| 1 | |
| 00:00:20,750 --> 00:00:24,910 | |
| بسم الله الرحمن الرحيم طبعا كل عام تبخير و تخبر | |
| 2 | |
| 00:00:24,910 --> 00:00:29,070 | |
| الله تعافيكم نعسى بتشهر رمضان مبارك و ألف سلام | |
| 3 | |
| 00:00:29,070 --> 00:00:37,330 | |
| عليكم بعد يعني تصعيد الأخير طبعا احنا هنكمل على ال | |
| 4 | |
| 00:00:37,330 --> 00:00:45,310 | |
| selecting sample بنذكركم انه كتير مهم انه to | |
| 5 | |
| 00:00:45,310 --> 00:00:52,190 | |
| justify our samplethe first to .. to define your | |
| 6 | |
| 00:00:52,190 --> 00:00:57,150 | |
| population انعرف ال 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 ال 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 ايش نوع ال 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 محتملةوإذا كنا في ال | |
| 13 | |
| 00:01:20,250 --> 00:01:23,490 | |
| probability sample إيش هتكون النوعها؟ 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 وsystematic sample simple, | |
| 17 | |
| 00:01:37,530 --> 00:01:44,570 | |
| random بس مراجعة بسيطة يعني إحنا 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 يتبعته بس هنا يشترط في ال | |
| 21 | |
| 00:02:03,190 --> 00:02:06,590 | |
| random sample وحتى في ال systematic مايكونوش ال | |
| 22 | |
| 00:02:06,590 --> 00:02:13,750 | |
| clients او ال participants مرتبين بشكل orders يعني | |
| 23 | |
| 00:02:13,750 --> 00:02:21,200 | |
| بشكل ممكن ينتج نمط معينتمام؟ وبالتالي عشان ننجح | |
| 24 | |
| 00:02:21,200 --> 00:02:25,420 | |
| لازم يكون الجلوس حتى عشوائي و الترتيب يكون عشوائي | |
| 25 | |
| 00:02:25,420 --> 00:02:30,320 | |
| okay فهذه بالنسبة لل random sample أغلب الباحثين | |
| 26 | |
| 00:02:30,320 --> 00:02:34,840 | |
| بيستخدموا ال random sample أغلبهم هذه أو ال | |
| 27 | |
| 00:02:34,840 --> 00:02:39,620 | |
| systematic .. systematic sample ال systematic | |
| 28 | |
| 00:02:39,620 --> 00:02:44,750 | |
| sample ما بتختلفش كتير عن random sampleبس بتخلف | |
| 29 | |
| 00:02:44,750 --> 00:02:50,770 | |
| بشغلة أنه إحنا نختار أول رقم وليكن مثلا رقم تلاتة | |
| 30 | |
| 00:02:50,770 --> 00:02:55,270 | |
| فعشان هيك سموها systematic وبناخده مضاعفات رقم | |
| 31 | |
| 00:02:55,270 --> 00:03:05,530 | |
| التلاتة يعني 6 9 12 15 18 etc فالخطوة الأولى أنه | |
| 32 | |
| 00:03:05,530 --> 00:03:08,650 | |
| إحنا بنجيب ال participant بتاعنا اللي هو ال sample | |
| 33 | |
| 00:03:08,650 --> 00:03:15,610 | |
| أسماء الموظفين ونعطيهم أرقاممثلا من 1 إلى 200 إذا | |
| 34 | |
| 00:03:15,610 --> 00:03:23,590 | |
| كان الموظفين عددهم 200 وبنقول مثلا والله الموظفين | |
| 35 | |
| 00:03:23,590 --> 00:03:28,650 | |
| اللي وضعوا الاستبيان المضاعفات التلاتة فأي واحد | |
| 36 | |
| 00:03:28,650 --> 00:03:31,270 | |
| تنطبخ عليه الشرط هو بيكون ال 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 تلاتة لازم يكون random | |
| 39 | |
| 00:03:40,330 --> 00:03:45,410 | |
| اختيارها randomبنفعش أنه احنا نقول تلاتة ممكن احنا | |
| 40 | |
| 00:03:45,410 --> 00:03:51,090 | |
| نجيب أوراق مكتوب عليها من واحد لعشرة نخربتهم مع | |
| 41 | |
| 00:03:51,090 --> 00:03:54,830 | |
| بعض و نجيب أي حد يسحب الورقة وبحيث انه احنا نقول | |
| 42 | |
| 00:03:54,830 --> 00:04:00,190 | |
| والله تلاتة 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 .. ال calculate the sample | |
| 46 | |
| 00:04:13,250 --> 00:04:15,890 | |
| fraction ال sample fraction اللي هو حجم العينة | |
| 47 | |
| 00:04:15,890 --> 00:04:19,790 | |
| اللي احنا بدنا ياها ال F ال 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 ال N from N ال N هي ال sample و | |
| 50 | |
| 00:04:31,490 --> 00:04:36,830 | |
| ال N ال capital هي ال population okay | |
| 51 | |
| 00:04:37,310 --> 00:04:39,870 | |
| وبالتالي هنا مثلا أكون تلاتين في المية من حجم | |
| 52 | |
| 00:04:39,870 --> 00:04:44,330 | |
| الموظفين إذا كان حجم الموظفين ألف وأنا ال sample | |
| 53 | |
| 00:04:44,330 --> 00:04:48,070 | |
| تبعتي تلاتين في المية فبتكون عندي تلاتين مية موظف | |
| 54 | |
| 00:04:48,070 --> 00:04:54,950 | |
| طبعا ال الف هدول برتبهم | |
| 55 | |
| 00:04:54,950 --> 00:04:59,990 | |
| من واحد لمية طبعا التلت مع الكلام رقم تلاتة بيجيب | |
| 56 | |
| 00:04:59,990 --> 00:05:06,820 | |
| التلت بجسمهم من واحد لالفتمام؟ و بقول كل واحد | |
| 57 | |
| 00:05:06,820 --> 00:05:12,140 | |
| بيحمل مضاعفات تلاتة احنا هنختارها بالعين تمام؟ | |
| 58 | |
| 00:05:12,140 --> 00:05:15,680 | |
| وبالتالي بيطلع عندنا احنا ال .. الاعداد تبع ال .. | |
| 59 | |
| 00:05:15,680 --> 00:05:20,560 | |
| الاعداد اللي احنا محتاجينها في ال sandwich طبعا كل | |
| 60 | |
| 00:05:20,560 --> 00:05:25,500 | |
| موظف احنا بنستهدفه بكونمرتبط فيه بيانات رقم هاتف | |
| 61 | |
| 00:05:25,500 --> 00:05:30,980 | |
| ايميل بحيث ان احنا نقدر نتواصل مع هذا الموظف ليه | |
| 62 | |
| 00:05:30,980 --> 00:05:36,560 | |
| يعب الإستبيان او يكون هو هدفنا في الدراسة اذاً كام | |
| 63 | |
| 00:05:36,560 --> 00:05:42,100 | |
| مرة ال F اللي هو ال fractions اللي هي حجم العينة | |
| 64 | |
| 00:05:42,100 --> 00:05:45,740 | |
| اللي احنا بدنا ياها على ال population وزي ما حكينا | |
| 65 | |
| 00:05:45,740 --> 00:05:50,920 | |
| اذا بدكم تطلعوا ال sample size بتروحوا على ال | |
| 66 | |
| 00:05:50,920 --> 00:05:54,660 | |
| website تكتبوا calculated sample sizeبتحطوا ال | |
| 67 | |
| 00:05:54,660 --> 00:05:59,460 | |
| level of confidence 95% تقريبا مثلا 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 طبعا | |
| 70 | |
| 00:06:07,320 --> 00:06:11,220 | |
| بناء عليها select subsequent case systematically | |
| 71 | |
| 00:06:11,220 --> 00:06:15,780 | |
| تلاتة، ستة، تسعة، إذا طلع معنا الرقم مثلا العشوائي | |
| 72 | |
| 00:06:15,780 --> 00:06:20,520 | |
| اللي احنا اخترناهمثلا اتنين ناخد مضاعفات التنين | |
| 73 | |
| 00:06:20,520 --> 00:06:29,300 | |
| اذا كان خمسة ممكن ناخد مضاعفات الخمسة و هكذا طبعا | |
| 74 | |
| 00:06:29,300 --> 00:06:33,740 | |
| مش شرط ان احنا نستخدم الأرقام ممكن نستخدم مثلا | |
| 75 | |
| 00:06:33,740 --> 00:06:35,560 | |
| بشكل عشوائي الأحرف | |
| 76 | |
| 00:06:42,690 --> 00:06:46,290 | |
| هذه هي الـ Systematic Sampling طبعا 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 إحنا رجعنا للمجتمع | |
| 81 | |
| 00:07:06,910 --> 00:07:13,730 | |
| الدراسى، المجتمع الدراسى فيه Stata، فيه طبقاتيعني | |
| 82 | |
| 00:07:13,730 --> 00:07:17,470 | |
| مثلا لما نيجي احنا نقول كلية الاقتصاد والعلوم | |
| 83 | |
| 00:07:17,470 --> 00:07:21,990 | |
| الإدارية في طبقات من قبل توجهة نظر ممكن نقول والله | |
| 84 | |
| 00:07:21,990 --> 00:07:24,290 | |
| في عندنا قسم الإدارة في عندنا قسم المحاسب 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 معلقين في رساشك | |
| 87 | |
| 00:07:33,770 --> 00:07:39,970 | |
| واسم أنه نظهر الفروقات في الطبقات ولا لأ فكل طبقة | |
| 88 | |
| 00:07:39,970 --> 00:07:44,780 | |
| بنسميها Strataفلو جينا احنا قلنا هي كلية الاقتصاد | |
| 89 | |
| 00:07:44,780 --> 00:07:49,560 | |
| تتكون من هذا الطبقات اللي هو ال business و ال | |
| 90 | |
| 00:07:49,560 --> 00:07:56,220 | |
| accounting و ال economics اذا | |
| 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 .. ال different strata بنستخدم ال | |
| 93 | |
| 00:08:07,110 --> 00:08:10,650 | |
| strata إذا مش معنية مش شرط ممكن نرجع ل systematic | |
| 94 | |
| 00:08:10,650 --> 00:08:15,030 | |
| sample يعني إذا كان research question بقول مثلا | |
| 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 strataطبعا؟ طيب ممكن | |
| 99 | |
| 00:08:32,470 --> 00:08:35,790 | |
| أجسم الستراتة 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 استراتة مختلفةتمام؟ | |
| 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 أطلع على خصائص ال population إذا معنى أنا أطلع | |
| 105 | |
| 00:09:03,790 --> 00:09:09,330 | |
| على ال heterogeneity تبع المجتمع يعني الاختلافات | |
| 106 | |
| 00:09:09,330 --> 00:09:15,510 | |
| okay؟ بده أروح على الأستراتيج إذا بنظر للمجتمع كله | |
| 107 | |
| 00:09:15,510 --> 00:09:20,610 | |
| as a homogeneousكمزيج متشابه يعني as a student | |
| 108 | |
| 00:09:20,610 --> 00:09:25,110 | |
| بدون ما تطلع إنه هذا student من أي كلية طبعا مين | |
| 109 | |
| 00:09:25,110 --> 00:09:27,950 | |
| بحكم الموضوع في ال .. في ال .. في التحليل هذا نرجع | |
| 110 | |
| 00:09:27,950 --> 00:09:30,630 | |
| لل literature review إذا ال literature review وجدت | |
| 111 | |
| 00:09:30,630 --> 00:09:36,270 | |
| فيه فروقات في ال strata مثلا طبعا فممكن احنا نرجع | |
| 112 | |
| 00:09:36,270 --> 00:09:41,610 | |
| نحكي فيها يعني نعطي مثال مثلا في دراسة ال balance | |
| 113 | |
| 00:09:41,610 --> 00:09:46,630 | |
| score card عزيزي مثلالمّا يجوا يشتغلوا مثلا في | |
| 114 | |
| 00:09:46,630 --> 00:09:49,870 | |
| المستشفيات ال balance score card طبعا 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 ال doctors و | |
| 117 | |
| 00:09:58,870 --> 00:10:02,790 | |
| في عندنا ال nurses و في عندنا اللي هو ال | |
| 118 | |
| 00:10:02,790 --> 00:10:06,170 | |
| management طبعا | |
| 119 | |
| 00:10:07,670 --> 00:10:10,870 | |
| فبنشوف هل ال .. ال understanding that balances | |
| 120 | |
| 00:10:10,870 --> 00:10:13,490 | |
| four cards بختلف من ال doctors لل nurses | |
| 121 | |
| 00:10:13,490 --> 00:10:18,150 | |
| للمanagement ولا لا فإذا احنا المعانيين نتعامل مع | |
| 122 | |
| 00:10:18,150 --> 00:10:20,730 | |
| ال hospitals as a .. as a .. as a one unit | |
| 123 | |
| 00:10:20,730 --> 00:10:27,230 | |
| مابتفرجش معنا مين بيعرف أكتر فلاجوا أنه في ال | |
| 124 | |
| 00:10:27,230 --> 00:10:33,030 | |
| management ال 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 ال 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 ال 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 ال random sample أو | |
| 134 | |
| 00:11:15,360 --> 00:11:20,640 | |
| بنضلنا على ال systematic sample إذا so far حكينا | |
| 135 | |
| 00:11:20,640 --> 00:11:23,540 | |
| على ال random sample وعلى ال simple على ال | |
| 136 | |
| 00:11:23,540 --> 00:11:26,400 | |
| systematic وعلى ال 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 ال cluster sampling ال 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 ال 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 ال 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 | |
| ال value chain تبع الزيتون أو تصنيع الزيتونطيب، | |
| 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؟ ال 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 ال 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 ال key players في ال value chain | |
| 161 | |
| 00:13:29,380 --> 00:13:35,070 | |
| مين هم الليالمؤثرين في ال .. في ال 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 ال 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 ال pruning okayو | |
| 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 ال pesticides اللي | |
| 168 | |
| 00:14:15,030 --> 00:14:19,750 | |
| هو ال .. إيش بيسموها؟ ال 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 لل olives يعني جنقي العمال | |
| 172 | |
| 00:14:33,640 --> 00:14:37,120 | |
| ال 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 ال farmers ممكن نحكي | |
| 176 | |
| 00:14:50,620 --> 00:14:55,520 | |
| في ال .. في أشتال الزيتون اللي هو احنا ال nursery | |
| 177 | |
| 00:14:55,520 --> 00:15:02,360 | |
| houseال 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 ال 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 ال nursery house، ال farmers، ال .. | |
| 184 | |
| 00:15:30,910 --> 00:15:34,330 | |
| مين كمان ممكن يكون في ال clusters؟ ال 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 بال cluster ال 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 ال 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 ال local marketsإذاً 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 ال 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 ال value | |
| 199 | |
| 00:16:37,700 --> 00:16:41,320 | |
| chain ففي ال value chain أغلبها أنا بعتمد على | |
| 200 | |
| 00:16:41,320 --> 00:16:45,460 | |
| clustersيعني خلينا مثلا نيجي نقول لو احنا بنعمل | |
| 201 | |
| 00:16:45,460 --> 00:16:51,580 | |
| دراسة على قطاع الصيد ال 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 ال 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 الشباككل هذا | |
| 207 | |
| 00:17:13,980 --> 00:17:18,100 | |
| كتير مهم في ال clusters إذا كانت طبعا دراستنا إيه | |
| 208 | |
| 00:17:18,100 --> 00:17:23,360 | |
| علاقة في ال clusters طبعا بتلاحظوا ال clusters | |
| 209 | |
| 00:17:23,360 --> 00:17:29,540 | |
| sampling هي بتشبه ال strata بتشبه الطبقية نوعا ما | |
| 210 | |
| 00:17:29,540 --> 00:17:35,820 | |
| لأنها بتتعامل مع populations بس ال population في | |
| 211 | |
| 00:17:35,820 --> 00:17:40,460 | |
| ال clustersdifferent مختلفين يعني لو ارجعنا احنا | |
| 212 | |
| 00:17:40,460 --> 00:17:46,180 | |
| على ال .. ال strata هم students لو حتى جسمناهم ل | |
| 213 | |
| 00:17:46,180 --> 00:17:52,400 | |
| .. ل sub clusters عفوا ل .. ل 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 ال value chain تبع ال .. ال value chain | |
| 216 | |
| 00:18:00,600 --> 00:18:06,330 | |
| تبع ال olive ال nurseryطبعا ال mother house مش شرط | |
| 217 | |
| 00:18:06,330 --> 00:18:10,090 | |
| يكون هو بس في الزيتون في ال 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 ال pesticides مش شرط مرتبط | |
| 220 | |
| 00:18:20,110 --> 00:18:22,430 | |
| في ال farmers لأن هذا group discrete group هدول | |
| 221 | |
| 00:18:22,430 --> 00:18:26,230 | |
| مجموعات منفصلة عن بعض فالstrata 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 ال 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 ال value chain، | |
| 226 | |
| 00:18:46,220 --> 00:18:50,060 | |
| تمام؟ فهي احنا ال cluster ساعدنا، فبدنا احنا نعرف | |
| 227 | |
| 00:18:50,060 --> 00:18:56,810 | |
| انه هلال population تبعنا خصائص وخصائص clusters | |
| 228 | |
| 00:18:56,810 --> 00:19:02,650 | |
| ولا خصائص strata طبعا الstrata بيكون هو unique | |
| 229 | |
| 00:19:02,650 --> 00:19:06,410 | |
| group مرتبطين في بعض والstrata within the group | |
| 230 | |
| 00:19:06,410 --> 00:19:12,650 | |
| لكن في ال clusters بتكون مجموعة منفصلة لكن بتخدم | |
| 231 | |
| 00:19:12,650 --> 00:19:17,130 | |
| نفس ال .. نفس الهدف ال olives زي ما احنا حكينا | |
| 232 | |
| 00:19:17,130 --> 00:19:20,680 | |
| مثلا في ال exportالـ the only exporters اللي | |
| 233 | |
| 00:19:20,680 --> 00:19:25,620 | |
| بيصدروا مش بس بيصدروا olives ممكن هم ال 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 ال clusters و احنا بنعمل مراجعة لل | |
| 239 | |
| 00:19:46,280 --> 00:19:52,240 | |
| literature review تبعتنابدنا 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 ال 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 ال 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 ال bottlenecksال 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 انه 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 | |
| qualitativeطبعا 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 60s في | |
| 385 | |
| 00:32:06,790 --> 00:32:11,710 | |
| الستيناتبنقدرش 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 a new theories و | |
| 394 | |
| 00:32:44,580 --> 00:32:48,540 | |
| building a new understanding بتلاحظوا Patron 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 طبعالأ 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 samplingطبعا 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 الاجتماعفي 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 | |
| ثقافةالأخرى 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 recession question فلما أنا أسأل و أقولكوا | |
| 435 | |
| 00:35:49,510 --> 00:35:54,850 | |
| what are your recession 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 | |
| recession enginesطبعا 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 research 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 عياشStrata 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 | |
| clustersلأن الـ valid 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 هى | |
| 461 | |
| 00:38:01,120 --> 00:38:07,720 | |
| طبعا تعتبر او اختيارها on the basis of to what | |
| 462 | |
| 00:38:07,720 --> 00:38:11,700 | |
| extenthaving 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؟أحنا 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؟ آهيعني 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 | |
| pioneersممكن 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 ال economic factors و | |
| 502 | |
| 00:41:09,630 --> 00:41:15,790 | |
| ال 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 أحنا | |
| 509 | |
| 00:41:40,150 --> 00:41:44,290 | |
| نقول والله هذه العينة تبعتنا اللي أحنا حصلنا عليها | |
| 510 | |
| 00:41:44,290 --> 00:41:48,520 | |
| وهذه ال process كتير مهمة نشرحهالأنها بتساعد الناس | |
| 511 | |
| 00:41:48,520 --> 00:41:56,180 | |
| الآخرين غيركم أنه كيف يوصلوا للعيناء 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 ال 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 بلحظاتفبدنا | |
| 516 | |
| 00:42:12,600 --> 00:42:19,300 | |
| نستخدم التقنيات الـ snowball sample وبعدين يصير ال | |
| 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، تكبرطبعا بقداشي احنا بنجاف لما ان | |
| 522 | |
| 00:42:42,750 --> 00:42:46,650 | |
| احنا يكون فينا satisfaction من ال response اللي | |
| 523 | |
| 00:42:46,650 --> 00:42:52,810 | |
| بنحصل عليها وقداشي | |
| 524 | |
| 00:42:52,810 --> 00:43:00,490 | |
| احنا 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 الدراسةفي 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 لل response للناس اللي been | |
| 540 | |
| 00:44:07,880 --> 00:44:14,820 | |
| targeted ممكن نحط على ال 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 عنوانفبالتالي 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 ال 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، طبعاوهذه 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 ال .. هذا النوع من ال | |
| 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 ماعليهاش 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 | |
| الاستيبيان هذا بيسموه convenience relaxing اي واحد | |
| 555 | |
| 00:45:15,340 --> 00:45:17,700 | |
| بنشوفه بوجهنا بنعطيله يعبي الاستيبيان 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 ال chapter sevenاللقاء 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 ال 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 ال research engines لانه كتير مهم تشوفوا ال | |
| 563 | |
| 00:45:54,530 --> 00:46:01,710 | |
| secondary dataعمليا 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 | |