1
00:00:20,750 --> 00:00:24,910
بسم الله الرحمن الرحيم طبعا كل عام وأنتم بخير و بخير

2
00:00:24,910 --> 00:00:29,070
الله يعافيكم، عسى أن يكون شهر رمضان مباركًا وألف سلامة عليكم 

3
00:00:29,070 --> 00:00:37,330
عليكم بعد، يعني تصعيد الأخير، طبعًا احنا هنكمل على ال

4
00:00:37,330 --> 00:00:45,310
selecting sample بنذكركم أنه كثير مهم أن to 

5
00:00:45,310 --> 00:00:52,190
justify our sample, the first to ... to define your 

6
00:00:52,190 --> 00:00:57,150
population، نعرف الـ population تبعنا مين هو، و

7
00:00:57,150 --> 00:01:00,750
بعدين from the population to derive our ... our

8
00:01:00,750 --> 00:01:03,830
sample، كمان ناخد الـ sample تبعنا، the first

9
00:01:03,830 --> 00:01:07,190
question in your sample: what is the ... the type of

10
00:01:07,190 --> 00:01:10,710
your sample؟ إيش نوع الـ sample تبعتنا؟ probability

11
00:01:10,710 --> 00:01:14,990
sample or non probability sample؟ عينة عشوائية، و

12
00:01:14,990 --> 00:01:20,250
عينة محتملة ولا عينة غير محتملة؟ وإذا كنا في ال

13
00:01:20,250 --> 00:01:23,490
probability sample، إيش هتكون نوعها؟ simple,

14
00:01:23,630 --> 00:01:27,010
random, systematic, stratified, cluster، ولا multi

15
00:01:27,010 --> 00:01:32,110
-stage؟ في الـ last meeting we talked about

16
00:01:32,110 --> 00:01:37,310
simple, random, I think، و systematic sample، simple,

17
00:01:37,530 --> 00:01:44,570
random، بس مراجعة بسيطة يعني احنا بنختار بشكل 

18
00:01:44,570 --> 00:01:53,590
عشوائي لل ... للعينة بدون أي معايير مسبقة، by using

19
00:01:53,590 --> 00:01:58,990
online numbers for instance، ممكن نختار أي رقم

20
00:01:58,990 --> 00:02:03,190
عشوائي وناخد المتتابع الذي يليه، بس هنا يشترط في ال

21
00:02:03,190 --> 00:02:06,590
random sample، وحتى في الـ systematic، ما يكونوش ال

22
00:02:06,590 --> 00:02:13,750
clients أو الـ participants مرتبين بشكل orders يعني

23
00:02:13,750 --> 00:02:21,200
بشكل ممكن ينتج نمطًا معينًا، تمام؟ وبالتالي عشان ننجح

24
00:02:21,200 --> 00:02:25,420
لازم يكون الجُلُوس حتى عشوائي، والترتيب يكون عشوائي

25
00:02:25,420 --> 00:02:30,320
okay، فهذه بالنسبة للـ random sample، أغلب الباحثين

26
00:02:30,320 --> 00:02:34,840
بيستخدموا الـ random sample، أغلبهم هذه أو ال

27
00:02:34,840 --> 00:02:39,620
systematic ... systematic sample، الـ systematic

28
00:02:39,620 --> 00:02:44,750
sample ما بتختلفش كثير عن الـ random sample، بس بتختلف

29
00:02:44,750 --> 00:02:50,770
بشغلة أنه احنا نختار أول رقم، وليكن مثلًا رقم ثلاثة

30
00:02:50,770 --> 00:02:55,270
فعشان هيك سمّوها systematic، وبناخده مضاعفات رقم

31
00:02:55,270 --> 00:03:05,530
الثلاثة، يعني 6، 9، 12، 15، 18، etc، فالخطوة الأولى أنه

32
00:03:05,530 --> 00:03:08,650
احنا بنجيب الـ participant بتاعنا اللي هو الـ sample

33
00:03:08,650 --> 00:03:15,610
أسماء الموظفين، ونعطيهم أرقامًا، مثلًا من 1 إلى 200، إذا

34
00:03:15,610 --> 00:03:23,590
كان الموظفين عددهم 200، وبنقول مثلًا والله الموظفين

35
00:03:23,590 --> 00:03:28,650
الذي وضعوا الاستبيان، مضاعفات الثلاثة، فأي واحد 

36
00:03:28,650 --> 00:03:31,270
تنطبق عليه الشرط هو بيكون الـ target sample تبعتنا

37
00:03:31,270 --> 00:03:36,630
فعشان هي سميناها systematic sample، ال

38
00:03:36,630 --> 00:03:40,330
case الأولى اللي هو رقم ثلاثة لازم يكون random

39
00:03:40,330 --> 00:03:45,410
اختيارها، random، بنعرفش أنه احنا نقول ثلاثة، ممكن احنا

40
00:03:45,410 --> 00:03:51,090
نجيب أوراق مكتوب عليها من واحد لعشرة، نخربطهم مع

41
00:03:51,090 --> 00:03:54,830
بعض، ونجيب أي حد يسحب الورقة، وبحيث أنه احنا نقول

42
00:03:54,830 --> 00:04:00,190
والله ثلاثة تم اختيارها random، ليس لأنه ممكن احنا

43
00:04:00,190 --> 00:04:04,690
يكون في ترتيب للموظفين بشكل مقصود، بيطلع معانا

44
00:04:04,690 --> 00:04:08,830
النتيجة فيها bias، فيها تحيز، okay

45
00:04:10,630 --> 00:04:13,250
بعدين احنا بنحسب ال ... الـ calculate the sample

46
00:04:13,250 --> 00:04:15,890
fraction، الـ sample fraction اللي هو حجم العينة

47
00:04:15,890 --> 00:04:19,790
اللي احنا بدنا ياها، الـ F، الـ fraction اللي هو نسبة

48
00:04:19,790 --> 00:04:23,010
العينة

49
00:04:23,010 --> 00:04:31,490
من المجتمع اللي هو الـ N، from N، الـ N هي الـ sample، و

50
00:04:31,490 --> 00:04:36,830
الـ N الكابيتال هي الـ population، okay

51
00:04:37,310 --> 00:04:39,870
وبالتالي هنا مثلًا أكون 30% من حجم

52
00:04:39,870 --> 00:04:44,330
الموظفين، إذا كان حجم الموظفين ألف، وأنا الـ sample

53
00:04:44,330 --> 00:04:48,070
تبعتي 30%، فبتكون عندي 300 موظف

54
00:04:48,070 --> 00:04:54,950
طبعًا الـ ألف هدول برتبهم

55
00:04:54,950 --> 00:04:59,990
من واحد لألف، طبعًا الثالث مع الكلام رقم ثلاثة بيجيب

56
00:04:59,990 --> 00:05:06,820
الثلث، بجسمهم من واحد لألف، تمام؟ وبقول كل واحد

57
00:05:06,820 --> 00:05:12,140
بيحمل مضاعفات ثلاثة، احنا هنختارها بالعين، تمام؟

58
00:05:12,140 --> 00:05:15,680
وبالتالي بيطلع عندنا احنا ال ... الأعداد تبع ال ...

59
00:05:15,680 --> 00:05:20,560
الأعداد اللي احنا محتاجينها في الـ sandwich، طبعًا كل

60
00:05:20,560 --> 00:05:25,500
موظف احنا بنستهدفه، بيكون مرتبط فيه بيانات، رقم هاتف،

61
00:05:25,500 --> 00:05:30,980
ايميل، بحيث أن احنا نقدر نتواصل مع هذا الموظف ليه

62
00:05:30,980 --> 00:05:36,560
يُعَبِّئ الاستبيان، أو يكون هو هدفنا في الدراسة، إذًا كم

63
00:05:36,560 --> 00:05:42,100
مرة، الـ F اللي هو الـ fractions اللي هي حجم العينة

64
00:05:42,100 --> 00:05:45,740
اللي احنا بدنا ياها على الـ population، وزي ما حكينا

65
00:05:45,740 --> 00:05:50,920
إذا بدكم تطلعوا الـ sample size، بتروحوا على ال

66
00:05:50,920 --> 00:05:54,660
website، تكتبوا calculated sample size، بتحطوا ال

67
00:05:54,660 --> 00:05:59,460
level of confidence 95% تقريبًا مثلًا، وبتحطوا ال

68
00:05:59,460 --> 00:06:02,420
total population الألف، بعدين بيطلع هنا اللي هو ال

69
00:06:02,420 --> 00:06:07,320
sample size، طبعًا

70
00:06:07,320 --> 00:06:11,220
بناء عليها، select subsequent case systematically

71
00:06:11,220 --> 00:06:15,780
ثلاثة، ستة، تسعة، إذا طلع معنا الرقم مثلًا العشوائي

72
00:06:15,780 --> 00:06:20,520
اللي احنا اخترناه، مثلًا اثنين، ناخد مضاعفات الاثنين

73
00:06:20,520 --> 00:06:29,300
إذا كان خمسة ممكن ناخد مضاعفات الخمسة وهكذا، طبعًا

74
00:06:29,300 --> 00:06:33,740
مش شرط أن احنا نستخدم الأرقام، ممكن نستخدم مثلًا

75
00:06:33,740 --> 00:06:35,560
بشكل عشوائي الحروف

76
00:06:42,690 --> 00:06:46,290
هذه هي الـ Systematic Sampling، طبعًا في الـ

77
00:06:46,290 --> 00:06:51,770
Systematic Sampling بيستخدموها

78
00:06:51,770 --> 00:06:58,410
بشكل كبير في المقابلات، 

79
00:06:58,410 --> 00:07:03,590
تمام؟ نيجي نحكي على Stratified Random Sample، الـ

80
00:07:03,590 --> 00:07:06,910
Stratified Random Sample، إذا احنا رجعنا للمجتمع

81
00:07:06,910 --> 00:07:13,730
الدراسي، المجتمع الدراسي فيه strata، فيه طبقات، يعني

82
00:07:13,730 --> 00:07:17,470
مثلًا لما نيجي احنا نقول كلية الاقتصاد والعلوم

83
00:07:17,470 --> 00:07:21,990
الإدارية، في طبقات من قبل توجه نظر، ممكن نقول والله

84
00:07:21,990 --> 00:07:24,290
في عندنا قسم الإدارة، في عندنا قسم المحاسبة، وعندنا

85
00:07:24,290 --> 00:07:29,370
قسم الاقتصاد، هذا ممكن نعتبرها طبقات، فبنعكس الطبقات

86
00:07:29,370 --> 00:07:33,770
هذه على المجتمع الدراسي، هل احنا معنيين في رسالتنا

87
00:07:33,770 --> 00:07:39,970
وأسمه أنه نظهر الفروقات في الطبقات ولا لأ؟ فكل طبقة

88
00:07:39,970 --> 00:07:44,780
بنسميها strata، فلو جينا احنا قلنا هي كلية الاقتصاد

89
00:07:44,780 --> 00:07:49,560
تتكون من هذه الطبقات اللي هو الـ business، والـ

90
00:07:49,560 --> 00:07:56,220
accounting، والـ economics، إذا

91
00:07:56,220 --> 00:08:00,120
احنا في research questions تبعنا معنيين نظهر

92
00:08:00,870 --> 00:08:07,110
الفروقات بين ال ... الـ different strata، بنستخدم ال

93
00:08:07,110 --> 00:08:10,650
strata، إذا مش معنيين، مش شرط، ممكن نرجع لـ systematic

94
00:08:10,650 --> 00:08:15,030
sample، يعني إذا كان research question بقول مثلًا

95
00:08:15,030 --> 00:08:18,510
there is significant difference between business

96
00:08:18,510 --> 00:08:22,510
accounting and economic students in understanding

97
00:08:22,510 --> 00:08:27,410
the research engines، في الحالة هذه أنا بدي أجسم ...

98
00:08:27,410 --> 00:08:32,470
بدي أجسم المجتمع تبعي إلى strata، طبعًا؟ طيب ممكن

99
00:08:32,470 --> 00:08:35,790
أجسم الـ strata كمان بطريقة مختلفة، ممكن أجي أقول

100
00:08:35,790 --> 00:08:39,530
والله مش business، economic، accounting، ممكن بال

101
00:08:39,530 --> 00:08:48,010
colleges، كليات اقتصاد، engineering، medicine، etc

102
00:08:48,010 --> 00:08:55,090
فممكن أجسم المجتمع تبعنا إلى strata مختلفة، تمام؟

103
00:08:55,090 --> 00:08:58,390
إذا في كل research community أو في كل population

104
00:08:58,390 --> 00:09:03,790
بده يطلع على خصائص الـ population، إذا معنى أنا أطلع

105
00:09:03,790 --> 00:09:09,330
على الـ heterogeneity تبع المجتمع، يعني الاختلافات

106
00:09:09,330 --> 00:09:15,510
okay؟ بده أروح على الـ strata، إذا بنظر للمجتمع كله

107
00:09:15,510 --> 00:09:20,610
as a homogeneous، كمزيج متشابه، يعني as a student

108
00:09:20,610 --> 00:09:25,110
بدون ما تطلع إنه هذا student من أي كلية، طبعًا مين

109
00:09:25,110 --> 00:09:27,950
بيحكم الموضوع في ال ... في ال ... في التحليل هذا، نرجع

110
00:09:27,950 --> 00:09:30,630
للـ literature review، إذا الـ literature review وجدت

111
00:09:30,630 --> 00:09:36,270
فيه فروقات في الـ strata مثلًا، طبعًا، فممكن احنا نرجع

112
00:09:36,270 --> 00:09:41,610
نحكي فيها، يعني نعطي مثال مثلًا في دراسة الـ balance

113
00:09:41,610 --> 00:09:46,630
score card، عزيزي مثل ما يجوا يشتغلوا مثلًا في

114
00:09:46,630 --> 00:09:49,870
المستشفيات، الـ balance score card، طبعًا في

115
00:09:49,870 --> 00:09:53,510
المستشفيات في عدة مستويات، ايه ... ايه ده ... عدة

116
00:09:53,510 --> 00:09:58,870
مستويات استراتيجية، في عندنا اللي هو الـ doctors، و

117
00:09:58,870 --> 00:10:02,790
في عندنا الـ nurses، وفي عندنا اللي هو ال

118
00:10:02,790 --> 00:10:06,170
management، طبعًا

119
00:10:07,670 --> 00:10:10,870
فبنشوف هل ال ... الـ understanding that balances

120
00:10:10,870 --> 00:10:13,490
four cards بختلف من الـ doctors للـ nurses

121
00:10:13,490 --> 00:10:18,150
للـ management ولا لا؟ فإذا احنا المعنيين نتعامل مع

122
00:10:18,150 --> 00:10:20,730
الـ hospitals as a ... as a ... as a one unit

123
00:10:20,730 --> 00:10:27,230
ما بتفرجش معنا مين بيعرف أكثر، فلازم يجوا أنه في ال

124
00:10:27,230 --> 00:10:33,030
management، الـ managements could be doctors، و could

125
00:10:33,030 --> 00:10:34,370
be non doctors

126
00:10:37,300 --> 00:10:44,440
كمان هذا ممكن نجسمها الـ sub-strata okay ف .. في ال

127
00:10:44,440 --> 00:10:47,460
strata هان إذا كان طبيعة المجتمع .. كان مر .. the

128
00:10:47,460 --> 00:10:52,940
.. the population تبعنا is heterogeneous و فيه

129
00:10:52,940 --> 00:10:56,940
اختلافات منهم فكويس ممكن إحنا نستخدم ال .. ال

130
00:10:56,940 --> 00:11:02,060
strata و هذا بيرجعنا الـ number of attributes

131
00:11:02,060 --> 00:11:08,460
الشغلات اللي بنعزي إلها لل .. لل .. لل ..research

132
00:11:08,460 --> 00:11:10,780
question أو research objectives إذا إحنا معنيين

133
00:11:10,780 --> 00:11:15,360
إذا مش معنيين طبعا بنضلنا على الـ random sample أو

134
00:11:15,360 --> 00:11:20,640
بنضلنا على الـ systematic sample إذا so far حكينا

135
00:11:20,640 --> 00:11:23,540
على الـ random sample وعلى الـ simple على ال

136
00:11:23,540 --> 00:11:26,400
systematic وعلى الـ stratified فكل واحدة من هدول

137
00:11:26,400 --> 00:11:29,480
بدنا to justify why you are using simple or

138
00:11:29,480 --> 00:11:33,680
systematic or stratified sample

139
00:11:38,190 --> 00:11:42,770
Okay الـ cluster sampling الـ cluster sampling اللي

140
00:11:42,770 --> 00:11:49,970
هو العينة العنقودية عينة

141
00:11:49,970 --> 00:11:56,350
عنقودية cluster الـ cluster بضم

142
00:11:56,350 --> 00:12:01,110
يعني زي هيك بتكون شكلها عينة

143
00:12:01,110 --> 00:12:06,210
عنقودية اللي هي ارتباطات في بعضيعني مثلا لما احنا

144
00:12:06,210 --> 00:12:10,130
ندرس مثلا على سبيل المثال الـ value chain هو value

145
00:12:10,130 --> 00:12:18,330
chain بال .. بال business value chain مثلا

146
00:12:18,330 --> 00:12:27,030
بدي أقول the value chain of olive الزيتون

147
00:12:27,030 --> 00:12:34,570
الـ value chain تبع الزيتون أو تصنيع الزيتون طيب،

148
00:12:34,570 --> 00:12:38,890
هذا ممكن نشتغلها as a cluster عارفين إيش معناه

149
00:12:38,890 --> 00:12:41,970
value chain؟ اللي هو سلسلة قيمة أخدتواها في ال

150
00:12:41,970 --> 00:12:46,350
business؟ أه طب إيش؟ طب إيش يعني؟ الـ added value

151
00:12:46,350 --> 00:12:49,590
اللي بتنضج بعد كل stage طبعا، هذي واحدة من ال ..

152
00:12:49,590 --> 00:12:52,690
صحيح، يعني بيكون فيها stages .. أه دي .. أه دي ..

153
00:12:52,690 --> 00:12:55,810
طبعا كل stage موجودة عليها أه مظيفة، دي في ال

154
00:12:55,810 --> 00:13:00,250
added value طيب إيش فيه كمان؟ إيش أهميتها ال .. ال

155
00:13:00,250 --> 00:13:00,950
value chain؟

156
00:13:03,640 --> 00:13:10,580
تصحيح الأخطار أولا ننسيها اه تصحيحها

157
00:13:10,580 --> 00:13:18,280
تمام ايش في يعني بالأخير احنا بنطلع الـ value chain

158
00:13:18,280 --> 00:13:21,260
زي ما انتوا حكيتوا عبارة عن سلسلة قيمة في كل مرحلة

159
00:13:21,260 --> 00:13:26,640
من المراحل احنا بنزيد قيمة إضافية من أهميتها ان

160
00:13:26,640 --> 00:13:29,380
احنا نعرف مين هم الـ key players في الـ value chain

161
00:13:29,380 --> 00:13:35,070
مين هم اللي المؤثرين في ال .. في الـ valid chain لو

162
00:13:35,070 --> 00:13:40,090
إجينا مثلا طاعة الزيتون لو إحنا بنحكي فيه clusters

163
00:13:40,090 --> 00:13:49,370
ممكن نقول والله المزارعين نفسهم الـ farmers okay

164
00:13:49,370 --> 00:13:53,790
طب مين كمان التعاون

165
00:13:53,790 --> 00:14:00,610
المعاصر الزيتون مثلا اللي هو الـ pruning okay و

166
00:14:00,610 --> 00:14:06,150
بيوزعون Distributors اللي هو المعاصر, الزيتون و

167
00:14:06,150 --> 00:14:15,030
الموزعين مين كمان؟ اللي بيبيعوا الـ pesticides اللي

168
00:14:15,030 --> 00:14:19,750
هو ال .. إيش بيسموها؟ الـ pesticides المبيدات

169
00:14:19,750 --> 00:14:23,410
الحشرية لما نرش الشجر و كذا البياعين تبقوا من ال

170
00:14:23,410 --> 00:14:26,490
pesticides طبعا؟

171
00:14:27,700 --> 00:14:33,640
اللي بيعملوا harvesting للـ olives يعني جنقي العمال

172
00:14:33,640 --> 00:14:37,120
الـ workers، مظبوط؟ يعني هال farmers كمان مرتبطة

173
00:14:37,120 --> 00:14:40,780
فيهم workers مش شرط يكونوا farmers ممكن يكونوا

174
00:14:40,780 --> 00:14:46,680
عمال يجيبوهم أثناء الحصار لما

175
00:14:46,680 --> 00:14:50,620
نبدأ من طب .. احنا بدأنا من الـ farmers ممكن نحكي

176
00:14:50,620 --> 00:14:55,520
في ال .. في أشتال الزيتون اللي هو احنا الـ nursery

177
00:14:55,520 --> 00:15:02,360
house الـ nursery house .. nursery house اللي هو

178
00:15:02,360 --> 00:15:10,240
اللي بيقدم أشتال ل .. لمزارع الزيتون تمام؟ اللي هي

179
00:15:10,240 --> 00:15:15,060
كمان بيسموه الـ mother house اللي هو بيقدم أمهات

180
00:15:15,060 --> 00:15:19,220
الأشتال نفسها للمزارعين لو ممكن احنا نيجي نقول

181
00:15:19,220 --> 00:15:22,120
والله في ال .. في زراعة الزيتون في عند الجودة

182
00:15:22,120 --> 00:15:24,920
مخفضة ممكن الجودة تكون في ال .. في الشتلة نفسها

183
00:15:25,970 --> 00:15:30,910
كأمثلة، إذا الـ nursery house، الـ farmers، ال ..

184
00:15:30,910 --> 00:15:34,330
مين كمان ممكن يكون في الـ clusters؟ الـ governments،

185
00:15:34,330 --> 00:15:38,530
ممكن الحكومة تتدخل يعني أورجيكوا كيف ال

186
00:15:38,530 --> 00:15:41,030
governments ممكن تتدخل، إذا سمحوا مثلا باستيراد

187
00:15:41,030 --> 00:15:45,130
زيت الذاتوق من الخارج ممكن يأثر على المنتج المحلي،

188
00:15:45,130 --> 00:15:50,710
فيلهم علاقة بالـ cluster الـ pricing، بعدين ال .. ال

189
00:15:50,710 --> 00:15:54,550
export facilitators اللي بيسهلوا

190
00:15:57,260 --> 00:16:01,380
عملية التصدير، إذا هذا هو الـ clusters، إذا ال

191
00:16:01,380 --> 00:16:06,660
clusters هي عبارة عن منظومة كاملة بتبدأ من الشتلة

192
00:16:06,660 --> 00:16:10,740
و بتخلص فيه يا إما بنصدر يا إما بنروح على ال

193
00:16:10,740 --> 00:16:16,040
markets، على الـ local markets إذاً within this

194
00:16:16,040 --> 00:16:19,420
value chain في عندنا groups of people فبنعمل

195
00:16:19,420 --> 00:16:25,560
مقابلات معهم، بنعمل .. بنوزع عليهم استبيان، نشوف

196
00:16:25,560 --> 00:16:30,660
مثلا كيف هم بتعاملوا في هذا الـ cluster إذا إذا

197
00:16:30,660 --> 00:16:34,500
كانت أنا عندي الدراسة تبعتي تتطلب أنه أتعامل مع

198
00:16:34,500 --> 00:16:37,700
أكثر من جهة خاصة في الأبحاث المرتبطة في الـ value

199
00:16:37,700 --> 00:16:41,320
chain ففي الـ value chain أغلبها أنا بعتمد على

200
00:16:41,320 --> 00:16:45,460
clusters يعني خلينا مثلا نيجي نقول لو احنا بنعمل

201
00:16:45,460 --> 00:16:51,580
دراسة على قطاع الصيد الـ fishing لو ايجي نحكي على

202
00:16:51,580 --> 00:16:55,580
قطاع الصيد نتعامل مع أكتر من جهة هل هم الصيادين

203
00:16:55,580 --> 00:16:59,440
بتتعاملوا بواحدة من الـ cluster ولا اللي بيصنعوا

204
00:16:59,440 --> 00:17:05,260
المراكب هاي cluster تاني ولا اللي بنتجوا التلج بعد

205
00:17:05,260 --> 00:17:10,060
لما السمك يطلع من البحر يحطوه مثلا في التلج ولا

206
00:17:10,060 --> 00:17:13,980
اللي بتتعاملوا مع الناس اللي بيصنعوا الشباك كل هذا

207
00:17:13,980 --> 00:17:18,100
كتير مهم في الـ clusters إذا كانت طبعا دراستنا إيه

208
00:17:18,100 --> 00:17:23,360
علاقة في الـ clusters طبعا بتلاحظوا الـ clusters

209
00:17:23,360 --> 00:17:29,540
sampling هي بتشبه الـ strata بتشبه الطبقية نوعا ما

210
00:17:29,540 --> 00:17:35,820
لأنها بتتعامل مع populations بس الـ population في

211
00:17:35,820 --> 00:17:40,460
الـ clusters different مختلفين يعني لو ارجعنا احنا

212
00:17:40,460 --> 00:17:46,180
على ال .. الـ strata هم students لو حتى جسمناهم ل

213
00:17:46,180 --> 00:17:52,400
.. لـ sub clusters عفوا ل .. لـ subsequence strata

214
00:17:52,400 --> 00:17:57,100
لو كانوا سنة تالتة still students لكن لو روحنا

215
00:17:57,100 --> 00:18:00,600
احنا على الـ value chain تبع ال .. الـ value chain

216
00:18:00,600 --> 00:18:06,330
تبع الـ olive الـ nursery طبعا الـ mother house مش شرط

217
00:18:06,330 --> 00:18:10,090
يكون هو بس في الزيتون في الـ olives ممكن هو بيقدم

218
00:18:10,090 --> 00:18:15,110
أشتال للزيتون ممكن يكون للفواكه ممكن يكون لليمون

219
00:18:15,110 --> 00:18:20,110
ممكن يكون لبرتقال etc الـ pesticides مش شرط مرتبط

220
00:18:20,110 --> 00:18:22,430
في الـ farmers لأن هذا group discrete group هدول

221
00:18:22,430 --> 00:18:26,230
مجموعات منفصلة عن بعض فالـ strata لأ بيكون المجموعات

222
00:18:26,230 --> 00:18:27,090
مرتبطة في بعض

223
00:18:29,900 --> 00:18:34,420
بتضمهم خصائص موحدة، لأ في الـ clusters لأ خصائص

224
00:18:34,420 --> 00:18:38,300
باختلفوا، لكن they are serving the same value

225
00:18:38,300 --> 00:18:46,220
chain لأنهم بيخدموا نفس الـ value chain،

226
00:18:46,220 --> 00:18:50,060
تمام؟ فهي احنا الـ cluster ساعدنا، فبدنا احنا نعرف

227
00:18:50,060 --> 00:18:56,810
انه هل الـ population تبعنا خصائص وخصائص clusters

228
00:18:56,810 --> 00:19:02,650
ولا خصائص strata طبعا الـ strata بيكون هو unique

229
00:19:02,650 --> 00:19:06,410
group مرتبطين في بعض والـ strata within the group

230
00:19:06,410 --> 00:19:12,650
لكن في الـ clusters بتكون مجموعة منفصلة لكن بتخدم

231
00:19:12,650 --> 00:19:17,130
نفس ال .. نفس الهدف الـ olives زي ما احنا حكينا

232
00:19:17,130 --> 00:19:20,680
مثلا في الـ export الـ the only exporters اللي

233
00:19:20,680 --> 00:19:25,620
بيصدروا مش بس بيصدروا olives ممكن هم الـ olives جزء

234
00:19:25,620 --> 00:19:28,660
من الخدمة اللي بيقدموها ان هم بيصدروها لكن في نفس

235
00:19:28,660 --> 00:19:32,320
الوقت بيصدروا الليمون بيصدروا البرتقال و ال

236
00:19:32,320 --> 00:19:38,480
strawberries إلى آخره تمام؟

237
00:19:38,480 --> 00:19:41,640
وبالتالي

238
00:19:41,640 --> 00:19:46,280
احنا في الـ clusters و احنا بنعمل مراجعة لل

239
00:19:46,280 --> 00:19:52,240
literature review تبعتنا بدنا نشوف خصائص ال

240
00:19:52,240 --> 00:19:56,920
community تبعنا و نجيب detailed clusters لل

241
00:19:56,920 --> 00:20:03,420
community جداش انا باخد .. باخد بيانات و بفصل كتير

242
00:20:03,420 --> 00:20:07,940
في ال .. في الـ clusters جداش انا بافهم البحث تبعي

243
00:20:07,940 --> 00:20:10,520
نرجع مثلا لل .. للصيادين

244
00:20:13,430 --> 00:20:17,290
مثلا في الصيادين مثلا الـ clusters زي ما حكينا انه

245
00:20:17,290 --> 00:20:19,850
مش بس الصياد اللي .. اللي .. اللي علاقة في ال

246
00:20:19,850 --> 00:20:23,970
value chain الصياد بيستخدم أدواته، بيستخدم الشبك،

247
00:20:23,970 --> 00:20:28,770
بيستخدم المركب، بيستخدم الميناء الرسول اللي هو

248
00:20:28,770 --> 00:20:32,930
المينة نفسها، فيها surfaces، فيها خدمات، كل هذا

249
00:20:32,930 --> 00:20:37,450
جداش أنا بحصل و بقدر أعرف الـ bottlenecks الـ Potenix

250
00:20:37,450 --> 00:20:40,350
اللي هي بيسموه عنق الزجاجة في ال .. لأنه الهدف 

251
00:20:40,350 --> 00:20:44,190
كمان من ال value chain أنه نتعرف على عنق الزجاجة

252
00:20:44,190 --> 00:20:48,350
في ال .. في ال value chain نفسها أو وين المشكلة؟

253
00:20:48,350 --> 00:20:52,910
هل المشكلة موجودة عند الصيادين و لا المشكلة موجودة 

254
00:20:52,910 --> 00:20:55,450
عند اللي بيصنعوا الشبك و لا اللي بيعملوا 

255
00:20:55,450 --> 00:20:58,230
maintenance؟ و احنا مثلا في بعض الدراسات لجينا

256
00:20:58,230 --> 00:21:06,810
المشكلة بتتعلق أنه ال ..الصيانة بتاعة المراكب is 

257
00:21:06,810 --> 00:21:12,050
outdated فيها .. فيها إشكالية و بتكلف الصيادين 

258
00:21:12,050 --> 00:21:17,110
مثلا و هذا بتأثر على يعني ارتفاع تكاليف الإنتاج 

259
00:21:17,110 --> 00:21:19,430
بالإضافة مثلا عن الطاقة ال energy اللي بيستخدموها

260
00:21:19,430 --> 00:21:23,810
اللي هو ال .. لما بروح الصياد على البحر بيستخدم 

261
00:21:23,810 --> 00:21:28,730
النفط عشان لأنه أغلب وقت في الليل بيكون في البحر و

262
00:21:28,730 --> 00:21:33,190
بالتاني it cost him بتكلفهم كتير تمام؟

263
00:21:35,380 --> 00:21:44,360
فهي الـ strata وحكينا عن ال clusters بتيجي 

264
00:21:44,360 --> 00:21:48,240
عندنا ال multi-stage sample بيسموه multi-stage

265
00:21:48,240 --> 00:21:53,580
cluster samples طبعا

266
00:21:53,580 --> 00:21:59,940
هذه مشابهة لل .. لل .. لل سابق بس بناخدها بعدة

267
00:21:59,940 --> 00:22:05,530
مراحلبناخد clusters عدة مراحل لأن كل واحدة ممكن من

268
00:22:05,530 --> 00:22:09,130
ال farmers نعرف مين هم كمان اللي اللي لهم علاقة في

269
00:22:09,130 --> 00:22:13,350
شغل ال farmers أو بيسموها sub clusters أو sub

270
00:22:13,350 --> 00:22:20,070
strata طبعا

271
00:22:20,070 --> 00:22:26,150
هذه مشابهة تماما لل code sampling ال code sampling

272
00:22:26,150 --> 00:22:33,050
هذه بتستخدم في ال qualitativeالسابق اللي حكيناه

273
00:22:33,050 --> 00:22:39,530
أغلبه quantitative خاصة ال systematic sample و ال

274
00:22:39,530 --> 00:22:45,930
random sample و ال .. و ال .. و ال strata هدول

275
00:22:45,930 --> 00:22:48,890
بيميلوا أكتر quantitative ال clusters جزء منها

276
00:22:48,890 --> 00:22:53,830
quantitative وجزء منها qualitative ال

277
00:22:53,830 --> 00:22:58,390
quota sampling أو ال quotation هي نفس ال strata

278
00:22:58,390 --> 00:23:06,350
نفس ال strata لأنهبناخد حصة من كل .. من كل strata،

279
00:23:06,350 --> 00:23:11,330
بناخد حصة معينة، نسبة معينة وهذه بالأغلب الفرق

280
00:23:11,330 --> 00:23:14,750
الوحيد بينها وبين ال .. ال strata أنه احنا هذه

281
00:23:14,750 --> 00:23:16,870
تلزم لل interviews، للمقابلات

282
00:23:25,350 --> 00:23:28,390
إذا زي ما إحنا شايفين هنا هي نوع من أنواع quota

283
00:23:28,390 --> 00:23:31,450
sampling is therefore a type of stratified sample

284
00:23:31,450 --> 00:23:35,110
يعني عينة طبقية in which selection of cases within

285
00:23:35,110 --> 00:23:39,310
strata entirely non-random بس بتختلف عنها كمان إنه

286
00:23:39,310 --> 00:23:44,410
هذه is non-random غير عشوائية يعني كأنه إحنا عينة

287
00:23:44,410 --> 00:23:50,340
قصديةيعني إذا في فرقين عندنا بين ال .. ال strata و

288
00:23:50,340 --> 00:23:52,320
بين ال quota أنه هذه ال quota بنستخدمها في ال

289
00:23:52,320 --> 00:23:56,560
interviews في المقابلات وشغل تانية أنه اختيارها

290
00:23:56,560 --> 00:24:01,040
بيكون اختيار غير عشوائي في ال strata احنا بنختار

291
00:24:01,040 --> 00:24:04,380
اختيار عشوائي طبعا إيش السبب أنه احنا بنختارها

292
00:24:04,380 --> 00:24:09,900
اختيار غير عشوائي؟ لأنه بيكون احنا معنيين بهذه

293
00:24:09,900 --> 00:24:11,800
الحصة اللي بتقدر تجاوبنا على ال necessary

294
00:24:11,800 --> 00:24:14,700
questions و عندها الخبرة الكافية تجاوبنا على

295
00:24:14,700 --> 00:24:19,920
الإجابات اللي احنا ..محتاجينها طبعا

296
00:24:19,920 --> 00:24:22,160
نفس الطريقة اللي احنا اشتغلناها في ال .. في ال

297
00:24:22,160 --> 00:24:25,320
strata بنقسم المجتمع divide the population into

298
00:24:25,320 --> 00:24:29,120
specific groups مجموعات بعدين احنا بنعمل 

299
00:24:29,120 --> 00:24:34,420
calculation لكل quota قداش نصيبها يعني مثلا احنا

300
00:24:34,420 --> 00:24:41,490
عندنا مجتمع مكون من A و B و Cبنشوف جداش A في

301
00:24:41,490 --> 00:24:45,250
المجتمع و جداش B و جداش C و كل واحد بنعطيله حصته

302
00:24:45,250 --> 00:24:49,890
من ال sample بعدين

303
00:24:49,890 --> 00:24:52,230
combined data collected by interviews to provide

304
00:24:52,230 --> 00:24:55,710
the full sample طبعا بناخد .. نطلع مثلا تلاتة من

305
00:24:55,710 --> 00:25:01,570
A، ستة من B، خمسة من A فبطلع عند مجموعة العينة

306
00:25:01,570 --> 00:25:05,590
التلاتة و ستة، تسعة، تسعة و خمسة، أربعة، عشان بكون

307
00:25:05,590 --> 00:25:12,550
في المقابلات عادة بكون العدد أقلمن ال .. من ال ..

308
00:25:12,550 --> 00:25:17,350
ال questionnaire طبعا

309
00:25:17,350 --> 00:25:24,630
بتتميز أنه ال .. ال quote sampling أقل تكاليف كمان

310
00:25:24,630 --> 00:25:30,630
سهلة في .. في .. في التواصل كمان

311
00:25:30,630 --> 00:25:38,250
ال .. المعيار اللي احنا بنقصد فيه جداشحجم العينة

312
00:25:38,250 --> 00:25:42,290
جداش احنا نستفيد

313
00:25:42,290 --> 00:25:44,750
من ال responses المتوفرين عندنا جداش هم ال

314
00:25:44,750 --> 00:25:48,330
responses أو الناس هم adequate يقدروا يجاوبوا

315
00:25:48,330 --> 00:25:56,610
الإجابات تبعتنا العينة

316
00:25:56,610 --> 00:26:01,490
القصدية ال purpose of sampling أو

317
00:26:01,490 --> 00:26:02,370
يسمونها judgemental

318
00:26:07,080 --> 00:26:16,560
طبعا هذه بترجع للباحث، الباحث هو اللي ي justify

319
00:26:16,560 --> 00:26:20,340
هذه

320
00:26:20,340 --> 00:26:26,720
العينة، يعني هذا حسب اختيار الباحث والسؤال

321
00:26:26,720 --> 00:26:31,470
البحثي تبع الباحثاللي بيخليه يعني في هذه ال

322
00:26:31,470 --> 00:26:34,050
verbose of a sample اللي بيخليه يقدر يجاوب على

323
00:26:34,050 --> 00:26:38,810
الإجابات تبعته بمعنى لو أجينا احنا قولنا مثلا

324
00:26:38,810 --> 00:26:45,570
الباحث بده يسأل مجموعة أسئلة هذه الإجابات تتوفر في

325
00:26:45,570 --> 00:26:51,030
فئة معينة من الناس طبعا حتى ممكن يكونوا هم مدرة

326
00:26:51,030 --> 00:26:57,150
كمثال أنه أنا في عندى عشر مدرةلكن هو الـ judgment

327
00:26:57,150 --> 00:27:00,850
تبعته إن العشرة هدول بس تلاتة منهم بيقدروا يجاوبوا

328
00:27:00,850 --> 00:27:05,270
الأسئلة اللي هو محتاجة فهذه بيسموها purpose of

329
00:27:05,270 --> 00:27:12,490
sample يعني مش هياخد العشرة هياخد بس التلاتة طبعا

330
00:27:12,490 --> 00:27:16,030
هذه زي ما أنتوا شايفين تتعامل مع عدد صغير جدا من

331
00:27:16,030 --> 00:27:25,670
العينات يعني لو جينا مثلا وقلنا بدنا نشوف كمثالإن

332
00:27:25,670 --> 00:27:29,910
نشوف والله خبرة الناس اللي في المجتمع المكسيكي أو

333
00:27:29,910 --> 00:27:35,610
إدارة الشركات المكسيكية طبعا لو كان عندي عدة مدرة

334
00:27:35,610 --> 00:27:41,310
في الشركات المتعدد الجنسية ممكن عدد كبير منهم ما

335
00:27:41,310 --> 00:27:46,390
بيعرف عن هذا الموضوع وبظل عدد محدود جدا اللي بيعرف

336
00:27:46,390 --> 00:27:50,210
فأنا بكون ال judgment سبعي بس على عدد الناس اللي

337
00:27:50,210 --> 00:27:53,390
ممكن يعرفوا عن الإدارة في .. في المكسيك

338
00:27:57,390 --> 00:28:00,970
المهم في ال purpose of sampling أهم إشي فيها إنه

339
00:28:00,970 --> 00:28:04,490
هي بتستخدم في ال grounding theory هذا أهم إشي فيها

340
00:28:04,490 --> 00:28:11,950
لأنه إحنا بنطلب أسئلة كبيرة أسئلة عميقة فيها فيها

341
00:28:11,950 --> 00:28:17,970
in-depth لعدد محدود من الناس فأنا بسأل أسئلة كتير

342
00:28:17,970 --> 00:28:21,570
لعدد محدود من الناس و هدول العدد محدود من الناس

343
00:28:21,570 --> 00:28:24,330
اللي هو ال small sample بكون عندهم خبرة كافية إنه

344
00:28:24,330 --> 00:28:25,790
يجاوبوني على الأسئلة اللي أنا بديها

345
00:28:40,090 --> 00:28:44,970
تمام؟ طبعا بتميز كمان ال respondents فيها بتميز و

346
00:28:44,970 --> 00:28:50,330
هم informative يعني عندهم المعرفة لأنه احنا بنحكي

347
00:28:50,330 --> 00:28:54,590
على grounding theory الإجراءات زي ما حكينا سابقا

348
00:28:54,590 --> 00:28:58,230
ال grounding theory بتختلف عن الإجراءات في ال ..

349
00:28:58,230 --> 00:29:04,270
في ال .. في ال deductive approachيعني في الإجراءات

350
00:29:04,270 --> 00:29:06,570
اللي إحنا بناخدها في الأبحاث الكمية ال

351
00:29:06,570 --> 00:29:12,570
quantitative الأبحاث النوعية إحنا بنميل لنعمل

352
00:29:12,570 --> 00:29:19,470
مقابلات مع ناس experts informative و هدول عددهم

353
00:29:19,470 --> 00:29:23,770
محدود عشان هيك إحنا بنسميها pervasive sample يعني

354
00:29:23,770 --> 00:29:29,690
أنا بدأ أجابل فلان لإن هو الممكن يساعدني تمام؟

355
00:29:29,690 --> 00:29:35,790
مافيش فيها عشوائيةنقدرش نختار بشكل عشوائي الناس

356
00:29:35,790 --> 00:29:42,410
فيها لأنه عدد الناس اللي بيعرفوا أو عندهم المعرفة

357
00:29:42,410 --> 00:29:46,250
الشاملة الكبيرة، طبعا؟ يعني لو جينا و قولنا مثلا

358
00:29:46,250 --> 00:29:54,870
بدنا نحكي عن مثلا تاريخ الجامعة الإسلامية، طبعا؟

359
00:29:54,870 --> 00:29:59,730
يعني مش أي واحد ممكن يجيب .. يجيبنا السؤال هذاأكيد

360
00:29:59,730 --> 00:30:03,790
ناس عاصروا بداياتها ونشأتها وتطورها وكذا وبالتالي

361
00:30:03,790 --> 00:30:07,470
هم informative بيكونوا أكتر فبصير purpose بيصيروا

362
00:30:07,470 --> 00:30:11,870
يختاروا ناس معينين لو أجينا مثلا وقلنا بدنا نعمل

363
00:30:11,870 --> 00:30:16,710
دراسة في

364
00:30:16,710 --> 00:30:22,630
ال narrative studies عن تاريخ بنك فلسطين ونشوف إيش

365
00:30:22,630 --> 00:30:28,420
ال turning points صارت في هذا ال bankفمش اي واحد

366
00:30:28,420 --> 00:30:32,380
جديد ممكن ييجي يقولي والله اترك منك فلسطين فابدي

367
00:30:32,380 --> 00:30:38,920
ناس purposive محددين هم اللي انا اختارهم يعني مثلا

368
00:30:38,920 --> 00:30:43,900
بدي ناس .. بدي اعمل دراسة عن ال turning points

369
00:30:43,900 --> 00:30:47,020
مثلا في البلديات، بلدين غزة، بلدين خانونس، رفح،

370
00:30:47,020 --> 00:30:51,360
جباليافمش أي ناس برضه بقدر أحطها في ال .. as a

371
00:30:51,360 --> 00:30:55,060
purposive sample يعني أقول والله عشوائيا هينا

372
00:30:55,060 --> 00:30:57,760
روحنا على البلدية و تعالي والله حكيلي عن بلدية عن

373
00:30:57,760 --> 00:31:01,200
تاريخ البلدية و إيش ال turning points it's useless

374
00:31:01,200 --> 00:31:11,220
بتصفي مش .. مالهاش معنى لكن بنشوف اللي مثلا رؤساء

375
00:31:11,220 --> 00:31:16,040
بلديات سابقةبنشوف مثلا مين أقدم رئيس بلدية سابق



376
00:31:16,040 --> 00:31:20,560
موجود وعايش وكذا ممكن هو يكون purposeful هو يكون

377
00:31:20,560 --> 00:31:25,060
الهدف تبعنا ونعمل معاه interview عشان نشوف إيش ال

378
00:31:25,060 --> 00:31:28,040
turning points اللي صارت في البلدية إذا بنفهم في

379
00:31:28,040 --> 00:31:32,820
ال purposeful sample هي مقتصرة على أفراد محددين

380
00:31:32,820 --> 00:31:38,660
عندهم خبرة are informative وفي الغالب هي بتكون 

381
00:31:38,660 --> 00:31:44,870
qualitative طبعا و في الغالب كمان هي بتساعدنا في ال

382
00:31:44,870 --> 00:31:53,730
grounding theory تبني نظريات okay و بتساعد في

383
00:31:53,730 --> 00:31:58,810
إيجاد new understanding فهم جديد يعني مثلا نيجي

384
00:31:58,810 --> 00:32:06,790
نقول و الله نشوف ال challenges تبعت IBM in the 60s في

385
00:32:06,790 --> 00:32:11,710
الستينات بنقدرش نجيب يعني الشباب اليوم اللي

386
00:32:11,710 --> 00:32:13,970
بيشتغلوا في IBM حتى اللي بيشتغلوا في ال IBM

387
00:32:13,970 --> 00:32:18,630
يخبرونا عن الكلامات فبنشوف كيف and how they 

388
00:32:18,630 --> 00:32:21,630
overcome these challenges عشان نفهم كيف ال

389
00:32:21,630 --> 00:32:25,590
challenges انشغلوا و الله بنشوف مثلا في السابق how

390
00:32:25,590 --> 00:32:29,290
they build the strategies كيف اشتغلوا الstrategies

391
00:32:29,290 --> 00:32:33,670
فهذه

392
00:32:33,670 --> 00:32:34,550
كتير مهمة احنا

393
00:32:39,900 --> 00:32:44,580
نشغل عليها في ال .. في building new theories و

394
00:32:44,580 --> 00:32:48,540
building a new understanding بتلاحظوا Patton 2002

395
00:32:48,540 --> 00:32:52,200
إيش بيقول emphasizes this point by contrasting the

396
00:32:52,200 --> 00:32:56,220
need to select information-rich cases in purposive

397
00:32:56,220 --> 00:32:58,900
.. in purposive sampling with the need to be

398
00:32:58,900 --> 00:33:00,780
statistically representative in the probability

399
00:33:00,780 --> 00:33:04,960
sampling بمعنى إنه إحنا مش كتير معنيين إنه هل

400
00:33:05,920 --> 00:33:08,780
بإحصائيات عن الله ده أو هل هذه العينة ممثلة

401
00:33:08,780 --> 00:33:11,720
للمجتمع الدراسي ولا لأ لأ معنيين احنا نجاوب على

402
00:33:11,720 --> 00:33:16,380
السؤال البحثي اللي من خلاله بنقول انه أو نحصل على

403
00:33:16,380 --> 00:33:21,680
rich information معلومات عميقة وقوية من العينة

404
00:33:21,680 --> 00:33:25,340
الصغيرة اللي احنا موجودين فيها يعني ممكن نقول

405
00:33:25,340 --> 00:33:28,280
والله احنا جابلنا المدر يكونوا اتنين اتلاتة حجم

406
00:33:28,280 --> 00:33:31,540
المدر يكون مثلا متين فهل اتنين والتلاتة هدول

407
00:33:31,540 --> 00:33:35,610
بيمثلوا حجم المدر المتين ده طبعا مش هذا الهدف مش

408
00:33:35,610 --> 00:33:39,750
هدفنا إنه إحنا نجيس إنه هل هدول تنين و لا تلاتة

409
00:33:39,750 --> 00:33:43,050
بمثل و مجتمع الدراسة و لا لأ لأ مش هذا الهدف الهدف

410
00:33:43,050 --> 00:33:47,990
إنه أحصل على rich information دقيقة عميقة تساعدني

411
00:33:47,990 --> 00:33:53,910
في إجابة السؤال

412
00:33:53,910 --> 00:33:59,130
اللي بحكيه طبعا في

413
00:33:59,130 --> 00:34:01,690
عندنا ال extreme case وهذا الليل بيستخدموها or

414
00:34:01,690 --> 00:34:07,580
deviance sampling طبعا هذه unusual ومش كتير

415
00:34:07,580 --> 00:34:15,600
بستخدموها في ال .. في الأسئلة البحثية طبعا

416
00:34:15,600 --> 00:34:20,360
هذه بنستخدمها لما يكون عندى نتائج البحث تبعتي

417
00:34:20,360 --> 00:34:26,500
extreme أو يعني غير متوقع فممكن نلجأ ل ال extreme

418
00:34:26,500 --> 00:34:31,730
cases طبعا هذه في أبحاث الاجتماع في أبحاث الإجتماع

419
00:34:31,730 --> 00:34:37,970
تستخدم مثلًا في دراسات نقول الـhomeless طبعًا

420
00:34:37,970 --> 00:34:41,710
الـhomeless في المجتمعات سواء إننا و لا القربين

421
00:34:41,710 --> 00:34:49,830
يعني outliers يعني بتكون في عددها محدود و كمان

422
00:34:49,830 --> 00:34:54,630
extreme cases مشاكل مرتبطة في اقتصاد في اجتماع في

423
00:34:54,630 --> 00:35:00,130
ثقافة أخرى فمش كتير يستخدموها في ال .. ال

424
00:35:00,130 --> 00:35:03,470
heterogeneous و ال homogeneous حكيت فيها جداش

425
00:35:03,470 --> 00:35:08,050
بيكون في heterogeneity في المجتمع جداش في مجتمع

426
00:35:08,050 --> 00:35:12,330
الدراسة بتتغير و في طبقات و في clusters جداش أنا

427
00:35:12,330 --> 00:35:15,550
بروح على ال clusters و ال strata و جداش أنا في

428
00:35:15,550 --> 00:35:18,770
homogeneous بروح على ال systematic و على ال random

429
00:35:20,390 --> 00:35:24,110
sample طبعا ال heterogeneity زي ما حكينا أنه هو

430
00:35:24,110 --> 00:35:32,750
مجتمع فيه اختلافات في الطبقة تبعته فإذا أنا معنى

431
00:35:32,750 --> 00:35:35,250
في ال research process تبعتى أظهر ال uniqueness

432
00:35:35,250 --> 00:35:40,170
for each strata بكون كويس إذا مش معنى برجع ل

433
00:35:40,170 --> 00:35:45,430
systematic إذا المحدد الرئيسي في كل الشغل تبعنا

434
00:35:46,350 --> 00:35:49,510
اللي هو research question فلما أنا أسأل و أقولكوا

435
00:35:49,510 --> 00:35:54,850
what are your research questions و بنحطهم و بنعمل

436
00:35:54,850 --> 00:35:59,310
matching مع ال sample هل ال sample تبعتكم تم

437
00:35:59,310 --> 00:36:03,250
اختيارها بناء على الأسئلة الموجودة في السؤال

438
00:36:03,250 --> 00:36:10,050
البحثي لمعنى لو كان السؤال البحثي بيقول مثلا

439
00:36:10,050 --> 00:36:14,310
what is the level of understanding of students for

440
00:36:14,310 --> 00:36:19,220
search engines طبعا هذه بلزمها يكون عندى يا

441
00:36:19,220 --> 00:36:25,040
systematic يا اما random sample طب لو انا عدلت

442
00:36:25,040 --> 00:36:29,240
شوية في السؤال البحثى what is the level of

443
00:36:29,240 --> 00:36:34,660
understanding of search engines for students in

444
00:36:34,660 --> 00:36:38,920
business departments, accounting departments and

445
00:36:38,920 --> 00:36:42,020
economic departments فاتغيرت صار عندى strategy

446
00:36:42,020 --> 00:36:47,740
فبقول والله ال sample تبعتي هتكون عياش strata او

447
00:36:47,740 --> 00:36:51,900
certified فكيف احنا بنحط السؤال البحثي تبعنا جداش

448
00:36:51,900 --> 00:37:00,540
احنا بنروح على ال .. طبعا مثلا

449
00:37:00,540 --> 00:37:04,500
نقول .. نقول .. ممكن نسأل نقول who are the key

450
00:37:04,500 --> 00:37:09,180
players in the value chain of fish؟ مين هم ال key

451
00:37:09,180 --> 00:37:14,680
players في ال value chain تبع السمك؟ نحكي هنا

452
00:37:14,680 --> 00:37:18,960
clusters لأن الـ value chain شئ انتباهات السمك هي

453
00:37:18,960 --> 00:37:24,180
discrete groups مجموعات منفصلة، أشيء له علاقة في

454
00:37:24,180 --> 00:37:29,340
.. في صيد السمكة بشكل مباشر، أشيء له علاقة في ..

455
00:37:29,340 --> 00:37:33,960
في المركب، أشيء له علاقة في ال .. في الشبك، في

456
00:37:33,960 --> 00:37:36,260
صناعة الشبك، أشياء له علاقة في الكذا، فهذه بيسموها

457
00:37:36,260 --> 00:37:41,660
clusters إذن نوع السؤال البحثي هو اللي بيخيله إن

458
00:37:41,660 --> 00:37:45,020
هل المجتمع تبعي في homogeneous ولا في

459
00:37:45,020 --> 00:37:46,080
heterogeneous؟

460
00:37:52,760 --> 00:38:01,120
في critical case sampling هي

461
00:38:01,120 --> 00:38:07,720
طبعا تعتبر أو اختيارها on the basis of to what

462
00:38:07,720 --> 00:38:11,700
extent having this sample is critical to the

463
00:38:11,700 --> 00:38:18,680
research يعني قداش هذه العينة مهمة للبحث تبعنا

464
00:38:18,680 --> 00:38:22,200
يعني بتأثر على الدراسة يعني لو هذه المجموعة احنا

465
00:38:22,200 --> 00:38:26,220
غيبناها من الدراسة بتأثر على نتائج البحث تبعنا

466
00:38:26,220 --> 00:38:32,240
يعني زي مثلا ال pesticides بيبيعوا ال pesticides

467
00:38:35,830 --> 00:38:40,150
للصيدين مثلا، عفوا، لتعون المزارعين، فهذه critical

468
00:38:40,150 --> 00:38:44,810
تعتبر نقدرش احنا نستثنيها من الدراسة تبعتي زي ما

469
00:38:44,810 --> 00:38:48,070
احنا هال they are because they are important the

470
00:38:48,070 --> 00:38:50,370
focus of data collections to understand what is

471
00:38:50,370 --> 00:38:53,330
happening in each critical case so that logical

472
00:38:53,330 --> 00:38:57,470
generations or generalization can be made هل

473
00:38:57,470 --> 00:39:00,110
الغياب هدول الناس ممكن يؤثر على الدراسة تبعتنا ولا

474
00:39:00,110 --> 00:39:07,520
لا؟ احنا الأخر واحدة الـ Snowball Sampling حكيناها

475
00:39:07,520 --> 00:39:12,420
في البداية وإذا أنا ما بعرفش المجتمع الدراسي تبعي

476
00:39:12,420 --> 00:39:19,940
مش عارفة مثلا، بدك أنت تأيوة بالظبط أن احنا نتعرف

477
00:39:19,940 --> 00:39:23,520
على case or two cases ومنهم نبدأ نعمل growing up

478
00:39:23,520 --> 00:39:30,120
لل .. هل في حالات أنه أنا بعرفش ال case .. بعرفش

479
00:39:30,120 --> 00:39:35,660
ال population تبعي؟ آه يعني زي مثلا ال startups،

480
00:39:35,660 --> 00:39:39,320
الدراسات بتاعة ال startups، زي الدراسات المتعلقة

481
00:39:39,320 --> 00:39:43,600
في ال innovations، ال innovations، نجاب الناس

482
00:39:43,600 --> 00:39:48,660
pioneers ممكن إحنا ما نتعرف عليهم والله بدنا نتعرف

483
00:39:48,660 --> 00:39:52,760
على الناس اللي العوامل أثرت على اللي أخدوا patent

484
00:39:52,760 --> 00:39:56,680
rights patent rights اللي هو براءات الاختراع ممكن

485
00:39:56,680 --> 00:40:00,980
أنا ماعرفش العينة تبعتهم ممكن كمان ال snowball

486
00:40:00,980 --> 00:40:05,100
sample نستخدمها mix مع ال cluster mix مع ال

487
00:40:05,100 --> 00:40:07,200
cluster لأن في البداية أنا ماكنت مش عارف ال

488
00:40:07,200 --> 00:40:12,520
clusters نقعد مع صياد طبعا؟ طيب أنتوا من وين

489
00:40:12,520 --> 00:40:16,550
بتجيبوا الشركة؟ إنتوا المركب هذا من وين بتشتريوه؟

490
00:40:16,550 --> 00:40:19,590
طب لما بتروحوا بتصيدوا إيش الإجراءات؟ بوين بتبيعوا

491
00:40:19,590 --> 00:40:22,310
السمك تبعهم؟ كل هذا أسئلة إحنا بنسألها بتساعدنا

492
00:40:22,310 --> 00:40:25,250
إنه إحنا نعرف مين هم ال clusters ف snowball يعني

493
00:40:25,250 --> 00:40:28,430
إحنا استخدمنا snowball sample مع cluster sample

494
00:40:28,430 --> 00:40:31,110
وممكن نستخدم snowball sample مع strata sample

495
00:40:31,110 --> 00:40:35,510
كتيرة مهمة ال snowball sampling لأنه بتساعدنا في

496
00:40:35,510 --> 00:40:39,950
التعرف على ال community المجهود اللي إحنا مايعرفوش

497
00:40:40,970 --> 00:40:44,830
خاصة ال .. في ال literature بتكون عارفين المعالم

498
00:40:44,830 --> 00:40:48,650
تبعته لكن مش قادرين في المجتمعات تبعتنا نعرف مين

499
00:40:48,650 --> 00:40:57,650
هم يعني زي مثلا كنا مرة عاملين دراسة عن ال ..

500
00:40:57,650 --> 00:41:03,410
طبيعة الأولاد اللي بتسربوا المدارس اللي بيبيعوا 

501
00:41:05,590 --> 00:41:09,630
ببيعوا على الطرقات لنشوف إيش الـ economic factors و

502
00:41:09,630 --> 00:41:15,790
الـ social factors بتخليهم يسيروا هيك، فصعب إن احنا 

503
00:41:15,790 --> 00:41:20,770
نعرفهم مين هم بالظبط، بس لأ ولد بيجيب ولديعني

504
00:41:20,770 --> 00:41:24,330
بنجيب هذا طب أنت كذا طبعا بيكون في under ethical

505
00:41:24,330 --> 00:41:28,750
behavior يعني بعد ما أول واحد okay طب إيش .. سوش

506
00:41:28,750 --> 00:41:31,510
.. طب مين في غيركوا إيه في الموضوع هذا؟ والله في

507
00:41:31,510 --> 00:41:34,710
مثلا في المكان هذا بتروح المكان تبدأ تكبر معانا

508
00:41:34,710 --> 00:41:40,150
العينة لما نصل لعينة كبيرة عشان بالأخير اللي احنا

509
00:41:40,150 --> 00:41:44,290
نقول والله هذه العينة تبعتنا اللي احنا حصلنا عليها

510
00:41:44,290 --> 00:41:48,520
وهذه الـ process كتير مهمة نشرحهالأنها بتساعد الناس

511
00:41:48,520 --> 00:41:56,180
الآخرين غيركم أنه كيف يوصلوا للعينة سبعتهم لأنه

512
00:41:56,180 --> 00:42:00,320
مش هنلاقي والله هدول الناس أو الأطفال اللي بتسربوا

513
00:42:00,320 --> 00:42:04,980
المدارس أو ببيعوا على الطرقات أو الـ traffic مش

514
00:42:04,980 --> 00:42:07,520
هنلاقيهم جمعين في مكان ويقولك أنا هايني موجودة هنا

515
00:42:07,520 --> 00:42:12,600
وممكن هدول يظهروا بلحظات ويختفيوا بلحظات فبدنا

516
00:42:12,600 --> 00:42:19,300
نستخدم التقنيات الـ snowball sample وبعدين يصير الـ

517
00:42:19,300 --> 00:42:22,680
.. وبالتالي في إجراءات make contact with one or

518
00:42:22,680 --> 00:42:26,700
two cases in the population واحد أو اتنين، بعدين

519
00:42:26,700 --> 00:42:29,220
ask these cases to identify further cases، نسألهم

520
00:42:29,220 --> 00:42:36,360
إذا كان عندهم أكتر، وبعدين تبدأ العينة مع الزمن،

521
00:42:36,360 --> 00:42:42,750
زي ما تشايفين، تكبر طبعا بقداش احنا بنجاف لما ان

522
00:42:42,750 --> 00:42:46,650
احنا يكون فينا satisfaction من الـ response اللي

523
00:42:46,650 --> 00:42:52,810
بنحصل عليها وقداش احنا

524
00:42:52,810 --> 00:43:00,490
بنقدر نسيطر على المنظومة تمام؟

525
00:43:00,490 --> 00:43:01,750
في حد انسؤالها؟

526
00:43:05,960 --> 00:43:09,860
طبعا الـ self-selecting sample هذا مش كتير بتستخدم

527
00:43:09,860 --> 00:43:13,480
طبعا

528
00:43:13,480 --> 00:43:16,020
it occurs when you allow each case usually

529
00:43:16,020 --> 00:43:18,300
individuals to undefine their desire يعني بيرجع

530
00:43:18,300 --> 00:43:22,860
للأفراد نفسهم يختاروا رغباتهم to take part يعني

531
00:43:22,860 --> 00:43:29,380
مثلا كمثال أنه يقول والله احنا لنا تجربة مين حابب

532
00:43:29,380 --> 00:43:30,360
يشترك فيها؟

533
00:43:32,750 --> 00:43:36,450
طبعا فبسموها self-selecting يعني أنا ماقلتش تعال

534
00:43:36,450 --> 00:43:40,650
انت و تعال انت و تعال انت و هكذا لأ I left the

535
00:43:40,650 --> 00:43:45,270
population for their desire والله في عندنا احنا

536
00:43:45,270 --> 00:43:52,100
دراسة مين حابب يشارك في هذه الدراسة في عندنا مثلا

537
00:43:52,100 --> 00:43:58,280
مقابلات في موضوع X مين حابب يشترك فيها وبالتالي

538
00:43:58,280 --> 00:44:02,000
أنا بدون ما أحدد مين الأشخاص بدون ما يكون فيه

539
00:44:02,000 --> 00:44:07,880
purpose القرار برجع للـ response للناس اللي been

540
00:44:07,880 --> 00:44:14,820
targeted ممكن نحط على الـ Facebook والله أنا فلان

541
00:44:14,820 --> 00:44:17,920
فلاني بعمل في حقل كذا اللي حابب مثلا يساهم معايا

542
00:44:17,920 --> 00:44:23,700
في الدراسة يبعتلي عنوانه فبالتالي مش أنا اللي اخترت

543
00:44:23,700 --> 00:44:29,520
هم they are free to join my research، طبعا، فهيبقى

544
00:44:29,520 --> 00:44:33,060
بيصير فيه publicizing for your need for cases،

545
00:44:33,060 --> 00:44:37,140
يعني الـ respondents either by advertising, by

546
00:44:37,140 --> 00:44:42,560
media or asking them to take part طبعا نجمع

547
00:44:42,560 --> 00:44:46,180
البيانات من الناس اللي بيجاوبونا، طبعا وهذه يعني

548
00:44:46,180 --> 00:44:50,500
إجراء كثير .. كثير حلو لكن رغم أنه ليس رائع لكن

549
00:44:50,500 --> 00:44:54,400
جليل اللي بيستخدموا هذا الـ .. هذا النوع من الـ

550
00:44:54,400 --> 00:44:59,700
samples convincing convenience sampling أخر واحدة

551
00:44:59,700 --> 00:45:05,020
هذه يعني ما عليهاش خيوديعني to the level انه احنا

552
00:45:05,020 --> 00:45:08,780
نكون relaxed فيها يعني مثلا احنا رايحين نجمع

553
00:45:08,780 --> 00:45:12,860
بيانات احنا هنا مثلا على مدخل الجامعة اتفضل عبيلي

554
00:45:12,860 --> 00:45:15,340
الاستبيان هذا بيسموه convenience relaxing اي واحد

555
00:45:15,340 --> 00:45:17,700
بنشوفه بوجهنا بنعطيله يعبي الاستبيان او بنجعله

556
00:45:17,700 --> 00:45:23,360
رايحين على شركة اتفضل فهي convenience هيك بيكون

557
00:45:23,360 --> 00:45:29,790
احنا خلصنا الـ chapter seven اللقاء الجاي ان شاء

558
00:45:29,790 --> 00:45:32,630
الله هنحكي chapter 8 و chapter 9 chapter 8 و

559
00:45:32,630 --> 00:45:40,610
chapter 9 اللهم علاقة في الـ secondary data طبعا

560
00:45:40,610 --> 00:45:46,890
فحاولوا انه ترجعوهم نحس eight و nine بحيث انه احنا

561
00:45:46,890 --> 00:45:50,890
يكون علينا سهل يعني زي ما تشايفين some slides انا

562
00:45:50,890 --> 00:45:54,530
هستخدم الـ research engines لانه كتير مهم تشوفوا الـ

563
00:45:54,530 --> 00:46:01,710
secondary data عمليا في .. في

564
00:46:01,710 --> 00:46:04,870
.. في chapter تمانية يعطيكوا العافية ان شاء الله

565
00:46:04,870 --> 00:46:05,910
نشوفكوا يوم السبت