بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبتدي
اللقاء الثالث في مصداقية الإحصاء التربوي و هنبدأ في
موضوع تحليل التباين هناخد حالتين في حالة العينات
المستقلة و في حالة ال repeated measures أو المشاهدات
المتكررة اللي أخدناه من اللقائنا اللي فات كان
عبارة عن مراجعة سريعة لما سبق دراسته احنا مطالبين
من لقاء اليوم فصاعدا اليوم أول موضوع اللي هو
ومبعدين كوا أخد جزء منه اللي هو تحليل التباين برضه
اللي أنا بتكلم عن المتغير التابع واحد أنا برضه
غيرت في الخطة شوية فضلت أنه أخلص كل شيء متعلق
بالمتغير التابع واحد أخدنا تي لعينة واحدة لما رفعت
مراجعة وتي عينتان مستقلتين مراجعة وفي طبعا
عينتين مرتبطتين لمتغير واحد ففضلت أخد تحليل
التباين بالمرة لمتغير تابع واحد بحيث بعدين لقاء
الجاى يتابع يوم الأحد القادم عشان نبدأ في أكثر
من متغير تابع، بصير الأمور ماشية بهذا الاتجاه اللي
كنت أنا عامله قبل هيك كنت أخلص تي عينة أو عينتين
تابع واحد أو أكثر من تابع، بعدين نبدأ أكثر من عينة
.. أكثر من عينتين تابع أو أكثر من تابع، حسيت أنه
هيك يمكن يكون أرتب إليك.. هيك ال .. يعني أعتقد
يعني من الواحد بيتعلم من خلال ال feedback من الطلاب
أو الواحد هو بيشرح بيعرف إيش الطالب محتاج أكثر
فالتالي اللي قلنا اليوم هيكون موضوعين هناخد في
الجزء الأول تحليل التباين و تهيئة التابع في حالة
العينات المستقلة و بعدين هناخد للعينات أو للمشاهدات
المتكررة معنى كده هذا الموضوع هو امتداد لاختباراتنا
لعينتين سواء كانوا عينتين مستقلتين أو مرتبطتين
بتاعة الـ pre و ال post قبل وبعد فهنبدأ إن شاء
الله في ال one way independent ANOVA ANOVA اختصار
لتلات شغلات صغير analysis of variance إذا تحليل
التباين analysis
of variance
اختصار لها ANOVA طبعا كلنا بنعرف ANOVA المفروض
فهذا الموضوع أنا بعتقد أغلبكم أخذوه في ال .. في
ال .. في الماجستير لكن أنا حاول أشرحه برضه بطريقة
مختلفة أنا ليه سلوب شوية مختلف في شرح ال ..
الإحصاء للغير المتخصصين طبعا المتخصص طريقة الشرح
حلوة شوية بتكون مختلفة طالب غير متخصص بده يعمل
توظيف للتحليل الإحصائي في البحث اللي هو عايزه
فبنعمل .. احنا كلنا هنعمل توظيف تحليل التباين في
البحوث التربوية يعني مش هناخد ال .. الإطار النظري
أو الرياضي لهذا الموضوع لكن على الأقل هنفهم متى
يستخدم تحليل التباين بتعرف عادة العينات عند إما
عينات مستقلة يعني بكون عندي عدة مجموعات مختلفة أو
عينات مرتبطة بيكون نفس المجموعة بس بياخدلها
القراءة تحت أكثر من ظرف قبلي وبعدي لو كان عينتين
أو قبلي وبعدي تتابعي أو تتبعي لو كانت تلت مرات و
أكثر اللي حابين نطبق أي تحليل تبايني إنه متغير
تابع طبعا متفقين متغير تابع وحيد بس حابين في
العينات المستقلة إذا أنا إيه أولا في
العينات المستقلة
الفكرة كالتالي احنا بيكون إن عادة متغير أنا مهتم به
هذا المتغير قد يكون هناخد عادة التحصيل الدراسي
للطالب يعني درجة الطالب في مساق معين ناخد درجة
الطالب نفترض في مساق اللغة الإنجليزية
نفترض الطلاب اللي عندي في المدرسة أو في ال .. في أي
.. أي مؤسسة تم تقسيمهم إلى ثلاث مجموعات، كل مجموعة
درست بطريقة مختلفة، يعني أنت الطريقة الأولى،
الطريقة الثانية، الطريقة الثالثة، نفترض الطريقة
الأولى درسوا بالطريقة .. المجموعة الأولى، درست
بالطريقة التقليدية، يعني المدرس بيشرح و الطالب
بيستمع فقط، يعني .. يعني الطالب مستمع فقط الطريقة
الثانية نفترض فيها مناقشة يعني في تفاعل بين الطالب
و المدرس الطريقة الثالثة المدرس بيستخدم الحاسوب زيادة
مناقشة نفترض هي الثلاث طرق نفترض مادة لغة إنجليزية
أو مدى تحصيليا كان مصدق إن هو أنا فعلا ثلاث أساليب
تدريس مختلفة وعايز أقارن مين من الأساليب الثلاثه
أفضل في تحصيل الطلاب طبعا احنا متفقين دائما إن
الثلاث مجموعات أو المجموعتين إذا كانوا مجموعتين
يكونوا ما لهم متكافئتين السبب التكافؤ إنه لو طلعت
فروقات لاحقا الفروقات تعزى ل طرق التدريس وليس إلى
الفروقات الفردية كانت في الأول فبالتالي أنا بفترض
دائما إن المجموعات اللي عندي كانت بتعرف كانت
متكافئة بتعمل امتحان قبلي لهم أو لو ما عنديش مثلا
وقت أعمل امتحان قبلي بشوف درجاتهم في الفصل اللي
فات في اللغة الإنجليزية برضه بتنفع واضح يعني لو
ما فيش فترة زمنية كافية أعمل امتحان قبلي باخد درجات
لهم من سجل معين هم الطلاب نفسهم خلال العام الماضي
بحاول أوزعهم بحيث أكونش في تكافؤ بين المجموعات
الثلاثة
طبعا الثلاث مجموعات مش بالضرورة أحجام العينات تكون
زي بعض لكنه يفضل يكون قريبات من بعض يعني لو أنا عند
مثلا خمسين طالب ده أقسمهم ثلاث مجموعات ما ينفعش
مجموعة يكون فيها أربعين ومجموعة سبعة ومجموعة ثلاثة
بس للمقارنات غير عادلة لأن الثلاث هدول أي درجة
منخفضة أو عالية بتأثر على متوسط العام لأنه أكيد
متوسط الحساب يتأثر بقيم الشواذ فبالتالي يفضل
دائما أحجام العينات تكون تقريبا حواليهم .. مش
بالضرورة التساوي لكن تكون حوالي بعضها الآن نفترض
تأكدت من التكافؤ تأكدت أن أحجام العينات مناسبة
عملت الامتحان للطلاب بعد نفترض درسناهم بهذه الطرق
مثلا نفترض أربع أسابيع و أخذنا امتحان للطلاب هنا
بلاحظ أن عندي متغيرين المتغير الأول درجة الطالب و
لاحظوا هذا المتغير كام 15 30 40
هذا المتغير كام اللي هو المتغير التابع هدول
الثلاثة هدول عبارة عن طرق التدريس و
هنا أنا افترضت إن اللي بأثر على تحصيل الطالب أو
درجة الطالب في اللغة الإنجليزية بس طرق التدريس يعني
اللي بيأثر عليها عامل واحد بس نسميه متغير أو عامل
احنا من الأفضل نسميه عامل إذا فينا عامل واحد يعني
factor واحد بس عادة من الأفضل نسموه مش متغير مستقل
هو صح مستقل لكن نسميه عامل اللي هو عدد من
المستويات المستقلة إذا ندي عامل له عدد
من المستويات المستقلة ليش مستقلة؟ لأن هدول ثلاث
مستويات بشكل ثلاث عينات ثلاث عينات مختلفة كل مجموعة
مختلفة عن المجموعة الثانية لذا في عندي متغيرين
متغير تابع كم العامل
يجب أن يكون على شكل مجموعات ما ينفعش يكون كم متصل
لكن ممكن يكون كم مفصل ممكن لكن عادة بيكون عبارة عن
نوعي زي هيك أو ممكن يكون ترتيبي لكن بدلا من الكم
مفروض يكون كم مع كم لذا العامل المتوقعين عليه يكون
من البيانات النوعية خلاص سواء كان اسمي أو ترتيبي
أنا مصنف الطلاب ABC مجموعات ثلاث مجموعات ممكن
أصنفهم حسب المنطقة بشوف هل المنطقة الشمالية زي
الجنوبية زي الوسطى في التدريس ولا لأ، بينفع يعني
لو عايز أعرف إذا هناك فرق في طلعة نتاج التنمية
العامة بعد السبعين نفترض وعايز أعرف إذا كان في فرق
بين درجات الطلاب تبع كل محافظة، عندي خمس محافظات
فبالتالي بستخدم الانوفا، فالانوفا بستخدم في حالة
إذا كان العامل اللي عندي له ثلاث مجموعات وأكثر لحظة
اللي حكيناها مرفوضة عينتان مستقلتين كان مجموعتين
بس هذا تعميم ثلاثة أو أكثر برضه يمكن استخدامه اللي
هو تحليل التباين لو كان عينتين بينفع وبيعطي نفس
نتائج اختبار تي لعينتين مستقلتين يعني المعنى كده
اللي أنا حكيت عليه اللقاء الماضي ممكن أحله اليوم
بمفهوم الانوفا واحدة لكن جرت العادة لما كنا
عند عينتنا مستقلة نستخدم اختبار تي لكن بإمكان
نستخدم هذا الموضوع و برضه هتذكر بعد ال break
بالنسبة للمشاهدات المتكررة لو كانت pre و post زي
المرة اللي فاتت زي الحتة قبل هيك برضه ممكن نستخدم
هنا موضوع اليوم فده معناه إن سواء كان عينتين أو
أكثر بنستخدم موضوع تحليل التباين لكن مرة ثانية جرت
العادة نستخدم اختبار تي لعينتين مستقلتين و لا novel
أكثر من عينتين لما بكون في عندي عامل واحد بس بيؤثر
على التحصيل بنسميه تحليل التباين الأحادي أو ذو
الاتجاه الواحد وهذا اللي احنا أكثر شيء بنستخدمه كون
بكون عندي عامل واحد بس فهذا هو الموضوع تحليل
التباين ذو الاتجاه الواحد أو الأحادي اللي هي مطلق
عليه one way ANOVA اتجاه واحد one way أحيانا ممكن
يكون في عندي أكثر من عامل بيأثر على تحصيل الطلاب
مثلا بالإضافة ل طرق التدريس المختلفة ممكن يكون
النوع الاجتماعي ذكر و أنثى صار عندي عاملين مش
بالضرورة يكون كله ثلاثة ممكن يكون واحد أربعة واحد
خمسة واحد اثنين المهم يكون أكثر من واحد ما ينفعش
يكون واحد طبعا ما ينفعش أقول النوع بيؤثر و النوع يكون
عند كله من الإناث ما ينفعش لازم يكون علاقة عنده
مستويان لكل عامل يعني المعنى كده لو كان أضيف عامل
ثاني زي النوع الاجتماعي و قسمناه
ذكور وإناث بنسميه تحليل التباين الثنائي أو ذو
اتجاهين و فيه نوع منه معين تفاعل بدون تفاعل طبعا
ممكن يكون في عندي ... أكثر من عاملين نفترض أخذت
بالإضافة للنوع الاجتماعي مكان السكن الطالب ساكن
شمال و وسط جنوب بيصير تحليل التباين الثلاثي و هكذا
احنا هنشرح فقط تحليل التباين ذو اتجاه الواحد اللي
هو الأكثر استخداما ال notes اللي عندك فيها ثنائي
بتفاعل و دون تفاعل بس يبقوا إلك مش هتدخل فيه وقت
طويل هركز فقط على تحليل التباين ذو الاتجاه الواحد
اللي أنا هنفتح فيه مع بعض هذا مقدمة عن الموضوع موجود
في الكتاب، آه جدا واضح تماما ولكن أنا عادة بشرح
الأحادي و الثاني مش حد وشك فيه لأن مستحيل الطالب
يستوعب أحادي، و ثنائي، و ثلاثي، تفاعل و دون تفاعل في
لقاء واحد بالإضافة آه أعطيه كمان ال repeated
measures مش هان متكررة هيحصل أمور بالنسبة له صعبة
فأنا بأخذ موضوع واحد مركز فيه بقوة و بعدين الطالب
ممكن ينطلق براحته ف أنا بفتح مجال إلك و أنت هتلاحظ
دلوقتي أنا بفتح مجال و بسيبك تتعلمي يعني تشتغلي
هيك الطبيعي ما ينفعش أعطيه كل حاجة و لازم حدود مش
هينفع ف أنا بعطيك مجال معين للعمل بحرية إلك أنت
لأنك مش هتعيشي صراحة كل حاجة أكيد فهنبدأ في موضوع
التحليل التباين لما تسميه بين المجموعات تتعود إيه
كلمة بين المجموعات معناها
بتتكلم عن عينات مستقلة بين المجموعات في اختلاف
متباين معانا إيش تشتت أو اختلاف في الدرجات بين
المجموعات يعني كل مجموعة عايشة مختلفة عن الثانية
اللي هتلاحظه بعدين في repeated measures أو مشارع
متكررة بيطلع اسمها between groups بين المجموعات
بيصير within groups داخل المجموعات فده هتلاحظه في
أي برنامج إذا كان مستقل هتكتبلك ال title تبع ال
table between في repeated measures أو مشارع متكررة
within خلاص فهذا الفرق بين الاثنين يعني لما ... ما
هو بعدين احنا هناخد اللي قادم ال mixed ANOVA ال
mixed يعني يكون مستقل و repeated measures مع بعض
هتلاحظ ال tables اللي عندي مقسمة بين groups و
within groups بين المجموعات و داخل المجموعات فاحنا
خلاص نتعود و هذا برضه الكلام ينطبق لما نتكلم عن
التحليل المتعدد هتلاحظ فيه عندي between للمستقل و
within اللي هو داخل المجموعات للمشاهدات المتكررة
فالآن احكي عليه تحليل التباين بين المجموعات
analysis of variance ANOVA between groups أنا أخذت لأن فكرة
عن الموضوع النقطة في غاية الأهمية القرار عندي
واحد من اثنين اما في فروقات أو ما فيش مش شيء طبعا
فرضية الصفرية كالعادة دائما نص النفي لا توجد فروقات
ذات دلالة إحصائية بين متوسط درجات الطلاب مثلا في
مساق اللغة الإنجليزية تعزى ل طرق التدريس الثلاث
طبعا خلاص إذا ذكرت الفرضية الصفرية ما فيش داعي أذكر
البديلة إذا كان ... هي المكملة عليها بس أنا بدأ أركز
شوية أنه في تعديل بسيط على الفرضية البديلة إذا تم
رفض الفرضية الصفرية اللي بتحكي ما فيش فروقات لتو أنا
حكيتها مع كده الفرضية البديلة هتكون فيه متوسطين
على الأقل مش متساوين لو كان عندي ثلاث متوسطات و تم
رفض إنهم متساوين مع كده إيش فيه على الأقل اثنين
ما تساوش بعض يعني في واحد مختلف عن الباقي لذا باختصار
الفرضية الصفرية هتمثل على إيش؟ إنه الأوسط زي بعض
طبعا أنا بفضل أكتبها دائما لفظي إنه لا يوجد فروق بين
متوسطات المجتمعات و مستوى دلالة و كذا اللي هو طبعا
حكيته احنا بالسهولة هنكتب إن المتوسطات بساوي بعض
يعني المجموعة ال A و المجموعة ال B و المجموعة ال C
الثلاث دول زي بعض اللي حكيته ثلاثة ووجد فروق بين
المتوسطات طرق التدريس الثلاث في تحصيل اللغة العربية
اللي هو الإنجليزية مقابل إن في على الأقل اثنين
يوجد على الأقل متوسطين غير متساويين إذا الفرضية
البديلة يوجد على الأقل متوسطين غير متساويين خليني
أركز مع بعض أنا القرار قد يكون رفض الفرضية الصفرية
إذا تم الرفض
مع كده، في عندها دلالة تدعم الفرض البديل اللي بيحكي
أن فيها على الأقل متوسطين ما تساوش بعض في الحالة هذه،
بدي أبحث عن هذه الفروق بين كل عينتين مستقلتين يعني
حاجة أدور إذا تم الرفض، بنعمل هنا مثلا مقارنات
ثنائية متعددة يعني
هقارن مين مع مين هما الثلاث متوسطات
أي A مع B و A مع C و B مع C هدول ثلاثة هقارنهم
يعني معناه كده في عندي ثلاث مقارنات ثنائية متعددة
إذا تم رفض الفرضية الصفرية إلينا السؤال اللي بيطرح
نفسه طب أنت ليش من الأصل مغلب نفسك و بتعمل تحاليل
تباين ما تعمل هدول خلاص ماشي فليش تعمل تحاليل تباين
و أحادي ما ترجع على العينتين المستقلتين اللي أخذناها
قبل هيك مظبوط المشكلة وين أنه كل مرة لما أعمل
اختبار زي هيك هكون في عندي احتمال الوقوع في الخطأ
من النوع الأول في حياته ضعف بدون إن يكون خمسة في
المية حياته ضعف لأ أنا بحاول أحافظ على Alpha بساوي
خمسة في المية فمعمل تحليل تباين الوحادي زمان الخطأ
لما أكون عندي ثلاث مجموعات يجي أقارن ما أستخدمش ...
ما أستخدمش تحليل التباين أنا روح أستخدم اختبار تي
لعينتين و مستقلات و أعمل كل اثنين لواحدة
ليش؟ احتمال إنه هو في الخطأ بالنسبة للأول بيزداد
إذا هدول بيسموهم مقارنات ثنائية طبعا بعدية إيش
بعدية يعني؟
لأن بعد ما تم رفض الفرضية الصفرية فالبرنامج اللي
هتسميه post hoc comparisons هذول هيطلق عليهم post
hoc comparisons post
اللي هي البعدية فاهمة أنت تسميه مقارنات بعدية
ثنائية طب لأن لو كان عندي ثلاث متوسطات ثلاث طرق
واضح إنك عملتي لهم كم اختبار بعدي ثلاثة هو
البرنامج هيملك إياها لما أطلبهم هيملهم طب لو كان
أربع مجتمعات
لحظة أنا عندي كانت ثلاثة أخذتهم اثنين اثنين مظبوط
و الترتيب ما كانش ضروري مظبوط هم ثلاثة يعني أنا عندي
ثلاثة A و B و C هاي الثلاث دول أخذتهم كيف ... كل
... طبعا كل اثنين مع بعض بس الترتيب مش ضروري لأن لو
قارنت B و A و لا B و A و لا C و A و A و C زي بعض
مظبوط فبالتالي الترتيب مش ضروري، فطلع عندي تلت
مجموعات أو تلت اختبارات، فكانت طريقة ممكن أعمل
مقارنة ثنائية لو كان عندي أربعة وبتاخد منهم اثنين
نسميها توفيق، مظبوط؟ باخد اثنين من أربعة اللي هو
ما ستة اللي أربعة توفيق اثنين بشكل عام من غير
مستخدم حتى التوفيق لو كان عندي عدد مستويات العامل
نفترض K يعني إذا عندي K levels هدول عددهم K
فعدد المقارنات المتعددة، أكتب لك هي طريقة سهلة
بتساوي عدد المستويات اللي
هم الـ K مضروب في عدد المستويات ناقص واحد مقسوم على
اثنين
يعني لو بتاخدها برموز عبارة عن K في K نقص واحد أو
اثنين أكتب
K فوق، عادة المقارنات بتساوي K في K نقص واحد أو
اثنين، الـ K عدد المستويات، فلما كانت تلت مستويات لو
كانت K بتساوي تلاتة
فكانت طريقة هتكون تلاتة في اثنين على اثنين يعني
تلاتة اللي هم التلاتة اللي حكينا عليهم، لو كانوا
أربعة، أربعة في تلاتة على اثنين يعني ستة وهكذا و
واضح، كل ما زاد عدد مستويات بصير مقارنة ثنائية
كتيرة، تخيل لو كان عندي خمسة بصير عشرة، فمعناه كده
لما بتكلم عن تحاليل التباين لابد أن يكون عندي برنامج
يشتغل شغلات هذه، لو بتشتغل بإيدي يكون عندي خمس
عوامل، خمس مجموعات أقصد للعامل الواحد، مع كده هاخد
معايا وقت طويل جدا، لذا المقارنة الثنائية هذه
بتنعمل وين؟ إذا تم رفض الفرضية الصفرية، بعمل مقطع،
لو كان القرار عدم الرفض، خلاص، نتوقف، إذا الحالة
الثانية، إذا كانت القرارة عدم رفض الفرضية الصفرية
مع كده انتهت الجثة، ما باخدش مقارنات، طبعا في عدة
اختبارات للمقارنات الثانوية المتعددة، هوريكيها بعد
شوية بالتفصيل على البرنامج وهشوف متى يستخدم
اختبار معين أو اختبار آخر، إذا هذه فكرة تحليل
التباين الأحادي أو دور اتجاه الأحادي، طبعا لو كان
دي عاملين نفس الجثة بالظبط، طبعا لما يكون عندي
عاملين، ممكن العامل الأول لو افترض بحكي على طرق
التدريس يكون فيه فرقات يعني تم رفض فرضية الصفرية
والعامل الثاني يكون فيه عدم رفض، واضح؟ يعني مش
بالضرورة لما يكون عندي عاملين أنه لو رفضت الحالة
الأولى أرفض للعامل الثاني، مش بالضرورة
بالظبط، يعني ممكن طرق التدريس فيها اختلافات لكن
الذكور والإناث زي بعض في شفرة، مش مشكلة، أو ممكن
الثاني يكون ما فيش فيهم أو الثاني يكون فيهم،
ما فيش فروقات في الحالة هذه، يعني قرارك لعامل ما لهوش
علاقة على العامل الثاني، كل واحد بيشتغل لحالة،
واضح؟ إذا تم رفض الأول مش ضروري أرفض الثاني أو
العكس، مش بالضرورة، برضه بنفس الطريقة اللي أخدنا
فيها المرة الفاتت، قياس حجم الأثر، هناخد قياس حجم
الأثر بس اليوم هزيد شوية، هاخد حاجة اسمها فترة ثقة
اللي من خلالها يمكن إضافة معلومة جديدة، معلومة
إضافية على الـ b value أو القيمة الاحتمالية وعلى
حجم التأثير وبالتالي هنمشي احنا بالتدريج، مرة أخدنا
الـ b value لحالها، حطينا عليها حجم التأثير أو الـ
effect size، اليوم هاضف عليها فترة ثقة، تصير واحد عنده
تلت معايير مختلفة للحكم على الفرضية، تبع تقوى أكثر
للـ .. للقرار اللي حصل يتم اتخاذه، أي سؤال؟ النقطة
الأخيرة قبل ما أختم هذا الجزء، الجزء النظري تبعه
التحليل التباين يعتبر اختبار معلّمي أو برامتري، يعني
ينطبق عليه شروط اختبار T اللي أخدناها قبل هيك أنه
يجب أن يكون التوزيع طبيعي، تعود دائما الاختبارات
المعلمية إلها تلات شروط أساسية، إذا أذكرك فيهم أنا
حكيت اثنين بس مش هيك، أولا قياسات كامة، مش فيها مجال
مش فيها مزح، متغير قياسات كامة يجب أن يكون قياسات، التوزيع
طبيعي، أو حجم العينة الكبير، الشرط
الثالث وفي غاية الأهمية للاختبارات المعلمية أن
تكون القياسات دقيقة، يعني درجات الطلبة تكون درجات
طلبة صحيحة، مش تخمين، مش توقع، مش الطالب ممكن يجيب لأ
دراسات، قياسات دقيقة لإني أنا هستخدم الوسائط الحسابية
والوسيط الحسابي بيتأثر بأي قيمة، فبالتالي القياسات
يجب أن تكون دقيقة، صح؟ ممكن يكون هذا الشرط التالي
التحصيل حاصل، لكن أهم شرط فيهم أن القياسات تكون
دقيقة، وكده كده هي كمية وغالبا أنا باخد عينات
كبيرة، توزيعها تقريبا طبيعي، بالتالي يجب أن تكون
القراءات دقيقة
في أي سؤال؟ شفت عاوزة دائما هشرح في هذه الطريقة
أعطي خلفية على الموضوع في الأول، ما أذكر مثال زي
هيك وبعدين ناخد تطبيق عملي على الأسبوع الأساس و
نقرا النتائج، طبعا في يوتيوب كتير موجود على صفحتي
موجود الـ youtube تبعت المادة، فممكنك تتطلع عليها
لأي واحد من الـ youtube الموجودة، أحيانا بعض الـ
youtube ممكن يكون فيها أخطاء بسيطة، مش أخطاء جوهرية
لكن أنت خد اللي موجود وقررين باللي أنا بحكيه و
المرجعين اللي أنا بحكيه، أنا خاليك غير ملزم بما هو
موجود في الـ youtube، ممكن يكون فيه بعض المعلومات
اللي ممكن أحيانا تكون غير دقيقة، فاحنا نمشي على
المحاضرة بالتفصيل اللي أنا بحكيه، لكن ممكن استزادة
من خلال الـ youtube اللي متوفرة، هناخد مثال بسيط، طب
اللامثلة اللي هتقولها هي، بدنا نفترض أن توزيع
البيانات طبيعي، أنا لأن هوريك كيف نعمل اختبار توزيع
طبيعي في نفس الوقت، لكن لو ما كانش طبيعي أنا هفترض
أنه طبيعي وأمشي، يعني هذا عبارة عن مثال توضيحي
لاستخدام تحليل التباين، واضح؟ بعدين البيانات اللي
عندي هتكون غالبا صغيرة لإني كان الواحد يحلها بـ ..
يحلها بإيده بياخد وقت وجهده طويل، فبالتالي ده عبارة
عن مجرد مثال، مش بضرر تكون عند أربعة طلاب ولا خمسة
ولا ستة ولا سبعة، باضح؟ يعني في الأمثلة ده كل
أمثلة هيك بسيطة، لكن في نفس الوقت هتاخد أحيانا أمثلة
تكون عملية فعلية، هذا مجرد يعني .. هذه بيانات
اصطناعية artificial، ده احنا أي .. يعني واحد كتبها
خلاص، مجرد مثال توضيحي، بحكي بمثل الجدول التالي
درجات مجموعة من الطلبة تم تدريسهم أساليب لاحظ
التعليمي لتلت طرق تدريس مختلفة، زي ما حكينا A وB و
C وكان عنده طريق اللي هو أربعة طلاب، تاني خمسة، تالتة
سبعة طلاب، والمطلوب أشوف هل اختلفت مستوياتهم
باستخدام أساليب التدريس المختلفة، طبعا أنا ممكن
أدخلهم على SPSS أو ممكن أدخلهم على الـ Excel
واحد، سواء اسمها السلسلة أو اكسل، الطريقة اللي
بتراوحك بتدخليها، الآن هوريك كيف بتكون شكلها في
الاستبيان، لو كان عند استبيان مفترض أو لو كانت
جاهزة زي كده، كيف ممكن أدخلها على البرنامج، الآن
افترض أن أنا عامل استبيان وكاتب الطالب اسمه كذا
افترض، سأرجع لو في خطأ دائما أحاول في الاستبيان
يكون في عندك key answer مفتاح للإجابة، أعرف أين أنا
نفترض في خطأ أروح لوين أعمل له coding معين، رقم معين
بعدين درجة الطالب كذا، الطريقة المستخدمة ABC مش هيك
كمثال بسيط خليني أخدها الآن، هي رقم الطالب أو
code معين، درجته في الإنجليزية نفترض، بعدين الطريقة
المستخدمة، الطريقة، والطريقة A وB وC، هيك تقريبا
تصميم الاستبيان، لحظة، اللي أنا بتكلم على درجة
الطالب في اللغة الإنجليزية بس، وهذا مسميه متغير
تابع، إياه وحيد بشوف إذا كان عامل يؤثر على تعليم
الطالب في اللغة الإنجليزية فقط، اللقاء الجاية تبقى
اللقاءات الجاية، الأسبوع القادم يكون نفس الموضوع
بالظبط هيك، ولكن بدل درجة في اللغة الإنجليزية ممكن
آخد لإنجليزية مهارات استماع، محادثة، كتابة، قراءة
يعني المهارات المعروفة أو مثلا درجة في اللغة
العربية و اللغة الإنجليزية درجة في الرياضيات و
العلوم أكثر من واحد مسميه multivariate statistics
يعني أكثر من نعم مش عاملين متغيرين خلاص كويس الميز
بالمتغير و عامل المتغير هذا اللي هو الكمية اللي هو
التابع و النوع هذا الترتيب العامل ما ليش .. لو كانوا
عاملين زي ما حكيتها و طرق التدريس و النوع الاجتماعي
مزال تحليل تباين لمتغير تابع وحيد بس دو عاملين
ثنائي مثلا أو ثلاثي العبرة كم تابع أنا بقيس أنا
بقيس التغير في كم تابع إذا تابع واحد خلاص لكن إذا
كان عندك أربعين عامل افترض أيًا كان أربع عوامل
مازال تابع واحد فتلاقي الموضوع هنا إذا
أنا افترض حاجة زي هيك التصميم للاستبيان بهذا الشكل
كله هتعمل إيه في عندي ثلاث واضح أن في عندي ثلاث
متغيرات طبعا هذا مهم جدا بالرغم أن أنا مش هستخدمه
في التحليل نهائيًا كرقم بس إيه ليه خلاص ك reference
مارجع أن أعرف أين أروح ببدأ أوريك إياه أنا على
البرنامج بدأ أمشي واحدة واحدة اليوم بس بعدين
مش هنمشي واحدة واحدة هنفتح الملف على phone لأن أنا
اللي بحكي عليه أكيد أنتم كلكم ذكرتوه منه هذه
النافذة الأساسية لبرنامج الاسم الأساسي أنا بنزل
هنا 15 الموضوع معكم 22 أو 24 اللي قال لي إن شاء
الله هكون نازل هنا عنده 24 لأنه بعدين هناخد الامس
الامس هننزله احنا على 22 عادة مش هيكون على 15 في
انتظار هذه عند data view
نعم لازم تنزليه هو بيكون موجود .. نعم هنا أنا نزل
ال .. مش في حاجة .. لا مبين لك ولا مبين للشاشة ولا
.. ولا أنا شايفها يعني زي ما أنت شايفه أنا شايفه
هو بينزل .. بيكون موجود في قائمة analyze لما أنا
نزله لازم أنا نزله في الأول يعني أنت لما تنزل
الأساس لحاله مش هينزل معك هشوف كده بعدين على العموم،
على العموم هذا مش قصة طويلة عندي الآن ثلاث متغيرات
هاي الـ var الأول، هاي variable، هاي name، مثلا
بين ال name، ال name بينها المتغير الأول مثلا، هاي
name طبعا
ال name ممكن يكون اسم، ممكن يكون code أو رمز، طبعا
لو كان name، لازم ال type هذا يغيره serial number
إيه ال serial .. في عندي string تحت آخر واحد احنا
خلانا نتفق أن نعمله coding ده مش هي .. مش هينكتب
اسمه إذا
آه اكتب بالعربي هي العربي هي الرقم آه شوف العربي
ما اشتغلش هنا بعدين بوريك كيف بيشتغل بس أنا خلاني
اكتب code عشان أضيع وقت
محسب إذا كانت فيه خطوط باللغة العربية هيكتب عربي
ما كانش ما بدأش أخد وقت في النقطة دي بالظبط مش مشكلة
scores هي الدرجات و هنا الطريقة هي methods نعم
الطريقة
بحط رقم يعني بعد ما تكون إيه ممكن أعطيها واحد برضه
سؤالك كويس خليني أعملها مرة بأرقام و مرة بحروف و نشوف
مين يبدو يشتغل معنا، كويس أسئلة كهذه بتخلي الواحد
.. هي كويسة إن أنتوا بتسألوه صحيح، لو سألته أنتم
بترايحونه نفسيًا يعني، مولود طالب زي ما يسألش نصيبه
أنت شوفي .. أنت اسألي على أساس أنه لو في حاجة أنا
ماذا .. ماذاكرتاش يكون أذكر يعني لأ .. لأ لأ لأ لأ
لأ العكس لأ لأ الكلام ده مش صح أنت اسألي كيف
ما تشاقين و أنا روحي طويلة لازم أطول غصب عني في
الآخر على أمم .. معكم الدرجات مشياكم؟ طابعين آه؟
كل هنعمله الآن، ركزي معايا، هاخد طريقة طريقة بينفع
أدخلهم لخبطات في بعض، بينفع، بس الواحد أريح له و
أدخل واحدة واحدة لكن لو كان عند استبيان، هدخل حسب
الاستبيان، مظبوط؟ يعني افترض كان الطريقة الأولى،
الطالب الأول، التاني، الـC، التالت، الـP و .. مش
مش مشكلة لكن لو كان .. لو كانوا مرتبات، يكون أسهل في
عملية الإدخال، لكن الترتيب مش مهم المهم كل درجة
تكون مع الطريقة تبعتها فقط، هي اللي احنا عايزينه
إلا إذا هاخد سبعين، ثلاثة و ثمانين، ثمانين و
سبعين، و سبعة ورا بعض فأنتم مش عارف إذا بتقدروا
تملوني إياهم، بتقدروا كده مش هيك أنا جاد أخدهم على
ال word بس أنا بدي أمشي step by step اليوم هيت ..
دي ال scores بس اللي عندك سبعين .. سبعين .. ثلاثة
.. آه
طبعا هذا الطريقة الأولى مظبوط هذول أربع قياس من
الطريقة الأولى ال method إيش عبارة عن إيش واحد
بكتب واحد لو بدأ أكتب one هتكون character حروف في
التاني ممكن أكتب one أو a و b و c نفترض هي إيه طبعا
هذول كلهم إيه هذا الطريقة الأولى اللي أنا الطريقة
التانية بحطها برضه إيش تحت هون بس بكتب اثنين و B
يعطينا الطريقة الثانية اللي هم الخمسة إذا
هدول بكتبوا اثنين لحظة هيك ما فيش خطأ في المجموعة
يعني ممكن نسخ و لصق بينفع يعني لو كان عددهم أيًا
كان عددهم مجرد نسخ و لصق عشان كده أسهل تاخدهم
كمجموعات ورا بعض المجموعة الأخيرة و زي
ما حكيت أنا ببدأ آية ثلاثة خلّي بالك لو كتبت له
ثلاثة و ثلاثين بياخدها باعتبرها مجموعة جديدة عشان
كده أنا بكتب واحدة صح و نسخ و لصق فمش هغلط YC أنا
جاد رابطت بـ C كمان مرة بس لو كتبتي CC سيكون مشكلة
خلاص واضح طبعا ال code زي ما حكيته ممكن أنا اكتبهش
مش .. مش هالقصة الكبيرة يعني لو كتبت واحد أو
ما كتبتش هدول مجرد reference لك أنتِ لكن لو
ما كتبوش تحصيل حاصل
واضح الطريقة السهلة في إدخال البيانات طب لو حطيهم
على ال Excel نفس الشيء بحفظهم بعملهم فتح عادي بس
فتح بقى لها في Excel طبعا حفظ هي علامة الحفظ خلاني
أحفظ على .. وين ما بدك تحفظي أحفظي هي أنا هحفظ على
ال C و هي نحطه على أي مكان هنا برا جوا مش هتفرق
كتير أي summer و هي نحكي مثلا نسميه أي اسم نفترض
score أو أي اسم المفروض
الأول خطوة أن أتأكد أن التوزيع طبيعي جاب المفضة في
عملية تحليل التباين هنكتبها مع بعض
إذا في البداية بنعمل اختبار طب التوزيع الطبيعي
لمن؟ لكل الدرجات أو لكل مجموعة لوحدها؟ لكل مجموعة
لوحدها يعني لازم أتأكد أن توزيع البيانات للمجموعة
اللي هو طبيعي و الثاني و الثالث كذلك طبيعي بروح
analyze descriptive explorer analyze
I Descriptive Statistics مش باين لكن أنا كتبت على
اللوحة المربع
الحوار اللي بيظهر
طبعا هاي في عندي المتغيرات المتغير اللي أنا عايزه
اللي هو الدرجات الهزامة
من الأول هي analyze descriptive explore هاي
المتغير ال score بحطه في ال dependent list و هي
التابعة لو أنا هيك اشتغلته بس هيعمل اختبار التوزيع
الطبيعي لكل الدرجات بصرف النظر عن الطريقة فححكيله
لأ اعملي factor list في factor موجود ال factor
ممكن يكون طبعا أنا عامله بطريقتين method واحد و
method خلاص استخدم method واحد بينفع و لو أخدت هذه
برضه بينفع ف أي واحدة منهم بتنفع و بعدها بختار
plots إذا في عندي هنا plots
الـ plots اللي هنا في النص المربع ده يعني المنطقة
يعني إيه ال plots يعني؟ خلاص؟
إيه ال plots؟
في عندي اختبار هنا مكتوب
على normality plots
with test
يعني الرسم لأن normality مع الاختبار اللي تبعته
إذا هي الخطوات اللي بنعملها بختار
الاختبار الصحي وExplorer خلال script of statistics
plus normality وبعدين continue و okay
المشكلة أنا مش قادر أكبر الشاشة هذه وبعدين ما فيش
عندي ملف وورد أحط لك إياه موجود؟
خلاص إذا موجود على أساس إن الشاشة عندي مش كتير
واضح طب تمام إذا خلّيني أرجع مرة ثانية واضحين
الأمور هذه اللي أنا حكيت عليها بتفاصيل موجودة طب
أنا عندي حجم عينة صغير وبالتالي بيستخدم شبيه له
واضح لو طلعت على شبيه له الـ P value أو القيم
الاحتمالية أكبر من 5% كبيرة كثير وبالتالي برفضش
الفرضية الصفرية اللي بتنص عليهش أن التوزيع طبيعي
الفرضية
الصفرية التوزيع طبيعي في الحالة هذه الـ P value
أكبر من 5% إذا برفضش الفرضية الصفرية إذا التوزيع
طبيعي وأنا أعمل العكس ولا العكس؟ مش العكس إذا
حكيتها المرة الفاتت أه لا يختلف عن التوزيع الطبيعي
في الحالة تم عدم الرفض فبالتالي يمكن القول إن
التوزيع طبيعي خلاص؟ واضح هيك؟ تمام إذا الآن توزيع
طبيعي خلاص هذه خطوة مهمة جدا عشان أستخدم تحليل
التباين اللي هو الاختبار المعلمي ما كناش هناخد
اختبارات لمعلمية بعدين طبعا لكل اختبار غير معلمي
لكل اختبار معلمي فيه اختبار غير معلمي الاختبار
البديل هنستخدم موضوع نحن تحليل التباين طبعا كويس
أنا أعملك بالتفصيل في الكتاب هنا أو في الـ notes
اللي عندك analyze compare means one way ANOVA أنا
مش هستخدم الـ one way ANOVA مباشرة زي هيك هو ده شغل
صح ما فيش فيه أي إشكالية هيعطيك النتائج بالطريقة
اللي أنت شايفها وما فيش أي مشاكل اللي أنا هعمله
هستخدم أمر ثاني بيعطينا نفس الناتج بالإضافة لنتاج
إضافية يعني اللي أنا بدور عليه يعطيني حجم التأثير
يحسب له مباشرة الطريقة الموجودة في الكتاب مش
هيعطيك حجم التأثير مباشرة أنت هتحسب إيه فخلينا
نشوف الطريقة الثانية اللي هي بحسب لحجم التأثير
وأنا في نفس الوقت هعرفك كيف تحسبي حجم التأثير لكن
سواء هيك ولا هيك في الآخر هطلع بنفس النتيجة خلاص؟
إذا أنا هاخد أنت جربيها في البيت طريقة الـ notes
اللي معاك في عندك compare means اللي فيها الـ one
-way ANOVA، مظبوط؟ أنا مش هأستخدم هذه هأستخدم
التحتية على طول اللي هي الـ General Linear Model
إذا
اناليز الـ
General Linear Model
الشاشة دي أول خيار فيها Univariate Univariate
يعني إيش؟ هذا معناه متغير أحادي أحادي المتغير يعني
إيش؟ يعني معناه فيه متغير تابع واحد
فبتدخل على طول في multivariate للقاعدة الجاية
المتعددة فبالتالي المنطقة اللي أنا فيها هتشتغل لي
كل محاضرتنا من اليوم والأسبوع القادم بالكامل
فبالتالي عشان كده أنا بفضل استخدامها دائما بدل ما
أستخدم من compare means وهيسكر معي القانونة بعدين
هرجع أستخدم للـ multivariate اللي بعده لأ أنا خليه
مرة واحدة في هذا المكان إذا إيه الـ univariate
هنا بدأ أكون حذر جدا أعرف مين المتغير التابع من
العامل طبعا في الـ dependent هذا الـ dependent اللي
فوق هذا الـ dependent بدأ
أحط المتغير الكمي اللي هو الـ score إذا حين أكتب لك
هي تحتين في الـ dependent list
أحط المتغير الكمي اللي هو أنا عنده score اسمه أو
scores وفي الـ fixed اللي بعده الـ fixed factor اللي
هو العامل أحط طرق التدريس أو الـ methods
شوف لو كانت مكتوبة أرقام ولا حروف هي دخلت معايا
بس
هذا
اللي بعمله مجرد أحدد المتغير التابع أحدد العامل و
أضغط على okay هي
نتيجة تقريبا نفس النتيجة اللي هناك شكل مختلف بسيط
فلو طلعنا عن نتائج على الـ notes اللي معاك هاي
النتائج أنا
مسمي الطرق هنا أو الـ methods بأي اسم أنا مسميه
لحظة اللي أشهر عنوان test of between
إذا عينة مستقلة بأخد العامل اللي هي الفرضية
الفرضية الصفرية زي ما حكينا بتنص أن المتوسطات متساوية و
الفرضية البديلة فيها على الأقل متوسطين غير متساوين
هطلع
على الناتج اللي عندي موجودة أنسى العمود الأخير
انسى ما تعملش عليه شيء هاي الطريقة طبعا في عندي عدة
أعمدة اللي أنا بعيدني منها تعرفها الأعمدة تبقى
الـ DF دي degrees of freedom والـ F والـ Significance بس
طبعا الـ DF كويس تعرفيها أنها بتساوي الـ K ناقص واحد
عدد المستويات بتروح من الواحد هم كانوا ثلاثة ناقص
واحد اثنين بالتالي هيك أنا .. طب شوف أنا متعمد
أخليك تعرف الـ DF بالرغم من خلال القراءة للنتائج مش
هتذكرها نهائيا طب إن هي في الحسابات دخلت معايا
مؤكد بس أنا بحب أنوه هلأ للسبب واحد إنه لو أنا
دخلت الطرق بطريقة خاطئة يعني كان افترض هم ثلاث طرق
ودخلت بدل ABC AA هتظهر طريقة رابعة هيظهر هنا
أه لما بيظهر واحد اثنين وثلاث دخلت أحد عشر واثنين و
عشرين وثلاث وثلاثين من الخطأ هيبين هنا بتظهر إذا
كانت ثلاث طولها فهذه عبارة عن اثنين على طول واضح؟
وبيطلع لأن هذه قيمة الـ F هذه نسميها الـ F المحسوبة
اللي هي تسعة عشر وستين
هذه قيمة الـ F المحسوبة البعض اللي أنا بستخدم قيمة
الاختبار اسمه A زي الـ T بس هذا للشخص اللي عمل
الاختبار اسمه Fisher فأخده بحرف الـ F قيمة الاختبار
إذا هذه قيمة الاختبار المحسوبة قيمة الاختبار
المحسوبة الـ F في اختصار للعالم اللي عمل اختبار فشل
القيمة
1766 الآن في عنده اسلوبين للرفض إما باستخدم القيمة
الاحتمالية اللي هي الـ SIG أو
البعض بيستخدم القيمة الجدولية وبقارن المحسوبة مع
الجدولية هنا بالذات يكون معايا جداول لاختبار F
قصتها مش عايز أذكرها لأن زي الـ Z وزي الـ T لأ احنا
هنستخدم الـ SIG لكن لو واحد طلب منك سهل تطلع القيمة
الجدولية من خلال الجداول الإحصائية هذه الطريقة
السهلة الـ SIG الآن سواء صفر أو وضع صفر أو قيمة صغيرة
جدا بالتالي قرار رفض الفرضية الصفرية معناه كده في
عندي أدلة تدعم الفرض البديل القائل أن في على الأقل
متوسطين مش متساوين، إذا نرفض الفرضية الصفرية ولا
تنص أن لا يوجد فروق ونستنتج أن هناك فرق بين أساليب
التدريس المختلفة يعني في دليل كافي أن أساليب
التدريس المختلفة ليست كلها متساوية عند مستوى معنوي
5%
الآن نقطة المهمة أحسب حجم التأثير يعني هل طرق
التدريس المختلفة كانت تأثير مختلف فيه فروقات
معنوية لكن تأثيرها قوي صغير متوسط لازم أحسب حجم
التأثير اللي هو مربع إيتا زي اللي أخذناه في تحليل
في اختباري لعينتين مستقلتين بيُعطى من العلاقة
اللاتية في الـ .. أنا كاتب الـ .. كيف أطلعي مربع
إيتا البرنامج بيحسب لي إياها لو أنا استخدمت الاختيار
الطبعي الـ general linear model بيحسب لي إياها لكن لو
بتحسبها بإيدك هي القانون تبعها هي
تقدير حجم التأثير اسمه effect size
مربع ETA عبارة عن SS SS اختصار sum of squares
مجموع المربعات between لو تلت الـ factor على الـ SS
corrected total خلينا نكتبها ونشوف هذا الكلام وين
موجود إذا
مربع ETA بسوء SS between على ال SS corrected نرجع
ثاني للنتائج اللي كانت أنا شوية موجودة ال
between ليه ال SS between لل factor للعمل هذه لحظة
some squares هذا ال SS اللي بنحكي عليه هذه ال
factor فالقيمة إيش بتساوي ألفين وتلاتمية وخمسة و
ثمانين هذه الـ S تبعت إذا بتساوي 2385.343 على الـ S
corrected اللي هي القيمة دي
تلاتمية وأربعة وسبعين إذا حسابها سهل ال S تبعت
ال factor على ال S لل corrected total المجموع
المعدل لو كسبتهم على بعض بيعطيني مربع إيتا إذا
في الحالة اللي عندي طلعت مربع إيتا .752 point إيتا
أو مربع إيتا إلى تصنيف أي محاك معين المحاك
لو أنا بتكلم أبوين سبعة خمسة اتنين واضح أنها أكبر
من 23% مع كده كبير جدا مع كده طرق التدريس الثالثة
أثرت بشكل كبير على متوسط تحصيل الطلاب هذا من ناحية
إذا تأثيرها له كبير جدا الحاجة الثانية المهمة أفسر
75% الحكينا
عليها المرة الفاتت أنه شغلت إن إذا هذه قيمة تعني
وجود حجم تأثير كبير جدا لعامل التدريس على تحصيل
الطلبة وإيش تتعني خمسة وسبعين و.752 وعشرة؟
معناه إن خمسة وسبعين و.752 وعشرة من التغير في
تحصيل الطلبة يعزى إلى أساليب التدريس المختلفة إذا
معنى طرق التدريس فسرت نسبة كبيرة جدا من التغير في
تحصيل الطلبة تصل حوالي خمسة وسبعين في المئة بمعنى كده
فيه 25% تبقى أيش لعوامل ثانية اللي أنا ما أخدتهاش
في الاعتبار ممكن يكون النوع الاجتماعي ممكن يكون
فيه فروقات فردية وهكذا هذه القيمة أنا بحسبها زي ما
حكيت SS between الأساس corrected أو كانت هنا ملاحظة
هذه القيمة موجودة مقابل العامل في العمود المعنون
بال partial eta squared لو طلعت على ال output
العمود الأخير القيمة جاهزة بنسبة خمسة اتنين بيحسب
لها البرنامج واضح إذا البرنامج بيحسب مربع إيتا
لإن حسبنا الطريقة اللي أنا حكيت عليها للأسف اللي
كنت بقولها خليني
أوريكي إياها على الطريقة اللي احنا استخدمناها وكيف
تجيبيها هنا في عدة خيارات طبعا أنت مش شايفها ولا
أنا شايف معناها أنا مش شايفها كويس لكن بدأ أخمل لكي
يطلع في هنا عندي options شايفين
options تحت هنا آخر واحد بضع
options لو ضغطت عليها المربع الحواري هذا في ثاني
خيار هنا مكتوب عليه estimate of effect size إذا كيف
بده أجيب القيمة اللي هنا أنا هكتب لك هي options
نضغط على options بعدين من المربع اللي حوالي إيديك
الشمال تحت display هي أسفل display بختار
estimate of effect size
estimate of effect size خلاص بس اضغط عليها دي وبعدين
on continue وهي okay هتلاحظ الآن إندي في ال output
في الأول ما كانتش ظاهر العمود مظبوط اللي اللي ضغطت
على okay أكيد صار عندي عمود زيادة اسمه partial eta
squared والقيمة بين 7 و5 اتنين زي طريقة كيف أطلع
المربع إيه تاني
الآن القرار زي ما حكيت طالع رفض الفرضية الصفرية
معناه كده فيه عندنا متوسطات غير متساوية كيف نعملهم
الخطوة الثانية على طول يعني بعد ما الآن الباحث أكد
أن هناك فروقات فالفروقات دي إحصائيا بدنا نعرف
النقطة اللي بعدها نعمل ال multiple comparisons أو
المقارنة المتعددة كل حاجة عملها في النافذة اللي
بتظهر عندي فيها حاجة some post hook بضغط على post
hook خليني أوريكي إياها وين موجودة إذا المرة أول
مرة ثانية شفتوا الشاشة دخلت بالطريقة هيك
احنا دخلنا .. ضغطنا على options من شوية عشان نطلق
.. حجم التأثير الآن بطلع المقارنة التنائية في إندي
post hoc الآن
لو طلعت على post .. الآن لو ضغطت على post hoc هيظهر
عندي ..
اللي أنا هخلقه وأوريكي أنا أنا اشتغل على الشاشة هنا
أوضح هناك حيث إن أنا عندي شاشة زي هيك طب أعرف إن
هذه الشاشة جاءت من boss talk مظبوط أنا هي
Univariate الشغل اللي اشتغل على Univariate وهي
boss talk multiple comparisons from observed means
في عندي العامل أو ال factor بدخله في هذه المنطقة
بعمله click بس بحطه هنا هنا في عندي نوعين من
الاختبارات مجموعة معنونة ب equal variance assumed
بفترات تساوي التباينات وفي مجموعة ثانية equal
variance malloc not assumed واحدة assumed وواحدة
.. طب أستخدم مين؟ هنا مهم أعرف أستخدم مين إذا في
ال multiple comparison مهم جدا أعرف إيش لاختبار
المناسب
هو جرت العادة إن الواحد بيستخدم ال equal variance
بس ده كلام مش صح لازم في الأول أعرف إذا كانت
التباينات متساوية أو غير متساوية للمقارنات
المتعددة نجر
الآتي رقم واحد اختبار بنسميه levine لتجانس
التباينات
هذه مهمة فرضية صفرية يشحط نص .. هذه أخدلك بأعمله
.. قبل أن أعمله مقارنة متعددة صفرية متنص المقارنة
.. التباينات متجانسة
يعني متساوية يعني نسميها equal variance equal
variance هو الصح أصلا مش equal اسمها متجانس
homogeneity هي كانت لابسة الصورة المطبقة equal
virus بس هي homogeneity virus وهشوف الاختبارة
نسميها بعد شوية اسمه homogeneity مقابل الفرضية
البديلة إن التباينات مالها غير متجانس يعني غير
متساوية هذه الخطوة الأولى لازم أعملها قبل ما أختار
مين الاختبار المناسب من المجموعتين اللي عندي كيف
ده أعملها طريقة سهلة جدا تذكر إننا ضغطنا على
options من شوية احنا في options اختارنا مين
estimate و fact size ثاني واحد حكيت عليها وأنا
ماشي في الطريق موجود عندي اختبار ثاني مابقاش أعمله
click اللي هو homogeneity test homogeneity
test إذا اختبار أي homogeneity test اختبار التجانس
هذا قبل ما أعمل مين المقارنات المتعددة متفقين؟
اللي لو أنا عملتها هيظهر معايا output مكتوب عليه
levine's test of equality of error variances بأخد
هذا الجدول وبأخد ال seek تبعتها
قيمة السجلة اختبار اللي هنا بتساوي إيش؟ .267 طب
هذه القيمة لو تقريب .5000 أكبر ولا أصغر؟ أكبر
بكتير كويسة كلمة كتير هذه ليش؟ لأن بتعطينا إحساس
إن التباين معلولة ثانية وثالثة تقريبا حوالي
بعض بشكل قوي
معناه كده برفضش الفرضية الصفرية
ذلك أدى لإن معناه إنه يمكن نلقى إن التباينات مالها
متجانسة متجانسة طب
إيش استفدت؟ برجعت ثاني لما اخترت ال post hoc لما
استخدمت ال post hoc هاي ال post hoc شفتهم شوية في
عنده مجموعتين طب بعدين في عدة اختبارات كل اختبار
له ظروفه له شروطه أشهرهم اختبار مكتوب عليها شفية
إذا في حالة تساوي أو تجانس التباينات بنستخدم اختبار
شفية شفية
شفية اسمه واحد شفية عمل ناسبه أقول لكم ناسبه equal
balance لو كانت not assumed في عنده أربع اختبارات
ممكن اختار done it test أو أفضلها done it ت تلاتة
أو أي واحد منهم غالبا بيعطي نفس النتائج لذا أنا
اتفق الآن في شفية ممكن ممكن اختبار بنفروني ممكن
اختبار تيوكي كل اختبارات قوية عشان نستخدم شفييه إذا
بس بعمل click على اختبار واحد مش أكثر من واحد خلاص
إذا
ممكن نستخدم اختبار بنفروني أو شفييه وذلك في حالة
تساوي أو عدم تساوي حجم العينات أي عينات مش هتطلب
طراب التدريس الاختبار شفييه ما يفرقش العينات زي بعض
ولا مش زي بعض يمكن استخدامه الآن لما بتطلع الأوتبوت
بتطلع بهذا الشكل هنبدأ لنا نقارن بين كل متوسطين مع
بعض طبعًا
البرنامج مصمم بهذه الطريقة بيعطي كل حاجة ترتيب و
غير ترتيب يعطيني يوم يعني الأولى والثاني والثاني
والأولى لكن النتيجة زي بعض نبدأ واحدة واحدة إذا مرة
ثانية لمقالات متعددة أول شيء بعمل تجانس في الأول إذا
كان متجانس نستخدم شفييه ما كانش نستخدم دونيت
الآن بدأ نقارن نقارن واحد واحد الأولى مع الثانية
هي الطريقة الأولى مع الثانية أنا ببدأ أعمل زمولة
خصرية ونشوف لصالح مين احنا على الأقل فيه متوسطين
هيختلفوا عن بعض مش هيك ندور عليهم هي الأولى مع
الثانية في عندي هنا عمود مكتوب عليه main
differenceالفرقات I-J يعني الأول هذا I وهذا J
الثاني يعني فرق بين واحد واتنين يعني واحد ناقص
اتنين يعني زي هيك واحد ناقص اتنين متوسط الأول ناقص
متوسط الثاني هذا بتعمله اختبار مش هيك الـ sig بتاعته
مالها هي الـ sig مظبوط إيش أسوي
هي الـ sig هو الـ 0.03 القيمة الأكبر أو
الأقل من 5%؟ أقل مع كده برفض الفرضية الصفرية اللي
بتنص المتوسطين زي بعض وبستنتج أنهم مختلفين عن بعض
إذا استنتجت أن هدول اثنين مالهم بيساوش بعض، كويس هي
اللي وجدت اثنين بيساوش بعض طب لصالح مين؟ مهم أعرف
لصالح مين حسب الإشارة الإشارة مالها؟ هي شرط مين؟
موجب الفرق بينهم 22.3 يعني الفرق بين المجموع اللي
درس الطريقة الأولى والثانية 22.3 الفرق موجب هذا
معناه طالما الفرق موجب معناه المتوسط الأول أكبر من
الوسط لذا بس تنتج تحصيل الطلبة باستخدام الطريقة
الأولى كان أفضل بشكل جوهري عن الطريقة الثانية أنا
وجدت واحد بدور عليه بعده ما توقفش طبعًا لازم أكمل لكن
الثلاثة اختبارات هي أول واحد الاختبار الثاني الأول
مع الثالثة إذا هو بياخد الأول مع الثاني الأول مع
الثالث طبعًا لو فيه الرابع هيتعمل الأول مع الرابع
وكذا الأول مع الثالث لحظة
الأول مع الثالث هي الـ sig تبعته 5.29
القيمة دي مالها كبيرة جدًا أكبر من 5 في المئة
فبالتالي برفضش الفرضية الصفرية يعني مع كده بستنتج
المتوسط الطريقة الأولى والثالثة ما فيش فرق جوهري
بينهم لأ بحكيش متساوي لا يوجد فرق جوهري بينهم صح
أني بكتب يساوي لكن إذا بلفظها بحكي لا يوجد فرق
جوهري بين الطلاب في التحصيل في اللغة الإنجليزية في
الطريقة الأولى وطريقة الثالثة طيب هدولة كويسات هيك
خلصت أي أول اختبار ثاني اختبار الآن الثالث الثالث
لحظة الثاني معلولة مش هيك هي نفسها هتلاحظ اختلف
الإشارة الإشارة نفسها اختلفت عشان عكست ولحظة الخطأ
ده الـ standard error الخطأ المعياري بيتغيرش لأن
انحراف معياري أو خطأ معياري دي أعمل موجب الـ sig لحظة
ما قالتها زيها قلتلها ده مكرر بس البرنامج مصمم
يعطيه كده الخطوة الثالثة الثانية مع الثالثة هي
اللي أنا عايزها الآن الثانية مع الثالثة الـ sig مش
بيساوي صفر لحظة أنا بحكي على الـ sig الأول أو بحكي إذا
كان فيه فرقات لصالح مين ما طلعتش على الفرق هذا
لأ أول بحكي من أقل ومن أكثر فالأول بأطمن أنه فيه
فرقات وبعدين بحكي لصالح مين فطلعت الـ sig بساعة صفر
تقريبًا 6 هي مقاربة لثلاثة علامات عشرية بالتالي
برفض الفرضية الصفرية و بـ percentage غير متساويين
الإشارة سالبة إذا الثالثة إذا الثاني أقل إذا
واضح أن الطريقة الأولى أفضل من الثانية بس
الأولى والثالثة زي بعض والثالثة أفضل من الثانية
ما كده أقل طريقة اللي لازم أستبعدها في التدريس
اللي هي أي واحدة الثانية لأن الثاني واضح أنه أقل من
الاثنين يعني أقل من الأولى وأقل من الثالثة معناه
كده الثاني فيها إشكالية بدي أشوف إيش سبب تدني
متوسط تحصيل الطلاب باستخدام الطريقة الثانية بدي
على الأولى والثالثة زي بعض تقريبًا الفرق بينهم
الأولى والثالثة لحظة فرق 5 بينهم 6 مقارنة
بالـ 22 أو 27 وضع فرق كبير اللي هناك و 5 اعتبر
صغير جدًا عشان كده الفرق غير جوهري ما بحكيش متساويين في
فرق الـ 5 لصالح الطريقة الثالثة ولحظة الثالثة في
فرق اللي مظبوط لأن واحد أقل من ثلاثة واضح لكن
الفرق اللي بينهم ماله مش كبير يعني معناه كده أنا
ممكن أروح أحكي الطريقة الثالثة ربما تكون الأفضل لكن
الأولى برضه حواليها طب مين اختار الأولى ولا
الثالثة بقى ليه حسب الإمكانيات اللي متوفرة أولًا
اثنين الفرق في التحصيل صغير فإذا الطريقة الأولى
مثلًا بت .. بتكلفني مبلغ كبير يعني إليها .. إليها
إمكانيات بدأ مصادر للتعلم قوية ومكلفة ممكن أروح
للطريقة الثالثة وللطريقة الثالثة أقل تكلفة و
بتحصل تقريبًا نفس النتيجة واضح؟
الثاني أقل من الثالثة يعني الثاني
أقل من الثالثة اللي لو جيت للأخر سطر مقارنة طبعًا
ثلاثة مع واحد زي واحد مع ثلاثة لحظة هذي وهذي زي
بعض والـ sig و أتمة كده زي بعض الثالثة والثانية زي
الثانية والثالثة لحظة دول هذه القيمة والـ second
item زي بعض مش هيك طب ملازم لازم تغيرها الخطة اللي
معينة دي أما من موجها زي معناها كده ووجدت أنه في
متوسطات مختلفة الأول والثالث بساوش بعض لكن الأول
مع الثاني أو الثاني مع الثالث في اختلافات يعني عند
اثنين طلعوا مختلفين واثنين تساوي يعني واحد تساوي
ثلاثة لكن في عندنا متوسطين اللي هو الأول والثاني
والثاني والثالث في اختلافات تلاحظ البرنامج أي شغلة
فيها فروقات بيعطيني الـ flag علامة تلاحظي الـ
علامة موجودة الـ star هذه تلاحظي في star هنا وطبعًا
في مكرر ما ليش في التكرار والـ star اقتنع تحت the
mean difference is significant عند 5% level يعني
الفرق في المتوسطات significant معناه جوهري أو
معنوي عند 5% level خلاص؟
بس أنا ما بجيش مثلًا لما بكتب البحث بحكي والله فيه
star فيه فرقات هذي مؤشر إليك يعني لسهولة اللي
واحد ممكن يشوف فيه فرقات ولا لأ في أي سؤال؟ طيب قبل
أن أخد break سأتكلم في عجالة على سلوب جديد للحكم
على رفض أو عدم رفض من خلال فترة الثقة احنا حكينا
هل في فرق ولا لأ؟ هل في اختلاف ولا لأ؟ بناء على الـ
«sig» برضه ممكن أحكم بناء على فترة الثقة وستلاحظ
أن فترة الثقة تعطينا معلومة إضافية مش موجودة في
القيمة الاحتمالية هما الاثنين وجهة العملة واحدة يعني
إذا كان القرار هنا فيه فرق ولا صالح الأول لازم
يطلع فرق ولا صالح الأول لو طلع ما فيش فرق لازم يطلع
ما فيش فرق الاثنين زي بعض لكن هيعطيني معلومة إضافية
هنشوف الآن مع بعض ربما هذا الكلام اللي بحكيه مش
موجود أعتقد أنا ما كتبتش كل حاجة أمي آه والله هو ما
شاء الله موجود وين موجود؟ لأ مش موجود
آه هناك أنا بحكي هنا لأن أنا بعضكم ما كتبتش طيب
نطلع واحدة واحدة نفس الفكرة اللي هناك إذا
الآن راح نأخذ طريقة ثانية للرفض أو عدم الرفض اللي
هي فترات ثقة تذكري أول لقاء حكيت لك سلال احصائين
وعين شق مسمى التقدير وشق اختبار فرضيات اللي احنا
بنحكي عليه اختبار فرضيات التقدير اللي معناه
التقدير بقيمة واحدة والتقدير بفترة أو مسمى فترة
الثقة هنا أعطاني في الآخر 95% confidence interval
lower bound upper bound lower bound لحد الأدنى
upper حد الأعلى بدا أخد الأولى والثانية فترة الثقة
سوى 7.8 تقريبا وحتى 8 لغاية 36.7
هذه الأولى والثانية يعني الفرق بين الأول والثاني
بسوءك يعني هذا معناه أن الفرق بين متوسط درجة طلاب
في الطريقة الأولى والثانية الحد الأدنى له سبع
درجات تقريبا أو ثمان درجات والحد الأعلى له ستة و
ثلاثين
ما كانتش مشكلة في الأول في الأول أعطانى ال main
difference الفرق بينهم 22.3 بين طريقتنا والثانية
هذا أعطانى معلومة إضافية أنه عندنا ثقة معناه كده
أننا باختصار يعني مش هكتب تفاصيل واثقون بنسبة
95% أن الفرق بين متوسطي درجات الطلبة في اللغة
الإنجليزية بين الطريقتين الأولى
والثانية يقع بين سبعة وثمانية وستة وثلاثين
point سبعة وذلك عند أخذ العينة لعدد كبير من
المرات هذا تفسير الفترة لما نعمل عينة نأخذ أكثر من
عينة بيكون الفرق ما بين الأولى والثانية يقع ما
بين 7.8 و36.7 يعني اتصال لأن أنا عندي ثقة أنه أقل
فرق متوسط الطلاب في الأولى والثانية 7 درجات و
أعلى فرق 36 أسأل نفسي هل هذه الفترة خليني أذكر
الفترة لمين؟ مكتوب عليها الفرق بين الاثنين 101-102
أن الفرضية الصفرية بتنص على إيش؟ أن الفرق بينهم إيش ماله؟
بساوى صفر يعني 101 بساوى 102 هل هذه الفترة تجتمل على
الصفر؟ اسأل نفسك هيك .. خليني
أشوف بس واحدة واحدة هل الفترة
تجتمل على الصفر؟ إذا كانت الإجابة لا، إذا كانت
الإجابة لا، معناها الفرق ما بين الاثنين هذا عمره
ما هيساوى صفر، لأن اللحظة دي بادية موجب موجب،
مثبت؟ يعني الفرق عمره ما هيساوى صفر، إذا إذا كانت
لا فالقرار نرفض الفرضية الصفرية مباشرة
طبعا فترة ثقة بتختبر هيك أن الفرق بيساوى صفر اللي
بيعطينا إياه البرنامج مقابل الفرق اللي لا يساوى صفر إذا
نرفض الفرق اللي لا يساوى صفر باستنتاج واحد لا
يساوى اثنين إذا استنتاجي واحد لا يساوى اثنين
ولاحظي هذا الاستنتاج نفسه احنا استنتجناه من ال
إذا كانت فترة ثقة لا تجتمل على الصفر القرار إيش ماله؟
نرفض إذا وضحنا الفترة الأولى نرفض تشوف
الأولى والثالثة الأولى والثالثة بدأ بـ -19 وانتهى
بـ 7.8 إذا الفترة تجتمل على الصفر طالما ما كانتش تجتمل
يعني ممكن الفرق ما بينهم يساوى صفر إذا إذا كانت لا
نرفض إذا كان الإجابة نعم القرار برفضش وبالتالي
هنا لا نرفض إذا
نفس النتيجة كانت هنا برضه القيمة أكبر من 5% لو
طلعت على الثانية والأولى هي نفس الأولى والثانية
مظبوط؟
بس لما طلعت في السالب نعكسه سالب سالب أكيد الصفر
بره إذا لا تجتمل .. لا تجتمل على الصفر إذا كانت
موجب موجب أو سالب سالب أو سالب سالب اللي تجتمل سالب
موجب بس بالتالي برفضش هنا هنا برفض طب البعدة
الثانية أو الثالثة؟ سالب سالب إذا هنا عندي لا هنا
هذه لا نرفض هذه لا نرفض هذه
ما فيها صفر مظبوط لا لو طلعت مثلا الثالثة والأولى
زي الأولى والثالثة الصفر موجود برفضش البعد موجب
موجب
زي بعض الحلول اللي لا نرفض إيجاد في حالة واحدة بس
هي تكرار للحظة
لأن فترة ثقة أعطتني القرار نفسه تبع الـ P value
بس أعطتني معلومة إضافية عرفت الفرق ما بين
المتوسطين يقع بين قيم معينة زي المعنى كده الـ P
value هو القيم الاحتمالية واحدة غير كافية من خلال
فترة ثقة بحثنا على نفس القرار بالإضافة أعرف أن
الفرق بين المتوسطين يقع بين قيمتين معينة فالتالي
وجود فترة ثقة بيعطي مؤشر إضافي عن تحليل البيانات
خلال
الاثنين بنعمل في الـ reporting في التقرير الـ P value
بتساوي كذا وهي القرار أو خلال الفترة الثقة اللي
بتعطيني الكلمتين اللي حكيتهم هنا ونفس القرار بس
دايما بحكي إن فترة الثقة تجتمل على الصفر ما بحكيش
الصفر موجود في الفترة كإحصائيا
لغويا أقوى لأن أنا بحكي .. أنا عندي فترة مظبوط
بحكي الفترة تجتمل على الصفر ما بحكيش الصفر في الفترة
ولا لا لا غلط مش غلط يعني العبارة مش صح ليش؟ الأصل
.. الفترة ولا الصفر؟ الفترة .. الفترة .. الفترة ..
الفترة .. الفترة .. الفترة .. الفترة .. الفترة ..
الفترة .. الفترة
.. الاختبار تحيات تبان لعينة مستقلة اتعرضنا لكل
الأشكال اللي احنا عايزينها سواء من حيث رفض الفرضية
أو عدمها إذا تم الرفض بنعمل مقارنة متعددة ما تمش
الرفض بتوقف عملنا قياس حجم التأثير عملنا مقارنة
متعددة بطريقتين بطريقة شفيع وبطريقة ال
confidence interval التام نقطة أخيرة وفي غاية
الأهمية في بعض الحالات تطلع
هناك فروقات يعني القرار اللي بيحكي فيه فرق زي هيك
وعشان أدور عليهم في شفيع مافيش يعني بالنسبالي بس
أنا أدور هنا مش هلاقي ولا واحد مختلف عن الثاني طيب
هي طلعت دالة فوق طلعت دالة في تحليل التباين الجدول
هذا طلعت دالة بيكون الـ P value اللي هنا صغيرة يعني
هذا الـ P value مش صغيرة زي كده تكون قريبة من 5%
فهذه بتصير بعض الحالات إذا كانت الـ P value قريبة
من 5% إذا نكتبها هنا كملاحظة يعني إذا كانت القيمة
الاحتمالية لاختبار
F، عرفت اختبار F أي واحد؟ قريبة من 5% فإن اختبار
شفيع عادة لا يعطي مؤشر لوجود فروقات بين كل
المتوسطين يعني ما نلجأش هنا الشفيع هيعطي الفروقات
إذا كانت فروقات جوهرية إذا كان فيه فرق قوي بيعطيني
شفيع ما كانش قوي شفيع مش هستخدمه في الحالة هذه ..
في هذه الحالة نستخدم
أول اختبار موجود في القائمة أعلى اليسار مكتوب عليه
LSD
هذا الاختبار بيعطينا فروقات حتى وإن كانت هذه
الفروقات صغيرة والـ LSD اختصار least significant
difference
إذا اتعودي إذا كانت قيمة المعنوية لاختبار F مش
قوية يعني قيمة الاحتمالية قريبة من 5% يعني مش
قريبة 5% يعني بدل ما كانت توّاني 000 طلعت مثلا 045
بالساوي 045 مثلا قريبة من 5% فبالتالي مش هيكون فيه
فروقات أو 049 فالطالب أحيانا بيتفاجأ الـ 045 دالة
حسين بيدور بالجيش فروقات السبب إن شفيع اختبار قوي
بيطلع فروقات إذا كان الفرق جوهري ما بين الأول
والثاني ما كان جوهري مش هينفع بس أخدمله الـ ST فلو
كانت القروب يعني مش .. يعني مش شكل عادي يعني
مستخدماش شفيع من الأول هذا من إساءة استخدام
الاختبارات الـ boss taught أن أستخدم الـ LSD في حين
الأفضل استخدام شفيع يعني إذا كان في إمكانية
استخدام شفيع، الشفيع هو الأقوى هذا إساءة للاستخدام
لأنه أنا مطمن .. طبعا شو حلوك طبيعي لما أستخدم الـ
LSD اللي قال لو أنا استخدمته ربما يعطيني بين
التاني والتالت أن يكون في فرقات بينهم حتى لو أنا
مافيش فرقات خلينا نعملها مع بعض
لو كانت .. لو كانت الأسئلة .. شوف خلّي بالك أنا
حكيت هنا الدالة، دالة ولا مش دالة؟ دالة، اللي
أزمتك تحكي لو كانت هذا 06 ما دورش، لو تكون 06 إيش
القرار؟ عدم رفض، بالتالي ما بعملش post hoc لأن بحكي
ده كانت دالة إحصائيًا وما لجاتش، ما بعمل إيه؟ خلّيني
أعمل الـ .. الـ post hoc لو كان استخدمنا الـ .. هي الـ
.. هي الـ .. هي الأزهار هي أول واحد مش شايفين أنتو
شايفين حاجة؟ لأ لازم شوية شوية لحظة الـ star موجودة
على الكل لأ أنا .. والله ولا أنا شايفهم طلع ..
شايف الـ star هنا؟ هذه .. هذه ..
موجودة مش موجودة برضه على الأول والتاني مش موجودة
مش موجودة لأ مش موجودة بس القيمة كده صارت اثنين
ستة تسعة القيمة هذه القيمة بين اثنين و ثلاثة اثنين
ستة تسعة كدهش كانت في الأول point خمسة شوية مظبوط
في الأول من شوية التاني والتالت
كانت خمسة اثنين مظبوط نقصت .. نقصت حق .. يعني لما
تصل لـ point اثنين ستة وبعد كده نقصت خمسين في
المية وبعد كده شوية شوية لو هذه كانت القيمة مثلًا
اثنين من العشرة ربما بتنزل لتحت خمسة من المية لكن
في حالة عندها هي قوية يعني الـ value عالية فبالتالي
مهما نزلت مزال القرار ما يتغير ده لكن مش دائمًا
أحيانًا بيعطي فروقات عشان كده من خطأ استخدامه اللي
هو الـ LSD إذا كان الأفضل استخدام اختبار ما فيه نكتفي
الجزء الأول كمل موضوع تحليل التباين في نقطة أخيرة
بالنسبة لفترة الثقة زي ما حكينا إذا كانت الفترة
تُجمل على الصفر ما نرفضش إذا لم تجتمل بنرفض بطل لو
طلعت مثلًا الفترة الأولى كانت موجبة بموجبة مش هيك
الآن هذه الفترة اختبار من طرفين يعني بأختبر أن 101
متساوية 102 الآن لو عايز أختبر هل هي أكبر ولا أقل
يعني لصالح مين الفترة اللي عندي هذه طرفين
فبقى كده مباشرة من الخطأ استخدامها للحكم بشكل مطلق
مين لحظة؟ لأن مين لحظة مع كده بتعمل اختبار من طرف
واحد مع كده أنا عايز فترة ثقة من طرف واحد الفترة
بتعطيني إياها البرنامج لاحظش مكتوب عليها lower bound و
upper bound هي لحد الأدنى ولحد الأعلى لكن تجاوزًا
ممكن أحكي القاتل تجاوزًا ممكن أحكي القاتل كمؤشر إذا
كانت موجبة موجبة مع كده الأول أعلى من الثاني إذا
كلاهما موجب هيك مع كده الأول أعلى من الثاني و
اتلاحظي هذا اتفق مع مين مع الفرق بين المتوسطين مش
عارف تنتجني أمي واحد أكل أمي اثنين هي نفس القصة طب
اتطلع على سالب سالب لما كانت اثنين واحد فترة هذه
يبقى نفس الفترة اللي فاتت اتلاحظي السالب سالب برضه
الفترة بتشتمش على الصفر وطلعت الإشارة سالبة ومع
كده الأول اللي موجود هنا اللي موجود هنا في الأول
اللي موجود هنا أقل من هذا ومع كده اثنين أقل من
واحد ما هي نفس النتيجة مظبوط وها كذا يعني لو طلعت
نفترض سالب موجب لا نرفض لو طلعت سالب سالب مع كده
فيه فروقات مع كده اللي في الأول هنا أقل بس هذا
كلام تجاوز مش دقيق 100% السبب أن هذه الفترة من
طرفين والاختبار اللي بحكي عليه ما له من طرف واحد،
خلاص؟ يعني مع كده تجاوز ممكن فترة ثقة لوحدها كافية
للحكم على شغلتين أرفض أو ما أرفضش وإذا رفضت أعرف
لصالح مين يعني هذا معناه أصبحت القيمة الاحتمالية
ليس لها أهمية عشان كده في بعض مجلات النشر لا تقبل
تحكيم الأبحاث لا تعتمد فقط على القيم الاحتمالية
بدها حاجة إضافية اللي احنا اخذناه الآن فترات الثقة
بالإضافة لحجم التأثير طبعًا الكتاب يعطي أمثلة
إضافية بإمكانك تطلع عليهم يعني في مثال إضافي موجود
ممكن تطلع عليه وفي عدة تدريبات عملية وبعدين مضطر
لتحليل التباين بدون تفاعل بتفاعل أدب إمكانك
للقراءة فقط أنا هنتقل مباشرة للجزء الثاني اللي هو
تحليل التباين في حالة المشاهدات المتكررة
زي هاي بدايتنا الآن إن شاء الله في الـ .. في الوقت
المتبقي معنا اللي هو تحرير التباين داخل المجموعات
زي ما حكيت هنا كان في between groups هنا within
groups لذا تحرير التباين داخل المجموعات
هذه بالظبط بتشمل قبل وبعد بس قبل وبعد اللي
هنعمل كمان تتبع أو متابعة بعد فترة زمنية يمكن أن
أخذ القراءة مش مرتين ثلاث مرات لنفس الشخص فتحليل
التباين داخل المجموعات بيكون آدي مجموعة واحدة هذه
المجموعة بأخذلها عدة قراءات تحت ظروف مختلفة ممكن
الظرف الأول الوضع الطبيعي للظرف الثاني بعد تدخل
معين بعدين
ممكن أعمل .. بعد مثلًا فترة زمنية معينة آخد كامل
قراءة ثانية وأشوف هل في فروقات من عدمها زمان كده
في هذه الحالة في عندي فقط مجموعة واحدة آخذها لعدة
قراءات تحت ظروف ما لها هي مختلفة في المثال اللي
عندي بيحكي التالي قام باحث بدراسة لتحديد أكثر
أساليب للسرخاء فعالية في التغلب على الضغوط شارك في
المجموعة عشرين شخص، مجموعة معينة وكان هو مهتم فقط
بمعدل ضربات القلب لكل مشارك إذا المتغير التابع
معدل
ضربات القلب هو بيعتبر أن معدل ضربات القلب ممكن
يختلف حسب الظرف المتعرض له الإنسان أخذ خمس ظروف
مختلفة الظروف الخمسة كالآتي الخط الأساسي إنه يجلس
كل فرد بهدوء لمدة ربع الساعة بعدين بيتم قياس نبض
تبعه ضربة القلب كل دقيقة من خلال ربع الساعة يعني
بيقيسه 15 مرة وبياخد متواصلة تبعه ويتم القياسة
يعرف إنها كل دقيقة واحدة وبياخد متواصلة 15 دقيقة
فالخط الأول خط الأساسي اللي هو يجلس الفرد بهدوء زي
هاي الخط الأساسي هاي
الظرف الأول الظرف الثاني التأمل الموجّه يجتمع الأفراد
مثلًا إلى شريط مسجد عليه بعض التعليمات بيعطيهم
تعليمات معينة بغلق عيونه ومتنفس بعمق مع الاسترخاء
لمدة ربع الساعة مع التركيز على كلمة واحدة أو عبارة
معينة إذا في اثنين تأمل موجه هدول
الناس بتاعون علم النفس في شغلهم الفكاهة
يستمع الأفراد لتمثيل أحد الأشخاص على شريط برضه
لمدة ربع الساعة الرابع،
الظرف الرابع، الطبيعة يستمع
الأفراد برضه لمدة ربع الساعة لشريط في مختلف أصوات
من الطبيعة زي مثلًا صوت العصافير، الطيور، الأشجار،
حفيف الأوراق، حفيف أوراق الأشجار، المطر، الرياح
وكذا الظرف الخامس هنا فيه خمسة الموسيقى
برضه يستمع كل شخص إذا مشتغل عليه مجموعة من
المقطوعات الموسيقية الكلاسيكية المتنوعة لأن كل شخص
هيمر من الظرف الأول اللي هو خط القاعدة الأساسي
وبعدين الشغلات الثانية ممكن طريقة عشوائية الأربعة
ظروف الأخرى بيمر في الظرف الأول لكن ظروف المعالجة
الأربعة الأخرى وزعت عشوائيًا لاستبعاد احتمال تأثير
ترتيب حدوثها على نتائج الدّالّة الواحد وكان في كل
مرة بحسب معدل ضربات القلب في الدقيقة الواحدة لكل
فرد وحسب المعدل خلال ربع الساعة الملف تبعه اسمه
استرخاء مش هندخل بيانات لأن في ملف جاهز طب هذه
الملفات موجودة على الصفحة اللي أنا هافتح الملف
المطلوب اختبار الفرض الصفري إنه معدل ضربات القلب
في المتوسط تظل كما هي خلال كل ظرف من الظروف الخمسة
يعني الفرضية الصفرية بتنص إنه معدل ضربات القلب في
المتوسط ما لها
متساوية خلال الظروف .. في الظروف الخمسة يعني بصرف
النظر كان الشخص تم قياس ضربة القلب في الخط القاعدة
أو خط الأساس أو خلال أربع معالجات أخرى هو بدور وين
أفضل الظرف ممكن فيه ضربات القلب تكون كويسة طبعًا
خلي بالك اللي كويس مش معناه دائما الأعلى في
الدرجات الأعلى هو الأفضل هنا الضربات .. هنا
المتهير ضربات القلب كل ما كانت أهدأ أفضل
فبالتالي الأقل هو الأحسن في الـ range اللي احنا
عايزينه بالتأكيد بالتأكيد خلاص طبعا الحاجة الأولى
نقوم باختبار التوزيع الطبيعي لكل متغير من الخمسة
الآن أنا هوريك البيانات في الأول بعدين نبدأ نشتغل
واحدة واحدة خليني نفتح الملف أنت على الاسم يا أساس
هو سماه الاسترخاء
أكيد هي موجودة عندنا في الـ .. أفتح لك أنا
بُسميها dataset أو datasets اللي هنا فيه ملف مكتوب
عليه استرخاء
يعطوني مشكلة يفتح الملف، الـ .. إيش السبب؟ آه هي
كده، هذا اللي أنا حاطه هنا إصدارها 15، بس المفروض
كملف بيانات، ما يتأثرش آه هو الرسالة مش فاهم الملفات
طيب أنا السبب قد يكون خلي بالك أبدأ احتمالات ممكنة
أنه المجلد اللي أنا حاط فيه الملفات باللغة العربية
مرات حسب إصدار الـ windows اللي هنا ممكن ما يتعاملش
معاه ف أنا أبدأ أعمل أنا أبدأ آخذ data sets هذي
هيك ربما ربما ده احتمال قوي بس أنا بحطه هنا و خلاص
لأن
هو كمُلف بيانات المفروض يفتح من أي إصدار اللي
ما فتحش مني المخرجات المخرجات لو كانت خمسة عشر
ما فتحش خمسة عشر آه لكن بهذه لأ المفروض بس أعتقد أنه
أنا زي .. ربما دي شغلة استعجال لكن ربما هيك والله
أعلم بس إن شاء الله تكون زي ما بحكي هي الـ data set
و هي الاسترخاء نطفا
.. هو بيحكي .. نطفا .. نطفا .. نطفا .. نطفا ..
نطفا .. نطفا .. نطفا .. نطفا .. نطفا .. نطفا ..
نطفا .. نطفا .. نطفا .. نطفا .. نطفا .. نطفا
لكن خذها كفكرة إذا كان فتحت ملف و ملف موجود و
ما فتحش صح تأكد أنه المجلد يكون عربي إنجليزي ممكن
تتأثر حسب الـ windows اللي موجود على العموم هذه
الملف عندنا .. احنا ممكن نكتبهم البيانات مش .. مش
القصة الكبيرة بس أنا المشكلة ما عنديش هنا office أو
ما عنديش word أشتغل عليه على العموم خليني أرجع هنا
ما فيش word لسه على الجهاز هنا كده بدخل البيانات
بدخلها كل متغير لواحدة يعني كلهم خمس متغيرات مظبوط
بعمل يعني هكون عندي A و B و C و D و E مش زي العينات
المستقلة العينات المستقلة كانت كلها في عمود واحد
و يميزها واحد اثنين ثلاثة أربعة مثلا هنا لأ كلهم في
عمود مختلف لازم تكون جانب بعض الأمر
اللي عمل هنا لحظة الخمس متغيرات هل اكت توزيع
طبيعي ولا لأ وضح العينات الصغيرة و لو طلعت على skewness
شبيرة لو طلعت على الـ Seg وضح الـ Seg مالها أكبر من
5% فبالتالي التوزيع طبيعي
الناس في أساس هذه الطريقة موجودة نركز واحدة واحدة
تعتبر لأن أنا شغال على البرنامج كل حاجة منه كأنني
شغال بالظبط analyze الـ general model زي اللي فات
هناك استخدامنا univariate مظبوط هنا في الاختيار
البعيد وعلى طول repeated measures موجود في نفس
القائمة الآن في repeated measures لحظة مكتوبة هنا
within
أنا أوريكيها بس لمتغيرين يعني أوريكيها لـ pre post
شايفها دي pre post؟ بس عم تكون دي pre post وكأنه
واحدة ثالثة أو رابعة أو خامسة لحظة I A B C D إيه زي
هيك هتكون جانب بعض وهي اللي هو اللي عملته analyze
الـ general وهي repeated measures ثالث اختيار هنا في
factor واحد اللي هم أكمل مستوى إيه له خمسة بكتب
خمسة و بضغط على add خلاص بكتب خمسة و add تيجي
الشاشة هذه اللي كانت عندنا من شوية إذا
كتبت خمسة و add بيبين أنتي بـ factor واحد خمسة
بعدين بضغط على .. أنا مش عايز أضغط عليه خليني أشوف
الشاشة اللي بعدها أنا مش هحكيلك إيش هضغط على مين
يطلع الشاشة اللي بعدها لحظة
أنا في repeated measures حطينا الخمسة هدول بس بضغط
على define أول واحدة define أول واحدة إذا بعد بكتب
خمسة أو خمس مستويات بضغط على define أوريكيهم على
الأسباب لو أنا بشتغل خطوة خطوة هي define تظهر
معايا الشاشة هذه بعلم عليهم طبعا لو كانوا خمسة
بعلم على الخمسة و بدخلهم هنا فهيدخلوا
في هذه الشاشة خلاص
حاطط تماما في الـ within لاحظ الشاشة هذه موجودة فيها
within معناها
معينات .. مجموع .. عدة مجموعات يعني مجموع واحد عدة
قراءات اللي هي الـ between اللي هي الـ within هيها و
تحت موجود between between هد لمين للمستقل هد لو
كان في عنده repeated measures مشاهدات متكررة مع
مجموعات مثلا ذكور و إناث و هكذا نسميه mixed ANOVA
تحليل تباين مختلط اللي قال يا حنا ناخده بالتالي هد
الشاشة بتنفع الآن لمين؟ للعينات في حالة القراءات
المتكررة اللي هي الـ within و الخليط المختلط اللي
هناخده بعدين لخى ما تنفعش هذه الشاشة لأخذها من شوية
للـ between لواحدة لها برضه بتنفع للقايل اللي جاي
اللي هو الـ covariance الـ covariate اللي هو التغير
اللي هي الـ ankova إذا هذه الشاشة بتنفع للـ repeated
و للـ mixed و للـ ankova ثلاث موضوعات في واحد يعني
ثلاث شاشات في شاشة واحدة إذا بتنفع لـ repeated
بتنفع لـ mixed بتنفع لـ uncovered إذا أنا أدخل هدول
خلاص علمت عليهم بعدين بختار options لحظة إن في
options بدخل المتغير التابع تبع الـ factor واضح
القوائم يعني سهلة بختار compare main and fixed
أقارن بينهم و بختار بالفرونة why estimate of fixed
size لقد تقريبا نفس الشاشة فتاحة المربع الحواري
جاهز و بس بضغط على okay إذا مرة ثانية analyze GLM
أو general linear model بختار repeated measures
بكون هنا في عندي factor 1 بكتب خمسة مقابل number
of levels بضغط على define ما ننساش بدخل الخمس
متغيرات اللي عندي بعدين في هنا عندي options
باختارها
لاحظ هنا في post hoc هنا ما ينفعش نستخدمها لأن post hoc
لمين للمستقلات لو ضغطت عليها هلا الشاشة
اللي بتظهر و مربع الحواري مش شغال يعني not active و
ليش حاطينها؟ طب ليش محطوطه؟ عشان الـ between اللي ممكن
بعدين يصير الـ between المرة الجاية فهذه عايزها
يعني أنا الآن لو بدأت أشتغل عليه هنا طيب هاي post
hoc؟ لحظة الشاشة دي مطفية ما أقدرش أستخدم ولا أشوف
ليش؟ لأنه ما عنديش between لكن لو حاطط ذكور و إناث
نشوف هل الفرق في معدل ضربات القلب يختلف في الظروف
الخمسة حسب النوع بينفع آخذ post hoc بس برضه خلي
بالك post hoc بينفع مش لمجموعتين أكثر من مجموعتين
يعني إن ذكور و إناث مش هيعطينا نتائج هيكون أكثر من
مجموعتين يعني مثلا a,b و c طب لو عايزهم لمجموعتين بس،
إذا كانوا 4 إناث، اللي هيعطيني إياها اللي هو الاختيار
الـ .. تبع الـ compare main effects، هذا بيقارن كل
اثنين مع بعض، لكن الـ post hoc استخدم إيه؟ إيش
ثلاثة و أكثر، و أنا هشوفه خلال اللقاءات الجاية، إذا
نتائج الاختبار بتطلع معاه، بفكر واحدة واحدة
هنا اختبار تحليل التباين العينات المتكررة فيه
اختبار سابق زي اختبار لفين أخذنا العينات المستقلة
فهنا اختبار اسمه مواتشلي تست اختبار هذا لاقيش
استخدام هذا مهم جدا أُحدد الاختبار المناسب بعد شوية
يستخدم هذا الاختبار mostly test of sphericity
لاختبار ما إذا كان شرط من هنا كان اسمه شرط التجانس
هم سموه شرط الدورية متحقق ولا لأ بس أنا بتعرف
متحقق زي شرط التجانس بس أنا بتتكلم على معاملات
الارتباط بين هدول الخمس متغيرات أو التغير بين
الخمس مجموعات هل الشرط متحقق ولا لأ يعني في عنده
شرط خلنا نسميه شرط الدورية
بطلع على الـ Sig تبعته هاي المتغير هاي الـ
sphericity بتساوي صفر طبعا
الفرضية الصفرية بتنص أنه شرط اللي هنا المطلوب شرح
بالظبط متساوي كان بحكي التغيرات متساوية بقناش
تفاصيل هذا الاختبار بقدر أعرف اللي أنا بعد شوية
أستخدم أي اختبار من الاختبارات الموجودة والفرضية
البديلة أن الشرط ماله غير متحقق بطلع على Sig
ال Sig الصفر وبعد كده برفض الفرضية الصفرية و
بستنتج أن الشرط ماله غير متحقق إذا مما يدل على أن هذا
الشرط ماله غير متحقق يعني هذا بس بتوضح لي أي
اختبار أستخدم طبعا لمزيد من التفاصيل ممكن ترجع
لكتب لكن أنا الآن مش عايزه بالتفصيل اللي كان مهم
جدا بالنسبة لي الجدول الثاني إيش مع عنوان مهم جدا
للعنوان test of within على طول بعرف هذا الجدول
للقراءات المتكررة بطلع
على المربع الأول الجزء الأول من الجدول في عندي إيش
مكتوب أول واحد sphericity assumed هذا مسميه
sphericity assumed ولا لأ
يعني هل شرط الدورية متحقق ولا لا؟
هل
الشرط الدورية متحقق؟ بس أخدم السطر الأول إذا كان
الشرط متحقق طب في الحالة اللي عندها هل كان الشرط
متحقق؟ لأ غير متحقق فبالتالي بختار واحد من التلاتة
هدول اتلاحظي التلاتة هدول في الآخر خالص بيعطون نفس
قيمة الـ F
بعد التصحيح طب اختلف هو اين اختلف هو في درجات
الحرية لحظة اختلف اكيد في الـ mean square error
فالأخر الـ F1 يعني أي واحد من التلاتة هدول بيعطي
نفس الإجابة إذا توجد ثلاث قيم لعمل تصحيحات
لاختبارات F يطلق عليها epsilon هدول التلاتة باختار
أي واحد منهم احنا هنتفق نستخدم اختبار أقوى واحد
فيهم green house Geisser test إذا هناخد اما as first
assumed إذا كان الشرط متحقق ماكنش هاخد مين اللي
بعده على طول الـ green إذا
في الحالة تبعتنا الشرط متحقق ولا غير متحقق لأن
الـ Sig بتاعته كانت أقل من 5% فأخذت الـ green و بس و
ماجلجتش كتير لإنه ده معدلات قيم F وتالي كلهم زي
بعض الفرضية الصفرية بتنص تبعتي green المعدلات زي
بعض مشاك معدلة ضربات القلب في المتوسط متساوية إذا
في هذا المثال شرط الدورية غير متحقق بالتالي نستخدم
اختبار مين a greenhouse ونجد أن قيمة الـ Sig بتساوي
قداش صفر بالتالي نعرف الفرضية الصفرية ونستنتج أن
معدل ضربات القلب تتأثر بظروف الخمسة إذا معدل
ضربات القلب مش زي بعض اللي أنا إيش هأعمل هقارن فيه
ما بينهم هناك مقارنة عندي هم خمسة هاخدهم اثنين
اثنين زي الطريقة الأولى خمسة في أربعة اثنين مع كده
عندي عشر مقارنة تخيلوا بدي أعمل عشر مقارنة بإيدي
كارثة مش هيك طبعا هاي الـ pairwise comparisons
مقارنات الـ pairwise إيش معناه pairwise؟ في شكل
أزواج الآن هذا الجدول هو نفس الجدول اللي شفناه من
شوية تبع مقارنات البعديه الملطم الـ comparison
بتاعة الـ independent ANOVA وتطلع هيك نفس الجدول
اللي هو من الاختلاف هناك كان اثنين أو ثلاثة أو كذا
هناك الخمسة موجودين طبالنا خلاص القراءة بالنسبالك
سهلة اللي حكيناه هناك بالتفصيل موجود هنا نتبع واحد
واحد نشوف كيف الوضع موجود مجرد قراءة بس يعني نبدأ
ونلاحظ واحد يقارن مع الأربع الآخرين بطلع على الـ
Sig شوف أمامك تطلع على الـ Sig الأول واضح كلها أقل
من 5% لذا فيه فروقات و تلاحظ الصار موجود عليهم
تطلع الواحد اللي هو الخط الأساس الخط الأساسية أو
الخط القاعدة واضح أن معدل ضربات القلب في المتواصل
هو الأعلى لاحظوا واحد أعلى من اثنين أعلى من ثلاثة
لأن كلهم إشارة مالها موجب إذا الآن لو بدأت أقارنهم
كالاتي هاي العشر مقارنات اللي احنا عايزينها إذا
اطلع عندي واحد أعلى من الكل أعلى من ثلاثة و أعلى
من أربعة و أعلى من خمسة ده قارن اثنين برضه
بالمناسبة لو طلعت على confidence interval فثلاثة
ثقة كلها موجب مع كده الصفر برا مش موجود يعني الفترة
اللي هتتشتمل على الصفر و برضه موجه بيه على الأول
أعلى زي نفس الكلام اللي حكيناه في الأول يعني لو
طلعت على اثنين مع واحد مش هتطلع عليه لأن واحد مع
اثنين نفسه بس الإشارة مظبوط هيك القيمة نفسها طبعا
الفترة اللي بتنظر بالسالب تنعكس بس الحد اللي هو
على أدنى ولا أدنى أعلى مش هيك؟ يعني اثنين مع اثنين
مع ثلاثة و اثنين مع أربعة و اثنين مع خمسة كله ده
الإحصائيين مظبوط؟ اثنين اللي هو التأمل الموجه واضح
اثنين أقل من ثلاثة يعني معاها كده معادلة ضربات
القلب في التأمل الموجه بقل عن الفكاهة بقل عن
الطبيعة بقل عن الموسيقى كده
صار رقم واحد السبع مقارنات واللحظة الإشارة كلها
سلبية، سالب سالب ومع كده الفترة برضه لها تجتمع على
صفر ونفس التنتج السابق طب لأن ثلاثة، ثلاثة مع مين
هيكون؟ مع الأربع والخمسة وبرضه هي أقل من خمسة في
المية وثلاثة أكثر من أربعة وثلاثة
أكثر من خمسة، مع كده أكثر من أربعة وخمسة أفضل من
ثلاثة، يعني ثلاثة هذا في مشكلة مع كده ثلاثة الفكاهة
بتعمل معدل ضربة قلب أعلى، بطبيعي الواحدة مابتضحك
كتير، كثرة الضحك تميت القلب مش هيك؟ فلان ثلاثة
أعلى من الكل، إيش صار عندي؟ أربعة، كم واحدة صاروا
إيه، صاروا تسعة، تمت واحدة، أربعة وخمسة، أربعة أقل
من خمسة، zero أربعة أقل من خمسة
مين أحسن واحد؟ لا .. واحد .. واحد .. أحسن واحد إذا
كان شغلها كويسة بس لما بحكي معدل ضربات قلبها
ما بزيد فيها مشكلة مظبوط أنا بحكي كمان .. اثنين هو
الأفضل لحظة اثنين أقل من ثلاثة أقل من أربعة أقل من
خمسة وأكيد هي اثنين أقل من واحد إذا اثنين هو
الأفضل بقى بنحكي بالعكس هنا اثنين هو الأفضل طب مين
بعده؟ نشوف ثلاثة أربعة أربعة أحسن من ثلاثة، إذاً
أربعة إذاً بيجي بعد .. إذا الاثنين الأفضل اللي هو
التأمل والمواجهة بعدين أربعة اللي هي الطبيعة طب
نشوف ثلاثة أو خمسة؟ خمسة أحسن أحسن أحسن؟
خمسة ليه نسيت؟ آه بتاومي الآن تخلص، أنا ما بتاومش
القصة لأن ثلاثة اللي الفكاهة وبحدر خط الأساس و
مقرر كل ما خط الأساس خلاص
هاي الترتيب هو مش .. أنا مش حاطط الترتيب هنا لكن
هاي الترتيب تبعها إذا خلّيني أطلع الخطوات مرة
ثانية
إذا مروح أناليز الـ general linear model repeated
measures بكتب خمسة مقابل number of levels بأنادي
خمس مستويات بضغط على define بدخل خمس متغيرات
وحكينا القصة بتاعة within و between covariates
بختار options
مهم جدا أختار compare-manifix لتعطي مقارنة ثنائية
pair wise multiple comparison مقارنة ثنائية pair wise
multiple comparison pair wise multiple comparison pair
wise multiple comparison pair wise multiple comparison
pair wise multiple comparison pair wise multiple
Comparison Pair Wise Multiple Comparison Pair Wise
Multiple Comparison Pair Wise Multiple Comparison Pair
Wise Multiple Comparison Pair Wise Multiple Comparison
Pair Wise يعني 91.6% من التغير في معدل ضربات
القلب يُعزى للظروف الموجودة مع كده الاختلاف
المتبقي حوالي 8.4% يُعزى لمتغيرات ثانية الخطأ
الأولى اللي بتسبق الاختبار تبع تحليل التباين
للعينات المتكررة مش المتكررة اللي هو اختبار اسمه
اختبار الدورية نشوف هل في تغير بين الخمس لو ممكن
يكون في ارتباط بين هدول نشوف الشرط متحقق ولا لا
يطلق عليه شرط الدورية أو الـ Sphericity Condition
بتطلع على الـ Sig، الـ Sig بتساوي صفر يعني غير متحقق
طالما أقل من 5% هنا البرنامج يعطاني حلين إما
الشرط متحقق اللي بستخدمه في حالة عدم رفض الفرضية
الصفرية الأولى اللي هي الفرضية الصفرية مرتين اللي
هنا نخلي بالك الصفر اللي هنا تاعت الـ Sig مش بالضرورة
تكون زي الصفر هذا، نهائيا ما لناش علاقة، يعني هدول
اتنين كل واحد بيشتغل في اختبار مختلف، مش دائما هذي
زي هذي، فواضح أن الشرط غير متحقق فاخترت الاختبار
Green House طلعت Sig تاعته بس صفر مع كده في فرق في
معدل ضربات قل في المتوسط بين الظروف أو الظروف
الخمسة لما عملنا Multiple Comparison تبين في عندي
عشر مقارنات متعددة قارنتهم الأول مع الكل الثاني مع
الباعدهم وهكذا فكان عندي عشر مقارنات والنتيجة في
الآخر بتكون واحد حذر جدا في التعليق مش دائما
الأكبر هو الأفضل طبعا باتكلم عن معدل ضربات قل
فبالتالي الأقل هي الأحسن طب هي أقل مش هتنزل على
الخمسين يعني بتقري من عدد من سبعين لثمانين يعني
مثلا تكون ثمانين ولا خمسة وسبعين لأ خمسة وسبعين
أحسن هيك المقصود بها لكن اتلاحظ مثلا الأول والثاني
الفرق 11 ضربة تعتبر عدد كبير وعشرة تعتبر كبير وكذا
فبالتالي الفروقات واضحة كبيرة فطلع الفرق الأول و
الثاني فيه فرق من أنه نسيق بالصفر Zero فترات الثقة
واضح أنها لا تجتمل على الصفر ده بيعزز المفهوم
تبعنا أن ما نرفض أو لا نرفض الفرضية الصفرية في أي
سؤال؟ طبعا أنت في البيت بتدرس هدول اللي أنا
شرحتهم هذا أنت مطلب يا أبو مع الأمثلة اللي موجودة
اللي أنا ما شرحتاش زائد لك قراءة بتقرأها تحريك
التباين ثنائي بتفاعل بدون تفاعل لك بس الزايد
حكيت لو بده أشرحه هياخد معايا وقت وأنا مش أكتر
معنى أن أشرحه في هذه الحالة، في أي سؤال، أي صفصة
لما رجعت للمعروف القديمة كان في معلومة ده بالكد
يعني من وجهة الموضوع أن الطرق Between Groups لازم
العدد زي عدتكم كبيرة و Within Groups لازم تكون صغيرة
عشان تشوفي اللي احنا .. اللي أنا اللي بنحكي عليه هذا
داخل المجموعات اللي أنا بقصدها يكون هناك فروقات
داخل .. أنا بتكلمش على تصميم مختلط بين الـ Between
والـ Within ما أخد الـ Within اللي واحدة وهناك
أخدنا مرفزة الـ Between .. الجبل بريك الـ Between
Group فهذه لا واحدة وهذه لا واحدة في الحالتين
هدول طالما كل واحد منفصل اللي أنا بدور عليه إنه
يكون فيه فروقات في الحالة الأولى وفروقات في الحالة
الثانية لو الآن أنا عملت Mix مع بعض وبدأ بيختلف الـ
Mix مختلف كيف الـ Within معناه لما ما يكون ما فيش
فروقات في الـ Within بعد كده المجموعات مالها
متجانسة متجانسة فيما بينها ولكن تختلف عن المجموعات
الأخرى بمعنى لو كان عندي أربع مجموعات زي هدول إيش
اللي أنا عايزه الآن في هذه الحالة ما نفعش أعمل اختبار
تجاه نفس التباين لما يكون Within ليش؟ لأن هي نفس
المجموعة مش المجموعة هي نفسها تاخد القرارات A وB
و C و D بالتالي ما نفعش أخد تجاه نفس التباين هنا لأن
أنت طالما اخترت نفس المجموعة إذا التباين ماله
متحقق كده كده لو طلعت الـ SPSS و تختار الـ Within و
بعدين تختار الـ Option تبع الـ Homogenous Test
هتلاقي مش شغال لو مش منطقي تعمل اختبار تجانس تباين
لنفس المجموعة هناك بعمله لمن؟ للـ Between لما كنت
عندك مجموعات A, B و C لما هي مجموعة A وها دي B وها
دي C أكيد في تشتت من الثلاث مجموعات، مظبوط؟ لكن
أنتوا كمجموعة واحدة لو أخدتكم مرة واحدة وأخدت
قراءات مرة ومرتين ومرة تالتة أكيد القراءات في
المرة الأولى فيها تجانس للمجموعة الأولى هي نفس
الأشخاص بالتالي منين الخطأ؟ استخدام اختبار تجانس
التباين في حالة Repeated Measures المهم
طبعا جدا مهم، طبعا، طبعا يعني كل شخص له خمس
قراءته، ما نفعش أبدل، آه بالظبط، بالظبط بالظبط يعني
أنا افترض أنا عملت للطلاب ثلاث امتحانات خلال الفصل
امتحان أول امتحان ثاني وامتحان ثالث محمد أو محمود
إيه له درجة ودرجة ودرجة جنب بعض هدول الثلاث عشان
كده لحظة مكتوب بيه Boss جنب بعض لو في ثالث رابع خامس
برضه جنب بعض خلال اللي أحاول افتح الملف إن شاء الله
أقدر افتحه بدي أشوف ممكن يكون عندي له ملف ثاني
ربما
على العموم أنا بحط لكم الملف هذا اللي عملنا قصة طيب
في سؤال ثاني؟ أي استفسار؟ طيب بالنسبة للقاء
الجاية عشان نكون متفقين إيش؟ هنشرحه المرة الجاية
المحاضرة الرابعة اللي هو موضوع تحليل التباين
المختلط والتغير
الـ Mix-ANOVA معناها بتكون عندي Between و Within
يعني يكون في عند مثلا تحصيل الطلاب في اللغة
العربية في فروقات تعزى لـ طرق التدريس لـ طرق التدريس
مختلفة زائد مثلا النوع الاجتماعي مثلا ذكور وإناث
I'm semi-mixed الموضوع الـ ANCOVA اللي هو الـ
Analysis of Covariance المحلول الموضوع تحليل
التغير في بعض الأحيان ممكن بدي أعمل عملية Control
لشغل معينة مش متاخدة في الحسبان فبعملها عملية عزل
لأثر هذا المتغير هناخده بالتفصيل اللي قايل جاي هذا
إن شاء الله هيكون يوم الأحد القادم بالتالي يوم الأحد
معادا خلاص الله يعطيكم العافية