بسم الله الرحمن الرحيم إن شاء الله نستمر في الحلقة
التاسعة 9 سأبدأ مع موضوع الاختصارات السياسية
والقيم الخاصة في هذه الحالة سيكون هناك أشياء كثيرة
كيف نستخدم قيم الاختصارات السياسية بالإضافة إلى
كيف نستخدم القيم الخاصة
الآن إذا كانت الميزة العاملة قريبة من ميزة المجتمع
المصطلح، فليس الميزة الحقيقية مفترضة إذا تذكر،
للميزة الحقيقية ميزة
تقول إذا كانت المعاملة قريبة
بما فيه الكفاءة كافية للمعاملة
ذا هذا يعني أنه إذا كان قيمة الميزانية قريبة جدًا
من ميزانية الحيوانات، فلن ننجح من نال الحيوانات
على الاتصال الآخر، إذا كانت ميزانية الحيوانات
بعيدة من ميزانية الحيوانات المصطلحة، فلن ننجح من
نال الحيوانات، فلو كانت بعيدة عنه، يعني على سبيل
المثال إذا X بار كما ذكرنا 4، فإذا X بار كان 10 هنا
يوجد فرق كبير بين مصدر الوثيقة و 30 في هذه الحالة
ننقذ الـ Hypothesis دلالة الـ Hypothesis
is far enough to rejected the zero كده يكون الفرق ما
بين الـ mean للـ sample و الـ population يعني كده
يكون الفرق ما بينهم كبير and we can reject null of
it يعني كده يكون المسافة بينهم كبيرة عشان أقدر أن
أرفض الفرضية الصفرية is how far is far enough هذا
اللي إحنا بنشوف عليه من خلال حاجة اسمها critical
values الـ عنوان الاصطناعي لتجارب
مثلًا، نحن نتحدث عن مجموعة عامة، هناك اتجاهات
مختلفة، واحدة تسمى مجموعة اتجاهات لا اتجاه
والثانية مجموعة اتجاهات لا اتجاه
تكون هناك أمامين
مع ذلك يمكن أن يكون
اللحظة هي الـ mean مظبوط الـ region هدول ما لهم أبعاد عن
population الـ mean فإذا كان أنا موجود في الـ .. في
these regions في الـ rejection region then we
reject the null hypothesis so suppose we are in
these regions then we reject the null hypothesis
now the question is how can we determine this
region and the other one هذه السؤال للمجلد اليوم
قبل ذلك ابحث عن اتفاقات مختلفة اسمها risk in
decision making using hypothesis testing هناك
اتفاقات مختلفة أول اتفاقات مختلفة اسمها type one
type
one error يعني الخطأ من النوع الأول الـ definition
تبعه لـ type one reject true null hypothesis type
one reject h0 when it is true إذا
هي أول تعريف يجب أن أعرفه اللي هو الخطأ من النوع
الأول اللي هو عبارة عن رفض h0 وهو ما قاله هو صحيح
إذا reject h0 when it is true it is type one
error
الـ type 1 error is a false alarm يطلق عليه false
alarm يعني تنبيه أو تعذير أن في عندي خطأ فالخطأ
عبارة عن reject h0 when it's zero is true I mean when
it is true I mean when it's zero is true إذا type
one error it means rejection h0 when in fact
it's h0 is true إذا type الخطأ من نوع الأول
معناه رفض الفرضية الصفرية وهي إيش وهي صحيحة إذا
أنا دي أبقى رفض h0 وهي صحيحة أنا برفض شيء
صح مع كده we commit type one error اللي برفض شيء
صح مع كده في عنده خطأ مش هيك نسميه type one error
العنوان الواقعي للخطأ الواحد هو Alpha الواقعي
للخطأ
الواحد يعني احتمال الوقوع في الخطأ من النوع الأول
هذا بنسميه alpha هذا pronounced as alpha هذا
Greek letter alpha زي ميو و زي سيجما Greek letter this
alpha is called level
of significance of the test
الكبير مثلًا هنا مستوى المعنوية أو مستوى الأهمية
نسميها alpha is level of significance هي
مستوى المعنوية this
alpha is set by researcher in advance اللي بيحطها
لنفسة من البداية لذا أنا في عيني تعريف مهم وهذا
حاجة غريبة شكل كبير it's called type one error اللي
هو الخطأ من النوع الأول تعريفه reject true null
hypothesis it means we reject the null hypothesis
when in fact it is true يعني برفضه وفي الواقع
معه صح لو برفض شيء صح مع كده فعندي خطأ هذا خطأ
بسميه خطأ من النوع الأول type one error السؤال
الثاني هو احتمال الوقوع في الخطأ من النوع الأول
باسمه Alpha إذا احتمال هذا الخطأ هو احتمال الوقوع
في الخطأ من النوع الأول باسمه Alpha إذا Alpha
عبارة عن احتمال الوقوع في الخطأ من النوع الأول
ماهو قيمة Alpha؟
القيمة Alpha بيحطها الباحث في البداية Do you think
Alpha is large or small؟ أتوقع Alpha تكون صغيرة ولا
كبيرة؟ لازم تكون صغيرة لإيش؟ لإن إحنا we reject
true null برفض شيء صح ما بقى كده بتخلي خطأ
أعماله صغيرة فبالتالي Alpha should be small the
other error is called type 2 error
خطأ من النوع الثاني الـ complement تبع type 1 error
الـ مكمل إيه له؟ إيش الـ type 1 error؟ reject
true null hypothesis الثاني إيش مكتوب عليه؟
failure to reject false null hypothesis اللحظة عكسه
تمامًا هنا بنحكي reject الثاني إيش موجود؟ failure
to .. إيش معناه failure to reject؟ فشل، عدم رفض
failure to reject هنا إيش كان true إيش صار false
إذا الاثنين مكملات لبعض إذا failure to reject
false نلعب false نسميه type two error إذا العكس
اللي هنا بدل ما أحكي reject أحكيهاش failure
failure to reject h0 يعني you can say just
accept but it's better to say failure to reject so
we are usually we prefer to say failure to reject
or don't reject don't say accept زي ما بنحكي دائمًا
عدم رفض ما بنحكيش قبول إذا failure to reject is
h0 when it is false when it's h0 is false يعني
مش معناه عدم مش لاحظ هنا مش موجود رفض إيش بيصير عدم
رفضه عدم رفض الـ h0 وهي خاطئة أنا برفضش شيء غلط
برفضش يعني بقبل شيء خطأ مع كل فعل ده غلط إذا when
we don't reject the null hypothesis when the fact
is false it means we commit type 2 error واضح لما
برفضش شيء غلط وقعت خطأ this error is called type 2
error هي أسوأ من الدماغ الـ type 1؟ هما الاثنين عكس
بعض إحنا هنركز على واحد منهم بعد شوية الـ
probability of type two error is beta
ينطق beta مش beta الـ probability الـ probability
of type two error هنا كنا نسميها alpha هي تكتب beta
بس تكتب beta هيك بس ينطق beta ما فيش حاجة اسمها
beta في الـ curriculum beta, theta and so on إذا
there are two types of error one is called type
one type one it means we reject true null
hypothesis نرفض الفرضية الصفرية صح بالنسبة للـ
Probability تبع الـ Type I Error تسمى Alpha و
Alpha تسمى Level of Significance الـ Type II Error
يعني أننا لا نرفض false null hypothesis و
Probability نسميها Beta هذول الـ Two Types Of Error
الآن هذا الكلام يمثل حالة الترجمة أو لا ترجمة الآن
قرار تبعنا either don't reject أو reject الوضع
الحقيقي إما H0 هو صح أو H0 هو خاطئ إذا H0 كانت صح
أو خاطئة قراري إما عدم رفض أو رفض نمسك
واحد واحد لو حكيت don't reject h0 when it is
true برفضش شيء صحيح يعني بقبل شيء صحيح معناه إيش؟ no
error إذا هذا correct decision إذا هذا correct
يعني قرار ما هو صحيح إذا don't reject h0 when
fact it is true it means correct decision قرار
صحيح خلاص برضه لما بحكي rejected h0 when it is
false برفض شيء خطأ أنا برفض شيء غلط قرار صح ولا ..
ولا .. إذا هذا صح إذا هذا correct decision إذا
القرار سليم بيجي في حالتين إما عدم رفض شيء صحيح أو
رفض شيء خاطئ مظبوط هدول اثنين correct decision عكس
اللي فاتوا لأن الـ type one error بيجي من وين نقرأ
من هناك نقرأ
من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك
هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك
من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك
نقرأ من هناك نقرأ من
هناك هذول اثنين complement إذا هذه alpha إيش بتكون
الواحد ناقص alpha إذا هذه beta الثانية واحد ناقص
beta تمام أحسن واحدة فيهم يعني الـ power للـ test
بتكون من جاية لما we reject شيء خطأ مظبوط لما برفض
شيء غلط مع كده في عندي قوة إذا probability h0
when we reject h0 when it is false it's called
الـ Power الـ Power للتست عبارة عن 1-β قوة
الاختبار بتيجي من خلال رفضك للفرضية الصفرية وهي
إيش الـ power معناها reject h0 when it is
false الـ probability اللي هي 1-β هي بتسميها الـ
power للتست إذا الـ power للـ test عبارة عن one minus
beta إيش beta؟ هي beta اللي هي probability of type
two error type two error عبارة عن failure to
reject h0 when it is false خلاص إذا دول
الأربع حاجات لازم أعرفهم في عندي correct decision
either don't reject h0 when it is true or
reject h0 when it is false Type 1 Error يعني
إنه مجرد إ
alpha equal five percent ال
one minus alpha إيش هتساوي 95% اللي هي واحد ناقص
خمسة في المية اللي هي الـ complement اللي هي
probability of not rejecting zero when it is true
The confidence level of a hypothesis test is one
minus alpha times one hundred percent لو أطلع نسبة
المئوية إيش بأعمل؟ باجي هذه ماذا بعمل فيها؟ بضربها
في 100 فتطلع معايا إيش؟ إذا بحكي point nine five
كيف تطلع نسبالي المئوية؟ تضربيها في 100 فهذا حساب
95% هذه بنسميها the confidence level يعني إيش؟
مستوى الثقة إذا إذا كان الخطأ 5% الثقة إيش بتكون؟
95 هي الـ complement بتاعتها إذا إذا Alpha اللي هي
تعريفها مرة ثانية Alpha probability of type one
error يعني Alpha عبارة عن probability of rejecting
zero when it is true فالـ one minus Alpha عبارة عن
probability of not rejecting zero when it is true
الـ one minus Alpha is called confidence level
مستوى الثقة فلو Alpha is one percent it means one
minus Alpha is nine nine percent and so on the
power of a statistical power القوة الاختبار اللي
حكيت عليها عبارة عن مين one minus beta is a
probability of rejecting a zero when it is false
اللي كانت أخر حدث في الجدول ليها دي rejected zero
when it is false is called the power of the test
إذا الـ power عبارة عن rejected zero when in fact
it is false برفض شيء غلط هذا عبارة عن قوة الاختبار
هدول definitions اللي أعرفيهم الآن هنعطي في two
slides الـ relationship between type 1 and type 2
errors العلاقة ما بين الخطأ من النوع الأول و الخطأ من
النوع الثاني
الـ type 1 و الـ type 2 لا يمكن أن يحدثوا في نفس
الوقت الاثنين لا يحدثوا مع بعض السبب لو طلعت على
الـ definitions الـ type 1 error لا تنجح في الـ
zero و الـ true الـ type 2 error إذا هي الـ type 1
تنجح في الـ zero و الـ true الـ
type 2 عكسه لحظة بنحكي تنجح في الـ zero و الـ true
الثاني عبارة عن إيش؟ don't reject a zero when it is
false إذا هذول اثنين ما يحدثوش مع بعض إذا type one
and type two errors نعم مش صحيح يعني ممكنش أرفض و
أقبل في نفس اللحظة مظبوط
هيك إذا type one and type two errors cannot happen
at the same time السبب زي زميلتك بحكت type 1 error
can only occur if its 0 is true مظبوط type 1
rejects 0 when it is true type 2 can only occur if
its 0 is false اللي هي we don't reject its 0 when
it is false for this reason type 1 and 2 error
cannot happen at the same time لأن في واحد بيحدث
لما H0 تكون صحيحة و الثاني بيحدث إذا كانت الـ 0 خاطئة
وبالتالي حدوثهم مع بعض بيكون conflict of interest
موجودش مع بعض فبالتالي مش ممكن يحدث أن الـ type I أو
الـ type II error happened at the same time
furthermore if type I error probability α
increases إذا Alpha زادت الـ type II error
probability decreases يعني إذا type I error زاد الـ
1- β الـ Beta نفسها مالها بتقل يعني في علاقة عكسية
ما بين الاثنين إذاً there is inverse relationship
between type 1 and type 2 here إذاً if Alpha
increases Beta مالها decreases طب أحكي Alpha
بالزيادة الـ Beta مالها بتقل طب الـ 1-Beta لما بحكي
Beta نقصتالها واحد ناقص بيتا ماله بيزيد طبعا مش عندك
واحد ناقص بيتا يعني تخيلي بيتا بتساوي اثنين من
المية إيش واحد ناقص بيتا أي بيتا one minus بيتا لو
هاد باثنين إيش هتكون لو هاد بتلاتة لو هاد بقى
أربعة ما عكدا كل beta ما بيزيد الـ one minus beta
ماله بيقل علاقة عكسية بينهم فالـ beta اللي ما بتقل
الـ one minus beta مالها بيزيد إذا alpha بيزيد و
beta مالها بتقل هذا واحد all else equal beta
decreases وكتش الـ beta بيزيد إيش الـ beta اللي هي
don't reject zero when .. خليني أكتب بتاعتها هي الـ
beta fail or failure to reject its zero when it is
false failure to reject when it is false بحكي beta
increases يعني عدم رفضك للفرضية الصفرية و هي غلط
هذا بيزيد احتمال عدم رفضك لشيء خاطئ بيزيد هذا بيحدث
في آن when the difference between the hypothesized
parameter and true parameter decreases لما يكون
الفرق ما بين beta بيزيد الخطأ هذا بيزيد اللي هو رفضك
عدم رفضك للفرضية الصفرية وهي في الواقع خاطئة هذا
بيزيد لما الفرق between الـ hypothesized parameter
and true value decreases يعني كيف تذكر حكينا mu
equal to 30 هذه نسميها 30 hypothesized parameter هذه
نسميها hypothesized parameter
والـ
x bar equal for example is 26 بنسميها الـ true
value هذه نسميها الـ sample mean
هو بيحكي where is the difference between a
hypothesized parameter هذا أنا بفترضها في عندي الـ
true parameter هذا الـ true parameter لما
يكون الفرق ما بين الاثنين هدول الـ hypothesized
الثلاثين و الـ true parameter decreases الـ beta
مالها بتزيد إذا كل ما كان الفرق ما بين القيمة
الافتراضية هنا و الـ population يعني نفس الـ true
parameter كل ما صغر الـ beta مالها بتزيد البعدة beta
decreases من alpha زي ما حكينا شوية decrease يعني
beta بالزيادة لما اثنين عكس بعض alpha بتقل beta
بالزيادة لما سيجما بالزيادة يعني كل ما الانحراف المعياري زاد
beta ما لها بتزيد الأخيرة beta بالزيادة لما n ما لها
decreases معناه كده في inverse relationship
between beta ومين
الاختلاف بين الـ hypothes and true value دي واحدة
و الثانية؟ Beta و Alpha و الثالثة Beta و أنا هذول
كلهم علاقة مالها عكسية طب هتربطيها مع مين؟ بس مع
Sigma خلاص؟ so there is direct relationship
between Beta and Sigma Beta is .. إيش سمينا Beta؟
العلاقة بين n والألفا
هو الـ hypothesized parameter وقيمته الحقيقية التالية
هي level of significance Alpha والمنطقة الانتقالية
كيف يمكننا أن نتأكد من القيم الحرجة وكذلك من
المنطقة الحرجة دعونا نرى
الآن إذا كنا مهتمين بمقارنة μ equal ثلاثة مقارنة
μ لا يقل ثلاثة مقارنة μ
لا يقل ثلاثة مقارنة μ لا يقل ثلاثة مقارنة μ لا
يقل ثلاثة مقارنة μ لا يقل ثلاثة مقارنة μ لا
هييطلع عندي two rejection regions واحدة على الـ left
واحدة على الـ right هذه النقاط represent ل
critical values إذا النقاط هدول critical values
critical values
خليني أسميها critical value
اللي بيسميها نقطة الحرجة وهنا كمان في واحدة وهي
critical value ثانية إذا in case of two-tailed
test هذا هو الواحدة two-tailed test يعني اختبار من
طرفين الـ 30 against 30 is not 30 اختبار
من طرفين
الـ test معناها اختبار الـ two معناها اثنين أكثر
معناها طرف تطلع اختبار من الطرفين مظبوط الـ mean
طبعا الـ value in the center now
the question is how can we determine these
critical values one to the right and other to the
left now we have level of significance alpha ألفا
مرة أخرى هي مصطلح ينقل إلى نزل عندما ينتقل إلى
نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل
إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل
ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى
نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل
إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل
ينقل
البيانات لن تكون 95% لكن ممكن تطلع الـ value هذا و
الثانية تطلع الـ value هذا و الثانية تطلع
الـ value هذا و
الثانية تطلع الـ
اللي على يمينها 2.5% يعني على يسارها كده إذا على
يمينها 2.5% إيش بيكون على اليسار 97.5% أو أطلع
الكتابة الـ value اللي هنا اللي على يسارها 2.5%
طبعا لسه هطلع حادة مباشرة من الجدول مظبوط أطلع
الجدول على 2.5% 0.25 إيش القيمة بتساوي
أطلع على الـ table على IZ
table أنا بدور على 025 أطلع
in the body of the table على 025 وين موجودة؟
مش هي القيمة إذا
سالب one point nine under six إذا القيمة اللي هنا
سالب هي negative one point nine six مظبوط إذا هي
الـ table مدورة zero to five واضح إن تحت سالب one
nine under six المفروض الثانية لأن يمينها 0.25 و
دا يسارها 0.25 the same value بس بإشارة مختلفة
هذا negative 196 إذا أنا should be positive هدول
بتسميهم critical values لذا الـ critical values
بتطلع من وين؟ من الـ z table و الـ z table أخذنا
وين؟ شرطة 6 و بعد كده شرطة 6 مهم في شرطة 9 مظبوط؟
في أي سؤال؟ إيش لعبها كده أفهم ما معناها؟ ما فيش
سؤال طب الحمد لله هذا فضل من ربنا أنا مش فاهم هو
معناه كده إيه اللي معناه هم أنا مش فاهم أو ماشي
عليه بعدها اللي أنا حكيت عليه هذا two-tailed اللي
قال الكتاب واقف لغاية هنا و بعدين ما أعطى example
أنا مش هعمل زيه أنا هكمل هعطيكي one-tailed right أو
left إذا
رقم
اثنين هاخد upper tail إيش upper tail الطرف
الأعلى هذا الـ lower tail لحظة μ dose not equal
ثلاثة في الـ upper tail إيش هيكون هيكون هيكون μ
equal ثلاثة و الـ H1 تكون أكبر يعني إيش أكبر معناه
كده الـ rejection region هتكون واحدة ولا اثنتين
واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة
واحدة واحدة واحدة
خلّوا بالكم أنا بحكي level of significance alpha 397 00:33
five يعني مزيد خمسة والثانية four zero four nine
five تقل خمسة في ال average بين الاثنين بتوع نفس
القصة negative one is point six four five إذا ال
critical values can be determined for two tail
test upper tail and lower tail it depends on the
question بتعتمد على السؤال لأن ال areas هدول اللي
أنا معلق عليهم بالأسود هدول بنسميهم
rejection region هنعرف بعد شوية إيش بيقصد
rejection region إذا هنا في ال two-tailed كام
rejection region موجودتين واحدة أكبر من 1.96
واحدة أقل من negative وفي ال upper tail في one
rejection region اللي أكبر من 1.645 وفي ال lower في
واحدة اللي أقل من minus 1.645 هذا كلام صحيح لو
كانت Alpha شو بتساوي خمسة احنا غالبا بناخد خمسة
غالبا لكن أحيانا لو أخذنا غير كده بنستخدم الجدول
فأنت حافظيها إذا Alpha 5% من غير ما نستخدم ال
table إذا كان two-tailed 1.96 negative و plus إذا
كان upper tail بتكون plus 1.645 إذا lower tail
بتكون negative 1.645 احفظيها وخلاص من غير ما
نستخدم ال table إذا بنسأل ال 5% هدول هتقبلّيهم زي
ال empirical rule 68 95 99.7 questions أي سؤال؟ في
أي سؤال؟ طيب نكمل الآن هنبدأ أول نقطة مهمة تذكر
حكينا في ال objectives نرجع ثاني لل objectives
التابعة لل chapter تسعة اللي حكينا عليهم اللي قلنا
اللي فات حكينا أول واحد the basic principles of
hypothesis testing اللي احنا خلصناه لأن يعني لغاية
اليوم أنا بسميه basic principles مبادئ أساسية
لاختبار الفرضية الآن هنبدأ how to use hypothesis
testing كيف نستخدمها to test أمين واحد واللقاء
الجاي اللي هيكون يوم آخر بكرة اللقاء الجاي or a
proportion يعني اللقاء هيكون رابعة مش هي يعني أننا
الأثنين والأربعة بنخلص chapter تسعة
إذا العنوان تبعنا الجديد هذا عبارة عن objective رقم
اثنين اللي هو hypothesis
testing أول واحدة هاخدها إيه for the mean للوسط
أن
أنا هأطلع إن خلال الشرح كل حكي 90% مكرر أخذناها
في 6 و7 والباقي جديد chapter تسعة وأخذنا منه جزء في
ال basic principles أمس واليوم هأكون لأن
في شغلة جديدة بس هنتعرف عليها مع بعض ال hypothesis
is for μيو مين يعني الميو ودائما زي ما حكيت مرة
فات بعمل testing about population parameter اختبار
حول ال population نفسه سواء ال mean تبع ال
population أو اللقاءات الجاية لل proportion لأن
هنجيب الجزئين hypothesis for mu there are two
scenarios when sigma is known I mean when sigma is
given sigma is called what's the sigma no it's not
standard deviation ولا standard ولا variance ال
sigma عبارة عن إيش population standard deviation
أميّز ال sigma هذه
population standard deviation لما في عند ال sample
standard deviation اللي هي ال S أنا بتكلم عن ال
sigma اللي هي population standard deviation إذا
when sigma is known the test is called z test
الاختبار اسمه z اللي هي ازاي ال z score اللي
أخذناها في chapter 7 مش 6 ليش؟ لما أتكلم على ال
mean و ال mean كانت في chapter سبعة بذكر كان ال z أقل
عن x bar minus mu divided by sigma over root n هذا
chapter سبعة الحاجة الثانية when sigma is unknown
يعني sigma مش معلومة هناخد ال new test is called t
test for next time إن شاء الله next time الله أعلم
مش شرط بكرة ممكن يكونوا من الأربعاء القادمة أو ولا
حسب لكن على الأقل هأبدأ when sigma is known إذا أنا
أتكلم عن ال test for the mean في شغلتين إيه واحدة sigma is
known إيش معنى known يعني ال sigma أنا عارف
بالعربي معناه sigma is given معطى معاه يعني sigma
معروفة في المثال كل اللي هأعمله step number one convert
sample statistic x bar to z statistic سهل أو لا
يعني كل اللي بعمله بطلق عليه z statistic هذا z stat means
for z statistic z stat يعني z test statistic
قيمة الاختبار مش بالساوي أخذناها قبل كده تذكر X bar
minus ال mean هذا
من أي chapter؟ chapter 7 إذا chapter 7 دخل معايا
على حساب تسمية test statistic
إذا أخبرتك أنك تحسب ال test statistic قيمة
الاختبار بقيمة الاختبار بقيمة الاختبار بقيمة
الاختبار بقيمة
الاختبار بقيمة الاختبار بقيمة الاختبار بقيمة
الاختبار
يعني for two-tailed test for the mean sigma known
-convert x bar to z statistic خلصنا step 2
determine the critical z values حدد ال critical
values اللي طلعناهم من شوية اللي هم لما ال alpha
كانت 5% إيش كانوا بيساووا plus or minus 1.96 هدول
ال critical values step 1 step 2 أطلع ال critical
values
وهدول زي ما حكيت بيطلعوا بيتحملوا من من ال table
طبعا for specified level of significance alpha حسب
قيمة ال alpha احنا أخذنا ال alpha خمسة في المية
from ال table أخذنا ال table تعزيزي ال table or
using computer software مانعش فيها يعني بال Excel
ممكن أو أي حساب أو أي برنامج يحصل إذا step رقم 2
سهل هذا أذكرك فيه عالهمش لو كانت Alpha ب 5% وكان
فيه two-tailed إيش هتطلع الجواب plus or
minus؟ مظبوط واحدة على اليمين 1.96 والثانية على الشمال
negative 1.96 ولو كان one-tailed حسب هتكون 1.645
إذا كانت على ال right يعني ال upper مظبوط
أو negative 1.645 إذا كانت أسفل أعتقد كده سهلة سهلة
هذا ال second step طيب لاحظ من أي chapter استخدام
ال Z-table من chapter 6 مظبوط إذا واضح step 1 و 2
من where من ال previous chapters من 6 و 7 بتتم عند
chapter 9 كلمة صغيرة تحت اللي هي step 3 اللي هو
decision rule القرار تبعنا يعني كل شغلنا على ال
decision rule في chapter 9 بيحكي القاعدة اللي هي rule
of thumb if the test statistic إذا قيمة الاختبار
falls in the rejection region ال rejection بقول لك
هي هم الأسود العالمين والشمال في ال two tail اللي
هم هدول هنا كانت هدول الاثنين بنسميهم rejection
region و
ال upper tail يكونوا
على اليمين وال lower tail وين؟ على الشمال هدول
بنسميهم rejection regions بيحكي طبعا أي مثال بتكون
إما two tail أو one tail أو upper tail lower tail
أو upper tail ما بيكونش تلاتة مع بعض واحدة منهم بس
فبيطلع ال rejection region القرار if the test
statistic قيمة الاختبار اللي وين طلع حسبته step
واحد if the test falls in the rejection region
بيقع جوا then we reject H zero is an if the test
statistic خلينا نحكيها بصورة أدق if the value قيمة
إذا قيمة الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية
الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار
كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية
الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار
كمية
الاختبار كمية الاختبار
كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية
الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار
كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية
الاختبار كمية وقع جوا يعني إيش؟ يعني لو كانت two
-tailed لأ لو أكبر من هذه أو أقل من الناحية ال
negative ما أنا وقع فيها، يعني تخيل معايا أخذ
example بتكلم على 1.96 لل critical values ال
rejection region موجود على اليمين هنا، مظبوط أو
على الشمال الآن بتعطيك for example suppose Z equal
3.5 هذا زي قيمة زي stat هذا ال test ال
statistic أسأل نفسك does this value fall in the
rejection region يعني إما تكون أكبر من 1.96 أو أقل
من negative فواضح هذه هنا إذا we reject the null
hypothesis طيب لو كانت for example z equal
negative one أنا أتكلمت
مش كل سالب بي reject ولا كل موجب بي reject هنا
بتكلم عن two-tailed negative 1.4 ال
rejection ر ر نتعود عليها ر ر يعني إيش rejection
region هتكون أكبر من 1.96 أو أقل من من
سالب
تسأل نفسك ال negative 1.4 هل هي أقل من ناقص 1.9؟
لأ، موجودة هنا، مظبوط؟ هنا هذه ال area البيضاء،
بنسميها non rejection area، من المنطقة البيضاء
اللي بين الاثنين، بس فيها منطقة عدم الرفض طيب،
أعطيني example فيها reject للمثال هذا، أعطيني ال z
يكون فيها reject 2.5 لو وقع هنا الثاني بالاثنين
واقع هنا في ال region of rejection أعطيني حالة لل
.. don't reject 1 .. 1 هنا الثاني 1 2
هنا 1.4 هنا وهكذا 1.4 يعني أي
حاجة between negative 1.96 and 1.
96 non rejection region أعطيكي هذه الحالة
لمين؟ لل two tailed ناخذ one tailed إذا مرة ثانية
three steps Compute the test statistic من Chapter 7
احسب ال Critical values من Chapter 6 Chapter 9 بس
شغل صغيرة اللي هي ال decision rule We reject the
null if the statistic value falls in the rejection
region Now for two-tailed test, the rejection
region is in the lower tail and upper tail But on
the other hand, if we are talking about one-tailed
test 1 tail دخلنا نرسمها تحت هنا هي ال right
suppose we are talking about right tail and alpha
is five percent so this value equals إيش القيمة
بتساوي احفظني ياها 1.645 مظبوط طب لو ازاي ال
statistic سوى 1.5 واقع هنا في ال rejection
إذا ال rejection تكون ال z stat مالها أكبر
من 1.645 هنا إيش كانت أكبر أو أقل مظبوط هنا بس
أكبر ليش؟ لأن عندي upper tail يعني لو بختبر ميو
أكبر من 30 هنا بختبر ميو بتساويش 30 طب أعطيني حاجة
reject أي حاجة أكبر من 1.645 1.7 2 أي حاجة جوا
4 5 6 أي حاجة جوا طب هذا upper tail ناخذ
lower tail lower tail the area to the left اللي هي
negative 1.645 طب أ reject إذا كانت ال z-stat مالها
أقل من negative طب لو سوى ال z-stat negative 1
ال negative 1 في ال non-rejection region لذا
لا ننجح إذا سوى negative 2 لا ننجح لا ننجح لا
ننجح وهنا ننجح واضح؟ معناه كده إنك تحلي المثال