File size: 69,482 Bytes
02ea507
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
1001
1002
1003
1004
1005
1006
1007
1008
1009
1010
1011
1012
1013
1014
1015
1016
1017
1018
1019
1020
1021
1022
1023
1024
1025
1026
1027
1028
1029
1030
1031
1032
1033
1034
1035
1036
1037
1038
1039
1040
1041
1042
1043
1044
1045
1046
1047
1048
1049
1050
1051
1052
1053
1054
1055
1056
1057
1058
1059
1060
1061
1062
1063
1064
1065
1066
1067
1068
1069
1070
1071
1072
1073
1074
1075
1076
1077
1078
1079
1080
1081
1082
1083
1084
1085
1086
1087
1088
1089
1090
1091
1092
1093
1094
1095
1096
1097
1098
1099
1100
1101
1102
1103
1104
1105
1106
1107
1108
1109
1110
1111
1112
1113
1114
1115
1116
1117
1118
1119
1120
1121
1122
1123
1124
1125
1126
1127
1128
1129
1130
1131
1132
1133
1134
1135
1136
1137
1138
1139
1140
1141
1142
1143
1144
1145
1146
1147
1148
1149
1150
1151
1152
1153
1154
1155
1156
1157
1158
1159
1160
1161
1162
1163
1164
1165
1166
1167
1168
1169
1170
1171
1172
1173
1174
1175
1176
1177
1178
1179
1180
1181
1182
1183
1184
1185
1186
1187
1188
1189
1190
1191
1192
1193
1194
1195
1196
1197
1198
1199
1200
1201
1202
1203
1204
1205
1206
1207
1208
1209
1210
1211
1212
1213
1214
1215
1216
1217
1218
1219
1220
1221
1222
1223
1224
1225
1226
1227
1228
1229
1230
1231
1232
1233
1234
1235
1236
1237
1238
1239
1240
1241
1242
1243
1244
1245
1246
1247
1248
1249
1250
1251
1252
1253
1254
1255
1256
1257
1258
1259
1260
1261
1262
1263
1264
1265
1266
1267
1268
1269
1270
1271
1272
1273
1274
1275
1276
1277
1278
1279
1280
1281
1282
1283
1284
1285
1286
1287
1288
1289
1290
1291
1292
1293
1294
1295
1296
1297
1298
1299
1300
1301
1302
1303
1304
1305
1306
1307
1308
1309
1310
1311
1312
1313
1314
1315
1316
1317
1318
1319
1320
1321
1322
1323
1324
1325
1326
1327
1328
1329
1330
1331
1332
1333
1334
1335
1336
1337
1338
1339
1340
1341
1342
1343
1344
1345
1346
1347
1348
1349
1350
1351
1352
1353
1354
1355
1356
1357
1358
1359
1360
1361
1362
1363
1364
1365
1366
1367
1368
1369
1370
1371
1372
1373
1374
1375
1376
1377
1378
1379
1380
1381
1382
1383
1384
1385
1386
1387
1388
1389
1390
1391
1392
1393
1394
1395
1396
1397
1398
1399
1400
1401
1402
1403
1404
1405
1406
1407
1408
1409
1410
1411
1412
1413
1414
1415
1416
1417
1418
1419
1420
1421
1422
1423
1424
1425
1426
1427
1428
1429
1430
1431
1432
1433
1434
1435
1436
1437
1438
1439
1440
1441
1442
1443
1444
1445
1446
1447
1448
1449
1450
1451
1452
1453
1454
1455
1456
1457
1458
1459
1460
1461
1462
1463
1464
1465
1466
1467
1468
1469
1470
1471
1472
1473
1474
1475
1476
1477
1478
1479
1480
1481
1482
1483
1484
1485
1486
1487
1488
1489
1490
1491
1492
1493
1494
1495
1496
1497
1498
1499
1500
1501
1502
1503
1504
1505
1506
1507
1508
1509
1510
1511
1512
1513
1514
1515
1516
1517
1518
1519
1520
1521
1522
1523
1524
1525
1526
1527
1528
1529
1530
1531
1532
1533
1534
1535
1536
1537
1538
1539
1540
1541
1542
1543
1544
1545
1546
1547
1548
1549
1550
1551
1552
1553
1554
1555
1556
1557
1558
1559
1560
1561
1562
1563
1564
1565
1566
1567
1568
1569
1570
1571
1572
1573
1574
1575
1576
1577
1578
1579
1580
1581
1582
1583
1584
1585
1586
1587
1588
1589
1590
1591
1592
1593
1594
1595
1596
1597
1598
1599
1600
1601
1602
1603
1604
1605
1606
1607
1608
1609
1610
1611
1612
1613
1614
1615
1616
1617
1618
1619
1620
1621
1622
1623
1624
1625
1626
1627
1628
1629
1630
1631
1632
1633
1634
1635
1636
1637
1638
1639
1640
1641
1642
1643
1644
1645
1646
1647
1648
1649
1650
1651
1652
1653
1654
1655
1656
1657
1658
1659
1660
1661
1662
1663
1664
1665
1666
1667
1668
1669
1670
1671
1672
1673
1674
1675
1676
1677
1678
1679
1680
1681
1682
1683
1684
1685
1686
1687
1688
1689
1690
1691
1692
1693
1694
1695
1696
1697
1698
1699
1700
1701
1702
1703
1704
1705
1706
1707
1708
1709
1710
1711
1712
1713
1714
1715
1716
1717
1718
1719
1720
1721
1722
1723
1724
1725
1726
1727
1728
1729
1730
1731
1732
1733
1734
1735
1736
1737
1738
1739
1740
1741
1742
1743
1744
1745
1746
1747
1748
1749
1750
1751
1752
1753
1754
1755
1756
1757
1758
1759
1760
1761
1762
1763
1764
1765
1766
1767
1768
1769
1770
1771
1772
1773
1774
1775
1776
1777
1778
1779
1780
1781
1782
1783
1784
1785
1786
1787
1788
1789
1790
1791
1792
1793
1794
1795
1796
1797
1798
1799
1800
1801
1802
1803
1804
1805
1806
1807
1808
1809
1810
1811
1812
1813
1814
1815
1816
1817
1818
1819
1820
1821
1822
1823
1824
1825
1826
1827
1828
1829
1830
1831
1832
1833
1834
1835
1836
1837
1838
1839
1840
1841
1842
1843
1844
1845
1846
1847
1848
1849
1850
1851
1852
1853
1854
1855
1856
1857
1858
1859
1860
1861
1862
1863
1864
1865
1866
1867
1868
1869
1870
1871
1872
1873
1874
1875
1876
1877
1878
1879
1880
1881
1882
1883
1884
1885
1886
1887
1888
1889
1890
1891
1892
1893
1894
1895
1896
1897
1898
1899
1900
1901
1902
1903
1904
1905
1906
1907
1908
1909
1910
1911
1912
1913
1914
1915
1916
1917
1918
1919
1920
1921
1922
1923
1924
1925
1926
1927
1928
1929
1930
1931
1932
1933
1934
1935
1936
1937
1938
1939
1940
1941
1942
1943
1944
1945
1946
1947
1948
1949
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
2036
2037
2038
2039
2040
2041
2042
2043
2044
2045
2046
2047
2048
2049
2050
2051
2052
2053
2054
2055
2056
2057
2058
2059
2060
2061
2062
2063
2064
2065
2066
2067
2068
2069
2070
2071
2072
2073
2074
2075
2076
2077
2078
2079
2080
2081
2082
2083
2084
2085
2086
2087
2088
2089
2090
2091
2092
2093
2094
2095
2096
2097
2098
2099
2100
2101
2102
2103
2104
2105
2106
2107
2108
2109
2110
2111
2112
2113
2114
2115
2116
2117
2118
2119
2120
2121
2122
2123
2124
2125
2126
2127
2128
2129
2130
2131
2132
2133
2134
2135
2136
2137
2138
2139
2140
2141
2142
2143
2144
2145
2146
2147
2148
2149
2150
2151
2152
2153
2154
2155
2156
2157
2158
2159
2160
2161
2162
2163
2164
2165
2166
2167
2168
2169
2170
2171
2172
2173
2174
2175
2176
2177
2178
2179
2180
2181
2182
2183
2184
2185
2186
2187
2188
2189
2190
2191
2192
2193
2194
2195
2196
2197
2198
2199
2200
2201
2202
2203
2204
2205
2206
2207
2208
2209
2210
2211
2212
2213
2214
2215
2216
2217
2218
2219
2220
2221
2222
2223
2224
2225
2226
2227
2228
2229
2230
2231
2232
2233
2234
2235
2236
2237
2238
2239
2240
2241
2242
2243
2244
2245
2246
2247
2248
2249
2250
2251
2252
2253
2254
2255
2256
2257
2258
2259
2260
2261
2262
2263
2264
2265
2266
2267
2268
2269
2270
2271
2272
2273
2274
2275
2276
2277
2278
2279
2280
2281
2282
2283
2284
2285
2286
2287
2288
2289
2290
2291
2292
2293
2294
2295
2296
2297
2298
2299
2300
2301
2302
2303
2304
2305
2306
2307
2308
2309
2310
2311
2312
2313
2314
2315
2316
2317
2318
2319
2320
2321
2322
2323
2324
2325
2326
2327
2328
2329
2330
2331
2332
2333
2334
2335
2336
2337
2338
2339
2340
2341
2342
2343
2344
2345
2346
2347
2348
2349
2350
2351
2352
2353
2354
2355
2356
2357
2358
2359
2360
2361
2362
2363
2364
2365
2366
2367
2368
2369
2370
2371
2372
2373
2374
2375
2376
2377
2378
2379
2380
2381
2382
2383
2384
2385
2386
2387
2388
2389
2390
2391
2392
2393
2394
2395
2396
2397
2398
2399
2400
2401
2402
2403
2404
2405
2406
2407
2408
2409
2410
2411
2412
2413
2414
2415
2416
2417
2418
2419
2420
2421
2422
2423
2424
2425
2426
2427
2428
2429
2430
2431
2432
2433
2434
2435
2436
2437
2438
2439
2440
2441
2442
2443
2444
2445
2446
2447
2448
2449
2450
2451
2452
2453
2454
2455
2456
2457
2458
2459
2460
2461
2462
2463
2464
2465
2466
2467
2468
2469
2470
2471
2472
1
00:00:20,670 --> 00:00:24,770
بسم الله الرحمن الرحيم today

2
00:00:24,770 --> 00:00:27,250
I'm .. I'm going to talk about the samples or

3
00:00:27,250 --> 00:00:30,910
sampling اليوم نحكي على الـ sampling أو يسموها

4
00:00:30,910 --> 00:00:39,980
العينات مرتبطة في الـ .. في البحث أو في الدراسة يعني

5
00:00:39,980 --> 00:00:44,540
هذا هيكون تركيز بشكل كبير على تقنيات الـ samples

6
00:00:44,540 --> 00:00:50,000
different types of samples أنواع العينات كيف نشوف

7
00:00:50,000 --> 00:00:54,260
الـ response rates يعني نسبب الاستجابة من خلال

8
00:00:54,260 --> 00:00:59,100
المقاطين كمان

9
00:00:59,100 --> 00:01:06,330
أهمية الـ samples لو طلعنا احنا على هذا الشكل هذا هو

10
00:01:06,330 --> 00:01:09,070
الـ research community اللي بيمثل الـ .. الـ yellow

11
00:01:09,070 --> 00:01:18,190
.. الـ yellow color و الـ blue stars بتمثل اللي هو

12
00:01:18,190 --> 00:01:24,710
الـ .. الـ respondents أو participants تمام؟ يعني

13
00:01:24,710 --> 00:01:28,370
عندنا مجتمع دراسي هذا المجتمع الدراسي لازم احنا

14
00:01:28,370 --> 00:01:34,350
نتعرف على الخصائص تبعته بعدين بنختار من المجتمع

15
00:01:34,350 --> 00:01:38,970
الدراسي الـ sample why we are using samples؟ ليش

16
00:01:38,970 --> 00:01:43,690
احنا بنستخدم الـ samples؟ اه؟ ايش السبب ان احنا

17
00:01:43,690 --> 00:01:49,430
بنستخدم الـ samples؟ نقدرش احنا ندرس كل محتوى العين

18
00:01:49,430 --> 00:01:57,570
تمام؟ ايش فيه كمان؟ عشان نختبر يعني خصائص يعني على

19
00:01:57,570 --> 00:02:01,970
فئة معينة يعني عشان نستخدمها عالم جديد okay اذا الـ

20
00:02:01,970 --> 00:02:05,330
.. الـ .. الـ population اللي احنا بدنا .. بدنا

21
00:02:05,330 --> 00:02:15,100
ندرسه ياله خصائص؟ و الـ sample هي عبارة عن copying

22
00:02:15,100 --> 00:02:21,020
لهذه الخصائص يعني ما بنفع نخبر احنا sample ما

23
00:02:21,020 --> 00:02:24,840
بتتشبه في خصائصها مع الـ population يعني مثلا لو

24
00:02:24,840 --> 00:02:30,420
انا بدي موظفين بيشتغلوا في شركة X هدول هو الـ

25
00:02:30,420 --> 00:02:35,160
research community تبعي و ليكن عدد الموظفين يعني

26
00:02:35,160 --> 00:02:39,660
مثلا سبعمائة موظف هذا هو الـ research community تبعي

27
00:02:39,660 --> 00:02:47,520
لكن

28
00:02:47,520 --> 00:02:51,680
أنا بدي أول خطوة أعرف الـ criteria of this

29
00:02:51,680 --> 00:02:56,220
population لازم أعرف خصائص الـ population ده شوهو

30
00:02:56,220 --> 00:03:02,440
طبعا جداش عددهم مثلا التخصصات تبعتهم يعني بشكل عام

31
00:03:02,440 --> 00:03:06,700
ممكن نتعرف عليها من الـ population بعدين بنرجع شوية

32
00:03:06,700 --> 00:03:11,280
للـ hypothesis تبعتنا و الـ research questions و الـ

33
00:03:11,280 --> 00:03:15,180
research objective و بنشوف مين هم المفروض يجاوبوا

34
00:03:15,180 --> 00:03:21,100
على الإجابات تبعتنا يعني ممكن مثلا نيجي نقول الـ

35
00:03:21,100 --> 00:03:26,280
research question بيقول what is the perception of

36
00:03:26,280 --> 00:03:31,340
line managers طبعا احنا هنا مين الموضوع تبعتنا الـ

37
00:03:31,340 --> 00:03:36,820
line managers مثلا what is مثلا the perception of

38
00:03:36,820 --> 00:03:41,320
marketing departments اذا ان احنا الناس اللي فقط

39
00:03:41,320 --> 00:03:43,860
في الـ marketing departments وبالتالي الـ population

40
00:03:43,860 --> 00:03:48,160
تبعنا بيكون الـ marketing departments okay لو

41
00:03:48,160 --> 00:03:51,780
اعطينا مثال مثلا بدنا نشوف the use of research

42
00:03:51,780 --> 00:03:56,340
engines for students in business and economic

43
00:03:56,340 --> 00:04:03,930
departments يعني الطلاب اللي في كلية الاقتصاد

44
00:04:03,930 --> 00:04:07,530
والعلوم الإدارية اذا الـ research community تبعي هو

45
00:04:07,530 --> 00:04:13,650
طلاب الاقتصاد والعلوم الإدارية طيب هدول طلاب يلهم

46
00:04:13,650 --> 00:04:19,270
criteria يلهم إيش؟ الـ criteria طب إيش الـ criteria

47
00:04:19,270 --> 00:04:24,970
تبعتهم؟ كمثال الطلاب ممكن تكون مثلا والله في عندي

48
00:04:24,970 --> 00:04:29,900
male وفي عندي female صح؟ هذه أول .. أول خاصية عندهم

49
00:04:29,900 --> 00:04:35,000
طيب ممكن يكون عندي different departments يعني ممكن

50
00:04:35,000 --> 00:04:38,980
يكون accounting ممكن يكون عندي business ممكن يكون

51
00:04:38,980 --> 00:04:44,260
عندي economics هذه criteria في criteria تانية ممكن

52
00:04:44,260 --> 00:04:48,400
تكون مرتبطة first year, second year, third year ..

53
00:04:48,400 --> 00:04:52,460
okay إيش في كمان الـ criteria عندكم؟ ممكن يكون الـ

54
00:04:52,460 --> 00:04:56,220
English أو الـ .. تمام يعني إذا كان في business

55
00:04:57,130 --> 00:05:00,890
English or business Arabic كمثال or accounting

56
00:05:00,890 --> 00:05:05,250
game تمام اذا هاي لازم احنا نفكر فيها في الـ

57
00:05:05,250 --> 00:05:08,050
population فيه له different criterias يعني هل انا

58
00:05:08,050 --> 00:05:11,530
في الـ research question تبعي استهدف all of the

59
00:05:11,530 --> 00:05:16,970
students enrolled in business and economics تمام

60
00:05:16,970 --> 00:05:26,690
ولا جزء منهم يعني ولا مثلا what is the knowledge of

61
00:05:26,690 --> 00:05:30,270
business and economic students in the third year

62
00:05:30,270 --> 00:05:37,130
يعني الطلاب اللي في السنة التالتة طب ليش مااخدناش

63
00:05:37,130 --> 00:05:40,550
طلاب سنة أول أو سنة تانية؟ طب you have to justify

64
00:05:40,550 --> 00:05:43,930
بنقول والله لسه طلاب سنة تالتة ماخدوش الـ research

65
00:05:43,930 --> 00:05:46,410
engines أو الـ research methodology اللي بياخدوها

66
00:05:46,410 --> 00:05:49,310
بعد سنة تالتة وبالتالي it is justifiable أن هم

67
00:05:49,310 --> 00:05:52,150
يكونوا عندهم معرفة في الـ research engines اذا

68
00:05:52,150 --> 00:05:55,230
الخطوة الأولى هي أنه احنا كتير لازم نعرف الـ

69
00:05:55,230 --> 00:06:04,810
population و بعدين ندخل على الـ sample طبعا

70
00:06:04,810 --> 00:06:09,850
sampling a valid alternative to a census when هذه

71
00:06:09,850 --> 00:06:13,870
الشروط اتوفر يعني احنا بدل ما احنا نستخدم كل الـ

72
00:06:13,870 --> 00:06:17,830
community يعني ليس ليش community كل الطلاب لو

73
00:06:17,830 --> 00:06:20,790
أجينا مثلا قولنا الطلاب اللي في كلية الاقتصاد و

74
00:06:20,790 --> 00:06:25,930
العلم الإدارية okay في الجامعة الإسلامية طب في

75
00:06:25,930 --> 00:06:28,870
criteria في ممكن جامعة الأزهر في ممكن أنه جامعة

76
00:06:28,870 --> 00:06:31,530
الأحصى في أنه جامعة بيرزات في أنه جامعة النجاح و

77
00:06:31,530 --> 00:06:39,520
الاخرين إذا الـ ..الجزء الـ sample اللي احنا

78
00:06:39,520 --> 00:06:44,300
هنختاره اللي احنا هانه is alternative of the total

79
00:06:44,300 --> 00:06:48,000
population هو بديل عن الـ total populations فبدل ما

80
00:06:48,000 --> 00:06:51,540
انا اخد الـ total population كله انا باخد البديل

81
00:06:51,540 --> 00:06:56,140
alternatives وبالتالي لازم يكون هذا البديل يشبه في

82
00:06:56,140 --> 00:07:00,760
مواصفاته هذا لو اجينا احنا قلنا انه احنا بستهدف

83
00:07:00,760 --> 00:07:04,680
طلاب السنة التالتة مانفعش نروح نوزل الـ

84
00:07:04,680 --> 00:07:09,480
questionnaire على طلاب سنة تانية فبناخد كشفات

85
00:07:09,480 --> 00:07:13,660
الطلاب أو أسماءهم و نشوف مين هو في سنة تانية في

86
00:07:13,660 --> 00:07:16,180
سنة تالتة و رابعة و مين هم في سنة أولى و تانية

87
00:07:16,180 --> 00:07:20,760
عشان احنا to target فقط طلاب السنة التالتة و رابعة

88
00:07:20,760 --> 00:07:25,420
حسب العيب اذا a survey of the entire population is

89
00:07:25,420 --> 00:07:31,900
impractical impracticable بمعنى انه اذا انا بدي

90
00:07:31,900 --> 00:07:37,350
اروح اخد الـ ..المجتمع الدراسي كله صعب عليا أدرسه،

91
00:07:37,350 --> 00:07:41,110
يعني لو مثلا أجينا قولنا بدنا نشوف وجهة نظر

92
00:07:41,110 --> 00:07:48,150
المزارعين في قطاع غزة مثلا عن استخدام المياه

93
00:07:48,150 --> 00:07:51,970
المعالجة طب انا عندي مثلا ممكن يكون عندي عشر تلاف

94
00:07:51,970 --> 00:07:56,110
مزارع هل انا اوزع استبيان او ألتقي مع العشر تلاف

95
00:07:56,110 --> 00:08:00,850
مزارع فبصير هذا صعب علينا ان احنا نتعامل مع .. طيب

96
00:08:00,850 --> 00:08:04,090
في كمان مشكلة تانية في .. في الـ .. انه احنا لو

97
00:08:04,090 --> 00:08:06,690
ناخد الـ total populations لو انا بدي اعمل

98
00:08:06,690 --> 00:08:10,690
communication مع عشر تلاف مزارع جداش بدهم وجد،

99
00:08:10,690 --> 00:08:14,660
جداش بدهم تكاليف، اذا في budget constraints في بعض

100
00:08:14,660 --> 00:08:17,780
القيود المتعارقة في الـ .. في الـ .. في الموازنة

101
00:08:17,780 --> 00:08:23,020
سواء كانت من ناحية الوقت أو سواء من ناحية الـ .. الـ

102
00:08:23,020 --> 00:08:27,220
.. الـ .. الـ .. الـ fund يعني لو أنا بدأ أوزّي الـ

103
00:08:27,220 --> 00:08:29,820
questionnaire على عشر طلاف في المحافظات مثلا

104
00:08:29,820 --> 00:08:32,620
الجنوبية أو المحافظات الشمالية، اضافة الغربية

105
00:08:32,620 --> 00:08:35,760
وقطعة غزة، تخيلوا جداش احنا بدنا زمن وجداش بدنا

106
00:08:35,760 --> 00:08:39,720
فلوس عشان احنا نوزّي على هدول العينات، على العينات

107
00:08:39,720 --> 00:08:44,100
هذه وبالتالي بيضطر إن الـ sample is a solution كمان

108
00:08:44,100 --> 00:08:47,180
time constraints restrict data collection الوقت

109
00:08:47,180 --> 00:08:51,480
كمان مشكلة إذا كان أنا عندي الدراسة مثلا أتلت أربع

110
00:08:51,480 --> 00:08:57,960
شهور وازمت أتعامل مع حجم كبير من العينة اذا ممكن

111
00:08:57,960 --> 00:09:03,520
نفكر في الـ sample بشكل أفضل كمان

112
00:09:03,520 --> 00:09:07,940
في بعض القيود بتخلينا إن احنا نعمل sampling مرات

113
00:09:07,940 --> 00:09:13,080
الأقل إنه في الـ .. الـ sponsors أو الـ .. بيمول

114
00:09:13,080 --> 00:09:16,380
البحث السبعي أو الـ duration أو الـ regulations سبعة

115
00:09:16,380 --> 00:09:20,460
الجامعة بدها تخلص البحث في خلال مثلا فترة زمنية

116
00:09:20,460 --> 00:09:25,820
مثلا سنة وبالتالي احنا الـ result لازم نحصل عليها

117
00:09:25,820 --> 00:09:31,240
خلال هذه الفترة okay يعني لو احنا مثلا في عندنا

118
00:09:31,240 --> 00:09:36,080
انتخابات للبلديات أو بنشوف رأي الناس في هذه

119
00:09:36,080 --> 00:09:41,200
الانتخابات أو رأي الناس في المرشحين والانتخابات

120
00:09:41,200 --> 00:09:45,920
راح تصير بعد شهر اذا انا لازم ااخد نتائج

121
00:09:45,920 --> 00:09:48,820
الانتخابات نتائج رأيهم قبل الانتخابات عشان احنا

122
00:09:48,820 --> 00:09:54,160
نشوف وين توجهات الناخدين وبالتالي انا في الـ

123
00:09:54,160 --> 00:10:02,020
results كتير مهمة متى انا بديها طبعا أنا في عندي

124
00:10:02,020 --> 00:10:04,140
limits أنه قبل الانتخابات لازم أكون عندي نتيجة

125
00:10:04,140 --> 00:10:07,100
عشان أشوف الـ media و الإعنام يبدو يحللوا نتائج 

126
00:10:07,100 --> 00:10:10,140
الانتخابات وبعد ما يصير الانتخابات يقارنوا

127
00:10:10,140 --> 00:10:12,820
وبالتالي إحنا إذا محتاجين لـ sample بدل ما نتعامل في

128
00:10:12,820 --> 00:10:16,500
ال population كامل لا ممكن أتعامل بـ sample، هذا ال

129
00:10:16,500 --> 00:10:19,520
sample بيساعدني أنه أنا أختصر الوقت وأحصل على 

130
00:10:19,520 --> 00:10:24,060
نتائجي بشكل عام زي ما إحنا شايفين مع بعض

131
00:10:30,200 --> 00:10:34,200
في عندنا بعض التقنيات للـ sampling في عندنا ال

132
00:10:34,200 --> 00:10:37,540
probability sample وفي عندنا ال non probability

133
00:10:37,540 --> 00:10:40,720
sample اللي هو إحنا ال probability اللي هي عشوائية

134
00:10:40,720 --> 00:10:50,360
بتكون تمام يعني احتمالية وغير احتمالية يعني هنا

135
00:10:50,360 --> 00:10:54,850
عشوائية وهنا غير عشوائية ببساطة، إذا في عندي

136
00:10:54,850 --> 00:10:57,930
probability sample وفي non probability sample كل

137
00:10:57,930 --> 00:11:00,930
نوع من الأنواع من ال sampling هاي لها

138
00:11:00,930 --> 00:11:04,610
justification ليش أنا بستخدمها يعني مثلاً أنا

139
00:11:04,610 --> 00:11:07,630
بستخدم ال simple random، stratified random، ال

140
00:11:07,630 --> 00:11:12,810
cluster، ال quota، snowball، convenience إلى آخره،

141
00:11:12,810 --> 00:11:18,310
كل واحدة لها سبب في البحث، سبقكم بتقرروا أي نوع من

142
00:11:18,310 --> 00:11:22,190
ال sample إحنا لازم نأخذه، إذا والله حكينا في ال ..

143
00:11:22,190 --> 00:11:28,570
في ال stratified random العينة الطبقية طبعاً ليش

144
00:11:28,570 --> 00:11:32,130
استخدمنا العينة الطبقية؟ لأن المجتمع متكون من

145
00:11:32,130 --> 00:11:36,310
طبقات، تمام؟ يعني لو رجعنا مثلاً إحنا بدنا نأخذ

146
00:11:36,310 --> 00:11:39,210
كلية الاقتصاد، كلية الاقتصاد فيها طبقات، سنة أولى،

147
00:11:39,210 --> 00:11:43,470
سنتانية، ثانية، رابعة، تمام؟ ممكن نيجي لمزارعين

148
00:11:43,470 --> 00:11:46,670
نقول اه في مزارعين الخضروات، في مزارعين مثلاً

149
00:11:46,670 --> 00:11:50,690
الحمضيات، مزارعين الفراولة، مزارعين كذا، فعندها

150
00:11:50,690 --> 00:11:55,670
الطبقات، تمام؟ إذا بنرجع، برجع فهمنا للـ community

151
00:11:55,670 --> 00:11:58,770
research community is .. is the initial points،

152
00:11:58,770 --> 00:12:02,770
كثير مهم، فإذا إحنا مش فاهمين ال population تبعنا

153
00:12:02,770 --> 00:12:08,210
أو research community، بنقدرش نقرر كمان مين هي ال

154
00:12:08,210 --> 00:12:12,790
… ال example اللي بتناسبنا، تمام؟ وهذا طبعاً بيصير

155
00:12:12,790 --> 00:12:16,170
نسأل سؤال هل ال community بتاعنا فيه homogeneous

156
00:12:16,170 --> 00:12:21,830
ولا heterogeneous؟ يعني في انسجام بيناتهم ولا فيش

157
00:12:21,830 --> 00:12:25,590
انسجام بين participants أو بين الناس اللي بدنا

158
00:12:25,590 --> 00:12:30,800
نعمل عليهم بالدراسة؟ طبعاً زي ما إحنا شايفين في ال

159
00:12:30,800 --> 00:12:33,680
probability في sample random العينة العشوائية في

160
00:12:33,680 --> 00:12:38,360
stratified random اللي هي العينة الطبقية وفي عينة

161
00:12:38,360 --> 00:12:46,440
ال cluster العينة العنقودية، طبعاً التنتيجة إن ها ال

162
00:12:46,440 --> 00:12:48,640
sample random وال stratified sample في ممكن

163
00:12:48,640 --> 00:12:52,460
نستخدمها ال systematic approach وال clusters كمان

164
00:12:52,460 --> 00:12:57,160
نستخدم فيها ال multistage يعني أكثر من خطوة إحنا

165
00:12:57,530 --> 00:13:03,250
بنعملها، ال non-probability اللي هو بتشابه ال

166
00:13:03,250 --> 00:13:09,790
stratified quota لكن بيكون إحنا مش مش عشوائية

167
00:13:09,790 --> 00:13:14,910
بتكون purpose .. purpose sample هي زي ال purposive

168
00:13:14,910 --> 00:13:18,720
sample يعني عينة مقصودة، يعني أنا ببدأ قابل

169
00:13:18,720 --> 00:13:21,940
هدول الناس لأن بتتوفر عليهم، بتوفر لهم الخصائص

170
00:13:21,940 --> 00:13:27,300
يعني مثلاً بدنا نقابل المهندسين اللي اشتغلوا في

171
00:13:27,300 --> 00:13:31,160
تدريب الموظفين، كلهم عددهم مثلاً عشرة وإحنا بدنا

172
00:13:31,160 --> 00:13:36,080
نيجيهم، عددهم pair post، ال snowball sample، snowball

173
00:13:36,080 --> 00:13:40,060
sample بتكبر كل ما إحنا تقدمنا في البحث بيكون إحنا

174
00:13:40,060 --> 00:13:44,780
في البداية مش عارفين مجتمع الدراسة تبعنا زي ما

175
00:13:44,780 --> 00:13:50,270
إحنا مثلاً نيجي نقول مثلاً إنه بدنا نشوف الناس اللي

176
00:13:50,270 --> 00:13:55,270
بيشتغلوا في ال freelancer مش عارفين حجم المجال، مش في

177
00:13:55,270 --> 00:14:02,270
السوق، okay طيب إذا بنبدأ نسأل مين بيشتغلوا في ال

178
00:14:02,270 --> 00:14:06,380
freelancer، واحد ب .. بدلنا على واحد وبعدين تبدأ

179
00:14:06,380 --> 00:14:10,080
تكبر العينة، معناه بنسأله مين تعرف يشتغل فيه ال

180
00:14:10,080 --> 00:14:13,620
freelancer، طبعاً هو هيدلنا على عدد أكبر وهكذا أو

181
00:14:13,620 --> 00:14:17,120
ممكن إيش نسوي؟ نبعت email أو نبعت على ال facebook

182
00:14:17,120 --> 00:14:20,600
مثلاً اللي هو ال link تبع ال questionnaire أو ال

183
00:14:20,600 --> 00:14:26,120
interviews أو whatever ول .. لواحد وبعدين هذا

184
00:14:26,120 --> 00:14:29,340
الواحد بيعمل له forward للناس اللي بتشابه معاه في ال

185
00:14:29,340 --> 00:14:33,260
criteria، وبعدين هذا بي .. بيبعت للي بتشابه معاه

186
00:14:33,260 --> 00:14:36,120
في ال criteria، بينما بتكبر ال sample فبتبدأ ال

187
00:14:36,120 --> 00:14:40,380
sample بتكون واحد وبعدين أكثر من واحد وبعدين بتكبر

188
00:14:40,380 --> 00:14:45,400
أكثر من هيك، فهي بيسموها snowball sample يعني عينة

189
00:14:45,400 --> 00:14:51,920
الثلج لأن بتعرفوا كرة الثلج لما ت .. تبتدحرج كل

190
00:14:51,920 --> 00:14:56,900
ما هي .. تكبر، تأخذ معها ثلج أكثر لما تصل حجمها ..

191
00:14:56,900 --> 00:14:59,380
حجمها كبير، فبسموها snowball sample فكل ما إحنا

192
00:14:59,380 --> 00:15:05,500
نتقدم في البحث تبعنا كل ما بتزيد حجم العينة يعني،

193
00:15:05,500 --> 00:15:06,000
أه؟

194
00:15:09,580 --> 00:15:12,940
طبعاً في عندنا ال convenience sample اللي هي درجة

195
00:15:12,940 --> 00:15:16,760
إن إحنا نعتقد إن هاد ال sample .. هاد العينة هي

196
00:15:16,760 --> 00:15:22,480
كافية للدراسة، باعتماد طبعاً هاي في عندنا عدة طرق

197
00:15:22,480 --> 00:15:26,960
اللي ها في ال purpose .. purposive sample يعني

198
00:15:26,960 --> 00:15:33,020
بتكون purposive sample يعني أنا عينة قصدية أو في

199
00:15:33,020 --> 00:15:38,160
self selection أنا بختارها لمعايير معينة، يعني هذه

200
00:15:38,160 --> 00:15:42,140
التقسيمة بشكل عام اللي في ال sampling اللي هنشوفها

201
00:15:42,140 --> 00:15:46,960
في تفاصيل هذا ال chapter أهم

202
00:15:46,960 --> 00:15:50,320
شيء إحنا في الموضوع هذا إن نجاوبها على سؤالين

203
00:15:50,320 --> 00:15:58,180
سؤالين مهمين، what is the criteria of your

204
00:15:58,180 --> 00:16:02,540
population that's capable to answer the research

205
00:16:02,540 --> 00:16:06,840
question، يعني إيش criteria تبعت ال population تبعتك

206
00:16:06,840 --> 00:16:11,220
اللي هي بدها تجاوب على السؤال البحثي، إذا كمّ ال

207
00:16:11,220 --> 00:16:14,240
population تبعتنا بهم ده تيجي .. ده تيجي من السؤال

208
00:16:14,240 --> 00:16:17,240
البحثي، نعرفهم مين هم الناس المفروض يجاوبوا على

209
00:16:17,240 --> 00:16:27,560
السؤال هذا، okay طيب السؤال الثاني الأهم كمان what

210
00:16:27,560 --> 00:16:32,020
is the type of sample that you apply وإيش نوع

211
00:16:32,020 --> 00:16:33,340
العينة اللي إحنا هنستخدمها

212
00:16:37,830 --> 00:16:44,470
Okay؟ في مرات إحنا بنخطئ في .. في حجم العينة أو في

213
00:16:44,470 --> 00:16:46,970
طبيعة العينة وبنخطئ تمام في ال participants

214
00:16:46,970 --> 00:16:53,470
اللازم ي .. يجاوبوا، العينة نعطي مثال بسيط، في كان

215
00:16:53,470 --> 00:17:00,510
طالب بيعمل دراسة عن مدى استخدام ال .. أو مدى رضا

216
00:17:01,920 --> 00:17:07,880
العملاء بالبنك عن استخدامهم لل online banking إذا

217
00:17:07,880 --> 00:17:15,900
عندي ال customers، ال banking customers بيستخدموا

218
00:17:15,900 --> 00:17:24,020
ال online banking، okay فبنسأل

219
00:17:24,020 --> 00:17:28,870
سؤال بسيط، كيف أنت بدك to reach this community؟ مين

220
00:17:28,870 --> 00:17:33,110
المفروض يعمل مقابلة مع مين أو يوزع ال STPI مع مين؟

221
00:17:33,110 --> 00:17:38,430
بالظبط، يعني سؤال سهل، إذا بدنا نعرف مين هم ال

222
00:17:38,430 --> 00:17:41,770
customers اللي بيستخدموا ال online banking، طب كيف

223
00:17:41,770 --> 00:17:45,750
نعرفهم هدول؟ طبعاً لما سألنا التاريخون، طب كيف

224
00:17:45,750 --> 00:17:49,540
تتعرفهم؟ يعني أنا بروح على ال .. على ال bank وب

225
00:17:49,540 --> 00:17:53,520
بجابل ال customers اللي في ال bank وبنقل عليهم

226
00:17:53,520 --> 00:17:56,080
اللي يعني أي واحد داخل وطالع ب .. بخليه يعبي

227
00:17:56,080 --> 00:18:01,640
استبيانة، إيش رأيكم؟ هيك صح؟ طب ليش؟ مش كل استخدام

228
00:18:01,640 --> 00:18:06,800
… بالظبط مش كل يعني مش كل الموجودين في ال bank ال

229
00:18:06,800 --> 00:18:11,980
customers ممكن يستخدم ال online banking، تمام؟ إذا

230
00:18:11,980 --> 00:18:18,040
السؤال هذا إنه the perceptions or the satisfactions

231
00:18:18,040 --> 00:18:21,520
of people who are using online banking فإحنا بدنا

232
00:18:21,520 --> 00:18:23,800
نعرف مين هم اللي بيستخدموا ال online banking، بدنا

233
00:18:23,800 --> 00:18:28,520
نرجع خطوة لوراها، بدنا نحكي ال users تبقى من ال

234
00:18:28,520 --> 00:18:33,640
online banking مين هم وبدنا نعرف ال online

235
00:18:33,640 --> 00:18:36,760
banking services، يعني مثلاً لو أجينا .. أعزائي

236
00:18:36,760 --> 00:18:42,720
المثال نحكي مثلاً بنك فلسطين في عنده تطبيق اسمه

237
00:18:42,720 --> 00:18:48,720
Mobile banking صح؟ إذا بتعريفنا للـ research community نقول

238
00:18:48,720 --> 00:18:54,320
أي واحد بيستخدم تطبيق بنكي إذا هو is targeted إحنا

239
00:18:54,320 --> 00:19:01,020
بنستهدفه، مش أي واحد بدخل البنك، إذا بتعريفنا لل

240
00:19:01,020 --> 00:19:05,780
research community كثير مهم، مش كل واحد موظف في

241
00:19:05,780 --> 00:19:10,620
البنك، مش كل واحد اللي فات حساب في البنك، طبعاً ال big

242
00:19:10,620 --> 00:19:14,140
community okay يعني هو اللي له حساب في الbank بس

243
00:19:14,140 --> 00:19:17,340
الأهم اللي في ال community تبعنا اللي هو ال users

244
00:19:17,340 --> 00:19:21,980
of online banking، طيب كمان في عندنا اللي هو خدمة

245
00:19:21,980 --> 00:19:29,700
اللي هي ال web banking بيستخدموها على ال web زي

246
00:19:29,700 --> 00:19:32,420
التطبيق على ال mobile فيه على ال laptop فيه بيعطي

247
00:19:32,420 --> 00:19:36,740
web banking إذا هدول هم users، طب كيف ده أعرف هم

248
00:19:36,740 --> 00:19:41,630
هدول ال users؟ هدول ال users معرفتهم لازم يكون من

249
00:19:41,630 --> 00:19:45,650
خلال ال bank فعشان هي أربطهم المحاضرة اللي فاتت مع

250
00:19:45,650 --> 00:19:52,230
محاضرة اليوم إنه ما بقدر أنا أخد يعني أعمل أي 

251
00:19:52,230 --> 00:19:56,940
إجراء إلا من خلال الـ .. من خلال الـ Bank هلأ ممكن

252
00:19:56,940 --> 00:19:59,960
إحنا نصمم الاستبيان إنه نسأل السؤال الأول إنه هل

253
00:19:59,960 --> 00:20:02,940
أنت بتستخدم ال Online Banking ولا بتستخدمش عشان

254
00:20:02,940 --> 00:20:08,360
أنا أحدد إنه هل هو ضمن الفئة اللي أنا مستهدفها و

255
00:20:08,360 --> 00:20:11,760
لا مش ضمن الفئة اللي أنا مستهدفها لكن الـ .. الـ ..

256
00:20:11,760 --> 00:20:16,540
الـ direct role إنه بتوجهها الـ bank و حسب المحاضرة

257
00:20:16,540 --> 00:20:20,420
اللي فاتت إنه الـ access to the .. to the data

258
00:20:20,420 --> 00:20:24,690
collection إنه لازم هو يحصل على الـ data بطريقة

259
00:20:24,690 --> 00:20:31,190
أخلاقية فبطلب من الـ bank إنه أنا بدي أعداد ممكن

260
00:20:31,190 --> 00:20:36,410
أجيب بعض البيانات اللي بتخص الـ .. الـ .. يعني الـ

261
00:20:36,410 --> 00:20:39,250
clients اللي لهم Online Banking وهو أنا ببدأ ..

262
00:20:39,250 --> 00:20:44,060
تبدأ الدراسة تبعتهم طبعا في بيصير إجراءات عشان الـ

263
00:20:44,060 --> 00:20:47,020
privacy تبعت الـ customers لأن الـ bank مش بسهولة

264
00:20:47,020 --> 00:20:50,460
ممكن يعطينا هذه المعلومات وبالتالي بيصير في

265
00:20:50,460 --> 00:20:56,420
إجراءات بين الباحث و بين الـ bank يعني مثلا أعطيكم

266
00:20:56,420 --> 00:21:02,420
مثل في بعض الأبحاث مثل هذه بتجد أن الباحث ممكن

267
00:21:02,420 --> 00:21:06,940
يجلس في الـ bank طبعا و عندما بيجي أي .. أي customer

268
00:21:06,940 --> 00:21:10,160
بدخل فممكن بيسأله سؤال ها أنت بتستخدم الـ online

269
00:21:10,160 --> 00:21:12,620
banking ولا لأ؟ طبعا after getting the permission

270
00:21:12,620 --> 00:21:15,700
بعد ما ياخد الـ permission من الـ bank إذا جاله okay

271
00:21:15,700 --> 00:21:19,780
بيقوله اتفضل عبل استبيانة جاله لأ خلاص بتركه بدخل

272
00:21:19,780 --> 00:21:22,780
على الـ .. كمان الـ customers البعدى وهكذا بحيث إنه

273
00:21:22,780 --> 00:21:27,700
يطمئن إنه الحجم لكن حجم الـ population لازم يحدده

274
00:21:27,700 --> 00:21:32,320
من الـ bank البنك بيقوله احنا عندنا مثلا عشر تلاف

275
00:21:32,320 --> 00:21:35,420
واحد بيستخدم الـ online bank عشان تحدد العينة

276
00:21:35,420 --> 00:21:42,220
تبعتنا أو خمس تلاف واحد بيستخدم الـ .. اه فضل يعني

277
00:21:42,220 --> 00:21:46,580
مثلا احنا عاملة بتحكي عن الـ واحد السابع عاملة ..

278
00:21:46,580 --> 00:21:51,200
عاملة .. عاملة bitcoin اه bitcoin طيب ماذا ..

279
00:21:51,200 --> 00:21:54,240
عاملة دي قد بيأخد مثلا الـ sample زي هالحالة تشوف

280
00:21:54,240 --> 00:21:59,510
ميني ناس بتستعمل الـ bitcoin بالظبط طبعا في الحالة

281
00:21:59,510 --> 00:22:05,730
هذه لأنه .. وهذا كتير سؤال مهم يا نور إنه أنت ممكن

282
00:22:05,730 --> 00:22:09,230
ماتكونيش بتعرفي مين هم بيستخدموها يعني اه

283
00:22:09,230 --> 00:22:12,750
وبالتالي بتروحي وين على شغل اسمه الـ snowball

284
00:22:12,750 --> 00:22:18,350
sample أنت ما بتعرفيه okay؟ بتعرفيهم مش من هم

285
00:22:19,500 --> 00:22:22,820
وبالتالي أنت ممكن تبعتي الـ snowball و .. و الـ ..

286
00:22:22,820 --> 00:22:26,960
يعني المفتاح الأول الشخص اللي بتعاملي أكيد هتعرفي

287
00:22:26,960 --> 00:22:30,340
الواحد أو التانير وبعدين هم بيبدوا يبعتوا ليعرفوك

288
00:22:30,340 --> 00:22:34,560
مين هم اللي بيستخدموا الأشياء دي، طبعا؟ في إجراءات

289
00:22:34,560 --> 00:22:42,110
انحلت .. كيف؟ لأ لأ مش شرط يعني هي الـ ولاد يعني أي

290
00:22:42,110 --> 00:22:45,550
حد بيقدر يستخدمها مش .. مش limited to people يعني

291
00:22:45,550 --> 00:22:49,270
هي هي جديدة علينا بس هي لها جثة كتير الـ ولاد

292
00:22:49,270 --> 00:22:52,730
في أوروبا و الشباب و الصبايا و في الـ .. و في

293
00:22:52,730 --> 00:22:57,410
العالم العربي بيستخدموا هاي الـ .. الوحدات و في ..

294
00:22:57,410 --> 00:23:01,850
و في financial markets financial supermarkets طلاب

295
00:23:01,850 --> 00:23:04,600
و طالبات الاستثمار بيعرفوا Financial Supermarkets

296
00:23:04,600 --> 00:23:08,020
هذي الـ Financial Supermarkets بيكون إن هم بيعرفوا

297
00:23:08,020 --> 00:23:10,840
إن في ممكن من خلال الـ Exchange Services خدمات

298
00:23:10,840 --> 00:23:14,960
الإصرافة بتعاملوا معاهم فمن خلالهم أنت ممكن تتعرفي

299
00:23:14,960 --> 00:23:17,640
على اللي بتعامله مع الـ Bitcoin لأنه بالأخير هو

300
00:23:17,640 --> 00:23:25,770
هيجي يسحب مش صعب إنه نحددهم إذاً الـ sampling

301
00:23:25,770 --> 00:23:29,390
frame، بس نرجع برضه لسؤالك إنه لازم تحدد الـ

302
00:23:29,390 --> 00:23:32,410
criteria تبعتهم، تبعت الـ population اللي هم الـ

303
00:23:32,410 --> 00:23:36,550
users تبعت الـ bitcoin الـ sampling frame for any

304
00:23:36,550 --> 00:23:40,350
probability sample is a complete list of all the

305
00:23:40,350 --> 00:23:42,350
cases in the population from which your sample

306
00:23:42,350 --> 00:23:46,710
will be drawn طبعا

307
00:23:46,710 --> 00:23:52,110
شكل العينة بتكون عبارة عن احتمال أي واحد نختاره من

308
00:23:52,110 --> 00:23:55,970
الـ population كله طبعا هي بيكون احنا لنا الـ sample

309
00:23:55,970 --> 00:23:59,870
يعني هي بيكون الـ population الاحتمال إنه نختار هذه

310
00:23:59,870 --> 00:24:04,130
العينة شكل

311
00:24:04,130 --> 00:24:08,310
العينة هذه يعني ايش يكون شكلها شكلها simple,

312
00:24:08,570 --> 00:24:12,610
stratified, ايش بيحدده؟ قولنا بيحدد طبيعة البحث

313
00:24:12,610 --> 00:24:19,530
تمامًا في عندنا أربع خطوات رئيسية عشان نحدد العينة

314
00:24:19,530 --> 00:24:25,180
تبعتنا research objective اللي حكيناه هدف البحث

315
00:24:25,180 --> 00:24:29,820
طبعنا زي ما حكينا research questions طبعتنا هدف

316
00:24:29,820 --> 00:24:36,760
البحث طبعنا والله نتعرف على مثلا لأي درجة طلاب

317
00:24:36,760 --> 00:24:42,360
السنة تالتة و رابعة في كليات الاقتصاد والعلوم

318
00:24:42,360 --> 00:24:47,300
الإدارية بعرفوا الـ research engines إذا أنا حددتهم

319
00:24:47,300 --> 00:24:52,640
طلاب سنة .. criteria طلاب سنتين التورابة في كليات

320
00:24:52,640 --> 00:24:55,160
الاقتصاد والعلوم الإدارية إذا أريد أن أضيف ممكن

321
00:24:55,160 --> 00:24:57,580
أقول بالإضافة أن الطلاب اللي أخدوا research

322
00:24:57,580 --> 00:25:02,300
methodology هاي criteria وبالتالي باخد إحصائيات

323
00:25:02,300 --> 00:25:04,440
بروح على جامعة الأزهار بروح على الجامعة الإسلامية

324
00:25:04,440 --> 00:25:07,080
بروح على جامعة الـ بيرزات بروح على جامعة النجاح

325
00:25:07,080 --> 00:25:12,210
أقول أعطوني عدد الطلاب اللي في كلية الاقتصاد و

326
00:25:12,210 --> 00:25:14,950
العلوم الإدارية مع أسماءهم مع تفاصيلهم اللي عندهم

327
00:25:14,950 --> 00:25:17,110
الموافقة الصفات هذه مسجد في كلية الاقتصاد و علوم

328
00:25:17,110 --> 00:25:22,770
إدارية سنتين أو رابعة خلص research مفيه درجة طبعا

329
00:25:22,770 --> 00:25:26,030
هيبعتولي قائمة هذا اسم الـ population تبعي بروح على

330
00:25:26,030 --> 00:25:29,230
جامعة الأزهر بروح على الـ Newcast بروح على الجامعة

331
00:25:29,230 --> 00:25:31,750
الإسلامية بروح على برزيت على جامعة النجاح على

332
00:25:31,750 --> 00:25:36,160
جامعة القدس أبوديس الاخر و باخد البيانات منهم بطلع

333
00:25:36,160 --> 00:25:39,700
الـ population بعدين بقرر إذا كيف عرفت أنا الـ

334
00:25:39,700 --> 00:25:43,320
research objective الـ sample تبعتي من الـ research

335
00:25:43,320 --> 00:25:47,960
objective تبعي مين هم الـ target population تبعي أو

336
00:25:47,960 --> 00:25:51,620
الـ target sample بعدين احنا نقرر الـ sample size

337
00:25:51,620 --> 00:25:57,200
جداش حجم العينة يعني بنعرف كل ما كان حجم الـ

338
00:25:57,200 --> 00:26:01,660
population كبير كل ما كانت العينة كبيرة وكل ما كان

339
00:26:01,660 --> 00:26:07,740
حجم الـ population صغير بيكون حجم العينة أصغر طبعا

340
00:26:07,740 --> 00:26:11,960
احنا فيه معادلات رياضية من خلالها احنا بنحدد حجم

341
00:26:11,960 --> 00:26:17,840
العينة واحنا موجود على جوجل ممكن تكتب .. نكتب

342
00:26:17,840 --> 00:26:25,180
sample size نكتب sample size or calculate sample

343
00:26:25,180 --> 00:26:30,280
size هيجينا

344
00:26:30,280 --> 00:26:37,110
كذا .. كذا web بنحط الـ population تبعنا قداش ده

345
00:26:37,110 --> 00:26:41,050
افترض إنه عندي 10,000 بنحط الـ level of confidence

346
00:26:41,050 --> 00:26:47,510
مستوى الثقة 95% مثلا وبعدين هانام الـ sample

347
00:26:47,510 --> 00:26:50,250
لحالها بتطلع عندنا قيمة الـ sample يعني على أي

348
00:26:50,250 --> 00:26:56,190
mobile applications بتطلع معنا حجم العينة رقم تلاتة

349
00:26:56,190 --> 00:26:59,010
select the appropriate technique and the sample

350
00:26:59,010 --> 00:27:01,650
ايش التقنية اللي احنا هنستخدمها

351
00:27:04,080 --> 00:27:07,460
يعني هل هنستخدم snowball ولا هنستخدم الـ pair boss

352
00:27:07,460 --> 00:27:12,340
ولا هنستخدم الـ stratified ولا الـ simple ولا الـ

353
00:27:12,340 --> 00:27:15,860
systematic أي واحدة منهم احنا بدنا نقرر من خلال

354
00:27:15,860 --> 00:27:19,280
فهمنا للـ population نفسه هل الـ population فيه

355
00:27:19,280 --> 00:27:23,480
طبقات ولا فيش فيه طبقات هل هم كلهم يعني لو مثلا

356
00:27:23,480 --> 00:27:29,850
اجينا احنا بنعمل دراسة فاهم العاملين في مستشفى

357
00:27:29,850 --> 00:27:34,550
الشفاء للإستراتيجية وزارة الصحة مثلا سؤال إلى أي

358
00:27:34,550 --> 00:27:39,010
درجة في عندهم understanding طبعا احنا حكينا موظفين

359
00:27:39,010 --> 00:27:43,230
بالأخير لو تدخل في تفاصيل الناس اللي جوا في

360
00:27:43,230 --> 00:27:49,830
المستشفى قد يكون منهم أطباء قد يكون فيه ممرضين قد

361
00:27:49,830 --> 00:27:53,280
يكون فيه management الـ management ممكن يقسمها

362
00:27:53,280 --> 00:27:57,100
لخصمين الـ management ممكن يكون أطباء وممكن يكون الـ

363
00:27:57,100 --> 00:28:01,280
management مش أطباء طبعا هل أنا معنى أعرف في

364
00:28:01,280 --> 00:28:04,120
research questions تبعتي معنى أعرف الفروقات بينهم

365
00:28:04,120 --> 00:28:09,260
بين الموظفين يعني هل مثلا أطباء عندهم وضوح وفهم

366
00:28:09,260 --> 00:28:14,060
أكثر من الممرضين لإستراتيجية وزارة الصحة ولا لأ هل

367
00:28:14,060 --> 00:28:17,080
الإداريين عندهم فهم أكثر من الأطباء ممكن إداريين

368
00:28:17,080 --> 00:28:20,020
الأطباء عندهم فهم أكثر من الإداريين غير الأطباء

369
00:28:20,020 --> 00:28:24,430
وبالتالي جداش أنا بفهم الـ population اللي جوا جداش

370
00:28:24,430 --> 00:28:28,290
أنا بكون عنده وضوح في الرؤية وهذا بيكون واضح مربوط

371
00:28:28,290 --> 00:28:31,210
بالـ research questions و research hypothesis يعني

372
00:28:31,210 --> 00:28:33,290
في الـ research hypothesis ممكن تيجي تقول ليه

373
00:28:33,290 --> 00:28:39,230
الفرضية تبعتي There is a significant difference

374
00:28:39,230 --> 00:28:45,510
between medicine .. medicine أو doctors in

375
00:28:45,510 --> 00:28:49,870
medicine and others في فروقات بين الأطباء in 

376
00:28:49,870 --> 00:28:52,850
understanding the strategy of the ministry of health

377
00:28:52,850 --> 00:28:57,430
يعني هناك فروقات بين الأطباء وبين غير الأطباء في

378
00:28:57,430 --> 00:29:00,870
فهمهم للstrategy. إذا مع الكلام إنه أنا ال sample

379
00:29:00,870 --> 00:29:05,390
تبعتي بتتعكس إنه جزء من ال participants يكونوا

380
00:29:05,390 --> 00:29:09,370
أطباء وجزء منهم يكونوا إيش؟ غير أطباء كمان. فرضية

381
00:29:09,370 --> 00:29:14,050
بتقول there is a difference in understanding the

382
00:29:14,050 --> 00:29:19,710
strategy of the ministry of health attributed to the

383
00:29:19,710 --> 00:29:24,510
doctors or let's say doctors and nurses. يعني تعزى

384
00:29:24,510 --> 00:29:29,680
للفروقات بين أطباء وبين الممرضين. إذن في العينة

385
00:29:29,680 --> 00:29:34,160
تبعتي بدو يكون في عندها طبقات، استراتها يعني طبقة،

386
00:29:34,160 --> 00:29:41,260
طبقة بتمثل الأطباء وطبقة بتمثل الممرضين. إذن هذه

387
00:29:41,260 --> 00:29:45,520
بتساعدني في الـ appropriate techniques to check that

388
00:29:45,520 --> 00:29:48,420
the sample is representative. بدنا نشوف هل العينة

389
00:29:48,420 --> 00:29:53,260
اللي اخترناها بتمثل المجتمع. يعني هل هي العينة ال

390
00:29:53,260 --> 00:29:56,960
criteria تبعتها نفس criteria المجتمع ولا بتختلف؟

391
00:30:02,980 --> 00:30:09,800
Okay؟ يعني مثلا لو أجينا احنا قلنا إنه اللي ..

392
00:30:09,800 --> 00:30:14,160
اللي بده يعمله .. يجاوبه على الاستبيان لازم يكون

393
00:30:14,160 --> 00:30:18,480
زي ما حكينا طلاب ثالثة ورابعة، وبالتالي روحنا

394
00:30:18,480 --> 00:30:24,000
احنا أثناء توزيع الاستبيان ماخدناش بعين الاعتبار إن

395
00:30:24,000 --> 00:30:28,160
هذا الصف فيه ناس .. يعني بس سنة تالتة ورابعة، قد

396
00:30:28,160 --> 00:30:31,700
يكون فيه سنة أولى أو تانية، ووزعنا الاستبيان،

397
00:30:31,700 --> 00:30:36,200
وبالتالي مواصفات العينة هنا لا تطابق ال population

398
00:30:36,200 --> 00:30:41,460
اللي احنا بدنا. يعني طيب

399
00:30:44,730 --> 00:30:48,310
identifying a suitable sample framing. كيف احنا

400
00:30:48,310 --> 00:30:54,870
نحدد طبيعة العينة المناسبة لنا. في بعض الشغلات لازم

401
00:30:54,870 --> 00:30:58,390
ناخدها بعين الاعتبار. في مشاكل في using existing

402
00:30:58,390 --> 00:31:01,610
database. يعني لما احنا نطلب من جامعة الإسلامية ولا

403
00:31:01,610 --> 00:31:06,230
الأزهر ولا الـ Birzeit نقول لهم اعطونا أسماء

404
00:31:06,230 --> 00:31:08,830
الطلاب اللي هم مسجلين سنة تانية وثالثة وسنة تالتة

405
00:31:08,830 --> 00:31:11,990
ورابعة في كلية الاقتصاد اللي أخدوا recession

406
00:31:11,990 --> 00:31:15,940
methodology. ممكن طبعا يكون فيه مشكلة في ال sample

407
00:31:15,940 --> 00:31:22,380
احنا عملنا مثلا مرة دراسة على رسائل الـ

408
00:31:22,380 --> 00:31:27,140
الماجستير اللي في الجامعة الإسلامية في كلية

409
00:31:27,140 --> 00:31:30,560
الاقتصاد والعلوم الإدارية. فلما أخدنا احنا ال

410
00:31:30,560 --> 00:31:33,740
population وحددنا ال sample تبعتنا، نجينا إن جزء من

411
00:31:33,740 --> 00:31:37,260
ال sample محطوط في رسائل الماجستير ملهاش آخر في

412
00:31:37,260 --> 00:31:40,620
الجامعة الإسلامية. وبالتالي هنا مشكلة في ال

413
00:31:40,620 --> 00:31:46,350
database. في قواعد البيانات. لما إجينا مثلا نهيجي

414
00:31:46,350 --> 00:31:54,550
نقول والله بدنا نعمل مقابلات مع المزارعين اللي

415
00:31:54,550 --> 00:32:00,130
بيستخدموا مثلا المياه المعالجة نشوف جداش بتأثر

416
00:32:00,130 --> 00:32:04,990
مثلا على مستوى الإنتاج الزراعي تبعهم. طب أطلع

417
00:32:04,990 --> 00:32:08,370
قواعد بيانات مين هدول الناس؟ ممكن نروح وزارة الزراعة

418
00:32:08,370 --> 00:32:12,600
أو ناخد قواعد البيانات نلاقي إنه في ناس مزارعين

419
00:32:12,600 --> 00:32:17,140
بيستخدموا المياه المعالجة وفي ناس بيستخدموا المياه

420
00:32:17,140 --> 00:32:20,860
من الآبار اللي جوا فيها. وبالتالي هذه مشكلة في

421
00:32:20,860 --> 00:32:27,060
قواعد البيانات، تمام؟ فبنتأكد إنه تـ clear قواعد

422
00:32:27,060 --> 00:32:30,320
البيانات من .. تـ clear قواعد البيانات من المشاكل

423
00:32:30,320 --> 00:32:35,180
بتخص فيها. extent of possible generalization from

424
00:32:35,180 --> 00:32:40,820
the sample. يعني لأي درجة ممكن احنا نعمل تعميم نرجع

425
00:32:40,820 --> 00:32:44,240
لنفس المثال تبعنا. لو جينا قولنا احنا بدنا نشوف مدى

426
00:32:44,240 --> 00:32:47,400
فهم طلاب الـ research engines زي طلاب الجامعة

427
00:32:47,400 --> 00:32:50,950
الإسلامية في كلية الاقتصاد كذا. ممكن يقول والله

428
00:32:50,950 --> 00:32:55,370
التعميم فقط ممكن يكون على كليات الاقتصاد، لكن لو

429
00:32:55,370 --> 00:33:00,170
أخدت أنا الـ .. كلية الاقتصاد وأخدت كليات الهندسة

430
00:33:00,170 --> 00:33:03,450
وكليات الطب، ورحت كمان في جامعات أخرى بيصير ال

431
00:33:03,450 --> 00:33:08,990
generalizability أعلى لأنه أنا أخدت أكتر من .. من

432
00:33:08,990 --> 00:33:14,470
كلية وأخدت أكتر من .. من جامعة. الـ validity

433
00:33:14,470 --> 00:33:18,150
and reliability وقد شرحناها المرة الفاتة. الثبات

434
00:33:18,150 --> 00:33:22,210
والمصداقية. إلى أي درجة لو احنا عدنا الاستبيان أو

435
00:33:22,210 --> 00:33:28,850
عدنا المقابلة نحصل على نفس النتائج، تمام؟ وكمان هنا

436
00:33:28,850 --> 00:33:32,850
الثبات في النتائج. طبعا احنا بنحكي على الأبحاث

437
00:33:32,850 --> 00:33:37,830
الكمية. ممكن بسهولة نختبر الـ validity and

438
00:33:37,830 --> 00:33:42,170
reliability. الأبحاث النوعية لأ ممكن احنا يكون فيها

439
00:33:42,170 --> 00:33:45,330
عنا مشكلة. يعني من خلال الأبحاث النوعية ممكن نستخدم

440
00:33:45,330 --> 00:33:48,550
اللي هو الـ Cronbach alpha وممكن نستخدم ال

441
00:33:48,550 --> 00:33:51,570
correlation عشان نختبر الـ validity and reliability

442
00:33:51,570 --> 00:34:00,550
avoidance of bias. اللي هو تجنب التحيز. نتجنب التحيز

443
00:34:04,290 --> 00:34:08,010
تجنب التحيز كتير مهم إنه احنا نعمل إجراءات نتجنب

444
00:34:08,010 --> 00:34:16,270
التحيز في العينة. بحكي لأنه لو احنا نيجي مثلا بدنا

445
00:34:16,270 --> 00:34:24,050
نسأل الناس عن رأيهم بأداء فريق Juventus أو فريق

446
00:34:24,050 --> 00:34:29,690
Manchester، وروحنا وزعنا الاستبيانات عند مشجعين

447
00:34:29,690 --> 00:34:33,490
Juventus. طبعا هتطلع النتائج مع Juventus.

448
00:34:36,190 --> 00:34:41,970
ببساطة إننا نحاول إن يكون مستوى العينة خالي من

449
00:34:41,970 --> 00:34:48,110
التطرف. يعني من الـ outliers أو من التحيز إن أنا

450
00:34:48,110 --> 00:34:53,130
أختار مثلا ناس معينين. فهذه

451
00:34:53,130 --> 00:34:57,350
فيها عدة تقنيات ممكن نستخدمها لتأكد إن العينة

452
00:34:57,350 --> 00:35:03,230
ممثلة للمجتمع بدون أن نتحيز. بمثال لو أجينا احنا

453
00:35:03,230 --> 00:35:09,340
مثلا بدنا نقيم فهم وزارة الصحة. فهم العاملين في

454
00:35:09,340 --> 00:35:14,300
المستشفى لخطة استراتيجية لوزارة الصحة. وهنا فيه علم

455
00:35:14,300 --> 00:35:17,560
مسبق. والله الإداريين مثلا في مستشفى الشفاء عندهم

456
00:35:17,560 --> 00:35:23,040
وضوح أكثر. فممكن أزود حجم العينة بخصوص الإداريين

457
00:35:23,040 --> 00:35:29,780
وبالتالي هتطلع عندي نتائج يعني بتقول لي إن والله في

458
00:35:29,780 --> 00:35:36,810
هناك وضوح في الخطة. أو مثلا أعرف إن ناس توجهاتهم

459
00:35:36,810 --> 00:35:40,090
توجهات إيجابية نحو موضوع معين بس أنا أستهدف الناس

460
00:35:40,090 --> 00:35:45,490
اللي لهم توجهات إيجابية مثلا في العلوم السياسية

461
00:35:45,490 --> 00:35:49,050
في الـ political science. لو أنا جيت مثلا نادي X

462
00:35:49,050 --> 00:35:59,730
بفضل الرئيس A ونادي Y بفضل الرئيس B فأنا أبدأ أشوف

463
00:35:59,730 --> 00:36:04,140
وX وY هدول طبعا عبارة عن الـ research community

464
00:36:04,140 --> 00:36:10,980
تبعتي. فأنا أبدأ أشوف إلى أي درجة مثلا الناخبين

465
00:36:10,980 --> 00:36:16,640
بفضل X وY. إذا أنا ما أخدتش بعين الاعتبار الفروقات

466
00:36:16,640 --> 00:36:21,260
بين المجتمعين. ممكن لو روحت على مجتمع X أطلع إن A

467
00:36:21,260 --> 00:36:25,300
هو المفضل ولو روحت على مجتمع Y أطلع إن B هو المفضل.

468
00:36:25,990 --> 00:36:29,690
طبعا وبالتالي هلأ بدي يكون أنا في عندي نظرة

469
00:36:29,690 --> 00:36:33,090
محايدة إن is a mixing between X وY عشان أشوف

470
00:36:33,090 --> 00:36:40,470
وجهات نظرهم. طيب

471
00:36:40,470 --> 00:36:43,350
الـ choice of sample size حجم العينة عايش باعتماد

472
00:36:43,350 --> 00:36:47,390
يعني إذا كان هذا research community تبقى إن هي جداش

473
00:36:47,390 --> 00:36:51,370
مولى حجم العينة؟ هلجد؟ ولا هلجد؟ ولا هلجد؟ جداش بالظبط.

474
00:36:52,880 --> 00:36:57,080
زي ما رسمنا الرسمة كل ما كبرت حجم العينة كل ما

475
00:36:57,080 --> 00:37:01,680
مجتمع الدراسة كبر. حجم العينة بتكبر. زي ما قبل شوية

476
00:37:01,680 --> 00:37:05,660
حكي إن الـ confidence level is important. ال

477
00:37:05,660 --> 00:37:11,360
confidence مستوى الثقة في العينة. إذا كان 95% حجم

478
00:37:11,360 --> 00:37:15,680
العينة بده يكبر. إذا كان مستوى الثقة 90% حجم العينة

479
00:37:15,680 --> 00:37:18,700
بده يصغر. لما تروحوا أنتم على الـ website تكتبوا

480
00:37:18,700 --> 00:37:21,580
calculate the sample size هتلاقوا بيعطينا ال

481
00:37:21,580 --> 00:37:24,560
confidence level. فالـ confidence level كتير مهم في

482
00:37:24,560 --> 00:37:27,800
هذا المجال. وبالتالي كل ما أنا بزيد الـ confidence

483
00:37:27,800 --> 00:37:35,940
level بزيد حجم العينة تبعتي. كل ما بتزيد إيش؟ طبعا

484
00:37:35,940 --> 00:37:44,560
بتزيد؟ طبعا بتزيد حجم العينة من المجتمع. ممكن

485
00:37:44,560 --> 00:37:48,890
تجربوها على الـ mobile تبعتكم. margin of error that

486
00:37:48,890 --> 00:37:53,790
can't be tolerated. نسبة الخطأ في العينة اللي احنا

487
00:37:53,790 --> 00:37:58,190
ممكن نتحمله. طبعا

488
00:37:58,190 --> 00:38:01,890
كل ما بزيد نسبة الخطأ كل ما احنا بنزيد حجم العينة.

489
00:38:01,890 --> 00:38:06,830
كل ما بنخفض حجم الخطأ وكل ما بتنخفض حجم العينة كل

490
00:38:06,830 --> 00:38:11,050
ما بيزيد الخطأ. إيش الخطأ؟ إنه احنا ما تكونش العينة

491
00:38:11,050 --> 00:38:17,190
ممثلة للمجتمع. طبعا هي نسبة الخطأ. types of analysis

492
00:38:17,190 --> 00:38:22,630
to be undertaken. نوع التحليل اللي احنا بنستخدمه.

493
00:38:22,630 --> 00:38:25,790
نستخدم مثلا parametric test ولا non-parametric

494
00:38:25,790 --> 00:38:28,870
test؟ الاختبارات المعلمية والاختبارات اللي هي

495
00:38:28,870 --> 00:38:33,450
غير معلمية. الاختبارات

496
00:38:33,450 --> 00:38:36,150
المعلمية. إذا أنا بدأت أشتغلها بده حجم عينة كبير

497
00:38:36,150 --> 00:38:41,130
شوية. اختبارات غير معلمية بده حجم العينة منخفض. فهي

498
00:38:41,130 --> 00:38:44,990
نوع التحليل اللي احنا بدنا نستخدمه. في بعض

499
00:38:44,990 --> 00:38:47,990
التحليلات مثلا إذا احنا بدنا نستخدم مثلا ال

500
00:38:47,990 --> 00:38:51,570
quantile والquartile والpercentile والأشياء

501
00:38:51,570 --> 00:38:55,390
هذه في التحليل اللي هو الquartile اللي هو

502
00:38:55,390 --> 00:38:59,530
الربيعيات و الquantile و الpercentile بالطلب

503
00:38:59,530 --> 00:39:02,730
يكون حجم المجتمع كبير، مجتمع الsample يكون كبير

504
00:39:02,730 --> 00:39:08,070
عندي عشان أقدر أعمل تصنيف لل .. إذا أنا بدأت أصنف

505
00:39:08,070 --> 00:39:15,010
المجتمع تبعي، أقسمه percentile يعني أشيريات

506
00:39:15,010 --> 00:39:19,510
percentile وبالتالي بيدّقّسم المجتمع إلى عشر أجزاء

507
00:39:19,510 --> 00:39:23,870
في كل مجموعة يكون فيه .. في ناس موجودين فيه أو في 

508
00:39:23,870 --> 00:39:27,210
objects وبالتالي بيكون عندي حجم العينة كبير

509
00:39:30,040 --> 00:39:32,820
Size of the sample population and distribution

510
00:39:32,820 --> 00:39:38,200
توزيع العينة، يعني إذا أنا بحكي مثلًا قطاع غزة، بالتالي

511
00:39:38,200 --> 00:39:42,400
بتطلب أنه بحكي على الجامعات كلها، بتطلب يكون عدد ال

512
00:39:42,400 --> 00:39:45,380
sample يكون كبير، إذا بحكي بس الجامعة الإسلامية

513
00:39:45,380 --> 00:39:50,440
بيكون، إذا بحكي التخصصات كلها في الجامعات كلها، حجم 

514
00:39:50,440 --> 00:39:56,140
العينة بيكبر معاها، The

515
00:39:56,140 --> 00:39:59,850
importance of response rates، نسبة الاستجابة، أهمية

516
00:39:59,850 --> 00:40:07,170
نسبة الاستجابة، إيش يعني نسبة الاستجابة؟ قبولهم

517
00:40:07,170 --> 00:40:13,490
لإيش؟

518
00:40:13,490 --> 00:40:24,130
مش قبولهم، إن هم فعلاً جاوبوا، نسبة

519
00:40:24,130 --> 00:40:32,270
الاستجابة، يعني مثلًا لو أنا العينة تبعتي مئة، اللي

520
00:40:32,270 --> 00:40:39,370
جاوبوا مثلًا سبعين، واللي مثلًا اللي رفضوا يجاوبوا

521
00:40:39,370 --> 00:40:45,310
عشرين، واللي يعني بعد ما شيكنا، لجينا في مشكلة في

522
00:40:45,310 --> 00:40:49,470
الإجابة تبعتهم، عشرة، طبعًا

523
00:40:49,470 --> 00:40:54,210
اللي أنا هحللهم هم السبعين من العينة، وهذول طبعًا

524
00:40:57,610 --> 00:41:01,530
Ineligible، يعني لا تتنبّق عليهم مواصفات أنه أنا 

525
00:41:01,530 --> 00:41:08,550
أدخل في التحليل، لذا بعض الconsiderations لأهمية

526
00:41:08,550 --> 00:41:12,190
الresponse rate، كل ما بِيرتفع الresponse rate، كل

527
00:41:12,190 --> 00:41:17,150
ما كان أفضل للعينة، كل ما بِيرتفع بقلّ الخطر، الخطأ، و

528
00:41:17,150 --> 00:41:22,830
بتزيد مستوى الثقة في النتائج، تمام؟ في بعض الناس

529
00:41:22,830 --> 00:41:25,930
بتطلبوا إنّ الnon-response rates، إنّ هذول اللي ما

530
00:41:25,930 --> 00:41:30,710
جاوبوش، بينعمل لهم تحليل ليش ما جاوبوش؟ قد يكون الناس

531
00:41:30,710 --> 00:41:37,730
اللي ما جاوبتش إنه هي يعني .. يعني ماخدة موقف سلبي

532
00:41:37,730 --> 00:41:41,390
في .. من ال .. من الاستبيان نفسه، يعني بدهم مش

533
00:41:41,390 --> 00:41:45,030
يقولوا إنه إحنا مش راضين، لكن بِيرفضوا بطريقة معينة، و

534
00:41:45,030 --> 00:41:49,090
بتلاقي في بعض المجلات العلمية بتطلب اعمل 

535
00:41:49,090 --> 00:41:53,080
explanations why people refused to answer the

536
00:41:53,080 --> 00:41:57,100
questionnaires، رغم أنّ الethics بتقول أنّ الpeople

537
00:41:57,100 --> 00:42:00,760
are free، ناس أحرار في أنهم يجاوبوا ال

538
00:42:00,760 --> 00:42:03,020
questionnaires ولا لأ، يعني you cannot force them

539
00:42:03,020 --> 00:42:07,760
to answer the questionnaire، لنقدرش إحنا نجبرهم، so

540
00:42:07,760 --> 00:42:10,880
non-response rates and analysis of refusal، كويس

541
00:42:10,880 --> 00:42:14,500
إنّ إحنا نشوف refusals، ليش هم رفضوا يعبّوا

542
00:42:14,500 --> 00:42:18,160
الاستبيان؟ obtaining a representative sample، يعني

543
00:42:18,160 --> 00:42:20,480
لازم إحنا نحصل على الrepresentative sample، لأنّ

544
00:42:20,480 --> 00:42:25,460
هو عينة ممثلة للمجتمع، وبدأ نحسب الactive response

545
00:42:25,460 --> 00:42:29,740
rates، الactive response rates اللي هي الاستجابة

546
00:42:29,740 --> 00:42:32,540
النشطة، اللي هو فعلاً إحنا هن .. كده إيش نسبتهم؟ 70%

547
00:42:32,540 --> 00:42:36,420
مثلًا كمثال، طبعًا هنا فيه three components، في ناس

548
00:42:36,420 --> 00:42:40,080
رفضوا refusal، و في ناس عبّوا الاستبيان لكنّ

549
00:42:40,080 --> 00:42:43,800
الاستبيان تبعهم مرفوض في التحليل، بمثال يعني نعطيكم

550
00:42:43,800 --> 00:42:49,720
مثال، يعني إجابة سألناها مجموعة أسئلة، هل مثلًا راضي

551
00:42:49,720 --> 00:42:52,500
عن المدير كذا، فلاجينا الإجابات كلها بِتتركّز موافق،

552
00:42:52,500 --> 00:42:53,480
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق،

553
00:42:53,480 --> 00:42:54,720
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق،

554
00:42:54,720 --> 00:42:56,800
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق،

555
00:42:56,800 --> 00:43:00,240
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق،

556
00:43:00,240 --> 00:43:06,500
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، من ضمن بعض

557
00:43:06,500 --> 00:43:12,160
ال .. يعني ال .. يعني الخبرة في كتابة استبيان أنّ

558
00:43:12,160 --> 00:43:16,080
مثلًا واحد قلنا له أنت male ولا female؟ فهو كتب

559
00:43:16,080 --> 00:43:20,940
male، فقلنا له هل تأخد إجازة أمومة؟ فراه حط yes

560
00:43:20,940 --> 00:43:24,220
طبعًا بعديها أنه حطيله طبعًا non applicable، يعني لا

561
00:43:24,220 --> 00:43:28,440
تنطبق عليها، فقلنا له هل أنت تأخد إجازة أبوة؟ قال

562
00:43:28,440 --> 00:43:31,300
نعم، طب يعني إيه؟ يعني أنت بتاخد الإجازتين؟ فقد

563
00:43:31,300 --> 00:43:35,220
يكون هو مش فاهم السؤال، فهذا على طول بنعملها skip

564
00:43:37,130 --> 00:43:40,870
إنّه هي .. لما روحنا على تفاصيل الإجابة تبعته في

565
00:43:40,870 --> 00:43:44,510
نفس الاستبيان، لجينا إنه جاوبت بتكعة عشوائية يعني

566
00:43:44,510 --> 00:43:48,790
كيف بيسوّيه؟ طلع يا

567
00:43:48,790 --> 00:43:54,790
ريت ورا بعض، أسهل هاي الاستبيان بهذا الشكل مثلًا هذا

568
00:43:54,790 --> 00:44:02,950
موافق بشدة، وهذا غير موافق، فهو عامل هيك أه

569
00:44:02,950 --> 00:44:07,090
عامل رسومات، فلما طلعنا على ال استبيان، كتير مهم أنّ

570
00:44:07,090 --> 00:44:11,090
الواحد أول ما يطلع على الاستبيان و يشوف أنّ الاستبيان

571
00:44:11,090 --> 00:44:16,430
اتعب بطريقة صحيحة، فلجينا عامل بهذا الشكل، والصفحات

572
00:44:16,430 --> 00:44:21,610
البعضيها نفس الشغلة، فهو يعني كأنه بدّه إيه يعني

573
00:44:21,610 --> 00:44:26,890
يقولنا إنّه يعني أنا بدّه أجاوب بطريقة خاصة، فانتبهنا

574
00:44:26,890 --> 00:44:30,130
لما روحنا على السؤال تبع الأمومة والأبوة، لجينا

575
00:44:30,130 --> 00:44:38,130
برضه لأنّه عملها بطريقة إيه؟ مش سامع، بدّه يخرّب

576
00:44:38,130 --> 00:44:43,190
الشكل بالظبط، فكتير في أسئلة من النوع هذا وإحنا

577
00:44:43,190 --> 00:44:46,590
بنحط كمان اللي هو check questions، أسئلة اختبار

578
00:44:46,590 --> 00:44:52,870
نتأكد إنّه كيف هو بِيعبي الاستبيان تبعه، estimating

579
00:44:52,870 --> 00:44:58,850
response rate، لسه معناه نص ساعة، معناه طيب، five

580
00:44:58,850 --> 00:45:03,480
main techniques بنستخدمهم، الsample random والـ

581
00:45:03,480 --> 00:45:06,180
systematic والـstratified والـcluster والـ

582
00:45:06,180 --> 00:45:13,240
multistage، هذول اللي هو الأهم، تقنيات في استخدام

583
00:45:13,240 --> 00:45:19,720
العينات، نحكي

584
00:45:19,720 --> 00:45:28,920
على الsimple random اللي هو العينة البسيطة، طبعًا

585
00:45:28,920 --> 00:45:33,890
هاي بنستخدم random number، يعني عندنا أنّ المجتمع ..

586
00:45:33,890 --> 00:45:39,570
هاي مجتمع الدراسة، ممكن نيجي نختار أي ناس عشوائيًا

587
00:45:39,570 --> 00:45:46,470
okay؟ يعني مثلًا إحنا بدنا طلاب سنة تالتة ورابعة، و

588
00:45:46,470 --> 00:45:50,130
إحنا عارفين الclasses تبعتهم، هذول أخدنا الjudge

589
00:45:50,130 --> 00:45:53,990
والـclass، وبنروح لهم على الclasses، وأي واحد

590
00:45:53,990 --> 00:45:57,690
اللي نيجيه بنعطيله الاستبيان يقبلنا، يعني random أو

591
00:45:57,690 --> 00:46:01,990
ممكن طبعًا الحاسوب يبعتلي random، يبعتلي لإيميلات

592
00:46:01,990 --> 00:46:06,690
تبعتهم، ويعبّوليها للاستبيان، طبعًا is a computer or

593
00:46:06,690 --> 00:46:09,630
online random number generator such as sash

594
00:46:09,630 --> 00:46:13,550
randomizers، يعني ممكن الكمبيوتر يعطيني أرقام

595
00:46:13,550 --> 00:46:19,270
عشوائية، وأبدأ الأرقام العشوائية أطلعها، ال

596
00:46:19,270 --> 00:46:22,570
systematic sampling اللي هو العينة المتظمة

597
00:46:26,310 --> 00:46:30,530
هذه بنستخدمها من خلال regular intervals، يعني عبارة

598
00:46:30,530 --> 00:46:36,910
عن عينة منتظمة، بنستخدم intervals محدّدة معينة، مثلًا

599
00:46:36,910 --> 00:46:41,890
الأول، الرابع، الثامن، مضاعفات الأربع، أو مضاعفات

600
00:46:41,890 --> 00:46:49,090
الاثنين، مضاعفات الثلاثة، يعني مثلًا أخدنا أسماء

601
00:46:49,090 --> 00:46:52,650
المزارعين، على سبيل المثال، أرقام المزارعين، أسمائهم

602
00:46:53,970 --> 00:46:57,150
بنرتّبهم ترتيب، بنعطيه كل واحد رقم، واحد، اثنين

603
00:46:57,150 --> 00:47:00,630
ثلاثة، أربعة، خمسة، ستة، سبعة، اللي عند، مثلًا عند الألف

604
00:47:00,630 --> 00:47:07,250
مزارع، بدنا نوزّع عليهم استبيان، بقول مثلًا الرقم

605
00:47:07,250 --> 00:47:11,550
الثالث في كل مشاهدة، يعني رقم ثلاثة، ورقم ستة، و

606
00:47:11,550 --> 00:47:15,870
تسعة، مضاعفات الثلاثة، هذول إحنا بدنا نوزّع عليهم

607
00:47:15,870 --> 00:47:22,380
استبيان، تمام؟ بس بشرط ما يكونش في order، ما يكونش إيش؟

608
00:47:22,380 --> 00:47:25,500
في order، يعني مثلًا إذا بدنا نوزّع استبيان على هذا

609
00:47:25,500 --> 00:47:31,120
الصف، بنقول والله الصفوف الفردية، الأول، صفر، الثالث

610
00:47:31,120 --> 00:47:34,880
الخامس، السابع، التاسع، وهكذا بنوزّع عليهم الاستبيان

611
00:47:34,880 --> 00:47:40,420
طبعًا الfirst case، أول حالة بنختارها عشوائيًا، كيف

612
00:47:40,420 --> 00:47:44,460
عشوائيًا؟ بنحط والله مثلًا عشر أرقام، بنجيب مثلًا أي

613
00:47:44,460 --> 00:47:47,640
طالب، بنقول اختاري رقم، بتختار خمسة، بنقول مضاعفات

614
00:47:47,640 --> 00:47:52,630
الخمسة، بتختار مثلًا واحد، واحد، ثلاثة، خمسة، سبعة

615
00:47:52,630 --> 00:47:57,450
إلى آخرين، ممكن إذا كان colors، ألوان موجود مثلًا

616
00:47:57,450 --> 00:48:01,970
مشتقات اللون، هذا اللي بنعمل معهم مقابلة، نجح في end

617
00:48:01,970 --> 00:48:05,170
of systematic sample، وبعدين إن شاء الله نكمل ل

618
00:48:05,170 --> 00:48:06,310
stratified sample