Spsschap3

‫]‪oÖ^nÖ]<Ø’ËÖ‬‬ ‫‪l]Çj¹]<†èç æ<Øèç <l^é×ÛÂ‬‬ ‫‪Transformation of Variates‬‬

‫‪ .1 .3‬اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺤﺴﺎﺑﻴﺔ‬ ‫‪ .2 .3‬ﺗﺼﻨﻴﻒ ﻗﻴﻢ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات‬ ‫‪ .3 .3‬ﺑﻌﺾ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺨﺎﺻﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺸﺎهﺪات‬ ‫‪ .1 .3 .3‬اﺧﺘﻴﺎر ﻣﻔﺮدات ﻣﻦ ﺑﻴﺎﻧﺎت ﻣﺘﻐﻴﺮ‬ ‫‪ .2 .3 .3‬إﻋﻄﺎء أوزان ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻠﻤﻔﺮدات‬ ‫‪ .3 .3 .3‬ﻓﺮز )ﺗﺮﺗﻴﺐ( اﻟﻤﻔﺮدات‬ ‫‪ .4 .3 .3‬ﺗﻘﺴﻴﻢ ﻣﻠﻔﺎت‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪82‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪83‬‬

‫]‪oÖ^nÖ]<Ø’ËÖ‬‬ ‫<‪l]Çj¹]<†èç æ<Øèç <l^é×ÛÂ‬‬ ‫‪Transformation of Variates‬‬ ‫ﺒﻌﺩ ﺍﻻﻨﺘﻬﺎﺀ ﻤﻥ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺇﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻟﻠﺤﺎﺴﻭﺏ ﻭﺤﻔﻅﻬﺎ ﻓﻲ ﻤﻠﻑ ‪ SPSS‬ﻗﺩ‬ ‫ﻴﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﻀﺭﻭﺭﻱ ﻓﻲ ﺃﺤﻴﺎﻥ ﻜﺜﻴﺭﺓ ﺘﻌﺩﻴل ﻗﻴﻡ ﺃﺤﺩ ﺃﻭ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻟﺨﻠﻕ‬

‫ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﺘﺴﺎﻋﺩ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻲ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻓﻌﻠﻰ ﺴﺒﻴل ﺍﻟﻤﺜﺎل ﻴﻤﻜﻥ‬

‫ﺤﺫﻑ ﺃﻭ ﺘﻐﻴﻴﺭ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺸﻜﻭﻙ ﻓﻲ ﺼﺤﺘﻬﺎ ﻷﺤﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ‬

‫ﻴﺘﻡ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻷﻤﺭ "ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ" ‪ ، Select Cases‬ﻭﻗﺩ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﻀﺭﻭﺭﻱ‬ ‫ﺇﺠﺭﺍﺀ ﺘﺤﻭﻴﻠﺔ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻷﺤﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺒﻬﺩﻑ ﺘﺤﻘﻴﻕ ﺃﺤﺩ ﻓﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﻟﻠﺘﻤﻜﻥ ﻤﻥ‬ ‫ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﻪ ﻓﻲ ﺃﺤﺩ ﺃﻭ ﺒﻌﺽ ﺍﻷﺴﺎﻟﻴﺏ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ‪ ،‬ﻓﻤﺜل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴﻼﺕ ﺘﺘﻡ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ‬

‫ﺍﻷﻤﺭ "ﺍﺤﺴﺏ" ‪ ، Compute‬ﻭﻜﺫﻟﻙ ﻗﺩ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﻀﺭﻭﺭﻱ ﺘﺒﻭﻴﺏ ﺃﻱ ﻤﻥ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺘﻭﺯﻴﻊ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺤﺴﺏ ﺃﺒﻭﺍﺒﻪ ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻠﺘﺴﻬﻴل ﻓﻲ ﺇﺠﺭﺍﺀ ﺒﻌﺽ‬

‫ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﻭﺘﻜﻭﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﺍﻭل ﻭﺍﻟﺭﺴﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﻴﺔ‪ ،‬ﻓﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ﻫﺫﻩ ﺘﺘﻡ ﻤﻥ‬ ‫ﺨﻼل ﺍﻷﻤﺭ "ﺘﺼﻨﻴﻑ" ‪ ، Recode‬ﻤﺜل ﻫﺫﻩ ﺍﻷﻭﺍﻤﺭ ﻭﺃﻭﺍﻤﺭ ﺃﺨﺭﻯ ﺘﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ‬

‫ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺃﻭ ﺇﻨﺸﺎﺀ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﺘﻘﻭﻡ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﺴﻴﺘﻡ‬ ‫ﻤﻨﺎﻗﺸﺘﻬﺎ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻔﺼل‪.‬‬ ‫ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﺩﺨﻭل ﺇﻟﻰ ﺠﻤﻴﻊ ﺃﻭﺍﻤﺭ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ‬

‫ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺎﻟﻨﻘﺭ ﻋﻠﻰ ﺍﻷﻤﺭ ﺘﺤﻭﻴل ‪ ، Transform‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪1-3‬‬ ‫ﺃﺩﻨﺎﻩ ‪ ،‬ﺘﻔﺘﺢ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﻥ ﺍﻷﻭﺍﻤﺭ ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻤﺎ ﻫﻲ‬

‫ﺨﺎﺼﺔ ﺒﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﻫﻲ ‪:‬‬

‫• ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ‪ : Compute‬ﻹﺠﺭﺍﺀ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺤﻭﻴﻼﺕ ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻴﺔ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪84‬‬

‫• ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺒﺈﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ‪ : Recode‬ﻟﺘﺒﻭﻴﺏ ﺍﻟﻅﻭﺍﻫﺭ ﻭﺘﻘﺴﻴﻡ ﻤﺩﺍﻫﺎ‪.‬‬

‫• ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ : Categorize Variables‬ﻟﺘﺒﻭﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻓﺌﺎﺕ‬ ‫ﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ ﺍﻟﻁﻭل ‪.‬‬

‫• ﺇﻴﺠﺎﺩ ﺭﺘﺏ ﺍﻟﻘﻴﻡ ‪ Rank Cases‬ﻟﺨﻠﻕ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺭﺘﺏ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻟﻜل ﻤﺘﻐﻴﺭ‪.‬‬

‫• ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻵﻟﻲ ‪ : Automatic Recode‬ﻟﺘﺒﻭﻴﺏ ﺍﻟﻅﻭﺍﻫﺭ ﻭﺘﻘﺴﻴﻡ ﻤﺩﺍﻫﺎ ﻭﻟﻜﻥ‬

‫ﺩﻭﻥ ﺍﻟﺘﺤﻜﻡ ﻓﻲ ﺃﻁﻭﺍل ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ‪.‬‬

‫• ﺨﻠﻕ ﺴﻠﺴﻠﺔ ﺯﻤﻨﻴﺔ ‪ : Create Time Series‬ﻭﺫﻟﻙ ﻟﺨﻠﻕ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻡ‬ ‫ﻤﺭﺘﺒﺔ ﻓﻲ ﺸﻜل ﺴﻠﺴﻠﺔ ﺯﻤﻨﻴﺔ ﺤﻴﺙ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﺴﻠﺴﻠﺔ ﺘﻜﻭﻥ ﻤﺘﺭﺍﺒﻁﺔ‪.‬‬

‫• ﺍﺴﺘﺒﺩﺍل ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪ : Replace Missing Values‬ﻭﺫﻟﻙ ﻟﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ‬ ‫ﻭﺍﻟﺘﻌﻭﻴﺽ ﻋﻨﻬﺎ ﺒﻁﺭﻴﻘﺔ ﻴﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩﻫﺎ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 1-3‬ﺍﻟﺩﺨﻭل ﺇﻟﻰ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﻤﺭ ‪. Transform‬‬

‫ﻭﺜﻤﺔ ﺃﻤﺭﻴﻥ ﺁﺨﺭﻴﻥ ﻗﺩ ﻨﺤﺘﺎﺝ ﻟﻬﻤﺎ ﻓﻲ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﻴﺄﺘﻴﺎﻥ ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data‬ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻭﻫﻤﺎ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ Select Cases‬ﻭﻭﻀﻊ‬ ‫ﺃﻭﺯﺍﻥ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ ،Weight Cases‬ﻭﺴﻨﻘﻭﻡ ﺍﻵﻥ ﺒﺘﻭﻀﻴﺢ ﺠﻤﻴﻊ ﻫﺫﻩ ﺍﻷﻭﺍﻤﺭ‬

‫ﺒﺎﻟﺘﻔﺼﻴل‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪85‬‬

‫‪ .1.3‬اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺤﺴﺎﺑﻴﺔ ‪The Compute Procedures :‬‬ ‫ﻭﻴﺴﺘﺨﺩﻡ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ‪ Compute‬ﻟﺘﺤﻭﻴل ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺇﻟﻰ ﻗﻴﻡ ﺃﺨﺭﻯ ﻋﻥ‬

‫ﻁﺭﻴﻕ ﺩﺍﻟﺔ ﺃﻭ ﻋﻼﻗﺔ ﺭﻴﺎﻀﻴﺔ ﺃﻭ ﻟﺨﻠﻕ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﻤﻥ ﺨﻼل ﻋﻼﻗﺔ ﺭﻴﺎﻀﻴﺔ‬ ‫ﻼ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻡ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﻟﺠﻤﻴﻊ‬ ‫ﻤﻊ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﺃﺨﺭﻯ‪ ،‬ﻓﻴﻤﻜﻥ ﻤﺜ ﹰ‬

‫ﻗﻴﻡ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻌﻴﻥ ﺃﻭ ﺍﻟﺠﺫﺭ ﺍﻟﺘﺭﺒﻴﻌﻲ ﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺃﻭ ﺤﺴﺎﺏ ﺃﻱ ﻋﻼﻗﺔ ﺃﻭ ﺩﺍﻟﺔ ﺠﺒﺭﻴﺔ‬ ‫ﻤﻬﻤﺎ ﻜﺎﻨﺕ ﺼﻴﻐﺔ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ‪ ،‬ﺇﺫ ﻴﻤﻜِﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﻤﻥ ﺇﺠﺭﺍﺀ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ‬

‫ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﻭﻴﻭﻓﺭ ﺩﻭﺍل ﺭﻴﺎﻀﻴﺔ ﻜﺜﻴﺭﺓ ﺠﺩﺍ ﻟﺘﺴﻬﻴل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ‪.‬‬

‫ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺃﻥ ﻴﺨﻠﻕ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﺠﺩﻴﺩﹰﺍ ﺒﻨﺎﺀ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ ﻤﻊ ﺃﺤﺩ ﺃﻭ ﺒﻌﺽ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﻭﻴﺤﻔﻅ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺎﺴﻡ ﺠﺩﻴﺩ‪ ،‬ﻜﻤﺎ ﺃﻨﻪ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻤﻜﻥ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺇﺠﺭﺍﺀ‬

‫ﺘﻐﻴﻴﺭ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻡ ﺃﺤﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺘﺤﻭﻴﻠﻬﺎ ﻟﺩﺍﻟﺔ ﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﺼﻠﻲ‬

‫ﻭﺍﺴﺘﺒﺩﺍل ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ﻤﻜﺎﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﻭﻴﺤﺘﻔﻅ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺒﺎﻻﺴﻡ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ‪ ،‬ﺇﺫ‬

‫ﻼ ﺤﺴﺎﺏ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻭﺯﻥ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻁﻭل ﻭﻴﺤﻔﻅ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻨﺴﺏ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﻴﻤﻜﻥ ﻤﺜ ﹰ‬

‫ﺠﺩﻴﺩ‪ ،‬ﻭﻜﺫﻟﻙ ﻴﻤﻜﻥ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﺭﺒﻌﺎﺕ ﻗﻴﻡ ﺃﺤﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺍﺴﺘﺒﺩﺍل ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ‬

‫ﺒﻘﻴﻤﻬﺎ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ ﺩﻭﻥ ﺨﻠﻕ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺠﺩﻴﺩ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻥ ﻴﻔﻀل ﺩﺍﺌﻤﺎ ﺤﻔﻅ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ﻓﻲ‬ ‫ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺎﺴﻡ ﺠﺩﻴﺩ ﺨﻭﻓﹰﺎ ﻤﻥ ﻓﻘﺩﺍﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻗﺩ ﻨﺤﺘﺎﺠﻬﺎ ﻓﻲ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺃﺨﺭﻯ‪.‬‬ ‫ﺸﻜل ‪ : 2-3‬ﺍﻟﺩﺨﻭل ﺇﻟﻰ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ‪ Compute‬ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ‪. Transform‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪86‬‬

‫ﻭﻴﺴﺘﻁﻴﻊ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺃﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﻭﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻴﺔ‬

‫ﻭﺨﻠﻕ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺘﺤﻭﻴل ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺃﺨﺭﻯ ﺃﺜﻨﺎﺀ ﻓﺘﺢ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ ،‬ﻓﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ‬

‫ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻟﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﻨﻘﺭ ﻋﻠﻰ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﺜﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ‬ ‫ﺍﻷﻤﺭ ﺤﺴﺎﺏ ‪ Compute‬ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪Compute‬‬

‫‪ Variables‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 2-3‬ﺃﻋﻼﻩ ‪.‬‬

‫ﻭﻴﺒﺩﻭ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻤﺭﺒﻌﻴﻥ ﻟﻜﺘﺎﺒﺔ ﺍﻟﺘﻌﻠﻴﻤﺎﺕ ﺃﺤﺩﻫﻤﺎ ﻻﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩ‬

‫ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻴﺴﺎﺭ ﻭﺍﻵﺨﺭ ﻟﻠﺼﻴﻐﺔ ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻴﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﺤﺴﺎﺒﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ ‪ ،‬ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻴﻤﻜﻨﻪ‬

‫ﺍﻟﺒﺩﺀ ﺒﻜﺘﺎﺒﺔ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩ ﺃﻭ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﺴﻡ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻗﺩﻴﻡ ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﻭﻭﻀﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ‬ ‫ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﺒﻪ ‪ ،‬ﺜﻡ ﻴﻨﺘﻘل ﺒﺎﻟﻔﺄﺭﺓ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻟﻜﺘﺎﺒﺔ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ‬

‫ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻴﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻔﺎﺘﻴﺢ ﺍﻟﻤﻭﻀﺤﺔ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺘﻲ‬

‫ﺘﻤﺜل ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ﻭﺇﺸﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﻭﺍﻟﻌﻼﻗﺎﺕ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﺃﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻟﻜﺜﻴﺭﺓ‬ ‫ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﺒﺎﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ‪ ،‬ﻓﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﺇﻟﻰ ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ﺘﻭﺠﺩ ﺍﻷﺩﻟﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﻲ‬

‫ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺠﺒﺭﻴﺔ ‪:‬‬

‫"‪ : "+‬ﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺠﻤﻊ‪.‬‬ ‫"‪ : "-‬ﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﻁﺭﺡ‬

‫"*" ‪ :‬ﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﻀﺭﺏ‪.‬‬

‫"‪ : "/‬ﺍﻟﻘﺴﻤﺔ ‪.‬‬

‫"**" ‪ :‬ﻟﻠﺭﻓﻊ ﺇﻟﻰ ﺃﺱ ‪ ،‬ﻴﻠﻴﻬﺎ ﺍﻷﺱ‪.‬‬ ‫"<" ‪ :‬ﺃﻗل ﻤﻥ‪.‬‬

‫">" ‪ :‬ﺃﻜﺒﺭ ﻤﻥ‪.‬‬

‫"<=" ‪ :‬ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﻴﺴﺎﻭﻱ )≤ ( ‪.‬‬

‫">=" ‪ :‬ﺃﻜﺒﺭ ﻤﻥ ﺃﻭ ﻴﺴﺎﻭﻱ )≤ ( ‪.‬‬

‫"=" ‪ :‬ﻴﺴﺎﻭﻱ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪87‬‬

‫"=~" ‪ :‬ﻻ ﻴﺴﺎﻭﻱ‪.‬‬

‫"& " ‪" :‬ﻭ" ﺃﻭﻓﻲ ﻨﻔﺱ ﺍﻟﻭﻗﺕ‪.‬‬ ‫" ~" ‪" :‬ﻻ" ﺃﻭ ﻟﻴﺱ ‪.‬‬ ‫" | " ‪ :‬ﺃﻭ ‪.‬‬

‫") (" ‪ :‬ﺃﻗﻭﺍﺱ‪.‬‬ ‫ﻭﻋﻨﺩ ﺼﻴﺎﻏﺔ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻲ ﻋﻠﻰ ﻴﻤﻴﻥ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﻻ ﺒﺩ ﻤﻥ ﻤﺭﺍﻋﺎﺓ ﺃﻥ‬

‫ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﺩﺍﺨل ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻭﺘﺭ ﺘﺒﺩﺃ ﺒﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺜﻡ ﺤﺴﺎﺏ ﺍﻷﺴﺱ ﺜﻡ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ‬ ‫ﺍﻟﻀﺭﺏ ﻭﺍﻟﻘﺴﻤﺔ ﺜﻡ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺠﻤﻊ ﻭﺍﻟﻁﺭﺡ ﺜﻡ ﻓﻙ ﺍﻷﻗﻭﺍﺱ ﻭﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﻨﻁﻘﻴﺔ‪،‬‬

‫ﻭﺒﺫﻟﻙ ﻓﺈﻥ ﺍﻟﻌﺒﺎﺭﺓ ‪ result1=var1*vra2**var3‬ﺘﻌﻁﻲ ﻨﻔﺱ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺍﻟﻌﺒﺎﺭﺓ‬

‫ﻻ‬ ‫‪ result2=vra2**var3*var1‬ﻷﻨﻪ ﻓﻲ ﻜﻠﺘﺎ ﺍﻟﺤﺎﻟﺘﻴﻥ ﺘﻡ ﺤﺴﺎﺏ ‪ var2**var3‬ﺃﻭ ﹰ‬ ‫ﺜﻡ ﻀﺭﺏ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻓﻲ ‪ ، var1‬ﺃﻤﺎ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭﻴﻥ‬

‫‪ result1=var1*vra2+var3‬ﻭ‬

‫‪ result2=vra2+var3*var1‬ﻻ ﻴﻌﻁﻴﺎﻥ ﻨﻔﺱ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﻷﻨﻪ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﺘﻀﺭﺏ‬

‫‪ var1‬ﻓﻲ ‪ var2‬ﺜﻡ ﻴﻀﺎﻑ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﺇﻟﻰ ‪ var3‬ﺒﻴﻨﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ ﺘﻀﺭﺏ ‪ var1‬ﻓﻲ‬ ‫‪ var3‬ﺜﻡ ﻴﻀﺎﻑ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﺇﻟﻰ ‪ ، var2‬ﻭﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﺤﺘﻤﹰﺎ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬ﻟﻬﺫﺍ ﻴﺠﺏ‬ ‫ﺃﺨﺫ ﺍﻟﺤﻴﻁﺔ ﻭﺍﻟﺤﺫﺭ ﻋﻨﺩ ﻜﺘﺎﺒﺔ ﺍﻟﺼﻴﻎ ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻴﺔ ﺍﻟﻁﻭﻴﻠﺔ ‪ ،‬ﻭﻴﺤﺴﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻷﻗﻭﺍﺱ‬

‫ﺒﻜﺜﺭﺓ ﻷﻥ ﺫﻟﻙ ﻴﻀﻴﻕ ﺍﻟﻤﺠﺎل ﻟﻠﺨﻁﺄ ‪.‬‬

‫ﻭﻫﻨﺎﻙ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﺠﻭﺍﻨﺏ ﺍﻷﺴﺎﺴﻴﺔ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﺍﻟﻬﺎﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﺎﻷﻤﺭ ﺤﺴﺎﺏ‬ ‫‪ Compute Variables‬ﺴﻴﺘﻡ ﺘﻭﻀﻴﺤﻬﺎ ﺒﺎﻟﺘﻔﺼﻴل ﻫﻨﺎ‪.‬‬

‫ﻨﻭﻉ ﻭﺩﻟﻴل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ‪Compute Variable Type and‬‬ ‫‪ :Label‬ﻴﻌﺭﻑ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﺘﻠﻘﺎﺌﻴﹰﺎ ﺃﻱ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﻡ ﺘﺴﻤﻴﺘﻪ ﻹﺘﻤﺎﻡ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺤﺴﺎﺒﻴﺔ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺍﻨﻪ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻥ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﻴﻨﺘﺞ ﻋﻨﻬﺎ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺼﻔﻲ‬

‫ﻓﻼ ﺒﺩ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﺩﺍﻴﺔ ﻤﻥ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻪ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺼﻔﻲ ﺒﻁﻭل ﻤﻨﺎﺴﺏ ‪ ،‬ﺇﺫ ﺃﻨﻪ‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪88‬‬

‫ﻓﻲ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﺤﺎﻻﺕ ﻻ ﺘﺘﻡ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﺒﻨﺠﺎﺡ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺨﺎﻁﺊ ‪،‬‬ ‫ﺃﻤﺎ ﺒﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﺩﻟﻴل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻓﺈﻥ ﻭﻀﻌﻪ ﻟﻴﺱ ﺇﻟﺯﺍﻤﻲ ﻭﻟﻜﻥ ﻴﻔﻀل ﺩﺍﺌﻤﹰﺎ‬ ‫ﻭﻀﻊ ﺩﻟﻴل ﻋﻠﻰ ﺃﻻ ﻴﺯﻴﺩ ﻁﻭﻟﻪ ﻋﻥ ‪ 120‬ﺤﺭﻑ ‪ ،‬ﻭﻤﻥ ﺍﻟﻤﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﻌﻤﺎل ﺃﻭل ‪110‬‬ ‫ﺤﺭﻭﻑ ﻤﻥ ﺼﻴﻐﺔ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﻜﺩﻟﻴل ﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 3-3‬ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻨﻭﻉ ﻭﺩﻟﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ‪.‬‬

‫ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ‬

‫‪Missing Values in‬‬

‫‪ : Functions‬ﻴﺘﻡ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﺒﺸﻘﻴﻬﺎ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﻴﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻅﺎﻡ‬ ‫ﻭﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﻲ ﻜل ﻤﻥ ﺍﻟﺩﻭﺍل ﻭﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ‪ compute‬ﺒﻁﺭﻕ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ‪ ،‬ﻓﻔﻲ‬

‫ﻼ ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ‬ ‫ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ‪ var1+var2+var3)/3 :‬ﻤﺜ ﹰ‬

‫ﺘﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺃﻱ ﻤﻥ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻼﺜﺔ ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ‪:‬‬ ‫)‪ MEAN(var1, var2, var3‬ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﺘﺤﺘﻭﻱ‬

‫ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻡ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺠﻤﻴﻊ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻼﺜﺔ ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻴﻤﻜﻨﻙ‬ ‫ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﺩﻨﻰ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺠﺏ ﺃﻻ ﺘﻜﻭﻥ ﻗﻴﻤﻬﺎ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻟﻜﻲ ﻻ ﺘﻌﺘﺒﺭ‬

‫ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﻡ ﺒﺈﻟﺤﺎﻕ ﻨﻘﻁﺔ ﻤﺭﻓﻘﺔ ﺒﺎﻟﺤﺩ ﺍﻷﺩﻨﻰ ﻟﻌﺩﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫ﻓﻲ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ﻤﺜل ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪. MEAN.2(var1, var2, var3) :‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪89‬‬

‫ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﺍﻟﻤﺸﺭﻭﻁﺔ ‪ : Compute Variable If Cases‬ﺘﻤﻜﻥ‬ ‫ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﻤﺸﺭﻭﻁ ‪ If Cases dialog box‬ﻤﻥ ﺘﻁﺒﻴﻕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﺃﻭ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل‬

‫ﻋﻠﻰ ﺃﺠﺯﺍﺀ ﻤﻥ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻤﺨﺘﺎﺭﺓ ﻤﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺘﻌﺒﻴﺭ ﺸﺭﻁﻲ‪،‬‬

‫ﻭﺍﻟﻤﻌﺭﻭﻑ ﺃﻥ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ﺍﻟﺸﺭﻁﻲ ﺘﻜﻭﻥ ﻋﺎﺩﺓ ﺇﻤﺎ "ﺼﺤﻴﺢ" “‪ ”true‬ﺃﻭ "ﺨﺎﻁﺊ"‬

‫“‪ ”false‬ﺃﻭ "ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ" “‪ ”missing value‬ﻷﻱ ﻤﻔﺭﺩﺓ ‪ ،‬ﻓﺈﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﻷﻱ‬ ‫ﻤﻔﺭﺩﺓ "ﺼﺤﻴﺢ" ﻓﺈﻥ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﺃﻭ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ﺘﻁﺒﻕ ﻋﻠﻰ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ‪،‬‬

‫ﻭﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ "ﺨﺎﻁﺊ" ﺃﻭ "ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ" ﻓﺈﻥ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻻ ﺘﺘﻡ ﻋﻠﻰ ﺘﻠﻙ‬ ‫ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ‪ ،‬ﻭﺘﺴﺘﺨﺩﻡ ﻤﻌﻅﻡ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﺩﻟﻴل ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ ﻤﻥ ﺍﻷﺩﻟﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ‬

‫ﻋﻠﻰ ﻟﻭﺤﺔ ﺍﻟﻤﻔﺎﺘﻴﺢ ﻭﻫﻲ ‪ > :‬ﻭ < ﻭ >= ﻭ <= ﻭ = ﻭ ~=‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻟﻠﺘﻌﺒﻴﺭ‬ ‫ﺍﻟﺸﺭﻁﻲ ﺃﻥ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﻤﺎﺀ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﻗﻴﻡ ﺜﺎﺒﺘﺔ ﻭﺇﺸﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ‬

‫ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﻭﺩﻭﺍل ﺠﺒﺭﻴﺔ ﻭﺩﻭﺍل ﺃﺨﺭﻯ ﻭﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﻨﻁﻘﻴﺔ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﺇﺸﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻌﻼﻗﺎﺕ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 4-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﺍﻟﻤﺸﺭﻭﻁﺔ ‪Compute Variables If Cases‬‬ ‫ﻓﻲ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ‪ Compute Variables‬ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺘﺤﻭﻴل ‪. Transform‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪90‬‬

‫ﺍﻟﺩﻭﺍل ‪ : Functions‬ﻭﻫﻨﺎﻙ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﻬﺎ ﻓﻲ‬ ‫ﺇﺠﺭﺍﺀ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﻭﻫﻲ‪:‬‬

‫‪ .1‬ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻟﺠﺒﺭﻴﺔ ‪: Arithmetic Functions‬‬ ‫)‪ : ABS(numexpr‬ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻘﺔ ﻟﻘﻴﻡ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ‪.‬‬

‫)‪ : ARSIN(numexpr‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻡ ﺯﻭﺍﻴﺎ ﺠﻴﺒﻬﺎ ‪ sin-1‬ﻤﺴﺎﻭﻴﺎ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻌﻴﻨﺔ‪.‬‬

‫)‪ : ARTAN(numexpr‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻡ ﺯﻭﺍﻴﺎ ﺠﻴﺒﻬﺎ ‪ sin-1‬ﻤﺴﺎﻭﻴﺎ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻌﻴﻨﺔ‪.‬‬

‫)‪ : COS(radians‬ﺠﻴﺏ ﺘﻤﺎﻡ ‪ cosin‬ﺯﻭﺍﻴﺎ ﻤﺤﺩﺩﺓ ‪.‬‬

‫)‪ : EXP(numexpr‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﻌﺩﺩ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ‪ e‬ﻤﺭﻓﻭﻋﹰﺎ ﻷﺱ ﻤﺤﺩﺩ‪.‬‬

‫)‪ : LN(numexpr‬ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻡ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ‪ ln‬ﻟﻘﻴﻡ ﻤﻌﻴﻨﺔ )ﺃﻱ ﻟﻸﺴﺎﺱ ‪. ( e‬‬

‫)‪ : LG10(numexpr‬ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻡ ﺍﻟﻤﻌﺘﺎﺩ ‪ log‬ﻟﻘﻴﻡ ﻤﻌﻴﻨﺔ )ﺃﻱ ﻟﻸﺃﺴﺎﺱ ‪.(10‬‬

‫)‪ : MOD(nexp,modls‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻤﻌﺎﻤل ‪ mod‬ﻋﻨﺩ ﻗﺴﻤﺔ ‪ nexp‬ﻋﻠﻰ ‪. modls‬‬

‫)‪ : RND(numexpr‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺘﻘﺭﻴﺒﻴﺔ ﻷﻗﺭﺏ ﻋﺩﺩ ﺼﺤﻴﺢ‪.‬‬

‫)‪ : SIN(radians‬ﺠﻴﺏ ‪ sin‬ﺯﻭﺍﻴﺎ ﻤﺤﺩﺩﺓ ‪.‬‬

‫)‪ : SQRT(numexpr‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﺠﺫﺭ ﺍﻟﺘﺭﺒﻴﻌﻲ ﻟﻘﻴﻡ ﻤﻭﺠﺒﺔ‪.‬‬ ‫)‪ : TRUNC(numexpr‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﺍﻷﻋﺩﺍﺩ ﺍﻟﺼﺤﻴﺤﺔ ﻟﻠﻘﻴﻡ ﺒﻌﺩ ﺍﺴﺘﺒﻌﺎﺩ ﺍﻟﻜﺴﻭﺭ‪.‬‬

‫‪ .2‬ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻟﺘﺤﻭﻴﻠﻴﺔ ‪: Conversion Functions‬‬ ‫)‪ : NUMBER(strexpr,format‬ﺘﻘﻭﻡ ﺒﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ ‪ strexpr‬ﺇﻟﻰ‬ ‫ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﺒﻁﻭل ﻤﺴﺎ ٍﻭ ‪. format‬‬

‫)‪ : STRING(numexpr,format‬ﺘﻘﻭﻡ ﺒﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻜﻤﻲ ‪ numexpr‬ﺫﻭ‬

‫ﺍﻟﻁﻭل ﺍﻟﻤﺴﺎﻭﻱ ‪ format‬ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪91‬‬

‫‪ .3‬ﺩﻭﺍل ﺍﻟﺘﺎﺭﻴﺦ ﻭﺍﻟﻭﻗﺕ ‪: Date and Time Functions‬‬ ‫)‪ : CTIME.DAYS(timevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﻋﺩﺩ ﺍﻷﻴﺎﻡ ﻓﻲ ﻓﺘﺭﺍﺕ ﻤﺤﺩﺩﺓ‪.‬‬ ‫)‪ : CTIME.HOURS(timevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺴﺎﻋﺎﺕ ﻓﻲ ﻓﺘﺭﺍﺕ ﻤﺤﺩﺩﺓ‪.‬‬ ‫)‪ : CTIME.MINUTES(timevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺩﻗﺎﺌﻕ ﻓﻲ ﻓﺘﺭﺍﺕ ﻤﺤﺩﺩﺓ‪.‬‬ ‫)‪ : CTIME.SECONDS(timevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺜﻭﺍﻨﻲ ﻓﻲ ﻓﺘﺭﺍﺕ ﻤﺤﺩﺩﺓ‪.‬‬ ‫)‪ : DATE.DMY(day,month,year‬ﺘﺤﻭل ﺜﻼﺙ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻜﻤﻴﺔ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﺘﻤﺜل‬

‫ﺍﻟﻴﻭﻡ ﻭﺍﻟﺸﻬﺭ ﻭﺍﻟﺴﻨﺔ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‪.‬‬

‫)‪ : DATE.MDY(month,day,year‬ﺘﺤﻭل ﺜﻼﺙ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻜﻤﻴﺔ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﺘﻤﺜل‬

‫ﺍﻟﺸﻬﺭ ﻭﺍﻟﻴﻭﻡ ﻭﺍﻟﺴﻨﺔ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‪.‬‬

‫)‪ : : DATE.MOYR(month,year‬ﺘﺤﻭل ﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻜﻤﻴﻴﻥ ﺼﺤﻴﺤﻴﻥ ﻴﻤﺜﻼﻥ‬

‫ﺍﻟﺸﻬﺭ ﻭﺍﻟﺴﻨﺔ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‪.‬‬

‫)‪ : DATE.QYR(quarter,year‬ﺘﺤﻭل ﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻜﻤﻴﻴﻥ ﺼﺤﻴﺤﻴﻥ ﻴﻤﺜﻼﻥ ﺍﻟﻔﺼل‬ ‫ﻭﺍﻟﺴﻨﺔ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‪.‬‬

‫)‪ : DATE.WKYR(weeknum,year‬ﺘﺤﻭل ﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻜﻤﻴﻴﻥ ﺼﺤﻴﺤﻴﻥ ﻴﻤﺜﻼﻥ‬

‫ﺭﻗﻡ ﺍﻷﺴﺒﻭﻉ ﻭﺍﻟﺴﻨﺔ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‪.‬‬

‫)‪ : DATE.YRDAY(year,daynum‬ﺘﺤﻭل ﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻜﻤﻴﻴﻥ ﺼﺤﻴﺤﻴﻥ ﻴﻤﺜﻼﻥ‬

‫ﺍﻟﺴﻨﺔ ﻭﺭﻗﻡ ﺍﻟﻴﻭﻡ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻨﺔ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‪.‬‬

‫)‪ : TIME.DAYS(days‬ﺘﺤﻭل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﺼﺤﻴﺢ ﻴﻤﺜل ﻋﺩ ﺍﻷﻴﺎﻡ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪92‬‬

‫)‪ :TIME.HMS(hours,min,sec‬ﺘﺤﻭل ﺜﻼﺙ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻜﻤﻴﺔ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﻥ ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‪.‬‬ ‫ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﻓﺘﺭﺓ ﺯﻤﻨﻴﺔ ﻤﻜﻭﻨﺔ ﻤﻥ ﺴﺎﻋﺎﺕ ﻭﺩﻗﺎﺌﻕ ﻭﺜﻭﺍ ٍ‬

‫)‪ : XDATE.DATE(datevalue‬ﺘﺤﻭل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ ﺇﻟﻰ‬ ‫ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ ﺒﺎﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩﻫﺎ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‪.‬‬

‫)‪ : XDATE.HOUR(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺴﺎﻋﺎﺕ ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬ ‫)‪ : XDATE.JDAY(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﻴﻭﻡ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻨﺔ )ﺒﻴﻥ ‪ 1‬ﻭ ‪ (366‬ﻤﻥ‬

‫ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬

‫)‪ : XDATE.MDAY(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﻴﻭﻡ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻬﺭ )ﺒﻴﻥ ‪ 1‬ﻭ ‪ (31‬ﻤﻥ‬

‫ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬

‫)‪ : XDATE.MINUTE(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﺩﻗﻴﻘﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﺎﻋﺔ ) ﺒﻴﻥ ‪ 0‬ﻭ‬ ‫‪ (59‬ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬ ‫)‪ : XDATE.MONTH(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﺸﻬﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻨﺔ )ﺒﻴﻥ ‪ 1‬ﻭ ‪(12‬‬ ‫ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬

‫)‪ : XDATE.QUARTER(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﻔﺼل )ﺍﻟﺭﺒﻊ ﺴﻨﺔ( ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻨﺔ‬

‫)ﺒﻴﻥ ‪ 1‬ﻭ ‪ (4‬ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬

‫)‪ :XDATE.SECOND(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺩﻗﻴﻘﺔ )ﺒﻴﻥ ‪ 0‬ﻭ ‪(60‬‬ ‫ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬ ‫)‪ : XDATE.TDAY(timevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﻴﻭﻡ ﻜﻌﺩﺩ ﺼﺤﻴﺢ ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ‬

‫ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺍﻟﻭﻗﺕ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪93‬‬

‫)‪ : XDATE.TIME(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ ﻤﻨﺫ ﻤﻨﺘﺼﻑ ﺍﻟﻠﻴل ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬

‫)‪ : XDATE.WEEK(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻷﺴﺒﻭﻉ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻨﺔ )ﺒﻴﻥ ‪ 1‬ﻭ ‪(53‬‬ ‫ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬

‫)‪ : XDATE.WKDAY(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﻴﻭﻡ ﻓﻲ ﺍﻷﺴﺒﻭﻉ )ﺒﻴﻥ ‪ 1‬ﻭ ‪(7‬‬ ‫ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬ ‫)‪ : XDATE.YEAR(datevalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﺴﻨﺔ )ﻜﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﺃﺭﺒﻌﺔ ﺃﺭﻗﺎﻡ(‬

‫ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺘﺎﺭﻴﺦ‪.‬‬

‫)‪ : YRMODA(year,month,day‬ﺘﻌﻁﻲ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﻴﻭﻡ ﻤﻨﺫ ‪ 15‬ﺃﻜﺘﻭﺒﺭ ‪ 1582‬ﺤﺘﻰ‬ ‫ﺍﻟﺘﺎﺭﻴﺦ ﺍﻟﻤﺤﺩﺩ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ ﻭﺍﻟﺫﻱ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻋﻠﻰ ﺼﻭﺭﺓ ﺜﻼﺙ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻜﻤﻴﺔ‬ ‫ﺼﺤﻴﺤﺔ‪.‬‬

‫‪ .4‬ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻌﺎﺕ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻟﻴﺔ ‪: Cumulative Distribution Functions‬‬ ‫)‪ : CDF.BERNOULLI(quant, prob‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ‬ ‫ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺒﻴﺭﻨﻭﻟﻲ ‪ Bernoulli distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺔ ‪ p=prob‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ‬

‫ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.BETA(quant, shape1, shape2‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ‬

‫ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺒﻴﺘﺎ ‪ Beta distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ shape1‬ﻭ ‪ shape2‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ‬ ‫ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.BINOM(quant, n, prob‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ‬

‫ﺫﺍﺕ ﺍﻟﺤﺩﻴﻥ ‪ Binomial distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ n‬ﻭ ‪ prob‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ‬ ‫ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪94‬‬

‫)‪ : CDF.CAUCHY(quant, loc, scale‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ‬ ‫ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻜﻭﺸﻲ ‪ Cauchy distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ loc‬ﻭ ‪ scale‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ‬ ‫ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.CHISQ(quant, df‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻜﺎﻱ‬

‫ﺴﻜﻭﻴﺭ ‪ Chi-square distribution‬ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺔ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ df‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ‬ ‫ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬ ‫)‪ : CDF.EXP(quant, shape‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻷﺴﻲ‬

‫‪ exponential distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺔ ‪ shape‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.F(quant, df1, df2‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ "‪- "F‬‬

‫‪ - the F distribution‬ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺔ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ df1‬ﻭ ‪ df2‬ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل‬ ‫ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.GAMMA(quant, shape, scale‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ‬

‫ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺠﺎﻤﺎ ‪ The Gamma distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ shape‬ﻭ ‪ scale‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ‬

‫ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.GEOM(quant, prob‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ‬

‫ﺍﻟﻬﻨﺩﺴﻲ ‪ The Geometric distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺔ ‪ p=prob‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ‬

‫ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.HYPER(quant, total, sample, hits‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ‬

‫ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻬﺎﻴﺒﺭﺠﻴﻭﻤﺘﺭﻱ ‪ The Hyper-geometric distribution‬ﺒﺎﻟﻤﻌﺎﻟﻡ‬ ‫‪ total‬ﻭ ‪ sample‬ﻭ ‪ hits‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪95‬‬

‫)‪ : CDF.LAPLACE(quant, mean, scale‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ‬ ‫ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻻﺒﻼﺱ ‪ The Laplace distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ mean‬ﻭ ‪ scale‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ‬

‫ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.LOGISTIC(quant, mean, scale‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ‬

‫ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻴﻙ ‪ logistic distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ mean‬ﻭ ‪ scale‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل‬ ‫ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.LNORMAL(quant, a, b‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ‬ ‫ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ‪ log-normal distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ a‬ﻭ ‪ b‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ‬

‫ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.NEGBIN(quant, thresh, prob‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ‬

‫ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﺤﺩﻴﻥ ﺍﻟﺴﺎﻟﺏ ‪ Negative binomial distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ thresh‬ﻭ‬ ‫‪ prob‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬ ‫)‪ : CDFNORM(zvalue‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ‬ ‫ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ‪ standard normal distribution‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪.zvalue‬‬

‫)‪ : CDF.NORMAL(quant, mean, stddev‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ‬

‫ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ‪ The Normal distribution‬ﺒﺘﻭﻗﻊ ‪ mean‬ﻭﺘﺒﺎﻴﻥ ‪stddev‬‬

‫ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.PARETO(quant, threshold, shape‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ‬

‫ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺒﺎﺭﻴﺘﻭ ‪ The Pareto distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ threshold‬ﻭ ‪ shape‬ﻗﻴﻤﺔ‬

‫ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.POISSON(quant, mean‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ‬

‫ﺒﻭﺍﺴﻭﻥ ‪ Poisson distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺔ ‪ mean‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ‬ ‫‪. quant‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪96‬‬

‫)‪ : CDF.T(quant, df‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ "ﺘﻭﺯﻴﻊ ‪، ”t‬‬

‫“‪ ”t-distribution‬ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺔ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ df‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪.quant‬‬

‫)‪ : CDF.UNIFORM(quant, min, max‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ‬

‫ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻤﻨﺘﻅﻡ ‪ The uniform distribution‬ﺒﺤﺩ ﺃﺩﻨﻰ ‪ min‬ﻭﺤﺩ ﺃﻋﻠﻰ ‪ max‬ﻗﻴﻤﺔ‬

‫ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : CDF.WEIBULL(quant, a, b‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ‬

‫ﻭﻴﺒﻭل ‪ The Weibull distribution‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ a‬ﻭ ‪ b‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ‬

‫‪. quant‬‬

‫)‪ : NCDF.BETA(quant, shape1, shape2, nc‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ‬

‫ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺒﻴﺘﺎ ﻏﻴﺭ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻱ ‪ Non-central beta distribution‬ﺒﺎﻟﻤﻌﺎﻟﻡ‬

‫‪ shape1‬ﻭ ‪ shape2‬ﻭ ‪ nc‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : NCDF.CHISQ(quant, df,nc‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ‬

‫ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ﻏﻴﺭ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻱ ‪ Non-central chi-square distribution‬ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ‬

‫ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ ‪ df‬ﻭﻤﻌﺎﻤل ﻋﺩﻡ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ‪ nc‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : NCDF.F(quant, df1, df2,nc‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ‪F‬‬

‫ﻏﻴﺭ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻱ ‪ Non-central F distribution‬ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ ‪ df1‬ﻭ ‪ df2‬ﻭﻤﻌﺎﻤل‬ ‫ﻋﺩﻡ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ‪ nc‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ : NCDF.T(quant, df,nc‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﺄﺨﺫ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ‪ t‬ﻏﻴﺭ‬

‫ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻱ ‪ Non-central t distribution‬ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ ‪ df‬ﻭﻤﻌﺎﻤل ﻋﺩﻡ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ‬

‫‪ nc‬ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. quant‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪97‬‬

‫‪ .5‬ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺤﺭﺠﺔ ﻟﻠﺘﻭﺯﻴﻌﺎﺕ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻟﻴﺔ ‪Inverse Distribution‬‬ ‫‪: Functions‬‬ ‫)‪ : IDF.BETA(prob, shape1, shape2‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺒﻴﺘﺎ‬

‫‪ Beta‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ shape1‬ﻭ ‪ shape2‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪.prob‬‬

‫)‪ : IDF.CAUCHY(prob, loc, scale‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻜﻭﺸﻲ‬

‫‪ Cauchy‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ loc‬ﻭ ‪ scale‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬ ‫)‪ : IDF.CHISQ(prob, df‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ‪chi-‬‬

‫‪ squre‬ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺔ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ df‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬ ‫)‪ : IDF.EXP(prob, shape‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻷﺴﻲ‬ ‫‪ Exponential‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺔ ‪ shape‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬

‫)‪ : IDF.F(prob, df1, df2‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ‪ F‬ﺒﻤﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺔ‬

‫ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ df1‬ﻭ ‪ df2‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬

‫)‪ : IDF.GAMMA(prob, shape, scale‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺠﺎﻤﺎ‬

‫‪ Gamma‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ shape‬ﻭ ‪ scale‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪.prob‬‬

‫)‪ :IDF.LAPLACE(prob, mean, scale‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻻﺒﻼﺱ‬

‫‪ Laplace‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ mean‬ﻭ ‪ scale‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬ ‫)‪ : IDF.LOGISTIC(prob, mean, scale‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ‬

‫ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻙ ‪ Logistic‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ mean‬ﻭ ‪ scale‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ‬ ‫ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬

‫)‪ : IDF.LNORMAL(prob, a, b‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ‬ ‫ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ‪ Log-normal‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ a‬ﻭ ‪ b‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ‬

‫‪. prob‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪98‬‬

‫)‪ : IDF.NORMAL(prob, mean, stddev‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ‬

‫ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ‪ The Normal‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ mean‬ﻭ ‪ stddev‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ‬ ‫ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬

‫)‪ : IDF.PARETO(prob, threshold, shape‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ‬

‫ﺒﺎﺭﻴﺘﻭ ‪ Pareto‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ threshold‬ﻭ ‪ shape‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ‬ ‫ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬ ‫)‪ : IDF.T(prob, df‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ‪ t‬ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺔ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ‪df‬‬

‫ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬

‫)‪ : IDF.UNIFORM(prob, min, max‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻤﻨﺘﻅﻡ‬

‫‪ Uniform‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ min‬ﻭ ‪ max‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬

‫)‪ : IDF.WEIBULL(prob, a, b‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻭﻴﺒﻭل‬ ‫‪ Weibull‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ a‬ﻭ ‪ b‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬ ‫)‪ : PROBIT(prob‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ‪Standard‬‬

‫‪ Normal Distribution‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺠﻌل ﺍﻻﺤﺘﻤﺎل ﺍﻟﺘﺭﺍﻜﻤﻲ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪. prob‬‬

‫‪ .6‬ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻟﻤﻨﻁﻘﻴﺔ ‪: Logical Functions‬‬ ‫)]‪ : RANGE(test,lo,hi[,lo,hi,...‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 1‬ﺃﻭ “‪ ”true‬ﺇﺫﺍ ﻭﻗﻌﺕ ﻗﻴﻤﺔ ‪test‬‬

‫ﺩﺍﺨل ﺇﺤﺩﻯ ﺍﻟﻔﺘﺭﺍﺕ )‪ ، (lo,hi‬ﺤﻴﺙ ﻴﻤﻜﻥ ﺇﻋﻁﺎﺀ ﻓﺘﺭﺓ ﻭﺍﺤﺩﺓ ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ‪ ،‬ﻭﻴﺠﺏ ﺃﻥ‬

‫ﺘﻜﻭﻥ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻜﻤﻴﺔ ﺃﻭ ﻭﺼﻔﻴﺔ ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻟﻁﻭل‪.‬‬

‫)]‪ : ANY(test,value[,value,...‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 1‬ﺃﻭ “‪ ”true‬ﺇﺫﺍ ﺘﻁﺎﺒﻘﺕ ﻗﻴﻤﺔ ‪test‬‬

‫ﻤﻊ ﺃﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ‪ ، value‬ﺤﻴﺙ ﻴﻤﻜﻥ ﺇﻋﻁﺎﺀ ﻗﻴﻤﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ‪ ،‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪0‬‬

‫ﺇﺫﺍ ﻟﻡ ﺘﺘﻁﺎﺒﻕ ﻤﻊ ﺃ[ ﻤﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪99‬‬

‫‪ .7‬ﺩﻭﺍل ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪: Missing Value Functions‬‬ ‫)]‪ : NMISS(variable[,...‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ)ﺍﺕ( ‪،variable‬‬ ‫ﻭﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺄﺨﺫ ‪ variable‬ﺍﺴﻡ ﻷﺤﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﻭﺭﻗﺔ ﺍﻟﻌﻤل ﻋﻠﻰ ﺍﻷﻗل‪.‬‬

‫)‪ : MISSING(variable‬ﻭﻫﻲ ﺩﺍﻟﺔ ﻤﻨﻁﻘﻴﺔ ﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 1‬ﺃﻭ “‪ ”true‬ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺫﻭ ﺍﻻﺴﻡ ‪ variable‬ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪.‬‬

‫)‪ : SYSMIS(numvar‬ﻭﻫﻲ ﺩﺍﻟﺔ ﻤﻨﻁﻘﻴﺔ ﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 1‬ﺃﻭ “‪ ”true‬ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ "ﺍﻟﻜﻤﻲ" ﺫﻭ ﺍﻻﺴﻡ ‪ numvar‬ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻅﺎﻡ ‪.‬‬

‫)‪ : VALUE(variable‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ variable‬ﺴﻭﺍﺀ ﻜﺎﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﻜﻤﻲ ﺃﻭ ﻭﺼﻔﻲ ﻤﻊ ﺇﻫﻤﺎل ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ‪.‬‬

‫‪ .8‬ﺩﻭﺍل ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ‪: Random Variable Functions‬‬ ‫ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﹰﺎ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺘﺘﺒﻊ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻌﺎﺕ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻟﻴﺔ‬

‫ﺍﻟﻤﺤﺩﺩﺓ‪ ،‬ﻭﺍﻟﻘﻴﻡ ﺒﺩﺍﺨل ﺍﻷﻗﻭﺍﺱ ﻫﻲ ﻤﻌﺎﻟﻡ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻌﺎﺕ‪ ،‬ﻭﺇﺫﺍ ﺭﻏﺒﺕ ﻓﻲ ﺘﻜﺭﺍﺭ‬

‫ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺴﻼﺴل ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﻭﻟﻜﻥ ﻴﻔﻀل ﺘﻐﻴﻴﺭ ﺍﻟﺒﺫﻭﺭ ‪seeds‬‬

‫ﻗﺒل ﻜل ﺴﻠﺴﻠﺔ ﺤﺘﻰ ﻻ ﺘﻜﺭﺭ ﺍﻟﺴﻠﺴﻠﺔ ﻨﻔﺴﻬﺎ ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﻡ ﻤﻥ ﺨﻼل ﻗﺎﺌﻤﺔ‬ ‫ﺤﻭل ‪ Transform‬ﻓﻲ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻭﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ ‪Random Number Seed‬‬

‫ﻟﺘﻅﻬﺭ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺼﻐﻴﺭﺓ ﻴﻤﻜﻥ ﻤﻥ ﺨﻼﻟﻬﺎ ﺘﻐﻴﻴﺭ ﺍﻟﺒﺫﻭﺭ ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﺃﻭ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ﺒﻁﺭﻴﻘﺔ‬

‫ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﻜﻤﺎ ﺒﺎﻟﺸﻜل‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 5-3‬ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﺒﺫﻭﺭ ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻟﻤﻭﻟﺩﺓ ﻟﻸﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻴﺔ‪.‬‬

100

‫( ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬3)

. stddev ‫ ﻭﺍﻨﺤﺭﺍﻑ ﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬0 ‫ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﺒﺘﻭﻗﻊ‬: NORMAL(stddev) . prob ‫ ﺒﺎﺤﺘﻤﺎل‬Bernoulli ‫ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺒﻴﺭﻨﻭﻟﻲ‬: RV.BERNOULLI(prob)

. shape2 ‫ ﻭ‬shape1 ‫ ﺒﻤﻌﺎﻟﻡ‬Beta ‫ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺒﻴﺘﺎ‬: RV.BETA(shape1, shape2)

. prob ‫ ﻭ‬n ‫ ﺒﻤﻌﺎﻟﻡ‬Binomial ‫ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﺤﺩﻴﻥ‬: RV.BINOM(n, prob)

. scale ‫ ﻭ‬loc ‫ ﺒﻤﻌﺎﻟﻡ‬Cauchy ‫ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻜﻭﺸﻲ‬: RV.CAUCHY(loc, scale) . df ‫ ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺔ‬Chi-square ‫ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ‬: RV.CHISQ(df)

.shape ‫ ﺒﻤﻌﻠﻤﺔ‬Exponential distribution ‫ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻷﺴﻲ‬: RV.EXP(shape) . df2 ‫ ﻭ‬df1 ‫ ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺔ‬F ‫ ﺘﻭﺯﻴﻊ‬: RV.F(df1, df2)

.shape2 ‫ ﻭ‬shape1 ‫ ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ‬Gamma ‫ ﺠﺎﻤﺎ‬: RV.GAMMA(shape, scale) . prob ‫ ﺒﻤﻌﻠﻤﺔ‬Geometric ‫ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻬﻨﺩﺴﻲ‬: RV.GEOM(prob)

Hyper-geometric ‫ ﺍﻟﻬﺎﻴﺒﺭﺠﻴﻭﻤﺘﺭﻱ‬: RV.HYPER(total, sample, hits)

. hits ‫ ﻭ‬sample ‫ ﻭ‬total ‫ﺒﻤﻌﺎﻟﻡ‬

. scale ‫ ﻭ‬mean ‫ ﺒﻤﻌﺎﻟﻡ‬Laplace ‫ ﻻﺒﻼﺱ‬: RV.LAPLACE(mean, scale)

.scale ‫ ﻭ‬mean ‫ ﺒﻤﻌﺎﻟﻡ‬Logistic ‫ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻙ‬: RV.LOGISTIC(mean, scale) . b ‫ ﻭ‬a ‫ ﺒﻤﻌﺎﻟﻡ‬log-normal ‫ ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ‬: RV.LNORMAL(a, b)

negative binomial ‫ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﺤﺩﻴﻥ ﺍﻟﺴﺎﻟﺏ‬: RV.NEGBIN(threshold, prob)

. prob ‫ ﻭ‬threshold ‫ﺒﺎﻟﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ‬

mean ‫ ﺒﻤﺘﻭﺴﻁ‬normal ‫ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ‬: RV.NORMAL(mean, stddev)

. stddev ‫ﻭﺍﻨﺤﺭﺍﻑ ﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬

‫ ﺒﺎﻟﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ‬Pareto ‫ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺒﺎﺭﻴﺘﻭ‬: RV.PARETO(threshold, shape)

. shape ‫ ﻭ‬threshold

. mean ‫ ﺒﻤﻌﻠﻤﺔ‬Poisson ‫ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺒﻭﺍﺴﻭﻥ‬: RV.POISSON(mean) . df ‫ ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺔ‬t ‫ ﺘﻭﺯﻴﻊ‬: RV.T(df)

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪101‬‬

‫)‪ : RV.UNIFORM(min, max‬ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻤﻨﺘﻅﻡ ‪ uniform‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ min‬ﻭ‬

‫‪. max‬‬

‫)‪ : RV.WEIBULL(a, b‬ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻭﻴﺒﻭل ‪ Weibull‬ﺒﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ ‪ a‬ﻭ ‪. b‬‬

‫)‪ : UNIFORM(max‬ﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻤﻨﺘﻅﻡ ‪ uniform‬ﺒﻴﻥ ‪ 0‬ﻭ ‪ ) max‬ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ‬

‫ﺴﺎﻟﺒﺔ ( ‪.‬‬

‫‪ .9‬ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ‪: Statistical Functions‬‬ ‫)]‪CFVAR(numexpr,numexpr[,...‬‬

‫‪:‬‬

‫ﺘﻌﻁﻲ‬

‫ﻗﻴﻤﺔ‬

‫ﻤﻌﺎﻤل‬

‫ﺍﻻﺨﺘﻼﻑ‬

‫‪) coefficient of variation‬ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻤﻘﺴﻭﻤﹰﺎ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁ( ﻭﺫﻟﻙ‬ ‫ﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ ‪.‬‬

‫)‪ : LAG(variable‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ ، variable‬ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ‬ ‫ﺍﻷﻭﻟﻰ ﺘﻜﻭﻥ ﻓﺎﺭﻏﺔ ﺃﻱ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻅﺎﻡ ‪.‬‬

‫)‪ : LAG(variable,ncases‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺴﺒﻕ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﺍﻟﺤﺎﻟﻴﺔ ﺒﻌﺩﺩ‬ ‫ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪ ncases‬ﻭﺫﻟﻙ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ ، variable‬ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﺘﻜﻭﻥ‬

‫ﻗﻴﻤﹰﺎ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻅﺎﻡ ‪.‬‬ ‫)]‪ : MAX(value,value[,...‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻘﺼﻭﻯ ﻤﻥ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ‪.‬‬ ‫)]‪ : MEAN(numexpr,numexpr[,...‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ‪the arithmetic‬‬

‫‪ mean‬ﻟﻠﻘﻴﻡ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ‪.‬‬

‫)]‪ : MIN(value,value[,...‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺼﻐﺭﻯ ﻤﻥ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ‪.‬‬ ‫)]‪ : NVALID(variable[,...‬ﺘﻌﻁﻲ ﻋﺩﺩ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ variable‬ﻤﺴﺘﺒﻌﺩﹰﺍ ﻤﻨﻬﺎ‬ ‫ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪. missing values‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪102‬‬

‫)]‪ : SD(numexpr,numexpr[,...‬ﺘﻌﻁﻲ ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ‪the standard‬‬

‫‪ deviation‬ﻟﻠﻘﻴﻡ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ‪.‬‬

‫)]‪ : SUM(numexpr,numexpr[,...‬ﺘﻌﻁﻲ ﻤﺠﻤﻭﻉ ‪ the sum‬ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ‪.‬‬ ‫)]‪ : VARIANCE(numexpr,numexpr[,...‬ﺘﻌﻁﻲ ﺘﺒﺎﻴﻥ ‪ the variance‬ﺍﻟﻘﻴﻡ‬

‫ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ ‪.‬‬

‫‪.10‬‬

‫ﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻟﻨﺼﻴﺔ ‪: String Functions‬‬

‫)]‪ : CONCAT(strexpr,strexpr[,...‬ﻴﻀﻊ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ‬ ‫ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺼﻔﻲ ﻭﺍﺤﺩ )ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﻴﻌﺭﻑ ﻤﺴﺒﻘﹰﺎ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻪ ﻭﺼﻔﻲ( ‪.‬‬ ‫)‪ : INDEX(haystack,needle‬ﺘﻌﻁﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻜﻤﻴﹰﺎ ﻴﻤﺜل ﺭﻗﻡ ﺍﻟﺤﺭﻑ ﻓﻲ ﻗﻴﻤﺔ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ haystack‬ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺒﺩﺃ ﻤﻨﻪ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ ، needle‬ﻭﻴﻌﻁﻲ ‪ 0‬ﺇﺫﺍ ﻟﻡ ﺘﻘﻊ‬ ‫ﺤﺭﻭﻑ ﺍﻟﻜﻠﻤﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ needle‬ﺩﺍﺨل ﺍﻟﻜﻠﻤﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪. haystack‬‬

‫)‪ : INDEX(haystack,needle,divisor‬ﻤﺜل ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﺇﻟﻰ ﺃﻨﻪ ﻴﺘﻡ‬

‫ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ needle‬ﺇﻟﻰ ﺃﻗﺴﺎﻡ ﻋﺩﺩ ﺤﺭﻭﻓﻬﺎ ﻴﺴﺎﻭﻱ ‪ ، divisor‬ﻭﻴﺠﺏ‬ ‫ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ‪ divisor‬ﻋﺩﺩ ﺼﺤﻴﺢ ﻭﻤﻀﺎﻋﻔﺎﺘﻪ ﻴﺴﺎﻭﻱ ﻋﺩﺩ ﺤﺭﻭﻑ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬

‫‪ needle‬ﺒﺩﻭﻥ ﻜﺴﻭﺭ‪.‬‬

‫)‪ : LOWER(strexpr‬ﺘﺤﻭل ﺍﻟﺤﺭﻭﻑ ﺍﻟﻜﺒﻴﺭﺓ ‪ uppercase letters‬ﻓﻲ ﻗﻴﻡ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ strexpr‬ﺇﻟﻰ ﺤﺭﻭﻑ ﺼﻐﻴﺭﺓ ‪. lowercase letters‬‬

‫)‪ : LPAD(strexpr,length‬ﺘﻌﻁﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺼﻔﻲ ﻤﻭﺴﻊ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ‬ ‫‪ strexpr‬ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺈﻀﺎﻓﺔ ﻤﺴﺎﻓﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻴﺴﺎﺭ ﻟﻴﺼﺒﺢ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩ ﻤﻜﻭﻥ ﻤﻥ‬

‫ﺤﺭﻭﻑ ﻋﺩﺩﻫﺎ ‪ length‬ﺤﺭﻑ ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪103‬‬

‫)‪ : LPAD(strexpr,length,char‬ﻤﺜل ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻭﻟﻜﻥ ﺘﻀﻴﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻴﺴﺎﺭ‬ ‫ﻻ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺴﺎﻓﺔ ‪ ،‬ﻭﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺤﺭﻑ‬ ‫ﺍﻟﺤﺭﻭﻑ ﺍﻟﻤﻌﺭﻓﺔ ﺒﺎﻟﺤﺭﻑ ‪ char‬ﺒﺩ ﹰ‬

‫ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ " " ‪.‬‬

‫)‪ : LTRIM(strexpr‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ ﺒﻌﺩ ﺤﺫﻑ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﺴﺎﻓﺎﺕ ﻤﻥ‬

‫ﻴﺴﺎﺭ ﺍﻟﻘﻴﻡ‪.‬‬

‫)‪ : LTRIM(strexpr,char‬ﻤﺜل ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻭﻟﻜﻥ ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ‬

‫ﺒﻌﺩ ﺤﺫﻑ ﺍﻟﺤﺭﻑ ﺍﻹﻀﺎﻓﻲ ﺍﻟﻤﻜﺭﺭ ﻋﻠﻰ ﻴﺴﺎﺭ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻭﺍﻟﻤﻌﺭﻓﺔ ﺒﻴﻥ ﻗﻭﺴﻴﻥ ﻓﻲ ‪.char‬‬ ‫)‪ : LENGTH(strexpr‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﻁﻭل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ ‪ strexpr‬ﺍﻟﻤﻌﺭﻑ ﺴﺎﺒﻘﹰﺎ ‪،‬‬

‫ﻭﻟﻠﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﻁﻭل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺩﻭﻥ ﺍﻟﻤﺴﺎﻓﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻘﺩﻤﺔ ﺍﺴﺘﺨﺩﻡ ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺒﺔ‬

‫‪. RTRIM(strexpr)))LENGTH‬‬

‫)‪ : RINDEX(haystack,needle‬ﺘﻌﻁﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭﹰﺍ ﻜﻤﻴﹰﺎ ﻴﻤﺜل ﺭﻗﻡ ﺍﻟﺤﺭﻑ ﻓﻲ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ haystack‬ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺒﺩﺃ ﻤﻨﻪ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ needle‬ﻟﻠﻤﺭﺓ ﺍﻷﺨﻴﺭﺓ ‪،‬‬ ‫ﻭﻴﻌﻁﻲ ‪ 0‬ﺇﺫﺍ ﻟﻡ ﺘﻘﻊ ﺍﻟﻜﻠﻤﺔ ﻓﻲ ‪ needle‬ﺩﺍﺨل ﺍﻟﻜﻠﻤﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪. haystack‬‬

‫)‪ : RINDEX(haystack,needle,divisor‬ﻤﺜل ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﺇﻟﻰ ﺃﻨﻪ‬

‫ﻴﺘﻡ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ needle‬ﺇﻟﻰ ﺃﻗﺴﺎﻡ ﻋﺩﺩ ﺤﺭﻭﻓﻬﺎ ﻴﺴﺎﻭﻱ ‪، divisor‬‬ ‫ﻭﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ‪ divisor‬ﻋﺩﺩ ﺼﺤﻴﺢ ﻭﻤﻀﺎﻋﻔﺎﺘﻪ ﻴﺴﺎﻭﻱ ﻋﺩﺩ ﺤﺭﻭﻑ ﻗﻴﻤﺔ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ needle‬ﺒﺩﻭﻥ ﻜﺴﻭﺭ‪.‬‬

‫)‪ : RPAD(strexpr,length‬ﺘﻌﻁﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺼﻔﻲ ﻤﻭﺴﻊ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ‬

‫‪ strexpr‬ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺈﻀﺎﻓﺔ ﻤﺴﺎﻓﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ ﻟﻴﺼﺒﺢ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩ ﻤﻜﻭﻥ ﻤﻥ‬

‫ﺤﺭﻭﻑ ﻋﺩﺩﻫﺎ ‪ length‬ﺤﺭﻑ ‪.‬‬

‫)‪ : RPAD(strexpr,length,char‬ﻤﺜل ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻭﻟﻜﻥ ﺘﻀﻴﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ‬ ‫ﻻ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺴﺎﻓﺔ ‪ ،‬ﻭﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺤﺭﻑ‬ ‫ﺍﻟﺤﺭﻭﻑ ﺍﻟﻤﻌﺭﻓﺔ ﺒﺎﻟﺤﺭﻑ ‪ char‬ﺒﺩ ﹰ‬

‫ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻘﻭﺴﻴﻥ " " ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪104‬‬

‫)‪ : RTRIM(strexpr‬ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ ﺒﻌﺩ ﺤﺫﻑ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﺴﺎﻓﺎﺕ ﻤﻥ‬

‫ﻴﻤﻴﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ‪.‬‬

‫)‪ : RTRIM(strexpr,char‬ﻤﺜل ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻭﻟﻜﻥ ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ‬

‫ﺒﻌﺩ ﺤﺫﻑ ﺍﻟﺤﺭﻑ ﺍﻹﻀﺎﻓﻲ ﺍﻟﻤﻜﺭﺭ ﻋﻠﻰ ﻴﻤﻴﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻭﺍﻟﻤﻌﺭﻓﺔ ﺒﻴﻥ ﻗﻭﺴﻴﻥ ﻓﻲ ‪.char‬‬

‫)‪ : SUBSTR(strexpr,pos‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻤﻘﺎﻁﻊ ﻤﻥ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ ‪strexpr‬‬

‫ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺒﺩﺃ ﻤﻥ ﺍﻟﺤﺭﻑ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﺭﺘﻴﺒﻪ ‪) pos‬ﺭﻗﻡ ﺼﺤﻴﺢ( ﺇﻟﻰ ﻨﻬﺎﻴﺔ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪. strexpr‬‬ ‫)‪ : SUBSTR(strexpr,pos,length‬ﻭﺘﻌﻁﻲ ﺍﻟﻤﻘﺎﻁﻊ ﻤﻥ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ‬

‫‪ strexpr‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﺒﺩﺃ ﻤﻥ ﺍﻟﺤﺭﻑ ﺍﻟﺫﻱ ﻤﻭﻗﻌﻪ ‪) pos‬ﺭﻗﻡ ﺼﺤﻴﺢ( ﻓﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫‪ strexpr‬ﻭﺒﻁﻭل ﻴﺴﺎﻭﻱ ‪ length‬ﺤﺭﻑ ‪.‬‬

‫)‪ : UPCAS(strexpr‬ﺘﺤﻭل ﺍﻟﺤﺭﻭﻑ ﺍﻟﺼﻐﻴﺭﺓ ‪ lowercase letters‬ﻓﻲ ﻗﻴﻡ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ strexpr‬ﺇﻟﻰ ﺤﺭﻭﻑ ﻜﺒﻴﺭﺓ ‪.uppercase letters‬‬

‫‪ .2.3‬ﺗﺼﻨﻴﻒ ﻗﻴﻢ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ‪Recoding Variables :‬‬ ‫ﻜﺜﻴﺭ ﻤﻥ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻲ ﺘﺘﻁﻠﺏ ﺃﻥ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻭﻀﻊ‬ ‫ﺍﻟﺩﺭﺍﺴﺔ ﻋﻠﻰ ﻋﺩﺩ ﻗﻠﻴل ﻤﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻻﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﺒﻬﺎ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻋﻠﻰ ﻋﺩﺩ‬ ‫ﻼ ‪ ،‬ﻋﻨﺩ‬ ‫ﻜﺒﻴﺭ ﻤﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻴﺼﻌﺏ ﺇﺠﺭﺍﺀ ﺃﻱ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻷﻨﻭﺍﻉ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﻤﺒﺎﺸﺭﺓ ‪ ،‬ﻓﻤﺜ ﹰ‬ ‫ﻤﺤﺎﻭﻟﺔ ﺘﻜﻭﻴﻥ ﺠﺩﻭل ﺘﻜﺭﺍﺭﻱ ﻴﻤﺜل ﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﻗﻴﻡ ﻅﺎﻫﺭﺓ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻴﺼﻌﺏ ﺍﻻﺴﺘﻔﺎﺩﺓ‬

‫ﻼ ‪ ،‬ﺇﻻ ﺃﻨﻪ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻤﻜﻥ ﻤﻌﺎﻟﺠﺔ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﻤﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺇﺫﺍ ﺍﺤﺘﻭﻯ ﻋﻠﻰ ‪ 50‬ﻓﺌﺔ ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ ﻤﺜ ﹰ‬

‫ﺍﻟﻤﺸﻜﻠﺔ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺘﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻘﺎﺭﺒﺔ ﻭﺍﻻﺴﺘﻌﺎﻀﺔ ﻋﻨﻬﺎ ﺒﻘﻴﻡ ﻤﺤﺩﺩﺓ‪ ،‬ﺃﻱ ﺃﻥ‬

‫ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻻ ﺒﺩ ﻟﻪ ﻓﻲ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﺤﺎﻻﺕ ﻤﻥ ﺇﻋﻁﺎﺀ ﻋﺩﺩ ﻤﺤﺩﻭﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺃﻭ ﺍﻟﺭﻤﻭﺯ‬

‫ﻷﺤﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺫﺍﺕ ﻗﻴﻡ ﻜﺜﻴﺭﺓ ﻭﺫﻟﻙ ﻟﻘﻴﻡ ﺘﻘﻊ ﻓﻲ ﺤﺩﻭﺩ ﻓﺌﺎﺕ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪105‬‬

‫ﻭﻫﻨﺎﻙ ﺜﻼﺜﺔ ﺃﻭﺍﻤﺭ ﻟﻠﺘﺼﻨﻴﻑ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻘﻬﺎ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺒﻁﺭﻕ‬

‫ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬ﻜﺫﻟﻙ ﺘﻌﺘﺒﺭ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻜﺄﺤﺩ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪ ،‬ﻟﺫﻟﻙ ﺴﻨﺘﺤﺩﺙ‬

‫ﻋﻥ ﺠﻤﻴﻊ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﺇﻟﻰ ﺘﺭﺘﻴﺒﻬﺎ ﺒﺸﻲﺀ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﻔﺼﻴل ﻫﻨﺎ‪.‬‬

‫‪ .1‬ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪: Recode‬‬ ‫ﻭﻴﺘﻤﻴﺯ ﺍﻷﻤﺭ ‪ recode‬ﻋﻥ ﻏﻴﺭﻩ ﻤﻥ ﺃﻭﺍﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﻓﻲ ﺍﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ‬

‫ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻤﻥ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﻤﺩﻯ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻭﻀﻊ ﺍﻟﺩﺭﺍﺴﺔ ﺇﻟﻰ ﻓﺌﺎﺕ ﺒﺎﻟﻌﺩﺩ ﻭﺍﻟﻁﻭل‬

‫ﺍﻟﻤﻨﺎﺴﺒﻴﻥ ﻟﻁﺒﻴﻌﺔ ﺍﻟﺩﺭﺍﺴﺔ‪ ،‬ﻓﻬﻭ ﻟﻴﺱ ﺘﻠﻘﺎﺌﻲ ﺃﻭ ﺃﻭﺘﻭﻤﺎﺘﻴﻜﻲ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﺍﻟﺤﺎل ﻓﻲ ﺃﻭﺍﻤﺭ‬

‫ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﺒل ﻴﻌﻁﻲ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺩﺭﺠﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﺤﻜﻡ ﻭﺍﻟﺴﻴﻁﺭﺓ‪.‬‬ ‫ﺸﻜل ‪ : 5-3‬ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺘﻼﻤﻴﺫ ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﻗﺒل‬ ‫ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻭﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪Recode‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪106‬‬

‫ﻓﻌﻠﻰ ﺴﺒﻴل ﺍﻟﻤﺜﺎل‪ ،‬ﻟﻨﻔﺭﺽ ﺃﻥ ﻟﺩﻴﻨﺎ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﻟـ ‪ 20‬ﺘﻠﻤﻴﺫ ﻓﻲ ﻓﺼل ﻤﻌﻴﻥ‬

‫ﻭﺘﻘﻊ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺩﻯ ﻤﻥ ‪ 0‬ﺇﻟﻰ ‪) 100‬ﺸﻜل ‪ ، (5-3‬ﻓﺈﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺩﺭﺠﺔ ﺍﻟﻨﺠﺎﺡ ﻫﻲ ‪60‬‬

‫ﻓﺈﻨﻪ ﻗﺩ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻨﺎﺴﺏ ﺃﻥ ﻨﻌﻁﻲ ﺍﻟﺭﻤﺯ )‪ P (Pass‬ﻟﻠﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻭﺍﻟﺭﻤﺯ )‪F (Fail‬‬

‫ﻟﻠﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ‪ ،‬ﻭﻫﺫﻩ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻴﻤﻜﻥ ﺇﺘﻤﺎﻤﻬﺎ ﺒﺴﻬﻭﻟﺔ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪.Recode‬‬

‫ﻓﺒﻌﺩ ﺇﺩﺨﺎل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﺃﺤﺩﻫﻤﺎ ﻟﻠﺭﻗﻡ ﺍﻟﻤﺴﻠﺴل ﻟﻠﺘﻠﻤﻴﺫ ﻭﺍﻵﺨﺭ‬ ‫ﻟﺩﺭﺠﺘﻪ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﺍﻟﺒﺩﺀ ﻓﻲ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﺇﻋﺎﺩﺓ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺍﻟﻅﺎﻫﺭﺓ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ‪:‬‬ ‫• ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ ﺤﻭل ‪ Transform‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل‪.‬‬ ‫• ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪ Recode‬ﻟﻴﻅﻬﺭ ﺨﻴﺎﺭﻴﻥ ﺃﺤﺩﻫﻤﺎ‬ ‫ﻟﻠﺘﺼﻨﻴﻑ ﻓﻲ ﻨﻔﺱ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ ، Recode into Same Variables‬ﻭﺘﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ‬

‫ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻤﺤﺘﻭﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻘﺩﻴﻤﺔ ﺃﻱ ﺘﺴﺘﺒﺩل ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﺒﺎﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ‪،‬‬

‫ﻭﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺠﺩﻴﺩﺓ ‪Recode into different‬‬

‫‪ ، Variables‬ﻭﻴﻔﻀل ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺎﻓﻅ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ‪.‬‬ ‫ﺸﻜل ‪ : 6-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺠﺩﻴﺩ ‪Recode into Different Variables‬‬ ‫ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪Transform‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫•‬

‫‪107‬‬

‫ﺘﻔﺘﺢ ﺍﻵﻥ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺠﺩﻴﺩ ‪Recode into different Variables‬‬

‫ﻜﻤﺎ ﺘﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 6-3‬ﺃﻋﻼﻩ‪ ،‬ﻓﻴﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )ﺃﻭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ( ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺭﺍﺩ‬

‫ﺘﺼﻨﻴﻔﻪ ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺎﺨﺘﻴﺎﺭ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺇﺯﺍﺤﺘﻪ ﺒﺎﻟﺴﻬﻡ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ ‪،‬‬

‫ﺜﻡ ﻴﻜﺘﺏ ﺍﻻﺴﻡ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩ ﻟﻠﺘﺼﻨﻴﻑ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﻌﻠﻭﻱ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﺩﻟﻴﻠﻪ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ‬

‫ﻤﺭﻏﻭﺒﹰﺎ ﻓﻲ ﺘﻌﻴﻴﻥ ﺩﻟﻴل ﻟﻪ ‪ ،‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺇﺯﺍﺤﺘﻪ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺘﻐﻴﻴﺭ‬

‫‪ ، change‬ﻓﻴﻨﺘﻘل ﺍﻻﺴﻡ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻴﺴﺎﺭ ﻟﻴﻘﺎﺒل ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺘﻜﺭﺍﺭ‬

‫ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺃﺨﺭﻯ ﻓﻲ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺸﺭﻴﻁﺔ ﺃﻥ ﺘﺼﻨﻑ ﺠﻤﻴﻌﻬﺎ ﺒﻨﻔﺱ‬

‫ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ‪ ،‬ﻭﻴﺠﺩﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺃﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺨﻁﻭﺓ ﻟﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﻀﺭﻭﺭﻴﺔ ﻟﻭ ﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ‬

‫ﻓﻲ ﻨﻔﺱ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ ، Recode into Same Variables‬ﺇﺫ ﺃﻨﻨﺎ ﻟﻥ ﻨﻜﻭﻥ ﺒﺤﺎﺠﺔ ﺇﻟﻰ‬ ‫ﺃﺴﻤﺎﺀ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ ،‬ﻭﺴﺘﻠﻐﻰ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺘﺴﺘﺒﺩل ﺒﺎﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ‪ ،‬ﻟﺫﺍ‬

‫ﻓﺈﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﻏﻴﺭ ﻤﺤﺒﺫ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﻪ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 7-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺸﺭﻭﻁ ‪ If Cases‬ﻓﻲ ﻨﺎﻓﺫﺓ ‪Recode into‬‬ ‫‪ Different Variables‬ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪Transform‬‬

‫• ﻓﻘﻁ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﻁﻠﻭﺏ ﺘﺼﻨﻴﻔﹰﺎ ﻤﺭﻫﻭﻨﹰﺎ ﺒﺘﺤﻘﻕ ﺸﺭﻁ ﻤﺎ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻟﻴﺘﻡ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻴﺘﻡ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺇﺫﺍ ‪ ، ...If‬ﻭﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ‬

‫ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺸﺭﻭﻁ )ﺸﻜل ‪ (7-3‬ﺍﻟﻤﺸﺎﺒﻬﺔ ﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﻤﺸﺭﻭﻁ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﻨﺩ‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪108‬‬

‫ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‪ ،‬ﻓﻨﺠﺩ ﺃﻥ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻫﻭ ﺸﻤل ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ‬

‫ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﻐﻴﻴﺭﻩ ﺒﻭﻀﻊ ﺸﺭﻁ ﻤﺎ ﻴﻜﺘﺏ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ﺼﻴﻐﺔ ﻤﻨﻁﻘﻴﺔ ﻨﺘﻴﺠﺘﻬﺎ ﺇﻤﺎ‬

‫"ﻨﻌﻡ" ﻓﺘﺘﻡ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﺃﻭ "ﻻ" ﻓﻼ ﺘﺘﻡ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ‪.‬‬

‫• ﻭﺍﻵﻥ‪ ،‬ﻤﻥ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺠﺩﻴﺩ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻴﺠﺏ ﻋﻠﻴﻨﺎ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻟﻘﻴﻡ‬

‫ﺍﻟﻘﺩﻴﻤﺔ ﻭﻤﺎ ﻴﻘﺎﺒﻠﻬﺎ ﻤﻥ ﻗﻴﻡ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﻭﻫﺫﺍ ﻴﺘﻡ ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ‪Old and New Values‬‬

‫ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ‪) Old and New Values‬ﺸﻜل ‪ ،(8-3‬ﻭﺘﺒﺩﻭ ﻫﺫﻩ‬

‫ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻤﻨﻘﺴﻤﺔ ﺇﻟﻰ ﻗﺴﻤﻴﻥ‪ ،‬ﺍﻷﻭل ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻴﺴﺎﺭ ﻭﻫﻭ ﻤﺨﺼﺹ ﻟﻠﻘﻴﻡ ﺍﻟﻘﺩﻴﻤﺔ ﻭﺍﻟﺜﺎﻨﻲ‬

‫ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ ﻭﻫﻭ ﻤﺨﺼﺹ ﻟﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ﺍﻟﻤﻘﺎﺒﻠﺔ‪ ،‬ﻓﻔﻲ ﺍﻟﻘﺴﻡ ﺍﻷﻭل ﻴﻭﺠﺩ ﻋﺩﺓ‬ ‫ﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ﻗﻴﻤﺔ ﺃﻭ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ‪ ،‬ﻓﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺤﺩﺩﺓ‬

‫ﻭﺍﺤﺩﺓ ﺃﻭ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﺃﻭ ﺃﻱ ﻗﻴﻤﺔ ﺘﻘﻊ ﺒﻴﻥ ﻗﻴﻤﺘﻴﻥ ﻤﺤﺩﺩﺘﻴﻥ ﺃﻭ ﺃﻱ ﻗﻴﻤﺔ ﺒﺩﺀﹰﺍ ﻤﻥ‬

‫ﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﺤﺘﻰ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺤﺩﺩﺓ ﺃﻭ ﺃﻱ ﻗﻴﻤﺔ ﺘﻘﻊ ﺒﻴﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺤﺩﺩﺓ ﻭﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻴﺄﺨﺫﻫﺎ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺃﻭ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﺍﻟﺘﻲ ﻟﻡ ﻴﺘﻡ ﺘﻌﺭﻴﻔﻬﺎ‪ ،‬ﺃﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ‬

‫ﻓﻬﻭ ﻤﺨﺼﺹ ﻹﻋﻁﺎﺀ ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﻥ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ ﻗﻴﻤﺔ ﻭﺤﻴﺩﺓ ‪ ،‬ﻭﻗﺩ ﻴﻜﻭﻥ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻜﻤﻲ ﻭﻴﺄﺨﺫ ﻗﻴﻤﹰﺎ ﻜﻤﻴﺔ ﻭﺘﻌﻁﻰ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺩﻟﻴل ﻭﺼﻔﻲ ﻜﻤﺎ ﺤﺩﺙ ﻓﻲ‬

‫ﻤﺜﺎﻟﻨﺎ ‪ ،‬ﻭﻗﺩ ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻭﺼﻔﻲ ﻭﻴﺄﺨﺫ ﻗﻴﻤﹶﺎ ﻭﺼﻔﻴﺔ ﻤﺜل "ﺭﺍﺴﺏ" ﻭ"ﻨﺎﺠﺢ"‬

‫ﻻ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻓﻲ ﻤﺜﺎﻟﻨﺎ ‪ ،‬ﻭﻴﺠﺏ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻓﻘﻁ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺫﻟﻙ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﺃﻭ ﹰ‬ ‫ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻋﻠﻰ ﺍﻨﻪ ﻭﺼﻔﻲ ﻤﻊ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻁﻭﻟﻪ ‪Output Variables are‬‬

‫‪ Width Strings‬ﻭﺫﻟﻙ ﺃﺴﻔل ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻘﺴﻡ‪ ،‬ﻭﺴﻭﺍ ‪‬ﺀ ﻜﺎﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻜﻤﻲ ﺃﻭ ﻭﺼﻔﻲ‬

‫ﻨﺒﺩﺃ ﺒﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻴﺴﺎﺭ ﻭﻨﺤﺩﺩ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻭﺤﻴﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬

‫ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘﺎﺒﻠﻬﺎ ﺇﻟﻰ ﺃﻋﻠﻰ ﺍﻟﻘﺴﻡ ﺍﻷﻴﻤﻥ ﺜﻡ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ "ﺇﻀﺎﻓﺔ" ‪ Add‬ﻟﺤﻴﻥ‬ ‫ﺍﻻﻨﺘﻬﺎﺀ ﻤﻥ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺍﻟﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ ﻭﺘﻌﺭﻴﻑ ﻜل ﺃﻗﺴﺎﻤﻪ‪ ،‬ﻭﻴﺠﺏ ﺩﺍﺌﻤﺎ ﻤﻼﺤﻅﺔ ﺃﻥ ﺠﻤﻴﻊ‬

‫ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ ﻗﺩ ﺘﻡ ﺘﻌﺭﻴﻔﻬﺎ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪109‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 8-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ‪ Old and New Values‬ﻓﻲ ﻨﺎﻓﺫﺓ ‪Recode‬‬ ‫‪ into Different Variables‬ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪Transform‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 9-3‬ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﺒﻌﺩ ﺍﻻﻨﺘﻬﺎﺀ ﻤﻥ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻭﺇﻨﻬﺎﺀ‬ ‫ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩ‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪110‬‬

‫• ﺒﻌﺩ ﺍﻻﻨﺘﻬﺎﺀ ﻤﻥ ﺇﺩﺨﺎل ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻴﺘﻡ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ "ﺍﺴﺘﻤﺭﺍﺭ"‬

‫‪ Continue‬ﻭﺇﻨﻬﺎﺀ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ‪ ،‬ﺇﻻ ﺃﻥ ﺃﺤﻴﺎﻨﹰﺎ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﺭﻏﻭﺒﹰﺎ ﺇﻋﺎﺩﺓ ﺘﻌﺭﻴﻑ‬

‫ﻼ ﻴﻤﻜﻥ ﺇﻟﻐﺎﺀ ﺍﻟﻌﻼﻤﺎﺕ ﺍﻟﻌﺸﺭﻴﺔ ﺃﻭ ﺘﻐﻴﻴﺭ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻭﺇﻋﻁﺎﺀ ﺩﻟﻴل ﻟﻘﻴﻤﻪ ‪ ،‬ﻓﻤﺜ ﹰ‬ ‫ﻋﺭﺽ ﺍﻟﺘﻐﻴﺭ ﻭﻫﺫﺍ ﻴﺘﻡ ﻤﻥ ﺨﻼل ﻤﺸﻬﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ Data View‬ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬

‫‪ Data Editor‬ﺃﻭ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ Define Variables‬ﻜﻤﺎ ﺘﻡ ﺘﻭﻀﻴﺤﻪ ﻓﻲ‬ ‫ﺍﻟﻔﺼل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‪ ،‬ﻟﻴﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪ 9-3‬ﺃﻋﻼﻩ ‪.‬‬ ‫ﻭﻴﺠﺩﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺃﻨﻪ ﻋﻨﺩ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺇﻟﻰ ﻓﺌﺎﺕ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻴﺠﺏ ﻤﺭﺍﻋﺎﺓ ﺘﺤﺩﻴﺩ‬

‫ﺃﺼﻐﺭ ﻭﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻴﺄﺨﺫﻫﺎ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺘﺤﺩﻴﺩ ﻋﺩ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﻭﻁﻭل ﻜل ﻓﺌﺔ ﻭﻴﺭﺍﻋﻰ ﺃﻥ‬

‫ﻴﻜﻭﻥ ﻁﻭل ﺍﻟﻔﺌﺔ ﻤﻨﺎﺴﺒﹰﺎ ﻭﻋﺩﺩﻫﺎ ﻟﻴﺱ ﻜﺒﻴﺭﹰﺍ ﺠﺩﹰﺍ ﺃﻭ ﺼﻐﻴﺭﹰﺍ ﺠﺩﹰﺍ ‪ ،‬ﻭﺍﻟﻌﺩﺩ ﺍﻟﻤﻨﺎﺴﺏ‬

‫ﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﺒﻴﻥ ‪ 4‬ﻭ ‪ 12‬ﻓﺌﺔ ﺇﻻ ﺃﻥ ﺍﻟﻀﺭﻭﺭﺓ ﺃﺤﻴﺎﻨﹰﺎ ﺘﻔﺭﺽ ﻋﺩﺩ ﻤﺤﺩﺩ ﻟﻠﻔﺌﺎﺕ ‪،‬‬ ‫ﻭﻴﺭﺍﻋﻰ ﻜﺫﻟﻙ ﻋﺩﻡ ﺍﻟﺘﺩﺍﺨل ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﻭﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﺸﺎﻤﻠﺔ ﻟﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪،‬‬

‫ﻭﻴﻔﻀل ﺩﺍﺌﻤﹰﺎ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺠﺩﻴﺩ ﻭﺍﻻﺤﺘﻔﺎﻅ ﺒﺎﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ‪ ،‬ﻭﺫﻟﻙ ﻷﻨﻨﺎ ﺃﺤﻴﺎﻨﹰﺎ ﻨﺤﺘﺎﺝ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺤﻘﻴﻘﻴﺔ ﺇﻤﺎ ﻷﻏﺭﺍﺽ ﺒﺤﺜﻴﺔ ﺃﻭ ﻷﻥ ﻗﻴﻡ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩ ﺘﻜﻭﻥ ﻤﺤﺩﻭﺩﺓ ﻭﻤﺘﻘﻁﻌﺔ ﻭﺒﻌﺽ ﺍﻷﺩﻭﺍﺕ ﻭﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺘﺤﺘﺎﺝ‬

‫ﻷﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﺘﺼل ‪ Continuous‬ﻭﻟﻴﺱ ﻤﺘﻘﻁﻊ ‪ Discrete‬ﻟﺫﻟﻙ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ‬ ‫ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺠﺩﻴﺩ ﻴﻜﻭﻥ ﺃﻓﻀل ﻓﻲ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻷﺤﻭﺍل‪.‬‬

‫‪ .2‬ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ ‪: Automatic Recode‬‬ ‫ﻴﻘﻭﻡ ﺍﻷﻤﺭ ‪ Automatic Recode‬ﺒﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻜﻤﻴﺔ ﻭﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﺇﻟﻰ‬ ‫ﺴﻠﺴﻠﺔ ﻤﻥ ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﺼﺤﻴﺤﺔ ‪ ،‬ﻓﻌﻨﺩﻤﺎ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﺃﺤﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻡ ﻏﻴﺭ ﻤﺘﺴﻠﺴﻠﺔ‬ ‫ﻓﺈﻥ ﺍﻟﺨﻼﻴﺎ ﺍﻟﻔﺎﺭﻏﺔ ﺴﻭﻑ ﺘﺯﻴﺩ ﻤﻥ ﻜﻤﻴﺔ ﺍﻟﺫﺍﻜﺭﺓ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻤﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﺴﻭﺏ ﻭﺘﻘﻠل ﻤﻥ‬ ‫ﺍﻟﻜﻔﺎﺀﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﺎﺕ ﻭﺫﻟﻙ ﻓﻲ ﻜﺜﻴﺭ ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﻨﺎﻫﻴﻙ ﻋﻥ ﺃﻨﻪ ﻻ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﻁﺒﻴﻕ‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪111‬‬

‫ﺍﻟﻜﺜﻴﺭ ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺼﻔﻴﺔ ﻭﻫﻨﺎﻙ ﺠﺯﺀ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ‬

‫ﻴﺘﻁﻠﺏ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺘﺄﺨﺫ ﺃﺭﻗﺎﻤﹰﺎ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﻟﻼﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻜﻌﻭﺍﻤل ﺃﻭ ﻤﺴﺘﻭﻴﺎﺕ‪.‬‬

‫ﻫﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﻴﻘﻭﻡ ﺒﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺍﻻﺤﺘﻔﺎﻅ ﺒﺎﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫ﺒﺄﺴﻤﺎﺀ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﻭﺒﺫﻟﻙ ﻻ ﻴﺤﺩﺙ ﺃﻱ ﺘﻐﻴﻴﺭ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻘﻭﻡ‬

‫ﺒﺘﺼﻨﻴﻔﻬﺎ‪ ،‬ﻭﻴﺴﺘﺨﺩﻡ ﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ ﻜﺩﻟﻴل ﻷﻱ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﻴﺱ ﻟﻬﺎ‬

‫ﺩﻟﻴل ﻭﻤﺎ ﻴﻌﺭﻑ ﻤﺴﺒﻘﹰﺎ ﺩﻟﻴل ﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ ،‬ﻭﺘﺼﻨﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﺒﻌﺩ ﺘﺭﺘﻴﺏ‬ ‫ﻗﻴﻤﻬﺎ ﺃﺒﺠﺩﻴﹰﺎ ‪.‬‬

‫ﻭﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ ‪ Automatic Recode‬ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺴﻭﺍﺀ‬

‫ﻜﺎﻨﺕ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻜﻤﻴﺔ ﺃﻭ ﻭﺼﻔﻴﺔ ﺒﻬﺩﻑ ﺍﺴﺘﻨﺒﺎﻁ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﺘﺄﺨﺫ ﺸﻜل‬

‫ﺴﻠﺴﻠﺔ ﺃﻋﺩﺍﺩ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ‬ ‫ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ‪ ،‬ﻭﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ‬

‫‪ Automatic Recode‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ ‪ Automatic Recode‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ‬

‫ﺸﻜل ‪ 10-3‬ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‪ ،‬ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻅﻬﺭ ﻋﻠﻰ ﻴﺴﺎﺭ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻴﻤﻜﻥ‬

‫ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ ﻟﺘﺼﻨﻴﻔﻬﺎ ‪ ،‬ﺜﻡ ﻟﻜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭﻩ ﻴﺠﺏ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﺴﻡ ﺠﺩﻴﺩ‬

‫ﻭﻜﺘﺎﺒﺘﻪ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻷﺒﻴﺽ ﺍﻟﺼﻐﻴﺭ ﺍﻟﺴﻔﻠﻲ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ "ﺍﺴﻡ‬ ‫ﺠﺩﻴﺩ" ‪ New Name‬ﻟﻴﻨﺘﻘل ﺇﻟﻰ ﻤﻭﻗﻌﻪ ﻭﻴﻘﺎﺒل ﺍﺴﻤﻪ ﺍﻷﺼﻠﻲ‪ ،‬ﻭﻋﻨﺩ ﺍﻻﻨﺘﻬﺎﺀ ﻤﻥ‬

‫ﺇﻋﻁﺎﺀ ﺃﺴﻤﺎﺀ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﻟﺘﻘﺎﺒل ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﺘﺼﻨﻴﻔﻬﺎ ﻴﺘﻡ ﺍﻟﻀﻐﻁ‬

‫ﻋﻠﻰ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ‪ OK‬ﻓﺘﻐﻠﻕ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻭﻴﻔﺘﺢ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺜﺎﻨﻴﺔ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ‬ ‫ﻟﺘﻅﻬﺭ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪112‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 10-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ ‪ Automatic Recode‬ﺩﺍﺨل‬ ‫ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪.Data Editor‬‬

‫‪ .3‬ﺃﻤﺭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪: Categorize Variables‬‬

‫ﻭﻫﺫﺍ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺃﻤﺭ ﻟﻠﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ ‪ ،‬ﻓﻬﻭ ﻴﻘﻭﻡ ﺒﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ‬

‫ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺃﺨﺭﻯ ﺒﺄﺴﻤﺎﺀ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﻴﻘﻭﻡ ﻫﻭ ﺒﺎﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ‪ ،‬ﻭﻴﺨﺘﻠﻑ ﻋﻥ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ‬

‫‪ Recode‬ﻓﻲ ﺃﻥ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻫﻨﺎ ﻻ ﻴﺴﺘﻁﻴﻊ ﺍﻟﺘﺤﻜﻡ ﻓﻲ ﺒﺩﺍﻴﺔ ﻭﻨﻬﺎﻴﺔ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﻭﻟﻜﻨﻪ‬ ‫ﻴﺴﺘﻁﻴﻊ ﺍﻟﺘﺤﻜﻡ ﻓﻲ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﻓﻘﻁ ‪ ،‬ﻓﻬﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﻴﻘﻭﻡ ﺒﺘﺤﻭﻴل ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﻥ‬

‫ﻗﻴﻡ ﻤﺘﺼﻠﺔ ﺇﻟﻰ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﺤﺩﻭﺩﺓ ﻤﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻓﻲ ﺸﻜل ﻓﺌﺎﺕ ﻭﻤﺤﺩﺩﺓ ﺍﻟﻌﺩﺩ ‪ ،‬ﻓﻬﻭ ﻴﺄﺨﺫ‬

‫ﺃﺼﻐﺭ ﻭﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻴﻘﺴﻡ ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺇﻟﻰ ﻓﺌﺎﺕ ﺘﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺃﻋﺩﺍﺩ ﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ‬ ‫ﺘﻘﺭﻴﺒﹰﺎ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻋﻠﻰ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻋﺩﺩ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﻫﻭ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩﻩ ﺒﻭﺍﺴﻁﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻴﺴﺘﺒﺩل ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺒﺄﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘﻊ ﺒﻬﺎ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﻴﻀﻌﻬﺎ ﻓﻲ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺒﺎﻷﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ‪ ،‬ﻓﺈﺫﺍ ﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ‪Number of Categories‬‬

‫ﻼ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 1‬ﻟﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺘﻲ ﻗﻴﻤﺘﻬﺎ ﺘﻘل ﻋﻥ ﺍﻟﺭﺒﻴﻊ ﺍﻷﻭل‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻪ ‪ 4‬ﻤﺜ ﹰ‬ ‫ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ First Quartile‬ﻭﻴﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 2‬ﻟﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘل ﻗﻴﻤﺘﻬﺎ ﻋﻥ ﺍﻟﺭﺒﻴﻊ‬

‫ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ‪ Second Quartile‬ﻭﻴﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 3‬ﻟﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘل ﻗﻴﻤﺘﻬﺎ ﻋﻥ ﺍﻟﺭﺒﻴﻊ‬

‫ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ ‪ Third Quartile‬ﻭﻴﻌﻁﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 4‬ﻟﺒﺎﻗﻲ ﺍﻟﻘﻴﻡ‪ ،‬ﻟﺫﻟﻙ ﻓﺈﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﻗﺩ ﻴﻜﻭﻥ‬

‫ﺫﻭ ﻓﺎﺌﺩﺓ ﻋﻅﻴﻤﺔ ﻓﻲ ﺤﺎﻻﺕ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻤﺜل ﺍﻻﺴﺘﻜﺸﺎﻑ ﺍﻷﻭﻟﻲ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻗﺒل ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺃﻤﺭ‬ ‫ﻼ ﻋﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﺒﺄﻱ ﺤﺎل ﻤﻥ ﺍﻷﺤﻭﺍل‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪ Recode‬ﻭﻟﻜﻨﻪ ﻟﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺒﺩﻴ ﹰ‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪113‬‬

‫ﻭﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ﺃﻤﺭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ Recode Variables‬ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺴﻭﺍﺀ‬

‫ﻜﺎﻨﺕ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻜﻤﻴﺔ ﺃﻭ ﻭﺼﻔﻴﺔ ﺒﻬﺩﻑ ﺍﺴﺘﻨﺒﺎﻁ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ‬

‫ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ‪ ،‬ﻭﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل‬

‫‪ Transform‬ﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ Recode Variables‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ‬

‫ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ Recode Variables‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 11-3‬ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‪ ،‬ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻅﻬﺭ ﻋﻠﻰ ﻴﺴﺎﺭ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ ﻟﺘﺼﻨﻴﻔﻬﺎ ‪،‬‬ ‫ﻭﺇﺯﺍﺤﺘﻬﺎ ﻟﻠﻴﻤﻴﻥ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺍﻟﺴﻬﻡ ‪ ،‬ﺜﻡ ﻴﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺘﻠﻙ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺇﻟﻴﻬﺎ ﻭﺫﻟﻙ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺼﻐﻴﺭ ﺃﺴﻔل ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺃﻤﺎﻡ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ‪Number‬‬

‫‪ ، of Categories‬ﻭﻋﻨﺩ ﺍﻻﻨﺘﻬﺎﺀ ﻴﺘﻡ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ‪ OK‬ﻓﺘﻐﻠﻕ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ‬ ‫ﻭﻴﻔﺘﺢ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺜﺎﻨﻴﺔ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻟﺘﻅﻬﺭ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪.‬‬ ‫ﺸﻜل ‪ : 11-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ ‪ Categorize Variables‬ﺩﺍﺨل‬ ‫ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪.‬‬

‫ﻭﺒﺎﻟﻨﻅﺭ ﺇﻟﻰ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺃﻤﺭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ Recode Variables‬ﻋﻠﻰ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬

‫ﺩﺭﺠﺔ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ ﻓﻲ ﻨﻔﺱ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻁﺒﻴﻕ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪ Recode‬ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻭﺘﺤﺩﻴﺩ‬

‫ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ‪ Number of Categories‬ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻪ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ‪ ، 2‬ﻜﻤﺎ ﻴﺘﻀﺢ‬

‫ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 11-3‬ﻨﺠﺩ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 12-3‬ﺘﺨﺘﻠﻑ ﻋﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ‬ ‫‪ Recode‬ﻭﺫﻟﻙ ﻻﺨﺘﻼﻑ ﺒﺩﺍﻴﺔ ﻭﻨﻬﺎﻴﺔ ﺍﻟﻔﺌﺎﺕ‪ ،‬ﺇﺫ ﻟﻡ ﺘﺒﺩﺃ ﺍﻟﻔﺌﺔ ‪ 2‬ﻤﻥ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 60‬ﻓﻤﺎ‬

‫ﻓﻭﻕ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﻁﻠﻭﺏ ﻟﺩﺭﺠﺔ ﺍﻟﻨﺠﺎﺡ ﻭﻟﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺒﺎﻹﻤﻜﺎﻥ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﻫﻨﺎ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪114‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 12-3‬ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﺒﻌﺩ ﺘﻨﻔﻴﺫ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺘﻠﻘﺎﺌﻲ‬ ‫‪ Automatic Recode‬ﺩﺍﺨل ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪. Transform‬‬

‫‪ .4‬ﺃﻤﺭ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪: Rank Cases‬‬ ‫ﻭﻅﻴﻔﺔ ﺃﻤﺭ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Rank cases‬ﻫﻲ ﺨﻠﻕ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺠﺩﻴﺩ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ‬

‫ﺭﺘﺏ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﺼﻠﻲ ﺍﻟﻤﺭﺍﺩ ﺘﺭﺘﻴﺒﻪ ﺃﻭ ﻗﻴﻤﻪ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻴﺔ ‪ Normal Scores‬ﺃﻭ‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻨﻴﺎﺕ ‪ Percentile Values‬ﺍﻟﺨﺎﺼﺔ ﺒﻬﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻋﺎﺩﺓ ﺘﻜﻭﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﻜﻤﻴﺔ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﻴﻘﻭﻡ ﺘﻠﻘﺎﺌﻴﹰﺎ ﺒﺨﻠﻕ ﺃﺴﻤﺎﺀ ﻭﺩﻟﻴل ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺤﺘﻭﻱ‬

‫ﺭﺘﺏ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﻤﻌﺘﻤﺩﺓ ﺒﺫﻟﻙ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﻭﻤﻘﺎﻴﻴﺱ‬ ‫ﻤﺨﺘﺎﺭﺓ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﻓﻴﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻴﺭﻏﺏ ﺒﺘﺭﺘﻴﺏ ﺒﻴﺎﻨﺎﺘﻪ ﺘﺼﺎﻋﺩﻴﹰﺎ ﺃﻭ‬

‫ﺘﻨﺎﺯﻟﻴﺎﹰ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻟﻪ ﺨﻴﺎﺭﻴﹰﺎ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺃﻥ ﻴﺠﻌل ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﻤﺘﻌﺩﺩ ﻭﺫﻟﻙ ﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺠﺯﺌﻴﺔ‬

‫ﻤﻨﻔﺼﻠﺔ ﻓﺘﻜﻭﻥ ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﺭﺘﺒﺔ ﺩﺍﺨﻠﻴﹰﺎ ﺒﺸﻜل ﻤﻨﻔﺼل ﻋﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺍﻷﺨﺭﻯ‬ ‫ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺘﺤﺩﻴﺩ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺁﺨﺭ ‪ Grouping variable‬ﻟﻴﺘﻡ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻘﻪ‪ ،‬ﻓﻌﻠﻰ ﺴﺒﻴل‬

‫ﻼ ﻋﻥ ﺘﺭﺘﻴﺏ‬ ‫ﺍﻟﻤﺜﺎل ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﻨﺱ ﻟﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﻟﻠﺫﻜﻭﺭ ﻤﻨﻔﺼ ﹰ‬ ‫ﺍﻹﻨﺎﺙ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻤﻌﹰﺎ ﻟﻴﺘﻡ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﺒﻨﺎﺀ ﻋﻠﻴﻬﻤﺎ ﻤﻌﹶﺎ ﻭﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‬

‫ﻴﻜﻭﻥ ﻟﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﺘﺭﻜﻴﺒﺎﺕ ﺍﻟﻤﻜﻭﻨﺔ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻤﻌﹰﺎ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪115‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 13-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Rank Cases‬ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪Transform‬‬ ‫ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻟﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪. Data Editor‬‬

‫ﻭﻟﺘﻁﺒﻴﻕ ﺃﻤﺭ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Rank cases‬ﻋﻠﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻌﻴﻥ ﻤﺜل ﺩﺭﺠﺔ‬

‫ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻨﺎﻭﻟﻪ ﻓﻴﻤﺎ ﺴﺒﻕ ﻴﻤﻜﻥ ﻤﻥ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪Data Editor‬‬

‫ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻭﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ‬

‫ﺘﺭﺘﻴﺏ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ Rank Cases‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ Rank Cases‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ‬

‫ﺍﻟﺸﻜل ‪ 13-3‬ﺃﻋﻼﻩ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻤﺭﺍﺩ ﺘﺭﺘﻴﺒﻪ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻋﻠﻰ ﻴﺴﺎﺭ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻭﺇﺯﺍﺤﺘﻪ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﻌﻠﻭﻱ ﺒﺎﻟﺴﻬﻡ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻨﻙ‬

‫ﻓﻲ ﺃﺴﻔل ﻴﺴﺎﺭ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ "ﻴﺒﺩﺃ ﺍﻟﺭﻗﻡ ‪ 1‬ﻤﻥ" ‪ Assign Rank 1 to‬ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ‬

‫ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﺘﺼﺎﻋﺩﻴﹰﺎ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺼﻐﺭﻯ ‪ Smallest Value‬ﺃﻭ ﺘﻨﺎﺯﻟﻴﹰﺎ‬

‫ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻜﺒﺭﻯ ‪ ،Largest Value‬ﻭﻴﻤﻜﻨﻙ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﻤﺘﻌﺩﺩ‬

‫ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺎﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻜﺜﺭ ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻟﻠﺘﺭﺘﻴﺏ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﺎﺴﻬﺎ‪ ،‬ﻓﻴﺨﻠﻕ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺠﺩﻴﺩ‬

‫‪ ranking variable‬ﻟﻜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺩﺨل ﻓﻲ ﺘﺠﺯﺌﺔ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ‪.grouping variable‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪116‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 14-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺭﺘﺏ ‪ Rank Types‬ﻓﻲ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪Rank‬‬ ‫‪ Cases‬ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻟﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪.‬‬

‫ﻭﻤﻥ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪) Rank Cases‬ﺸﻜل ‪ (13-3‬ﻴﻤﻜﻨﻙ ﻜﺫﻟﻙ ﺘﺤﺩﻴﺩ‬

‫ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺭﺘﺏ ‪ Rank Types‬ﻭﺘﺤﺩﻴﺩ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ‪، ranking method‬‬ ‫ﻓﺒﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺭﺘﺏ ‪) Rank Types‬ﺸﻜل ‪ (14-3‬ﻴﻤﻜﻥ ﻤﻨﻬﺎ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺇﻨﺘﺎﺝ ﺭﺘﺏ‬

‫ﺒﺴﻴﻁﺔ ﺃﻭ ﻗﻴﻡ ﻤﻌﻴﺎﺭﻴﺔ ﺃﻭ ﻨﺴﺏ ﻤﺌﻭﻴﺔ ﺃﻭ ﻤﻌﺩﻻﺕ ﺃﻭ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﺭﺘﺏ ﻨﺎﺘﺠﺔ ﺒﻨﺎﺀ‬

‫ﻋﻠﻰ ﺃﺤﺩ ﺍﻟﺼﻴﻎ ﺍﻟﻤﺘﺎﺤﺔ ﻹﻨﺘﺎﺝ ﺍﻟﺭﺘﺏ‪ ،‬ﻓﻠﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻴﺔ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻤﻌﺩل‬ ‫ﻫﻨﺎﻙ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﺼﻴﻎ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺘﺒﺎﻋﻬﺎ ﻋﺎﺩﺓ ﻓﻲ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻤﻌﺩﻻﺕ ﺍﻟﻤﺘﺎﺤﺔ‬ ‫ﻟﻼﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻫﻨﺎ ﻭﻫﻲ ‪ Blom‬ﻭ ‪ Tukey‬ﻭ ‪ Rankit‬ﻭ ‪.Van der Waerden‬‬ ‫ﺸﻜل ‪ : 15-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺨﻠﻕ ﺍﻟﺭﺘﺏ ﺍﻟﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ Ties‬ﻓﻲ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪Rank‬‬ ‫‪ Cases‬ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻟﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪117‬‬

‫ﻭﻓﻲ ﺤﻴﻥ ﺃﻨﻪ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻌﺎﻤﺔ ﻻ ﻴﺤﺘﺎﺝ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺇﻟﻰ ﺘﻐﻴﻴﺭ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻨﻭﻉ‬

‫ﺍﻟﺭﺘﺏ ﻤﻥ ﺍﻟﺭﺘﺏ ﺍﻟﺒﺴﻴﻁﺔ ‪ Rank‬ﻭﻫﻭ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﺍﻷﻭل ﻓﻲ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺭﺘﺏ ‪Rank‬‬

‫‪ Type‬ﺤﻴﺙ ﺃﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻭﻉ ﻫﻭ ﺍﻟﻤﺘﺒﻊ ﻓﻲ ﻤﻌﻅﻡ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻲ ﻭﺘﺭﺘﻴﺏ‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻭﺃﻥ ﺍﻷﻨﻭﺍﻉ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﻤﻥ ﺍﻟﺭﺘﺏ ﻻ ﻴﺤﺘﺎﺠﻬﺎ ﺇﻻ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺍﻟﻤﺘﻘﺩﻡ ﻓﻲ‬

‫ﺍﻟﻨﻭﺍﺤﻲ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻓﺈﻨﻪ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﻴﻤﻜﻥ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺍﻟﺘﺤﻜﻡ ﻓﻲ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﻭﺘﺭﺘﻴﺏ‬ ‫ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ‪ ،‬ﻓﺄﻏﻠﺏ ﺍﻟﻁﺭﻕ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺘﻌﻁﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁ ﻟﺠﻤﻴﻊ‬

‫ﺭﺘﺏ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ ﻜﺭﺘﺒﺔ ﻤﻭﺤﺩﺓ ﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﻘﻴﻡ‪ ،‬ﺇﻻ ﺃﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺘﻐﻴﻴﺭ ﻫﺫﻩ‬

‫ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﻹﻋﻁﺎﺀ ﻗﻴﻤﹰﺎ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬ﻓﺎﻟﻁﺭﻕ ﺍﻟﻤﺘﺎﺤﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻅﺎﻡ ﻟﻠﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ‬

‫‪ Ties‬ﻫﻲ ﺇﻤﺎ ﺇﻋﻁﺎﺀﻫﺎ ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ‪ Mean‬ﺃﻭ ﺍﻟﺭﺘﺒﺔ ﺍﻟﺼﻐﺭﻯ ‪ Low‬ﺃﻭ ﺍﻟﺭﺘﺒﺔ‬

‫ﺍﻟﻜﺒﺭﻯ ‪ High‬ﻟﺠﻤﻴﻊ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺃﻭ ﺘﺠﺎﻫﻠﻬﺎ ﺘﻤﺎﻤ ﹰﺎ ‪Sequential Ranks to Unique‬‬

‫‪ ، Values‬ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﻡ ﻋﻤﻠﻴ ﹰﺎ ﻤﻥ ﺨﻼل ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪Rank Cases‬‬ ‫)ﺸﻜل ‪ (13-3‬ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻤﻜﻨﻙ ﻤﻥ ﺨﻼﻟﻬﺎ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ ‪Ties...‬‬

‫ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﻔﺘﺎﺡ ‪ Ties..‬ﻓﻲ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺭﺘﺏ ‪ Ties‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ‬

‫ﺸﻜل ‪ 15-3‬ﺃﺩﻨﺎﻩ ﻭﺍﻟﺘﻲ ﻴﻤﻜﻥ ﻤﻨﻬﺎ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻨﻭﻉ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ‪ ،‬ﻭﻴﻭﻀﺢ ﺸﻜل ‪16-3‬‬ ‫ﺃﺩﻨﺎﻩ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻕ ﺒﺩﺭﺠﺔ ﺍﻟﺘﻠﻤﻴﺫ ﻭﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺒﻪ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‬ ‫ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻁﺭﻕ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻠﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺭﺘﺏ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪118‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 16-3‬ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﻭﻴﻅﻬﺭ ﺒﻪ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪Rank‬‬ ‫‪ Cases‬ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﺭﺘﺏ ﺍﻟﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ Ties‬ﺒﻁﺭﻕ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪.‬‬

‫‪ .3.3‬ﺑﻌﺾ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺨﺎﺻﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺸﺎهﺪات‪:‬‬ ‫ﻓﻲ ﺒﻌﺽ ﺍﻷﺤﻴﺎﻥ ﻴﺤﺘﺎﺝ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺃﻥ ﻴﻨﺘﻘﻲ ﺠﺯﺀ ﺃﻭ ﻋﻴﻨﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻹﺠﺭﺍﺀ‬

‫ﻼ ﻗﺩ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﺤل ﺍﻻﻫﺘﻤﺎﻡ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ‬ ‫ﺒﻌﺽ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻲ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻓﻘﻁ‪ ،‬ﻓﻤﺜ ﹰ‬ ‫ﻤﺤﺩﺩﺓ ﻴﻨﻁﺒﻕ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﺸﺭﻁ ﻤﻬﻤﺎ ﻭﻴﺭﺍﺩ ﺇﻟﻘﺎﺀ ﺍﻟﻤﺯﻴﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻀﻭﺀ ﻋﻠﻰ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ‪،‬‬

‫ﻓﻴﻤﻜﻥ ﻋﻠﻰ ﺴﺒﻴل ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻁﻠﺒﺔ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻓﻘﻁ ﺃﻭ ﺍﻟﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﻓﻘﻁ ﻭﺇﻟﻘﺎﺀ ﺍﻟﻀﻭﺀ‬

‫ﻋﻠﻴﻬﻡ ﺒﺈﺠﺭﺍﺀ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺘﺤﻠﻴل ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻋﻠﻰ ﺒﻴﺎﻨﺎﺘﻬﻡ‪ ،‬ﺃﻭ ﻗﺩ ﻴﺭﻏﺏ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﻲ ﺍﺴﺘﺒﻌﺎﺩ‬

‫ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻤﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺄﺨﺫ ﻗﻴﻤﹰﺎ ﻏﺭﻴﺒﺔ ﻤﻥ ﺤﻴﺙ ﺃﻨﻬﺎ ﻤﺸﺒﻭﻫﺔ ﻟﻜﺒﺭﻫﺎ ﺃﻭ‬ ‫ﺼﻐﺭﻫﺎ ﻋﻥ ﺒﻘﻴﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻟﺫﻟﻙ ﻓﺈﻨﻪ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻘﺴﻡ ﺴﻭﻑ ﻨﻠﻘﻲ ﺍﻟﻀﻭﺀ ﻋﻠﻰ ﺘﻠﻙ‬

‫ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﻬﺎ ﻓﻲ ﻤﻌﺎﻟﺠﺔ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺍﺕ ﻤﻥ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻭ ﺍﺴﺘﺒﻌﺎﺩ ﺃﻭ‬ ‫ﺇﻋﻁﺎﺀ ﺃﻭﺯﺍﻥ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺃﻭ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺇﻟﻰ ﺃﻗﺴﺎﻡ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪119‬‬

‫‪ .1.3.3‬ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻤﻥ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻤﺘﻐﻴﺭ ‪Select Cases :‬‬ ‫ﺩﻋﻨﺎ ﺍﻵﻥ ﻨﻔﺘﺭﺽ ﺃﻥ ﻟﺩﻴﻨﺎ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﺒﻕ ﺍﻟﺤﺩﻴﺙ ﻋﻨﻬﺎ ﻓﻲ‬

‫ﺍﻟﻔﺼل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻭﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻭﻫﻲ ﻤﺨﺯﻨﺔ ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﺇﻥ‬ ‫ﺘﻁﺒﻴﻕ ﺃﻤﺭ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ Select Cases‬ﻋﻠﻰ ﻤﺜل ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﻠﻑ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﻤﻥ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ‬ ‫ﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻭﺍﺴﺘﺒﻌﺎﺩ ﺃﺨﺭﻯ ﺒﻁﺭﻕ ﻭﻤﻌﺎﻴﻴﺭ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﺘﺘﺭﺍﻭﺡ ﻤﻥ‬

‫ﻤﺩﻯ ﺘﻁﺎﺒﻕ ﺘﻌﺒﻴﺭ ﺭﻴﺎﻀﻲ ﺃﻭ ﻤﻨﻁﻘﻲ ﻤﻌﻘﺩ ﺇﻟﻰ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻤﺨﺘﺎﺭﺓ ﺒﻁﺭﻴﻘﺔ‬

‫ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ‪ ،‬ﻭﺒﺼﻔﺔ ﻋﺎﻤﺔ ﻴﻤﻜﻥ ﻟﻤﻌﺎﻴﻴﺭ ﻭﺸﺭﻭﻁ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺃﻥ ﺘﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ‪:‬‬ ‫• ﻗﻴﻡ ﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺃﻭ ﻤﺩﺍﻫﺎ‬

‫• ﺍﻟﺘﺎﺭﻴﺦ ﻭﺍﻟﻭﻗﺕ ﻭﻤﺩﺍﻫﻤﺎ‬ ‫• ﺭﻗﻡ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﺃﻭ ﺍﻟﺼﻑ‬

‫• ﺘﻌﺒﻴﺭ ﺭﻴﺎﻀﻲ‬

‫• ﺘﻌﺒﻴﺭﺍﺕ ﻤﻨﻁﻘﻴﺔ‬ ‫• ﺩﻭﺍل‬

‫‪Variable values and ranges‬‬ ‫‪Date and time ranges‬‬ ‫‪Case (row) numbers‬‬ ‫‪Arithmetic expressions‬‬ ‫‪Logical expressions‬‬ ‫‪Functions‬‬

‫ﻜﻤﺎ ﺃﻥ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻻ ﺘﻨﻁﺒﻕ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﺸﺭﻭﻁ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﺠﻤﻴﺩﻫﺎ ‪filter‬‬

‫ﺃﻭ ﺤﺫﻓﻬﺎ ﻨﻬﺎﺌﻴﺎ ‪ ، delete‬ﻓﺎﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺘﻡ ﺘﺠﻤﻴﺩﻫﺎ ﺴﻭﻑ ﺘﺒﻘﻰ ﻓﻲ ﻤﻠﻑ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬ ‫ﻭﻟﻜﻥ ﻟﻥ ﺘﺩﺨل ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﻭﺴﻭﻑ ﺘﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻜﺄﻨﻬﺎ ﻤﺸﻁﻭﺒﺔ ﻭﻴﻅﻬﺭ‬

‫ﺍﻟﺸﻁﺏ ﻋﻠﻰ ﺭﻗﻡ ﺍﻟﺼﻑ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻥ ﺍﻟﻨﻅﺎﻡ ﻴﻘﻭﻡ ﺒﺨﻠﻕ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺠﺩﻴﺩ ﺒﺎﺴﻡ ‪$_FILTER‬‬

‫ﻟﻴﻜﻭﻥ ﻤﺅﺸﺭﹰﺍ ﻋﻠﻰ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﻭﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﺘﻡ ﺍﺨﺘﺎﺭﻫﺎ ﺃﻡ ﻻ‪ ،‬ﻓﺈﺫﺍ ﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ‬ ‫ﺴﻴﺄﺨﺫ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 1‬ﻭﺇﺫﺍ ﻟﻡ ﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ﺴﻴﺄﺨﺫ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ ، 0‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺇﻟﻐﺎﺀ ﻫﺫﺍ‬

‫ﺍﻟﺘﺠﻤﻴﺩ ﻟﻠﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻓﻲ ﺃﻱ ﻭﻗﺕ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺘﻁﺒﻴﻕ ﺍﻷﻤﺭ "ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ"‬

‫‪ ، Select All Cases‬ﻭﻟﻜﻥ ﺨﻴﺎﺭ ﺤﺫﻑ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺴﻴﻠﻐﻴﻬﺎ ﻨﻬﺎﺌﻴﺎ‪ ،‬ﻟﺫﺍ ﻴﺠﺏ ﺍﻟﺤﺫﺭ‬ ‫ﻋﻨﺩ ﺤﻔﻅ ﻤﻠﻑ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ ،‬ﻓﺤﻔﻅﻪ ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻻﺴﻡ ﺍﻟﻘﺩﻴﻡ ﻴﻌﻨﻲ ﺃﻨﻪ ﻻ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﻌﻭﺩﺓ ﺇﻟﻰ‬ ‫ﺍﻟﻤﻠﻑ ﺍﻷﺼﻠﻲ ﻭﺴﺘﻔﻘﺩ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺤﺫﻓﻬﺎ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪120‬‬

‫ﻼ‬ ‫ﻭﺍﻵﻥ‪ ،‬ﻟﺘﻁﺒﻴﻕ ﺃﻤﺭ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ Select Cases‬ﻋﻠﻰ ﻤﻠﻑ ﺍﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﻤﺜ ﹰ‬

‫ﻨﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻨﺨﺘﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ ، Data‬ﻟﺘﻔﺘﺢ‬

‫ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data‬ﻭﻨﺨﺘﺎﺭ ﻤﻨﻬﺎ ﺃﻤﺭ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ Select Cases‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ‬

‫ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ‪ Select Cases‬ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 17-3‬ﺃﺩﻨﺎﻩ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻴﺠﺏ‬

‫ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺃﻭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﺃﺴﺎﺴﹰﺎ ﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﻴﺴﺎﺭ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ‪ ،‬ﻭﻴﺠﺏ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻟﻥ ﻴﺘﻡ‬ ‫ﺍﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ‪ Unselected Cases Are‬ﻓﻲ ﺃﺴﻔل ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻴﻤﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ‪ ،‬ﻭﻫﻨﺎﻙ‬

‫ﺨﻴﺎﺭﻴﻥ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻱ ﻤﻨﻬﻤﺎ ﻭﻫﻤﺎ ﺍﻟﺘﺠﻤﻴﺩ ‪ Filtered‬ﻭﺍﻟﺤﺫﻑ ‪ Deleted‬ﻟﻴﺘﻡ‬

‫ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﻤﺎ ﻜﻤﺎ ﺴﺒﻕ ﺘﻭﻀﻴﺤﻪ‪ ،‬ﻭﺍﻵﻥ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻫﻡ ﻫﻭ ﺃﻨﻪ ﻴﺠﺏ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺃﺤﺩ‬ ‫ﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻨﺘﻘﺎﺀ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺘﺤﺕ ﺍﻟﺒﻨﺩ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ‪ ، Select‬ﻭﻴﺤﺘﻭﻱ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺒﻨﺩ ﻋﻠﻰ‬

‫ﻋﺩﺓ ﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﻭﻫﻲ ‪:‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 17-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Select Cases‬ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻔﺘﺢ ﺒﺎﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬ ‫‪ Select Cases‬ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data‬ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪ .1‬ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻤﺸﺭﻭﻁ ‪Select Cases: If‬‬

‫‪121‬‬

‫‪ :‬ﻭﻫﺫﺍ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﺴﻴﺘﻴﺢ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ‬

‫ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻋﻠﻰ ﺃﻥ ﻴﺘﺤﻘﻕ ﺸﺭﻁ ﻤﻌﻴﻥ‪ ،‬ﻟﺫﺍ ﻓﺎﻨﻪ ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ‬

‫‪If‬‬

‫‪ Condition is Satisfied‬ﺜﻡ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺸﺭﻁ ‪ IF..‬ﺃﺴﻔل ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﺴﺘﻔﺘﺢ‬ ‫ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺃﺨﺭﻯ ﺘﻤﻜﻨﻙ ﻤﻥ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺒﺸﺭﻁ ﺘﺤﻘﻕ ﺸﺭﻁ ﻤﻌﻴﻥ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ﺼﻴﻐﺔ‬

‫ﺭﻴﺎﻀﻴﺔ ﻤﻨﻁﻘﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﻨﺘﻴﺠﺘﻬﺎ ﺇﻤﺎ "ﻨﻌﻡ" ﺃﻭ "ﻻ" ﺃﻭ "ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ" ﻭﺫﻟﻙ ﻟﻜل‬ ‫ﻤﻔﺭﺩﺓ‪) ،‬ﺸﻜل ‪ (18-3‬ﻓﺈﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ‬

‫ﻤﻥ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻲ ﺍﻟﻤﻜﺘﻭﺏ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ "ﻨﻌﻡ" ﻭﺇﻥ ﻟﻡ ﻴﺘﺤﻘﻕ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ‬

‫ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻲ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ "ﻻ" ﻭﺇﺫﺍ ﺘﻌﺫﺭ ﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﺼﻴﻐﺔ ﻟﺴﺒﺏ ﻤﺎ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ‬

‫"ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ"‪ ،‬ﻭﻴﻜﺘﺏ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻲ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﻤﺎﻤﹰﺎ ﻜﻤﺎ ﻴﻜﺘﺏ ﻓﻲ ﻨﺎﻓﺫﺓ‬ ‫ﺍﻟﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﺴﺎﺒﻘﺎﹰ‪ ،‬ﻭﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻓﻘﻁ ﺇﺫﺍ‬

‫ﻜﺎﻨﺕ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﻲ ﺍﻟﻤﻨﻁﻘﻲ "ﻨﻌﻡ" ﻭﺴﺘﺴﺘﺒﻌﺩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺘﻴﻥ‬ ‫ﺍﻷﺨﺭﻴﻴﻥ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﺘﺤﺘﻭﻱ ﺍﻟﺼﻴﻐﺔ ﺍﻟﺭﻴﺎﻀﺔ ﻋﻠﻰ ﺃﻜﺜﺭ ﻤﻥ ﺩﺍﻟﺔ ﻓﻲ ﻨﻔﺱ ﺍﻟﻭﻗﺕ‬

‫ﻭﻴﻤﻜﻨﻬﺎ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺃﻥ ﺘﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻹﺸﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﺠﺒﺭﻴﺔ ﻟﺘﺘﺤﻭل ﺇﻟﻰ ﺸﺭﻁ ﻴﻤﻜﻥ‬

‫ﺘﺤﻘﻴﻘﻪ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﻴﻤﻜﻨﻬﺎ ﺃﻥ ﺘﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﻤﺎﺀ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‪،‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 18-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻤﺸﺭﻭﻁ ﻟﻠﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ Select Cases If‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﺘﻅﻬﺭ ﻤﻥ‬ ‫ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Select Cases‬ﻋﻨﺩ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ‪. If Condition is Satisfied‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪122‬‬

‫‪ .2‬ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻋﻴﻨﺔ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪: Random Sample of Cases :‬‬

‫ﻭﻫﺫﺍ ﺃﺤﺩ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻬﺎﻤﺔ ﺤﻴﺙ ﻜﺜﻴﺭﹰﺍ ﻤﺎ ﻨﺤﺘﺎﺝ ﺇﻟﻰ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻋﻴﻨﺎﺕ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﺼﻐﻴﺭﺓ‬ ‫ﻤﻥ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻜﺒﻴﺭ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﻴﺘﻴﺢ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻋﻴﻨﺔ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﺒﺴﻴﻁﺔ‬

‫ﻤﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺎﻟﺤﺠﻡ ﺍﻟﻤﺭﻏﻭﺏ ﻓﻴﻪ‪ ،‬ﻟﺫﺍ ﻓﺈﻨﻪ ﻋﻨﺩ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ "ﻋﻴﻨﺔ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﻤﻥ‬

‫ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ" ‪ Random Sample of Cases‬ﺜﻡ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻋﻴﻨﺔ ‪ Sample‬ﺃﺴﻔﻠﻪ‬ ‫ﺴﻭﻑ ﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ‪ Select Cases: Random Sample‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪ 19-3‬ﺃﺩﻨﺎﻩ‬ ‫ﻟﻴﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ )ﻋﺩﺩ ﻤﻔﺭﺩﺍﺘﻬﺎ(‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 19-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻋﻴﻨﺔ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ‪Select Cases: Random Sample‬‬

‫ﻭﺘﺘﻴﺢ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﻔﺭﺼﺔ ﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺇﻤﺎ ﻜﻨﺴﺒﺔ ﻤﺌﻭﻴﺔ ﻤﻥ ﻋﺩﺩ‬

‫ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﻜﻠﻲ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺃﻭ ﻜﻌﺩﺩ ﻤﺤﺩﺩ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻓﻌﻨﺩ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ "ﺘﻘﺭﻴﺒﹶﺎ"‬

‫‪ Approximately‬ﺴﻭﻑ ﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻜﻭﻨﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩﻫﺎ‬ ‫ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﻤﻼﺼﻕ ﺘﻘﺭﻴﺒﺎﹰ‪ ،‬ﻭﺤﻴﺙ ﺃﻥ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻲ‬

‫ﺘﻌﺘﻤﺩ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﺱ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻻﺕ ﻭﻋﻠﻰ ﺃﻥ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﻌﻁﺎﺓ ﺘﻤﺜل ﺍﺤﺘﻤﺎل ﻅﻬﻭﺭ ﺃﻱ‬ ‫ﻤﻔﺭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻓﺈﻥ ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺍﻟﻤﺨﺘﺎﺭﺓ ﻟﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺒﺎﻟﻀﺭﻭﺭﺓ ﻤﺴﺎﻭﻴﹰﺎ ﻟﺘﻠﻙ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ‬

‫ﺘﻤﺎﻤﹰﺎ ﺨﺎﺼﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻴﻜﻭﻥ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺼﻐﻴﺭ‪ ،‬ﺃﻤﺎ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻭﻫﻭ "ﺘﻤﺎﻤﹰﺎ"‬

‫‪ Exactly‬ﻓﻴﺘﻴﺢ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺃﻥ ﻴﺤﺩﺩ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺠﺏ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﹰﺎ ﺒﺩﻗﺔ‪،‬‬ ‫ﻭﻟﻜﻥ ﻴﺠﺏ ﻫﻨﺎ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﺇﻟﻰ ﻋﺩﺩ ﺁﺨﺭ ﻴﻤﺜل ﺒﺩﺍﻴﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ‬

‫ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺠﺏ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻨﻬﺎ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﺍﻟﻌﺩﺩ ﻴﺠﺏ ﺃﻻ ﻴﺯﻴﺩ ﻋﻥ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﻜﻠﻲ ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪123‬‬

‫‪ .3‬ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻓﻲ ﻤﺩﻯ ﻤﺤﺩﺩ ‪: Based on Time or Case Range‬‬ ‫ﻭﻫﺫﺍ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﻴﺘﻴﺢ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﺭﺼﺔ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﺴﺘﻨﺎﺩﹰﺍ ﺇﻟﻰ ﻤﺩﻯ ﻤﻌﻴﻥ‬

‫ﻤﻥ ﺩﺍﺨل ﻤﺩﻯ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻴﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩﻩ ‪ ،‬ﻓﻌﻨﺩ ﺘﺤﺩﻴﺩ "ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻤﻌﺘﻤﺩﹰﺍ ﻋﻠﻰ‬

‫ﺍﻟﻤﺩﻯ" ‪ Based on Time or Case Range‬ﺜﻡ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻋﻴﻨﺔ ‪ Sample‬ﺴﻭﻑ‬ ‫ﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﻤﺩﻯ ‪ Range‬ﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻷﺨﻴﺭﺓ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ‬

‫ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺘﻁﻠﺏ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ ، 20-3‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺩﻯ ﻤﻌﺘﻤﺩﹰﺍ‬

‫ﻋﻠﻰ ﺃﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺃﻭ ﺘﺎﺭﻴﺦ ﺃﻭ ﺃﻭﻗﺎﺕ ﻤﺤﺩﺩﺓ ﻭﻟﻜﻨﻪ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ ﺴﻴﻌﺘﻤﺩ ﻋﻠﻰ ﺃﺭﻗﺎﻡ‬ ‫ﺍﻟﺼﻔﻭﻑ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘﻊ ﺒﻬﺎ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻭﺫﻟﻙ ﻜﻤﺎ ﺘﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ ،‬ﻟﻜﻥ‬

‫ﺍﻻﻋﺘﻤﺎﺩ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﺎﺭﻴﺦ ﺃﻭ ﺍﻟﻭﻗﺕ ﻟﻥ ﻴﺘﻡ ﺇﻻ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﻫﻨﺎﻙ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺴﻠﺴﻠﺔ ﺯﻤﻨﻴﺔ‬

‫ﺒﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺘﺎﺭﻴﺦ ‪ Date Variables‬ﻭﻤﻌﺭﻓﺔ ﻤﺴﺒﻘ ﹰﺎ )ﻤﻥ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺘﺎﺭﻴﺦ ‪Define‬‬

‫‪ Date‬ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Menu‬ﻓﻲ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ(‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 20-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺩﻯ ‪ Define Range‬ﻋﻨﺩ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺍﺕ‬ ‫ﻤﻥ ﻨﺎﻓﺫﺓ ‪ Select Cases‬ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺘﺤﻭﻴل ‪ Transform‬ﻤﻥ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪124‬‬

‫‪ .4‬ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻟﻼﺨﺘﻴﺎﺭ ﺃﻭ ﺍﻟﺘﺠﻤﻴﺩ ‪: Use Filter Variable‬‬ ‫ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﻴﺘﻴﺢ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﺭﺼﺔ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﺘﺠﻤﻴﺩﻫﺎ ﻭﺘﻠﻙ ﺍﻟﻘﻴﻡ‬

‫ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ﺒﻤﻌﺭﻓﺘﻪ ﻭﺒﺎﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺭﺍﻫﺎ ﻤﻨﺎﺴﺒﺔ ﻭﺫﻟﻙ ﺒﻨﺎﺀ ﻋﻠﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ‬

‫ﻴﺄﺨﺫ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 0‬ﻟﺘﺠﻤﻴﺩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﺍﻟﻤﻨﺎﻅﺭﺓ ﻭﺃﻱ ﻗﻴﻤﺔ ﺃﺨﺭﻯ ﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺓ‪،‬‬

‫ﻭﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ ﻜل ﻤﺎ ﻴﻠﺯﻡ ﻫﻭ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺘﺤﺩﺩ ﺒﻨﺎﺀ ﻋﻠﻴﻪ ﺍﻟﻘﻴﻡ‬

‫ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ﺒﺤﻴﺙ ﺘﺄﺨﺫ ﻗﻴﻡ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 0‬ﻟﻠﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ‬

‫ﺘﺠﻤﻴﺩﻫﺎ‪ ،‬ﻭﻤﻥ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Select Cases‬ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺨﻴﺎﺭ "ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ‬ ‫ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺘﺠﻤﻴﺩ" ‪ Use Filter Variable‬ﺜﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺫﻟﻙ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫ﻋﻠﻰ ﻴﺴﺎﺭ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻭﺇﺯﺍﺤﺘﻪ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﻤﺨﺼﺹ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 21-3‬ﺃﺩﻨﺎﻩ ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ :21-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Select Cases‬ﻭﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻟﺘﺠﻤﻴﺩ ‪ filter‬ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ‬

‫ﻭﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪ 21-3‬ﺍﺴﺘﺨﺩﻤﺕ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺘﺘﻌﻠﻕ ﺒﺄﻋﺩﺍﺩ ﺍﻟﻤﺭﻀﻰ ﻓﻲ ﻋﻴﺎﺩﺍﺕ‬

‫ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻤﻥ ﺒﻠﺩ ﻤﻌﻴﻥ ﻭﺍﺨﺘﺭﻨﺎ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺠﻤﻴﺩ ﻟﻴﻜﻭﻥ ﻁﺒﻴﻌﺔ ﻤﻨﻁﻘﺔ ﺍﻟﻌﻴﺎﺩﺓ ﺤﻀﺭﻴﺔ ﺃﻡ‬ ‫ﺭﻴﻔﻴﺔ‪ ،‬ﻭﻟﻤﺎ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻤﻨﺎﻁﻕ ﺍﻟﺭﻴﻔﻴﺔ ﺘﺄﺨﺫ ﺍﻟﻘﻴﻡ ‪ 0‬ﻓﺈﻥ ﺍﻟﻌﻴﺎﺩﺍﺕ ﺍﻟﻤﺨﺘﺎﺭﺓ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﺘﻠﻙ‬ ‫ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻨﺎﻁﻕ ﺍﻟﺤﻀﺭﻴﺔ ﻓﻘﻁ‪ .‬ﻭﺸﻜل ‪ 22-3‬ﺃﺩﻨﺎﻩ ﻴﺒﻴﻥ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪125‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 22-3‬ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﻭﺘﻅﻬﺭ ﺒﻪ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺠﻤﺩﺓ‪.‬‬

‫‪ .2.3.3‬ﺇﻋﻁﺎﺀ ﺃﻭﺯﺍﻥ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻠﻤﻔﺭﺩﺍﺕ‪Weighting of Cases :‬‬ ‫ﻴﻘﺼﺩ ﺒﻬﺫﻩ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺘﺭﺠﻴﺢ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻭﺇﻋﻁﺎﺀ ﺃﻫﻤﻴﺔ ﻨﺴﺒﻴﺔ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻠﻤﻔﺭﺩﺍﺕ‬

‫ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﺒﺈﻋﻁﺎﺌﻬﺎ ﺃﻭﺯﺍﻥ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻭﻟﻬﺎ ﻓﺎﺌﺩﺓ ﻋﻅﻴﻤﺔ ﻓﻲ ﻋﺩﺓ ﺤﺎﻻﺕ‪ ،‬ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ‬

‫ﻋﻨﺩ ﺘﺤﻠﻴل ﺠﺩﺍﻭل ﺍﻻﻗﺘﺭﺍﻥ ﺃﻭ ﺍﻟﺘﻭﺍﻓﻕ ‪ Contingency Tables‬ﺃﻭ ﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺠﺩﺍﻭل‬ ‫ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﻴﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻻ ﻴﻜﻭﻥ ﻟﺩﻴﻨﺎ ﻗﻴﻡ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺒل ﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺤﺩﻭﺙ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺃﻭ‬

‫ﻓﺌﺎﺕ ﺍﻟﻅﺎﻫﺭﺓ ‪ ،‬ﻓﻔﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺘﺼﺒﺢ ﺃﻫﻤﻴﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﻨﺴﺒﻴﺔ ﻤﻘﺎﺴﻪ ﺒﺎﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ‬ ‫ﻭﺘﻜﻭﻥ ﺍﻷﺨﻴﺭﺓ ﺒﻤﺜﺎﺒﺔ ﺍﻷﻭﺯﺍﻥ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ ﻋﻨﺩ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﻁﺒﻘﻴﺔ ﺤﻴﺙ‬

‫ﺘﻜﻭﻥ ﻓﻲ ﺩﺍﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻋﻴﻨﺎﺕ ﺠﺯﺌﻴﺔ ﻤﺨﺘﺎﺭﺓ ﻤﻥ ﻁﺒﻘﺎﺕ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬ﻭﺘﻘﺎﺱ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻷﻫﻤﻴﺔ ﺍﻟﻨﺴﺒﻴﺔ ﻟﻠﻘﻴﻡ ﺒﺤﺠﻡ ﻜل ﻁﺒﻘﺔ ﺃﻭ ﻨﺴﺒﺔ ﺘﻤﺜﻴﻠﻬﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ‪ ،‬ﻭﻫﻨﺎﻙ‬ ‫ﺤﺎﻻﺕ ﺃﺨﺭﻯ ﻜﺜﻴﺭﺓ ﻗﺩ ﻨﺤﺘﺎﺝ ﺇﻟﻰ ﺘﺭﺠﻴﺢ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺄﻭﺯﺍﻥ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻤﺜل ﻗﻨﺎﻋﺘﻨﺎ‬

‫ﺒﻀﻌﻑ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻓﻲ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺒﺤﻴﺙ ﻨﺤﺘﺎﺝ ﺇﻟﻰ ﺠﻌل ﺘﺄﺜﻴﺭ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻋﻠﻰ ﻨﺘﺎﺌﺞ‬ ‫ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﻤﺤﺩﻭﺩ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪126‬‬

‫ﻭﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ﺃﻤﺭ ﺇﻋﻁﺎﺀ ﺃﻭﺯﺍﻥ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ )ﺘﺭﺠﻴﺢ( ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ Weight Cases‬ﻴﺠﺏ‬

‫ﺍﻟﺩﺨﻭل ﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data‬ﻓﻲ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻤﻥ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪Data Editor‬‬

‫ﺜﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ ‪ Weight Cases‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ‪ Weight Cases‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪23-3‬‬ ‫ﺃﺩﻨﺎﻩ‪ ،‬ﺜﻡ ﻴﺘﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ "ﺘﺭﺠﻴﺢ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ" ‪ Weight Cases By‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺫﻟﻙ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺃﻭﺯﺍﻥ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ‪ ،‬ﻭﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ‪ OK‬ﺴﺘﻨﺘﻬﻲ‬ ‫ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ‪ ،‬ﻭﻴﺠﺏ ﻤﻼﺤﻅﺔ ﻫﻨﺎ ﺃﻨﻪ ﻟﻥ ﻴﻅﻬﺭ ﺸﺊ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺘﻨﻔﻴﺫ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺴﻭﺍﺀ ﻓﻲ‬ ‫ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﺃﻭ ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ‪ Output Viewer‬ﻭﻟﻜﻥ ﺴﺘﺩﺨل‬

‫ﻫﺫﻩ ﺍﻷﻭﺯﺍﻥ ﻓﻲ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻲ ﺍﻟﻼﺤﻕ ﻟﺤﻴﻥ ﺇﻟﻐﺎﺀ‬

‫ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺘﺭﺠﻴﺢ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ‪ .‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺇﻟﻐﺎﺀ ﺃﻱ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺘﺭﺠﻴﺢ ﺘﻡ ﺘﻨﻔﻴﺫﻫﺎ ﺴﺎﺒﻘﹰﺎ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ‬

‫ﺇﻋﺎﺩﺓ ﻓﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺭﺠﻴﺢ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪ 23-3‬ﻭﺍﺨﺘﻴﺎﺭ "ﻋﺩﻡ ﺘﺭﺠﻴﺢ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ"‬

‫‪ Do not weight cases‬ﻜﻤﺎ ﺘﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﺃﻋﻠﻰ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 23-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺇﻋﻁﺎﺀ ﺃﻭﺯﺍﻥ ﻟﻠﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ‪ Weight Cases‬ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data‬ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪. Data Editor‬‬

‫‪ .3.3.3‬ﻓﺭﺯ )ﺘﺭﺘﻴﺏ( ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪Sorting Cases :‬‬ ‫ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﻔﺭﺯ ‪ Sorting‬ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﻤﻤﺜﻠﺔ ﺒﺎﻟﺼﻔﻭﻑ‬

‫ﺘﺭﺘﻴﺒﹰﺎ ﺘﺼﺎﻋﺩﻴﹰﺎ ﺃﻭ ﺘﻨﺎﺯﻟﻴﹰﺎ ﺤﺴﺏ ﻗﻴﻡ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺍﺤﺩ ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ‪ ،‬ﻭﺴﻭﻑ ﺘﻜﻭﻥ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﻫﺫﺍ‬ ‫ﺍﻷﻤﺭ ﺃﻥ ﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﻭﻗﺩ ﺃﻋﻴﺩ ﺘﺭﺘﻴﺒﻬﺎ ﺒﺎﻟﺸﻜل‬

‫ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﻭﺫﻟﻙ ﺤﺴﺏ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻟﻔﺭﺯ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﺎﺴﻪ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪127‬‬

‫ﻭﺇﺫﺍ ﺍﺨﺘﻴﺭ ﺃﻜﺜﺭ ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺍﺤﺩ ﻟﻠﻔﺭﺯ ﻓﺈﻨﻪ ﺴﻴﺘﻡ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺩﺍﺨﻠﻴﹰﺎ‬

‫ﺤﺴﺏ ﻓﺌﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺴﺒﻕ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻜﺄﺴﺎﺱ ﻟﻠﻔﺭﺯ‪،‬‬

‫ﻓﻌﻠﻰ ﺴﺒﻴل ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺇﺫﺍ ﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻟﺠﻨﺱ ﻜﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﺭﺯ ﻴﻠﻴﻪ ﺩﺭﺠﺔ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ ﻜﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﺭﺯ‬

‫ﺜﺎﻥ ﻓﺈﻥ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺴﻭﻑ ﺘﻅﻬﺭ ﻤﺭﺘﺒﺔ ﺤﺴﺏ ﺍﻟﺩﺭﺠﺔ ﻟﻜل ﻤﻥ ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ ﻭﺍﻹﻨﺎﺙ ﻜل‬

‫ﻋﻠﻰ ﺤﺩﻩ‪ ،‬ﻭﺒﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﺭﺘﻴﺒﻬﺎ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺃﺒﺠﺩﻴﺎﹰ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻓﺈﻥ ﺍﻟﺤﺭﻭﻑ ﺍﻟﻜﺒﻴﺭﺓ ‪ uppercase letters‬ﺴﻭﻑ ﺘﺴﺒﻕ ﺍﻟﺤﺭﻭﻑ ﺍﻟﺼﻐﻴﺭﺓ‬

‫ﻼ ﻗﺒل ﺍﻟﺤﺭﻑ ‪. y‬‬ ‫‪ lowercase letters‬ﺍﻟﻤﻨﺎﻅﺭﺓ‪ ،‬ﺒﻤﻌﻨﻰ ﺴﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﺤﺭﻑ ‪ Y‬ﻤﺜ ﹰ‬ ‫ﺸﻜل ‪ : 24-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﻓﺭﺯ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Sort Cases‬ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪. Data‬‬

‫ﻭﻟﻔﺭﺯ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺃﻱ ﻤﻠﻑ ﺤﺴﺏ ﻗﻴﻡ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻌﻴﻥ ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ ﻴﻤﻜﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ‬

‫ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻟﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ‬

‫ﺃﻤﺭ ﻓﺭﺯ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Sort Cases..‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﻓﺭﺯ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Sort Cases‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل‬ ‫‪ 24-3‬ﺃﻋﻼﻩ‪ ،‬ﻭﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﻴﺴﺎﺭ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺃﻭ‬

‫ﺃﻜﺜﺭ ﻜﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺭﺯ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﺎﺴﻬﺎ ﻭﻴﺘﻡ ﺇﺯﺍﺤﺘﻬﺎ ﺒﺎﻟﺴﻬﻡ ﻟﺘﺩﺨل ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ‬

‫ﺍﻷﺒﻴﺽ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ ﺘﺤﺕ ﺒﻨﺩ "ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﺒﻨﺎﺀ ﻋﻠﻰ" ‪ ، Sort by‬ﻭﻴﺠﺏ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻤﺎ ﺇﺫﺍ‬

‫ﻜﺎﻥ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﻫﻭ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺘﺼﺎﻋﺩﻱ ‪ Ascending‬ﺃﻭ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺘﻨﺎﺯﻟﻲ ‪Descending‬‬

‫ﻭﺫﻟﻙ ﺘﺤﺕ ﺒﻨﺩ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ‪ ، Sort Order‬ﻭﺴﻭﻑ ﺘﻜﻭﻥ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺃﻥ‬ ‫ﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﻭﻗﺩ ﺃﻋﻴﺩ ﺘﺭﺘﻴﺒﻬﺎ ﺒﺎﻟﺸﻜل‬

‫ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ‪.‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪128‬‬

‫‪ .4.3.3‬ﺘﻘﺴﻴﻡ ﻤﻠﻔﺎﺕ ‪Splitting Files :‬‬ ‫ﻭﻴﻘﻭﻡ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻫﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﻋﻠﻰ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﻤﻠﻑ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺇﻟﻰ ﻋﺩﺓ ﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‬

‫ﺘﻤﻬﻴﺩﹰﺍ ﻟﺘﺤﻠﻴل ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻋﻠﻰ ﺤﺩﺓ ﻭﺇﻅﻬﺎﺭ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻼﺤﻕ ﻟﻬﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﻟﻜل‬

‫ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻋﻠﻰ ﺤﺩﺓ ﻭﺫﻟﻙ ﺒﻨﺎﺀ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻡ ﻤﺘﻐﻴﺭ )ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ( ﻴﺘﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩﻩ ﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ‪،‬‬

‫ﻭﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﻴﻅﻬﺭ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺃﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺘﻨﻘﺴﻡ ﺇﻟﻰ ﻋﺩﺩ ﻤﺤﺩﻭﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‪،‬‬

‫ﻭﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺃﻜﺜﺭ ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻟﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﺎﺴﻬﺎ ﻓﺈﻥ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺴﻭﻑ ﻴﺘﻡ‬

‫ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺘﻘﺴﻴﻤﻬﺎ ﺇﻟﻰ ﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺠﺯﺌﻴﺔ ﺩﺍﺨل ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻜﺒﻴﺭﺓ‪ ،‬ﻭﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﻜﺒﻴﺭﺓ‬

‫ﺘﺘﺤﺩﺩ ﺒﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺴﺒﻕ ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ‪ ،‬ﻓﻌﻠﻰ ﺴﺒﻴل ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺇﺫﺍ‬ ‫ﺘﺤﺩﺩ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﻥ ﻟﻠﺘﻘﺴﻴﻡ ﻫﻤﺎ ﺠﻨﺱ ﻭﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﻓﺴﻭﻑ ﻴﺘﻡ ﺘﻘﺴﻴﻡ‬

‫ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ ﺇﻟﻰ ﻓﺌﺎﺕ ﺤﺴﺏ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﻟﻺﻨﺎﺙ ﻜل ﻋﻠﻰ ﺤﺩﻩ ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 25-3‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﻤﻠﻔﺎﺕ ‪ Split Files‬ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪. Data‬‬

‫ﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﻤﻠﻑ ﻤﻥ ﺨﻼل ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﻴﺠﺏ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻗﺎﺌﻤﺔ‬

‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data‬ﻭﻤﻨﻬﺎ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ "ﻗﺴﻡ ﻤﻠﻑ" ‪ Split File..‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﻤﻠﻑ‬

‫‪ Split Files‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪ ، 25-3‬ﺜﻡ ﻴﺠﺏ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ "ﻗﺎﺭﻥ ﺒﻴﻥ ﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ"‬ ‫‪ Compare groups‬ﺃﻭ "ﺭﺘﺏ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺤﺴﺏ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ" ‪Organize output by‬‬

‫)‪ (3‬ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺘﺤﻭﻴل ﻭﺘﺤﻭﻴﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫‪129‬‬

‫‪ groups‬ﻟﻴﻔﺘﺢ ﻤﺭﺒﻊ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﻭﻴﻅﻬﺭ ﺘﺤﺕ ﺒﻨﺩ "ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﺒﻨﺎﺀ ﻋﻠﻰ‪":‬‬ ‫‪ Groups Based On:‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻴﻤﻜﻨﻙ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫ﻓﻲ ﻴﺴﺎﺭ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻭﺇﺯﺍﺤﺘﻬﺎ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻨﻙ ﺒﻭﺍﺴﻁﺔ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻅﺎﻡ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺒﺤﺩ ﺃﻗﺼﻰ ﺜﻤﺎﻨﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‪ .‬ﻭﻴﺠﺏ ﻤﺭﺍﻋﺎﺓ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ‬

‫ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ‪ ،‬ﺇﺫ ﺘﺭﺘﺏ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﻓﺌﺎﺕ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺫﻱ ﺭﺘﺒﺕ ﺒﻪ‬ ‫ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ ﻓﻲ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ‪ ،‬ﻭﺇﺫﺍ ﻟﻡ ﺘﻜﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻤﺭﺘﺒﺔ ﻤﺴﺒﻘﹰﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻠﻑ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﺠﺏ‬

‫ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ "ﺭﺘﺏ ﺍﻟﻤﻠﻑ ﺤﺴﺏ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻘﺴﻴﻡ"‬

‫‪ort the file by grouping‬‬

‫‪ ، variables‬ﻭﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻤﺭﺘﺒﺔ ﻤﺴﺒﻘﹰﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻠﻑ ﻓﻴﺠﺏ ﺃﺨﺫ ﺨﻴﺎﺭ ﺃﻥ ﺍﻟﻤﻠﻑ‬ ‫ﻤﺭﺘﺏ ﻤﺴﺒﻘﹰﺎ ‪. File is already sorted‬‬

‫ﻭﻴﻔﻴﺩ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ "ﻗﺎﺭﻥ ﺒﻴﻥ ﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ" ‪ Compare groups‬ﻓﻲ ﺃﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‬

‫ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺇﻴﺠﺎﺩﻫﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻠﻑ ﺍﻟﻤﻘﺴﻡ ﺘﻌﺭﺽ ﻤﻌﹰﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻠﻑ ﺒﻁﺭﻴﻘﺔ ﺘﺴﻬل ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ‬ ‫ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‪ ،‬ﻭﺇﺫﺍ ﻁﻠﺏ ﻻﺤﻘﹰﺎ ﺘﻜﻭﻴﻥ ﺠﺩﺍﻭل ﺃﻭ ﺭﺴﻭﻤﺎﺕ ﺒﻴﺎﻨﻴﺔ ﻓﺈﻨﻬﺎ ﺴﺘﻌﺭﺽ‬

‫ﺃﻴﻀﹰﺎ ﻤﺘﺠﺎﻭﺭﺓ ﺒﻁﺭﻴﻘﺔ ﺘﺴﻬل ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ‪ ،‬ﺒﻴﻨﻤﺎ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭ "ﺭﺘﺏ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺤﺴﺏ‬ ‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ" ‪ Organize output by groups‬ﻴﻔﻴﺩ ﻓﻲ ﺃﻥ ﺠﻤﻴﻊ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل‬

‫ﺍﻟﻼﺤﻕ ﺴﻭﻑ ﺘﻌﺭﺽ ﺒﻁﺭﻴﻘﺔ ﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻟﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻋﻠﻰ ﺤﺩﺓ ﺩﻭﻥ ﺃﺨﺫ ﻓﻲ ﺍﻻﻋﺘﺒﺎﺭ‬

‫ﺇﻤﻜﺎﻨﻴﺔ ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‪.‬‬