخدام مقياس الاكتئاب والقلق والضغط النفسي المكون من 21 بنداً (DASS-21)، والمماطلة الأكاديمية باستخدام مقياس توكمان للمماطلة المكون من 16 بنداً، والانتماء المدرسي باستخدام مقياس الشعور النفسي بالعضوية المدرسية المكون من 18 بنداً، والتفكير عالي الرتبة باستخدام مجموعة بنود للتفكير عالي الرتبة مكونة من 20 بنداً تم تكييفها من أدبيات قياس التفكير عالي الرتبة المنشورة، والرفاه الذاتي باستخدام مقياس الرفاه الذاتي المكون من 20 بنداً والمخصص لأبحاث طلاب الجامعات.12,13,14,15,16.
  10. قم بإعداد خريطة مقياس مغلقة قبل برمجة الاستبيان. يجب أن تتضمن الخريطة ما يلي: اسم المفهوم، اسم المقياس الأصلي، المرجع الأصلي، نسخة اللغة، حالة الإذن أو التصريح، إجراءات الترجمة أو المواءمة، رمز الفقرة، نص الفقرة، نطاق الاستجابة، ركائز الاستجابة، اتجاه الدرجة، حالة الفقرات ذات الدرجات العكسية، المتغير النهائي على مستوى المقياس، وقاعدة التصحيح.
  11. صنّف مجموعة البنود على أنها مقياس مُعتمد فقط عندما يتم توثيق أداة المصدر، والاستشهاد المرجعي، وأدلة التحقق من الصلاحية، وحالة التكييف أو الترجمة. حدد أي مجموعة بنود طورها المؤلف أو كانت مخصصة لدراسة معينة في الجدول 1 و الملف التكميلي 1.
  12. يجب تثبيت إطار القياس قبل البدء في جمع البيانات. وفي حالة استخدام أدوات مترجمة أو مُكيَّفة، يجب إتمام عمليات الترجمة، والمراجعة، والمطابقة، والاختبار التجريبي قبل البدء في عملية استقطاب المشاركين.
  13. قم بإعداد حزمة تدقيق لسير العمل تتضمن ملف الاستبيان المقفل، وخريطة المقياس، وقائمة مراجعة تصدير البيانات الخام، وسجل الفرز، وسجل التحقق من تسجيل الدرجات، وسجل التحليل، ونموذج جدول مصادر الأشكال، وملف صيغة أو نص التحليل البرمجي.
  14. استخدم أسماء ملفات ذات إصدارات محددة لجميع مخرجات سير العمل.
  15. حدد الأعمدة المطلوبة لكل ملف تدقيق.
    1. يتضمن سجل الفرز معرف السجل، ومعيار الفرز، وحالة التأشير، وحالة الاستبعاد، وسبب الاستبعاد، وتاريخ اتخاذ القرار، والأحرف الأولى من اسم المراجع.
    2. تتضمن خريطة المقياس اسم البنية، ومصدر المقياس، ورمز الفقرة، وصياغة الفقرة، ونطاق الاستجابة، ومحددات الاستجابة، وحالة التسجيل العكسي، والاسم النهائي للمتغير، وقاعدة التسجيل، وحالة الإذن أو التكييف.
    3. يتضمن سجل التحقق من تسجيل الدرجات رمز العنصر، ونطاق القيمة الأصلي، ونطاق القيمة المعاد ترميزها، وصيغة التسجيل العكسي، ونتيجة فحص النطاق، وحالة التباين، والتصحيح الذي تم إجراؤه، وتاريخ التصحيح.
    4. يتضمن جدول مصدر الأشكال رقم الشكل، ورقم اللوحة، وجدول المصدر، والمتغيرات المرسومة، والإحصائية المعروضة، وحجم العينة، وحالة التحقق.
  16. حدد سير العمل التحليلي قبل برمجة الاستبيان: إدارة المسح، وتصدير البيانات الخام، وفحص الاستجابات، وحساب درجات المقياس، وتقييم الموثوقية، والتحليل الوصفي، وتحليل الارتباط، ومقارنة المجموعات ذات القيم المرتفعة والمنخفضة، ونمذجة الانحدار، والفحوصات التشخيصية، وتحضير التصور البياني.17.
  17. قم بصياغة البروتوكول بناءً على القرارات والعمليات ومخرجات التحقق، بدلاً من مسارات قوائم البرامج.
  18. قدم موارد سير العمل عندما تسمح سياسات المؤسسة والمجلة بذلك، بما في ذلك ملف الاستبيان، وخريطة المقياس، ونموذج سجل الفحص، ونموذج سجل التسجيل، وملف صيغة أو نص التحليل، وجداول مصادر الأشكال.
    ملاحظة: الشكل 1 يوضح المسار بدءاً من إعداد الاستبيان وصولاً إلى تصدير البيانات الخام، وفحص الاستجابات، وتسجيل درجات المقياس، والتحليل الإحصائي، والفحوصات التشخيصية، ومخرجات التصوير البياني. جدول 1 يوضح الأداة الأصلية، وعدد البنود، ونطاق الاستجابة، وإطار التسجيل، وقاعدة التسجيل العكسي، وحالة الإذن أو التكييف، والمتغير النهائي على مستوى المقياس لكل مفهوم.

2. تهيئة وتوزيع الاستبيان

  1. التأكد من أن منصة الاستبيان تدعم خاصية بوابات الموافقة، والعناصر المطلوبة، ومراجعة عمليات الإرسال المكررة، والتقاط الطوابع الزمنية، وتسجيل مدة الاستجابة.
  2. إنشاء الاستبيان باستخدام منصة المسح عبر الإنترنت المدرجة في جدول المواد. برمجة الاستبيان وفقاً لخريطة المقياس المعتمدة.
  3. مقارنة الاستبيان المبرمج مع خريطة المقياس المعتمدة عنصراً تلو الآخر قبل نشر رابط المسح. تسجيل أي تصحيحات في سجل الدراسة.
  4. تعيين عنصر الموافقة المستنيرة كأول عنصر مطلوب. إيقاف الاستبيان تلقائياً عندما يختار المشارك "لا أوافق على المشاركة".
  5. برمجة أقسام المقياس الديموغرافي والنفسي وفقاً للترتيب المحدد في الخطوة 1.8. استخدام أكواد العناصر التي تطابق خريطة المقياس.
  6. تعيين عناصر المقياس النفسي كعناصر مطلوبة فقط عندما تسمح الموافقة الأخلاقية أو الإعفاء، وعندما يتمكن المشاركون من الانسحاب دون أي جزاء. في حال عدم السماح بالاستجابات القسرية، يتم تسجيل قاعدة البيانات المفقودة قبل البدء في جمع البيانات.
  7. عرض ركائز الاستجابة قبل كل قسم من أقسام المقياس، والحفاظ على اتساق الركائز داخل كل مقياس18.
  8. تعطيل عمليات الإرسال المتكررة عندما توفر منصة المسح هذه الوظيفة. الاحتفاظ بأي معرف جهاز أو متصفح أو منصة أو معرف إرسال مجهول مطلوب لمراجعة الاستجابات المكررة.
  9. تفعيل التسجيل التلقائي لوقت الإرسال ومدة الإكمال.
  10. تحديد فترة فتح الاستبيان بـ 7 أيام تقويمية، أو استخدام نافذة الجمع المعتمدة من لجنة الأخلاقيات.
  11. إرسال رابط الاستبيان عبر قناة التوظيف المؤسسية المعتمدة. تقديم نفس التعليمات المكتوبة لجميع المشاركين.
  12. إغلاق الاستبيان بعد انتهاء نافذة الجمع المحددة مسبقاً.
    ملاحظة: الاحتفاظ بصيغة التوظيف، ورابط الاستبيان، وتواريخ الفتح والإغلاق، وإعدادات المنصة، وصيغة الموافقة، والنسخة النهائية من الاستبيان، وإعدادات تصدير المنصة في سجل الدراسة.

3. تصدير البيانات الخام وتأمينها

  1. قم بتصدير استجابات الاستبيان المكتملة كملف جدول بيانات فور إغلاق نافذة الجمع.
  2. احفظ الملف المصدر الأول كمجموعة بيانات خام مقفلة. لا تقم بتعديل هذا الملف.
  3. أنشئ نسخة عمل واحدة لعمليات الفرز والتقييم والتحليل. سمِّ الملف بالتاريخ ورقم الإصدار ومعرف المشروع.
  4. تأكد من أن الملف المصدر يحتوي على صف واحد لكل مستجيب وعمود واحد لكل متغير ديموغرافي، أو بند في الاستبيان، أو متغير الطابع الزمني، أو متغير المنصة، أو حقل منصة مشتق.
  5. خزن مجموعة البيانات الخام المقفلة، ونسخة العمل، وخريطة المقياس، وملف الاستبيان، وسجل الدراسة، وسجل الفرز، وسجل التحقق من التقييم، وسجل التحليل، وجداول مصادر الأشكال، وملف الصيغة أو البرمجية في مجلد مشروع محمي بكلمة مرور.
  6. تحقق من أن مجموعة البيانات لا تحتوي على أي معلومات تحدد الهوية بشكل مباشر. قم بإزالة أي حقل تعريف غير متوقع من نسخة العمل قبل التحليل، وسجل اسم الحقل، وسبب الإزالة، وتاريخ الإزالة، والمراجع المسؤول في سجل الدراسة.
  7. تحقق من إمكانية تحديد الهوية غير المباشرة قبل مشاركة أو نشر البيانات على مستوى المشاركين. راجع الخلايا الديموغرافية الصغيرة الناتجة عن مجموعات من الجنس، والعمر، والسنة الدراسية، وفئة المؤسسة، وفئة التخصص الأكاديمي. إذا كانت الخلية تحتوي على أقل من خمسة مستجيبين، فقم بدمج الفئات، أو حجب الخلية، أو تقديم بيانات مجمعة فقط.
  8. سجل حالة توفر البيانات في سجل الدراسة، بما في ذلك ما إذا كانت البيانات على مستوى المشاركين متاحة، أو مقيدة بسبب متطلبات الأخلاقيات أو الخصوصية، أو مستبدلة بمجموعة بيانات سير عمل مجمعة.
  9. أنشئ سجلاً للفرز قبل تنظيف البيانات. سجل حجم العينة الخام، ومعيار الفرز، وعدد السجلات المحددة، وعدد السجلات المزالة، وعدد السجلات المستبقاة، وسبب الاستبعاد، وتاريخ القرار، والأحرف الأولى من اسم المراجع.
  10. أنشئ ملف تتبع للتحليل قبل التحليل الإحصائي. سجل اسم البرنامج، وإصدار البرنامج، ونظام التشغيل، وأسماء الملفات، وإصدار البيانات، وإصدار البرمجية أو الصيغة، وتاريخ كل عملية تحليل.
    ملاحظة: استخدم مجموعة البيانات الخام المقفلة للتحقق فقط. قم بإجراء جميع عمليات الفرز والتقييم والتحليل باستخدام نسخة العمل.

4. فحص الاستجابات وبناء مجموعة البيانات التحليلية

  1. تطبيق قواعد الاستبعاد ومراقبة الجودة المحددة مسبقاً قبل حساب أي درجة على مستوى المقياس.
  2. تطبيق قواعد الفرز على النسخة العاملة بهذا الترتيب: حالة الموافقة، الأهلية، التسليمات المكررة، البيانات المفقودة، مدة الاستجابة، الاستجابة على خط واحد، القيم الخارجة عن النطاق، ومؤشرات جودة الاستجابة المجمعة.
  3. بعد كل عملية فرز، يتم تسجيل عدد السجلات التي تم تمييزها، وإزالتها، والاحتفاظ بها في سجل الفرز. يجب عدم استبدال الإصدارات السابقة من الملف العامل.
  4. إزالة جميع السجلات التي تم فيها تحديد بند الموافقة المستنيرة بـ "لا" أو تُرِكت دون إجابة.
  5. إزالة جميع السجلات التي لا تستوفي معايير الاشتمال المحددة في الخطوة 1.4.
  6. الفرز للبحث عن التسليمات المكررة باستخدام معرفات الاستجابة المجهولة، ووقت التسليم، وعلامات التسليم المكرر الخاصة بالمنصة، وأنماط الاستجابة المتكررة.
  7. الاحتفاظ بأول تسليم كامل عند اكتشاف إدخالات مكررة، ما لم يوجد سبب موثق يدعم الاحتفاظ باستجابة كاملة لاحقة.
  8. تصحيح جميع قواعد جودة الاستجابة قبل حساب درجات المقياس. يلخص الجدول 2 عتبات الاستبعاد، وعتبات التمييز، والأساس المنطقي، والدعم الأدبي، وخطة تحليل الحساسية المستخدمة في سير العمل.
  9. الفرز للبحث عن البيانات المفقودة. يتم استبعاد المستجيب عندما يكون أكثر من 20% من جميع بنود المقياس مفقودة. يتم استبدال البند المفقود المنعزل بمتوسط درجة المستجيب لنفس المقياس فقط عندما يكون قد تم إكمال 80% على الأقل من ذلك المقياس. لا يتم تعويض المتغيرات الديموغرافية ما لم يكن المتغير غير مستخدم في أي تحليل.
  10. تسجيل عدد المستجيبين الذين تم استبعادهم بسبب فقدان أكثر من 20% من بنود المقياس، وعدد الذين خضعوا لتعويض المتوسط داخل المقياس. في مجموعة البيانات الحالية، تم استبعاد 4 مستجيبين بسبب فقدان أكثر من 20% من بنود المقياس، وخضع 21 مستجيباً لتعويض المتوسط داخل المقياس لـ 37 بنداً مفقوداً منعزلاً.
  11. الفرز للبحث عن مدة الاستجابة. يتم تمييز الاستجابات التي اكتملت في أقل من 180 s. يتم التعامل مع هذه القيمة كعلامة تسريع بدلاً من كونها قاعدة استبعاد تلقائية.
  12. الفرز للبحث عن الاستجابات على خط واحد. يتم تمييز الاستجابة عندما يتم اختيار الخيار نفسه لأكثر من 90% من جميع بنود مقياس ليكرت. يتم التعامل مع هذه القيمة كعلامة نمط استجابة بدلاً من كونها قاعدة استبعاد تلقائية.
  13. الفرز للبحث عن مؤشرات إضافية لبذل جهد منخفض، بما في ذلك أدلة على تسليمات مكررة، أو طوابع زمنية مستحيلة، أو سلاسل استجابة متكررة عبر تسليمات منفصلة، أو تعارضات بين البيانات الوصفية للمنصة ومحتوى الاستبيان.
  14. إزالة الاستجابة المميزة فقط عندما يشير مؤشران على الأقل من مؤشرات مراقبة الجودة إلى استجابة غير صالحة، مثل وقت إكمال قصير للغاية مقترن بالاستجابة على خط واحد، أو أدلة على تسليم مكرر، أو بيانات وصفية مستحيلة للمنصة19.
  15. تسجيل جميع السجلات المميزة، حتى عند الاحتفاظ بها. في مجموعة البيانات الحالية، تم تمييز 19 استجابة بسبب مدة إكمال < 180 s، وتم تمييز 8 استجابات بسبب استجابة على خط واحد بنسبة >90%، وتم استبعاد 13 سجلاً لأنها استوفت مؤشرين أو أكثر من مؤشرات جودة الاستجابة.
  16. الفرز للبحث عن القيم الخارجة عن النطاق. التأكد من أن بنود العواطف السلبية تقع ضمن 1–4، وبنود المماطلة الأكاديمية، والانتماء المدرسي، والتفكير من الدرجة العليا تقع ضمن 1–5، وبنود الرفاه الذاتي تقع ضمن 1–6.
  17. تصحيح القيمة فقط عندما يظهر التصدير الأصلي بوضوح خطأ في التنسيق. لا يتم تغيير الدرجات النفسية الصحيحة لمجرد أنها تبدو مرتفعة أو منخفضة بشكل غير عادي.
  18. إنشاء جدول تدفق الفرز الذي يوضح الاستبيانات المقدمة، واستبعادات الموافقة والأهلية، واستبعادات التكرار، واستبعادات البيانات المفقودة، وعلامات جودة الاستجابة، واستبعادات مراقبة الجودة المجمعة، وتعويضات البنود المنعزلة، والحالات التحليلية المحتفظ بها، وحجم العينة التحليلية النهائي.
  19. إكمال جدول تدفق الفرز باستخدام سجل الفرز المقفل والاحتفاظ بسجل تدقيق مُصدّر لقرارات الفرز. في مجموعة البيانات الحالية، كان تدفق الفرز كما يلي: الاستبيانات المقدمة، n = 448؛ استبعادات الموافقة أو الأهلية، n = 6؛ التسليمات المكررة التي تمت إزالتها، n = 5؛ السجلات المستبعدة بسبب فقدان >20% من بنود المقياس، n = 4؛ السجلات المستبعدة بسبب مؤشرين أو أكثر من مؤشرات جودة الاستجابة، n = 13؛ مجموعة البيانات التحليلية النهائية، n = 420.
  20. حفظ السجلات المحتفظ بها كمجموعة بيانات تحليلية. استخدام اسم ملف جديد بإصدار محدد والاحتفاظ بسجل الفرز مع مجموعة البيانات التحليلية.
    ملاحظة: الاحتفاظ بالدرجات المتطرفة الصحيحة ما لم توجد مشكلة موثقة في جودة الاستجابة.

5. تسجيل درجات المقاييس النفسية

  1. لا تحول الاستجابات على مستوى البنود إلى متغيرات على مستوى المقياس إلا بعد إتمام فحص الاستجابات وحفظ مجموعة البيانات التحليلية.
  2. قم بترميز جميع البنود من نوع ليكرت (Likert) وفقاً لمراسِي الاستجابة في الاستبيان المعتمد وقواعد التسجيل في خريطة المقياس.
  3. احتفظ بمتغيرات البنود الأصلية دون تغيير، وأنشئ متغيرات مشتقة منفصلة للبنود التي تم إعادة ترميزها أو عكس تسجيلها.
  4. قم بتسجيل كل مقياس وفقاً لخريطة المقياس المعتمدة وأداة المصدر المقابلة أو دليل التسجيل.
  5. قم بعكس تسجيل بنود الرفاهية الذاتية المحددة قبل حساب درجة الرفاهية الذاتية. بالنسبة لمقياس الاستجابة من 1–6، احسب كل بند معكوس كطرح الدرجة الأصلية من 7، وأضف _R إلى اسم المتغير المشتق.
  6. استخدم المتغيرات معكوسة التسجيل، وليس المتغيرات الأصلية، عند حساب الرفاهية الذاتية.
  7. احسب درجة كل مستوى مقياس كمتوسط لبنوده المحتفظ بها: العاطفة السلبية، والتسويف الأكاديمي، والانتماء المدرسي، والتفكير من الرتب العليا، والرفاهية الذاتية.
  8. سمِّ المتغيرات النهائية على مستوى المقياس كالتالي: Negative emotion، وAcademic procrastination، وSchool belongingness، وHigher-order thinking، وSubjective well-being.
  9. تحقق من القيمة الدنيا والقصوى لكل متغير على مستوى المقياس مقابل نطاق الاستجابة النظري. وأعد فحص الترميز، وعكس التسجيل، ومعالجة القيم المفقودة إذا وقعت أي درجة خارج النطاق المتوقع.
  10. تحقق من اتجاه كل مقياس مقابل خريطة المقياس قبل التحليل الاستدلالي؛ حيث يجب أن تعكس الدرجات الأعلى الاتجاه المقصود للمفهوم.
  11. أجرِ تدقيقاً لعكس التسجيل قبل التحليل. أعد حساب البنود معكوسة التسجيل لمجموعة فرعية عشوائية من السجلات أو لجميع البنود معكوسة التسجيل عندما يكون ذلك ممكناً، وسجل نتيجة التدقيق في سجل تحقق التسجيل.
  12. في حال اكتشاف خطأ في التسجيل، قم بتصحيح المتغير المشتق، وأعد توليد درجة المقياس المتأثرة، وحدّث سجل تحقق التسجيل، وأعد تشغيل جميع التحليلات اللاحقة والجداول المصدرية للأشكال بناءً على مجموعة البيانات التحليلية المصححة.
    ملاحظة: تعامل مع عكس التسجيل والتحقق من النطاق كنقاط تفتيش مطلوبة قبل تحليل الارتباط، أو مقارنة المجموعات، أو نمذجة الانحدار، أو التصور البياني.

6. تقييم الاتساق الداخلي والخصائص الوصفية

  1. احسب الاتساق الداخلي، وارتباطات البند بالمجموع المصححة، والإحصاءات الوصفية لكل مقياس باستخدام متغيرات البنود المحددة في خريطة المقياس المقفلة.
  2. سجل قيمة ألفا كرونباخ (Cronbach’s alpha)، ورقم البند، وحجم العينة الصحيحة، وارتباطات البند بالمجموع المصححة، وقيم "ألفا في حال حذف البند" لكل مقياس.
  3. استخدم قيمة ألفا كرونباخ 0.70 كحد أدنى مقبول لمستوى الموثوقية في سير العمل هذا. وقبل إزالة أي بند، تحقق من صياغة البند، واتجاه الدرجة، والتسجيل العكسي، ومواءمة المفهوم، ووثائق الأداة المصدرية20.
  4. احسب أوميجا ماكدونالد (McDonald’s omega) كتقدير إضافي للموثوقية عندما تدعم بيئة التحليل ذلك. وأدرج قيمة أوميجا مع ألفا كرونباخ عندما يؤدي التقديران إلى تفسيرات مختلفة للموثوقية.
  5. افحص أي بند لديه ارتباط بند بالمجموع مصحح سالب أو منخفض جداً قبل النظر في إزالته. وتعامل مع ذلك أولاً كمشكلة محتملة في الترميز، أو التسجيل العكسي، أو مواءمة المفهوم.
  6. لا تقم بإزالة بند لمجرد زيادة قيمة ألفا كرونباخ. يجب أن تكون إزالة البند مبررة بناءً على دليل التصحيح، وصياغة البند، وارتباط البند بالمجموع المصحح، والملاءمة المفاهيمية، والتحقق الموثق من التصحيح.
  7. احسب الإحصاءات الوصفية لجميع المتغيرات الخمسة على مستوى المقياس، بما في ذلك المتوسط، والانحراف المعياري، والحد الأدنى، والحد الأقصى، والالتواء، والتفرطح.
  8. تحقق من تركيز الأرضية أو السقف (floor or ceiling concentration) عن طريق تسجيل نسبة المستجيبين عند أدنى وأقصى درجة ممكنة لكل مقياس.
  9. سجل تقديرات الموثوقية، وتشخيصات البند بالمجموع، والإحصاءات الوصفية، وأي قرارات تصحيحية في سجل التحليل.
    ملاحظة: تُستخدم ألفا كرونباخ كنقطة تحقق من الموثوقية، وليس كإجراء كامل للتحقق السيكومتري. عندما يكون تقييم القياس الرسمي مطلوباً، قم بتعزيز سير العمل هذا باستخدام أوميجا ماكدونالد، أو التحليل العاملي التوكيدي، أو اختبار الثبات القياسي، أو نمذجة استجابة البند، أو طرق المتغيرات الكامنة الأخرى.

7. إجراء تحليل الارتباط

  1. استخدم المتغيرات الخمسة التي تم التحقق من مستواها القياسي: العاطفة السلبية، والتسويف الأكاديمي، والانتماء المدرسي، والتفكير من order أعلى، والرفاهية الذاتية.
  2. قبل حساب ارتباطات بيرسون، افحص التوزيعات ومخططات التشتت ثنائية المتغير لكل زوج من المتغيرات ذات المستوى القياسي.
  3. قيّم ما إذا كانت المتغيرات تظهر تباينًا في الدرجات مستمرًا تقريبًا، أو التواءً شديدًا، أو علاقات غير خطية، أو أنماطًا مؤثرة من القيم المتطرفة.
  4. احسب معاملات ارتباط بيرسون وقيم p ثنائية الذيل لجميع أزواج المتغيرات ذات المستوى القياسي عندما تكون الافتراضات مقبولة لتحليل الارتباط الوصفي.
  5. سجل معامل الارتباط، وقيمة p، وحجم العينة، واتجاه الارتباط لكل زوج من المتغيرات.
  6. قم بتقرير معاملات الارتباط حتى ثلاثة منازل عشرية.
  7. قارن اتجاه كل معامل بخريطة المقياس. أعد فحص تسجيل البنود إذا كان المعامل يناقض اتجاه البنية المقصود.
  8. احفظ مصفوفة الارتباط التي تم التحقق منها كجدول مصدر رقمي للخريطة الحرارية للارتباط في قسم النتائج التمثيلية.
  9. عندما تكون التوزيعات ملتوية بشكل ملحوظ، أو عندما تكون هناك حاجة إلى حساسية المقياس الترتيبي، أو عندما تشير مخططات التشتت إلى ارتباطات رتيبة ولكن غير خطية، كرر التحليل باستخدام ارتباط سبيرمان وقارن اتجاه ومقدار الارتباطات النسبي.
  10. سجل ما إذا كانت نتائج بيرسون وسبيرمان قد أدت إلى نفس التفسير الجوهري.
    ملاحظة: استخدم تحليل الارتباط كفحص للارتباط الوصفي ومراجعة لاتجاه التسجيل في آن واحد.

8. إنشاء مجموعات الرفاهية الذاتية المرتفعة والمنخفضة

  1. استخدم مجموعة البيانات التحليلية التي تم تنظيفها وتسجيلها. لا تعُد إلى البيانات المصدرة الخام لإنشاء المجموعات.
  2. استخدم درجة الرفاهية الذاتية المستمرة كمحصلة أولية لنمذجة الانحدار. استخدم تقسيم المجموعات (عالية-منخفضة) فقط للمقارنة التباينية للملفات التعريفية.
  3. قم بفرز المستجيبين حسب درجة الرفاهية الذاتية من الأعلى إلى الأدنى.
  4. طبق قاعدة المجموعات المتطرفة المحددة مسبقاً بنسبة 27% لتعريف مجموعات الرفاهية الذاتية العالية والمنخفضة. وثّق الأساس المنطقي لهذه العتبة في الجدول 2 وسجل التحليل.
  5. عيّن المستجيبين في أعلى 27% إلى مجموعة الرفاهية الذاتية العالية، والمستجيبين في أدنى 27% إلى مجموعة الرفاهية الذاتية المنخفضة.
  6. احتفظ بنسبة 46% الوسطى في مجموعة البيانات التحليلية الكاملة للإحصاءات الوصفية، وتحليل الارتباط، ومقارنة الجنس، ونمذجة الانحدار، ولكن استبعد هذه الحالات من التباين بين المجموعتين العالية والمنخفضة.
  7. أنشئ متغيراً للمجموعات باسم Subjective well-being group. قم بترميز المجموعة العليا كـ High، والمجموعة الدنيا كـ Low، وبقية المستجيبين كـ Middle.
  8. تأكد من أن المجموعات العالية والمنخفضة تحتوي على العدد المقصود من الحالات. في حال حدوث تساوٍ في الدرجات عند حد 27%، طبق قاعدة معالجة التساوي المحددة مسبقاً وسجل القرار في سجل التحليل.
  9. أجرِ فحص الحساسية عندما يؤدي حد 27% إلى عضوية غير مستقرة في المجموعات بسبب تساوٍ في الدرجات أو صغر حجم العينة. استخدم قاعدة بديلة محددة مسبقاً، مثل التقسيم الثلاثي (tertile grouping)، وأفد ما إذا كان التفسير قد ظل دون تغيير.
    ملاحظة: يعد تقسيم المجموعات (عالية-منخفضة) إجراءً تباينياً وصفياً. ولا ينبغي أن يحل محل درجة الرفاهية الذاتية المستمرة في نموذج الانحدار الأساسي.

9. مقارنة بين مجموعات الرفاهية الذاتية المرتفعة والمنخفضة

  1. قم بتصفية مجموعة البيانات التحليلية للاحتفاظ فقط بالمستجيبين الذين تم ترميزهم كـ "مرتفع" (High) أو "منخفض" (Low) في متغير تجميع الرفاهية الذاتية.
  2. قارن بين المجموعتين المرتفعة والمنخفضة فيما يتعلق بالعاطفة السلبية، والتسويف الأكاديمي، والانتماء المدرسي، والتفكير من الرتب العليا.
  3. قبل إجراء مقارنة المجموعات، افحص التوزيعات الخاصة بكل مجموعة، وأحجام العينات، وتساوي التباين لكل متغير.
  4. استخدم اختبار t للعينات المستقلة عندما تكون افتراضات التوزيع والتباين مقبولة. واستخدم اختبار Welch’s t عندما لا يكون افتراض تساوي التباين مدعوماً.
  5. سجل متوسطات المجموعات، والانحرافات المعيارية، وفروق المتوسطات، وقيم t، ودرجات الحرية، وقيم p، وفترات الثقة 95%.
  6. احسب قيمة Cohen’s d لكل فرق بين المجموعات وفسر حجم التأثير مع قيمة p-value.
  7. افحص ما إذا كان اتجاه كل فرق بين المجموعات يتفق مع تعريفات المفاهيم ومصفوفة الارتباط.
  8. احفظ جدول مقارنة المجموعات الذي تم التحقق منه كمصدر عددي لأي تمثيل بصري لمقارنة المجموعات.
  9. أبلغ عن هذا التحليل كتباين بين ملفات تعريف الرفاهية الذاتية القصوى.
    ملاحظة: لا تفسر المقارنة بين المجموعتين المرتفعة والمنخفضة كدليل سببي.

10. فحص الاختلافات بين الجنسين

  1. قم بإزالة مرشح مجموعة (العالي-المنخفض) والعودة إلى مجموعة البيانات التحليلية الكاملة.
  2. استخدم الجنس كمتغير تجميع وصفي بدلاً من استخدامه كتعرض سببي.
  3. قارن بين المستجيبين من الإناث والذكور فيما يتعلق بالعواطف السلبية، والتسويف الأكاديمي، والانتماء المدرسي، والتفكير من order العالي، والرفاه النفسي الذاتي.
  4. قبل إجراء المقارنة، افحص أحجام العينات الخاصة بكل مجموعة، والبيانات المفقودة، والتوزيعات، وتساوي التباين.
  5. استخدم اختبار t للعينات المستقلة عندما تكون الافتراضات مقبولة. واستخدم اختبار Welch’s t-test عندما لا يكون افتراض تساوي التباين مدعوماً.
  6. سجل المتوسطات الحسابية للمجموعات، والانحرافات المعيارية، وفروق المتوسطات، وقيم t، ودرجات الحرية، وقيم p، وفترات الثقة 95%، وقيم Cohen’s d.
  7. فسر الفروق بين الجنسين وصفياً وأبلغ عن أحجام التأثير مع قيم p.
  8. لا تستخدم نتائج مقارنة الجنس لتبرير الاستبعاد اللاحق (post hoc)، أو تعديل المقياس، أو التفسير السببي.
    ملاحظة: تم إدراج مقارنات الجنس كفحوصات وصفية للمجموعات الفرعية ضمن سير عمل هذا الاستبيان المقطعي.

11. تقدير نموذج الانحدار

  1. استخدم الرفاهية الذاتية كمتغير تابع.
  2. استخدم العاطفة السلبية، والتسويف الأكاديمي، والانتماء المدرسي، والتفكير من المستويات العليا كمتنبئات متزامنة على مستوى المقياس21.
  3. استخدم متغيرات المقياس المستمرة التي تم إنشاؤها أثناء تسجيل المقياس. لا تستبدل درجة الرفاهية الذاتية المستمرة بمتغير التصنيف (مرتفع-منخفض).
  4. قم بملاءمة النموذج الأساسي باستخدام الانحدار الخطي المتعدد ذي الدخول المتزامن.
  5. سجل المعاملات غير المعيارية، والمعاملات المعيارية، والأخطاء المعيارية، وقيم t، وقيم p، وفترات الثقة 95%، وR2، وR2 المعدلة، والتسامح، وعامل تضخم التباين.
  6. استخدم قيم عامل تضخم التباين التي تقل عن 5.00 كحد فاصل لغياب التعدد الخطي الشديد.
  7. افحص مخططات التشتت ثنائية المتغير، أو مخططات الانحدار الجزئي، أو مخططات المكونات زائد البواقي لتقييم ما إذا كانت الارتباطات بين المتنبئات والرفاهية الذاتية خطية تقريبًا.
  8. قيم استقلالية البواقي باستخدام إحصائية Durbin-Watson.
  9. قيم طبيعية البواقي باستخدام مخطط Q-Q للبواقي واختبار طبيعية رسمي عندما يكون ذلك مناسبًا لحجم العينة.
  10. قيم تجانس التباين باستخدام مخطط للبواقي المعيارية مقابل القيم المتنبأ بها المعيارية.
  11. احفظ البواقي المعيارية، والقيم المتنبأ بها المعيارية، وقيم الرافعة، ومسافة Cook للتحقق التشخيصي.
  12. قم بتقدير نموذج معدل تكميلي يتضمن المتنبئات النفسية الأربعة والمتغيرات الديموغرافية المذكورة في وصف العينة، بما في ذلك الجنس، والعمر، والسنة الدراسية، وفئة المؤسسة، وفئة التخصص الأكاديمي، وذلك عند توفر هذه المتغيرات وتوزيعها بشكل كافٍ.
  13. قارن النموذج الأساسي بالنموذج المعدل التكميلي. سجل ما إذا كان اتجاه وحجم والتفسير الإحصائي للمتنبئات النفسية الأربعة يظل مستقرًا بعد التعديل الديموغرافي.
  14. احفظ المعاملات المعيارية التي تم التحقق منها وفترات الثقة 95% من النموذج الأساسي كجدول مصدر رقمي لمخطط المعاملات في قسم النتائج النموذجية22.
    ملاحظة: فسر معاملات الانحدار كارتباطات شرطية، وليس كآثار سببية. يُستخدم النموذج المعدل ديموغرافيًا في تحليل الحساسية لتقييم ما إذا كانت استنتاجات سير العمل تظل مستقرة بعد مراعاة المتغيرات الخلفية المتاحة.

12. تشخيص نموذج الانحدار

  1. افحص البواقي المعيارية من نموذج الانحدار الملائم. حدد الحالات التي تكون فيها القيم المطلقة للبواقي المعيارية أكبر من 3.00.
  2. افحص قيم الرافعة (leverage values) ومسافة كوك (Cook’s distance) للملاحظات المؤثرة.
  3. حدد الملاحظات التي تزيد مسافة كوك فيها عن 4/n على أنها مؤثرة محتملة، حيث تمثل n حجم العينة التحليلية. تعامل مع مسافة كوك التي تزيد عن 1.00 كعتبة مرجعية للتأثير الشديد وليس كحد الفحص الوحيد.
  4. افحص مخطط البواقي مقابل القيم المتوقعة (residual-versus-predicted plot) للكشف عن عدم الخطية، وتباين التباين، والتكتل غير المعتاد.
  5. افحص مخطط Q-Q للبواقي ونتيجة اختبار طبيعية البواقي. سجل ما إذا كان تقييم الطبيعية يدعم استخدام النموذج الخطي لتحليل الارتباط الوصفي.
  6. سجل إحصائية Durbin-Watson وحدد ما إذا كان استقلال البواقي مقبولاً.
  7. راجع جميع الحالات المحددة بناءً على سجل الفحص، وسجل التحقق من تسجيل الدرجات، ومعايير الأهلية.
  8. احتفظ بالحالات المحددة عندما تمثل ملاحظات صالحة ولا تعكس أخطاء في إدخال البيانات، أو أخطاء في تسجيل الدرجات، أو تقديمات مكررة، أو انتهاكات لمعايير الأهلية، أو مشكلات موثقة في جودة الاستجابة.
  9. صحح أو استبعد الحالة المحددة فقط عندما يحدد مسار التدقيق خطأً إجرائياً، أو خطأً في الأهلية، أو الترميز، أو تسجيل الدرجات، أو إدخال البيانات يكون موثقاً.
  10. أعد تشغيل نموذج الانحدار بعد أي تصحيح موثق، وقارن المعاملات، وفترات الثقة، و R2، و R2 المعدلة، ومخرجات التشخيص مع النموذج الأصلي.
  11. أجرِ فحص حساسية التأثير عن طريق إعادة ملائمة النموذج بعد استبعاد الحالات التي تزيد مسافة كوك فيها عن 4/n. أبلغ عما إذا كان التفسير الجوهري قد تغير.
  12. سجل قرار التشخيص النهائي في سجل التحليل، بما في ذلك عدد الحالات المحددة بواسطة البواقي المعيارية، وعدد الحالات المحددة بمسافة كوك أكبر من 4/n، وأقصى مسافة كوك، وإحصائية Durbin-Watson، والاستنتاج المستخلص من فحوصات طبيعية وخطية البواقي.
    ملاحظة: لا تستبعد الحالات المؤثرة لمجرد تحسين ملائمة النموذج. يجب أن يستند الاستبعاد أو التصحيح إلى سبب موثق في مسار التدقيق.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

مجموعة البيانات التحليلية الناتجة بعد فحص الاستجابات
أدى سير عمل فحص الاستجابات إلى إنشاء مجموعة بيانات تحليلية مكونة من 420 سجلاً مجهول الهوية للطلاب من أصل 448 استبياناً مُقدماً. وقد سجل سجل الفحص كل نقطة من نقاط اتخاذ القرار. تم استبعاد ستة سجلات لعدم استيفاء متطلبات الموافقة أو الأهلية، وحُذفت خمس مشاركات مكررة، كما استُبعدت أربعة سجلات بسبب فقدان أكثر من 20% من جميع بنود المقياس، واستُبعدت 13 سجلاً لاستيفائها مؤشرين أو أكثر من مؤشرات جودة الاستجابة. كما تم وضع علامة تمييز على تسع عشرة استجابة بس...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

يعمل هذا البروتوكول على توحيد عملية شائعة ولكنها غالباً ما تكون غير مُبلغ عنها بشكل كافٍ في الدراسات القائمة على الاستبيانات حول الرفاهية: وهي الانتقال من سجلات الاستجابة الخام إلى البيانات المفروزة، ومتغيرات المقاييس المسجلة، والمخرجات الإحصائية، والملفات الجاهزة للتصور البياني. ولا تكمن مساهمة هذا البروتوكول في تطوير نظرية جديدة للرفاهية الذاتية أو اقتراح نموذج سببي، بل يوفر سير العمل مساراً قابلاً للتدقيق لتكوين الاستبيان، وفرز الاستجابات، وتسجيل المقاييس، والتحقق من الموثوقية، والتحليل الوصفي، وتحليل الارتباط، وتشخيص...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

يصرح المؤلفون بعدم وجود أي تضارب في المصالح.

شكر وتقدير

يتوجه المؤلفون بالشكر لطلاب الكلية الذين شاركوا في استبيان الدراسة لدعمهم خلال عملية جمع البيانات. كما يشكر المؤلفون المحاضرين والمساعدين البحثيين المعنيين لمساعدتهم في توزيع الاستبيانات، وتنظيم البيانات، والتحقق من النتائج، وإعداد الجداول والأشكال. لم يتلقَ هذا العمل أي تمويل محدد.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
broom R packageCRANR packageتُستخدم لتحويل مخرجات الانحدار إلى جداول مُهيكلة للمعاملات وملخصات النماذج.
car R packageCRANR packageتُستخدم للتحقق من عامل تضخم التباين ودعم تشخيص الانحدار.
Depression Anxiety Stress Scales-21 source documentationPsychology Foundation of AustraliaLovibond and Lovibond, 1995وثائق المصدر لقسم العواطف السلبية. استخدم سير العمل صياغة مكيفة مع الدراسة تتماشى مع تقييم الحالة العاطفية السلبية الحديثة.
dplyr R packageCRANR packageتُستخدم لتصفية البيانات، وإعادة الترميز، والتجميع، وملخصات تدفق الفحص، وإعداد جداول التحليل.
ggplot2 R packageCRANR packageتُستخدم لإنشاء الخريطة الحرارية للارتباط، ومخطط ارتباط الرفاهية الذاتية، ومخطط معامل الانحدار، والعرض التشخيصي.
Higher-order thinking measurement source documentationSpringer NatureDOI: 10.1038/s41598-024-70908-3وثائق المصدر لقسم التفكير من الرتب العليا. استخدم سير العمل مجموعة عناصر مكيفة مع الدراسة تتماشى مع التفكير التحليلي والتقييمي والتأملي والتكاملي والقائم على الأدلة.
IBM SPSS StatisticsIBM Corp.Version 29.0.2.0تُستخدم للإحصاء الوصفي، وألفا كرونباخ Cronbach’s alpha، وارتباط بيرسون، واختبارات t للعينات المستقلة واختبار Welch’s t-tests، والانحدار الخطي المتعدد، وإحصائية Durbin-Watson، والبواقي المعيارية، وقيم الرافعة، ومسافة Cook’s distance، وعوامل تضخم التباين.
psych R packageCRANR packageتُستخدم للملخصات السيكومترية، والتحقق من ألفا كرونباخ Cronbach’s alpha، وأوميغا ماكدونالد McDonald’s omega.
Psychological Sense of School Membership Scale source documentationWileyPsychol Sch. 1993;30(1):79-90وثائق المصدر لقسم الانتماء المدرسي. استخدم سير العمل صياغة مكيفة مع الدراسة تتماشى مع القبول والارتباط والدعم والانتماء المتصور في البيئة المدرسية.
R statistical environmentR Foundation for Statistical ComputingVersion 4.4.2تُستخدم للتحقق التحليلي الثانوي، وأوميغا ماكدونالد McDonald’s omega، وفحوصات حساسية سبيرمان، وإعداد مخرجات الانحدار، وإعداد المخرجات التشخيصية، وإعداد مصادر التصور البياني.
readxl R packageCRANR packageتُستخدم لاستيراد تصديرات الاستبيان من جداول البيانات إلى سير عمل التحقق في R.
Subjective Well-being Scale for Chinese Citizens source documentationScientific & Academic PublishingDOI: 10.5923/j.ijap.20190905.01وثائق المصدر لقسم الرفاهية الذاتية. استخدم سير العمل صياغة مكيفة مع الدراسة وعناصر ذات تسجيل عكسي تتماشى مع الرضا عن الحياة، والمعنى، والدعم، والتقدم، وعدم الرضا، والعجز، وتجارب الرفاهية المرتبطة بالتوتر.
Supplementary File 1: Questionnaire structure and scale documentationAuthorsSupplementary File 1يوفر هيكل الاستبيان المطبق، وترتيب البناءات، ومصدر المقياس، وأكواد العناصر، ومثبتات الاستجابة، واتجاه التسجيل، وقواعد التسجيل العكسي، وبناء الدرجات على مستوى المقياس، ومعلومات حالة التوثيق.
Tuckman Procrastination Scale source documentationSAGE PublicationsEduc Psychol Meas. 1991;51(2):473-480وثائق المصدر لقسم التسويف الأكاديمي. استخدم سير العمل صياغة مكيفة مع الدراسة تتماشى مع التأخير الأكاديمي وسلوك تأجيل المهام.
Wenjuanxing online questionnaire platformChangsha Ranxing Information Technology Co., Ltd.Web-based platformتُستخدم للموافقة الإلكترونية، وبرمجة الاستبيان، وجمع استجابات العناصر، والتقاط الطوابع الزمنية، وتسجيل مدة الإكمال، ومراجعة التقديمات المكررة، وتصدير الاستجابات الخام.

المراجع

  1. 1. Khatri P et al. Student well-being in higher education: scale development and validation with implications for management education. Int J Manag Educ. 2024;22(1):100933.
  2. Mirzaei A, Carter SR, Patanwala AE, Schneider CR. Missing data in surveys: key concepts, approaches, and applications. Res Social Adm Pharm. 2022;18(2):2308-16.
  3. Gummer T, Roßmann J, Silber H. Using instructed response items as attention checks in web surveys: properties and implementation. Sociol Methods Res. 2021;50(1):238-64.
  4. Johansson F et al. Associations between procrastination and subsequent health outcomes among university students in Sweden. JAMA Netw Open. 2023;6(1):e2249346.
  5. Li X, Kuo YL, Huggins TJ. Perceived feedback and school belonging: the mediating role of subjective well-being. Front Psychol. 2024;15:1450788.
  6. Sönning L. Ordinal response scales: psychometric grounding for design and analysis. Res Methods Appl Linguist. 2024;3(3):100156.
  7. Song P et al. Predictive analysis of college students’ academic procrastination behavior based on a decision tree model. Humanit Soc Sci Commun. 2024;11:869.
  8. Dudáš A. Graphical representation of data prediction potential: correlation graphs and correlation chains. Vis Comput. 2024;40(10):6969-82.
  9. Niessen ASM, Meijer RR, Tendeiro JN. Detecting careless respondents in web-based questionnaires: which method to use? J Res Pers. 2016;63:1-11.
  10. Parsons J, Bao L. A unified approach for outliers and influential data detection: the value of information in retrospect. Stat. 2022;11(1):e442.
  11. Donche V et al. Careless responding in online student learning surveys: profiles and impact on data quality. Frontline Learn Res. 2026;13(3):1-14.
  12. Lovibond SH, Lovibond PF. Manual for the Depression Anxiety Stress Scales. 2nd ed. Psychology Foundation; Sydney; 1995.
  13. Tuckman BW. The development and concurrent validity of the Procrastination Scale. Educ Psychol Meas. 1991;51(2):473-80.
  14. Goodenow C. The psychological sense of school membership among adolescents: scale development and educational correlates. Psychol Sch. 1993;30(1):79-90.
  15. Li D, Fan X, Meng L. Development and validation of a higher-order thinking skills (HOTS) scale for major students in the interior design discipline for blended learning. Sci Rep. 2024;14:20287.
  16. Huang L, Xing Z. A nationwide study on Subjective Well-being Scale for Chinese Citizens (SWBS-cc). Int J Appl Psychol. 2019;9(5):117-27.
  17. DeSimone JA, Harms PD, DeSimone AJ. Best practice recommendations for data screening. J Organ Behav. 2015;36(2):171-81.
  18. Revilla MA, Saris WE, Krosnick JA. Choosing the number of categories in agree-disagree scales. Sociol Methods Res. 2014;43(1):73-97.
  19. Muszyński M. Attention checks and how to use them: review and practical recommendations. ASK Res Methods. 2023;32(1):3-38.
  20. McNeish D. Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here. Psychol Methods. 2018;23(3):412-33.
  21. Romeo I, Stanislaw H, McCreary J, Hawley M. The importance of belonging for well-being in college students. PLOS Ment Health. 2024;1(1):e0000057.
  22. Kastellec JP, Leoni EL. Using graphs instead of tables in political science. Perspect Polit. 2007;5(4):755-71.
  23. Flake JK, Fried EI. Measurement schmeasurement: questionable measurement practices and how to avoid them. Adv Methods Pract Psychol Sci. 2020;3(4):456-65.
  24. Nosek BA et al. Promoting an open research culture. Science. 2015;348(6242):1422-5.
  25. Wilkinson MD et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci Data. 2016;3:160018.
  26. Podsakoff PM, MacKenzie SB, Lee JY, Podsakoff NP. Common method biases in behavioral research: a critical review of the literature and recommended remedies. J Appl Psychol. 2003;88(5):879-903.
  27. Vandenberg RJ, Lance CE. A review and synthesis of the measurement invariance literature: suggestions, practices, and recommendations for organizational research. Organ Res Methods. 2000;3(1):4-70.
  28. van de Vijver FJR, Hambleton RK. Translating tests: some practical guidelines. Eur Psychol. 1996;1(2):89-99.
  29. American Educational Research Association, American Psychological Association, National Council on Measurement in Education. Standards for educational and psychological testing. American Educational Research Association; Washington, DC; 2014.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

مقياس ليكرتفحص الاستجاباتالترميز العكسيتقييم الموثوقيةالتحليل الوصفيتحليل الارتباطنمذجة الانحدارتصور البيانات
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.