File size: 60,836 Bytes
e8d31d3 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 1541 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616 1617 1618 1619 1620 1621 1622 1623 1624 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 1888 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2055 2056 2057 2058 2059 2060 2061 2062 2063 2064 2065 2066 2067 2068 2069 2070 2071 2072 2073 2074 2075 2076 2077 2078 2079 2080 2081 2082 2083 2084 2085 2086 2087 2088 2089 2090 2091 2092 2093 2094 2095 2096 2097 2098 2099 2100 2101 2102 2103 2104 2105 2106 2107 2108 2109 2110 2111 2112 2113 2114 2115 2116 2117 2118 2119 2120 2121 2122 2123 2124 2125 2126 2127 2128 2129 2130 2131 2132 2133 2134 2135 2136 2137 2138 2139 2140 2141 2142 2143 2144 2145 2146 2147 2148 2149 2150 2151 2152 2153 2154 2155 2156 2157 2158 2159 2160 2161 2162 2163 2164 2165 2166 2167 2168 2169 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176 2177 2178 2179 2180 2181 2182 2183 2184 2185 2186 2187 2188 2189 2190 2191 2192 2193 2194 2195 2196 2197 2198 2199 2200 2201 2202 2203 2204 2205 2206 2207 2208 2209 2210 2211 2212 2213 2214 2215 2216 2217 2218 2219 2220 2221 2222 2223 2224 2225 2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232 2233 2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240 2241 2242 2243 2244 2245 2246 2247 2248 2249 2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256 2257 2258 2259 2260 2261 2262 |
1
00:00:20,750 --> 00:00:24,910
بسم الله الرحمن الرحيم طبعا كل عام وأنتم بخير و بخير
2
00:00:24,910 --> 00:00:29,070
الله يعافيكم، عسى أن يكون شهر رمضان مباركًا وألف سلامة عليكم
3
00:00:29,070 --> 00:00:37,330
عليكم بعد، يعني تصعيد الأخير، طبعًا احنا هنكمل على ال
4
00:00:37,330 --> 00:00:45,310
selecting sample بنذكركم أنه كثير مهم أن to
5
00:00:45,310 --> 00:00:52,190
justify our sample, the first to ... to define your
6
00:00:52,190 --> 00:00:57,150
population، نعرف الـ population تبعنا مين هو، و
7
00:00:57,150 --> 00:01:00,750
بعدين from the population to derive our ... our
8
00:01:00,750 --> 00:01:03,830
sample، كمان ناخد الـ sample تبعنا، the first
9
00:01:03,830 --> 00:01:07,190
question in your sample: what is the ... the type of
10
00:01:07,190 --> 00:01:10,710
your sample؟ إيش نوع الـ sample تبعتنا؟ probability
11
00:01:10,710 --> 00:01:14,990
sample or non probability sample؟ عينة عشوائية، و
12
00:01:14,990 --> 00:01:20,250
عينة محتملة ولا عينة غير محتملة؟ وإذا كنا في ال
13
00:01:20,250 --> 00:01:23,490
probability sample، إيش هتكون نوعها؟ simple,
14
00:01:23,630 --> 00:01:27,010
random, systematic, stratified, cluster، ولا multi
15
00:01:27,010 --> 00:01:32,110
-stage؟ في الـ last meeting we talked about
16
00:01:32,110 --> 00:01:37,310
simple, random, I think، و systematic sample، simple,
17
00:01:37,530 --> 00:01:44,570
random، بس مراجعة بسيطة يعني احنا بنختار بشكل
18
00:01:44,570 --> 00:01:53,590
عشوائي لل ... للعينة بدون أي معايير مسبقة، by using
19
00:01:53,590 --> 00:01:58,990
online numbers for instance، ممكن نختار أي رقم
20
00:01:58,990 --> 00:02:03,190
عشوائي وناخد المتتابع الذي يليه، بس هنا يشترط في ال
21
00:02:03,190 --> 00:02:06,590
random sample، وحتى في الـ systematic، ما يكونوش ال
22
00:02:06,590 --> 00:02:13,750
clients أو الـ participants مرتبين بشكل orders يعني
23
00:02:13,750 --> 00:02:21,200
بشكل ممكن ينتج نمطًا معينًا، تمام؟ وبالتالي عشان ننجح
24
00:02:21,200 --> 00:02:25,420
لازم يكون الجُلُوس حتى عشوائي، والترتيب يكون عشوائي
25
00:02:25,420 --> 00:02:30,320
okay، فهذه بالنسبة للـ random sample، أغلب الباحثين
26
00:02:30,320 --> 00:02:34,840
بيستخدموا الـ random sample، أغلبهم هذه أو ال
27
00:02:34,840 --> 00:02:39,620
systematic ... systematic sample، الـ systematic
28
00:02:39,620 --> 00:02:44,750
sample ما بتختلفش كثير عن الـ random sample، بس بتختلف
29
00:02:44,750 --> 00:02:50,770
بشغلة أنه احنا نختار أول رقم، وليكن مثلًا رقم ثلاثة
30
00:02:50,770 --> 00:02:55,270
فعشان هيك سمّوها systematic، وبناخده مضاعفات رقم
31
00:02:55,270 --> 00:03:05,530
الثلاثة، يعني 6، 9، 12، 15، 18، etc، فالخطوة الأولى أنه
32
00:03:05,530 --> 00:03:08,650
احنا بنجيب الـ participant بتاعنا اللي هو الـ sample
33
00:03:08,650 --> 00:03:15,610
أسماء الموظفين، ونعطيهم أرقامًا، مثلًا من 1 إلى 200، إذا
34
00:03:15,610 --> 00:03:23,590
كان الموظفين عددهم 200، وبنقول مثلًا والله الموظفين
35
00:03:23,590 --> 00:03:28,650
الذي وضعوا الاستبيان، مضاعفات الثلاثة، فأي واحد
36
00:03:28,650 --> 00:03:31,270
تنطبق عليه الشرط هو بيكون الـ target sample تبعتنا
37
00:03:31,270 --> 00:03:36,630
فعشان هي سميناها systematic sample، ال
38
00:03:36,630 --> 00:03:40,330
case الأولى اللي هو رقم ثلاثة لازم يكون random
39
00:03:40,330 --> 00:03:45,410
اختيارها، random، بنعرفش أنه احنا نقول ثلاثة، ممكن احنا
40
00:03:45,410 --> 00:03:51,090
نجيب أوراق مكتوب عليها من واحد لعشرة، نخربطهم مع
41
00:03:51,090 --> 00:03:54,830
بعض، ونجيب أي حد يسحب الورقة، وبحيث أنه احنا نقول
42
00:03:54,830 --> 00:04:00,190
والله ثلاثة تم اختيارها random، ليس لأنه ممكن احنا
43
00:04:00,190 --> 00:04:04,690
يكون في ترتيب للموظفين بشكل مقصود، بيطلع معانا
44
00:04:04,690 --> 00:04:08,830
النتيجة فيها bias، فيها تحيز، okay
45
00:04:10,630 --> 00:04:13,250
بعدين احنا بنحسب ال ... الـ calculate the sample
46
00:04:13,250 --> 00:04:15,890
fraction، الـ sample fraction اللي هو حجم العينة
47
00:04:15,890 --> 00:04:19,790
اللي احنا بدنا ياها، الـ F، الـ fraction اللي هو نسبة
48
00:04:19,790 --> 00:04:23,010
العينة
49
00:04:23,010 --> 00:04:31,490
من المجتمع اللي هو الـ N، from N، الـ N هي الـ sample، و
50
00:04:31,490 --> 00:04:36,830
الـ N الكابيتال هي الـ population، okay
51
00:04:37,310 --> 00:04:39,870
وبالتالي هنا مثلًا أكون 30% من حجم
52
00:04:39,870 --> 00:04:44,330
الموظفين، إذا كان حجم الموظفين ألف، وأنا الـ sample
53
00:04:44,330 --> 00:04:48,070
تبعتي 30%، فبتكون عندي 300 موظف
54
00:04:48,070 --> 00:04:54,950
طبعًا الـ ألف هدول برتبهم
55
00:04:54,950 --> 00:04:59,990
من واحد لألف، طبعًا الثالث مع الكلام رقم ثلاثة بيجيب
56
00:04:59,990 --> 00:05:06,820
الثلث، بجسمهم من واحد لألف، تمام؟ وبقول كل واحد
57
00:05:06,820 --> 00:05:12,140
بيحمل مضاعفات ثلاثة، احنا هنختارها بالعين، تمام؟
58
00:05:12,140 --> 00:05:15,680
وبالتالي بيطلع عندنا احنا ال ... الأعداد تبع ال ...
59
00:05:15,680 --> 00:05:20,560
الأعداد اللي احنا محتاجينها في الـ sandwich، طبعًا كل
60
00:05:20,560 --> 00:05:25,500
موظف احنا بنستهدفه، بيكون مرتبط فيه بيانات، رقم هاتف،
61
00:05:25,500 --> 00:05:30,980
ايميل، بحيث أن احنا نقدر نتواصل مع هذا الموظف ليه
62
00:05:30,980 --> 00:05:36,560
يُعَبِّئ الاستبيان، أو يكون هو هدفنا في الدراسة، إذًا كم
63
00:05:36,560 --> 00:05:42,100
مرة، الـ F اللي هو الـ fractions اللي هي حجم العينة
64
00:05:42,100 --> 00:05:45,740
اللي احنا بدنا ياها على الـ population، وزي ما حكينا
65
00:05:45,740 --> 00:05:50,920
إذا بدكم تطلعوا الـ sample size، بتروحوا على ال
66
00:05:50,920 --> 00:05:54,660
website، تكتبوا calculated sample size، بتحطوا ال
67
00:05:54,660 --> 00:05:59,460
level of confidence 95% تقريبًا مثلًا، وبتحطوا ال
68
00:05:59,460 --> 00:06:02,420
total population الألف، بعدين بيطلع هنا اللي هو ال
69
00:06:02,420 --> 00:06:07,320
sample size، طبعًا
70
00:06:07,320 --> 00:06:11,220
بناء عليها، select subsequent case systematically
71
00:06:11,220 --> 00:06:15,780
ثلاثة، ستة، تسعة، إذا طلع معنا الرقم مثلًا العشوائي
72
00:06:15,780 --> 00:06:20,520
اللي احنا اخترناه، مثلًا اثنين، ناخد مضاعفات الاثنين
73
00:06:20,520 --> 00:06:29,300
إذا كان خمسة ممكن ناخد مضاعفات الخمسة وهكذا، طبعًا
74
00:06:29,300 --> 00:06:33,740
مش شرط أن احنا نستخدم الأرقام، ممكن نستخدم مثلًا
75
00:06:33,740 --> 00:06:35,560
بشكل عشوائي الحروف
76
00:06:42,690 --> 00:06:46,290
هذه هي الـ Systematic Sampling، طبعًا في الـ
77
00:06:46,290 --> 00:06:51,770
Systematic Sampling بيستخدموها
78
00:06:51,770 --> 00:06:58,410
بشكل كبير في المقابلات،
79
00:06:58,410 --> 00:07:03,590
تمام؟ نيجي نحكي على Stratified Random Sample، الـ
80
00:07:03,590 --> 00:07:06,910
Stratified Random Sample، إذا احنا رجعنا للمجتمع
81
00:07:06,910 --> 00:07:13,730
الدراسي، المجتمع الدراسي فيه strata، فيه طبقات، يعني
82
00:07:13,730 --> 00:07:17,470
مثلًا لما نيجي احنا نقول كلية الاقتصاد والعلوم
83
00:07:17,470 --> 00:07:21,990
الإدارية، في طبقات من قبل توجه نظر، ممكن نقول والله
84
00:07:21,990 --> 00:07:24,290
في عندنا قسم الإدارة، في عندنا قسم المحاسبة، وعندنا
85
00:07:24,290 --> 00:07:29,370
قسم الاقتصاد، هذا ممكن نعتبرها طبقات، فبنعكس الطبقات
86
00:07:29,370 --> 00:07:33,770
هذه على المجتمع الدراسي، هل احنا معنيين في رسالتنا
87
00:07:33,770 --> 00:07:39,970
وأسمه أنه نظهر الفروقات في الطبقات ولا لأ؟ فكل طبقة
88
00:07:39,970 --> 00:07:44,780
بنسميها strata، فلو جينا احنا قلنا هي كلية الاقتصاد
89
00:07:44,780 --> 00:07:49,560
تتكون من هذه الطبقات اللي هو الـ business، والـ
90
00:07:49,560 --> 00:07:56,220
accounting، والـ economics، إذا
91
00:07:56,220 --> 00:08:00,120
احنا في research questions تبعنا معنيين نظهر
92
00:08:00,870 --> 00:08:07,110
الفروقات بين ال ... الـ different strata، بنستخدم ال
93
00:08:07,110 --> 00:08:10,650
strata، إذا مش معنيين، مش شرط، ممكن نرجع لـ systematic
94
00:08:10,650 --> 00:08:15,030
sample، يعني إذا كان research question بقول مثلًا
95
00:08:15,030 --> 00:08:18,510
there is significant difference between business
96
00:08:18,510 --> 00:08:22,510
accounting and economic students in understanding
97
00:08:22,510 --> 00:08:27,410
the research engines، في الحالة هذه أنا بدي أجسم ...
98
00:08:27,410 --> 00:08:32,470
بدي أجسم المجتمع تبعي إلى strata، طبعًا؟ طيب ممكن
99
00:08:32,470 --> 00:08:35,790
أجسم الـ strata كمان بطريقة مختلفة، ممكن أجي أقول
100
00:08:35,790 --> 00:08:39,530
والله مش business، economic، accounting، ممكن بال
101
00:08:39,530 --> 00:08:48,010
colleges، كليات اقتصاد، engineering، medicine، etc
102
00:08:48,010 --> 00:08:55,090
فممكن أجسم المجتمع تبعنا إلى strata مختلفة، تمام؟
103
00:08:55,090 --> 00:08:58,390
إذا في كل research community أو في كل population
104
00:08:58,390 --> 00:09:03,790
بده يطلع على خصائص الـ population، إذا معنى أنا أطلع
105
00:09:03,790 --> 00:09:09,330
على الـ heterogeneity تبع المجتمع، يعني الاختلافات
106
00:09:09,330 --> 00:09:15,510
okay؟ بده أروح على الـ strata، إذا بنظر للمجتمع كله
107
00:09:15,510 --> 00:09:20,610
as a homogeneous، كمزيج متشابه، يعني as a student
108
00:09:20,610 --> 00:09:25,110
بدون ما تطلع إنه هذا student من أي كلية، طبعًا مين
109
00:09:25,110 --> 00:09:27,950
بيحكم الموضوع في ال ... في ال ... في التحليل هذا، نرجع
110
00:09:27,950 --> 00:09:30,630
للـ literature review، إذا الـ literature review وجدت
111
00:09:30,630 --> 00:09:36,270
فيه فروقات في الـ strata مثلًا، طبعًا، فممكن احنا نرجع
112
00:09:36,270 --> 00:09:41,610
نحكي فيها، يعني نعطي مثال مثلًا في دراسة الـ balance
113
00:09:41,610 --> 00:09:46,630
score card، عزيزي مثل ما يجوا يشتغلوا مثلًا في
114
00:09:46,630 --> 00:09:49,870
المستشفيات، الـ balance score card، طبعًا في
115
00:09:49,870 --> 00:09:53,510
المستشفيات في عدة مستويات، ايه ... ايه ده ... عدة
116
00:09:53,510 --> 00:09:58,870
مستويات استراتيجية، في عندنا اللي هو الـ doctors، و
117
00:09:58,870 --> 00:10:02,790
في عندنا الـ nurses، وفي عندنا اللي هو ال
118
00:10:02,790 --> 00:10:06,170
management، طبعًا
119
00:10:07,670 --> 00:10:10,870
فبنشوف هل ال ... الـ understanding that balances
120
00:10:10,870 --> 00:10:13,490
four cards بختلف من الـ doctors للـ nurses
121
00:10:13,490 --> 00:10:18,150
للـ management ولا لا؟ فإذا احنا المعنيين نتعامل مع
122
00:10:18,150 --> 00:10:20,730
الـ hospitals as a ... as a ... as a one unit
123
00:10:20,730 --> 00:10:27,230
ما بتفرجش معنا مين بيعرف أكثر، فلازم يجوا أنه في ال
124
00:10:27,230 --> 00:10:33,030
management، الـ managements could be doctors، و could
125
00:10:33,030 --> 00:10:34,370
be non doctors
126
00:10:37,300 --> 00:10:44,440
كمان هذا ممكن نجسمها الـ sub-strata okay ف .. في ال
127
00:10:44,440 --> 00:10:47,460
strata هان إذا كان طبيعة المجتمع .. كان مر .. the
128
00:10:47,460 --> 00:10:52,940
.. the population تبعنا is heterogeneous و فيه
129
00:10:52,940 --> 00:10:56,940
اختلافات منهم فكويس ممكن إحنا نستخدم ال .. ال
130
00:10:56,940 --> 00:11:02,060
strata و هذا بيرجعنا الـ number of attributes
131
00:11:02,060 --> 00:11:08,460
الشغلات اللي بنعزي إلها لل .. لل .. لل ..research
132
00:11:08,460 --> 00:11:10,780
question أو research objectives إذا إحنا معنيين
133
00:11:10,780 --> 00:11:15,360
إذا مش معنيين طبعا بنضلنا على الـ random sample أو
134
00:11:15,360 --> 00:11:20,640
بنضلنا على الـ systematic sample إذا so far حكينا
135
00:11:20,640 --> 00:11:23,540
على الـ random sample وعلى الـ simple على ال
136
00:11:23,540 --> 00:11:26,400
systematic وعلى الـ stratified فكل واحدة من هدول
137
00:11:26,400 --> 00:11:29,480
بدنا to justify why you are using simple or
138
00:11:29,480 --> 00:11:33,680
systematic or stratified sample
139
00:11:38,190 --> 00:11:42,770
Okay الـ cluster sampling الـ cluster sampling اللي
140
00:11:42,770 --> 00:11:49,970
هو العينة العنقودية عينة
141
00:11:49,970 --> 00:11:56,350
عنقودية cluster الـ cluster بضم
142
00:11:56,350 --> 00:12:01,110
يعني زي هيك بتكون شكلها عينة
143
00:12:01,110 --> 00:12:06,210
عنقودية اللي هي ارتباطات في بعضيعني مثلا لما احنا
144
00:12:06,210 --> 00:12:10,130
ندرس مثلا على سبيل المثال الـ value chain هو value
145
00:12:10,130 --> 00:12:18,330
chain بال .. بال business value chain مثلا
146
00:12:18,330 --> 00:12:27,030
بدي أقول the value chain of olive الزيتون
147
00:12:27,030 --> 00:12:34,570
الـ value chain تبع الزيتون أو تصنيع الزيتون طيب،
148
00:12:34,570 --> 00:12:38,890
هذا ممكن نشتغلها as a cluster عارفين إيش معناه
149
00:12:38,890 --> 00:12:41,970
value chain؟ اللي هو سلسلة قيمة أخدتواها في ال
150
00:12:41,970 --> 00:12:46,350
business؟ أه طب إيش؟ طب إيش يعني؟ الـ added value
151
00:12:46,350 --> 00:12:49,590
اللي بتنضج بعد كل stage طبعا، هذي واحدة من ال ..
152
00:12:49,590 --> 00:12:52,690
صحيح، يعني بيكون فيها stages .. أه دي .. أه دي ..
153
00:12:52,690 --> 00:12:55,810
طبعا كل stage موجودة عليها أه مظيفة، دي في ال
154
00:12:55,810 --> 00:13:00,250
added value طيب إيش فيه كمان؟ إيش أهميتها ال .. ال
155
00:13:00,250 --> 00:13:00,950
value chain؟
156
00:13:03,640 --> 00:13:10,580
تصحيح الأخطار أولا ننسيها اه تصحيحها
157
00:13:10,580 --> 00:13:18,280
تمام ايش في يعني بالأخير احنا بنطلع الـ value chain
158
00:13:18,280 --> 00:13:21,260
زي ما انتوا حكيتوا عبارة عن سلسلة قيمة في كل مرحلة
159
00:13:21,260 --> 00:13:26,640
من المراحل احنا بنزيد قيمة إضافية من أهميتها ان
160
00:13:26,640 --> 00:13:29,380
احنا نعرف مين هم الـ key players في الـ value chain
161
00:13:29,380 --> 00:13:35,070
مين هم اللي المؤثرين في ال .. في الـ valid chain لو
162
00:13:35,070 --> 00:13:40,090
إجينا مثلا طاعة الزيتون لو إحنا بنحكي فيه clusters
163
00:13:40,090 --> 00:13:49,370
ممكن نقول والله المزارعين نفسهم الـ farmers okay
164
00:13:49,370 --> 00:13:53,790
طب مين كمان التعاون
165
00:13:53,790 --> 00:14:00,610
المعاصر الزيتون مثلا اللي هو الـ pruning okay و
166
00:14:00,610 --> 00:14:06,150
بيوزعون Distributors اللي هو المعاصر, الزيتون و
167
00:14:06,150 --> 00:14:15,030
الموزعين مين كمان؟ اللي بيبيعوا الـ pesticides اللي
168
00:14:15,030 --> 00:14:19,750
هو ال .. إيش بيسموها؟ الـ pesticides المبيدات
169
00:14:19,750 --> 00:14:23,410
الحشرية لما نرش الشجر و كذا البياعين تبقوا من ال
170
00:14:23,410 --> 00:14:26,490
pesticides طبعا؟
171
00:14:27,700 --> 00:14:33,640
اللي بيعملوا harvesting للـ olives يعني جنقي العمال
172
00:14:33,640 --> 00:14:37,120
الـ workers، مظبوط؟ يعني هال farmers كمان مرتبطة
173
00:14:37,120 --> 00:14:40,780
فيهم workers مش شرط يكونوا farmers ممكن يكونوا
174
00:14:40,780 --> 00:14:46,680
عمال يجيبوهم أثناء الحصار لما
175
00:14:46,680 --> 00:14:50,620
نبدأ من طب .. احنا بدأنا من الـ farmers ممكن نحكي
176
00:14:50,620 --> 00:14:55,520
في ال .. في أشتال الزيتون اللي هو احنا الـ nursery
177
00:14:55,520 --> 00:15:02,360
house الـ nursery house .. nursery house اللي هو
178
00:15:02,360 --> 00:15:10,240
اللي بيقدم أشتال ل .. لمزارع الزيتون تمام؟ اللي هي
179
00:15:10,240 --> 00:15:15,060
كمان بيسموه الـ mother house اللي هو بيقدم أمهات
180
00:15:15,060 --> 00:15:19,220
الأشتال نفسها للمزارعين لو ممكن احنا نيجي نقول
181
00:15:19,220 --> 00:15:22,120
والله في ال .. في زراعة الزيتون في عند الجودة
182
00:15:22,120 --> 00:15:24,920
مخفضة ممكن الجودة تكون في ال .. في الشتلة نفسها
183
00:15:25,970 --> 00:15:30,910
كأمثلة، إذا الـ nursery house، الـ farmers، ال ..
184
00:15:30,910 --> 00:15:34,330
مين كمان ممكن يكون في الـ clusters؟ الـ governments،
185
00:15:34,330 --> 00:15:38,530
ممكن الحكومة تتدخل يعني أورجيكوا كيف ال
186
00:15:38,530 --> 00:15:41,030
governments ممكن تتدخل، إذا سمحوا مثلا باستيراد
187
00:15:41,030 --> 00:15:45,130
زيت الذاتوق من الخارج ممكن يأثر على المنتج المحلي،
188
00:15:45,130 --> 00:15:50,710
فيلهم علاقة بالـ cluster الـ pricing، بعدين ال .. ال
189
00:15:50,710 --> 00:15:54,550
export facilitators اللي بيسهلوا
190
00:15:57,260 --> 00:16:01,380
عملية التصدير، إذا هذا هو الـ clusters، إذا ال
191
00:16:01,380 --> 00:16:06,660
clusters هي عبارة عن منظومة كاملة بتبدأ من الشتلة
192
00:16:06,660 --> 00:16:10,740
و بتخلص فيه يا إما بنصدر يا إما بنروح على ال
193
00:16:10,740 --> 00:16:16,040
markets، على الـ local markets إذاً within this
194
00:16:16,040 --> 00:16:19,420
value chain في عندنا groups of people فبنعمل
195
00:16:19,420 --> 00:16:25,560
مقابلات معهم، بنعمل .. بنوزع عليهم استبيان، نشوف
196
00:16:25,560 --> 00:16:30,660
مثلا كيف هم بتعاملوا في هذا الـ cluster إذا إذا
197
00:16:30,660 --> 00:16:34,500
كانت أنا عندي الدراسة تبعتي تتطلب أنه أتعامل مع
198
00:16:34,500 --> 00:16:37,700
أكثر من جهة خاصة في الأبحاث المرتبطة في الـ value
199
00:16:37,700 --> 00:16:41,320
chain ففي الـ value chain أغلبها أنا بعتمد على
200
00:16:41,320 --> 00:16:45,460
clusters يعني خلينا مثلا نيجي نقول لو احنا بنعمل
201
00:16:45,460 --> 00:16:51,580
دراسة على قطاع الصيد الـ fishing لو ايجي نحكي على
202
00:16:51,580 --> 00:16:55,580
قطاع الصيد نتعامل مع أكتر من جهة هل هم الصيادين
203
00:16:55,580 --> 00:16:59,440
بتتعاملوا بواحدة من الـ cluster ولا اللي بيصنعوا
204
00:16:59,440 --> 00:17:05,260
المراكب هاي cluster تاني ولا اللي بنتجوا التلج بعد
205
00:17:05,260 --> 00:17:10,060
لما السمك يطلع من البحر يحطوه مثلا في التلج ولا
206
00:17:10,060 --> 00:17:13,980
اللي بتتعاملوا مع الناس اللي بيصنعوا الشباك كل هذا
207
00:17:13,980 --> 00:17:18,100
كتير مهم في الـ clusters إذا كانت طبعا دراستنا إيه
208
00:17:18,100 --> 00:17:23,360
علاقة في الـ clusters طبعا بتلاحظوا الـ clusters
209
00:17:23,360 --> 00:17:29,540
sampling هي بتشبه الـ strata بتشبه الطبقية نوعا ما
210
00:17:29,540 --> 00:17:35,820
لأنها بتتعامل مع populations بس الـ population في
211
00:17:35,820 --> 00:17:40,460
الـ clusters different مختلفين يعني لو ارجعنا احنا
212
00:17:40,460 --> 00:17:46,180
على ال .. الـ strata هم students لو حتى جسمناهم ل
213
00:17:46,180 --> 00:17:52,400
.. لـ sub clusters عفوا ل .. لـ subsequence strata
214
00:17:52,400 --> 00:17:57,100
لو كانوا سنة تالتة still students لكن لو روحنا
215
00:17:57,100 --> 00:18:00,600
احنا على الـ value chain تبع ال .. الـ value chain
216
00:18:00,600 --> 00:18:06,330
تبع الـ olive الـ nursery طبعا الـ mother house مش شرط
217
00:18:06,330 --> 00:18:10,090
يكون هو بس في الزيتون في الـ olives ممكن هو بيقدم
218
00:18:10,090 --> 00:18:15,110
أشتال للزيتون ممكن يكون للفواكه ممكن يكون لليمون
219
00:18:15,110 --> 00:18:20,110
ممكن يكون لبرتقال etc الـ pesticides مش شرط مرتبط
220
00:18:20,110 --> 00:18:22,430
في الـ farmers لأن هذا group discrete group هدول
221
00:18:22,430 --> 00:18:26,230
مجموعات منفصلة عن بعض فالـ strata لأ بيكون المجموعات
222
00:18:26,230 --> 00:18:27,090
مرتبطة في بعض
223
00:18:29,900 --> 00:18:34,420
بتضمهم خصائص موحدة، لأ في الـ clusters لأ خصائص
224
00:18:34,420 --> 00:18:38,300
باختلفوا، لكن they are serving the same value
225
00:18:38,300 --> 00:18:46,220
chain لأنهم بيخدموا نفس الـ value chain،
226
00:18:46,220 --> 00:18:50,060
تمام؟ فهي احنا الـ cluster ساعدنا، فبدنا احنا نعرف
227
00:18:50,060 --> 00:18:56,810
انه هل الـ population تبعنا خصائص وخصائص clusters
228
00:18:56,810 --> 00:19:02,650
ولا خصائص strata طبعا الـ strata بيكون هو unique
229
00:19:02,650 --> 00:19:06,410
group مرتبطين في بعض والـ strata within the group
230
00:19:06,410 --> 00:19:12,650
لكن في الـ clusters بتكون مجموعة منفصلة لكن بتخدم
231
00:19:12,650 --> 00:19:17,130
نفس ال .. نفس الهدف الـ olives زي ما احنا حكينا
232
00:19:17,130 --> 00:19:20,680
مثلا في الـ export الـ the only exporters اللي
233
00:19:20,680 --> 00:19:25,620
بيصدروا مش بس بيصدروا olives ممكن هم الـ olives جزء
234
00:19:25,620 --> 00:19:28,660
من الخدمة اللي بيقدموها ان هم بيصدروها لكن في نفس
235
00:19:28,660 --> 00:19:32,320
الوقت بيصدروا الليمون بيصدروا البرتقال و ال
236
00:19:32,320 --> 00:19:38,480
strawberries إلى آخره تمام؟
237
00:19:38,480 --> 00:19:41,640
وبالتالي
238
00:19:41,640 --> 00:19:46,280
احنا في الـ clusters و احنا بنعمل مراجعة لل
239
00:19:46,280 --> 00:19:52,240
literature review تبعتنا بدنا نشوف خصائص ال
240
00:19:52,240 --> 00:19:56,920
community تبعنا و نجيب detailed clusters لل
241
00:19:56,920 --> 00:20:03,420
community جداش انا باخد .. باخد بيانات و بفصل كتير
242
00:20:03,420 --> 00:20:07,940
في ال .. في الـ clusters جداش انا بافهم البحث تبعي
243
00:20:07,940 --> 00:20:10,520
نرجع مثلا لل .. للصيادين
244
00:20:13,430 --> 00:20:17,290
مثلا في الصيادين مثلا الـ clusters زي ما حكينا انه
245
00:20:17,290 --> 00:20:19,850
مش بس الصياد اللي .. اللي .. اللي علاقة في ال
246
00:20:19,850 --> 00:20:23,970
value chain الصياد بيستخدم أدواته، بيستخدم الشبك،
247
00:20:23,970 --> 00:20:28,770
بيستخدم المركب، بيستخدم الميناء الرسول اللي هو
248
00:20:28,770 --> 00:20:32,930
المينة نفسها، فيها surfaces، فيها خدمات، كل هذا
249
00:20:32,930 --> 00:20:37,450
جداش أنا بحصل و بقدر أعرف الـ bottlenecks الـ Potenix
250
00:20:37,450 --> 00:20:40,350
اللي هي بيسموه عنق الزجاجة في ال .. لأنه الهدف
251
00:20:40,350 --> 00:20:44,190
كمان من ال value chain أنه نتعرف على عنق الزجاجة
252
00:20:44,190 --> 00:20:48,350
في ال .. في ال value chain نفسها أو وين المشكلة؟
253
00:20:48,350 --> 00:20:52,910
هل المشكلة موجودة عند الصيادين و لا المشكلة موجودة
254
00:20:52,910 --> 00:20:55,450
عند اللي بيصنعوا الشبك و لا اللي بيعملوا
255
00:20:55,450 --> 00:20:58,230
maintenance؟ و احنا مثلا في بعض الدراسات لجينا
256
00:20:58,230 --> 00:21:06,810
المشكلة بتتعلق أنه ال ..الصيانة بتاعة المراكب is
257
00:21:06,810 --> 00:21:12,050
outdated فيها .. فيها إشكالية و بتكلف الصيادين
258
00:21:12,050 --> 00:21:17,110
مثلا و هذا بتأثر على يعني ارتفاع تكاليف الإنتاج
259
00:21:17,110 --> 00:21:19,430
بالإضافة مثلا عن الطاقة ال energy اللي بيستخدموها
260
00:21:19,430 --> 00:21:23,810
اللي هو ال .. لما بروح الصياد على البحر بيستخدم
261
00:21:23,810 --> 00:21:28,730
النفط عشان لأنه أغلب وقت في الليل بيكون في البحر و
262
00:21:28,730 --> 00:21:33,190
بالتاني it cost him بتكلفهم كتير تمام؟
263
00:21:35,380 --> 00:21:44,360
فهي الـ strata وحكينا عن ال clusters بتيجي
264
00:21:44,360 --> 00:21:48,240
عندنا ال multi-stage sample بيسموه multi-stage
265
00:21:48,240 --> 00:21:53,580
cluster samples طبعا
266
00:21:53,580 --> 00:21:59,940
هذه مشابهة لل .. لل .. لل سابق بس بناخدها بعدة
267
00:21:59,940 --> 00:22:05,530
مراحلبناخد clusters عدة مراحل لأن كل واحدة ممكن من
268
00:22:05,530 --> 00:22:09,130
ال farmers نعرف مين هم كمان اللي اللي لهم علاقة في
269
00:22:09,130 --> 00:22:13,350
شغل ال farmers أو بيسموها sub clusters أو sub
270
00:22:13,350 --> 00:22:20,070
strata طبعا
271
00:22:20,070 --> 00:22:26,150
هذه مشابهة تماما لل code sampling ال code sampling
272
00:22:26,150 --> 00:22:33,050
هذه بتستخدم في ال qualitativeالسابق اللي حكيناه
273
00:22:33,050 --> 00:22:39,530
أغلبه quantitative خاصة ال systematic sample و ال
274
00:22:39,530 --> 00:22:45,930
random sample و ال .. و ال .. و ال strata هدول
275
00:22:45,930 --> 00:22:48,890
بيميلوا أكتر quantitative ال clusters جزء منها
276
00:22:48,890 --> 00:22:53,830
quantitative وجزء منها qualitative ال
277
00:22:53,830 --> 00:22:58,390
quota sampling أو ال quotation هي نفس ال strata
278
00:22:58,390 --> 00:23:06,350
نفس ال strata لأنهبناخد حصة من كل .. من كل strata،
279
00:23:06,350 --> 00:23:11,330
بناخد حصة معينة، نسبة معينة وهذه بالأغلب الفرق
280
00:23:11,330 --> 00:23:14,750
الوحيد بينها وبين ال .. ال strata أنه احنا هذه
281
00:23:14,750 --> 00:23:16,870
تلزم لل interviews، للمقابلات
282
00:23:25,350 --> 00:23:28,390
إذا زي ما إحنا شايفين هنا هي نوع من أنواع quota
283
00:23:28,390 --> 00:23:31,450
sampling is therefore a type of stratified sample
284
00:23:31,450 --> 00:23:35,110
يعني عينة طبقية in which selection of cases within
285
00:23:35,110 --> 00:23:39,310
strata entirely non-random بس بتختلف عنها كمان إنه
286
00:23:39,310 --> 00:23:44,410
هذه is non-random غير عشوائية يعني كأنه إحنا عينة
287
00:23:44,410 --> 00:23:50,340
قصديةيعني إذا في فرقين عندنا بين ال .. ال strata و
288
00:23:50,340 --> 00:23:52,320
بين ال quota أنه هذه ال quota بنستخدمها في ال
289
00:23:52,320 --> 00:23:56,560
interviews في المقابلات وشغل تانية أنه اختيارها
290
00:23:56,560 --> 00:24:01,040
بيكون اختيار غير عشوائي في ال strata احنا بنختار
291
00:24:01,040 --> 00:24:04,380
اختيار عشوائي طبعا إيش السبب أنه احنا بنختارها
292
00:24:04,380 --> 00:24:09,900
اختيار غير عشوائي؟ لأنه بيكون احنا معنيين بهذه
293
00:24:09,900 --> 00:24:11,800
الحصة اللي بتقدر تجاوبنا على ال necessary
294
00:24:11,800 --> 00:24:14,700
questions و عندها الخبرة الكافية تجاوبنا على
295
00:24:14,700 --> 00:24:19,920
الإجابات اللي احنا ..محتاجينها طبعا
296
00:24:19,920 --> 00:24:22,160
نفس الطريقة اللي احنا اشتغلناها في ال .. في ال
297
00:24:22,160 --> 00:24:25,320
strata بنقسم المجتمع divide the population into
298
00:24:25,320 --> 00:24:29,120
specific groups مجموعات بعدين احنا بنعمل
299
00:24:29,120 --> 00:24:34,420
calculation لكل quota قداش نصيبها يعني مثلا احنا
300
00:24:34,420 --> 00:24:41,490
عندنا مجتمع مكون من A و B و Cبنشوف جداش A في
301
00:24:41,490 --> 00:24:45,250
المجتمع و جداش B و جداش C و كل واحد بنعطيله حصته
302
00:24:45,250 --> 00:24:49,890
من ال sample بعدين
303
00:24:49,890 --> 00:24:52,230
combined data collected by interviews to provide
304
00:24:52,230 --> 00:24:55,710
the full sample طبعا بناخد .. نطلع مثلا تلاتة من
305
00:24:55,710 --> 00:25:01,570
A، ستة من B، خمسة من A فبطلع عند مجموعة العينة
306
00:25:01,570 --> 00:25:05,590
التلاتة و ستة، تسعة، تسعة و خمسة، أربعة، عشان بكون
307
00:25:05,590 --> 00:25:12,550
في المقابلات عادة بكون العدد أقلمن ال .. من ال ..
308
00:25:12,550 --> 00:25:17,350
ال questionnaire طبعا
309
00:25:17,350 --> 00:25:24,630
بتتميز أنه ال .. ال quote sampling أقل تكاليف كمان
310
00:25:24,630 --> 00:25:30,630
سهلة في .. في .. في التواصل كمان
311
00:25:30,630 --> 00:25:38,250
ال .. المعيار اللي احنا بنقصد فيه جداشحجم العينة
312
00:25:38,250 --> 00:25:42,290
جداش احنا نستفيد
313
00:25:42,290 --> 00:25:44,750
من ال responses المتوفرين عندنا جداش هم ال
314
00:25:44,750 --> 00:25:48,330
responses أو الناس هم adequate يقدروا يجاوبوا
315
00:25:48,330 --> 00:25:56,610
الإجابات تبعتنا العينة
316
00:25:56,610 --> 00:26:01,490
القصدية ال purpose of sampling أو
317
00:26:01,490 --> 00:26:02,370
يسمونها judgemental
318
00:26:07,080 --> 00:26:16,560
طبعا هذه بترجع للباحث، الباحث هو اللي ي justify
319
00:26:16,560 --> 00:26:20,340
هذه
320
00:26:20,340 --> 00:26:26,720
العينة، يعني هذا حسب اختيار الباحث والسؤال
321
00:26:26,720 --> 00:26:31,470
البحثي تبع الباحثاللي بيخليه يعني في هذه ال
322
00:26:31,470 --> 00:26:34,050
verbose of a sample اللي بيخليه يقدر يجاوب على
323
00:26:34,050 --> 00:26:38,810
الإجابات تبعته بمعنى لو أجينا احنا قولنا مثلا
324
00:26:38,810 --> 00:26:45,570
الباحث بده يسأل مجموعة أسئلة هذه الإجابات تتوفر في
325
00:26:45,570 --> 00:26:51,030
فئة معينة من الناس طبعا حتى ممكن يكونوا هم مدرة
326
00:26:51,030 --> 00:26:57,150
كمثال أنه أنا في عندى عشر مدرةلكن هو الـ judgment
327
00:26:57,150 --> 00:27:00,850
تبعته إن العشرة هدول بس تلاتة منهم بيقدروا يجاوبوا
328
00:27:00,850 --> 00:27:05,270
الأسئلة اللي هو محتاجة فهذه بيسموها purpose of
329
00:27:05,270 --> 00:27:12,490
sample يعني مش هياخد العشرة هياخد بس التلاتة طبعا
330
00:27:12,490 --> 00:27:16,030
هذه زي ما أنتوا شايفين تتعامل مع عدد صغير جدا من
331
00:27:16,030 --> 00:27:25,670
العينات يعني لو جينا مثلا وقلنا بدنا نشوف كمثالإن
332
00:27:25,670 --> 00:27:29,910
نشوف والله خبرة الناس اللي في المجتمع المكسيكي أو
333
00:27:29,910 --> 00:27:35,610
إدارة الشركات المكسيكية طبعا لو كان عندي عدة مدرة
334
00:27:35,610 --> 00:27:41,310
في الشركات المتعدد الجنسية ممكن عدد كبير منهم ما
335
00:27:41,310 --> 00:27:46,390
بيعرف عن هذا الموضوع وبظل عدد محدود جدا اللي بيعرف
336
00:27:46,390 --> 00:27:50,210
فأنا بكون ال judgment سبعي بس على عدد الناس اللي
337
00:27:50,210 --> 00:27:53,390
ممكن يعرفوا عن الإدارة في .. في المكسيك
338
00:27:57,390 --> 00:28:00,970
المهم في ال purpose of sampling أهم إشي فيها إنه
339
00:28:00,970 --> 00:28:04,490
هي بتستخدم في ال grounding theory هذا أهم إشي فيها
340
00:28:04,490 --> 00:28:11,950
لأنه إحنا بنطلب أسئلة كبيرة أسئلة عميقة فيها فيها
341
00:28:11,950 --> 00:28:17,970
in-depth لعدد محدود من الناس فأنا بسأل أسئلة كتير
342
00:28:17,970 --> 00:28:21,570
لعدد محدود من الناس و هدول العدد محدود من الناس
343
00:28:21,570 --> 00:28:24,330
اللي هو ال small sample بكون عندهم خبرة كافية إنه
344
00:28:24,330 --> 00:28:25,790
يجاوبوني على الأسئلة اللي أنا بديها
345
00:28:40,090 --> 00:28:44,970
تمام؟ طبعا بتميز كمان ال respondents فيها بتميز و
346
00:28:44,970 --> 00:28:50,330
هم informative يعني عندهم المعرفة لأنه احنا بنحكي
347
00:28:50,330 --> 00:28:54,590
على grounding theory الإجراءات زي ما حكينا سابقا
348
00:28:54,590 --> 00:28:58,230
ال grounding theory بتختلف عن الإجراءات في ال ..
349
00:28:58,230 --> 00:29:04,270
في ال .. في ال deductive approachيعني في الإجراءات
350
00:29:04,270 --> 00:29:06,570
اللي إحنا بناخدها في الأبحاث الكمية ال
351
00:29:06,570 --> 00:29:12,570
quantitative الأبحاث النوعية إحنا بنميل لنعمل
352
00:29:12,570 --> 00:29:19,470
مقابلات مع ناس experts informative و هدول عددهم
353
00:29:19,470 --> 00:29:23,770
محدود عشان هيك إحنا بنسميها pervasive sample يعني
354
00:29:23,770 --> 00:29:29,690
أنا بدأ أجابل فلان لإن هو الممكن يساعدني تمام؟
355
00:29:29,690 --> 00:29:35,790
مافيش فيها عشوائيةنقدرش نختار بشكل عشوائي الناس
356
00:29:35,790 --> 00:29:42,410
فيها لأنه عدد الناس اللي بيعرفوا أو عندهم المعرفة
357
00:29:42,410 --> 00:29:46,250
الشاملة الكبيرة، طبعا؟ يعني لو جينا و قولنا مثلا
358
00:29:46,250 --> 00:29:54,870
بدنا نحكي عن مثلا تاريخ الجامعة الإسلامية، طبعا؟
359
00:29:54,870 --> 00:29:59,730
يعني مش أي واحد ممكن يجيب .. يجيبنا السؤال هذاأكيد
360
00:29:59,730 --> 00:30:03,790
ناس عاصروا بداياتها ونشأتها وتطورها وكذا وبالتالي
361
00:30:03,790 --> 00:30:07,470
هم informative بيكونوا أكتر فبصير purpose بيصيروا
362
00:30:07,470 --> 00:30:11,870
يختاروا ناس معينين لو أجينا مثلا وقلنا بدنا نعمل
363
00:30:11,870 --> 00:30:16,710
دراسة في
364
00:30:16,710 --> 00:30:22,630
ال narrative studies عن تاريخ بنك فلسطين ونشوف إيش
365
00:30:22,630 --> 00:30:28,420
ال turning points صارت في هذا ال bankفمش اي واحد
366
00:30:28,420 --> 00:30:32,380
جديد ممكن ييجي يقولي والله اترك منك فلسطين فابدي
367
00:30:32,380 --> 00:30:38,920
ناس purposive محددين هم اللي انا اختارهم يعني مثلا
368
00:30:38,920 --> 00:30:43,900
بدي ناس .. بدي اعمل دراسة عن ال turning points
369
00:30:43,900 --> 00:30:47,020
مثلا في البلديات، بلدين غزة، بلدين خانونس، رفح،
370
00:30:47,020 --> 00:30:51,360
جباليافمش أي ناس برضه بقدر أحطها في ال .. as a
371
00:30:51,360 --> 00:30:55,060
purposive sample يعني أقول والله عشوائيا هينا
372
00:30:55,060 --> 00:30:57,760
روحنا على البلدية و تعالي والله حكيلي عن بلدية عن
373
00:30:57,760 --> 00:31:01,200
تاريخ البلدية و إيش ال turning points it's useless
374
00:31:01,200 --> 00:31:11,220
بتصفي مش .. مالهاش معنى لكن بنشوف اللي مثلا رؤساء
375
00:31:11,220 --> 00:31:16,040
بلديات سابقةبنشوف مثلا مين أقدم رئيس بلدية سابق
376
00:31:16,040 --> 00:31:20,560
موجود وعايش وكذا ممكن هو يكون purposeful هو يكون
377
00:31:20,560 --> 00:31:25,060
الهدف تبعنا ونعمل معاه interview عشان نشوف إيش ال
378
00:31:25,060 --> 00:31:28,040
turning points اللي صارت في البلدية إذا بنفهم في
379
00:31:28,040 --> 00:31:32,820
ال purposeful sample هي مقتصرة على أفراد محددين
380
00:31:32,820 --> 00:31:38,660
عندهم خبرة are informative وفي الغالب هي بتكون
381
00:31:38,660 --> 00:31:44,870
qualitative طبعا و في الغالب كمان هي بتساعدنا في ال
382
00:31:44,870 --> 00:31:53,730
grounding theory تبني نظريات okay و بتساعد في
383
00:31:53,730 --> 00:31:58,810
إيجاد new understanding فهم جديد يعني مثلا نيجي
384
00:31:58,810 --> 00:32:06,790
نقول و الله نشوف ال challenges تبعت IBM in the 60s في
385
00:32:06,790 --> 00:32:11,710
الستينات بنقدرش نجيب يعني الشباب اليوم اللي
386
00:32:11,710 --> 00:32:13,970
بيشتغلوا في IBM حتى اللي بيشتغلوا في ال IBM
387
00:32:13,970 --> 00:32:18,630
يخبرونا عن الكلامات فبنشوف كيف and how they
388
00:32:18,630 --> 00:32:21,630
overcome these challenges عشان نفهم كيف ال
389
00:32:21,630 --> 00:32:25,590
challenges انشغلوا و الله بنشوف مثلا في السابق how
390
00:32:25,590 --> 00:32:29,290
they build the strategies كيف اشتغلوا الstrategies
391
00:32:29,290 --> 00:32:33,670
فهذه
392
00:32:33,670 --> 00:32:34,550
كتير مهمة احنا
393
00:32:39,900 --> 00:32:44,580
نشغل عليها في ال .. في building new theories و
394
00:32:44,580 --> 00:32:48,540
building a new understanding بتلاحظوا Patton 2002
395
00:32:48,540 --> 00:32:52,200
إيش بيقول emphasizes this point by contrasting the
396
00:32:52,200 --> 00:32:56,220
need to select information-rich cases in purposive
397
00:32:56,220 --> 00:32:58,900
.. in purposive sampling with the need to be
398
00:32:58,900 --> 00:33:00,780
statistically representative in the probability
399
00:33:00,780 --> 00:33:04,960
sampling بمعنى إنه إحنا مش كتير معنيين إنه هل
400
00:33:05,920 --> 00:33:08,780
بإحصائيات عن الله ده أو هل هذه العينة ممثلة
401
00:33:08,780 --> 00:33:11,720
للمجتمع الدراسي ولا لأ لأ معنيين احنا نجاوب على
402
00:33:11,720 --> 00:33:16,380
السؤال البحثي اللي من خلاله بنقول انه أو نحصل على
403
00:33:16,380 --> 00:33:21,680
rich information معلومات عميقة وقوية من العينة
404
00:33:21,680 --> 00:33:25,340
الصغيرة اللي احنا موجودين فيها يعني ممكن نقول
405
00:33:25,340 --> 00:33:28,280
والله احنا جابلنا المدر يكونوا اتنين اتلاتة حجم
406
00:33:28,280 --> 00:33:31,540
المدر يكون مثلا متين فهل اتنين والتلاتة هدول
407
00:33:31,540 --> 00:33:35,610
بيمثلوا حجم المدر المتين ده طبعا مش هذا الهدف مش
408
00:33:35,610 --> 00:33:39,750
هدفنا إنه إحنا نجيس إنه هل هدول تنين و لا تلاتة
409
00:33:39,750 --> 00:33:43,050
بمثل و مجتمع الدراسة و لا لأ لأ مش هذا الهدف الهدف
410
00:33:43,050 --> 00:33:47,990
إنه أحصل على rich information دقيقة عميقة تساعدني
411
00:33:47,990 --> 00:33:53,910
في إجابة السؤال
412
00:33:53,910 --> 00:33:59,130
اللي بحكيه طبعا في
413
00:33:59,130 --> 00:34:01,690
عندنا ال extreme case وهذا الليل بيستخدموها or
414
00:34:01,690 --> 00:34:07,580
deviance sampling طبعا هذه unusual ومش كتير
415
00:34:07,580 --> 00:34:15,600
بستخدموها في ال .. في الأسئلة البحثية طبعا
416
00:34:15,600 --> 00:34:20,360
هذه بنستخدمها لما يكون عندى نتائج البحث تبعتي
417
00:34:20,360 --> 00:34:26,500
extreme أو يعني غير متوقع فممكن نلجأ ل ال extreme
418
00:34:26,500 --> 00:34:31,730
cases طبعا هذه في أبحاث الاجتماع في أبحاث الإجتماع
419
00:34:31,730 --> 00:34:37,970
تستخدم مثلًا في دراسات نقول الـhomeless طبعًا
420
00:34:37,970 --> 00:34:41,710
الـhomeless في المجتمعات سواء إننا و لا القربين
421
00:34:41,710 --> 00:34:49,830
يعني outliers يعني بتكون في عددها محدود و كمان
422
00:34:49,830 --> 00:34:54,630
extreme cases مشاكل مرتبطة في اقتصاد في اجتماع في
423
00:34:54,630 --> 00:35:00,130
ثقافة أخرى فمش كتير يستخدموها في ال .. ال
424
00:35:00,130 --> 00:35:03,470
heterogeneous و ال homogeneous حكيت فيها جداش
425
00:35:03,470 --> 00:35:08,050
بيكون في heterogeneity في المجتمع جداش في مجتمع
426
00:35:08,050 --> 00:35:12,330
الدراسة بتتغير و في طبقات و في clusters جداش أنا
427
00:35:12,330 --> 00:35:15,550
بروح على ال clusters و ال strata و جداش أنا في
428
00:35:15,550 --> 00:35:18,770
homogeneous بروح على ال systematic و على ال random
429
00:35:20,390 --> 00:35:24,110
sample طبعا ال heterogeneity زي ما حكينا أنه هو
430
00:35:24,110 --> 00:35:32,750
مجتمع فيه اختلافات في الطبقة تبعته فإذا أنا معنى
431
00:35:32,750 --> 00:35:35,250
في ال research process تبعتى أظهر ال uniqueness
432
00:35:35,250 --> 00:35:40,170
for each strata بكون كويس إذا مش معنى برجع ل
433
00:35:40,170 --> 00:35:45,430
systematic إذا المحدد الرئيسي في كل الشغل تبعنا
434
00:35:46,350 --> 00:35:49,510
اللي هو research question فلما أنا أسأل و أقولكوا
435
00:35:49,510 --> 00:35:54,850
what are your research questions و بنحطهم و بنعمل
436
00:35:54,850 --> 00:35:59,310
matching مع ال sample هل ال sample تبعتكم تم
437
00:35:59,310 --> 00:36:03,250
اختيارها بناء على الأسئلة الموجودة في السؤال
438
00:36:03,250 --> 00:36:10,050
البحثي لمعنى لو كان السؤال البحثي بيقول مثلا
439
00:36:10,050 --> 00:36:14,310
what is the level of understanding of students for
440
00:36:14,310 --> 00:36:19,220
search engines طبعا هذه بلزمها يكون عندى يا
441
00:36:19,220 --> 00:36:25,040
systematic يا اما random sample طب لو انا عدلت
442
00:36:25,040 --> 00:36:29,240
شوية في السؤال البحثى what is the level of
443
00:36:29,240 --> 00:36:34,660
understanding of search engines for students in
444
00:36:34,660 --> 00:36:38,920
business departments, accounting departments and
445
00:36:38,920 --> 00:36:42,020
economic departments فاتغيرت صار عندى strategy
446
00:36:42,020 --> 00:36:47,740
فبقول والله ال sample تبعتي هتكون عياش strata او
447
00:36:47,740 --> 00:36:51,900
certified فكيف احنا بنحط السؤال البحثي تبعنا جداش
448
00:36:51,900 --> 00:37:00,540
احنا بنروح على ال .. طبعا مثلا
449
00:37:00,540 --> 00:37:04,500
نقول .. نقول .. ممكن نسأل نقول who are the key
450
00:37:04,500 --> 00:37:09,180
players in the value chain of fish؟ مين هم ال key
451
00:37:09,180 --> 00:37:14,680
players في ال value chain تبع السمك؟ نحكي هنا
452
00:37:14,680 --> 00:37:18,960
clusters لأن الـ value chain شئ انتباهات السمك هي
453
00:37:18,960 --> 00:37:24,180
discrete groups مجموعات منفصلة، أشيء له علاقة في
454
00:37:24,180 --> 00:37:29,340
.. في صيد السمكة بشكل مباشر، أشيء له علاقة في ..
455
00:37:29,340 --> 00:37:33,960
في المركب، أشيء له علاقة في ال .. في الشبك، في
456
00:37:33,960 --> 00:37:36,260
صناعة الشبك، أشياء له علاقة في الكذا، فهذه بيسموها
457
00:37:36,260 --> 00:37:41,660
clusters إذن نوع السؤال البحثي هو اللي بيخيله إن
458
00:37:41,660 --> 00:37:45,020
هل المجتمع تبعي في homogeneous ولا في
459
00:37:45,020 --> 00:37:46,080
heterogeneous؟
460
00:37:52,760 --> 00:38:01,120
في critical case sampling هي
461
00:38:01,120 --> 00:38:07,720
طبعا تعتبر أو اختيارها on the basis of to what
462
00:38:07,720 --> 00:38:11,700
extent having this sample is critical to the
463
00:38:11,700 --> 00:38:18,680
research يعني قداش هذه العينة مهمة للبحث تبعنا
464
00:38:18,680 --> 00:38:22,200
يعني بتأثر على الدراسة يعني لو هذه المجموعة احنا
465
00:38:22,200 --> 00:38:26,220
غيبناها من الدراسة بتأثر على نتائج البحث تبعنا
466
00:38:26,220 --> 00:38:32,240
يعني زي مثلا ال pesticides بيبيعوا ال pesticides
467
00:38:35,830 --> 00:38:40,150
للصيدين مثلا، عفوا، لتعون المزارعين، فهذه critical
468
00:38:40,150 --> 00:38:44,810
تعتبر نقدرش احنا نستثنيها من الدراسة تبعتي زي ما
469
00:38:44,810 --> 00:38:48,070
احنا هال they are because they are important the
470
00:38:48,070 --> 00:38:50,370
focus of data collections to understand what is
471
00:38:50,370 --> 00:38:53,330
happening in each critical case so that logical
472
00:38:53,330 --> 00:38:57,470
generations or generalization can be made هل
473
00:38:57,470 --> 00:39:00,110
الغياب هدول الناس ممكن يؤثر على الدراسة تبعتنا ولا
474
00:39:00,110 --> 00:39:07,520
لا؟ احنا الأخر واحدة الـ Snowball Sampling حكيناها
475
00:39:07,520 --> 00:39:12,420
في البداية وإذا أنا ما بعرفش المجتمع الدراسي تبعي
476
00:39:12,420 --> 00:39:19,940
مش عارفة مثلا، بدك أنت تأيوة بالظبط أن احنا نتعرف
477
00:39:19,940 --> 00:39:23,520
على case or two cases ومنهم نبدأ نعمل growing up
478
00:39:23,520 --> 00:39:30,120
لل .. هل في حالات أنه أنا بعرفش ال case .. بعرفش
479
00:39:30,120 --> 00:39:35,660
ال population تبعي؟ آه يعني زي مثلا ال startups،
480
00:39:35,660 --> 00:39:39,320
الدراسات بتاعة ال startups، زي الدراسات المتعلقة
481
00:39:39,320 --> 00:39:43,600
في ال innovations، ال innovations، نجاب الناس
482
00:39:43,600 --> 00:39:48,660
pioneers ممكن إحنا ما نتعرف عليهم والله بدنا نتعرف
483
00:39:48,660 --> 00:39:52,760
على الناس اللي العوامل أثرت على اللي أخدوا patent
484
00:39:52,760 --> 00:39:56,680
rights patent rights اللي هو براءات الاختراع ممكن
485
00:39:56,680 --> 00:40:00,980
أنا ماعرفش العينة تبعتهم ممكن كمان ال snowball
486
00:40:00,980 --> 00:40:05,100
sample نستخدمها mix مع ال cluster mix مع ال
487
00:40:05,100 --> 00:40:07,200
cluster لأن في البداية أنا ماكنت مش عارف ال
488
00:40:07,200 --> 00:40:12,520
clusters نقعد مع صياد طبعا؟ طيب أنتوا من وين
489
00:40:12,520 --> 00:40:16,550
بتجيبوا الشركة؟ إنتوا المركب هذا من وين بتشتريوه؟
490
00:40:16,550 --> 00:40:19,590
طب لما بتروحوا بتصيدوا إيش الإجراءات؟ بوين بتبيعوا
491
00:40:19,590 --> 00:40:22,310
السمك تبعهم؟ كل هذا أسئلة إحنا بنسألها بتساعدنا
492
00:40:22,310 --> 00:40:25,250
إنه إحنا نعرف مين هم ال clusters ف snowball يعني
493
00:40:25,250 --> 00:40:28,430
إحنا استخدمنا snowball sample مع cluster sample
494
00:40:28,430 --> 00:40:31,110
وممكن نستخدم snowball sample مع strata sample
495
00:40:31,110 --> 00:40:35,510
كتيرة مهمة ال snowball sampling لأنه بتساعدنا في
496
00:40:35,510 --> 00:40:39,950
التعرف على ال community المجهود اللي إحنا مايعرفوش
497
00:40:40,970 --> 00:40:44,830
خاصة ال .. في ال literature بتكون عارفين المعالم
498
00:40:44,830 --> 00:40:48,650
تبعته لكن مش قادرين في المجتمعات تبعتنا نعرف مين
499
00:40:48,650 --> 00:40:57,650
هم يعني زي مثلا كنا مرة عاملين دراسة عن ال ..
500
00:40:57,650 --> 00:41:03,410
طبيعة الأولاد اللي بتسربوا المدارس اللي بيبيعوا
501
00:41:05,590 --> 00:41:09,630
ببيعوا على الطرقات لنشوف إيش الـ economic factors و
502
00:41:09,630 --> 00:41:15,790
الـ social factors بتخليهم يسيروا هيك، فصعب إن احنا
503
00:41:15,790 --> 00:41:20,770
نعرفهم مين هم بالظبط، بس لأ ولد بيجيب ولديعني
504
00:41:20,770 --> 00:41:24,330
بنجيب هذا طب أنت كذا طبعا بيكون في under ethical
505
00:41:24,330 --> 00:41:28,750
behavior يعني بعد ما أول واحد okay طب إيش .. سوش
506
00:41:28,750 --> 00:41:31,510
.. طب مين في غيركوا إيه في الموضوع هذا؟ والله في
507
00:41:31,510 --> 00:41:34,710
مثلا في المكان هذا بتروح المكان تبدأ تكبر معانا
508
00:41:34,710 --> 00:41:40,150
العينة لما نصل لعينة كبيرة عشان بالأخير اللي احنا
509
00:41:40,150 --> 00:41:44,290
نقول والله هذه العينة تبعتنا اللي احنا حصلنا عليها
510
00:41:44,290 --> 00:41:48,520
وهذه الـ process كتير مهمة نشرحهالأنها بتساعد الناس
511
00:41:48,520 --> 00:41:56,180
الآخرين غيركم أنه كيف يوصلوا للعينة سبعتهم لأنه
512
00:41:56,180 --> 00:42:00,320
مش هنلاقي والله هدول الناس أو الأطفال اللي بتسربوا
513
00:42:00,320 --> 00:42:04,980
المدارس أو ببيعوا على الطرقات أو الـ traffic مش
514
00:42:04,980 --> 00:42:07,520
هنلاقيهم جمعين في مكان ويقولك أنا هايني موجودة هنا
515
00:42:07,520 --> 00:42:12,600
وممكن هدول يظهروا بلحظات ويختفيوا بلحظات فبدنا
516
00:42:12,600 --> 00:42:19,300
نستخدم التقنيات الـ snowball sample وبعدين يصير الـ
517
00:42:19,300 --> 00:42:22,680
.. وبالتالي في إجراءات make contact with one or
518
00:42:22,680 --> 00:42:26,700
two cases in the population واحد أو اتنين، بعدين
519
00:42:26,700 --> 00:42:29,220
ask these cases to identify further cases، نسألهم
520
00:42:29,220 --> 00:42:36,360
إذا كان عندهم أكتر، وبعدين تبدأ العينة مع الزمن،
521
00:42:36,360 --> 00:42:42,750
زي ما تشايفين، تكبر طبعا بقداش احنا بنجاف لما ان
522
00:42:42,750 --> 00:42:46,650
احنا يكون فينا satisfaction من الـ response اللي
523
00:42:46,650 --> 00:42:52,810
بنحصل عليها وقداش احنا
524
00:42:52,810 --> 00:43:00,490
بنقدر نسيطر على المنظومة تمام؟
525
00:43:00,490 --> 00:43:01,750
في حد انسؤالها؟
526
00:43:05,960 --> 00:43:09,860
طبعا الـ self-selecting sample هذا مش كتير بتستخدم
527
00:43:09,860 --> 00:43:13,480
طبعا
528
00:43:13,480 --> 00:43:16,020
it occurs when you allow each case usually
529
00:43:16,020 --> 00:43:18,300
individuals to undefine their desire يعني بيرجع
530
00:43:18,300 --> 00:43:22,860
للأفراد نفسهم يختاروا رغباتهم to take part يعني
531
00:43:22,860 --> 00:43:29,380
مثلا كمثال أنه يقول والله احنا لنا تجربة مين حابب
532
00:43:29,380 --> 00:43:30,360
يشترك فيها؟
533
00:43:32,750 --> 00:43:36,450
طبعا فبسموها self-selecting يعني أنا ماقلتش تعال
534
00:43:36,450 --> 00:43:40,650
انت و تعال انت و تعال انت و هكذا لأ I left the
535
00:43:40,650 --> 00:43:45,270
population for their desire والله في عندنا احنا
536
00:43:45,270 --> 00:43:52,100
دراسة مين حابب يشارك في هذه الدراسة في عندنا مثلا
537
00:43:52,100 --> 00:43:58,280
مقابلات في موضوع X مين حابب يشترك فيها وبالتالي
538
00:43:58,280 --> 00:44:02,000
أنا بدون ما أحدد مين الأشخاص بدون ما يكون فيه
539
00:44:02,000 --> 00:44:07,880
purpose القرار برجع للـ response للناس اللي been
540
00:44:07,880 --> 00:44:14,820
targeted ممكن نحط على الـ Facebook والله أنا فلان
541
00:44:14,820 --> 00:44:17,920
فلاني بعمل في حقل كذا اللي حابب مثلا يساهم معايا
542
00:44:17,920 --> 00:44:23,700
في الدراسة يبعتلي عنوانه فبالتالي مش أنا اللي اخترت
543
00:44:23,700 --> 00:44:29,520
هم they are free to join my research، طبعا، فهيبقى
544
00:44:29,520 --> 00:44:33,060
بيصير فيه publicizing for your need for cases،
545
00:44:33,060 --> 00:44:37,140
يعني الـ respondents either by advertising, by
546
00:44:37,140 --> 00:44:42,560
media or asking them to take part طبعا نجمع
547
00:44:42,560 --> 00:44:46,180
البيانات من الناس اللي بيجاوبونا، طبعا وهذه يعني
548
00:44:46,180 --> 00:44:50,500
إجراء كثير .. كثير حلو لكن رغم أنه ليس رائع لكن
549
00:44:50,500 --> 00:44:54,400
جليل اللي بيستخدموا هذا الـ .. هذا النوع من الـ
550
00:44:54,400 --> 00:44:59,700
samples convincing convenience sampling أخر واحدة
551
00:44:59,700 --> 00:45:05,020
هذه يعني ما عليهاش خيوديعني to the level انه احنا
552
00:45:05,020 --> 00:45:08,780
نكون relaxed فيها يعني مثلا احنا رايحين نجمع
553
00:45:08,780 --> 00:45:12,860
بيانات احنا هنا مثلا على مدخل الجامعة اتفضل عبيلي
554
00:45:12,860 --> 00:45:15,340
الاستبيان هذا بيسموه convenience relaxing اي واحد
555
00:45:15,340 --> 00:45:17,700
بنشوفه بوجهنا بنعطيله يعبي الاستبيان او بنجعله
556
00:45:17,700 --> 00:45:23,360
رايحين على شركة اتفضل فهي convenience هيك بيكون
557
00:45:23,360 --> 00:45:29,790
احنا خلصنا الـ chapter seven اللقاء الجاي ان شاء
558
00:45:29,790 --> 00:45:32,630
الله هنحكي chapter 8 و chapter 9 chapter 8 و
559
00:45:32,630 --> 00:45:40,610
chapter 9 اللهم علاقة في الـ secondary data طبعا
560
00:45:40,610 --> 00:45:46,890
فحاولوا انه ترجعوهم نحس eight و nine بحيث انه احنا
561
00:45:46,890 --> 00:45:50,890
يكون علينا سهل يعني زي ما تشايفين some slides انا
562
00:45:50,890 --> 00:45:54,530
هستخدم الـ research engines لانه كتير مهم تشوفوا الـ
563
00:45:54,530 --> 00:46:01,710
secondary data عمليا في .. في
564
00:46:01,710 --> 00:46:04,870
.. في chapter تمانية يعطيكوا العافية ان شاء الله
565
00:46:04,870 --> 00:46:05,910
نشوفكوا يوم السبت
|