حياته وتعليمه
ولد سيدني سيجل في مدينة نيويورك عام 1916 ونشأ في بيئة محفزة أكاديمياً. تفوق في دراسته وحصل على درجة البكالوريوس من جامعة مدينة نيويورك (City College of New York). ثم واصل تعليمه العالي وحصل على درجة الماجستير والدكتوراه في علم النفس من جامعة ستانفورد المرموقة. خلال فترة دراسته في ستانفورد، انصب تركيزه على الإحصاء وعلم النفس الرياضي، مما أرسى الأساس لعمله المستقبلي في مجال الإحصاءات اللامعلمية.
مسيرته المهنية
بعد حصوله على الدكتوراه، انضم سيجل إلى هيئة التدريس في جامعة ولاية بنسلفانيا (Pennsylvania State University)، حيث عمل كأستاذ لعلم النفس. خلال فترة عمله في ولاية بنسلفانيا، بدأ سيجل في تطوير أفكاره حول الإحصاءات اللامعلمية، مستشعرًا الحاجة إلى أدوات إحصائية أكثر مرونة يمكن استخدامها لتحليل البيانات التي لا تلتزم بالافتراضات التوزيعية الصارمة التي تتطلبها الأساليب الإحصائية المعلمية التقليدية.
لاحقًا، انتقل سيجل إلى جامعة ستانفورد، حيث عمل كأستاذ باحث في معهد العلوم الاجتماعية. في ستانفورد، تمكن من تكريس المزيد من الوقت والجهد لتطوير وتعميم الأساليب الإحصائية اللامعلمية. كان سيجل يتمتع بقدرة فريدة على تبسيط المفاهيم الإحصائية المعقدة وجعلها في متناول الباحثين من مختلف التخصصات. كان يؤمن بأن الإحصاء يجب أن يكون أداة في خدمة البحث العلمي، وليس عائقًا أمامه.
إسهاماته في علم النفس والإحصاء
يُعد كتاب “الإحصاءات اللامعلمية للسلوكيات” (Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences)، الذي نُشر عام 1956، العمل الأكثر تأثيرًا لسيدني سيجل. يعتبر هذا الكتاب مرجعًا أساسيًا في مجال الإحصاءات اللامعلمية، وقد تُرجم إلى العديد من اللغات واستُخدم في الجامعات حول العالم. يقدم الكتاب شرحًا شاملاً وواضحًا للأساليب الإحصائية اللامعلمية، مع أمثلة تطبيقية توضح كيفية استخدام هذه الأساليب في تحليل البيانات السلوكية. لقد ساهم هذا الكتاب بشكل كبير في تعميم استخدام الإحصاءات اللامعلمية في العلوم الاجتماعية والسلوكية.
من بين الأساليب الإحصائية اللامعلمية التي ساهم سيجل في تطويرها وتعميمها:
- اختبار مان-ويتني يو (Mann-Whitney U test): يستخدم هذا الاختبار لمقارنة مجموعتين مستقلتين لتحديد ما إذا كان هناك فرق معنوي بينهما. لا يتطلب هذا الاختبار افتراضًا بأن البيانات تتبع توزيعًا طبيعيًا.
- اختبار ويلكوكسون للإشارات والرتب (Wilcoxon signed-rank test): يستخدم هذا الاختبار لمقارنة مجموعتين مرتبطتين (مثل القياسات قبل وبعد التدخل) لتحديد ما إذا كان هناك فرق معنوي بينهما. يعتمد هذا الاختبار على رتب الفروق بين القياسات، مما يجعله أقل حساسية للقيم المتطرفة من الاختبارات المعلمية المماثلة.
- اختبار كروسكال-واليس (Kruskal-Wallis test): يستخدم هذا الاختبار لمقارنة أكثر من مجموعتين مستقلتين لتحديد ما إذا كان هناك فرق معنوي بينهما. يعتبر هذا الاختبار بديلاً غير معلمي لتحليل التباين الأحادي (one-way ANOVA).
- اختبار فريدمان (Friedman test): يستخدم هذا الاختبار لمقارنة أكثر من مجموعتين مرتبطتين لتحديد ما إذا كان هناك فرق معنوي بينهما. يعتبر هذا الاختبار بديلاً غير معلمي لتحليل التباين المتكرر (repeated measures ANOVA).
- معامل ارتباط سبيرمان (Spearman’s rank correlation coefficient): يستخدم هذا المعامل لقياس قوة واتجاه العلاقة بين متغيرين، دون الحاجة إلى افتراض علاقة خطية بينهما. يعتمد هذا المعامل على رتب القيم، مما يجعله أقل حساسية للقيم المتطرفة من معامل ارتباط بيرسون.
بالإضافة إلى كتابه الشهير، نشر سيجل العديد من المقالات العلمية في المجلات المتخصصة، تناولت مواضيع مختلفة في الإحصاء وعلم النفس الرياضي. كان سيجل أيضًا محاضرًا متميزًا، وكان يتمتع بشعبية كبيرة بين الطلاب والباحثين. كان يحرص دائمًا على تقديم المساعدة والتوجيه للباحثين الذين يستخدمون الأساليب الإحصائية اللامعلمية في أبحاثهم.
أهمية الإحصاءات اللامعلمية
تكمن أهمية الإحصاءات اللامعلمية في قدرتها على تحليل البيانات التي لا تلتزم بالافتراضات التوزيعية الصارمة التي تتطلبها الأساليب الإحصائية المعلمية التقليدية. في كثير من الأحيان، لا تتبع البيانات التي يتم جمعها في العلوم الاجتماعية والسلوكية توزيعًا طبيعيًا، أو قد تحتوي على قيم متطرفة تؤثر بشكل كبير على نتائج التحليل الإحصائي المعلمي. في مثل هذه الحالات، تكون الإحصاءات اللامعلمية هي الخيار الأفضل لتحليل البيانات والحصول على نتائج دقيقة وموثوقة.
بالإضافة إلى ذلك، تعتبر الإحصاءات اللامعلمية أكثر مرونة من الإحصاءات المعلمية، حيث يمكن استخدامها لتحليل البيانات التي تم جمعها باستخدام مقاييس مختلفة، مثل المقاييس الاسمية والترتيبية والفاصلية والنسبية. هذا يجعل الإحصاءات اللامعلمية أدوات قيمة للباحثين الذين يعملون مع أنواع مختلفة من البيانات.
إرثه وتأثيره
توفي سيدني سيجل في عام 1961 عن عمر يناهز 45 عامًا، ولكن إرثه العلمي لا يزال حيًا حتى اليوم. لقد ساهم سيجل بشكل كبير في تطوير وتعميم استخدام الإحصاءات اللامعلمية، مما جعلها أدوات أساسية في تحليل البيانات في مختلف التخصصات العلمية. لا يزال كتابه “الإحصاءات اللامعلمية للسلوكيات” مرجعًا أساسيًا للطلاب والباحثين، ولا تزال الأساليب الإحصائية التي ساهم سيجل في تطويرها تستخدم على نطاق واسع في الأبحاث العلمية.
يعتبر سيدني سيجل شخصية بارزة في تاريخ علم النفس والإحصاء، وقد ترك بصمة واضحة على هذا المجال. لقد ألهم عمله العديد من الباحثين لمواصلة تطوير وتعميم استخدام الإحصاءات اللامعلمية، مما ساهم في تحسين جودة الأبحاث العلمية في مختلف التخصصات.
تحديات وانتقادات
على الرغم من الأهمية الكبيرة للإحصاءات اللامعلمية، إلا أنها لم تسلم من بعض التحديات والانتقادات. من بين هذه الانتقادات:
- انخفاض القوة الإحصائية: في بعض الحالات، قد تكون الإحصاءات اللامعلمية أقل قوة إحصائية من الإحصاءات المعلمية، خاصةً عندما تكون حجم العينة صغيرًا. هذا يعني أن الإحصاءات اللامعلمية قد لا تكون قادرة على اكتشاف الفروق الحقيقية بين المجموعات، حتى لو كانت موجودة.
- صعوبة التفسير: قد يكون تفسير نتائج الإحصاءات اللامعلمية أكثر صعوبة من تفسير نتائج الإحصاءات المعلمية، خاصةً بالنسبة للباحثين الذين ليس لديهم خبرة كبيرة في الإحصاء.
- القيود على أنواع البيانات: على الرغم من أن الإحصاءات اللامعلمية يمكن استخدامها لتحليل أنواع مختلفة من البيانات، إلا أنها قد لا تكون مناسبة لتحليل بعض أنواع البيانات المعقدة، مثل البيانات متعددة المتغيرات.
ومع ذلك، فإن هذه الانتقادات لا تقلل من أهمية الإحصاءات اللامعلمية كأدوات قوية ومرنة لتحليل البيانات. يجب على الباحثين أن يكونوا على دراية بحدود الإحصاءات اللامعلمية وأن يستخدموها بحذر، ولكن يجب عليهم أيضًا أن يدركوا الفوائد العديدة التي تقدمها هذه الأساليب في تحليل البيانات التي لا تلتزم بالافتراضات التوزيعية الصارمة التي تتطلبها الإحصاءات المعلمية.
خاتمة
كان سيدني سيجل عالمًا نفسيًا وإحصائيًا أمريكيًا بارزًا، اشتهر بإسهاماته الرائدة في مجال الإحصاءات اللامعلمية. لقد ساهم عمله في تطوير وتعميم استخدام الأساليب الإحصائية التي لا تعتمد على افتراضات توزيعية محددة للبيانات، مما جعلها أدوات قوية ومرنة لتحليل البيانات في مختلف التخصصات العلمية. يعتبر كتابه “الإحصاءات اللامعلمية للسلوكيات” مرجعًا أساسيًا في هذا المجال، ولا تزال الأساليب الإحصائية التي ساهم سيجل في تطويرها تستخدم على نطاق واسع في الأبحاث العلمية حتى اليوم. على الرغم من التحديات والانتقادات التي واجهت الإحصاءات اللامعلمية، إلا أنها لا تزال أدوات قيمة للباحثين الذين يعملون مع البيانات التي لا تلتزم بالافتراضات التوزيعية الصارمة التي تتطلبها الإحصاءات المعلمية.