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
|