File size: 144,131 Bytes
7e94c8c |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 1541 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616 1617 1618 1619 1620 1621 1622 1623 1624 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 1888 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2055 2056 2057 2058 2059 2060 2061 2062 2063 2064 2065 2066 2067 2068 2069 2070 2071 2072 2073 2074 2075 2076 2077 2078 2079 2080 2081 2082 2083 2084 2085 2086 2087 2088 2089 2090 2091 2092 2093 2094 2095 2096 2097 2098 2099 2100 2101 2102 2103 2104 2105 2106 2107 2108 2109 2110 2111 2112 2113 2114 2115 2116 2117 2118 2119 2120 2121 2122 2123 2124 2125 2126 2127 2128 2129 2130 2131 2132 2133 2134 2135 2136 2137 2138 2139 2140 2141 2142 2143 2144 2145 2146 2147 2148 2149 2150 2151 2152 2153 2154 2155 2156 2157 2158 2159 2160 2161 2162 2163 2164 2165 2166 2167 2168 2169 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176 2177 2178 2179 2180 2181 2182 2183 2184 2185 2186 2187 2188 2189 2190 2191 2192 2193 2194 2195 2196 2197 2198 2199 2200 2201 2202 2203 2204 2205 2206 2207 2208 2209 2210 2211 2212 2213 2214 2215 2216 2217 2218 2219 2220 2221 2222 2223 2224 2225 2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232 2233 2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240 2241 2242 2243 2244 2245 2246 2247 2248 2249 2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256 2257 2258 2259 2260 2261 2262 2263 2264 2265 2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272 2273 2274 2275 2276 2277 2278 2279 2280 2281 2282 2283 2284 2285 2286 2287 2288 2289 2290 2291 2292 2293 2294 2295 2296 2297 2298 2299 2300 2301 2302 2303 2304 2305 2306 2307 2308 2309 2310 2311 2312 2313 2314 2315 2316 2317 2318 2319 2320 2321 2322 2323 2324 2325 2326 2327 2328 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 2336 2337 2338 2339 2340 2341 2342 2343 2344 2345 2346 2347 2348 2349 2350 2351 2352 2353 2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 2380 2381 2382 2383 2384 2385 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 2397 2398 2399 2400 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2408 2409 2410 2411 2412 2413 2414 2415 2416 2417 2418 2419 2420 2421 2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 2433 2434 2435 2436 2437 2438 2439 2440 2441 2442 2443 2444 2445 2446 2447 2448 2449 2450 2451 2452 2453 2454 2455 2456 2457 2458 2459 2460 2461 2462 2463 2464 2465 2466 2467 2468 2469 2470 2471 2472 2473 2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480 2481 2482 2483 2484 2485 2486 2487 2488 2489 2490 2491 2492 2493 2494 2495 2496 2497 2498 2499 2500 2501 2502 2503 2504 2505 2506 2507 2508 2509 2510 2511 2512 2513 2514 2515 2516 2517 2518 2519 2520 2521 2522 2523 2524 2525 2526 2527 2528 2529 2530 2531 2532 2533 2534 2535 2536 2537 2538 2539 2540 2541 2542 2543 2544 2545 2546 2547 2548 2549 2550 2551 2552 2553 2554 2555 2556 2557 2558 2559 2560 2561 2562 2563 2564 2565 2566 2567 2568 2569 2570 2571 2572 2573 2574 2575 2576 2577 2578 2579 2580 2581 2582 2583 2584 2585 2586 2587 2588 2589 2590 2591 2592 2593 2594 2595 2596 2597 2598 2599 2600 2601 2602 2603 2604 2605 2606 2607 2608 2609 2610 2611 2612 2613 2614 2615 2616 2617 2618 2619 2620 2621 2622 2623 2624 2625 2626 2627 2628 2629 2630 2631 2632 2633 2634 2635 2636 2637 2638 2639 2640 2641 2642 2643 2644 2645 2646 2647 2648 2649 2650 2651 2652 2653 2654 2655 2656 2657 2658 2659 2660 2661 2662 2663 2664 2665 2666 2667 2668 2669 2670 2671 2672 2673 2674 2675 2676 2677 2678 2679 2680 2681 2682 2683 2684 2685 2686 2687 2688 2689 2690 2691 2692 2693 2694 2695 2696 2697 2698 2699 2700 2701 2702 2703 2704 2705 2706 2707 2708 2709 2710 2711 2712 2713 2714 2715 2716 2717 2718 2719 2720 2721 2722 2723 2724 2725 2726 2727 2728 2729 2730 2731 2732 2733 2734 2735 2736 2737 2738 2739 2740 2741 2742 2743 2744 2745 2746 2747 2748 2749 2750 2751 2752 2753 2754 2755 2756 2757 2758 2759 2760 2761 2762 2763 2764 2765 2766 2767 2768 2769 2770 2771 2772 2773 2774 2775 2776 2777 2778 2779 2780 2781 2782 2783 2784 2785 2786 2787 2788 2789 2790 2791 2792 2793 2794 2795 2796 2797 2798 2799 2800 2801 2802 2803 2804 2805 2806 2807 2808 2809 2810 2811 2812 2813 2814 2815 2816 2817 2818 2819 2820 2821 2822 2823 2824 2825 2826 2827 2828 2829 2830 2831 2832 2833 2834 2835 2836 2837 2838 2839 2840 2841 2842 2843 2844 2845 2846 2847 2848 2849 2850 2851 2852 2853 2854 2855 2856 2857 2858 2859 2860 2861 2862 2863 2864 2865 2866 2867 2868 2869 2870 2871 2872 2873 2874 2875 2876 2877 2878 2879 2880 2881 2882 2883 2884 2885 2886 2887 2888 2889 2890 2891 2892 2893 2894 2895 2896 2897 2898 2899 2900 2901 2902 2903 2904 2905 2906 2907 2908 2909 2910 2911 2912 2913 2914 2915 2916 2917 2918 2919 2920 2921 2922 2923 2924 2925 2926 2927 2928 2929 2930 2931 2932 2933 2934 2935 2936 2937 2938 2939 2940 2941 2942 2943 2944 2945 2946 2947 2948 2949 2950 2951 2952 2953 2954 2955 2956 2957 2958 2959 2960 2961 2962 2963 2964 2965 2966 2967 2968 2969 2970 2971 2972 2973 2974 2975 2976 2977 2978 2979 2980 2981 2982 2983 2984 2985 2986 2987 2988 2989 2990 2991 2992 2993 2994 2995 2996 2997 2998 2999 3000 3001 3002 3003 3004 3005 3006 3007 3008 3009 3010 3011 3012 3013 3014 3015 3016 3017 3018 3019 3020 3021 3022 3023 3024 3025 3026 3027 3028 3029 3030 3031 3032 3033 3034 3035 3036 3037 3038 3039 3040 3041 3042 3043 3044 3045 3046 3047 3048 3049 3050 3051 3052 3053 3054 3055 3056 3057 3058 3059 3060 3061 3062 3063 3064 3065 3066 3067 3068 3069 3070 3071 3072 3073 3074 3075 3076 3077 3078 3079 3080 3081 3082 3083 3084 3085 3086 3087 3088 3089 3090 3091 3092 3093 3094 3095 3096 3097 3098 3099 3100 3101 3102 3103 3104 3105 3106 3107 3108 3109 3110 3111 3112 3113 3114 3115 3116 3117 3118 3119 3120 3121 3122 3123 3124 3125 3126 3127 3128 3129 3130 3131 3132 3133 3134 3135 3136 3137 3138 3139 3140 3141 3142 3143 3144 3145 3146 3147 3148 3149 3150 3151 3152 3153 3154 3155 3156 3157 3158 3159 3160 3161 3162 3163 3164 3165 3166 3167 3168 3169 3170 3171 3172 3173 3174 3175 3176 3177 3178 3179 3180 3181 3182 3183 3184 3185 3186 3187 3188 3189 3190 3191 3192 3193 3194 3195 3196 3197 3198 3199 3200 3201 3202 3203 3204 3205 3206 3207 3208 3209 3210 3211 3212 3213 3214 3215 3216 3217 3218 3219 3220 3221 3222 3223 3224 3225 3226 3227 3228 3229 3230 3231 3232 3233 3234 3235 3236 3237 3238 3239 3240 3241 3242 3243 3244 3245 3246 3247 3248 3249 3250 3251 3252 3253 3254 3255 3256 3257 3258 3259 3260 3261 3262 3263 3264 3265 3266 3267 3268 3269 3270 3271 3272 3273 3274 3275 3276 3277 3278 3279 3280 3281 3282 3283 3284 3285 3286 3287 3288 3289 3290 3291 3292 3293 3294 3295 3296 3297 3298 3299 3300 3301 3302 3303 3304 3305 3306 3307 3308 3309 3310 3311 3312 3313 3314 3315 3316 3317 3318 3319 3320 3321 3322 3323 3324 3325 3326 3327 3328 3329 3330 3331 3332 3333 3334 3335 3336 3337 3338 3339 3340 3341 3342 3343 3344 3345 3346 3347 3348 3349 3350 3351 3352 3353 3354 3355 3356 3357 3358 3359 3360 3361 3362 3363 3364 3365 3366 3367 3368 3369 3370 3371 3372 3373 3374 3375 3376 3377 3378 3379 3380 3381 3382 3383 3384 3385 3386 3387 3388 3389 3390 3391 3392 3393 3394 3395 3396 3397 3398 3399 3400 3401 3402 3403 3404 3405 3406 3407 3408 3409 3410 3411 3412 3413 3414 3415 3416 3417 3418 3419 3420 3421 3422 3423 3424 3425 3426 3427 3428 3429 3430 3431 3432 3433 3434 3435 3436 3437 3438 3439 3440 3441 3442 3443 3444 3445 3446 3447 3448 3449 3450 3451 3452 3453 3454 3455 3456 3457 3458 3459 3460 3461 3462 3463 3464 3465 3466 3467 3468 3469 3470 3471 3472 3473 3474 3475 3476 3477 3478 3479 3480 3481 3482 3483 3484 3485 3486 3487 3488 3489 3490 3491 3492 3493 3494 3495 3496 3497 3498 3499 3500 3501 3502 3503 3504 3505 3506 3507 3508 3509 3510 3511 3512 3513 3514 3515 3516 3517 3518 3519 3520 3521 3522 3523 3524 3525 3526 3527 3528 3529 3530 3531 3532 3533 3534 3535 3536 3537 3538 3539 3540 3541 3542 3543 3544 3545 3546 3547 3548 3549 3550 3551 3552 3553 3554 3555 3556 3557 3558 3559 3560 3561 3562 3563 3564 3565 3566 3567 3568 3569 3570 3571 3572 3573 3574 3575 3576 3577 3578 3579 3580 3581 3582 3583 3584 3585 3586 3587 3588 3589 3590 3591 3592 3593 3594 3595 3596 3597 3598 3599 3600 3601 3602 3603 3604 3605 3606 3607 3608 3609 3610 3611 3612 3613 3614 3615 3616 3617 3618 3619 3620 3621 3622 3623 3624 3625 3626 3627 3628 3629 3630 3631 3632 3633 3634 3635 3636 3637 3638 3639 3640 3641 3642 3643 3644 3645 3646 3647 3648 3649 3650 3651 3652 3653 3654 3655 3656 3657 3658 3659 3660 3661 3662 3663 3664 3665 3666 3667 3668 3669 3670 3671 3672 3673 3674 3675 3676 3677 3678 3679 3680 3681 3682 3683 3684 3685 3686 3687 3688 3689 3690 3691 3692 3693 3694 3695 3696 3697 3698 3699 3700 3701 3702 3703 3704 3705 3706 3707 3708 3709 3710 3711 3712 3713 3714 3715 3716 3717 3718 3719 3720 3721 3722 3723 3724 3725 3726 3727 3728 3729 3730 3731 3732 3733 3734 3735 3736 3737 3738 3739 3740 3741 3742 3743 3744 3745 3746 3747 3748 3749 3750 3751 3752 3753 3754 3755 3756 3757 3758 3759 3760 3761 3762 3763 3764 3765 3766 3767 3768 3769 3770 3771 3772 3773 3774 3775 3776 3777 3778 3779 3780 3781 3782 3783 3784 3785 3786 3787 3788 3789 3790 3791 3792 3793 3794 3795 3796 3797 3798 3799 3800 3801 3802 3803 3804 3805 3806 3807 3808 3809 3810 3811 3812 3813 3814 3815 3816 3817 3818 3819 3820 3821 3822 3823 3824 3825 3826 3827 3828 3829 3830 3831 3832 3833 3834 3835 3836 3837 3838 3839 3840 3841 3842 3843 3844 3845 3846 3847 3848 3849 3850 3851 3852 3853 3854 3855 3856 3857 3858 3859 3860 3861 3862 3863 3864 3865 3866 3867 3868 3869 3870 3871 3872 3873 3874 3875 3876 3877 3878 3879 3880 3881 3882 3883 3884 3885 3886 3887 3888 3889 3890 3891 3892 3893 3894 3895 3896 3897 3898 3899 3900 3901 3902 3903 3904 3905 3906 3907 3908 3909 3910 3911 3912 3913 3914 3915 3916 3917 3918 3919 3920 3921 3922 3923 3924 3925 3926 3927 3928 3929 3930 3931 3932 3933 3934 3935 3936 3937 3938 3939 3940 3941 3942 3943 3944 3945 3946 3947 3948 3949 3950 3951 3952 3953 3954 3955 3956 3957 3958 3959 3960 3961 3962 3963 3964 3965 3966 3967 3968 3969 3970 3971 3972 3973 3974 3975 3976 3977 3978 3979 3980 3981 3982 3983 3984 3985 3986 3987 3988 3989 3990 3991 3992 3993 3994 3995 3996 3997 3998 3999 4000 4001 4002 4003 4004 4005 4006 4007 4008 4009 4010 4011 4012 4013 4014 4015 4016 4017 4018 4019 4020 4021 4022 4023 4024 4025 4026 4027 4028 4029 4030 4031 4032 4033 4034 4035 4036 4037 4038 4039 4040 4041 4042 4043 4044 4045 4046 4047 4048 4049 4050 4051 4052 4053 4054 4055 4056 4057 4058 4059 4060 4061 4062 4063 4064 4065 4066 4067 4068 4069 4070 4071 4072 4073 4074 4075 4076 4077 4078 4079 4080 4081 4082 4083 4084 4085 4086 4087 4088 4089 4090 4091 4092 4093 4094 4095 4096 4097 4098 4099 4100 4101 4102 4103 4104 4105 4106 4107 4108 4109 4110 4111 4112 4113 4114 4115 4116 4117 4118 4119 4120 4121 4122 4123 4124 4125 4126 4127 4128 4129 4130 4131 4132 4133 4134 4135 4136 4137 4138 4139 4140 4141 4142 4143 4144 4145 4146 4147 4148 4149 4150 4151 4152 4153 4154 4155 4156 4157 4158 4159 4160 4161 4162 4163 4164 4165 4166 4167 4168 4169 4170 4171 4172 4173 4174 4175 4176 4177 4178 4179 4180 4181 4182 4183 4184 4185 4186 4187 4188 4189 4190 4191 4192 4193 4194 4195 4196 4197 4198 4199 4200 4201 4202 4203 4204 4205 4206 4207 4208 4209 4210 4211 4212 4213 4214 4215 4216 4217 4218 4219 4220 4221 4222 4223 4224 4225 4226 4227 4228 4229 4230 4231 4232 4233 4234 4235 4236 4237 4238 4239 4240 4241 4242 4243 4244 4245 4246 4247 4248 4249 4250 4251 4252 4253 4254 4255 4256 4257 4258 4259 4260 4261 4262 4263 4264 4265 4266 4267 4268 4269 4270 4271 4272 4273 4274 4275 4276 4277 4278 4279 4280 4281 4282 4283 4284 4285 4286 4287 4288 4289 4290 4291 4292 4293 4294 4295 4296 4297 4298 4299 4300 4301 4302 4303 4304 4305 4306 4307 4308 4309 4310 4311 4312 4313 4314 4315 4316 4317 4318 4319 4320 4321 4322 4323 4324 4325 4326 4327 4328 4329 4330 4331 4332 4333 4334 4335 4336 4337 4338 4339 4340 4341 4342 4343 4344 4345 4346 4347 4348 4349 4350 4351 4352 4353 4354 4355 4356 4357 4358 4359 4360 4361 4362 4363 4364 4365 4366 4367 4368 4369 4370 4371 4372 4373 4374 4375 4376 4377 4378 4379 4380 4381 4382 4383 4384 4385 4386 4387 4388 4389 4390 4391 4392 4393 4394 4395 4396 4397 4398 4399 4400 4401 4402 4403 4404 4405 4406 4407 4408 4409 4410 4411 4412 4413 4414 4415 4416 4417 4418 4419 4420 4421 4422 4423 4424 4425 4426 4427 4428 4429 4430 4431 4432 4433 4434 4435 4436 4437 4438 4439 4440 4441 4442 4443 4444 4445 4446 4447 4448 4449 4450 4451 4452 4453 4454 4455 4456 4457 4458 4459 4460 4461 4462 4463 4464 4465 4466 4467 4468 4469 4470 4471 4472 4473 4474 4475 4476 4477 4478 4479 4480 4481 4482 4483 4484 4485 4486 4487 4488 4489 4490 4491 4492 4493 4494 4495 4496 4497 4498 4499 4500 4501 4502 4503 4504 4505 4506 4507 4508 4509 4510 4511 4512 4513 4514 4515 4516 4517 4518 4519 4520 4521 4522 4523 4524 4525 4526 4527 4528 4529 4530 4531 4532 4533 4534 4535 4536 4537 4538 4539 4540 4541 4542 4543 4544 4545 4546 4547 4548 4549 4550 4551 4552 4553 4554 4555 4556 4557 4558 4559 4560 4561 4562 4563 4564 4565 4566 4567 4568 4569 4570 4571 4572 4573 4574 4575 4576 4577 4578 4579 4580 4581 4582 4583 4584 4585 4586 4587 4588 4589 4590 4591 4592 4593 4594 4595 4596 4597 4598 4599 4600 4601 4602 4603 4604 4605 4606 4607 4608 4609 4610 4611 4612 4613 4614 4615 4616 4617 4618 4619 4620 4621 4622 4623 4624 4625 4626 4627 4628 4629 4630 4631 4632 4633 4634 4635 4636 4637 4638 4639 4640 4641 4642 4643 4644 4645 4646 4647 4648 4649 4650 4651 4652 4653 4654 4655 4656 4657 4658 4659 4660 4661 4662 4663 4664 4665 4666 4667 4668 4669 4670 4671 4672 4673 4674 4675 4676 4677 4678 4679 4680 4681 4682 4683 4684 4685 4686 4687 4688 4689 4690 4691 4692 4693 4694 4695 4696 4697 4698 4699 4700 4701 4702 4703 4704 4705 4706 4707 4708 4709 4710 4711 4712 4713 4714 4715 4716 4717 4718 4719 4720 4721 4722 4723 4724 4725 4726 4727 4728 4729 4730 4731 4732 4733 4734 4735 4736 4737 4738 4739 4740 4741 4742 4743 4744 4745 4746 4747 4748 4749 4750 4751 4752 4753 4754 4755 4756 4757 4758 4759 4760 4761 4762 4763 4764 4765 4766 4767 4768 4769 4770 4771 4772 4773 4774 4775 4776 4777 4778 4779 4780 4781 4782 4783 4784 4785 4786 4787 4788 4789 4790 4791 4792 4793 4794 4795 4796 4797 4798 4799 4800 4801 4802 4803 4804 4805 4806 4807 4808 4809 4810 4811 4812 4813 4814 4815 4816 4817 4818 4819 4820 4821 4822 4823 4824 4825 4826 4827 4828 4829 4830 4831 4832 4833 4834 4835 4836 4837 4838 4839 4840 4841 4842 4843 4844 4845 4846 4847 4848 4849 4850 4851 4852 4853 4854 4855 4856 4857 4858 4859 4860 4861 4862 4863 4864 4865 4866 4867 4868 4869 4870 4871 4872 4873 4874 4875 4876 4877 4878 4879 4880 4881 4882 4883 4884 4885 4886 4887 4888 4889 4890 4891 4892 4893 4894 4895 4896 4897 4898 4899 4900 4901 4902 4903 4904 4905 4906 4907 4908 4909 4910 4911 4912 4913 4914 4915 4916 4917 4918 4919 4920 4921 4922 4923 4924 4925 4926 4927 4928 4929 4930 4931 4932 4933 4934 4935 4936 4937 4938 4939 4940 4941 4942 4943 4944 4945 4946 4947 4948 4949 4950 4951 4952 |
1
00:00:05,720 --> 00:00:08,120
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ
2
00:00:08,120 --> 00:00:14,880
اللقاء التاسع هاخد فيه جزء متعلق بتطبيقات عملية
3
00:00:14,880 --> 00:00:18,940
لمسبق في المحاضرة اللي فاتت زائد هنبدأ موضوع
4
00:00:18,940 --> 00:00:23,160
التحليل العاملي الذي سنستكشفه كأساس لمحاضرة إن شاء
5
00:00:23,160 --> 00:00:26,820
الله اليوم لكن قبل ما أبدأ أودّ التنويه لشغل حكينا
6
00:00:26,820 --> 00:00:31,280
عليه أمس اللي هي اختبار الوسيط لعدد تعيينات في
7
00:00:31,280 --> 00:00:32,140
اختبار الوسيط
8
00:00:35,570 --> 00:00:42,730
زي ما حكينا بنطلع الوسيط العام الوسيط
9
00:00:42,730 --> 00:00:48,810
العام لدرجات تذكر كان الوسيط العام 62 الهدف من
10
00:00:48,810 --> 00:00:52,410
اختبار الوسيط يقوم البرنامج بتقسيم البيانات
11
00:00:52,410 --> 00:01:01,370
لقسمين مجموعة أكبر من الوسيط العام ومجموعة
12
00:01:01,370 --> 00:01:03,390
أصغر
13
00:01:05,220 --> 00:01:12,280
من الوسيط العام أو تساوي الفرضية
14
00:01:12,280 --> 00:01:18,780
الصفرية هنا بتنص حيث
15
00:01:18,780 --> 00:01:21,600
نقوم بحساب عدد القيم التي أكبر من وسيط العام
16
00:01:21,600 --> 00:01:26,280
وتختلف على قيم أقل من أو تساوي الفرضية الصفرية
17
00:01:26,280 --> 00:01:32,000
بتكون عدد .. عدد الأفراد أو الحالة نحكي بشكل عام
18
00:01:35,060 --> 00:01:39,740
في المجموعة الأولى بفترض أن عدد الحالات في المجموعة
19
00:01:39,740 --> 00:01:44,340
الأولى يعني في المجموعة .. خلّيني أسميها المجموعة
20
00:01:44,340 --> 00:01:48,760
A أي
21
00:01:48,760 --> 00:01:51,340
مجموعة A المجموعة اللي يكون فيها الوسيط .. الوسيط
22
00:01:51,340 --> 00:02:00,860
تبعهم أكبر من وسيط العام بيساوي عدد الحالات في
23
00:02:00,860 --> 00:02:01,460
المجموعة B
24
00:02:07,120 --> 00:02:11,820
إذا بطلع الوسيط العام لدرجات المجموعة الأولى بتكون
25
00:02:11,820 --> 00:02:17,140
الوسيط تبعها الوسيط لها المجموعة الأولى الوسيط
26
00:02:17,140 --> 00:02:26,480
بيكون أكبر من الوسيط العام والمجموعة B الوسيط
27
00:02:26,480 --> 00:02:31,490
بيكون لها أصغر من أو يساوي الوسيط العام الفرضية
28
00:02:31,490 --> 00:02:35,590
الصفرية بتنص أنه الحالات في المجموعة الأولى بيساوي
29
00:02:35,590 --> 00:02:39,150
الحالات يعني النسبة في المجموعة الأولى بتساوي
30
00:02:39,150 --> 00:02:41,910
النسبة في المجموعة الثانية، نسبة الحالات اللي تحقق
31
00:02:41,910 --> 00:02:46,370
هذا الشرط إلا كيف البرنامج بيشتغل، احنا حكينا المثال
32
00:02:46,370 --> 00:02:51,470
تبقى أنا بشوف إذا كان فيه فرق بين درجات الطلبة في
33
00:02:51,470 --> 00:02:57,730
الامتحان النهائي تعزى لقسم وكان عندي ثلاث أقسام بتم
34
00:02:57,730 --> 00:03:03,030
الشغل كالتالي أنا عند المجموعة الأولى A اللي بتكون
35
00:03:03,030 --> 00:03:08,350
أكبر من الوسيط العام يعني وسيطها أكبر من وسيط
36
00:03:08,350 --> 00:03:18,710
العام اللي هو 62 والمجموعة B اللي وسيطها أصغر
37
00:03:18,710 --> 00:03:22,670
أو يساوي الوسيط
38
00:03:22,670 --> 00:03:29,250
العام في الحالة هذه هذا الكلام سأقوم به لثلاث مجموعات
39
00:03:29,250 --> 00:03:33,130
سأحسبه
40
00:03:33,130 --> 00:03:40,590
حسب القسم في قسم واحد وقسم اثنين وقسم ثلاثة لأن
41
00:03:40,590 --> 00:03:46,510
سأفتح البرنامج وأشوف الـ file تبعنا الـ
42
00:03:46,510 --> 00:03:51,790
file اسمه scores دعونا نفتح مع بعض ونشوف أيش
43
00:03:51,790 --> 00:03:57,020
المطلوب بالظبط عشان تكون أكثر وضوحًا من المرة اللي
44
00:03:57,020 --> 00:04:08,000
فاتت إذا أنا هأفتح الـ file اسمه scores شوفي
45
00:04:08,000 --> 00:04:11,160
عادة البرنامج اسمه SPSS ما فتحش معاك أعطاك إشكالية
46
00:04:11,160 --> 00:04:16,020
افتح الـ file وافتح البرنامج بتصير هذه بعض الحالات
47
00:04:16,020 --> 00:04:21,190
الآن لو رجعت على البيانات هي المتغير تبع الـ section
48
00:04:21,190 --> 00:04:32,490
بس هننقله هنا لجنب الـ final زي
49
00:04:32,490 --> 00:04:33,310
هذه المتغير يعني
50
00:04:44,930 --> 00:04:49,010
اللي اللي هو أجي أجسّم الدرجات كيف يعني المجموعة
51
00:04:49,010 --> 00:04:52,190
الأولى اللي هي عدد الحالات الوسيط اللي قاعد في
52
00:04:52,190 --> 00:04:54,710
المجموعة العام والمجموعة الثانية الوسيط اللي بقى
53
00:04:54,710 --> 00:04:59,130
أكبر أقل أو يساوي باجي لأول درجة أول درجة في أي
54
00:04:59,130 --> 00:05:08,430
قسم؟ الثاني درجتها ثلاثة وخمسين قسم الثاني درجتها
55
00:05:08,430 --> 00:05:13,530
ثلاثة وخمسين يعني أقل ولا أكبر؟ أقل إذا في عندي
56
00:05:13,530 --> 00:05:19,490
حالة بتكون هنا الدرجة الثانية عبارة عن 57 برضه
57
00:05:19,490 --> 00:05:23,070
في قسم الثاني مش هيك؟ إذا موجودة هنا، الدرجة
58
00:05:23,070 --> 00:05:28,810
البعدها 75 برضه في نفس المكان، البعدها
59
00:05:28,810 --> 00:05:34,030
86 أكبر في المجموعة هذه، بجري البعدها،
60
00:05:34,030 --> 00:05:38,770
البعدها 66 في أي قسم؟ قسم الأول، في أي قسم
61
00:05:38,770 --> 00:05:44,300
الأول؟ 66، هتكون أكبر وبكمل اللي بعدها في
62
00:05:44,300 --> 00:05:50,280
قسم الثالث 74 هذه قسم الثالث 74 هنا وهكذا بكمل
63
00:05:50,280 --> 00:05:56,420
لغاية ما أشوف عدد الحالات اللي للمجموعة الأولى و
64
00:05:56,420 --> 00:05:59,320
أقارنهم مع عدد الحالات للمجموعة الثانية وبعدين
65
00:05:59,320 --> 00:06:03,100
بقدر أحكي إذا كان عدد حالات المجموعة الأولى بيساوي
66
00:06:03,100 --> 00:06:07,420
الثانية أو لا تتذكر في المثال اللي عندنا لما شغلنا
67
00:06:07,420 --> 00:06:12,510
البرنامج هذه أدوية أه هذه أدوية بس البرنامج هيعملك
68
00:06:12,510 --> 00:06:18,530
إياه مباشرة بس أنا حابب أنوّه كيف طريقة استخدامه
69
00:06:18,530 --> 00:06:22,310
لأن أمس أنا ما شرحت عند الطلاب يعني أحيانًا ما
70
00:06:22,310 --> 00:06:26,270
الواحد بيشرح بيفتح الموضوع بتعرفيش بيفتح بطريقة
71
00:06:26,270 --> 00:06:31,270
معينة فما كنت أشرح النقطة هذه بشكل واضح عندكم اللي
72
00:06:31,270 --> 00:06:40,950
أنا هاخد القسم وفيه عندي الـ .. هذه القسم define
73
00:06:40,950 --> 00:06:46,230
range هي ثلاث أقسام من واحد إلى ثلاثة ودرجة
74
00:06:46,230 --> 00:06:49,730
الامتحان كانت من 75 وهي الدرجة واختار
75
00:06:49,730 --> 00:06:53,970
الوسيط واضح
76
00:06:53,970 --> 00:07:01,230
هذه كل اللي عملناه وهي okay لو نطلع على النتائج
77
00:07:01,230 --> 00:07:05,430
اللي
78
00:07:05,430 --> 00:07:11,060
أنا عملته هنا هو هذا بالظبط اللي هو أكبر من الـ
79
00:07:11,060 --> 00:07:14,420
median هي أكبر من الوسيط القسم الأول طبعًا أنا
80
00:07:14,420 --> 00:07:17,920
عديته واحدة واحدة لما جيت ما خلص طلع حاجة زي هذه
81
00:07:17,920 --> 00:07:24,520
طلع 17 الأقل منه تساوي الوسيط 16 للقسم الأول هو
82
00:07:24,520 --> 00:07:34,020
كذا بالنسبة للباقي الأقسام 16 15 23 18 وطلع القرار
83
00:07:34,020 --> 00:07:36,140
أن الـ P value بيساوي 0.672
84
00:07:39,710 --> 00:07:45,170
عدم رفض الفرضية الصفرية معناه كده الحالات اللي في
85
00:07:45,170 --> 00:07:48,730
المجموعة الأولى اللي هي وسيطها أكبر من 62
86
00:07:48,730 --> 00:07:53,590
وسيط العام بتساوي تقريبًا طبعًا الحالات اللي وسيطها
87
00:07:53,590 --> 00:07:58,810
بقى أقل من أو تساوي 62 هذا مؤشر عليش اللي
88
00:07:58,810 --> 00:08:04,690
أنا ما بحكي وسيط الدرجات في مجموعتين زي بعض أنا
89
00:08:04,690 --> 00:08:11,580
أجسّم الطلبة زي كده 62 أجسّم عدد مجموعة أكبر من 62
90
00:08:11,580 --> 00:08:17,860
ومجموعة أقل تلاقي الأشخاص في المجموعة هذه تقريبًا
91
00:08:17,860 --> 00:08:21,180
هم نفس الأشخاص المجموعة الثانية معناه كده في عدد
92
00:08:21,180 --> 00:08:26,280
تقريبًا متمثل في المجموعتين اللي دون الوسيط العام
93
00:08:26,280 --> 00:08:31,440
واللي أكثر من الوسيط العام يعني كأنك بتحكي متمثل،
94
00:08:31,440 --> 00:08:34,820
يعني لو كان الوسيط في المنتصف هنا، بعد كده الأشخاص
95
00:08:34,820 --> 00:08:38,700
اللي في هذه المجموعة، عددهم تقريبًا زي الأشخاص
96
00:08:38,700 --> 00:08:42,520
المجموعة الثانية، بعد كده التوزيع منه متمثل أو
97
00:08:42,520 --> 00:08:46,380
طبيعي فقلت له أنا كمدرس وجدت حاجة زي هيك، بعد كده
98
00:08:46,380 --> 00:08:52,620
بتطمئن أن عدد الطلبة اللي درجاتهم عالية، مش هي درجات
99
00:08:52,620 --> 00:08:58,910
مرتفع تقريبًا هم نفس العدد تقريبًا لدرجات متدنية
100
00:08:58,910 --> 00:09:03,990
مظبوط فبالتالي هذه شيء كويسة لكن لو كان رفض
101
00:09:03,990 --> 00:09:07,630
الفرضية الصفرية أيش معناها؟ معناها إن الحالات اللي
102
00:09:07,630 --> 00:09:12,790
في المجموعة A تختلف يا أكبر يا أقل إذا كانت أكبر
103
00:09:12,790 --> 00:09:16,910
أو أقل تختلف الشكل العام إذا كان أكبر مع كده درجات
104
00:09:16,910 --> 00:09:20,130
ممتازة هي عالية في المنطقة اللي هنا لو كانت العكس
105
00:09:20,130 --> 00:09:25,180
بيكون عدد كبير من الطلبة درجات متدنية في هذه الحالة
106
00:09:25,180 --> 00:09:28,660
والحالة الأولى كانت عدد كبير منهم درجاتهم مرتفعة
107
00:09:28,660 --> 00:09:32,300
إذا في حالة عدم رفض الفرضية الصفرية المدرس يطمئن
108
00:09:32,300 --> 00:09:37,960
أن توزيع علاماته طبيعي هذا كان تنويه للجزء اللي حكينا
109
00:09:37,960 --> 00:09:44,860
عليه أمس احنا حكينا بس ما حكينا بالتفصيل أو
110
00:09:44,860 --> 00:09:49,440
الشرح الخفيف اللي حكيته اليوم غير معلوم
111
00:09:53,020 --> 00:09:56,160
صحيح أنا بحكي يعني توزيع الدرجات لما وزعت منها
112
00:09:56,160 --> 00:10:00,300
مجموعتين صار عندي مجموعتين أنا ما أحكيش عن الدرجات
113
00:10:00,300 --> 00:10:05,640
ككل اللي عملت لها مجموعتين طب أيش الفرق بين هذا ..
114
00:10:05,640 --> 00:10:13,040
حكيت لسه فاتمة الآن أنت كمدرسة .. أنت .. هذا أنا
115
00:10:13,040 --> 00:10:18,860
بستفيد منه بشوف الدرجات اللي عندي موزعة بالتساوي ما
116
00:10:18,860 --> 00:10:22,760
بين الطلبة المتميزين والطلبة غير المتميزين الطلبة
117
00:10:22,760 --> 00:10:27,220
اللي درجاتهم أعلى من الوسيط والأقل من الوسيط أو
118
00:10:27,220 --> 00:10:31,680
بس كده بس كده بسيطة مش
119
00:10:31,680 --> 00:10:32,420
الشغل الكبير
120
00:10:38,410 --> 00:10:42,050
على الأمم هذا .. هذا وظيفة الاختبار زي أنت شايفه
121
00:10:42,050 --> 00:10:45,510
ما لهوش أهمية في اختبار ثاني cross-sectional test هذا
122
00:10:45,510 --> 00:10:51,690
اختبار استخدامه مختلف تمامًا عن اختبار الـ median الـ
123
00:10:51,690 --> 00:10:54,230
.. أيش الفرق بينه وبين الـ median في cross
124
00:10:54,230 --> 00:10:56,750
-sectional أنا بأقارن درجات الطلبة في المجموعات
125
00:10:56,750 --> 00:11:01,650
الثلاث، مظبوط؟ بأقارن .. يعني بأحكي هل درجات الطلبة
126
00:11:01,650 --> 00:11:04,210
اختلفت باختلاف طرق التدريس أو باختلاف الselection
127
00:11:04,210 --> 00:11:10,050
التلاتة ولا لا فالاتنين مش زي بعض بالمرة واحد بيقسم
128
00:11:10,050 --> 00:11:14,130
بيت لمجمعتين و بقارن بينهم و واحد بقارن الدرجات
129
00:11:14,130 --> 00:11:17,430
حسب المجمعات التلاتة أنا هنا طبعًا في المثال ما كنتش
130
00:11:17,430 --> 00:11:21,710
مهتم أعرف مين الطلبة اللي درسوا في الخصم الأول و
131
00:11:21,710 --> 00:11:25,710
لا الثاني و لا الثالث مين الأفضل كلهم معينة واحدة
132
00:11:25,710 --> 00:11:29,090
يعني أنا دمجتهم كلهم مع بعض و بعدين بدأت أشوف
133
00:11:29,090 --> 00:11:32,830
عليهم أشوف نسبة الحالات اللي بتزيد على الوسيط
134
00:11:32,830 --> 00:11:38,410
أو بتقل عن الوسيط خلاص تقريبًا شغلة صغيرة عنكم
135
00:11:38,410 --> 00:11:42,470
يعني ما أنا ما حكيتش عليها من البارحة حبيت أحكي عليها
136
00:11:42,470 --> 00:11:46,690
اليوم على عجلة فيه
137
00:11:46,690 --> 00:11:52,470
سؤال؟ طيب لأن إن شاء الله تعالى هاخد الجزء الأخير
138
00:11:52,470 --> 00:11:56,050
اللي احنا من البارحة توقفنا عنده اللي هو الجزء
139
00:11:56,050 --> 00:11:56,830
الخامس
140
00:12:10,720 --> 00:12:18,900
وخليني أفتح الملف تبع المخرجات في
141
00:12:18,900 --> 00:12:27,640
الخامسة كان السؤال كان التالي يرغب
142
00:12:27,640 --> 00:12:28,100
الباحث
143
00:12:33,920 --> 00:12:38,200
في اختبار ما إذا كان هناك فروق ذات دلالة إحصائية في
144
00:12:38,200 --> 00:12:42,500
متوسطات تحصيل الطلبة في مساق العلوم تعزى للمحافظة
145
00:12:42,500 --> 00:12:47,440
يعني الطلبة في التوجيهي العام عايز أقارن درجاتهم
146
00:12:47,440 --> 00:12:52,720
في مادة العلم و أشوف من المحافظة اللي درجات العلم
147
00:12:52,720 --> 00:12:57,600
عندها هي الأفضل أفترض أنا كباحث مهتم أشوف توزيع
148
00:12:57,600 --> 00:13:03,580
الدرجات حسب المنطقة واضح أن في عندي العلم
149
00:13:05,410 --> 00:13:11,210
هذا متغير تابع المحافظة
150
00:13:11,210 --> 00:13:19,270
هذا عامل مستقل وضع عامل مستقل اللي هو طبعًا
151
00:13:19,270 --> 00:13:23,050
المحافظة خمس محافظات فبالتالي هنشوف إيش هو المطلوب
152
00:13:23,050 --> 00:13:26,230
.. إيش المطلوب يعمل في الرقم ألف اختبار ماذا كانت
153
00:13:26,230 --> 00:13:32,300
درجات الطلبة في المساق المذكور للطلبة في المحافظة
154
00:13:32,300 --> 00:13:35,300
الوسطى تتبع التوزيع الطبيعي يعني هو ما حكيش تكون
155
00:13:35,300 --> 00:13:42,620
محافظة بس ركز على محافظة واحدة علشان خاطر لو
156
00:13:42,620 --> 00:13:45,420
.. لو أنا كمدرس طلبت منك تعملي لي أكون محافظة
157
00:13:45,420 --> 00:13:50,260
هيكون فيه تكرار مظبوط؟ في الماضي على الوقت عشان هي
158
00:13:50,260 --> 00:13:55,560
كان الطالب محافظة واحدة بس خليني أشوف كيف نعمل
159
00:13:55,560 --> 00:14:00,370
عملية لأن ال output عندنا موجود إذا كان المطلوب
160
00:14:00,370 --> 00:14:06,190
معرفة ما إذا كان درجات الطلبة توزيعهم حسب المحافظة
161
00:14:06,190 --> 00:14:08,470
بس أنا مهتم بالمحافظة الوسطى هيتبع التوزيع الطبيعي
162
00:14:08,470 --> 00:14:13,750
فلما جينا على ال file تبعنا هاي ال file تبع
163
00:14:13,750 --> 00:14:20,010
البرنامج I analyze descriptive statistics explore
164
00:14:24,320 --> 00:14:29,300
الامتحان القصير هو الثاني اللي فيه العلوم هنا في
165
00:14:29,300 --> 00:14:35,000
plots بختار normality
166
00:14:35,000 --> 00:14:39,680
plots with test زي الاختيار اللي عايزين نعمله و
167
00:14:39,680 --> 00:14:46,560
بعدين بضغط على okay خلاص واضح هيك ده لو ضغط على
168
00:14:46,560 --> 00:14:49,580
continue وبعدين okay هيعطيني في ال output
169
00:14:54,180 --> 00:14:59,200
test of normality أنا مهتم بس بالمحافظة الوسطى
170
00:14:59,200 --> 00:15:06,160
طبعًا الفرضية الصفرية بتنص أن توزيع درجات العلوم
171
00:15:06,160 --> 00:15:16,180
يخضع للتوزيع الطبيعي ال
172
00:15:16,180 --> 00:15:19,950
p value و ال sigma هنا بختار في عند شابيرو وفي عند
173
00:15:19,950 --> 00:15:23,050
كرنغروف و سميرنوف واضح أن حجم العينة في الوسطى 24
174
00:15:23,050 --> 00:15:33,070
فبالتالي صغيرة فباخد شابيرو 0.048 إذا نرفض الفرضية
175
00:15:33,070 --> 00:15:36,990
الصفرية و بالـ Central التوزيع ماله إذا التوزيع
176
00:15:36,990 --> 00:15:47,430
ليس طبيعي نرجع ثاني للمطلوب
177
00:15:49,940 --> 00:15:53,020
إذا كان مطلوب السؤال الأول اختبر ما إذا كانت درجات
178
00:15:53,020 --> 00:15:56,780
الطلبة تتبع التوزيع الطبيعي طبعًا الاختبار المناسب
179
00:15:56,780 --> 00:16:08,920
شابيرو القيمة الاحتمالية 0.48 أي أنوبة
180
00:16:08,920 --> 00:16:15,300
.. أي أنوبة ليش أنوبة؟ ما ليش أنا هذه فقرة والمطلوب
181
00:16:15,300 --> 00:16:18,200
هيّ .. هي المطلوب .. المطلوب يختار التوزيع الطبيعي
182
00:16:18,200 --> 00:16:22,100
.. ANOVA لا حاجة ثانية .. هنا التوزيع الطبيعي ..
183
00:16:22,100 --> 00:16:26,040
هنا شابيرو .. القرار والتعليق شغلتين .. رفض الفاضي
184
00:16:26,040 --> 00:16:29,660
الصفرية هو عدم الرفض .. واضح فيه رفض .. و التعليق
185
00:16:29,660 --> 00:16:32,860
أن درجات الطلبة في مساق العلوم لا تتبع التوزيع
186
00:16:32,860 --> 00:16:38,480
الطبيعي .. إلا أن هذا في ألف .. في باقي بحكي
187
00:16:47,790 --> 00:16:54,750
و هو بس بقى و خلاص؟ إيش طالب فيه بقى؟ قيمة حجم
188
00:16:54,750 --> 00:16:59,990
التأثير بافتراض أن توزيع البيانات طبيعي و أنا عشان
189
00:16:59,990 --> 00:17:05,470
أحسب حجم الآثار لازم أعمل اختبار الأول فحجم
190
00:17:05,470 --> 00:17:09,110
التأثير هنا بيحكي على طول ما يخضع للتوزيع الطبيعي
191
00:17:09,110 --> 00:17:13,610
لذا إيش الاختبار لازم أعمله؟ لذا اللي هو الانوفا
192
00:17:13,610 --> 00:17:20,730
لازم أعمل ANOVA الآن هو بيحكي .. هو بيحكي أن
193
00:17:20,730 --> 00:17:32,010
التوزيع طبيعي وبالتالي هنعمل الانوفا analyze
194
00:17:32,010 --> 00:17:39,590
.. general linear model يعني variate هو
195
00:17:39,590 --> 00:17:40,730
بيحكي على درجات العلوم
196
00:17:44,490 --> 00:17:48,730
و بحكي عن المحافظات اللي أنا بشكل عام بحكي عن
197
00:17:48,730 --> 00:17:52,790
محافظاتي بشكل عام ما يخصش المحافظة واحدة أنا بدأ
198
00:17:52,790 --> 00:17:59,410
أقارن بينها المحافظات ككل هاي المحافظة و بختار من
199
00:17:59,410 --> 00:18:03,330
ال options عشان أطلع ال power هاي ال power
200
00:18:03,330 --> 00:18:07,390
continue
201
00:18:07,390 --> 00:18:12,890
و أضع
202
00:18:12,890 --> 00:18:13,950
هي حجم التأثير
203
00:18:17,300 --> 00:18:28,240
واضحة قيمة 0.56000 إذا حجم التأثير أو
204
00:18:28,240 --> 00:18:35,620
ممكن تحسبيه إذا مش موجود بحسب المعادلة اللي
205
00:18:35,620 --> 00:18:42,260
هي القيمة هذه اللي هي 15.272
206
00:18:44,620 --> 00:18:51,600
على ال corrected total 273 و
207
00:18:51,600 --> 00:18:56,780
كذا جوا هيطلع 0.56 لأن لو أنا بستطلع على ال output
208
00:18:56,780 --> 00:19:03,380
المخرج المعنى موجود هاي
209
00:19:03,380 --> 00:19:11,140
الأولى هاي الخامسة واضح هي لأن الشيبيرو وهي
210
00:19:11,140 --> 00:19:12,260
الاختبار اللي تحت
211
00:19:18,820 --> 00:19:23,260
اللي أنا لحظة في الامتحان شاطب حجم الأثر مشطوط
212
00:19:23,260 --> 00:19:28,240
فبالتالي بحسبه من القيمة هذه على القيمة اللي تحتها
213
00:19:28,240 --> 00:19:36,320
أكيد جاب حساب 0.56 خلاص واضح طب هو ليش أثر ضعيف
214
00:19:36,320 --> 00:19:39,840
لأن من الأصل كان القرار عدم رفض الفرضية الصفرية من
215
00:19:39,840 --> 00:19:43,200
الأصل بس هو ما سألش سؤال على رفض ولا عدم رفض طلب جد
216
00:19:43,200 --> 00:19:45,060
حجم الأثر
217
00:19:47,530 --> 00:19:55,510
ماشي احنا بنجرب حسب المطلوب التفسير
218
00:19:55,510 --> 00:19:59,170
خلاص .. إيش التفسير؟ في حجم تأثير ضعيف ومعناه
219
00:19:59,170 --> 00:20:02,470
تقريبًا خمسة وستة وعشرة في المئة من التغير في
220
00:20:02,470 --> 00:20:05,990
درجات الطلبة في مساق العلوم يؤذى للمحافظة معناه
221
00:20:05,990 --> 00:20:09,710
كذا درجات العلم ما اختلفتش حسب المحافظة يعني سواء
222
00:20:09,710 --> 00:20:12,790
الطالب موجود في محافظة الشمال لغزة ولا غزة أو
223
00:20:12,790 --> 00:20:16,110
الوسطى وخليهم يصيب رفح درجاتهم في العلم مالها
224
00:20:16,110 --> 00:20:23,590
متقاربة بعدين طلب في دي المطلب اللي بعده في جيم
225
00:20:23,590 --> 00:20:27,450
أقصد حساب حجم التأثير بافتراض من التوزيع مش طبيعي
226
00:20:27,450 --> 00:20:33,390
هذا لو كان طبيعي لو
227
00:20:33,390 --> 00:20:42,170
كان ليس طبيعيًا لازم أنا أستخدم microscope ولس طبعًا
228
00:20:42,170 --> 00:20:45,890
في ال output عندي النتائج جاهزة بس أنا هحاول برضه
229
00:20:45,890 --> 00:20:49,790
أعملك إياها للتأكيد، لاحظ الآن أن هي بيعطيني cross
230
00:20:49,790 --> 00:20:53,430
calculus فين؟ k square وبيعطيني قيمة الاختبار
231
00:20:53,430 --> 00:20:59,770
بتاعة k square اللي هي سمانها أقاتش مش هيك، ستة،
232
00:20:59,770 --> 00:21:00,890
خمسة، ثلاثة، خمسة
233
00:21:08,750 --> 00:21:13,770
هذه قيمة الاختبار و ال DF بتساوي 4 طبعًا لأنه عندي
234
00:21:13,770 --> 00:21:18,470
خمس محافظات نقص واحد بتساوي أربعة و القيمة
235
00:21:18,470 --> 00:21:21,170
الاحتمالية بتساوي 0.163 واضح برضه
236
00:21:21,170 --> 00:21:25,410
قرار نرفض زي ما كان قرار نرفض هنا مظبوط لأن القرار
237
00:21:25,410 --> 00:21:29,470
هنا كان نرفض لأن ال P value بتساوي 0.215 ال P value
238
00:21:29,470 --> 00:21:37,430
0.215 الآن بتحسب حجم التأثير حسب ما شفنا في المحاضرة
239
00:21:37,430 --> 00:21:41,930
اللي فاتت تذكر إيه القانون القانون عبارة عن إيش H
240
00:21:41,930 --> 00:21:46,230
H
241
00:21:46,230 --> 00:21:55,490
ناقص K على N ناقص K هذا معامل أو قيمة حجم التأثير ال
242
00:21:55,490 --> 00:22:02,730
H اللي هي 6 5 3 5 ناقص K K إيش بتساويعادة المحافظات
243
00:22:02,730 --> 00:22:09,590
زائد واحد على إن حجم العينة ككل إن هي جداش حجمها
244
00:22:09,590 --> 00:22:14,970
105 هاي ال total 105 واضح يعني بعرفها من خلال
245
00:22:14,970 --> 00:22:18,130
البيانات الأولى أنه حكال فيها إن ده 105 طالب أو من
246
00:22:18,130 --> 00:22:22,330
خلال ال total اللي هنا هاي ال total هنا 105 إذا
247
00:22:22,330 --> 00:22:25,930
105 ناقص 5
248
00:22:28,700 --> 00:22:35,380
لو أحظى وضع شريط أربعة من هذه تصير الجواب 2، 5، 3،
249
00:22:35,380 --> 00:22:44,140
5 على 100 يعني الجواب تقريبًا 0.02 إذا
250
00:22:44,140 --> 00:22:47,540
قيمة حجم التأثير في الحالة الثانية 0.02 الحلوة
251
00:22:47,540 --> 00:22:53,460
حوالي 5 من 100 برضه ضعيفة وهي طبعًا بتأكّد النتيجة
252
00:22:53,460 --> 00:22:56,620
حصلنا عليها في الأول فواضح أن لو استخدمت سواق
253
00:22:56,620 --> 00:23:02,190
اختبار الانوفا أو اختبار cross-calc الاثنين أعطوني
254
00:23:02,190 --> 00:23:14,150
نفس الـ .. غالبًا
255
00:23:14,150 --> 00:23:17,550
شوف .. غالبًا لأ إذا .. إذا كان التوزيع مش طبيعي
256
00:23:17,550 --> 00:23:23,850
بشكل واضح غالبًا لأ غالبًا النتائج إذا كان التوزيعين
257
00:23:23,850 --> 00:23:28,420
قريبين من بعض النتائج تقريبًا نفس الشيء بقول لك أنت
258
00:23:28,420 --> 00:23:31,320
شايف أنت الآن وبحكي لك بناء على نتيجتك وإجابتك في
259
00:23:31,320 --> 00:23:35,320
باء أو جيم الآن التوزيع عندك فرصة طبيعي أو لا مش
260
00:23:35,320 --> 00:23:41,880
طبيعي مش طبيعي إذا باعتمد على مين؟ على كروسكا، فهذه
261
00:23:41,880 --> 00:23:44,460
النتيجة أنا هعتمد عليها الآن، هذا اللي هأركز عليه
262
00:23:44,460 --> 00:23:47,720
في التحت بناء على إجابتك في باء أو جيم، لحظة أنا
263
00:23:47,720 --> 00:23:53,500
بحكي مش في باء أو جيم، باء أو جيم هيك أو هيك الحالتين
264
00:23:53,500 --> 00:23:59,550
هدول هل تعتقد أن هناك فرق ذو دلالة إحصائية لأن
265
00:23:59,550 --> 00:24:02,350
ما نفعش أجاوب السؤال هذه، أحكي لأن الـ P value أكبر
266
00:24:02,350 --> 00:24:06,930
من 5%، أنا بدي أجابه بناء عليه، مش على الإجابة اللي
267
00:24:06,930 --> 00:24:11,670
هنا، بناء على حجم التأثير، واضح لو اعتمدت على بقى
268
00:24:11,670 --> 00:24:15,250
اللي في التوزيع الطبيعي، حجم تأثيره ضعيف وبالتالي
269
00:24:15,250 --> 00:24:19,430
ما فيش فروق، لو اعتمدت على هنا ما فيش فروق الاثنين
270
00:24:19,430 --> 00:24:23,250
هتقول عليه، مش نفس القرار، نفترض أن حكاية القرار يختلف
271
00:24:23,250 --> 00:24:28,090
يعني واحدة طلعت نرفض، واحدة ما رفضش، برجع للأصل، الأصل
272
00:24:28,090 --> 00:24:31,770
كان توزيع أي نوع؟ لو طلع طبيعي بعتمد على نتيجة في
273
00:24:31,770 --> 00:24:36,810
الانوفا، لو طلع مش طبيعي زي حالتنا بعتمد على اختبار
274
00:24:36,810 --> 00:24:48,230
الكروسكا، ودا كان آخر سؤال، مش
275
00:24:48,230 --> 00:24:50,590
عارف السنة الأولى بتكون منها حاجة للأول السنة
276
00:24:53,450 --> 00:24:56,350
الأسئلة الأولى اللي هي الاختيار المتعدد، وذكر
277
00:24:56,350 --> 00:25:01,350
أسلوب الحصائل المناسب في واحدة مش واضحة، ما في أي
278
00:25:01,350 --> 00:25:07,010
سؤال منهم
279
00:25:07,010 --> 00:25:14,130
خلاص
280
00:25:14,130 --> 00:25:14,470
هيك
281
00:25:28,840 --> 00:25:31,100
خلّاني أفتح ملف اليوم
282
00:25:52,310 --> 00:25:58,190
طالما أكبر من 5% مرفوضش، مش
283
00:25:58,190 --> 00:26:02,610
حكيت، أنا
284
00:26:02,610 --> 00:26:06,310
حكيت اللي قلتي، طالما هد أكبر من 5% ما بتلفش فروقه
285
00:26:06,310 --> 00:26:07,890
وهد زي أكبر من 5%
286
00:26:38,260 --> 00:26:44,740
ماذا بقى يا عزيزتي؟ نبدأ موضوع جديد يُطلق عليه
287
00:26:44,740 --> 00:26:49,900
التحليل العاملي، هناخد شقين منه، الاستكشافي
288
00:26:49,900 --> 00:26:59,020
الاكسبلوري exploratory factor analysis نختصر رمز EFA، و
289
00:26:59,020 --> 00:27:03,300
بعدين هناخد التحليل العاملي التأكيدي أو التوكيدي
290
00:27:03,300 --> 00:27:08,120
اللي قادم إن شاء الله، الموضوع هذا واحد من الموضوعات
291
00:27:08,120 --> 00:27:12,720
المهمة جدًا، في سواء في العلوم التربوية أو في أي علوم
292
00:27:12,720 --> 00:27:17,300
أخرى، وهنشوف السبب من خلال العرض التفصيلي لموضوع
293
00:27:17,300 --> 00:27:20,820
اليوم، أحيانًا
294
00:27:20,820 --> 00:27:27,060
الـ .. لما كل واحد بيشتغل في موضوع جديد تقريبًا يعني
295
00:27:27,060 --> 00:27:31,900
لسه موضوع لم يتطرق له قبل ذلك باحثين أو الأساس
296
00:27:31,900 --> 00:27:36,490
النظر تبعه مش قوي، يعني ما فيش أساس نظر كبير، وتولد
297
00:27:36,490 --> 00:27:41,630
لذا الباحث فكرة معينة ونفترض عمل استبانة
298
00:27:41,630 --> 00:27:51,350
والاستبانة نفترض تجتمل على مئة فقرة، ممكن
299
00:27:51,350 --> 00:27:55,270
الباحث مش قادر الآن يوزّع المئة فقرة على مجالات
300
00:27:55,270 --> 00:28:01,130
معينة، لأن التوزيع ممكن ياخد منه وقت وجهد كبير، وممكن
301
00:28:01,130 --> 00:28:05,650
مش عارف، ما فيش دراسات سابقة تعتمد على توزيع معين
302
00:28:05,650 --> 00:28:09,650
فبالتالي هو عايز يعمل عملية توزيع الفقرات على عدة
303
00:28:09,650 --> 00:28:14,770
مجالات أو عدة أبعاد، وبرضه يعني معناه كده رقم واحد
304
00:28:14,770 --> 00:28:23,570
بده يعمل توزيع الفقرات هدول أو الأسئلة إلى عدة
305
00:28:23,570 --> 00:28:25,090
مجالات
306
00:28:28,560 --> 00:28:32,500
الحاجة الثانية هو ممكن يرى أن المئة فقرة هدول
307
00:28:32,500 --> 00:28:38,920
عددهم كبير، فبدأوا ياخدوا أفضل الفقرات، يعني ما كانوا
308
00:28:38,920 --> 00:28:43,240
بيعملوا عملية تخفيض أو
309
00:28:43,240 --> 00:28:54,800
اختزال للفقرات، واضح العملية مش سهلة إن يخفض ويخفض
310
00:28:54,800 --> 00:28:59,970
مين الفقرات اللي مالهاش ارتباط مع المجالات أو
311
00:28:59,970 --> 00:29:04,250
الأبعاد اللي هو عايز يعملها، يا تأثيرها ضعيف أو يا
312
00:29:04,250 --> 00:29:08,370
كاد يكون تأثيرها مش ضعيف، هدى واحد يعمل اختزال
313
00:29:08,370 --> 00:29:16,490
للفقرات الضعيفة، وبرضه الفقرات القوية جدًا مش لازمة،
314
00:29:16,490 --> 00:29:20,850
هل المنطق الفقرات القوية مش لازمة؟ إلا لما يكون في
315
00:29:20,850 --> 00:29:24,800
علاقة قوية جدًا بين الفقرتين، مع كده لو عرفت واحدة
316
00:29:24,800 --> 00:29:28,700
بعرف التانية على طول، مع كده صار فيه تكرار مظبوط
317
00:29:28,700 --> 00:29:31,940
يعني أفضل دلوقتي متغيرين X واحد فكرتين X واحد و X
318
00:29:31,940 --> 00:29:37,460
اثنين وحكيت X واحد لو عرفتها بعرف تسعين في المية
319
00:29:37,460 --> 00:29:44,720
من X اثنين، معنى كده إن لو عرف X2 باعرف مين X1 90%
320
00:29:44,720 --> 00:29:50,600
منها، معنى كده وجود X2 و X1 هيعطوني تقريبًا نفس
321
00:29:50,600 --> 00:29:57,100
المعلومة، معنى كده X1 مش هتضيفش لـ X2، بدي أحذف، معنى
322
00:29:57,100 --> 00:30:01,220
كده اختصار الفقرات سواء كانت ضعيفة جدًا، يعني
323
00:30:01,220 --> 00:30:05,080
الارتباط مع المجال تبعها ضعيف أو الارتباط قوي جدًا
324
00:30:05,080 --> 00:30:07,160
يعني حتى الارتباط قوي بيعمل لي مشكلة في عملية
325
00:30:07,160 --> 00:30:13,320
التحليل، زي ما هشوف بعد شوية، وضع حد الجهد مش سهل
326
00:30:13,320 --> 00:30:19,060
البرنامج بيعمل، بيعمل الشغل ثاني، الفقرات اللي
327
00:30:19,060 --> 00:30:24,670
ضعيفة هو كده كده هيشيلها، على حسب أنا عايزها مثلًا
328
00:30:24,670 --> 00:30:28,830
ترتبط مع المجال، إذا كان ارتباطها مثلًا لا يقل عن
329
00:30:28,830 --> 00:30:32,390
قيمة معينة، في التربية تمنّى التباينة تكون 3 من 10 أو
330
00:30:32,390 --> 00:30:36,230
4 من 10، يعني أنا مسموح لي تبقى الفقرة ضمن المجال
331
00:30:36,230 --> 00:30:41,230
تبعها إذا كان ارتباطها مع المجال لا يقل عن 4 من 10
332
00:30:41,230 --> 00:30:45,770
يعني مع كده الفقرات اللي دون 4 ارتباطها مع المجال
333
00:30:45,770 --> 00:30:52,760
ما له هتطلع برّا، وأنت الآن كباحث الفقرات القوية بناء
334
00:30:52,760 --> 00:30:55,140
على مصفوفة معاملات الارتباط اللي هنشوفها بعد شوية
335
00:30:55,140 --> 00:31:02,700
أنت هتشيل الفقرات القوية، إيه قوية؟ الـ 9 من العشرة، 9
336
00:31:02,700 --> 00:31:05,800
أو أعلى في مصفوفة معامل الارتباط، هدى أنا بشيلها
337
00:31:05,800 --> 00:31:09,540
اللي في مصفوفة معاملات الارتباط، أحيانًا بدي أشيل
338
00:31:09,540 --> 00:31:13,940
أكثر دقة، ممكن أشيل الـ 8 من العشرة، لكن عادةً
339
00:31:13,940 --> 00:31:15,280
نتفق على الـ 9 من العشرة
340
00:31:18,980 --> 00:31:24,820
هذه أنت بتحددها للبرنامج، هنشوفها بعد شوية للقوية
341
00:31:24,820 --> 00:31:27,140
لو أنا في البداية خالص، الفقرات القوية بدأ أشيلها
342
00:31:27,140 --> 00:31:30,880
من الأول قبل ما أدخلها على التحليل العامل، الشكل
343
00:31:30,880 --> 00:31:37,060
النهائي يعتبر
344
00:31:37,060 --> 00:31:40,300
التحليل العاملي أو يستخدم التحليل العامل
345
00:31:40,300 --> 00:31:45,360
الاستكشافي في خفض الأبعاد، نفترض هما ممكن ستة أبعاد
346
00:31:45,360 --> 00:31:49,440
كأول يوم أو سبعة أبعاد، بحاول أقسّم للعدد المناسب
347
00:31:49,440 --> 00:31:53,860
بحيث أن تفسير التباين من خلال مثلًا أربعة عوامل مش
348
00:31:53,860 --> 00:32:00,280
هيختلف كثير عن خمسة عوامل، دائمًا بناخد مبدأ الـ ..
349
00:32:00,280 --> 00:32:04,860
بيسمّوه في الإحصاء parsimony model مبدأ البخل، البخل
350
00:32:04,860 --> 00:32:10,940
يعني يكون عندك أقل عدد ممكن من الأبعاد اللي بتحقق
351
00:32:10,940 --> 00:32:14,610
نسبة تباين عالية، يعني الإبرة ما يكونش عندها بعض عدد
352
00:32:14,610 --> 00:32:19,710
كبير، مش عدد، بيعني أن النوعية تبعها إن بتعطينا
353
00:32:19,710 --> 00:32:23,390
.. بتفسّر نسبة التباين عالية، إذا المبدأ اسمه
354
00:32:23,390 --> 00:32:26,470
parsimony model أو مبدأ البخل اللي احنا عادةً
355
00:32:26,470 --> 00:32:30,670
بنستخدمه إنه نموذج يجتمل على أقل عدد ممكن من
356
00:32:30,670 --> 00:32:36,810
الفقرات اللي بتحقق الهدف المطلوب، إذا
357
00:32:36,810 --> 00:32:40,130
يستخدم التحليل العامل الاستكشافي
358
00:32:44,500 --> 00:32:48,640
في خفض الأبعاد اللي تشكل أساس التكوين أو
359
00:32:48,640 --> 00:32:53,540
التكوينات اللي تدرسها، وليها تفسر معظم التباين في
360
00:32:53,540 --> 00:32:58,020
متغيرات التحليل، لذا أنا بدأ أخفض لأقل عدد ممكن، بس
361
00:32:58,020 --> 00:33:04,220
هذه مش بتفسر ليه معظم التباين، هو التغير كذلك
362
00:33:04,220 --> 00:33:07,140
يستخدم التحليل العامل في خفض عدد المتغيرات
363
00:33:07,140 --> 00:33:10,700
المستقلة المرتبطة ببعض البعض، أي متغيرات مستقلة
364
00:33:10,700 --> 00:33:18,380
الفقرات هدول، مسمّيهم متغيرات، خفضهم عندما يكون هذا
365
00:33:18,380 --> 00:33:22,660
العدد ما له كبير
366
00:33:22,660 --> 00:33:28,400
المشكلة وين؟ بكون عندي مئة فقرة زيك، نفترض تم
367
00:33:28,400 --> 00:33:36,600
تصفيتهم إلى خمسين أو ستين فقرة، بروح لبرنامج، سواء أنت
368
00:33:36,600 --> 00:33:41,200
طلبتي أو هو عمل، نفترض نقسّمهم لخمس أبعاد
369
00:33:45,020 --> 00:33:49,760
المئة نفترض يختزلوه إلى خمسين فقرة، لأن هو بطريقة
370
00:33:49,760 --> 00:33:53,800
رياضية ما لهوش علاقة بالمفهوم للفقرة، لأنه ما بيدخلوش
371
00:33:53,800 --> 00:33:58,560
هذه الفقرة تعني كذا، بعطيه رمز 1، 2، 3
372
00:33:58,560 --> 00:34:01,260
أو السؤال الأول، السؤال الثاني، ممكن يحط لي السؤال
373
00:34:01,260 --> 00:34:05,740
الأول نفترض في المجموعة دي، السؤال العاشر هنا، السؤال
374
00:34:05,740 --> 00:34:11,600
السابع عشر هنا، بيحطهم بطريقة معينة، نفترض أكمل و
375
00:34:11,600 --> 00:34:19,280
أشتغل زي ذلك، بيجي أنا الفقرات هدول طبعًا
376
00:34:19,280 --> 00:34:23,740
البرنامج حطهم في هذا المكان و في المجموعة أ، أقصد
377
00:34:23,740 --> 00:34:28,700
أو في مجال أيه مع كده ارتباطهم مع المجال أ قوي
378
00:34:28,700 --> 00:34:33,800
جدا، احنا بنسميها في التحليل العاملي لتدرج التشبع لهذه
379
00:34:33,800 --> 00:34:35,540
الفقرات في المجال أ قوية
380
00:34:40,350 --> 00:34:44,530
بتعمل عندي نقطة مهمة جدا، هذه الفقرات مع بعض بتشكل
381
00:34:44,530 --> 00:34:49,230
تكوين جديد أو بتشكل بعد جديد أو مجال جديد، البرنامج
382
00:34:49,230 --> 00:34:54,390
مش هيعطيه اسم أن هذا مثلا بعد التفكير أو الإدراك
383
00:34:54,390 --> 00:34:57,670
أو الذاكرة وكذا، ما لهمش علاقة بالموضوع هذا، أنا كباحث
384
00:34:57,670 --> 00:35:02,330
هطلق الفقرات هذه وأشوف إيش السمة المشتركة في هذه
385
00:35:02,330 --> 00:35:07,550
الفقرات، وأعمل إيش عنوان لهم، يعني اسمي أنا المجال
386
00:35:13,070 --> 00:35:17,090
أنا مش حكيت في الأول، أنا حكيت عند مئة فقرة
387
00:35:17,090 --> 00:35:23,110
ضربتيهم، فخلط مع بعض، مش هأجمعهم، كل مئة فقرة في
388
00:35:23,110 --> 00:35:27,110
مكان واحد، أنا ما قسمتش، النقطة بتحكي عليها هي
389
00:35:27,110 --> 00:35:30,550
النقطة الأسهل، لو زميلتك بتحكي، لو كان عندي مجال
390
00:35:30,550 --> 00:35:36,220
فيه خمس مجالات وفيه فقراته، هذه الجزئين بحكي بعد
391
00:35:36,220 --> 00:35:39,300
شوية، لكن أنا بحكي عند مئة فقرة، أنا مش عارف أوضحهم
392
00:35:39,300 --> 00:35:42,640
كيف، أنا حكيت في عند دراسة لسه جديدة، ما فيش فيها
393
00:35:42,640 --> 00:35:45,460
أبحاث سابقة، مش معروف عدد المجالات ولا أسماء
394
00:35:45,460 --> 00:35:56,200
المجالات هذا.
395
00:35:56,200 --> 00:35:58,720
الـ slope، هذا الـ slope الأول، هذا الأسلوب اللي
396
00:35:58,720 --> 00:36:02,600
بيعتمد أنه ما فيش عندي أرضية بتحكي أنه في عندي
397
00:36:02,600 --> 00:36:05,520
مقياس معين أن هذه الفقرات لهذا المجال، أنا بحكي
398
00:36:05,520 --> 00:36:08,700
الآن بشكل عام، ما عنديش معلومات اسمها العالم
399
00:36:08,700 --> 00:36:13,040
الاسترالي... خلّيني أحكي التفاصيل بعد شوية... في
400
00:36:13,040 --> 00:36:19,100
بعض الشروط... احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا
401
00:36:19,100 --> 00:36:20,920
احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا
402
00:36:20,920 --> 00:36:21,780
احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا
403
00:36:21,780 --> 00:36:22,360
احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا احنا
404
00:36:22,360 --> 00:36:26,480
احنا احنا، أما بحكي لها أن افترض أن أنا مش قادر
405
00:36:26,480 --> 00:36:29,320
أكون أبعاد عند مئة فقرة، بدي أحطهم في أبعاد
406
00:36:29,320 --> 00:36:34,100
البرنامج هيعمل شغل ثاني، هيختزل الفقرات ويعملك
407
00:36:34,100 --> 00:36:38,260
الأبعاد، بس أنت عليك هيش مسئولية التسمية وهذا مهم جدا
408
00:36:38,260 --> 00:36:42,220
آه، إيجاد علاقة بين هذه الفقرات المتغيرة، أنت ساقي
409
00:36:42,220 --> 00:36:46,940
خلاص، تسمية الفقرة عبارة عن متغير، وهذا عبارة عن عامل
410
00:36:46,940 --> 00:36:51,200
كامن، وما فيش عامل اسمه أيه، بس العامل تم تشكيله من
411
00:36:51,200 --> 00:36:54,500
خلال دي الفقرات، الحالة التالية اللي حكيتها زميلتك
412
00:36:54,500 --> 00:36:58,420
لو أنا عندي استبيان مكوّن من خمس مجالات، وكل مجال
413
00:36:58,420 --> 00:37:02,520
فيه عدد كبير من الفقرات، وعايز البرنامج يخفض لعدد
414
00:37:02,520 --> 00:37:06,100
الفقرات، يعني هأعمل رقم اثنين، بس تخفيف أو اختزال
415
00:37:06,100 --> 00:37:09,820
العدد، طب تخفيف أو اختزال اللي ضعيف هيطلع، واللي قوي
416
00:37:09,820 --> 00:37:14,400
كتير، أنا هأطلع، إذا معناه كده أنا طالع افتحت من
417
00:37:14,400 --> 00:37:19,640
مشكلتي، آه، التسمية هذه اللي هي مسامية وجاهزة خلاص
418
00:37:19,640 --> 00:37:20,900
وضحت الفكرة
419
00:37:30,890 --> 00:37:36,230
هذه اعتبر فعلا سلوب آخر لدراسة الاتساق الداخلي أو
420
00:37:36,230 --> 00:37:39,370
الصدق البنائي للمجالات... للمجالات الاستبانة
421
00:37:39,370 --> 00:37:43,750
الفقرة مع البُعد تبعها، في ارتباط قوة ولا لا، لكن
422
00:37:43,750 --> 00:37:48,130
عشان أشتغل تحليل العامل الاستكشافي له شروط، هذه
423
00:37:48,130 --> 00:37:51,510
الشروط قد لا تتوفر في العينات الاستطلاعية الصغيرة
424
00:37:52,540 --> 00:37:55,680
لأنه هألاحظ أن فيه شرط لحجم العينة، أن يكون حجم العينة
425
00:37:55,680 --> 00:38:00,840
كبير، طب هل أنا لما بعمل عينة استطلاعية بعمل حجم عينة
426
00:38:00,840 --> 00:38:03,960
كبير؟ بالتأكيد لا، عشان كده أن أنا جوابتك على سؤالك
427
00:38:03,960 --> 00:38:08,100
لكن لو كان العينة حجمها كبير لاستطلاعية ودخلت على
428
00:38:08,100 --> 00:38:12,640
التحليل العامل للاستكشافي، والشرط اللازم للعينة تكون
429
00:38:12,640 --> 00:38:18,100
كافية، متحقق، بإمكانك بشكل كامل استخدام العامل
430
00:38:18,100 --> 00:38:22,260
الاستكشافي للحكم على الاتساق الداخلي للاستبانة أن
431
00:38:22,260 --> 00:38:25,740
الفقرات هذه مناسبة ولا لا، لأنه هأشيل الفقرات اللي
432
00:38:25,740 --> 00:38:30,040
ضعيفة، والفقرات القوية برضه مش لازمة، لكن مرة ثانية
433
00:38:30,040 --> 00:38:33,420
عشان تعمل الكلام هذا، صدق الاتساق الداخلي للاستبيان
434
00:38:33,420 --> 00:38:37,840
لازم يحقق الشروط اللي احنا عايزينها، لأن لم تتحقق
435
00:38:37,840 --> 00:38:40,620
الشروط، مش هينفع، هأروح إلى وين للاتساق الداخلي
436
00:38:40,620 --> 00:38:43,740
العادي اللي احنا عملناه قبل كده، اللي هو الفقرة مع
437
00:38:43,740 --> 00:38:49,640
المجال تبعها، إذا يهدف سلوب التحليل العاملي إلى
438
00:38:49,640 --> 00:38:55,200
تلخيص المتغيرات المتعددة في عدد أقل، بتجميعهم في
439
00:38:55,200 --> 00:39:00,540
عدة مجالات أو عوامل أو مكونات، بحيث يكون لكل عامل
440
00:39:00,540 --> 00:39:04,440
من هذه العوامل دالة تربطه ببعض أو كل هذه المتغيرات
441
00:39:04,440 --> 00:39:07,980
يعني في علاقة بين هذه المتغيرات فيما بينها
442
00:39:11,040 --> 00:39:15,220
وقد نشأ ال... بيحكي عن الفكرة تبع التحليل العاملي
443
00:39:15,220 --> 00:39:19,040
هذا
444
00:39:19,040 --> 00:39:23,280
الأسلوب أساسا من أجل تحليل التجارب والمقاييس
445
00:39:23,280 --> 00:39:27,520
النفسية، بحيث يمكن إرجاع مجموعة معينة من الاختبارات
446
00:39:27,520 --> 00:39:35,840
مثلا لعمل الذكاء، و أخرى لعمل الذاكرة، وهكذا، خلّيني
447
00:39:35,840 --> 00:39:40,580
أشوف بعض ال... التعريفات الصغيرة، في حالة اسمها
448
00:39:40,580 --> 00:39:43,620
عوامل، وحالة اسمها متغيرات، بتميز بين العامل
449
00:39:43,620 --> 00:39:49,620
والمتغير، العامل هذا أيه يعتبر عامل، الفقرات هذه
450
00:39:49,620 --> 00:39:56,160
بتسمى متغيرات العامل
451
00:39:56,160 --> 00:40:00,320
هي متغيرات افتراضية، بلحظة أنا هدول افتراضية a,b,c
452
00:40:00,320 --> 00:40:05,360
متغيرات افتراضية، مشتقة من تحليل بيانات مجموعة
453
00:40:05,360 --> 00:40:09,500
متغيرات تم قياسها مباشرة، لحظة هذه العوامل عبارة عنها
454
00:40:09,500 --> 00:40:15,120
مجموعة من المتغيرات، يقصد
455
00:40:15,120 --> 00:40:19,240
بالمتغيرات المقاسة، بالعناصر تكون موضوع للتحليل
456
00:40:19,240 --> 00:40:27,510
العامل، هذه العناصر قد تكون فقرات الاستبيان، هذا الحل
457
00:40:27,510 --> 00:40:32,430
عندي أو اختبار أو مقياس، بحيث أن كل فقرة تمثل متغير
458
00:40:32,430 --> 00:40:37,610
إذا كل فقرة اللي عندي تمثل متغير، إذا السؤال يعني
459
00:40:37,610 --> 00:40:40,070
السؤال اللي عادي يعتبر متغير، يعني افترض أن أنا
460
00:40:40,070 --> 00:40:42,010
عندي أربعين سؤال في الاستبيان، وبعد كده عندي
461
00:40:42,010 --> 00:40:45,350
أربعين متغير، الأربعين سؤال تم تقسيمهم لخمس مجلدات
462
00:40:45,350 --> 00:40:49,710
فرعية، هذه الخمس مجلدات تسمى خمس عوامل أو تسمى خمس
463
00:40:49,710 --> 00:40:50,530
عوامل كامنة
464
00:40:53,710 --> 00:40:57,110
يسعى أسلوب التحليل العوامل إلى استخلاص العوامل من
465
00:40:57,110 --> 00:41:00,550
المتغيرات، انديهاي 100 متغير، 100 فقرة نفترض منها
466
00:41:00,550 --> 00:41:08,610
مجموعة عوامل، يعني في انديهاي فقرات بعدد كبير، عددها
467
00:41:08,610 --> 00:41:17,310
كبير، نفترض منها عوامل، نفترض أربعة
468
00:41:17,310 --> 00:41:23,490
عوامل، طبعا كل عامل هيجتمل على مجموعة من المتغيرات
469
00:41:25,500 --> 00:41:30,720
يكون العامل هو الأول هو أكثرها تباين بالمتغيرات
470
00:41:30,720 --> 00:41:33,940
أو أكثرها تفسير للتجارب المشتركة، ليه العامل الثاني
471
00:41:33,940 --> 00:41:39,140
وكذا، هيك البرنامج المصمم يعطيك العامل الأول بيفسر أو
472
00:41:39,140 --> 00:41:43,100
يكون فيها الارتباط ما له أكبر ما يمكن أن يكون، في كل
473
00:41:43,100 --> 00:41:46,960
عامل عدد قليل من المعاملات الصفرية، يعني ما يكونش
474
00:41:46,960 --> 00:41:51,800
الارتباطات أو تشبعها تشبعها ما له صغير صغير، احنا
475
00:41:51,800 --> 00:41:55,340
خلاص هنتفق، إذا كانت مثلا ثلاثة من عشرة فاعلة
476
00:41:55,340 --> 00:41:58,460
التامة موجودة أو أربعة من عشرة، أنا حأركز على أربعة
477
00:41:58,460 --> 00:42:03,320
من عشرة، الحل المهم جدا أن يسهل تفسير هذه العوامل
478
00:42:03,320 --> 00:42:07,420
في ضوء علاقتها بالمتغيرات، يعني لازم الفقرات اللي
479
00:42:07,420 --> 00:42:12,950
هنا هو رياضيا هيكون ارتباط فيما بينها مع المجال، لكن
480
00:42:12,950 --> 00:42:16,810
أنت كباحثة تريد تعرف هذه الفقرات ترتبط فيما ما...
481
00:42:16,810 --> 00:42:21,490
فيما بينها ارتباط منطقي ولا لا، هذا شغل مهم لأن
482
00:42:21,490 --> 00:42:26,470
أحيانا البرنامج ما يفهمش البعد الفلسفي أو البعد
483
00:42:26,470 --> 00:42:30,790
المهني المعنوي، فبالتالي هو بس بيفهم البعد الرياضي
484
00:42:30,790 --> 00:42:33,710
أن هناك ارتباط قوي بين هذه الفقرات مع المجال
485
00:42:36,460 --> 00:42:39,060
إذن يسّهل تفسير هذه العوامل على ضوء علاقتها
486
00:42:39,060 --> 00:42:44,880
بالمتغيرات، هي عند عامل هذه المتغيرات بيتشكل مجموعة
487
00:42:44,880 --> 00:42:47,940
اللي هي علاقة مثلا بالذكاء، اللي هي علاقة بالقدرة
488
00:42:47,940 --> 00:42:50,600
على التفكير الإبداعي، اللي هي علاقة بالابتكار، وها
489
00:42:50,600 --> 00:42:56,240
كذا، لكن مين بيقدر يحكم الكلام هذا أكثر الباحث نفسه
490
00:42:56,240 --> 00:43:00,780
عشان هي يمكن يكون أريح للواحد يكون هو مصمم للاستبيان
491
00:43:00,780 --> 00:43:07,000
عدة مجالات وفيه فقرات، واطلع من البرنامج، أتأكد ليه
492
00:43:07,000 --> 00:43:10,940
أن هذه الفقرات مناسبة ولا لا، عملها اختزال بعدها
493
00:43:10,940 --> 00:43:13,060
هل مناسبة ولا لا، هناخدها في اللقاء الجاية
494
00:43:13,060 --> 00:43:15,860
للمتكلمة، التحليل العامل التوكيدي، يعني هل التصميم
495
00:43:15,860 --> 00:43:20,820
مناسب ولا لا، بشكل عام، فالاستكشاف مجرد استكشاف
496
00:43:20,820 --> 00:43:25,880
للمتغيرات وأبعادها، في الآخر هأطلع بخلاصة أن هذه
497
00:43:25,880 --> 00:43:28,400
الفقرات بتكون في هذا البعد، الفقرات الثانية في بعد
498
00:43:28,400 --> 00:43:34,350
آخر، وهكذا، يعني معناه كده أن اليوم مش هأطلع إلا إن
499
00:43:34,350 --> 00:43:38,630
الاستبيان تم تصميمه إلى مجموعة من المجالات، وكل
500
00:43:38,630 --> 00:43:42,850
مجال يشتمل على المتغيرات أو الفقرات المناسبة وهي
501
00:43:42,850 --> 00:43:48,470
أقل عدد ممكن بحيث تفسر أكبر قدر ممكن من التباين
502
00:43:48,470 --> 00:43:52,310
شوف أنا عايز شهالتين مع بعض أقل عدد من الفقرات،
503
00:43:52,310 --> 00:43:55,610
أقل عدد من العوامل اللي بتفسر أكبر قدر ممكن من
504
00:43:55,610 --> 00:43:59,370
التباين بحيث لو ضفت عامل آخر مش حاضيف كتير
505
00:44:03,770 --> 00:44:09,850
هناك شروط للتحليل العامل أن تكون المتغيرات موزعة
506
00:44:09,850 --> 00:44:14,850
توزيع طبيعي أو حجم عينة كبير أو غير متعدد المنوال،
507
00:44:14,850 --> 00:44:19,430
ايش المنوال؟ المنوال يعني القيمة الأكثر تكرارا،
508
00:44:19,430 --> 00:44:21,930
لما بعمل حاجة زي هيك، بعد كده فاندي المنوال
509
00:44:21,930 --> 00:44:26,530
الوحيد، مظهر؟ هيك كويس، مرتب، مش عنده مشكلة، حتى
510
00:44:26,530 --> 00:44:29,850
لو كان شوية ملتوق، برضه تنشي الأمور، لأنه ما يكونش
511
00:44:29,850 --> 00:44:33,010
متعدد متعدد منوال يعني فيه ايدي منوال هال وفيه
512
00:44:33,010 --> 00:44:37,270
منوال تاني وهاكذا، همسي متعدد منوال في الحالة دي
513
00:44:37,270 --> 00:44:43,390
لو كان فيه قيمتين أو أكثر، عددهم كتير جدا، بعد كده
514
00:44:43,390 --> 00:44:48,210
متعدد منوال، مابنفعش أعمله تحليل عامل يعني الشرط
515
00:44:48,210 --> 00:44:50,650
اللي في غاية الأهمية أن يكون حجم العينة كبير بما
516
00:44:50,650 --> 00:45:00,330
فيه الكفاية حسب اختبار حناخده اختبار اسمه KMO هذا
517
00:45:00,330 --> 00:45:03,770
الاختبار .. هذا الشرط هو الممكن الشرط المتعب لأن
518
00:45:03,770 --> 00:45:08,950
أحيانًا العينة الحجمية تعتبر ضعيفة ويعتبر العينة
519
00:45:08,950 --> 00:45:13,450
الحجمية تعتبر صغيرة في التحليل العامل يبدأ من 150
520
00:45:13,450 --> 00:45:17,350
و200 يصير يعني معقول طبعا لما تصل 500 العينة تعتبر
521
00:45:17,350 --> 00:45:21,510
عينة مثالية للتحليل العامل احنا بنعتبر ال 300 جيدة
522
00:45:22,290 --> 00:45:26,990
لكن متخيلة عينة غالبا .. غالبا ممكن تحليل العامل
523
00:45:26,990 --> 00:45:30,990
يعملك بعض الإشكاليات عشان هيك أنه أنا استخدم
524
00:45:30,990 --> 00:45:35,030
العامل للعينات الاستطلاعية اللي حد ما صغير غالبا
525
00:45:35,030 --> 00:45:38,450
غير مناسب لكن برضه الواحد يجرب و ربما تكون
526
00:45:38,450 --> 00:45:41,610
المتخيلات قوية بشكل معين و يطلع معاك تحليل العامل
527
00:45:48,150 --> 00:45:51,630
الشرط الثالث في غاية الأهمية من ناحية مهنية أن
528
00:45:51,630 --> 00:45:55,930
العوامل اللي بتطلع تكون جاية عن متغيرات واقعية
529
00:45:55,930 --> 00:45:58,830
بحيث يستطيع الباحث تفسيرها في ضوء الإطار النظري
530
00:45:58,830 --> 00:46:04,430
يجب أن تعتبر العوامل اللي ناتج من تحيل العامل أو
531
00:46:04,430 --> 00:46:08,370
يعني مكونة عن متغيرات واقعية بحيث يستطيع الباحث
532
00:46:08,370 --> 00:46:12,090
تفسيرها في ضوء الإطار النظري يعني اللي يطلع معاه
533
00:46:12,090 --> 00:46:16,690
في الآخر العوامل هدول من ناحية مهنية عوامل منطقية
534
00:46:16,690 --> 00:46:17,570
يمكن تفسيرها
535
00:46:20,080 --> 00:46:24,140
يفضل استخدام متغيرات مستقلة من وجهة نظر التجريبية هذا
536
00:46:24,140 --> 00:46:30,300
يفترض في أن تصميم الاستبيان هنا في بعض التعريفات مش
537
00:46:30,300 --> 00:46:35,660
هاشرحها الآن هسيبها لغاية مبدأ في تطبيق العملية بس
538
00:46:35,660 --> 00:46:39,180
أسأل سؤال منك، السؤال الأول هو أنه لو أنا مثلا هدف
539
00:46:39,180 --> 00:46:42,620
مهتمة بيه يشغله رياضية رح يحتكم البرنامج، بس أنا
540
00:46:42,620 --> 00:46:45,660
حاسة أنه مهم و لازم يكون موضوع في الفقرات، هل
541
00:46:45,660 --> 00:46:51,520
البرنامج ممكن تستثنأ بعض شوف الان ال .. هنا
542
00:46:51,520 --> 00:46:54,300
البرنامج اللي بتتعامل بتتعامل رياضيا مالهوش علاقة
543
00:46:54,300 --> 00:46:58,480
باهمية هذا المتغير فهو إذا أنت شايف إنك أنت بيك
544
00:46:58,480 --> 00:47:03,200
تستثني من الأصل بتكشف الداخلية على البرنامج لو لكن
545
00:47:03,200 --> 00:47:05,960
لو بدك تضافيه ما فيش إمكانية أن أضاف لك إياه ما فيش
546
00:47:05,960 --> 00:47:09,060
إمكانية للإضافة لأنه طالما ارتباطه ضعيف ماقدرش أن
547
00:47:09,060 --> 00:47:11,840
أضيفه ماشي السؤال الثاني هو تحليل العامل اللي
548
00:47:11,840 --> 00:47:15,600
استكشفها واسمه استكشافي عشان يستكشف الفقرات
549
00:47:15,600 --> 00:47:22,590
الضعيفة هذا السبب الأول أطلق عليه استكشافي لأنه يتم
550
00:47:22,590 --> 00:47:26,330
عملية استكشاف الأبعاد الموجودة تلاتة أو أربعة
551
00:47:26,330 --> 00:47:29,370
أبعاد ويستكشف الفقرات اللي هي الارتباط فيما بينها
552
00:47:29,370 --> 00:47:33,230
مع المجال بالأدبيات
553
00:47:33,230 --> 00:47:44,890
صحيح طبعا الآن هناخد تطبيق عملي لباحثة وصلت لتحليل
554
00:47:44,890 --> 00:47:50,360
معين أو لمقياس معين من خلال دراستها فبتحكي التالي
555
00:47:50,360 --> 00:47:55,140
سوف نستخدم في هذا الجزء بعض المتغيرات التي جاءت في
556
00:47:55,140 --> 00:47:59,420
رسالة الدكتوراه قدمتها إحدى الباحثات وكان عنوانها
557
00:47:59,420 --> 00:48:05,920
دراسة عملية في تحليل قدرات الفن التشكيلي هذه دراسة
558
00:48:05,920 --> 00:48:10,320
قديمة سنة 2001 قدمتها الدكتورة حسناء بو العينين قامت
559
00:48:10,320 --> 00:48:15,980
الباحثة بتحليل 26 متغير تحليلا عاملا للكشف هذه
560
00:48:15,980 --> 00:48:24,960
استكشاف معناها زي هي كان عندها 26 متغير إذا
561
00:48:24,960 --> 00:48:31,300
الملف تبعنا في الأصل كان فيه 26 متغير
562
00:48:40,930 --> 00:48:45,050
للكاشف عن عوامل القدرات الفنون التشكيلية وسوف
563
00:48:45,050 --> 00:48:48,350
نستخدم في المثال المقدم هنا أنا تحيل أعملها عشر
564
00:48:48,350 --> 00:48:53,650
متغيرات بس هي من ال 26 توصلت ليش لعشر متغيرات
565
00:48:53,650 --> 00:49:00,210
واتبعت العشرة هدول هم الأساس في بناء المقياس احنا
566
00:49:00,210 --> 00:49:03,730
هناخد العشرة جاهزين أنا ما عنديش ال file اللي فيه
567
00:49:03,730 --> 00:49:08,530
ال 26 وبعدين نعرف ال 26 كيف تم اختزاله من العشرة
568
00:49:08,530 --> 00:49:13,470
لأن أنا عند العشرة جاهزات هذا مثال هي توضيح أن
569
00:49:13,470 --> 00:49:17,430
الباحثة اشتغلت بهذه الطريقة وتوصلت أنه تم تقسيمهم
570
00:49:17,430 --> 00:49:22,610
إلى عدة مجالات إذا هي في الأصل كان عندها 26 فقرة
571
00:49:22,610 --> 00:49:27,510
دخلت مع البرنامج البرنامج عمل شغلتين اختزلهم لعشرة
572
00:49:27,510 --> 00:49:36,370
وقسم لياهم لتلت مجالات إذا في عندك عشر متغيرات
573
00:49:36,370 --> 00:49:41,880
هذه العشر متغيرات تقيس عشر قدرات منها تلات قدرات في
574
00:49:41,880 --> 00:49:46,160
الذاكرة يعني عدد القدرات في الذاكرة أو المهارات
575
00:49:46,160 --> 00:49:50,500
هنا أو الفقرات أو الأسئلة تلاتة ثلاث قدرات في
576
00:49:50,500 --> 00:49:56,220
الإدراك وأربع
577
00:49:56,220 --> 00:50:02,800
قدرات ابتكارية يعني
578
00:50:02,800 --> 00:50:06,600
هي البرنامج يعطيها من الستة وعشرين صفلها لعشرة
579
00:50:07,510 --> 00:50:12,130
العشرة منهم تلاتة وتلاتة وأربعة هي سمت التلاتة
580
00:50:12,130 --> 00:50:14,450
دول الذاكرة التلاتة للإدراك التلاتة الأربعة
581
00:50:14,450 --> 00:50:19,930
الأخرين لقدرات ابتكارية الاختبارات لتكشف هذه
582
00:50:19,930 --> 00:50:25,250
القدرات كانت كالتالي بالنسبة للذاكرة كان في تلاتة
583
00:50:25,250 --> 00:50:29,270
نوع من الذاكرة صورة ورقم موضوع ورقم أسماء الأولى
584
00:50:29,270 --> 00:50:34,190
والأخيرة هذه الذاكرة اللي اللي علاقة بالإدراك تلت
585
00:50:34,190 --> 00:50:39,410
فقرات صورة الإدراك عن طريق الـ shot بالكلمات صورة
586
00:50:39,410 --> 00:50:43,210
الإدراك بقى عن طريق الصور أو الصور المتماثلة و
587
00:50:43,210 --> 00:50:47,190
ثالث الإدراك المكاني القدرات الابتكارية كانت من
588
00:50:47,190 --> 00:50:53,750
أربع متغيرات الطلاقة والمرونة والأصالة والإتمام إلى
589
00:50:53,750 --> 00:50:59,470
أن هي دخلت الـ 26 صفلها للعشرة هدول يعني في فقرات
590
00:50:59,470 --> 00:51:01,330
تميش هي حدثت
591
00:51:05,120 --> 00:51:09,120
هنا بدنا في التحليل العامل على خطوتين هنبدأ الخطوة
592
00:51:09,120 --> 00:51:15,360
الأولى ما يطلق عليها استخلاص العوامل يعني أكثر
593
00:51:15,360 --> 00:51:20,420
معامل ممكن أطلع من خلال الفقرات الموجودة هنبدأ
594
00:51:20,420 --> 00:51:26,940
فيها مع بعض نفتح الفايل الفايل اسمه example28 طبعا
595
00:51:26,940 --> 00:51:28,100
التفاصيل هنا هي موجودة
596
00:52:00,990 --> 00:52:06,850
example28 إذا تشاهد هذه الأمثلة اللي عندك وهي شكل
597
00:52:06,850 --> 00:52:13,570
البيانات زي
598
00:52:13,570 --> 00:52:18,540
ال data بشكلها هي كل المتغيرات، طب واضح هي حاولت أقول
599
00:52:18,540 --> 00:52:22,740
أنت 26 متغير تم تصفيتهم للعشرة أنا ما عنديش ال 26
600
00:52:22,740 --> 00:52:31,100
فقلتلها عشرة على العشرة بس خلاص بتركز ما عادش نحكي
601
00:52:31,100 --> 00:52:33,920
كيف نختزل للعشرة لإن هم للعشرة دول مختزلات
602
00:52:33,920 --> 00:52:38,100
جاهزين اعتبر إن هم عشرة وببدأ شوف كيف بوزحهم لعدة
603
00:52:38,100 --> 00:52:43,530
مجالات خلاص؟ لكن أنا هحطيكي مثال بعد هيك لو كان
604
00:52:43,530 --> 00:52:46,230
عندي مثلا أكثر من كده بعد ال break إن شاء الله كيف
605
00:52:46,230 --> 00:52:50,170
ممكن تتم عملية الاختزال لكن خلينا في الأول ناخد شغل
606
00:52:50,170 --> 00:52:54,050
هيك بسيطة بعدين نقدر نشتغل بشكل كامل اللي أنا
607
00:52:54,050 --> 00:52:57,370
بيعنيه لأن كيف هستخدم البرنامج بعدين نبدأ نطوح عنه
608
00:52:57,370 --> 00:53:01,490
واحدة واحدة مش ناوي أخش مرة واحدة لموضوع سهل وبسيط
609
00:53:01,490 --> 00:53:05,490
وما نديش أخش في معمعة يكون عندي خمسين فقرة وكيف
610
00:53:05,490 --> 00:53:09,110
أختزلهم هيعطيني مصفوفة معاملات ارتباط تخيل هيك لو
611
00:53:09,110 --> 00:53:12,710
عندي خمسين فقرة وأربعين، أربعين في أربعين تخيل
612
00:53:12,710 --> 00:53:15,190
يكون عندك أربعين صف وأربعين عمود وأحكيلك
613
00:53:15,190 --> 00:53:18,890
إخلالي تطلعلي الارتباط الموضوع هيطير .. هيطير
614
00:53:18,890 --> 00:53:22,670
بالندينة لكن لما لكي عشرة في عشرة معقولة لحد معين
615
00:53:22,670 --> 00:53:27,470
خليني أركز مع بعض أي factor
616
00:53:30,500 --> 00:53:32,900
أنا أحط لك الخطوات وبعدين أرجع للنص للكتاب وواحد و
617
00:53:32,900 --> 00:53:37,580
واحد نمشي ما عاد .. ما أقدرش حاجة .. آه تأخد تلت مية
618
00:53:37,580 --> 00:53:42,600
واحدة هي
619
00:53:42,600 --> 00:53:48,200
عينة كبيرة مش عارف .. في الثانية في تلت مية بأعلم
620
00:53:48,200 --> 00:53:53,020
على كل المتغيرات خمسين
621
00:53:53,020 --> 00:53:55,920
.. مية كلهم بأعلموا مرة واحدة control a بأعلم مش
622
00:53:55,920 --> 00:53:59,400
واحدة واحدة ممكن تعلم .. تحط على واحد control a
623
00:53:59,400 --> 00:54:06,180
بأعلم اليوم كله بعدين أقولهم على المتغير القائم
624
00:54:06,180 --> 00:54:12,640
المكتوب عليه variables هنا في عندي خمس اختيارات في
625
00:54:12,640 --> 00:54:16,480
المرحلة الأولى اللي فيها بدي أحدد عدد العوامل الآن
626
00:54:16,480 --> 00:54:23,200
باختار الاختيار الأول والثاني فقط بعدين في
627
00:54:23,200 --> 00:54:25,460
المرحلة الثانية اللي هي تدوير العوامل هنختار ال
628
00:54:25,460 --> 00:54:29,920
rotation اللي بعده اللي طلعناه ونزلها تحت حاجة في
629
00:54:29,920 --> 00:54:34,280
ال descriptive مش هخسر ولا حاجة هدخل ال
630
00:54:34,280 --> 00:54:40,280
coefficients هنشوف سببها كيف نتعامل معاها بعد شوية
631
00:54:40,280 --> 00:54:46,160
ال significance levels المساوية
632
00:54:46,160 --> 00:54:50,790
للمعنوية الـ determinant المحدد والـ KMO Test هذا
633
00:54:50,790 --> 00:54:53,970
هنشوف استخدامه بعد شوية والـ Bartlett Test of
634
00:54:53,970 --> 00:54:57,230
Sphericity هدول الأربعة والرابعة تبدأ اختارهم
635
00:54:57,230 --> 00:55:05,070
خلاص بعدين okay continue إذا في الـ descriptive
636
00:55:05,070 --> 00:55:11,830
اخترت هدول الأربعة extraction عملت استخلاص العوامل
637
00:55:11,830 --> 00:55:16,550
طبعا في عدة طرق في سبع طرق لاستخلاص العوامل هذه
638
00:55:16,550 --> 00:55:19,110
السبع طرق سأختار منهم أو هي البرنامجية اختارها أول
639
00:55:19,110 --> 00:55:22,190
واحدة اسمها principal component طريقة المكونات
640
00:55:22,190 --> 00:55:26,330
الأساسية أنا هتم اختارها هذه الطريقة الـ default
641
00:55:26,330 --> 00:55:32,230
اللي بيشتغل عليها الـ analysis يعمل analyze للـ
642
00:55:32,230 --> 00:55:36,810
correlation matrix لنصف المعاملات دخليها موجودة
643
00:55:36,810 --> 00:55:42,050
بعدين display بدأ اختار منها اختيار الثاني
644
00:55:42,050 --> 00:55:42,930
screeplot
645
00:55:45,940 --> 00:55:51,420
إيه يعني معيار الاستخلاص في عندي معيارين المعيار
646
00:55:51,420 --> 00:55:57,060
الأول based on حاجة اسمها eigenvalue هنرا تفسيرها
647
00:55:57,060 --> 00:56:02,820
بعد شوية ويختار الـ eigenvalues greater than واحد
648
00:56:02,820 --> 00:56:05,920
إذا كانت قيمتها أكبر من واحد هو هيختارها هذا الـ
649
00:56:05,920 --> 00:56:09,140
default بتاع البرنامج وهذا في المرحلة الأولى أنا
650
00:56:09,140 --> 00:56:13,420
بتاني زي ما كده هيك يعني بوافق على اللي موجود في
651
00:56:13,420 --> 00:56:15,860
المرحلة الثانية اللي هنشوفها بعد شوية فاندي اختيار
652
00:56:15,860 --> 00:56:20,100
ثاني الـ extraction اللي هو الاستخلاص بناء على
653
00:56:20,100 --> 00:56:23,420
fixed number of factors يعني أنا عايز أعمل أربع
654
00:56:23,420 --> 00:56:28,560
عوامل بحكي له اعمل لي أربعة يعني أنا خلاص كباحث
655
00:56:28,560 --> 00:56:33,040
عندي معرفة أن هذا المقياس يلو أربع عوامل فهنا على
656
00:56:33,040 --> 00:56:35,780
طول بختار fixed number عبارة عن أربعة لكن أنا مش
657
00:56:35,780 --> 00:56:40,820
عارفهأخلّي بالي اشتغل يطلع لي الـ Eigen Value الـ
658
00:56:40,820 --> 00:56:43,840
Default بحجر غير واحد وهناخدها بالتفصيل بعد شوية
659
00:56:43,840 --> 00:56:48,700
بس هذا الإعدادات الأولى للمرحلة الأولى بدي أعيدهم
660
00:56:48,700 --> 00:56:53,700
ثاني عشان تثبت إيش عايز أعمله في المرحلة الأولى
661
00:56:53,700 --> 00:56:59,720
سأخلص عوامل من الـ Descriptive باختار الأربعة دول
662
00:56:59,720 --> 00:57:03,200
الـ coefficients وأعرف السبب طبعا مع الـ
663
00:57:03,200 --> 00:57:05,360
Significance في الإلها اللي هي مستوى المعنوي
664
00:57:05,360 --> 00:57:09,470
للمعاملات الارتباط بعدين في شرطين مهمات جدا الـ
665
00:57:09,470 --> 00:57:12,750
Determinant وحنعرف إيه الهدف التابع بعد شوية وفي
666
00:57:12,750 --> 00:57:16,410
اختبارين KMO وBartlett Test لدورية أو لنسفر ستين
667
00:57:16,410 --> 00:57:23,790
وبعدين في الـ extraction في رسم اسمه scriblet هنشوف
668
00:57:23,790 --> 00:57:28,330
فيه وإيش تستخدم وحافظ على الـ extraction اللي
669
00:57:28,330 --> 00:57:33,810
بيعتمد على Eigen Value الأكثر من واحد و continue بس
670
00:57:33,810 --> 00:57:37,570
هذا كل اللي بعمل خطة الأولى بعدين هنا في الخيارات
671
00:57:37,570 --> 00:57:42,750
اللي تحتها ما العبش ولا حاجة بعدين
672
00:57:42,750 --> 00:57:48,650
بيعطينا طبعا الآن شغل كثير هنبدأ واحدة واحدة نقرأ
673
00:57:48,650 --> 00:57:53,690
المطلوب نرجع ثاني
674
00:58:06,170 --> 00:58:09,990
بدي آخذ منها شغلة واحدة طول الطرق تلها أنا بحب
675
00:58:09,990 --> 00:58:14,070
أشرحها التعريفات مرة واحدة اللي هي الـ eigenvalues
676
00:58:14,070 --> 00:58:18,630
إيش مقصد بها؟ هي عبارة عن قيم الجذور الكامنة تبقى
677
00:58:18,630 --> 00:58:21,450
إيش تعريفه؟ هو شوف الترجمة دائما باللغة العربية
678
00:58:21,450 --> 00:58:26,230
شوية تكون يعني مش مريحة وأنت بتشرح إيش يعني جذور
679
00:58:26,230 --> 00:58:30,390
كامنة مع أن التعريف تبعها الجذر الكامن عبارة عن
680
00:58:30,390 --> 00:58:33,910
كمية تباين المتغيرات التي يفسرها العامل اللي هتنتمي
681
00:58:33,910 --> 00:58:37,550
لها هذه المتغيرات صار واضح يعني بيعطي الجذر الكامن
682
00:58:37,550 --> 00:58:42,410
كمية تباين المتغيرات اللي بيفسرها العامل لأن هذا
683
00:58:42,410 --> 00:58:45,590
العامل اللي فيه مثلا افترض خمس فقرات هدول خمس
684
00:58:45,590 --> 00:58:49,850
فقرات كعامل العامل اللي اشتغل خمس فقرات بيفسر كمية
685
00:58:49,850 --> 00:58:54,050
من التباين معرفة من خلال مين الـEigenvalues أو قيم
686
00:58:54,050 --> 00:58:58,270
الجذر الكامن إذا الجذر الكامن عبارة عن كمية تباين
687
00:58:58,270 --> 00:59:03,310
ومتغيرات اللي بيفسرها مين العامل اللي سنتمي إليها
688
00:59:03,310 --> 00:59:09,730
هذه المتغيرات طبعا أكيد القيمة ها دي هتكون أكبر من
689
00:59:09,730 --> 00:59:13,830
صفر عشان تكون يعني التعامل يفسر كمية من التباين
690
00:59:13,830 --> 00:59:20,610
مستوى الصفر أو أكبر كم يعبر مجموعة الجذورة الكامنة
691
00:59:20,610 --> 00:59:24,650
مقصومة على عدد المتغيرات عن التباين اللي دا ممكن
692
00:59:24,650 --> 00:59:27,570
تفسره من خلال دي عوامل يعني أنا أكون عندك عامل
693
00:59:27,570 --> 00:59:32,250
مثلا ثلاث عوامل كويس؟
694
00:59:33,360 --> 00:59:38,220
نفترض الثلاث عوامل الجذور الكامن الأول ثلاثة وهذا
695
00:59:38,220 --> 00:59:42,140
اثنين وهذا واحد ونصف وهذا اثنين اثنين ثلاثة وأربعة
696
00:59:42,140 --> 00:59:48,460
نفترض عندي عدد من الفقرات نحكي عندي عشر فقرات
697
00:59:48,460 --> 00:59:54,700
نفترض يعبر
698
00:59:54,700 --> 00:59:59,910
مجموع الجذور الكامنة هي مجموعة يعني سبعة، ستة،
699
00:59:59,910 --> 01:00:05,910
أحد عشر، ستة، سبعة، سبعة وواحد، مظبوط؟ المجموع،
700
01:00:05,910 --> 01:00:09,690
جمع هذا، نكمل التعريف كان يعبر مجموع الجذور الكام
701
01:00:09,690 --> 01:00:13,970
مقصوما على عدد المتغيرات إذا كان المتغير عندي، إذا
702
01:00:13,970 --> 01:00:18,850
سبعة من عشرة على عشرة ضربها في مية بيطلع كده؟ واحد
703
01:00:18,850 --> 01:00:21,770
وسبعين في المئة، معناه أن هذه المتغيرات ثلاثة
704
01:00:21,770 --> 01:00:25,810
مجتمعيا تفسر كده واحد وسبعين في المئة من التباين
705
01:00:25,810 --> 01:00:31,350
الكلي إذن يُعبّر مجموع الجذور الكامنة مقسومة لعدد
706
01:00:31,350 --> 01:00:34,910
المتقرارات عن التباين الكلي الذي أمكن تفسيره من
707
01:00:34,910 --> 01:00:41,770
خلال هذه العوامل لإيه نفترض في عامل رابع بيفسر ..
708
01:00:41,770 --> 01:00:46,890
نفترض واحد خلوه أنا هسمح تدخل الجذور الكامنة
709
01:00:46,890 --> 01:00:49,350
الأكثر من واحد، مش هيك؟ أنت بيعملنا عليها أكثر من
710
01:00:49,350 --> 01:00:53,210
واحد نفترض واحد، إيش صار هيك؟ ثمانية واحد، يعني
711
01:00:53,210 --> 01:00:57,200
إيش هتصير؟ إيه يعني؟ ثلاث عوامل وواحد وسبعين ضفتلهم
712
01:00:57,200 --> 01:01:02,060
عامل رابع وواحد وثمانين هل مستاهلة ولا مش مستاهلة؟
713
01:01:02,060 --> 01:01:08,460
هذا مع كده في عندي عامل في عدة فقرات هل يعني يستحق
714
01:01:08,460 --> 01:01:12,620
نقدر جهد كبير عشان نستخلص 10% ولا لأ؟ هشوفها
715
01:01:12,620 --> 01:01:18,280
بتفصيل بعد شوية وكيف نستخلص ثلاثة ولا أربعة نبدأ
716
01:01:18,280 --> 01:01:20,880
الآن في تفسير النتاج واحدة واحدة عملنا خطوات هدول
717
01:01:20,880 --> 01:01:21,320
مع بعض
718
01:01:27,890 --> 01:01:31,690
نبدأ .. احنا مش طلبنا الـ coefficients الاختيار الأول
719
01:01:31,690 --> 01:01:36,410
و significance level هذا الاختيار لما أنا طلبته
720
01:01:36,410 --> 01:01:41,770
يُعطي مصفوفة المعاملات، معاملات الارتباط مع ملاحظة
721
01:01:41,770 --> 01:01:48,270
.. هذه الملاحظة عايزها أركز فيها أنه يجب عدم وجود
722
01:01:48,270 --> 01:01:53,310
ارتباط كبير أنا حكيت الأول مش عايزين فقلة ارتباط
723
01:01:53,310 --> 01:01:57,770
صغير ولا كبير بأجي على المصفوفة هذه الارتباط الـ 9
724
01:01:57,770 --> 01:02:02,910
من 10 أو أكثر بدأ نحدفه بحيث يتم استبعاد الفقرات
725
01:02:02,910 --> 01:02:06,490
التي يزيد فيها معامل الارتباط عن 9 من 10 لذلك قولا
726
01:02:06,490 --> 01:02:09,730
واحدا أول خطوة بغير ما أطلع على النتائج أطلع على
727
01:02:09,730 --> 01:02:13,410
مصفوفة معاملات الارتباط أي معامل ارتباط قيمته 9 من
728
01:02:13,410 --> 01:02:18,430
10 فعلا بحدفه ليش حكيت لو كان في فقرة مرتبطة مع
729
01:02:18,430 --> 01:02:21,910
متغير 9 من 10 أو أعلى ملا كده الاثنين يؤديان لنفس
730
01:02:21,910 --> 01:02:26,480
الغرض واضح؟ يعني لما أحكي أن درجتي بتساوي 90% من
731
01:02:26,480 --> 01:02:30,520
درجتك والطبيعي لو أعرف درجتك بأعرف درجتي فبالتالي
732
01:02:30,520 --> 01:02:35,600
ما فيش .. لكن لما أحكي 6 من 10 لأ الوضع باختلاف
733
01:02:35,600 --> 01:02:40,220
يعني أنا افترض بحكي درجتي بتساوي 9 من 10 من درجتك
734
01:02:40,220 --> 01:02:46,180
أنت ودرجتك كانت 80 90
735
01:02:46,180 --> 01:02:51,260
% بقدر أعرف أن أنا في رتبة 90% بقدر أعرف 9 1 X 1 9
736
01:02:51,260 --> 01:02:56,620
من 10 فهذا بيطلع 72 بس في ارتباط قوي بين الاثنين،
737
01:02:56,620 --> 01:03:02,560
ملاحظة 872 مش بعيدة عن بعض طبعا بحكي 90 وعلى حسب
738
01:03:02,560 --> 01:03:08,260
الشرط لكن لو كانت X1 بيساوي 6 من 10 إلى X2 لو كانت
739
01:03:08,260 --> 01:03:14,400
X2 بتساوي 80، X1 شهد ساوي 6
740
01:03:14,400 --> 01:03:19,740
في 8، 48، لأ في فرق واضح كبير، بعد كده X1 بيعطي
741
01:03:19,740 --> 01:03:22,620
معلومة وX2 بيعطي معلومة زيادة إضافية، فبالتالي
742
01:03:22,620 --> 01:03:27,090
أبقى على هذه الفقرة إذا هذا السبب .. طبعا الارتباط
743
01:03:27,090 --> 01:03:31,930
التام مش مسموح به وقيش ارتباط تام يعني أن X1 بتساوي
744
01:03:31,930 --> 01:03:37,950
X2 يعني لو عرفت X2 بأعرف X1 مباشرة لأ هذا .. ما لهش
745
01:03:37,950 --> 01:03:41,250
قيمة يعني فقرة اللي لو تضيف أي شيء هي نفس الفقرة
746
01:03:41,250 --> 01:03:46,270
إذا هذا بالنسبة لي الـ coefficients الشرط الثاني
747
01:03:46,270 --> 01:03:48,690
الطلبته أن الـ determinant المحدد
748
01:03:51,470 --> 01:03:54,390
عبارة عن محدد المصفوفة تخيلي لما كنا نعد محدد لما
749
01:03:54,390 --> 01:03:59,030
اتعلمنا نطلع للمحدد كان نشرع ثلاثة في ثلاثة،
750
01:03:59,030 --> 01:04:02,490
مظبوط؟ لما تصير أربعة في أربعة الواحد يعرق ويطلع
751
01:04:02,490 --> 01:04:08,870
الجواب، مظبوط؟ لما تكون عشرة في عشرة؟ لما تكون
752
01:04:08,870 --> 01:04:13,570
خمسين في خمسين؟ مصيبة، هنا البرنامج بيحسب لقيمة
753
01:04:13,570 --> 01:04:17,970
المحدد هذه عبارة عن محدد المصوفة اللي هنا كانت
754
01:04:17,970 --> 01:04:21,170
ويستخدم لقياس مشكلة بيطلق عليها الارتباط الذاتي
755
01:04:21,170 --> 01:04:27,230
ويجب أن تزيد قيمة المحدد عن واحد من عشرة آلاف يعني
756
01:04:27,230 --> 01:04:32,210
ما يساويش صفر، وفي حالة أن قيمة المحدد تقل عن هذه
757
01:04:32,210 --> 01:04:36,450
القيمة يعني صغيرة جدا تقولها صفر فإننا إيش الحال
758
01:04:36,450 --> 01:04:40,350
نحذف المتغير أو المتغيرات يعني الفقرة أو الفقرات
759
01:04:40,350 --> 01:04:44,570
التي يكون ارتباطها مع أي متغير آخر أكبر من 8 أو 10
760
01:04:47,100 --> 01:04:50,560
ده ميزة بين الأتنين، معاملة الارتباط تسعة من عشرة
761
01:04:50,560 --> 01:04:55,660
فعلا ده شيل هذا، بتطلع له وين لو كان قيمة المحدد
762
01:04:55,660 --> 01:04:59,300
أصغر من واحد من عشرة آلاف، بشيل الفقرات اللي
763
01:04:59,300 --> 01:05:04,940
ارتباطها ما له أكبر من ثمانية من عشرة إذا هي تاني
764
01:05:04,940 --> 01:05:09,520
واحد، إذا معناه كده أن استخدم هذا للعينات
765
01:05:09,520 --> 01:05:16,640
الاستطلاعية تتحقق الشرط الأول، الحاجة الأخيرة في
766
01:05:16,640 --> 01:05:24,780
عندي اختبار لثلاثة علماء في الإحصاء، اختصارهم ثلاثة أحرف
767
01:05:24,780 --> 01:05:28,920
في اسمهم KMO اللي هو Kaiser Meyer Olkin هذا
768
01:05:28,920 --> 01:05:31,680
measures of sampling adequacy and partly test
769
01:05:31,680 --> 01:05:40,040
osphericity، الـ KMO اختبار KMO اختبار الأول وأنا
770
01:05:40,040 --> 01:05:46,700
طلبته من خلال الـ descriptive، القيمة هذه أقل شيء
771
01:05:46,700 --> 01:05:51,300
يكون نصف إذا
772
01:05:51,300 --> 01:05:56,660
كانت نصف وأكثر تكون العينة كافة لإجراء التحليل
773
01:05:56,660 --> 01:05:59,960
العاملي، يعني حجم العينة بيكون ما له مناسب إذا إن هي
774
01:05:59,960 --> 01:06:10,100
حجم العينة مناسبة، أقل هنبطل نعمل تحليل عاملي، هروح
775
01:06:10,100 --> 01:06:14,770
نزود حجم العينة، إذا إن التحليل العاملي يصلح إذا كان
776
01:06:14,770 --> 01:06:19,250
تركيبه ما له على الأقل نصف، حتى الناس البعض بيفضل تكون 6
777
01:06:19,250 --> 01:06:24,270
من 10 بالنسبة
778
01:06:24,270 --> 01:06:29,730
لاختبار Bartlett الدائري اللي أخذناه قبل هيك يشترط
779
01:06:29,730 --> 01:06:33,650
أن تكون القيمة الاحتمالية لاختبار أقل من 5%، إذا إن
780
01:06:33,650 --> 01:06:38,050
اختبار Bartlett بالظبط تكون ده اللي حصيت في
781
01:06:38,050 --> 01:06:40,010
Bartlett القيمة
782
01:06:41,990 --> 01:06:50,290
الاحتمالية تكون أقل من 5%، حتى تكون العلاقة بين
783
01:06:50,290 --> 01:06:52,930
المتغيرات دالة إحصائيا، وأنا عايز أكون العلاقة
784
01:06:52,930 --> 01:06:55,790
المتغيرات برضه فيه ارتباط بينها وهذا الارتباط ما له
785
01:06:55,790 --> 01:07:01,050
دال من ناحية إحصائية، تذكر
786
01:07:01,050 --> 01:07:03,490
في اختبار الشرط الدورية كنا بنحكي الفرضية الصفرية
787
01:07:03,490 --> 01:07:07,850
لا يوجد ارتباط، واتش واحد وجود ارتباط هي نفس القصة، أنا
788
01:07:07,850 --> 01:07:10,610
عايز يكون فيه ارتباط من المتغيرات يعني أنا عايز
789
01:07:10,610 --> 01:07:13,590
الـ paper تكون ما لها أقل من الخمسة في المية، إذا
790
01:07:13,590 --> 01:07:17,370
هدول ثلاثة شروط لا رابع لهما طبعا خلاف توزيع الطبيعي
791
01:07:17,370 --> 01:07:20,430
هم متفقين عليه من الأول، واحنا عادة إذا كان حجم
792
01:07:20,430 --> 01:07:22,670
العينة كبير ونعتبر التوزيع تقريبا طبيعي عشان كل
793
01:07:22,670 --> 01:07:27,650
واحد يتكرش لازم كلهم يكونوا مضمنين شروط؟ طبعا هدول
794
01:07:27,650 --> 01:07:31,910
الثلاثة مع بعض، أهمهم على الإطلاق، الثلاثة هدول في عدة
795
01:07:31,910 --> 01:07:37,260
شروط، أهمهم هدول الثلاثة إذا واحد متحقق يعني يكون
796
01:07:37,260 --> 01:07:40,300
الثاني متحقق مثلا .. مش بالضرورة مش بالضرورة مش
797
01:07:40,300 --> 01:07:43,920
بالضرورة هو متحقق بس الـ .. مش بالضرورة أنت كيبك
798
01:07:43,920 --> 01:07:49,640
تشتغل صح، ابدأ من هذا، ابدأ حديثي من هنا على طول لإن
799
01:07:49,640 --> 01:07:52,560
ممكن هذا لو أنا صلحت المشكلة اللي هنا تتصلح اللي
800
01:07:52,560 --> 01:07:56,840
تحت تتصلح اللي تحت يعني تبدأ من هذا، هذا الأساس خلي
801
01:07:56,840 --> 01:08:00,520
الـ key I'm all الآخر، ابدأ في مصورة معاملة الترتيب
802
01:08:00,520 --> 01:08:04,490
إذا قدرت عليها بس برضه الواحد ما يكونش يعني حنبل
803
01:08:04,490 --> 01:08:08,210
زيادة عن اللزوم، يعني تسعة من عشرة في أعلى، ممكن
804
01:08:08,210 --> 01:08:12,030
أحيانا لو أنا وجدت هذه الفقرة مهمة إلي وجيت تسعة
805
01:08:12,030 --> 01:08:17,090
من عشرة أخليها، وشوف اللي بعده متحقق ولا لا، يعني
806
01:08:17,090 --> 01:08:23,860
ما يكونش الواحد حابكاش كتير، شوية لما كنا نعمل الـ..
807
01:08:23,860 --> 01:08:27,960
الـ.. الـ.. الذاتي من الفقرات فكانوا يفترضوا إنه
808
01:08:27,960 --> 01:08:33,160
خمسة، خمسة يعني أقل، إذا أخذنا الخمسة، okay هذا
809
01:08:33,160 --> 01:08:37,000
ضعيف، هو مالذي يمنعش، ثمانية وفوق، خلاص هذا برضه
810
01:08:37,000 --> 01:08:41,180
قوي جدا، لكن آخر خيار هو الحدث، فكانوا إننا ممكن
811
01:08:41,180 --> 01:08:43,680
إحنا نغير سياسة الفقرات
812
01:08:46,180 --> 01:08:49,680
صحيح، اللي أنت بتحكيه اللي أنا بحكيناه تماما، رقم
813
01:08:49,680 --> 01:08:54,200
1، الفقرات اللي بزيد عن 8 من 10 أحدّفها، احنا هنا
814
01:08:54,200 --> 01:08:58,180
أعطينا مرونة أكثر 9 من 10، الأقل من نصف أحدّفها،
815
01:08:58,180 --> 01:09:01,460
احنا هنعطي مرونة أكثر 4 من 10، هنشوفها بعد شوية
816
01:09:02,190 --> 01:09:05,390
اللي أنا بالتام لو فقرة مهمة زي ما حكيته يجب أن
817
01:09:05,390 --> 01:09:09,070
أنا أفترض إنّها فقرة مهمة، بروح بعمل عادة صياغة لها
818
01:09:09,070 --> 01:09:12,010
وبوزعها بصراحة، ووزعها ثانية، لأن ما بنفعش تخلي بالك
819
01:09:12,010 --> 01:09:15,410
تعمل عادة صياغة وتخلي نفس البيانات اللي عندك لازم
820
01:09:15,410 --> 01:09:19,330
أرجع مرة ثانية وباخر حاجة .. حاجة الحذف بالتأكيد
821
01:09:19,330 --> 01:09:23,850
آخر علاج الـ KMO، وفي الآخر برجع الاختبار تاع الـ
822
01:09:23,850 --> 01:09:29,370
KMO خلص؟ اللي خلصنا نطلع على الـ .. النتاج اللي
823
01:09:29,370 --> 01:09:38,950
عندنا ونمشي واحدة واحدة خلاص اللغات هنا لحظة حكيت
824
01:09:38,950 --> 01:09:41,230
اضغط على الـ rotation، نبقى على الخيارات كما هي
825
01:09:41,230 --> 01:09:43,490
score، نبقى على الخيارات كما هي، أنا ما ألعبش في هدول
826
01:09:43,490 --> 01:09:47,700
الثلاثة اللي أنا طلعت عندي النتائج طبعا إذا أنا
827
01:09:47,700 --> 01:09:53,880
طلبت حصة وصفة هيعطيني حصة وصفة لكل متغير من 3 إلى
828
01:09:53,880 --> 01:09:58,300
10، أنا هنا عارض بس جزء عشان ما يأخذش مساحة عندي
829
01:09:58,300 --> 01:10:01,880
فأنا ما يعطي مثال إن الجدول التالي يمثل الحصة
830
01:10:01,880 --> 01:10:05,680
الوصفة لبعض المتغيرات، ما عرضتش كل حاجة اللي أنا
831
01:10:05,680 --> 01:10:07,620
بتعنيه الآن، مصفوفة معاملات الارتباط
832
01:10:10,630 --> 01:10:13,350
يعني أنا عايز معاملات الارتباط ما تكونش قوية
833
01:10:13,350 --> 01:10:17,790
ما زالتش عن تسعة من عشرة، هنا أنا عارف جزء من وصفات
834
01:10:17,790 --> 01:10:22,030
معاملات الارتباط، مش كلها لأن كلها هتكون كبيرة
835
01:10:22,030 --> 01:10:26,670
فتلاحظ مثلا الارتباط بين الذاكرة ألف ليه الصورة وال
836
01:10:26,670 --> 01:10:30,270
رقم مع الذاكرة بقى الموضوع والرقم خمسة من عشرة
837
01:10:30,270 --> 01:10:33,930
أوي، لحظة معاملات الارتباط ما لها معقولة يعني ما فيش
838
01:10:33,930 --> 01:10:37,810
فيها تسعة من عشرة، لكن أساسي شوف الصورة كاملة
839
01:10:39,300 --> 01:10:43,000
بيقول لك صبّط نظرك شوية شوية وطلع على المصوفة يعني
840
01:10:43,000 --> 01:10:46,440
أكبر؟
841
01:10:46,440 --> 01:10:53,440
أنا .. أنت مش هتشوفيها زي هيك، مش شايفين هيك؟ أخد
842
01:10:53,440 --> 01:10:58,960
هاي الستة على ستين هي
843
01:10:58,960 --> 01:11:01,540
معاملة الإرتباط، طبعا المصوفة زي اللي بتعرفي القطر
844
01:11:01,540 --> 01:11:05,240
بيكون واحد، بتطلع أما على القطر أو أسفل القطر، وبأخد
845
01:11:05,240 --> 01:11:10,680
نظرة سريعة، لحظة ما فيش تسعات من العشرة، مظبوط؟ يا
846
01:11:10,680 --> 01:11:17,020
طالع المنطقة هي دي، هيك، مسح، اعمليها مسح ضوء كده،
847
01:11:17,020 --> 01:11:23,500
ما فيش تسعات من العشرة، وبكمل،
848
01:11:23,500 --> 01:11:30,620
أي واحد، هذا الواحد، هذا ارتباط من الفقرة ونفسها،
849
01:11:30,620 --> 01:11:35,740
القطر، هذا قطر، أنت بتعرف الكلام ده، لا، ارتباط من
850
01:11:35,740 --> 01:11:39,210
مطير ونفسه بواحد، اللي هي الواحد دون موجود، الله
851
01:11:39,210 --> 01:11:45,730
يُسامحكوا، هي الذاكرة ألف مع الذاكرة ألف بواحد، با مع
852
01:11:45,730 --> 01:11:53,470
با بواحد وهاكذا، هذا واحد، قطر، طلع القيم of the
853
01:11:53,470 --> 01:11:58,210
diagonal أعلى أو تحت أو فوق، أعلى أو أسفل، فواضح
854
01:11:58,210 --> 01:12:02,110
كلها صغيرة يعني، كلها أقل من 9 أو 10، أنت طلع عليها
855
01:12:02,110 --> 01:12:05,410
في البيت براحتك، طب هذا لو كان 50 في 50؟
856
01:12:08,810 --> 01:12:13,370
بصراحة عملية مش سهلة، إذا خلّيني أتطلع هيك يتضح من
857
01:12:13,370 --> 01:12:16,770
خلال هذه المصفوفة قيمة معاملة الارتباط والقيم
858
01:12:16,770 --> 01:12:18,630
الاحتمالي المقابلة، لطبعا القيم الاحتمالي الموجودة
859
01:12:18,630 --> 01:12:23,050
تحت الـ LB Value لكل ارتباط بين كل زوج من
860
01:12:23,050 --> 01:12:27,730
المتواجدات المدخلة، واضح إنّا وجدنا أن الارتباط ما له
861
01:12:27,730 --> 01:12:31,130
معقول
862
01:12:31,130 --> 01:12:34,570
ما فيش عندك إشكالية، تحت الجدول هذا مباشرة
863
01:12:37,980 --> 01:12:41,680
تحت مصفوفة المعاملات ما فيش مكتوب، تحت determinant
864
01:12:41,680 --> 01:12:47,360
لحظة شفناه determinant determinant
865
01:12:47,360 --> 01:12:54,900
مش بيساوي قيمة المحدد 0.43، احنا المسموح بيه
866
01:12:54,900 --> 01:13:02,590
ما يقلش عن واحد من عشرة آلاف وده قيمة كبيرة، فبالتالي
867
01:13:02,590 --> 01:13:06,430
مش هأحدّف ولا فقرة، لا في أنت فقرة بيزيد عن تسعة من
868
01:13:06,430 --> 01:13:10,410
عشرة ولا حتى ثمانية من عشرة، فبالتالي أمور طالما
869
01:13:10,410 --> 01:13:14,190
هذا الشرط متحقق، مع كده الارتباطات معقولة لكن لو لم
870
01:13:14,190 --> 01:13:16,410
يكن متحقق أي فقرة بيزيد عن ثمانية من عشرة فأنا
871
01:13:16,410 --> 01:13:24,990
أشيلها، اختبار البعض KMO هي كايزر ماير أولكين ميجير of
872
01:13:24,990 --> 01:13:30,150
sampling adequacy اللي هي كفاءة أو دقة أو مدى
873
01:13:30,150 --> 01:13:37,960
كفاءة حجم العينة، الجواب سبعة واحد ثلاثة، الـ KMO واضح
874
01:13:37,960 --> 01:13:42,460
هذه معقولة، احنا نقص على الأقل هيك أنا مطمن تماما
875
01:13:42,460 --> 01:13:48,360
إن حجم العينة كافي، بعده
876
01:13:48,360 --> 01:13:51,300
بارتلي ال test of sphericity أي قيمة الاختبار و ال
877
01:13:51,300 --> 01:13:56,160
DF و ال SIG بتساوي 0.000 طالما ال SIG بتساوي صفر
878
01:13:56,160 --> 01:14:01,410
يعني ده لحظة يعني الفقرات فيها ارتباط معنوي إذا
879
01:14:01,410 --> 01:14:05,610
الشروط التحليل اللي عامل إمالها متحقق، إذا الآن
880
01:14:05,610 --> 01:14:13,850
بإمكاني أنتقل للي بعده، خليني بس أقرأ لك إياه بعد
881
01:14:13,850 --> 01:14:17,930
ال break، بقى ناخد break، نرتاح شوية و بنكمل
882
01:14:17,930 --> 01:14:23,980
النقطة اللي بعدها، في أي سؤال؟ بسم الله الرحمن
883
01:14:23,980 --> 01:14:27,880
الرحيم إن شاء الله هنكمل بعض التعريفات، التعريف
884
01:14:27,880 --> 01:14:33,500
الأول ال community لما تلقاه درجة الشيوع بشوف مدى
885
01:14:33,500 --> 01:14:38,960
مساهمة كل متغير في جميع العوامل اللي موجودة يعني
886
01:14:38,960 --> 01:14:42,000
متغير نفترض أنه عنده عشرة فقرات بشوف كدهش كل متغير
887
01:14:42,000 --> 01:14:47,380
بساهم في هذه العوامل، ويقصد بذلك أنه أنا بطلع مجموع
888
01:14:47,380 --> 01:14:54,670
مربعات هذا المتغير مع العوامل المختلفة، التعريف
889
01:14:54,670 --> 01:14:56,990
التاني اللي أنا عايزه اللي هي ميطلق عليه درجة
890
01:14:56,990 --> 01:15:02,130
التشبع أو ال loading يعرف أو تعرف درجة التشبع
891
01:15:02,130 --> 01:15:07,590
بمعامل تحميل أو تشبع المتغير I على عامل J يعني
892
01:15:07,590 --> 01:15:12,770
بشوف مدى ارتباط المتغير مع العامل، إذا ال loading
893
01:15:12,770 --> 01:15:18,360
معناه درجة ارتباط المتغير مع العامل أو بنسميه تشبع
894
01:15:18,360 --> 01:15:21,660
المتغير على العامل، إذا نعتبره تشبع يعني بقصده
895
01:15:21,660 --> 01:15:27,500
بمجازا ارتباط متغير مع عامل، إذا ال community
896
01:15:27,500 --> 01:15:32,880
اختلفت شوية بشوف مدى إسهام هذا المتغير في كل
897
01:15:32,880 --> 01:15:39,030
العوامل لكن ال loading المتغير مع العاملمع المتعير
898
01:15:39,030 --> 01:15:43,410
من العامل اللي ينتمي له يعني لو اطلعنا مع بعض على
899
01:15:43,410 --> 01:15:49,450
النتائج اللي اطلعناها قبل ال break في عند ال
900
01:15:49,450 --> 01:15:54,270
communities هنا وهي المتغيرات كلها تلاحظي على سبيل
901
01:15:54,270 --> 01:15:59,970
المثال العامل الأول هو الذاكرة ال extraction تبعه
902
01:15:59,970 --> 01:16:04,610
طلع في ال community 7.68 على مدى اسهم هذا المتعير
903
01:16:04,610 --> 01:16:09,290
في كل العوامل بتلاحظي هو مرتب ليهم أي سبع ستة، سبع
904
01:16:09,290 --> 01:16:13,510
أربع، سبع واحد، ستة و هكذا، بتكبر و بتصغر على حسب،
905
01:16:13,510 --> 01:16:19,810
فبتلاحظي لو أنت ركزت شوية،
906
01:16:19,810 --> 01:16:29,240
التلات هدول كأنهم مع بعضو بعد هيك سرقة الإدراك و
907
01:16:29,240 --> 01:16:33,440
الإدراك المكاني ممكن الأتنين هدول بس أنا مش عارف
908
01:16:33,440 --> 01:16:36,380
بالظبط فمش قادر أحدد لو هد نزلت كتير ممكن تكون
909
01:16:36,380 --> 01:16:39,380
محهم فمش قادر أعرف إذا كان العوامل هدول مع بعض ولا
910
01:16:39,380 --> 01:16:45,620
لأ يعني في مدى مساهمة العامل المتغير في العوامل
911
01:16:45,620 --> 01:16:49,560
ككل مش واضحة حتى اللحظة ممكن أحكي هدول مع بعض تبقى
912
01:16:49,560 --> 01:16:52,620
هنا وقفت شوية بس واضح أنه ممكن تكون شغلة هنا مع
913
01:16:52,620 --> 01:16:58,680
بعض لحظة كيف لأن السهمات ما لها متقاربة بس برضه مش
914
01:16:58,680 --> 01:17:02,060
قرار يعني قرار مش هكون من ناحية دي إذا ده عبارة
915
01:17:02,060 --> 01:17:07,340
فقط بستفيد منها مدى مساهمة كل متغير في العوامل ككل
916
01:17:07,340 --> 01:17:12,820
بس برضه مش قادر أحدد وين المتغيرات موجودة حتى
917
01:17:12,820 --> 01:17:15,580
اللحظة مش قادر أميز هدف المجموعة الأولى ولا
918
01:17:15,580 --> 01:17:17,280
التانية ولا التالتة ولا الرابعة ولا اللي الله
919
01:17:17,280 --> 01:17:20,980
أعلم المهم جدا بالنسبة لي هذا الجدول المكتوب عليه
920
01:17:20,980 --> 01:17:26,190
Total Variance Explained اللي هي التباين الكلي
921
01:17:26,190 --> 01:17:34,470
المفسر ركزي معي واحدة واحدة ال component هدول من
922
01:17:34,470 --> 01:17:37,670
واحد لعشرة هدول المتغيرات اللي عندي العشرة فقرات
923
01:17:37,670 --> 01:17:42,770
فينا عند initial eigenvalues قيم الجذور الكاملة
924
01:17:42,770 --> 01:17:48,550
المبدئية طبعا هو أنا طلبت منه أي جذر كامن
925
01:17:48,550 --> 01:17:53,620
eigenvalue أكبر من واحد ياخذوا في الاعتبار يعملوا
926
01:17:53,620 --> 01:17:58,040
extraction يعملوا إيش استخلاص لحظة استخلصة دول
927
01:17:58,040 --> 01:18:02,640
أربعة مظبوط بعدين واقف هنا ليش؟ لأن الأربع عوامل
928
01:18:02,640 --> 01:18:06,360
أول طبعا العوامل الكامل ليش بتساوي 2.9 2.1 1.1
929
01:18:06,360 --> 01:18:10,460
بعدين أقل من واحد فالأقل من واحد
930
01:18:10,460 --> 01:18:17,400
خلاص طنشهم في العامل الأول اللي لو طلع على
931
01:18:17,400 --> 01:18:20,580
extraction sum of squared loading جداش التشبه تبعه
932
01:18:20,580 --> 01:18:28,400
بيفسر من التباين 29% و 3.8% بس خلي بأكي لحد
933
01:18:28,400 --> 01:18:30,680
اللحظة أنا ما أعرفش اللي عامل الأول يجتمع لأي فقرات
934
01:18:30,680 --> 01:18:37,820
بس في عامل هذا أقوى واحد فيهم بيفسر جداش 29% هذا
935
01:18:37,820 --> 01:18:40,360
ال percentage of variance نسبة التباين المفسر
936
01:18:40,360 --> 01:18:46,040
العامل التاني ال eigenvalue تبعه 2 بيقول 1.5 بيفسر
937
01:18:46,040 --> 01:18:50,740
القيمة هذه طبعا القيمة هذه الآن للعمل التاني لوحده
938
01:18:50,740 --> 01:18:55,720
طب الاتنين مع بعض ليها 49 هذا مكتوب عليه
939
01:18:55,720 --> 01:18:59,940
cumulative cumulative يعني تجميعي فيجمع الأولى مع
940
01:18:59,940 --> 01:19:03,520
التاني يطلع 49 مع كده لو أنا أخدت عاملين العملين
941
01:19:03,520 --> 01:19:09,280
هذول هيفسروا 49% من التغيق من التباين ناخد التالت
942
01:19:09,890 --> 01:19:13,190
التالت ال eigenvalue تبقى 1.3 برضه أكثر من واحد
943
01:19:13,190 --> 01:19:16,210
بيفسر
944
01:19:16,210 --> 01:19:21,590
الزيادة 13% وحطيه مع اللي هنا بيطلع 62 زمان كده
945
01:19:21,590 --> 01:19:25,310
التلت عوامل هذول المجتمعين بيفسروا مع بعض تقريبا
946
01:19:25,310 --> 01:19:34,110
... مش فاكرة اللي هنصر هذا كعمل ما هي ده أول واحدة
947
01:19:34,110 --> 01:19:41,420
... ده أول واحدة ما فيش حاجة العامل الرابع 1.124
948
01:19:41,420 --> 01:19:48,120
بيصير 11 حطيه مع ال 74 بيطلع تقريبا 74 مع كده
949
01:19:48,120 --> 01:19:51,220
عوامل الأربعة لسه خلصهم من البرنامج بيفسروا 74 في
950
01:19:51,220 --> 01:19:54,640
المجال التغيير طبعا لو بدي آخذ ال 100% بدي آخذها
951
01:19:54,640 --> 01:20:00,620
تعمل إيه؟ بدي آخذ خمس عوامل لو جمعت هذول شاف هذول
952
01:20:00,620 --> 01:20:06,100
اللي جمعتهم؟ 100% مجموعهم عشرة هذول هي مجموعهم
953
01:20:06,100 --> 01:20:13,410
عشرة أنا بالنسبة لي المجموع طلع ال 74 هدول 7.4 لو
954
01:20:13,410 --> 01:20:19,210
جمعت هدول أكيد مجموع 7.4 طب تقسيمه عشرة لأننا
955
01:20:19,210 --> 01:20:24,630
حكينا نسبة بتطلع العامل على مجموعهم على عدد
956
01:20:24,630 --> 01:20:31,110
الفقرات لو جمعت هدول وجمعتي على عدد الفقرات بتطلع
957
01:20:31,110 --> 01:20:36,910
نسبة التباين المفصل لذا هذا مبدئيا البرنامج طلع لي
958
01:20:36,910 --> 01:20:42,570
هدول وبيعطاني رسمة تحت سميها Scree Plot هذه الرسمة هي
959
01:20:42,570 --> 01:20:48,570
صورة مختصرة للجدول اللي فات للجزء المتعلق بقيمة
960
01:20:48,570 --> 01:20:55,930
الجذور الكامنة تذكر أول واحد كانت 2.9 فهي ال 2.9 و
961
01:20:55,930 --> 01:21:03,050
بتمشي للآخر الواحد
962
01:21:03,050 --> 01:21:09,640
وين موجود أنا عند الواحد أبدأ أتوقف تحت الواحد مش
963
01:21:09,640 --> 01:21:14,460
عايزة الرأس مش مستخدم لإيش بشوف هذا عبارة زي خط
964
01:21:14,460 --> 01:21:19,120
انحدار تلاحظ فيه انحدار شديد جدا في الأول وبعدين
965
01:21:19,120 --> 01:21:23,780
تقريبا بيصير أملس يعني الاختلاف صغير فتلاحظ انحدار
966
01:21:23,780 --> 01:21:26,940
شديد من هنا لهنا انحدار شديد جدا انحدار شديد و
967
01:21:26,940 --> 01:21:31,220
هكذا تلاحظ زي واحد اتنين تلاتة هو أخذ أربعة
968
01:21:31,220 --> 01:21:34,500
لأنه أكثر من واحد بعد هيك أقل من واحد المنطق اللي
969
01:21:34,500 --> 01:21:35,140
أنا ما آخذهاش
970
01:21:38,390 --> 01:21:42,270
لكن واضح اللي أنا بقصده يعني بدي أحط خط رسم بياني
971
01:21:42,270 --> 01:21:49,570
هنا خلاص إذا
972
01:21:49,570 --> 01:21:55,090
واضح اللي لو حطيت الخط هنا مع
973
01:21:55,090 --> 01:21:58,570
كده تحت دول مش عايزهم اللي لما تم عندي الفكرة هل
974
01:21:58,570 --> 01:22:03,170
هآخذ الأربعة هدول ولا آخذ تلاتة هنا برجع للباحث
975
01:22:04,800 --> 01:22:08,080
بعمل أربع في الأول و ببدأ الآن أكمل أشوف الفقرات
976
01:22:08,080 --> 01:22:11,540
وين موجودة إذا كان الأمر مناسب بلتزم بالأربع
977
01:22:11,540 --> 01:22:16,140
ما كانش باخد تلت عوامل اللي هو الأقل وقتش بتوقف إذا
978
01:22:16,140 --> 01:22:19,780
كان الانحدار شديد بعدين بدأ يخف بتوقف عنده فهين
979
01:22:19,780 --> 01:22:23,620
مثلا انحدار شديد جدا لكن لما وصلنا هنا أي تلاتة
980
01:22:23,620 --> 01:22:27,870
بعدين بدأت لحظ المنطقة اللي هنا الانحراف أو
981
01:22:27,870 --> 01:22:31,610
الانحدار أكبر بكثير من الانحدار اللي هنا فمع كده
982
01:22:31,610 --> 01:22:34,730
لو توقفت لغاية هنا بيكفي يعني لو أخدت تلاتة عوامل
983
01:22:34,730 --> 01:22:41,550
يكفي لأن بعد كده بيصير الانحدار أخف إذا مع كده
984
01:22:41,550 --> 01:22:48,130
ممكن آخذ تلاتة ممكن آخذ أربعة إحنا هنتفق آخذ أقل
985
01:22:48,130 --> 01:22:55,570
عدد ممكن بدرجة تانية لل output زي ما حكينا التلات
986
01:22:55,570 --> 01:22:59,970
عوامل أو أربع عوامل بيعطوا 74% لكن لو أخدت تلاتة
987
01:22:59,970 --> 01:23:06,030
هيعطوا 62% والله ال 12 يعني كمية كبيرة من التباين
988
01:23:06,030 --> 01:23:11,150
لكن برضه لأنه ما أوضحش الفقرات تكون غير واضحة في
989
01:23:11,150 --> 01:23:15,710
المعالم فخلينا نشوف كيف نوزع الفقرات على مثلا أربع
990
01:23:15,710 --> 01:23:23,480
مجالات في الأول نشوف مع بعض إذا أنا هكمل الجزء تبع
991
01:23:23,480 --> 01:23:27,280
تحليل التباين زي ما حكينا في الأول روحنا إلى Analyze
992
01:23:27,280 --> 01:23:35,240
dimension reduction or factor اللي لأن نفترض
993
01:23:35,240 --> 01:23:41,000
اتفقنا مع بعض خلاص اللي أنا الشروط متحققة اللي هم
994
01:23:41,000 --> 01:23:43,740
هدول أنا مش عايز مش عايز أشوفهم ثاني حاطين output
995
01:23:43,740 --> 01:23:48,360
كثير مش لازم خطوات ثاني مش لازمات ال extraction
996
01:23:48,360 --> 01:23:53,270
أنا الربط إن أنا مش عايزها هأحكي عايزة أنا fixed
997
01:23:53,270 --> 01:23:58,370
number of factors إذا عايز أربعة هو كده كده هيطلع
998
01:23:58,370 --> 01:24:04,090
لأربعة أو ممكن أكتب أربعة ممكن أكتب تلاتة بس مش
999
01:24:04,090 --> 01:24:07,330
أكثر من أربعة خلاص إذا أنا خطوة واحدة فيها عدد
1000
01:24:07,330 --> 01:24:11,690
العوامل تلاتة أو أكثر تلاتة أو أربعة ال rotation
1001
01:24:11,690 --> 01:24:16,330
الطريقة اللي هستخدمها اسمها the very max
1002
01:24:20,610 --> 01:24:24,110
طب إمكان الواحد ياخد عمق أكتر في كتب التحقيق
1003
01:24:24,110 --> 01:24:28,770
العاملي بيحط باقى الطرق الموجودة أنا هأختار من هذا
1004
01:24:28,770 --> 01:24:32,250
الطريقة الطريقة اللي هستخدمها طريقة ال verymax
1005
01:24:32,250 --> 01:24:38,010
خلاص هي rotation اختارت verymax الآن في ال options
1006
01:24:38,010 --> 01:24:46,030
آخر واحد تحت في عدة خيارات، الخيار الأول sorted by
1007
01:24:46,030 --> 01:24:50,510
size يعني العوامل المتيارة اللي بتطلع بترتب ليها
1008
01:24:50,510 --> 01:24:54,670
حسب الحجم تبعها يعني ارتبها حسب تشبع .. درجة تشبع
1009
01:24:54,670 --> 01:24:57,230
المتيار مع العامل يعني ارتباط المتيار مع العامل
1010
01:24:57,230 --> 01:25:03,790
يعطينيها في الأقل كبير في الأول، البعد مهم، suppress
1011
01:25:03,790 --> 01:25:09,570
small coefficients، إيه suppress؟ امنع العوامل
1012
01:25:09,570 --> 01:25:13,410
الصغيرة، أحنا حكينا بيكون الارتباط بين الفقرة و
1013
01:25:13,410 --> 01:25:17,230
العامل يكون لا يقل عن 3 من 10 أو 4 من 10 هو الـ
1014
01:25:17,230 --> 01:25:20,630
default على البرنامج بياخده 1 من 10 لأ 1 من 10
1015
01:25:20,630 --> 01:25:24,270
تظهر صغيرة جدا، أنا بدي أخد أكبر شوية فبختار
1016
01:25:24,270 --> 01:25:27,670
الاختيار هذا وأحكيه وأخليها لو كان مثلا 4 من 10
1017
01:25:27,670 --> 01:25:30,730
بإمكانك
1018
01:25:30,730 --> 01:25:33,210
بحث، جرب التلاتة وشوف العواني اللي بتطلع ممكن
1019
01:25:33,210 --> 01:25:36,430
التلاتة مش عاملة الأربعة اللي هي الحد المسموحي
1020
01:25:36,430 --> 01:25:39,930
بممكن أعمل 5 من 10 إذا نطفق 5، أربعة من 10 لحد
1021
01:25:39,930 --> 01:25:47,610
الأدنى، بعدين continue خلاص؟ okay نطلع النتائج مع
1022
01:25:47,610 --> 01:25:52,810
بعض، النتائج الجديدة، أنا طلبت منه لغاية 4 عامل
1023
01:25:52,810 --> 01:25:58,850
مظبوط، أنزل
1024
01:25:58,850 --> 01:26:00,390
لتحت شوية، بشوف كل النتائج
1025
01:26:04,210 --> 01:26:08,050
هتلاحظي أن الطلبة أربعة، الأربعة طبعا نسبة التفسير
1026
01:26:08,050 --> 01:26:12,010
هي من الاربعة وسبعين في المية، شفناها من شوية بس
1027
01:26:12,010 --> 01:26:16,330
أضاف لي شغل على الجدول، rotations، آخر عمود، آخر
1028
01:26:16,330 --> 01:26:19,830
مجموعة هذه ماكنتش موجودة في الأول، الأخيرة هذه
1029
01:26:19,830 --> 01:26:25,990
ماكنتش موجودة، لكن مازال النسبة العامة هنا هي نفس
1030
01:26:25,990 --> 01:26:27,870
النسبة اللي كانت في الأول، أربعة وسبعين في المية
1031
01:26:31,900 --> 01:26:36,040
نطلع الـ Component Matrix، وفي عندي Rotated
1032
01:26:36,040 --> 01:26:39,480
Component Matrix، أنا هطلع على آخر واحدة اللي هي
1033
01:26:39,480 --> 01:26:43,120
Rotated Component Matrix، أنا طلعت منه أربع عوامل،
1034
01:26:43,120 --> 01:26:46,960
مظبوط؟ لحظة، المجموع الأولى، العامل الأول، فيه أربع
1035
01:26:46,960 --> 01:26:52,540
فقرات، الثاني فيه تلاتة، اتنين، واحد، مشكلة مجال
1036
01:26:52,540 --> 01:26:57,660
يتكون فقرة واحدة، مينفعش، على الأقل تلت فقرات،
1037
01:26:57,660 --> 01:27:01,300
المفروض يكون أربع أو أكتر، معنى كده اختيار الأربع
1038
01:27:01,300 --> 01:27:08,630
عوامل مش كانش موفق، لازم أرجح له، back هي الآن اشتغلت
1039
01:27:08,630 --> 01:27:11,210
على عشر فقرات نهائية، هي اللي كانت في الأول ستة
1040
01:27:11,210 --> 01:27:15,350
وعشرين في الآخر، هي وصلت لعشرة، بتعتبر، أنا اختزنهم
1041
01:27:15,350 --> 01:27:17,870
لعشرة بس، بدي أوزع العشر على عدد من المجاليات
1042
01:27:17,870 --> 01:27:20,330
وزعتهم على أربع حسب البرنامج اللي حكى في الأول
1043
01:27:20,330 --> 01:27:23,570
اللي أكتر من واحد كانوا أربع، مظبوط؟ تتذكر؟ اللي
1044
01:27:23,570 --> 01:27:26,990
أكتر من واحد هيهم الأربع هدول بس، واضح يعني أن هذا
1045
01:27:26,990 --> 01:27:31,530
كان اتنين وتسعة، اتنين انحضار شديد، انخفاضش كتير صار
1046
01:27:31,530 --> 01:27:36,140
واحد و تلاتة، انخفاض شديد جدا، طب وبعدين؟ بطل انخفاض
1047
01:27:36,140 --> 01:27:40,120
شديد، مع كده تقريبا صار أملس، صار كأنه خط مستقيم
1048
01:27:40,120 --> 01:27:43,900
واضح الفرق بين الاتنين هدول؟ وهذا مع حدا .. هذا
1049
01:27:43,900 --> 01:27:47,220
مع حدا فيه فرق، مظبوط؟ وهذا مع حدا فيه فرق لكن
1050
01:27:47,220 --> 01:27:51,840
هذا مع حدا الفرق الصغير، هذا مؤشر أنه أنا كنت هتوقف
1051
01:27:51,840 --> 01:27:56,560
عند مين؟ عند التالت وبس اللي أنا هعمل تلاتة، ده
1052
01:27:56,560 --> 01:28:03,120
مسح هدول، تطلع
1053
01:28:03,120 --> 01:28:04,540
معايا، هاي Data Reduction
1054
01:28:07,900 --> 01:28:13,400
أو dimension reduction، بس في ال extraction أطلب
1055
01:28:13,400 --> 01:28:21,160
منه بدل أربع هدول نصيبه تلاتة صح، هتقل نسبة التباين
1056
01:28:21,160 --> 01:28:25,420
بس مش منطقي يكون عندي بعد أو مجال فيه، احتاج اجتمل
1057
01:28:25,420 --> 01:28:29,460
على فقرة واحدة، اللي هاي التلاتة اللي أعمل ليها هم
1058
01:28:29,460 --> 01:28:33,820
التلاتة بفسروا 62 و 8 من 10، البعد الأول أو المجال
1059
01:28:33,820 --> 01:28:38,560
الأول بفسر 28، الثاني عشرين، التالت تلتاشر، تلت عشر لو
1060
01:28:38,560 --> 01:28:44,420
جمعتهم هتطلع الجواب 62 اللي هتطلع على ال rotated
1061
01:28:44,420 --> 01:28:48,920
component matrix، هذه آخر واحدة، يشوف الوضع اختلف
1062
01:28:54,780 --> 01:28:58,900
طب أنا طلبت 4 من 10 أو أعلى، مظبوط؟ واضحي
1063
01:28:58,900 --> 01:29:02,200
الارتباطات حتى ما يكون 4 من .. يعني أصغر واحدة هذه
1064
01:29:02,200 --> 01:29:06,080
اللي لو بدأ أطلب 5 من 10 أو أعلى، هذا هتروح،
1065
01:29:06,080 --> 01:29:11,560
مظبوط؟ يعني أربعة وستة وأربعين من المية، بس أنا
1066
01:29:11,560 --> 01:29:15,700
طلبت يبقى أو تبقى الفقرات التشبع تبعها مع العامل 4
1067
01:29:15,700 --> 01:29:20,180
من 10، فبلاحظ اللي لنا القوة دايما ببدأ بالعامل
1068
01:29:20,180 --> 01:29:24,620
الأكثر قوة، أول واحد، أد أقوى واحد، يعني العامل
1069
01:29:24,620 --> 01:29:29,500
الأول أما مش عارف اسمه، يجتمع على فقرات هي الطلاقة
1070
01:29:29,500 --> 01:29:32,760
الإطناب، الأصالة، المرونة، اللي هي بتاعة القدرات
1071
01:29:32,760 --> 01:29:38,480
الإبتكارية، كل متغير منهم لسه السؤال تبع الطلاقة
1072
01:29:38,480 --> 01:29:44,520
متشبع بـ 7 أو 8% يعني ارتباطه مع العامل تبع 87% قوة
1073
01:29:44,520 --> 01:29:47,200
جدا، ثاني قوة، ثاني قوة، رابع، هدول أقوى مش هتلاقي
1074
01:29:47,200 --> 01:29:52,600
أقوى منهم في نواحي التانية، بعدها العامل الثاني
1075
01:29:52,600 --> 01:29:55,870
الأقل قوة شوية منهم، اللي هو قالوله الفقرات هذول
1076
01:29:55,870 --> 01:30:00,470
التلاتة هذول، خلي بيها كإنهم سميات A1, A2, A3, A4 و
1077
01:30:00,470 --> 01:30:04,670
هكذا الفقرات
1078
01:30:04,670 --> 01:30:08,170
هذول اللي الآن الباحث طلاقه .. هم سميهم كان طلاقة
1079
01:30:08,170 --> 01:30:13,610
نب، أصالة، مرونة، هو هيعطيهم إيش أنوان، إيش اسم
1080
01:30:13,610 --> 01:30:16,210
المجال فهو .. فيه الباحث أطبقهم، هذول عبارة عن
1081
01:30:17,330 --> 01:30:20,510
إبتكارية، المجال الثاني كان عبارة عن تلات أسلحة
1082
01:30:20,510 --> 01:30:25,290
ذاكرة با، ذاكرة جيم، ذاكرة ألف، محظوب، رتبات حسب درجة
1083
01:30:25,290 --> 01:30:30,090
تشبع القوة المعامل الارتباط، فهي سمت التلاتة هذول
1084
01:30:30,090 --> 01:30:36,890
باسم الذاكرة، هذول كلها علاقة بالفلم التشكلية، بعدين
1085
01:30:36,890 --> 01:30:40,450
سرعة الإدراك ألف اللي هو شط الكلمات، سرعة الإدراك
1086
01:30:40,450 --> 01:30:46,160
با، الصور المتمثلة، الإدراك المكاني، هو الأقل أكيد
1087
01:30:46,160 --> 01:30:51,140
لأنه مشات بالترتيب، طب لو كان فقرات أكتر بيبين
1088
01:30:51,140 --> 01:30:57,440
الوضع بشكل معين، أحيانا بأجد ممكن فقرة تتشبع على
1089
01:30:57,440 --> 01:31:01,240
عاملين، يعني فقرة تيجي على اتنين، أنت طالب أربعة من
1090
01:31:01,240 --> 01:31:05,080
عشر، حد الأدنى، ممكن على سبيل المثال، على سبيل المثال
1091
01:31:05,080 --> 01:31:08,780
الفقرة هذه تتشبع مع العامل الثاني وممكن تتشبع مع
1092
01:31:08,780 --> 01:31:15,160
العامل الثالث مثلا بالنسبة حاجة زي هيك، ممكن تكون في
1093
01:31:15,160 --> 01:31:17,540
الثاني وممكن تكون في الثالث، أنا باخدها وين؟ في
1094
01:31:17,540 --> 01:31:21,440
الأعلى، في الأعلى، يعني هي جايها في الأتنين فباخدها
1095
01:31:21,440 --> 01:31:38,120
في الأعلى، أحيانا قد تجد بعض التقاطعات، خلاص؟
1096
01:31:38,120 --> 01:31:43,660
إذا هذا الجزء كان الجزء الثاني، أرجع مرة ثانية
1097
01:31:51,170 --> 01:31:54,490
دكتور بنحسبها للأعلى حتى لو كانت ارتباطها للبعد
1098
01:31:54,490 --> 01:31:59,470
الآخر الآخر أقوى من الثاني، الثاني الحكاية أنت
1099
01:31:59,470 --> 01:32:02,750
حكيت دايما بنحسب الدرجة الهدوى للأعلى، صحيح، افرض
1100
01:32:02,750 --> 01:32:06,350
كان ارتباطها في المجال الآخر أقوى من ارتباطها في
1101
01:32:06,350 --> 01:32:09,010
المجال التالي، خلنا .. خلنا على الأول طالما .. طالع
1102
01:32:09,010 --> 01:32:13,770
هنا أنا عند فقرة معينة مرتبطة، الفقرة هذه مع البعد
1103
01:32:13,770 --> 01:32:19,960
الثاني 73% وليت مرتبطة مع البعد الثالث، 8 من
1104
01:32:19,960 --> 01:32:24,040
عشرة، تفترض .. لأ، معناها صغيرة، مرتبطة مع هذا البعد
1105
01:32:24,040 --> 01:32:28,620
بـ 5 و 4 من المية، معناه كده أن هذا فقط ممكن
1106
01:32:28,620 --> 01:32:32,740
تتعمل الثاني أو الثالث، واضح أن هذا أكبر بكثير من
1107
01:32:32,740 --> 01:32:36,140
الارتباط اللي لنا بالتالت، بحطه بس مع الثاني
1108
01:32:36,140 --> 01:32:41,480
بالتالت هتروح من هذا البعد، خليني أعملك الـ .. لو
1109
01:32:41,480 --> 01:32:46,380
كان ناخدها مثلا، مش هقدر أخد تلاتة من عشرة لأن واضح
1110
01:32:46,380 --> 01:32:50,420
أنه أقل الارتباط عندي 48% بتاع، أنا مش منطقي تخيل
1111
01:32:50,420 --> 01:32:55,040
بدي أعملها مثلا ستة من عشرة، لو عملت ستة من عشرة اه
1112
01:32:55,040 --> 01:32:59,480
في اتنين هيروح، بس أنا هذا مجرد كمثال، أنا بعمل
1113
01:32:59,480 --> 01:33:03,680
الشيء إذا في ال option هاختار هذه الستة من عشرة
1114
01:33:03,680 --> 01:33:09,820
لحظة
1115
01:33:09,820 --> 01:33:17,890
اللي أنا طلبت ستة من عشرة مظبوط، هتلاحظي .. هاللي
1116
01:33:17,890 --> 01:33:22,210
هتصار عندك أربعة، تلاتة، اتنين، اللي هتصار ستة،
1117
01:33:22,210 --> 01:33:25,590
سبعة، تسعة، أنت لأ، ماتحكميش عليها أن هنا كان في
1118
01:33:25,590 --> 01:33:29,190
عندك .. هي عندك واحدة مظبوط، إذا هي دي اللي هي
1119
01:33:29,190 --> 01:33:33,790
هتروح، طبعا درجات دول بيختلفوا، كان سبعة، ستة،
1120
01:33:33,790 --> 01:33:38,990
اتنين، سبعة، تلاتة، واحد، مش سهل يكون نفس القيم
1121
01:33:40,350 --> 01:33:44,650
يعني إلا 9 من نفس المتغيرات، هتروح واحدة، فبالتالي
1122
01:33:44,650 --> 01:33:48,990
أي متغير، أي فقرة تجديها فاضية زي هيك، مع كده فقرة
1123
01:33:48,990 --> 01:33:55,950
لا تمشي، حذفها، إلا لو طلبت 7 من 10، مين هيروح؟
1124
01:33:55,950 --> 01:34:03,470
هذول السبعات هيروحوا، مظبوط؟
1125
01:34:03,470 --> 01:34:07,250
أنا هطلب هي 7
1126
01:34:15,040 --> 01:34:17,920
إذا هي الفقرات اللي تبقى يعني هي السبعة من العشرة
1127
01:34:17,920 --> 01:34:21,280
بس
1128
01:34:21,280 --> 01:34:25,100
بيخلي السبعة من العشرة يعني أي فقرة الارتباط بتبقى
1129
01:34:25,100 --> 01:34:29,440
على أقل من السبعة من العشرة بتتم استثنائها لكن
1130
01:34:29,440 --> 01:34:33,960
احنا خلاص نتفق على الأربعة من العشرة إذا خدنا نرجع
1131
01:34:33,960 --> 01:34:41,670
مرة تانية الـ option نكف عندها خلت تلاتة مش هتفرق
1132
01:34:41,670 --> 01:34:46,310
لأنه ما فيش عندي فقرات كانت أقل من تلاتة لحظة الـ ..
1133
01:34:46,310 --> 01:34:49,290
الـ .. المكتوب عليها component matrix هذه قبل
1134
01:34:49,290 --> 01:34:52,630
التدوير ما بيطلعش عليها أنا بعيني دائماً بعد التدوير
1135
01:34:52,630 --> 01:34:58,670
يعني تلاحظ مثلاً هنا قبل التدوير هذه جاي على عاملين
1136
01:35:00,170 --> 01:35:04,570
3,8,10,7,5,6 هذا قبل التدوير component matrix وهذه
1137
01:35:04,570 --> 01:35:10,110
زيها لأن بعد التدوير بالظبط يعني بيوضح الرؤية إليك
1138
01:35:10,110 --> 01:35:15,790
و بيوضح الرؤية من خلال الـ main rotated matrix واضح
1139
01:35:15,790 --> 01:35:20,810
ما اختلفش عن الأولى لأن أقل التشبع كان 4 من 10 أو 46
1140
01:35:20,810 --> 01:35:21,170
%
1141
01:35:24,130 --> 01:35:28,730
إذا وضحتها العاملة ما فيش فيها مشكلة كبيرة مرة
1142
01:35:28,730 --> 01:35:32,290
تانية أرجع تانية لـ Scree plot في الرسم البياني اللي
1143
01:35:32,290 --> 01:35:37,470
شفناه يعتبر الرسم البياني المياري الثاني لتحديد
1144
01:35:37,470 --> 01:35:41,070
عدد الجذور الكامنة وفي الرسم زي ما حكينا يتم
1145
01:35:41,070 --> 01:35:44,230
الإبقاء على العوامل اللي تتضر في الجزء الشديد
1146
01:35:44,230 --> 01:35:47,190
للانحدار من المنحنة قبل أن يبدأ المنحنة في
1147
01:35:47,190 --> 01:35:52,320
الاعتدال وهذا المعيار كثير لم يعطي نتائج دقيقة أكثر
1148
01:35:52,320 --> 01:35:55,560
من استخدام قيمة الجذر الكامن اللي بيزيد عن الواحد
1149
01:35:55,560 --> 01:36:01,240
من خلال الرسم واضح إنه انحدار شديد جداً من الأول
1150
01:36:01,240 --> 01:36:04,060
لثاني ومن الثاني لثالث وبعد ذلك انحدار ما له بدأ
1151
01:36:04,060 --> 01:36:08,680
يقل فتوقفت عند الثالث هيك المفروض فبنعقل ذاك
1152
01:36:08,680 --> 01:36:16,330
اخترنا تلت عوامل بدل أربعة وعملنا الخطوات اللي هناطب
1153
01:36:16,330 --> 01:36:20,370
واضح أنه كل عامل بيفسر نصفه من التباين واضح العامل
1154
01:36:20,370 --> 01:36:25,970
الأول بيفسر 28% ثاني 22.319 هي موجودة عندك هنا
1155
01:36:25,970 --> 01:36:32,350
لاحظ أن النسبة الكاملة اللي هي 62.8 من 10 يجب أن
1156
01:36:32,350 --> 01:36:36,630
تكون مطابقة نسبة التباين التي تم تفسيرها قبل
1157
01:36:36,630 --> 01:36:44,010
التدوير اللي كان في الأول خالص وهذا
1158
01:36:44,010 --> 01:36:48,190
المصطفة الأخيرة إذا المتغيرات الأربع الأولى أو
1159
01:36:48,190 --> 01:36:50,750
الأربع المتغيرات شفناها مع بعض اللي في الـ Rotated
1160
01:36:50,750 --> 01:36:55,610
مرتبطة مع العامل الأول المتغيرات التلاتة الثانية
1161
01:36:55,610 --> 01:36:58,250
مرتبطين مع الثانية والثلاثة الأخيرة مع الثالث
1162
01:36:58,250 --> 01:37:04,710
فاعلاً بيحكي الباحث أو بتحكي الباحثة إذا نظرنا
1163
01:37:04,710 --> 01:37:09,520
لمحتويات المتغيرات يمكن تسمية العامل الأول مثلاً
1164
01:37:09,520 --> 01:37:12,540
بالتفكير الابتكاري أو القدرة الابتكارية اللي لها
1165
01:37:12,540 --> 01:37:18,140
تلت أربع فقرات طلاقة إبداع أصالة ومرونة وتسمية
1166
01:37:18,140 --> 01:37:21,500
العامل الثاني بعمل قدرات الذاكرة والعمل الأخير
1167
01:37:21,500 --> 01:37:23,660
قدرات الإبقاء
1168
01:37:26,850 --> 01:37:29,290
هذا تقريباً الـ point اللي بنحكي عليه في التحليل
1169
01:37:29,290 --> 01:37:32,990
العاملي لذلك أنا هأختصر .. بدي أعملك مراجعة للخطوات
1170
01:37:32,990 --> 01:37:38,490
اللي بعملها التحليل العاملي و زي ما ذكرت الـ output
1171
01:37:38,490 --> 01:37:45,070
.. الناتج اللي عندي لعشر فقرات تم اختزالها من خلال
1172
01:37:45,070 --> 01:37:47,910
ستة وعشرين فقرة لكن الملف تبع الستة والعشرين مش
1173
01:37:47,910 --> 01:37:52,190
موجود عنها فنتفق الآن أن أنا خلال الشغل أبقيت على
1174
01:37:52,190 --> 01:37:56,490
عشر فقرات أي شغل أنه طلعت أو أسفلت معاملات لارتباط
1175
01:37:56,490 --> 01:38:02,860
أي شيء أكثر من تسعة عشر أشيلته تأكدت إن قيمة المحدد
1176
01:38:02,860 --> 01:38:07,300
أكثر من أو لا تقل عن واحد من عشر آلاف بعد كده
1177
01:38:07,300 --> 01:38:10,980
نصفيت لعشر متغيرات أو عشر فقرات الموجودة عندنا
1178
01:38:10,980 --> 01:38:18,240
الآن فالخطوات كانت التالية إذا ملخص analyze data
1179
01:38:18,240 --> 01:38:22,620
dimension factor أنا الآن هأعمل reset لكل اللي
1180
01:38:22,620 --> 01:38:27,980
عملته قبل ما الصفر بختار المتغيرات كلهم من
1181
01:38:27,980 --> 01:38:33,150
descriptive في الحلقة الأولى بختار اختيارات الأربعة
1182
01:38:33,150 --> 01:38:37,410
هدول عشان أشوف الشروط الواجب توفرها متحقق ولا لأ
1183
01:38:37,410 --> 01:38:41,450
عدم الناحية اللي هي معاملة الارتباط تكون أكثر من 9
1184
01:38:41,450 --> 01:38:47,250
من 10 ينحدث أي معامل ارتباط فقرة ثانية مزيد عن 9
1185
01:38:47,250 --> 01:38:51,830
من 10 يتم حذفه الـ KMO اللي هو اختبار إن العينة
1186
01:38:51,830 --> 01:38:58,550
مناسبة لازم يكون أكثر من نصف الـ partly test يكون
1187
01:38:58,550 --> 01:39:03,100
معنوي يعني كده فيه ارتباط بين الفقرات والمحدد أكبر
1188
01:39:03,100 --> 01:39:10,120
من واحد من عشر آلاف هذا شرط مهم وبعمل continue و
1189
01:39:10,120 --> 01:39:14,820
في الـ extraction بختار square plot لأن بتعطيني
1190
01:39:14,820 --> 01:39:20,480
الصورة أدق من الجذر الكامن الأكثر من واحد بعدين
1191
01:39:20,480 --> 01:39:25,740
continue و okay هذه الخطة الأولى اللي بعملها عشان
1192
01:39:25,740 --> 01:39:29,460
أعرف مين من الفقرات اللي بتتم لها حذف لكن لو
1193
01:39:29,460 --> 01:39:33,000
الفقرات اللي خلاص موجودة عندي نهائياً عشر فقرات
1194
01:39:33,000 --> 01:39:37,260
بدي أحطهم في عدد ممكن معين من العوامل بتطلع إما
1195
01:39:37,260 --> 01:39:43,300
على العوامل الكامنة اللي هنا وأضحك إن هو اختار
1196
01:39:43,300 --> 01:39:48,340
لأربع لأنه أخذ أكثر من واحد لكن الرسم البياني
1197
01:39:48,340 --> 01:39:51,660
يتبين إنه في انحدار شديد من الأول لثاني شديد من
1198
01:39:51,660 --> 01:39:55,560
الثالث للثالث وبدل انحدار يقل لما بيبدأ يقل بتوقف
1199
01:39:55,560 --> 01:40:00,040
على طول فهو بدأ يقل من عند الثالث فالتالي عند
1200
01:40:00,040 --> 01:40:07,900
الثالث فالتالي بعد كده يكون عند تلت عوامل النقطة
1201
01:40:07,900 --> 01:40:11,620
البعيدة اللي أنا افترض أنا خلاص بتعمل تلت عوامل
1202
01:40:13,250 --> 01:40:19,350
بروح في الـ rotation بختار طريقة varimax ومن الـ
1203
01:40:19,350 --> 01:40:24,330
extraction بختار fixed factor بحدد أنا عايز 3
1204
01:40:24,330 --> 01:40:29,590
عوامل وبعمل continue okay وبتطلع معايا النتائج
1205
01:40:29,590 --> 01:40:34,450
نفترض أنا هيك بده أجرب بده أختار ست عوامل مش منطق
1206
01:40:34,450 --> 01:40:40,030
أختار ستة لكن نفترض أختار ستة لغاية عشر يعني لغاية
1207
01:40:40,030 --> 01:40:44,010
عشر كل واحدة من الفقرة وهي الـ options إن أختار
1208
01:40:44,010 --> 01:40:51,640
هذول اثنين وهي أربعة من عشرة أنا اخترتك معامل ستة
1209
01:40:51,640 --> 01:40:55,860
طلع معايا هذه ستة عوامل بفاصل خمسة وثمانية في
1210
01:40:55,860 --> 01:40:59,800
النهاية بس أنا خدت كله أنا كمثال اللي اخدت لقال
1211
01:40:59,800 --> 01:41:04,200
من واحد هذا الكلام مش صح لما تطلع على الـ .. على الـ
1212
01:41:04,200 --> 01:41:06,140
rotated matrix طلع شكلها
1213
01:41:13,720 --> 01:41:16,200
إلى اللحظة دي اللي حكيت عليه لما يكون فيه تشبع
1214
01:41:16,200 --> 01:41:19,880
لفقرة في أكثر من عامل اللحظة التلاتة ده طبعاً أقوى
1215
01:41:19,880 --> 01:41:21,520
شيء بيعطينا دائماً العامل الأول اللي هو العامل
1216
01:41:21,520 --> 01:41:27,420
الأكثر قوة في ارتباط الفقرات معه العامل الأول هنا
1217
01:41:27,420 --> 01:41:31,680
الفقرة هذه متشبعة مع العامل الأول والثاني بس أكثر
1218
01:41:31,680 --> 01:41:34,980
تشبع هنا فالثالث ما تا كده بمسحها لأن هو بيعطينا
1219
01:41:34,980 --> 01:41:40,620
دائماً الأقوى في الأول لو طلعت الناحية الثانية يعني
1220
01:41:40,620 --> 01:41:45,080
لحظة الإبداع اللي حصلت طالع يجي مع بعض زي ما كانت
1221
01:41:45,080 --> 01:41:48,720
في الأول لأن الذاكرة أجواء مع بعض لكن أنا جيت مثلاً
1222
01:41:48,720 --> 01:41:54,040
المرونة اللي كانت معهم أجت هي في العامل الأول هي
1223
01:41:54,040 --> 01:41:57,860
أجت هنا ما فيش عندها مشكلة بس رأس الثالث أقوى مع
1224
01:41:57,860 --> 01:42:00,420
كده مش هتكون هنا هتكون في هذا النحو عشان كده هو
1225
01:42:00,420 --> 01:42:04,340
فترض لها مكان عامل لوحدها صارت هنا في العامل
1226
01:42:04,340 --> 01:42:10,910
الثالث لحالها الإدراك المكاني في عامل لحاله واللي
1227
01:42:10,910 --> 01:42:15,270
بعده في عامل وكواحدة في عامل مش منطقي خلاص فقلت لي
1228
01:42:15,270 --> 01:42:18,670
الحكاية أختار ست عوامل الكلام ده خطأ السبب لأنك
1229
01:42:18,670 --> 01:42:24,270
اخترت جذور كامنة أقل من الواحد لذا أقل شيء للجذر
1230
01:42:24,270 --> 01:42:27,570
الكامن يجب أن تكون قيمته أكثر من الواحد الصحيح
1231
01:42:27,570 --> 01:42:33,550
خلاص علم اللي قال جهان إن شاء الله تعالى ببدأ
1232
01:42:33,550 --> 01:42:38,840
أعطيك مثال أكبر لأن صارت بالنسبة لي صورة واضحة و
1233
01:42:38,840 --> 01:42:42,100
ببدأ في اتحاد التوكيدي كان طبعاً من الصعب أبدالك
1234
01:42:42,100 --> 01:42:46,660
بمثال في أربعين فقرة ونشتغل عليه حتى تحسي العملية
1235
01:42:46,660 --> 01:42:50,020
مزعجة هيك الأمور صارت يعني واضحة إن أنا اختزلت
1236
01:42:50,020 --> 01:42:52,800
لعشر عوامل وبعدين شغلت عليهم هيك أنا بقى عشان هيك
1237
01:42:52,800 --> 01:42:57,100
فضلت أعطي المثال هذا خلاص اللقاح إن شاء الله تعالى
1238
01:42:57,100 --> 01:42:57,580
بنكمل
|