الوحدة الأولى: تصميم البحث وثقافة البيانات
مقدمة: هذه الوحدة تقدم المفاهيم الأساسية في علم الإحصاء ضمن إطار تصميم البحث وثقافة البيانات: المتغيرات، مستويات القياس، العينات، مصادر البيانات، وتصاميم الدراسات، مع تهيئة مبكرة لاستخدام Excel وSPSS وJASP.
الدرس 1.1 — المفاهيم الأساسية في علم الإحصاء والمتغيرات
علم الإحصاء ليس مجرد أرقام، بل هو منهجية علمية للتعامل مع عدم اليقين. في المجال الرياضي، يتجلى عدم اليقين في نتائج المباريات، وتباين أداء اللاعبين، واحتمالية الإصابات، وفعالية الخطط التدريبية.
فرع من الرياضيات التطبيقية يهتم بجمع البيانات، تنظيمها، تلخيصها، تحليلها، وتفسيرها، بهدف استخلاص استنتاجات تدعم اتخاذ القرارات في ظل وجود تباين أو عدم يقين.
تقسيم الإحصاء مع أمثلة رياضية
| النوع | الهدف | مثال في الرياضة |
|---|---|---|
| إحصاء وصفي Descriptive | وصف وتلخيص البيانات عبر مقاييس ورسوم بيانية | حساب متوسط أهداف فريق في موسم كامل، ورسم مدرج تكراري لأوزان اللاعبين. |
| إحصاء استدلالي Inferential | تعميم نتائج العينة على المجتمع واختبار الفرضيات | استنتاج أن برنامجاً غذائياً يزيد كتلة عضلات جميع لاعبي الدوري، بناءً على عينة منتقاة. |
المتغيرات Variables — تصنيف مفصل
المتغير هو صفة أو خاصية يمكن أن تأخذ قيماً مختلفة عند قياسها. تصنيف المتغيرات ليس مجرد تعريف نظري، بل هو خطوة حاسمة لتحديد التحليل الإحصائي المناسب. اختيار تحليل خاطئ يبدأ غالباً من تصنيف غير دقيق للمتغير.
كيف تصنّف المتغير؟ (شجرة اتخاذ القرار)
ينقسم إلى نوعين تبعاً لإمكانية القيم العشرية:
مثال: الزمن، الوزن، VO₂max
مثال: عدد الأهداف، عدد الإصابات
مثال: مستوى اللياقة، ترتيب البطولة
مثال: مركز اللعب، الجنسية
أنواع المتغيرات — مقارنة تفصيلية
| التصنيف | المصطلح | الخصائص | مثال رياضي | التحليل المناسب |
|---|---|---|---|---|
| اسمي | Nominal | فئات بدون ترتيب | مركز اللعب، الجنسية | المنوال، كاي تربيع |
| ترتيبي | Ordinal | فئات مرتبة | ترتيب البطولة | الوسيط، سبيرمان |
| منفصل | Discrete | قيم صحيحة | عدد الأهداف | المتوسط، بواسون |
| متصل | Continuous | قيم مستمرة | الزمن، الوزن | t-test، ANOVA |
المتغيرات في التصميم التجريبي
في أي دراسة تجريبية، نميّز ثلاثة أدوار للمتغيرات:
- المتغير المستقل (Independent Variable — IV): السبب المفترض الذي يتلاعب به الباحث أو يصنّف المشاركين بناءً عليه. مثال: نوع البرنامج التدريبي، جرعة الكافيين.
- المتغير التابع (Dependent Variable — DV): النتيجة التي نقيسها لمعرفة أثر المتغير المستقل. مثال: زمن الجري 100 م، مستوى اللياقة البدنية.
- المتغيرات الدخيلة (Confounding Variables): عوامل خارجية قد تؤثر في المتغير التابع ويجب ضبطها — مثل التغذية، ساعات النوم، الخبرة السابقة.
أراد باحث دراسة تأثير تناول الكافيين على زمن الجري لمسافة 100 متر لدى عدائي المسافات القصيرة.
- المتغير المستقل: تناول الكافيين (نعم / لا أو جرعات مختلفة).
- المتغير التابع: زمن الجري لمسافة 100 متر (بالثواني).
- المتغيرات الدخيلة المحتملة: نوع الحذاء، سرعة الرياح، مستوى التعب المسبق.
- التعامل مع أرقام القمصان كمتغير كمي: هي رموز اسمية لا يُحسب لها متوسط.
- تطبيق معامل بيرسون على بيانات ترتيبية (مثل تصنيفات المدرب) — استخدم سبيرمان بدلاً منه.
- القول إن "الفريق الأول ضعف الثاني أداءً": الترتيب لا يُسوّغ النسب.
- حساب متوسط مقياس ليكرت (1–5) دون التحقق من الثبات والتوزيع (انظر التنبيه في القسم التالي).
- الخلط بين المستقل والتابع: الكافيين يؤثر في الزمن، والزمن لا يؤثر في الكافيين.
- تجاهل المتغيرات الدخيلة: عدم ضبط العوامل الخارجية (التغذية، النوم، المنبهات) قد يُفسد نتائج الدراسة.
مستويات القياس — تصنيف ستيفنز Stevens' Scales of Measurement
إلى جانب التصنيف الكمي/النوعي، يُعدّ تصنيف ستيفنز (1946) الإطارَ المرجعي الأدق لتحديد العمليات الرياضية الجائزة على كل متغير، واختيار الإحصاء والرسم والاختبار المناسب. يضيف هذا التصنيف مستويَين دقيقَين داخل البيانات الكمية: الفاصلي والنسبي.
| المستوى | المصطلح | صفر حقيقي؟ | فروق متساوية؟ | نسب ذات معنى؟ | مثال في علم الرياضة | الإحصاء المناسب |
|---|---|---|---|---|---|---|
| اسمي | Nominal | لا | لا | لا | نوع الرياضة، الجنس، مركز اللاعب | المنوال، كاي تربيع |
| ترتيبي | Ordinal | لا | لا | لا | ترتيب الفريق في الدوري، مستوى الألم، بنود Likert مفردة، مقياس بورج (RPE 6–20) | الوسيط، رتب، اختبارات لامعلمية، سبيرمان |
| فاصلي | Interval | لا (صفر اعتباطي) | نعم | لا | درجة الحرارة بالسيليزيوس، درجات اختبارات موحّدة، مقاييس نفسية مركّبة | المتوسط، الانحراف المعياري، t-test (عند تحقق الافتراضات) |
| نسبي | Ratio | نعم (صفر مطلق) | نعم | نعم | VO₂max، الكتلة (كجم)، الزمن (ث)، القوة (نيوتن)، المسافة | جميع الاختبارات المعلمية عند تحقق الشروط |
في المقياس الفاصلي (Interval)، الصفر لا يعني "انعدام الشيء"؛ فصفر درجات السيليزيوس لا يعني غياب الحرارة. لذا لا يجوز القول "20°م ضعف 10°م حرارةً". أما في المقياس النسبي (Ratio)، فالصفر مطلق: رياضي يستهلك 0 مل/كجم/دقيقة لا يستهلك أكسجيناً البتة، ورياضي VO₂max = 60 يملك ضعف طاقة رياضي VO₂max = 30 — وهذه النسبة ذات معنى حقيقي.
أهمية التمييز عملياً: معظم قياسات الفسيولوجيا الرياضية (VO₂max، القوة، الزمن، الكتلة العضلية) هي نسبية؛ يجوز جمعها وضربها وتحديد نسبة التغيُّر. في المقابل، درجات الذكاء والاستبيانات النفسية غالباً فاصلية؛ لا يجوز القول "مشارك A ضعف المشارك B في القلق". ملاحظة: درجة الحرارة بالكلفن (K) — لا السيليزيوس — هي المقياس النسبي للحرارة.
تُعدّ استجابات مقياس ليكرت (1–5 أو 1–7) ترتيبيةً من الناحية النظرية: الفجوة بين "أوافق" و"أوافق بشدة" قد لا تساوي الفجوة بين "محايد" و"أوافق". غير أن الإجماع الراهن في الأدبيات التطبيقية — ولا سيما في علوم الرياضة والصحة — يُجيز معاملة المقاييس المُجمَّعة من خمسة بنود أو أكثر كمتغيرات فاصلية/نسبية متى تحققت شروط ثلاثة:
- التدرج متماثل ومنتظم (فئات متكافئة في الظهور لفئة "محايد" وما يجاورها).
- المقياس المُجمَّع يقترب من التوزيع الطبيعي (الفحص بالرسم البياني أو اختبار شابيرو-ويلك).
- أثبت المقياس ثباتاً داخلياً كافياً (معامل ألفا كرونباخ ≥ 0.70).
الدرس 1.2 — أنواع العينات
أهداف التعلم
- التمييز بين المعاينة الاحتمالية وغير الاحتمالية وشروط استخدام كل منهما.
- تحديد نوع العينة الأنسب لتصاميم البحوث الرياضية المختلفة.
- فهم أثر حجم العينة على "قوة الاختبار" (Statistical Power) والقدرة على التعميم.
- تجنب التحيز في اختيار العينات لضمان صدق النتائج البحثية.
لماذا نستخدم العينات؟ (Sampling)
في معظم الأبحاث الرياضية، يستحيل جمع بيانات من كامل المجتمع (مثل جميع الرياضيين في الدولة). لذا نختار عينة ممثلة (Representative Sample) تعكس خصائص المجتمع الأصلي بدقة.
ليس المهم فقط "كيف" نختار العينة، بل "كم" نختار. المعيار المنهجي الصحيح لتحديد الحجم هو إجراء تحليل القدرة الإحصائية قبل جمع البيانات (a priori power analysis)، وليس الاعتماد على قواعد عامة غير مبررة.
يستلزم هذا التحليل أربعة عناصر:
- مستوى الدلالة (α): عادةً 0.05 في أبحاث الرياضة.
- القدرة الإحصائية (1–β): يُستهدف ≥ 0.80 (80%)، أي احتمال 80% لاكتشاف أثر حقيقي.
- حجم الأثر المتوقع: صغير (d=0.2)، متوسط (d=0.5)، كبير (d=0.8) — مع ملاحظة أن هذه الحدود استرشادية وقد تختلف بين مجالات التخصص؛ ففي رياضة النخبة قد يكون d=0.2 مهماً عملياً. يُستنَد إليه من الأدبيات أو الدراسات التجريبية.
- نوع الاختبار: t-test، ANOVA، انحدار... (يحدد المعادلة المستخدمة).
الأداة الموصى بها: برنامج G*Power (مجاني) أو حزمة pwr في لغة R. مثال: لاكتشاف أثر متوسط (d=0.5) بقدرة 80% ومستوى دلالة 5% في اختبار t ثنائي المجموعة المستقلة، يلزم n = 64 مشاركاً (32 لكل مجموعة).
أولاً: العينات الاحتمالية (Probability Sampling)
تعتمد على العشوائية، حيث لكل فرد فرصة معروفة للاختيار. هي النوع الوحيد الذي يسمح بـ التعميم الإحصائي.
| النوع | فكرة العمل | أفضل استخدام |
|---|---|---|
| عشوائية بسيطة | قرعة أو مولد أرقام عشوائي. | المجتمعات المتجانسة (مثل لاعبي فريق واحد). |
| طبقية (Stratified) | تقسيم المجتمع لطبقات (مثل: ذكور/إناث) ثم سحب عشوائي. | عندما توجد فروق متوقعة بين الفئات (مثل: فروق في القوة بين الأوزان). |
| عنقودية (Cluster) | اختيار مجموعات كاملة عشوائياً (مثل: أندية). | عندما يكون المجتمع مشتتاً جغرافياً. |
| منتظمة | اختيار كل عاشر فرد (مثلاً) من القائمة. | عمليات الفحص الميداني في الملاعب أو البطولات. |
ثانياً: العينات غير الاحتمالية (Non-Probability)
تعتمد على سهولة الوصول أو حكم الباحث. نتائجها مفيدة للاستكشاف ولكنها لا تُعمم على كامل المجتمع.
1. العينة المتاحة (Convenience)
اختيار أقرب أفراد متاحين للباحث (مثل زملاء التدريب). سهلة ولكنها غالباً متحيزة.
2. العينة القصدية (Purposive)
اختيار أفراد بمواصفات "نادرة" (مثل لاعبي النخبة الحاصلين على ميداليات أولمبية).
3. كرة الثلج (Snowball)
أفراد العينة يدلون الباحث على أفراد آخرين (تستخدم مع الحالات النادرة أو الحساسة).
4. الحصصية (Quota)
تشبه الطبقية ولكن دون عشوائية في الاختيار النهائي.
تذكر: نوع العينة هو الذي يحدد "مدى التعميم". العينات غير الاحتمالية تحصر نتائجك في تلك العينة فقط ولا تسمح بتعميمها على المجتمع ككل إحصائياً.
الدرس 1.3 — مصادر البيانات وطرق جمعها
| المصدر | التعريف | مثال في علوم الرياضة | الميزة | القيد |
|---|---|---|---|---|
| أولي Primary | تُجمع خصيصاً للدراسة الحالية | قياس معدل ضربات قلب اللاعبين أثناء اختبار الجهد | دقة عالية، ملائمة للهدف | تكلفة ووقت أعلى |
| ثانوي Secondary | تم جمعها سابقاً لأغراض أخرى | تحليل إصابات الدوري من تقارير الاتحاد | توفر في الوقت والتكلفة | قد لا تلائم الهدف الدراسي |
| الطريقة | الوصف | مثال | مناسب لـ |
|---|---|---|---|
| الملاحظة | تسجيل منهجي للسلوك دون تدخل | تسجيل عدد التمريرات الخاطئة لكل لاعب | تحليل السلوك الحركي |
| الاستبيان | أداة مكتوبة لقياس الآراء أو السلوكيات | قياس قلق المنافسة والدافعية الرياضية | المتغيرات النفسية الرياضية |
| المقابلة | حوار مباشر لجمع معلومات | مقابلة مدرب عن فلسفته التدريبية | البحث النوعي والاستكشافي |
| التجربة العملية | تطبيق تدخل وقياس أثره في ظروف مضبوطة | تأثير تمارين البليومترك على القوة الانفجارية | إثبات الفاعلية السببية |
أسئلة تقويمية — الدرسان 1.1 و1.2 و1.3
الدرس 1.4 — أنواع تصاميم الدراسات Research Study Designs
قبل تحليل أي بيانات، يجب أن تفهم كيف جُمعت. نوع تصميم الدراسة يحدد ما يمكنك استنتاجه من النتائج — هل يمكنك القول بالسببية؟ أم الارتباط فقط؟ هذا التمييز أساسي في البحث العلمي الرياضي.
أولاً: الدراسات الوصفية (المشاهِدة) مقابل الدراسات التجريبية
| المعيار | الدراسة الوصفية Observational | الدراسة التجريبية Experimental |
|---|---|---|
| دور الباحث | يراقب دون تدخل | يتدخل ويتحكم في الظروف |
| الاستنتاج | ارتباط فقط | سببية (إذا صُمِّمت جيداً) |
| مثال رياضي | رصد معدل إصابات اللاعبين عبر موسم كامل دون تغيير روتين التدريب | تقسيم اللاعبين إلى مجموعتين وتطبيق برنامج تدريبي مختلف على كل مجموعة |
1. أنواع الدراسات الوصفية (المشاهِدة)
تختلف التصاميم الوصفية في إطارها الزمني: بعضها يلتقط صورة لحظية عند نقطة زمنية واحدة (مقطعي)، وبعضها يتابع التغير عبر الزمن (طولي/كوهورت).
مقطعية Cross-Sectional
جمع البيانات في لحظة زمنية واحدة — "صورة فورية"
مثال: قياس مستوى اللياقة البدنية لجميع لاعبي الدوري في بداية الموسمبروسبكتيف / كوهورت Cohort
متابعة مجموعة عبر الزمن لرصد تطور النتائج
مثال: تتبع مجموعة من الرياضيين لمدة 3 سنوات لدراسة تطور قوتهم العضليةحالة-ضابطة Case-Control
مقارنة مجموعة بها الظاهرة بمجموعة ضابطة لتحديد الأسباب
مثال: مقارنة رياضيين أصيبوا بالإجهاد بآخرين لم يصابوا لتحديد عوامل الخطر2. أنواع الدراسات التجريبية
| النوع | التعريف | مثال رياضي | مستوى الدليل |
|---|---|---|---|
| التجربة العشوائية المضبوطة RCT | توزيع عشوائي للمشاركين بين مجموعة التدخل ومجموعة الضبط | توزيع 40 لاعباً عشوائياً: 20 يتلقون برنامج تغذية جديد و20 يتبعون النظام المعتاد، ثم مقارنة أدائهم | ⭐ المحك المعياري |
| شبه تجريبية Quasi-Experimental | تدخل بدون توزيع عشوائي للمجموعات | تطبيق برنامج تدريب جديد على فريق كامل (المجموعة التجريبية) ومقارنته بفريق آخر لم يتغير نظامه | متوسط — تحكم أقل |
3. التصنيف حسب نوع البيانات
| النوع | التركيز | الأدوات الشائعة | مثال رياضي |
|---|---|---|---|
| كمي Quantitative | أرقام، قياسات، إحصاءات | استبيانات مغلقة، أجهزة قياس، تحليل إحصائي | قياس VO₂max، سرعة الجري، عدد الأهداف |
| نوعي Qualitative | تجارب، معانٍ، أوصاف | مقابلات، ملاحظات، تحليل المحتوى | استكشاف تجربة اللاعبين مع الضغط النفسي في المباريات النهائية |
| مختلط Mixed-Methods | كمي + نوعي معاً | استبيانات + مقابلات | قياس مستوى القلق بمقياس رقمي ثم مقابلة اللاعبين لفهم أسبابه |
4. التصنيف حسب الغرض
وصفية Descriptive
تصف ظاهرة أو خصائص مجموعة
مثال: وصف مستويات اللياقة البدنية لدى لاعبي كرة القدم في المنتخب الوطنيتحليلية Analytical
تبحث عن علاقات أو أسباب بين المتغيرات
مثال: هل يرتبط حجم التدريب الأسبوعي بمعدل الإصابات؟استكشافية Exploratory
تستكشف مجالاً لا تتوفر عنه معلومات كافية
مثال: دراسة تأثير الرياضات الإلكترونية على اللياقة البدنية — موضوع جديد نسبياً5. أنواع متخصصة
| النوع | التعريف | الاستخدام في علوم الرياضة |
|---|---|---|
| المراجعة المنهجية Systematic Review | تلخيص منهجي لنتائج دراسات متعددة باستخدام معايير محددة | مراجعة كل الدراسات المنشورة عن تأثير التدريب بالمقاومة على سرعة الجري |
| التحليل التلوي Meta-Analysis | دمج نتائج دراسات متعددة إحصائياً للحصول على تقدير أكثر دقة | تجميع بيانات 30 دراسة مختلفة لحساب متوسط تأثير بروتوكول تدريبي على القوة العضلية |
ليست كل الدراسات متساوية في قوة الدليل. يُرتَّب الدليل العلمي من الأقوى إلى الأضعف كالتالي:
- التحليل التلوي والمراجعات المنهجية — أعلى مستوى من الدليل
- التجارب العشوائية المضبوطة (RCT)
- الدراسات شبه التجريبية
- الدراسات الكوهورتية
- الدراسات الحالة-ضابطة
- الدراسات المقطعية
- آراء الخبراء والتقارير السريرية — أدنى مستوى
- الخلط بين الارتباط والسببية: الدراسات الوصفية تُظهر ارتباطاً فقط — لا يعني ارتباط شيئين أن أحدهما يسبب الآخر.
- المبالغة في تعميم نتائج الدراسات المقطعية: صورة لحظية لا تعكس بالضرورة ما يحدث بمرور الوقت.
- تجاهل قيود الدراسات شبه التجريبية: غياب العشوائية يفتح الباب لمتغيرات دخيلة تشوّه النتائج.
- الاعتماد على دراسة واحدة: المراجعات المنهجية والتحليل التلوي أقوى من أي دراسة منفردة.
أسئلة تقويمية — الدرس 1.4
تهيئة البرامج من بداية المقرر
سيستخدم الطالب أكثر من أداة خلال المقرر. الهدف هنا ليس إتقان كل برنامج، بل معرفة دور كل أداة قبل بدء التحليلات العملية.
Excel
تنظيف أولي، جداول، رسوم سريعة، وفحص وصفي بسيط.
SPSS
الاختبارات الكلاسيكية، الجداول الإخراجية، وتحليل الاستبيانات.
JASP
بديل مفتوح نسبياً للتحليلات الحديثة، خصوصاً التحليل البايزي.
أخلاقيات البحث العلمي Research Ethics
أخلاقيات البحث ليست ملحقاً شكلياً في أي دراسة علمية — بل هي أساس الثقة بين الباحث والمشارك، وبين النتائج العلمية والمجتمع. في علوم الرياضة والنشاط البدني، يتعامل الباحث مع مشاركين من البشر — أحياناً من الفئات الحساسة كالقصّر والرياضيين النخبة وذوي الاحتياجات الخاصة — مما يجعل الالتزام بالمعايير الأخلاقية واجباً منهجياً وقانونياً.
المبادئ الأخلاقية الأساسية الثلاثة
تستند أخلاقيات البحث العلمي إلى ثلاثة مبادئ جوهرية صاغها تقرير بلمونت (Belmont Report, 1979)، وهو الوثيقة المؤسِّسة لأخلاقيات البحوث البشرية:
احترام الأشخاص Respect for Persons
يُعامل كل فرد ككائن مستقل. يتطلب هذا المبدأ الحصول على الموافقة المستنيرة قبل المشاركة، ومعاملة الفئات الضعيفة (القصّر، ذوو الإعاقة) بحماية إضافية.
الإحسان Beneficence
تعظيم الفوائد وتقليل الأضرار المحتملة. يشمل الموازنة بين مخاطر التدخل وفوائده، وحماية المشاركين من الأذى الجسدي أو النفسي.
العدالة Justice
توزيع أعباء وفوائد البحث بعدالة — لا تُحمَّل فئة معينة من المجتمع أعباء البحث دون غيرها، ولا تُحرم فئة من فوائده.
الموافقة المستنيرة Informed Consent
الموافقة المستنيرة ليست مجرد توقيع على نموذج؛ بل هي عملية تواصل مستمر يجب أن تتضمن أربعة عناصر أساسية:
- الإفصاح الكامل: شرح غرض البحث، الإجراءات، المخاطر المحتملة، الفوائد المتوقعة، والبدائل المتاحة (إن وُجدت).
- الفهم: التحقق من أن المشارك استوعب المعلومات المقدمة بلغة تناسب مستواه العلمي، مع إتاحة فرصة الأسئلة.
- الاختيار الحر: لا إكراه أو تأثير غير مبرر. يُفهم المشارك أن رفضه أو انسحابه في أي وقت لن يعرّضه لعقاب أو حرمان من خدمات.
- التوثيق: توقيع المشارك على النموذج مع احتفاظه بنسخة، وموافقة ولي الأمر إذا كان المشارك قاصراً.
باحث يدرس تأثير تمرينات البليومترك على القوة الانفجارية لدى لاعبي كرة السلة تحت 18 سنة. يجب الحصول على موافقة اللاعب والوصي القانوني (ولي الأمر)، شرح أن التدخل يتضمن قفزات متكررة قد تسبب إجهاداً عضلياً، والتأكيد على أن الانسحاب متاح في أي وقت دون تأثير على مكان اللاعب في الفريق.
موافقة لجنة الأخلاقيات IRB / Ethics Committee
أي بحث يشمل مشاركين من البشر يجب أن يحصل على موافقة مسبقة من لجنة أخلاقيات البحث العلمي (Institutional Review Board — IRB) قبل بدء جمع البيانات. اللجنة تراجع:
- نموذج الموافقة المستنيرة ومدى وضوحه للمشارك.
- نسبة المخاطر إلى الفوائد (Risk–Benefit Ratio).
- إجراءات حماية خصوصية البيانات وسريتها.
- معايير اختيار المشاركين وعدالة توزيع أعباء البحث.
- خطة التعامل مع الإصابات أو الطوارئ أثناء الاختبارات البدنية.
ملاحظة مهمة: لا يجوز نشر أي بحث في مجلات علمية محكَّمة دون إرفاق رقم موافقة اللجنة الأخلاقية. يجب أن يُذكر هذا الرقم صراحة في متن المخطوطة.
خصوصية البيانات وسريتها Privacy & Confidentiality
تتضمن حماية بيانات المشاركين عدة التزامات:
- إخفاء الهوية (Anonymization): إزالة جميع المعرفات الشخصية (الاسم، رقم الهوية، العنوان) من قاعدة البيانات واستبدالها برموز.
- السرية (Confidentiality): عدم الإفصاح عن معلومات المشاركين لأي طرف خارج فريق البحث دون إذن صريح.
- تخزين آمن: حفظ البيانات في خوادم مشفَّرة أو ملفات محمية بكلمة مرور، مع وصول محدود لأعضاء فريق البحث فقط.
- مدة الاحتفاظ: يُحدد في خطة البحث المدة التي ستحتفظ بها بالبيانات بعد انتهاء الدراسة (عادةً 3–5 سنوات وفق سياسات المؤسسات البحثية).
أجهزة تتبع الأداء (GPS، مقايس معدل ضربات القلب، الساعات الذكية) تجمع بيانات حساسة عن الموقع الجغرافي والحالة الصحية للرياضيين. حتى إذا أعاد الباحث نشر بيانات مجمعة، قد يمكن إعادة تعريف هوية الرياضي من مزيج المتغيرات. يُنصح بتطبيق مبدأ تقليل البيانات (Data Minimization) — جمع ما تحتاجه فقط للتحليل.
النزاهة العلمية Scientific Integrity
النزاهة العلمية تمتد إلى ما بعد التعامل مع المشاركين، وتشمل السلوك المسؤول في كل مراحل البحث:
- تجنب التلفيق والتزوير: لا تُخترع بيانات (Fabrication) ولا تُحرّف نتائج لتناسب الفرضية (Falsification). هذه أسوأ انتهاكات النزاهة وقد تؤدي إلى الفصل أو سحب الدرجة العلمية.
- تجنب الانتحال العلمي (Plagiarism): الاستشهاد الدقيق بجميع المصادر المستخدمة، سواء كانت نصوصاً أو أفكاراً أو أدوات قياس.
- الشفافية التحليلية: الإفصاح عن جميع التحليلات التي أُجريت، وعدم الاكتفاء بتقرير النتائج "الدالة" فقط (اختفاء التحليلات غير الدالة يُعرف بـ p-hacking أو اختيار النتائج المناسبة).
- تضارب المصالح (Conflict of Interest): الإعلان عن أي علاقة مالية أو شخصية قد تؤثر في موضوعية البحث (مثلاً: تمويل من شركة مشروبات رياضية لدراسة فوائد منتجها).
- الاستشهاد المسؤول: الاستناد إلى مصادر موثوقة محكَّمة، مع تجنب الادعاءات غير المدعومة بأدلة — خصوصاً في الاستنتاجات السريرية أو التدريبية.
الأخلاقيات والإحصاء ليسا مجالين منفصلين. الاختيار المتعمِّد لاختبار إحصائي معين لإخفاء عدم الدلالة، أو حذف القيم الشاذة دون مبرر منهجي، أو جمع بيانات حتى تصبح دالة — كلها ممارسات غير أخلاقية تَهدم مصداقية البحث. لهذا السبب يُخصَّص في هذا المقرر قسم خاص عن النزاهة في اختبار الفرضيات في الوحدة السادسة.