يمثل المنهج الوصفي الارتباطي واحدة من أبرز أساليب البحث العلمي، والتي تهدف إلى وصف وفهم طبيعة العلاقات بين المتغيرات المختلفة ودراسة شدة تلك الروابط ونوعها. هذا النهج ضروري لتوضيح كيفية تأثير تغيير أحد المتغيرات على الآخرين وكيف يمكن أن تؤثر الظروف الخارجية والعوامل البيئة أيضًا.

تعريف المنهج الوصفي الارتباطي:

يعد المنهج الوصفي الارتباطي وسيلة شاملة لاستكشاف وعكس حالات الواقع كما هي موجودة بالفعل، بالإضافة إلى تقديم نظرة ثاقبة حول أوجه التشابه والاختلاف بين المتغيرات ذات العلاقة. إنه ليس فقط عن رصد الحالات الحالية ولكن أيضًا لتحليل الروابط والقوانين الجارية في النظام تحت الدراسة.

الخطوات الرئيسية لتنفيذ المنهج الوصفي الارتباطي:

1. تحديد المشكلة: يجب أن يكون لدى الباحث بصيرة واضحة بشأن مسألة البحث المقترح وأن يفهم أهميتها وجدارتها للدراسة. ينبغي أن تكون القضية محددة قابلة للتطبيق ومتاحة للتحقيق.

1. الدراسة السابقة: قبل الغوص مباشرةً في مشروع جديد، يستعرض الباحثون أعمال الطلاب السابقين الذين تناولوا الموضوع ذاته. يساعد ذلك على تجنب التكرار وتعزيز المعرفة الجديدة بناءً على الأفكار المطروحة سابقًا.

1. تصنيف المتغير: بعد اختيار المسألة، يبدأ الباحث في بيان مجموعة المصطلحات المرتبطة بها. تتمثل المهمة هنا في توضيح العلاقة المنطقية والمعنوية بين كل زوج من هذه المصطلحات.

1. تحديد العينة: يأخذ العالم عينات عشوائية تعبر بدقة عن مجتمع الدراسة الأكبر. تأكد العينات المثلى من إلمام أفرادها بالموضوع المدروس وبالتالي قدرتهم على تزويد معلومات دقيقة ومفصلة.

1. اختيار الأدوات: رغم وجود عدة خيارات للأدوات العلمية، فإن عالم البحوث سيجد نفسه أمام مهمتين رئيسيتين: أولًا جمع بيانات موثوقة وثانيًا التحقق منها بطريقة مطابقة لأعلى مستوى من الكفاءة مثل ملاحظات ميدانية منظمة/ عشوائية أو تقنية الرصد وغير ذلك الكثير....الخ حسب حاجته الخاصة لكل مرحلة من مراحل الوصول للهدف النهائي وهو الحصول علي نتيجة مرضية تشبع فضوله المعرفي المبني أساسه علي اسلوب منهجي ثابت!.

1. قياس الارتباط وضبط نطاق التطبيق: بما أنه قد تم الآن وضع قاعدة بيانات واضحة حول العلاقات الحديثة داخل نظام بحثه، يتم استخدام تقنيات حساب الاحتمالات الرياضية وعمليات التحليل الإحصائي للتوصل لتقدير دقيق لنسب الاتساق والانتظام ضمن علاقتان هامتان اثنتين على الأقل وذلك طبقاً لقواعد خاصة بكلتا حالةتا التطبيق العملية الواحدة والأخرى النظرية الثانية لهما فمثلاً عند التعامل مع مفردتان ذات طابع كمِّْـــِي ،فنستخدم إِحَـداََ الطرائق الخمس التالية :ــ Pearson Correlation Coefficient – Spearman Rank Order Correlation Coefficient – Kendall Tau Correlation Coefficient - Phi Coefficient - Contingency Coefficient

1. استخدام نموذج مناسب لحالة بحثية جديدة: تعتمد صلاحية تحقيق نتائجه على القدرة الفذة للعالم أثناء تصميم فرضياته وهذه الأخيرة تبقى حصرية حصراً لمن يدخل عالم التجريب والإكتشاف العلمي الرسمي عبر بوابة الجامعه حيث يشترط وجود مؤلف مصرح به دستورياً يسري مفعوله قانونياً ولذلك يعد تخصصكم الطبي مثال حي لما سبق شرحه آنفا فأصبحت تحتاجون اليوم لإعداد ابحاث متعلقه بالأمراض المستوطنة بجغرافية دولة معينه إذ لدينا أمده بكثير جدااا من الأمور قد تبدو بسيطه وفق نظر البعض ولكنه سرعان ما يكذب ذاك الاعتقاد حينما نقدم لكم بعض الأمثله العمليه المضاده لذلك الاعتزاز الزائف بسطحيه التفكير .

إن مزايا اتباع نهج توصيف وتمثيل روابط ارتباط فعاله تكمن فى قابلية استخدامه لاحقاً سواء كانت متعلقه بإطار عمل شامل لعرض وحل مشاكل اجتماعيه مختلفه التنوع وكذلك قدرتة الرائعه برسم خارطه كامله لكافة طرق انتقال المرض واسباب انتشار العدوي بين البشر غير ان جانبه السلبي الوحيد يعود الى ارتفاع احتمالية عدم الثبات والدوام لان اي تطورات مستقبلية محتملة تصنف اما حدثآ فرصة وارقام رقميا مجرد وان كان صادقا الا انه قد يخفى عليه نوايا مخفيه او اجندات تخبئ خلف ستاره مايجري علانيه حاليا..لكن يبقى ماذكرناه سابقا هو الاساس المتين لبحث سيناريوهنا الحالي فهو الانموذج الأكثر شيوعا وانتشارا حتى يومنا هذا بل وستزداد شعبيه بهذا الشكل دوما مادامت اساسيات العمل العلمي مازلت قائمة بذاتها ولم تغير وجهتها نحو مجريات اخطر بكثير مما شاهدناه بالأمس القريب!