معامل الارتباط سبيرمان spss | خطوات التحليل وقراءة المخرجات

يُعد قياس العلاقة بين المتغيرات من الركائز الأساسية في التحليل الإحصائي؛ حيث يساعد الباحثين على فهم طبيعة الترابط بين البيانات واستخلاص نتائج علمية دقيقة، ومن بين الأساليب الإحصائية الشائعة يأتي معامل الارتباط سبيرمان spss كأداة فعالة لقياس قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات الرتبية أو البيانات غير الموزعة طبيعيًا، ويتميز برنامج SPSS بسهولة تطبيق هذا الاختبار واستخراج نتائجه بشكل واضح ومنظم.

يُعرف بأنه أحد المقاييس الإحصائية غير المعلمية المستخدمة لقياس قوة واتجاه العلاقة بين متغيرين رتبيين أو بين متغيرات لا تتبع التوزيع الطبيعي، ويعتمد هذا المعامل على ترتيب القيم بدلًا من قيمها الفعلية؛ مما يجعله مناسبًا للبيانات التي تحتوي على قيم متطرفة أو لا تحقق افتراضات الارتباط الخطي.

يُعد معامل ارتباط سبيرمان من الأدوات الإحصائية المهمة التي تساعد الباحثين على دراسة العلاقات بين المتغيرات في الحالات التي لا تكون فيها البيانات موزعة توزيعًا طبيعيًا، ويتميز بالمرونة وسهولة التطبيق؛ مما جعله من أكثر الاختبارات استخدامًا في البحوث العلمية عند تحليل البيانات باستخدام معامل الارتباط سبيرمان spss، تتمثل أسباب استخدامه فيما يلي:

١- قياس العلاقات الرتبية

يُستخدم لتحديد قوة العلاقة بين المتغيرات التي يمكن ترتيبها وفق مستويات أو درجات معينة.

٢- التعامل مع البيانات غير الطبيعية

يُعد مناسبًا للبيانات التي لا تحقق شرط التوزيع الطبيعي.

٣- تقليل تأثير القيم المتطرفة

يعتمد على ترتيب البيانات؛ لذلك يكون أقل تأثرًا بالقيم الشاذة مقارنة ببعض الاختبارات الأخرى.

٤- تحليل العلاقات غير الخطية

يمكن استخدامه لدراسة العلاقات التي لا تأخذ شكلًا خطيًا مباشرًا بين المتغيرات.

٥- دعم نتائج البحوث العلمية

يساعد الباحثين على الوصول إلى استنتاجات أكثر دقة حول طبيعة العلاقة بين المتغيرات المدروسة.

تعرف على: اختبار الفرضيات الإحصائية pdf| الخطوات ونموذج جاهز للتحميل

يُستخدم معامل ارتباط سبيرمان بدلًا من معامل بيرسون عندما لا تتحقق شروط استخدام بيرسون؛ لذلك يُعد معامل الارتباط سبيرمان spss الخيار الأنسب في العديد من الحالات التي تتطلب تحليلًا أكثر مرونة ودقة، ونتناول حالات استخدام معامل الارتباط سبيرمان، كما يلي:

١- عند عدم تحقق التوزيع الطبيعي

إذا كانت البيانات لا تتبع التوزيع الطبيعي، يُفضل استخدام سبيرمان بدلًا من بيرسون.

٢- في حالة البيانات الرتبية (Ordinal Data)

عندما تكون البيانات على شكل رتب أو مستويات وليس قيم رقمية مباشرة.

٣- عند وجود قيم متطرفة (Outliers)

لأن سبيرمان يعتمد على ترتيب البيانات فهو أقل تأثرًا بالقيم الشاذة.

٤- عند وجود علاقة غير خطية

يمكنه قياس العلاقات التي لا تكون خطية بشكل مباشر بين المتغيرات.

٥- عند صعوبة تحقق افتراضات بيرسون

مثل شرط التجانس أو الخطية، فيتم اللجوء إلى سبيرمان كبديل مناسب.

تُعد معاملات الارتباط من الأدوات الإحصائية المهمة التي تُستخدم لقياس قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات، وتختلف أنواعها حسب طبيعة البيانات ودرجة القياس المستخدمة في التحليل، ويُعتبر معامل الارتباط سبيرمان spss من أبرز هذه الأنواع المستخدمة في تحليل البيانات غير الطبيعية أو الرتبية، ونعرض أنواع معاملات الارتباط، كالآتي:

١- معامل ارتباط بيرسون (Pearson Correlation)

يُستخدم لقياس العلاقة الخطية بين متغيرين كميين يتبعان التوزيع الطبيعي.

٢- معامل ارتباط سبيرمان (Spearman Rho)

يُستخدم مع البيانات الرتبية أو غير الطبيعية ويعتمد على ترتيب القيم بدلًا من قيمها الأصلية.

٣- معامل ارتباط كيندال (Kendall Tau)

يُستخدم لقياس قوة العلاقة الرتبية، ويُفضل في العينات الصغيرة أو عند وجود بيانات غير دقيقة في الترتيب.

٤- معامل الارتباط الثنائي (Point-Biserial Correlation)

يُستخدم لقياس العلاقة بين متغير كمي ومتغير ثنائي (مثل نعم/لا).

٥- معامل Phi (Phi Coefficient)

يُستخدم لقياس العلاقة بين متغيرين ثنائيين فقط.

يُعد تجهيز البيانات قبل إجراء التحليل الإحصائي خطوة أساسية لضمان الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة؛ حيث يساعد ذلك على تقليل الأخطاء وتحسين جودة التحليل النهائي، وفي حالة استخدام أدوات التحليل مثل معامل الارتباط سبيرمان spss، وفيما يلي نتناول خطوات تجهيز البيانات قبل إجراء التحليل، كما يلي:

١- تنظيف البيانات (Data Cleaning)

يتم التأكد من خلو البيانات من الأخطاء، والقيم المفقودة، والتكرارات غير الضرورية.

٢- ترميز البيانات (Coding)

تحويل البيانات الوصفية إلى قيم رقمية ليسهل إدخالها وتحليلها داخل البرامج الإحصائية.

٣- معالجة القيم المفقودة

إما بحذفها أو استبدالها بطرق إحصائية مناسبة مثل المتوسط أو الوسيط.

٤- الكشف عن القيم المتطرفة

تحديد القيم الشاذة التي قد تؤثر على نتائج التحليل واتخاذ قرار بشأنها.

٥- التأكد من صلاحية البيانات للتحليل

مثل فحص طبيعة التوزيع واختيار الاختبار الإحصائي المناسب بناءً على نوع البيانات.

اقرأ المزيد عن: اختبار t test في الإحصاء | المفهوم والأنواع وطريقة الاستخدام

يُعد تجهيز البيانات قبل إجراء التحليل الإحصائي خطوة أساسية لضمان الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة؛ حيث يساعد ذلك على تقليل الأخطاء، وفي حالة استخدام أدوات التحليل مثل معامل الارتباط سبيرمان spss، فإن إعداد البيانات بشكل صحيح يضمن صحة النتائج وسهولة تفسيرها، ولعل الخطوات تتمثل في الآتي:

١- تنظيف البيانات (Data Cleaning)

يتم التأكد من خلو البيانات من الأخطاء، والقيم المفقودة، والتكرارات غير الضرورية.

٢- ترميز البيانات (Coding)

تحويل البيانات الوصفية إلى قيم رقمية ليسهل إدخالها وتحليلها داخل البرامج الإحصائي.

٣- معالجة القيم المفقودة

إما بحذفها أو استبدالها بطرق إحصائية مناسبة مثل المتوسط أو الوسيط.

٤- الكشف عن القيم المتطرفة

تحديد القيم الشاذة التي قد تؤثر على نتائج التحليل واتخاذ قرار بشأنها.

٥- التأكد من صلاحية البيانات للتحليل

مثل فحص طبيعة التوزيع واختيار الاختبار الإحصائي المناسب بناءً على نوع البيانات.

معامل الارتباط سبيرمان spss يُعد من المؤشرات الإحصائية التي تُستخدم لقياس قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات، سواء باستخدام معامل بيرسون أو معامل سبيرمان، وتكون قيمة كلا المعاملين محصورة دائمًا بين -1 و 1؛ مما يساعد على تفسير طبيعة العلاقة بسهولة، وبالتوضيح نجد أن:

١- القيمة 1

تعني وجود علاقة طردية تامة بين المتغيرات، أي أن زيادة أحد المتغيرات تؤدي إلى زيادة الآخر بشكل كامل.

٢- القيمة -1

تعني وجود علاقة عكسية تامة بين المتغيرات، أي أن زيادة أحد المتغيرات تؤدي إلى نقصان الآخر بشكل كامل.

٣- القيمة 0

تعني عدم وجود علاقة ارتباطية بين المتغيرات.

٤- القيم بين -1 و 1

كلما اقتربت القيمة من 1 أو -1 كانت العلاقة أقوى، وكلما اقتربت من الصفر كانت العلاقة أضعف، سواء في معامل ارتباط بيرسون أو معامل الارتباط سبيرمانspss.

يُستخدم معامل ارتباط سبيرمان لتحديد قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات، وتعتمد عملية التفسير على قيمة المعامل التي تتراوح بين -1 و 1، ويُعد فهم هذه القيم خطوة أساسية في تحليل النتائج الإحصائية، خاصة عند استخدامه في الدراسات التطبيقية، ويتم تفسير قيمة معامل ارتباط سبيرمان، كلآتي:

١- إذا كانت القيمة تساوي 1

فهذا يدل على وجود علاقة طردية تامة بين المتغيرات، أي أن زيادة أحدهما تؤدي إلى زيادة الآخر بشكل كامل.

٢- إذا كانت القيمة تساوي -1

فهذا يشير إلى وجود علاقة عكسية تامة بين المتغيرات، أي أن زيادة أحد المتغيرات تؤدي إلى نقصان الآخر.

٣- إذا كانت القيمة تساوي 0

فهذا يعني عدم وجود علاقة ارتباطية بين المتغيرات.

٤- إذا كانت القيمة موجبة (أكبر من 0)

فهذا يدل على علاقة طردية، وكلما اقتربت من 1 كانت العلاقة أقوى.

٥- إذا كانت القيمة سالبة (أقل من 0)

فهذا يدل على علاقة عكسية، وكلما اقتربت من -1 كانت العلاقة أقوى.

لا تفوت مقالنا: كيفية إجراء اختبار t test باستخدام spss وقراءة النتائج

معامل الارتباط سبيرمان spss يتم عرض نتائجه في الجداول الإحصائية بشكل منظم داخل برامج التحليل مثل SPSS؛ وذلك بهدف توضيح قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات بطريقة سهلة الفهم والتفسير، فيما يلي طُرق عرض نتائج معامل سبيرمان في الجداول، كما يلي:

١- عرض معامل الارتباط (Correlation Coefficient)

يظهر في الجدول رمز (ρ) أو (Correlation Coefficient)، وهو يمثل قيمة معامل سبيرمان بين المتغيرات.

٢- تحديد مستوى الدلالة الإحصائية (Sig.or p-value)

يوضح ما إذا كانت العلاقة بين المتغيرات ذات دلالة إحصائية أم لا، وغالبًا إذا كانت القيمة أقل من 0.05 تكون العلاقة معنوية.

٣- حجم العينة (N)

يوضح عدد المشاهدات أو الحالات التي تم استخدامها في التحليل.

٤- اتجاه العلاقة

توضح قيمة المعامل ما إذا كانت العلاقة طردية (موجبة) أو عكسية (سالبة).

٥- قوة العلاقة

كلما اقتربت القيمة من 1 أو -1 كانت العلاقة أقوى، وكلما اقتربت من الصفر كانت أضعف.

معامل الارتباط سبيرمان spss يُستخدم في كتابة نتائج اختبار سبيرمان في البحث العلمي بطريقة وصفية منظمة توضح قيمة معامل الارتباط واتجاه العلاقة ومستوى الدلالة الإحصائية، وذلك بهدف تمكين القارئ من فهم نتائج التحليل بشكل واضح ودقيق، وفيما يلي طُرق كتابة نتائج اختبار سبيرمان في البحث العلمي، كما يلي:

✦ يتم ذكر قيمة معامل الارتباط (ρ) لتوضيح قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات.

✦ يتم توضيح مستوى الدلالة الإحصائية (Sig.) لمعرفة معنوية العلاقة.

✦ يتم تفسير اتجاه العلاقة سواء كانت طردية أو عكسية.

✦ يتم الإشارة إلى حجم العينة (N) المستخدمة في التحليل.

✦ يتم دعم التفسير بجملة ختامية تربط النتائج بأهداف الدراسة.

يُستخدم كل من معامل ارتباط بيرسون ومعامل ارتباط سبيرمان لقياس قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات، إلا أن هناك اختلافات جوهرية بينهما، ويساعد فهم هذه الفروق الباحثين على اختيار الاختبار المناسب، خاصة عند استخدام معامل الارتباط سبيرمان spss في التحليل الإحصائي، نتناول الفروق بينهما كما يلي:

يُعد معامل ارتباط سبيرمان من أكثر الاختبارات الإحصائية استخدامًا لقياس العلاقة بين المتغيرات، إلا أن بعض الأخطاء الشائعة قد تؤدي إلى نتائج غير دقيقة أو تفسيرات خاطئة، خاصة عند تطبيق معامل الارتباط سبيرمان spss دون فهم افتراضاته بشكل صحيح، ومن الأخطاء الشائعة ما يلي:

١- استخدامه مع بيانات غير مناسبة

مثل استخدامه مع بيانات اسمية (Nominal) لا يمكن ترتيبها، بينما هو مخصص للبيانات الرتبية أو الكمية غير الطبيعية.

٢- تجاهل فحص طبيعة العلاقة

يُستخدم سبيرمان لقياس العلاقات الرتبية (Monotonic)، وليس العلاقات الخطية فقط، وقد يؤدي سوء الفهم إلى تفسير غير صحيح للنتائج.

٣- إهمال القيم المفقودة

عدم معالجة القيم المفقودة قد يؤثر على ترتيب البيانات وبالتالي على دقة معامل الارتباط.

٤- عدم الانتباه لحجم العينة

العينات الصغيرة قد تعطي نتائج غير مستقرة أو غير دقيقة في التحليل.

٥- سوء تفسير قيمة المعامل

الخلط بين قوة العلاقة ومعناها الإحصائي؛ حيث إن وجود ارتباط لا يعني بالضرورة وجود علاقة سببية.

 تابع قراءة موقعنا: شرح اختبار ويلكوكسون spss وكيفية قراءة المخرجات

يتطلب تفسير نتائج معامل ارتباط سبيرمان دقة علمية وفهمًا جيدًا لطبيعة البيانات والعلاقة الإحصائية بين المتغيرات؛ حيث إن أي خطأ في التفسير قد يؤدي إلى استنتاجات غير صحيحة، ويُستخدم معامل الارتباط سبيرمان spss بشكل واسع في البحوث؛ لذلك يحتاج الباحث إلى اتباع مجموعة من الإرشادات لضمان تفسير سليم للنتائج، وهي كالتالي:

١- فهم قيمة المعامل بشكل صحيح

كلما اقتربت القيمة من 1 أو -1 كانت العلاقة أقوى، وكلما اقتربت من الصفر كانت أضعف، دون افتراض وجود علاقة سببية.

٢- التمييز بين العلاقة والسببية

وجود ارتباط لا يعني أن أحد المتغيرين يسبب الآخر، بل يعبر فقط عن قوة واتجاه العلاقة.

٣- الاعتماد على مستوى الدلالة الإحصائية

يجب التأكد من أن قيمة (Sig.) أقل من 0.05 للحكم على معنوية العلاقة.

٤- مراعاة طبيعة البيانات

تفسير النتائج يجب أن يتناسب مع كون البيانات رتبية أو غير طبيعية.

٥- مراجعة حجم العينة

كلما زاد حجم العينة كانت النتائج أكثر دقة وموثوقية.

٦- دمج النتائج مع سياق الدراسة

يجب تفسير النتائج في ضوء أهداف البحث وليس بشكل رقمي فقط، ويُعد ذلك جزءًا مهمًا عند تحليل البيانات باستخدام معامل الارتباط سبيرمان spss لضمان الوصول إلى استنتاجات علمية دقيقة.

يعتمد الباحثون على فريق شركة تبيان للاستشارات الإحصائية وتحليل البيانات في تنفيذ التحليلات الإحصائية باحترافية لما يوفره ذلك من دقة عالية في النتائج وجودة في التفسير، وفيما يلي نبذة عن خدمات تبيان:

١- دقة في إدخال وتحليل البيانات

يتم التعامل مع البيانات بطريقة منظمة تقلل من الأخطاء وتحسن جودة النتائج.

٢- اختيار الاختبار الإحصائي المناسب

مساعدة الباحث في تحديد الاختبار الأنسب لطبيعة البيانات ونوع الدراسة.

٣- تفسير علمي للنتائج

تقديم تفسير واضح واحترافي للنتائج الإحصائية بما يتناسب مع أهداف البحث.

٤- توفير الوقت والجهد

تسريع عملية التحليل الإحصائي بدلًا من قيام الباحث بكل الخطوات بنفسه.

٥- رفع جودة البحث العلمي

ضمان إخراج نتائج دقيقة وموثوقة يمكن الاعتماد عليها في الدراسات الأكاديمية.

تُعد الأسئلة الشائعة حول معامل الارتباط سبيرمان SPSS من أهم الجوانب التي يبحث عنها الباحثون لفهم طريقة استخدام هذا الاختبار وتفسير نتائجه بشكل صحيح، خاصة عند التعامل مع معامل الارتباط سبيرمان spss في التحليل الإحصائي، وفيما يلي بعض الأسئلة:

١- هل يمكن استخدام سبيرman مع البيانات الاسمية؟

لا، فهو مناسب للبيانات الرتبية أو الكمية فقط وليس البيانات الاسمية.

٢- ما أهمية مستوى الدلالة (Sig.) في نتائج سبيرمان؟

يُستخدم لتحديد معنوية العلاقة، وإذا كانت أقل من 0.05 فإن العلاقة تعتبر ذات دلالة إحصائية.

٣- ماذا أفعل إذا ظهرت قيمة Sig. = 0.000 في SPSS؟

لا تعني 0.000 أن الاحتمال يساوي صفرًا حرفيًا، وإنما تعني عادةً أن قيمة الاحتمال صغيرة جدًا بحيث يعرضها SPSS بهذه الصورة. ويمكن التعبير عنها في التقرير بأنها p < 0.001.

٤- هل يمكن استخدام سبيرمان مع بيانات ليكرت في SPSS؟

يمكن استخدامه مع البيانات الرتبية، مثل استجابات مقاييس ليكرت، عندما يكون الهدف دراسة العلاقة الرتبية بين المتغيرات، مع مراعاة كيفية بناء المتغيرات وطبيعة الدراسة.

للحصول على المزيد من المعلومات حول معامل الارتباط سبيرمان spss، يمكنك الضغط على الرابط التالي معامل ارتباط سبيرمان PDF، تبسيط عملية التحليل وتفسير البيانات بشكل أكثر وضوحًا واحترافية.

يتناول هذا الفيديو معامل ارتباط سبيرمان باستخدام برنامج SPSS، ويوضح خطوات حساب معامل الارتباط لقياس قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات، كما يستعرض كيفية إدخال البيانات وإجراء التحليل الإحصائي وقراءة مخرجات البرنامج وتفسير قيمة معامل الارتباط ومستوى الدلالة الإحصائية:

✦ BM. (n.d.). Power analysis of one-sample Spearman correlation test. IBM SPSS Statistics 32.0 Documentation.

✦ Suherman, A. F., Lisnaeni, P. P., Izqiatullailiyah, S. A., Herlinawati, T., & Ahman, A. (2025). A comparative analysis of Spearman and Pearson correlation using SPSS. OPTIMA: Journal of Guidance and Counseling, 5(1).

في الختام، يُعد معامل الارتباط سبيرمان spss من أهم الأدوات الإحصائية المستخدمة في قياس قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات الرتبية أو غير الطبيعية، ويساعد هذا الأسلوب الباحثين على الوصول إلى نتائج دقيقة وموثوقة تدعم أهداف الدراسة العلمية، وتقدم شركة تبيان للاستشارات الإحصائية وتحليل البيانات خدمات تحليل إحصائي لرسائل الدكتوراه، كما توفر الشركة دورات تدريبية تساعد على تطوير مهارات التحليل الإحصائي بشكل احترافي، ويمكن التواصل مع الشركة عبر واتساب من داخل السعودية والإمارات والكويت وجميع الدول العربية للحصول على خدمات أكاديمية متميزة.