# איך נעשתה העבודה שלכם: ההחלטות, והדרך לחזור עליהן
## איך לקרוא את המסמך הזה
המסמך הזה מספר את סיפור הפרויקט שלכם לפי הסדר שבו הדברים קרו: מה קיבלנו מכם, מה החלטנו בשלב הייעוץ ולמה, איזה ניתוח עונה על כל אחת מההשערות שלכם, איך הוכנו הנתונים, מה השתנה בדרך, ומה לא עשינו.
החלק האחרון שלו מראה, צעד אחר צעד, איך לחזור בעצמכם על כל ניתוח ב-SPSS. לא צריך שום רקע בסטטיסטיקה כדי לעקוב אחריו: כל מונח מקצועי מוסבר בפעם הראשונה שהוא מופיע.
המספרים עצמם (התוצאות) נמצאים בפרק הממצאים שלכם; המסמך הזה לא חוזר עליהם. כשהוא אומר לכם באיזה מספר להסתכל ב-SPSS, הוא גם אומר איפה אותו מספר מופיע בפרק הממצאים.
## 1. מה קיבלנו מכם
כל קובץ שהעליתם, ומה הבנו שהוא.
| קובץ | מה הוא | הערות על גרסה | עד כמה אנחנו בטוחים |
| --- | --- | --- | --- |
| data.csv | נתונים | — | בוודאות |
| study-brief.md | הנחיות | — | כנראה |
| questionnaire.docx | שאלון | — | בוודאות |
| codebook.md | הנחיות | — | בוודאות |
פתחנו את קובץ הנתונים שלכם ובדקנו שאפשר לקרוא אותו במלואו.
| נושא | פירוט |
| --- | --- |
| אפשר היה לקרוא את הקובץ | כן |
| שורות (בדרך כלל אחת לכל משיב) | 180 |
| עמודות (בדרך כלל אחת לכל שאלה או פרט) | 11 |
## 2. מה החלטנו בשלב הייעוץ, ולמה
לפני שרץ ניתוח כלשהו, קראנו את החומרים ואת הנתונים שלכם ובנינו תכנית. יועץ סטטיסטי מכריע בעצמו בכל מה שהחומרים והנתונים כבר מבהירים, ומסביר כל החלטה; כשהיה ספק אמיתי, שאלנו אתכם. אלה ההחלטות, כפי שהופיעו בדוח הייעוץ שאישרתם.
### החלטות שקיבלנו עבורכם
#### איך הבנו את המחקר שלכם
לכל דבר שהמחקר שלכם מודד: התפקיד שלו במחקר וסוג התשובות שיש בו. יחד, אלה קובעים איזה מבחן מתאים לכל השערה.
- **מערך המחקר** — קבוצה אחת של משיבים שנמדדה פעם אחת.
- **d1** — גורם שעשוי להסביר או לנבא את התוצאה; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q1_1** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q1_2** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q1_3** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q1_4** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q1_5** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q2_1** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q2_2** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q2_3** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q2_4** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **q2_5** — שאלה אחת מתוך קבוצת שאלות שמנותחות יחד; התשובות בו הן קטגוריות מדורגות (למשל נמוך / בינוני / גבוה).
- **academic_self_efficacy** — גורם שעשוי להסביר או לנבא את התוצאה; התשובות בו הן מספרים על סולם (למשל ממוצע של תשובות מ-1 עד 5).
- **learning_persistence** — משתנה התוצאה: מה שהמחקר שלכם מנסה להסביר; התשובות בו הן מספרים על סולם (למשל ממוצע של תשובות מ-1 עד 5).
### איך טופלו השאלות, סבב אחר סבב
לא היה צורך לשאול אתכם שאלות.
## 3. תכנית הניתוח: איזה מבחן עונה על כל השערה
לכל אחת מההשערות שלכם בחרנו מבחן סטטיסטי (חישוב מקובל שבודק אם דפוס שמופיע בנתונים שלכם גדול ממה שהמקרה לבדו היה יוצר) אחד. בהמשך: מה כל מבחן בודק, באילו מהמדדים שלכם הוא משתמש, למה הוא נבחר, ואילו מבחנים אחרים שקלנו.
### ניתוח 1: השערה H1
- המבחן: מתאם פירסון.
- מה הוא בודק: מודד עד כמה שני מדדים מספריים משתנים יחד, ובאיזה כיוון.
- המדדים שלכם בניתוח: המדד הראשון: «מסוגלות אקדמית» (academic_self_efficacy); המדד השני: «התמדה בלמידה» (learning_persistence).
- למה המבחן הזה: זה המבחן המקובל לשאלה מהסוג הזה, בהתאם לאופן שבו הבנו את המדדים שלכם בשלב הייעוץ (חלק 2).
מבחנים אחרים ששקלנו:
- את מתאם ספירמן שמרנו כגיבוי. משתמשים בו רק אם הנתונים שלכם לא עומדים בתנאים שמתאם פירסון צריך, ואת התנאים האלה אנחנו בודקים לפני שהמבחן מורץ.
## 4. איך הוכנו הנתונים שלכם
לפני שהמבחנים רצו, קובץ הנתונים שלכם הוכן. כל צעד שמפורט כאן שינה את הנתונים באופן שהניתוח היה צריך.
- העמודות שלכם קיבלו שמות קצרים ואחידים (אות ומספר השאלה). רשימת השמות הישנים והחדשים נמצאת בספר הקידוד שלכם.
- «academic_self_efficacy»: ציון אחד לכל משיב, הממוצע של השאלות שלו (q1_1, q1_2, q1_3, q1_4, q1_5).
- «learning_persistence»: ציון אחד לכל משיב, הממוצע של השאלות שלו (q2_1, q2_2, q2_3, q2_4, q2_5).
ב-SPSS, החלק הראשון של syntax.sps (תחת DATA PREPARATION) חוזר על כל אחד מהצעדים האלה על הקובץ המקורי שלכם, ו-data_analysis.sav הוא הקובץ שנוצר ממנו.
## 5. מה השתנה בדרך, ולמה
שום דבר בתכנית לא השתנה אחרי שאישרתם אותה.
## 6. לחזור על הניתוח בעצמכם ב-SPSS
לא בחרתם תוכנה כשהזמנתם, ולכן הצעדים כאן מיועדים ל-SPSS, התוכנה שרוב האוניברסיטאות משתמשות בה.
### מה צריך
את IBM SPSS Statistics (גרסה 25 ומעלה), ואת הקבצים האלה מתוך החלק «תוצרי תוכנה (נספח)» בחבילה שלכם: data_analysis.sav (הנתונים שלכם, אחרי ההכנה), data_original.sav (הנתונים שלכם כפי ששלחתם), syntax.sps (הפקודות) ו-output.spv (הפלט שלנו, כדי להשוות אליו).
### הדרך המהירה: הכול בבת אחת
פתחו את syntax.sps ב-SPSS (File > Open > Syntax...), בחרו Run > All, ו-SPSS חוזר על כל הניתוח, מהקובץ המקורי שלכם ועד הטבלה האחרונה. שמרו את קבצי החבילה בתיקייה אחת, אם SPSS אומר שהוא לא מוצא קובץ, הוסיפו את השורה CD 'C:\my-folder'. בראש syntax.sps, עם המיקום של התיקייה שלכם במקום הדוגמה, והריצו שוב.
### צעד אחר צעד, ניתוח אחד בכל פעם
פתחו את data_analysis.sav: File > Open > Data....
#### ניתוח 1: השערה H1 — מתאם פירסון
1. בתפריטים שבראש המסך, בחרו Analyze > Correlate > Bivariate....
2. העבירו את «מסוגלות אקדמית» (academic_self_efficacy) לתיבה Variables.
3. העבירו את «התמדה בלמידה» (learning_persistence) לתיבה Variables.
4. לחצו על OK. התוצאות נפתחות בחלון הפלט (Output).
אותו ניתוח כפקודה: זה הקטע שלו ב-syntax.sps, שמתחיל בשורת ההערה שמופיעה ראשונה. כדי להריץ רק אותו: פתחו את syntax.sps, סמנו את השורות האלה, ובחרו Run > Selection.
```spss
* ==== Analysis 1 of 1 (hypothesis H1) ====.
CORRELATIONS /VARIABLES=academic_self_efficacy learning_persistence
/PRINT=TWOTAIL SIG.
GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR)=academic_self_efficacy WITH learning_persistence.
```
בטבלה Correlations, הסתכלו בעמודה Sig. (2-tailed). המספר הזה הוא ערך p (מספר שכל מבחן מפיק; ערך p נמוך אומר שלא סביר שהתוצאה היא צירוף מקרים). זה אותו מספר שמדווח בפרק הממצאים שלכם עבור השערה H1. הבדלים קטנים בספרה האחרונה נובעים מעיגול.
## 7. מה לא עשינו
כל מה שהיה בתכנית שאישרתם נעשה.
## 8. כדאי לדעת
מדיניות השימוש בבינה מלאכותית של המוסד לא נבדקה. Statikali אינה בודקת אם המוסד האקדמי שלכם, כתב העת או המנחה מתירים שימוש בכלי ניתוח מבוססי בינה מלאכותית. האחריות לבדיקת מדיניות זו ולעמידה בה נותרת עליכם.
מודל שפה מבוסס בינה מלאכותית סייע אך ורק בכתיבת הפרוזה המסבירה בחבילה זו. כל חישוב סטטיסטי, כל מספר וכל החלטת בחירת מבחן הופקו על ידי מנוע ניתוח דטרמיניסטי — לעולם לא על ידי הבינה המלאכותית.