File size: 191,387 Bytes
575703c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
2473
2474
2475
2476
2477
2478
2479
2480
2481
2482
2483
2484
2485
2486
2487
2488
2489
2490
2491
2492
2493
2494
2495
2496
2497
2498
2499
2500
2501
2502
2503
2504
2505
2506
2507
2508
2509
2510
2511
2512
2513
2514
2515
2516
2517
2518
2519
2520
2521
2522
2523
2524
2525
2526
2527
2528
2529
2530
2531
2532
2533
2534
2535
2536
2537
2538
2539
2540
2541
2542
2543
2544
2545
2546
2547
2548
2549
2550
2551
2552
2553
2554
2555
2556
2557
2558
2559
2560
2561
2562
2563
2564
2565
2566
2567
2568
2569
2570
2571
2572
2573
2574
2575
2576
2577
2578
2579
2580
2581
2582
2583
2584
2585
2586
2587
2588
2589
2590
2591
2592
2593
2594
2595
2596
2597
2598
2599
2600
2601
2602
2603
2604
2605
2606
2607
2608
2609
2610
2611
2612
2613
2614
2615
2616
2617
2618
2619
2620
2621
2622
2623
2624
2625
2626
2627
2628
2629
2630
2631
2632
2633
2634
2635
2636
2637
2638
2639
2640
2641
2642
2643
2644
2645
2646
2647
2648
2649
2650
2651
2652
2653
2654
2655
2656
2657
2658
2659
2660
2661
2662
2663
2664
2665
2666
2667
2668
2669
2670
2671
2672
2673
2674
2675
2676
2677
2678
2679
2680
2681
2682
2683
2684
2685
2686
2687
2688
2689
2690
2691
2692
2693
2694
2695
2696
2697
2698
2699
2700
2701
2702
2703
2704
2705
2706
2707
2708
2709
2710
2711
2712
2713
2714
2715
2716
2717
2718
2719
2720
2721
2722
2723
2724
2725
2726
2727
2728
2729
2730
2731
2732
2733
2734
2735
2736
2737
2738
2739
2740
2741
2742
2743
2744
2745
2746
2747
2748
2749
2750
2751
2752
2753
2754
2755
2756
2757
2758
2759
2760
2761
2762
2763
2764
2765
2766
2767
2768
2769
2770
2771
2772
2773
2774
2775
2776
2777
2778
2779
2780
2781
2782
2783
2784
2785
2786
2787
2788
2789
2790
2791
2792
2793
2794
2795
2796
2797
2798
2799
2800
2801
2802
2803
2804
2805
2806
2807
2808
2809
2810
2811
2812
2813
2814
2815
2816
2817
2818
2819
2820
2821
2822
2823
2824
2825
2826
2827
2828
2829
2830
2831
2832
2833
2834
2835
2836
2837
2838
2839
2840
2841
2842
2843
2844
2845
2846
2847
2848
2849
2850
2851
2852
2853
2854
2855
2856
2857
2858
2859
2860
2861
2862
2863
2864
2865
2866
2867
2868
2869
2870
2871
2872
2873
2874
2875
2876
2877
2878
2879
2880
2881
2882
2883
2884
2885
2886
2887
2888
2889
2890
2891
2892
2893
2894
2895
2896
2897
2898
2899
2900
2901
2902
2903
2904
2905
2906
2907
2908
2909
2910
2911
2912
2913
2914
2915
2916
2917
2918
2919
2920
2921
2922
2923
2924
2925
2926
2927
2928
2929
2930
2931
2932
2933
2934
2935
2936
2937
2938
2939
2940
2941
2942
2943
2944
2945
2946
2947
2948
2949
2950
2951
2952
2953
2954
2955
2956
2957
2958
2959
2960
2961
2962
2963
2964
2965
2966
2967
2968
2969
2970
2971
2972
2973
2974
2975
2976
2977
2978
2979
2980
2981
2982
2983
2984
2985
2986
2987
2988
2989
2990
2991
2992
2993
2994
2995
2996
2997
2998
2999
3000
3001
3002
3003
3004
3005
3006
3007
3008
3009
3010
3011
3012
3013
3014
3015
3016
3017
3018
3019
3020
3021
3022
3023
3024
3025
3026
3027
3028
3029
3030
3031
3032
3033
3034
3035
3036
3037
3038
3039
3040
3041
3042
3043
3044
3045
3046
3047
3048
3049
3050
3051
3052
3053
3054
3055
3056
3057
3058
3059
3060
3061
3062
3063
3064
3065
3066
3067
3068
3069
3070
3071
3072
3073
3074
3075
3076
3077
3078
3079
3080
3081
3082
3083
3084
3085
3086
3087
3088
3089
3090
3091
3092
3093
3094
3095
3096
3097
3098
3099
3100
3101
3102
3103
3104
3105
3106
3107
3108
3109
3110
3111
3112
3113
3114
3115
3116
3117
3118
3119
3120
3121
3122
3123
3124
3125
3126
3127
3128
3129
3130
3131
3132
3133
3134
3135
3136
3137
3138
3139
3140
3141
3142
3143
3144
3145
3146
3147
3148
3149
3150
3151
3152
3153
3154
3155
3156
3157
3158
3159
3160
3161
3162
3163
3164
3165
3166
3167
3168
3169
3170
3171
3172
3173
3174
3175
3176
3177
3178
3179
3180
3181
3182
3183
3184
3185
3186
3187
3188
3189
3190
3191
3192
3193
3194
3195
3196
3197
3198
3199
3200
3201
3202
3203
3204
3205
3206
3207
3208
3209
3210
3211
3212
3213
3214
3215
3216
3217
3218
3219
3220
3221
3222
3223
3224
3225
3226
3227
3228
3229
3230
3231
3232
3233
3234
3235
3236
3237
3238
3239
3240
3241
3242
3243
3244
3245
3246
3247
3248
3249
3250
3251
3252
3253
3254
3255
3256
3257
3258
3259
3260
3261
3262
3263
3264
3265
3266
3267
3268
3269
3270
3271
3272
3273
3274
3275
3276
3277
3278
3279
3280
3281
3282
3283
3284
3285
3286
3287
3288
3289
3290
3291
3292
3293
3294
3295
3296
3297
3298
3299
3300
3301
3302
3303
3304
3305
3306
3307
3308
3309
3310
3311
3312
3313
3314
3315
3316
3317
3318
3319
3320
3321
3322
3323
3324
3325
3326
3327
3328
3329
3330
3331
3332
3333
3334
3335
3336
3337
3338
3339
3340
3341
3342
3343
3344
3345
3346
3347
3348
3349
3350
3351
3352
3353
3354
3355
3356
3357
3358
3359
3360
3361
3362
3363
3364
3365
3366
3367
3368
3369
3370
3371
3372
3373
3374
3375
3376
3377
3378
3379
3380
3381
3382
3383
3384
3385
3386
3387
3388
3389
3390
3391
3392
3393
3394
3395
3396
3397
3398
3399
3400
3401
3402
3403
3404
3405
3406
3407
3408
3409
3410
3411
3412
3413
3414
3415
3416
3417
3418
3419
3420
3421
3422
3423
3424
3425
3426
3427
3428
3429
3430
3431
3432
3433
3434
3435
3436
3437
3438
3439
3440
3441
3442
3443
3444
3445
3446
3447
3448
3449
3450
3451
3452
3453
3454
3455
3456
3457
3458
3459
3460
3461
3462
3463
3464
3465
3466
3467
3468
3469
3470
3471
3472
3473
3474
3475
3476
3477
3478
3479
3480
3481
3482
3483
3484
3485
3486
3487
3488
3489
3490
3491
3492
3493
3494
3495
3496
3497
3498
3499
3500
3501
3502
3503
3504
3505
3506
3507
3508
3509
3510
3511
3512
3513
3514
3515
3516
3517
3518
3519
3520
3521
3522
3523
3524
3525
3526
3527
3528
3529
3530
3531
3532
3533
3534
3535
3536
3537
3538
3539
3540
3541
3542
3543
3544
3545
3546
3547
3548
3549
3550
3551
3552
3553
3554
3555
3556
3557
3558
3559
3560
3561
3562
3563
3564
3565
3566
3567
3568
3569
3570
3571
3572
3573
3574
3575
3576
3577
3578
3579
3580
3581
3582
3583
3584
3585
3586
3587
3588
3589
3590
3591
3592
3593
3594
3595
3596
3597
3598
3599
3600
3601
3602
3603
3604
3605
3606
3607
3608
3609
3610
3611
3612
3613
3614
3615
3616
3617
3618
3619
3620
3621
3622
3623
3624
3625
3626
3627
3628
3629
3630
3631
3632
3633
3634
3635
3636
3637
3638
3639
3640
3641
3642
3643
3644
3645
3646
3647
3648
3649
3650
3651
3652
3653
3654
3655
3656
3657
3658
3659
3660
3661
3662
3663
3664
3665
3666
3667
3668
3669
3670
3671
3672
3673
3674
3675
3676
3677
3678
3679
3680
3681
3682
3683
3684
3685
3686
3687
3688
3689
3690
3691
3692
3693
3694
3695
3696
3697
3698
3699
3700
3701
3702
3703
3704
3705
3706
3707
3708
3709
3710
3711
3712
3713
3714
3715
3716
3717
3718
3719
3720
3721
3722
3723
3724
3725
3726
3727
3728
3729
3730
3731
3732
3733
3734
3735
3736
3737
3738
3739
3740
3741
3742
3743
3744
3745
3746
3747
3748
3749
3750
3751
3752
3753
3754
3755
3756
3757
3758
3759
3760
3761
3762
3763
3764
3765
3766
3767
3768
3769
3770
3771
3772
3773
3774
3775
3776
3777
3778
3779
3780
3781
3782
3783
3784
3785
3786
3787
3788
3789
3790
3791
3792
3793
3794
3795
3796
3797
3798
3799
3800
3801
3802
3803
3804
3805
3806
3807
3808
3809
3810
3811
3812
3813
3814
3815
3816
3817
3818
3819
3820
3821
3822
3823
3824
3825
3826
3827
3828
3829
3830
3831
3832
3833
3834
3835
3836
3837
3838
3839
3840
3841
3842
3843
3844
3845
3846
3847
3848
3849
3850
3851
3852
3853
3854
3855
3856
3857
3858
3859
3860
3861
3862
3863
3864
3865
3866
3867
3868
3869
3870
3871
3872
3873
3874
3875
3876
3877
3878
3879
3880
3881
3882
3883
3884
3885
3886
3887
3888
3889
3890
3891
3892
3893
3894
3895
3896
3897
3898
3899
3900
3901
3902
3903
3904
3905
3906
3907
3908
3909
3910
3911
3912
3913
3914
3915
3916
3917
3918
3919
3920
3921
3922
3923
3924
3925
3926
3927
3928
3929
3930
3931
3932
3933
3934
3935
3936
3937
3938
3939
3940
3941
3942
3943
3944
3945
3946
3947
3948
3949
3950
3951
3952
3953
3954
3955
3956
3957
3958
3959
3960
3961
3962
3963
3964
3965
3966
3967
3968
3969
3970
3971
3972
3973
3974
3975
3976
3977
3978
3979
3980
3981
3982
3983
3984
3985
3986
3987
3988
3989
3990
3991
3992
3993
3994
3995
3996
3997
3998
3999
4000
4001
4002
4003
4004
4005
4006
4007
4008
4009
4010
4011
4012
4013
4014
4015
4016
4017
4018
4019
4020
4021
4022
4023
4024
4025
4026
4027
4028
4029
4030
4031
4032
4033
4034
4035
4036
4037
4038
4039
4040
4041
4042
4043
4044
4045
4046
4047
4048
4049
4050
4051
4052
4053
4054
4055
4056
4057
4058
4059
4060
4061
4062
4063
4064
4065
4066
4067
4068
4069
4070
4071
4072
4073
4074
4075
4076
4077
4078
4079
4080
4081
4082
4083
4084
4085
4086
4087
4088
4089
4090
4091
4092
4093
4094
4095
4096
4097
4098
4099
4100
4101
4102
4103
4104
4105
4106
4107
4108
4109
4110
4111
4112
4113
4114
4115
4116
4117
4118
4119
4120
4121
4122
4123
4124
4125
4126
4127
4128
4129
4130
4131
4132
4133
4134
4135
4136
4137
4138
4139
4140
4141
4142
4143
4144
4145
4146
4147
4148
4149
4150
4151
4152
4153
4154
4155
4156
4157
4158
4159
4160
4161
4162
4163
4164
4165
4166
4167
4168
4169
4170
4171
4172
4173
4174
4175
4176
4177
4178
4179
4180
4181
4182
4183
4184
4185
4186
4187
4188
4189
4190
4191
4192
4193
4194
4195
4196
4197
4198
4199
4200
4201
4202
4203
4204
4205
4206
4207
4208
4209
4210
4211
4212
4213
4214
4215
4216
4217
4218
4219
4220
4221
4222
4223
4224
4225
4226
4227
4228
4229
4230
4231
4232
4233
4234
4235
4236
4237
4238
4239
4240
4241
4242
4243
4244
4245
4246
4247
4248
4249
4250
4251
4252
4253
4254
4255
4256
4257
4258
4259
4260
4261
4262
4263
4264
4265
4266
4267
4268
4269
4270
4271
4272
4273
4274
4275
4276
4277
4278
4279
4280
4281
4282
4283
4284
4285
4286
4287
4288
4289
4290
4291
4292
4293
4294
4295
4296
4297
4298
4299
4300
4301
4302
4303
4304
4305
4306
4307
4308
4309
4310
4311
4312
4313
4314
4315
4316
4317
4318
4319
4320
4321
4322
4323
4324
4325
4326
4327
4328
4329
4330
4331
4332
4333
4334
4335
4336
4337
4338
4339
4340
4341
4342
4343
4344
4345
4346
4347
4348
4349
4350
4351
4352
4353
4354
4355
4356
4357
4358
4359
4360
4361
4362
4363
4364
4365
4366
4367
4368
4369
4370
4371
4372
4373
4374
4375
4376
4377
4378
4379
4380
4381
4382
4383
4384
4385
4386
4387
4388
4389
4390
4391
4392
4393
4394
4395
4396
4397
4398
4399
4400
4401
4402
4403
4404
4405
4406
4407
4408
4409
4410
4411
4412
4413
4414
4415
4416
4417
4418
4419
4420
4421
4422
4423
4424
4425
4426
4427
4428
4429
4430
4431
4432
4433
4434
4435
4436
4437
4438
4439
4440
4441
4442
4443
4444
4445
4446
4447
4448
4449
4450
4451
4452
4453
4454
4455
4456
4457
4458
4459
4460
4461
4462
4463
4464
4465
4466
4467
4468
4469
4470
4471
4472
4473
4474
4475
4476
4477
4478
4479
4480
4481
4482
4483
4484
4485
4486
4487
4488
4489
4490
4491
4492
4493
4494
4495
4496
4497
4498
4499
4500
4501
4502
4503
4504
4505
4506
4507
4508
4509
4510
4511
4512
4513
4514
4515
4516
4517
4518
4519
4520
4521
4522
4523
4524
4525
4526
4527
4528
4529
4530
4531
4532
4533
4534
4535
4536
4537
4538
4539
4540
4541
4542
4543
4544
4545
4546
4547
4548
4549
4550
4551
4552
4553
4554
4555
4556
4557
4558
4559
4560
4561
4562
4563
4564
4565
4566
4567
4568
4569
4570
4571
4572
4573
4574
4575
4576
4577
4578
4579
4580
4581
4582
4583
4584
4585
4586
4587
4588
4589
4590
4591
4592
4593
4594
4595
4596
4597
4598
4599
4600
4601
4602
4603
4604
4605
4606
4607
4608
4609
4610
4611
4612
4613
4614
4615
4616
4617
4618
4619
4620
4621
4622
4623
4624
4625
4626
4627
4628
4629
4630
4631
4632
4633
4634
4635
4636
4637
4638
4639
4640
4641
4642
4643
4644
4645
4646
4647
4648
4649
4650
4651
4652
4653
4654
4655
4656
4657
4658
4659
4660
4661
4662
4663
4664
4665
4666
4667
4668
4669
4670
4671
4672
4673
4674
4675
4676
4677
4678
4679
4680
4681
4682
4683
4684
4685
4686
4687
4688
4689
4690
4691
4692
4693
4694
4695
4696
4697
4698
4699
4700
4701
4702
4703
4704
4705
4706
4707
4708
4709
4710
4711
4712
4713
4714
4715
4716
4717
4718
4719
4720
4721
4722
4723
4724
4725
4726
4727
4728
4729
4730
4731
4732
4733
4734
4735
4736
4737
4738
4739
4740
4741
4742
4743
4744
4745
4746
4747
4748
4749
4750
4751
4752
4753
4754
4755
4756
4757
4758
4759
4760
4761
4762
4763
4764
4765
4766
4767
4768
4769
4770
4771
4772
4773
4774
4775
4776
4777
4778
4779
4780
4781
4782
4783
4784
4785
4786
4787
4788
4789
4790
4791
4792
4793
4794
4795
4796
4797
4798
4799
4800
4801
4802
4803
4804
4805
4806
4807
4808
4809
4810
4811
4812
4813
4814
4815
4816
4817
4818
4819
4820
4821
4822
4823
4824
4825
4826
4827
4828
4829
4830
4831
4832
4833
4834
4835
4836
4837
4838
4839
4840
4841
4842
4843
4844
4845
4846
4847
4848
4849
4850
4851
4852
4853
4854
4855
4856
4857
4858
4859
4860
4861
4862
4863
4864
4865
4866
4867
4868
4869
4870
4871
4872
4873
4874
4875
4876
4877
4878
4879
4880
4881
4882
4883
4884
4885
4886
4887
4888
4889
4890
4891
4892
4893
4894
4895
4896
4897
4898
4899
4900
4901
4902
4903
4904
4905
4906
4907
4908
4909
4910
4911
4912
4913
4914
4915
4916
4917
4918
4919
4920
4921
4922
4923
4924
4925
4926
4927
4928
4929
4930
4931
4932
4933
4934
4935
4936
4937
4938
4939
4940
4941
4942
4943
4944
4945
4946
4947
4948
4949
4950
4951
4952
4953
4954
4955
4956
4957
4958
4959
4960
4961
4962
4963
4964
4965
4966
4967
4968
4969
4970
4971
4972
4973
4974
4975
4976
4977
4978
4979
4980
4981
4982
4983
4984
4985
4986
4987
4988
4989
4990
4991
4992
4993
4994
4995
4996
4997
4998
4999
5000
5001
5002
5003
5004
5005
5006
5007
5008
5009
5010
5011
5012
5013
5014
5015
5016
5017
5018
5019
5020
5021
5022
5023
5024
5025
5026
5027
5028
5029
5030
5031
5032
5033
5034
5035
5036
5037
5038
5039
5040
5041
5042
5043
5044
5045
5046
5047
5048
5049
5050
5051
5052
5053
5054
5055
5056
5057
5058
5059
5060
5061
5062
5063
5064
5065
5066
5067
5068
5069
5070
5071
5072
5073
5074
5075
5076
5077
5078
5079
5080
5081
5082
5083
5084
5085
5086
5087
5088
5089
5090
5091
5092
5093
5094
5095
5096
5097
5098
5099
5100
5101
5102
5103
5104
5105
5106
5107
5108
5109
5110
5111
5112
5113
5114
5115
5116
5117
5118
5119
5120
5121
5122
5123
5124
5125
5126
5127
5128
5129
5130
5131
5132
5133
5134
5135
5136
5137
5138
5139
5140
5141
5142
5143
5144
5145
5146
5147
5148
5149
5150
5151
5152
5153
5154
5155
5156
5157
5158
5159
5160
5161
5162
5163
5164
5165
5166
5167
5168
5169
5170
5171
5172
5173
5174
5175
5176
5177
5178
5179
5180
5181
5182
5183
5184
5185
5186
5187
5188
5189
5190
5191
5192
5193
5194
5195
5196
5197
5198
5199
5200
5201
5202
5203
5204
5205
5206
5207
5208
5209
5210
5211
5212
5213
5214
5215
5216
5217
5218
5219
5220
5221
5222
5223
5224
5225
5226
5227
5228
5229
5230
5231
5232
5233
5234
5235
5236
5237
5238
5239
5240
5241
5242
5243
5244
5245
5246
5247
5248
5249
5250
5251
5252
5253
5254
5255
5256
5257
5258
5259
5260
5261
5262
5263
5264
5265
5266
5267
5268
5269
5270
5271
5272
5273
5274
5275
5276
5277
5278
5279
5280
5281
5282
5283
5284
5285
5286
5287
5288
5289
5290
5291
5292
5293
5294
5295
5296
5297
5298
5299
5300
5301
5302
5303
5304
5305
5306
5307
5308
5309
5310
5311
5312
5313
5314
5315
5316
5317
5318
5319
5320
5321
5322
5323
5324
5325
5326
5327
5328
5329
5330
5331
5332
5333
5334
5335
5336
5337
5338
5339
5340
5341
5342
5343
5344
5345
5346
5347
5348
5349
5350
5351
5352
5353
5354
5355
5356
5357
5358
5359
5360
5361
5362
5363
5364
5365
5366
5367
5368
5369
5370
5371
5372
5373
5374
5375
5376
5377
5378
5379
5380
5381
5382
5383
5384
5385
5386
5387
5388
5389
5390
5391
5392
5393
5394
5395
5396
5397
5398
5399
5400
5401
5402
5403
5404
5405
5406
5407
5408
5409
5410
5411
5412
5413
5414
5415
5416
5417
5418
5419
5420
5421
5422
5423
5424
5425
5426
5427
5428
5429
5430
5431
5432
5433
5434
5435
5436
5437
5438
5439
5440
5441
5442
5443
5444
5445
5446
5447
5448
5449
5450
5451
5452
5453
5454
5455
5456
5457
5458
5459
5460
5461
5462
5463
5464
5465
5466
5467
5468
5469
5470
5471
5472
5473
5474
5475
5476
5477
5478
5479
5480
5481
5482
5483
5484
5485
5486
5487
5488
5489
5490
5491
5492
5493
5494
5495
5496
5497
5498
5499
5500
5501
5502
5503
5504
5505
5506
5507
5508
5509
5510
5511
5512
5513
5514
5515
5516
5517
5518
5519
5520
5521
5522
5523
5524
5525
5526
5527
5528
5529
5530
5531
5532
5533
5534
5535
5536
5537
5538
5539
5540
5541
5542
5543
5544
5545
5546
5547
5548
5549
5550
5551
5552
5553
5554
5555
5556
5557
5558
5559
5560
5561
5562
5563
5564
5565
5566
5567
5568
5569
5570
5571
5572
5573
5574
5575
5576
5577
5578
5579
5580
5581
5582
5583
5584
5585
5586
5587
5588
5589
5590
5591
5592
5593
5594
5595
5596
5597
5598
5599
5600
5601
5602
5603
5604
5605
5606
5607
5608
5609
5610
5611
5612
5613
5614
5615
5616
5617
5618
5619
5620
5621
5622
5623
5624
5625
5626
5627
5628
5629
5630
5631
5632
5633
5634
5635
5636
5637
5638
5639
5640
5641
5642
5643
5644
5645
5646
5647
5648
5649
5650
5651
5652
5653
5654
5655
5656
5657
5658
5659
5660
5661
5662
5663
5664
5665
5666
5667
5668
5669
5670
5671
5672
5673
5674
5675
5676
5677
5678
5679
5680
5681
5682
5683
5684
5685
5686
5687
5688
5689
5690
5691
5692
5693
5694
5695
5696
5697
5698
5699
5700
5701
5702
5703
5704
5705
5706
5707
5708
5709
5710
5711
5712
5713
5714
5715
5716
5717
5718
5719
5720
5721
5722
5723
5724
5725
5726
5727
5728
5729
5730
5731
5732
5733
5734
5735
5736
5737
5738
5739
5740
5741
5742
5743
5744
5745
5746
5747
5748
5749
5750
5751
5752
5753
5754
5755
5756
5757
5758
5759
5760
5761
5762
5763
5764
5765
5766
5767
5768
5769
5770
5771
5772
5773
5774
5775
5776
5777
5778
5779
5780
5781
5782
5783
5784
5785
5786
5787
5788
5789
5790
5791
5792
5793
5794
5795
5796
5797
5798
5799
5800
5801
5802
5803
5804
5805
5806
5807
5808
5809
5810
5811
5812
5813
5814
5815
5816
5817
5818
5819
5820
5821
5822
5823
5824
5825
5826
5827
5828
5829
5830
5831
5832
5833
5834
5835
5836
5837
5838
5839
5840
5841
5842
5843
5844
5845
5846
5847
5848
5849
5850
5851
5852
5853
5854
5855
5856
5857
5858
5859
5860
5861
5862
5863
5864
5865
5866
5867
5868
5869
5870
5871
5872
5873
5874
5875
5876
5877
5878
5879
5880
5881
5882
5883
5884
5885
5886
5887
5888
5889
5890
5891
5892
5893
5894
5895
5896
5897
5898
5899
5900
5901
5902
5903
5904
5905
5906
5907
5908
5909
5910
5911
5912
5913
5914
5915
5916
5917
5918
5919
5920
5921
5922
5923
5924
5925
5926
5927
5928
5929
5930
5931
5932
5933
5934
5935
5936
5937
5938
5939
5940
5941
5942
5943
5944
5945
5946
5947
5948
5949
5950
5951
5952
5953
5954
5955
5956
5957
5958
5959
5960
5961
5962
5963
5964
5965
5966
5967
5968
5969
5970
5971
5972
5973
5974
5975
5976
5977
5978
5979
5980
5981
5982
5983
5984
5985
5986
5987
5988
5989
5990
5991
5992
5993
5994
5995
5996
5997
5998
5999
6000
6001
6002
6003
6004
6005
6006
6007
6008
6009
6010
6011
6012
6013
6014
6015
6016
6017
6018
6019
6020
6021
6022
6023
6024
6025
6026
6027
6028
6029
6030
6031
6032
6033
6034
6035
6036
6037
6038
6039
6040
6041
6042
6043
6044
6045
6046
6047
6048
6049
6050
6051
6052
6053
6054
6055
6056
6057
6058
6059
6060
6061
6062
6063
6064
6065
6066
6067
6068
6069
6070
6071
6072
6073
6074
6075
6076
6077
6078
6079
6080
6081
6082
6083
6084
6085
6086
6087
6088
6089
6090
6091
6092
6093
6094
6095
6096
6097
6098
6099
6100
6101
6102
6103
6104
6105
6106
6107
6108
6109
6110
6111
6112
6113
6114
6115
6116
6117
6118
6119
6120
6121
6122
6123
6124
6125
6126
6127
6128
6129
6130
6131
6132
6133
6134
6135
6136
6137
6138
6139
6140
6141
6142
6143
6144
6145
6146
6147
6148
6149
6150
6151
6152
6153
6154
6155
6156
6157
6158
6159
6160
6161
6162
6163
6164
6165
6166
6167
6168
6169
6170
6171
6172
6173
6174
6175
6176
6177
6178
6179
6180
6181
6182
6183
6184
6185
6186
6187
6188
6189
6190
6191
6192
6193
6194
6195
6196
6197
6198
6199
6200
6201
6202
6203
6204
6205
6206
6207
6208
6209
6210
6211
6212
6213
6214
6215
6216
6217
6218
6219
6220
6221
6222
6223
6224
6225
6226
6227
6228
6229
6230
6231
6232
6233
6234
6235
6236
6237
6238
6239
6240
6241
6242
6243
6244
6245
6246
6247
6248
6249
6250
6251
6252
6253
6254
6255
6256
6257
6258
6259
6260
6261
6262
6263
6264
6265
6266
6267
6268
6269
6270
6271
6272
6273
6274
6275
6276
6277
6278
6279
6280
6281
6282
6283
6284
6285
6286
6287
6288
6289
6290
6291
6292
6293
6294
6295
6296
6297
6298
6299
6300
6301
6302
6303
6304
6305
6306
6307
6308
6309
6310
6311
6312
6313
6314
6315
6316
6317
6318
6319
6320
6321
6322
6323
6324
6325
6326
6327
6328
6329
6330
6331
6332
6333
6334
6335
6336
6337
6338
6339
6340
6341
6342
6343
6344
6345
6346
6347
6348
6349
6350
6351
6352
6353
6354
6355
6356
6357
6358
6359
6360
6361
6362
6363
6364
6365
6366
6367
6368
6369
6370
6371
6372
6373
6374
6375
6376
6377
6378
6379
6380
6381
6382
6383
6384
6385
6386
6387
6388
6389
6390
6391
6392
6393
6394
6395
6396
6397
6398
6399
6400
6401
6402
6403
6404
6405
6406
6407
6408
6409
6410
6411
6412
6413
6414
6415
6416
6417
6418
6419
6420
6421
6422
6423
6424
6425
6426
6427
6428
6429
6430
6431
6432
6433
6434
6435
6436
6437
6438
6439
6440
6441
6442
6443
6444
6445
6446
6447
6448
6449
6450
6451
6452
6453
6454
6455
6456
6457
6458
6459
6460
6461
6462
6463
6464
6465
6466
6467
6468
6469
6470
6471
6472
6473
6474
6475
6476
6477
6478
6479
6480
6481
6482
6483
6484
6485
6486
6487
6488
6489
6490
6491
6492
6493
6494
6495
6496
6497
6498
6499
6500
6501
6502
6503
6504
6505
6506
6507
6508
6509
6510
6511
6512
6513
6514
6515
6516
6517
6518
6519
6520
6521
6522
6523
6524
6525
6526
6527
6528
6529
6530
6531
6532
6533
6534
6535
6536
6537
6538
6539
6540
6541
6542
6543
6544
6545
6546
6547
6548
6549
6550
6551
6552
6553
6554
6555
6556
6557
6558
6559
6560
6561
6562
6563
6564
6565
6566
6567
6568
6569
6570
6571
6572
6573
6574
6575
6576
6577
6578
6579
6580
6581
6582
6583
6584
6585
6586
6587
6588
6589
6590
6591
6592
6593
6594
6595
6596
6597
6598
6599
6600
6601
6602
6603
6604
6605
6606
6607
6608
6609
6610
6611
6612
6613
6614
6615
6616
6617
6618
6619
6620
6621
6622
6623
6624
6625
6626
6627
6628
6629
6630
6631
6632
6633
6634
6635
6636
6637
6638
6639
6640
6641
6642
6643
6644
6645
6646
6647
6648
6649
6650
6651
6652
6653
6654
6655
6656
6657
6658
6659
6660
6661
6662
6663
6664
6665
6666
6667
6668
6669
6670
6671
6672
6673
6674
1
00:00:05,350 --> 00:00:08,750
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ

2
00:00:08,750 --> 00:00:13,630
المحاضرة السابعة تتكلم عن اختبارات غير المعلمية أو 

3
00:00:13,630 --> 00:00:17,370
لا برامترية هذه المحاضرة تكون ختام لموضوع اختبار

4
00:00:17,370 --> 00:00:22,540
فردية تحول الأوساط الحسابية يعني كله أخذناه نحن

5
00:00:22,540 --> 00:00:27,260
بحكينا معالم المجتمع ثلاث معالم وسط حسابي وسط

6
00:00:27,260 --> 00:00:31,900
حسابي أو يعني مقياس بقياس التمركز اللي هو الوسط قد

7
00:00:31,900 --> 00:00:35,800
يكون وسيط بس شغلنا أغلب على وسط الحسابية كأي أحد

8
00:00:35,800 --> 00:00:39,740
مقياس النزع المركزية ممكن يكون معالم المجتمع

9
00:00:39,740 --> 00:00:43,940
النسبة واليوم هناخد حاجة على النسبة قد تكون معلمة

10
00:00:43,940 --> 00:00:46,540
المجتمع عبارة عن التباين هذول ثلاث شرائط أساسية

11
00:00:46,540 --> 00:00:52,910
وسط كمقياس من مقياس النزع المركزية، انحراف معياري أو

12
00:00:52,910 --> 00:00:57,750
التباين كمقياس من مقياس التشتت والنسبة طب معناه

13
00:00:57,750 --> 00:01:02,230
كده كل شغلنا لغاية اللحظة متغيرات كمية، المتغير

14
00:01:02,230 --> 00:01:07,170
التابع أقصد التابع هو عبارة عن متغير كمية اللي

15
00:01:07,170 --> 00:01:11,370
هندرسه في التفصيل، الاختبارات غير المعلمية في حالة

16
00:01:11,370 --> 00:01:17,330
متغير تابع وحيد يعني مش هنطرق في حالة وجود أكثر من 

17
00:01:17,330 --> 00:01:22,970
متغير تابع، لكن اللي عندها وقت تبحث في موضوع

18
00:01:22,970 --> 00:01:28,050
الاختبارات غير معلمية اللي أكثر من تابع يبدأ يعتبر

19
00:01:28,050 --> 00:01:33,190
واجب عليه bonus خمسة في المائة زيادة يعني برا

20
00:01:33,190 --> 00:01:37,770
المئة الدرجة اللي احنا متفقين عليها يعني زي ما

21
00:01:37,770 --> 00:01:42,850
حاجة أشرح اليوم، أعطي مثلا مثال لاختبار غير معلمي

22
00:01:42,850 --> 00:01:47,990
في حالة وجود أكثر من تابع، و أعطي مثال عليها و

23
00:01:47,990 --> 00:01:56,350
أستخدم برنامج مناسب لهجيبيني مثال واحد يعني مثلا

24
00:01:56,350 --> 00:02:01,290
اختبار hotline جيبيني المقابل له مفترض أو ال

25
00:02:01,290 --> 00:02:05,010
maneuver المقابل له أو أو الاخره و بس مثال واحد و

26
00:02:05,010 --> 00:02:08,010
بأخذ خمسة في المائة زيادة، و هذه الخمسة في المائة

27
00:02:08,010 --> 00:02:10,350
يأخذوها الطلبة اللي بيجيبوا مية اللي بيساكروا

28
00:02:10,350 --> 00:02:12,870
الدرجة ما فيش طالب يجيب مية من المية إلا كان في

29
00:02:12,870 --> 00:02:18,610
bonus بالتأكيد هذه قليلة كويسة طبعا أنت من الآن تحت

30
00:02:18,610 --> 00:02:22,990
ضغط أنا بعرف نفسي و عصبي و أسرة و غير أسرة فهذه

31
00:02:22,990 --> 00:02:26,630
الأشياء أنا مقدرها تماما عشان ذلك مش هعطيك إلا

32
00:02:26,630 --> 00:02:31,050
تعيينين اللي أخذناها الأول و الثاني هيكون السبوع

33
00:02:31,050 --> 00:02:37,970
القادم إن شاء الله، وبعدين انتهاء نصف واحد بعد دقا

34
00:02:37,970 --> 00:02:42,030
اليوم تقدر تعمل نقد لأي بحث منشور تربوي من اليوم

35
00:02:42,030 --> 00:02:44,610
.. بعد اليوم تماما يعني ما عندكيش أي أشكالية إن شاء

36
00:02:44,610 --> 00:02:47,970
الله لأي موضوع من اللي درسناه، طبعا هندرس عدة

37
00:02:47,970 --> 00:02:52,570
اختبارات معلمية اللي هكمل بعض الاختبارات غير

38
00:02:52,570 --> 00:02:56,670
معلمية لأننا نستخدمها في حالة عدم تحقق الشروط

39
00:02:56,670 --> 00:03:02,310
الواجب توفرها للاختبارات المعلمية، طبعا أهم شرط أن

40
00:03:02,310 --> 00:03:09,150
التوزيع طبيعي، الاختبارات غير معلمية صممت خصيصا

41
00:03:09,150 --> 00:03:13,750
للعينات لحجم صغير، إنه غالبا إذا كان حجم عينة صغير

42
00:03:13,750 --> 00:03:18,430
صعب يكون توزيعها طبيعي وبالتالي نستخدم معها غالبا

43
00:03:18,430 --> 00:03:22,570
الاختبارات غير معلمية، مش معناه كلام إن العينات

44
00:03:22,570 --> 00:03:26,870
الصغيرة لا يصلح إلى الاختبارات المعلمية، بيصلح إلا

45
00:03:26,870 --> 00:03:30,870
بس في حالة توفر شرط التوزيع الطبيعي، فاليوم هشوف إن

46
00:03:30,870 --> 00:03:35,990
شاء الله بعض المعلومات عن هذه الاختبارات وبعدها إن

47
00:03:35,990 --> 00:03:39,950
شاء الله هنبدأ نشوف كيف نستخدم برنامج ال SPSS

48
00:03:41,850 --> 00:03:47,290
للكلام هذا إن شاء الله فال .. اللي هناخده مقدمة

49
00:03:47,290 --> 00:03:57,890
بعد شوية بعدين هنتطرق لبعض الاختبارات، هناخد اختبار

50
00:03:57,890 --> 00:04:03,710
فرضي يتحول متوسط واحد أو

51
00:04:03,710 --> 00:04:06,890
الفرق بين المتوسطين مجتمعيا يعني في الأزواج

52
00:04:06,890 --> 00:04:07,650
المتطابقة

53
00:04:10,470 --> 00:04:13,510
زي هذا اختبار أول واحد اسمه اختبار الإشارة في

54
00:04:13,510 --> 00:04:16,830
اختبار ثاني اختبار و ال coaxial برضه للأزواج

55
00:04:16,830 --> 00:04:21,850
المتقابلة، وبعدين فيه manual لعينتين مستقلتين لحظة

56
00:04:21,850 --> 00:04:25,930
لكل اختبار غير معلمة معلمة فيه غير معلمة مقابلة له

57
00:04:25,930 --> 00:04:30,430
يعني لو عند متوسط واحد فيه عندي اختبار الإشارة لو

58
00:04:30,430 --> 00:04:33,550
عنده عينات مرتبطة فيه عندي اختبارين إما الإشارة

59
00:04:33,550 --> 00:04:36,970
ينفع أو ال coaxial هنعرف الفرق بينهم بالتفصيل بعد

60
00:04:36,970 --> 00:04:41,380
اليوم إن شاء الله بعدين بتتكلم عن عينات مستقلة لو

61
00:04:41,380 --> 00:04:43,980
كان عينتان مستقلتان زي ضابط و تجريبية في اختبار

62
00:04:43,980 --> 00:04:48,100
اسمه Man Whitney لو كان أكثر من عينتان مستقلتان

63
00:04:48,100 --> 00:04:52,720
فيه اختبار Cross Calculus للعينات المستقلة وفيه

64
00:04:52,720 --> 00:04:55,780
أنا اختبار Fredman لأكثر من عينتان مرتبطين أنا

65
00:04:55,780 --> 00:05:02,180
قبلي و بعدي و تتابعي بعدين هنختم بأربعة اختبارات في

66
00:05:02,180 --> 00:05:06,230
غاية الأهمية، اختبار دي الحدين، اختبار مربع كاي لعينة واحدة أو اختبار الوسيط لعدد عينات بالإضافة

67
00:05:06,230 --> 00:05:09,430
لآخر اختبار اختبار عشوائية للبيانات، إذا في بعض

68
00:05:09,430 --> 00:05:14,990
الحالات اللي هتتوفر في المجتمع موضوع الدراسة إن

69
00:05:14,990 --> 00:05:18,770
يكون توزيعه توزيع طبيعي وحتى يقترب منه يكون مرحلة

70
00:05:18,770 --> 00:05:22,610
شديدة لالتواء ناحية مين أو ناحية ايه صحيح أنا أفترض

71
00:05:22,610 --> 00:05:26,310
أنا بدرس طلاب عددهم عشرة أو خمسة عشر ومعظم الطلاب

72
00:05:26,310 --> 00:05:31,070
درجاتهم عالية جدا، بدأت امتحان سهل، معظم درجات عالية

73
00:05:31,070 --> 00:05:34,680
جدا أو معظمها منخفض جدا، فبالتالي الصعب نستخدم معه

74
00:05:34,680 --> 00:05:38,620
الاختبارات اللي أخذناها، الاختبارات المعلمية زي

75
00:05:38,620 --> 00:05:41,540
اختبارتي، لأنه غالبا ممكن يكون توزيعه ملتوى ناحية

76
00:05:41,540 --> 00:05:45,760
اليسار إذا كانت الدرجات عالية أو ملتوى ناحية

77
00:05:45,760 --> 00:05:48,900
اليمين إذا كانت الدرجات متدنية أو منخفضة وأحيانا

78
00:05:48,900 --> 00:05:54,360
الـ الـ البيانات اللي عندك ممكن تكون غير دقيقة

79
00:05:54,360 --> 00:05:58,780
يعني أنت مقدر درجات الطلبة تقدير ما عنديش بيانات

80
00:05:58,780 --> 00:06:02,380
فعلية، إذا بدأت أستخدم اختبارات معلمية يجب أن تكون

81
00:06:02,380 --> 00:06:06,110
البيانات الموجودة بيانات فعلية، السبب كل اختبارات

82
00:06:06,110 --> 00:06:11,470
معلمية تعتمد على وسط الحساب و الوسط طبعا بيدخل في

83
00:06:11,470 --> 00:06:14,890
حساب كل القيم، فالتالي ده كانت البيانات تقديرية

84
00:06:14,890 --> 00:06:18,270
معناه كده الوسط الحسابي مش هيوطى نتائج دقيقة

85
00:06:18,270 --> 00:06:22,090
فبنستخدم الاختبارات الغير معلمية، هنشوف بعد شوية

86
00:06:22,090 --> 00:06:25,800
اختبارات غير معلمية تعتمد على الرتب وليس على

87
00:06:25,800 --> 00:06:30,460
القيم تعتمد على رتبة القيمة وليس على القيمة نفسها

88
00:06:30,460 --> 00:06:34,600
طبعا في فرق بين الرتبة والقيمة يعني أنا هسوي مثال

89
00:06:34,600 --> 00:06:37,600
لو عندي قيم أربعة، ستة، تسعة، عشرة، أحد عشر،

90
00:06:37,600 --> 00:06:42,420
خمسة عشر فدوها مرتبة هيك، الرتبة واحد هيك مرتبين مش

91
00:06:42,420 --> 00:06:49,680
هون إلا لو أنا غيرت ال 15 استبدلتها ب 20 على سبيل

92
00:06:49,680 --> 00:06:58,600
المثال تبقى الرتبة كما هي 6 لكن لو طلعت الوسط

93
00:06:58,600 --> 00:07:05,340
الحسابي اللي أول قيم أنا كتبتهم كده و متوسطهم

94
00:07:05,340 --> 00:07:09,620
بيختلف لما أنا غيرت ال 20 فمع كده اختبار المعلمة

95
00:07:09,620 --> 00:07:14,120
هيتأثر بالذات في العينات حجمها صغير، ممكن في

96
00:07:14,120 --> 00:07:18,700
العينات الكبيرة الفرق يكون بسيط جدا لكن احنا في

97
00:07:18,700 --> 00:07:23,270
الأخر ما نستخدم الاختبار المناسب بصرف النظر

98
00:07:23,270 --> 00:07:26,570
استخدامي للمعلم أو غير معلم يعطي نفسي النتيجة ولا

99
00:07:26,570 --> 00:07:29,850
لأ أنا نستخدم الاختبار المناسب بداية .. بداية

100
00:07:29,850 --> 00:07:34,290
بعدين إيش تطلع النتائج مش مشكلة، إذا في بعض الأحيان

101
00:07:34,290 --> 00:07:38,350
يتعذر أخذ قياسات عزيزي دقيقة على بعض الظواهر لذلك

102
00:07:38,350 --> 00:07:43,570
فإننا نستخدم طرف غير معلمية لا تعتمد على شروط

103
00:07:43,570 --> 00:07:46,650
معينة اللي هي تتعلق بتوزيع المجتمع أن يكون طبيعي

104
00:07:46,650 --> 00:07:50,450
ولا نحتاج إلى قياسات دقيقة، واضح؟ مزايا استخدام

105
00:07:50,450 --> 00:07:56,610
الاختبارات اللي هنحكي عليها نسميها غير المعلمية أو

106
00:07:56,610 --> 00:08:00,410
اللا برامترية، طبعا لو الواحد بيشتغل هذه الاختبارات

107
00:08:00,410 --> 00:08:04,850
يدويا سيجد أن هناك فرق في الوقت المستخدم ما بين

108
00:08:04,850 --> 00:08:10,810
نتائج الحصول عليها من الاختبارات المعلمية وغير

109
00:08:10,810 --> 00:08:15,110
المعلمية، هنا اللي بيشغل يده راح يحس فيه فرق كبير في

110
00:08:15,110 --> 00:08:18,360
الوقت والسهولة أيضا في عملية إجراء العملية

111
00:08:18,360 --> 00:08:22,200
الحسابية، فده واحدة، الحالة الثانية تحتاج إلى شروط

112
00:08:22,200 --> 00:08:26,780
كثيرة للاستخدامها عشان كده إمكانية الساعة نستعملها

113
00:08:26,780 --> 00:08:32,260
بتكون قليلة جدا، وبعد الحالة الثالثة تستخدم عندما

114
00:08:32,260 --> 00:08:37,500
تتحقق الشروط اللازمة لتطبيق الاختبارات المعلومية

115
00:08:37,500 --> 00:08:41,300
أن يكون التوزيع طبيعي يعني برضه نستخدم في حالة

116
00:08:41,300 --> 00:08:44,910
صعوبة الحصول على بيانات دقيقة، برضه للي بيشتغل يدوي

117
00:08:44,910 --> 00:08:50,430
أو نظري ليه يتطلب استخدام معرفة واسعة في مجال

118
00:08:50,430 --> 00:08:53,810
الرياضيات أو الحساب، لا تشترط أن يكون حجم عينات

119
00:08:53,810 --> 00:08:59,270
كبير، مع كده اللي بيستخدم هذا الأسلوب بيوفر له جهد و

120
00:09:04,970 --> 00:09:08,170
وقت وتكلفة، طبعا هذا مش معناه أنه دعوة لنا نستخدم

121
00:09:08,170 --> 00:09:11,760
لاختبارات غير معالمية والله إذا كان هناك إمكانية

122
00:09:11,760 --> 00:09:15,460
لاستخدام المعلم فيها أفضل وابتدعت النتاج بالتأكيد

123
00:09:15,460 --> 00:09:21,400
أكثر دقة، واضح؟ مش عشانها سهلة أستخدمها، لأ أنا

124
00:09:21,400 --> 00:09:28,440
بستخدمها في حالة عدم تحقق الشروط اللي واجب استخدامها



126
00:09:28,440 --> 00:09:31,000
الاختبارات المعلمية اللي هي التوزيع الطبيعي

127
00:09:31,000 --> 00:09:35,140
والبيانات تكون غير دقيقة لو كانت الوزاية غير طبيعية

128
00:09:35,140 --> 00:09:38,760
أو القياسات اللي عندنا مش واثقين فيها أو صعوبة 

129
00:09:38,760 --> 00:09:42,500
الحصول عليها، قياسات دقيقة بس تخدم الاختبارات غير 

130
00:09:42,500 --> 00:09:48,500
علميًا هنا أنا بتكلم على بعض العيوب باستخدام

131
00:09:48,500 --> 00:09:52,500
الاختبارات، أهم عيب فيهم أن تستخدم أحيانًا هذه

132
00:09:52,500 --> 00:09:55,240
الاختبارات في الحالات المفروض تستخدم فيها

133
00:09:55,240 --> 00:09:59,560
الاختبارات المعلمية، وسبب سهولة، وهتلاحظوا..

134
00:09:59,560 --> 00:10:02,900
احنا مش هنحسب هنا، لكن هتلاحظوا خلال تعليق..

135
00:10:02,900 --> 00:10:07,240
تعليقنا عن نتائج أنه أنا مش هاخد وقت، مافيش هناك

136
00:10:07,240 --> 00:10:10,700
شغل زي تجانس وتباين و.. وأبدأ أقارن بين اللوصات

137
00:10:10,700 --> 00:10:14,280
شغل كبيرة، مافيش كل عملية سهلة بدرجة كبيرة جدًا

138
00:10:14,280 --> 00:10:18,500
فالوقت اللي أنا هستخدمه اللي هستغرقه في الشرح هيكون

139
00:10:18,500 --> 00:10:19,180
بسيط جدًا

140
00:10:25,420 --> 00:10:29,240
تأكيد هذه إساءة استخدام، يعني لو كان مثلًا شروط

141
00:10:29,240 --> 00:10:34,860
المعلم ومتحقق، يجب استخدام المعلم، يجب قولًا واحدًا

142
00:10:34,860 --> 00:10:40,080
لكن من الخطأ استخدام المعلم إذا كان أحد الشروط غير 

143
00:10:40,080 --> 00:10:46,040
متحقق، صعوبة

144
00:10:46,040 --> 00:10:50,100
الحصول على توزيع دوال لاختبارات المستخدمة أحيانًا في

145
00:10:50,100 --> 00:10:53,040
الإطار النظري، صعب نحصل على دوال لبعض الاختبارات

146
00:10:53,040 --> 00:10:58,240
فبنستخدمها لاختبارات غير معلمية، يمكن استخدام هذه

147
00:10:58,240 --> 00:11:03,320
الاختبارات للحصول على قرار سريع، لإجراء عملية سهلة

148
00:11:03,320 --> 00:11:07,960
إذا كانت البيانات لا تتفق مع الاختبارات المعلمية

149
00:11:07,960 --> 00:11:13,520
أو إذا كانت الشروط غير متحققة، هنا سنأخذ عدة

150
00:11:13,520 --> 00:11:19,760
اختبارات، سنبدأ أول اختبار هو اختبار الإشارة

151
00:11:45,390 --> 00:11:49,070
اختبار الإشارة، يستخدم هذا الاختبار كبديل عن اختبار

152
00:11:49,070 --> 00:11:52,290
t لعينة واحدة، تيل أخذنا.. اتكلمنا قدام عليه في

153
00:11:52,290 --> 00:11:56,970
المراجعة الأولى مع بداية الفصل، أنا أكون عند مطور

154
00:11:56,970 --> 00:12:00,850
متابع واحد طبعًا كل شهر، مطور متابع واحد عند عينة

155
00:12:00,850 --> 00:12:07,490
واحدة، المفروض التوزيع مش طبيعي، فبستخدم اختبار t، فـ t

156
00:12:07,490 --> 00:12:12,060
بينفع لعينة واحدة، وبرضه هناخد.. آسف، الإشارة بنفع

157
00:12:12,060 --> 00:12:15,460
لاختبار عينة واحدة، وبرضه الإشارة بنفع في حالة

158
00:12:15,460 --> 00:12:21,180
مقارنة وسطين مجتمعين في حالة العينات المرتبطة، إذا 

159
00:12:21,180 --> 00:12:25,860
هناخد الإشارة لحالتين، عينة واحدة وفي حالة الأزواج

160
00:12:25,860 --> 00:12:32,240
المتطابقة أو الأزواج المتقابلة، نبدأ اختبار الإشارة

161
00:12:32,240 --> 00:12:45,640
ناخده في حالة حول وسط واحد، وسط مجتمع واحد هو

162
00:12:45,640 --> 00:12:48,780
الصح، طالما بتكلم عن اختبارات غير معلمية مش هحكي عن

163
00:12:48,780 --> 00:12:57,300
وسط الحسابي، هنسميه حول وسط خلاص، نتفق الآن كل

164
00:12:57,300 --> 00:13:00,440
اختبارات غير معلمية بتخلص في حسابها الوسط الحسابي

165
00:13:09,210 --> 00:13:14,250
البيانات اللي موجود، نفترض أنه باحث أراد أن يتحقق 

166
00:13:14,250 --> 00:13:19,690
بما إذا كان وسيط درجات مجموعة صغيرة مؤلفة من 15

167
00:13:19,690 --> 00:13:23,750
طالب كان

168
00:13:23,750 --> 00:13:29,690
العينة 15 من طلبة قسم علم النفس في إحدى الجامعات

169
00:13:29,690 --> 00:13:33,170
لاختبار لقياس القدرات العقلية العامة يختلف عن

170
00:13:33,170 --> 00:13:37,760
الوسيط العام لمجتمع العينة، وليكن بيساوي 60، يعني هو

171
00:13:37,760 --> 00:13:47,940
بيفرض أن الوسيط العام للدرجات بيساوي 60 درجة، البيانات

172
00:13:47,940 --> 00:13:52,280
الموجودة عندي حصى عليها الباحثة، 15 طالب، المطلوب

173
00:13:52,280 --> 00:13:55,680
يستخدم اختبار معين، وليكن أنا ما نحكي على اختبار

174
00:13:55,680 --> 00:13:59,160
الإشارة لاختبار الفرض القائل بأن وسيط الدرجات

175
00:13:59,160 --> 00:14:06,420
بيساوى 60، تختبر هذه الفرضية مستخدمًا مستوى الدلالة 5%

176
00:14:07,660 --> 00:14:12,620
الآن برنامج الـ SPSS مصمم بطريقة معينة للإجابة على 

177
00:14:12,620 --> 00:14:19,200
الاختبارات، اختبار الإشارة، الطريقة

178
00:14:19,200 --> 00:14:23,440
اليدوية بتختلف في حاجة صغيرة جدًا عن برنامج الـ SPSS

179
00:14:23,440 --> 00:14:29,840
كله بنعمله، بنعمل مجموعتين يعني

180
00:14:29,840 --> 00:14:34,300
بنجسم البيانات لمجموعتين، مجموعة أقل من أو يساوي

181
00:14:34,300 --> 00:14:34,820
60

182
00:14:38,270 --> 00:14:41,310
أقل من.. البرنامج بيعمل هيك، أقل من أو يساوي 60

183
00:14:41,310 --> 00:14:52,530
وأكبر من 60، هذا اللي بيعملها هي برنامج الـ SPSS و

184
00:14:52,530 --> 00:14:56,310
ببدأ يقارن المجموعتين، من اللي فيها عدد أكثر بناء

185
00:14:56,310 --> 00:15:02,110
على اختبار معين، بتطلع النتيجة، الشغل اليدوي اختلاف

186
00:15:02,110 --> 00:15:09,060
بسيط، بياخد مجموعتين، الأولى أقل من 60 والثاني أكبر

187
00:15:09,060 --> 00:15:17,560
من 60، والقيمة 60 يتم تجاهلها، هذه الطريقة

188
00:15:17,560 --> 00:15:27,000
اليدوية، إذا

189
00:15:27,000 --> 00:15:29,760
الاختلاف بين الاتنين طبعًا الطريقة اليدوية اللي

190
00:15:29,760 --> 00:15:33,810
احنا المفروض نشتغل عليها، بتعمل مجموعتين، واحدة أكبر

191
00:15:33,810 --> 00:15:36,930
واحدة أقل من 60، الاختلاف بينهم أنه في الاسم هي

192
00:15:36,930 --> 00:15:41,850
أساس، بياخد الـ 60 ضمن المجموعة الأولى، طب مين

193
00:15:41,850 --> 00:15:45,570
المنطق، أخد الأقل من أو يساوي الـ 60، أدخل الـ 60 في

194
00:15:45,570 --> 00:15:50,290
المجموعة ولا.. ولا ما أدخلهاش، الآن لو ما دخلناهاش

195
00:15:50,290 --> 00:15:55,690
معناها أنت تخيل كده، ننسى المثال هذا شوية، نفترض

196
00:15:55,690 --> 00:15:57,810
المثال اللي عندي

197
00:16:01,230 --> 00:16:08,870
على السلطة الملكية، الموافقة، وشدة الموافقة، محايد، غير

198
00:16:08,870 --> 00:16:17,190
موافق، غير موافق، وشدة، وعطيت قيم لهم بهذا الشكل

199
00:16:17,190 --> 00:16:21,770
وحكيت

200
00:16:21,770 --> 00:16:27,590
بدي اختبر إن، مطلوب اختبار إن

201
00:16:27,590 --> 00:16:33,180
وسيط الدرجات أو متوسط الدرجات عبارة عن يعني بيساوي

202
00:16:33,180 --> 00:16:39,440
ثلاثة، الوسيط أو الوسيط بيساوي ثلاثة يعني محايد

203
00:16:39,440 --> 00:16:44,820
مقابل، يختبر إن الوسيط بيختلف عن الثلاثة، هذا

204
00:16:44,820 --> 00:16:48,080
المتوسط التابع لمشيء اللي هي البرنامج اللي بنتبع

205
00:16:48,080 --> 00:16:56,320
عليه، إيش هيعمل البرنامج؟ هياخد أقل من أو يساوي

206
00:16:56,320 --> 00:17:01,240
ثلاثة أو أكبر من ثلاثة ويقارن هدول المجموعات تانية

207
00:17:01,240 --> 00:17:04,880
وبيعني هيحدد إذا كان أنت مع المجموعة الأولى أو

208
00:17:04,880 --> 00:17:11,720
الثانية، طب المجموعة الأولى أخدت مين؟ أخدت المحايد

209
00:17:11,720 --> 00:17:16,340
وغير موافق وغير موافق بشدة، مقابل مين؟ موافق وغير

210
00:17:16,340 --> 00:17:19,580
موافق بشدة، يعني صار المجموعات تانية هدول مقابل

211
00:17:19,580 --> 00:17:25,800
الثلاثة هدول، هل هذا عادل؟ بتأكيد لا، هو المحايد شخص

212
00:17:25,800 --> 00:17:27,000
اللي هو مع ولا هو ضد

213
00:17:30,860 --> 00:17:34,940
السيدنا علي كرم الله وجهه مش بيحكي عن المحايد، هو

214
00:17:34,940 --> 00:17:49,720
شخص، أكتب لك التعريف تبعه، المحايد هو شخص لم ينصر، لم 

215
00:17:49,720 --> 00:17:57,640
ينصر الباطل، ولكنه بالتأكيد قد خذل الحق

216
00:18:01,650 --> 00:18:08,530
هو لم ينصر الباطل، لكن.. يعني هو مش مع الباطل، لكن

217
00:18:08,530 --> 00:18:14,190
ما نصرش الحق، مظبوط؟ فأنا لما أحطه هنا مع كده أصبح

218
00:18:14,190 --> 00:18:20,710
مع جهة من غير موافق وغير موافق بشدة، لكن الصح أنا

219
00:18:20,710 --> 00:18:26,780
حايد، هو حايد، ما اندوش رأي، فأبعدهم، إذا مع كده أول

220
00:18:26,780 --> 00:18:30,560
خطوة في اختبار الإشارة بدي أستثني القيمة اللي أنت

221
00:18:30,560 --> 00:18:34,340
بتفترضها وهي المحايد، أنا المحايد عند الـ 60 لازم

222
00:18:34,340 --> 00:18:37,960
أستثني الـ 60، حتى رياضيًا يا دكتور لما أنا أستطيع

223
00:18:37,960 --> 00:18:41,420
ألاقى واحد من البديلة اللي لا تساوي 60، إيش يعني

224
00:18:41,420 --> 00:18:46,300
لا تساوي؟ يا أكبر يا أصغر؟ ممتاز، صحيح، صحيح، واضح،

225
00:18:46,300 --> 00:18:50,000
بس ما أديكوش حاجات، كلمة مهمة جدًا، البديلة لا تساوي ما

226
00:18:50,000 --> 00:18:53,320
أكبر أو أقل، الحاجة الأساسية في الرياضيات مش كده

227
00:18:54,030 --> 00:18:58,230
الكلامك حسنًا موجود في رياضيات لما بحسب x bar ناقص

228
00:18:58,230 --> 00:19:03,220
الوسيط في قيمة هذه على أسعى الجزر الآن مصمملو

229
00:19:03,220 --> 00:19:06,920
القيمة هذا بيساوي هذا الجواب شو بيساوي؟ صفر، لما

230
00:19:06,920 --> 00:19:10,300
كده كده البرنامج هستثنيها، لما بستخدم اختبارتي أنا

231
00:19:10,300 --> 00:19:14,280
بستثنيش، لما البرنامج.. لما تصير متوسط بيساوي

232
00:19:14,280 --> 00:19:17,580
القيمة الافتراضية أكيد هيساوي صفر، يعني لما الشخص

233
00:19:17,580 --> 00:19:20,600
يكون محيط هعطيه ثلاثة، هاختبرها إن ثلاثة ثلاثة نقل

234
00:19:20,600 --> 00:19:24,280
ثلاثة صفر، لما كده ما ضفتش حاجة، عشان كده في اختبارتي

235
00:19:24,280 --> 00:19:28,360
ما كانش نشيل القيمة تبعت الثلاثة لكن في اختبار

236
00:19:28,360 --> 00:19:32,450
الإشارة، عيب البرنامج.. البرامج تانية بتستثنى هذه

237
00:19:32,450 --> 00:19:35,890
القيمة automatically، بس عندنا البرنامج اللي أساسي بياخد

238
00:19:35,890 --> 00:19:39,770
مجموعتين، وهتشوفيه لأن بعد شوية واحد أقل من ست..

239
00:19:39,770 --> 00:19:43,250
من أو يساوي 60، الـ 60 جوا وهنا أكبر من 60

240
00:19:43,250 --> 00:19:51,610
المشكلة وين؟ لو كان حجم العينة صغير، نفترض هيك و

241
00:19:51,610 --> 00:19:55,150
اللي حكى.. نفترض العينة حجمها خمسة عشر كأسئلة مثال و

242
00:19:55,150 --> 00:20:01,260
أربعة حكوا محايد، ثلاثة حكوا هيك وخمسة حكوا هيك، هي

243
00:20:01,260 --> 00:20:06,880
اثنا عشر، مظبوط، أكبر شوية وهي هنا اثنين وهنا واحد هي

244
00:20:06,880 --> 00:20:12,000
كده خمسة عشر، هيك مظبوط، أنا بعرف أحسب ثمانية وسبعة

245
00:20:12,000 --> 00:20:20,600
خمسة عشر، تخيل هي دمشت هدول مع بعض أربعة

246
00:20:20,600 --> 00:20:24,320
اثنين، واحد، سبعة مقابل الثمانية، الفرق ماله بسيط

247
00:20:24,320 --> 00:20:28,060
وممكن يكون فيش فرق معنوي، لكن لو دمشت هدول، تجاهلتهم

248
00:20:28,060 --> 00:20:32,690
ثلاثة مع ثمانية، البوابة يختلف، واضح، يعني ممكن في

249
00:20:32,690 --> 00:20:34,710
العينات الصغيرة زي العينة اللي عندي تعطيه نتيجة

250
00:20:34,710 --> 00:20:38,430
مختلفة تمامًا، برضه تعطيه نتيجة مختلفة إذا كان 

251
00:20:38,430 --> 00:20:42,510
المحايد عددهم كبير فمُتحطيهم مع المجموعة الصغيرة

252
00:20:42,510 --> 00:20:46,370
هتكبرهم على حساب المجموعة الثانية فبالتالي هنا

253
00:20:46,370 --> 00:20:50,890
ممكن يكون فيه فرق بالإجابة لكن لو كان المحايد أو

254
00:20:50,890 --> 00:20:53,730
القيمة اللي لها الـ 60 مش موجودة كتير في العينَة

255
00:20:53,730 --> 00:20:58,570
اللي عندي الفرق بسيط لكن ستجد هناك فرق في الدلالة

256
00:20:58,570 --> 00:21:02,510
لكن الفرق مش كبير يعني في المثال اللي عندي القيمة

257
00:21:02,510 --> 00:21:05,570
ست هي المتوفرة مرة واحدة بس يعني ممكن هالقيمة

258
00:21:05,570 --> 00:21:09,670
تفرقش كتير لكن هنشوف ممكن يكون هناك فرق ممكن لكن

259
00:21:09,670 --> 00:21:15,530
هتلاحظي الدلالة المعنوية فيها فرق حتى ولو كانت لا 

260
00:21:15,530 --> 00:21:18,470
قيمة واحدة طبعًا هجرب معاك لو كانت أكثر من واحدة

261
00:21:18,470 --> 00:21:25,110
عشان مفيش حل يعني عشان ممكن

262
00:21:25,110 --> 00:21:29,260
أُسرني من الأسلوب أما أنا هستخدمه أنا هستخدمه على

263
00:21:29,260 --> 00:21:35,300
قولته فأول حاجة هنعملها إيه؟ أولًا يتم اختيار

264
00:21:35,300 --> 00:21:39,620
الحالات التي لها تساوي ستين بمعنى كده هخلّي البرنامج

265
00:21:39,620 --> 00:21:43,440
يتجاهل القيمة اللي هي ستين هذا رقم واحد إذا قبل

266
00:21:43,440 --> 00:21:48,400
البدء في تطبيق خطوات البرنامج لازم في الأول نستثني

267
00:21:48,400 --> 00:21:56,980
الستين نشوف كيف إذا هذه الخطوة رقم واحد الملف اسمه

268
00:21:56,980 --> 00:22:17,380
example 15 نفتح

269
00:22:17,380 --> 00:22:18,320
البرنامج بس في الأول

270
00:22:43,060 --> 00:23:01,120
بنفتح الـ SPSS أنا 

271
00:23:01,120 --> 00:23:05,960
هفتح الملف والبرنامج مع بعض مثال 15

272
00:23:24,800 --> 00:23:28,940
لحظة هاي البيانات عندي هاي البيانات الموجودة

273
00:23:28,940 --> 00:23:31,300
أكبر لك الخط شوية

274
00:23:40,160 --> 00:23:47,340
أتجي يعني بروح على data هي

275
00:23:47,340 --> 00:24:02,400
data و select cases إذا الخطوة رقم واحد إذا

276
00:24:02,400 --> 00:24:02,860
data

277
00:24:09,700 --> 00:24:28,600
و select cases  زارة

278
00:24:28,600 --> 00:24:32,500
مربع حيواني في عندي بسمّيه الوحيد اللي هو الدلاجات

279
00:24:32,500 --> 00:24:39,870
طبعًا البرنامج معد إنه يستخدم all cases كل الحالات

280
00:24:39,870 --> 00:24:43,970
أنا مش عايز كل الحالات عايز الحالات اللي وفق شرط

281
00:24:43,970 --> 00:24:48,530
معين لحالات اللي لا تساوي الستين مع كده تجاهل الستين

282
00:24:48,530 --> 00:24:54,650
ففي عندي اختيار هنا اللي هنستخدمه يعني if الشرطية

283
00:24:54,650 --> 00:24:58,950
if condition is satisfied إذا تحقق شرط معين فبعمل

284
00:24:58,950 --> 00:25:04,810
click على الـ if خلاص

285
00:25:09,380 --> 00:25:16,340
صحيح وبدأت.. احنا الآن الفرضية الصفرية يساوي

286
00:25:16,340 --> 00:25:20,980
الفرضية الصفرية الوسط يساوي ستين ما هي علاقة

287
00:25:20,980 --> 00:25:25,260
بالبديلة شوفي كل اختبارات إن عملت على أساس الفرضية

288
00:25:25,260 --> 00:25:29,100
الصفرية صحيح بالتالي الفرضية الصفرية الوسط يساوي

289
00:25:29,100 --> 00:25:32,800
ستين أو الوسط يساوي ستين ما هي علاقة بالبديلة مافيش

290
00:25:32,800 --> 00:25:36,280
اختبار في الحصة تم اشتقاقه أساس الفرضية البديلة

291
00:25:36,280 --> 00:25:40,480
الصحيحة يتم اشتقاق الاختبارات بافتراض أن الفرضية

292
00:25:40,480 --> 00:25:47,380
الصفرية هي الصحيحة شرحتها دي قبل هيك خلاص اخترت if

293
00:25:47,380 --> 00:25:54,480
condition satisfied بعدين بضغط على if بداخل

294
00:25:54,480 --> 00:25:59,100
المتغير اللي أنا عايزه اللي هي الدرجات في المنطقة

295
00:25:59,100 --> 00:26:02,910
اللي هنا.. هنا بكتب الـ expression الصياغة اللي أنا 

296
00:26:02,910 --> 00:26:07,470
عايزها مكتوبش بالـ.. بالـ keyboard حاولي بالـ mouse

297
00:26:07,470 --> 00:26:13,810
اشتغل بس لحظة أنا دخلت المتغير اللي أنا عايز أكتب

298
00:26:13,810 --> 00:26:20,810
درجات لا تساوي اللي لا يساوي في الـ SPSS أساس عبارة

299
00:26:20,810 --> 00:26:28,630
عن العلامة الثالثة هذه اللي هي هيك هذا تنفذ

300
00:26:28,630 --> 00:26:36,920
الـ ≠  ده و هي يساوي هذه معناها لا يساوي إذا

301
00:26:36,920 --> 00:26:41,080
بعلم العلامة اللي هنا إذا كتب ليه ممكن أكتبها على

302
00:26:41,080 --> 00:26:48,220
الـ keyboard shift مع حرف الدال و يساوي بينفع لا

303
00:26:48,220 --> 00:26:51,780
يساوي جدًّا مش برضه الستين مش حاجة تكتبها على الـ

304
00:26:51,780 --> 00:26:56,080
keyboard هي الـ keyboard اللي عندي موجودة تحت الـ..

305
00:26:56,080 --> 00:27:01,920
تبع الـ select case هي الستين هي الـ 60 بسبس

306
00:27:01,920 --> 00:27:04,200
عشان أنا كاتب عربي هيك شكل الشاشة لأ كان مش هتفرق

307
00:27:04,200 --> 00:27:08,020
كتير إذا كل اللي عملناه واضح كتبت دخلت درجات

308
00:27:08,020 --> 00:27:14,680
للأول خطوة الثانية في علامة اللي لا يساوي وبعدين

309
00:27:14,680 --> 00:27:18,800
كتبت الستين هذه الخطوة بتاخد معايا ثانية واحدة لكن

310
00:27:18,800 --> 00:27:24,800
النتيجة بتختلف تمامًا بني continue خلاص إيه الصراع

311
00:27:24,800 --> 00:27:25,680
عندي اللي أنت لاحظي

312
00:27:29,040 --> 00:27:33,900
بصرت if conditions تراجعة لا تساوي ستين بضغط على

313
00:27:33,900 --> 00:27:38,320
okay لو

314
00:27:38,320 --> 00:27:45,600
رحت ثاني على البيانات هتلاحظ البرنامج

315
00:27:45,600 --> 00:27:51,520
automatic الحالات اللي تم اختيارها هي الحالات اللي

316
00:27:51,520 --> 00:27:57,820
توافق مع الشرط هتلاحظ في هنا في في cross على

317
00:27:57,820 --> 00:28:02,220
الحالة الثالثة اللي هي بساوي ستين وعمل للمتغير سماع

318
00:28:02,220 --> 00:28:06,920
فلتر اللي هو selected أو not selected الحالات تم

319
00:28:06,920 --> 00:28:12,080
اختيارها لأن أي تحليل بعمله هينطبق على جميع

320
00:28:12,080 --> 00:28:18,080
الحالات ما عدا اللي مشطب عليه بس أنا بكون حذر جدًا

321
00:28:18,080 --> 00:28:23,820
لو في عندي متغير ثاني هنا أيًا كان مثلًا العمر الجنس

322
00:28:23,820 --> 00:28:28,820
النوع الاجتماعي هو هيشطب الستين مش من متغير هدى

323
00:28:28,820 --> 00:28:34,520
بس من كله من كل الصف يعني لو كان عندي هنا أنثى

324
00:28:34,520 --> 00:28:37,980
مثلًا هتنشال درجتها لو كان عندي الوزن اللي هتنشال

325
00:28:37,980 --> 00:28:41,440
لو كان درجة معينة هتنشال فهو هيشيل حالة بالكامل و

326
00:28:41,440 --> 00:28:44,420
ليس قيمة واحدة يعني كأنه أفراد العينة صارت أربعة

327
00:28:44,420 --> 00:28:50,590
أشهر مش هم بالظبط واضح يعني بتعامل الآن مع الحالة

328
00:28:50,590 --> 00:28:54,770
كلها الانشالات هو ما مسحهاش القيمة ما زالت موجودة

329
00:28:54,770 --> 00:28:59,610
لكن الآن الاختبار اللي هستخدمه سيستثني هذه القيمة

330
00:28:59,610 --> 00:29:03,730
بس موجود

331
00:29:03,730 --> 00:29:09,710
لأ برا الحسابات صحيح

332
00:29:09,710 --> 00:29:13,230
ليش أنا ممكن كنت أريح نفسي وأمسحها

333
00:29:17,920 --> 00:29:22,160
شوف إلا لو شيلته بإيدك وعملت له دليل بيعطيه نفس

334
00:29:22,160 --> 00:29:28,120
النتيجة المشكلة وين؟ لو العينة حجمها كبير وتدور

335
00:29:28,120 --> 00:29:31,680
عليهم واحد واحد بتاخد وقت وجهد كبير وهذا النقطة

336
00:29:31,680 --> 00:29:35,740
اللي أنا عايزها وبعدين أنا مش كل مرة بدي قيمة

337
00:29:35,740 --> 00:29:39,040
ثانية أروح أدور عليهم وأمسحها الأمر سهل select

338
00:29:39,040 --> 00:29:44,440
case و أنت عارف القصة هذه النقطة الثانية المهمة زي

339
00:29:44,440 --> 00:29:49,540
الواجب اللي معكوا يعني مفترض إن أنا عايز أعمل تحليل

340
00:29:49,540 --> 00:29:53,560
لكل البيانات في مثال معين في سؤال معين وفي سؤال

341
00:29:53,560 --> 00:29:58,260
ثاني بيختار مدرسة معينة وهتلاحظي فلسة الواجب اللي

342
00:29:58,260 --> 00:30:01,420
اتطلع عليها مكتوب للمدرسة الثانية أو للمدرسة

343
00:30:01,420 --> 00:30:05,540
الثالثة اللي هي بنفس الفكرة هذه فبالتالي أنا أروح

344
00:30:05,540 --> 00:30:08,140
أمسحها وبعدين وبعدين أنا مطلب منك للكل إيش

345
00:30:08,140 --> 00:30:13,960
تعملِيه فبالتالي كل اللي بعمله بعمل filter تصفية

346
00:30:13,960 --> 00:30:19,080
للبيانات إنه يحلل الآن لجميع القيام معادلة تتحقق

347
00:30:19,080 --> 00:30:22,160
إيش طول أنا عايزها وبعدين لو بدأ أبدأ تحليل لكل

348
00:30:22,160 --> 00:30:26,600
الـ data إيش حمل نفس ما كنت أوي موجود data و select

349
00:30:26,600 --> 00:30:33,240
cases بلغها فخلي قول وخلاص واضح؟ فبالتالي هذا

350
00:30:33,240 --> 00:30:35,480
الأمر بالنسبة لك الآن هتستخدميه في الإجابة على

351
00:30:35,480 --> 00:30:38,780
الواجب وحوريكي إنشطالة بعد الـ break إيش اللي أنا

352
00:30:38,780 --> 00:30:43,780
بقصده بالظبط بس مش هنا أنتقل من مكان لمكان خلاص؟

353
00:30:45,360 --> 00:30:49,060
إذا هذه الخطوة رقم واحد اللي لازم أنا كنت أعملها

354
00:30:49,060 --> 00:30:56,020
قبل ما نبدأ التحليل نرجع ثاني لـ الـ notes تبعتنا

355
00:30:56,020 --> 00:31:03,060
هيك

356
00:31:03,060 --> 00:31:10,860
إذا

357
00:31:10,860 --> 00:31:14,530
زي ما حكينا هي الخطوة الأولى عملناها مع بعض يتم

358
00:31:14,530 --> 00:31:17,610
اختيار الحالات لـ 60 بنفس الطبع بصراحة عامل طبعًا

359
00:31:17,610 --> 00:31:21,770
جاذب الواحد مربع واحد شرح نفسه يعني data select

360
00:31:21,770 --> 00:31:25,350
cases وبتعملها اللي هالاختبار تبقى على البرنامج من

361
00:31:25,350 --> 00:31:31,610
خلال analyze analyze

362
00:31:31,610 --> 00:31:35,270
non-parametric of any binomial test حسب نوع الظهر

363
00:31:35,270 --> 00:31:40,270
بتاع البرنامج شوية ممكن يختلف المكان لكن في الآخر

364
00:31:42,320 --> 00:31:58,680
لن أتحدث عن هذه المهمة إذا

365
00:31:58,680 --> 00:32:09,720
خليني أخد هاي البرنامج هنا، هاي analyze هاي

366
00:32:09,720 --> 00:32:18,350
analyze non-parametric test is

367
00:32:18,350 --> 00:32:23,930
analyzed non-parametric legacy dialogues إذا

368
00:32:23,930 --> 00:32:27,970
اختلف شوية لو عندك الزر خمسة عشر analyzed non

369
00:32:27,970 --> 00:32:31,350
-parametric binomial على طول هنا لأ analyzed non

370
00:32:31,350 --> 00:32:34,870
-parametric legacy dialogues بعدين باختار binomial

371
00:32:34,870 --> 00:32:37,910
إذا الاختبار تبقى الإشارة

372
00:32:40,640 --> 00:32:43,920
في الـ SPSS اسمه هنا في هذه الحالة binomial

373
00:32:43,920 --> 00:32:47,420
السبب

374
00:32:47,420 --> 00:32:52,640
الـ binomial هذا عبارة عن تجارب إلا نتيجتين إما

375
00:32:52,640 --> 00:32:58,680
نجاح أو فشل واختبار الإشارة زي أنا مشرحت بيجسم 

376
00:32:58,680 --> 00:33:03,260
لمجموعتين مجموعة ينتمي فيها القيم اللي أقل من أو

377
00:33:03,260 --> 00:33:08,240
تساوي الستين ومجموعة ثانية أكبر من ستين مع كده

378
00:33:08,240 --> 00:33:12,020
نجاح وفشل لأن أي قيمة عندك إما تنتمي للمجموعة

379
00:33:12,020 --> 00:33:16,560
الثانية أو للمجموعة الأولى مش هيك مهتم البرنامج

380
00:33:16,560 --> 00:33:21,100
يعملها أقل من أو تساوي ستين

381
00:33:21,100 --> 00:33:23,800
وأكبر من ستين مع كده أي قيمة كانت موجودة أكيد 

382
00:33:23,800 --> 00:33:27,260
هتنتمي إما للمجموعة الأولى وإلا إذا لم تنتمي هتنتمي

383
00:33:27,260 --> 00:33:31,370
للثانية في هذه التجارب اللي لها أحد شروط أن تشتغل

384
00:33:31,370 --> 00:33:37,430
نجاح وفشل يطلق عليها binomial فاختار الـ binomial

385
00:33:37,430 --> 00:33:45,510
أي

386
00:33:45,510 --> 00:33:48,490
شاشة المربع الحواري اللي ظهر اسمه binomial test

387
00:33:48,490 --> 00:33:57,010
بدخل متغير اسمه الدرجات لأن الـ test proportion

388
00:34:00,520 --> 00:34:09,980
بتساوي نص يعني أي قيمة لها نفس الفرصة أن تنتمي

389
00:34:09,980 --> 00:34:12,780
للمجموعة الأولى أو للمجموعة الثانية يعني نفسها

390
00:34:12,780 --> 00:34:18,100
قيمة 68 في هذه القيمة الـ proportion بتحافظ عليها

391
00:34:18,100 --> 00:34:24,620
بتساوي نص في

392
00:34:24,620 --> 00:34:28,700
اختيار مكتوب عليه defined dichotomy يعني بدي أعرف

393
00:34:29,520 --> 00:34:33,120
النقطة اللي عندها بدأ أفصل المجموعتين أنا هعمل

394
00:34:33,120 --> 00:34:38,180
المجموعتين مظبوط في عندي gate from data جيبها من

395
00:34:38,180 --> 00:34:44,380
البيانات أو cut point أنا هاختار cut point اللي هي

396
00:34:44,380 --> 00:34:48,680
الستين معناه

397
00:34:48,680 --> 00:34:51,380
تطلب من البرنامج أنه يجيب عليك مجموعتين مجموعة

398
00:34:51,380 --> 00:34:54,000
الأقل من أو تساوي ستين والثاني أكبر من ستين طبعا

399
00:34:54,000 --> 00:34:58,280
بالنسبة لي أقل من أو تساوي ستين لأن صارت تكافئ مين

400
00:34:59,990 --> 00:35:04,490
لأقل من ستين لأنه يساوي ما لها شلتها قلت لها لأقل

401
00:35:04,490 --> 00:35:08,010
من ستين وأكبر من ستين وهذا الشغل اللي أنا عايزه

402
00:35:08,010 --> 00:35:15,030
بعدين بدأت .. شوف هذه كل اللي بعمله بس لحظة دخلت

403
00:35:15,030 --> 00:35:18,350
المتغير الدرجات حافظت على النص الـ cut point عملتها

404
00:35:18,350 --> 00:35:25,130
ستين لو طلعت على options فيها الشرطلة بسيطة زي الـ

405
00:35:25,130 --> 00:35:31,850
descriptive إحصاء وصفي وهي continue وهي okay

406
00:35:56,610 --> 00:35:59,910
اللحظة الجدول الأول خلي أكبره شوية الجدول الأول

407
00:35:59,910 --> 00:36:04,130
العدد

408
00:36:04,130 --> 00:36:10,310
أصلًا 14 نشرت واحدة وهي وسطهم الحسابي وهي حرفهم أقل

409
00:36:10,310 --> 00:36:14,570
درجة أو على درجة الجدول اللي بعده أعمل مجموعتين

410
00:36:14,570 --> 00:36:25,790
المجموعة الأولى اللي هي الأقل من أو يساوي ستين

411
00:36:28,640 --> 00:36:31,880
والمجموعة الثانية أكبر من الستين المجموعة الأولى

412
00:36:31,880 --> 00:36:34,660
فيها اثنين يعني فيها طالبين درجات ما أقل من الستين

413
00:36:34,660 --> 00:36:41,300
نسبتهم طبعًا معددهم خمسة أربعة عشر فالـ observed

414
00:36:41,300 --> 00:36:50,220
proportion  اختصار كلمة proportion معناه

415
00:36:50,220 --> 00:36:59,040
النسبة المشاهدة كيف أطلعها؟ نجسم الاثنين على اللي

416
00:36:59,040 --> 00:37:06,560
14 طلعت تقريبًا 14% الثانية 86% يعني نسبة الطلبة

417
00:37:06,560 --> 00:37:12,160
اللي درجاتهم تزيد عن 60 86% واللي بيقل عن 60 14%

418
00:37:12,160 --> 00:37:18,240
الـ test proportion أنا اتفقت عليها النصف وفي الآخر

419
00:37:18,240 --> 00:37:21,820
أعطاني الـ exact significant أو two tailed test

420
00:37:21,820 --> 00:37:25,800
اللي هي الـ P value أو القيمة الاحتمالية فالقيمة

421
00:37:25,800 --> 00:37:32,380
ساوي 013 واضح أقل من 5% إذن برفض فرض القائل بأن

422
00:37:32,380 --> 00:37:39,800
الوسيط بيساوي 60 وبستنتج وسيط ما له إذا أنا مع إن

423
00:37:39,800 --> 00:37:44,160
الوسيط الدرجات يختلف عن 60 واضح إنها أكبر من 60

424
00:37:44,160 --> 00:37:50,060
لأن نسبة الطلبة اللي درجاتهم أعلى من 60 أكثر حوالي

425
00:37:50,060 --> 00:37:55,790
84 أو 86% بتتالي بستنتج أن وسيط الدرجات يختلف عن

426
00:37:55,790 --> 00:38:00,310
ستين وحيث أن نسبة المشاهدة أكثر من الـ الـ

427
00:38:00,310 --> 00:38:04,230
الأكثر من ستين بتساوي 86% بتالي يمكن القول بأن

428
00:38:04,230 --> 00:38:10,830
وسيط الدرجات أكثر من ستين بس

429
00:38:10,830 --> 00:38:16,510
العمل يعني كاستخدام برنامج سهل كمفاهيم ثانية برضه

430
00:38:16,510 --> 00:38:18,710
ما أعتقدش أن فيها أشكالية

431
00:38:36,060 --> 00:38:40,820
دكتور هنا بالنسبة للإشارة التساوي اللي قصدها في

432
00:38:40,820 --> 00:38:44,320
الجدول هي محتواة بس ماعنهاش دلالة ما عنهاش دلالة هو

433
00:38:44,320 --> 00:38:49,680
الجدول مصممة هكذا هي مصممة كده الجدول، لكن الآن لما

434
00:38:49,680 --> 00:38:55,340
بقرأها هي أقل من ستين، لأن ستين تم حدثها صحيحة،

435
00:38:55,340 --> 00:39:01,100
لذا من الجدول للسكب تساوي هيك، لذلك نرفض فرض العدم

436
00:39:01,100 --> 00:39:06,500
بأن وسيط لا يختلف عن ستين الاستنتاج العام ونستنتج

437
00:39:06,500 --> 00:39:09,560
أن وسيط الدرجات يختلف عن ستين وحيث أن عدد طلاب

438
00:39:09,560 --> 00:39:13,040
بيساووا اثنا عشر يزيد عن ستين، بنسبة ستمية في المية،

439
00:39:13,040 --> 00:39:18,280
لذلك من القول بأن وسيط الدرجات أكبر من ستين هذا

440
00:39:18,280 --> 00:39:24,920
بالنسبة لعينة .. أنا أريك بس لو أنا مثلًا تجاهلت

441
00:39:24,920 --> 00:39:31,280
الـ 60 أجيت

442
00:39:31,280 --> 00:39:37,640
رحت على select cases وخلّينا الـ 60 يعني أجيت حكيت

443
00:39:37,640 --> 00:39:46,360
all cases all cases هيعمل لكل الحالات خلاص

444
00:39:46,360 --> 00:39:47,400
بس بضغط على okay

445
00:39:52,500 --> 00:39:57,140
إذا مرة ثانية هي الـ data وهي

446
00:39:57,140 --> 00:40:03,040
هي select cases حكيت all cases وهي okay وحمل

447
00:40:03,040 --> 00:40:07,620
اختبار مرة ثانية نفس ما اشتغلت هنا بالظبط وهي الـ

448
00:40:07,620 --> 00:40:14,880
60 خلّيها لأ خلّيها الآن لحظة صار العدد خمسة عشر

449
00:40:14,880 --> 00:40:19,760
حطّت على الثلاثة صاروا ثلاثة لحظة الـ basic كان الـ

450
00:40:19,760 --> 00:40:20,680
zero واحد ثلاثة

451
00:40:23,230 --> 00:40:28,510
كان الـ zero واحد ثلاثة مشاهدة واحدة بس رفعت قيمة

452
00:40:28,510 --> 00:40:34,510
السجن تقريبًا ثلث أتعاف قيمة واحدة طب لو كان أكثر

453
00:40:34,510 --> 00:40:38,270
من قيمة مع كده الأمور ممكن تصير غير دالة إحصائيًا

454
00:40:38,270 --> 00:40:43,570
يعني لو أنا كمان ستين حاطط في البيانات يعني ممكن

455
00:40:43,570 --> 00:40:48,490
تلاحظ مثلًا لو حاطط الستين مكان هادي مكان واحدة من

456
00:40:48,490 --> 00:40:59,380
الـ من الـ بتغير الـ الـ 64 بتخليها 62 كويس

457
00:40:59,380 --> 00:41:08,200
وبده أشتغل binomial هي

458
00:41:08,200 --> 00:41:19,200
ده لأ شوية بس هي تحت شوية بس تلاحظ إيش صارت؟ 118

459
00:41:19,200 --> 00:41:25,160
يعني قيمتين انتقلت من 0 1 3 لتقريبًا 18% يعني عملية

460
00:41:25,160 --> 00:41:35,420
تغيير .. تغيير جذري صارت غير دالة يعني انتقلت من

461
00:41:35,420 --> 00:41:38,260
المعنوية الإحصائية لعدم المعنوية الإحصائية بس مجرد

462
00:41:38,260 --> 00:41:42,880
لو كان في عندي اثنين معنوي اثنين ستين أو اثنين

463
00:41:42,880 --> 00:41:43,920
حيات ازاي ده

464
00:41:49,010 --> 00:41:53,610
مش عشانها كنت لازم أتعلم الصح هذه واحدة من الشغل

465
00:41:53,610 --> 00:42:00,470
ما احنا جايين نتعلم أي

466
00:42:00,470 --> 00:42:06,870
طالب استخدم اختبار الإشارة ودخل الثلاثة لثلاثة

467
00:42:06,870 --> 00:42:12,630
المحايد ما شالهاش شغله مش صح قولا واحدا بس وين

468
00:42:12,630 --> 00:42:16,790
أحيانًا بتدوب الثلاثة لو عينة حاجة كبيرة دابت

469
00:42:16,790 --> 00:42:20,810
الثلاثة ما بهنتشهو بصير قيمة واحدة مش هتشتغل كثير

470
00:42:20,810 --> 00:42:24,210
لكن تكون عينة طيبة زي هيك زي ما اتلاحظت لأن عينة

471
00:42:24,210 --> 00:42:29,370
خمسة عشر بس غيرت من واحد لمرتين أو ما فيش واضح

472
00:42:29,370 --> 00:42:34,010
اختلاف جوهري في النتائج وأنا في الآخر بيعنيني أشتغل

473
00:42:34,010 --> 00:42:38,650
صح بصرف النظر بتغير أو بتغيرش لما نشتغل بطريقة

474
00:42:38,650 --> 00:42:44,430
مناسبة خلاص هذا

475
00:42:44,430 --> 00:42:49,900
بالنسبة للاختبار الأول لحظة يعني وأنا بشرح أنت

476
00:42:49,900 --> 00:42:54,060
استوعبت بصراحة الأمر سهل الاختبار سهل أنا ما تعبتش وأنا

477
00:42:54,060 --> 00:42:58,180
بأشرح ما أخذناش وقت طولت شوية لأهداف معينة لكن أنا

478
00:42:58,180 --> 00:43:01,740
ما بأبدأ أشرح باقي الاختبارات هتلاحظ الوتيرة بتزيد

479
00:43:01,740 --> 00:43:04,940
شوية شوية فهنبدأ بالاختبار اللي بعده

480
00:43:24,270 --> 00:43:30,070
اللي برضه اختبار الإشارة هناخذ بس مش عينة واحدة

481
00:43:30,070 --> 00:43:35,950
اللي هي العينات المترابطة اللي هي قبلي وبعدي أو

482
00:43:35,950 --> 00:43:41,790
على شكل الأزواج إذا

483
00:43:41,790 --> 00:43:45,230
يمكن استخدام اختبار الإشارة في حتتين مجموعة واحدة

484
00:43:45,230 --> 00:43:50,870
أو مجموعتين مرتبطتين في حالة الأزواج إذا نستخدم

485
00:43:50,870 --> 00:43:52,070
اختبار الإشارة برضه

486
00:43:57,670 --> 00:44:00,650
لمقارنات بين أزواج من توزيعين مختلفين اللي ما عرفت

487
00:44:00,650 --> 00:44:06,670
هي هما أكبر زي ما بنحكي قبلي وبعدي فالمثال بيحكي

488
00:44:06,670 --> 00:44:12,210
أجرى أحد الباحثين اختبارًا قصيرًا أعمل quiz على عشر

489
00:44:12,210 --> 00:44:14,990
طلاب للتعرف على مستوياتهم في أحد موضوعات الحصة

490
00:44:14,990 --> 00:44:19,890
يعني زي إحنا مجينا أول لقاء أعطيكي quiz في الحصة

491
00:44:19,890 --> 00:44:25,790
بداية المحاضرة ثم في نهاية المحاضرة أجرى اختبار

492
00:44:25,790 --> 00:44:31,600
قصير على نفس الطلاب يعني بدأ يشوف يستكشف الوضع أعطى

493
00:44:31,600 --> 00:44:35,320
امتحان في لحظة صغير بعد ما خلص شرح موضوع معين أعطى

494
00:44:35,320 --> 00:44:40,440
امتحان ثاني لشوف مستوى الطلاب الاختبار القبلي

495
00:44:40,440 --> 00:44:44,540
واختبار بعده وهي درجات الطلبة في الاختبارين

496
00:44:44,540 --> 00:44:48,420
المطلوب يختبر من إذا كان هناك فروق ذات دلالة

497
00:44:48,420 --> 00:44:51,760
الإحصائية عند مستوى 5% بين تحصيل الطلبة في

498
00:44:51,760 --> 00:44:53,700
الاختبارين القصيرين

499
00:44:56,100 --> 00:45:02,740
الزواج كده فيه اندلان سميهم عينتين مرتبطتين عينتين

500
00:45:02,740 --> 00:45:13,980
مرتبطتين اللي هو مع شكل الأزواج بنفس 

501
00:45:13,980 --> 00:45:15,600
المنطقة اللي احنا توكننا فيها

502
00:45:36,040 --> 00:45:39,860
أنا برجع بصحى ملف البيانات، هفتح الملف، أكيد

503
00:45:39,860 --> 00:45:46,160
example 16، مش هيك؟ أهي 16، وجهات ورا بعض، هاي

504
00:45:46,160 --> 00:45:55,820
الاختبارين اللي احنا بنحكي عنهم،

505
00:45:55,820 --> 00:45:56,880
ميادة مزارعة

506
00:46:07,850 --> 00:46:16,870
بروح analyze وهي non-parametric وهي

507
00:46:16,870 --> 00:46:25,070
non-parametric وهي legacy لحظة

508
00:46:25,070 --> 00:46:28,750
القائمة هذه اليوم احنا هنخلصها كلها اللي هو من

509
00:46:28,750 --> 00:46:38,530
هدولة خلصت واحدة منهم في عندها في two مظبوط في two

510
00:46:38,530 --> 00:46:43,770
independent وفي two related هختار two related زي

511
00:46:43,770 --> 00:46:53,230
ما اتكلم على two related samples two

512
00:46:53,230 --> 00:47:02,170
related samples هذه

513
00:47:02,170 --> 00:47:07,370
اختبارات موجودة ممكن أدخل من الأول من التاني براحتك

514
00:47:08,350 --> 00:47:12,290
قبلي الأول بعد الأول مش مشكلة الفرق هتشوفيه بعد

515
00:47:12,290 --> 00:47:20,470
شوية هي دخلت الأول وهي دخلت التاني الإشهار

516
00:47:20,470 --> 00:47:26,510
الاختبار تختلف مين بيعطيكي في الأول في الترتيب و

517
00:47:26,510 --> 00:47:29,970
بس خلاص

518
00:47:29,970 --> 00:47:34,750
احنا متعودين دائماً لما بنقل متغير من قائمة

519
00:47:34,750 --> 00:47:39,750
المتغيرات للقائمة العمل هنا المثال اللي بنقله غالباً

520
00:47:39,750 --> 00:47:44,930
بنشال يعني بيختفي من هنا وظبط لكن ما زال موجودين

521
00:47:44,930 --> 00:47:51,370
الأثنين في بعض الحالات نفترض أنا عندي واحد واثنين

522
00:47:51,370 --> 00:47:57,470
وثلاثة وأربعة مش اختبار اختبارين تلت اختبارات وبدأ

523
00:47:57,470 --> 00:47:59,910
أقارن كلهم مع بعض أول مع الثاني وأول مع الثالث

524
00:47:59,910 --> 00:48:04,590
والثاني مع الثالث اه بالظبط عشان يعطيني فرصة أختاره

525
00:48:04,590 --> 00:48:07,470
كمان مرة يعني معاكد لو انشاله زي هيك ما تبقوش هنا

526
00:48:07,470 --> 00:48:10,850
موجودين تقرير أن الأول معتاد مش هينفع عشان كده

527
00:48:10,850 --> 00:48:14,350
يعطيني فرصة إن لو بدأ أعمل اختبارات ثانوية متضمنة

528
00:48:14,350 --> 00:48:19,470
لاختبارين الأول والثاني لحظة عملية سهلة هي كل اللي

529
00:48:19,470 --> 00:48:26,290
عملناها في ال test type هنا هلاحظ من الآن فصاعداً

530
00:48:26,290 --> 00:48:31,080
أن في الاختبارات غير معلمية هناك أكثر من بديل لنفس

531
00:48:31,080 --> 00:48:35,140
العينتين لنفس الاختبار أكثر من بديل في اختبار

532
00:48:35,140 --> 00:48:39,160
هنأخده بعد شوية Wilcoxon والآن في اختبار اسمه

533
00:48:39,160 --> 00:48:45,460
scientist وفي اختبارات أخرى  Mann-Whitney

534
00:48:45,460 --> 00:48:48,940
هتكلم عليه بعد ما أخلص أشرح اليوم إن شاء الله

535
00:48:48,940 --> 00:48:53,780
فبالتالي أنا عندي عدة اختبارات أنا بالمرة عشان

536
00:48:53,780 --> 00:48:57,420
بشرح الاثنين مع بعض هشرح الإشارة وبعد شوية هشرح

537
00:48:57,420 --> 00:49:02,920
Wilcoxon هي المنطقة اللي هشتري عليها ممكن أعلم على 

538
00:49:02,920 --> 00:49:06,380
ال sign وأشيل والكوكسون بس مجرد تجربة لكن ممكن

539
00:49:06,380 --> 00:49:10,880
أختار الاثنين وهنعرف مين الأفضل بعد شوية وهي

540
00:49:10,880 --> 00:49:14,240
options نفس القصة اللي فاتت في عند حساب وصفة و

541
00:49:14,240 --> 00:49:24,740
continue نقرأ

542
00:49:24,740 --> 00:49:25,940
نتائجك واحدة واحدة

543
00:49:34,170 --> 00:49:38,410
لحظة جدول الأول أعطاني حساب ووصف لاختبار الأول

544
00:49:38,410 --> 00:49:42,610
أنا اخترته في الأول وبعدها اختبار الثاني عددهم

545
00:49:42,610 --> 00:49:46,110
تسعة تسعة أعطاني أوصالات حسابية انحلوها في معياري

546
00:49:46,110 --> 00:49:52,750
و أصغر وأكبر قيمة ايش

547
00:49:52,750 --> 00:49:53,470
مش موجود؟

548
00:50:02,890 --> 00:50:06,810
مش هيلزمك أنا حاطط مجرد أن الباحث اللي بيشتغل في

549
00:50:06,810 --> 00:50:10,410
عندك بعض الخيارات تختاريها أنت لمستنية مش موجود

550
00:50:10,410 --> 00:50:14,510
ايش اللي مش موجود؟ طيب أنا نفسي لازم أعمل

551
00:50:14,510 --> 00:50:20,650
scientist تلاحظي في عندي جدول جديد

552
00:50:20,650 --> 00:50:25,050
لأن بنتعود ما فيش هدري اختارة تعتمد على الأبسط

553
00:50:25,050 --> 00:50:29,230
الحسابية مش هتجد هنا حاجز مبسط حسابي كل ما موجود في

554
00:50:29,230 --> 00:50:32,950
ال frequenciesاختبار واحد نقص اختبار اثنين أنا

555
00:50:32,950 --> 00:50:36,230
طلبت منه أعمل هيك واحد نقص اثنين أنت جريش اليمين

556
00:50:36,230 --> 00:50:40,790
اجري هيك واحد نقص اثنين على الطبع أن ال negative

557
00:50:40,790 --> 00:50:49,290
differences يعني اختلافات سالبة خليني أكبرها شوية

558
00:50:49,290 --> 00:50:55,390
لحظة

559
00:50:55,390 --> 00:51:00,530
هنا مكتوب حرف أ أو الإيه معناها الاختبار الأول أكبر

560
00:51:00,530 --> 00:51:07,230
من الثاني واحد أكبر من الاثنين يعني

561
00:51:07,230 --> 00:51:14,410
عدد الاختبارات عدد الحالات اللي فيها الاختبار الأول

562
00:51:14,410 --> 00:51:18,150
أكبر من الاختبار الثاني سمّاها negative differences

563
00:51:18,150 --> 00:51:23,170
حالة واحدة يعني اختبار اثنين نقص اختبار واحد بيطلع

564
00:51:23,170 --> 00:51:30,690
negative مع كده ايش الاختبار الأول درجته أعلى إذا

565
00:51:30,690 --> 00:51:36,110
الاختبار الأول أعلى من الاختبار الثاني كم مرة حدث؟

566
00:51:36,110 --> 00:51:41,070
مرة واحدة هذا ال negative .. ال negative

567
00:51:41,070 --> 00:51:46,670
difference ال positive لما .. لحظة الثمان حالات

568
00:51:46,670 --> 00:51:53,470
مظبوط ثمان حالات ثمان positive و P ايش معناها؟ الأول

569
00:51:53,470 --> 00:52:00,460
أقل من الثاني مظبوط؟ معناها الأول أقل من الثاني

570
00:52:00,460 --> 00:52:06,740
أكثر مرة ثمان حالات طب ايش معناه ties؟ ties هذه

571
00:52:06,740 --> 00:52:13,320
معناها يساوي إذا ties معناها تساوي معناها الأول

572
00:52:13,320 --> 00:52:18,420
بيساوي الثاني إذا لحظة لطر سي هنا و سي معناها

573
00:52:18,420 --> 00:52:23,940
الأول بيساوي الثاني حالة واحدة وهي ثلاث حالات

574
00:52:26,660 --> 00:52:32,100
هذا مؤشر قوي جداً لأن الاختبار الثاني أفضل مظبوط

575
00:52:32,100 --> 00:52:38,400
لأن هناك 8 حالات فيها الاختبار الثاني أفضل طيب

576
00:52:38,400 --> 00:52:44,480
نمشي على الاختبار هكذا أعطاني ال P value أو القيمة

577
00:52:44,480 --> 00:52:51,300
الاحتمالية بتساوي 039 هذا

578
00:52:51,300 --> 00:52:52,200
القيمة الاحتمالية

579
00:52:59,740 --> 00:53:01,920
هي كل اللي موجود في ال output خليني أطلع ثاني على

580
00:53:01,920 --> 00:53:13,100
البيانات وهي ال data اللي عندي الخط

581
00:53:13,100 --> 00:53:19,940
واضح ولا أكبر شوية ايه 16 واضح هيك؟ شوفين الحالات

582
00:53:19,940 --> 00:53:23,240
اللي أكبر الواحد أكبر من الثاني الأول أكبر من

583
00:53:23,240 --> 00:53:27,240
الثاني 19

584
00:53:27,240 --> 00:53:29,500
18 هذه الحالة الوحيدة

585
00:53:33,050 --> 00:53:38,050
وباقي الحالات الاختبار الثاني أعلى هو عدّهم عدد بس

586
00:53:38,050 --> 00:53:45,510
من الأكبر لكن ما اهتمش أكثر بكثير ولا أكثر بقليل حتى

587
00:53:45,510 --> 00:53:48,530
القيمة الواحدة هنا اعتبرها أكبر يعني تساوت هذه

588
00:53:48,530 --> 00:53:53,670
القيمة مع واحدة زي خمسة وإحدى عشر لصالح الثاني هو

589
00:53:53,670 --> 00:53:57,910
قدها واحد واحد وهذا عيب اختبار الإشارة أنه بيهتم

590
00:53:57,910 --> 00:54:01,930
بالإشارة بس وكده يسمونه إشارة موجب سالب negative

591
00:54:01,930 --> 00:54:05,370
أو positive في الفرق مع كده السؤال اختلاف بين

592
00:54:05,370 --> 00:54:11,670
قمتين تخيلي معايا لو أنا جبت في امتحان البعدي

593
00:54:11,670 --> 00:54:21,050
عشرة وكنت جايب في القبلي واحد الفرق كده بينهم تسعة

594
00:54:21,050 --> 00:54:24,690
اثنين نقص واحد دائماً أخدي بعدي دائماً اتعودي بعدي

595
00:54:24,690 --> 00:54:29,350
نقص قبلي الأفضل أنا فاهم دائماً أن يكون مثلاً البعد

596
00:54:29,350 --> 00:54:33,490
درجات أحسن عايزة positive تطلع فاخد بعد نقص قبله

597
00:54:33,490 --> 00:54:36,970
بعد نقص قبله أنا جاب عشرة في البعدي من العشرة اللي

598
00:54:36,970 --> 00:54:41,030
جاب في الأول واحد طلع plus هو بالنسبة لل review

599
00:54:41,030 --> 00:54:44,130
اللي بالنسبة للاسمي الأساس في اختبار الإشارة

600
00:54:44,130 --> 00:54:49,610
بيعتبرها plus طيب لو أنا جبت تسعة في الأول وجبت

601
00:54:49,610 --> 00:54:56,380
عشرة هنا مرضو plus يعني سواء كان الفرق تسعة ولا

602
00:54:56,380 --> 00:54:59,700
الفرق واحد هي نفس الشيء هتكون في نفس المجموعة ودعي

603
00:54:59,700 --> 00:55:05,640
باختبار الإشارة مع كده بدنا اختبار بيهتم بالفروق

604
00:55:05,640 --> 00:55:10,300
اللي هو الاختبار اللي هنحكيه مع بعض إن شاء الله

605
00:55:10,300 --> 00:55:15,740
خلاص

606
00:55:15,740 --> 00:55:17,260
لأ هنأخذ الاختبار الثاني

607
00:55:27,800 --> 00:55:30,600
إذا في هذه المثالة زي ما حكينا الـ SIG بتساوي 039

608
00:55:30,600 --> 00:55:42,580
نستنتج فيه فروق لصالح الاختبار الثاني وهذا

609
00:55:42,580 --> 00:55:46,640
أول اختبار واخدنا له حالتين عينة واحدة وعينتين

610
00:55:46,640 --> 00:55:47,920
مرتبطتين

611
00:55:55,140 --> 00:56:00,460
هو .. لأ لأ هي مش هيك لما عملت الاختبارات اللي

612
00:56:00,460 --> 00:56:04,280
شارلنا عمل في الأول وكان يحط نتائج بيد الشكل اجى

613
00:56:04,280 --> 00:56:08,520
عالم بعده طّور الاختبار وانتضمن فيها الفروقات أن

614
00:56:08,520 --> 00:56:13,740
تدخل في العملية الحسابية صحيح

615
00:56:13,740 --> 00:56:18,180
كنت أكيد لكن الواحد لازم يعرض الأول ويعرض ال

616
00:56:18,180 --> 00:56:22,080
tennis أقدر أعرف شو الفرق بالاثنين الاختبار الثاني

617
00:56:22,080 --> 00:56:23,560
اسم اختبار Wilcoxon

618
00:56:26,220 --> 00:56:30,180
اللي شفناها خلال نتاج ال .. خلال قائمة بتاعة ال

619
00:56:30,180 --> 00:56:36,160
SPSS اختبار Wilcoxon إشارات رتب الأزواج المتقابلة

620
00:56:36,160 --> 00:56:39,840
اسم الاختبار زي هي Wilcoxon Ranked Sign Rank Test

621
00:56:39,840 --> 00:56:44,880
زي ما ذكرت من الصعوبات التي واجهها اختبار الإشارة

622
00:56:44,880 --> 00:56:51,220
أنه يعطي نفس الإشارة لفرق يبلغ عشرة نفترض بين

623
00:56:51,220 --> 00:56:54,860
زوجين، يعني واحد جاب عشرة و جاب صفر يعني كان ..

624
00:56:54,860 --> 00:57:00,620
يعني كان صفر وجاب عشرة أو لفرق يبلغ واحد، ستة و

625
00:57:00,620 --> 00:57:03,500
خمسة يعني جاب ستة في الثاني وخمسة في الأول 

626
00:57:03,500 --> 00:57:08,040
الأتنين موجب، مظبوط؟ يعني أنا جيبت صفر في الامتحان

627
00:57:08,040 --> 00:57:13,120
الأول وجيبت عشرة هنا، فرق موجب كون جيبت خمسة وجيبت 

628
00:57:13,120 --> 00:57:16,620
الستة، برضه الفرق موجب يعني سواء الفرق عشرة أو

629
00:57:16,620 --> 00:57:22,250
الفرق واحد تضمن في نفس المجموعة لأن كل منهم يأخذ

630
00:57:22,250 --> 00:57:25,130
نفس الشّارموحة أو سالب حسب أحكي الأول ناقص الثاني

631
00:57:25,130 --> 00:57:30,590
أو الثاني ناقص الأول يحاول اختبار Wilcoxon تفادي

632
00:57:30,590 --> 00:57:34,430
هذه المشكلة بتضمين حجم الفرق بين أزواج الدرجات

633
00:57:34,430 --> 00:57:38,910
وهذا اللي احنا هنشوف إن شاء الله من خلال نتائج

634
00:57:38,910 --> 00:57:46,690
التابعة للـ SPSS من الانفصال ده هنحسب حجم التأثير لهذه

635
00:57:46,690 --> 00:57:51,620
الاختبارات، أبدا أسيب لك المجال تحسب حجم التأثير في

636
00:57:51,620 --> 00:57:55,380
حالة اختبار الإشارة دور عليها في كتاب الدكتور عزوز

637
00:57:55,380 --> 00:57:59,600
عن حجم التأثير إن شاء الله يكون موجود مكان عشان

638
00:57:59,600 --> 00:58:06,040
أبقى أعطيك إياه المرة الجاية، حساب 

639
00:58:06,040 --> 00:58:10,920
حجم التأثير هناخده بعد ما يطلع الفرقات، تعود دائما

640
00:58:10,920 --> 00:58:15,680
أي اختبار أي اختبار تطلع له فرقات ذات دلالة

641
00:58:15,680 --> 00:58:20,680
إحصائية اعمل له حجم التأثير لكن إذا كانت الفروقات من

642
00:58:20,680 --> 00:58:28,500
الأصل غير ذات دلالة إحصائية ما بلزمش أجيب حجم التأثير خلاص

643
00:58:28,500 --> 00:58:37,720
لكن 

644
00:58:37,720 --> 00:58:41,720
كيف بنحسب حجم التأثير أخلي شوية بس وبرجع له بعد إن

645
00:58:41,720 --> 00:58:46,410
شاء الله، أجرحت الباحثين اختبارًا قبليًا ثم بعديًا

646
00:58:46,410 --> 00:58:51,290
للتعرف على أثر برنامج لتربية التفكير الرياضي لدى

647
00:58:51,290 --> 00:58:56,810
مجموعة من 15 طالب وطالبة من طلبة كلية التربية

648
00:58:56,810 --> 00:58:59,690
التخصص الرياضية، نتاج الاختبار القبلي والبعدي هي

649
00:58:59,690 --> 00:59:05,080
موضحة هذه في اندي قبلي وفي بعدي وعايز أقارن ما بين

650
00:59:05,080 --> 00:59:09,160
دلالات الطلاب في الاختبارين القبلي والبعدي

651
00:59:09,160 --> 00:59:12,620
المطلوب اختبار ما إذا كانت هناك فروق ذات دلالة

652
00:59:12,620 --> 00:59:17,200
إحصائية عن مستوى 5% في التفكير الرياضي لدى الطلبة

653
00:59:17,200 --> 00:59:19,520
بعد برنامج المستخدم

654
00:59:23,070 --> 00:59:26,290
بنفس الطريقة اللي استخدمناها تو، Analyze

655
00:59:26,290 --> 00:59:28,550
Nonparametric Tests >  Related Samples

656
00:59:28,550 --> 00:59:33,370
حيزة نفس المربع الحواري، مش ده عملها، نفس

657
00:59:33,370 --> 00:59:38,410
الفكرة بتختلف إن هذول اختبارات جات ورا بعض، تحت

658
00:59:38,410 --> 00:59:44,070
بعض وجنب بعض، مش هتفرق كتير، بدخل القبلي والبعدي

659
00:59:44,070 --> 00:59:47,290
ومتجرجش كتير من الأول ومن الثاني، هتبين الـ

660
00:59:47,290 --> 00:59:52,240
النتائج، وبعدين بختار اختبار Wilcoxon وهي نتائج

661
00:59:52,240 --> 01:00:10,380
الاختبار نركز على النتائج هي

662
01:00:10,380 --> 01:00:16,180
قبلي ناقص بعد أو بعد ناقص قبلي، Negative Ranks، لحظة أنا 

663
01:00:16,180 --> 01:00:21,910
بتكلم عن الـ Ranks، هعملهم ترتيب، طلع الرتب واتكلم

664
01:00:21,910 --> 01:00:26,390
على الرتب السالبة هو

665
01:00:26,390 --> 01:00:30,090
أخذ

666
01:00:30,090 --> 01:00:38,210
البرنامج بعد .. بعد ناقص قبلي، بنقراه هيك، بعد ناقص

667
01:00:38,210 --> 01:00:42,690
قبلي لو نسيت ونسيتش البرنامج عمل خد أول سطر و

668
01:00:42,690 --> 01:00:46,040
بنعليه أو حكمان Negative Difference هي كام واحدة

669
01:00:46,040 --> 01:00:50,380
اتنتين وعليها حرف أيه وأيه، مش مكتوب تحتها قبلي

670
01:00:50,380 --> 01:00:57,340
أكبر لما بحكي قبلي أكبر من بعدي، قبلي أكبر من بعدي

671
01:00:57,340 --> 01:01:07,320
سالب لما بحكي قبلي أكبر من بعدي، مش معناه وطلع

672
01:01:07,320 --> 01:01:11,960
سالب، معناه كان عندي بعد ناقص قبلي ولا قبلي ناقص بعدي

673
01:01:13,990 --> 01:01:19,390
مظبوط؟ أنا بحكي القبلي هي الطريقة السالبة، مظبوط؟

674
01:01:19,390 --> 01:01:26,570
هو ترجمة ملكية، هو ماخذ القبلي، قبلي أكبر، هي

675
01:01:26,570 --> 01:01:32,030
علامة أكبر من البعدي، واضح،

676
01:01:32,030 --> 01:01:36,410
القبلي أكبر من البعدي، أنا بقراها قراءة قبلي

677
01:01:36,410 --> 01:01:40,030
أكبر، أنا كتبت عيش بعد ناقص قبلي، فإذا كان القبلي

678
01:01:40,030 --> 01:01:46,090
أكبر، أكيد الشّارمة سالبة، خلاص؟ هذول الـ Mean

679
01:01:46,090 --> 01:01:50,490
Rank اللي هم ثمانية، بتواصل، رتبهم ثمانية، والـ Sum

680
01:01:50,490 --> 01:01:57,530
للـ Rank، مجموعة الرتب السالبة، مجمعهم 16

681
01:01:57,530 --> 01:02:01,010
الرتب

682
01:02:01,010 --> 01:02:06,690
الموجبة بقى، لحظة، الرتب الموجبة Positive Rank عددهم

683
01:02:06,690 --> 01:02:13,950
13، إذا هنا عددهم اثنين، عدد عددهم 13 هنا، مجمعهم أو 

684
01:02:13,950 --> 01:02:20,550
مجموع الرتب السالبة 104، لحظة، Positive البعد أكبر

685
01:02:20,550 --> 01:02:26,190
لحظة، البعد أكبر يعني موجب، مجموع الرتب الموجب 104

686
01:02:26,190 --> 01:02:33,770
مجموع الرتب السالبة 16، لحظة، مرة هذه ما أعطانيش عددهم

687
01:02:33,770 --> 01:02:38,110
بس زي الحالة الأولى، أعطاني متوسط الرتب، يعني دخل في

688
01:02:38,110 --> 01:02:43,730
الاعتبار الفرق ما بينهم، الفرق الكبير غير الصغير، و

689
01:02:43,730 --> 01:02:49,450
أعطاني قيمة الاختبار زي لأن 

690
01:02:49,450 --> 01:02:53,610
هذه القيمة دائما البرنامج اللي مصمم يعطيها سالب

691
01:02:53,610 --> 01:02:58,950
حتى لو أنت عكستيهم، يعني تنظريش للإشارة في حالة

692
01:02:58,950 --> 01:03:03,710
اختبار ويلكوكسون خلاص، يعني لأن بعد شوية أحكسه هحط

693
01:03:03,710 --> 01:03:04,670
بعد ناقص قبلي

694
01:03:08,470 --> 01:03:14,490
القيمة Z هتظل سالبة كما هي، فأنا مش هعرف الفرق

695
01:03:14,490 --> 01:03:19,310
لصالح مين من خلال الـ Z، هعرفه من هنا من خلال الـ

696
01:03:19,310 --> 01:03:22,610
Negative والـ Positive، يعني نطلع على الـ Sig إيش

697
01:03:22,610 --> 01:03:29,650
ساوت 0.01، مع كده في فرق بين درجات الطلبة في

698
01:03:29,650 --> 01:03:33,490
الاختبار القبلي والبعدي بعد استخدام البرنامج

699
01:03:37,580 --> 01:03:41,560
واطلع طب الفروقات لصالح مين؟ العملية في ممتاز

700
01:03:41,560 --> 01:03:45,700
سهولة أطلع على مجموعة الرتب، طب المتوسطات واحدة مش

701
01:03:45,700 --> 01:03:49,580
هتعطيني معنى، لو طلعت على مجموعة الرتب، واضح المجموع

702
01:03:49,580 --> 01:03:54,600
اللي هنا ما له أكبر في أي حالة، بمشي هيك في الحالة

703
01:03:54,600 --> 01:03:59,040
اللي معيش الـ Positive والـ Positive عليها حرف بيه

704
01:03:59,040 --> 01:04:05,580
مظبوط، والـ بيه معناه هيش البعد أكبر، إذا أعرف البعد

705
01:04:05,580 --> 01:04:09,030
أكبر ولا عملية سهلة، لحظة ما اعتمدتش على الوسائط

706
01:04:09,030 --> 01:04:13,550
الحسابية اعتمدت على مجموع الرتب، فكل هذه الاختبارات

707
01:04:13,550 --> 01:04:18,230
تعتمد على الرتب، عشان كده قوتها قليلة، بس مش معاها

708
01:04:18,230 --> 01:04:22,450
كده، مستخدمهاش لأ، مستخدمها في حالة عدم تحقيق الشروط

709
01:04:22,450 --> 01:04:27,350
اللازمة، توافرها، إذا مرة ثانية، الخطوة الأولى بتطلع

710
01:04:27,350 --> 01:04:31,850
على الـ Sign مباشرة، زي 1، 2، فيه فروقات، لصالح مين؟

711
01:04:31,850 --> 01:04:36,710
بتطلع مين المجموعة الأكبر، كمتوسط حسابي أو كمجموعة

712
01:04:36,710 --> 01:04:41,410
رتب، طلع مجموعة رتب 104، واضح أنها أكبر، خلاص؟ إذا

713
01:04:41,410 --> 01:04:44,510
فيه فرق، لصالح المجموعة في الاختبار اللي بعدها

714
01:04:44,510 --> 01:04:49,470
طبعًا الكلام موجود بالتفصيل اللي أنا كتبته تحت اللي

715
01:04:49,470 --> 01:04:52,390
أنا بدي أحسب حجم التأثير

716
01:04:55,410 --> 01:04:58,710
حكينا الـ Sig equals zero، واحد، اثنين، هنا حجم

717
01:04:58,710 --> 01:05:03,070
التأثير، كل اختبار غير معلّمي له حجم تأثير خاص به

718
01:05:03,070 --> 01:05:08,890
شوف هذه الاختبارات، من الرغم أنه احنا نتهاون إن هذه

719
01:05:08,890 --> 01:05:12,550
اختبارات سهلة وضعيفة ومشابهة، إلا أن استخدامها في

720
01:05:12,550 --> 01:05:18,290
غاية الأهمية في حالة عدم توافر الشروط، وكل واحدة

721
01:05:18,290 --> 01:05:25,240
منها لها اختبار خاص بها ولها حجم تأثير خاص بها، هنا

722
01:05:25,240 --> 01:05:32,300
حجم التأثير في حالة العينات

723
01:05:32,300 --> 01:05:39,260
المرتبطة كالهتين نعطي رمز R بيساوي 4.4، كفة

724
01:05:39,260 --> 01:05:45,920
ثابت في T Plus، التي

725
01:05:45,920 --> 01:05:54,960
الموجب، للبعد أكبر من القبلي، على N في N، زي واحد، و N

726
01:05:54,960 --> 01:06:00,820
عبارة عن إيش؟ عدد الأزواج، هما كانوا 15، فالـ N

727
01:06:00,820 --> 01:06:04,600
بساوي 15، مش 30، هي نفس العينة 15 وبعدها اختلق قرار ثاني 15، فهي 15، الـ T

728
01:06:04,600 --> 01:06:09,780
زائد هي عبارة عن مجموعة الرتب دي، الاشتراكات

729
01:06:09,780 --> 01:06:14,420
الموجبة، بما بحكي بعد ناقص قبل بيكون موجبة، و

730
01:06:14,420 --> 01:06:20,040
الـ N عدد الأزواج

731
01:06:20,040 --> 01:06:21,460
الـ N عدد الأزواج

732
01:06:24,640 --> 01:06:29,320
المُحَقّ تبعنا كان التالي، لغاية 4 من 10

733
01:06:29,320 --> 01:06:35,320
ما يوصلهاش يعتبر ضعيف، بعدين المُحَقّ التالي لغاية 7

734
01:06:35,320 --> 01:06:42,980
من 10، وفيه 9 من 10، هنا متوسط كبير وأكثر من

735
01:06:42,980 --> 01:06:47,480
9 بيكون كبير جدًا، إذا

736
01:06:47,480 --> 01:06:48,980
المُحَقّ 4، 7، 9

737
01:06:52,840 --> 01:06:57,840
أنا في الامتحان عادة بأعطي القانون تبع حجم

738
01:06:57,840 --> 01:07:01,380
التأثير وبأعطي لك المُحَقّ نفسه، ما فيش داعي تحفظهم، لكن

739
01:07:01,380 --> 01:07:08,620
واحد متعود بيحفظ، المطلوب،

740
01:07:08,620 --> 01:07:13,140
هنا متوقع يكون فيه حجم تأثير، ليش؟ لأنه اللي بيطلع

741
01:07:13,140 --> 01:07:16,940
معنوي، فبالتالي أتوقع هيك

742
01:07:19,750 --> 01:07:23,650
نسينا ناقص 1، أنا سبتها لأنها مهمة جدًا، الجواب

743
01:07:23,650 --> 01:07:29,310
هذا كله هو اللي بنطرح منه الواحد، ما أجيش أنا أخبط أحط

744
01:07:29,310 --> 01:07:33,750
ناقص 1 في الـ Bus تمامًا، فأنا كتبتها في الأول

745
01:07:33,750 --> 01:07:37,070
لحالة وبعدها عملت سالب 1 لها، يعني بجمع .. بعمل

746
01:07:37,070 --> 01:07:39,390
.. بحسب المقدار الأول وبعدها بنطرح منه الواحد

747
01:07:39,390 --> 01:07:42,430
فالآن

748
01:07:42,430 --> 01:07:48,410
لو بدي أحسب هي 4، مجموع رتب 104 على إن كانت 15

749
01:07:50,000 --> 01:07:55,200
ضرب 15 .. بحسب هذول؟ وبعدين ناقص 1، فالجواب 7.3 من

750
01:07:55,200 --> 01:08:03,740
100، واضح الـ 7.3 موجود هنا، لذا في حجم تأثير كبير مع 

751
01:08:03,740 --> 01:08:06,760
كده البرنامج اللي مستخدم كان له أثر كبير في تحسين

752
01:08:06,760 --> 01:08:10,220
مستوى أداء الطلاب في التفكير الرياضي

753
01:08:28,930 --> 01:08:37,330
ركزي معايا شوية بس خليني أروح على نفس المثال 16 زي

754
01:08:37,330 --> 01:08:42,770
ما حكينا هي non-parametric Legacy و هي two related

755
01:08:42,770 --> 01:08:50,510
samples بدي 

756
01:08:50,510 --> 01:08:54,410
أعكسهم بدي 

757
01:08:54,410 --> 01:09:01,180
أعكسهم أحط الأول هاتنين و هي واحد why اختبار wilcoxon

758
01:09:01,180 --> 01:09:19,100
إذا هي الأخيرة بس الأول كده

759
01:09:19,100 --> 01:09:21,260
toxin 

760
01:09:41,120 --> 01:09:50,420
إذا اناليز الـ legacy هاي two related samples و

761
01:09:50,420 --> 01:09:57,260
هاي الاختبارين لحظة

762
01:09:57,260 --> 01:10:04,520
الإشارة ما زالت سالبة و لحظة ال negative rank لم

763
01:10:04,520 --> 01:10:11,150
أجد عددهم ثمانية و المجموع اختلف من الوضع

764
01:10:11,150 --> 01:10:15,630
negative مش معناه أو واحدة إيه، معناه التاني أكبر،

765
01:10:15,630 --> 01:10:22,610
مظبوط؟ التاني أكبر، اثنين أكبر من واحد، ثمان حالات

766
01:10:22,610 --> 01:10:26,470
ومجموعة الرتب جدياش أربعة وأربعين ال positive حالة

767
01:10:26,470 --> 01:10:28,890
واحدة اللي هي بيكون فيها إيش ال positive الأكبر هو

768
01:10:28,890 --> 01:10:36,700
الأول أكبر، لاحظ ازاي ما زالت negative الـ P value

769
01:10:36,700 --> 01:10:44,280
01 ما زلنا نعرف الفرضية الصفرية طب لصالح مين؟ لحظة

770
01:10:44,280 --> 01:10:51,640
هذه أكبر مظبوط كمجموع رتب أو كمتوسط أكبر أكبر لـ ال

771
01:10:51,640 --> 01:10:56,460
negative بس ال negative مش معناه أباضح التاني أكبر

772
01:10:56,460 --> 01:11:00,960
و التاني طلعت نفس القرار خلاص أنت تعودي دائماً تحطي

773
01:11:00,960 --> 01:11:03,480
أول نقص اثنين البرامج اللي عملك هي اثنين نقص واحد

774
01:11:03,480 --> 01:11:07,500
يعني دخلي الأول ثم الثاني البرامج الصحيحة يعطيك

775
01:11:07,500 --> 01:11:12,140
بعدي نقص قبلي تعودي دائماً تعملي عشان أنت تعود صح

776
01:11:12,140 --> 01:11:19,000
بعدي يعني في الأساس في أساس دخلي كيف أو واحد

777
01:11:19,000 --> 01:11:24,900
يتبعوا اثنين البرامج كيف هيشتغل اثنين نقص واحد إذا

778
01:11:24,900 --> 01:11:29,250
أنا بدخل أول بعدين اثنين البرامج هيشتغل اثنين نقص

779
01:11:29,250 --> 01:11:33,770
واحد إذا مرة ثانية راح زيق أنا مرة الأخيرة هي non

780
01:11:33,770 --> 01:11:39,910
-parametric اللي جاسيق وهي two related بدعم ال

781
01:11:39,910 --> 01:11:46,950
reset و هدخل الأول ثم الثاني وهي okay

782
01:11:57,650 --> 01:12:00,470
إذا برنامج sum هي واحد ناقص اثنين إذا دخلت واحد

783
01:12:00,470 --> 01:12:06,890
ناقص اثنين هذا درجة دي اثنين وعشرين إذا مرة ثانية

784
01:12:06,890 --> 01:12:14,270
هي analyze nonparametric legacy منزل تحت two

785
01:12:14,270 --> 01:12:19,270
related samples لو سحبت هدول ثانية هي حطت اثنين

786
01:12:19,270 --> 01:12:25,330
ناقص واحد وهذه okay

787
01:12:45,190 --> 01:12:49,270
الترتيب في الآخر النتيجة ما تتغيرش إيه اثنين نقص

788
01:12:49,270 --> 01:12:54,090
واحد بحط لك تحت واحد نقص اثنين نعكسهم ونشوف

789
01:12:54,090 --> 01:13:02,210
النتيجة مع بعض هاي الاختبارين why wilcoxon some

790
01:13:02,210 --> 01:13:08,790
يبدو المثال اللي عندي اه

791
01:13:08,790 --> 01:13:11,270
بقول في المثال اللي عندي مختلف عن المثال اللي إنها

792
01:13:11,270 --> 01:13:14,800
عشان كده اختلفي يعني هدول مش زي بعض عشان كده

793
01:13:14,800 --> 01:13:18,200
الاختلاف مش نفس المثال، المثال كده مش مكتوب عليه

794
01:13:18,200 --> 01:13:30,300
السبعتاش؟ السبعتاش أه؟ أو بعد نقص، خليه لإنه

795
01:13:30,300 --> 01:13:33,480
بتوطي نفس النتيجة فبالتالي فيه شيء مش صح

796
01:13:41,540 --> 01:13:45,540
زي اللي اختبرت بقى بعد نقص قبلي هي analyze non

797
01:13:45,540 --> 01:13:53,500
-parametric و هي two related إلا إن هي قبلي و هي

798
01:13:53,500 --> 01:14:01,060
بعدي و بدي أخد بعدي و هي قبلي و أختار بالكوكسوفون

799
01:14:01,060 --> 01:14:05,220
عشان

800
01:14:05,220 --> 01:14:09,840
اثنين عكس بس لحظة

801
01:14:09,840 --> 01:14:14,330
هذه الحل أنا دخلت الأول لإيش؟ واحد نقص اثنين،

802
01:14:14,330 --> 01:14:20,070
مظبوط؟ دخلت قبلي، بعدي، البرامج بيعملها بعد نقص

803
01:14:20,070 --> 01:14:24,470
قبلي negative rank عددهم اثنين، اشرحنا في الأول و

804
01:14:24,470 --> 01:14:28,710
ال negative معناه إيش؟ القبلي أكبر لإن زي ما حكيت

805
01:14:28,710 --> 01:14:32,110
لما بدخل واحد اثنين البرامج بيحسبه ماشي اثنين

806
01:14:32,110 --> 01:14:36,890
واحد، اثنين نقص واحد لحظة البعد والجدول حينكس بدل

807
01:14:36,890 --> 01:14:42,570
اثنين هنا صار ثلاثة عشر في ال negative وهي المجموع 104

808
01:14:42,570 --> 01:14:46,650
طب أنا باخد أنا حكيت ال T plus عبارة عن مجموع

809
01:14:46,650 --> 01:14:52,050
الرتب الموجبة اللي وين اللي هم هدول بس هنا لو أنا

810
01:14:52,050 --> 01:14:56,430
عملت العكس عملت قبلي ناقص بعدي بتاخد الرتب السالبة

811
01:14:56,430 --> 01:15:03,870
اللي هم هدول إذا نتعود إذا استخدم هذا القانون دخلي

812
01:15:03,870 --> 01:15:08,370
على البرنامج قبلي ناقص بعدي دخلي قبلي ثم بعدي هو

813
01:15:08,370 --> 01:15:13,680
يعملك بعد ناقص قبلي خلاص؟ لكن في الآخر الجواب واحد

814
01:15:13,680 --> 01:15:17,920
يعني لو أنا استخدمت هذه ولا هذه لكن ما تجيش تستخدم

815
01:15:17,920 --> 01:15:23,620
ال positive rank ال 16 هذا مش صح الصح اللي هي بعد

816
01:15:23,620 --> 01:15:28,080
ناقص قبله وإن في بعد ناقص قبله يكون بعده أكبر ال

817
01:15:28,080 --> 01:15:34,320
negative rank اللي letter a هي a قبل أكبر من بعده

818
01:15:34,320 --> 01:15:38,240
طلع 104 فبالتالي احنا كل شغلنا في المنطقة هي دي

819
01:15:38,240 --> 01:15:46,270
هنا يا إما هذه أو هذه لاحظ في الحالتين إيش موجود؟

820
01:15:46,270 --> 01:15:53,110
طلع هي في الحالة الأولى ال letter sorry أنا آسف

821
01:15:53,110 --> 01:16:01,770
يعني أنا بحكي دوري عن 104 و 104 بعد

822
01:16:01,770 --> 01:16:06,670
أكبر وفي دي برضه إيش؟ بعد أكبر إذا في الحالتين بعد

823
01:16:06,670 --> 01:16:11,450
أكبر إذا دائماً أشتغل كشغل يدوي بعد نقص قبلي على

824
01:16:11,450 --> 01:16:15,980
الأسبوع أساس دخلي في الأول قبلي بعدين بعده وخد

825
01:16:15,980 --> 01:16:20,740
الإشارات اللي جابونتي مغمضة لأن أحياناً قد يكون

826
01:16:20,740 --> 01:16:24,700
فيه أثر سلبي للبرنامج،

827
01:16:24,700 --> 01:16:28,360
مظبوط؟ لأن ممكن تكون درجات اختبار البعد أقل، نفترض

828
01:16:28,360 --> 01:16:34,650
أن هات بتصير، مثلاً بحكي ع ضغط الدم بقتل ده لما

829
01:16:34,650 --> 01:16:38,230
ينخفض أحسن يعني يكون السالب أحسن لما يصير رتب يعني

830
01:16:38,230 --> 01:16:42,450
مجموع السالب أكثر من رتب مجموع حموج يكون أفضل لما

831
01:16:42,450 --> 01:16:45,910
بحكي الزمن اللي لازم لـ .. لاكتساب مهارة معينة

832
01:16:45,910 --> 01:16:50,070
ويكون الزمن الأقل يكون أفضل خلاص؟ فده ما تدخلي على

833
01:16:50,070 --> 01:16:54,170
ال bezel ده نمش قبل ثم بعده البرنامج هيتولع حسابات

834
01:16:54,170 --> 01:16:58,790
بعد نقص قبله علم؟ هذه نقطة في غاية الأهمية على

835
01:16:58,790 --> 01:17:03,710
أساس أنه لما أختار مجموع الرتب اللي في هذا القانون

836
01:17:03,710 --> 01:17:07,430
معمولة على أساس لو بنحسب يدوي بعدي ناقص قبلي

837
01:17:07,430 --> 01:17:10,550
البرنامج بيشغلها كيف دخلوه في الأول قبلي و بعدين

838
01:17:10,550 --> 01:17:20,910
بعدي خلاص هذا كان للعينات المرتبطة ناخد break بسم

839
01:17:20,910 --> 01:17:24,390
الله الرحمن الرحيم إن شاء الله هنتكمل الاختبارات

840
01:17:24,390 --> 01:17:27,710
المعلومية أخذنا قبل ال break اختبار لإشارة لعينة

841
01:17:27,710 --> 01:17:32,720
واحدة أخذنا إشارة لعينتين مرتبطتين، أخذنا والوِلكوكسون

842
01:17:32,720 --> 01:17:36,640
في حالة وجود عينتين مرتبطتين، وحكينا والوِلكوكسون

843
01:17:36,640 --> 01:17:39,980
أفضل من استخدام اختبار الإشارة لإنه بياخد في

844
01:17:39,980 --> 01:17:45,640
الحسبان الفرق بين الأزواج المرتبة، اللي هنتقل

845
01:17:45,640 --> 01:17:50,040
لاختبار مهم في حياة العينات المستقلة، اللي بنحكي

846
01:17:50,040 --> 01:17:53,720
عليها ضابط أو تجريبية أو تجريبية واحد أو تجريبية

847
01:17:53,720 --> 01:17:58,520
اثنين على حسب الموجود طبعاً هذا برضه الاختبار

848
01:17:58,520 --> 01:18:02,760
بأستخدمه بنفس الشروط السابق توفرها في حالة

849
01:18:02,760 --> 01:18:05,860
الاختبارات غير معلمية اه كان يكون التوزيع مش طبيعي

850
01:18:05,860 --> 01:18:10,460
أو القياسات اللي أُخذت كانت قياسات غير دقيقة

851
01:18:10,460 --> 01:18:16,540
وحنعرف برضه نحسب حجم التأثير لاحقاً إن شاء الله

852
01:18:19,800 --> 01:18:25,440
المثال عنه بيحكي عراضة باحث أن يتعرف على فعالية كل

853
01:18:25,440 --> 01:18:29,200
من الطريقة التركيبية أو الطريقة التحليلية في تدريس

854
01:18:29,200 --> 01:18:33,700
الرياضيات لدى مجموعة من الأطفال الصوم قام الباحث

855
01:18:33,700 --> 01:18:39,880
يجري اختبار بعده على مجموعتين تجربيتين تجريبية

856
01:18:39,880 --> 01:18:45,420
واحدة درست بالطريقة التركيبية إذا عند المجموعة

857
01:18:45,420 --> 01:18:52,430
الأولى درست بالطريقة التركيبية والمجموعة الثانية

858
01:18:52,430 --> 01:18:58,170
بالطريقة التحليلية وهي النتائج اللي متاحة طبعاً هنا

859
01:18:58,170 --> 01:19:00,750
عينتين مستقلتين لأن مجموعة درست بطريقة ومجموعة

860
01:19:00,750 --> 01:19:03,950
درست بالطريقة المختلفة فأنت تجريبية واحد تجريبية

861
01:19:03,950 --> 01:19:08,490
اثنين بس في عندي مجموعتين مختلفتين مع كده في عندي

862
01:19:08,490 --> 01:19:12,090
عينتين مستقلتين مش بالضرورة يتساوى حجم العينتين

863
01:19:12,090 --> 01:19:16,010
تلاحظ العين الأولى حجمها واضح إنه مختلف بقلب اثنين

864
01:19:16,010 --> 01:19:19,060
عن الطريقة الثانية فبالتالي عندنا متساوي حجم

865
01:19:19,060 --> 01:19:22,760
العينات شيء عادي ممكن يكون ولكن زي ما حكينا في

866
01:19:22,760 --> 01:19:26,940
الأول جابلك في محاضرة السابقة أن الفرق مش كبير

867
01:19:26,940 --> 01:19:33,320
يعني يكون فيه تناسب بين حجمي العينتين المثال اللي

868
01:19:33,320 --> 01:19:38,520
عندنا مثال

869
01:19:38,520 --> 01:19:41,180
18 فانا هفتح لك مثال 18

870
01:19:51,650 --> 01:19:59,770
عام 2018 هذه

871
01:19:59,770 --> 01:20:04,550
الطريقة التحليلية والطريقة التركيبية وعايز أستخدم

872
01:20:04,550 --> 01:20:07,530
برنامج ال SPSS واضح أننا بداخل البيانات كلها في

873
01:20:07,530 --> 01:20:15,610
عمود واحد وبعمل متغير للطريقة وهو بحاول بميزك

874
01:20:15,610 --> 01:20:18,610
بين مجموعة الضابطة أو مجموعة الأولى والمجموعة

875
01:20:18,610 --> 01:20:20,550
الثانية بس بتحاول أغير الخط شوية 

876
01:20:28,700 --> 01:20:34,160
الآن بروح على ال Analyze زي ما استخدمنا من شوية الـ non 

877
01:20:34,160 --> 01:20:34,880
-parametric

878
01:20:44,070 --> 01:20:50,450
الآن خلصنا الـ Binomial واحد، خدنا Two Related 

879
01:20:50,450 --> 01:20:56,110
samples، الآن هناخد Two Independent Samples عينتين

880
01:20:56,110 --> 01:21:02,430
مستقلتين. 

881
01:21:02,430 --> 01:21:07,570
Test Variable اللي هو متغير الاختبار اللي هو درجة

882
01:21:07,570 --> 01:21:11,650
الطلاب اللي هو المتغير التابع، فهذا عبارة عن 

883
01:21:11,650 --> 01:21:13,330
المتغير التابع.

884
01:21:16,140 --> 01:21:19,160
الطريقة اللي أنا حاطط فيها، الطريقة التركيبية 

885
01:21:19,160 --> 01:21:23,200
والتحليلية باسمها Grouping Variable اللي هي

886
01:21:23,200 --> 01:21:27,140
المجموعات، يعطينا علامتين هيك، مين المجموعة الأولى 

887
01:21:27,140 --> 01:21:31,420
ومين المجموعة الثانية؟ أنا أنا أنا صغير ناسا مثلاً 

888
01:21:31,420 --> 01:21:35,820
فهنا باجي لو ضغطت المفتاح الأيمن على نفس المتغير

889
01:21:35,820 --> 01:21:39,900
شفت أنا حاطط المؤشر هنا، لو ضغطت على الأيمن Variable 

890
01:21:39,900 --> 01:21:43,610
Information بيعطيني معلومة إن: واحد الطريقة 

891
01:21:43,610 --> 01:21:49,770
التركيبية، اثنين الطريقة التحليلية، بس التذكير أنا 

892
01:21:49,770 --> 01:21:54,810
ممكن واحد كنت ناسي أدخله أصلاً، فباجي بحكيله Define

893
01:21:54,810 --> 01:21:59,770
Groups عرف المجموعتين، أنا بدي واحد واثنين، لو 

894
01:21:59,770 --> 01:22:02,990
عكستهم، الاختلاف زي ما شاهدنا في الأول، مين برتب في 

895
01:22:02,990 --> 01:22:08,150
الأول؟ الـ ... هنا الإشارة لها قيمة لها، بس مين برتب

896
01:22:08,150 --> 01:22:11,420
اللي كان في الأول؟ يعني الـ Mean، الـ Positive Rank و

897
01:22:11,420 --> 01:22:13,660
الـ Negative Rank زي هناك، ولا أنا هشوف إيش الفرق

898
01:22:13,660 --> 01:22:19,280
بينهم بعد شوية؟ آه بالظبط، بيعطيك الـ Mean الأول اللي

899
01:22:19,280 --> 01:22:22,220
أنت دخلتيه، الآن فيه الأول، أنا دخلت تركيبية ثم 

900
01:22:22,220 --> 01:22:24,920
تحليلية، هتلاحظ واحد اثنين، لو عكست النتائج هتلاحظ

901
01:22:24,920 --> 01:22:28,820
تحليلية بعدين تركيبية، Why continue؟ هنا بلاحظ زي ما

902
01:22:28,820 --> 01:22:34,500
حكيت في الأول في عدة اختبارات مديلة للعينتين

903
01:22:34,500 --> 01:22:38,140
المستقلتين، أشارهم ولا أكثر استخدامًا اختبار اسمه

904
01:22:38,140 --> 01:22:42,040
اختبار Mann-Whitney أوه يطلق عليه U-test لأن ده اللي

905
01:22:42,040 --> 01:22:49,160
تبعته اسمه ماخدة حرف U، بسميه U-test أيوة، إذا Mann

906
01:22:49,160 --> 01:22:52,080
-Whitney U-test، طبعًا في الخطوات الحالة لو أنت فتحت

907
01:22:52,080 --> 01:22:56,300
كتاب كيف نشتغل يدويًا الـ Mann-Whitney هيعطيك U بتساوي

908
01:22:56,300 --> 01:22:59,380
معادلة معينة بتشتغل عليها، هنا البرنامج هيحسب لك 

909
01:22:59,380 --> 01:23:06,000
الاختبار بالكامل، إذا بعلم بس على Mann-Whitney خلاص

910
01:23:06,000 --> 01:23:10,340
هاي مان ويتنى You Test، طبعًا الـ Options نفس القصة

911
01:23:10,340 --> 01:23:13,840
اللي فاتت، ما فيش اختلاف، مش هختارها لأن ما في 

912
01:23:13,840 --> 01:23:19,260
اختارناها، تهنى شوية، أنا مش مستهل الان لاحظ أي

913
01:23:19,260 --> 01:23:20,940
نتاج اللي ظهرت.

914
01:23:37,760 --> 01:23:43,420
مواضح الشاشة هيك؟ كويسة لحظة، هي الدرجات، الطريقة

915
01:23:43,420 --> 01:23:47,160
التركيبية، أنا اخترتها في الأول، عدد الحالات كان عشرة،

916
01:23:47,160 --> 01:23:53,240
متوسط الرتب لحظة، كله Ranks رتب، متوسط الرتب تسعة

917
01:23:53,240 --> 01:24:02,460
خمسة وثمانين، والمجموعة 98.5، النقطة المهمة إن

918
01:24:02,460 --> 01:24:07,290
متوسط الرتب لا يعني متوسط الدرجات الفعلي، يعني هدول

919
01:24:07,290 --> 01:24:11,130
المتوسط تسعة وخمسة وثمانين، مش معناه إن هدول عبارة

920
01:24:11,130 --> 01:24:15,030
عن متوسط دراستهم فعلي، خلينا الطلاب المتوسط الفعلي

921
01:24:15,030 --> 01:24:24,490
اللي طبعًا ما اخترتهوش، إذا

922
01:24:24,490 --> 01:24:30,170
هي مرة ثانية Analyze وهي الـ ... 

923
01:24:30,170 --> 01:24:32,930
بدي اختار في Options اختار الحصار بصفر.

924
01:24:36,680 --> 01:24:42,780
لحظة، المتوسط الرتب اللي كان 9.588 كان متوسط الرتب

925
01:24:42,780 --> 01:24:47,960
لكن المتوسط الفعلي للدرجات 6.83، هذا متوسط درجات

926
01:24:47,960 --> 01:24:53,560
طلاب المجموعة الثانية، متوسط الرتب إلى 9.06 لكن

927
01:24:53,560 --> 01:24:58,960
المتوسط الفعلي 1.44، إذا مع كده الأوساط الحسابية

928
01:24:58,960 --> 01:25:04,260
اللي هنا هذه للرتب، هذه الفعلية، لكن هذه مؤشر، مين

929
01:25:04,260 --> 01:25:07,720
متوسطه أكبر؟ فكل ما كان متوسط الرتبة أعلى مع كده

930
01:25:07,720 --> 01:25:10,840
متوسط المقابل له أكبر، يعني في الطريقة التركيبية

931
01:25:10,840 --> 01:25:12,980
متوسط الرتبة تسعة وخمسة وثمانين، الثانية تسعة و

932
01:25:12,980 --> 01:25:18,760
نصف وستة، مع كده الأولى أكبر، إذا مع كده متوسط

933
01:25:18,760 --> 01:25:26,520
الرتبة مؤشر يقابله المتوسط الأكبر أو الأقل برضه

934
01:25:26,520 --> 01:25:31,380
لسه يعني أنا مش قادر أحدد الفرق اللي بينهم هالمعنى

935
01:25:31,380 --> 01:25:31,860
ولا لأ.

936
01:25:34,610 --> 01:25:39,470
بس واضح الفروقات يعني وحسب 

937
01:25:39,470 --> 01:25:44,370
هذا طلعت Point Seven ستة خمس غير 

938
01:25:44,370 --> 01:25:47,850
ده اللي حصل ... طلع الـ ... خد الـ Exact دائمًا قيمة الـ

939
01:25:47,850 --> 01:25:54,750
... بالظبط طلعت الـ P-value أو الـ Sig Point Seven 

940
01:25:54,750 --> 01:25:59,830
ستة اثنين، معناه إن ما فيش فرق بين الطريقتين

941
01:25:59,830 --> 01:26:03,390
التركيبية والتحليلية، سواء استخدام الطريقة الأولى

942
01:26:03,390 --> 01:26:08,680
ولا الثانية، الفروقات اللي بينهم مالها بسيطة غير 

943
01:26:08,680 --> 01:26:18,700
دلوقتي، إذا

944
01:26:18,700 --> 01:26:24,080
من الجدول 3.762 بذاك لا يمكن رفض الفرضية الصفرية

945
01:26:24,080 --> 01:26:27,880
القائلة أن ما فيش فروقات بين مستوى تحصيل الطلبة بين

946
01:26:27,880 --> 01:26:32,730
الطريقتين التركيبية والتحليلية في الدرس الرياضي، الآن في

947
01:26:32,730 --> 01:26:37,290
هذا المثال لا داعي لحساب حجم الأثر لأن الفرق غير

948
01:26:37,290 --> 01:26:42,690
دال إحصائيًا، مثال

949
01:26:42,690 --> 01:26:47,910
توضيحي بس، مثال توضيحي، الآن أنا حاسب بحسب مثال مجرد 

950
01:26:47,910 --> 01:26:53,110
استخدام القانون، لكن هناخد مثال ثاني بعد شوية إن

951
01:26:53,110 --> 01:26:57,690
يكون فيه أثر واضح، هنا يعني مثلاً هذه لو أنا مثلاً في

952
01:26:57,690 --> 01:27:04,260
مثال معينة طلبت منك احسب حجم الأثر، حسبتي زي هيك 3

953
01:27:04,260 --> 01:27:09,220
.088، معناه الدلالة حتى إن وجدت تكون مالها ضعيفة

954
01:27:09,220 --> 01:27:13,600
جدًا، حتى إن وجدت فهي ضعيفة، غير ده لأ لما تحسب حجم

955
01:27:13,600 --> 01:27:16,680
الأثر تلاحظ حجم الأثر صغير جدًا، وهذا منطقي.

956
01:27:16,680 --> 01:27:21,380
الركيب ده حسب حجم الأثر اللي هو قانون، قانون حسب

957
01:27:21,380 --> 01:27:28,160
حجم الأثر، لحظة، بيختلف عن عينتين مرتبطتين، الـ R 

958
01:27:28,160 --> 01:27:36,260
بتساوي اثنين، هذا اثنين ثابت مضروب في الـ MR1 ناقص

959
01:27:36,260 --> 01:27:40,440
MR2 يا دكتور، كل اختبار يعني إيه محاجة بقطار حصري؟

960
01:27:40,440 --> 01:27:45,340
إيه القانون حصري؟ صحيح احنا

961
01:27:45,340 --> 01:27:51,140
نحفظ إن القانون هذا ليه الاختبار هذا بس، صحيح مظبوط.

962
01:27:51,140 --> 01:27:56,600
تحفظي إن هذا القانون ليه اختبار كذا فقط، أنا هعطيك

963
01:27:56,600 --> 01:28:02,180
القانون والمحاك تبعه، وهذا كلام أنا حكيته في

964
01:28:02,180 --> 01:28:10,600
الجامعة العربية، شوف

965
01:28:10,600 --> 01:28:14,980
الـ ... الهدف من المصاق، الهدف العام أنا حكيته في أول

966
01:28:14,980 --> 01:28:19,540
لقاء، ما فيش واحدة كانت من ضمن احفظ قانونين، فالهدف

967
01:28:19,540 --> 01:28:24,150
إن أنا أعرف أوظف، لحظة، في البحث التربوي، واللي أنا 

968
01:28:24,150 --> 01:28:28,390
أقوله من الأصل شرحه نظري بعدين طبقنا، لكن أنا بشرح

969
01:28:28,390 --> 01:28:35,070
فقط إحصاء استدلالي من وجهة نظر التربوية بس، ولا

970
01:28:35,070 --> 01:28:37,990
أنا ما ... أنا بشرحش إحصاء جاية، لأن بقى أنا بوظف

971
01:28:37,990 --> 01:28:41,190
لحظة، هذه اللحظة يست ... أنا كل اللي ... لما حكيت عن

972
01:28:41,190 --> 01:28:44,210
الـ Independent كل اللي عملته حكيت الشروط وضيت

973
01:28:44,210 --> 01:28:47,850
مثال وهي الحل، وعلقت عن نتاجي الطالب في التربوي، مش

974
01:28:47,850 --> 01:28:51,830
عايز أكثر من هيك، حتى لو دي وصل أي مستوى لأن هو غير

975
01:28:51,830 --> 01:28:57,120
متخصص، خلاص، أنا ما بديش أخش في كلام كثير، خليني أنا

976
01:28:57,120 --> 01:29:00,400
أبقى على جد كلامي اللي صغير اللي بحكيهم، خلاص.

977
01:29:00,400 --> 01:29:04,940
أنتم ... أنتم ... أنتم بتطلعوا تطلعوا برا النص؟ وأنا

978
01:29:04,940 --> 01:29:09,940
بتتعبوا، خليني على النص العادي، اللي أما أروحي أحد

979
01:29:09,940 --> 01:29:15,060
متوسط رتب المجموعة الأولى، أنا بفضل دائمًا أحطها

980
01:29:15,060 --> 01:29:21,320
للمجموعة اللي أنا برغب أن أبين هي فيها أثر، سواء

981
01:29:21,320 --> 01:29:24,840
إيجابي أو سلبي، يعني لو مثلاً بحكي عن طرق تدريس عايزة

982
01:29:24,840 --> 01:29:29,440
هي تكون الأولى، لو بتكلم عن مثلاً علاج معين خليها

983
01:29:29,440 --> 01:29:32,880
الأولى عشان تطلع الإشارة السالبة، المحاك اللي عندي

984
01:29:32,880 --> 01:29:36,700
هو نفس المحاك اللي فات، بس إذا ما أخذ على محاك موجب

985
01:29:36,700 --> 01:29:43,060
السالب، نفس الطريقة أنسي الإشارة، المحاك نفس المحاك لو

986
01:29:43,060 --> 01:29:47,900
طلعت إشارة سالبة، خد نفس المحاك ويعمل تجاهل للإشارة

987
01:29:47,900 --> 01:29:52,300
... للإشارة ويحكي فيه اتجاه عكسي، لو بس لكن القوة

988
01:29:52,300 --> 01:29:56,980
بنفس الطريقة، خلاص؟ يعني تأثيري كبير مثلاً لو طلعت

989
01:29:56,980 --> 01:30:02,120
... بحكي على السالب، لو طلع السالب تسعة فطبعًا الأثر

990
01:30:02,120 --> 01:30:09,260
ماله؟ كبير جدًا، خلاص؟ بنسى الإشارة تطلع القيمة

991
01:30:09,260 --> 01:30:09,720
المطلقة.

992
01:30:13,640 --> 01:30:17,680
واضح؟ ما أطلعش على القيمة، ما أطلعش على القيمة

993
01:30:17,680 --> 01:30:21,200
المطلقة إليها، أو ما أطلعش على إشارة، وهذه نفس اللي 

994
01:30:21,200 --> 01:30:25,020
فاتت 4 7 9، المحاك أقل ما 4 و10

995
01:30:25,020 --> 01:30:28,440
ضعيف، بين 4 و7 و10 متوسط، 7 و10 

996
01:30:28,440 --> 01:30:32,000
وتسعة و10 كبير، وبعدين بيصير كبير جدًا اللي هال

997
01:30:32,000 --> 01:30:36,000
لو رجعت للمثال مرة ثانية تلاحظي هذه العمود تبع الـ

998
01:30:36,000 --> 01:30:41,970
Mean Rank الأول هو الـ Mean Rank الثاني، أنا بادئ

999
01:30:41,970 --> 01:30:46,750
التركيبية وبعدين التحليلية، فهي الـ MR1 لو بدي أعوض

1000
01:30:46,750 --> 01:30:58,730
في القانون بتساوي 2 9 8 5 أعتقد 9 8 5 نقص

1001
01:30:58,730 --> 01:31:08,710
906 على مجموعة العينتين اللي هم إيش بساوي 10 زي 8 و

1002
01:31:08,710 --> 01:31:11,930
زي ما حكينا طلع حجم القطر ضعيف و هذا الشيء متوقع

1003
01:31:11,930 --> 01:31:17,330
لأنه كان ما فيش دلالة إحصائية طبعا zero تمانية

1004
01:31:17,330 --> 01:31:21,610
ثمانية و لما نحكي المحاكم يبدأ من أربعة من عشرة و

1005
01:31:21,610 --> 01:31:28,630
بعد كده أنت بعيد و بعيد يتلاقم مع الدلالة الإحصائية

1006
01:31:28,630 --> 01:31:33,350
بين سبعة و ستة بعيدة عن خمسة من مية فيتالي واضح حد

1007
01:31:33,350 --> 01:31:38,640
بعيدة واضح إذا في حجم قطر ضعيف مرة ثانية قال يعني

1008
01:31:38,640 --> 01:31:42,260
ده على حسابه ولكن لو أنا حسابته بيعطيني مؤشر إيش

1009
01:31:42,260 --> 01:31:46,420
كانت الفروق ده لا ولا لأ في سؤال في الواجب زي هيك

1010
01:31:46,420 --> 01:31:51,760
باطلبش منك تحلي كاختبار بطلب منك تحسي بحجم الآثار

1011
01:31:51,760 --> 01:31:56,080
عشان أطلع حجم الآثار لازم أعمل اختبار مش هيك بعمل

1012
01:31:56,080 --> 01:32:01,140
اختبار و أطلع حجم الآثار أنت طبعا في الدرس اللي

1013
01:32:01,140 --> 01:32:06,350
قلت ليه أنت عشان دي لعنة و بعد ما قلت لك سؤالشوف

1014
01:32:06,350 --> 01:32:10,170
الآن ال .. الاختبار تبعنا اسمه man whitney و ال

1015
01:32:10,170 --> 01:32:13,930
coxin هذا بقى آدم شخص عمل اختبارات لعينتين

1016
01:32:13,930 --> 01:32:17,770
مستقلتين و عامل لعينتين مرتبطتين عشان ما أخلطش بين

1017
01:32:17,770 --> 01:32:21,770
و ال coaxin اللي فات لعينتين مرتبطتين و اللي جاي

1018
01:32:21,770 --> 01:32:25,830
هناخد بس و ال coaxin لعينتين مرتبطتين في حالة

1019
01:32:25,830 --> 01:32:30,310
عينتين مستقلتين الأفضل منه اختبار man whitney ده

1020
01:32:30,310 --> 01:32:36,760
اللي اسمها W أنا هشتغل اختبار واحد بالكواكس و أنت

1021
01:32:36,760 --> 01:32:42,520
عينتين مرتبطتين و بس هذا ليش علاقة أيوة ال Z هدى

1022
01:32:42,520 --> 01:32:47,400
قيمة الاختبار و برضه القيمة هنا دائما موجبة اللي

1023
01:32:47,400 --> 01:32:52,740
أنا لو عكستهم هتلاحظ هي قيمة ال Z قيمة كبيرة ولا

1024
01:32:52,740 --> 01:32:59,650
صغيرة طلعت كبيرة ولا صغيرة هذه القيمة كأنسة ..

1025
01:32:59,650 --> 01:33:02,830
كأنسة الإشارة كقيمة مطلقة كبيرة ولا صغيرة؟ صغيرة

1026
01:33:02,830 --> 01:33:06,970
جدا دائما .. بذكر حكينا قبل هيك كلما كانت قيمة

1027
01:33:06,970 --> 01:33:10,830
الاختبار المطلقة كبيرة تم الرفض لحظة قيمة ما لها

1028
01:33:10,830 --> 01:33:17,130
صغيرة جدا وبالتالي القرار كان ياش .. مظبوط؟ حكينا

1029
01:33:17,130 --> 01:33:22,010
قبل هيك كلما كبرت قيمة الاختبار القيمة المطلقة

1030
01:33:22,010 --> 01:33:25,730
قاله دالة على عدم وجود .. على وجود فروقات معنوية

1031
01:33:27,920 --> 01:33:31,760
طيب إيش رأيك أنا أرجع ثاني على الاسم الأساس و أغير

1032
01:33:31,760 --> 01:33:37,480
بدل ما أخد مش

1033
01:33:37,480 --> 01:33:44,000
عددنا واحد اتنين نعمله اتنين واحد عكست

1034
01:33:44,000 --> 01:33:47,200
الاثنين يعني بدل ما أخد تركيبية ثم تحليلية أعمل

1035
01:33:47,200 --> 01:33:47,620
العكس

1036
01:34:02,360 --> 01:34:09,700
اختلف معناه إيش شوية بس خليني أمسح هذا كله هذه

1037
01:34:09,700 --> 01:34:12,160
الطرقتين عرفت المجموعة اثنين ثم واحد

1038
01:34:21,630 --> 01:34:25,530
طلع النتائج، في اختلاف بينهم؟ ما في اختلافات،

1039
01:34:25,530 --> 01:34:30,070
هتلاحظ الإشارة برضه إيش؟ ساند، فالإشارة ما تغيرتش،

1040
01:34:30,070 --> 01:34:33,130
الإشارة ثابتة، فهو الكوكسون اختبار 1 و 2، يعني

1041
01:34:33,130 --> 01:34:36,150
الإشارة ليس اللي لها معنى هنا، في الاختبارات،

1042
01:34:36,150 --> 01:34:40,290
بأعرف الفصلح مين من خلال ال main rank الموجود هنا،

1043
01:34:40,290 --> 01:34:44,410
بدي أخد مثال ثاني يكون الفروقات ده لحصائيا عشان

1044
01:34:44,410 --> 01:34:52,680
أشوف حجم التأثير نأخذ مثال بعده مثال بيحكي قامت

1045
01:34:52,680 --> 01:34:56,940
شركة بتدريب بعض عمالها على العمل على آلات جديدة

1046
01:34:56,940 --> 01:35:01,780
وردت إلى مصانع الشركة واستخدمت برنامجين للتدريب

1047
01:35:01,780 --> 01:35:07,440
البرنامج الأول إذا في عندي برنامجين للتدريب

1048
01:35:07,440 --> 01:35:12,660
البرنامج 

1049
01:35:12,660 --> 01:35:23,360
الأول محاضرات نظرية لمدة أسبوعين ومن ثم التدريب

1050
01:35:23,360 --> 01:35:31,860
العملي البرنامج

1051
01:35:31,860 --> 01:35:40,480
الثاني محاضرات نظرية يتبعها عملي في نفس اليوم و

1052
01:35:40,480 --> 01:35:47,200
لمدة أسبوعين زي حبب نشرح بالظبط، بناخد manual و

1053
01:35:47,200 --> 01:35:50,480
بنطبق عليه مباشرة، لو أنا الآن بأخد التسعة

1054
01:35:50,480 --> 01:35:53,680
اختبارات مرة واحدة، بعدين أطبق، هتكون نسيت الأول،

1055
01:35:53,680 --> 01:35:56,660
نسيت الفل نص، فهنا بيحكي مين لحظة البرنامج الأول و

1056
01:35:56,660 --> 01:36:00,260
لا الثاني، أسلوب الأول أو أسلوب الثاني، و هي

1057
01:36:00,260 --> 01:36:03,260
الدرجات، و بيحكي هل تستطيع أن تستنتج أن البرنامج

1058
01:36:03,260 --> 01:36:10,530
الثاني كان أكثر فعالية كان أكثر فعالية إيش ما تيين

1059
01:36:10,530 --> 01:36:12,990
البيانات اللي هنا؟ هذه عبارة عن الزمن اللازم

1060
01:36:12,990 --> 01:36:16,910
للمتدربين لاكتساب المهارة المطلوبة وقدرة بالإيها

1061
01:36:16,910 --> 01:36:20,450
إذا كان البرنامج الثاني أكثر كفاءة، مع كده الزمن

1062
01:36:20,450 --> 01:36:27,870
تبعه أقل المفروض خلاص؟ أن المثال 19، هاي المثال 19

1063
01:36:33,660 --> 01:36:40,300
بنفس الطريقة بحط هاي البرنامج وفيه عند الزمن

1064
01:36:40,300 --> 01:36:44,320
البرنامج هو ال group اللي وحطيناه ممكن نعمله اثنين

1065
01:36:44,320 --> 01:36:49,060
واحد أو واحد اثنين زي ما أنت عايزها يعني مش هتفرق

1066
01:36:49,060 --> 01:36:55,620
معنى مش هيك هي واحد اثنين وهي

1067
01:36:55,620 --> 01:37:00,720
الزمن وهي في options تعود دائما على الحصالة الوصفة

1068
01:37:16,120 --> 01:37:19,700
وهي طالعة النتائج الموجودة

1069
01:37:46,110 --> 01:37:52,070
لحظة هذه البرنامج الأول متوسط الزمن للرتب سبعة عشر

1070
01:37:52,070 --> 01:38:00,730
والثانية ثمانية وهذه مجموعة الرتب تلاحظ

1071
01:38:00,730 --> 01:38:05,450
الـ B value تلاحظ الـ Z دائما سالبة تغيرش شرطها

1072
01:38:09,050 --> 01:38:15,290
اثنين من الف يعني ال sector طبعا

1073
01:38:15,290 --> 01:38:21,270
رعز الـ z بتساوي قداش تلاتة سالب دائما

1074
01:38:21,270 --> 01:38:26,330
اثنين و نص يعتبر عالي حتى الاثنين كويس حتى الاثنين

1075
01:38:26,330 --> 01:38:29,490
عند دلالة معينة عند خمسة في المية كويس لكن أكثر من

1076
01:38:29,490 --> 01:38:33,650
اثنين و نص بيصير دلالة عند واحد في المية عند تلاتة

1077
01:38:33,650 --> 01:38:38,990
تقريبا زي هيك تكون دلالة قوية جدا إذا نعتبر المحق 2

1078
01:38:38,990 --> 01:38:46,910
أو أعلى إذا كانت قيمة الاختبار بحكيها Z أو T أكبر

1079
01:38:46,910 --> 01:38:50,230
من 2 بعد كده فيه دلالة إحصائية كل ما كان أكثر كل ما

1080
01:38:50,230 --> 01:38:51,930
كان أفضل كل ما كان الدلال أكثر

1081
01:38:55,480 --> 01:39:00,340
الـ Z حوالي 2.97 قيمة كبيرة مع كده الدلالة الـ P

1082
01:39:00,340 --> 01:39:03,980
value بتاعها صغيرة جدا مع كده برفض فرضية الصفرية

1083
01:39:03,980 --> 01:39:06,980
اللي بتحكي ما فيش فروقات من الزمن اللي لازم نكتسب

1084
01:39:06,980 --> 01:39:11,340
المهارة باستخدام البرنامجين طب مين الأحسن انسى

1085
01:39:11,340 --> 01:39:17,980
الإشارة بتطلع على ال mean and mean الأقل هذا أقل،

1086
01:39:17,980 --> 01:39:22,020
إذا الزمن تبعه المقابلة كده أقل، صحيح هذا مش الزمن

1087
01:39:22,020 --> 01:39:27,340
اللي لازم لاكتساب المهارة، هذا متوسط الرتب، ولكن

1088
01:39:27,340 --> 01:39:32,700
مؤشر أن الزمن تبعه أقل، فبالتالي أقل، إيه لو رجعنا

1089
01:39:32,700 --> 01:39:44,220
ثاني على ال SPSS المخرجات صحيح

1090
01:39:47,450 --> 01:39:51,710
فينا نقطة البرنامج اللي بيعطي المخرجات هنا مقت

1091
01:39:51,710 --> 01:39:54,750
الزمن و واحد و واحد تلاتين point اثنين لمين

1092
01:39:54,750 --> 01:39:59,090
للمجموعتين مع بعضهم يعني ما ميزش مين المجموعة الأولى

1093
01:39:59,090 --> 01:40:02,670
و مين المجموعة الثانية هعطيكي لان كيف تطلع الزمن

1094
01:40:02,670 --> 01:40:05,890
للمجموعتين لاحظ مرة ثانية الزمن اللي بيعطينيه

1095
01:40:05,890 --> 01:40:09,750
البرنامج اللي هي لمين للكل الخمسة و عشرين أنا عايز

1096
01:40:09,750 --> 01:40:12,150
أعرف لو بالظبط الزمن للمجموعة الأولى و الثانية

1097
01:40:12,150 --> 01:40:18,440
هعطيكي يا بس أحسب الأول حجم الأثر بعدين بوريكي يعني

1098
01:40:18,440 --> 01:40:26,340
إذا أنا بأحسب حجم التأثير أو حجم الأثر هاي

1099
01:40:26,340 --> 01:40:35,080
الـ MR1 حجمها الـ R بتساوي 2 MR1 17 ناقص

1100
01:40:35,080 --> 01:40:44,700
8 هاي القانون على N في N1 زائد N2 نقل 25

1101
01:40:50,880 --> 01:40:59,260
طلع بقى أضحى الجواب يستوي سبب العشرة دكتور

1102
01:40:59,260 --> 01:41:04,400
إيش أكي أنه بصحيح البرنامج الثاني رغم أنه تواصل

1103
01:41:04,400 --> 01:41:07,140
الترميه الأول أقل ثاني و عشرة

1104
01:41:16,090 --> 01:41:20,270
أنا ما جاوبتش، أنت عن جد؟ طب احنا من الأول بنحكي

1105
01:41:20,270 --> 01:41:27,990
كلام هذا الكلام

1106
01:41:27,990 --> 01:41:32,430
أنا حكيته خمسين مرة و حينما صارت و قعدته خمسين حسب

1107
01:41:32,430 --> 01:41:35,590
المثل مش دائما العالي هو الأحسن إذا أنا و أنت

1108
01:41:35,590 --> 01:41:38,410
دخلنا برنامج تدريبي أنا أخدت المهارة في ساعة و نص

1109
01:41:38,410 --> 01:41:41,550
و أنت أخدتها في تلات ساعات أنت أحسن من .. أنا

1110
01:41:41,550 --> 01:41:47,200
اكتسبت وأسرع منكمظبوط لو اثنين بيجروا مسابقة للجري

1111
01:41:47,200 --> 01:41:53,640
واحد اللي يصل أول بيصل بقى في أي زمان زمان أقل

1112
01:41:53,640 --> 01:41:55,780
فابتدي اللي هو اللي هيفوز و اللي هيفوز الثاني

1113
01:41:55,780 --> 01:42:03,340
مظبوط طيب لحظة اللي أنا عملته عشان أركز كويس أخدت

1114
01:42:03,340 --> 01:42:06,160
البرنامج الأول ناقص البرنامج الثاني مظبوط اللي هو

1115
01:42:06,160 --> 01:42:12,280
اللي كان سيء طلعت أشرموجة بقى معناه فيه أثر إيجابي

1116
01:42:13,040 --> 01:42:16,600
مظبوط؟ هي معناها هيك بس إيجابي يعني .. أنا بأخد ال

1117
01:42:16,600 --> 01:42:21,260
.. ال .. ال .. البرنامج الأول ناقص الثاني، مظبوط؟

1118
01:42:21,260 --> 01:42:25,400
فأنا بدأ أنسى الإشارة هنا، مجموعة أثر إيجابي و أثر

1119
01:42:25,400 --> 01:42:30,680
سلبي، يوجد تأثير للبرنامج المستخدم واللي أنا بطلع

1120
01:42:30,680 --> 01:42:34,740
على صالح مين من خلال المتوسطات اللي عندي واضح أن

1121
01:42:34,740 --> 01:42:38,880
متوسط الرتبة مؤشر لمتوسط الحسابي، اتفقنا هيك؟ هنا

1122
01:42:38,880 --> 01:42:41,760
بأحكي على زمن لازم، فبالتالي الزمن الأقل هو الأحسن

1123
01:42:43,420 --> 01:42:47,900
طب لو عكستهم، لو العكس هدول، إيش هيعطينا؟ نفس

1124
01:42:47,900 --> 01:42:51,280
الجواب، إيش أنا سالم؟ يعني ما بديش أحكي تأثير طرد و

1125
01:42:51,280 --> 01:42:54,740
تأثير عكسي، خلاص لو أنت أخدت الثاني ناقص الأول و ثم 

1126
01:42:54,740 --> 01:42:58,220
السلام بعد كده في تأثير عكسي، لأن معناها أن الزمن

1127
01:42:58,220 --> 01:43:03,520
التاني كان أقل كان متوسط، خلاص؟ بدي أعطيك مهارة 

1128
01:43:03,520 --> 01:43:08,500
كيف تحسب المتوسط للطريقة الأولى و المتوسط للطريقة 

1129
01:43:08,500 --> 01:43:13,250
الثانية، المتوسط الزمني لأن هنا اللي أعطاني إياها

1130
01:43:13,250 --> 01:43:18,950
البرنامج الـ

1131
01:43:18,950 --> 01:43:25,090
31 و 2 من 10 أعطاني إياها لمين؟ للكل، متوسط العام،

1132
01:43:25,090 --> 01:43:33,950
للإثنين مع بعض خلاص،

1133
01:43:33,950 --> 01:43:38,270
لأن أشوف كيف نعملها لكل واحد لحظة، أنت أكثر من

1134
01:43:38,270 --> 01:43:43,790
الطريقة، الطريقة اللي احنا بنفضلها في مثل هذه الحالات

1135
01:43:43,790 --> 01:43:48,930
أن كده تجسم البيانات لمجموعتين، مجموعة أولى اللي هو

1136
01:43:48,930 --> 01:43:53,330
الزمن الأول تبع طريقة محاضرات نظرية، ثم تتبع، تتبع 

1137
01:43:53,330 --> 01:43:56,270
تتبع، تتبع، تتعامل بعد أسبوعين ونظر وعملة في

1138
01:43:56,270 --> 01:43:59,610
نفس اليوم بعد كده بدي أفصل النتائج يعني يعطينا

1139
01:43:59,610 --> 01:44:03,810
نتائج خاصة بالبرنامج الأول ونتائج خاصة بالبرنامج

1140
01:44:03,810 --> 01:44:10,850
الثاني، هذه موجودة في قائمة data في عندي حاجة اسمها

1141
01:44:10,850 --> 01:44:15,670
split file data

1142
01:44:15,670 --> 01:44:24,470
و split file دا هو الفصل خلاص

1143
01:44:24,470 --> 01:44:32,150
data و split file data و split file data و split

1144
01:44:32,150 --> 01:44:36,550
file، تقسيم، فصل معناه تقسيم

1145
01:44:41,920 --> 01:44:47,600
بس أنا فاتح الملف المش مناسب، أنا ملف 19 مش هيك زي

1146
01:44:47,600 --> 01:44:55,300
مرة ثانية، data y spread بالنسبة

1147
01:44:55,300 --> 01:44:59,080
للبرنامج مصمم ما يعملش analyze all cases don't

1148
01:44:59,080 --> 01:45:04,470
create groups، حلل كل الحالات، بتعملش مجموعات، في عندي

1149
01:45:04,470 --> 01:45:08,890
خيارين، compare groups أو organize output by groups

1150
01:45:08,890 --> 01:45:12,830
الإثنين واحد، الآخر إثنين، زي بعض بس واحد بيعطيني

1151
01:45:12,830 --> 01:45:17,450
النتائج في جدول واحد و بيعمل لي إياها، و الثاني بيعطيني

1152
01:45:17,450 --> 01:45:21,710
كل مجموعة لحالها، بعمله كل واحد لحاله، مش هتفرق، اختار

1153
01:45:21,710 --> 01:45:25,370
ال compare groups، أدخل مين؟ مين المحطوط في

1154
01:45:25,370 --> 01:45:29,170
المجموعتين؟ الزمن ولا البرنامج؟ البرنامج

1155
01:45:32,220 --> 01:45:38,640
المتغير تبع المجموعات اللي بحطه هنا، أنا عارف أنا 

1156
01:45:38,640 --> 01:45:40,980
بطلع الزمن للبرنامج الأول و الزمن للبرنامج الثاني

1157
01:45:40,980 --> 01:45:44,900
هنا group based on .. groups .. مجموعات تعتمد

1158
01:45:44,900 --> 01:45:51,380
على البرنامج المستخدم، مش هيك دائماً

1159
01:45:51,380 --> 01:45:55,920
في ال grouping بحط المتغير تبع المجموعات هو،

1160
01:45:55,920 --> 01:45:58,600
المنطق يعني أنا بطلع الزمن للأول و الزمن للثاني

1161
01:45:58,600 --> 01:46:04,370
بعدين okay، أنا كل اللي عملته لحظة ما بينبش حاجة، أطلع

1162
01:46:04,370 --> 01:46:11,490
ال output 19، تشوف كل العمل لو إن عمل، هيرتب لك الأول

1163
01:46:11,490 --> 01:46:14,470
في الأول و الثاني في التاني، بس هم كانوا مرتبطين من

1164
01:46:14,470 --> 01:46:20,350
الأول فما بينبش هناك ايش فروقات، مش كده؟ بس في الآخر

1165
01:46:20,350 --> 01:46:24,950
خالص هتلاحظ آخر

1166
01:46:24,950 --> 01:46:29,650
خالص على أقصى اليمين ال split by البرنامج

1167
01:46:31,790 --> 01:46:35,710
يعني الآن بيحكيلك أي نتائج هتحطّوها بها هتكون حسب

1168
01:46:35,710 --> 01:46:40,970
.. مفصولة حسب متغير البرنامج، خلاص؟ إذا العلاقة

1169
01:46:40,970 --> 01:46:43,810
السادسة هيبين عندك اللي .. اللي أنا اشتغلت عليه أنه

1170
01:46:43,810 --> 01:46:51,270
split file by مثلاً متغير البرنامج يعني أي تحليل

1171
01:46:51,270 --> 01:46:54,210
بيعمله، أنا لغاية ما أطفي الشغل اللي عملته لغاية ما

1172
01:46:54,210 --> 01:47:00,050
أطفي الأمر بتكون بيعمل splitting للبرنامج، يعني كده

1173
01:47:00,050 --> 01:47:03,710
أن أنا لو بدي أعمل أي تحليل، خيار مثلاً أنا بدي آخذ

1174
01:47:03,710 --> 01:47:09,590
إحصاء وصفي، أنا أبسط شيء، analyze descriptive

1175
01:47:09,590 --> 01:47:13,870
statistics و descriptives إحصاء وصفي اكتبيها عندك

1176
01:47:13,870 --> 01:47:18,290
تلزّمك، هذا مهم جداً لو تعمل splitting و تعمل إحصاء

1177
01:47:18,290 --> 01:47:20,150
وصفي، تستخدم هذه الطريقة

1178
01:47:27,360 --> 01:47:33,500
ثاني اختيار، analyze statistics descriptives خلاص

1179
01:47:33,500 --> 01:47:38,060
أكمل كل

1180
01:47:38,060 --> 01:47:41,540
حاجة عملناها، أدخل مين؟ لأن المتغير بدي أحسب لمتوسط

1181
01:47:41,540 --> 01:47:45,420
الحساب اللي هو الزمن وما ينفعش أدخل البرنامج، ما له

1182
01:47:45,420 --> 01:47:56,460
معنى، بعدين okay، اللي أنا مش ملاحظ ايه؟ نتيجة تحت مش 

1183
01:47:56,460 --> 01:47:57,080
بيبين هيك

1184
01:48:06,600 --> 01:48:13,820
بتالي اه، الله ما شاء الله طبعاً

1185
01:48:13,820 --> 01:48:14,060
معايا

1186
01:48:26,800 --> 01:48:31,380
و كده كويس، هاي البرنامج و هاي الزمن و هاي البرنامج

1187
01:48:31,380 --> 01:48:34,220
الثاني و هاي الزمن تبعه، تلاحظ البرنامج الأول عدد

1188
01:48:34,220 --> 01:48:42,060
الموظفين كان 12، ال minimum تبعهم 26، و بعدين 44

1189
01:48:42,060 --> 01:48:48,700
ساعة و هاي المتوسط 34.76، هذا الآن مقدر باليوم إذا

1190
01:48:48,700 --> 01:48:52,160
المجموعة الأولى طول ما يتواصل الزمن لازم يكتسب

1191
01:48:52,160 --> 01:48:57,640
الخبرة المطلوبة 34، المجموعة الثانية 28، لكن لما 

1192
01:48:57,640 --> 01:49:01,960
دمجت الإثنين مع بعض هو اللي طلع عيش، طب كيف طلع واحد

1193
01:49:01,960 --> 01:49:10,800
و ثلاثين؟ خلينا نطلع البرنامج الأول غلط مظبوط

1194
01:49:10,800 --> 01:49:16,200
غلط ليش؟ المجموع

1195
01:49:16,200 --> 01:49:24,540
له عدد اثنا عشر، المجموعة الثانية عددهم ثلاثة عشر، متوسطهم

1196
01:49:24,540 --> 01:49:31,180
ثمانية عشرية، الحجم هدول مش زي بعض، لو زي بعض كلامك

1197
01:49:31,180 --> 01:49:36,400
صح، اجمعهم، اجمعهم إثنين، فبنطلع المتوسط الموزون،

1198
01:49:37,360 --> 01:49:42,340
اللي بضرب العينة الأولى في متوسطها وحجم

1199
01:49:42,340 --> 01:49:46,300
الثانية في متوسطها و بجمع عليهم، لو عملت زيك مؤكد

1200
01:49:46,300 --> 01:49:46,800
الجواب هذا

1201
01:49:49,790 --> 01:49:53,590
لكن أنت لو جمعت هدول مع بعض مستحيل .. مستحيل يطلع

1202
01:49:53,590 --> 01:49:57,330
الجانب .. بيطلع حوالي صحيح، لحظة هو هيطلع واحد و

1203
01:49:57,330 --> 01:50:02,210
ثلاثين .. واحد و ثلاثين point ثلاثة .. ثلاثة خمسة

1204
01:50:02,210 --> 01:50:07,970
صح، الفرق بسيط بس هنا لأن عينتين حواليهم بعض، و لو

1205
01:50:07,970 --> 01:50:13,370
.. آه لكن لو كان فرق كبير لأ يعني أنا أفرض طالب

1206
01:50:13,370 --> 01:50:17,980
مُسجد في الجامعة ثلاث ساعات في الصيف وجاب فيهم

1207
01:50:17,980 --> 01:50:24,720
بسلامته ستين ومسجد مدد القران جاب فيها مية، متوسط

1208
01:50:24,720 --> 01:50:31,820
في الثمانين، مستحيل، طب ليش؟ لأ طبعاً، و هنا كان اه طبعاً

1209
01:50:31,820 --> 01:50:39,560
هنا، هناك ثلاثة في الستين زاد ساعة في المية على

1210
01:50:39,560 --> 01:50:46,140
أربع ساعات بتطلع مية و ثمانية على أربعة يعني

1211
01:50:46,140 --> 01:50:52,140
معدل لا جدّي، مش سبعين؟ مظبوط مش ثمانين لأ سبعين

1212
01:50:52,140 --> 01:50:56,260
فبالتالي اللي أنا كنت بقصده البرنامج في ال .. في

1213
01:50:56,260 --> 01:50:59,400
ال .. في اختبار مان-ويتني أعطاني متوسط عام للدرجات

1214
01:50:59,400 --> 01:51:02,960
للزمن لإحدى واحدة تقريباً، إثنين، عايزه لكل مجموعة

1215
01:51:02,960 --> 01:51:06,200
تعمل ال splitting ال file بس ما ننساش بعد ما أخلص

1216
01:51:06,200 --> 01:51:10,460
split لو بدأت أعمل أي تحليل ثاني بدأت أطفي ال split

1217
01:51:11,260 --> 01:51:14,320
زي ال Select Case، لازم أطفيها، كيف أطفيها؟ بروح

1218
01:51:14,320 --> 01:51:19,780
المكان اللي أنا اشتغلت منه، هاي Split File و أحكيله

1219
01:51:19,780 --> 01:51:24,860
إياها شي، طيب بتحاول أعملك Organize out of my groups

1220
01:51:24,860 --> 01:51:28,320
للبرنامج،

1221
01:51:28,320 --> 01:51:34,100
كويس؟ و نحاول نطلع الناتج مرة ثانية اللي عملناها

1222
01:51:34,100 --> 01:51:34,300
تو

1223
01:51:46,430 --> 01:51:49,290
طلع البرنامج الأول في الجدول و البرنامج الثاني في

1224
01:51:49,290 --> 01:51:54,990
الجدول، لكن نتيجة واحدة بس، الأولى شكله ألطف لأنه

1225
01:51:54,990 --> 01:51:57,770
في الجدول واحد و خلاص، هي اللي أنا عايزها، لكن هيك و

1226
01:51:57,770 --> 01:52:04,430
لا هيك ولا أحسب واحد، خلاص؟ في أي سؤال؟

1227
01:52:04,430 --> 01:52:08,230
طيب كده أدى اختبار مان-ويتني، عرفنا خدنا مثالين له

1228
01:52:08,230 --> 01:52:12,690
واحد طلع أثر الفروق غير معنوي، غير دال، و طلع أثر

1229
01:52:12,690 --> 01:52:18,820
ضعيف، المفروض ما عملتهوش، و الثاني طلع له أثر، اللي بعده

1230
01:52:18,820 --> 01:52:22,960
اختبار، احنا خدنا إن عينة واحدة، اثنين مستقلة، اثنين

1231
01:52:22,960 --> 01:52:31,440
مرتبطة، تم تعميمهم، مظبوط؟ تعميمهم ونخلص اللي هو للعينات

1232
01:52:31,440 --> 01:52:36,140
المستقلة، هذه نقص حرف اللام، فاختبار كروسكال-واليس، و لسه

1233
01:52:36,140 --> 01:52:43,440
للعينات المستقلة، هذا

1234
01:52:43,440 --> 01:52:50,430
الاختبار بتاع كروسكال-واليس الجديد يعتبر تعميم لاختبار مان-

1235
01:52:50,430 --> 01:52:56,690
ويتني اللي حكيناه من مان-ويتني لعينين، اثنين، مش كده؟ هذا

1236
01:52:56,690 --> 01:53:02,190
بينفع لثنين وأكثر، هذا بينفع حتى يعني الآن طبعاً من

1237
01:53:02,190 --> 01:53:07,030
مان-ويتني ممكن استخدمه هنا، يعني معناه كده أنا ممكن

1238
01:53:07,030 --> 01:53:11,790
أتجاه الاختبار من مان-ويتني واستخدم كروسكال-واليس زي ايش

1239
01:53:11,790 --> 01:53:16,410
بالظبط، تذكروا في التحليل التباريحي الوحيد كنا نحكي

1240
01:53:16,410 --> 01:53:19,150
إن بدل انوفا ممكن نستخدم مان-ويتني، ونستخدم بدل عينتين مستقلتين

1241
01:53:19,150 --> 01:53:22,990
يعني استخدام بديل لعينتين مستقلتين، لكن حكينا

1242
01:53:22,990 --> 01:53:27,590
الإجراءات العادة إن الانوفا لثلاث عينات أو أكثر وتيتس

1243
01:53:27,590 --> 01:53:31,230
لعينتين مستقلتين، و هنا نفس الشيء، مان-ويتني للاثنين

1244
01:53:31,230 --> 01:53:36,550
مستقلين و كروسكال-واليس هو بنفع لثنين، لكن احنا الإجراءات

1245
01:53:36,550 --> 01:53:39,250
العادة نستخدم ثلاث أو أكثر، لكن لو بدنا نستخدم

1246
01:53:39,250 --> 01:53:43,570
الإثنين للمثال اللي فات بكل تأكيد القرار واحد لا

1247
01:53:43,570 --> 01:53:44,190
يتغير

1248
01:53:49,260 --> 01:53:54,880
خلينا نشوف الاختبار، إذا هذا الاختبار يعتبر تعميم

1249
01:53:54,880 --> 01:54:05,340
لاختبار مان-ويتني، وهذا بيتعلق بمقارنة

1250
01:54:05,340 --> 01:54:11,100
متوسطات لثلاث مجموعات وأكثر أو مجموعتين وأكثر، بينفع 

1251
01:54:11,100 --> 01:54:16,560
خلاص طبعًا

1252
01:54:16,560 --> 01:54:21,610
حساب برضه له الحلم تأثير خاصة، وزي ما أكيد هذا

1253
01:54:21,610 --> 01:54:25,330
الاختبار يعتبر مين مقابل له في اختبارات غير

1254
01:54:25,330 --> 01:54:30,490
معلمية؟ المعلمية أقصد .. بتكلم على عينة واحدة،

1255
01:54:30,490 --> 01:54:34,850
متغير تابع واحد .. متغير تابع واحد أنا بتكلم كل

1256
01:54:34,850 --> 01:54:42,850
شغلنا هنا لمتغير تابع واحد فقط في اختبار Cross-Cal

1257
01:54:42,850 --> 01:54:45,950
اللي

1258
01:54:45,950 --> 01:54:50,010
يعتبر تعميم لاختبار Mann-Whitney 2 إيش مقابله في

1259
01:54:50,010 --> 01:54:56,190
الاختبارات المعالمية؟  الأنوفا إذا 

1260
01:54:56,190 --> 01:55:02,870
مقابله أنوفا طيب Mann-Whitney اللي فاتش مقابله في

1261
01:55:02,870 --> 01:55:06,190
الاختبارات المعالمية؟ t-test لعينتين مستقلتين و

1262
01:55:06,190 --> 01:55:12,930
الـ Wilcoxon فده هي الإشارة t-test لعين واحدة هي

1263
01:55:12,930 --> 01:55:15,990
الاختبارات اللي حكينا عليها، وبعدين في هذه القيمة

1264
01:55:15,990 --> 01:55:20,190
الحساب حجم التأثير، هناخدها بعد أن ناخد المثال

1265
01:55:20,190 --> 01:55:25,270
البيانات

1266
01:55:25,270 --> 01:55:28,110
التالية تمثل درجات طلبات درس ومصارح لحصالة التربة

1267
01:55:28,110 --> 01:55:32,630
بتلات أساليب المطلوب هل تعطي هذه البيانة دليل كافي

1268
01:55:32,630 --> 01:55:36,350
على وجود فروق معنوية وملف عنه اسمه درجات اتنين

1269
01:55:36,350 --> 01:55:43,650
نفتح الملف ونشوف كيف نستخدم ال SPSS إذا ملف اسمه

1270
01:55:43,650 --> 01:55:44,030
اتنين

1271
01:55:52,060 --> 01:56:06,860
هذه درجات اتنين بروح

1272
01:56:06,860 --> 01:56:14,140
analyze وفي

1273
01:56:14,140 --> 01:56:16,540
عندي non-parametric

1274
01:56:21,580 --> 01:56:27,780
لحظة احنا بدنا نخش على أكثر من عينتين فايش هاخدر 

1275
01:56:27,780 --> 01:56:36,120
كيه بس كيه إيش independent samples كيه independent

1276
01:56:36,120 --> 01:56:44,660
samples لحظة

1277
01:56:44,660 --> 01:56:49,540
من الصبح لحتى الآن خلصنا الـ binomial أخدنا two

1278
01:56:49,540 --> 01:56:54,560
independent و two related مظبوط واليه رح نبدأ بال

1279
01:56:54,560 --> 01:56:59,780
K independent وبعد شوية رح ناخدش K related و

1280
01:56:59,780 --> 01:57:04,060
البتام ده اللي قالت مش هقدر أخلصه مرة واحدة لإن

1281
01:57:04,060 --> 01:57:10,500
احنا أخدنا وقت فايش طرح بحط

1282
01:57:10,500 --> 01:57:12,060
الدرجات هي المتواجد التابع

1283
01:57:18,490 --> 01:57:22,270
وبدأ أشوف الأسلوب إيش الأرقام تبعتهم أنا هاخدهم

1284
01:57:22,270 --> 01:57:26,970
تلاتة أساليب مظبوط لو أنا ناسي وضغط هنا على مفتاح

1285
01:57:26,970 --> 01:57:32,890
الأيمن variable information بيعطيني الأساليب بمشي

1286
01:57:32,890 --> 01:57:37,830
لغاية تلاتة فالـ define لحظة هنا define range مش

1287
01:57:37,830 --> 01:57:43,250
group range من إلى minimum maximum مايحكيش ال

1288
01:57:43,250 --> 01:57:47,490
group اللي هو ال group التانية لو بحكي minimum

1289
01:57:47,490 --> 01:57:52,830
هاطيه واحد و max ما بحطيه إيش ما كانش هياخد الأولى و

1290
01:57:52,830 --> 01:57:58,810
التانية والثالثة لكن لو كتبتيله واحد اتنين هياخد

1291
01:57:58,810 --> 01:58:00,810
الأولى والثانية يعني بمكان أعمل الأولى والثانية

1292
01:58:00,810 --> 01:58:04,970
هنا لو عايز أراد الـ Mann-Whitney و اتنين لو أعملها واحد و

1293
01:58:04,970 --> 01:58:12,410
اتنين وتلاتة بينفع مظبوط يعني هذا بتنفع عالميًا لو

1294
01:58:12,410 --> 01:58:17,350
بتقارن التلاتة مع بعض الأولى والثانية والثالثة مع

1295
01:58:17,350 --> 01:58:23,730
بعض بحكي هذا لمين؟ واحد واثنين وهذه التانية اتنين

1296
01:58:23,730 --> 01:58:27,770
وتلاتة طب سؤالي إليك بس جاوبيني براحتك، تستعدي

1297
01:58:27,770 --> 01:58:32,010
ليش؟ لو بتقارن الأولى مع الثالثة، بس الأولى مع

1298
01:58:32,010 --> 01:58:38,070
الثالثة منهم من تلاتة؟ عربي عليك منهم .. أنا

1299
01:58:38,070 --> 01:58:43,060
بتقارن الثالثة الأولى مع الثالثة فقط، هدول فقط

1300
01:58:43,060 --> 01:58:45,740
ما ننش أروح أستخدم Mann-Whitney أكبر دماغي على Cross-Cal

1301
01:58:45,740 --> 01:58:51,180
لا

1302
01:58:51,180 --> 01:58:54,080
ما ننش أستخدم .. صح الإجابة صح مية في المية كلامك

1303
01:58:54,080 --> 01:58:57,100
صح بس مين اللي بتحكي أن أستخدم Mann-Whitney صح مية في

1304
01:58:57,100 --> 01:59:03,840
المية لكن نفضل أن تستخدم Cross-Cal هنا إيش أعمل؟

1305
01:59:03,840 --> 01:59:09,440
خلي بالك كلام خطير و غلط في اللعب اللي .. لما تلعب

1306
01:59:09,440 --> 01:59:13,650
في اللعب ما عنوش علاقة بالبيانات نهائيًا الـ label

1307
01:59:13,650 --> 01:59:17,090
اكتب فيه طريقة واحد باسم أي اسم ما عنوش معنى ال

1308
01:59:17,090 --> 01:59:21,210
label مجرد mark إليك علامة إليك موشق

1309
01:59:23,730 --> 01:59:29,630
ممتاز، select case أقول له الـ select case للطريقة

1310
01:59:29,630 --> 01:59:33,350
أو الأسلوب ما يسويش اللي أنا بدّيش إياه أنا مش عايز

1311
01:59:33,350 --> 01:59:37,010
مين؟ اتنين، أقول له select case الأسلوب ما يسويش

1312
01:59:37,010 --> 01:59:40,850
اتنين فلما يجي يشتغل، لما تيلي واحد تلاتة هيعمل

1313
01:59:40,850 --> 01:59:44,930
واحد أنا مستبعد الاتنين، فهيقارن واحد مع تلاتة،

1314
01:59:44,930 --> 01:59:46,690
خلاص؟ بعد كده الـ select case مهم

1315
01:59:50,220 --> 01:59:54,720
طبعًا وأنا مشروعات مش عارف أديته هنا أنا بتطلع من

1316
01:59:54,720 --> 02:00:04,460
فوق هيك ما بتطلعش كده خلاص أي واحد أو أي تلاتة تمام

1317
02:00:04,460 --> 02:00:07,220
هيك إذا أنك عملت أنا المجموعة اللي أنا عايزهم

1318
02:00:07,220 --> 02:00:11,640
ووديتك أنا إيش ممكن تجعل في بعض الاشكاليات الصغيرة

1319
02:00:11,640 --> 02:00:16,500
كده أنا مضطمن لحظة طبعًا كالعادة في عندي عدة

1320
02:00:16,500 --> 02:00:21,880
اختبارات بعمليهم البرنامج طبعًا أشارهم Cross-Cal

1321
02:00:21,880 --> 02:00:26,460
والـ H  function ده لنفسها اسمها H زي ما

1322
02:00:26,460 --> 02:00:29,640
اسمناها U في اختبار الـ Mann-Whitney زي الـ W تاعت ال

1323
02:00:29,640 --> 02:00:34,420
Wilcoxon و

1324
02:00:34,420 --> 02:00:39,100
خلاص ولو عايزا options مرة ثانية descriptive نقرأ

1325
02:00:39,100 --> 02:00:39,920
النتائج مع بعض

1326
02:00:55,000 --> 02:01:01,100
لحظة الـ .. نفس الـ Mann-Whitney الدرجات هي عشرين

1327
02:01:01,100 --> 02:01:04,620
وتلاتة وسبعين وأربعة أعطاني لكل الدرجات لكل

1328
02:01:04,620 --> 02:01:08,580
الأساليب لكل الطلاب تلاتة وسبعين point أربعة لكن

1329
02:01:08,580 --> 02:01:13,640
لو عايزة سلوب سلوب عشان أعمل split اللي فات خلاص

1330
02:01:13,640 --> 02:01:19,640
هذا للكل ما ليش علاقة يقول أنا الآن البرنامج يعطاني

1331
02:01:19,640 --> 02:01:26,080
تحت برضه لحظة كله باعتمد عالمين على الـ rank مظبوط؟ كلها

1332
02:01:26,080 --> 02:01:33,800
معتمدة على الـ rank نعم هي الـ rank السبب الأول

1333
02:01:33,800 --> 02:01:39,340
الثاني الثالث أحكي مع الـ time مش جابش الصمم اه جاب

1334
02:01:39,340 --> 02:01:45,900
الـ mean rank على طول خمستاشر سبعة سبعة تسعة يعني

1335
02:01:45,900 --> 02:01:49,060
الـ mean rank للأولى خمستاشر الثانية سبعة point

1336
02:01:49,060 --> 02:01:56,820
أربع عشرة إذا الـ MR1 المجموعة الأولى سبعة عشر أنا 

1337
02:01:56,820 --> 02:02:04,880
خمستاشر آسف خمستاشر والثاني سبعة وأربع عشرة سبعة

1338
02:02:04,880 --> 02:02:13,720
point تسعة الاختبار

1339
02:02:13,720 --> 02:02:18,180
تبع Cross-Cal test إيه التوزيع؟ هذا التوزيع

1340
02:02:21,420 --> 02:02:25,820
اسمه كاي سكوير يعني ده اللي H اللي عملها Cross

1341
02:02:25,820 --> 02:02:28,680
-Cal الاتنين اللي عملوها لها توزيع تقولي

1342
02:02:28,680 --> 02:02:33,500
لتوزيع مربع كاي قيمة الاختبار سميها H احنا

1343
02:02:33,500 --> 02:02:38,640
اختبار Cross-Cal بتساوي تمانية هذا قيمة

1344
02:02:38,640 --> 02:02:42,660
الاختبار زي ما حكينا نحكي قيمة T مظبوط وقيمة F هنا

1345
02:02:42,660 --> 02:02:46,000
قيمة الاختبار بتساوي تمانية درجات الحرية دي F

1346
02:02:46,000 --> 02:02:49,180
بتساوي اتنين لإن هو عندي تلاتة أساليب والـ P value

1347
02:02:49,180 --> 02:02:55,870
أو الـ Sig بتساوي 0.018 أنا كتبتهم

1348
02:02:55,870 --> 02:03:00,990
متعمد لإني عايزهم بعد شوية طب

1349
02:03:00,990 --> 02:03:03,650
بتعني ل Sig بتساوي 0.018 مع كده فيه

1350
02:03:03,650 --> 02:03:10,310
فروقات معنوية بين الأساليب التلاتة اللي هالأو بدّه

1351
02:03:10,310 --> 02:03:16,030
أعرف مين الأسلوب الأكثر الأفضل من الأساليب التلاتة

1352
02:03:16,030 --> 02:03:23,010
الـ mean rank مؤشر بس أحيانًا صعب تستخدميه للحكم زي

1353
02:03:23,010 --> 02:03:26,590
الحالة اللي عندنا الحالة اللي عندنا واضح أن الأسلوب

1354
02:03:26,590 --> 02:03:30,430
الأول هو المتفوق هو المسيطر متوسط الرتب له عالي

1355
02:03:30,430 --> 02:03:33,630
جدا وأنا بالتأكيد لو عملت split وطلعت من متوسط

1356
02:03:33,630 --> 02:03:38,450
الحسابية هيكون هو الأعلى وفرق شاسع عن الآخرين لكن

1357
02:03:38,450 --> 02:03:43,990
الثاني والثالث .. المتوسطات .. المتوسطات الرتب مش

1358
02:03:43,990 --> 02:03:49,940
بعيدة تعودي دائمًا إذا كان هناك فروقات وعايزة تعرف

1359
02:03:49,940 --> 02:03:55,360
لصالح مين في اختبار Cross-Cal مش كافي تنظري

1360
02:03:55,360 --> 02:04:00,640
إلى المتوسطات الرتب، مش كافي إيش تعمليها؟ بدي

1361
02:04:00,640 --> 02:04:07,760
أقارن بين كل أسلوب والثاني، بأي طريقة أنا 

1362
02:04:07,760 --> 02:04:10,460
بزعل من كلمة مشاهدات متكررة في Cross-Cal إحنا

1363
02:04:10,460 --> 02:04:13,560
حكينا Cross-Cal عينات مستقلة، مفهوم إيش أحكي

1364
02:04:13,560 --> 02:04:17,580
مشاهدات متكررة؟ اللي أنا بدأ أقارن كل اتنين مع بعض،

1365
02:04:17,580 --> 02:04:22,080
إيش أعمل؟ مقارنة ثنائية، هنا فايش مقارنة ثنائية زي

1366
02:04:22,080 --> 02:04:27,020
اختبار الانوفا بصوا، فايش بصوا، كانت اختبارات سهلة،

1367
02:04:27,020 --> 02:04:31,400
بالظبط زي ما عملت هنا مثلًا

1368
02:04:31,400 --> 02:04:34,000
واحد مع اتنين، اتنين مع التلاتة وبالتمام واحد و

1369
02:04:34,000 --> 02:04:38,140
تلاتة زي ما حكيت الفكرة اللي فاتت بعد كده مهارات

1370
02:04:38,140 --> 02:04:40,980
الأسبوع أساس الـ select case والـ split أحيان

1371
02:04:40,980 --> 02:04:44,360
تلزمني في أثناء العمل هدول تنتج أشياء ما فيش أشياء

1372
02:04:44,360 --> 02:04:47,860
ثانية تيجي أثناء الشغل بقى أحكيلكي إياها إذا

1373
02:04:47,860 --> 02:04:51,020
ما عندنا كده مرة ثانية عشان نذكر إذا تم رفض الفرضية

1374
02:04:51,020 --> 02:04:53,500
الصفرية زي الحالة لإنها في حالة اختبار Cross-Cal

1375
02:04:53,500 --> 02:04:57,940
وبدأ أعمل مقارنات ثنائية البرنامج مش جاهز يعملها 

1376
02:04:57,940 --> 02:05:03,100
مش جاهز إيش تعمليه بإمكانك تروح عمان وتني يعملك 

1377
02:05:03,100 --> 02:05:07,750
إياهم ينفع عمان وتني متفقين ينفع أعمل man and two

1378
02:05:07,750 --> 02:05:10,750
الآن ليش أنا هقارن واحد واثنين وواحد وثلاثة و

1379
02:05:10,750 --> 02:05:13,850
اثنين وثلاثة بينفع man واثنين أنا هعملك man و

1380
02:05:13,850 --> 02:05:15,930
اثنين وأنت اعملي في البيت cross call الاثنين صح

1381
02:05:15,930 --> 02:05:19,550
اتفقنا الـ cross call تعميم لـ man واثنين يعني بقدر

1382
02:05:19,550 --> 02:05:22,830
أستخدم بدل man واثنين فبالتالي الآن لو بنستخدم

1383
02:05:22,830 --> 02:05:31,190
نفس المثال على two independent ركزي 

1384
02:05:31,190 --> 02:05:34,810
معي هي الدرجات وهي الأسلوب

1385
02:05:38,800 --> 02:05:41,580
define groups أنت عايز تقارن مين مع مين هذه الآن

1386
02:05:41,580 --> 02:05:45,120
مجموعات بتقارن الأولى مع الثانية بينفع الأولى مع 

1387
02:05:45,120 --> 02:05:49,460
الثالثة بينفع هذه مش minimum و maximum هذه group

1388
02:05:49,460 --> 02:05:52,120
واحدة و group اثنين وواحدة مع الثلاثة بينفع هذه

1389
02:05:52,120 --> 02:05:56,620
كانت min max range مظبوط فكده هقارن واحد مع ثلاثة

1390
02:05:56,620 --> 02:05:59,120
أنا الصحيح واحد وثلاثة واثنين وثلاثة وواحد و

1391
02:05:59,120 --> 02:06:05,080
اثنين وواحد وثلاثة في فروقات المشكلة وين فأنا

1392
02:06:05,080 --> 02:06:09,060
أنا عايز اثنين وثلاثة أطمن عليها بسهولة اثنين و

1393
02:06:09,060 --> 02:06:12,600
ثلاثة هذه

1394
02:06:12,600 --> 02:06:17,740
اثنين وتشوف اثنين وثلاثة هيك وهذا

1395
02:06:17,740 --> 02:06:25,200
حقنا متوقعينه أنا حصل سؤالين السؤال الأول بديهي الـ

1396
02:06:25,200 --> 02:06:29,100
Z بوضع هنا صغير ومظبوط والـ B value مالها كبيرة

1397
02:06:29,100 --> 02:06:33,060
جدا مع كده ما فيش فرق بين الـ student درس الثاني والـ

1398
02:06:33,060 --> 02:06:37,440
ثالث وهذا كان متوقع مظبوط والمتوقعين كده لأن

1399
02:06:37,440 --> 02:06:42,000
كانت الـ main rank مختلفة قريبات لبعض السؤال

1400
02:06:42,000 --> 02:06:48,060
التالي ليش اختلفت الـ main rank اللي هنا على الـ

1401
02:06:48,060 --> 02:06:58,500
main rank اللي هنا ممتازة

1402
02:07:00,410 --> 02:07:05,510
هنا لما رتبهم أخذ في الاعتبار الثلاث مجموعات ورتب

1403
02:07:05,510 --> 02:07:12,250
هنا لما رتب... رتب بس على أسلوبين هدول واضح؟ مختلف

1404
02:07:12,250 --> 02:07:16,690
في الأول رتب على الكل موكيب رتب على الكل بيحط

1405
02:07:16,690 --> 02:07:19,390
المجموعات وبيصير الرتب الأصغر يحط لرتبة واحد

1406
02:07:19,390 --> 02:07:22,770
الأكبر اثنين في الثلاث مجموعات مش مجموع... بيرتبش

1407
02:07:22,770 --> 02:07:25,970
مجموعة مجموعة بيرتب الثلاث مجموعات كإنها مجموعة

1408
02:07:25,970 --> 02:07:29,480
واحدة مين أظهر وبيعطي واحد لك وبيعطي اثنين وكذا

1409
02:07:29,480 --> 02:07:33,300
في الثلاث مجموعات واضح؟ يعني اللي بحكي... الكلام

1410
02:07:33,300 --> 02:07:36,340
اللي بحكيه لأن واحدة ممكن يصير واحد confusion و

1411
02:07:36,340 --> 02:07:40,460
بيشتغل إيه التخيم أنه أنت هذول اختلف عن اللي فات

1412
02:07:40,460 --> 02:07:45,780
السبب هنا رتب للاثنين هذول بس هنا رتب للكل مع بعض

1413
02:07:45,780 --> 02:07:55,670
خلاص علم نقطة أخيرة اليوم في نقاط كتيرة أخيرة هي

1414
02:07:55,670 --> 02:08:09,190
المشكلة أنه ال... هو كتير بس سهل ممتاز، 

1415
02:08:09,190 --> 02:08:11,970
هذه نقطة ثانية مهمة أنا الآن في الاختبارات الغير

1416
02:08:11,970 --> 02:08:16,750
معلمية اللي أنا بشغل اليوم في الشرح معتبر أن

1417
02:08:16,750 --> 02:08:19,410
التوزيع مش طبيعي، أن الشروط غير متحققة عشان أشرحها

1418
02:08:19,410 --> 02:08:24,110
ممكن يحكي... في المثال بحكيلك تتبع البقية التوزيع

1419
02:08:24,110 --> 02:08:27,920
طبيعي أو لا؟ لكن أنت لأ أنت في بحثك هتشتغل التوزيع

1420
02:08:27,920 --> 02:08:31,220
الطبيعي ولا لأ في الأول اختبار لازم أعمله اختبار و

1421
02:08:31,220 --> 02:08:36,940
هنا أنا أعملك إيه يعني أنا يعني سؤالك حافظه لما

1422
02:08:36,940 --> 02:08:42,060
تسأليه حاططك إيه فأول حاجة أعمله هي أولا في

1423
02:08:42,060 --> 02:08:47,260
البداية نقوم باختبار التوزيع الطبيعي لكل طريقة من

1424
02:08:47,260 --> 02:08:51,640
طرق التدريس خلاص

1425
02:08:51,640 --> 02:08:56,030
لازم أعمله هذا في الأول لو بشتغلك باحثة لازم أعملها

1426
02:08:56,030 --> 02:08:59,030
بس طبعا أنا بقى عشان أعتبر التوزيع ماله مش طبيعي

1427
02:08:59,030 --> 02:09:02,830
فلازم أعملها أعملها بالنسبة لي مين لكل طريقة يكون

1428
02:09:02,830 --> 02:09:07,350
توزيعهم طبيعي يعني لو واحدة مش طبيعي لازم أستخدم

1429
02:09:07,350 --> 02:09:11,630
اختبار crosscut لو واحدة يعني المهم كله لازم يكون

1430
02:09:11,630 --> 02:09:14,190
... إذا بتستخدم الـ anova لازم الثلاث يكونوا مالهم

1431
02:09:14,190 --> 02:09:17,810
توزيع طبيعي الثلاث يكونوا توزيعهم طبيعي مش واحدة

1432
02:09:17,810 --> 02:09:21,710
الثلاث يكونوا توزيعهم طبيعي لو واحدة طلعت مش

1433
02:09:21,710 --> 02:09:27,200
طبيعي بنستخدم اختبار crosscut فالآن عملنا الاختبار

1434
02:09:27,200 --> 02:09:31,600
طبعا اختبار العينات الصغيرة 8,7,5 عددهم فاستخدمنا

1435
02:09:31,600 --> 02:09:36,220
اختبار الشابيرو طلعت في الشابيرو طبعا الفرضية

1436
02:09:36,220 --> 02:09:39,940
الصفرية بتنص التوزيع طبيعي الفرضية الصفرية في

1437
02:09:39,940 --> 02:09:43,160
شابيرو التوزيع طبيعي طلع الأولى طبيعي والثالثة

1438
02:09:43,160 --> 02:09:51,880
طبيعي الثانية لأ المعنى كده مضطر أستخدم مين اختبار

1439
02:09:51,880 --> 02:09:52,340
الـ Kruskal-Wallis

1440
02:09:58,470 --> 02:10:02,890
إذن من بيانات الجدول تبين إن باستخدام اختبار

1441
02:10:02,890 --> 02:10:06,710
شابيرو ويلك إن الـ SEC بتساوي القيمة اللي كان

1442
02:10:06,710 --> 02:10:11,370
عليها لكل طريقة لذلك الطريقة الثانية فيها بنرفض

1443
02:10:11,370 --> 02:10:16,810
الفرضية الصفرية القائلة إن التوزيع طبيعي وبناء

1444
02:10:16,810 --> 02:10:23,220
على ذلك يجب مش... مش خيار هذا يجب استخدام الـ

1445
02:10:23,220 --> 02:10:26,100
Kruskal-Wallis لازم أستخدم اختبارك الـ Kruskal-Wallis فاحنا

1446
02:10:26,100 --> 02:10:34,480
استخدمنا خلاص خلاص هيك الآن نرجع مرة ثانية احنا

1447
02:10:34,480 --> 02:10:38,200
حكينا في السؤال هتطلع فروقات معنوية وطلع الفرق

1448
02:10:38,200 --> 02:10:41,300
الصالح الطريقة الأولى مع الثانية الأولى مع الثالثة

1449
02:10:41,300 --> 02:10:44,680
الثانية والثالثة ما فيش فرق معناه الآن حجم الأثر

1450
02:10:44,680 --> 02:10:50,860
حجم الأثر يحسب بالطريقة التالية

1451
02:10:53,490 --> 02:10:59,570
حجم الأثر في حالة اختبار cross-calc نستخدم المربع

1452
02:10:59,570 --> 02:11:04,850
Eta طبعا أكيد في طرق ثانية لكن هذا أنا ذاكرها في الـ

1453
02:11:04,850 --> 02:11:08,930
notes اللي هنا مربع Eta للـ H لاختبار cross-calc

1454
02:11:08,930 --> 02:11:17,390
عبارة عن قيمة الاختبار نفس K زي 1 على نفس K بحيث

1455
02:11:17,390 --> 02:11:21,130
الـ

1456
02:11:21,130 --> 02:11:29,610
H هذه عبارة عن قيمة الاختبار الـ

1457
02:11:29,610 --> 02:11:36,990
K عدد العينات المستقلة

1458
02:11:36,990 --> 02:11:42,650
و N عدد المشاهدات الكل لثلاث مجموعات أو لأي كان عدد

1459
02:11:42,650 --> 02:11:51,530
فلما بأجي بأرجع لمربع إيتا الـ H اللي هي قيمة K² في

1460
02:11:51,530 --> 02:11:56,270
البرنامج اللي كانت في السطر الأول مش هيك اللي هي

1461
02:11:56,270 --> 02:12:00,610
point... اللي هي... اللي هي دي مكتوبة على Chi

1462
02:12:00,610 --> 02:12:12,450
-square اللي هي 8.022 ناقص الـ K ثلاث عوامل ثلاث

1463
02:12:12,450 --> 02:12:22,420
مجموعات ثلاث أساليب أو ثلاث طرق تدريس زائد واحد على N

1464
02:12:22,420 --> 02:12:26,740
كان عددهم كلهم

1465
02:12:26,740 --> 02:12:36,640
مع بعض كانت ليست عددهم إذا عشرين ناقص ثلاثة المحاك

1466
02:12:36,640 --> 02:12:39,800
المربع إيتا هو نفس المحاك اللي أخذناه قبل هيك اللي

1467
02:12:39,800 --> 02:12:45,020
تتذكره ستة من المية أربعة عشر ثلاثة وعشرين ستة ثلاثة

1468
02:12:45,020 --> 02:12:52,260
طبعا أنا أحطك إياهم مربع إيتا اللي أخذناها قبلك

1469
02:12:52,260 --> 02:12:55,800
طلعت

1470
02:12:55,800 --> 02:13:01,500
point ثلاثة خمسة احنا جاي ثلاثة وعشرين تعتبر

1471
02:13:01,500 --> 02:13:06,760
كبيرة مع كده في عندي إيش تأثير كبير إذا أنتعلق

1472
02:13:06,760 --> 02:13:10,500
تعليقين هنا في مربعيتها بحكي في حجم تأثير كبير

1473
02:13:10,500 --> 02:13:14,100
للأساليب على التحصيل

1474
02:13:18,160 --> 02:13:23,420
وهذه القيمة 35% تعني أن 35% من التغير في درجات

1475
02:13:23,420 --> 02:13:37,780
الطلبة يُعزى إلى استخدام أساليب التدريس الثلاث طب

1476
02:13:37,780 --> 02:13:44,480
هذا بيأكد أن الـ SEC كان 0.1.8 ده اللي إحصائيا فطلع

1477
02:13:44,480 --> 02:13:49,520
حجم التأثير كبير طب مش كبير جدا لأنه يعني ليه اعتبر

1478
02:13:49,520 --> 02:13:54,000
بحجمي صح هو أكبر من 23 بس مش أكبر بكثير يعني في

1479
02:13:54,000 --> 02:14:04,400
حجم تأثير كبير جدا لكن مش بشكل مضخم يعني هذا

1480
02:14:04,400 --> 02:14:13,620
اختبار قبل الأخير اليوم آخر اختبار اختبار فريدمان

1481
02:14:18,380 --> 02:14:22,540
اللي عن هذا الاختبار التعميم الاختبار والـ  Cochran

1482
02:14:22,540 --> 02:14:26,780
والـ Cochran كان عينتين مو واحد تعميم للثاني اه

1483
02:14:26,780 --> 02:14:33,080
واحد تعميم للثاني إذا هذا الاختبار كل شغلنا متغير

1484
02:14:33,080 --> 02:14:38,600
واحد مرة ثانية كل شغل متغير واحد بس هناك كان في

1485
02:14:38,600 --> 02:14:44,920
قبلي بعدي بس كان فيه قراءتين اللي أنا فيه عندي أكثر

1486
02:14:44,920 --> 02:14:47,060
من قراءتين أو تتبعي بعدين

1487
02:14:51,040 --> 02:14:54,700
إذاً يعتبر هذا الاختبار مشابه لتحليل التباين

1488
02:14:54,700 --> 02:14:58,360
المعلم اللي أخذناه في الأول في حالة العينات مالها

1489
02:14:58,360 --> 02:15:04,240
المرتبطة أو المشاهدات المتكررة تذكر لما أخذنا

1490
02:15:04,240 --> 02:15:06,920
repeated measures السؤال تبع ضربات القلب، معدن

1491
02:15:06,920 --> 02:15:11,500
ضربات القاعدة والتأمل الموجه وصوت الطبيعي وما شابه

1492
02:15:11,500 --> 02:15:18,180
وموسيقى والخمس ظروف هناك لو كان التوزيع طبيعي

1493
02:15:18,180 --> 02:15:24,400
بستخدم، طب ما كانش طبيعي بنستخدم هذا الموضوع إذا هذا

1494
02:15:24,400 --> 02:15:29,040
الاختبار يعتبر امتداد أو تعميم لاختبار Wilcoxon

1495
02:15:29,040 --> 02:15:34,480
لعيناته مرتبطتين ويعتبر بديل لاختبار تحليل التباين

1496
02:15:34,480 --> 02:15:39,360
في حالة المشاهدات المتكررة لكن كالعادة ممكن تكون

1497
02:15:39,360 --> 02:15:43,080
التوزيع مش طبيعي لكل مجموعة أو الحاجة الثانية يكون

1498
02:15:43,080 --> 02:15:46,760
القياسات غير دقيقة نفس الجثة اللي في الأول فالآن

1499
02:15:46,760 --> 02:15:54,040
هناخد مثال عليه المثال شوية بنركز فيه لأنه مربع

1500
02:15:54,040 --> 02:15:58,300
إيتا برضه يستخدم لقياس حجم الأثر ولكن بقانون 

1501
02:15:58,300 --> 02:16:09,740
مختلف هنشوفه بعد شوية المثال

1502
02:16:09,740 --> 02:16:14,740
بيحكي القاتل أحد الباحثين يرغب في التعرف على آراء 

1503
02:16:14,740 --> 02:16:19,050
أساتذة كلية التربية بالجامعة الإسلامية حاول بعض

1504
02:16:19,050 --> 02:16:24,010
المساقات متطلبات الجامعة وإمكانية تحديثها بما يتفق مع

1505
02:16:24,010 --> 02:16:29,710
المجتمع الفلسطيني فاختار الباحث لهذه الدراسة أربع

1506
02:16:29,710 --> 02:16:34,890
تخصصات من كلية التربية الاسم اختار أربع مدرسين

1507
02:16:34,890 --> 02:16:42,010
وطبق عليهم استبيان يتعلق بتقويم ثلاثة مساقات من

1508
02:16:42,010 --> 02:16:47,520
متطلبات الجامعة بحيث يحكم على صلاحية المساق من خلال

1509
02:16:47,520 --> 02:16:52,680
تقدير متدرج يمتد لعشر نقاط يعني أنا عندي الثلاث

1510
02:16:52,680 --> 02:16:57,140
مساقات كل مدرس المدرسين الأربعة هيقيموا الثلاث مساقات

1511
02:16:57,140 --> 02:17:06,500
أجينا للمساق الأول قيموه أربعة مدرسين أعطوه ثمانية

1512
02:17:06,500 --> 02:17:12,280
سبعة تسعة ثمانية للمساق الأول المدرس .. المساق

1513
02:17:12,280 --> 02:17:15,020
الثاني قيمه نفس الأربعة مدرسين نفس المجموع من

1514
02:17:15,020 --> 02:17:20,620
المدرسين قيمه الثاني ثمانية ثمانية ثمانية خمسة نفس

1515
02:17:20,620 --> 02:17:23,880
المجموع قيمت المساق الثالث تسعة ثمانية سبعة ثمانية

1516
02:17:23,880 --> 02:17:34,220
كيف

1517
02:17:34,220 --> 02:17:37,920
أنا رتبته هكذا على أساس لما أدخلهم على SPSS 

1518
02:17:37,920 --> 02:17:43,580
دخلهم هكذا مين اللي هيقيم المدرسين؟ يعني العينة

1519
02:17:43,580 --> 02:17:47,320
تبعت المدرسين، مظبوط؟ ولا العينة مساقات؟ خلاص

1520
02:17:47,320 --> 02:17:52,780
طالما العينة مدرسية بتكون عبارة عن حالات، صفوف،

1521
02:17:52,780 --> 02:17:59,760
مظبوط؟ إلى اللحظة كل مدرس له ثلاث قراءات، ثلاث

1522
02:17:59,760 --> 02:18:04,020
قراءات، مظبوط؟ قرار المساق الأول، قرار المساق 

1523
02:18:04,020 --> 02:18:09,900
الثاني، قرار المساق الثالث واضح كل مدرس له قراءات

1524
02:18:09,900 --> 02:18:14,580
مختلفة عن الثاني زي ما أنا أحكي ضربة القلب الشخص

1525
02:18:14,580 --> 02:18:18,300
الأول كانت كذا وصارت هيك وهيك وهيك مظبوط كانت

1526
02:18:18,300 --> 02:18:22,100
خمسة يعني عندنا ثلاثة بس الآن نشوف بس المثال كيف

1527
02:18:22,100 --> 02:18:28,500
دخل البرنامج الأول إذا عندي أربعة مدرسين مدرس واحد

1528
02:18:28,500 --> 02:18:34,000
مدرس اثنين مدرس ثلاثة مدرس أربعة وفي عندي مساقين

1529
02:18:34,000 --> 02:18:35,160
ثلاث مساقات

1530
02:18:42,160 --> 02:19:00,060
الملف اسمه تقويم I open

1531
02:19:00,060 --> 02:19:10,040
أكيد

1532
02:19:10,040 --> 02:19:11,160
فيه تقويم مش هيك

1533
02:19:15,740 --> 02:19:23,060
لحظة هي البيانات، أربعة مدرسين، من خاطر أعكسهم لأن

1534
02:19:23,060 --> 02:19:26,720
الأشخاص اللي بيقيموا زي الطلبة زي المجموعات هم

1535
02:19:26,720 --> 02:19:32,200
العينة اللي بيمشي الصفوف الحالة معناها شخص الصف في

1536
02:19:32,200 --> 02:19:36,120
الاسم الأساس معناها حالة معناها stepien معناها

1537
02:19:36,120 --> 02:19:43,140
ملاحظة فهي الأربعة مدرسين وهي الثلاث مساقات

1538
02:19:43,140 --> 02:19:47,900
البرنامج عملياً سهل جداً Analyze Nonparametric ال

1539
02:19:47,900 --> 02:19:56,700
Legacy وزي ما اتعودنا آخر واحدة عندي correlated

1540
02:19:56,700 --> 02:20:00,420
لحظة

1541
02:20:00,420 --> 02:20:03,100
أيه لما استخدمنا One Way ANOVA ل Repeated Measures

1542
02:20:03,100 --> 02:20:08,190
كانت قصة طويلة كان في أيدي موشي تستبنختار السطر

1543
02:20:08,190 --> 02:20:11,710
الأول بتاع الـ First Assumed ولا Not Assumed كانت

1544
02:20:11,710 --> 02:20:15,390
قصة، هنا العملية سهلة، لحظة كل حاجة أعمله حد داخل

1545
02:20:15,390 --> 02:20:21,370
ثلاث مساقات بس، وانتهت القصة وهي ال Statistics،

1546
02:20:21,370 --> 02:20:25,450
ممكن أختار حساب وصفي، لحظة برضه كالعادة في عندي

1547
02:20:25,450 --> 02:20:29,050
عدة اختبارات، كل واحد له طريقة للاستخدام، أنا

1548
02:20:29,050 --> 02:20:32,810
عندي بيانات كمية، بس أستخدم Friedman، Okay

1549
02:20:36,300 --> 02:20:42,260
لحظة المساق الأول في تقييم المدرسين كان متوسط

1550
02:20:42,260 --> 02:20:46,280
الحسابي .. هذا حساب وصفي مش موجود في ال Output عندك

1551
02:20:46,280 --> 02:20:50,540
مؤكد هذا حساب وصفي ثمانية والثاني سبعة وربع و

1552
02:20:50,540 --> 02:20:57,120
الأخير ثمانية إذا كان متوسطات المساق الأول والثلاث

1553
02:20:57,120 --> 02:21:06,870
مساقات في ال Average طلع ثمانية سبعة وربع يعني

1554
02:21:06,870 --> 02:21:10,550
الأربعة مدرسين لما قيموا المساق الأول طلعوا ثمانية

1555
02:21:10,550 --> 02:21:14,030
للمساق الثاني طلع سبعة وربع والتالت طلع ثمانية

1556
02:21:14,030 --> 02:21:18,010
أنت طلع ال Mean يعني أنت تلاحظ كله على ال Rank شغال

1557
02:21:18,010 --> 02:21:23,690
مظبوط طبعاً هاي ال Mean للأول ال Rank للأول اثنين

1558
02:21:23,690 --> 02:21:31,330
واحد خمسة وسبعين اثنين وأربعة هاي

1559
02:21:31,330 --> 02:21:33,830
للمساق الأول المساق الثاني والمساق الثالث

1560
02:21:37,880 --> 02:21:43,700
السجل كبيرة طبعاً ال N بتساوي أربعة أي أربعة هدول

1561
02:21:43,700 --> 02:21:49,440
العينة حجم العينة بعمد أكتبها أربعة البرنامج

1562
02:21:49,440 --> 02:21:54,220
بيحطيها حرف ايش Capital N قيمة Chi-Square قيمة

1563
02:21:54,220 --> 02:21:54,700
الاختبار

1564
02:21:58,080 --> 02:22:00,400
بتساوي 0.61 واضح القيمة مالها كبيرة ولا

1565
02:22:00,400 --> 02:22:05,140
صغيرة صغيرة وال Df بتساوي قد ايش اثنين عند ثلاث

1566
02:22:05,140 --> 02:22:11,000
مساقات وال Sig أو القيمة الاحتمالية سبعة ثلاثة

1567
02:22:11,000 --> 02:22:19,580
خمسة إذا

1568
02:22:19,580 --> 02:22:23,840
أيه النتائج تبين القيمة ال Sig بتساوي هيك 0.

1569
02:22:23,840 --> 02:22:29,590
615735 أسفل اللي طلعت معنا دي

1570
02:22:29,590 --> 02:22:34,030
قيمة الاختبار 4.615 إذا قيمة الاختبار 4.615 الـ

1571
02:22:34,030 --> 02:22:38,730
Sig > 0.05 لذلك يمكن رفض الفرضية الصفرية وبالتالي اللي

1572
02:22:38,730 --> 02:22:41,790
هووضت فرق بين المتوسطات تقديرات الستة الأربعة

1573
02:22:41,790 --> 02:22:46,030
ونستنتج أن ما فيش فرق بينهم معناه كده المساقات

1574
02:22:46,030 --> 02:22:52,510
الثلاثة هدول كتقويم لهم الفرق مش كبير لكن تأخذ

1575
02:22:52,510 --> 02:22:57,820
أفضلهم مثلاً كأوساط حسابية واضح الأول والثالث هم ال

1576
02:22:57,820 --> 02:23:02,560
.. الأعلى من الثاني لو بقى تختار .. أنت الآن بقى

1577
02:23:02,560 --> 02:23:05,660
تختار بتشوف مين اللي هو لوياً إليك المساق الأول

1578
02:23:05,660 --> 02:23:11,320
ولا الثاني حسب ظروف تدريس المادة أقبل الطلب عشان

1579
02:23:11,320 --> 02:23:15,800
.. لكن بستثني لو بستثني واحد منهم بستثني الثاني

1580
02:23:15,800 --> 02:23:20,020
وأنا مضمون واضح الأول والثالث المتوسطات قريبة من بعض

1581
02:23:20,020 --> 02:23:23,120
آخر

1582
02:23:23,120 --> 02:23:31,030
حاجة نختم بها والله يسهل عليكم بكل

1583
02:23:31,030 --> 02:23:36,890
تأكيد احنا متفقين اللي دي علشان بياخذها ملازم هيطلع

1584
02:23:36,890 --> 02:23:42,570
صغير القانون هي مربع Eta عبارة عن قيمة الاختبار

1585
02:23:42,570 --> 02:23:50,730
تبع Friedman على N في K ناقص واحد هذه قيمة الاختبار

1586
02:23:50,730 --> 02:23:52,270
اللي كان عدد المعالجات

1587
02:23:55,020 --> 02:23:59,820
يعني عدد القياسات خلال الموضوع ال K وال N حجم

1588
02:23:59,820 --> 02:24:05,400
العينة والتفسير المربعية نفس التفسير اللي أحكي

1589
02:24:05,400 --> 02:24:13,100
عليه في الأول صحيح

1590
02:24:13,100 --> 02:24:17,500
ما فيش ضرورة يعني لو حسبتي هيطلع غالباً ضعيف بالتالي

1591
02:24:17,500 --> 02:24:20,640
حسابه أو عدم حسابه مش مشكلة

1592
02:24:25,610 --> 02:24:31,390
لأ غيريها .. غيريها .. هي اثنين .. وأنا اثنين ..

1593
02:24:31,390 --> 02:24:42,050
لأ لأ غيريها .. غيريها .. وأنا اثنين .. لأ اعمليها

1594
02:24:42,050 --> 02:24:46,990
أربعة .. اعمليها أربعة .. خطأ .. N بأربعة .. عدد

1595
02:24:46,990 --> 02:24:52,530
المعالجات ال N هو K عدد المعالجات .. ال N حجم

1596
02:24:52,530 --> 02:25:02,380
العينة الآن هذه حجم العينة فقيمة

1597
02:25:02,380 --> 02:25:09,080
هذه ستساوي قيمة الاختبار بين 6 و 1 و 5 أربعة في

1598
02:25:09,080 --> 02:25:14,920
ثلاثة ناقص واحد لو

1599
02:25:14,920 --> 02:25:20,580
طلعت على الآلة 0.06143

1600
02:25:20,580 --> 02:25:22,640
طبعاً 0.07 قريبة جداً من هنا

1601
02:25:26,230 --> 02:25:30,090
لكن تجاوزاً كاتب عليه متوسط لإنه واضح أن الجاه هنا

1602
02:25:30,090 --> 02:25:35,710
في المتوسط بس المتوسط اللي وين؟ المائل ناحية

1603
02:25:35,710 --> 02:25:38,510
الضعيفة فبالتالي ما فيش أثر وزي ما حكت زميلتك لو

1604
02:25:38,510 --> 02:25:46,870
ما فيش ده نحسبه لإنه ما كان فيش فروقات جاء المثال

1605
02:25:46,870 --> 02:25:53,290
اللي بعده تبع ال Friedman آخر واحد

1606
02:25:55,980 --> 02:25:59,420
أه الزمن اللازم للشفاء هذا كان في عندي .. عشان

1607
02:25:59,420 --> 02:26:07,600
سنون نختم إبوه في عندي مرضى عددهم ثمانية ثمان مرضى

1608
02:26:07,600 --> 02:26:12,820
أخذوا أربعة أنواع مختلفة من الدواء يعني فلو كانوا

1609
02:26:12,820 --> 02:26:18,700
تعالجوا مثلاً الضغط أخذوا كان علاج معين وهي الزمن

1610
02:26:18,700 --> 02:26:24,680
اللازم وطبعاً الزمن مقدر بالأيام وعايز أعرف من

1611
02:26:24,680 --> 02:26:27,880
النوع الأفضل النوع الأفضل اللفظة طبعاً بيعطينا أقل

1612
02:26:27,880 --> 02:26:34,880
زمن لما حللنا مثلاً طلعت ال Sig بتساوي 0.06 خليني

1613
02:26:34,880 --> 02:26:40,820
أمسح هدول لحظة حجم عيني قد ايش هنا كم مريض أخذنا هي

1614
02:26:40,820 --> 02:26:47,740
ثمانية قيمة الاختبار و

1615
02:26:47,740 --> 02:26:52,860
ال Df اللي هم من هنا أتوا أربعة أدوية ناقص واحد و

1616
02:26:52,860 --> 02:26:59,070
ال Sigلاحظ الاختبار في الأول قيمته كانت صغيرة و

1617
02:26:59,070 --> 02:27:02,570
طلعت بيبالي وقته كبيرة الآن الاختبار قيمته صارت 12

1618
02:27:02,570 --> 02:27:06,890
إن بيبالي وقته صغيرة هذا الآن بيأكد لي أن حجم

1619
02:27:06,890 --> 02:27:11,470
التباين اتعلق قوي جداً مقارنة بالسابق واضح أن في

1620
02:27:11,470 --> 02:27:15,890
فروقات طب الآن ده أسألك لو بدي أقارن الفرق لصالح

1621
02:27:15,890 --> 02:27:20,510
مين طبعاً هدول بيعطوا المتوسطة ال Output بيعطوا لصالح

1622
02:27:20,510 --> 02:27:25,290
مين يعني واضح لو بدي اختار دواء معين اختار أي واحد

1623
02:27:25,290 --> 02:27:31,890
منهم حرام عليكِ الأول حكينا دائماً بحكي عن الزمن

1624
02:27:31,890 --> 02:27:36,910
الزمن الأقل والأفضل الزمن الدواء الأول زمن الشفاء

1625
02:27:36,910 --> 02:27:41,770
كان يوم ونص فاتبعي حاجة للصداع تأخذ دواء تشفي بعد 

1626
02:27:41,770 --> 02:27:47,850
ثلاثة يوم ولا بعد يوم ونص على حسب رغبتك إذا واضح

1627
02:27:47,850 --> 02:27:53,660
الأول والتالت ممكن حوالين بعض، يعني ممكن أقارن

1628
02:27:53,660 --> 02:27:56,600
الأول والتالت، طب لو عايز أقارن الأول والتالت إيش 

1629
02:27:56,600 --> 02:28:05,500
الاختبار المناسب؟ طبعًا غلط والكيوكسون، مش هلاخبط

1630
02:28:05,500 --> 02:28:11,800
مثل Friedman، مظبوط؟ مثل Friedman، لما يطلع فروقات

1631
02:28:11,800 --> 02:28:17,320
وعايز أقارن لصالح مين، اللي هنا ممكن تعطيك مؤشر،

1632
02:28:17,320 --> 02:28:21,770
بس ما أعتمدش عليه ليش ما أعتمدش عليه؟ لأن الحياة قد

1633
02:28:21,770 --> 02:28:25,670
تكون فروقات ما لها في الـ main rank الصغيرة ومش

1634
02:28:25,670 --> 02:28:29,510
هأعتمد عليها بروح لوين؟ على الاختبار الـ الـ 

1635
02:28:29,510 --> 02:28:35,810
الأقل منه لأن حكينا Friedman تعميم لـ Wilcoxon

1636
02:28:35,810 --> 02:28:41,110
وبتاع بروح لـ Wilcoxon خلاص؟ بينفع أستخدم Friedman؟

1637
02:28:41,110 --> 02:28:45,450
بينفع بس بكون حاضر لما أختار أختار بس مجموعتين

1638
02:28:45,450 --> 02:28:50,600
اللي هم مين وواحد وتلاتة يعني في الـ Selected Cases

1639
02:28:50,600 --> 02:28:55,340
أختار واحد وتلاتة من بين الفرق بضيكي نفس النتيجة

1640
02:28:55,340 --> 02:28:58,080
لو مش عارف أنت عملية بتستخدم إيه اختبار Wilcoxon

1641
02:28:58,080 --> 02:29:05,300
طب نحسب حجم التأثير ونختم لحظة هي نفس القانون أنا

1642
02:29:05,300 --> 02:29:11,100
هأكتب تحته بالظبط ركزي معايا إيش قيمة الاختبار

1643
02:29:11,100 --> 02:29:16,580
اثنا عشر مظبوط هيك الآن ثمانية الـ K كان أربعة عدوية

1644
02:29:16,580 --> 02:29:23,930
نقص واحد طلع جواب من خمسة واحد أربعة لحظة في الأول

1645
02:29:23,930 --> 02:29:30,390
لو طلع معي تقريبًا من سبعة مش هيك طلع نتائج صغيرة جدًا

1646
02:29:30,390 --> 02:29:36,270
الآن هي أربع عشرة وهي ثلاثة وعشرون إيش طلعت معي نص 

1647
02:29:36,270 --> 02:29:42,110
يعني حجم التأثير وين كبير جدًا وهذا يتفق إن السكت

1648
02:29:42,110 --> 02:29:46,610
بتاعنا صغيرة جدًا إذا بقى كده منطقي إن أحسب حجم

1649
02:29:46,610 --> 02:29:52,340
التأثير هذه النتيجة معناه إنه عندي حجم تأثير كبير و

1650
02:29:52,340 --> 02:29:56,520
في نفس الوقت share التعليق التاني يعني هذا لحاله

1651
02:29:56,520 --> 02:30:06,800
مكاfiش لازم أحكي 51.4% من 10% بيقول لي

1652
02:30:06,800 --> 02:30:12,500
غلط صحيح صحيح أنا بقول لك هي الصح مش كل مشاهدة

1653
02:30:12,500 --> 02:30:16,760
الانهيار يعني العينة جدًّا صحيح

1654
02:30:21,850 --> 02:30:25,450
هي التصحيح هنا أنا هأعتمد هاي الملزمة هاي الـ notes

1655
02:30:25,450 --> 02:30:30,790
تبعنا إذا

1656
02:30:30,790 --> 02:30:35,210
ن بثمانية اللي هو عدد الأشخاص عدد المرضى حجم

1657
02:30:35,210 --> 02:30:40,230
العينة الحجم مش 32 حجم العينة كان 8 بس اتكرر 4

1658
02:30:40,230 --> 02:30:45,430
مرات إذا ثمانية في 4 مرات بقى القيمة دي إيش بتعني

1659
02:30:45,430 --> 02:30:50,230
مرة ثانية بتعني فيها أثر حجم كبير جدا ومعناها إيش

1660
02:30:51,090 --> 02:30:57,230
إن 51.4% من التغير في الزمن يُعزى لمين للأدوية

1661
02:30:57,230 --> 02:31:01,810
الأربعة يعني الأدوية إلها تأثير بنسبة تقريبًا 51%

1662
02:31:01,810 --> 02:31:06,130
من الزمن اللي لازم أشفاه يعني المريض بيشفى من هذه

1663
02:31:06,130 --> 02:31:17,050
الأدوية بتأثر بنسبة 51% والباقي عوامل ثانية أدوية

1664
02:31:17,050 --> 02:31:21,740
الاختبارات اليوم إذا أخذنا اختبار الإشارة مرتين

1665
02:31:21,740 --> 02:31:28,460
عينة وعينتين والكوكسون والمكمل تبعه Friedman و

1666
02:31:28,460 --> 02:31:35,400
بعدين خدنا Mann Whitney و Kruskal ست اختبارات تم كمان

1667
02:31:35,400 --> 02:31:42,720
ثلاثة أو أربع تمات المحاضرة الجاية أول نص ساعة

1668
02:31:42,720 --> 02:31:50,060
بدي أخلص اختبارات دول وبعدين ناخد تطبيقات الله 

1669
02:31:50,060 --> 02:31:50,600
أعطيكم العافية