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