PL9fwy3NUQKwYNIAyqLKKnLlUNK8-DhpwU/CraSM4PvJXU.srt

1
00:00:05,720 --> 00:00:08,120
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ

2
00:00:08,120 --> 00:00:14,880
اللقاء التاسع هاخد فيه جزء متعلق بتطبيقات عملية

3
00:00:14,880 --> 00:00:18,940
لمسبق في المحاضرة اللي فاتت زائد هنبدأ موضوع

4
00:00:18,940 --> 00:00:23,160
التحليل العاملي الذي سنستكشفه كأساس لمحاضرة إن شاء

5
00:00:23,160 --> 00:00:26,820
الله اليوم لكن قبل ما أبدأ أودّ التنويه لشغل حكينا

6
00:00:26,820 --> 00:00:31,280
عليه أمس اللي هي اختبار الوسيط لعدد تعيينات في

7
00:00:31,280 --> 00:00:32,140
اختبار الوسيط

8
00:00:35,570 --> 00:00:42,730
زي ما حكينا بنطلع الوسيط العام الوسيط

9
00:00:42,730 --> 00:00:48,810
العام لدرجات تذكر كان الوسيط العام 62 الهدف من

10
00:00:48,810 --> 00:00:52,410
اختبار الوسيط يقوم البرنامج بتقسيم البيانات

11
00:00:52,410 --> 00:01:01,370
لقسمين مجموعة أكبر من الوسيط العام ومجموعة

12
00:01:01,370 --> 00:01:03,390
أصغر

13
00:01:05,220 --> 00:01:12,280
من الوسيط العام أو تساوي الفرضية

14
00:01:12,280 --> 00:01:18,780
الصفرية هنا بتنص حيث

15
00:01:18,780 --> 00:01:21,600
نقوم بحساب عدد القيم التي أكبر من وسيط العام

16
00:01:21,600 --> 00:01:26,280
وتختلف على قيم أقل من أو تساوي الفرضية الصفرية

17
00:01:26,280 --> 00:01:32,000
بتكون عدد .. عدد الأفراد أو الحالة نحكي بشكل عام

18
00:01:35,060 --> 00:01:39,740
في المجموعة الأولى بفترض أن عدد الحالات في المجموعة

19
00:01:39,740 --> 00:01:44,340
الأولى يعني في المجموعة .. خلّيني أسميها المجموعة

20
00:01:44,340 --> 00:01:48,760
A أي

21
00:01:48,760 --> 00:01:51,340
مجموعة A المجموعة اللي يكون فيها الوسيط .. الوسيط

22
00:01:51,340 --> 00:02:00,860
تبعهم أكبر من وسيط العام بيساوي عدد الحالات في

23
00:02:00,860 --> 00:02:01,460
المجموعة B

24
00:02:07,120 --> 00:02:11,820
إذا بطلع الوسيط العام لدرجات المجموعة الأولى بتكون

25
00:02:11,820 --> 00:02:17,140
الوسيط تبعها الوسيط لها المجموعة الأولى الوسيط

26
00:02:17,140 --> 00:02:26,480
بيكون أكبر من الوسيط العام والمجموعة B الوسيط

27
00:02:26,480 --> 00:02:31,490
بيكون لها أصغر من أو يساوي الوسيط العام الفرضية

28
00:02:31,490 --> 00:02:35,590
الصفرية بتنص أنه الحالات في المجموعة الأولى بيساوي

29
00:02:35,590 --> 00:02:39,150
الحالات يعني النسبة في المجموعة الأولى بتساوي

30
00:02:39,150 --> 00:02:41,910
النسبة في المجموعة الثانية، نسبة الحالات اللي تحقق

31
00:02:41,910 --> 00:02:46,370
هذا الشرط إلا كيف البرنامج بيشتغل، احنا حكينا المثال

32
00:02:46,370 --> 00:02:51,470
تبقى أنا بشوف إذا كان فيه فرق بين درجات الطلبة في

33
00:02:51,470 --> 00:02:57,730
الامتحان النهائي تعزى لقسم وكان عندي ثلاث أقسام بتم

34
00:02:57,730 --> 00:03:03,030
الشغل كالتالي أنا عند المجموعة الأولى A اللي بتكون

35
00:03:03,030 --> 00:03:08,350
أكبر من الوسيط العام يعني وسيطها أكبر من وسيط

36
00:03:08,350 --> 00:03:18,710
العام اللي هو 62 والمجموعة B اللي وسيطها أصغر

37
00:03:18,710 --> 00:03:22,670
أو يساوي الوسيط 

38
00:03:22,670 --> 00:03:29,250
العام في الحالة هذه هذا الكلام سأقوم به لثلاث مجموعات

39
00:03:29,250 --> 00:03:33,130
سأحسبه

40
00:03:33,130 --> 00:03:40,590
حسب القسم في قسم واحد وقسم اثنين وقسم ثلاثة لأن

41
00:03:40,590 --> 00:03:46,510
سأفتح البرنامج وأشوف الـ file تبعنا الـ

42
00:03:46,510 --> 00:03:51,790
file اسمه scores دعونا نفتح مع بعض ونشوف أيش

43
00:03:51,790 --> 00:03:57,020
المطلوب بالظبط عشان تكون أكثر وضوحًا من المرة اللي

44
00:03:57,020 --> 00:04:08,000
فاتت إذا أنا هأفتح الـ file اسمه scores شوفي

45
00:04:08,000 --> 00:04:11,160
عادة البرنامج اسمه SPSS ما فتحش معاك أعطاك إشكالية

46
00:04:11,160 --> 00:04:16,020
افتح الـ file وافتح البرنامج بتصير هذه بعض الحالات

47
00:04:16,020 --> 00:04:21,190
الآن لو رجعت على البيانات هي المتغير تبع الـ section

48
00:04:21,190 --> 00:04:32,490
بس هننقله هنا لجنب الـ final زي

49
00:04:32,490 --> 00:04:33,310
هذه المتغير يعني

50
00:04:44,930 --> 00:04:49,010
اللي اللي هو أجي أجسّم الدرجات كيف يعني المجموعة

51
00:04:49,010 --> 00:04:52,190
الأولى اللي هي عدد الحالات الوسيط اللي قاعد في

52
00:04:52,190 --> 00:04:54,710
المجموعة العام والمجموعة الثانية الوسيط اللي بقى

53
00:04:54,710 --> 00:04:59,130
أكبر أقل أو يساوي باجي لأول درجة أول درجة في أي

54
00:04:59,130 --> 00:05:08,430
قسم؟ الثاني درجتها ثلاثة وخمسين قسم الثاني درجتها

55
00:05:08,430 --> 00:05:13,530
ثلاثة وخمسين يعني أقل ولا أكبر؟ أقل إذا في عندي

56
00:05:13,530 --> 00:05:19,490
حالة بتكون هنا الدرجة الثانية عبارة عن 57 برضه

57
00:05:19,490 --> 00:05:23,070
في قسم الثاني مش هيك؟ إذا موجودة هنا، الدرجة

58
00:05:23,070 --> 00:05:28,810
البعدها 75 برضه في نفس المكان، البعدها

59
00:05:28,810 --> 00:05:34,030
86 أكبر في المجموعة هذه، بجري البعدها،

60
00:05:34,030 --> 00:05:38,770
البعدها 66 في أي قسم؟ قسم الأول، في أي قسم

61
00:05:38,770 --> 00:05:44,300
الأول؟ 66، هتكون أكبر وبكمل اللي بعدها في

62
00:05:44,300 --> 00:05:50,280
قسم الثالث 74 هذه قسم الثالث 74 هنا وهكذا بكمل

63
00:05:50,280 --> 00:05:56,420
لغاية ما أشوف عدد الحالات اللي للمجموعة الأولى و

64
00:05:56,420 --> 00:05:59,320
أقارنهم مع عدد الحالات للمجموعة الثانية وبعدين

65
00:05:59,320 --> 00:06:03,100
بقدر أحكي إذا كان عدد حالات المجموعة الأولى بيساوي

66
00:06:03,100 --> 00:06:07,420
الثانية أو لا تتذكر في المثال اللي عندنا لما شغلنا

67
00:06:07,420 --> 00:06:12,510
البرنامج هذه أدوية أه هذه أدوية بس البرنامج هيعملك

68
00:06:12,510 --> 00:06:18,530
إياه مباشرة بس أنا حابب أنوّه كيف طريقة استخدامه

69
00:06:18,530 --> 00:06:22,310
لأن أمس أنا ما شرحت عند الطلاب يعني أحيانًا ما

70
00:06:22,310 --> 00:06:26,270
الواحد بيشرح بيفتح الموضوع بتعرفيش بيفتح بطريقة

71
00:06:26,270 --> 00:06:31,270
معينة فما كنت أشرح النقطة هذه بشكل واضح عندكم اللي

72
00:06:31,270 --> 00:06:40,950
أنا هاخد القسم وفيه عندي الـ .. هذه القسم define

73
00:06:40,950 --> 00:06:46,230
range هي ثلاث أقسام من واحد إلى ثلاثة ودرجة

74
00:06:46,230 --> 00:06:49,730
الامتحان كانت من 75 وهي الدرجة واختار

75
00:06:49,730 --> 00:06:53,970
الوسيط واضح

76
00:06:53,970 --> 00:07:01,230
هذه كل اللي عملناه وهي okay لو نطلع على النتائج

77
00:07:01,230 --> 00:07:05,430
اللي

78
00:07:05,430 --> 00:07:11,060
أنا عملته هنا هو هذا بالظبط اللي هو أكبر من الـ

79
00:07:11,060 --> 00:07:14,420
median هي أكبر من الوسيط القسم الأول طبعًا أنا

80
00:07:14,420 --> 00:07:17,920
عديته واحدة واحدة لما جيت ما خلص طلع حاجة زي هذه

81
00:07:17,920 --> 00:07:24,520
طلع 17 الأقل منه تساوي الوسيط 16 للقسم الأول هو

82
00:07:24,520 --> 00:07:34,020
كذا بالنسبة للباقي الأقسام 16 15 23 18 وطلع القرار

83
00:07:34,020 --> 00:07:36,140
أن الـ P value بيساوي 0.672

84
00:07:39,710 --> 00:07:45,170
عدم رفض الفرضية الصفرية معناه كده الحالات اللي في

85
00:07:45,170 --> 00:07:48,730
المجموعة الأولى اللي هي وسيطها أكبر من 62

86
00:07:48,730 --> 00:07:53,590
وسيط العام بتساوي تقريبًا طبعًا الحالات اللي وسيطها

87
00:07:53,590 --> 00:07:58,810
بقى أقل من أو تساوي 62 هذا مؤشر عليش اللي

88
00:07:58,810 --> 00:08:04,690
أنا ما بحكي وسيط الدرجات في مجموعتين زي بعض أنا

89
00:08:04,690 --> 00:08:11,580
أجسّم الطلبة زي كده 62 أجسّم عدد مجموعة أكبر من 62

90
00:08:11,580 --> 00:08:17,860
ومجموعة أقل تلاقي الأشخاص في المجموعة هذه تقريبًا

91
00:08:17,860 --> 00:08:21,180
هم نفس الأشخاص المجموعة الثانية معناه كده في عدد

92
00:08:21,180 --> 00:08:26,280
تقريبًا متمثل في المجموعتين اللي دون الوسيط العام

93
00:08:26,280 --> 00:08:31,440
واللي أكثر من الوسيط العام يعني كأنك بتحكي متمثل،

94
00:08:31,440 --> 00:08:34,820
يعني لو كان الوسيط في المنتصف هنا، بعد كده الأشخاص

95
00:08:34,820 --> 00:08:38,700
اللي في هذه المجموعة، عددهم تقريبًا زي الأشخاص

96
00:08:38,700 --> 00:08:42,520
المجموعة الثانية، بعد كده التوزيع منه متمثل أو

97
00:08:42,520 --> 00:08:46,380
طبيعي فقلت له أنا كمدرس وجدت حاجة زي هيك، بعد كده

98
00:08:46,380 --> 00:08:52,620
بتطمئن أن عدد الطلبة اللي درجاتهم عالية، مش هي درجات

99
00:08:52,620 --> 00:08:58,910
مرتفع تقريبًا هم نفس العدد تقريبًا لدرجات متدنية

100
00:08:58,910 --> 00:09:03,990
مظبوط فبالتالي هذه شيء كويسة لكن لو كان رفض

101
00:09:03,990 --> 00:09:07,630
الفرضية الصفرية أيش معناها؟ معناها إن الحالات اللي

102
00:09:07,630 --> 00:09:12,790
في المجموعة A تختلف يا أكبر يا أقل إذا كانت أكبر

103
00:09:12,790 --> 00:09:16,910
أو أقل تختلف الشكل العام إذا كان أكبر مع كده درجات

104
00:09:16,910 --> 00:09:20,130
ممتازة هي عالية في المنطقة اللي هنا لو كانت العكس

105
00:09:20,130 --> 00:09:25,180
بيكون عدد كبير من الطلبة درجات متدنية في هذه الحالة

106
00:09:25,180 --> 00:09:28,660
والحالة الأولى كانت عدد كبير منهم درجاتهم مرتفعة

107
00:09:28,660 --> 00:09:32,300
إذا في حالة عدم رفض الفرضية الصفرية المدرس يطمئن

108
00:09:32,300 --> 00:09:37,960
أن توزيع علاماته طبيعي هذا كان تنويه للجزء اللي حكينا

109
00:09:37,960 --> 00:09:44,860
عليه أمس احنا حكينا بس ما حكينا بالتفصيل أو

110
00:09:44,860 --> 00:09:49,440
الشرح الخفيف اللي حكيته اليوم غير معلوم

111
00:09:53,020 --> 00:09:56,160
صحيح أنا بحكي يعني توزيع الدرجات لما وزعت منها

112
00:09:56,160 --> 00:10:00,300
مجموعتين صار عندي مجموعتين أنا ما أحكيش عن الدرجات

113
00:10:00,300 --> 00:10:05,640
ككل اللي عملت لها مجموعتين طب أيش الفرق بين هذا ..

114
00:10:05,640 --> 00:10:13,040
حكيت لسه فاتمة الآن أنت كمدرسة .. أنت .. هذا أنا

115
00:10:13,040 --> 00:10:18,860
بستفيد منه بشوف الدرجات اللي عندي موزعة بالتساوي ما

116
00:10:18,860 --> 00:10:22,760
بين الطلبة المتميزين والطلبة غير المتميزين الطلبة

117
00:10:22,760 --> 00:10:27,220
اللي درجاتهم أعلى من الوسيط والأقل من الوسيط أو

118
00:10:27,220 --> 00:10:31,680
بس كده بس كده بسيطة مش

119
00:10:31,680 --> 00:10:32,420
الشغل الكبير

120
00:10:38,410 --> 00:10:42,050
على الأمم هذا .. هذا وظيفة الاختبار زي أنت شايفه

121
00:10:42,050 --> 00:10:45,510
ما لهوش أهمية في اختبار ثاني cross-sectional test هذا

122
00:10:45,510 --> 00:10:51,690
اختبار استخدامه مختلف تمامًا عن اختبار الـ median الـ

123
00:10:51,690 --> 00:10:54,230
.. أيش الفرق بينه وبين الـ median في cross

124
00:10:54,230 --> 00:10:56,750
-sectional أنا بأقارن درجات الطلبة في المجموعات

125
00:10:56,750 --> 00:11:01,650
الثلاث، مظبوط؟ بأقارن .. يعني بأحكي هل درجات الطلبة

126
00:11:01,650 --> 00:11:04,210
اختلفت باختلاف طرق التدريس أو باختلاف الselection 

127
00:11:04,210 --> 00:11:10,050
التلاتة ولا لا فالاتنين مش زي بعض بالمرة واحد بيقسم

128
00:11:10,050 --> 00:11:14,130
بيت لمجمعتين و بقارن بينهم و واحد بقارن الدرجات

129
00:11:14,130 --> 00:11:17,430
حسب المجمعات التلاتة أنا هنا طبعًا في المثال ما كنتش

130
00:11:17,430 --> 00:11:21,710
مهتم أعرف مين الطلبة اللي درسوا في الخصم الأول و

131
00:11:21,710 --> 00:11:25,710
لا الثاني و لا الثالث مين الأفضل كلهم معينة واحدة

132
00:11:25,710 --> 00:11:29,090
يعني أنا دمجتهم كلهم مع بعض و بعدين بدأت أشوف

133
00:11:29,090 --> 00:11:32,830
عليهم أشوف نسبة الحالات اللي بتزيد على الوسيط

134
00:11:32,830 --> 00:11:38,410
أو بتقل عن الوسيط خلاص تقريبًا شغلة صغيرة عنكم 

135
00:11:38,410 --> 00:11:42,470
يعني ما أنا ما حكيتش عليها من البارحة حبيت أحكي عليها

136
00:11:42,470 --> 00:11:46,690
اليوم على عجلة فيه

137
00:11:46,690 --> 00:11:52,470
سؤال؟ طيب لأن إن شاء الله تعالى هاخد الجزء الأخير

138
00:11:52,470 --> 00:11:56,050
اللي احنا من البارحة توقفنا عنده اللي هو الجزء

139
00:11:56,050 --> 00:11:56,830
الخامس

140
00:12:10,720 --> 00:12:18,900
وخليني أفتح الملف تبع المخرجات في

141
00:12:18,900 --> 00:12:27,640
الخامسة كان السؤال كان التالي يرغب

142
00:12:27,640 --> 00:12:28,100
الباحث

143
00:12:33,920 --> 00:12:38,200
في اختبار ما إذا كان هناك فروق ذات دلالة إحصائية في 

144
00:12:38,200 --> 00:12:42,500
متوسطات تحصيل الطلبة في مساق العلوم تعزى للمحافظة

145
00:12:42,500 --> 00:12:47,440
يعني الطلبة في التوجيهي العام عايز أقارن درجاتهم

146
00:12:47,440 --> 00:12:52,720
في مادة العلم و أشوف من المحافظة اللي درجات العلم

147
00:12:52,720 --> 00:12:57,600
عندها هي الأفضل أفترض أنا كباحث مهتم أشوف توزيع

148
00:12:57,600 --> 00:13:03,580
الدرجات حسب المنطقة واضح أن في عندي العلم

149
00:13:05,410 --> 00:13:11,210
هذا متغير تابع المحافظة

150
00:13:11,210 --> 00:13:19,270
هذا عامل مستقل وضع عامل مستقل اللي هو طبعًا

151
00:13:19,270 --> 00:13:23,050
المحافظة خمس محافظات فبالتالي هنشوف إيش هو المطلوب

152
00:13:23,050 --> 00:13:26,230
.. إيش المطلوب يعمل في الرقم ألف اختبار ماذا كانت

153
00:13:26,230 --> 00:13:32,300
درجات الطلبة في المساق المذكور للطلبة في المحافظة

154
00:13:32,300 --> 00:13:35,300
الوسطى تتبع التوزيع الطبيعي يعني هو ما حكيش تكون

155
00:13:35,300 --> 00:13:42,620
محافظة بس ركز على محافظة واحدة علشان خاطر لو

156
00:13:42,620 --> 00:13:45,420
.. لو أنا كمدرس طلبت منك تعملي لي أكون محافظة

157
00:13:45,420 --> 00:13:50,260
هيكون فيه تكرار مظبوط؟ في الماضي على الوقت عشان هي

158
00:13:50,260 --> 00:13:55,560
كان الطالب محافظة واحدة بس خليني أشوف كيف نعمل

159
00:13:55,560 --> 00:14:00,370
عملية لأن ال output عندنا موجود إذا كان المطلوب

160
00:14:00,370 --> 00:14:06,190
معرفة ما إذا كان درجات الطلبة توزيعهم حسب المحافظة

161
00:14:06,190 --> 00:14:08,470
بس أنا مهتم بالمحافظة الوسطى هيتبع التوزيع الطبيعي

162
00:14:08,470 --> 00:14:13,750
فلما جينا على ال file تبعنا هاي ال file تبع

163
00:14:13,750 --> 00:14:20,010
البرنامج I analyze descriptive statistics explore

164
00:14:24,320 --> 00:14:29,300
الامتحان القصير هو الثاني اللي فيه العلوم هنا في

165
00:14:29,300 --> 00:14:35,000
plots بختار normality

166
00:14:35,000 --> 00:14:39,680
plots with test زي الاختيار اللي عايزين نعمله و

167
00:14:39,680 --> 00:14:46,560
بعدين بضغط على okay خلاص واضح هيك ده لو ضغط على

168
00:14:46,560 --> 00:14:49,580
continue وبعدين okay هيعطيني في ال output

169
00:14:54,180 --> 00:14:59,200
test of normality أنا مهتم بس بالمحافظة الوسطى

170
00:14:59,200 --> 00:15:06,160
طبعًا الفرضية الصفرية بتنص أن توزيع درجات العلوم

171
00:15:06,160 --> 00:15:16,180
يخضع للتوزيع الطبيعي ال

172
00:15:16,180 --> 00:15:19,950
p value و ال sigma هنا بختار في عند شابيرو وفي عند

173
00:15:19,950 --> 00:15:23,050
كرنغروف و سميرنوف واضح أن حجم العينة في الوسطى 24

174
00:15:23,050 --> 00:15:33,070
فبالتالي صغيرة فباخد شابيرو 0.048 إذا نرفض الفرضية

175
00:15:33,070 --> 00:15:36,990
الصفرية و بالـ Central التوزيع ماله إذا التوزيع

176
00:15:36,990 --> 00:15:47,430
ليس طبيعي نرجع ثاني للمطلوب

177
00:15:49,940 --> 00:15:53,020
إذا كان مطلوب السؤال الأول اختبر ما إذا كانت درجات

178
00:15:53,020 --> 00:15:56,780
الطلبة تتبع التوزيع الطبيعي طبعًا الاختبار المناسب

179
00:15:56,780 --> 00:16:08,920
شابيرو القيمة الاحتمالية 0.48 أي أنوبة

180
00:16:08,920 --> 00:16:15,300
.. أي أنوبة ليش أنوبة؟ ما ليش أنا هذه فقرة والمطلوب

181
00:16:15,300 --> 00:16:18,200
هيّ .. هي المطلوب .. المطلوب يختار التوزيع الطبيعي

182
00:16:18,200 --> 00:16:22,100
.. ANOVA لا حاجة ثانية .. هنا التوزيع الطبيعي ..

183
00:16:22,100 --> 00:16:26,040
هنا شابيرو .. القرار والتعليق شغلتين .. رفض الفاضي

184
00:16:26,040 --> 00:16:29,660
الصفرية هو عدم الرفض .. واضح فيه رفض .. و التعليق

185
00:16:29,660 --> 00:16:32,860
أن درجات الطلبة في مساق العلوم لا تتبع التوزيع

186
00:16:32,860 --> 00:16:38,480
الطبيعي .. إلا أن هذا في ألف .. في باقي بحكي

187
00:16:47,790 --> 00:16:54,750
و هو بس بقى و خلاص؟ إيش طالب فيه بقى؟ قيمة حجم

188
00:16:54,750 --> 00:16:59,990
التأثير بافتراض أن توزيع البيانات طبيعي و أنا عشان

189
00:16:59,990 --> 00:17:05,470
أحسب حجم الآثار لازم أعمل اختبار الأول فحجم

190
00:17:05,470 --> 00:17:09,110
التأثير هنا بيحكي على طول ما يخضع للتوزيع الطبيعي

191
00:17:09,110 --> 00:17:13,610
لذا إيش الاختبار لازم أعمله؟ لذا اللي هو الانوفا

192
00:17:13,610 --> 00:17:20,730
لازم أعمل ANOVA الآن هو بيحكي .. هو بيحكي أن

193
00:17:20,730 --> 00:17:32,010
التوزيع طبيعي وبالتالي هنعمل الانوفا analyze

194
00:17:32,010 --> 00:17:39,590
.. general linear model يعني variate هو

195
00:17:39,590 --> 00:17:40,730
بيحكي على درجات العلوم

196
00:17:44,490 --> 00:17:48,730
و بحكي عن المحافظات اللي أنا بشكل عام بحكي عن

197
00:17:48,730 --> 00:17:52,790
محافظاتي بشكل عام ما يخصش المحافظة واحدة أنا بدأ

198
00:17:52,790 --> 00:17:59,410
أقارن بينها المحافظات ككل هاي المحافظة و بختار من

199
00:17:59,410 --> 00:18:03,330
ال options عشان أطلع ال power هاي ال power

200
00:18:03,330 --> 00:18:07,390
continue

201
00:18:07,390 --> 00:18:12,890
و أضع

202
00:18:12,890 --> 00:18:13,950
هي حجم التأثير

203
00:18:17,300 --> 00:18:28,240
واضحة قيمة 0.56000 إذا حجم التأثير أو

204
00:18:28,240 --> 00:18:35,620
ممكن تحسبيه إذا مش موجود بحسب المعادلة اللي

205
00:18:35,620 --> 00:18:42,260
هي القيمة هذه اللي هي 15.272

206
00:18:44,620 --> 00:18:51,600
على ال corrected total 273 و

207
00:18:51,600 --> 00:18:56,780
كذا جوا هيطلع 0.56 لأن لو أنا بستطلع على ال output

208
00:18:56,780 --> 00:19:03,380
المخرج المعنى موجود هاي

209
00:19:03,380 --> 00:19:11,140
الأولى هاي الخامسة واضح هي لأن الشيبيرو وهي

210
00:19:11,140 --> 00:19:12,260
الاختبار اللي تحت

211
00:19:18,820 --> 00:19:23,260
اللي أنا لحظة في الامتحان شاطب حجم الأثر مشطوط

212
00:19:23,260 --> 00:19:28,240
فبالتالي بحسبه من القيمة هذه على القيمة اللي تحتها

213
00:19:28,240 --> 00:19:36,320
أكيد جاب حساب 0.56 خلاص واضح طب هو ليش أثر ضعيف

214
00:19:36,320 --> 00:19:39,840
لأن من الأصل كان القرار عدم رفض الفرضية الصفرية من

215
00:19:39,840 --> 00:19:43,200
الأصل بس هو ما سألش سؤال على رفض ولا عدم رفض طلب جد

216
00:19:43,200 --> 00:19:45,060
حجم الأثر

217
00:19:47,530 --> 00:19:55,510
ماشي احنا بنجرب حسب المطلوب التفسير

218
00:19:55,510 --> 00:19:59,170
خلاص .. إيش التفسير؟ في حجم تأثير ضعيف ومعناه

219
00:19:59,170 --> 00:20:02,470
تقريبًا خمسة وستة وعشرة في المئة من التغير في

220
00:20:02,470 --> 00:20:05,990
درجات الطلبة في مساق العلوم يؤذى للمحافظة معناه

221
00:20:05,990 --> 00:20:09,710
كذا درجات العلم ما اختلفتش حسب المحافظة يعني سواء

222
00:20:09,710 --> 00:20:12,790
الطالب موجود في محافظة الشمال لغزة ولا غزة أو

223
00:20:12,790 --> 00:20:16,110
الوسطى وخليهم يصيب رفح درجاتهم في العلم مالها

224
00:20:16,110 --> 00:20:23,590
متقاربة بعدين طلب في دي المطلب اللي بعده في جيم

225
00:20:23,590 --> 00:20:27,450
أقصد حساب حجم التأثير بافتراض من التوزيع مش طبيعي

226
00:20:27,450 --> 00:20:33,390
هذا لو كان طبيعي لو

227
00:20:33,390 --> 00:20:42,170
كان ليس طبيعيًا لازم أنا أستخدم microscope ولس طبعًا

228
00:20:42,170 --> 00:20:45,890
في ال output عندي النتائج جاهزة بس أنا هحاول برضه

229
00:20:45,890 --> 00:20:49,790
أعملك إياها للتأكيد، لاحظ الآن أن هي بيعطيني cross

230
00:20:49,790 --> 00:20:53,430
calculus فين؟ k square وبيعطيني قيمة الاختبار

231
00:20:53,430 --> 00:20:59,770
بتاعة k square اللي هي سمانها أقاتش مش هيك، ستة،

232
00:20:59,770 --> 00:21:00,890
خمسة، ثلاثة، خمسة

233
00:21:08,750 --> 00:21:13,770
هذه قيمة الاختبار و ال DF بتساوي 4 طبعًا لأنه عندي

234
00:21:13,770 --> 00:21:18,470
خمس محافظات نقص واحد بتساوي أربعة و القيمة

235
00:21:18,470 --> 00:21:21,170
الاحتمالية بتساوي 0.163 واضح برضه

236
00:21:21,170 --> 00:21:25,410
قرار نرفض زي ما كان قرار نرفض هنا مظبوط لأن القرار

237
00:21:25,410 --> 00:21:29,470
هنا كان نرفض لأن ال P value بتساوي 0.215 ال P value

238
00:21:29,470 --> 00:21:37,430
0.215 الآن بتحسب حجم التأثير حسب ما شفنا في المحاضرة

239
00:21:37,430 --> 00:21:41,930
اللي فاتت تذكر إيه القانون القانون عبارة عن إيش H

240
00:21:41,930 --> 00:21:46,230
H

241
00:21:46,230 --> 00:21:55,490
ناقص K على N ناقص K هذا معامل أو قيمة حجم التأثير ال

242
00:21:55,490 --> 00:22:02,730
H اللي هي 6 5 3 5 ناقص K K إيش بتساويعادة المحافظات

243
00:22:02,730 --> 00:22:09,590
زائد واحد على إن حجم العينة ككل إن هي جداش حجمها

244
00:22:09,590 --> 00:22:14,970
105 هاي ال total 105 واضح يعني بعرفها من خلال

245
00:22:14,970 --> 00:22:18,130
البيانات الأولى أنه حكال فيها إن ده 105 طالب أو من

246
00:22:18,130 --> 00:22:22,330
خلال ال total اللي هنا هاي ال total هنا 105 إذا

247
00:22:22,330 --> 00:22:25,930
105 ناقص 5

248
00:22:28,700 --> 00:22:35,380
لو أحظى وضع شريط أربعة من هذه تصير الجواب 2، 5، 3،

249
00:22:35,380 --> 00:22:44,140
5 على 100 يعني الجواب تقريبًا 0.02 إذا

250
00:22:44,140 --> 00:22:47,540
قيمة حجم التأثير في الحالة الثانية 0.02 الحلوة 

251
00:22:47,540 --> 00:22:53,460
حوالي 5 من 100 برضه ضعيفة وهي طبعًا بتأكّد النتيجة

252
00:22:53,460 --> 00:22:56,620
حصلنا عليها في الأول فواضح أن لو استخدمت سواق

253
00:22:56,620 --> 00:23:02,190
اختبار الانوفا أو اختبار cross-calc الاثنين أعطوني 

254
00:23:02,190 --> 00:23:14,150
نفس الـ .. غالبًا

255
00:23:14,150 --> 00:23:17,550
شوف .. غالبًا لأ إذا .. إذا كان التوزيع مش طبيعي

256
00:23:17,550 --> 00:23:23,850
بشكل واضح غالبًا لأ غالبًا النتائج إذا كان التوزيعين

257
00:23:23,850 --> 00:23:28,420
قريبين من بعض النتائج تقريبًا نفس الشيء بقول لك أنت

258
00:23:28,420 --> 00:23:31,320
شايف أنت الآن وبحكي لك بناء على نتيجتك وإجابتك في

259
00:23:31,320 --> 00:23:35,320
باء أو جيم الآن التوزيع عندك فرصة طبيعي أو لا مش

260
00:23:35,320 --> 00:23:41,880
طبيعي مش طبيعي إذا باعتمد على مين؟ على كروسكا، فهذه

261
00:23:41,880 --> 00:23:44,460
النتيجة أنا هعتمد عليها الآن، هذا اللي هأركز عليه

262
00:23:44,460 --> 00:23:47,720
في التحت بناء على إجابتك في باء أو جيم، لحظة أنا

263
00:23:47,720 --> 00:23:53,500
بحكي مش في باء أو جيم، باء أو جيم هيك أو هيك الحالتين

264
00:23:53,500 --> 00:23:59,550
هدول هل تعتقد أن هناك فرق ذو دلالة إحصائية لأن

265
00:23:59,550 --> 00:24:02,350
ما نفعش أجاوب السؤال هذه، أحكي لأن الـ P value أكبر

266
00:24:02,350 --> 00:24:06,930
من 5%، أنا بدي أجابه بناء عليه، مش على الإجابة اللي

267
00:24:06,930 --> 00:24:11,670
هنا، بناء على حجم التأثير، واضح لو اعتمدت على بقى

268
00:24:11,670 --> 00:24:15,250
اللي في التوزيع الطبيعي، حجم تأثيره ضعيف وبالتالي

269
00:24:15,250 --> 00:24:19,430
ما فيش فروق، لو اعتمدت على هنا ما فيش فروق الاثنين

270
00:24:19,430 --> 00:24:23,250
هتقول عليه، مش نفس القرار، نفترض أن حكاية القرار يختلف

271
00:24:23,250 --> 00:24:28,090
يعني واحدة طلعت نرفض، واحدة ما رفضش، برجع للأصل، الأصل

272
00:24:28,090 --> 00:24:31,770
كان توزيع أي نوع؟ لو طلع طبيعي بعتمد على نتيجة في

273
00:24:31,770 --> 00:24:36,810
الانوفا، لو طلع مش طبيعي زي حالتنا بعتمد على اختبار

274
00:24:36,810 --> 00:24:48,230
الكروسكا، ودا كان آخر سؤال، مش

275
00:24:48,230 --> 00:24:50,590
عارف السنة الأولى بتكون منها حاجة للأول السنة

276
00:24:53,450 --> 00:24:56,350
الأسئلة الأولى اللي هي الاختيار المتعدد، وذكر

277
00:24:56,350 --> 00:25:01,350
أسلوب الحصائل المناسب في واحدة مش واضحة، ما في أي

278
00:25:01,350 --> 00:25:07,010
سؤال منهم

279
00:25:07,010 --> 00:25:14,130
خلاص

280
00:25:14,130 --> 00:25:14,470
هيك

281
00:25:28,840 --> 00:25:31,100
خلّاني أفتح ملف اليوم

282
00:25:52,310 --> 00:25:58,190
طالما أكبر من 5% مرفوضش، مش

283
00:25:58,190 --> 00:26:02,610
حكيت، أنا

284
00:26:02,610 --> 00:26:06,310
حكيت اللي قلتي، طالما هد أكبر من 5% ما بتلفش فروقه

285
00:26:06,310 --> 00:26:07,890
وهد زي أكبر من 5%

286
00:26:38,260 --> 00:26:44,740
ماذا بقى يا عزيزتي؟ نبدأ موضوع جديد يُطلق عليه

287
00:26:44,740 --> 00:26:49,900
التحليل العاملي، هناخد شقين منه، الاستكشافي

288
00:26:49,900 --> 00:26:59,020
الاكسبلوري  exploratory factor analysis نختصر رمز EFA، و

289
00:26:59,020 --> 00:27:03,300
بعدين هناخد التحليل العاملي التأكيدي أو التوكيدي

290
00:27:03,300 --> 00:27:08,120
اللي قادم إن شاء الله، الموضوع هذا واحد من الموضوعات

291
00:27:08,120 --> 00:27:12,720
المهمة جدًا، في سواء في العلوم التربوية أو في أي علوم

292
00:27:12,720 --> 00:27:17,300
أخرى، وهنشوف السبب من خلال العرض التفصيلي لموضوع

293
00:27:17,300 --> 00:27:20,820
اليوم، أحيانًا

294
00:27:20,820 --> 00:27:27,060
الـ .. لما كل واحد بيشتغل في موضوع جديد تقريبًا يعني

295
00:27:27,060 --> 00:27:31,900
لسه موضوع لم يتطرق له قبل ذلك باحثين أو الأساس

296
00:27:31,900 --> 00:27:36,490
النظر تبعه مش قوي، يعني ما فيش أساس نظر كبير، وتولد

297
00:27:36,490 --> 00:27:41,630
لذا الباحث فكرة معينة ونفترض عمل استبانة

298
00:27:41,630 --> 00:27:51,350
والاستبانة نفترض تجتمل على مئة فقرة، ممكن

299
00:27:51,350 --> 00:27:55,270
الباحث مش قادر الآن يوزّع المئة فقرة على مجالات

300
00:27:55,270 --> 00:28:01,130
معينة، لأن التوزيع ممكن ياخد منه وقت وجهد كبير، وممكن

301
00:28:01,130 --> 00:28:05,650
مش عارف، ما فيش دراسات سابقة تعتمد على توزيع معين

302
00:28:05,650 --> 00:28:09,650
فبالتالي هو عايز يعمل عملية توزيع الفقرات على عدة

303
00:28:09,650 --> 00:28:14,770
مجالات أو عدة أبعاد، وبرضه يعني معناه كده رقم واحد

304
00:28:14,770 --> 00:28:23,570
بده يعمل توزيع الفقرات هدول أو الأسئلة إلى عدة

305
00:28:23,570 --> 00:28:25,090
مجالات

306
00:28:28,560 --> 00:28:32,500
الحاجة الثانية هو ممكن يرى أن المئة فقرة هدول

307
00:28:32,500 --> 00:28:38,920
عددهم كبير، فبدأوا ياخدوا أفضل الفقرات، يعني ما كانوا

308
00:28:38,920 --> 00:28:43,240
بيعملوا عملية تخفيض أو

309
00:28:43,240 --> 00:28:54,800
اختزال للفقرات، واضح العملية مش سهلة إن يخفض ويخفض

310
00:28:54,800 --> 00:28:59,970
مين الفقرات اللي مالهاش ارتباط مع المجالات أو

311
00:28:59,970 --> 00:29:04,250
الأبعاد اللي هو عايز يعملها، يا تأثيرها ضعيف أو يا

312
00:29:04,250 --> 00:29:08,370
كاد يكون تأثيرها مش ضعيف، هدى واحد يعمل اختزال

313
00:29:08,370 --> 00:29:16,490
للفقرات الضعيفة، وبرضه الفقرات القوية جدًا مش لازمة،

314
00:29:16,490 --> 00:29:20,850
هل المنطق الفقرات القوية مش لازمة؟ إلا لما يكون في

315
00:29:20,850 --> 00:29:24,800
علاقة قوية جدًا بين الفقرتين، مع كده لو عرفت واحدة

316
00:29:24,800 --> 00:29:28,700
بعرف التانية على طول، مع كده صار فيه تكرار مظبوط

317
00:29:28,700 --> 00:29:31,940
يعني أفضل دلوقتي متغيرين X واحد فكرتين X واحد و X

318
00:29:31,940 --> 00:29:37,460
اثنين وحكيت X واحد لو عرفتها بعرف تسعين في المية

319
00:29:37,460 --> 00:29:44,720
من X اثنين، معنى كده إن لو عرف X2 باعرف مين X1 90%

320
00:29:44,720 --> 00:29:50,600
منها، معنى كده وجود X2 و X1 هيعطوني تقريبًا نفس

321
00:29:50,600 --> 00:29:57,100
المعلومة، معنى كده X1 مش هتضيفش لـ X2، بدي أحذف، معنى

322
00:29:57,100 --> 00:30:01,220
كده اختصار الفقرات سواء كانت ضعيفة جدًا، يعني

323
00:30:01,220 --> 00:30:05,080
الارتباط مع المجال تبعها ضعيف أو الارتباط قوي جدًا

324
00:30:05,080 --> 00:30:07,160
يعني حتى الارتباط قوي بيعمل لي مشكلة في عملية

325
00:30:07,160 --> 00:30:13,320
التحليل، زي ما هشوف بعد شوية، وضع حد الجهد مش سهل

326
00:30:13,320 --> 00:30:19,060
البرنامج بيعمل، بيعمل الشغل ثاني، الفقرات اللي

327
00:30:19,060 --> 00:30:24,670
ضعيفة هو كده كده هيشيلها، على حسب أنا عايزها مثلًا

328
00:30:24,670 --> 00:30:28,830
ترتبط مع المجال، إذا كان ارتباطها مثلًا لا يقل عن

329
00:30:28,830 --> 00:30:32,390
قيمة معينة، في التربية تمنّى التباينة تكون 3 من 10 أو

330
00:30:32,390 --> 00:30:36,230
4 من 10، يعني أنا مسموح لي تبقى الفقرة ضمن المجال

331
00:30:36,230 --> 00:30:41,230
تبعها إذا كان ارتباطها مع المجال لا يقل عن 4 من 10

332
00:30:41,230 --> 00:30:45,770
يعني مع كده الفقرات اللي دون 4 ارتباطها مع المجال

333
00:30:45,770 --> 00:30:52,760
ما له هتطلع برّا، وأنت الآن كباحث الفقرات القوية بناء

334
00:30:52,760 --> 00:30:55,140
على مصفوفة معاملات الارتباط اللي هنشوفها بعد شوية

335
00:30:55,140 --> 00:31:02,700
أنت هتشيل الفقرات القوية، إيه قوية؟ الـ 9 من العشرة، 9

336
00:31:02,700 --> 00:31:05,800
أو أعلى في مصفوفة معامل الارتباط، هدى أنا بشيلها

337
00:31:05,800 --> 00:31:09,540
اللي في مصفوفة معاملات الارتباط، أحيانًا بدي أشيل

338
00:31:09,540 --> 00:31:13,940
أكثر دقة، ممكن أشيل الـ 8 من العشرة، لكن عادةً

339
00:31:13,940 --> 00:31:15,280
نتفق على الـ 9 من العشرة

340
00:31:18,980 --> 00:31:24,820
هذه أنت بتحددها للبرنامج، هنشوفها بعد شوية للقوية

341
00:31:24,820 --> 00:31:27,140
لو أنا في البداية خالص، الفقرات القوية بدأ أشيلها

342
00:31:27,140 --> 00:31:30,880
من الأول قبل ما أدخلها على التحليل العامل، الشكل

343
00:31:30,880 --> 00:31:37,060
النهائي يعتبر

344
00:31:37,060 --> 00:31:40,300
التحليل العاملي أو يستخدم التحليل العامل

345
00:31:40,300 --> 00:31:45,360
الاستكشافي في خفض الأبعاد، نفترض هما ممكن ستة أبعاد

346
00:31:45,360 --> 00:31:49,440
كأول يوم أو سبعة أبعاد، بحاول أقسّم للعدد المناسب

347
00:31:49,440 --> 00:31:53,860
بحيث أن تفسير التباين من خلال مثلًا أربعة عوامل مش

348
00:31:53,860 --> 00:32:00,280
هيختلف كثير عن خمسة عوامل، دائمًا بناخد مبدأ الـ ..

349
00:32:00,280 --> 00:32:04,860
بيسمّوه في الإحصاء parsimony model مبدأ البخل، البخل

350
00:32:04,860 --> 00:32:10,940
يعني يكون عندك أقل عدد ممكن من الأبعاد اللي بتحقق

351
00:32:10,940 --> 00:32:14,610
نسبة تباين عالية، يعني الإبرة ما يكونش عندها بعض عدد

352
00:32:14,610 --> 00:32:19,710
كبير، مش عدد، بيعني أن النوعية تبعها إن بتعطينا

353
00:32:19,710 --> 00:32:23,390
.. بتفسّر نسبة التباين عالية، إذا المبدأ اسمه

354
00:32:23,390 --> 00:32:26,470
parsimony model أو مبدأ البخل اللي احنا عادةً

355
00:32:26,470 --> 00:32:30,670
بنستخدمه إنه نموذج يجتمل على أقل عدد ممكن من

356
00:32:30,670 --> 00:32:36,810
الفقرات اللي بتحقق الهدف المطلوب، إذا

357
00:32:36,810 --> 00:32:40,130
يستخدم التحليل العامل الاستكشافي

358
00:32:44,500 --> 00:32:48,640
في خفض الأبعاد اللي تشكل أساس التكوين أو

359
00:32:48,640 --> 00:32:53,540
التكوينات اللي تدرسها، وليها تفسر معظم التباين في

360
00:32:53,540 --> 00:32:58,020
متغيرات التحليل، لذا أنا بدأ أخفض لأقل عدد ممكن، بس

361
00:32:58,020 --> 00:33:04,220
هذه مش بتفسر ليه معظم التباين، هو التغير كذلك

362
00:33:04,220 --> 00:33:07,140
يستخدم التحليل العامل في خفض عدد المتغيرات

363
00:33:07,140 --> 00:33:10,700
المستقلة المرتبطة ببعض البعض، أي متغيرات مستقلة

364
00:33:10,700 --> 00:33:18,380
الفقرات هدول، مسمّيهم متغيرات، خفضهم عندما يكون هذا

365
00:33:18,380 --> 00:33:22,660
العدد ما له كبير

366
00:33:22,660 --> 00:33:28,400
المشكلة وين؟ بكون عندي مئة فقرة زيك، نفترض تم

367
00:33:28,400 --> 00:33:36,600
تصفيتهم إلى خمسين أو ستين فقرة، بروح لبرنامج، سواء أنت

368
00:33:36,600 --> 00:33:41,200
طلبتي أو هو عمل، نفترض نقسّمهم لخمس أبعاد

369
00:33:45,020 --> 00:33:49,760
المئة نفترض يختزلوه إلى خمسين فقرة، لأن هو بطريقة

370
00:33:49,760 --> 00:33:53,800
رياضية ما لهوش علاقة بالمفهوم للفقرة، لأنه ما بيدخلوش

371
00:33:53,800 --> 00:33:58,560
هذه الفقرة تعني كذا، بعطيه رمز 1، 2، 3

372
00:33:58,560 --> 00:34:01,260
أو السؤال الأول، السؤال الثاني، ممكن يحط لي السؤال

373
00:34:01,260 --> 00:34:05,740
الأول نفترض في المجموعة دي، السؤال العاشر هنا، السؤال

374
00:34:05,740 --> 00:34:11,600
السابع عشر هنا، بيحطهم بطريقة معينة، نفترض أكمل و

375
00:34:11,600 --> 00:34:19,280
أشتغل زي ذلك، بيجي أنا الفقرات هدول طبعًا 

376
00:34:19,280 --> 00:34:23,740
البرنامج حطهم في هذا المكان و في المجموعة أ، أقصد

377
00:34:23,740 --> 00:34:28,700
أو في مجال أيه مع كده ارتباطهم مع المجال أ قوي

378
00:34:28,700 --> 00:34:33,800
جدا، احنا بنسميها في التحليل العاملي لتدرج التشبع لهذه

379
00:34:33,800 --> 00:34:35,540
الفقرات في المجال أ قوية

380
00:34:40,350 --> 00:34:44,530
بتعمل عندي نقطة مهمة جدا، هذه الفقرات مع بعض بتشكل

381
00:34:44,530 --> 00:34:49,230
تكوين جديد أو بتشكل بعد جديد أو مجال جديد، البرنامج

382
00:34:49,230 --> 00:34:54,390
مش هيعطيه اسم أن هذا مثلا بعد التفكير أو الإدراك

383
00:34:54,390 --> 00:34:57,670
أو الذاكرة وكذا، ما لهمش علاقة بالموضوع هذا، أنا كباحث

384
00:34:57,670 --> 00:35:02,330
هطلق الفقرات هذه وأشوف إيش السمة المشتركة في هذه

385
00:35:02,330 --> 00:35:07,550
الفقرات، وأعمل إيش عنوان لهم، يعني اسمي أنا المجال

386
00:35:13,070 --> 00:35:17,090
أنا مش حكيت في الأول، أنا حكيت عند مئة فقرة

387
00:35:17,090 --> 00:35:23,110
ضربتيهم، فخلط مع بعض، مش هأجمعهم، كل مئة فقرة في

388
00:35:23,110 --> 00:35:27,110
مكان واحد، أنا ما قسمتش، النقطة بتحكي عليها هي

389
00:35:27,110 --> 00:35:30,550
النقطة الأسهل، لو زميلتك بتحكي، لو كان عندي مجال

390
00:35:30,550 --> 00:35:36,220
فيه خمس مجالات وفيه فقراته، هذه الجزئين بحكي بعد

391
00:35:36,220 --> 00:35:39,300
شوية، لكن أنا بحكي عند مئة فقرة، أنا مش عارف أوضحهم

392
00:35:39,300 --> 00:35:42,640
كيف، أنا حكيت في عند دراسة لسه جديدة، ما فيش فيها

393
00:35:42,640 --> 00:35:45,460
أبحاث سابقة، مش معروف عدد المجالات ولا أسماء

394
00:35:45,460 --> 00:35:56,200
المجالات هذا.

395
00:35:56,200 --> 00:35:58,720
الـ slope، هذا الـ slope الأول، هذا الأسلوب اللي

396
00:35:58,720 --> 00:36:02,600
بيعتمد أنه ما فيش عندي أرضية بتحكي أنه في عندي

397
00:36:02,600 --> 00:36:05,520
مقياس معين أن هذه الفقرات لهذا المجال، أنا بحكي

398
00:36:05,520 --> 00:36:08,700
الآن بشكل عام، ما عنديش معلومات اسمها العالم

399
00:36:08,700 --> 00:36:13,040
الاسترالي... خلّيني أحكي التفاصيل بعد شوية... في

400
00:36:13,040 --> 00:36:19,100
بعض الشروط... احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا

401
00:36:19,100 --> 00:36:20,920
احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا

402
00:36:20,920 --> 00:36:21,780
احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا

403
00:36:21,780 --> 00:36:22,360
احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا

404
00:36:22,360 --> 00:36:26,480
احنا احنا، أما بحكي لها أن افترض أن أنا مش قادر

405
00:36:26,480 --> 00:36:29,320
أكون أبعاد عند مئة فقرة، بدي أحطهم في أبعاد

406
00:36:29,320 --> 00:36:34,100
البرنامج هيعمل شغل ثاني، هيختزل الفقرات ويعملك

407
00:36:34,100 --> 00:36:38,260
الأبعاد، بس أنت عليك هيش مسئولية التسمية وهذا مهم جدا

408
00:36:38,260 --> 00:36:42,220
آه، إيجاد علاقة بين هذه الفقرات المتغيرة، أنت ساقي

409
00:36:42,220 --> 00:36:46,940
خلاص، تسمية الفقرة عبارة عن متغير، وهذا عبارة عن عامل

410
00:36:46,940 --> 00:36:51,200
كامن، وما فيش عامل اسمه أيه، بس العامل تم تشكيله من

411
00:36:51,200 --> 00:36:54,500
خلال دي الفقرات، الحالة التالية اللي حكيتها زميلتك

412
00:36:54,500 --> 00:36:58,420
لو أنا عندي استبيان مكوّن من خمس مجالات، وكل مجال

413
00:36:58,420 --> 00:37:02,520
فيه عدد كبير من الفقرات، وعايز البرنامج يخفض لعدد

414
00:37:02,520 --> 00:37:06,100
الفقرات، يعني هأعمل رقم اثنين، بس تخفيف أو اختزال

415
00:37:06,100 --> 00:37:09,820
العدد، طب تخفيف أو اختزال اللي ضعيف هيطلع، واللي قوي

416
00:37:09,820 --> 00:37:14,400
كتير، أنا هأطلع، إذا معناه كده أنا طالع افتحت من

417
00:37:14,400 --> 00:37:19,640
مشكلتي، آه، التسمية هذه اللي هي مسامية وجاهزة خلاص

418
00:37:19,640 --> 00:37:20,900
وضحت الفكرة

419
00:37:30,890 --> 00:37:36,230
هذه اعتبر فعلا سلوب آخر لدراسة الاتساق الداخلي أو

420
00:37:36,230 --> 00:37:39,370
الصدق البنائي للمجالات... للمجالات الاستبانة

421
00:37:39,370 --> 00:37:43,750
الفقرة مع البُعد تبعها، في ارتباط قوة ولا لا، لكن

422
00:37:43,750 --> 00:37:48,130
عشان أشتغل تحليل العامل الاستكشافي له شروط، هذه

423
00:37:48,130 --> 00:37:51,510
الشروط قد لا تتوفر في العينات الاستطلاعية الصغيرة

424
00:37:52,540 --> 00:37:55,680
لأنه هألاحظ أن فيه شرط لحجم العينة، أن يكون حجم العينة

425
00:37:55,680 --> 00:38:00,840
كبير، طب هل أنا لما بعمل عينة استطلاعية بعمل حجم عينة

426
00:38:00,840 --> 00:38:03,960
كبير؟ بالتأكيد لا، عشان كده أن أنا جوابتك على سؤالك

427
00:38:03,960 --> 00:38:08,100
لكن لو كان العينة حجمها كبير لاستطلاعية ودخلت على

428
00:38:08,100 --> 00:38:12,640
التحليل العامل للاستكشافي، والشرط اللازم للعينة تكون

429
00:38:12,640 --> 00:38:18,100
كافية، متحقق، بإمكانك بشكل كامل استخدام العامل

430
00:38:18,100 --> 00:38:22,260
الاستكشافي للحكم على الاتساق الداخلي للاستبانة أن

431
00:38:22,260 --> 00:38:25,740
الفقرات هذه مناسبة ولا لا، لأنه هأشيل الفقرات اللي

432
00:38:25,740 --> 00:38:30,040
ضعيفة، والفقرات القوية برضه مش لازمة، لكن مرة ثانية

433
00:38:30,040 --> 00:38:33,420
عشان تعمل الكلام هذا، صدق الاتساق الداخلي للاستبيان

434
00:38:33,420 --> 00:38:37,840
لازم يحقق الشروط اللي احنا عايزينها، لأن لم تتحقق

435
00:38:37,840 --> 00:38:40,620
الشروط، مش هينفع، هأروح إلى وين للاتساق الداخلي

436
00:38:40,620 --> 00:38:43,740
العادي اللي احنا عملناه قبل كده، اللي هو الفقرة مع

437
00:38:43,740 --> 00:38:49,640
المجال تبعها، إذا يهدف سلوب التحليل العاملي إلى

438
00:38:49,640 --> 00:38:55,200
تلخيص المتغيرات المتعددة في عدد أقل، بتجميعهم في

439
00:38:55,200 --> 00:39:00,540
عدة مجالات أو عوامل أو مكونات، بحيث يكون لكل عامل

440
00:39:00,540 --> 00:39:04,440
من هذه العوامل دالة تربطه ببعض أو كل هذه المتغيرات

441
00:39:04,440 --> 00:39:07,980
يعني في علاقة بين هذه المتغيرات فيما بينها

442
00:39:11,040 --> 00:39:15,220
وقد نشأ ال... بيحكي عن الفكرة تبع التحليل العاملي

443
00:39:15,220 --> 00:39:19,040
هذا

444
00:39:19,040 --> 00:39:23,280
الأسلوب أساسا من أجل تحليل التجارب والمقاييس

445
00:39:23,280 --> 00:39:27,520
النفسية، بحيث يمكن إرجاع مجموعة معينة من الاختبارات

446
00:39:27,520 --> 00:39:35,840
مثلا لعمل الذكاء، و أخرى لعمل الذاكرة، وهكذا، خلّيني

447
00:39:35,840 --> 00:39:40,580
أشوف بعض ال... التعريفات الصغيرة، في حالة اسمها

448
00:39:40,580 --> 00:39:43,620
عوامل، وحالة اسمها متغيرات، بتميز بين العامل

449
00:39:43,620 --> 00:39:49,620
والمتغير، العامل هذا أيه يعتبر عامل، الفقرات هذه

450
00:39:49,620 --> 00:39:56,160
بتسمى متغيرات العامل

451
00:39:56,160 --> 00:40:00,320
هي متغيرات افتراضية، بلحظة أنا هدول افتراضية a,b,c

452
00:40:00,320 --> 00:40:05,360
متغيرات افتراضية، مشتقة من تحليل بيانات مجموعة

453
00:40:05,360 --> 00:40:09,500
متغيرات تم قياسها مباشرة، لحظة هذه العوامل عبارة عنها

454
00:40:09,500 --> 00:40:15,120
مجموعة من المتغيرات، يقصد

455
00:40:15,120 --> 00:40:19,240
بالمتغيرات المقاسة، بالعناصر تكون موضوع للتحليل

456
00:40:19,240 --> 00:40:27,510
العامل، هذه العناصر قد تكون فقرات الاستبيان، هذا الحل

457
00:40:27,510 --> 00:40:32,430
عندي أو اختبار أو مقياس، بحيث أن كل فقرة تمثل متغير

458
00:40:32,430 --> 00:40:37,610
إذا كل فقرة اللي عندي تمثل متغير، إذا السؤال يعني

459
00:40:37,610 --> 00:40:40,070
السؤال اللي عادي يعتبر متغير، يعني افترض أن أنا

460
00:40:40,070 --> 00:40:42,010
عندي أربعين سؤال في الاستبيان، وبعد كده عندي

461
00:40:42,010 --> 00:40:45,350
أربعين متغير، الأربعين سؤال تم تقسيمهم لخمس مجلدات

462
00:40:45,350 --> 00:40:49,710
فرعية، هذه الخمس مجلدات تسمى خمس عوامل أو تسمى خمس

463
00:40:49,710 --> 00:40:50,530
عوامل كامنة

464
00:40:53,710 --> 00:40:57,110
يسعى أسلوب التحليل العوامل إلى استخلاص العوامل من

465
00:40:57,110 --> 00:41:00,550
المتغيرات، انديهاي 100 متغير، 100 فقرة نفترض منها

466
00:41:00,550 --> 00:41:08,610
مجموعة عوامل، يعني في انديهاي فقرات بعدد كبير، عددها

467
00:41:08,610 --> 00:41:17,310
كبير، نفترض منها عوامل، نفترض أربعة

468
00:41:17,310 --> 00:41:23,490
عوامل، طبعا كل عامل هيجتمل على مجموعة من المتغيرات

469
00:41:25,500 --> 00:41:30,720
يكون العامل هو الأول هو أكثرها تباين بالمتغيرات

470
00:41:30,720 --> 00:41:33,940
أو أكثرها تفسير للتجارب المشتركة، ليه العامل الثاني

471
00:41:33,940 --> 00:41:39,140
وكذا، هيك البرنامج المصمم يعطيك العامل الأول بيفسر أو

472
00:41:39,140 --> 00:41:43,100
يكون فيها الارتباط ما له أكبر ما يمكن أن يكون، في كل

473
00:41:43,100 --> 00:41:46,960
عامل عدد قليل من المعاملات الصفرية، يعني ما يكونش

474
00:41:46,960 --> 00:41:51,800
الارتباطات أو تشبعها تشبعها ما له صغير صغير، احنا

475
00:41:51,800 --> 00:41:55,340
خلاص هنتفق، إذا كانت مثلا ثلاثة من عشرة فاعلة

476
00:41:55,340 --> 00:41:58,460
التامة موجودة أو أربعة من عشرة، أنا حأركز على أربعة

477
00:41:58,460 --> 00:42:03,320
من عشرة، الحل المهم جدا أن يسهل تفسير هذه العوامل

478
00:42:03,320 --> 00:42:07,420
في ضوء علاقتها بالمتغيرات، يعني لازم الفقرات اللي

479
00:42:07,420 --> 00:42:12,950
هنا هو رياضيا هيكون ارتباط فيما بينها مع المجال، لكن

480
00:42:12,950 --> 00:42:16,810
أنت كباحثة تريد تعرف هذه الفقرات ترتبط فيما ما...

481
00:42:16,810 --> 00:42:21,490
فيما بينها ارتباط منطقي ولا لا، هذا شغل مهم لأن

482
00:42:21,490 --> 00:42:26,470
أحيانا البرنامج ما يفهمش البعد الفلسفي أو البعد

483
00:42:26,470 --> 00:42:30,790
المهني المعنوي، فبالتالي هو بس بيفهم البعد الرياضي

484
00:42:30,790 --> 00:42:33,710
أن هناك ارتباط قوي بين هذه الفقرات مع المجال

485
00:42:36,460 --> 00:42:39,060
إذن يسّهل تفسير هذه العوامل على ضوء علاقتها

486
00:42:39,060 --> 00:42:44,880
بالمتغيرات، هي عند عامل هذه المتغيرات بيتشكل مجموعة

487
00:42:44,880 --> 00:42:47,940
اللي هي علاقة مثلا بالذكاء، اللي هي علاقة بالقدرة

488
00:42:47,940 --> 00:42:50,600
على التفكير الإبداعي، اللي هي علاقة بالابتكار، وها

489
00:42:50,600 --> 00:42:56,240
كذا، لكن مين بيقدر يحكم الكلام هذا أكثر الباحث نفسه

490
00:42:56,240 --> 00:43:00,780
عشان هي يمكن يكون أريح للواحد يكون هو مصمم للاستبيان

491
00:43:00,780 --> 00:43:07,000
عدة مجالات وفيه فقرات، واطلع من البرنامج، أتأكد ليه

492
00:43:07,000 --> 00:43:10,940
أن هذه الفقرات مناسبة ولا لا، عملها اختزال بعدها

493
00:43:10,940 --> 00:43:13,060
هل مناسبة ولا لا، هناخدها في اللقاء الجاية

494
00:43:13,060 --> 00:43:15,860
للمتكلمة، التحليل العامل التوكيدي، يعني هل التصميم

495
00:43:15,860 --> 00:43:20,820
مناسب ولا لا، بشكل عام، فالاستكشاف مجرد استكشاف

496
00:43:20,820 --> 00:43:25,880
للمتغيرات وأبعادها، في الآخر هأطلع بخلاصة أن هذه

497
00:43:25,880 --> 00:43:28,400
الفقرات بتكون في هذا البعد، الفقرات الثانية في بعد

498
00:43:28,400 --> 00:43:34,350
آخر، وهكذا، يعني معناه كده أن اليوم مش هأطلع إلا إن

499
00:43:34,350 --> 00:43:38,630
الاستبيان تم تصميمه إلى مجموعة من المجالات، وكل

500
00:43:38,630 --> 00:43:42,850
مجال يشتمل على المتغيرات أو الفقرات المناسبة وهي

501
00:43:42,850 --> 00:43:48,470
أقل عدد ممكن بحيث تفسر أكبر قدر ممكن من التباين

502
00:43:48,470 --> 00:43:52,310
شوف أنا عايز شهالتين مع بعض أقل عدد من الفقرات،

503
00:43:52,310 --> 00:43:55,610
أقل عدد من العوامل اللي بتفسر أكبر قدر ممكن من

504
00:43:55,610 --> 00:43:59,370
التباين بحيث لو ضفت عامل آخر مش حاضيف كتير

505
00:44:03,770 --> 00:44:09,850
هناك شروط للتحليل العامل أن تكون المتغيرات موزعة 

506
00:44:09,850 --> 00:44:14,850
توزيع طبيعي أو حجم عينة كبير أو غير متعدد المنوال،

507
00:44:14,850 --> 00:44:19,430
ايش المنوال؟ المنوال يعني القيمة الأكثر تكرارا،

508
00:44:19,430 --> 00:44:21,930
لما بعمل حاجة زي هيك، بعد كده فاندي المنوال 

509
00:44:21,930 --> 00:44:26,530
الوحيد، مظهر؟ هيك كويس، مرتب، مش عنده مشكلة، حتى

510
00:44:26,530 --> 00:44:29,850
لو كان شوية ملتوق، برضه تنشي الأمور، لأنه ما يكونش

511
00:44:29,850 --> 00:44:33,010
متعدد متعدد منوال يعني فيه ايدي منوال هال وفيه

512
00:44:33,010 --> 00:44:37,270
منوال تاني وهاكذا، همسي متعدد منوال في الحالة دي

513
00:44:37,270 --> 00:44:43,390
لو كان فيه قيمتين أو أكثر، عددهم كتير جدا، بعد كده

514
00:44:43,390 --> 00:44:48,210
متعدد منوال، مابنفعش أعمله تحليل عامل يعني الشرط

515
00:44:48,210 --> 00:44:50,650
اللي في غاية الأهمية أن يكون حجم العينة كبير بما

516
00:44:50,650 --> 00:45:00,330
فيه الكفاية حسب اختبار حناخده اختبار اسمه KMO هذا

517
00:45:00,330 --> 00:45:03,770
الاختبار .. هذا الشرط هو الممكن الشرط المتعب لأن

518
00:45:03,770 --> 00:45:08,950
أحيانًا العينة الحجمية تعتبر ضعيفة ويعتبر العينة 

519
00:45:08,950 --> 00:45:13,450
الحجمية تعتبر صغيرة في التحليل العامل يبدأ من 150

520
00:45:13,450 --> 00:45:17,350
و200 يصير يعني معقول طبعا لما تصل 500 العينة تعتبر

521
00:45:17,350 --> 00:45:21,510
عينة مثالية للتحليل العامل احنا بنعتبر ال 300 جيدة

522
00:45:22,290 --> 00:45:26,990
لكن متخيلة عينة غالبا .. غالبا ممكن تحليل العامل

523
00:45:26,990 --> 00:45:30,990
يعملك بعض الإشكاليات عشان هيك أنه أنا استخدم

524
00:45:30,990 --> 00:45:35,030
العامل للعينات الاستطلاعية اللي حد ما صغير غالبا

525
00:45:35,030 --> 00:45:38,450
غير مناسب لكن برضه الواحد يجرب و ربما تكون

526
00:45:38,450 --> 00:45:41,610
المتخيلات قوية بشكل معين و يطلع معاك تحليل العامل

527
00:45:48,150 --> 00:45:51,630
الشرط الثالث في غاية الأهمية من ناحية مهنية أن

528
00:45:51,630 --> 00:45:55,930
العوامل اللي بتطلع تكون جاية عن متغيرات واقعية

529
00:45:55,930 --> 00:45:58,830
بحيث يستطيع الباحث تفسيرها في ضوء الإطار النظري

530
00:45:58,830 --> 00:46:04,430
يجب أن تعتبر العوامل اللي ناتج من تحيل العامل أو

531
00:46:04,430 --> 00:46:08,370
يعني مكونة عن متغيرات واقعية بحيث يستطيع الباحث

532
00:46:08,370 --> 00:46:12,090
تفسيرها في ضوء الإطار النظري يعني اللي يطلع معاه

533
00:46:12,090 --> 00:46:16,690
في الآخر العوامل هدول من ناحية مهنية عوامل منطقية

534
00:46:16,690 --> 00:46:17,570
يمكن تفسيرها

535
00:46:20,080 --> 00:46:24,140
يفضل استخدام متغيرات مستقلة من وجهة نظر التجريبية هذا

536
00:46:24,140 --> 00:46:30,300
يفترض في أن تصميم الاستبيان هنا في بعض التعريفات مش

537
00:46:30,300 --> 00:46:35,660
هاشرحها الآن هسيبها لغاية مبدأ في تطبيق العملية بس

538
00:46:35,660 --> 00:46:39,180
أسأل سؤال منك، السؤال الأول هو أنه لو أنا مثلا هدف

539
00:46:39,180 --> 00:46:42,620
مهتمة بيه يشغله رياضية رح يحتكم البرنامج، بس أنا

540
00:46:42,620 --> 00:46:45,660
حاسة أنه مهم و لازم يكون موضوع في الفقرات، هل

541
00:46:45,660 --> 00:46:51,520
البرنامج ممكن تستثنأ بعض شوف الان ال .. هنا

542
00:46:51,520 --> 00:46:54,300
البرنامج اللي بتتعامل بتتعامل رياضيا مالهوش علاقة

543
00:46:54,300 --> 00:46:58,480
باهمية هذا المتغير فهو إذا أنت شايف إنك أنت بيك

544
00:46:58,480 --> 00:47:03,200
تستثني من الأصل بتكشف الداخلية على البرنامج لو لكن

545
00:47:03,200 --> 00:47:05,960
لو بدك تضافيه ما فيش إمكانية أن أضاف لك إياه ما فيش

546
00:47:05,960 --> 00:47:09,060
إمكانية للإضافة لأنه طالما ارتباطه ضعيف ماقدرش أن

547
00:47:09,060 --> 00:47:11,840
أضيفه ماشي السؤال الثاني هو تحليل العامل اللي

548
00:47:11,840 --> 00:47:15,600
استكشفها واسمه استكشافي عشان يستكشف الفقرات

549
00:47:15,600 --> 00:47:22,590
الضعيفة هذا السبب الأول أطلق عليه استكشافي لأنه يتم

550
00:47:22,590 --> 00:47:26,330
عملية استكشاف الأبعاد الموجودة تلاتة أو أربعة

551
00:47:26,330 --> 00:47:29,370
أبعاد ويستكشف الفقرات اللي هي الارتباط فيما بينها

552
00:47:29,370 --> 00:47:33,230
مع المجال بالأدبيات

553
00:47:33,230 --> 00:47:44,890
صحيح طبعا الآن هناخد تطبيق عملي لباحثة وصلت لتحليل

554
00:47:44,890 --> 00:47:50,360
معين أو لمقياس معين من خلال دراستها فبتحكي التالي

555
00:47:50,360 --> 00:47:55,140
سوف نستخدم في هذا الجزء بعض المتغيرات التي جاءت في

556
00:47:55,140 --> 00:47:59,420
رسالة الدكتوراه قدمتها إحدى الباحثات وكان عنوانها

557
00:47:59,420 --> 00:48:05,920
دراسة عملية في تحليل قدرات الفن التشكيلي هذه دراسة

558
00:48:05,920 --> 00:48:10,320
قديمة سنة 2001 قدمتها الدكتورة حسناء بو العينين قامت 

559
00:48:10,320 --> 00:48:15,980
الباحثة بتحليل 26 متغير تحليلا عاملا للكشف هذه

560
00:48:15,980 --> 00:48:24,960
استكشاف معناها زي هي كان عندها 26 متغير إذا

561
00:48:24,960 --> 00:48:31,300
الملف تبعنا في الأصل كان فيه 26 متغير

562
00:48:40,930 --> 00:48:45,050
للكاشف عن عوامل القدرات الفنون التشكيلية وسوف

563
00:48:45,050 --> 00:48:48,350
نستخدم في المثال المقدم هنا أنا تحيل أعملها عشر

564
00:48:48,350 --> 00:48:53,650
متغيرات بس هي من ال 26 توصلت ليش لعشر متغيرات

565
00:48:53,650 --> 00:49:00,210
واتبعت العشرة هدول هم الأساس في بناء المقياس احنا

566
00:49:00,210 --> 00:49:03,730
هناخد العشرة جاهزين أنا ما عنديش ال file اللي فيه

567
00:49:03,730 --> 00:49:08,530
ال 26 وبعدين نعرف ال 26 كيف تم اختزاله من العشرة

568
00:49:08,530 --> 00:49:13,470
لأن أنا عند العشرة جاهزات هذا مثال هي توضيح أن

569
00:49:13,470 --> 00:49:17,430
الباحثة اشتغلت بهذه الطريقة وتوصلت أنه تم تقسيمهم

570
00:49:17,430 --> 00:49:22,610
إلى عدة مجالات إذا هي في الأصل كان عندها 26 فقرة

571
00:49:22,610 --> 00:49:27,510
دخلت مع البرنامج البرنامج عمل شغلتين اختزلهم لعشرة

572
00:49:27,510 --> 00:49:36,370
وقسم لياهم لتلت مجالات إذا في عندك عشر متغيرات

573
00:49:36,370 --> 00:49:41,880
هذه العشر متغيرات تقيس عشر قدرات منها تلات قدرات في

574
00:49:41,880 --> 00:49:46,160
الذاكرة يعني عدد القدرات في الذاكرة أو المهارات

575
00:49:46,160 --> 00:49:50,500
هنا أو الفقرات أو الأسئلة تلاتة ثلاث قدرات في

576
00:49:50,500 --> 00:49:56,220
الإدراك وأربع

577
00:49:56,220 --> 00:50:02,800
قدرات ابتكارية يعني

578
00:50:02,800 --> 00:50:06,600
هي البرنامج يعطيها من الستة وعشرين صفلها لعشرة

579
00:50:07,510 --> 00:50:12,130
العشرة منهم تلاتة وتلاتة وأربعة هي سمت التلاتة

580
00:50:12,130 --> 00:50:14,450
دول الذاكرة التلاتة للإدراك التلاتة الأربعة

581
00:50:14,450 --> 00:50:19,930
الأخرين لقدرات ابتكارية الاختبارات لتكشف هذه

582
00:50:19,930 --> 00:50:25,250
القدرات كانت كالتالي بالنسبة للذاكرة كان في تلاتة

583
00:50:25,250 --> 00:50:29,270
نوع من الذاكرة صورة ورقم موضوع ورقم أسماء الأولى

584
00:50:29,270 --> 00:50:34,190
والأخيرة هذه الذاكرة اللي اللي علاقة بالإدراك تلت

585
00:50:34,190 --> 00:50:39,410
فقرات صورة الإدراك عن طريق الـ shot بالكلمات صورة

586
00:50:39,410 --> 00:50:43,210
الإدراك بقى عن طريق الصور أو الصور المتماثلة و

587
00:50:43,210 --> 00:50:47,190
ثالث الإدراك المكاني القدرات الابتكارية كانت من

588
00:50:47,190 --> 00:50:53,750
أربع متغيرات الطلاقة والمرونة والأصالة والإتمام إلى

589
00:50:53,750 --> 00:50:59,470
أن هي دخلت الـ 26 صفلها للعشرة هدول يعني في فقرات

590
00:50:59,470 --> 00:51:01,330
تميش هي حدثت

591
00:51:05,120 --> 00:51:09,120
هنا بدنا في التحليل العامل على خطوتين هنبدأ الخطوة

592
00:51:09,120 --> 00:51:15,360
الأولى ما يطلق عليها استخلاص العوامل يعني أكثر

593
00:51:15,360 --> 00:51:20,420
معامل ممكن أطلع من خلال الفقرات الموجودة هنبدأ

594
00:51:20,420 --> 00:51:26,940
فيها مع بعض نفتح الفايل الفايل اسمه example28 طبعا

595
00:51:26,940 --> 00:51:28,100
التفاصيل هنا هي موجودة

596
00:52:00,990 --> 00:52:06,850
example28 إذا تشاهد هذه الأمثلة اللي عندك وهي شكل

597
00:52:06,850 --> 00:52:13,570
البيانات زي

598
00:52:13,570 --> 00:52:18,540
ال data بشكلها هي كل المتغيرات، طب واضح هي حاولت أقول 

599
00:52:18,540 --> 00:52:22,740
أنت 26 متغير تم تصفيتهم للعشرة أنا ما عنديش ال 26

600
00:52:22,740 --> 00:52:31,100
فقلتلها عشرة على العشرة بس خلاص بتركز ما عادش نحكي

601
00:52:31,100 --> 00:52:33,920
كيف نختزل للعشرة لإن هم للعشرة دول مختزلات

602
00:52:33,920 --> 00:52:38,100
جاهزين اعتبر إن هم عشرة وببدأ شوف كيف بوزحهم لعدة

603
00:52:38,100 --> 00:52:43,530
مجالات خلاص؟ لكن أنا هحطيكي مثال بعد هيك لو كان

604
00:52:43,530 --> 00:52:46,230
عندي مثلا أكثر من كده بعد ال break إن شاء الله كيف

605
00:52:46,230 --> 00:52:50,170
ممكن تتم عملية الاختزال لكن خلينا في الأول ناخد شغل

606
00:52:50,170 --> 00:52:54,050
هيك بسيطة بعدين نقدر نشتغل بشكل كامل اللي أنا

607
00:52:54,050 --> 00:52:57,370
بيعنيه لأن كيف هستخدم البرنامج بعدين نبدأ نطوح عنه

608
00:52:57,370 --> 00:53:01,490
واحدة واحدة مش ناوي أخش مرة واحدة لموضوع سهل وبسيط

609
00:53:01,490 --> 00:53:05,490
وما نديش أخش في معمعة يكون عندي خمسين فقرة وكيف

610
00:53:05,490 --> 00:53:09,110
أختزلهم هيعطيني مصفوفة معاملات ارتباط تخيل هيك لو

611
00:53:09,110 --> 00:53:12,710
عندي خمسين فقرة وأربعين، أربعين في أربعين تخيل

612
00:53:12,710 --> 00:53:15,190
يكون عندك أربعين صف وأربعين عمود وأحكيلك

613
00:53:15,190 --> 00:53:18,890
إخلالي تطلعلي الارتباط الموضوع هيطير .. هيطير

614
00:53:18,890 --> 00:53:22,670
بالندينة لكن لما لكي عشرة في عشرة معقولة لحد معين

615
00:53:22,670 --> 00:53:27,470
خليني أركز مع بعض أي factor

616
00:53:30,500 --> 00:53:32,900
أنا أحط لك الخطوات وبعدين أرجع للنص للكتاب وواحد و

617
00:53:32,900 --> 00:53:37,580
واحد نمشي ما عاد .. ما أقدرش حاجة .. آه تأخد تلت مية

618
00:53:37,580 --> 00:53:42,600
واحدة هي

619
00:53:42,600 --> 00:53:48,200
عينة كبيرة مش عارف .. في الثانية في تلت مية بأعلم

620
00:53:48,200 --> 00:53:53,020
على كل المتغيرات خمسين

621
00:53:53,020 --> 00:53:55,920
.. مية كلهم بأعلموا مرة واحدة control a بأعلم مش

622
00:53:55,920 --> 00:53:59,400
واحدة واحدة ممكن تعلم .. تحط على واحد control a

623
00:53:59,400 --> 00:54:06,180
بأعلم اليوم كله بعدين أقولهم على المتغير القائم

624
00:54:06,180 --> 00:54:12,640
المكتوب عليه variables هنا في عندي خمس اختيارات في

625
00:54:12,640 --> 00:54:16,480
المرحلة الأولى اللي فيها بدي أحدد عدد العوامل الآن

626
00:54:16,480 --> 00:54:23,200
باختار الاختيار الأول والثاني فقط بعدين في

627
00:54:23,200 --> 00:54:25,460
المرحلة الثانية اللي هي تدوير العوامل هنختار ال

628
00:54:25,460 --> 00:54:29,920
rotation اللي بعده اللي طلعناه ونزلها تحت حاجة في

629
00:54:29,920 --> 00:54:34,280
ال descriptive مش هخسر ولا حاجة هدخل ال

630
00:54:34,280 --> 00:54:40,280
coefficients هنشوف سببها كيف نتعامل معاها بعد شوية

631
00:54:40,280 --> 00:54:46,160
ال significance levels المساوية 

632
00:54:46,160 --> 00:54:50,790
للمعنوية  الـ determinant المحدد والـ KMO Test هذا

633
00:54:50,790 --> 00:54:53,970
هنشوف استخدامه بعد شوية والـ Bartlett Test of 

634
00:54:53,970 --> 00:54:57,230
Sphericity هدول الأربعة والرابعة تبدأ اختارهم 

635
00:54:57,230 --> 00:55:05,070
خلاص بعدين okay continue إذا في الـ descriptive

636
00:55:05,070 --> 00:55:11,830
اخترت هدول الأربعة extraction عملت استخلاص العوامل

637
00:55:11,830 --> 00:55:16,550
طبعا في عدة طرق في سبع طرق لاستخلاص العوامل هذه

638
00:55:16,550 --> 00:55:19,110
السبع طرق سأختار منهم أو هي البرنامجية اختارها أول

639
00:55:19,110 --> 00:55:22,190
واحدة اسمها principal component طريقة المكونات 

640
00:55:22,190 --> 00:55:26,330
الأساسية أنا هتم اختارها هذه الطريقة الـ default

641
00:55:26,330 --> 00:55:32,230
اللي بيشتغل عليها الـ analysis يعمل analyze للـ

642
00:55:32,230 --> 00:55:36,810
correlation matrix لنصف المعاملات دخليها موجودة

643
00:55:36,810 --> 00:55:42,050
بعدين display بدأ اختار منها اختيار الثاني 

644
00:55:42,050 --> 00:55:42,930
screeplot

645
00:55:45,940 --> 00:55:51,420
إيه يعني معيار الاستخلاص في عندي معيارين المعيار

646
00:55:51,420 --> 00:55:57,060
الأول based on حاجة اسمها eigenvalue هنرا  تفسيرها

647
00:55:57,060 --> 00:56:02,820
بعد شوية ويختار الـ eigenvalues greater than واحد

648
00:56:02,820 --> 00:56:05,920
إذا كانت قيمتها أكبر من واحد هو هيختارها هذا الـ

649
00:56:05,920 --> 00:56:09,140
default بتاع البرنامج وهذا في المرحلة الأولى أنا

650
00:56:09,140 --> 00:56:13,420
بتاني زي ما كده هيك يعني بوافق على اللي موجود في 

651
00:56:13,420 --> 00:56:15,860
المرحلة الثانية اللي هنشوفها بعد شوية فاندي اختيار

652
00:56:15,860 --> 00:56:20,100
ثاني الـ extraction اللي هو الاستخلاص بناء على

653
00:56:20,100 --> 00:56:23,420
fixed number of factors يعني أنا عايز أعمل أربع

654
00:56:23,420 --> 00:56:28,560
عوامل بحكي له اعمل لي أربعة يعني أنا خلاص كباحث

655
00:56:28,560 --> 00:56:33,040
عندي معرفة أن هذا المقياس يلو أربع عوامل فهنا على

656
00:56:33,040 --> 00:56:35,780
طول بختار fixed number عبارة عن أربعة لكن أنا مش

657
00:56:35,780 --> 00:56:40,820
عارفهأخلّي بالي اشتغل يطلع لي الـ Eigen Value الـ

658
00:56:40,820 --> 00:56:43,840
Default بحجر غير واحد وهناخدها بالتفصيل بعد شوية

659
00:56:43,840 --> 00:56:48,700
بس هذا الإعدادات الأولى للمرحلة الأولى بدي أعيدهم

660
00:56:48,700 --> 00:56:53,700
ثاني عشان تثبت إيش عايز أعمله في المرحلة الأولى

661
00:56:53,700 --> 00:56:59,720
سأخلص عوامل من الـ Descriptive باختار الأربعة دول

662
00:56:59,720 --> 00:57:03,200
الـ coefficients وأعرف السبب طبعا مع الـ

663
00:57:03,200 --> 00:57:05,360
Significance في الإلها اللي هي مستوى المعنوي

664
00:57:05,360 --> 00:57:09,470
للمعاملات الارتباط بعدين في شرطين مهمات جدا الـ

665
00:57:09,470 --> 00:57:12,750
Determinant وحنعرف إيه الهدف التابع بعد شوية وفي

666
00:57:12,750 --> 00:57:16,410
اختبارين KMO وBartlett Test لدورية أو لنسفر ستين

667
00:57:16,410 --> 00:57:23,790
وبعدين في الـ extraction في رسم اسمه scriblet هنشوف

668
00:57:23,790 --> 00:57:28,330
فيه وإيش تستخدم وحافظ على الـ extraction اللي 

669
00:57:28,330 --> 00:57:33,810
بيعتمد على Eigen Value الأكثر من واحد و continue بس

670
00:57:33,810 --> 00:57:37,570
هذا كل اللي بعمل خطة الأولى بعدين هنا في الخيارات

671
00:57:37,570 --> 00:57:42,750
اللي تحتها ما العبش ولا حاجة بعدين

672
00:57:42,750 --> 00:57:48,650
بيعطينا طبعا الآن شغل كثير هنبدأ واحدة واحدة نقرأ

673
00:57:48,650 --> 00:57:53,690
المطلوب نرجع ثاني 

674
00:58:06,170 --> 00:58:09,990
بدي آخذ منها شغلة واحدة طول الطرق تلها أنا بحب

675
00:58:09,990 --> 00:58:14,070
أشرحها التعريفات مرة واحدة اللي هي الـ eigenvalues

676
00:58:14,070 --> 00:58:18,630
إيش مقصد بها؟ هي عبارة عن قيم الجذور الكامنة تبقى

677
00:58:18,630 --> 00:58:21,450
إيش تعريفه؟ هو شوف الترجمة دائما باللغة العربية

678
00:58:21,450 --> 00:58:26,230
شوية تكون يعني مش مريحة وأنت بتشرح إيش يعني جذور

679
00:58:26,230 --> 00:58:30,390
كامنة مع أن التعريف تبعها الجذر الكامن عبارة عن

680
00:58:30,390 --> 00:58:33,910
كمية تباين المتغيرات التي يفسرها العامل اللي هتنتمي

681
00:58:33,910 --> 00:58:37,550
لها هذه المتغيرات صار واضح يعني بيعطي الجذر الكامن

682
00:58:37,550 --> 00:58:42,410
كمية تباين المتغيرات اللي بيفسرها العامل لأن هذا 

683
00:58:42,410 --> 00:58:45,590
العامل اللي فيه مثلا افترض خمس فقرات هدول خمس

684
00:58:45,590 --> 00:58:49,850
فقرات كعامل العامل اللي اشتغل خمس فقرات بيفسر كمية

685
00:58:49,850 --> 00:58:54,050
من التباين معرفة من خلال مين الـEigenvalues أو قيم

686
00:58:54,050 --> 00:58:58,270
الجذر الكامن إذا الجذر الكامن عبارة عن كمية تباين

687
00:58:58,270 --> 00:59:03,310
ومتغيرات اللي بيفسرها مين العامل اللي سنتمي إليها

688
00:59:03,310 --> 00:59:09,730
هذه المتغيرات طبعا أكيد القيمة ها دي هتكون أكبر من

689
00:59:09,730 --> 00:59:13,830
صفر عشان تكون يعني التعامل يفسر كمية من التباين

690
00:59:13,830 --> 00:59:20,610
مستوى الصفر أو أكبر كم يعبر مجموعة الجذورة الكامنة

691
00:59:20,610 --> 00:59:24,650
مقصومة على عدد المتغيرات عن التباين اللي دا ممكن

692
00:59:24,650 --> 00:59:27,570
تفسره من خلال دي عوامل يعني أنا أكون عندك عامل

693
00:59:27,570 --> 00:59:32,250
مثلا ثلاث عوامل كويس؟

694
00:59:33,360 --> 00:59:38,220
نفترض الثلاث عوامل الجذور الكامن الأول ثلاثة وهذا

695
00:59:38,220 --> 00:59:42,140
اثنين وهذا واحد ونصف وهذا اثنين اثنين ثلاثة وأربعة

696
00:59:42,140 --> 00:59:48,460
نفترض عندي عدد من الفقرات نحكي عندي عشر فقرات

697
00:59:48,460 --> 00:59:54,700
نفترض يعبر

698
00:59:54,700 --> 00:59:59,910
مجموع الجذور الكامنة هي مجموعة يعني سبعة، ستة،

699
00:59:59,910 --> 01:00:05,910
أحد عشر، ستة، سبعة، سبعة وواحد، مظبوط؟ المجموع،

700
01:00:05,910 --> 01:00:09,690
جمع هذا، نكمل التعريف كان يعبر مجموع الجذور الكام

701
01:00:09,690 --> 01:00:13,970
مقصوما على عدد المتغيرات إذا كان المتغير عندي، إذا

702
01:00:13,970 --> 01:00:18,850
سبعة من عشرة على عشرة ضربها في مية بيطلع كده؟ واحد

703
01:00:18,850 --> 01:00:21,770
وسبعين في المئة، معناه أن هذه المتغيرات ثلاثة

704
01:00:21,770 --> 01:00:25,810
مجتمعيا تفسر كده واحد وسبعين في المئة من التباين

705
01:00:25,810 --> 01:00:31,350
الكلي إذن يُعبّر مجموع الجذور الكامنة مقسومة لعدد

706
01:00:31,350 --> 01:00:34,910
المتقرارات عن التباين الكلي الذي أمكن تفسيره من

707
01:00:34,910 --> 01:00:41,770
خلال هذه العوامل لإيه نفترض في عامل رابع بيفسر ..

708
01:00:41,770 --> 01:00:46,890
نفترض واحد خلوه أنا هسمح تدخل الجذور الكامنة

709
01:00:46,890 --> 01:00:49,350
الأكثر من واحد، مش هيك؟ أنت بيعملنا عليها أكثر من

710
01:00:49,350 --> 01:00:53,210
واحد نفترض واحد، إيش صار هيك؟ ثمانية واحد، يعني

711
01:00:53,210 --> 01:00:57,200
إيش هتصير؟ إيه يعني؟ ثلاث عوامل وواحد وسبعين ضفتلهم

712
01:00:57,200 --> 01:01:02,060
عامل رابع وواحد وثمانين هل مستاهلة ولا مش مستاهلة؟

713
01:01:02,060 --> 01:01:08,460
هذا مع كده في عندي عامل في عدة فقرات هل يعني يستحق

714
01:01:08,460 --> 01:01:12,620
نقدر جهد كبير عشان نستخلص 10% ولا لأ؟ هشوفها

715
01:01:12,620 --> 01:01:18,280
بتفصيل بعد شوية وكيف نستخلص ثلاثة ولا أربعة نبدأ

716
01:01:18,280 --> 01:01:20,880
الآن في تفسير النتاج واحدة واحدة عملنا خطوات هدول

717
01:01:20,880 --> 01:01:21,320
مع بعض

718
01:01:27,890 --> 01:01:31,690
نبدأ .. احنا مش طلبنا الـ coefficients الاختيار الأول

719
01:01:31,690 --> 01:01:36,410
و significance level هذا الاختيار لما أنا طلبته

720
01:01:36,410 --> 01:01:41,770
يُعطي مصفوفة المعاملات، معاملات الارتباط مع ملاحظة

721
01:01:41,770 --> 01:01:48,270
.. هذه الملاحظة عايزها أركز فيها أنه يجب عدم وجود

722
01:01:48,270 --> 01:01:53,310
ارتباط كبير أنا حكيت الأول مش عايزين فقلة ارتباط

723
01:01:53,310 --> 01:01:57,770
صغير ولا كبير بأجي على المصفوفة هذه الارتباط الـ 9

724
01:01:57,770 --> 01:02:02,910
من 10 أو أكثر بدأ نحدفه بحيث يتم استبعاد الفقرات

725
01:02:02,910 --> 01:02:06,490
التي يزيد فيها معامل الارتباط عن 9 من 10 لذلك قولا

726
01:02:06,490 --> 01:02:09,730
واحدا أول خطوة بغير ما أطلع على النتائج أطلع على

727
01:02:09,730 --> 01:02:13,410
مصفوفة معاملات الارتباط أي معامل ارتباط قيمته 9 من

728
01:02:13,410 --> 01:02:18,430
10 فعلا بحدفه ليش حكيت لو كان في فقرة مرتبطة مع

729
01:02:18,430 --> 01:02:21,910
متغير 9 من 10 أو أعلى ملا كده الاثنين يؤديان لنفس

730
01:02:21,910 --> 01:02:26,480
الغرض واضح؟ يعني لما أحكي أن درجتي بتساوي 90% من

731
01:02:26,480 --> 01:02:30,520
درجتك والطبيعي لو أعرف درجتك بأعرف درجتي فبالتالي

732
01:02:30,520 --> 01:02:35,600
ما فيش .. لكن لما أحكي 6 من 10 لأ الوضع باختلاف

733
01:02:35,600 --> 01:02:40,220
يعني أنا افترض بحكي درجتي بتساوي 9 من 10 من درجتك

734
01:02:40,220 --> 01:02:46,180
أنت ودرجتك كانت 80 90

735
01:02:46,180 --> 01:02:51,260
% بقدر أعرف أن أنا في رتبة 90% بقدر أعرف 9 1 X 1 9

736
01:02:51,260 --> 01:02:56,620
من 10 فهذا بيطلع 72 بس في ارتباط قوي بين الاثنين،

737
01:02:56,620 --> 01:03:02,560
ملاحظة 872 مش بعيدة عن بعض طبعا بحكي 90 وعلى حسب

738
01:03:02,560 --> 01:03:08,260
الشرط لكن لو كانت X1 بيساوي 6 من 10 إلى X2 لو كانت

739
01:03:08,260 --> 01:03:14,400
X2 بتساوي 80، X1 شهد ساوي 6

740
01:03:14,400 --> 01:03:19,740
في 8، 48، لأ في فرق واضح كبير، بعد كده X1 بيعطي

741
01:03:19,740 --> 01:03:22,620
معلومة وX2 بيعطي معلومة زيادة إضافية، فبالتالي

742
01:03:22,620 --> 01:03:27,090
أبقى على هذه الفقرة إذا هذا السبب .. طبعا الارتباط

743
01:03:27,090 --> 01:03:31,930
التام مش مسموح به وقيش ارتباط تام يعني أن X1 بتساوي

744
01:03:31,930 --> 01:03:37,950
X2 يعني لو عرفت X2 بأعرف X1 مباشرة لأ هذا .. ما لهش

745
01:03:37,950 --> 01:03:41,250
قيمة يعني فقرة اللي لو تضيف أي شيء هي نفس الفقرة

746
01:03:41,250 --> 01:03:46,270
إذا هذا بالنسبة لي الـ coefficients الشرط الثاني

747
01:03:46,270 --> 01:03:48,690
الطلبته أن الـ determinant المحدد

748
01:03:51,470 --> 01:03:54,390
عبارة عن محدد المصفوفة تخيلي لما كنا نعد محدد لما

749
01:03:54,390 --> 01:03:59,030
اتعلمنا نطلع للمحدد كان نشرع ثلاثة في ثلاثة،

750
01:03:59,030 --> 01:04:02,490
مظبوط؟ لما تصير أربعة في أربعة الواحد يعرق ويطلع 

751
01:04:02,490 --> 01:04:08,870
الجواب، مظبوط؟ لما تكون عشرة في عشرة؟ لما تكون

752
01:04:08,870 --> 01:04:13,570
خمسين في خمسين؟ مصيبة، هنا البرنامج بيحسب لقيمة

753
01:04:13,570 --> 01:04:17,970
المحدد هذه عبارة عن محدد المصوفة اللي هنا كانت

754
01:04:17,970 --> 01:04:21,170
ويستخدم لقياس مشكلة بيطلق عليها الارتباط الذاتي

755
01:04:21,170 --> 01:04:27,230
ويجب أن تزيد قيمة المحدد عن واحد من عشرة آلاف يعني

756
01:04:27,230 --> 01:04:32,210
ما يساويش صفر، وفي حالة أن قيمة المحدد تقل عن هذه

757
01:04:32,210 --> 01:04:36,450
القيمة يعني صغيرة جدا تقولها صفر فإننا إيش الحال

758
01:04:36,450 --> 01:04:40,350
نحذف المتغير أو المتغيرات يعني الفقرة أو الفقرات

759
01:04:40,350 --> 01:04:44,570
التي يكون ارتباطها مع أي متغير آخر أكبر من 8 أو 10

760
01:04:47,100 --> 01:04:50,560
ده ميزة بين الأتنين، معاملة الارتباط تسعة من عشرة

761
01:04:50,560 --> 01:04:55,660
فعلا ده شيل هذا، بتطلع له وين لو كان قيمة المحدد

762
01:04:55,660 --> 01:04:59,300
أصغر من واحد من عشرة آلاف، بشيل الفقرات اللي

763
01:04:59,300 --> 01:05:04,940
ارتباطها ما له أكبر من ثمانية من عشرة إذا هي تاني

764
01:05:04,940 --> 01:05:09,520
واحد، إذا معناه كده أن استخدم هذا للعينات

765
01:05:09,520 --> 01:05:16,640
الاستطلاعية تتحقق الشرط الأول، الحاجة الأخيرة في

766
01:05:16,640 --> 01:05:24,780
عندي اختبار لثلاثة علماء في الإحصاء، اختصارهم ثلاثة أحرف

767
01:05:24,780 --> 01:05:28,920
في اسمهم KMO اللي هو Kaiser Meyer Olkin هذا

768
01:05:28,920 --> 01:05:31,680
measures of sampling adequacy and partly test

769
01:05:31,680 --> 01:05:40,040
osphericity، الـ KMO اختبار KMO اختبار الأول وأنا

770
01:05:40,040 --> 01:05:46,700
طلبته من خلال الـ descriptive، القيمة هذه أقل شيء

771
01:05:46,700 --> 01:05:51,300
يكون نصف إذا

772
01:05:51,300 --> 01:05:56,660
كانت نصف وأكثر تكون العينة كافة لإجراء التحليل

773
01:05:56,660 --> 01:05:59,960
العاملي، يعني حجم العينة بيكون ما له مناسب إذا إن هي

774
01:05:59,960 --> 01:06:10,100
حجم العينة مناسبة، أقل هنبطل نعمل تحليل عاملي، هروح

775
01:06:10,100 --> 01:06:14,770
نزود حجم العينة، إذا إن التحليل العاملي يصلح إذا كان

776
01:06:14,770 --> 01:06:19,250
تركيبه ما له على الأقل نصف، حتى الناس البعض بيفضل تكون 6

777
01:06:19,250 --> 01:06:24,270
من 10 بالنسبة

778
01:06:24,270 --> 01:06:29,730
لاختبار Bartlett الدائري اللي أخذناه قبل هيك يشترط

779
01:06:29,730 --> 01:06:33,650
أن تكون القيمة الاحتمالية لاختبار أقل من 5%، إذا إن

780
01:06:33,650 --> 01:06:38,050
اختبار Bartlett بالظبط تكون ده اللي حصيت في

781
01:06:38,050 --> 01:06:40,010
Bartlett القيمة

782
01:06:41,990 --> 01:06:50,290
الاحتمالية تكون أقل من 5%، حتى تكون العلاقة بين

783
01:06:50,290 --> 01:06:52,930
المتغيرات دالة إحصائيا، وأنا عايز أكون العلاقة

784
01:06:52,930 --> 01:06:55,790
المتغيرات برضه فيه ارتباط بينها وهذا الارتباط ما له

785
01:06:55,790 --> 01:07:01,050
دال من ناحية إحصائية، تذكر

786
01:07:01,050 --> 01:07:03,490
في اختبار الشرط الدورية كنا بنحكي الفرضية الصفرية

787
01:07:03,490 --> 01:07:07,850
لا يوجد ارتباط، واتش واحد وجود ارتباط هي نفس القصة، أنا

788
01:07:07,850 --> 01:07:10,610
عايز يكون فيه ارتباط من المتغيرات يعني أنا عايز

789
01:07:10,610 --> 01:07:13,590
الـ paper تكون ما لها أقل من الخمسة في المية، إذا

790
01:07:13,590 --> 01:07:17,370
هدول ثلاثة شروط لا رابع لهما طبعا خلاف توزيع الطبيعي

791
01:07:17,370 --> 01:07:20,430
هم متفقين عليه من الأول، واحنا عادة إذا كان حجم

792
01:07:20,430 --> 01:07:22,670
العينة كبير ونعتبر التوزيع تقريبا طبيعي عشان كل

793
01:07:22,670 --> 01:07:27,650
واحد يتكرش لازم كلهم يكونوا مضمنين شروط؟ طبعا هدول

794
01:07:27,650 --> 01:07:31,910
الثلاثة مع بعض، أهمهم على الإطلاق، الثلاثة هدول في عدة

795
01:07:31,910 --> 01:07:37,260
شروط، أهمهم هدول الثلاثة إذا واحد متحقق يعني يكون

796
01:07:37,260 --> 01:07:40,300
الثاني متحقق مثلا .. مش بالضرورة مش بالضرورة مش

797
01:07:40,300 --> 01:07:43,920
بالضرورة هو متحقق بس الـ .. مش بالضرورة أنت كيبك

798
01:07:43,920 --> 01:07:49,640
تشتغل صح، ابدأ من هذا، ابدأ حديثي من هنا على طول لإن

799
01:07:49,640 --> 01:07:52,560
ممكن هذا لو أنا صلحت المشكلة اللي هنا تتصلح اللي

800
01:07:52,560 --> 01:07:56,840
تحت تتصلح اللي تحت يعني تبدأ من هذا، هذا الأساس خلي

801
01:07:56,840 --> 01:08:00,520
الـ key I'm all الآخر، ابدأ في مصورة معاملة الترتيب 

802
01:08:00,520 --> 01:08:04,490
إذا قدرت عليها بس برضه الواحد ما يكونش يعني حنبل

803
01:08:04,490 --> 01:08:08,210
زيادة عن اللزوم، يعني تسعة من عشرة في أعلى، ممكن

804
01:08:08,210 --> 01:08:12,030
أحيانا لو أنا وجدت هذه الفقرة مهمة إلي وجيت تسعة

805
01:08:12,030 --> 01:08:17,090
من عشرة أخليها، وشوف اللي بعده متحقق ولا لا، يعني

806
01:08:17,090 --> 01:08:23,860
ما يكونش الواحد حابكاش كتير، شوية لما كنا نعمل الـ..

807
01:08:23,860 --> 01:08:27,960
الـ.. الـ.. الذاتي من الفقرات فكانوا يفترضوا إنه

808
01:08:27,960 --> 01:08:33,160
خمسة، خمسة يعني أقل، إذا أخذنا الخمسة، okay هذا

809
01:08:33,160 --> 01:08:37,000
ضعيف، هو مالذي يمنعش، ثمانية وفوق، خلاص هذا برضه

810
01:08:37,000 --> 01:08:41,180
قوي جدا، لكن آخر خيار هو الحدث، فكانوا إننا ممكن

811
01:08:41,180 --> 01:08:43,680
إحنا نغير سياسة الفقرات

812
01:08:46,180 --> 01:08:49,680
صحيح، اللي أنت بتحكيه اللي أنا بحكيناه تماما، رقم

813
01:08:49,680 --> 01:08:54,200
1، الفقرات اللي بزيد عن 8 من 10 أحدّفها، احنا هنا

814
01:08:54,200 --> 01:08:58,180
أعطينا مرونة أكثر 9 من 10، الأقل من نصف أحدّفها،

815
01:08:58,180 --> 01:09:01,460
احنا هنعطي مرونة أكثر 4 من 10، هنشوفها بعد شوية

816
01:09:02,190 --> 01:09:05,390
اللي أنا بالتام لو فقرة مهمة زي ما حكيته يجب أن

817
01:09:05,390 --> 01:09:09,070
أنا أفترض إنّها فقرة مهمة، بروح بعمل عادة صياغة لها

818
01:09:09,070 --> 01:09:12,010
وبوزعها بصراحة، ووزعها ثانية، لأن ما بنفعش تخلي بالك

819
01:09:12,010 --> 01:09:15,410
تعمل عادة صياغة وتخلي نفس البيانات اللي عندك لازم

820
01:09:15,410 --> 01:09:19,330
أرجع مرة ثانية وباخر حاجة .. حاجة الحذف بالتأكيد

821
01:09:19,330 --> 01:09:23,850
آخر علاج الـ KMO، وفي الآخر برجع الاختبار تاع الـ

822
01:09:23,850 --> 01:09:29,370
KMO خلص؟ اللي خلصنا نطلع على الـ .. النتاج اللي

823
01:09:29,370 --> 01:09:38,950
عندنا ونمشي واحدة واحدة خلاص اللغات هنا لحظة حكيت

824
01:09:38,950 --> 01:09:41,230
اضغط على الـ rotation، نبقى على الخيارات كما هي

825
01:09:41,230 --> 01:09:43,490
score، نبقى على الخيارات كما هي، أنا ما ألعبش في هدول

826
01:09:43,490 --> 01:09:47,700
الثلاثة اللي أنا طلعت عندي النتائج طبعا إذا أنا

827
01:09:47,700 --> 01:09:53,880
طلبت حصة وصفة هيعطيني حصة وصفة لكل متغير من 3 إلى

828
01:09:53,880 --> 01:09:58,300
10، أنا هنا عارض بس جزء عشان ما يأخذش مساحة عندي

829
01:09:58,300 --> 01:10:01,880
فأنا ما يعطي مثال إن الجدول التالي يمثل الحصة

830
01:10:01,880 --> 01:10:05,680
الوصفة لبعض المتغيرات، ما عرضتش كل حاجة اللي أنا

831
01:10:05,680 --> 01:10:07,620
بتعنيه الآن، مصفوفة معاملات الارتباط

832
01:10:10,630 --> 01:10:13,350
يعني أنا عايز معاملات الارتباط ما تكونش قوية

833
01:10:13,350 --> 01:10:17,790
ما زالتش عن تسعة من عشرة، هنا أنا عارف جزء من وصفات

834
01:10:17,790 --> 01:10:22,030
معاملات الارتباط، مش كلها لأن كلها هتكون كبيرة

835
01:10:22,030 --> 01:10:26,670
فتلاحظ مثلا الارتباط بين الذاكرة ألف ليه الصورة وال

836
01:10:26,670 --> 01:10:30,270
رقم مع الذاكرة بقى الموضوع والرقم خمسة من عشرة

837
01:10:30,270 --> 01:10:33,930
أوي، لحظة معاملات الارتباط ما لها معقولة يعني ما فيش

838
01:10:33,930 --> 01:10:37,810
فيها تسعة من عشرة، لكن أساسي شوف الصورة كاملة

839
01:10:39,300 --> 01:10:43,000
بيقول لك صبّط نظرك شوية شوية وطلع على المصوفة يعني

840
01:10:43,000 --> 01:10:46,440
أكبر؟

841
01:10:46,440 --> 01:10:53,440
أنا .. أنت مش هتشوفيها زي هيك، مش شايفين هيك؟ أخد

842
01:10:53,440 --> 01:10:58,960
هاي الستة على ستين هي

843
01:10:58,960 --> 01:11:01,540
معاملة الإرتباط، طبعا المصوفة زي اللي بتعرفي القطر

844
01:11:01,540 --> 01:11:05,240
بيكون واحد، بتطلع أما على القطر أو أسفل القطر، وبأخد

845
01:11:05,240 --> 01:11:10,680
نظرة سريعة، لحظة ما فيش تسعات من العشرة، مظبوط؟ يا

846
01:11:10,680 --> 01:11:17,020
طالع المنطقة هي دي، هيك، مسح، اعمليها مسح ضوء كده،

847
01:11:17,020 --> 01:11:23,500
ما فيش تسعات من العشرة، وبكمل،

848
01:11:23,500 --> 01:11:30,620
أي واحد، هذا الواحد، هذا ارتباط من الفقرة ونفسها،

849
01:11:30,620 --> 01:11:35,740
القطر، هذا قطر، أنت بتعرف الكلام ده، لا، ارتباط من

850
01:11:35,740 --> 01:11:39,210
مطير ونفسه بواحد، اللي هي الواحد دون موجود، الله

851
01:11:39,210 --> 01:11:45,730
يُسامحكوا، هي الذاكرة ألف مع الذاكرة ألف بواحد، با مع

852
01:11:45,730 --> 01:11:53,470
با بواحد وهاكذا، هذا واحد، قطر، طلع القيم of the

853
01:11:53,470 --> 01:11:58,210
diagonal أعلى أو تحت أو فوق، أعلى أو أسفل، فواضح

854
01:11:58,210 --> 01:12:02,110
كلها صغيرة يعني، كلها أقل من 9 أو 10، أنت طلع عليها

855
01:12:02,110 --> 01:12:05,410
في البيت براحتك، طب هذا لو كان 50 في 50؟

856
01:12:08,810 --> 01:12:13,370
بصراحة عملية مش سهلة، إذا خلّيني أتطلع هيك يتضح من

857
01:12:13,370 --> 01:12:16,770
خلال هذه المصفوفة قيمة معاملة الارتباط والقيم

858
01:12:16,770 --> 01:12:18,630
الاحتمالي المقابلة، لطبعا القيم الاحتمالي الموجودة

859
01:12:18,630 --> 01:12:23,050
تحت الـ LB Value لكل ارتباط بين كل زوج من

860
01:12:23,050 --> 01:12:27,730
المتواجدات المدخلة، واضح إنّا وجدنا أن الارتباط ما له

861
01:12:27,730 --> 01:12:31,130
معقول

862
01:12:31,130 --> 01:12:34,570
ما فيش عندك إشكالية، تحت الجدول هذا مباشرة

863
01:12:37,980 --> 01:12:41,680
تحت مصفوفة المعاملات ما فيش مكتوب، تحت determinant

864
01:12:41,680 --> 01:12:47,360
لحظة شفناه determinant determinant

865
01:12:47,360 --> 01:12:54,900
مش بيساوي قيمة المحدد 0.43، احنا المسموح بيه

866
01:12:54,900 --> 01:13:02,590
ما يقلش عن واحد من عشرة آلاف وده قيمة كبيرة، فبالتالي

867
01:13:02,590 --> 01:13:06,430
مش هأحدّف ولا فقرة، لا في أنت فقرة بيزيد عن تسعة من

868
01:13:06,430 --> 01:13:10,410
عشرة ولا حتى ثمانية من عشرة، فبالتالي أمور طالما

869
01:13:10,410 --> 01:13:14,190
هذا الشرط متحقق، مع كده الارتباطات معقولة لكن لو لم

870
01:13:14,190 --> 01:13:16,410
يكن متحقق أي فقرة بيزيد عن ثمانية من عشرة فأنا

871
01:13:16,410 --> 01:13:24,990
أشيلها، اختبار البعض KMO هي كايزر ماير أولكين ميجير of

872
01:13:24,990 --> 01:13:30,150
sampling adequacy اللي هي كفاءة أو دقة أو مدى

873
01:13:30,150 --> 01:13:37,960
كفاءة حجم العينة، الجواب سبعة واحد ثلاثة، الـ KMO واضح

874
01:13:37,960 --> 01:13:42,460
هذه معقولة، احنا نقص على الأقل هيك أنا مطمن تماما

875
01:13:42,460 --> 01:13:48,360
إن حجم العينة كافي، بعده

876
01:13:48,360 --> 01:13:51,300
بارتلي ال test of sphericity أي قيمة الاختبار و ال

877
01:13:51,300 --> 01:13:56,160
DF و ال SIG بتساوي 0.000 طالما ال SIG بتساوي صفر

878
01:13:56,160 --> 01:14:01,410
يعني ده لحظة يعني الفقرات فيها ارتباط معنوي إذا 

879
01:14:01,410 --> 01:14:05,610
الشروط التحليل اللي عامل إمالها متحقق، إذا الآن

880
01:14:05,610 --> 01:14:13,850
بإمكاني أنتقل للي بعده، خليني بس أقرأ لك إياه بعد

881
01:14:13,850 --> 01:14:17,930
ال break، بقى ناخد break، نرتاح شوية و بنكمل

882
01:14:17,930 --> 01:14:23,980
النقطة اللي بعدها، في أي سؤال؟ بسم الله الرحمن

883
01:14:23,980 --> 01:14:27,880
الرحيم إن شاء الله هنكمل بعض التعريفات، التعريف

884
01:14:27,880 --> 01:14:33,500
الأول ال community لما تلقاه درجة الشيوع بشوف مدى

885
01:14:33,500 --> 01:14:38,960
مساهمة كل متغير في جميع العوامل اللي موجودة يعني

886
01:14:38,960 --> 01:14:42,000
متغير نفترض أنه عنده عشرة فقرات بشوف كدهش كل متغير

887
01:14:42,000 --> 01:14:47,380
بساهم في هذه العوامل، ويقصد بذلك أنه أنا بطلع مجموع

888
01:14:47,380 --> 01:14:54,670
مربعات هذا المتغير مع العوامل المختلفة، التعريف

889
01:14:54,670 --> 01:14:56,990
التاني اللي أنا عايزه اللي هي ميطلق عليه درجة

890
01:14:56,990 --> 01:15:02,130
التشبع أو ال loading يعرف أو تعرف درجة التشبع

891
01:15:02,130 --> 01:15:07,590
بمعامل تحميل أو تشبع المتغير I على عامل J يعني

892
01:15:07,590 --> 01:15:12,770
بشوف مدى ارتباط المتغير مع العامل، إذا ال loading

893
01:15:12,770 --> 01:15:18,360
معناه درجة ارتباط المتغير مع العامل أو بنسميه تشبع 

894
01:15:18,360 --> 01:15:21,660
المتغير على العامل، إذا نعتبره تشبع يعني بقصده

895
01:15:21,660 --> 01:15:27,500
بمجازا ارتباط متغير مع عامل، إذا ال community

896
01:15:27,500 --> 01:15:32,880
اختلفت شوية بشوف مدى إسهام هذا المتغير في كل

897
01:15:32,880 --> 01:15:39,030
العوامل لكن ال loading المتغير مع العاملمع المتعير

898
01:15:39,030 --> 01:15:43,410
من العامل اللي ينتمي له يعني لو اطلعنا مع بعض على

899
01:15:43,410 --> 01:15:49,450
النتائج اللي اطلعناها قبل ال break في عند ال

900
01:15:49,450 --> 01:15:54,270
communities هنا وهي المتغيرات كلها تلاحظي على سبيل

901
01:15:54,270 --> 01:15:59,970
المثال العامل الأول هو الذاكرة ال extraction تبعه

902
01:15:59,970 --> 01:16:04,610
طلع في ال community 7.68 على مدى اسهم هذا المتعير

903
01:16:04,610 --> 01:16:09,290
في كل العوامل بتلاحظي هو مرتب ليهم أي سبع ستة، سبع

904
01:16:09,290 --> 01:16:13,510
أربع، سبع واحد، ستة و هكذا، بتكبر و بتصغر على حسب،

905
01:16:13,510 --> 01:16:19,810
فبتلاحظي لو أنت ركزت شوية،

906
01:16:19,810 --> 01:16:29,240
التلات هدول كأنهم مع بعضو بعد هيك سرقة الإدراك و

907
01:16:29,240 --> 01:16:33,440
الإدراك المكاني ممكن الأتنين هدول بس أنا مش عارف

908
01:16:33,440 --> 01:16:36,380
بالظبط فمش قادر أحدد لو هد نزلت كتير ممكن تكون

909
01:16:36,380 --> 01:16:39,380
محهم فمش قادر أعرف إذا كان العوامل هدول مع بعض ولا

910
01:16:39,380 --> 01:16:45,620
لأ يعني في مدى مساهمة العامل المتغير في العوامل

911
01:16:45,620 --> 01:16:49,560
ككل مش واضحة حتى اللحظة ممكن أحكي هدول مع بعض تبقى

912
01:16:49,560 --> 01:16:52,620
هنا وقفت شوية بس واضح أنه ممكن تكون شغلة هنا مع

913
01:16:52,620 --> 01:16:58,680
بعض لحظة كيف لأن السهمات ما لها متقاربة بس برضه مش

914
01:16:58,680 --> 01:17:02,060
قرار يعني قرار مش هكون من ناحية دي إذا ده عبارة

915
01:17:02,060 --> 01:17:07,340
فقط بستفيد منها مدى مساهمة كل متغير في العوامل ككل

916
01:17:07,340 --> 01:17:12,820
بس برضه مش قادر أحدد وين المتغيرات موجودة حتى

917
01:17:12,820 --> 01:17:15,580
اللحظة مش قادر أميز هدف المجموعة الأولى ولا

918
01:17:15,580 --> 01:17:17,280
التانية ولا التالتة ولا الرابعة ولا اللي الله

919
01:17:17,280 --> 01:17:20,980
أعلم المهم جدا بالنسبة لي هذا الجدول المكتوب عليه

920
01:17:20,980 --> 01:17:26,190
Total Variance Explained اللي هي التباين الكلي

921
01:17:26,190 --> 01:17:34,470
المفسر ركزي معي واحدة واحدة ال component هدول من

922
01:17:34,470 --> 01:17:37,670
واحد لعشرة هدول المتغيرات اللي عندي العشرة فقرات

923
01:17:37,670 --> 01:17:42,770
فينا عند initial eigenvalues قيم الجذور الكاملة

924
01:17:42,770 --> 01:17:48,550
المبدئية طبعا هو أنا طلبت منه أي جذر كامن

925
01:17:48,550 --> 01:17:53,620
eigenvalue أكبر من واحد ياخذوا في الاعتبار يعملوا

926
01:17:53,620 --> 01:17:58,040
extraction يعملوا إيش استخلاص لحظة استخلصة دول

927
01:17:58,040 --> 01:18:02,640
أربعة مظبوط بعدين واقف هنا ليش؟ لأن الأربع عوامل

928
01:18:02,640 --> 01:18:06,360
أول طبعا العوامل الكامل ليش بتساوي 2.9 2.1 1.1

929
01:18:06,360 --> 01:18:10,460
بعدين أقل من واحد فالأقل من واحد

930
01:18:10,460 --> 01:18:17,400
خلاص طنشهم في العامل الأول اللي لو طلع على

931
01:18:17,400 --> 01:18:20,580
extraction sum of squared loading جداش التشبه تبعه

932
01:18:20,580 --> 01:18:28,400
بيفسر من التباين 29% و 3.8% بس خلي بأكي لحد

933
01:18:28,400 --> 01:18:30,680
اللحظة أنا ما أعرفش اللي عامل الأول يجتمع لأي فقرات

934
01:18:30,680 --> 01:18:37,820
بس في عامل هذا أقوى واحد فيهم بيفسر جداش 29% هذا

935
01:18:37,820 --> 01:18:40,360
ال percentage of variance نسبة التباين المفسر

936
01:18:40,360 --> 01:18:46,040
العامل التاني ال eigenvalue تبعه 2 بيقول 1.5 بيفسر

937
01:18:46,040 --> 01:18:50,740
القيمة هذه طبعا القيمة هذه الآن للعمل التاني لوحده

938
01:18:50,740 --> 01:18:55,720
طب الاتنين مع بعض ليها 49 هذا مكتوب عليه

939
01:18:55,720 --> 01:18:59,940
cumulative cumulative يعني تجميعي فيجمع الأولى مع

940
01:18:59,940 --> 01:19:03,520
التاني يطلع 49 مع كده لو أنا أخدت عاملين العملين

941
01:19:03,520 --> 01:19:09,280
هذول هيفسروا 49% من التغيق من التباين ناخد التالت

942
01:19:09,890 --> 01:19:13,190
التالت ال eigenvalue تبقى 1.3 برضه أكثر من واحد

943
01:19:13,190 --> 01:19:16,210
بيفسر

944
01:19:16,210 --> 01:19:21,590
الزيادة 13% وحطيه مع اللي هنا بيطلع 62 زمان كده

945
01:19:21,590 --> 01:19:25,310
التلت عوامل هذول المجتمعين بيفسروا مع بعض تقريبا

946
01:19:25,310 --> 01:19:34,110
... مش فاكرة اللي هنصر هذا كعمل ما هي ده أول واحدة

947
01:19:34,110 --> 01:19:41,420
... ده أول واحدة ما فيش حاجة العامل الرابع 1.124

948
01:19:41,420 --> 01:19:48,120
بيصير 11 حطيه مع ال 74 بيطلع تقريبا 74 مع كده

949
01:19:48,120 --> 01:19:51,220
عوامل الأربعة لسه خلصهم من البرنامج بيفسروا 74 في

950
01:19:51,220 --> 01:19:54,640
المجال التغيير طبعا لو بدي آخذ ال 100% بدي آخذها

951
01:19:54,640 --> 01:20:00,620
تعمل إيه؟ بدي آخذ خمس عوامل لو جمعت هذول شاف هذول

952
01:20:00,620 --> 01:20:06,100
اللي جمعتهم؟ 100% مجموعهم عشرة هذول هي مجموعهم

953
01:20:06,100 --> 01:20:13,410
عشرة أنا بالنسبة لي المجموع طلع ال 74 هدول 7.4 لو

954
01:20:13,410 --> 01:20:19,210
جمعت هدول أكيد مجموع 7.4 طب تقسيمه عشرة لأننا

955
01:20:19,210 --> 01:20:24,630
حكينا نسبة بتطلع العامل على مجموعهم على عدد

956
01:20:24,630 --> 01:20:31,110
الفقرات لو جمعت هدول وجمعتي على عدد الفقرات بتطلع

957
01:20:31,110 --> 01:20:36,910
نسبة التباين المفصل لذا هذا مبدئيا البرنامج طلع لي

958
01:20:36,910 --> 01:20:42,570
هدول وبيعطاني رسمة تحت سميها Scree Plot هذه الرسمة هي

959
01:20:42,570 --> 01:20:48,570
صورة مختصرة للجدول اللي فات للجزء المتعلق بقيمة

960
01:20:48,570 --> 01:20:55,930
الجذور الكامنة تذكر أول واحد كانت 2.9 فهي ال 2.9 و

961
01:20:55,930 --> 01:21:03,050
بتمشي للآخر الواحد

962
01:21:03,050 --> 01:21:09,640
وين موجود أنا عند الواحد أبدأ أتوقف تحت الواحد مش

963
01:21:09,640 --> 01:21:14,460
عايزة الرأس مش مستخدم لإيش بشوف هذا عبارة زي خط

964
01:21:14,460 --> 01:21:19,120
انحدار تلاحظ فيه انحدار شديد جدا في الأول وبعدين

965
01:21:19,120 --> 01:21:23,780
تقريبا بيصير أملس يعني الاختلاف صغير فتلاحظ انحدار

966
01:21:23,780 --> 01:21:26,940
شديد من هنا لهنا انحدار شديد جدا انحدار شديد و

967
01:21:26,940 --> 01:21:31,220
هكذا تلاحظ زي واحد اتنين تلاتة هو أخذ أربعة

968
01:21:31,220 --> 01:21:34,500
لأنه أكثر من واحد بعد هيك أقل من واحد المنطق اللي

969
01:21:34,500 --> 01:21:35,140
أنا ما آخذهاش

970
01:21:38,390 --> 01:21:42,270
لكن واضح اللي أنا بقصده يعني بدي أحط خط رسم بياني

971
01:21:42,270 --> 01:21:49,570
هنا خلاص إذا

972
01:21:49,570 --> 01:21:55,090
واضح اللي لو حطيت الخط هنا مع

973
01:21:55,090 --> 01:21:58,570
كده تحت دول مش عايزهم اللي لما تم عندي الفكرة هل

974
01:21:58,570 --> 01:22:03,170
هآخذ الأربعة هدول ولا آخذ تلاتة هنا برجع للباحث

975
01:22:04,800 --> 01:22:08,080
بعمل أربع في الأول و ببدأ الآن أكمل أشوف الفقرات

976
01:22:08,080 --> 01:22:11,540
وين موجودة إذا كان الأمر مناسب بلتزم بالأربع

977
01:22:11,540 --> 01:22:16,140
ما كانش باخد تلت عوامل اللي هو الأقل وقتش بتوقف إذا

978
01:22:16,140 --> 01:22:19,780
كان الانحدار شديد بعدين بدأ يخف بتوقف عنده فهين

979
01:22:19,780 --> 01:22:23,620
مثلا انحدار شديد جدا لكن لما وصلنا هنا أي تلاتة

980
01:22:23,620 --> 01:22:27,870
بعدين بدأت لحظ المنطقة اللي هنا الانحراف أو

981
01:22:27,870 --> 01:22:31,610
الانحدار أكبر بكثير من الانحدار اللي هنا فمع كده

982
01:22:31,610 --> 01:22:34,730
لو توقفت لغاية هنا بيكفي يعني لو أخدت تلاتة عوامل

983
01:22:34,730 --> 01:22:41,550
يكفي لأن بعد كده بيصير الانحدار أخف إذا مع كده

984
01:22:41,550 --> 01:22:48,130
ممكن آخذ تلاتة ممكن آخذ أربعة إحنا هنتفق آخذ أقل

985
01:22:48,130 --> 01:22:55,570
عدد ممكن بدرجة تانية لل output زي ما حكينا التلات

986
01:22:55,570 --> 01:22:59,970
عوامل أو أربع عوامل بيعطوا 74% لكن لو أخدت تلاتة

987
01:22:59,970 --> 01:23:06,030
هيعطوا 62% والله ال 12 يعني كمية كبيرة من التباين

988
01:23:06,030 --> 01:23:11,150
لكن برضه لأنه ما أوضحش الفقرات تكون غير واضحة في

989
01:23:11,150 --> 01:23:15,710
المعالم فخلينا نشوف كيف نوزع الفقرات على مثلا أربع

990
01:23:15,710 --> 01:23:23,480
مجالات في الأول نشوف مع بعض إذا أنا هكمل الجزء تبع

991
01:23:23,480 --> 01:23:27,280
تحليل التباين زي ما حكينا في الأول روحنا إلى Analyze

992
01:23:27,280 --> 01:23:35,240
dimension reduction or factor اللي لأن نفترض

993
01:23:35,240 --> 01:23:41,000
اتفقنا مع بعض خلاص اللي أنا الشروط متحققة اللي هم

994
01:23:41,000 --> 01:23:43,740
هدول أنا مش عايز مش عايز أشوفهم ثاني حاطين output

995
01:23:43,740 --> 01:23:48,360
كثير مش لازم خطوات ثاني مش لازمات ال extraction

996
01:23:48,360 --> 01:23:53,270
أنا الربط إن أنا مش عايزها هأحكي عايزة أنا fixed

997
01:23:53,270 --> 01:23:58,370
number of factors إذا عايز أربعة هو كده كده هيطلع

998
01:23:58,370 --> 01:24:04,090
لأربعة أو ممكن أكتب أربعة ممكن أكتب تلاتة بس مش

999
01:24:04,090 --> 01:24:07,330
أكثر من أربعة خلاص إذا أنا خطوة واحدة فيها عدد

1000
01:24:07,330 --> 01:24:11,690
العوامل تلاتة أو أكثر تلاتة أو أربعة ال rotation

1001
01:24:11,690 --> 01:24:16,330
الطريقة اللي هستخدمها اسمها the very max

1002
01:24:20,610 --> 01:24:24,110
طب إمكان الواحد ياخد عمق أكتر في كتب التحقيق

1003
01:24:24,110 --> 01:24:28,770
العاملي بيحط باقى الطرق الموجودة أنا هأختار من هذا

1004
01:24:28,770 --> 01:24:32,250
الطريقة الطريقة اللي هستخدمها طريقة ال verymax

1005
01:24:32,250 --> 01:24:38,010
خلاص هي rotation اختارت verymax الآن في ال options

1006
01:24:38,010 --> 01:24:46,030
آخر واحد تحت في عدة خيارات، الخيار الأول sorted by

1007
01:24:46,030 --> 01:24:50,510
size يعني العوامل المتيارة اللي بتطلع بترتب ليها

1008
01:24:50,510 --> 01:24:54,670
حسب الحجم تبعها يعني ارتبها حسب تشبع .. درجة تشبع

1009
01:24:54,670 --> 01:24:57,230
المتيار مع العامل يعني ارتباط المتيار مع العامل

1010
01:24:57,230 --> 01:25:03,790
يعطينيها في الأقل كبير في الأول، البعد مهم، suppress

1011
01:25:03,790 --> 01:25:09,570
small coefficients، إيه suppress؟ امنع العوامل

1012
01:25:09,570 --> 01:25:13,410
الصغيرة، أحنا حكينا بيكون الارتباط بين الفقرة و

1013
01:25:13,410 --> 01:25:17,230
العامل يكون لا يقل عن 3 من 10 أو 4 من 10 هو الـ

1014
01:25:17,230 --> 01:25:20,630
default على البرنامج بياخده 1 من 10 لأ 1 من 10

1015
01:25:20,630 --> 01:25:24,270
تظهر صغيرة جدا، أنا بدي أخد أكبر شوية فبختار

1016
01:25:24,270 --> 01:25:27,670
الاختيار هذا وأحكيه وأخليها لو كان مثلا 4 من 10

1017
01:25:27,670 --> 01:25:30,730
بإمكانك 

1018
01:25:30,730 --> 01:25:33,210
بحث، جرب التلاتة وشوف العواني اللي بتطلع ممكن

1019
01:25:33,210 --> 01:25:36,430
التلاتة مش عاملة الأربعة اللي هي الحد المسموحي

1020
01:25:36,430 --> 01:25:39,930
بممكن أعمل 5 من 10 إذا نطفق 5، أربعة من 10 لحد

1021
01:25:39,930 --> 01:25:47,610
الأدنى، بعدين continue خلاص؟ okay نطلع النتائج مع

1022
01:25:47,610 --> 01:25:52,810
بعض، النتائج الجديدة، أنا طلبت منه لغاية 4 عامل

1023
01:25:52,810 --> 01:25:58,850
مظبوط، أنزل

1024
01:25:58,850 --> 01:26:00,390
لتحت شوية، بشوف كل النتائج

1025
01:26:04,210 --> 01:26:08,050
هتلاحظي أن الطلبة أربعة، الأربعة طبعا نسبة التفسير

1026
01:26:08,050 --> 01:26:12,010
هي من الاربعة وسبعين في المية، شفناها من شوية بس

1027
01:26:12,010 --> 01:26:16,330
أضاف لي شغل على الجدول، rotations، آخر عمود، آخر

1028
01:26:16,330 --> 01:26:19,830
مجموعة هذه ماكنتش موجودة في الأول، الأخيرة هذه

1029
01:26:19,830 --> 01:26:25,990
ماكنتش موجودة، لكن مازال النسبة العامة هنا هي نفس

1030
01:26:25,990 --> 01:26:27,870
النسبة اللي كانت في الأول، أربعة وسبعين في المية

1031
01:26:31,900 --> 01:26:36,040
نطلع الـ Component Matrix، وفي عندي Rotated

1032
01:26:36,040 --> 01:26:39,480
Component Matrix، أنا هطلع على آخر واحدة اللي هي

1033
01:26:39,480 --> 01:26:43,120
Rotated Component Matrix، أنا طلعت منه أربع عوامل،

1034
01:26:43,120 --> 01:26:46,960
مظبوط؟ لحظة، المجموع الأولى، العامل الأول، فيه أربع

1035
01:26:46,960 --> 01:26:52,540
فقرات، الثاني فيه تلاتة، اتنين، واحد، مشكلة مجال

1036
01:26:52,540 --> 01:26:57,660
يتكون فقرة واحدة، مينفعش، على الأقل تلت فقرات،

1037
01:26:57,660 --> 01:27:01,300
المفروض يكون أربع أو أكتر، معنى كده اختيار الأربع

1038
01:27:01,300 --> 01:27:08,630
عوامل مش كانش موفق، لازم أرجح له،  back هي الآن اشتغلت

1039
01:27:08,630 --> 01:27:11,210
على عشر فقرات نهائية، هي اللي كانت في الأول ستة

1040
01:27:11,210 --> 01:27:15,350
وعشرين في الآخر، هي وصلت لعشرة، بتعتبر، أنا اختزنهم

1041
01:27:15,350 --> 01:27:17,870
لعشرة بس، بدي أوزع العشر على عدد من المجاليات

1042
01:27:17,870 --> 01:27:20,330
وزعتهم على أربع حسب البرنامج اللي حكى في الأول

1043
01:27:20,330 --> 01:27:23,570
اللي أكتر من واحد كانوا أربع، مظبوط؟ تتذكر؟ اللي

1044
01:27:23,570 --> 01:27:26,990
أكتر من واحد هيهم الأربع هدول بس، واضح يعني أن هذا

1045
01:27:26,990 --> 01:27:31,530
كان اتنين وتسعة، اتنين انحضار شديد، انخفاضش كتير صار

1046
01:27:31,530 --> 01:27:36,140
واحد و تلاتة، انخفاض شديد جدا، طب وبعدين؟ بطل انخفاض

1047
01:27:36,140 --> 01:27:40,120
شديد، مع كده تقريبا صار أملس، صار كأنه خط مستقيم

1048
01:27:40,120 --> 01:27:43,900
واضح الفرق بين الاتنين هدول؟ وهذا مع حدا .. هذا

1049
01:27:43,900 --> 01:27:47,220
مع حدا فيه فرق، مظبوط؟ وهذا مع حدا فيه فرق لكن

1050
01:27:47,220 --> 01:27:51,840
هذا مع حدا الفرق الصغير، هذا مؤشر أنه أنا كنت هتوقف

1051
01:27:51,840 --> 01:27:56,560
عند مين؟ عند التالت وبس اللي أنا هعمل تلاتة، ده

1052
01:27:56,560 --> 01:28:03,120
مسح هدول، تطلع

1053
01:28:03,120 --> 01:28:04,540
معايا، هاي Data Reduction

1054
01:28:07,900 --> 01:28:13,400
أو dimension reduction، بس في ال extraction أطلب

1055
01:28:13,400 --> 01:28:21,160
منه بدل أربع هدول نصيبه تلاتة صح، هتقل نسبة التباين

1056
01:28:21,160 --> 01:28:25,420
بس مش منطقي يكون عندي بعد أو مجال فيه، احتاج اجتمل

1057
01:28:25,420 --> 01:28:29,460
على فقرة واحدة، اللي هاي التلاتة اللي أعمل ليها هم

1058
01:28:29,460 --> 01:28:33,820
التلاتة بفسروا 62 و 8 من 10، البعد الأول أو المجال

1059
01:28:33,820 --> 01:28:38,560
الأول بفسر 28، الثاني عشرين، التالت تلتاشر، تلت عشر لو

1060
01:28:38,560 --> 01:28:44,420
جمعتهم هتطلع الجواب 62 اللي هتطلع على ال rotated

1061
01:28:44,420 --> 01:28:48,920
component matrix، هذه آخر واحدة، يشوف الوضع اختلف

1062
01:28:54,780 --> 01:28:58,900
طب أنا طلبت 4 من 10 أو أعلى، مظبوط؟ واضحي

1063
01:28:58,900 --> 01:29:02,200
الارتباطات حتى ما يكون 4 من .. يعني أصغر واحدة هذه

1064
01:29:02,200 --> 01:29:06,080
اللي لو بدأ أطلب 5 من 10 أو أعلى، هذا هتروح،

1065
01:29:06,080 --> 01:29:11,560
مظبوط؟ يعني أربعة وستة وأربعين من المية، بس أنا

1066
01:29:11,560 --> 01:29:15,700
طلبت يبقى أو تبقى الفقرات التشبع تبعها مع العامل 4

1067
01:29:15,700 --> 01:29:20,180
من 10، فبلاحظ اللي لنا القوة دايما ببدأ بالعامل

1068
01:29:20,180 --> 01:29:24,620
الأكثر قوة، أول واحد، أد أقوى واحد، يعني العامل

1069
01:29:24,620 --> 01:29:29,500
الأول أما مش عارف اسمه، يجتمع على فقرات هي الطلاقة

1070
01:29:29,500 --> 01:29:32,760
الإطناب، الأصالة، المرونة، اللي هي بتاعة القدرات

1071
01:29:32,760 --> 01:29:38,480
الإبتكارية، كل متغير منهم لسه السؤال تبع الطلاقة

1072
01:29:38,480 --> 01:29:44,520
متشبع بـ 7 أو 8% يعني ارتباطه مع العامل تبع 87% قوة

1073
01:29:44,520 --> 01:29:47,200
جدا، ثاني قوة، ثاني قوة، رابع، هدول أقوى مش هتلاقي

1074
01:29:47,200 --> 01:29:52,600
أقوى منهم في نواحي التانية، بعدها العامل الثاني

1075
01:29:52,600 --> 01:29:55,870
الأقل قوة شوية منهم، اللي هو قالوله الفقرات هذول

1076
01:29:55,870 --> 01:30:00,470
التلاتة هذول، خلي بيها كإنهم سميات A1, A2, A3, A4 و

1077
01:30:00,470 --> 01:30:04,670
هكذا الفقرات

1078
01:30:04,670 --> 01:30:08,170
هذول اللي الآن الباحث طلاقه .. هم سميهم كان طلاقة

1079
01:30:08,170 --> 01:30:13,610
نب، أصالة، مرونة، هو هيعطيهم إيش أنوان، إيش اسم

1080
01:30:13,610 --> 01:30:16,210
المجال فهو .. فيه الباحث أطبقهم، هذول عبارة عن

1081
01:30:17,330 --> 01:30:20,510
إبتكارية، المجال الثاني كان عبارة عن تلات أسلحة

1082
01:30:20,510 --> 01:30:25,290
ذاكرة با، ذاكرة جيم، ذاكرة ألف، محظوب، رتبات حسب درجة

1083
01:30:25,290 --> 01:30:30,090
تشبع القوة المعامل الارتباط، فهي سمت التلاتة هذول

1084
01:30:30,090 --> 01:30:36,890
باسم الذاكرة، هذول كلها علاقة بالفلم التشكلية، بعدين

1085
01:30:36,890 --> 01:30:40,450
سرعة الإدراك ألف اللي هو شط الكلمات، سرعة الإدراك

1086
01:30:40,450 --> 01:30:46,160
با، الصور المتمثلة، الإدراك المكاني، هو الأقل أكيد

1087
01:30:46,160 --> 01:30:51,140
لأنه مشات بالترتيب، طب لو كان فقرات أكتر بيبين

1088
01:30:51,140 --> 01:30:57,440
الوضع بشكل معين، أحيانا بأجد ممكن فقرة تتشبع على

1089
01:30:57,440 --> 01:31:01,240
عاملين، يعني فقرة تيجي على اتنين، أنت طالب أربعة من

1090
01:31:01,240 --> 01:31:05,080
عشر، حد الأدنى، ممكن على سبيل المثال، على سبيل المثال

1091
01:31:05,080 --> 01:31:08,780
الفقرة هذه تتشبع مع العامل الثاني وممكن تتشبع مع

1092
01:31:08,780 --> 01:31:15,160
العامل الثالث مثلا بالنسبة حاجة زي هيك، ممكن تكون في

1093
01:31:15,160 --> 01:31:17,540
الثاني وممكن تكون في الثالث، أنا باخدها وين؟ في

1094
01:31:17,540 --> 01:31:21,440
الأعلى، في الأعلى، يعني هي جايها في الأتنين فباخدها

1095
01:31:21,440 --> 01:31:38,120
في الأعلى، أحيانا قد تجد بعض التقاطعات، خلاص؟ 

1096
01:31:38,120 --> 01:31:43,660
إذا هذا الجزء كان الجزء الثاني، أرجع مرة ثانية

1097
01:31:51,170 --> 01:31:54,490
دكتور بنحسبها للأعلى حتى لو كانت ارتباطها للبعد

1098
01:31:54,490 --> 01:31:59,470
الآخر الآخر أقوى من الثاني، الثاني الحكاية أنت

1099
01:31:59,470 --> 01:32:02,750
حكيت دايما بنحسب الدرجة الهدوى للأعلى، صحيح، افرض

1100
01:32:02,750 --> 01:32:06,350
كان ارتباطها في المجال الآخر أقوى من ارتباطها في

1101
01:32:06,350 --> 01:32:09,010
المجال التالي، خلنا .. خلنا على الأول طالما .. طالع

1102
01:32:09,010 --> 01:32:13,770
هنا أنا عند فقرة معينة مرتبطة، الفقرة هذه مع البعد

1103
01:32:13,770 --> 01:32:19,960
الثاني 73% وليت مرتبطة مع البعد الثالث، 8 من

1104
01:32:19,960 --> 01:32:24,040
عشرة، تفترض .. لأ، معناها صغيرة، مرتبطة مع هذا البعد

1105
01:32:24,040 --> 01:32:28,620
بـ 5 و 4 من المية، معناه كده أن هذا فقط ممكن

1106
01:32:28,620 --> 01:32:32,740
تتعمل الثاني أو الثالث، واضح أن هذا أكبر بكثير من

1107
01:32:32,740 --> 01:32:36,140
الارتباط اللي لنا بالتالت، بحطه بس مع الثاني

1108
01:32:36,140 --> 01:32:41,480
بالتالت هتروح من هذا البعد، خليني أعملك الـ .. لو

1109
01:32:41,480 --> 01:32:46,380
كان ناخدها مثلا، مش هقدر أخد تلاتة من عشرة لأن واضح

1110
01:32:46,380 --> 01:32:50,420
أنه أقل الارتباط عندي 48% بتاع، أنا مش منطقي تخيل

1111
01:32:50,420 --> 01:32:55,040
بدي أعملها مثلا ستة من عشرة، لو عملت ستة من عشرة اه

1112
01:32:55,040 --> 01:32:59,480
في اتنين هيروح، بس أنا هذا مجرد كمثال، أنا بعمل

1113
01:32:59,480 --> 01:33:03,680
الشيء إذا في ال option هاختار هذه الستة من عشرة

1114
01:33:03,680 --> 01:33:09,820
لحظة

1115
01:33:09,820 --> 01:33:17,890
اللي أنا طلبت ستة من عشرة مظبوط، هتلاحظي .. هاللي

1116
01:33:17,890 --> 01:33:22,210
هتصار عندك أربعة، تلاتة، اتنين، اللي هتصار ستة،

1117
01:33:22,210 --> 01:33:25,590
سبعة، تسعة، أنت لأ، ماتحكميش عليها أن هنا كان في

1118
01:33:25,590 --> 01:33:29,190
عندك .. هي عندك واحدة مظبوط، إذا هي دي اللي هي

1119
01:33:29,190 --> 01:33:33,790
هتروح، طبعا درجات دول بيختلفوا، كان سبعة، ستة،

1120
01:33:33,790 --> 01:33:38,990
اتنين، سبعة، تلاتة، واحد، مش سهل يكون نفس القيم

1121
01:33:40,350 --> 01:33:44,650
يعني إلا 9 من نفس المتغيرات، هتروح واحدة، فبالتالي

1122
01:33:44,650 --> 01:33:48,990
أي متغير، أي فقرة تجديها فاضية زي هيك، مع كده فقرة

1123
01:33:48,990 --> 01:33:55,950
لا تمشي، حذفها، إلا لو طلبت 7 من 10، مين هيروح؟

1124
01:33:55,950 --> 01:34:03,470
هذول السبعات هيروحوا، مظبوط؟

1125
01:34:03,470 --> 01:34:07,250
أنا هطلب هي 7

1126
01:34:15,040 --> 01:34:17,920
إذا هي الفقرات اللي تبقى يعني هي السبعة من العشرة

1127
01:34:17,920 --> 01:34:21,280
بس

1128
01:34:21,280 --> 01:34:25,100
بيخلي السبعة من العشرة يعني أي فقرة الارتباط بتبقى

1129
01:34:25,100 --> 01:34:29,440
على أقل من السبعة من العشرة بتتم استثنائها لكن 

1130
01:34:29,440 --> 01:34:33,960
احنا خلاص نتفق على الأربعة من العشرة إذا خدنا نرجع

1131
01:34:33,960 --> 01:34:41,670
مرة تانية الـ option نكف عندها خلت تلاتة مش هتفرق

1132
01:34:41,670 --> 01:34:46,310
لأنه ما فيش عندي فقرات كانت أقل من تلاتة لحظة الـ ..

1133
01:34:46,310 --> 01:34:49,290
الـ .. المكتوب عليها component matrix هذه قبل 

1134
01:34:49,290 --> 01:34:52,630
التدوير ما بيطلعش عليها أنا بعيني دائماً بعد التدوير

1135
01:34:52,630 --> 01:34:58,670
يعني تلاحظ مثلاً هنا قبل التدوير هذه جاي على عاملين

1136
01:35:00,170 --> 01:35:04,570
3,8,10,7,5,6 هذا قبل التدوير component matrix وهذه

1137
01:35:04,570 --> 01:35:10,110
زيها لأن بعد التدوير بالظبط يعني بيوضح الرؤية إليك

1138
01:35:10,110 --> 01:35:15,790
و بيوضح الرؤية من خلال الـ main rotated matrix واضح

1139
01:35:15,790 --> 01:35:20,810
ما اختلفش عن الأولى لأن أقل التشبع كان 4 من 10 أو 46

1140
01:35:20,810 --> 01:35:21,170
%

1141
01:35:24,130 --> 01:35:28,730
إذا وضحتها العاملة ما فيش فيها مشكلة كبيرة مرة

1142
01:35:28,730 --> 01:35:32,290
تانية أرجع تانية لـ Scree plot في الرسم البياني اللي

1143
01:35:32,290 --> 01:35:37,470
شفناه يعتبر الرسم البياني المياري الثاني لتحديد

1144
01:35:37,470 --> 01:35:41,070
عدد الجذور الكامنة وفي الرسم زي ما حكينا يتم

1145
01:35:41,070 --> 01:35:44,230
الإبقاء على العوامل اللي تتضر في الجزء الشديد

1146
01:35:44,230 --> 01:35:47,190
للانحدار من المنحنة قبل أن يبدأ المنحنة في

1147
01:35:47,190 --> 01:35:52,320
الاعتدال وهذا المعيار كثير لم يعطي نتائج دقيقة أكثر

1148
01:35:52,320 --> 01:35:55,560
من استخدام قيمة الجذر الكامن اللي بيزيد عن الواحد

1149
01:35:55,560 --> 01:36:01,240
من خلال الرسم واضح إنه انحدار شديد جداً من الأول

1150
01:36:01,240 --> 01:36:04,060
لثاني ومن الثاني لثالث وبعد ذلك انحدار ما له بدأ

1151
01:36:04,060 --> 01:36:08,680
يقل فتوقفت عند الثالث هيك المفروض فبنعقل ذاك

1152
01:36:08,680 --> 01:36:16,330
اخترنا تلت عوامل بدل أربعة وعملنا الخطوات اللي هناطب

1153
01:36:16,330 --> 01:36:20,370
واضح أنه كل عامل بيفسر نصفه من التباين واضح العامل

1154
01:36:20,370 --> 01:36:25,970
الأول بيفسر 28% ثاني 22.319 هي موجودة عندك هنا

1155
01:36:25,970 --> 01:36:32,350
لاحظ أن النسبة الكاملة اللي هي 62.8 من 10 يجب أن

1156
01:36:32,350 --> 01:36:36,630
تكون مطابقة نسبة التباين التي تم تفسيرها قبل

1157
01:36:36,630 --> 01:36:44,010
التدوير اللي كان في الأول خالص وهذا

1158
01:36:44,010 --> 01:36:48,190
المصطفة الأخيرة إذا المتغيرات الأربع الأولى أو 

1159
01:36:48,190 --> 01:36:50,750
الأربع المتغيرات شفناها مع بعض اللي في الـ Rotated

1160
01:36:50,750 --> 01:36:55,610
مرتبطة مع العامل الأول المتغيرات التلاتة الثانية

1161
01:36:55,610 --> 01:36:58,250
مرتبطين مع الثانية والثلاثة الأخيرة مع الثالث

1162
01:36:58,250 --> 01:37:04,710
فاعلاً بيحكي الباحث أو بتحكي الباحثة إذا نظرنا

1163
01:37:04,710 --> 01:37:09,520
لمحتويات المتغيرات يمكن تسمية العامل الأول مثلاً

1164
01:37:09,520 --> 01:37:12,540
بالتفكير الابتكاري أو القدرة الابتكارية اللي لها

1165
01:37:12,540 --> 01:37:18,140
تلت أربع فقرات طلاقة إبداع أصالة ومرونة وتسمية

1166
01:37:18,140 --> 01:37:21,500
العامل الثاني بعمل قدرات الذاكرة والعمل الأخير

1167
01:37:21,500 --> 01:37:23,660
قدرات الإبقاء

1168
01:37:26,850 --> 01:37:29,290
هذا تقريباً الـ point اللي بنحكي عليه في التحليل

1169
01:37:29,290 --> 01:37:32,990
العاملي لذلك أنا هأختصر .. بدي أعملك مراجعة للخطوات

1170
01:37:32,990 --> 01:37:38,490
اللي بعملها التحليل العاملي و زي ما ذكرت الـ output

1171
01:37:38,490 --> 01:37:45,070
.. الناتج اللي عندي لعشر فقرات تم اختزالها من خلال

1172
01:37:45,070 --> 01:37:47,910
ستة وعشرين فقرة لكن الملف تبع الستة والعشرين مش

1173
01:37:47,910 --> 01:37:52,190
موجود عنها فنتفق الآن أن أنا خلال الشغل أبقيت على

1174
01:37:52,190 --> 01:37:56,490
عشر فقرات أي شغل أنه طلعت أو أسفلت معاملات لارتباط

1175
01:37:56,490 --> 01:38:02,860
أي شيء أكثر من تسعة عشر أشيلته تأكدت إن قيمة المحدد

1176
01:38:02,860 --> 01:38:07,300
أكثر من أو لا تقل عن واحد من عشر آلاف بعد كده

1177
01:38:07,300 --> 01:38:10,980
نصفيت لعشر متغيرات أو عشر فقرات الموجودة عندنا

1178
01:38:10,980 --> 01:38:18,240
الآن فالخطوات كانت التالية إذا ملخص analyze data

1179
01:38:18,240 --> 01:38:22,620
dimension factor أنا الآن هأعمل reset لكل اللي

1180
01:38:22,620 --> 01:38:27,980
عملته قبل ما الصفر بختار المتغيرات كلهم من

1181
01:38:27,980 --> 01:38:33,150
descriptive في الحلقة الأولى بختار اختيارات الأربعة

1182
01:38:33,150 --> 01:38:37,410
هدول عشان أشوف الشروط الواجب توفرها متحقق ولا لأ

1183
01:38:37,410 --> 01:38:41,450
عدم الناحية اللي هي معاملة الارتباط تكون أكثر من 9

1184
01:38:41,450 --> 01:38:47,250
من 10 ينحدث أي معامل ارتباط فقرة ثانية مزيد عن 9

1185
01:38:47,250 --> 01:38:51,830
من 10 يتم حذفه الـ KMO اللي هو اختبار إن العينة

1186
01:38:51,830 --> 01:38:58,550
مناسبة لازم يكون أكثر من نصف الـ partly test يكون

1187
01:38:58,550 --> 01:39:03,100
معنوي يعني كده فيه ارتباط بين الفقرات والمحدد أكبر

1188
01:39:03,100 --> 01:39:10,120
من واحد من عشر آلاف هذا شرط مهم وبعمل continue و

1189
01:39:10,120 --> 01:39:14,820
في الـ extraction بختار square plot لأن بتعطيني

1190
01:39:14,820 --> 01:39:20,480
الصورة أدق من الجذر الكامن الأكثر من واحد بعدين

1191
01:39:20,480 --> 01:39:25,740
continue و okay هذه الخطة الأولى اللي بعملها عشان

1192
01:39:25,740 --> 01:39:29,460
أعرف مين من الفقرات اللي بتتم لها حذف لكن لو

1193
01:39:29,460 --> 01:39:33,000
الفقرات اللي خلاص موجودة عندي نهائياً عشر فقرات

1194
01:39:33,000 --> 01:39:37,260
بدي أحطهم في عدد ممكن معين من العوامل بتطلع إما

1195
01:39:37,260 --> 01:39:43,300
على العوامل الكامنة اللي هنا وأضحك إن هو اختار

1196
01:39:43,300 --> 01:39:48,340
لأربع لأنه أخذ أكثر من واحد لكن الرسم البياني

1197
01:39:48,340 --> 01:39:51,660
يتبين إنه في انحدار شديد من الأول لثاني شديد من

1198
01:39:51,660 --> 01:39:55,560
الثالث للثالث وبدل انحدار يقل لما بيبدأ يقل بتوقف

1199
01:39:55,560 --> 01:40:00,040
على طول فهو بدأ يقل من عند الثالث فالتالي عند

1200
01:40:00,040 --> 01:40:07,900
الثالث فالتالي بعد كده يكون عند تلت عوامل النقطة

1201
01:40:07,900 --> 01:40:11,620
البعيدة اللي أنا افترض أنا خلاص بتعمل تلت عوامل

1202
01:40:13,250 --> 01:40:19,350
بروح في الـ rotation بختار طريقة varimax ومن الـ

1203
01:40:19,350 --> 01:40:24,330
extraction بختار fixed factor بحدد أنا عايز 3

1204
01:40:24,330 --> 01:40:29,590
عوامل وبعمل continue okay وبتطلع معايا النتائج

1205
01:40:29,590 --> 01:40:34,450
نفترض أنا هيك بده أجرب بده أختار ست عوامل مش منطق

1206
01:40:34,450 --> 01:40:40,030
أختار ستة لكن نفترض أختار ستة لغاية عشر يعني لغاية

1207
01:40:40,030 --> 01:40:44,010
عشر كل واحدة من الفقرة وهي الـ options إن أختار

1208
01:40:44,010 --> 01:40:51,640
هذول اثنين وهي أربعة من عشرة أنا اخترتك معامل ستة

1209
01:40:51,640 --> 01:40:55,860
طلع معايا هذه ستة عوامل بفاصل خمسة وثمانية في

1210
01:40:55,860 --> 01:40:59,800
النهاية بس أنا خدت كله أنا كمثال اللي اخدت لقال

1211
01:40:59,800 --> 01:41:04,200
من واحد هذا الكلام مش صح لما تطلع على الـ .. على الـ

1212
01:41:04,200 --> 01:41:06,140
rotated matrix طلع شكلها

1213
01:41:13,720 --> 01:41:16,200
إلى اللحظة دي اللي حكيت عليه لما يكون فيه تشبع

1214
01:41:16,200 --> 01:41:19,880
لفقرة في أكثر من عامل اللحظة التلاتة ده طبعاً أقوى

1215
01:41:19,880 --> 01:41:21,520
شيء بيعطينا دائماً العامل الأول اللي هو العامل

1216
01:41:21,520 --> 01:41:27,420
الأكثر قوة في ارتباط الفقرات معه العامل الأول هنا

1217
01:41:27,420 --> 01:41:31,680
الفقرة هذه متشبعة مع العامل الأول والثاني بس أكثر

1218
01:41:31,680 --> 01:41:34,980
تشبع هنا فالثالث ما تا كده بمسحها لأن هو بيعطينا

1219
01:41:34,980 --> 01:41:40,620
دائماً الأقوى في الأول لو طلعت الناحية الثانية يعني

1220
01:41:40,620 --> 01:41:45,080
لحظة الإبداع اللي حصلت طالع يجي مع بعض زي ما كانت

1221
01:41:45,080 --> 01:41:48,720
في الأول لأن الذاكرة أجواء مع بعض لكن أنا جيت مثلاً

1222
01:41:48,720 --> 01:41:54,040
المرونة اللي كانت معهم أجت هي في العامل الأول هي

1223
01:41:54,040 --> 01:41:57,860
أجت هنا ما فيش عندها مشكلة بس رأس الثالث أقوى مع

1224
01:41:57,860 --> 01:42:00,420
كده مش هتكون هنا هتكون في هذا النحو عشان كده هو

1225
01:42:00,420 --> 01:42:04,340
فترض لها مكان عامل لوحدها صارت هنا في العامل

1226
01:42:04,340 --> 01:42:10,910
الثالث لحالها الإدراك المكاني في عامل لحاله واللي

1227
01:42:10,910 --> 01:42:15,270
بعده في عامل وكواحدة في عامل مش منطقي خلاص فقلت لي

1228
01:42:15,270 --> 01:42:18,670
الحكاية أختار ست عوامل الكلام ده خطأ السبب لأنك

1229
01:42:18,670 --> 01:42:24,270
اخترت جذور كامنة أقل من الواحد لذا أقل شيء للجذر

1230
01:42:24,270 --> 01:42:27,570
الكامن يجب أن تكون قيمته أكثر من الواحد الصحيح

1231
01:42:27,570 --> 01:42:33,550
خلاص علم اللي قال جهان إن شاء الله تعالى ببدأ

1232
01:42:33,550 --> 01:42:38,840
أعطيك مثال أكبر لأن صارت بالنسبة لي صورة واضحة و

1233
01:42:38,840 --> 01:42:42,100
ببدأ في اتحاد التوكيدي كان طبعاً من الصعب أبدالك

1234
01:42:42,100 --> 01:42:46,660
بمثال في أربعين فقرة ونشتغل عليه حتى تحسي العملية

1235
01:42:46,660 --> 01:42:50,020
مزعجة هيك الأمور صارت يعني واضحة إن أنا اختزلت

1236
01:42:50,020 --> 01:42:52,800
لعشر عوامل وبعدين شغلت عليهم هيك أنا بقى عشان هيك

1237
01:42:52,800 --> 01:42:57,100
فضلت أعطي المثال هذا خلاص اللقاح إن شاء الله تعالى

1238
01:42:57,100 --> 01:42:57,580
بنكمل