Spsschap7

Äe^ŠÖ]<Ø’ËÖ] <l]ƒ<<>l^ÂçÛ]<°e><<h…^rjÖ]<Øé× ‚u]çÖ]<ØÚ^ÃÖ] The One-Factor Between Subjects Experiments

‫ ﻣﻘﺪﻣﺔ‬.1 .7 : ‫ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ ﻓﻲ اﺗﺠﺎﻩ واﺣﺪ‬.2 .7 ‫ اﺧﺘﺒﺎر آﺮوﺳﻜﺎل واﻟﻴﺲ‬: ‫ اﻻﺧﺘﺒﺎرات اﻟﻼﻣﻌﻠﻤﻴﺔ‬.3 .7

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪254‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪255‬‬

‫]‪Äe^ŠÖ]<Ø’ËÖ‬‬ ‫‪‚u]çÖ]<ØÚ^ÃÖ]<l]ƒ<>l^ÂçÛ]<°e><h…^rjÖ]<Øé× ‬‬ ‫‪The One-Factor Between Subjects Experiments‬‬ ‫‪ .1 .7‬ﻣﻘﺪﻣﺔ‪:‬‬ ‫ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺘﺠﺭﺒﺔ ﺘﻡ ﺃﺠﺭﺍﺀﻫﺎ ﺒﻬﺩﻑ ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﻤﺠﻤﻭﻋﺘﻴﻥ ﻤﻥ‬

‫ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺤﻴﺙ ﺘﻌﺭﻀﺕ ﺃﺤﺩﻫﻤﺎ ﻟﺘﺄﺜﻴﺭ ﻤﻌﺎﻟﺠﺔ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﻷﺨﺭﻯ ﻟﻡ ﺘﺘﻌﺭﺽ ﻟﻬﺫﻩ‬

‫ﺍﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ‪ ،‬ﻓﻌﻠﻰ ﺍﻓﺘﺭﺍﺽ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﺨﺼﺎﺌﺹ ﻟﻠﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻟﻲ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ )ﺃﻨﻬﺎ‬

‫ﺘﺘﺒﻊ ﻟﻠﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﺘﻘﺭﻴﺒﹰﺎ ﺒﺘﺒﺎﻴﻥ ﺜﺎﺒﺕ( ﻓﺈﻨﻪ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ t‬ﻟﻠﻌﻴﻨﺎﺕ‬ ‫ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻜﻤﺎ ﺘﻡ ﺘﻭﻀﻴﺤﻪ ﻓﻲ ﺍﻟﻔﺼل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ‪ H0‬ﺍﻟﺘﻲ‬

‫ﺘﻨﺹ ﻋﻠﻰ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﻤﺘﻭﺴﻁﻲ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﺘﺒﻥ ﺃﻥ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﻌﻨﻭﻱ‬ ‫ﻓﺈﻨﻨﺎ ﺴﻨﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ﻭﺴﻨﺴﺘﻨﺘﺞ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻓﺭﻕ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁﻲ‬

‫ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ‪ ،‬ﻭﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﺘﺩل ﻋﻠﻰ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺘﺄﺜﻴﺭ ﺤﻘﻴﻘﻲ ﻟﺘﻠﻙ ﺍﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ‪.‬‬

‫ﻭﻫﻨﺎﻙ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺃﺨﺭﻯ ﻤﻥ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﻬﺎ ﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻓﺭﻀﻴﺎﺕ‬

‫ﻋﺩﻤﻴﺔ ﻤﺸﺎﺒﻬﺔ‪ ،‬ﻫﺫﻩ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺘﻌﺭﻑ ﺒﺎﺴﻡ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ‪Analysis of Variance‬‬

‫)ﺒﺎﺨﺘﺼﺎﺭ ‪ ،(ANOVA‬ﻭﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻏﻡ ﻤﻥ ﺍﺴﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻁﺭﻕ ﺇﻻ ﺃﻨﻬﺎ ﺘﺘﻌﻠﻕ ﺒﺎﺨﺘﺒﺎﺭ‬ ‫ﻼ ﻤﻥ‬ ‫ﻓﺭﻀﻴﺎﺕ ﺤﻭل ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ )ﻤﺜل ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ‪ ،(t‬ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻭﺍﻗﻊ ﻟﻭ ﺘﻡ ﺘﻁﺒﻴﻕ ﻜ ﹰ‬

‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ t‬ﻭﺃﺴﻠﻭﺏ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻋﻠﻰ ﻨﻔﺱ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﻤﺠﻤﻭﻋﺘﻴﻥ‬

‫ﻓﻘﻁ ﻓﺈﻨﻨﺎ ﺴﻨﺼل ﺇﻟﻰ ﻨﻔﺱ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﺘﻤﺎﻤ ﹰﺎ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺘﻴﻥ‪ ،‬ﻓﺈﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪t‬‬

‫ﻤﻌﻨﻭﻱ ﻓﺈﻨﻪ ﺴﻴﻨﺘﺞ ﻋﻥ ﺃﺴﻠﻭﺏ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻓﺭﻕ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﺒﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﻴﻥ‪.‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪256‬‬

‫ﻭﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻏﻡ ﻤﻥ ﺫﻟﻙ‪ ،‬ﻓﺈﻥ ﺃﺴﻠﻭﺏ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻴﻌﺘﺒﺭ ﺃﻜﺜﺭ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﹰﺎ ﻤﻥ‬ ‫ﻼ‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ t‬ﻷﻨﻪ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﻘﻴﻘﺔ ﺃﺴﻠﻭﺏ ﻤﺘﻌﺩﺩ ﺍﻟﺠﻭﺍﻨﺏ ﻭﺍﻻﺴﺘﺨﺩﺍﻤﺎﺕ‪ ،‬ﻓﺈﺫﺍ ﺍﻓﺘﺭﻀﻨﺎ ﻤﺜ ﹰ‬

‫ﻓﻲ ﺘﺠﺭﺒﺔ ﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﺘﺤﺴﻴﻥ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺘﺤﻔﻴﻅ ﺍﻟﺸﻌﺭ ﺃﻭ ﺍﻟﻘﺭﺁﻥ ﺍﻟﻜﺭﻴﻡ ﻭﻤﺤﺎﻭﻟﺔ ﺍﻟﺒﺤﺙ ﻓﻲ‬ ‫ﺁﺜﺎﺭ ﺍﻟﻁﺭﻕ ﺍﻟﺤﺩﻴﺜﺔ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻤﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻔﻴﻅ ﻜﺎﻥ ﻟﺩﻴﻨﺎ ﺜﻼﺙ ﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻤﺘﺸﺎﺒﻬﺔ ﻤﻥ‬ ‫ﺍﻷﻓﺭﺍﺩ ﻭﻟﻜﻥ ﺘﻌﺭﻀﺕ ﻟﺸﺭﻭﻁ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻭﻫﻲ‪:‬‬

‫‪ .1‬ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻁﺒﻘﺕ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺘﺤﻔﻴﻅ ‪.A‬‬ ‫‪ .2‬ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻁﺒﻘﺕ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺘﺤﻔﻴﻅ ‪.B‬‬ ‫‪ .3‬ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺘﺤﻜﻡ ﺘﺭﻜﺕ ﺒﺩﻭﻥ ﺘﻁﺒﻴﻕ ﺃﻱ ﺃﺴﺎﻟﻴﺏ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻭﻟﻜﻥ ﻁﻠﺏ‬ ‫ﻤﻨﻬﺎ ﺤﻔﻅ ﻨﻔﺱ ﺍﻷﺠﺯﺍﺀ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺘﻴﻥ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺘﻴﻥ‪.‬‬

‫ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻭﻉ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺍﻟﺘﻲ ﻁﺒﻕ ﻋﻠﻰ ﻜل ﻤﻔﺭﺩﺓ ﻤﻨﻬﺎ ﻤﻌﺎﻟﺠﺔ )ﺃﻭ ﺃﺴﻠﻭﺏ(‬

‫ﻭﺍﺤﺩﺓ ﻓﻘﻁ ﻭﺃﺼﺒﺤﺕ ﺒﺫﻟﻙ ﺃﺤﺩ ﻤﺸﺎﻫﺩﺍﺕ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﺴﺘﻘل ﻭﺍﺤﺩ ﻴﻁﻠﻕ ﻋﻠﻴﻪ ﺘﺠﺎﺭﺏ‬

‫ﺃﺤﺎﺩﻴﺔ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺒﺩﻭﻥ ﻗﻴﺎﺴﺎﺕ ﻤﺘﻜﺭﺭﺓ ‪One-treatment factor with no repeated‬‬

‫‪ ، measures‬ﻭﻴﻁﻠﻕ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺘﺠﺎﺭﺏ ﻜﺎﻤﻠﺔ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻴﺔ‬

‫‪Completely‬‬

‫‪ ، randomized experiments‬ﻭﻤﻥ ﻤﺜل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺘﺠﺭﺒﺔ ﺴﻭﻑ ﻨﺤﺼل ﻋﻠﻰ ﺜﻼﺙ‬ ‫ﻋﻴﻨﺎﺕ ﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺍﺕ‪ ،‬ﺃﻱ ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺘﺸﻜل ﻋﻴﻨﺔ ﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ‬

‫ﺒﻭﺍﺴﻁﺔ ﺃﺴﻠﻭﺏ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ‪ One-way ANOVA‬ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ﺃﻥ ﺠﻤﻴﻊ ﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﺍﻟﺜﻼﺜﺔ ﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ‪ ،‬ﺃﻱ ﺃﻥ ﺃﻱ ﻤﻥ‬

‫ﻁﺭﻴﻘﺘﻲ ﺍﻟﺘﺤﻔﻴﻅ ﻟﻥ ﺘﺅﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﺘﺤﺴﻥ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻔﻴﻅ )ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻤﻥ ﻟﻡ ﺘﻁﺒﻕ‬

‫ﻼ ﻋﻥ ﺃﺴﻠﻭﺏ ﺘﺤﻠﻴل‬ ‫ﻋﻠﻴﻬﻡ ﺃﻱ ﻁﺭﻴﻘﺔ(‪ ،‬ﻻﺤﻅ ﺃﻥ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ t‬ﻻ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺒﺩﻴ ﹰ‬

‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻓﺭﻀﻴﺔ ﺘﺘﻌﻠﻕ ﺒﺜﻼﺙ ﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ )ﻤﺜل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ( ﺃﻭ ﺃﻜﺜﺭ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻨﻪ‬

‫ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻜﺫﻟﻙ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻴﺘﻌﻠﻕ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺒﻤﺘﻭﺴﻁﻴﻥ ﻓﻘﻁ ‪.‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪257‬‬

‫ﻭﺍﻟﺴﺅﺍل ﺍﻟﺫﻱ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﺒﺎﺩﺭ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺫﻫﻥ ﻫﻭ ﺍﻨﻪ ﻟﻤﺎﺫﺍ ﻻ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ‬ ‫ﺴﻠﺴﻠﺔ ﻤﻥ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ‪ t‬ﺍﻟﻤﺘﺘﺎﻟﻴﺔ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺃﺯﻭﺍﺝ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻜﺒﺩﻴل ﻋﻥ‬ ‫ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ؟ ﺃﻻ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﺒﺒﺴﺎﻁﺔ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺜﻼﺙ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ‪ t‬ﻤﺘﺘﺎﻟﻴﺔ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ‬ ‫ﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ A‬ﻤﻊ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺘﺤﻜﻡ ﻭﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ B‬ﻤﻊ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺘﺤﻜﻡ ﺜﻡ‬

‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ A‬ﻤﻊ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ B‬؟ ﺍﻹﺠﺎﺒﺔ ﻋﻠﻰ ﻫﺫﻩ ﺍﻻﺴﺘﻔﺴﺎﺭﺍﺕ ﻫﻲ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ‬ ‫ﻤﺸﻜﻠﺔ ﻓﻲ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺩﺨل ﻭﻫﻲ ﺃﻨﻪ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺇﺠﺭﺍﺀ ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﺩﺩﺓ‬

‫ﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺜﺒﺕ ﺃﻥ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﻨﺘﺞ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺍﻷﻗل‬ ‫)ﺘﺭﻓﺽ ﻓﻴﻪ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ( ﺤﺘﻰ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﻴﻜﻭﻥ‬

‫ﺃﻜﺒﺭ ﻤﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﻤﻌﻨﻭﻴﺔ ﺍﻟﻤﻔﺘﺭﺽ )ﺃﻭ ﻗﻴﻤﺔ ‪ p-value‬ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ(‪ ،‬ﻓﻲ ﺍﻟﻭﺍﻗﻊ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ‬ ‫ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻜﺒﻴﺭ ﻓﺈﻥ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﻨﺘﺞ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺍﻷﻗل )ﺘﺭﻓﺽ‬

‫ﻓﻴﻪ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ( ﺤﺘﻰ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﺴﻭﻑ ﻴﻘﺘﺭﺏ ﻤﻥ‬ ‫ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ ﺍﻟﺼﺤﻴﺢ )ﺃﻱ ﺒﺎﻟﺘﺄﻜﻴﺩ(‪ ،‬ﻟﻤﺯﻴﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﻔﺎﺼﻴل ﺤﻭل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﻘﻴﻘﺔ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﻌﻭﺩﺓ‬

‫ﺇﻟﻰ )‪. Gravetter & Wallnau (1996‬‬

‫ﻭﺒﺒﺴﺎﻁﺔ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻨﺘﺨﻴل ﻋﻤل ﺃﺴﻠﻭﺏ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻜﺎﻟﺘﺎﻟﻲ‪ :‬ﻴﺅﺨﺫ ﻤﺘﻭﺴﻁ‬

‫ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻪ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻟﻤﺘﻭﺴﻁ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺍﺕ ﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ‬

‫ﺘﻌﺭﻀﺕ ﻟﺸﺭﻭﻁ ﻤﺤﺩﺩﺓ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺓ ﻟﻤﻔﺭﺩﺓ ﻭﺍﺤﺩﺓ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﺘﺨﺘﻠﻑ‬ ‫ﺍﺨﺘﻼﻓﹰﺎ ﻜﺒﻴﺭﹰﺍ ﻋﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁﻬﺎ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻜﺫﻟﻙ ﺃﻥ ﻨﻔﻜﺭ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺘﻐﻴﺭﺍﺕ )ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ( ﺩﺍﺨل‬

‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻜﺄﺨﻁﺎﺀ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻥ ﻗﺩ ﻴﻜﻭﻥ ﻟﻠﻁﺭﻴﻘﺔ ‪) A‬ﺃﻭ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ‪ (B‬ﺃﺜﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺼﻭل‬

‫ﻤﺘﻭﺴﻁ ﻟﻠﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻁﺒﻘﺕ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻭﺠﻌﻠﻪ ﺃﻜﺒﺭ ﻤﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺘﺤﻜﻡ ﺍﻟﺘﻲ‬

‫ﻟﻡ ﺘﻁﺒﻕ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﺃﻱ ﻁﺭﻴﻘﺔ‪ ،‬ﺒﻌﺒﺎﺭﺓ ﺃﺨﺭﻯ ﺴﻴﺼﺒﺢ ﻫﻨﺎﻙ ﺘﻐﻴﺭﺍﺕ )ﺘﺒﺎﻴﻥ( ﻜﺒﻴﺭﺓ ﺒﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺍﻟﺜﻼﺙ‪ ،‬ﻭﺒﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻤﻊ ﺫﻟﻙ ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺩﺍﺨل‬

‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺴﻴﻨﺘﺞ ﻟﺩﻴﻨﺎ ﺩﺍﻟﺔ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺘﺴﻤﻰ ﺩﺍﻟﺔ ‪ F‬ﻭﺘﺄﺨﺫ ﺍﻟﺼﻭﺭﺓ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‪:‬‬ ‫اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ ﺑﻴﻦ اﻟﻤﺠﻤﻮﻋﺎت‬ ‫اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ داﺧﻞ اﻟﻤﺠﻤﻮﻋﺎت‬

‫= ‪F‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪258‬‬

‫ﻓﺈﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻜﺒﻴﺭﺓ ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻓﺈﻥ ﺒﺴﻁ ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ‪F‬‬

‫ﺴﻴﺼﺒﺢ ﻜﺒﻴﺭﹰﺍ ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﺴﺘﺼﺒﺢ ﺍﻟﺩﺍﻟﺔ ‪ F‬ﻜﺒﻴﺭﺓ‪ ،‬ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺴﺘﺼﺒﺢ ﻫﻨﺎﻙ ﻓﺭﺼﺔ‬ ‫ﻜﺒﻴﺭﺓ ﻟﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻥ ﻟﻭ ﻟﻡ ﻴﻜﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺍﺜﺭ ﻟﺘﻠﻙ ﺍﻟﻁﺭﻕ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻘﺩﺭﺓ‬

‫ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﺤﻔﻴﻅ ﻟﺴﻭﻑ ﺘﻜﻭﻥ ﻗﻴﻤﺘﻲ ﺍﻟﺒﺴﻁ ﻭﺍﻟﻤﻘﺎﻡ ﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺘﻴﻥ ﻭﺴﺘﻜﻭﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺩﺍﻟﺔ‬

‫ﻼ ﻜﺎﻓﻴﹰﺎ‬ ‫ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻗﺭﻴﺒﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ ﺍﻟﺼﺤﻴﺢ‪ ،‬ﺃﻱ ﺃﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺩﺍﻟﺔ ‪ F‬ﺍﻟﻜﺒﻴﺭﺓ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﺩﻟﻴ ﹰ‬

‫ﻟﺘﻔﻨﻴﺩ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘﺭ ﺒﺘﺴﺎﻭﻱ ﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﺍﻟﺜﻼﺙ‪.‬‬

‫ﻭﻟﻜﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺘﺒﻘﻰ ﻤﺸﻜﻠﺔ‪ ،‬ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ‪ H0‬ﺘﻨﺹ ﻋﻠﻰ ﺃﻥ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺍﻟﺜﻼﺜﺔ ﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ ﻓﺴﻭﻑ ﺘﻨﺹ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﺒﺒﺴﺎﻁﺔ ﻋﻠﻰ ﺃﻥ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺍﻟﺜﻼﺜﺔ ﻏﻴﺭ ﻤﺘﺴﺎﻭﻴﺔ‪ ،‬ﻓﺈﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ F‬ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﻋﻥ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬

‫‪ ANOVA‬ﻤﻌﻨﻭﻱ ﻓﺴﻭﻑ ﻨﺴﺘﻨﺘﺞ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻓﺭﻕ ﻤﺎ ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁﻴﻥ ﻋﻠﻰ ﺍﻷﻗل‪،‬‬ ‫ﻭﻟﻜﻥ ﻟﻥ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻤﻜﺎﻥ ﻭﺠﻭﺩ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺒﻬﺫﺍ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻴﻜﻭﻥ‬

‫ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻫﻭ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺃﻭﻟﻲ ﻭﻋﺎﻡ ﻭﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﺘﻜﻭﻥ ﺒﺤﺎﺠﺔ ﺇﻟﻰ ﺘﺤﻠﻴل ﺇﻀﺎﻓﻲ‬

‫ﻟﻤﻌﺭﻓﺔ ﻤﻜﺎﻥ ﻭﺠﻭﺩ ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﺃﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺍﻟﺜﻼﺜﺔ ‪.‬‬

‫ﺇﻥ ﻤﺴﺄﻟﺔ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻤﻭﻗﻊ ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺒﺩﻗﺔ ﺒﻌﺩ ﺃﻥ ﺘﺜﺒﺕ ﻤﻌﻨﻭﻴﺔ‬

‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ F‬ﻓﻲ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻟﻴﺴﺕ ﻤﺴﺄﻟﺔ ﺒﺴﻴﻁﺔ‪ ،‬ﻭﻟﻘﺩ ﺃﺨﺫﺕ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺴﺄﻟﺔ ﺤﻴﺯﹰﺍ ﻜﺒﻴﺭﹰﺍ‬

‫ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺭﺍﺠﻊ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻤﻥ ﺒﻴﻨﻬﺎ ‪ ،Howell, 1997‬ﻭﻤﻥ ﺍﻷﻫﻤﻴﺔ ﺒﻤﻜﺎﻥ ﺍﻟﺘﻤﻴﻴﺯ ﺒﻴﻥ‬ ‫ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻜﺭﺭﺓ ﺍﻟﻤﺨﻁﻁ ﻟﻬﺎ ﺴﻠﻔﹰﺎ ‪ priori comparisons‬ﻭﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻐﻴﺭ‬

‫ﻤﺨﻁﻁ ﻟﻬﺎ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺘﻡ ﺒﻌﺩ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ‪ posteriori comparisons‬ﺃﻭ ‪Post‬‬

‫‪ ،Hoc‬ﻭﻴﻘﺩﻡ ﻨﻅﺎﻡ ‪ SPSS‬ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﻥ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺴﻴﺎﻕ ﻤﻥ ﺒﻴﻨﻬﺎ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ‬

‫ﺘﻴﻭﻜﻲ ‪ Tukey’s Test‬ﻭﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺸﻴﻔﻲ ‪ Scheffe`’s Test‬ﻭﻏﻴﺭﻫﺎ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺩﻡ‬ ‫ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺯﻴﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻋﻥ ﺘﻠﻙ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺭﺠﻊ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‪.‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪259‬‬

‫‪ .2 .7‬ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ ﻓﻲ اﺗﺠﺎﻩ واﺣﺪ ‪:‬‬ ‫‪The One-Way Analysis of Variance‬‬ ‫ﻟﺘﻭﻀﻴﺢ ﺃﺴﻠﻭﺏ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ﺴﻨﺴﺘﺨﺩﻡ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﻠﻑ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻕ‬

‫ﺒﺘﺠﺭﺒﺔ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﺒﻬﺩﻑ ﻗﻴﺎﺱ ﻜﻤﻴﺎﺕ ﺍﻤﺘﺼﺎﺹ ﺍﻷﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﺩﻫﻭﻥ ﺒﻭﺍﺴﻁﺔ‬

‫ﺃﺤﺩ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﻜﻌﻙ ﺍﻟﻤﺤﻠﻰ ﺍﻟﻤﻘﻠﻲ ﺒﺎﻟﺯﻴﺕ ‪ Fat surfactant‬ﻭﺍﻟﻤﺼﺎﺤﺏ ﻟﻨﻅﺎﻡ ‪SPSS‬‬

‫ﻭﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺠﻠﺩ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﻪ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺘﺠﺭﺒﺔ ﻴﻌﺘﻘﺩ ﺒﺄﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻜﻌﻙ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ‬

‫ﻴﻤﺘﺹ ﻜﻤﻴﺎﺕ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻤﻥ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﺩﻫﻭﻥ ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻋﻨﺩ ﻁﻬﻴﻪ‪ ،‬ﻭﺘﻡ ﺇﺠﺭﺍﺀ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﺍﻟﺘﺠﺭﺒﺔ ﻋﻠﻰ ﺜﻼﺙ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﻤﻥ ﺍﻟﺯﻴﻭﺕ‪ :‬ﺯﻴﺕ ﺍﻟﻔﺴﺘﻕ ﻭﺯﻴﺕ ﺍﻟﺫﺭﺓ ﻭﺸﺤﻡ ﺍﻟﺨﻨﺯﻴﺭ‪،‬‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺍﻟﻤﻌﺭﻭﻑ ﺃﻥ ﺯﻴﺕ ﺍﻟﻔﺴﺘﻕ ﻭﺯﻴﺕ ﺍﻟﺫﺭﺓ ﻫﻤﺎ ﺯﻴﻭﺕ ﻏﻴﺭ ﻤﺸﺒﻌﺔ ﺒﺎﻟﺩﻫﻭﻥ ﺒﻴﻨﻤﺎ‬

‫ﺸﺤﻡ ﺍﻟﺨﻨﺯﻴﺭ ﻤﺸﺒﻌﹰﺎ ﺒﺎﻟﺩﻫﻭﻥ‪ ،‬ﻟﺫﻟﻙ ﻓﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﺇﻟﻰ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﻜﻤﻴﺔ‬

‫ﺍﻟﺩﻫﻭﻥ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺘﻡ ﺍﻤﺘﺼﺎﺼﻬﺎ ﺘﻌﺘﻤﺩ ﻋﻠﻰ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺯﻴﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺃﺤﺩ‬ ‫ﺍﻷﻫﺩﺍﻑ ﺍﻷﺨﺭﻯ ‪ priori contrast‬ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻓﺭﻕ ﻓﻲ ﻤﺘﻭﺴﻁ‬

‫ﺍﻤﺘﺼﺎﺹ ﺍﻟﺩﻫﻭﻥ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﺯﻴﻭﺕ ﺍﻟﻤﺸﺒﻌﺔ ﻭﺍﻟﺯﻴﻭﺕ ﺍﻟﻐﻴﺭ ﻤﺸﺒﻌﺔ ‪.‬‬

‫ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻠﻑ ‪ Fat surfactant‬ﻴﻭﺠﺩ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻋﻥ ‪ 26‬ﻗﻁﻌﺔ ﻜﻌﻙ ﺘﻡ ﺇﺠﺭﺍﺀ‬

‫ﺍﻟﺘﺠﺭﺒﺔ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺜﻼﺙ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﺯﻴﻭﺕ‪ ،‬ﻭﻴﻭﺠﺩ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻠﻑ ﺃﺭﺒﻊ‬ ‫ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺴﻨﻬﺘﻡ ﻓﻘﻁ ﺒﺎﺜﻨﻴﻥ ﻤﻨﻬﺎ ﻭﻫﻤﺎ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﻭل ﻭﻫﻭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺯﻴﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻟﻜل‬

‫ﻗﻁﻌﺔ )ﻭﻫﻭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﻭﻴﺄﺨﺫ ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ‪ 1‬ﻭ ‪ 2‬ﻭ ‪ 3‬ﺤﺴﺏ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﺯﻴﺕ ﺍﻟﻤﺫﻜﻭﺭﺓ‬

‫ﺃﻋﻼﻩ ﺒﺎﻟﺘﺭﺘﻴﺏ( ﻭﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ ﻭﻫﻭ ﻜﻤﻴﺔ ﺍﻟﺩﻫﻭﻥ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺍﻤﺘﺼﺎﺼﻬﺎ ﺒﻭﺍﺴﻁﺔ ﻜل‬

‫ﻗﻁﻌﺔ )ﻭﻫﻭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﻤﻲ ﻤﺘﺼل(‪ ،‬ﻟﺫﻟﻙ ﻓﺈﻨﻨﺎ ﺍﻵﻥ ﺴﻨﻔﺘﺭﺽ ﺃﻨﻪ ﻗﺩ ﺘﻡ ﻓﺘﺢ ﺍﻟﻤﻠﻑ‬ ‫ﻭﺍﻟﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﻘﺼﻭﺩﺓ‪.‬‬ ‫ﻭﺇﺫﺍ ﻤﺎ ﺘﻡ ﻭﻀﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﻤﺜل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﻨﻔﻴﺫ ﺃﻤﺭ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬

‫ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ‪ One-Way Analysis of Variance‬ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺎﺘﺒﺎﻉ ﺍﻟﺨﻁﻭﺍﺕ‬ ‫ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪260‬‬

‫• ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻲ ‪) Analyze‬ﺃﻭ ‪ Statistics‬ﻓﻲ ﺇﺼﺩﺍﺭ ‪ (8.0‬ﻓﻲ‬ ‫ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﺍﺨﺘﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ‪ Compare Means‬ﻭﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ‬

‫ﺍﻟﺠﺎﻨﺒﻴﺔ ﺍﺨﺘﺭ ﺃﻤﺭ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪One-Way Analysis of‬‬

‫‪ Variance‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪ 1-7‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ‪One-‬‬

‫‪ ، Way Analysis of Variance‬ﻭﺘﺒﺩﻭ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻭﻗﺩ ﺘﻤﺕ ﺘﻌﺒﺌﺔ ﺒﻴﺎﻨﺎﺘﻬﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل‬ ‫‪ 2-7‬ﺃﺩﻨﺎﻩ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 1-7‬ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺃﻤﺭ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ﻤﻥ ﻤﺤﺭﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬

‫• ﻤﺒﺩﺌﻴﹰﺎ ﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪One-Way Analysis of‬‬

‫‪ Variance‬ﻭﺘﻜﻭﻥ ﻓﺎﺭﻏﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻌﻁﻴﺎﺕ‪ ،‬ﻭﺴﻭﻑ ﺘﻅﻬﺭ ﺃﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ‬ ‫ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﻴﺴﺎﺭ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ‪ ،‬ﻓﻘﻡ ﺒﺎﺨﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﺴﺎﺴﻲ ﻭﻫﻭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻜﻤﻲ‬

‫‪ spvol‬ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻭﺃﺯﺤﻪ ﺇﻟﻰ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﺒﻌﺔ ‪، Dependent List‬‬

‫ﻭﺒﺎﻟﻤﺜل ﺃﺨﺘﺭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪ fat‬ﻭﺃﺯﺤﻪ ﺇﻟﻰ ﻤﻜﺎﻨﻪ ﺍﻟﻤﺤﺩﺩ ﺒﺎﺴﻡ ‪ Factor‬ﻜﻤﺎ ﻫﻭ‬ ‫ﻤﻭﻀﺢ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪.2-7‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪261‬‬

‫ﺸﻜل ‪ :2-7‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ‪One-Way Analysis of Variance‬‬

‫• ﻴﻤﻜﻨﻙ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻵﻥ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﺃﻱ ﻤﻥ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻜﺭﺭﺓ ﺍﻟﻐﻴﺭ ﻤﺨﻁﻁ ﻟﻬﺎ‬

‫‪) Post Hoc‬ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺘﻡ ﺒﻌﺩ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ‪(posteriori comparisons‬‬ ‫ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ‪ Post Hoc‬ﻓﻲ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻓﺘﻔﺘﺢ‬

‫ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻜﺭﺭﺓ ﺍﻟﻐﻴﺭ ﻤﺨﻁﻁ ﻟﻬﺎ ‪Post Hoc Multiple Comparisons‬‬

‫)ﺸﻜل ‪ (3-7‬ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺃﻱ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻭﺃﻫﻤﻬﺎ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺘﻴﻭﻜﻲ ‪Tukey’s‬‬

‫‪ Test‬ﺜﻡ ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ﺍﻻﺴﺘﻤﺭﺍﺭ ‪ Continue‬ﻟﻠﻌﻭﺩﺓ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ :3-7‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻜﺭﺭﺓ ﻏﻴﺭ ﺍﻟﻤﺨﻁﻁ ﻟﻬﺎ ﻓﻲ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫‪One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪262‬‬

‫• ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﺭﻏﻭﺒﹰﺎ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺃﻱ ﻤﻥ ﺍﻹﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﻟﻠﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‬ ‫ﻓﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻴﻬﺎ ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ‪ Options‬ﻓﻲ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺤﻠﻴل‬ ‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ‪ One-Way Analysis of Variance‬ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ‬

‫‪) Options‬ﺸﻜل ‪ (4-7‬ﻭﺍﻟﺘﻲ ﻴﻤﻜﻥ ﻤﻨﻬﺎ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ‬ ‫ﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﺇﻟﻰ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺘﺠﺎﻨﺱ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ‪. Homogeneity-of-variance‬‬ ‫ﺸﻜل ‪ : 4-7‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫‪One-Way ANOVA: Options‬‬

‫• ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﺭﻏﻭﺒﹰﺎ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻭﺠﻭﺩ ﻋﻼﻗﺔ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻋﺎﻡ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﺒﻊ‬ ‫ﻭﺍﻟﻤﺴﺘﻭﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ )ﺸﺭﻴﻁﺔ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺘﺭﺘﻴﺒﻲ( ﻓﺈﻨﻪ‬

‫ﻴﻤﻜﻥ ﻗﺴﻤﺔ ﻤﺠﻤﻭﻉ ﻤﺭﺒﻌﺎﺕ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻭﻋﺎﺕ ﺇﻟﻰ ﻤﺭﻜﺒﺎﺕ ﻟﺘﻠﻙ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ ﺃﻭ ﺘﺤﺩﻴﺩ‬

‫ﺸﻜل ﻤﺤﺩﺩ ﻤﺴﺒﻘﹰﺎ ﻟﻠﺘﻐﺎﻴﺭ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺫﻟﻙ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻟﻨﻘﺭ ﻋﻠﻰ ﻤﺭﺒﻊ‬ ‫ﺘﻐﺎﻴﺭ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ‪ Contrasts‬ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﻐﺎﻴﺭ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‬

‫‪) Contrasts‬ﺸﻜل ‪ ،(5-7‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻤﻥ ﺨﻼﻟﻬﺎ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺸﻜل ﻟﻠﻌﻼﻗﺔ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ﻜﺜﻴﺭﺓ‬ ‫ﺤﺩﻭﺩ ‪ polynomial‬ﻤﻥ ﺍﻟﺩﺭﺠﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﺃﻭ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ ﺤﺘﻰ ﺍﻟﺨﺎﻤﺴﺔ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺒﺎﻟﻤﺜل‬

‫ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻗﻴﻡ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻟﻠﻤﻌﺎﻤﻼﺕ ‪) Coefficients‬ﺒﻌﺩﺩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻭﺘﻜﺘﺏ ﺒﻨﻔﺱ ﺘﺭﺘﻴﺒﻬﺎ(‬ ‫ﻻﺨﺘﺒﺎﺭﻫﺎ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ ،t‬ﻭﺤﻴﺙ ﺃﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻓﻲ ﻤﺜﺎﻟﻨﺎ ﻫﻭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﺴﻤﻲ‬

‫ﻓﻼ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺘﻠﻙ ﺍﻷﺩﺍﺓ ﻫﻨﺎ‪ ،‬ﻟﺫﺍ ﺘﺘﺭﻙ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻓﺎﺭﻏﺔ ﻓﻲ ﻤﺜل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ‪.‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪263‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 5-7‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺘﻐﺎﻴﺭ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻓﻲ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫‪One-Way ANOVA: Contrasts‬‬

‫• ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ﺍﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ‪ OK‬ﻓﻲ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪ One-Way Analysis of Variance‬ﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ﺍﻷﻤﺭ ﻭﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ‬ ‫ﺸﻜﻠﻲ )‪ (6-7‬ﻭ )‪ (7-7‬ﺃﺩﻨﺎﻩ‪.‬‬

‫ﻨﻅﺭﹰﺍ ﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻁﻭﻴﻠﺔ ﻓﻘﺩ ﺘﻡ ﻗﺴﻤﺘﻬﺎ ﻫﻨﺎ ﺒﻐﺭﺽ ﺍﻟﺘﻭﻀﻴﺢ ﺇﻟﻰ ﻗﺴﻤﻴﻥ‬

‫ﻤﻨﻔﺼﻠﻴﻥ‪ ،‬ﻭﺘﻡ ﻭﻀﻌﻬﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜﻠﻴﻥ ﻤﻨﻔﺼﻠﻴﻥ ﻫﻤل ﺸﻜل )‪ (6-7‬ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ‬

‫ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ﻭﻫﻭ ﻤﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﺜﻼﺙ ﺠﺩﺍﻭل‪،‬‬ ‫ﻭﺸﻜل )‪ (7-7‬ﻭﻴﻀﻡ ﺠﺩﻭﻟﻴﻥ ﻓﻘﻁ ﻭﻴﺤﺘﻭﻴﺎﻥ ﻋﻠﻰ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﺎﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ‬

‫ﺍﻟﻐﻴﺭ ﻤﺨﻁﻁ ﻟﻬﺎ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ‪ ،‬ﻓﻔﻲ ﺸﻜل )‪ (6-7‬ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻷﻭل ﻨﺠﺩ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ‬ ‫ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﻭﻫﻲ ﺒﺸﻜل ﻋﺎﻡ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﻓﻲ ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﻥ‬ ‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﻭﺴﻁﻬﺎ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻭﺍﻨﺤﺭﺍﻓﻬﺎ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻭﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬

‫ﻟﻠﻤﺘﻭﺴﻁ ﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺘﻴﻥ ﺍﻟﺼﻐﺭﻯ ﻭﺍﻟﻌﻅﻤﻰ ﻭﻜﺫﻟﻙ ‪ 95%‬ﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﻟﻤﺘﻭﺴﻁ ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ‬ ‫ﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁ ﺍﻟﻌﺎﻡ‪ ،‬ﻭﻴﺤﺘﻭﻱ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻋﻠﻰ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻟﻴﻔﻴﻥ‬

‫ﻟﺘﺠﺎﻨﺱ ﺘﺒﺎﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‪ ،‬ﻓﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻤﺔ ﺩﺍﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺘﺒﻊ ﺘﻭﺯﻴﻊ ‪F‬‬

‫ﻭﻜﺫﻟﻙ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ ﻭﻗﻴﻤﺔ ‪ p-value‬ﻟﻠﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺘﻀﻤﻥ ﺘﺠﺎﻨﺱ ﺘﺒﺎﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‪ ،‬ﻓﻘﻴﻤﺔ ﺩﺍﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﺼﻐﻴﺭﺓ )ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ( ﻭﻗﻴﻤﺔ ‪ p-value‬ﺍﻟﻜﺒﻴﺭﺓ‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪264‬‬

‫ﺘﺩﻻﻥ ﻋﻠﻰ ﻋﺩﻡ ﻤﻌﻨﻭﻴﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺘﺒﺎﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺠﺩﻭل‬ ‫ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ ﻫﻭ ﺠﺩﻭل ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ‪ ، ANOVA Table‬ﻭﺘﺒﺩﻭ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺩﻭل‬

‫ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺃﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺩﺍﻟﺔ ‪ F‬ﻜﺒﻴﺭﺓ ﻭﻗﻴﻤﺔ ‪ p-value‬ﺼﻐﻴﺭﺓ ﺠﺩﹰﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﻌﻨﻲ ﺃﻥ‬ ‫ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﺃﻱ ﻴﻭﺠﺩ ﻓﺭﻕ ﻓﻲ ﺍﻤﺘﺼﺎﺹ ﺍﻟﺩﻫﻭﻥ ﺒﻴﻥ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﺩﻫﻭﻥ ﺍﻟﺜﻼﺜﺔ‪.‬‬ ‫ﺠﺩﻭل ‪ : 6-7‬ﺍﻟﻘﺴﻡ ﺍﻷﻭل ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫‪Results listings of One-Way ANOVA Table‬‬ ‫‪Descriptives‬‬ ‫‪SPVOL‬‬ ‫‪95% Confidence‬‬ ‫‪Interval for Mean‬‬ ‫‪Maximum‬‬

‫‪Minimum‬‬

‫‪Std.‬‬ ‫‪Error‬‬

‫‪Std.‬‬ ‫‪Deviation‬‬

‫‪Mean‬‬

‫‪Lower‬‬ ‫‪Bound‬‬

‫‪Upper‬‬ ‫‪Bound‬‬

‫‪7.1‬‬

‫‪4.3‬‬

‫‪6.508‬‬

‫‪5.270‬‬

‫‪.268‬‬

‫‪.805‬‬

‫‪9 5.889‬‬

‫‪1‬‬

‫‪7.4‬‬

‫‪5.1‬‬

‫‪6.869‬‬

‫‪5.754‬‬

‫‪.242‬‬

‫‪.725‬‬

‫‪9 6.311‬‬

‫‪2‬‬

‫‪9.1‬‬

‫‪5.9‬‬

‫‪8.115‬‬

‫‪6.485‬‬

‫‪.345‬‬

‫‪.975‬‬

‫‪8 7.300‬‬

‫‪3‬‬

‫‪9.1‬‬

‫‪4.3‬‬

‫‪6.872‬‬

‫‪6.067‬‬

‫‪.195‬‬

‫‪.997‬‬

‫‪26 6.469‬‬

‫‪N‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪Test of Homogeneity of Variances‬‬ ‫‪SPVOL‬‬ ‫‪Sig.‬‬ ‫‪.816‬‬

‫‪df2‬‬ ‫‪23‬‬

‫‪df1‬‬ ‫‪2‬‬

‫‪Levene‬‬ ‫‪Statistic‬‬ ‫‪.205‬‬

‫‪ANOVA‬‬ ‫‪SPVOL‬‬ ‫‪Sig.‬‬ ‫‪.007‬‬

‫‪F‬‬ ‫‪6.286‬‬

‫‪Mean‬‬ ‫‪Square‬‬

‫‪df‬‬

‫‪Sum of‬‬ ‫‪Squares‬‬ ‫‪Between Groups‬‬

‫‪4.389‬‬

‫‪2‬‬

‫‪8.778‬‬

‫‪.698‬‬

‫‪23‬‬

‫‪16.058‬‬

‫‪Within Groups‬‬

‫‪25‬‬

‫‪24.835‬‬

‫‪Total‬‬

‫( ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬7)

265

‫ ﺍﻟﻘﺴﻡ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ‬: 7-7 ‫ﺠﺩﻭل‬ Results listings of One-Way ANOVA Table Post Hoc Tests Multiple Comparisons Dependent Variable: SPVOL Tukey HSD

(I) fat

(J) fat

1

1

2

95% Confidence Interval

Mean Difference (I-J)

Std. Error

Sig.

Lower Bound

Upper Bound

2

-.422

.394

.541

-1.409

.564

3

-1.411*

.406

.006

-2.428

-.394

1

.422

.394

.541

-.564

1.409

3

-.989

.406

.058

-2.006

2.79E-02

1

1.411*

.406

.006

.394

2.428

2

.989

.406

.058

-2.8E-02

2.006

2 3

3 *. The mean difference is significant at the .05 level.

Homogeneous Subsets SPVOL Tukey HSDa,b Subset for alpha = .05 fat

N

1

2

1

9

5.889

2

9

6.311

3

8

Sig.

6.311 7.300

.554

.055

Means for groups in homogeneous subsets are displayed. a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 8.640. b. The group sizes are unequal. The harmonic mean of the group sizes is used. Type I error levels are not guaranteed.

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪266‬‬

‫ﻭﻴﺠﺩﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﻫﻨﺎ ﺃﻨﻪ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﻗﻴﻤﺔ ‪ p-value‬ﺼﻐﻴﺭﺓ ﺠﺩﹰﺍ ﻤﺜل ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ‬ ‫ﺍﻟﺘﻲ ﺤﺼﻠﻨﺎ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﻭﺭﺒﻤﺎ ﺃﺼﻐﺭ ﻓﻲ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﺤﺎﻻﺕ ﻭﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﻓﻲ‬

‫ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺃﺤﻴﺎﻨﹰﺎ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺸﻜل ‪ 0.0000‬ﻻ ﺘﻜﺘﺏ ﻗﻴﻤﺔ ‪ p-value‬ﻓﻲ ﺍﻷﺒﺤﺎﺙ ﻭﺍﻟﺘﻘﺎﺭﻴﺭ‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻅﻬﺭﺕ ﺒل ﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﺘﻌﺒﻴﺭ ﻋﻨﻬﺎ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ‪:‬‬

‫)ﻤﻌﻨﻭﻱ( )‪F(2,23) = 6.286 ; p < 0.01 (Significant‬‬

‫ﺤﻴﺙ ﺍﻟﻘﻴﻤﺘﻴﻥ )‪2‬ﻭ‪ (23‬ﻫﻤﺎ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ ﻟﺩﺍﻟﺔ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪. F‬‬ ‫ﺃﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻘﺴﻡ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻓﻬﻭ ﺨﺎﺹ ﺒﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺘﻴﻭﻜﻲ ‪Tukey Test‬‬

‫ﻭﺒﻪ ﻴﻅﻬﺭ ﺠﺩﻭﻟﻴﻥ ﺍﻷﻭل ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻜﺭﺭﺓ ﻟﻼﺨﺘﺒﺎﺭ ﺒﻴﻥ ﺃﺯﻭﺍﺝ‬ ‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬ﻓﻴﻅﻬﺭ ﺒﺎﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁﻲ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺘﻴﻥ ﻓﻲ ﻜل‬

‫ﺯﻭﺝ ﻭﻜﺫﻟﻙ ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻟﻬﺫﺍ ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺜﻡ ﻤﻌﻨﻭﻴﺔ ‪ p-value‬ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻔﺭﻕ‬ ‫ﻭﻜﺫﻟﻙ ‪ 95%‬ﻓﺘﺭﺍﺕ ﺜﻘﺔ ﻟﻠﻔﺭﻭﻕ‪ ،‬ﻭﺒﺎﻟﻨﻅﺭ ﺇﻟﻰ ﻤﻌﻨﻭﻴﺔ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ )ﻗﻴﻡ ‪ (p-value‬ﻨﺠﺩ‬

‫ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻓﺭﻕ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﻓﻘﻁ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ )ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻤﺜل ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻁﻬﻴﺕ‬

‫ﺒﺯﻴﺕ ﺍﻟﻔﺴﺘﻕ( ﻭﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺜﺎﻟﺜﺔ )ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻤﺜل ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻁﻬﻴﺕ ﺒﺸﺤﻡ ﺍﻟﺨﻨﺯﻴﺭ(‬

‫ﺤﻴﺕ ‪ p<0.01‬ﻭﻟﻜﻥ ﻻ ﻴﻭﺠﺩ ﻓﺭﻕ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺍﻷﺨﺭﻯ‪.‬‬ ‫ﻭﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻘﺴﻡ ﻴﻭﻀﺢ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺒﺸﻜل ﺃﻜﺜﺭ ﺴﻬﻭﻟﺔ‪ ،‬ﻓﻬﻭ‬

‫ﻴﻘﺴﻡ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺇﻟﻰ ﻜﺘل ﻤﺘﺠﺎﻨﺴﺔ ﻭﺘﺒﻴﻥ ﺃﻱ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﻻ ﺘﺨﺘﻠﻑ ﻤﻌﻨﻭﻴﹰﺎ ﻋﻥ‬ ‫ﺍﻷﺨﺭﻯ‪ ،‬ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺃﻥ ﺍﻟﺜﻼﺙ ﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺍﻨﻘﺴﻤﺕ ﺇﻟﻰ ﻜﺘﻠﺘﻴﻥ ﻓﻘﻁ‪ ،‬ﺍﻟﻜﺘﻠﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﻤﻨﻬﺎ‬

‫ﻤﻜﻭﻨﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺘﻴﻥ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﻭﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ ﻭﺍﻟﻜﺘﻠﺔ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ ﻤﻜﻭﻨﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺘﻴﻥ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ‬

‫ﻭﺍﻟﺜﺎﻟﺜﺔ ﻤﻭﻀﺤﹰﺎ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻓﺭﻕ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺘﻴﻥ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﻭﺍﻟﺜﺎﻟﺜﺔ ﺤﻴﺙ ﻟﻡ‬ ‫ﺘﻅﻬﺭﺍﻥ ﻓﻲ ﻜﺘﻠﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ‪ ،‬ﻓﻌﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺍﻟﺜﻼﺙ ﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻋﻥ ﺒﻌﻀﻬﺎ‬

‫ﺍﻟﺒﻌﺽ ﺴﺘﻜﻭﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺜﻼﺙ ﻜﺘل ﻤﺘﺠﺎﻨﺴﺔ‪ ،‬ﻭﺍﻟﻌﻜﺱ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻻ ﻴﻜﻭﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺃﻱ‬ ‫ﺍﺨﺘﻼﻑ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺍﻟﺜﻼﺙ ﻓﺴﻭﻑ ﺘﻅﻬﺭ ﺠﻤﻴﻌﻬﺎ ﻓﻲ ﻜﺘﻠﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ‪.‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪267‬‬

‫ﻭﺍﻟﻤﻨﻁﻕ ﻤﻥ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺘﻴﻭﻜﻲ ‪ Tukey's HSD Test‬ﺃﻨﻪ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺘﺭﺘﻴﺏ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺘﺼﺎﻋﺩﻴﹰﺎ ﻭﺘﻡ ﻁﺭﺡ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺼﻐﺭﻯ ﻤﻥ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻜﺒﺭﻯ ﻓﺈﻥ ﺍﺤﺘﻤﺎل‬

‫ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﻓﺭﻕ ﻜﺒﻴﺭ ﺴﻭﻑ ﻴﺯﺩﺍﺩ ﻜﻠﻤﺎ ﺯﺍﺩ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‪ ،‬ﻭﻟﺫﻟﻙ ﻓﺈﻨﻪ ﻟﻜﻲ‬

‫ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﺃﺯﻭﺍﺝ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﻓﻲ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺘﻴﻭﻜﻲ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﻴﺯﻴﺩ ﻫﺫﺍ‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻕ ﻋﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺤﺭﺠﺔ ﻟﻠﻔﺭﻕ )‪ a critical difference (CD‬ﺘﻌﻁﻰ ﺒﺎﻟﻌﻼﻗﺔ‪:‬‬ ‫‪MS error‬‬ ‫‪n‬‬

‫‪CD = q crit‬‬

‫ﺤﻴﺙ‪:‬‬

‫‪ : qcrit‬ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺤﺭﺠﺔ ‪ critical value‬ﻟﻺﺤﺼﺎﺀ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺍﻟﻤﻌﺭﻭﻑ ﺒﺎﺴﻡ ﺇﺤﺼﺎﺀ‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ‪، Studentized Range Statistic q‬‬

‫‪ : MSerror‬ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺍﻟﻤﺭﺒﻌﺎﺕ ﻟﻸﺨﻁﺎﺀ ﻓﻲ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ‪،‬‬ ‫‪ : n‬ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺍﺕ ﻓﻲ ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ‪.‬‬

‫ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺤﺭﺠﺔ ﻟﻺﺤﺼﺎﺀ ‪ q‬ﻤﻥ ﺨﻼل ﺠﺩﻭل ﺨﺎﺹ‬

‫ﺒﺎﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﺤﺭﺠﺔ ﻹﺤﺼﺎﺀ ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ‪) Studentized Range Statistic q‬ﺍﻨﻅﺭ‬

‫‪ (Howell, 1997‬ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﺎﺝ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻤﻌﻠﻤﺘﻴﻥ‪:‬‬ ‫‪ .1‬ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ )ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ(‪،‬‬

‫‪ .2‬ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ )‪ (df‬ﻟﻠﻤﻘﺩﺍﺭ ‪ MSerror‬ﻭﻫﻭ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺍﻟﻤﺭﺒﻌﺎﺕ ﻟﻸﺨﻁﺎﺀ ﻓﻲ‬ ‫ﺠﺩﻭل ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ‪.‬‬

‫ﻭﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﻨﺠﺩ ﺃﻥ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ = ‪ 3‬ﻭﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ ﻟﻤﺠﻤﻭﻉ‬ ‫ﻤﺭﺒﻌﺎﺕ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺎﺕ = ‪ ،23‬ﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 23‬ﻫﻲ ﻋﺒﺎﺭﺓ ﻋﻥ ‪ N-k‬ﺤﻴﺙ ‪ N‬ﻫﻲ ﻋﺩﺩ‬

‫ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺍﺕ ﺍﻟﻜﻠﻲ ﻭﻫﻲ ‪ 26‬ﻭ ‪ k‬ﻫﻲ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﻭﻫﻲ ‪ ، 3‬ﻭﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻨﺠﺩ ﺃﻥ‬

‫ﻗﻴﻤﺔ ‪ qcrit‬ﻤﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﻤﻘﺎﺒﻠﺔ ﻟﻤﺴﺘﻭﻯ ﻤﻌﻨﻭﻴﺔ ‪ 0.05‬ﻫﻲ ﺤﻭﺍﻟﻲ ‪ ،3.3‬ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺈﻨﻪ‬ ‫ﺒﺎﻟﺘﻌﻭﻴﺽ ﻋﻥ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﻓﻲ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻴﻤﻜﻥ ﺇﻴﺠﺎﺩ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺤﺭﺠﺔ ﻟﻠﻔﺭﻕ ‪.CD‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪268‬‬

‫‪ .3 .7‬اﻻﺧﺘﺒﺎرات اﻟﻼﻣﻌﻠﻤﻴﺔ ‪ :‬اﺧﺘﺒﺎر آﺮوﺳﻜﺎل واﻟﻴﺲ ‪:‬‬ ‫‪Nonparametric Tests: The Kruskal-Wallis Test‬‬ ‫ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺃﺴﻠﻭﺏ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ﻏﻴﺭ ﻤﻨﺎﺴﺏ ﻟﻁﺒﻴﻌﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬ ‫)ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻴﻅﻬﺭ ﺃﻥ ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻏﻴﺭ ﻤﺤﺩﻭﺩ ﺃﻭ ﺃﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻤﻠﺘﻭﻴﺔ ﺒﺸﺩﺓ( ﻓﺈﻨﻪ‬

‫ﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﺘﻔﻜﻴﺭ ﻓﻲ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﻼﻤﻌﻠﻤﻴﺔ )ﺍﻟﺘﻲ ﻻ ﺘﻔﺘﺭﺽ ﺘﺠﺎﻨﺱ ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬

‫ﻼ‬ ‫ﺃﻭ ﺍﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ( ‪ ،‬ﻭﻴﺠﺩﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺃﻨﻪ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺒﻴﺔ ﺃﺼ ﹰ‬

‫ﻻ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺃﺴﻠﻭﺏ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ﺒﺄﻱ ﺤﺎل ﻤﻥ ﺍﻷﺤﻭﺍل ‪.‬‬

‫ﻭﻴﻌﺘﺒﺭ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻜﺭﻭﺴﻜﺎل ﻭﺍﻟﻴﺱ ﻤﻥ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻼﻤﻌﻠﻤﻴﺔ ﺍﻟﻤﻨﺎﻅﺭ ﻷﺴﻠﻭﺏ‬

‫ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ﺍﻟﻤﻌﻠﻤﻲ‪ ،‬ﻭﻹﺠﺭﺍﺀ ﻫﺫﺍ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻋﻠﻰ ﻨﻔﺱ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ‬ ‫ﻤﺜﺎﻟﻨﺎ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺘﺒﺎﻉ ﺍﻟﺨﻁﻭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫•‬

‫ﺍﺨﺘﺭ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻲ ‪ Analyze‬ﻤﻥ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺭﺌﻴﺴﻴﺔ ﻟﻨﻅﺎﻡ ‪SPSS‬‬

‫ﻭﻤﻨﻬﺎ ﺍﺨﺘﺭ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻹﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻼﻤﻌﻠﻤﻴﺔ ‪ Nonparametric Tests‬ﻭﻤﻨﻪ ﺍﺨﺘﺭ ﺃﻤﺭ‬ ‫ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﻋﺩﺩ ‪ K‬ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ‪ K Independent Samples‬ﻭﺒﺫﻟﻙ ﺘﻔﺘﺢ‬

‫ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻌﺩﻴﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ‬

‫‪Tests for Several‬‬

‫‪ Independent Samples‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪. 9-7‬‬ ‫• ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻗﻡ ﺒﺈﺯﺍﺤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﺒﻊ ﻭﻫﻭ ﻜﻤﻴﺔ ﺍﻟﺩﻫﻭﻥ ﺍﻟﻤﻤﺘﺼﺔ ‪ spvol‬ﻤﻥ‬ ‫ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺇﻟﻰ ﻤﺭﺒﻊ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ Test Variable List‬ﺇﻟﻰ ﻴﻤﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﺍﻟﻤﻘﺎﺒل‪.‬‬

‫•‬

‫ﻗﻡ ﺃﻴﻀ ﹰﺎ ﺒﺈﺯﺍﺤﺔ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻭﻫﻭ ﻫﻨﺎ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺯﻴﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﻲ ﺍﻟﻁﻬﻲ ‪fat‬‬

‫ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺇﻟﻰ ﻤﺭﺒﻊ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ‪ ، Grouping Variable‬ﺜﻡ ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ‬

‫ﻤﺭﺒﻊ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺩﻯ ‪ Define Range‬ﻟﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺼﻐﺭﻯ ‪ 1) Minimum‬ﻫﻨﺎ(‬

‫ﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻌﻅﻤﻰ ‪ 3) Maximum‬ﻫﻨﺎ( ﻟﺩﻟﻴل ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻴﺘﻡ ﺃﺨﺫﻫﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل‪.‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪269‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 9-7‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻌﺩﻴﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ‬ ‫‪Tests for Several Independent Samples‬‬

‫•‬

‫ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ﺍﻻﺴﺘﻤﺭﺍﺭ ‪ Continue‬ﻓﻲ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺩﻯ ‪Define‬‬

‫‪ Range‬ﺍﻟﺼﻐﻴﺭﺓ ﺒﻌﺩ ﺇﺩﺨﺎل ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺴﺘﻅﻬﺭ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻌﺩﻴﺩ ﻤﻥ‬ ‫ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ‪ Tests for Several Independent Samples‬ﺒﻌﺩ ﺍﺴﺘﻜﻤﺎل‬

‫ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ‪ ، 9-7‬ﻭﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ﺍﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ‪ OK‬ﻓﻲ‬ ‫ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺴﻴﺘﻡ ﺘﻨﻔﻴﺫ ﺍﻷﻤﺭ ﻭﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 10-7‬ﺃﺩﻨﺎﻩ‪.‬‬

‫ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺃﺩﻨﺎﻩ ﻨﺠﺩ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺜﻼﺜﺔ ﺠﺩﺍﻭل ﺘﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﺍﻷﻭل ﻤﻨﻬﺎ ﻗﻴﻡ‬

‫ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﻭﺍﻟﺘﻲ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﻗﺩ ﺍﺨﺘﻴﺭﺕ ﺘﻠﻘﺎﺌﻴﹰﺎ ﺃﻭ ﺒﻭﺍﺴﻁﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ‪ Options‬ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻭﺘﺤﺩﻴﺩ‬

‫ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﺤﺴﺎﺒﻬﺎ ﻤﻥ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ‪ Options‬ﺍﻟﺘﻲ‬ ‫ﺴﺘﻔﺘﺢ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻤﺨﺼﺹ ﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ ﺭﺘﺏ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺒﻌﺩ ﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺍﺕ‬ ‫ﺘﺼﺎﻋﺩﻴﹰﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﻤﺠﺘﻤﻌﺔ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ ﻴﻭﻀﺢ ﻗﻴﻤﺔ ﺩﺍﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ χ2‬ﻜﺎﻱ‬

‫ﺘﺭﺒﻴﻊ ‪ chi-square‬ﻭﺩﺭﺠﺎﺕ ﺤﺭﻴﺘﻪ ‪ df‬ﻭﻗﻴﻤﺔ ‪) p-value‬ﺃﻱ ‪.(Asymp. Sig.‬‬

‫)‪ (7‬ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬

‫‪270‬‬

‫ﺠﺩﻭل ‪ : 10-7‬ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﻨﻔﻴﺫ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻜﺭﻭﺴﻜﺎل ﻭﺍﻟﻴﺱ ﺍﻟﻼﻤﻌﻠﻤﻲ‬ ‫‪Results listings of Kruskal-Wallis Test‬‬ ‫‪NPar Tests‬‬ ‫‪Descriptive Statistics‬‬

‫‪Maximum‬‬

‫‪Minimum‬‬

‫‪Std.‬‬ ‫‪Deviation‬‬

‫‪N‬‬

‫‪Mean‬‬

‫‪9.1‬‬

‫‪4.3‬‬

‫‪.997‬‬

‫‪6.469‬‬

‫‪26‬‬

‫‪SPVOL‬‬

‫‪3‬‬

‫‪1‬‬

‫‪.82‬‬

‫‪1.96‬‬

‫‪26‬‬

‫‪fat‬‬

‫‪Kruskal-Wallis Test‬‬ ‫‪Ranks‬‬ ‫‪Mean Rank‬‬

‫‪fat‬‬

‫‪N‬‬

‫‪8.89‬‬

‫‪9‬‬

‫‪SPVOL 1‬‬

‫‪12.50‬‬

‫‪9‬‬

‫‪2‬‬

‫‪19.81‬‬

‫‪8‬‬

‫‪3‬‬ ‫‪Total‬‬

‫‪26‬‬

‫‪Test Statisticsa,b‬‬ ‫‪SPVOL‬‬ ‫‪Chi-Square‬‬

‫‪8.908‬‬

‫‪df‬‬

‫‪2‬‬

‫‪Asymp. Sig.‬‬

‫‪.012‬‬

‫‪a. Kruskal Wallis Test‬‬ ‫‪b. Grouping Variable: fat‬‬

‫ﻭﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺤﻴﺙ ﺃﻥ ﻗﻴﻤﺔ ‪ p-value‬ﺃﺼﻐﺭ ﻤﻥ ‪ 0.05‬ﻓﺈﻥ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ‬ ‫ﻜﺭﻭﺴﻜﺎل ﻭﺍﻟﻴﺱ ﺍﻟﻼﻤﻌﻠﻤﻲ ﺘﺅﻜﺩ ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﺘﺠﺎﻩ ﻭﺍﺤﺩ ﻋﻠﻰ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ‬

‫ﺍﺨﺘﻼﻑ ﻓﻲ ﺍﻤﺘﺼﺎﺹ ﺍﻟﺩﻫﻭﻥ ﺒﻴﻥ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﺯﻴﻭﺕ ﺍﻟﺜﻼﺜﺔ‪ ،‬ﻭﺒﻬﺫﺍ ﻴﻤﻜﻥ ﻜﺘﺎﺒﺔ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ‬

‫ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺸﻜل ‪:‬‬

‫‪).‬ﻤﻌﻨﻭﻱ( ‪Chi-square ( χ ) = 8.980 ; df = 2 ; p < 0.05 Significant‬‬ ‫‪2‬‬