يُعد إتقان البرنامج الإحصائي للعلوم الاجتماعية (SPSS) مهارة حاسمة لكل باحث أكاديمي، وطالب دراسات عليا، ومحلل بيانات في المجالات الإنسانية والإدارية. ورغم واجهته سهلة الاستخدام مقارنة بلغات البرمجة الإحصائية، إلا أن الاستخدام الاحترافي يتطلب فهمًا منهجيًا لمراحل العمل داخله. فيما يلي دليل تفصيلي خطوة بخطوة لتعلم البرنامج بفعالية.

قبل فتح البرنامج، يجب الإلمام بأساسيات الإحصاء الوصفي والاستدلالي. فـ SPSS أداة تنفيذية؛ نجاحها يعتمد على قدرة الباحث على اختيار الاختبار الإحصائي المناسب لطبيعة بياناته وفرضيات بحثه.

نافذة عرض البيانات (Data View): تشبه جداول Excel، حيث تمثل الصفوف الحالات (الأفراد) والأعمدة المتغيرات.

نافذة عرض المتغيرات (Variable View): هي "عقل" البرنامج، حيث يتم تعريف كل متغير بدقة. يجب تعلم خصائص مثل:

اسم المتغير (Name): بدون مسافات أو رموز خاصة.

نوع المتغير (Type): رقمي (Numeric) للنقاط والدرجات، أو نصي (String) للأسماء.

مستوى القياس (Measure): اسمي (Nominal)، ترتيبي (Ordinal)، أو مقياس (Scale)، وهو تحديد مصيري لاختيار الاختبار الإحصائي لاحقًا.

القيم (Values): ترميز البيانات النوعية (مثلاً: 1 = ذكر، 2 = أنثى).

تعتبر هذه المرحلة الأهم لضمان مصداقية النتائج، وتشمل:

التعامل مع البيانات المفقودة (Missing Values): تحديد كيفية تعامل البرنامج مع الأسئلة غير المجاب عليها.

فحص القيم الشاذة (Outliers): استخدام الرسوم البيانية (Boxplots) لاكتشاف الأخطاء في الإدخال.

إعادة الترميز (Recode): تحويل المتغيرات المستمرة إلى فئات (مثلاً: تحويل العمر إلى فئات عمرية).

حساب المتغيرات (Compute Variable): جمع فقرات الاستبيان لحساب الدرجة الكلية للأبعاد.

الهدف هو وصف عينة الدراسة، ويشمل:

التكرارات والنسب المئوية (Frequencies): للمتغيرات النوعية (الجنس، المؤهل).

المقاييس النزعة والتشتت (Descriptives): للمتغيرات الكمية (المتوسط الحسابي، الانحراف المعياري، الوسيط).

الرسوم البيانية: إنشاء histograms و bar charts لتوضيح توزيع البيانات.

هنا يتم اختبار فرضيات البحث، ويجب تعلم متى يُستخدم كل اختبار:

اختبار ت (T-test): للمقارنة بين متوسطين (مثلاً: فرق الدرجات بين الذكور والإناث).

تحليل التباين (ANOVA): للمقارنة بين أكثر من متوسطين (مثلاً: فرق الدرجات حسب المستوى الدراسي).

معامل الارتباط (Correlation): لقياس قوة العلاقة بين متغيرين (بيرسون للبيانات الطبيعية، سبيرمان للبيانات غير المعلمية).

تحليل الانحدار (Regression): للتنبؤ بمتغير تابع بناءً على متغيرات مستقلة.

اختبار كاي تربيع (Chi-square): لفحص العلاقة بين متغيرين نوعيين.

يتعلم الباحث قراءة جداول المخرجات والتركيز على:

قيمة الدلالة (Sig. أو P-value): إذا كانت أقل من 0.05 تُعتبر النتيجة ذات دلالة إحصائية.

قيمة الاختبار (t-value, F-value, r-value): لتحديد قوة واتجاه التأثير.

صياغة النتيجة: تحويل الأرقام إلى نص علمي رصين يُستخدم في فصل النتائج بالبحث.

التطبيق على بيانات حقيقية: لا تكتفِ بالملفات التجريبية المرفقة مع البرنامج؛ حمل بيانات أبحاث سابقة وحاول تحليلها.

توثيق الخطوات: احتفظ بسجل للخطوات التي قمت بها (Syntax) لتسهيل المراجعة والتعديل لاحقًا.

التحقق من الافتراضات: كل اختبار إحصائي له افتراضات (مثل التوزيع الطبيعي)، يجب تعلم كيفية فحصها قبل تطبيق الاختبار.

المصادر التعليمية: استفد من الشروحات المرئية، والكتب المتخصصة، ومواقع المكتبات الرقمية مثل "مكتبة المرجع" التي قد تتوفر فيها أدلة استخدام.

إن تعلم برنامج SPSS ليس هدفًا بحد ذاته، بل هو وسيلة لاستخراج الحقيقة من البيانات. بالالتزام بالمنهجية السابقة، والتدريب المستمر، الباحث تحويل البيانات الخام إلى معرفة قابلة للنشر، مما يرفع من جودة إنتاجه العلمي وقيمته الأكاديمية.