diff --git "a/PL9fwy3NUQKwYNIAyqLKKnLlUNK8-DhpwU/xOZruo8ps6Y.srt" "b/PL9fwy3NUQKwYNIAyqLKKnLlUNK8-DhpwU/xOZruo8ps6Y.srt"
new file mode 100644--- /dev/null
+++ "b/PL9fwy3NUQKwYNIAyqLKKnLlUNK8-DhpwU/xOZruo8ps6Y.srt"
@@ -0,0 +1,5165 @@
+1
+00:00:05,310 --> 00:00:07,690
+بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ
+
+2
+00:00:07,690 --> 00:00:15,330
+موضوع جديد ليس له ارتباط بالموضوعات السابقة ولكن 
+
+3
+00:00:15,330 --> 00:00:18,110
+واحد من .. أو يعتبر واحد من الموضوعات المهمة جدا
+
+4
+00:00:18,110 --> 00:00:25,310
+في الإحصاء التطبيقي الموضوع أو المحاضرة ستكون مقسمة
+
+5
+00:00:25,310 --> 00:00:31,990
+إلى ثلاثة أقسام،  العلم،  الارتباط، وانحدار خطي
+
+6
+00:00:31,990 --> 00:00:41,020
+هناخد جزء الأول ارتباط، الجزء الثاني انحدار خطي بسيط
+
+7
+00:00:41,020 --> 00:00:47,200
+و معه كمان متعدد، وبعدين ننتقل لنوع مهم من أنواع
+
+8
+00:00:47,200 --> 00:00:51,380
+الانحدار ما يطلق عليه انحدار الـ logistic  لأنه
+
+9
+00:00:51,380 --> 00:00:54,920
+زي ما بتعرفوا أحيانا البيانات مش ضروري يكون المتغير
+
+10
+00:00:54,920 --> 00:00:59,340
+متتابع كمّي زي درجة تحصيل الطالب في مادة معينة تتأثر
+
+11
+00:00:59,340 --> 00:01:03,580
+بمجموعة من العوامل يعني طالب مادة of مادة في مساق
+
+12
+00:01:03,580 --> 00:01:11,160
+مثلا الإحصاء التربوي تعتمد على عدة متغيرات فبالتالي 
+
+13
+00:01:11,160 --> 00:01:15,290
+درجة طالب في الإحصاء التربوي متغير كمّي لكن أحيانا قد
+
+14
+00:01:15,290 --> 00:01:19,350
+يكون المتغير التابع له ممكن نقيسه كمّيًا، فممكن 
+
+15
+00:01:19,350 --> 00:01:26,850
+يكون عبارة عن صفة لها مجموعتين اسمي، يعني ناجح أو
+
+16
+00:01:26,850 --> 00:01:30,270
+راسب، يعني الطالب دخل الـ course معين وفي الآخر
+
+17
+00:01:30,270 --> 00:01:33,650
+التقييم إما ناجح أو مش ناجح، ناجح أو راسب فبالتالي 
+
+18
+00:01:33,650 --> 00:01:39,250
+قيمته 0 أو 1، أو مريض دخل المستشفى إما يتعافى ويخرج
+
+19
+00:01:39,250 --> 00:01:39,990
+سليم أو
+
+20
+00:01:43,040 --> 00:01:45,800
+أو يمتلك مهارة أو لا يمتلك مهارة بناء على عدة
+
+21
+00:01:45,800 --> 00:01:50,600
+مؤشرات، فإذا كان المتغير التابع ثنائي هناخد إن شاء
+
+22
+00:01:50,600 --> 00:01:53,120
+الله مع بعض اسمه انحدار الـ logistic ثنائي، لو كان
+
+23
+00:01:53,120 --> 00:01:57,620
+أكثر من الشخص يمتلك المهارة بدرجة كبيرة بدرجة متوسطة
+
+24
+00:01:57,620 --> 00:02:03,300
+بدرجة قليلة اسمه انحدار multinomial logistic
+
+25
+00:02:03,300 --> 00:02:06,280
+regression اللي هو انحدار الـ logistic متعدد
+
+26
+00:02:06,280 --> 00:02:10,770
+الطبقات يعني بدأت اثنين تلاتة أو أربعة أو هكذا، اللي
+
+27
+00:02:10,770 --> 00:02:12,890
+أنا هشرحه بس الـ logistic ثنائي هذا إن شاء الله
+
+28
+00:02:12,890 --> 00:02:16,270
+هيكون اللقاء الأخير اللي هو اللقاء يوم الثلاثاء
+
+29
+00:02:16,270 --> 00:02:20,970
+القادم إن شاء الله يوم 30/7، فهشرح بالتفصيل
+
+30
+00:02:20,970 --> 00:02:25,290
+شوية لانحدار الخط، اليوم حاطط مقدمة لأن بسيطة عن
+
+31
+00:02:25,290 --> 00:02:28,470
+الارتباط اللي أنتم كلكم أخذتوها قبل هيك، تعرف إن
+
+32
+00:02:28,470 --> 00:02:31,950
+أنا بكون عندي ارتباط وأنا مهتم بإيجاد العلاقة بين
+
+33
+00:02:31,950 --> 00:02:38,070
+متغيرين يعني عايز أعرف درجة الارتباط حسب طبيعة
+
+34
+00:02:38,070 --> 00:02:43,470
+البيانات، احنا أخذنا قبل هيك مربع كاي لو كان متغيرين
+
+35
+00:02:43,470 --> 00:02:48,370
+أحدهما اسمي على الأقل، اليوم بناخد لو كان المتغيرين
+
+36
+00:02:48,370 --> 00:02:52,290
+رقميين أو كمّيين، إيش نوع الارتباط اللي بيستخدم أو
+
+37
+00:02:52,290 --> 00:02:56,490
+إذا كان كلاهما من نوع الترتيب، هذه جزء صغير هياخده
+
+38
+00:02:56,490 --> 00:03:01,550
+وبعدها نبدأ إن شاء الله في موضوع انحدار الخط، نبدأ
+
+39
+00:03:01,550 --> 00:03:09,820
+هيك واحدة واحدة اللي أنا مجسمه كان التاليالى
+
+40
+00:03:09,820 --> 00:03:14,420
+اللقاء اليوم ولقاء يوم لحد إن شاء الله هنتكلم عن
+
+41
+00:03:14,420 --> 00:03:17,760
+العلاقات أو الارتباطات، بعدين أنا مراجعة سريع على 
+
+42
+00:03:17,760 --> 00:03:21,340
+معامل Pearson و Sperman احنا اخذتوها قبل هيك، هذا
+
+43
+00:03:21,340 --> 00:03:26,680
+جزء، جزء ثاني هناخد لانحدار الخط سواء كان بسيط أو 
+
+44
+00:03:26,680 --> 00:03:32,650
+متعدد، وهضيف عليه نوع مهم جدا من نوع المتغيرات، لأن
+
+45
+00:03:32,650 --> 00:03:37,290
+نحن متعودين على متغير مستقل ومتغير تابع، لكن هناك
+
+46
+00:03:37,290 --> 00:03:41,530
+ما يطلق عليها المتغيرات الوسيطة والناقلة أو
+
+47
+00:03:41,530 --> 00:03:45,450
+المعدلة اللي هي mediator و moderator variables
+
+48
+00:03:47,440 --> 00:03:51,860
+محاضرة الانحدار هادئ والـ ... المتغيرات الوسيطة و
+
+49
+00:03:51,860 --> 00:03:55,180
+الناقلة في فيديو أنا عملته قبل هيك، نزلته على
+
+50
+00:03:55,180 --> 00:03:59,680
+الصفحة ممكن تستفيد منه وتستفيد منه سواء في
+
+51
+00:03:59,680 --> 00:04:02,960
+الانحدار أو في المتغيرات الوسيطة والناقلة
+
+52
+00:04:02,960 --> 00:04:05,540
+بالإضافة لموضوع تحليل التباين برضه فيه مصور قديمًا 
+
+53
+00:04:05,540 --> 00:04:11,100
+يعني كانت محاضرة لمدرسي كلية التربية من سنة
+
+54
+00:04:11,100 --> 00:04:14,920
+2018 أعتقد، فبالتالي أعتقد هتساعدك يعني، وكان مراجع
+
+55
+00:04:14,920 --> 00:04:19,160
+كان .. لما تروح اليوم وبتأكيد محاضرة اليوم هتتصور
+
+56
+00:04:19,160 --> 00:04:23,420
+فبالتالي بيكون عندك جزء قديم وجزء جديد وأعتقد
+
+57
+00:04:23,420 --> 00:04:28,280
+الأمور هتكون إن شاء الله تعالى كويسة، هبدأ باختصار
+
+58
+00:04:28,280 --> 00:04:32,000
+أتكلم على العلاقات وهتكلم على نوعين من أنواع 
+
+59
+00:04:32,000 --> 00:04:36,160
+المتغيرات مع ذكر بعض الأمثلة، المتغير الأساس اللي
+
+60
+00:04:36,160 --> 00:04:39,420
+أنتم تعودين عليه اللي هو التابع أو مسميه المتغير 
+
+61
+00:04:39,420 --> 00:04:44,480
+المستجيب، هذا المتغير غالبًا أو دائمًا حتى بيكون
+
+62
+00:04:44,480 --> 00:04:48,200
+مولود في عنوان البحث، فبالتالي في علم الباحث بقدر
+
+63
+00:04:48,200 --> 00:04:51,260
+يستكشف وجود التابع، مين هو التابع، بالإضافة
+
+64
+00:04:51,260 --> 00:04:54,880
+للمتغيرات المستقلة، فالمتغير التابع هو الذي يحظى
+
+65
+00:04:54,880 --> 00:05:02,940
+باهتمام كبير من الباحث هو التابع، فبالتالي هدف
+
+66
+00:05:02,940 --> 00:05:06,400
+الباحث هو شرح التغيرات في المتغير التابع أو
+
+67
+00:05:06,400 --> 00:05:12,320
+التنبؤ به،  بحكي المتغير التابع هو الذي يقدم نفسه قضية
+
+68
+00:05:12,320 --> 00:05:17,740
+قبل البحث والدراسة، فبالتالي هو مشكلة الباحث، يعني هو
+
+69
+00:05:17,740 --> 00:05:23,920
+المتغير الذي يقيس نتيجة دراسة معينة، وغالبًا احنا
+
+70
+00:05:23,920 --> 00:05:29,480
+كمُتغير تابع بنعطيه رمز Y، لكن ممكن بعض الكتب ما
+
+71
+00:05:29,480 --> 00:05:36,580
+بتعطيهوش Y، لكن غالبًا الـ Y بيشير للمتغير التابع
+
+72
+00:05:36,580 --> 00:05:43,800
+بالرمز Y، مثلا كأمثلة .. ممكن هذه أمثلة لعلاقة بالـ
+
+73
+00:05:43,800 --> 00:05:49,940
+..التجارة مثلا، أسباب يريد أحد الباحثين في مجال
+
+74
+00:05:49,940 --> 00:05:52,760
+بحوث التطبيقية أن يزيد من معدلات أداء العاملين في
+
+75
+00:05:52,760 --> 00:05:58,100
+أحد البنوك، فعند أداء .. أداء الطلبة مثلا في .. في
+
+76
+00:05:58,100 --> 00:06:03,440
+مادة معينة، مثلا أظهر الطلاب التعليم أدى رغبة في
+
+77
+00:06:03,440 --> 00:06:07,860
+تحسين مستوى الطلاب في الثانوية العامة، فايش
+
+78
+00:06:07,860 --> 00:06:12,020
+المتغيرات أو المؤشرات اللي بتساهم في تحسين المعدل
+
+79
+00:06:12,020 --> 00:06:17,870
+المعدل يعتبر متغير تابع، مثلا مثال ثاني العوامل
+
+80
+00:06:17,870 --> 00:06:23,870
+المؤثرة على رضا الموظفين، الحوافز ممكن كان متغير
+
+81
+00:06:23,870 --> 00:06:31,370
+بيأثر على رضا الموظفين، طبعًا المستوى الرواتب موجودة
+
+82
+00:06:31,370 --> 00:06:36,870
+غير موجودة بتأثر على الرضا، هذا نوع ��لأول، نوع
+
+83
+00:06:36,870 --> 00:06:40,610
+الثاني من نوع المتغيرات اللي يطلق عليه المتغير
+
+84
+00:06:40,610 --> 00:06:45,810
+المستقل أو المتغير المفسّر، بنسميه إما independent
+
+85
+00:06:45,810 --> 00:06:50,630
+variable أو explanatory variable، يعني هو المتغير
+
+86
+00:06:50,630 --> 00:06:56,050
+اللي بيفسر أو بسبب التغيرات الناتجة في المتغير
+
+87
+00:06:56,050 --> 00:06:59,890
+التابع، يعني هو ممكن زيادة فيه تؤدي لزيادة ومتغير
+
+88
+00:06:59,890 --> 00:07:03,970
+آخر نقص فيه يؤدي لنقص في الآخر أو ممكن زيادة فيه
+
+89
+00:07:03,970 --> 00:07:07,090
+يؤدي لنقص في الآخر وهكذا، يعني قد تكون علاقة بينهم
+
+90
+00:07:07,090 --> 00:07:12,340
+بين التابع طردية أو عكسية، مثلا نحكي عدد ساعة الدراسة
+
+91
+00:07:12,340 --> 00:07:16,240
+لحد معين لعلاقة إيجابية أو علاقة طردية مع معدل
+
+92
+00:07:16,240 --> 00:07:21,520
+الطالب، لكن عدد أيام غياب كده لعلاقة عكسية مع درجة
+
+93
+00:07:21,520 --> 00:07:22,360
+الطالب
+
+94
+00:07:26,950 --> 00:07:31,490
+مثلا الإشراف والتدريب كمتغيرات مستقلة ممكن تؤثر
+
+95
+00:07:31,490 --> 00:07:36,790
+على زيادة مستوى الإنتاج أو ما شابه، فهذه كلها
+
+96
+00:07:36,790 --> 00:07:40,410
+متغيرات يطلق عليها متغيرات مستقلة، وغالبًا المتغير
+
+97
+00:07:40,410 --> 00:07:48,530
+المستقل بيعطيله رمز X، الآن
+
+98
+00:07:48,530 --> 00:07:52,290
+نفرض ..صار ..صار تمييز بين متغير مستقل ومتغير 
+
+99
+00:07:52,290 --> 00:07:57,730
+التابع، في بعض الحالات قد يؤثر على المستقل، عايز يؤثر
+
+100
+00:07:57,730 --> 00:08:00,910
+على التابع فقط، المتغير المستقل واحد وحيث يكون
+
+101
+00:08:00,910 --> 00:08:03,330
+مجموعة من المتغيرات المستقلة تؤثر على المتغير
+
+102
+00:08:03,330 --> 00:08:08,110
+التابع، إذا كيف بدأ أدرس العلاقة بين المتغيرين احنا
+
+103
+00:08:08,110 --> 00:08:12,450
+عادة للإجابة على أي أسئلة في الإحصاء عندك طريقتين
+
+104
+00:08:12,450 --> 00:08:16,130
+طريقة رسمية وطريقة غير رسمية، الطرق الرسمية اللي هي
+
+105
+00:08:16,130 --> 00:08:19,430
+الرسم البياني، فلو عايز أدرس العلاقة بين المتغيرين
+
+106
+00:08:19,430 --> 00:08:24,730
+بنعمل حاجة اسمها شكل الانتشار
+
+107
+00:08:25,960 --> 00:08:32,060
+الجلستيكات الرابطة شكل
+
+108
+00:08:32,060 --> 00:08:38,460
+لوحة الانتشار، وغالبًا بحط 
+
+109
+00:08:38,460 --> 00:08:42,810
+المتغير المستقل على المحور الأفقي والمتغير التابع لمحور
+
+110
+00:08:42,810 --> 00:08:50,110
+الرأسي، ومن خلال انتشار الرسمة، شكل النقاط بقدر أعرف
+
+111
+00:08:50,110 --> 00:08:54,970
+طبيعة العلاقة سواء كانت طردية أو عكسية، قوية أو
+
+112
+00:08:54,970 --> 00:09:03,350
+ضعيفة أو متوسطة، العلاقة اللي هي الارتباط بين
+
+113
+00:09:03,350 --> 00:09:11,030
+متغيرين ما يطلق عليه معامل الارتباط، الآن هتكلم على
+
+114
+00:09:11,030 --> 00:09:17,690
+بيانات كمية أو بيانات ترتيبية، فمعامل الارتباط اللي
+
+115
+00:09:17,690 --> 00:09:25,370
+هتكلم عنه بنعطيه رمز R، وقيمته محصورة بين سالب
+
+116
+00:09:25,370 --> 00:09:32,110
+واحد وموجب واحد، فالإشارة تدل على الاتجاه طردي أو
+
+117
+00:09:32,110 --> 00:09:37,940
+عكسي، القيمة المطلقة تدل على قوة العلاقة، فبالتالي كل
+
+118
+00:09:37,940 --> 00:09:41,420
+ما اقتربت القيمة من موجب واحد أو سالب واحد تعتبر
+
+119
+00:09:41,420 --> 00:09:45,480
+علاقة قوية، وبعدين تبتعد شوية وشوية تصبح متوسطة
+
+120
+00:09:45,480 --> 00:09:47,880
+أو ضعيفة، يعني كل ما اقتربت من الصفر تكون علاقة
+
+121
+00:09:47,880 --> 00:09:54,580
+ضعيفة، في البعض ممكن يعني يعمل زي مؤشر لمعاملات 
+
+122
+00:09:54,580 --> 00:10:04,360
+الارتباط القوي يعطيه range معين، هذا إحساس ووصف، لكن 
+
+123
+00:10:04,360 --> 00:10:07,840
+احنا بنعتبر الارتباط قوي إذا كان معنويًا، إذا كان ده
+
+124
+00:10:07,840 --> 00:10:13,400
+الإحصائي، لكن هذا كان مؤشر إنه أنا طالما معامل
+
+125
+00:10:13,400 --> 00:10:19,200
+الارتباط قيمته محصورة بين سالب واحد وموجب واحد، و 
+
+126
+00:10:19,200 --> 00:10:24,400
+الصفر موجود فهنا الآن أنا آخذه كمعيار أولي آخذه
+
+127
+00:10:24,400 --> 00:10:28,240
+النص و
+
+128
+00:10:28,240 --> 00:10:36,160
+ثلاث أرباع أحيانًا وسالب نصف وسالب ثلاث أرباع إذا قيمة
+
+129
+00:10:36,160 --> 00:10:43,100
+الارتباط ثلاث أرباع أو أكثر تعتبر قوية المنطقة
+
+130
+00:10:43,100 --> 00:10:50,800
+اللي هنا طاردة المنطقة الثانية عكسية فالقول ناحية
+
+131
+00:10:50,800 --> 00:10:59,960
+اليمين مقابلة عكسية قوية ناحية الشمال لأن أنا القوة
+
+132
+00:10:59,960 --> 00:11:03,860
+تعتمد على القيمة المطلقة مش على القيمة نفسها
+
+133
+00:11:03,860 --> 00:11:07,780
+فبالتالي أنا بأحكي مثلًا ارتباط سالب ثمانية من عشرة
+
+134
+00:11:07,780 --> 00:11:14,160
+وارتباط بالسالب سالب سبعة من عشرة الآن كقيمة
+
+135
+00:11:14,160 --> 00:11:21,640
+السالب سبعة أكبر لكن كقوة ارتباط هذه أكبر هذه عكسية
+
+136
+00:11:21,640 --> 00:11:25,060
+قوية أكثر من هنا فأنا لما بأحكي قوة لأ لأ بنسى
+
+137
+00:11:25,060 --> 00:11:29,460
+الإشارة، القيمة المطلقة بتحدد قوتها فاقترب من واحد
+
+138
+00:11:29,460 --> 00:11:34,500
+المتوسط من نصف ثلاث أرباع زي ما أنا كاتب هناك فهذه 
+
+139
+00:11:34,500 --> 00:11:45,340
+متوسطة أنت
+
+140
+00:11:45,340 --> 00:11:52,820
+تفهميها كيف أنت شغلتين الاتجاه والقوة الاتجاه
+
+141
+00:11:52,820 --> 00:11:58,590
+بتحدد الإشارة والقوة بتحدد القيمة المطلقة وبس
+
+142
+00:11:58,590 --> 00:12:05,390
+خلاص فأنت لما تحدد الاتجاه تطلع الإشارة تحدد القوة
+
+143
+00:12:05,390 --> 00:12:10,230
+انسى الإشارة معناه كل ما بتقترب القيمة المطلقة من
+
+144
+00:12:10,230 --> 00:12:13,530
+الواحد الصحيح علاقة قوية فأنت لو طلعت هنا لو أخذت
+
+145
+00:12:13,530 --> 00:12:19,150
+الإشارة وتجاهلتيها بصير الثمانية أقرب للواحد تبتدي
+
+146
+00:12:19,150 --> 00:12:26,160
+الثمانية من العشرة أقوى عكسية، الضعيف يكون في حوالي
+
+147
+00:12:26,160 --> 00:12:31,960
+الصفر في المنطقة ضعيفة سواء طرد ضعيف أو عكس ضعيف
+
+148
+00:12:31,960 --> 00:12:35,480
+هذا
+
+149
+00:12:35,480 --> 00:12:40,560
+بعض الأشكال البيانية اللي بتبين إذا
+
+150
+00:12:40,560 --> 00:12:43,700
+كان التبع طرد أو عكس وإذا كان قوة أو لغاية قوة
+
+151
+00:12:43,700 --> 00:12:49,800
+الرسم الأول اللي على اليمين هنا إذا كانت .. خلي
+
+152
+00:12:49,800 --> 00:12:55,570
+ببالك إحنا بنتفق كل شغلنا خطة لكن قد تكون العلاقة
+
+153
+00:12:55,570 --> 00:12:59,070
+بينهم تغير خطية هذا مش الموضوع ده هتكلم على ارتباط
+
+154
+00:12:59,070 --> 00:13:04,070
+خطي بس إذا كانت النقاط كلها جاية على خط مستقيم زي
+
+155
+00:13:04,070 --> 00:13:12,270
+هيك مع كده يكون ارتباط تام ممكن يكون طرد تام زي هيك
+
+156
+00:13:12,270 --> 00:13:18,890
+أو عكس تام أو كان قد يكون طرد تام هذا عكس تام طبعًا
+
+157
+00:13:18,890 --> 00:13:20,770
+لما تصل قيمة الارتباط بواحد
+
+158
+00:13:25,850 --> 00:13:30,210
+هذا تام طبعًا، قرة مع نفسها أكيد تام شوفوا الارتباط
+
+159
+00:13:30,210 --> 00:13:32,970
+التام في الحقيقة في التطبيقات العملية مش موجود
+
+160
+00:13:32,970 --> 00:13:37,910
+الارتباط التام هو إن بيكون مثلًا بأحكي مساحة الدائرة
+
+161
+00:13:37,910 --> 00:13:44,150
+تتناسب طرديًا مع نصف قطرها وبالتالي مساحة الدائرة
+
+162
+00:13:44,150 --> 00:13:51,760
+بتساوي πR² الـ R اللي هي نصف القطر فإذا عرفت الـ R نصف
+
+163
+00:13:51,760 --> 00:13:57,180
+قطرها بقدر أعرف مساحة الدائرة بالظبط مظبوط فهي
+
+164
+00:13:57,180 --> 00:13:59,900
+ارتباط تام لكن في التطبيقات العملية مستحيل أعرف
+
+165
+00:13:59,900 --> 00:14:04,860
+درجة طالب في النصف وأحدد بالظبط درجته في النهاية
+
+166
+00:14:04,860 --> 00:14:09,580
+لازم يكون هناك خطأ معين فمافيش ارتباط تام في
+
+167
+00:14:09,580 --> 00:14:16,270
+التطبيقات العملية لو نطلع على باقي الأشكال بلاحظ
+
+168
+00:14:16,270 --> 00:14:21,970
+أولًا الاتجاه ناحية الشمال فبتاع الارتباط عكسي بس
+
+169
+00:14:21,970 --> 00:14:25,470
+عكسه عن عكسه بيفرق في عكسه قوي وعكسه ضعيف وعكسه
+
+170
+00:14:25,470 --> 00:14:29,810
+متوسط كل ما بيزيد الانتشار يعني كل النقاط اللي
+
+171
+00:14:29,810 --> 00:14:34,150
+بتقع على الخط المستقيم بيقل الارتباط بيقل قوة
+
+172
+00:14:34,150 --> 00:14:39,550
+الارتباط فمثلًا بلاحظ في الرسمة الأولى ارتباط تام
+
+173
+00:14:39,550 --> 00:14:44,110
+لكل النقاط على الخط، الرسمة الثانية قوية بس مش تام
+
+174
+00:14:45,030 --> 00:14:48,330
+الثالثة أضعف من الثانية واضحة النقاط منتشرة بشكل
+
+175
+00:14:48,330 --> 00:14:54,270
+مبعثر أكثر وهكذا بالنسبة للباقية أحيانًا ممكن يكون
+
+176
+00:14:54,270 --> 00:14:58,690
+صعب أحكم على قيمة الارتباط هذه تتعمل من عشرة
+
+177
+00:14:58,690 --> 00:15:01,210
+مستحيل أعرف القيمة هذه لكن بقدر أعرف أن هذه
+
+178
+00:15:01,210 --> 00:15:04,870
+الارتباط مال وقوي أو ضعيف زي هيك بس لو بدي أقارن
+
+179
+00:15:04,870 --> 00:15:09,230
+الاثنين هدول أو هذه وهذه السالب ثمانية والسالب
+
+180
+00:15:09,230 --> 00:15:12,890
+أربعة واضح إن النقاط اللي هنا أقرب بكثير للخط
+
+181
+00:15:12,890 --> 00:15:17,210
+المستقيم يعني لو تخيلت خط مستقيم يمر بمعظم النقاط
+
+182
+00:15:17,210 --> 00:15:21,590
+ونفس الخط آخذه هنا هلاحظ النقاط منتشرة بشكل مختلف
+
+183
+00:15:21,590 --> 00:15:27,490
+واضح طبعًا الأخيرة الرسمة قريب من الصفر واضح إنه
+
+184
+00:15:27,490 --> 00:15:30,570
+مافيش اتجاه معين وبالتالي ومافيش ارتباط وبالتالي
+
+185
+00:15:30,570 --> 00:15:34,230
+النقاط منتشرة بشكل عشوائي وبالتالي مافيش ارتباط خطي
+
+186
+00:15:34,230 --> 00:15:38,100
+لكن مش معناه مافيش ارتباط خطي إنه مافيش ارتباط قد
+
+187
+00:15:38,100 --> 00:15:42,260
+يكون هناك ارتباط غير خطي اللي إحنا بأحكي عليه فقط
+
+188
+00:15:42,260 --> 00:15:48,360
+الارتباط الخطي ممكن
+
+189
+00:15:48,360 --> 00:15:54,120
+هي ارتباط موجب، آخر واحدة هنا على الشمال واضح إنها
+
+190
+00:15:54,120 --> 00:15:58,920
+وقعت كلها على الخط المستقيم ورايح ناحية اليمين
+
+191
+00:15:58,920 --> 00:16:04,590
+بالتالي طردي تام واضح النقاط اللي هنا طردي
+
+192
+00:16:04,590 --> 00:16:07,690
+وهذه طردي بس واضح النقاط اللي هنا أقرب من النقاط
+
+193
+00:16:07,690 --> 00:16:12,570
+الثانية فبالتالي الرسم الثاني من أسفل أقوى من
+
+194
+00:16:12,570 --> 00:16:16,550
+الثالثة من أسفل وهكذا بالنسبة للباقي إذا بنعرف كده
+
+195
+00:16:16,550 --> 00:16:21,050
+من خلال لوحة الانتشار أو شكل الانتشار بعملية الاسم
+
+196
+00:16:21,050 --> 00:16:25,990
+أساس يمكن معرفة اتجاه العلاقة أنها علاقة طردي ولا
+
+197
+00:16:25,990 --> 00:16:33,550
+عكسية ويمكن أحدد القوة حسب نقاط النقاط المتشعبة أو خط
+
+198
+00:16:33,550 --> 00:16:40,910
+الانحدار في معامل الـ r للارتباط إحنا اتكلمنا على
+
+199
+00:16:40,910 --> 00:16:43,350
+المتغيرات الاسمية بخدمة مربع كاي في اللقاءات
+
+200
+00:16:43,350 --> 00:16:48,910
+الماضية اليوم هاخد لو كان متغير كمّي ومتغير
+
+201
+00:16:48,910 --> 00:16:55,110
+ترتيبي فهناخد أول معامل للارتباط اللي هو معامل
+
+202
+00:16:55,110 --> 00:17:02,570
+كلّكم أكيد سمعتوا عنه وحسبه قبل هيك إحنا هناخد
+
+203
+00:17:02,570 --> 00:17:12,010
+المفهوم تبعه اللي هو معامل بيرسون للارتباط طبعًا
+
+204
+00:17:12,010 --> 00:17:18,490
+هذا المعامل بنستخدمه زي شروط استخدام الاختبارات
+
+205
+00:17:18,490 --> 00:17:27,110
+البارامترية إن المتغيرين متغيرين كمّي؟ توزيع طبيعي؟ أو N
+
+206
+00:17:27,110 --> 00:17:27,630
+كبيرة؟
+
+207
+00:17:30,640 --> 00:17:39,400
+إذا بيرسون يعتبر واحد من الا��تبارات البارامترية طبعًا
+
+208
+00:17:39,400 --> 00:17:43,480
+اقترح هذا المعامل العالم البريطاني كارل
+
+209
+00:17:43,480 --> 00:17:47,640
+بيرسون باستخدام معرفة نوع العلاقة بين
+
+210
+00:17:47,640 --> 00:17:51,480
+متغيرين كمّيين بشرط أن يكون توزيعهما طبيعي
+
+211
+00:17:51,480 --> 00:17:55,520
+توزيعهما مش واحد اثنين الأول طبيعي والثاني طبيعي
+
+212
+00:17:55,520 --> 00:18:01,200
+أو حجم عينة كبير بما فيه الكفاية طبعًا في معادلات
+
+213
+00:18:01,200 --> 00:18:03,980
+كلّكم أخذتها قبل هيك أنا مش هاخد .. أنا هاخد ..
+
+214
+00:18:03,980 --> 00:18:08,260
+هاعمل توظيف لمعامل بيرسون في مثال معين لنقرأ
+
+215
+00:18:08,260 --> 00:18:14,040
+المثال مع بعض، يعتقد
+
+216
+00:18:14,040 --> 00:18:17,360
+أحد معلّمي الرياضة البدنية في أحد النوادي أن
+
+217
+00:18:17,360 --> 00:18:21,820
+التدريب الرياضي المنتظم يساعد على اكتساب العديد من
+
+218
+00:18:21,820 --> 00:18:26,540
+الصفات العقلية والنفسية بالإضافة للفوائد المعروفة
+
+219
+00:18:26,540 --> 00:18:30,120
+زي تقوية العضلات خفض الدهون في الجسم التحكم في
+
+220
+00:18:30,120 --> 00:18:35,900
+الوزن هو يعتقد أن التدريب المنتظم يرتبط هو يعتقد
+
+221
+00:18:35,900 --> 00:18:40,160
+التدريب أنا كم ساعة بتدرب أسبوعيًا أو يوميًا إيه له
+
+222
+00:18:40,160 --> 00:18:46,240
+علاقة إيه له ارتباط بالذكاء خفض التوتر ارتفاع
+
+223
+00:18:46,240 --> 00:18:51,100
+تقدير الذات ورضا عام عن الحياة مع كده واضح وأنا
+
+224
+00:18:51,100 --> 00:18:55,210
+بأقرأ بقدر أعرف مين المتغيرات اللي هو بيقصدها، مين
+
+225
+00:18:55,210 --> 00:18:58,930
+المستقل ومين التابع واضح بأحكي التدريب بيرتبط و
+
+226
+00:18:58,930 --> 00:19:03,930
+بتاع التدريب مخرج وبتاع التدريب تابع بيرتبط بمين
+
+227
+00:19:03,930 --> 00:19:07,510
+بالذكاء مثلًا، خفض التوتر، ارتفاع تقدير الذات ورد
+
+228
+00:19:07,510 --> 00:19:12,990
+عام الحياة فهو أخذ عينة عشوائية حجمها ثلاثين وبعدين
+
+229
+00:19:12,990 --> 00:19:19,630
+عنده استبيان بيقيس هذه المتغيرات ففي سؤال بتكلم عن
+
+230
+00:19:19,630 --> 00:19:23,370
+عدد الساعات التي يمارس فيها التمرينات الرياضية
+
+231
+00:19:23,370 --> 00:19:29,390
+خلال الأسبوع، التدريب تابع
+
+232
+00:19:29,390 --> 00:19:35,270
+أنا
+
+233
+00:19:35,270 --> 00:19:41,170
+للاسف التدريب هو بيحكي التدريب المنتظم بيرتبط فدول
+
+234
+00:19:41,170 --> 00:19:46,160
+بأثروا على .. مين بأثر على مين؟ التدريب اللي بيأثر
+
+235
+00:19:46,160 --> 00:19:50,200
+.. خلاص التدريب بيأثر أنا بمشي في بعض بعض يعني عند
+
+236
+00:19:50,200 --> 00:19:58,940
+أنا المتغير التدريب الرياضي خلي
+
+237
+00:19:58,940 --> 00:20:02,720
+بـ .. شوف الآن النقطة المهمة في موضوع الارتباط مش
+
+238
+00:20:02,720 --> 00:20:07,580
+مهم أعرف مين مستقل ومين التابع ارتباط بالمتغيرين
+
+239
+00:20:07,580 --> 00:20:12,520
+لكن مين مستقل ومين تابع .. خلي بك أحيانًا ..
+
+240
+00:20:12,520 --> 00:20:18,260
+أحيانًا المتغير ممكن يلعب دور مرة مستقل ومرة تابع
+
+241
+00:20:18,260 --> 00:20:26,140
+يعني .. يعني على سبيل المثال لما بأحكي إجمالي الناتج
+
+242
+00:20:26,140 --> 00:20:31,260
+المحلي لبلد بيرتبط بالصادرات أكيد كل ما زاد
+
+243
+00:20:31,260 --> 00:20:37,500
+الصادرات فيه زيادة في الناتج المحلي يعني بعد كده
+
+244
+00:20:37,500 --> 00:20:43,390
+مين أثر على مين؟ الاثنين مرتبطين مع بعض لما بأحكي
+
+245
+00:20:43,390 --> 00:20:48,270
+مثلًا الدخل ولا الانفاق أكيد كل ما زاد الدخل بيزيد
+
+246
+00:20:48,270 --> 00:20:51,410
+للانفاق و تابعًا إيه اللي بيزيد مين الاستهلاك
+
+247
+00:20:51,410 --> 00:20:55,530
+فبالتالي ممكن يكون في علاقة بين متغيرات حيث قد
+
+248
+00:20:55,530 --> 00:20:59,270
+تكون المستقل هو تابع وتابع ومستقل على حسب طبيعة
+
+249
+00:20:59,270 --> 00:21:02,630
+المتغيرات لكن أنا بيعني إن في الارتباط إنه عندي
+
+250
+00:21:02,630 --> 00:21:06,990
+متغيرين كمّيين مين مستقل ومين تابع مش مشكلة لأ 
+
+251
+00:21:06,990 --> 00:21:13,200
+السبب الارتباط بين متغيرين X و Y هو نفسه بين Y و X
+
+252
+00:21:13,200 --> 00:21:17,280
+في التأثير مش مهم فإذا عرفت مين مستقل ومين تابع
+
+253
+00:21:17,280 --> 00:21:22,860
+مش كتير بيفرق معايا في عملية التحليل إذا مش ..
+
+254
+00:21:22,860 --> 00:21:25,740
+ماعندناش نختلف، مين اللي بأثر على مين؟ أنا ممكن
+
+255
+00:21:25,740 --> 00:21:31,460
+أعتبر أنه أنا لو أتدربت كويس، هذا هيأثر على الرضا
+
+256
+00:21:31,460 --> 00:21:37,460
+تبعي، مظبوط؟ أنا لو كنت دي رضاك، بيأثر على مثلًا ال
+
+257
+00:21:39,710 --> 00:21:43,630
+مية في المئة بالتأكيد فبالتالي ممكن هذا يعني
+
+258
+00:21:43,630 --> 00:21:46,390
+التاني تكون في علاقة بينهم علاقة .. مسمى علاقة
+
+259
+00:21:46,390 --> 00:21:49,310
+تبديلية يعني واحد بأثر في الثاني والثاني بأثر في
+
+260
+00:21:49,310 --> 00:21:56,230
+الأول كيف؟ ممكن جدًا يعني الترابط يكون بينهم إما X
+
+261
+00:21:56,230 --> 00:22:01,530
+بيروح لـ Y أو ممكن Y بيروح لـ X أو لـ 2 أنا بالنسبة
+
+262
+00:22:01,530 --> 00:22:05,550
+لي في الحالة اللي بتكلم فيها مش مشكلة أعرف مين
+
+263
+00:22:05,550 --> 00:22:06,450
+مستقل ومين تابع
+
+264
+00:22:13,310 --> 00:22:17,870
+هذا في .. صحيح هذا في الارتباط لكن هشوف بعدين بعد
+
+265
+00:22:17,870 --> 00:22:22,430
+شوية في الانحدار لازم أعرف مين مستقل ومين كده
+
+266
+00:22:22,430 --> 00:22:27,570
+خلاص؟ إذا هو عنده الاستبيان في عدة أسئلة الأسئلة
+
+267
+00:22:27,570 --> 00:22:30,690
+اللي لها علاقة بمتوسط عدد الساعات اللي يتمارس فيها
+
+268
+00:22:30,690 --> 00:22:37,030
+التمرينات الرياضية عندهم قياس لتقدير الذات، نفترض أنه
+
+269
+00:22:37,030 --> 00:22:42,510
+عنده تأثير لتقدير الذات، عنده أثر عن الرضا عن العمل
+
+270
+00:22:42,510 --> 00:22:49,410
+الحياة، عنده أثر عن الضغوط، والدرجة الأعلى هي بتبين
+
+271
+00:22:49,410 --> 00:22:54,930
+إما تقدير أعلى أو رضا أعلى أو ضغوط أعلى، بعدين عنده
+
+272
+00:22:54,930 --> 00:22:58,950
+اختبار لذكاء بيبين نسبة ذكاء كل فرد من أفراد
+
+273
+00:22:58,950 --> 00:23:05,480
+العينة، الملف 23 اللي إحنا هنعمله، هنحسب معاهم
+
+274
+00:23:05,480 --> 00:23:08,580
+الارتباط بين كل زوجين من هذه المتغيرات الخمسة
+
+275
+00:23:08,580 --> 00:23:12,740
+فأنا مايعنيش إن مين مستقل ومين التابع، هفتح الملف
+
+276
+00:23:12,740 --> 00:23:23,040
+23 ونشوف مع بعض الكلام
+
+277
+00:23:23,040 --> 00:23:28,820
+اللي هينزل طبيعي، صحيح؟ إذا الملف 23 نفتحه مع بعض
+
+278
+00:23:45,430 --> 00:23:52,130
+هذه الـ 23 و
+
+279
+00:23:52,130 --> 00:23:56,230
+هذه المتغيرات الموجودة
+
+280
+00:23:56,230 --> 00:24:09,050
+خليني 
+
+281
+00:24:09,050 --> 00:24:12,090
+بس أفتح الملف أعمل اكتساب على المتغيرات
+
+282
+00:24:29,420 --> 00:24:38,580
+إذا في عندي متغير التمرينات الـ exercise
+
+283
+00:24:38,580 --> 00:24:39,520
+التمرينات
+
+284
+00:24:50,160 --> 00:25:05,440
+متغير تقدير الذات، الرضا
+
+285
+00:25:05,440 --> 00:25:12,440
+اللي بعده، بعدين
+
+286
+00:25:12,440 --> 00:25:13,080
+الضغوط
+
+287
+00:25:17,690 --> 00:25:23,830
+وآخر واحد الـ IQ الذكاء، زي المتغيرات الخمسة اللي
+
+288
+00:25:23,830 --> 00:25:27,870
+عندي
+
+289
+00:25:27,870 --> 00:25:32,570
+واضح
+
+290
+00:25:32,570 --> 00:25:36,870
+هي الـ data الثلاثين شخص، ولم تستخدم برنامج الاسم
+
+291
+00:25:36,870 --> 00:25:41,770
+سبّاس لإيجاد معامل الارتباط بين كل زوجية من الأزواج
+
+292
+00:25:41,770 --> 00:25:42,270
+الخمسة
+
+293
+00:25:46,370 --> 00:25:53,790
+عالاسم الـ SPSS Analyze، بختار correlate أو باي
+
+294
+00:25:53,790 --> 00:25:58,270
+variate، لحظة Analyze Correlate باي Variate باي
+
+295
+00:25:58,270 --> 00:26:02,550
+Variate يعني إيش؟ ثنائي المتغير، يعني متغيرين X و Y
+
+296
+00:26:02,550 --> 00:26:06,370
+لكن ممكن يكون عنده أكثر من اثني��، بس الـ
+
+297
+00:26:06,370 --> 00:26:11,910
+Multivariate عنده ارتباط مختلف، موجود آخر واحد تحت
+
+298
+00:26:13,860 --> 00:26:16,580
+اللي هو Canonical Correlation، إذا في حالة وجود
+
+299
+00:26:16,580 --> 00:26:20,820
+أكثر من المتغيرين تابعين، أكثر من المتغيرين، ف أنا
+
+300
+00:26:20,820 --> 00:26:27,840
+هأختار correlate مع Bivariate كل
+
+301
+00:26:27,840 --> 00:26:31,220
+حاجة أعمله، هأدخل هذه المتغيرات مع بعض لأن أنا
+
+302
+00:26:31,220 --> 00:26:36,380
+عايزها طبعًا بين كل اثنين منهم، فلو عايز كلهم بدخلهم
+
+303
+00:26:36,380 --> 00:26:43,790
+كلهم أكيد، مع إن الرقم الشخص مش متغيرو، بضغط على
+
+304
+00:26:43,790 --> 00:26:50,130
+السهم هنا، البرنامج يعطيني Correlation Coefficients
+
+305
+00:26:50,130 --> 00:26:55,990
+معاملات الارتباط، وعطاني clip على بيرسون طبعًا
+
+306
+00:26:55,990 --> 00:26:58,370
+بيرسون، أنا لازم أعرف مين اللي أنا عايزه، بيرسون ده
+
+307
+00:26:58,370 --> 00:27:02,350
+تكملة فيه Kendall و فيه Spearman، هذول اثنين
+
+308
+00:27:02,350 --> 00:27:08,750
+للتراتيب، فاحنا هناخد بيرسون، اللي أنا الـ Test of
+
+309
+00:27:08,750 --> 00:27:19,060
+Significance اللي هو اختبار الدلالة الإحصائية
+
+310
+00:27:19,060 --> 00:27:22,340
+يعني
+
+311
+00:27:22,340 --> 00:27:27,120
+هل فيها ارتباط ولا ما فيش ارتباط، كاختبار القيمة
+
+312
+00:27:27,120 --> 00:27:30,040
+الإحصاء الوصفي، يعني فيها ارتباط طردي ضعيف، متناسب،
+
+313
+00:27:30,040 --> 00:27:36,450
+ارتباط نوع ارتباط بالدرجة، إحصاء وصفي، لكن معنوية
+
+314
+00:27:36,450 --> 00:27:39,390
+الارتباط يعني الارتباط موجود فعلًا موجود مش نتيجة
+
+315
+00:27:39,390 --> 00:27:43,350
+خطأ في القياس أو خطأ في التجربة أو ممكن إيجاه بالصدفة
+
+316
+00:27:43,350 --> 00:27:46,590
+وهيك أو بالصدفة، لأ أنا عايز أتأكد الارتباط موجود
+
+317
+00:27:46,590 --> 00:27:50,890
+فعلًا، فلازم أعمله اختبار دلالة الإحصاء، وهذا إحنا
+
+318
+00:27:50,890 --> 00:27:54,430
+عايزينه إن أنت ما أخدتهاش يوم ما درست معامل
+
+319
+00:27:54,430 --> 00:27:59,830
+Pearson، ارتباط التحت موجود، Test of Significance
+
+320
+00:27:59,830 --> 00:28:03,520
+إما Two-tailed أو One-tailed، إيش يعني؟ بحكي تعمل
+
+321
+00:28:03,520 --> 00:28:08,060
+اختبار من طرف ولا من اثنين؟ الاختبارات معينة إما
+
+322
+00:28:08,060 --> 00:28:19,660
+بحكي الفرضية البديلة إن أحكي توجد علاقة طردية بين
+
+323
+00:28:19,660 --> 00:28:24,840
+المتغيرين أو أحكي إيش واحد توجد علاقة عكسية أو
+
+324
+00:28:24,840 --> 00:28:31,660
+ممكن واحد يحكي توجد علاقة ويسكت، طبعًا في فرق بين
+
+325
+00:28:31,660 --> 00:28:36,040
+الثلاثة هدول، واضح، الأول والثاني أنا بأختبر إن في
+
+326
+00:28:36,040 --> 00:28:41,460
+ارتباط الـ R مثلًا موجب، الثاني الـ R سالب، والثالثة الـ
+
+327
+00:28:41,460 --> 00:28:49,340
+R ما له محددتش، فبالتالي قد يكون اختبار من طرف واحد
+
+328
+00:28:49,340 --> 00:28:56,600
+زي هذا طرف واحد أو One-tailed وهذا طرفين، حسب
+
+329
+00:28:56,600 --> 00:29:02,660
+الأشياء أنا عايزها، والله إذا كان عندي معلومات واضحة من
+
+330
+00:29:02,660 --> 00:29:05,820
+خلال دراسات سابقة ومن خلال خبرة كباحث إنه معروف
+
+331
+00:29:05,820 --> 00:29:10,120
+نوع العلاقة بين مثلًا التمرينات الرياضية والرضا
+
+332
+00:29:10,120 --> 00:29:16,360
+العمل الحياة، واضح علاقة طردية، فبالتالي بحدد إذا
+
+333
+00:29:16,360 --> 00:29:20,540
+كان One-tailed ولا Two-tailed، لو أنا ما عنديش
+
+334
+00:29:20,540 --> 00:29:24,420
+معلومة بقى بتعمل اختبار من طرفين Two-tailed، بحكي
+
+335
+00:29:24,420 --> 00:29:28,300
+في علاقة وبس، والنتائج بتحكم إذا كانت طردية أو
+
+336
+00:29:28,300 --> 00:29:34,310
+عكسية، إذا بختار One-tailed، هذه كويسة موجودة ما كانتش
+
+337
+00:29:34,310 --> 00:29:37,190
+موجودة في اختبار T العادي، كل اختبار T كان Two
+
+338
+00:29:37,190 --> 00:29:39,970
+-tailed، لو بدنا One-tailed كنا بنقسم مع اثن��ن أو
+
+339
+00:29:39,970 --> 00:29:45,310
+بنعمل حاجة ثانية، تحت موجود Flag Significant
+
+340
+00:29:45,310 --> 00:29:48,350
+Correlations، إيش يعني الـ Flag Significant
+
+341
+00:29:48,350 --> 00:29:51,110
+Correlations، يعني لو فيه كان ارتباطات معنوية
+
+342
+00:29:51,110 --> 00:29:55,690
+يعطينا علامة لها، البرنامج هيعطينا علامة للارتباطات
+
+343
+00:29:55,690 --> 00:29:59,890
+المعنوية وهيميز بين اثنين اثنين زي ما هشوف في الـ
+
+344
+00:29:59,890 --> 00:30:04,220
+Output، إذا كان الـ dial عند خمسة في المئة هأعطيه نجمة
+
+345
+00:30:04,220 --> 00:30:08,500
+واحدة، واحد من مئة ارتباط أقوى معنوية أكثر هأعطيه
+
+346
+00:30:08,500 --> 00:30:14,500
+Double Stars نجمتين، بس واضح للناس يعني إن نستخدم
+
+347
+00:30:14,500 --> 00:30:19,220
+الاسم باساس سهل، يعني مجرد أنا أعرف وين موجود
+
+348
+00:30:19,220 --> 00:30:23,440
+الارتباط في أي مكان وبعدين التعامل مع الـ Dialogue
+
+349
+00:30:23,440 --> 00:30:25,720
+Boxes اللي بتطلع المربعات الحوارية سهل
+
+350
+00:30:34,810 --> 00:30:45,630
+هنشوف الآن، خلصنا هاي Okay، نتطلع
+
+351
+00:30:45,630 --> 00:30:52,080
+على اللي ظهر معايا، لو تتطلع على اللي موجود، هذه
+
+352
+00:30:52,080 --> 00:30:56,000
+عبارة عن مصفوفة، نسميها مصفوفة معاملات الارتباط
+
+353
+00:30:56,000 --> 00:31:00,960
+تذكر مصفوفتها العامل الاستكشافي لما يكون عندنا
+
+354
+00:31:00,960 --> 00:31:05,700
+مثلًا عشرة فقرات يعطينا عشرة في عشرة، هي نفسها بشكل
+
+355
+00:31:05,700 --> 00:31:11,840
+تبعها، نفس الشكل، بلاحظ هذه المتغيرات الموجودة
+
+356
+00:31:11,840 --> 00:31:17,600
+التمرينات، الذات، الرد، على الحياة، الضغوط، والذكاء، وهي
+
+357
+00:31:17,600 --> 00:31:23,120
+زيها ناحية ثانية، هنا البرنامج مصمم يعطي الارتباط من
+
+358
+00:31:23,120 --> 00:31:28,000
+كل زوج من X و Y و Y و X، بس أنا حكيت منه شوية إن
+
+359
+00:31:28,000 --> 00:31:32,140
+الارتباط من X و Y هو نفسه، الحاجة الثانية الارتباط
+
+360
+00:31:32,140 --> 00:31:38,660
+المتغير مع نفسه بيساوي واحد، فبلاحظ القطر تبع
+
+361
+00:31:38,660 --> 00:31:44,060
+المصفوفة كله بواحد، القطر عبارة عن اشتقاق المتغير
+
+362
+00:31:44,060 --> 00:31:48,460
+مع نفسه، واضح، فالمتغير مع نفسه الارتباط بيساوي
+
+363
+00:31:48,460 --> 00:31:48,760
+واحد
+
+364
+00:31:51,480 --> 00:31:54,860
+البرنامج بيعطينا ثلاث شغلات لكل متغيرين، ثلاث
+
+365
+00:31:54,860 --> 00:32:00,680
+ما بينهم، واحدة Pearson Correlation، اللي هي إيش؟ هذا
+
+366
+00:32:00,680 --> 00:32:07,080
+معناه معامل Pearson، كويس
+
+367
+00:32:07,080 --> 00:32:12,640
+هذا معامل Pearson اللي
+
+368
+00:32:12,640 --> 00:32:16,180
+تحتها الـ Sig اللي هي القيمة الاحتمالية، واتلاحظ
+
+369
+00:32:16,180 --> 00:32:21,240
+اعمل عليها One-tailed مش One-tailed من طرف واحد لأن
+
+370
+00:32:21,240 --> 00:32:27,500
+أنا طلبت منه من طرف واحد، أنت
+
+371
+00:32:27,500 --> 00:32:37,680
+عندك Two، أنا طلبت واحد مش هتفرق، لحظة، القيم هدول
+
+372
+00:32:37,680 --> 00:32:44,160
+مقسمة على اثنين، طبعًا أنت ممكن تلاحظاش إذا كانت صفر
+
+373
+00:32:44,160 --> 00:32:48,440
+صغيرة جدًا، متقسمة على اثنين، مقربة لثلاث علامات عشرية مش
+
+374
+00:32:48,440 --> 00:32:52,940
+هتفرق، فنعملها One-tail، عندك Two-tail مش مش مش القصة
+
+375
+00:32:52,940 --> 00:33:00,380
+الكبيرة، إذا ده قيمة الاحتمالية، آخر 
+
+376
+00:33:00,380 --> 00:33:07,020
+واحدة الآن ليهاش حجم العين اللي لو طلعنا مثلًا
+
+377
+00:33:07,020 --> 00:33:13,480
+العلاقة ما بين التمرينات و تقدير الذات إذا 
+
+378
+00:33:13,480 --> 00:33:15,880
+التمرينات كمثال هيك التمرينات
+
+379
+00:33:25,070 --> 00:33:32,710
+يعني إيش مقصود بتقدير الذات تربويًا؟ يعني 
+
+380
+00:33:32,710 --> 00:33:37,690
+طلبت حاجة من ابنك و لبّى لك إياها بتحس حركة إنه فيه
+
+381
+00:33:37,690 --> 00:33:43,630
+احترام فلان هل الكلام هذا له علاقة مع التمرينات؟
+
+382
+00:33:43,630 --> 00:33:49,770
+جدا طلعت لحظة معاملة طلعت 0.897 يعني
+
+383
+00:33:49,770 --> 00:33:55,170
+ارتباط هي هذا اللي أنا كاتبه الآن أنه بوصف العلاقة
+
+384
+00:33:55,170 --> 00:33:59,450
+بين المتغيرين واصف أن الارتباط بينهم سواء 8،
+
+385
+00:33:59,450 --> 00:34:02,190
+9، 7، وهي قريبة من الـ 1 واللي شرحناه وجبناه تاني في علاقة قوية بينهم، بعد كده كلما ازداد
+
+386
+00:34:02,190 --> 00:34:05,450
+التمرينات الرياضية بيزداد الرضا عن الذات أو تقدير
+
+387
+00:34:05,450 --> 00:34:11,930
+الذات، يزداد تقدير الذات. النقطة الثانية بدي أشوف هل
+
+388
+00:34:11,930 --> 00:34:17,870
+فعلاً هذا الارتباط معنوي مهم ولا غير مهم؟ طب مهم ولا
+
+389
+00:34:17,870 --> 00:34:23,650
+لأ؟ يعني بحكي الـ H1 العلاقة بينهم ذو دلالة إحصائية
+
+390
+00:34:23,650 --> 00:34:31,830
+العلاقة
+
+391
+00:34:31,830 --> 00:34:37,630
+بين المتغيرين. البرنامج بيعطينا الـ Sig أو القيم
+
+392
+00:34:37,630 --> 00:34:41,130
+الاحتمالية اللي بينهم Zero طبعًا هي صفر هنا زي ما 
+
+393
+00:34:41,130 --> 00:34:45,350
+حكينا مقرب للتلات علامة عشرية فواضح
+
+394
+00:34:45,350 --> 00:34:50,770
+طالما أقل من 5% طبعًا الفرضية الصفرية
+
+395
+00:34:50,770 --> 00:34:54,770
+بتنص عليش دائمًا لا
+
+396
+00:34:54,770 --> 00:34:59,230
+توجد علاقة ولا توجد. اتباع واضح حين طالما القيم
+
+397
+00:34:59,230 --> 00:35:03,950
+الـ Sig صفر إيش القرار؟ هي القرار رفضها وإيش بنعلق؟
+
+398
+00:35:03,950 --> 00:35:14,030
+لو حكيتي لا توجد علاقة، ترضية موجبة، أقسملك نص درجة.
+
+399
+00:35:14,030 --> 00:35:20,290
+لأ، توجد علاقة. إيش؟ هذا الهدف من الاختبار، ما هو
+
+400
+00:35:20,290 --> 00:35:23,910
+علاقة فيه ولا لأ، الارتباط حاجة فيه علاقة، هذا
+
+401
+00:35:23,910 --> 00:35:28,630
+الوصف لكن الدلالة الإحصائية، أنا ما بكتبش اسمه
+
+402
+00:35:28,630 --> 00:35:32,210
+اختبار الدلالة الإحصائية. يعني إن وجد ارتباط فهذا
+
+403
+00:35:32,210 --> 00:35:36,670
+الارتباط ذو دلالة إحصائية. من إحصائية فيه ارتباط و
+
+404
+00:35:36,670 --> 00:35:41,230
+بكمل بنفس الطريقة لو طلع اللي بعده الرضا و
+
+405
+00:35:41,230 --> 00:35:48,550
+التمرينات الرضا العام على الحياة. كل ما زاد التمرينات
+
+406
+00:35:48,550 --> 00:35:53,750
+بيزيد الرضا العام على الحياة. طبيعي الواحد جسمه
+
+407
+00:35:53,750 --> 00:35:57,670
+كويس يعني بيمرن كويس جسمه كويس غالبًا بيكون الرضا
+
+408
+00:35:57,670 --> 00:36:02,590
+عنده متوفر. هي الضغوط واضح
+
+409
+00:36:02,590 --> 00:36:06,990
+أن الإشارة السالبة كل ما زادت .. زادت التمرينات
+
+410
+00:36:06,990 --> 00:36:13,730
+بتقلل الضغوط والعكس صحيح. فاللقاء عكسية وبرضه
+
+411
+00:36:13,730 --> 00:36:19,390
+معنوية أو ذو دلالة إحصائية. بتلاحظي على الارتباطات
+
+412
+00:36:19,390 --> 00:36:23,710
+الأربعة هدول حتى مع الذكاء ووضح الذكاء العقل
+
+413
+00:36:23,710 --> 00:36:28,210
+السليم في الجسم السليم. في التمرينات كويسة طبيعي لو
+
+414
+00:36:28,210 --> 00:36:31,810
+حيكون تفكيره أحسن. بلاحظ الارتباطات الأربعة بين كل
+
+415
+00:36:31,810 --> 00:36:35,170
+زوج كله معنوي وعليه Double star. بعد كده القيمة
+
+416
+00:36:35,170 --> 00:36:39,260
+اللي هنا أكيد أقل من 1% إذا أنا أكمل
+
+417
+00:36:39,260 --> 00:36:44,420
+ارتباط لازم أطلع أنا عندي خمس متغيرات، مظبوط؟
+
+418
+00:36:44,420 --> 00:36:49,100
+هاخدهم كل زوج مع بعض، مثنى مثنى، بكم طريقة يمكن
+
+419
+00:36:49,100 --> 00:36:52,880
+اختيار اتنين من خمسة والترتيب مش ضروري؟ حكينا
+
+420
+00:36:52,880 --> 00:36:56,780
+عجبًا ليك تتذكروا؟ بالظبط كيف n-1 على 2 
+
+421
+00:36:56,780 --> 00:37:02,400
+المعادلة مش هما خمسة وأنتِ حكيتي كيف n-1 على
+
+422
+00:37:02,400 --> 00:37:07,860
+2 مع كده في عندك عشر ارتباطات بتطلعها. تخيل وقت
+
+423
+00:37:07,860 --> 00:37:16,640
+استخدام المعادلة اللي خدتها قبل هيك اللي جادل
+
+424
+00:37:16,640 --> 00:37:21,400
+ارتباط بين المتغيرين عشر مرات في هذه الأربعة
+
+425
+00:37:34,920 --> 00:37:39,320
+الآن لبعده أنا لأن بَنظَر يا إما أسفل القطر أو على 
+
+426
+00:37:39,320 --> 00:37:44,920
+القطر. كل واحد الآن لو طلعت اللي بعده اللي هو الـ ..
+
+427
+00:37:44,920 --> 00:37:48,820
+الذات الذات مع التمرينات ما هو نفسه التمرينات مع
+
+428
+00:37:48,820 --> 00:37:54,780
+الذات نفس القيمة فهذه ما تطلعش عليها أكمل الذات مع
+
+429
+00:37:54,780 --> 00:37:59,580
+الرضا مع نفسه طبعًا بـ 1 مع الرضا موجب مع الضغوط
+
+430
+00:37:59,580 --> 00:38:06,350
+سالب ومع الذكاء موجب. هذه التلاتة ما كان محصوره؟
+
+431
+00:38:06,350 --> 00:38:10,830
+سبعة لو أنزل على السطر اللي بعده طبعًا الرضا مع
+
+432
+00:38:10,830 --> 00:38:18,510
+التمرينات طلعناها لو هي هذا موجود الرضا مع الذات هو
+
+433
+00:38:18,510 --> 00:38:24,630
+موجود الذات مع الرضا هذا قيمته نفسه مع نفسه 1
+
+434
+00:38:24,630 --> 00:38:28,630
+لأن الرضا مع الضغوط واضح شارة سالبة بس بتوقف عندها
+
+435
+00:38:28,630 --> 00:38:32,210
+شوية الرضا
+
+436
+00:38:32,210 --> 00:38:33,010
+مع الضغوط
+
+437
+00:38:43,550 --> 00:38:49,850
+واضح معاهم الارتباط السالب -0.243 عكسي
+
+438
+00:38:49,850 --> 00:38:53,510
+بس فيه عكسي ما له ضعيف لأنه قيمته صغيرة ولو طلعنا
+
+439
+00:38:53,510 --> 00:39:01,810
+الـ P value تبعته غير معنوي أكيد الآن موجود عندك في
+
+440
+00:39:01,810 --> 00:39:05,930
+الـ .. في الـ notes مش القيمة هذه مضروبة في 2
+
+441
+00:39:05,930 --> 00:39:10,030
+1.96 لو ضربت هذه في 2
+
+442
+00:39:10,030 --> 00:39:12,310
+1.96 لو ضربت هذه في 2
+
+443
+00:39:16,120 --> 00:39:24,100
+بالطرف 1.96 آه أنا طلبت بالطرف 1 اللي
+
+444
+00:39:24,100 --> 00:39:30,460
+بعده الرضا مع الذكاء 0.421 في
+
+445
+00:39:30,460 --> 00:39:34,420
+دلالة بس
+
+446
+00:39:34,420 --> 00:39:38,160
+0.01 هو أكيد جنبه أرقام يعني أقرب تلات
+
+447
+00:39:38,160 --> 00:39:42,260
+علامات. فطلعت نجمة واحدة بس بالتالي ده لعند 5%
+
+448
+00:39:42,260 --> 00:39:46,760
+هنا بس تنتج إنه الارتباط ما بين الرضا عن
+
+449
+00:39:46,760 --> 00:39:53,940
+العام عن الحياة والذكاء إلا علاقة بينهم أقل قوة
+
+450
+00:39:53,940 --> 00:40:00,060
+ذو دلالة إحصائية. ما بين زي التمرينات والذات والذات واضح
+
+451
+00:40:00,060 --> 00:40:01,460
+لو أنت قرنت هدول مع بعض
+
+452
+00:40:09,140 --> 00:40:13,540
+تلاحظ الـ 8، 9، 7  عندك 0.421 السجن هنا Zero هنا
+
+453
+00:40:13,540 --> 00:40:18,740
+0.01 واضح الرضا العام عن الحياة ارتباط
+
+454
+00:40:18,740 --> 00:40:24,120
+مع الذكاء أقل من ارتباط التمرينات مع إيه؟ ده اللي
+
+455
+00:40:24,120 --> 00:40:28,180
+أنا كام واحد حصل عندي إيه؟ 0.432 0.9 0.7
+
+456
+00:40:28,180 --> 00:40:33,880
+تمت واحدة. الضغوط طبعًا هدول موجودات من الأول مع
+
+457
+00:40:33,880 --> 00:40:36,860
+نفسه والأخير طلع الـ -0.225
+
+458
+00:40:39,410 --> 00:40:43,050
+واضح عكسي ولكن ضعيف ووضح الدلالة الإحصائية غير 
+
+459
+00:40:43,050 --> 00:40:47,190
+متحققة. فبالتالي ما فيش ارتباط ذو دلالة إحصائية ما
+
+460
+00:40:47,190 --> 00:40:50,030
+بين الاتنين يعني مع كده وجدت متغيرين ما فيش ارتباط
+
+461
+00:40:50,030 --> 00:40:56,890
+ما بينهم ذو دلالة إحصائية. آخر سطر مكرر فبالتالي هذه
+
+462
+00:40:56,890 --> 00:41:03,630
+العشر ارتباطات اللي بطلعها من خلال جدول نفس
+
+463
+00:41:03,630 --> 00:41:08,470
+الشيء فبالتالي هذا زي مراية بنسميها مصفوفة ..
+
+464
+00:41:08,470 --> 00:41:13,410
+المصفوفة المثلثية العليا واللي تحت مصفوفة مثلثية
+
+465
+00:41:13,410 --> 00:41:22,510
+سفلية. آخد أي واحدة منهم حسب
+
+466
+00:41:22,510 --> 00:41:26,590
+يطلب من الناس آه احنا بيطلب .. إذا 5%
+
+467
+00:41:26,590 --> 00:41:30,850
+فهي دلالة عند 5% ودائمًا .. دائمًا إذا كانت هي دلالة
+
+468
+00:41:30,850 --> 00:41:35,150
+عند 1% فهي بالضرورة دلالة عند 5% والعكس مش
+
+469
+00:41:35,150 --> 00:41:39,360
+بالضرورة صحيح. يعني اللي ده لعند 1% أكيد ده لعند
+
+470
+00:41:39,360 --> 00:41:44,740
+أي حاجة أكتر من 1% ما 
+
+471
+00:41:44,740 --> 00:41:50,580
+ممكن. حسب الوصف اللي عملناه هنا مش وكت ممكن يكون
+
+472
+00:41:50,580 --> 00:41:53,880
+تواصل لكن معنوية مهم ولا لأ هذا اللي أنا
+
+473
+00:41:53,880 --> 00:42:00,000
+بعنيه أكتر. واضح معنوية آه في ارتباط. النقطة
+
+474
+00:42:00,000 --> 00:42:05,460
+اللي بدأ أوضحها العين هنا حجم الصغير 30 وطلع
+
+475
+00:42:05,460 --> 00:42:11,440
+ارتباط زي -0.243 غير ذو دلالة إحصائية لأن 
+
+476
+00:42:11,440 --> 00:42:16,720
+الطبيعي كل ما بيزيد حجم العينة بتصير الارتباطات
+
+477
+00:42:16,720 --> 00:42:22,560
+الصغيرة ذو دلالة إحصائية. هتلاحظ أنت لما تعمل استبانة و
+
+478
+00:42:22,560 --> 00:42:27,660
+توزعيها لـ 500 واحد لما بيطلع معك الارتباط
+
+479
+00:42:27,660 --> 00:42:31,580
+بـ 0.3 من 10 بتلاقي ذو دلالة إحصائية واحد بيستغرب كيف
+
+480
+00:42:31,580 --> 00:42:38,480
+0.3 من 10 وذو دلالة. كلما زادت حجم العينة بيزيد
+
+481
+00:42:38,480 --> 00:42:43,600
+قيمة الاختبار فبتقلل القيمة الاحتمالية فمع كده
+
+482
+00:42:43,600 --> 00:42:52,180
+المعنوية بيزيد. إذا ما تفاجئش في يوم وأنا بعمل دراسة
+
+483
+00:42:52,180 --> 00:43:01,620
+إن زادت يعني إن صارت كبيرة هذا معناه قيمة الاختبار
+
+484
+00:43:03,580 --> 00:43:09,360
+برضه تزداد. يعني زيادة N هنا هتزود قيمة الاختبار
+
+485
+00:43:09,360 --> 00:43:14,580
+وإذا زادت قيمة الاختبار تقل الـ Sig اللي هي قيمة
+
+486
+00:43:14,580 --> 00:43:20,580
+الاحتمالية وإذا الـ Sig صارت صغيرة بتصير
+
+487
+00:43:20,580 --> 00:43:23,320
+الدلالة الإحصائية متوفرة مش هيك بتصير الدلالة
+
+488
+00:43:23,320 --> 00:43:30,340
+الإحصائية موجودة مع
+
+489
+00:43:30,340 --> 00:43:36,010
+كده ما تفاجئش. لأنه في حالة زي اللي عندي مثلًا لما هي
+
+490
+00:43:36,010 --> 00:43:41,830
+N وهي R وهي الدلالة يعني في مترتبة على N كانت
+
+491
+00:43:41,830 --> 00:43:48,290
+بـ 30 كان الارتباط بين المتغيرين مثلًا زي الرضا
+
+492
+00:43:48,290 --> 00:43:51,490
+والضغوط كان -0.243
+
+493
+00:43:51,490 --> 00:43:56,650
+وكان ذو دلالة إحصائية مش هيك كان غير ذو دلالة إحصائية
+
+494
+00:43:56,650 --> 00:44:03,200
+كان غير ذو دلالة إحصائية. اللي هي لو كبرت حجم العينة صارت
+
+495
+00:44:03,200 --> 00:44:08,260
+300 ممكن
+
+496
+00:44:08,260 --> 00:44:14,020
+الـ R يصير أقل من هذا بس أساليب 2 وتلاقي
+
+497
+00:44:14,020 --> 00:44:22,000
+الدلالة متوفرة. السبب إن زيادة N أدى لزيادة قيمة
+
+498
+00:44:22,000 --> 00:44:25,140
+الاختبار فبالتالي القيمة الاحتمالية بتقل فممكن
+
+501
+00:44:25,140 --> 00:44:33,220
+يصير دلالة إحصائية في الارتباط الضعيف
+
+502
+00:44:33,220 --> 00:44:39,660
+لحجم عينة كبير لكن بشكل عام الدلالة الإحصائية
+
+503
+00:44:39,660 --> 00:44:43,620
+معناها أن الارتباط موجود والارتباط يختلف عن الصفر
+
+504
+00:44:43,620 --> 00:44:48,000
+لأن البرنامج مصمم لما بحكي لا يولد ارتباط يعني
+
+505
+00:44:48,000 --> 00:44:52,080
+بيختبر الارتباط شو بيساوي بساوي الصفر هو بيصير
+
+506
+00:44:52,080 --> 00:44:58,280
+مقارنة الصفر مع مين؟ مع قيمة الارتباط فالبرنامج
+
+507
+00:44:58,280 --> 00:45:04,110
+بيرتبط الافتراض على الصفر لكن ممكن في حالات معينة أنا
+
+508
+00:45:04,110 --> 00:45:07,610
+عايز ما أختبرش الفرضية الصفرية عايز أشوف الارتباط
+
+509
+00:45:07,610 --> 00:45:12,710
+مثلاً بيساوي 6 من 10 عند
+
+510
+00:45:12,710 --> 00:45:16,010
+نقطة ما وبحكي الفرضية البديلة R أكبر من 6 من 10
+
+511
+00:45:16,010 --> 00:45:22,670
+هنا أنا حددت هذه قيمة صفر صار 6 من 10 هذا الاختبار
+
+512
+00:45:22,670 --> 00:45:25,830
+غير متوفر في ال SPSS يعني في القيمة اللي احنا كنا
+
+513
+00:45:25,830 --> 00:45:30,090
+فيها ما أقدرش أعمل حاجة زيها وبالتالي بتعرف أنه
+
+514
+00:45:30,090 --> 00:45:34,870
+البرنامج في هذه الحالة مصمم يختبر الفرضية الصفرية
+
+515
+00:45:34,870 --> 00:45:39,230
+أن لا توجد علاقة، مع كده الـR بتساوي صفر، ومع
+
+516
+00:45:39,230 --> 00:45:42,310
+ذلك بيصير مقارنة الصفر مع قيمة معامل الارتباط، فهل
+
+517
+00:45:42,310 --> 00:45:47,190
+في فرق كبير ولا لا، حسب حجم العينة بتختلف الدلالة 
+
+518
+00:45:47,190 --> 00:45:52,450
+الإحصائية، ما فيش
+
+519
+00:45:52,450 --> 00:45:56,480
+لو محددين مثلاً اختبارنا لما بحكيها مثلاً ميو بالساعة
+
+520
+00:45:56,480 --> 00:46:03,640
+وخمسة وستين هنا مش موجودة، خلاص؟
+
+521
+00:46:03,640 --> 00:46:08,460
+في أي سؤال؟
+
+522
+00:46:08,460 --> 00:46:12,100
+طيب
+
+523
+00:46:12,100 --> 00:46:18,200
+اللي بحقّ له بكون جاوبك على الموجود، طب تقرأي في ال
+
+524
+00:46:18,200 --> 00:46:21,420
+notes اللي معك الكلمة دي موجودة هي بالتفصيل
+
+525
+00:46:25,550 --> 00:46:28,190
+هذا أول نوع اللي هو معامل الـpersonal ارتباط النوع
+
+526
+00:46:28,190 --> 00:46:33,710
+الثاني وأكيد كله أخذه spearman فأنا أخلي بقى كل
+
+527
+00:46:33,710 --> 00:46:39,890
+حكيته جديد صحيح
+
+528
+00:46:39,890 --> 00:46:47,610
+ضعيفة ضعيف يعني هذه فيها فيها ارتباط ده الإحصائية
+
+529
+00:46:47,610 --> 00:46:51,790
+لكن هل هو قوة ولا لأ أنت يعني أن هو ده ولا غير ده
+
+530
+00:46:52,500 --> 00:46:58,020
+معنى دال أنه يختلف أو يبتعد عن الصفر لكن يعني ..
+
+531
+00:46:58,020 --> 00:47:02,580
+ما أقدرش أحكي لمتوسط أو ضعيف بحكي ارتباط دال من
+
+532
+00:47:02,580 --> 00:47:07,180
+ناحية إحصائي ولكن واضح أنه ضعيف آه بتهم .. بيهمني
+
+533
+00:47:07,180 --> 00:47:12,800
+هل في ارتباط ولا لأ لو في زيادة هيك خلاص هذا ليه
+
+534
+00:47:12,800 --> 00:47:16,980
+وجد ارتباط ارتباط ضعيف بحتاج للحسين بحتاج للتعزيز
+
+535
+00:47:16,980 --> 00:47:23,020
+وهكذا بقى ده قصة تانية يعني أنت لأن بعينيك شغلتين
+
+536
+00:47:23,020 --> 00:47:27,580
+تعرف الدلالة الإحصائية متوفرة ولا لأ فقط أحكي
+
+537
+00:47:27,580 --> 00:47:30,540
+الارتباط ده من ناحية الإحصائية لكن لو عايزها توصف
+
+538
+00:47:30,540 --> 00:47:33,540
+الارتباط كواصف اللي أخذناه في الأول واضح الاثنين
+
+539
+00:47:33,540 --> 00:47:36,560
+هدول كلهم الارتباط ضعيفة بس واحد منهم ده الإحصائي و
+
+540
+00:47:36,560 --> 00:47:39,460
+اثنين غير ده والدلالة معناها أنه يختلف عن الصفر
+
+541
+00:47:39,460 --> 00:47:45,960
+يبتعد معنويًا عن الصفر تلاحظ وأنا كاتب بذلك يمكن
+
+542
+00:47:45,960 --> 00:47:49,620
+القول بأنه توجد علاقة .. علاقة ارتباط معنوية
+
+543
+00:47:49,620 --> 00:47:54,060
+معنوية معناها ذات دلالة إحصائية عند مستوى معنوية 5
+
+544
+00:47:54,060 --> 00:48:01,120
+% النوع الثاني من أنواع الارتباط عمل واحد sperm
+
+545
+00:48:01,120 --> 00:48:05,400
+man اسمه charles spearman يستخدم لإيجاد علاقة بين
+
+546
+00:48:05,400 --> 00:48:12,370
+المتغيرين كلاهما من النوع الترتيبي، إذا معامل الـ
+
+547
+00:48:12,370 --> 00:48:19,970
+Spearman الأولوية للمتغيرات الترتيبية وبرضه ممكن
+
+548
+00:48:19,970 --> 00:48:25,110
+استخدمه يعني في أولوية ثانية في البيانات الكمية
+
+549
+00:48:25,110 --> 00:48:30,770
+اللي توزيعها التوزيع
+
+550
+00:48:30,770 --> 00:48:38,400
+متوسطها ليس طبيعيًا لحظة أنا دقيقة وأنا بكتب ما أعيش
+
+551
+00:48:38,400 --> 00:48:41,640
+بيانات كمية لتوزيع هتوزيح مين؟ توزيع المتوسط
+
+552
+00:48:41,640 --> 00:48:45,920
+الحسابي وهنا في خطأ في مفهوم نظرية أن المركزية
+
+553
+00:48:45,920 --> 00:48:50,380
+ما ينفعش أحكي كل ما زاد حجم العينة يعتبر توزيع
+
+554
+00:48:50,380 --> 00:48:54,700
+العينة أو توزيع البيانات الطبيعي هذا خطأ متوارث
+
+555
+00:48:54,700 --> 00:49:00,520
+جيل بعد جيل ما ينفعش أحكي كل ما زاد حجم العينة فإن
+
+556
+00:49:00,520 --> 00:49:03,720
+توزيع البيانات تتبع توزيع الطبيعي هذا كلام تسمعه
+
+557
+00:49:03,720 --> 00:49:09,210
+كثير هذا جملة خاطئة فإن التوزيع مش توزيع البيانات
+
+558
+00:49:09,210 --> 00:49:14,150
+توزيع المتوسط، يعني المتوسط الحسابي يقترب من
+
+559
+00:49:14,150 --> 00:49:16,850
+التوزيع الطبيعي كلما زاد حجم العين، هيك نظرية
+
+560
+00:49:16,850 --> 00:49:21,990
+بتحكي، إذا هذا المتغير المعامل يستخدم في حالتين،
+
+561
+00:49:21,990 --> 00:49:24,410
+إما البيانات كلاهما من نوع الترتيبين، وهنا لازم
+
+562
+00:49:24,410 --> 00:49:31,910
+أستخدم الـSpearman أو إذا كان كلاهما كم، ولكن توزيع
+
+563
+00:49:31,910 --> 00:49:38,240
+المتوسط تبعهم مش طبيعي معنى كده بيرسون سبيرامن معلم
+
+564
+00:49:38,240 --> 00:49:42,420
+ولا غير معلمي من اختبارات غير المعلمية إذا غير
+
+565
+00:49:42,420 --> 00:49:48,360
+معلمي هذه
+
+566
+00:49:48,360 --> 00:49:56,740
+مثال هيك بسيط مثال 24 أنا عند .. لو صحّحت امتحان
+
+567
+00:49:56,740 --> 00:50:01,640
+الطالب ما أعطيتهوش درجة أعطيته تقدير معين A,B,C,D و
+
+568
+00:50:01,640 --> 00:50:06,460
+هكذا وعند مادتي الرياضيات والإحصاء وبنشوف هل في
+
+569
+00:50:06,460 --> 00:50:09,040
+ارتباط بين درجة الطالب في الرياضيات والإحصاء يعني
+
+570
+00:50:09,040 --> 00:50:11,240
+الطالب اللي كويس في الرياضيات هو كويس في الإحصاء أو
+
+571
+00:50:11,240 --> 00:50:19,320
+العكس فمثلاً عندي مجموعة من الطلاب عشر طلاب الطالب
+
+572
+00:50:19,320 --> 00:50:23,480
+الراسب في الرياضيات جاء مقبول في الإحصاء اللي جاب
+
+573
+00:50:23,480 --> 00:50:28,460
+جيد في الرياضيات جيد جداً في الإحصاء وهكذا طب ممكن
+
+574
+00:50:28,460 --> 00:50:32,820
+يكون جيد في الإحصاء في الرياضيات راسب في الإحصاء هو
+
+575
+00:50:32,820 --> 00:50:35,900
+يكون جيد جداً في رياضيات ممتاز في الإحصاء واضح يعني
+
+576
+00:50:35,900 --> 00:50:42,000
+ممكن تختلف في تفاوت مش بتضرّب زي بعض طبعاً الطريقة
+
+577
+00:50:42,000 --> 00:50:43,860
+اليدوية أنتم أخذتوها قبل كيف تحسب معامل
+
+578
+00:50:43,860 --> 00:50:49,660
+Spearman للرتب احنا هنستخدم ال SPSS ونفتح الملف
+
+579
+00:50:49,660 --> 00:50:56,720
+الـ 24 و
+
+580
+00:50:56,720 --> 00:50:57,740
+هذا الـ 24
+
+581
+00:51:07,510 --> 00:51:15,230
+واضح هي ال .. هي الدرجات طبعاً بيدخلهم واحد باعطي
+
+582
+00:51:15,230 --> 00:51:20,970
+مثلاً الراسب مثلاً ممتاز باعطي له واحد الجيدان اثنين
+
+583
+00:51:20,970 --> 00:51:27,290
+وهكذا أو العكس مش مشكلة المهم أنا أعطي له أرقام
+
+584
+00:51:31,950 --> 00:51:39,150
+إذا كلها أرقام مجرد أرقام بس بس عملها label برضه
+
+585
+00:51:39,150 --> 00:51:44,530
+analyze وهي correlate وهي
+
+586
+00:51:44,530 --> 00:51:51,670
+bivariate وهي المتغيرين مش مش كان بيحط الأول طبعاً
+
+587
+00:51:51,670 --> 00:51:55,390
+مش عايز person في عند ال spearman لو عايز two tail
+
+588
+00:51:55,390 --> 00:51:58,890
+بخليها two tail لو عايز one tail بخليها one tail
+
+589
+00:51:58,890 --> 00:51:59,850
+حسب اللي أنت عايزها
+
+590
+00:52:13,130 --> 00:52:28,350
+خليني بس أفتح الصفحة تانية إذا
+
+591
+00:52:28,350 --> 00:52:33,730
+مرة تانية I analyze correlate by variate وهاي
+
+592
+00:52:33,730 --> 00:52:35,030
+المتغيرين I okay
+
+593
+00:52:43,180 --> 00:52:47,380
+بنفس الطريقة اللي قرأنا فيها ال output اللي فات بس
+
+594
+00:52:47,380 --> 00:52:52,620
+بتلاحظي إيش كتب عليه nonparametric واضح أنه
+
+595
+00:52:52,620 --> 00:52:57,380
+nonparametric يعني ارتباط مالّه اللي غير معلم
+
+596
+00:52:57,380 --> 00:53:02,200
+nonparametric كان استخدام ال spearman نفس الجثة
+
+597
+00:53:02,200 --> 00:53:08,500
+اللي فاتت واضح رياضياته لحصة الارتباط .719 دال
+
+598
+00:53:08,500 --> 00:53:15,840
+إحصائيًا خلينا بس نلاحظ شغل صغيرة في المثلة هدي هي
+
+599
+00:53:15,840 --> 00:53:20,960
+الـR وهي الـN وهي الـSig الارتباط لمكان .719718
+
+600
+00:53:20,960 --> 00:53:24,640
+.719718
+
+601
+00:53:24,640 --> 00:53:30,960
+ما تزعليش كثير يعني مش هتفرق الـ
+
+602
+00:53:30,960 --> 00:53:38,120
+P value .019 وأنا خربش من التسعة هدي والتسعة
+
+603
+00:53:38,120 --> 00:53:42,000
+تمامًا اللي هتمشي هالقصة الكبيرة الهدف مش هيك الهدف
+
+604
+00:53:42,000 --> 00:53:47,460
+شغل ثاني أكبر من الرقم واضح أن الـ.719 دال عند
+
+605
+00:53:47,460 --> 00:53:53,160
+5% مش عند 1% مظبوط لو رجعت ثاني للمثال اللي من
+
+606
+00:53:53,160 --> 00:53:57,260
+شوية أخذنا بتفتح لك
+
+607
+00:53:57,260 --> 00:54:04,020
+الملف مرة ثانية المثال
+
+608
+00:54:04,020 --> 00:54:10,170
+23 لما استخدمنا الـby variant لكل المتغيرات هدول
+
+609
+00:54:10,170 --> 00:54:15,570
+وهي نأخذها برضه two-tailed زي ما كانت two-tailed
+
+610
+00:54:15,570 --> 00:54:24,790
+هنا وهي okay على
+
+611
+00:54:24,790 --> 00:54:32,990
+سبيل المثال الارتباط من التمرينات والوردة
+
+612
+00:54:32,990 --> 00:54:42,180
+.691point ستة تسعة واحد كانت N بتلاتين مش هيك والـ
+
+613
+00:54:42,180 --> 00:54:49,100
+sig ايش صارت .000 الآن مين المعنوية اللي أكبر أنسى
+
+614
+00:54:49,100 --> 00:54:56,780
+الـR طبعاً الصفر معنوية أعلى هذا أكبر معنويًا أعلى
+
+615
+00:54:56,780 --> 00:55:03,160
+هذا معنويًا إيش أقل أقل لو طلعت على ارتباط لحاله من
+
+616
+00:55:03,160 --> 00:55:08,780
+غير المعلمية بتلاحظ الـR هذا أكبر كـR أكبر وهذا أقل
+
+617
+00:55:08,780 --> 00:55:13,660
+مش هيك لكن أنا مهتم بالمعنوية طلعت المعنوية هنا
+
+618
+00:55:13,660 --> 00:55:17,900
+أقل هنا أكبر السبب حجم العين اختلف اللي اللي حكيته
+
+619
+00:55:17,900 --> 00:55:23,720
+من شوية وكتبناه أنه كل إن ما بتكبر بصير الارتباط
+
+620
+00:55:23,720 --> 00:55:28,360
+معنويًا أكثر حتى الارتباط الأصغر بتلاحظي الـ.691
+
+621
+00:55:28,360 --> 00:55:33,920
+معنويًا طلع أعلى من الـ.718 لأن حجم العين له
+
+622
+00:55:33,920 --> 00:55:34,420
+أكبر
+
+623
+00:55:37,030 --> 00:55:40,930
+خلاص، هذا كنت مدوّر عليه، ما كنتش مدوّر على الـ.719 أو
+
+624
+00:55:40,930 --> 00:55:44,890
+الـ.718، شغلات فاضية يعني، مش .. مش هالقصة الكبيرة
+
+625
+00:55:44,890 --> 00:55:49,890
+واضح؟
+
+626
+00:55:49,890 --> 00:55:58,350
+في
+
+627
+00:55:58,350 --> 00:56:05,940
+أي سؤال؟ هذا كان جزء خاص بالارتباط، بالعلاقات في أي 
+628
+00:56:05,940 --> 00:56:10,200
+سؤال؟ ازهرت تقريبا هيك .. أنا ما شرحت حوالي ساعة
+629
+00:56:10,200 --> 00:56:16,080
+فيما سبق دراسته، بس ضفنا عليها شو؟ الدلالة الإحصائية
+630
+00:56:16,080 --> 00:56:20,600
+بس ف أنا بقدر أنا كباحث لو طلعت عندي دلالة إحصائية
+631
+00:56:20,600 --> 00:56:25,040
+متوفرة بالرغم من الارتباط الصغير عرفت السبب إنه كلما
+632
+00:56:25,040 --> 00:56:28,060
+زاد حجم العينة قيمة الاختبار بتكبر فالقيمة
+633
+00:56:28,060 --> 00:56:30,920
+الاحتمالية بتقل معناه كده صار الدلالة الدلالة
+634
+00:56:30,920 --> 00:56:34,600
+المعنوية أعلى خلاص نأخذ break عشر دقائق مكمل إن
+635
+00:56:34,600 --> 00:56:38,970
+شاء الله بسم الله الرحمن الرحيم شاء الله هنبدأ
+636
+00:56:38,970 --> 00:56:44,490
+جزء ثاني من موضوع الارتباط و الانحدار هبدأ من
+637
+00:56:44,490 --> 00:56:48,990
+موضوع الانحدار الخطي و هناخد اليوم الانحدار الخطي
+638
+00:56:48,990 --> 00:56:52,430
+البسيط طبعًا الانحدار الخطي البسيط اعتبر هو الأبسط
+639
+00:56:52,430 --> 00:56:56,710
+بين نماذج الانحدار المختلفة و هنا أنا بفترض
+640
+00:56:56,710 --> 00:57:02,170
+العلاقة بين المتغيرين علاقة خطية لو كان عندي
+641
+00:57:02,170 --> 00:57:09,110
+متغيرين x و y بتفترض أن العلاقة بينهم تمثل بشكل خط
+642
+00:57:09,110 --> 00:57:15,490
+مستقيم هنا لازم أميز من المستقل ومن
+643
+00:57:15,490 --> 00:57:20,770
+التابع طبعًا، نماذج الانحدار تستخدم لدراسة الأثر
+644
+00:57:20,770 --> 00:57:25,350
+يعني
+645
+00:57:25,350 --> 00:57:30,850
+هل هذا المتغير بيأثر على المتغير الآخر أم لا؟ إذن،
+646
+00:57:30,850 --> 00:57:33,130
+معامل ارتباط بيرسون العلاقة الارتباطية بين
+647
+00:57:33,130 --> 00:57:37,560
+المتغيرين الانحدار بدرس الأثر هذه الفرق بين ارتباط
+648
+00:57:37,560 --> 00:57:41,720
+وانحدار ارتباط يدرس علاقة ارتباطية ا��حدار يدرس
+649
+00:57:41,720 --> 00:57:45,860
+تأثير أثر تأثير متغير على متغير أو أثر متغير على
+650
+00:57:45,860 --> 00:57:50,940
+متغير يفضل يعني نحكي أثر متغير على متغير لأن الأثر
+651
+00:57:50,940 --> 00:57:55,620
+بيروح في اتجاه واحد الأثر بيروح في اتجاه واحد من X ل
+652
+00:57:55,620 --> 00:58:01,640
+Y لكن لما نحكي التأثير قد يكون متبادل هنا ممكن
+653
+00:58:01,640 --> 00:58:07,610
+يكون X بيروح على Y و ال Y بيروح على X هذا مش شغلنا
+654
+00:58:07,610 --> 00:58:14,450
+اللي هو التأثير أنا بحكي فيه أثر من X على Y X بأثر
+655
+00:58:14,450 --> 00:58:18,970
+حصائياً على Y فهي علاقة ذو اتجاه واحد بتروح من X
+656
+00:58:18,970 --> 00:58:23,750
+إلى Y طبعًا نموذج الانحدار لما بكتبه الصورة العامة
+657
+00:58:23,750 --> 00:58:31,310
+الـ Y بيساوي V0 زائد B1 أو Beta 1 X زائد مقدار خطأ
+658
+00:58:31,310 --> 00:58:38,980
+بعطيه Epsilon هذا مقدار خطأ عشوائي إلا لما بحكي
+659
+00:58:38,980 --> 00:58:48,800
+بشكل خاص إنه في علاقة بين درجة الطالب مثلًا في مادة 
+660
+00:58:48,800 --> 00:58:57,620
+الإحصاء و X عدد ساعات الدراسة بحكي X بتأثر على
+661
+00:58:57,620 --> 00:59:03,650
+درجة الطالب في الإحصاء لكن بالتأكيد في متغيرات
+662
+00:59:03,650 --> 00:59:09,710
+ثانية قد تؤثر على المتغير التابع غير أن أنت ماخذه
+663
+00:59:09,710 --> 00:59:15,310
+ممكن في متغير ثاني مثلًا درجة ذكاء الطالب ممكن تؤثر
+664
+00:59:15,310 --> 00:59:19,350
+ممكن مستوى المعيشة للشخص ممكن عدد أفراد الأسرة يؤثر
+665
+00:59:19,350 --> 00:59:24,310
+و هكذا فبالتالي ممكن يكون فيه أكثر من متغير مستقل
+666
+00:59:24,310 --> 00:59:28,940
+أنا هنا في الانحدار اللي باخده اليوم الانحدار خط
+667
+00:59:28,940 --> 00:59:31,880
+بسيط simple linear regression بكون فقط عندي متغير
+668
+00:59:31,880 --> 00:59:36,120
+مستقل واحد المعنى كده مش هو لوحده ممكن يؤثر بس أنا
+669
+00:59:36,120 --> 00:59:41,580
+اللي أنا مركز عليه متغير واحد المعنى كده أكيد في
+670
+00:59:41,580 --> 00:59:46,260
+مقدار خطأ هيكون موجود يعني التغير في درجة الطالب
+671
+00:59:46,260 --> 00:59:50,480
+بيرجع للمتغير اللي أنت كنت بتتكلم عليه ولأشياء أخرى
+672
+00:59:50,480 --> 00:59:54,620
+الأسباب الأخرى بحطها هنا في ال epsilon هو في الخطأ
+673
+00:59:54,620 --> 01:00:01,860
+العشوائي أه يعني هي متغيرات مش معروفة أنا مش مهتم
+674
+01:00:01,860 --> 01:00:05,200
+إيه بها الآن مش انضبطتهاش كلها بتروح على مقدار أحد
+675
+01:00:05,200 --> 01:00:11,520
+الخطأ العشوائي فتالي ال epsilon بيشتمل
+676
+01:00:11,520 --> 01:00:15,000
+على جميع المتغيرات المستقلة التي ليها اشتمل عليها
+677
+01:00:15,000 --> 01:00:18,400
+نموذج الانحدار فاحنا دائمًا في المعادلة العامة بنحط
+678
+01:00:18,400 --> 01:00:21,260
+ال epsilon لكن لما نجي دائمًا عملية تقدير إلها
+679
+01:00:24,600 --> 01:00:30,080
+بنسميها بيصير y hat بدل y بمقصد b0 زي b1x أو أي
+680
+01:00:30,080 --> 01:00:35,820
+رموز سواء أخدتها b0 زي b1x في بعض الكتب بتاخدها y
+681
+01:00:35,820 --> 01:00:39,840
+hat بتساوي a زي bx هيك ولا هيك بتقولها حسب واحد
+682
+01:00:39,840 --> 01:00:45,300
+فمجرد رموز لكن بعينينا أعرف ما المقصود بكل من ال
+683
+01:00:45,300 --> 01:00:50,580
+b0 الـ b0 عبارة عن جزء المقطوع من محور y وبنسميه
+684
+01:00:50,580 --> 01:00:59,830
+الحد الثابت للنموذج لحظة لو عندي متغيرين X و Y فهذا
+685
+01:00:59,830 --> 01:01:05,850
+عبارة عن الجزء هذا عبارة عن الـ B0 فواضح قد يكون
+686
+01:01:05,850 --> 01:01:14,450
+هذا الجزء المقطوع أو ممكن يكون بيمر بنقطة الأصل
+687
+01:01:14,450 --> 01:01:19,890
+بالتالي ممكن الـ B0 تساوي صفر واضح أن الـ B0 بتكون
+688
+01:01:19,890 --> 01:01:23,130
+أكبر من الصفر وممكن تكون
+689
+01:01:35,150 --> 01:01:40,530
+السالبة هذا بيمثل الـ B0 لحالها يعني لو أنا كتبت ال
+690
+01:01:40,530 --> 01:01:45,830
+Y hat بيساوي B0 زي B1X و اكتش��ت ال Y بيساوي B0
+691
+01:01:48,870 --> 01:01:53,590
+إذا كانت X مش بتساوي إذا X بيساوي صفر مرة كده ال Y
+692
+01:01:53,590 --> 01:02:01,810
+بتساوي B0 مرة كده أنا بتتكلم على درجة الطالب و
+693
+01:02:01,810 --> 01:02:10,430
+عدد ساعات الدراسة هاد X و هاد Y فال Y بتساوي ال B0
+694
+01:02:10,430 --> 01:02:14,250
+لما X بتساوي صفر يعني لما أنا الطالب لو ما درسش ولا
+695
+01:02:14,250 --> 01:02:20,870
+ساعة متوقع درجته تكون قد ايش B0 يعني على سبيل المثال
+696
+01:02:20,870 --> 01:02:31,910
+افترض Y hat بتساوي ستين زائد افترض ثلاثة X حد
+697
+01:02:31,910 --> 01:02:35,170
+معناه لو درجة الطالب .. لو عدد ساعات دراسة الطالب
+698
+01:02:35,170 --> 01:02:41,990
+صفر ما درسش ولا ساعة متوقع درجته تساوي ستين هاي
+699
+01:02:41,990 --> 01:02:46,410
+معناه ال Y بتساوي ستين هذا الجزء ممكن يكون موجب زي
+700
+01:02:46,410 --> 01:02:48,730
+هيك زي الحالة اللي عندي ممكن يكون سالب أو ممكن
+701
+01:02:48,730 --> 01:02:54,310
+يساوي الصفر طب طلع في حالات الثلاثة الميل وين
+702
+01:02:54,310 --> 01:02:58,830
+موجود الميل عبارة عن ال B1 هو ميل الدالة الخطية
+703
+01:02:58,830 --> 01:03:03,470
+بتسميه الميل الحد للنموذج الميل هو فرق Y على فرق X
+704
+01:03:03,470 --> 01:03:08,630
+مش هيك فرق الصادات على فرق السينات طب الميل هذا موجب
+705
+01:03:08,630 --> 01:03:13,070
+ولا سالب في الرسمة الأولى موجب مظبوط
+706
+01:03:14,700 --> 01:03:20,580
+ماذا تعرف الميل؟ الميل هو ظل الزاوية اللي
+707
+01:03:20,580 --> 01:03:24,880
+بيصنعها الخط المستقيم مع الاتجاه الموجب لمحور
+708
+01:03:24,880 --> 01:03:31,180
+ال سينات فبتلاحظ الزاوية حادة ولا منفرجة؟ حادة و ظل
+709
+01:03:31,180 --> 01:03:36,360
+الزاوية الحادة موجب شرطة موجب فبالتالي الميل هنا
+710
+01:03:36,360 --> 01:03:41,360
+موجب إذا هنا بي واحد موجب علاقة طردية مش هيك طب و
+711
+01:03:41,360 --> 01:03:48,560
+هذه؟ برضه طردية مظبوط وده على كل علاقات طردية واللي
+712
+01:03:48,560 --> 01:03:53,800
+تحت ليش لأ؟ هذا مش طردية اللي رايح على اليمين
+713
+01:03:53,800 --> 01:03:59,340
+طردية المعنى كده بالرغم إن الـ B0 ممكن تكون موجبة
+714
+01:03:59,340 --> 01:04:03,020
+أو سالبة أو صفر إلا أن الميل اللي قاعد هنا موجب
+715
+01:04:03,020 --> 01:04:08,800
+المعنى كده قيمة الـ B0 إشارتها لا تحدد الاتجاه
+716
+01:04:08,800 --> 01:04:15,820
+ميل بحدد الاتجاه؟ إشارة ال بي واحد يعني لو كانت
+717
+01:04:15,820 --> 01:04:22,480
+الرسم بالعكس الرسم
+718
+01:04:22,480 --> 01:04:28,260
+هذا ال بي زيرو موجب ولا سالب ال بي زيرو هي مظبوط
+719
+01:04:28,260 --> 01:04:34,440
+ال بي زيرو الموجود هو محور Y هذا موجب وال بي واحد
+720
+01:04:34,440 --> 01:04:40,360
+الميل سالب علاقة عكسية لو طلعت ظل الزاوية باستحال
+721
+01:04:40,360 --> 01:04:43,680
+خط المستقيم على تجاه الموجب للسينات باضح إن الزاوية
+722
+01:04:43,680 --> 01:04:51,420
+منها منفرجة، مظبوط؟ طيب لو كانت هيك، بيمر بنقطة
+723
+01:04:51,420 --> 01:04:58,120
+الأصل، هاي الـB0 بتساوي صفر، لكن الميل ماله سالب،
+724
+01:04:58,120 --> 01:05:05,440
+برضه الحل الأخيرة، لو كان بيقطع جزء سالب، تلاحظ
+725
+01:05:05,440 --> 01:05:11,700
+هنا الـB0 السالبة، و الميل ماله؟ سالب يعني معناه كده
+726
+01:05:11,700 --> 01:05:16,640
+إشارة الـB0 ما تحكمتش أو ما تحكمتش في إشارة .. في
+727
+01:05:16,640 --> 01:05:25,820
+نوع العلاقة إذا إشارة الـB1 هي اللي بتحدد نوع
+728
+01:05:25,820 --> 01:05:32,480
+العلاقة بين X و Y المثال اللي أنا ذكرته من شوية الـY
+729
+01:05:32,480 --> 01:05:37,380
+hat بيساوي 60 زي 3X ايش إشارة B1؟
+730
+01:05:40,270 --> 01:05:46,070
+بواحد بواحد المرتبط مع x بواحد هو ال main ال main
+731
+01:05:46,070 --> 01:05:54,290
+ثلاثة بتعني علاقة مالها طردية طب لو كانت y hat في
+732
+01:05:54,290 --> 01:05:59,530
+الـساوي السالب مثال ثاني 60 زائد ثلاثة x برضه
+733
+01:05:59,530 --> 01:06:04,230
+طردية طب لو كانت y hat في الـساوي 60 ناقص اثنين x
+734
+01:06:04,230 --> 01:06:11,220
+هي إشارة ال main موجبة ده عكسية و هكذا إذا إشارة الـ
+735
+01:06:11,220 --> 01:06:15,400
+B واحد هي اللي بتحدد نوع العلاقة بين المتغيرين X و
+736
+01:06:15,400 --> 01:06:20,160
+Y إذا معاها كده لازم في المتغيرات تدعي أعرف مين
+737
+01:06:20,160 --> 01:06:34,040
+المستقل ومين المتغير التابع إذا
+738
+01:06:34,040 --> 01:06:36,840
+هذه أول حاجة بتدعي أعرفها شكل معادلة خط الانحدار
+739
+01:06:37,350 --> 01:06:43,290
+وعرفنا تعريف B0 و بتمنى عندي تعريف B1 ايش نقصد B1 في
+740
+01:06:43,290 --> 01:06:49,970
+المثال هذا بيساوي ثلاثة ايش المقصود إن B1 بيساوي
+741
+01:06:49,970 --> 01:06:53,870
+ثلاثة احنا
+742
+01:06:53,870 --> 01:06:58,330
+عرفنا إن B0 بتساوي ستين وعرفنا معناها مش هيك حكينا
+743
+01:06:58,330 --> 01:07:03,110
+لو كانت طالب ما درسش ولا ساعة درس بتساوي ستين لكن B1
+744
+01:07:03,110 --> 01:07:04,370
+بتساوي ثلاثة شو معناها؟
+745
+01:07:07,550 --> 01:07:13,930
+اللي هي الميل هذا الثابت هذا ايش معناه B1 بتساوي ثلاثة بفترض إن الطالب درس ساعة واحدة ايش متوقع
+747
+01:07:21,530 --> 01:07:26,230
+يجيب يعني
+748
+01:07:26,230 --> 01:07:32,410
+ثلاثة و ستين طيب لو درس ساعتين ستين زائد ثلاثة في
+749
+01:07:32,410 --> 01:07:35,570
+اثنين طيب لو درس ثلاث ساعات
+750
+01:07:41,660 --> 01:07:48,380
+بلاحظ كل ما بيزداد عدد ساعات الطالب بالساعة الواحدة
+
+751
+01:07:48,380 --> 01:07:54,940
+يعني الطالب درست زيادة الساعة درجته حتى زاد مقداره
+
+752
+01:07:54,940 --> 01:08:01,240
+إيش؟ تلاتة هي التلاتة ليه ده؟ إذا مع كده كل زيادة
+
+753
+01:08:01,240 --> 01:08:10,540
+في عدد ساعات الدراسة الساعة الواحدة إذا كل ساعة زيادة
+
+754
+01:08:10,540 --> 01:08:16,480
+في عدد الساعات يقابلها زيادة ولا نقصان؟ زيادة
+
+755
+01:08:16,480 --> 01:08:22,360
+زيادة لأنشارها دي موجبة زيادة في درجته في درجة
+
+756
+01:08:22,360 --> 01:08:32,340
+الطالب بمقدار تلت درجات إذا عرفت تفسر قيمة B0 وB1 
+
+757
+01:08:32,340 --> 01:08:34,900
+في عندي تعريف مهم جديد
+
+758
+01:08:37,010 --> 01:08:48,350
+اسمه معامل التحديد معامل
+
+759
+01:08:48,350 --> 01:08:52,030
+الـ 
+
+760
+01:08:52,030 --> 01:08:58,130
+coefficient of determination تعريفه بمثل نسبة
+
+761
+01:08:58,130 --> 01:09:02,140
+التغير في المتغير التابع والتي يمكن تفسيرها من خلال
+
+762
+01:09:02,140 --> 01:09:05,720
+معادلة الانحدار أو من خلال المتغير المستقل أو
+
+763
+01:09:05,720 --> 01:09:08,920
+المتغيرات المستقلة التي يجتمع عليها نموذج الانحدار
+
+764
+01:09:08,920 --> 01:09:17,860
+معامل التحديد باعطيه رمز R² أو ر تربيع احنا خدنا
+
+765
+01:09:17,860 --> 01:09:20,840
+معامل الارتباط ياأبا ليه كمظبوط الارتباط بقيس درجة
+
+766
+01:09:20,840 --> 01:09:25,950
+الارتباط بين المتغيرين هذا ليس بقيس نسبة التغير في
+
+767
+01:09:25,950 --> 01:09:28,710
+المتغير التابع الذي تم تفسيره من خلال معادلة
+
+768
+01:09:28,710 --> 01:09:32,970
+الانحدار أو من خلال المتغير المستقل أو إذا كان عنده
+
+769
+01:09:32,970 --> 01:09:37,010
+متغيرات مستقلة يعني
+
+770
+01:09:37,010 --> 01:09:42,670
+أن نفترض R تربيع تساوي 7 من 10 هذا
+
+771
+01:09:42,670 --> 01:09:51,130
+ليس معناها أن 70% من التغير نفترض يحكي التابع درجة
+
+772
+01:09:51,130 --> 01:09:59,460
+الطالب في الحصة يمكن تفسيرها
+
+773
+01:09:59,460 --> 01:10:13,580
+من خلال عدد ساعات الدراسة 70% من التغير في درجة
+
+774
+01:10:13,580 --> 01:10:20,380
+الطالب تم تفسيرها من خلال عدد ساعات الدراسة صحيح
+
+775
+01:10:26,210 --> 01:10:39,010
+التي هي 30% ترجع إلى متغيرات مستقلة أخرى ما لهاش غير
+
+776
+01:10:39,010 --> 01:10:48,910
+موجودة ... هنسميها غير موجودة ... غير موجودة في
+
+777
+01:10:48,910 --> 01:10:53,650
+المعادلة أو في نموذج الانحدار هذا مفهوم الانحدار
+
+778
+01:10:56,230 --> 01:11:01,230
+كان انحدار خط بسيط كل اللي بعمله لو عند معامل
+
+779
+01:11:01,230 --> 01:11:06,610
+الارتباط موجود R قيمته بس فمعامل التحديد
+
+780
+01:11:06,610 --> 01:11:20,830
+بساوي مربع معامل بيرسون تاع الارتباط طيب
+
+781
+01:11:20,830 --> 01:11:24,530
+احنا بنعرف إن الـ R محصورة بين سالب واحد وموجب
+
+782
+01:11:24,530 --> 01:11:30,440
+بواحد الـ R بين سالب واحد وموجب واحد فالـ R تربيع
+
+783
+01:11:30,440 --> 01:11:37,520
+ستصبح من صفر لواحد لما تقترب القيم من الواحد نسبة
+
+784
+01:11:37,520 --> 01:11:43,040
+التفسير أعلى ونموذج أفضل ففي بعض الملاحظات على
+
+785
+01:11:43,040 --> 01:11:48,120
+معامل التحديد سنذكرهم بالتفصيل أول واحدة
+
+786
+01:11:51,360 --> 01:11:55,440
+لو كان معامل التحديد بسوء صفر أو قريب من الصفر مع
+
+787
+01:11:55,440 --> 01:11:58,100
+كده نموذج الانحدار لا يفسر شيء من التباين في
+
+788
+01:11:58,100 --> 01:12:03,520
+المتغير التابع يعني النموذج غير ناجح إذا سوى الواحد
+
+789
+01:12:03,520 --> 01:12:08,320
+الصحيح يعني واحد بالظبط معناه كده كل نقاط الانتشار
+
+790
+01:12:08,320 --> 01:12:12,120
+تقع على خط الانحدار المقدر يعني كل النقاط تكون وين
+
+791
+01:12:12,120 --> 01:12:17,500
+جاية على نفس الخط وهذا قليلا ما يحدث أن كل النقاط
+
+792
+01:12:17,500 --> 01:12:22,920
+تكون بهذا الاتجاه في التطبيقات العملية التي لا يحصل
+
+793
+01:12:22,920 --> 01:12:27,340
+وهذا نادر الحدوث في التطبيقات العملية غالبا قيمته
+
+794
+01:12:27,340 --> 01:12:32,760
+بزيد عن صفر وتقل عن .. بزيد عن صفر وتقل عن الواحد
+
+795
+01:12:32,760 --> 01:12:40,720
+الصحيح الحاجة الثانية معامل التحديد بسوء مربع معامل
+
+796
+01:12:40,720 --> 01:12:45,120
+الارتباط الخطي لـ بيرسون في حالة انحدار الخط البسيط
+
+797
+01:12:50,250 --> 01:12:57,190
+بدي أحاول أخد مثال الآن إن شاء الله ندى مثال رقم
+
+798
+01:12:57,190 --> 01:13:03,690
+تلاتة مثال بيحكي القاتل عشان أطبق مثال انحدار بسيط
+
+799
+01:13:03,690 --> 01:13:10,790
+على مثال تربوي عشان نشوف كيف ممكن تفسير النتائج
+
+800
+01:13:10,790 --> 01:13:14,270
+تعتقد
+
+801
+01:13:14,270 --> 01:13:18,060
+مدرسة الصف الثاني التي تضايقنا الوقت الذي يقضيه
+
+802
+01:13:18,060 --> 01:13:23,620
+الآباء مع أبنائهم في القراءة لهم أو معهم يمكن أن
+
+803
+01:13:23,620 --> 01:13:27,040
+يكون منبئا دقيقا بالأداء العام للأطفال في المدرسة
+
+804
+01:13:27,040 --> 01:13:33,740
+يعني الوقت الذي يقضيه الآباء مع ولادهم إيه له
+
+805
+01:13:33,740 --> 01:13:37,700
+علاقة مع الأداء العام أو بيأثر هنا على الأداء
+
+806
+01:13:37,700 --> 01:13:41,940
+العام للطالب والاختبار هذا الفرض أجرت المدرسة بحثا
+
+807
+01:13:41,940 --> 01:13:46,460
+استخدام فيه 25 طفل من التلاميذ الذين تدرسهم في
+
+808
+01:13:46,460 --> 01:13:51,180
+الصف الثاني الابتدائي هذا خطأ مطبعي وفي نهاية
+
+809
+01:13:51,180 --> 01:13:55,200
+العام استخدمت المدرسة درجات الأطفال خلال العام
+
+810
+01:13:55,200 --> 01:13:59,660
+للحصول على درجة كلية تعبر عن مستوى أداء كل طفل إذا
+
+811
+01:13:59,660 --> 01:14:02,480
+مستوى الأداء أخذته عبارة عن قدرات الطالب في نهاية
+
+812
+01:14:02,480 --> 01:14:06,940
+السنة الآن بتاعة عندها نقطة واحدة بتعرف إيش الوقت
+
+813
+01:14:06,940 --> 01:14:12,000
+الذي كان يقضيه الآباء مع أبنائهم في دراسة وفي
+
+814
+01:14:12,000 --> 01:14:16,800
+اجتماع مع الآباء وزعت المدرسة استبيان عليهم تطلب
+
+815
+01:14:16,800 --> 01:14:22,280
+منهم في تحديد متوسط عدد الساعات الأسبوعي الذي قضاه
+
+816
+01:14:22,280 --> 01:14:26,540
+الأطفال في القراءة مع أبنائهم أكيد مع أبقائهم
+
+817
+01:14:26,540 --> 01:14:29,680
+وقد امتنعت المدرسة عن النظر في نتائج الاستبيان حتى
+
+818
+01:14:29,680 --> 01:14:34,360
+لا تتأثر بالبيانات الموجودة فيه قبل وضع درجات تجنب
+
+819
+01:14:34,360 --> 01:14:38,260
+لأي تحيز من جانبها يعني هي قبل الامتحان قامت
+
+820
+01:14:38,260 --> 01:14:42,520
+باستبيان سألت قول ولي الأمر كام ساعة ابنك يقعد معاه
+
+821
+01:14:42,520 --> 01:14:47,340
+في الأسبوع كتب عدد الساعات في المتوسط الاستبيان ما
+
+822
+01:14:47,340 --> 01:14:51,220
+طلعتش عليه عشان ما تشوف اسمه ما يكون طبط يعني عشان
+
+823
+01:14:51,220 --> 01:14:55,640
+يعني لما تحط درجة على الطالب ما تتأثرش بعدد
+
+824
+01:14:55,640 --> 01:15:00,980
+الساعات التي كتبها ولي الأمر فهي ضبطت كل شيء وكان
+
+825
+01:15:00,980 --> 01:15:07,140
+عندي متغيرين عدد ساعات القراءة الـ
+
+826
+01:15:07,140 --> 01:15:16,480
+EX والدرجة الكلية الـ Y
+
+827
+01:15:16,480 --> 01:15:21,750
+هنشوف إيش ممكن نستفيد من نموذج الانحدار طبعا
+
+828
+01:15:21,750 --> 01:15:24,070
+الارتباط الذي أخذناه بيدرس العلاقة الارتباطية بين
+
+829
+01:15:24,070 --> 01:15:26,870
+المتغيرين أنه في ارتباط بين المتغير الأول والثاني
+
+830
+01:15:26,870 --> 01:15:30,890
+أو لا لكن بدلسش أثر المتغير المستقل على المتغير
+
+831
+01:15:30,890 --> 01:15:35,410
+التابع هنعمل أكتر من شغلة هنشوف كيف يمكن الحصولة
+
+832
+01:15:35,410 --> 01:15:39,010
+على المعادلة التي يادما تعتبر أفضل تمثيل للعلاقة
+
+833
+01:15:39,010 --> 01:15:43,550
+الخطية بين المتغيرين عدد ساعات القراءة زائد الدرجة
+
+834
+01:15:43,550 --> 01:15:51,310
+الكلية الحاجة الثانية بما شفت أحديد قوة العلاقة إذا
+
+835
+01:15:51,310 --> 01:15:55,870
+هذه أول فائدة من الانحدار باعرف قوة العلاقة لحد
+
+836
+01:15:55,870 --> 01:16:02,750
+الثانية اختبار الفرض الصفري أنه في علاقة بالاتنين
+
+837
+01:16:02,750 --> 01:16:08,870
+ولا لا يعني هل المتغير بيدرس
+
+838
+01:16:08,870 --> 01:16:14,450
+أنه لا يوجد أثر أنه لا نتفق في الانحدار بيكتب أثر
+
+839
+01:16:14,450 --> 01:16:22,750
+هذا الذي هغيرك هي عملها أثر عملها أثر الانحدار بيدرس
+
+840
+01:16:22,750 --> 01:16:31,930
+الأثر لا يوجد أثر لعدد ساعات الدراسة على مين على
+
+841
+01:16:31,930 --> 01:16:38,190
+الدرجة الكلية يعني لو بدك تكتبها بالرموز بسرعة هيك
+
+842
+01:16:38,190 --> 01:16:45,510
+بكتب بي واحد تساوي صفر مش بي زيرو حكينا العلاقة
+
+843
+01:16:45,510 --> 01:16:50,270
+بين XY من خلال بي واحد وليس بي زيرو إذا
+
+844
+01:16:50,270 --> 01:16:53,250
+عايز أختبر هذه الفرضية هل الـ B تساوي صفر ولا لأ؟ الـ
+
+845
+01:16:53,250 --> 01:16:56,530
+B واحد هذا لو تساوي صفر وعلى كده مافيش أثر لعدد
+
+846
+01:16:56,530 --> 01:17:01,850
+ساعات الدراسة على الدرجة الكلية هفتح الملف الموجود
+
+847
+01:17:01,850 --> 01:17:10,290
+عندنا ونبدأ نشتري واحدة واحدة الملف اسمه القراءة
+
+848
+01:17:10,290 --> 01:17:16,290
+انحدار
+
+849
+01:17:16,290 --> 01:17:19,050
+صحيح
+
+850
+01:17:23,370 --> 01:17:29,290
+أنا غلط لما
+
+851
+01:17:29,290 --> 01:17:33,790
+بدأت أدرس الأثر بعمل معادلة انحدار خلّيني أتصفق من
+
+852
+01:17:33,790 --> 01:17:38,690
+الآن دراسة الأثر بتمشيها عن طريق الارتباط بدأت أدرس
+
+853
+01:17:38,690 --> 01:17:43,210
+أثر استراتيجية معينة على تحصيل دعم الانحدار
+
+854
+01:17:53,880 --> 01:17:58,280
+ماشي بس أنا بطلع هنا أثر علاقة شوفي حجم الأثر الذي
+
+855
+01:17:58,280 --> 01:18:02,740
+أنت بتطلعيه بالنسبة لي هنا عبارة عن شفت الأرض
+
+856
+01:18:02,740 --> 01:18:09,380
+تربيعه ده هذا حجم التأثير تلاحظوا
+
+857
+01:18:09,380 --> 01:18:14,980
+أنا بقرا التفسير هنا هو نفس تفسير مربع إيتا فالأرض
+
+858
+01:18:14,980 --> 01:18:18,840
+تربيعه هي نفس مربع إيتا فالأرض تربيعه هي حجم التأثير
+
+859
+01:18:18,840 --> 01:18:23,590
+الذي أنت بتحكي عنه أنا بالإضافة إليه هأعمل شغل أنا
+
+860
+01:18:23,590 --> 01:18:28,090
+هأشوفها مع بعض شوف هل الانحدار هيضيف معلومة زيادة ولا
+
+861
+01:18:28,090 --> 01:18:35,510
+لا أنت حاول .. نعم أثر
+
+862
+01:18:35,510 --> 01:18:39,830
+المتغير مش العلاقة مفهوم أنا مش عايز اسم أثر علاقة
+
+863
+01:18:39,830 --> 01:18:45,850
+أثر متغير على متغير الذي أنت حكيتيه بطلع ارتباط و
+
+864
+01:18:45,850 --> 01:18:49,330
+بطلع حجم التأثير مظبوط شوف أنا مش هاطلع أنا هطلع
+
+865
+01:18:49,330 --> 01:18:55,390
+ارتباطا ومن الارتباط بطلّع من حجم التأثير بالإضافة
+
+866
+01:18:55,390 --> 01:19:02,910
+إلى ذلك هطلع تلات شغلات إضافية هأشوفهم الآن كويس
+
+867
+01:19:02,910 --> 01:19:06,670
+هي analyze وهي
+
+868
+01:19:06,670 --> 01:19:12,090
+regression لو تلاحظي معي القائمة تبع الـ regression
+
+869
+01:19:12,090 --> 01:19:17,290
+مالها القائمة تبع الـ regression هذه كبيرة
+
+870
+01:19:19,740 --> 01:19:24,500
+فبالتالي موضوع الانحدار موضوع واسع متشعب احنا
+
+871
+01:19:24,500 --> 01:19:29,740
+هناخد منه جزءين جزء اللقاء اليوم اللقاء الأول الذي
+
+872
+01:19:29,740 --> 01:19:36,800
+هو من خلال analyze regression linear خطة وهذا
+
+873
+01:19:36,800 --> 01:19:39,900
+الاختيار بينفع سواء كان عند مستقل واحد أو أكثر من
+
+874
+01:19:39,900 --> 01:19:43,080
+مستقليعني لقاء اليوم ولقاء المحاضرة القادمة إن
+
+875
+01:19:43,080 --> 01:19:47,440
+شاء الله برضه في نفس المكان linear لما ناخد انحدار 
+
+876
+01:19:47,440 --> 01:19:54,040
+الـ logistic هنغير في .. أقبلك الشاشة شوية في عند
+
+877
+01:19:54,040 --> 01:20:00,380
+انحدار اسمه binary logistic  ثنائي لما 
+
+878
+01:20:00,380 --> 01:20:05,320
+يكون التابع نعم ولا اكتسب المهارة أو لم يكتسب
+
+879
+01:20:05,320 --> 01:20:09,650
+المهارة في الـ multinomial logistic لو اكتسب المهارة
+
+880
+01:20:09,650 --> 01:20:14,290
+بدرجة كبيرة بدرجة متوسطة بدرجة ضعيفة بالتالي أنا
+
+881
+01:20:14,290 --> 01:20:20,350
+هستخدم الشغلتين هدول بس طبعًا في أشياء ثانية خارج
+
+882
+01:20:20,350 --> 01:20:26,630
+نطاق المصاد طبعًا اللي
+
+883
+01:20:26,630 --> 01:20:30,110
+أنا بدأ أسألك أعطيني ملاحظاتك على المربع الحواري
+
+884
+01:20:30,110 --> 01:20:33,310
+احنا
+
+885
+01:20:33,310 --> 01:20:34,510
+اتعودنا على شغل ازاي
+
+886
+01:20:37,960 --> 01:20:41,480
+هذه لحظة أو لحظة independent تتسع لمتغير واحد
+
+887
+01:20:41,480 --> 01:20:48,280
+بالتالي بتتعامل مع متغيرات تابع واحدة هنا إذا هذه
+
+888
+01:20:48,280 --> 01:20:51,660
+.. مين التابع عندي؟ هنا مهم جدًا حدد المستقل
+
+889
+01:20:51,660 --> 01:20:55,280
+والتابع فاندي عدد الساعات دراسة درجة كل .. مين
+
+890
+01:20:55,280 --> 01:21:02,760
+بأثر على مين؟ إذا معك ده عدد الساعات مستقل فبحطه
+
+891
+01:21:02,760 --> 01:21:07,550
+في اللحظة اللي independent موجود ممكن تكون مستقل
+
+892
+01:21:07,550 --> 01:21:11,430
+واحد أو أكثر عشان كده في حرف أس في الجثير موجود
+
+893
+01:21:11,430 --> 01:21:17,410
+يعني ممكن تكون مستقل واحد أو أكثر من المستقل يعني
+
+894
+01:21:17,410 --> 01:21:20,710
+هذا معناه المربع الحواري اللي عندك بينفع للبسيط
+
+895
+01:21:20,710 --> 01:21:25,650
+وبينفع للمتعدد لو كان أكثر من متعدد بسيط بالتام
+
+896
+01:21:25,650 --> 01:21:31,440
+الـ dependent تسعى لمكان واحد ودرجة طبعًا لازم تكونوا
+
+897
+01:21:31,440 --> 01:21:34,600
+متغيرات كمية ما ينفعش وصفة يدخله هنا لازم تكونوا من
+
+898
+01:21:34,600 --> 01:21:39,480
+نوع الكمية هذا كل اللي بعمله الآن لو بدأت أشغل بيه
+
+899
+01:21:39,480 --> 01:21:44,120
+ده هيأخد معاه وقت في انحدار هنا مجرد مداخل التابع
+
+900
+01:21:44,120 --> 01:21:48,080
+مداخل المستقل طبعًا في اختيارات الآن options و
+
+901
+01:21:48,080 --> 01:21:51,900
+statistics مش هتكلم عليها مبدئيًا أنا عايز حاجة
+
+902
+01:21:51,900 --> 01:21:56,000
+صغيرة اليوم وبعدين أتوسع لمناخ الانحدار المتعدد
+
+903
+01:21:58,720 --> 01:22:01,560
+بس مش أكثر من كده يعني عملية تقمع ثانية واحدة على
+
+904
+01:22:01,560 --> 01:22:14,320
+البرنامج بعد مدخل البيانات لأنه
+
+905
+01:22:14,320 --> 01:22:19,630
+ممكن أستخدمها كمتغير آخر لشغل ثاني تحت إطار سؤال كي
+
+906
+01:22:19,630 --> 01:22:23,170
+كويس يعني احنا عادة بتعودين لمتغير اللي بننقله من
+
+907
+01:22:23,170 --> 01:22:26,810
+قائمة المتغيرات بينتقل و بروح بس الحقيقة مش دائمًا
+
+908
+01:22:26,810 --> 01:22:30,830
+يعني مثلًا بتذكر في الأزواج المرتبة كنت لما نقولهم
+
+909
+01:22:30,830 --> 01:22:34,630
+ما يروحش لما ممكن أستخدمهم متغير آخر وهي نفس الشيء
+
+910
+01:22:34,630 --> 01:22:40,470
+في عندي ما زال المربعات ثانية بس في أي سؤال ثاني
+
+911
+01:22:40,470 --> 01:22:45,570
+نضغط على okay نطلع
+
+912
+01:22:45,570 --> 01:22:48,550
+على الـ output و بتشرح من خلال نتيجة الـ SPSS
+
+913
+01:22:50,970 --> 01:22:55,010
+في لحظة كل اللي عملته مجرد click في ثانية واحدة طالع
+
+914
+01:22:55,010 --> 01:23:04,390
+للنتائج اللي أمامك المربع الأول يعطاني
+
+915
+01:23:04,390 --> 01:23:08,330
+variables entered and removed من خلال هذا الجدول
+
+916
+01:23:08,330 --> 01:23:12,530
+بأعرف إيش المدخلات اللي أنا دخلتها فواضح الـ
+
+917
+01:23:12,530 --> 01:23:17,670
+variables entered المدخلات المدخلة عدس الساعات و
+
+918
+01:23:17,670 --> 01:23:21,220
+الـ dependent variable الدرجة إذا من خلال الجدول
+
+919
+01:23:21,220 --> 01:23:28,000
+عرفت من المتغيرات المدخلة واضح عند مستقل عدد
+
+920
+01:23:28,000 --> 01:23:32,440
+الساعات و التابع الدرجة طبعًا الطريقة enter اللي هي
+
+921
+01:23:32,440 --> 01:23:35,820
+الطريقة العادية اللي مشتغل عليها اللقاءة الجاية
+
+922
+01:23:35,820 --> 01:23:41,960
+هنعرف أنه في عدة طرق للانحدار غير طريقة enter
+
+923
+01:23:41,960 --> 01:23:46,380
+enter معناها اللي أنت دخلتها هيطلع معاك بالشكل اللي
+
+924
+01:23:46,380 --> 01:23:50,920
+أنت عامله الجدول اللي بعده model summary الجدول
+
+925
+01:23:50,920 --> 01:23:56,480
+اللي بعده إيش سؤالك أنا
+
+926
+01:23:56,480 --> 01:24:01,000
+هجيبه واحد واحد الـ model summary بيعملي تلخيص
+
+927
+01:24:01,000 --> 01:24:11,080
+للنموذج هاخد منه اليوم شغلتين في NDR إذا في NDR
+
+928
+01:24:11,080 --> 01:24:13,380
+هذا معامل
+
+929
+01:24:16,970 --> 01:24:21,750
+الارتباط تبع person بس هذا هيكون بين مين ومين بين x
+
+930
+01:24:21,750 --> 01:24:26,110
+و y اليوم بين x و y لأن عندي x y بس طيب المرة
+
+931
+01:24:26,110 --> 01:24:30,890
+الجاية هيكون عندي x y z فهذا معامل ارتباط هيكون إيش
+
+932
+01:24:30,890 --> 01:24:35,610
+ل x و y و z مع بعض لكن في البسيط اسمه معامل ارتباط
+
+933
+01:24:35,610 --> 01:24:40,430
+تبع person لكن بشكل عام اسمه معامل ارتباط المتعدد
+
+934
+01:24:40,430 --> 01:24:46,230
+خلاص لو ممكن يكون عندي إيش أكثر من متغيرين هذا
+
+935
+01:24:46,230 --> 01:24:51,430
+المعامل لأنه متعدد لأنه ممكن يكون عنده أكثر من
+
+936
+01:24:51,430 --> 01:24:57,950
+مستقل تخيل معاه لو كان عندي مثلًا عدد ساعات الدراسة
+
+937
+01:24:57,950 --> 01:25:01,790
+بتأثر على درجة كمية الطالب وفي عندي عدد نفترض
+
+938
+01:25:01,790 --> 01:25:07,270
+أيام الغياب صار
+
+939
+01:25:07,270 --> 01:25:10,110
+عندي متغيرين ومستقلين بأثر على هذا نسميه انحدار
+
+940
+01:25:10,110 --> 01:25:13,170
+ارتباط متعدد لأنه في عندي مستقلين بأثر على
+
+941
+01:25:13,170 --> 01:25:19,750
+التابع طب بقدر أعرف موجب أو سالب منه؟ هذا إشارته
+
+942
+01:25:19,750 --> 01:25:26,590
+.. إشارته دائمًا موجب يعني مش هيعطينا موجب أو سالب
+
+943
+01:25:26,590 --> 01:25:30,350
+دائمًا موجب وبس السبب لإن ما يكون في عدة متغيرين
+
+944
+01:25:30,350 --> 01:25:35,570
+زي هيك بأثر على درجة الطالب ممكن كلاهما موجب أو
+
+945
+01:25:35,570 --> 01:25:42,130
+كلاهما سالب أو خليط طب لو كان خليط زي هيك واضح هذا
+
+946
+01:25:42,130 --> 01:25:48,640
+موجب واحد سالب فالـ R هتطلع الله أعلم فالـ R خلاص هي
+
+947
+01:25:48,640 --> 01:25:52,280
+ما لهاش إشارة البرنامج بيعطيك إياه دائمًا إشارة
+
+948
+01:25:52,280 --> 01:25:57,840
+موجبة لهذا السبب إذا في حالة تبعتنا هذا عبار�� عن
+
+949
+01:25:57,840 --> 01:26:08,960
+بيرسون القيمة إيش سوّت؟ 8.26 نعم هذه
+
+950
+01:26:08,960 --> 01:26:12,420
+الـ footnote هي إيه وهي إيه؟ الـ A معناها الـ
+
+951
+01:26:12,420 --> 01:26:16,320
+predictors يعني المتغيرات المنبئة أو مستقلة اللي
+
+952
+01:26:16,320 --> 01:26:20,600
+هي الثابت .. الثابت اللي هو الجزء هذا .. هذا
+
+953
+01:26:20,600 --> 01:26:25,620
+الثابت هذه اللي دخل في المعادلة ومين عدد الساعات
+
+954
+01:26:25,620 --> 01:26:29,660
+هي الـ A أظن الـ A أن هو درس العلاقة بين المتغير
+
+955
+01:26:29,660 --> 01:26:34,240
+التابع وعدد الساعات فالأعلى بالساعة 8.26 إلى أن
+
+956
+01:26:34,240 --> 01:26:39,300
+قيمة الارتباط هذا واضحة قوية يعني في ارتباط قوي
+
+957
+01:26:39,300 --> 01:26:46,570
+بين الاثنين بعدها أعطاني R²  R² العادل، المعامل
+
+958
+01:26:46,570 --> 01:26:54,390
+التحديد اللي هنا قيمته إيش سوى؟ 68.3 طبعًا
+
+959
+01:26:54,390 --> 01:27:03,230
+بالتأكيد لو أتيت أنا ربعت الـ 8.26 أكيد
+
+960
+01:27:03,230 --> 01:27:07,970
+لو ربعتها، أنجبت بـ 68.3 طب القيمة هذه إيش
+
+961
+01:27:07,970 --> 01:27:08,570
+بتاعني؟
+
+962
+01:27:13,930 --> 01:27:19,130
+إذا 68.3 من التغير في درجة الطالب تُعزى إلى أو
+
+963
+01:27:19,130 --> 01:27:23,990
+يمكن تفسيرها من خلال عدد ساعات القراءة يعني مع كده
+
+964
+01:27:23,990 --> 01:27:32,730
+جهد الآباء مع أبنائهم بمثل نسبة تقريبًا 68% من درجة
+
+965
+01:27:32,730 --> 01:27:37,830
+الطالب يعني اللعب هي دوره 68% تقريبًا أثر والنسبة
+
+966
+01:27:37,830 --> 01:27:42,290
+المتبقية بترجع لعوامل ثانية دور المدرسة في الصف
+
+967
+01:27:42,750 --> 01:27:48,110
+ذكاء الطالب وضع الاجتماعي الدفعية المهمة فبالتالي
+
+968
+01:27:48,110 --> 01:27:51,250
+في متوقعات مستقلة أخرى أخذوا أثر على التحصيل غير
+
+969
+01:27:51,250 --> 01:27:59,790
+جهد أو مشاركة الأبويا كيف؟
+
+970
+01:27:59,790 --> 01:28:03,570
+بتم
+
+971
+01:28:03,570 --> 01:28:06,770
+الأشياء الثانية اللي قلت دي لأنها ما لاقش معنى أحكي
+
+972
+01:28:06,770 --> 01:28:07,210
+عليها الآن
+
+973
+01:28:12,340 --> 01:28:17,360
+الجدول اللي بعده مكتوب عليه Anova خلّى باكى لأن
+
+974
+01:28:17,360 --> 01:28:21,660
+Anova اللي هنا غير عن Anova اللي هناك هذه Anova لل
+
+975
+01:28:21,660 --> 01:28:28,220
+regression خاصة بالانحدار في
+
+976
+01:28:28,220 --> 01:28:34,380
+الانحدار البسيط بدنا نتجاهل الجدول تبع الـ Anova
+
+977
+01:28:34,380 --> 01:28:41,340
+والسبب اللي قاعد جاي لأن هذا الجدول أنا بدأ أتجاهله
+
+978
+01:28:41,340 --> 01:28:46,380
+اليوم اليوم ومرة الجهة لما ناخد الانحدار المتعددة
+
+979
+01:28:46,380 --> 01:28:51,000
+هفسر المتعدد وأرجع لك للـ .. للـ .. للبسيط نعرف ليش
+
+980
+01:28:51,000 --> 01:28:58,560
+أنا تجاهلته فهنروح لوين؟ على الجدول اللي بعده؟
+
+981
+01:28:58,560 --> 01:29:01,980
+لأ
+
+982
+01:29:01,980 --> 01:29:05,540
+مش لازم في الانحدار البسيط .. لو لازم بشرحه الآن مش
+
+983
+01:29:05,540 --> 01:29:11,640
+لازم في الانحدار البسيط مش هستفيد منه نهائيًا خلاص؟
+
+984
+01:29:13,210 --> 01:29:16,330
+الجدول المعنون بالـ coefficients هذا الجدول
+
+985
+01:29:16,330 --> 01:29:20,610
+بيتعلق على كل نتائجه هذا هستفيد منه بشكل كبير
+
+986
+01:29:20,610 --> 01:29:25,190
+الاستفادة
+
+987
+01:29:25,190 --> 01:29:30,350
+الأولى طب
+
+988
+01:29:30,350 --> 01:29:32,050
+من خلاله بقدر أكتب المعادلة
+
+989
+01:29:42,580 --> 01:29:49,960
+المعادلة المقدرة هي المعادلة المقدرة لها y hat
+
+990
+01:29:49,960 --> 01:29:55,780
+بتساوي في هنا عندي unstandardized coefficients
+
+991
+01:29:55,780 --> 01:30:03,980
+اللي هي المعاملات غير
+
+992
+01:30:03,980 --> 01:30:13,810
+المعيارية أو غير قياسية في عند العمود تبع B في
+
+993
+01:30:13,810 --> 01:30:18,310
+عند قيمتين تحتها على طول بالظبط
+
+994
+01:30:18,310 --> 01:30:24,170
+هذا الـ B0 و هذا الـ B1 أو الـ A و الـ B الـ constant
+
+995
+01:30:24,170 --> 01:30:32,410
+اللي هو الـ constant العادل هو 221.126
+
+996
+01:30:32,410 --> 01:30:38,290
+زائد 15.929
+
+997
+01:30:40,800 --> 01:30:46,100
+مضروبة في الـ X اللي هي عدد الساعات إذا مضروبة في
+
+998
+01:30:46,100 --> 01:30:57,980
+عدد الساعات هذا بيسميه نموذج الانحدار أو معادلة
+
+999
+01:30:57,980 --> 01:31:03,440
+الانحدار احنا بيسميه regression model نموذج
+
+1000
+01:31:03,440 --> 01:31:09,200
+الانحدار أو regression equation معادلة الانحدار و
+
+1001
+01:31:09,200 --> 01:31:14,360
+أيّة عدد الساعات اللي تمامًا؟ متغير و مستقل؟ متغير
+
+1002
+01:31:14,360 --> 01:31:22,500
+هذا مضروف X اللي عدد الساعات طب وليه عدد الساعات؟
+
+1003
+01:31:22,500 --> 01:31:25,480
+هي موجودة في المعادلة آه هي موجودة في البرنامج مش 
+
+1004
+01:31:25,480 --> 01:31:35,540
+أُدخِلْتِ له عدد الساعات عدد الساعات
+
+1005
+01:31:35,540 --> 01:31:38,000
+موجودة في البرنامج
+
+1006
+01:31:39,760 --> 01:31:43,860
+طلع معايا هذه
+
+1007
+01:31:43,860 --> 01:31:47,140
+الوقت اللي بيقضيه الآباء مع أبنائهم في الدراسة هذه
+
+1008
+01:31:47,140 --> 01:31:52,100
+عدد الساعات لما بكتب المعادلة المعادلة اجت من خلال
+
+1009
+01:31:52,100 --> 01:31:56,180
+عدد الساعات الموجودة هنا تم إيجاد معادلة الانحدار 
+
+1010
+01:31:56,180 --> 01:32:01,300
+اللي أنا كتبته هو يبقى 721 زي 15 في الـ X أو في عدد
+
+1011
+01:32:01,300 --> 01:32:08,340
+الساعات النقطة
+
+1012
+01:32:08,340 --> 01:32:15,770
+البعيدة الآن إيش تفسيرنا لـ ..
+
+1013
+01:32:15,770 --> 01:32:22,750
+للقيمة 221؟ يعني الـ B0 بيساوي
+
+1014
+01:32:22,750 --> 01:32:27,090
+221، هذا إيش معناه؟ اللي هو
+
+1015
+01:32:27,090 --> 01:32:30,050
+الجزء الثابت، يعني ماكتبش الـ B بيساوي 221 و
+
+1016
+01:32:30,050 --> 01:32:34,650
+21 يعني لو الآباء ما قضوش مع ابنهم ولا
+
+1017
+01:32:34,650 --> 01:32:41,090
+ساعة، متوقع الطريق يجيب 221 طيب
+
+1018
+01:32:41,090 --> 01:32:48,650
+القيمة 15.9 تقريبًا 16 إيش بتاعنا 15
+
+1019
+01:32:48,650 --> 01:32:53,770
+.9 يعني
+
+1020
+01:32:53,770 --> 01:32:58,770
+كل زيادة ساعة في عدد الساعات اللي بيقضيها الآباء مع
+
+1021
+01:32:58,770 --> 01:33:03,910
+أبنائهم يزيد معدل أو درجة الطالب بمقدار تقريبًا 16
+
+1022
+01:33:03,910 --> 01:33:14,150
+في المتوسط إذا كل زيادة ساعة واحدة في عدد الساعات
+
+1023
+01:33:14,150 --> 01:33:24,570
+اللي بيقضيها الآباء مع أبنائهم سواء يعني قراءة أو 
+
+1024
+01:33:24,570 --> 01:33:33,620
+pages معاه مع أبنائهم كل زيادة ساعة واحدة تؤدي إلى
+
+1025
+01:33:33,620 --> 01:33:44,280
+زيادة درجة الطالب الكلية بقدر كده؟ 15.9 في
+
+1026
+01:33:44,280 --> 01:33:46,880
+المتوسط، ما ننساش كلمة في المتوسط
+
+1027
+01:34:02,490 --> 01:34:06,830
+إذا كل زيادة الساعة في الوقت اللي بيقضيه الآباء مع
+
+1028
+01:34:06,830 --> 01:34:13,610
+ابنهم بتزداد درجة الكلية بمقدار تقريبًا 16 ساعة هذه
+
+1029
+01:34:13,610 --> 01:34:17,250
+المعلومة استحالة كنت تصل إليها لو طلعت معاهم
+
+1030
+01:34:17,250 --> 01:34:22,030
+لرتبّاته بس إذا هي أداء والزيادة هي أداء والإضافة
+
+1031
+01:34:25,240 --> 01:34:28,580
+طب الإشارة أنا حكيت زيادة ليش؟ لأن فيه نقاش إشارة
+
+1032
+01:34:28,580 --> 01:34:32,700
+موجبة بقى، طبعًا الـ R حكيت عليها في الأول بتحددش،
+
+1033
+01:34:32,700 --> 01:34:35,200
+بالتالي بتعرف نوع الارتباط ترضي أو اللي نوع التي
+
+1034
+01:34:35,200 --> 01:34:41,540
+ترضي واللي عكس فبتطلع على إشارة معامل X طبعًا،
+
+1035
+01:34:41,540 --> 01:34:52,520
+طبعًا، حسب نوع العلاقة، النقطة اللي .. 16 درجة
+
+1036
+01:34:52,520 --> 01:34:56,980
+في المتوسط عشان التأثير هو عكسي على الوضع صحيح
+
+1037
+01:34:56,980 --> 01:35:02,500
+صحيح مثلًا لو ده نفسد مثلًا اللي هي عدد ساعات اللاعب
+
+1038
+01:35:02,500 --> 01:35:05,620
+عشان يصير الشيء مطلوب صحيح عدد ساعات تضاءق على
+
+1039
+01:35:05,620 --> 01:35:08,320
+الجوال مثلًا يؤدي إلى تأثير على الدراسة السادسة
+
+1040
+01:35:08,320 --> 01:35:12,680
+بالظبط الإضافة
+
+1041
+01:35:12,680 --> 01:35:17,880
+الثانية إذا هذه معلومة جديدة مظبوط الحاجة الثانية
+
+1042
+01:35:17,880 --> 01:35:24,440
+بدي أشوف هل هذا المتغير اللي أثر كل ساعة له بـ 16
+
+1043
+01:35:24,440 --> 01:35:30,780
+درجة هل التأثير معنوي ولا لأ فمع كده أنا ببدأ
+
+1044
+01:35:30,780 --> 01:35:34,920
+أختبر الفرضية أنه الفرضية الصفرية مش أثر لعدد
+
+1045
+01:35:34,920 --> 01:35:39,320
+ساعات الدراسة على درجة الكلية هو طولها 15 هل هذا الـ
+
+1046
+01:35:39,320 --> 01:35:44,740
+15 قيمة معنوية جوهرية ولا لأ طيب اللي هيجاوب على
+
+1047
+01:35:44,740 --> 01:35:52,730
+السؤال قيمة p بالعارف آه اللحظة هي عدد الساعات هنا
+
+1048
+01:35:52,730 --> 01:35:58,730
+هي اختبار T وهي قيمة الاحتمالية تبعته طبعًا في عندي
+
+1049
+01:35:58,730 --> 01:36:03,070
+لثابت قيمة T وقيمة الاحتمالية وللمتغير المستقل
+
+1050
+01:36:03,070 --> 01:36:07,350
+قيمة T وقيمة الاحتمالية أنا مهتم بمين؟ بالمتغير
+
+1051
+01:36:07,350 --> 01:36:13,890
+المستقل يعني أنا مهتم بهذا طبعًا
+
+1052
+01:36:13,890 --> 01:36:18,470
+البرنامج بيعطيني قيمة T مليش علاقة كيف طلعت لكن
+
+1053
+01:36:18,470 --> 01:36:24,130
+ممكن أعرفك هي بعد شوية مبدئيًا القيمة 7.039 والـ P
+
+1054
+01:36:24,130 --> 01:36:28,550
+value تحتها إيش بتساوي البرنامج
+
+1055
+01:36:28,550 --> 01:36:33,270
+لما بيختبر بيختبر لا يوجد أثر يعني P بيساوي صفر
+
+1056
+01:36:33,270 --> 01:36:39,370
+مقابل الفرضية إيش بتكون يوجد أثر وما بحكيش إيجابي أو
+
+1057
+01:36:39,370 --> 01:36:45,630
+عكس أثره بس لعدد الساعات يعني بختبر من طرفين أن P
+
+1058
+01:36:45,630 --> 01:36:51,990
+لا تساوي صفر مش من طرف واحد الـ p والصفر إذا
+
+1059
+01:36:51,990 --> 01:36:59,950
+القرار إيش بيكون؟ رفض الفرضية الصفرية مع كده في
+
+1060
+01:36:59,950 --> 01:37:06,250
+أثر طالما رفضنا كده في أثر لعدد ساعات الدراسة على
+
+1061
+01:37:06,250 --> 01:37:10,330
+الطرق على الدرجة الكلية للطالب طيب هل هذا الأثر
+
+1062
+01:37:10,330 --> 01:37:16,130
+إيجابي ولا عكسي؟ بتطلع على شغلتين أحسن سارة في
+
+1063
+01:37:16,130 --> 01:37:17,030
+اتجاه الأثر
+
+1064
+01:37:20,310 --> 01:37:27,750
+ممتاز إشارة B1 أو نفسها هتكون إشارة اختبار T
+
+1065
+01:37:27,750 --> 01:37:31,310
+2
+
+1066
+01:37:31,310 --> 01:37:38,310
+زي بعض دايمًا إشارة الـ B هذه وإشارة الـ T زي بعض
+
+1067
+01:37:38,310 --> 01:37:44,090
+خلّيني أعرف السبب بعد شوية طيب القرار رفض و
+
+1068
+01:37:44,090 --> 01:37:48,320
+الإشارة موجبة مع كده هناك تأثير إيجابي ودلالة
+
+1069
+01:37:48,320 --> 01:37:53,680
+إحصائية لمتغير عدد ساعات الدراسة على الدرجة الكلية
+
+1070
+01:37:53,680 --> 01:38:04,640
+للطالب بس
+
+1071
+01:38:04,640 --> 01:38:09,840
+نقطة أخيرة كيف طلعت قيمة T لو بختبر هذه الفرضية T
+
+1072
+01:38:09,840 --> 01:38:14,160
+عبارة عن قيمة B المقدرة على الخطأ المعياري لها
+
+1073
+01:38:18,990 --> 01:38:26,550
+قيمة T المقدرة قيمة T بيساوي قيمة B العمود
+
+1074
+01:38:26,550 --> 01:38:33,690
+التاني مكتوب عليه Standard Error هذه هي قيمة B
+
+1075
+01:38:33,690 --> 01:38:38,730
+وهذا الخطأ المعياري Standard Error يعني أنا لو جيت
+
+1076
+01:38:38,730 --> 01:38:45,770
+أقسم الـ 15.929 على 2
+
+1077
+01:38:45,770 --> 01:38:46,950
+.263
+
+1078
+01:38:49,840 --> 01:39:06,340
+أكيد الجواب هيكون 7.039 لحظة
+
+1079
+01:39:06,340 --> 01:39:11,700
+الـ T طلع موجبة مظبوط طب هي إشارة T اللي هي قانون
+
+1080
+01:39:11,700 --> 01:39:18,910
+تبع مين بيحدده الـ bus ولا المقام دائماً موجب
+
+1081
+01:39:18,910 --> 01:39:23,750
+خطأ معياري دائماً موجب معناه كده إشارة T بحدد إشارة
+
+1082
+01:39:23,750 --> 01:39:28,690
+الـ bus اللي هي الـ B معاكد لو كانت B موجبة أكيد الـ T
+
+1083
+01:39:28,690 --> 01:39:35,130
+موجبة عشان كده حكيت لو بتحدد تجاه الأثر إما الإشارة
+
+1084
+01:39:35,130 --> 01:39:42,270
+B1 أو الإشارة T إذا هذه ثانية استفادة غير الارتباط
+
+1085
+01:39:42,270 --> 01:39:44,470
+العادي احنا حكينا عن الارتباط في الأول حكينا
+
+1086
+01:39:44,470 --> 01:39:49,330
+التفسير حكينا تفسير الـ B1 لـ 15 اللي حكينا الشيء
+
+1087
+01:39:49,330 --> 01:39:53,490
+الأكثر همّي أنه فيه أثر معنوي إذا وده إحصائي ولا لأ
+
+1088
+01:39:53,490 --> 01:40:00,390
+بتاع النقطة الأخيرة اللي هي رقم 3 التنبؤ وهذا نقطة
+
+1089
+01:40:00,390 --> 01:40:08,550
+بغاية الأهمية نفترض طلب منه عمّم نتاج بحث لآباء
+
+1090
+01:40:08,550 --> 01:40:12,670
+آخرين أجي أسئلة الأب طبعًا إذا كانت العينة أخدت عينة
+
+1091
+01:40:12,670 --> 01:40:16,740
+ممثلة تمثيل دقيق ممكن تعمل نتيجة على مجتمع الدراسة
+
+1092
+01:40:16,740 --> 01:40:20,620
+بشكل كامل بالنسبة للثقة طبعًا 95% اللي احنا بنحكي
+
+1093
+01:40:20,620 --> 01:40:25,940
+هنا فنفترض أحد الأبوين حكى أنه أنا بقضي مع ابني
+
+1094
+01:40:25,940 --> 01:40:36,880
+عدة ساعات نفترض موجود هنا مثلًا 370 ساعة sorry سبع
+
+1095
+01:40:36,880 --> 01:40:42,540
+ساعات مين بيدور مع ابنه 370 ساعة والله عمرك ما أنت 
+
+1096
+01:40:42,540 --> 01:40:48,580
+قاعد معاه تلات مية وساعة يا عزيزي ركزي
+
+1097
+01:40:48,580 --> 01:40:52,340
+معاه السبع هدول عدد الساعات اللي متواصلة في
+
+1098
+01:40:52,340 --> 01:40:58,160
+الأسبوع ابنه جاب تلات مية وسبعين أنا نفترض جاني
+
+1099
+01:40:58,160 --> 01:41:03,820
+أب حكالي ابني أنا بقضي معاه سبع ساعات إيش بتتنبأ
+
+1100
+01:41:03,820 --> 01:41:08,880
+بدرجة في كل لحظات الوايهات القيمة المتنبأ بها إذا
+
+1101
+01:41:08,880 --> 01:41:16,080
+الأب بيقضي سبع ساعات مع ابنه نطلع الـ Y هتقول نفس
+
+1102
+01:41:16,080 --> 01:41:23,860
+المعادلة ضرب
+
+1103
+01:41:23,860 --> 01:41:27,660
+سبعة ممكن
+
+1104
+01:41:27,660 --> 01:41:32,580
+أعملها على الـ Excel لسبب يعني أكيد هي سهلة مش 
+
+1105
+01:41:32,580 --> 01:41:36,900
+محتاجة لـ Excel ولا غيره بس للسبب هنشوفهم مع بعض
+
+1106
+01:41:42,200 --> 01:41:47,560
+إذا أنا بالنسبة لي هي قيمة الـ B زيرو وهي قيمة الـ
+
+1107
+01:41:47,560 --> 01:41:52,020
+B واحد أنا
+
+1108
+01:41:52,020 --> 01:41:54,320
+بس ببدأ أعلمك مهارات غيرها في الـ Excel وأنت في الـ
+
+1109
+01:41:54,320 --> 01:41:59,040
+Excel هنا لو كنت تأخذ القيم هدول ممكن تعمله لو
+
+1110
+01:41:59,040 --> 01:42:03,640
+توديه على الـ Excel كله هذا أو ممكن عايز آخذ
+
+1111
+01:42:03,640 --> 01:42:06,760
+القيمتين هدول بس بعمل double click وبآخذ القيمتين
+
+1112
+01:42:06,760 --> 01:42:08,400
+هدول نسخ
+
+1113
+01:42:10,030 --> 01:42:18,970
+ولاصق هذه القيمتين أنا جبتهم هنا كويس الآن لو
+
+1114
+01:42:18,970 --> 01:42:27,870
+أفضّل هذه القيمة هأكتب هاي X لو أفضّل X إيش بتساوي سبعة
+
+1115
+01:42:27,870 --> 01:42:31,490
+و
+
+1116
+01:42:31,490 --> 01:42:31,730
+هاي Y
+
+1117
+01:42:42,530 --> 01:42:51,710
+الـ Y هتساوي الـ B0 زائد الـ B1 في إيش؟ ضرب القيمة
+
+1118
+01:42:51,710 --> 01:43:04,170
+اللي هنا طلعت 332 آخذها تقريبًا هيك 0.610 إلا
+
+1119
+01:43:04,170 --> 01:43:08,870
+لو رحت على القيمة الفعلية اللي كانت على 336 بروح
+
+1120
+01:43:08,870 --> 01:43:09,890
+أحل طبعًا على البرنامج
+
+1121
+01:43:16,060 --> 01:43:21,620
+لما كان السبعة أنا أفترض هي موجودة عندي السبعة
+
+1122
+01:43:21,620 --> 01:43:25,180
+موجودة هذه القيمة المقدرة اللي أنا طلعتها يعني هيك
+
+1123
+01:43:25,180 --> 01:43:28,480
+أنا بتنبأ الأب اللي بيجلس مع ابنه السبعة ساعات
+
+1124
+01:43:28,480 --> 01:43:31,540
+اسمه عيون درجة 32 و32 هذه القيمة
+
+1125
+01:43:31,540 --> 01:43:37,760
+المتوقعة مش هيك طب القيمة الفعلية إيش ساوت 30
+
+1126
+01:43:37,760 --> 01:43:39,820
+و سبعين الفرق اللي بينهم
+
+1127
+01:43:43,790 --> 01:43:52,210
+بنسميه البواقي أو البواقي نسميها residual البواقي
+
+1128
+01:43:52,210 --> 01:43:58,170
+بتساوي القيمة الفعلية ناقص 
+
+1129
+01:43:58,170 --> 01:44:03,110
+القيمة المتوقعة أو المقدرة يعني بالرموز البواقي
+
+1130
+01:44:03,110 --> 01:44:07,510
+بيعطيها رمز E فعلية Y add و Y hat طلعت
+
+1131
+01:44:11,290 --> 01:44:22,150
+370-332.6 يعني تقريبا 67.4 يعني معادلة طلعت القيمة
+
+1132
+01:44:22,150 --> 01:44:25,970
+المتوقعة لدرجة الطالب بس في فرق بين قيمتها وقيمة 
+
+1133
+01:44:25,970 --> 01:44:32,480
+المشاهدة كانت فعليا حوالي 67 درجة إنه في خطأ في 
+
+1134
+01:44:32,480 --> 01:44:36,300
+عملية التقدير بالسبع والستين يعني معناه كده لو
+
+1135
+01:44:36,300 --> 01:44:41,600
+الخط المقدر هي ال X مظبوط وهي ال Y هذا الخط المقدر
+
+1136
+01:44:41,600 --> 01:44:50,380
+هذا ال Y كانت إلا لما ال X كانت سبعة القيمة
+
+1137
+01:44:50,380 --> 01:44:55,900
+الفعلية كده كانت تلاتمية وسبعين نفسها هي تلاتمية
+
+1138
+01:44:55,900 --> 01:44:56,340
+وسبعين
+
+1139
+01:44:59,960 --> 01:45:05,560
+المقدرة كده إيش طلعت؟
+
+1140
+01:45:05,560 --> 01:45:13,140
+332.6 الفرق اللي بينهم هذا هو ال E طب الفرق موجب
+
+1141
+01:45:13,140 --> 01:45:20,940
+ولا سالب؟ إذا ممكن يكون ال E موجب وين بيكون موجب؟
+
+1142
+01:45:20,940 --> 01:45:24,480
+إذا كانت القيمة المشاهدة أكبر يعني أعلى من 
+
+1143
+01:45:24,480 --> 01:45:29,590
+الخط يعني موجب إذا كانت ال Y أكبر من Y ممكن تكون
+
+1144
+01:45:29,590 --> 01:45:35,450
+سالبة لو كانت ال Y أقل من ال Y ممكن تساوي في 
+
+1145
+01:45:35,450 --> 01:45:41,110
+لو أنتما تساويين فبهم الإشارة هنا؟ لأ هي إما فوق
+
+1146
+01:45:41,110 --> 01:45:45,750
+الخط أو أسفل الخط أو قريبة جدا منه أو تقع عليه طب
+
+1147
+01:45:45,750 --> 01:45:49,910
+أنا عايز الخط هذا كبير ولا صغير؟ أصغر مايمكن لو
+
+1148
+01:45:49,910 --> 01:45:54,010
+كان الخط أصغر مايمكن هذا معناقش اللي هو الإحراف
+
+1149
+01:45:54,010 --> 01:45:59,120
+الرأسي أصغر مايمكن بصير النقاط وين موجودة على خط
+
+1150
+01:45:59,120 --> 01:46:06,580
+الانحدار فيكون الخط ممثل أو مناسب أو ملائم لطبيعة
+
+1151
+01:46:06,580 --> 01:46:13,060
+البيانات آه بيكون التنبؤ أكثر دقة إذا البرنامج
+
+1152
+01:46:13,060 --> 01:46:18,720
+حسبلي المعادلة أنا عشان أطلع البواقي بروح بعود و
+
+1153
+01:46:18,720 --> 01:46:24,520
+بشتغل الشغل اللي عملته طب لو عدة ساعات مش موجودة
+
+1154
+01:46:24,520 --> 01:46:29,360
+هنا يعني افترض أنا بدي أشوف و لاحظ هنا مثلا اتنين
+
+1155
+01:46:29,360 --> 01:46:34,080
+أو خمسة و هكذا إن هو عشرين مش موجود ممكن أتنبأ
+
+1156
+01:46:34,080 --> 01:46:37,620
+بالعشرين إذا أنا قاعد أضيف يالتة ممكن استخدام
+
+1157
+01:46:37,620 --> 01:46:42,520
+نموذج للانحدار للتنبؤ بالمتغير التابع إذا عرفت
+
+1158
+01:46:42,520 --> 01:46:49,740
+قيمة المتغير المستقل خلاص خلينا
+
+1159
+01:46:49,740 --> 01:46:54,840
+نشوف حكاية البواقي هذه مهمة جدا أنا عايز البواقي
+
+1160
+01:46:54,840 --> 01:47:01,820
+تكون أقل ما يمكن خلّيني أشوف شغلة صغيرة مع بعض أساس
+
+1161
+01:47:01,820 --> 01:47:06,380
+إيه بها الشغل اللي نختمه هي regression وهي linear
+
+1162
+01:47:06,380 --> 01:47:11,340
+لحظة أنا لم أعمل ولا حاجة في ال statistics ولا 
+
+1163
+01:47:11,340 --> 01:47:18,200
+save ولا plot ولا حاجة مظبوط خلّيني أشوف save إيش
+
+1164
+01:47:18,200 --> 01:47:22,960
+موجود فيها في
+
+1165
+01:47:22,960 --> 01:47:26,120
+خيار مكتوب عليه predicted values إيش predicted
+
+1166
+01:47:26,120 --> 01:47:31,340
+values؟ القيم المتنبأ بها اللي هي ال y hat اللي أنا 
+
+1167
+01:47:31,340 --> 01:47:35,540
+بطلب البرنامج يحسب ليههم أخبرك إن أنت حسبته مظبوط
+
+1168
+01:47:35,540 --> 01:47:39,900
+مش حسبت ال y hat طب تخيل عيني عندي حجم كبير احسبها
+
+1169
+01:47:39,900 --> 01:47:44,980
+بالطريقة اللي أنت بتاخد وقت جهد طب أخليه بنشتغل
+
+1170
+01:47:44,980 --> 01:47:50,900
+دايما على ال unstandardized القيم غير معيارية إذا
+
+1171
+01:47:50,900 --> 01:47:53,700
+الآن هخليه يحسب ليه ال unstandardized values
+
+1172
+01:47:55,120 --> 01:47:58,900
+والبواقي برضه هي ال Residuals الانستندراليز يعني
+
+1173
+01:47:58,900 --> 01:48:01,820
+كان بطلب من البرنامج يحسبني قيمة ال Y اللي طلعتها
+
+1174
+01:48:01,820 --> 01:48:07,100
+هذه و البواقي اللي طلعتهم بس لمين لما كانت X بسبعة
+
+1175
+01:48:07,100 --> 01:48:11,140
+و لباقي القيم الثانية إذا بقول بعمل بس بروح على
+
+1176
+01:48:11,140 --> 01:48:16,040
+save و بختار unstandardized ل ال predicted و
+
+1177
+01:48:16,040 --> 01:48:20,140
+unstandardized ل ال residuals خلينا نشوفهم مع بعض
+
+1178
+01:48:20,140 --> 01:48:24,060
+هيك و بعدين بنكمل طبعا البرنامج اللي أنا ما بدو
+
+1179
+01:48:24,060 --> 01:48:24,560
+يشتغل
+
+1180
+01:48:28,790 --> 01:48:35,250
+هيحفظلي النتائج في متغير إيش سماه
+
+1181
+01:48:35,250 --> 01:48:39,430
+آه
+
+1182
+01:48:39,430 --> 01:48:44,410
+سماه predicted يعني هذا why hat والتاني residual
+
+1183
+01:48:44,410 --> 01:48:50,270
+بدأ أروح للسبعة اللي أنا شفتها من شوية لحظة هي
+
+1184
+01:48:50,270 --> 01:48:53,410
+السبعة مظبوط في أكثر من السبعة أنا شفت سبعة منهم
+
+1185
+01:48:53,410 --> 01:48:57,320
+اللي كانت تحت أخي أنا شوف السابعة الثانية لما يكون
+
+1186
+01:48:57,320 --> 01:49:00,400
+السبعة تختلف على قيمة ال Y تبعتها لما كانت
+
+1187
+01:49:00,400 --> 01:49:03,540
+بالسبعين طلعت ال Y تجداش تلاتة اتمية و اتنين و
+
+1188
+01:49:03,540 --> 01:49:09,820
+تلاتين point ستة و البواقي اللي احنا أنا هنا حسب
+
+1189
+01:49:09,820 --> 01:49:17,880
+غلط هم بيبقى غلط؟ طب مش ماحكت من اللي هو السابعة و
+
+1190
+01:49:17,880 --> 01:49:22,420
+تلاتين لحظة إذا إن هو ال program اللي حسب اللي
+
+1191
+01:49:22,420 --> 01:49:28,870
+predicted معأرزة دي بقى نرجع
+
+1192
+01:49:28,870 --> 01:49:31,390
+ثاني لل regression و linear ناخد كمان شغلة صغيرة
+
+1193
+01:49:31,390 --> 01:49:44,790
+عليهم في عندي حد مكتوب تحتيا بلاتز أرسم في 
+
+1194
+01:49:44,790 --> 01:49:51,530
+عدة أشياء للرسم في
+
+1195
+01:49:51,530 --> 01:49:56,560
+z predicted يعني ال Standardized Predicted لو
+
+1196
+01:49:56,560 --> 01:50:00,340
+حسبناهم و في ذي ال Residuals اللي هو Standardized
+
+1197
+01:50:00,340 --> 01:50:07,380
+Residuals هذي اللي Standardized خلاص Standardized
+
+1198
+01:50:07,380 --> 01:50:14,380
+إيش خاينة نرسمهم مع بعض بس بدي أخد بدقة ال
+
+1199
+01:50:14,380 --> 01:50:20,180
+Predicted في ال Y ال Predicted في ال X تحت و ال
+
+1200
+01:50:20,180 --> 01:50:21,040
+Residual في ال Y
+
+1201
+01:50:24,090 --> 01:50:29,410
+إذا بداخل ال Z predicted في ال Y في ال X أسف وال Z
+
+1202
+01:50:29,410 --> 01:50:33,270
+is residual في ال Y شوف الرسم إيش تعطيني إذا
+
+1203
+01:50:33,270 --> 01:50:38,890
+بدرسم البواقي على المحور الرأسي وعلى المحور الأفقي
+
+1204
+01:50:38,890 --> 01:50:43,430
+القيم المتوقعة دول
+
+1205
+01:50:43,430 --> 01:50:51,630
+معيريات مش مشكلة أنا هرسم هدول اتنين طبعا أكيد تحت
+
+1206
+01:50:51,630 --> 01:50:59,390
+هيعطينيرسمة البواقي لحظة أعطاني هنا اي regression
+
+1207
+01:50:59,390 --> 01:51:05,030
+standardized predicted وهنا standardized residual
+
+1208
+01:51:05,030 --> 01:51:10,630
+هنا فيه zero مظبوط ال zero بيكون ال y بتساوي ال y
+
+1209
+01:51:10,630 --> 01:51:10,930
+hat
+
+1210
+01:51:14,210 --> 01:51:18,750
+هتلاحظي في نقاط لو حطيت zero line هنا زي ال
+
+1211
+01:51:18,750 --> 01:51:21,230
+reference اللي قلناه المرة الفاتت هتلاحظي نقاط
+
+1212
+01:51:21,230 --> 01:51:25,690
+أعلى يعني بواقي موجبة زي التو الرسمة تبع تلعبت
+
+1213
+01:51:25,690 --> 01:51:29,670
+واحدة أعلى تلعبت موجة وفي بواقي السالي بتاعي إيش
+
+1214
+01:51:29,670 --> 01:51:33,730
+أنت عايزه أنا عايز البواقي هدول تكون ملها قريبة من
+
+1215
+01:51:33,730 --> 01:51:37,010
+الصفر لأن إذا اقتربت من الصفر مع كده ال Y بتساوي
+
+1216
+01:51:37,010 --> 01:51:42,050
+ال Y hat مع كده النموذج مناسب إذا هذه جيبتها من
+
+1217
+01:51:42,050 --> 01:51:49,050
+أين؟ من خلال ال plot إذا blood, regression وهي ال
+
+1218
+01:51:49,050 --> 01:51:54,490
+blood رسمة هذه لو عايز كمان رسمة ثانية ممكن أرسم
+
+1219
+01:51:54,490 --> 01:52:02,490
+مثلا as residual مع as predicted في رسومات ثانية
+
+1220
+01:52:02,490 --> 01:52:11,130
+أهم histogram اللي هو المدرج التكراري يرسملي رسمة
+
+1221
+01:52:11,130 --> 01:52:12,990
+البواقي للمدرج التكراري
+
+1222
+01:52:21,000 --> 01:52:26,540
+شاف الرسم هذه؟ هذه الرسم يتوضح إذا كانت البواقي
+
+1223
+01:52:26,540 --> 01:52:31,200
+توزيعها طبيعي ولا لأ
+
+1224
+01:52:31,200 --> 01:52:34,980
+كيف أعرف طبيعي ولا لأ؟ هاي البيانات اللي باللون
+
+1225
+01:52:34,980 --> 01:52:40,040
+الأصفر وهي رسمة التوزيع الطبيعي تلاحظ معظم
+
+1226
+01:52:40,040 --> 01:52:44,400
+البيانات تحت المنحنى مع كده البواقي تتوزع طبيعيا
+
+1227
+01:52:44,400 --> 01:52:49,500
+وده شرط من شروط نماذج الانحدار يكون بواقع توزيعها
+
+1228
+01:52:49,500 --> 01:52:56,080
+طبيعي عشان أقدر أعتمد على نتائج الانحدار في تعميم
+
+1229
+01:52:56,080 --> 01:53:00,580
+هذه النتائج إذا هي regression أو هي linear بتاعة
+
+1230
+01:53:00,580 --> 01:53:05,000
+النقطة الأخيرة أختم بها اليوم احنا خدنا plots
+
+1231
+01:53:05,000 --> 01:53:09,120
+وخدنا save مظبوط في إنتخار ال statistics
+
+1232
+01:53:12,290 --> 01:53:16,070
+إحصائيات البرنامج by default بيحسب ال estimates اللي
+
+1233
+01:53:16,070 --> 01:53:21,150
+هم التقديرات هدول ال B0 وB1 و بيعمل mode of fit
+
+1234
+01:53:21,150 --> 01:53:25,410
+mode of fit اللي هي ال R وR² اللي شفناهم بس أنا
+
+1235
+01:53:25,410 --> 01:53:30,610
+بالإضافة لهم بدي أطلع فترة ثقة اللي هي confidence
+
+1236
+01:53:30,610 --> 01:53:36,870
+interval اللي أخدناها قبل هي بنفس الطريقة التعليق
+
+1237
+01:53:36,870 --> 01:53:40,850
+عليها نفس الشيء confidence intervals و level تجداش
+
+1238
+01:53:41,630 --> 01:53:47,930
+ثقة 95% نفترض ممكن أخليها 99% احنا بنحافظ على 95%
+
+1239
+01:53:47,930 --> 01:53:54,790
+continue okay هذا ال output الجديد هتلاحظه لما
+
+1240
+01:53:54,790 --> 01:53:57,830
+بتطلع الجدول اللي مكتوب عليه coefficients اللي
+
+1241
+01:53:57,830 --> 01:54:02,030
+شفناه من شوية إن احنا كتبنا المعادلة من خلاله أضاف
+
+1242
+01:54:02,030 --> 01:54:06,950
+لعامود في الآخر مكتوب عليه 95% confidence interval
+
+1243
+01:54:06,950 --> 01:54:17,730
+لل B وهذه فترة الثقة شوف الآن إيش هتستفيد منها هذا
+
+1244
+01:54:17,730 --> 01:54:20,750
+رقم 4 اللي أنا بحكي عليها مظبوط غير الرسمات اللي
+
+1245
+01:54:20,750 --> 01:54:29,490
+شوفتها قبل شوية فترة ثقة بتساوي من 11 لغاية
+
+1246
+01:54:29,490 --> 01:54:37,190
+20 تقريبا يعني لحظة في الأول قيمة ال B إيش سوت ال
+
+1247
+01:54:37,190 --> 01:54:43,350
+B1 15.9 كنا نحش نحكي إنه كل زيادة ساعة في عدد
+
+1248
+01:54:43,350 --> 01:54:45,610
+الساعات اللي بيقضيها الأبان مع أبنائهم درجة الكلية
+
+1249
+01:54:45,610 --> 01:54:54,270
+بزيادة مقدار تقريبا 16 نقطة واحدة هذا إيش معناها؟
+
+1250
+01:54:54,270 --> 01:55:01,010
+مش 16 ساعة، ساعة واحدة 
+
+1251
+01:55:01,010 --> 01:55:08,350
+إذا هذه معناها أنه احنا واثقين بنسبة 95% من كل
+
+1252
+01:55:08,350 --> 01:55:13,790
+الزيادة الساعة الواحدة في الوقت اللي يقضيه الأب مع 
+
+1253
+01:55:13,790 --> 01:55:24,110
+أبناءهم يزداد بمقدار إيش؟ ما بين 11 حتى 20.6 يعني
+
+1254
+01:55:24,110 --> 01:55:29,770
+الحد الأدنى 11 درجة والحد الأعلى 20 درجة إذا
+
+1255
+01:55:29,770 --> 01:55:34,560
+أعطتني مدى من القيم هناك حكاية شقيمة واحدة بس أنه
+
+1256
+01:55:34,560 --> 01:55:40,100
+كل ساعة مقابلة 15 هنا حكينا لأ ثقة 95% الساعة
+
+1257
+01:55:40,100 --> 01:55:45,340
+الواحدة درجة الطالب بيزيد ما بين لحد الأدنى 11 درجة
+
+1258
+01:55:45,340 --> 01:55:51,560
+لحد العشرين درجة تقريبا صحيح
+
+1259
+01:55:51,560 --> 01:55:58,180
+ما في أكيد تحكم الخطأ الحاجة الثانية هذه الفترة أنا
+
+1260
+01:55:58,180 --> 01:56:01,040
+ممكن منها أختبر هذه الفرضية
+
+1261
+01:56:04,180 --> 01:56:10,300
+أطلع هل فترة الثقة تشتمل على الصفر؟ لأ، بظبط؟ في
+
+1262
+01:56:10,300 --> 01:56:13,720
+الذكرى ما حكينا إن الفترة لا تشتمل على الصفر،
+
+1263
+01:56:13,720 --> 01:56:20,560
+نرفض، إذا نرفض لأن الفترة لا تشتمل على الصفر،
+
+1264
+01:56:20,560 --> 01:56:24,980
+فبالتالي مجموعة؟ بالتالي معناه كده الـ B1 مش صفر
+
+1265
+01:56:24,980 --> 01:56:29,800
+طب أكبر ولا أصغر؟ مجموعة، فبالتالي أكبر من
+
+1266
+01:56:29,800 --> 01:56:32,860
+الصفر يعني بعد كده أنا استغنت عن اختباري اللي
+
+1267
+01:56:32,860 --> 01:56:38,920
+عملته من شوية واستخدمت فترة الثقة إذا واضح نموذج
+
+1268
+01:56:38,920 --> 01:56:43,200
+الانحدار بيضيف معلومات كبيرة جدا غير على الارتباط
+
+1269
+01:56:43,200 --> 01:56:46,920
+عشان كده الطالب اللي بيدرس الأثر أقوى من اللي بيدرس
+
+1270
+01:56:46,920 --> 01:56:53,000
+العلاقة لأن الأثر بيفتح بموضوعات مش موجودة من خلال
+
+1271
+01:56:53,000 --> 01:56:58,450
+العلاقة الارتباطية بين المتغيرين وبسهولة طلعنا
+
+1272
+01:56:58,450 --> 01:57:02,610
+علاقة في الأول بتاعة بيرسون طلعنا حجم الأثر من
+
+1273
+01:57:02,610 --> 01:57:07,850
+خلال R تربيع كتبنا نموذج للانحدار فسرنا قيمة الـ B1
+
+1274
+01:57:07,850 --> 01:57:12,910
+كل زيادة بتحكي كذا عملنا تنبؤ واحنا ماشيين عملنا 
+
+1275
+01:57:12,910 --> 01:57:16,810
+شوية رسومات بيانية بس نشوف وضع النموذج كيف بعدين
+
+1276
+01:57:16,810 --> 01:57:22,200
+استخدمنا فترة ثقة لحكم على اختبار الفرضية مع كده
+
+1277
+01:57:22,200 --> 01:57:25,500
+هذا الموضوع في غاية... في غاية الأهمية اللي أنا
+
+1278
+01:57:25,500 --> 01:57:30,940
+أعتقد ولا طالب أو قليل جدا من الطلبة لما بيدرس في
+
+1279
+01:57:30,940 --> 01:57:35,640
+الأثر بيعمل حاجة زيها، بيعمل لها ارتباط وانتهت
+
+1280
+01:57:35,640 --> 01:57:42,520
+القصة إيش
+
+1281
+01:57:42,520 --> 01:57:45,860
+خطأ
+
+1282
+01:57:45,860 --> 01:57:52,000
+يعني؟ لو تشوف الطبيعي... ليش هو الطبيعي فيه بواقي
+
+1283
+01:57:52,000 --> 01:57:54,820
+فيه خطأ بس اللي أنا عايزه هذه البواقي تكون مالها
+
+1284
+01:57:54,820 --> 01:57:58,380
+أقل ما يمكن مين اللي بيحكمها أكتر؟ لو طلعنا R تربيع
+
+1285
+01:57:58,380 --> 01:58:02,440
+كم كانت R تربيع؟ حوالي 68% فالـ 68% تعتبر
+
+1286
+01:58:02,440 --> 01:58:08,780
+مناسبة فلو كانت R تربيع 30% وأعلى تكون أموري 
+
+1287
+01:58:08,780 --> 01:58:09,100
+كويسة
+
+1288
+01:58:12,750 --> 01:58:16,370
+إذا أنت... احنا عندنا حوالي 68 مش هيك؟ لما طلعت
+
+1289
+01:58:16,370 --> 01:58:22,450
+R تربيع كبيرة 68.3 فهذه قيمة تعتبر مناسبة جدا للتنبؤ
+
+1290
+01:58:22,450 --> 01:58:25,590
+طبعا كل ما زاد كل ما كان أفضل وبتصير البواقي أقل
+
+1291
+01:58:25,590 --> 01:58:29,150
+طب
+
+1292
+01:58:29,150 --> 01:58:32,270
+الكلام ده بالتفصيل أعتقد موجود في الـ notes اللي
+
+1293
+01:58:32,270 --> 01:58:37,860
+معك أحيانا أنا بزيد شوية أحيانا بنسى شغلة فأنت هاي
+
+1294
+01:58:37,860 --> 01:58:41,140
+التصوير عندك موجود والـ notes موجودة اللي أنا ده
+
+1295
+01:58:41,140 --> 01:58:46,240
+ذكرتهوش في الكتابة لأن ممكن ما أكتبش كل حاجة بالتفصيل
+
+1296
+01:58:46,240 --> 01:58:50,100
+فأنا ذكرت لك هي طبعا هنا اختصار شديد موجود في الـ notes
+
+1297
+01:58:50,100 --> 01:58:53,600
+اختصار اللي أنا شرحته تفصيل اللي أنت مطلوب منك
+
+1298
+01:58:53,600 --> 01:58:57,020
+بالتفصيل اللي أنا بحكيه والمرجع بين وبينك
+
+1299
+01:58:57,020 --> 01:59:00,740
+التصوير موجود خلاص؟
+
+1300
+01:59:11,780 --> 01:59:18,100
+أيه قصدك الـ T اللي أخذناه هناك؟ أول شيء الله يسامحك،
+
+1301
+01:59:18,100 --> 01:59:27,270
+ليش؟ ليش؟ ما هي بس ده اختباري للانحدار وده اختباري 
+
+1302
+01:59:27,270 --> 01:59:31,690
+لما كان عندي عينتين مستقلتين وفيه عندي factor هنا
+
+1303
+01:59:31,690 --> 01:59:36,070
+ما تكلمتش على factor هنا حكيت علاقة بمتغير مع متغير
+
+1304
+01:59:36,070 --> 01:59:39,670
+قلت اللي مش هينفع الـ T اللي فات مو الـ T اللي فات
+
+1305
+01:59:39,670 --> 01:59:45,350
+هي شكله X bar ناقص الميو على إس على جذر إن طب
+
+1306
+01:59:45,350 --> 01:59:50,510
+الـ X bar لمين؟ أنا عندي متغيرين X وY فأربطهم مع
+
+1307
+01:59:50,510 --> 01:59:54,970
+بعضهم بعدين أحسب T تابعت هذا الموضوع اليوم اللي هو
+
+1308
+01:59:54,970 --> 02:00:00,830
+قيمة الـ B على الخطأ المعياري للـ B فالقانون ماله مش 
+
+1309
+02:00:00,830 --> 02:00:07,630
+نفسه خلاص هو اختبار T يعني هو اختبار T للانحدار
+
+1310
+02:00:07,630 --> 02:00:19,110
+هذا اختبار T للمتوسطات هذا اختبار T للـ Beta وهذا
+
+1311
+02:00:19,110 --> 02:00:25,710
+اختبار T للمتوسطات لأ مختلفين على بعض ما فيش علاقة
+
+1312
+02:00:25,710 --> 02:00:32,870
+باللغة لكن المفهوم واحد هو T student هو نفسه لكن
+
+1313
+02:00:32,870 --> 02:00:35,510
+طريقة حساب... أنت شميتك في طريقة الحساب نفسه لا
+
+1314
+02:00:35,510 --> 02:00:40,090
+البرنامج بيحسب لك إياها فأنت الحساب سيبه للبرنامج
+
+1315
+02:00:40,090 --> 02:00:47,820
+كله قسمة studentsT كله اسمه students سواء هذا أو
+
+1316
+02:00:47,820 --> 02:00:53,320
+هذا بس هذا للحساب وللأوساط الحسابية وهذا للانحدار
+
+1317
+02:00:53,320 --> 02:00:59,880
+للـ B صحيح
+
+1318
+02:00:59,880 --> 02:01:03,140
+في
+
+1319
+02:01:03,140 --> 02:01:07,780
+أي سؤال؟ هذا بالنسبة للجزء الأول طبعا في بعض
+
+1320
+02:01:07,780 --> 02:01:11,140
+التطبيقات العملية بتطلع عليها مجرد استزادة فيها
+
+1321
+02:01:11,140 --> 02:01:16,840
+شوية تفاصيل اللي قال جاي بنعمم لو كان عندي أكتر من
+
+1322
+02:01:16,840 --> 02:01:22,300
+متغير مستقل هناخد مفهوم الانحدار الخطي المتعدد
+
+1323
+02:01:22,300 --> 02:01:26,320
+بتابعه فهيك هيكون له أكتر من نوعية إن شاء الله
+
+1324
+02:01:26,320 --> 02:01:31,360
+وهنا هنستخدم جدول وأنواع شوف إيش أهميته وإيش
+
+1325
+02:01:31,360 --> 02:01:35,500
+مستخدمنهاش في الموضوع اليوم الله يعطيكم العافية