جامعة المنيـــــــــا

كلية اآلدابــــــــــــــــــ

قســــم الدراســـــات الســــــــــــكانية

الفـــــــــــــــــــــــرقة الرابـــــــــعــــــــــــة

الـــموضـــــوعــــــات الدراســـــــــــــــــية المتبقية من مقــــــرر

( 2المـــــتقـدم ) االحصــــــــــــــــــــــــــــاء

425د . س

ــــــــــــــــنــــــــــليل التــــــــــبايتحــــــــ-1

ــــــفروض االحصــــــــائـــيةاختـــــــــــــــــــــــــبار ال -2

ـصائي في الـــبحوث مـــراحـــــل الـــتحلــــل االحــــ-3

الــــــــعلمــــــــــية

ـصائي للمـــــتغـــــيراتــــــــــــــــالــــتحلـــل االحـــ-4

أ . د يسري رســــــالن

الموضــــــــــــــــــــــوع األول:

التبـــــــاين تحليل

مقدمه :

أواًل : طريقة حساب نسبة ف

تحديد مدى داللة نسبة ف من عدمه ثانيًا :

يعتمد تحليل التباين فى صووووووووورته النىاقية على يات مدى ا تراب التباين الدا ل من التباين ال ارج أو مدى ابتعاده عنه وتقات هذه الناحية بالنسووووبة التباينية أو

النسبة الفاقية من الل العال ة : التباين الكبير ووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووونسبة ف = وو

التباين الصغيرحيث أن التباين الكبير هو األكبر فى القيمة والتباين الصوووووووووغير هو األصوووووووووغر فى

القيمة . طريقة حساب نسبة ف

حساب التباين بين المجموعات

مجموع المربعات بين المجموعات ووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووالتباين بين المجموعات =

درجة حرية التباين بين المجموعات

00000000000+ 3 2ق 3ن+ 2 2ق 2+ ن 1 2ق 1مجموع المربعات بين المجموعات = ن

حيث :

، .... هى عدد أفراد المجموعات 3، ن 2، ن 1ن

، .... هى مربع انحراف متوسووول مل مجموعة عن المتوسووول 3 2، ق 2 2، ق 1 2ق الكلى للمجموعات ويحسب من العال ة :

2(1م –= )م 1 2ق

حيث "م" هو المتوسل الوزنى أو الكلى لكافة المجموعات .

1 –درجة حرية التباين بين المجموعات = عدد المجموعات

حساب التباين دا ل المجموعات

مجموع المربعات دا ل المجموعات ووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووالتباين دا ل المجموعات = وووووووووووووووووو درجة حرية التباين دا ل المجموعات

00000000000+ 3 2ع 3ن+ 2 2ع 2+ ن 1 2ع 1مجموع المربعات دا ل المجموعات = ن

حيث :

، .... هى عدد أفراد المجموعات 3، ن 2، ن 1ن

، .... هو التباين لكل مجموعة ويحسب من العال ة : 3 2، ع 2 2، ع1 2ع 2مجو ت 2مجو ت

وووووووووووووووووووووووووووووووووو -ووووووو ووووووووووووووووووووووووو= و 1 2ع ن ن

عوودد –درجووة حريووة التبوواين دا وول المجموعووات = مجموع أفراد جميع المجموعووات المجموعات

داللة "نسبة ف" من عدمهحديد مدى ت

على أى حال نحصووول من انون "نسوووبة ف" على "ف" المحسووووبة نقوم بمقارنتىا بو "ف" الجدوليه ونتبع اآلتى :

يمة "ف" الجدولية فان "نسوووووبة ف" تكون دالة >إذا مانت يمة "ف" المحسووووووبة إحصاقية .

"نسووووبة ف" ليسووووت يمة "ف" الجدولية فان <أما إذا مانت يمة "ف" المحسوووووبة دالة إحصاقية .

مثال :

18 19 19 21 23 درجات الذمور 15 14 18 19 19 درجات اإلناث

الجدول السوووابو يودوووت درجات مت ذمور و مت إناث فى ا تبار ما والمطلوب ومذلك 0.05حساب النسبة الفاقية وبيان مدى داللتىا إحصاقيا عند مستوى داللة

؟ 0.01عند مستوى داللة الحل :

نفترض أن درجوات الوذمور هى "ت" ودرجوات اإلنواث هى "م" ثم نمون الجوودول التالى :

2م م 2ت ت

23 529 19 361 21 441 19 361 19 361 18 324 19 361 14 196 18 314 15 225 100 2016 85 1467

حساب المتوسطات : 100مجو ت

20ووو = وووووووووووووووووووووووووووووو = ووووووووووووووووووووووووووو= و تم 5 1ن 85مجو م

17ووو = ووووووووووووووووووووووو = ووووووووووووووووووووووووووووو= ووووو مم 5 2ن

حساب المتوسل الكلى : 17+ 20 م+ م تم

18.5وووو = ووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووو = ووووووووووووووووووووووووووووووووووم = ووووووو 2 2

متوسل عن المتوسل الكلى :حساب مربع انحراف مل

2.25= 2(1.5-= ) 2(20 – 18.5= ) 2(تم –= )م ت 2ق

2.25= 2(1.5= ) 2(17 – 18.5= ) 2(مم –= )م م 2ق

حساب التباين :

2مجو ت 2مجو ت وووووووووووووووووووووووووووووو -وووووو وووووووووووووووووووووووووو= وو ت 2ع

ن ن

2016 100 2 3.2ووو = وووووووووووووووووو -ووو وووووووووووووووووووووووو= وووو ت 2ع

5 5

2مجو م 2ممجو وووووووووووووووووووووووووووو -ووووووو وووووووووووووووووووووووووو= و م 2ع

ن ن

1467 85 2 4.4وو = ووووووووووووووووووووووووووووو -و ووووووووووووووووووووو= وووووو م 2ع

5 5 حساب مجموع المربعات بين المجموعات :

م 2ق 2+ ن ت 2ق 1مجموع المربعات بين المجموعات = ن

2.25× 5+ 2.25× 5مجموع المربعات بين المجموعات =

22.5مجموع المربعات بين المجموعات =

حساب مجموع المربعات دا ل المجموعات :

م 2ع 2+ ن ت 2ع 1مجموع المربعات دا ل المجموعات = ن

4.4× 5+ 3.2× 5مجموع المربعات دا ل المجموعات =

38مجموع المربعات دا ل المجموعات =

حساب درجات الحرية :

1 –درجة حرية التباين بين المجموعات = عدد المجموعات

1= 1 – 2درجة حرية التباين بين المجموعات =

عوودد –درجووة حريووة التبوواين دا وول المجموعووات = عوودد أفراد جميع المجموعووات المجموعات

8= 2 – 5+ 5درجة حرية التباين دا ل المجموعات =

حساب التباين بين المجموعات : مجموع المربعات بين المجموعات

ووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووت = ووووووووووووووووووووالتباين بين المجموعا درجة حرية التباين بين المجموعات

22.5 ()األكبر 22.5وووو = ووووووووووووووووووووووووووووالتباين بين المجموعات = ووو

1 حساب التباين دا ل المجموعات :

مجموع المربعات دا ل المجموعات وووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووالتباين دا ل المجموعات = وووووووووووووووو

درجة حرية التباين دا ل المجموعات

38 )األصغر( 4.75وووو = وووووووووووووووووووووووووووالتباين دا ل المجموعات = ووو

8 حساب نسبة ف :

التباين الكبير وووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووونسبة ف = ووووووووووو

التباين الصغير

22.5 4.7368ووو = وووووووووووووووووووووووووووونسبة ف = وووو 4.75

حساب "ف" الجدولية :

ودرجة حرية التباين 1الجدولية نست دم درجة حرية التباين الكبير = لحساب "ف" ونبحث فى جداول النسووبة الفاقية بدرجتى الحرية السووابقتين فنحصوول 8الصووغير =

على القيمتين :

0.05عند مستوى داللة 5.32= ة"ف" الجد ولي

0.01عند مستوى داللة 11.26= ة"ف" الجد ولي ف" تحديد مدى داللة "نسبة

= 0.05"ف" الجدولية عند مستوى داللة < 4.7"نسبة ف" المحسوبة = . 0.05، لذا فان "نسبة ف" ليست دالة عند مستوى 5.32

= 0.01"ف" الجدولية عند مستوى داللة < 4.7"نسبة ف" المحسوبة = . 0.01، لذا فان "نسبة ف" ليست دالة عند مستوى 11.26

التعليق :

جميع الفروق الت حصوول عليىا الباحث ليت لىا داللة إحصوواقية يممن القول بأن وال توجد فروق معنوية بين المجموعتين وهذه الفروق ليست إال مجرد صدفة .

مثال :

- 11 9 7 5 4 ت 22 13 11 8 6 3 م - - 16 13 9 7 هو

الجدول السابو يودت ثالث مجموعات من الطالب فى ا تبار ما والمطلوب حساب ومذلك عند 0.05النسوووبة الفاقية وبيان مدى داللتىا إحصووواقيا عند مسوووتوى داللة

؟ 0.01مستوى داللة

الحل :

نكون الجدول التالى :

2هو 2م 2ت هو م ت

4 3 7 16 9 49 5 6 9 25 36 81 7 8 13 49 64 169 9 11 16 81 121 256 11 13 - 121 169 - - 22 - - 484 36 63 45 292 883 555

حساب المتوسطات :

36مجو ت 7.2وووو = وووووووووووووووووووووووووو = وووووووووووووووووووووووووو= ووووو تم

5 1ن 63مجو م

10.5وو = وووووووووووووووووووووووووو = وووووووووووووووووووووووووووو= وووو مم 6 2ن

45مجو هو 11.25وووو = وووووووووووووووووووووووووووووو = ووووووووووووووووووووووووو= وو هوم

4 3ن حساب المتوسل الكلى :

11.25+ 10.5+ 7.2 هو+ م م+ م تم

9.65وووووووووووو = وووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووو = وووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووم = ووووووووو 3 3

حساب مربع انحراف مل متوسل عن المتوسل الكلى :

6= 2(2.45= ) 2(7.2 – 9.65= ) 2(تم –= )م ت 2ق

0.7225= 2(0.85-= ) 2(10.5 – 9.65= ) 2(مم–= )م م2ق

2.56= 2(1.6-= ) 2(11.25 – 9.65= ) 2(هوم –= )م هو 2ق

: حساب التباين 2مجو ت 2مجو ت

وووووووووووووووووووووووووووووو -و وووووووووووووووووووووووووو= ووووووو ت 2ع 1ن 1ن

292 36 2

6.56وووو = وووووووووووووووووووووو -و وووووووووووووووووووووووووو= وووووو ت 2ع 5 5

2مجو م 2مجو م

وووووووووووووووووووووووووووووووو -ووووو وووووووووووووووووووووووووو= ووو م 2ع 2ن 2ن

883 63 2

36.92ووو = وووووووووووووووووووووووووو -ووو ووووووووووووووووووووووووووو= وووو م 2ع 6 6

2مجو هو 2مجو هو

ووووووووووووووووووووووو -وووووو وووووووووووووووووووووووووووووووووو= وو هو 2ع 3ن 3ن

555 45 2 12.18ووو = ووووووووووووووووووووووووووووووو -وووو ووووووووووووووووووووووووووو= ووو هو 2ع

4 4 حساب مجموع المربعات بين المجموعات :

هو . 2ق 3+ ن م 2ق 2+ ن ت 2ق 1مجموع المربعات بين المجموعات = ن

2.56× 4+ 0.7225× 6+ 6× 5مجموع المربعات بين المجموعات =

44.57مجموع المربعات بين المجموعات =

دا ل المجموعات :حساب مجموع المربعات

هو 2ع 3+ ن م 2ع 2+ ن ت 2ع 1مجموع المربعات دا ل المجموعات = ن

× 4+ 36.92× 6+ 6.56× 5مجموع المربعووات دا وول المجموعووات = 12.18

303.04مجموع المربعات دا ل المجموعات =

حساب درجات الحرية :

1 –درجة حرية التباين بين المجموعات = عدد المجموعات

2= 1 – 3درجة حرية التباين بين المجموعات =

عوودد –درجووة حريووة التبوواين دا وول المجموعووات = عوودد أفراد جميع المجموعووات المجموعات

12= 3 – 4+ 6+ 5درجة حرية التباين دا ل المجموعات =

حساب التباين بين المجموعات : مجموع المربعات بين المجموعات

ووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووجموعات = وووووالتباين بين الم درجة حرية التباين بين المجموعات

44.57 )األصغر( 22.27و = وووووووووووووووووووووووووووالتباين بين المجموعات = وووووو

2 حساب التباين دا ل المجموعات :

مجموع المربعات دا ل المجموعات وووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووالتباين دا ل المجموعات = ووووووووووو

درجة حرية التباين دا ل المجموعات 303.04 )األكبر( 25.2ووووو = وووووووووووووووووووووووووالتباين دا ل المجموعات = وو

12 حساب نسبة ف :

التباين الكبير وووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووونسبة ف = وووووووووو

التباين الصغير

25،2 1.13و = ووووووووووووووووووووووووونسبة ف = ووووووو

22.27 حساب "ف" الجدولية :

ودرجة حرية 12لحسووووووووواب "ف" الجدولية نسوووووووووت دم درجة حرية التباين الكبير = الفاقية بدرجتى الحرية السوووابقتين ونبحث فى جداول النسوووبة 2التباين الصوووغير =

فنحصل على القيمتين :

0.05عند مستوى داللة 19.41= ة"ف" الجد ولي

0.01عند مستوى داللة 99.42= ة"ف" الجد ولي

تحديد مدى داللة "نسبة ف"

= 0.05"ف" الجدولية عند مسووتوى داللة < 1.13"نسووبة ف" المحسوووبة 0.05دالة عند مستوى ، لذا فان "نسبة ف" ليست 19.41=

= 0.01"ف" الجدولية عند مسووتوى داللة < 1.13"نسووبة ف" المحسوووبة 0.01، لذا فان "نسبة ف" ليست دالة عند مستوى 99.42=

تمارين

الجدول التالى يودت درجات مجموعتين من الطالب فى ا تبار فى مادة اإلحصاء االجتماع :

95= مجو 25 17 14 20 19 ت 70مجو = 20 13 12 11 14 م

والمطلوب حساب نسبة "ف" مع بيان عما إذا مانت دالة إحصاقية أم ال عند .50مستوى داللة

المـــــوضوع الثــــــــــــــــــاني:

االحصـــــأئيةاختبــــــــــــــــــــــــــــــــــار الـــفروض

ســــوف يأتي في نهاية الموضــــوعــــــــات ملحوظـــــــة :

منفصــــــآل وفي ملف مســــــتقل

المــــــــــــــــــــوضــــوع الثـــــــالث:

مراحــل التحليـــــل االحصــــائي في البحوث العلميــــــة

فروع علم اإلحصاء Branches of Statistics:

:Applied Statistics اإلحصاء التطبيقي -أولا

ا :Theoretical Statistics اإلحصاء النظري -ثانيا

التطبيقي :االحصاء

وما يعنينا في الدراسات والبحوث هو اإلحصاء التطبيقي والذي ينقسم

بدوره الى قسمين رئيسيين:

: Description Statistical اإلحصاء الوصفي -1

وهو الذي يهتم باألســاليب اإلحصـائية للبيانات التي تهدف إلى توصيف

منها:التي سبق جمعها ، و المعلومات اإلحصائية المتضمنة في البيانات

:تستخدم في الحصول على Tendency (Central) مقاييس النزعة المركزية •

(Mean , Median & Mode)المتوسط والوسيط والمنوال

تستخدم في الحصول (Measures of dispersion):مقاييس التشتت •

النحراف المعياري والتباين والمدى والخطأ المعياري للمتوسطعلى

(Stander Deviation, Variance , Range & Stander Error of Mean)

: Description Statisticalاإلحصاء الوصفي -1

( Frequencies : )التكرارات •

(Percentile Values) :قيم النسب المئوية •

: (Quartiles) األرباعيات •

Percentile)) :المئينات •

Deciles)) : اإلعشاريات •

وتعتبر هذه من أهم الوسائل الوصفية التي تستخدم في تسليط الضوء على

معالم البيانات

: )Inferential Statistical ( اإلحصاء االستداللي -2

تمكننا من دراسة العينات ومدى هو مجموعة من األساليب التي

إمكانية تعميم نتائجها على المجتمعات المسحوبة منها أو بمعنى آخر دراسة

Population)خصائص المجتمع عن طريق عينة مختارة من هذا المجتمع

Statistical) المجتمع اإلحصائي على جميع المفردات التي نريد ويطلق تعبير

إخضاعها للدراسة.

(Sampling) أما عملية اختيار بعض شرائح المجتمع لكي تتم دراستها فيطلق

العينات عليها

لذا يمكن تعريفه على أنه هو فرع من اإلحصاء التطبيقي يهتم بطرق تحليل

البيانات للتوصل الى تقديرات وتنبؤات عن المجتمع من خالل العينة .

:تعريف البحث العلمي

ResearchDefinition of Scientific :

يعرف البحث العلمي على إنه:

عملية التقصي عن الحقائق العلمية لظاهرة معينة أو دراسة خواص تلك

للحصول بإستخدام أساليب ومناهج علمية محددة الظاهرة في مجتمع معين

على نتائج تعكس واقع المجتمع ككل من خواص وظروف وعوامل مؤثرة فيه

جديدة أو مكملة لمعلومات متوفرة أو مصوبة من خالل معلومات ذات عالقات

لمعلومات خاطئة .

بإنها الطلب أو التفتيش عن حقيقة من الحقائق « البحث » ولغويا تعرف كلمة

.

وهي بما معناه العلم وهو المعرفة والدراية وإدراك الحقائق « العلمي » وكلمة

أنواع البحوث العلمية :

لعلمية:هناك إسلوبين رئيسيين للبحوث ا -

وكذلك يسمى (Deductive approach)اإلسلوب اإلستنتاجي -1 -

البحوث األساسية ) البحوث النظرية (:

ا من أجل الحصول على المعرفة - وهي البحوث يقوم بها الباحث أساسا

بحد ذاتها ) التعرف واإلدراك ( وتشتق عادتا من المشاكل الفكرية أو

قائمة أي أن هذا اإلسلوب يعتمد البدائية لتطبيق نتائجها على مشاكل

على اإلطالع والتفكير والمنطق للتوصل الى حقائق المعارف.

أو ما يسمى (Inductive approach)األسلوب الستدللي -2 -

بالبحوث التطبيقية.

هي بحوث علمية محددة األهداف بشكل أدق من البحوث النظرية -

معارف جديدة يمكن وتكون موجهة لدراسة ظاهرة معينة أو إلكتشاف

تسخيرها لحل مشكلة ما .

المناهج المستخدمة في البحوث العلمية:

لكل بحث منهج يسير عليه لدراسة المشكلة فمنهج البحث هو طريقة

موضوعية يتبعها الباحث لدراسة ظاهرة من الظواهر بقصد تشخيصها

عامة وتحديد أبعادها ومعرفة أسبابها وطرق عالجها والوصول إلى نتائج

يمكن تطبيقها.

فلذلك يمكن تقسيم البحوث العلمية من حيث المنهج الى ثالث أقسام:

Documentary research) )البحوث الوثائقية - 1

(Field Researchالبحوث الميدانية ) -2

(Experimental Research)البحوث التجريبية -3

: )Documentary Researchالبحوث الوثائقية ) - 1

فيها معتمدة على السجالت أدوات جمع البيانات وهي البحوث التي تكون

اإلدارية والبيانات التاريخية والوثائق المطبوعة .

ومن أهم المناهج المتبعة في هذا النوع

Statistical approach or)المنهج اإلحصائي أو الطريقة اإلحصائية ) •

statistical method

(Historical approach)المنهج التاريخي •

(Content analysis approach)منهج تحليل المضمون •

)Field Researchالبحوث الميدانية ) - 2

فيها من مجتمع البحث ذاته سوا طريقة جمع البيانات وهي البحوث التي تسلك

أكان زراعي أو سكاني أو أفراد مؤسسات .. الخ

:اهج المتبعة في هذا النوع ومن أهم المن

Descriptive approach)المنهج الوصفي ) •

((A case study approachمنهج دراسة الحالة •

Survey method)المنهج المسحي ) •

)Experimental research. البحوث التجريبية ) 3

فعن طريق التجربة ” بالتجربة العلمية“يقوم هذا المنهج على إجراء ما يسمى

لمعرفة أثره وذلك قبل تعميم (variable) يتم اختبار أثر عامل متغير

استخدامه ويسمى العامل المتغير المطلوب دراسة أثره بالمتغير التجريبي وهو

يمثل الفرض المطلوب اختبار صحته. وتتم التجربة وفق شروط معينة يُتحكم

األخرى المتعلقة بالتجربة حتى يمكن فيها. ولسالمة التجربة تُثبت العوامل

معرفة أثر العامل المتغير.

خطوات ومراحل البحث العلمي:

):Sense of the problemالشعور بالمشكلة )-1

هو شعور بمشكلة معينة توثير تسؤلت في ذهن الباحث تدفعه الى سلوك

منهج معين في البحث عن اإلجابات التي تفسر تلك المشكلة.

):Determine the problemالمشكلة )تحديد -2

وتعتبر أولى خطوات البحث العلمي وهي عملية تحويل التساؤل العام أو

الشعور بالمشكلة الى سؤال أو مشكلة قابلة للبحث وتصاغ بشكل يبين هدف

الباحث بتحديد أكثر وما ينوي الباحث التحقق منه مثال ذلك نقول تهدف

ب الرئيسية التي أدت الى نقص في مبيعات مشكلة البحث الى تحديد األسبا

اإلنتاج الزراعي .

وينبغي أن يراعى في مشكلة البحث أن ل تكون خيالية أو مستحيلة ويمكن

أن ينبثق منها أسئلة وفرضيات يمكن إثباتها .

):Determine the importance of research(تحديد أهمية البحث -3

الباحث بتوضيح أهمية البحث وما يؤدي ذلك الى تطوير في هذه الخطوة ل بد أن يقوم

معرفة موجودة إضافات علمية.

:)Determine research objectives(تحديد أهداف البحث -4

في هذه الخطوة يقوم الباحث بتحديد أهداف البحث بشكل دقيق في بداية بحثه وتوضيح

األسباب التي جعلته يلجأ الى تنفيذ هذا البحث .

هي دراسة إستطالعية مبدئية أم متعمقة في جانب ما إذ قد يكون الهدف من فهل

البحث إضافة علمية

تشخيص لظاهرة ما للتعرف على عوامل معينة في تلك الظاهرة

البحث في عالقة السبب واألثر لمشكلة معينة -

نة التي حيث أن تحديد األهداف بدقة يساعد الباحث على التحديد الدقيق للمجتمع والعي

سيتعامل معها

):Framework of the research(اإلطار النظري للبحث -5

يقوم الباحث بعد تحديد مشكلة الدراسة بالمراجعة النظرية لما تم تناوله ممن

. سبقوه فيما يتعلق بالموضوع المبحوث

صياغة أسئلة وفروض البحث – 6

) Formulate Question and hypotheses(:

الفرضية جملة تجريبية للعالقة المتوقعة بين متغيرين أو أكثر ، فهي إدعاء تمثل

حول معلمة من معالم المجتمع أو ظاهرة ما إستناداا الى إحصائات العينة وإستنتاج

أو ممكن أن نقول هو تخمين أو إستنتاج يصيغه الباحث في بداية الدراسة كمبدأ لحل

المشكلة يحاول أن يتحقق منه

لك نقول هناك نقص في مبيعات اإلنتاج الزراعي فهذا يعتبر إفتراض مثال ذ

إفترضه الباحث يذهب الى بلورة نوعية البيانات واألسئلة التي سوف يستخدمها

إلثبات أو نفي هذا الفرض وأحيانا يلجأ الباحث الى الفروض اإلحصائية إلستخدامها

في هذا المجال.

تحديد منهج البحث -7

)Research MethodologyIdentify (:

هو الطريقة التي سيسلكها الباحث في اإلجابة عن األسئلة ، إنها خطة تبين وتحدد

طرق وإجراءات جمع وتحليل البيانات ، حيث يقوم الباحث من خالل منهج البحث

بتحديد تصميم البحث ويختلف تصميم البحث باختالف الهدف منه فقد يكون

لظاهرة ما ، أو توصيفها ، أو إيجاد العالقة أو السبب استكشاف عوامل معينة

واألثر بين مجموعة من العوامل .

ويتم في مرحلة تحديد منهج البحث ، تحديد األتي :

نوع وطبيعة البحث حيث يتم تحديد غرض البحث والذي قد يكون •

استكشافي ، أو وصفي ، أو إيضاحي ) عالقة أو سبب وأثر ( ، كما يتم

يعة الدراسة كونها نظرية أم تطبيقية .تحديد طب

مجتمع الدراسة •

عينة الدراسة •

وحدة التحليل والتي يحددها سؤال مشكلة البحث ونوع البيانات المستخدمة •

طرق جمع البيانات •

ـ تحليل البيانات واختبار الفرضيات 8

) Data analysis and hypothesis testing(:

يدا ما يستطيعه أو ل يستطيع عمله بالحصاء فإنه إذا استطاع الباحث أن يتفهم ج •

بذلك يتفهم أيضا الدور الذي يقوم به الحصاء كأداة للبحث فإذا كانت البيانات

قيم رقمية فالحصاء يساعد الباحث في التي يراد تحليلها احصائيا في صيغة

أربع صور:

•

ع حولها البيانات عن يستطيع الحصاء أن يحدد النقطة المركزية التي تتجم -1

طريق استخدام مقاييس النزعة المركزية

يشير الحصاء إلى كيفية انتشار البيانات عن طريق حساب التشتت -2

يوضح الحصاء العالقة التي ترتبط بين نوع ما من البيانات وبيانات -3

أخرى كما هو الحال في قياس الرتباط بين المتغيرات

فير بعض الجراءات الحصائية لختيار الدرجة يساعد الحصاء على تو -4

التي تتطابق أو تبعد عن تلك القيم المتوقعة أو مدى قربها من المقاييس

المتوقعة كما هو الحال عند استخدام المقاييس الستدللية.

)Coding (ترميز البيانات -9

بمعني إحالل الرموز أو الدلئل مكان الكلمات والصفات واألسماء •

أو 2و ) الغمر ( = 1أسليب الري في الزراعة ) التنقيط ( = مثال استبدال •

2) اإلنثى ( = 1الفئات الجنسية ) ذكر ( =

)Data Entry ( تفريغ البيانات اإلحصائية - 10

بمعني تفريغ Excelثم إختبار صالحية وكفائة عملية اإلدخال لكافة البيانات •

على برنامجالبيانات

)Data viewعرض البيانات ) – 9

وفي هذه الخطوة يتم عرض البيانت تبعا لطبيعة تلك البيانات فممن أن تعرض بطرقة

إنشائية أو بشكل جداول إحصائية أو رسومات بيانية .

)Report writing(كتابة التقرير – 10

باحث ومن وفي هذه الخطوة يتم تدوين النتائج واإلستنتاجات التي توصل لها ال •

األفضل أن يكتب على مرحلتين تتمثل المرحلة األولى مسودة التقرير كي يتم

المراجعة النهائية والتأكد من الخطوات والمعومات ودقتها وشموليتها ومن ثم

كتابة التقرير النهائي للبحث .

الوظائف األساسية لإلحصاء :

داة حديثة تخدم التطور الوظيفي في علم اإلحصاء أعطى إسلوبا علميا وأ

الدراسات العلمية سواء كانت ميدانية أو معلمية فعند أخذ وظائف اإلحصاء في

ترتيبها المنطقي نجدها تصلح أساسا لخطوات تتبع في تنفيذ البحث العلمي لذلك

باإلمكان اإلطالق عليها مراحل إحصائية حيث أن كل وظيفة تعبر عن مرحلة

من مراحل البحوث العلمية .

أهم وظائف علم اإلحصاء :ومن

وظيفة التعداد ) الحصر الشامل ( -1

Census or comprehensive inventory

جمع البيانات أو التصميم اإلحصائي -2

Data collection or statistical design

وظيفة التحليل البياني للمعلومات -3

Graphical analysis of the information

التحليل الكمي للبيانات -4

Quantitative analysis of the data

وظيفة وضع الفروض -5

Formulate hypotheses

اإلختبارات اإلحصائية -6

Statistical tests

إستخالص النتائج -7

Extraction of Results

Prediction

scientific research

making-Decision

جمع البيانات أو التصميم اإلحصائي:

Data collection or statistical design:

تعتبر من هي إحدى أهم المراحل اإلحصائية في البحث العلمي كما

الوظائف الرئيسية في علم اإلحصاء وذلك بإعتبارها المرحلة األساسية

للمراحل األخرى التي تليها .

وتعرف على إنها مجموعة من الوسائل واألساليب والطرق التي يستخدمها

اإلحصائي في جمع البيانات

وتقسم الى نوعين رئيسيين :

Quantitative Data البيانات الكمية -1

وهي البيانات التي تعبر بشكل رقمي عن ظاهرة معينة مثال ذلك كميات

اإلنتاج بالطن ، أعداد الطلبة في كل قسم.

وينبثق عن هذه البيانات نوعين من المتغيرات

Continuous Variableالمتغير المتصل •

Independent Variablesوتسمى بالمتغيرات الغير مستقلة أو التابعة

ا وهي تلك المتغيرات التي يمكن الحصول عليها عن طريق القياس وتأخذ قيما

من أعداد صحيحة وكسور مثل الوزن والطول والمساحة ..الخ

Discrete Variableالمتغير المنفصل أو المتقطع •

وهو المتغير الذي يمكن الحصول عليه عن طريق العد ول يأخذ قيم كسرية

مة في عدها مثال ذلك عدد المنشأت الغذائية ، عدد بين الوحدات المستخد

المزارع في منطقة معينة ... الخ

)) Qualitative Data2- البيانات النوعية أو الوصفية

وهي تلك البيانات التي تصف مفردات أو عناصر المجتمع اإلحصائي أو

العينة في عدة مجموعات تشترك كل مجموعة في صفة معينة ومثال ذلك

متغير نوع العمل الذي يصنف المجموعات الى ) منتج ، موظف ، عمل حر

، متقاعد ( أو متغير الحالة اإلجتماعية ) أعزب ، متزوج ( ...الخ

وتنقسم هذه البيانات الى نوعين من المتغيرات

Nominal Variableالمتغير األسمي •

يقال أن المتغير النوعي متغير أسمي عندما ل تخضع صفاته الى معيار من

معايير الترتيب وتكون المتغيرات فيه متغيرات إسمية مثل الديانة ) مسلم ،

يهودي ، مسيحي ( أو الجنس ... الخ

Ordinal Variableالمتغير الرتبي أو الترتيبي •

غير الترتيبي إذا أمكن وضع صفاته ويطلق على البيانات النوعية ببيانات المت

أو أقسامه في ترتيب تصاعدي أو تنازلي مثال ذلك المستوى التعليمي )

مقبول ، جيد ، جيد جدا ، ممتاز (

أساليب جمع البيانات

Data collection methods :

):Censusالتعداد أو الحصر الشامل ) -1

أساسيات علم اإلحصاء ،فلقد بدأت وظيفة العد )الحصر(تعتبر وظيفة العد من

انطالقة العمل اإلحصائي من هذه الوظيفة حتى أن علم اإلحصاء عرف على أنه

. لم تعد في المجتمع علم العد أو الحصر لقيم الظواهر المختلفة المحيطة والمؤثرة

هذه الوظيفة قاصرة على تعداد السكان أو التعداد اإلقتصادي فحسب بل أصبح يوجد

وغير ذلك لما هوضروري وأساسي في عملية تعدادات زراعية وقوى عاملة اآلن

ويعتبر إسلوب الحصر الشامل أو التعداد عملية إحصائية واسعة التقدم والتطور

النطاق تشمل كافة متغيرات المجتمع قيد الدراسة وهي من حيث المعنى مشابهة

فة إحصائية مستقلة إلسلوب المسح اإلحصائي ولكن لشموليتها إتخذت صفات وظي

Survey method):إسلوب المسح الشامل ) -2

وهو إحدى أساليب جمع البيانات يرصد جميع مفردات المجتمع المراد دراسته مثل

متوسط دخل المزارعين أو إنفاق األسر .. الخ

):Sampling methodإسلوب العينة ) -3

نة هو عدد مفرداتها وعدتا العينة هي مجموعة جزئية من المجتمع ويكون حجم العي

ما تجرى البحوث والدراسات على العينة . وهناك أنواع عديدة من العينات والذي

يحدد نوع وحجم العينة هو مجتمع البحث أو الدراسة

وقبل توضيح أنواع العينات البد من التعرف على بعض الصطلحات اإلحصائية

(Statistical Population):المجتمع اإلحصائي

هو مجموعة العناصر أو األفراد التي ينصب عليهم اإلهتمام في دراسة معينة

وبمعنى أخر جميع العناصر التي التي تتعلق بها مشكلة البحث .

:( Variable)المتغير

هو مقدار له خصائص كمية أو نوعية تتغير قيمته من عنصر الى أخر من عناصر

عند دراسة المستوى التعليمي لدى عينة من المجتمع اإلحصائي أو العينة فمثالا

الموظفين فإن المستوى التعليمي يعتبر متغير .

: (Phenomena)الظاهرة

هي صفة لعناصر تختلف من عنصر آلخر من حيث الشكل أو النوع أو الكمية مثل

ظاهرة الوزن أو الذكاء أو الجنس أو الجنسية ..الخ

:(Parameter)المعلمة

ات اإلحصائية أو المؤشرات التي تصف مجتمع معين فالمعلمة هي المقاييس المعلوم

التي تميز المجتمع اإلحصائي بالكامل مثل متوسط إنتاج الدونم من الخضار أو

متوسط الدخل الشهري لألسر في دولة معينة .

: (Sample Size)حجم العينة

هو عدد عناصر أو مفردات العينة

أنواع العينات

of samples Types:

: probability sample-The nonالعينات غير اإلحتمالية أوال :

هي العينة التي ل تتوفر فيها فرص متساوية ألي من مفردات المجتمع للتمثيل

ا بالعينة غير العشوائية والفرق بينها وبين ضمن مفرداتها ولذلك تسمى أحيانا

العشوائية أن العشوائية يقوم الباحث بإستيفاء البيانات من نفس المفردات المحددة

صفات وخصائص معينة يجب توافرها في العينة ولكن في غير العشوائية تحدد

في مفردات العينة وللباحث حرية إختيار تلك المفردات ومن أنواعها:

( (Quota Sampleالعينة الحصصية •

(Purposive Sample)العينة العمدية أو الهادفة •

Centralized Sampleالعينة الممركزة •

( (Quota Sampleالعينة الحصصية •

نة التي تقسم مجتمع الدراسة الى فئات أو طبقات بالنسبة الى صفات هي العي

يتم التقيد بها عند إستيفاء البيانات مثال Quota Controlsوخصائص معينة

( مزرعة لدراسة تأثير األسمدة على المحاصيل لكن محدد 1000عينة بحجم )

انية وفي الفئة ( من الفئة الث 600( من الفئة األولى و ) 400للباحث أن )

( دونم وهكذا 35 – 20األولى المزارع التي فئة المساحة فيها )

( (Purposive Sampleالعينة العمدية أو الهادفة •

هي العينة التي يهدف فيها الباحث الى إخيار مفرداتها بحيث تحقق في كل منها

من شروط معينة وتحسب بعض المقاييس التي يعتقد الباحث تشابهها في كل

العينة والمجتمع وتستخدم عندما تكون المفردة في الوحدة كبيرة ويكون متوسط

الظاهرة في كل وحدة قريب من متوسط المجتمع .مثال ذلك دراسة الكفائة

اإلنتاجية ألربع مصانع

Centralized Sampleالعينة الممركزة •

ة في جميع وحدات وهي ل تختلف عن العينة العمدية ويكون فيها متوسط الظاهر

العينة قريبا من متوسط الظاهرة في المجتمع فيكون لألربع مصانع المذكورة .

:Random Samples ثانيا : العينات اإلحتمالية أو العشوائية

هي العينات التي يتم إختيار جميع مفرداتها من بين وحدات المجتمع بإسلوب

في العينة.وهي األكثر يجعل وحدات المجتمع متساوية الفرص في الظهور

إستخدام بين اإلحصائيين ومن أهم أنواع العينة العشوائية .

(Simple Random Sampleالعينة العشوائية البسيطة ) •

وتتميز بسهولة األختيار وتوفر فرص متكافئة لكافة مفردات المتمع في التمثيل

في العينة

( ( Systematic Random Sampleالعينة العشوائية المنتظمة •

وفيها يتم تقسيم المجتمع الى مجموعات متساوية ويتم أخيار اولي وحدات العينة

عشوائيا من المجموعة األولى عشوائيا ويتم أختيار بقية الوحدات بشكل منتظم

فرد فالنسبة 500فرداا من مجتمع مكون من 50مثال سحب عينة مكون من

. 10واحد من كل من المجتمع وبالتالي نختار 10%

( Stratified Random Sampleالعينة العشوائية الطبقية ) •

ويتم سحبها بعد تقسم المجتمع الى طبقات وتستخدم في المجتمعات متوسطة الحجم

والتباين كبير بين أفراد المجتمع مثال ذلك فحص التربة .

العينة العشوائية متعددة المراحل ) العنقودية ( •

(age Random SampleMultist)

وفي هذا النوع يتم إختيار العينة على عدة مراحل بعد تقسيم المجتمع الى

مجموعات ثم إختيار عينة عشوائية بسيطة من بين هذه المجموعات ثم يتم

إعداد إطار للمعاية لمفردات المجموعات التي تم إختيارها وإختيار عينة

عشوائية بسيطة من كل منها .

مع البيانات أدوات ج

Data collection tools:

questionnaireأوالً : اإلستبيان

Personal interviewثانيا ً : المقابلة الشخصية

: Observation ثالثاً : المالحظة أو المراقبة

تعتبر هذه األدوات من أهم أدوات جمع البيانات والذي يعنينا هنا هو اإلستبيان

يعتبر الوسيلة الرئيسية في جمع البيانات في البحوث العلمية .والذي

وهو مجموعة من األسئلة المصممة لجمع البيانات الالزمة عن المشكلة تحت

الدراسة .

تصميم أسئلة اإلستبيان :

الهدف من اإلستبيان وهذا الهدف يمثل في السؤال الخاص بمشكلة البحث -1

ة البحث الى مجموعة من األسئلة الفرعية بحيث تحويل السؤال الخاص بمشكل -2

يرتبط كل سؤال بأحد جوانب المشكلة المبحوثة

تحويل كل سؤال فرعي من األسئلة السابقة الى عدد من األسئلة الفرعية -3

األصغر

مراعاة سهولة األسئلة ، شموليتها ، ل تحتمل أكثر من معنى ...الخ -4

صياغة الفروض اإلحصائية

ulation of statistical hypothesesForm :

بعد الحصول على البيانات من األساليب التي ذكرت وخاصة إسلوب العينة ننتقل

الى عملية صياغة وإختبار الفروض اإلحصائية .

: The Null Hypothesis األول : الفرضية الصفرية

ا وتسمى أحيانا بالفرضية العدمية أو فرضية النفي إلنها تصاغ بصيغة النفي وعادتا

(0 H( ما يرمز لها بالرمز

ومثال على ذلك نقول ل توجد فرق ذو دللة إحصائية بين النقص في مبيعات

اإلنتاج الزراعي وتغير السياسات الزراعية وتصاغ في حال إختبار الفروق بين

يغة التالية :المتوسطات بالص

2µ = 1µ: 0H

0= 2µ - 1µ

Alternative

hypothesis

الثاني :

الفرضية البديلة

ا بفرضية البحث أو فرضية اإلثبات حيث وتسمى الفرضية البديلة أحيانا

توشير الى وجود فروق أوعالقة أو أثر بين المتغيرات للعينتين مثال ذلك هناك

بين مبيعات اإلنتاج الزراعي وتغير السياسات فروق ذو دللة إحصائية

الزراعية

وتأخذ هذه الصيغة )1H(ويرمز للفرضية البديلة

2µ≠ 1µ: 1H

ومن األخطاء الشائعة عند إختبار الفروض هو برفض فرضية العدم في حين

ضية هي صحيح ويسمى هذا الخطأ بالخطأ من النوع األول وفي حال قبول فر

العدم في حين أنها خاطئة ويسمى هذا الخطأ من النوع الثاني

وممكن أنت تلخص في هذا الجدول

إختبار الفروض

Test hypotheses:

قبول القرار0

H رفض 0

H

0

H خطأ من النوع قرار صحيح صحصح

aاألول

0

Hخطأ من الموع خطأ

Bالثاني

قرار صحصح

Level of Significanceمستوى الدللة )المعنوية(

ا هو أقصى احتمال يمكن تحمله من الخطأ األول، ويرمز لهذا الحتمال تعريفا

0.01أو 0.05يحدد قبل سحب العينة وعادة يكون αبالرمز

بينما هو صحيح في الواقع، ويوجد نوعان من oH احتمال رفض فرضية العدم

ويحدد قبل إجراء الدراسة والثاني αف بـ مستوى الدللة، األول السمي ومعرو

مستوى الدللة الحقيقي وهو احتمال الفشل المحسوب من بيانات العينة فإن كان أقل

من السمي فترفض الفرضية الصفرية وإل فالباحث فشل في رفض الفرضية

الصفرية أو عدم قبول الفرضية البديلة.

One and two tails of testاختبار من جانب واحد أو من جانبين

النحراف عن فرضية العدم باتجاه واحد أو أنها موزعة على اتجاهين فإذا كانت

فالختبار من جانب واحد.oμ≤ μ : oH أوoμ≥ μ : oH فرضية العدم بالصيغة

oμ < μ: 1H أوo> μ μ : 1H فالتوقع برفضها يكون o= μ μ: oH وفي الحالة

عدم معلومية التجاه فتتوزع على جانبي التوزيعويعني

التحليل اإلحصائي

Statistical

Analysis:

عملية التحليل

اإلحصائي تعتبر

ا من الوظائف أيضا

الرئيسية في

اإلحصاء وبنفس

الوقت هي من المراحل المهمة والضرورية في البحوث العلمية وتحتاج الى خبرة

والتعامل معه ولكن بتطور برامج التحليل اإلحصائي واسعة في علم اإلحصاء

أصبح من السهل إجراء أي تحليل ولك بشر توفر مهارة وخبرة لدى الباحث في

إختيار التحليل المناسب .

كيف يمكننا إختيار التحليل المناسب ؟

ماذا يجب توفره كي نستطيع تحديد التحليل المناسب ؟

إختصار اإلجابة على هذه األسئلة من خالل وإلن الموضوع شاسع ومتفرع فقد تم

بعض المخططات التي نأمل أن تكون دليل للباحث وبكافة الفروع والمستويات .

الخطوات األساسية التي ينبغي على الباحث السير عليها لتحليل بياناته

الضوابط

والمعايير

الالزمة لتحديد المرحلة واألسلوب اإلحصائي المناسب لطبيعة البيانات البحثية

وصف البيانات )االحصاء الوصفي(

” تحديد االسلوب المناسب لتحليل البيانات في حالة الفروض الفارقة من خالل

”البيانات و طبيعة البينات

:الـــرابــــــــــعالمـــــــــــــوضـــــوع

التحليـــــل االحصــــــائي للمتـــــغيرات

Variable Manipulation -Oneالتحليل اإلحصائي لمتغير واحد أوال:

تكون البداية عادة بتحديد مستوى قياس هذا المتغير الوحيد في التحليل

القياس أساليب ومؤشرات إحصائية تناسبه حيث أن لكل مستوى من مستويات

وذلك على النحو التالي:

المستوى اإلسمي: ماذا نريد أن نعرف عن توزيع المتغير؟ -1

.The Mode (1)النزعة المركزية: المنوال -أ

للقيمة المنوالية )التصنيف المنوالي(. (2)التشتت: التكرار النسبي -ب

.(4)النسبي، و (3)التوزيع التكراري: المطلق -جـ

المستوى الترتيبي: ماذا نريد أن نعرف عن توزيع المتغير؟ -2

.The Medianالنزعة المركزية: الوسيط -أ

.(5)التشتت: النحراف الربيعي -ب

التوزيع التكراري: المطلق، و النسبي. -جـ

المستوى الفاصلي: ماذا نريد أن نعرف عن توزيع المتغير؟ -3

بعيدة Extremeالنزعة المركزية: إذا كان يوجد بالتوزيع حالت متطرفة -أ

عن الوسط الحسابي للتوزيع .. هل نعاملها بطريقة تتناسب معها أم تعامل

كبقية الحالت في التوزيع؟

في حالة معاملتها بما يتناسب معها، يتم استخدام اآلتي: -1

.Winsorized (6)متوسط وينسورايزد -أ

.Trimmed Mean (7)لمقتضبالمتوسط ا -ب

.(8)للموقع Hampelتقدير هامبل -جـ

.Biweight (9)المتوسط مزدوج )ثنائي( الوزن –د

في حالة معاملتها بنفس معاملة بقية الحالت األخرى داخل التوزيع ويتوقف -2

ذلك على شكل التوزيع نفسه يكون هكذا:

توزيع منتظم : الوسط الحسابي. -أ

الوسيط، الوسط الحسابي.توزيع ملتوي: -ب

، التباين، المدى الربيعي.(10)التشتت: النحراف المعياري -ب

(11)حيث يقابله اللتواء Symmetryللتأكد من مدى النتظام -جـ

Skewness.

150لختبار مدى البعد عن العتيادية: عندما يكون حجم العينة أكبر من -

ء من خالل جدول وحدات المنحنى مفردة عند ذلك يتم تحديد نسبة اللتوا

يتم الرجوع إلى مقياس اللتواء 150 -25العتيادي، وإذا كان حجم العينة بين

من خالل جدول اختبار اللتواء.

)ذو قمة أو ذروة عالية( حيث يقابله Peakednessللتأكد من التقمم -د

.Kurtosisالتفرطح

مفردة 1000ن حجم العينة أكبر من لختبار مدى البعد عن العتيادية: إذا كا -

يتم تحديد النسبة الحرجة للتفرطح من خالل جدول وحدات المنحنى العتدالي،

يتم تحديد درجة التفرطح من خالل 1000-200أما إذا كان حجم العينة بين

يستخدم محك جيري 200جدول اختبار التفرطح، و إذا كان حجم العينة أقل من

(13)nGeary Criterio .

التكرارات: التكرارات النسبية مثل: النسب المئوية، التكرارات المطلقة -هـ

(Tiles -N)(14).

: Normality (15)للتأكد من العتيادية –و

Kolmogorov- (16)سميرنوف -اختبار عينة واحدة لكلوموجروف -

Smirnov one Sample Test0

.Lilliefors Test (17)اختبار ليليفورز -

لختبار مدى التناسب. Square -Chi (18)التربيعية -اختبار كا -

ويمكن الرجوع إلى اختبارات محددة لاللتواء و التفرطح. -

Variables Manipulation -Twoالتحليل اإلحصائي لمتغيرين -ثانيا

نبدأ بتحديد مستوى قياس كل من المتغيرين معا أو لكل منهما على حده،

لكل مستوى من مستويات القياس ما يناسبه من المؤشرات و حيث كما أسلفنا

المقاييس و الختبارات اإلحصائية.

كال المتغيرين فاصليان: -1

المتغيران أحدهما تابع واآلخر مستقل. -أ

بينهما يتم استخدام اآلتي: Linearityإذا أردنا اختبار خطية العالقة -

.ᵝ، أو ألفا Beta، أو بيتا bمعامل النحدار -1

أي b( من Standardizedهي صيغة معيارية )معايرة betaمع العلم بأن

من األولى تم حسابها بدون معايرة للمتغيرات أي باستخدام المتغيرات األصلية،

وتتم المعايرة للمتغيرات عن طريق ضرب قيمتها في ثابت أو إضافة ثابت إليها

طها الحسابي صفرا. وعادة ما نلجأ إلى وعندها يكون تباينها واحد صحيح ومتوس

إذا اختلفت وحدات أي منها عن األخرى ومن ثم Standardizedالمعايرة

لتوحيد ذلك فيما بينها تتم المعايرة لتوفير أساس موحد وثابت.

. ويالحظ أن قيمة (19)وينطبق عليه بعض الفتراضات Test -Fاختبار "ف" -2

قيمة "ت" أي مربع "ت"."ف" تساوي القيمة التربيعية ل

وإذا لم نرد اختبار خطية العالقة بين المتغيرين الفاصلين فإننا في هذه الحالة -

من معادلة النحدار للخط المنحني ᵦ، أو betaأو bنستخدم معامالت

Curvilinear وقد نستخدم أيضا اختبار "ف" كما في حالة اختبار خطية ،

.(20)العالقة التي أشرنا إليها

في حالة عدم وجود تمييز واضح بين المتغيرين من حيث أيهما تابع -ب

و اآلخر مستقل، نتعامل معهما على النحو اآلتي:

أردنا ، مثال، اختبار تساوي متوسط المتغيرين، يكون ذلك من خالل اآلتي: -1

Pairedللمشاهدات المزدوجة T- Testاستخدام اختبار "ت" -

Observations ."حيث تنطبق عليه نفس الفتراضات الخاصة باختبار "ف ،

حيث يتناسب اختبار "ت" للمشاهدات المزدوجة مع القياسات المتوازية

Parallel Measures للحالت المتماثلةMatched Measures وكذلك

لمجموعة منفردة من Repeated Measuresللقياسات المعادة )المتكررة(

الحالت.

ردنا اختبار خطية العالقة بين المتغيرين الفاصلين، يجب أن نحدد بداية و إذا أ -

مانريد قياسه في هذه العالقة هكذا:

بمعنى أن يكون للمتغيرين نفس شكل التوزيع، لكن Agreementالتفاق -أ

يجب أول معرفة ما إذا كانت هناك مشكلة ما بسبب اختالف توزيع

المتغيرين أم ل.

تالف شكل توزيع المتغيرين يسبب مشكلة ما في التحليل، عند ذلك فإذا كان اخ -

الذي يقيس الرتباطات داخل الفئات (21)(ir" لروبنسون )Aيتم استخدام "

Interclass Correlation Coefficient علما ىبأن تقدير هذا المعامل(

عد ذلك.ب –وفق افتراضاته المعروفة –، ثم يتم استخدام اختبار "ف" (22)متحيز(

أما إذا لم يكن هناك مشكلة لختالف شكل توزيع المتغيرين عندها يتم استخدام -

( .ṝ) (23)لالتفاق Krippendorff Coefficientمعامل كريبندورف

، وذلك لتحديد أو قياس مدى تماثل المكانات Covariationالتغاير -ب

راجع دليل الكلمات النسبية للحالت )مفردات الدراسة( بالنسبة للمتغيرين )

المشروحة بالمالحق(. ولكن يجب أن نحدد ما إذا كان المتغيرين أو أحدهما

حيث يختلف أسلوب التعامل إحصائيا Dichotomousثنائي التصنيف

بين ثنائية التصنيف وتعدده بالنسبة للمتغيرين:

يرسون ل توجد ثنائية تصنيف ألي من المتغيرين: وهنا يتم استخدام معامل ب -1

، علما بأن تقدير Person's Product Moment( r) (24)لعزم حاصل الضرب

Zإلى Rمن Fisherهذا المعامل متحيز. و كذلك يمكن إعداد تحويالت فيشر

" من خالل الجدول الخاص Zثم تحديد القيم المقابلة من خالل النسب الحرجة ل "

.(25)بذلك

ثنائي التصنيف: نتأكد أول ما إذا يوجد متغير واحد فقط من المتغيرين -1

كان هذا المتغير ثنائي التصنيف متصل )أي قبل تصنيفه ثنائيا( أم ل،

وهل نريد تقدير العالقة بين المتغيرين إذا كان الوضع كذلك أم ل؟:

Biserial( ثنائي التسلسل rكانت اإلجابة هنا "نعم" نستخدم معامل ) -أ

" رباعي rلتصنيف، ومعامل "( ثنائي اrمع مالحظة أن كال من )

يعتمدان على افتراض صارم لعتيادية Tetrochoricالتشعيب

توزيع المتغيرات المتصلة التي يتم تقسيمها ثنائيا، فضال عن أن خطأ

المعاينة لكال المعاملين يكون كبيرا عندما تكون الثنائية مفرطة،

املين، ( بعدم استخدام هذين المع1978) Nunnallyويوصي نانلي

ويمكن الرجوع إلى جدول قيم المنحنى العتدالي لتحديد دللة قيمة

"r."

إذا كانت اإلجابة "ل" يتم استخدام معامل بيرسون لعزم حاصل -ب

" ثنائي التسلسل rالضرب )ويساوي وحده واحدة من المعامل "

Biserial وكالهما متساويان تقريبا(. ثم يتم الرجوع إلى جدول قيم ،

العتدالي لتحديد دللة قيمة هذا المعامل. المنحنى

كال المتغيران ثنائيا التصنيف: يجب أن نحدد أول، إذا كان التصنيف -2

الثنائي للمتغيرين قد وقع أو تم تصنيفها وهما في األساس متغيران

، وإذا كان كذلك، هل نرغب في تقدير العالقة Continuousمتصالن

وضع؟بين المتغيرين وهما على هذا ال

( رباعي التشعيب، ثم نرجع rإذا كانت اإلجابة "نعم".. نستخدم معامل ) -أ

إلى جدول قيم المنحنى العتدالي لتحديد دللة قيمة هذا المعامل في

النقطة "أ" في حالة وجود متغير واحد فقط ثنائي التصنيف(.

و إذا كانت اإلجابة "ل" نستخدم معامل بيرسون لعزم حاصل الضرب -ب

(، علما بأن قيمة هذا Ø Phiفي قيمته قيمة معامل فاي )ويساوي

، ثم نرجع إلى جدول قيم المنحنى العتدالي لتحديد (26)المعامل متحيزة

موقع هذا المعامل أسفل المنحى العتدالي من خالل الجدول.

كال المتغيران ترتيبيان: -2

ع، و أيهما هل يوجد تمييز واضح بين المتغيرين من حيث أيهما متغير تاب

متغير مستقل ام ل؟

" D"د" " (27)في حالة وجود تمييز واضح بينهما نستخدم معامل سومرز -أ

Sommers و إذا كان حجم العينة أكثر من عشر مفردات نرجع إلى

" و إذا كان Sجدول قيم المنحنى العتدالي لتحديد دللة النسبة الحرجة ل "

" لجدول القيم الحرجة Dبقيمة "حجم العينة عشر مفردات أو أقل نرجع

". Sل "

في حالة عدم وجود تمييز بين المتغيرين أي عدم معرفة أيهما مستقل و -ب

أيهما تابع نحدد ما نريد قياسه أو معرفته عنهما من خالل تلك الختبارات:

التفاق في هذه الحالة يتم تحويل بيانات كل من المتغيرين إلى رتب -1

Ranks ثم نستخدم معامل( كريبندورفr )Krippendorff.

( 1التغاير: نتساءل أو ل عما إذا كنا سنعامل الرتب السابقة في ) -2

أم ل؟. Interval Scalesكقياسات فاصلية

Spearman's( srفي حالة اإلجابة بنعم نستخدم معامل "راو" لسبيرمان ) -أ

Rho توزيع قيم . إذا كان حجم العينة عشر مفردات أو أكثر نرجع إلى جدول

(، وإذا كان حجم العينة أقل sr"ت" لتحديد دللة القيمة الحرجة لهذا المعامل )

( نفسه، علما srمن عشر مفردات نرجع إلى جدول القيم الحرجة للمعامل )

. (28)بأنه يعطي تقديرا متحيزا

تاو "أ"، أو تاو Kendallفي حالة اإلجابة "ل" يتم استخدام معامل كيندال -ب

وتجدر اإلشارة إلى أن قيم هذه المعامالت ،Ta, Tb, Tc (29)، أو تاو "جـ""ب"

اإلحصائية تختلف حسب تعاملها مع ثنائيات الحالت التي تقع في نفس الفئة

)الرتبة( بالنسبة لمتغير واحد أو لمتغيرين معا، ويستثنى من ذلك الحالت

صفرا أو واحد المتطرفة )أي عندما تكون قيمة أي من هذه المعامالت

لكل من جودمان Gammaصحيح(. كما يمكننا استخدام معامل جاما

Goodman وكروسكالKruskal )γ((30) أو نستخدم معامل "د" لصاحبه .

.D "(31)Kim'sكيم "

إذا كان حجم العينة أكثر من عشر مفردات نرجع إلى جدول قيم المنحنى -

وإذا كان حجم العينة عشر مفردات فأقل "، Sالعتدالي لتحديد النسبة الحرجة "

".Sنرجع بقيم هذه المعامالت اإلحصائية إلى جدول القيم الحرجة ل "

ويالحظ أنه مع الحالت المتطرفة )عندما تكون قيمة أي من المعامالت -

اإلحصائية السابقة صفرا أو واحد صحيح( تكون القيمة المطلقة لجاما

Gamma المعامالت اإلحصائية الخمسة، وتكون قيمة هي األعلى بين قيم هذه

( هي القيمة األصغر، بينما تأتي قيمة كل من تاو "ب"، تاو "جـ" Taتاو "أ" )

(Tb, Tc" "كيم "د ،)D، "Kim في موقع متوسط، ويرجع ذلك إلى تجاهل

معامل "جاما" لكل الروابط، بينما تعوق المعامالت اإلحصائية تلك الروابط

(، كيم "د" Tbيم الناتجة للمعامالت. وبخالف تاو "ب" )وذلك بتخفيض الق

Kim ( "تحقق تاو "جـTc )±1 واحد صحيح حتى إذا لم يكن للمتغيرين نفس

العدد من الفئات. و إذا لم توجد اي روابط على أي من المتغيرين تكون قيم

.(32)المعامالت اإلحصائية الخمسة متماثلة

كال المتغيران اسميان: -3

ن قياسهما؟ وبمعنى آخر هل تم قياسهما على مقياس ثنائي التصنيف كيف كا

Two- point Scale؟

إذا كانت اإلجابة "نعم" .. ماذا نريد ان نعرف عن المتغيرين؟ -أ

: حيث يمكننا استخدام اختبار مكنيمار Symmetryالنتظام )التماثل( -1

Mc Nemar وهو مساو لختبار كوكران (33)لالنتظام و التماثل

Cochran Q حيث يعد هذا الختبار مناسبا للقياسات المتوازية ،

لحالت متماثلة وكذلك للقياسات المعادة )المتكررة( لمجموعة فردية

بدليل Matched Samplesمن الحالت )راجع العينات المتماثلة

الكلمات المشروحة(.

: وللتحقق من ذلك يمكن استخدام معامل يول Covariationالتغاير -2

Yule Q فاي ،Phi Ø حيث يتساوى معامل(Yule مع جاما

Gamma لجودمان وكروسكال، وتتساوى فاي مع معامل بيرسون

. وعموما Person's Product Momentلعزم حاصل الضرب

تتجاهل القيم Qألن Øالمطلقة أعلى من قيمة Qسوف تكون قيمة

د أو متغيرين الثنائية التي تقع في نفس الفئة بالنسبة لمتغير واح

.(34)معا(

، أو استخدام Fisher Exact Testويمكن استخدام الختبار التاملفيشر -

التربيعية -، أو استخدام اختبار كاPerson (r)معامل بيرسون لالرتباط

(2X )Square Test -Chi.

أما إذا كان قياس المتغيرين ليس ثنائيا )أي على نقطتين(.. نحدد موقف -ب

التحليل بمعنى أي منهما متغير مستقل.. وأي منهما متغير تابع، كليهما في

هل هذا يبدو واضحا؟

إذا كانت اإلجابة "نعم".. أي أن التمييز بين المتغيرين واضح نحدد -1

بعد ذلك موقفا من التعامل معهما .. هل نريد معامال إحصائيا يستند

Modalوالية إلى عدد الحالت بكل فئة، أم عدد الحالت بالفئات المن

Categories.؟

إذا أردنا معامال إحصائيا يستند إلى عدد الحالت بكل فئة: نستخدم -أ

( لجودمان وكروسكال، ثم نرجع بالنسبة Tbمعامل تاو "ب" )

إلى جدول وحدات المنحنى العتدالي. Tbالحرجة ل

و إذا أردنا معامال إحصائيا يستند إلى عدد الحالت بالفئات -ب

Aλ ,) (35)يمكننا أن نستخدم معامل لمدا لعدم النتظامالمنوالية:

Bλ) Asymmetric Lambda ثم نرجع بالنسبة الحرجة لالمدا

إلى جدول وحدات المنحنى العتدالي.

و إذا كانت اإلجابة "ل" .. أي ل يوجد تمييز واضح بين المتغيرين، -2

هذين وأن أحد المتغيرين ثنائي التقسيم.. ماذا نريد أن نقيس في

المتغيرين؟

التفاق.. هل توجد مشكلة ما إذا لم يكن للمتغيرين نفس شكل -أ

التوزيع؟

إذا كانت اإلجابة "نعم" توجد مشكلة.. نقوم باستخدام معامل سكوت -1

. π(Scott's Coefficient of Agreement Pi( (36)لالتفاق

م أما إذا كانت ل توجد مشكلة بسبب اختالف توزيع المتغيرين تستخد -2

Cohen's Agreement Coefficient( X'sمعامالت كوهن لالتفاق )

Kappas ثم نرجع بنسب كوهن الحرجة إلى جدول وحدات المنحنى

االعتدالي للتأكد منها.

.. يتم استخدام اختبار االنتظام لمكينمارا Symmetryاالنتظام -ب

للمقاييس وهو يتناسب مع المقاييس المتوازنة للحاالت المتماثلة ، و

المعادة )المكررة( لمجموعة منفردة من الحاالت.

التغاير .. حيث يجب أن نحدد ما إذ كنا بحاجة إلى معامل إحصائي -جـ

يعتمد على عدد الحاالت بكل فئة )للبيانات(، أم على عدد الحاالت

بالفئات المنوالية.

يجب أن نحدد ما إذا أردنا معامال إحصائيا يعتمد على عدد الحالت بكل فئة -1

إذا كان حده األعلى تبعا لعدد الفئات، فإذا كانت اإلجابة "نعم" يتم استخدام

، مع استخدام Contingency Coefficientمعامل التوافق )التقارب(

( مع مراعاة أنه اختبار يمكن تصحيحه 2Xالتربيعية ) -اختبار بيرسون لكا

. و (37)جدواها أو ضرورتها( لالستمرارية رغم أنها مسألة خالفية )من حيث

، واختبار Cramer's Vإذا كانت اإلجابة "ل" عند ذلك نستخدم مقياس كرامر

التربيعية. –بيرسون لكا

إلى جدول ( ABλ و إذا أردنا معامال إحصائيا يعتمد على لمدا لالنتظام ) -2

وحدات المنحنى العتدالي.

ترتيبي:المتغيران .. أحدهما فاصلي و اآلخر -3

بالنسبة للمتغير الترتيبي هل هو ثنائي التصنيف أو التقسيم أم ل؟. إذا كانت

اإلجابة "نعم" .. وكانت رغبتنا هي اختبار ما إذا كانت العالقة خطية أم ل علما

بان لدينا تمييز واضح بين المتغير التابع و المستقل عندها يمكننا أن نستخدم ما

يلي:

هي عبارة Betaعلما بأن ᵝ، أو ألفا Beta، أو بيتا bمعامل النحدار -أ

، بمعنى أن األولى تحسب بعد معايرة bعن صيغة معايرة )مقننة( من

المتغيرات، بينما تحسب الثانية بدون معايرة للمتغيرات أي من خالل

المتغيرات األصلية. وعادة مايتم معايرة المتغيرات إذا اختلفت وحدات

لبعض ومن ثم نقوم بالمعايرة لنوفر لها أساسا ثابتا قياسها عن بعضها ا

أو إضافة ثابت Constantموحدا، ويكون ذلك عن طريق ضربها بثابت

إليها حيث يكون تباينها بعد المعايرة واحد صحيح ومتوسطها الحسابي

صفرا.

مع مراعاة الفتراضات اإلحصائية التي F- Testتطبيق اختبار "ف" -ب

ختبار )راجع هوامش هذا الفصل بشأن هذه تنطبق على هذا ال

الفتراضات(، حيث تساوي قيمة "ف" مربع "ت" أي قيمتها التربيعية.

أما إذا كانت رغبتنا عدم اختبار خطية العالقة بين المتغيرين نستخدم -

من معادلة النحدار للخط المنحني ᵝ، أو betaأو bمعامالت

Curvilinear ر "ف" كما في حالة اختبار ، كما يمكن استخدام اختبا

.(38)خطية العالقة التي تمت اإلشارة إليها من قبل

في حالة عدم وجود تمييز واضح بين المتغيرين )التابع و المستقل(، -

نتعامل معهما من خالل اآلتي:

إذا كانت رغبتنا، مثال، اختبار تساوي متوسط المتغيرين، يكون ذلك -1

على النحو التالي:

للمشاهدات المزدوجة علما بأنه تنطبق عليه T- Testاستخدام اختبار "ت" -

نفس الفتراضات اإلحصائية لختبار "ف"، حيث يتالءم اختبار "ت" للمشاهدات

المزدوجة مع القياسات المزدوجة للحالت المتماثلة، وكذلك للقياسات المعادة

)المتكررة( لمجموعة منفردة من الحالت.

ا أردنا اختبار خطية العالقة بين المتغيرين يجب أن نحدد ما نريد و إذ -2

معرفته عن هذه العالقة:

التفاق أي أن يكون للمتغيرين نفس شكل التوزيع، إل أننا يجب أن نعرف -أ

ما إذا كانت توجد مشكلة ما بسبب اختالف توزيع المتغيرين أم ل؟.

شكلة ما عندها يمكن فإذا كان اختالف شكل توزيع المتغيرين يسبب م -

الذي يقيس Robinson's(39)( ir" لروبنسون )Aاستخدام اختبار "

الرتباط داخل الفئات، علما بأنه يعطي تقديرا متحيزا، ثم يتم استخدام

فيما بعد. –حسب افتراضاته المعروفة –اختبار "ف"

أما إذا لم يكن هذا الختالف في شكل توزيع المتغيرين يسبب أي مشكلة -

.(40)عند ذلك يمكن استخدام معامل كريبندورف لالتفاق

التغاير .. حيث يجب أن نحدد ما إذا كان أحد المتغيرين أو كليهما ثنائي -ب

التصنيف، فإذا كانت ل توجد ثنائية في تصنيف أحد المتغيرين أو كليهما

، علما بأنه يعطي (41)يمكننا استخدام معامل بيرسون لعزم حاصل الضرب

Zإلى Rمن Fisherا متحيزا، وكذلك يمكن إعداد تحويالت فيشر تقدير

" من Zثم يتم بعد ذلك تحديد القيم المقابلة من خالل النسب الحرجة ل "

.(42)خالل الجدول الخاص بذلك

إذا لم يكن المتغير الترتيبي ثنائي التصنيف.. هل نتعامل معه وكأنه متغير -

يا(؟فاصلي يستند إلى توزيع اعتيادي )ضمن

لالرتباط متعدد (43)إذا كانت اإلجابة "نعم" نستخدم معامل جاسبن -1

Jaspin's Coefficient of Multiserial Correlationالتسلسل

، وهو عباره عن (44)علما بأن هذه المعامل يطعي تقديرا متحيزا

محصلة عزوم الرتباط بين المتغير الفاصلي، وتحويل المتغير

ته تتأثر بمدى اعتيادية التوزيع، كما يمكن استخدام الترتيبي، كما أن قيم

" إلى Zثم نرجع بالنسبة الحرجة ل " Zإلى Rتحويل اختبار فيشر

جدول وحدات المنحنى العتدالي.

و إذا كانت اإلجابة "ل" أي عدم التعامل مع المتغير الترتيبي كأنه -2

غير الترتيبي متغير فاصلي.. نتساءل ما إذا كنا نريد أن نتعامل مع المت

و كأنه تحويل مضطرد لمتغير فاصلي )ضمنيا(؟

" yuMفإذا كانت اإلجابة "نعم" .. نستخدم معامل ماير و روبنسون " -أ

Mayer and Robinson's ويمكن (45)علما بأنه معامل متحيز التقدير .

" Zثم الرجوع بالنسبة الحرة ل " R to Zأن نستخدم تحويل اختبار فيشر

المنحنى العتدالي. إلى جدول وحدات

أما إذا كانت اإلجابة "ل" .. ففي هذه الحاله يكون الحل إما مراجعة -ب

مستويات القياس التي ينتمي إليها متغيرات الدراسة ربما يكون بها خطأ

)في تحدي المستوى المناسب للقياس(، أو مراجعة الخطوات التحليلية

اك خطأ ما فيتم تصحيحه السابقة على تلك الخطوة وتتبعها ربما يكون هن

ثم نبدأ من حيث توقفنا.

المتغيران .. أحدهما فاصلي و اآلخر اسمي: -5

بداية نستفسر عن موقع المتغير الفاصلي، ونتساءل هل هو متغير تابع؟

إذا كانت اإلجابة "نعم" .. ماذا نريد أن نعرف عن العالقة بين المتغيرين؟ -أ

لة اإلحصائية للفروق بين الجماعات؟.اختبار قوة العالقة، أم اختبار الدل

في حالة قياس قوة العالقة .. هل نريد وصفها فقط للبيانات التي نتعامل -1

معها، أم تقديرها بالنسبة للمجتمع الذي سحبت منه العينة ككل؟.

إذا كان الهدف وصف العالقة )بالنسبة للعينة( نستخدم معامل إيتا -أ

(2η )2Eta "أو نستخدم اختبار "ف ،Test -F مع مراعاة

الفتراضات اإلحصائية التي يخضع لها هذا الختبار. و إذا كان

المتغير السمي ثنائي التصنيف يمكن عندها استخدام اختبار "ت"

Test -T 2كبديل لختبار "ف"، حيث أن قيمة "ف" تساوي "ت "

أي مربع قيمة "ت".

دم معامل و إذا كان الهدف تقدير العالقة )للمجتمع ككل( نستخ -ب

علما بأنه يعطي تقديرا ذا قيمة متحيزة، 2Omiga( 2ω) 2أوميجا

كما أنه يستخدم مع النموذج عشوائي التأثير. ومن ثم فإن معامل

يجب استخدامه إذا أردنا أن نحصل فقط على استدللت 2أوميجا

عن الفئات المحددة للمتغير اإلسمي الذي تعبر عنه البيانات، حيث

أن معامل الرتباط داخل الفئة يجب أن يستخدم إذا أردنا معاملة

الفئات المعنية التي تظهرها البيانات كعينة عشوائية ممثلة

ة )المحتملة(، ونريد أن نحصل لمجموعة أكبر من الفئات الممكن

. وغالبا فإنه (46)على استدللت عن المجموعة الكلية لتلك الفئات

2Omiga 2من األنسب استخدام نموذج التأثيرات الثابته أي أوميجا

Kelley Epsilon( 2Є، كما يستخدم أيضا معامل كيلي إبسيلون )

تلف طفيفا إل أنه يخ Haysلهيز 2لنفس الغرض مثل معامل أوميجا

لهيز مستقال 2في حسابه. وعلى ما يبدو فقد طور معامل أوميجا

لكيلي يساوي 2عن معامل كيلي الذي يسبقه، كما أن معامل إبسيلون

( بالنسبة لدرجات 2بعد ضبط األخير )إيتا 2Eta 2تماما إيتا

. ويمكن استخدام معامل هيز لالرتباط داخل الفئة (47)الحرية

(، ويمكن 2Є) Kelleyمعامل إبسيلون لكيلي ( ، أو riالواحدة )

مع مراعاة أنه ينطبق عليه نفس F- Testأيضا اختبار "ف"

شروطه عند استخدامه لوصف العالقة للبيانات التي يتعامل معها

الباحث فقط )الخاصة بالعينة(.

، عندما Significance Testوفي حالة اختبار الدللة )اإلحصائية( -2

ين )فاصلي، اسمي(، و المتغير الفاصلي منهما تابع يكون لدينا متغير

Dependent ،و نريد اختبار الدللة اإلحصائية بين المجموعات ،

علينا أن نختار بين أحد موقفين بعد اإلجابة عن التساؤل التالي: هل

ننوي افتراض أن المتغير الفاصلي اعتيادي التوزيع في المجتمع؟

ل نريد اختبار تساوي المتوسطات أو فإذا كانت اإلجابة "نعم" .. ه -أ

التباينات للمتغير التابع لمختلف فئات المتغير المستقل؟

:Meansالمتوسطات -1

عبر كل مستويات المتغير Homoscedastistyهل نفترض تجانس التباين

المستقل؟

، مع استخدام ANOVAإذا كانت اإلجابة "نعم" نستخدم تحليل التباين -أ

أ" ، المتغيران أحدهما فاصلي و 4)راجع النقطة " Welchاختبار ويلش

األخر ترتيبي، حيث ينطبق هنا كل ما جاء بهذه النقطة(، ويمكن أيضا

-F، واختبار "ف" Brown- Forsytheفورثايز -استخدام معامل براون

Test ألنه إذا كان المتغير اإلسمي ثنائي التصنيف عندها يمكن استخدام

.(48)ار "ت"صيغة خاصة لختب

:Varianceالتباينات -2

(49)، وكذلك يمكن أن نستخدم اختبار بارتلتANOVAنستخدم تحليل التباين

Bartlett's Test " أ"(.4)وينطبق عليه نفس الشروط بالنقطة

..

أما إذا كان اإلجابة "ل" .. عندها نتساءل ما إذا كنا نريد اختبار تساوي

مختلف فئات المتغير المستقل أم ل؟.التباينات للمتغير التابع ل

فإذا كانت اإلجابة على هذا التساؤل "نعم" نستخدم تحليل التباين -1

ANOVA (50)ويمكن استخدام اختبار ليفنز Leavens' W وينطبق(

أ"(.4عليه نفس شروط النقطة "

و إذا جاءت اإلجابة "ل" .. نتساءل مرة أخرى عما إذا كان المتغير -2

التصنيف أم ل؟اإلسمي ثنائي

فإذا كان ثنائي التصنيف .. هل يوجد تساوي بين عدد حالت كل فئة من فئات -أ

ذلك المتغير السمي أم ل؟

إذا كان يوجد تساوي .. هل توزيع المتغير الفاصلي بالنسبة لكل فئة من -

فئات المتغير السمي منتظنم أم ل؟.

فئات المتغير السمي، عند أنه منتظم لكل –فإذا كانت اإلجابة "نعم" أي -

ذلك ل يكون هناك مقياس مناسب ولكن يمكن استخدام اختبار ويلش

(51)Welch Test .

أما إذا كانت اإلجابة "ل" أي أنه ليس منتظما لكل فئات المتغير السمي، -

فإنه ل يوجد معامل أو مقياس مناسب، ولكن يمكن استخدام اختبار

لألزواج )الثنائيات( المتماثلة، وهو Randomization Testالعشوائية

اختبار ل ينطببق إل إذا كان عدد الحالت قليل جدا، و إذا كان العدد كبيرا

فإن المتغير الفاصلي يعمل كمتغير ترتيبي عموما.

أما إذا لم يكن هناك تساوي بين عدد حالت كل فئة من فئات ذلك المتغير -ب

و معامل مناسب في مثل هذه الحالة ويمكن استخدام السمي، فإنه ل يوجد مقياس أ

.(52)اختبار العشوائية لعينتين مستقلتين

ملحوظة:

عندما ل يكون هناك مقياس )معامل( مناسب لحالة ما فإنه يجب إما

مراجعة الخطوات السابقة على تلك الخطوة مباشرة لمعرفة ما إذا كان هناك خطأ

يل )أو تغيير( مستوى القياس للمتغير موضوع ما فيما سبقها من خطوات. أو تعد

التحليل.

المتغيرات .. أحدهما ترتيبي و اآلخر اسمي: -6

بداية نتساءل .. هل هناك تمييز واضح يحدد لنا أيهما تابع و أيهما مستقل أم ل؟.

فإذا كانت اإلجابة "نعم" نستفسر .. هل المتغير التابع ترتيبي؟ -

باإليجاب أي أنه متغير ترتيبي .. نتساءل عما إذا كان فإذا كانت اإلجابة -1

المتغير السمي ثنائي التصنيف أم ل؟

فإذا كانت اإلجابة تفيد بأنه كذلك أي ثنائي التصنيف.. نستفسر عما إذا كان -أ

هناك تماثل في عدد حالت كل فئة من فئات )تصنيفات( المتغير السمي أم

ل؟

نستخدم مقاييس اختبار قوة العالقة رغم أنها ل إذا كانت اإلجابة "نعم" -1

التربيعية، لمدا، جاما، فيشر -تناسب البيانات غير المتماثلة عادة، مثل كا

، واختبار Sign Test. كذلك يمكن استخدام اختبار العالقة (53)... إلخ

.(54)لتحديد المرتبة Willcoxon signed Rank Testويلكوكسون

ابة تفيد بأنه أي المتغير السمي ليس ثنائي التصنيف، أما إذا كانت اإلج -2

.. إذا كان عدد D "Sommersيمكن استخدام معامل سومرز "د" "

المفردات "ن" أكبر من عشر مفردات نرجع بالقيمة الحرجة لقيمة معامل

سومرز "د" لجدول وحدات المنحنى العتدالي لختبار الدللة اإلحصائية

ت "ن" مساوية أو أقل من عشر مفردات نرجع بقيمة للمعامل، أما إذا كان

معامل سومرز "د" إلى جدول القيم الحرجة الخاص به. كما يمكن استخدام

Whitney "U" Test -Man (55)ويتني –اختبار الوسيط، واختبار مان

.Runs Test(56)، وكذلك اختبار رانز

ت كل فئة من فئات و إذا كانت اإلجبة "ل" أي ل يوجد تماثل في عدد حال -ب

)تصنيفات(المتغير السمي .. نتساءل مرة أخرى عن مدى تماثل عدد

تالوحدات بكل فئة من فئات هذا المتغير السمي.. فإذا كانت اإلجابة بأنه

يوجد تماثل نستخدم اختبارات قوة العالقة رغم أنه يناسب الحالت التي

منها، ومن هذه تكون فيها الفئات غير متماثلة من حيث حجم كل

اتربيعية، لمدا، جاما، فيشر ... إلخ، ويمكن استخدام -الختبارات: كا

أما إذا كانت اإلجابة أنه ل يوجد Friedman Test (57)اختبار فريدمان

مثل هذا التماثل في عدد وحدات كل فئة من فئات المتغير لسمي يمكننا

efficient of Freeman's Coللتباين (58)استخدام قياس فريمان

)θ(Differentiation ويقوم (59)علما بأنه معامل يعطي تقديرا متحيزا ،

بترتيب الفئات السمية ضمنيا. و إذا كان لدينا عدد من الفئات )التصنيفات(

السمية فإنه يوجد عدد ما من القيم لمقياس سومرز "د"، حيث تساوي

"د". ويمكن استخدام اختبار قيمة "ثيتا" لفريمان أعلى قيمة من قيم سومرز

وكذلك اختبار الوسيط Wallis Test -Kruskal (60)واليز –كروسكال

)ألكثر من مجموعتين(.