ﻭﺘﺒﻴﻥ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺃﻋﻼﻩ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﺍﻹﻀﺎﻓﻴﺔ ﺍﻟﻤﺘﺎﺤﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ،ﻭﺃﻫﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﻭﺍﻟﺘﻲ ﻴﻨﺼﺢ ﺒﺎﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ﻫﻭ
CI for
) exp(Bﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻤﻘﺩﺍﺭ ) Exp(Bﻷﻨﻪ ﻴﻌﻁﻲ ﻓﺘﺭﺍﺕ ﺜﻘﺔ ﻟﺠﻤﻴﻊ ﻨﺴﺏ ﺍﻟﺨﻼﻑ
Odds Ratiosﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺤﺴﺎﺒﻬﺎ ﺃﺜﻨﺎﺀ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ،ﺒﻴﻨﻤﺎ ﺍﻹﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﻫﻲ ﻋﺒﺎﺭﺓ ﻋﻥ ﺇﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺘﻬﺩﻑ ﺇﻟﻰ ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻲ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ ﻭﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺼﺤﺔ ﻓﺭﻀﻴﺎﺕ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ،ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﺭﺒﻊ ﺍﻻﺴﺘﻤﺭﺍﺭ
Continueﻟﻠﻌﻭﺩﺓ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ .
ﻜﻤﺎ ﺃﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ ﻫﻨﺎ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺘﺨﺯﻴﻥ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻋﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ
ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺤﺴﺎﺒﻬﺎ ﺃﺜﻨﺎﺀ ﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ
ﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺘﻙ ،ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﻡ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺘﺨﺯﻴﻥ Saveﻓﻲ ﺃﺴﻔل ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ،ﻭﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺴﻭﻑ ﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﺘﺨﺯﻴﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ
ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ Save New Variablesﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل 25-14ﺃﺩﻨﺎﻩ.
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
482
ﺸﻜل : 25-14ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﺘﺨﺯﻴﻥ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ Save New Variablesﻓﻲ ﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺫﻭ ﺍﻟﺤﺩﻴﻥ Binary Logistic
ﻭﺘﺒﻴﻥ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺃﻋﻼﻩ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﺨﺯﻴﻨﻬﺎ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺠﺩﻴﺩﺓ
ﻟﻠﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﻓﻴﻤﺎ ﺒﻌﺩ ،ﻭﺃﻫﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻫﻭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻻﺕ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ
، Predicted Probabilitiesﻭﺘﻌﺘﺒﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﺘﺤﺕ ﺒﻨﻭﺩ ﺍﻟﻤﺅﺜﺭﺍﺕ
Influenceﻭﺍﻷﺨﻁﺎﺀ Residualsﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻫﺎﻤﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻨﻬﺘﻡ ﺒﺎﺨﺘﺒﺎﺭ ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻭﺽ ﻭﺍﻟﺸﺭﻭﻁ ﺍﻟﻼﺯﻤﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ.
ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ﺍﻻﺴﺘﻤﺭﺍﺭ CONTINUEﻟﻠﻌﻭﺩﺓ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﻵﻥ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ﺍﻟﺘﻨﻔﻴﺫ OKﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ﺍﻷﻤﺭ ﻭﺍﻟﺤﺼﻭل
ﻋﻠﻰ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺜﺎل.
ﻭﺘﻌﺘﺒﺭ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻤﻥ ﺘﻨﻔﻴﺫ ﻫﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻁﻭﻴﻠﺔ ،ﻭﺴﻨﻘﻭﻡ ﻫﻨﺎ ﺒﻘﺴﻤﺘﻬﺎ
ﺇﻟﻰ ﺃﺠﺯﺍﺀ ﺒﻬﺩﻑ ﺘﻭﻀﻴﺢ ﻭﺘﻔﺴﻴﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻓﻲ ﻜل ﺠﺯﺀ ﻤﻨﻬﺎ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:
ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻭل ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺴﻭﻑ ﻴﻜﻭﻥ ﻋﺒﺎﺭﺓ ﻋﻥ ﻤﻠﺨﺹ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ
ﺩﺨﻠﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﻭﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﻴﻔﻴﺩ ﻓﻘﻁ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻘﻕ ﻤﻥ ﻭﺠﻭﺩ ﻗﻴﻡ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻭﺃﻥ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻗﺩ ﺩﺨﻠﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﻭﺒﺩﻭﻥ ﺍﻟﺘﺴﺭﻉ ﻓﻲ ﺘﻔﺴﻴﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ،ﻭﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﻴﻅﻬﺭ
ﻓﻲ ﺸﻜل 26-14ﺃﺩﻨﺎﻩ ،ﻭﺍﻟﺘﺤﻘﻕ ﻤﻥ ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻭﺍﺭﺩﺓ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﻭﺍﺘﺴﺎﻗﻬﺎ ﻤﻊ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺘﻌﺘﺒﺭ ﺨﻁﻭﺓ ﻀﺭﻭﺭﻴﺔ ﻗﺒل ﺍﻟﺒﺩﺀ ﻓﻲ ﺘﻔﺴﻴﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ.
482
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
483
ﺸﻜل : 26-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻭل ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ Logistic Regressionﻭﻴﺒﻴﻥ ﻤﻠﺨﺹ ﻷﻋﺩﺍﺩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺩﺨﻠﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل. Case Processing Summary Unweighted Cases a Selected Cases Included in Analysis
Percent
N
100.0
84
.0
0
Missing Cases
100.0
84
Total
.0
0
Unselected Cases
100.0
84
Total
a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ )ﺸﻜل (27-14ﻴﺒﻴﻥ ﻓﺌﺎﺕ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﺒﻊ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺩﺍﺨﻠﻲ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺘﻌﺭﻴﻔﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺼﻔﻴﺔ Categoricalﺃﺜﻨﺎﺀ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل.
ﺸﻜل : 27-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺘﺼﻨﻴﻑ Codingﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﺒﻊ ﻭﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺩﺍﺨﻠﻲ ﻷﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ. Dependent Variable Encoding Original Value Internal Value No 0 Yes
1
Categorical Variables Codings Parameter coding )(2
)(1
Frequency
1.000
46
Bottle
.000
38
NG Tube
Feeding type
483
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
484
ﻭﻴﻌﺘﺒﺭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻜﻤﺎ ﻴﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻤﻬﻤﹰﺎ ﻤﻥ ﻨﺎﺤﻴﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ ﺃﻨﻪ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﻤﻥ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻜﻴﻑ ﺘﻡ ﺤﺴﺎﺏ ﻨﺴﺏ ﺍﻻﺨﺘﻼﻑ ،Odds Ratios
ﻓﺈﺫﺍ ﺘﺒﻴﻥ ﺃﻥ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻨﺴﺏ ﻫﻲ ﻤﻌﻜﻭﺱ ﺍﻟﻨﺴﺏ ﺍﻟﺘﻲ ﻜﻨﺕ ﺘﺘﻭﻗﻌﻬﺎ ﻓﻌﻠﻴﻙ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺃﻥ ﺘﻌﻴﺩ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﺒﺤﻴﺙ ﻴﻨﻌﻜﺱ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ
ﺍﻷﻤﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﺴﻴﺅﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺴﺏ ﺍﻟﺼﺤﻴﺤﺔ ﻭﻫﻲ ﻤﻘﻠﻭﺏ ﺍﻟﻨﺴﺏ
ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ.
ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺃﻤﺭ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﻴﻌﻁﻲ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ )ﻓﻲ ﻅل ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ( ﻭﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ
ﻋﻠﻰ ﻋﻨﺼﺭ ﺍﻟﺜﺎﺒﺕ ﻓﻘﻁ ﻭﻗﺒل ﺩﺨﻭل ﺃﻱ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻟﻠﻨﻤﻭﺫﺝ )ﺸﻜل ،(28-14 ﻭﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻟﻴﺴﺕ ﺫﺍﺕ ﺃﻫﻤﻴﺔ ﻜﺒﻴﺭﺓ ﺇﻻ ﺃﻨﻬﺎ ﺘﻌﻁﻲ ﺃﺴﺎﺴﹰﺎ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻤﻊ ﺍﻟﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﺍﻷﻜﺜﺭ ﺃﻫﻤﻴﺔ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ.
ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ )ﺸﻜل (29-14ﻴﺒﻴﻥ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺤﻭل
ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ ﻜﻤﺎ ﻁﻠﺏ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻅﺎﻡ ،ﻭﺘﻤﻜﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻤﻥ ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺒﺎﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ،ﻓﺘﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺸﻜل ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻋﻥ
ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘل ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ Feeding typeﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ
ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺜﺎﺒﺕ ، constantﻭﻫﻨﺎﻙ ﺍﻟﻌﺩﻴﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﻭﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺒﻴﻥ ﺠﻭﺩﺓ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ ﻟﻠﺘﻌﺒﻴﺭ ﻋﻥ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻤﻥ ﻭﺍﻗﻊ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ،
ﻻﺤﻅ ﺒﺎﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ﻜﻴﻑ ﺍﻨﺨﻔﻀﺕ ﻗﻴﻤﺔ -2 log likelihoodﻭﺃﺼﺒﺤﺕ 91.9ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ
ﺒﺎﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﻠﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ . 111.6
ﻭﻴﻌﻁﻲ ﻨﻅﺎﻡ SPSSﺃﻴﻀﹰﺎ ﻗﻴﻤﺘﻴﻥ ﻟﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ) R2ﻤﺭﺒﻊ ﻤﻌﺎﻤل
ﺍﻻﺭﺘﺒﺎﻁ( ﻭﺍﻟﻠﺫﻴﻥ ﻴﻘﺩﺭﺍﻥ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﺒﻊ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺸﺭﺤﻪ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ،
ﻭﻟﻜﻥ ﻴﺠﺏ ﺍﻟﺤﺫﺭ ﻫﻨﺎ ﻋﻨﺩ ﺘﻔﺴﻴﺭ ﺍﻟﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ .
484
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
485
ﺸﻜل : 28-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﻌﻁﻲ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ )ﻓﻲ ﻅل ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ( ﻭﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﻋﻨﺼﺭ ﺍﻟﺜﺎﺒﺕ ﻓﻘﻁ. Classification Tablea,b Predicted Exclusive breast feeding at discharge
Percentage Correct
Yes
No
.0
32
0
No
100.0
52
0
Yes
Observed Step 0 Exclusive breast feeding at discharge Overall Percentage
61.9 a. Constant is included in the model. b. The cut value is .500 Variables in the Equation 95.0% C.I.for )EXP(B Upper
Lower
)Exp(B
Sig.
df
Wald
S.E.
B
1.625
.031
1
4.669
.225
.485
Constant
Step 0
Variables not in the Equation Sig.
df
Score
.000
1
18.298
.000
1
18.298
)FEEDING(1
Variables
Step 0
Overall Statistics
ﻭﺘﻌﻁﻲ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ Chi-square testsﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺩﻭل )ﺸﻜل
(29-14ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻋﻥ ﺠﻭﺩﺓ ﺘﻭﻓﻴﻕ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ ﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ،ﻭﻴﻤﻜﻨﻙ ﺃﻥ ﺘﻼﺤﻅ ﺃﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ Chi-square testsﻫﻨﺎ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ﺘﻤﺎﻤﹰﺎ ﻟﻘﻴﻤﺔ
-2 log likelihoodﺍﻟﻤﺫﻜﻭﺭﺓ ﺃﻋﻼﻩ.
ﺸﻜل : 29-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﻌﻁﻲ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ ،ﻭﺘﻤﻜﻥ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻤﻥ ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺒﺎﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ.
Block 1: Method = Enter
485
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
486
Omnibus Tests of Model Coefficients Sig.
df
Chi-square
.000
1
19.677
.000
1
19.677
Block
.000
1
19.677
Model
Step 1 Step
Model Summary Nagelkerke R Square
Cox & Snell R Square
-2 Log likelihood
.284
.209
91.964
Step 1
ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻫﻭ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ )ﺸﻜل (30-14ﻭﻴﻌﻁﻲ ﺠﺩﻭل
ﺘﺼﻨﻴﻑ classification tableﻟﻠﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ ﺍﻟﻤﺤﺴﻭﺒﺔ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﺎﺱ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ
ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ.
ﺸﻜل : 30-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﻌﻁﻲ ﺠﺩﻭل ﺘﺼﻨﻴﻑ classification tableﻟﻠﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ. Classification Tablea Predicted Exclusive breast feeding at discharge
Percentage Correct
Yes
No
84.4
5
27
No
63.5
33
19
Yes
71.4
Observed Exclusive breast feeding at discharge
Step 1
Overall Percentage a. The cut value is .500
ﻭﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻻ ﻴﻌﺘﺒﺭ ﺫﻭ ﺃﻫﻤﻴﺔ ﻜﺒﻴﺭﺓ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺘﻁﺒﻴﻕ ﺴﻭﻯ ﺍﻨﻪ
ﻴﻌﻁﻲ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻤﻔﻴﺩﺓ ﺤﻭل ﺤﺴﺎﺴﻴﺔ ﻭﺨﺼﻭﺼﻴﺔ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ ﻋﻨﺩ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻟﻠﺘﺤﻘﻕ ﻤﻥ ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ.
486
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
487
ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺨﺎﻤﺱ ﻭﺍﻷﺨﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ )ﺸﻜل (31-14ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻴﻭﻀﺢ ﺘﻘﺩﻴﺭﺍﺕ ﻟﻤﻌﺎﻟﻡ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ. ﺸﻜل : 31-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺨﺎﻤﺱ ﻭﺍﻷﺨﻴﺭ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﻌﻁﻲ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻤﻌﺎﻟﻡ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ ﻭﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻋﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻗﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﻘﺩﻴﺭ. Variables in the Equation 95.0% C.I.for )EXP(B Sig. Exp(B) Lower Upper
df
Wald
S.E.
.107
.000
1
15.660
.566
6.600
.000
1
15.462
.480
.323
.035
B a
Step 1 FEEDING(1) -2.238 1.887
Constant
a. Variable(s) entered on step 1: FEEDING.
ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﻭﺍﺭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﻨﺒﺎﻁ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺼﻭﺭﺓ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ: log odds = 1.887 - 2.238 × FEEDING
ﻭﺤﻴﺙ ﺃﻨﻪ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻘﺎﺵ ﺍﻟﻭﺍﺭﺩ ﺃﻋﻼﻩ ﻨﻌﻠﻡ ﺃﻥ ﻨﻅﺎﻡ SPSSﻗﺎﻡ ﺒﺈﻋﺎﺩﺓ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ) Feeding typeﺸﻜل (27-14ﻟﻴﺄﺨﺫ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ 0=Tubes
ﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺔ 1=Bottleﻜﻤﺅﺸﺭ ﻓﺈﻥ ﻨﺴﺏ ﺍﻟﺨﻼﻑ Odds Ratiosﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ
)ﺴﻨﺸﻴﺭ ﻟﻪ BFﻓﻴﻤﺎ ﻴﻠﻲ( ﻴﻤﻜﻥ ﺤﺴﺎﺒﻬﺎ ﺒﺩﺍﻴﺔ ﻟﻠﻘﻴﻤﺔ 0= Tubesﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:
log odds (BF) = 1.887 - 2.238 × 0 = 1.887
ﺃﻱ ﺃﻥ : odds (BF) = e1.887 = 6.6002
ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻁﻔل ﺭﻀﺎﻋﺔ ﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻴﺄﺨﺫ
ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ : 0=Tubes
6.6002 = 0.868 1 + 6.6002
= )Prob (BF
487
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
488
ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻤﻌﺭﻓﺔ ﺤﻘﻴﻘﺔ ﺃﻥ ﻨﻅﺎﻡ SPSSﻗﺎﻡ ﺒﺈﻋﺎﺩﺓ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ Feeding typeﻟﻴﺄﺨﺫ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ 0=Tubesﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ) 1=Bottle Feeding (BFﻜﻤﺅﺸﺭ
ﻤﻥ ﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺃﻋﻼﻩ )ﺸﻜل ،(27-14ﻭﺒﺎﻟﻤﺜل ﻴﻤﻜﻥ ﺇﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﺎﺕ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﻠﻘﻴﻤﺔ 1=Bottleﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:
log odds (BF) = 1.887 - 2.238 × 1 = - 0.3514
ﺃﻱ ﺃﻥ : odds (BF) = e -0.3514 = 0.7037
ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻁﻔل ﺭﻀﺎﻋﺔ ﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻴﺄﺨﺫ
ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ: 1=Bottle
0.7037 = 0.413 1 + 0.7037
= )Prob (BF
ﻻﺤﻅ ﺃﻥ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻟﻴﻥ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﻴﻥ ﺍﻟﺫﻴﻥ ﺘﻡ ﺤﺴﺎﺒﻬﻤﺎ ﺃﻋﻼﻩ ﻴﻁﺎﺒﻘﺎﻥ ﻨﺴﺒﺘﻲ
ﺍﻟﺼﻔﻭﻑ ﺍﻟﻠﺘﻴﻥ ﻅﻬﺭﺘﺎ ﺴﺎﺒﻘﹰﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ،19-14ﻭﻟﻜﻥ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺤﺘﻭﻱ
ﻋﻠﻰ ﺃﻜﺜﺭ ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﺴﺘﻘل ﻭﺍﺤﺩ ﻟﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺒﺈﻤﻜﺎﻨﻨﺎ ﺍﻟﺭﺒﻁ ﺒﻴﻥ ﻗﻴﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻻﺕ ﻭﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻨﺴﺒﻴﺔ ﻜﻤﺎ ﺴﺒﻕ.
ﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﻋﻠﻰ ﻤﺎ ﺴﺒﻕ ﻓﺈﻥ ﻨﻅﺎﻡ SPSSﻴﻘﻭﻡ ﺒﺘﻘﺩﻴﺭ ﻗﻴﻤﺔ ) Exp(Bﻭﺍﻟﺘﻲ
ﺘﻘﺩﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ Odds Ratioﻭﻫﻲ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ 0.1066ﺃﻱ : Exp ( B) = e −2.2385 = 0.1066
ﻻﺤﻅ ﺃﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﻴﺴﺕ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ Odds Ratioﺍﻟﺘﻲ ﻅﻬﺭﺕ ﻓﻲ
ﺸﻜل ،20-14ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﻨﺴﺒﺔ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺘﻤﺎﻤﹰﺎ ﺇﻤﺎ ﺒﺘﻐﻴﻴﺭ ﺍﻟﻤﺅﺸﺭ ﻭﺇﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺃﻭ ﺒﺒﺴﺎﻁﺔ ﺒﺈﻴﺠﺎﺩ ﻤﻘﻠﻭﺏ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ: 1 = 9.381 0.1066
= odds ratio
488
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
489
ﻭﻟﻜﻨﻬﺎ ﻟﻴﺴﺕ ﻤﻁﺎﺒﻘﺔ ﻟﻨﻔﺱ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺒﺩﻗﺔ ،ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻌﻭﺩ ﻓﻘﻁ ﺇﻟﻰ ﺃﺨﻁﺎﺀ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﻘﺭﻴﺏ ﻭﻟﻴﺱ ﺃﻜﺜﺭ ،ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺃﻴﻀﺎ ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ 95%ﻓﺘﺭﺓ
ﺜﻘﺔ ﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﺍﻷﺨﻴﺭﺓ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺇﻴﺠﺎﺩ ﻤﻘﻠﻭﺏ ﺤﺩﻱ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﻴﻥ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:
⎞ 1 ⎛ 1 ⎜ = 95% CI , )⎟ = (28.4 , 3.1 ⎠ ⎝ 0.035 0.323
ﻭﻨﺤﺼل ﻋﻠﻰ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﺒﻌﺩ ﺍﺴﺘﺒﺩﺍل ﺤﺩﻱ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺃﻋﻼﻩ . ﻭﺍﻵﻥ ،ﺍﻟﻤﺭﺤﻠﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﻭﻫﻲ ﺘﻭﻓﻴﻕ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ،ﻓﻤﻥ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ
ﺍﻟﺨﺎﻡ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻨﺠﺩ ﺃﻥ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﻟﻠﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ breast feedingﻓﻲ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ Tubesﺃﻋﻠﻰ ﺒﺘﺴﻊ ﺃﻀﻌﺎﻑ ﻤﻥ ﻨﺴﺒﺔ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ، bottle fedﻭﻟﻜﻥ
ﺃﻅﻬﺭﺕ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل ﻭﺼﻔﻲ ﺴﺎﺒﻕ ﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺃﻥ ﺍﻷﻤﻬﺎﺕ ﻓﻲ ﺴﻥ ﻤﺘﺄﺨﺭﺓ ﻏﺎﻟﺒﹰﺎ ﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﻀﻤﻥ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ Tubesﻭﺃﻥ ﺍﻷﻤﻬﺎﺕ ﺍﻷﺼﻐﺭ ﺴﻨﹰﺎ ﻏﺎﻟﺒﹰﺎ ﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﻀﻤﻥ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ bottle fedﻭﺫﻟﻙ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻏﻡ ﻤﻥ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ،ﻭﺒﻬﺫﺍ ﻗﺩ ﻨﻔﻜﺭ ﺃﺤﻴﺎﻨﹰﺎ ﻓﻲ ﻗﻴﺎﺱ ﺃﺜﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﻌﺯﻯ ﺇﻟﻰ
ﺍﻟﺘﻔﺎﻭﺕ ﻓﻲ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ،ﻭﻫﺫﺍ ﻤﺎ ﻴﻁﻠﻕ ﻋﻠﻴﻪ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﻌﺩل.
ﻼ ﻤﻥ ﻭﻴﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻕ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺈﺩﺨﺎل ﻜ ﹰ
ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ feeding typeﻭﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ mothers' ageﻜﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻤﺴﺘﻘﻠﻴﻥ ،ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﻡ ﺫﻟﻙ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻨﻅﺎﻡ SPSSﺒﻨﻔﺱ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﻨﺤﺼل
ﻋﻠﻰ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻤﺸﺎﺒﻬﺔ ﺘﻤﺎﻤﹰﺎ ﻟﺸﻜل ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ،ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺍﻗﺘﺒﺎﺱ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻬﺎﻤﺔ ﻫﻨﺎ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:
ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺸﻜل 32-14ﺠﺯﺀ ﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻁﻭﻴﻠﺔ ﻟﺘﻭﻓﻴﻕ ﻨﻤﻭﺫﺝ
ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻴﻭﻀﺢ ﻗﻴﻤﺔ -2 log Lﺤﻴﺙ Lﻫﻲ ﺩﺍﻟﺔ
ﺍﻷﺭﺠﺤﻴﺔ ،ﻭﻴﺘﻀﺢ ﺃﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺃﺼﻐﺭ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﻤﻥ ﻨﻅﻴﺭﺘﻬﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ
ﺍﻟﺨﺎﻡ ﺒﻴﻨﻤﺎ ﻗﻴﻤﺘﻲ R2ﺃﻜﺒﺭ ﻤﻥ ﻨﻅﻴﺭﺘﻴﻬﻤﺎ ،ﻭﻤﻥ ﺫﻟﻙ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﻨﺒﺎﻁ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﻟﻪ
489
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
490
ﺘﺄﺜﻴﺭ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﻨﺒﺅ ﺒﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ،ﻜﻤﺎ ﺃﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ﻫﻨﺎ ﻫﻲ ﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺸﺎﻤل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﻴﻥ ﻴﻌﻁﻲ ﺘﺤﺴﻥ ﻤﻌﻨﻭﻱ
ﻋﻥ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺸﻤل ﺜﺎﺒﺕ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﻓﻘﻁ ،ﻻﺤﻅ ﺃﻥ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ 28.242ﻫﻲ ﺍﻟﻔﺭﻕ
ﺒﻴﻥ ﻗﻴﻤﺔ -2 log Lﻓﻲ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺸﻤل ﺜﺎﺒﺕ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﻓﻘﻁ )ﻭﻫﻲ 111.6408
ﻭﺘﻅﻬﺭ ﻓﻘﻁ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻜﺎﻤﻠﺔ( ﻭﻗﻴﻤﺘﻬﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺸﺎﻤل ).(83.399
ﺸﻜل : 32-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻭل ﺍﻟﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل.
ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺸﻜل 33-14ﺠﺯﺀﹰﺍ ﺁﺨﺭ ﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﻭﻓﻴﻕ ﻨﻤﻭﺫﺝ
ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ،ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺃﻥ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ odds ratioﻟﻌﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ، 1.1367ﻭﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺘﻌﻨﻲ ﺃﻥ ﻜل ﺴﻨﺔ ﺇﻀﺎﻓﻴﺔ ﻓﻲ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﺴﻭﻑ ﺘﺯﻴﺩ
ﻤﻥ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﻓﻲ ﻋﺎﻤل ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺒﻤﻘﺩﺍﺭ 1.14ﺘﻘﺭﻴﺒﹰﺎ ﻋﻠﻰ ﺍﻓﺘﺭﺍﺽ ﺜﺒﺎﺕ
ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ.
ﺒﻴﻨﻤﺎ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﻟﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﻫﻲ ،0.1443ﻭﺇﺫﺍ ﻤﺎ ﺘﻡ ﺇﻴﺠﺎﺩ ﻤﻘﻠﻭﺏ ﻫﺫﻩ
ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﻓﺈﻨﻬﺎ ﺴﺘﻜﻭﻥ ،6.9ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻌﻨﻲ ﺃﻥ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﻓﻲ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺃﻜﺒﺭ ﺒﺴﺒﻊ ﺃﻀﻌﺎﻑ ﻓﻲ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ Tubesﻤﻥ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ bottle fedﻋﻠﻰ ﺍﻓﺘﺭﺍﺽ ﺜﺒﺎﺕ ﻋﺎﻤل
ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ،ﻻﺤﻅ ﺃﻥ ﺃﺜﺭ ﻋﺎﻤل ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﻤﺴﺘﺨﻠﺼﹰﺎ ﻤﻨﻪ ﻋﺎﻤل ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﻟﻴﺱ ﻜﺒﻴﺭﹰﺍ ﻤﺜل ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﺍﻟﺨﺎﻡ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻏﻡ ﻤﻥ ﻜﺒﺭﻩ ﻭﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻏﻡ ﻤﻥ ﺃﻨﻪ ﻤﻌﻨﻭﻱ
)ﺤﻴﺙ p-valueﻤﺴﺎﻭﻴﺔ 0.011ﻜﻤﺎ ﺃﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻻ ﺘﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ .(1.0
ﺸﻜل : 33-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﺍﻟﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل.
490
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
491
ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻤﺭﺤﻠﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﺒﻌﺩ ﺫﻟﻙ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﺍﻟﺘﺤﻘﻕ ﻤﻥ ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ
ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ،ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﻡ ﺒﺤﺴﺎﺏ ﺇﺤﺼﺎﺀ ﻫﻭﺴﻤﺭ ﻭﻟﻤﺸﻭ ﻟﺠﻭﺩﺓ ﺍﻟﻤﻁﺎﺒﻘﺔ
، Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Testﻭﺒﻬﺫﺍ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻴﻘﻭﻡ ﺒﻘﺴﻤﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺇﻟﻰ ﻋﺸﺭ ﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ،ﻭﻴﺘﻡ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺤﺴﺏ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺘﺼﺎﻋﺩﻱ ﻟﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻤﺨﺎﻁﺭﺓ ،ﻓﺎﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﺘﻘﺎﺒل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻟﻬﺎ
ﺃﻗل ﻤﺨﺎﻁﺭﺓ ﻤﺘﻭﻗﻌﺔ ،ﻭﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺘﻤﺜل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘﺎﺒل ﺃﻋﻤﺎﺭ ﺍﻷﻤﻬﺎﺕ ﻓﻴﻬﺎ ﺍﻷﻋﻤﺎﺭ 16ﻭ 17ﻭ 18ﺴﻨﺔ ،ﻻﺤﻅ ﺃﻨﻪ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ
ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ )ﺍﻟﺘﻲ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﺒﻬﺎ ﻓﻲ ﻓﺌﺔ ﺍﻟﺴﻥ (18-16ﻫﻨﺎﻙ 6ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺒﻬﺎ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺇﻴﺠﺎﺒﻲ ﺒﻴﻨﻤﺎ ﻤﻔﺭﺩﺓ ﻭﺍﺤﺩﺓ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺒﻬﺎ ﺴﻠﺒﻲ،
ﻭﻫﺫﺍ ﻴﺘﻀﺢ ﻤﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩ Observedﻓﻲ ﺍﻟﺼﻑ ﺍﻷﻭل ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﻓﻲ
ﺸﻜل 34-14ﻭﻜﺫﻟﻙ ﻤﻥ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﻓﻲ ﺸﻜل ،35-14 ﻭﺍﻟﻤﺠﻭﻋﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﺘﻘﺎﺒل ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻟﻬﺎ ﻤﺨﺎﻁﺭﺓ ﺘﻠﻲ ﻓﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻤﺨﺎﻁﺭﺓ
ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺤﺴﺏ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺘﺼﺎﻋﺩﻱ ،ﻭﻫﻲ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘﺎﺒل
ﺃﻋﻤﺎﺭ ﺍﻷﻤﻬﺎﺕ ﻓﻴﻬﺎ 19ﻭ 20ﺴﻨﺔ.
ﻭﻴﻤﺜل ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ Expectedﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﻓﻲ ﺸﻜل 34-14ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ
ﻟﻜل ﻓﺌﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻓﺘﺭﺍﺽ ﺃﻥ ﺃﺜﺭ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﻋﻠﻰ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﻴﺄﺨﺫ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺨﻁﻲ ،ﻭﻴﻌﻁﻲ ﻨﻅﺎﻡ SPSSﻗﻴﻤﺔ ﺇﺤﺼﺎﺀ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺨﺘﺒﺭ ﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ
ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺓ ﻓﻲ ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﺨﺎﻁﺭﺓ ﺘﻁﺎﺒﻕ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ ﻓﻲ ﻅل 491
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
492
ﺍﻻﻓﺘﺭﺍﺽ ﺍﻟﺨﻁﻲ ،ﻓﺈﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺓ ﻭﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ ﻤﺘﻘﺎﺭﺒﺔ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﺘﻭﻗﻊ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺇﺤﺼﺎﺀ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ﺼﻐﻴﺭﺓ ﻭﻗﻴﻤﺔ p-valueﻜﺒﻴﺭﺓ ،ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻭﺍﻗﻊ ﻫﺫﺍ ﻫﻭ ﺍﻟﺤﺎل ﻓﻲ ﻤﺜﺎﻟﻨﺎ ﺍﻟﺤﺎﻟﻲ ،ﻭﺒﻬﺫﻩ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﻓﺈﻨﻨﺎ ﺴﻭﻑ ﻨﻘﺒل ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ
ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻨﺹ ﻋﻠﻰ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻋﻼﻗﺔ ﺨﻁﻴﺔ ﺒﻴﻥ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﻭﻟﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻡ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ log odd ratioﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ.
492
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
493
ﺸﻜل :34-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ ﺍﻟﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻭﻴﺒﻴﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﻁﺒﻴﻕ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻫﻭﺴﻤﺭ ﻭ ﻟﻤﺸﻭ ﻟﻠﻤﻁﺎﺒﻘﺔ .Hosmer and Lemeshow Test
493
) (14ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ
494
ﺸﻜل : 35-14ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ ﺍﻟﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺤﺴﺏ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻫﻭﺴﻤﺭ ﻭ ﻟﻤﺸﻭ ﻟﺠﻭﺩﺓ ﻟﻤﻁﺎﺒﻘﺔ.
494