بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ في
آخر موضوع، موضوع الانحدار اللوجستي الثنائي اللي
هو الـ binary logistic regression اللي أخدناه في
اللقائين الآخرين، اتكلمنا عن انحدار الخط البسيط
و الانحدار الخطي المتعدد، و هناك كان مُشترط أن يكون
المتغير التابع كمّي، الحالة اللي بنتكلم عليها اليوم
أن المتغير التابع فيها مش كمّي، متغير نوعي أو .. أو
ترتيبي، طبعًا بياخد قيمتين إما صفر و واحد أو ممكن
أعطيه أي قيم: ناجح، راسب، بيء مثلاً، باس، fail،
failure، أو عفواً يعني متغير له نتيجتين إحداهما هو
نجاح و الآخر فشل، قد يكون النجاح مثلاً الحلقة
الدراسية للطالب: ناجح، فاشل، الحالة المزاجية للشخص،
انبساط، انطواء، وهكذا، بتاعة علم النفس
بيستخدموها بكثرة في شغل، ازاي الموضوع هذا بيستخدم
بشكل واسع في الطب، أغلب الأطباء أو المتخصصين في الطب
بيستخدموا الانحدار اللوجستي، لإن هو يعني في الآخر
المريض شفي من المرض أو لم يشفِ من المرض، فبالتالي في
عوامل بتأثر على الشفاء، مثلاً الدواء اللي مستخدم، نوعه،
درجة التركيز، و و الأخر، في الآخر هو عايز واحدة من
اثنين، إما نجاح المريض، يعني نجاح يعني يشفى أو يَرسُب له
الـ فشل، اللي سبحان الله آه شوف آه بتعمل حالة ثالثة أو
بعيشها شغلة ثانية، صار مش .. مش حالتين، ثلاث حالات
لما يكون ثلاث حالات بيبطل الموضوع اليوم مش binary
بيصير متعدد، multinomial logistic regression
multinomial يعني في عندي أكثر من استجابتين بتكون
نعم ولا، و أحيانًا مثلاً يعني بيشفى بدرجة ممتازة،
بيشفى بدرجة متوسطة، بيشفى بدرجة قليلة، ما بيشفاش
خالص، ممكن يكون اللي له أكثر من مجموعات يعني، فيه
منه طبعًا أنواع كثيرة، منه الترتيبي، دخل بك
الترتيبي مش الـ .. فيه فرق بين الترتيب و الـ .. و الـ
.. و الاسمي، مش هيك، الترتيب مثلاً أحكي حالة مريض
ممتازة، جيدة، سيئة، هذا ترتيبي قولاً واحداً، لكن لما
أحكي مثلاً ناجح، راسب، ما في .. الترتيب ليس له معنى، و
هكذا، احنا هنركز فقط على انحدار اللوجستي الثنائي و
هناخده باستخدام برنامج SPSS، أساس طريقة العرض
اليوم إن شاء الله هتكون شوية مختلفة، هعرض في الأول
مثال تطبيقي احنا اتعودنا عليه قبل هيك تبع الـ 105
حالات اللي هي الدرجات، و بعدين بعد الـ break إن شاء
الله، هعرض مثال لبحث منشور 2016 لواحد أعتقد من ليبيا
فبالتالي بيدوريكي المنهجية، نشر بحث في موضوع زي
مثلاً انحدار اللوجستي، كيف ممكن نستخدمه في البحث
التربوي، هي الـ .. هذا الموضوع يعتبر من الموضوعات
المتقدمة في الإحصاء، و اللي مكتوب فيه باللغة
العربية يعني محدود، مش واسع زي الانحدار العادي، لكن
باللغة الإنجليزية طبعًا فيه كم كبير جدًا، و أنا عادةً
ما كتبتش بالعربي في الموضوع هذا يعني، أنا شرط أبحث
باللغة الإنجليزية في هذا الموضوع، لكن أكتب بالعربي
ما ليش طول بال أكتب بالعربي في موضوع زيّه، بس كتبتش
الانحدار احنا كتبنا مقرر فهدية أو .. أي انحدار؟
.. أي انحدار؟ اللي بتعني المرفقة؟ ما أخذنا ألف فرضية
هنا .. كتبت .. كتبت له فرضية .. اللي جاب لك خدنا له
فرضيات .. كتبتها مبينة
.. الإعلان مبينة .. لأ مش شرط يعني ممكن يكون فيه تنبؤ
لكن مثلاً أحكي ايش العوامل المؤثرة على نجاح الطالب
أو على درجة الكلية للطالب، أو على تحصيل الطالب
واضح، بحكي فيه تحصيل متغير تابع، و في عوامل اللي هي
متغيرات مستقلة، إذا نجاح الطالب، لو أنا حكيت
نجاحه بس ما حكيت أنا نجح أو راسب، صار logistic، لكن
لو حكيت الدرجة الكلية للطالب، صار كمّي، صار الانحدار
اللي أخذناه، المعرفة هذا، واضح؟ لما يكون أكثر من تابع
و هو مستقل واحد، المسلمين خافوا من التعدد؟ طبعًا،
نفس القصة اللي فاتت زي ما كانت .. و أنا حكيت عليها
مرة و مرة فاتت يعني، it's a multivariate multiple
regression، أنا حكينا عليها مرة و مرة فاتت قبلها،
بس أنا ما حبيتش أحتيابك، أحكيلك .. اعملي لي حاجة في
الـ multivariate multiple regression، لإن أنا عارف
المواجهة مش كثيرة معاكم، عشانك ما .. ما دجيتش على
الموضوع بشكل كبير، الموضوع اليوم .. لحظة، أنا بحكي
الطالب بينجح ولا .. يعني احتمال نجاحه واحتمال
رَسُوبه، فالموضوع هتلاحظ فيه بعض مفاهيم الاحتمالات
لكن أنا هامشي عنها بسرعة، ولكن اللي بيعنيني أفهم ما
المقصود أو متى يستخدم و كيف أوظف الانحدار اللوجستي في
البحوث التربوية، فـ اللوجستي هو نموذج هذا اللوجستي استخدمتها
باحتمالية بقوة حدث، ماذا يعني احتمال حدث .. حدث
ماذا يعني؟ ما هو احتمال نجاح الطالب أو رسوبه الطالب
وذلك بملائمة البيانات على منحنى بنسميه منحنى
logistic، المتغيرات
المستقلة في الانحدار اللوجستي ممكن تكون متغير
مستقل واحد أو أكثر، متغير مستقل يعني زي المفهوم
الانحدار اللي أخذناه قبل هيك، و برضه هذه المتغيرات
المستقلة قد تكون كمية أو نوعية، يعني ما فيش قيدة أو
شرط على المتغيرات المستقلة، قد تكون متغيرات مستقلة
كمية أو نوعية، و هذا الانحدار زي ما ذكرت في المقدمة
يستخدم بشكل واسع في الطب و العلوم الاجتماعية في
البعض بيطلق على الانحدار اللوجستي أسماء ثانية زي
طبعًا أشهر اسم النموذج اللوجستي، في البعض بيسميه
الـ logit، لأن الدالة تبعت اسمها logit فسميت logit برضه
الانحدار اللوجستي هو أحد عناصر مجموعة من النماذج
بنسميها مجموعة النماذج الخطية العامة اللي هي بتاعة
الـ general linear models اللي أخذنا من ضمنها
التحليل التباين، و دا واحد منها، الدالة اللوجستية
شكلها زي بياخد حرف الـ S، طالما بتكلم عن الاحتمالات
معناه قيمته هتصل لغاية الواحد بس يعني قيمة
الاحتمالات مش هتزيد عن الواحد الصحيح، لكن كدالة
لوجستية بتاخد كل القيم السالبة، لإن هي لمجملة، لإن
هي بالنسبة لي للـ X، لكن قيم Y إن الشخص ايش هيكون
التابع، التابع من صفر لواحد هي التابع الـ Y المحور
العمودي، الـ output المخرج من صفر لواحد، واحد بنجح أو
بنجح، راسب، لكن قيم X أنا بحكي على عمر على وزن على ضغط
على درجة على هيك، قد تبدأ من سالب مال النهاية و
تنتهي موجب مال النهاية، لكن المتغير التابع محدود
بسقف يبدأ من صفر وينتهي بواحد، الان طب ايش المشكلة
لو أنا استخدمت الانحدار العادي تبع المرة اللي فاتت
في هذا الموضوع
آه يعني افترض واحد ما بيعرفش يستخدم الـ logistic و
يستخدم الانحدار العادية، هناك ما أضمنش أنه قيم Y
تتروح من صفر لواحد بس، ممكن تكون من سالب مال النهاية
للموجبة، اللي هيل لأن الانحدار العادي بتعمل مع Y
متغير كمّي، فممكن ياخد في التنبؤ أي قيمة، موجبة أو
سالبة، أكثر من واحد أو أقل من واحد، لكن الانحدار الـ
logistic بيضمن لي تمامًا أن قيم Y المتنبأ أقصى قيمة
لواحد و أقل قيمة لصفر، إذن الدالة الأساسية تأخذ
مدخلات لمتغيرات مستقلة من سالب لانهاية إلى موجب
لانهاية، لكن المخرجات اللي هي الـ output اللي هي
المتغير التابع تكون دائمًا بين الصفر و الواحد
إذا الآن لو حكيت لك كيف تتميز بين الانحدار اللوجستي
و الانحدار العادي، و واضح الفروقات في المتغيرات
المستقلة، تن زي بعض، الاختلاف بينهم المتغيرات التابعة
.. التابعة هنا كمّي بياخد أي قيمة، هنا نوعي بياخد صفر
لواحد فقط، بيحكينا إن الانحدار اللوجستي هيأ طريقة مفيدة
لتوضيح العلاقة بين المتغيرات المستقلة زي العمر
و الجنس الآخر، و متغير الإجابة أو الاحتمال اللي هو
مثلاً العمر و الجنس و كذا، و نوع الاجتماعي علاقته مع
مثلاً الحالة الصحية للشخص: جيدة أو سيئة، متغير
الإجابة اللي هو دول المتغيرات بتفسر الحالة الصحية
للشخص وهو يأخذ قيمتين مختلفتين وحكينا
متغير الإجابة هو التابع أو مثلاً متغير الاستجابة و
طبعاً زي مثلاً إذا حكينا عليه حالة دراسية للطالب أو
للطالب معين فالقيمة الثانية متغير الإجابة متغير
التابع تكون إما ناجح أو راسب، أحياناً بنسمي انحدار
logistic دي الحدين لأن دي الحدين تجربة أقل نتيجتين
نجاح وفشل، لكن مشهور بالانحدار الـ logistic الثنائي
اللي فاهم مثلاً كمثال ما إذا كان يمكن توقع أداء
الاختبار للطالب استناداً إلى وقت المراجعة واختبار
القلق وحضور المحاضرة، يعني بشوف إيش أداء الطالب في
الامتحان، أداءه ممكن يكون ممتاز أو سيئ في حالتين...
أنا بتكلم عن حالتين فقط، و
طبعاً واضح أنه ممكن يتأثر استناداً إلى أنه يتأثر به
وقت المراجعة، اختبار القلق، حضور المحاضرات وما
شابه، ففي الحالة دي بيكون المتغير التابع هو أداء
الاختبار، أداء... زي ما نحكي أداء الاقتصاد
الفلسطيني جيد وسيئ، أداء الحكومة سيئة أو جيدة، و
هكذا
مقاس على مقياس ثنائي التفرع، وعندك ثلاث متغيرات: وقت
المراجعة، اختبار القلق مثلاً، والحضور للمحاضرات هنا
أنا أعطي مثال، تاعت كمثال ثانية اللي هي نوع
الشخصية، شخصية انطباعية، شخصية انبساطية للطفل مثلاً
في عوامل بتأثر عليها، وما شاء الله... لكن النقطة الثانية
إذا تم قياس المتغير التابع الخاص بك على مقياس
ترتيبي، فالانحدار اسمه ترتيبي مش logistic، فالأفضل
استخدام له ordinal regression، فتلاحظ الـ regression
أنواع، احنا أخذنا الـ simple والـ multiple اللي هو
الـ logistic الثنائي، وفيه الـ ordinal انحدار
الترتيبي، طبعاً في انحدارات كثيرة يعني انحدار كعلم
جداً
يعني يوجد واحد، أكثر المتغيرات المستقلة ممكن
استخدامها، وأنت ممكن تكون إما كمية أو ترتيبية، وما
هنا مثال ثاني للمتغيرات الكمية للمتغيرات
المستقلة، ممكن يكون وقت المراجعة كم ساعة طالب درس
للامتحان، الذكاء تم قياسه باستخدام درجة الذكاء الـ
IQ، أداء الاختبار ممكن أعطيه من 0 لـ 100، والوزن
مثلاً لو كان متواجد الوزن، أعطيه بقيسه بالـ kilogram
مثلاً من 40 كيلو لـ 80 كيلو وما شابه، المتغيرات
الترتيبية لو كان من الحضارة الترتيبي، زي مثلاً مقياس
الليكرت الخماسي أو السباعي اللي بيبدأ من موافق
بشدة لغاية غير موافق بشدة، أمثلة متغيرات اسمية تشبه
ممكن زي... مجموعتين زي الذكور والإناث، ممكن يكون
متغير تابع عندي ذكر أو أنثى، يعني لو عايز
متغيرات معينة من خلالها بأقدر أصنف الشخص ذكر أو
أنثى، ممكن جداً
يعني الآن فهمنا بعض المفاهيم العامة عن انحدار الـ
logistic، الآن إيش ال... كيف يمكن تطبيق ولاس بيأسس
وكيف نقرأ النتائج، هذا أنا ما كتبتهاش، هشرحها وأنت
بتكتبه، عشان كده المحاضرة صغيرة مش حاجة مكتوب فيها
الآن أنا قاعد أخد الشرح وأنت تكتب زي ما أنت عايزها
خلاص، فحاخد المثال القادم
وخلي بقى كالصح إن أنا ما مكتوبش خالص وخلاص أشرح زيك
وبعدين أعلق على النتائج، وأنت تكتب الدورة على كتب
وهيك بيصير الشغل الصح، لكن تاخد كل شيء مكتوب حرفياً
وهاد اللي كتبت ما كتبتش، وهاد اللي دخلت ما دخلتش
بيصير زي السلوب اللي... الطلقين تبع المدارس أو اللي
بندرسه عادة في الـ bachelor's، وهذا أعتقد نظامي أنا
فاشل قولاً واحدة عشانك اليوم، هجرب معاك أعطيك باحث
منشور ونقراه مع بعض، بس أنا حبيت أجيب المقرر نقراه مع
بعض، نشرح المحاضرة الأول ونشوف اللي احنا بنحكيه
هنا متوفر في البحث ولا لأ، فكان بعمل النقد للبحث، وفي
نفس الوقت بطابق اللي أنا بشرحه، هل في ممكن إضافات
الآن أنا وأنا بشرح أضيفه للبحث المنشور أو لا، أنا
ما قريتهش كله، طلعت فيه هيك عجبني بس حكيت المثال أنه
مثال تربية، وأنا ما بديش أعطيك أمثلة اللي ما عندي
اقتصادية وتجي وتحكي والله أمثلتنا كلها ما لهاش
علاقة بالتربية، عشان هيك يا دكتور أنا في بالي إن كل
موضوع كان مفروض يعني لو طلبت منك مثلاً homework
اللي راح تشتغل عين أبحاث استخدمت انحدار الـ
university، عين أبحاث استخدمت كده، عين أبحاث استخدمنا
عارف ال... طلبت من الطلاب اللي جابلكم، طلبت منهم،
بس أنت ما فيش عندك وقت خمس سابقين اللي عندك، طبعاً
بس في أحد كان كاتب يبحث العلاقة بين كده وكده؟ ما
... ما عشان كده، هنحكي لنا مع بعض، يعني مش الفروقات
اللي بحكي عليها، شوف دائماً الانحدار يبحث الأثر و
لا يبحث العلاقة، الأثر أقوى من العلاقة، ماشي صحيح
طبعاً احنا في كل... احنا في الانحدار نعتمد على
علاقات بشكل مؤكد، لكن الفرق بين علاقة وأثر...
خليني أعطيكي... ايه كويس خليني نفرد شوية بشعر صغير
نحكي علاقة، و
أثر وتأثير، هدول ما زي بعض، العلاقة... علاقة
ارتباطية بالمتغيرين، مع كده زيادة أحدهما تؤدي
لزيادة الآخر أو بنقص فقط، لكن ما بحكيش إنه أثر عليه، ممكن
أقول مثلاً الدخل يرتبط أو يؤثر من غير ما أعرف إيش
طبيعة المتغيرات اللي عندي، والله إذا كان عندي أكثر
من متغير مستقل
وبدي أشوف واضحهم، ارتباطهم مع المتغير التابع
لو حكيت ارتباط معناه بدرس ارتباط كل متغير مع
التابع بمعزل عن المتغيرات المستقلة الأخرى، لكن
أحياناً ما بقدرش أعزلهم مع بعض، لو بحكي عدة ساعات
المراجعة وذكاء الطالب ما بقدرش أعزله مع بعض، ما بقدرش
أدرس الارتباط بين ذكاء الطالب ودرجته في الامتحان
بمعزل عن وقت المراجعة، هو الذكاء اللي بيحارب اللي
الطالب يجيب عليه درجات، مستحيل، صح الطالب الذكي
بيجيب درجات عالية، لكن من غير ممارسة ومراجعة و
دراسة، ممكن الطالب يكون منه أقل درجة في الذكاء و
يجيب منه معدل أحسن، مع كده في الحالة دي بكون عندي
عدة متغيرات مستقلة ممكن هي مع بعضها تؤثر على
التابع، لحظة بحكيت اللي طلعت الحالة تؤثر على التابع
بحكي أثر كل واحدة على التابع، لكن لما بحكي عندي
متغير يرتبط مثلاً عدة
ساعات الدراسة يرتبط بدرجة الطالب، طبيعي كل ما زاد
عدد ساعات الدراسة بتزيد الدرجة، كل طالب غاب أو
جاء متأخر بتقل الدرجة وكذا، هذا ارتباط، إذا هنا
التأثير بيكون أحدث من X لـ Y، الأثر، التأثير بيكون
متبادل من X لـ Y، لذا لما بشوف أي حد فيه انحدار
Automatic، هذا انحدار، ارتباط
هذا ارتباط، فحميّز بين ارتباط وانحدار، الارتباط يدرس
اسمه ارتباط، يدرس العلاقة الارتباطية بين
المتغيرين، الانحدار يدرس الأثر بين المتغيرين، أثر
علاقة... أثر متغير على متغير آخر، يعني هذا المتغير
بيأثر على المتغير الثاني ولا لا، صحيح
بالتأكيد... بالتأكيد أنا... أنا كيف ما يتغير بده أثر
على الثاني وما فيش ارتباط فيما بينهم، عشان هيك الأثر
بالضبط أقوى من الارتباط
يعني أنا عادة أتمنى أني أبقى طالب تحكم استبيان، و
أكون في العنوان التابعه مجموعة عوامل مؤثرة على
المتغيرات التابع، هو درجة اللي عادة الطالب يكتبه في
الأول فيه ارتباط، علاقة، وبعدين فيه أثر، بحط الأثر
في الفرضية الثانية، أنا بروح بشيل الأولى خالص، و
بحط الأثر، الفرضية الأولى أنا كده كده بالظبط كده
كده، لو أنا درست الأثر كده درست العلاقة من الأول
فبالتالي الأفضل أخلص أبدأ بالفرضية الرئيسية، ويمكن
مئات الأبحاث اللي أنا عدلتها بهذا الشكل، إنه علاقة
ولا أثر، في تنامي بهذا الشكل، خلاص وضحت المتغير
اللي عندنا فيه عدة الملف اللي أنا فيه عدة متغيرات هو
نفس الملف القديم بس حاولت على قدر المستطاع أخذ بعض
المتغيرات بحيث يكون فيها متغيرات مستقلة ماخدة كمية
و مش كمية ولما تطلع النتائج يطلع واحد مؤثر و واحد
ثاني غير مؤثر بحيث أعرف كيف أعلق على النتائج لأنه
شوية الوضع مختلف عن الانحدار العادي عند قراءة
المخرج لأن أنا بتكلم عن احتمالات مش على متوالدات
كمية المتوالدات الموجودة النوع .. والنوع لحظة
نركز مع بعض ماخدينه واحد ذكر واثنين أنثى واحد
أنثى واثنين ذكر إذا .. واحد .. إذا النوع الاجتماعي
واحد أو اثنين مش شرط صفر واحد I am of the core
المتغير الثاني القسم النفسي زي كله عادة ثلاث أقسام
اللي هم كانوا موجودين حكينا قسم المناهج اصول
التربية وقسم علم النفس النشاط في درجة للطالب في
النشاط أنا أخذت واحد من الـ quizzes الموجودين بعد ما
جربت أكثر من واحد ووجدت واحد فيهم ممكن أحكي عنه
بعدين الحالة للطالب بس الحالة واضحة أن أنا عاملها
وصفة string طبعًا في المتغير التابع إذا القسم، الثلاث
أقسام، واحد منهج، اثنين أصول، ثلاثة علم نفسي
والنشاط،
يعني درجة أعمال الفصل السمية هيك، درجة الأعمال
الفصلية
واضح دول مجموعة المتغيرات المستقلة هذا
المتغير اسمه وهذا .. إيش هترتيبه ولا اسمه؟ هذا
اسمه والثالث .. إيه هتكمل؟ اللي .. المتغير التابع
اللي هو ثنائي حالة الطالب إما ناجح أو راسب وناجح
بأخذ نبيه هو راسب F إما بأعطيها واحد وصفر أو هيك
بينفع البرنامج بيستوعب هذا الموضوع زي الطبيعة
المتغيرات اللي عندي موجودة نبدأ
في الانحدار اللي أجلستي أنا هأشرح بالتفصيل إن شاء
الله فهي regression لحظة
احنا أخذنا الـ linear قبلها وهي الـ binary موجود الـ
binary logistic طبعًا تحت منه موجود multinomial
logistic وفيه تحت ordinal اللي هو الترتيب احنا
هناخد الـ binary logistic
أي النفدة اللي ظهرت واضح المتغير التابع يتسل لما
كان واحد بس خلاص بتوقع أن في برضه multivariate
logistic فالمتغير تابع عبارة عن الحالة فدخلت حالة
الطالب اللي ناجح وراسب اللي هي المتغيرات المستقلة
اسمها covariates بدخلت
ثلاث متغيرات لحظة لأن .. أي واحد واحد .. مش يعني ..
واحد واحد كله .. لحظة .. فممكن أعمل تفاعل لو حاببت
أعمل تفاعل .. تفاعل موجود في
حاجة غريبة أنا حاطيتها المرة اللي فاتت في الانحدار
لما دخلت القسم قلت القسم مدخل واحد اثنين ثلاثة بس
واحد له معنى مختلف عن اثنين مختلف عن ثلاثة .. مش
قيم .. هذا ترميز فالمرة هذه أنا ما عملتش الـ الـ
dummy اللي المرة اللي فاتت الشيء اللي كويس أنه في
الـ logistic بيعملك إياهم بس أنا هطلب منهم يعني في
الـ logistic احنا اللي عملناه المرة فاتت اللي هو
قسم واحد وقسم اثنين وأكون من الدخل هو الآن
بيعملك إياهم بطريقة سهلة لحاله بس أنت تطلبه و
بيعيرفش إيش فيه جوا خالباك البرنامج بالنسبة إيه له
واحد، اثنين، ثلاثة ما يعرفهاش هل هي قيمة ولا ترميز
اللي أنا كباحث بدي أحدد له في عندي أول اختيار فوق
categorical اللي هي المجموعات فئات أو مجموعات بضغط
عليها بيسألك مين الـ categorical اللي عايز تعملهم على
شكل المجموعات زي قسم واحد وقسم اثنين وهيك أنا
عند النوع الاجتماعي بدخليه 01 هو مدخله 112 مظبوط
أنا مدخله البرنامج يعمل له automatic 01 طب خليني
أدخل لك لحاله بسم موجود تحت reference category إيش
المجموعة المرجعية هو عنده حَتّين احتمالين يا إما
الأخيرة يا إما الأولى يا إما القسم الثالث هو اللي
أنا مش هدخله أو القسم الأول فاللي أنت عايز تعمله
يعملها بيعمل أخير بس بيدركز أي شيء بيصير أقارنه مع
الأخير واضح؟ أي شيء في التعليق لهذا المتغير بقارنه
مع الآخر لو عملت first أي شيء موجود بقارنه مع
الأول فخليني أتفق ده على الآخر حتى الـ default تبع
البرنامج بدل plus فأنا
بحكيله خلاص خلي هذا plus وإيش هتختار هنا؟ change خلاص
هيعمل إيه لها اختارت هذه وهي change معاها طيب هو
الـ default last لو بتغير هذه first ممكن أعملها
first لحظة كتبت first لأن الـ default تبعه عبارة عن
last برضه القسم هو هذا صحيح أنا بدور القسم أكثر
لأن القسم عدة مجموعات وما فاتخدنا وقت ما عملناه
فبدخله في هذه المنطقة مش أنت عايز برضه ممكن خلي
بالك واحد اعمله last والثاني اعمله first أنت حر
لكن الأفضل دائمًا كله يكون نفس المجموعة المرجعية
الأخيرة وخلاص بحيث لما أجي أقارن أعرف أقارن صح طب
بالنسبة للقسم برضه هأختار طب من غير الـ change لأن
الـ change هي بتكون للـ last لحظة هنا النوع هيكون
واحد one واثنين هتصير صفر هي المجموعة المرجعية
إذا هذا المرجع وهذا المرجع يعني لما أحكيلك علقى
النتائج في الامتحان إن شاء الله تعالى بمؤكد أحد
بيبقى سؤال عنه وتصير تعلقى وتسكت من غير بتحكي
حسب أي مجموعة هتاخد .. هكون الإجابة مش كاملة خلاص؟
إذا هذا نقطة مهمة خلاص هذه أول وحدة النقطة بعدها
في تحت منا save
السبب في عندي predicted values بتذكر هناك كان في
الانحدار في standardized وunstandardized قيم
معيارية هنا ما فيش قيم معيارية في probabilities
احتمالات احتمال أن يكون الشخص في هذه المجموعة
احتمال أن يكون الشخص في المجموعة الأولى أو
المجموعة الثانية احتمال نصف ستة عشرة سبعة وكذا
فبحكيله هاتلي probabilities
إذا هذا هنا هيعطيني القيم المتنبأ بها بالنسبة لمين
للاحتمالات وبرضه ثانيًا بالنسبة لمين للـ group
membership طب برضه توقع ليها في أي مجموعة في
الأولى ولا في الثانية اللي هي في مجموعة الطالب
الناجح أو الطالب الراسبين أو الطلاب الراسبين هذا بس
مجرد أنا هوريكيها في صفحة البيانات إيش الاحتمال
وحطناه في أي مجموعة وهنا أعرف بالتفصيل ليش أحط في
المجموعة الأولى أو المجموعة الثانية لكن بالنسبة لك
مقادة مش هتفرج كثير في النتائج لأن هو هيلخص
النتائج في الآخر خاصة لكن أنا حابب تبينك كيف
البرنامج الـ mechanism تمت وكيف القلية والميكانيكية
لشغل في الانحدار الـ logistic آخر شيء options
options هأخذ منها شغلتين بس أو ثلاث شغلات في عندي
اختبار مهم جدًا للـ goodness of fit اللي هو اختبار
جودة الملائمة زي ما أخذناه في الحضارة الفين
التواصل الاستكشافي يعني التحليل العامل الاستكشافي
ففي اختبار اسمه Hosmer واسم لمشو goodness of it
أو HL test هذا اختبار في
اختبار اختيار مهم ثاني مكتوب عليه CI for
exponential لبى CI اختصار كلمة أخذناها قبل هيك
أخذناها قبل هيك ولا مرة
هذه كـ CR و CI ولا مرة والله يجعلكم في الامتحان
حتى confidence interval أيه
الـ C وأيه الـ I إذا
بأختار confidence interval بس مش لـ الـ B لحضار الجثة
بناخد فترات ثقة لـ الـ exponential لـ الـ B الدلال
الأساسي لـ الـ B بنسبة ثقة 95% البرنامج
بيعمل iterations، بيعمل عدة حلول، أنا عايزه بس
يعرض لي الحل في الخطوة الأخيرة مش عايز هو كده، مش
عايز أشتغل، مش أطلع نتائج، عايز أعطيني الحل في
الخطوة الأخيرة اللي هي at the last stem
عادي بس أساس ال output ما تكترهوش كتير خلي output
صغير بس يبقى باين نتاج لآخر خطوة و اخترت اختبار
للملائمة اللي تبعه اسمه لمشو و اخترت ال confidence
interval ال exponential لل B هدول الاختيارات
الأساسية مرة ثانية عيدهم بسرعة
اخترت categorical دخلت المتغيرات الإسمية أو
الترتيب اللي بعملها مجموعات يعني مش حاجتك الآن لو
كان عندك مثلا متغير المحافظة أربع أو خمس محافظات
أو لا عشر ولا أي كان العدد هو البرنامج هيعملك إياه
تقسيم حسب اللي أخدناه المرة الفاتت لعمل نظام
variables لمتغير القسم فهنا بختار المتغيرات
النوعية الخطوة الثانية في ال save مجرد أساسها عرف
كيف البرنامج بيشتغل اخترت في ال predicted values
ال probabilities و ال group membership و أخيرًا في
ال options حددت شغلتين مهمات جدًا اختبار جودة
ملائمة لهو اسمه لمشو و اخترت فترة ثقة مش لل B لل
exponential لل B أنا متعود و مش هشرح على التفاصيل
ليش exponential لل B في الانحدار ال logistic مطلعش
فترة ثقة لل Bمن الـ experiential للـ B إيه القصة
وراها أنا مش هشرحها بالتفصيل طبعًا ال method طريقة
ال enter زي ما كان في طريقة ال enter و ال stepwise
هناك برضه في طريقة ال enter في طريقة ثانية هاخدها
بعد شوية لما أخلص هذه الطريقة إن شاء الله بعد ما
أخلص برضه هتلاقي okay
الجدول الأول متعودين عليه اللي هو Case Processing
Summary كم حالة تم معالجتها هذا ملخص لهم واضح أن
الـ Selected Cases Included in Analysis 105 حالات
يعني تم تضمين 105 حالات في التحليل بنسبة 100% الـ
Unselected واضح ما فيش فبالتالي هي عينة بـ 700
إحنا عملنا coding بظبط طلبت مني أعمل ليه ترميز ف
ال original value بالنسبة لمتغير تبع ال gender أو
النوع الاجتماعي F أعطاه صفر اللي هو ال female آسف
بحكي على المتغير التابع ببدأ هنا بال dependent
المتغير التابع مش شايف الخط هذا
خط
لا ب .. ما بيطلعلك إيه هالزمان تعالى مش هالقصة
الكبيرة هاي المتغيرات المتغير الأول راسب وناجح
فالـ B أعطاها واحد و
الفشل اعطاه صفر فعلاً، pass فعلاً زماننا كده هو هيتعامل
كمتغير تابع لما بتعلق، بتعلق للنجاح طب النجاح مقرر
بالفشل فلما بحكي نسبة هتكون نسبة للناجحين لأن
الواحد مع مين مع الناجح لو عكسها بتغير النتائج
بيصير العملية بالعكس إذا بي صفر واقف السواسة فال
categorical variables coding ترميز المتغيرات اللي
شكل المجموعات اللي أنا طلبت منه كان عند القسم طلبت
منه مين يكون المجموعة المرجعية؟ الأخير فمين دخل
معاه؟ واحد واتنين، قسمين اللي هم مين؟ هاي واحد،
اتنين، تلاتة، القسم الواحد معناه واحد، صفر، صفر،
مع كده مين القسم الأول، بعدين صفر، واحد، صفر، مع
كده القسم الثاني، مع كده مجموعة المرجعية هي
الثالثة يعني من خلال هذا الجدول بعرف أن القسم
الثالث لأنه zero, zero هو عبارة عن مين؟ المجموعة
المرجعية النوع ذكر أنثى واضح أنه أعطى أنثى واحد
كمجموعة مرجعية ومجموعة المرجعية ذكور بتساوي صفر
يعني أنا باجي عشان أقارن هقارن الذكور بالنسبة
للإناث وليس .. آسف هقارن الإناث بالنسبة للذكور
وليس العكس الإناث للذكور هقارن ناجح مقابل فاشل
هقارن قسم أول مع قسم ثالث و ثاني مع ثالث الآن
البرنامج هيبدأ يشتغل في الحالة الأولى أول شيء خالص
طبعًا الملف اللي عندي
الحالات واضحة تمامًا فيها معظمها حالات نجاح كانت
ست حالات فشل موجودات لأن
هو كحالة طالب أنه كان في F مش
راسب أو بي اللي هو الناجح هذا في البداية خالص أما
ستة و تسعة وتسعين هذه الحالات اللي عندي يعني ست
حالات راسب و تسعة و تسعين حالات نجاح لهم هي ستة
نجاح ستة فشل و تسعة و تسعين هذا في الأول خالص
البيانات الفعلية البيانات المية و خمسة كانوا
مقسمين تسعة و تسعين طالب ناجح في المجموعة و ست
طلاب فاشلين هذا في الأصل خالص يعني هذا الجدول
الطبيعي البيانات اللي موجودة عندك
إيش لأ؟ إيش .. إيش .. إيش يعني كلمة لأ معناها؟ إيش
اللي مش موجود؟ إيش .. إيش اللي موجود وإيش اللي مش
موجود؟ مش فاهم هي .. هي الدرجات اللي عندك، شفت
الدرجات؟ لو تعمليهم frequency إحصاء وصف بسيط لحالة
الطالب
هذه المتغيرات تبع 6 حالة فشل و 99 حالة نجاح هيك
البيانات من أصلها يعني هذا الملف أغلب حالته حالات
نجاح نشوف الآن التصنيف إيش حيصير فيه ناخذ
block رقم 1 في block 1 بيعطيني omnibase test
omnibase test بيعطيني اختبار لل model fit مدى
جودة ملائمة النموذج إذا
أول اختبار مدى ملائمة النموذج بتطلع
على ال model في اختبار اسمه chi-square إذا مدى
ملائمة النموذج هناخد أول اختبار مربع chi
هذا الاختبار بيشوف هل النموذج مناسب أو غير مناسب
الفرضية الصفرية بتنص أن النموذج غير مناسب يعني إيش
غير مناسب؟ النموذج مش فيه عند P1, P2 و P3 هدول
بفترضهم بكلهم بسوء صفر يعني بفترض أن ال betas هدول
اللي عندي كانوا بيتا عندنا مثلاً نفترض أي كان
عددهم نفترض كمية مستقل نفترض هيك هدول كلهم
بفترضهم بسوء قداش صفر الصفر دي معناه هي النموذج
مناسب ولا غير؟ إذا في اختبار المربع كاي الفرضية
الصفر بتنص النموذج غير مناسب، غير ملائم يعني
ما فيش علاقة أو ما فيش أثر بين المتغيرات المستقلة
والتابع يعني هذا معناه ليه يوجد أثر للمتغيرات
المستقلة على التابع خد
دامل على الموديل أنا
كمتغيرات مستقلة حطيت اللي هو النوع والقسم والنشاط
أعطاني أربعة ويجيب الرابع إلى اللحظة القسم دخلوا
اتنين القسم دخلوا اتنين مظبوط؟ قسم واحد وقسم اتنين
فهذا اتنين وهذا واحد وهذا واحد هي الأربعة لما
بحكي نقص واحد اللي هي عدد المعالم المجهولة اللي هو
المستقل زاد ال B0 صاروا خمسة نقص واحد وهي الأربعة
أي أساس خمسة؟ أي أساس داخل واحد اتنين؟ داخل اتنين؟
طيب كويس وهي ده؟ هي الأربعة
مظبوط إذا الـ DF عدد
المتغيرات المستقلة إيش
ساوي؟ ساوي أربعة بس القيمة الاحتمالية ساوي
صفر إيش القرار؟ رد مش هيك رفض الفرضية الصفرية
طالما رفضت مع كده النموذج ماله مناسب يعني النموذج
اللي هنشوفه بعد شوية نموذج مناسب هدول خطوتين في
الأول خالص بيبدأ بال step zero بعدين بيبني block
واحد و block اتنين لغاية ما يصل للنموذج النهائي
فانطلقت منه يعطيني آخر نموذج طبعًا في ال step zero
بيعطي قيمة مقيم و block واحد بعد المدل في الآخر
أنا بأهتم في ال .. في النموذج النهائي اللي أنا وصلت
له فبقرأ القيم اللي عندي هنا في الآخر الموضوع ال
summary إذا بتذكر في الانحدار كان في عنده موضوع ال
summary ال R² مظبوط والقصة ده R² هنا نفس القصة
فيها عندي R² ولكن اللي هنا دول شبيهات بال R² واحد
اسمه Cox and Snell R² Cox هذا اتنين Cox and
Snell R² هدول في التعليق بيشبه ال R² اللي أخذناها
في الأول فالكوكس سنل قيمته
حوالي أربع وعشرين وستة هذا إيش معناها أنه تقريباً
أربع وعشرين وستة ومعاشر في المئة من التغير في حالة
الطالب يمكن تفسيره من خلال مثال المثاقلة الموجودة
يعني زي ما كنا نفسر الـ R²
هذه تفسيرها زي معامل التحديد كيف نفسر معامل
التحديد؟ إيش تفسير معامل التحديد؟
خلاص، زي 24%، 26%، 18% من التغير في حالة الطالب
الناجح إلى راصب يمكن تفسيره من خلال المتغيرات
المستقلة الموجودة في معامل R² زي وواحد ثاني نيجل
كيرك نيجل كيرك R² سمّيه R²N قيمته
بتساوي ستة تسعة أربعة برضه
بفسّره زي معامل التحديد إذا هدول معاملات التحديد
Cox & Snell عطينا 14.6% نجري كيرك بيعطيه حوالي 69.4
% من التغير في التعبير إذا هدول اختبارين بيشبهوا
أي اختبارات للانحدار بيشبه
اختبار F اختبار R² F اللي هو هذا هيك والـ R² هدول
اثنين إذا دي الاختبارات المقابلة لتحليل الارتباط
المتعدد من ناحية اختبار أي معنوية كلية ولا جزئية
الكلية إذا اختبار المعنوية الكلية في انحدار الجثة
بيعملها بطريق ثاني الطريق الأول باختبار مربع Chi
وهو يقابل اختبار F لحظة ثانية بمعاملات التحديد
تبعت Cox & Snell ونيجل كيرك R² هذول بيعادله معامل
التحديد إذا هاي أول اختلاف بين الاثنين في
اختبار ثالث لجودة
الملائمة اختبار
ثالث اسمه Hosmer & Lemeshow Test
إذا الاختبار رقم ثلاثة هذا الاختبار الأول مربع CHI
وكانت الفرضية الصفرية بالنص لأن البيتا بيساوي صفر
يعني نموذج مناسب في اختبار HOSMER أو HL هذا واحد
من أشهر الاختبارات ممكن أقدمهم هو اختبار مربع CHI
هذا الاختبار بيعتمد على القيم المشاهدة والقيم
المتوقعة زي اختبار المربع كاي للاستقلال اللي
أخذناه قبل هيك فهو بيفرض الفرضية الصفرية زي هو
بيعتمد على القيم المشاهدة والقيم المتوقعة هو
بيفرض الفرضية الصفرية أن في تساوي ما بين القيم
المشاهدة والقيم المتوقعة طب إذا كان القيم المشاهدة
ركّزوا معاه إذا كان القيم المشاهدة متوقعة بيساوي بعض
معناه نموذج مناسب ولا غير مناسب؟ مناسب إذا الفرضية
الصفرية بتنص النموذج ماله؟ مناسب أو ملائم لحظة
اختبار كاي هنا عكسه الاختبار
اللي هنا بيحكي نموذج مناسب السبب إنه الاثنين مش زي
بعض القاتل اختبار مربع كاي هيعتمد على مين؟ على الـ
بيتا واختبار Hosmer & Lemeshow اللي يمشي هيعتمد على القيم
مش هذا المتوقع احنا جارة العادة في الفرضية الصفرية
مش بتكون دائماً في تساوي مظبوط؟ مش هيك؟ وهي التساوي
كلهم متساوي بعض وبساوي صفر لما بيساوي صفر الـ بيتا
مع كده مافيش أثر .. مافيش أثر أن نموذج ماله غير
مناسب طب في اختبار Hosmer & Lemeshow في تساوي يعني القيم
المشاهدة مالها بتساوي القيم المتوقعة طب لو
متساوي بعضش في صفر النموذج مناسب إذا مافيش اختلاف
في تعريف الفرضية الصفرية الفرضية الصفرية دائماً
مافيش اختلاف مافيش فروق هنا مافيش اختلاف هي
كلهم زي بعض تصوير الصفرات هنا مافيش اختلاف هي كلهم
زي بعض لكن في هذا الاختبار اعتمد على حاجة اسم قيم
وليس قيم المتوقعة فمؤكد فرضيته هتكون هيك وهذا
فرضيته الصفرية هتكون بشكل مختلف لكن 100% القرار
تبع Hosmer & Lemeshow ايش طلع القرار هنا طلع رفض يعني
نموذج ماله هنا هنا طلع الفرضية الصفرية غير مناسب
رفض يعني اشتريها نموذج أنا وأنا مغمض لازم هناك
يطلع مناسب بس هيطلع القرار عدم رفض لكن التعليق
نفسه تلاحظ هنا ما شاء الله عليها يستوي واحد واحد
أكبر حاجة ممكن نصل لها فليها الواحد إذا السجين هنا
ساوت واحد مع كده لا نرفض الفرضية الصفرية بس انتج
النموذج ماله مناسب شوف أنا أنا كده اطمنت تلاحظ
الاثنين هدول عكس
بعض خالص واحدة صفر في أقصى اليسار وواحدة في أقصى
اليمين لكن الاثنين بالنسبة لي الاختبارين أعطوا نفس
القرار شوف أنا حبيت أطول بالي خالص في نقطة محددة
أن الطالب غالباً غالباً بتلخبط بينهم لكن لو فهمتيهم
زي ما أنا أشرحت لك إياهم أن اختبار مربع كاي
بتتعامل مع البيتا مع البيتا وكلها بتساوي
بعض وبتساوي صفر طالما تساوي صفر أن نموذج ماله غير
مناسب Hosmer & Lemeshow بيتعمل مع مين؟ مع قيم الشهادة المتوقعة
بفترض تساويهم تساويهم مع كده نموذج ممتاز كفرضية
صفرية
لا يمكن أن يكون قرار اختبار مربع CHI واختبار Hosmer & Lemeshow
مش ذبعة، لا يمكن نأخده الطرفين ومختلفتين للحكومة
أه طبعاً واحد ده منهم شوف اللي .. اللي أنا أعطيت لك
يومي دلوقتي تلات شغلات دول مش اثنين ثلاثة اللي
اختبر .. ركزتِ في الأول ايش عامل مدى ملائمة النمو
ذات اختبار مربع كاي واحد والـ R² هدول الجامعة
الاثنين واختبار Hosmer & Lemeshow نمشي هدول الثلاثة ب .. ب ..
ثلاث أوجه العملة واحدة خلاص فبالتالي كلها هتمشي مع
بعضها احنا بنشرح لك ونشوف البحث بعد شويش هحكي خلاص؟
طبعاً هو البرنامج لما اشتغل على الموضوع اشتغل لغاية
ما وصل الـ Iteration عشر مرات هو بيكرر لغاية ما
يكون الفرق بين النتيجة الحالية والسابقة إليها أقل
من واحد من ألف فوصل للحل الأمثل بعد ما كرر عشرة
مرات هو اشتغل براحته احنا ماعناش علاقة بالاشتغال
خلاص فهذا الجدول مش هأطلع عليه الجدول بعده طريقة
رابعة لاختبار ملائمة النموذج برضه شفتي برضه كيف و
طالع محاضرة صغيرة مصورة الـ Jadwal التصنيف ركّز مع
بعض إذا أنها الرقم أربعة هأكتب لك هي فوق التصنيف
Jadwal التصنيف
بدي واحدة منكم تقرأ الـ Jadwal طيب ايه براحتك هيك
وشدّش عصابك؟ أنا شايفكم أغلبكم مش ضدها ..طيب براحة
خالص يعني طلع الجدول وبدي واحد يقرأ ليه وبديش
أقرأ لكلمة وإذا قرأت كلمتين عن السابق سأعطيك
مفتاح لحل هنا موجود Observe يعني إيش؟ مشاهد وين
بيكون؟ في العينة، في البيانات اللي أنا دخلتها، هي
معنى مشاهد يعني إيش أنت جمعت في العينة والـ .. والـ
Predicted من وين؟ من وين؟ من النموذج يعني نموذج
إيش اتوقع وإيش كان في الأصل هذا المشاهد يعني
الأصل أسيبكم
دقيقة واحدة فاكر براحتي
طيب ركّز .. ركّز معايا نعم فكر
أن أنا .. واللي .. واللي بتعرف تشرح له يعني
تفسيره
سهل بس بدّيك تطلع من .. منك أنتِ بس
قرأ لي أكيد بدأ أقرأهم يعني إيش .. بس قرأ لي
الجدولة بستعالى هنا .. تعالي هنا .. تعالي هنا ..
أجيب
في البيانات المشاهدة في العينة بالنسبة
لـ .. الـ .. القفي والرأس بصح؟ صحيح في منهم أربعة
في الـ .. في الـ Predicted في الـ Predictive طلع
منهم أربعة راسبين واثنين ناجحين طيب كم؟ طبعاً في الـ
.. بالنسبة للناجحين في البيانات العينية المشاهدة
طلع منهم .. واحد راسب 98 98 ناجح طيب
و كويس أنا شوف محاولة ثانية عشان
لا التاريخ تسجل عليك طيب بالنسبة للمشاهدة هتكون
المشاهدة والمتوقع 98 ناجحين المشاهدة والمتوقع
المشاهدة والمتوقع هذا المفروض أنه 98 ناجحين وفي
عندي أربعة راسبين أما في المشاهدة عندها يكون يعني
مترجح بين النجاح والفشل للناجح واحد للفشل أربعة و
هذا زي كده طيب أي محاولة ثانية طيب ركّزي معايا الآن
لما كانت في البيانات الشخص صنف راسب النموذج
توقع أن يكون راسب في أربع حالات إذا
.. إذا كان في البيانات الأصلية الشخص راسب النموذج
توقع راسب في أربع حالات وتوقع ناجح مرة مع كده في
عنده .. في النموذج نجاح في التنبؤ كم مرة نجح؟
أربعة صح دي فاشل فاشل بس هو في الأصل كان فاشل،
مظبوط؟ النموذج توقعوا؟ الأربعة دو .. في الأصل كان
الطالب فاشل، مظبوط؟ النموذج توقعوا؟ توقع أربع
حالات فشل، النموذج توقع الفاشل صار ناجح كم مرة،
مرتين، مع كده في احتمال نجاح كم واحدة، يعني عدد
مرات النجاح، النجاح فاشل فاشل يعتبر نجاح، نفس اللي
أنا مالكي فنجحي كده، نفس اللي أنا مالكي فنجحي كده،
فنجحي كده، نفس اللي أنا مالكي فنجحي كده، نفس اللي
أنا مالكي فنجحي كده، نفس اللي أنا مالكي فنجحي كده،
نفس اللي أنا مالكي فنجحي كفي النموذج الأصلي ستة
النموذج توقع منهم أربع مش ناجحين و اتنين هو أخطأ
في التنبؤ فيهم إذا في اتنين عنده خطأ في النجاح
اللي كان ناجح في الأصل و كان مشاهد و النموذج توقع
فاشل، حدث مرة واحدة يعني هل هذا نجاح ولا فشل
بالنسبة لي للنموذج فشل، هذا خطأ وهذا خطأ، طب كان ناجح
في الأصل و النموذج توقع ناجح حدث 98 مرة زي دول
نجاح، مع كده كم مرة النموذج توقع بالحل الصح 98 زي 4
102 إذا عدد مرات النجاح 98 زاد أربع على كلهم جدياش
105 على 102 من 105 يعني دقة النموذج يعني تنبأ
بحالة الطالب ناجح ولا مش ناجح في 102 حالة، نقص ال
105 بنسبة نجاح ال percentage correct 97.1%
طبعا نسبة ما لها عالية جدا طبعا في البداية خالص
اللي ال classification table أول table شفناها بس
أنا ما علقتش عليه كتير أول
واحدة هده هد السيب زيرو خالص كانت أربعة و عشرين و
ثلاثة من عشرة يعني في بداية خالص من بدأ البرنامج
بدأ على أربعة و عشرين و ثلاثة وصلت هنا إلى وين
لسبعه و عشرين و بعد كده النموذج جيد إذا فين لأ أنا
عندي أربع طرق لاختبار مدى ملائمة أو مدى مطابقة أو
مدى مناسبة النموذج، مربع CHI، قيم R² مش شابه الـ R²
اللي أخذناها، اختبار حسمر زي اختبار جدول التصنيف
إذا
مرة تانية أقرا جدول التصنيف
طب الجدول هذا لو بدأ أقراه جدول البداية خالص لما
دخلت البيانات للنموذج إيش هقراهم؟ ستة حالات فشل
مظبوط و تسعة و تسعين حالات نجاح و .. و التصنيف
هيكون أربعة و عشرين و ثلاثة من عشرة يعني تسعة و
تسعين على مية و خمسة هذا بداية خالص .. هذا بداية
خالص هذا step رقم كده؟ رقم صفر مشينا هيك خلصنا
تأكدنا تماما نموذج مناسب، أخر خطوة متوقعة الآن هي
في step 1 المتغيرات في المعادلة كيف
تكتب معادلة الانحدار فتظهر ال y بتساوي 1 على 1
زائد E of ناقص اللي كتبتيه كله
الصح هنا تكتب المعادلة اللي أنت كتبتيها المعادلة
التسمية اللي كتبتها هنا بكتبها بس أي شكل معادلة
طبعا اللي اسمها رياضي أنا مش هكتبه يعني المعادلة
بشكل أنا بتنكتب y hat بتساوي واحد زائد a minus
اللي هي بكتب ال y إيش بتساوي اللي أنت كتبتيها هي
ال y خلاص اللي هي y بتساوي طبعا ال .. هتعرفي نقص
برا فاحنا نخل نقص هيكو هي ناقص برا خالص بيصير بي
زيرو زات بي واحد متوير الأول بي اتنين متوير التاني
و هكذا بس
في ناقص برا للكل أي
زائد؟ وين؟ هذا و هذا واحد برا و هذا واحد لحاله و
هذا زائد اه ليش
عشان أنا رايحك و تشوفيها كويس و أحذار هذي
exponential زيها وهي في ناقص براي أي اص ناقص بعدين
بفتح قوس للي أنا كاتبه طب
عليها مش حاجة على تفاصيل بينظم كيش كتير لكن شكل
كتلة و أكتبة زي كده طب اطلع عليها شكل بخوف، طب الآن
بدي أشوف احنا حكينا ال Y و ال X اللي هم قيمة مظبوط
و أن ال X بتروح من ∞ ولا و يانا من سالب ∞
لموجب ∞ و لو X راحت من سالب ∞ إلى موجب
∞ ال Y بتروح من ∞ ولا و يانا بسافر لواحد
طب بنعمل اختبار للكلام هذا لو ال X هي ∞ مش ال X هي
اللي هنا لو هدول راحوا لمال النهاية موجب ∞
لو الاكسات قيم X راحت نبدأ بالسالب ∞
نشوف ال Y بتروح لوين مشيلي واحدة واحدة الاكسات
هدول اللي جوا راحوا للسالب ∞ وفي السالب
برا شو بيصير موجب ∞ مال النهائية،
مظبوط؟ أي حاجة قص مال النهاية كمية كبيرة طب واحد
زاد مال النهائية أضافت مال النهائية بيصير جاب واحد
على مال النهاية بقداش؟ إذا Y رحت للصفر هذا ما إكس
تروح لوين؟ لسالب ∞ طب لو رحت للموجب
بالعكس هذا موجب ∞ وفيه سالب برا إيه
السالب؟ إيه سالب ∞؟ صفر إيه و السالب عدد
صغير جدا جدا بسوا صفر هذا الصفر 1 على 1 واحد
إذا بتروح من صفر لواحد، فهبدأ عشان كده ال Y هنا
محكوم شكله هيكون زي ما حكينا شكل قصي هيكون ماشي
هيك حاجة في لغاية الواحد خلاص؟ لكن لو أنت كتبتيها
إزاي ما أنت عملتيها زي هيك لو كتبت Y خطية اللي هي
هيك لو ال Xات روح للمال النهاية ان هي ال Y هيروح
للمال النهاية ان هي .. لأو ال .. و ال Xات لو راحت على
السالب احنا تروحي احنا تروحي على السالب فلعشان كده
كتابة المعادلة في انحدار ال .. ال logistic من إزاي
للانحدار العادي لكن فيه لا إثبات رياضي ليش هيك مش
مجال شغلنا أو تعاون التربة ما أهمش علاقة ما أهمش ال
.. ما بيعنيهم الوظف و ال logistic في الأمور
التربوية فقط خلاص؟
إذا ده خطوة رقم واحد كتبت المعادلة لو لأ أنا عايز
أكتبها بكتب المعادلة هي سميها بأي اسم اللي كتبت
أزملتكوا سميها مثلا باسم إيه فالواحد ساوي واحد على
واحد زائد إيه و السالب اللي إيه كتبته خلاص الاختبار
المستخدم احنا
كنا خطين مظبوط هنا مش تي اختبار لعالم اسمه Wald إذا
الاختبار راح نستخدمه هنا بدرس معنوية الخطوة
البعدها اللي احنا دايما بنشر عليها أثر أو دلالة
معاملات
الانحدار يعني بشوف هل المتغير مهم؟ هل المتغير أثر
على التابع؟ فبدرس مادة معنوية الاختبار المادة
المعنوية كنا نستخدم هناك اختبار T في الانحدار هنا
هستخدم اختبار اسمه Wald بتحاول
أشوف لك كيف طلعت ال Wald شفتي ال B وهي الخطأ
تبعها لو قسمت ال B على الخطأ كان يقطي T هناك بظبط
هنا بربعه فال Wald بيساوي قيمة ال B الموجودة على
الخطأ تبع ال B فهذه كلها مقدرة مربع القيمة هذه
بيعطيني الصفة العمود التالت يعني لو قسمت هذول على
بعض وربعتهم احطها واحد point على بعض وهكذا هذا ال
Wald رياضيا
تم إثبات أنه له اختبار مربع Chi بدرجات حرية بتساوي
واحد خلاص؟
إله مربع اختبار اسمه مربع KAI بدرجة حرية بتساوي
واحد فنمسك
أول واحد نشوف هل اختبار معنى ولا لأ طب أنا بيعنيش
كيف طلعت القيمة هذه و ليها هذه هي الجواب تبعها وهي
ضايق الحرية واحد بيعني ال p value مظبوط السكش سوى
بالنسبة للاختبار اللي هو النوع ده
المعنوية في الأول لأن بيعني المعنوية بشكل كبير
واضح .226 القيمة الاحتمالية
.226 واضح أنه فعلا غير دالة، مع كده هذا المتغير
مش مؤثر، يعني سواء ذكر .. النوع الاجتماعي ذكره أو
لا أنت، المتغير ليه المؤثر على حالة الطالب، يعني
مافيش فرق معنوي، الشخص ذكره أو لا أنت، مأثرش
النجاح تبعه طيب مش .. تبرايحنا أساسا من النوع واحد
إناث و دكور خليناه مارشعية؟ صحيح
أليس ما فسرتش معامل الانحدار اللي القيمة هنس
ما فسرتهاش أليس ما فسرتش بس أشوف الدال ولا غير الدال
الركز
الآن مع بعض الفرضية الصفرية بتنص عليش احنا متعودين
عليها دائما الـ B تساوي صفر مقابل
الـ B تساوي صفر
البرنامج أعطاني فترات ثقة 95% confidence interval
لمن؟ 95% confidence interval لمن؟ 95% confidence
interval لمن؟ 95% confidence interval لمن؟ 95%
confidence
interval لمن؟ 95% confidence interval لمن؟ 95%
interval لمن؟ للـ E ^ B إيش هتساوي E ^ B؟
الفرضية هذه الـ B تساوي صفر، مظبوط؟ لو طلعت على
فترة الثقة هذه الفترة من 3 من 10 لـ 160، مظبوط؟
الفترة الأولى من 3 من 10 لغاية 160 points،
تلقيتها، مظبوط؟ تذكر، حكينا نستخدم فترات الثقة
برضه لاختبار الفرضية؟ هناك كنا نحكي إذا كانت الفترة
اجتملت على مين؟ على الصفر، ليش؟ إذا كان الفرضية الـ B
تساوي صفر، مظبوط؟ طمعي؟ مانركز؟ في اللي فات، في
الانحدار كنا نحكي الفرضية صفرية الـ B تساوي صفر و
نحكي إذا كانت الفترة اجتملت على الصفر، برفض أو
برفضش، إذا اجتملت مرفضش، إذا بدنا أنت اجتمل، برفض
طب في الحالة تبعتي أنا الفترة اللي عندي مش للـ B
الفترة لمين؟ للـ E ^ B، E دالها أسها اللي أنا بدي
أحول الـ B تساوي صفر لـ E ^ B ممتاز تساوي واحد
لإن E ^ صفر = 1 يعني أي عدد أس صفر = 1 معدن
ما اللي هي بتاكد بالواحد اختلف الوضع واضح؟ إذا الآن
بحكي إذا اجتملت فترة الصفر على الواحد برفضش هنا
كنا بحكي إذا اجتملت فترة الصفر فترة الثقة على
الصفر برفضش هنا بحكي إذا اجتملت فترة الثقة على
الواحد برفضش إذا هذا الواحد مقابل طبعا أكيد ايه
و اسمية نفسها واحد طب طالع الفترة هل هذه الفترة
تجتمل على الواحد؟
مظبوط لإن بدي أعمل تلاتة من عشرة هذه مش تلاتة
تلاتة من عشرة لـ 160 أكيد الواحد جوا موجود
إذا إيش القرار إذا .. أحكيبلك إيه عشان تنسيهاش ديك
تحفظيها حفاظ؟ لأ إذا حفظت مصيبة لأ .. لأ لأ عارف
سمعيها أنا بختبرها ده مظبوط إذا الفترة اجتملت على
الصفر مع كده الـ B تساوي صفر يعني برفضش ففي حياتك
مابتنسيها لكن إذا تحكي زي هيك و إذا امتحاني مع
الخبطة شوية بتضيع فهنا الـ E أسها بتساوي واحد إذا
الفترة فيها الواحد مع كده هذا صح إذا برفضش إذا إذا
اجتملت فترة الثقة على القيمة اللي هنا اللي هي
الواحد برفضش الفرضية الصفرية أنا بعيدش عشان تحفظيه
أنا بعيدك عشان تفهمي إيش المفتاح تبع الحل
طيب واضح الفترة ليش لا تجتمل أو تجتمل واضح تجتمل
على الواحد فبالتالي لا نرفض الفرضية الصفرية الآن
المبدأ يعلق على النتيجة عندي طريقتين للتعليق يعني
بدي أفسر المعامل يا بفسر معامل الـ B يا بفسر معامل
الـ E ^ B و الاثنين بيعطي نفس المعنى في الآخر بس كل
واحد في اتجاه مختلف إذا مرة هفسر حسب الـ B و مرة
هفسر حسب الـ E ^ B لحظة الـ B شت تساوي ات أو الـ Bهات
واحد تسعة تلاتة سبعة و الـ E ^ B لو أخدت على الهاتف
هذه القيمة مثلًا لن أعمل لك الـ Excel لأنك
بالتأكيد بتعرف تشتغليها بيدك على الجوال عليها شيء
فالجواب بيطلع 6.9 أربعة
واحد إذا
البرنامج هو أعطاني هذه Automatic في الانحدار لو
بتتعامل مع دوال الـ logistica فتاخد E to the B تطلع
6.941 هذا
القيمة التفسيرية كانت شوفها
هي المحاكاة تبعي عند الواحد مافيش دلالة، مظبوط؟
معناه كده أول ما بدأ أشتغل في هذه المسألة بدي أحكي
النوع واحد لمين؟
إذا كان الشخص أنثى طالبة فاحتمالية
هذه الـ E to the P بتسميها الـ odds ratio اللي هي
نسبة
الأرجحية أو نسبة الأرجحية هذه الاسمية نسبة E to the
B odds ratio OR نسبة الأرجحية، أرجحية يعني تفضيل من
عن من الواحد على التاني على المرجع نسبة الأرجحية
ساوت كم؟ 6.941 شيل منها واحد يصير كم؟ يصير 5
.941 معنى كده في حالة النجاح .. مين التابع؟
التابع عبارة عن إيش؟ في حالة النجاح الأنثى أفضل من
الذكر بكام مرة؟ خمس مرات لي 5.941 إذا في
حالة كون الشخص ناجحا
فإن نسبة لها رجحية فإن أفضلية مين على مين الإناث
على الذكور بتساوي تقريبا 5.9 مرة بالرغم
من هيك طلع حد المتغير ماله غير ده برغم الخمس
ستمارات تقريبا إلا أنه غير ده ليش أنا طلعت واحد
لإن عند الواحد اللي تدوي الساعة واحدة ماعنيش فش
علاقة بالاثنين طب و في علاقة لو يانشيلي الواحد من
هذا بتطلع خمسة point تسعة مع كده إذا كان الشخص
ناجح فافضلية اللي أنا اتعلمتكوا بالساعة هو حوالي
ست مرات طب شوف اللي بعده بدي أشوف اللي بعده و بدي
أشوف .. أزي .. أزي .. أسيب القسم و أطلع عن النشاط
النشاط
دال ولا غير دال؟ دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال ..
دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال
.. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال ..
دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال
.. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال ..
دال .. لا تجتمل على الواحد مع كده بتغير ده إحصائيا
طيب
الآن كيف بده أعلق على النشاط؟ ركزي معاه خليني أعلق
على النشاط هنا جنبه بيقول بيها و بي واحدة و بي
واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة
و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي
واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة
و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي
واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة
و بي واحدة و بي واحدة
ناقص واحد بالصين أربعة وخمسة واربعين هنا حكيت أفضلت
لي إن أنا اتعلم الـ decor خلاص برضه في حالة كون
للشخص ناجح أنا باخد المتغير التابع هذا التابع لأن
النشاط هذا متغير كم فبحكي كل زيادة في درجة النشاط
بدرجة واحدة كل زيادة كل زيادة في درجة النشاط بمقدار
درجة واحدة
يقابلها أفضلية
يقابلها
أفضلية للذكور للإناث عين الذكور بمقدار كده؟
حوالي أربعة أضعاف أنا
خبطت على التانية يقابلها .. يقابلها
كل زيادة في درجة النشاط في درجة النشاط مقدار واحد
يقابلها أربعة point أربعة خمسة مرة في الـ أه
بالضبط في اعتبار الشخص ناجح اللي كتبنا فوق في
اعتبار الشخص ناجحا إذا نبدأ من هنا كل زيادة في
درجة النشاط بمقدار درجة واحدة يقبلها أربع .. حوالي
خمس مرات إنه يعتبر الشخص ناجح يعني مع كده الطالب
بزيادة درجة واحدة في النشاط يقابله إنه نسبة نجاحه
حوالي خمس مرات عن الطالب الذي بتقل الدرجة التي
موجودة إذا في فرق في التعليق عن انحدار العادي هنا
كل زيادة درجة واحدة في النشاط بمقدار درجة واحدة
يقابلها 4.5 مرة اعتبار الشخص ناجح يقابلها 4.45%
التي هي نسبة الاحتمالية
القسم 1 والقسم 2 واضح
القيم ما لها غير دالة إحصائياً غير
دالة لحظة فترة ثقة ما لها الفترة الأولى من الصفر 7
الـ 24 تشتمل على الواحد الفترة التالية من الصفر
البرنامج ما طلعش هذه القيمة كبيرة جدا ما تلاحظ
القيمة هادئة لو بدي أخد لها هيطلع عدد كبير جدا
ضخم فبالتالي الفترة تشتمل على الواحد وبالتالي
برفضش الفرضية الصفرية فواضح سواء قسم 1 ولا قسم 2
الـ job تبع عمله غير دالة إحصائياً هذا
بالنسبة للتعليق على ال betas لل E2W
لو كانت هذه لأ
باكتخد عليها هذه شيل واحد بصير احتمال ان يكون ناجح
point تلاتة اتنين واحد مقارنة مع من مع قسم التالت
يعني احتمال نجاح الطالب في القسم الأول بتساوي
حوالي تلاتة من عشرة بالنسبة لقسم الثاني طبعا واضح
القسم الثاني هذا ما له معنى خالص لأن القيمة ما لها
كبيرة جدا فالممكن نتعليق عليها
هذا بالنسبة كيف أعلق على النتائج يعني طلعت الآن
بمخرج أنه أن الشرط الفاصلي هو المتغير المعنوي
الوحيد الموجود طب
كيف هذه علق على ال B؟ يعني علقت على ال E to the B؟
هنا ما فيش فيها طرح واحد بالتأكيد خلاص إذا كان
الشخص أنثى فإن احتمال النجاح لها احتمال يكون ناجح
مظبوط إذا أنا أكتب لك إياها طبعا
إذا كان الشخص أنثى نأخذ هيك من الإناث فإن .. فإنه
فيش احتمال نجاحه
هيكون 1.93 مرة
مع كده الشخص إذا كان أنثى، احتمال نجاحه يكون
تقريباً ضعفين الأنثى، ضعفين الذكر، خلاص بالنسبة
للذكور مباراة .. التعاملات الذكور بالنسبة للذكور
مباراة .. مقارنة بالنسبة للثانية اللي هي الذكور
التي هي المجموعة المرجعية، إذا إذا كان الشخص أنثى،
أخذت أنثى ليش؟ لأن أنا بتكلم عن نوع واحد ونوع واحد،
الشخص أنثى، فاحتمال نجاحه مرتين تقريباً مقارنة مع
الذكور طيب نطلع على النشاط الفصلي كل
زيادة درجة واحدة فاحتمال الشخص يكون ناجح هي تقريباً
1.69 مرة فاحتمال أن يكون ناجح لاحظوا الخاتمة كلمة
يا شي احتمال
هذا الغالبية بيعلق اما على ال B أو على A to the B
احنا بنعلق على اثنين هي ال B تعليقة سهل كل زي
الشغل العادي بس بأكتب كلمة احتمال خلاص و ليش كتابة
نجاحه لأنه التابع عبارة عن ايش نجاح لو عكست بصير
فان احتمال فشله بسوا كذا أو رسوله إذا مرة ثانية
النوع أو يبدأ بالنشاط النشاط كله زيادة درجة واحدة
في النشاط معناها احتمال أن يكون الشخص اللي هو
الأنثى ناجحة مرتين تقريباً 1.69
بالمقارنة مع الأنثى للنوع 1 ذكر و أنثى ما كده
احتمال أن يكون الشخص الأنثى ناجحة و يفوق الذكر
بمقدار 1.67 هنا كل زيادة درجة واحدة في النشاط
يقابلها أن النجاح هيزداد بمعدل أو باحتمال 1.69
القسم بنفس الطريقة إذا كان الشخص في القسم الأول
.279 مقارنة مع الثالث هذا بيساوي 21 مرة مقارنة مع
القسم الثالث مع كده واضح أن أسوأ هو القسم الثالث
يعني هذا 21 مرة نجاح بالنسبة للقسم الثالث و هذا
.273 واضح أن الأول أسوأ من الثالث الثاني هو الأفضل
طبعا الفرق بين القسم الأول والثاني واضح حوالي 21
شوية يعني لو طلعتها دول بيطلع الفرق بين قسم الثاني
وقسم الأول ليش؟
طلع
الآن .. الآن قرأت الأول مع الثالث ايش بيطلع 2.7
يعني احتمال نجاح الشخص في القسم الأول 2.7
ثالث يعني أنا بأحكي احتمال القسم الأول بيساوي
2.782 بعد 7 8 للثالث من
الأحسن؟ ولا الثالث؟ الأول الأول احتمال نجاح هو
2.78 من الثالث، من الأفضل؟ اللي أنا بأحكي،
أي طالب احتمال ينجح 2 من 10 من الثالث، من الأفضل؟
أنا و أنتِ، أنا نجاحي نصف نجاحك، يعني أنتِ أفضل
مني، لذا هذا الأفضل طيب البعد، قسمة احتمال الثاني،
و من إشارة؟ من إشارة موجبة و 21 هذا واحد
و عشرين مرة مع الثالث الثاني
بيساوي احتمال الثاني بيساوي كاحتمال بيساوي واحد و
عشرين مرة الحين
هذا 2.7 الأول بيساوي 2.7 من عشرة
منهم مع كده الثالث و لا و طب الثاني بيساوي واحد و
عشرين مرة الثالث 21 احتمال .. واحد و
عشرين احتمال و 21 مرة من اللي أحسن
بيكون؟ الثاني و 21 صحيح
مظلم صحيح طب لأن الفرق بينهم قسم 2 نقص قسم
واحد حوالي 20 مرة يحس .. الثاني أحسن أنا بأحسب
البيانات هذه نأخذ break و نكمل إن شاء الله بسم الله
الرحمن الرحيم إن شاء الله هحاول أعرض باحث استخدم
أسلوب الانحدار للجثة التنائية الاستجابة اللي باحث
العنوان تبع الباحث استخدام تقنية الانحدار للجثة
التنائية الاستجابة في تشخيص أهم العوامل المؤثرة في
ارتفاع نسبة النجاح في التعليم المتوسط في مدينة
مصراتة في العام الدراسي 2014-2015 الباحث من ليبيا
استخدم هذا النموذج وكان عنده متفاهة تتابع هل نسبة
النجاح ارتفعت أو لم ترتفع نعتبر واحد ارتفاع واحد
ارتفاع نسبة النجاح وصفر انخفاض
نسبة النجاة لما
نطلع في البداية على ملاحظة يعني لأن بالضبط كان
بعمل نقد للبحث الموجود بدأ اقرا هو اشتغل و نشوف
ايش ممكن نضيف أو ممكن نعدل أو أو نحكي خلاص البحث
استخدم جميع الأساليب اللي احنا حكينا عليها من شوية
إذا في هذه الورقة تم دراسة لعديد من العوامل التي
كانت متوقعة تؤدي لارتفاع نصف النجاح كمتغيرة مستقلة
إلا أن نتاج هذه الدراسة أظهرت أن المتغير .. هل
تدرس قبل امتحان و فترة؟ هذا المستقل الأول؟ آه
المستقل الأول دراسة قبل .. الامتحان بفترة هذا متغير
في الآخر وطلع متغير مستقل مؤثر جاء في المرتبة
الأولى في التأثير على المتغير التابع اللي هو معدل
النجاح في ارتفاع أو انخفاض وفي المرتبة الثانية جاء
متغير النوع الاجتماعي من حيث الأهمية في التأثير
على معدل النجاح بينما المتغير تتوفر لديك الرغبة في
إكمال دراستك في تخصصك الرغبة في الإكمال في الإكمال
في نفس التخصص. برضه هذه بتساهم كمتغير مستقل مؤثر
على معدل النجاح إذا كان فيه ارتفاع أو انخفاض
بالإضافة .. المتغير الرابع بالإضافة للظروف الأمنية
الحالية وبتكلم عن ليبيا ووضع ليبيا الحالي فأربعة
الظروف الأمنية الحالية جاءت في المرتبة ال .. آه في
الوقت قبلها .. الوقت أي واحد .. آه في الرابع الوقت
بتوفر لدك الوقت المناسب لإكمال واجباتك طب واضح
الوقت المناسب يعني نعم أو لا أو ما شابه بالإضافة
حكينا رقم خمسة اللي هي الظروف الأمنية، إذا الظروف
الأمنية جات في المرتبة الأخيرة
هذه الخلاصة التواصلة ليها الباحث لحظة في الخلاصة
طبعا مكتوب شحصة لحظة غالباً ال .. يعني كلمات لحظة
هو .. هو مش مهتم يبرز الانحدار الجستي و بوظف
الانحدار الجستي في الأمور التربوية توظيف لكن لوحد
مثلاً بيشتغل بيقارن انحدار الجستي مع انحدار ثاني
بيبدأ يشتغل هنا في الأساليب بتبين في ملخص الباحث
لكن واضح الاهتمام بوظف الانحدار الجُستي على البحوث
التربوية لأ
عوض بالله هذا .. هذا slope .. هذا slope لأ لأ هذا
slope ممكن أن الـ slope إحصائي طبعًا ممكن أكتبه أما
هذا متغير المستقبل أكتبه
مافيش أي مشكلة هو حددش هيستخدم المهم .. الـ .. هنا
بدا يحكي عن الانحدار الـ logistic ممكن تقرأ هو إيش
كاتب، اللحظة هي المعادلات تكول فيها لغة تمات بيه
على Q نجاح على فشل وهي
الجانب العملي، عينة الدراسة أو مُشامعة الدراسة
مُتكونة من معظم كليات الجامعة ست كليات العينة اللي
أخذ عينة عشوائية بسيطة لحظة عينة احتمالية لازم
تكون موزعة موازنة ذكور وإناث والعينات في جامعة مصراطة
وكان حجم العينة 150 استبيان 80 طالب و 70 طالبة
لحظة شغله مناسب مافي واضح أنه العينة ممثلة بشكل
جيد وهي الاستبيانات بتكلم عنها بالتفصيل وهي
متغيرات الدراسة طبعًا في عدد كبير من المتغيرات دخولك
في تخصصك بأنه تم بناء على رغبتك عندك الرغبة الكاملة
ومشابهة هذه المطالبات المستقلة المؤثرة هذه مؤشرات
الاستبيان بعدين بدا يحكي عن خصائص العينة يبقى
طالع مح عن عدد الذكور والإناث أعزب متزوج الكليات
الموجودة التخصصات الأدبية والعلمية طلبة اجتازوا
نجاح في أي دور وهم عندهم دال دور أول دور ثاني
يعني هذا بوصف لها العينة و لأن بدأ يعطي
معلومات عن الدراسة التطبيقية لانحدار Unlegistic
ثنائي الاستجابة استخدم طريقة الـ inter اللى هستخدمها
لأن في الـ SPSS
هنا بيّن مصفوفة
عدد دورات تكرارية لمشتقات دارة الإمكان الأعظم هذا
ما اتكلمتش عنها مش هتهمني مبدأيًا
اليانا الجدول الثاني موضح معالم النموذج المقدرة
الجنس، انسى فيك المصفوفة، هاي الجدول اللي أنا
عايزه، هاي الجنس والمتغيرات، بدأ إيه بها؟ قبل ما
يبدأ فيه نموذج مناسب ولا .. أنا لو شرحت لك،
شرحت لك حسب مخرجات البرنامج اللي أنا بوضعه، هاي
الـ B وهاي الخطأ المعيار، هاي wald، دي أفسج،
exponential للـ B، ما طلعش فترة ثقة لأن فترة فترة
لما أنا أطلبها هنمسك متغير شكيف طريقة الشرح
بحكي إحصائية wald لكل معلمة من معالم النموذج
وعادل درجات الحرية ومعنوية المعالم التي سنقوم
بتفسيرها بشكل مفصل نبتطلّع واحدة واحدة نبدأ الآن
أما عن معلمة أما عن اختبار لحظة عرض جدول وهذا
مشكلة عرض جدول ولا حاجة يعني بس يعني عمل لي
interruption هيك، أنا يعني أنا صارت قاطع .. يعني
قطعني في شغل، أنا في وادي ماشي هيك ودماغي ماشي في
اتجاه معين يعطاني جدول، توقعتي احكي على الجدول،
فجأة هيك ما تكلمش ولا حاجة كمل وحكى على المعنوية
على الكفاءة أو كفاءة النموذج أو ماذا ملاءمة النموذج
واضح أن هذا المفروض حكى في الأول جدول ليه مش لازم
بتكلم على good and bad صفات بيحكي فكنا نستخدم
فيها إحصائية F و R² في انحدار الخط أما في حالة الجُستي
فيتم استخدام الـ K²
والجواب طلع كذاش 55 الجدول تبع كاي سكوير أيه موجود
تحت طلع تسيك بالساوية صفر نذكر الآن جدول كاي سكوير
الأولانية كنا نحكي الـ beta بالساوية صفر يعني
النموذج ماله غير مناسب فرضية صفرية مش هيك و
البديلة مناسب الـ b value ساوية صفر مع كده النموذج
ماله مناسب لذا cash flow بتسوّي هيك وهي معنوية على
مستوى دولة أقل من واحد من الألف هذه مهمة جدًا أنه
كتبها ما كتبش أقل من 5% مظبوط السبب السبب لأن الـ
six هو كذاش صفر طب هذا مقرّب على تلت علامات عشرية
هذه أقل من 5%؟ آه أقل من 5% أو أقل من 1 طب مين
أحسن أحكي؟ 5 ولا 1 من 100؟ 1 من 100 أحسن والأفضل
كمان أحكي 1000 لأن هذه القيمة أكيد ما تكون مقربة ل
3 علامات عشرية يعني القيمة اللي بعدها هتكون يعني
بالكتير أربعة بعد هذه مش أكثر من 5 مش 5 أو أكثر،
مظبوط؟ لأن لو كانت 5، لو هذه كانت 5 كان 001
المعنى كده أنا متأكد تمامًا لما البرنامج بيعطينا
000 هتأقل على طول منياش واحد من الألف مش من المية
عشان كده يفضل دائمًا وأنت بتعالقي في النتائج تكتبيش
بالساوية صفر لأ بالساوية point 001 هي أقل من point
001 حتى لو كتبتيها هنا بكون أفضل خلاص؟
حيث تستجيب سواء كده بما يؤكد معنوية النموذج المرفق
بالكامل كموضح في جدول اللي حكى عليه خلاص؟ كويس إذا
هذه أول جدول اللي حكينا عليه بيحكي جدول 11 اللي هو
هذا بتكلم على مين الآن؟ على الـ R² تبعت اللي حكينا
عليهم Cox and Snell R² و Nagelkerke R² نشوف إيش حكى
عنهم خلت بقى قلت لعين تابع معايا وفاهم الموضوع لكن
لو بدنا فيه في الأول كان مصيبة لعين الـ .. بتطلع
على قيمة الـ R squared وهي تساوي كذا والثانية
بتساوي أربعة من عشرة وهذه المقياسة هدفها تحديد نسبة
التباين المفسر في نموذج الـ Logistic وبهذا فإن لها
نفس الهدف لإحصائية R² تلات معامل التحدي الأولانية
في الانحدار المتعدد فبتاعة الكوكس هذه بتسوّي 0.309
تقريبًا تلاتين في المية وعشرة من التباين في متغير
الاستجابة والمخرج اللي هو الطالب تغيرت نسبة النجاح
والثانية بفاصة حوالي 42% من الـ stand اللي بفاصة في
نموذج الحضارة الانجليزية إذا الكفاءة واضحة أنها
متوفرة أما الجدول رقم 12 تابعت مين؟ طبعًا هاد
هوسمر هاد طباعة خاطئة بسالجدول الرقم 12 مثل أيضًا
اختبار لمعلم لجودة توفيق النموذج النموذج يعتمد على
حساب إحصائية K² لمين؟ للفرق بين المشاهدة والمتوقع،
ممتاز، الشغل صح، إذن هوسمر الـ O observed والـ
Expected الفرضية الصفر الأتنين زي بعض، مع كده
نموذج مناسب كفرضية صفرية وقد اقترح هوسمر أداة مشه
باستخدام توزيع K² للكشف عن انحرافات النموذج
الـ heuristic الآن بيقارنهم من جزء المشاهد لمتوقع
محسوب من هيك ونطلع على النموذج الآن مؤكد وأنا
مغمض الـ B value أقل ولا أكبر 5%؟ واضح خلاص صرنا
نعرف إيش موجود قبل ما نتقل شوف مش طالع عليك وصلت
لو يعني كيف؟
هنا بدأ هو يشتغل في شرط مطبوعة مش واضحة هي
الاختبار تبع Hossmer اللي بيعنيها هوسمر الجدول رقمه
point one تسعة اتنين متوقع ولا كل كل الكلام ما كانش
مطابق ومن ثم نقبل طبعًا خطأ في القراءة ما عيش نقبل
عدم رفض فرضية لعدم لأن الـ sig بتساوي هيك وهذا يؤكد
جودة التوفيق لحظة يؤكد جودة ويؤكد جودة من الرقم
الـ sig هنا كان الـ zero zero أقل من zero zero واحد
هنا point واحد تسعة اتنين ومما يؤكد ذلك التوافق
الكبير اللي واضح جدول مش عارفهاش لقيمتين صفر واحد
اللي هو مرتفع ومنخفض اللي هو إيش التابع هذا متغير
التابع، كويس الانبعاث الرابع، احنا منها الآن تلاتة
تم الجودة الرابعة اللي هي الـ classification table
جدول هدر اللي حكينا عليها، zero zero يعني صحيح يعني
كان في الأصل منخفض توقعته في النموذج أو نموذج تابع
توقع منخفض تسعة وتلاتين حلقة كان مرتفع في الأصل
نموذج توقع مرتفع سبعة وسبعين حلقة مؤكد تسعة و
تلاتين زي السبعة وسبعين على الـ total تبع المية و
خمسين مئة في المية جواب سبعة وسبعين point تلاتة و
كتبت كيها بالتفصيل
الجدول بيبين النسبة المئوية للتصنيف الصحيح overall
percentage كانت 77.3% هي اللي عامة مؤثرة على
ارتفاع نسبة نجاح حيث كانت أربعة و .. هذه خاطئة طبعة
تسعة
وتلاتين زي سبعة وسبعين بشكل خاطئ أو تسعة وسبعين آه
بشكل.. آه بشكل خاطئ واتنين بظبط طالما كان بشكل
خاطئ بيكون صح خلاص أنا فكرت بعملها واحدة واحدة و
جمالك يوم تسعة و تلاتين زائد سبعة وسبعين على مية و
خمسين واضح طبعًا الخطأ هيكون نصف المتبقي مش هيك إذا
سبعة وسبعين وتلاتة بيكون خطأ اتنين وعشرين
تقريبًا وسبعة من عشرة الآن رجع لوين بعد خطأ الآن
أتأكد أن نموذج مناسب يبدأ تفسير معالم النموذج بدأ
الآن يرجع الجد ورقم تسعة تبوش وأدهنك حطه هنا
تطلعش كتب هنا تصنيع مش كتبتي كتبتي why بتساوي كذا
مظبوط لأ أنا مكتوبش why بتساوي log P على واحد نقص
P لأن log P على واحد نقص P هذا لغة التمانات P
نجاح واحد نقص P فشل بيساوي المعادلة مش هيك بيسميها
إيه المعادلة لو بتطلع P لحالها النجاح
هتاخد الـ E للطرفين عشان تطلع اللغة لتنفيها هتصل
لمعادلة كتبناها أن P تساوي اللي
كتبناها Y بتساوي آسف واحد على واحد زائد E ناقص
المعادلة لأو
تكتبيها اللغة لتنفيها ترى واحد ناقص بيها صح تمشي
الحال الـ B هات هي احتمال الحصول على ممتاز متفع
للقرارات الجديدة اللي هو الارتفاع النجاح لأنه
عبارة عن واحد العمود
بإعلان هاي المعادلة كتابها كتاب عادية بس بعدها حكى
على اختبار world اللي هو الـ B على الخطأ الكل تربيعه
حكينا بـ world عبارة عن الـ B على الخطأ الكل تربيعه
وهو يتوزع وفق مربع كمية بدرجة حرية يا شاطر 1 طبعًا
بالنسبة للأول هي محسوبة وجاهزة في جدول الأول واحد
اللي هي بتكلم تبع السالب 1559 اللي هو أول جدول تبع
الجنس يعني إذا بالنسبة للمتغير
بالنسبة للمتغير النوعي الاجتماعي الـ P كانت بتساوي
سالب واحد خمسة تسعة تسعة فالـ world هتساوي هتساوي
هذه القيمة على point zero خمسة واحد لو ربعتها
هيطلع الجواب تسعة point ستة تمانية ستة والـ six
سوات
الـ 002 والـ E للـ B تبعتها ساوي 12 هناخد هدول بس
أرجع تاني على التعليق على معالم الانحدار إذا
باختبر B بالثورة صفر مقال B لثورة صفر واختبار من
طرفين
واضح هنا بيحكي الـ.. السجق أقل من 5% ومع كده بره
فاضية صفرية عن المعامل اللي هو المعامل للانحدار
للجنس معنوي وهو لا يستوي الصغر في هذا المجتمع
بيحكي بعدين العمود تبع الـ A to the B اللي هي الـ
odds ratio يوضح كمية الدلة الأساسية للمعامل للانحدار
فطلع الجواب اتنين من عشرة لسه ما فسرهاش هيجي على
المتغير تاني رقم احتل المتغير Q خمسة وعشرين هل
تدوس قبل امتحانات بفترة احتل هذا المتغير إيش
اعتبره احتل المرتبة الأولى بده ارجع تاني اشوف ليش
احتل المتغير خمسة وعشرين بده أركز معاه ليش اعتبره
المرتبة الأولى خلينا نشوف كل المتغيرات من التاني ومن
التالتة من التاني هذا الأولى
اللي بعده الجنس.. هو بعده الجنس.. هاي الجنس اللي
بعده Q12 الرغبة في الإكمال هذا
السمّاعة Q00 الوقت المناسب أخذ مرتبة الرابع 22 و
بعدين تلاتة وتلاتة
إيه أربع وأربعين؟ مين الخامس هذا؟ تلاتة وتلاتين؟
أربع.. أربع وأربعين لأن هذاك بيحكي حاجة تانية
بيحكي على الغش وما للغش هذا.. هذا غير ده وبيحكي
على هدول الدلات إحصائيًا خليني أخد برضه الغش هذا بره
اللعبة خالص تلاتة وتلاتين كان غير ده بدرجة تانية
على الجدول ركز
معايا نطلع على الـ Q25 الـ Q25 واضح هذا القيمة هي
الأكبر مظبوط بتاعة الـ ball والقيمة الاحتياطية ما
لها هي أصغر واحدة هي أصغر واحدة هيك مظبوط مظبوط
هيك بعدها الـ SIG بيساوي 002 طبعًا حسب الـ SIG أو حسب
قيمة الاختبار نفس الشيء أو لو طلعت على الـ E to the
B الـ E to the B الأعلى هي الأعلى واضح أن الجنس
بيجي بعده الـ Q12 012 واضح أن ده الإحصائي اللي بعده
الـ Q22 مبتدأ الرابعة وبعدين آخر واحد أربع وأربعين
تحت أنه طلع تلات وتلاتين اللي حكى عنه تلات و
تلاتين واضح الـ B value بتاعته غير دالة إحصائيًا
فبالتالي أنا تبعت معاه واحدة واحدة واضح نمور مالها
مظبوطة فبالتالي دول خمس متغيرات كانوا دالات عنده
إحصائيًا من أصل خمسة وعشرين متغير أو من أصل
المتغيرات المتغيرة أنا هو شوف نقرأها أكبر واحدة
بعد هدول، يعني هي أفضل واحدة غير دالة نمشي نبدأ
نقرا واحد واحد نقرا
المعاملات واحدة واحدة المرتبة التانية جاء المتغير
الجنس من حيث الأهمية على نسبة النجاح وكان المعامل
سالب 1559
وهذا يفسر إيش؟ أن التغير في نسبة النجاح سينخفض
باحتمال 1.559 إذا هو علق على الـ B مش على الـ E تده
بيه إذا التغير في نسبة النجاح، أي نسبة النجاح،
بتتكلم عن المتغير التابع، مظبوط؟ سينخفض بإقدار
واحد.. احتمال 1.559 مرة في لغرتم الأفضلية للمتغير
التابع لغريتهم الأفضلية اللي هي بيقصبها الـ odds
ratio نسبة الأرجحية مع ثبات أكيد باقي المتغيرات
المستقلة الأخرى المعاملة التانية اللي هو الرغبة في
إكمال دراستك كانت 1.568 يعني اللي يعني الرغبة واحد
عدم الرغبة صفر بيحكي ما اللي لديه الرغبة في إكمال
دراسته يعني كان عنده رغبة سواء واحد هذا إيش حامل
يا بيزيد يا بقيل يزيد من احتمال زيادة احتمال النجاح
بمعدل مرتفع بمقدار 1.58 مرة في لغرتم الأفضلية
المتغيرة التابعة وهو معنوي خلاص مرة وين هذه لغرتم
الأفضلية يقصد بها الـ odds ratio أو نسبة الأرجحية
اسمها لغرتم الأفضلية أو نسبة الأرجحية في
المرتبة الرابعة إجاري المتغيرة 22 الوقت المناسب كان
الجواب سالب واحد تلات وتلاتين مع كده من يتوفر
لديه الوقت المناسب لإكمال الواجبات لأنه نعم سينخفض
من معدل احتمال النجاح بمعدل مرتفع قد غريبة شوية
عكس المتوقع متوقع عنده الرقبة الوقت المناسب لإكمال
واجباته المفروض يزود من ارتفاع النجاح أنه طلع
عملية بالعكس
ممكن.. آه يعني بضيع وقته في إكمال واجباته.. ممكن
.. بس بحت التفسير.. يعني هذه تحتاج التفسير.. بحت
التفسير المرتبة الأخيرة اللي هو الظروف الأمنية
طلعت point تسعة تسعة سبعة بيحكي حيث التغير المتوارد
التابع معدن النجاح يزيد من ارتفاعه بمقتار كذا يعني
الظروف الأمنية لو كانت واحد ما بتعرفش مش كان ماخد
واحد الظروف الأمنية الحالية ووضح الذات من ارتفاع
مقدار point 997 في اللغة التامة ووضح التعليق مش
فيه مشكلة كان تعليق المتغير تبع هل حاول تلغوش في
الامتحان بأي طريقة واحد نفترض نعم وصفر لأ فبالتالي
لحظة وكاتب عليها شوية أو كاتب عليها أو بعثت على
طلبتها هذا المتغير غير معنوي وهذا المتغير من وجهة
نظر الباحثة غير منطقية في عدم معنويتها يعني طلع
المتغير الغش متغير غير مهم هي فسرت عدم معنويته
يرجع السبب في عدم معنوية هذا المتغير لأن التباين
المشترك بين قيم التقدير ومتوقع عالي مش كتير التفسير
قادر التفسير مش قادر يعني تقريبًا الشغل كإحصاء كويس
لكن التفسير واضح يعني مش كتير وهي.. أنه التوصل
للمتجار الخمسة هدول التوصيات.. توصية استخدام
الانحدار الجثة التانية للاستجابة في الدراسات
الاجتماعية حيث انحصرت استخداماته السابقة في مجال
العلم الطبية والتربوية
يجب على القائمين في المركز.. المكتب المركز
الحصائي أن يعمدوا للاستخدام للاستخدام للاستخدام
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام
للإستخدام للإستخدام
للإستخدام للإستخدام للإستخدام
للإست
شوف دائماً تطلعيا للجزء الإيجابي يعني بلاش هيك
الحاجة أنا
شايفها و أنت شايفها تنشيها نصف طلب دراسة قبل
امتحانات في فترة حيث كان هذا متغير معنوي لأن
الدراسة قبل الامتحانات كان متغير مهم فبالتالي هي
توصي إليه يعني اللحظة يعني اللي احنا شرحناه لسه أقوى
شوية و هذا بيحكي بحث منشور و قصص يعني طيب نعم
خلينا نأخذ شغلة إضافية على الكلام هذا نرجع ثاني بس
بسرعة هيك أنا طلبت من برنامج و بيشتغل يطلع لي ال
probabilities الاحتمال و يصنف ليها في المجموعة
التابعة في البرنامج بيعمل متغيرين واحد
بيسميه
predicted هي ال probabilities و هذا بيه لل group
ال classification group الحل الأولى طبعاً هذا
العمود المشاهد
هذا الاحتمال و هذه
الحالة المشاهدة أي حالة الطالب المشاهدة هي الحالة
المتوقعة من البرنامج من النموذج اللي عملناه، آلا
الاحتمالات هتكون من صفر لواحد، البرنامج كيف يشتغل؟
عند النص و أكثر إذا كانت قيمة الاحتمال أكثر من
النص يصنفها في المجموعة الأولى وإذا الاحتمال أقل
من نص ونصف يصنفها في المجموعة هذه الأولى اللي هي
النجاح و هذه الفشل، نطلع واحدة واحدة، في الأولى طلع
الاحتمال بواحد هتصنف فين؟ في ال bus في الناجح،
مظبوط؟ اللي بعده لحظة، طبعاً هدى و هدى و هدى ما لهم زي
نجاح، مظبوط؟ يعني المشاهد متوقع زي بعض، بتذكر حكينا
كم مرة كانوا زي بعض تماماً 98 مرة، الحل الصح كان كم
مرة أربعة... أربعة و ثمانين و تسعين، أربعة كانوا من
أف لأف أف لأف أربعة و من bus ل bus كان 98 فكان عنده
نجاح 102 من 105 هي 97.110 هدول الآن ال 97 ال 98
بيه بيه هتلاقيه موجودات 98 بيه بيه هشوفهم واحدة
واحدة، اللحظة اللي بعدها ابواحد بقى اتصنفت في بيه
التسعة من العشرة اتصنفت في بيه و هكذا خليني أنا
أساسي أريحك بِدرّبك إياهم عشان نمشي بسرعة، طب مستحيل
و أنا بدوّر عليهم بس بدوّر أساسي أعلمك إياهم لكن
طبيعي أنا مش هدوّر عليهم أنا مش بدي فيهم هرتبك
إياهم من الصغير للكبير، كويس؟
هذه من الصغير للكبير لحظة
كويس هيك هدول أصل false كانت في الأصل false fail
آسف، الاحتمال 02 02 أقل من 5 من 10 صنفت وين
البرنامج صنفها النموذج false طب صح ولا مش صح؟ صح
هاي أول صح، التانية كانت B هنا الاحتمال من ال
logistic طلع 07 فصنفت F إذا كانت أول خلطة صنعت B F
اللي بعدها كانت أصلاً F point تلاتة صنفت F مش فيها
مشكلة كانت F صرت F مش مشكلة واضح ستة فيها مشكلة
كانت في الأصل F الاحتمال سبعة بصنف B إذا هنا في
خطأ، البعدها كانت F صنفت B، البعدها بي صرت بي مش
مشكلة و هكذا لو أدور عليهم واحدة واحدة هدول أنا
خاطر إيش أعمل؟ خاطر أربط لك الحالة هذه مع هذه أربطهم
مع بعض في جدول... في جدول واحد بحيث أعرف هل الحالة
كانت FF و FB و BF و F أو BB كيف بدي أربطهم؟ كيف
بدي أربط عند المتغيرين زي هدول؟ بدي أربط هذا مع
هذا في جدول واحد بدي أعمل جدول يربط هدول اتنين،
إيش الحاجة بتعمله في الأسمية أساسي؟
تبريد سؤال في الامتحان ديو تركيا عدى متغيرين متغير
واحد ثنائي مثلاً بربط حالتين ومتغير ثاني ثنائي بربط
حالتين بيستخدم النظر عشان الحالتين اللي هنا عشان
السلوب الحصائي المناسب اللي
أنا ممكن أقدر متغيرين نوعيين بيضبطهم مع بعض عشان
الاختبار المناسب أسس الحالة اللي ممكن أسلك فيها في
الامتحان متغيرين نوعيين متغيراً اسمياً، إيش... إيش
الأسلوب الحصائي المناسب؟ إيش
الأسلوب الحصائي المناسب؟ بالله مش شرحناهاش احنا
أخذنا person اتنين كمية Sperman ترتيبيين أو كاميين
بس كنت أزوح مش طبيعي، طب لو كان أحدهم اسمع للأقل؟
ما أخذناش؟ ما أخذتش مربع كاي؟ طيب مربع كاي، مظبوط؟
تذكر حكيت لما لو كان اتنين في اتنين بيعطيني Fisher
للعينات الصغيرة؟ طب من أنا أجيب إيه أول سؤال و هذا
... هذا خلي بالك يعني أسسش ممكن أسسلك فيه و حتى بحط
و بعتبره للطالب المستوى المتدني طبعاً و هذا مش سؤال
ولا كيف لأ بديت... بديت و ما تركزوش، طيب... حكيت مرة
حكيتها؟ لأ في محاضرة كاملة... محاضرة كاملة لما
حطيت الارتباط كله مع بعض في لقاء واحد قبل الحضارة
جايلهامش أنه حكيتها، لأ شرحتها في محاضرة، الفرق
بين شرحها في محاضرة و قاعد ساعة فيها بيشرح فيها و
بين حكيها، طيب... طيب
من هنا نجيبه ال K square؟ من هنا نجيبه ال K
square؟
لأ شوية طلع ال non parametric ليش؟ ال non
parametric تحت ال K² لعينة واحدة للنسبة to the
steps والله
أنتم أحرار أنا طالما هي هيك مزمون هي حطت هنا واحد
هنا واحد يعني و بس هاي... بس أنا بوريكِ الجدول اللي
أنا حكيت عليه لحظة، أنزل لتحت شوية بس هاي الجدول
اللي بيحكي عليه لحظة
F... F كم حالة؟ أربعة نجاح دول B... B نجاح ثمانية
و تسعين، أربعة ثمانية و تسعين، مية و اتنين اللي احنا
حاكينا عليهم مظبوط؟ فهدول أنا جبته من وين؟ مش من ال
logistics اللي أنا اشتغلته، لأ جبته من المتغيرين
اللي عمل ليهم البرنامج، مظبوط؟ بتوا معايا ولا
تهتوا؟ أنا كل اللي عملته أجيت على البرنامج عمل لي
المتغيرين هدول بس حاولت أربطهم عشان أديكي الحالات
اللي اشتغلها صح، خلاص؟ طيب، هذا كانت آخر نقطة في
الانحدار ال logistic بس هوريك كيف البرنامج
بيشتغل، بتطلعوا احتمالات؟ الأقل من نص بحطه في
المجموعة صفر أو يساوي أو يستوي نص و الأكبر من نص بحطه
في المجموعة واحد، بعدين بيقارن إيش كان في الأصل و
إيش صار و بيحسب عدد الإجابات... عدد التنبؤ الصحيح
أو عدد التنبؤات الصحيحة اللي كانت نجاح ثم نجاح أو
فشل ثم فشل حسبه 102 من أصل 150 و اللي كان خاطئ...
و هذا خطأ
الآن أنا بعتبر أن ال logistic تنبأ بإجابات صحيحة
الإجابات الصحيحة بتكون إما الطالب كان فاشل في
الأول و أنا تنبأت أنه فاشل، مظبوط؟ معناه كده شغل
صح و إذا كان في الأصل هو ناجح، أنا تنبأت أنه ناجح،
برضه شغل صح، طب العكس، إذا تنبأت أنه فاشل، هو ناجح
ماشي، هذا طبعاً فشل الخطأ في النموذج، إذا في الأصل
هو فاشل و أنا تنبأت أنه ناجح، مع كده النموذج لم
يستطع للتنبؤ بالحالة الفعلية للشخص، يعني التنبؤ
غير صحيح اللي هم الحالات اللي هدول... اللي هم
الحالات هيهم اللي
هم التلت حالات هدول، اللي هي... اللي هم... اللي هو
كان في الأصل فاشل و النموذج تنبأه أنه ناجح كانوا
هدول حالتين و مش عشان تنبؤ ناجح اتبع نموذج ناجح
طبعاً لا، في الأصل كان فاشل... ناجح و تنبأوا أنه
فاشل خطأ مرة واحدة فدول تلت حالات نقص الـ 105 اللي
هو ما فيه تنبؤ .. يعني فاشل .. يعني حوالي 3% 3 بالـ
105 اللي هو 2.9 .. أنا مش عارف يعني .. يعني ممكن
لحد معين في أي سؤال؟ إيه يعني اسألي كيفية فهم
التشائين السؤال اللي هو نموذج الحضارة المفروض أنه
يستخدم الـ inter آه احنا الآن استخدناها طريقة
الـ inter مظبوط سكرا في الحضارة المتعددة حكينا في
الـ inter في عدة طرق عشان تصف المتغيرات هي طريقة
stepwise هنا بنفس الطريقة بالظبط هيك تيجي على بهي
الـ logistic في هنا method
في عدة طرق لحظة في طريقة اسمها forward conditional
بس اختارها هيك هيعطيني النموذج الذي يشتمل على
المتغيرات المستقلة المعنوية شفت هي لما اشتغلت على
25 متغير و أصلي فيها معها خمسة هي اشتغلت هذه
الطريقة بتعطيها بس لخمس متغيرات المؤثرة اللي أنا
مؤكد أنا لو ضغط على okay هيعطيني بس النموذج اللي
فيه أي متغير تبع النشاط النشاط كان ده الإحصائيين
إن أنا لو رجعت للآخر خالص variables in equation
إيش طالع معاه؟ بس إن شرط الفصل واضح إنه ده الحصين
هو الوحيد المعنوي وهذا
نفس الشيء، إذا طريقة forward conditional بنستخدمها
ليجِد النموذج اللي بيشتمل على المتعدد المستقلة
المؤثرة طب مين الـ طريقة .. مين اللي أنت عايزه
دايما؟ أخد نموذج فيه كل المتغيرات و لا نموذج بس في
المتغيرات المؤثرة؟
شوف ما فيش حاجة في الـ حصة اسمها إجابة واحدة حسب أنا
مش مدي، دايما في الـ حصة ما فيش إجابة نقول آه لازم
هيكم بس طب ليش حط الطريقة الأولى؟ الهدف أركز معايا
والله بدأت تحكوا صح
دايما الهدف لـ الانحدار هو نماذج الانحدار بشكل عام في
دراسة نماذج الانحدار بدور
على شغلتين الشغلة الأولى تفسير علاقات بالكلمة عن
الأثر بين المتغيرات بين المتغير .. بين المتغير
التابع خليني أكتبها بطريقة أوضح تفسير أثر المتغير
المستقل أو المتغيرات المستقلة على التابع هذا هدف
أساسي والحاجة الثانية التنبؤ
أتَنبَّأ و بتتابع من خلال المتغيرات المستقلة و حاسب
بس شغل أزيرة نكملها بعد شوية هاي الهدفين أساسيا
تفسير ظواهر بتشوف من اللي بيعمل ارتفاع لمعدل
النجاح واضح أنه طلع عنده خمس عوامل هنا الباحث مهتم
إن يبرز العوامل فبيانلك كل العوامل مظبوط و استخدم
طريقة الـ Inter هو محق لأن هدف تبقى .. لحظة العنوان
إيش كان؟ نرجع تاني هو كان بتكلم عن .. مظبوط كان
يحكي عن العوامل لحظة
المثال تبعه
أتكلم على العوامل المؤثرة ما أكيد هو طريقة الـ inter
صح ومش علاقة بالتنبؤ إذا هو في النقطة الأولى، إذا
طريقة الـ inter هي المناسبة خلاص؟
إذا الحل الآن، إذا أنا بدور على العوامل المؤثرة،
اشتغل الـ inter، جيب لي كل المتوارد، و أحكي هذا مؤثر،
هذا مؤثر، هذا غير مؤثر و هكذا إذا كان الهدف تبعك
التنبؤ بالتابع من خلال متوارد مستقلة معنوية
فخلص هذه طريقة إما الـ «subwise» أو طريقة الـ
«forward» اللي خدناها توف في الـ logistic
regression طيب ليش ما استخدمتش في التنبؤ لغير
معنوية؟ لأن لغير معنوية تأثيرها ضعيف جدا فبالتالي
مش هتأثر في التنبؤ من أصله فبالتالي بستخدم الحق لـ
«subwise» أو الـ «conditional» طيب لو كان هدف
اتنين، بدرس العوامل والتنبؤ، باخد الاثنين بعرض
الجدول الكبير اللي فيه 25 متغير وبعرض الجدول
الشاملة على المتواجدات المستقلة المؤثرة جاوبت؟
فالإجابة ما فيش فيها هذا أو هذا على حسب إيش الهدف
من الباحث أي
سؤال؟ هذا آخر لقاء قبل التطبيق بكرا هطبق هعطي مثال
logistic
تربوي أكيد أنا بدور ع تربوي يعني .. هو ده مش
تربوي؟ شوف
.. يعني ما فيش .. يعني في .. هل .. يعني .. هل أنا
مش ممكن أستخدمش انحدار في البحث التربوية؟ هو بكثر
.. هو بيحكي لحظة الباحث لو طلعت .. لو .. لو طلعت
على توصياته .. لو طلعت على التوصيات .. أنا .. أنا
شوف إن أنا بقى أنتم بتحكوا عكس الموجود يعني أنتم
بتحكوا .. بتحكي أنت عارف ليش عكس الموجود لإن أنت
بتحكي .. بتحكي لإن أنت مش مطلعة بشكل كويس هو .. هو
حكى .. مش أنا اللي حكيت .. أنا مش علاقة بالتربية
في أبحاث التربية .. هو بيحكي توسيع استخدامه في
الدراسات الاجتماعية و الاقتصادية حيث انحصرت
استخداماته في مجال العيوب الطبية و التربية ويا أنا
بقرا الـ logistic في أي كتاب أول ما بيحكي عليه في
الطب و في التربية طب و تربية معاك كده في التربية
مهم و لاك ليش حاطناه في وسط المصاد مش أنا حاطيته
الكلية حاطته عند اعتماد البرنامج
هل أنت في المناهج بتعملوش الـ استبيانات؟ الآن
في نقطة مهمة في الاختبارات، بصراحة سماعي مش هجاوبك؟
إذا .. إذا الاختبار يعني أنت نفترض من تلاتين فقرة،
والتلاتين هدول بالنسبة لمهمات في .. في قياس شغل
معينة، التفكير الإبداعي، من خطأ أشيل واحدة منهم
طبعا هدول من قياس standard معروف فما أطبقش عليه
الاستكشاف ولا التوكيد لأن كل فترة فيها بتقيس مهارة
معينة فبنتي أنا مش الهاش طبعا حسب
ما .. شوف في الاستبيان عدة فقرات تؤدي نفس الغرض،
مصمم عندي مجال في .. آه بالظبط كله شبه بعضه في
المجال نفسه فبالتالي لو شيلت فقرة و اتنين و تلاتة
مش مشكلة لكن في الاستراتيجيات لو شيلت واحد و
اتنين و تلاتة كل واحدة بتقيس مهارة معينة فبالتالي
يحدث خطأ لكن لو فيه كان عندي أكثر من فقرة أكثر من
.. من سؤال بقيس نفس الشغل بقيس في التحصيل .. إن
شاء الله الامتحان إذا فعلًا حط ضمن جدوله المعينة بس
إذا قصد أحيانًا امتحان نهاية الفصل على مستوى مدرية
أو مستوى كذا بيلاقي السؤال نفسه هو هو موجود في
الديانة عدد مضاد ويبقى مضادان يعني هو لأ لغة لغة
لأ هو لما حطوه هيك .. هل خلل اللي حطته؟ لأ مش
خلل، بقصد ثابت عن الطالب، لأ لأ لأ لأ أحيانًا فيه
بيكون قاصد الباحث أو .. هذا بيرجع للمنهجية، ما أنا مش
عاقبة الموضوع، هذا منهجي ازاي نفس
فكرة الأسئلة، شوف الـ .. أنا أغلب الاستكشاف اللي ..
اللي شفته بشتري على استبيانات و فقرات أو غير
نفسية، مش شرط نفسية بس، موجود، صحيح
ماشي أنا ما بقولش لأ، في الـ .. هي في التشكيلية
الموجودة، في الفن والتشكيلية، المثال اللي حكينا
عليه، فبالتالي أنت بضفي الانحدار حسب الحاجة تبعتك،
خلاص، في أي سؤال، نكتفي بهذا القدر، إن شاء الله
بقريل الأربع آخر لقاء، وصلنا لواحد و تلاتين سبعة
بناخد فيه تطبيقين عمليين واحد مفاهيم للانحدار سواء
بسيطة أو متعدد وواحد على الانحدار الـ logistic
اللهم اللهم اللهم اللهم