|
1 |
|
00:00:05,840 --> 00:00:09,940 |
|
بسم الله الرحمن الرحيم إن شاء الله اليوم هنبدأ |
|
|
|
2 |
|
00:00:09,940 --> 00:00:16,420 |
|
المحاضرة الخامسة على ما أعتقد هكذا بعد ما خلصنا |
|
|
|
3 |
|
00:00:16,420 --> 00:00:22,780 |
|
اختبارات المتغير التابع الوحيد هنعمل عملية تعميم |
|
|
|
4 |
|
00:00:22,780 --> 00:00:28,000 |
|
لو كان عندي أكثر من متغير تابع اليوم إن شاء الله |
|
|
|
5 |
|
00:00:28,000 --> 00:00:33,500 |
|
هناخد اختبارات للأوساط الحسابية في حالة وجود أكثر |
|
|
|
6 |
|
00:00:33,500 --> 00:00:37,500 |
|
من متغير تابع، هناخده في حالة وجود عينة واحدة |
|
|
|
7 |
|
00:00:37,500 --> 00:00:42,060 |
|
وعينتين مستقلتين وفي حالة الأزواج المتقابلة اللي |
|
|
|
8 |
|
00:00:42,060 --> 00:00:47,800 |
|
نسميها العينات المرتبطة، اللقاء القادم غدا إن شاء |
|
|
|
9 |
|
00:00:47,800 --> 00:00:51,860 |
|
الله، هيكون للتعميم لو كان عندي أكثر من عينتين |
|
|
|
10 |
|
00:00:51,860 --> 00:00:56,740 |
|
مستقلتين، هناخد اختبار الـ Multi ANOVA والـ Multi |
|
|
|
11 |
|
00:00:56,740 --> 00:01:02,100 |
|
ANCOVA، عشان فأنا فضلت الواجب يكون بعد ما ننتهي من |
|
|
|
12 |
|
00:01:02,100 --> 00:01:07,340 |
|
محاضرة القيم الأربعة، عشان يكون شامل لكل الأوساط |
|
|
|
13 |
|
00:01:07,340 --> 00:01:13,120 |
|
الحسابية، وغالبا هعطيكي الواجب يعني لأسبوع معاكي |
|
|
|
14 |
|
00:01:13,120 --> 00:01:15,300 |
|
المهم أني نزل الواجب يكون معنا أسبوع لحالها |
|
|
|
15 |
|
00:01:15,300 --> 00:01:20,710 |
|
للتسليم إن شاء الله، اليوم هنستخدم برنامج غير الـ |
|
|
|
16 |
|
00:01:20,710 --> 00:01:28,090 |
|
SPSS، الـ SPSS ما فيش فيه إمكانية اختبارات للوساطات |
|
|
|
17 |
|
00:01:28,090 --> 00:01:32,390 |
|
الحسابية لعينة واحدة أو عينتين مرتبطتين، فبالتالي |
|
|
|
18 |
|
00:01:32,390 --> 00:01:36,850 |
|
هنستخدم اختبار… هنستخدم برنامج جديد هنشوفه بعد |
|
|
|
19 |
|
00:01:36,850 --> 00:01:42,030 |
|
شوية، لكن اختبارات لعينتين مستقلتين ممكن أستخدم له |
|
|
|
20 |
|
00:01:42,030 --> 00:01:48,910 |
|
الـ SPSS، وهشرح بالتفصيل إن شاء الله، الاختبارات على |
|
|
|
21 |
|
00:01:48,910 --> 00:01:54,110 |
|
العينات سواء كانت عينة أو عينتين مرتبطتين، مستقلتين |
|
|
|
22 |
|
00:01:54,110 --> 00:01:58,950 |
|
في حالة وجود أكثر متغير تابع اللي اشتغل على هذا |
|
|
|
23 |
|
00:01:58,950 --> 00:02:04,410 |
|
الاختبار أول واحد طوره هو Hotelling في سنة ألف |
|
|
|
24 |
|
00:02:04,410 --> 00:02:09,770 |
|
وتسعمائة وواحد وثلاثين أو حوالي ثمانين سنة أو |
|
|
|
25 |
|
00:02:09,770 --> 00:02:13,070 |
|
أربعة… سبعة أو ثمانية وثمانين سنة، يعني الاختبار |
|
|
|
26 |
|
00:02:13,070 --> 00:02:22,350 |
|
القديم، والرجل اتوفى سنة ثلاثة وسبعين بعمله في |
|
|
|
27 |
|
00:02:22,350 --> 00:02:25,810 |
|
هذا الباب إن شاء الله، اللي اللي علاقة بالأوساط |
|
|
|
28 |
|
00:02:25,810 --> 00:02:30,630 |
|
المتعددة، هكون عندي أكثر من المتغير تابع، يعني ندرس |
|
|
|
29 |
|
00:02:30,630 --> 00:02:35,150 |
|
مثلا أثر طرق التدريس المختلفة على تحصيل الطالب في |
|
|
|
30 |
|
00:02:35,150 --> 00:02:38,230 |
|
اللغة العربية، بس اللي احنا نحكي في تحصيله في اللغة |
|
|
|
31 |
|
00:02:38,230 --> 00:02:42,410 |
|
العربية مثلا والرياضيات معه، وهو يعرف ليش مستخدم |
|
|
|
32 |
|
00:02:42,410 --> 00:02:46,560 |
|
أكثر من المتغير تابع، خليني أشوف، فبالتالي اللي |
|
|
|
33 |
|
00:02:46,560 --> 00:02:51,120 |
|
هنركز على الاستدلال للإحصائي المتجه، متوسطات |
|
|
|
34 |
|
00:02:51,120 --> 00:02:54,060 |
|
المجتمع مثلا، هنحكي متجه، متجه يعني فيه أرقام أكثر |
|
|
|
35 |
|
00:02:54,060 --> 00:02:57,740 |
|
من متغير تابع، عامة على كلمة متجه يعني متغير |
|
|
|
36 |
|
00:02:57,740 --> 00:03:04,700 |
|
التابع ليس واحدا، على الأقل يكون اثنين، الهدف |
|
|
|
37 |
|
00:03:04,700 --> 00:03:08,000 |
|
النهائي في هذا الموضوع هو التوصل لتحليل إحصائي |
|
|
|
38 |
|
00:03:08,000 --> 00:03:12,040 |
|
كامل لمتوسطات المجتمع |
|
|
|
39 |
|
00:03:15,580 --> 00:03:19,260 |
|
أحد المبادئ الأساسية في تحليل المتغيرات المتعددة هو |
|
|
|
40 |
|
00:03:19,260 --> 00:03:22,800 |
|
وجوب تحليل المتغيرات التي ترتبط مع بعضها تحليل |
|
|
|
41 |
|
00:03:22,800 --> 00:03:26,280 |
|
مشترك، يعني في ارتباط بين المتغيرات التابعة، |
|
|
|
42 |
|
00:03:26,280 --> 00:03:28,960 |
|
ما ينفعش أنا أخد متغيرين تابعين ما فيش أي ارتباط |
|
|
|
43 |
|
00:03:28,960 --> 00:03:34,940 |
|
بينهم، وقاعدي مجرد أنه أنا خلاص هاستخدم موضوع |
|
|
|
44 |
|
00:03:34,940 --> 00:03:38,520 |
|
اليوم، لأ، المهم هيكون في ارتباط بين المتغيرات |
|
|
|
45 |
|
00:03:38,520 --> 00:03:41,100 |
|
التابعة، لما بحكي مثلا مهارات اللغة الإنجليزية، |
|
|
|
46 |
|
00:03:41,100 --> 00:03:43,580 |
|
قراءة وكتابة، أكيد القراءة والكتابة فيها ارتباط |
|
|
|
47 |
|
00:03:43,580 --> 00:03:47,370 |
|
فيما بينهم، مع العذر، فبالتالي مهارات يكون أو |
|
|
|
48 |
|
00:03:47,370 --> 00:03:52,930 |
|
متغيرات التابعة يكون فيها ارتباط في مابينها، مهارة |
|
|
|
49 |
|
00:03:52,930 --> 00:03:56,410 |
|
مثلا مدرسية، تعلم مهارة؟ أنت قايس في الأول هل في |
|
|
|
50 |
|
00:03:56,410 --> 00:03:59,670 |
|
ارتباط بينهم ولا؟ قياس باستخدام Personal أو أي |
|
|
|
51 |
|
00:03:59,670 --> 00:04:03,410 |
|
اختبار ثاني، يفضل دائما أو أنا بشتغل يكون في ارتباط |
|
|
|
52 |
|
00:04:03,410 --> 00:04:08,460 |
|
على الأقل في شيء مشترك بين المتغيرات التابعة، ولا |
|
|
|
53 |
|
00:04:08,460 --> 00:04:12,500 |
|
ليش أنا بدأ أدرس أثرهم مع بعض، أثر يعني أثر طرق |
|
|
|
54 |
|
00:04:12,500 --> 00:04:16,460 |
|
التدريس عليهم مع بعض، ما كده فيه تداخل فيما بينهم |
|
|
|
55 |
|
00:04:16,460 --> 00:04:19,640 |
|
ولا ما ينفعش لزوم الموضوع من الأصل، بس تخدم اختبارات |
|
|
|
56 |
|
00:04:19,640 --> 00:04:24,120 |
|
العادل أخدناه في الأول، لماذا |
|
|
|
57 |
|
00:04:24,120 --> 00:04:28,560 |
|
نستخدم أكثر متغير تابع، يسمح باستخدام المزيد أو |
|
|
|
58 |
|
00:04:28,560 --> 00:04:34,820 |
|
العديد من المقاييس أو المتغيرات على تكوين صورة أفضل |
|
|
|
59 |
|
00:04:34,820 --> 00:04:42,420 |
|
للاختلافات بين المجموعات، أحيانا ممكن يكون ما فيش |
|
|
|
60 |
|
00:04:42,420 --> 00:04:45,540 |
|
علاقة أو ما فيش فروقات من طريقة وطريقة بالنسبة |
|
|
|
61 |
|
00:04:45,540 --> 00:04:49,060 |
|
للمتغير معين لوحده، لكن لو الاثنين مع بعض ممكن |
|
|
|
62 |
|
00:04:49,060 --> 00:04:54,430 |
|
يكون هناك فروق، والعكس، يعني ممكن يكون مثلا ما فيش |
|
|
|
63 |
|
00:04:54,430 --> 00:04:58,870 |
|
فروق بين مثلا التجريبية أو الضابطة لتحصيل طالب في |
|
|
|
64 |
|
00:04:58,870 --> 00:05:02,370 |
|
اللغة العربية أو للغة الإنجليزية لوحده، لكن لو أخدت |
|
|
|
65 |
|
00:05:02,370 --> 00:05:05,690 |
|
الاثنين مع بعض ممكن يكون فيه تأثير لطرق التدريس |
|
|
|
66 |
|
00:05:05,690 --> 00:05:09,110 |
|
على المتغيرين مع بعض، وكده هيك ولا هيك أنت |
|
|
|
67 |
|
00:05:09,110 --> 00:05:14,210 |
|
استخدميه إذا كان هناك على الأقل ارتباط واضح بين |
|
|
|
68 |
|
00:05:14,210 --> 00:05:20,030 |
|
المتغيرات التابعة، طب ليش أنا ما أروح أستخدم… لو |
|
|
|
69 |
|
00:05:20,030 --> 00:05:22,910 |
|
كان حتى عندي متغيرات تابعة في ارتباط ما بينهم أروح |
|
|
|
70 |
|
00:05:22,910 --> 00:05:28,510 |
|
أستخدم الكلام اللي أخدناه في الأول اللي هو T |
|
|
|
71 |
|
00:05:28,510 --> 00:05:31,410 |
|
لعينة واحدة وT لعينتين مستقلتين وهكذا، يعني |
|
|
|
72 |
|
00:05:31,410 --> 00:05:34,750 |
|
أستخدم الـ Univariate Statistics اللي هو التحليل |
|
|
|
73 |
|
00:05:34,750 --> 00:05:42,940 |
|
أحادي المتغير، ليش نلجأ للتحليل متعدد المتغيرات؟ ممكن |
|
|
|
74 |
|
00:05:42,940 --> 00:05:45,280 |
|
الواحد يعني يتبادل لدينا وطالما أنت بتحكي هيك، قد |
|
|
|
75 |
|
00:05:45,280 --> 00:05:48,380 |
|
يكون ما فيش ارتباط في متغيرات التابعة، اشتغل على كل |
|
|
|
76 |
|
00:05:48,380 --> 00:05:53,240 |
|
تابع لوحده، فليش بنستخدم الآن تحليل Multivariate |
|
|
|
77 |
|
00:05:53,240 --> 00:05:59,180 |
|
أو متعدد متغيرات بدل من التحليل أحادي المتغير؟ شوف |
|
|
|
78 |
|
00:05:59,180 --> 00:06:02,460 |
|
الآن المراجع باللغة العربية في هذا الموضوع مش |
|
|
|
79 |
|
00:06:02,460 --> 00:06:08,220 |
|
كتيرة، في كتاب لأسامة ربيع موجود عنكم على الصفحة هذا |
|
|
|
80 |
|
00:06:08,220 --> 00:06:13,940 |
|
كتاب كويس وبسيط في التعامل، أسلوبه سهل، لكن ممكن |
|
|
|
81 |
|
00:06:13,940 --> 00:06:16,580 |
|
ما يكونش فيه موجود كل اللي احنا عايزينه، لكن بشكل |
|
|
|
82 |
|
00:06:16,580 --> 00:06:20,380 |
|
عام كتاب جيد يعني، ممكن احنا إن شاء الله نعتمد عليه |
|
|
|
83 |
|
00:06:20,380 --> 00:06:27,640 |
|
بشكل كبير، هناك أدنى أسباب ليش ما نستخدمش كل متغير |
|
|
|
84 |
|
00:06:27,640 --> 00:06:32,300 |
|
لوحده يعني وحدة المتغير، السبب الأساسي رقم واحد |
|
|
|
85 |
|
00:06:32,300 --> 00:06:38,960 |
|
يتم تضخيم نسبة الوقوع في الخطأ، من أنه على الأول مع |
|
|
|
86 |
|
00:06:38,960 --> 00:06:42,580 |
|
أن لما أنا اشتغل نفرض عندي متغيرين تابعين، مرة هشوف |
|
|
|
87 |
|
00:06:43,800 --> 00:06:47,780 |
|
الفرق بين الضابطة والتجريبية لما تغير المتغير الأول و |
|
|
|
88 |
|
00:06:47,780 --> 00:06:51,320 |
|
مرة للثاني، معنى كده احتمال الوقوع في الخطأ من |
|
|
|
89 |
|
00:06:51,320 --> 00:06:56,620 |
|
الأول هيزيد، يعني لو أخدنا Alpha بـ 5% ورحت استخدمت |
|
|
|
90 |
|
00:06:56,620 --> 00:07:03,040 |
|
اختبارات مرتين، هكون عندي ثقة في الأول 95% للأول و |
|
|
|
91 |
|
00:07:03,040 --> 00:07:07,520 |
|
95% للثاني، إن أنا بعمل اثنين الأول والثاني |
|
|
|
92 |
|
00:07:07,520 --> 00:07:12,790 |
|
فبالتالي هكون عندي 95% للأول، 95% للثاني، لو ضربناهم في |
|
|
|
93 |
|
00:07:12,790 --> 00:07:15,510 |
|
بعض بيطلع تقريبا تسعة من عشرة، تقريبا تسعة من عشرة |
|
|
|
94 |
|
00:07:15,510 --> 00:07:22,190 |
|
تقريبا، هذا الثقة اللي موجودة، المعنى كده احتمال |
|
|
|
95 |
|
00:07:22,190 --> 00:07:27,110 |
|
الوقوع، يعني احتمال رفض الفرضية الصفرية وهي صحيحة |
|
|
|
96 |
|
00:07:27,110 --> 00:07:30,870 |
|
احتمال الوقوع في الخطأ من نوع الأول بيساوي المكان |
|
|
|
97 |
|
00:07:30,870 --> 00:07:35,970 |
|
الملائم لها اللي هو واحد ناقص تسعة من عشرة، يعني عشرة |
|
|
|
98 |
|
00:07:35,970 --> 00:07:40,890 |
|
في المئة، شوفي أنا بديت بخمسة في المئة، انتهيت بـ |
|
|
|
99 |
|
00:07:40,890 --> 00:07:47,050 |
|
عشرة، مع كده زدت نسبة الخطأ، طب لو كانت العملية |
|
|
|
100 |
|
00:07:47,050 --> 00:07:52,730 |
|
بتصير أكبر شوية، لاحظ بصير 95% الأول والثاني زيه |
|
|
|
101 |
|
00:07:52,730 --> 00:08:01,200 |
|
والثالث زيه، بتطلع تقريبا 15%، لما أنا اطلع يعني |
|
|
|
102 |
|
00:08:01,200 --> 00:08:06,140 |
|
اضرب اضرب في بعض، اضربهم في بعض 95 في 95 في 95 |
|
|
|
103 |
|
00:08:06,140 --> 00:08:14,440 |
|
بتطلع يعني تقريبا حوالي 85%، هاي 95 في 95 في 95 |
|
|
|
104 |
|
00:08:14,440 --> 00:08:23,120 |
|
بتطلع حوالي 85.78 مظبوط |
|
|
|
105 |
|
00:08:23,120 --> 00:08:27,160 |
|
تقريبا، لما اطلع حوالي تضاعفت |
|
|
|
106 |
|
00:08:29,500 --> 00:08:33,520 |
|
14.3، حوالي أربع عشرة وثلاثة وعشرة |
|
|
|
107 |
|
00:08:33,520 --> 00:08:38,780 |
|
في المئة، المعنى كده الخطأ بتضعف، يا هذا مش هي |
|
|
|
108 |
|
00:08:38,780 --> 00:08:42,220 |
|
اللي كبيرة، لإن أنا… أنا يدوب أقصى حد لما بشتغل |
|
|
|
109 |
|
00:08:42,220 --> 00:08:45,480 |
|
على الـ Alpha، لو أنا أخدت كباحة Alpha خمسة في المئة |
|
|
|
110 |
|
00:08:45,480 --> 00:08:51,920 |
|
في الآخر هحكي عندي ثقة إن الـ Alpha بتاعتها تكون أقل |
|
|
|
111 |
|
00:08:51,920 --> 00:08:54,940 |
|
من أو تساوي الخمسة، يعني حد الأقصى تبعي اللي هو خمسة |
|
|
|
112 |
|
00:08:54,940 --> 00:08:58,240 |
|
في المئة، طيب أنا وصلت لو كانت ثلاثة من المتغيرات |
|
|
|
113 |
|
00:08:58,240 --> 00:09:03,280 |
|
تابعة لـ 15% تقريبا، مع كده زاد ال… ال… احتمال |
|
|
|
114 |
|
00:09:03,280 --> 00:09:08,240 |
|
الوقوع في الخطأ من الأول، Bonferroni و Dunn اقترحوا |
|
|
|
115 |
|
00:09:08,240 --> 00:09:14,740 |
|
نجسم Alpha على M، لحظة إن لما أخدت Alpha هنا طلعت |
|
|
|
116 |
|
00:09:14,740 --> 00:09:19,440 |
|
الخطأ 10%، يعني بيحكي بعد ما تأخذ Alpha 5% من الأصل |
|
|
|
117 |
|
00:09:19,440 --> 00:09:28,430 |
|
خذ Alpha تحتك الجديدة 25 من 1000، يعني عشان في الآخر |
|
|
|
118 |
|
00:09:28,430 --> 00:09:34,690 |
|
تصل لخمسة في المئة، لما تتضعف تصل لخمسة في المئة، طب |
|
|
|
119 |
|
00:09:34,690 --> 00:09:39,030 |
|
مين بتقدر تأخذ نسبة خاطئة 2.5%؟ يعني تأخذ نص اللي |
|
|
|
120 |
|
00:09:39,030 --> 00:09:42,890 |
|
هو هياخده، طب لو كان ثلاثة اختبارات، أخد Alpha على ثلاثة |
|
|
|
121 |
|
00:09:42,890 --> 00:09:49,590 |
|
مصيبة، لكن الحالة تبعها أخد Alpha على M بحيث M عبارة |
|
|
|
122 |
|
00:09:49,590 --> 00:09:52,570 |
|
عن عدد الاختبارات، الاختبارات تقصد عدد المتغيرات |
|
|
|
123 |
|
00:09:52,570 --> 00:09:59,300 |
|
التابعة، واضح أن الأمنية مش سهلة، هذا السبب، لكن السبب |
|
|
|
124 |
|
00:09:59,300 --> 00:10:07,600 |
|
الثاني برضه مهم جدا، إذا يمكن الاختبار متعدد |
|
|
|
125 |
|
00:10:07,600 --> 00:10:13,680 |
|
متغيرات أن يشتمل على كل من الاختبارات الأحادية، يعني |
|
|
|
126 |
|
00:10:13,680 --> 00:10:15,500 |
|
يشتمل على المتغير التابع الأول والثاني والثالث |
|
|
|
127 |
|
00:10:15,500 --> 00:10:21,300 |
|
ويحافظ على خمسة في المئة، هذه ميزة بتاعة الاختبار |
|
|
|
128 |
|
00:10:21,300 --> 00:10:25,050 |
|
المتعدد، وبالتالي لحفظه على قدرة على اختبار اختلاف |
|
|
|
129 |
|
00:10:25,050 --> 00:10:29,470 |
|
مجموعة من المتوسطات، إذا هذه الاختبارات بتحفظ لي |
|
|
|
130 |
|
00:10:29,470 --> 00:10:36,270 |
|
على Alpha تساوي كم؟ 5% وما تزيد عن 5%، السبب الثاني |
|
|
|
131 |
|
00:10:36,270 --> 00:10:42,970 |
|
يواجه جدا أن الاختبار أحادي المتغير اللي هو اللي |
|
|
|
132 |
|
00:10:42,970 --> 00:10:45,450 |
|
أخذناه في الأول الـ Univariate لو بتستخدم واحد واحد |
|
|
|
133 |
|
00:10:45,450 --> 00:10:51,190 |
|
يتجاهل التغير أو الارتباط بين المتغيرات التابعة، أنا |
|
|
|
134 |
|
00:10:51,190 --> 00:10:53,450 |
|
حكيت عليها، قدمت عليها في الأول، قد يكونوا يا أخي |
|
|
|
135 |
|
00:10:53,450 --> 00:10:56,470 |
|
ارتباط قوي للمتغيرات التابعة، الاختبارات الأحادية |
|
|
|
136 |
|
00:10:56,470 --> 00:11:00,390 |
|
بتجاهل، أنت تدرس كل واحد على حدة، لكن هنا بخدم أنا |
|
|
|
137 |
|
00:11:00,390 --> 00:11:04,850 |
|
كلهم مع بعض، إذا الاختبارات الأحادية المتغير لا |
|
|
|
138 |
|
00:11:04,850 --> 00:11:10,220 |
|
تتضمن العلاقة بين المتغيرات التابعة، وبحكي بعض الكتب |
|
|
|
139 |
|
00:11:10,220 --> 00:11:14,960 |
|
هناك سبب قوي آخر هو عندما يكون من المنطقي وجود مجموعة |
|
|
|
140 |
|
00:11:14,960 --> 00:11:20,700 |
|
من المتغيرات التابعة معه، يعني أنا كباحث أجد أن أعمل |
|
|
|
141 |
|
00:11:20,700 --> 00:11:24,380 |
|
دراسة لطرق التدريس وأثرها على مجموعة من المتغيرات |
|
|
|
142 |
|
00:11:24,380 --> 00:11:30,570 |
|
في نفس اللحظة، هذا سبب آخر، سبب ثالث قد يكون أحيانا |
|
|
|
143 |
|
00:11:30,570 --> 00:11:33,850 |
|
لكن السببين الأساسيين الأول والثاني، السبب الثالث |
|
|
|
144 |
|
00:11:33,850 --> 00:11:37,710 |
|
أن الباحث قد لا يجد... قد لا يجد أحيانا اختلاف بين |
|
|
|
145 |
|
00:11:37,710 --> 00:11:41,910 |
|
المجموعات في حالة تحليل أحادي المتغيرات، الخدمة في |
|
|
|
146 |
|
00:11:41,910 --> 00:11:46,910 |
|
الأول، ولكن بشكل مشترك ممكن يكون هناك فرق جوهري مع |
|
|
|
147 |
|
00:11:46,910 --> 00:11:53,130 |
|
بعضها، آه طبعا، يعني مثلا طرق التدريس بتأثر على |
|
|
|
148 |
|
00:11:53,130 --> 00:11:56,790 |
|
التاني مع بعض، يعني بتأثر على المهارة مثلا، الدافعية |
|
|
|
149 |
|
00:11:58,320 --> 00:12:05,300 |
|
وإيش ثاني ممكن؟ خذ مثلا زي المتغير، انتباهي |
|
|
|
150 |
|
00:12:05,300 --> 00:12:10,580 |
|
المعرفة... المعرفة والمهارة، أنا كباحث أجد أنه فيه |
|
|
|
151 |
|
00:12:10,580 --> 00:12:15,160 |
|
ارتباط بالاثنين دول، فبالتالي ممكن يكون ما فيش فرق |
|
|
|
152 |
|
00:12:15,160 --> 00:12:18,980 |
|
جوهري لو أخذنا كل واحد على حدة، لكن لو الاثنين مع بعض |
|
|
|
153 |
|
00:12:18,980 --> 00:12:22,200 |
|
ممكن مع بعض يكون فيه فرق، طرق التدريس بالنسبة |
|
|
|
154 |
|
00:12:22,200 --> 00:12:28,610 |
|
للمعرفة والمهارة، إذا واضح لي أهمية الموضوع، أهمية |
|
|
|
155 |
|
00:12:28,610 --> 00:12:32,310 |
|
قد تكون أحيانا نسبية، وأحيانا تكون ملزمة للباحث |
|
|
|
156 |
|
00:12:32,310 --> 00:12:35,970 |
|
أنه يستخدمها، فبالتالي لهذا السبب الموضوع هذا من |
|
|
|
157 |
|
00:12:35,970 --> 00:12:40,450 |
|
الموضوعات المهمة، وكتير من الاختبار... من البحوث |
|
|
|
158 |
|
00:12:40,450 --> 00:12:47,010 |
|
التربوية إلى أن بدأت تميل لهذه الاختبارات، هنبدأ |
|
|
|
159 |
|
00:12:47,010 --> 00:12:49,750 |
|
بأول اختبار... اختبار Hotelling |
|
|
|
160 |
|
00:12:57,180 --> 00:12:58,620 |
|
في أي سؤال؟ قال مبدأ؟ |
|
|
|
161 |
|
00:13:09,330 --> 00:13:14,610 |
|
إذا نبدأ باختبار Hotelling T-square، بعد ما هو T صار |
|
|
|
162 |
|
00:13:14,610 --> 00:13:18,190 |
|
اسمه T-square، طبعا لسبب في ارتباط رياضي يكون في |
|
|
|
163 |
|
00:13:18,190 --> 00:13:22,970 |
|
عندي مربع لشغلة معينة، فأطلق عليه T-square لمتجه |
|
|
|
164 |
|
00:13:22,970 --> 00:13:28,370 |
|
متوسطات مجتمع واحد، ما تدّيش تخبط الآن ما بين عدة |
|
|
|
165 |
|
00:13:28,370 --> 00:13:35,450 |
|
متوسطات، وبحكي مجتمع واحد، معنى مجتمع واحد يعني عندي |
|
|
|
166 |
|
00:13:35,450 --> 00:13:40,070 |
|
عينة من الذكور فقط، هي معنى مجتمع واحد، عندي عينة من |
|
|
|
167 |
|
00:13:40,070 --> 00:13:46,190 |
|
الذكور بس، ولكن بدرس أثر طرق التدريس على متغيرين زي |
|
|
|
168 |
|
00:13:46,190 --> 00:13:50,230 |
|
المعرفة والمهارة، واضح؟ يعني ده يميز بين... لما |
|
|
|
169 |
|
00:13:50,230 --> 00:13:59,790 |
|
بحكي متجه متوسطات لمجتمع واحد، إذا هي أولا اختبار |
|
|
|
170 |
|
00:13:59,790 --> 00:14:02,450 |
|
Hotelling |
|
|
|
171 |
|
00:14:07,090 --> 00:14:11,850 |
|
تي سكوير لمتجه |
|
|
|
172 |
|
00:14:11,850 --> 00:14:19,070 |
|
المتوسطات في حالة مجتمع واحد، المجتمع واحد خلينا |
|
|
|
173 |
|
00:14:19,070 --> 00:14:24,030 |
|
نسميها لمتوسطات مجتمع واحد بـ Hotelling T-square for a |
|
|
|
174 |
|
00:14:24,030 --> 00:14:29,490 |
|
population mean vector، مرتين، خناخد على مثال، بدرس |
|
|
|
175 |
|
00:14:29,490 --> 00:14:32,850 |
|
بدرس |
|
|
|
176 |
|
00:14:32,850 --> 00:14:33,430 |
|
الطلاب |
|
|
|
177 |
|
00:14:36,570 --> 00:14:44,230 |
|
نفترض ثلاث مساقات، لغة عربية ورياضيات |
|
|
|
178 |
|
00:14:44,230 --> 00:14:47,710 |
|
ومجتمعيات |
|
|
|
179 |
|
00:14:47,710 --> 00:14:50,790 |
|
وأنا |
|
|
|
180 |
|
00:14:50,790 --> 00:14:55,010 |
|
مدرس طلاب فقط، إذا واضح هنا صار عندي متجه واحد |
|
|
|
181 |
|
00:14:55,010 --> 00:14:59,490 |
|
اثنين ثلاثة، هذه المتجه لمجتمع واحد للطلاب فقط |
|
|
|
182 |
|
00:15:04,670 --> 00:15:09,390 |
|
إذا لو حكيت لك وبدي أشوف إذا كان فيه فرق في |
|
|
|
183 |
|
00:15:09,390 --> 00:15:13,730 |
|
متوسط التحصيل، نفترض أنا من خلال دراسات سابقة |
|
|
|
184 |
|
00:15:13,730 --> 00:15:19,230 |
|
تبين إن متوسط درجات الطلاب في اللغة العربية نفترض |
|
|
|
185 |
|
00:15:19,230 --> 00:15:24,790 |
|
درجة إن هي في العربية 150، نفترض سابقا كانت الدرجة |
|
|
|
186 |
|
00:15:24,790 --> 00:15:31,570 |
|
105، متوسط العام هذا من خلال سجلات سابقة |
|
|
|
187 |
|
00:15:34,690 --> 00:15:39,670 |
|
نفترض الرياضيات معدّله من 100، مش شرط يكون ثلاث |
|
|
|
188 |
|
00:15:39,670 --> 00:15:43,650 |
|
متغيرات تابعة على نفس الـ scale، يمكن واحد 150 |
|
|
|
189 |
|
00:15:43,650 --> 00:15:50,210 |
|
ممكن الرياضيات نفترض من 175، أنا بحكي على 150 وهذا |
|
|
|
190 |
|
00:15:50,210 --> 00:15:56,010 |
|
على 100، نفترض الاجتماعيات 150 أو حتى نفترض 200 مش |
|
|
|
191 |
|
00:15:56,010 --> 00:16:03,010 |
|
شرط تكون تساوي بين... نعم بالظبط، نفترض 140 من 200 |
|
|
|
192 |
|
00:16:03,800 --> 00:16:07,940 |
|
اللي أنا كاتبه هدول... هدول عبارة عن درجات من |
|
|
|
193 |
|
00:16:07,940 --> 00:16:11,600 |
|
سنوات سابقة في المتوسط، وأنا عايز أعرف الآن هل |
|
|
|
194 |
|
00:16:11,600 --> 00:16:16,400 |
|
متوسط الطلاب هذه المرة قد تحسن، وبدي أخد المتجهات |
|
|
|
195 |
|
00:16:16,400 --> 00:16:19,600 |
|
الثلاث مع بعض... المتغيرات الثلاثة مع بعض، يعني |
|
|
|
196 |
|
00:16:19,600 --> 00:16:25,540 |
|
صار عندي متجه من المتغيرات، حاجة زي ذلك للطلاب |
|
|
|
197 |
|
00:16:25,540 --> 00:16:28,800 |
|
بس الـ... الـ طبعا زي ما حكيت يا أخي طبعا يقدر لديهم أول |
|
|
|
198 |
|
00:16:28,800 --> 00:16:32,360 |
|
مرة الناس يشتغل على كل واحد لوحده، لغة عربية |
|
|
|
199 |
|
00:16:32,360 --> 00:16:35,400 |
|
لحالها و... وأحكينا طبعا الأسباب الثلاثة اللي |
|
|
|
200 |
|
00:16:35,400 --> 00:16:39,900 |
|
بتخلي الواحد ما يستخدمش الثلاثة كل واحد على حدها |
|
|
|
201 |
|
00:16:39,900 --> 00:16:45,140 |
|
خلاص؟ المثال اللي... لأن هذه فكرة الموضوع اللي أنا |
|
|
|
202 |
|
00:16:45,140 --> 00:16:49,400 |
|
بهمني رقم واحد أفهمه، يستخدم الاختبار، يعني مثلا لو |
|
|
|
203 |
|
00:16:49,400 --> 00:16:55,580 |
|
قرأت في بحث عنوان بحث معين بتكلم على ثلاث مهارات |
|
|
|
204 |
|
00:16:55,580 --> 00:17:03,660 |
|
نفترض ويشوف... يقارنها مع قيم قديمة وفي معيار معين، |
|
|
|
205 |
|
00:17:03,660 --> 00:17:09,280 |
|
standard معين بتقارن به، بدأ يستخدم اختبار |
|
|
|
206 |
|
00:17:09,280 --> 00:17:12,960 |
|
Hotelling ده يا دكتور، الحد الفاصل بين هذه المدرسة |
|
|
|
207 |
|
00:17:12,960 --> 00:17:16,760 |
|
وبين الـ ANOVA، هل يكون فيه بقارنة من الحد السابق؟ |
|
|
|
208 |
|
00:17:16,760 --> 00:17:22,120 |
|
شوف لي إن... هنا... هنا... هنا المصيبة في كلامك، |
|
|
|
209 |
|
00:17:22,120 --> 00:17:29,200 |
|
ليش؟ الـ ANOVA كان عندي متغيرين، واحد تابع، كم مظبوط |
|
|
|
210 |
|
00:17:29,200 --> 00:17:33,320 |
|
لي درجات الطلاب، وواحد عامل اللي طرق تدريس، ثلاث طرق |
|
|
|
211 |
|
00:17:33,320 --> 00:17:38,780 |
|
تدريس، نوعي العامل... هذا مش عامل، هذا كم... كم... |
|
|
|
212 |
|
00:17:38,780 --> 00:17:42,920 |
|
كم... هذا تابع... تابع... تابع... ما تدّيش تخبط من |
|
|
|
213 |
|
00:17:42,920 --> 00:17:46,260 |
|
الـ ANOVA، أنا ما بحكيش عن ANOVA خالص، بحكي مجتمع واحد |
|
|
|
214 |
|
00:17:46,260 --> 00:17:51,420 |
|
لحظة، |
|
|
|
215 |
|
00:17:51,420 --> 00:17:57,460 |
|
أنا بحكيك عن مجتمع واحد، مجتمع الطلاب بس، والـ |
|
|
|
216 |
|
00:17:57,460 --> 00:18:00,380 |
|
ANOVA بيكون أنت بيكون عامل له ثلاث مستويات على |
|
|
|
217 |
|
00:18:00,380 --> 00:18:03,700 |
|
الأقل، وفيه عندك متغير تابع وحيد، اللي أنا ب... بحكي |
|
|
|
218 |
|
00:18:03,700 --> 00:18:09,240 |
|
بالعكس، أنا بحكي ثلاثة تابعين، وللطلاب بس، وما ليش |
|
|
|
219 |
|
00:18:09,240 --> 00:18:11,500 |
|
أمور يعني، عينة واحدة، عين... قاعدة كلها عينة واحدة |
|
|
|
220 |
|
00:18:11,500 --> 00:18:16,440 |
|
أنتوا الآن موجودين، أخذتوها نفترض ثلاثة مساقات، وبدأت |
|
|
|
221 |
|
00:18:16,440 --> 00:18:19,000 |
|
أقارن مرة واحدة في اختبار واحد، فهذا اللي أنا بحكي عليه |
|
|
|
222 |
|
00:18:20,450 --> 00:18:25,810 |
|
الآن مثلا عندك بيانات درجات اختبار 87 طالب، ملاحظ |
|
|
|
223 |
|
00:18:25,810 --> 00:18:32,890 |
|
طالب، طالب مش عارف طالب، تيجي هنا تمييز واضح، ده عينة |
|
|
|
224 |
|
00:18:32,890 --> 00:18:37,390 |
|
واحدة، مجتمع واحد، حيث تشير X1 لنأخذ المثال تبعنا |
|
|
|
225 |
|
00:18:37,390 --> 00:18:44,010 |
|
بخليها دايم عشان ما ننساش، X1 درجاتهم في الـ علمي |
|
|
|
226 |
|
00:18:44,010 --> 00:18:45,370 |
|
الاجتماعي، X2 |
|
|
|
227 |
|
00:18:51,690 --> 00:18:56,850 |
|
الاختبار اللفظي اللي |
|
|
|
228 |
|
00:18:56,850 --> 00:19:03,170 |
|
هو الـ verbal، X3 في العلوم، هذه |
|
|
|
229 |
|
00:19:03,170 --> 00:19:09,810 |
|
الثلاث مساقات، الآن افترض إن هذا المتجه اللي أنا |
|
|
|
230 |
|
00:19:09,810 --> 00:19:16,430 |
|
كتبته على شكل كله مع بعض، 550، 30، إيش 530، 30؟ |
|
|
|
231 |
|
00:19:20,560 --> 00:19:22,640 |
|
إيش... إيش بيعملوا لي هنا في اللي أنا كاتب المثال |
|
|
|
232 |
|
00:19:22,640 --> 00:19:31,250 |
|
اللي فات؟ المتوسط العام، يمثل متجه متوسط درجات |
|
|
|
233 |
|
00:19:31,250 --> 00:19:34,290 |
|
آلاف من طلبة الجامعة في السنوات العشر الأخيرة |
|
|
|
234 |
|
00:19:34,290 --> 00:19:39,170 |
|
إذا من خلال سجلات موجودة عندنا، بعرف من خلال سجلات |
|
|
|
235 |
|
00:19:39,170 --> 00:19:43,330 |
|
سابقة إن متوسط درجات الطلاب مثلا في الأول كانت |
|
|
|
236 |
|
00:19:43,330 --> 00:19:46,610 |
|
30 لاختبار الأول، لاختبار الثاني 50، لاختبار |
|
|
|
237 |
|
00:19:46,610 --> 00:19:49,810 |
|
الثالث 500، يعني إن هي العظمة للمواد، ماذا بعد؟ |
|
|
|
238 |
|
00:19:49,810 --> 00:19:53,430 |
|
واضح زي ما حكيت، أنا 100، 150، 200، إن هي |
|
|
|
239 |
|
00:19:53,430 --> 00:19:59,210 |
|
العظمة، ماذا بعد؟ بسأل هل يوجد من الأسباب ما يجعلك |
|
|
|
240 |
|
00:19:59,210 --> 00:20:02,150 |
|
تعتقد أن درجات المجموعة الحالية اللي أنا بدرسها |
|
|
|
241 |
|
00:20:02,150 --> 00:20:06,630 |
|
اليوم من الطلبة، أيه من الطلاب؟ المفروض؟ عشان تكون |
|
|
|
242 |
|
00:20:06,630 --> 00:20:11,170 |
|
يعني أكثر دقة، آه بالظبط، طلبة، مع إنها طلاب وطالبات |
|
|
|
243 |
|
00:20:11,170 --> 00:20:17,110 |
|
في هذه الاختبارات مختلفة عمّا سبق عند مستوى معنوية |
|
|
|
244 |
|
00:20:17,110 --> 00:20:21,070 |
|
5%، وبتحافظ عليها، وبتحافظ على الخمسة |
|
|
|
245 |
|
00:20:21,070 --> 00:20:22,990 |
|
في المئة، يعني ما ينفعش تكونوا على الحاجة اللي بتصير |
|
|
|
246 |
|
00:20:22,990 --> 00:20:30,400 |
|
15% تقريبا، وضح حجتك، الآن صار المطلوب تذكر |
|
|
|
247 |
|
00:20:30,400 --> 00:20:32,480 |
|
الفرضية الصفرية في اختباري، كنا نأخذ μ بتساوي |
|
|
|
248 |
|
00:20:32,480 --> 00:20:35,080 |
|
30، μ بتساوي 50، μ بتساوي 500، أيه |
|
|
|
249 |
|
00:20:35,080 --> 00:20:40,540 |
|
لأ لأ، الوضع مختلف، الـ μ هذه متجه، لو شفت أي كتاب |
|
|
|
250 |
|
00:20:40,540 --> 00:20:45,010 |
|
إيه له علاقة بالـ... بالحصر متعدد المتغيرات، بكتبش μ |
|
|
|
251 |
|
00:20:45,010 --> 00:20:49,770 |
|
بس ياما بعملها bold خط غامق عشان يبين ما بين ال |
|
|
|
252 |
|
00:20:49,770 --> 00:20:54,970 |
|
100 و1 ومتجه أو بحط شرط عليها داشر صغيرة فخلينا |
|
|
|
253 |
|
00:20:54,970 --> 00:20:59,230 |
|
نتعود على داشر لإن الغامق مش هبين مع الغامق إيه |
|
|
|
254 |
|
00:20:59,230 --> 00:21:03,590 |
|
الخمسمية للأول وخمسين للتاني وتلاتين للتالت نفترض |
|
|
|
255 |
|
00:21:03,590 --> 00:21:09,990 |
|
هيك عايز اختبر هذه مقابل أنَّها ما بتسويش تختلف طبعا |
|
|
|
256 |
|
00:21:09,990 --> 00:21:12,230 |
|
تختلف الأقل في واحدة منهم مش شرط التلاتة |
|
|
|
257 |
|
00:21:15,130 --> 00:21:19,910 |
|
باختصار أنها تختلف عن هذه البرنامج لكن ممكن تكون |
|
|
|
258 |
|
00:21:19,910 --> 00:21:25,450 |
|
واحدة تختلف والباقي ما يختلفش البرنامج .. طب مش |
|
|
|
259 |
|
00:21:25,450 --> 00:21:33,170 |
|
حينفه هنستخدم ال SPSS هنستخدم برنامج ال NCSS |
|
|
|
260 |
|
00:21:33,170 --> 00:21:41,930 |
|
اللي هو number cruncher statistical system هذا |
|
|
|
261 |
|
00:21:41,930 --> 00:21:42,350 |
|
نفسه |
|
|
|
262 |
|
00:21:45,430 --> 00:21:50,210 |
|
أه أعدلها يعني أعملها |
|
|
|
263 |
|
00:21:50,210 --> 00:21:57,690 |
|
زي هي أعمليها نفسي خلاصك الاختبار |
|
|
|
264 |
|
00:21:57,690 --> 00:22:01,290 |
|
اسمه NCSS ال number cruncher statistical system |
|
|
|
265 |
|
00:22:01,290 --> 00:22:04,270 |
|
يعني الترجمة الحرفية تاعته مش كتير مهمة اللي هو |
|
|
|
266 |
|
00:22:04,270 --> 00:22:09,230 |
|
نظام الإحصائي للرقم الحاسم cruncher حاسم أو القوى |
|
|
|
267 |
|
00:22:09,230 --> 00:22:12,830 |
|
يعني البيعة القرار واضح يعني ما فيش عنده منطقة |
|
|
|
268 |
|
00:22:12,830 --> 00:22:16,990 |
|
رمادية ما فيش لون رمادي مش موجود هيك معناها الآن |
|
|
|
269 |
|
00:22:16,990 --> 00:22:22,830 |
|
هورجك كيف تستخدم ال EPU ال NCSS في هذه الحلقة فهو |
|
|
|
270 |
|
00:22:22,830 --> 00:22:25,810 |
|
لازم يكون عنده برنامج نزل ال crack أنا موجود |
|
|
|
271 |
|
00:22:25,810 --> 00:22:35,330 |
|
ودتكوا إياه البرنامج ال NCSS هو مختص لمتغيرات |
|
|
|
272 |
|
00:22:35,330 --> 00:22:39,280 |
|
متعددة يعني مختصر لـ Multivariate Statistics يعني |
|
|
|
273 |
|
00:22:39,280 --> 00:22:44,660 |
|
مختصر للإحصاء في حالة المتغيرات المتعددة الملف |
|
|
|
274 |
|
00:22:44,660 --> 00:22:47,500 |
|
عنده أنا موجود ممكن يكون موجود على Excel هوريكم بعد |
|
|
|
275 |
|
00:22:47,500 --> 00:22:50,060 |
|
ال break كيف نطلع عليه على Excel اللي أنا هستخدمه |
|
|
|
276 |
|
00:22:50,060 --> 00:22:53,200 |
|
على طول اللي عنده موجود بس هنشوف كيف بتدخل |
|
|
|
277 |
|
00:22:53,200 --> 00:22:57,860 |
|
بياناتهم مهم جدا البرنامج |
|
|
|
278 |
|
00:22:57,860 --> 00:23:03,240 |
|
خفيف هاي شكله إن شاء الله يارب تكون الشاشة واضحة |
|
|
|
279 |
|
00:23:03,240 --> 00:23:09,080 |
|
يعني زيها كل مرة هي المشكلة إن شاء الله بتنحل بس |
|
|
|
280 |
|
00:23:09,080 --> 00:23:12,860 |
|
كده يعني نوعا ما مش هيك أنا لهذا السبب أن أنا |
|
|
|
281 |
|
00:23:12,860 --> 00:23:16,820 |
|
متأكد أن حاجة في مشكلة زي هيك فاليوم الفجر عم أترك |
|
|
|
282 |
|
00:23:16,820 --> 00:23:21,440 |
|
أياهم خطوة خطوة كصور عشان أشرح من خلالهم لكن |
|
|
|
283 |
|
00:23:21,440 --> 00:23:26,940 |
|
المبدأ إيه أن هي الشاشة تبعتنا في عندي هنا طبعا |
|
|
|
284 |
|
00:23:26,940 --> 00:23:33,900 |
|
إذا شايفين هي analyze موجودة من |
|
|
|
285 |
|
00:23:33,900 --> 00:23:34,580 |
|
analyze |
|
|
|
286 |
|
00:23:37,300 --> 00:23:42,600 |
|
شفت هي analyze في analyze في عندي Multivariate |
|
|
|
287 |
|
00:23:42,600 --> 00:23:45,380 |
|
Statistics في المنطقة اللي هنا في عندها |
|
|
|
288 |
|
00:23:45,380 --> 00:23:50,500 |
|
Multivariate Statistics هي Multivariate Analysis |
|
|
|
289 |
|
00:23:50,500 --> 00:23:54,780 |
|
Multivariate Analysis إذا نكتبها من Analysis |
|
|
|
290 |
|
00:23:54,780 --> 00:23:59,820 |
|
Analysis |
|
|
|
291 |
|
00:23:59,820 --> 00:24:06,320 |
|
Multivariate Statistics |
|
|
|
292 |
|
00:24:10,270 --> 00:24:16,110 |
|
بايظة هي analysis هي analyze في الأساس في |
|
|
|
293 |
|
00:24:16,110 --> 00:24:21,410 |
|
multivariate statistics بعدين بختار في عندي اختبار |
|
|
|
294 |
|
00:24:21,410 --> 00:24:31,550 |
|
hotline hotline one sample T-square hotlines بختار |
|
|
|
295 |
|
00:24:31,550 --> 00:24:37,170 |
|
hotlines one |
|
|
|
296 |
|
00:24:37,170 --> 00:24:37,610 |
|
sample |
|
|
|
297 |
|
00:24:40,510 --> 00:24:44,610 |
|
TSC بقى يعني فهي |
|
|
|
298 |
|
00:24:44,610 --> 00:24:47,570 |
|
هذه الشاشة الأولى وبعدين أنا هوريك الشاشات اللي |
|
|
|
299 |
|
00:24:47,570 --> 00:24:51,570 |
|
أنا عاملها بس هذه الشاشة بتطبخها شكلها مش حلو |
|
|
|
300 |
|
00:24:51,570 --> 00:24:55,570 |
|
هيأخد ده جسجس أو هيك فعلا الأمم أي analysis بعدين |
|
|
|
301 |
|
00:24:55,570 --> 00:25:00,210 |
|
multivariate analysis statistics multivariate |
|
|
|
302 |
|
00:25:00,210 --> 00:25:01,110 |
|
analysis |
|
|
|
303 |
|
00:25:09,910 --> 00:25:16,170 |
|
بعدين hotlinks one sample T square بختار هذه أنا |
|
|
|
304 |
|
00:25:16,170 --> 00:25:20,730 |
|
هوريك الأتنين تظهر الشاشة هذه معايا إلى أن أنا |
|
|
|
305 |
|
00:25:20,730 --> 00:25:25,690 |
|
هرجع تاني على الشغل اللي أنا عملته الشاشة هذه |
|
|
|
306 |
|
00:25:25,690 --> 00:25:31,330 |
|
واضحة مش هيك يعني كويسة مش عاطلة هذه الشاشة فيها |
|
|
|
307 |
|
00:25:31,330 --> 00:25:32,130 |
|
عدة خيارات |
|
|
|
308 |
|
00:25:34,800 --> 00:25:40,540 |
|
هنا في عندي run للتشغيل هنا عندي variables لا نختار |
|
|
|
309 |
|
00:25:40,540 --> 00:25:44,280 |
|
المتغيرات وهنا في عندي reports طب واضح ال |
|
|
|
310 |
|
00:25:44,280 --> 00:25:49,640 |
|
variables هي النشطة هنا عندي مربعين واحد مكتوب |
|
|
|
311 |
|
00:25:49,640 --> 00:25:57,540 |
|
عليه response variable اش |
|
|
|
312 |
|
00:25:57,540 --> 00:26:03,590 |
|
يعني response؟ response استجابة يعني المتغير التابع |
|
|
|
313 |
|
00:26:03,590 --> 00:26:08,970 |
|
أحيانا بنسميه response متغير الاستجابة أو بنسميه |
|
|
|
314 |
|
00:26:08,970 --> 00:26:12,810 |
|
dependent variable إذا response أو dependent |
|
|
|
315 |
|
00:26:12,810 --> 00:26:21,230 |
|
الإتنين مقصود إيه بهم التابع ولحظة لما كتب |
|
|
|
316 |
|
00:26:21,230 --> 00:26:26,750 |
|
response كتب variables متغيرات يعني أكثر من واحد |
|
|
|
317 |
|
00:26:26,750 --> 00:26:28,850 |
|
مش هكذا بكتب response variables |
|
|
|
318 |
|
00:26:34,100 --> 00:26:36,260 |
|
إذا أنا دي شاشة أنا عايزها طب في الأول المفروض أن |
|
|
|
319 |
|
00:26:36,260 --> 00:26:39,700 |
|
أنا أفتح الملف في البيانات مش هيك فبالتالي أول |
|
|
|
320 |
|
00:26:39,700 --> 00:26:44,480 |
|
خطوة بعملها بفتح الملف تبعي طبعا طريقة فتح الملف |
|
|
|
321 |
|
00:26:44,480 --> 00:26:51,980 |
|
زي ما بفتح أي ملف عادي خالص file open وبشوف |
|
|
|
322 |
|
00:26:51,980 --> 00:26:57,600 |
|
الملفات تبعتي وين موجودة أنا |
|
|
|
323 |
|
00:26:57,600 --> 00:27:04,320 |
|
حاطط لك إياهم على الصفحة هي المحاضرة اللي .. أنا |
|
|
|
324 |
|
00:27:04,320 --> 00:27:09,040 |
|
ما شايف ولا حاجة من الشاشة دي أنا يوم أعطيتها |
|
|
|
325 |
|
00:27:09,040 --> 00:27:13,040 |
|
إليهم أعطيتهم في المحاضرة التانية وهي .. هي |
|
|
|
326 |
|
00:27:13,040 --> 00:27:18,640 |
|
التانية كانت .. فهي ملف البيانات طلع |
|
|
|
327 |
|
00:27:18,640 --> 00:27:27,700 |
|
ال .. واضح هيك؟ طلع .. هي التلات متغيرات واضح؟ |
|
|
|
328 |
|
00:27:27,700 --> 00:27:31,340 |
|
متغير الأول history هو بتكلم عن المواد الاجتماعية، |
|
|
|
329 |
|
00:27:31,340 --> 00:27:35,180 |
|
العلوم الاجتماعية، التاريخ نفترض verbal، الاختبار |
|
|
|
330 |
|
00:27:35,180 --> 00:27:40,700 |
|
اللفظي أو اللغة و ال science هي العلوم هدوء التلات |
|
|
|
331 |
|
00:27:40,700 --> 00:27:43,460 |
|
المتغيرات الماضية احنا حاططهم بميان طول متغير في |
|
|
|
332 |
|
00:27:43,460 --> 00:27:48,600 |
|
عمود لواحدة عايز اختبرهم مقابلة، الترتيب جدا مهم |
|
|
|
333 |
|
00:27:48,600 --> 00:27:54,300 |
|
المادة الأولى اللغة العربية كانت درجاتها من خلال |
|
|
|
334 |
|
00:27:54,300 --> 00:27:58,240 |
|
السنوات العشرة لأخرها في المتوسط بتساوي خمسمية |
|
|
|
335 |
|
00:27:59,790 --> 00:28:05,130 |
|
فحطيت خمسمية هنا التاني |
|
|
|
336 |
|
00:28:05,130 --> 00:28:09,410 |
|
إيش كان بيساوي للاختبار اللفظي خمسين فحطيت خمسين |
|
|
|
337 |
|
00:28:09,410 --> 00:28:13,190 |
|
و التالت لهم تلاتين هنا وهذا هيتكرر لسبعة أو |
|
|
|
338 |
|
00:28:13,190 --> 00:28:16,750 |
|
ثمانين طالب بهذا الشكل يعني هدول كلهم وهذا هيكون |
|
|
|
339 |
|
00:28:16,750 --> 00:28:23,150 |
|
مكررات للكل واضح؟ يعني معناه كده أنا بعمل كم |
|
|
|
340 |
|
00:28:23,150 --> 00:28:29,590 |
|
متغير ست متغيرات كل متغير مقابله مين المتوسط تبعه |
|
|
|
341 |
|
00:28:29,590 --> 00:28:33,410 |
|
هذا الـ Mu0 تبعت الـ X1 وهذا الـ X2 وهذا الـ X3 |
|
|
|
342 |
|
00:28:33,410 --> 00:28:40,830 |
|
إذا بعمل 6 متغيرات واضح إذا بعمل كم متغير 6 متغيرات |
|
|
|
343 |
|
00:28:40,830 --> 00:28:45,430 |
|
هذه الطريقة التابعة يعني لو كان لدي متغيرين تابعين |
|
|
|
344 |
|
00:28:45,430 --> 00:28:49,650 |
|
بعمل الأول والتاني والـ X0 تبعته بس الترتيب مهم |
|
|
|
345 |
|
00:28:49,650 --> 00:28:52,870 |
|
يلازم أعرف البرنامج لإنه كيف بده يعرف هذا مقابل |
|
|
|
346 |
|
00:28:52,870 --> 00:28:56,290 |
|
اللي هنا نعرف إيه لإن كيف ممكن نميزهم مع بعض إذا |
|
|
|
347 |
|
00:28:56,290 --> 00:29:00,090 |
|
هذا خطوة اللي بفتح الملف بعدين بروح على |
|
|
|
348 |
|
00:29:00,090 --> 00:29:04,790 |
|
Multivariate Analysis بعدين |
|
|
|
349 |
|
00:29:04,790 --> 00:29:09,410 |
|
هطلنق one sample زي ما حكيت تنظر معايا الشاشة هذه |
|
|
|
350 |
|
00:29:09,410 --> 00:29:14,930 |
|
طبعا الشاشة ده أحسن تكبير L زي كده مش أكثر من هيك |
|
|
|
351 |
|
00:29:14,930 --> 00:29:19,730 |
|
برضه سيئ مش كده على الأمم أنا هوريك الشاشة اللي |
|
|
|
352 |
|
00:29:19,730 --> 00:29:23,130 |
|
عندليها ده زي ما حكيتها ده فيها response variables |
|
|
|
353 |
|
00:29:23,130 --> 00:29:27,090 |
|
من تغييرات التابعة اللي أنا بدي أحدد له التابع مين |
|
|
|
354 |
|
00:29:27,090 --> 00:29:31,680 |
|
التابع اللي عنده التلاتة هدول كيف بتحددهم؟ شفت |
|
|
|
355 |
|
00:29:31,680 --> 00:29:34,880 |
|
العلامة اللي هنا؟ هذه العلامة بتفتح لي قائمة لو |
|
|
|
356 |
|
00:29:34,880 --> 00:29:39,680 |
|
ضغطت عليها أنا هوري كيها بحالتين لو ضغطت عليها هي |
|
|
|
357 |
|
00:29:39,680 --> 00:29:44,640 |
|
تفتح لي قائمة زي هيك القائمة اللي فتحها أو اللي |
|
|
|
358 |
|
00:29:44,640 --> 00:29:48,120 |
|
انفتحتها دي إذا في المربع الخاص ب response |
|
|
|
359 |
|
00:29:48,120 --> 00:29:52,600 |
|
variable نكتب أو نختار ياما بكتب المتغيرات كتابة |
|
|
|
360 |
|
00:29:52,600 --> 00:29:56,800 |
|
زي عرف أنا أكتبهم يعني لو كتبهم Y1 و Y2 و Y3 سهل |
|
|
|
361 |
|
00:29:56,800 --> 00:30:02,380 |
|
أكتبهم لكن يكون الاسم كبير الخطأ مشكلة إذا نكتب أو |
|
|
|
362 |
|
00:30:02,380 --> 00:30:06,140 |
|
نختار المتجارات التابعة كما هو مربع موضح في المربع |
|
|
|
363 |
|
00:30:06,140 --> 00:30:13,320 |
|
حوالي التالي له هذا أوريك إياه طبعا التوابع |
|
|
|
364 |
|
00:30:13,320 --> 00:30:18,380 |
|
التلاتة هاي مش هيك هاي التلاتة هدولة هذو أول تلاتة |
|
|
|
365 |
|
00:30:18,380 --> 00:30:22,890 |
|
متجارات تابعة هاي الشاشة اللي احنا عايزينها التلاتة |
|
|
|
366 |
|
00:30:22,890 --> 00:30:27,450 |
|
history و variable sense مظبوط بعلم عليهم واضغط اش |
|
|
|
367 |
|
00:30:27,450 --> 00:30:32,470 |
|
أد بحط لهم في هذه المنطقة بس هي كل اللي بعمله هيك |
|
|
|
368 |
|
00:30:32,470 --> 00:30:35,710 |
|
بكون أنا حددت مين ال response variable طبعا تحت في |
|
|
|
369 |
|
00:30:35,710 --> 00:30:42,630 |
|
عندي okay بضغط على okay إذا هي ال okay تبعتي أنا |
|
|
|
370 |
|
00:30:42,630 --> 00:30:45,490 |
|
ماشي أنا بتعملها مرة تانية هي هيك وهي التلاتة |
|
|
|
371 |
|
00:30:45,490 --> 00:30:45,890 |
|
هدول |
|
|
|
372 |
|
00:30:49,030 --> 00:30:58,050 |
|
why add و why okay اللي أنا بلاحظ لما .. ده بوريكي |
|
|
|
373 |
|
00:30:58,050 --> 00:31:01,030 |
|
إذا بينت الشاشة معاك تلاحظ هنا في صار كلمات هنا |
|
|
|
374 |
|
00:31:01,030 --> 00:31:04,750 |
|
مظبوط هذول أسماء المتغيرات يعني كان بإمكاني أكتبهم |
|
|
|
375 |
|
00:31:04,750 --> 00:31:10,280 |
|
كتابة ومن كل واحدة تانية فاصلة هكذا أنا أحدد من |
|
|
|
376 |
|
00:31:10,280 --> 00:31:16,980 |
|
الطيارات التابعة أحدد المتوسطات أَوْ دوم السموم |
|
|
|
377 |
|
00:31:16,980 --> 00:31:21,320 |
|
المتوسطات الـ hypothesized values القيم المفترضة |
|
|
|
378 |
|
00:31:21,320 --> 00:31:26,140 |
|
من خلال سجلات السابقة فبعدين اضغط على المربع |
|
|
|
379 |
|
00:31:26,140 --> 00:31:32,200 |
|
المقابل اللي هنا طبعًا مكتوب بإهم سميها البرنامج |
|
|
|
380 |
|
00:31:32,200 --> 00:31:37,080 |
|
اسم paired variables إذا في عنده response والتاني |
|
|
|
381 |
|
00:31:37,080 --> 00:31:41,790 |
|
عاش Beard، ليش سماها Beard؟ خلّي بقى أنا بتكلمش على |
|
|
|
382 |
|
00:31:41,790 --> 00:31:44,730 |
|
عينتين مرتبطة، بتكلم على عينة واحدة بس هنا |
|
|
|
383 |
|
00:31:44,730 --> 00:31:48,730 |
|
البرنامج المصممة بسميها Beard بالظبط عشان ياخد كل |
|
|
|
384 |
|
00:31:48,730 --> 00:31:52,210 |
|
واحدة مع المقابلة لها فدول اعتبرهم عبارة عن Beard |
|
|
|
385 |
|
00:31:52,210 --> 00:31:56,670 |
|
X واحد هذي اللي هو العلوم الاجتماعية مع الخمسمية |
|
|
|
386 |
|
00:31:56,670 --> 00:32:03,150 |
|
تعتبر كبير كزوج وهكذا لذا البرنامج يعني أنا بتوقع |
|
|
|
387 |
|
00:32:03,930 --> 00:32:07,110 |
|
أنه لما هنتعامل مع عينات مرتبطة بعد ال break |
|
|
|
388 |
|
00:32:07,110 --> 00:32:11,330 |
|
هنستخدم نفس ال command نفس الأمر اللي هو ال one |
|
|
|
389 |
|
00:32:11,330 --> 00:32:15,250 |
|
sample عشان كده عينتين مرتبطين اسمها خطأ يلفظ هي |
|
|
|
390 |
|
00:32:15,250 --> 00:32:18,830 |
|
عينة واحدة بس ياخدها قابله بعد عشان كده بيسميها |
|
|
|
391 |
|
00:32:18,830 --> 00:32:23,630 |
|
أزواج متقابلة وليس عينتين مرتبطة طيب الآن حاجة |
|
|
|
392 |
|
00:32:23,630 --> 00:32:26,970 |
|
أوريكيها ثاني هي هذه من هنا لحظة مقابل paired |
|
|
|
393 |
|
00:32:26,970 --> 00:32:27,450 |
|
variables |
|
|
|
394 |
|
00:32:30,560 --> 00:32:33,780 |
|
طيب مهم أخد الترتيب الأول والثاني والثالث حسب |
|
|
|
395 |
|
00:32:33,780 --> 00:32:39,100 |
|
المتغيرات بعلّم على التلاتة وبضغط على add وهي |
|
|
|
396 |
|
00:32:39,100 --> 00:32:44,820 |
|
okay هتلاحظي اللي أنا كتبت هنا it's 01 02 03 أو هي |
|
|
|
397 |
|
00:32:44,820 --> 00:32:48,900 |
|
شاشة كده أكثر بوضوح بعد ما أخلص بحث عن المربع |
|
|
|
398 |
|
00:32:48,900 --> 00:32:51,340 |
|
الحيواني بهذا الشكل لحظة هي المربع اللي حصلنا عليه |
|
|
|
399 |
|
00:32:55,810 --> 00:32:58,630 |
|
لحظة أقبلك إيه أكثر، لحظة هي المتغيرات اللي عندي |
|
|
|
400 |
|
00:32:58,630 --> 00:33:03,650 |
|
history وراحت history |
|
|
|
401 |
|
00:33:03,650 --> 00:33:07,170 |
|
semicolon فاصلة منقوطة verbal semicolon sentence |
|
|
|
402 |
|
00:33:07,170 --> 00:33:09,530 |
|
وطاعة نفس الشيء يعني لو أنا عارف أكتب اسمه بكتبه |
|
|
|
403 |
|
00:33:09,530 --> 00:33:13,370 |
|
كتابة مش عارف المتغيرات اللي عندي كتير أنا أفترض أ |
|
|
|
404 |
|
00:33:13,370 --> 00:33:19,790 |
|
click على هذا المربع واضح هذا خطوة أساسية بعد ما |
|
|
|
405 |
|
00:33:19,790 --> 00:33:23,810 |
|
أفتح البيانات بحدد مينام التغيرات التابعة والقيم |
|
|
|
406 |
|
00:33:23,810 --> 00:33:28,410 |
|
المفترضة اللي أنا عايز أعمل أشتر عليها هذه هي |
|
|
|
407 |
|
00:33:28,410 --> 00:33:33,130 |
|
المهمة في هذا الموضوع بعد هيك أكملها واحدة واحدة |
|
|
|
408 |
|
00:33:54,060 --> 00:33:58,520 |
|
في عندي report بنضغط |
|
|
|
409 |
|
00:33:58,520 --> 00:34:03,280 |
|
على هي الـ report اللي موجودة تحت في الـ reports |
|
|
|
410 |
|
00:34:03,280 --> 00:34:12,300 |
|
عادة في عندي عدة خيارات في |
|
|
|
411 |
|
00:34:12,300 --> 00:34:16,180 |
|
عندي means and standard deviation يعطيني المتوسطات |
|
|
|
412 |
|
00:34:16,180 --> 00:34:21,320 |
|
والانحرافات المعيارية يعطيني hotlinks T أساسية طبعًا |
|
|
|
413 |
|
00:34:21,320 --> 00:34:25,680 |
|
عايزة hotlinks T-square report يعطيني إياها ومهم جدًا |
|
|
|
414 |
|
00:34:25,680 --> 00:34:30,260 |
|
يعطيني في individual variables report وفي students |
|
|
|
415 |
|
00:34:30,260 --> 00:34:34,760 |
|
T-test report يعني هو هيعطي hotlink للـ overall لكل |
|
|
|
416 |
|
00:34:34,760 --> 00:34:39,060 |
|
التغيرات التابعة مع بعض وبعدين الـ students T-test |
|
|
|
417 |
|
00:34:39,060 --> 00:34:42,360 |
|
الاختبار T اللي احنا بنعرفه هيعملها كل واحد لحاله |
|
|
|
418 |
|
00:34:42,360 --> 00:34:46,120 |
|
بالإضافة يعطيني confidence intervals يعني فترات |
|
|
|
419 |
|
00:34:46,120 --> 00:34:50,330 |
|
الثقة إذا نحاول دائمًا الاختيارات هذه القوانين دي |
|
|
|
420 |
|
00:34:50,330 --> 00:34:52,950 |
|
موجودة وممكن حتى الـ correlation إذا حابب أعرف |
|
|
|
421 |
|
00:34:52,950 --> 00:34:56,750 |
|
الارتباط بين المتغيرات التابعة بس مجرد بعمل click |
|
|
|
422 |
|
00:34:56,750 --> 00:35:02,330 |
|
عليها إذا أنا على البرنامج بتنقل من هنا report و |
|
|
|
423 |
|
00:35:02,330 --> 00:35:11,490 |
|
بحدد اللي أنا عايزه كده أنا خلصت الـ |
|
|
|
424 |
|
00:35:11,490 --> 00:35:16,270 |
|
output بتاعه نضغط على run الـ run هي واضحة العلامة |
|
|
|
425 |
|
00:35:16,270 --> 00:35:23,240 |
|
الخضراء اضغط عليها بيعطيك النتائج هي الـ run اللي |
|
|
|
426 |
|
00:35:23,240 --> 00:35:31,100 |
|
هنا خلاص فالمهم بتكمليها بالطريقة المناسبة خلاص و |
|
|
|
427 |
|
00:35:31,100 --> 00:35:41,020 |
|
هي نتائج بتاعة البرنامج نبدأ |
|
|
|
428 |
|
00:35:41,020 --> 00:35:46,040 |
|
بتفسير النتائج واحدة واحدة خلاص إذا اضغط على run |
|
|
|
429 |
|
00:35:46,040 --> 00:35:50,910 |
|
نحصل على النتائج التالية أول شيء أنا طلبت منه يعمل |
|
|
|
430 |
|
00:35:50,910 --> 00:35:54,630 |
|
لي حساب واصفة مش كده؟ خلّيني أقرا النتائج وأشوف |
|
|
|
431 |
|
00:35:54,630 --> 00:35:59,770 |
|
الأرقام دي ماذا تعنيها لو يكون عندي history للمواد |
|
|
|
432 |
|
00:35:59,770 --> 00:36:06,750 |
|
الاجتماعية هذه العلامة ناقص H01 يعني في المتوسط |
|
|
|
433 |
|
00:36:06,750 --> 00:36:12,920 |
|
درجات الطلاب في الاجتماعيات لما أطرح منها المتوسط |
|
|
|
434 |
|
00:36:12,920 --> 00:36:16,500 |
|
في السنوات السابقة هذه المتغيرة إذن معناه كده |
|
|
|
435 |
|
00:36:16,500 --> 00:36:21,280 |
|
البرنامج عمل متغير جديد عبارة عن درجة الطالب الآن |
|
|
|
436 |
|
00:36:21,280 --> 00:36:27,700 |
|
تنحرف على المتوسط العام طول |
|
|
|
437 |
|
00:36:27,700 --> 00:36:32,360 |
|
علمي الـ difference في اختصار كلمة difference 26.58 |
|
|
|
438 |
|
00:36:32,360 --> 00:36:38,480 |
|
معناه كده مؤشر معين أن درجات الطلاب في الاجتماعية |
|
|
|
439 |
|
00:36:38,480 --> 00:36:41,520 |
|
تحسنت عن الماضي بمقدار 26 درجة |
|
|
|
440 |
|
00:36:45,070 --> 00:36:50,750 |
|
إذا بيحكي عن history ناقص F01 برضه الـ S دي اختصار |
|
|
|
441 |
|
00:36:50,750 --> 00:36:55,050 |
|
مين الانحراف المعياري الـ standard deviation للـ |
|
|
|
442 |
|
00:36:55,050 --> 00:36:59,390 |
|
difference الانحراف المعياري للفرق يعني لكل طالب |
|
|
|
443 |
|
00:36:59,390 --> 00:37:02,990 |
|
طلعت الفرق بين درجته والمتوسط العام وبعدين خدت |
|
|
|
444 |
|
00:37:02,990 --> 00:37:05,990 |
|
الانحراف لهم وطلعت المتوسط لهم نفس الشيء بالنسبة |
|
|
|
445 |
|
00:37:05,990 --> 00:37:11,150 |
|
للـ verbal واضح الفرق 4.6 خلي |
|
|
|
446 |
|
00:37:11,150 --> 00:37:17,110 |
|
بالك الفرق مايحكيش كبير ولا صغير لأن الفرق نسبة، لما |
|
|
|
447 |
|
00:37:17,110 --> 00:37:20,890 |
|
بحكي ستة وعشرين صح فرق كبير بوجهة نظري هيك، بس |
|
|
|
448 |
|
00:37:20,890 --> 00:37:26,270 |
|
المادة من خمسمية، الامتحان الثاني الـ verbal من |
|
|
|
449 |
|
00:37:26,270 --> 00:37:30,990 |
|
خمسين، ولو كنت كل أربعة الفرق تبعها أكبر من الفرق |
|
|
|
450 |
|
00:37:30,990 --> 00:37:34,860 |
|
قبل ستة وعشرين ليش؟ لأنه المادة من الخمسمية لما |
|
|
|
451 |
|
00:37:34,860 --> 00:37:39,040 |
|
يكون الطالب في فرق 26 ممكن يكونش 26 مش فرق جوهر |
|
|
|
452 |
|
00:37:39,040 --> 00:37:43,040 |
|
حسب الدرجة الكلية المادة الثانية واضحة بس في فرق |
|
|
|
453 |
|
00:37:43,040 --> 00:37:46,300 |
|
إيجابي نحكي هكذا لكن ماقدرش أعمل .. ماقدرش أحكي |
|
|
|
454 |
|
00:37:46,300 --> 00:37:49,280 |
|
أنه ده الإحصائيين ولا لأ ولا كان كل شغلة في الإحصاء |
|
|
|
455 |
|
00:37:49,280 --> 00:37:52,340 |
|
.. في الاستدلال الإحصائي المساقر ماأعرفش قيمة يعني |
|
|
|
456 |
|
00:37:52,340 --> 00:37:56,160 |
|
المساقطة على الاستدلال الإحصائي صير يعني تحصيل حاصل |
|
|
|
457 |
|
00:37:56,420 --> 00:37:59,960 |
|
الـ Science نخص H0 تلاحظ البرنامج عرف أن الـ H01 |
|
|
|
458 |
|
00:37:59,960 --> 00:38:03,900 |
|
الأول الـ 02 للثاني والثالث، ذات الأمور واضحة |
|
|
|
459 |
|
00:38:03,900 --> 00:38:12,020 |
|
الفرق سالب 4.8 واضح أن طلبة العلوم تراجعوا، الأول |
|
|
|
460 |
|
00:38:12,020 --> 00:38:14,600 |
|
أحسن، يعني السنوات العشرة الماضية كانت أفضل من |
|
|
|
461 |
|
00:38:14,600 --> 00:38:19,020 |
|
اليوم وهي |
|
|
|
462 |
|
00:38:19,020 --> 00:38:25,720 |
|
أعطاني الـ count، هم 87 طالب الموجودين الآن نبدأ |
|
|
|
463 |
|
00:38:25,720 --> 00:38:30,280 |
|
نشتغل اختبار Hotlink فنختبر الفرضية اللي كتبه هنا |
|
|
|
464 |
|
00:38:30,280 --> 00:38:34,560 |
|
في |
|
|
|
465 |
|
00:38:34,560 --> 00:38:38,740 |
|
عندي اختبارين في الـ hypothesis means all zero و |
|
|
|
466 |
|
00:38:38,740 --> 00:38:44,520 |
|
means all equal بتعرف إيش بيقصد بالاتنين الـ means |
|
|
|
467 |
|
00:38:44,520 --> 00:38:53,040 |
|
all equal معناه إيش؟ معناه أنا بأعتبر المتوسطات |
|
|
|
468 |
|
00:38:53,040 --> 00:38:53,440 |
|
هدول |
|
|
|
469 |
|
00:38:56,190 --> 00:38:59,990 |
|
كلهم زي بعض يعني نفس القيمة يعني equal يعني إيش |
|
|
|
470 |
|
00:38:59,990 --> 00:39:03,730 |
|
يعني هاد C وهاد constant C هيك يعني كلهم في |
|
|
|
471 |
|
00:39:03,730 --> 00:39:12,850 |
|
الامتحانات كلها من جديهاش من 500 أفترض هل |
|
|
|
472 |
|
00:39:12,850 --> 00:39:19,130 |
|
هم كلهم متساويات؟ لأ هاد معنى means all equal |
|
|
|
473 |
|
00:39:22,300 --> 00:39:25,740 |
|
مهم جدًا أعرف إيش اللي بشتغله لإي والله لو أنا كانت |
|
|
|
474 |
|
00:39:25,740 --> 00:39:28,760 |
|
الثلاث مواد اللي عنده زي بعض هي الحالة تبعتنا لنفس |
|
|
|
475 |
|
00:39:28,760 --> 00:39:32,000 |
|
الدرجة نفس الـ scale لكن أنا بالنسبالي كل واحدة |
|
|
|
476 |
|
00:39:32,000 --> 00:39:37,440 |
|
مالها مختلفة عن الثانية فبأخذ means all zero إيش |
|
|
|
477 |
|
00:39:37,440 --> 00:39:45,120 |
|
means all zero؟ اه يعني ميو بتساوي مثلًا ميو داشت |
|
|
|
478 |
|
00:39:45,120 --> 00:39:50,280 |
|
اللي بتساوي مثلًا ميو بتساوي خمسمية لواحدة منهم نفترض، |
|
|
|
479 |
|
00:39:50,280 --> 00:39:56,280 |
|
إذا الفرق بينهم مش ساوي بيساوي صفر، فبياخد means |
|
|
|
480 |
|
00:39:56,280 --> 00:39:59,880 |
|
all zero إذا بستخدم means all zero، بكون عندي الـ |
|
|
|
481 |
|
00:39:59,880 --> 00:40:02,480 |
|
scale مختلف بين الأول والثاني والثالث، يعني نهاية |
|
|
|
482 |
|
00:40:02,480 --> 00:40:04,300 |
|
العظمة للمادة من إزاي بعد |
|
|
|
483 |
|
00:40:15,330 --> 00:40:18,590 |
|
كويس هيك لغاية هنا عرفت السطر اللي هأخده أنا معلمك |
|
|
|
484 |
|
00:40:18,590 --> 00:40:22,370 |
|
عليه اللي هو اللي أحمر لأن أنا عايز أتعامل معاه T² |
|
|
|
485 |
|
00:40:22,370 --> 00:40:28,350 |
|
هذه القيمة تبع الاختبار إذا T² |
|
|
|
486 |
|
00:40:34,450 --> 00:40:40,230 |
|
هذا برنامج ماهو علاقة بالخطوط اللي يكتب الاص |
|
|
|
487 |
|
00:40:40,230 --> 00:40:46,090 |
|
ماهو هو مصمم يكتب كده الـ T2 تحت فتسميها T2 أي |
|
|
|
488 |
|
00:40:46,090 --> 00:40:51,050 |
|
حاجة سميها تمشيها، سميها أتش على اسمه، سميها على |
|
|
|
489 |
|
00:40:51,050 --> 00:40:56,290 |
|
اسمك مش هتفرق كتير قيمة الاختبار هي كملاشي علاقة |
|
|
|
490 |
|
00:40:56,290 --> 00:41:02,110 |
|
إبها طبعًا إليها طريقة للحساب وأنا بعيد في الآخر |
|
|
|
491 |
|
00:41:02,110 --> 00:41:09,200 |
|
خالص طبعًا يوجد درجات حرية تلاتة وتلاتة متوسطات وDF2 |
|
|
|
492 |
|
00:41:09,200 --> 00:41:15,480 |
|
86 هما 87 فالآن نقص واحد 86 وهي بيعنينا في الآخر |
|
|
|
493 |
|
00:41:15,480 --> 00:41:18,680 |
|
Parametric Test Probability Level قيمة الـ P value |
|
|
|
494 |
|
00:41:18,680 --> 00:41:30,120 |
|
هذه الأخر واحدة الـ P value إذا |
|
|
|
495 |
|
00:41:30,120 --> 00:41:34,780 |
|
هي اللي أنا عايزها هي قيمة الاختبار أو عدد |
|
|
|
496 |
|
00:41:34,780 --> 00:41:38,600 |
|
المتوسطات اللي أنا بعملهم اختبار هدول الـ N نقص |
|
|
|
497 |
|
00:41:38,600 --> 00:41:42,220 |
|
واحد وهي أخر واحدة الـ Zero خلاص بقى هذا مش T |
|
|
|
498 |
|
00:41:42,220 --> 00:41:47,080 |
|
العادي هذا T² طيب |
|
|
|
499 |
|
00:41:47,080 --> 00:41:51,220 |
|
مش القرار القيمة واضحة أن أقل من 5% لذلك برفض |
|
|
|
500 |
|
00:41:51,220 --> 00:41:58,260 |
|
الفرضية الصفرية وبأستنتج أن المتوسط مختلف عن الـ |
|
|
|
501 |
|
00:41:58,260 --> 00:42:03,660 |
|
550 و 30 وما أقدرش أحدد هل يختلف عن الأول أو عن |
|
|
|
502 |
|
00:42:03,660 --> 00:42:07,240 |
|
الثاني أو عن الثالث أو عن كلهم مع بعض لكن بحكي و |
|
|
|
503 |
|
00:42:07,240 --> 00:42:10,940 |
|
نحكي اختلافه بس لما كده فيها دلالة كافية لدعم الفرض |
|
|
|
504 |
|
00:42:10,940 --> 00:42:14,420 |
|
البديل القائل بأن متجه المتوسطات لمواد الثلاث |
|
|
|
505 |
|
00:42:14,420 --> 00:42:23,140 |
|
يختلف عن المتوسط للعشر سنوات الماضية خلاص؟ |
|
|
|
506 |
|
00:42:23,140 --> 00:42:28,760 |
|
بعد .. أشوف طالما الآن صار القرار رفض الفرضية |
|
|
|
507 |
|
00:42:28,760 --> 00:42:35,990 |
|
الصفرية إحنا قررنا نرفض مش هيك طالما القرار رفض ما |
|
|
|
508 |
|
00:42:35,990 --> 00:42:42,110 |
|
إحنا بدنا نكمل ولا نتوقف لازم نكمل هذا بذكرك زي في |
|
|
|
509 |
|
00:42:42,110 --> 00:42:46,190 |
|
الأنوابة لصالح من أو الفرق مع من أنا كله حددته |
|
|
|
510 |
|
00:42:46,190 --> 00:42:53,210 |
|
أن هناك فروقات وسكت لصالح من في عندي الجدول |
|
|
|
511 |
|
00:42:53,210 --> 00:43:02,380 |
|
المكتوب عليه the variable هذا الجدول الصغير السطر الأول |
|
|
|
512 |
|
00:43:02,380 --> 00:43:07,580 |
|
في .. السطر الأول الـ All هذا هو اللي أنا حكيت |
|
|
|
513 |
|
00:43:07,580 --> 00:43:14,840 |
|
عليه تو يعني السطر الأول بياخد كل يعني كأن أنا |
|
|
|
514 |
|
00:43:14,840 --> 00:43:22,980 |
|
ممكن أستغنى تمامًا عن الجدول اللي فات واضح؟ |
|
|
|
515 |
|
00:43:22,980 --> 00:43:27,600 |
|
و سطر .. سطر الثاني والثالث والرابع لكل متغير |
|
|
|
516 |
|
00:43:27,600 --> 00:43:31,780 |
|
لوحده كان اللي أنا بشتغل عليه اختبارتي لكل عينة |
|
|
|
517 |
|
00:43:31,780 --> 00:43:39,960 |
|
لوحدها مظبوط بس بركز في حكاية الدراجات والفروقات |
|
|
|
518 |
|
00:43:39,960 --> 00:43:46,160 |
|
اللي حكينا عليها المتغير الأول تتذكر ما حكينا |
|
|
|
519 |
|
00:43:46,160 --> 00:43:53,580 |
|
الفرق للـ history هذا كان ستة وعشرين فاصل ستة |
|
|
|
520 |
|
00:43:53,580 --> 00:44:03,710 |
|
تقريبًا هذا 4.7 وهذا السالم 4.9 دعوني أذكر هذول و |
|
|
|
521 |
|
00:44:03,710 --> 00:44:07,610 |
|
نطلع الآن للفروقات التنائية إذا هذه جدول تبعنا |
|
|
|
522 |
|
00:44:07,610 --> 00:44:11,510 |
|
مكتوب عليه الـ all شايفها الـ all بلاش جدول مكتوب |
|
|
|
523 |
|
00:44:11,510 --> 00:44:15,630 |
|
عليه غيرها ولماذا هذا شغل ثاني هذا الجدول اللي |
|
|
|
524 |
|
00:44:15,630 --> 00:44:22,990 |
|
أنا عايزه نمسك اختبار اختبار الـ history ناقص H01 |
|
|
|
525 |
|
00:44:22,990 --> 00:44:27,510 |
|
لأن هو عمل متغير زي ما حكيت سماه الفرق بين درجة |
|
|
|
526 |
|
00:44:27,510 --> 00:44:32,350 |
|
طلاب في المواد الاجتماعية عن درجة المبدئية طلعت |
|
|
|
527 |
|
00:44:32,350 --> 00:44:36,750 |
|
قيمة اختبارتي هو يتلقى لي students day بس للسهولة |
|
|
|
528 |
|
00:44:36,750 --> 00:44:44,190 |
|
بنحكي T test لكن اختباره اسمه students day بعدين |
|
|
|
529 |
|
00:44:44,190 --> 00:44:46,550 |
|
هأحكيلك ليش سموه students day بس هنفل أول عشان |
|
|
|
530 |
|
00:44:46,550 --> 00:44:51,730 |
|
ما نقطعش الشرح قيمة مطلقة، لحظة دي علامة الـ Absolute |
|
|
|
531 |
|
00:44:51,730 --> 00:44:54,270 |
|
Value كقيمة مطلقة، انسى الإشارة، الإشارة بأخدها من |
|
|
|
532 |
|
00:44:54,270 --> 00:44:59,530 |
|
الأول، الإشارة بينت هنا طلعت |
|
|
|
533 |
|
00:44:59,530 --> 00:45:05,430 |
|
قيمة الاختبار 3.254 دالة ولا مش دالة؟ بطلع 0016 |
|
|
|
534 |
|
00:45:05,430 --> 00:45:08,690 |
|
دالة إحصائيًا، إذا الاختبار الأول |
|
|
|
535 |
|
00:45:21,550 --> 00:45:26,870 |
|
0016 واضح القرار نرفض فرضية صفرية ونستنتج أن في |
|
|
|
536 |
|
00:45:26,870 --> 00:45:30,470 |
|
فرق معنوي بين درجات الطلاب في مادة تاريخ على |
|
|
|
537 |
|
00:45:30,470 --> 00:45:36,670 |
|
المتوسط العام والفرق واضح الـ القيمة 3.254 طبعًا |
|
|
|
538 |
|
00:45:36,670 --> 00:45:40,610 |
|
هذا بيعطيني absolute value برجع هنا الإشارة مالها |
|
|
|
539 |
|
00:45:40,610 --> 00:45:44,270 |
|
موجبة شفت أن أنا رجعت هنا أنا ما أقدرش هنا أخد قرار |
|
|
|
540 |
|
00:45:44,270 --> 00:45:51,150 |
|
نصالح من فطالما الإشارة موجبة إذا الطلبة تحسنوا في |
|
|
|
541 |
|
00:45:51,150 --> 00:45:55,230 |
|
العلم الاجتماعي نفس |
|
|
|
542 |
|
00:45:55,230 --> 00:46:00,870 |
|
الطريقة للامتحان الثاني الـ verbal والـ H02 3.896 و |
|
|
|
543 |
|
00:46:00,870 --> 00:46:09,070 |
|
القيمة 002 برضه نفس الحكاية مع كده في اختلاف لصالح |
|
|
|
544 |
|
00:46:09,070 --> 00:46:14,090 |
|
من الاجتماع الموجب إذا لصالح إذا اختفى اللغض فيه |
|
|
|
545 |
|
00:46:14,090 --> 00:46:18,550 |
|
تحسن الثالث الـ sake بالساوية Zero |
|
|
|
546 |
|
00:46:21,610 --> 00:46:27,830 |
|
والفرق قيمة الاختبار 9.4 واضح برضه فيه فرق هل حسن |
|
|
|
547 |
|
00:46:27,830 --> 00:46:31,690 |
|
ولا لا برجع لإشارة مالها السالبة ما فيش تحسن مع كده |
|
|
|
548 |
|
00:46:31,690 --> 00:46:39,690 |
|
في عندي مشكلة في العلم اللي لو سألتك بشكل عام أكبر |
|
|
|
549 |
|
00:46:39,690 --> 00:46:50,280 |
|
فرق وين موجود حسب الاختبار نسبيًا طال أكبر فرق مش .. |
|
|
|
550 |
|
00:46:50,280 --> 00:46:54,620 |
|
هو تعتمد على هدول هدول اللي هم علاقة بمستوى القياس |
|
|
|
551 |
|
00:46:54,620 --> 00:46:59,260 |
|
اللي كانت 550 و 30 والحرف الميّارة تبعها كل ما |
|
|
|
552 |
|
00:46:59,260 --> 00:47:04,840 |
|
كبرت قيمة الاختبار كل ما كانت الفروقات كبيرة مظبوط |
|
|
|
553 |
|
00:47:04,840 --> 00:47:09,560 |
|
كل ما كانت قيمة الاختبار كبيرة يعني الفروقات كبيرة |
|
|
|
554 |
|
00:47:09,560 --> 00:47:14,060 |
|
أو زي ما حكينا كل ما كانت الـ P صغيرة مظبوط من |
|
|
|
555 |
|
00:47:14,060 --> 00:47:18,490 |
|
أكبر T موجودة كقيمة مطلقة معنا كده في الـ science |
|
|
|
556 |
|
00:47:18,490 --> 00:47:21,870 |
|
هذا في العلوم كان فرق كبير عن متوسط العالم بالرغم |
|
|
|
557 |
|
00:47:21,870 --> 00:47:25,530 |
|
لو طلعنا على فرقنا كان صغير لأ بس إحنا حكينا نسبة |
|
|
|
558 |
|
00:47:25,530 --> 00:47:34,970 |
|
وتناسب بالنسبة للدرجة الكلية مع كده أنا |
|
|
|
559 |
|
00:47:34,970 --> 00:47:42,310 |
|
بدور الفرق الكبير أكبر واحد وين موجود ما نفعش أعتمد |
|
|
|
560 |
|
00:47:42,310 --> 00:47:47,150 |
|
على الفروقات هذه الوصفية هذه فروقات وصفية بروح |
|
|
|
561 |
|
00:47:47,150 --> 00:47:50,210 |
|
للفروقات بتاعة الاستدلال الإحصائي اللي هي من خلال |
|
|
|
562 |
|
00:47:50,210 --> 00:47:55,930 |
|
اختبار T Square كل ما كان الفرق كبير هتكون T تبعته |
|
|
|
563 |
|
00:47:55,930 --> 00:48:00,410 |
|
كبيرة يعني كل ما .. آسف كل ما كانت T كبيرة الفرق |
|
|
|
564 |
|
00:48:00,410 --> 00:48:07,390 |
|
بيكون كبير إذا ابتدي عندك كل ما كانت .. كل ما كانت |
|
|
|
565 |
|
00:48:07,390 --> 00:48:21,490 |
|
القيمة المطلقة لاختبار T الكبيرة دلّ لذلك على |
|
|
|
566 |
|
00:48:21,490 --> 00:48:31,110 |
|
أن الفروق أكثر معنوية أو أكثر جوهرية أو |
|
|
|
567 |
|
00:48:31,110 --> 00:48:37,170 |
|
.. أو أيش كل ما كانت الـ P صغيرة نفس الجملة كل ما |
|
|
|
568 |
|
00:48:37,170 --> 00:48:44,050 |
|
كانت القيمة الاحتمالية صغيرة |
|
|
|
569 |
|
00:48:45,620 --> 00:48:50,220 |
|
دلّ لذلك على الفروق أكثر معناهية يعني الفروق معناه |
|
|
|
570 |
|
00:48:50,220 --> 00:48:57,660 |
|
كمية من الـ P هذه القيمة؟ لأ الـ P ما عندناش قيمة لأ |
|
|
|
571 |
|
00:48:57,660 --> 00:49:02,140 |
|
قيمة تي سكوير يعني قيمة تي خلّيني أقول إنه مكتوب |
|
|
|
572 |
|
00:49:02,140 --> 00:49:07,420 |
|
تي سكوير أو students تي السبب التي سكوير هذه لمن؟ |
|
|
|
573 |
|
00:49:07,420 --> 00:49:10,820 |
|
لكل |
|
|
|
574 |
|
00:49:10,820 --> 00:49:17,940 |
|
لكل والـ student تي هذه لمن؟ أيوة للثلاثة هذول |
|
|
|
575 |
|
00:49:17,940 --> 00:49:22,160 |
|
إذا واضح أن فيه فروقات وأكثر فروقات موجودة هنا |
|
|
|
576 |
|
00:49:22,160 --> 00:49:31,860 |
|
من بعده؟ الثاني وهي الثالث عشان كده حكيت لك ربما |
|
|
|
577 |
|
00:49:31,860 --> 00:49:37,840 |
|
الـ 26 هذه ما تكونش فرق كبير بالنسبة للـ 500 إذا الآن |
|
|
|
578 |
|
00:49:37,840 --> 00:49:41,040 |
|
عرفنا كيف نعمل test overall يعني بشكل عام فيه |
|
|
|
579 |
|
00:49:41,040 --> 00:49:46,240 |
|
فروقات ولكل واحدة وجدت أن فيها فروقات T² قيمتها |
|
|
|
580 |
|
00:49:46,240 --> 00:49:51,440 |
|
دائمًا موجبة T² دائمًا موجبة |
|
|
|
581 |
|
00:50:02,870 --> 00:50:06,430 |
|
إذا ملاحظة هنا أنا أستخدم اختبارتي لكل متغير من |
|
|
|
582 |
|
00:50:06,430 --> 00:50:10,610 |
|
المتغيرات التابعة إذا كان اختبارتي square مالو ده |
|
|
|
583 |
|
00:50:10,610 --> 00:50:13,610 |
|
الإحصائية مفهوم أجهزة استخدمه غير دالة يعني لو |
|
|
|
584 |
|
00:50:13,610 --> 00:50:20,930 |
|
كانت غير دالة بتطلعش علي تحت لأن ما لهاش معنى برضه |
|
|
|
585 |
|
00:50:20,930 --> 00:50:25,710 |
|
ممكن الآن أخد القرار نفسه باستخدام من فترة ثقة |
|
|
|
586 |
|
00:50:25,710 --> 00:50:29,890 |
|
اللي هي confidence لاحظوا confidence intervals |
|
|
|
587 |
|
00:50:29,890 --> 00:50:33,810 |
|
لمن مش للـ variables نفسها مش للمتغيرات التابعة |
|
|
|
588 |
|
00:50:33,810 --> 00:50:38,930 |
|
نفسها for the mean differences للفرق بين المتوسطات |
|
|
|
589 |
|
00:50:38,930 --> 00:50:42,710 |
|
اللي هي متوسط من درجات الطلاب والمتوسط العام فهي |
|
|
|
590 |
|
00:50:42,710 --> 00:50:48,200 |
|
الثلاثة it's history-01 وهكذا هي الـ differences |
|
|
|
591 |
|
00:50:48,200 --> 00:50:53,780 |
|
هدول اللي إحنا شفناهم من الأول هذه |
|
|
|
592 |
|
00:50:53,780 --> 00:50:57,380 |
|
الفروقات الوصفية بالمتغيرات كمقياس وصفي يعني الأول |
|
|
|
593 |
|
00:50:57,380 --> 00:51:02,080 |
|
نقصت 500 أو هكذا في عندي نوعين من فترات الثقة |
|
|
|
594 |
|
00:51:02,080 --> 00:51:09,580 |
|
النوع الأول اتعودنا عليه تعب بنفروني وفي نوع ثاني |
|
|
|
595 |
|
00:51:09,580 --> 00:51:14,600 |
|
مكتوب عليه lower 95 confidence in percentage less |
|
|
|
596 |
|
00:51:14,600 --> 00:51:15,020 |
|
simultaneous |
|
|
|
597 |
|
00:51:18,460 --> 00:51:22,160 |
|
متزامن في نفس اللحظة يعني بياخد فترات الثقة فضل |
|
|
|
598 |
|
00:51:22,160 --> 00:51:27,080 |
|
وجود المتغيرات الثلاثة إحنا هنعتمد على هذه المنطقة |
|
|
|
599 |
|
00:51:27,080 --> 00:51:31,020 |
|
غالبا |
|
|
|
600 |
|
00:51:31,020 --> 00:51:34,400 |
|
الطرقتين بيعطي نفس القرار لكن الأكثر دقة اللي على |
|
|
|
601 |
|
00:51:34,400 --> 00:51:40,350 |
|
اليمين خالص لأن هذه فترات ثقة متزامنة هذه فترة ثقة |
|
|
|
602 |
|
00:51:40,350 --> 00:51:43,650 |
|
كل واحدة منفردة عن الأخرى زي ما كنا نستخدمها في |
|
|
|
603 |
|
00:51:43,650 --> 00:51:46,910 |
|
اختبارتي لعينة واحدة وعينتها مستقلة أو في الانوفا |
|
|
|
604 |
|
00:51:46,910 --> 00:51:52,100 |
|
لو طلعت على فترات الثلاثه تعطيني معنى زي ما حكينا |
|
|
|
605 |
|
00:51:52,100 --> 00:51:56,220 |
|
قبل هي كأن مفترض الفترة الأولى معناها أن إحنا |
|
|
|
606 |
|
00:51:56,220 --> 00:52:00,180 |
|
عندنا ثقة بنسبة 95% أن الفرق بين متوسط درجات |
|
|
|
607 |
|
00:52:00,180 --> 00:52:06,180 |
|
الطلبة في مادة المواد الاجتماعية عن المتوسط العام |
|
|
|
608 |
|
00:52:06,180 --> 00:52:10,040 |
|
اللي كان 500 هذا الفرق بيروح من بين حوالي 3 درجات |
|
|
|
609 |
|
00:52:10,040 --> 00:52:15,580 |
|
لـ 50 درجة واضح أن الفترة ما تجملش على الصفر المعنى |
|
|
|
610 |
|
00:52:15,580 --> 00:52:20,350 |
|
كده بنرفض الفرضية الصفرية والفرق لصالح من واضح أن |
|
|
|
611 |
|
00:52:20,350 --> 00:52:24,850 |
|
الإشارة موجبة بقى بالتالي لصالح الطلبة الحاليين |
|
|
|
612 |
|
00:52:24,850 --> 00:52:29,350 |
|
مستوى محسن نفس الشيء بالنسبة للـ verbal it's 02 |
|
|
|
613 |
|
00:52:31,440 --> 00:52:34,780 |
|
درجتهم في الاختبار اللفظي مطروح منه المتوسط العام |
|
|
|
614 |
|
00:52:34,780 --> 00:52:39,140 |
|
اللي هو الـ 50 كان 46 وهي فترة تثيقة واضح أنه أقل |
|
|
|
615 |
|
00:52:39,140 --> 00:52:42,900 |
|
فرق درجة تقريبًا وأعلى شيء ثمانية وواضح الفرق دي |
|
|
|
616 |
|
00:52:42,900 --> 00:52:47,640 |
|
الإحصائي لأن الفترة برضه لا تجتمل على الصفر الـ |
|
|
|
617 |
|
00:52:47,640 --> 00:52:52,800 |
|
science بنفس الحكاية الفترة أقل فرق 6 سنة نقل 6 بجلد |
|
|
|
618 |
|
00:52:52,800 --> 00:52:56,340 |
|
الطلبة لغاية سالب تلاتة واضح الصفر برضه الفترة لا |
|
|
|
619 |
|
00:52:56,340 --> 00:53:02,020 |
|
تجتمل على الصفر فبالتالي نرفض الفرضية الصفرية طب |
|
|
|
620 |
|
00:53:02,020 --> 00:53:05,220 |
|
هذه طلعت معايا لأن طلبت من خلال الـ report يعمل لي |
|
|
|
621 |
|
00:53:05,220 --> 00:53:09,480 |
|
confidence center بالذكر ما حكيناها في الـ report |
|
|
|
622 |
|
00:53:09,480 --> 00:53:12,640 |
|
أيوه |
|
|
|
623 |
|
00:53:12,640 --> 00:53:19,580 |
|
الـ report حطينا صحه الـ confidence |
|
|
|
624 |
|
00:53:19,580 --> 00:53:23,120 |
|
طب |
|
|
|
625 |
|
00:53:23,120 --> 00:53:26,680 |
|
هي طب |
|
|
|
626 |
|
00:53:26,680 --> 00:53:32,210 |
|
هنا في شغلات ممكن أنت تغير بعض الإعدادات المسبقة |
|
|
|
627 |
|
00:53:32,210 --> 00:53:39,010 |
|
للبرنامج على سبيل المثال فترة |
|
|
|
628 |
|
00:53:39,010 --> 00:53:43,930 |
|
الثقة 95 confidence coefficient ممكن نخليها 99 أو |
|
|
|
629 |
|
00:53:43,930 --> 00:53:49,870 |
|
98 احنا غالبا نعتمد على 95% في هنا decimal places |
|
|
|
630 |
|
00:53:49,870 --> 00:53:54,730 |
|
ليه علامات العشرية الـ T² عايزة 3 علامات يعني لما |
|
|
|
631 |
|
00:53:54,730 --> 00:53:58,470 |
|
يظهر قيمة الـ T زي ما طلعت معنا .. مش عارف 200 .. |
|
|
|
632 |
|
00:53:58,470 --> 00:54:03,130 |
|
هي .. هي 223.3103 علامات عشرية لو عايزهم أكثر أو |
|
|
|
633 |
|
00:54:03,130 --> 00:54:05,990 |
|
أقل بعلم .. بضغط و باختار اللي أنا عايزه ال |
|
|
|
634 |
|
00:54:05,990 --> 00:54:08,510 |
|
probability اللي هي ال P value طلعناها بدل ما تكون |
|
|
|
635 |
|
00:54:08,510 --> 00:54:11,610 |
|
.. هنا أنا مختار أربعة علامات مش طلعت معاها كلها |
|
|
|
636 |
|
00:54:11,610 --> 00:54:14,670 |
|
أربعة انشكت لو عايزة خمسة أو ستة ممكن أختارها من |
|
|
|
637 |
|
00:54:14,670 --> 00:54:19,610 |
|
هنا يعني هذه المهارات موجودة في خلال الإعدادات اللي |
|
|
|
638 |
|
00:54:19,610 --> 00:54:22,730 |
|
ممكن تختاريها طبعا ال means نفس الشيء ال |
|
|
|
639 |
|
00:54:22,730 --> 00:54:28,470 |
|
correlation لو عايز أعمل علامات عشان يختارها هذا |
|
|
|
640 |
|
00:54:28,470 --> 00:54:35,090 |
|
تقريبا خيار نوجز الموضوع عشان تكون الأمور واضحة إن |
|
|
|
641 |
|
00:54:35,090 --> 00:54:41,450 |
|
شاء الله استخدام البرنامج سهل لكن المهم قبل ما |
|
|
|
642 |
|
00:54:41,450 --> 00:54:45,050 |
|
أستخدم البرنامج أكون دخلت البيانات مع ال Excel |
|
|
|
643 |
|
00:54:49,430 --> 00:54:56,990 |
|
أو البرنامج نفسه واضح ال data عندي عندي ثلاث |
|
|
|
644 |
|
00:54:56,990 --> 00:55:01,410 |
|
متغيرات تابعة يعني في ثلاث عمدة و في عندي قيم |
|
|
|
645 |
|
00:55:01,410 --> 00:55:07,570 |
|
افتراضية بعملها كمتجه واحد اثنين ثلاثة و هي طريقة |
|
|
|
646 |
|
00:55:07,570 --> 00:55:12,410 |
|
البرنامج لازم اعملهم بهذا الشكل صحيح |
|
|
|
647 |
|
00:55:12,410 --> 00:55:17,730 |
|
صحيح نفس الشيء يعني في ملف جديد بالدخلة زي الأسماء |
|
|
|
648 |
|
00:55:17,730 --> 00:55:22,050 |
|
الأساسية بالظبط بالداخل للدرجات، بس المهم أن هذول |
|
|
|
649 |
|
00:55:22,050 --> 00:55:25,310 |
|
الدرجات الترتيب مهم، يعني ما نفعش أخد مثلا Verbal |
|
|
|
650 |
|
00:55:25,310 --> 00:55:30,970 |
|
في الأول و أخلي هذه 500، بصير الكلام مش صحي، إذا |
|
|
|
651 |
|
00:55:30,970 --> 00:55:35,590 |
|
هذ .. هذا خطوة رقم واحد، الخطوة الثانية بروح على |
|
|
|
652 |
|
00:55:35,590 --> 00:55:39,810 |
|
Analysis وفي عند ال Multivariate Analysis Hotling |
|
|
|
653 |
|
00:55:39,810 --> 00:55:40,910 |
|
One Sample T Squared |
|
|
|
654 |
|
00:55:44,290 --> 00:55:47,590 |
|
فينا عندك طبعا variables المنطقة هي الشاشة اللي |
|
|
|
655 |
|
00:55:47,590 --> 00:55:52,470 |
|
هنا بختار المتغيرات إما بكتبهم كتابة يعني لو أنا |
|
|
|
656 |
|
00:55:52,470 --> 00:55:57,090 |
|
كانت سميتهم y واحد بكتب y واحد بريح ال consultant |
|
|
|
657 |
|
00:55:57,090 --> 00:56:04,630 |
|
زيك سمي كلون اللي بيفصل من كل واحد و الثاني هذا |
|
|
|
658 |
|
00:56:04,630 --> 00:56:07,950 |
|
بالنسبة ل response variables و ال bird نفس القصة |
|
|
|
659 |
|
00:56:07,950 --> 00:56:11,030 |
|
اللي هم ال h ممكن تسميها h واحد h اثنين h ثلاثة أو |
|
|
|
660 |
|
00:56:11,030 --> 00:56:16,540 |
|
h ثالثة و بعدين هي عندك ال reports بحدد إيش اللي |
|
|
|
661 |
|
00:56:16,540 --> 00:56:21,080 |
|
أنا عايز أطلعه و في الآخر بضغط على run و بس فكان |
|
|
|
662 |
|
00:56:21,080 --> 00:56:28,560 |
|
استخدام البرنامج سهل لازال SPSS التعليق |
|
|
|
663 |
|
00:56:28,560 --> 00:56:34,780 |
|
النتائج شفتي ببدأ دائما بالإحصاء الوصفي دائما |
|
|
|
664 |
|
00:56:34,780 --> 00:56:39,160 |
|
الواحد لما بيشتغل تحليل بيانات بيبدأ بالإحصاء |
|
|
|
665 |
|
00:56:39,160 --> 00:56:39,660 |
|
الوصفي |
|
|
|
666 |
|
00:56:48,440 --> 00:56:51,680 |
|
الحساب الاصطناعي بيعطينا كل متغير لوحده بس أنه |
|
|
|
667 |
|
00:56:51,680 --> 00:56:54,980 |
|
يعطانيش الفرق بين المتغير و القيمة المفترضة و هي |
|
|
|
668 |
|
00:56:54,980 --> 00:56:59,480 |
|
القيمة هذول شفناهم في أكثر من مناسبة بعدين بطلع |
|
|
|
669 |
|
00:56:59,480 --> 00:57:03,000 |
|
على Hotlink في عندي اختبارين مرة في حالة ال means |
|
|
|
670 |
|
00:57:03,000 --> 00:57:08,700 |
|
all zero أو means all equal أنت رايح نفسك خدي هذه |
|
|
|
671 |
|
00:57:08,700 --> 00:57:13,880 |
|
ال means all zero لأنه قد يختلف القياسات اللي عندك |
|
|
|
672 |
|
00:57:14,750 --> 00:57:19,030 |
|
فخلص الفرق بينه هو بين المتوسط العام مع دراية |
|
|
|
673 |
|
00:57:19,030 --> 00:57:25,810 |
|
الطلاب بسعة صفر و هي قيمة T² و هو البرنامج الحسابي |
|
|
|
674 |
|
00:57:25,810 --> 00:57:28,450 |
|
اللي بيبقى له أربعة علامات عشرية لأن طلبت منه أربعة |
|
|
|
675 |
|
00:57:28,450 --> 00:57:32,850 |
|
لكن لو خمسة هيطلق لي هنا خمسة فواضح لأن هذا الفرق |
|
|
|
676 |
|
00:57:32,850 --> 00:57:37,650 |
|
يا بطنص إن الفردية السطرية لا يوجد فرق معنوي بيبين |
|
|
|
677 |
|
00:57:37,650 --> 00:57:42,310 |
|
المتوسطات تحصيل للطلبة في الثلاث مساقات معا شوف كلمة |
|
|
|
678 |
|
00:57:42,310 --> 00:57:51,250 |
|
معا معنا بأخذ الأول و الثاني و الثالث مع بعضهم واضح |
|
|
|
679 |
|
00:57:51,250 --> 00:57:56,170 |
|
أن في فرق و هترجع على الجدول المكتوب عليه T² أو |
|
|
|
680 |
|
00:57:56,170 --> 00:58:00,530 |
|
students T طبعا T² للسطر الأول اللي احنا نشوف |
|
|
|
681 |
|
00:58:00,530 --> 00:58:06,660 |
|
نتيجته من شوية و هي كل اختبار T لوحده واضح زي ما |
|
|
|
682 |
|
00:58:06,660 --> 00:58:09,980 |
|
حكينا كل ال paper لو كانت أقل من 5% فحكينا فيه |
|
|
|
683 |
|
00:58:09,980 --> 00:58:13,340 |
|
فروقات لصالح من حسب الإشارة شفناها من الأول |
|
|
|
684 |
|
00:58:13,340 --> 00:58:19,880 |
|
و حكينا أكبر قيمة لتيه مع كده أكبر فروق فأكبر فرق |
|
|
|
685 |
|
00:58:19,880 --> 00:58:23,400 |
|
كان في ال science صح فرق سالب بس هو الكبير مع كده |
|
|
|
686 |
|
00:58:23,400 --> 00:58:27,000 |
|
فيه تدني في مستوى تحصيل طلبة العلم صح في تحسن في |
|
|
|
687 |
|
00:58:27,000 --> 00:58:31,120 |
|
العلوم الاجتماعية و الاختبار اللفظي لكن اللي هنا |
|
|
|
688 |
|
00:58:31,120 --> 00:58:34,840 |
|
أسوأ يعني الفرق اللي بينهم و بين الطلبة السابقين |
|
|
|
689 |
|
00:58:34,840 --> 00:58:37,940 |
|
كان في العلم هو الأكثر فرق و لصالح الطلبة القدامى |
|
|
|
690 |
|
00:58:37,940 --> 00:58:44,360 |
|
مع كده بطلع بخلاصة أن الطلبة في العلم بدهم تدريب |
|
|
|
691 |
|
00:58:44,360 --> 00:58:49,700 |
|
تعزيز مهاراتهم تغيير المدرس إذا المدرس في عنده |
|
|
|
692 |
|
00:58:49,700 --> 00:58:55,410 |
|
إشكالية و هكذا و بعدين حكينا على فترة الثقة بنفس |
|
|
|
693 |
|
00:58:55,410 --> 00:58:59,690 |
|
الفكرة إذا كانت الفترة تجتمل على الصفر بنرفضش |
|
|
|
694 |
|
00:58:59,690 --> 00:59:03,310 |
|
الفرضية الصفرية إذا كانت لا تجتمل واضح الحالات |
|
|
|
695 |
|
00:59:03,310 --> 00:59:06,990 |
|
الثلاث اللي عندي الفترة كانت لا تجتمل على الصفر |
|
|
|
696 |
|
00:59:06,990 --> 00:59:10,530 |
|
فبالتالي تم رفض الفرضية الصفرية و كان الاستنتاج إنه |
|
|
|
697 |
|
00:59:10,530 --> 00:59:14,330 |
|
فيه فروقات و كانت لصالح الطلبة في مادتي العلوم |
|
|
|
698 |
|
00:59:14,330 --> 00:59:19,670 |
|
المواد الشمعية و اختبار اللفظ و لصالح الطلبة |
|
|
|
699 |
|
00:59:19,670 --> 00:59:24,460 |
|
القدامى في امتحان العلوم هذا بالنسبة لاختباري |
|
|
|
700 |
|
00:59:24,460 --> 00:59:31,040 |
|
لعينة واحدة في أي سؤال دكتور تفسير أنك أجلز تعلق |
|
|
|
701 |
|
00:59:31,040 --> 00:59:34,040 |
|
على ثلاث جدول مثلا أو أربع جداول ولا ممكن جدول واحد |
|
|
|
702 |
|
00:59:34,040 --> 00:59:37,540 |
|
يغنيك أن أعلق عليه و خلاص؟ خلاني أحكي لأن لو أخدت |
|
|
|
703 |
|
00:59:37,540 --> 00:59:42,580 |
|
الجدول هذا الجدول |
|
|
|
704 |
|
00:59:42,580 --> 00:59:48,170 |
|
الواضح لو كان عند الجدول هذا موجود واضح أن هذا |
|
|
|
705 |
|
00:59:48,170 --> 00:59:53,350 |
|
الجدول كافي لكل شيء هذا اللي حكيت عليه في أول من |
|
|
|
706 |
|
00:59:53,350 --> 00:59:57,430 |
|
اللقاءات الأولى أن فترات الثقة بتغني عن ال P value |
|
|
|
707 |
|
00:59:57,430 --> 01:00:03,910 |
|
بس تماما النقطة المهمة تعرفي الفرق معنى و أكثر |
|
|
|
708 |
|
01:00:03,910 --> 01:00:09,110 |
|
لمين مش هقدر أطلعها من هنا ما أقدرش أعتمد على الفرقات |
|
|
|
709 |
|
01:00:09,110 --> 01:00:12,330 |
|
هذه و أحكي والله الأكثر هنا إذا ما عكد هذا الجدول |
|
|
|
710 |
|
01:00:12,330 --> 01:00:16,530 |
|
بيحكي لنا رفض ولا لأ؟ لاتجاه لصالح من؟ و بيعطينا |
|
|
|
711 |
|
01:00:16,530 --> 01:00:20,110 |
|
الفرق في المتوسطات يتراوح من إلى معلومات كبيرة بس |
|
|
|
712 |
|
01:00:20,110 --> 01:00:24,170 |
|
من أكثر معنوية بدي الاختبار نفسه فالاختبار نفسه |
|
|
|
713 |
|
01:00:24,170 --> 01:00:27,990 |
|
هي موجود هنا ما عكد الجدولين هذول مع بعض كافيات |
|
|
|
714 |
|
01:00:27,990 --> 01:00:31,030 |
|
يعني كل واحد بيعطينا معلومة يعني ما أقدرش أستغنى عن |
|
|
|
715 |
|
01:00:31,030 --> 01:00:34,370 |
|
هذا الجدول أو الجدول الثاني، الاثنين مع بعض |
|
|
|
716 |
|
01:00:34,370 --> 01:00:38,830 |
|
استفسار، |
|
|
|
717 |
|
01:00:38,830 --> 01:00:39,270 |
|
سؤال |
|
|
|
718 |
|
01:00:45,400 --> 01:00:49,960 |
|
اه ال .. الاختبار ال student بتعرفي عادة أي واحد |
|
|
|
719 |
|
01:00:49,960 --> 01:00:57,220 |
|
بيعمل اختبار بيسميه باسمه أو بيعطيه رمز معين اللي |
|
|
|
720 |
|
01:00:57,220 --> 01:01:02,700 |
|
عمل اختبار اتي |
|
|
|
721 |
|
01:01:02,700 --> 01:01:07,140 |
|
عالم اسمه Gosset بجيب لكم صوره مش هتذكروا كل |
|
|
|
722 |
|
01:01:07,140 --> 01:01:12,600 |
|
واحد مع صورته زي Hotling فهو .. هو كان بيشتغل في |
|
|
|
723 |
|
01:01:12,600 --> 01:01:16,570 |
|
شركة معينة وكان معاه .. يعني عنده فريق عمل من |
|
|
|
724 |
|
01:01:16,570 --> 01:01:22,350 |
|
الطلاب تبعونه و الشركة كانت يعني عاملة زي حظر |
|
|
|
725 |
|
01:01:22,350 --> 01:01:26,230 |
|
عليهم أنه ممنوع نشر أبحاثهم في مجلات برا إطار |
|
|
|
726 |
|
01:01:26,230 --> 01:01:31,090 |
|
الشركة فهو عمل اختبار تبعه و المجموعة تبعته و مش |
|
|
|
727 |
|
01:01:31,090 --> 01:01:34,750 |
|
عارف ينشره برا باسمه مش عارف يسميه Gosset Test |
|
|
|
728 |
|
01:01:34,750 --> 01:01:40,710 |
|
مثلا فحاب ينشر للبحث و .. و .. و يعني التكريمة |
|
|
|
729 |
|
01:01:40,710 --> 01:01:44,730 |
|
للطلبة اللي اشتغلوا معاه الطلبة تبعونه فعطاه اسم |
|
|
|
730 |
|
01:01:44,730 --> 01:01:53,190 |
|
الطلبة فسماه student T test طب احنا سويا بنحكي |
|
|
|
731 |
|
01:01:53,190 --> 01:01:57,170 |
|
T test بس بس هو اسم ال students T test فسماه |
|
|
|
732 |
|
01:01:57,170 --> 01:01:59,470 |
|
student على اسم الطلبة اللي هم اشتغلوا معاه في |
|
|
|
733 |
|
01:01:59,470 --> 01:02:03,230 |
|
الموضوع فنشر بحث .. هيك سموه .. نشر بحث تحت اسم |
|
|
|
734 |
|
01:02:03,230 --> 01:02:08,270 |
|
مستعار الـ Student Statist عشان كده هنا الكتاب اللي |
|
|
|
735 |
|
01:02:08,270 --> 01:02:12,910 |
|
هو الـ NCSS كتبوا الـ Student State اختبار الطلاب |
|
|
|
736 |
|
01:02:12,910 --> 01:02:16,510 |
|
بس مش لاب طلاب طلبة اشتغلوا معاه في هذا الموضوع |
|
|
|
737 |
|
01:02:16,510 --> 01:02:21,270 |
|
طبعا قصته اكتبه على ال net على google Gosset عجيبة |
|
|
|
738 |
|
01:02:21,270 --> 01:02:27,090 |
|
قصته ممكن تختلف الرواية من مكان لمكان بس هذا |
|
|
|
739 |
|
01:02:27,090 --> 01:02:32,940 |
|
مجمل تراحة في أي سؤال؟ احنا قليلا حكينا كل ما كان |
|
|
|
740 |
|
01:02:32,940 --> 01:02:38,500 |
|
قيمة T كبيرة و كل ما كان الفروق أكبر ممكن نعمل نفس |
|
|
|
741 |
|
01:02:38,500 --> 01:02:42,100 |
|
الشغل على قطعات التقارير؟ والله هتغلبك بس كل ما |
|
|
|
742 |
|
01:02:42,100 --> 01:02:47,400 |
|
كان خارج بين الطرفين بتغلب ليش؟ لأن القياسات مش زي |
|
|
|
743 |
|
01:02:47,400 --> 01:02:51,860 |
|
بعض بتخوف يعني لأن الخطأ اللي معاه رح يدخل في |
|
|
|
744 |
|
01:02:51,860 --> 01:02:55,600 |
|
الموضوع فبالتالي ما أقدرش أعتمدي اعتماد كامل إذا |
|
|
|
745 |
|
01:02:55,600 --> 01:02:59,700 |
|
كانت القياسات زي بعض أما في تفكيرك صح بس في حالتي |
|
|
|
746 |
|
01:02:59,700 --> 01:03:00,500 |
|
صعب أن أقبلها |
|
|
|
747 |
|
01:03:03,900 --> 01:03:10,400 |
|
السؤال أو الاستفسار نعم خليني |
|
|
|
748 |
|
01:03:10,400 --> 01:03:13,840 |
|
على هذول بس اللي أنا معرضهم أنا حتى كنت بدي اليوم |
|
|
|
749 |
|
01:03:13,840 --> 01:03:18,440 |
|
الصبح أشيل الجدول هذا أنا ما شرحتهش أنا .. أنا |
|
|
|
750 |
|
01:03:18,440 --> 01:03:22,180 |
|
همسحه بس حاببت أنك تشوفيه هذا على أساس مجرد يعني |
|
|
|
751 |
|
01:03:22,180 --> 01:03:29,340 |
|
أنه كان موجود لكن مش لازم نحتاجه خلاص نأخذ break و |
|
|
|
752 |
|
01:03:29,340 --> 01:03:34,240 |
|
نكمل بعد ال break، نكمل إن شاء الله اختبارات hotline |
|
|
|
753 |
|
01:03:34,240 --> 01:03:40,740 |
|
هنبدأ في اختبار hotline لمقارنة متجهي متوسطات |
|
|
|
754 |
|
01:03:40,740 --> 01:03:52,100 |
|
مجتمعين لاحظوا حكى متجهي متوسطات ما حكيش متوسطي هم |
|
|
|
755 |
|
01:03:52,100 --> 01:03:58,020 |
|
مجتمعين بس ما حكيش متوسطي ما حكيش اثنين يعني ممكن |
|
|
|
756 |
|
01:03:58,020 --> 01:04:04,490 |
|
يكون كيف؟ طبعًا عارف يعني لأن كل مجتمع فيه متغيرات |
|
|
|
757 |
|
01:04:04,490 --> 01:04:08,650 |
|
إيه بالظبط مجتمع ليه متغيرات؟ إذا اختبار hotline |
|
|
|
758 |
|
01:04:08,650 --> 01:04:18,650 |
|
لمقارنة عنده متجهين صحيح متجهي |
|
|
|
759 |
|
01:04:18,650 --> 01:04:26,170 |
|
بس متوسطات مجتمعين زي المثال أخدناه في الأول لغة |
|
|
|
760 |
|
01:04:26,170 --> 01:04:26,710 |
|
عربية |
|
|
|
761 |
|
01:04:29,400 --> 01:04:34,940 |
|
أو اجتماعيات كانت .. اه كانت .. بالظبط كانت علوم |
|
|
|
762 |
|
01:04:34,940 --> 01:04:45,860 |
|
اجتماعية اختبار لفظي وكان علوم أنا أخذنا بس لكل .. |
|
|
|
763 |
|
01:04:45,860 --> 01:04:50,460 |
|
أحكينا طلاب بس لكن الإفطار كان عند .. أدول لطلاب و |
|
|
|
764 |
|
01:04:50,460 --> 01:04:54,860 |
|
طالبات لحظة |
|
|
|
765 |
|
01:04:54,860 --> 01:05:00,510 |
|
تابع .. قاعد نسميه توابع ثلاث متجارات تابعة، ثلاثة |
|
|
|
766 |
|
01:05:00,510 --> 01:05:04,630 |
|
تابعة وهذه |
|
|
|
767 |
|
01:05:04,630 --> 01:05:09,290 |
|
المتجارات مجتمعين مش هيك طلاب وطالبات فبلاحظ |
|
|
|
768 |
|
01:05:09,290 --> 01:05:15,370 |
|
متجهي أن هناك واحد للطلاب وواحد للطالبات متوسطات |
|
|
|
769 |
|
01:05:15,370 --> 01:05:20,910 |
|
اللي ممكن يكون مدتين أو أكثر هنا واضح عندك ثلاثة |
|
|
|
770 |
|
01:05:20,910 --> 01:05:24,910 |
|
مواد يعني بنفع أنا أقارن مدتين زيك، بنفع برضه أكثر |
|
|
|
771 |
|
01:05:24,910 --> 01:05:31,410 |
|
من تابع خلاص، لكن لو هدول شطبتها مش مصيرلها شطبت |
|
|
|
772 |
|
01:05:31,410 --> 01:05:36,750 |
|
هدول بصيرتي تسلا عينتين مستقلتين واضح؟ لكن لو |
|
|
|
773 |
|
01:05:36,750 --> 01:05:39,310 |
|
شطبت واحد منهم موضوع اليوم اللي حاكيه لأن بعد .. |
|
|
|
774 |
|
01:05:39,310 --> 01:05:44,390 |
|
بعد شوية إذا لأن الصورة تكون واضحة، بكون عندي أكثر |
|
|
|
775 |
|
01:05:44,390 --> 01:05:49,130 |
|
من متغيرات تابعة وفي عندي بدل عينة واحدة هكون عينتين |
|
|
|
776 |
|
01:05:49,130 --> 01:05:53,150 |
|
طلاب وطالبات قبل وبعد وبعد شوية هناخده مجموعة |
|
|
|
777 |
|
01:05:53,150 --> 01:05:58,290 |
|
ضابط ومجموعة تجريبية وهكذا واضح؟ شوفي أنا بيعنيني |
|
|
|
778 |
|
01:05:58,290 --> 01:06:01,930 |
|
في المقام الأول أعرف متى يستخدم، ماذا الاختبار، |
|
|
|
779 |
|
01:06:01,930 --> 01:06:11,770 |
|
إذا بس بستخدم أكون عندي أكثر من تابع وفقًا لطريقة |
|
|
|
780 |
|
01:06:11,770 --> 01:06:16,890 |
|
ضابط أو طريقة تجريبية وفقًا لمجموعة من الإناث، مجموعة |
|
|
|
781 |
|
01:06:16,890 --> 01:06:21,770 |
|
من الذكور وحكاية، معلمين ومعلمات بستخدم اختبار |
|
|
|
782 |
|
01:06:21,770 --> 01:06:25,790 |
|
Hotelling-T² لمقارنة متجارات بمتوسطات مجتمعية is a |
|
|
|
783 |
|
01:06:25,790 --> 01:06:28,870 |
|
Hotelling-T² test for comparing mean vectors from |
|
|
|
784 |
|
01:06:28,870 --> 01:06:33,010 |
|
two populations الشروط الموجودة، نفترض كان عند |
|
|
|
785 |
|
01:06:33,010 --> 01:06:37,150 |
|
متغيرين تابعين تبع مية قلع اثنين وقلع ثلاثة وعلى |
|
|
|
786 |
|
01:06:37,150 --> 01:06:42,110 |
|
أربعة أول شيء هتشكل كل من المتجارات العشوائية |
|
|
|
787 |
|
01:06:42,110 --> 01:06:45,970 |
|
للمتغيرين التابعين عينة عشوائية يعني عينة عند كل عينة |
|
|
|
788 |
|
01:06:45,970 --> 01:06:50,700 |
|
عشوائية يعني عينات احتمالية تخلي بالك العينات بتعرفها |
|
|
|
789 |
|
01:06:50,700 --> 01:06:54,920 |
|
أنها عينات احتمالية وغير احتمالية الاستدلال |
|
|
|
790 |
|
01:06:54,920 --> 01:06:57,440 |
|
الإحصائي اللي بنشتغله في اختبار الفرضيات وفترات |
|
|
|
791 |
|
01:06:57,440 --> 01:07:02,900 |
|
الثقة بينفع للعينات الاحتمالية اللي بيكون فيها شرط |
|
|
|
792 |
|
01:07:02,900 --> 01:07:06,720 |
|
العشوائية متحقق زي العينة العشوائية البسيطة العينة |
|
|
|
793 |
|
01:07:06,720 --> 01:07:09,880 |
|
العشوائية الطبقية العينة المتضمة وعينة متعددة |
|
|
|
794 |
|
01:07:09,880 --> 01:07:14,760 |
|
المراحل أو المنقدية الشرط الثاني هذه المنتجات |
|
|
|
795 |
|
01:07:14,760 --> 01:07:19,310 |
|
العشوائية المتوارد الأول مستقلة عن متجهات الأشمال |
|
|
|
796 |
|
01:07:19,310 --> 01:07:22,890 |
|
المتهانة الثانية طبعًا أنا عند طلاب مجموعة وطالبات |
|
|
|
797 |
|
01:07:22,890 --> 01:07:27,290 |
|
مجموعة أكيد المجموعة الأولى درجاتهم مستقلة أو |
|
|
|
798 |
|
01:07:27,290 --> 01:07:30,950 |
|
تختلف ما لهاش ارتباط مع درجات المجموعة الثانية دائمًا |
|
|
|
799 |
|
01:07:30,950 --> 01:07:34,710 |
|
هذا شرط أو غالبًا بكون متحقق إذا كان في عند عينة |
|
|
|
800 |
|
01:07:34,710 --> 01:07:39,460 |
|
مجموعتين مختلفتين إذا المتجهات العشوائية المتغير |
|
|
|
801 |
|
01:07:39,460 --> 01:07:44,200 |
|
الأول مستقلة عن المتغير الثاني في شروط إضافية لو |
|
|
|
802 |
|
01:07:44,200 --> 01:07:48,520 |
|
كان حجم العين الصغيرة من المجتمع الأول إلى المجتمع |
|
|
|
803 |
|
01:07:48,520 --> 01:07:54,760 |
|
الثاني طلاب وطالبات طبعًا هذه الاختبارات لحد لقاء |
|
|
|
804 |
|
01:07:54,760 --> 01:07:57,820 |
|
الغد إن شاء الله كل اختبارات برامترية تشترط أن |
|
|
|
805 |
|
01:07:57,820 --> 01:08:00,980 |
|
يكون التوزيع طبيعي أو حجم العين كبير بما فيه |
|
|
|
806 |
|
01:08:00,980 --> 01:08:05,300 |
|
الكفاية هنا برضه بنشترط كل مجتمع من المجتمعين |
|
|
|
807 |
|
01:08:05,300 --> 01:08:11,000 |
|
توزيع طبيعي متعدد المتغيرات وحنشوف الحكاية الشرط |
|
|
|
808 |
|
01:08:11,000 --> 01:08:13,900 |
|
المجتمعين اللي هو نفس مصفوفة التباينات والتغيرات |
|
|
|
809 |
|
01:08:13,900 --> 01:08:21,090 |
|
هلاحظ في T² في حالة تساوي التباينات أو التغيرات |
|
|
|
810 |
|
01:08:21,090 --> 01:08:24,090 |
|
وحنشوف الفرق بين إيش معناه تباين وإيش معناه تغير |
|
|
|
811 |
|
01:08:24,090 --> 01:08:30,470 |
|
بعد شوية التطبيق |
|
|
|
812 |
|
01:08:30,470 --> 01:08:37,010 |
|
اللي حناخده شوية بعيد عن التربية شوف هو صعب تجد من |
|
|
|
813 |
|
01:08:37,010 --> 01:08:43,230 |
|
كتب في الحصار متعدد متغيرات يمكنه سام ربي أشتهد |
|
|
|
814 |
|
01:08:43,230 --> 01:08:49,470 |
|
وكتب شغل كويسة وكتابة كويسة لأن أنا مثلًا عجبت تخصصي |
|
|
|
815 |
|
01:08:49,470 --> 01:08:52,790 |
|
بتقشير بحثين كلام في تخصصي أنا؟ ممكن .. ممكن بيصير |
|
|
|
816 |
|
01:08:52,790 --> 01:08:56,290 |
|
.. اه لكن ال .. ال .. الخطأ .. إذا كانت اختبارات |
|
|
|
817 |
|
01:08:56,290 --> 01:08:59,210 |
|
على مستوى وزارة مثلًا هتبتدعى تشوف .. ممتاز .. على |
|
|
|
818 |
|
01:08:59,210 --> 01:09:02,990 |
|
مستوى مدارس .. أكثر من .. صحيح وعلى الرغم أن هي |
|
|
|
819 |
|
01:09:02,990 --> 01:09:06,470 |
|
هتجدى أن كثير من أبحاث الماجستير اللي تم مناقشتها |
|
|
|
820 |
|
01:09:06,470 --> 01:09:11,850 |
|
وإجازتها الطالب يكون بيدرس أكثر من مهارة ويستخدم |
|
|
|
821 |
|
01:09:11,850 --> 01:09:16,500 |
|
اختباراته العادية والا أنت هتعملينه من خلال .. لما |
|
|
|
822 |
|
01:09:16,500 --> 01:09:20,140 |
|
أعطيك تعمل نقد لبحث منشور أو حتى نقد لرسالة |
|
|
|
823 |
|
01:09:20,140 --> 01:09:23,520 |
|
الماجستير تبعتك، اللي أنت عملتيها أنت ترجع لرسالة |
|
|
|
824 |
|
01:09:23,520 --> 01:09:26,920 |
|
الماجستير تبعتك، شوف عندك كده كم متغير تابع، إذا تابع |
|
|
|
825 |
|
01:09:26,920 --> 01:09:31,480 |
|
واحد، خلاص شغلك كويس، إذا تابع أنت مفصلة لأكثر من |
|
|
|
826 |
|
01:09:31,480 --> 01:09:34,640 |
|
التابع واشتغلتي تي مع كده تكون رسالتك مضروبة، من |
|
|
|
827 |
|
01:09:34,640 --> 01:09:39,480 |
|
أولها لآخرها والا هخليك طب تعملوه إن شاء الله بعد |
|
|
|
828 |
|
01:09:39,480 --> 01:09:46,180 |
|
ما تخلص يعني .. والله أعلم مش عارف مش في علاقة ولا |
|
|
|
829 |
|
01:09:46,180 --> 01:09:51,740 |
|
لأ هذا الكلام من سنة ألف تسعمائة وواحد وتلاتين من |
|
|
|
830 |
|
01:09:51,740 --> 01:09:59,360 |
|
تسعين سنة أنا |
|
|
|
831 |
|
01:09:59,360 --> 01:10:01,760 |
|
ما ليش علاقة بالموضوع، هذا الكلام أنا بعرفه من سنة |
|
|
|
832 |
|
01:10:01,760 --> 01:10:04,760 |
|
التسعين يعني أنا بدرس في سنة تسعين وواحد وتسعين |
|
|
|
833 |
|
01:10:04,760 --> 01:10:07,840 |
|
يعني من تلاتين سنة دارسه لما كنت في سنتين في |
|
|
|
834 |
|
01:10:07,840 --> 01:10:12,510 |
|
الجامعة فأنا دارس وأنا بالنسبالي دارسه رياضي مش |
|
|
|
835 |
|
01:10:12,510 --> 01:10:16,290 |
|
عامل إذا بتدرسيه على أمم أنحاط مثال شوية بعيد عن |
|
|
|
836 |
|
01:10:16,290 --> 01:10:22,270 |
|
تخصصكم لكن أنتم فاهمين القصة قام باحث بدراسة |
|
|
|
837 |
|
01:10:22,270 --> 01:10:27,460 |
|
العلاقة بين حجم وشكل السلعة فبافتراض أنه لديك بنات |
|
|
|
838 |
|
01:10:27,460 --> 01:10:30,980 |
|
مأخوذة من دروع 24 من إناث السلعة ودروع 24 من |
|
|
|
839 |
|
01:10:30,980 --> 01:10:36,220 |
|
الذكور خلاص فإنثى وذكر طلاب وطالبات المطلوب |
|
|
|
840 |
|
01:10:36,220 --> 01:10:38,920 |
|
يختبر تساوي متجهي المتوسطات المجتمعية مستخدم |
|
|
|
841 |
|
01:10:38,920 --> 01:10:48,880 |
|
مستوى معنوية 5% عندي متجهين واحد متجه لإناث |
|
|
|
842 |
|
01:10:48,880 --> 01:10:53,860 |
|
السلعفة وأخذنا طولها وعرضها وارتفاعها ثلاثة متغيرات |
|
|
|
843 |
|
01:10:53,860 --> 01:11:01,260 |
|
اللي هم هدول خلاص أنت سميهم علوم اجتماعية اختبر |
|
|
|
844 |
|
01:11:01,260 --> 01:11:05,820 |
|
اللفظي علوم أو أنا ممكن إن شاء الله بفهم أن أنا |
|
|
|
845 |
|
01:11:05,820 --> 01:11:09,980 |
|
أنزل لك الصف .. أنزل هذا على الصفحة أغير اسمها بس و |
|
|
|
846 |
|
01:11:09,980 --> 01:11:12,380 |
|
اسم الكتاب بنفس المستويات اللي .. عشان تتعود |
|
|
|
847 |
|
01:11:12,380 --> 01:11:15,500 |
|
عليهم لكن أنا للأمانة العلمية أخذت الأرقام نفسها |
|
|
|
848 |
|
01:11:15,500 --> 01:11:17,140 |
|
من الكتاب يعني فمقدرش أغير |
|
|
|
849 |
|
01:11:20,810 --> 01:11:24,910 |
|
إلى أن نعتبر المتجه الأول هي اللي عندي درجاتها |
|
|
|
850 |
|
01:11:24,910 --> 01:11:28,250 |
|
دول الثلاثة مرة للإناث ومرة للذكور زي ما حكيت |
|
|
|
851 |
|
01:11:28,250 --> 01:11:33,370 |
|
هذا متجه للإناث ومتجه للذكور واضح؟ نشوف هل فيه |
|
|
|
852 |
|
01:11:33,370 --> 01:11:38,870 |
|
اختلافات ولا لا يعني هل الطول للإناث زي الطول |
|
|
|
853 |
|
01:11:38,870 --> 01:11:41,650 |
|
للذكور هل العرض نفس العرض هل الارتفاع نفس |
|
|
|
854 |
|
01:11:41,650 --> 01:11:48,560 |
|
الارتفاع طبعًا لو بشتغل اللي كلهم على حدة حأخذ طول |
|
|
|
855 |
|
01:11:48,560 --> 01:11:52,900 |
|
الصرفالة واحدة مرة للذكر ومرة للأول الثاني وهي |
|
|
|
856 |
|
01:11:52,900 --> 01:11:58,120 |
|
الثانية وهي الثالثة فعايز أختبر أن المتجهة الأول |
|
|
|
857 |
|
01:11:58,120 --> 01:12:04,660 |
|
بيساوي المتجهة الثاني بس بيبقى شرطة هناك أنا |
|
|
|
858 |
|
01:12:04,660 --> 01:12:08,280 |
|
بحكي ذكور وبقى ناس طب هنا ما فيش قيمة افتراضية |
|
|
|
859 |
|
01:12:08,280 --> 01:12:13,340 |
|
يعني ما فيش أن الفرق بينهم 101 بيساوي 500 زي اللي |
|
|
|
860 |
|
01:12:13,340 --> 01:12:14,940 |
|
هناك أنا بحكي لذكور وبقى ناس |
|
|
|
861 |
|
01:12:18,040 --> 01:12:20,460 |
|
نفس الخطوات اللي تبعناها في الأول اللي هم |
|
|
|
862 |
|
01:12:20,460 --> 01:12:24,600 |
|
الاختلاف بدل ما كنا نختار من Analysis Multivariate |
|
|
|
863 |
|
01:12:24,600 --> 01:12:27,400 |
|
Analysis Hotelling’s One Sample T Squared هنختار Two |
|
|
|
864 |
|
01:12:27,400 --> 01:12:33,420 |
|
Samples معينتها ومستقلتها في نفس المنطقة بس الآن |
|
|
|
865 |
|
01:12:33,420 --> 01:12:39,040 |
|
بدأ أوريك كيف نجيب البيانات تبعت المثال نفس عضه |
|
|
|
866 |
|
01:12:39,040 --> 01:12:43,300 |
|
البيانات عند موجودة في Excel نفس عضه دخلت على ال |
|
|
|
867 |
|
01:12:43,300 --> 01:12:49,650 |
|
Excel أوريكيا في الأول ال Excel وين موجودة عشان |
|
|
|
868 |
|
01:12:49,650 --> 01:12:55,270 |
|
نعرف شكل ال data اللي احنا هنتعامل معها |
|
|
|
869 |
|
01:12:55,270 --> 01:13:01,390 |
|
هاي |
|
|
|
870 |
|
01:13:01,390 --> 01:13:02,610 |
|
الملف ال Excel تابعناه |
|
|
|
871 |
|
01:13:08,510 --> 01:13:11,850 |
|
هي ال gender وزي الشغل العادي واحد وواحد افترض |
|
|
|
872 |
|
01:13:11,850 --> 01:13:14,890 |
|
واحد إناث اثنين ذكور أو العكس مش مشكلة كتير مش |
|
|
|
873 |
|
01:13:14,890 --> 01:13:17,770 |
|
فارقة معناها وهي ال length ال width وال height |
|
|
|
874 |
|
01:13:17,770 --> 01:13:24,250 |
|
الطول والعرض والارتفاع طب هدول المجموعة شغل عادي |
|
|
|
875 |
|
01:13:24,250 --> 01:13:30,410 |
|
هذا الشغل العادي زي الأساسيات العادي بتعرفوا |
|
|
|
876 |
|
01:13:30,410 --> 01:13:36,270 |
|
الدخلوه ده عينتين مستقلتين يعني أنت انسى .. انسى |
|
|
|
877 |
|
01:13:36,270 --> 01:13:39,270 |
|
الـ width و الـ height كانوا مش موجودين عند المطير |
|
|
|
878 |
|
01:13:39,270 --> 01:13:43,990 |
|
واحد هي مرة للذكور في الأول وبعدين للإناث بقى |
|
|
|
879 |
|
01:13:43,990 --> 01:13:48,310 |
|
يكمل لمحة المطيرين التانية شغل عادي مش هيكمل الملف |
|
|
|
880 |
|
01:13:48,310 --> 01:13:50,130 |
|
التابعي موجود على الـ Excel بدي أجيبه من الـ Excel |
|
|
|
881 |
|
01:13:50,130 --> 01:13:55,590 |
|
على الـ .. الـ NCSS إذا جبناه مجرد ما أعمل اختبار |
|
|
|
882 |
|
01:13:55,590 --> 01:14:00,040 |
|
تبع T2 لازم أعرف هل التباينات متجانسة ولا لأ في عندنا أي |
|
|
|
883 |
|
01:14:00,040 --> 01:14:06,140 |
|
من التباينات واحد للتلات متغيرات مع بعض وواحد كلهم |
|
|
|
884 |
|
01:14:06,140 --> 01:14:13,940 |
|
على حدة واضح كيف؟ فالآن عندي اختبار اسمه بارتليت |
|
|
|
885 |
|
01:14:13,940 --> 01:14:19,540 |
|
بكس واحد بارتليت بكس homogeneity of variance test |
|
|
|
886 |
|
01:14:19,540 --> 01:14:26,020 |
|
إذا كلهم مع بعض للتلات متغيرات اختبار |
|
|
|
887 |
|
01:14:28,790 --> 01:14:38,310 |
|
إذا راح نعمل اختبار اسمه Box M |
|
|
|
888 |
|
01:14:38,310 --> 01:14:48,650 |
|
Test هذا لإيش؟ لتجانس تباينات المتغيرات |
|
|
|
889 |
|
01:14:48,650 --> 01:14:54,010 |
|
التابعة معاك |
|
|
|
890 |
|
01:14:58,200 --> 01:15:03,040 |
|
يعني الأول والتاني والتالت مع بعضهم للطلاب والطالبات |
|
|
|
891 |
|
01:15:03,040 --> 01:15:07,640 |
|
للذكور والإناث للإناث السلعفة وللذكور تبعيتها إذا |
|
|
|
892 |
|
01:15:07,640 --> 01:15:14,960 |
|
الاختبار اسمه إيش؟ Box M تلاحظي Box M test all all |
|
|
|
893 |
|
01:15:14,960 --> 01:15:20,900 |
|
يعني للتلات متغيرات التابعة في عندي اختبارين للـ all |
|
|
|
894 |
|
01:15:23,990 --> 01:15:29,270 |
|
1F اختبار F وهي الـ P value تبعته وفي اختبار تقريبًا |
|
|
|
895 |
|
01:15:29,270 --> 01:15:33,830 |
|
كاي سكوير احنا |
|
|
|
896 |
|
01:15:33,830 --> 01:15:39,310 |
|
خلّينا نستخدم اختبار F وهنا برضه بيعطينا نفس |
|
|
|
897 |
|
01:15:39,310 --> 01:15:43,450 |
|
النتائج الفرضية الصفرية بتنص أن التباينات مالها |
|
|
|
898 |
|
01:15:43,450 --> 01:15:50,550 |
|
التباينات طبعًا للمجتمع التابع مع بعض متساوية أو |
|
|
|
899 |
|
01:15:50,550 --> 01:15:51,290 |
|
متجانسة |
|
|
|
900 |
|
01:15:54,360 --> 01:16:01,760 |
|
السجل اشتوى أو الـ P value 0007 أقل من 5% إذا ما |
|
|
|
901 |
|
01:16:01,760 --> 01:16:06,260 |
|
أنا كده بنرفض الفرضية الصفرية وبنستنى تجي نتابعها |
|
|
|
902 |
|
01:16:06,260 --> 01:16:12,940 |
|
واتابع لها غير متجانسة لمن؟ مجتمع أخي إن أنت |
|
|
|
903 |
|
01:16:12,940 --> 01:16:15,380 |
|
تكتبها معانا مش هكتب أنت مش هكتب أنا اكتب معانا |
|
|
|
904 |
|
01:16:15,380 --> 01:16:20,240 |
|
كلهم مع بعض طيب برضه وأنا ماشي في الطريقة كده |
|
|
|
905 |
|
01:16:20,240 --> 01:16:26,020 |
|
حيلزاني بعد شوية اختبارات لكل متغير لوحده فبالتالي |
|
|
|
906 |
|
01:16:26,020 --> 01:16:28,760 |
|
دهشي برضه تجانس متحقق ولا .. فطالما أنا موجود هنا |
|
|
|
907 |
|
01:16:28,760 --> 01:16:34,780 |
|
بالمرة هتطلع عليه إذا الاختبار التاني اسمه إيش؟ |
|
|
|
908 |
|
01:16:34,780 --> 01:16:40,540 |
|
إذا هي الاختبار الأول بارتلت واحد اسمه بارتلت بس |
|
|
|
909 |
|
01:16:40,540 --> 01:16:46,000 |
|
لاحظ إيش مكتوب جانب كلمة بارتليت بارتليت بارتليت |
|
|
|
910 |
|
01:16:46,000 --> 01:16:49,740 |
|
individual variable test كله individual يعني منفرد |
|
|
|
911 |
|
01:16:49,740 --> 01:16:53,310 |
|
كله على حدة لحظة مرة للـ Length ومرة للـ Width و |
|
|
|
912 |
|
01:16:53,310 --> 01:16:56,190 |
|
مرة للـ Height و للطلاق هذه الـ P Value تبعنا |
|
|
|
913 |
|
01:16:56,190 --> 01:17:02,150 |
|
كلها مالها أقل من 5% مختلفة |
|
|
|
914 |
|
01:17:02,150 --> 01:17:08,350 |
|
طبعًا هو زي Levin بس هنا الشخص اللي عمله Bartlett |
|
|
|
915 |
|
01:17:08,350 --> 01:17:12,330 |
|
في حياته المتغيرات المتعددة استخدمت Box للمتعددة |
|
|
|
916 |
|
01:17:12,330 --> 01:17:16,930 |
|
كلهم مع بعض وهذا كلهم على حدة إذا الفرق ما بينهم |
|
|
|
917 |
|
01:17:16,930 --> 01:17:23,340 |
|
اختبار Box مع All و Bartlet إيش بياخده منفردًا |
|
|
|
918 |
|
01:17:23,340 --> 01:17:32,500 |
|
individual إذا هذا منفرد والتاني مع بعض كله برضه |
|
|
|
919 |
|
01:17:32,500 --> 01:17:35,100 |
|
في الحالة التانية كله على حد وبرضه في كل حالة من |
|
|
|
920 |
|
01:17:35,100 --> 01:17:40,900 |
|
الحالات التلاتة تم رفض الفرضية الصفرية إذا برضه |
|
|
|
921 |
|
01:17:40,900 --> 01:17:47,880 |
|
نرفض إيه الصفر لكل تابع لكل تابع منفردًا مع كده |
|
|
|
922 |
|
01:17:47,880 --> 01:17:55,100 |
|
التباين ماله برضه غير متجانس منفردًا لكل واحد لوحده |
|
|
|
923 |
|
01:17:55,100 --> 01:18:01,340 |
|
أحيانًا ممكن يكون متجانس لوحده غير متجانس لتاني ممكن |
|
|
|
924 |
|
01:18:01,340 --> 01:18:06,600 |
|
خلاص مافي مش عندك اختبار تاني equal و unequal |
|
|
|
925 |
|
01:18:06,600 --> 01:18:13,080 |
|
خلّيني أشوف الآن هذه الخطوة أخذت لأساس أقدر أرجع |
|
|
|
926 |
|
01:18:13,080 --> 01:18:16,920 |
|
للأول ونمسك واحدة واحدة فيهم |
|
|
|
927 |
|
01:18:22,980 --> 01:18:25,680 |
|
لحظة hotlink T-square section لأني ليس عندي equal |
|
|
|
928 |
|
01:18:25,680 --> 01:18:29,640 |
|
لأن equal لحظة covariance assumption يطلق عليها |
|
|
|
929 |
|
01:18:29,640 --> 01:18:32,300 |
|
covariance لما يكون عندي أكثر من تابع بيسميها |
|
|
|
930 |
|
01:18:32,300 --> 01:18:37,360 |
|
covariance إذن هذه سميناها مش التباين عشان نتلخبطش |
|
|
|
931 |
|
01:18:37,360 --> 01:18:43,600 |
|
التغيرات خلاص |
|
|
|
932 |
|
01:18:43,600 --> 01:18:47,680 |
|
هذه التباين لمين؟ لهذول هنا ليش صفر التباينات |
|
|
|
933 |
|
01:18:47,680 --> 01:18:48,260 |
|
متساوية |
|
|
|
934 |
|
01:18:54,790 --> 01:19:00,190 |
|
إيش الفرق اللي بينهم؟ أنا عادة بكون عندي .. لو كان |
|
|
|
935 |
|
01:19:00,190 --> 01:19:04,790 |
|
عندي متغير تابع وحيد وعندي تلات مجموعات خلنا نحكي |
|
|
|
936 |
|
01:19:04,790 --> 01:19:08,870 |
|
عندي مجموعتين طلاب وطالبات هكون الـ sigma اللي |
|
|
|
937 |
|
01:19:08,870 --> 01:19:13,990 |
|
الأول والـ sigma اللي التاني مش هيك وهو متغير |
|
|
|
938 |
|
01:19:13,990 --> 01:19:19,290 |
|
واحد فبالتالي مافيش تغير مافيش ارتباط لأن هو متغير |
|
|
|
939 |
|
01:19:19,290 --> 01:19:24,350 |
|
وحيد لما يكون عندك توابع أكثر من توابع نفترض اثنين |
|
|
|
940 |
|
01:19:24,350 --> 01:19:29,250 |
|
يكون عندك فيه sigma للأول وsigma للتاني وفيه |
|
|
|
941 |
|
01:19:29,250 --> 01:19:32,910 |
|
بنسميها sigma واحد اثنين اللي هي التغير بين الأولى |
|
|
|
942 |
|
01:19:32,910 --> 01:19:37,270 |
|
زي الارتباط لأن الارتباط عبارة عن إيش؟ عبارة عن |
|
|
|
943 |
|
01:19:37,270 --> 01:19:40,570 |
|
covariance ارتباط عبارة عن تغير على انحراف معياري |
|
|
|
944 |
|
01:19:40,570 --> 01:19:44,790 |
|
الـ X انحراف معياري الـ Y التغير هذه عبارة عن |
|
|
|
945 |
|
01:19:44,790 --> 01:19:49,530 |
|
covariance بين X و Y يعني sigma XY على sigma X |
|
|
|
946 |
|
01:19:49,530 --> 01:19:59,910 |
|
نضرب لـ Sigma Y أو SXSY وهذه نسميها Sigma XY نسميها |
|
|
|
947 |
|
01:19:59,910 --> 01:20:04,870 |
|
Sigma 12 فتلاحظ |
|
|
|
948 |
|
01:20:04,870 --> 01:20:09,130 |
|
التغير التغير |
|
|
|
949 |
|
01:20:09,130 --> 01:20:12,310 |
|
اللي هنا هذا عبارة عن ارتباط بس مضروب بالحرفين |
|
|
|
950 |
|
01:20:12,310 --> 01:20:15,610 |
|
المعيارية هذا بنشأ قويًا لما يكون عندك أكثر من |
|
|
|
951 |
|
01:20:15,610 --> 01:20:20,610 |
|
التغير التابع لكن مافيش إلا متغير تابع واحد مع كده |
|
|
|
952 |
|
01:20:20,610 --> 01:20:23,750 |
|
مافيش تغير أو تغير أو صفر لأن الارتباط بتبعهم صفر |
|
|
|
953 |
|
01:20:23,750 --> 01:20:26,570 |
|
زي هنا ففي الحالة التابعة أنت في عندك سيجما واحد |
|
|
|
954 |
|
01:20:26,570 --> 01:20:29,950 |
|
اثنين وفي سيجما اثنين واحد وثلاثة اثنين زي بعض |
|
|
|
955 |
|
01:20:29,950 --> 01:20:34,110 |
|
المشكلة أكبر وين؟ لو أكون عندي تلات متغيرات تابعة |
|
|
|
956 |
|
01:20:34,110 --> 01:20:42,910 |
|
إيش يصير الشكل؟ هيكون في تباين هي التباين هم سميت |
|
|
|
957 |
|
01:20:42,910 --> 01:20:47,870 |
|
جانس التباين منفردًا إن كلهم على حدة التغير يصير هذا |
|
|
|
958 |
|
01:20:47,870 --> 01:20:53,010 |
|
واحد اثنين تلاتة مش هيك يصير الأول والتاني ومين |
|
|
|
959 |
|
01:20:53,010 --> 01:20:59,890 |
|
هدول تغيرات طبعًا هذه مرايا هذا سيجما اثنين واحد هي |
|
|
|
960 |
|
01:20:59,890 --> 01:21:03,930 |
|
هذه نفسها هذا |
|
|
|
961 |
|
01:21:03,930 --> 01:21:10,630 |
|
سيجما اثنين تلاتة هذا سيجما تلاتة واحد سيجما تلاتة |
|
|
|
962 |
|
01:21:10,630 --> 01:21:17,570 |
|
اثنين تلاحظ هذا قطر المصفوفة هيكفيها التباينات |
|
|
|
963 |
|
01:21:17,570 --> 01:21:22,330 |
|
والمصفوفة العليا تغيرات هدول والأحمر تحت زي اللي |
|
|
|
964 |
|
01:21:22,330 --> 01:21:25,790 |
|
فوق هدول التغيرات اللي بحكي عليهم هنا أن تكون |
|
|
|
965 |
|
01:21:25,790 --> 01:21:30,510 |
|
التغيرات متساوية في حالة وجود أكثر من المتغير التاني |
|
|
|
966 |
|
01:21:30,510 --> 01:21:34,190 |
|
ما يعنيكيش القصة الطويلة اللي أنا بحكي عليها تعرفي |
|
|
|
967 |
|
01:21:34,190 --> 01:21:39,570 |
|
الفرضية الصفرية بتنص لما أكون عندي معنى التغيرات |
|
|
|
968 |
|
01:21:39,570 --> 01:21:44,070 |
|
متساوية لما يكون كلهم على حدة التباينات المتساوية |
|
|
|
969 |
|
01:21:44,070 --> 01:21:48,450 |
|
هذه كلهم .. لحظة كلهم على حدة تباينات لما باخدهم |
|
|
|
970 |
|
01:21:48,450 --> 01:21:54,770 |
|
مع بعض تكون التغيرات هذه تكون متساوية طب في حالة |
|
|
|
971 |
|
01:21:54,770 --> 01:22:01,090 |
|
تبعها كانت تغيرات |
|
|
|
972 |
|
01:22:01,090 --> 01:22:10,460 |
|
متساوية ولا غير غير .. زمان كده هاخد أي سطر بس كأن |
|
|
|
973 |
|
01:22:10,460 --> 01:22:14,500 |
|
بظبط بشتغل اختباراتي اللي أخدته في الأول بس لعينتين |
|
|
|
974 |
|
01:22:14,500 --> 01:22:17,880 |
|
هناك كان متغير تابع واحد هنا عينتين ذكور وإناث |
|
|
|
975 |
|
01:22:17,880 --> 01:22:22,100 |
|
ولكن أكثر من متغير تابع معناه كده السطر التاني |
|
|
|
976 |
|
01:22:22,100 --> 01:22:26,120 |
|
اللي هأخده هي T² وهي Df طبعًا تلاتة أنا عارف تلاتة |
|
|
|
977 |
|
01:22:26,120 --> 01:22:32,160 |
|
ليش بظبط أحكي |
|
|
|
978 |
|
01:22:32,160 --> 01:22:38,250 |
|
هم كانوا عددهم 24 أنثى و24 ذكروكان تلات متغيرات |
|
|
|
979 |
|
01:22:38,250 --> 01:22:42,290 |
|
تابعة، هاي تلاتة وهاي الـ Sieg تابعتي موجودة Zero |
|
|
|
980 |
|
01:22:42,290 --> 01:22:48,250 |
|
Zero Zero إيش معناها؟ معناها فيه فرق بين الأطوال |
|
|
|
981 |
|
01:22:48,250 --> 01:22:52,730 |
|
التلاتة مع بعضهم بين الذكور والإناث، يعني في فروقات |
|
|
|
982 |
|
01:22:52,730 --> 01:22:58,090 |
|
دلالة إحصائية بين متوسطي الطول وعرض وارتفاع |
|
|
|
983 |
|
01:22:58,090 --> 01:23:00,990 |
|
السلعة، فيعزل النوع أو يعزل الجنس |
|
|
|
984 |
|
01:23:07,630 --> 01:23:11,630 |
|
خلاص إذا الـ .. هذه الخطوة الأولى لازم أعملها في |
|
|
|
985 |
|
01:23:11,630 --> 01:23:17,890 |
|
الأول واضح هي الاختبار واضح أن هناك فروقات ذات |
|
|
|
986 |
|
01:23:17,890 --> 01:23:23,230 |
|
دلالة إحصائية طيب لما بدأت أشتغل طيب الفرق لصالح |
|
|
|
987 |
|
01:23:23,230 --> 01:23:27,810 |
|
مينه؟ هل الفرق كلهم ولا واحدة منهم بس؟ لحظة جدول |
|
|
|
988 |
|
01:23:27,810 --> 01:23:33,950 |
|
هذا زي الجدول اللي حكينا عليه في الأول وهذا |
|
|
|
989 |
|
01:23:33,950 --> 01:23:39,250 |
|
الجدول بستخدمه إذا كان ده الإحصائي في الأول وضح |
|
|
|
990 |
|
01:23:39,250 --> 01:23:44,730 |
|
هاي الـ O اللي حكينا عليها هاي |
|
|
|
991 |
|
01:23:44,730 --> 01:23:47,690 |
|
الـ length و الـ width و الـ height بقى زي الـ fact |
|
|
|
992 |
|
01:23:47,690 --> 01:23:53,090 |
|
students absolute value كقيمة مطلقة وبحكي الإشارة |
|
|
|
993 |
|
01:23:53,090 --> 01:23:59,410 |
|
باخدها من فوق وضح |
|
|
|
994 |
|
01:23:59,410 --> 01:24:03,650 |
|
في التلات حالات الـ P value معناها أصغر من 5% مع أن |
|
|
|
995 |
|
01:24:03,650 --> 01:24:06,890 |
|
كده أصارح المجموعة الأول لأن كله كان عندي موجب اللي |
|
|
|
996 |
|
01:24:06,890 --> 01:24:10,990 |
|
هو كله الأول أعلى من التاني واضح فبنقدر نطلع بقرار |
|
|
|
997 |
|
01:24:10,990 --> 01:24:15,130 |
|
أن متوسط درجات الطلبة نفترض في المادة الأولى و |
|
|
|
998 |
|
01:24:15,130 --> 01:24:19,450 |
|
التانية والتالتة للذكور أو للإناث أفضل من الذكور |
|
|
|
999 |
|
01:24:19,450 --> 01:24:24,950 |
|
وبشكل عام أفضل للإناث في التلات نسخات مع بعض |
|
|
|
1000 |
|
01:24:24,950 --> 01:24:31,930 |
|
فترات ثقة بنفس الجثة Idle |
|
|
|
1001 |
|
01:24:31,930 --> 01:24:34,870 |
|
links هاي الفرق بين الطلاب والطالبات أو الذكور و |
|
|
|
1002 |
|
01:24:34,870 --> 01:24:38,910 |
|
الإناث واضح لو طلعت على ال confidence intervals |
|
|
|
1003 |
|
01:24:38,910 --> 01:24:42,330 |
|
اللي هنا كلها فترة ثقة لا تجتمل على الصفر فبالتالي |
|
|
|
1004 |
|
01:24:42,330 --> 01:24:50,970 |
|
حصلت على نفس القرار إذا في عندك تلت خطوات لهذا |
|
|
|
1005 |
|
01:24:50,970 --> 01:24:58,130 |
|
الاختبار اختبار تجانس هذا رقم واحد بيعمله بعدين |
|
|
|
1006 |
|
01:24:58,130 --> 01:25:04,940 |
|
اختبار كلهم مع بعض joined معا إذا كان هناك فروقات |
|
|
|
1007 |
|
01:25:04,940 --> 01:25:14,080 |
|
بأخذ الاختبارات المنفردة لكل ثاني واضح |
|
|
|
1008 |
|
01:25:14,080 --> 01:25:17,820 |
|
الفرق ما بين عينة واحدة وعينتين بس في المنهجية |
|
|
|
1009 |
|
01:25:17,820 --> 01:25:20,980 |
|
هناك بيكون عند مجموعة واحدة من الطلاب بشتغل عليهم |
|
|
|
1010 |
|
01:25:20,980 --> 01:25:24,560 |
|
تلت مساقات هنا في عند مجموعة طلاب ومجموعة طالبات |
|
|
|
1011 |
|
01:25:24,560 --> 01:25:30,240 |
|
بشتغل عليهم تلت مساقات هذا عينتين مستقلتين |
|
|
|
1012 |
|
01:25:38,130 --> 01:25:42,830 |
|
أخر واحدة لو نختم فيها هو اختبار Hotelling لمتاجر |
|
|
|
1013 |
|
01:25:42,830 --> 01:25:47,870 |
|
متوسطات مجتمع واحد لحظة مجتمع واحد في حالة |
|
|
|
1014 |
|
01:25:47,870 --> 01:25:53,950 |
|
المقارنة المزدوجة هي أي نقطة بالظبط قبلي وبعدي بس |
|
|
|
1015 |
|
01:25:53,950 --> 01:25:59,970 |
|
في عند أكثر من مصاق قبلي وبعدي أكثر من مصاق لو |
|
|
|
1016 |
|
01:25:59,970 --> 01:26:03,350 |
|
مصاق واحد خلاص اختبارتي اللي أخذنا في الأول وبرضه |
|
|
|
1017 |
|
01:26:03,350 --> 01:26:08,110 |
|
أنا بأخذ مثل شوية بعيد عن التربية لكنهعدلك |
|
|
|
1018 |
|
01:26:08,110 --> 01:26:10,110 |
|
المسميات التابعة اللي محطوها على الصفحة إن شاء |
|
|
|
1019 |
|
01:26:10,110 --> 01:26:14,370 |
|
الله إذا |
|
|
|
1020 |
|
01:26:14,370 --> 01:26:22,970 |
|
نختبر Hotelling T2 المتجة وصلنا |
|
|
|
1021 |
|
01:26:22,970 --> 01:26:27,690 |
|
أنه بشكل عام .. بشكل عام .. بشكل عام للتلات مساخات |
|
|
|
1022 |
|
01:26:27,690 --> 01:26:30,490 |
|
مع بعضهم المجموعة الأولى هي الأفضل هي مجموعة |
|
|
|
1023 |
|
01:26:30,490 --> 01:26:33,850 |
|
الإناث ولما أخذتيها كل مساق لواحدة برضه النتيجة |
|
|
|
1024 |
|
01:26:33,850 --> 01:26:36,150 |
|
كانت واحدة الإناث كانت من الأفضل |
|
|
|
1025 |
|
01:26:39,630 --> 01:26:45,790 |
|
خلاص إذا ثالثًا اختبار Hotelling T-square لمتجة |
|
|
|
1026 |
|
01:26:45,790 --> 01:26:48,830 |
|
متوسطات |
|
|
|
1027 |
|
01:26:48,830 --> 01:26:54,510 |
|
مجتمع واحد للمقارنات |
|
|
|
1028 |
|
01:26:54,510 --> 01:27:00,770 |
|
المزدوجة إذا Hotelling T-square test for population |
|
|
|
1029 |
|
01:27:00,770 --> 01:27:03,130 |
|
mean vector for paired comparisons |
|
|
|
1030 |
|
01:27:07,100 --> 01:27:10,440 |
|
نطلع على المثال الموجود إلى أن نأخذ من نفس الكتاب |
|
|
|
1031 |
|
01:27:10,440 --> 01:27:14,480 |
|
اللي أنا شغال منه بيحكي |
|
|
|
1032 |
|
01:27:14,480 --> 01:27:19,060 |
|
المثال يتطلب القانون الأمريكي المصانع المعالجة |
|
|
|
1033 |
|
01:27:19,060 --> 01:27:24,000 |
|
المياه الملوثة مراقبة المياه المعالجة بصفة منتظمة |
|
|
|
1034 |
|
01:27:24,000 --> 01:27:30,960 |
|
قبل تصريفها في الأنهار إذا بنصلحها إن شاء الله |
|
|
|
1035 |
|
01:27:36,530 --> 01:27:41,310 |
|
خليني أصلحها على أساس أنه |
|
|
|
1036 |
|
01:27:41,310 --> 01:27:46,810 |
|
.. |
|
|
|
1037 |
|
01:27:46,810 --> 01:27:54,890 |
|
خلينا |
|
|
|
1038 |
|
01:27:54,890 --> 01:27:56,790 |
|
نصلح عشان نكون شغالين مع بعض صح |
|
|
|
1039 |
|
01:28:08,420 --> 01:28:11,360 |
|
ونتيجة لعدم الثقة في البيانات الصادرة من أحد هذه |
|
|
|
1040 |
|
01:28:11,360 --> 01:28:20,860 |
|
المصانع أخذت عينة حجمها 11 يعني 11 عينة من المياه |
|
|
|
1041 |
|
01:28:20,860 --> 01:28:24,920 |
|
المعالجة أبقوا بحيث أرسلوا نصف كل عينة منها إلى |
|
|
|
1042 |
|
01:28:24,920 --> 01:28:29,880 |
|
المعمل الصحي يعني هم أخذوا نص وودوه على معمل معين |
|
|
|
1043 |
|
01:28:29,880 --> 01:28:35,980 |
|
ونص التانية على معمل آخر والنص الأول لمعمل صاحب |
|
|
|
1044 |
|
01:28:35,980 --> 01:28:39,760 |
|
القولية Wisconsin والتاني لمعمل خاص وذلك |
|
|
|
1045 |
|
01:28:39,760 --> 01:28:44,360 |
|
لاختبار مدى مطابقة المعالجة يعني هاي المية |
|
|
|
1046 |
|
01:28:44,360 --> 01:28:48,580 |
|
عندهم موجودة أخذوا نصها وأدوها على معمل ونفس |
|
|
|
1047 |
|
01:28:48,580 --> 01:28:52,960 |
|
المية على معمل ثاني طب هدى لو بنعملها أطلاب مثلاً |
|
|
|
1048 |
|
01:28:52,960 --> 01:28:56,620 |
|
يعني نص بس أطلاب ونص مطابق إيه لإن افترض كيف |
|
|
|
1049 |
|
01:28:56,620 --> 01:29:02,660 |
|
تاخدي .. أخذي أنت كمصاقات أخذي مصاق مثلاً لغة عربية |
|
|
|
1050 |
|
01:29:06,020 --> 01:29:10,380 |
|
هأمتحن طلاب هاي المعمل الأول وامتحان ثاني لغة |
|
|
|
1051 |
|
01:29:10,380 --> 01:29:15,520 |
|
إنجليزية بس |
|
|
|
1052 |
|
01:29:15,520 --> 01:29:21,060 |
|
في اللغة العربية هأخذ قبله قبله وبعده المصنع |
|
|
|
1053 |
|
01:29:21,060 --> 01:29:25,280 |
|
الأول والمصنع التالي هو هيعالج شغلتين هيدكرهم |
|
|
|
1054 |
|
01:29:25,280 --> 01:29:31,480 |
|
الآن وفي كل معمل من هذه المعامل أخذت 11 قراءة |
|
|
|
1055 |
|
01:29:31,480 --> 01:29:37,770 |
|
لمتغيرين اللي هم الأكسجين المطلوب في الماء اللي هو |
|
|
|
1056 |
|
01:29:37,770 --> 01:29:42,790 |
|
هذا الأول BOD والمواد الصلبة اللي واجب أن أتخلص |
|
|
|
1057 |
|
01:29:42,790 --> 01:29:47,310 |
|
منها SS هاي اللي .. هاي اللي أنا عايز أختبرهم |
|
|
|
1058 |
|
01:29:47,310 --> 01:29:51,230 |
|
شغلتين هدول أختبر الطالب في اللغة العربية وأختبره |
|
|
|
1059 |
|
01:29:51,230 --> 01:29:55,230 |
|
وين؟ في الإنجليزية ووديها .. هنا وديها لمصنعين |
|
|
|
1060 |
|
01:29:55,230 --> 01:29:59,390 |
|
المصنعين بالنسبة لي عبارة عن إيش؟ زي قبل وبعد |
|
|
|
1061 |
|
01:30:02,650 --> 01:30:08,970 |
|
بالنسبة إن القبلي والبعدي مصنعين مصنع خاص أو معمل |
|
|
|
1062 |
|
01:30:08,970 --> 01:30:13,550 |
|
خاص ومعمل |
|
|
|
1063 |
|
01:30:13,550 --> 01:30:21,350 |
|
حكومي لو خاص بالولاية مراكزين كيف؟ في عندي مادتين |
|
|
|
1064 |
|
01:30:21,350 --> 01:30:26,230 |
|
أنا بأختبر الطلاب فيهم أخذتهم قبلي وبعدي هنا في |
|
|
|
1065 |
|
01:30:26,230 --> 01:30:30,590 |
|
المثال تبعنا بدي أختبر مادتين في المية واحدة |
|
|
|
1066 |
|
01:30:31,810 --> 01:30:34,990 |
|
الأكسجين المطلوب في الماء كميته والمواد الصلبة |
|
|
|
1067 |
|
01:30:34,990 --> 01:30:37,950 |
|
اللي لازم تخلص منها بشوف كمية الأكسجين مش بتساوي |
|
|
|
1068 |
|
01:30:37,950 --> 01:30:41,070 |
|
والمواد الصلبة اللي لازم تخلص منها مش بتساوي فهي هيش |
|
|
|
1069 |
|
01:30:41,070 --> 01:30:48,680 |
|
عملًا آخرجات مية وجسمها فيه تجانس 100% لنفس |
|
|
|
1070 |
|
01:30:48,680 --> 01:30:55,280 |
|
المجموعة هي مية واحدة طلاب واحد نفس المجموعة مية |
|
|
|
1071 |
|
01:30:55,280 --> 01:30:58,820 |
|
لازم طبعًا طبعًا اللي أنا ما بحكي قبل وبعد هي نفس |
|
|
|
1072 |
|
01:30:58,820 --> 01:31:02,080 |
|
المجموعة اشتغلت عليها يعني أنتم طالبيات المادة |
|
|
|
1073 |
|
01:31:02,080 --> 01:31:08,530 |
|
هذه كويس أخذتهم طلبات الدكتورة المفترض أخذتهم |
|
|
|
1074 |
|
01:31:08,530 --> 01:31:15,570 |
|
مادتين مناقش باحث علمي ولحصة هاي المادتين هدول و |
|
|
|
1075 |
|
01:31:15,570 --> 01:31:19,170 |
|
أخذلهم قبلي وبعدين اللي هو بيحكي عليه هنا بيديه |
|
|
|
1076 |
|
01:31:19,170 --> 01:31:22,250 |
|
قياس شغلتين في المية الأكسجين المطلوب والشواقب |
|
|
|
1077 |
|
01:31:22,250 --> 01:31:26,430 |
|
اللي بيبدو أتخلص منها هو لا يثق في مصنع الولايات |
|
|
|
1078 |
|
01:31:26,430 --> 01:31:28,970 |
|
الحكومية مصنع الولايات أو مصنع الحكومية ما فيش عمل |
|
|
|
1079 |
|
01:31:28,970 --> 01:31:31,410 |
|
وده نفس العينة |
|
|
|
1080 |
|
01:31:33,320 --> 01:31:40,000 |
|
لمصنع خاص أو لمعمل خاص لمعمل ثاني فهي رقم العينة |
|
|
|
1081 |
|
01:31:40,000 --> 01:31:45,200 |
|
هاي العينة تلخص نفس العينة وأنت ما تقدرش تأخذ |
|
|
|
1082 |
|
01:31:45,200 --> 01:31:49,560 |
|
عينة واحدة تحكم ابنها عليها مظبوط فالواحد يأخذ .. |
|
|
|
1083 |
|
01:31:49,560 --> 01:31:53,680 |
|
ما ينفعش أنا مثلاً آخذ طالب واحد وأطبق عليه قبلي و |
|
|
|
1084 |
|
01:31:53,680 --> 01:31:57,300 |
|
بعدي في مادتين لازم يكون في عندي عدد من الطلاب |
|
|
|
1085 |
|
01:31:57,300 --> 01:32:02,660 |
|
فدول هنا نفترض اندي 11 طالب فهو العينة عندي 11 عينة |
|
|
|
1086 |
|
01:32:02,660 --> 01:32:09,880 |
|
هي نفس العينة يعني جبت مثلاً المية هذه جسمتها لـ 11 |
|
|
|
1087 |
|
01:32:09,880 --> 01:32:16,040 |
|
جزء 11 عينة منها و11 تانيات واضح كيف؟ والـ 11 |
|
|
|
1088 |
|
01:32:16,040 --> 01:32:19,800 |
|
هدول اللي هم نفس اللي نقل فيه المية الـ 11 راحوا |
|
|
|
1089 |
|
01:32:19,800 --> 01:32:26,060 |
|
لمصنع و11 راحوا لمصنع من وين؟ من نفس يعني من نفس |
|
|
|
1090 |
|
01:32:26,060 --> 01:32:30,760 |
|
المكان فبتاع العين متجانسة واضح؟ |
|
|
|
1091 |
|
01:32:35,320 --> 01:32:38,440 |
|
اللي هو .. طبعًا .. طبعًا أنا بأعمل عدة اختبارات على |
|
|
|
1092 |
|
01:32:38,440 --> 01:32:40,440 |
|
المية، ممكن أعمل .. إذا هو حكى على اختبارين .. |
|
|
|
1093 |
|
01:32:40,440 --> 01:32:44,940 |
|
ممكن نعمل عدة اختبارات على المية، يعني بعد ما عملت |
|
|
|
1094 |
|
01:32:44,940 --> 01:32:46,920 |
|
اختبار في اللغة العربية أو الإنجليزية، ممكن أعمل |
|
|
|
1095 |
|
01:32:46,920 --> 01:32:51,600 |
|
حوام علوم، رياضية وهكذا، هو اهتم بشيء ثاني دول، |
|
|
|
1096 |
|
01:32:51,600 --> 01:32:56,140 |
|
كمية الـ precision في المية والشواعب المستخلصة أو |
|
|
|
1097 |
|
01:32:56,140 --> 01:33:00,960 |
|
المواد الصلبة، الواجب التخلص منها هو بيحكي أنه لا |
|
|
|
1098 |
|
01:33:00,960 --> 01:33:05,440 |
|
.. يعني لا أُثق في المعمل الأول تبع الحكومة فوديها |
|
|
|
1099 |
|
01:33:05,440 --> 01:33:08,540 |
|
لمعمل خاص نشوف هل في فرق بين المعملين ولا لأ |
|
|
|
1100 |
|
01:33:08,540 --> 01:33:15,780 |
|
نعتبر الخاص قبله نفترض وهذا اثنين بعده يعني اللي |
|
|
|
1101 |
|
01:33:15,780 --> 01:33:19,440 |
|
أنا بقصد فيه العينات الشكل الأزواج مش شرط تكون |
|
|
|
1102 |
|
01:33:19,440 --> 01:33:24,940 |
|
مجموعة واحدة طلاب طالقة طلابه بس هنا اشتغل على مية |
|
|
|
1103 |
|
01:33:24,940 --> 01:33:30,060 |
|
نفترض وهي نفس المية جسمها لجزئين جزءه راح لمصنع و |
|
|
|
1104 |
|
01:33:30,060 --> 01:33:33,880 |
|
جزءه راح لمصنع ثاني بس أخذ أكثر من عينة ما ينفعش |
|
|
|
1105 |
|
01:33:33,880 --> 01:33:37,200 |
|
البحر يروح ميت البحر ويأخذ عينة واحدة وبس لازم |
|
|
|
1106 |
|
01:33:37,200 --> 01:33:40,800 |
|
يأخذ .. ألا يعرف اللي عينة .. المياه البحر الصالحة |
|
|
|
1107 |
|
01:33:40,800 --> 01:33:46,720 |
|
ولا لأ بدي آخذ عدة عينة مش هيك؟ هل تتفق .. بسأل .. |
|
|
|
1108 |
|
01:33:46,720 --> 01:33:51,600 |
|
نتائج التحريف المعملين عند مستوى معنوية خمسة في |
|
|
|
1109 |
|
01:33:51,600 --> 01:33:51,840 |
|
المية |
|
|
|
1110 |
|
01:33:59,780 --> 01:34:02,700 |
|
وإذا وجدت فروق في ماء طبيعتها يعني على صالح مين |
|
|
|
1111 |
|
01:34:02,700 --> 01:34:09,240 |
|
طبعًا |
|
|
|
1112 |
|
01:34:09,240 --> 01:34:13,580 |
|
الفرضية صفر يا بخت نص أنا إذا أخذت دلتا بتساوي صفر أنا |
|
|
|
1113 |
|
01:34:13,580 --> 01:34:17,480 |
|
دلالة delta تعني |
|
|
|
1114 |
|
01:34:17,480 --> 01:34:20,400 |
|
أنا متوسط الفروق بين المعالجتين بيساوي صفر يعني |
|
|
|
1115 |
|
01:34:20,400 --> 01:34:25,580 |
|
متوسط الأول بيساوي الثاني يعني بأجي مثلاً للمعالجة |
|
|
|
1116 |
|
01:34:25,580 --> 01:34:34,130 |
|
الأولى اللي هو سماها للمادة الأولى سماها BOD بتاعة |
|
|
|
1117 |
|
01:34:34,130 --> 01:34:40,490 |
|
الـ Oxygen هذا BOD وهذه |
|
|
|
1118 |
|
01:34:40,490 --> 01:34:45,210 |
|
المادة الأولى مين |
|
|
|
1119 |
|
01:34:45,210 --> 01:34:48,350 |
|
بدأ أقارن؟ هذه مع هذه الـ BOD مع الـ SS1 والـ BOD |
|
|
|
1120 |
|
01:34:48,350 --> 01:34:52,850 |
|
مع الـ BOD2 مع اللي زيها مع اللي زيها يعني بأخذ |
|
|
|
1121 |
|
01:34:52,850 --> 01:34:59,400 |
|
الـ data بتاعتي الـ mean للـ BOD للأول بتساوي الـ main |
|
|
|
1122 |
|
01:34:59,400 --> 01:35:07,600 |
|
BOD اثنين قبل ما .. طبعًا للمعمل أنا بأقارن هاي |
|
|
|
1123 |
|
01:35:07,600 --> 01:35:12,900 |
|
اللغة العربية و |
|
|
|
1124 |
|
01:35:12,900 --> 01:35:20,440 |
|
نفس الشغل لحظة نفس الـ BOD خلاص قبل وبعد هذه |
|
|
|
1125 |
|
01:35:20,440 --> 01:35:22,880 |
|
كانت بتكتبها لو أخذت الفرق اللي بينهم إيش هيكون |
|
|
|
1126 |
|
01:35:22,880 --> 01:35:29,330 |
|
الفرق بينهما بساوي صفر هذا المقدار كله سميناه delta |
|
|
|
1127 |
|
01:35:29,330 --> 01:35:37,170 |
|
أو أي اسم ثاني ممكن نسميه أي اسم آخر احنا نتفق على |
|
|
|
1128 |
|
01:35:37,170 --> 01:35:39,550 |
|
هذا الاسم نفترض delta أننا متفقين الفرق بين |
|
|
|
1129 |
|
01:35:39,550 --> 01:35:45,850 |
|
المعالجتين بساوي صفر هذا للأول ونفس الشيء بالنسبة |
|
|
|
1130 |
|
01:35:45,850 --> 01:35:53,770 |
|
لمين؟ للتاني فممكن ناخدهم مع بعض كمتجه بصير الـ H |
|
|
|
1131 |
|
01:35:53,770 --> 01:35:54,130 |
|
صفر |
|
|
|
1132 |
|
01:35:58,090 --> 01:36:00,770 |
|
وبشكل عام الـ delta هذه اللي بتساوي الأولى |
|
|
|
1133 |
|
01:36:00,770 --> 01:36:12,350 |
|
والتانية مش بساوي صفر صفر بس كان رموز يعني |
|
|
|
1134 |
|
01:36:12,350 --> 01:36:15,330 |
|
الفروقات الأولى بتساوي صفر والتانية بتساوي صفر |
|
|
|
1135 |
|
01:36:15,330 --> 01:36:20,290 |
|
اللي أنا كتبتها هنا الأولى واضحة هي الأولى ليها دي |
|
|
|
1136 |
|
01:36:20,290 --> 01:36:27,610 |
|
مش بتساوي الصفر تبعها والتانية دي لمين؟ للتانية اللي |
|
|
|
1137 |
|
01:36:27,610 --> 01:36:32,850 |
|
هي الـ Mu للـ S delta |
|
|
|
1138 |
|
01:36:32,850 --> 01:36:41,290 |
|
تانية delta تانية delta تانية delta |
|
|
|
1139 |
|
01:36:41,290 --> 01:36:42,650 |
|
تانية delta تانية |
|
|
|
1140 |
|
01:36:51,480 --> 01:36:55,560 |
|
اللحظة اللي هي اللي ساخد من البرنامج NCSS السنة |
|
|
|
1141 |
|
01:36:55,560 --> 01:36:59,980 |
|
الفايتة أذكر سألت الطلبة في اختصار البرنامج يعني |
|
|
|
1142 |
|
01:36:59,980 --> 01:37:06,560 |
|
هيك أنا جابت سؤال يعني أعتقد كان bonus شيء المقصود |
|
|
|
1143 |
|
01:37:06,560 --> 01:37:12,980 |
|
بالـ NCSS الخطوات |
|
|
|
1144 |
|
01:37:28,400 --> 01:37:39,080 |
|
الخطوات هنا نفسها اختبار عينة واحدة Analysis |
|
|
|
1145 |
|
01:37:39,080 --> 01:37:45,060 |
|
Multivariate Analysis Hotelling 172 إذا نفس الشغل |
|
|
|
1146 |
|
01:37:45,060 --> 01:37:49,500 |
|
اللي اشتغلناه تبع العينة الواحدة بنشتغله الآن لو |
|
|
|
1147 |
|
01:37:49,500 --> 01:37:53,580 |
|
تذكر كان في العينة الواحدة لو نرجع للخلف شوية |
|
|
|
1148 |
|
01:38:02,380 --> 01:38:09,720 |
|
لأ، هذا جديد هنزلك هي اليوم إن شاء الله لحظة الشاشة |
|
|
|
1149 |
|
01:38:09,720 --> 01:38:14,080 |
|
هذه بتذكر إذا كان لما |
|
|
|
1150 |
|
01:38:14,080 --> 01:38:18,920 |
|
كانت عينة واحدة كانت هي نفس العينة الواحدة اللي في |
|
|
|
1151 |
|
01:38:18,920 --> 01:38:21,100 |
|
الأول لما كانت response variables و birth |
|
|
|
1152 |
|
01:38:21,100 --> 01:38:25,660 |
|
variables لما دخلنا الثلاث مواد هنا وحطينا H01, |
|
|
|
1153 |
|
01:38:25,960 --> 01:38:33,330 |
|
H02, H03 هي نفسها الآن خلاص الاتنين زي بعض الاختلاف |
|
|
|
1154 |
|
01:38:33,330 --> 01:38:36,690 |
|
حواريك هيه الآن مين بحط في الـ response ومين بحط في |
|
|
|
1155 |
|
01:38:36,690 --> 01:38:41,630 |
|
الـ beard طب يكون حذر جدا في عملية الادخال إذا |
|
|
|
1156 |
|
01:38:41,630 --> 01:38:47,690 |
|
خليني أكتبها هيك نعرف الـ response والـ |
|
|
|
1157 |
|
01:38:47,690 --> 01:38:48,050 |
|
beard |
|
|
|
1158 |
|
01:38:59,480 --> 01:39:02,100 |
|
في المربع الخاص بالـ Response بنكتب وبنختار |
|
|
|
1159 |
|
01:39:02,100 --> 01:39:10,160 |
|
المتغيرات التابعة قبل قبل اللي هي المصنع الأول |
|
|
|
1160 |
|
01:39:10,160 --> 01:39:20,280 |
|
نفترض SS1 و POD1 اللي هم هدول قبل قبل خلاص القبل |
|
|
|
1161 |
|
01:39:20,280 --> 01:39:24,460 |
|
بحطه في الأول سواء قبل للغة العربية أو قبل لمن |
|
|
|
1162 |
|
01:39:24,460 --> 01:39:26,780 |
|
للغة الإنجليزية قبل قبل |
|
|
|
1163 |
|
01:39:29,550 --> 01:39:33,750 |
|
وبعدين الـ paired تبعهم بتكون بنفس الترتيب ترتيب |
|
|
|
1164 |
|
01:39:33,750 --> 01:39:37,530 |
|
مهم بيهم |
|
|
|
1165 |
|
01:39:37,530 --> 01:39:42,370 |
|
دي سيمي كولون أساس واحد أو بختارهم في المربع الخاص |
|
|
|
1166 |
|
01:39:42,370 --> 01:39:44,830 |
|
بالـ paired variable نكتب ونختار متغيرات التابعة |
|
|
|
1167 |
|
01:39:44,830 --> 01:39:48,510 |
|
بعد هاي |
|
|
|
1168 |
|
01:39:48,510 --> 01:39:54,010 |
|
بعد هتكون هنا للغة العربية وبعد للغة الإنجليزية |
|
|
|
1169 |
|
01:39:54,010 --> 01:39:59,220 |
|
في الأول بحط القبل لكل المواد اللي عندي وفي الـ Bird |
|
|
|
1170 |
|
01:39:59,220 --> 01:40:04,900 |
|
بحط البعد لكل المواد اللي عندي هذا الأمر غير موجود |
|
|
|
1171 |
|
01:40:04,900 --> 01:40:11,180 |
|
في الـ SPSS يعني الـ SPSS بيعملش للإصدار 25 بيعملش |
|
|
|
1172 |
|
01:40:11,180 --> 01:40:17,220 |
|
الـ Multivariate في حالة الـ Bird إذا مرة ثانية هي |
|
|
|
1173 |
|
01:40:17,220 --> 01:40:18,500 |
|
عندي البرنامج |
|
|
|
1174 |
|
01:40:35,810 --> 01:40:51,070 |
|
وصلت في الآخر لهذا المربع لحظة إيش موجود هنا IPO |
|
|
|
1175 |
|
01:40:51,070 --> 01:40:54,230 |
|
D1 SS1 IPO D2 SS2 |
|
|
|
1176 |
|
01:40:58,010 --> 01:41:01,630 |
|
نفس الشيء، نفس الشيء طبعًا، نفس الفكرة، بعمل ضغط |
|
|
|
1177 |
|
01:41:01,630 --> 01:41:07,290 |
|
على المربع اللي هنا وبختار الـ .. الـ BOD قبلي والـ |
|
|
|
1178 |
|
01:41:07,290 --> 01:41:10,690 |
|
SS قبلي، بختار القبلي في الأول وأنا بختار البعدي |
|
|
|
1179 |
|
01:41:10,690 --> 01:41:15,150 |
|
لإن بتام الـ report أي شكل الـ report وأعتقد |
|
|
|
1180 |
|
01:41:15,150 --> 01:41:17,470 |
|
بالنسبة ليك الأمور صارت يعني |
|
|
|
1181 |
|
01:41:25,880 --> 01:41:27,880 |
|
هذه الـ means والـ standard deviation والـ |
|
|
|
1182 |
|
01:41:27,880 --> 01:41:34,020 |
|
Hotelling T² والكلام اللي حكينا عليه في الأول نطلع |
|
|
|
1183 |
|
01:41:34,020 --> 01:41:38,160 |
|
إلى النتائج أعطاني |
|
|
|
1184 |
|
01:41:38,160 --> 01:41:43,560 |
|
الآن Hotelling paired sample T² طبعًا |
|
|
|
1185 |
|
01:41:43,560 --> 01:41:49,160 |
|
الاختلاف زي الـ .. شوف هنا مش كتاب pod 1 ناقص pod 2 |
|
|
|
1186 |
|
01:41:49,160 --> 01:41:55,100 |
|
لكن مثل الـ oxygen اللي خدناه المعمل الأول المعمل |
|
|
|
1187 |
|
01:41:55,100 --> 01:42:01,740 |
|
الأول والمعمل التاني الخاص الخاص والحكومي هناك إيش |
|
|
|
1188 |
|
01:42:01,740 --> 01:42:05,840 |
|
كان كتب الـ bot ناقص H01 اللي هي مقابلة كانت بالضبط |
|
|
|
1189 |
|
01:42:05,840 --> 01:42:14,240 |
|
مش هيك بالضبط لما كتبنا هناك هنا كتبنا H01 H02 مش |
|
|
|
1190 |
|
01:42:14,240 --> 01:42:21,000 |
|
هيك وكان هنا فيه history وكان هنا verbal طبعًا فيه |
|
|
|
1191 |
|
01:42:21,000 --> 01:42:21,380 |
|
science |
|
|
|
1192 |
|
01:42:25,600 --> 01:42:29,980 |
|
فكان ياخد الفرق بين H1 و H0 هنا نفس القصة هنا |
|
|
|
1193 |
|
01:42:29,980 --> 01:42:35,020 |
|
مكتوب مكتوب |
|
|
|
1194 |
|
01:42:35,020 --> 01:42:43,920 |
|
BOD 1 SS 1 و BOD 2 فبالتالي هتصير مقارنة زي ذلك |
|
|
|
1195 |
|
01:42:43,920 --> 01:42:45,560 |
|
بيقارن |
|
|
|
1196 |
|
01:42:48,150 --> 01:42:53,290 |
|
هي القبلي والبعدي للمادة الأولى والقبلي والبعدي |
|
|
|
1197 |
|
01:42:53,290 --> 01:42:56,270 |
|
للمادة التانية يعني بيقارن كمية الـ oxygen اللي |
|
|
|
1198 |
|
01:42:56,270 --> 01:42:59,730 |
|
طلّعها المعمل الخاص واللي طلّعها المعمل الحكومي وكذا |
|
|
|
1199 |
|
01:42:59,730 --> 01:43:05,490 |
|
بالنسبة للمادة التانية واضح .. واضح الفروقات |
|
|
|
1200 |
|
01:43:05,490 --> 01:43:10,830 |
|
بينهما سالب تسعة مع كده المعمل الأول اللي هو المعمل |
|
|
|
1201 |
|
01:43:10,830 --> 01:43:15,630 |
|
الخاص أعطى كمية الأكسجين أقل من المعمل التاني |
|
|
|
1202 |
|
01:43:15,630 --> 01:43:20,590 |
|
بحوالي 9 في المادة التانية المعمل الخاص طلع أكثر |
|
|
|
1203 |
|
01:43:21,980 --> 01:43:25,480 |
|
عشان كده هو ماكانش عنده ثقة في النتائج لأن |
|
|
|
1204 |
|
01:43:25,480 --> 01:43:29,920 |
|
الفروقات واضح أنها هتكون جذرية يعني تسعة أو تلاتة عشر |
|
|
|
1205 |
|
01:43:29,920 --> 01:43:35,160 |
|
تعتبر كبيرة طبعًا الحرف المعياري كبير يعني الحرف |
|
|
|
1206 |
|
01:43:35,160 --> 01:43:39,260 |
|
يكون كبير مع كده فيه تشتت عالي مع كده ممكن يكون |
|
|
|
1207 |
|
01:43:39,260 --> 01:43:44,200 |
|
فيه مشكلة طبعًا |
|
|
|
1208 |
|
01:43:44,200 --> 01:43:47,800 |
|
زي ما حكينا في الأول هاخد الـ means all zero سطر |
|
|
|
1209 |
|
01:43:47,800 --> 01:43:56,630 |
|
الأول الـ 13.639 DF2 وده عشرة والـ P value 0208 |
|
|
|
1210 |
|
01:44:00,340 --> 01:44:04,660 |
|
للمادتين اللي هو كمية الأكسجين والمواد الصلبة |
|
|
|
1211 |
|
01:44:04,660 --> 01:44:08,820 |
|
المفروض تخلص منها فيه فروقات سواء للمادة الأولى أو |
|
|
|
1212 |
|
01:44:08,820 --> 01:44:11,860 |
|
للمادة التانية يعني قراءة المعملين في المادة |
|
|
|
1213 |
|
01:44:11,860 --> 01:44:15,180 |
|
الأولى تختلف وأيضًا في المادة التانية تختلف يعني |
|
|
|
1214 |
|
01:44:15,180 --> 01:44:18,280 |
|
معناه درجات الطلبة في المادة الأولى في اللغة |
|
|
|
1215 |
|
01:44:18,280 --> 01:44:21,100 |
|
العربية تختلف قبل وبعد والمادة التانية برضه |
|
|
|
1216 |
|
01:44:21,100 --> 01:44:27,300 |
|
تختلف قبل وبعد هذا overall إذا overall هي موجودة |
|
|
|
1217 |
|
01:44:27,300 --> 01:44:32,380 |
|
in T squared إذا باخدها واحد واحد مرة ثانية الـ |
|
|
|
1218 |
|
01:44:32,380 --> 01:44:35,100 |
|
overall اللي هنا اللي أنا أخدته الـ mean all 0 هي |
|
|
|
1219 |
|
01:44:35,100 --> 01:44:39,900 |
|
شايفة هذه هي نفس الـ all يعني نفس الجثة اللي أخدها |
|
|
|
1220 |
|
01:44:39,900 --> 01:44:45,640 |
|
في الأول بعدين إذا في عندك T2 هذه الأولى هذه هيك |
|
|
|
1221 |
|
01:44:45,640 --> 01:44:50,260 |
|
هذه T2 لحظة all T2 اللي بعده عبارة عن absolute |
|
|
|
1222 |
|
01:44:50,260 --> 01:44:54,460 |
|
value للـ student نفس الجثة اللي فاتت واضح الـ P |
|
|
|
1223 |
|
01:44:54,460 --> 01:44:59,200 |
|
value 0 |
|
|
|
1224 |
|
01:44:59,200 --> 01:45:05,910 |
|
5 2 40524 لحظة أنا من شوية حكيت فيه دلالة إحصائية |
|
|
|
1225 |
|
01:45:05,910 --> 01:45:13,590 |
|
يعني المادتين مع بعض فيه فروقات بس كل واحدة لوحدها |
|
|
|
1226 |
|
01:45:13,590 --> 01:45:19,450 |
|
مش كتيرة الفرقات لأن البي فاليو طلعت منها 0524 وهذه |
|
|
|
1227 |
|
01:45:19,450 --> 01:45:22,630 |
|
قوة الاختبارات الغير معلمية يعني ممكن تكون فيه |
|
|
|
1228 |
|
01:45:22,630 --> 01:45:28,110 |
|
فروقات موجودة في معنى وغير موجودة في كل نوع لوحده |
|
|
|
1229 |
|
01:45:29,780 --> 01:45:33,460 |
|
عشان كده من الخطأ أنه أروح أعمل اختباري لعينتين و |
|
|
|
1230 |
|
01:45:33,460 --> 01:45:38,140 |
|
مرتبطتين مرة للعين الأولى، العين الأولى هذا أقصد، |
|
|
|
1231 |
|
01:45:38,140 --> 01:45:41,460 |
|
للمادة الأولى ومرة للمادة التانية لأنه قد يكون |
|
|
|
1232 |
|
01:45:41,460 --> 01:45:45,300 |
|
هناك ارتباط بين المتغيرين وهذا اللي ظهر هنا أنه |
|
|
|
1233 |
|
01:45:45,300 --> 01:45:50,780 |
|
فيه فروقات بشكل عام فيه فروقات لكن لما جيت أعملهم |
|
|
|
1234 |
|
01:45:50,780 --> 01:45:54,990 |
|
كلهم على حدى الفروقات مش قوية، يعني في فروقات ولكن |
|
|
|
1235 |
|
01:45:54,990 --> 01:45:59,590 |
|
واضح الـ 0524 غير دالة ولأ وإن كان هناك فيه فروقات |
|
|
|
1236 |
|
01:45:59,590 --> 01:46:07,350 |
|
بشكل معين، يعني 2.2 كان قيمة الاختبار يعني تعتبر |
|
|
|
1237 |
|
01:46:07,350 --> 01:46:11,550 |
|
مش كبيرة كثير، نرفض إذا كان T كبيرة و T كبيرة |
|
|
|
1238 |
|
01:46:11,550 --> 01:46:18,170 |
|
بالنسبة إنّا 2.5 أو 3، طبعًا 3 بكون رفض بدرجة أكبر |
|
|
|
1239 |
|
01:46:18,170 --> 01:46:20,790 |
|
إذا هذه أهمية اختبار |
|
|
|
1240 |
|
01:46:23,410 --> 01:46:28,210 |
|
الاثنين مع بعض إذا بحكي بشكل عام قراءة المعملين |
|
|
|
1241 |
|
01:46:28,210 --> 01:46:32,390 |
|
للمادتين مع بعض فيه اختلاف ما بينهم لكن المادة كل |
|
|
|
1242 |
|
01:46:32,390 --> 01:46:37,890 |
|
واحدة لحالها اختلافات مش كتيرة يعني مش جوهرية بشكل |
|
|
|
1243 |
|
01:46:37,890 --> 01:46:46,490 |
|
كبير طبعًا هذا بيتضح بشكل واضح فترات الثقة هتلاحظ |
|
|
|
1244 |
|
01:46:46,490 --> 01:46:51,430 |
|
هذه الفروقات والفترات واضحة إن إيش بتجمل على صفر |
|
|
|
1245 |
|
01:46:51,430 --> 01:46:55,490 |
|
ماكان فيش فرق جوهري وهذا أكد النتيجة الحصلة عليها |
|
|
|
1246 |
|
01:46:55,490 --> 01:46:59,850 |
|
لأن الـ P value أكبر من 5% خلال بقية الفترة اللي |
|
|
|
1247 |
|
01:46:59,850 --> 01:47:04,390 |
|
هنا فترة لطرفين في lower limit و upper limit |
|
|
|
1248 |
|
01:47:12,290 --> 01:47:16,270 |
|
ومرة ثانية بنستخدم هذا الاختبار اللي هنا إذا كان |
|
|
|
1249 |
|
01:47:16,270 --> 01:47:21,830 |
|
الاختبار الأصلي Hotelling إحصائي اتلاحظت ثلاث أنواع |
|
|
|
1250 |
|
01:47:21,830 --> 01:47:25,470 |
|
لاختبارات Hotelling لعينة واحدة أو عينتين مستقلتين |
|
|
|
1251 |
|
01:47:25,470 --> 01:47:30,390 |
|
أو عينتين مرتبطين الفكرة واحدة بنعمل بشكل عام |
|
|
|
1252 |
|
01:47:30,390 --> 01:47:35,830 |
|
بعدين باختصار كلنا على حدةالاختلاف كان كالتالي، في |
|
|
|
1253 |
|
01:47:35,830 --> 01:47:39,850 |
|
عينة واحدة كنت بمشي بهذه الطريقة كلهم مع بعض، |
|
|
|
1254 |
|
01:47:39,850 --> 01:47:43,030 |
|
بعدين كل واحدة لا واحدة، في عينتين مستقلتين، كان |
|
|
|
1255 |
|
01:47:43,030 --> 01:47:46,390 |
|
في الأول بعمل اختبار تجانس التغيرات، عشان أستطيع |
|
|
|
1256 |
|
01:47:46,390 --> 01:47:49,510 |
|
أختار سطر الأول أو الثاني، بعدين بعمل كلنا على |
|
|
|
1257 |
|
01:47:49,510 --> 01:47:54,450 |
|
حدا، اتنين مع بعض، بعدين كلنا على حدافي اختبار |
|
|
|
1258 |
|
01:47:54,450 --> 01:47:57,430 |
|
العينتين المرتبطين أو المقارنة أو الأزواج ما فيش |
|
|
|
1259 |
|
01:47:57,430 --> 01:48:00,570 |
|
اختبار تجانس لأن هي نفس المجموعة نفس العينة اللي |
|
|
|
1260 |
|
01:48:00,570 --> 01:48:07,990 |
|
بشتغل عليها بالتالي التجانس بيكون متحقق أندوشته |
|
|
|
1261 |
|
01:48:16,650 --> 01:48:20,850 |
|
شوف أنا علشان هيك أنا تعمدت أعطيك أول لقاء وثاني |
|
|
|
1262 |
|
01:48:20,850 --> 01:48:24,510 |
|
لقاء يكون مرجع ليه ما سبق لعين واحدة ولعينتين |
|
|
|
1263 |
|
01:48:24,510 --> 01:48:30,610 |
|
مستقلتين ومرتبطتين أشاركك أيضا بالضبط |
|
|
|
1264 |
|
01:48:30,610 --> 01:48:35,030 |
|
مية |
|
|
|
1265 |
|
01:48:35,030 --> 01:48:39,310 |
|
في المئة هل |
|
|
|
1266 |
|
01:48:39,310 --> 01:48:41,830 |
|
يكون عندك استراتيجية تامة ولا واحدة؟ |
|
|
|
1267 |
|
01:48:45,700 --> 01:48:49,980 |
|
آه تمام استراتيجية معينة لمدتين أي استراتيجية هي |
|
|
|
1268 |
|
01:48:49,980 --> 01:48:58,920 |
|
لمدتين لطلاب قبلي وبعدي هم طلاب مجموعة واحدة هم |
|
|
|
1269 |
|
01:48:58,920 --> 01:49:03,060 |
|
الذين اشير عليهم مدتين مرة قبلي وبعدي للمجموعة الأولى |
|
|
|
1270 |
|
01:49:03,060 --> 01:49:06,760 |
|
وبعدي وقبلي للمجموعة الثانية أنا هغير الأمثلة دول |
|
|
|
1271 |
|
01:49:06,760 --> 01:49:09,540 |
|
بس هغيرهم بالأسماء قبلي وبعدي على أساس ما أعرفش |
|
|
|
1272 |
|
01:49:09,540 --> 01:49:12,620 |
|
حكاية تكون مثل أكسوجين ومواد .. دي نفس اللقاء بس |
|
|
|
1273 |
|
01:49:12,620 --> 01:49:16,530 |
|
أنا الأمان العلمية كتبتهم هيك لأن أنا أخذت البيانات |
|
|
|
1274 |
|
01:49:16,530 --> 01:49:21,070 |
|
من الكتاب فقلت أنا ما أقدرش أغير بمزاجي يعني، خلاص؟ |
|
|
|
1275 |
|
01:49:21,070 --> 01:49:26,170 |
|
لكل |
|
|
|
1276 |
|
01:49:26,170 --> 01:49:28,990 |
|
واحدة على حدها، لكن بشكل عام أنا بشك في النتائج |
|
|
|
1277 |
|
01:49:28,990 --> 01:49:34,030 |
|
تبع المعملين، |
|
|
|
1278 |
|
01:49:34,030 --> 01:49:42,310 |
|
الأول واحدة للكل هي ده؟ آه صحيح، الكل كيف، لا يوجد |
|
|
|
1279 |
|
01:49:42,310 --> 01:49:48,490 |
|
فرق معنوي بين متوسطين المساقين معا في القابل |
|
|
|
1280 |
|
01:49:48,490 --> 01:49:55,450 |
|
والبعد كلمة معا مع كده بتتكلم الاتنين مع بعض لكن |
|
|
|
1281 |
|
01:49:55,450 --> 01:49:57,930 |
|
لما اتفصلين كل واحدة لحدها بحكي ليه وجدت فرق في |
|
|
|
1282 |
|
01:49:57,930 --> 01:50:01,430 |
|
متوسط درجة الطلبة في اللغة العربية في القابل |
|
|
|
1283 |
|
01:50:01,430 --> 01:50:08,370 |
|
والبعد بفصل الثاني يعني مع كده أنا ببدأ من معا |
|
|
|
1284 |
|
01:50:08,370 --> 01:50:15,030 |
|
والخطوة الثانية بعملاش منفردة نعمل joint في الأول |
|
|
|
1285 |
|
01:50:16,890 --> 01:50:24,930 |
|
بعدين بعمل individually خلاص، |
|
|
|
1286 |
|
01:50:24,930 --> 01:50:29,930 |
|
هذا اللي هنشتغل عليه الواحدة ولا الثانية؟ الواحدة |
|
|
|
1287 |
|
01:50:29,930 --> 01:50:36,430 |
|
خلاص، |
|
|
|
1288 |
|
01:50:36,430 --> 01:50:39,670 |
|
في أي سؤال؟ إيه لأن المخطط أنك تتعيل إن شاء الله |
|
|
|
1289 |
|
01:50:39,670 --> 01:50:45,610 |
|
غدا إلى أربعة، المشكلة جاية ورا بعض نأخذ الـ Multi |
|
|
|
1290 |
|
01:50:45,610 --> 01:50:50,430 |
|
-ANOVA لو كنت عندي أكثر من تابع والعامل المستقل |
|
|
|
1291 |
|
01:50:50,430 --> 01:50:54,210 |
|
مجموعتين وأكثر اللي أخذناه اليوم لعينتين مستقلتين |
|
|
|
1292 |
|
01:50:54,210 --> 01:50:59,310 |
|
بنفع أطبق عليه الـ MANOVA راكزي |
|
|
|
1293 |
|
01:50:59,310 --> 01:51:04,690 |
|
.. اليوم مش أخدت أنا .. أخدت عينتين مستقلتين |
|
|
|
1294 |
|
01:51:04,690 --> 01:51:12,690 |
|
لتابعين وأكثر مش هيك أو أكثر هذا أخذناه من شوية |
|
|
|
1295 |
|
01:51:13,790 --> 01:51:19,190 |
|
اللي كانت الإناث والذكور واخد طول وعرض وارتفاع |
|
|
|
1296 |
|
01:51:19,190 --> 01:51:22,530 |
|
لما |
|
|
|
1297 |
|
01:51:22,530 --> 01:51:24,750 |
|
أخذنا الANOVA قبل هيك، أنت حابب تباني العادي، |
|
|
|
1298 |
|
01:51:24,750 --> 01:51:28,830 |
|
حكينا بينفع لعينتين وأكثر، بينفع، لكن وصلنا بخصيصة |
|
|
|
1299 |
|
01:51:28,830 --> 01:51:31,570 |
|
اللي أنا استعمل معاه لثلاث عينات يعني كون اندي |
|
|
|
1300 |
|
01:51:31,570 --> 01:51:36,510 |
|
طريقة ضابطة واثنين تجريبية قد الANOVA وحكينا بينفع |
|
|
|
1301 |
|
01:51:36,510 --> 01:51:40,190 |
|
برضه لضابطها تجريبية ويعطي نفس النتائج المعنى كده |
|
|
|
1302 |
|
01:51:40,190 --> 01:51:42,190 |
|
اللي حكينا عليه اليوم باختبار Hotlink |
|
|
|
1303 |
|
01:51:45,750 --> 01:51:53,290 |
|
T² لعينتين مستقلتين يستخدم معاه محاضرة غدا إن شاء |
|
|
|
1304 |
|
01:51:53,290 --> 01:51:57,610 |
|
الله لـ Multi-ANOVA يعني معناه كده هذا الجزء اللي |
|
|
|
1305 |
|
01:51:57,610 --> 01:52:02,550 |
|
عملناه اليوم في العينتين المستقلتين بكرا أنا هعملك |
|
|
|
1306 |
|
01:52:02,550 --> 01:52:06,410 |
|
إيه باستخدام ال Multi-ANOVA وهيعطي نفس النتيجة |
|
|
|
1307 |
|
01:52:06,410 --> 01:52:12,400 |
|
يعني معناه كده اسمه يستخدم لعينتين مستقلتين بينفع |
|
|
|
1308 |
|
01:52:12,400 --> 01:52:15,960 |
|
مش مشكلة لكن مش هينفع للعينة الواحدة أو عينتين على |
|
|
|
1309 |
|
01:52:15,960 --> 01:52:21,440 |
|
شكل أزواج أو عينة على شكل أزواج قبل وبعدك و |
|
|
|
1310 |
|
01:52:21,440 --> 01:52:26,500 |
|
الواجب حأحطيك إياه يكون شامل لكل |
|
|
|
1311 |
|
01:52:26,500 --> 01:52:31,900 |
|
اللي أخذناه من أول الفصل يعني سواء تابع واحد أو |
|
|
|
1312 |
|
01:52:31,900 --> 01:52:36,350 |
|
أكثر من تابع عينة عينتين أو أكثر من عينتين لأن |
|
|
|
1313 |
|
01:52:36,350 --> 01:52:39,710 |
|
الواحد لما بده يحل الواجب يعمل ربط لكل الموضوعات |
|
|
|
1314 |
|
01:52:39,710 --> 01:52:42,830 |
|
مع بعض، ما ينفعش ياخد عنوان ويحط عليه واجب، عنوان |
|
|
|
1315 |
|
01:52:42,830 --> 01:52:48,230 |
|
بيصير .. بيصير سهل آه، بيصير معروف، لكن لما |
|
|
|
1316 |
|
01:52:48,230 --> 01:52:54,490 |
|
أعطاك إياه كله على بعض هيك، لخبط هيك .. هعرض |
|
|
|
1317 |
|
01:52:54,490 --> 01:52:58,490 |
|
عليكي الآن الامتحان اللي كان عندهم في الفصل الأول، |
|
|
|
1318 |
|
01:52:58,490 --> 01:53:03,170 |
|
الفصل الأول، نوريكي شكل الامتحان، لتعرفي كيف |
|
|
|
1319 |
|
01:53:03,170 --> 01:53:04,990 |
|
الأمور بتمشي |
|
|
|
1320 |
|
01:53:10,180 --> 01:53:14,360 |
|
النصف إحنا .. إحنا عندنا نصف أسبوع اللي جاء .. 20 |
|
|
|
1321 |
|
01:53:14,360 --> 01:53:25,980 |
|
اللي بعد .. آه ماشي .. ماشي السابق اللي بعد إحنا |
|
|
|
1322 |
|
01:53:25,980 --> 01:53:29,600 |
|
لقاء اليوم الخامس، مظبوط؟ يعني كده خلصنا ثلث |
|
|
|
1323 |
|
01:53:29,600 --> 01:53:37,740 |
|
المساق الله يعطيك العافية .. المهم مش .. لا .. أنا |
|
|
|
1324 |
|
01:53:37,740 --> 01:53:43,310 |
|
هشد عليكي بشكل كبير اليوم اللي جاي طبعا لأ .. طبعا |
|
|
|
1325 |
|
01:53:43,310 --> 01:53:46,430 |
|
لازم |
|
|
|
1326 |
|
01:53:46,430 --> 01:53:52,910 |
|
أشيد عليكم بشكل .. على أساس تقدري .. |
|
|
|
1327 |
|
01:53:52,910 --> 01:53:59,790 |
|
أنا |
|
|
|
1328 |
|
01:53:59,790 --> 01:54:04,190 |
|
عملت الامتحان هذا ساعة ونص أنا هنزله على الصفحة |
|
|
|
1329 |
|
01:54:04,190 --> 01:54:09,510 |
|
نزل نزل؟ آه ما شاء الله |
|
|
|
1330 |
|
01:54:13,070 --> 01:54:15,930 |
|
لأ ما أنا هنزل حتى لو، ما أنا بشوف وبقعد قصارى ناس |
|
|
|
1331 |
|
01:54:15,930 --> 01:54:19,510 |
|
يعني، أنا هتطلب كمان الامتحان النهائي تبعهم وال |
|
|
|
1332 |
|
01:54:19,510 --> 01:54:24,630 |
|
الامتحان الشامل تبعهم، كله يكون موجود، بحيث يعني |
|
|
|
1333 |
|
01:54:24,630 --> 01:54:29,370 |
|
تكون عندك الخلفية كويسة، هم دول بدل غلبه ما كانش |
|
|
|
1334 |
|
01:54:29,370 --> 01:54:32,610 |
|
عندهم ولا حاجة، من الصفر scratch يعني ولا حاجة |
|
|
|
1335 |
|
01:54:36,360 --> 01:54:42,320 |
|
لأ أنت بتحكي كامتحان المادة هي جاهزة هم كنت أبدأ |
|
|
|
1336 |
|
01:54:42,320 --> 01:54:49,520 |
|
معاهم واحدة واحدة ما كانش في اختبارات قبل هيك هي |
|
|
|
1337 |
|
01:54:49,520 --> 01:54:54,360 |
|
النظام لهذه السؤال اكتب |
|
|
|
1338 |
|
01:54:54,360 --> 01:54:56,440 |
|
الأساليب أو اختبار الإحصاء المناسب للإجابة على كل |
|
|
|
1339 |
|
01:54:56,440 --> 01:55:01,700 |
|
محلات التالية خلاص |
|
|
|
1340 |
|
01:55:01,700 --> 01:55:04,420 |
|
نزل تشوف الحل هي السؤال بتحكي هي كأسلوب امتحان |
|
|
|
1341 |
|
01:55:04,420 --> 01:55:09,590 |
|
أكثرها في تقراطبعا هذا السؤال لما يكون بهذا الشكل |
|
|
|
1342 |
|
01:55:09,590 --> 01:55:15,950 |
|
ما أنت بتختبر آه طبعا مثلا السؤال العاشر يرغب باحث |
|
|
|
1343 |
|
01:55:15,950 --> 01:55:19,470 |
|
يختبر ما إذا كان هناك فروق بين متوسطات تحصيل |
|
|
|
1344 |
|
01:55:19,470 --> 01:55:23,970 |
|
الطلبة في الرياضيات مادة واحدة إذا الـ university |
|
|
|
1345 |
|
01:55:23,970 --> 01:55:29,490 |
|
بتتكلم مادة واحدة تعزى لأربع طرق تدريس لغاية اللحظة |
|
|
|
1346 |
|
01:55:29,490 --> 01:55:34,150 |
|
تحليل تباين وحدي مع الأخذ بعين الاعتبار درجات الفرق |
|
|
|
1347 |
|
01:55:34,150 --> 01:55:41,790 |
|
بالرياضيات قبل صار أنكوفا، تغير واضح |
|
|
|
1348 |
|
01:55:41,790 --> 01:55:45,010 |
|
كيف؟ يعني بقرا الجملة بالكامل مع الأخذ بيعني |
|
|
|
1349 |
|
01:55:45,010 --> 01:55:48,930 |
|
لدرجاتهم يعني درجاتهم في القبل كان لها تأثير، بعد |
|
|
|
1350 |
|
01:55:48,930 --> 01:55:53,510 |
|
كده صار أنكوفا بس الله يعطيك العافية مش كلمة كده |
|
|
|
1351 |
|
01:55:53,510 --> 01:55:57,190 |
|
بس |
|
|
|
1352 |
|
01:55:57,190 --> 01:56:02,890 |
|
أراد باحث أن يدرس الفروق في ساقي العلوم اللي هو |
|
|
|
1353 |
|
01:56:02,890 --> 01:56:07,400 |
|
العربية مع أن معنى باتكلم عن Multivariate يعني طلب |
|
|
|
1354 |
|
01:56:07,400 --> 01:56:13,920 |
|
صف الصحيح بيانه مستوى الدافعية عالي ومتدني الدفعية |
|
|
|
1355 |
|
01:56:13,920 --> 01:56:21,360 |
|
مصمم واحد واثنين بفرض التوزيع لبيانات طبيعي مساقين |
|
|
|
1356 |
|
01:56:21,360 --> 01:56:22,800 |
|
Hotelling |
|
|
|
1357 |
|
01:56:27,830 --> 01:56:31,870 |
|
مظبوط، هنا افترض التوزيع ماله طبيعي، مساقين إذا في |
|
|
|
1358 |
|
01:56:31,870 --> 01:56:37,410 |
|
عندي هيكون Hotelling بالمستوى الدفعية عالي ومتدني، |
|
|
|
1359 |
|
01:56:37,410 --> 01:56:42,950 |
|
هو جسم الطلاب مستويًا، عالي ومتدني، مستوى دفعية |
|
|
|
1360 |
|
01:56:42,950 --> 01:56:45,870 |
|
عندهم عالي ومستوى دفعية متدني، تشوف فرقة مستوى |
|
|
|
1361 |
|
01:56:45,870 --> 01:56:51,010 |
|
التحصيل ولا؟ بس عايزين مستقلتين ولا مرتبطين؟ |
|
|
|
1362 |
|
01:56:51,010 --> 01:56:53,530 |
|
مرتبطين يعني، نفس العينة |
|
|
|
1363 |
|
01:56:57,870 --> 01:57:04,970 |
|
إذا نفس العينة بكون مرتبطة هذول نفس العينة طيب |
|
|
|
1364 |
|
01:57:04,970 --> 01:57:12,950 |
|
هذول |
|
|
|
1365 |
|
01:57:12,950 --> 01:57:18,330 |
|
مجموعتين عالي ومخفت يعني الطلبة اللي عندها صف واحد |
|
|
|
1366 |
|
01:57:18,330 --> 01:57:22,850 |
|
جسمته المجموعة متدنية ومجموعة عالية المجموعتين مختلفة |
|
|
|
1367 |
|
01:57:25,600 --> 01:57:28,940 |
|
اختبار T لعيلتين مستخدمين .. اختبار Hotelling طب |
|
|
|
1368 |
|
01:57:28,940 --> 01:57:35,900 |
|
سؤالها .. لأ تكمل .. لما تكمل اتقم وتاني مش هذا |
|
|
|
1369 |
|
01:57:35,900 --> 01:57:42,040 |
|
الثاني .. مستقل تاني .. طب ثمانية بفرض تم توجيه |
|
|
|
1370 |
|
01:57:42,040 --> 01:57:45,940 |
|
السؤال اللي طلبت الدكتورة في كلية التربية عن ماذا |
|
|
|
1371 |
|
01:57:45,940 --> 01:57:50,700 |
|
رضاهم عن مستوى الدراسة في البرنامج وكانت مستوى |
|
|
|
1372 |
|
01:57:50,700 --> 01:57:55,360 |
|
التربية موافق .. موافق لحد ما وغير موافق |
|
|
|
1373 |
|
01:57:57,950 --> 01:58:01,430 |
|
هي الرضا المطلوب يختبر ما إذا كان هناك فروقات بين |
|
|
|
1374 |
|
01:58:01,430 --> 01:58:08,350 |
|
النسب ما شرحتش لسه ما |
|
|
|
1375 |
|
01:58:08,350 --> 01:58:14,030 |
|
شرحتش طيب طالع للسؤال هذا الرضا بحث أن يدرس تأثير |
|
|
|
1376 |
|
01:58:14,030 --> 01:58:17,090 |
|
معالجة معينة على تحسين لداء المجموع من الأفراد |
|
|
|
1377 |
|
01:58:17,090 --> 01:58:22,190 |
|
يعانون من ضعف في مهارتي الحساب واللغة اللغوية مع |
|
|
|
1378 |
|
01:58:22,190 --> 01:58:25,520 |
|
بعضهما الاثنين مع بعض فاختار عينة مؤلفة من عشر |
|
|
|
1379 |
|
01:58:25,520 --> 01:58:29,580 |
|
أفراد وطبق عليهم واختار اختبار قبل.. قبل تعرض |
|
|
|
1380 |
|
01:58:29,580 --> 01:58:37,180 |
|
.. تعرضهم أو تعريضهم للبرنامج و ثم بعد آخر |
|
|
|
1381 |
|
01:58:37,180 --> 01:58:42,940 |
|
واحد وهكذا خلاص واضح السؤال هذا بالنسبة لي يعني |
|
|
|
1382 |
|
01:58:42,940 --> 01:58:45,760 |
|
بياخد كل المعلومات اللي احنا شرحناها السؤال الثاني |
|
|
|
1383 |
|
01:58:45,760 --> 01:58:51,450 |
|
اختار الإجابة الصحيحة رفض الفرضية الصفرية يعني أنا |
|
|
|
1384 |
|
01:58:51,450 --> 01:58:58,670 |
|
ده أول اللي قاعد كنت هتشرح فيه إذا |
|
|
|
1385 |
|
01:58:58,670 --> 01:59:04,650 |
|
بقى هنا الفكرة إن الفرضية الصفرية خاطئة طبعًا لأ |
|
|
|
1386 |
|
01:59:04,650 --> 01:59:09,790 |
|
الفرضية الصفرية الصحيحة خاطئة فبقى هي الصحيحة هو |
|
|
|
1387 |
|
01:59:09,790 --> 01:59:15,190 |
|
كذا بالنسبة للباقي للسؤال سؤال |
|
|
|
1388 |
|
01:59:15,190 --> 01:59:20,670 |
|
ثالث جزء العملية لدينا عينة حجمها 105 من طلاب الصف |
|
|
|
1389 |
|
01:59:20,670 --> 01:59:24,910 |
|
العاشر في أحد المدارس وكان عنده متغيرات نوع |
|
|
|
1390 |
|
01:59:24,910 --> 01:59:29,970 |
|
الاجتماعي القسم في ثلاث أقسام المحافظة درجة الطالب في |
|
|
|
1391 |
|
01:59:29,970 --> 01:59:33,070 |
|
الرياضيات درجته في العلوم درجته في الإنجليزي درجته |
|
|
|
1392 |
|
01:59:33,070 --> 01:59:39,850 |
|
في المهارات محادثة قراءة كتابة وما أعطش مالي الشغلات |
|
|
|
1393 |
|
01:59:39,850 --> 01:59:44,970 |
|
exactly هذا محاضرة اليوم لأ |
|
|
|
1394 |
|
01:59:44,970 --> 01:59:47,190 |
|
أنا بعطيكي جاهز بعطيكي النتائج |
|
|
|
1395 |
|
01:59:51,520 --> 01:59:57,760 |
|
هذا.. هذا.. بس لو تهدأ شوية.. بعطيك الناتج اللي |
|
|
|
1396 |
|
01:59:57,760 --> 02:00:04,120 |
|
هو.. لازم |
|
|
|
1397 |
|
02:00:04,120 --> 02:00:08,060 |
|
ولا لأ؟ |
|
|
|
1398 |
|
02:00:08,060 --> 02:00:13,980 |
|
هي |
|
|
|
1399 |
|
02:00:13,980 --> 02:00:20,710 |
|
في مخرجات.. طلع هي المخرجات.. هي المخرجات للسؤال |
|
|
|
1400 |
|
02:00:20,710 --> 02:00:24,630 |
|
الثالث بيعطيك النتائج زيك بس مختصر بيعطيكش كل حاجة |
|
|
|
1401 |
|
02:00:24,630 --> 02:00:28,810 |
|
يعني |
|
|
|
1402 |
|
02:00:28,810 --> 02:00:38,590 |
|
نعم وحسب السؤال في يعني في برامج ممكن أحلها على |
|
|
|
1403 |
|
02:00:38,590 --> 02:00:45,130 |
|
SPSS حسب أنا الشرحة مثلًا ال ANOVA العادية شرحتها |
|
|
|
1404 |
|
02:00:45,130 --> 02:00:49,780 |
|
على SPSS الـ Multi-ANOVA المذكورة مثلًا على ال NCSS |
|
|
|
1405 |
|
02:00:49,780 --> 02:00:55,500 |
|
يعني مثلًا سؤال زي هيك هذا بده مخرجات إيش بافتراض |
|
|
|
1406 |
|
02:00:55,500 --> 02:00:58,700 |
|
ممثل متاجر متصدرة لألاف من الطلبة في السنوات |
|
|
|
1407 |
|
02:00:58,700 --> 02:01:03,200 |
|
الخمس الأخيرة في الثلاث دول فبالتالي إزاي السؤال |
|
|
|
1408 |
|
02:01:03,200 --> 02:01:06,200 |
|
أخذنا الصبح هو الواحد فأنا مطلوب إيش الاختبار |
|
|
|
1409 |
|
02:01:06,200 --> 02:01:09,840 |
|
المناسب تذكر لي اسمه وإيش القيمة الاحتمالية اللي |
|
|
|
1410 |
|
02:01:09,840 --> 02:01:10,980 |
|
بتطلع وإيش القرار التالي |
|
|
|
1411 |
|
02:01:23,320 --> 02:01:29,640 |
|
كيف؟ السنة متقسمة |
|
|
|
1412 |
|
02:01:29,640 --> 02:01:33,540 |
|
اثنين واضح هي السوء العمل يعني أنا كيف أعمله ساعة |
|
|
|
1413 |
|
02:01:33,540 --> 02:01:37,700 |
|
ونصف الامتحان هم أخذوا الساعتين ونصف أو ثلاث ساعات |
|
|
|
1414 |
|
02:01:37,700 --> 02:01:44,230 |
|
يوم بس هو هذا امتحان مش عملي أنا.. أنا بأعتقد زي ما |
|
|
|
1415 |
|
02:01:44,230 --> 02:01:50,870 |
|
حكيت ال.. النتائج جاهزة خلاص الله يعطيك الله |
|
|
|
1416 |
|
02:01:50,870 --> 02:01:51,150 |
|
عافية |
|
|