المتغير الربيعي التباين نسبي والتفرطح المعياري

اساليب تحليل البيانات الكيفية و الكمية الاحصاء الوصفي الاحصاء الاستدلالي اختيار الاساليب الاحصاي ية دلالة النتاي ج الاحصاي ية اختيار الا ساليب الا حصاي ية المستخدمة الوصفية لمتغير واحد: نوع ا ساليب القياس المناسبة المتغير نزعه مركزية تشتت المقاييس الة ا خرى ------ ) اسمي: المنوال التكرار ال التكرار ال النسب للقيمة المنوالية المي وية للتكرارات) ------ الوسيط نصف المدى التكرار ال مثل النسبة الربيعي الميي ني الارباعيات في و ي المتوسط ا ذا كان المدى المطلق. التكرار ال مثل النسبة معاملات ا و التوزيع اعتدالي الوسط والمتوسط ا ذا كان التوزيع ملتو التباين الانحراف المعياري الميي ني الارباعيات الالت واء والتفرطح 1

ملخص للا ساليب الا حصاي ية المناسبة لدراسة العلاقة وفقا لعدد المتغيرات غير المحددة ا و المستقلة والتابعة: ا ساليب دراسة مجموعة من العلاقة بين مجموعة العلاقة بين متغيرين مع ضبط العلاقة بين المتغيرات المستقلة من المتغيرات الثالث متغيرين ومتغير تابع واحد المستقلة ومجموعة من المتغيرات التابعة Partial Part correlation Canonical Multiple Linear regression Discriminate Function Person s Product- Moment Rank- Differences Sperman Rho Kendall s tau Biserial Widespread Biserial Point-Biserial Tetrachoric Phi Coefficient Contingency Coefficient ratio 2

ا ساليب حساب العلاقة المناسبة وفقا لمستوى القياس للمتغيرين: المتغير الا ول فتري ا و المتغير الثاني في وي ا و المقاييس المناسبة معامل بيرسون (r.) Pearson product Moment Coefficient حاصل ضرب العزوم- (ا ذا كانت العلاقة خطية). نسبة الارتباط Ratio (معامل ايتا η) ا ذا كانت العلاقة غير خطية) معامل سبيرمان لارتباط الرتب Spearman s Rank Coefic1ent ا ذا كان المطلوب قياس الاقتران و وزن الرتب بميزان فتري. معامل كاندل تو لارتباط الرتب Kedall s Tau Rank Coefficient (لقياس الاقتران مع عدم وزن الرتب بميزان فتري). معامل الاقتران لجودمان وكروسكال Gooddman and Kruskal's.Coefficient of Ordinal Association معامل الاتفاق لكاندل.Kendall s Coefficient of Concordance اسمي اسمي معامل الاتساق لكاندل. Kendall's Coefficient of Consistency معامل التنبو المتماثل لجتمان (عندما يشمل كل متغير على اكثر من قسمين وعلى ا ن تكون العلاقة متماثلة ا ي ان المعامل يسمح بالتنبو المتبادل معامل التنبو غير المتماثل لجتمان λ عندما يشمل كل متغير على اكثر من قسمين مع علاقة غير متماثلة ا ي ا ن التخمين يكون في اتجاه واحد فا ذا خمنا تا ثر ا حد ا قسام المتغير ١ بمعلومية ا قسام المتغير ٢ فان ذلك لا يعني ا مكانية تحمين تا ثير ا حد ا قسام المتغير بمعلومية ا قسام المتغير ١). معامل فاي معامل الاقتران ليول معامل التجمع ليول قسمين). (عندما يشمل آل متغير على معامل الاقتران لبيرسون. معامل الاقتران لتشوبرو. معامل التوافق التصاحب- Contingency عندما يكون أحد المتغيرين أو آليهما متعدد الفي ات. معامل تتراشورك : Tetrachoric Coefficient يستخدم ا ذا كان مستوى القياس في المتغيرين متصلة ثم حولت ا لى اسمية. 3

اسمي معامل وليكوكسون للاقتران (ا ذا لم يكن هناك تمييز بين المتغير المستقل والتابع). معامل وليكوكسون لا شارات الرتب ا ذا كان هناك تمييز بين المتغير المستقل والتابع. (هناك معامل خاص عندما يتكون المتغير الاسمي من قسمين و ا خر عندما يتكون المتغير الاسمي من اكثر من قسمين). رتب بايسيريال.Rank Biserial 4

اسمي في وي ا و نسبة الارتباط (مع افتراض التوزيع الاعتدالي للبيانات وان يكون المتغير التابع هو المتغير الفتري. بوينت بايسيريال. Point Biserial في وي ا و بايسيربال Biserial (عندما يكون المتغير الاسمي ا صلا متصلا ولكنه حول ا لى اسمي كتحويل درجة مفهوم ذات سالب و موجب والتعامل معها كمتغير اسمي ا و ثناي ي.. معامل الارتباط المتسلسل المتعدد لجاسبن Multi- Jaspen Coefficient of serial (شرط اعتبار المتغير ال متغير متصل يا خذ التوزيع الاعتدالي). ثناي ي (٠-١) في وي ا و معامل الارتباط الثناي ي المتسلسل Biserial معامل فاي. معامل الارتباط الثناي ي المتسلسل( عندما يكون المتغير الثناي ي غير حقيقي ويكون المطلوب تقدير معامل الارتباط كما لو كان المتغير متصلا). Dichotomous معامل ارتباط بيرسون (عندما يكون المتغير الثناي ي متغيرا حقيقيا). معام ل الارتب اط الثن اي ي المتسل سل Point Biserial Coefficient ) عندما يكون المتغير الثناي ي غير حقيقي ويكون المطلوب تقدير معامل الارتباط كما لو كان المتغير متصلا). ثناي ي ثناي ي معامل الارتباط الرباعي الحقيقي (فاي) Fourfold Phi (الثناي ية غير حقيقية واعتبارها متصلا). معامل الارتباط الرباعي.Tetrachonic في وي في وي معامل ارتباط بيرسون (عندما يكون المتغير الثناي ي متغيرا حقيقيا). الانحدار الخطي (عند التميز بيم المتغير المستقل والتابع العلاقة خطية الهدف التنبو ). الانحدار المنحني (عند التمييز بين المتغير التابع والمستقل العلاقة غير خطية الهدف التنبو ). نسبة الارتباط (عندما لا يكون هناك تمييز بين المتغير المستقل والتابع علاقة غير خطية ليس الاقتران هدفا للقياس. 5

ا ساليب قياس العلاقة بين ا كثر من متغيرين مع التمييز بين المتغيرات المستقلة والمتغير التابع و ا همال التفاعل: المتغير التابع اسمي في وي المقياس *** الدالة التميزية تحليل الانحدار المتعدد للمتغيرات النوعية الانحدار المتعدد المنحني معامل الارتباط المتعدد ا وزان الانحدار مقاسة بوحدات معيارية. معاملات المسارات Path.Coefficients معامل الارتباط شبه الجزي ي (معامل ارتباط الجزء) Part. الشروط معالجة جميع المتغيرات المستقلة على ا نها مقاسة على ميزان فتري. المتغيرات المستقلة نوعية. جميع المتغيرات تقاس على ميزان فتري العلاقة غير خطية جميع المتغيرات تقاس على ميزان فتري العلاقة خطية قياس العلاقة بين المتغير التابع والمتغيرات المستقلة مجتمعة. جميع المتغيرات تقاس على ميزان فتري العلاقة خطية عدم قياس العلاقة بين المتغير التابع والمتغيرات المستقلة مجتمعة. المطلوب مقياس ا حصاي ي لتحديد الجزء من تباين المتغير التابع الذي يسهم به كل متغير مستقل. جميع المتغيرات تقاس على ميزان فتري العلاقة خطية عدم قياس العلاقة بين المتغير التابع والمتغيرات المستقلة مجتمعة حيث يتم حساب العلاقة بين متغيرين مع ضبط الثالث. ليس المطلوب مقياس ا حصاي ي لتحديد الجزء من تباين المتغير التابع الذي يسهم به كل متغير مستقل. المطلوب قياس التباين الكلي للمتغير التابع الذي يسهم به كل متغير مستقل فوق ما تسهم به المتغيرات المستقلة الا خرى. 6

معام ل الارتب اط الجزي ي جميع المتغيرات تقاس على ميزان فتري العلاقة خطية عدم قياس العلاقة بين المتغير التابع والمتغيرات المستقلة مجتمعة حيث يتم حساب العلاقة بين متغيرين مع ضبط الثالث. ليس المطلوب مقياس ا حصاي ي لتحديد الجزء من تباين المتغير التابع الذي يسهم به كل متغير مستقل. ليس المطلوب قياس التباين الكلي للمتغير التابع الذي يسهم به كل متغير مستقل فوق ما تسهم به المتغيرات المستقلة الا خرى. مجموعة من المتغيرات التابعة ومجموعة من المتغيرات المستقلة.Partial مجموعة Canonical ا هم الا ساليب الا حصاي ية الشاي عة واستخداماتها: المقاييس البارامترية المقاييس اللابارامترية Critical ratio (z) t- تحديد ما ا ذا كان متوسطان ا و نسبتان ا و معاملا ارتباط يختلفان عن بعضهما. تستخدم ا يضا لتحديد ما ا ذا كان متوسط واحد ا و نسبة واحدة ا و معامل ارتباط واحد يختلف عن تلك العلاقة للمجتمع. كاي يستخدم لتقدير ما ا ذا كان توزيعان تكراريان تختلف عن بعضها بشكل دال. Mann-Whitney U Analysis of variance ( One way Anova ). Analysis of Variance (Two way Anova) اختبارات تستخدم بعد تحليل التباين. يستخدم لتحديد ما ا ذا كانت درجات المتوسط في عنصر ا و اكثر تختلف عن بعضها. ما ا ذا كان هناك تفاعل دال بين العناصر المختلفة يقيس ا ذا ما ا ذا كانت التباينات Variances مختلفة عن بعضها. تستخدم ا ذا ظهرت قيمة F دالة وذلك بهدف اختبار الدلالة الا حصاي ية للفروق بين يستخدم لقياس ما ا ذا كان متوسطين غير مرتبطين Uncorrected Means يختلفان بشكل دال يستخدم لقياس ما ا ذا كان متوسطين Means مرتبطين Correlated Wilxoxon signed 7

متوسطات مجموعات محددة يختلفان بشكل دال Duncan s : Multiplerange. Scheffe s. Kruskal-Wallis مشابه في الاستخدام لا سلوب تحليل التباين ا لا انه يمكن من ضبط متغير مستقل ا و اكثر في يستخدم لتقدير ما ا ذا كان ٣ قيم ا و اكثر للمتوسطات في عنصر واحد تختلف بدلالة Tuky Analysis of Covariance (Anacova) المتغير التابع. لاختبار الاتجاه المفترض يستخدم لتقدير قيمة في المجتمع بالاعتماد على القيمة المعروفة ا حصاي ية Trend Analysis Confidence limits للعينة. 8

الا ساليب الا حصاي ية لحساب الفروق: عدد مستويات القياس (القياس هنا للمتغير التابع ( المتغيرات اسمي في وي ا و المستقلة Smirnov عينة واحدة ١ كاي تربيع لحسن t- للعينة الواحدة المطابقة Man Whitney U- Test. مان وتني Median Test عينتان ١ مستقلتان كاي تربيع للارتباط للعينات المستقلة t- للعينات المستقلة. اختبار الوسيط Wilcoxon Signed Rank Test. فشر Fisher exact عينتان غير ١ مستقلتان كاي تربيع لنسبتين بيانات غير مستقلة t- للعينات المستقلة. Randomization Test. Walsh Test. Analysis of Variance ( One Way Anova). Test. Sign اختبار الا شارة Kruskal Walliss كروسكال واليس اكثر من ١ عينتين كاي للعينات المستقلة Median مستقلتين اكثر من عينتين غير مستقلتين تحليلي التباين ا حادى الاتجاه. Anova (one way) اختبارات تستخدم بعد تحليل التباين. Friedman Test اختبار فريدمان Chochran O Friedman Test (البيانات الثناي ية). ١ Duncan s Multiplerange, Scheffe s,., Tuky Factorial Analysis عينت ان ا و ٢ ا و اكثر كاي تربيع اكثر التحليل العاملي 2 تحليل way Anova التباين ثناي ي الاتجاه. : Acnova 9