بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ
المحاضرة السابعة تتكلم عن اختبارات غير المعلمية أو
لا برامترية هذه المحاضرة تكون ختام لموضوع اختبار
فردية تحول الأوساط الحسابية يعني كله أخذناه نحن
بحكينا معالم المجتمع ثلاث معالم وسط حسابي وسط
حسابي أو يعني مقياس بقياس التمركز اللي هو الوسط قد
يكون وسيط بس شغلنا أغلب على وسط الحسابية كأي أحد
مقياس النزع المركزية ممكن يكون معالم المجتمع
النسبة واليوم هناخد حاجة على النسبة قد تكون معلمة
المجتمع عبارة عن التباين هذول ثلاث شرائط أساسية
وسط كمقياس من مقياس النزع المركزية، انحراف معياري أو
التباين كمقياس من مقياس التشتت والنسبة طب معناه
كده كل شغلنا لغاية اللحظة متغيرات كمية، المتغير
التابع أقصد التابع هو عبارة عن متغير كمية اللي
هندرسه في التفصيل، الاختبارات غير المعلمية في حالة
متغير تابع وحيد يعني مش هنطرق في حالة وجود أكثر من
متغير تابع، لكن اللي عندها وقت تبحث في موضوع
الاختبارات غير معلمية اللي أكثر من تابع يبدأ يعتبر
واجب عليه bonus خمسة في المائة زيادة يعني برا
المئة الدرجة اللي احنا متفقين عليها يعني زي ما
حاجة أشرح اليوم، أعطي مثلا مثال لاختبار غير معلمي
في حالة وجود أكثر من تابع، و أعطي مثال عليها و
أستخدم برنامج مناسب لهجيبيني مثال واحد يعني مثلا
اختبار hotline جيبيني المقابل له مفترض أو ال
maneuver المقابل له أو أو الاخره و بس مثال واحد و
بأخذ خمسة في المائة زيادة، و هذه الخمسة في المائة
يأخذوها الطلبة اللي بيجيبوا مية اللي بيساكروا
الدرجة ما فيش طالب يجيب مية من المية إلا كان في
bonus بالتأكيد هذه قليلة كويسة طبعا أنت من الآن تحت
ضغط أنا بعرف نفسي و عصبي و أسرة و غير أسرة فهذه
الأشياء أنا مقدرها تماما عشان ذلك مش هعطيك إلا
تعيينين اللي أخذناها الأول و الثاني هيكون السبوع
القادم إن شاء الله، وبعدين انتهاء نصف واحد بعد دقا
اليوم تقدر تعمل نقد لأي بحث منشور تربوي من اليوم
.. بعد اليوم تماما يعني ما عندكيش أي أشكالية إن شاء
الله لأي موضوع من اللي درسناه، طبعا هندرس عدة
اختبارات معلمية اللي هكمل بعض الاختبارات غير
معلمية لأننا نستخدمها في حالة عدم تحقق الشروط
الواجب توفرها للاختبارات المعلمية، طبعا أهم شرط أن
التوزيع طبيعي، الاختبارات غير معلمية صممت خصيصا
للعينات لحجم صغير، إنه غالبا إذا كان حجم عينة صغير
صعب يكون توزيعها طبيعي وبالتالي نستخدم معها غالبا
الاختبارات غير معلمية، مش معناه كلام إن العينات
الصغيرة لا يصلح إلى الاختبارات المعلمية، بيصلح إلا
بس في حالة توفر شرط التوزيع الطبيعي، فاليوم هشوف إن
شاء الله بعض المعلومات عن هذه الاختبارات وبعدها إن
شاء الله هنبدأ نشوف كيف نستخدم برنامج ال SPSS
للكلام هذا إن شاء الله فال .. اللي هناخده مقدمة
بعد شوية بعدين هنتطرق لبعض الاختبارات، هناخد اختبار
فرضي يتحول متوسط واحد أو
الفرق بين المتوسطين مجتمعيا يعني في الأزواج
المتطابقة
زي هذا اختبار أول واحد اسمه اختبار الإشارة في
اختبار ثاني اختبار و ال coaxial برضه للأزواج
المتقابلة، وبعدين فيه manual لعينتين مستقلتين لحظة
لكل اختبار غير معلمة معلمة فيه غير معلمة مقابلة له
يعني لو عند متوسط واحد فيه عندي اختبار الإشارة لو
عنده عينات مرتبطة فيه عندي اختبارين إما الإشارة
ينفع أو ال coaxial هنعرف الفرق بينهم بالتفصيل بعد
اليوم إن شاء الله بعدين بتتكلم عن عينات مستقلة لو
كان عينتان مستقلتان زي ضابط و تجريبية في اختبار
اسمه Man Whitney لو كان أكثر من عينتان مستقلتان
فيه اختبار Cross Calculus للعينات المستقلة وفيه
أنا اختبار Fredman لأكثر من عينتان مرتبطين أنا
قبلي و بعدي و تتابعي بعدين هنختم بأربعة اختبارات في
غاية الأهمية، اختبار دي الحدين، اختبار مربع كاي لعينة واحدة أو اختبار الوسيط لعدد عينات بالإضافة
لآخر اختبار اختبار عشوائية للبيانات، إذا في بعض
الحالات اللي هتتوفر في المجتمع موضوع الدراسة إن
يكون توزيعه توزيع طبيعي وحتى يقترب منه يكون مرحلة
شديدة لالتواء ناحية مين أو ناحية ايه صحيح أنا أفترض
أنا بدرس طلاب عددهم عشرة أو خمسة عشر ومعظم الطلاب
درجاتهم عالية جدا، بدأت امتحان سهل، معظم درجات عالية
جدا أو معظمها منخفض جدا، فبالتالي الصعب نستخدم معه
الاختبارات اللي أخذناها، الاختبارات المعلمية زي
اختبارتي، لأنه غالبا ممكن يكون توزيعه ملتوى ناحية
اليسار إذا كانت الدرجات عالية أو ملتوى ناحية
اليمين إذا كانت الدرجات متدنية أو منخفضة وأحيانا
الـ الـ البيانات اللي عندك ممكن تكون غير دقيقة
يعني أنت مقدر درجات الطلبة تقدير ما عنديش بيانات
فعلية، إذا بدأت أستخدم اختبارات معلمية يجب أن تكون
البيانات الموجودة بيانات فعلية، السبب كل اختبارات
معلمية تعتمد على وسط الحساب و الوسط طبعا بيدخل في
حساب كل القيم، فالتالي ده كانت البيانات تقديرية
معناه كده الوسط الحسابي مش هيوطى نتائج دقيقة
فبنستخدم الاختبارات الغير معلمية، هنشوف بعد شوية
اختبارات غير معلمية تعتمد على الرتب وليس على
القيم تعتمد على رتبة القيمة وليس على القيمة نفسها
طبعا في فرق بين الرتبة والقيمة يعني أنا هسوي مثال
لو عندي قيم أربعة، ستة، تسعة، عشرة، أحد عشر،
خمسة عشر فدوها مرتبة هيك، الرتبة واحد هيك مرتبين مش
هون إلا لو أنا غيرت ال 15 استبدلتها ب 20 على سبيل
المثال تبقى الرتبة كما هي 6 لكن لو طلعت الوسط
الحسابي اللي أول قيم أنا كتبتهم كده و متوسطهم
بيختلف لما أنا غيرت ال 20 فمع كده اختبار المعلمة
هيتأثر بالذات في العينات حجمها صغير، ممكن في
العينات الكبيرة الفرق يكون بسيط جدا لكن احنا في
الأخر ما نستخدم الاختبار المناسب بصرف النظر
استخدامي للمعلم أو غير معلم يعطي نفسي النتيجة ولا
لأ أنا نستخدم الاختبار المناسب بداية .. بداية
بعدين إيش تطلع النتائج مش مشكلة، إذا في بعض الأحيان
يتعذر أخذ قياسات عزيزي دقيقة على بعض الظواهر لذلك
فإننا نستخدم طرف غير معلمية لا تعتمد على شروط
معينة اللي هي تتعلق بتوزيع المجتمع أن يكون طبيعي
ولا نحتاج إلى قياسات دقيقة، واضح؟ مزايا استخدام
الاختبارات اللي هنحكي عليها نسميها غير المعلمية أو
اللا برامترية، طبعا لو الواحد بيشتغل هذه الاختبارات
يدويا سيجد أن هناك فرق في الوقت المستخدم ما بين
نتائج الحصول عليها من الاختبارات المعلمية وغير
المعلمية، هنا اللي بيشغل يده راح يحس فيه فرق كبير في
الوقت والسهولة أيضا في عملية إجراء العملية
الحسابية، فده واحدة، الحالة الثانية تحتاج إلى شروط
كثيرة للاستخدامها عشان كده إمكانية الساعة نستعملها
بتكون قليلة جدا، وبعد الحالة الثالثة تستخدم عندما
تتحقق الشروط اللازمة لتطبيق الاختبارات المعلومية
أن يكون التوزيع طبيعي يعني برضه نستخدم في حالة
صعوبة الحصول على بيانات دقيقة، برضه للي بيشتغل يدوي
أو نظري ليه يتطلب استخدام معرفة واسعة في مجال
الرياضيات أو الحساب، لا تشترط أن يكون حجم عينات
كبير، مع كده اللي بيستخدم هذا الأسلوب بيوفر له جهد و
وقت وتكلفة، طبعا هذا مش معناه أنه دعوة لنا نستخدم
لاختبارات غير معالمية والله إذا كان هناك إمكانية
لاستخدام المعلم فيها أفضل وابتدعت النتاج بالتأكيد
أكثر دقة، واضح؟ مش عشانها سهلة أستخدمها، لأ أنا
بستخدمها في حالة عدم تحقق الشروط اللي واجب استخدامها
الاختبارات المعلمية اللي هي التوزيع الطبيعي
والبيانات تكون غير دقيقة لو كانت الوزاية غير طبيعية
أو القياسات اللي عندنا مش واثقين فيها أو صعوبة
الحصول عليها، قياسات دقيقة بس تخدم الاختبارات غير
علميًا هنا أنا بتكلم على بعض العيوب باستخدام
الاختبارات، أهم عيب فيهم أن تستخدم أحيانًا هذه
الاختبارات في الحالات المفروض تستخدم فيها
الاختبارات المعلمية، وسبب سهولة، وهتلاحظوا..
احنا مش هنحسب هنا، لكن هتلاحظوا خلال تعليق..
تعليقنا عن نتائج أنه أنا مش هاخد وقت، مافيش هناك
شغل زي تجانس وتباين و.. وأبدأ أقارن بين اللوصات
شغل كبيرة، مافيش كل عملية سهلة بدرجة كبيرة جدًا
فالوقت اللي أنا هستخدمه اللي هستغرقه في الشرح هيكون
بسيط جدًا
تأكيد هذه إساءة استخدام، يعني لو كان مثلًا شروط
المعلم ومتحقق، يجب استخدام المعلم، يجب قولًا واحدًا
لكن من الخطأ استخدام المعلم إذا كان أحد الشروط غير
متحقق، صعوبة
الحصول على توزيع دوال لاختبارات المستخدمة أحيانًا في
الإطار النظري، صعب نحصل على دوال لبعض الاختبارات
فبنستخدمها لاختبارات غير معلمية، يمكن استخدام هذه
الاختبارات للحصول على قرار سريع، لإجراء عملية سهلة
إذا كانت البيانات لا تتفق مع الاختبارات المعلمية
أو إذا كانت الشروط غير متحققة، هنا سنأخذ عدة
اختبارات، سنبدأ أول اختبار هو اختبار الإشارة
اختبار الإشارة، يستخدم هذا الاختبار كبديل عن اختبار
t لعينة واحدة، تيل أخذنا.. اتكلمنا قدام عليه في
المراجعة الأولى مع بداية الفصل، أنا أكون عند مطور
متابع واحد طبعًا كل شهر، مطور متابع واحد عند عينة
واحدة، المفروض التوزيع مش طبيعي، فبستخدم اختبار t، فـ t
بينفع لعينة واحدة، وبرضه هناخد.. آسف، الإشارة بنفع
لاختبار عينة واحدة، وبرضه الإشارة بنفع في حالة
مقارنة وسطين مجتمعين في حالة العينات المرتبطة، إذا
هناخد الإشارة لحالتين، عينة واحدة وفي حالة الأزواج
المتطابقة أو الأزواج المتقابلة، نبدأ اختبار الإشارة
ناخده في حالة حول وسط واحد، وسط مجتمع واحد هو
الصح، طالما بتكلم عن اختبارات غير معلمية مش هحكي عن
وسط الحسابي، هنسميه حول وسط خلاص، نتفق الآن كل
اختبارات غير معلمية بتخلص في حسابها الوسط الحسابي
البيانات اللي موجود، نفترض أنه باحث أراد أن يتحقق
بما إذا كان وسيط درجات مجموعة صغيرة مؤلفة من 15
طالب كان
العينة 15 من طلبة قسم علم النفس في إحدى الجامعات
لاختبار لقياس القدرات العقلية العامة يختلف عن
الوسيط العام لمجتمع العينة، وليكن بيساوي 60، يعني هو
بيفرض أن الوسيط العام للدرجات بيساوي 60 درجة، البيانات
الموجودة عندي حصى عليها الباحثة، 15 طالب، المطلوب
يستخدم اختبار معين، وليكن أنا ما نحكي على اختبار
الإشارة لاختبار الفرض القائل بأن وسيط الدرجات
بيساوى 60، تختبر هذه الفرضية مستخدمًا مستوى الدلالة 5%
الآن برنامج الـ SPSS مصمم بطريقة معينة للإجابة على
الاختبارات، اختبار الإشارة، الطريقة
اليدوية بتختلف في حاجة صغيرة جدًا عن برنامج الـ SPSS
كله بنعمله، بنعمل مجموعتين يعني
بنجسم البيانات لمجموعتين، مجموعة أقل من أو يساوي
60
أقل من.. البرنامج بيعمل هيك، أقل من أو يساوي 60
وأكبر من 60، هذا اللي بيعملها هي برنامج الـ SPSS و
ببدأ يقارن المجموعتين، من اللي فيها عدد أكثر بناء
على اختبار معين، بتطلع النتيجة، الشغل اليدوي اختلاف
بسيط، بياخد مجموعتين، الأولى أقل من 60 والثاني أكبر
من 60، والقيمة 60 يتم تجاهلها، هذه الطريقة
اليدوية، إذا
الاختلاف بين الاتنين طبعًا الطريقة اليدوية اللي
احنا المفروض نشتغل عليها، بتعمل مجموعتين، واحدة أكبر
واحدة أقل من 60، الاختلاف بينهم أنه في الاسم هي
أساس، بياخد الـ 60 ضمن المجموعة الأولى، طب مين
المنطق، أخد الأقل من أو يساوي الـ 60، أدخل الـ 60 في
المجموعة ولا.. ولا ما أدخلهاش، الآن لو ما دخلناهاش
معناها أنت تخيل كده، ننسى المثال هذا شوية، نفترض
المثال اللي عندي
على السلطة الملكية، الموافقة، وشدة الموافقة، محايد، غير
موافق، غير موافق، وشدة، وعطيت قيم لهم بهذا الشكل
وحكيت
بدي اختبر إن، مطلوب اختبار إن
وسيط الدرجات أو متوسط الدرجات عبارة عن يعني بيساوي
ثلاثة، الوسيط أو الوسيط بيساوي ثلاثة يعني محايد
مقابل، يختبر إن الوسيط بيختلف عن الثلاثة، هذا
المتوسط التابع لمشيء اللي هي البرنامج اللي بنتبع
عليه، إيش هيعمل البرنامج؟ هياخد أقل من أو يساوي
ثلاثة أو أكبر من ثلاثة ويقارن هدول المجموعات تانية
وبيعني هيحدد إذا كان أنت مع المجموعة الأولى أو
الثانية، طب المجموعة الأولى أخدت مين؟ أخدت المحايد
وغير موافق وغير موافق بشدة، مقابل مين؟ موافق وغير
موافق بشدة، يعني صار المجموعات تانية هدول مقابل
الثلاثة هدول، هل هذا عادل؟ بتأكيد لا، هو المحايد شخص
اللي هو مع ولا هو ضد
السيدنا علي كرم الله وجهه مش بيحكي عن المحايد، هو
شخص، أكتب لك التعريف تبعه، المحايد هو شخص لم ينصر، لم
ينصر الباطل، ولكنه بالتأكيد قد خذل الحق
هو لم ينصر الباطل، لكن.. يعني هو مش مع الباطل، لكن
ما نصرش الحق، مظبوط؟ فأنا لما أحطه هنا مع كده أصبح
مع جهة من غير موافق وغير موافق بشدة، لكن الصح أنا
حايد، هو حايد، ما اندوش رأي، فأبعدهم، إذا مع كده أول
خطوة في اختبار الإشارة بدي أستثني القيمة اللي أنت
بتفترضها وهي المحايد، أنا المحايد عند الـ 60 لازم
أستثني الـ 60، حتى رياضيًا يا دكتور لما أنا أستطيع
ألاقى واحد من البديلة اللي لا تساوي 60، إيش يعني
لا تساوي؟ يا أكبر يا أصغر؟ ممتاز، صحيح، صحيح، واضح،
بس ما أديكوش حاجات، كلمة مهمة جدًا، البديلة لا تساوي ما
أكبر أو أقل، الحاجة الأساسية في الرياضيات مش كده
الكلامك حسنًا موجود في رياضيات لما بحسب x bar ناقص
الوسيط في قيمة هذه على أسعى الجزر الآن مصمملو
القيمة هذا بيساوي هذا الجواب شو بيساوي؟ صفر، لما
كده كده البرنامج هستثنيها، لما بستخدم اختبارتي أنا
بستثنيش، لما البرنامج.. لما تصير متوسط بيساوي
القيمة الافتراضية أكيد هيساوي صفر، يعني لما الشخص
يكون محيط هعطيه ثلاثة، هاختبرها إن ثلاثة ثلاثة نقل
ثلاثة صفر، لما كده ما ضفتش حاجة، عشان كده في اختبارتي
ما كانش نشيل القيمة تبعت الثلاثة لكن في اختبار
الإشارة، عيب البرنامج.. البرامج تانية بتستثنى هذه
القيمة automatically، بس عندنا البرنامج اللي أساسي بياخد
مجموعتين، وهتشوفيه لأن بعد شوية واحد أقل من ست..
من أو يساوي 60، الـ 60 جوا وهنا أكبر من 60
المشكلة وين؟ لو كان حجم العينة صغير، نفترض هيك و
اللي حكى.. نفترض العينة حجمها خمسة عشر كأسئلة مثال و
أربعة حكوا محايد، ثلاثة حكوا هيك وخمسة حكوا هيك، هي
اثنا عشر، مظبوط، أكبر شوية وهي هنا اثنين وهنا واحد هي
كده خمسة عشر، هيك مظبوط، أنا بعرف أحسب ثمانية وسبعة
خمسة عشر، تخيل هي دمشت هدول مع بعض أربعة
اثنين، واحد، سبعة مقابل الثمانية، الفرق ماله بسيط
وممكن يكون فيش فرق معنوي، لكن لو دمشت هدول، تجاهلتهم
ثلاثة مع ثمانية، البوابة يختلف، واضح، يعني ممكن في
العينات الصغيرة زي العينة اللي عندي تعطيه نتيجة
مختلفة تمامًا، برضه تعطيه نتيجة مختلفة إذا كان
المحايد عددهم كبير فمُتحطيهم مع المجموعة الصغيرة
هتكبرهم على حساب المجموعة الثانية فبالتالي هنا
ممكن يكون فيه فرق بالإجابة لكن لو كان المحايد أو
القيمة اللي لها الـ 60 مش موجودة كتير في العينَة
اللي عندي الفرق بسيط لكن ستجد هناك فرق في الدلالة
لكن الفرق مش كبير يعني في المثال اللي عندي القيمة
ست هي المتوفرة مرة واحدة بس يعني ممكن هالقيمة
تفرقش كتير لكن هنشوف ممكن يكون هناك فرق ممكن لكن
هتلاحظي الدلالة المعنوية فيها فرق حتى ولو كانت لا
قيمة واحدة طبعًا هجرب معاك لو كانت أكثر من واحدة
عشان مفيش حل يعني عشان ممكن
أُسرني من الأسلوب أما أنا هستخدمه أنا هستخدمه على
قولته فأول حاجة هنعملها إيه؟ أولًا يتم اختيار
الحالات التي لها تساوي ستين بمعنى كده هخلّي البرنامج
يتجاهل القيمة اللي هي ستين هذا رقم واحد إذا قبل
البدء في تطبيق خطوات البرنامج لازم في الأول نستثني
الستين نشوف كيف إذا هذه الخطوة رقم واحد الملف اسمه
example 15 نفتح
البرنامج بس في الأول
بنفتح الـ SPSS أنا
هفتح الملف والبرنامج مع بعض مثال 15
لحظة هاي البيانات عندي هاي البيانات الموجودة
أكبر لك الخط شوية
أتجي يعني بروح على data هي
data و select cases إذا الخطوة رقم واحد إذا
data
و select cases زارة
مربع حيواني في عندي بسمّيه الوحيد اللي هو الدلاجات
طبعًا البرنامج معد إنه يستخدم all cases كل الحالات
أنا مش عايز كل الحالات عايز الحالات اللي وفق شرط
معين لحالات اللي لا تساوي الستين مع كده تجاهل الستين
ففي عندي اختيار هنا اللي هنستخدمه يعني if الشرطية
if condition is satisfied إذا تحقق شرط معين فبعمل
click على الـ if خلاص
صحيح وبدأت.. احنا الآن الفرضية الصفرية يساوي
الفرضية الصفرية الوسط يساوي ستين ما هي علاقة
بالبديلة شوفي كل اختبارات إن عملت على أساس الفرضية
الصفرية صحيح بالتالي الفرضية الصفرية الوسط يساوي
ستين أو الوسط يساوي ستين ما هي علاقة بالبديلة مافيش
اختبار في الحصة تم اشتقاقه أساس الفرضية البديلة
الصحيحة يتم اشتقاق الاختبارات بافتراض أن الفرضية
الصفرية هي الصحيحة شرحتها دي قبل هيك خلاص اخترت if
condition satisfied بعدين بضغط على if بداخل
المتغير اللي أنا عايزه اللي هي الدرجات في المنطقة
اللي هنا.. هنا بكتب الـ expression الصياغة اللي أنا
عايزها مكتوبش بالـ.. بالـ keyboard حاولي بالـ mouse
اشتغل بس لحظة أنا دخلت المتغير اللي أنا عايز أكتب
درجات لا تساوي اللي لا يساوي في الـ SPSS أساس عبارة
عن العلامة الثالثة هذه اللي هي هيك هذا تنفذ
الـ ≠ ده و هي يساوي هذه معناها لا يساوي إذا
بعلم العلامة اللي هنا إذا كتب ليه ممكن أكتبها على
الـ keyboard shift مع حرف الدال و يساوي بينفع لا
يساوي جدًّا مش برضه الستين مش حاجة تكتبها على الـ
keyboard هي الـ keyboard اللي عندي موجودة تحت الـ..
تبع الـ select case هي الستين هي الـ 60 بسبس
عشان أنا كاتب عربي هيك شكل الشاشة لأ كان مش هتفرق
كتير إذا كل اللي عملناه واضح كتبت دخلت درجات
للأول خطوة الثانية في علامة اللي لا يساوي وبعدين
كتبت الستين هذه الخطوة بتاخد معايا ثانية واحدة لكن
النتيجة بتختلف تمامًا بني continue خلاص إيه الصراع
عندي اللي أنت لاحظي
بصرت if conditions تراجعة لا تساوي ستين بضغط على
okay لو
رحت ثاني على البيانات هتلاحظ البرنامج
automatic الحالات اللي تم اختيارها هي الحالات اللي
توافق مع الشرط هتلاحظ في هنا في في cross على
الحالة الثالثة اللي هي بساوي ستين وعمل للمتغير سماع
فلتر اللي هو selected أو not selected الحالات تم
اختيارها لأن أي تحليل بعمله هينطبق على جميع
الحالات ما عدا اللي مشطب عليه بس أنا بكون حذر جدًا
لو في عندي متغير ثاني هنا أيًا كان مثلًا العمر الجنس
النوع الاجتماعي هو هيشطب الستين مش من متغير هدى
بس من كله من كل الصف يعني لو كان عندي هنا أنثى
مثلًا هتنشال درجتها لو كان عندي الوزن اللي هتنشال
لو كان درجة معينة هتنشال فهو هيشيل حالة بالكامل و
ليس قيمة واحدة يعني كأنه أفراد العينة صارت أربعة
أشهر مش هم بالظبط واضح يعني بتعامل الآن مع الحالة
كلها الانشالات هو ما مسحهاش القيمة ما زالت موجودة
لكن الآن الاختبار اللي هستخدمه سيستثني هذه القيمة
بس موجود
لأ برا الحسابات صحيح
ليش أنا ممكن كنت أريح نفسي وأمسحها
شوف إلا لو شيلته بإيدك وعملت له دليل بيعطيه نفس
النتيجة المشكلة وين؟ لو العينة حجمها كبير وتدور
عليهم واحد واحد بتاخد وقت وجهد كبير وهذا النقطة
اللي أنا عايزها وبعدين أنا مش كل مرة بدي قيمة
ثانية أروح أدور عليهم وأمسحها الأمر سهل select
case و أنت عارف القصة هذه النقطة الثانية المهمة زي
الواجب اللي معكوا يعني مفترض إن أنا عايز أعمل تحليل
لكل البيانات في مثال معين في سؤال معين وفي سؤال
ثاني بيختار مدرسة معينة وهتلاحظي فلسة الواجب اللي
اتطلع عليها مكتوب للمدرسة الثانية أو للمدرسة
الثالثة اللي هي بنفس الفكرة هذه فبالتالي أنا أروح
أمسحها وبعدين وبعدين أنا مطلب منك للكل إيش
تعملِيه فبالتالي كل اللي بعمله بعمل filter تصفية
للبيانات إنه يحلل الآن لجميع القيام معادلة تتحقق
إيش طول أنا عايزها وبعدين لو بدأ أبدأ تحليل لكل
الـ data إيش حمل نفس ما كنت أوي موجود data و select
cases بلغها فخلي قول وخلاص واضح؟ فبالتالي هذا
الأمر بالنسبة لك الآن هتستخدميه في الإجابة على
الواجب وحوريكي إنشطالة بعد الـ break إيش اللي أنا
بقصده بالظبط بس مش هنا أنتقل من مكان لمكان خلاص؟
إذا هذه الخطوة رقم واحد اللي لازم أنا كنت أعملها
قبل ما نبدأ التحليل نرجع ثاني لـ الـ notes تبعتنا
هيك
إذا
زي ما حكينا هي الخطوة الأولى عملناها مع بعض يتم
اختيار الحالات لـ 60 بنفس الطبع بصراحة عامل طبعًا
جاذب الواحد مربع واحد شرح نفسه يعني data select
cases وبتعملها اللي هالاختبار تبقى على البرنامج من
خلال analyze analyze
non-parametric of any binomial test حسب نوع الظهر
بتاع البرنامج شوية ممكن يختلف المكان لكن في الآخر
لن أتحدث عن هذه المهمة إذا
خليني أخد هاي البرنامج هنا، هاي analyze هاي
analyze non-parametric test is
analyzed non-parametric legacy dialogues إذا
اختلف شوية لو عندك الزر خمسة عشر analyzed non
-parametric binomial على طول هنا لأ analyzed non
-parametric legacy dialogues بعدين باختار binomial
إذا الاختبار تبقى الإشارة
في الـ SPSS اسمه هنا في هذه الحالة binomial
السبب
الـ binomial هذا عبارة عن تجارب إلا نتيجتين إما
نجاح أو فشل واختبار الإشارة زي أنا مشرحت بيجسم
لمجموعتين مجموعة ينتمي فيها القيم اللي أقل من أو
تساوي الستين ومجموعة ثانية أكبر من ستين مع كده
نجاح وفشل لأن أي قيمة عندك إما تنتمي للمجموعة
الثانية أو للمجموعة الأولى مش هيك مهتم البرنامج
يعملها أقل من أو تساوي ستين
وأكبر من ستين مع كده أي قيمة كانت موجودة أكيد
هتنتمي إما للمجموعة الأولى وإلا إذا لم تنتمي هتنتمي
للثانية في هذه التجارب اللي لها أحد شروط أن تشتغل
نجاح وفشل يطلق عليها binomial فاختار الـ binomial
أي
شاشة المربع الحواري اللي ظهر اسمه binomial test
بدخل متغير اسمه الدرجات لأن الـ test proportion
بتساوي نص يعني أي قيمة لها نفس الفرصة أن تنتمي
للمجموعة الأولى أو للمجموعة الثانية يعني نفسها
قيمة 68 في هذه القيمة الـ proportion بتحافظ عليها
بتساوي نص في
اختيار مكتوب عليه defined dichotomy يعني بدي أعرف
النقطة اللي عندها بدأ أفصل المجموعتين أنا هعمل
المجموعتين مظبوط في عندي gate from data جيبها من
البيانات أو cut point أنا هاختار cut point اللي هي
الستين معناه
تطلب من البرنامج أنه يجيب عليك مجموعتين مجموعة
الأقل من أو تساوي ستين والثاني أكبر من ستين طبعا
بالنسبة لي أقل من أو تساوي ستين لأن صارت تكافئ مين
لأقل من ستين لأنه يساوي ما لها شلتها قلت لها لأقل
من ستين وأكبر من ستين وهذا الشغل اللي أنا عايزه
بعدين بدأت .. شوف هذه كل اللي بعمله بس لحظة دخلت
المتغير الدرجات حافظت على النص الـ cut point عملتها
ستين لو طلعت على options فيها الشرطلة بسيطة زي الـ
descriptive إحصاء وصفي وهي continue وهي okay
اللحظة الجدول الأول خلي أكبره شوية الجدول الأول
العدد
أصلًا 14 نشرت واحدة وهي وسطهم الحسابي وهي حرفهم أقل
درجة أو على درجة الجدول اللي بعده أعمل مجموعتين
المجموعة الأولى اللي هي الأقل من أو يساوي ستين
والمجموعة الثانية أكبر من الستين المجموعة الأولى
فيها اثنين يعني فيها طالبين درجات ما أقل من الستين
نسبتهم طبعًا معددهم خمسة أربعة عشر فالـ observed
proportion اختصار كلمة proportion معناه
النسبة المشاهدة كيف أطلعها؟ نجسم الاثنين على اللي
14 طلعت تقريبًا 14% الثانية 86% يعني نسبة الطلبة
اللي درجاتهم تزيد عن 60 86% واللي بيقل عن 60 14%
الـ test proportion أنا اتفقت عليها النصف وفي الآخر
أعطاني الـ exact significant أو two tailed test
اللي هي الـ P value أو القيمة الاحتمالية فالقيمة
ساوي 013 واضح أقل من 5% إذن برفض فرض القائل بأن
الوسيط بيساوي 60 وبستنتج وسيط ما له إذا أنا مع إن
الوسيط الدرجات يختلف عن 60 واضح إنها أكبر من 60
لأن نسبة الطلبة اللي درجاتهم أعلى من 60 أكثر حوالي
84 أو 86% بتتالي بستنتج أن وسيط الدرجات يختلف عن
ستين وحيث أن نسبة المشاهدة أكثر من الـ الـ
الأكثر من ستين بتساوي 86% بتالي يمكن القول بأن
وسيط الدرجات أكثر من ستين بس
العمل يعني كاستخدام برنامج سهل كمفاهيم ثانية برضه
ما أعتقدش أن فيها أشكالية
دكتور هنا بالنسبة للإشارة التساوي اللي قصدها في
الجدول هي محتواة بس ماعنهاش دلالة ما عنهاش دلالة هو
الجدول مصممة هكذا هي مصممة كده الجدول، لكن الآن لما
بقرأها هي أقل من ستين، لأن ستين تم حدثها صحيحة،
لذا من الجدول للسكب تساوي هيك، لذلك نرفض فرض العدم
بأن وسيط لا يختلف عن ستين الاستنتاج العام ونستنتج
أن وسيط الدرجات يختلف عن ستين وحيث أن عدد طلاب
بيساووا اثنا عشر يزيد عن ستين، بنسبة ستمية في المية،
لذلك من القول بأن وسيط الدرجات أكبر من ستين هذا
بالنسبة لعينة .. أنا أريك بس لو أنا مثلًا تجاهلت
الـ 60 أجيت
رحت على select cases وخلّينا الـ 60 يعني أجيت حكيت
all cases all cases هيعمل لكل الحالات خلاص
بس بضغط على okay
إذا مرة ثانية هي الـ data وهي
هي select cases حكيت all cases وهي okay وحمل
اختبار مرة ثانية نفس ما اشتغلت هنا بالظبط وهي الـ
60 خلّيها لأ خلّيها الآن لحظة صار العدد خمسة عشر
حطّت على الثلاثة صاروا ثلاثة لحظة الـ basic كان الـ
zero واحد ثلاثة
كان الـ zero واحد ثلاثة مشاهدة واحدة بس رفعت قيمة
السجن تقريبًا ثلث أتعاف قيمة واحدة طب لو كان أكثر
من قيمة مع كده الأمور ممكن تصير غير دالة إحصائيًا
يعني لو أنا كمان ستين حاطط في البيانات يعني ممكن
تلاحظ مثلًا لو حاطط الستين مكان هادي مكان واحدة من
الـ من الـ بتغير الـ الـ 64 بتخليها 62 كويس
وبده أشتغل binomial هي
ده لأ شوية بس هي تحت شوية بس تلاحظ إيش صارت؟ 118
يعني قيمتين انتقلت من 0 1 3 لتقريبًا 18% يعني عملية
تغيير .. تغيير جذري صارت غير دالة يعني انتقلت من
المعنوية الإحصائية لعدم المعنوية الإحصائية بس مجرد
لو كان في عندي اثنين معنوي اثنين ستين أو اثنين
حيات ازاي ده
مش عشانها كنت لازم أتعلم الصح هذه واحدة من الشغل
ما احنا جايين نتعلم أي
طالب استخدم اختبار الإشارة ودخل الثلاثة لثلاثة
المحايد ما شالهاش شغله مش صح قولا واحدا بس وين
أحيانًا بتدوب الثلاثة لو عينة حاجة كبيرة دابت
الثلاثة ما بهنتشهو بصير قيمة واحدة مش هتشتغل كثير
لكن تكون عينة طيبة زي هيك زي ما اتلاحظت لأن عينة
خمسة عشر بس غيرت من واحد لمرتين أو ما فيش واضح
اختلاف جوهري في النتائج وأنا في الآخر بيعنيني أشتغل
صح بصرف النظر بتغير أو بتغيرش لما نشتغل بطريقة
مناسبة خلاص هذا
بالنسبة للاختبار الأول لحظة يعني وأنا بشرح أنت
استوعبت بصراحة الأمر سهل الاختبار سهل أنا ما تعبتش وأنا
بأشرح ما أخذناش وقت طولت شوية لأهداف معينة لكن أنا
ما بأبدأ أشرح باقي الاختبارات هتلاحظ الوتيرة بتزيد
شوية شوية فهنبدأ بالاختبار اللي بعده
اللي برضه اختبار الإشارة هناخذ بس مش عينة واحدة
اللي هي العينات المترابطة اللي هي قبلي وبعدي أو
على شكل الأزواج إذا
يمكن استخدام اختبار الإشارة في حتتين مجموعة واحدة
أو مجموعتين مرتبطتين في حالة الأزواج إذا نستخدم
اختبار الإشارة برضه
لمقارنات بين أزواج من توزيعين مختلفين اللي ما عرفت
هي هما أكبر زي ما بنحكي قبلي وبعدي فالمثال بيحكي
أجرى أحد الباحثين اختبارًا قصيرًا أعمل quiz على عشر
طلاب للتعرف على مستوياتهم في أحد موضوعات الحصة
يعني زي إحنا مجينا أول لقاء أعطيكي quiz في الحصة
بداية المحاضرة ثم في نهاية المحاضرة أجرى اختبار
قصير على نفس الطلاب يعني بدأ يشوف يستكشف الوضع أعطى
امتحان في لحظة صغير بعد ما خلص شرح موضوع معين أعطى
امتحان ثاني لشوف مستوى الطلاب الاختبار القبلي
واختبار بعده وهي درجات الطلبة في الاختبارين
المطلوب يختبر من إذا كان هناك فروق ذات دلالة
الإحصائية عند مستوى 5% بين تحصيل الطلبة في
الاختبارين القصيرين
الزواج كده فيه اندلان سميهم عينتين مرتبطتين عينتين
مرتبطتين اللي هو مع شكل الأزواج بنفس
المنطقة اللي احنا توكننا فيها
أنا برجع بصحى ملف البيانات، هفتح الملف، أكيد
example 16، مش هيك؟ أهي 16، وجهات ورا بعض، هاي
الاختبارين اللي احنا بنحكي عنهم،
ميادة مزارعة
بروح analyze وهي non-parametric وهي
non-parametric وهي legacy لحظة
القائمة هذه اليوم احنا هنخلصها كلها اللي هو من
هدولة خلصت واحدة منهم في عندها في two مظبوط في two
independent وفي two related هختار two related زي
ما اتكلم على two related samples two
related samples هذه
اختبارات موجودة ممكن أدخل من الأول من التاني براحتك
قبلي الأول بعد الأول مش مشكلة الفرق هتشوفيه بعد
شوية هي دخلت الأول وهي دخلت التاني الإشهار
الاختبار تختلف مين بيعطيكي في الأول في الترتيب و
بس خلاص
احنا متعودين دائماً لما بنقل متغير من قائمة
المتغيرات للقائمة العمل هنا المثال اللي بنقله غالباً
بنشال يعني بيختفي من هنا وظبط لكن ما زال موجودين
الأثنين في بعض الحالات نفترض أنا عندي واحد واثنين
وثلاثة وأربعة مش اختبار اختبارين تلت اختبارات وبدأ
أقارن كلهم مع بعض أول مع الثاني وأول مع الثالث
والثاني مع الثالث اه بالظبط عشان يعطيني فرصة أختاره
كمان مرة يعني معاكد لو انشاله زي هيك ما تبقوش هنا
موجودين تقرير أن الأول معتاد مش هينفع عشان كده
يعطيني فرصة إن لو بدأ أعمل اختبارات ثانوية متضمنة
لاختبارين الأول والثاني لحظة عملية سهلة هي كل اللي
عملناها في ال test type هنا هلاحظ من الآن فصاعداً
أن في الاختبارات غير معلمية هناك أكثر من بديل لنفس
العينتين لنفس الاختبار أكثر من بديل في اختبار
هنأخده بعد شوية Wilcoxon والآن في اختبار اسمه
scientist وفي اختبارات أخرى Mann-Whitney
هتكلم عليه بعد ما أخلص أشرح اليوم إن شاء الله
فبالتالي أنا عندي عدة اختبارات أنا بالمرة عشان
بشرح الاثنين مع بعض هشرح الإشارة وبعد شوية هشرح
Wilcoxon هي المنطقة اللي هشتري عليها ممكن أعلم على
ال sign وأشيل والكوكسون بس مجرد تجربة لكن ممكن
أختار الاثنين وهنعرف مين الأفضل بعد شوية وهي
options نفس القصة اللي فاتت في عند حساب وصفة و
continue نقرأ
نتائجك واحدة واحدة
لحظة جدول الأول أعطاني حساب ووصف لاختبار الأول
أنا اخترته في الأول وبعدها اختبار الثاني عددهم
تسعة تسعة أعطاني أوصالات حسابية انحلوها في معياري
و أصغر وأكبر قيمة ايش
مش موجود؟
مش هيلزمك أنا حاطط مجرد أن الباحث اللي بيشتغل في
عندك بعض الخيارات تختاريها أنت لمستنية مش موجود
ايش اللي مش موجود؟ طيب أنا نفسي لازم أعمل
scientist تلاحظي في عندي جدول جديد
لأن بنتعود ما فيش هدري اختارة تعتمد على الأبسط
الحسابية مش هتجد هنا حاجز مبسط حسابي كل ما موجود في
ال frequenciesاختبار واحد نقص اختبار اثنين أنا
طلبت منه أعمل هيك واحد نقص اثنين أنت جريش اليمين
اجري هيك واحد نقص اثنين على الطبع أن ال negative
differences يعني اختلافات سالبة خليني أكبرها شوية
لحظة
هنا مكتوب حرف أ أو الإيه معناها الاختبار الأول أكبر
من الثاني واحد أكبر من الاثنين يعني
عدد الاختبارات عدد الحالات اللي فيها الاختبار الأول
أكبر من الاختبار الثاني سمّاها negative differences
حالة واحدة يعني اختبار اثنين نقص اختبار واحد بيطلع
negative مع كده ايش الاختبار الأول درجته أعلى إذا
الاختبار الأول أعلى من الاختبار الثاني كم مرة حدث؟
مرة واحدة هذا ال negative .. ال negative
difference ال positive لما .. لحظة الثمان حالات
مظبوط ثمان حالات ثمان positive و P ايش معناها؟ الأول
أقل من الثاني مظبوط؟ معناها الأول أقل من الثاني
أكثر مرة ثمان حالات طب ايش معناه ties؟ ties هذه
معناها يساوي إذا ties معناها تساوي معناها الأول
بيساوي الثاني إذا لحظة لطر سي هنا و سي معناها
الأول بيساوي الثاني حالة واحدة وهي ثلاث حالات
هذا مؤشر قوي جداً لأن الاختبار الثاني أفضل مظبوط
لأن هناك 8 حالات فيها الاختبار الثاني أفضل طيب
نمشي على الاختبار هكذا أعطاني ال P value أو القيمة
الاحتمالية بتساوي 039 هذا
القيمة الاحتمالية
هي كل اللي موجود في ال output خليني أطلع ثاني على
البيانات وهي ال data اللي عندي الخط
واضح ولا أكبر شوية ايه 16 واضح هيك؟ شوفين الحالات
اللي أكبر الواحد أكبر من الثاني الأول أكبر من
الثاني 19
18 هذه الحالة الوحيدة
وباقي الحالات الاختبار الثاني أعلى هو عدّهم عدد بس
من الأكبر لكن ما اهتمش أكثر بكثير ولا أكثر بقليل حتى
القيمة الواحدة هنا اعتبرها أكبر يعني تساوت هذه
القيمة مع واحدة زي خمسة وإحدى عشر لصالح الثاني هو
قدها واحد واحد وهذا عيب اختبار الإشارة أنه بيهتم
بالإشارة بس وكده يسمونه إشارة موجب سالب negative
أو positive في الفرق مع كده السؤال اختلاف بين
قمتين تخيلي معايا لو أنا جبت في امتحان البعدي
عشرة وكنت جايب في القبلي واحد الفرق كده بينهم تسعة
اثنين نقص واحد دائماً أخدي بعدي دائماً اتعودي بعدي
نقص قبلي الأفضل أنا فاهم دائماً أن يكون مثلاً البعد
درجات أحسن عايزة positive تطلع فاخد بعد نقص قبله
بعد نقص قبله أنا جاب عشرة في البعدي من العشرة اللي
جاب في الأول واحد طلع plus هو بالنسبة لل review
اللي بالنسبة للاسمي الأساس في اختبار الإشارة
بيعتبرها plus طيب لو أنا جبت تسعة في الأول وجبت
عشرة هنا مرضو plus يعني سواء كان الفرق تسعة ولا
الفرق واحد هي نفس الشيء هتكون في نفس المجموعة ودعي
باختبار الإشارة مع كده بدنا اختبار بيهتم بالفروق
اللي هو الاختبار اللي هنحكيه مع بعض إن شاء الله
خلاص
لأ هنأخذ الاختبار الثاني
إذا في هذه المثالة زي ما حكينا الـ SIG بتساوي 039
نستنتج فيه فروق لصالح الاختبار الثاني وهذا
أول اختبار واخدنا له حالتين عينة واحدة وعينتين
مرتبطتين
هو .. لأ لأ هي مش هيك لما عملت الاختبارات اللي
شارلنا عمل في الأول وكان يحط نتائج بيد الشكل اجى
عالم بعده طّور الاختبار وانتضمن فيها الفروقات أن
تدخل في العملية الحسابية صحيح
كنت أكيد لكن الواحد لازم يعرض الأول ويعرض ال
tennis أقدر أعرف شو الفرق بالاثنين الاختبار الثاني
اسم اختبار Wilcoxon
اللي شفناها خلال نتاج ال .. خلال قائمة بتاعة ال
SPSS اختبار Wilcoxon إشارات رتب الأزواج المتقابلة
اسم الاختبار زي هي Wilcoxon Ranked Sign Rank Test
زي ما ذكرت من الصعوبات التي واجهها اختبار الإشارة
أنه يعطي نفس الإشارة لفرق يبلغ عشرة نفترض بين
زوجين، يعني واحد جاب عشرة و جاب صفر يعني كان ..
يعني كان صفر وجاب عشرة أو لفرق يبلغ واحد، ستة و
خمسة يعني جاب ستة في الثاني وخمسة في الأول
الأتنين موجب، مظبوط؟ يعني أنا جيبت صفر في الامتحان
الأول وجيبت عشرة هنا، فرق موجب كون جيبت خمسة وجيبت
الستة، برضه الفرق موجب يعني سواء الفرق عشرة أو
الفرق واحد تضمن في نفس المجموعة لأن كل منهم يأخذ
نفس الشّارموحة أو سالب حسب أحكي الأول ناقص الثاني
أو الثاني ناقص الأول يحاول اختبار Wilcoxon تفادي
هذه المشكلة بتضمين حجم الفرق بين أزواج الدرجات
وهذا اللي احنا هنشوف إن شاء الله من خلال نتائج
التابعة للـ SPSS من الانفصال ده هنحسب حجم التأثير لهذه
الاختبارات، أبدا أسيب لك المجال تحسب حجم التأثير في
حالة اختبار الإشارة دور عليها في كتاب الدكتور عزوز
عن حجم التأثير إن شاء الله يكون موجود مكان عشان
أبقى أعطيك إياه المرة الجاية، حساب
حجم التأثير هناخده بعد ما يطلع الفرقات، تعود دائما
أي اختبار أي اختبار تطلع له فرقات ذات دلالة
إحصائية اعمل له حجم التأثير لكن إذا كانت الفروقات من
الأصل غير ذات دلالة إحصائية ما بلزمش أجيب حجم التأثير خلاص
لكن
كيف بنحسب حجم التأثير أخلي شوية بس وبرجع له بعد إن
شاء الله، أجرحت الباحثين اختبارًا قبليًا ثم بعديًا
للتعرف على أثر برنامج لتربية التفكير الرياضي لدى
مجموعة من 15 طالب وطالبة من طلبة كلية التربية
التخصص الرياضية، نتاج الاختبار القبلي والبعدي هي
موضحة هذه في اندي قبلي وفي بعدي وعايز أقارن ما بين
دلالات الطلاب في الاختبارين القبلي والبعدي
المطلوب اختبار ما إذا كانت هناك فروق ذات دلالة
إحصائية عن مستوى 5% في التفكير الرياضي لدى الطلبة
بعد برنامج المستخدم
بنفس الطريقة اللي استخدمناها تو، Analyze
Nonparametric Tests > Related Samples
حيزة نفس المربع الحواري، مش ده عملها، نفس
الفكرة بتختلف إن هذول اختبارات جات ورا بعض، تحت
بعض وجنب بعض، مش هتفرق كتير، بدخل القبلي والبعدي
ومتجرجش كتير من الأول ومن الثاني، هتبين الـ
النتائج، وبعدين بختار اختبار Wilcoxon وهي نتائج
الاختبار نركز على النتائج هي
قبلي ناقص بعد أو بعد ناقص قبلي، Negative Ranks، لحظة أنا
بتكلم عن الـ Ranks، هعملهم ترتيب، طلع الرتب واتكلم
على الرتب السالبة هو
أخذ
البرنامج بعد .. بعد ناقص قبلي، بنقراه هيك، بعد ناقص
قبلي لو نسيت ونسيتش البرنامج عمل خد أول سطر و
بنعليه أو حكمان Negative Difference هي كام واحدة
اتنتين وعليها حرف أيه وأيه، مش مكتوب تحتها قبلي
أكبر لما بحكي قبلي أكبر من بعدي، قبلي أكبر من بعدي
سالب لما بحكي قبلي أكبر من بعدي، مش معناه وطلع
سالب، معناه كان عندي بعد ناقص قبلي ولا قبلي ناقص بعدي
مظبوط؟ أنا بحكي القبلي هي الطريقة السالبة، مظبوط؟
هو ترجمة ملكية، هو ماخذ القبلي، قبلي أكبر، هي
علامة أكبر من البعدي، واضح،
القبلي أكبر من البعدي، أنا بقراها قراءة قبلي
أكبر، أنا كتبت عيش بعد ناقص قبلي، فإذا كان القبلي
أكبر، أكيد الشّارمة سالبة، خلاص؟ هذول الـ Mean
Rank اللي هم ثمانية، بتواصل، رتبهم ثمانية، والـ Sum
للـ Rank، مجموعة الرتب السالبة، مجمعهم 16
الرتب
الموجبة بقى، لحظة، الرتب الموجبة Positive Rank عددهم
13، إذا هنا عددهم اثنين، عدد عددهم 13 هنا، مجمعهم أو
مجموع الرتب السالبة 104، لحظة، Positive البعد أكبر
لحظة، البعد أكبر يعني موجب، مجموع الرتب الموجب 104
مجموع الرتب السالبة 16، لحظة، مرة هذه ما أعطانيش عددهم
بس زي الحالة الأولى، أعطاني متوسط الرتب، يعني دخل في
الاعتبار الفرق ما بينهم، الفرق الكبير غير الصغير، و
أعطاني قيمة الاختبار زي لأن
هذه القيمة دائما البرنامج اللي مصمم يعطيها سالب
حتى لو أنت عكستيهم، يعني تنظريش للإشارة في حالة
اختبار ويلكوكسون خلاص، يعني لأن بعد شوية أحكسه هحط
بعد ناقص قبلي
القيمة Z هتظل سالبة كما هي، فأنا مش هعرف الفرق
لصالح مين من خلال الـ Z، هعرفه من هنا من خلال الـ
Negative والـ Positive، يعني نطلع على الـ Sig إيش
ساوت 0.01، مع كده في فرق بين درجات الطلبة في
الاختبار القبلي والبعدي بعد استخدام البرنامج
واطلع طب الفروقات لصالح مين؟ العملية في ممتاز
سهولة أطلع على مجموعة الرتب، طب المتوسطات واحدة مش
هتعطيني معنى، لو طلعت على مجموعة الرتب، واضح المجموع
اللي هنا ما له أكبر في أي حالة، بمشي هيك في الحالة
اللي معيش الـ Positive والـ Positive عليها حرف بيه
مظبوط، والـ بيه معناه هيش البعد أكبر، إذا أعرف البعد
أكبر ولا عملية سهلة، لحظة ما اعتمدتش على الوسائط
الحسابية اعتمدت على مجموع الرتب، فكل هذه الاختبارات
تعتمد على الرتب، عشان كده قوتها قليلة، بس مش معاها
كده، مستخدمهاش لأ، مستخدمها في حالة عدم تحقيق الشروط
اللازمة، توافرها، إذا مرة ثانية، الخطوة الأولى بتطلع
على الـ Sign مباشرة، زي 1، 2، فيه فروقات، لصالح مين؟
بتطلع مين المجموعة الأكبر، كمتوسط حسابي أو كمجموعة
رتب، طلع مجموعة رتب 104، واضح أنها أكبر، خلاص؟ إذا
فيه فرق، لصالح المجموعة في الاختبار اللي بعدها
طبعًا الكلام موجود بالتفصيل اللي أنا كتبته تحت اللي
أنا بدي أحسب حجم التأثير
حكينا الـ Sig equals zero، واحد، اثنين، هنا حجم
التأثير، كل اختبار غير معلّمي له حجم تأثير خاص به
شوف هذه الاختبارات، من الرغم أنه احنا نتهاون إن هذه
اختبارات سهلة وضعيفة ومشابهة، إلا أن استخدامها في
غاية الأهمية في حالة عدم توافر الشروط، وكل واحدة
منها لها اختبار خاص بها ولها حجم تأثير خاص بها، هنا
حجم التأثير في حالة العينات
المرتبطة كالهتين نعطي رمز R بيساوي 4.4، كفة
ثابت في T Plus، التي
الموجب، للبعد أكبر من القبلي، على N في N، زي واحد، و N
عبارة عن إيش؟ عدد الأزواج، هما كانوا 15، فالـ N
بساوي 15، مش 30، هي نفس العينة 15 وبعدها اختلق قرار ثاني 15، فهي 15، الـ T
زائد هي عبارة عن مجموعة الرتب دي، الاشتراكات
الموجبة، بما بحكي بعد ناقص قبل بيكون موجبة، و
الـ N عدد الأزواج
المُحَقّ تبعنا كان التالي، لغاية 4 من 10
ما يوصلهاش يعتبر ضعيف، بعدين المُحَقّ التالي لغاية 7
من 10، وفيه 9 من 10، هنا متوسط كبير وأكثر من
9 بيكون كبير جدًا، إذا
المُحَقّ 4، 7، 9
أنا في الامتحان عادة بأعطي القانون تبع حجم
التأثير وبأعطي لك المُحَقّ نفسه، ما فيش داعي تحفظهم، لكن
واحد متعود بيحفظ، المطلوب،
هنا متوقع يكون فيه حجم تأثير، ليش؟ لأنه اللي بيطلع
معنوي، فبالتالي أتوقع هيك
نسينا ناقص 1، أنا سبتها لأنها مهمة جدًا، الجواب
هذا كله هو اللي بنطرح منه الواحد، ما أجيش أنا أخبط أحط
ناقص 1 في الـ Bus تمامًا، فأنا كتبتها في الأول
لحالة وبعدها عملت سالب 1 لها، يعني بجمع .. بعمل
.. بحسب المقدار الأول وبعدها بنطرح منه الواحد
فالآن
لو بدي أحسب هي 4، مجموع رتب 104 على إن كانت 15
ضرب 15 .. بحسب هذول؟ وبعدين ناقص 1، فالجواب 7.3 من
100، واضح الـ 7.3 موجود هنا، لذا في حجم تأثير كبير مع
كده البرنامج اللي مستخدم كان له أثر كبير في تحسين
مستوى أداء الطلاب في التفكير الرياضي
ركزي معايا شوية بس خليني أروح على نفس المثال 16 زي
ما حكينا هي non-parametric Legacy و هي two related
samples بدي
أعكسهم بدي
أعكسهم أحط الأول هاتنين و هي واحد why اختبار wilcoxon
إذا هي الأخيرة بس الأول كده
toxin
إذا اناليز الـ legacy هاي two related samples و
هاي الاختبارين لحظة
الإشارة ما زالت سالبة و لحظة ال negative rank لم
أجد عددهم ثمانية و المجموع اختلف من الوضع
negative مش معناه أو واحدة إيه، معناه التاني أكبر،
مظبوط؟ التاني أكبر، اثنين أكبر من واحد، ثمان حالات
ومجموعة الرتب جدياش أربعة وأربعين ال positive حالة
واحدة اللي هي بيكون فيها إيش ال positive الأكبر هو
الأول أكبر، لاحظ ازاي ما زالت negative الـ P value
01 ما زلنا نعرف الفرضية الصفرية طب لصالح مين؟ لحظة
هذه أكبر مظبوط كمجموع رتب أو كمتوسط أكبر أكبر لـ ال
negative بس ال negative مش معناه أباضح التاني أكبر
و التاني طلعت نفس القرار خلاص أنت تعودي دائماً تحطي
أول نقص اثنين البرامج اللي عملك هي اثنين نقص واحد
يعني دخلي الأول ثم الثاني البرامج الصحيحة يعطيك
بعدي نقص قبلي تعودي دائماً تعملي عشان أنت تعود صح
بعدي يعني في الأساس في أساس دخلي كيف أو واحد
يتبعوا اثنين البرامج كيف هيشتغل اثنين نقص واحد إذا
أنا بدخل أول بعدين اثنين البرامج هيشتغل اثنين نقص
واحد إذا مرة ثانية راح زيق أنا مرة الأخيرة هي non
-parametric اللي جاسيق وهي two related بدعم ال
reset و هدخل الأول ثم الثاني وهي okay
إذا برنامج sum هي واحد ناقص اثنين إذا دخلت واحد
ناقص اثنين هذا درجة دي اثنين وعشرين إذا مرة ثانية
هي analyze nonparametric legacy منزل تحت two
related samples لو سحبت هدول ثانية هي حطت اثنين
ناقص واحد وهذه okay
الترتيب في الآخر النتيجة ما تتغيرش إيه اثنين نقص
واحد بحط لك تحت واحد نقص اثنين نعكسهم ونشوف
النتيجة مع بعض هاي الاختبارين why wilcoxon some
يبدو المثال اللي عندي اه
بقول في المثال اللي عندي مختلف عن المثال اللي إنها
عشان كده اختلفي يعني هدول مش زي بعض عشان كده
الاختلاف مش نفس المثال، المثال كده مش مكتوب عليه
السبعتاش؟ السبعتاش أه؟ أو بعد نقص، خليه لإنه
بتوطي نفس النتيجة فبالتالي فيه شيء مش صح
زي اللي اختبرت بقى بعد نقص قبلي هي analyze non
-parametric و هي two related إلا إن هي قبلي و هي
بعدي و بدي أخد بعدي و هي قبلي و أختار بالكوكسوفون
عشان
اثنين عكس بس لحظة
هذه الحل أنا دخلت الأول لإيش؟ واحد نقص اثنين،
مظبوط؟ دخلت قبلي، بعدي، البرامج بيعملها بعد نقص
قبلي negative rank عددهم اثنين، اشرحنا في الأول و
ال negative معناه إيش؟ القبلي أكبر لإن زي ما حكيت
لما بدخل واحد اثنين البرامج بيحسبه ماشي اثنين
واحد، اثنين نقص واحد لحظة البعد والجدول حينكس بدل
اثنين هنا صار ثلاثة عشر في ال negative وهي المجموع 104
طب أنا باخد أنا حكيت ال T plus عبارة عن مجموع
الرتب الموجبة اللي وين اللي هم هدول بس هنا لو أنا
عملت العكس عملت قبلي ناقص بعدي بتاخد الرتب السالبة
اللي هم هدول إذا نتعود إذا استخدم هذا القانون دخلي
على البرنامج قبلي ناقص بعدي دخلي قبلي ثم بعدي هو
يعملك بعد ناقص قبلي خلاص؟ لكن في الآخر الجواب واحد
يعني لو أنا استخدمت هذه ولا هذه لكن ما تجيش تستخدم
ال positive rank ال 16 هذا مش صح الصح اللي هي بعد
ناقص قبله وإن في بعد ناقص قبله يكون بعده أكبر ال
negative rank اللي letter a هي a قبل أكبر من بعده
طلع 104 فبالتالي احنا كل شغلنا في المنطقة هي دي
هنا يا إما هذه أو هذه لاحظ في الحالتين إيش موجود؟
طلع هي في الحالة الأولى ال letter sorry أنا آسف
يعني أنا بحكي دوري عن 104 و 104 بعد
أكبر وفي دي برضه إيش؟ بعد أكبر إذا في الحالتين بعد
أكبر إذا دائماً أشتغل كشغل يدوي بعد نقص قبلي على
الأسبوع أساس دخلي في الأول قبلي بعدين بعده وخد
الإشارات اللي جابونتي مغمضة لأن أحياناً قد يكون
فيه أثر سلبي للبرنامج،
مظبوط؟ لأن ممكن تكون درجات اختبار البعد أقل، نفترض
أن هات بتصير، مثلاً بحكي ع ضغط الدم بقتل ده لما
ينخفض أحسن يعني يكون السالب أحسن لما يصير رتب يعني
مجموع السالب أكثر من رتب مجموع حموج يكون أفضل لما
بحكي الزمن اللي لازم لـ .. لاكتساب مهارة معينة
ويكون الزمن الأقل يكون أفضل خلاص؟ فده ما تدخلي على
ال bezel ده نمش قبل ثم بعده البرنامج هيتولع حسابات
بعد نقص قبله علم؟ هذه نقطة في غاية الأهمية على
أساس أنه لما أختار مجموع الرتب اللي في هذا القانون
معمولة على أساس لو بنحسب يدوي بعدي ناقص قبلي
البرنامج بيشغلها كيف دخلوه في الأول قبلي و بعدين
بعدي خلاص هذا كان للعينات المرتبطة ناخد break بسم
الله الرحمن الرحيم إن شاء الله هنتكمل الاختبارات
المعلومية أخذنا قبل ال break اختبار لإشارة لعينة
واحدة أخذنا إشارة لعينتين مرتبطتين، أخذنا والوِلكوكسون
في حالة وجود عينتين مرتبطتين، وحكينا والوِلكوكسون
أفضل من استخدام اختبار الإشارة لإنه بياخد في
الحسبان الفرق بين الأزواج المرتبة، اللي هنتقل
لاختبار مهم في حياة العينات المستقلة، اللي بنحكي
عليها ضابط أو تجريبية أو تجريبية واحد أو تجريبية
اثنين على حسب الموجود طبعاً هذا برضه الاختبار
بأستخدمه بنفس الشروط السابق توفرها في حالة
الاختبارات غير معلمية اه كان يكون التوزيع مش طبيعي
أو القياسات اللي أُخذت كانت قياسات غير دقيقة
وحنعرف برضه نحسب حجم التأثير لاحقاً إن شاء الله
المثال عنه بيحكي عراضة باحث أن يتعرف على فعالية كل
من الطريقة التركيبية أو الطريقة التحليلية في تدريس
الرياضيات لدى مجموعة من الأطفال الصوم قام الباحث
يجري اختبار بعده على مجموعتين تجربيتين تجريبية
واحدة درست بالطريقة التركيبية إذا عند المجموعة
الأولى درست بالطريقة التركيبية والمجموعة الثانية
بالطريقة التحليلية وهي النتائج اللي متاحة طبعاً هنا
عينتين مستقلتين لأن مجموعة درست بطريقة ومجموعة
درست بالطريقة المختلفة فأنت تجريبية واحد تجريبية
اثنين بس في عندي مجموعتين مختلفتين مع كده في عندي
عينتين مستقلتين مش بالضرورة يتساوى حجم العينتين
تلاحظ العين الأولى حجمها واضح إنه مختلف بقلب اثنين
عن الطريقة الثانية فبالتالي عندنا متساوي حجم
العينات شيء عادي ممكن يكون ولكن زي ما حكينا في
الأول جابلك في محاضرة السابقة أن الفرق مش كبير
يعني يكون فيه تناسب بين حجمي العينتين المثال اللي
عندنا مثال
18 فانا هفتح لك مثال 18
عام 2018 هذه
الطريقة التحليلية والطريقة التركيبية وعايز أستخدم
برنامج ال SPSS واضح أننا بداخل البيانات كلها في
عمود واحد وبعمل متغير للطريقة وهو بحاول بميزك
بين مجموعة الضابطة أو مجموعة الأولى والمجموعة
الثانية بس بتحاول أغير الخط شوية
الآن بروح على ال Analyze زي ما استخدمنا من شوية الـ non
-parametric
الآن خلصنا الـ Binomial واحد، خدنا Two Related
samples، الآن هناخد Two Independent Samples عينتين
مستقلتين.
Test Variable اللي هو متغير الاختبار اللي هو درجة
الطلاب اللي هو المتغير التابع، فهذا عبارة عن
المتغير التابع.
الطريقة اللي أنا حاطط فيها، الطريقة التركيبية
والتحليلية باسمها Grouping Variable اللي هي
المجموعات، يعطينا علامتين هيك، مين المجموعة الأولى
ومين المجموعة الثانية؟ أنا أنا أنا صغير ناسا مثلاً
فهنا باجي لو ضغطت المفتاح الأيمن على نفس المتغير
شفت أنا حاطط المؤشر هنا، لو ضغطت على الأيمن Variable
Information بيعطيني معلومة إن: واحد الطريقة
التركيبية، اثنين الطريقة التحليلية، بس التذكير أنا
ممكن واحد كنت ناسي أدخله أصلاً، فباجي بحكيله Define
Groups عرف المجموعتين، أنا بدي واحد واثنين، لو
عكستهم، الاختلاف زي ما شاهدنا في الأول، مين برتب في
الأول؟ الـ ... هنا الإشارة لها قيمة لها، بس مين برتب
اللي كان في الأول؟ يعني الـ Mean، الـ Positive Rank و
الـ Negative Rank زي هناك، ولا أنا هشوف إيش الفرق
بينهم بعد شوية؟ آه بالظبط، بيعطيك الـ Mean الأول اللي
أنت دخلتيه، الآن فيه الأول، أنا دخلت تركيبية ثم
تحليلية، هتلاحظ واحد اثنين، لو عكست النتائج هتلاحظ
تحليلية بعدين تركيبية، Why continue؟ هنا بلاحظ زي ما
حكيت في الأول في عدة اختبارات مديلة للعينتين
المستقلتين، أشارهم ولا أكثر استخدامًا اختبار اسمه
اختبار Mann-Whitney أوه يطلق عليه U-test لأن ده اللي
تبعته اسمه ماخدة حرف U، بسميه U-test أيوة، إذا Mann
-Whitney U-test، طبعًا في الخطوات الحالة لو أنت فتحت
كتاب كيف نشتغل يدويًا الـ Mann-Whitney هيعطيك U بتساوي
معادلة معينة بتشتغل عليها، هنا البرنامج هيحسب لك
الاختبار بالكامل، إذا بعلم بس على Mann-Whitney خلاص
هاي مان ويتنى You Test، طبعًا الـ Options نفس القصة
اللي فاتت، ما فيش اختلاف، مش هختارها لأن ما في
اختارناها، تهنى شوية، أنا مش مستهل الان لاحظ أي
نتاج اللي ظهرت.
مواضح الشاشة هيك؟ كويسة لحظة، هي الدرجات، الطريقة
التركيبية، أنا اخترتها في الأول، عدد الحالات كان عشرة،
متوسط الرتب لحظة، كله Ranks رتب، متوسط الرتب تسعة
خمسة وثمانين، والمجموعة 98.5، النقطة المهمة إن
متوسط الرتب لا يعني متوسط الدرجات الفعلي، يعني هدول
المتوسط تسعة وخمسة وثمانين، مش معناه إن هدول عبارة
عن متوسط دراستهم فعلي، خلينا الطلاب المتوسط الفعلي
اللي طبعًا ما اخترتهوش، إذا
هي مرة ثانية Analyze وهي الـ ...
بدي اختار في Options اختار الحصار بصفر.
لحظة، المتوسط الرتب اللي كان 9.588 كان متوسط الرتب
لكن المتوسط الفعلي للدرجات 6.83، هذا متوسط درجات
طلاب المجموعة الثانية، متوسط الرتب إلى 9.06 لكن
المتوسط الفعلي 1.44، إذا مع كده الأوساط الحسابية
اللي هنا هذه للرتب، هذه الفعلية، لكن هذه مؤشر، مين
متوسطه أكبر؟ فكل ما كان متوسط الرتبة أعلى مع كده
متوسط المقابل له أكبر، يعني في الطريقة التركيبية
متوسط الرتبة تسعة وخمسة وثمانين، الثانية تسعة و
نصف وستة، مع كده الأولى أكبر، إذا مع كده متوسط
الرتبة مؤشر يقابله المتوسط الأكبر أو الأقل برضه
لسه يعني أنا مش قادر أحدد الفرق اللي بينهم هالمعنى
ولا لأ.
بس واضح الفروقات يعني وحسب
هذا طلعت Point Seven ستة خمس غير
ده اللي حصل ... طلع الـ ... خد الـ Exact دائمًا قيمة الـ
... بالظبط طلعت الـ P-value أو الـ Sig Point Seven
ستة اثنين، معناه إن ما فيش فرق بين الطريقتين
التركيبية والتحليلية، سواء استخدام الطريقة الأولى
ولا الثانية، الفروقات اللي بينهم مالها بسيطة غير
دلوقتي، إذا
من الجدول 3.762 بذاك لا يمكن رفض الفرضية الصفرية
القائلة أن ما فيش فروقات بين مستوى تحصيل الطلبة بين
الطريقتين التركيبية والتحليلية في الدرس الرياضي، الآن في
هذا المثال لا داعي لحساب حجم الأثر لأن الفرق غير
دال إحصائيًا، مثال
توضيحي بس، مثال توضيحي، الآن أنا حاسب بحسب مثال مجرد
استخدام القانون، لكن هناخد مثال ثاني بعد شوية إن
يكون فيه أثر واضح، هنا يعني مثلاً هذه لو أنا مثلاً في
مثال معينة طلبت منك احسب حجم الأثر، حسبتي زي هيك 3
.088، معناه الدلالة حتى إن وجدت تكون مالها ضعيفة
جدًا، حتى إن وجدت فهي ضعيفة، غير ده لأ لما تحسب حجم
الأثر تلاحظ حجم الأثر صغير جدًا، وهذا منطقي.
الركيب ده حسب حجم الأثر اللي هو قانون، قانون حسب
حجم الأثر، لحظة، بيختلف عن عينتين مرتبطتين، الـ R
بتساوي اثنين، هذا اثنين ثابت مضروب في الـ MR1 ناقص
MR2 يا دكتور، كل اختبار يعني إيه محاجة بقطار حصري؟
إيه القانون حصري؟ صحيح احنا
نحفظ إن القانون هذا ليه الاختبار هذا بس، صحيح مظبوط.
تحفظي إن هذا القانون ليه اختبار كذا فقط، أنا هعطيك
القانون والمحاك تبعه، وهذا كلام أنا حكيته في
الجامعة العربية، شوف
الـ ... الهدف من المصاق، الهدف العام أنا حكيته في أول
لقاء، ما فيش واحدة كانت من ضمن احفظ قانونين، فالهدف
إن أنا أعرف أوظف، لحظة، في البحث التربوي، واللي أنا
أقوله من الأصل شرحه نظري بعدين طبقنا، لكن أنا بشرح
فقط إحصاء استدلالي من وجهة نظر التربوية بس، ولا
أنا ما ... أنا بشرحش إحصاء جاية، لأن بقى أنا بوظف
لحظة، هذه اللحظة يست ... أنا كل اللي ... لما حكيت عن
الـ Independent كل اللي عملته حكيت الشروط وضيت
مثال وهي الحل، وعلقت عن نتاجي الطالب في التربوي، مش
عايز أكثر من هيك، حتى لو دي وصل أي مستوى لأن هو غير
متخصص، خلاص، أنا ما بديش أخش في كلام كثير، خليني أنا
أبقى على جد كلامي اللي صغير اللي بحكيهم، خلاص.
أنتم ... أنتم ... أنتم بتطلعوا تطلعوا برا النص؟ وأنا
بتتعبوا، خليني على النص العادي، اللي أما أروحي أحد
متوسط رتب المجموعة الأولى، أنا بفضل دائمًا أحطها
للمجموعة اللي أنا برغب أن أبين هي فيها أثر، سواء
إيجابي أو سلبي، يعني لو مثلاً بحكي عن طرق تدريس عايزة
هي تكون الأولى، لو بتكلم عن مثلاً علاج معين خليها
الأولى عشان تطلع الإشارة السالبة، المحاك اللي عندي
هو نفس المحاك اللي فات، بس إذا ما أخذ على محاك موجب
السالب، نفس الطريقة أنسي الإشارة، المحاك نفس المحاك لو
طلعت إشارة سالبة، خد نفس المحاك ويعمل تجاهل للإشارة
... للإشارة ويحكي فيه اتجاه عكسي، لو بس لكن القوة
بنفس الطريقة، خلاص؟ يعني تأثيري كبير مثلاً لو طلعت
... بحكي على السالب، لو طلع السالب تسعة فطبعًا الأثر
ماله؟ كبير جدًا، خلاص؟ بنسى الإشارة تطلع القيمة
المطلقة.
واضح؟ ما أطلعش على القيمة، ما أطلعش على القيمة
المطلقة إليها، أو ما أطلعش على إشارة، وهذه نفس اللي
فاتت 4 7 9، المحاك أقل ما 4 و10
ضعيف، بين 4 و7 و10 متوسط، 7 و10
وتسعة و10 كبير، وبعدين بيصير كبير جدًا اللي هال
لو رجعت للمثال مرة ثانية تلاحظي هذه العمود تبع الـ
Mean Rank الأول هو الـ Mean Rank الثاني، أنا بادئ
التركيبية وبعدين التحليلية، فهي الـ MR1 لو بدي أعوض
في القانون بتساوي 2 9 8 5 أعتقد 9 8 5 نقص
906 على مجموعة العينتين اللي هم إيش بساوي 10 زي 8 و
زي ما حكينا طلع حجم القطر ضعيف و هذا الشيء متوقع
لأنه كان ما فيش دلالة إحصائية طبعا zero تمانية
ثمانية و لما نحكي المحاكم يبدأ من أربعة من عشرة و
بعد كده أنت بعيد و بعيد يتلاقم مع الدلالة الإحصائية
بين سبعة و ستة بعيدة عن خمسة من مية فيتالي واضح حد
بعيدة واضح إذا في حجم قطر ضعيف مرة ثانية قال يعني
ده على حسابه ولكن لو أنا حسابته بيعطيني مؤشر إيش
كانت الفروق ده لا ولا لأ في سؤال في الواجب زي هيك
باطلبش منك تحلي كاختبار بطلب منك تحسي بحجم الآثار
عشان أطلع حجم الآثار لازم أعمل اختبار مش هيك بعمل
اختبار و أطلع حجم الآثار أنت طبعا في الدرس اللي
قلت ليه أنت عشان دي لعنة و بعد ما قلت لك سؤالشوف
الآن ال .. الاختبار تبعنا اسمه man whitney و ال
coxin هذا بقى آدم شخص عمل اختبارات لعينتين
مستقلتين و عامل لعينتين مرتبطتين عشان ما أخلطش بين
و ال coaxin اللي فات لعينتين مرتبطتين و اللي جاي
هناخد بس و ال coaxin لعينتين مرتبطتين في حالة
عينتين مستقلتين الأفضل منه اختبار man whitney ده
اللي اسمها W أنا هشتغل اختبار واحد بالكواكس و أنت
عينتين مرتبطتين و بس هذا ليش علاقة أيوة ال Z هدى
قيمة الاختبار و برضه القيمة هنا دائما موجبة اللي
أنا لو عكستهم هتلاحظ هي قيمة ال Z قيمة كبيرة ولا
صغيرة طلعت كبيرة ولا صغيرة هذه القيمة كأنسة ..
كأنسة الإشارة كقيمة مطلقة كبيرة ولا صغيرة؟ صغيرة
جدا دائما .. بذكر حكينا قبل هيك كلما كانت قيمة
الاختبار المطلقة كبيرة تم الرفض لحظة قيمة ما لها
صغيرة جدا وبالتالي القرار كان ياش .. مظبوط؟ حكينا
قبل هيك كلما كبرت قيمة الاختبار القيمة المطلقة
قاله دالة على عدم وجود .. على وجود فروقات معنوية
طيب إيش رأيك أنا أرجع ثاني على الاسم الأساس و أغير
بدل ما أخد مش
عددنا واحد اتنين نعمله اتنين واحد عكست
الاثنين يعني بدل ما أخد تركيبية ثم تحليلية أعمل
العكس
اختلف معناه إيش شوية بس خليني أمسح هذا كله هذه
الطرقتين عرفت المجموعة اثنين ثم واحد
طلع النتائج، في اختلاف بينهم؟ ما في اختلافات،
هتلاحظ الإشارة برضه إيش؟ ساند، فالإشارة ما تغيرتش،
الإشارة ثابتة، فهو الكوكسون اختبار 1 و 2، يعني
الإشارة ليس اللي لها معنى هنا، في الاختبارات،
بأعرف الفصلح مين من خلال ال main rank الموجود هنا،
بدي أخد مثال ثاني يكون الفروقات ده لحصائيا عشان
أشوف حجم التأثير نأخذ مثال بعده مثال بيحكي قامت
شركة بتدريب بعض عمالها على العمل على آلات جديدة
وردت إلى مصانع الشركة واستخدمت برنامجين للتدريب
البرنامج الأول إذا في عندي برنامجين للتدريب
البرنامج
الأول محاضرات نظرية لمدة أسبوعين ومن ثم التدريب
العملي البرنامج
الثاني محاضرات نظرية يتبعها عملي في نفس اليوم و
لمدة أسبوعين زي حبب نشرح بالظبط، بناخد manual و
بنطبق عليه مباشرة، لو أنا الآن بأخد التسعة
اختبارات مرة واحدة، بعدين أطبق، هتكون نسيت الأول،
نسيت الفل نص، فهنا بيحكي مين لحظة البرنامج الأول و
لا الثاني، أسلوب الأول أو أسلوب الثاني، و هي
الدرجات، و بيحكي هل تستطيع أن تستنتج أن البرنامج
الثاني كان أكثر فعالية كان أكثر فعالية إيش ما تيين
البيانات اللي هنا؟ هذه عبارة عن الزمن اللازم
للمتدربين لاكتساب المهارة المطلوبة وقدرة بالإيها
إذا كان البرنامج الثاني أكثر كفاءة، مع كده الزمن
تبعه أقل المفروض خلاص؟ أن المثال 19، هاي المثال 19
بنفس الطريقة بحط هاي البرنامج وفيه عند الزمن
البرنامج هو ال group اللي وحطيناه ممكن نعمله اثنين
واحد أو واحد اثنين زي ما أنت عايزها يعني مش هتفرق
معنى مش هيك هي واحد اثنين وهي
الزمن وهي في options تعود دائما على الحصالة الوصفة
وهي طالعة النتائج الموجودة
لحظة هذه البرنامج الأول متوسط الزمن للرتب سبعة عشر
والثانية ثمانية وهذه مجموعة الرتب تلاحظ
الـ B value تلاحظ الـ Z دائما سالبة تغيرش شرطها
اثنين من الف يعني ال sector طبعا
رعز الـ z بتساوي قداش تلاتة سالب دائما
اثنين و نص يعتبر عالي حتى الاثنين كويس حتى الاثنين
عند دلالة معينة عند خمسة في المية كويس لكن أكثر من
اثنين و نص بيصير دلالة عند واحد في المية عند تلاتة
تقريبا زي هيك تكون دلالة قوية جدا إذا نعتبر المحق 2
أو أعلى إذا كانت قيمة الاختبار بحكيها Z أو T أكبر
من 2 بعد كده فيه دلالة إحصائية كل ما كان أكثر كل ما
كان أفضل كل ما كان الدلال أكثر
الـ Z حوالي 2.97 قيمة كبيرة مع كده الدلالة الـ P
value بتاعها صغيرة جدا مع كده برفض فرضية الصفرية
اللي بتحكي ما فيش فروقات من الزمن اللي لازم نكتسب
المهارة باستخدام البرنامجين طب مين الأحسن انسى
الإشارة بتطلع على ال mean and mean الأقل هذا أقل،
إذا الزمن تبعه المقابلة كده أقل، صحيح هذا مش الزمن
اللي لازم لاكتساب المهارة، هذا متوسط الرتب، ولكن
مؤشر أن الزمن تبعه أقل، فبالتالي أقل، إيه لو رجعنا
ثاني على ال SPSS المخرجات صحيح
فينا نقطة البرنامج اللي بيعطي المخرجات هنا مقت
الزمن و واحد و واحد تلاتين point اثنين لمين
للمجموعتين مع بعضهم يعني ما ميزش مين المجموعة الأولى
و مين المجموعة الثانية هعطيكي لان كيف تطلع الزمن
للمجموعتين لاحظ مرة ثانية الزمن اللي بيعطينيه
البرنامج اللي هي لمين للكل الخمسة و عشرين أنا عايز
أعرف لو بالظبط الزمن للمجموعة الأولى و الثانية
هعطيكي يا بس أحسب الأول حجم الأثر بعدين بوريكي يعني
إذا أنا بأحسب حجم التأثير أو حجم الأثر هاي
الـ MR1 حجمها الـ R بتساوي 2 MR1 17 ناقص
8 هاي القانون على N في N1 زائد N2 نقل 25
طلع بقى أضحى الجواب يستوي سبب العشرة دكتور
إيش أكي أنه بصحيح البرنامج الثاني رغم أنه تواصل
الترميه الأول أقل ثاني و عشرة
أنا ما جاوبتش، أنت عن جد؟ طب احنا من الأول بنحكي
كلام هذا الكلام
أنا حكيته خمسين مرة و حينما صارت و قعدته خمسين حسب
المثل مش دائما العالي هو الأحسن إذا أنا و أنت
دخلنا برنامج تدريبي أنا أخدت المهارة في ساعة و نص
و أنت أخدتها في تلات ساعات أنت أحسن من .. أنا
اكتسبت وأسرع منكمظبوط لو اثنين بيجروا مسابقة للجري
واحد اللي يصل أول بيصل بقى في أي زمان زمان أقل
فابتدي اللي هو اللي هيفوز و اللي هيفوز الثاني
مظبوط طيب لحظة اللي أنا عملته عشان أركز كويس أخدت
البرنامج الأول ناقص البرنامج الثاني مظبوط اللي هو
اللي كان سيء طلعت أشرموجة بقى معناه فيه أثر إيجابي
مظبوط؟ هي معناها هيك بس إيجابي يعني .. أنا بأخد ال
.. ال .. ال .. البرنامج الأول ناقص الثاني، مظبوط؟
فأنا بدأ أنسى الإشارة هنا، مجموعة أثر إيجابي و أثر
سلبي، يوجد تأثير للبرنامج المستخدم واللي أنا بطلع
على صالح مين من خلال المتوسطات اللي عندي واضح أن
متوسط الرتبة مؤشر لمتوسط الحسابي، اتفقنا هيك؟ هنا
بأحكي على زمن لازم، فبالتالي الزمن الأقل هو الأحسن
طب لو عكستهم، لو العكس هدول، إيش هيعطينا؟ نفس
الجواب، إيش أنا سالم؟ يعني ما بديش أحكي تأثير طرد و
تأثير عكسي، خلاص لو أنت أخدت الثاني ناقص الأول و ثم
السلام بعد كده في تأثير عكسي، لأن معناها أن الزمن
التاني كان أقل كان متوسط، خلاص؟ بدي أعطيك مهارة
كيف تحسب المتوسط للطريقة الأولى و المتوسط للطريقة
الثانية، المتوسط الزمني لأن هنا اللي أعطاني إياها
البرنامج الـ
31 و 2 من 10 أعطاني إياها لمين؟ للكل، متوسط العام،
للإثنين مع بعض خلاص،
لأن أشوف كيف نعملها لكل واحد لحظة، أنت أكثر من
الطريقة، الطريقة اللي احنا بنفضلها في مثل هذه الحالات
أن كده تجسم البيانات لمجموعتين، مجموعة أولى اللي هو
الزمن الأول تبع طريقة محاضرات نظرية، ثم تتبع، تتبع
تتبع، تتبع، تتعامل بعد أسبوعين ونظر وعملة في
نفس اليوم بعد كده بدي أفصل النتائج يعني يعطينا
نتائج خاصة بالبرنامج الأول ونتائج خاصة بالبرنامج
الثاني، هذه موجودة في قائمة data في عندي حاجة اسمها
split file data
و split file دا هو الفصل خلاص
data و split file data و split file data و split
file، تقسيم، فصل معناه تقسيم
بس أنا فاتح الملف المش مناسب، أنا ملف 19 مش هيك زي
مرة ثانية، data y spread بالنسبة
للبرنامج مصمم ما يعملش analyze all cases don't
create groups، حلل كل الحالات، بتعملش مجموعات، في عندي
خيارين، compare groups أو organize output by groups
الإثنين واحد، الآخر إثنين، زي بعض بس واحد بيعطيني
النتائج في جدول واحد و بيعمل لي إياها، و الثاني بيعطيني
كل مجموعة لحالها، بعمله كل واحد لحاله، مش هتفرق، اختار
ال compare groups، أدخل مين؟ مين المحطوط في
المجموعتين؟ الزمن ولا البرنامج؟ البرنامج
المتغير تبع المجموعات اللي بحطه هنا، أنا عارف أنا
بطلع الزمن للبرنامج الأول و الزمن للبرنامج الثاني
هنا group based on .. groups .. مجموعات تعتمد
على البرنامج المستخدم، مش هيك دائماً
في ال grouping بحط المتغير تبع المجموعات هو،
المنطق يعني أنا بطلع الزمن للأول و الزمن للثاني
بعدين okay، أنا كل اللي عملته لحظة ما بينبش حاجة، أطلع
ال output 19، تشوف كل العمل لو إن عمل، هيرتب لك الأول
في الأول و الثاني في التاني، بس هم كانوا مرتبطين من
الأول فما بينبش هناك ايش فروقات، مش كده؟ بس في الآخر
خالص هتلاحظ آخر
خالص على أقصى اليمين ال split by البرنامج
يعني الآن بيحكيلك أي نتائج هتحطّوها بها هتكون حسب
.. مفصولة حسب متغير البرنامج، خلاص؟ إذا العلاقة
السادسة هيبين عندك اللي .. اللي أنا اشتغلت عليه أنه
split file by مثلاً متغير البرنامج يعني أي تحليل
بيعمله، أنا لغاية ما أطفي الشغل اللي عملته لغاية ما
أطفي الأمر بتكون بيعمل splitting للبرنامج، يعني كده
أن أنا لو بدي أعمل أي تحليل، خيار مثلاً أنا بدي آخذ
إحصاء وصفي، أنا أبسط شيء، analyze descriptive
statistics و descriptives إحصاء وصفي اكتبيها عندك
تلزّمك، هذا مهم جداً لو تعمل splitting و تعمل إحصاء
وصفي، تستخدم هذه الطريقة
ثاني اختيار، analyze statistics descriptives خلاص
أكمل كل
حاجة عملناها، أدخل مين؟ لأن المتغير بدي أحسب لمتوسط
الحساب اللي هو الزمن وما ينفعش أدخل البرنامج، ما له
معنى، بعدين okay، اللي أنا مش ملاحظ ايه؟ نتيجة تحت مش
بيبين هيك
بتالي اه، الله ما شاء الله طبعاً
معايا
و كده كويس، هاي البرنامج و هاي الزمن و هاي البرنامج
الثاني و هاي الزمن تبعه، تلاحظ البرنامج الأول عدد
الموظفين كان 12، ال minimum تبعهم 26، و بعدين 44
ساعة و هاي المتوسط 34.76، هذا الآن مقدر باليوم إذا
المجموعة الأولى طول ما يتواصل الزمن لازم يكتسب
الخبرة المطلوبة 34، المجموعة الثانية 28، لكن لما
دمجت الإثنين مع بعض هو اللي طلع عيش، طب كيف طلع واحد
و ثلاثين؟ خلينا نطلع البرنامج الأول غلط مظبوط
غلط ليش؟ المجموع
له عدد اثنا عشر، المجموعة الثانية عددهم ثلاثة عشر، متوسطهم
ثمانية عشرية، الحجم هدول مش زي بعض، لو زي بعض كلامك
صح، اجمعهم، اجمعهم إثنين، فبنطلع المتوسط الموزون،
اللي بضرب العينة الأولى في متوسطها وحجم
الثانية في متوسطها و بجمع عليهم، لو عملت زيك مؤكد
الجواب هذا
لكن أنت لو جمعت هدول مع بعض مستحيل .. مستحيل يطلع
الجانب .. بيطلع حوالي صحيح، لحظة هو هيطلع واحد و
ثلاثين .. واحد و ثلاثين point ثلاثة .. ثلاثة خمسة
صح، الفرق بسيط بس هنا لأن عينتين حواليهم بعض، و لو
.. آه لكن لو كان فرق كبير لأ يعني أنا أفرض طالب
مُسجد في الجامعة ثلاث ساعات في الصيف وجاب فيهم
بسلامته ستين ومسجد مدد القران جاب فيها مية، متوسط
في الثمانين، مستحيل، طب ليش؟ لأ طبعاً، و هنا كان اه طبعاً
هنا، هناك ثلاثة في الستين زاد ساعة في المية على
أربع ساعات بتطلع مية و ثمانية على أربعة يعني
معدل لا جدّي، مش سبعين؟ مظبوط مش ثمانين لأ سبعين
فبالتالي اللي أنا كنت بقصده البرنامج في ال .. في
ال .. في اختبار مان-ويتني أعطاني متوسط عام للدرجات
للزمن لإحدى واحدة تقريباً، إثنين، عايزه لكل مجموعة
تعمل ال splitting ال file بس ما ننساش بعد ما أخلص
split لو بدأت أعمل أي تحليل ثاني بدأت أطفي ال split
زي ال Select Case، لازم أطفيها، كيف أطفيها؟ بروح
المكان اللي أنا اشتغلت منه، هاي Split File و أحكيله
إياها شي، طيب بتحاول أعملك Organize out of my groups
للبرنامج،
كويس؟ و نحاول نطلع الناتج مرة ثانية اللي عملناها
تو
طلع البرنامج الأول في الجدول و البرنامج الثاني في
الجدول، لكن نتيجة واحدة بس، الأولى شكله ألطف لأنه
في الجدول واحد و خلاص، هي اللي أنا عايزها، لكن هيك و
لا هيك ولا أحسب واحد، خلاص؟ في أي سؤال؟
طيب كده أدى اختبار مان-ويتني، عرفنا خدنا مثالين له
واحد طلع أثر الفروق غير معنوي، غير دال، و طلع أثر
ضعيف، المفروض ما عملتهوش، و الثاني طلع له أثر، اللي بعده
اختبار، احنا خدنا إن عينة واحدة، اثنين مستقلة، اثنين
مرتبطة، تم تعميمهم، مظبوط؟ تعميمهم ونخلص اللي هو للعينات
المستقلة، هذه نقص حرف اللام، فاختبار كروسكال-واليس، و لسه
للعينات المستقلة، هذا
الاختبار بتاع كروسكال-واليس الجديد يعتبر تعميم لاختبار مان-
ويتني اللي حكيناه من مان-ويتني لعينين، اثنين، مش كده؟ هذا
بينفع لثنين وأكثر، هذا بينفع حتى يعني الآن طبعاً من
مان-ويتني ممكن استخدمه هنا، يعني معناه كده أنا ممكن
أتجاه الاختبار من مان-ويتني واستخدم كروسكال-واليس زي ايش
بالظبط، تذكروا في التحليل التباريحي الوحيد كنا نحكي
إن بدل انوفا ممكن نستخدم مان-ويتني، ونستخدم بدل عينتين مستقلتين
يعني استخدام بديل لعينتين مستقلتين، لكن حكينا
الإجراءات العادة إن الانوفا لثلاث عينات أو أكثر وتيتس
لعينتين مستقلتين، و هنا نفس الشيء، مان-ويتني للاثنين
مستقلين و كروسكال-واليس هو بنفع لثنين، لكن احنا الإجراءات
العادة نستخدم ثلاث أو أكثر، لكن لو بدنا نستخدم
الإثنين للمثال اللي فات بكل تأكيد القرار واحد لا
يتغير
خلينا نشوف الاختبار، إذا هذا الاختبار يعتبر تعميم
لاختبار مان-ويتني، وهذا بيتعلق بمقارنة
متوسطات لثلاث مجموعات وأكثر أو مجموعتين وأكثر، بينفع
خلاص طبعًا
حساب برضه له الحلم تأثير خاصة، وزي ما أكيد هذا
الاختبار يعتبر مين مقابل له في اختبارات غير
معلمية؟ المعلمية أقصد .. بتكلم على عينة واحدة،
متغير تابع واحد .. متغير تابع واحد أنا بتكلم كل
شغلنا هنا لمتغير تابع واحد فقط في اختبار Cross-Cal
اللي
يعتبر تعميم لاختبار Mann-Whitney 2 إيش مقابله في
الاختبارات المعالمية؟ الأنوفا إذا
مقابله أنوفا طيب Mann-Whitney اللي فاتش مقابله في
الاختبارات المعالمية؟ t-test لعينتين مستقلتين و
الـ Wilcoxon فده هي الإشارة t-test لعين واحدة هي
الاختبارات اللي حكينا عليها، وبعدين في هذه القيمة
الحساب حجم التأثير، هناخدها بعد أن ناخد المثال
البيانات
التالية تمثل درجات طلبات درس ومصارح لحصالة التربة
بتلات أساليب المطلوب هل تعطي هذه البيانة دليل كافي
على وجود فروق معنوية وملف عنه اسمه درجات اتنين
نفتح الملف ونشوف كيف نستخدم ال SPSS إذا ملف اسمه
اتنين
هذه درجات اتنين بروح
analyze وفي
عندي non-parametric
لحظة احنا بدنا نخش على أكثر من عينتين فايش هاخدر
كيه بس كيه إيش independent samples كيه independent
samples لحظة
من الصبح لحتى الآن خلصنا الـ binomial أخدنا two
independent و two related مظبوط واليه رح نبدأ بال
K independent وبعد شوية رح ناخدش K related و
البتام ده اللي قالت مش هقدر أخلصه مرة واحدة لإن
احنا أخدنا وقت فايش طرح بحط
الدرجات هي المتواجد التابع
وبدأ أشوف الأسلوب إيش الأرقام تبعتهم أنا هاخدهم
تلاتة أساليب مظبوط لو أنا ناسي وضغط هنا على مفتاح
الأيمن variable information بيعطيني الأساليب بمشي
لغاية تلاتة فالـ define لحظة هنا define range مش
group range من إلى minimum maximum مايحكيش ال
group اللي هو ال group التانية لو بحكي minimum
هاطيه واحد و max ما بحطيه إيش ما كانش هياخد الأولى و
التانية والثالثة لكن لو كتبتيله واحد اتنين هياخد
الأولى والثانية يعني بمكان أعمل الأولى والثانية
هنا لو عايز أراد الـ Mann-Whitney و اتنين لو أعملها واحد و
اتنين وتلاتة بينفع مظبوط يعني هذا بتنفع عالميًا لو
بتقارن التلاتة مع بعض الأولى والثانية والثالثة مع
بعض بحكي هذا لمين؟ واحد واثنين وهذه التانية اتنين
وتلاتة طب سؤالي إليك بس جاوبيني براحتك، تستعدي
ليش؟ لو بتقارن الأولى مع الثالثة، بس الأولى مع
الثالثة منهم من تلاتة؟ عربي عليك منهم .. أنا
بتقارن الثالثة الأولى مع الثالثة فقط، هدول فقط
ما ننش أروح أستخدم Mann-Whitney أكبر دماغي على Cross-Cal
لا
ما ننش أستخدم .. صح الإجابة صح مية في المية كلامك
صح بس مين اللي بتحكي أن أستخدم Mann-Whitney صح مية في
المية لكن نفضل أن تستخدم Cross-Cal هنا إيش أعمل؟
خلي بالك كلام خطير و غلط في اللعب اللي .. لما تلعب
في اللعب ما عنوش علاقة بالبيانات نهائيًا الـ label
اكتب فيه طريقة واحد باسم أي اسم ما عنوش معنى ال
label مجرد mark إليك علامة إليك موشق
ممتاز، select case أقول له الـ select case للطريقة
أو الأسلوب ما يسويش اللي أنا بدّيش إياه أنا مش عايز
مين؟ اتنين، أقول له select case الأسلوب ما يسويش
اتنين فلما يجي يشتغل، لما تيلي واحد تلاتة هيعمل
واحد أنا مستبعد الاتنين، فهيقارن واحد مع تلاتة،
خلاص؟ بعد كده الـ select case مهم
طبعًا وأنا مشروعات مش عارف أديته هنا أنا بتطلع من
فوق هيك ما بتطلعش كده خلاص أي واحد أو أي تلاتة تمام
هيك إذا أنك عملت أنا المجموعة اللي أنا عايزهم
ووديتك أنا إيش ممكن تجعل في بعض الاشكاليات الصغيرة
كده أنا مضطمن لحظة طبعًا كالعادة في عندي عدة
اختبارات بعمليهم البرنامج طبعًا أشارهم Cross-Cal
والـ H function ده لنفسها اسمها H زي ما
اسمناها U في اختبار الـ Mann-Whitney زي الـ W تاعت ال
Wilcoxon و
خلاص ولو عايزا options مرة ثانية descriptive نقرأ
النتائج مع بعض
لحظة الـ .. نفس الـ Mann-Whitney الدرجات هي عشرين
وتلاتة وسبعين وأربعة أعطاني لكل الدرجات لكل
الأساليب لكل الطلاب تلاتة وسبعين point أربعة لكن
لو عايزة سلوب سلوب عشان أعمل split اللي فات خلاص
هذا للكل ما ليش علاقة يقول أنا الآن البرنامج يعطاني
تحت برضه لحظة كله باعتمد عالمين على الـ rank مظبوط؟ كلها
معتمدة على الـ rank نعم هي الـ rank السبب الأول
الثاني الثالث أحكي مع الـ time مش جابش الصمم اه جاب
الـ mean rank على طول خمستاشر سبعة سبعة تسعة يعني
الـ mean rank للأولى خمستاشر الثانية سبعة point
أربع عشرة إذا الـ MR1 المجموعة الأولى سبعة عشر أنا
خمستاشر آسف خمستاشر والثاني سبعة وأربع عشرة سبعة
point تسعة الاختبار
تبع Cross-Cal test إيه التوزيع؟ هذا التوزيع
اسمه كاي سكوير يعني ده اللي H اللي عملها Cross
-Cal الاتنين اللي عملوها لها توزيع تقولي
لتوزيع مربع كاي قيمة الاختبار سميها H احنا
اختبار Cross-Cal بتساوي تمانية هذا قيمة
الاختبار زي ما حكينا نحكي قيمة T مظبوط وقيمة F هنا
قيمة الاختبار بتساوي تمانية درجات الحرية دي F
بتساوي اتنين لإن هو عندي تلاتة أساليب والـ P value
أو الـ Sig بتساوي 0.018 أنا كتبتهم
متعمد لإني عايزهم بعد شوية طب
بتعني ل Sig بتساوي 0.018 مع كده فيه
فروقات معنوية بين الأساليب التلاتة اللي هالأو بدّه
أعرف مين الأسلوب الأكثر الأفضل من الأساليب التلاتة
الـ mean rank مؤشر بس أحيانًا صعب تستخدميه للحكم زي
الحالة اللي عندنا الحالة اللي عندنا واضح أن الأسلوب
الأول هو المتفوق هو المسيطر متوسط الرتب له عالي
جدا وأنا بالتأكيد لو عملت split وطلعت من متوسط
الحسابية هيكون هو الأعلى وفرق شاسع عن الآخرين لكن
الثاني والثالث .. المتوسطات .. المتوسطات الرتب مش
بعيدة تعودي دائمًا إذا كان هناك فروقات وعايزة تعرف
لصالح مين في اختبار Cross-Cal مش كافي تنظري
إلى المتوسطات الرتب، مش كافي إيش تعمليها؟ بدي
أقارن بين كل أسلوب والثاني، بأي طريقة أنا
بزعل من كلمة مشاهدات متكررة في Cross-Cal إحنا
حكينا Cross-Cal عينات مستقلة، مفهوم إيش أحكي
مشاهدات متكررة؟ اللي أنا بدأ أقارن كل اتنين مع بعض،
إيش أعمل؟ مقارنة ثنائية، هنا فايش مقارنة ثنائية زي
اختبار الانوفا بصوا، فايش بصوا، كانت اختبارات سهلة،
بالظبط زي ما عملت هنا مثلًا
واحد مع اتنين، اتنين مع التلاتة وبالتمام واحد و
تلاتة زي ما حكيت الفكرة اللي فاتت بعد كده مهارات
الأسبوع أساس الـ select case والـ split أحيان
تلزمني في أثناء العمل هدول تنتج أشياء ما فيش أشياء
ثانية تيجي أثناء الشغل بقى أحكيلكي إياها إذا
ما عندنا كده مرة ثانية عشان نذكر إذا تم رفض الفرضية
الصفرية زي الحالة لإنها في حالة اختبار Cross-Cal
وبدأ أعمل مقارنات ثنائية البرنامج مش جاهز يعملها
مش جاهز إيش تعمليه بإمكانك تروح عمان وتني يعملك
إياهم ينفع عمان وتني متفقين ينفع أعمل man and two
الآن ليش أنا هقارن واحد واثنين وواحد وثلاثة و
اثنين وثلاثة بينفع man واثنين أنا هعملك man و
اثنين وأنت اعملي في البيت cross call الاثنين صح
اتفقنا الـ cross call تعميم لـ man واثنين يعني بقدر
أستخدم بدل man واثنين فبالتالي الآن لو بنستخدم
نفس المثال على two independent ركزي
معي هي الدرجات وهي الأسلوب
define groups أنت عايز تقارن مين مع مين هذه الآن
مجموعات بتقارن الأولى مع الثانية بينفع الأولى مع
الثالثة بينفع هذه مش minimum و maximum هذه group
واحدة و group اثنين وواحدة مع الثلاثة بينفع هذه
كانت min max range مظبوط فكده هقارن واحد مع ثلاثة
أنا الصحيح واحد وثلاثة واثنين وثلاثة وواحد و
اثنين وواحد وثلاثة في فروقات المشكلة وين فأنا
أنا عايز اثنين وثلاثة أطمن عليها بسهولة اثنين و
ثلاثة هذه
اثنين وتشوف اثنين وثلاثة هيك وهذا
حقنا متوقعينه أنا حصل سؤالين السؤال الأول بديهي الـ
Z بوضع هنا صغير ومظبوط والـ B value مالها كبيرة
جدا مع كده ما فيش فرق بين الـ student درس الثاني والـ
ثالث وهذا كان متوقع مظبوط والمتوقعين كده لأن
كانت الـ main rank مختلفة قريبات لبعض السؤال
التالي ليش اختلفت الـ main rank اللي هنا على الـ
main rank اللي هنا ممتازة
هنا لما رتبهم أخذ في الاعتبار الثلاث مجموعات ورتب
هنا لما رتب... رتب بس على أسلوبين هدول واضح؟ مختلف
في الأول رتب على الكل موكيب رتب على الكل بيحط
المجموعات وبيصير الرتب الأصغر يحط لرتبة واحد
الأكبر اثنين في الثلاث مجموعات مش مجموع... بيرتبش
مجموعة مجموعة بيرتب الثلاث مجموعات كإنها مجموعة
واحدة مين أظهر وبيعطي واحد لك وبيعطي اثنين وكذا
في الثلاث مجموعات واضح؟ يعني اللي بحكي... الكلام
اللي بحكيه لأن واحدة ممكن يصير واحد confusion و
بيشتغل إيه التخيم أنه أنت هذول اختلف عن اللي فات
السبب هنا رتب للاثنين هذول بس هنا رتب للكل مع بعض
خلاص علم نقطة أخيرة اليوم في نقاط كتيرة أخيرة هي
المشكلة أنه ال... هو كتير بس سهل ممتاز،
هذه نقطة ثانية مهمة أنا الآن في الاختبارات الغير
معلمية اللي أنا بشغل اليوم في الشرح معتبر أن
التوزيع مش طبيعي، أن الشروط غير متحققة عشان أشرحها
ممكن يحكي... في المثال بحكيلك تتبع البقية التوزيع
طبيعي أو لا؟ لكن أنت لأ أنت في بحثك هتشتغل التوزيع
الطبيعي ولا لأ في الأول اختبار لازم أعمله اختبار و
هنا أنا أعملك إيه يعني أنا يعني سؤالك حافظه لما
تسأليه حاططك إيه فأول حاجة أعمله هي أولا في
البداية نقوم باختبار التوزيع الطبيعي لكل طريقة من
طرق التدريس خلاص
لازم أعمله هذا في الأول لو بشتغلك باحثة لازم أعملها
بس طبعا أنا بقى عشان أعتبر التوزيع ماله مش طبيعي
فلازم أعملها أعملها بالنسبة لي مين لكل طريقة يكون
توزيعهم طبيعي يعني لو واحدة مش طبيعي لازم أستخدم
اختبار crosscut لو واحدة يعني المهم كله لازم يكون
... إذا بتستخدم الـ anova لازم الثلاث يكونوا مالهم
توزيع طبيعي الثلاث يكونوا توزيعهم طبيعي مش واحدة
الثلاث يكونوا توزيعهم طبيعي لو واحدة طلعت مش
طبيعي بنستخدم اختبار crosscut فالآن عملنا الاختبار
طبعا اختبار العينات الصغيرة 8,7,5 عددهم فاستخدمنا
اختبار الشابيرو طلعت في الشابيرو طبعا الفرضية
الصفرية بتنص التوزيع طبيعي الفرضية الصفرية في
شابيرو التوزيع طبيعي طلع الأولى طبيعي والثالثة
طبيعي الثانية لأ المعنى كده مضطر أستخدم مين اختبار
الـ Kruskal-Wallis
إذن من بيانات الجدول تبين إن باستخدام اختبار
شابيرو ويلك إن الـ SEC بتساوي القيمة اللي كان
عليها لكل طريقة لذلك الطريقة الثانية فيها بنرفض
الفرضية الصفرية القائلة إن التوزيع طبيعي وبناء
على ذلك يجب مش... مش خيار هذا يجب استخدام الـ
Kruskal-Wallis لازم أستخدم اختبارك الـ Kruskal-Wallis فاحنا
استخدمنا خلاص خلاص هيك الآن نرجع مرة ثانية احنا
حكينا في السؤال هتطلع فروقات معنوية وطلع الفرق
الصالح الطريقة الأولى مع الثانية الأولى مع الثالثة
الثانية والثالثة ما فيش فرق معناه الآن حجم الأثر
حجم الأثر يحسب بالطريقة التالية
حجم الأثر في حالة اختبار cross-calc نستخدم المربع
Eta طبعا أكيد في طرق ثانية لكن هذا أنا ذاكرها في الـ
notes اللي هنا مربع Eta للـ H لاختبار cross-calc
عبارة عن قيمة الاختبار نفس K زي 1 على نفس K بحيث
الـ
H هذه عبارة عن قيمة الاختبار الـ
K عدد العينات المستقلة
و N عدد المشاهدات الكل لثلاث مجموعات أو لأي كان عدد
فلما بأجي بأرجع لمربع إيتا الـ H اللي هي قيمة K² في
البرنامج اللي كانت في السطر الأول مش هيك اللي هي
point... اللي هي... اللي هي دي مكتوبة على Chi
-square اللي هي 8.022 ناقص الـ K ثلاث عوامل ثلاث
مجموعات ثلاث أساليب أو ثلاث طرق تدريس زائد واحد على N
كان عددهم كلهم
مع بعض كانت ليست عددهم إذا عشرين ناقص ثلاثة المحاك
المربع إيتا هو نفس المحاك اللي أخذناه قبل هيك اللي
تتذكره ستة من المية أربعة عشر ثلاثة وعشرين ستة ثلاثة
طبعا أنا أحطك إياهم مربع إيتا اللي أخذناها قبلك
طلعت
point ثلاثة خمسة احنا جاي ثلاثة وعشرين تعتبر
كبيرة مع كده في عندي إيش تأثير كبير إذا أنتعلق
تعليقين هنا في مربعيتها بحكي في حجم تأثير كبير
للأساليب على التحصيل
وهذه القيمة 35% تعني أن 35% من التغير في درجات
الطلبة يُعزى إلى استخدام أساليب التدريس الثلاث طب
هذا بيأكد أن الـ SEC كان 0.1.8 ده اللي إحصائيا فطلع
حجم التأثير كبير طب مش كبير جدا لأنه يعني ليه اعتبر
بحجمي صح هو أكبر من 23 بس مش أكبر بكثير يعني في
حجم تأثير كبير جدا لكن مش بشكل مضخم يعني هذا
اختبار قبل الأخير اليوم آخر اختبار اختبار فريدمان
اللي عن هذا الاختبار التعميم الاختبار والـ Cochran
والـ Cochran كان عينتين مو واحد تعميم للثاني اه
واحد تعميم للثاني إذا هذا الاختبار كل شغلنا متغير
واحد مرة ثانية كل شغل متغير واحد بس هناك كان في
قبلي بعدي بس كان فيه قراءتين اللي أنا فيه عندي أكثر
من قراءتين أو تتبعي بعدين
إذاً يعتبر هذا الاختبار مشابه لتحليل التباين
المعلم اللي أخذناه في الأول في حالة العينات مالها
المرتبطة أو المشاهدات المتكررة تذكر لما أخذنا
repeated measures السؤال تبع ضربات القلب، معدن
ضربات القاعدة والتأمل الموجه وصوت الطبيعي وما شابه
وموسيقى والخمس ظروف هناك لو كان التوزيع طبيعي
بستخدم، طب ما كانش طبيعي بنستخدم هذا الموضوع إذا هذا
الاختبار يعتبر امتداد أو تعميم لاختبار Wilcoxon
لعيناته مرتبطتين ويعتبر بديل لاختبار تحليل التباين
في حالة المشاهدات المتكررة لكن كالعادة ممكن تكون
التوزيع مش طبيعي لكل مجموعة أو الحاجة الثانية يكون
القياسات غير دقيقة نفس الجثة اللي في الأول فالآن
هناخد مثال عليه المثال شوية بنركز فيه لأنه مربع
إيتا برضه يستخدم لقياس حجم الأثر ولكن بقانون
مختلف هنشوفه بعد شوية المثال
بيحكي القاتل أحد الباحثين يرغب في التعرف على آراء
أساتذة كلية التربية بالجامعة الإسلامية حاول بعض
المساقات متطلبات الجامعة وإمكانية تحديثها بما يتفق مع
المجتمع الفلسطيني فاختار الباحث لهذه الدراسة أربع
تخصصات من كلية التربية الاسم اختار أربع مدرسين
وطبق عليهم استبيان يتعلق بتقويم ثلاثة مساقات من
متطلبات الجامعة بحيث يحكم على صلاحية المساق من خلال
تقدير متدرج يمتد لعشر نقاط يعني أنا عندي الثلاث
مساقات كل مدرس المدرسين الأربعة هيقيموا الثلاث مساقات
أجينا للمساق الأول قيموه أربعة مدرسين أعطوه ثمانية
سبعة تسعة ثمانية للمساق الأول المدرس .. المساق
الثاني قيمه نفس الأربعة مدرسين نفس المجموع من
المدرسين قيمه الثاني ثمانية ثمانية ثمانية خمسة نفس
المجموع قيمت المساق الثالث تسعة ثمانية سبعة ثمانية
كيف
أنا رتبته هكذا على أساس لما أدخلهم على SPSS
دخلهم هكذا مين اللي هيقيم المدرسين؟ يعني العينة
تبعت المدرسين، مظبوط؟ ولا العينة مساقات؟ خلاص
طالما العينة مدرسية بتكون عبارة عن حالات، صفوف،
مظبوط؟ إلى اللحظة كل مدرس له ثلاث قراءات، ثلاث
قراءات، مظبوط؟ قرار المساق الأول، قرار المساق
الثاني، قرار المساق الثالث واضح كل مدرس له قراءات
مختلفة عن الثاني زي ما أنا أحكي ضربة القلب الشخص
الأول كانت كذا وصارت هيك وهيك وهيك مظبوط كانت
خمسة يعني عندنا ثلاثة بس الآن نشوف بس المثال كيف
دخل البرنامج الأول إذا عندي أربعة مدرسين مدرس واحد
مدرس اثنين مدرس ثلاثة مدرس أربعة وفي عندي مساقين
ثلاث مساقات
الملف اسمه تقويم I open
أكيد
فيه تقويم مش هيك
لحظة هي البيانات، أربعة مدرسين، من خاطر أعكسهم لأن
الأشخاص اللي بيقيموا زي الطلبة زي المجموعات هم
العينة اللي بيمشي الصفوف الحالة معناها شخص الصف في
الاسم الأساس معناها حالة معناها stepien معناها
ملاحظة فهي الأربعة مدرسين وهي الثلاث مساقات
البرنامج عملياً سهل جداً Analyze Nonparametric ال
Legacy وزي ما اتعودنا آخر واحدة عندي correlated
لحظة
أيه لما استخدمنا One Way ANOVA ل Repeated Measures
كانت قصة طويلة كان في أيدي موشي تستبنختار السطر
الأول بتاع الـ First Assumed ولا Not Assumed كانت
قصة، هنا العملية سهلة، لحظة كل حاجة أعمله حد داخل
ثلاث مساقات بس، وانتهت القصة وهي ال Statistics،
ممكن أختار حساب وصفي، لحظة برضه كالعادة في عندي
عدة اختبارات، كل واحد له طريقة للاستخدام، أنا
عندي بيانات كمية، بس أستخدم Friedman، Okay
لحظة المساق الأول في تقييم المدرسين كان متوسط
الحسابي .. هذا حساب وصفي مش موجود في ال Output عندك
مؤكد هذا حساب وصفي ثمانية والثاني سبعة وربع و
الأخير ثمانية إذا كان متوسطات المساق الأول والثلاث
مساقات في ال Average طلع ثمانية سبعة وربع يعني
الأربعة مدرسين لما قيموا المساق الأول طلعوا ثمانية
للمساق الثاني طلع سبعة وربع والتالت طلع ثمانية
أنت طلع ال Mean يعني أنت تلاحظ كله على ال Rank شغال
مظبوط طبعاً هاي ال Mean للأول ال Rank للأول اثنين
واحد خمسة وسبعين اثنين وأربعة هاي
للمساق الأول المساق الثاني والمساق الثالث
السجل كبيرة طبعاً ال N بتساوي أربعة أي أربعة هدول
العينة حجم العينة بعمد أكتبها أربعة البرنامج
بيحطيها حرف ايش Capital N قيمة Chi-Square قيمة
الاختبار
بتساوي 0.61 واضح القيمة مالها كبيرة ولا
صغيرة صغيرة وال Df بتساوي قد ايش اثنين عند ثلاث
مساقات وال Sig أو القيمة الاحتمالية سبعة ثلاثة
خمسة إذا
أيه النتائج تبين القيمة ال Sig بتساوي هيك 0.
615735 أسفل اللي طلعت معنا دي
قيمة الاختبار 4.615 إذا قيمة الاختبار 4.615 الـ
Sig > 0.05 لذلك يمكن رفض الفرضية الصفرية وبالتالي اللي
هووضت فرق بين المتوسطات تقديرات الستة الأربعة
ونستنتج أن ما فيش فرق بينهم معناه كده المساقات
الثلاثة هدول كتقويم لهم الفرق مش كبير لكن تأخذ
أفضلهم مثلاً كأوساط حسابية واضح الأول والثالث هم ال
.. الأعلى من الثاني لو بقى تختار .. أنت الآن بقى
تختار بتشوف مين اللي هو لوياً إليك المساق الأول
ولا الثاني حسب ظروف تدريس المادة أقبل الطلب عشان
.. لكن بستثني لو بستثني واحد منهم بستثني الثاني
وأنا مضمون واضح الأول والثالث المتوسطات قريبة من بعض
آخر
حاجة نختم بها والله يسهل عليكم بكل
تأكيد احنا متفقين اللي دي علشان بياخذها ملازم هيطلع
صغير القانون هي مربع Eta عبارة عن قيمة الاختبار
تبع Friedman على N في K ناقص واحد هذه قيمة الاختبار
اللي كان عدد المعالجات
يعني عدد القياسات خلال الموضوع ال K وال N حجم
العينة والتفسير المربعية نفس التفسير اللي أحكي
عليه في الأول صحيح
ما فيش ضرورة يعني لو حسبتي هيطلع غالباً ضعيف بالتالي
حسابه أو عدم حسابه مش مشكلة
لأ غيريها .. غيريها .. هي اثنين .. وأنا اثنين ..
لأ لأ غيريها .. غيريها .. وأنا اثنين .. لأ اعمليها
أربعة .. اعمليها أربعة .. خطأ .. N بأربعة .. عدد
المعالجات ال N هو K عدد المعالجات .. ال N حجم
العينة الآن هذه حجم العينة فقيمة
هذه ستساوي قيمة الاختبار بين 6 و 1 و 5 أربعة في
ثلاثة ناقص واحد لو
طلعت على الآلة 0.06143
طبعاً 0.07 قريبة جداً من هنا
لكن تجاوزاً كاتب عليه متوسط لإنه واضح أن الجاه هنا
في المتوسط بس المتوسط اللي وين؟ المائل ناحية
الضعيفة فبالتالي ما فيش أثر وزي ما حكت زميلتك لو
ما فيش ده نحسبه لإنه ما كان فيش فروقات جاء المثال
اللي بعده تبع ال Friedman آخر واحد
أه الزمن اللازم للشفاء هذا كان في عندي .. عشان
سنون نختم إبوه في عندي مرضى عددهم ثمانية ثمان مرضى
أخذوا أربعة أنواع مختلفة من الدواء يعني فلو كانوا
تعالجوا مثلاً الضغط أخذوا كان علاج معين وهي الزمن
اللازم وطبعاً الزمن مقدر بالأيام وعايز أعرف من
النوع الأفضل النوع الأفضل اللفظة طبعاً بيعطينا أقل
زمن لما حللنا مثلاً طلعت ال Sig بتساوي 0.06 خليني
أمسح هدول لحظة حجم عيني قد ايش هنا كم مريض أخذنا هي
ثمانية قيمة الاختبار و
ال Df اللي هم من هنا أتوا أربعة أدوية ناقص واحد و
ال Sigلاحظ الاختبار في الأول قيمته كانت صغيرة و
طلعت بيبالي وقته كبيرة الآن الاختبار قيمته صارت 12
إن بيبالي وقته صغيرة هذا الآن بيأكد لي أن حجم
التباين اتعلق قوي جداً مقارنة بالسابق واضح أن في
فروقات طب الآن ده أسألك لو بدي أقارن الفرق لصالح
مين طبعاً هدول بيعطوا المتوسطة ال Output بيعطوا لصالح
مين يعني واضح لو بدي اختار دواء معين اختار أي واحد
منهم حرام عليكِ الأول حكينا دائماً بحكي عن الزمن
الزمن الأقل والأفضل الزمن الدواء الأول زمن الشفاء
كان يوم ونص فاتبعي حاجة للصداع تأخذ دواء تشفي بعد
ثلاثة يوم ولا بعد يوم ونص على حسب رغبتك إذا واضح
الأول والتالت ممكن حوالين بعض، يعني ممكن أقارن
الأول والتالت، طب لو عايز أقارن الأول والتالت إيش
الاختبار المناسب؟ طبعًا غلط والكيوكسون، مش هلاخبط
مثل Friedman، مظبوط؟ مثل Friedman، لما يطلع فروقات
وعايز أقارن لصالح مين، اللي هنا ممكن تعطيك مؤشر،
بس ما أعتمدش عليه ليش ما أعتمدش عليه؟ لأن الحياة قد
تكون فروقات ما لها في الـ main rank الصغيرة ومش
هأعتمد عليها بروح لوين؟ على الاختبار الـ الـ
الأقل منه لأن حكينا Friedman تعميم لـ Wilcoxon
وبتاع بروح لـ Wilcoxon خلاص؟ بينفع أستخدم Friedman؟
بينفع بس بكون حاضر لما أختار أختار بس مجموعتين
اللي هم مين وواحد وتلاتة يعني في الـ Selected Cases
أختار واحد وتلاتة من بين الفرق بضيكي نفس النتيجة
لو مش عارف أنت عملية بتستخدم إيه اختبار Wilcoxon
طب نحسب حجم التأثير ونختم لحظة هي نفس القانون أنا
هأكتب تحته بالظبط ركزي معايا إيش قيمة الاختبار
اثنا عشر مظبوط هيك الآن ثمانية الـ K كان أربعة عدوية
نقص واحد طلع جواب من خمسة واحد أربعة لحظة في الأول
لو طلع معي تقريبًا من سبعة مش هيك طلع نتائج صغيرة جدًا
الآن هي أربع عشرة وهي ثلاثة وعشرون إيش طلعت معي نص
يعني حجم التأثير وين كبير جدًا وهذا يتفق إن السكت
بتاعنا صغيرة جدًا إذا بقى كده منطقي إن أحسب حجم
التأثير هذه النتيجة معناه إنه عندي حجم تأثير كبير و
في نفس الوقت share التعليق التاني يعني هذا لحاله
مكاfiش لازم أحكي 51.4% من 10% بيقول لي
غلط صحيح صحيح أنا بقول لك هي الصح مش كل مشاهدة
الانهيار يعني العينة جدًّا صحيح
هي التصحيح هنا أنا هأعتمد هاي الملزمة هاي الـ notes
تبعنا إذا
ن بثمانية اللي هو عدد الأشخاص عدد المرضى حجم
العينة الحجم مش 32 حجم العينة كان 8 بس اتكرر 4
مرات إذا ثمانية في 4 مرات بقى القيمة دي إيش بتعني
مرة ثانية بتعني فيها أثر حجم كبير جدا ومعناها إيش
إن 51.4% من التغير في الزمن يُعزى لمين للأدوية
الأربعة يعني الأدوية إلها تأثير بنسبة تقريبًا 51%
من الزمن اللي لازم أشفاه يعني المريض بيشفى من هذه
الأدوية بتأثر بنسبة 51% والباقي عوامل ثانية أدوية
الاختبارات اليوم إذا أخذنا اختبار الإشارة مرتين
عينة وعينتين والكوكسون والمكمل تبعه Friedman و
بعدين خدنا Mann Whitney و Kruskal ست اختبارات تم كمان
ثلاثة أو أربع تمات المحاضرة الجاية أول نص ساعة
بدي أخلص اختبارات دول وبعدين ناخد تطبيقات الله
أعطيكم العافية