بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنكمل
الجزء اللي أخدناه المرة الفاتتة اللي هو التحليل
العاملي التوكيدي و هنضيف عليه بعض الإضافات البسيطة
حكينا المرة الفاتتة كان عندي تلت مجالات المجال
الأول فيه تلت فقرات خاص بالذاكرة مجال خاص بالإدراك
تلت فقرات و الابتكار كان فيه أربع فقرات لو بدي أعمل
عملية حذف أنا عامل هنا تفاعل لو بدي أشيل التغير
اللي هنا بس بعلم على الـ .. شفت .. خليني أكبر
الشاشة شوية كويسة
الشاشة برضه هي علامة الحمر اللي هنا فبحط لغاية من
سلون أحمر و بضغط و تروح اللي .. اللي أنا بتحاول
أعمل run للبرنامج أتأكد الأول شغلة مهمة أن الثلاث
خيارات هذول نشطات اللي هي maximum likelihood نشطة
وفي الـ output بدي أضع ما ننساش الأول تلاتة بالإضافة
الـ modification indices زائد the test for normality
and outliers هتكلم عليها اليوم بعمل
run
إذا اشتغل البرنامج بطريقة سليمة، بتلاحظ السهم أصبح
لونه أحمر، بيعرض النتائج، بعمل click اللي
مقاطين هنا، هذا عبارة عن unstandardized estimates،
اللي هي القيم غير معيارية، بعرض المعيارية من تحت،
اللي هي standardized estimates هدف صناعة إيه؟
المرة اللي فاتت
حكينا فيه حاجة صدق .. صدق التقارب و صدق التمييز
التقارب تكون العلاقة بين الفقرات و مجالها أو
عاملها الكامن قوية التمييز الارتباط منه ضعيف هنا
بلاحظ الفقرات الموجودة عند ..
لتلاحظي الفقرة الأولى مثلا سالب واحد وعشرين مليون
تعتبر صغيرة إيه السالب سبعة عشر مرضة صغيرة القيمة
اللي هنا 4% برضه صغيرة فواضح القيم منها صغيرة
فبالتالي هذا بيعطيني حق تماما أن صدق التمييز
متوفر حتى بدون ما أقارن متوسط التباين المستخلص من
كل عامل و أقارنه مع مربع كل قيمة من هدول لأن أكيد
هدول القيم طولها صغيرة إذا مربعتها أصغر هتصير
فبالتالي حجم التباين تبعها صغير فبالتأكيد التبيانات
هنا حتى لو كانت شوية ضعيفة هتكون أكبر من اللي هنا،
إذاً هذه الشغلة، لكن أحيانا العوامل الكامنة ممكن
يكون فيها ارتباط فيما بينها وارتباط يعني أكثر من
2 من 10، 3 من 10، 4 من 10، هنا بيلزم أن أقارن
متوسط التباين والتباني من خلال العوامل مع مربعات
التباينة اللي هنا هم أقارن لإنه في علاقة من العوامل
الكامنة، لكن إن لسه محلل وجد أن التباين المستخلص
هنا في المتوسط أقل من التباينات بين العوامل، مع
كده فعندي مشكلة لإنه صار كده العوامل بتفسر أكثر،
أنا بدي الفقرات هنا تفسر أكثر، لكن واضح الحالة
لأنه صدق التميز متحقق بشكل كويس لو طلعت على المعاملات
أطلع زي معاملات الفقرات واضح أنها عالية لو جيت لعمل
التباين واضح أنه في فقرة ضعيفة اللي هي 0.09
احنا عادة 3 من 10 تعتبر مناسبة يعني لغاية
3 من 10 كويسة و أطلع فوقها أفضل لكن 0.09 من
100 مع كده هذه الفقرة فيها مشكلة لو طلعت على العمل
الأخير واضح هو ده أقواهم، مظبوط؟ خلال التشبعات
الموجودة هو كان أول واحد، فواضح حد هو الأقوى فيهم
لو أجيت على المؤشرات زي ما حكينا عليها المرة
الفاةتة
طبعا تكون قيمة مربع chi غير ده اللي عصيا قلما
تتحقق لأن العينات الكبيرة غالبا بتكون الـ p value
صغيرة فبالتالي هذا الشرط غالبا صعب أن يتحقق لكن
ربما لكن في حالتنا لأ فبطلق بدل منه على قيمة مربع
chi المعياري واضح القيمة أقل من 5 فبالتالي
المورى كويسة المعيار الثلاث اللي بعد هي اللي مؤشر
المطابقة للمقارن أو حتى مؤشر حسن المطابقة أو جودة
المطابقة مش موجود هنا لكن ممكن نطلعه لازم يكون 9
من 10 على الأقل فواضح القيم اللي هنا القيم الأولى
قريبة جدا من 9 من 10 الثانية شوية بعيدة يعني بدأ
شوية تحسين الثالث اللي هو احنا هنركز عليه مؤشر
RMSE قيمته المقبولة 5 من 100 أو أقل هنا مش متحقق
بالمرة لإنه القيمة السيئة تكون أسوأ شيء تنمية و
أعلى أنا عند 9 .. 6 و 9 من 1000 فبالتالي
بوضع القيمة دي كبيرة فربما لو علجت شغل معينة هذا
كله يتصلح في خطوة واحدة طب الواحد أول ما هيفكر أنه
إيش يعمل الفقرة هي دي مزعجة مش هيك فأي هي دي اللي
أنا مش عايزها فبالتالي ممكن أشيلها فده أول حاجة
بفكر فيها فخلينا نحدثها مع بعض طب الحدث عشان أرجع
أشتغل تاني أعمل تحسين للنموذج لازم أرجع لنقطة
الصفر نقطة البداية أرجع لنقطة البداية من .. من
السهم الثاني بتطلع النتائج لبرا فبتاع ليك مبدأ من
الصفر اللي أنا ببدأ ممكن أجسس الفقرة آه مش مشكلة لو
محدد تيش بهم بتحط العلامة الحمراء .. إيه المؤشر تبع
المجص يكون على السهم ويكون الضوء أحمر هيك و ضغط
واحدة بس و الثانية نفس الشيء و الثالثة نفس الشيء
هيك انحطت كل حامل حمراء مرتين هي calculate
estimates طب ممكن أجيبها من خلال analyze في عندي
calculate estimates بس هذه هي أيقونات جاهزة لو أنت
حفظتيهم بكون أسرع طبعا
لغاية .. أنا بشتغل لغاية ما تضوى العلامة اللي هنا
ضوت هيك بـ .. برجع تاني واضح الأمور صارت يعني أفضل
لحد كبير أنه قيمة مربع chi square صارت أقل من
الأول القيم اللي عندي تعني المؤشرات المطابقة سواء
كان المطابق المقارنة و Tucker-Lewis واضح أنه
قريبة أو أكثر من 9 من 10 بالتالي حق الشرط تم مؤشر
RMSE هذا حكيته طويلة 0.84 لسه بده طالما لسه بده مش
هقدر أحدث لإن الفقرات اللي عندي محدودة وذكرنا مرة
فترة يفضل دائما المجال يكون فيه على الأقل 4 أو 5
فقرات كل مجال أكثر وكل مجال أفضل أكثر بس برضه مش
أكثر كثير اللي أنا هرجع تاني
واضح لأن إن في عندي مشكلة بدي أروح هذه مرة ثانية
هي الـ run وهي
الـ output في view في text output في
عندي modification indices
هنا فيه واضح أن التغير ما بين بعض الأخطاء غير
قابلة للقياس مثلا بتغيرات غير مرئية اللي هي الـ E
هذه بتعرف أن التغيرات عندي نوعين مرئي اللي هي
الفقرات هذه مرئية وغير مرئي اثنين اللي هم من أخطاء
القياس و العوامل الكامنة نفسها هذه غير مرئية فلاحظ
التغير هيقلب مقدار 3 عشر إذا ربطت اللي 9 عشر
عشرة ده أكبر واحد و 8 عشر بربط الأخطاء هذه
إذا كانت تنتمي لنفس المجال إذا في عندي .. حين
أكتبهم 9 عشر و 8 عشر إذا في عندي
9 عشر لحظة أنا كتبتهم بالترتيب الـ .. الأفضل
أبدأ بمين بالـ .. بالـ 13 يعني الـ 9 عشر فبساكر
الشاشة هذه و بربط 9 عشر في الأول بحدد واضح
شو بتعمل إذا بدي .. بدي أرجع أسفر من الأول أجي
أربط .. بتعمل عمل التحديد في الأول بحط المؤشر بعد
ما اخترت اللي علمت التحديد لغاية نصية الديارة
باللون الأحمر والثانية زيها و بيضربط هدول اللي
هنجع في .. في .. بيستدروا covariance و بس هي رابط
للإثنين أهم شيء ما يكونش محدد أكثر من الشغل لإن
هعمله covariance برضه مع فجأة في المشكلة لو جاءت
لا سبحان الله بحق معملتش إما تراجع أو بقص اللي
عملته القصة العلم جاس و تعلم عليها و بتشريها اللي
أنا عملت تغيير ركز معايا كانت في الأول 0.80 0.80 0.8
84 أعتقد حاجة زي هيك نشوف بس في الأول نتأكد هي كل
شيء موجود هاي save و هاي run 0
.57 الأمور صارت كويسة لحد كبير أخد 0.57 تطور
ممتازة يعني يعني يعتبر النموذج يعني مش كامل لكن لحد
معين كويس لو حاولت مثلا أشيل التغير ما أنا أكمل كده
دول في فقرتين لو تمدمجهم بعبارة واحدة ممكن يكون
أفضل ممكن أربعة وثمانية و ثمانية ثانية آه ممكن
ثمانية أو عشرة مثلا لو ضربوا ثمانية أو عشرة أعمل
هطلع من الأول .. خلنا .. خلنا في الأول نشوف إيش
الوضع يعني لأ لازم في الأول كل مرة تتغير الأمور
هتكلها، تشوف هي بتتغير، ما تمشي على نفس الجثة طلع
واحد و تسعة بس مش في نفس المجال، فبالتالي خلاص مش
حارب أطول حاجة، بعد كده هكتفي بثمانية
تسعة يعني لو عملت مش حاسس بتفرق كثير، معناه كده
ربما يكون في عندي التوزيع مش طبيعي ربما يكون في
عندك نقاط شاذة ممكن تحلها لو انشالت تحسّ من النموذج
خلينا إن أنا وصلت للنقطة النهائية مظبوط في عندي
حاجة اسمها assessment of normality assessment
تقييم التوزيع الطبيعي هذه النقطة اللي أحكي عليها
الآن assessment of normality إذا هي اللي احنا
عايزينها الآن هي ال ..
assessment of normality تقييم التوزيع الطبيعي ولا
لأ
واضح هي المتغيرات اللي كانت موجودة عندي طبعاً آخر
حاجة بصيت لها اثنين كان في نموذج الـ .. الإدراك و
الابتكار .. الذاكرة ثلاثة والابتكار أربعة اللي
هنا بيعطينا أكثر أصغر قيمة أو أكبر قيمة وبيعطينا
حاجة اسمه skewness أو معامل الالتواء هنا معامل
الالتواء عشان أشتغل عليه وأعتبر التوزيع مش طبيعي
أو طبيعي لازم أحقق شغلتين
ممتاز إذا شرطين ممتاز قايم إن شاء الله عليك وأنا
ما سألتش السؤال هذا في الامتحان إذا
الالتواء واحدة pizza الـ hotling الالتواء
كان القاتل الشرط الأول قيمة .. قيمة الالتواء نعم
القيمة المطلقة أكبر من واحد يعني مش قريبة من الصفر،
وتزيد عن ضعف الخطأ المعياري لمن؟ الله، للباقي
نفسه اللي أعطاني البرنامج هنا في الـ .. في الـ .. في
ال amos اللي أعطاني قيمة الـ skewness بس ما أعطانيش
الخطأ المعياري اللي أعطاني حاجة اسمها CR اللي هي الـ
critical ratio إذا البرنامج يعطي CR اللي أنا وصلتك
في الامتحان CR اختصار لإيش؟ إيه الـ critical ratio
ليش بنستخدمها؟
ratio نسبة الحرجة نسبة الحرجة
النسبة الحرجة كيف بتطلعها؟ بتطلع من خلال قيمة
الالتواء الـ CR بتساوي قيمة الالتواء الـSkinness
نفسها اللي موجودة على الخطأ المعياري للالتواء اللي
هو هذا على الخطأ المعياري لإيه؟ للالتواء هو
معطيني الـ CR جاهزة مش معطيني الخطأ المعياري أنا
ممكن أحسب الخطأ المعياري إيه هو الطريقة للحساب
بيساوي 6 على الـ N تحت الجذر فالخطأ المعياري هذا is
a skewness الخطأ المعياري بيساوي square root 6 على
الـ N والن حجم العينة طبعاً الـ N موجودة عند 206 اللي
هي حجم العينة اللي كان عندي في البداية لكن هو
البرنامج أعطاني يد جاهزة اللي أنا عايزه .. بذكر في
لوحة تزيد عن ضعف الخطأ المعياري له يعني الـCR
الـscariness على الخطأ يعني الـscariness أكبر من
ضعف الخطأ يعني مع كده أتحقق الشرط إن الـCR أكبر من
2 مع
كده في مشكلة التوزيع طيب مش متحقق إذا هذه الشرطين
إما قيمة الـ TOW أكبر من واحد أو الـ CR أكبر من
اثنين آه فاحنا خلاص يعني الـ CR أكبر من اثنين و ..
ومنتهي آه لو طلعت على الـ .. طبعاً أنت عايزة بس هذه
الـ CR أكبر من اثنين لكن أنا لو بدي أحسب هذه
بحسبها هذه ال securities موجودة عندي ولا موجودة
بحسبها بطلع قيمة الـ CR كذا الآن بتلاحظي كلهم ما
شاء الله عليهم معدّي واحدة أكبر من اثنين أو معدّي
اثنتين لكن هدول هي قيمهم مالهم أقل من واحد مظبوط
هدول ما بطلعش عليهم بقرّن القيم اللي هنا خلاص؟ لأن
شرط الأول ماله غير متحقق يعني قيمة الـ skewness مش
أكبر من واحد لكن لو طلعتي على في المملة الثانية
والأولى أو الأولى والثانية أكبر من واحد كقيمة مطلقة
والثانية أكبر من اثنين ومع كده هذول المتغيرين اللي
هو ممرّي واحد واثنين توزيعهم مالهم مش طبيعي يعني ما
بقى ما يكون فيه غنقات شاذة في المتغيرين هذول ممري
واحد أو ممري اثنين لحظة في ممري واحد أو ممري اثنين
في عندي قيمة بواحد القيمة الصغيرة في عندي 15 بعد
كده ممكن يكون في نقاط شاذة صح أغلبهم في نفس الجثة
بس واضح هنا دي يعني القيم صغيرة في اللحظة هذه حتى
1 لـ 53 فواضح أنه ربما البيانات يكون فيها نقاط
شاذة تركيز ضعف نقاط الشاذة في
حاجة اسمها البعدها
نقراها مع بعض، الثانية، لحظة أنا لأني كل عمري قدرت
أعرف إن هدول المتغيرين مالهم، التوزيع مش طبيعي،
طب من المشاهدات اللي خلتّه مش طبيعي؟ أروح أحذف
الاثنين، ما هي قصة، أنا عندي مشاهدات، متين وست،
ربما لو حذفت مشاهدة أو اثنتين أو ثلاث أو أربع أو
خمسة أو ستة أو هيك، يتحسن الوضع، فبالتالي ما بحذفش
المتغيرات، بحذف حالات، عشان كده واحد ده ما يكون
عنده حاجة معينة ماله كبير، بحيث لما يحذفش بيها
الحالات الآن الـ Eview البرنامج اللي قاموا باسمه
يعطينا حاجة .. حاجة اسمها observations
farthest المشاهدات اللي بتكون بعيدة from the
centroid على المركز هي القيم الشاذة مع طريقة واحد
عملها واحد هندي أعتقد اسمه مهلا نوبيس a distance
واحد سمي مها لأن اسمه كبير هي مها لأنو بيس الـ
distance فبضغط عليه بيعطيني
كل مشاهدة مع القيمة تبعها تاعت مها D2 ومرتبط
لاحظي من الكبير للصغير طب هدول الـ observation
number هو رقم الحالات هذه طريقة الـ EVOS طريقة الـ
AMOS إذا اللحظة إنه أول مشاهدة رقم 23 طلعت
قيمة الـ 500 D² لها بالساعة حوالي 36382 هذا
القيمة أنا أخبره أنها أكبر قيمة هذا الاختبار الـ
chi-square بدرجات حرية بتساوي عدد الفقرات اللي
موجودة عندك إذا بتطلع الآن هذه قيمة الاختبار تطلع
النقطة الحرجة النقطة الحرجة عبارة عن كاي سكوير الـ
DF بتساوي عدد الفقرات
وبأخذ مستوى الدلالة واحد من مائة وخمسة من مائة
البعض بيفضّل ياخذوا لا واحد من مائة ولا خمسة من مائة
ياخذوا واحد من ألف وهنشوف الألفات مع بعض وهنا الـ
P value المستوى الدلال الأساسي واحد من ألف لكي
أبدأ أطلع حد من خلال الجدول الإحصائي طبعاً في
جدول خاصة من مربع كاي هوريكي يلا إن شاء الله مع
بعض نشوفه وبعدين ببدأ أوريكي كيف أطلع قيمة قيمته
من خلال الـ Excel سهلة ممكن أطلعها من الـ Excel أو
من خلال الجدول أنا في التفريق التحريكي سأعطيك جدول
تطلع القيمة هذه وهوريك بعد شوية كيف نستخدم الجدول
لكن على الأقل خليني .. أو نفتح بس الـ ..
أهي الـ Excel بأفتحها
المقطع الحالي بتعرف الجدول الإحصائي كيف تستخدميها
أنا هوريكي بطريقتين هاي الـ alpha هاي الـ alpha
هناخدها بواحد من ألف الملف هذا تبع الـ X هحطلك إياه
على الصفحة بحيث الأمر اللي أعملك إياه الآن يكون جاهز
هو الـ DF 200 و6 حلوات وبتطلع الـ critical value
أو نسميها الـ CR
طبعاً الـ Excel هيعطي نتائج دقيقة 100% إن جداً ولا
يكونش موجود عندي سطر اللي فيه 206 درجات حرية
فهياخد أقرب حاجة له هاي الـ functions تبع الـ Excel
في هنا حاجة اسمها select category بختار الـ
statistical دوال إحصائية بعدين بدور في كل الدول
بدور فقط في الدول الإحصائية الـ command تبعي بيبدأ
حرف الـ C وبالتالي بكتب ابحث عن الـ C و بس في الـ
C بتطلع عليهم كلهم اللي أنا عايزها مكتوب عليها chi
-square ده يعني
واضحة chi-square dot inverse R T small أو كابتن مش
مشكلة كاي سكوير بعدين inverse dot RT RT يعني ال
right side لأن أنا مربع كاي حاجة زي هيك واي
موافق كل حامل هو ال probability بتساويه هي القيمة
هذه مظبوط ودرجة الحرية القيمة اللي هنا و اينتر
فبيطلع الجواب على طول 274 طلعت
هذه القيمة الـ chi-square 206 عند 1 من 1000 طلع
الجواب 274
إذا كانت قيمة D هذه تربيع أكبر من النقطة الحرجة
معناه كذا هذه الحالة تعتبر نقطة متطرفة إذا كانت
شديدة extreme point إذا كانت D تربيع أكبر من K هذه
فإن هذه
المشاهدة فإن المشاهدة فإن النقطة أو المشاهدة أو
الملاحظة فإن النقطة أو المشاهدة على حسب أو الفقرة
من الفقرة تعتبر
شاذة يعني متطرفة
274 طب نجرب لو أخذناها مش 274 أنا بدي أحاول أخدلك
إياها بقيم مختلفة هي واحد من مية وهي
خمسة من مية ودرجة الحرية بدي أخدهم أي نفس القيمة
لحظة المعيار صار ينزل شوية 256 .. 240 المعنى كده
هذا المعيار يعني واحد من الألف يعطيني مرونة أنه بدي
أحافظ على القيم على قدر الإمكان يعني تخيل معايا لو
مثلا كانت عندي القيمة D تربيع 280
واضح D تربيع أكبر من هذه و أكيد أكبر من هذه و
أكيد أكثر من هذه طب لو كانت 260 لو كانت D تربيع
260 مع كده مش أكبر من هذه لكن لو حطيتها 250 لو
كانت 250 الـ 250 لو كانت 250 القيمة لو كانت القيمة
مثلا 250 هيكون 260
لو أخذت الأولى 266 ملاء D تربيع واضح وحدة وليس
أكبر من هذه المعروفة مظبوط أصغر من هذه المعروفة
فبالتالي النقطة مالها ليست متطرفة لكن لو أخذت
الخمسة من الواحد من مية مصير الـ 266 ملاء أصغر من
هذه المعروفة مع كده متطرفة يعني معناه كده أنا كل
ما بأزغر قيمة الـ alpha اللي هنا بحافظ على القيم
تبقى معي على قدر الإمكان عشان كده بناخدها واحد من
ألف واضحة؟ لحظة اللي قال لو بتاخدها مش واحد من ألف
هي متفق عليه واحد من ألف لو بتاخدها واحد من عشر
ألف بتطلع أكثر معناه كده لو كان D تربيع 280 القيمة
واضح الـ 280 مش هتكون أكبر من هذه معناه كده أعطاني
إمكانية تمهيش نقطة عادية غير متطرفة عشان كده أحب
نحافظ على واحد من ألف كل كتب تشتغل واحد من ألف،
الغالبين يعني إذا هذه الطريقة اللي ما عرفت إذا كانت
النقطة شاذة ولا لأ، كل ما عملناه .. هاي مرتين نطلع
على ال .. هاي البرنامج بطلع حين وضع حد أكبر قيمة
ستة و تلاتين الستة .. لو قرنتها من اثنين و أربعة
أو سبعين أصغر منها، احنا بيحكي تعتبر قيمة متطرفة
إذا كانت قيمة الـ D تربيع أكبر من كاي تربيع واضح أن
عندي أكبر قيمة في هدول 36 طبعا بقى واضح أنه ببدأ
ينزل لتحت لغاية ما يصل للمشاهدات الأخيرة خالص هذا
زي إذا جابهم كلهم أنا مش عارف جابهم كلهم ولا لأ هي
بيقف عند نقلة ما أعرفش جابهم ولا لأ بس واضح أنه أظهر
قيمة هنا سبعة فبالتالي خلاص تاخد دائما أول قيمة
كبيرة وإذا كانت أول قيمة مش أكبر من هذه، مع كده أي
قيمة بعدها مش أكبر منها، مش هي اثنين، هي ال
maximum بس
على هاي المعيار خلي بالك هدول مش قيم، هدول لأ،
هدول اللي هنا، هدول مش قيمة المشاهدة مش هدول قيمتها
الدرجة، لأ، هدول قيمة حساب D تربيع الاختبار، خلاص؟
واضح أن النقاط اللي عندك، مش فيها نقاط شاذة حسب
الموضوع، فبالتالي التوزيع مش طبيعي لهذه المتغيرين،
حاجة ثانية اللي هي طالع أنا عند المتغيرين اثنين،
التوزيع مش طبيعي، لكن المشاهدات واضحة أنها
ما بينتش أنها سبب عدم اعتدالية التوزيع ففي الحالة
هذا أنا هكتفي بال .. كما هو، يعني مش هنعمل حاجة في
النموذج اللي وصلنا إليه، يعني أحسن نتيجة اللي احنا
وصلنا له ومش سيئة هي واضحة من الأول كانت كويسة
إذا مرة ثانية اللي عملناها اليوم من
خلال الـ view الـ text output شفنا assessment of
normality وحكينا تكون الـ skewness عشان تكون عندة
نقطة توزيع مش طبيعي اللي يلتبق قيمته أكبر من واحد
و الـ و الـ CR اللي كنت كرهيش تكون أكثر من اثنين
والحالة الثانية لو بدي أشوف من القيم اللي سبب
المشكلة بروح على المهنوبلس و بطلع قيمة K² في
طريقة ثانية عشان أحسب قيمة الـ D تربيع هذه
باستخدام الأسمي أساسا ذكر مع المشاهد اللي هو كانت
23 وكانت قيمة تهيأك المشاهد اللي بعدها 29 بس نقارن
القيم مع بعض وكانت قيمتها وهكذا سبعة عشرين و واحد
سبعة اثنين بنوريك طريقة ثانية بسرعة هيك على ال
SPSS لو أنا كنت شغال الـ SPSS ومش شغال الـ Amos كيف
ممكن أطلع القيمة هذه هاي الـ SPSS العادي هعمل
حركتين صغيرتين أكيد أنا دائما بكون عندي متغير بيمثل
رقم الاستبيان مش هيك بس هنا مش موجود فابدأ أعمل
بس متغير للـ ID لرقم الاستبيان
يعني أحرقن بس من واحد ميتين وستة بسم
الله ميتين
وستة كويس
هدول القيم بدي أخدهم وأحطهم على أحطهم كام و
أتغير هنا بس في الأولو خلينا نسميه أي اسم ويكون ID
طريقة
حساب D
تربيعها D من خلال الـ SPSS أساسا أنا حابب أعطيكي إياها
لأنه هتلزمني في المحاضرة التابعة يوم لحد إن شاء الله
هنتكلم على نماذج الانحدار لازم أنا برضه أعرف إيه
قيم شاذة ولا لأ فالأمر هيكون من خلال analyze وفي
حاجة اسمها regression analyze
regression و linear إذا analyze regression
و
بعدين اختار linear
هذا طبعا .. أنا مش هتكلم عن مدرج الانحدار بس أنا
عايز أستخدمه لغرض واحد أطلع لي قيمة D تربيع أطلعها
برنامج الـ Amos أنا أفضل الـ Amos مش شغال فبدي أعمل حاجة
زي هذا اللي بعمله فقط .. اللي أنا هعمله فقط لحساب
قيمة D تربيع ما ليش علاقة بتكون نتاج الانحدار اللي
بتطلع الـ ID اللي عملته بحطه في الـ dependent إذا الـ
ID اللي هو رقم الاستبيان بحطه في الـ independent
variable والمتغيرات اللي توصلت لهدول بحطهم في
الـ independent كل المتغيرات المستقلة علمت عليهم و
دخلتها كويس
هذه الخطوة الأولى إذا الخطوة الأولى كون في عندي ID
بروح على analyze regression linear و بدخل الـ ID زي
كمتغير تابع والفقرات اللي تموا عندي كمتغيرات
مستقلة بعدين في عندي save و save في الـ distance فيه
أكثر من شغلة بختار المهنوبلس أول واحدة مهنوبلس
أول واحدة بختارها فقط هاي الكل اللي بعمله بعدين
continue و okay أنا طلبت save بظبط إيش معناه save
معناه أحفظ هذه القيم كمتغير مش في الـ output كمتغير
لو طلعت عليها كمتغير ألاحظ في الآخر خالص
اللحظة هي اللي متغير اسمه ياشي مهنأ اللي هي مهنأ هذه
بس هنا أعطاني إياها المشاهدات مش مرتبات من الكبير
للصغير حسب الـ seminars نفسها أنا بإمكاني أرتبهم
من الكبير للصغير لأن أرتبهم عشان نشوف أكبر قيمة
اللي تتذكر كانت مقابل الفقرة 23 وهكذا طبعًا
الترتيب سهل في الـ «review» data بيانات sort cases
إذا للترتيب بروح data وبختار sort cases رتب
الحالات بس
أنا بدوريكي يوم بوريكي الشكل تبعهم sort cases by
إيش للمتغير تبعته علمها مظبوط أرتب حسب هذا المتغير
في عند الترتيب نوعين، نوع الترتيب إما ascending يعني
تصعد من الصغير للكبير أو descending تنازل من
الكبير للصغير أنا عايزة من الكبير للصغير إذا كنت
رتبت هذا المتغير رتبت الـ data كلها حسب هذا المتغير
من القيمة الأكبر للأصغر ترتيب تنازلية continue
لو جهة تالع الملف تبعي بلاحظ
القيمة الأولى 23
why مهة تبعتها 36 وكذا و36 و7 من العشرة طبعًا
أكبر وأصغر قيمة بتبين من هنا طبعًا في حسابات في
اختلافات بسيطة بين البرنامجين بعض الاختلافات سرقت
الحساب لكن في الآخر النتيجة تقريبًا واحدة لو طلعت
على الـ output الـ output بيعطيني هنا في نموذج
لانحضار خالص بيعطيني مهة distanceأكبر قيمة لها 36
في بعض الخلافات البسيطة بالاتنين لكن هذه أكبر قيمة
موجودة ذات طريقة ثانية الاستخدام لإيجاد قيمة مربع
دي إذا واضح لي أن أنا هكتفي بهذا النموذج
ومش هقدر أنا وممكن احنا شوفنا في التحسين قبلها
جالي أن أربط مين سبعة مع ثمانية مش هيك أعتقد نشوف
نرجع ثاني text output هاي modification مين
مع مين ثمانية مع تسعة وأربعة
مع سبعة هاي لو ثمانية مع تسعة
أربعة وسبعة لأ ثمانية مع تسعة نشوف لو عملنا
ثمانية مع تسعة بس هشيل في الأول التعليم ماشي ممكن
أربط ثمانية مع تسعة هي ثمانية مع تسعة هيرتبطت هيك
نشوف
اللحظة دلوقتي كل شيء تحقق.. إيش كل شيء تحقق؟
اللحظة.. مستوى الدلالة أكبر من 5% وهذا احنا
عايزينه، مربع K أقل من 5 مؤشر مطابق المقارنة تقريبًا
صار 1 مع كده فيه تطابق تام تقريبًا ما بين البيانات
والنموذج اللي استخدمناها ومؤشر Tucker-Lewis قريب
جدًا من 1 رمزي أقل من 5 من 100 وبالتالي الأمور تحسنت
بشكل كبير لكن هذا معناه أن أنا هخسر شغلات برضه
المجال الرابح هذا اللي هو أقوى مجال يعني المجال
الثالث هو أقوى مجال في رابط هيصير ما بين التاسعة
والعشرة والثامن والتاسعة أخسر فقرات، فممكن أنا أكتفي
باللي فات وأقول خلاص يعني الأمور كانت مضحكة يعني
شوف دائمًا الواحد بيحاول يحافظ الفقرات على أكبر قدر
ممكن ما أمسحش لكن لو اضطريت لو لسه الأمور ما زالت
فوق 9% بحاول أشيل لكن واضح إن لو أنا بدي أصل للوضع
المثالي هضحي ببعض الفقرات بعد ما أخلص بتم خطوة
أخيرة بدي أنسى خدوين على الـ word كل مرة واحدة
قبل ما أنسخه على الـ board بيتأكد في الأول أنه أنا
مش معلم ولا واحدة من هدول لأن لو.. اللي أنا عملت
نسخ هينسخ بس الجزء المحدد فقط فأنا في الأول بيتأكد
أنه أشيل التحديد، هذه واحدة، اثنين في حالة كويسة
ممكن تستخدميها أو إذا كبرت الشاشة أحيانًا الرسمة
بتكون مش عشرة فقرات وتسعة زي هيك، بكون أكثر فبدأ
أعمل حاجة اسمها resize the path diagram to fit on
one page بيعمل resizing بيظبطه لغاية ما الـ fit في
one page طب اللحظة هذه حدود الصفحة اللي عندي، شايف
الحدود هذه هيك اللون الغامدي لازم رسمتي تكون جوا
اللون، هاي اللون الغامدي اللي هنـ لازم الرسمة تكون
جمال نورة لو برا تدخل عليها ما تطبعش فبالتالي بس
هعمل لحظة.. لحظة مش هعملش شغل رسمي بس هي كويسة
الرسمة لأنه ما فيش إش كتير الرسم
الآن جاهز العلامة هذه معناه copy the path diagram
to the clipboard يعني اطبع أو انسخه في الذاكرة
المؤقتة للبرنامج للجهاز، باجي على الـ board و
بتم عملية نسخ هذا الجزء و
هذا كان تكملة اللقات اللي المرة اللي فاتت خلصي بعد
الـ break حاطك مثل ثاني على نفس القصة وربنا يسهل
إن شاء الله، بسم الله الرحمن الرحيم، هنكمل إن شاء
الله الـ exam.. الـ material اللي فات إذا لاحظتي
لما حسبت قيمة المهنوبلس طلعت تقريبًا مقاربة لطلعت
باستخدام برنامج الـ AMOS بس احنا نسينا شغل مهم، لما
استخدمت الـ SPSS استخدمت كل الفقرات، لكن احنا..
احنا في الـ AMOS وصلنا.. شيلنا واحدة فلازم أنا
أشيلها في الأول وبعدين أشتغل هذه أنا نسيت أعملها
فلازم تنعمل فلان مع بعض هيك نعملها مرة ثانية
analyze زي ما حكيت regression linear من الأول خالص
هاي المتغير الـ ID في الـ dependent أنا كل فقرة
هحطهم معادمين الفقرة الثالثة في المحور الثاني،
مظبوط؟ هذه لأ، فبالتالي هحطهم كده هي سيب وناخد
الـ مهن وبس وcontinue نرجع ثاني لملف البيانات طبعًا
أنا شيلت القديمة اللي هي مهة واحد إلى أن هي يوم
رتبات لحظة كانت الكمشات تلاتة وعشرين ستة وثلاثين
point الاتنين هنا تقريبًا تلاتة يعني الفرق بسيط جدًا
المشاهد اللي بعد رقم تسعة وعشرين كانت قيمته سبعة
وعشرين هنا point zero أربعة هنا point واحد فبالتالي
القيم سبعة إن هي اختلافات بسيطة بين الاتنين وهي
أصغر قيمة تحت خالص هنا صارت معقولة واحد point
أربعة عشر ولو روحت على برنامج الـ amos وهي
القيمة المولودة عند
مو لسه فيه تكملة لهم فبالتالي النتائج مالها
متلائمة أو متوافقة النقطة الأخيرة عشان نختم
الموضوع أنا حسبت لك قيمة مربع كي باستخدام الـ Excel
والـ Excel أعطاني نتيجة 100% صح الجدول الحصية
بتعطيك دائمًا نتائج تقريبية فأنا هأعطلك على الصفحة
اليوم
الجدول الحصائية ومن ضمنها فيها جدول اسمه مربع كاي
كاي سكوير هاي شكل الجدول اتعب
النفس على اليمين هاي الـ DF درجات الحرية الصفوف
بتشكل درجات الحرية اللي عميها بتشكل الـ P value
القيمة الـ alpha اللي أنا عايزها أنا عايزها واحد من
الألف اللي قبل الأخير لو نزلت تحت هلاحظ المسموح اللي
هنا لغاية 100 بسموجود في kysquare لغاية مية درجة
حرية طبعًا أنا ما عنديش أكثر من مية أنا عايز لغاية
ميتين وستة فحاخد بس لغاية المية لو عند المية و
العمود قبل الأخير الجواب 149 طبعًا الجواب هذا هو
الجواب الدقيق لأن هناك بس لغاية مية مش عايز ميتين
وستة فهذا الجزء.. حتى لو كان فيه جدول معين أحسن
ممكن يعطيك ناتج أقرب اللي أنا عايزها لكن الـ Excel
الأمر تبقى سهل جدًا فبالتالي بإمكانك تستخدم الـ
Excel في مثل هذه الحالات أو أي برامج ثانية هذا كان
بالنسبة لهذا الجزء أن أنا حاطي مثال ثاني توضيحي
المثال برضه أنا حاطيته على الصفحة
هذه المحاضرة رقم 11 الآن
اللي احنا عملناه في الجزء الأول مثل ما فاتكملناه
وشفنا تقدير أو تقييم التوزيع الطبيعي هذا الجديد بس
الآن أنا أضفت لمحاضرة اليوم دراسة حالة لطالبة
عملتها السنة اللي فاتت لما طلبت مني أعمل مشروع أو
دراسة حالة طلبتي اعملوا عدة أشياء من ضمنها كان
التحليل العاملي التوكيدي.. هذا مقياس للاستقرار
النفسي يمكن أنت مش مهتم بالاستقرار النفسي أنت..
أنت من مناهج وهيك لكن ممكن يفيدك في المناهج؟
في الحياة ممكن لكن بحكي كمناهج وطرق تدريس أعلم
نفسي هي اللي أنا بقصدها لكن في الآخر هو سواء كان
الاستقاط أو توظيف الاستكشافي والتوكيدي على مقياس
استقرار نفسي ولا مناهج ما أعتقدش الفارقة الكبيرة،
المهم ما بحكي فيها أنتَ .. لأن
عيناتكوا أنتم صغيرة، أنتم عبارة عن تجربة، مقيس
..
صحيح لكن ممكن يفيدك لو صممت الاستبيان بيفيدك مش كل
.. مش كل حاجة الواحد في حياته بياخدها بيستفيد منها
ولا كل واحد حاجة بيأكلها بيستفيد منها مش طبيعي
يعني لو الواحد بيأكل وما بيأكل حسب حجة من اللي
يأكل اللي بيأكل وبينصح كان الواحد .. فمش شرط تأخذ
كل حاجة المقياس خمسة وثلاثين فقرة أنا كبرنا هذا
الفقرات، أحنا المثال الأولان اللي أخذناه كان جاهز،
هو كان ستة وعشرين وما كانوش عندنا ستة وعشرين، كان
عشرة أجهزة، اللي معناه، اللي هي الخمسة والثلاثين
كاملات معناه، المتغير التابع هو استجابة الأفراد
على المقياس، والأفراد كان عددهم ثلاثمية وثمانية و
سبعين شخص، يعني موضع حجم عينة ما له كبير،
بيحكوا يمكن التعامل مع المجالات التي بدورها اندرجت
تحت مجموعة مؤشرات، علناها المتغيرات التابعة
المجالات كانت خمس مجالات في الاستبيان يعني لأن هو
الباحث مجالاته معروفة وفقراته موجودة وكلّه بيعمل
عملية اختزال للفقرات ويعمل بناء للمقياس بحيث يكون
المقياس مناسب لطبيعة البيانات، فالمجال الأول الشعور
بالاطمئنان في الست فقرات، المجال بعده تقبل الذات و
التوافق معها من 7 إلى 12، المجال الثالث تقبل
الآخرين والتسامح معهم من فقط 13 إلى 20، الرابع
البساطة والتلقائية في التعامل مع الذات والآخرين من
21 إلى 25، المجال الأخير الخامس الشعور بالصحة
النفسية والجسدية من 26 إلى 35، احنا الآن هنفتح ال
file هذا ونشتغل عليه استكشافي ثم توكيدي، أنا هنا
حطيت لك تقريباً المخرجات يعني مش كـ .. يعني بعض
النتائج البسيطة هيك وشوف أريك الرسمة الـ script
plot كيف نعملها وهي في الآخر وضّح شكل مختلف من زي
الأول، لأن الفقرات زادت خمسة وثلاثين، وهذول مش
خمسة وثلاثين، هذول أقل لأنه بعد ما عملتهم اختزال
في الـ .. هناك في الاستكشاف نقص بس وضح الوضع مش زي
الأول، الأول كان الأمر وردي مش هيك
هو .. هو يبدو أنه في الآخر اشتراها الأربع مجالاتها
هم خمسة في الأول، بعدين بعد ما تعمل اختزال ممكن
مجال يروح، المهم في الآخر يعني أنتَ بتعرف القصة بعد
ما خلص، العموم نفتح الفايل تبعنا، الفايل هذا أي open
الفايل
اسمه cf1
الفقرات مسمية بـ 1 بـ 5 و 30 وهي حجم
العينة ثلاث
مية وثمانية وسبعين، خلينا نبدأ الآن مثلًا زيك عندي
خمسة وعشرين فقرة أبدأ أشغل عليهم وأشوف إيش ممكن
يطلع معايا فقرات وأحطها على التحليل التوكيدي
مثلًا زيك يعني في البيت لو اشتغلتي يعني بياخد معك
تقريبًا ساعة، ساعة لو أنتِ شغلتي يعني بتقنية بده ساعة
ما بين أعمل استكشافية والمشكلة الكبيرة اللي
هتوجهنا من خلال مصروف معاملات الارتباط إذا كان
الارتباط كبير بدي أشيله بدي أدور عليه واحدة واحدة
دي كانت المشكلة الوحيدة الموجودة عندنا لكن في
مقعدة دالك الأمور إن شاء الله سهلة اللي أنا ذاكر
مع بعض هي dimension reduction factor بحط كل
الفقرات
الخطوة بعدها هي descriptive high coefficients وهي determinant كامة وبلاش حكاية significance
levels لأن هو مرتبط كبير وخلاص يعني دال ولا مش
دال، ما هو اللي كان كبير هيكون دال غالب لكن الـ
significance بأكد لك عليه، الـ extraction حكينا نختار
الـ script plot ونحافظ على هذه وبعدين ما نختارشي ولا
حاجة من هذول، هذه الخطوة الأولى وبضح المصطفة مزعجة
بنظبط؟ وما بنش حتى كل اللي فيها لأنه لسه اللي فيها
بدك تعملينه نسخ وحطيه مع الـ Excel وبعدين تبدأ
الشغل ياشي ما شاء الله واحدة واحدة لكن بلمحة هي
أن بينا الأمور لحظة طلع القيم هذول فش قيم كبيرة
أكبر لك
كده كويسة
لحظة القيام كلها ما لها صغيرة يعني .. يعني بحكي
كلام حقيقي لكن أنتَ المفروض تلعب كل واحد منهم لكن
واضح الأمور كويسة واضحة هي ماشي زي ما أنتَ عايزها
مش مشكلة .. مش مشكلة القيام سهل بهم ما يكونش حاجة
كبيرة يعني هي مثلًا في أربعة من العشرة، خمسة واحد
يعني أنا مسموح اللي من point 2 لـ point 9 اللي أكثر
من point 9 ما فيش حاجة فيها point 9 وبالتالي الأمور
كمصفوفة معاملة ارتباط ما فيش فيها مشكلة أنا بيعني
أن المحدد تبعها يكون
أكثر من واحد من عشرة وثلاثة فواضح القيمة متساوية
point 0 واحد وثلاثة مش هيك، المعنى كده القيمة هذه
معناها مناسبة يعني ما تكونش صغيرة، أنا أعتقد في أحد
المرات طلعت القيمة هذه لما بتنكتب أحيانًا البرنامج
يكون يكتب اثنين point مثلًا اثنين وستة أي سالب
خمسة عشر
فهذه
الصحة الطالب يوم الطلاب مش عاملها اعتبروها اثنين
point اثنين وستة يعني أخذوا بس هذه القيمة ويعتبروها
أكبر من واحد من ألف فبالتالي الشرط متحقق، لا هي
القيمة مش هيك، القيمة واضح أنها فيها 14 صفر زي ما
حكينا قبل هيك، بعدين
اثنين اثنين وستة، واضح أني صارت صغيرة جدًا لو كانت زي
كده، وده معناه أن في فقرة بده يحدث، لكن الحالة اللي
عندي الحمد لله الأمور كويسة، واحد من المئة مع كده
الأمور نسميها وردية يعني ما فيش حد مشاكل خلاص
آه
المهم يكون فوق التسعة من عشرة ما يكونش فوق التسعة من
عشرة أكون أقل، الشرط الثاني أن محدد يكون أكثر من واحد
من ألف أو .. لكن لو كان أقل، مع كده فيه فقرات بدي
أشيلها، بشيل الـ 8 من 10 لأن الـ 9 من 10 ما جاوبتش،
يعني الـ 9 من 10 ما زالت قيمة صغيرة فبالتالي ما كنت
تعملها؟ فتشيل فقرات ارتباطها 8 من 10، الخطوة بعدة
القيام واضح، أموره ما لها أول شيء قيمة point 715
تعتبر كويسة مقبولة، مع كده حجم العينة كافي مناسب
لإجراء التحليل الاستكشافي بـ Bartlett test of
sphericity اختبار بارتليت الدورية اللي هو بيبين
إذا كان هناك في علاقة بين المتغيرات أو بين الفقرات
واضح أنها دالة حصائية .000 ومع كده في علاقة بين
المتغيرات، في هذه العلاقة دالة حصائية، مع كده
الشرطين لتحليل الاستكشاف قد تحققوا وبالتالي ممكن
واحد ينطلق قدماً في هذا الموضوع، الخطوة
بعدها لو طلعنا على الـ total variance explained
هو أعطاني من الخمسة والثلاثين عامل كامن يعمل لي
اثنا عشر عامل كامن، طلع اثنا عشر عامل كامن لأن أنا
أخذته على المعيار أن الـ Eigen value أو الجذر
الكامن يكون أكثر من واحد، واضح أن كلهم أكثر من واحد
فأخذهم وحكى أن التباين مستخلص 53% يعني لو أخذت 12
عامل التباين 53.95% كلهم مع بعض، ما فيش واحد بيقدر يعمل
اثنا عشر عامل لخمسة وثلاثين فقرة، لو اللي عملت هيك
هتكون أمور فقرات متباعدة بشكل كبير، فقرات مجالات
فيها اثنين ثلاثة أو أربعة في ثاني مش منطقي، لكن لو
طلعت على الرسم الـ script plot و
احنا حكينا بشوف من في انحدار قوي لما يبدأ يقل بحط
gas بحط خط عند الواحد، المرة اللي فاتت عملنا
القاتم هي double click ودعم الـ double click على
الرسم
اللي عندي
حنكبر الشاشة شوية المرفات كبرناها كثير في القائمة
اللي بدها طلعت برا ما بِينْتِش فبتروح على view هين
double click على الرسمة أي option أنا اسمه option
y axis reference line هنا عند لحظة الشاشة كانت
رايحة على اليمين فاحنا ما شفناش لما الشاشة كانت
كبيرة
تلاحظ الآن هاي الواحد وهي apply فحط ليها عند
الواحد يعني
هذا مجرد إن قص هيك طبعًا تحت الواحد ننسيه خالص مع
كده هدول هيك اللي هيكون هو عدليها من اثنا عشر مش كده
هدول اثنا عشر أنا بشوف وين فيه انحدار قوي أول ما يبدأ
يخاف بقى يتوقف على طول لو طلعت على الجدر
الكامنطب إيه القيم الأولى دي؟ 3.8 بعدين 2.2 انحدار
كبير 1.8 في انحدار 4 من 10 1.5 في انحدار 3 من 10
مظبوط بعدين إيش صار؟ بده يقل أكتر صار 1 من 10
معناه كده طالما هنا في عندي انحدار عالي هنا حوالي
3 من 10 أنا بدي يقل معناه كده إيش بتوقّعني مع كده
ممكن آخذ أربع عوامل ممكن آخذ خمسة خلاني آخذ خمسة
في الأول خلاص بنفكر نأخذ خمسة نجرب نأخذ خمس عوامل
تمام هيك؟ نأخذ خمس عوامل خلاني آخذ مش عارف الفقرات
اللي ورايحة هي الباحثة في الأول بتحكي هذه الفقرات
للمجال الأول ودول الثاني مش بالضرورة اللي هي كتبها
يطلع حسب الاستكشافية الصحية إلا لو رحت ثاني على
الاستكشافية كلّ حاملة خلاص حأحدد extraction أنا حكيت
بتأخذ خمسة مظبوط يعني
خمسة أنا آسف أنا آسف هي fixed number هي خمسة ال
rotation ما ننسى نعمل طريقة أو نختار طريقة very max
ال options نختار هذا 4 من 10
خلاص صارت تبان ومفصلة حوالي 30% طبعًا كان 53% لـ
12 عامل لأن نقص لـ 30% لو
طلع الآن على آخر مصفوفة Rotated Matrix
هذا مش موجود عندك، موجود عندك الاربعة، آخر واحدة،
ما الواحد بيجرب لغاية ما يصل، آه، لأ لو لاحظت أي
خمس عوامل، العامل الأول مشبع على لحظة الفقرات بي
خمسة عشر، بي اثنا عشر، بي ستة عشر، بي ثلاثة عشر، هل هدول هي
كانت تعنيه في الأول ولا لا، هذه قصة ثانية، ممكن
ما يكونش بعضهم هي المجال الثاني، لحظة المجال الثاني
الفقرة 26 تشبع الثاني والثالث نأخذ الأعلى، الأعلى
قيمة مطلقة فبالتالي واضح حاجة ثاني أحسن الثالث،
هاي الثلاث فقرات لحظة
في بعض الفقرات يعني الفاضية، مظبوط؟ في بعض الفقرات
مش مقابلة معامل تشبع مع كده الفقرات مالها ضعيفة
يعني التشابه تبعها قليل 4 من 10 فتم استثنائها فهذه
الفقرة تصل إلى 22 و20 و17 هذه الحذفة ال 30 و23
حذفتها كذا المهم في الآخر الباحث وجد أن أربعة عوامل
يمكن يكون أفضل لأن في اندماج مثلاً ثلاث فقرات فممكن
نعمل .. هذا برجال الباحث هنا هي أربعة إذا أنت قدرت
تسمي الأربعة الخمسة هدول بتسميهم مش قادر ممكن تعمل
طريقة أفضل تعمل ال extraction يكون عندي أربع
مجالات طيب
مش هي البرنامج لما بيشتغل في الأول بياخذ العامل
الكامن اللي أكتر من واحد بداخله فطلعوا اثنا عشر ما
هو هي بيحط الواحد بيحط الخط عشان تبين الرسمة يبدأ
من فوق بسأله بالضبط لحظة
الآن التباين سينزل لـ 26% إذا ما أكيد أنا وصلت لـ
26.9.5 هذا لما كان عنده أربعة، لما كان خمسة كم
كانوا؟ ثلاثين وحلو، مش هيك؟ ثلاثين وماشي، عشان
أكتبها صح
لما كان خمسة كان ثلاثين وتسعة من عشرة يعني
فيه لو أخذت أربع عوامل الفرق حوالي ثلاثة أو أربع
الفرق نبطل الآن على آخر واحد آخر جدول الفقرات
اللي وصلنا إليها في ال rotated أيها المجال
الأول فيه خمس فقرات اللي هم الثلاث المجال الأول
الفقرة الثالثة والرابعة، اثنا عشر، ستة عشر، تسعة المجال
الثاني فيه ستة، أربعة وعشرين، ستة عشر، اثنين وعشرين،
خمسة عشر، خمسة وثلاثين، هدول ستة مش هيك هدول خمسة
ثلاثة ستة المجال الثالث فيه خمس فقرات ستة وعشرين
واحد
ثلاثين، سبعة وعشرين، خمسة وعشرين، وفي الآخر فيه واحد
وعشرين برضه هدول خمس فقرات المجال الأخير
المجال الرابع الثمانية والعشرين، عشرة
اثنين
في الآخر واحدة الثاني واحد اثنين ثلاث أربع خمس
ستة سبعة ثمان فقرات هدوء
للتمانية
سنة ثمانية خمسة وثلاثة عشر أربعة وعشرين فقرة يعني تم
اختصار أحد عشر فقرة من خمسة وثلاثة عشر أربعة
وثلاثة عشر أربعة وثلاثة عشر أربعة وثلاثة عشر أربعة و
ثلاثة عشر أربعة وثلاثة عشر أربعة وثلاثة عشر أربعة و
ثلاثة عشر أربعة وثلاثة عشر أربعة وثلاثة عشر أربعة
وثلاثة عشر أربعة وثلاثة عشر أربعة وثلاثة عشر أربعة و
ثلاثة عش
وحنجيب البيانات تبعتنا بس مرة ثانية اللي هي cf1
هي وضع 328 378 الفايل وضع
هي الأربع مجالات اللي عنده هي الفقرات لو اتبعت معي
المجال الأول ثلاثة أربعة اثنا عشر أربعة عشر تسعة عشر وكذا
أربعة عشر تسعة وكذا مش مشكلة الترتيب يعني ممكن أنا
أحطهم بهذا الترتيب هيك أو أحط ثلاثة أربعة تسعة
اثنا عشر أربعة عشر مش مشكلة المهم يكونوا في المجال
نفسه قلت له واضح إنه آخر مجال عندي أما ده ماخذينهم
الستة والعشرين فقرة ولا .. أو الأربعة والعشرين فقرة
للأسف اللي هم هدول هي الستة اللي هنا وهي خمسة و
فوق خمسة وهدول الثمانية خلاص إذا هي .. فهذا بدي
أرسم معك ربع ساعة سبعة عشر دقيقة على حسب
سهلة .. سهلة .. أنت .. هي لما تتعودي عليه الموال
سهلة ما أعتقدش أنها تعملي واحدة و ت .. و تبقى
بالمثل شوف
إن شاء الله بعد ما أخلص التصوير إذا كان في إمكانية
بعرضه لك أساس واحدة واحدة بس هو حياخد وقت لك أنت
ممكن تعملي بسهولة خلاص الآن هي الرسمة المكيس موجود
نُذاكر
مع بعض ال output نفس
اختياراتي الأولى
بحفظ ويرن شوف
طالع بانضبط لون أحمر كده ما فيش عندي خطأ في عملية
الرسم كل شيء موجود مظبوط ويرن لحظة
المؤشر رسمه كويس لكن المطابق المقارنة دول فيهم
طبعًا مساوية دلالة زي ما حكينا طالع ما حجم عيني كبير
صعب أن تكون قيمته غير دالة للإحصائيين وبالتالي هي
المؤشرات كويسة نرجع ثاني للصفحة اللي فيها الشغل
تبعنا إذا هي المحاضرة اللي قاعدة بالتفصيل موجود
عندك موضح
أن اتضح من الرسم أن
الارتباط ما بين العوامل كان ضعيف واضح الارتباطات
ضعيفة طالما ضعيف أنا متأكد تمامًا أن التباين
المستخلص من كل عامل كمتوسط أكبر من أكبر واحد في
هدول بعد التربيع أن أنت قيم صغيرة لما يجي تربيعها
تصغر أكثر أكيد أكيد اللي هناك هي .. يعني حيكون أفضل
بالتالي الصدق التقاربي والصدق التمييزي الاثنين
متحققين
زي ما حكينا مربع CHI ما بصعب أن تصلا تكون غير دالة
المربع CHI المعين واضح أنه أقل من 5% مطابق لكن
المشكلة في مؤشرات المطابقة سواء المطابقة المقارنة
أو Tukey-Lewis واضح أنه غير مطابق وRamsey مطابق
لكن في انحرافات برضه بدأت تصحيح يعني ليش أن رمزي
كويس أنه تجاهل حصل متوقع أن كل هذه المعايير تكون
مناسبة لمحاولة تصحيح النموذج بروح على modification
and disease وانلاحظ الارتباط بين بواقي القياس
للمتغيرات غير المرئية غير المشاهدة والذين يرى
عسبهم التأثر بالمتغير المستقل وليس للمتغيرات
الكاملة هي وجدت أو هو وجد أن في ..و هنشوف بالظبط
ليش، خمسة مع أربعة،
أربعة مع خمسة، وبعدين ..
آه
المهم يعني الـ .. الارتباطات هذه، هي أربعة وخمسة
واضحة هي معمولة هنا، وبعدين تمنتاش تسعتاش
18 و18 و23 خلاص
نرجع ثاني احنا على ال output
ونروح على view text output while indices
modification indices
بطلع العوامل .. هنا واضح .. أنا باخد أعلى شيء
موجود واضح أن معددهم كبير جدا لكن عملية اختيارهم
مش صعبة لحظة لو طلعت عليهم واحد واحد طبعا 23 مع F1
يعني بربط الخطأ المقيس 23 مع F1 فلو بتأكد أنه
موجود في نفس الـ .. نفس المجال، نفس العامل و 23x1
موجود ولا لأ، برجع ثاني أروح على الرسمة طبعا،
لكن بدأوا .. بدأوا على قيم كبيرة مثلا، فيه قيم
ثانية مثلا زي 6، 18x3 أنا شايف 18x3 مش موجودين مع
بعض، 18x2 مش موجودين مع بعض هي .. ولما اشتغلنا
شهور تمت 18x19 هدول موجودين في نفس المنطقة مش هيك
18-19 فهي
18-19 عالي هاي المنطقة اللي هنا فيه بعدين أنه 18
برضه مع 23 بنكمل
بعدهم وبتأكد بس لازم يكونوا في نفس المجال ماكنش
بنزل على اللي بعده اللي بعده ممكن أصل هاي
E4 مثلا بشوف أعلى واحد في هدول واضح أنه مع مين مع
E5 صحيح مع E4 مع 11 بس هالي 11 في نفس المجال ف أنا
بحاول إيش أكون الاتنين في نفس المجال و أكبر ما
يمكن، فهي شرطين إيش ممكن نشيل ثاني، هي 18, 23 و
18, 19, 4 مع 5 المهم بدور عليهم واحد واحد، بشيل
دايما الأكبر وبرضه ما أحاولش أشيل كثير، هشيل بحيث
أنه أبقى على الفقرات على أكبر قدر ممكن هي التلاتة
دول مثلا خدت تلاتة خدت أربعة قعد واحد بيجرب بياخد
واحدة بيجرب وشوف كيف الأمور تمشي معاك إذا
الآن هيصير عملية الربط إيش ده عمل الآن خطوة هاد
بأقعدها إيش عمل؟ مقدر أربطهم إيش أعمل في الأول؟
مقدر إيش أربط مظبوط لسه لازم أشيل .. أضغط على اللي
بجنب لحظة على أساس أرجع للصفر لإن أنا أبدأ أحدد
مين عايز أعمل في الأول مثلا أربعة وخمسة في الأول
بياخدوا الاتنين مع بعض أربعة وخمسة بحدد
أربعة وخمسة بعدين plugin draw covariance خلاص إيش
أعمل بعدها بدي أحدد تمانتاش وتلاتة وعشرين إيش
أعمل الآن أشيل التحديد خلاص بعدين هي علامة التحديد
اختار تمنتاش تسعتاش هي
تمنتاش وتسعتاش هي
تمنتاش وتسعتاش خلاص
بعد إيش أعمل أشيل التحديد
1823 واختار android conferences لو في كمان ثاني
بنفس الطريقة بشيل التحديد بحدد وأعمل رسم للتغيرات
حاول تحفظ شغلك ويرن
أتحسن بشكل أوضح من الأول يعني صحيح حدث التلالة ما
زالت أقل من خمس هدول كانوا قيمة شوية بعادلان صار
أقرب من الأول وهدا زيها أكثر .. اتحسن أكثر بشوف
مرة ثانية زي ما في حدث وهكذا الي أنا برضه هوريك
ال text output ثاني وهاي ال modification indices
وبنطلع على هدول مثلا 18 و22 موجودين في نفس
المجال
1822 ممتاز إذا 1822 باجيش أعمل بطفة وبشيل التحديد
بحدد 18 حكينا أيش 18 و22 فيه شيء هو هي plug in و
هي draw هيحفظ
و هي run
يعني صار تحسن مش كثير، لاحظوا مش كثير، يعني القيم
صارت ثمانية تسعة أربعة، ثمانية ثمانية، ما كانش فرق
كبير مع اللي فرق خليني بس نكتبه عشان نذكر ثمانية
تسعة أربعة أخدت ثمانية ثمانية، ال zero الآن واللي
تحت zero اتنين ثمانية طب في الأول إيش كانت؟ أنا
نسيت، إيش أعمل؟ لما بنسي إيش أعمل؟ بدي أرجع ثاني
بأخذ بشيل me اللي عملته هذا مظبوط 1823 هاي اللي
مجهز و
نشيل هذه خلاص نعمل run ثاني عشان كده اللي واحد
دايما يحفظ باسم مختلف محاولة الأولى لمحاولة
الثانية لمحاولة الثالثة على أساس ما يجعش في المشكلة
هذه
ثمانية ثمانية خمسة اتحسنت شوية ثمانية سبعة زيرو
ثمانية ثمانية زيرو اتنين زيرو ثمانية زيرو ثمانية
زيرو ثمانية زيرو ثمانية زيرو ثمانية زيرو ثمانية
زيرو
تم of normality زي
ما حكينا عايزين القيمة تكون هذه أكبر من واحد وال
ratio هي تكون أكثر من اتنين واضح أن في عندي بعض الـ
.. الفقرات هدول شايفه شايفه اللي أنا بعلم عليهم
هذه الفقرات أكثر من واحد وأكثر من اتنين اللي هنا
فهدول
الفقرات توزيعهم مش طبيعي لو بنتطلع على منين
المشاهدات منهم هاي الفطولة أكبر واحدة اتنين و
ثمانين أنا كمشاهد عندي الموجودات تلاتمية وثمانية
وسبعين، مظبوط؟ وكان فقرة؟ أكثر منهم
أحد عشر
فقط خليني أطلّع الملف تبعنا عشان نحسب أول الطلاق
هي على الـ .. على ال Excel آه
موجودة هتا بس خليني أحسب أو ممكن أحسبها من الآن
وخلاص مش مستهلة
كاي سكوير C كاي
سكوير انفرس يعني القيمة الاحتمالية 001 وعدد فقرات
378 طلعت عالية جدا 468 لو
رجعنا على ال amos واضح أكبر كما فيهم 82 مش أكبر من
نقطة الحرجة بالتالي النقاط دي مش نقاط شدة
بالتالي
الحين خلصت هيك فبس بحاول أعمل deselect لأي حاجة
معمولة وبعمل عملية نقل اللي هاد أو ممكن أعمله fit
size في الأول resize the path بيظبط ليه في نفس
الصفحة و
بعدين
بنسخه على الآخرين لو حبيت تشوف مثلا القيم تابع
عليهم واحدة واحدة بالذات اللي
بتقعد يعني أنت بعينيك في الآخر الـ .. الـ ..
الارتباط بين اللي أنا مبين عليهم يكون واضح فيه
ارتباطات ضعيفة، مظبوط؟
طبعا الـ .. يعني ..
مش هيبقى أي حاجة فوق تلاتة من عشرة كويسة بقى أي
حاجة أقل من كده بتشيل الفقرات فبكي اللي أبطلت
ودورت عليهم واحدة واحدة إذا في فقرة أقل من تلاتة
من عشرة بشيلها ممكن لحظة اتنام الفقرات اللي .. آه
ممكن .. ممكن جدا إذا واضح حاجة محاولة أن أصل
لمقياس معين لكن بدها تجربة، تجربة أو خطأ في كل مرة
لغاية ما أصل للنموذج الأفضل، طبعًا النموذج الأفضل
دائمًا يجتمع على أقل عدد ممكن من العوامل الكامنة و
أقل عدد ممكن من الفقرات، مش معناه كلام أنه أنا أمسح
فقرة عدد كبير، لأ، ما أَمْسَح لغاية ما يصير التحسن في
النموذج بطيء أو صغير جدًا، مثلًا كان 8 9 4 في المرحلة
التالية صار 8 9 5، مع كده خلاص بتوقف لأن التحسن
ماله مش كتير
خلاص اللي أنا كله هنعمله هأعطيكِ أمثلة أو سؤال واجب
بيتي واحد بيقلل
التغير إيش؟
بيعمل البحث لأنه بيرجع لفقرات، هذول اثنين، إما بيعمل
عادة صياغة، لو ممكن مبحوث ما يكونش في الأول، أنت فاكر
فيهم ممكن يخدموا فقرة واحدة، ممكن الاثنين يقدروا
نفس المعنى، بالتالي وجودهم مع بعض يعني ممكن يعملوا
خلل واحد، بزيادة... اه، زيادة، فبالتالي الاثنين
بيقلصوا نفس الشيء، يا إذا أنت شايفهم مهمات الاثنين
ومش قادر أشيلهم، هترجع تشتغل من الأول، أنت تقعد تعمل
عادة صياغة و توزع و ترجع مرة ثانية توزيع و أرجع
مرة ثانية، دي معناها شهر شغل، فبالتالي الواحد مش
بيعمل في الآخر، بتنزع عن واحدة غالبًا هيك لإنه بعد أن
أنا جمعت ثلاثمئة سيبيان، مش سهل أرجع ثاني و أجيب
ثلاثمئة أجداد لإنه مستحيل تروح لواحد و يرجع لك
للسيبيان اللي أنت خدت منه معلومة قبل هيك، فبالتالي
غالبًا هتشوفي عينة جديدة، و هتاخد وقت وجهدها الأول
لذا الحدث أحيانًا بيريح، مع أن آخر علاج هو الحذف، لكن
النقطة المهمة جدًا، التوزيع الطبيعي، التوزيع الطبيعي
فرضية مهمة، إذا كان حجم العينة مثلًا 100، فمادون، لكن
إذا كانت 300، زي ذلك، ففرضية التوزيع الطبيعي مهمة
ولكنها ليست 100 لكبيرة، لذلك يمكن التغاضي أو تجاهل
شرط التوزيع الطبيعي للعينات من الطبقة فوق 200، لأن
هي 100 تعتبر صغيرة، 150 متوسطة، 200 تعتبر كويسة، كل
ما زاد بيصير أفضل، فلأن 100 فما دون لازم يكون توزيع
طبيعي، لكن بعد ما تكبر حجم العينة صار 400، استحالة
لو دخلت له أي برأي إحصاء للتوزيع النورمال يطلع
معك توزيع طبيعي، لأن هذه الاختبارات الإحصائية
للتوزيع الطبيعي إن عملت لحجم عينة محددة، لما بيكبر
حجم عينة كثير أو بنزل كثير، بيصير هذه الاختبارات
مضللة، بتعطيش نتائج دقيقة، لو لاحظت أو... و احنا
بنشتغل، طلع في... في بعض الفقرات توزيع مش طبيعي،
و روحت أدور على النقاط الشاذة ما وجدتش، المعنى كده
هذه الاختبارات إلها قوة و ضعف في حالة... حسب حجم
العينة، لما العينة بتكبر، بيصير الاختبارات تعطيش
أحيانًا نتائج قوية، علشان هيك بدي أعتبر أن شرط التوزيع
الطبيعي له أهمية قليلة في حالة حجوم العينات
الكبيرة، فممكن أنا أتجاهل هذا الشرط، لكن المهم هو
إيه لو كانت عينة سبعين و ثمانين و ستين، و أنا مضطر
أشغل هيك لإنه مجتمع الدراسة عنده في الأصل صغير،
فبالتالي لازم أعمل التوزيع الطبيعي، بيكون التوزيع
مهم، و بكل حق من سوى الدلالة أكبر من 5% في
الميسانين ولا لسه في أكبر قدر الشرط؟
اه، و هذا ما بيشوفه صحيح، ما كانش يعني في المثال
التالوي ما... ما فققش الشرط، اه، غالبًا... غالبًا هذا
الـ... الشرط أنه قيمة مربعك هيكون دالة، هيكون غير
دالة إحصائية، هذا الشرط غالبًا غير متحقق للعينات
الكبيرة، فما أنا بتجاهله لإن استحالة يعني نادرًا لما
يتحقق، لو كحجم عينة فوق الـ 200 و الـ 300 بيطلع
الاختبار ده الإحصائي يعني بتطلع بالفعل أقل من 5%
فبالتالي مهما تحاول تحسن في النموذج لو ممكن تكون
مثلًا point 0012، مرة مهما يتحسن حيصل لغاية point 06
مرات مثلًا، مش عاقل على 5%، لكن بدور عالميًا على قيمة
مربع الكائن المعياري، يعني بعد ما جسم على الـ DF هذا
عايز تكون أقل من خمسة، هذا شرط لازم يتحقق، لكن لو
اتحقق الأولاني اللي هو قيمة مربع Chi بيكون هو
الأفضل، يعني معناه كده أنا من الأمور كلها متكاملة
مع بعض، رقم واحد، بعد أن خلصت استكشافه، عايز التباين
المستخلص في المتوسط يكون أكبر من تربيع معامل
ارتباط بين العوامل الكامنة، هذا شرط مهم جدًا، أو لو
كان التقارب التمايز متحقق، يعني الارتباط كان ضعيف
بين العوامل الكامنة، معناه بالتأكيد الشرط اللي أنا
حكيته اللي هو المتوسط التباين المستخلص أكبر من مربع
التباين بين عاملين كامنين، أكيد متحقق، هذا لو كان
إيش الارتباط بين العوامل الكامنة ماله ضعيف، ضعيف
يعني إيش أقل من 2 من 10، يعني لو كان أقل من 2 من
10 أنا خلاص، يعني غالبًا، لكن برضه لازم أتحقق من
الشرط، لكن لما تكون الارتباط بالعوامل الكامنة كبيرة
شوية، ثلاثة من عشرة أو أربعة من عشرة أحيانًا
العوامل الكامنة طبيعتها فيها ارتباط فيما بينها،
ما أقدرش أتجاهلها، لو بس مش عايز قوة الارتباط التربيعي
اللي بينهم يتزيد عن متوسط التباين المستخلص، عايز
تكون أقل منهم، ما هو لو زادت، أنت بتحكي عوامل كامنة
أو هذه عوامل غير مرئية، أنت بتعطي هذا محور للمعرفة،
المعرفة أنا مش ماسكها، أنا ماسك الفقرات اللي بتشكل
هذا المحور، فالمتغير غير المرئي... إذا المتغير غير
المرئي بفسر نسبة التباين، لحظة معايا، التباين غير
المرئي، العامل الغير مرئي أو المتغير غير المرئي
بفسر نسبة التباين أكثر من الفقرة اللي هي المرئية
مصيبة، مظبوط؟ أنا عايز الفقرة اللي أنا ماسكها اللي
بتحكي هيك هي تفسر التباين أكثر، لكن لو العامل الكامن
هو فصل تباين أو أكثر، مع كده أنت بتحكي على شغل أنت
مش عارفه، لأن العامل الكامن عبارة عن مجموعة من
الفقرات بتكون فيه، الفقرات تعتبر observed variables
متغيرات مشاهدة، وده unobserved، الـ unobserved حكينا
العامل الكامن، قلمين لخطأ القياس اللي هم الإيه اللي
في الآخر هدول غير ملئيات، حتى لما تسميهم و تروح على
plugin، بسميلك يوم مع بعض على طول الـ... الـ
unobserved للـ... الـ errors و الـ unobserved للـ
latent variables للعوامل الكاملة، خلاص؟ فبالتالي
هذا شرط أساس رقم واحد، بعد هذا الشرط بتأكد من
المؤشرات اللي حكينا عليها، قيمة المربع كاية تكون
غير ده الإحصائية، مربع كام المعيار يكون قيمته أقل من
خمسة، مؤشرات حسن المطابقة أو جودة المطابقة، حسن
المقارنة وملائمة المقارنة و Lewis... Turkey Lewis
يكون كل هذه المعيار تسعة من عشر على الأقل،
بالإضافة لرمز E يكون بالكثير خالص 8%، يعني لا تتجاوز
الـ 800، طبعًا كل ما كان أقل كل ما كان أفضل، إحنا
بنفضل يكون دائمًا أقل من 500، يكون النموذج صالح بشكل
كامل، لكن لو كان محصور من 500 و 800 يكون محصور بشكل
... نموذج مناسب بشكل محدود، بعدين
أطلع على الـ outliers أو القيم الشاذة، إن وجدت و كانت
واضحة موجودة، يعني يكون قيمة الـ D تربيع بتاعة بهال
نوفوليس هذه أكبر من الـ chi-square، لو كانت أكبر من
كده، المشاهدة نفسها تعتبر قيمة شاذة، بشيل أقولها
بالكامل، بتم حذف هذه المشاهدة، أحيانًا ممكن يحذف
مشاهدة اثنين، ثلاثة، ملاحظة في خمسة أو ستة أو عشرة
لما يكون عنده عينة حاليًا ثلاثمئة، بتأثرش، غالبًا
بتأثر، مش قصدًا على جودة البيانات، لكن بتأثر على صحة
النتائج أو دقة النتائج بس
في أي سؤال؟ خلاص؟ الله يعطيك الله عفو