بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ
اللقاء التاسع هاخد فيه جزء متعلق بتطبيقات عملية
لمسبق في المحاضرة اللي فاتت زائد هنبدأ موضوع
التحليل العاملي الذي سنستكشفه كأساس لمحاضرة إن شاء
الله اليوم لكن قبل ما أبدأ أودّ التنويه لشغل حكينا
عليه أمس اللي هي اختبار الوسيط لعدد تعيينات في
اختبار الوسيط
زي ما حكينا بنطلع الوسيط العام الوسيط
العام لدرجات تذكر كان الوسيط العام 62 الهدف من
اختبار الوسيط يقوم البرنامج بتقسيم البيانات
لقسمين مجموعة أكبر من الوسيط العام ومجموعة
أصغر
من الوسيط العام أو تساوي الفرضية
الصفرية هنا بتنص حيث
نقوم بحساب عدد القيم التي أكبر من وسيط العام
وتختلف على قيم أقل من أو تساوي الفرضية الصفرية
بتكون عدد .. عدد الأفراد أو الحالة نحكي بشكل عام
في المجموعة الأولى بفترض أن عدد الحالات في المجموعة
الأولى يعني في المجموعة .. خلّيني أسميها المجموعة
A أي
مجموعة A المجموعة اللي يكون فيها الوسيط .. الوسيط
تبعهم أكبر من وسيط العام بيساوي عدد الحالات في
المجموعة B
إذا بطلع الوسيط العام لدرجات المجموعة الأولى بتكون
الوسيط تبعها الوسيط لها المجموعة الأولى الوسيط
بيكون أكبر من الوسيط العام والمجموعة B الوسيط
بيكون لها أصغر من أو يساوي الوسيط العام الفرضية
الصفرية بتنص أنه الحالات في المجموعة الأولى بيساوي
الحالات يعني النسبة في المجموعة الأولى بتساوي
النسبة في المجموعة الثانية، نسبة الحالات اللي تحقق
هذا الشرط إلا كيف البرنامج بيشتغل، احنا حكينا المثال
تبقى أنا بشوف إذا كان فيه فرق بين درجات الطلبة في
الامتحان النهائي تعزى لقسم وكان عندي ثلاث أقسام بتم
الشغل كالتالي أنا عند المجموعة الأولى A اللي بتكون
أكبر من الوسيط العام يعني وسيطها أكبر من وسيط
العام اللي هو 62 والمجموعة B اللي وسيطها أصغر
أو يساوي الوسيط
العام في الحالة هذه هذا الكلام سأقوم به لثلاث مجموعات
سأحسبه
حسب القسم في قسم واحد وقسم اثنين وقسم ثلاثة لأن
سأفتح البرنامج وأشوف الـ file تبعنا الـ
file اسمه scores دعونا نفتح مع بعض ونشوف أيش
المطلوب بالظبط عشان تكون أكثر وضوحًا من المرة اللي
فاتت إذا أنا هأفتح الـ file اسمه scores شوفي
عادة البرنامج اسمه SPSS ما فتحش معاك أعطاك إشكالية
افتح الـ file وافتح البرنامج بتصير هذه بعض الحالات
الآن لو رجعت على البيانات هي المتغير تبع الـ section
بس هننقله هنا لجنب الـ final زي
هذه المتغير يعني
اللي اللي هو أجي أجسّم الدرجات كيف يعني المجموعة
الأولى اللي هي عدد الحالات الوسيط اللي قاعد في
المجموعة العام والمجموعة الثانية الوسيط اللي بقى
أكبر أقل أو يساوي باجي لأول درجة أول درجة في أي
قسم؟ الثاني درجتها ثلاثة وخمسين قسم الثاني درجتها
ثلاثة وخمسين يعني أقل ولا أكبر؟ أقل إذا في عندي
حالة بتكون هنا الدرجة الثانية عبارة عن 57 برضه
في قسم الثاني مش هيك؟ إذا موجودة هنا، الدرجة
البعدها 75 برضه في نفس المكان، البعدها
86 أكبر في المجموعة هذه، بجري البعدها،
البعدها 66 في أي قسم؟ قسم الأول، في أي قسم
الأول؟ 66، هتكون أكبر وبكمل اللي بعدها في
قسم الثالث 74 هذه قسم الثالث 74 هنا وهكذا بكمل
لغاية ما أشوف عدد الحالات اللي للمجموعة الأولى و
أقارنهم مع عدد الحالات للمجموعة الثانية وبعدين
بقدر أحكي إذا كان عدد حالات المجموعة الأولى بيساوي
الثانية أو لا تتذكر في المثال اللي عندنا لما شغلنا
البرنامج هذه أدوية أه هذه أدوية بس البرنامج هيعملك
إياه مباشرة بس أنا حابب أنوّه كيف طريقة استخدامه
لأن أمس أنا ما شرحت عند الطلاب يعني أحيانًا ما
الواحد بيشرح بيفتح الموضوع بتعرفيش بيفتح بطريقة
معينة فما كنت أشرح النقطة هذه بشكل واضح عندكم اللي
أنا هاخد القسم وفيه عندي الـ .. هذه القسم define
range هي ثلاث أقسام من واحد إلى ثلاثة ودرجة
الامتحان كانت من 75 وهي الدرجة واختار
الوسيط واضح
هذه كل اللي عملناه وهي okay لو نطلع على النتائج
اللي
أنا عملته هنا هو هذا بالظبط اللي هو أكبر من الـ
median هي أكبر من الوسيط القسم الأول طبعًا أنا
عديته واحدة واحدة لما جيت ما خلص طلع حاجة زي هذه
طلع 17 الأقل منه تساوي الوسيط 16 للقسم الأول هو
كذا بالنسبة للباقي الأقسام 16 15 23 18 وطلع القرار
أن الـ P value بيساوي 0.672
عدم رفض الفرضية الصفرية معناه كده الحالات اللي في
المجموعة الأولى اللي هي وسيطها أكبر من 62
وسيط العام بتساوي تقريبًا طبعًا الحالات اللي وسيطها
بقى أقل من أو تساوي 62 هذا مؤشر عليش اللي
أنا ما بحكي وسيط الدرجات في مجموعتين زي بعض أنا
أجسّم الطلبة زي كده 62 أجسّم عدد مجموعة أكبر من 62
ومجموعة أقل تلاقي الأشخاص في المجموعة هذه تقريبًا
هم نفس الأشخاص المجموعة الثانية معناه كده في عدد
تقريبًا متمثل في المجموعتين اللي دون الوسيط العام
واللي أكثر من الوسيط العام يعني كأنك بتحكي متمثل،
يعني لو كان الوسيط في المنتصف هنا، بعد كده الأشخاص
اللي في هذه المجموعة، عددهم تقريبًا زي الأشخاص
المجموعة الثانية، بعد كده التوزيع منه متمثل أو
طبيعي فقلت له أنا كمدرس وجدت حاجة زي هيك، بعد كده
بتطمئن أن عدد الطلبة اللي درجاتهم عالية، مش هي درجات
مرتفع تقريبًا هم نفس العدد تقريبًا لدرجات متدنية
مظبوط فبالتالي هذه شيء كويسة لكن لو كان رفض
الفرضية الصفرية أيش معناها؟ معناها إن الحالات اللي
في المجموعة A تختلف يا أكبر يا أقل إذا كانت أكبر
أو أقل تختلف الشكل العام إذا كان أكبر مع كده درجات
ممتازة هي عالية في المنطقة اللي هنا لو كانت العكس
بيكون عدد كبير من الطلبة درجات متدنية في هذه الحالة
والحالة الأولى كانت عدد كبير منهم درجاتهم مرتفعة
إذا في حالة عدم رفض الفرضية الصفرية المدرس يطمئن
أن توزيع علاماته طبيعي هذا كان تنويه للجزء اللي حكينا
عليه أمس احنا حكينا بس ما حكينا بالتفصيل أو
الشرح الخفيف اللي حكيته اليوم غير معلوم
صحيح أنا بحكي يعني توزيع الدرجات لما وزعت منها
مجموعتين صار عندي مجموعتين أنا ما أحكيش عن الدرجات
ككل اللي عملت لها مجموعتين طب أيش الفرق بين هذا ..
حكيت لسه فاتمة الآن أنت كمدرسة .. أنت .. هذا أنا
بستفيد منه بشوف الدرجات اللي عندي موزعة بالتساوي ما
بين الطلبة المتميزين والطلبة غير المتميزين الطلبة
اللي درجاتهم أعلى من الوسيط والأقل من الوسيط أو
بس كده بس كده بسيطة مش
الشغل الكبير
على الأمم هذا .. هذا وظيفة الاختبار زي أنت شايفه
ما لهوش أهمية في اختبار ثاني cross-sectional test هذا
اختبار استخدامه مختلف تمامًا عن اختبار الـ median الـ
.. أيش الفرق بينه وبين الـ median في cross
-sectional أنا بأقارن درجات الطلبة في المجموعات
الثلاث، مظبوط؟ بأقارن .. يعني بأحكي هل درجات الطلبة
اختلفت باختلاف طرق التدريس أو باختلاف الselection
التلاتة ولا لا فالاتنين مش زي بعض بالمرة واحد بيقسم
بيت لمجمعتين و بقارن بينهم و واحد بقارن الدرجات
حسب المجمعات التلاتة أنا هنا طبعًا في المثال ما كنتش
مهتم أعرف مين الطلبة اللي درسوا في الخصم الأول و
لا الثاني و لا الثالث مين الأفضل كلهم معينة واحدة
يعني أنا دمجتهم كلهم مع بعض و بعدين بدأت أشوف
عليهم أشوف نسبة الحالات اللي بتزيد على الوسيط
أو بتقل عن الوسيط خلاص تقريبًا شغلة صغيرة عنكم
يعني ما أنا ما حكيتش عليها من البارحة حبيت أحكي عليها
اليوم على عجلة فيه
سؤال؟ طيب لأن إن شاء الله تعالى هاخد الجزء الأخير
اللي احنا من البارحة توقفنا عنده اللي هو الجزء
الخامس
وخليني أفتح الملف تبع المخرجات في
الخامسة كان السؤال كان التالي يرغب
الباحث
في اختبار ما إذا كان هناك فروق ذات دلالة إحصائية في
متوسطات تحصيل الطلبة في مساق العلوم تعزى للمحافظة
يعني الطلبة في التوجيهي العام عايز أقارن درجاتهم
في مادة العلم و أشوف من المحافظة اللي درجات العلم
عندها هي الأفضل أفترض أنا كباحث مهتم أشوف توزيع
الدرجات حسب المنطقة واضح أن في عندي العلم
هذا متغير تابع المحافظة
هذا عامل مستقل وضع عامل مستقل اللي هو طبعًا
المحافظة خمس محافظات فبالتالي هنشوف إيش هو المطلوب
.. إيش المطلوب يعمل في الرقم ألف اختبار ماذا كانت
درجات الطلبة في المساق المذكور للطلبة في المحافظة
الوسطى تتبع التوزيع الطبيعي يعني هو ما حكيش تكون
محافظة بس ركز على محافظة واحدة علشان خاطر لو
.. لو أنا كمدرس طلبت منك تعملي لي أكون محافظة
هيكون فيه تكرار مظبوط؟ في الماضي على الوقت عشان هي
كان الطالب محافظة واحدة بس خليني أشوف كيف نعمل
عملية لأن ال output عندنا موجود إذا كان المطلوب
معرفة ما إذا كان درجات الطلبة توزيعهم حسب المحافظة
بس أنا مهتم بالمحافظة الوسطى هيتبع التوزيع الطبيعي
فلما جينا على ال file تبعنا هاي ال file تبع
البرنامج I analyze descriptive statistics explore
الامتحان القصير هو الثاني اللي فيه العلوم هنا في
plots بختار normality
plots with test زي الاختيار اللي عايزين نعمله و
بعدين بضغط على okay خلاص واضح هيك ده لو ضغط على
continue وبعدين okay هيعطيني في ال output
test of normality أنا مهتم بس بالمحافظة الوسطى
طبعًا الفرضية الصفرية بتنص أن توزيع درجات العلوم
يخضع للتوزيع الطبيعي ال
p value و ال sigma هنا بختار في عند شابيرو وفي عند
كرنغروف و سميرنوف واضح أن حجم العينة في الوسطى 24
فبالتالي صغيرة فباخد شابيرو 0.048 إذا نرفض الفرضية
الصفرية و بالـ Central التوزيع ماله إذا التوزيع
ليس طبيعي نرجع ثاني للمطلوب
إذا كان مطلوب السؤال الأول اختبر ما إذا كانت درجات
الطلبة تتبع التوزيع الطبيعي طبعًا الاختبار المناسب
شابيرو القيمة الاحتمالية 0.48 أي أنوبة
.. أي أنوبة ليش أنوبة؟ ما ليش أنا هذه فقرة والمطلوب
هيّ .. هي المطلوب .. المطلوب يختار التوزيع الطبيعي
.. ANOVA لا حاجة ثانية .. هنا التوزيع الطبيعي ..
هنا شابيرو .. القرار والتعليق شغلتين .. رفض الفاضي
الصفرية هو عدم الرفض .. واضح فيه رفض .. و التعليق
أن درجات الطلبة في مساق العلوم لا تتبع التوزيع
الطبيعي .. إلا أن هذا في ألف .. في باقي بحكي
و هو بس بقى و خلاص؟ إيش طالب فيه بقى؟ قيمة حجم
التأثير بافتراض أن توزيع البيانات طبيعي و أنا عشان
أحسب حجم الآثار لازم أعمل اختبار الأول فحجم
التأثير هنا بيحكي على طول ما يخضع للتوزيع الطبيعي
لذا إيش الاختبار لازم أعمله؟ لذا اللي هو الانوفا
لازم أعمل ANOVA الآن هو بيحكي .. هو بيحكي أن
التوزيع طبيعي وبالتالي هنعمل الانوفا analyze
.. general linear model يعني variate هو
بيحكي على درجات العلوم
و بحكي عن المحافظات اللي أنا بشكل عام بحكي عن
محافظاتي بشكل عام ما يخصش المحافظة واحدة أنا بدأ
أقارن بينها المحافظات ككل هاي المحافظة و بختار من
ال options عشان أطلع ال power هاي ال power
continue
و أضع
هي حجم التأثير
واضحة قيمة 0.56000 إذا حجم التأثير أو
ممكن تحسبيه إذا مش موجود بحسب المعادلة اللي
هي القيمة هذه اللي هي 15.272
على ال corrected total 273 و
كذا جوا هيطلع 0.56 لأن لو أنا بستطلع على ال output
المخرج المعنى موجود هاي
الأولى هاي الخامسة واضح هي لأن الشيبيرو وهي
الاختبار اللي تحت
اللي أنا لحظة في الامتحان شاطب حجم الأثر مشطوط
فبالتالي بحسبه من القيمة هذه على القيمة اللي تحتها
أكيد جاب حساب 0.56 خلاص واضح طب هو ليش أثر ضعيف
لأن من الأصل كان القرار عدم رفض الفرضية الصفرية من
الأصل بس هو ما سألش سؤال على رفض ولا عدم رفض طلب جد
حجم الأثر
ماشي احنا بنجرب حسب المطلوب التفسير
خلاص .. إيش التفسير؟ في حجم تأثير ضعيف ومعناه
تقريبًا خمسة وستة وعشرة في المئة من التغير في
درجات الطلبة في مساق العلوم يؤذى للمحافظة معناه
كذا درجات العلم ما اختلفتش حسب المحافظة يعني سواء
الطالب موجود في محافظة الشمال لغزة ولا غزة أو
الوسطى وخليهم يصيب رفح درجاتهم في العلم مالها
متقاربة بعدين طلب في دي المطلب اللي بعده في جيم
أقصد حساب حجم التأثير بافتراض من التوزيع مش طبيعي
هذا لو كان طبيعي لو
كان ليس طبيعيًا لازم أنا أستخدم microscope ولس طبعًا
في ال output عندي النتائج جاهزة بس أنا هحاول برضه
أعملك إياها للتأكيد، لاحظ الآن أن هي بيعطيني cross
calculus فين؟ k square وبيعطيني قيمة الاختبار
بتاعة k square اللي هي سمانها أقاتش مش هيك، ستة،
خمسة، ثلاثة، خمسة
هذه قيمة الاختبار و ال DF بتساوي 4 طبعًا لأنه عندي
خمس محافظات نقص واحد بتساوي أربعة و القيمة
الاحتمالية بتساوي 0.163 واضح برضه
قرار نرفض زي ما كان قرار نرفض هنا مظبوط لأن القرار
هنا كان نرفض لأن ال P value بتساوي 0.215 ال P value
0.215 الآن بتحسب حجم التأثير حسب ما شفنا في المحاضرة
اللي فاتت تذكر إيه القانون القانون عبارة عن إيش H
H
ناقص K على N ناقص K هذا معامل أو قيمة حجم التأثير ال
H اللي هي 6 5 3 5 ناقص K K إيش بتساويعادة المحافظات
زائد واحد على إن حجم العينة ككل إن هي جداش حجمها
105 هاي ال total 105 واضح يعني بعرفها من خلال
البيانات الأولى أنه حكال فيها إن ده 105 طالب أو من
خلال ال total اللي هنا هاي ال total هنا 105 إذا
105 ناقص 5
لو أحظى وضع شريط أربعة من هذه تصير الجواب 2، 5، 3،
5 على 100 يعني الجواب تقريبًا 0.02 إذا
قيمة حجم التأثير في الحالة الثانية 0.02 الحلوة
حوالي 5 من 100 برضه ضعيفة وهي طبعًا بتأكّد النتيجة
حصلنا عليها في الأول فواضح أن لو استخدمت سواق
اختبار الانوفا أو اختبار cross-calc الاثنين أعطوني
نفس الـ .. غالبًا
شوف .. غالبًا لأ إذا .. إذا كان التوزيع مش طبيعي
بشكل واضح غالبًا لأ غالبًا النتائج إذا كان التوزيعين
قريبين من بعض النتائج تقريبًا نفس الشيء بقول لك أنت
شايف أنت الآن وبحكي لك بناء على نتيجتك وإجابتك في
باء أو جيم الآن التوزيع عندك فرصة طبيعي أو لا مش
طبيعي مش طبيعي إذا باعتمد على مين؟ على كروسكا، فهذه
النتيجة أنا هعتمد عليها الآن، هذا اللي هأركز عليه
في التحت بناء على إجابتك في باء أو جيم، لحظة أنا
بحكي مش في باء أو جيم، باء أو جيم هيك أو هيك الحالتين
هدول هل تعتقد أن هناك فرق ذو دلالة إحصائية لأن
ما نفعش أجاوب السؤال هذه، أحكي لأن الـ P value أكبر
من 5%، أنا بدي أجابه بناء عليه، مش على الإجابة اللي
هنا، بناء على حجم التأثير، واضح لو اعتمدت على بقى
اللي في التوزيع الطبيعي، حجم تأثيره ضعيف وبالتالي
ما فيش فروق، لو اعتمدت على هنا ما فيش فروق الاثنين
هتقول عليه، مش نفس القرار، نفترض أن حكاية القرار يختلف
يعني واحدة طلعت نرفض، واحدة ما رفضش، برجع للأصل، الأصل
كان توزيع أي نوع؟ لو طلع طبيعي بعتمد على نتيجة في
الانوفا، لو طلع مش طبيعي زي حالتنا بعتمد على اختبار
الكروسكا، ودا كان آخر سؤال، مش
عارف السنة الأولى بتكون منها حاجة للأول السنة
الأسئلة الأولى اللي هي الاختيار المتعدد، وذكر
أسلوب الحصائل المناسب في واحدة مش واضحة، ما في أي
سؤال منهم
خلاص
هيك
خلّاني أفتح ملف اليوم
طالما أكبر من 5% مرفوضش، مش
حكيت، أنا
حكيت اللي قلتي، طالما هد أكبر من 5% ما بتلفش فروقه
وهد زي أكبر من 5%
ماذا بقى يا عزيزتي؟ نبدأ موضوع جديد يُطلق عليه
التحليل العاملي، هناخد شقين منه، الاستكشافي
الاكسبلوري exploratory factor analysis نختصر رمز EFA، و
بعدين هناخد التحليل العاملي التأكيدي أو التوكيدي
اللي قادم إن شاء الله، الموضوع هذا واحد من الموضوعات
المهمة جدًا، في سواء في العلوم التربوية أو في أي علوم
أخرى، وهنشوف السبب من خلال العرض التفصيلي لموضوع
اليوم، أحيانًا
الـ .. لما كل واحد بيشتغل في موضوع جديد تقريبًا يعني
لسه موضوع لم يتطرق له قبل ذلك باحثين أو الأساس
النظر تبعه مش قوي، يعني ما فيش أساس نظر كبير، وتولد
لذا الباحث فكرة معينة ونفترض عمل استبانة
والاستبانة نفترض تجتمل على مئة فقرة، ممكن
الباحث مش قادر الآن يوزّع المئة فقرة على مجالات
معينة، لأن التوزيع ممكن ياخد منه وقت وجهد كبير، وممكن
مش عارف، ما فيش دراسات سابقة تعتمد على توزيع معين
فبالتالي هو عايز يعمل عملية توزيع الفقرات على عدة
مجالات أو عدة أبعاد، وبرضه يعني معناه كده رقم واحد
بده يعمل توزيع الفقرات هدول أو الأسئلة إلى عدة
مجالات
الحاجة الثانية هو ممكن يرى أن المئة فقرة هدول
عددهم كبير، فبدأوا ياخدوا أفضل الفقرات، يعني ما كانوا
بيعملوا عملية تخفيض أو
اختزال للفقرات، واضح العملية مش سهلة إن يخفض ويخفض
مين الفقرات اللي مالهاش ارتباط مع المجالات أو
الأبعاد اللي هو عايز يعملها، يا تأثيرها ضعيف أو يا
كاد يكون تأثيرها مش ضعيف، هدى واحد يعمل اختزال
للفقرات الضعيفة، وبرضه الفقرات القوية جدًا مش لازمة،
هل المنطق الفقرات القوية مش لازمة؟ إلا لما يكون في
علاقة قوية جدًا بين الفقرتين، مع كده لو عرفت واحدة
بعرف التانية على طول، مع كده صار فيه تكرار مظبوط
يعني أفضل دلوقتي متغيرين X واحد فكرتين X واحد و X
اثنين وحكيت X واحد لو عرفتها بعرف تسعين في المية
من X اثنين، معنى كده إن لو عرف X2 باعرف مين X1 90%
منها، معنى كده وجود X2 و X1 هيعطوني تقريبًا نفس
المعلومة، معنى كده X1 مش هتضيفش لـ X2، بدي أحذف، معنى
كده اختصار الفقرات سواء كانت ضعيفة جدًا، يعني
الارتباط مع المجال تبعها ضعيف أو الارتباط قوي جدًا
يعني حتى الارتباط قوي بيعمل لي مشكلة في عملية
التحليل، زي ما هشوف بعد شوية، وضع حد الجهد مش سهل
البرنامج بيعمل، بيعمل الشغل ثاني، الفقرات اللي
ضعيفة هو كده كده هيشيلها، على حسب أنا عايزها مثلًا
ترتبط مع المجال، إذا كان ارتباطها مثلًا لا يقل عن
قيمة معينة، في التربية تمنّى التباينة تكون 3 من 10 أو
4 من 10، يعني أنا مسموح لي تبقى الفقرة ضمن المجال
تبعها إذا كان ارتباطها مع المجال لا يقل عن 4 من 10
يعني مع كده الفقرات اللي دون 4 ارتباطها مع المجال
ما له هتطلع برّا، وأنت الآن كباحث الفقرات القوية بناء
على مصفوفة معاملات الارتباط اللي هنشوفها بعد شوية
أنت هتشيل الفقرات القوية، إيه قوية؟ الـ 9 من العشرة، 9
أو أعلى في مصفوفة معامل الارتباط، هدى أنا بشيلها
اللي في مصفوفة معاملات الارتباط، أحيانًا بدي أشيل
أكثر دقة، ممكن أشيل الـ 8 من العشرة، لكن عادةً
نتفق على الـ 9 من العشرة
هذه أنت بتحددها للبرنامج، هنشوفها بعد شوية للقوية
لو أنا في البداية خالص، الفقرات القوية بدأ أشيلها
من الأول قبل ما أدخلها على التحليل العامل، الشكل
النهائي يعتبر
التحليل العاملي أو يستخدم التحليل العامل
الاستكشافي في خفض الأبعاد، نفترض هما ممكن ستة أبعاد
كأول يوم أو سبعة أبعاد، بحاول أقسّم للعدد المناسب
بحيث أن تفسير التباين من خلال مثلًا أربعة عوامل مش
هيختلف كثير عن خمسة عوامل، دائمًا بناخد مبدأ الـ ..
بيسمّوه في الإحصاء parsimony model مبدأ البخل، البخل
يعني يكون عندك أقل عدد ممكن من الأبعاد اللي بتحقق
نسبة تباين عالية، يعني الإبرة ما يكونش عندها بعض عدد
كبير، مش عدد، بيعني أن النوعية تبعها إن بتعطينا
.. بتفسّر نسبة التباين عالية، إذا المبدأ اسمه
parsimony model أو مبدأ البخل اللي احنا عادةً
بنستخدمه إنه نموذج يجتمل على أقل عدد ممكن من
الفقرات اللي بتحقق الهدف المطلوب، إذا
يستخدم التحليل العامل الاستكشافي
في خفض الأبعاد اللي تشكل أساس التكوين أو
التكوينات اللي تدرسها، وليها تفسر معظم التباين في
متغيرات التحليل، لذا أنا بدأ أخفض لأقل عدد ممكن، بس
هذه مش بتفسر ليه معظم التباين، هو التغير كذلك
يستخدم التحليل العامل في خفض عدد المتغيرات
المستقلة المرتبطة ببعض البعض، أي متغيرات مستقلة
الفقرات هدول، مسمّيهم متغيرات، خفضهم عندما يكون هذا
العدد ما له كبير
المشكلة وين؟ بكون عندي مئة فقرة زيك، نفترض تم
تصفيتهم إلى خمسين أو ستين فقرة، بروح لبرنامج، سواء أنت
طلبتي أو هو عمل، نفترض نقسّمهم لخمس أبعاد
المئة نفترض يختزلوه إلى خمسين فقرة، لأن هو بطريقة
رياضية ما لهوش علاقة بالمفهوم للفقرة، لأنه ما بيدخلوش
هذه الفقرة تعني كذا، بعطيه رمز 1، 2، 3
أو السؤال الأول، السؤال الثاني، ممكن يحط لي السؤال
الأول نفترض في المجموعة دي، السؤال العاشر هنا، السؤال
السابع عشر هنا، بيحطهم بطريقة معينة، نفترض أكمل و
أشتغل زي ذلك، بيجي أنا الفقرات هدول طبعًا
البرنامج حطهم في هذا المكان و في المجموعة أ، أقصد
أو في مجال أيه مع كده ارتباطهم مع المجال أ قوي
جدا، احنا بنسميها في التحليل العاملي لتدرج التشبع لهذه
الفقرات في المجال أ قوية
بتعمل عندي نقطة مهمة جدا، هذه الفقرات مع بعض بتشكل
تكوين جديد أو بتشكل بعد جديد أو مجال جديد، البرنامج
مش هيعطيه اسم أن هذا مثلا بعد التفكير أو الإدراك
أو الذاكرة وكذا، ما لهمش علاقة بالموضوع هذا، أنا كباحث
هطلق الفقرات هذه وأشوف إيش السمة المشتركة في هذه
الفقرات، وأعمل إيش عنوان لهم، يعني اسمي أنا المجال
أنا مش حكيت في الأول، أنا حكيت عند مئة فقرة
ضربتيهم، فخلط مع بعض، مش هأجمعهم، كل مئة فقرة في
مكان واحد، أنا ما قسمتش، النقطة بتحكي عليها هي
النقطة الأسهل، لو زميلتك بتحكي، لو كان عندي مجال
فيه خمس مجالات وفيه فقراته، هذه الجزئين بحكي بعد
شوية، لكن أنا بحكي عند مئة فقرة، أنا مش عارف أوضحهم
كيف، أنا حكيت في عند دراسة لسه جديدة، ما فيش فيها
أبحاث سابقة، مش معروف عدد المجالات ولا أسماء
المجالات هذا.
الـ slope، هذا الـ slope الأول، هذا الأسلوب اللي
بيعتمد أنه ما فيش عندي أرضية بتحكي أنه في عندي
مقياس معين أن هذه الفقرات لهذا المجال، أنا بحكي
الآن بشكل عام، ما عنديش معلومات اسمها العالم
الاسترالي... خلّيني أحكي التفاصيل بعد شوية... في
بعض الشروط... احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا
احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا
احنا احنا، أما بحكي لها أن افترض أن أنا مش قادر
أكون أبعاد عند مئة فقرة، بدي أحطهم في أبعاد
البرنامج هيعمل شغل ثاني، هيختزل الفقرات ويعملك
الأبعاد، بس أنت عليك هيش مسئولية التسمية وهذا مهم جدا
آه، إيجاد علاقة بين هذه الفقرات المتغيرة، أنت ساقي
خلاص، تسمية الفقرة عبارة عن متغير، وهذا عبارة عن عامل
كامن، وما فيش عامل اسمه أيه، بس العامل تم تشكيله من
خلال دي الفقرات، الحالة التالية اللي حكيتها زميلتك
لو أنا عندي استبيان مكوّن من خمس مجالات، وكل مجال
فيه عدد كبير من الفقرات، وعايز البرنامج يخفض لعدد
الفقرات، يعني هأعمل رقم اثنين، بس تخفيف أو اختزال
العدد، طب تخفيف أو اختزال اللي ضعيف هيطلع، واللي قوي
كتير، أنا هأطلع، إذا معناه كده أنا طالع افتحت من
مشكلتي، آه، التسمية هذه اللي هي مسامية وجاهزة خلاص
وضحت الفكرة
هذه اعتبر فعلا سلوب آخر لدراسة الاتساق الداخلي أو
الصدق البنائي للمجالات... للمجالات الاستبانة
الفقرة مع البُعد تبعها، في ارتباط قوة ولا لا، لكن
عشان أشتغل تحليل العامل الاستكشافي له شروط، هذه
الشروط قد لا تتوفر في العينات الاستطلاعية الصغيرة
لأنه هألاحظ أن فيه شرط لحجم العينة، أن يكون حجم العينة
كبير، طب هل أنا لما بعمل عينة استطلاعية بعمل حجم عينة
كبير؟ بالتأكيد لا، عشان كده أن أنا جوابتك على سؤالك
لكن لو كان العينة حجمها كبير لاستطلاعية ودخلت على
التحليل العامل للاستكشافي، والشرط اللازم للعينة تكون
كافية، متحقق، بإمكانك بشكل كامل استخدام العامل
الاستكشافي للحكم على الاتساق الداخلي للاستبانة أن
الفقرات هذه مناسبة ولا لا، لأنه هأشيل الفقرات اللي
ضعيفة، والفقرات القوية برضه مش لازمة، لكن مرة ثانية
عشان تعمل الكلام هذا، صدق الاتساق الداخلي للاستبيان
لازم يحقق الشروط اللي احنا عايزينها، لأن لم تتحقق
الشروط، مش هينفع، هأروح إلى وين للاتساق الداخلي
العادي اللي احنا عملناه قبل كده، اللي هو الفقرة مع
المجال تبعها، إذا يهدف سلوب التحليل العاملي إلى
تلخيص المتغيرات المتعددة في عدد أقل، بتجميعهم في
عدة مجالات أو عوامل أو مكونات، بحيث يكون لكل عامل
من هذه العوامل دالة تربطه ببعض أو كل هذه المتغيرات
يعني في علاقة بين هذه المتغيرات فيما بينها
وقد نشأ ال... بيحكي عن الفكرة تبع التحليل العاملي
هذا
الأسلوب أساسا من أجل تحليل التجارب والمقاييس
النفسية، بحيث يمكن إرجاع مجموعة معينة من الاختبارات
مثلا لعمل الذكاء، و أخرى لعمل الذاكرة، وهكذا، خلّيني
أشوف بعض ال... التعريفات الصغيرة، في حالة اسمها
عوامل، وحالة اسمها متغيرات، بتميز بين العامل
والمتغير، العامل هذا أيه يعتبر عامل، الفقرات هذه
بتسمى متغيرات العامل
هي متغيرات افتراضية، بلحظة أنا هدول افتراضية a,b,c
متغيرات افتراضية، مشتقة من تحليل بيانات مجموعة
متغيرات تم قياسها مباشرة، لحظة هذه العوامل عبارة عنها
مجموعة من المتغيرات، يقصد
بالمتغيرات المقاسة، بالعناصر تكون موضوع للتحليل
العامل، هذه العناصر قد تكون فقرات الاستبيان، هذا الحل
عندي أو اختبار أو مقياس، بحيث أن كل فقرة تمثل متغير
إذا كل فقرة اللي عندي تمثل متغير، إذا السؤال يعني
السؤال اللي عادي يعتبر متغير، يعني افترض أن أنا
عندي أربعين سؤال في الاستبيان، وبعد كده عندي
أربعين متغير، الأربعين سؤال تم تقسيمهم لخمس مجلدات
فرعية، هذه الخمس مجلدات تسمى خمس عوامل أو تسمى خمس
عوامل كامنة
يسعى أسلوب التحليل العوامل إلى استخلاص العوامل من
المتغيرات، انديهاي 100 متغير، 100 فقرة نفترض منها
مجموعة عوامل، يعني في انديهاي فقرات بعدد كبير، عددها
كبير، نفترض منها عوامل، نفترض أربعة
عوامل، طبعا كل عامل هيجتمل على مجموعة من المتغيرات
يكون العامل هو الأول هو أكثرها تباين بالمتغيرات
أو أكثرها تفسير للتجارب المشتركة، ليه العامل الثاني
وكذا، هيك البرنامج المصمم يعطيك العامل الأول بيفسر أو
يكون فيها الارتباط ما له أكبر ما يمكن أن يكون، في كل
عامل عدد قليل من المعاملات الصفرية، يعني ما يكونش
الارتباطات أو تشبعها تشبعها ما له صغير صغير، احنا
خلاص هنتفق، إذا كانت مثلا ثلاثة من عشرة فاعلة
التامة موجودة أو أربعة من عشرة، أنا حأركز على أربعة
من عشرة، الحل المهم جدا أن يسهل تفسير هذه العوامل
في ضوء علاقتها بالمتغيرات، يعني لازم الفقرات اللي
هنا هو رياضيا هيكون ارتباط فيما بينها مع المجال، لكن
أنت كباحثة تريد تعرف هذه الفقرات ترتبط فيما ما...
فيما بينها ارتباط منطقي ولا لا، هذا شغل مهم لأن
أحيانا البرنامج ما يفهمش البعد الفلسفي أو البعد
المهني المعنوي، فبالتالي هو بس بيفهم البعد الرياضي
أن هناك ارتباط قوي بين هذه الفقرات مع المجال
إذن يسّهل تفسير هذه العوامل على ضوء علاقتها
بالمتغيرات، هي عند عامل هذه المتغيرات بيتشكل مجموعة
اللي هي علاقة مثلا بالذكاء، اللي هي علاقة بالقدرة
على التفكير الإبداعي، اللي هي علاقة بالابتكار، وها
كذا، لكن مين بيقدر يحكم الكلام هذا أكثر الباحث نفسه
عشان هي يمكن يكون أريح للواحد يكون هو مصمم للاستبيان
عدة مجالات وفيه فقرات، واطلع من البرنامج، أتأكد ليه
أن هذه الفقرات مناسبة ولا لا، عملها اختزال بعدها
هل مناسبة ولا لا، هناخدها في اللقاء الجاية
للمتكلمة، التحليل العامل التوكيدي، يعني هل التصميم
مناسب ولا لا، بشكل عام، فالاستكشاف مجرد استكشاف
للمتغيرات وأبعادها، في الآخر هأطلع بخلاصة أن هذه
الفقرات بتكون في هذا البعد، الفقرات الثانية في بعد
آخر، وهكذا، يعني معناه كده أن اليوم مش هأطلع إلا إن
الاستبيان تم تصميمه إلى مجموعة من المجالات، وكل
مجال يشتمل على المتغيرات أو الفقرات المناسبة وهي
أقل عدد ممكن بحيث تفسر أكبر قدر ممكن من التباين
شوف أنا عايز شهالتين مع بعض أقل عدد من الفقرات،
أقل عدد من العوامل اللي بتفسر أكبر قدر ممكن من
التباين بحيث لو ضفت عامل آخر مش حاضيف كتير
هناك شروط للتحليل العامل أن تكون المتغيرات موزعة
توزيع طبيعي أو حجم عينة كبير أو غير متعدد المنوال،
ايش المنوال؟ المنوال يعني القيمة الأكثر تكرارا،
لما بعمل حاجة زي هيك، بعد كده فاندي المنوال
الوحيد، مظهر؟ هيك كويس، مرتب، مش عنده مشكلة، حتى
لو كان شوية ملتوق، برضه تنشي الأمور، لأنه ما يكونش
متعدد متعدد منوال يعني فيه ايدي منوال هال وفيه
منوال تاني وهاكذا، همسي متعدد منوال في الحالة دي
لو كان فيه قيمتين أو أكثر، عددهم كتير جدا، بعد كده
متعدد منوال، مابنفعش أعمله تحليل عامل يعني الشرط
اللي في غاية الأهمية أن يكون حجم العينة كبير بما
فيه الكفاية حسب اختبار حناخده اختبار اسمه KMO هذا
الاختبار .. هذا الشرط هو الممكن الشرط المتعب لأن
أحيانًا العينة الحجمية تعتبر ضعيفة ويعتبر العينة
الحجمية تعتبر صغيرة في التحليل العامل يبدأ من 150
و200 يصير يعني معقول طبعا لما تصل 500 العينة تعتبر
عينة مثالية للتحليل العامل احنا بنعتبر ال 300 جيدة
لكن متخيلة عينة غالبا .. غالبا ممكن تحليل العامل
يعملك بعض الإشكاليات عشان هيك أنه أنا استخدم
العامل للعينات الاستطلاعية اللي حد ما صغير غالبا
غير مناسب لكن برضه الواحد يجرب و ربما تكون
المتخيلات قوية بشكل معين و يطلع معاك تحليل العامل
الشرط الثالث في غاية الأهمية من ناحية مهنية أن
العوامل اللي بتطلع تكون جاية عن متغيرات واقعية
بحيث يستطيع الباحث تفسيرها في ضوء الإطار النظري
يجب أن تعتبر العوامل اللي ناتج من تحيل العامل أو
يعني مكونة عن متغيرات واقعية بحيث يستطيع الباحث
تفسيرها في ضوء الإطار النظري يعني اللي يطلع معاه
في الآخر العوامل هدول من ناحية مهنية عوامل منطقية
يمكن تفسيرها
يفضل استخدام متغيرات مستقلة من وجهة نظر التجريبية هذا
يفترض في أن تصميم الاستبيان هنا في بعض التعريفات مش
هاشرحها الآن هسيبها لغاية مبدأ في تطبيق العملية بس
أسأل سؤال منك، السؤال الأول هو أنه لو أنا مثلا هدف
مهتمة بيه يشغله رياضية رح يحتكم البرنامج، بس أنا
حاسة أنه مهم و لازم يكون موضوع في الفقرات، هل
البرنامج ممكن تستثنأ بعض شوف الان ال .. هنا
البرنامج اللي بتتعامل بتتعامل رياضيا مالهوش علاقة
باهمية هذا المتغير فهو إذا أنت شايف إنك أنت بيك
تستثني من الأصل بتكشف الداخلية على البرنامج لو لكن
لو بدك تضافيه ما فيش إمكانية أن أضاف لك إياه ما فيش
إمكانية للإضافة لأنه طالما ارتباطه ضعيف ماقدرش أن
أضيفه ماشي السؤال الثاني هو تحليل العامل اللي
استكشفها واسمه استكشافي عشان يستكشف الفقرات
الضعيفة هذا السبب الأول أطلق عليه استكشافي لأنه يتم
عملية استكشاف الأبعاد الموجودة تلاتة أو أربعة
أبعاد ويستكشف الفقرات اللي هي الارتباط فيما بينها
مع المجال بالأدبيات
صحيح طبعا الآن هناخد تطبيق عملي لباحثة وصلت لتحليل
معين أو لمقياس معين من خلال دراستها فبتحكي التالي
سوف نستخدم في هذا الجزء بعض المتغيرات التي جاءت في
رسالة الدكتوراه قدمتها إحدى الباحثات وكان عنوانها
دراسة عملية في تحليل قدرات الفن التشكيلي هذه دراسة
قديمة سنة 2001 قدمتها الدكتورة حسناء بو العينين قامت
الباحثة بتحليل 26 متغير تحليلا عاملا للكشف هذه
استكشاف معناها زي هي كان عندها 26 متغير إذا
الملف تبعنا في الأصل كان فيه 26 متغير
للكاشف عن عوامل القدرات الفنون التشكيلية وسوف
نستخدم في المثال المقدم هنا أنا تحيل أعملها عشر
متغيرات بس هي من ال 26 توصلت ليش لعشر متغيرات
واتبعت العشرة هدول هم الأساس في بناء المقياس احنا
هناخد العشرة جاهزين أنا ما عنديش ال file اللي فيه
ال 26 وبعدين نعرف ال 26 كيف تم اختزاله من العشرة
لأن أنا عند العشرة جاهزات هذا مثال هي توضيح أن
الباحثة اشتغلت بهذه الطريقة وتوصلت أنه تم تقسيمهم
إلى عدة مجالات إذا هي في الأصل كان عندها 26 فقرة
دخلت مع البرنامج البرنامج عمل شغلتين اختزلهم لعشرة
وقسم لياهم لتلت مجالات إذا في عندك عشر متغيرات
هذه العشر متغيرات تقيس عشر قدرات منها تلات قدرات في
الذاكرة يعني عدد القدرات في الذاكرة أو المهارات
هنا أو الفقرات أو الأسئلة تلاتة ثلاث قدرات في
الإدراك وأربع
قدرات ابتكارية يعني
هي البرنامج يعطيها من الستة وعشرين صفلها لعشرة
العشرة منهم تلاتة وتلاتة وأربعة هي سمت التلاتة
دول الذاكرة التلاتة للإدراك التلاتة الأربعة
الأخرين لقدرات ابتكارية الاختبارات لتكشف هذه
القدرات كانت كالتالي بالنسبة للذاكرة كان في تلاتة
نوع من الذاكرة صورة ورقم موضوع ورقم أسماء الأولى
والأخيرة هذه الذاكرة اللي اللي علاقة بالإدراك تلت
فقرات صورة الإدراك عن طريق الـ shot بالكلمات صورة
الإدراك بقى عن طريق الصور أو الصور المتماثلة و
ثالث الإدراك المكاني القدرات الابتكارية كانت من
أربع متغيرات الطلاقة والمرونة والأصالة والإتمام إلى
أن هي دخلت الـ 26 صفلها للعشرة هدول يعني في فقرات
تميش هي حدثت
هنا بدنا في التحليل العامل على خطوتين هنبدأ الخطوة
الأولى ما يطلق عليها استخلاص العوامل يعني أكثر
معامل ممكن أطلع من خلال الفقرات الموجودة هنبدأ
فيها مع بعض نفتح الفايل الفايل اسمه example28 طبعا
التفاصيل هنا هي موجودة
example28 إذا تشاهد هذه الأمثلة اللي عندك وهي شكل
البيانات زي
ال data بشكلها هي كل المتغيرات، طب واضح هي حاولت أقول
أنت 26 متغير تم تصفيتهم للعشرة أنا ما عنديش ال 26
فقلتلها عشرة على العشرة بس خلاص بتركز ما عادش نحكي
كيف نختزل للعشرة لإن هم للعشرة دول مختزلات
جاهزين اعتبر إن هم عشرة وببدأ شوف كيف بوزحهم لعدة
مجالات خلاص؟ لكن أنا هحطيكي مثال بعد هيك لو كان
عندي مثلا أكثر من كده بعد ال break إن شاء الله كيف
ممكن تتم عملية الاختزال لكن خلينا في الأول ناخد شغل
هيك بسيطة بعدين نقدر نشتغل بشكل كامل اللي أنا
بيعنيه لأن كيف هستخدم البرنامج بعدين نبدأ نطوح عنه
واحدة واحدة مش ناوي أخش مرة واحدة لموضوع سهل وبسيط
وما نديش أخش في معمعة يكون عندي خمسين فقرة وكيف
أختزلهم هيعطيني مصفوفة معاملات ارتباط تخيل هيك لو
عندي خمسين فقرة وأربعين، أربعين في أربعين تخيل
يكون عندك أربعين صف وأربعين عمود وأحكيلك
إخلالي تطلعلي الارتباط الموضوع هيطير .. هيطير
بالندينة لكن لما لكي عشرة في عشرة معقولة لحد معين
خليني أركز مع بعض أي factor
أنا أحط لك الخطوات وبعدين أرجع للنص للكتاب وواحد و
واحد نمشي ما عاد .. ما أقدرش حاجة .. آه تأخد تلت مية
واحدة هي
عينة كبيرة مش عارف .. في الثانية في تلت مية بأعلم
على كل المتغيرات خمسين
.. مية كلهم بأعلموا مرة واحدة control a بأعلم مش
واحدة واحدة ممكن تعلم .. تحط على واحد control a
بأعلم اليوم كله بعدين أقولهم على المتغير القائم
المكتوب عليه variables هنا في عندي خمس اختيارات في
المرحلة الأولى اللي فيها بدي أحدد عدد العوامل الآن
باختار الاختيار الأول والثاني فقط بعدين في
المرحلة الثانية اللي هي تدوير العوامل هنختار ال
rotation اللي بعده اللي طلعناه ونزلها تحت حاجة في
ال descriptive مش هخسر ولا حاجة هدخل ال
coefficients هنشوف سببها كيف نتعامل معاها بعد شوية
ال significance levels المساوية
للمعنوية الـ determinant المحدد والـ KMO Test هذا
هنشوف استخدامه بعد شوية والـ Bartlett Test of
Sphericity هدول الأربعة والرابعة تبدأ اختارهم
خلاص بعدين okay continue إذا في الـ descriptive
اخترت هدول الأربعة extraction عملت استخلاص العوامل
طبعا في عدة طرق في سبع طرق لاستخلاص العوامل هذه
السبع طرق سأختار منهم أو هي البرنامجية اختارها أول
واحدة اسمها principal component طريقة المكونات
الأساسية أنا هتم اختارها هذه الطريقة الـ default
اللي بيشتغل عليها الـ analysis يعمل analyze للـ
correlation matrix لنصف المعاملات دخليها موجودة
بعدين display بدأ اختار منها اختيار الثاني
screeplot
إيه يعني معيار الاستخلاص في عندي معيارين المعيار
الأول based on حاجة اسمها eigenvalue هنرا تفسيرها
بعد شوية ويختار الـ eigenvalues greater than واحد
إذا كانت قيمتها أكبر من واحد هو هيختارها هذا الـ
default بتاع البرنامج وهذا في المرحلة الأولى أنا
بتاني زي ما كده هيك يعني بوافق على اللي موجود في
المرحلة الثانية اللي هنشوفها بعد شوية فاندي اختيار
ثاني الـ extraction اللي هو الاستخلاص بناء على
fixed number of factors يعني أنا عايز أعمل أربع
عوامل بحكي له اعمل لي أربعة يعني أنا خلاص كباحث
عندي معرفة أن هذا المقياس يلو أربع عوامل فهنا على
طول بختار fixed number عبارة عن أربعة لكن أنا مش
عارفهأخلّي بالي اشتغل يطلع لي الـ Eigen Value الـ
Default بحجر غير واحد وهناخدها بالتفصيل بعد شوية
بس هذا الإعدادات الأولى للمرحلة الأولى بدي أعيدهم
ثاني عشان تثبت إيش عايز أعمله في المرحلة الأولى
سأخلص عوامل من الـ Descriptive باختار الأربعة دول
الـ coefficients وأعرف السبب طبعا مع الـ
Significance في الإلها اللي هي مستوى المعنوي
للمعاملات الارتباط بعدين في شرطين مهمات جدا الـ
Determinant وحنعرف إيه الهدف التابع بعد شوية وفي
اختبارين KMO وBartlett Test لدورية أو لنسفر ستين
وبعدين في الـ extraction في رسم اسمه scriblet هنشوف
فيه وإيش تستخدم وحافظ على الـ extraction اللي
بيعتمد على Eigen Value الأكثر من واحد و continue بس
هذا كل اللي بعمل خطة الأولى بعدين هنا في الخيارات
اللي تحتها ما العبش ولا حاجة بعدين
بيعطينا طبعا الآن شغل كثير هنبدأ واحدة واحدة نقرأ
المطلوب نرجع ثاني
بدي آخذ منها شغلة واحدة طول الطرق تلها أنا بحب
أشرحها التعريفات مرة واحدة اللي هي الـ eigenvalues
إيش مقصد بها؟ هي عبارة عن قيم الجذور الكامنة تبقى
إيش تعريفه؟ هو شوف الترجمة دائما باللغة العربية
شوية تكون يعني مش مريحة وأنت بتشرح إيش يعني جذور
كامنة مع أن التعريف تبعها الجذر الكامن عبارة عن
كمية تباين المتغيرات التي يفسرها العامل اللي هتنتمي
لها هذه المتغيرات صار واضح يعني بيعطي الجذر الكامن
كمية تباين المتغيرات اللي بيفسرها العامل لأن هذا
العامل اللي فيه مثلا افترض خمس فقرات هدول خمس
فقرات كعامل العامل اللي اشتغل خمس فقرات بيفسر كمية
من التباين معرفة من خلال مين الـEigenvalues أو قيم
الجذر الكامن إذا الجذر الكامن عبارة عن كمية تباين
ومتغيرات اللي بيفسرها مين العامل اللي سنتمي إليها
هذه المتغيرات طبعا أكيد القيمة ها دي هتكون أكبر من
صفر عشان تكون يعني التعامل يفسر كمية من التباين
مستوى الصفر أو أكبر كم يعبر مجموعة الجذورة الكامنة
مقصومة على عدد المتغيرات عن التباين اللي دا ممكن
تفسره من خلال دي عوامل يعني أنا أكون عندك عامل
مثلا ثلاث عوامل كويس؟
نفترض الثلاث عوامل الجذور الكامن الأول ثلاثة وهذا
اثنين وهذا واحد ونصف وهذا اثنين اثنين ثلاثة وأربعة
نفترض عندي عدد من الفقرات نحكي عندي عشر فقرات
نفترض يعبر
مجموع الجذور الكامنة هي مجموعة يعني سبعة، ستة،
أحد عشر، ستة، سبعة، سبعة وواحد، مظبوط؟ المجموع،
جمع هذا، نكمل التعريف كان يعبر مجموع الجذور الكام
مقصوما على عدد المتغيرات إذا كان المتغير عندي، إذا
سبعة من عشرة على عشرة ضربها في مية بيطلع كده؟ واحد
وسبعين في المئة، معناه أن هذه المتغيرات ثلاثة
مجتمعيا تفسر كده واحد وسبعين في المئة من التباين
الكلي إذن يُعبّر مجموع الجذور الكامنة مقسومة لعدد
المتقرارات عن التباين الكلي الذي أمكن تفسيره من
خلال هذه العوامل لإيه نفترض في عامل رابع بيفسر ..
نفترض واحد خلوه أنا هسمح تدخل الجذور الكامنة
الأكثر من واحد، مش هيك؟ أنت بيعملنا عليها أكثر من
واحد نفترض واحد، إيش صار هيك؟ ثمانية واحد، يعني
إيش هتصير؟ إيه يعني؟ ثلاث عوامل وواحد وسبعين ضفتلهم
عامل رابع وواحد وثمانين هل مستاهلة ولا مش مستاهلة؟
هذا مع كده في عندي عامل في عدة فقرات هل يعني يستحق
نقدر جهد كبير عشان نستخلص 10% ولا لأ؟ هشوفها
بتفصيل بعد شوية وكيف نستخلص ثلاثة ولا أربعة نبدأ
الآن في تفسير النتاج واحدة واحدة عملنا خطوات هدول
مع بعض
نبدأ .. احنا مش طلبنا الـ coefficients الاختيار الأول
و significance level هذا الاختيار لما أنا طلبته
يُعطي مصفوفة المعاملات، معاملات الارتباط مع ملاحظة
.. هذه الملاحظة عايزها أركز فيها أنه يجب عدم وجود
ارتباط كبير أنا حكيت الأول مش عايزين فقلة ارتباط
صغير ولا كبير بأجي على المصفوفة هذه الارتباط الـ 9
من 10 أو أكثر بدأ نحدفه بحيث يتم استبعاد الفقرات
التي يزيد فيها معامل الارتباط عن 9 من 10 لذلك قولا
واحدا أول خطوة بغير ما أطلع على النتائج أطلع على
مصفوفة معاملات الارتباط أي معامل ارتباط قيمته 9 من
10 فعلا بحدفه ليش حكيت لو كان في فقرة مرتبطة مع
متغير 9 من 10 أو أعلى ملا كده الاثنين يؤديان لنفس
الغرض واضح؟ يعني لما أحكي أن درجتي بتساوي 90% من
درجتك والطبيعي لو أعرف درجتك بأعرف درجتي فبالتالي
ما فيش .. لكن لما أحكي 6 من 10 لأ الوضع باختلاف
يعني أنا افترض بحكي درجتي بتساوي 9 من 10 من درجتك
أنت ودرجتك كانت 80 90
% بقدر أعرف أن أنا في رتبة 90% بقدر أعرف 9 1 X 1 9
من 10 فهذا بيطلع 72 بس في ارتباط قوي بين الاثنين،
ملاحظة 872 مش بعيدة عن بعض طبعا بحكي 90 وعلى حسب
الشرط لكن لو كانت X1 بيساوي 6 من 10 إلى X2 لو كانت
X2 بتساوي 80، X1 شهد ساوي 6
في 8، 48، لأ في فرق واضح كبير، بعد كده X1 بيعطي
معلومة وX2 بيعطي معلومة زيادة إضافية، فبالتالي
أبقى على هذه الفقرة إذا هذا السبب .. طبعا الارتباط
التام مش مسموح به وقيش ارتباط تام يعني أن X1 بتساوي
X2 يعني لو عرفت X2 بأعرف X1 مباشرة لأ هذا .. ما لهش
قيمة يعني فقرة اللي لو تضيف أي شيء هي نفس الفقرة
إذا هذا بالنسبة لي الـ coefficients الشرط الثاني
الطلبته أن الـ determinant المحدد
عبارة عن محدد المصفوفة تخيلي لما كنا نعد محدد لما
اتعلمنا نطلع للمحدد كان نشرع ثلاثة في ثلاثة،
مظبوط؟ لما تصير أربعة في أربعة الواحد يعرق ويطلع
الجواب، مظبوط؟ لما تكون عشرة في عشرة؟ لما تكون
خمسين في خمسين؟ مصيبة، هنا البرنامج بيحسب لقيمة
المحدد هذه عبارة عن محدد المصوفة اللي هنا كانت
ويستخدم لقياس مشكلة بيطلق عليها الارتباط الذاتي
ويجب أن تزيد قيمة المحدد عن واحد من عشرة آلاف يعني
ما يساويش صفر، وفي حالة أن قيمة المحدد تقل عن هذه
القيمة يعني صغيرة جدا تقولها صفر فإننا إيش الحال
نحذف المتغير أو المتغيرات يعني الفقرة أو الفقرات
التي يكون ارتباطها مع أي متغير آخر أكبر من 8 أو 10
ده ميزة بين الأتنين، معاملة الارتباط تسعة من عشرة
فعلا ده شيل هذا، بتطلع له وين لو كان قيمة المحدد
أصغر من واحد من عشرة آلاف، بشيل الفقرات اللي
ارتباطها ما له أكبر من ثمانية من عشرة إذا هي تاني
واحد، إذا معناه كده أن استخدم هذا للعينات
الاستطلاعية تتحقق الشرط الأول، الحاجة الأخيرة في
عندي اختبار لثلاثة علماء في الإحصاء، اختصارهم ثلاثة أحرف
في اسمهم KMO اللي هو Kaiser Meyer Olkin هذا
measures of sampling adequacy and partly test
osphericity، الـ KMO اختبار KMO اختبار الأول وأنا
طلبته من خلال الـ descriptive، القيمة هذه أقل شيء
يكون نصف إذا
كانت نصف وأكثر تكون العينة كافة لإجراء التحليل
العاملي، يعني حجم العينة بيكون ما له مناسب إذا إن هي
حجم العينة مناسبة، أقل هنبطل نعمل تحليل عاملي، هروح
نزود حجم العينة، إذا إن التحليل العاملي يصلح إذا كان
تركيبه ما له على الأقل نصف، حتى الناس البعض بيفضل تكون 6
من 10 بالنسبة
لاختبار Bartlett الدائري اللي أخذناه قبل هيك يشترط
أن تكون القيمة الاحتمالية لاختبار أقل من 5%، إذا إن
اختبار Bartlett بالظبط تكون ده اللي حصيت في
Bartlett القيمة
الاحتمالية تكون أقل من 5%، حتى تكون العلاقة بين
المتغيرات دالة إحصائيا، وأنا عايز أكون العلاقة
المتغيرات برضه فيه ارتباط بينها وهذا الارتباط ما له
دال من ناحية إحصائية، تذكر
في اختبار الشرط الدورية كنا بنحكي الفرضية الصفرية
لا يوجد ارتباط، واتش واحد وجود ارتباط هي نفس القصة، أنا
عايز يكون فيه ارتباط من المتغيرات يعني أنا عايز
الـ paper تكون ما لها أقل من الخمسة في المية، إذا
هدول ثلاثة شروط لا رابع لهما طبعا خلاف توزيع الطبيعي
هم متفقين عليه من الأول، واحنا عادة إذا كان حجم
العينة كبير ونعتبر التوزيع تقريبا طبيعي عشان كل
واحد يتكرش لازم كلهم يكونوا مضمنين شروط؟ طبعا هدول
الثلاثة مع بعض، أهمهم على الإطلاق، الثلاثة هدول في عدة
شروط، أهمهم هدول الثلاثة إذا واحد متحقق يعني يكون
الثاني متحقق مثلا .. مش بالضرورة مش بالضرورة مش
بالضرورة هو متحقق بس الـ .. مش بالضرورة أنت كيبك
تشتغل صح، ابدأ من هذا، ابدأ حديثي من هنا على طول لإن
ممكن هذا لو أنا صلحت المشكلة اللي هنا تتصلح اللي
تحت تتصلح اللي تحت يعني تبدأ من هذا، هذا الأساس خلي
الـ key I'm all الآخر، ابدأ في مصورة معاملة الترتيب
إذا قدرت عليها بس برضه الواحد ما يكونش يعني حنبل
زيادة عن اللزوم، يعني تسعة من عشرة في أعلى، ممكن
أحيانا لو أنا وجدت هذه الفقرة مهمة إلي وجيت تسعة
من عشرة أخليها، وشوف اللي بعده متحقق ولا لا، يعني
ما يكونش الواحد حابكاش كتير، شوية لما كنا نعمل الـ..
الـ.. الـ.. الذاتي من الفقرات فكانوا يفترضوا إنه
خمسة، خمسة يعني أقل، إذا أخذنا الخمسة، okay هذا
ضعيف، هو مالذي يمنعش، ثمانية وفوق، خلاص هذا برضه
قوي جدا، لكن آخر خيار هو الحدث، فكانوا إننا ممكن
إحنا نغير سياسة الفقرات
صحيح، اللي أنت بتحكيه اللي أنا بحكيناه تماما، رقم
1، الفقرات اللي بزيد عن 8 من 10 أحدّفها، احنا هنا
أعطينا مرونة أكثر 9 من 10، الأقل من نصف أحدّفها،
احنا هنعطي مرونة أكثر 4 من 10، هنشوفها بعد شوية
اللي أنا بالتام لو فقرة مهمة زي ما حكيته يجب أن
أنا أفترض إنّها فقرة مهمة، بروح بعمل عادة صياغة لها
وبوزعها بصراحة، ووزعها ثانية، لأن ما بنفعش تخلي بالك
تعمل عادة صياغة وتخلي نفس البيانات اللي عندك لازم
أرجع مرة ثانية وباخر حاجة .. حاجة الحذف بالتأكيد
آخر علاج الـ KMO، وفي الآخر برجع الاختبار تاع الـ
KMO خلص؟ اللي خلصنا نطلع على الـ .. النتاج اللي
عندنا ونمشي واحدة واحدة خلاص اللغات هنا لحظة حكيت
اضغط على الـ rotation، نبقى على الخيارات كما هي
score، نبقى على الخيارات كما هي، أنا ما ألعبش في هدول
الثلاثة اللي أنا طلعت عندي النتائج طبعا إذا أنا
طلبت حصة وصفة هيعطيني حصة وصفة لكل متغير من 3 إلى
10، أنا هنا عارض بس جزء عشان ما يأخذش مساحة عندي
فأنا ما يعطي مثال إن الجدول التالي يمثل الحصة
الوصفة لبعض المتغيرات، ما عرضتش كل حاجة اللي أنا
بتعنيه الآن، مصفوفة معاملات الارتباط
يعني أنا عايز معاملات الارتباط ما تكونش قوية
ما زالتش عن تسعة من عشرة، هنا أنا عارف جزء من وصفات
معاملات الارتباط، مش كلها لأن كلها هتكون كبيرة
فتلاحظ مثلا الارتباط بين الذاكرة ألف ليه الصورة وال
رقم مع الذاكرة بقى الموضوع والرقم خمسة من عشرة
أوي، لحظة معاملات الارتباط ما لها معقولة يعني ما فيش
فيها تسعة من عشرة، لكن أساسي شوف الصورة كاملة
بيقول لك صبّط نظرك شوية شوية وطلع على المصوفة يعني
أكبر؟
أنا .. أنت مش هتشوفيها زي هيك، مش شايفين هيك؟ أخد
هاي الستة على ستين هي
معاملة الإرتباط، طبعا المصوفة زي اللي بتعرفي القطر
بيكون واحد، بتطلع أما على القطر أو أسفل القطر، وبأخد
نظرة سريعة، لحظة ما فيش تسعات من العشرة، مظبوط؟ يا
طالع المنطقة هي دي، هيك، مسح، اعمليها مسح ضوء كده،
ما فيش تسعات من العشرة، وبكمل،
أي واحد، هذا الواحد، هذا ارتباط من الفقرة ونفسها،
القطر، هذا قطر، أنت بتعرف الكلام ده، لا، ارتباط من
مطير ونفسه بواحد، اللي هي الواحد دون موجود، الله
يُسامحكوا، هي الذاكرة ألف مع الذاكرة ألف بواحد، با مع
با بواحد وهاكذا، هذا واحد، قطر، طلع القيم of the
diagonal أعلى أو تحت أو فوق، أعلى أو أسفل، فواضح
كلها صغيرة يعني، كلها أقل من 9 أو 10، أنت طلع عليها
في البيت براحتك، طب هذا لو كان 50 في 50؟
بصراحة عملية مش سهلة، إذا خلّيني أتطلع هيك يتضح من
خلال هذه المصفوفة قيمة معاملة الارتباط والقيم
الاحتمالي المقابلة، لطبعا القيم الاحتمالي الموجودة
تحت الـ LB Value لكل ارتباط بين كل زوج من
المتواجدات المدخلة، واضح إنّا وجدنا أن الارتباط ما له
معقول
ما فيش عندك إشكالية، تحت الجدول هذا مباشرة
تحت مصفوفة المعاملات ما فيش مكتوب، تحت determinant
لحظة شفناه determinant determinant
مش بيساوي قيمة المحدد 0.43، احنا المسموح بيه
ما يقلش عن واحد من عشرة آلاف وده قيمة كبيرة، فبالتالي
مش هأحدّف ولا فقرة، لا في أنت فقرة بيزيد عن تسعة من
عشرة ولا حتى ثمانية من عشرة، فبالتالي أمور طالما
هذا الشرط متحقق، مع كده الارتباطات معقولة لكن لو لم
يكن متحقق أي فقرة بيزيد عن ثمانية من عشرة فأنا
أشيلها، اختبار البعض KMO هي كايزر ماير أولكين ميجير of
sampling adequacy اللي هي كفاءة أو دقة أو مدى
كفاءة حجم العينة، الجواب سبعة واحد ثلاثة، الـ KMO واضح
هذه معقولة، احنا نقص على الأقل هيك أنا مطمن تماما
إن حجم العينة كافي، بعده
بارتلي ال test of sphericity أي قيمة الاختبار و ال
DF و ال SIG بتساوي 0.000 طالما ال SIG بتساوي صفر
يعني ده لحظة يعني الفقرات فيها ارتباط معنوي إذا
الشروط التحليل اللي عامل إمالها متحقق، إذا الآن
بإمكاني أنتقل للي بعده، خليني بس أقرأ لك إياه بعد
ال break، بقى ناخد break، نرتاح شوية و بنكمل
النقطة اللي بعدها، في أي سؤال؟ بسم الله الرحمن
الرحيم إن شاء الله هنكمل بعض التعريفات، التعريف
الأول ال community لما تلقاه درجة الشيوع بشوف مدى
مساهمة كل متغير في جميع العوامل اللي موجودة يعني
متغير نفترض أنه عنده عشرة فقرات بشوف كدهش كل متغير
بساهم في هذه العوامل، ويقصد بذلك أنه أنا بطلع مجموع
مربعات هذا المتغير مع العوامل المختلفة، التعريف
التاني اللي أنا عايزه اللي هي ميطلق عليه درجة
التشبع أو ال loading يعرف أو تعرف درجة التشبع
بمعامل تحميل أو تشبع المتغير I على عامل J يعني
بشوف مدى ارتباط المتغير مع العامل، إذا ال loading
معناه درجة ارتباط المتغير مع العامل أو بنسميه تشبع
المتغير على العامل، إذا نعتبره تشبع يعني بقصده
بمجازا ارتباط متغير مع عامل، إذا ال community
اختلفت شوية بشوف مدى إسهام هذا المتغير في كل
العوامل لكن ال loading المتغير مع العاملمع المتعير
من العامل اللي ينتمي له يعني لو اطلعنا مع بعض على
النتائج اللي اطلعناها قبل ال break في عند ال
communities هنا وهي المتغيرات كلها تلاحظي على سبيل
المثال العامل الأول هو الذاكرة ال extraction تبعه
طلع في ال community 7.68 على مدى اسهم هذا المتعير
في كل العوامل بتلاحظي هو مرتب ليهم أي سبع ستة، سبع
أربع، سبع واحد، ستة و هكذا، بتكبر و بتصغر على حسب،
فبتلاحظي لو أنت ركزت شوية،
التلات هدول كأنهم مع بعضو بعد هيك سرقة الإدراك و
الإدراك المكاني ممكن الأتنين هدول بس أنا مش عارف
بالظبط فمش قادر أحدد لو هد نزلت كتير ممكن تكون
محهم فمش قادر أعرف إذا كان العوامل هدول مع بعض ولا
لأ يعني في مدى مساهمة العامل المتغير في العوامل
ككل مش واضحة حتى اللحظة ممكن أحكي هدول مع بعض تبقى
هنا وقفت شوية بس واضح أنه ممكن تكون شغلة هنا مع
بعض لحظة كيف لأن السهمات ما لها متقاربة بس برضه مش
قرار يعني قرار مش هكون من ناحية دي إذا ده عبارة
فقط بستفيد منها مدى مساهمة كل متغير في العوامل ككل
بس برضه مش قادر أحدد وين المتغيرات موجودة حتى
اللحظة مش قادر أميز هدف المجموعة الأولى ولا
التانية ولا التالتة ولا الرابعة ولا اللي الله
أعلم المهم جدا بالنسبة لي هذا الجدول المكتوب عليه
Total Variance Explained اللي هي التباين الكلي
المفسر ركزي معي واحدة واحدة ال component هدول من
واحد لعشرة هدول المتغيرات اللي عندي العشرة فقرات
فينا عند initial eigenvalues قيم الجذور الكاملة
المبدئية طبعا هو أنا طلبت منه أي جذر كامن
eigenvalue أكبر من واحد ياخذوا في الاعتبار يعملوا
extraction يعملوا إيش استخلاص لحظة استخلصة دول
أربعة مظبوط بعدين واقف هنا ليش؟ لأن الأربع عوامل
أول طبعا العوامل الكامل ليش بتساوي 2.9 2.1 1.1
بعدين أقل من واحد فالأقل من واحد
خلاص طنشهم في العامل الأول اللي لو طلع على
extraction sum of squared loading جداش التشبه تبعه
بيفسر من التباين 29% و 3.8% بس خلي بأكي لحد
اللحظة أنا ما أعرفش اللي عامل الأول يجتمع لأي فقرات
بس في عامل هذا أقوى واحد فيهم بيفسر جداش 29% هذا
ال percentage of variance نسبة التباين المفسر
العامل التاني ال eigenvalue تبعه 2 بيقول 1.5 بيفسر
القيمة هذه طبعا القيمة هذه الآن للعمل التاني لوحده
طب الاتنين مع بعض ليها 49 هذا مكتوب عليه
cumulative cumulative يعني تجميعي فيجمع الأولى مع
التاني يطلع 49 مع كده لو أنا أخدت عاملين العملين
هذول هيفسروا 49% من التغيق من التباين ناخد التالت
التالت ال eigenvalue تبقى 1.3 برضه أكثر من واحد
بيفسر
الزيادة 13% وحطيه مع اللي هنا بيطلع 62 زمان كده
التلت عوامل هذول المجتمعين بيفسروا مع بعض تقريبا
... مش فاكرة اللي هنصر هذا كعمل ما هي ده أول واحدة
... ده أول واحدة ما فيش حاجة العامل الرابع 1.124
بيصير 11 حطيه مع ال 74 بيطلع تقريبا 74 مع كده
عوامل الأربعة لسه خلصهم من البرنامج بيفسروا 74 في
المجال التغيير طبعا لو بدي آخذ ال 100% بدي آخذها
تعمل إيه؟ بدي آخذ خمس عوامل لو جمعت هذول شاف هذول
اللي جمعتهم؟ 100% مجموعهم عشرة هذول هي مجموعهم
عشرة أنا بالنسبة لي المجموع طلع ال 74 هدول 7.4 لو
جمعت هدول أكيد مجموع 7.4 طب تقسيمه عشرة لأننا
حكينا نسبة بتطلع العامل على مجموعهم على عدد
الفقرات لو جمعت هدول وجمعتي على عدد الفقرات بتطلع
نسبة التباين المفصل لذا هذا مبدئيا البرنامج طلع لي
هدول وبيعطاني رسمة تحت سميها Scree Plot هذه الرسمة هي
صورة مختصرة للجدول اللي فات للجزء المتعلق بقيمة
الجذور الكامنة تذكر أول واحد كانت 2.9 فهي ال 2.9 و
بتمشي للآخر الواحد
وين موجود أنا عند الواحد أبدأ أتوقف تحت الواحد مش
عايزة الرأس مش مستخدم لإيش بشوف هذا عبارة زي خط
انحدار تلاحظ فيه انحدار شديد جدا في الأول وبعدين
تقريبا بيصير أملس يعني الاختلاف صغير فتلاحظ انحدار
شديد من هنا لهنا انحدار شديد جدا انحدار شديد و
هكذا تلاحظ زي واحد اتنين تلاتة هو أخذ أربعة
لأنه أكثر من واحد بعد هيك أقل من واحد المنطق اللي
أنا ما آخذهاش
لكن واضح اللي أنا بقصده يعني بدي أحط خط رسم بياني
هنا خلاص إذا
واضح اللي لو حطيت الخط هنا مع
كده تحت دول مش عايزهم اللي لما تم عندي الفكرة هل
هآخذ الأربعة هدول ولا آخذ تلاتة هنا برجع للباحث
بعمل أربع في الأول و ببدأ الآن أكمل أشوف الفقرات
وين موجودة إذا كان الأمر مناسب بلتزم بالأربع
ما كانش باخد تلت عوامل اللي هو الأقل وقتش بتوقف إذا
كان الانحدار شديد بعدين بدأ يخف بتوقف عنده فهين
مثلا انحدار شديد جدا لكن لما وصلنا هنا أي تلاتة
بعدين بدأت لحظ المنطقة اللي هنا الانحراف أو
الانحدار أكبر بكثير من الانحدار اللي هنا فمع كده
لو توقفت لغاية هنا بيكفي يعني لو أخدت تلاتة عوامل
يكفي لأن بعد كده بيصير الانحدار أخف إذا مع كده
ممكن آخذ تلاتة ممكن آخذ أربعة إحنا هنتفق آخذ أقل
عدد ممكن بدرجة تانية لل output زي ما حكينا التلات
عوامل أو أربع عوامل بيعطوا 74% لكن لو أخدت تلاتة
هيعطوا 62% والله ال 12 يعني كمية كبيرة من التباين
لكن برضه لأنه ما أوضحش الفقرات تكون غير واضحة في
المعالم فخلينا نشوف كيف نوزع الفقرات على مثلا أربع
مجالات في الأول نشوف مع بعض إذا أنا هكمل الجزء تبع
تحليل التباين زي ما حكينا في الأول روحنا إلى Analyze
dimension reduction or factor اللي لأن نفترض
اتفقنا مع بعض خلاص اللي أنا الشروط متحققة اللي هم
هدول أنا مش عايز مش عايز أشوفهم ثاني حاطين output
كثير مش لازم خطوات ثاني مش لازمات ال extraction
أنا الربط إن أنا مش عايزها هأحكي عايزة أنا fixed
number of factors إذا عايز أربعة هو كده كده هيطلع
لأربعة أو ممكن أكتب أربعة ممكن أكتب تلاتة بس مش
أكثر من أربعة خلاص إذا أنا خطوة واحدة فيها عدد
العوامل تلاتة أو أكثر تلاتة أو أربعة ال rotation
الطريقة اللي هستخدمها اسمها the very max
طب إمكان الواحد ياخد عمق أكتر في كتب التحقيق
العاملي بيحط باقى الطرق الموجودة أنا هأختار من هذا
الطريقة الطريقة اللي هستخدمها طريقة ال verymax
خلاص هي rotation اختارت verymax الآن في ال options
آخر واحد تحت في عدة خيارات، الخيار الأول sorted by
size يعني العوامل المتيارة اللي بتطلع بترتب ليها
حسب الحجم تبعها يعني ارتبها حسب تشبع .. درجة تشبع
المتيار مع العامل يعني ارتباط المتيار مع العامل
يعطينيها في الأقل كبير في الأول، البعد مهم، suppress
small coefficients، إيه suppress؟ امنع العوامل
الصغيرة، أحنا حكينا بيكون الارتباط بين الفقرة و
العامل يكون لا يقل عن 3 من 10 أو 4 من 10 هو الـ
default على البرنامج بياخده 1 من 10 لأ 1 من 10
تظهر صغيرة جدا، أنا بدي أخد أكبر شوية فبختار
الاختيار هذا وأحكيه وأخليها لو كان مثلا 4 من 10
بإمكانك
بحث، جرب التلاتة وشوف العواني اللي بتطلع ممكن
التلاتة مش عاملة الأربعة اللي هي الحد المسموحي
بممكن أعمل 5 من 10 إذا نطفق 5، أربعة من 10 لحد
الأدنى، بعدين continue خلاص؟ okay نطلع النتائج مع
بعض، النتائج الجديدة، أنا طلبت منه لغاية 4 عامل
مظبوط، أنزل
لتحت شوية، بشوف كل النتائج
هتلاحظي أن الطلبة أربعة، الأربعة طبعا نسبة التفسير
هي من الاربعة وسبعين في المية، شفناها من شوية بس
أضاف لي شغل على الجدول، rotations، آخر عمود، آخر
مجموعة هذه ماكنتش موجودة في الأول، الأخيرة هذه
ماكنتش موجودة، لكن مازال النسبة العامة هنا هي نفس
النسبة اللي كانت في الأول، أربعة وسبعين في المية
نطلع الـ Component Matrix، وفي عندي Rotated
Component Matrix، أنا هطلع على آخر واحدة اللي هي
Rotated Component Matrix، أنا طلعت منه أربع عوامل،
مظبوط؟ لحظة، المجموع الأولى، العامل الأول، فيه أربع
فقرات، الثاني فيه تلاتة، اتنين، واحد، مشكلة مجال
يتكون فقرة واحدة، مينفعش، على الأقل تلت فقرات،
المفروض يكون أربع أو أكتر، معنى كده اختيار الأربع
عوامل مش كانش موفق، لازم أرجح له، back هي الآن اشتغلت
على عشر فقرات نهائية، هي اللي كانت في الأول ستة
وعشرين في الآخر، هي وصلت لعشرة، بتعتبر، أنا اختزنهم
لعشرة بس، بدي أوزع العشر على عدد من المجاليات
وزعتهم على أربع حسب البرنامج اللي حكى في الأول
اللي أكتر من واحد كانوا أربع، مظبوط؟ تتذكر؟ اللي
أكتر من واحد هيهم الأربع هدول بس، واضح يعني أن هذا
كان اتنين وتسعة، اتنين انحضار شديد، انخفاضش كتير صار
واحد و تلاتة، انخفاض شديد جدا، طب وبعدين؟ بطل انخفاض
شديد، مع كده تقريبا صار أملس، صار كأنه خط مستقيم
واضح الفرق بين الاتنين هدول؟ وهذا مع حدا .. هذا
مع حدا فيه فرق، مظبوط؟ وهذا مع حدا فيه فرق لكن
هذا مع حدا الفرق الصغير، هذا مؤشر أنه أنا كنت هتوقف
عند مين؟ عند التالت وبس اللي أنا هعمل تلاتة، ده
مسح هدول، تطلع
معايا، هاي Data Reduction
أو dimension reduction، بس في ال extraction أطلب
منه بدل أربع هدول نصيبه تلاتة صح، هتقل نسبة التباين
بس مش منطقي يكون عندي بعد أو مجال فيه، احتاج اجتمل
على فقرة واحدة، اللي هاي التلاتة اللي أعمل ليها هم
التلاتة بفسروا 62 و 8 من 10، البعد الأول أو المجال
الأول بفسر 28، الثاني عشرين، التالت تلتاشر، تلت عشر لو
جمعتهم هتطلع الجواب 62 اللي هتطلع على ال rotated
component matrix، هذه آخر واحدة، يشوف الوضع اختلف
طب أنا طلبت 4 من 10 أو أعلى، مظبوط؟ واضحي
الارتباطات حتى ما يكون 4 من .. يعني أصغر واحدة هذه
اللي لو بدأ أطلب 5 من 10 أو أعلى، هذا هتروح،
مظبوط؟ يعني أربعة وستة وأربعين من المية، بس أنا
طلبت يبقى أو تبقى الفقرات التشبع تبعها مع العامل 4
من 10، فبلاحظ اللي لنا القوة دايما ببدأ بالعامل
الأكثر قوة، أول واحد، أد أقوى واحد، يعني العامل
الأول أما مش عارف اسمه، يجتمع على فقرات هي الطلاقة
الإطناب، الأصالة، المرونة، اللي هي بتاعة القدرات
الإبتكارية، كل متغير منهم لسه السؤال تبع الطلاقة
متشبع بـ 7 أو 8% يعني ارتباطه مع العامل تبع 87% قوة
جدا، ثاني قوة، ثاني قوة، رابع، هدول أقوى مش هتلاقي
أقوى منهم في نواحي التانية، بعدها العامل الثاني
الأقل قوة شوية منهم، اللي هو قالوله الفقرات هذول
التلاتة هذول، خلي بيها كإنهم سميات A1, A2, A3, A4 و
هكذا الفقرات
هذول اللي الآن الباحث طلاقه .. هم سميهم كان طلاقة
نب، أصالة، مرونة، هو هيعطيهم إيش أنوان، إيش اسم
المجال فهو .. فيه الباحث أطبقهم، هذول عبارة عن
إبتكارية، المجال الثاني كان عبارة عن تلات أسلحة
ذاكرة با، ذاكرة جيم، ذاكرة ألف، محظوب، رتبات حسب درجة
تشبع القوة المعامل الارتباط، فهي سمت التلاتة هذول
باسم الذاكرة، هذول كلها علاقة بالفلم التشكلية، بعدين
سرعة الإدراك ألف اللي هو شط الكلمات، سرعة الإدراك
با، الصور المتمثلة، الإدراك المكاني، هو الأقل أكيد
لأنه مشات بالترتيب، طب لو كان فقرات أكتر بيبين
الوضع بشكل معين، أحيانا بأجد ممكن فقرة تتشبع على
عاملين، يعني فقرة تيجي على اتنين، أنت طالب أربعة من
عشر، حد الأدنى، ممكن على سبيل المثال، على سبيل المثال
الفقرة هذه تتشبع مع العامل الثاني وممكن تتشبع مع
العامل الثالث مثلا بالنسبة حاجة زي هيك، ممكن تكون في
الثاني وممكن تكون في الثالث، أنا باخدها وين؟ في
الأعلى، في الأعلى، يعني هي جايها في الأتنين فباخدها
في الأعلى، أحيانا قد تجد بعض التقاطعات، خلاص؟
إذا هذا الجزء كان الجزء الثاني، أرجع مرة ثانية
دكتور بنحسبها للأعلى حتى لو كانت ارتباطها للبعد
الآخر الآخر أقوى من الثاني، الثاني الحكاية أنت
حكيت دايما بنحسب الدرجة الهدوى للأعلى، صحيح، افرض
كان ارتباطها في المجال الآخر أقوى من ارتباطها في
المجال التالي، خلنا .. خلنا على الأول طالما .. طالع
هنا أنا عند فقرة معينة مرتبطة، الفقرة هذه مع البعد
الثاني 73% وليت مرتبطة مع البعد الثالث، 8 من
عشرة، تفترض .. لأ، معناها صغيرة، مرتبطة مع هذا البعد
بـ 5 و 4 من المية، معناه كده أن هذا فقط ممكن
تتعمل الثاني أو الثالث، واضح أن هذا أكبر بكثير من
الارتباط اللي لنا بالتالت، بحطه بس مع الثاني
بالتالت هتروح من هذا البعد، خليني أعملك الـ .. لو
كان ناخدها مثلا، مش هقدر أخد تلاتة من عشرة لأن واضح
أنه أقل الارتباط عندي 48% بتاع، أنا مش منطقي تخيل
بدي أعملها مثلا ستة من عشرة، لو عملت ستة من عشرة اه
في اتنين هيروح، بس أنا هذا مجرد كمثال، أنا بعمل
الشيء إذا في ال option هاختار هذه الستة من عشرة
لحظة
اللي أنا طلبت ستة من عشرة مظبوط، هتلاحظي .. هاللي
هتصار عندك أربعة، تلاتة، اتنين، اللي هتصار ستة،
سبعة، تسعة، أنت لأ، ماتحكميش عليها أن هنا كان في
عندك .. هي عندك واحدة مظبوط، إذا هي دي اللي هي
هتروح، طبعا درجات دول بيختلفوا، كان سبعة، ستة،
اتنين، سبعة، تلاتة، واحد، مش سهل يكون نفس القيم
يعني إلا 9 من نفس المتغيرات، هتروح واحدة، فبالتالي
أي متغير، أي فقرة تجديها فاضية زي هيك، مع كده فقرة
لا تمشي، حذفها، إلا لو طلبت 7 من 10، مين هيروح؟
هذول السبعات هيروحوا، مظبوط؟
أنا هطلب هي 7
إذا هي الفقرات اللي تبقى يعني هي السبعة من العشرة
بس
بيخلي السبعة من العشرة يعني أي فقرة الارتباط بتبقى
على أقل من السبعة من العشرة بتتم استثنائها لكن
احنا خلاص نتفق على الأربعة من العشرة إذا خدنا نرجع
مرة تانية الـ option نكف عندها خلت تلاتة مش هتفرق
لأنه ما فيش عندي فقرات كانت أقل من تلاتة لحظة الـ ..
الـ .. المكتوب عليها component matrix هذه قبل
التدوير ما بيطلعش عليها أنا بعيني دائماً بعد التدوير
يعني تلاحظ مثلاً هنا قبل التدوير هذه جاي على عاملين
3,8,10,7,5,6 هذا قبل التدوير component matrix وهذه
زيها لأن بعد التدوير بالظبط يعني بيوضح الرؤية إليك
و بيوضح الرؤية من خلال الـ main rotated matrix واضح
ما اختلفش عن الأولى لأن أقل التشبع كان 4 من 10 أو 46
%
إذا وضحتها العاملة ما فيش فيها مشكلة كبيرة مرة
تانية أرجع تانية لـ Scree plot في الرسم البياني اللي
شفناه يعتبر الرسم البياني المياري الثاني لتحديد
عدد الجذور الكامنة وفي الرسم زي ما حكينا يتم
الإبقاء على العوامل اللي تتضر في الجزء الشديد
للانحدار من المنحنة قبل أن يبدأ المنحنة في
الاعتدال وهذا المعيار كثير لم يعطي نتائج دقيقة أكثر
من استخدام قيمة الجذر الكامن اللي بيزيد عن الواحد
من خلال الرسم واضح إنه انحدار شديد جداً من الأول
لثاني ومن الثاني لثالث وبعد ذلك انحدار ما له بدأ
يقل فتوقفت عند الثالث هيك المفروض فبنعقل ذاك
اخترنا تلت عوامل بدل أربعة وعملنا الخطوات اللي هناطب
واضح أنه كل عامل بيفسر نصفه من التباين واضح العامل
الأول بيفسر 28% ثاني 22.319 هي موجودة عندك هنا
لاحظ أن النسبة الكاملة اللي هي 62.8 من 10 يجب أن
تكون مطابقة نسبة التباين التي تم تفسيرها قبل
التدوير اللي كان في الأول خالص وهذا
المصطفة الأخيرة إذا المتغيرات الأربع الأولى أو
الأربع المتغيرات شفناها مع بعض اللي في الـ Rotated
مرتبطة مع العامل الأول المتغيرات التلاتة الثانية
مرتبطين مع الثانية والثلاثة الأخيرة مع الثالث
فاعلاً بيحكي الباحث أو بتحكي الباحثة إذا نظرنا
لمحتويات المتغيرات يمكن تسمية العامل الأول مثلاً
بالتفكير الابتكاري أو القدرة الابتكارية اللي لها
تلت أربع فقرات طلاقة إبداع أصالة ومرونة وتسمية
العامل الثاني بعمل قدرات الذاكرة والعمل الأخير
قدرات الإبقاء
هذا تقريباً الـ point اللي بنحكي عليه في التحليل
العاملي لذلك أنا هأختصر .. بدي أعملك مراجعة للخطوات
اللي بعملها التحليل العاملي و زي ما ذكرت الـ output
.. الناتج اللي عندي لعشر فقرات تم اختزالها من خلال
ستة وعشرين فقرة لكن الملف تبع الستة والعشرين مش
موجود عنها فنتفق الآن أن أنا خلال الشغل أبقيت على
عشر فقرات أي شغل أنه طلعت أو أسفلت معاملات لارتباط
أي شيء أكثر من تسعة عشر أشيلته تأكدت إن قيمة المحدد
أكثر من أو لا تقل عن واحد من عشر آلاف بعد كده
نصفيت لعشر متغيرات أو عشر فقرات الموجودة عندنا
الآن فالخطوات كانت التالية إذا ملخص analyze data
dimension factor أنا الآن هأعمل reset لكل اللي
عملته قبل ما الصفر بختار المتغيرات كلهم من
descriptive في الحلقة الأولى بختار اختيارات الأربعة
هدول عشان أشوف الشروط الواجب توفرها متحقق ولا لأ
عدم الناحية اللي هي معاملة الارتباط تكون أكثر من 9
من 10 ينحدث أي معامل ارتباط فقرة ثانية مزيد عن 9
من 10 يتم حذفه الـ KMO اللي هو اختبار إن العينة
مناسبة لازم يكون أكثر من نصف الـ partly test يكون
معنوي يعني كده فيه ارتباط بين الفقرات والمحدد أكبر
من واحد من عشر آلاف هذا شرط مهم وبعمل continue و
في الـ extraction بختار square plot لأن بتعطيني
الصورة أدق من الجذر الكامن الأكثر من واحد بعدين
continue و okay هذه الخطة الأولى اللي بعملها عشان
أعرف مين من الفقرات اللي بتتم لها حذف لكن لو
الفقرات اللي خلاص موجودة عندي نهائياً عشر فقرات
بدي أحطهم في عدد ممكن معين من العوامل بتطلع إما
على العوامل الكامنة اللي هنا وأضحك إن هو اختار
لأربع لأنه أخذ أكثر من واحد لكن الرسم البياني
يتبين إنه في انحدار شديد من الأول لثاني شديد من
الثالث للثالث وبدل انحدار يقل لما بيبدأ يقل بتوقف
على طول فهو بدأ يقل من عند الثالث فالتالي عند
الثالث فالتالي بعد كده يكون عند تلت عوامل النقطة
البعيدة اللي أنا افترض أنا خلاص بتعمل تلت عوامل
بروح في الـ rotation بختار طريقة varimax ومن الـ
extraction بختار fixed factor بحدد أنا عايز 3
عوامل وبعمل continue okay وبتطلع معايا النتائج
نفترض أنا هيك بده أجرب بده أختار ست عوامل مش منطق
أختار ستة لكن نفترض أختار ستة لغاية عشر يعني لغاية
عشر كل واحدة من الفقرة وهي الـ options إن أختار
هذول اثنين وهي أربعة من عشرة أنا اخترتك معامل ستة
طلع معايا هذه ستة عوامل بفاصل خمسة وثمانية في
النهاية بس أنا خدت كله أنا كمثال اللي اخدت لقال
من واحد هذا الكلام مش صح لما تطلع على الـ .. على الـ
rotated matrix طلع شكلها
إلى اللحظة دي اللي حكيت عليه لما يكون فيه تشبع
لفقرة في أكثر من عامل اللحظة التلاتة ده طبعاً أقوى
شيء بيعطينا دائماً العامل الأول اللي هو العامل
الأكثر قوة في ارتباط الفقرات معه العامل الأول هنا
الفقرة هذه متشبعة مع العامل الأول والثاني بس أكثر
تشبع هنا فالثالث ما تا كده بمسحها لأن هو بيعطينا
دائماً الأقوى في الأول لو طلعت الناحية الثانية يعني
لحظة الإبداع اللي حصلت طالع يجي مع بعض زي ما كانت
في الأول لأن الذاكرة أجواء مع بعض لكن أنا جيت مثلاً
المرونة اللي كانت معهم أجت هي في العامل الأول هي
أجت هنا ما فيش عندها مشكلة بس رأس الثالث أقوى مع
كده مش هتكون هنا هتكون في هذا النحو عشان كده هو
فترض لها مكان عامل لوحدها صارت هنا في العامل
الثالث لحالها الإدراك المكاني في عامل لحاله واللي
بعده في عامل وكواحدة في عامل مش منطقي خلاص فقلت لي
الحكاية أختار ست عوامل الكلام ده خطأ السبب لأنك
اخترت جذور كامنة أقل من الواحد لذا أقل شيء للجذر
الكامن يجب أن تكون قيمته أكثر من الواحد الصحيح
خلاص علم اللي قال جهان إن شاء الله تعالى ببدأ
أعطيك مثال أكبر لأن صارت بالنسبة لي صورة واضحة و
ببدأ في اتحاد التوكيدي كان طبعاً من الصعب أبدالك
بمثال في أربعين فقرة ونشتغل عليه حتى تحسي العملية
مزعجة هيك الأمور صارت يعني واضحة إن أنا اختزلت
لعشر عوامل وبعدين شغلت عليهم هيك أنا بقى عشان هيك
فضلت أعطي المثال هذا خلاص اللقاح إن شاء الله تعالى
بنكمل