ﻋﻤﺎدة ﺧﺪﻣﺔ اﻟﻤﺠﺘﻤﻊ واﻟﺘﻌﻠﯿﻢ اﻟﻤﺴﺘﻤﺮ اﻟﺠﺎﻣﻌﺔ اﻹﺳﻼﻣﯿﺔ -ﻏﺰة
دورة ﻓﻲ اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺻﺎﺋﻲ SPSS )٣٦ﺳﺎﻋﺔ ﺗدرﯾﺑﯾﺔ(
١٤ﯾﻮﻧﯿﻮ – ٦أﻏﺴﻄﺲ ٢٠٠٨
إﺷﺮاف
اﻟدﻛﺗور /ﺳﻣﯾر ﺧﺎﻟد ﺻﺎﻓﻲ
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﻟﻤﺤﺘﻮﯾﺎت ﻋﻠﻢ اﻹﺣﺼﺎء ٤ .................................................................................................................... Statistics Science اﻹﺣﺼﺎء اﻟﻮﺻﻔﻲ ٤ ....................................................................................................:Descriptive Statistics اﻹﺣﺼﺎء اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻲ ٤ .................................................................................................:Inferential Statistics اﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ٤ .................................................................................................................................. :Population اﻟﺤﺼﺮ اﻟﺸﺎﻣﻞ ٤ ............................................................................................................................... :Census اﻟﻤﻘﺎﯾﯿﺲ اﻹﺣﺼﺎﺋﯿﺔ ٥ .......................................................................................................................................... أوﻻ ً :ﻣﻘﺎﯾﯿﺲ اﻟﻨﺰﻋﺔ اﻟﻤﺮﻛﺰﯾﺔ ٥ ..................................................................... Measures of Central Tendency ﺛﺎﻧﯿﺎ ً :ﻣﻘﺎﯾﯿﺲ اﻟﺘﺸﺘﺖ اﻟﻤﻄﻠﻖ ٥ ................................................................................... Measures of Dispersion ﺛﺎﻟﺜﺎ ً :اﻻﻟﺘﻮاء ٦ .............................................................................................................................. Skewness ﺗﺸﻐﯿﻞ واﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ٦ ...................................................................................................................SPSS ﻧﻮاﻓﺬ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ٦ .............................................................................................................................................. اﺳﺘﺮﺟﺎع اﻟﺒﯿﺎﻧﺎت واﻟﻤﻠﻔﺎت٨ ............................................................................................................................. : ﺣﻔﻆ اﻟﻤﻠﻒ٩ ................................................................................................................................................. : إﺿﺎﻓﺔ ،ﺗﻌﺪﯾﻞ واﻟﺘﺤﻜﻢ ﺑﺎﻟﻤﺘﻐﯿﺮات ١٠ ................................................................................................................... إﺿﺎﻓﺔ ﻣﺘﻐﯿﺮ أو ﻣﺸﺎھﺪة١٢ ............................................................................................................................... : إﻟﻐﺎء ﻣﺘﻐﯿﺮ أو ﻣﺸﺎھﺪة أو ﺣﺎﻟﺔ١٢ ........................................................................................................................ ﺗﺮﺗﯿﺐ اﻟﻤﺸﺎھﺪات ﺣﺴﺐ ﻣﺘﻐﯿﺮ ﻣﻌﯿﻦ ١٢ ...........................................................................................Rank Cases ﺗﻜﻮﯾﻦ ﻣﺘﻐﯿﺮ ﺟﺪﯾﺪ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام ﻣﻌﺎدﻟﺔ١٢ ..................................................................................................................... اﻷﻣﺮ ١٢ ....................................................................................................................................... Compute اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺪاﻟﺔ IFﻣﻊ ١٣ ............................................................................................................... Compute اﺧﺘﯿﺎر ﺧﻼﯾﺎ ١٤ ..................................................................................................................... SELECT CASES إﻋﺎدة اﻟﺘﺮﻣﯿﺰ ١٧ ................................................................................................................................Recode اﻹﺣﺼﺎء اﻟﻮﺻﻔﻲ واﻟﻤﺪرج اﻟﺘﻜﺮاري ﻟﻠﺒﯿﺎﻧﺎت ١٩ ....................................................................................................... ) (١اﻟﺘﻜﺮارات واﻟﻤﺪرج اﻟﺘﻜﺮاري ١٩ ................................................................... Histogram and Frequencies ) (٢اﻹﺣﺼﺎء اﻟﻮﺻﻔﻲ ٢٠ ............................................................................................. Descriptive Statistics ) (٣اﻟﻤﺴﺘﻜﺸﻒ ٢١ ............................................................................................................................ Explore ) (٤ﺟﺪاول اﻻﻗﺘﺮان ٢٢ .......................................................................................... CROSS TABULATION اﻟﺮﺳﻢ اﻟﺒﯿﺎﻧﻲ ٢٣ ................................................................................................................................................. اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻔﺮﺿﯿﺎت ٢٨ ......................................................................................................... Test of Hypotheses -١اﻟﻔﺮﺿﯿﺔ اﻹﺣﺼﺎﺋﯿﺔ ٢٨ ............................................................................................................................ -٢ﻣﺴﺘﻮى اﻟﻤﻌﻨﻮﯾﺔ أو ﻣﺴﺘﻮى اﻻﺣﺘﻤﺎل٢٨ ....................................................................................................... -٣داﻟﺔ اﻻﺧﺘﺒﺎر اﻹﺣﺼﺎﺋﯿﺔ ٢٨ ....................................................................................................................... -٤اﻟﻘﯿﻤﺔ اﻻﺣﺘﻤﺎﻟﯿﺔ٢٨ .................................................................................................. (Sig. or P-value) : ﺧﻄﻮات اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻔﺮﺿﯿﺎت٢٩ ........................................................................................................................... : أوﻻ ً :اﺧﺘﺒﺎر Tﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﺧﺘﺒﺎر ﻓﺮﺿﯿﺎت ﻣﺘﻌﻠﻘﺔ ﺑﻤﺘﻮﺳﻂ واﺣﺪ ٢٩ ............................................................................... اﻟﺒﯿﺎﻧﺎت اﻟﺘﺎﻟﯿﺔ ﺗﻤﺜﻞ درﺟﺎت ﻋﺸﺮﯾﻦ طﺎﻟﺒﺎ ً ﻓﻲ ﻣﺴﺎق ﻣﺎ٣٠ ......................................................................................... : اﻟﻤﻄﻠﻮب :اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻔﺮﺿﯿﺔ اﻟﻤﺒﺪﺋﯿﺔ اﻟﻘﺎﺋﻠﺔ ﺑﺄن ﻣﺘﻮﺳﻂ درﺟﺎت اﻟﻄﻼب = ٦٥درﺟﺔ٣٠ ..................................................... . ﺛﺎﻧﯿﺎ ً :اﺧﺘﺒﺎرات اﻟﻔﺮوق ﺑﯿﻦ ﻣﺘﻮﺳﻄﯿﻦ ﻣﺠﺘﻤﻌﯿﻦ ﻣﺴﺘﻘﻠﯿﻦ ٣١ ....................................................................................... ﺛﺎﻟﺜﺎ ً :اﺧﺘﺒﺎرات اﻟﻔﺮوق ﺑﯿﻦ ﻣﺘﻮﺳﻄﻲ ﻣﺠﺘﻤﻌﯿﻦ ﻣﻦ ﻋﯿﻨﺎت ﻣﺮﺗﺒﻄﺔ ٣٢ .......................................................................... ﺗﺤﻠﯿﻞ اﻟﺘﺒﺎﯾﻦ)٣٤ ..........................................................................................Analysis of Variance (ANOVA أوﻻ ً :ﺗﺤﻠﯿﻞ اﻟﺘﺒﺎﯾﻦ اﻷﺣﺎدي ٣٤ .......................................................................................... One-Way ANOVA ﺛﺎﻧﯿﺎ ً :ﺗﺤﻠﯿﻞ اﻟﺘﺒﺎﯾﻦ اﻟﺜﻨﺎﺋﻲ ٣٨ ............................................................................................ Two-Way ANOVA ﺛﺎﻟﺜﺎ ً :ﺗﺤﻠﯿﻞ اﻟﺘﺒﺎﯾﻦ اﻟﺜﻼﺛﻲ ٤١ ......................................................................................... Three-Way ANOVA اﻻﺧﺘﺒﺎرات ﻏﯿﺮ اﻟﻤﻌﻠﻤﯿﺔ ٤٧ ............................................................................................ Nonparametric Tests ﻣﺰاﯾﺎ اﺳﺘﺨﺪام اﻻﺧﺘﺒﺎرات ﻏﯿﺮاﻟﻤﻌﻠﻤﯿﺔ٤٧ ............................................................................................................ : ﻋﯿﻮب اﺳﺘﺨﺪام اﻻﺧﺘﺒﺎرات ﻏﯿﺮاﻟﻤﻌﻠﻤﯿﺔ٤٧ ...........................................................................................................: اﺧﺘﺒﺎر اﻟﺘﻮزﯾﻊ اﻟﻄﺒﯿﻌﻲ :ﻛﻮﻟﻤﺠﺮوف -ﺳﻤﺮﻧﻮف ٤٨ ................................................................................................ Page 2 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﺧﺘﺒﺎر وﯾﻠﻜﻮﻛﺴﻦ "٤٩ ........................................................................................................... "Wilcoxon Test اﺧﺘﺒﺎر ﻣﺎن – وﺗﻨﻲ "٤٩ ................................................................................................ "Mann Whitney Test اﺧﺘﺒﺎر ﻛﺮوﺳﻜﺎل – واﻻس "٥١ ...................................................................................... "Kruskal-Wallis Test اﺧﺘﺒﺎر ﻓﺮﯾﺪﻣﺎن "٥٢ .............................................................................................................. "Friedman Test اﻻرﺗﺒﺎط اﻟﺨﻄﻲ اﻟﺒﺴﯿﻂ ٥٣ ......................................................................................Simple Linear Regression ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻرﺗﺒﺎط ٥٣ .................................................................................................. :Correlation Coefficient ﺣﺴﺎب ﻗﯿﻤﺔ ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻرﺗﺒﺎط٥٥ ..............................................................................................................................: اﻻﻧﺤﺪار اﻟﺨﻄﻲ اﻟﺒﺴﯿﻂ ٥٧ .................................................................................... Simple Linear Regression
Page 3 of 60
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻋﻠم اﻹﺣﺻﺎء
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
Statistics Science
ﻗـدﯾﻣﺎ ﻛــﺎن ﯾﻌــرف اﻹﺣﺻــﺎء ﺑﺄﻧــﻪ ﻫــو اﻟﻌﻠــم اﻟــذي ﯾﻬــﺗم ﺑﺄﺳـﺎﻟﯾب ﺟﻣــﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت وﺗﻧظﯾﻣ ﻬــﺎ ﻓــﻲ ﺟــداول إﺣﺻــﺎﺋﯾﺔ ﺛــم ﻋرﺿــﻬﺎ
ﺑﯾﺎﻧﯾﺎً .وﻣﻊ ﺗطور ﻫذا اﻟﻌﻠم ﻓﻲ اﻟﻌﺻر اﻟﺣدﯾث ﯾﻣﻛن ﺗﻌرﯾﻔﻪ ﺗﻌرﯾﻔﺎً ﺷﺎﻣﻼً ﺑﺄﻧﻪ اﻟﻌﻠم اﻟذي ﯾﺑﺣث ﻓﻲ:
ﺟﻣـﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت واﻟﺣﻘــﺎﺋق اﻟﻣﺗﻌﻠﻘــﺔ ﺑﻣﺧﺗﻠــف اﻟظـواﻫر وﺗﺳــﺟﯾﻠﻬﺎ ﻓــﻲ ﺻــورة رﻗﻣﯾــﺔ وﺗﺻــﻧﯾﻔﻬﺎ وﻋرﺿــﻬﺎ ﻓــﻲ ﺟــداول ﻣﻧظﻣــﺔوﺗﻣﺛﯾﻠﻬﺎ ﺑﯾﺎﻧﯾﺎًٕ ،واﯾﺟﺎد اﻟﻣﻘﺎﯾﯾس اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻟﻣﻧﺎﺳﺑﺔ.
-ﻣﻘﺎرﻧﺔ اﻟظـواﻫر اﻟﻣﺧﺗﻠﻔـﺔ ود ارﺳـﺔ اﻟﻌﻼﻗـﺎت واﻻﺗﺟﺎﻫـﺎت ﺑﯾﻧﻬـﺎ واﺳـﺗﺧداﻣﻬﺎ ﻓـﻲ ﻓﻬـم ﺣﻘﯾﻘـﺔ ﺗﻠـك اﻟظـواﻫر وﻣﻌرﻓـﺔ اﻟﻘـواﻧﯾن
اﻟﺗﻲ ﺗﺳﯾر ﺗﺑﻌﺎً ﻟﻬﺎ.
-ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت واﺳﺗﺧراج اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ ﻣﻧﻬﺎ ﺛم اﺗﺧﺎذ اﻟﻘ اررات اﻟﻣﻧﺎﺳﺑﺔ.
وﯾﻧﻘﺳم ﻋﻠم اﻹﺣﺻﺎء إﻟﻰ ﻗﺳﻣﯾن أﺳﺎﺳﯾﯾن ﻫﻣﺎ:
اﻹﺣﺻﺎء اﻟوﺻﻔﻲ :Descriptive Statistics ﻋﺑــﺎرة ﻣــن ﻣﺟﻣوﻋــﺔ اﻷﺳــﺎﻟﯾب اﻹﺣﺻــﺎﺋﯾﺔ اﻟﺗــﻲ ﺗﻌﻧــﻰ ﺑﺟ ﻣــﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت وﺗﻧظﯾﻣﻬــﺎ وﺗﺻــﻧﯾﻔﻬﺎ وﺗﻠﺧﯾﺻــﻬﺎ وﻋرﺿــﻬﺎ ﺑطرﯾﻘــﺔ
واﺿﺣﺔ ﻓﻲ ﺻورة ﺟداول أو أﺷﻛﺎل ﺑﯾﺎﻧﯾﺔ وﺣﺳﺎب اﻟﻣﻘﺎﯾﯾس اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻟﻣﺧﺗﻠﻔﺔ ﻟوﺻف ﻣﺗﻐﯾـر ﻣـﺎ )أو أﻛﺛـر ﻣـن ﻣﺗﻐﯾـر( ﻓﻲ ﻣﺟﺗﻣﻊ ﻣﺎ أو ﻋﯾﻧﻪ ﻣﻧﻪ.
اﻹﺣﺻﺎء اﻻﺳﺗدﻻﻟﻲ :Inferential Statistics ﻋﺑﺎرة ﻋن ﻣﺟﻣوﻋـﺔ ﻣـن اﻷﺳـﺎﻟﯾب اﻹﺣﺻـﺎﺋﯾﺔ اﻟﺗـﻲ ﺗﺳـﺗﺧدم ﺑﻐـرض ﺗﺣﻠﯾـل ﺑﯾﺎﻧـﺎت ظـﺎﻫرة )أو أﻛﺛـر( ﻓـﻲ ﻣﺟﺗﻣـﻊ ﻣـﺎ ﻋﻠـﻰ أﺳﺎس ﺑﯾﺎﻧﺎت ﻋﯾﻧﺔ اﺣﺗﻣﺎﻟﯾﺔ ﺗﺳﺣب ﻣﻧﻪ وﺗﻔﺳﯾرﻫﺎ ﻟﻠﺗوﺻل إﻟﻰ اﻟﺗﻧﺑؤ واﺗﺧﺎذ اﻟﻘ اررات اﻟﻣﻧﺎﺳﺑﺔ. وﯾﺗﻠﺧص اﻷﺳﻠوب اﻹﺣﺻﺎﺋﻲ ﻓﻲ اﻟﺧطوات اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ:
-١ﺟﻣﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻋن طرﯾق اﻟﺗﺟرﺑﺔ واﻟﻣﺷﺎﻫدة ﺑوﻓرة ﻛﺎﻓﯾﺔ ﻻﺳﺗﺧﻼص اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ ﻣﻧﻬﺎ.
-٢ﻋرض ﻫذﻩ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﺑطرﯾﻘﺔ ﺗﺳﺎﻋد ﻋﻠﻰ ﺗﻔﻬﻣﻬﺎ واﻻﺳـﺗﻔﺎدة ﻣﻧﻬـﺎ ﺣﯾـث أن اﻟﺑﯾﺎﻧـﺎت اﻹﺣﺻـﺎﺋﯾﺔ ﻓـﻲ ﺻـورﺗﻬﺎ اﻷوﻟﯾـﺔ ﻻ ﯾﻣﻛن اﻻﺳﺗﻔﺎدة أو اﺳﺗﺧﻼص اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ ﻣﻧﻬﺎ وذﻟك ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ وﺟود ﻋدد ﻛﺑﯾر ﻣن اﻷرﻗﺎم أو اﻟﺻﻔﺎت.
اﻟﻣﺟﺗﻣﻊ :Population ﻫو ﻣﺟﻣوع ﻛل اﻟﻣﻔردات اﻟﻣﻣﻛﻧﺔ ﺳواء ﻛﺎﻧت أﻓراداً أو أﺷﯾﺎء أو وﺣدات ﺗﺟرﯾﺑﯾﺔ أو ﻗﯾﺎﺳﺎت ﻣوﺿوع اﻻﻫﺗﻣﺎم ﻓﻲ اﻟدراﺳﺔ، وﻗد ﯾﺗﻛون اﻟﻣﺟﺗﻣﻊ ﻣن ﻋدد ﻣﺣدود ﻣن اﻟﻣﻔردات أو أن ﯾﻛون ﻋدد ﻣﻔرداﺗﻪ ﻻ ﻧﻬﺎﺋﻲ ،ﻛﻣﺎ أن اﻟﻣﺟﺗﻣﻊ ﻗد ﯾﻛون ﺣﻘﯾﻘﯾـﺎ أو
اﻓﺗراﺿﯾﺎ.
اﻟﺣﺻر اﻟﺷﺎﻣل :Census ﻫو ﺟﻣﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻣن ﺟﻣﯾﻊ ﻣﻔردات اﻟﻣﺟﺗﻣﻊ اﻟﻣراد دراﺳﺗﻪ. وﻓــﻲ ﺑﻌــض اﻟﺣــﺎﻻت ﻻ ﻧــﺗﻣﻛن ﻣــن ﺣﺻــر ﻛــل ﻣﻔــردات اﻟﻣﺟﺗ ﻣــﻊ ﻣﺛــل ﻣﺟﺗﻣﻌــﺎت اﻷﺳــﻣﺎك أو اﻟﻧﺑﺎﺗــﺎت أو ﺗــؤدى ﻋﻣﻠﯾــﺔ
اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻣن ﻣﻔردات اﻟﻣﺟﺗﻣﻊ إﻟﻰ إﻫﻼﻛﻬﺎ أو إﺗﻼﻓﻬﺎ وﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻻ ﯾﻣﻛـن ﺟﻣـﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧـﺎت ﻣـن ﻛـل اﻟﻣﻔـردات أو ﻗد ﺗﺣﺗﺎج ﻋﻣﻠﯾﺔ ﺟﻣﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻣن ﺟﻣﯾﻊ اﻟﻣﻔردات إﻟﻰ وﻗت طوﯾل أو ﺟﻬد أو ﺗﻛﺎﻟﯾف ﺑﺎﻫظﺔ ،وﻓﻲ ﻣﺛل ﻫـذﻩ اﻟﺣـﺎﻻت ﯾـﺗم ﺟﻣﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﺑﺄﺧذ ﺟزء ﻓﻘط ﻣن ﻣﻔردات اﻟﻣﺟﺗﻣﻊ وﻫو ﻣﺎ ﯾﺳﻣﻰ ﺑﺎﻟﻌﯾﻧﺔ. Page 4 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﻟﻣﻘﺎﯾﯾس اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ أوﻻً :ﻣﻘﺎﯾﯾس اﻟﻧزﻋﺔ اﻟﻣرﻛزﯾﺔ Measures of Central Tendency ﻣﻌظم ﻗﯾم ﻣﻔردات أي ظﺎﻫرة ﻟﻬﺎ اﻟرﻏﺑﺔ ﻓﻲ اﻟﺗﺟﻣﻊ أو اﻟﺗﻣرﻛز ﺣول ﻗﯾﻣﺔ ﻣﻌﯾﻧﺔ ﺗﺳﻣﻰ اﻟﻘﯾﻣﺔ اﻟﻣﺗوﺳطﺔ ،ﻫذا اﻟﺗﺟﻣﻊ ﻋﻧد ﻫذﻩ اﻟﻘﯾﻣﺔ ﯾﺳﻣﻰ ﺑﺎﻟﻧزﻋﺔ اﻟﻣرﻛزﯾﺔ ﻟﻠﺑﯾﺎﻧﺎت.
أﻫم ﻣﻘﺎﯾﯾس اﻟﻧزﻋﺔ اﻟﻣرﻛزﯾﺔ:
،اﻟرﺑﯾﻌﺎت ،اﻟوﺳط اﻟﻬﻧدﺳﻲ،اﻟوﺳط اﻟﺗواﻓﻘﻲ. اﻟوﺳط اﻟﺣﺳﺎﺑﻲ ،اﻟوﺳﯾط ،اﻟﻣﻧوال ُ ) (١اﻟوﺳط اﻟﺣﺳﺎﺑﻲ Arithmetic Meanأو Average اﻟوﺳــط اﻟﺣﺳــﺎﺑﻲ ﻟﻣﺟﻣوﻋــﺔ ﻣــن اﻟﻘــﯾم ﻫــو اﻟﻘﯾﻣــﺔ اﻟﺗــﻲ ﻟــو أﻋطﯾــت ﻟﻛــل ﻣﻔــردة ﻣــن ﻣﻔــردات اﻟﻣﺟﻣوﻋــﺔ ﻟﻛــﺎن ﻣﺟﻣــوع اﻟﻘــﯾم اﻟﺟدﯾدة ﻣﺳﺎوﯾﺎ ﻟﻣﺟﻣوع اﻟﻘﯾم اﻷﺻﻠﯾﺔ وﯾرﻣز ﻟﻪ ﺑﺎﻟرﻣز . xوﺳﺗﺧدم اﻟوﺳط اﻟﺣﺳﺎﺑﻲ ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟرﻗﻣﯾﺔ ﻓﻘط. ) (٢اﻟوﺳﯾط :Median ﯾﻌرف اﻟوﺳﯾط ﻟﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﺑﺄﻧﻪ اﻟﻘﯾﻣـﺔ ﻟاﺗـﻲ ﺗﻘـﻊ ﻓـﻲ وﺳـط اﻟﻣﺟﻣوﻋـﺔ ﺗﻣﺎﻣـﺎً ﺑﻌـد ﺗرﺗﺑﯾﻬـﺎ ﺗﺻـﺎﻋدﯾﺎً أو ﺗﻧﺎزﻟﯾـﺎً ،أي ﻫـو اﻟﻘﯾﻣـﺔ اﻟﺗـﻲ ﺗﻘﺳـم ﻣﺟﻣوﻋـﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧـﺎت إﻟـﻰ ﻗﺳـﻣﯾن ﺑﺣﯾـث ﯾﻛــون ﻋـدد اﻟﻘـﯾم اﻷﻛﺑـر ﻣﻧﻬـﺎ ﻣﺳـﺎوﯾﺎً ﻋـدد اﻟﻘـﯾم اﻷﺻـﻐر ﻣﻧﻬــﺎ وﯾرﻣز ﻟﻪ ﺑﺎﻟرﻣز . M eوﯾﺳﺗﺧدم اﻟوﺳﯾط ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺗرﺗﯾﺑﯾﺔ. ) (٣اﻟﻣﻧوال :Mode ﯾﻌـرف اﻟﻣﻧـوال ﻟﻣﺟﻣوﻋـﺔ ﻣـن اﻟﺑﯾﺎﻧـﺎت ﺑﺄﻧـﻪ اﻟﻘﯾﻣـﺔ اﻷﻛﺛـر ﺷـﯾوﻋﺎً )ﺗﻛـ ارراً ( ﻓـﻲ اﻟﻣﺟﻣوﻋـﺔ وﯾرﻣـز ﻟـﻪ ﺑـﺎﻟرﻣز . M o ﯾﻔﺿل اﺳﺗﺧدام اﻟﻣﻧوال ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟوﺻﻔﯾﺔ واﻟﺗرﺗﯾﺑﯾﺔ. ُ -٤اﻟرﺑﯾﻌﺎت Quartiles ﯾﻣﻛن ﺗﻘﺳم اﻟﻣﺳﺎﺣﺔ ﺗﺣت اﻟﻣﺿ ﻠﻊ اﻟﺗﻛراري إﻟﻰ أرﺑﻌـﺔ أﻗﺳـﺎم ﻣﺗﺳـﺎوﯾﺔ ﺗﺳـﻣﻰ ُاﻟرﺑﯾﻌـﺎت وﻋـددﻫﺎ ﺛﻼﺛـﺔ ﻫـﻲ ﻣـن اﻟﯾﺳـﺎر إﻟـﻰ اﻟﯾﻣﯾن: ُاﻟرﺑﯾﻊ اﻷول )اﻷدﻧﻰ( :Q1وﻫو اﻟﻘﯾﻣﺔ اﻟﺗﻲ ﺗﻘﺳم ﻣﺟﻣوﻋﺔ اﻟﻘراءات )ﺑﻌد ﺗرﺗﯾﺑﻬﺎ ﺗﺻﺎﻋدﯾﺎً ( إﻟﻰ ﻗﺳﻣﯾن ﺑﺣﯾـث ﯾﺳـﺑﻘﻬﺎ رﺑـﻊ
اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت وﯾﻠﯾﻬﺎ ﺛﻼﺛﺔ أرﺑﺎع اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت.
ُاﻟرﺑﯾﻊ اﻟﺛﺎﻧﻲ )اﻟوﺳـﯾط( :Q2وﻫـو اﻟﻘﯾﻣـﺔ اﻟﺗـﻲ ﺗﻘ ﺳـم ﻣﺟﻣوﻋـﺔ اﻟﻘـ راءات ﺑ)ﻌـد ﺗرﺗﯾﺑﻬـﺎ ﺗﺻـﺎﻋدﯾﺎً ( إﻟـﻰ ﻗﺳـﻣﯾن ﺑﺣﯾـث ﯾﺳـﺑﻘﻬﺎ
ﻧﺻف اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت وﯾﻠﯾﻬﺎ ﻧﺻف اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت أﯾﺿﺎً .
ُاﻟرﺑﯾـﻊ اﻟﺛﺎﻟـث )اﻷﻋﻠـﻰ( :Q3وﻫـو اﻟﻘﯾﻣـﺔ اﻟﺗـﻲ ﺗﻘ ﺳـم ﻣﺟﻣوﻋـﺔ اﻟﻘـ راءات ﺑ)ﻌـد ﺗرﺗﯾﺑﻬـﺎ ﺗﺻـﺎﻋدﯾﺎً ( إﻟـﻰ ﻗﺳـﻣﯾن ﺑﺣﯾـث ﯾﺳــﺑﻘﻬﺎ
ﺛﻼﺛﺔ أرﺑﺎع اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت وﯾﻠﯾﻬﺎ رﺑﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت.
ﺛﺎﻧﯾﺎً :ﻣﻘﺎﯾﯾس اﻟﺗﺷﺗت اﻟﻣطﻠق Measures of Dispersion ﻣــن أﻫ ــم ﻣﻘ ــﺎﯾﯾس اﻟﺗﺷ ــﺗت اﻟﻣطﻠ ــق :اﻟﻣــدى ،ﻧﺻ ــف اﻟﻣ ــدى ُاﻟرﺑﯾﻌ ــﻲ )اﻻﻧﺣ ـراف ُاﻟرﺑﯾﻌ ــﻲ( ،اﻻﻧﺣـ ـراف اﻟﻣﺗوﺳ ــط ،اﻟﺗﺑ ــﺎﯾن
واﻻﻧﺣراف اﻟﻣﻌﯾﺎري.
Page 5 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
) (١اﻟﻣدى :Range اﻟﻣدى ﻫو أﺑﺳط ﻣﻘﺎﯾﯾس اﻟﺗﺷﺗت اﻟﻣطﻠقوﯾُ ﻌرف ﺑﺄﻧﻪ اﻟﻔرق ﺑﯾن أﻛﺑر وأﺻﻐر ﻗﯾﻣﺔ ﻓﻲ ﻣﺟﻣوﻋﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت وﯾرﻣز ﻟﻪ
ﺑﺎﻟرﻣز .R
) (٢ﻧﺻف اﻟﻣدى ُاﻟرﺑﯾﻌﻲ )اﻻﻧﺣراف اﻟرﺑﯾﻌﻲ( :Quartile Deviation ﯾﻣﻛن اﻟﺗﺧﻠص ﻣن اﻟﻌﯾب اﻟذي ﯾﺳﺑﺑﻪ اﻟﻣدى وﻫو ﺗﺄﺛرﻩ ﺑـﺎﻟﻘﯾم اﻟﻣﺗطرﻓـﺔ وذﻟـك ﺑـﺄن ﻧﺳـﺗﺑﻌد ُاﻟرﺑـﻊ اﻷول ﻣـن اﻟﻘـراءات و ُاﻟرﺑـﻊ اﻷﺧﯾر ﻣﻧﻬﺎ وﯾُﺣﺳب اﻟﻣدى ﻟﻠﻘراءات اﻟﺑﺎﻗﯾﺔ .وﺗﺳﺗﺧدم ﻧﺻف اﻟﻣﺳﺎﻓﺔ ﺑﯾن ُاﻟرﺑﯾﻌﯾﯾن اﻷدﻧﻰ واﻷﻋﻠﻰ ﻛﻣﻘﯾﺎس ﻟﻠﺗﺷـﺗت ﻓـﻲ ﺣﺎﻟﺔ وﺟود ﻗﯾم ﻣﺗطرﻓﺔ وﯾﺳﻣﻰ ﻫذا اﻟﻣﻘﯾﺎس ﺑﻧﺻف اﻟﻣدى ُاﻟرﺑﯾﻌﻲ أو اﻻﻧﺣراف ُاﻟرﺑﯾﻌﻲ ) (٣اﻟﺗﺑﺎﯾن واﻻﻧﺣراف اﻟﻣﻌﯾﺎري: ﯾﻌﺗﺑر اﻟﺗﺑﺎﯾن ﻣن أﻫم ﻣﻘﺎﯾﯾس اﻟﺗﺷﺗت اﻟﻣطﻠق وﯾﻌرف ﺗﺑﺎﯾن ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻘﯾم ﺑﺄﻧﻪ ﻣﺗوﺳط ﻣﺟﻣوع ﻣرﺑﻌﺎت اﻧﺣ ارﻓـﺎت ﻫـذﻩ اﻟﻘــﯾم ﻋــن وﺳــطﻬﺎ اﻟﺣﺳــﺎﺑﻲ وﺑــذﻟك ﻓــﺈن وﺣــدات اﻟﺗﺑــﺎﯾن ﻫــﻲ ﻣرﺑــﻊ وﺣــدات اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت اﻷﺻــﻠﯾﺔ .ﻓــﺈذا ﻛﺎﻧــت وﺣــدات اﻟﻘ ـراءات اﻷﺻﻠﯾﺔ ﺑﺎﻟدﯾﻧﺎر ﻓﺗﻛون وﺣدات اﻟﺗﺑﺎﯾن )اﻟدﯾﻧﺎر( ٢وﻫﻛذا ،وﯾرﻣز ﻟﻪ ﺑﺎﻟرﻣز . S 2
واﻻﻧﺣـراف اﻟﻣﻌﯾـﺎري ﻟﻣﺟﻣوﻋــﺔ ﻣـن اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت ﻫـو اﻟﺟـذر اﻟﺗرﺑﯾﻌــﻲ اﻟﻣوﺟـب ﻟﻠﺗﺑــﺎﯾن ،وﺑـذﻟك ﻓـﺈن وﺣــدات اﻻﻧﺣـراف اﻟﻣﻌﯾــﺎري
ﻫــﻲ ﻧﻔــس وﺣــدات اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت اﻷﺻــﻠﯾﺔ وﯾرﻣــز ﻟــﻪ اﻟرﻣــز ،Sوﻏﺎﻟﺑ ـﺎً ﯾﻔﺿــل اﺳــﺗﺧدام اﻻﻧﺣ ـراف اﻟﻣﻌﯾــﺎري ﻷن ﻣﻘﯾــﺎس اﻟﺗﺷــﺗت اﻟﻣطﻠق ﯾﺟب أن ﯾﻛون ﻟﻪ ﻧﻔس وﺣدات اﻟﻘراءات اﻷﺻﻠﯾﺔ وﻫو ﻣﺗﺣﻘق ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻻﻧﺣراف اﻟﻣﻌﯾﺎري.
ﺛﺎﻟﺛﺎً :اﻻﻟﺗواء Skewness اﻻﻟﺗواءﻫو ﺑﻌد اﻟﺗوزﯾﻊ ﻋن اﻟﺗﻣﺎﺛل ،وﻗد ﯾﻛون ﻫذا اﻟﺗوزﯾﻊ ﻣﺗﻣﺎﺛﻼً أو ﻣﻠﺗوﯾﺎً ﺟﻬﺔ اﻟﯾﻣﯾن أو ﻣﻠﺗوﯾﺎً ﺟﻬﺔ اﻟﯾﺳﺎر. -
ﻓﻔﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﺗوزﯾﻌﺎت اﻟﻣﺗﻣﺎﺛﻠﺔ ﻓﺈن اﻟوﺳط اﻟﺣﺳﺎﺑﻲ = اﻟوﺳﯾط = اﻟﻣﻧوال
-إذا ﻛﺎن اﻟﺗوزﯾﻊ ﻣﻠﺗوﯾﺎً ﺟﻬﺔ اﻟﯾﻣﯾن ﻓﺈن:
اﻟوﺳط اﻟﺣﺳﺎﺑﻲ < اﻟوﺳﯾط < اﻟﻣﻧوال
وﯾﺳﻣﻰ ﺗوزﯾﻊ ﻣوﺟب اﻻﻟﺗواء وﻓﯾﻪ ﯾﻛون اﻟطرف اﻷﯾﻣن ﻟﻠﻣﻧﺣﻧﻰ أطول ﻣن اﻷﯾﺳر. إذا ﻛﺎن اﻟﺗوزﯾﻊ ﻣﻠﺗوﯾﺎً ﺟﻬﺔ اﻟﯾﺳﺎر ﻓﺈن:اﻟوﺳط اﻟﺣﺳﺎﺑﻲ > اﻟوﺳﯾط > اﻟﻣﻧوال
وﯾﺳﻣﻰ ﺗوزﯾﻊ ﺳﺎﻟب اﻻﻟﺗواء وﻓﯾﻪ ﯾﻛون اﻟطرف اﻷﯾﺳر ﻟﻠﻣﻧﺣﻧﻰ أطول ﻣن اﻷﯾﻣن.
ﺗﺷﻐﯾل واﻟﺗﻌرف ﻋﻠﻰ اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ ﯾﻌﻣل اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺻﺎﺋﻲ
SPSS
SPSSﻓﻲ ﺑﯾﺋﺔ اﻟﻧواﻓذ ،وﯾﺗم ﺗﺷﻐﯾﻠﻪ ﺑﺎﺧﺗﯾﺎر اﻷﻣر STARTﻣن اﻟﻼﺋﺣﺔ اﻟرﺋﯾﺳﺔ
PROGRAMSوﺑﻌد ذﻟك ﺣدد ﺑرﻧﺎﻣﺞ .SPSS
ﻧواﻓذ اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ
ﻫﻧﺎك ﻋدة ﻧواﻓذ ﻟﻠﺑرﻧﺎﻣﺞ ﻧذﻛر ﻣﻧﻬﺎ ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: Page 6 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
-١ﻻﺋﺣﺔ اﻷواﻣر .COMMAND FUNCTIONS -٢ﺷﺎﺷﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت .DATA VIEW
-٣ﺷﺎﺷﺔ ﺗﻌرﯾف اﻟﻣﺗﻐﯾرات .VARIABLE VIEW -٤ﻻﺋﺣﺔ اﻟﺗﻘﺎرﯾر واﻟﻣﺧرﺟﺎت .OUTPUT NAVIGATOR
-١ﻻﺋﺣﺔ اﻷواﻣر وﻫو اﻟﺟزء اﻟﺧﺎص ﺑﺎﻷواﻣر ،ﺣﯾث ﯾﻣﻛن اﺧﺗﯾﺎر اﻷﻣر ﻣن ﺧﻼل ICONﻟﻛل ﻋﻣﻠﯾﺔ إﺣﺻﺎﺋﯾﺔ وﺗﻌرض اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ ﻓﻲ
ﻻﺋﺣﺔ اﻟﺗﻘﺎرﯾر ،وﺗﺷﻣل اﻟﻼﺋﺣﺔ ﻋﻠﻰ ٩أواﻣر رﺋﯾﺳﺔ ) ﺑدون (Helpﯾﺗﻔرع ﻣﻧﻬﺎ ﻋدد ﻣن اﻷواﻣر اﻟﻔرﻋﯾﺔ. -٢ﻻﺋﺣﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت
ﻹﺿﺎﻓﺔ ٕواﻟﻐﺎء اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺗﺎﺑﻌﺔ ﻟﻛل ﻣﺗﻐﯾر ،ﺣﯾث ﯾﺗم ﺗﻣﺛﯾل اﻟﻣﺗﻐﯾر ﺑﻌﻣود Columnوﯾﻌطﻲ اﻻﺳم VARﻣﻊ رﻗم ﯾﺑدأ
ﻣن ١ﺣﺗﻰ ،١٠٠,٠٠٠أﻣﺎ اﻷﺳطر ﻓﺗﻣﺛل ﻋدد اﻟﻣﺷﺎﻫدات ﻟﻛل ﻣﺗﻐﯾر .وﯾﺗم اﻟﺗﺣوﯾل ﻣﺎ ﺑﯾن اﻟﻣﺷﺎﻫدات واﻟﻣﺗﻐﯾرات ﺑﺎﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ Data Viewو .Variable View
-٣ﺷﺎﺷﺔ ﺗﻌرﯾف اﻟﻣﺗﻐﯾرات
ﻟﺗﻌرﯾف اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﯾﺗم اﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ اﻟﻌﻣود ﻣرﺗﯾن DOUBLE CLICKاو ﺑﺎﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ VARIABLE VIEW اﻟﻣوﺟود ﻓﻲ أﺳﻔل اﻟﺷﺎﺷﺔ ﻟﺗظﻬر ﺷﺎﺷﺔ أﺧرى ﻟﺗﻌرﯾف اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﺑﺗﺣدﯾد اﺳم اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻟﻧوع ،اﻟﺣﺟم ،اﻟﻌﻧوان ،اﻟﺗرﻣﯾز.
وﯾﺗم اﻟﺗرﻣﯾز ﺑﺎﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻋﺎﻣود VALUESوﻣن ﺛم ﺗﺣدﯾد ﻗﯾﻣﺔ اﻟرﻣز ووﺻﻔﻪ ﻣﻊ اﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح ADD ﻹﺿﺎﻓﺔ اﻟرﻣز.
Page 7 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
-٤ﻻﺋﺣﺔ اﻟﺗﻘﺎرﯾر واﻟﻧﺗﺎﺋﺞ: ﺷﺎﺷﺔ ﻹظﻬﺎر اﻟﻧﺗـﺎﺋﺞ واﻟﺗﻘـﺎرﯾر ،وﯾـﺗم اﻟﺗﺣوﯾـل ﻣـﺎ ﺑـﯾن ﺷﺎﺷـﺔ اﻟﻧﺗـﺎﺋﺞ وﺷﺎﺷـﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧـﺎت ﺑﺎﻟﺿـﻐط ﻋﻠـﻰ اﻷﻣـر WINDOW وﻣن ﺛم اﺧﺗﯾﺎر ﻣﻠف اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت.
اﺳﺗرﺟﺎع اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت واﻟﻣﻠﻔﺎت: ﺑﺎﺧﺗﯾﺎر اﻷﻣر FILEﺛم اﻟﻔرﻋﻲ ،OPENﻻ ﺑد ﺑﻌد ذﻟك ﻣن ﺗﺣدﯾد ﻧوﻋﯾﺔ اﻟﻣﻠف اﻟﻣراد اﺳﺗرﺟﺎﻋﻪ. Page 8 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
وﯾﺗم اﺳﺗرﺟﺎع اﻟﺗﺎﻟﻲ: -١ﺑﯾﺎﻧﺎت ) اﻟﻣﺗﻐﯾرات ( ).(*. SAV
-٢ﺗﻘﺎرﯾر ،واﻟﻣﻘﺻود ﺑﺗﻘﺎرﯾر ﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﻌﻣﻠﯾﺎت اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻟﺗﻲ ﺗم ﻋﻣﻠﻬﺎ ﺳﺎﺑﻘﺎً ).(*.SPO
وذﻟك ﺑﻌد اﺧﺗﯾﺎر اﺳم اﻟﻣﻠف اﻟﻣطﻠوب ﻣﻊ اﻟﺗﺄﻛﯾد ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح .OPENوﻛذﻟك ﯾﻣﻛن اﺳﺗرﺟﺎع ﻣﻠﻔﺎت اﻻﻛﺳﯾل )(*.xls وأﻧواع ﻣﻠﻔﺎت أﺧرى.
ﺣﻔظ اﻟﻣﻠف: اﻷﻣر اﻟﻔرﻋﻲ SAVEو SAVE ASﺧﺎﺻﺎن ﻟﺣﻔظ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ،ﺣﯾث
SAVE AS (١ﯾﺳﺗﺧدم ﻹﻋطﺎء اﺳم ﺟدﯾد ﻟﻠﻣﻠف ﻣﻊ ﺣﻔظﻪ وﯾﻣﻛن ﻛﻣﺎ ذﻛر ﺳﺎﺑﻘﺎً ﺣﻔظ ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: -ﺑﯾﺎن اﻟﻣﺗﻐﯾرات ”“DATA
-ﺗﻘﺎرﯾر ”“OUTPUT NAVIGATOR
SAVE (٢ﻟﺣﻔظ اﻟﺗﻌدﯾﻼت اﻟﺟدﯾدة اﻟﺗﻲ طرأت ﻋﻠﻰ اﻟﻣﻠف.
Page 9 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
إﺿﺎﻓﺔ ،ﺗﻌدﯾل واﻟﺗﺣﻛم ﺑﺎﻟﻣﺗﻐﯾرات اﻧﺗﻘل إﻟﻰ ﻧﺎﻓذة DATA EDITORواﺧﺗر ﻣﺗﻐﯾر ﻏﯾر ﻣﺣﺟوز )ﻋﻣود( وأﺿف اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻣﻊ اﻟﺗﺄﻛﯾد ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح ENTERأو ﺗﺣرﯾر اﻟﺳﻬم إﻟﻰ أﺳﻔل )ﻣﻼﺣظﺔ . :ﺗﻌﻧﻲ MISSINGأي ﻻ ﺗوﺟد ﻗﯾﻣﺔ ﻓﻲ ﻫذﻩ اﻟﺧﻠﯾﺔ(. (١ﺗﻌدﯾل اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت:
وﯾﻣﻛن ﺑﺳﻬوﻟﺔ ﺗﻌدﯾل أي ﻗﯾﻣﺔ وذﻟك ﺑﺗﺣرﯾك اﻟﺳﻬم إﻟﻰ اﻟﺻف ) اﻟﺧﻠﯾﺔ( واﻟﻛﺗﺎﺑﺔ ﻋﻠﯾﻬﺎ ﺑﺎﻟﻘﯾﻣﺔ اﻟﺟدﯾدة.
(٢ﺗﻌرﯾف اﻟﻣﺗﻐﯾرات:
ﯾﻣﻛن ﺗﺣدﯾد ﻧوﻋﯾﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﻣﺿﺎﻓﺔ ﻓﺎﻟﻣﺗﻐﯾرات واﻟﻣؤﺷرات اﻻﻗﺗﺻﺎدﯾﺔ ﯾﻣﻛن إﺿﺎﻓﺗﻬﺎ ﻛﻣﺎ ﻫﻲ ،أﻣﺎ اﻟﻣﺗﻐﯾرات
واﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﺗﺣدد ﻣن ﻗﺑل اﻟﺑﺎﺣث ﺑطرﯾﻘﺔ اﻟﺑداﺋل ) ذﻛر أو أﻧﺛﻰ ،ﻣﺗﻌﻠم أو ﻏﯾر ﻣﺗﻌﻠم( وﯾﺗم ﺗﻌرﯾف اﻟﻣﺗﻐﯾر ﺑﺎﻻﻧﺗﻘﺎل
إﻟﻰ ﺷﺎﺷﺔ ﺗﻌرﯾف اﻟﻣﺗﻐﯾرات VARIABLE VIEWوﺗﺣدﯾد اﻵﺗﻲ: اﺳم اﻟﻣﺗﻐﯾر ،اﻟﻧوع ،ﺣﺟم اﻟﻣﺗﻐﯾر ،ﻋدد اﻟﻧﻘﺎط اﻟﻌﺷرﯾﺔ. ﺗﺣدﯾد ﻗﯾم اﻟﻣﺗﻐﯾر ) اﻟﺗرﻣﯾز ( ﻓﻲ ﺧﺎﻧﺔ .VALUES
إدﺧﺎل ﻗﯾﻣﺔ اﻟرﻣز ﻓﻲ ﺧﺎﻧﺔ VALUEواﺳم اﻟرﻣز ﻓﻲ ﺧﺎﻧﺔ VALUE LABELواﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح ADDﻓﻲ ﻛل ﻣرة.
ﺑﻌد إﺟراء اﻟﺧطوات اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﺗم إﺿﺎﻓﺔ اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﻓﻲ ﺷﺎﺷﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت وﻹظﻬﺎر اﻟﻘﯾم اﻟﻛﺗﺎﺑﯾﺔ اﻟﻣرادﻓﺔ ﺑدل اﻟﻘﯾم اﻟرﻗﻣﯾﺔ وذﻟك ﺑﺈﺟراء ﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
.Iاﺧﺗر اﻷﻣر VIEWﻣن اﻟﻼﺋﺣﺔ اﻟرﺋﯾﺳﺔ. .IIاﺧﺗر اﻷﻣر اﻟﻔرﻋﻲ VALUE LABELSأو اﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ اﻟﻣﻔﺗﺎح
أﻧظر اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺗﺎﻟﻲ ﻣﺛﻼً :
.
ﻣﺛﺎل: ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ وﺟود أﻛﺛر ﻣن ﻣﺗﻐﯾر ﺑﻧﻔس ﻋﻧﺎوﯾن ﻗﯾم اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ،وﺗﻛون اﻻﺧﺗﯾﺎرات :ﻣواﻓق ﺑﺷدة ،ﻣواﻓق ،ﻣﺗردد ،ﻏﯾر ﻣواﻓق، ﻏﯾر ﻣواﻓق ﻋﻠﻰ اﻹطﻼق وﺑﻔرض أﻧﻪ ﯾوﺟد ١٠ﻣﺗﻐﯾرات ﻓﻲ ﻣﺛل ﻫذﻩ اﻟﺣﺎﻟﺔ ،وﻟﺗﻧﻔﯾذ ذﻟك ﯾﻣﻛن إﺗﺑﺎع اﻟﺧطوات اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ:
-١ﯾﺗم ﺗﻌرﯾف اﻻﺧﺗﯾﺎ رات اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﻛﻣﺎ ﺗم ﺷرﺣﻪ ﻓﻲ ﺗﻌرﯾف ﻗﯾم اﻟﻣﺗﻐﯾرات. Page 10 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
-٢ﻧﺳﺦ اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻟﺳﺎﺑق ﺗﻌرﯾﻔﻪ (EDIT, COPY) ،أو CTRL + C -٣اﺧﺗر اﻟﺻف اﻟﺗﺎﻟﻲ ﻟﻠﻣﺗﻐﯾر اﻟﺳﺎﺑق ﺑﺎﻟﻔﺄرة ﺛم اﺿﻐط ﻋﻠﻰ اﻟﻣﻔﺗﺎح اﻷﯾﻣن ﻟﻠﻔﺄرة ،ﻣن اﻟﻘﺎﺋﻣﺔ اﻟﻣﻧﺳدﻟﺔ ﯾﺗم اﺧﺗﯾﺎر … PASTE VARIABLESﻛﻣﺎ ﻓﻲ اﻟﺷﻛل اﻟﺗﺎﻟﻲ.
-٤ﯾظﻬر اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺗﺎﻟﻲ:
-٥أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺳﺎﺑق ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
-٦اﺧﺗر OKﻓﻧﺣﺻل ﻋﻠﻰ اﻟﻣطﻠوب ﻛﻣﺎ ﻓﻲ اﻟﺷﻛل اﻟﺗﺎﻟﻲ:
Page 11 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
إﺿﺎﻓﺔ ﻣﺗﻐﯾر أو ﻣﺷﺎﻫدة: ﯾﻣﻛن إﺿﺎﻓﺔ ﻣﺷﺎﻫدة أو ﻣﺗﻐﯾر ﺟدﯾد وذﻟك ﺑﺎﺳﺗﻌﻣﺎل اﻷﻣر اﻟرﺋﯾﺳﻲ DATAﺛم: -١اﻷﻣر اﻟﻔرﻋﻲ INSERT VARIABLEﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ إﺿﺎﻓﺔ ﻣﺗﻐﯾر ﺟدﯾد أو اﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح -٢اﻷﻣر اﻟﻔرﻋﻲ INSERT CASEﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ إﺿﺎﻓﺔ ﻣﺷﺎﻫدة ﺟدﯾدة أو اﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح -٣اﻷﻣر اﻟﻔرﻋﻲ SORT CASESﻟﺗرﺗﯾب اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﺣﺳب اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻟﻣراد اﻟﺗرﺗﯾب ﺑﻪ.
-٤اﻷﻣر اﻟﻔرﻋﻲ GOTO CASEﻟﺗﺣوﯾل اﻟﻣؤﺷر إﻟﻰ ﻣﺷﺎﻫدة ﻣﻌﯾﻧﺔ أو اﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح -٥وﻟﻌرض اﻟﻣﺗﻐﯾ رات اﻟﻣﺳﺗﺧدﻣﺔ ﻗﯾد اﻟدراﺳﺔ ﯾﺗم اﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح UTILITIESﺛم اﻷﻣر اﻟﻔرﻋﻲ. VARIABLES
.
. .
أو ﺑﺎﺳﺗﺧدام اﻷﻣر اﻟرﺋﯾﺳﻲ
إﻟﻐﺎء ﻣﺗﻐﯾر أو ﻣﺷﺎﻫدة أو ﺣﺎﻟﺔ
ﺿﻊ اﻟﻣؤﺷر ﻓﻲ ﻣﻛﺎن اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻟﻣراد إﻟﻐﺎؤﻩ ﺛم اﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح ،DELوﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ إﻟﻐﺎء ﻣﺷﺎﻫدة ﺿﻊ اﻟﻣؤﺷر ﻋﻠﻰ ﻣﻛﺎن اﻟﺧﻠﯾﺔ ) اﻟﻣﺷﺎﻫدة ( ﺛم اﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح .DELوﻹﻟﻐﺎء ﺣﺎﻟﺔ ﻣﻌﯾﻧﺔ ﯾﺟب أن ﺗﺿﻐط ﺑﺎﻟﻔﺄرة ﻋﻠﻰ ﺗﻠك اﻟﺣﺎﻟﺔ ﺛم اﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح .DEL
ﺗرﺗﯾب اﻟﻣﺷﺎﻫدات ﺣﺳب ﻣﺗﻐﯾر ﻣﻌﯾن Rank Cases
ﯾﻘوم ﺑرﻧﺎﻣﺞ SPSSﺑﺎﻧﺷﺎء ﻣﺗﻐﯾر ﺟدﯾد ﯾﺣﺗوي ﻋﻠﻰ اﻟرﻗم اﻟﺗﺳﻠﺳﻠﻲ ﻟﺗرﺗﯾب اﻟﻣﺷﺎﻫدات إﻣﺎ ﺗﺻﺎﻋدﯾﺎً أو ﺗﻧﺎزﻟﯾﺎً، وذﻟك ﺑﺎﺧﺗﯾﺎر اﻷﻣر اﻟﻔرﻋﻲ RANK CASESﻣن اﻷﻣر اﻟرﺋﯾﺳﻲ .TRANSFORM
ﺗﻛوﯾن ﻣﺗﻐﯾر ﺟدﯾد ﺑﺎﺳﺗﺧدام ﻣﻌﺎدﻟﺔ اﻷﻣر Compute أﺧﺗر ﻣن اﻟﻼﺋﺣﺔ اﻟرﺋﯾﺳﺔ اﻷﻣر ،TRANSFORMﺛم اﻷﻣر اﻟﻔرﻋﻲ COMPUTEﺑﻌد ذﻟك ﺣدد اﺳم اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻟﺟدﯾد ﻓﻲ TARGET VARIABLEﺛم ﻛﺗﺎﺑﺔ اﻟﻣﻌﺎدﻟﺔ اﻟﺗﻲ ﺳوف ﺗﻘوم ﺑﺗﻛوﯾﻧﻬﺎ ﺑﺎﺳﺗﺧدام اﻟﻣﺗﻐﯾرات اﻟﻣﻌرﻓﺔ ﻣﺳﺑﻘﺎً .وﺑﺎﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح
ﻟﺗﺣدﯾد ﺷرط ﺗﺣﻘﯾق اﻟﻣﻌﺎدﻟﺔ .أﻧظر اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺗﺎﻟﻲ:
Page 12 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﺳﺗﺧدام اﻟداﻟﺔ IFﻣﻊ Compute
ﺗﺳﺗﺧدم اﻟداﻟﺔ IFﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ إﺿﺎﻓﺔ ﺷرط ﻣﻌﯾن ﻟﺣﺳﺎب ﻗﯾم ﻣﺗﻐﯾر ﺟدﯾد ﺑﺎﻟﻧﺳﺑﺔ ﻟﻣﺗﻐﯾر ﻣوﺟود ﻣﺳﺑﻘﺎً ﻓﻣﺛﻼَ :اﻓﺗﺢ اﻟﻣﻠف .Employee Data اﻟﻣطﻠوب :إﻋطﺎء ﻣﻛﺎﻓﺄة ﻣﻘدارﻫﺎ ﻣرﺗب ﺷﻬر واﺣد ﻟﻠﻣوظﻔﯾن اﻟذﯾن ﺗﻌﻠﻣوا ١٦ﺳﻧﺔ ﻓﺄﻛﺛر.SPSS STEP BY STEP Transform Compute -أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
اﺿﻐط ﻋﻠﻰ اﻻﺧﺗﯾﺎر … Ifﺛم أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:Page 13 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻧﻼﺣظ أﻧﻪ ﺗم إﺿﺎﻓﺔ ﻣﺗﻐﯾر ﺑﺎﺳم new1ﯾﺷﺗﻣل ﻋﻠـﻰ ﻣﻛﺎﻓـﺄة ﺷـﻬر ﻟﻠﻣـوظﻔﯾن اﻟـذﯾن ﻋـدد ﺳـﻧوات ﺗﻌﻠـﯾﻣﻬم ١٦ﺳـﻧﺔ ﻓﺄﻛﺛر وﺧﻼﯾﺎ ﻣﻔﻘودة )ﺑدون ﻗﯾم( ﻟﺑﺎﻗﻲ اﻟﻣوظﻔﯾن. ﻓﻣــﺛﻼً اﻟﻣوظــف رﻗــم :٢ﻋــدد ﺳــﻧوات اﻟﺗﻌﻠــﯾم اﻟﺧﺎﺻــﺔ ﺑــﻪ ١٦ﺳــﻧﺔ وراﺗﺑــﻪ اﻟﺳــﻧوي اﻟﺣــﺎﻟﻲ ،$٤٠٢٠٠ﻧﻼﺣــظ أﻧــﻪ اﺳﺗﺣق ﻣﻛﺎﻓﺄة ﻣﻘدارﻫﺎ .(40200/12=3350) $٣٣٥٠
اﺧﺗﯾﺎر ﺧﻼﯾﺎ SELECT CASES ﯾﺳــﺗﺧدم ﻫــذﻩ اﻷﻣــر ﻻﺧﺗﯾــﺎر اﻟﺣــﺎﻻت اﻟﺗــﻲ ﺗﺣﻘــق ﺷــرط ﻣﻌــﯾن ﻻﺳــﺗﺧداﻣﻬﺎ ﻓــﻲ ﺗﺣﻠﯾــل إﺣﺻــﺎﺋﻲ ﺧــﺎص ﻟ ــﺑﻌض اﻟﺣﺎﻻت اﻟﻣطﻠوﺑﺔ ،ﻓﻣﺛﻼً إذا ﻛﺎن اﻟﻣطﻠوب اﺧﺗﯾﺎر اﻟذﻛور اﻟذﯾن ﯾﻌﻣﻠون ﻓﻲ وظﯾﻔـﺔ ﻣـدﯾر أو اﺧﺗﯾـﺎر ﻋﯾﻧـﺔ ﻋﺷـواﺋﯾﺔ ذات ﺣﺟم ﻣﻌﯾن. SPSS STEP BY STEP Data Select Cases
ﺗوﺟد ﻋدة اﺧﺗﯾﺎرات ﻓﻲ اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺳﺎﺑق ﻫﻲ: Page 14 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
All cases .١ ﯾﺳــﺗﺧدم ﻫــذا اﻻﺧﺗﯾــﺎر ﻓــﻲ ﺣﺎﻟــﺔ اﺳــﺗﺧدام ﺟﻣﯾــﻊ اﻟﺧﻼﯾــﺎ دون ﺗﺣﻘﯾــق ﺷــرط ﻣﻌــﯾن وﻫــذا ﻫــو اﻻﺧﺗﯾــﺎر اﻟﻣﺑــدﺋﻲ ﻓــﻲ .SPSS If condition is satisfied .٢ ﯾﺳﺗﺧدم ﻫذا اﻻﺧﺗﯾﺎر ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﺧﺗﯾﺎر ﺑﻌض اﻟﺧﻼﯾﺎ اﻟﺗﻲ ﺗﺣﻘق ﺷرط ﻣﻌﯾن ،وﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﻟرﻣوز اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﻣﻊ ﻫذا اﻻﺧﺗﯾﺎر: <
أﺻﻐر ﻣن
=<
أﺻﻐر ﻣن أو ﯾﺳﺎوي
>
أﻛﺑر ﻣن
=>
أﻛﺑر ﻣن أو ﯾﺳﺎوي
=
ﯾﺳﺎوي
=~
ﻻ ﯾﺳﺎوي
ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﻟرﻣوز اﻟﻣﻧطﻘﯾﺔ اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﻣﻊ اﻟداﻟﺔ or " | " ،and " & " :If وﻟﺗﻧﻔﯾذ ذﻟك ﻧﺷط ﻫذا اﻻﺧﺗﯾﺎر ﺛم اﺿﻐط Ifﻓﯾظﻬر اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺗﺎﻟﻲ:
ﻓﻣﺛﻼً : ﻻﺧﺗﯾــﺎر اﻟﺣــﺎﻻت اﻟﺗــﻲ أﻗــل ﻣ ــن ١٨ﺳــﻧﺔ ﻣــﺛﻼً ﻟﻘــﯾم اﻟﻣﺗﻐﯾــر educﻧﺳــﺗﺧدم ﻋﻼﻣــﺔ أﻗــل ﻣــن " < " ﯾﻣﻛ ــناﺳﺗﺧدام اﻟﺷرط اﻟﺗﺎﻟﻲ: educ < 18أو educ <= 17 ﻻﺧﺗﯾﺎر اﻟﻣوظﻔﯾن ﺑدون اﻟﻣدراء ﻓﻘط ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﻟﻌﻼﻣـﺔ ﻻ ﯾﺳـﺎوي " =~ " ﺣﯾـث ﺗـم ﺗﺻـﻧﯾف اﻟﻣـدراء ﺑـﺎﻟرﻗم ٣ﻟﺗﻧﻔﯾذ ذﻟك اﺳﺗﺧدام اﻟﺷرط اﻟﺗﺎﻟﻲ: Jobcat ~= 3 ﻻﺧﺗﯾﺎر اﻟﻣوظﻔﯾن اﻟذﻛور اﻟذﯾن ﺗﻌﻠﻣوا أﻛﺛر ﻣن ١٨ﺳﻧﺔ وﻣدراء ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﻟﺷرط اﻟﺗﺎﻟﻲ:Gender = “m” & educ >18 & jobcat = 3
Page 15 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻋﻠﻣــﺎً ﺑــﺄن اﻟﻣﺗﻐﯾــر Genderﻣﺗﻐﯾــر وﺻــﻔﻲ ﺗــم ﺗﺻــﻧﯾﻔﻪ إﻟــﻰ ﻧــوﻋﯾن ﻫﻣــﺎ :m :ذﻛــور :f ،إﻧــﺎث ،وﻓــﻲ ﺣﺎﻟــﺔ اﻟﻣﺗﻐﯾــر اﻟوﺻﻔﻲ ﯾﺟب وﺿﻊ اﻟرﻣز اﻟﻣﻧﺎﺳب ) (m, fﺑﯾن ﻋﻼﻣﺗﻲ ﺗﻧﺻﯾص " ". ﻻﺧﺗﯾﺎر اﻟﻣوظف اﻟذي ﯾﻌﻣل ﻓﻲ وظﯾﻔﺔ ﻛﺎﺗب أو ﻣدﯾر ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﻟﺷرط اﻟﺗﺎﻟﻲ:Jobcat = 1 | Jobcat = 3 ﻣﻊ ﻣﻼﺣظﺔ أﻧﻪ ﻣن اﻟﺿروري ﺗﻛرار اﺳم اﻟﻣﺗﻐﯾر ،أي أﻧﻪ ﻣن اﻟﺧطﺄ اﺳﺗﺧدام اﻟﺷرط اﻟﺳﺎﺑق ﻋﻠﻰ اﻟﻧﺣو اﻟﺗﺎﻟﻲ: Jobcat = 1 | 3 ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام داﻟﺔ anyﻻﺧﺗﯾﺎر اﻟﻣوظف اﻟذي ﯾﻌﻣل ﻓﻲ وظﯾﻔﺔ ﻛﺎﺗب أو ﻣدﯾر ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ: ) any( Jobcat, 1 , 3 ﻻﺧﺗﯾﺎر اﻟﻣوظﻔﯾن اﻟذﯾن ﺗﻌﻠﻣوا ﺑﯾن ١٨ﺳﻧﺔ و ٢٠ﺳﻧﺔ ﻣﺛﻼً ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﻟﺷرط اﻟﺗﺎﻟﻲ:educ >=18 & educ <= 20 أو ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﻟﺷرط ﻓﻲ اﻟﺻورة اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ: Random sample of cases .٣
)range (educ,18,20
ﯾﺳﺗﺧدم ﻫذا اﻻﺧﺗﯾﺎر ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﺧﺗﯾﺎر ﻋﯾﻧﺔ ﻋﺷواﺋﯾﺔ ﺑﺣﺟم ﻣﻌﯾن ،وﻟﺗﻧﻔﯾذ ذﻟك ﻧﺷط ﻫذا اﻻﺧﺗﯾﺎر ﺛم اﺿﻐط Sampleﻓﯾظﻬر اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺗﺎﻟﻲ:
ﯾوﺟد اﺧﺗﯾﺎران ﻓﻲ اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺳﺎﺑق ﻫﻣﺎ: :Approximatelyﯾﺳﺗﺧدم ﻻﺧﺗﯾﺎر ﻧﺳﺑﺔ ﻣﺋوﯾﺔ ﺗﻘرﯾﺑﯾﺔ ﻣن اﻟﺣﺎﻻت ،ﻓﻣﺛﻼً ﯾﻣﻛن اﺧﺗﯾﺎر 20%ﺗﻘرﯾﺑﺎً ﻣن ﻛل اﻟﺧﻼﯾﺎ.
Page 16 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
:Exactlyﯾﺳﺗﺧدم ﻻﺧﺗﯾﺎر ﻋﯾﻧﺔ ﻋﺷواﺋﯾﺔ ذات ﺣﺟم ﻣﻌﯾن ﻣن أول ﻋدد ﻣﻧﺎﺳب ﻣن اﻟﺧﻼﯾﺎ ﻣﻊ ﻣﻼﺣظﺔ أن ﻋدد اﻟﺧﻼﯾﺎ اﻟﻣطﻠوب اﺧﺗﯾﺎرﻫﺎ ﯾﺟب أن ﯾﻛون أﻗل ﻣن ﻋدد اﻟﺧﻼﯾﺎ اﻟﻣطﻠوب اﻻﺧﺗﯾﺎر ﻣﻧﻬﺎ ،ﻓﻣﺛﻼً ﯾﻣﻛن اﺧﺗﯾﺎر ١٠٠ﺧﻠﯾﺔ ﻓﻘط ﻣن أول ١٥٠ﺧﻠﯾﺔ.
Based on time or case range .٤ ﯾﺳﺗﺧدم ﻫذا اﻻﺧﺗﯾﺎر ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﺧﺗﯾﺎر ﻋﯾﻧﺔ ﻋﺷواﺋﯾﺔ ﺑﺣﺟم ﻣﻌﯾن ،وﻟﺗﻧﻔﯾذ ذﻟك ﻧﺷط ﻫذا اﻻﺧﺗﯾﺎر ﺛم اﺿﻐط
Rangeﻓﯾظﻬر اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺗﺎﻟﻲ: ﻻﺧﺗﯾﺎر اﻟﺣﺎﻻت ﺑﯾن ٥٠ ،٢٠ﻣﺛﻼً اﻛﺗب ﻓﻲ اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺳﺎﺑق اﻛﺗب ٢٠ﻓﻲ اﻟﻣﺳﺗطﯾل أﺳﻔل First ٥٠ ،Caseﻓﻲ اﻟﻣﺳﺗطﯾل أﺳﻔل .Last Case Use filter variable .٥ ﯾﺳــﺗﺧدم ﻫــذا اﻻﺧﺗﯾــﺎر ﻓــﻲ ﺣﺎﻟــﺔ اﺳــﺗﺧدام ﻣﺗﻐﯾــر رﻗﻣــﻲ ﻛﻣﺗﻐﯾــر ﻟﺗﺻــﻔﯾﺔ اﻟﺧﻼﯾــﺎ اﻟﻣطﻠوﺑــﺔ ،وﻓــﻲ ﻫــذﻩ اﻟﺣﺎﻟــﺔ ﻓــﺈن اﻟﺧﻼﯾﺎ اﻟﺗﻲ ﻗﯾﻣﻬﺎ ﻻ ﺗﺳﺎوي ﺻﻔراً أو ﻟﯾﺳت ﻗﯾم ﻣﻔﻘودة ﻟﻣﺗﻐﯾر اﻟﺗﺻﻔﯾﺔ ﺳوف ﯾﺗم اﺧﺗﯾﺎرﻫﺎ. اﻻﺧﺗﯾـﺎر Filteredأﺳـﻔل Unselected Cases Are:ﯾﺳـﺗﺧدم ﻟﺗﺻـﻔﯾﺔ اﻟﺧﻼﯾـﺎ اﻟﻐﯾـر ﻣطﻠوﺑـﺔ ﻣـﻊ إﺑﻘﺎﺋﻬـﺎ ﻓـﻲ ﻣﻠف اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ،أﻣﺎ اﻻﺧﺗﯾﺎر Deletedﻓﯾﺳﺗﺧدم ﻟﻣﺳﺢ اﻟﺧﻼﯾﺎ اﻟﻐﯾر ﻣطﻠوﺑﺔ ﻣن ﻣﻠف اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت.
إﻋﺎدة اﻟﺗرﻣﯾز Recode ﯾﺳــﺗﺧدم اﻷﻣ ــر Recodeﻓ ــﻲ ﻋﻣﻠﯾ ــﺎت اﻟﻔ ــرز ﻟﻣﺟﻣوﻋ ــﺎت ﻣﺧﺗﻠﻔ ــﺔ ،وذﻟــك ﺑﻬ ــدف إﻧﺷ ــﺎء ﺟ ــداول ﺗﻛرارﯾ ــﺔ ﻣﺧﺗﺻـ ـرة وﯾﻣﻛن ﺗﻧﻔﯾذ ذﻟك ﻋﻠﻰ ﻧﻔس اﻟﻣﺗﻐﯾر أو إﻧﺷﺎء ﻣﺗﻐﯾـر ﺟدﯾـد وﯾﻧﺻـﺢ ﺑﺈﻧ ﺷـﺎء ﻣﺗﻐﯾـر ﺟدﯾـد ﻷن ﺗﻧﻔﯾـذ اﻷﻣـر Recode ﻋﻠﻰ ﻧﻔس اﻟﻣﺗﻐﯾر ﯾﻌﻣل ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺢ ﻗﯾم اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻷﺻﻠﯾﺔ اﻟﺗﻲ ﻗد ﺗﺳﺗﺧدم ﻓﯾﻣﺎ ﺑﻌد ﻷﻏراض ﺗﺣﻠﯾﻠﯾﺔ أﺧرى. اﻟﻣطﻠوب :ﻓرز ﻋدد ﺳﻧوات اﻟﺗﻌﻠﯾم ) (educﻓﻲ ﻣﻠف Employee dataوذﻟك ﻓﻲ ﻣﺗﻐﯾر ﺟدﯾد ﺑﺎﺳم educ_newﺣﺳب اﻟﺗﺻﻧﯾف اﻟﺗﺎﻟﻲ:
Page 17 of 60
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻣدى اﻟدرﺟﺎت اﻟﺗﺻﻧﯾف
-أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
١٢-٨
١٦-١٣
١٨-١٧
٢١-١٩
١
٢
٤
٤
SPSS STEP BY STEP Transform Recode Into Different Variables
-اﺿﻐط ﻋﻠﻰ Old and New Valuesﺛم أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
اﻟﻣطﻠوب ﺗﺻﻧﯾف اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:ﻣدى اﻟدرﺟﺎت اﻟﺗﺻﻧﯾف
١٢-٨
١٦-١٣
١٨-١٧
٢١-١٩
ﺛﺎﻧوي ﻓﺄﻗل
ﺟﺎﻣﻌﻲ
ﻣﺎﺟﺳﺗﯾر
دﻛﺗوراة
Page 18 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﺗﺑﻊ ﻧﻔس اﻟﺧطوات ﻓﻲ اﻟﻣﺛﺎل اﻟﺳـﺎﺑق ﻣـﻊ اﺧﺗﯾـﺎر Output variables are stringsﻓـﻲ اﻟﻣرﺑـﻊ اﻟﺣـواري اﻟﺳـﺎﺑق ﻣـﻊ اﺳــﺗﺑدال اﻟﺗﺻــﻧﯾف اﻟﺳــﺎﺑق ) (١،٢،٣،٤ﺑﺎﻟﺗﺻـﻧﯾف اﻟﺟدﯾــد )ﺛــﺎﻧوي ﻓﺄﻗــل ،ﺟـﺎﻣﻌﻲ ،ﻣﺎﺟﺳــﺗﯾر ،دﻛﺗــوراة( ﺣﯾــث أن اﻟﺗﺻﻧﯾف ﻓﻲ ﻫذﻩ اﻟﺣﺎﻟﺔ ﻣﺗﻐﯾر وﺻﻔﻲ.
اﻟﺷﻛل اﻟﺗﺎﻟﻲ ﯾﻣﺛل ﺟزء ﻣن ﻧﺎﻓذة ﻣﻠف اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﺑﻌد اﻻﻧﺗﻬﺎء ﻣن ﺗﻧﻔﯾذ اﻷﻣر.
ﻣﻼﺣظﺎت: ﯾﻣﻛن ﻓرز ﻛﻼً ﻣن اﻟﻣﺗﻐﯾرات اﻟرﻗﻣﯾﺔ واﻟوﺻﻔﯾﺔ ﺑطرﯾﻘﺔ ﻣﻧﻔﺻﻠﺔ ،وﻻ ﯾﺟوز ﻓرزﻫﺎ ﻣﻌﺎً. ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﺧﺗﯾﺎر ﻋدة ﻣﺗﻐﯾرات ﯾﺟب أن ﺗﻛون ﻛﻠﻬﺎ ﻣن ﻧﻔس اﻟﻧوع )رﻗﻣﯾﺔ أو اﺳﻣﯾﺔ(. ﯾﺳﺗﺧدم اﻻﺧﺗﯾﺎر IFإذا ﻛﺎﻧت ﻫﻧﺎك ﺷروط ﺧﺎﺻﺔ ﯾﺟب ﺗﺣﻘﯾﻘﻬﺎ ﻟﻌﻣﻠﯾﺔ اﻟﻔرز. ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﺧﺗﯾﺎر Into Same Variableﺳﯾﺗم اﺳﺗﺑدال ﻗـﯾم اﻟﻣﺗﻐﯾـر اﻷﺻـﻠﯾﺔ ﺑﻧﺗـﺎﺋﺞ ﻋﻣﻠﯾـﺔ اﻟﻔرزﻣﻣـﺎ ﯾﻌﻧـﻲﻓﻘدان اﻟﻘﯾم اﻷﺻﻠﯾﺔ.
اﻹﺣﺻﺎء اﻟوﺻﻔﻲ واﻟﻣدرج اﻟﺗﻛراري ﻟﻠﺑﯾﺎﻧﺎت ) (١اﻟﺗﻛ اررات واﻟﻣدرج اﻟﺗﻛراري Histogram and Frequencies اﺧﺗر ﻣن اﻟﻼﺋﺣﺔ اﻟرﺋﯾﺳﺔ ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: ANALYZE اﺧﺗر اﻷﻣر .DESCRIPTIVE STATISTICS
FREQUENCIESوﺗﺳﺗﺧدم ﻟﻌرض اﻟﺟداول اﻟﺗﻛرارﯾﺔ ﻟﻠﻣﺗﻐﯾرات ﻣوﺿﻊ اﻟدراﺳﺔ. Page 19 of 60
ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ.د
SPSS دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ
Gender
Valid
Female Male Total
واﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح
Frequency 216 258 474
Percent 45.6 54.4 100.0
Valid Percent 45.6 54.4 100.0
Cumulative Percent 45.6 100.0
ﯾﻣﻛن ﺗﺣدﯾد اﻟﻣطﻠوب إظﻬﺎرﻩ ﺑﺗﺣدﯾد اﻻﺧﺗﯾﺎرات ﺑﺎﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ ﻣﻔﺗﺎح اﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ Employment Category
400
363 76.58%
Frequency
300
200
100 84 17.72%
27 5.7%
0 Clerical
Custodial
Manager
Employment Category
Descriptive Statistics ( اﻹﺣﺻﺎء اﻟوﺻﻔﻲ٢) :اﺧﺗر ﻣن اﻟﻼﺋﺣﺔ اﻟرﺋﯾﺳﺔ ﻣﺎ ﯾﻠﻲ
ANALYZE -١
DESCRIPTIVE STATISTICS اﺧﺗر ﻣن اﻷﻣر-٢ وﺗﻌﻧﻲ اﻹﺣﺻﺎء اﻟوﺻﻔﻲDESCRIPTIVES -٣
Page 20 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
وﻟﺗﺣدﯾد ﻣﺧرﺟﺎت اﻹﺣﺻﺎء اﻟوﺻﻔﻲ اﺧﺗر OPTIONﻣن اﻟﻼﺋﺣﺔ اﻟﻔرﻋﯾﺔ ،ﺛم ﺣدد ﻣﺎ ﻫو اﻟﻣطﻠوب.
) (٣اﻟﻣﺳﺗﻛﺷف Explore اﺧﺗر ﻣن اﻟﻼﺋﺣﺔ اﻟرﺋﯾﺳﺔ ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: ANALYZE -١ -٢اﺧﺗر اﻷﻣر DESCRIPTIVE STATISTICS EXPLORE -٣وﺗﻌﻧ ــﻲ إظﻬ ــﺎر اﻟﺧﺻ ــﺎﺋص اﻹﺣﺻ ــﺎﺋﯾﺔ ﻟﻠﻣﺗﻐﯾ ــر -ﺟﻣﯾ ــﻊ اﻟﻣﺗﻐﯾـ ـرات ﻛ ــل ﻋﻠ ــﻰ ﺣ ــدة أو ﺣﺳ ــب ﻣﺟﻣوﻋـ ـ ــﺎت ذات ﺧﺻـ ـ ــﺎﺋص ﻣﻌﯾﻧـ ـ ــﺔ .وذﻟـ ـ ــك ﺑﻛﺗﺎﺑـ ـ ــﺔ اﻟﻣﺗﻐﯾـ ـ ــر "اﻟﻣ ـ ـ ـراد إظﻬـ ـ ــﺎر ﺻـ ـ ــﻔﺎﺗﻪ اﻹﺣﺻـ ـ ــﺎﺋﯾﺔ" ﻓـ ـ ــﻲ ﺧﺎﻧـ ـ ــﺔ DEPENDENT LISTوﻟﺗﺣدﯾد اﻟﻣﺟﻣوﻋﺔ ﯾﺗم ﻛﺗﺎﺑﺔ اﻟﻣﺗﻐﯾر ﻓﻲ ﺧﺎﻧﺔ .FACTOR LIST
Page 21 of 60
ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ.د
SPSS دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ Descriptives Educational Level (years)
Gender Female
Male
Mean 95% Confidence Interval for Mean 5% Trimmed M ean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis Mean 95% Confidence Interval for Mean
Lower Bound Upper Bound
Lower Bound Upper Bound
5% Trimmed M ean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis
Statistic 12.37 12.06
Std. Error .158
12.68 12.41 12.00 5.378 2.319 8 17 9 3 -.250 -.207 14.43 14.06
.166 .330 .185
14.80 14.52 15.00 8.876 2.979 8 21 13 4 -.455 -.044
.152 .302
CROSS TABULATION ( ﺟداول اﻻﻗﺗران٤) :اﺧﺗر ﻣن اﻟﻼﺋﺣﺔ اﻟرﺋﯾﺳﺔ ﻣﺎ ﯾﻠﻲ .DESCRIPTIVE STATISTICS ﺛم اﺧﺗر اﻷﻣرANALYZE -١ ﻓﻲ ﺟداول اﻻﻗﺗران ﻟﻣﻌرﻓﺔ ﻣدى اﺳﺗﻘﻼﻟﯾﺔCHI-SQAURE ﺗﺳﺗﺧدم إﺣﺻﺎﺋﯾﺔ،CROSSTABS -٢ .اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﻋن ﺑﻌﺿﻬﺎ اﻟﺑﻌض
Page 22 of 60
ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ.د
SPSS دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ Gender * Employment Category Crosstabulation
Gender
Female
Male
Total
Count % within Gender % within Employment Category % of Total Count % within Gender % within Employment Category % of Total Count % within Gender % within Employment Category % of Total
Employment Category Clerical Custodial Manager 206 0 10 95.4% .0% 4.6%
Total 216 100.0%
56.7%
.0%
11.9%
45.6%
43.5% 157 60.9%
.0% 27 10.5%
2.1% 74 28.7%
45.6% 258 100.0%
43.3%
100.0%
88.1%
54.4%
33.1% 363 76.6%
5.7% 27 5.7%
15.6% 84 17.7%
54.4% 474 100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
76.6%
5.7%
17.7%
100.0%
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases
Value 79.277a 95.463 474
df 2 2
Asymp. Sig. (2-sided) .000 .000
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12.30.
اﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ اﻟﻌدﯾد ﻣنGRAPHS وﯾﺗﻔرع ﻣن اﻷﻣر اﻟرﺋﯾﺳﻲ،ﯾﻣﻛن ﺗﻣﺛﯾل اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﺑﺎﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ وذﻟك ﻟﺗﺣﻠﯾﻠﻬﺎ وﺗﻔﺳﯾرﻫﺎ ﻋﻠﻰ ﺳﺑﯾل اﻟﻣﺛﺎل،اﻷواﻣر اﻟﻣﺗﻌددة ﺑﺄﺷﻛﺎل اﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ وﻟﻛل أﻣر ﻓرﻋﻲ اﺧﺗﯾﺎرات ﻣﻌﯾﻧﺔ ﺣﺳب رﻏﺑﺔ اﻟﺑﺎﺣث . وﺗﻌﻧﻲ ﺗﻣﺛﯾل اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﺑﺎﻷﻋﻣدة اﻟﺑﯾﺎﻧﯾﺔ اﻟﺑﺳﯾطﺔ واﻟﻣزدوﺟﺔBAR اﻻﺧﺗﯾﺎر
ﺣﯾث ﯾﻣﻛن إﺿﺎﻓﺔ،ﺑﻌد ﺗﺣدﯾد اﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ واﺧﺗﯾﺎر اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﺗظﻬر اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ ﻓﻲ ﻧﺎﻓذة ﺧﺎﺻﺔ ﻟﻠرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ .وﺗﻌدﯾل اﻟﻌﻧﺎوﯾن ﺑﺎﻟﺿﻐط ﻋﻠﻰ اﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ ﻣرﺗﯾن ﺑﺎﻟﻣﺎوس
Employee data اﻓﺗﺢ ﻣﻠف اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت
SPSS STEP BY STEP Graphs Legacy Dialogs Bar
Page 23 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﺧﺗر Summaries for groups of cases ، Simpleﻛﻣﺎ ﻫو ﻣوﺿﺢ ﻓﻲ اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺗﺎﻟﻲ:
أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
ﻓﻧﺣﺻل ﻋﻠﻰ اﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ اﻟﺗﺎﻟﻲ ﺑﻌد ﺗﻧﺳﯾﻘﻪ 400
363 76.58%
300
100 84 17.72%
27 5.70% Manager
Custodial
0 Clerical
Employment Category
اﺧﺗر Summaries for groups of cases ،Clusteredﻛﻣﺎ ﻫو ﻣوﺿﺢ ﻓﻲ اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺗﺎﻟﻲ: Page 24 of 60
Count
200
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
ﻓﻧﺣﺻل ﻋﻠﻰ اﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ اﻟﺗﺎﻟﻲ ﺑﻌد ﺗﻧﺳﯾﻘﻪ Gender
250
Female Male
206 43.46%
157 33.12%
200
150
Count 100
74 15.61%
50
27 5.70% …10
0 Manager
Custodial
Employment Category
Page 25 of 60
Clerical
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﺧﺗر Summaries for separate variables ،Clusteredﻛﻣﺎ ﻫو ﻣوﺿﺢ ﻓﻲ اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري اﻟﺗﺎﻟﻲ:
أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
ﻓﻧﺣﺻل ﻋﻠﻰ اﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ اﻟﺗﺎﻟﻲ ﺑﻌد ﺗﻧﺳﯾﻘﻪ Current Salary Beginning Salary
$50,000
$41,442
$40,000
$30,000
Mean
$26,032
$20,000
$20,301
$13,092
$10,000
$0 Female
Male
Gender
Page 26 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﻟﻣدرج اﻟﺗﻛراري Histogram SPSS STEP BY STEP Graphs Legacy Dialogs Histogram أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
ﻓﻧﺣﺻل ﻋﻠﻰ اﻟرﺳم اﻟﺑﯾﺎﻧﻲ اﻟﺗﺎﻟﻲ 120
100
80
40
20 Mean =$34,419.57 Std. Dev. =$17,075.661 N =474 0 $125,000
$100,000
$75,000
$50,000
Current Salary
Page 27 of 60
$25,000
$0
Frequency
60
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺎت
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
Test of Hypotheses
ﯾﻌﺗﺑــر ﻣوﺿــوع اﺧﺗﺑــﺎر اﻟﻔرﺿــﯾﺎت اﻹﺣﺻــﺎﺋﯾﺔ ﻣــن أﻫــم اﻟﻣوﺿــوﻋﺎت ﻓــﻲ ﻣﺟــﺎل اﺗﺧــﺎذ اﻟﻘـ اررات وﺳــﻧﺑدأ ﺑــذﻛر ﺑﻌــض اﻟﻣﺻطﻠﺣﺎت اﻟﻬﺎﻣﺔ ﻓﻲ ﻫذا اﻟﻣﺟﺎل. -١اﻟﻔرﺿﯾﺔ اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ
ﻫﻲ ﻋﺑﺎرة ﻋن ادﻋﺎء ﻗد ﯾﻛون ﺻﺣﯾﺣﺎً أو ﺧطﺄ ﺣول ﻣﻌﻠﻣﺔ أو أﻛﺛر ﻟﻣﺟﺗﻣﻊ أو ﻟﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻣﺟﺗﻣﻌﺎت.
ﺗﻘﺑــل اﻟﻔرﺿــﯾﺔ ﻓــﻲ ﺣﺎﻟــﺔ أن ﺑﯾﺎﻧــﺎت اﻟﻌﯾﻧــﺔ ﺗﺳــﺎﻧد اﻟﻧظرﯾــﺔ ،وﺗــرﻓض ﻋﻧــدﻣﺎ ﺗﻛــون ﺑﯾﺎﻧــﺎت اﻟﻌﯾﻧــﺔ ﻋﻠــﻰ اﻟﻧﻘــﯾض ﻣﻧﻬــﺎ،
وﻓــﻲ ﺣﺎﻟــﺔ ﻋــدم رﻓﺿــﻧﺎ ﻟﻠﻔرﺿــﯾﺔ اﻹﺣﺻــﺎﺋﯾﺔ ﻓــﺈن ﻫــذا ﻧــﺎﺗﺞ ﻋــن ﻋــدم وﺟــود أدﻟــﺔ ﻛﺎﻓﯾــﺔ ﻟرﻓﺿــﻬﺎ ﻣــن ﺑﯾﺎﻧــﺎت اﻟﻌﯾﻧــﺔ وﻟ ــذﻟك ﻓ ــﺈن ﻋ ــدم رﻓﺿ ــﻧﺎ ﻟﻬ ــذﻩ اﻟﻔرﺿ ــﯾﺔ ﻻ ﯾﻌﻧ ــﻰ ﺑﺎﻟﺿ ــرورة أﻧﻬ ــﺎ ﺻ ــﺣﯾﺣﺔ ،أﻣ ــﺎ إذا رﻓﺿ ــﻧﺎ اﻟﻔرﺿ ــﯾﺔ ﺑﻧ ــﺎء ﻋﻠ ــﻰ اﻟﻣﻌﻠوﻣ ــﺎت اﻟﻣوﺟ ــودة ﻓ ــﻲ ﺑﯾﺎﻧ ــﺎت اﻟﻌﯾﻧ ــﺔ ﻓﻬ ــذا ﯾﻌﻧ ــﻰ أن اﻟﻔرﺿ ــﯾﺔ ﺧﺎطﺋ ــﺔ ،وﻟ ــذﻟك ﻓ ــﺈن اﻟﺑﺎﺣ ــث ﯾﺣ ــﺎول أن ﯾﺿ ــﻊ اﻟﻔرﺿﯾﺔ ﺑﺷﻛل ﯾﺄﻣل أن ﯾرﻓﺿـﻬﺎ ،ﻓﻣـﺛﻼً إذا أراد اﻟﺑﺎﺣـث أن ﯾﺛﺑـت ﺑـﺄن طرﯾﻘـﺔ ﺟدﯾـدة ﻣـن طـرق اﻟﺗـدرﯾس أﺣﺳـن ﻣـن ﻏﯾرﻫﺎ ﻓﺈﻧﻪ ﯾﺿﻊ ﻓرﺿﯾﺔ ﺗﻘول ﺑﻌدم وﺟود ﻓرق ﺑﯾن طرق اﻟﺗدرﯾس.
إن اﻟﻔرﺿــﯾﺔ اﻟﺗ ــﻲ ﯾﺄﻣــل اﻟﺑﺎﺣ ــث أن ﯾرﻓﺿ ــﻬﺎ ﺗﺳــﻣﻰ ﺑﻔرﺿــﯾﺔ اﻟ ﻌــدم )اﻟﻔرﺿــﯾﺔ اﻟﻣﺑدﺋﯾ ــﺔ( وﯾرﻣــز ﻟﻬ ــﺎ ﺑ ــﺎﻟرﻣز ، H 0
ورﻓﺿﻧﺎ ﻟﻬذﻩ اﻟﻔرﺿﯾﺔ ﯾؤدى إﻟﻰ ﻗﺑول ﻓرﺿﯾﺔ ﺑدﯾﻠﺔ ﻋﻧﻬﺎ ﺗﺳﻣﻰ اﻟﻔرﺿﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠﺔ وﯾرﻣز ﻟﻬﺎ ﺑﺎﻟرﻣز . H 1 -٢ﻣﺳﺗوى اﻟﻣﻌﻧوﯾﺔ أو ﻣﺳﺗوى اﻻﺣﺗﻣﺎل
وﻫـﻲ درﺟــﺔ اﻻﺣﺗﻣــﺎل اﻟــذي ﻧــرﻓض ﺑــﻪ ﻓرﺿــﯾﺔ اﻟﻌــدم H 0ﻋﻧــدﻣﺎ ﺗﻛــون ﺻــﺣﯾﺣﺔ أو ﻫــو اﺣﺗﻣــﺎل اﻟوﻗــوع ﻓــﻲ اﻟﺧطــﺄ
ﻣن اﻟﻧوع اﻷول وﯾرﻣز ﻟﻪ ﺑﺎﻟرﻣز ، وﻫﻲ ﯾﺣددﻫﺎ اﻟﺑﺎﺣث ﻟﻧﻔﺳﻪ ﻣﻧـذ اﻟﺑداﯾـﺔ وﻓـﻲ ﻣﻌظـم اﻟﻌﻠـوم اﻟﺗطﺑﯾﻘﯾـﺔ ﻧﺧﺗـﺎر ﻣﺳﺎوﯾﺔ %١أو % ٥ﻋﻠﻰ اﻷﻛﺛر. -٣داﻟﺔ اﻻﺧﺗﺑﺎر اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ
ﻋﺑﺎرة ﻋن ﻣﺗﻐﯾر ﻋﺷواﺋﻲ ﻟﻪ ﺗوزﯾﻊ اﺣﺗﻣﺎﻟﻲ ﻣﻌﻠوم وﺗﺻف اﻟداﻟﺔ اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﯾن اﻟﻘﯾم اﻟﻧظرﯾﺔ ﻟﻠﻣﺟﺗﻣﻊ واﻟﻘﯾم اﻟﻣﺣﺳوﺑﺔ ﻣن اﻟﻌﯾﻧﺔ. -٤اﻟﻘﯾﻣﺔ اﻻﺣﺗﻣﺎﻟﯾﺔ(Sig. or P-value) :
اﺣﺗﻣﺎل اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ ﻗﯾﻣﺔ أﻛﺑر ﻣن أو ﺗﺳﺎوي )أﻗل ﻣن أو ﺗﺳﺎوي( إﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻻﺧﺗﺑﺎر اﻟﻣﺣﺳوﺑﺔ ﻣن ﺑﯾﺎﻧﺎت
اﻟﻌﯾﻧﺔ أﺧذاً ﻓﻲ اﻻﻋﺗﺑﺎر ﺗوزﯾﻊ إﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻻﺧﺗﺑﺎر ﺑﺎﻓﺗراض ﺻﺣﺔ ﻓرض اﻟﻌدم H 0وطﺑﯾﻌﺔ اﻟﻔرض اﻟﺑدﯾل . H 1 وﯾﺗم اﺳﺗﺧدام اﻟﻘﯾﻣﺔ اﻻﺣﺗﻣﺎﻟﯾﺔ ﻻﺗﺧﺎذ ﻗرار ﺣﯾﺎل ﻓرض اﻟﻌدم.
Page 28 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﺧطوات اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺎت: ) (١ﺗﺣدﯾد ﻧوع ﺗوزﯾﻊ اﻟﻣﺟﺗﻣﻊ
ﯾﺟــب ﺗﺣدﯾــد ﻣــﺎ إذا ﻛــﺎن اﻟﻣﺗﻐﯾــر اﻟﻌﺷ ـواﺋﻲ اﻟــذي ﯾــﺗم د ارﺳــﺗﻪ ﯾﺗﺑــﻊ اﻟﺗوزﯾــﻊ اﻟطﺑﯾﻌــﻲ أم ﺗوزﯾــﻊ ﺑواﺳــون أم ﺗوزﯾــﻊ ذو اﻟﺣــدﯾن أم ﻏﯾ ـرﻩ ﻣــن اﻟﺗوزﯾﻌــﺎت اﻻﺣﺗﻣﺎﻟﯾ ــﺔ اﻟﻣﺗﺻــﻠﺔ أو اﻟﻣﻧﻔﺻــﻠﺔ ،ﻣﻌظــم اﻟﺗوزﯾﻌــﺎت اﻻﺣﺗﻣﺎﻟﯾــﺔ ﯾﻛ ــون ﺗوزﯾﻌﻬﺎ ﻣﺷﺎﺑﻬﺎً ﻟﻠﺗوزﯾﻊ اﻟطﺑﯾﻌﻲ ﺧﺎﺻﺔ إذا ﻛﺎن ﺣﺟم اﻟﻌﯾﻧﺔ ﻛﺑﯾراً. ﻫﻧﺎك ﻧوﻋﺎن ﻣن اﻟطرق اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻟﺗﻲ ﺗﺳﺗﺧدم ﻓﻲ اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺎت:
) أ ( اﻻﺧﺗﺑﺎرات اﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ :وﺗﺳﺗﺧدم ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟرﻗﻣﯾﺔ اﻟﺗﻲ ﺗوزﯾﻌﻬﺎ ﯾﺗﺑﻊ اﻟﺗوزﯾﻊ اﻟطﺑﯾﻌﻲ. )ب( اﻻﺧﺗﺑﺎرات ﻏﯾر اﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ :وﺗﺳﺗﺧدم ﻓﻲ ﺣﺎﻟـﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧـﺎت اﻟرﻗﻣﯾـﺔ اﻟﺗـﻲ ﺗوزﯾﻌﻬـﺎ ﻻ ﯾﺗﺑـﻊ اﻟﺗوزﯾـﻊ اﻟطﺑﯾﻌـﻲ طﺑﯾﻌـﻲ،
وﻛذﻟك ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺗﻲ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺗرﺗﯾﺑﯾﺔ واﻟوﺻﻔﯾﺔ. -٢ﺻﯾﺎﻏﺔ ﻓرﺿﯾﺗﺎ اﻟﻌدم واﻟﺑدﯾﻠﺔ
ﻣــﺛﻼً :ﻋﻧــد اﺧﺗﺑــﺎر أن ﻣﺗوﺳــط اﻟﻣﺟﺗ ﻣــﻊ ﯾﺳــﺎوى ﻗﯾﻣــﺔ ﻣﻌﯾﻧــﺔ 0ﻣﻘﺎﺑــل اﻟﻔرﺿــﯾﺔ اﻟﻘﺎﺋﻠــﺔ ﺑــﺄن ﻻ ﯾﺳــﺎوى ، 0 ﻓﺈن ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم H 0واﻟﻔرﺿﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠﺔ H 1ﺗﻛون ﻋﻠﻰ اﻟﻧﺣو اﻟﺗﺎﻟﻲ:
H0 : 0 H1 : 0
-٣اﺧﺗﯾﺎر ﻣﺳﺗوى اﻟﻣﻌﻧوﯾﺔ -٤اﺧﺗﯾﺎر داﻟﺔ اﻻﺧﺗﺑﺎر اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻟﻣﻧﺎﺳﺑﺔ -٥ﺟﻣﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻣن اﻟﻌﯾﻧﺔ وﺣﺳﺎب ﻗﯾﻣﺔ داﻟﺔ اﻻﺧﺗﺑﺎر اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ -٦اﺗﺧﺎذ اﻟﻘ اررات
ﻧـرﻓض H 0وﻧﻘﺑــل H 1إذا ﻛﺎﻧــت ﻗﯾﻣــﺔ اﻻﺣﺗﻣــﺎل ) (Sig. or P-valueأﻗــل ﻣــن أو ﺗﺳــﺎوي ﻣﺳــﺗوى
اﻟﻣﻌﻧوﯾﺔ ) ،( أﻣﺎ إذا ﻛﺎﻧت ﻗﯾﻣﺔ اﻻﺣﺗﻣﺎل أﻛﺑر ﻣن ﻓﻼ ﯾﻣﻛن رﻓض . H 0
وﺑرﻧﺎﻣﺞ SPSSﯾﻌطﻲ Sig. 2-tailedﻓﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻧرﻓض ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم H 0ﻋﻧدﻣﺎ ﺗﻛون . P Value(Sig.) أوﻻً :اﺧﺗﺑﺎر Tﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﺧﺗﺑﺎر ﻓرﺿﯾﺎت ﻣﺗﻌﻠﻘﺔ ﺑﻣﺗوﺳط واﺣد
إذا ﻛﺎن اﻟﻣطﻠوب اﺧﺗﺑﺎر ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم H 0 : 0ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ ﻣﻘﺎﺑل H 1 : 0 -١ H1 : 0 - ٢ H1 : 0 - ٣
Page 29 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻣﺛﺎل )(١ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﺗﻣﺛل درﺟﺎت ﻋﺷرﯾن طﺎﻟﺑﺎً ﻓﻲ ﻣﺳﺎق ﻣﺎ: 65, 72, 68, 82, 45, 92, 87, 85, 90, 60, 48, 60, 68, 72, 79, 68, 73, 69, 78, 84
اﻟﻣطﻠوب :اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ اﻟﻣﺑدﺋﯾﺔ اﻟﻘﺎﺋﻠﺔ ﺑﺄن ﻣﺗوﺳط درﺟﺎت اﻟطﻼب = ٦٥درﺟﺔ. أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
SPSS STEP BY STEP Analyze Compare Means One-Sample T Test
ﻧﺗﺎﺋﺞ اﻻﺧﺗﺑﺎر One-Sample Statistics Std. Error Mean 2.877
Std. Deviation 12.867
N
Mean 72.25
scores
20
One-Sample Test Test Value = 65 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper 1.23 13.27
Mean Difference 7.250
)Sig. (2-tailed .021
df 19
t 2.520
scores
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﻧﺗﺎج ﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
،Sig.(2-tailed)=0.021 ،t = 2.52وﻫـﻲ أﻗـل ﻣـن ) ٠.٠٥ﻣﺳـﺗوى اﻟﻣﻌﻧوﯾـﺔ( ﻓﺑﺎﻟﺗـﺎﻟﻲ ﻧـرﻓض اﻟﻔرﺿـﯾﺔ اﻟﻣﺑدﺋﯾـﺔ اﻟﻘﺎﺋﻠــﺔ ﺑــﺄن ﻣﺗوﺳــط درﺟــﺎت اﻟطــﻼب ﻓــﻲ اﻟرﯾﺎﺿــﯾﺎت ﻧﺳــﺎوي ٦٥درﺟــﺔ ،وﻧﺳــﺗﻧﺗﺞ أن درﺟــﺎت اﻟطــﻼب ﻻ ﺗﺳــﺎوي )ﺗﺧﺗﻠف ﻋن( .٦٥
ﯾﻣﻛن اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠﺔ اﻟﻘﺎﺋﻠﺔ ﺑﺄن ﻣﺗوﺳط درﺟﺎت اﻟطﻼب أﻛﺑر ﻣن .٦٥ ﺣﯾث أن ﻧﺗﯾﺟﺔ اﻟوﺳط اﻟﺣﺳﺎﺑﻲ ﻟﻠﻌﯾﻧﺔ ﺗﺗواﻓـق ﻣـﻊ اﻟﻔرﺿـﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠـﺔ )ﻣﺗوﺳـط درﺟـﺎت اﻟطـﻼب أﻛﺑـر ﻣـن ٦٥درﺟـﺔ( ﻓﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻧﺳﺗﻧﺗﺞ أن ﻣﺗوﺳط درﺟﺎت اﻟطﻼب أﻛﺑر ﻣن ٦٥درﺟﺔ. Page 30 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﺛﺎﻧﯾﺎً :اﺧﺗﺑﺎرات اﻟﻔروق ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﯾن ﻣﺟﺗﻣﻌﯾن ﻣﺳﺗﻘﻠﯾن ﻓــﻲ ﻫــذﻩ اﻟﺣﺎﻟــﺔ ﻧﺄﺧــذ ﻋﯾﻧــﺔ ﻋﺷ ـواﺋﯾﺔ ﻣــن ﺗوزﯾــﻊ طﺑﯾ ﻌــﻲ ، N 1 ,12 وﻋﯾﻧــﺔ ﻋﺷ ـواﺋﯾﺔ أﯾﺿــﺎً ﻣــن ﺗوزﯾــﻊ طﺑﯾﻌــﻲ N 2 , 22 وﻣﺳﺗﻘل ﻋن اﻟﺗوزﯾﻊ اﻷول ،وﺗﻛون 12 22وﻟﻛﻧﻬﻣﺎ ﻣﺟﻬوﻟﺗﺎن.
إذا ﻛﺎن اﻟﻣطﻠوب اﺧﺗﺑﺎر ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم H1 : 1 2 0ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ ﻣﻘﺎﺑل )H1 : 1 2 0 (١ )H1 : 1 2 0 (٢ )H1 : 1 2 0 (٣
ﻣﺛﺎل )(٢ ﻣﺳﺗﺧدﻣﺎً اﻟﻣﻠف .employeeاﻟﻣطﻠوب اﺧﺗﺑـﺎر ﻣـﺎ إذا ﻛـﺎن ﻫﻧـﺎك ﻓـرق ﻣﻌﻧـوي ﺑـﯾن ﻣﺗوﺳـط اﻟ ارﺗـب اﻟﺣـﺎﻟﻲ اﻟﺳـﻧوي ﻟﻠﻣوظﻔﯾن ) (salaryﯾﻌزى إﻟﻰ ﻣﺗﻐﯾر اﻟﺟﻧس ) (genderﻣﺳﺗﺧدﻣﺎً ﻣﺳﺗوى ﻣﻌﻧوﯾﺔ . 0.05 SPSS STEP BY STEP Analyze Compare Means Independent- Samples T Test أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
Page 31 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻧﺗﯾﺟﺔ اﻻﺧﺗﺑﺎر Group Statistics Std. Error Mean $1,213.968 $514.258
Std. Deviation $19,499.214 $7,558.021
N
Mean $41,441.78 $26,031.92
258 216
Gender Male Female
Current Salary
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper
Mean Difference
Std. Error Difference
)Sig. (2-tailed
$18,176.401
$12,643.322
$1,407.906
$15409.86
.000
472
10.945
$18,002.996
$12,816.728
$1,318.400
$15409.86
.000
344.262
11.688
t
df
Sig. .000
F 119.669
Equal variances assumed Equal variances not assumed
Current Salary
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﻧﺗﺎج ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: ﺗﺑﺎﯾﻧﯾــﺎ اﻟﻣﺟﺗﻣﻌــﯾن ﻏﯾــر ﻣﺗﺳــﺎوﯾﯾن ﺣﺳــب اﺧﺗﯾــﺎر ﻟﯾﻔــﯾن ) ،(Levene’s Testﺣﯾــث .Sig. = 0.000ﺣﯾــث أن ﻗﯾﻣـﺔ Sig. = 0.000 ،t=11.688ﻓﺑﺎﻟﺗـﺎﻟﻲ ﻧـرﻓض ﻓرﺿـﯾﺔ اﻟﻌـدم اﻟﻘﺎﺋﻠـﺔ ﺑﺄﻧـﻪ ﻻ ﯾوﺟـد ﻓـرق ﻣﻌﻧـوي ﺑـﯾن ﻣﺗوﺳـطﻲ اﻟراﺗب اﻟﺣﺎﻟﻲ اﻟﺳﻧوي ﻟﻠذﻛور واﻹﻧﺎث ﻋﻠﻰ أﺳﺎس ﻣﺳﺗوى ﻣﻌﻧوﯾﺔ .%٥
%٩٥ﻓﺗـرة اﻟﺛﻘــﺔ ﻟﻠﻔــرق ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳــطﻲ اﻟﻣﺟﺗﻣﻌــﯾن ﻫــﻲ .(12816.73 ، ١٨٠٠٣.٠٠) :وﻧﺟــد أن اﻟﺻــﻔر ﻻ ﯾﻧﺗﻣــﻲ إﻟﻰ اﻟﻔﺗرة اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﻣﻣﺎ ﯾؤﻛد أﻧﻪ ﯾوﺟد ﻓرق ﻣﻌﻧوي ﺑـﯾن ﻣﺗوﺳـطﻲ اﻟ ارﺗـب اﻟﺣـﺎﻟﻲ اﻟﺳـﻧوي ﻟﻠـذﻛور واﻹﻧـﺎث ،وﻫـﻲ ﻧﻔـس
اﻟﻧﺗﯾﺟﺔ اﻟﺗﻲ ﺣﺻﻠﻧﺎ ﻋﻠﯾﻬﺎ ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﺳﺗﺧدام اﺧﺗﺑﺎر .t
ﯾﻣﻛن اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠﺔ اﻟﻘﺎﺋﻠﺔ ﺑﺄن ﻣﺗوﺳط اﻟراﺗب اﻟﺣﺎﻟﻲ اﻟﺳﻧوي ﻟﻠذﻛور أﻛﺑر ﻣﻧﻪ ﻟﻺﻧﺎث. ﺣﯾــث أن ﻧﺗﯾﺟــﺔ اﻟوﺳــط اﻟﺣﺳــﺎﺑﻲ ﻟﻠﻔــرق ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳــطﻲ اﻟــذﻛور واﻹﻧــﺎث ﻣوﺟﺑ ـﺎً ) (١٥٤٠٩.٨٨ﯾﺗواﻓــق ﻣــﻊ اﻟﻔرﺿــﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠﺔ ﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻧﺳﺗﻧﺗﺞ أن ﻣﺗوﺳط اﻟراﺗب اﻟﺣﺎﻟﻲ اﻟﺳﻧوي ﻟﻠذﻛور أﻛﺑر ﻣﻧﻪ ﻟﻺﻧﺎث. ﺛﺎﻟﺛﺎً :اﺧﺗﺑﺎرات اﻟﻔروق ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﻲ ﻣﺟﺗﻣﻌﯾن ﻣن ﻋﯾﻧﺎت ﻣرﺗﺑطﺔ ﻓ ــﻲ ﻫ ــذﻩ اﻟﺣﺎﻟ ــﺔ ﺗﻛ ــون اﻟﺑﯾﺎﻧ ــﺎت ﻣزدوﺟ ــﺔ ،أي أن اﻟﻌﯾﻧﺗ ــﯾن ﻣرﺗﺑطﺗ ــﺎن ﺣﯾ ــث أن اﻟﺑﯾﺎﻧ ــﺎت ﺗﻛ ــون ﻋﻠ ــﻰ ﺷ ــﻛل أزواج وﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻓﺈن ﺣﺟم اﻟﻌﯾﻧﺗﯾن ﻻﺑد أن ﯾﻛون ﻣﺗﺳﺎوﯾﺎً.
Page 32 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻣﺛﺎل )(٣ اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت اﻟﺗﺎﻟﯾ ــﺔ ﺗﻣﺛ ــل ﻧﺗ ــﺎﺋﺞ ﺗﺟرﺑــﺔ أﺟرﯾ ــت ﻋﻠ ــﻰ ﻋﺷـ ـرﯾن ﺷﺧﺻ ـﺎً ﻻﺧﺗﺑ ــﺎر ﻣــدى ﻓﻌﺎﻟﯾ ــﺔ ﻧظ ــﺎم ﺧ ــﺎص ﻣ ــن اﻟﻐ ــذاء ﻟﺗﺧﻔﯾف اﻟوزن ،ﺣﯾث ﺗم ﻗﯾﺎس أوزاﻧﻬم ﻗﺑل اﻟﺑدء ﻓﻲ ﺗطﺑﯾق ﻫـذا اﻟﻧظـﺎم ،وﺑﻌـد اﺗﺑـﺎع ﻫـذا اﻟﻧظـﺎم اﻟﺧـﺎص ﻟﻣـدة ﺛﻼﺛـﺔ
ﺷﻬور. ٩٦ Before After ٩٠ ٨٦ Before After ٧٨
١١٠
٩٠
٩٤
١٠٧
٩٣
٨٩
١٢٠
١٠٣
٩٢
٩٦
٨٥
٨٧
١٠٤
٨٥
٧٦
١٠٣
٩٥
٨٤
٩٤
٨٦
١١٠
١٠٥
١٢٣
٩٥
٩٠
١١١
١٢٣
٨٤
٨٠
١٠٢
٩٥
١٠٩
٨٩
٨٣
١٠٢
١٠٧
ﻧظـﺎم اﻟﻐـ ــذاء ﻛـ ــﺎن ﻓﻌـ ــﺎﻻً ﻓـ ــﻲ ﺗﺧﻔﯾـ ــف اﻟـ ــوزن ﻣﺳـ ــﺗﺧدﻣﺎً ﻣﺳـ ــﺗوى دﻻﻟـ ــﺔ اﻟﻣطﻠــــوب :ﻫـ ــل ﺗﺳـ ــﺗطﯾﻊ أن ﺗﺳـ ــﺗﻧﺗﺞ أن ـ ـ 0.05؟ أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
SPSS STEP BY STEP Analyze Compare Means Paired- Samples T Test
Paired Samples Statistics Std. Error Mean 2.70796 2.26658
Std. Deviation 12.11035 10.13644
Mean 100.8500 91.7000
N 20 20
x_before y_after
Pair 1
Paired Samples Correlations Sig. .000
Correlation .957
Page 33 of 60
N 20
x_before & y_after
Pair 1
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS Paired Samples Test Paired Differences
)Sig. (2-tailed .000
df 19
t 10.804
95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper 7.37742 10.92258
Std. Error Mean .84690
Std. Deviation 3.78744
Mean 9.15000
x_before - y_after
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﻧﺗﺎج ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: ﯾوﺟد ارﺗﺑﺎط طردي ﻗوي ﺑﯾن اﻟوزن ﻗﺑل وﺑﻌد اﻟﻧظﺎم اﻟﺧﺎص ﺣﯾث أن .R = 0.957 Sig. (2 tailed) = 0.000 ،t = 10.804وﺑﺎﻟﺗــﺎﻟﻲ ﻧـرﻓض ﻓرﺿــﯾﺔ اﻟﻌــدم اﻟﻘﺎﺋﻠــﺔ ﺑﺄﻧــﻪ ﻻ ﯾوﺟــد ﻓــرق ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳطﻲ اﻟوزن ﻗﺑل وﺑﻌد اﺗﺑﺎع اﻟﻧظﺎم اﻟﻐذاﺋﻲ اﻟﺧﺎص ،وﻧﺳﺗﻧﺗﺞ أﻧﻪ ﯾوﺟد ﻓرق ﻣﻌﻧوي ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﻲ اﻟوزن. ﯾﻣﻛــن اﺧﺗﺑــﺎر اﻟﻔرﺿــﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠــﺔ اﻟﻘﺎﺋﻠــﺔ ﺑــﺄن ﻣﺗوﺳــط اﻟــوزن ﻗﺑــل اﺗﺑــﺎع اﻟﻧظــﺎم اﻟﻐــذاﺋﻲ أﻛﺑــر ﻣﻧــﻪ ﺑﻌــد اﺗﺑــﺎع اﻟﻧظــﺎم اﻟﻐذاﺋﻲ ﺣﯾــث أن ﻧﺗﯾﺟــﺔ اﻟوﺳــط اﻟﺣﺳــﺎﺑﻲ ﻟﻠﻔــرق ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳــطﻲ اﻟــوزن ﻣوﺟﺑ ـﺎً ) (٩.١٥ﯾﺗواﻓــق ﻣــﻊ اﻟﻔرﺿــﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠــﺔ ﻓﺑﺎﻟﺗــﺎﻟﻲ ﻧﺳﺗﻧﺗﺞ أن ﻣﺗوﺳط اﻟـوزن ﻗﺑـل اﺗﺑـﺎع اﻟﻧظـﺎم اﻟﻐـذاﺋﻲ أﻛﺑـر ﻣﻧـﻪ ﺑﻌـد اﺗﺑـﺎع اﻟﻧظـﺎم اﻟﻐـذاﺋﻲ ،أي أن اﺗﺑـﺎع ﻧظـﺎم اﻟﻐـذاء اﻟﺧﺎص ﻛﺎن ﻓﻌﺎﻻً ﻓﻲ ﺗﺧﻔﯾف اﻟوزن ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ . 0.05
ﺗﺣﻠﯾل
اﻟﺗﺑﺎﯾن)Analysis of Variance (ANOVA
ﻓــﻲ ﻫــذﻩ اﻟﺣﺎﻟــﺔ ﯾﻛــون اﻻﻫﺗﻣــﺎم ﻣرﻛ ـزاً ﻋﻠــﻰ د ارﺳــﺔ ﺗــﺄﺛﯾر ﻋﺎﻣــل واﺣــد ﻟــﻪ ﻋــدد ﻣــن اﻟﻣﺳــﺗوﯾﺎت اﻟﻣﺧﺗﻠﻔــﺔ وﻋﻧــد ﻛــل ﻣﺳﺗوى ﺗﻛرر اﻟﺗﺟرﺑﺔ ﻋدد ﻣن اﻟﻣرات ،ﻓﻣﺛﻼً إذا أردﻧـﺎ اﺧﺗﺑـﺎر ﻣـﺎ إذا ﻛﺎﻧـت ﻫﻧـﺎك ﻓـروق ﺑـﯾن ﺛﻼﺛـﺔ أﺳـﺎﻟﯾب ﻟﺗـدرﯾس
ﻣﺳﺎق اﻹﺣﺻـﺎء ﻣـﺛﻼً ،وﯾﻛـون اﻟﻣطﻠـوب ﺑﺣـث ﻣـﺎ إذا ﻛﺎﻧـت ﻫـذﻩ اﻷﺳـﺎﻟﯾب ﻟﻬـﺎ ﺗـﺄﺛﯾرات ﻣﺗﺳـﺎوﯾﺔ ﻓـﻲ درﺟـﺔ ﺗﺣﺻـﯾل
اﻟطﺎﻟب ﻣﻊ ﻣﻼﺣظﺔ أن وﺟود اﺧـﺗﻼف ﺑـﯾن درﺟـﺎت اﻟطـﻼب ﻗـد ﯾرﺟـﻊ إﻟـﻰ ﻋـدة ﻋواﻣـل أﺧـرى ﻣﻧﻬـﺎ اﻟﻔـروق اﻟﻔردﯾـﺔ وﻋدد ﺳﺎﻋﺎت اﻟدراﺳﺔ وﻋدد أﻓراد اﻷﺳرة ﻣﺛﻼً أو ﻏﯾرﻫﺎ ﻣن اﻟﻌواﻣل اﻷﺧرى.
أوﻻً :ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺗﺑﺎﯾن اﻷﺣﺎدي One-Way ANOVA ﻓﻲ
أﺳﻠوب ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺗﺑﺎﯾن ﯾﻌطﻲ ﻧﺗﺎﺋﺞ ﺟﯾدة إذا ﺗﺣﻘﻘت اﻟﺷروط اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ:
-١اﻟﻣﺗﻐﯾرات )ﻗﯾﻣﺔ ﻣﻔردات اﻟظﺎﻫرة( ﻣﺳﺗﻘﻠﺔ وﻟﻬﺎ ﺗوزﯾﻊ طﺑﯾﻌﻲ ﺑﻧﻔس ﻗﯾﻣﺔ اﻟﺗﺑﺎﯾن.
-٢ﻣﺟﻣوﻋﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻓﻲ اﻟﻣﺳﺗوﯾﺎت اﻟﻣﺧﺗﻠﻔﺔ ﺗﺷﻛل ﻋﯾﻧﺎت ﻋﺷواﺋﯾﺔ ﻣﺳﺗﻘﻠﺔ وﻟﻬﺎ ﺗﺑﺎﯾن ﻣﺷﺗرك 2 ﻓﺈذا ﻟم ﺗﺗﺣﻘق ﻫذﻩ اﻟﺷروط ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﻻﺧﺗﺑﺎرات ﻏﯾر اﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ Page 34 of 60
Pair 1
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﺗﺣــت اﻟﻔــروض اﻟﺳــﺎﺑﻘﺔ ،ﻓــﺈن اﻻﺧــﺗﻼف اﻟﻛﻠــﻲ اﻟﻣﺷــﺎﻫد ﻓــﻲ ﻣﺟﻣوﻋــﺔ اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت ﯾﻧﻘﺳــم إﻟــﻰ ﻣــرﻛﺑﺗﯾن اﻷوﻟــﻰ ﻧﺗﯾﺟــﺔ اﻟﻌﺎﻣل واﻟﺛﺎﻧﯾﺔ ﻟﻠﺧطﺄ اﻟﺗﺟرﯾﺑﻲ. وﯾﻛــون اﻟﻣطﻠــوب ﻓــﻲ ﺗﺣﻠﯾــل اﻟﺗﺑــﺎﯾن اﻷﺣــﺎدي اﺧﺗﺑــﺎر اﻟﻔرﺿــﯾﺔ اﻟﻣﺑدﺋﯾــﺔ H 0أﻧــﻪ ﻻ ﯾوﺟــد ﻓــروق ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳــطﺎت اﻟﻣﺟﺗﻣﻌﺎت ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ .
ﺑﻔـرض أن اﻟﻌﺎﻣــل اﻟﻣـراد د ارﺳــﺗﻪ ﻟــﻪ rﻣــن اﻟﻣﺳــﺗوﯾﺎت اﻟﻣﺳـﺗﻘﻠﺔ ﻓﯾﻛــون اﻟﻣطﻠــوب اﺧﺗﺑــﺎر اﻟﻔرﺿــﯾﺔ اﻟﻣﺑدﺋﯾــﺔ )ﻓرﺿــﯾﺔ اﻟﻌدم( H 0 :1 2 .... r :أي أﻧﻪ ﻻ ﯾوﺟد ﻓروق ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﺎت اﻟﻣﺟﺗﻣﻌﺎت.
ﻣﻘﺎﺑل اﻟﻔرﺿﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠﺔ:
ﯾوﺟــد ﻣﺗوﺳــطﯾن ﻋﻠــﻰ اﻷﻗــل ﻣــن أوﺳــﺎط اﻟﻣﺟﺗﻣ ﻌــﺎت ﻏﯾــر ﻣﺗﺳــﺎوﯾﯾن H a :أي أﻧــﻪ ﯾوﺟــد ﻓــروق ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳــطﺎت اﻟﻣﺟﺗﻣﻌﺎت. ﻋﻧد رﻓض ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم واﻟﺗﻲ ﺗـﻧص ﻋﻠـﻰ ﺗﺳـﺎوي اﻟﻣﺗوﺳـطﺎت وﻗﺑـول اﻟﻔرﺿـﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠـﺔ أﻧـﻪ ﯾوﺟـد اﺛﻧـﯾن أو أﻛﺛـر ﻣـن ـﺎو ،وﻟﻺﺟﺎﺑــﺔ ﻋﻠــﻰ ﻫــذا ـﺎو أو ﻏﯾــر ﻣﺗﺳـ ٍ اﻟﻣﺗوﺳــطﺎت ﻏﯾــر اﻟﻣﺗﺳــﺎوﯾﺔ ،وﻧرﯾــد اﺧﺗﺑــﺎر أي ﻣــن ﻫــذﻩ اﻟﻣﺗوﺳــطﺎت ﻣﺗﺳـ ٍ اﻟﺗﺳﺎؤل ﺳﻧﻌرض ﻋدة اﺧﺗﺑﺎرات. ﻟﺗﻧﻔﯾذ ذﻟك ﻋﻣﻠﯾﺎً اﺿﻐط Post - Hocﻓﻲ ﻧﺎﻓذة .One-Way ANOVA
ﻣﺛﺎل )(٤ ﯾﻣﺛــل اﻟﺟــدول اﻟﺗ ــﺎﻟﻲ درﺟــﺎت ﻣﺟﻣوﻋــﺔ ﻣــن اﻟطﻠﺑ ــﺔ ﺗــم ﺗدرﯾﺳ ــﻬم ﻣﺳــﺎق ﻣﺑ ــﺎدئ اﻟرﯾﺎﺿــﯾﺎت اﻟﻌﺎﻣــﺔ ﺑﺛﻼﺛــﺔ أﺳ ــﺎﻟﯾب
ﻣﺧﺗﻠﻔﺔM 1 , M 2 , M 3 : M1
M2
M3
٧٠
٦٤
٤٨
٨٣
٤٥
٩٤
٨٧
٥٦
٨٣
٧٨
٥٠
٨٤
٧١
٨٠ ٨٧ ٩٠
اﻟﻣطﻠوب: -١إدﺧﺎل اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﻓﻲ ﻣﺗﻐﯾر اﺳﻣﻪ ).(marks -٢إﻧﺷــﺎء ﻣﺗﻐﯾــر ﺟدﯾــد اﺳــﻣﻪ ) (factorﻟــﻪ ﺛﻼﺛــﺔ ﻗــﯾم (١) ،ﺗﻣﺛــل اﻷﺳــﻠوب اﻷول (٢) ،ﺗﻣﺛــل اﻷﺳــﻠوب اﻟﺛــﺎﻧﻲ و ) (٣ﺗﻣﺛل اﻷﺳﻠوب اﻟﺛﺎﻟث. Page 35 of 60
ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ.د
SPSS دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ
؟ 0.05 ﻫل ﻫﻧﺎك ﻓرﻗﺎً ﺑﯾن أﺳﺎﻟﯾب اﻟﺗدرﯾس اﻟﺛﻼﺛﺔ ﻣﺳﺗﺧدﻣﺎً ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ-٣ :اﻟﺣل اﻟﻌﻣﻠﻲ SPSS STEP BY STEP Analyze Compare Means One-Way ANOVA
: ﺛم أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲOptions اﻧﻘر ﺑﺎﻟﻔﺄرة ﻋﻠﻰ
ANOVA marks for different methods
Between Groups Within Groups Total
Sum of Squares 1849.093 1988.657 3837.750
df 2 13 15
Mean Square 924.546 152.974
Page 36 of 60
F 6.044
Sig. .014
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
Test of Homogeneity of Variances marks for different methods Sig. .730
df2 13
df1 2
Levene Statistic .322
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﻧﺳﺗﻧﺗﺞ ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: ﻗﯾﻣﺔ إﺣﺻﺎء ﻟﯾﻔﯾن = Sig. = 0.73 ،٠.٣٢٢وﻫذا ﯾدل ﻋﻠﻰ ﺗﺟﺎﻧس ﺗﺑﺎﯾن طرق اﻟﺗدرﯾس. Sig. = 0.014 ،F = 6.044وﺑﺎﻟﺗــﺎﻟﻲ ﻧــرﻓض اﻟﻔرﺿــﯾﺔ اﻟﻣﺑدﺋﯾــﺔ واﻟﺗــﻲ ﺗــﻧص ﻋﻠــﻰ أﻧــﻪ ﻻ ﯾوﺟــد ﻓــروق ﺑــﯾن ـﺎف ﻣﺗوﺳــطﺎت طــرق اﻟﺗــدرﯾس اﻟﺛﻼﺛــﺔ وﻧﺳــﺗﻧﺗﺞ أن ﻫﻧــﺎك ﻓرﻗـﺎً ﺑــﯾن أﺳــﺎﻟﯾب اﻟﺗــدرﯾس اﻟﻣﺧﺗﻠﻔــﺔ ،أي أﻧــﻪ ﯾوﺟــد دﻟﯾــل ﻛـ ٍ
ﻋﻠﻰ أن ﻣﺗوﺳطﺎت أﺳﺎﻟﯾب اﻟﺗدرﯾس اﻟﻣﺧﺗﻠﻔﺔ ﻟﯾﺳت ﻛﻠﻬﺎ ﻣﺗﺳﺎوﯾﺔ ،وذﻟك ﺑﺎﺳﺗﺧدام ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ 0.05
ﻋﻧد رﻓض ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم واﻟﺗﻲ ﺗـﻧص ﻋﻠـﻰ ﺗﺳـﺎوي اﻟﻣﺗوﺳـطﺎت وﻗﺑـول اﻟﻔرﺿـﯾﺔ اﻟﺑدﯾﻠـﺔ أﻧـﻪ ﯾوﺟـد اﺛﻧـﯾن أو أﻛﺛـر ﻣـن ـﺎو ،وﻟﻺﺟﺎﺑــﺔ ﻋﻠــﻰ ﻫــذا ـﺎو أو ﻏﯾــر ﻣﺗﺳـ ٍ اﻟﻣﺗوﺳــطﺎت ﻏﯾــر اﻟﻣﺗﺳــﺎوﯾﺔ ،وﻧرﯾــد اﺧﺗﺑــﺎر أي ﻣــن ﻫــذﻩ اﻟﻣﺗوﺳــطﺎت ﻣﺗﺳـ ٍ
اﻟﺗﺳﺎؤل ﺳﻧﻌرض ﻋدة اﺧﺗﺑﺎرات.
ﻟﺗﻧﻔﯾذ ذﻟك ﻋﻣﻠﯾﺎً اﺿﻐط Post - Hocﻓﻲ ﻧﺎﻓذة One-Way ANOVAﺛم أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
ﺗوﺟد ﻋدة اﺧﺗﺑﺎرات ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﺗﺣﻘق ﺷرط ﺗﺟﺎﻧس اﻟﺗﺑﺎﯾن ﻣن ﻋدﻣﻪ.
Page 37 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﺣﯾث أن ﺷرط ﺗﺟـﺎﻧس ﺗﺑـﺎﯾن ﻣﺳـﺗوﯾﺎت أﺳـﺎﻟﯾب اﻟﺗـدرﯾس ﻣﺗﺣﻘـق ﻓـﯾﻣﻛن اﺧﺗﯾـﺎر اﺧﺗﺑـﺎر ﺑـوﻧﻔﯾروﻧﻲ )(Bonferroni أو ﺷﻔﯾﯾﻪ ) (Scheffeوذﻟك ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﺗﺳﺎوي أو ﻋدم ﺗﺳﺎوي ﺣﺟوم اﻟﻌﯾﻧﺎت. Multiple Comparisons Dependent Variable: marks for different methods Bonferroni
95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound -.4827 45.0827 -22.6442 19.9300 -45.0827 .4827 -43.5435 -3.7708 -19.9300 22.6442 3.7708 43.5435
Sig. .056 1.000 .056 .018 1.000 .018
Mean Difference )(I-J Std. Error 22.30000 8.29687 -1.35714 7.75221 -22.30000 8.29687 *-23.65714 7.24211 1.35714 7.75221 *23.65714 7.24211
(J) Factor for three methods Method_2 Method_3 Method_1 Method_3 Method_1 Method_2
(I) Factor for three methods Method_1 Method_2 Method_3
*. The mean difference is significant at the .05 level.
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﻧﺗﺎج ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: ﯾوﺟـد ﻓـرق ﻣﻌﻧـوي ﺑـﯾن ﻣﺗوﺳـطﻲ أﺳـﻠوﺑﻲ اﻟﺗـدرﯾس اﻟﺛـﺎﻧﻲ واﻟﺛﺎﻟـث وذﻟـك ﻷن Sig. =0.018وﻫـﻲ أﻗـل ﻣـن ﻣﺳـﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ . 0.05
درﺟﺎت اﻟطﻼب ﺑﺎﺳﺗﺧدام اﻷﺳﻠوب اﻟﺛﺎﻟث أﻓﺿل ﻣن درﺟـﺎت اﻟطـﻼب ﺑﺎﺳـﺗﺧدام اﻷﺳـﻠوب اﻟﺛـﺎﻧﻲ ،وذﻟـك ﻷن اﻟﻔـرق
ﺑﯾن وﺳطﯾﻬﻣﺎ ﻣوﺟﺑﺎً ).(٢٣.٦٦
ﺛﺎﻧﯾﺎً :ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺗﺑﺎﯾن اﻟﺛﻧﺎﺋﻲ Two-Way ANOVA ﻣﺛﺎل ):(١ ﯾﻣﺛــل اﻟﺟــدول اﻟﺗــﺎﻟﻲ ﻋ ــدد اﻟوﺣــدات اﻟﻣﻧﺗﺟــﺔ ﻓــﻲ اﻷﺳــﺑوع وذﻟــك ﻟﻌﺷ ـرة ﻋ ﻣــﺎل ﺑﺎﺳ ــﺗﺧدام ﺛﻼﺛــﺔ أﻧ ـواع ﻣﺧﺗﻠﻔــﺔ ﻣ ــن اﻟﻣﺎﻛﯾﻧﺎت
اﻟﻌﺎﻣل
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
74
83
94
68
76
60
90
70
80
90
١
80
68
82
79
65
50
70
60
92
82
٢
68
93
71
86
92
90
80
82
65
76
٣
ﻧوع اﻟﻣﺎﻛﯾﻧﺔ
اﻟﻣطﻠوب اﺧﺗﺑﺎر: أ ( ﻣﺎ إذا ﻛﺎن اﻟﻌﻣﺎل ﻣﺗﺳﺎوﯾﯾن ﻓﻲ اﻹﻧﺗﺎج. Page 38 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ب( ﻣﺎ إذا ﻛﺎﻧت اﻟﻣﺎﻛﯾﻧﺎت ﻣﺗﺳﺎوﯾﺔ ﻓﻲ اﻹﻧﺗﺎج ﻣﺳﺗﺧدﻣﺎً ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ 0.05 اﻟﺣل اﻟﻌﻣﻠﻲ: Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: UNITS
Sig. .766 .000 .810 .374
Mean Square 95.703 178795.200 82.904 153.300 147.448
F .649 1212.597 .562 1.040
df 11 1 9 2 18 30 29
Type III Sum of Squares 1052.733a 178795.200 746.133 306.600 2654.067 182502.000 3706.800
Source Corrected Model Intercept FACTOR_C FACTOR_R Error Total Corrected Total
)a. R Squared = .284 (Adjusted R Squared = -.154
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﻧﺗﺎج ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: أوﻻً :اﺧﺗﺑﺎر ﻣﺎ إذا ﻛﺎن اﻟﻌﻣﺎل ﻣﺗﺳﺎوﯾﯾن ﻓﻲ اﻹﻧﺗﺎج ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم:
H 0 : 1 2 .... 10
ﺣﯾث أن) F = 0.562 :ﺻـﻐﯾرة( Sig. = 0.81 ،أﻛﺑـر ﻣـن ) 0.05ﻣﺳـﺗوى اﻟدﻻﻟـﺔ( ﻓﺑﺎﻟﺗـﺎﻟﻲ ﻻ ﯾﻣﻛـن رﻓـض ﻣﺗﺳﺎو. ٍ H 0وﻧﺳﺗﻧﺗﺞ أن إﻧﺗﺎج اﻟﻌﻣﺎل ﺛﺎﻧﯾﺎً :اﺧﺗﺑﺎر ﻣﺎ إذا ﻛﺎﻧت اﻟﻣﺎﻛﯾﻧﺎت ﻣﺗﺳﺎوﯾﺔ ﻓﻲ اﻹﻧﺗﺎج ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم:
H 0 : 1 2 3
ﺣﯾــث أن) F = 1.040 :ﺻــﻐﯾرة( Sig. = 0.374 ،أﻛﺑــر ﻣــن ) 0.05ﻣﺳــﺗوى اﻟدﻻﻟــﺔ( ﻓﺑﺎﻟﺗــﺎﻟﻲ ﻻ ﯾﻣﻛــن رﻓض H 0وﻧﺳﺗﻧﺗﺞ أن اﻟﻣﺎﻛﯾﻧﺎت ﻣﺗﺳﺎوﯾﺔ ﻓﻲ اﻹﻧﺗﺎج. ﻣﺛﺎل )(٢ ﯾﻣﺛــل اﻟﺟــدول اﻟﺗــﺎﻟﻲ زﯾــﺎدة وزن اﻷطﻔــﺎل )ﻣﻘــدراً ﺑــﺎﻟﻛﯾﻠوﺟرام( ﺑﺎﺳــﺗﺧدام ﺛﻼﺛــﺔ أﻧـواع ﻣﺧﺗﻠﻔــﺔ ﻣــن اﻟﻔﯾﺗﺎﻣﯾﻧــﺎت ،وأرﺑﻌــﺔ أﻧواع ﻣن اﻟﻐذاء اﻟﺧﺎص ﺧﻼل ﺳﺗﺔ أﺷﻬر.
B3
B2
B1
2.3, 1.6
1.8, 2.2
2, 1.5
A1
1.7, 2.1
2.3, 1.5
2.3, 2.6
A2
2.3, 1.7
2.1, 1.8
1.5, 2
A3
1.9, 1.5
1.5, 2.1
2.1, 1.8
A4
اﻟﻔﯾﺗﺎﻣﯾﻧﺎت اﻟﻐذاء اﻟﺧﺎص
Page 39 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﻟﻣطﻠوب: ﻣﺳﺗﺧدﻣﺎً ﻣﺳﺗﺧدﻣﺎً ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ 0.05اﻟﻣطﻠوب: أ ( ﻫل ﺗوﺟد ﻓروق ذات دﻻﻟﺔ إﺣﺻﺎﺋﯾﺔ ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﺎت اﻟﻔﯾﺗﺎﻣﯾﻧﺎت ؟ ب( ﻫل ﺗوﺟد ﻓروق ذات دﻻﻟﺔ إﺣﺻﺎﺋﯾﺔ ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﺎت أﻧواع اﻟﻐذاء ؟ ج( ﻫل ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن ﻧوع اﻟﻔﯾﺗﺎﻣﯾن ،وﻧوع اﻟﻐذاء اﻟﺧﺎص
اﻟﺣل اﻟﻌﻣﻠﻲ: Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: WEIGHT
Sig. .806 .000 .883 .634 .627
F .588 688.529 .126 .589 .741
Mean Square 7.591E-02 88.935 1.625E-02 7.611E-02 9.569E-02 .129
df 11 1 2 3 6 12 24 23
Type III Sum of Squares .835a 88.935 3.250E-02 .228 .574 1.550 91.320 2.385
Source Corrected Model Intercept VITAMIN FOOD VITAMIN * FOOD Error Total Corrected Total
)a. R Squared = .350 (Adjusted R Squared = -.246
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﻧﺗﺎج ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: أوﻻً :اﺧﺗﺑﺎر ﻣﺎ إذا ﻛﺎﻧت ﻫﻧﺎك ﻓروق ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﺎت اﻟﻔﯾﺗﺎﻣﯾﻧﺎت اﻟﺛﻼﺛﺔ ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم:
H 0 : 1 2 3
ﺣﯾـث أن Sig. = 0.883 ، F = 0.126 :أﻛﺑـر ﻣـن ) 0.05ﻣﺳـﺗوى اﻟدﻻﻟـﺔ( ﻓﺑﺎﻟﺗـﺎﻟﻲ ﻻ ﯾﻣﻛـن رﻓـض H 0 وﻧﺳﺗﻧﺗﺞ أن ﻣﺗوﺳطﺎت اﻟﻔﯾﺗﺎﻣﯾﻧﺎت اﻟﺛﻼﺛﺔ ﻣﺗﺳﺎوﯾﺔ اﻟﺗﺄﺛﯾر ﻋﻠﻰ زﯾﺎدة وزن اﻷطﻔﺎل.
ﺛﺎﻧﯾﺎً :اﺧﺗﺑﺎر ﻣﺎ إذا ﻛﺎن ﻫﻧﺎك ﻓروق ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﺎت أﻧواع اﻟﻐذاء اﻟﺧﺎص اﻷرﺑﻌﺔ ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم:
H 0 : 1 2 3 4
ﺣﯾـث أن Sig. = 0.634 ، F = 0.589 :أﻛﺑـر ﻣـن ) 0.05ﻣﺳـﺗوى اﻟدﻻﻟـﺔ( ﻓﺑﺎﻟﺗـﺎﻟﻲ ﻻ ﯾﻣﻛـن رﻓـض H 0 وﻧﺳﺗﻧﺗﺞ أن ﻣﺗوﺳطﺎت أﻧواع اﻟﻐذاء اﻷرﺑﻌﺔ ﻣﺗﺳﺎوﯾﺔ اﻟﺗﺄﺛﯾر ﻋﻠﻰ زﯾﺎدة وزن اﻷطﻔﺎل. ﺛﺎﻟﺛﺎً :اﺧﺗﺑﺎر ﻣﺎ إذا ﻛﺎن ﻫﻧﺎك ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن ﻧوع اﻟﻔﯾﺗﺎﻣﯾن وﻧوع اﻟﻐذاء اﻟﺧﺎص Page 40 of 60
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم:
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾﻧﻬﻣﺎ
ﺣﯾــث أن) F = 0.741 :ﺻــﻐﯾرة( Sig. = 0.627 ،أﻛﺑــر ﻣــن ) 0.05ﻣﺳــﺗوى اﻟدﻻﻟــﺔ( ﻓﺑﺎﻟﺗــﺎﻟﻲ ﻻ ﯾﻣﻛــن رﻓض H 0وﻧﺳﺗﻧﺗﺞ أﻧﻪ ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن ﻧوع اﻟﻔﯾﺗﺎﻣﯾن وﻧوع اﻟﻐذاء اﻟﺧﺎص ،أي أﻧﻬﻣﺎ ﻣﺳﺗﻘﻼن. ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ رﻓض ﻓرﺿﯾﺔ اﻟﻌدم وﻟﻣﻘﺎرﻧﺔ ﻣﺗوﺳطﺎت ﻛل ﻋﺎﻣل ﻋﻠﻰ ﺣـدﻩ ﻟﻣﻌرﻓـﺔ أي ﻣـﻧﻬم أﻛﺛـر ﺗـﺄﺛﯾراً اﺿـﻐط Post … Hocﺛم اﺧﺗر Bonferroniﻛﻣﺎ ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺗﺑﺎﯾن اﻷﺣﺎدي.
ﺛﺎﻟﺛﺎً :ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺗﺑﺎﯾن اﻟﺛﻼﺛﻲ Three-Way ANOVA
ﯾﺳﺗﺧدم ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺗﺑﺎﯾن اﻟﺛﻼﺛﻲ ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﺗﺟﺎرب ﯾؤﺛر ﻋﻠﯾﻬﺎ ﺛﻼﺛﺔ ﻋواﻣل A,B,Cﻣﺛﻼً.
ﻫﻧﺎك ﺳﺑﻌﺔ اﺧﺗﺑﺎرات ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺗﺑﺎﯾن اﻟﺛﻼﺛﻲ ﻣﻊ وﺟود ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻌواﻣل اﻟﺛﻼﺛﺔ وﻫﻲ: .١اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ : H 1ﻻ ﯾوﺟد ﻓروق ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﺎت ﻣﺳﺗوﯾﺎت اﻟﻌﺎﻣل اﻷول .A .٢اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ : H 2ﻻ ﯾوﺟد ﻓروق ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﺎت ﻣﺳﺗوﯾﺎت اﻟﻌﺎﻣل اﻟﺛﺎﻧﻲ .B .٣اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ : H 3ﻻ ﯾوﺟد ﻓروق ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﺎت ﻣﺳﺗوﯾﺎت اﻟﻌﺎﻣل اﻟﺛﺎﻟث .C .٤اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ : H 4ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻌﺎﻣﻠﯾن اﻷول واﻟﺛﺎﻧﻲ .A,B .٥اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ : H 5ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻌﺎﻣﻠﯾن اﻷول واﻟﺛﺎﻟث . A,C .٦اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ : H 6ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻌﺎﻣﻠﯾن اﻟﺛﺎﻧﻲ واﻟﺛﺎﻟث .B,C .٧اﺧﺗﺑﺎر اﻟﻔرﺿﯾﺔ : H 7ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻌواﻣل اﻟﺛﻼﺛﺔ .A,B,C ﻣﺛﺎل ):(٥ ﻋﻧد إﻧﺗﺎج ﻣﺎدة ﻣﻌﯾﻧﺔ .ﻛﺎن ﻫﻧﺎك ﺛﻼﺛﺔ ﻋواﻣل ﻣﻬﻣﺔ وﻫﻰ :A :ﺗﺄﺛﯾر اﻟﻣﻬﻧدس )ﻫﻧﺎك ﺛﻼﺛﺔ ﻣﻬﻧدﺳﯾن( : Bاﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة ﻋﻠﻰ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة اﻟﻣطﻠوﺑﺔ )ﻫﻧﺎك ﺛﻼﺛﺔ أﻧواع ﻣن اﻟﻣواد اﻟﻣﺳﺎﻋدة( :Cزﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ ﺑﻌد اﻹﻧﺗﺎج )ﻫﻧﺎك ﻓﺗرﺗﺎن ١٥دﻗﯾﻘﺔ و ٢٠دﻗﯾﻘﺔ( .ﯾﻣﺛل اﻟﺟدول اﻟﺗﺎﻟﻲ ﻧﺗﺎﺋﺞ ﺗﺟرﺑﺔ أﺟرﯾت ﻟﻬذا اﻟﻐرض.
B3 11.2, 11.6, 12.0 10.7, 10.5, 10.2 11.1, 11.0, 11.5 12.2, 11.0, 11.7 10.8, 10.2, 11.5
B2 10.3, 10.2, 10.5 10.2, 10.9, 10.5 12.0, 11.5, 11.6 10.5, 11.1, 10.3 12.6, 7.5, 9.9
B1 10.7, 10.8, 11.3 11.4, 11.8, 11.5 13.6, 14.1, 14.5 10.9, 12.1, 11.5 9.8, 11.3, 10.9
Page 41 of 60
A1 C1 A2 A3 A1 A2
C2
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
11.9, 11.6, 12.2
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
10.2, 11.5, 10.9
10.7, 11.7, 12.7
A3
اﻟﻣطﻠوب: ﻓسَ◌ر اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﻛﺎﻣﻠﺔ اﻟﺗﻲ ﯾﻣﻛن اﻟﺣﺻول ﻋﻠﯾﻬﺎ ﻣﻧﻪ ﻛوﱢن ﺟدول ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺗﺑﺎﯾن اﻟﺛﻼﺛﻲ ﺛم ُ Univariate Analysis of Variance Warnings Post hoc tests are not performed because there areزﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ for fewer than three groups.
اﻟﺗﻌﻠﯾق: ﻻ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﺧﺗﺑﺎرات Post Hocﻟﻣﺗﻐﯾر "زﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ" ﻷﻧﻪ ﯾﺗﻛون ﻣن ﻣﺟﻣوﻋﺗﯾن ﻓﻘط وﯾﺳﺗﺧدم ﻓﻲ ﻫذﻩ اﻟﺣﺎﻟﺔ اﺧﺗﺑﺎر Tﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﻌﯾﻧﺎت اﻟﻣﺳﺗﻘﻠﺔ ﻛﻣﺎ ﺗم ﺷرﺣﻪ ﺳﺎﺑﻘﺎً )ﻟﻣزﯾد ﻣن اﻟﺗﻔﺎﺻﯾل أﻧظر اﻟﺑﺎب اﻟﺧﺎﻣس(. a Levene's Test of Equality of Error Variances
اﻧﺗﺎج ﻣﺎدة ﻣﻌﯾﻧﺔ Dependent Variable: Sig. .019
df2 36
df1 17
F 2.281
Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups. * اﻟﻣﮭﻧدس+اﻟﻣﺎدة+اﻟزﻣن+اﻟﻣﮭﻧدسa. Design: Intercept+ اﻟﻣﺎدة+اﻟﻣﮭﻧدس * اﻟزﻣن+اﻟﻣﺎدة * اﻟزﻣن+اﻟﻣﮭﻧدس * اﻟﻣﺎدة * اﻟزﻣن
اﻟﺗﻌﻠﯾق: ﻗﯾﻣﺔ إﺣﺻﺎء ﻟﯾﻔﯾن = Sig. = 0.019 ،2.281وﻫذا ﯾدل ﻋﻠﻰ ﻋدم ﺗﺟﺎﻧس اﻟﻌواﻣل اﻟﺛﻼﺛﺔ.
Page 42 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS Tests of Between-Subjects Effects اﻧﺗﺎج ﻣﺎدة ﻣﻌﯾﻧﺔ Dependent Variable:
Sig. .000 .000 .000 .001 .169 .117 .103 .061 .109
F 4.074 11342.411 11.645 8.480 1.974 1.988 2.427 3.026 2.043
Mean Square 2.446 6809.647 6.991 5.091 1.185 1.194 1.457 1.817 1.227 .600
df 17 1 2 2 1 4 2 2 4 36 54 53
Type III Sum of Squares 41.579a 6809.647 13.983 10.183 1.185 4.774 2.914 3.634 4.907 21.613 6872.840 63.193
Source Corrected Model Intercept اﻟﻣﮭﻧدس اﻟﻣﺎدة اﻟزﻣن اﻟﻣﮭﻧدس * اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﮭﻧدس * اﻟزﻣن اﻟﻣﺎدة * اﻟزﻣن اﻟﻣﮭﻧدس * اﻟﻣﺎدة * اﻟزﻣن Error Total Corrected Total
)a. R Squared = .658 (Adjusted R Squared = .496
اﻟﺗﻌﻠﯾق: .١
أﺛر اﻟﻣﻬﻧدس ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة:
Sig.=.000 ،F=11.645أﺻﻐر ﻣن ) 0.05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ( ﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻓﺈﻧﻪ ﯾوﺟد ﺗﺄﺛﯾر ﻟﻠﻣﻬﻧدس ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة. .٢
أﺛر ﻧوع اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة:
Sig.=.001 ،F=8.48أﺻﻐر ﻣن ) 0.05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ( ﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻓﺈﻧﻪ ﯾوﺟد ﺗﺄﺛﯾر ﻟﻧوع اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة. .٣
أﺛر زﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة:
Sig.=.169 ،F=1.974أﻛﺑر ﻣن ) 0.05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ( ﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻓﺈﻧﻪ ﻻ ﯾوﺟد ﺗﺄﺛﯾر ﻟزﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة. .٤
اﻟﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻣﻬﻧدس واﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة:
Sig.=.117 ،F=1.988أﻛﺑر ﻣن ) 0.05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ( ﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻓﺈﻧﻪ ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻣﻬﻧدس واﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة. .٥
اﻟﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻣﻬﻧدس وزﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ
Page 43 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
Sig.=.103 ،F=2.427أﻛﺑر ﻣن ) 0.05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ( ﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻓﺈﻧﻪ ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻣﻬﻧدس وزﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ. .٦
اﻟﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة وزﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ:
Sig.=.061 ،F=3.026أﻛﺑر ﻣن ) 0.05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ( ﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻓﺈﻧﻪ ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة وزﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ. .٧
اﻟﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻣﻬﻧدس واﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة وزﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ:
Sig.=.103 ،F=2.043أﻛﺑر ﻣن ) 0.05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ( ﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ﻓﺈﻧﻪ ﻻ ﯾوﺟد ﺗﻔﺎﻋل ﺑﯾن اﻟﻣﻬﻧدس واﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة وزﻣن اﻟﺗﻌﺑﺋﺔ. Multiple Comparisons اﻧﺗﺎج ﻣﺎدة ﻣﻌﯾﻧﺔ Dependent Variable: Tamhane
95% Confidence Interval Upper Bound 1.1755 -6.6986E-03 .3199 -.2943 1.5933 2.1612
Lower Bound -.3199 -1.5933 -1.1755 -2.1612 6.699E-03 .2943
Sig. .402 .048 .402 .007 .048 .007
Mean Difference )(I-J Std. Error .4278 .258 *-.8000 .258 -.4278 .258 *-1.2278 .258 *.8000 .258 *1.2278 .258
ﺗﺄﺛﯾر اﻟﻣﮭﻧدﺳﯾن )(J a2 a3 a1 a3 a1 a2
ﺗﺄﺛﯾر اﻟﻣﮭﻧدﺳﯾن )(I a1 a2 a3
Based on observed means. *. The mean difference is significant at the .05 level.
اﻟﺗﻌﻠﯾق: ﺗم اﺳﺗﺧدام اﺧﺗﺑﺎر Tamhaneﻟﻣﻘﺎرﻧﺔ ﻣﺗوﺳطﺎت ﻛل ﻋﺎﻣل ﻋﻠﻰ ﺣدﻩ. ﻻ ﯾوﺟــد ﻓــرق ﻣﻌﻧــوي ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳــطﻲ ﺗــﺄﺛﯾر اﻟﻣﻬﻧدﺳــﯾن اﻷول واﻟﺛــﺎﻧﻲ ﻋﻠــﻰ ﻛﻣﯾــﺔ إﻧﺗــﺎج اﻟﻣــﺎدة ﻷن Sig.=.402أﻛﺑر ﻣن ) 0.05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ(.
ﯾوﺟــد ﻓ ــرق ﻣﻌﻧــوي ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳــطﻲ ﺗ ــﺄﺛﯾر اﻟﻣﻬﻧدﺳ ــﯾن اﻷول واﻟﺛﺎﻟــث ﻋﻠ ــﻰ ﻛﻣﯾــﺔ إﻧﺗــﺎج اﻟﻣ ــﺎدة ﻷن Sig.=.048أﺻــﻐر ﻣــن ) 0.05ﻣﺳــﺗوى اﻟدﻻﻟــﺔ( وﺣﯾــث أن 1 3 .8ﺑﺎﻟﺗــﺎﻟﻲ ﻓــﺈن ﺗــﺄﺛﯾر اﻟﻣﻬﻧــدس اﻟﺛﺎﻟــث أﻛﺑــر ﻣــن ﺗﺄﺛﯾر اﻟﻣﻬﻧدس اﻷول ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة.
Page 44 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﯾوﺟــد ﻓــرق ﻣﻌﻧــوي ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳــطﻲ ﺗــﺄﺛﯾر اﻟﻣﻬﻧدﺳــﯾن اﻟﺛــﺎﻧﻲ واﻟﺛﺎﻟــث ﻋﻠــﻰ ﻛﻣﯾــﺔ إﻧﺗــﺎج اﻟﻣــﺎدة ﻷن Sig.=.007أﺻ ــﻐر ﻣ ــن ) 0.05ﻣﺳ ــﺗوى اﻟدﻻﻟ ــﺔ( وﺣﯾ ــث أن 2 3 1.2278ﺑﺎﻟﺗ ــﺎﻟﻲ ﻓ ــﺈن ﺗ ــﺄﺛﯾر اﻟﻣﻬﻧ ــدس اﻟﺛﺎﻟ ــث أﻛﺑر ﻣن ﺗﺄﺛﯾر اﻟﻣﻬﻧدس اﻟﺛﺎﻧﻲ ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة.
ﻣن ﻫذﻩ اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ ﯾﻣﻛن اﻟﻘول ﺑﺄن اﻟﻣﻬﻧدس اﻟﺛﺎﻟث ﻟﻪ ﺗﺄﺛﯾر أﻛﺑر ﻣن اﻟﻣﻬﻧدﺳﯾن اﻷول واﻟﺛﺎﻧﻲ ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة.
ﺗﺄﺛﯾر اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة Multiple Comparisons اﻧﺗﺎج ﻣﺎدة ﻣﻌﯾﻧﺔ Dependent Variable: Tamhane
95% Confidence Interval Upper Bound 2.0383 1.3106 -8.3923E-02 .1532 .3772 1.3421
Lower Bound 8.392E-02 -.3772 -2.0383 -1.3421 -1.3106 -.1532
Sig. .030 .427 .030 .151 .427 .151
Mean Difference )(I-J Std. Error *1.0611 .258 .4667 .258 *-1.0611 .258 -.5944 .258 -.4667 .258 .5944 .258
ﺗﺄﺛﯾر اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة )(J b2 b3 b1 b3 b1 b2
ﺗﺄﺛﯾر اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة )(I b1 b2 b3
Based on observed means. *. The mean difference is significant at the .05 level.
اﻟﺗﻌﻠﯾق: ﯾوﺟ ــد ﻓ ــرق ﻣﻌﻧ ــوي ﺑ ــﯾن ﻣﺗوﺳ ــطﻲ ﺗ ــﺄﺛﯾر اﻟﻣ ــﺎدة اﻟﻣﺳ ــﺎﻋدة اﻷوﻟ ــﻰ واﻟﺛﺎﻧﯾ ــﺔ ﻋﻠ ــﻰ ﻛﻣﯾ ــﺔ إﻧﺗ ــﺎج اﻟﻣ ــﺎدة ﻷنSig.=.030أﺻ ــﻐر ﻣ ــن ) 0.05ﻣﺳ ــﺗوى اﻟدﻻﻟ ــﺔ( وﺣﯾ ــث أن 1 2 1.0611ﺑﺎﻟﺗ ــﺎﻟﻲ ﻓ ــﺈن ﺗ ــﺄﺛﯾر اﻟﻣ ــﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة اﻷوﻟﻰ أﻛﺑر ﻣن ﺗﺄﺛﯾر اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة اﻟﺛﺎﻧﯾﺔ ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة.
Page 45 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻻ ﯾوﺟــد ﻓــرق ﻣﻌﻧ ــوي ﺑــﯾن ﻣﺗوﺳ ــطﻲ ﺗ ــﺄﺛﯾر اﻟﻣ ــﺎدة اﻟﻣﺳــﺎﻋدة اﻷوﻟ ــﻰ واﻟﺛﺎﻟﺛ ــﺔ ﻋﻠــﻰ ﻛﻣﯾ ــﺔ إﻧﺗ ــﺎج اﻟ ﻣ ــﺎدة ﻷنSig.=.427أﻛﺑر ﻣن ) .05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ( ﻻ ﯾوﺟ ــد ﻓ ــرق ﻣﻌﻧ ــوي ﺑ ــﯾن ﻣﺗوﺳ ــطﻲ ﺗ ــﺄﺛﯾر اﻟﻣ ــﺎدة اﻟﻣﺳ ــﺎﻋدة اﻟﺛﺎﻧﯾ ــﺔ واﻟﺛﺎﻟﺛ ــﺔ ﻋﻠ ــﻰ ﻛﻣﯾ ــﺔ إﻧﺗ ــﺎج اﻟﻣ ــﺎدة ﻷنSig.=.151أﻛﺑر ﻣن ) .05ﻣﺳﺗوى اﻟدﻻﻟﺔ(
ﻣن ﻫذﻩ اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ ﯾﻣﻛن اﻟﻘول ﺑﺄن اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة اﻷوﻟﻰ ﻟﻬﺎ ﺗﺄﺛﯾر أﻛﺑر ﻣن اﻟﻣﺎدة اﻟﻣﺳﺎﻋدة اﻟﺛﺎﻧﻲ واﻟﺛﺎﻟﺛﺔ ﻋﻠﻰ ﻛﻣﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﻣﺎدة.
Page 46 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﻻﺧﺗﺑﺎرات ﻏﯾر اﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ Nonparametric Tests ﻓــﻲ ﺑﻌــض اﻟﺣــﺎﻻت ﻗــد ﻻ ﺗﺗ ـواﻓر ﻓــﻲ اﻟﻣﺟﺗﻣــﻊ ﻣوﺿــﻊ اﻟد ارﺳــﺔ أن ﯾﻛــون ﺗوزﯾــﻊ ﻫــذا اﻟﻣﺟﺗﻣــﻊ ﻟــﻪ ﺗوزﯾــﻊ طﺑﯾ ﻌــﻲ أو ﯾﻘﺗـرب ﻣﻧـﻪ ،ﻟــذﻟك ﻓـﺈن اﺳـﺗﺧدام اﻻﺧﺗﺑــﺎرات اﻟﻣﻌﻠﻣﯾـﺔ ﻓــﻲ ﻣﺛـل ﻫـذﻩ اﻟﺣــﺎﻻت ﻗـد ﯾــؤدي إﻟـﻰ ﻧﺗـﺎﺋﺞ ﻏﯾــر دﻗﯾﻘـﺔ ،ﻛــذﻟك ﯾﻔﺗرض أن ﺗﻛون ﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟظﺎﻫرة ﻣوﺿﻊ اﻟد ارﺳـﺔ دﻗﯾﻘـﺔ ،وﻟﻛـن ﻓـﻲ ﺑﻌـض اﻷﺣﯾـﺎن ﯾﺗﻌـذر أﺧـذ ﻗﯾﺎﺳـﺎت ﻋددﯾـﺔ دﻗﯾﻘـﺔ ﻋﻠﻰ ﺑﻌض اﻟظواﻫر ،ﻟذﻟك ﻓﺈﻧﻧﺎ ﻧﺳﺗﺧدم طرق ﻏﯾر ﻣﻌﻠﻣﯾﺔ ﻻ ﺗﻌﺗﻣـد ﻋﻠـﻰ ﺷـروط ﻣﻌﯾﻧـﺔ ﺗﺗﻌﻠـق ﺑﺗوزﯾـﻊ اﻟﻣﺟﺗﻣـﻊ وﻻ ﺗﺣﺗﺎج إﻟﻰ ﻗﯾﺎﺳﺎت دﻗﯾﻘﺔ.
ﻣزاﯾﺎ اﺳﺗﺧدام اﻻﺧﺗﺑﺎرات ﻏﯾراﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ: .١
ﺳﻬوﻟﺔ اﻟﻌﻣﻠﯾﺎت اﻟﺣﺳﺎﺑﯾﺔ اﻟﻣﺳﺗﺧدﻣﺔ.
.٣
ﺗﺳﺗﺧدم ﻋﻧدﻣﺎ ﻻ ﺗﺗﺣﻘق اﻟﺷروط اﻟﻼزﻣﺔ ﻟﺗطﺑﯾق اﻻﺧﺗﺑﺎرات اﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ ﻣﺛل أن ﯾﻛون ﺗوزﯾﻊ اﻟﻣﺟﺗﻣﻊ طﺑﯾﻌﯾﺎً.
.٤
ﺗﺳﺗﺧدم ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﺻﻌوﺑﺔ اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ ﺑﯾﺎﻧﺎت دﻗﯾﻘﺔ.
.٥
ﻻ ﯾﺗطﻠب اﺳﺗﺧداﻣﻬﺎ ﻣﻌرﻓﺔ دﻗﯾﻘﺔ ﻓﻲ ﻣﺟﺎل اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت أو اﻹﺣﺻﺎء.
.٦
ﻻ ﺗﺷﺗرط اﺳﺗﺧداﻣﻬﺎ أن ﯾﻛون ﺣﺟم اﻟﻌﯾﻧﺎت ﻛﺑﯾراً ،ﻟذﻟك ﻓﺈن ﻋﻣﻠﯾﺔ ﺟﻣﻊ اﻟﺑﯾﺎﻧـﺎت ﻓـﻲ ﻫـذﻩ اﻟﺣﺎﻟـﺔ ﺗـوﻓر اﻟوﻗـت
ﻻ ﺗﺣﺗﺎج إﻟﻰ ﺷروط ﻛﺛﯾرة ﻟذﻟك ﻓﺈن إﻣﻛﺎﻧﯾﺔ إﺳﺎءة اﺳﺗﻌﻣﺎﻟﻬﺎ ﻗﻠﯾﻠﺔ ﺟداً.
.٢
واﻟﻣﺟﻬود واﻟﺗﻛﻠﻔﺔ. ﻋﯾوب اﺳﺗﺧدام اﻻﺧﺗﺑﺎرات ﻏﯾراﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ:
.١
ﺗﺳﺗﺧدم أﺣﯾﺎﻧﺎً ﻓﻲ اﻟﺣﺎﻻت اﻟﺗﻲ ﯾﺟب اﺳﺗﺧدام اﻻﺧﺗﺑﺎرات اﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ وذﻟك ﻟﺳﻬوﻟﺔ اﺳﺗﺧداﻣﻬﺎ.
.٢
ﺻﻌوﺑﺔ اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ ﺗوزﯾﻊ دوال اﻻﺧﺗﺑﺎر اﻟﻣﺳﺗﺧدﻣﺔ ﻓﻲ ﻫذﻩ اﻻﺧﺗﺑﺎرات.
ﯾﻣﻛن اﺳﺗﺧدام اﻻﺧﺗﺑﺎرات ﻏﯾراﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ ﻓﻲ اﻟﺣﺎﻻت اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ: .١
ﻟﻠﺣﺻول ﻋﻠﻰ ﻗرار ﺳرﯾﻊ.
.٢
إذا ﻛﺎﻧت اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﻣﺗوﻓرة ﻋن ظﺎﻫرة ﻣﺎ ﻻ ﺗﺗﻔق ﻣﻊ اﻻﺧﺗﺑﺎرات اﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ.
.٣
إذا ﻛﺎﻧت اﻟﺷروط اﻟﻣطﻠوب ﺗواﻓرﻫﺎ ﻓﻲ اﻻﺧﺗﺑﺎر اﻟﻣﻌﻠﻣﻲ ﻏﯾر ﻣﺗﺣﻘﻘﺔ.
ﺳﻧﻌرض ﻓﯾﻣﺎ ﯾﻠﻲ اﺳﺗﺧدام ﺑرﻧﺎﻣﺞ SPSSﻓﻲ اﻻﺧﺗﺑﺎرات ﻏﯾراﻟﻣﻌﻠﻣﯾﺔ اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ: .١اﺳــﺗﺧدام اﺧﺗﺑــﺎر ﻛــوﻟﻣﺟروف – ﺳــﻣرﻧوف " "One-Sample Kolmogorov-Smirnov Testﻟﻣﻌرﻓــﺔ ﻣﺎ إذا ﻛﺎﻧت اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﺗﺗﺑﻊ اﻟﺗوزﯾﻊ اﻟطﺑﯾﻌﻲ.
.٢اﺧﺗﺑﺎر اﻹﺷﺎرة ""Sign Testﻻﺧﺗﺑﺎر ﻓرﺿﯾﺎت ﺣول ﻣﺗوﺳط ﻣﺟﺗﻣﻊ واﺣد. .٣اﺧﺗﺑــﺎر وﯾﻠﻛوﻛﺳــن " "Wilcoxon Testﻻﺧﺗﺑــﺎر ﻓرﺿــﯾﺎت ﺣــول ﻣﻘﺎرﻧــﺔ ﻣﺗوﺳــطﻲ ﻣﺟﺗﻣ ﻌــﯾن ﻓــﻲ ﺣﺎﻟــﺔ اﻟﻌﯾﻧﺎت اﻟﻣرﺗﺑطﺔ.
Page 47 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
.٤اﺧﺗﺑﺎر ﻣـﺎن – وﺗﻧـﻲ " "Mann Whitney Testﻻﺧﺗﺑـﺎر اﻟﻔرﺿـﯾﺎت ﺣـول اﻟﻔـرق ﺑـﯾن ﻣﺗوﺳـطﻲ ﻣﺟﺗﻣﻌـﯾن ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﻌﯾﻧﺎت اﻟﻣﺳﺗﻘﻠﺔ. .٥اﺧﺗﺑـ ــﺎر ﻛروﺳـ ــﻛﺎل – واﻻس "Test
"Kruskal-Wallisﻻﺧﺗﺑـ ــﺎر ﻓرﺿـ ــﯾﺎت ﻟﻣﻘﺎرﻧـ ــﺔ ﻣﺗوﺳـ ــطﺎت ﻋـ ــدة
ﻣﺟﺗﻣﻌﺎت ﻣﺳﺗﻘﻠﺔ )ﺗﺣﻠﯾل اﻟﺗﺑﺎﯾن ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﻌﯾﻧﺎت اﻟﻣﺳﺗﻘﻠﺔ(.
.٦اﺧﺗﺑـﺎر ﻓرﯾـدﻣﺎن ""Friedman Testاﻟـذي ﯾﻌـﺎﻟﺞ ﻣوﺿـوع ﺗﺣﻠﯾـل اﻟﺗﺑـﺎﯾن ﻓـﻲ ﺣﺎﻟـﺔ اﻟﻣﺷـﺎﻫدات اﻟﻣﺗﻛـررة )(Repeated Measuresأو اﻟﻌﯾﻧﺎت اﻟﻣرﺗﺑطﺔ . اﺧﺗﺑﺎر اﻟﺗوزﯾﻊ اﻟطﺑﯾﻌﻲ :ﻛوﻟﻣﺟروف -ﺳﻣرﻧوف ﻣﺛﺎل):(١ ﺗﻣﺛل اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﻛﻣﯾﺔ اﻹﻧﺗﺎج ﺑﺎﻟطن ﻟﺳﻠﻌﺔ ﻣﺎ ﻓﻲ اﻷﺳﺑوع ﻓﻲ أﺣد اﻟﻣﺻﺎﻧﻊ: 74 83 94 68 76 60 90 70 80 90 80 68 82 79 65 50 70 60 92 82 68 93 71 86 92 90 80 82 65 76 اﻟﻣطﻠــوب :اﺳــﺗﺧدم اﺧﺗﺑــﺎر ﻛــوﻟﻣﺟروف – ﺳــﻣرﻧوف ﻟﻣﻌرﻓــﺔ أن اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت اﻟﺳــﺎﺑﻘﺔ ﻟﻬــﺎ ﺗوزﯾــﻊ طﺑﯾﻌــﻲ أم ﻻ ﻣﺳــﺗﺧدﻣﺎً ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ . .05
اﻟﺣل اﻟﻌﻣﻠﻲ:
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test QUANTITY 30 77.2000 11.3058 .105 .075 -.105 .573
Mean Std. Deviation Absolute Positive Negative
N Normal Parameters a,b Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z )Asymp. Sig. (2-tailed
.898
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
ﻣــن اﻟﺟـــدول اﻟﺳـــﺎﺑق Sig.=.898 :ﻟـــذﻟك ﻻ ﯾﻣﻛــن رﻓـــض ﻓرﺿــﯾﺔ اﻟﻌـــدم اﻟﻘﺎﺋﻠـــﺔ ﺑــﺄن ﻛﻣﯾـــﺔ اﻹﻧﺗـــﺎج ﻟﻬـــﺎ ﺗوزﯾـــﻊ طﺑﯾﻌﻲ وذﻟك ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ . .05
Page 48 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﺧﺗﺑﺎر وﯾﻠﻛوﻛﺳن ""Wilcoxon Test ﻣﺛﺎل):(٢ ﻟﻣﻌرﻓــﺔ ﺗــﺄﺛﯾر إﺷــﺎرة ﺿــوﺋﯾﺔ ﺟدﯾــدة ،ﺗــم اﻟﺣﺻــول ﻋﻠــﻰ اﻟﺑﯾﺎﻧــﺎت اﻟﺗﺎﻟﯾــﺔ اﻟﺗــﻲ ﺗﻣﺛــل ﻋــدد اﻟﺣ ـوادث ﻓــﻲ ١٢ﻣﻔﺗــرق
ﺧطر ﺧﻼل أرﺑﻌﺔ أﺳﺎﺑﯾﻊ ﻗﺑل وﺑﻌد ﺗرﻛﯾب اﻹﺷﺎرة اﻟﺿوﺋﯾﺔ: (2,1), (3,2), (2,0), (1,3), (2,1), (6,3), (5,3), (4,1), (5,2), (3,2), (2,3), (4,2). اﺧﺗﺑر اﻟﻔرﺿﯾﺔ اﻟﻣﺑدﺋﯾﺔ اﻟﻘﺎﺋﻠﺔ أﻧﻪ ﻻ ﯾوﺟد ﺗﺄﺛﯾر ﻟﻺﺷﺎرة اﻟﺿوﺋﯾﺔ اﻟﺟدﯾدة ﻣﺳﺗﺧدﻣﺎً ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ . .05 اﻟﺣل اﻟﻌﻣﻠﻲ: Frequencies N 2 10 0 12
Negative Differences a Positive Differences b Ties c Total
BEFORE - AFTER
a. BEFORE < AFTER b. BEFORE > AFTER c. AFTER = BEFORE
Test Statisticsb BEFOREAFTER .039a
)Exact Sig. (2-tailed
a. Binomial distribution used. b. Sign Test
ﻣن اﻟﺟدول اﻟﺳﺎﺑق Sig.=.039ﻟذﻟك ﻧرﻓض ﻓرﺿـﯾﺔ اﻟﻌـدم اﻟﻘﺎﺋﻠـﺔ ﺑﺄﻧـﻪ ﻻ ﯾوﺟـد ﺗـﺄﺛﯾر ﻟﻺﺷـﺎرة اﻟﺿـوﺋﯾﺔ اﻟﺟدﯾـدة ﻣﺳــﺗﺧدﻣﺎً ﻣﺳــﺗوى دﻻﻟــﺔ ، .05وﻧﺳــﺗﻧﺗﺞ أﻧــﻪ ﯾوﺟــد ﺗــﺄﺛﯾر ﻟﻺﺷــﺎرة اﻟﺿــوﺋﯾﺔ اﻟﺟدﯾــدة ،ﺑﻣﻌﻧــﻰ أن ﻣﻌــدل ﻋــدد اﻟﺣوادث ﻗد ﺗﻧﺎﻗص ﺑﻌد ﺗرﻛﯾب اﻹﺷﺎرة اﻟﺿوﺋﯾﺔ اﻟﺟدﯾدة.
اﺧﺗﺑﺎر ﻣﺎن – وﺗﻧﻲ ""Mann Whitney Test
ﻣﺛﺎل):(٣
ﻗﺎﻣت إﺣدى اﻟﺷرﻛﺎت ﺑﺗدرﯾب ﺑﻌض ﻋﻣﺎﻟﻬﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﻌﻣل ﻋﻠـﻰ آﻻت ﺟدﯾـدة وردت إﻟـﻰ ﻣﺻـﺎﻧﻊ اﻟﺷـرﻛﺔ ،واﺳـﺗﺧدﻣت ﺑرﻧــﺎﻣﺟﯾن ﻟﻠﺗــدرﯾب ،اﻟﺑرﻧــﺎﻣﺞ اﻷول ﻣﺣﺎﺿ ـرات ﻧظرﯾــﺔ ﻟﻣــدة أﺳــﺑوﻋﯾن وﻣــن ﺛــم اﻟﻘﯾــﺎم ﺑﺎﻟﺗــدرﯾب اﻟﻌﻣﻠــﻲ ،واﻟﺑرﻧــﺎﻣﺞ اﻟﺛــﺎﻧﻲ ﻣﺣﺎﺿ ـرات ﻧظرﯾــﺔ ﺗﺗﺑﻌﻬــﺎ ﺗطﺑﯾﻘــﺎت ﻋﻣﻠﯾــﺔ ﻓــﻲ ﻧﻔــس اﻟﯾــوم وﻟﻣــدة أﺳــﺑوﻋﯾن .وﻛــﺎن اﻟــزﻣن اﻟــﻼزم ﻟﻠﻣﺗ ــدرﺑﯾن ﻻﻛﺗﺳﺎب اﻟﻣﻬﺎرات اﻟﻣطﻠوﺑﺔ ﻣﻘدرة ﺑﺎﻷﯾﺎم ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
Page 49 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ اﻷول
اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ اﻟﺛﺎﻧﻲ
٤٠
٢٩
٤٤
٢٧
٣٣
٣٢
٢٦
٢٥
٣١
٢٧
٢٩
٢٨
٣٤
٣١
٣١
٢٣
٣٨
٣٧
٣٣
٢٨
٤٢
٢٢
٣٥
٣١ ٢٤
ﻫل ﺗﺳﺗطﯾﻊ أن ﺗﺳﺗﻧﺗﺞ أن اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ اﻟﺛﺎﻧﻲ أﻛﺛر ﻓﺎﻋﻠﯾﺔ ﻣن اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ اﻷول ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ .05؟ اﻟﺣل اﻟﻌﻣﻠﻲ: Ranks Sum of Ranks 210.50 114.50
Mean Rank 17.54 8.81
FACTOR first second Total
N 12 13 25
TIME
Test Statisticsb TIME 23.500 114.500 -2.972 .003 a
.002
Mann-W hitney U W ilcoxon W Z )Asymp. Sig. (2-tailed Exact Sig. [2*(1-tailed ])Sig. a. Not corrected for ties.
b. Grouping Variable: FACTOR
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ Sig.=.002 :ﻟـذﻟك ﻧـرﻓض ﻓرﺿـﯾﺔ اﻟﻌـدم اﻟﻘﺎﺋﻠـﺔ ﺑﺄﻧـﻪ ﻻ ﯾوﺟـد ﻓـرق ﺑـﯾن ﻓﺎﻋﻠﯾـﺔ اﻟﺑرﻧـﺎﻣﺟﯾن، وﻧﺳﺗﻧﺗﺞ ﺑﺄﻧﻪ ﯾوﺟد ﻓرق ﺑﯾن ﻓﺎﻋﻠﯾـﺔ اﻟﺑرﻧـﺎﻣﺟﯾن ،أو ﯾﻣﻛـن اﻟﻘـول ﺑـﺄن اﻟﺑرﻧـﺎﻣﺞ اﻟﺛـﺎﻧﻲ أﻛﺛـر ﻓﺎﻋﻠﯾـﺔ ﻣـن اﻟﺑرﻧـﺎﻣﺞ اﻷول ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ . .05 Page 50 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﺧﺗﺑﺎر ﻛروﺳﻛﺎل – واﻻس ""Kruskal-Wallis Test ﻣﺛﺎل):(٤ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﺗﻣﺛل درﺟﺎت طﻼب ﻣﺳﺎق اﻹﺣﺻﺎء اﻟﺗﺣﻠﯾﻠﻲ ﺑﻛﻠﯾﺔ اﻟﺗﺟﺎرة ﻓﻲ اﻟﺟﺎﻣﻌﺔ اﻹﺳﻼﻣﯾﺔ ﺑﺎﺳﺗﺧدام ﺛﻼﺛﺔ أﺳﺎﻟﯾب ﻣﺧﺗﻠﻔﺔ:
اﻷﺳﻠوب اﻷول
اﻷﺳﻠوب اﻟﺛﺎﻧﻲ
اﻷﺳﻠوب اﻟﺛﺎﻟث
٨٦
٨٢
٧٥
٨١
٦٦
٧٨
٨٤
٦٩
٦١
٧١
٧٢
٦٩
٨١
٦٧
٧٥
٨٨
٦٨
٧٩
٧٧
٧٧ ﻫل ﺗﻌطﻲ ﻫـذﻩ اﻟﺑﯾﺎﻧـﺎت دﻟـﯾﻼً ﻛﺎﻓﯾـﺎً ﻋﻠـﻰ وﺟـود ﻓـروق ﻣﻌﻧوﯾـﺔ ﺑـﯾن ﻣﺗوﺳـطﺎت درﺟـﺎت اﻟطـﻼب ﺑﺎﺳـﺗﺧدام اﻷﺳـﺎﻟﯾب اﻟﺛﻼﺛﺔ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ .05؟ اﻟﺣل اﻟﻌﻣﻠﻲ: Ranks Mean Rank 15.06 7.29 7.70
N 8 7 5 20
FACTOR Method_1 Method_2 Method_3 Total
MARK
Test Statisticsa,b MARK 7.968 2 .019
Chi-Square df Asymp. Sig.
a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: FACTOR
Page 51 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻣــن اﻟﻧﺗــﺎﺋﺞ اﻟﺳــﺎﺑﻘﺔ Sig.=.019 ، 2 7.968ﻟــذﻟك ﻧــرﻓض ﻓرﺿــﯾﺔ اﻟﻌــدم اﻟﻘﺎﺋﻠــﺔ ﺑﺄﻧــﻪ ﻻ ﯾوﺟــد ﻓــرق ﺑــﯾن درﺟﺎت اﻟطﻼب ﺑﺎﺳﺗﺧدام اﻷﺳﺎﻟﯾب اﻟﺛﻼﺛـﺔ ،وﻧﺳـﺗﻧﺗﺞ ﺑﺄﻧـﻪ ﯾوﺟـد ﻓـرق ﺑـﯾن درﺟـﺎت اﻟطـﻼب ﻓـﻲ ﻣﺳـﺎق اﻹﺣﺻـﺎء اﻟﺗﺣﻠﯾﻠﻲ ﺑﺎﺳﺗﺧدام اﻷﺳﺎﻟﯾب اﻟﺛﻼﺛﺔ ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ . .05
اﺧﺗﺑﺎر ﻓرﯾدﻣﺎن ""Friedman Test ﻣﺛﺎل):(٥ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﺗﻣﺛل زﻣن اﻟﺷﻔﺎء )ﻣﻘدراً ﺑﺎﻷﯾﺎم( ﻣن ﻣرض ﻣﻌﯾن ﻋﻧد ﺗﻧﺎول اﻟﻣرﺿﻰ أرﺑﻌﺔ أﻧواع ﻣﺧﺗﻠﻔﺔ ﻣن اﻷدوﯾﺔ.
اﻟﻧوع اﻷول
اﻟﻧوع اﻟﺛﺎﻧﻲ
اﻟﻧوع اﻟﺛﺎﻟث
اﻟﻧوع اﻟراﺑﻊ
١٠
٧
١١
١٣
٨
١٣
٦
١٠
٧
١٥
١١
٩
١١
١١
٩
١٤
٩
١٢
٨
١١
٧
٨
٧
١٢
٨
١٤
٥
١٠
١١
١٠
١٠
١٣
ﻫل ﺗﻌطﻲ ﻫذﻩ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت دﻟﯾﻼً ﻛﺎﻓﯾﺎً ﻋﻠﻰ وﺟود ﻓروق ﻣﻌﻧوﯾﺔ ﺑﯾن ﻣﺗوﺳطﺎت اﻟزﻣن ﺑﺎﺳﺗﺧدام أﻧواع اﻷدوﯾﺔ اﻷرﺑﻌﺔ
ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ .05؟ اﻟﺣل اﻟﻌﻣﻠﻲ:
Ranks Mean Rank 2.00 3.00 1.63 3.38
Page 52 of 60
TYPE_1 TYPE_2 TYPE_3 TYPE_4
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
Test Statisticsa 8 10.130 3 .017
N Chi-Square df Asymp. Sig.
a. Friedman Test
ﻣــن اﻟﻧﺗــﺎﺋﺞ اﻟﺳــﺎﺑﻘﺔ Sig.=.017 ، 2 10.13 :ﻟــذﻟك ﻧــرﻓض ﻓرﺿــﯾﺔ اﻟﻌــدم اﻟﻘﺎﺋﻠــﺔ ﺑﺄﻧــﻪ ﻻ ﯾوﺟــد ﻓرﻗ ـﺎً ﺑــﯾن أﻧواع اﻷدوﯾﺔ اﻷرﺑﻌﺔ ،وﻧﺳﺗﻧﺗﺞ ﺑﺄﻧﻪ ﯾوﺟد ﻓرق ﺑﯾن ﺗﻠك اﻷﻧواع اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺗوى دﻻﻟﺔ . .05
اﻻرﺗﺑﺎط اﻟﺧطﻲ اﻟﺑﺳﯾط
Simple Linear Regression
ﻓﻲ ﻣﻌظم اﻟﺗطﺑﯾﻘﺎت اﻟﻌﻣﻠﯾﺔ ﻧﺟد أن ﻫﻧﺎك ﻋﻼﻗﺔ ﺑﯾن ﻣﺗﻐﯾـرﯾن )أو أﻛﺛـر( ،ﻓﻣـﺛﻼً ﻧﺟـد أن ﻫﻧـﺎك ﻋﻼﻗـﺔ وارﺗﺑـﺎط ﺑـﯾن درﺟﺔ اﻟطﺎﻟب وﻋدد ﺳﺎﻋﺎت اﻟدراﺳﺔ .ﯾوﺟد ﻧوﻋﺎن ﻣن اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﻫﻣﺎ: اﻟﻣﺗﻐﯾــر اﻟﺗــﺎﺑﻊ :Dependent (Response) Variableﻫــو اﻟﻣﺗﻐﯾــر اﻟــذي ﯾﻘــﯾس ﻧﺗﯾﺟــﺔ د ارﺳــﺔ ﻣــﺎ ،وﻋــﺎدة ﯾرﻣز ﻟﻪ ﺑﺎﻟرﻣز .Y اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻟﻣﺳﺗﻘل :Independent (Explanatory) Variable ﻫـو اﻟﻣﺗﻐﯾــر اﻟـذي ُ ﯾﻔ ﱢﺳــر أو ﯾﺳـﺑب اﻟﺗﻐﯾـرات ﻓــﻲ اﻟﻣﺗﻐﯾـر اﻟﺗــﺎﺑﻊ ،أي ﻫـو اﻟــذي ﯾــؤﺛر ﻓـﻲ ﺗﻘــدﯾر ﻗﯾﻣـﺔ اﻟﻣﺗﻐﯾــر اﻟﺗــﺎﺑﻊ، وﻋــﺎدة ﯾرﻣــز ﻟــﻪ ﺑــﺎﻟرﻣز .Xﻓﻣــﺛﻼً ﻋــدد أﯾــﺎم اﻟﻐﯾــﺎب Xو درﺟــﺔ اﻟطﺎﻟــب ﻓــﻲ اﻹﺣﺻــﺎء ُ ، Yاﻟﻌﻣــر Xواﻹﺻــﺎﺑﺔ ﺑﺿﻐط اﻟدم .Y ﻓﻲ ﺑﻌض اﻟﺗطﺑﯾﻘﺎت اﻟﻌﻣﻠﯾﺔ ﯾﻛون ﻟدﯾﻧﺎ أﻛﺛـر ﻣـن ﻣﺗﻐﯾـرﯾن ﺗﺣـت اﻟد ارﺳـﺔ ،ﻓﻣـﺛﻼً ﻗـد ﺗوﺟـد ﻋﻼﻗـﺔ ﺧطﯾـﺔ ﺑـﯾن ﺿـﻐط اﻟدم وﻛل ﻣن ُاﻟﻌﻣر واﻟوزن ،وﯾﺳﻣﻰ اﻻرﺗﺑﺎط ﻓﻲ ﻫذﻩ اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻻرﺗﺑﺎط اﻟﺧطﻲ اﻟﻣﺗﻌدد.
ﻋﻧـد د ارﺳـﺔ اﻟﻌﻼﻗـﺔ ﺑـﯾن ﻣﺗﻐﯾـرﯾن X, Yﻓـﺈن ﺷـﻛل اﻻﻧﺗﺷـﺎر Scatter plotﯾﻣﻛـن أن ﯾوﺿـﺢ طﺑﯾﻌـﺔ ﻫـذﻩ اﻟﻌﻼﻗـﺔ، وﺗﻛــون اﻟﻌﻼﻗــﺔ ﺑــﯾن X, Yﻗوﯾــﺔ ﺟــداً إذا وﻗﻌــت ﻣﻌظــم ﻧﻘــﺎط ﺷــﻛل اﻻﻧﺗﺷــﺎر ﻋﻠــﻰ ﻣﻧﺣﻧــﻰ أو ﺧــط ﻣﺳــﺗﻘﯾم ،وﺗ ﻛــون ﺿﻌﯾﻔﺔ ﻛﻠﻣﺎ ﺗﻧﺎﺛرت ﻧﻘﺎط ﺷﻛل اﻻﻧﺗﺷﺎر ﺣول ﻣﻧﺣﻧﻰ أو ﺧط ﻣﺳﺗﻘﯾم ﯾﻣر ﺑﺗﻠك اﻟﻧﻘﺎط. ﻣﻌﺎﻣل اﻻرﺗﺑﺎط :Correlation Coefficient ﻫو ﻣﻘﯾﺎس ﻟدرﺟﺔ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾرﯾن Y, Xوﯾرﻣز ﻟﻪ ﺑﺎﻟرﻣز ،rوﯾﺣﻘق ﻣﻌﺎﻣل اﻻرﺗﺑﺎط اﻟﺧطﻲ اﻟﻣﺗﺑﺎﯾﻧﺔ: 1 r 1
أي أن ﻗﯾﻣــﺔ ﻣﻌﺎﻣــل اﻻرﺗﺑــﺎط ﻣﺣﺻــورة ﺑــﯾن 1 ، 1وﺗــدل ﻗﯾﻣﺗــﻪ ﻋﻠــﻰ درﺟــﺔ اﻟﻌﻼﻗــﺔ ﺑــﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾــرﯾن أو اﻟﻣﺗﻐﯾ ـرات ﻣوﺿ ــﻊ اﻟد ارﺳــﺔ ﻣــن ﺣﯾ ــث أﻧﻬ ــﺎ ﻗوﯾ ــﺔ ،ﻣﺗوﺳ ــطﺔ ،أو ﺿــﻌﯾﻔﺔ ،وأﻣ ــﺎ اﻹﺷ ــﺎرة ﻓﺈﻧﻬ ــﺎ ﺗﺻــف ﻧوﻋﯾ ــﺔ اﻟﻌﻼﻗ ــﺔ ﻫ ــل ﻫ ــﻲ
Page 53 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻋﻛﺳﯾﺔ أم طردﯾﺔ ،ﻓﺎﻹﺷﺎرة اﻟﺳﺎﻟﺑﺔ ﺗدل ﻋﻠﻰ وﺟود ﻋﻼﻗـﺔ ﻋﻛﺳـﯾﺔ أﻣـﺎ اﻟﻣوﺟﺑـﺔ ﻓﺗـدل ﻋﻠـﻰ وﺟـود ﻋﻼﻗـﺔ طردﯾـﺔ ﺑـﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾرﯾن ﻣوﺿﻊ اﻟدراﺳﺔ. -إذا ﻛﺎﻧ ـت ﻗﯾﻣــﺔ ﻣﻌﺎﻣــل اﻻرﺗﺑــﺎط ﻣﺳــﺎوﯾﺔ ﻟﻠواﺣــد اﻟﺻــﺣﯾﺢ ﻓﻬــذا ﯾــدل ﻋﻠــﻰ أن اﻻرﺗﺑــﺎط ﺑــﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾ ـرﯾن ارﺗﺑﺎطــﺎً
طردﯾــﺎً ﺗﺎﻣــﺎً ،أﻣــﺎ إذا ﻛﺎﻧــت ﻗﯾﻣﺗــﻪ ﻣﺳــﺎوﯾﺔ ﻟـ ـ 1ﻓﻬــذا ﯾــدل ﻋﻠــﻰ أن اﻻرﺗﺑــﺎط ﺑــﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾــرﯾن ارﺗﺑﺎطــﺎً ﻋﻛﺳــﯾﺎً ﺗﺎﻣﺎً.
-إذا ﻛﺎﻧــت ﻗﯾﻣــﺔ ﻣﻌﺎﻣ ــل اﻻرﺗﺑــﺎط ﻣﺳ ــﺎوﯾﺔ ﻟﻠﺻــﻔر) ( r = 0ﻓﻬ ــذا ﯾــدل ﻋﻠــﻰ ﻋ ــدم وﺟــود ارﺗﺑ ــﺎط ﺧطــﻲ ﺑ ــﯾن
اﻟﻣﺗﻐﯾ ـرﯾن ﻣوﺿــﻊ اﻟد ارﺳــﺔ ،ﺑﻣﻌﻧــﻰ أﻧــﻪ إذا ﻋرﻓﻧــﺎ اﺗﺟــﺎﻩ ﺗﻐﯾــر أﺣــد اﻟﻣﺗﻐﯾ ـرﯾن اﺳــﺗﺣﺎل ﻋﻠﯾﻧــﺎ ﺗﺣدﯾــد أو ﻣﻌرﻓــﺔ اﺗﺟﺎﻩ اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻵﺧر.
أﻣــﺎ إذا اﺑﺗﻌ ــدت ﺑﻌ ــض ﻧﻘ ــﺎط ﺷ ــﻛل اﻻﻧﺗﺷــﺎر ﻋ ــن اﻟﺧ ــط اﻟﻣﺳ ــﺗﻘﯾم ﻓ ــﺈن اﻻرﺗﺑــﺎط ﯾﻛ ــون ﻏﯾ ــر ﺗﺎﻣ ــﺎً ،وﺗــزداد ﻗ ــوةاﻻرﺗﺑﺎط ﻛﻠﻣﺎ اﻗﺗرﺑت ﻗﯾﻣﺔ rﻣـن اﻟﻘﯾﻣـﺔ 1أو اﻟﻘﯾﻣـﺔ . 1ﻓﻣـﺛﻼً اﻟطـول واﻟـوزن ﻟﻣﺟﻣوﻋـﺔ ﻣـن اﻷﺷـﺧﺎص ﻗـد
ﯾوﺟد ﺑﯾﻧﻬﺎ ارﺗﺑﺎطﺎً طردﯾﺎً وﻟﻛن ﻟﯾس ارﺗﺑﺎطﺎً ﺗﺎﻣﺎً .اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﯾن X, Yﺗﻛون: طردﯾﺔ ﺿﻌﯾﻔﺔ ﻋﻧدﻣﺎ . 0 r 12 طردﯾﺔ ﻣﺗوﺳطﺔ ﻋﻧدﻣﺎ . 12 r 43 طردﯾﺔ ﻗوﯾﺔ ﻋﻧدﻣﺎ r 1
3 4
ﻋﻛﺳﯾﺔ ﺿﻌﯾﻔﺔ ﻋﻧدﻣﺎ 12 r 0 ﻋﻛﺳﯾﺔ ﻣﺗوﺳطﺔ ﻋﻧدﻣﺎ 34 r 12 ﻋﻛﺳﯾﺔ ﻗوﯾﺔ ﻋﻧدﻣﺎ 1 r 34
ﺑرﺳم ﻟوﺣﺔ اﻻﻧﺗﺷﺎر ﻟﻘﯾم ﻣﺧﺗﺎرة ﻣن ﻣﻌﺎﻣﻼت اﻻرﺗﺑﺎط اﻟﺧطﻲ ﯾﻣﻛن اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ أﺣد اﻷﺷﻛﺎل اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ:
r 1
r .8
Page 54 of 60
r .6
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS r .4
r .2
r 0
r .1
r .3
r .5
r .7
r .9 r 1
ﺣﺳﺎب ﻗﯾﻣﺔ ﻣﻌﺎﻣل اﻻرﺗﺑﺎط: ﯾﻣﻛن ﺣﺳﺎب ﻗﯾﻣﺔ ﻣﻌﺎﻣل اﻻرﺗﺑﺎط ﺑﻌدة طرق ﻣﺧﺗﻠﻔﺔ ﺗﺑﻌﺎً ﻟﻧوع اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت.
اﻻرﺗﺑﺎط ﺑﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾرات اﻟرﻗﻣﯾﺔ :ﻣﻌﺎﻣل ﺑﯾرﺳون ﻟﻼرﺗﺑﺎط. اﻻرﺗﺑﺎط ﺑﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾرات اﻟﺗرﺗﯾﺑﯾﺔ :ﻣﻌﺎﻣل ﺳﺑﯾرﻣﺎن ﻟﻠرﺗب
اﻻرﺗﺑﺎط ﺑﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾرات اﻟوﺻﻔﯾﺔ :ﻣرﺑﻊ ﻛﺎي .Chi-Square
ﻣﺛﺎل )(٥ اﻓﺗﺢ اﻟﻣﻠف .Employee Dataاﻟﻣطﻠوب إﯾﺟﺎد ﻗﯾﻣﺔ ﻣﻌﺎﻣـل اﻻرﺗﺑـﺎط اﻟﺧطـﻲ ﺑـﯾن ﻛـﻼً ﻣـن اﻟﻣﺗﻐﯾـرات salary, salbegin, educ SPSS STEP BY STEP Analyze Correlate Bivariate أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
Page 55 of 60
ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ.د
SPSS دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ
Correlations
Educational Level (years)
Current Salary
Beginning Salary
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
Educational Level (years) 1.000 . 474 .661** .000 474 .633** .000 474
Current Beginning Salary Salary .661** .633** .000 .000 474 474 1.000 .880** . .000 474 474 .880** 1.000 .000 . 474 474
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
::ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﻧﺗﺎج ﻣﺎ ﯾﻠﻲ وﻫـذا.661 ﺗﺳـﺎويeduc (Educational Level), salary (Current Salary) ﻗﯾﻣـﺔ ﻣﻌﺎﻣـل اﻻرﺗﺑـﺎط ﺑـﯾن . ﻣﻣﺎ ﯾدل ﻋﻠﻰ وﺟود ارﺗﺑﺎط ﻣﻌﻧوي ﺑﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾرﯾنSig.=.000 ،ﯾدل ﻋﻠﻰ أن اﻻرﺗﺑﺎط ﺑﯾﻧﻬﻣﺎ طردي
.633 ﺗﺳـﺎويeduc (Educational Level), salbegin (Beginning Salary) ﻗﯾﻣـﺔ ﻣﻌﺎﻣـل اﻻرﺗﺑـﺎط ﺑـﯾن . ﻣﻣﺎ ﯾدل ﻋﻠﻰ وﺟود ارﺗﺑﺎط ﻣﻌﻧوي ﺑﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾرﯾنSig.=.000 ،وﻫذا ﯾدل ﻋﻠﻰ أن اﻻرﺗﺑﺎط ﺑﯾﻧﻬﻣﺎ طردي
.880 ﺗﺳــﺎويsalbegin (Beginning Salary), salary (Current Salary) ﻗﯾﻣــﺔ ﻣﻌﺎﻣــل اﻻرﺗﺑــﺎط ﺑــﯾن
. ﻣﻣﺎ ﯾدل ﻋﻠﻰ وﺟود ارﺗﺑﺎط ﻣﻌﻧوي ﺑﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾرﯾنSig.=.000 ،وﻫذا ﯾدل ﻋﻠﻰ أن اﻻرﺗﺑﺎط ﺑﯾﻧﻬﻣﺎ طردي Page 56 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
ﻣﺛﺎل )(٦ ﻓﯾﻣﺎ ﯾﻠﻲ ﺗﻘدﯾرات ﻋﺷرة ﻣن طﻼب ﻓﻲ اﻣﺗﺣﺎن ﻣﺎدﺗﻲ اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت واﻹﺣﺻﺎء: ﺟﯾد
اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت
راﺳب
اﻹﺣﺻﺎء
ﻣﻘﺑول ﺟﯾد ﺟداً
ﻣﻘﺑول ﺟﯾد
ﻣﻘﺑول ﺟﯾـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ــد ﻣﻘﺑول
ﺟﯾد
ﺟﯾد ﺟداً
ﺟﯾد
ﺟداً ﺟﯾد
ﻣﻣﺗﺎز
ﺟﯾد
راﺳب
ﺟﯾد ﺟداً ﺟﯾد
ﻣﻣﺗﺎز
راﺳب
اﻟﻣطﻠوب :اﺣﺳب ﻣﻌﺎﻣل اﻻرﺗﺑﺎط ﺑﯾن ﺗﻘدﯾرات اﻟﻣﺎدﺗﯾن. ﺑﻌد ادﺧﺎل اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت واﺗﺑﺎع ﺧطوات اﻟﻣﺛﺎل اﻟﺳﺎﺑق اﺧﺗر Spearmanﻓﻧﺣﺻل ﻋﻠﻰ اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ. Correlations اﻹﺣﺻﺎء *.718
اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت 1.000
.019
.
10
10
1.000
Correlation Coefficient
. 10
10
rho
)Sig. (2-tailed N Correlation
*.718 .019
اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت
Spearman's
Coefficient
اﻹﺣﺻﺎء
)Sig. (2-tailed N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﻧﺗﺎج ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: ﻣﻌﺎﻣل ﺳﺑﯾرﻣﺎن ﻟﻠرﺗب
= ٠.٧١٨ﻓﺑﺎﻟﺗــﺎﻟﻲ ﯾوﺟــد ارﺗﺑــﺎط طــردي ﺑــﯾن ﺗﻘــدﯾرات اﻟطــﻼب ﻓــﻲ اﻟﻣــﺎدﺗﯾن ،وذﻟــك ﻋﻠــﻰ
أﺳــﺎس ﻣﻌﺎﻣــل ﺳــﺑﯾرﻣﺎن ﻟﻠرﺗـب Sig.=.019 .ﻣﻣــﺎ ﯾــدل ﻋﻠــﻰ وﺟــود ارﺗﺑــﺎط ﻣﻌﻧــوي ﺑــﯾن ﺗﻘــدﯾرات اﻟطﻠﺑــﺔ ﻓــﻲ ﻣــﺎدﺗﻲ اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت واﻹﺣﺻﺎء.
اﻻﻧﺣدار اﻟﺧطﻲ اﻟﺑﺳﯾط Simple Linear Regression
Page 57 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
اﻻﻧﺣ ـ ــدار ﻫ ـ ــو د ارﺳ ـ ــﺔ ﻟﻠﺗوزﯾ ـ ــﻊ اﻟﻣﺷ ـ ــﺗرك ﻟﻣﺗﻐﯾـ ـ ـرﯾن أﺣ ـ ــدﻫﻣﺎ ﻣﺗﻐﯾ ـ ــر ﯾﻘ ـ ــﺎس دون ﺧط ـ ــﺄ وﯾﺳ ـ ــﻣﻰ ﻣﺗﻐﯾ ـ ــر ﻣﺳ ـ ــﺗﻘل Independent variableوﯾرﻣــز ﻟ ـﻪ ﺑــﺎﻟرﻣز xواﻵﺧــر ﯾﺄﺧــذ ﻗﯾ ﻣــﺎً ﺗﻌﺗ ﻣــد ﻋﻠــﻰ ﻗﯾﻣــﺔ اﻟﻣﺗﻐﯾــر اﻟﻣﺳــﺗﻘل وﯾﺳــﻣﻰ اﻟﺗﺎﺑﻊ Dependent variableوﯾرﻣز ﻟﻪ ﺑﺎﻟرﻣز . y
اﻟﻬـدف ﻣــن د ارﺳـﺔ اﻻﻧﺣــدار ﻫــو إﯾﺟـﺎد داﻟــﺔ اﻟﻌﻼﻗــﺔ ﺑـﯾن اﻟﻣﺗﻐﯾـرﯾن اﻟﻣﺳــﺗﻘل واﻟﺗـﺎﺑﻊ واﻟﺗــﻲ ﺗﺳــﺎﻋد ﻓـﻲ ﺗﻔﺳــﯾر اﻟﺗﻐﯾـر اﻟذي ﻗد ﯾط أر ﻋﻠﻰ اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻟﺗﺎﺑﻊ ) ( yﺗﺑﻌﺎً ﻟﺗﻐﯾر ﻓﻲ ﻗﯾم اﻟﻣﺗﻐﯾر اﻟﻣﺳﺗﻘل ) .( x
ﻣﺛﺎل )(٧ ﻟدراﺳﺔ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﯾن اﻟدﺧل واﻻﺳﺗﻬﻼك ﺑﺎﻟدﻧﺎﻧﯾر ﻓﻲ ﻣدﯾﻧﺔ ﻏزة ،أﺧـذت ﻋﯾﻧـﺔ ﻣﻛوﻧـﺔ ﻣـن ﻋﺷـرة أﺳـر ﻓﺄﻋطـت اﻟﻧﺗـﺎﺋﺞ اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ: اﻟدﺧل
٣٠٠
٣٥٠
٥٠٠
٦٠٠
٩٠٠
١٠٠٠
٩٠٠
١٢٠٠
١٠٥٠
٢٥٠
اﻻﺳﺗﻬﻼك
٢٨٠
٣٤٠
٥٠٠
٥٥٠
٨٠٠
٧٥٠
٨٥٠
١٠٥٠
١٠٠٠
٢٥٠
اﻟﻣطﻠوب :إﯾﺟﺎد ﻧﻣوذج اﻧﺣدار اﻻﺳﺗﻬﻼك ﻋﻠﻰ اﻟدﺧل. SPSS STEP BY STEP Analyze Regression Linear أﻛﻣل اﻟﻣرﺑﻊ اﻟﺣواري ﻛﻣﺎ ﯾﻠﻲ:
Page 58 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS Model Summary Adjusted R Square .960
Std. Error of the Estimate 58.60899
R R Square .982a .965
Model 1
a. Predictors: (Constant), income
ANOVAb Sig. .000a
F 218.727
Sig. .304 .000
t 1.098 14.789
Mean Square 751329.889 3435.014
df 1 8 9
Sum of Squares 751329.9 27480.111 778810.0
Regression Residual Total
Model 1
a. Predictors: (Constant), income b. Dependent Variable: consump Coefficientsa Standardized Coefficients Beta .982
Unstandardized Coefficients B Std. Error 48.229 43.913 .835 .056
)(Constant income
Model 1
a. Dependent Variable: consump
ﻣن اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﯾﻣﻛن اﺳﺗﻧﺗﺎج ﻣﺎ ﯾﻠﻲ: -١ﻧﻣوذج اﻧﺣدار اﻻﺳﺗﻬﻼك ﻋﻠﻰ اﻟدﺧل ﻫو: Consump. = 48.229 + 0.835 * Income -٢ﻣﻌﺎﻣـ ــل اﻻرﺗﺑـ ــﺎط ﺑـ ــﯾن اﻟـ ــدﺧل واﻻﺳـ ــﺗﻬﻼك = ٠.٩٨٢وﻫـ ــو ﯾـ ــدل ﻋﻠـ ــﻰ وﺟـ ــود ارﺗﺑـ ــﺎط طـ ــردي ﻗـ ــوي ﺑﯾﻧﻬﻣـ ــﺎ)، ( Sig. 0.000 0.05 -٣ﻣﻌﺎﻣل اﻟﺗﺣدﯾد ، R 2 0.965وﻣﻌﺎﻣل اﻟﺗﺣدﯾد ُاﻟﻣﻌدﱠل= ،٠.٩٦اﻟﺧطﺄ اﻟﻣﻌﯾﺎري ﻟﻠﺗﻘدﯾر = .٥٨.٦١٩٠ ﺗﻔﺳﯾر ﻗﯾﻣﺔ ﻣﻌﺎﻣل اﻟﺗﺣدﯾد: %٩٦.٥ﻣـ ــن ﺗﻐﯾـ ــر ﻗﯾﻣـ ــﺔ اﻻﺳـ ــﺗﻬﻼك )اﻟﻣﺗﻐﯾـ ــر اﻟﺗـ ــﺎﺑﻊ( ﯾﻣﻛ ــن أن ﯾﻔﺳـ ــر ﺑﺎﺳـ ــﺗﺧدام اﻟﻌﻼﻗـ ــﺔ اﻟﺧطﯾـ ــﺔ ﺑـ ــﯾن اﻟـ ــدﺧل واﻻﺳﺗﻬﻼك واﻟﻧﺳﺑﺔ اﻟﻣﺗﺑﻘﯾﺔ %٣.٥ﺗرﺟﻊ إﻟﻰ ﻋواﻣل أﺧرى ﺗؤﺛر ﻋﻠﻰ ﻗﯾﻣﺔ اﻻﺳﺗﻬﻼك. Sig. 0.000 ،F= 218.727 -٤وﻫــذا ﯾــدل ﻋﻠــﻰ وﺟــود ﻋﻼﻗــﺔ ﻣﻌﻧوﯾــﺔ ﺑــﯾن اﻟــدﺧل واﻻﺳــﺗﻬﻼك وأن ﻧﻣــوذج اﻻﻧﺣدار اﻟﺳﺎﺑق ﺟﯾد.
Page 59 of 60
د .ﺳﻤﯿﺮ ﺧﺎﻟﺪ ﺻﺎﻓﻲ
دورة ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ SPSS
Sig.=0.304 ، t b 1.098 -٥وﻫذا ﯾدل ﻋﻠﻰ أن ﻧﻣوذج اﻧﺣدار اﻻﺳﺗﻬﻼك ﻋﻠﻰ اﻟدﺧل ﯾﻣر ﺑﻧﻘطﺔ اﻷﺻل. 0
Sig.=0.000 ، t b 14.789 -٦وﻫـذا ﯾـدل ﻋﻠـﻰ أن اﻟـدﺧل ﻣﺗﻐﯾـر ﻣـؤﺛر ﻓـﻲ ﺗﻘـدﯾر ﻗﯾﻣـﺔ اﻻﺳـﺗﻬﻼك وﯾﺟـب أن 1
ﯾﻛون ﺿﻣن ﻧﻣوذج ﺧط اﻻﻧﺣدار.
Page 60 of 60