SlideShare a Scribd company logo

احصاء Spss

•
•
Marwa'n Smadi
Marwa'n Smadi
1 of 150
Download to read offline
‫ﺠﺎﻤﻌﺔ ﺍﻟﻘﺩﺱ ﺍﻟﻤﻔﺘﻭﺤﺔ‬ ‫ﺍﻟﺩﻟﻴل ﺍﻟﻌﻤﻠﻲ ﻟﻤﻘﺭﺭ‬ ‫ﺍﻹﺤﺼﺎﺀ ﺍﻟﺘﻁﺒﻴﻘﻲ‬ ‫3625‬ ‫ﺤﻘﻭﻕ ﺍﻟﻁﺒﻊ ﻤﺤﻔﻭﻅﺔ‬ ‫5002‬ ‫1‬
‫ﺇﻋﺩﺍﺩ ﺍﻟﻤﺎﺩﺓ ﺍﻟﻌﻠﻤﻴﺔ: ﺃ. ﻋﻤﺎﺩ ﻨﺸﻭﺍﻥ‬ ‫2‬
‫ﺍﻟﺼﻔﺤﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﻭﻀﻭﻉ‬ ‫ﺍﻟﺭﻗﻡ‬ ‫6‬ ‫ﻤﻘﺩﻤﺔ ﻋﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺨﺎﺼﺔ ﺒﺎﻟﻤﻘﺭﺭ.‬ ‫6‬ ‫ﺍﻟﻤﻭﺍﺼﻔﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻭﺍﻓﺭ ﻓﻲ ﺠﻬﺎﺯ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻭﺘﺭ ﻟﻠﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫1.‬ ‫0.21 ‪SPSS‬‬ ‫8‬ ‫ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫2.‬ ‫8‬ ‫ﺸﺎﺸﺎﺕ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻭ ﻗﻭﺍﺌﻤﻪ‬ ‫21‬ ‫ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫3.‬ ‫61‬ ‫ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬ ‫4.‬ ‫02‬ ‫ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ‬ ‫5.‬ ‫52‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻭﺁﻟﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪.SPSS‬‬ ‫6.‬ ‫72‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻷﻭﻟﻰ: ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ ﺤﻭل ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫92‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻭ ﺒﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ‬ ‫1.‬ ‫43‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫2.‬ ‫93‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻭﺒﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ‬ ‫3.‬ ‫54‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﻟﻨﺴﺒﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬ ‫4.‬ ‫94‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﻭﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺤﻭل ﺘﺒﺎﻴﻥ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫5.‬ ‫55‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ: ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ ﺤﻭل ﺘﺒﺎﻴﻥ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ‬ ‫65‬ ‫ﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻭﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ ﻤﺴﺘﻘﻠﻴﻥ‬ ‫1.‬ ‫36‬ ‫ﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻭﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁﻲ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ ﻤﺭﺘﺒﻁﻴﻥ.‬ ‫2.‬ ‫96‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﻭﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺒﻴﻥ ﺘﺒﺎﻴﻥ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ‬ ‫3.‬ ‫57‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻟﺜﺎﻟﺜﺔ: ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﻭﺍﻻﺭﺘﺒﺎﻁ‬ ‫77‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﻤﻴل ﺨﻁ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﻭﻤﻘﻁﻌﻪ‬ ‫1.‬ ‫78‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﺭﺘﺒﺎﻁ )ﺒﻴﺭﺴﻭﻥ(.‬ ‫2.‬ ‫3‬
‫ﺍﻟﺼﻔﺤﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﻭﻀﻭﻉ‬ ‫ﺍﻟﺭﻗﻡ‬ ‫09‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻟﺭﺍﺒﻌﺔ: ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺍﻷﺤﺎﺩﻱ ﻭﺍﻟﺜﻨﺎﺌﻲ‬ ‫19‬ ‫ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺍﻷﺤﺎﺩﻱ‬ ‫1.‬ ‫79‬ ‫ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺍﻟﺜﻨﺎﺌﻲ‬ ‫2.‬ ‫401‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻟﺨﺎﻤﺴﺔ: ﺍﻟﻁﺭﻕ ﻏﻴﺭ ﺍﻟﻤﻌﻠﻤﻴﺔ‬ ‫501‬ ‫ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻭﺴﻴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﺒﻭﺴﻴﻁ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻻﺸﺎﺭﺓ‬ ‫1.‬ ‫ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﺼﻐﻴﺭﺓ‬ ‫ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﻜﺒﻴﺭﺓ‬ ‫901‬ ‫ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﻭﺴﻴﻁ )ﺘﻭﺯﻴﻊ( ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ ﻤﺭﺘﺒﻁﻴﻥ‬ ‫2.‬ ‫901‬ ‫ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻻﺸﺎﺭﺓ‬ ‫311‬ ‫ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻭﻟﻜﻜﺴﻥ‬ ‫811‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﺎﻥ-ﻭﻴﺘﻨﻲ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﻭﺴﻴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ ﻤﺴﺘﻘﻠﻴﻥ. ‪Mann‬‬ ‫3.‬ ‫‪Whitney Test‬‬ ‫421‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻜﺭﻭﺴﻜﺎل-ﻭﺍﻻﺱ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻋﺩﺓ ﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﻤﺴﺘﻘﻠﺔ‬ ‫4.‬ ‫031‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻻﺴﺘﻘﻼﻟﻴﺔ‬ ‫5.‬ ‫831‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺠﻭﺩﺓ ﺍﻟﻤﻁﺎﺒﻘﺔ‬ ‫6.‬ ‫341‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻴﺔ.‬ ‫7.‬ ‫641‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻓﺭﻴﺩﻤﺎﻥ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻋﺩﺓ ﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﻤﺭﺘﺒﻁﺔ‬ ‫8.‬ ‫4‬
‫ﻤﻘﺩﻤﺔ ﻤﺨﺘﺼﺭﺓ ﻋﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫0.21 ‪SPSS‬‬ ‫5‬
‫ﻤﻘﺩﻤﺔ ﻋﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺨﺎﺼﺔ ﺒﺎﻟﻤﻘﺭﺭ‬ ‫ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﻤﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺩﻟﻴل ﺴﻨﺘﻌﺭﺽ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻤﺒﺎﺩﺉ ﺍﻻﺴﺎﺴﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﺘﺤﺘﺎﺠﻬﺎ ﻻﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﺍﻟﺘﻲ‬ ‫ﺴﺘﺴﺎﻋﺩﻙ ﻓﻲ ﺘﻨﻔﻴﺫ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﻌﻤﻠﻲ ﻤﻥ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻻﺤﺼﺎﺀ ﺍﻟﺘﻁﺒﻴﻘﻲ ، ﺤﻴﺙ ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻭﻋﻠﻰ‬ ‫ﺍﻟﺸﺎﺸﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﻭﺍﻟﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﻜﻴﻔﻴﺔ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺍﺩﺨﺎل‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ‬ ‫ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ ﺘﻌﺭﻴﻔﺎﺕ ﺨﺎﺼﺔ ﺒﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻟﺘﻤﻜﻨﻙ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻭﻜﻴﻔﻴﺔ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ‬ ‫ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ.‬ ‫1: ﺍﻟﻤﻭﺍﺼﻔﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻭﺍﻓﺭ ﻓﻲ ﺠﻬﺎﺯ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻭﺘﺭ ﻟﻠﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫0.21 ﻭﻜﻴﻔﻴﺔ ﺘﺸﻐﻴﻠﻪ‬ ‫ﻟﻜﻲ ﺘﺴﺘﻁﻴﻊ ﺍﻟﻌﻤل ﻤﻊ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21‪ SPSS‬ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻭﻓﺭ ﻓﻲ ﺠﻬﺎﺯ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻭﺘﺭ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻤﻭﺍﺼﻔﺎﺕ ﺃﻭ ﺍﻟﻤﺘﻁﻠﺒﺎﺕ‬ ‫ﻭﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﺩﻨﻰ ﻤﻨﻬﺎ ﻫﻲ ﻜﺎﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫1. ‪Processor (CPU): Pentium or Pentium-class processor running at 90MHz or‬‬ ‫.‪faster‬‬ ‫2. ‪Memory (RAM): 128MB minimum‬‬ ‫3. ‪Display type : SVGA (800 x 600 resolution) or higher‬‬ ‫4. ‪Hard Disk Space: Minimum of 220MB available disk space‬‬ ‫5. .)‪Media: CD-ROM (for installation‬‬ ‫6. ‪Mouse: Required‬‬ ‫7. .‪Platform: Windows 98/Me/NT4 with SP6/2000/XP‬‬ ‫ﺘﺸﻐﻴل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﺒﻌﺩ ﺃﻥ ﺘﻘﻭﻡ ﺒﺘﺜﺒﻴﺕ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺠﻬﺎﺯ ﻨﻘﻭﻡ ﺒﺘﺸﻐﻴﻠﻪ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺒﺭﺍﻤﺞ ﻓﻲ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﺒﺩﺃ‬ ‫6‬
‫ﻓﺘﻅﻬﺭ ﻟﻨﺎ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﻟﺤﻅﻴﺎ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺘﺤﺘﻭﻱ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺨﺎﺼﺔ ﺒﺎﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺍﺩﺨﺎﻟﻬﺎ ﺨﻼل ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺘﺜﺒﻴﺕ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫•‬ ‫0.21 ‪.SPSS‬‬ ‫7‬
‫2: ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﺒﻌﺩ ﺘﺸﻐﻴل ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ، ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ ﻜﺎﻤل ﺒﻴﺌﺔ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻤﻥ ﺸﺎﺸﺎﺕ، ﻭﻜﻴﻔﻴﺔ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ، ﻭﻤﺎ ﻫﻲ ﺍﻟﺒﺭﺍﻤﺞ‬ ‫ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺴﺘﻁﻴﻊ ﺃﻥ ﻴﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻭﻁﺒﻴﻌﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺢ ﻭﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻁﺒﻘﻬﺎ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ، ﺒﺎﺨﺘﺼﺎﺭ ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺍﻤﻜﺎﻨﺎﺕ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ.‬ ‫ﺸﺎﺸﺎﺕ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪SPSS‬‬ ‫1.‬ ‫ﻴﺘﻜﻭﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻤﻥ 8 ﺸﺎﺸﺎﺕ، ﻟﻜل ﺸﺎﺸﺔ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺸﺎﺸﺎﺕ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﺎﺕ ﻭﻤﻬﺎﻡ ﺨﺎﺼﺔ ﺒﻬﺎ، ﻭﻤﻥ‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻴﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺃﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺨﻼل ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﻘﺭﺭ ﻻ ﻴﺘﻁﻠﺏ ﻤﻨﻙ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﺸﺎﺸﺎﺕ ﺍﻟﺜﻤﺎﻨﻴﺔ، ﻭﻟﻜﻥ‬ ‫ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻤﻜﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺸﺎﺸﺘﻴﻥ ﺃﺴﺎﺴﻴﺘﻴﻥ ﻓﻘﻁ ﻭﻫﻤﺎ ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﻭﺸﺎﺸﺔ ﻋﺎﺭﺽ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ‬ ‫‪. Viewer‬‬ ‫‪ :(Data‬ﻫﻲ ﺃﻭل ﺸﺎﺸﺔ ﺘﺭﺍﻫﺎ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﺸﻐل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ )‪Editor‬‬ ‫ﺃ.‬ ‫‪ SPSS‬ﻭﻤﻥ ﺨﻼﻟﻬﺎ ﺘﻌﺭﺽ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﻠﻔﺎﺕ ﻭﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺘﻌﺭﻴﻑ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺘﻜﻭﻥ ﻤﻨﻬﺎ ﺘﻠﻙ‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻗﻴﻤﻬﺎ ﻭﺘﻨﻘﺴﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﺇﻟﻰ ﻭﺭﻗﺘﻲ ﻋﻤل ‪ Spread Sheet‬ﻭﻟﻜﻥ ﻤﺠﺎﺯﺍ ﺴﻨﺴﻤﻴﻬﻤﺎ ﺸﺎﺸﺘﻴﻥ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻓﺭﻋﻴﺘﻴﻥ ﻭﻫﻤﺎ:‬ ‫ﻭﻫﻲ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻌﺭﺽ ﻓﻴﻪ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪:Data View‬‬ ‫•‬ ‫ﻭﺘﻜﻭﻥ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ‪ Spread Sheet‬ﻭﻴﻜﻭﻥ ﻓﻲ ﺃﻋﻠﻰ ﻜل ﻋﻤﻭﺩ ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺘﻜﻭﻥ ﻤﻨﻬﺎ ﺍﻟﻤﻠﻑ‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫8‬
‫ﻭﻴﻌﺒﺭ ﻜل ﺴﻁﺭ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﻋﻥ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺤﺎﻟﺔ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﺃﻭ ﺴﺠل ﻤﻌﻴﻥ ﻷﺤﺩ ﺃﻓﺎﺭﺩ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ، ﻭﻜل ﻋﻤﻭﺩ ﻴﻌﺒﺭ ﻋﻥ‬ ‫ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺃﺤﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺃﻱ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻜﺎﻤﻠﺔ ﻓﻲ ﺫﻟﻙ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ.‬ ‫ﻭﻫﻭ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﺸﺎﺸﺔ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪: Variable View‬‬ ‫•‬ ‫ﻭﻨﻭﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﻋﺭﻀﻪ ﻭﻋﻨﻭﺍﻨﻪ ﻭﻗﻴﻤﻪ ﻭﻗﻴﺎﺱ ﺘﺩﺭﻴﺠﻪ ﺇﻟﺦ...، ﺒﺤﻴﺙ ﻴﻜﻭﻥ ﻜل ﺴﻁﺭ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ‬ ‫ﻴﻌﺒﺭ ﻋﻥ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻌﻴﻥ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫9‬
‫‪ Variable View‬ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ‬ ‫ﻭﻴﻤﻜﻨﻙ ﺍﻻﻨﺘﻘﺎل ﺒﻴﻥ ﺸﺎﺸﺘﻲ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data View‬ﻭﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﺍﻟﻨﻘﺭ ﺍﻟﻤﺯﺩﻭﺝ ﻋﻠﻰ ﺃﻋﻠﻰ ﺃﻱ ﻋﻤﻭﺩ )ﻤﺘﻐﻴﺭ( ﻓﻲ ‪ Data View‬ﺃﻭ ﺒﺎﺨﺘﻴﺎﺭ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Variable View‬ﺃﺴﻔل ﺸﺎﺸﺔ‬ ‫‪ ،Data Editor‬ﺃﻭ ﺍﻟﻨﻘﺭ ﺍﻟﻤﺯﺩﻭﺝ ﻋﻠﻰ ﺴﻁﺭ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺃﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪.Variable View‬‬ ‫ﻭﻫﻲ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻅﻬﺭ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ ﻭﺘﻅﻬﺭ‬ ‫ﺏ: ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﻌﺎﺭﺽ ‪:Viewer‬‬ ‫ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﻋﻨﺩ ﺍﺠﺭﺍﺀ ﺃﻭل ﺇﺠﺭﺍﺀ ﺍﺤﺼﺎﺌﻲ ﻓﺘﻅﻬﺭ ﻨﺘﻴﺠﺘﻪ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﻫﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪ .Viewer‬ﺒﺎﻤﻜﺎﻨﻙ ﻤﻥ‬ ‫ﺨﻼﻟﻬﺎ ﺍﻟﺘﻌﺩﻴل ﻭﺍﺴﺘﻌﺭﺍﺽ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ، ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺃﻭ ﺍﺨﻔﺎﺀ ﺒﻌﺽ ﺃﻭ ﻜل ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ، ﻭﺘﺒﺎﺩل ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻤﻊ ﺸﺎﺸﺎﺕ ﺃﺨﺭﻯ.‬ ‫ﺘﺘﻜﻭﻥ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Viewer‬ﻤﻥ ﺠﺯﺌﻴﻥ، ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻭل ﻫﻭ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻴﺴﺭ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﻌﻨﻭﺍﻥ ﻭﺍﻟﻌﻨﻭﺍﻴﻥ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ‬ ‫ﻟﻺﺠﺭﺍﺀﺍﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻨﻔﺫﻫﺎ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ، ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻴﻤﻥ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﻫﻭ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ‬ ‫ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻟﻼﺠﺭﺍﺀ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ، ﻭﻤﺎ ﺘﺤﺘﻭﻴﻪ ﻤﻥ ﺠﺩﺍﻭل ﻭﺭﺴﻭﻤﺎﺕ ﺃﻭ ﺤﺘﻰ ﺘﻁﺒﻴﻘﺎﺕ ﺃﺨﺭﻯ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ‬ ‫ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫01‬
‫ﺍﻟﻘﻭﺍﺌﻡ )‪(Menus‬‬ ‫2.‬ ‫ﻟﻜل ﺸﺎﺸﺔ ﻤﻥ ﺸﺎﺸﺎﺕ 0.21 ‪ SPSS‬ﺘﺘﻨﺎﺴﺏ ﻤﻊ ﻤﻬﻤﺎﺘﻬﺎ ، ﻭﻜل ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻓﻴﻬﺎ ﺍﻟﻌﺩﻴﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ ﻭﻟﻜﻥ ﺍﻟﻤﺸﺘﺭﻙ ﻓﻴﻬﺎ‬ ‫ﺠﻤﻴﻌﺎ ﻗﺎﺌﻤﺘﻴﻥ )‪ (Analyze, Graphs‬ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻨﺴﺘﺨﺩﻤﻬﺎ ﻻﺤﻘﺎ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﹰ‬ ‫11‬
‫3: ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻫﻲ ﻋﺒﺎﺭﺓ ﻋﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﺘﺩﺨﻠﻬﺎ، ﻓﺘﻜﻭﻥ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺃﻭ ﺃﺭﻗﺎﻡ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ﺭﻤﻭﺯ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﺃﻭ‬ ‫ﻜﻤﻴﺎﺕ، ﻭﻴﺘﻌﺎﻤل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﺜل ﺃﻥ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Age‬ﻹﺩﺨﺎل ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻌﻤﺭ‬ ‫ﻭﻫﻜﺫﺍ. ﻭﻴﻘﺒل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺎﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻭﺍﻻﻨﺠﻠﻴﺯﻴﺔ.‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪Variable‬‬ ‫ﺴﺠل ‪Case‬‬ ‫ﻭﻴﺘﻡ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Variable View‬ﻓﻜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﺭﻴﺩ ﺘﻌﺭﻴﻔﻪ ﻴﻜﻭﻥ ﻟﻪ ﺴﺠل )ﺴﻁﺭ(‬ ‫ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻭﻴﺸﻤل ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﻨﻭﻋﻪ، ﻭﻋﺭﻀﻪ ﻭﺘﺩﺭﻴﺞ ﻗﻴﺎﺴﻪ... ﻭﺍﻻﻥ ﻋﺯﻴﺯﻱ‬ ‫ﺍﻟﺩﺍﺭﺱ ﺴﻨﻭﻀﺢ ﻜل ﻋﻨﺼﺭ ﻤﻥ ﻋﻨﺎﺼﺭ ﺍﻟﺴﺠل:‬ ‫ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪Variable Name‬‬ ‫1.‬ ‫ﻟﻜﻲ ﺘﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﻜﺘﺏ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺴﻁﺭ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Variables View‬ﻓﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ‬ ‫ﻴﻜﻭﻥ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻫﻭ ﺍﻟﺠﻨﺱ ﻭﺍﻟﺫﻱ ﺴﻨﺴﻤﻴﻪ ‪.gender‬‬ ‫21‬
‫ﻨﻭﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﺍﻟﻤﻨﺎﺯل ﺍﻟﻌﺸﺭﻴﺔ‬ ‫ﻭﺼﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﺍﻟﻜﻭﺩ‬ ‫ﻋﺭﺽ ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ‬ ‫ﺘﺩﺭﻴﺞ ﻤﻘﻴﺎﺴﻪ‬ ‫ﻭﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺤﻘﻕ ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺸﺭﻭﻁ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ:‬ ‫ﻴﺠﺏ ﺍﻥ ﻴﺒﺩﺃ ﺒﺤﺭﻑ ﻭﻻ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﻨﺘﻬﻲ ﺒﻔﺘﺭﺓ ﻭﺃﻥ ﻻ ﻴﺘﺠﺎﻭﺯ ﻋﺩﺩ ﺍﻻﺤﺭﻑ 46 ﻭﺃﻥ ﻻ ﻴﺘﻜﺭﺭ ﺍﺴﻡ‬ ‫•‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﻻ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﻔﺭﺍﻍ ﺒﻴﻥ ﺍﻻﺤﺭﻑ‬ ‫•‬ ‫ﻻ ﻴﻤﻜﻨﻙ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺭﻤﻭﺯ ﺃﻭ ﺍﻻﺸﺎﺭﺍﺕ ﻤﺜل %، ^، |، #، $، &، ﺃﻭ ﺍﻷﻗﻭﺍﺱ.‬ ‫•‬ ‫ﻻ ﻴﻤﻜﻨﻙ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻋﻼﻤﺎﺕ ﺍﻟﺘﺭﻗﻴﻡ ﻤﺜل ؟ ! : * ، “ ; ‘‬ ‫•‬ ‫ﻤﻤﻨﻭﻉ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺃﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺃﺤﺩ ﺍﻟﻜﻠﻤﺎﺕ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﻷﻨﻬﺎ ﺍﺴﻤﺎﺀ ﻤﺤﺠﻭﺯﺓ ﻷﻭﺍﻤﺭ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫•‬ ‫‪ SPSS‬ﻤﺜل‬ ‫.)…‪(ALL, NE, EQ, TO, LE, LT, BY, OR, GT, AND, NOT, GE, WITH, etc‬‬ ‫ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪Variable Types‬‬ ‫2.‬ ‫ﻭﻫﻨﺎ ﻟﻜﻲ ﺘﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﻤﻭﺍﻀﻴﻊ ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻘﺭﺭ ﻋﻠﻴﻙ ﻓﻘﻁ ﺃﻥ ﺘﺘﻌﺎﻤل ﻓﻘﻁ ﻤﻊ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺭﻗﻤﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﻲ‬ ‫ﺴﻨﺸﺭﺤﻬﺎ ﺘﻔﺼﻴﻠﻴﺎ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻟﺘﻌﺭﻴﻑ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Variable View‬ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﻀﻐﻁ ﻫﻨﺎ ﺤﺘﻰ ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺘﺨﺘﺎﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﺭﻴﺩ ﺘﻌﺭﻴﻔﻪ ﻭﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﻤﻜﻨﺔ ﻫﻲ:‬ ‫31‬
‫1:ﺍﻟﺭﻗﻤﻲ )‪ :(Numeric‬ﻭﻫﻲ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ )ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ( ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻜﻭﻥ ﻗﻴﻤﻬﺎ ﺍﺭﻗﺎﻡ، ﻭﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻫﻨﺎ ﻴﻘﺒل ﺍﻻﺭﻗﺎﻡ ﺒﺼﻴﻎ‬ ‫ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻤﺜل ‪ Scientific Notation‬ﻭﻏﻴﺭﻫﺎ. ﻭﻫﻲ ﻨﻭﻋﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﺼﻠﺔ ‪ :Continuouse‬ﻭﻫﻲ ﻤﺜل ﺍﻟﻌﻤﺭ ﻭﺍﻟﻭﺯﻥ ﻭﺍﻟﻁﻭل ﻭﺍﻟﺭﺍﺘﺏ ﻭﺩﺭﺠﺔ‬ ‫أ.‬ ‫ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ .... ﺃﻱ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻗﻴﻤﻬﺎ ﻏﻴﺭ ﻤﺤﺩﻭﺩﺓ ﺍﻟﻌﺩﺩ.‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻨﻭﻋﻴﺔ ‪ :Catogorial‬ﻭﻫﻲ ﻤﺜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﻨﺱ ﻭﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻻﺠﺘﻤﺎﻋﻴﺔ ﻭﺍﻟﻤﺅﻫل ﺍﻟﻌﻠﻤﻲ‬ ‫ب.‬ ‫ﺃﻱ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻗﻴﻤﻬﺎ ﻤﺤﺩﻭﺩﺓ ﺍﻟﻌﺩﺩ ، ﻓﻤﺜﻼ ﻤﻤﻜﻥ ﺍﻥ ﺘﻌﺭﻑ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﻨﺱ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﺎﺱ ﺃﻨﻪ‬ ‫ﺭﻗﻤﻲ ﺒﺤﻴﺙ ﻴﻜﻭﻥ ﺫﻜﺭ=1 ﻭﺃﻨﺜﻰ =2. ﻭﻫﻜﺫﺍ ﺃﻱ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ ﻓﻌﻠﻴﺎ ﻫﻲ ﺃﺭﻗﺎﻡ ﻭﻟﻜﻥ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﺭﻗﻡ ﻴﺭﻤﺯ ﺇﻟﻰ ﻨﻭﻉ ﺃﻭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ.‬ ‫2.ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻔﺎﺼﻠﺔ ‪:Comma‬‬ ‫3.ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻨﻘﻁﺔ ‪:Dot‬‬ ‫4.ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﻠﻤﻲ ‪:Scientific Notation‬‬ ‫5.ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﺭﻴﺦ ‪Date‬‬ ‫6.ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﻤﻼﺕ ‪:Custom Currency‬‬ ‫7.ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻋﻼﻤﺔ ﺍﻟﺩﻭﻻﺭ ‪:Dollar‬‬ ‫8.ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺤﺭﻓﻲ ‪:String‬‬ ‫ﻭﻫﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻜﻭﻥ ﺒﻴﺎﻨﺎﺘﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ﺃﺤﺭﻑ ﺃﻭ ﻜﻠﻤﺎﺕ ﺃﻭ ﺤﺘﻰ ﺃﺭﻗﺎﻡ ﺃﻱ ﺃﻨﻙ ﺘﺴﺘﻁﻴﻊ ﺃﻥ ﺘﻜﺘﺏ ﻓﻴﻬﺎ ﺃﻱ‬ ‫ﺸﻲﺀ. ﻭﺘﻨﻘﺴﻡ ﺇﻟﻰ ﻨﻭﻋﻴﻥ‬ ‫ﺃ.ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺤﺭﻓﻴﺔ: ﻭﺘﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﺤﺭﻓﻴﺔ ﻏﻴﺭ ﻤﺼﻨﻔﺔ ﻤﺜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ‬ ‫ﺏ.ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻨﻭﻋﻴﺔ: ﻭﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺤﺭﻓﻲ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻤﺼﻨﻔﺔ ﻤﺜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﻨﺱ‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻨﻭﻋﻴﺔ ﺍﻟﺭﻗﻤﻴﺔ ﻟﻜﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺭﻤﺯ ﺍﻟﺫﻜﺭ ﻤﺜﻼ "ﺫ" ﻭﺍﻻﻨﺜﻰ "ﺙ".‬ ‫‪ :Width‬ﻭﻫﻭ ﻋﺩﺩ ﺨﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻨﺭﻴﺩ ﺍﺩﺨﺎﻟﻬﺎ.‬ ‫3. ﻋﺭﺽ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬ ‫‪ :Decimal‬ﻭﻫﻭ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺨﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻌﺸﺭﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻴﺴﺘﻌﻤﻠﻬﺎ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﻲ ﻋﻤﻠﻴﺔ‬ ‫ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﻨﺎﺯل ﺍﻟﻌﺸﺭﻴﺔ‬ ‫4.‬ ‫ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ.‬ ‫41‬
‫ﺃﺤﻴﺎﻨﺎ ﺘﺘﺸﺎﺒﻪ ﺃﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﻤﺎ ﻴﻀﻁﺭﻙ ﻟﻜﺘﺎﺒﺔ ﺭﻤﻭﺯ ﻷﺴﻤﺎﺀ‬ ‫ﹰ‬ ‫5.ﻋﻨﻭﺍﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )ﻭﺼﻔﻪ( ‪:Label‬‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ، ﻤﻤﺎ ﻴﺠﻌل ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻻ ﻴﺴﺘﻁﻴﻊ ﺍﻟﺘﻤﻴﻴﺯ ﺒﻴﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ، ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺈﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻤﻥ‬ ‫ﻜﺘﺎﺒﺔ ﻭﺼﻑ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ ﺃﻭ ﺍﺴﻤﻪ ﻜﺎﻤﻼ ﻤﻬﻤﺎ ﻜﺎﻥ ﺤﺠﻡ ﺨﺎﻨﺎﺘﻪ ﻟﻤﻌﺭﻓﺔ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺸﻜل ﺃﻭﻀﺢ. ﻭﻤﻥ ﺍﻟﺠﺩﻴﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻋﻨﺩ ﺍﺠﺭﺍﺀ ﺍﻱ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﺤﺼﺎﺌﻲ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺴﻴﻅﻬﺭ ﻋﻨﻭﺍﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﺍﻭل ﺍﻟﺘﻲ ﺴﺘﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ، ﻭﺇﺫﺍ ﻟﻡ‬ ‫ﻴﻭﺠﺩ ﻋﻨﻭﺍﻥ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ ﺴﻴﻅﻬﺭ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻔﺴﻪ.‬ ‫‪:Values‬‬ ‫6. ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ )ﺍﻟﻜﻭﺩ(‬ ‫ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﺤﺩﻭﺩﺓ ﺍﻟﻌﺩﺩ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﺍﻷﺴﻬل ﺘﺭﻤﻴﺯ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺤﻴﺙ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻤﻥ‬ ‫ﺫﻟﻙ. ﻭﻨﺴﺘﺨﺩﻡ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﻜﻭﺩ ﻋﺎﺩﺓ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻨﺭﻴﺩ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻨﻭﻋﻴﺔ ﺭﻗﻤﻴﺔ ﺃﻭ ﺤﺭﻓﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻌﺭﻀﻨﺎ ﻟﻬﺎ ﺴﺎﺒﻘﹰ، ﻤﺜل‬ ‫ﺎ‬ ‫ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﻟﺠﻨﺱ ﺃﻭ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻻﺠﺘﻤﺎﻋﻴﺔ ﺃﻭ ﺍﻟﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﺭﺍﺴﻲ.‬ ‫ﺒﺎﻤﻜﺎﻨﻙ ﻭﻀﻊ ﻭﺼﻑ ﻟﻜل ﻗﻴﻤﺔ ﺘﺩﺨﻠﻬﺎ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﺄﻥ ﺘﻘﻭﻡ ﺒﺘﺭﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻐﻴﺭ ﺭﻗﻤﻴﺔ ﻤﺜل ﺃﻥ ﺘﻀﻊ ﺭﻤﺯ‬ ‫ﻟﻠﺫﻜﺭ 1 ﻭﻟﻸﻨﺜﻰ 2، ﻭﻫﺫﺍ ﻤﺎ ﻴﺴﻤﻰ ﺒﻌﻤﻠﻴﺔ ﺘﺭﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻫﺫﺍ ﺒﺩﻭﺭﻩ ﻴﺴﻬل ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺇﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ، ﻓﺒﺩل ﺃﻥ ﻨﺩﺨل‬ ‫ﻓﻲ ﻜل ﻤﺭﺓ ﺫﻜﺭ ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺭﻤﺯ 1 ﻤﻤﺎ ﻴﻘﻠل ﻤﻥ ﻭﻗﺕ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻴﺴﻬﻠﻪ. ﻭﻟﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻜﻭﺩ ﻷﻱ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ‬ ‫‪.Variable View‬‬ ‫ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﺒﺎﻟﻤﺎﻭﺱ ﻤﻜﺎﻥ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻨﻜﺘﺏ 1 ﻓﻲ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Value‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻋﻨﻭﺍﻥ )ﻗﻴﻤﺔ( ﺍﻟﺭﻤﺯ ﻭﻫﻭ ﺫﻜﺭ ﻓﻲ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Value Lable‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ‬ ‫‪ Add‬ﻟﻴﺼﺒﺢ ﺍﻟﺸﻜل ﻜﺎﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫51‬
‫ﻨﻜﺭﺭ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻟﺭﻤﺯ ﺍﻷﻨﺜﻰ 2 ﻭﻋﻨﺩ ﺍﻻﻨﺘﻬﺎﺀ ﻤﻥ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻜﻭﺩ ﻨﻀﻐﻁ ‪.Ok‬‬ ‫7.ﻋﺭﺽ ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ ‪ :Column‬ﻭﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺨﺎﻨﺔ ﺘﺤﺩﺩ ﻋﺭﺽ ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﻭﺠﺩ ﻓﻴﻪ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪Data‬‬ ‫‪.View‬‬ ‫8.ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪ :Missing Values‬ﻋﻨﺩ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺘﻜﻭﻥ ﻏﻴﺭ ﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﻓﻨﺼﻨﻔﻬﺎ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﺃﺴﺎﺱ ﺃﻨﻬﺎ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪.Missing Values‬‬ ‫9.ﻤﻭﻗﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ :Align‬ﻭﻫﻭ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻤﻭﻗﻊ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﺨﻼﻴﺎ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻫل ﺴﺘﻜﻭﻥ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻴﺴﺎﺭ ﺃﻭ ﻭﺴﻁ ﺃﻭ ﻴﻤﻴﻥ ﺍﻟﺨﻠﻴﺔ.‬ ‫01.ﺘﺩﺭﻴﺠﺎﺕ ﺍﻟﻘﻴﺎﺱ ‪ :Measurement Scale‬ﻭﻫﻭ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻫل ﺘﻘﻊ ﺘﺤﺕ ﺘﺩﺭﻴﺞ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻻﺴﻤﻴﺔ‬ ‫‪ Nominal‬ﺃﻭ ﺘﺭﺘﻴﺒﻴﺔ ‪ Ordinal‬ﺃﻭ )ﻨﺴﺒﻴﺔ ﺃﻭ ﻓﺘﺭﺓ( ‪ Scal‬ﻜﻤﺎ ﻤﺭ ﻤﻌﻙ ﻋﺯﻴﺯﻱ ﺍﻟﺩﺍﺭﺱ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﻤﺒﺎﺩﺉ‬ ‫ﺍﻻﺤﺼﺎﺀ ﻭﺒﺸﻜل ﺘﻔﺼﻴﻠﻲ.‬ ‫ﻗﺒل ﺍﻟﺒﺩﺀ ﻓﻲ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺇﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺭﻗﻤﻴﺔ ﻭﺍﻟﻐﻴﺭ ﺭﻗﻤﻴﺔ ﻭﻏﻴﺭﻫﺎ ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ‬ ‫4: ﺇﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ :‬ ‫ﺃﻫﻡ ﺍﻟﻤﻔﺎﺘﻴﺢ ﻭﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﻬﺎ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻭﺍﻟﻤﺒﻴﻨﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫ﺍﻟﻭﻅﻴﻔﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﻔﺘﺎﺡ‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺃﻭل ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﻭل‬ ‫‪Home‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﻵﺨﺭ ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻻﺨﻴﺭ‬ ‫‪End‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺃﻭل ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﺸﻁﺭ ﺍﻷﻭل‬ ‫+‪Ctrl‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﻵﺨﺭ ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻻﺨﻴﺭ‬ ‫+‪Ctrl‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺁﺨﺭ ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻷﺨﻴﺭﺓ‬ ‫+‪Ctrl‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺃﻭل ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﻭل‬ ‫+‪Ctrl‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺃﻭل ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻁﺭ ﺍﻷﻭل ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﻭل‬ ‫‪Ctrl+Home‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺁﺨﺭ ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻁﺭ ﺍﻷﺨﻴﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﺨﻴﺭ‬ ‫‪Ctrl + End‬‬ ‫61‬
‫ﺍﻥ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺴﻬﻠﺔ ﺠﺩﺍ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ ،SPSS‬ﻓﻬﻲ ﺘﻘﺭﻴﻴﺎ ﻜﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪،Excel‬‬ ‫ﹰ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻭﻟﺩﻴﻙ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺸﻜل ﻋﻤﻭﺩﻱ ﺃﻭ ﺒﺸﻜل ﺃﻓﻘﻲ، ﻓﻔﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﺘﺩﺨل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﺂﺨﺭ ﻭﺃﻤﺎ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ‬ ‫ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ ﻓﺈﻨﻙ ﺘﺩﺨل ﺤﺎﻟﺔ ﻓﺄﺨﺭﻯ. ﻭﺘﻜﻭﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺒﺎﻟﺨﻁﻭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ:‬ ‫ﻤﻥ ﻏﻴﺭ ﺍﻟﻀﺭﻭﺭﻱ ﺃﻥ ﺘﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻗﺒل ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻻﺩﺨﺎل ﻟﻜﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻔﻀل ﺃﻥ ﺘﻘﻭﻡ ﺒﺫﻟﻙ‬ ‫•‬ ‫ﻷﻥ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺘﻘﻠل ﻤﻥ ﺨﻁﺄ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ.‬ ‫ﺘﻔﺘﺢ ﺸﺎﺸﺔ ‪.Data View‬‬ ‫•‬ ‫ﺘﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻤﻜﺎﻥ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﺭﻴﺩ ﺍﻥ ﺘﺩﺨل ﻓﻴﻪ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ، ﻭﺘﻀﻐﻁ ﺒﺎﻟﻤﺎﻭﺱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺨﻠﻴﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ.‬ ‫•‬ ‫ﺘﻜﺘﺏ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﺨﻠﻴﺔ ﻓﺘﻅﻬﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻻﺩﺨﺎل ﻓﻲ ﺍﻋﻠﻰ ﺸﺎﺸﺔ ‪ ، Data View‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺘﻀﻐﻁ ‪Enter‬‬ ‫•‬ ‫ﻓﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ ﻓﻲ ﻤﻜﺎﻥ ﺍﺩﺨﺎﻟﻬﺎ.‬ ‫ﻤﺜﺎل 1: ﻟﻨﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﺩﺭﺠﺔ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ )‪ (Degree‬ﻭﺠﻨﺱ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ )‪ (Gender‬ﻤﻥ ﺜﻡ ﻟﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ.‬ ‫ﺍﻻﻨﺎﺙ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ‬ ‫ﺃﻭﻻ:‬ ‫ﹰ‬ ‫08‬ ‫58‬ ‫57‬ ‫56‬ ‫55‬ ‫25‬ ‫44‬ ‫33‬ ‫03‬ ‫52‬ ‫54‬ ‫08‬ ‫59‬ ‫05‬ ‫03‬ ‫59‬ ‫88‬ ‫09‬ ‫77‬ ‫27‬ ‫57‬ ‫06‬ ‫04‬ ‫75‬ ‫55‬ ‫25‬ ‫84‬ ‫48‬ ‫78‬ ‫87‬ ‫77‬ ‫37‬ ‫57‬ ‫ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ‬ ‫ﺜﺎﻨﻴﺎ:‬ ‫ﹰ‬ ‫77‬ ‫03‬ ‫52‬ ‫03‬ ‫44‬ ‫04‬ ‫56‬ ‫44‬ ‫77‬ ‫57‬ ‫97‬ ‫48 83‬ ‫54‬ ‫58‬ ‫67‬ ‫26‬ ‫44‬ ‫24‬ ‫77‬ ‫66‬ ‫56‬ ‫89‬ ‫59‬ ‫63‬ ‫84‬ ‫16 06‬ ‫59‬ ‫58‬ ‫07‬ ‫89 08‬ ‫39‬ ‫57‬ ‫71‬
‫ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻴﺒﻴﻥ ﻟﻨﺎ ﺸﻜل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ :‬ ‫81‬
‫ﻻﻅﻬﺎﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﺭﻤﻭﺯ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Gender‬ﺃﻱ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺫﻜﺭ ﺒﺩل ﺍﻟﺭﻤﺯ 1 ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ﻋﺭﺽ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﺃﻨﺜﻰ ﺒﺩل ﺍﻟﺭﻤﺯ 2،‬ ‫ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ‪ View‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ‪ ، Value Lable‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻓﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺎﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫91‬
‫5: ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ.‬ ‫ﻜل ﺍﻟﻤﻭﺍﻀﻴﻊ ﺍﻟﻘﺎﺩﻤﺔ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﻘﺭﺭ ﺘﻌﺘﻤﺩ ﻋﻠﻰ ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻤﻌﺎﻟﻡ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﺒﺎﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺴﺤﺏ ﻤﻨﻬﺎ ، ﻭﺍﻟﻤﻌﺎﻟﻡ ﻫﻲ‬ ‫ﺍﻟﺨﺼﺎﺌﺹ ﺍﻟﺘﻲ ﻨﺼﻑ ﺒﻬﺎ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺫﻟﻙ ﺴﻨﺘﻌﻠﻡ ﺍﻵﻥ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺤﺴﺎﺏ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪.SPSS‬‬ ‫ﻤﺜﺎل 2: ﺒﻌﺩ ﺃﻥ ﺘﻌﺭﻓﺕ ﻋﻠﻰ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺃﺩﺨﻠﺕ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل 1 ﻓﺎﻥ‬ ‫ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﻫﻭ:‬ ‫ﺃﻭﻻ: ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺜﺎﻨﻴﺎ: ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ ﻭﺍﻻﻨﺎﺙ ﻜل ﻋﻠﻰ ﺤﺩﺓ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﺤل:‬ ‫ﺃﻭﻻ: ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ )ﺫﻜﻭﺭ ﻭﺍﻨﺎﺙ(.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻋﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺍﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ.‬ ‫1.‬ ‫ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﺍﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ ﻟﻺﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ‪ Descriptive Statistics‬ﻭﻤﻥ‬ ‫2.‬ ‫ﺜﻡ ﻋﻠﻴﻙ ﺍﻥ ﺘﺨﺘﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ‪ Frequency‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫3.‬ ‫02‬
‫ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Degree‬ﻟﺨﺎﻨﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ Variable‬ﻭﺫﻟﻙ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻟﻀﻐﻁ ﺒﺎﻟﻤﺎﻭﺱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ‬ ‫4.‬ ‫ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺴﻬﻡ )ﺃﻭ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻤﺭﺘﻴﻥ ﺒﺎﻟﻤﺎﻭﺱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪.(Degree‬‬ ‫ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺯﺭ ‪ Statistics‬ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻭﻨﺨﺘﺎﺭ ﻤﻨﻪ ﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ‬ ‫5.‬ ‫ﺘﻘﻊ ﺘﺤﺕ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ‪ Central Tendency‬ﻭﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ‪ Dispersion‬ﻭﺍﻟﺭﺒﻴﻌﺎﺕ‬ ‫‪......Quartile‬‬ ‫ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ‪ Continue‬ﻨﻌﻭﺩ ﻟﻠﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺎﻷﻤﺭ ‪ Frequency‬ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻭﻨﻀﻐﻁ ‪Ok‬‬ ‫6.‬ ‫ﻟﻠﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‬ ‫12‬
‫ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ‪Frequency‬‬ ‫‪Statistics‬‬ ‫‪Degree‬‬ ‫‪N‬‬ ‫‪Valid‬‬ ‫86‬ ‫ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ‬ ‫‪Missing‬‬ ‫0‬ ‫ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ‬ ‫‪Mean‬‬ ‫47.16‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ‬ ‫‪Std. Error of Mean‬‬ ‫317.2‬ ‫ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻓﻲ ﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﻭﺴﻁ‬ ‫‪Median‬‬ ‫00.56‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ‬ ‫‪Mode‬‬ ‫)‪30(a‬‬ ‫ﺃﺼﻐﺭ ﻤﻨﻭﺍل ﺍﻟﻤﻨﻭﺍل‬ ‫‪Std. Deviation‬‬ ‫273.22‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫‪Variance‬‬ ‫625.005‬ ‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬ ‫‪Skew ness‬‬ ‫203.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Std. Error of Skew ness‬‬ ‫192.‬ ‫ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻓﻲ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Kurtosis‬‬ ‫787.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫‪Std. Error of Kurtosis‬‬ ‫ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻓﻲ ﺤﺴﺎﺏ ﻓﻲ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻌﺎﻤل‬ ‫475.‬ ‫ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫‪Range‬‬ ‫39‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ‬ ‫‪Minimum‬‬ ‫5‬ ‫ﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Maximum‬‬ ‫89‬ ‫ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Sum‬‬ ‫8914‬ ‫ﻤﺠﻤﻭﻉ ﺍﻟﻘﻴﻡ‬ ‫‪Percentiles‬‬ ‫52‬ ‫00.44‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 52‬ ‫05‬ ‫00.56‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 05 )ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ(‬ ‫57‬ ‫57.77‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 57‬ ‫‪a Multiple modes exist. The smallest value is shown‬‬ ‫ﺜﺎﻨﻴﺎ: ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ ﻭﺍﻻﻨﺎﺙ ﻜل ﻋﻠﻰ ﺤﺩﺓ.‬ ‫ﹰ‬ ‫1. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻜﻤﺎ ﺫﻜﺭ ﺍﻨﻔﺎ.‬ ‫2. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﺍﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ ﻟﻺﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ‪ Descriptive Statistics‬ﻭﻤﻥ‬ ‫ﺜﻡ ﻋﻠﻴﻙ ﺍﻥ ﺘﺨﺘﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﺴﺘﻜﺸﻑ ‪ Explore‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫22‬
‫3. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫4. ﻨﻨﻘل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ‪ Degree‬ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﺒﻌﺔ ﻭﻨﻨﻘل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﻨﺱ ‪ Gender‬ﺇﻟﻰ ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ‬ ‫‪ .Factor List‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻊ ﻋﻼﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Statistics‬ﻹﻅﻬﺎﺭ ﺍﻻﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﻓﻘﻁ ﺩﻭﻥ ﺍﻅﻬﺎﺭ‬ ‫ﺭﺴﻭﻤﺎﺕ.‬ ‫32‬
‫5. ﻨﻀﻐﻁ ‪ Ok‬ﻟﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ.‬ ‫‪Descriptives‬‬ ‫‪Gender‬‬ ‫‪Statistic‬‬ ‫ﻨﻭﺍﺘﺞ ﻋﻴﻨﺔ ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ‬ ‫‪Mean‬‬ ‫96.46‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ‬ ‫‪95% Confidence Lower Bound‬‬ ‫42.75‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﺩﻨﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻟﻭﺴﻁ 59%‬ ‫‪Interval for Mean‬‬ ‫‪Upper Bound‬‬ ‫31.27‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﻋﻠﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻟﻭﺴﻁ 59%‬ ‫ﺫﻜﺭ‬ ‫‪5% Trimmed Mean‬‬ ‫ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺤﺼﻭﺭﺓ ﺒﻴﻥ‬ ‫29.46‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 59 ﻭ5‬ ‫‪Median‬‬ ‫00.66‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ‬ ‫182.964 ‪Variance‬‬ ‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬ ‫366.12 ‪Std. Deviation‬‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫‪Minimum‬‬ ‫52‬ ‫ﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Maximum‬‬ ‫89‬ ‫ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Range‬‬ ‫37‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ‬ ‫‪Interquartile Range‬‬ ‫63‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺍﻟﺭﺒﻌﻲ‬ ‫‪Skewness‬‬ ‫091.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Kurtosis‬‬ ‫041.1-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫42‬
‫ﻨﻭﺍﺘﺞ ﻋﻴﻨﺔ ﺍﻻﻨﺎﺙ‬ ‫16.85 ‪Mean‬‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ‬ ‫‪95% Confidence Lower Bound‬‬ ‫44.05‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﺩﻨﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻟﻭﺴﻁ 59%‬ ‫‪Interval for Mean‬‬ ‫‪Upper Bound‬‬ ‫77.66‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﻋﻠﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻟﻭﺴﻁ 59%‬ ‫ﺍﻨﺜﻰ‬ ‫‪5% Trimmed Mean‬‬ ‫ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺤﺼﻭﺭﺓ ﺒﻴﻥ‬ ‫43.95‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 59 ﻭ5‬ ‫‪Median‬‬ ‫00.75‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ‬ ‫647.925 ‪Variance‬‬ ‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬ ‫610.32 ‪Std. Deviation‬‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫‪Minimum‬‬ ‫5‬ ‫ﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Maximum‬‬ ‫59‬ ‫ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Range‬‬ ‫09‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ‬ ‫‪Interquartile Range‬‬ ‫53‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺍﻟﺭﺒﻌﻲ‬ ‫‪Skewness‬‬ ‫283.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Kurtosis‬‬ ‫446.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫6: ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻭﺁﻟﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪.SPSS‬‬ ‫ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺩﻟﻴل ﻋﻠﻰ ﺃﻫﻡ ﺍﻟﻤﻔﺎﻫﻴﻡ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻨﺤﺘﺎﺠﻬﺎ ﺨﻼل ﺘﻁﺒﻴﻘﻨﺎ ﻟﻼﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻓﻲ‬ ‫ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪.SPSS‬‬ ‫1. ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ: ﻭﻫﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺒﺸﺭﻁ ﺃﻨﻬﺎ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﺃﻱ ﻫﻲ‬ ‫ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﺴﻤﻭﺡ ﺒﻬﺎ ﻓﻲ ﺍﺘﺨﺎﺫ ﺍﻟﻘﺭﺍﺭ ﻓﻲ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ، ﻭﻋﺎﺩﺓ ﻨﺭﻤﺯ ﻟﻪ‬ ‫، ﻭﺒﺫﻟﻙ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻫﻭ ‪ 1 − α‬ﺒﻤﻌﻨﻰ ﺁﺨﺭ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ‬ ‫‪α‬‬ ‫ﺒﺎﻟﺭﻤﺯ‬ ‫ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ 50.0 ﻓﺈﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻫﻭ 59.0، ﻭﺘﺴﺘﺨﺩﻡ ﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﻘﻴﻡ 1.0 ﺃﻭ 50.0 ﺃﻭ 10.0 ﺃﻭ 520.0‬ ‫ﻜﻤﺴﺘﻭﻯ ﻟﻠﺩﻻﻟﺔ.‬ ‫2. ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ: ﻫﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻴﺤﺴﺒﻬﺎ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻭﻴﺭﻤﺯ ﻟﻬﺎ ﻋﺎﺩﺓ ﺒﺎﺤﺩ ﺍﻟﺭﻤﻭﺯ ,.‪(Sig‬‬ ‫).‪ .Asymp. Sig. 2 tailed Sig‬ﻭﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﻓﻬﻤﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ، ﻓﺈﺫﺍ‬ ‫ﻜﺎﻨﺕ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺃﺼﻐﺭ ﻤﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻨﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ،‬ ‫ﻓﻤﺜﻼ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ 530.0=.‪ Sig‬ﻭﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻫﻭ‬ ‫ﹰ‬ ‫50.0 = ‪ α‬ﻓﺈﻨﻨﺎ ﻨﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻷﻥ 50.0 ‪. 0.035 p‬‬ ‫52‬
‫ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻓﻬﻡ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻓﻼﺤﻅ ﺃﻥ‬ ‫530.0 ‪ 0.05 f‬ﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻻ ﻨﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﺃﻱ ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ.‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺍﻟﺠﺩﻴﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺍﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻴﻌﺘﻤﺩ ﻋﺎﺩﺓ ﻓﻲ ﻋﻤﻠﻴﺎﺘﻪ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﻟﺤﺴﺎﺏ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺒﺄﻥ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻫﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻤﺴﺎﻭﺍﺓ ﻭﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻫﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﻋﺩﻡ ﺍﻟﻤﺴﺎﻭﺍﺓ. ﻭﻟﺫﻟﻙ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻨﻘﻭل ﺃﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ‬ ‫ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ ﻤﺜﻼ ﻫﻭ 50.0 ﻓﺈﻨﻨﺎ ﻨﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﺒﺎﻟﺠﺎﻨﺏ ﺍﻟﻨﻅﺭﻱ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﻤﻘﺴﻤﺔ ﻟﺠﺯﺌﻴﻥ 520.0 ﻋﻠﻰ ﻤﻨﻁﻘﺔ ﺍﻟﺭﻓﺽ ﻓﻲ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ ﻭ 520.0 ﻋﻠﻰ ﻤﻨﻁﻘﺔ ﺍﻟﻘﺒﻭل ﻭﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻴﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻷﺴﻠﻭﺏ.‬ ‫ﺃﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺎﻨﺏ ﺍﻟﻨﻅﺭﻱ ﻫﻲ ﺤﺎﻟﺔ )ﺃﻜﺒﺭ ﺃﻭ ﺃﺼﻐﺭ( ﻓﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻻ ﻴﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﻫﻜﺫﺍ‬ ‫ﺤﺎﻻﺕ ﻓﻲ ﺒﻌﺽ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﺨﺎﺼﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻨﺒﻴﻨﻬﺎ ﻓﻲ ﻭﻗﺘﻬﺎ، ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻟﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﺤل ﺍﻟﻤﺴﺎﺌل ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﺒﺎﻟﺠﺎﻨﺏ‬ ‫ﺍﻟﻨﻅﺭﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻘﺭﺭ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻫﻲ ﺤﺎﻟﺔ )ﺃﻜﺒﺭ ﺃﻭ ﺃﺼﻐﺭ( ﻤﻥ ﺨﻼل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻴﺠﺏ ﺍﻥ‬ ‫ﻨﻀﺎﻋﻑ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺃﻭ ﻨﻘﺴﻡ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻋﻠﻰ 2‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻘﺎﺭﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﻊ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ.‬ ‫ﻓﻤﺜﻼ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺎﻨﺏ ﺍﻟﻨﻅﺭﻱ ﻫﻭ ﺤﺎﻟﺔ )ﺃﻜﺒﺭ( ﻋﻨﺩ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ 50.0 = ‪ α‬ﻓﻨﺭﻓﺽ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ .‪ Sig‬ﺃﻗل ﻤﻥ 01.0، ﺃﻭ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻨﺼﻑ‬ ‫.‪ Sig‬ﺃﻗل ﻤﻥ 50.0.‬ ‫62‬
‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻷﻭﻟﻰ‬ ‫ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ‬ ‫ﺤـﻭل ﻤﺠـﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤـﺩ‬ ‫72‬
‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻷﻭﻟﻰ:ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ ﺤـﻭل ﻤﺠـﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤـﺩ‬ ‫ﻓﻲ ﻤﻌﻅﻡ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﺩﺭﺍﺴﺎﺕ ﻻ ﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﺩﺭﺍﺴﺔ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﻜﺎﻤﻠﺔ، ﻭﺫﻟﻙ ﻟﻜﺜﺭﺓ ﻜﺘﻁﻠﺒﺎﺕ‬ ‫ﻭﻜﻠﻔﺔ ﻫﻜﺫﺍ ﺩﺭﺍﺴﺎﺕ، ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﺘﻡ ﺍﺘﺒﺎﻉ ﺍﺴﻠﻭﺏ ﺒﺩﻴل ﻭﻫﻭ ﺍﺴﻠﻭﺏ ﺴﺤﺏ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ، ﻭﻟﻜﻥ ﻫﺫﺍ‬ ‫ﺍﻻﺴﻠﻭﺏ ﻟﻪ ﻋﺩﺓ ﻤﺨﺎﻁﺭ ﻓﻤﻥ ﺍﻟﻤﻤﻜﻥ ﺍﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻏﻴﺭ ﻤﻤﺜﻠﺔ ﺒﺸﻜل ﺠﻴﺩ ﻟﻠﻤﺠﺘﻤﻊ، ﻭﺫﻟﻙ ﻤﻥ‬ ‫ﺤﻴﺙ ﺼﻔﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ، ﺃﻭ ﺒﻤﻌﻨﻰ ﺁﺨﺭ ﻻ ﻴﻭﺠﺩ ﺘﻭﺍﻓﻕ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺫﻟﻙ ﻷﻨﻨﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﻋﻴﻨﺎﺕ‬ ‫ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻤﻥ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺍﺨﺘﻼﻑ ﺒﺴﻴﻁ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻓﻲ ﺍﻟﺼﻔﺎﺕ ﺃﻭ‬ ‫ﺍﻟﻤﻌﺎﻟﻡ ﺍﻻﺴﺎﺴﻴﺔ ﻤﺜل ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﺃﻭ ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ....، ﻟﺫﺍ ﻋﻨﺩ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺴﻠﻭﺏ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﻨﻠﺠﺄ ﻟﺘﻘﺩﻴﺭ‬ ‫ﺼﻔﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﺒﻁﺭﻴﻘﺘﻴﻥ ﻫﻤﺎ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﻨﻘﻁﺔ ﺃﻭ ﻭﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﻔﺘﺭﺓ ﻤﻤﺎ ﻴﺅﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﻭﺠﻭﺩ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﻟﻠﺜﻘﺔ‬ ‫ﻓﻲ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ.‬ ‫ﻭﻤﻥ ﻫﻨﺎ ﺒﺭﺯ ﺍﻻﺤﺼﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﻨﺘﺎﺠﻲ، ﻭﺍﻟﺫﻱ ﻤﻥ ﺨﻼﻟﻪ ﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﺍﺴﺘﻨﺘﺎﺝ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ‬ ‫ﻭﻟﻜﻥ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ، ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺎﻟﻁﺒﻊ ﺇﺫﺍ ﺘﻭﺍﻓﻕ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﻤﻊ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ، ﻭﻭﺫﻟﻙ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ‬ ‫ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻤﻬﻤﺘﻬﺎ ﺍﻻﺴﺎﺴﻴﺔ ﺍﻟﺘﺄﻜﺩ ﻤﻥ ﺃﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﻨﺘﺠﺕ ﻋﻥ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ‬ ‫ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ، ﺍﻱ ﺃﻥ ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻨﺎﺘﺞ ﻋﻥ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ )ﺭﺍﺠﻌﺎ ﺇﻟﻰ ﺼﺩﻓﺔ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺒﺎﻟﺫﺍﺕ( ﺃﻡ ﺃﻨﻪ ﺩﺍل ﺍﺤﺼﺎﺌﻴﺎ ﺒﻤﻌﻨﻰ ﻟﻭ ﺴﺤﺒﻨﺎ ﺃﻱ ﻋﻴﻨﺔ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﺃﺨﺭﻯ ﺴﻨﺤﺼل ﻋﻠﻰ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ.‬ ‫ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺴﻨﻌﺘﻤﺩ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﻲ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻻﺴﺎﻟﻴﺏ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻨﻘﻭﻡ ﺒﻬﺎ.‬ ‫ﻤﺜﺎل 1: ﻓﻲ ﺩﺭﺍﺴﺔ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻓﻲ ﺠﺎﻤﻌﺔ ﺍﻟﻘﺩﺱ ﺍﻟﻤﻔﺘﻭﺤﺔ ﺴﺤﺒﺕ‬ ‫ﻋﻴﻨﺔ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﻤﻥ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﺍﻟﺫﻴﻥ ﺘﻘﺩﻤﻭﺍ ﻻﻤﺘﺤﺎﻥ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻭﻜﺎﻨﺕ ﺩﺭﺠﺎﺘﻬﻡ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:‬ ‫03 05 59 08 54 52 03 33 44 25 55 56 57 58 08‬ ‫87 78 48 84 25 55 75 04 06 57 27 77 09 88 59‬ ‫82‬
‫1. ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻭﺒﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ.‬ ‫ﻤﺜﺎل 2 : ﺇﺫﺍ ﺃﺭﺩﻨﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻓﺴﺤﺒﺕ ﻋﻴﻨﺔ‬ ‫ﻤﻥ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﺍﻟﻤﺒﻴﻨﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺭﻗﻡ )1( ﻓﻘﺩﺭ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ‬ ‫ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺒﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﻨﻘﻁﺔ ﻭﺒﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﻤﻘﺩﺍﺭﻫﺎ 09%.‬ ‫ﺍﻟﺤل:‬ ‫1. ﻨﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﻭﻨﺩﺨل ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻴﻪ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫2. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ )ﺍﻻﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ(‬ ‫‪ Descriptive Statistics‬ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ ﺍﺴﺘﻜﺸﻑ ‪ Explore‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫92‬
‫3. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺎﻷﻤﺭ ‪. Explore‬‬ ‫03‬
‫4. ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﺒﻌﺔ ‪Dependent List‬‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻊ ﻋﻼﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﺨﺎﻨﺔ ‪. Statistics‬‬ ‫2‬ ‫1‬ ‫5. ﻨﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺯﺭ ‪ Statistics‬ﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺎﺕ ﻭﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﻓﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ‬ ‫ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫3‬ ‫6. ﻨﻜﺘﺏ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ 09 ﻓﻲ ﺍﻟﺨﺎﻨﺔ ﺍﻟﺨﺎﺼﺔ ﺒﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ‪Confidence‬‬ ‫‪ Interval for Mean‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻐﻁ ‪ Continue‬ﻟﻼﺴﺘﻤﺭﺍﺭ ﻭﺍﻟﻌﻭﺩﺓ ﻟﻠﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ‬ ‫ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ‪ Ok‬ﻟﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ.‬ ‫ﻨﺎﺘﺞ ﺍﻻﻤﺭ ﺍﺴﺘﻜﺸﻑ ‪:Explore‬‬ ‫13‬
‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﺒﻨﻘﻁﺔ‬ ‫‪Descriptives‬‬ ‫‪Statistic‬‬ ‫‪Std. Error‬‬ ‫‪Arabic‬‬ ‫04.36 ‪Mean‬‬ ‫838.3‬ ‫%09‬ ‫‪Lower‬‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﺩﻨﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ‬ ‫‪Confidence‬‬ ‫88.65 ‪Bound‬‬ ‫‪Interval for‬‬ ‫‪Upper‬‬ ‫‪Mean‬‬ ‫29.96 ‪Bound‬‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﻋﻠﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ‬ ‫‪5% Trimmed Mean‬‬ ‫96.36‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ‬ ‫‪Median‬‬ ‫05.26‬ ‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬ ‫309.144 ‪Variance‬‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ‬ ‫‪Std. Deviation‬‬ ‫120.12‬ ‫ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺼﻐﺭﻯ‬ ‫‪Minimum‬‬ ‫52‬ ‫ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻌﻅﻤﻰ‬ ‫‪Maximum‬‬ ‫59‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ‬ ‫‪Range‬‬ ‫07‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺍﻟﺭﺒﻌﻲ‬ ‫‪Interquartile Range‬‬ ‫43‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Skewness‬‬ ‫491.-‬ ‫724.‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫‪Kurtosis‬‬ ‫451.1-‬ ‫338.‬ ‫ﻴﺘﻜﻭﻥ ﻨﺎﺘﺞ ﺍﻻﻤﺭ ‪ Explore‬ﻤﻥ ﺠﺩﻭﻟﻴﻥ ﺍﻷﻭل ﻴﺼﻑ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ ﻭﺍﻟﻐﻴﺭ ﻤﺩﺨل ﻤﻨﻬﺎ ﺃﻭ‬ ‫ﻤﺎ ﻴﺴﻤﻰ )ﺒﺎﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪ (Missing Value‬ﺃﻤﺎ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻓﻬﻭ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﻤﻬﻡ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﺤﺴﺏ ﻓﻴﻪ‬ ‫ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﺍﻟﻤﺒﻴﻨﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ.‬ ‫ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ ﺃﻥ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻫﻭ 04.36 ﻭﺃﻥ ﺍﻟﺤﺩ ﺃﻷﺩﻨﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻫﻭ 88.65‬ ‫ﻭﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﻋﻠﻰ ﻟﻬﺎ ﻫﻭ 29.96 ﻭﺒﺫﻟﻙ ﺘﻜﻭﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﺒﻨﺴﺒﺔ 09% ﻭﻫﻲ )29.96 ,88.65( .‬ ‫23‬
33
‫2. ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫ﻤﺜﺎل 3: ﺇﺫﺍ ﺇﺩﻋﻰ ﺍﺴﺘﺎﺫ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺃﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﻁﻼﺒﻪ ﻫﻭ 86 ﻓﺴﺤﺒﺕ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻥ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺍﻟﻤﺒﻴﻨﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺭﻗﻡ )1( ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻓﻬل ﺍﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ‬ ‫ﺼﺤﻴﺢ ﺃﻡ ﺨﺎﻁﺊ ﻋﻨﺩ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ 01.0 = ‪ α‬؟‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ‬ ‫08‬ ‫58‬ ‫57‬ ‫56‬ ‫54 52 03 33 44 25 55‬ ‫08‬ ‫59‬ ‫05‬ ‫03‬ ‫59‬ ‫88‬ ‫09‬ ‫77‬ ‫25 55 75 04 06 57 27‬ ‫84‬ ‫48‬ ‫78‬ ‫87‬ ‫ﺍﻟﺤل:‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ :‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ: ﻻ ﻴﻭﺠﺩ ﻓﺭﻕ ﺩﺍل ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻋﻥ 86‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ: ﻴﻭﺠﺩ ﻓﺭﻕ ﺩﺍل ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻋﻥ 86‬ ‫ﻭﻟﻘﺒﻭل ﺃﻭ ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺘﻭﺠﺩ ﻁﺭﻴﻘﺘﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻻﻭﻟﻰ: ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻻﻤﺭ ‪ Explore‬ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‬ ‫ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻷﻤﺭ ‪ Explore‬ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﺤﻴﺙ ﻜﺎﻨﺕ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻫﻲ )29.96 ,88.65( ، ﻴﻤﻜﻥ‬ ‫ﺍﻟﻭﺜﻭﻕ ﺒﺎﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ )ﻴﻜﻭﻥ ﺇﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ ﺼﺤﻴﺤﺎ( ﺒﻨﺴﺒﺔ 09% ﻷﻥ ﺍﻟﺭﻗﻡ 86 ﻭﻗﻊ ﻀﻤﻥ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺘﻲ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻓﻴﻬﺎ ﻫﻭ 09%، ﻭﻤﻥ ﺍﻟﺠﺩﻴﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺃﻥ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ ﻟﻭ ﺍﺩﻋﻰ ﺃﻱ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺨﺎﺭﺝ‬ ‫ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻓﻠﻥ ﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﻗﺒﻭل ﺍﺩﻋﺎﺌﻪ ﻭﻴﻜﻭﻥ ﺍﺩﻋﺎﺌﻪ ﺨﺎﻁﺊ ﻭﻴﻜﻭﻥ ﻭﺜﻭﻗﻨﺎ ﻓﻲ ﻗﺭﺍﺭﻨﺎ ﺒﻨﺴﺒﺔ 09%‬ ‫ﺃﻴﻀﺎ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ: ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ‪ T‬ﻟﺩﺭﺍﺴﺔ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﻋﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ.‬ ‫1. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻋﻤﻭﺩ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪.(Arabic‬‬ ‫2. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ )ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ( ‪Compare‬‬ ‫‪ Means‬ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ)ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ( ‪ One Sample T Test‬ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:‬ ‫43‬
‫3. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ‬ ‫4. ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Test Variables‬ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻜﺘﺏ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺫﻱ ﺴﻴﺘﻡ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺒﻨﺎﺀ ﻋﻠﻴﻪ ﻭﻫﻭ 86 ﻓﻲ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Test Value‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل‬ ‫ً‬ ‫ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ :‬ ‫53‬
‫2‬ ‫1‬ ‫5. ﻨﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ‪ Option‬ﻟﻨﺨﺘﺎﺭ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺜﻘﺔ 09.0 = 01.0 − 1 = ‪1 − α‬‬ ‫3‬ ‫6. ﻨﻜﺘﺏ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺜﻘﺔ 09 ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻐﻁ ‪ Continue‬ﻓﻨﻌﻭﺩ ﻟﻠﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‬ ‫ﻭﻨﻀﻐﻁ ‪ Ok‬ﻟﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ:‬ ‫ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ‬ ‫63‬
‫ﻴﺘﻜﻭﻥ ﻨﺎﺘﺞ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﻥ ﺠﺩﻭﻟﻴﻥ، ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻷﻭل ﻴﻌﻁﻲ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﻋﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻜﻌﺩﺩ ﺍﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﻭﻭﺴﻁﻬﺎ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻭﺍﻨﺤﺭﺍﻓﻬﺎ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻭﺍﻟﺜﺎﻨﻲ‬ ‫ﻴﻌﻁﻲ ﻨﺎﺘﺞ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻭﺴﻁ ﻋﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ.‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻷﻭل‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫‪One-Sample Statistics‬‬ ‫.‪Std‬‬ ‫‪Std. Error‬‬ ‫‪N‬‬ ‫‪Mean‬‬ ‫‪Deviation‬‬ ‫‪Mean‬‬ ‫‪Arabic‬‬ ‫03‬ ‫04.36‬ ‫120.12‬ ‫838.3‬ ‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ ﺃﻥ ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ 03 ﺩﺭﺠﺔ، ﺒﻤﺘﻭﺴﻁ ﺤﺴﺎﺒﻲ ﻗﺩﺭﻩ 4.36 ﺩﺭﺠﺔ، ﻭﺒﺎﻨﺤﺭﺍﻑ‬ ‫ﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻗﺩﺭﻩ 120.12 .‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ:‬ ‫‪One-Sample Test‬‬ ‫86 = ‪Test Value‬‬ ‫‪90% Confidence‬‬ ‫‪Interval of the‬‬ ‫‪Difference‬‬ ‫-2( .‪Sig‬‬ ‫‪Mean‬‬ ‫‪t‬‬ ‫‪df‬‬ ‫)‪tailed‬‬ ‫‪Difference‬‬ ‫‪Lower‬‬ ‫‪Upper‬‬ ‫991.1- ‪Arabic‬‬ ‫92‬ ‫042.‬ ‫006.4-‬ ‫21.11-‬ ‫29.1‬ ‫ﻗﻴﻤﺔ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ‬ ‫ﺩﺭﺠﺔ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ‬ ‫ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻕ ﻓﻲ ﺍﻟﻭﺴﻁﻴﻥ‬ ‫ﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ‬ ‫ﻭﻫﻭ ﺠﺩﻭل ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﺤﻴﺙ ﻴﺒﻴﻥ ﺃﻥ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺒﻨﺎﺀﺍ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻫﻲ 86 ﻭﺃﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪T‬‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻟﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻫﻲ -991.1 ﺒﺩﺭﺠﺔ ﺤﺭﻴﺔ ﻤﻘﺩﺍﺭﻫﺎ 92 = 1 − 03 = 1 − ‪) n‬ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻨﺎﻗﺼﺎ ﻭﺍﺤﺩ(‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻭﺍﻥ ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﻭﺴﻁ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﻔﺤﻭﺼﺔ ﻫﻭ -6.4 .‬ ‫ﻗﺒﻭل ﺃﻭ ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ‬ ‫ﻴﻤﻜﻥ ﻗﺒﻭل ﺃﻭ ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺒﻁﺭﻴﻘﺘﻴﻥ ﻫﻤﺎ:‬ ‫73‬
‫ﺍﻷﻭﻟﻰ: ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ 42.0= )‪ Sig.(2-tailes‬ﻓﻬﻰ ﺘﺒﻴﻥ ﺃﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ‬ ‫ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺃﻱ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ ﻟﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻫﻭ 42.0 ﻭﻫﻲ ﺃﻜﺒﺭ ﻤﻥ ﻗﻴﻤﺔ 01.0 = ‪α‬‬ ‫ﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻨﻘﺒل ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺃﻱ ﺃﻥ ﺍﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ ﻤﻘﺒﻭل.‬ ‫ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ: ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ‬ ‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻹﺨﺘﺒﺎﺭ )29.1,21.11−( ، ﻭﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﻭﺴﻁ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ‬ ‫ﻭ86، ﻭﻨﻘﺒل ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﻟﺼﻔﺭ ﻤﻭﺠﻭﺩ ﺩﺍﺨل ﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺃﻱ ﺃﻥ ﺍﺩﻋﺎﺀ‬ ‫)1(‬ ‫.‬ ‫ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ ﻤﻘﺒﻭل. ﺃﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﻟﺼﻔﺭ ﻏﻴﺭ ﻤﻭﺠﻭﺩ ﻓﻲ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻓﻨﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ‬ ‫ﺇﺫﺍ ﻭﻀﻌﻨﺎ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺼﻔﺭ ﻓﻲ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Test Value‬ﺍﺜﻨﺎﺀ ﺍﺠﺭﺍﺀ ﺇﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ ﺒﺩل ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ 86 ﺘﻜﻭﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ ﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ‬ ‫1‬ ‫ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻟﻠﻌﻴﻨﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺤﺼﻠﻨﺎ ﻋﻴﻬﺎ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻻﻤﺭ ‪.Explore‬‬ ‫83‬
‫3. ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻭﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﺒﻨﻘﻁﺔ‬ ‫أ.‬ ‫ﻤﺜﺎل 4: ﺇﺫﺍ ﺃﺭﺩﻨﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻓﺴﺤﺒﺕ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻥ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ‬ ‫ﻤﻥ ﺍﻟﺫﻴﻥ ﺘﻘﺩﻤﻭﺍ ﻟﻼﻤﺘﺤﺎﻥ ﻭﻜﺎﻨﺕ ﺩﺭﺠﺎﺘﻬﻡ ﻫﻲ ﺍﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺭﻗﻡ )1( ﻓﻘﺩﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﻟﻠﻨﺎﺠﺤﻴﻥ.‬ ‫1. ﻨﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﻓﻴﻪ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل 1.‬ ‫2. ﻨﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Code‬ﺒﺤﻴﺙ ﻴﻜﻭﻥ ﺭﻤﺯ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ ﺍﻟﻨﺎﺠﺢ ﻫﻭ 1 ﻭﺭﻤﺯ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ ﺍﻟﺭﺍﺴﺏ 0‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﺩﺨل ﺒﻴﺎﻨﺎﺘﻪ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ‬ ‫08‬ ‫56 57 58‬ ‫03 05 59 08 54 52 03 33 44 25 55‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫0‬ ‫0‬ ‫0‬ ‫0‬ ‫0‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫0‬ ‫59‬ ‫77 09 88‬ ‫87 78 48 84 25 55 75 04 06 57 27‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫0‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫0‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫)‪ (Code‬ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:‬ ‫3. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻋﻤﻭﺩﻴﻥ ﻤﺨﺘﻠﻔﻴﻥ ﺍﻷﻭل )‪ (Arabic‬ﻭﺍﻟﺜﺎﻨﻲ‬ ‫93‬
‫4. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ )ﺍﻻﺤﺼﺎﺀ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ( ‪Descriptive‬‬ ‫‪ Statistics‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻤﺭ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ‪Frequencies‬‬ ‫5. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺄﻤﺭ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ‪Frequency‬‬ ‫6. ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Code‬ﻭﻨﻨﻘﻠﻪ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﺇﻟﻰ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪. Variables‬‬ ‫04‬
‫7. ﻨﻀﻐﻁ ‪ Ok‬ﻓﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ‬ ‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﻱ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Code‬ﻭﺃﻥ ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ 03 ﺩﺭﺠﺔ، ﻭﻴﺒﻴﻥ‬ ‫ﺃﻥ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻗﻴﻤﺘﻬﺎ 1 )ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ( ﻫﻭ 22 ﺒﻨﺴﺒﺔ 3.37% ﻤﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻫﻭ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ‬ ‫ﺒﻨﻘﻁﺔ، ﺃﻤﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﻓﻬﻭ 7.62%.‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺒﻔﺘﺭﺓ‬ ‫ب.‬ ‫ﺇﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻻ ﻴﻁﺒﻕ ﺤﺴﺎﺏ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ، ﻭﻟﺤل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺸﻜﻠﺔ ﺴﻨﻌﻤل‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺘﺤﻭﻴل ﺃﻱ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ ﻓﻤﺜﻼ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺩﺭﺠﺎﺕ‬ ‫ﺍﻟﻁﻼﺏ ﺒﺎﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﺘﺭﻤﻴﺯ، ﺘﺤﻭل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ، ﻭﻫﺫﺍ‬ ‫14‬
‫ﺒﺩﻭﺭﻩ ﻴﺅﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﺘﺤﻭﻴل ﻤﻔﻬﻭﻡ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﻜﺄﻨﻬﺎ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ ﻭﺘﻜﻭﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻨﺴﺒﺔ‬ ‫)2(‬ ‫.‬ ‫ﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻤﺘﻭﺴﻁ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ‬ ‫ﻤﺜﺎل5: ﺇﺫﺍ ﺼﻤﻡ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻻﻨﺘﺎﺝ ﺍﻻﺭﻗﺎﻡ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺎ ﻓﺄﻨﺘﺞ ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﹰ‬ ‫87317518‬ ‫69239276‬ ‫11656665‬ ‫48474323‬ ‫78954653‬ ‫ﻗﺩﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻻﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻔﺭﺩﻴﺔ ﺒﻔﺘﺭﺓ ﻤﻘﺩﺍﺭﻫﺎ 59% ؟‬ ‫1. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﺴﻤﻴﻪ )‪ (Numbers‬ﻨﺩﺨل ﻓﻴﻪ ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻨﺘﺠﻬﺎ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻭﺘﺭ‬ ‫ﻭﻤﺘﻐﻴﺭ ﺁﺨﺭ ﻫﻭ )‪ (Code‬ﻨﺩﺨل ﻓﻴﻪ ﺭﻤﺯ ﺍﻟﺭﻗﻡ ﻓﺭﺩﻴﺎ ﺃﻭ ﺯﻭﺠﻴﺎ ﺒﺤﻴﺙ )0= ﺯﻭﺠﻲ، 1=‬ ‫ﹰ‬ ‫ﹰ‬ ‫)3(‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫ﻓﺭﺩﻱ(‬ ‫ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺎﺤﻴﺔ ﺍﻟﻨﻅﺭﻴﺔ ﺼﺤﻴﺤﺔ، ﻭﻟﻜﻥ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺎﺤﻴﺔ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﻟﺤﺩ ﻤﺎ ﻭﺘﻜﻭﻥ ﺃﺩﻕ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﻜﺒﻴﺭﺓ‬ ‫2‬ ‫ﻭﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﺘﻘﺭﻴﺏ ﺘﻭﺯﻴﻊ ‪ T‬ﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ‪ Z‬ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﻓﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻤﺘﻘﺎﺭﺒﺔ ﺠﺩﺍ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺒﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻋﺎﺩﺓ ﺘﺭﻤﻴﺯ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺭﻤﻭﺯ 0 ﻭ1 ﺘﻡ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻲ ﺍﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﻤﺘﻭﺴﻁﻪ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻫﻭ‬ ‫3‬ ‫ﻭﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﻟﻠﺭﺍﺴﺒﻴﻥ.‬ ‫‪E (X ) = p‬‬ ‫24‬
‫‪Descriptive Statistics‬‬ ‫ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ‬ ‫2.‬ ‫)ﺍﻻﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ( ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ ﺍﺴﺘﻜﺸﻑ ‪ Explore‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺎﻷﻤﺭ ‪. Explore‬‬ ‫3.‬ ‫2‬ ‫1‬ ‫34‬
Dependent ‫ ﻟﺨﺎﻨﺔ‬Code ‫ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬Statistics ‫4. ﻨﻀﻊ ﻋﻼﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﺨﺎﻨﺔ‬ ‫ ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬Statistics ‫ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺯﺭ‬List 3 ‫ ﻟﻠﻌﻭﺩﺓ ﻟﻠﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‬Continue ‫5. ﻨﻜﺘﺏ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻭﻫﻭ 59% ﻭﻨﻀﻐﻁ‬ ‫ ﻟﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬Ok ‫6. ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ‬ Std. Statistic Error Code Mean .55 .080 95% Confidence Lower ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﺩﻨﻰ ﻟﻠﻔﺘﺭﺓ‬ Interval for Bound .39 Mean Upper .71 ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﻋﻠﻰ ﻟﻠﻔﺘﺭﺓ‬ Bound 5% Trimmed Mean .56 Median 1.00 Variance .254 Std. Deviation .504 Minimum 0 Maximum 1 Range 1 Interquartile Range 1 Skewness -.209 .374 Kurtosis -2.062 .733 44
‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﺃﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺒﻤﻘﺩﺍﺭ 59% ﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻷﻋﺩﺍﺩ ﺍﻟﻔﺭﺩﻴﺔ ﻫﻲ )17.0 ,93.0 ( )4(.‬ ‫4.ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﻓﻲ ﻨﺴﺒﺔ ﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ:‬ ‫ﺃ. ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﻓﻲ ﻨﺴﺒﺔ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺤﺴﺏ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻌﻴﻨﺔ:‬ ‫ﻤﺜﺎل6: ﺇﺫﺍ ﺇﺩﻋﻰ ﺍﺴﺘﺎﺫ ﻤﺎﺩﺓ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺃﻥ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ 04%‬ ‫ﻓﺴﺤﺒﺕ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻥ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺍﻟﻤﺒﻴﻨﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل 1 ﻓﻬل ﺍﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ‬ ‫ﺼﺤﻴﺢ ﺃﻡ ﺨﺎﻁﺊ ﻋﻨﺩ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ 50.0 = ‪ α‬؟‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ‬ ‫08‬ ‫58‬ ‫57‬ ‫56‬ ‫54 52 03 33 44 25 55‬ ‫08‬ ‫59‬ ‫05‬ ‫03‬ ‫59‬ ‫88‬ ‫09‬ ‫77‬ ‫25 55 75 04 06 57 27‬ ‫84‬ ‫48‬ ‫78‬ ‫87‬ ‫ﺍﻟﺤل:‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ: ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ 04%.‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ: ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﺃﻗل ﻤﻥ 04%.‬ ‫1. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻋﻤﻭﺩ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫ﺒﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻋﺎﺩﺓ ﺘﺭﻤﻴﺯ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺭﻤﻭﺯ 0 ﻭ1 ﺘﻡ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻲ ﺍﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﻤﺘﻭﺴﻁﻪ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻫﻭ‬ ‫4‬ ‫ﻭﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﻟﻸﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻔﺭﺩﻴﺔ ﻭﺘﻜﻭﻥ ﺒﺫﻟﻙ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﻟﻸﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻔﺭﺩﻴﺔ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻫﻲ 55.0 .‬ ‫‪E (X ) = p‬‬ ‫54‬
‫2. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ )ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻐﻴﺭ ﻤﻌﻠﻤﻴﺔ(‬ ‫‪ Nonparametric Tests‬ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ )ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﺤﺩﻴﻥ( ‪Binomial Test‬‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫3. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫64‬
‫4. ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Arabic‬ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Test Variables List‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻌﻠﻡ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ‪ Cut point‬ﻟﻨﻜﺘﺏ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ 94 ﻟﺘﺩل ﻋﻠﻰ ﺃﻥ 94 ﻫﻲ ﺍﻟﻨﻘﻁﺔ ﺍﻟﻔﺎﺼﻠﺔ ﺒﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻭﺍﻟﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﺤﻴﺙ ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﻠﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﻫﻲ 94، ﻭﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﻠﻨﺎﺠﺤﻴﻥ 05، ﻭﻤﻥ‬ ‫ﺜﻡ ﻨﻜﺘﺏ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻨﺭﻴﺩ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﻫﺎ ﻭﻫﻲ 04.0 ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫2‬ ‫1‬ ‫5. ﻨﻀﻐﻁ ‪ Ok‬ﻟﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‬ ‫ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ‬ ‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ ﺃﻥ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﻫﻭ 8 ﺃﺸﺨﺎﺹ ) ﺍﻟﺤﺎﺼﻠﻴﻥ ﻋﻠﻰ ﺩﺭﺠﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﻴﺴﺎﻭﻱ‬ ‫94( ﺒﻨﺴﺒﺔ ﻤﺌﻭﻴﺔ 72.0 ﻭﺃﻥ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻫﻭ 22 ﺒﻭﺍﻗﻊ ﻨﺴﺒﺔ ﻤﺌﻭﻴﺔ 37.0 ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻨﺭﻴﺩ‬ ‫ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﻤﻌﻬﺎ ﻫﻲ 4.0 .‬ ‫74‬
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss
احصاء Spss

Recommended

محاضرات تحليل احصائي Spss
محاضرات تحليل احصائي Spssمحاضرات تحليل احصائي Spss
محاضرات تحليل احصائي Spsschamkki999
 
كورس التحليل الاحصائي بأستخدام SPSS
كورس التحليل الاحصائي بأستخدام SPSSكورس التحليل الاحصائي بأستخدام SPSS
كورس التحليل الاحصائي بأستخدام SPSSاحمد الجسار
 
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الثانية
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الثانيةاختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الثانية
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الثانيةresearchcenterm
 
المحاضرة الاولى تعريف علم الاحصاء والرموز الاحصائية
المحاضرة الاولى تعريف علم الاحصاء والرموز الاحصائيةالمحاضرة الاولى تعريف علم الاحصاء والرموز الاحصائية
المحاضرة الاولى تعريف علم الاحصاء والرموز الاحصائيةCollege of Agriculture , Univeristy of Diyala
 
مقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءمقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءHashim ElHadi
 
نظم قواعد البيانات
نظم قواعد البياناتنظم قواعد البيانات
نظم قواعد البياناتFida Kadun
 
SPSSم.91-#تواصل_تطوير-أ.د.صلاح مهدى-مقدمة في التحليل الاحصائي للبيانات باستخ...
SPSSم.91-#تواصل_تطوير-أ.د.صلاح مهدى-مقدمة في التحليل الاحصائي للبيانات باستخ...SPSSم.91-#تواصل_تطوير-أ.د.صلاح مهدى-مقدمة في التحليل الاحصائي للبيانات باستخ...
SPSSم.91-#تواصل_تطوير-أ.د.صلاح مهدى-مقدمة في التحليل الاحصائي للبيانات باستخ...Egyptian Engineers Association
 
مبادئ الإحصاء مقاييس التشتت
مبادئ الإحصاء مقاييس التشتتمبادئ الإحصاء مقاييس التشتت
مبادئ الإحصاء مقاييس التشتتخالد ال شعلان
 

Recommended

محاضرات تحليل احصائي Spss
محاضرات تحليل احصائي Spssمحاضرات تحليل احصائي Spss
محاضرات تحليل احصائي Spsschamkki999
 
كورس التحليل الاحصائي بأستخدام SPSS
كورس التحليل الاحصائي بأستخدام SPSSكورس التحليل الاحصائي بأستخدام SPSS
كورس التحليل الاحصائي بأستخدام SPSSاحمد الجسار
 
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الثانية
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الثانيةاختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الثانية
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الثانيةresearchcenterm
 
المحاضرة الاولى تعريف علم الاحصاء والرموز الاحصائية
المحاضرة الاولى تعريف علم الاحصاء والرموز الاحصائيةالمحاضرة الاولى تعريف علم الاحصاء والرموز الاحصائية
المحاضرة الاولى تعريف علم الاحصاء والرموز الاحصائيةCollege of Agriculture , Univeristy of Diyala
 
مقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءمقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءHashim ElHadi
 
نظم قواعد البيانات
نظم قواعد البياناتنظم قواعد البيانات
نظم قواعد البياناتFida Kadun
 
SPSSم.91-#تواصل_تطوير-أ.د.صلاح مهدى-مقدمة في التحليل الاحصائي للبيانات باستخ...
SPSSم.91-#تواصل_تطوير-أ.د.صلاح مهدى-مقدمة في التحليل الاحصائي للبيانات باستخ...SPSSم.91-#تواصل_تطوير-أ.د.صلاح مهدى-مقدمة في التحليل الاحصائي للبيانات باستخ...
SPSSم.91-#تواصل_تطوير-أ.د.صلاح مهدى-مقدمة في التحليل الاحصائي للبيانات باستخ...Egyptian Engineers Association
 
مبادئ الإحصاء مقاييس التشتت
مبادئ الإحصاء مقاييس التشتتمبادئ الإحصاء مقاييس التشتت
مبادئ الإحصاء مقاييس التشتتخالد ال شعلان
 
اساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاءاساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاءIbrahim Alhariri
 
الإدارة الإلكترونية - e-management
الإدارة الإلكترونية - e-managementالإدارة الإلكترونية - e-management
الإدارة الإلكترونية - e-managementWalid SERIR
 
ملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعة
ملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعةملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعة
ملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعةجامعة القدس المفتوحة
 
حقيبة إعداد الخطة التشغيلية
حقيبة إعداد الخطة التشغيلية حقيبة إعداد الخطة التشغيلية
حقيبة إعداد الخطة التشغيلية رؤية للتدريب والتطوير
 
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولى
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولىاختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولى
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولىresearchcenterm
 
تحليل البيانات باستخدام برنامج spss . ا
تحليل البيانات باستخدام برنامج spss . اتحليل البيانات باستخدام برنامج spss . ا
تحليل البيانات باستخدام برنامج spss . اHisham Hussein
 
الادارة الالكترونية
الادارة الالكترونيةالادارة الالكترونية
الادارة الالكترونيةEssam Obaid
 
تعلم اكسل بخطوات.ppt
تعلم اكسل بخطوات.pptتعلم اكسل بخطوات.ppt
تعلم اكسل بخطوات.pptbraksam
 
نماذج تقييم المشاريع التنموية
نماذج تقييم المشاريع التنمويةنماذج تقييم المشاريع التنموية
نماذج تقييم المشاريع التنمويةAyman Tobasee
 
الإدارة الإلكترونية
الإدارة الإلكترونيةالإدارة الإلكترونية
الإدارة الإلكترونيةProf. Sherif Shaheen
 
نقد
نقدنقد
نقدRawanAlturki
 
استخدام برنامج SPSS
استخدام برنامج SPSSاستخدام برنامج SPSS
استخدام برنامج SPSSalqadi2002
 
ملخص إدارة العمليات الإنتاجية
ملخص إدارة العمليات الإنتاجيةملخص إدارة العمليات الإنتاجية
ملخص إدارة العمليات الإنتاجيةجامعة القدس المفتوحة
 
نقد لدراسة منشورة
نقد لدراسة منشورة نقد لدراسة منشورة
نقد لدراسة منشورة arwa88
 
أساسيات قواعد البيانات
أساسيات قواعد البياناتأساسيات قواعد البيانات
أساسيات قواعد البياناتBandar Alhazmi
 
Dewey arabic tabels
Dewey arabic tabelsDewey arabic tabels
Dewey arabic tabelsmarym_hany
 
Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة
Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة
Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة Kamal Naser
 
بحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميع
بحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميعبحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميع
بحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميعد.أحمدحسن البحراوى
 
أساسيات النشر العلمي
أساسيات النشر العلميأساسيات النشر العلمي
أساسيات النشر العلميHend Al-Khalifa
 
الخرائط الذهنية
الخرائط الذهنيةالخرائط الذهنية
الخرائط الذهنيةMohammad Abu Alkomboz
 

More Related Content

What's hot

اساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاءاساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاءIbrahim Alhariri
 
الإدارة الإلكترونية - e-management
الإدارة الإلكترونية - e-managementالإدارة الإلكترونية - e-management
الإدارة الإلكترونية - e-managementWalid SERIR
 
ملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعة
ملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعةملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعة
ملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعةجامعة القدس المفتوحة
 
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولى
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولىاختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولى
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولىresearchcenterm
 
تحليل البيانات باستخدام برنامج spss . ا
تحليل البيانات باستخدام برنامج spss . اتحليل البيانات باستخدام برنامج spss . ا
تحليل البيانات باستخدام برنامج spss . اHisham Hussein
 
الادارة الالكترونية
الادارة الالكترونيةالادارة الالكترونية
الادارة الالكترونيةEssam Obaid
 
تعلم اكسل بخطوات.ppt
تعلم اكسل بخطوات.pptتعلم اكسل بخطوات.ppt
تعلم اكسل بخطوات.pptbraksam
 
نماذج تقييم المشاريع التنموية
نماذج تقييم المشاريع التنمويةنماذج تقييم المشاريع التنموية
نماذج تقييم المشاريع التنمويةAyman Tobasee
 
الإدارة الإلكترونية
الإدارة الإلكترونيةالإدارة الإلكترونية
الإدارة الإلكترونيةProf. Sherif Shaheen
 
استخدام برنامج SPSS
استخدام برنامج SPSSاستخدام برنامج SPSS
استخدام برنامج SPSSalqadi2002
 
نقد لدراسة منشورة
نقد لدراسة منشورة نقد لدراسة منشورة
نقد لدراسة منشورة arwa88
 
أساسيات قواعد البيانات
أساسيات قواعد البياناتأساسيات قواعد البيانات
أساسيات قواعد البياناتBandar Alhazmi
 
Dewey arabic tabels
Dewey arabic tabelsDewey arabic tabels
Dewey arabic tabelsmarym_hany
 
Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة
Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة
Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة Kamal Naser
 
بحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميع
بحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميعبحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميع
بحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميعد.أحمدحسن البحراوى
 
أساسيات النشر العلمي
أساسيات النشر العلميأساسيات النشر العلمي
أساسيات النشر العلميHend Al-Khalifa
 

What's hot (20)

اساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاءاساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاء
 
الإدارة الإلكترونية - e-management
الإدارة الإلكترونية - e-managementالإدارة الإلكترونية - e-management
الإدارة الإلكترونية - e-management
 
ملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعة
ملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعةملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعة
ملخص الاحصاء التطبيقي - الوحدة الرابعة
 
حقيبة إعداد الخطة التشغيلية
حقيبة إعداد الخطة التشغيلية حقيبة إعداد الخطة التشغيلية
حقيبة إعداد الخطة التشغيلية
 
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولى
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولىاختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولى
اختيار التحليل الاحصائي المناسب 1435 -الورشة الأولى
 
تحليل البيانات باستخدام برنامج spss . ا
تحليل البيانات باستخدام برنامج spss . اتحليل البيانات باستخدام برنامج spss . ا
تحليل البيانات باستخدام برنامج spss . ا
 
الادارة الالكترونية
الادارة الالكترونيةالادارة الالكترونية
الادارة الالكترونية
 
تعلم اكسل بخطوات.ppt
تعلم اكسل بخطوات.pptتعلم اكسل بخطوات.ppt
تعلم اكسل بخطوات.ppt
 
نماذج تقييم المشاريع التنموية
نماذج تقييم المشاريع التنمويةنماذج تقييم المشاريع التنموية
نماذج تقييم المشاريع التنموية
 
الإدارة الإلكترونية
الإدارة الإلكترونيةالإدارة الإلكترونية
الإدارة الإلكترونية
 
نقد
نقدنقد
نقد
 
استخدام برنامج SPSS
استخدام برنامج SPSSاستخدام برنامج SPSS
استخدام برنامج SPSS
 
ملخص إدارة العمليات الإنتاجية
ملخص إدارة العمليات الإنتاجيةملخص إدارة العمليات الإنتاجية
ملخص إدارة العمليات الإنتاجية
 
نقد لدراسة منشورة
نقد لدراسة منشورة نقد لدراسة منشورة
نقد لدراسة منشورة
 
أساسيات قواعد البيانات
أساسيات قواعد البياناتأساسيات قواعد البيانات
أساسيات قواعد البيانات
 
Dewey arabic tabels
Dewey arabic tabelsDewey arabic tabels
Dewey arabic tabels
 
Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة
Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة
Learning word 2010 in arabic تعليم وورد 2010 بطريقة مبسطة
 
بحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميع
بحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميعبحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميع
بحث بعنوان الإدراك دكتور محمد عبدالسميع
 
أساسيات النشر العلمي
أساسيات النشر العلميأساسيات النشر العلمي
أساسيات النشر العلمي
 
الخرائط الذهنية
الخرائط الذهنيةالخرائط الذهنية
الخرائط الذهنية
 

احصاء Spss

  • 1. ‫ﺠﺎﻤﻌﺔ ﺍﻟﻘﺩﺱ ﺍﻟﻤﻔﺘﻭﺤﺔ‬ ‫ﺍﻟﺩﻟﻴل ﺍﻟﻌﻤﻠﻲ ﻟﻤﻘﺭﺭ‬ ‫ﺍﻹﺤﺼﺎﺀ ﺍﻟﺘﻁﺒﻴﻘﻲ‬ ‫3625‬ ‫ﺤﻘﻭﻕ ﺍﻟﻁﺒﻊ ﻤﺤﻔﻭﻅﺔ‬ ‫5002‬ ‫1‬
  • 2. ‫ﺇﻋﺩﺍﺩ ﺍﻟﻤﺎﺩﺓ ﺍﻟﻌﻠﻤﻴﺔ: ﺃ. ﻋﻤﺎﺩ ﻨﺸﻭﺍﻥ‬ ‫2‬
  • 3. ‫ﺍﻟﺼﻔﺤﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﻭﻀﻭﻉ‬ ‫ﺍﻟﺭﻗﻡ‬ ‫6‬ ‫ﻤﻘﺩﻤﺔ ﻋﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺨﺎﺼﺔ ﺒﺎﻟﻤﻘﺭﺭ.‬ ‫6‬ ‫ﺍﻟﻤﻭﺍﺼﻔﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻭﺍﻓﺭ ﻓﻲ ﺠﻬﺎﺯ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻭﺘﺭ ﻟﻠﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫1.‬ ‫0.21 ‪SPSS‬‬ ‫8‬ ‫ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫2.‬ ‫8‬ ‫ﺸﺎﺸﺎﺕ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻭ ﻗﻭﺍﺌﻤﻪ‬ ‫21‬ ‫ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫3.‬ ‫61‬ ‫ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬ ‫4.‬ ‫02‬ ‫ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ‬ ‫5.‬ ‫52‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻭﺁﻟﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪.SPSS‬‬ ‫6.‬ ‫72‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻷﻭﻟﻰ: ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ ﺤﻭل ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫92‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻭ ﺒﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ‬ ‫1.‬ ‫43‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫2.‬ ‫93‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻭﺒﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ‬ ‫3.‬ ‫54‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﻟﻨﺴﺒﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﺍﻟﻭﺍﺤﺩ‬ ‫4.‬ ‫94‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﻭﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺤﻭل ﺘﺒﺎﻴﻥ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫5.‬ ‫55‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ: ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ ﺤﻭل ﺘﺒﺎﻴﻥ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ‬ ‫65‬ ‫ﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻭﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ ﻤﺴﺘﻘﻠﻴﻥ‬ ‫1.‬ ‫36‬ ‫ﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻭﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁﻲ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ ﻤﺭﺘﺒﻁﻴﻥ.‬ ‫2.‬ ‫96‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﻭﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺒﻴﻥ ﺘﺒﺎﻴﻥ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ‬ ‫3.‬ ‫57‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻟﺜﺎﻟﺜﺔ: ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﻭﺍﻻﺭﺘﺒﺎﻁ‬ ‫77‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﻤﻴل ﺨﻁ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﻭﻤﻘﻁﻌﻪ‬ ‫1.‬ ‫78‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﺭﺘﺒﺎﻁ )ﺒﻴﺭﺴﻭﻥ(.‬ ‫2.‬ ‫3‬
  • 4. ‫ﺍﻟﺼﻔﺤﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﻭﻀﻭﻉ‬ ‫ﺍﻟﺭﻗﻡ‬ ‫09‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻟﺭﺍﺒﻌﺔ: ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺍﻷﺤﺎﺩﻱ ﻭﺍﻟﺜﻨﺎﺌﻲ‬ ‫19‬ ‫ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺍﻷﺤﺎﺩﻱ‬ ‫1.‬ ‫79‬ ‫ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ﺍﻟﺜﻨﺎﺌﻲ‬ ‫2.‬ ‫401‬ ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻟﺨﺎﻤﺴﺔ: ﺍﻟﻁﺭﻕ ﻏﻴﺭ ﺍﻟﻤﻌﻠﻤﻴﺔ‬ ‫501‬ ‫ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻭﺴﻴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﺒﻭﺴﻴﻁ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻻﺸﺎﺭﺓ‬ ‫1.‬ ‫ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﺼﻐﻴﺭﺓ‬ ‫ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﻜﺒﻴﺭﺓ‬ ‫901‬ ‫ﺍﻟﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﻭﺴﻴﻁ )ﺘﻭﺯﻴﻊ( ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ ﻤﺭﺘﺒﻁﻴﻥ‬ ‫2.‬ ‫901‬ ‫ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻻﺸﺎﺭﺓ‬ ‫311‬ ‫ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻭﻟﻜﻜﺴﻥ‬ ‫811‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﺎﻥ-ﻭﻴﺘﻨﻲ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﻭﺴﻴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻌﻴﻥ ﻤﺴﺘﻘﻠﻴﻥ. ‪Mann‬‬ ‫3.‬ ‫‪Whitney Test‬‬ ‫421‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻜﺭﻭﺴﻜﺎل-ﻭﺍﻻﺱ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻋﺩﺓ ﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﻤﺴﺘﻘﻠﺔ‬ ‫4.‬ ‫031‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻻﺴﺘﻘﻼﻟﻴﺔ‬ ‫5.‬ ‫831‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺠﻭﺩﺓ ﺍﻟﻤﻁﺎﺒﻘﺔ‬ ‫6.‬ ‫341‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻴﺔ.‬ ‫7.‬ ‫641‬ ‫ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻓﺭﻴﺩﻤﺎﻥ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺒﻴﻥ ﺘﻭﺯﻴﻊ ﻋﺩﺓ ﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﻤﺭﺘﺒﻁﺔ‬ ‫8.‬ ‫4‬
  • 5. ‫ﻤﻘﺩﻤﺔ ﻤﺨﺘﺼﺭﺓ ﻋﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫0.21 ‪SPSS‬‬ ‫5‬
  • 6. ‫ﻤﻘﺩﻤﺔ ﻋﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺨﺎﺼﺔ ﺒﺎﻟﻤﻘﺭﺭ‬ ‫ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﻤﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺩﻟﻴل ﺴﻨﺘﻌﺭﺽ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻤﺒﺎﺩﺉ ﺍﻻﺴﺎﺴﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﺘﺤﺘﺎﺠﻬﺎ ﻻﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﺍﻟﺘﻲ‬ ‫ﺴﺘﺴﺎﻋﺩﻙ ﻓﻲ ﺘﻨﻔﻴﺫ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﻌﻤﻠﻲ ﻤﻥ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻻﺤﺼﺎﺀ ﺍﻟﺘﻁﺒﻴﻘﻲ ، ﺤﻴﺙ ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻭﻋﻠﻰ‬ ‫ﺍﻟﺸﺎﺸﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﻭﺍﻟﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﻜﻴﻔﻴﺔ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺍﺩﺨﺎل‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ‬ ‫ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ ﺘﻌﺭﻴﻔﺎﺕ ﺨﺎﺼﺔ ﺒﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻟﺘﻤﻜﻨﻙ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻭﻜﻴﻔﻴﺔ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ‬ ‫ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ.‬ ‫1: ﺍﻟﻤﻭﺍﺼﻔﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻭﺍﻓﺭ ﻓﻲ ﺠﻬﺎﺯ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻭﺘﺭ ﻟﻠﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫0.21 ﻭﻜﻴﻔﻴﺔ ﺘﺸﻐﻴﻠﻪ‬ ‫ﻟﻜﻲ ﺘﺴﺘﻁﻴﻊ ﺍﻟﻌﻤل ﻤﻊ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21‪ SPSS‬ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻭﻓﺭ ﻓﻲ ﺠﻬﺎﺯ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻭﺘﺭ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻤﻭﺍﺼﻔﺎﺕ ﺃﻭ ﺍﻟﻤﺘﻁﻠﺒﺎﺕ‬ ‫ﻭﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﺩﻨﻰ ﻤﻨﻬﺎ ﻫﻲ ﻜﺎﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫1. ‪Processor (CPU): Pentium or Pentium-class processor running at 90MHz or‬‬ ‫.‪faster‬‬ ‫2. ‪Memory (RAM): 128MB minimum‬‬ ‫3. ‪Display type : SVGA (800 x 600 resolution) or higher‬‬ ‫4. ‪Hard Disk Space: Minimum of 220MB available disk space‬‬ ‫5. .)‪Media: CD-ROM (for installation‬‬ ‫6. ‪Mouse: Required‬‬ ‫7. .‪Platform: Windows 98/Me/NT4 with SP6/2000/XP‬‬ ‫ﺘﺸﻐﻴل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﺒﻌﺩ ﺃﻥ ﺘﻘﻭﻡ ﺒﺘﺜﺒﻴﺕ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺠﻬﺎﺯ ﻨﻘﻭﻡ ﺒﺘﺸﻐﻴﻠﻪ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺒﺭﺍﻤﺞ ﻓﻲ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﺒﺩﺃ‬ ‫6‬
  • 7. ‫ﻓﺘﻅﻬﺭ ﻟﻨﺎ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﻟﺤﻅﻴﺎ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺘﺤﺘﻭﻱ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺨﺎﺼﺔ ﺒﺎﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺍﺩﺨﺎﻟﻬﺎ ﺨﻼل ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺘﺜﺒﻴﺕ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫•‬ ‫0.21 ‪.SPSS‬‬ ‫7‬
  • 8. ‫2: ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﺒﻌﺩ ﺘﺸﻐﻴل ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ، ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ ﻜﺎﻤل ﺒﻴﺌﺔ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻤﻥ ﺸﺎﺸﺎﺕ، ﻭﻜﻴﻔﻴﺔ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ، ﻭﻤﺎ ﻫﻲ ﺍﻟﺒﺭﺍﻤﺞ‬ ‫ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺴﺘﻁﻴﻊ ﺃﻥ ﻴﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻭﻁﺒﻴﻌﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺢ ﻭﺍﻟﺩﻭﺍل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻁﺒﻘﻬﺎ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ، ﺒﺎﺨﺘﺼﺎﺭ ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺍﻤﻜﺎﻨﺎﺕ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ.‬ ‫ﺸﺎﺸﺎﺕ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪SPSS‬‬ ‫1.‬ ‫ﻴﺘﻜﻭﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪ SPSS‬ﻤﻥ 8 ﺸﺎﺸﺎﺕ، ﻟﻜل ﺸﺎﺸﺔ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺸﺎﺸﺎﺕ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﺎﺕ ﻭﻤﻬﺎﻡ ﺨﺎﺼﺔ ﺒﻬﺎ، ﻭﻤﻥ‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻴﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺃﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺨﻼل ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﻘﺭﺭ ﻻ ﻴﺘﻁﻠﺏ ﻤﻨﻙ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﺸﺎﺸﺎﺕ ﺍﻟﺜﻤﺎﻨﻴﺔ، ﻭﻟﻜﻥ‬ ‫ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺘﻤﻜﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺸﺎﺸﺘﻴﻥ ﺃﺴﺎﺴﻴﺘﻴﻥ ﻓﻘﻁ ﻭﻫﻤﺎ ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data Editor‬ﻭﺸﺎﺸﺔ ﻋﺎﺭﺽ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ‬ ‫‪. Viewer‬‬ ‫‪ :(Data‬ﻫﻲ ﺃﻭل ﺸﺎﺸﺔ ﺘﺭﺍﻫﺎ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﺸﻐل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ )‪Editor‬‬ ‫ﺃ.‬ ‫‪ SPSS‬ﻭﻤﻥ ﺨﻼﻟﻬﺎ ﺘﻌﺭﺽ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﻠﻔﺎﺕ ﻭﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺘﻌﺭﻴﻑ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺘﻜﻭﻥ ﻤﻨﻬﺎ ﺘﻠﻙ‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻗﻴﻤﻬﺎ ﻭﺘﻨﻘﺴﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﺇﻟﻰ ﻭﺭﻗﺘﻲ ﻋﻤل ‪ Spread Sheet‬ﻭﻟﻜﻥ ﻤﺠﺎﺯﺍ ﺴﻨﺴﻤﻴﻬﻤﺎ ﺸﺎﺸﺘﻴﻥ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻓﺭﻋﻴﺘﻴﻥ ﻭﻫﻤﺎ:‬ ‫ﻭﻫﻲ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻌﺭﺽ ﻓﻴﻪ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪:Data View‬‬ ‫•‬ ‫ﻭﺘﻜﻭﻥ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ‪ Spread Sheet‬ﻭﻴﻜﻭﻥ ﻓﻲ ﺃﻋﻠﻰ ﻜل ﻋﻤﻭﺩ ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﺘﻜﻭﻥ ﻤﻨﻬﺎ ﺍﻟﻤﻠﻑ‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫8‬
  • 9. ‫ﻭﻴﻌﺒﺭ ﻜل ﺴﻁﺭ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﻋﻥ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺤﺎﻟﺔ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﺃﻭ ﺴﺠل ﻤﻌﻴﻥ ﻷﺤﺩ ﺃﻓﺎﺭﺩ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ، ﻭﻜل ﻋﻤﻭﺩ ﻴﻌﺒﺭ ﻋﻥ‬ ‫ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺃﺤﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺃﻱ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻜﺎﻤﻠﺔ ﻓﻲ ﺫﻟﻙ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ.‬ ‫ﻭﻫﻭ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﺸﺎﺸﺔ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪: Variable View‬‬ ‫•‬ ‫ﻭﻨﻭﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﻋﺭﻀﻪ ﻭﻋﻨﻭﺍﻨﻪ ﻭﻗﻴﻤﻪ ﻭﻗﻴﺎﺱ ﺘﺩﺭﻴﺠﻪ ﺇﻟﺦ...، ﺒﺤﻴﺙ ﻴﻜﻭﻥ ﻜل ﺴﻁﺭ ﻤﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ‬ ‫ﻴﻌﺒﺭ ﻋﻥ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﻌﻴﻥ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫9‬
  • 10. ‫‪ Variable View‬ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ‬ ‫ﻭﻴﻤﻜﻨﻙ ﺍﻻﻨﺘﻘﺎل ﺒﻴﻥ ﺸﺎﺸﺘﻲ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ Data View‬ﻭﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﺍﻟﻨﻘﺭ ﺍﻟﻤﺯﺩﻭﺝ ﻋﻠﻰ ﺃﻋﻠﻰ ﺃﻱ ﻋﻤﻭﺩ )ﻤﺘﻐﻴﺭ( ﻓﻲ ‪ Data View‬ﺃﻭ ﺒﺎﺨﺘﻴﺎﺭ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Variable View‬ﺃﺴﻔل ﺸﺎﺸﺔ‬ ‫‪ ،Data Editor‬ﺃﻭ ﺍﻟﻨﻘﺭ ﺍﻟﻤﺯﺩﻭﺝ ﻋﻠﻰ ﺴﻁﺭ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺃﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪.Variable View‬‬ ‫ﻭﻫﻲ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻅﻬﺭ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ ﻭﺘﻅﻬﺭ‬ ‫ﺏ: ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻟﻌﺎﺭﺽ ‪:Viewer‬‬ ‫ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺸﺎﺸﺔ ﻋﻨﺩ ﺍﺠﺭﺍﺀ ﺃﻭل ﺇﺠﺭﺍﺀ ﺍﺤﺼﺎﺌﻲ ﻓﺘﻅﻬﺭ ﻨﺘﻴﺠﺘﻪ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ﺠﺩﻴﺩﺓ ﻫﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪ .Viewer‬ﺒﺎﻤﻜﺎﻨﻙ ﻤﻥ‬ ‫ﺨﻼﻟﻬﺎ ﺍﻟﺘﻌﺩﻴل ﻭﺍﺴﺘﻌﺭﺍﺽ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ، ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺃﻭ ﺍﺨﻔﺎﺀ ﺒﻌﺽ ﺃﻭ ﻜل ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ، ﻭﺘﺒﺎﺩل ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻤﻊ ﺸﺎﺸﺎﺕ ﺃﺨﺭﻯ.‬ ‫ﺘﺘﻜﻭﻥ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Viewer‬ﻤﻥ ﺠﺯﺌﻴﻥ، ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻭل ﻫﻭ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻴﺴﺭ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﻌﻨﻭﺍﻥ ﻭﺍﻟﻌﻨﻭﺍﻴﻥ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ‬ ‫ﻟﻺﺠﺭﺍﺀﺍﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻨﻔﺫﻫﺎ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ، ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻴﻤﻥ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﻫﻭ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ‬ ‫ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻟﻼﺠﺭﺍﺀ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ، ﻭﻤﺎ ﺘﺤﺘﻭﻴﻪ ﻤﻥ ﺠﺩﺍﻭل ﻭﺭﺴﻭﻤﺎﺕ ﺃﻭ ﺤﺘﻰ ﺘﻁﺒﻴﻘﺎﺕ ﺃﺨﺭﻯ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ‬ ‫ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫01‬
  • 11. ‫ﺍﻟﻘﻭﺍﺌﻡ )‪(Menus‬‬ ‫2.‬ ‫ﻟﻜل ﺸﺎﺸﺔ ﻤﻥ ﺸﺎﺸﺎﺕ 0.21 ‪ SPSS‬ﺘﺘﻨﺎﺴﺏ ﻤﻊ ﻤﻬﻤﺎﺘﻬﺎ ، ﻭﻜل ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻓﻴﻬﺎ ﺍﻟﻌﺩﻴﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ ﻭﻟﻜﻥ ﺍﻟﻤﺸﺘﺭﻙ ﻓﻴﻬﺎ‬ ‫ﺠﻤﻴﻌﺎ ﻗﺎﺌﻤﺘﻴﻥ )‪ (Analyze, Graphs‬ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻨﺴﺘﺨﺩﻤﻬﺎ ﻻﺤﻘﺎ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﹰ‬ ‫11‬
  • 12. ‫3: ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻫﻲ ﻋﺒﺎﺭﺓ ﻋﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﺘﺩﺨﻠﻬﺎ، ﻓﺘﻜﻭﻥ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺃﻭ ﺃﺭﻗﺎﻡ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ﺭﻤﻭﺯ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﺃﻭ‬ ‫ﻜﻤﻴﺎﺕ، ﻭﻴﺘﻌﺎﻤل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﺜل ﺃﻥ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Age‬ﻹﺩﺨﺎل ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻌﻤﺭ‬ ‫ﻭﻫﻜﺫﺍ. ﻭﻴﻘﺒل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺎﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻭﺍﻻﻨﺠﻠﻴﺯﻴﺔ.‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪Variable‬‬ ‫ﺴﺠل ‪Case‬‬ ‫ﻭﻴﺘﻡ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Variable View‬ﻓﻜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﺭﻴﺩ ﺘﻌﺭﻴﻔﻪ ﻴﻜﻭﻥ ﻟﻪ ﺴﺠل )ﺴﻁﺭ(‬ ‫ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻭﻴﺸﻤل ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﻨﻭﻋﻪ، ﻭﻋﺭﻀﻪ ﻭﺘﺩﺭﻴﺞ ﻗﻴﺎﺴﻪ... ﻭﺍﻻﻥ ﻋﺯﻴﺯﻱ‬ ‫ﺍﻟﺩﺍﺭﺱ ﺴﻨﻭﻀﺢ ﻜل ﻋﻨﺼﺭ ﻤﻥ ﻋﻨﺎﺼﺭ ﺍﻟﺴﺠل:‬ ‫ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪Variable Name‬‬ ‫1.‬ ‫ﻟﻜﻲ ﺘﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﻜﺘﺏ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺴﻁﺭ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Variables View‬ﻓﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ‬ ‫ﻴﻜﻭﻥ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻫﻭ ﺍﻟﺠﻨﺱ ﻭﺍﻟﺫﻱ ﺴﻨﺴﻤﻴﻪ ‪.gender‬‬ ‫21‬
  • 13. ‫ﻨﻭﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﺍﻟﻤﻨﺎﺯل ﺍﻟﻌﺸﺭﻴﺔ‬ ‫ﻭﺼﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﺍﻟﻜﻭﺩ‬ ‫ﻋﺭﺽ ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ‬ ‫ﺘﺩﺭﻴﺞ ﻤﻘﻴﺎﺴﻪ‬ ‫ﻭﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﺤﻘﻕ ﺍﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺸﺭﻭﻁ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ:‬ ‫ﻴﺠﺏ ﺍﻥ ﻴﺒﺩﺃ ﺒﺤﺭﻑ ﻭﻻ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﻨﺘﻬﻲ ﺒﻔﺘﺭﺓ ﻭﺃﻥ ﻻ ﻴﺘﺠﺎﻭﺯ ﻋﺩﺩ ﺍﻻﺤﺭﻑ 46 ﻭﺃﻥ ﻻ ﻴﺘﻜﺭﺭ ﺍﺴﻡ‬ ‫•‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﻻ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﻔﺭﺍﻍ ﺒﻴﻥ ﺍﻻﺤﺭﻑ‬ ‫•‬ ‫ﻻ ﻴﻤﻜﻨﻙ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺭﻤﻭﺯ ﺃﻭ ﺍﻻﺸﺎﺭﺍﺕ ﻤﺜل %، ^، |، #، $، &، ﺃﻭ ﺍﻷﻗﻭﺍﺱ.‬ ‫•‬ ‫ﻻ ﻴﻤﻜﻨﻙ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻋﻼﻤﺎﺕ ﺍﻟﺘﺭﻗﻴﻡ ﻤﺜل ؟ ! : * ، “ ; ‘‬ ‫•‬ ‫ﻤﻤﻨﻭﻉ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺃﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺃﺤﺩ ﺍﻟﻜﻠﻤﺎﺕ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﻷﻨﻬﺎ ﺍﺴﻤﺎﺀ ﻤﺤﺠﻭﺯﺓ ﻷﻭﺍﻤﺭ ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫•‬ ‫‪ SPSS‬ﻤﺜل‬ ‫.)…‪(ALL, NE, EQ, TO, LE, LT, BY, OR, GT, AND, NOT, GE, WITH, etc‬‬ ‫ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪Variable Types‬‬ ‫2.‬ ‫ﻭﻫﻨﺎ ﻟﻜﻲ ﺘﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺍﻟﻤﻭﺍﻀﻴﻊ ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻘﺭﺭ ﻋﻠﻴﻙ ﻓﻘﻁ ﺃﻥ ﺘﺘﻌﺎﻤل ﻓﻘﻁ ﻤﻊ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺭﻗﻤﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﻲ‬ ‫ﺴﻨﺸﺭﺤﻬﺎ ﺘﻔﺼﻴﻠﻴﺎ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻟﺘﻌﺭﻴﻑ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪ Variable View‬ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﻴﺠﺏ ﺃﻥ ﺘﻀﻐﻁ ﻫﻨﺎ ﺤﺘﻰ ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺘﺨﺘﺎﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﺭﻴﺩ ﺘﻌﺭﻴﻔﻪ ﻭﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﻤﻜﻨﺔ ﻫﻲ:‬ ‫31‬
  • 14. ‫1:ﺍﻟﺭﻗﻤﻲ )‪ :(Numeric‬ﻭﻫﻲ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ )ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ( ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻜﻭﻥ ﻗﻴﻤﻬﺎ ﺍﺭﻗﺎﻡ، ﻭﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻫﻨﺎ ﻴﻘﺒل ﺍﻻﺭﻗﺎﻡ ﺒﺼﻴﻎ‬ ‫ﻤﻌﻴﻨﺔ ﻤﺜل ‪ Scientific Notation‬ﻭﻏﻴﺭﻫﺎ. ﻭﻫﻲ ﻨﻭﻋﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﺼﻠﺔ ‪ :Continuouse‬ﻭﻫﻲ ﻤﺜل ﺍﻟﻌﻤﺭ ﻭﺍﻟﻭﺯﻥ ﻭﺍﻟﻁﻭل ﻭﺍﻟﺭﺍﺘﺏ ﻭﺩﺭﺠﺔ‬ ‫أ.‬ ‫ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ .... ﺃﻱ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻗﻴﻤﻬﺎ ﻏﻴﺭ ﻤﺤﺩﻭﺩﺓ ﺍﻟﻌﺩﺩ.‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻨﻭﻋﻴﺔ ‪ :Catogorial‬ﻭﻫﻲ ﻤﺜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﻨﺱ ﻭﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻻﺠﺘﻤﺎﻋﻴﺔ ﻭﺍﻟﻤﺅﻫل ﺍﻟﻌﻠﻤﻲ‬ ‫ب.‬ ‫ﺃﻱ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻗﻴﻤﻬﺎ ﻤﺤﺩﻭﺩﺓ ﺍﻟﻌﺩﺩ ، ﻓﻤﺜﻼ ﻤﻤﻜﻥ ﺍﻥ ﺘﻌﺭﻑ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﻨﺱ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﺎﺱ ﺃﻨﻪ‬ ‫ﺭﻗﻤﻲ ﺒﺤﻴﺙ ﻴﻜﻭﻥ ﺫﻜﺭ=1 ﻭﺃﻨﺜﻰ =2. ﻭﻫﻜﺫﺍ ﺃﻱ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ ﻓﻌﻠﻴﺎ ﻫﻲ ﺃﺭﻗﺎﻡ ﻭﻟﻜﻥ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﺭﻗﻡ ﻴﺭﻤﺯ ﺇﻟﻰ ﻨﻭﻉ ﺃﻭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ.‬ ‫2.ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻔﺎﺼﻠﺔ ‪:Comma‬‬ ‫3.ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻨﻘﻁﺔ ‪:Dot‬‬ ‫4.ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﻠﻤﻲ ‪:Scientific Notation‬‬ ‫5.ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﺭﻴﺦ ‪Date‬‬ ‫6.ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﻤﻼﺕ ‪:Custom Currency‬‬ ‫7.ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻋﻼﻤﺔ ﺍﻟﺩﻭﻻﺭ ‪:Dollar‬‬ ‫8.ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺤﺭﻓﻲ ‪:String‬‬ ‫ﻭﻫﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻜﻭﻥ ﺒﻴﺎﻨﺎﺘﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺸﻜل ﺃﺤﺭﻑ ﺃﻭ ﻜﻠﻤﺎﺕ ﺃﻭ ﺤﺘﻰ ﺃﺭﻗﺎﻡ ﺃﻱ ﺃﻨﻙ ﺘﺴﺘﻁﻴﻊ ﺃﻥ ﺘﻜﺘﺏ ﻓﻴﻬﺎ ﺃﻱ‬ ‫ﺸﻲﺀ. ﻭﺘﻨﻘﺴﻡ ﺇﻟﻰ ﻨﻭﻋﻴﻥ‬ ‫ﺃ.ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺤﺭﻓﻴﺔ: ﻭﺘﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﺤﺭﻓﻴﺔ ﻏﻴﺭ ﻤﺼﻨﻔﺔ ﻤﺜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ‬ ‫ﺏ.ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻨﻭﻋﻴﺔ: ﻭﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺤﺭﻓﻲ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻤﺼﻨﻔﺔ ﻤﺜل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﻨﺱ‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻨﻭﻋﻴﺔ ﺍﻟﺭﻗﻤﻴﺔ ﻟﻜﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺭﻤﺯ ﺍﻟﺫﻜﺭ ﻤﺜﻼ "ﺫ" ﻭﺍﻻﻨﺜﻰ "ﺙ".‬ ‫‪ :Width‬ﻭﻫﻭ ﻋﺩﺩ ﺨﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻨﺭﻴﺩ ﺍﺩﺨﺎﻟﻬﺎ.‬ ‫3. ﻋﺭﺽ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‬ ‫‪ :Decimal‬ﻭﻫﻭ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺨﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻌﺸﺭﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻴﺴﺘﻌﻤﻠﻬﺎ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻓﻲ ﻋﻤﻠﻴﺔ‬ ‫ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﻨﺎﺯل ﺍﻟﻌﺸﺭﻴﺔ‬ ‫4.‬ ‫ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ.‬ ‫41‬
  • 15. ‫ﺃﺤﻴﺎﻨﺎ ﺘﺘﺸﺎﺒﻪ ﺃﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﻤﺎ ﻴﻀﻁﺭﻙ ﻟﻜﺘﺎﺒﺔ ﺭﻤﻭﺯ ﻷﺴﻤﺎﺀ‬ ‫ﹰ‬ ‫5.ﻋﻨﻭﺍﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )ﻭﺼﻔﻪ( ‪:Label‬‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ، ﻤﻤﺎ ﻴﺠﻌل ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻻ ﻴﺴﺘﻁﻴﻊ ﺍﻟﺘﻤﻴﻴﺯ ﺒﻴﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ، ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺈﻥ ﻫﺫﺍ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻤﻥ‬ ‫ﻜﺘﺎﺒﺔ ﻭﺼﻑ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ ﺃﻭ ﺍﺴﻤﻪ ﻜﺎﻤﻼ ﻤﻬﻤﺎ ﻜﺎﻥ ﺤﺠﻡ ﺨﺎﻨﺎﺘﻪ ﻟﻤﻌﺭﻓﺔ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺸﻜل ﺃﻭﻀﺢ. ﻭﻤﻥ ﺍﻟﺠﺩﻴﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻋﻨﺩ ﺍﺠﺭﺍﺀ ﺍﻱ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﺤﺼﺎﺌﻲ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺴﻴﻅﻬﺭ ﻋﻨﻭﺍﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﺍﻭل ﺍﻟﺘﻲ ﺴﺘﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ، ﻭﺇﺫﺍ ﻟﻡ‬ ‫ﻴﻭﺠﺩ ﻋﻨﻭﺍﻥ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ ﺴﻴﻅﻬﺭ ﺍﺴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻔﺴﻪ.‬ ‫‪:Values‬‬ ‫6. ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ )ﺍﻟﻜﻭﺩ(‬ ‫ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﺤﺩﻭﺩﺓ ﺍﻟﻌﺩﺩ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﺍﻷﺴﻬل ﺘﺭﻤﻴﺯ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺤﻴﺙ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻤﻥ‬ ‫ﺫﻟﻙ. ﻭﻨﺴﺘﺨﺩﻡ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﻜﻭﺩ ﻋﺎﺩﺓ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻨﺭﻴﺩ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻨﻭﻋﻴﺔ ﺭﻗﻤﻴﺔ ﺃﻭ ﺤﺭﻓﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻌﺭﻀﻨﺎ ﻟﻬﺎ ﺴﺎﺒﻘﹰ، ﻤﺜل‬ ‫ﺎ‬ ‫ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﻟﺠﻨﺱ ﺃﻭ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻻﺠﺘﻤﺎﻋﻴﺔ ﺃﻭ ﺍﻟﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﺭﺍﺴﻲ.‬ ‫ﺒﺎﻤﻜﺎﻨﻙ ﻭﻀﻊ ﻭﺼﻑ ﻟﻜل ﻗﻴﻤﺔ ﺘﺩﺨﻠﻬﺎ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻜﺄﻥ ﺘﻘﻭﻡ ﺒﺘﺭﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻐﻴﺭ ﺭﻗﻤﻴﺔ ﻤﺜل ﺃﻥ ﺘﻀﻊ ﺭﻤﺯ‬ ‫ﻟﻠﺫﻜﺭ 1 ﻭﻟﻸﻨﺜﻰ 2، ﻭﻫﺫﺍ ﻤﺎ ﻴﺴﻤﻰ ﺒﻌﻤﻠﻴﺔ ﺘﺭﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻫﺫﺍ ﺒﺩﻭﺭﻩ ﻴﺴﻬل ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺇﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ، ﻓﺒﺩل ﺃﻥ ﻨﺩﺨل‬ ‫ﻓﻲ ﻜل ﻤﺭﺓ ﺫﻜﺭ ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺭﻤﺯ 1 ﻤﻤﺎ ﻴﻘﻠل ﻤﻥ ﻭﻗﺕ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻴﺴﻬﻠﻪ. ﻭﻟﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻜﻭﺩ ﻷﻱ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ‬ ‫‪.Variable View‬‬ ‫ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﺒﺎﻟﻤﺎﻭﺱ ﻤﻜﺎﻥ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻨﻜﺘﺏ 1 ﻓﻲ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Value‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻋﻨﻭﺍﻥ )ﻗﻴﻤﺔ( ﺍﻟﺭﻤﺯ ﻭﻫﻭ ﺫﻜﺭ ﻓﻲ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Value Lable‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ‬ ‫‪ Add‬ﻟﻴﺼﺒﺢ ﺍﻟﺸﻜل ﻜﺎﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫51‬
  • 16. ‫ﻨﻜﺭﺭ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻟﺭﻤﺯ ﺍﻷﻨﺜﻰ 2 ﻭﻋﻨﺩ ﺍﻻﻨﺘﻬﺎﺀ ﻤﻥ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻜﻭﺩ ﻨﻀﻐﻁ ‪.Ok‬‬ ‫7.ﻋﺭﺽ ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ ‪ :Column‬ﻭﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺨﺎﻨﺔ ﺘﺤﺩﺩ ﻋﺭﺽ ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﻭﺠﺩ ﻓﻴﻪ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ‪Data‬‬ ‫‪.View‬‬ ‫8.ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪ :Missing Values‬ﻋﻨﺩ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺘﻜﻭﻥ ﻏﻴﺭ ﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﻓﻨﺼﻨﻔﻬﺎ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﺃﺴﺎﺱ ﺃﻨﻬﺎ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪.Missing Values‬‬ ‫9.ﻤﻭﻗﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ :Align‬ﻭﻫﻭ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻤﻭﻗﻊ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﺨﻼﻴﺎ ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻫل ﺴﺘﻜﻭﻥ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻴﺴﺎﺭ ﺃﻭ ﻭﺴﻁ ﺃﻭ ﻴﻤﻴﻥ ﺍﻟﺨﻠﻴﺔ.‬ ‫01.ﺘﺩﺭﻴﺠﺎﺕ ﺍﻟﻘﻴﺎﺱ ‪ :Measurement Scale‬ﻭﻫﻭ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻫل ﺘﻘﻊ ﺘﺤﺕ ﺘﺩﺭﻴﺞ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻻﺴﻤﻴﺔ‬ ‫‪ Nominal‬ﺃﻭ ﺘﺭﺘﻴﺒﻴﺔ ‪ Ordinal‬ﺃﻭ )ﻨﺴﺒﻴﺔ ﺃﻭ ﻓﺘﺭﺓ( ‪ Scal‬ﻜﻤﺎ ﻤﺭ ﻤﻌﻙ ﻋﺯﻴﺯﻱ ﺍﻟﺩﺍﺭﺱ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﻤﺒﺎﺩﺉ‬ ‫ﺍﻻﺤﺼﺎﺀ ﻭﺒﺸﻜل ﺘﻔﺼﻴﻠﻲ.‬ ‫ﻗﺒل ﺍﻟﺒﺩﺀ ﻓﻲ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺇﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺭﻗﻤﻴﺔ ﻭﺍﻟﻐﻴﺭ ﺭﻗﻤﻴﺔ ﻭﻏﻴﺭﻫﺎ ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻋﻠﻰ‬ ‫4: ﺇﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ :‬ ‫ﺃﻫﻡ ﺍﻟﻤﻔﺎﺘﻴﺢ ﻭﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻤﻬﺎ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻭﺍﻟﻤﺒﻴﻨﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫ﺍﻟﻭﻅﻴﻔﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﻔﺘﺎﺡ‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺃﻭل ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﻭل‬ ‫‪Home‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﻵﺨﺭ ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻻﺨﻴﺭ‬ ‫‪End‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺃﻭل ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﺸﻁﺭ ﺍﻷﻭل‬ ‫+‪Ctrl‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﻵﺨﺭ ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻻﺨﻴﺭ‬ ‫+‪Ctrl‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺁﺨﺭ ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻷﺨﻴﺭﺓ‬ ‫+‪Ctrl‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺃﻭل ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﻭل‬ ‫+‪Ctrl‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺃﻭل ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻁﺭ ﺍﻷﻭل ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﻭل‬ ‫‪Ctrl+Home‬‬ ‫ﺇﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺁﺨﺭ ﺨﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻁﺭ ﺍﻷﺨﻴﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻷﺨﻴﺭ‬ ‫‪Ctrl + End‬‬ ‫61‬
  • 17. ‫ﺍﻥ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺴﻬﻠﺔ ﺠﺩﺍ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ ،SPSS‬ﻓﻬﻲ ﺘﻘﺭﻴﻴﺎ ﻜﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪،Excel‬‬ ‫ﹰ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻭﻟﺩﻴﻙ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺸﻜل ﻋﻤﻭﺩﻱ ﺃﻭ ﺒﺸﻜل ﺃﻓﻘﻲ، ﻓﻔﻲ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﺘﺩﺨل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻓﺂﺨﺭ ﻭﺃﻤﺎ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ‬ ‫ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ ﻓﺈﻨﻙ ﺘﺩﺨل ﺤﺎﻟﺔ ﻓﺄﺨﺭﻯ. ﻭﺘﻜﻭﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺒﺎﻟﺨﻁﻭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ:‬ ‫ﻤﻥ ﻏﻴﺭ ﺍﻟﻀﺭﻭﺭﻱ ﺃﻥ ﺘﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻗﺒل ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻻﺩﺨﺎل ﻟﻜﻥ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻔﻀل ﺃﻥ ﺘﻘﻭﻡ ﺒﺫﻟﻙ‬ ‫•‬ ‫ﻷﻥ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺘﻘﻠل ﻤﻥ ﺨﻁﺄ ﺍﺩﺨﺎل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ.‬ ‫ﺘﻔﺘﺢ ﺸﺎﺸﺔ ‪.Data View‬‬ ‫•‬ ‫ﺘﺫﻫﺏ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻤﻜﺎﻥ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﺭﻴﺩ ﺍﻥ ﺘﺩﺨل ﻓﻴﻪ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ، ﻭﺘﻀﻐﻁ ﺒﺎﻟﻤﺎﻭﺱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺨﻠﻴﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ.‬ ‫•‬ ‫ﺘﻜﺘﺏ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﺨﻠﻴﺔ ﻓﺘﻅﻬﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻻﺩﺨﺎل ﻓﻲ ﺍﻋﻠﻰ ﺸﺎﺸﺔ ‪ ، Data View‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺘﻀﻐﻁ ‪Enter‬‬ ‫•‬ ‫ﻓﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ ﻓﻲ ﻤﻜﺎﻥ ﺍﺩﺨﺎﻟﻬﺎ.‬ ‫ﻤﺜﺎل 1: ﻟﻨﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﺩﺭﺠﺔ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ )‪ (Degree‬ﻭﺠﻨﺱ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ )‪ (Gender‬ﻤﻥ ﺜﻡ ﻟﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ.‬ ‫ﺍﻻﻨﺎﺙ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ‬ ‫ﺃﻭﻻ:‬ ‫ﹰ‬ ‫08‬ ‫58‬ ‫57‬ ‫56‬ ‫55‬ ‫25‬ ‫44‬ ‫33‬ ‫03‬ ‫52‬ ‫54‬ ‫08‬ ‫59‬ ‫05‬ ‫03‬ ‫59‬ ‫88‬ ‫09‬ ‫77‬ ‫27‬ ‫57‬ ‫06‬ ‫04‬ ‫75‬ ‫55‬ ‫25‬ ‫84‬ ‫48‬ ‫78‬ ‫87‬ ‫77‬ ‫37‬ ‫57‬ ‫ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ‬ ‫ﺜﺎﻨﻴﺎ:‬ ‫ﹰ‬ ‫77‬ ‫03‬ ‫52‬ ‫03‬ ‫44‬ ‫04‬ ‫56‬ ‫44‬ ‫77‬ ‫57‬ ‫97‬ ‫48 83‬ ‫54‬ ‫58‬ ‫67‬ ‫26‬ ‫44‬ ‫24‬ ‫77‬ ‫66‬ ‫56‬ ‫89‬ ‫59‬ ‫63‬ ‫84‬ ‫16 06‬ ‫59‬ ‫58‬ ‫07‬ ‫89 08‬ ‫39‬ ‫57‬ ‫71‬
  • 18. ‫ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻴﺒﻴﻥ ﻟﻨﺎ ﺸﻜل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ :‬ ‫81‬
  • 19. ‫ﻻﻅﻬﺎﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﺭﻤﻭﺯ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Gender‬ﺃﻱ ﺍﻅﻬﺎﺭ ﺫﻜﺭ ﺒﺩل ﺍﻟﺭﻤﺯ 1 ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ ﻋﺭﺽ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﺃﻨﺜﻰ ﺒﺩل ﺍﻟﺭﻤﺯ 2،‬ ‫ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ‪ View‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ‪ ، Value Lable‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻓﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺎﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫91‬
  • 20. ‫5: ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ.‬ ‫ﻜل ﺍﻟﻤﻭﺍﻀﻴﻊ ﺍﻟﻘﺎﺩﻤﺔ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﻘﺭﺭ ﺘﻌﺘﻤﺩ ﻋﻠﻰ ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻤﻌﺎﻟﻡ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﺒﺎﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺴﺤﺏ ﻤﻨﻬﺎ ، ﻭﺍﻟﻤﻌﺎﻟﻡ ﻫﻲ‬ ‫ﺍﻟﺨﺼﺎﺌﺹ ﺍﻟﺘﻲ ﻨﺼﻑ ﺒﻬﺎ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺫﻟﻙ ﺴﻨﺘﻌﻠﻡ ﺍﻵﻥ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺤﺴﺎﺏ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪.SPSS‬‬ ‫ﻤﺜﺎل 2: ﺒﻌﺩ ﺃﻥ ﺘﻌﺭﻓﺕ ﻋﻠﻰ ﻜﻴﻔﻴﺔ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺃﺩﺨﻠﺕ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل 1 ﻓﺎﻥ‬ ‫ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺏ ﻫﻭ:‬ ‫ﺃﻭﻻ: ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺜﺎﻨﻴﺎ: ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ ﻭﺍﻻﻨﺎﺙ ﻜل ﻋﻠﻰ ﺤﺩﺓ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﺤل:‬ ‫ﺃﻭﻻ: ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ )ﺫﻜﻭﺭ ﻭﺍﻨﺎﺙ(.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻋﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻭﺍﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ.‬ ‫1.‬ ‫ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﺍﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ ﻟﻺﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ‪ Descriptive Statistics‬ﻭﻤﻥ‬ ‫2.‬ ‫ﺜﻡ ﻋﻠﻴﻙ ﺍﻥ ﺘﺨﺘﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ‪ Frequency‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫3.‬ ‫02‬
  • 21. ‫ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Degree‬ﻟﺨﺎﻨﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪ Variable‬ﻭﺫﻟﻙ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻟﻀﻐﻁ ﺒﺎﻟﻤﺎﻭﺱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ‬ ‫4.‬ ‫ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺴﻬﻡ )ﺃﻭ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻤﺭﺘﻴﻥ ﺒﺎﻟﻤﺎﻭﺱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪.(Degree‬‬ ‫ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺯﺭ ‪ Statistics‬ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻭﻨﺨﺘﺎﺭ ﻤﻨﻪ ﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ‬ ‫5.‬ ‫ﺘﻘﻊ ﺘﺤﺕ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ‪ Central Tendency‬ﻭﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ‪ Dispersion‬ﻭﺍﻟﺭﺒﻴﻌﺎﺕ‬ ‫‪......Quartile‬‬ ‫ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ‪ Continue‬ﻨﻌﻭﺩ ﻟﻠﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺎﻷﻤﺭ ‪ Frequency‬ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻭﻨﻀﻐﻁ ‪Ok‬‬ ‫6.‬ ‫ﻟﻠﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‬ ‫12‬
  • 22. ‫ﻨﺘﻴﺠﺔ ﺃﻤﺭ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ‪Frequency‬‬ ‫‪Statistics‬‬ ‫‪Degree‬‬ ‫‪N‬‬ ‫‪Valid‬‬ ‫86‬ ‫ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ‬ ‫‪Missing‬‬ ‫0‬ ‫ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ‬ ‫‪Mean‬‬ ‫47.16‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ‬ ‫‪Std. Error of Mean‬‬ ‫317.2‬ ‫ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻓﻲ ﺤﺴﺎﺏ ﺍﻟﻭﺴﻁ‬ ‫‪Median‬‬ ‫00.56‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ‬ ‫‪Mode‬‬ ‫)‪30(a‬‬ ‫ﺃﺼﻐﺭ ﻤﻨﻭﺍل ﺍﻟﻤﻨﻭﺍل‬ ‫‪Std. Deviation‬‬ ‫273.22‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫‪Variance‬‬ ‫625.005‬ ‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬ ‫‪Skew ness‬‬ ‫203.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Std. Error of Skew ness‬‬ ‫192.‬ ‫ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻓﻲ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Kurtosis‬‬ ‫787.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫‪Std. Error of Kurtosis‬‬ ‫ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻓﻲ ﺤﺴﺎﺏ ﻓﻲ ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻌﺎﻤل‬ ‫475.‬ ‫ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫‪Range‬‬ ‫39‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ‬ ‫‪Minimum‬‬ ‫5‬ ‫ﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Maximum‬‬ ‫89‬ ‫ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Sum‬‬ ‫8914‬ ‫ﻤﺠﻤﻭﻉ ﺍﻟﻘﻴﻡ‬ ‫‪Percentiles‬‬ ‫52‬ ‫00.44‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 52‬ ‫05‬ ‫00.56‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 05 )ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ(‬ ‫57‬ ‫57.77‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 57‬ ‫‪a Multiple modes exist. The smallest value is shown‬‬ ‫ﺜﺎﻨﻴﺎ: ﺤﺴﺎﺏ ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ ﻭﺍﻻﻨﺎﺙ ﻜل ﻋﻠﻰ ﺤﺩﺓ.‬ ‫ﹰ‬ ‫1. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻜﻤﺎ ﺫﻜﺭ ﺍﻨﻔﺎ.‬ ‫2. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﺍﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ ﻟﻺﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ‪ Descriptive Statistics‬ﻭﻤﻥ‬ ‫ﺜﻡ ﻋﻠﻴﻙ ﺍﻥ ﺘﺨﺘﺎﺭ ﺃﻤﺭ ﺍﺴﺘﻜﺸﻑ ‪ Explore‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫22‬
  • 23. ‫3. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫4. ﻨﻨﻘل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ‪ Degree‬ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﺒﻌﺔ ﻭﻨﻨﻘل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺠﻨﺱ ‪ Gender‬ﺇﻟﻰ ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ‬ ‫‪ .Factor List‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻊ ﻋﻼﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Statistics‬ﻹﻅﻬﺎﺭ ﺍﻻﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﻓﻘﻁ ﺩﻭﻥ ﺍﻅﻬﺎﺭ‬ ‫ﺭﺴﻭﻤﺎﺕ.‬ ‫32‬
  • 24. ‫5. ﻨﻀﻐﻁ ‪ Ok‬ﻟﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ.‬ ‫‪Descriptives‬‬ ‫‪Gender‬‬ ‫‪Statistic‬‬ ‫ﻨﻭﺍﺘﺞ ﻋﻴﻨﺔ ﺍﻟﺫﻜﻭﺭ‬ ‫‪Mean‬‬ ‫96.46‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ‬ ‫‪95% Confidence Lower Bound‬‬ ‫42.75‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﺩﻨﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻟﻭﺴﻁ 59%‬ ‫‪Interval for Mean‬‬ ‫‪Upper Bound‬‬ ‫31.27‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﻋﻠﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻟﻭﺴﻁ 59%‬ ‫ﺫﻜﺭ‬ ‫‪5% Trimmed Mean‬‬ ‫ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺤﺼﻭﺭﺓ ﺒﻴﻥ‬ ‫29.46‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 59 ﻭ5‬ ‫‪Median‬‬ ‫00.66‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ‬ ‫182.964 ‪Variance‬‬ ‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬ ‫366.12 ‪Std. Deviation‬‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫‪Minimum‬‬ ‫52‬ ‫ﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Maximum‬‬ ‫89‬ ‫ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Range‬‬ ‫37‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ‬ ‫‪Interquartile Range‬‬ ‫63‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺍﻟﺭﺒﻌﻲ‬ ‫‪Skewness‬‬ ‫091.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Kurtosis‬‬ ‫041.1-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫42‬
  • 25. ‫ﻨﻭﺍﺘﺞ ﻋﻴﻨﺔ ﺍﻻﻨﺎﺙ‬ ‫16.85 ‪Mean‬‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ‬ ‫‪95% Confidence Lower Bound‬‬ ‫44.05‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﺩﻨﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻟﻭﺴﻁ 59%‬ ‫‪Interval for Mean‬‬ ‫‪Upper Bound‬‬ ‫77.66‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﻋﻠﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻟﻭﺴﻁ 59%‬ ‫ﺍﻨﺜﻰ‬ ‫‪5% Trimmed Mean‬‬ ‫ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺤﺼﻭﺭﺓ ﺒﻴﻥ‬ ‫43.95‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻴﻥ 59 ﻭ5‬ ‫‪Median‬‬ ‫00.75‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ‬ ‫647.925 ‪Variance‬‬ ‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬ ‫610.32 ‪Std. Deviation‬‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫‪Minimum‬‬ ‫5‬ ‫ﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Maximum‬‬ ‫59‬ ‫ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫‪Range‬‬ ‫09‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ‬ ‫‪Interquartile Range‬‬ ‫53‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺍﻟﺭﺒﻌﻲ‬ ‫‪Skewness‬‬ ‫283.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Kurtosis‬‬ ‫446.-‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫6: ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻭﺁﻟﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪.SPSS‬‬ ‫ﺴﻨﺘﻌﺭﻑ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺩﻟﻴل ﻋﻠﻰ ﺃﻫﻡ ﺍﻟﻤﻔﺎﻫﻴﻡ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻨﺤﺘﺎﺠﻬﺎ ﺨﻼل ﺘﻁﺒﻴﻘﻨﺎ ﻟﻼﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻓﻲ‬ ‫ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ 0.21 ‪.SPSS‬‬ ‫1. ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ: ﻭﻫﻲ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺒﺸﺭﻁ ﺃﻨﻬﺎ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﺃﻱ ﻫﻲ‬ ‫ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻁﺄ ﺍﻟﻤﺴﻤﻭﺡ ﺒﻬﺎ ﻓﻲ ﺍﺘﺨﺎﺫ ﺍﻟﻘﺭﺍﺭ ﻓﻲ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ، ﻭﻋﺎﺩﺓ ﻨﺭﻤﺯ ﻟﻪ‬ ‫، ﻭﺒﺫﻟﻙ ﻴﻜﻭﻥ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻫﻭ ‪ 1 − α‬ﺒﻤﻌﻨﻰ ﺁﺨﺭ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ‬ ‫‪α‬‬ ‫ﺒﺎﻟﺭﻤﺯ‬ ‫ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ 50.0 ﻓﺈﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻫﻭ 59.0، ﻭﺘﺴﺘﺨﺩﻡ ﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﻘﻴﻡ 1.0 ﺃﻭ 50.0 ﺃﻭ 10.0 ﺃﻭ 520.0‬ ‫ﻜﻤﺴﺘﻭﻯ ﻟﻠﺩﻻﻟﺔ.‬ ‫2. ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ: ﻫﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﻴﺤﺴﺒﻬﺎ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻭﻴﺭﻤﺯ ﻟﻬﺎ ﻋﺎﺩﺓ ﺒﺎﺤﺩ ﺍﻟﺭﻤﻭﺯ ,.‪(Sig‬‬ ‫).‪ .Asymp. Sig. 2 tailed Sig‬ﻭﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﻓﻬﻤﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ، ﻓﺈﺫﺍ‬ ‫ﻜﺎﻨﺕ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺃﺼﻐﺭ ﻤﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻨﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ،‬ ‫ﻓﻤﺜﻼ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ 530.0=.‪ Sig‬ﻭﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻫﻭ‬ ‫ﹰ‬ ‫50.0 = ‪ α‬ﻓﺈﻨﻨﺎ ﻨﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻷﻥ 50.0 ‪. 0.035 p‬‬ ‫52‬
  • 26. ‫ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻓﻬﻡ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻓﻼﺤﻅ ﺃﻥ‬ ‫530.0 ‪ 0.05 f‬ﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻻ ﻨﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﺃﻱ ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ.‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺍﻟﺠﺩﻴﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺍﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻴﻌﺘﻤﺩ ﻋﺎﺩﺓ ﻓﻲ ﻋﻤﻠﻴﺎﺘﻪ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻴﺔ ﻟﺤﺴﺎﺏ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺒﺄﻥ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻫﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻤﺴﺎﻭﺍﺓ ﻭﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻫﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﻋﺩﻡ ﺍﻟﻤﺴﺎﻭﺍﺓ. ﻭﻟﺫﻟﻙ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻨﻘﻭل ﺃﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ‬ ‫ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ ﻤﺜﻼ ﻫﻭ 50.0 ﻓﺈﻨﻨﺎ ﻨﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﺒﺎﻟﺠﺎﻨﺏ ﺍﻟﻨﻅﺭﻱ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﻤﻘﺴﻤﺔ ﻟﺠﺯﺌﻴﻥ 520.0 ﻋﻠﻰ ﻤﻨﻁﻘﺔ ﺍﻟﺭﻓﺽ ﻓﻲ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻴﻤﻴﻥ ﻭ 520.0 ﻋﻠﻰ ﻤﻨﻁﻘﺔ ﺍﻟﻘﺒﻭل ﻭﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻴﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻷﺴﻠﻭﺏ.‬ ‫ﺃﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺎﻨﺏ ﺍﻟﻨﻅﺭﻱ ﻫﻲ ﺤﺎﻟﺔ )ﺃﻜﺒﺭ ﺃﻭ ﺃﺼﻐﺭ( ﻓﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻻ ﻴﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﻫﻜﺫﺍ‬ ‫ﺤﺎﻻﺕ ﻓﻲ ﺒﻌﺽ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﺨﺎﺼﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻨﺒﻴﻨﻬﺎ ﻓﻲ ﻭﻗﺘﻬﺎ، ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻟﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﺤل ﺍﻟﻤﺴﺎﺌل ﺍﻟﻤﻭﺠﻭﺩﺓ ﺒﺎﻟﺠﺎﻨﺏ‬ ‫ﺍﻟﻨﻅﺭﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻘﺭﺭ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﻜﻭﻥ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻫﻲ ﺤﺎﻟﺔ )ﺃﻜﺒﺭ ﺃﻭ ﺃﺼﻐﺭ( ﻤﻥ ﺨﻼل ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻴﺠﺏ ﺍﻥ‬ ‫ﻨﻀﺎﻋﻑ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻋﻨﺩ ﺍﻟﺘﻌﺎﻤل ﻤﻊ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺃﻭ ﻨﻘﺴﻡ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻋﻠﻰ 2‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻘﺎﺭﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﻊ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ.‬ ‫ﻓﻤﺜﻼ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺎﻨﺏ ﺍﻟﻨﻅﺭﻱ ﻫﻭ ﺤﺎﻟﺔ )ﺃﻜﺒﺭ( ﻋﻨﺩ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ 50.0 = ‪ α‬ﻓﻨﺭﻓﺽ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ .‪ Sig‬ﺃﻗل ﻤﻥ 01.0، ﺃﻭ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﻨﺼﻑ‬ ‫.‪ Sig‬ﺃﻗل ﻤﻥ 50.0.‬ ‫62‬
  • 27. ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻷﻭﻟﻰ‬ ‫ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ‬ ‫ﺤـﻭل ﻤﺠـﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤـﺩ‬ ‫72‬
  • 28. ‫ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺍﻷﻭﻟﻰ:ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻲ ﺤـﻭل ﻤﺠـﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤـﺩ‬ ‫ﻓﻲ ﻤﻌﻅﻡ ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﺩﺭﺍﺴﺎﺕ ﻻ ﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﺩﺭﺍﺴﺔ ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ ﻜﺎﻤﻠﺔ، ﻭﺫﻟﻙ ﻟﻜﺜﺭﺓ ﻜﺘﻁﻠﺒﺎﺕ‬ ‫ﻭﻜﻠﻔﺔ ﻫﻜﺫﺍ ﺩﺭﺍﺴﺎﺕ، ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﺘﻡ ﺍﺘﺒﺎﻉ ﺍﺴﻠﻭﺏ ﺒﺩﻴل ﻭﻫﻭ ﺍﺴﻠﻭﺏ ﺴﺤﺏ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ، ﻭﻟﻜﻥ ﻫﺫﺍ‬ ‫ﺍﻻﺴﻠﻭﺏ ﻟﻪ ﻋﺩﺓ ﻤﺨﺎﻁﺭ ﻓﻤﻥ ﺍﻟﻤﻤﻜﻥ ﺍﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻏﻴﺭ ﻤﻤﺜﻠﺔ ﺒﺸﻜل ﺠﻴﺩ ﻟﻠﻤﺠﺘﻤﻊ، ﻭﺫﻟﻙ ﻤﻥ‬ ‫ﺤﻴﺙ ﺼﻔﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ، ﺃﻭ ﺒﻤﻌﻨﻰ ﺁﺨﺭ ﻻ ﻴﻭﺠﺩ ﺘﻭﺍﻓﻕ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺫﻟﻙ ﻷﻨﻨﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﻋﻴﻨﺎﺕ‬ ‫ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻤﻥ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﺍﺨﺘﻼﻑ ﺒﺴﻴﻁ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻓﻲ ﺍﻟﺼﻔﺎﺕ ﺃﻭ‬ ‫ﺍﻟﻤﻌﺎﻟﻡ ﺍﻻﺴﺎﺴﻴﺔ ﻤﺜل ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﺃﻭ ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ ....، ﻟﺫﺍ ﻋﻨﺩ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺴﻠﻭﺏ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﻨﻠﺠﺄ ﻟﺘﻘﺩﻴﺭ‬ ‫ﺼﻔﺎﺕ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﺒﻁﺭﻴﻘﺘﻴﻥ ﻫﻤﺎ ﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﻨﻘﻁﺔ ﺃﻭ ﻭﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﻔﺘﺭﺓ ﻤﻤﺎ ﻴﺅﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﻭﺠﻭﺩ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﻟﻠﺜﻘﺔ‬ ‫ﻓﻲ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ.‬ ‫ﻭﻤﻥ ﻫﻨﺎ ﺒﺭﺯ ﺍﻻﺤﺼﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﻨﺘﺎﺠﻲ، ﻭﺍﻟﺫﻱ ﻤﻥ ﺨﻼﻟﻪ ﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﺍﺴﺘﻨﺘﺎﺝ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ‬ ‫ﻭﻟﻜﻥ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ، ﻭﺫﻟﻙ ﺒﺎﻟﻁﺒﻊ ﺇﺫﺍ ﺘﻭﺍﻓﻕ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﻤﻊ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎﺕ، ﻭﻭﺫﻟﻙ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ‬ ‫ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﻤﻬﻤﺘﻬﺎ ﺍﻻﺴﺎﺴﻴﺔ ﺍﻟﺘﺄﻜﺩ ﻤﻥ ﺃﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﻨﺘﺠﺕ ﻋﻥ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ‬ ‫ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ، ﺍﻱ ﺃﻥ ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻨﺎﺘﺞ ﻋﻥ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ )ﺭﺍﺠﻌﺎ ﺇﻟﻰ ﺼﺩﻓﺔ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺒﺎﻟﺫﺍﺕ( ﺃﻡ ﺃﻨﻪ ﺩﺍل ﺍﺤﺼﺎﺌﻴﺎ ﺒﻤﻌﻨﻰ ﻟﻭ ﺴﺤﺒﻨﺎ ﺃﻱ ﻋﻴﻨﺔ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﺃﺨﺭﻯ ﺴﻨﺤﺼل ﻋﻠﻰ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ.‬ ‫ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻭﺤﺩﺓ ﺴﻨﻌﺘﻤﺩ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﻲ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻻﺴﺎﻟﻴﺏ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺴﻨﻘﻭﻡ ﺒﻬﺎ.‬ ‫ﻤﺜﺎل 1: ﻓﻲ ﺩﺭﺍﺴﺔ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻓﻲ ﺠﺎﻤﻌﺔ ﺍﻟﻘﺩﺱ ﺍﻟﻤﻔﺘﻭﺤﺔ ﺴﺤﺒﺕ‬ ‫ﻋﻴﻨﺔ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﻤﻥ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﺍﻟﺫﻴﻥ ﺘﻘﺩﻤﻭﺍ ﻻﻤﺘﺤﺎﻥ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻭﻜﺎﻨﺕ ﺩﺭﺠﺎﺘﻬﻡ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:‬ ‫03 05 59 08 54 52 03 33 44 25 55 56 57 58 08‬ ‫87 78 48 84 25 55 75 04 06 57 27 77 09 88 59‬ ‫82‬
  • 29. ‫1. ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻭﺒﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ.‬ ‫ﻤﺜﺎل 2 : ﺇﺫﺍ ﺃﺭﺩﻨﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻓﺴﺤﺒﺕ ﻋﻴﻨﺔ‬ ‫ﻤﻥ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﺍﻟﻤﺒﻴﻨﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺭﻗﻡ )1( ﻓﻘﺩﺭ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ‬ ‫ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺒﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﻨﻘﻁﺔ ﻭﺒﻔﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﻤﻘﺩﺍﺭﻫﺎ 09%.‬ ‫ﺍﻟﺤل:‬ ‫1. ﻨﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﻭﻨﺩﺨل ﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻴﻪ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫2. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ )ﺍﻻﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ(‬ ‫‪ Descriptive Statistics‬ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ ﺍﺴﺘﻜﺸﻑ ‪ Explore‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫92‬
  • 30. ‫3. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺎﻷﻤﺭ ‪. Explore‬‬ ‫03‬
  • 31. ‫4. ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﺎﺒﻌﺔ ‪Dependent List‬‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻊ ﻋﻼﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﺨﺎﻨﺔ ‪. Statistics‬‬ ‫2‬ ‫1‬ ‫5. ﻨﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺯﺭ ‪ Statistics‬ﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ﺍﻻﺤﺼﺎﺌﻴﺎﺕ ﻭﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﻓﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ‬ ‫ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫3‬ ‫6. ﻨﻜﺘﺏ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ 09 ﻓﻲ ﺍﻟﺨﺎﻨﺔ ﺍﻟﺨﺎﺼﺔ ﺒﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ‪Confidence‬‬ ‫‪ Interval for Mean‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻐﻁ ‪ Continue‬ﻟﻼﺴﺘﻤﺭﺍﺭ ﻭﺍﻟﻌﻭﺩﺓ ﻟﻠﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ‬ ‫ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ‪ Ok‬ﻟﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ.‬ ‫ﻨﺎﺘﺞ ﺍﻻﻤﺭ ﺍﺴﺘﻜﺸﻑ ‪:Explore‬‬ ‫13‬
  • 32. ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﺒﻨﻘﻁﺔ‬ ‫‪Descriptives‬‬ ‫‪Statistic‬‬ ‫‪Std. Error‬‬ ‫‪Arabic‬‬ ‫04.36 ‪Mean‬‬ ‫838.3‬ ‫%09‬ ‫‪Lower‬‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﺩﻨﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ‬ ‫‪Confidence‬‬ ‫88.65 ‪Bound‬‬ ‫‪Interval for‬‬ ‫‪Upper‬‬ ‫‪Mean‬‬ ‫29.96 ‪Bound‬‬ ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﻋﻠﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ‬ ‫‪5% Trimmed Mean‬‬ ‫96.36‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻴﻁ‬ ‫‪Median‬‬ ‫05.26‬ ‫ﺍﻟﺘﺒﺎﻴﻥ‬ ‫309.144 ‪Variance‬‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ‬ ‫‪Std. Deviation‬‬ ‫120.12‬ ‫ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺼﻐﺭﻯ‬ ‫‪Minimum‬‬ ‫52‬ ‫ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻌﻅﻤﻰ‬ ‫‪Maximum‬‬ ‫59‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ‬ ‫‪Range‬‬ ‫07‬ ‫ﺍﻟﻤﺩﻯ ﺍﻟﺭﺒﻌﻲ‬ ‫‪Interquartile Range‬‬ ‫43‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻻﻟﺘﻭﺍﺀ‬ ‫‪Skewness‬‬ ‫491.-‬ ‫724.‬ ‫ﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﻔﺭﻁﺢ‬ ‫‪Kurtosis‬‬ ‫451.1-‬ ‫338.‬ ‫ﻴﺘﻜﻭﻥ ﻨﺎﺘﺞ ﺍﻻﻤﺭ ‪ Explore‬ﻤﻥ ﺠﺩﻭﻟﻴﻥ ﺍﻷﻭل ﻴﺼﻑ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ ﻭﺍﻟﻐﻴﺭ ﻤﺩﺨل ﻤﻨﻬﺎ ﺃﻭ‬ ‫ﻤﺎ ﻴﺴﻤﻰ )ﺒﺎﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ‪ (Missing Value‬ﺃﻤﺎ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻓﻬﻭ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﻤﻬﻡ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﺤﺴﺏ ﻓﻴﻪ‬ ‫ﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﺍﻟﻨﺯﻋﺔ ﺍﻟﻤﺭﻜﺯﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﺸﺘﺕ ﺍﻟﻤﺒﻴﻨﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ.‬ ‫ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ ﺃﻥ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻫﻭ 04.36 ﻭﺃﻥ ﺍﻟﺤﺩ ﺃﻷﺩﻨﻰ ﻟﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻫﻭ 88.65‬ ‫ﻭﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﻋﻠﻰ ﻟﻬﺎ ﻫﻭ 29.96 ﻭﺒﺫﻟﻙ ﺘﻜﻭﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﺒﻨﺴﺒﺔ 09% ﻭﻫﻲ )29.96 ,88.65( .‬ ‫23‬
  • 33. 33
  • 34. ‫2. ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻭﻕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺒﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ‬ ‫ﻤﺜﺎل 3: ﺇﺫﺍ ﺇﺩﻋﻰ ﺍﺴﺘﺎﺫ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺃﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﻁﻼﺒﻪ ﻫﻭ 86 ﻓﺴﺤﺒﺕ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻥ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺍﻟﻤﺒﻴﻨﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺭﻗﻡ )1( ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻓﻬل ﺍﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ‬ ‫ﺼﺤﻴﺢ ﺃﻡ ﺨﺎﻁﺊ ﻋﻨﺩ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ 01.0 = ‪ α‬؟‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ‬ ‫08‬ ‫58‬ ‫57‬ ‫56‬ ‫54 52 03 33 44 25 55‬ ‫08‬ ‫59‬ ‫05‬ ‫03‬ ‫59‬ ‫88‬ ‫09‬ ‫77‬ ‫25 55 75 04 06 57 27‬ ‫84‬ ‫48‬ ‫78‬ ‫87‬ ‫ﺍﻟﺤل:‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ :‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ: ﻻ ﻴﻭﺠﺩ ﻓﺭﻕ ﺩﺍل ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻋﻥ 86‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ: ﻴﻭﺠﺩ ﻓﺭﻕ ﺩﺍل ﺒﻴﻥ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻋﻥ 86‬ ‫ﻭﻟﻘﺒﻭل ﺃﻭ ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺘﻭﺠﺩ ﻁﺭﻴﻘﺘﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻻﻭﻟﻰ: ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻻﻤﺭ ‪ Explore‬ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‬ ‫ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻷﻤﺭ ‪ Explore‬ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﺤﻴﺙ ﻜﺎﻨﺕ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻫﻲ )29.96 ,88.65( ، ﻴﻤﻜﻥ‬ ‫ﺍﻟﻭﺜﻭﻕ ﺒﺎﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ )ﻴﻜﻭﻥ ﺇﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ ﺼﺤﻴﺤﺎ( ﺒﻨﺴﺒﺔ 09% ﻷﻥ ﺍﻟﺭﻗﻡ 86 ﻭﻗﻊ ﻀﻤﻥ ﻫﺫﻩ‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻔﺘﺭﺓ ﺍﻟﺘﻲ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻓﻴﻬﺎ ﻫﻭ 09%، ﻭﻤﻥ ﺍﻟﺠﺩﻴﺭ ﺒﺎﻟﺫﻜﺭ ﺃﻥ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ ﻟﻭ ﺍﺩﻋﻰ ﺃﻱ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﺨﺎﺭﺝ‬ ‫ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻓﻠﻥ ﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﻗﺒﻭل ﺍﺩﻋﺎﺌﻪ ﻭﻴﻜﻭﻥ ﺍﺩﻋﺎﺌﻪ ﺨﺎﻁﺊ ﻭﻴﻜﻭﻥ ﻭﺜﻭﻗﻨﺎ ﻓﻲ ﻗﺭﺍﺭﻨﺎ ﺒﻨﺴﺒﺔ 09%‬ ‫ﺃﻴﻀﺎ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ: ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ‪ T‬ﻟﺩﺭﺍﺴﺔ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﻋﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ.‬ ‫1. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻋﻤﻭﺩ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪.(Arabic‬‬ ‫2. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ )ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺍﻟﻤﺘﻭﺴﻁﺎﺕ( ‪Compare‬‬ ‫‪ Means‬ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ)ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ( ‪ One Sample T Test‬ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:‬ ‫43‬
  • 35. ‫3. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ‬ ‫4. ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Test Variables‬ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻜﺘﺏ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺫﻱ ﺴﻴﺘﻡ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺒﻨﺎﺀ ﻋﻠﻴﻪ ﻭﻫﻭ 86 ﻓﻲ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Test Value‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل‬ ‫ً‬ ‫ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ :‬ ‫53‬
  • 36. ‫2‬ ‫1‬ ‫5. ﻨﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ‪ Option‬ﻟﻨﺨﺘﺎﺭ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺜﻘﺔ 09.0 = 01.0 − 1 = ‪1 − α‬‬ ‫3‬ ‫6. ﻨﻜﺘﺏ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺜﻘﺔ 09 ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻀﻐﻁ ‪ Continue‬ﻓﻨﻌﻭﺩ ﻟﻠﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‬ ‫ﻭﻨﻀﻐﻁ ‪ Ok‬ﻟﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ:‬ ‫ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ‬ ‫63‬
  • 37. ‫ﻴﺘﻜﻭﻥ ﻨﺎﺘﺞ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﻥ ﺠﺩﻭﻟﻴﻥ، ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻷﻭل ﻴﻌﻁﻲ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﻋﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻜﻌﺩﺩ ﺍﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﻭﻭﺴﻁﻬﺎ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻭﺍﻨﺤﺭﺍﻓﻬﺎ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻭﺍﻟﺜﺎﻨﻲ‬ ‫ﻴﻌﻁﻲ ﻨﺎﺘﺞ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻭﺴﻁ ﻋﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ.‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻷﻭل‬ ‫ﺍﻟﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺭﺍﻑ ﺍﻟﻤﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫‪One-Sample Statistics‬‬ ‫.‪Std‬‬ ‫‪Std. Error‬‬ ‫‪N‬‬ ‫‪Mean‬‬ ‫‪Deviation‬‬ ‫‪Mean‬‬ ‫‪Arabic‬‬ ‫03‬ ‫04.36‬ ‫120.12‬ ‫838.3‬ ‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ ﺃﻥ ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ 03 ﺩﺭﺠﺔ، ﺒﻤﺘﻭﺴﻁ ﺤﺴﺎﺒﻲ ﻗﺩﺭﻩ 4.36 ﺩﺭﺠﺔ، ﻭﺒﺎﻨﺤﺭﺍﻑ‬ ‫ﻤﻌﻴﺎﺭﻱ ﻗﺩﺭﻩ 120.12 .‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ:‬ ‫‪One-Sample Test‬‬ ‫86 = ‪Test Value‬‬ ‫‪90% Confidence‬‬ ‫‪Interval of the‬‬ ‫‪Difference‬‬ ‫-2( .‪Sig‬‬ ‫‪Mean‬‬ ‫‪t‬‬ ‫‪df‬‬ ‫)‪tailed‬‬ ‫‪Difference‬‬ ‫‪Lower‬‬ ‫‪Upper‬‬ ‫991.1- ‪Arabic‬‬ ‫92‬ ‫042.‬ ‫006.4-‬ ‫21.11-‬ ‫29.1‬ ‫ﻗﻴﻤﺔ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ‬ ‫ﺩﺭﺠﺔ ﺍﻟﺤﺭﻴﺔ‬ ‫ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻕ ﻓﻲ ﺍﻟﻭﺴﻁﻴﻥ‬ ‫ﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ‬ ‫ﻭﻫﻭ ﺠﺩﻭل ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﺤﻴﺙ ﻴﺒﻴﻥ ﺃﻥ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺒﻨﺎﺀﺍ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻫﻲ 86 ﻭﺃﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ‪T‬‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻟﻭﺴﻁ ﻤﺠﺘﻤﻊ ﻫﻲ -991.1 ﺒﺩﺭﺠﺔ ﺤﺭﻴﺔ ﻤﻘﺩﺍﺭﻫﺎ 92 = 1 − 03 = 1 − ‪) n‬ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻨﺎﻗﺼﺎ ﻭﺍﺤﺩ(‬ ‫ﹰ‬ ‫ﻭﺍﻥ ﺍﻟﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﻭﺴﻁ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﻤﻔﺤﻭﺼﺔ ﻫﻭ -6.4 .‬ ‫ﻗﺒﻭل ﺃﻭ ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ‬ ‫ﻴﻤﻜﻥ ﻗﺒﻭل ﺃﻭ ﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺒﻁﺭﻴﻘﺘﻴﻥ ﻫﻤﺎ:‬ ‫73‬
  • 38. ‫ﺍﻷﻭﻟﻰ: ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ 42.0= )‪ Sig.(2-tailes‬ﻓﻬﻰ ﺘﺒﻴﻥ ﺃﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺩﻻﻟﺔ‬ ‫ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺃﻱ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ ﻟﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﻫﻭ 42.0 ﻭﻫﻲ ﺃﻜﺒﺭ ﻤﻥ ﻗﻴﻤﺔ 01.0 = ‪α‬‬ ‫ﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻨﻘﺒل ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺃﻱ ﺃﻥ ﺍﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ ﻤﻘﺒﻭل.‬ ‫ﺍﻟﺜﺎﻨﻴﺔ: ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ‬ ‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻹﺨﺘﺒﺎﺭ )29.1,21.11−( ، ﻭﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻔﺭﻕ ﺒﻴﻥ ﻭﺴﻁ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ‬ ‫ﻭ86، ﻭﻨﻘﺒل ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﻟﺼﻔﺭ ﻤﻭﺠﻭﺩ ﺩﺍﺨل ﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺃﻱ ﺃﻥ ﺍﺩﻋﺎﺀ‬ ‫)1(‬ ‫.‬ ‫ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ ﻤﻘﺒﻭل. ﺃﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﻟﺼﻔﺭ ﻏﻴﺭ ﻤﻭﺠﻭﺩ ﻓﻲ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻓﻨﺭﻓﺽ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ‬ ‫ﺇﺫﺍ ﻭﻀﻌﻨﺎ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺼﻔﺭ ﻓﻲ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Test Value‬ﺍﺜﻨﺎﺀ ﺍﺠﺭﺍﺀ ﺇﺨﺘﺒﺎﺭ ‪ T‬ﻟﻌﻴﻨﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ ﺒﺩل ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ 86 ﺘﻜﻭﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ ﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ‬ ‫1‬ ‫ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻭﺴﻁ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻟﻠﻌﻴﻨﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺤﺼﻠﻨﺎ ﻋﻴﻬﺎ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﻻﻤﺭ ‪.Explore‬‬ ‫83‬
  • 39. ‫3. ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻭﻓﺘﺭﺓ ﺜﻘﺔ‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﺒﻨﻘﻁﺔ‬ ‫أ.‬ ‫ﻤﺜﺎل 4: ﺇﺫﺍ ﺃﺭﺩﻨﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﻓﺴﺤﺒﺕ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻥ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ‬ ‫ﻤﻥ ﺍﻟﺫﻴﻥ ﺘﻘﺩﻤﻭﺍ ﻟﻼﻤﺘﺤﺎﻥ ﻭﻜﺎﻨﺕ ﺩﺭﺠﺎﺘﻬﻡ ﻫﻲ ﺍﻟﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺭﻗﻡ )1( ﻓﻘﺩﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ‬ ‫ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﻟﻠﻨﺎﺠﺤﻴﻥ.‬ ‫1. ﻨﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﻓﻴﻪ ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل 1.‬ ‫2. ﻨﻌﺭﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Code‬ﺒﺤﻴﺙ ﻴﻜﻭﻥ ﺭﻤﺯ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ ﺍﻟﻨﺎﺠﺢ ﻫﻭ 1 ﻭﺭﻤﺯ ﺍﻟﻁﺎﻟﺏ ﺍﻟﺭﺍﺴﺏ 0‬ ‫ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﺩﺨل ﺒﻴﺎﻨﺎﺘﻪ ﻜﻤﺎ ﻫﻭ ﻤﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ‬ ‫08‬ ‫56 57 58‬ ‫03 05 59 08 54 52 03 33 44 25 55‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫0‬ ‫0‬ ‫0‬ ‫0‬ ‫0‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫0‬ ‫59‬ ‫77 09 88‬ ‫87 78 48 84 25 55 75 04 06 57 27‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫0‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫0‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫1‬ ‫)‪ (Code‬ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ:‬ ‫3. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻋﻤﻭﺩﻴﻥ ﻤﺨﺘﻠﻔﻴﻥ ﺍﻷﻭل )‪ (Arabic‬ﻭﺍﻟﺜﺎﻨﻲ‬ ‫93‬
  • 40. ‫4. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ )ﺍﻻﺤﺼﺎﺀ ﺍﻟﻭﺼﻔﻲ( ‪Descriptive‬‬ ‫‪ Statistics‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻤﺭ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ‪Frequencies‬‬ ‫5. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺄﻤﺭ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ‪Frequency‬‬ ‫6. ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Code‬ﻭﻨﻨﻘﻠﻪ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﺇﻟﻰ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪. Variables‬‬ ‫04‬
  • 41. ‫7. ﻨﻀﻐﻁ ‪ Ok‬ﻓﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ‬ ‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﻱ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Code‬ﻭﺃﻥ ﺤﺠﻡ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ ﺍﻟﻤﺩﺨﻠﺔ 03 ﺩﺭﺠﺔ، ﻭﻴﺒﻴﻥ‬ ‫ﺃﻥ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻗﻴﻤﺘﻬﺎ 1 )ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ( ﻫﻭ 22 ﺒﻨﺴﺒﺔ 3.37% ﻤﻥ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻫﻭ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ‬ ‫ﺒﻨﻘﻁﺔ، ﺃﻤﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﻓﻬﻭ 7.62%.‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺒﻔﺘﺭﺓ‬ ‫ب.‬ ‫ﺇﻥ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻻ ﻴﻁﺒﻕ ﺤﺴﺎﺏ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ، ﻭﻟﺤل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺸﻜﻠﺔ ﺴﻨﻌﻤل‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺘﺤﻭﻴل ﺃﻱ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ ﻓﻤﺜﻼ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﺤﻭﻴل ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺩﺭﺠﺎﺕ‬ ‫ﺍﻟﻁﻼﺏ ﺒﺎﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﺘﺭﻤﻴﺯ، ﺘﺤﻭل ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﺇﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ، ﻭﻫﺫﺍ‬ ‫14‬
  • 42. ‫ﺒﺩﻭﺭﻩ ﻴﺅﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﺘﺤﻭﻴل ﻤﻔﻬﻭﻡ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﻜﺄﻨﻬﺎ ﻤﺘﻭﺴﻁ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ ﻭﺘﻜﻭﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻨﺴﺒﺔ‬ ‫)2(‬ ‫.‬ ‫ﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻤﺘﻭﺴﻁ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ‬ ‫ﻤﺜﺎل5: ﺇﺫﺍ ﺼﻤﻡ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻻﻨﺘﺎﺝ ﺍﻻﺭﻗﺎﻡ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺎ ﻓﺄﻨﺘﺞ ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﹰ‬ ‫87317518‬ ‫69239276‬ ‫11656665‬ ‫48474323‬ ‫78954653‬ ‫ﻗﺩﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻻﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻔﺭﺩﻴﺔ ﺒﻔﺘﺭﺓ ﻤﻘﺩﺍﺭﻫﺎ 59% ؟‬ ‫1. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﺴﻤﻴﻪ )‪ (Numbers‬ﻨﺩﺨل ﻓﻴﻪ ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻨﺘﺠﻬﺎ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻭﺘﺭ‬ ‫ﻭﻤﺘﻐﻴﺭ ﺁﺨﺭ ﻫﻭ )‪ (Code‬ﻨﺩﺨل ﻓﻴﻪ ﺭﻤﺯ ﺍﻟﺭﻗﻡ ﻓﺭﺩﻴﺎ ﺃﻭ ﺯﻭﺠﻴﺎ ﺒﺤﻴﺙ )0= ﺯﻭﺠﻲ، 1=‬ ‫ﹰ‬ ‫ﹰ‬ ‫)3(‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫ﻓﺭﺩﻱ(‬ ‫ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺎﺤﻴﺔ ﺍﻟﻨﻅﺭﻴﺔ ﺼﺤﻴﺤﺔ، ﻭﻟﻜﻥ ﻓﻲ ﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪ SPSS‬ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺎﺤﻴﺔ ﺼﺤﻴﺤﺔ ﻟﺤﺩ ﻤﺎ ﻭﺘﻜﻭﻥ ﺃﺩﻕ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻌﻴﻨﺎﺕ ﻜﺒﻴﺭﺓ‬ ‫2‬ ‫ﻭﻨﺴﺘﻁﻴﻊ ﺘﻘﺭﻴﺏ ﺘﻭﺯﻴﻊ ‪ T‬ﻟﺘﻭﺯﻴﻊ ‪ Z‬ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻲ ﻓﺘﻜﻭﻥ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻤﺘﻘﺎﺭﺒﺔ ﺠﺩﺍ.‬ ‫ﹰ‬ ‫ﺒﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻋﺎﺩﺓ ﺘﺭﻤﻴﺯ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺭﻤﻭﺯ 0 ﻭ1 ﺘﻡ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻲ ﺍﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﻤﺘﻭﺴﻁﻪ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻫﻭ‬ ‫3‬ ‫ﻭﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﻟﻠﺭﺍﺴﺒﻴﻥ.‬ ‫‪E (X ) = p‬‬ ‫24‬
  • 43. ‫‪Descriptive Statistics‬‬ ‫ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ‬ ‫2.‬ ‫)ﺍﻻﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ( ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ ﺍﺴﺘﻜﺸﻑ ‪ Explore‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺒﺎﻷﻤﺭ ‪. Explore‬‬ ‫3.‬ ‫2‬ ‫1‬ ‫34‬
  • 44. Dependent ‫ ﻟﺨﺎﻨﺔ‬Code ‫ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ‬Statistics ‫4. ﻨﻀﻊ ﻋﻼﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﺨﺎﻨﺔ‬ ‫ ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬Statistics ‫ ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﺯﺭ‬List 3 ‫ ﻟﻠﻌﻭﺩﺓ ﻟﻠﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‬Continue ‫5. ﻨﻜﺘﺏ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻭﻫﻭ 59% ﻭﻨﻀﻐﻁ‬ ‫ ﻟﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺎﺘﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬Ok ‫6. ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ‬ Std. Statistic Error Code Mean .55 .080 95% Confidence Lower ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻻﺩﻨﻰ ﻟﻠﻔﺘﺭﺓ‬ Interval for Bound .39 Mean Upper .71 ‫ﺍﻟﺤﺩ ﺍﻷﻋﻠﻰ ﻟﻠﻔﺘﺭﺓ‬ Bound 5% Trimmed Mean .56 Median 1.00 Variance .254 Std. Deviation .504 Minimum 0 Maximum 1 Range 1 Interquartile Range 1 Skewness -.209 .374 Kurtosis -2.062 .733 44
  • 45. ‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﺃﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺒﻤﻘﺩﺍﺭ 59% ﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻷﻋﺩﺍﺩ ﺍﻟﻔﺭﺩﻴﺔ ﻫﻲ )17.0 ,93.0 ( )4(.‬ ‫4.ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﻓﻲ ﻨﺴﺒﺔ ﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻭﺍﺤﺩ:‬ ‫ﺃ. ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﻓﻲ ﻨﺴﺒﺔ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺘﻘﺴﻴﻡ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺤﺴﺏ ﻗﻴﻤﺔ ﻤﻌﻴﻨﺔ:‬ ‫ﻤﺜﺎل6: ﺇﺫﺍ ﺇﺩﻋﻰ ﺍﺴﺘﺎﺫ ﻤﺎﺩﺓ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺃﻥ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ 04%‬ ‫ﻓﺴﺤﺒﺕ ﻋﻴﻨﺔ ﻤﻥ ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ ﺍﻟﻤﺒﻴﻨﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺜﺎل 1 ﻓﻬل ﺍﺩﻋﺎﺀ ﺍﻻﺴﺘﺎﺫ‬ ‫ﺼﺤﻴﺢ ﺃﻡ ﺨﺎﻁﺊ ﻋﻨﺩ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻻﻟﺔ 50.0 = ‪ α‬؟‬ ‫ﺩﺭﺠﺎﺕ ﺍﻟﻁﻼﺏ ﻓﻲ ﻤﻘﺭﺭ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ‬ ‫08‬ ‫58‬ ‫57‬ ‫56‬ ‫54 52 03 33 44 25 55‬ ‫08‬ ‫59‬ ‫05‬ ‫03‬ ‫59‬ ‫88‬ ‫09‬ ‫77‬ ‫25 55 75 04 06 57 27‬ ‫84‬ ‫48‬ ‫78‬ ‫87‬ ‫ﺍﻟﺤل:‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺭﻴﺔ: ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ 04%.‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﺒﺩﻴﻠﺔ: ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﺃﻗل ﻤﻥ 04%.‬ ‫1. ﻨﺩﺨل ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻓﻲ ﻋﻤﻭﺩ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ )‪ (Arabic‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫ﺒﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻋﺎﺩﺓ ﺘﺭﻤﻴﺯ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺭﻤﻭﺯ 0 ﻭ1 ﺘﻡ ﺘﺤﻭﻴل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻌﺸﻭﺍﺌﻲ ﺍﻟﻰ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺒﺭﻨﻭﻟﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﻤﺘﻭﺴﻁﻪ ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﻲ ﻫﻭ‬ ‫4‬ ‫ﻭﻫﻲ ﻨﻔﺴﻬﺎ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﻟﻸﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻔﺭﺩﻴﺔ ﻭﺘﻜﻭﻥ ﺒﺫﻟﻙ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﻟﻸﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻔﺭﺩﻴﺔ ﺒﻨﻘﻁﺔ ﻫﻲ 55.0 .‬ ‫‪E (X ) = p‬‬ ‫54‬
  • 46. ‫2. ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ Analyze‬ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻟﻘﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻋﻴﺔ )ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻐﻴﺭ ﻤﻌﻠﻤﻴﺔ(‬ ‫‪ Nonparametric Tests‬ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻨﺨﺘﺎﺭ ﺍﻷﻤﺭ )ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﺤﺩﻴﻥ( ‪Binomial Test‬‬ ‫ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫3. ﻴﻅﻬﺭ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺤﻭﺍﺭﻱ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ:‬ ‫64‬
  • 47. ‫4. ﻨﻨﻘل ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ Arabic‬ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﺴﻬﻡ ﺇﻟﻰ ﺨﺎﻨﺔ ‪ Test Variables List‬ﻭﻤﻥ ﺜﻡ ﻨﻌﻠﻡ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺍﻻﺨﺘﻴﺎﺭ ‪ Cut point‬ﻟﻨﻜﺘﺏ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ 94 ﻟﺘﺩل ﻋﻠﻰ ﺃﻥ 94 ﻫﻲ ﺍﻟﻨﻘﻁﺔ ﺍﻟﻔﺎﺼﻠﺔ ﺒﻴﻥ‬ ‫ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻭﺍﻟﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﺤﻴﺙ ﺃﻜﺒﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﻠﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﻫﻲ 94، ﻭﺃﺼﻐﺭ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﻠﻨﺎﺠﺤﻴﻥ 05، ﻭﻤﻥ‬ ‫ﺜﻡ ﻨﻜﺘﺏ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤﺌﻭﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻨﺭﻴﺩ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﻫﺎ ﻭﻫﻲ 04.0 ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫2‬ ‫1‬ ‫5. ﻨﻀﻐﻁ ‪ Ok‬ﻟﺘﻅﻬﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‬ ‫ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ‬ ‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺃﻋﻼﻩ ﺃﻥ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﺭﺍﺴﺒﻴﻥ ﻫﻭ 8 ﺃﺸﺨﺎﺹ ) ﺍﻟﺤﺎﺼﻠﻴﻥ ﻋﻠﻰ ﺩﺭﺠﺔ ﺃﻗل ﻤﻥ ﺃﻭ ﻴﺴﺎﻭﻱ‬ ‫94( ﺒﻨﺴﺒﺔ ﻤﺌﻭﻴﺔ 72.0 ﻭﺃﻥ ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻨﺎﺠﺤﻴﻥ ﻫﻭ 22 ﺒﻭﺍﻗﻊ ﻨﺴﺒﺔ ﻤﺌﻭﻴﺔ 37.0 ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﻨﺭﻴﺩ‬ ‫ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﻤﻌﻬﺎ ﻫﻲ 4.0 .‬ ‫74‬