ما هي أهمية تحليل البيانات القياسية في البحث الميداني؟

تحليل البيانات القياسية يعتبر أحد الخطوات الأساسية في البحث الميداني، حيث تتمثل أهميته في:

1. الحصول على أدلة دقيقة وموثوقة: حيث يتم جمع البيانات وتحليلها بطريقة علمية ودقيقة، مما يتيح الحصول على نتائج موثوقة ودقيقة.

2. فهم الظواهر والعلاقات بين المتغيرات: من خلال تحليل البيانات، يمكن فهم العلاقات بين المتغيرات والكشف عن العوامل التي تؤثر فيها، وبالتالي يتم توضيح الظواهر والتفاصيل بشكل أكبر.

3. اتخاذ القرارات الصحيحة: يساعد تحليل البيانات القياسية في اتخاذ القرارات الصحيحة باستخدام الأدلة العلمية، وهو ما يساعد على تحسين النتائج والاستفادة القصوى من البيانات المجموعة.

4. الكشف عن الانحرافات والتغييرات الحالية: يساعد تحليل البيانات في الكشف عن الانحرافات والتغييرات الحالية التي تحدث في المشروع، وهذا مفيد جداً لمراجعة الأداء وتحديث الاستراتيجيات في حالة الحاجة.

5. تحسين الكفاءة والجودة: يتم استخدام تحليل البيانات القياسية لتحسين الكفاءة والجودة، وبالتالي يتم تحسين الأداء والإنتاجية.

6. دعم البحث العلمي: يساعد تحليل البيانات القياسية في دعم البحث العلمي وإثراء قاعدة البيانات العلمية، حيث يمكن استخدامها في الأبحاث اللاحقة والدراسات المستقبلية.