File size: 160,840 Bytes
37dd4f3
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
4953
4954
4955
4956
4957
4958
4959
4960
4961
4962
4963
4964
4965
4966
4967
4968
4969
4970
4971
4972
4973
4974
4975
4976
4977
4978
4979
4980
4981
4982
4983
4984
4985
4986
4987
4988
4989
4990
4991
4992
4993
4994
4995
4996
4997
4998
4999
5000
5001
5002
5003
5004
5005
5006
5007
5008
5009
5010
5011
5012
5013
5014
5015
5016
5017
5018
5019
5020
5021
5022
5023
5024
5025
5026
5027
5028
5029
5030
5031
5032
5033
5034
5035
5036
5037
5038
5039
5040
5041
5042
5043
5044
5045
5046
5047
5048
5049
5050
5051
5052
5053
5054
5055
5056
5057
5058
5059
5060
5061
5062
5063
5064
5065
5066
5067
5068
5069
5070
5071
5072
5073
5074
5075
5076
5077
5078
5079
5080
5081
5082
5083
5084
5085
5086
5087
5088
5089
5090
5091
5092
5093
5094
5095
5096
5097
5098
5099
5100
5101
5102
5103
5104
5105
5106
5107
5108
5109
5110
5111
5112
5113
5114
5115
5116
5117
5118
5119
5120
5121
5122
5123
5124
5125
5126
5127
5128
5129
5130
5131
5132
5133
5134
5135
5136
5137
5138
5139
5140
5141
5142
5143
5144
5145
5146
5147
5148
5149
5150
5151
5152
5153
5154
5155
5156
5157
5158
5159
5160
5161
5162
5163
5164
5165
5166
5167
5168
5169
5170
5171
5172
5173
5174
5175
5176
5177
5178
5179
5180
5181
5182
5183
5184
5185
5186
5187
5188
5189
5190
5191
5192
5193
5194
5195
5196
5197
5198
5199
5200
5201
5202
5203
5204
5205
5206
5207
5208
5209
5210
5211
5212
5213
5214
5215
5216
5217
5218
5219
5220
5221
5222
5223
5224
5225
5226
5227
5228
5229
5230
5231
5232
5233
5234
5235
5236
5237
5238
5239
5240
5241
5242
5243
5244
5245
5246
5247
5248
5249
5250
5251
5252
5253
5254
5255
5256
5257
5258
5259
5260
5261
5262
5263
5264
5265
5266
5267
5268
5269
5270
5271
5272
5273
5274
5275
5276
5277
5278
5279
5280
5281
5282
5283
5284
5285
5286
5287
5288
5289
5290
5291
5292
5293
5294
5295
5296
5297
5298
5299
5300
5301
5302
5303
5304
5305
5306
5307
5308
5309
5310
5311
5312
5313
5314
5315
5316
5317
5318
5319
5320
5321
5322
5323
5324
5325
5326
5327
5328
5329
5330
5331
5332
5333
5334
5335
5336
5337
5338
5339
5340
5341
5342
5343
5344
5345
5346
5347
5348
5349
5350
5351
5352
5353
5354
5355
5356
5357
5358
5359
5360
5361
5362
5363
5364
5365
5366
5367
5368
5369
5370
5371
5372
5373
5374
5375
5376
5377
5378
5379
5380
5381
5382
5383
5384
5385
5386
5387
5388
5389
5390
5391
5392
5393
5394
5395
5396
5397
5398
5399
5400
5401
5402
5403
5404
5405
5406
5407
5408
5409
5410
5411
5412
5413
5414
5415
5416
5417
5418
5419
5420
5421
5422
5423
5424
5425
5426
5427
5428
5429
5430
5431
5432
5433
5434
5435
5436
5437
5438
5439
5440
5441
5442
5443
5444
5445
5446
5447
5448
5449
5450
5451
5452
5453
5454
5455
5456
5457
5458
5459
5460
5461
5462
5463
5464
5465
5466
5467
5468
5469
5470
5471
5472
5473
5474
5475
5476
5477
5478
5479
5480
5481
5482
5483
5484
5485
5486
5487
5488
5489
5490
5491
5492
5493
5494
5495
5496
5497
5498
5499
5500
5501
5502
5503
5504
5505
5506
5507
5508
5509
5510
5511
5512
5513
5514
5515
5516
5517
5518
5519
5520
5521
5522
5523
5524
5525
5526
5527
5528
5529
5530
5531
5532
5533
5534
5535
5536
5537
5538
5539
5540
5541
5542
5543
5544
5545
5546
5547
5548
5549
5550
5551
5552
5553
5554
5555
5556
5557
5558
5559
5560
5561
5562
5563
5564
5565
5566
5567
5568
5569
5570
5571
5572
5573
5574
5575
5576
5577
5578
5579
5580
5581
5582
5583
5584
5585
5586
5587
5588
5589
5590
5591
5592
5593
5594
5595
5596
5597
5598
5599
5600
5601
5602
5603
5604
5605
5606
5607
5608
5609
5610
5611
5612
5613
5614
5615
5616
5617
5618
5619
5620
5621
5622
5623
5624
5625
5626
5627
5628
5629
5630
5631
5632
5633
5634
5635
5636
5637
5638
5639
5640
5641
5642
5643
5644
5645
5646
5647
5648
5649
5650
5651
5652
5653
5654
5655
5656
5657
5658
5659
5660
5661
5662
5663
5664
1
00:00:05,840 --> 00:00:09,940
بسم الله الرحمن الرحيم إن شاء الله اليوم هنبدأ

2
00:00:09,940 --> 00:00:16,420
المحاضرة الخامسة على ما أعتقد هكذا بعد ما خلصنا

3
00:00:16,420 --> 00:00:22,780
اختبارات المتغير التابع الوحيد هنعمل عملية تعميم

4
00:00:22,780 --> 00:00:28,000
لو كان عندي أكثر من متغير تابع اليوم إن شاء الله

5
00:00:28,000 --> 00:00:33,500
هناخد اختبارات للأوساط الحسابية في حالة وجود أكثر

6
00:00:33,500 --> 00:00:37,500
من متغير تابع، هناخده في حالة وجود عينة واحدة

7
00:00:37,500 --> 00:00:42,060
وعينتين مستقلتين وفي حالة الأزواج المتقابلة اللي

8
00:00:42,060 --> 00:00:47,800
نسميها العينات المرتبطة، اللقاء القادم غدا إن شاء

9
00:00:47,800 --> 00:00:51,860
الله، هيكون للتعميم لو كان عندي أكثر من عينتين

10
00:00:51,860 --> 00:00:56,740
مستقلتين، هناخد اختبار الـ Multi ANOVA والـ Multi

11
00:00:56,740 --> 00:01:02,100
ANCOVA، عشان فأنا فضلت الواجب يكون بعد ما ننتهي من

12
00:01:02,100 --> 00:01:07,340
محاضرة القيم الأربعة، عشان يكون شامل لكل الأوساط

13
00:01:07,340 --> 00:01:13,120
الحسابية، وغالبا هعطيكي الواجب يعني لأسبوع معاكي

14
00:01:13,120 --> 00:01:15,300
المهم أني نزل الواجب يكون معنا أسبوع لحالها

15
00:01:15,300 --> 00:01:20,710
للتسليم إن شاء الله، اليوم هنستخدم برنامج غير الـ

16
00:01:20,710 --> 00:01:28,090
SPSS، الـ SPSS ما فيش فيه إمكانية اختبارات للوساطات

17
00:01:28,090 --> 00:01:32,390
الحسابية لعينة واحدة أو عينتين مرتبطتين، فبالتالي

18
00:01:32,390 --> 00:01:36,850
هنستخدم اختبار… هنستخدم برنامج جديد هنشوفه بعد

19
00:01:36,850 --> 00:01:42,030
شوية، لكن اختبارات لعينتين مستقلتين ممكن أستخدم له

20
00:01:42,030 --> 00:01:48,910
الـ SPSS، وهشرح بالتفصيل إن شاء الله، الاختبارات على

21
00:01:48,910 --> 00:01:54,110
العينات سواء كانت عينة أو عينتين مرتبطتين، مستقلتين

22
00:01:54,110 --> 00:01:58,950
في حالة وجود أكثر متغير تابع اللي اشتغل على هذا

23
00:01:58,950 --> 00:02:04,410
الاختبار أول واحد طوره هو Hotelling في سنة ألف

24
00:02:04,410 --> 00:02:09,770
وتسعمائة وواحد وثلاثين أو حوالي ثمانين سنة أو

25
00:02:09,770 --> 00:02:13,070
أربعة… سبعة أو ثمانية وثمانين سنة، يعني الاختبار

26
00:02:13,070 --> 00:02:22,350
القديم، والرجل اتوفى سنة ثلاثة وسبعين بعمله في

27
00:02:22,350 --> 00:02:25,810
هذا الباب إن شاء الله، اللي اللي علاقة بالأوساط

28
00:02:25,810 --> 00:02:30,630
المتعددة، هكون عندي أكثر من المتغير تابع، يعني ندرس

29
00:02:30,630 --> 00:02:35,150
مثلا أثر طرق التدريس المختلفة على تحصيل الطالب في

30
00:02:35,150 --> 00:02:38,230
اللغة العربية، بس اللي احنا نحكي في تحصيله في اللغة

31
00:02:38,230 --> 00:02:42,410
العربية مثلا والرياضيات معه، وهو يعرف ليش مستخدم

32
00:02:42,410 --> 00:02:46,560
أكثر من المتغير تابع، خليني أشوف، فبالتالي اللي

33
00:02:46,560 --> 00:02:51,120
هنركز على الاستدلال للإحصائي المتجه، متوسطات

34
00:02:51,120 --> 00:02:54,060
المجتمع مثلا، هنحكي متجه، متجه يعني فيه أرقام أكثر

35
00:02:54,060 --> 00:02:57,740
من متغير تابع، عامة على كلمة متجه يعني متغير

36
00:02:57,740 --> 00:03:04,700
التابع ليس واحدا، على الأقل يكون اثنين، الهدف

37
00:03:04,700 --> 00:03:08,000
النهائي في هذا الموضوع هو التوصل لتحليل إحصائي

38
00:03:08,000 --> 00:03:12,040
كامل لمتوسطات المجتمع

39
00:03:15,580 --> 00:03:19,260
أحد المبادئ الأساسية في تحليل المتغيرات المتعددة هو

40
00:03:19,260 --> 00:03:22,800
وجوب تحليل المتغيرات التي ترتبط مع بعضها تحليل

41
00:03:22,800 --> 00:03:26,280
مشترك، يعني في ارتباط بين المتغيرات التابعة،

42
00:03:26,280 --> 00:03:28,960
ما ينفعش أنا أخد متغيرين تابعين ما فيش أي ارتباط

43
00:03:28,960 --> 00:03:34,940
بينهم، وقاعدي مجرد أنه أنا خلاص هاستخدم موضوع

44
00:03:34,940 --> 00:03:38,520
اليوم، لأ، المهم هيكون في ارتباط بين المتغيرات

45
00:03:38,520 --> 00:03:41,100
التابعة، لما بحكي مثلا مهارات اللغة الإنجليزية،

46
00:03:41,100 --> 00:03:43,580
قراءة وكتابة، أكيد القراءة والكتابة فيها ارتباط

47
00:03:43,580 --> 00:03:47,370
فيما بينهم، مع العذر، فبالتالي مهارات يكون أو

48
00:03:47,370 --> 00:03:52,930
متغيرات التابعة يكون فيها ارتباط في مابينها، مهارة

49
00:03:52,930 --> 00:03:56,410
مثلا مدرسية، تعلم مهارة؟ أنت قايس في الأول هل في

50
00:03:56,410 --> 00:03:59,670
ارتباط بينهم ولا؟ قياس باستخدام Personal أو أي

51
00:03:59,670 --> 00:04:03,410
اختبار ثاني، يفضل دائما أو أنا بشتغل يكون في ارتباط

52
00:04:03,410 --> 00:04:08,460
على الأقل في شيء مشترك بين المتغيرات التابعة، ولا

53
00:04:08,460 --> 00:04:12,500
ليش أنا بدأ أدرس أثرهم مع بعض، أثر يعني أثر طرق

54
00:04:12,500 --> 00:04:16,460
التدريس عليهم مع بعض، ما كده فيه تداخل فيما بينهم

55
00:04:16,460 --> 00:04:19,640
ولا ما ينفعش لزوم الموضوع من الأصل، بس تخدم اختبارات

56
00:04:19,640 --> 00:04:24,120
العادل أخدناه في الأول، لماذا

57
00:04:24,120 --> 00:04:28,560
نستخدم أكثر متغير تابع، يسمح باستخدام المزيد أو

58
00:04:28,560 --> 00:04:34,820
العديد من المقاييس أو المتغيرات على تكوين صورة أفضل

59
00:04:34,820 --> 00:04:42,420
للاختلافات بين المجموعات، أحيانا ممكن يكون ما فيش

60
00:04:42,420 --> 00:04:45,540
علاقة أو ما فيش فروقات من طريقة وطريقة بالنسبة

61
00:04:45,540 --> 00:04:49,060
للمتغير معين لوحده، لكن لو الاثنين مع بعض ممكن

62
00:04:49,060 --> 00:04:54,430
يكون هناك فروق، والعكس، يعني ممكن يكون مثلا ما فيش

63
00:04:54,430 --> 00:04:58,870
فروق بين مثلا التجريبية أو الضابطة لتحصيل طالب في

64
00:04:58,870 --> 00:05:02,370
اللغة العربية أو للغة الإنجليزية لوحده، لكن لو أخدت

65
00:05:02,370 --> 00:05:05,690
الاثنين مع بعض ممكن يكون فيه تأثير لطرق التدريس

66
00:05:05,690 --> 00:05:09,110
على المتغيرين مع بعض، وكده هيك ولا هيك أنت

67
00:05:09,110 --> 00:05:14,210
استخدميه إذا كان هناك على الأقل ارتباط واضح بين

68
00:05:14,210 --> 00:05:20,030
المتغيرات التابعة، طب ليش أنا ما أروح أستخدم… لو

69
00:05:20,030 --> 00:05:22,910
كان حتى عندي متغيرات تابعة في ارتباط ما بينهم أروح

70
00:05:22,910 --> 00:05:28,510
أستخدم الكلام اللي أخدناه في الأول اللي هو T

71
00:05:28,510 --> 00:05:31,410
لعينة واحدة وT لعينتين مستقلتين وهكذا، يعني

72
00:05:31,410 --> 00:05:34,750
أستخدم الـ Univariate Statistics اللي هو التحليل

73
00:05:34,750 --> 00:05:42,940
أحادي المتغير، ليش نلجأ للتحليل متعدد المتغيرات؟ ممكن

74
00:05:42,940 --> 00:05:45,280
الواحد يعني يتبادل لدينا وطالما أنت بتحكي هيك، قد

75
00:05:45,280 --> 00:05:48,380
يكون ما فيش ارتباط في متغيرات التابعة، اشتغل على كل

76
00:05:48,380 --> 00:05:53,240
تابع لوحده، فليش بنستخدم الآن تحليل Multivariate

77
00:05:53,240 --> 00:05:59,180
أو متعدد متغيرات بدل من التحليل أحادي المتغير؟ شوف

78
00:05:59,180 --> 00:06:02,460
الآن المراجع باللغة العربية في هذا الموضوع مش

79
00:06:02,460 --> 00:06:08,220
كتيرة، في كتاب لأسامة ربيع موجود عنكم على الصفحة هذا

80
00:06:08,220 --> 00:06:13,940
كتاب كويس وبسيط في التعامل، أسلوبه سهل، لكن ممكن

81
00:06:13,940 --> 00:06:16,580
ما يكونش فيه موجود كل اللي احنا عايزينه، لكن بشكل

82
00:06:16,580 --> 00:06:20,380
عام كتاب جيد يعني، ممكن احنا إن شاء الله نعتمد عليه

83
00:06:20,380 --> 00:06:27,640
بشكل كبير، هناك أدنى أسباب ليش ما نستخدمش كل متغير

84
00:06:27,640 --> 00:06:32,300
لوحده يعني وحدة المتغير، السبب الأساسي رقم واحد

85
00:06:32,300 --> 00:06:38,960
يتم تضخيم نسبة الوقوع في الخطأ، من أنه على الأول مع

86
00:06:38,960 --> 00:06:42,580
أن لما أنا اشتغل نفرض عندي متغيرين تابعين، مرة هشوف

87
00:06:43,800 --> 00:06:47,780
الفرق بين الضابطة والتجريبية لما تغير المتغير الأول و

88
00:06:47,780 --> 00:06:51,320
مرة للثاني، معنى كده احتمال الوقوع في الخطأ من

89
00:06:51,320 --> 00:06:56,620
الأول هيزيد، يعني لو أخدنا Alpha بـ 5% ورحت استخدمت

90
00:06:56,620 --> 00:07:03,040
اختبارات مرتين، هكون عندي ثقة في الأول 95% للأول و

91
00:07:03,040 --> 00:07:07,520
95% للثاني، إن أنا بعمل اثنين الأول والثاني

92
00:07:07,520 --> 00:07:12,790
فبالتالي هكون عندي 95% للأول، 95% للثاني، لو ضربناهم في

93
00:07:12,790 --> 00:07:15,510
بعض بيطلع تقريبا تسعة من عشرة، تقريبا تسعة من عشرة

94
00:07:15,510 --> 00:07:22,190
تقريبا، هذا الثقة اللي موجودة، المعنى كده احتمال

95
00:07:22,190 --> 00:07:27,110
الوقوع، يعني احتمال رفض الفرضية الصفرية وهي صحيحة

96
00:07:27,110 --> 00:07:30,870
احتمال الوقوع في الخطأ من نوع الأول بيساوي المكان

97
00:07:30,870 --> 00:07:35,970
الملائم لها اللي هو واحد ناقص تسعة من عشرة، يعني عشرة

98
00:07:35,970 --> 00:07:40,890
في المئة، شوفي أنا بديت بخمسة في المئة، انتهيت بـ

99
00:07:40,890 --> 00:07:47,050
عشرة، مع كده زدت نسبة الخطأ، طب لو كانت العملية

100
00:07:47,050 --> 00:07:52,730
بتصير أكبر شوية، لاحظ بصير 95% الأول والثاني زيه

101
00:07:52,730 --> 00:08:01,200
والثالث زيه، بتطلع تقريبا 15%، لما أنا اطلع يعني

102
00:08:01,200 --> 00:08:06,140
اضرب اضرب في بعض، اضربهم في بعض 95 في 95 في 95

103
00:08:06,140 --> 00:08:14,440
بتطلع يعني تقريبا حوالي 85%، هاي 95 في 95 في 95

104
00:08:14,440 --> 00:08:23,120
بتطلع حوالي 85.78 مظبوط

105
00:08:23,120 --> 00:08:27,160
تقريبا، لما اطلع حوالي تضاعفت

106
00:08:29,500 --> 00:08:33,520
14.3، حوالي أربع عشرة وثلاثة وعشرة

107
00:08:33,520 --> 00:08:38,780
في المئة، المعنى كده الخطأ بتضعف، يا هذا مش هي

108
00:08:38,780 --> 00:08:42,220
اللي كبيرة، لإن أنا… أنا يدوب أقصى حد لما بشتغل

109
00:08:42,220 --> 00:08:45,480
على الـ Alpha، لو أنا أخدت كباحة Alpha خمسة في المئة

110
00:08:45,480 --> 00:08:51,920
في الآخر هحكي عندي ثقة إن الـ Alpha بتاعتها تكون أقل

111
00:08:51,920 --> 00:08:54,940
من أو تساوي الخمسة، يعني حد الأقصى تبعي اللي هو خمسة

112
00:08:54,940 --> 00:08:58,240
في المئة، طيب أنا وصلت لو كانت ثلاثة من المتغيرات

113
00:08:58,240 --> 00:09:03,280
تابعة لـ 15% تقريبا، مع كده زاد ال… ال… احتمال

114
00:09:03,280 --> 00:09:08,240
الوقوع في الخطأ من الأول، Bonferroni و Dunn اقترحوا

115
00:09:08,240 --> 00:09:14,740
نجسم Alpha على M، لحظة إن لما أخدت Alpha هنا طلعت

116
00:09:14,740 --> 00:09:19,440
الخطأ 10%، يعني بيحكي بعد ما تأخذ Alpha 5% من الأصل

117
00:09:19,440 --> 00:09:28,430
خذ Alpha تحتك الجديدة 25 من 1000، يعني عشان في الآخر

118
00:09:28,430 --> 00:09:34,690
تصل لخمسة في المئة، لما تتضعف تصل لخمسة في المئة، طب

119
00:09:34,690 --> 00:09:39,030
مين بتقدر تأخذ نسبة خاطئة 2.5%؟ يعني تأخذ نص اللي

120
00:09:39,030 --> 00:09:42,890
هو هياخده، طب لو كان ثلاثة اختبارات، أخد Alpha على ثلاثة

121
00:09:42,890 --> 00:09:49,590
مصيبة، لكن الحالة تبعها أخد Alpha على M بحيث M عبارة

122
00:09:49,590 --> 00:09:52,570
عن عدد الاختبارات، الاختبارات تقصد عدد المتغيرات

123
00:09:52,570 --> 00:09:59,300
التابعة، واضح أن الأمنية مش سهلة، هذا السبب، لكن السبب

124
00:09:59,300 --> 00:10:07,600
الثاني برضه مهم جدا، إذا يمكن الاختبار متعدد

125
00:10:07,600 --> 00:10:13,680
متغيرات أن يشتمل على كل من الاختبارات الأحادية، يعني

126
00:10:13,680 --> 00:10:15,500
يشتمل على المتغير التابع الأول والثاني والثالث

127
00:10:15,500 --> 00:10:21,300
ويحافظ على خمسة في المئة، هذه ميزة بتاعة الاختبار

128
00:10:21,300 --> 00:10:25,050
المتعدد، وبالتالي لحفظه على قدرة على اختبار اختلاف

129
00:10:25,050 --> 00:10:29,470
مجموعة من المتوسطات، إذا هذه الاختبارات بتحفظ لي

130
00:10:29,470 --> 00:10:36,270
على Alpha تساوي كم؟ 5% وما تزيد عن 5%، السبب الثاني

131
00:10:36,270 --> 00:10:42,970
يواجه  جدا أن الاختبار أحادي المتغير اللي هو اللي

132
00:10:42,970 --> 00:10:45,450
أخذناه في الأول الـ Univariate لو بتستخدم واحد واحد

133
00:10:45,450 --> 00:10:51,190
يتجاهل التغير أو الارتباط بين المتغيرات التابعة، أنا

134
00:10:51,190 --> 00:10:53,450
حكيت عليها، قدمت عليها في الأول، قد يكونوا يا أخي

135
00:10:53,450 --> 00:10:56,470
ارتباط قوي للمتغيرات التابعة، الاختبارات الأحادية

136
00:10:56,470 --> 00:11:00,390
بتجاهل، أنت تدرس كل واحد على حدة، لكن هنا بخدم أنا 

137
00:11:00,390 --> 00:11:04,850
كلهم مع بعض، إذا الاختبارات الأحادية المتغير لا

138
00:11:04,850 --> 00:11:10,220
تتضمن العلاقة بين المتغيرات التابعة، وبحكي بعض الكتب

139
00:11:10,220 --> 00:11:14,960
هناك سبب قوي آخر هو عندما يكون من المنطقي وجود مجموعة

140
00:11:14,960 --> 00:11:20,700
من المتغيرات التابعة معه، يعني أنا كباحث أجد أن أعمل

141
00:11:20,700 --> 00:11:24,380
دراسة لطرق التدريس وأثرها على مجموعة من المتغيرات

142
00:11:24,380 --> 00:11:30,570
في نفس اللحظة، هذا سبب آخر، سبب ثالث قد يكون أحيانا

143
00:11:30,570 --> 00:11:33,850
لكن السببين الأساسيين الأول والثاني، السبب الثالث

144
00:11:33,850 --> 00:11:37,710
أن الباحث قد لا يجد... قد لا يجد أحيانا اختلاف بين

145
00:11:37,710 --> 00:11:41,910
المجموعات في حالة تحليل أحادي المتغيرات، الخدمة في

146
00:11:41,910 --> 00:11:46,910
الأول، ولكن بشكل مشترك ممكن يكون هناك فرق جوهري مع

147
00:11:46,910 --> 00:11:53,130
بعضها، آه طبعا، يعني مثلا طرق التدريس بتأثر على

148
00:11:53,130 --> 00:11:56,790
التاني مع بعض، يعني بتأثر على المهارة مثلا، الدافعية

149
00:11:58,320 --> 00:12:05,300
وإيش ثاني ممكن؟ خذ مثلا زي المتغير، انتباهي

150
00:12:05,300 --> 00:12:10,580
المعرفة... المعرفة والمهارة، أنا كباحث أجد أنه فيه

151
00:12:10,580 --> 00:12:15,160
ارتباط بالاثنين دول، فبالتالي ممكن يكون ما فيش فرق

152
00:12:15,160 --> 00:12:18,980
جوهري لو أخذنا كل واحد على حدة، لكن لو الاثنين مع بعض

153
00:12:18,980 --> 00:12:22,200
ممكن مع بعض يكون فيه فرق، طرق التدريس بالنسبة

154
00:12:22,200 --> 00:12:28,610
للمعرفة والمهارة، إذا واضح لي أهمية الموضوع، أهمية

155
00:12:28,610 --> 00:12:32,310
قد تكون أحيانا نسبية، وأحيانا تكون ملزمة للباحث

156
00:12:32,310 --> 00:12:35,970
أنه يستخدمها، فبالتالي لهذا السبب الموضوع هذا من

157
00:12:35,970 --> 00:12:40,450
الموضوعات المهمة، وكتير من الاختبار... من البحوث

158
00:12:40,450 --> 00:12:47,010
التربوية إلى أن بدأت تميل لهذه الاختبارات، هنبدأ

159
00:12:47,010 --> 00:12:49,750
بأول اختبار... اختبار Hotelling

160
00:12:57,180 --> 00:12:58,620
في أي سؤال؟ قال مبدأ؟

161
00:13:09,330 --> 00:13:14,610
إذا نبدأ باختبار Hotelling T-square، بعد ما هو T صار

162
00:13:14,610 --> 00:13:18,190
اسمه T-square، طبعا لسبب في ارتباط رياضي يكون في

163
00:13:18,190 --> 00:13:22,970
عندي مربع لشغلة معينة، فأطلق عليه T-square لمتجه

164
00:13:22,970 --> 00:13:28,370
متوسطات مجتمع واحد، ما تدّيش تخبط الآن ما بين عدة

165
00:13:28,370 --> 00:13:35,450
متوسطات، وبحكي مجتمع واحد، معنى مجتمع واحد يعني عندي

166
00:13:35,450 --> 00:13:40,070
عينة من الذكور فقط، هي معنى مجتمع واحد، عندي عينة من

167
00:13:40,070 --> 00:13:46,190
الذكور بس، ولكن بدرس أثر طرق التدريس على متغيرين زي

168
00:13:46,190 --> 00:13:50,230
المعرفة والمهارة، واضح؟ يعني ده يميز بين... لما

169
00:13:50,230 --> 00:13:59,790
بحكي متجه متوسطات لمجتمع واحد، إذا هي أولا اختبار

170
00:13:59,790 --> 00:14:02,450
Hotelling

171
00:14:07,090 --> 00:14:11,850
تي سكوير لمتجه

172
00:14:11,850 --> 00:14:19,070
المتوسطات في حالة مجتمع واحد، المجتمع واحد خلينا

173
00:14:19,070 --> 00:14:24,030
نسميها لمتوسطات مجتمع واحد بـ Hotelling T-square for a

174
00:14:24,030 --> 00:14:29,490
population mean vector، مرتين، خناخد على مثال، بدرس

175
00:14:29,490 --> 00:14:32,850
بدرس

176
00:14:32,850 --> 00:14:33,430
الطلاب

177
00:14:36,570 --> 00:14:44,230
نفترض ثلاث مساقات، لغة عربية ورياضيات

178
00:14:44,230 --> 00:14:47,710
ومجتمعيات

179
00:14:47,710 --> 00:14:50,790
وأنا

180
00:14:50,790 --> 00:14:55,010
مدرس طلاب فقط، إذا واضح هنا صار عندي متجه واحد

181
00:14:55,010 --> 00:14:59,490
اثنين ثلاثة، هذه المتجه لمجتمع واحد للطلاب فقط

182
00:15:04,670 --> 00:15:09,390
إذا لو حكيت لك وبدي أشوف إذا كان فيه فرق في

183
00:15:09,390 --> 00:15:13,730
متوسط التحصيل، نفترض أنا من خلال دراسات سابقة

184
00:15:13,730 --> 00:15:19,230
تبين إن متوسط درجات الطلاب في اللغة العربية نفترض

185
00:15:19,230 --> 00:15:24,790
درجة إن هي في العربية 150، نفترض سابقا كانت الدرجة

186
00:15:24,790 --> 00:15:31,570
105، متوسط العام هذا من خلال سجلات سابقة

187
00:15:34,690 --> 00:15:39,670
نفترض الرياضيات معدّله من 100، مش شرط يكون ثلاث

188
00:15:39,670 --> 00:15:43,650
متغيرات تابعة على نفس الـ scale، يمكن واحد 150

189
00:15:43,650 --> 00:15:50,210
ممكن الرياضيات نفترض من 175، أنا بحكي على 150 وهذا

190
00:15:50,210 --> 00:15:56,010
على 100، نفترض الاجتماعيات 150 أو حتى نفترض 200 مش

191
00:15:56,010 --> 00:16:03,010
شرط تكون تساوي بين... نعم بالظبط، نفترض 140 من 200

192
00:16:03,800 --> 00:16:07,940
اللي أنا كاتبه هدول... هدول عبارة عن درجات من

193
00:16:07,940 --> 00:16:11,600
سنوات سابقة في المتوسط، وأنا عايز أعرف الآن هل

194
00:16:11,600 --> 00:16:16,400
متوسط الطلاب هذه المرة قد تحسن، وبدي أخد المتجهات

195
00:16:16,400 --> 00:16:19,600
الثلاث مع بعض... المتغيرات الثلاثة مع بعض، يعني

196
00:16:19,600 --> 00:16:25,540
صار عندي متجه من المتغيرات، حاجة زي ذلك للطلاب

197
00:16:25,540 --> 00:16:28,800
بس الـ... الـ طبعا زي ما حكيت يا أخي طبعا يقدر لديهم أول

198
00:16:28,800 --> 00:16:32,360
مرة الناس يشتغل على كل واحد لوحده، لغة عربية

199
00:16:32,360 --> 00:16:35,400
لحالها و... وأحكينا طبعا الأسباب الثلاثة اللي

200
00:16:35,400 --> 00:16:39,900
بتخلي الواحد ما يستخدمش الثلاثة كل واحد على حدها

201
00:16:39,900 --> 00:16:45,140
خلاص؟ المثال اللي... لأن هذه فكرة الموضوع اللي أنا

202
00:16:45,140 --> 00:16:49,400
بهمني رقم واحد أفهمه، يستخدم الاختبار، يعني مثلا لو

203
00:16:49,400 --> 00:16:55,580
قرأت في بحث عنوان بحث معين بتكلم على ثلاث مهارات

204
00:16:55,580 --> 00:17:03,660
نفترض ويشوف... يقارنها مع قيم قديمة وفي معيار معين،

205
00:17:03,660 --> 00:17:09,280
standard معين بتقارن به، بدأ يستخدم اختبار

206
00:17:09,280 --> 00:17:12,960
Hotelling ده يا دكتور، الحد الفاصل بين هذه المدرسة

207
00:17:12,960 --> 00:17:16,760
وبين الـ ANOVA، هل يكون فيه بقارنة من الحد السابق؟

208
00:17:16,760 --> 00:17:22,120
شوف لي إن... هنا... هنا... هنا المصيبة في كلامك،

209
00:17:22,120 --> 00:17:29,200
ليش؟ الـ ANOVA كان عندي متغيرين، واحد تابع، كم مظبوط

210
00:17:29,200 --> 00:17:33,320
لي درجات الطلاب، وواحد عامل اللي طرق تدريس، ثلاث طرق

211
00:17:33,320 --> 00:17:38,780
تدريس، نوعي العامل... هذا مش عامل، هذا كم... كم...

212
00:17:38,780 --> 00:17:42,920
كم... هذا تابع... تابع... تابع... ما تدّيش تخبط من

213
00:17:42,920 --> 00:17:46,260
الـ ANOVA، أنا ما بحكيش عن ANOVA خالص، بحكي مجتمع واحد

214
00:17:46,260 --> 00:17:51,420
لحظة،

215
00:17:51,420 --> 00:17:57,460
أنا بحكيك عن مجتمع واحد، مجتمع الطلاب بس، والـ

216
00:17:57,460 --> 00:18:00,380
ANOVA بيكون أنت بيكون عامل له ثلاث مستويات على

217
00:18:00,380 --> 00:18:03,700
الأقل، وفيه عندك متغير تابع وحيد، اللي أنا ب... بحكي

218
00:18:03,700 --> 00:18:09,240
بالعكس، أنا بحكي ثلاثة تابعين، وللطلاب بس، وما ليش

219
00:18:09,240 --> 00:18:11,500
أمور يعني، عينة واحدة، عين... قاعدة كلها عينة واحدة

220
00:18:11,500 --> 00:18:16,440
أنتوا الآن موجودين، أخذتوها نفترض ثلاثة مساقات، وبدأت

221
00:18:16,440 --> 00:18:19,000
أقارن مرة واحدة في اختبار واحد، فهذا اللي أنا بحكي عليه

222
00:18:20,450 --> 00:18:25,810
الآن مثلا عندك بيانات درجات اختبار 87 طالب، ملاحظ

223
00:18:25,810 --> 00:18:32,890
طالب، طالب مش عارف طالب، تيجي هنا تمييز واضح، ده عينة

224
00:18:32,890 --> 00:18:37,390
واحدة، مجتمع واحد، حيث تشير X1 لنأخذ المثال تبعنا

225
00:18:37,390 --> 00:18:44,010
بخليها دايم عشان ما ننساش، X1 درجاتهم في الـ علمي

226
00:18:44,010 --> 00:18:45,370
الاجتماعي، X2

227
00:18:51,690 --> 00:18:56,850
الاختبار اللفظي اللي

228
00:18:56,850 --> 00:19:03,170
هو الـ verbal، X3 في العلوم، هذه

229
00:19:03,170 --> 00:19:09,810
الثلاث مساقات، الآن افترض إن هذا المتجه اللي أنا

230
00:19:09,810 --> 00:19:16,430
كتبته على شكل كله مع بعض، 550، 30، إيش 530، 30؟

231
00:19:20,560 --> 00:19:22,640
إيش... إيش بيعملوا لي هنا في اللي أنا كاتب المثال

232
00:19:22,640 --> 00:19:31,250
اللي فات؟ المتوسط العام، يمثل متجه متوسط درجات

233
00:19:31,250 --> 00:19:34,290
آلاف من طلبة الجامعة في السنوات العشر الأخيرة

234
00:19:34,290 --> 00:19:39,170
إذا من خلال سجلات موجودة عندنا، بعرف من خلال سجلات

235
00:19:39,170 --> 00:19:43,330
سابقة إن متوسط درجات الطلاب مثلا في الأول كانت

236
00:19:43,330 --> 00:19:46,610
30 لاختبار الأول، لاختبار الثاني 50، لاختبار

237
00:19:46,610 --> 00:19:49,810
الثالث 500، يعني إن هي العظمة للمواد، ماذا بعد؟

238
00:19:49,810 --> 00:19:53,430
واضح زي ما حكيت، أنا 100، 150، 200، إن هي

239
00:19:53,430 --> 00:19:59,210
العظمة، ماذا بعد؟ بسأل هل يوجد من الأسباب ما يجعلك

240
00:19:59,210 --> 00:20:02,150
تعتقد أن درجات المجموعة الحالية اللي أنا بدرسها

241
00:20:02,150 --> 00:20:06,630
اليوم من الطلبة، أيه من الطلاب؟ المفروض؟ عشان تكون

242
00:20:06,630 --> 00:20:11,170
يعني أكثر دقة، آه بالظبط، طلبة، مع إنها طلاب وطالبات

243
00:20:11,170 --> 00:20:17,110
في هذه الاختبارات مختلفة عمّا سبق عند مستوى معنوية

244
00:20:17,110 --> 00:20:21,070
5%، وبتحافظ عليها، وبتحافظ على الخمسة

245
00:20:21,070 --> 00:20:22,990
في المئة، يعني ما ينفعش تكونوا على الحاجة اللي بتصير

246
00:20:22,990 --> 00:20:30,400
15% تقريبا، وضح حجتك، الآن صار المطلوب تذكر

247
00:20:30,400 --> 00:20:32,480
الفرضية الصفرية في اختباري، كنا نأخذ μ بتساوي

248
00:20:32,480 --> 00:20:35,080
30، μ بتساوي 50، μ بتساوي 500، أيه

249
00:20:35,080 --> 00:20:40,540
لأ لأ، الوضع مختلف، الـ μ هذه متجه، لو شفت أي كتاب

250
00:20:40,540 --> 00:20:45,010
إيه له علاقة بالـ... بالحصر متعدد المتغيرات، بكتبش μ 

251
00:20:45,010 --> 00:20:49,770
بس ياما بعملها bold خط غامق عشان يبين ما بين ال

252
00:20:49,770 --> 00:20:54,970
100 و1 ومتجه أو بحط شرط عليها داشر صغيرة فخلينا 

253
00:20:54,970 --> 00:20:59,230
نتعود على داشر لإن الغامق مش هبين مع الغامق إيه

254
00:20:59,230 --> 00:21:03,590
الخمسمية للأول وخمسين للتاني وتلاتين للتالت نفترض

255
00:21:03,590 --> 00:21:09,990
هيك عايز اختبر هذه مقابل أنَّها ما بتسويش تختلف طبعا

256
00:21:09,990 --> 00:21:12,230
تختلف الأقل في واحدة منهم مش شرط التلاتة

257
00:21:15,130 --> 00:21:19,910
باختصار أنها تختلف عن هذه البرنامج لكن ممكن تكون

258
00:21:19,910 --> 00:21:25,450
واحدة تختلف والباقي ما يختلفش البرنامج .. طب مش

259
00:21:25,450 --> 00:21:33,170
حينفه هنستخدم ال SPSS هنستخدم برنامج ال NCSS

260
00:21:33,170 --> 00:21:41,930
اللي هو number cruncher statistical system هذا

261
00:21:41,930 --> 00:21:42,350
نفسه

262
00:21:45,430 --> 00:21:50,210
أه أعدلها يعني أعملها

263
00:21:50,210 --> 00:21:57,690
زي هي أعمليها نفسي خلاصك الاختبار

264
00:21:57,690 --> 00:22:01,290
اسمه NCSS ال number cruncher statistical system

265
00:22:01,290 --> 00:22:04,270
يعني الترجمة الحرفية تاعته مش كتير مهمة اللي هو

266
00:22:04,270 --> 00:22:09,230
نظام الإحصائي للرقم الحاسم cruncher حاسم أو القوى

267
00:22:09,230 --> 00:22:12,830
يعني البيعة القرار واضح يعني ما فيش عنده منطقة

268
00:22:12,830 --> 00:22:16,990
رمادية ما فيش لون رمادي مش موجود هيك معناها الآن

269
00:22:16,990 --> 00:22:22,830
هورجك كيف تستخدم ال EPU ال NCSS في هذه الحلقة فهو

270
00:22:22,830 --> 00:22:25,810
لازم يكون عنده برنامج نزل ال crack أنا موجود

271
00:22:25,810 --> 00:22:35,330
ودتكوا إياه البرنامج ال NCSS هو مختص لمتغيرات

272
00:22:35,330 --> 00:22:39,280
متعددة يعني مختصر لـ Multivariate Statistics يعني

273
00:22:39,280 --> 00:22:44,660
مختصر للإحصاء في حالة المتغيرات المتعددة الملف

274
00:22:44,660 --> 00:22:47,500
عنده أنا موجود ممكن يكون موجود على Excel هوريكم بعد

275
00:22:47,500 --> 00:22:50,060
ال break كيف نطلع عليه على Excel اللي أنا هستخدمه

276
00:22:50,060 --> 00:22:53,200
على طول اللي عنده موجود بس هنشوف كيف بتدخل

277
00:22:53,200 --> 00:22:57,860
بياناتهم مهم جدا البرنامج

278
00:22:57,860 --> 00:23:03,240
خفيف هاي شكله إن شاء الله يارب تكون الشاشة واضحة

279
00:23:03,240 --> 00:23:09,080
يعني زيها كل مرة هي المشكلة إن شاء الله بتنحل بس

280
00:23:09,080 --> 00:23:12,860
كده يعني نوعا ما مش هيك أنا لهذا السبب أن أنا

281
00:23:12,860 --> 00:23:16,820
متأكد أن حاجة في مشكلة زي هيك فاليوم الفجر عم أترك

282
00:23:16,820 --> 00:23:21,440
أياهم خطوة خطوة كصور عشان أشرح من خلالهم لكن

283
00:23:21,440 --> 00:23:26,940
المبدأ إيه أن هي الشاشة تبعتنا في عندي هنا طبعا

284
00:23:26,940 --> 00:23:33,900
إذا شايفين هي analyze موجودة من

285
00:23:33,900 --> 00:23:34,580
analyze

286
00:23:37,300 --> 00:23:42,600
شفت هي analyze في analyze في عندي Multivariate

287
00:23:42,600 --> 00:23:45,380
Statistics في المنطقة اللي هنا في عندها

288
00:23:45,380 --> 00:23:50,500
Multivariate Statistics هي Multivariate Analysis

289
00:23:50,500 --> 00:23:54,780
Multivariate Analysis إذا نكتبها من Analysis

290
00:23:54,780 --> 00:23:59,820
Analysis

291
00:23:59,820 --> 00:24:06,320
Multivariate Statistics

292
00:24:10,270 --> 00:24:16,110
بايظة هي analysis هي analyze في الأساس في

293
00:24:16,110 --> 00:24:21,410
multivariate statistics بعدين بختار في عندي اختبار

294
00:24:21,410 --> 00:24:31,550
hotline hotline one sample T-square hotlines بختار

295
00:24:31,550 --> 00:24:37,170
hotlines one

296
00:24:37,170 --> 00:24:37,610
sample

297
00:24:40,510 --> 00:24:44,610
TSC بقى يعني فهي

298
00:24:44,610 --> 00:24:47,570
هذه الشاشة الأولى وبعدين أنا هوريك الشاشات اللي

299
00:24:47,570 --> 00:24:51,570
أنا عاملها بس هذه الشاشة بتطبخها شكلها مش حلو

300
00:24:51,570 --> 00:24:55,570
هيأخد ده جسجس أو هيك فعلا الأمم أي analysis بعدين

301
00:24:55,570 --> 00:25:00,210
multivariate analysis statistics multivariate

302
00:25:00,210 --> 00:25:01,110
analysis

303
00:25:09,910 --> 00:25:16,170
بعدين hotlinks one sample T square بختار هذه أنا

304
00:25:16,170 --> 00:25:20,730
هوريك الأتنين تظهر الشاشة هذه معايا إلى أن أنا

305
00:25:20,730 --> 00:25:25,690
هرجع تاني على الشغل اللي أنا عملته الشاشة هذه

306
00:25:25,690 --> 00:25:31,330
واضحة مش هيك يعني كويسة مش عاطلة هذه الشاشة فيها

307
00:25:31,330 --> 00:25:32,130
عدة خيارات

308
00:25:34,800 --> 00:25:40,540
هنا في عندي run للتشغيل هنا عندي variables لا نختار

309
00:25:40,540 --> 00:25:44,280
المتغيرات وهنا في عندي reports طب واضح ال

310
00:25:44,280 --> 00:25:49,640
variables هي النشطة هنا عندي مربعين واحد مكتوب

311
00:25:49,640 --> 00:25:57,540
عليه response variable اش

312
00:25:57,540 --> 00:26:03,590
يعني response؟ response استجابة يعني المتغير التابع

313
00:26:03,590 --> 00:26:08,970
أحيانا بنسميه response متغير الاستجابة أو بنسميه

314
00:26:08,970 --> 00:26:12,810
dependent variable إذا response أو dependent

315
00:26:12,810 --> 00:26:21,230
الإتنين مقصود إيه بهم التابع ولحظة لما كتب

316
00:26:21,230 --> 00:26:26,750
response كتب variables متغيرات يعني أكثر من واحد

317
00:26:26,750 --> 00:26:28,850
مش هكذا بكتب response variables

318
00:26:34,100 --> 00:26:36,260
إذا أنا دي شاشة أنا عايزها طب في الأول المفروض أن

319
00:26:36,260 --> 00:26:39,700
أنا أفتح الملف في البيانات مش هيك فبالتالي أول

320
00:26:39,700 --> 00:26:44,480
خطوة بعملها بفتح الملف تبعي طبعا طريقة فتح الملف

321
00:26:44,480 --> 00:26:51,980
زي ما بفتح أي ملف عادي خالص file open وبشوف

322
00:26:51,980 --> 00:26:57,600
الملفات تبعتي وين موجودة أنا

323
00:26:57,600 --> 00:27:04,320
حاطط لك إياهم على الصفحة هي المحاضرة اللي .. أنا

324
00:27:04,320 --> 00:27:09,040
ما شايف ولا حاجة من الشاشة دي أنا يوم أعطيتها

325
00:27:09,040 --> 00:27:13,040
إليهم أعطيتهم في المحاضرة التانية وهي .. هي

326
00:27:13,040 --> 00:27:18,640
التانية كانت .. فهي ملف البيانات طلع

327
00:27:18,640 --> 00:27:27,700
ال .. واضح هيك؟ طلع .. هي التلات متغيرات واضح؟

328
00:27:27,700 --> 00:27:31,340
متغير الأول history هو بتكلم عن المواد الاجتماعية،

329
00:27:31,340 --> 00:27:35,180
العلوم الاجتماعية، التاريخ نفترض verbal، الاختبار

330
00:27:35,180 --> 00:27:40,700
اللفظي أو اللغة و ال science هي العلوم هدوء التلات

331
00:27:40,700 --> 00:27:43,460
المتغيرات الماضية احنا حاططهم بميان طول متغير في

332
00:27:43,460 --> 00:27:48,600
عمود لواحدة عايز اختبرهم مقابلة، الترتيب جدا مهم

333
00:27:48,600 --> 00:27:54,300
المادة الأولى اللغة العربية كانت درجاتها من خلال

334
00:27:54,300 --> 00:27:58,240
السنوات العشرة لأخرها في المتوسط بتساوي خمسمية

335
00:27:59,790 --> 00:28:05,130
فحطيت خمسمية هنا التاني

336
00:28:05,130 --> 00:28:09,410
إيش كان بيساوي للاختبار اللفظي خمسين فحطيت خمسين

337
00:28:09,410 --> 00:28:13,190
و التالت لهم تلاتين هنا وهذا هيتكرر لسبعة أو

338
00:28:13,190 --> 00:28:16,750
ثمانين طالب بهذا الشكل يعني هدول كلهم وهذا هيكون

339
00:28:16,750 --> 00:28:23,150
مكررات للكل واضح؟ يعني معناه كده أنا بعمل كم

340
00:28:23,150 --> 00:28:29,590
متغير ست متغيرات كل متغير مقابله مين المتوسط تبعه

341
00:28:29,590 --> 00:28:33,410
هذا الـ Mu0 تبعت الـ X1 وهذا الـ X2 وهذا الـ X3

342
00:28:33,410 --> 00:28:40,830
إذا بعمل 6 متغيرات واضح إذا بعمل كم متغير 6 متغيرات

343
00:28:40,830 --> 00:28:45,430
هذه الطريقة التابعة يعني لو كان لدي متغيرين تابعين

344
00:28:45,430 --> 00:28:49,650
بعمل الأول والتاني والـ X0 تبعته بس الترتيب مهم

345
00:28:49,650 --> 00:28:52,870
يلازم أعرف البرنامج لإنه كيف بده يعرف هذا مقابل

346
00:28:52,870 --> 00:28:56,290
اللي هنا نعرف إيه لإن كيف ممكن نميزهم مع بعض إذا

347
00:28:56,290 --> 00:29:00,090
هذا خطوة اللي بفتح الملف بعدين بروح على

348
00:29:00,090 --> 00:29:04,790
Multivariate Analysis بعدين

349
00:29:04,790 --> 00:29:09,410
هطلنق one sample زي ما حكيت تنظر معايا الشاشة هذه

350
00:29:09,410 --> 00:29:14,930
طبعا الشاشة ده أحسن تكبير L زي كده مش أكثر من هيك

351
00:29:14,930 --> 00:29:19,730
برضه سيئ مش كده على الأمم أنا هوريك الشاشة اللي

352
00:29:19,730 --> 00:29:23,130
عندليها ده زي ما حكيتها ده فيها response variables

353
00:29:23,130 --> 00:29:27,090
من تغييرات التابعة اللي أنا بدي أحدد له التابع مين

354
00:29:27,090 --> 00:29:31,680
التابع اللي عنده التلاتة هدول كيف بتحددهم؟ شفت

355
00:29:31,680 --> 00:29:34,880
العلامة اللي هنا؟ هذه العلامة بتفتح لي قائمة لو

356
00:29:34,880 --> 00:29:39,680
ضغطت عليها أنا هوري كيها بحالتين لو ضغطت عليها هي

357
00:29:39,680 --> 00:29:44,640
تفتح لي قائمة زي هيك القائمة اللي فتحها أو اللي

358
00:29:44,640 --> 00:29:48,120
انفتحتها دي إذا في المربع الخاص ب response

359
00:29:48,120 --> 00:29:52,600
variable نكتب أو نختار ياما بكتب المتغيرات كتابة

360
00:29:52,600 --> 00:29:56,800
زي عرف أنا أكتبهم يعني لو كتبهم Y1 و Y2 و Y3 سهل

361
00:29:56,800 --> 00:30:02,380
أكتبهم لكن يكون الاسم كبير الخطأ مشكلة إذا نكتب أو

362
00:30:02,380 --> 00:30:06,140
نختار المتجارات التابعة كما هو مربع موضح في المربع

363
00:30:06,140 --> 00:30:13,320
حوالي التالي له هذا أوريك إياه طبعا التوابع

364
00:30:13,320 --> 00:30:18,380
التلاتة هاي مش هيك هاي التلاتة هدولة هذو أول تلاتة

365
00:30:18,380 --> 00:30:22,890
متجارات تابعة هاي الشاشة اللي احنا عايزينها التلاتة

366
00:30:22,890 --> 00:30:27,450
history و variable sense مظبوط بعلم عليهم واضغط اش

367
00:30:27,450 --> 00:30:32,470
أد بحط لهم في هذه المنطقة بس هي كل اللي بعمله هيك

368
00:30:32,470 --> 00:30:35,710
بكون أنا حددت مين ال response variable طبعا تحت في

369
00:30:35,710 --> 00:30:42,630
عندي okay بضغط على okay إذا هي ال okay تبعتي أنا

370
00:30:42,630 --> 00:30:45,490
ماشي أنا بتعملها مرة تانية هي هيك وهي التلاتة

371
00:30:45,490 --> 00:30:45,890
هدول

372
00:30:49,030 --> 00:30:58,050
why add و why okay اللي أنا بلاحظ لما .. ده بوريكي

373
00:30:58,050 --> 00:31:01,030
إذا بينت الشاشة معاك تلاحظ هنا في صار كلمات هنا

374
00:31:01,030 --> 00:31:04,750
مظبوط هذول أسماء المتغيرات يعني كان بإمكاني أكتبهم

375
00:31:04,750 --> 00:31:10,280
كتابة ومن كل واحدة تانية فاصلة هكذا أنا أحدد من 

376
00:31:10,280 --> 00:31:16,980
الطيارات التابعة أحدد المتوسطات أَوْ دوم السموم

377
00:31:16,980 --> 00:31:21,320
المتوسطات الـ hypothesized values القيم المفترضة

378
00:31:21,320 --> 00:31:26,140
من خلال سجلات السابقة فبعدين اضغط على المربع

379
00:31:26,140 --> 00:31:32,200
المقابل اللي هنا طبعًا مكتوب بإهم سميها البرنامج

380
00:31:32,200 --> 00:31:37,080
اسم paired variables إذا في عنده response والتاني

381
00:31:37,080 --> 00:31:41,790
عاش Beard، ليش سماها Beard؟ خلّي بقى أنا بتكلمش على

382
00:31:41,790 --> 00:31:44,730
عينتين مرتبطة، بتكلم على عينة واحدة بس هنا

383
00:31:44,730 --> 00:31:48,730
البرنامج المصممة بسميها Beard بالظبط عشان ياخد كل

384
00:31:48,730 --> 00:31:52,210
واحدة مع المقابلة لها فدول اعتبرهم عبارة عن Beard

385
00:31:52,210 --> 00:31:56,670
X واحد هذي اللي هو العلوم الاجتماعية مع الخمسمية

386
00:31:56,670 --> 00:32:03,150
تعتبر كبير كزوج وهكذا لذا البرنامج يعني أنا بتوقع

387
00:32:03,930 --> 00:32:07,110
أنه لما هنتعامل مع عينات مرتبطة بعد ال break

388
00:32:07,110 --> 00:32:11,330
هنستخدم نفس ال command نفس الأمر اللي هو ال one

389
00:32:11,330 --> 00:32:15,250
sample عشان كده عينتين مرتبطين اسمها خطأ يلفظ هي

390
00:32:15,250 --> 00:32:18,830
عينة واحدة بس ياخدها قابله بعد عشان كده بيسميها

391
00:32:18,830 --> 00:32:23,630
أزواج متقابلة وليس عينتين مرتبطة طيب الآن حاجة

392
00:32:23,630 --> 00:32:26,970
أوريكيها ثاني هي هذه من هنا لحظة مقابل paired

393
00:32:26,970 --> 00:32:27,450
variables

394
00:32:30,560 --> 00:32:33,780
طيب مهم أخد الترتيب الأول والثاني والثالث حسب

395
00:32:33,780 --> 00:32:39,100
المتغيرات بعلّم على التلاتة وبضغط على add وهي

396
00:32:39,100 --> 00:32:44,820
okay هتلاحظي اللي أنا كتبت هنا it's 01 02 03 أو هي

397
00:32:44,820 --> 00:32:48,900
شاشة كده أكثر بوضوح بعد ما أخلص بحث عن المربع

398
00:32:48,900 --> 00:32:51,340
الحيواني بهذا الشكل لحظة هي المربع اللي حصلنا عليه

399
00:32:55,810 --> 00:32:58,630
لحظة أقبلك إيه أكثر، لحظة هي المتغيرات اللي عندي

400
00:32:58,630 --> 00:33:03,650
history وراحت history

401
00:33:03,650 --> 00:33:07,170
semicolon فاصلة منقوطة verbal semicolon sentence

402
00:33:07,170 --> 00:33:09,530
وطاعة نفس الشيء يعني لو أنا عارف أكتب اسمه بكتبه

403
00:33:09,530 --> 00:33:13,370
كتابة مش عارف المتغيرات اللي عندي كتير أنا أفترض أ

404
00:33:13,370 --> 00:33:19,790
click على هذا المربع واضح هذا خطوة أساسية بعد ما

405
00:33:19,790 --> 00:33:23,810
أفتح البيانات بحدد مينام التغيرات التابعة والقيم

406
00:33:23,810 --> 00:33:28,410
المفترضة اللي أنا عايز أعمل أشتر عليها هذه هي

407
00:33:28,410 --> 00:33:33,130
المهمة في هذا الموضوع بعد هيك أكملها واحدة واحدة

408
00:33:54,060 --> 00:33:58,520
في عندي report بنضغط

409
00:33:58,520 --> 00:34:03,280
على هي الـ report اللي موجودة تحت في الـ reports

410
00:34:03,280 --> 00:34:12,300
عادة في عندي عدة خيارات في

411
00:34:12,300 --> 00:34:16,180
عندي means and standard deviation يعطيني المتوسطات

412
00:34:16,180 --> 00:34:21,320
والانحرافات المعيارية يعطيني hotlinks T أساسية طبعًا

413
00:34:21,320 --> 00:34:25,680
عايزة hotlinks T-square report يعطيني إياها ومهم جدًا

414
00:34:25,680 --> 00:34:30,260
يعطيني في individual variables report وفي students

415
00:34:30,260 --> 00:34:34,760
T-test report يعني هو هيعطي hotlink للـ overall لكل

416
00:34:34,760 --> 00:34:39,060
التغيرات التابعة مع بعض وبعدين الـ students T-test

417
00:34:39,060 --> 00:34:42,360
الاختبار T اللي احنا بنعرفه هيعملها كل واحد لحاله

418
00:34:42,360 --> 00:34:46,120
بالإضافة يعطيني confidence intervals يعني فترات

419
00:34:46,120 --> 00:34:50,330
الثقة إذا نحاول دائمًا الاختيارات هذه القوانين دي

420
00:34:50,330 --> 00:34:52,950
موجودة وممكن حتى الـ correlation إذا حابب أعرف

421
00:34:52,950 --> 00:34:56,750
الارتباط بين المتغيرات التابعة بس مجرد بعمل click

422
00:34:56,750 --> 00:35:02,330
عليها إذا أنا على البرنامج بتنقل من هنا report و

423
00:35:02,330 --> 00:35:11,490
بحدد اللي أنا عايزه كده أنا خلصت الـ

424
00:35:11,490 --> 00:35:16,270
output بتاعه نضغط على run الـ run هي واضحة العلامة

425
00:35:16,270 --> 00:35:23,240
الخضراء اضغط عليها بيعطيك النتائج هي الـ run اللي

426
00:35:23,240 --> 00:35:31,100
هنا خلاص فالمهم بتكمليها بالطريقة المناسبة خلاص و

427
00:35:31,100 --> 00:35:41,020
هي نتائج بتاعة البرنامج نبدأ

428
00:35:41,020 --> 00:35:46,040
بتفسير النتائج واحدة واحدة خلاص إذا اضغط على run

429
00:35:46,040 --> 00:35:50,910
نحصل على النتائج التالية أول شيء أنا طلبت منه يعمل

430
00:35:50,910 --> 00:35:54,630
لي حساب واصفة مش كده؟ خلّيني أقرا النتائج وأشوف

431
00:35:54,630 --> 00:35:59,770
الأرقام دي ماذا تعنيها لو يكون عندي history للمواد

432
00:35:59,770 --> 00:36:06,750
الاجتماعية هذه العلامة ناقص H01 يعني في المتوسط

433
00:36:06,750 --> 00:36:12,920
درجات الطلاب في الاجتماعيات لما أطرح منها المتوسط

434
00:36:12,920 --> 00:36:16,500
في السنوات السابقة هذه المتغيرة إذن معناه كده

435
00:36:16,500 --> 00:36:21,280
البرنامج عمل متغير جديد عبارة عن درجة الطالب الآن

436
00:36:21,280 --> 00:36:27,700
تنحرف على المتوسط العام طول

437
00:36:27,700 --> 00:36:32,360
علمي الـ difference في اختصار كلمة difference 26.58

438
00:36:32,360 --> 00:36:38,480
معناه كده مؤشر معين أن درجات الطلاب في الاجتماعية

439
00:36:38,480 --> 00:36:41,520
تحسنت عن الماضي بمقدار 26 درجة

440
00:36:45,070 --> 00:36:50,750
إذا بيحكي عن history ناقص F01 برضه الـ S دي اختصار

441
00:36:50,750 --> 00:36:55,050
مين الانحراف المعياري الـ standard deviation للـ

442
00:36:55,050 --> 00:36:59,390
difference الانحراف المعياري للفرق يعني لكل طالب

443
00:36:59,390 --> 00:37:02,990
طلعت الفرق بين درجته والمتوسط العام وبعدين خدت

444
00:37:02,990 --> 00:37:05,990
الانحراف لهم وطلعت المتوسط لهم نفس الشيء بالنسبة

445
00:37:05,990 --> 00:37:11,150
للـ verbal واضح الفرق 4.6 خلي

446
00:37:11,150 --> 00:37:17,110
بالك الفرق مايحكيش كبير ولا صغير لأن الفرق نسبة، لما

447
00:37:17,110 --> 00:37:20,890
بحكي ستة وعشرين صح فرق كبير بوجهة نظري هيك، بس

448
00:37:20,890 --> 00:37:26,270
المادة من خمسمية، الامتحان الثاني الـ verbal من

449
00:37:26,270 --> 00:37:30,990
خمسين، ولو كنت كل أربعة الفرق تبعها أكبر من الفرق

450
00:37:30,990 --> 00:37:34,860
قبل ستة وعشرين ليش؟ لأنه المادة من الخمسمية لما

451
00:37:34,860 --> 00:37:39,040
يكون الطالب في فرق 26 ممكن يكونش 26 مش فرق جوهر

452
00:37:39,040 --> 00:37:43,040
حسب الدرجة الكلية المادة الثانية واضحة بس في فرق

453
00:37:43,040 --> 00:37:46,300
إيجابي نحكي هكذا لكن ماقدرش أعمل .. ماقدرش أحكي

454
00:37:46,300 --> 00:37:49,280
أنه ده الإحصائيين ولا لأ ولا كان كل شغلة في الإحصاء

455
00:37:49,280 --> 00:37:52,340
.. في الاستدلال الإحصائي المساقر ماأعرفش قيمة يعني

456
00:37:52,340 --> 00:37:56,160
المساقطة على الاستدلال الإحصائي صير يعني تحصيل حاصل

457
00:37:56,420 --> 00:37:59,960
الـ Science نخص H0 تلاحظ البرنامج عرف أن الـ H01

458
00:37:59,960 --> 00:38:03,900
الأول الـ 02 للثاني والثالث، ذات الأمور واضحة

459
00:38:03,900 --> 00:38:12,020
الفرق سالب 4.8 واضح أن طلبة العلوم تراجعوا، الأول

460
00:38:12,020 --> 00:38:14,600
أحسن، يعني السنوات العشرة الماضية كانت أفضل من

461
00:38:14,600 --> 00:38:19,020
اليوم وهي

462
00:38:19,020 --> 00:38:25,720
أعطاني الـ count، هم 87 طالب الموجودين الآن نبدأ

463
00:38:25,720 --> 00:38:30,280
نشتغل اختبار Hotlink فنختبر الفرضية اللي كتبه هنا

464
00:38:30,280 --> 00:38:34,560
في

465
00:38:34,560 --> 00:38:38,740
عندي اختبارين في الـ hypothesis means all zero و

466
00:38:38,740 --> 00:38:44,520
means all equal بتعرف إيش بيقصد بالاتنين الـ means

467
00:38:44,520 --> 00:38:53,040
all equal معناه إيش؟ معناه أنا بأعتبر المتوسطات

468
00:38:53,040 --> 00:38:53,440
هدول

469
00:38:56,190 --> 00:38:59,990
كلهم زي بعض يعني نفس القيمة يعني equal يعني إيش

470
00:38:59,990 --> 00:39:03,730
يعني هاد C وهاد constant C هيك يعني كلهم في

471
00:39:03,730 --> 00:39:12,850
الامتحانات كلها من جديهاش من 500 أفترض هل

472
00:39:12,850 --> 00:39:19,130
هم كلهم متساويات؟ لأ هاد معنى means all equal

473
00:39:22,300 --> 00:39:25,740
مهم جدًا أعرف إيش اللي بشتغله لإي والله لو أنا كانت

474
00:39:25,740 --> 00:39:28,760
الثلاث مواد اللي عنده زي بعض هي الحالة تبعتنا لنفس

475
00:39:28,760 --> 00:39:32,000
الدرجة نفس الـ scale لكن أنا بالنسبالي كل واحدة

476
00:39:32,000 --> 00:39:37,440
مالها مختلفة عن الثانية فبأخذ means all zero إيش

477
00:39:37,440 --> 00:39:45,120
means all zero؟ اه يعني ميو بتساوي مثلًا ميو داشت

478
00:39:45,120 --> 00:39:50,280
اللي بتساوي مثلًا ميو بتساوي خمسمية لواحدة منهم نفترض،

479
00:39:50,280 --> 00:39:56,280
إذا الفرق بينهم مش ساوي بيساوي صفر، فبياخد means

480
00:39:56,280 --> 00:39:59,880
all zero إذا بستخدم means all zero، بكون عندي الـ

481
00:39:59,880 --> 00:40:02,480
scale مختلف بين الأول والثاني والثالث، يعني نهاية

482
00:40:02,480 --> 00:40:04,300
العظمة للمادة من إزاي بعد

483
00:40:15,330 --> 00:40:18,590
كويس هيك لغاية هنا عرفت السطر اللي هأخده أنا معلمك

484
00:40:18,590 --> 00:40:22,370
عليه اللي هو اللي أحمر لأن أنا عايز أتعامل معاه T²

485
00:40:22,370 --> 00:40:28,350
هذه القيمة تبع الاختبار إذا T²

486
00:40:34,450 --> 00:40:40,230
هذا برنامج ماهو علاقة بالخطوط اللي يكتب الاص

487
00:40:40,230 --> 00:40:46,090
ماهو هو مصمم يكتب كده الـ T2 تحت فتسميها T2 أي

488
00:40:46,090 --> 00:40:51,050
حاجة سميها تمشيها، سميها أتش على اسمه، سميها على

489
00:40:51,050 --> 00:40:56,290
اسمك مش هتفرق كتير قيمة الاختبار هي كملاشي علاقة

490
00:40:56,290 --> 00:41:02,110
إبها طبعًا إليها طريقة للحساب وأنا بعيد في الآخر

491
00:41:02,110 --> 00:41:09,200
خالص طبعًا يوجد درجات حرية تلاتة وتلاتة متوسطات وDF2

492
00:41:09,200 --> 00:41:15,480
86 هما 87 فالآن نقص واحد 86 وهي بيعنينا في الآخر

493
00:41:15,480 --> 00:41:18,680
Parametric Test Probability Level قيمة الـ P value

494
00:41:18,680 --> 00:41:30,120
هذه الأخر واحدة الـ P value إذا

495
00:41:30,120 --> 00:41:34,780
هي اللي أنا عايزها هي قيمة الاختبار أو عدد

496
00:41:34,780 --> 00:41:38,600
المتوسطات اللي أنا بعملهم اختبار هدول الـ N نقص

497
00:41:38,600 --> 00:41:42,220
واحد وهي أخر واحدة الـ Zero خلاص بقى هذا مش T

498
00:41:42,220 --> 00:41:47,080
العادي هذا T² طيب

499
00:41:47,080 --> 00:41:51,220
مش القرار القيمة واضحة أن أقل من 5% لذلك برفض

500
00:41:51,220 --> 00:41:58,260
الفرضية الصفرية وبأستنتج أن المتوسط مختلف عن الـ 

501
00:41:58,260 --> 00:42:03,660
550 و 30 وما أقدرش أحدد هل يختلف عن الأول أو عن

502
00:42:03,660 --> 00:42:07,240
الثاني أو عن الثالث أو عن كلهم مع بعض لكن بحكي و

503
00:42:07,240 --> 00:42:10,940
نحكي اختلافه بس لما كده فيها دلالة كافية لدعم الفرض

504
00:42:10,940 --> 00:42:14,420
البديل القائل بأن متجه المتوسطات لمواد الثلاث

505
00:42:14,420 --> 00:42:23,140
يختلف عن المتوسط للعشر سنوات الماضية خلاص؟

506
00:42:23,140 --> 00:42:28,760
بعد .. أشوف طالما الآن صار القرار رفض الفرضية

507
00:42:28,760 --> 00:42:35,990
الصفرية إحنا قررنا نرفض مش هيك طالما القرار رفض ما

508
00:42:35,990 --> 00:42:42,110
إحنا بدنا نكمل ولا نتوقف لازم نكمل هذا بذكرك زي في

509
00:42:42,110 --> 00:42:46,190
الأنوابة لصالح من أو الفرق مع من أنا كله حددته

510
00:42:46,190 --> 00:42:53,210
أن هناك فروقات وسكت لصالح من في عندي الجدول

511
00:42:53,210 --> 00:43:02,380
المكتوب عليه the variable هذا الجدول الصغير السطر الأول

512
00:43:02,380 --> 00:43:07,580
في .. السطر الأول الـ All هذا هو اللي أنا حكيت

513
00:43:07,580 --> 00:43:14,840
عليه تو يعني السطر الأول بياخد كل يعني كأن أنا

514
00:43:14,840 --> 00:43:22,980
ممكن أستغنى تمامًا عن الجدول اللي فات واضح؟

515
00:43:22,980 --> 00:43:27,600
و سطر .. سطر الثاني والثالث والرابع لكل متغير

516
00:43:27,600 --> 00:43:31,780
لوحده كان اللي أنا بشتغل عليه اختبارتي لكل عينة

517
00:43:31,780 --> 00:43:39,960
لوحدها مظبوط بس بركز في حكاية الدراجات والفروقات

518
00:43:39,960 --> 00:43:46,160
اللي حكينا عليها المتغير الأول تتذكر ما حكينا

519
00:43:46,160 --> 00:43:53,580
الفرق للـ history هذا كان ستة وعشرين فاصل ستة

520
00:43:53,580 --> 00:44:03,710
تقريبًا هذا 4.7 وهذا السالم 4.9 دعوني أذكر هذول و

521
00:44:03,710 --> 00:44:07,610
نطلع الآن للفروقات التنائية إذا هذه جدول تبعنا

522
00:44:07,610 --> 00:44:11,510
مكتوب عليه الـ all شايفها الـ all بلاش جدول مكتوب

523
00:44:11,510 --> 00:44:15,630
عليه غيرها ولماذا هذا شغل ثاني هذا الجدول اللي

524
00:44:15,630 --> 00:44:22,990
أنا عايزه نمسك اختبار اختبار الـ history ناقص H01

525
00:44:22,990 --> 00:44:27,510
لأن هو عمل متغير زي ما حكيت سماه الفرق بين درجة

526
00:44:27,510 --> 00:44:32,350
طلاب في المواد الاجتماعية عن درجة المبدئية طلعت

527
00:44:32,350 --> 00:44:36,750
قيمة اختبارتي هو يتلقى لي students day بس للسهولة

528
00:44:36,750 --> 00:44:44,190
بنحكي T test لكن اختباره اسمه students day بعدين

529
00:44:44,190 --> 00:44:46,550
هأحكيلك ليش سموه students day بس هنفل أول عشان

530
00:44:46,550 --> 00:44:51,730
ما نقطعش الشرح قيمة مطلقة، لحظة دي علامة الـ Absolute

531
00:44:51,730 --> 00:44:54,270
Value كقيمة مطلقة، انسى الإشارة، الإشارة بأخدها من

532
00:44:54,270 --> 00:44:59,530
الأول، الإشارة بينت هنا طلعت

533
00:44:59,530 --> 00:45:05,430
قيمة الاختبار 3.254 دالة ولا مش دالة؟ بطلع 0016

534
00:45:05,430 --> 00:45:08,690
دالة إحصائيًا، إذا الاختبار الأول

535
00:45:21,550 --> 00:45:26,870
0016 واضح القرار نرفض فرضية صفرية ونستنتج أن في

536
00:45:26,870 --> 00:45:30,470
فرق معنوي بين درجات الطلاب في مادة تاريخ على

537
00:45:30,470 --> 00:45:36,670
المتوسط العام والفرق واضح الـ القيمة 3.254 طبعًا

538
00:45:36,670 --> 00:45:40,610
هذا بيعطيني absolute value برجع هنا الإشارة مالها

539
00:45:40,610 --> 00:45:44,270
موجبة شفت أن أنا رجعت هنا أنا ما أقدرش هنا أخد قرار

540
00:45:44,270 --> 00:45:51,150
نصالح من فطالما الإشارة موجبة إذا الطلبة تحسنوا في

541
00:45:51,150 --> 00:45:55,230
العلم الاجتماعي نفس

542
00:45:55,230 --> 00:46:00,870
الطريقة للامتحان الثاني الـ verbal والـ H02 3.896 و

543
00:46:00,870 --> 00:46:09,070
القيمة 002 برضه نفس الحكاية مع كده في اختلاف لصالح

544
00:46:09,070 --> 00:46:14,090
من الاجتماع الموجب إذا لصالح إذا اختفى اللغض فيه

545
00:46:14,090 --> 00:46:18,550
تحسن الثالث الـ sake بالساوية Zero

546
00:46:21,610 --> 00:46:27,830
والفرق قيمة الاختبار 9.4 واضح برضه فيه فرق هل حسن

547
00:46:27,830 --> 00:46:31,690
ولا لا برجع لإشارة مالها السالبة ما فيش تحسن مع كده

548
00:46:31,690 --> 00:46:39,690
في عندي مشكلة في العلم اللي لو سألتك بشكل عام أكبر

549
00:46:39,690 --> 00:46:50,280
فرق وين موجود حسب الاختبار نسبيًا طال أكبر فرق مش ..

550
00:46:50,280 --> 00:46:54,620
هو تعتمد على هدول هدول اللي هم علاقة بمستوى القياس

551
00:46:54,620 --> 00:46:59,260
اللي كانت 550 و 30 والحرف الميّارة تبعها كل ما

552
00:46:59,260 --> 00:47:04,840
كبرت قيمة الاختبار كل ما كانت الفروقات كبيرة مظبوط

553
00:47:04,840 --> 00:47:09,560
كل ما كانت قيمة الاختبار كبيرة يعني الفروقات كبيرة

554
00:47:09,560 --> 00:47:14,060
أو زي ما حكينا كل ما كانت الـ P صغيرة مظبوط من

555
00:47:14,060 --> 00:47:18,490
أكبر T موجودة كقيمة مطلقة معنا كده في الـ science

556
00:47:18,490 --> 00:47:21,870
هذا في العلوم كان فرق كبير عن متوسط العالم بالرغم

557
00:47:21,870 --> 00:47:25,530
لو طلعنا على فرقنا كان صغير لأ بس إحنا حكينا نسبة

558
00:47:25,530 --> 00:47:34,970
وتناسب بالنسبة للدرجة الكلية مع كده أنا

559
00:47:34,970 --> 00:47:42,310
بدور الفرق الكبير أكبر واحد وين موجود ما نفعش أعتمد

560
00:47:42,310 --> 00:47:47,150
على الفروقات هذه الوصفية هذه فروقات وصفية بروح

561
00:47:47,150 --> 00:47:50,210
للفروقات بتاعة الاستدلال الإحصائي اللي هي من خلال

562
00:47:50,210 --> 00:47:55,930
اختبار T Square كل ما كان الفرق كبير هتكون T تبعته

563
00:47:55,930 --> 00:48:00,410
كبيرة يعني كل ما .. آسف كل ما كانت T كبيرة الفرق

564
00:48:00,410 --> 00:48:07,390
بيكون كبير إذا ابتدي عندك كل ما كانت .. كل ما كانت

565
00:48:07,390 --> 00:48:21,490
القيمة المطلقة لاختبار T الكبيرة دلّ لذلك على

566
00:48:21,490 --> 00:48:31,110
أن الفروق أكثر معنوية أو أكثر جوهرية أو

567
00:48:31,110 --> 00:48:37,170
.. أو أيش كل ما كانت الـ P صغيرة نفس الجملة كل ما

568
00:48:37,170 --> 00:48:44,050
كانت القيمة الاحتمالية صغيرة

569
00:48:45,620 --> 00:48:50,220
دلّ لذلك على الفروق أكثر معناهية يعني الفروق معناه

570
00:48:50,220 --> 00:48:57,660
كمية من الـ P هذه القيمة؟ لأ الـ P ما عندناش قيمة لأ

571
00:48:57,660 --> 00:49:02,140
قيمة تي سكوير يعني قيمة تي خلّيني أقول إنه مكتوب

572
00:49:02,140 --> 00:49:07,420
تي سكوير أو students تي السبب التي سكوير هذه لمن؟

573
00:49:07,420 --> 00:49:10,820
لكل

574
00:49:10,820 --> 00:49:17,940
لكل والـ student تي هذه لمن؟ أيوة للثلاثة هذول

575
00:49:17,940 --> 00:49:22,160
إذا واضح أن فيه فروقات وأكثر فروقات موجودة هنا

576
00:49:22,160 --> 00:49:31,860
من بعده؟ الثاني وهي الثالث عشان كده حكيت لك ربما

577
00:49:31,860 --> 00:49:37,840
الـ 26 هذه ما تكونش فرق كبير بالنسبة للـ 500 إذا الآن

578
00:49:37,840 --> 00:49:41,040
عرفنا كيف نعمل test overall يعني بشكل عام فيه

579
00:49:41,040 --> 00:49:46,240
فروقات ولكل واحدة وجدت أن فيها فروقات T² قيمتها

580
00:49:46,240 --> 00:49:51,440
دائمًا موجبة T² دائمًا موجبة

581
00:50:02,870 --> 00:50:06,430
إذا ملاحظة هنا أنا أستخدم اختبارتي لكل متغير من

582
00:50:06,430 --> 00:50:10,610
المتغيرات التابعة إذا كان اختبارتي square مالو ده

583
00:50:10,610 --> 00:50:13,610
الإحصائية مفهوم أجهزة استخدمه غير دالة يعني لو

584
00:50:13,610 --> 00:50:20,930
كانت غير دالة بتطلعش علي تحت لأن ما لهاش معنى برضه

585
00:50:20,930 --> 00:50:25,710
ممكن الآن أخد القرار نفسه باستخدام من فترة ثقة

586
00:50:25,710 --> 00:50:29,890
اللي هي confidence لاحظوا confidence intervals

587
00:50:29,890 --> 00:50:33,810
لمن مش للـ variables نفسها مش للمتغيرات التابعة

588
00:50:33,810 --> 00:50:38,930
نفسها for the mean differences للفرق بين المتوسطات

589
00:50:38,930 --> 00:50:42,710
اللي هي متوسط من درجات الطلاب والمتوسط العام فهي

590
00:50:42,710 --> 00:50:48,200
الثلاثة it's history-01 وهكذا هي الـ differences

591
00:50:48,200 --> 00:50:53,780
هدول اللي إحنا شفناهم من الأول هذه

592
00:50:53,780 --> 00:50:57,380
الفروقات الوصفية بالمتغيرات كمقياس وصفي يعني الأول

593
00:50:57,380 --> 00:51:02,080
نقصت 500 أو هكذا في عندي نوعين من فترات الثقة

594
00:51:02,080 --> 00:51:09,580
النوع الأول اتعودنا عليه تعب بنفروني وفي نوع ثاني

595
00:51:09,580 --> 00:51:14,600
مكتوب عليه lower 95 confidence in percentage less

596
00:51:14,600 --> 00:51:15,020
simultaneous

597
00:51:18,460 --> 00:51:22,160
متزامن في نفس اللحظة يعني بياخد فترات الثقة فضل

598
00:51:22,160 --> 00:51:27,080
وجود المتغيرات الثلاثة إحنا هنعتمد على هذه المنطقة

599
00:51:27,080 --> 00:51:31,020
غالبا

600
00:51:31,020 --> 00:51:34,400
الطرقتين بيعطي نفس القرار لكن الأكثر دقة اللي على

601
00:51:34,400 --> 00:51:40,350
اليمين خالص لأن هذه فترات ثقة متزامنة هذه فترة ثقة

602
00:51:40,350 --> 00:51:43,650
كل واحدة منفردة عن الأخرى زي ما كنا نستخدمها في

603
00:51:43,650 --> 00:51:46,910
اختبارتي لعينة واحدة وعينتها مستقلة أو في الانوفا

604
00:51:46,910 --> 00:51:52,100
لو طلعت على فترات الثلاثه تعطيني معنى زي ما حكينا

605
00:51:52,100 --> 00:51:56,220
قبل هي كأن مفترض الفترة الأولى معناها أن إحنا

606
00:51:56,220 --> 00:52:00,180
عندنا ثقة بنسبة 95% أن الفرق بين متوسط درجات

607
00:52:00,180 --> 00:52:06,180
الطلبة في مادة المواد الاجتماعية عن المتوسط العام

608
00:52:06,180 --> 00:52:10,040
اللي كان 500 هذا الفرق بيروح من بين حوالي 3 درجات

609
00:52:10,040 --> 00:52:15,580
لـ 50 درجة واضح أن الفترة ما تجملش على الصفر المعنى

610
00:52:15,580 --> 00:52:20,350
كده بنرفض الفرضية الصفرية والفرق لصالح من واضح أن

611
00:52:20,350 --> 00:52:24,850
الإشارة موجبة بقى بالتالي لصالح الطلبة الحاليين

612
00:52:24,850 --> 00:52:29,350
مستوى محسن نفس الشيء بالنسبة للـ verbal it's 02

613
00:52:31,440 --> 00:52:34,780
درجتهم في الاختبار اللفظي مطروح منه المتوسط العام

614
00:52:34,780 --> 00:52:39,140
اللي هو الـ 50 كان 46 وهي فترة تثيقة واضح أنه أقل

615
00:52:39,140 --> 00:52:42,900
فرق درجة تقريبًا وأعلى شيء ثمانية وواضح الفرق دي

616
00:52:42,900 --> 00:52:47,640
الإحصائي لأن الفترة برضه لا تجتمل على الصفر الـ

617
00:52:47,640 --> 00:52:52,800
science بنفس الحكاية الفترة أقل فرق 6 سنة نقل 6 بجلد

618
00:52:52,800 --> 00:52:56,340
الطلبة لغاية سالب تلاتة واضح الصفر برضه الفترة لا

619
00:52:56,340 --> 00:53:02,020
تجتمل على الصفر فبالتالي نرفض الفرضية الصفرية طب

620
00:53:02,020 --> 00:53:05,220
هذه طلعت معايا لأن طلبت من خلال الـ report يعمل لي

621
00:53:05,220 --> 00:53:09,480
confidence center بالذكر ما حكيناها في الـ report

622
00:53:09,480 --> 00:53:12,640
أيوه

623
00:53:12,640 --> 00:53:19,580
الـ report حطينا صحه الـ confidence

624
00:53:19,580 --> 00:53:23,120
طب

625
00:53:23,120 --> 00:53:26,680
هي طب

626
00:53:26,680 --> 00:53:32,210
هنا في شغلات ممكن أنت تغير بعض الإعدادات المسبقة

627
00:53:32,210 --> 00:53:39,010
للبرنامج على سبيل المثال فترة 

628
00:53:39,010 --> 00:53:43,930
الثقة 95 confidence coefficient ممكن نخليها 99 أو 

629
00:53:43,930 --> 00:53:49,870
98 احنا غالبا نعتمد على 95% في هنا decimal places 

630
00:53:49,870 --> 00:53:54,730
ليه علامات العشرية الـ T² عايزة 3 علامات يعني لما

631
00:53:54,730 --> 00:53:58,470
يظهر قيمة الـ T زي ما طلعت معنا .. مش عارف 200 ..

632
00:53:58,470 --> 00:54:03,130
هي .. هي 223.3103 علامات عشرية لو عايزهم أكثر أو

633
00:54:03,130 --> 00:54:05,990
أقل بعلم .. بضغط و باختار اللي أنا عايزه ال

634
00:54:05,990 --> 00:54:08,510
probability اللي هي ال P value طلعناها بدل ما تكون

635
00:54:08,510 --> 00:54:11,610
.. هنا أنا مختار أربعة علامات مش طلعت معاها كلها

636
00:54:11,610 --> 00:54:14,670
أربعة انشكت لو عايزة خمسة أو ستة ممكن أختارها من

637
00:54:14,670 --> 00:54:19,610
هنا يعني هذه المهارات موجودة في خلال الإعدادات اللي

638
00:54:19,610 --> 00:54:22,730
ممكن تختاريها طبعا ال means نفس الشيء ال

639
00:54:22,730 --> 00:54:28,470
correlation لو عايز أعمل علامات عشان يختارها هذا

640
00:54:28,470 --> 00:54:35,090
تقريبا خيار نوجز الموضوع عشان تكون الأمور واضحة إن 

641
00:54:35,090 --> 00:54:41,450
شاء الله استخدام البرنامج سهل لكن المهم قبل ما 

642
00:54:41,450 --> 00:54:45,050
أستخدم البرنامج أكون دخلت البيانات مع ال Excel

643
00:54:49,430 --> 00:54:56,990
أو البرنامج نفسه واضح ال data عندي عندي ثلاث

644
00:54:56,990 --> 00:55:01,410
متغيرات تابعة يعني في ثلاث عمدة و في عندي قيم

645
00:55:01,410 --> 00:55:07,570
افتراضية بعملها كمتجه واحد اثنين ثلاثة و هي طريقة

646
00:55:07,570 --> 00:55:12,410
البرنامج لازم اعملهم بهذا الشكل صحيح

647
00:55:12,410 --> 00:55:17,730
صحيح نفس الشيء يعني في ملف جديد بالدخلة زي الأسماء

648
00:55:17,730 --> 00:55:22,050
الأساسية بالظبط بالداخل للدرجات، بس المهم أن هذول

649
00:55:22,050 --> 00:55:25,310
الدرجات الترتيب مهم، يعني ما نفعش أخد مثلا Verbal

650
00:55:25,310 --> 00:55:30,970
في الأول و أخلي هذه 500، بصير الكلام مش صحي، إذا

651
00:55:30,970 --> 00:55:35,590
هذ .. هذا خطوة رقم واحد، الخطوة الثانية بروح على

652
00:55:35,590 --> 00:55:39,810
Analysis وفي عند ال Multivariate Analysis Hotling

653
00:55:39,810 --> 00:55:40,910
One Sample T Squared

654
00:55:44,290 --> 00:55:47,590
فينا عندك طبعا variables المنطقة هي الشاشة اللي

655
00:55:47,590 --> 00:55:52,470
هنا بختار المتغيرات إما بكتبهم كتابة يعني لو أنا

656
00:55:52,470 --> 00:55:57,090
كانت سميتهم y واحد بكتب y واحد بريح ال consultant

657
00:55:57,090 --> 00:56:04,630
زيك سمي كلون اللي بيفصل من كل واحد و الثاني هذا

658
00:56:04,630 --> 00:56:07,950
بالنسبة ل response variables و ال bird نفس القصة

659
00:56:07,950 --> 00:56:11,030
اللي هم ال h ممكن تسميها h واحد h اثنين h ثلاثة أو

660
00:56:11,030 --> 00:56:16,540
h ثالثة و بعدين هي عندك ال reports بحدد إيش اللي

661
00:56:16,540 --> 00:56:21,080
أنا عايز أطلعه و في الآخر بضغط على run و بس فكان

662
00:56:21,080 --> 00:56:28,560
استخدام البرنامج سهل لازال SPSS التعليق

663
00:56:28,560 --> 00:56:34,780
النتائج شفتي ببدأ دائما بالإحصاء الوصفي دائما

664
00:56:34,780 --> 00:56:39,160
الواحد لما بيشتغل تحليل بيانات بيبدأ بالإحصاء

665
00:56:39,160 --> 00:56:39,660
الوصفي

666
00:56:48,440 --> 00:56:51,680
الحساب الاصطناعي بيعطينا كل متغير لوحده بس أنه

667
00:56:51,680 --> 00:56:54,980
يعطانيش الفرق بين المتغير و القيمة المفترضة و هي

668
00:56:54,980 --> 00:56:59,480
القيمة هذول شفناهم في أكثر من مناسبة بعدين بطلع

669
00:56:59,480 --> 00:57:03,000
على Hotlink في عندي اختبارين مرة في حالة ال means

670
00:57:03,000 --> 00:57:08,700
all zero أو means all equal أنت رايح نفسك خدي هذه

671
00:57:08,700 --> 00:57:13,880
ال means all zero لأنه قد يختلف القياسات اللي عندك

672
00:57:14,750 --> 00:57:19,030
فخلص الفرق بينه هو بين المتوسط العام مع دراية

673
00:57:19,030 --> 00:57:25,810
الطلاب بسعة صفر و هي قيمة T² و هو البرنامج الحسابي

674
00:57:25,810 --> 00:57:28,450
اللي بيبقى له أربعة علامات عشرية لأن طلبت منه أربعة

675
00:57:28,450 --> 00:57:32,850
لكن لو خمسة هيطلق لي هنا خمسة فواضح لأن هذا الفرق

676
00:57:32,850 --> 00:57:37,650
يا بطنص إن الفردية السطرية لا يوجد فرق معنوي بيبين

677
00:57:37,650 --> 00:57:42,310
المتوسطات تحصيل للطلبة في الثلاث مساقات معا شوف كلمة

678
00:57:42,310 --> 00:57:51,250
معا معنا بأخذ الأول و الثاني و الثالث مع بعضهم واضح

679
00:57:51,250 --> 00:57:56,170
أن في فرق و هترجع على الجدول المكتوب عليه T² أو

680
00:57:56,170 --> 00:58:00,530
students T طبعا T² للسطر الأول اللي احنا نشوف

681
00:58:00,530 --> 00:58:06,660
نتيجته من شوية و هي كل اختبار T لوحده واضح زي ما

682
00:58:06,660 --> 00:58:09,980
حكينا كل ال paper لو كانت أقل من 5% فحكينا فيه

683
00:58:09,980 --> 00:58:13,340
فروقات لصالح من حسب الإشارة شفناها من الأول

684
00:58:13,340 --> 00:58:19,880
و حكينا أكبر قيمة لتيه مع كده أكبر فروق فأكبر فرق

685
00:58:19,880 --> 00:58:23,400
كان في ال science صح فرق سالب بس هو الكبير مع كده

686
00:58:23,400 --> 00:58:27,000
فيه تدني في مستوى تحصيل طلبة العلم صح في تحسن في

687
00:58:27,000 --> 00:58:31,120
العلوم الاجتماعية و الاختبار اللفظي لكن اللي هنا

688
00:58:31,120 --> 00:58:34,840
أسوأ يعني الفرق اللي بينهم و بين الطلبة السابقين

689
00:58:34,840 --> 00:58:37,940
كان في العلم هو الأكثر فرق و لصالح الطلبة القدامى

690
00:58:37,940 --> 00:58:44,360
مع كده بطلع بخلاصة أن الطلبة في العلم بدهم تدريب

691
00:58:44,360 --> 00:58:49,700
تعزيز مهاراتهم تغيير المدرس إذا المدرس في عنده

692
00:58:49,700 --> 00:58:55,410
إشكالية و هكذا و بعدين حكينا على فترة الثقة بنفس

693
00:58:55,410 --> 00:58:59,690
الفكرة إذا كانت الفترة تجتمل على الصفر بنرفضش

694
00:58:59,690 --> 00:59:03,310
الفرضية الصفرية إذا كانت لا تجتمل واضح الحالات

695
00:59:03,310 --> 00:59:06,990
الثلاث اللي عندي الفترة كانت لا تجتمل على الصفر

696
00:59:06,990 --> 00:59:10,530
فبالتالي تم رفض الفرضية الصفرية و كان الاستنتاج إنه

697
00:59:10,530 --> 00:59:14,330
فيه فروقات و كانت لصالح الطلبة في مادتي العلوم

698
00:59:14,330 --> 00:59:19,670
المواد الشمعية و اختبار اللفظ و لصالح الطلبة

699
00:59:19,670 --> 00:59:24,460
القدامى في امتحان العلوم هذا بالنسبة لاختباري

700
00:59:24,460 --> 00:59:31,040
لعينة واحدة في أي سؤال دكتور تفسير أنك أجلز تعلق

701
00:59:31,040 --> 00:59:34,040
على ثلاث جدول مثلا أو أربع جداول ولا ممكن جدول واحد

702
00:59:34,040 --> 00:59:37,540
يغنيك أن أعلق عليه و خلاص؟ خلاني أحكي لأن لو أخدت

703
00:59:37,540 --> 00:59:42,580
الجدول هذا الجدول

704
00:59:42,580 --> 00:59:48,170
الواضح لو كان عند الجدول هذا موجود واضح أن هذا

705
00:59:48,170 --> 00:59:53,350
الجدول كافي لكل شيء هذا اللي حكيت عليه في أول من

706
00:59:53,350 --> 00:59:57,430
اللقاءات الأولى أن فترات الثقة بتغني عن ال P value

707
00:59:57,430 --> 01:00:03,910
بس تماما النقطة المهمة تعرفي الفرق معنى و أكثر

708
01:00:03,910 --> 01:00:09,110
لمين مش هقدر أطلعها من هنا ما أقدرش أعتمد على الفرقات

709
01:00:09,110 --> 01:00:12,330
هذه و أحكي والله الأكثر هنا إذا ما عكد هذا الجدول

710
01:00:12,330 --> 01:00:16,530
بيحكي لنا رفض ولا لأ؟ لاتجاه لصالح من؟ و بيعطينا

711
01:00:16,530 --> 01:00:20,110
الفرق في المتوسطات يتراوح من إلى معلومات كبيرة بس

712
01:00:20,110 --> 01:00:24,170
من أكثر معنوية بدي الاختبار نفسه فالاختبار نفسه

713
01:00:24,170 --> 01:00:27,990
هي موجود هنا ما عكد الجدولين هذول مع بعض كافيات

714
01:00:27,990 --> 01:00:31,030
يعني كل واحد بيعطينا معلومة يعني ما أقدرش أستغنى عن

715
01:00:31,030 --> 01:00:34,370
هذا الجدول أو الجدول الثاني، الاثنين مع بعض

716
01:00:34,370 --> 01:00:38,830
استفسار،

717
01:00:38,830 --> 01:00:39,270
سؤال

718
01:00:45,400 --> 01:00:49,960
اه ال .. الاختبار ال student بتعرفي عادة أي واحد

719
01:00:49,960 --> 01:00:57,220
بيعمل اختبار بيسميه باسمه أو بيعطيه رمز معين اللي

720
01:00:57,220 --> 01:01:02,700
عمل اختبار اتي

721
01:01:02,700 --> 01:01:07,140
عالم اسمه Gosset بجيب لكم صوره مش هتذكروا كل

722
01:01:07,140 --> 01:01:12,600
واحد مع صورته زي Hotling فهو .. هو كان بيشتغل في

723
01:01:12,600 --> 01:01:16,570
شركة معينة وكان معاه .. يعني عنده فريق عمل من

724
01:01:16,570 --> 01:01:22,350
الطلاب تبعونه و الشركة كانت يعني عاملة زي حظر

725
01:01:22,350 --> 01:01:26,230
عليهم أنه ممنوع نشر أبحاثهم في مجلات برا إطار

726
01:01:26,230 --> 01:01:31,090
الشركة فهو عمل اختبار تبعه و المجموعة تبعته و مش

727
01:01:31,090 --> 01:01:34,750
عارف ينشره برا باسمه مش عارف يسميه Gosset Test

728
01:01:34,750 --> 01:01:40,710
مثلا فحاب ينشر للبحث و .. و .. و يعني التكريمة

729
01:01:40,710 --> 01:01:44,730
للطلبة اللي اشتغلوا معاه الطلبة تبعونه فعطاه اسم

730
01:01:44,730 --> 01:01:53,190
الطلبة فسماه student  T test طب احنا سويا بنحكي

731
01:01:53,190 --> 01:01:57,170
T test بس بس هو اسم ال students T test فسماه

732
01:01:57,170 --> 01:01:59,470
student على اسم الطلبة اللي هم اشتغلوا معاه في

733
01:01:59,470 --> 01:02:03,230
الموضوع فنشر بحث .. هيك سموه .. نشر بحث تحت اسم

734
01:02:03,230 --> 01:02:08,270
مستعار الـ Student Statist عشان كده هنا الكتاب اللي

735
01:02:08,270 --> 01:02:12,910
هو الـ NCSS كتبوا الـ Student State اختبار الطلاب

736
01:02:12,910 --> 01:02:16,510
بس مش لاب طلاب طلبة اشتغلوا معاه في هذا الموضوع

737
01:02:16,510 --> 01:02:21,270
طبعا قصته اكتبه على ال net على google Gosset عجيبة

738
01:02:21,270 --> 01:02:27,090
قصته ممكن تختلف الرواية من مكان لمكان بس هذا

739
01:02:27,090 --> 01:02:32,940
مجمل تراحة في أي سؤال؟ احنا قليلا حكينا كل ما كان

740
01:02:32,940 --> 01:02:38,500
قيمة T كبيرة و كل ما كان الفروق أكبر ممكن نعمل نفس

741
01:02:38,500 --> 01:02:42,100
الشغل على قطعات التقارير؟ والله هتغلبك بس كل ما

742
01:02:42,100 --> 01:02:47,400
كان خارج بين الطرفين بتغلب ليش؟ لأن القياسات مش زي

743
01:02:47,400 --> 01:02:51,860
بعض بتخوف يعني لأن الخطأ اللي معاه رح يدخل في

744
01:02:51,860 --> 01:02:55,600
الموضوع فبالتالي ما أقدرش أعتمدي اعتماد كامل إذا

745
01:02:55,600 --> 01:02:59,700
كانت القياسات زي بعض أما في تفكيرك صح بس في حالتي

746
01:02:59,700 --> 01:03:00,500
صعب أن أقبلها

747
01:03:03,900 --> 01:03:10,400
السؤال أو الاستفسار نعم خليني

748
01:03:10,400 --> 01:03:13,840
على هذول بس اللي أنا معرضهم أنا حتى كنت بدي اليوم

749
01:03:13,840 --> 01:03:18,440
الصبح أشيل الجدول هذا أنا ما شرحتهش أنا .. أنا

750
01:03:18,440 --> 01:03:22,180
همسحه بس حاببت أنك تشوفيه هذا على أساس مجرد يعني 

751
01:03:22,180 --> 01:03:29,340
أنه كان موجود لكن مش لازم نحتاجه خلاص نأخذ break و

752
01:03:29,340 --> 01:03:34,240
نكمل بعد ال break، نكمل إن شاء الله اختبارات hotline

753
01:03:34,240 --> 01:03:40,740
هنبدأ في اختبار hotline لمقارنة متجهي متوسطات

754
01:03:40,740 --> 01:03:52,100
مجتمعين لاحظوا حكى متجهي متوسطات ما حكيش متوسطي هم

755
01:03:52,100 --> 01:03:58,020
مجتمعين بس ما حكيش متوسطي ما حكيش اثنين يعني ممكن

756
01:03:58,020 --> 01:04:04,490
يكون كيف؟ طبعًا عارف يعني لأن كل مجتمع فيه متغيرات

757
01:04:04,490 --> 01:04:08,650
إيه بالظبط مجتمع ليه متغيرات؟ إذا اختبار hotline

758
01:04:08,650 --> 01:04:18,650
لمقارنة عنده متجهين صحيح متجهي

759
01:04:18,650 --> 01:04:26,170
بس متوسطات مجتمعين زي المثال أخدناه في الأول لغة

760
01:04:26,170 --> 01:04:26,710
عربية

761
01:04:29,400 --> 01:04:34,940
أو اجتماعيات كانت .. اه كانت .. بالظبط كانت علوم

762
01:04:34,940 --> 01:04:45,860
اجتماعية اختبار لفظي وكان علوم أنا أخذنا بس لكل ..

763
01:04:45,860 --> 01:04:50,460
أحكينا طلاب بس لكن الإفطار كان عند .. أدول لطلاب و

764
01:04:50,460 --> 01:04:54,860
طالبات لحظة

765
01:04:54,860 --> 01:05:00,510
تابع .. قاعد نسميه توابع ثلاث متجارات تابعة، ثلاثة

766
01:05:00,510 --> 01:05:04,630
تابعة وهذه

767
01:05:04,630 --> 01:05:09,290
المتجارات مجتمعين مش هيك طلاب وطالبات فبلاحظ

768
01:05:09,290 --> 01:05:15,370
متجهي أن هناك واحد للطلاب وواحد للطالبات متوسطات

769
01:05:15,370 --> 01:05:20,910
اللي ممكن يكون مدتين أو أكثر هنا واضح عندك ثلاثة

770
01:05:20,910 --> 01:05:24,910
مواد يعني بنفع أنا أقارن مدتين زيك، بنفع برضه أكثر

771
01:05:24,910 --> 01:05:31,410
من تابع خلاص، لكن لو هدول شطبتها مش مصيرلها شطبت

772
01:05:31,410 --> 01:05:36,750
هدول بصيرتي تسلا عينتين مستقلتين واضح؟ لكن لو

773
01:05:36,750 --> 01:05:39,310
شطبت واحد منهم موضوع اليوم اللي حاكيه لأن بعد ..

774
01:05:39,310 --> 01:05:44,390
بعد شوية إذا لأن الصورة تكون واضحة، بكون عندي أكثر

775
01:05:44,390 --> 01:05:49,130
من متغيرات تابعة وفي عندي بدل عينة واحدة هكون عينتين

776
01:05:49,130 --> 01:05:53,150
طلاب وطالبات قبل وبعد وبعد شوية هناخده مجموعة

777
01:05:53,150 --> 01:05:58,290
ضابط ومجموعة تجريبية وهكذا واضح؟ شوفي أنا بيعنيني

778
01:05:58,290 --> 01:06:01,930
في المقام الأول أعرف متى يستخدم، ماذا الاختبار،

779
01:06:01,930 --> 01:06:11,770
إذا بس بستخدم أكون عندي أكثر من تابع وفقًا لطريقة

780
01:06:11,770 --> 01:06:16,890
ضابط أو طريقة تجريبية وفقًا لمجموعة من الإناث، مجموعة

781
01:06:16,890 --> 01:06:21,770
من الذكور وحكاية، معلمين ومعلمات بستخدم اختبار

782
01:06:21,770 --> 01:06:25,790
Hotelling-T² لمقارنة متجارات بمتوسطات مجتمعية is a

783
01:06:25,790 --> 01:06:28,870
Hotelling-T² test for comparing mean vectors from

784
01:06:28,870 --> 01:06:33,010
two populations الشروط الموجودة، نفترض كان عند

785
01:06:33,010 --> 01:06:37,150
متغيرين تابعين تبع مية قلع اثنين وقلع ثلاثة وعلى

786
01:06:37,150 --> 01:06:42,110
أربعة أول شيء هتشكل كل من المتجارات العشوائية

787
01:06:42,110 --> 01:06:45,970
للمتغيرين التابعين عينة عشوائية يعني عينة عند كل عينة

788
01:06:45,970 --> 01:06:50,700
عشوائية يعني عينات احتمالية تخلي بالك العينات بتعرفها

789
01:06:50,700 --> 01:06:54,920
أنها عينات احتمالية وغير احتمالية الاستدلال

790
01:06:54,920 --> 01:06:57,440
الإحصائي اللي بنشتغله في اختبار الفرضيات وفترات

791
01:06:57,440 --> 01:07:02,900
الثقة بينفع للعينات الاحتمالية اللي بيكون فيها شرط

792
01:07:02,900 --> 01:07:06,720
العشوائية متحقق زي العينة العشوائية البسيطة العينة

793
01:07:06,720 --> 01:07:09,880
العشوائية الطبقية العينة المتضمة وعينة متعددة

794
01:07:09,880 --> 01:07:14,760
المراحل أو المنقدية الشرط الثاني هذه المنتجات

795
01:07:14,760 --> 01:07:19,310
العشوائية المتوارد الأول مستقلة عن متجهات الأشمال

796
01:07:19,310 --> 01:07:22,890
المتهانة الثانية طبعًا أنا عند طلاب مجموعة وطالبات

797
01:07:22,890 --> 01:07:27,290
مجموعة أكيد المجموعة الأولى درجاتهم مستقلة أو

798
01:07:27,290 --> 01:07:30,950
تختلف ما لهاش ارتباط مع درجات المجموعة الثانية دائمًا

799
01:07:30,950 --> 01:07:34,710
هذا شرط أو غالبًا بكون متحقق إذا كان في عند عينة

800
01:07:34,710 --> 01:07:39,460
مجموعتين مختلفتين إذا المتجهات العشوائية المتغير

801
01:07:39,460 --> 01:07:44,200
الأول مستقلة عن المتغير الثاني في شروط إضافية لو

802
01:07:44,200 --> 01:07:48,520
كان حجم العين الصغيرة من المجتمع الأول إلى المجتمع

803
01:07:48,520 --> 01:07:54,760
الثاني طلاب وطالبات طبعًا هذه الاختبارات لحد لقاء

804
01:07:54,760 --> 01:07:57,820
الغد إن شاء الله كل اختبارات برامترية تشترط أن

805
01:07:57,820 --> 01:08:00,980
يكون التوزيع طبيعي أو حجم العين كبير بما فيه

806
01:08:00,980 --> 01:08:05,300
الكفاية هنا برضه بنشترط كل مجتمع من المجتمعين

807
01:08:05,300 --> 01:08:11,000
توزيع طبيعي متعدد المتغيرات وحنشوف الحكاية الشرط

808
01:08:11,000 --> 01:08:13,900
المجتمعين اللي هو نفس مصفوفة التباينات والتغيرات

809
01:08:13,900 --> 01:08:21,090
هلاحظ في T² في حالة تساوي التباينات أو التغيرات

810
01:08:21,090 --> 01:08:24,090
وحنشوف الفرق بين إيش معناه تباين وإيش معناه تغير

811
01:08:24,090 --> 01:08:30,470
بعد شوية التطبيق

812
01:08:30,470 --> 01:08:37,010
اللي حناخده شوية بعيد عن التربية شوف هو صعب تجد من

813
01:08:37,010 --> 01:08:43,230
كتب في الحصار متعدد متغيرات يمكنه سام ربي أشتهد

814
01:08:43,230 --> 01:08:49,470
وكتب شغل كويسة وكتابة كويسة لأن أنا مثلًا عجبت تخصصي

815
01:08:49,470 --> 01:08:52,790
بتقشير بحثين كلام في تخصصي أنا؟ ممكن .. ممكن بيصير

816
01:08:52,790 --> 01:08:56,290
.. اه لكن ال .. ال .. الخطأ .. إذا كانت اختبارات

817
01:08:56,290 --> 01:08:59,210
على مستوى وزارة مثلًا هتبتدعى تشوف .. ممتاز .. على

818
01:08:59,210 --> 01:09:02,990
مستوى مدارس .. أكثر من .. صحيح وعلى الرغم أن هي

819
01:09:02,990 --> 01:09:06,470
هتجدى أن كثير من أبحاث الماجستير اللي تم مناقشتها

820
01:09:06,470 --> 01:09:11,850
وإجازتها الطالب يكون بيدرس أكثر من مهارة ويستخدم

821
01:09:11,850 --> 01:09:16,500
اختباراته العادية والا أنت هتعملينه من خلال .. لما

822
01:09:16,500 --> 01:09:20,140
أعطيك تعمل نقد لبحث منشور أو حتى نقد لرسالة

823
01:09:20,140 --> 01:09:23,520
الماجستير تبعتك، اللي أنت عملتيها أنت ترجع لرسالة

824
01:09:23,520 --> 01:09:26,920
الماجستير تبعتك، شوف عندك كده كم متغير تابع، إذا تابع

825
01:09:26,920 --> 01:09:31,480
واحد، خلاص شغلك كويس، إذا تابع أنت مفصلة لأكثر من

826
01:09:31,480 --> 01:09:34,640
التابع واشتغلتي تي مع كده تكون رسالتك مضروبة، من

827
01:09:34,640 --> 01:09:39,480
أولها لآخرها والا هخليك طب تعملوه إن شاء الله بعد

828
01:09:39,480 --> 01:09:46,180
ما تخلص يعني .. والله أعلم مش عارف مش في علاقة ولا

829
01:09:46,180 --> 01:09:51,740
لأ هذا الكلام من سنة ألف تسعمائة وواحد وتلاتين من

830
01:09:51,740 --> 01:09:59,360
تسعين سنة أنا

831
01:09:59,360 --> 01:10:01,760
ما ليش علاقة بالموضوع، هذا الكلام أنا بعرفه من سنة

832
01:10:01,760 --> 01:10:04,760
التسعين يعني أنا بدرس في سنة تسعين وواحد وتسعين

833
01:10:04,760 --> 01:10:07,840
يعني من تلاتين سنة دارسه لما كنت في سنتين في

834
01:10:07,840 --> 01:10:12,510
الجامعة فأنا دارس وأنا بالنسبالي دارسه رياضي مش

835
01:10:12,510 --> 01:10:16,290
عامل إذا بتدرسيه على أمم أنحاط مثال شوية بعيد عن

836
01:10:16,290 --> 01:10:22,270
تخصصكم لكن أنتم فاهمين القصة قام باحث بدراسة

837
01:10:22,270 --> 01:10:27,460
العلاقة بين حجم وشكل السلعة فبافتراض أنه لديك بنات

838
01:10:27,460 --> 01:10:30,980
مأخوذة من دروع 24 من إناث السلعة ودروع 24 من

839
01:10:30,980 --> 01:10:36,220
الذكور خلاص فإنثى وذكر طلاب وطالبات المطلوب

840
01:10:36,220 --> 01:10:38,920
يختبر تساوي متجهي المتوسطات المجتمعية مستخدم

841
01:10:38,920 --> 01:10:48,880
مستوى معنوية 5% عندي متجهين واحد متجه لإناث

842
01:10:48,880 --> 01:10:53,860
السلعفة وأخذنا طولها وعرضها وارتفاعها ثلاثة متغيرات

843
01:10:53,860 --> 01:11:01,260
اللي هم هدول خلاص أنت سميهم علوم اجتماعية اختبر

844
01:11:01,260 --> 01:11:05,820
اللفظي علوم أو أنا ممكن إن شاء الله بفهم أن أنا

845
01:11:05,820 --> 01:11:09,980
أنزل لك الصف .. أنزل هذا على الصفحة أغير اسمها بس و

846
01:11:09,980 --> 01:11:12,380
اسم الكتاب بنفس المستويات اللي .. عشان تتعود

847
01:11:12,380 --> 01:11:15,500
عليهم لكن أنا للأمانة العلمية أخذت الأرقام نفسها

848
01:11:15,500 --> 01:11:17,140
من الكتاب يعني فمقدرش أغير

849
01:11:20,810 --> 01:11:24,910
إلى أن نعتبر المتجه الأول هي اللي عندي درجاتها

850
01:11:24,910 --> 01:11:28,250
دول الثلاثة مرة للإناث ومرة للذكور زي ما حكيت

851
01:11:28,250 --> 01:11:33,370
هذا متجه للإناث ومتجه للذكور واضح؟ نشوف هل فيه

852
01:11:33,370 --> 01:11:38,870
اختلافات ولا لا يعني هل الطول للإناث زي الطول

853
01:11:38,870 --> 01:11:41,650
للذكور هل العرض نفس العرض هل الارتفاع نفس

854
01:11:41,650 --> 01:11:48,560
الارتفاع طبعًا لو بشتغل اللي كلهم على حدة حأخذ طول

855
01:11:48,560 --> 01:11:52,900
الصرفالة واحدة مرة للذكر ومرة للأول الثاني وهي

856
01:11:52,900 --> 01:11:58,120
الثانية وهي الثالثة فعايز أختبر أن المتجهة الأول

857
01:11:58,120 --> 01:12:04,660
بيساوي المتجهة الثاني بس بيبقى شرطة هناك أنا

858
01:12:04,660 --> 01:12:08,280
بحكي ذكور وبقى ناس طب هنا ما فيش قيمة افتراضية

859
01:12:08,280 --> 01:12:13,340
يعني ما فيش أن الفرق بينهم 101 بيساوي 500 زي اللي

860
01:12:13,340 --> 01:12:14,940
هناك أنا بحكي لذكور وبقى ناس

861
01:12:18,040 --> 01:12:20,460
نفس الخطوات اللي تبعناها في الأول اللي هم

862
01:12:20,460 --> 01:12:24,600
الاختلاف بدل ما كنا نختار من Analysis Multivariate

863
01:12:24,600 --> 01:12:27,400
Analysis Hotelling’s One Sample T Squared هنختار Two

864
01:12:27,400 --> 01:12:33,420
Samples معينتها ومستقلتها في نفس المنطقة بس الآن

865
01:12:33,420 --> 01:12:39,040
بدأ أوريك كيف نجيب البيانات تبعت المثال نفس عضه

866
01:12:39,040 --> 01:12:43,300
البيانات عند موجودة في Excel نفس عضه دخلت على ال

867
01:12:43,300 --> 01:12:49,650
Excel أوريكيا في الأول ال Excel وين موجودة عشان

868
01:12:49,650 --> 01:12:55,270
نعرف شكل ال data اللي احنا هنتعامل معها

869
01:12:55,270 --> 01:13:01,390
هاي

870
01:13:01,390 --> 01:13:02,610
الملف ال Excel تابعناه

871
01:13:08,510 --> 01:13:11,850
هي ال gender وزي الشغل العادي واحد وواحد افترض

872
01:13:11,850 --> 01:13:14,890
واحد إناث اثنين ذكور أو العكس مش مشكلة كتير مش

873
01:13:14,890 --> 01:13:17,770
فارقة معناها وهي ال length ال width وال height

874
01:13:17,770 --> 01:13:24,250
الطول والعرض والارتفاع طب هدول المجموعة شغل عادي

875
01:13:24,250 --> 01:13:30,410
هذا الشغل العادي زي الأساسيات العادي بتعرفوا 

876
01:13:30,410 --> 01:13:36,270
الدخلوه ده عينتين مستقلتين يعني أنت انسى .. انسى

877
01:13:36,270 --> 01:13:39,270
الـ width و الـ height كانوا مش موجودين عند المطير

878
01:13:39,270 --> 01:13:43,990
واحد هي مرة للذكور في الأول وبعدين للإناث بقى

879
01:13:43,990 --> 01:13:48,310
يكمل لمحة المطيرين التانية شغل عادي مش هيكمل الملف

880
01:13:48,310 --> 01:13:50,130
التابعي موجود على الـ Excel بدي أجيبه من الـ Excel

881
01:13:50,130 --> 01:13:55,590
على الـ .. الـ NCSS إذا جبناه مجرد ما أعمل اختبار

882
01:13:55,590 --> 01:14:00,040
تبع T2 لازم أعرف هل التباينات متجانسة ولا لأ في عندنا أي

883
01:14:00,040 --> 01:14:06,140
من التباينات واحد للتلات متغيرات مع بعض وواحد كلهم 

884
01:14:06,140 --> 01:14:13,940
على حدة واضح كيف؟ فالآن عندي اختبار اسمه بارتليت

885
01:14:13,940 --> 01:14:19,540
بكس واحد بارتليت بكس homogeneity of variance test

886
01:14:19,540 --> 01:14:26,020
إذا كلهم مع بعض للتلات متغيرات اختبار

887
01:14:28,790 --> 01:14:38,310
إذا راح نعمل اختبار اسمه Box M

888
01:14:38,310 --> 01:14:48,650
Test هذا لإيش؟ لتجانس تباينات المتغيرات

889
01:14:48,650 --> 01:14:54,010
التابعة معاك

890
01:14:58,200 --> 01:15:03,040
يعني الأول والتاني والتالت مع بعضهم للطلاب والطالبات

891
01:15:03,040 --> 01:15:07,640
للذكور والإناث للإناث السلعفة وللذكور تبعيتها إذا

892
01:15:07,640 --> 01:15:14,960
الاختبار اسمه إيش؟ Box M تلاحظي Box M test all all

893
01:15:14,960 --> 01:15:20,900
يعني للتلات متغيرات التابعة في عندي اختبارين للـ all

894
01:15:23,990 --> 01:15:29,270
1F اختبار F وهي الـ P value تبعته وفي اختبار تقريبًا

895
01:15:29,270 --> 01:15:33,830
كاي سكوير احنا

896
01:15:33,830 --> 01:15:39,310
خلّينا نستخدم اختبار F وهنا برضه بيعطينا نفس

897
01:15:39,310 --> 01:15:43,450
النتائج الفرضية الصفرية بتنص أن التباينات مالها

898
01:15:43,450 --> 01:15:50,550
التباينات طبعًا للمجتمع التابع مع بعض متساوية أو

899
01:15:50,550 --> 01:15:51,290
متجانسة

900
01:15:54,360 --> 01:16:01,760
السجل اشتوى أو الـ P value 0007 أقل من 5% إذا ما 

901
01:16:01,760 --> 01:16:06,260
أنا كده بنرفض الفرضية الصفرية وبنستنى تجي نتابعها

902
01:16:06,260 --> 01:16:12,940
واتابع لها غير متجانسة لمن؟ مجتمع أخي إن أنت

903
01:16:12,940 --> 01:16:15,380
تكتبها معانا مش هكتب أنت مش هكتب أنا اكتب معانا

904
01:16:15,380 --> 01:16:20,240
كلهم مع بعض طيب برضه وأنا ماشي في الطريقة كده

905
01:16:20,240 --> 01:16:26,020
حيلزاني بعد شوية اختبارات لكل متغير لوحده فبالتالي

906
01:16:26,020 --> 01:16:28,760
دهشي برضه تجانس متحقق ولا .. فطالما أنا موجود هنا

907
01:16:28,760 --> 01:16:34,780
بالمرة هتطلع عليه إذا الاختبار التاني اسمه إيش؟

908
01:16:34,780 --> 01:16:40,540
إذا هي الاختبار الأول بارتلت واحد اسمه بارتلت بس

909
01:16:40,540 --> 01:16:46,000
لاحظ إيش مكتوب جانب كلمة بارتليت بارتليت بارتليت

910
01:16:46,000 --> 01:16:49,740
individual variable test كله individual يعني منفرد

911
01:16:49,740 --> 01:16:53,310
كله على حدة لحظة مرة للـ Length ومرة للـ Width و

912
01:16:53,310 --> 01:16:56,190
مرة للـ Height و للطلاق هذه الـ P Value تبعنا 

913
01:16:56,190 --> 01:17:02,150
كلها مالها أقل من 5% مختلفة

914
01:17:02,150 --> 01:17:08,350
طبعًا هو زي Levin بس هنا الشخص اللي عمله Bartlett

915
01:17:08,350 --> 01:17:12,330
في حياته المتغيرات المتعددة استخدمت Box للمتعددة

916
01:17:12,330 --> 01:17:16,930
كلهم مع بعض وهذا كلهم على حدة إذا الفرق ما بينهم

917
01:17:16,930 --> 01:17:23,340
اختبار Box مع All و Bartlet إيش بياخده منفردًا

918
01:17:23,340 --> 01:17:32,500
individual إذا هذا منفرد والتاني مع بعض كله برضه

919
01:17:32,500 --> 01:17:35,100
في الحالة التانية كله على حد وبرضه في كل حالة من

920
01:17:35,100 --> 01:17:40,900
الحالات التلاتة تم رفض الفرضية الصفرية إذا برضه

921
01:17:40,900 --> 01:17:47,880
نرفض إيه الصفر لكل تابع لكل تابع منفردًا مع كده

922
01:17:47,880 --> 01:17:55,100
التباين ماله برضه غير متجانس منفردًا لكل واحد لوحده

923
01:17:55,100 --> 01:18:01,340
أحيانًا ممكن يكون متجانس لوحده غير متجانس لتاني ممكن

924
01:18:01,340 --> 01:18:06,600
خلاص مافي مش عندك اختبار تاني equal و unequal

925
01:18:06,600 --> 01:18:13,080
خلّيني أشوف الآن هذه الخطوة أخذت لأساس أقدر أرجع

926
01:18:13,080 --> 01:18:16,920
للأول ونمسك واحدة واحدة فيهم

927
01:18:22,980 --> 01:18:25,680
لحظة hotlink T-square section لأني ليس عندي equal

928
01:18:25,680 --> 01:18:29,640
لأن equal لحظة covariance assumption يطلق عليها

929
01:18:29,640 --> 01:18:32,300
covariance لما يكون عندي أكثر من تابع بيسميها

930
01:18:32,300 --> 01:18:37,360
covariance إذن هذه سميناها مش التباين عشان نتلخبطش

931
01:18:37,360 --> 01:18:43,600
التغيرات خلاص

932
01:18:43,600 --> 01:18:47,680
هذه التباين لمين؟ لهذول هنا ليش صفر التباينات

933
01:18:47,680 --> 01:18:48,260
متساوية

934
01:18:54,790 --> 01:19:00,190
إيش الفرق اللي بينهم؟ أنا عادة بكون عندي .. لو كان

935
01:19:00,190 --> 01:19:04,790
عندي متغير تابع وحيد وعندي تلات مجموعات خلنا نحكي

936
01:19:04,790 --> 01:19:08,870
عندي مجموعتين طلاب وطالبات هكون الـ sigma اللي

937
01:19:08,870 --> 01:19:13,990
الأول والـ sigma اللي التاني مش هيك وهو متغير

938
01:19:13,990 --> 01:19:19,290
واحد فبالتالي مافيش تغير مافيش ارتباط لأن هو متغير

939
01:19:19,290 --> 01:19:24,350
وحيد لما يكون عندك توابع أكثر من توابع نفترض اثنين

940
01:19:24,350 --> 01:19:29,250
يكون عندك فيه sigma للأول وsigma للتاني وفيه

941
01:19:29,250 --> 01:19:32,910
بنسميها sigma واحد اثنين اللي هي التغير بين الأولى

942
01:19:32,910 --> 01:19:37,270
زي الارتباط لأن الارتباط عبارة عن إيش؟ عبارة عن

943
01:19:37,270 --> 01:19:40,570
covariance ارتباط عبارة عن تغير على انحراف معياري

944
01:19:40,570 --> 01:19:44,790
الـ X انحراف معياري الـ Y التغير هذه عبارة عن

945
01:19:44,790 --> 01:19:49,530
covariance بين X و Y يعني sigma XY على sigma X

946
01:19:49,530 --> 01:19:59,910
نضرب لـ Sigma Y أو SXSY وهذه نسميها Sigma XY نسميها

947
01:19:59,910 --> 01:20:04,870
Sigma 12 فتلاحظ

948
01:20:04,870 --> 01:20:09,130
التغير التغير

949
01:20:09,130 --> 01:20:12,310
اللي هنا هذا عبارة عن ارتباط بس مضروب بالحرفين

950
01:20:12,310 --> 01:20:15,610
المعيارية هذا بنشأ قويًا لما يكون عندك أكثر من

951
01:20:15,610 --> 01:20:20,610
التغير التابع لكن مافيش إلا متغير تابع واحد مع كده

952
01:20:20,610 --> 01:20:23,750
مافيش تغير أو تغير أو صفر لأن الارتباط بتبعهم صفر

953
01:20:23,750 --> 01:20:26,570
زي هنا ففي الحالة التابعة أنت في عندك سيجما واحد

954
01:20:26,570 --> 01:20:29,950
اثنين وفي سيجما اثنين واحد وثلاثة اثنين زي بعض

955
01:20:29,950 --> 01:20:34,110
المشكلة أكبر وين؟ لو أكون عندي تلات متغيرات تابعة

956
01:20:34,110 --> 01:20:42,910
إيش يصير الشكل؟ هيكون في تباين هي التباين هم سميت

957
01:20:42,910 --> 01:20:47,870
جانس التباين منفردًا إن كلهم على حدة التغير يصير هذا

958
01:20:47,870 --> 01:20:53,010
واحد اثنين تلاتة مش هيك يصير الأول والتاني ومين

959
01:20:53,010 --> 01:20:59,890
هدول تغيرات طبعًا هذه مرايا هذا سيجما اثنين واحد هي

960
01:20:59,890 --> 01:21:03,930
هذه نفسها هذا

961
01:21:03,930 --> 01:21:10,630
سيجما اثنين تلاتة هذا سيجما تلاتة واحد سيجما تلاتة

962
01:21:10,630 --> 01:21:17,570
اثنين تلاحظ هذا قطر المصفوفة هيكفيها التباينات

963
01:21:17,570 --> 01:21:22,330
والمصفوفة العليا تغيرات هدول والأحمر تحت زي اللي

964
01:21:22,330 --> 01:21:25,790
فوق هدول التغيرات اللي بحكي عليهم هنا أن تكون

965
01:21:25,790 --> 01:21:30,510
التغيرات متساوية في حالة وجود أكثر من المتغير التاني

966
01:21:30,510 --> 01:21:34,190
ما يعنيكيش القصة الطويلة اللي أنا بحكي عليها تعرفي

967
01:21:34,190 --> 01:21:39,570
الفرضية الصفرية بتنص لما أكون عندي معنى التغيرات

968
01:21:39,570 --> 01:21:44,070
متساوية لما يكون كلهم على حدة التباينات المتساوية

969
01:21:44,070 --> 01:21:48,450
هذه كلهم .. لحظة كلهم على حدة تباينات لما باخدهم

970
01:21:48,450 --> 01:21:54,770
مع بعض تكون التغيرات هذه تكون متساوية طب في حالة

971
01:21:54,770 --> 01:22:01,090
تبعها كانت تغيرات

972
01:22:01,090 --> 01:22:10,460
متساوية ولا غير غير .. زمان كده هاخد أي سطر بس كأن

973
01:22:10,460 --> 01:22:14,500
بظبط بشتغل اختباراتي اللي أخدته في الأول بس لعينتين

974
01:22:14,500 --> 01:22:17,880
هناك كان متغير تابع واحد هنا عينتين ذكور وإناث

975
01:22:17,880 --> 01:22:22,100
ولكن أكثر من متغير تابع معناه كده السطر التاني

976
01:22:22,100 --> 01:22:26,120
اللي هأخده هي T² وهي Df طبعًا تلاتة أنا عارف تلاتة

977
01:22:26,120 --> 01:22:32,160
ليش بظبط أحكي

978
01:22:32,160 --> 01:22:38,250
هم كانوا عددهم 24 أنثى و24 ذكروكان تلات متغيرات

979
01:22:38,250 --> 01:22:42,290
تابعة، هاي تلاتة وهاي الـ Sieg تابعتي موجودة Zero

980
01:22:42,290 --> 01:22:48,250
Zero Zero إيش معناها؟ معناها فيه فرق بين الأطوال

981
01:22:48,250 --> 01:22:52,730
التلاتة مع بعضهم بين الذكور والإناث، يعني في فروقات

982
01:22:52,730 --> 01:22:58,090
دلالة إحصائية بين متوسطي الطول وعرض وارتفاع

983
01:22:58,090 --> 01:23:00,990
السلعة، فيعزل النوع أو يعزل الجنس

984
01:23:07,630 --> 01:23:11,630
خلاص إذا الـ .. هذه الخطوة الأولى لازم أعملها في

985
01:23:11,630 --> 01:23:17,890
الأول واضح هي الاختبار واضح أن هناك فروقات ذات

986
01:23:17,890 --> 01:23:23,230
دلالة إحصائية طيب لما بدأت أشتغل طيب الفرق لصالح

987
01:23:23,230 --> 01:23:27,810
مينه؟ هل الفرق كلهم ولا واحدة منهم بس؟ لحظة جدول

988
01:23:27,810 --> 01:23:33,950
هذا زي الجدول اللي حكينا عليه في الأول وهذا

989
01:23:33,950 --> 01:23:39,250
الجدول بستخدمه إذا كان ده الإحصائي في الأول وضح

990
01:23:39,250 --> 01:23:44,730
هاي الـ O اللي حكينا عليها هاي

991
01:23:44,730 --> 01:23:47,690
الـ length و الـ width و الـ height بقى زي الـ fact

992
01:23:47,690 --> 01:23:53,090
students absolute value كقيمة مطلقة وبحكي الإشارة

993
01:23:53,090 --> 01:23:59,410
باخدها من فوق وضح

994
01:23:59,410 --> 01:24:03,650
في التلات حالات الـ P value معناها أصغر من 5% مع أن

995
01:24:03,650 --> 01:24:06,890
كده أصارح المجموعة الأول لأن كله كان عندي موجب اللي

996
01:24:06,890 --> 01:24:10,990
هو كله الأول أعلى من التاني واضح فبنقدر نطلع بقرار

997
01:24:10,990 --> 01:24:15,130
أن متوسط درجات الطلبة نفترض في المادة الأولى و

998
01:24:15,130 --> 01:24:19,450
التانية والتالتة للذكور أو للإناث أفضل من الذكور

999
01:24:19,450 --> 01:24:24,950
وبشكل عام أفضل للإناث في التلات نسخات مع بعض

1000
01:24:24,950 --> 01:24:31,930
فترات ثقة بنفس الجثة Idle 

1001
01:24:31,930 --> 01:24:34,870
links هاي الفرق بين الطلاب والطالبات أو الذكور و

1002
01:24:34,870 --> 01:24:38,910
الإناث واضح لو طلعت على ال confidence intervals

1003
01:24:38,910 --> 01:24:42,330
اللي هنا كلها فترة ثقة لا تجتمل على الصفر فبالتالي

1004
01:24:42,330 --> 01:24:50,970
حصلت على نفس القرار إذا في عندك تلت خطوات لهذا

1005
01:24:50,970 --> 01:24:58,130
الاختبار اختبار تجانس هذا رقم واحد بيعمله بعدين

1006
01:24:58,130 --> 01:25:04,940
اختبار كلهم مع بعض joined معا إذا كان هناك فروقات

1007
01:25:04,940 --> 01:25:14,080
بأخذ الاختبارات المنفردة لكل ثاني واضح

1008
01:25:14,080 --> 01:25:17,820
الفرق ما بين عينة واحدة وعينتين بس في المنهجية

1009
01:25:17,820 --> 01:25:20,980
هناك بيكون عند مجموعة واحدة من الطلاب بشتغل عليهم

1010
01:25:20,980 --> 01:25:24,560
تلت مساقات هنا في عند مجموعة طلاب ومجموعة طالبات

1011
01:25:24,560 --> 01:25:30,240
بشتغل عليهم تلت مساقات هذا عينتين مستقلتين

1012
01:25:38,130 --> 01:25:42,830
أخر واحدة لو نختم فيها هو اختبار Hotelling لمتاجر

1013
01:25:42,830 --> 01:25:47,870
متوسطات مجتمع واحد لحظة مجتمع واحد في حالة

1014
01:25:47,870 --> 01:25:53,950
المقارنة المزدوجة هي أي نقطة بالظبط قبلي وبعدي بس

1015
01:25:53,950 --> 01:25:59,970
في عند أكثر من مصاق قبلي وبعدي أكثر من مصاق لو

1016
01:25:59,970 --> 01:26:03,350
مصاق واحد خلاص اختبارتي اللي أخذنا في الأول وبرضه

1017
01:26:03,350 --> 01:26:08,110
أنا بأخذ مثل شوية بعيد عن التربية لكنهعدلك

1018
01:26:08,110 --> 01:26:10,110
المسميات التابعة اللي محطوها على الصفحة إن شاء

1019
01:26:10,110 --> 01:26:14,370
الله إذا

1020
01:26:14,370 --> 01:26:22,970
نختبر Hotelling T2 المتجة وصلنا

1021
01:26:22,970 --> 01:26:27,690
أنه بشكل عام .. بشكل عام .. بشكل عام للتلات مساخات

1022
01:26:27,690 --> 01:26:30,490
مع بعضهم المجموعة الأولى هي الأفضل هي مجموعة

1023
01:26:30,490 --> 01:26:33,850
الإناث ولما أخذتيها كل مساق لواحدة برضه النتيجة

1024
01:26:33,850 --> 01:26:36,150
كانت واحدة الإناث كانت من الأفضل

1025
01:26:39,630 --> 01:26:45,790
خلاص إذا ثالثًا اختبار Hotelling T-square لمتجة

1026
01:26:45,790 --> 01:26:48,830
متوسطات 

1027
01:26:48,830 --> 01:26:54,510
مجتمع واحد للمقارنات

1028
01:26:54,510 --> 01:27:00,770
المزدوجة إذا Hotelling T-square test for population

1029
01:27:00,770 --> 01:27:03,130
mean vector for paired comparisons

1030
01:27:07,100 --> 01:27:10,440
نطلع على المثال الموجود إلى أن نأخذ من نفس الكتاب

1031
01:27:10,440 --> 01:27:14,480
اللي أنا شغال منه بيحكي

1032
01:27:14,480 --> 01:27:19,060
المثال يتطلب القانون الأمريكي المصانع المعالجة

1033
01:27:19,060 --> 01:27:24,000
المياه الملوثة مراقبة المياه المعالجة بصفة منتظمة

1034
01:27:24,000 --> 01:27:30,960
قبل تصريفها في الأنهار إذا بنصلحها إن شاء الله

1035
01:27:36,530 --> 01:27:41,310
خليني أصلحها على أساس أنه

1036
01:27:41,310 --> 01:27:46,810
..

1037
01:27:46,810 --> 01:27:54,890
خلينا

1038
01:27:54,890 --> 01:27:56,790
نصلح عشان نكون شغالين مع بعض صح

1039
01:28:08,420 --> 01:28:11,360
ونتيجة لعدم الثقة في البيانات الصادرة من أحد هذه

1040
01:28:11,360 --> 01:28:20,860
المصانع أخذت عينة حجمها 11 يعني 11 عينة من المياه

1041
01:28:20,860 --> 01:28:24,920
المعالجة أبقوا بحيث أرسلوا نصف كل عينة منها إلى

1042
01:28:24,920 --> 01:28:29,880
المعمل الصحي يعني هم أخذوا نص وودوه على معمل معين

1043
01:28:29,880 --> 01:28:35,980
ونص التانية على معمل آخر والنص الأول لمعمل صاحب

1044
01:28:35,980 --> 01:28:39,760
القولية Wisconsin والتاني لمعمل خاص وذلك

1045
01:28:39,760 --> 01:28:44,360
لاختبار مدى مطابقة المعالجة يعني هاي المية

1046
01:28:44,360 --> 01:28:48,580
عندهم موجودة أخذوا نصها وأدوها على معمل ونفس

1047
01:28:48,580 --> 01:28:52,960
المية على معمل ثاني طب هدى لو بنعملها أطلاب مثلاً

1048
01:28:52,960 --> 01:28:56,620
يعني نص بس أطلاب ونص مطابق إيه لإن افترض كيف

1049
01:28:56,620 --> 01:29:02,660
تاخدي .. أخذي أنت كمصاقات أخذي مصاق مثلاً لغة عربية

1050
01:29:06,020 --> 01:29:10,380
هأمتحن طلاب هاي المعمل الأول وامتحان ثاني لغة

1051
01:29:10,380 --> 01:29:15,520
إنجليزية بس

1052
01:29:15,520 --> 01:29:21,060
في اللغة العربية هأخذ قبله قبله وبعده المصنع

1053
01:29:21,060 --> 01:29:25,280
الأول والمصنع التالي هو هيعالج شغلتين هيدكرهم

1054
01:29:25,280 --> 01:29:31,480
الآن وفي كل معمل من هذه المعامل أخذت 11 قراءة

1055
01:29:31,480 --> 01:29:37,770
لمتغيرين اللي هم الأكسجين المطلوب في الماء اللي هو

1056
01:29:37,770 --> 01:29:42,790
هذا الأول BOD والمواد الصلبة اللي واجب أن أتخلص

1057
01:29:42,790 --> 01:29:47,310
منها SS هاي اللي .. هاي اللي أنا عايز أختبرهم

1058
01:29:47,310 --> 01:29:51,230
شغلتين هدول أختبر الطالب في اللغة العربية وأختبره

1059
01:29:51,230 --> 01:29:55,230
وين؟ في الإنجليزية ووديها .. هنا وديها لمصنعين

1060
01:29:55,230 --> 01:29:59,390
المصنعين بالنسبة لي عبارة عن إيش؟ زي قبل وبعد

1061
01:30:02,650 --> 01:30:08,970
بالنسبة إن القبلي والبعدي مصنعين مصنع خاص أو معمل

1062
01:30:08,970 --> 01:30:13,550
خاص ومعمل

1063
01:30:13,550 --> 01:30:21,350
حكومي لو خاص بالولاية مراكزين كيف؟ في عندي مادتين

1064
01:30:21,350 --> 01:30:26,230
أنا بأختبر الطلاب فيهم أخذتهم قبلي وبعدي هنا في

1065
01:30:26,230 --> 01:30:30,590
المثال تبعنا بدي أختبر مادتين في المية واحدة

1066
01:30:31,810 --> 01:30:34,990
الأكسجين المطلوب في الماء كميته والمواد الصلبة

1067
01:30:34,990 --> 01:30:37,950
اللي لازم تخلص منها بشوف كمية الأكسجين مش بتساوي

1068
01:30:37,950 --> 01:30:41,070
والمواد الصلبة اللي لازم تخلص منها مش بتساوي فهي هيش

1069
01:30:41,070 --> 01:30:48,680
عملًا آخرجات مية وجسمها فيه تجانس 100% لنفس

1070
01:30:48,680 --> 01:30:55,280
المجموعة هي مية واحدة طلاب واحد نفس المجموعة مية

1071
01:30:55,280 --> 01:30:58,820
لازم طبعًا طبعًا اللي أنا ما بحكي قبل وبعد هي نفس

1072
01:30:58,820 --> 01:31:02,080
المجموعة اشتغلت عليها يعني أنتم طالبيات المادة

1073
01:31:02,080 --> 01:31:08,530
هذه كويس أخذتهم طلبات الدكتورة المفترض أخذتهم

1074
01:31:08,530 --> 01:31:15,570
مادتين مناقش باحث علمي ولحصة هاي المادتين هدول و

1075
01:31:15,570 --> 01:31:19,170
أخذلهم قبلي وبعدين اللي هو بيحكي عليه هنا بيديه

1076
01:31:19,170 --> 01:31:22,250
قياس شغلتين في المية الأكسجين المطلوب والشواقب

1077
01:31:22,250 --> 01:31:26,430
اللي بيبدو أتخلص منها هو لا يثق في مصنع الولايات

1078
01:31:26,430 --> 01:31:28,970
الحكومية مصنع الولايات أو مصنع الحكومية ما فيش عمل

1079
01:31:28,970 --> 01:31:31,410
وده نفس العينة

1080
01:31:33,320 --> 01:31:40,000
لمصنع خاص أو لمعمل خاص لمعمل ثاني فهي رقم العينة

1081
01:31:40,000 --> 01:31:45,200
هاي العينة تلخص نفس العينة وأنت ما تقدرش تأخذ

1082
01:31:45,200 --> 01:31:49,560
عينة واحدة تحكم ابنها عليها مظبوط فالواحد يأخذ ..

1083
01:31:49,560 --> 01:31:53,680
ما ينفعش أنا مثلاً آخذ طالب واحد وأطبق عليه قبلي و

1084
01:31:53,680 --> 01:31:57,300
بعدي في مادتين لازم يكون في عندي عدد من الطلاب

1085
01:31:57,300 --> 01:32:02,660
فدول هنا نفترض اندي 11 طالب فهو العينة عندي 11 عينة

1086
01:32:02,660 --> 01:32:09,880
هي نفس العينة يعني جبت مثلاً المية هذه جسمتها لـ 11

1087
01:32:09,880 --> 01:32:16,040
جزء 11 عينة منها و11 تانيات واضح كيف؟ والـ 11

1088
01:32:16,040 --> 01:32:19,800
هدول اللي هم نفس اللي نقل فيه المية الـ 11 راحوا

1089
01:32:19,800 --> 01:32:26,060
لمصنع و11 راحوا لمصنع من وين؟ من نفس يعني من نفس

1090
01:32:26,060 --> 01:32:30,760
المكان فبتاع العين متجانسة واضح؟

1091
01:32:35,320 --> 01:32:38,440
اللي هو .. طبعًا .. طبعًا أنا بأعمل عدة اختبارات على

1092
01:32:38,440 --> 01:32:40,440
المية، ممكن أعمل .. إذا هو حكى على اختبارين ..

1093
01:32:40,440 --> 01:32:44,940
ممكن نعمل عدة اختبارات على المية، يعني بعد ما عملت

1094
01:32:44,940 --> 01:32:46,920
اختبار في اللغة العربية أو الإنجليزية، ممكن أعمل

1095
01:32:46,920 --> 01:32:51,600
حوام علوم، رياضية وهكذا، هو اهتم بشيء ثاني دول،

1096
01:32:51,600 --> 01:32:56,140
كمية الـ precision في المية والشواعب المستخلصة أو

1097
01:32:56,140 --> 01:33:00,960
المواد الصلبة، الواجب التخلص منها هو بيحكي أنه لا

1098
01:33:00,960 --> 01:33:05,440
.. يعني لا أُثق في المعمل الأول تبع الحكومة فوديها

1099
01:33:05,440 --> 01:33:08,540
لمعمل خاص نشوف هل في فرق بين المعملين ولا لأ

1100
01:33:08,540 --> 01:33:15,780
نعتبر الخاص قبله نفترض وهذا اثنين بعده يعني اللي

1101
01:33:15,780 --> 01:33:19,440
أنا بقصد فيه العينات الشكل الأزواج مش شرط تكون

1102
01:33:19,440 --> 01:33:24,940
مجموعة واحدة طلاب طالقة طلابه بس هنا اشتغل على مية

1103
01:33:24,940 --> 01:33:30,060
نفترض وهي نفس المية جسمها لجزئين جزءه راح لمصنع و

1104
01:33:30,060 --> 01:33:33,880
جزءه راح لمصنع ثاني بس أخذ أكثر من عينة ما ينفعش

1105
01:33:33,880 --> 01:33:37,200
البحر يروح ميت البحر ويأخذ عينة واحدة وبس لازم

1106
01:33:37,200 --> 01:33:40,800
يأخذ .. ألا يعرف اللي عينة .. المياه البحر الصالحة

1107
01:33:40,800 --> 01:33:46,720
ولا لأ بدي آخذ عدة عينة مش هيك؟ هل تتفق .. بسأل ..

1108
01:33:46,720 --> 01:33:51,600
نتائج التحريف المعملين عند مستوى معنوية خمسة في

1109
01:33:51,600 --> 01:33:51,840
المية

1110
01:33:59,780 --> 01:34:02,700
وإذا وجدت فروق في ماء طبيعتها يعني على صالح مين

1111
01:34:02,700 --> 01:34:09,240
طبعًا

1112
01:34:09,240 --> 01:34:13,580
الفرضية صفر يا بخت نص أنا إذا أخذت دلتا بتساوي صفر أنا

1113
01:34:13,580 --> 01:34:17,480
دلالة delta تعني

1114
01:34:17,480 --> 01:34:20,400
أنا متوسط الفروق بين المعالجتين بيساوي صفر يعني

1115
01:34:20,400 --> 01:34:25,580
متوسط الأول بيساوي الثاني يعني بأجي مثلاً للمعالجة

1116
01:34:25,580 --> 01:34:34,130
الأولى اللي هو سماها للمادة الأولى سماها BOD بتاعة

1117
01:34:34,130 --> 01:34:40,490
الـ Oxygen هذا BOD وهذه

1118
01:34:40,490 --> 01:34:45,210
المادة الأولى مين

1119
01:34:45,210 --> 01:34:48,350
بدأ أقارن؟ هذه مع هذه الـ BOD مع الـ SS1 والـ BOD

1120
01:34:48,350 --> 01:34:52,850
مع الـ BOD2 مع اللي زيها مع اللي زيها يعني بأخذ

1121
01:34:52,850 --> 01:34:59,400
الـ data بتاعتي الـ mean للـ BOD للأول بتساوي الـ main

1122
01:34:59,400 --> 01:35:07,600
BOD اثنين قبل ما .. طبعًا للمعمل أنا بأقارن هاي

1123
01:35:07,600 --> 01:35:12,900
اللغة العربية و

1124
01:35:12,900 --> 01:35:20,440
نفس الشغل لحظة نفس الـ BOD خلاص قبل وبعد هذه

1125
01:35:20,440 --> 01:35:22,880
كانت بتكتبها لو أخذت الفرق اللي بينهم إيش هيكون

1126
01:35:22,880 --> 01:35:29,330
الفرق بينهما بساوي صفر هذا المقدار كله سميناه delta

1127
01:35:29,330 --> 01:35:37,170
أو أي اسم ثاني ممكن نسميه أي اسم آخر احنا نتفق على

1128
01:35:37,170 --> 01:35:39,550
هذا الاسم نفترض delta أننا متفقين الفرق بين

1129
01:35:39,550 --> 01:35:45,850
المعالجتين بساوي صفر هذا للأول ونفس الشيء بالنسبة

1130
01:35:45,850 --> 01:35:53,770
لمين؟ للتاني فممكن ناخدهم مع بعض كمتجه بصير الـ H

1131
01:35:53,770 --> 01:35:54,130
صفر

1132
01:35:58,090 --> 01:36:00,770
وبشكل عام الـ delta هذه اللي بتساوي الأولى

1133
01:36:00,770 --> 01:36:12,350
والتانية مش بساوي صفر صفر بس كان رموز يعني

1134
01:36:12,350 --> 01:36:15,330
الفروقات الأولى بتساوي صفر والتانية بتساوي صفر

1135
01:36:15,330 --> 01:36:20,290
اللي أنا كتبتها هنا الأولى واضحة هي الأولى ليها دي

1136
01:36:20,290 --> 01:36:27,610
مش بتساوي الصفر تبعها والتانية دي لمين؟ للتانية اللي

1137
01:36:27,610 --> 01:36:32,850
هي الـ Mu للـ S delta

1138
01:36:32,850 --> 01:36:41,290
تانية delta تانية delta تانية delta

1139
01:36:41,290 --> 01:36:42,650
تانية delta تانية

1140
01:36:51,480 --> 01:36:55,560
اللحظة اللي هي اللي ساخد من البرنامج NCSS السنة

1141
01:36:55,560 --> 01:36:59,980
الفايتة أذكر سألت الطلبة في اختصار البرنامج يعني

1142
01:36:59,980 --> 01:37:06,560
هيك أنا جابت سؤال يعني أعتقد كان bonus شيء المقصود

1143
01:37:06,560 --> 01:37:12,980
بالـ NCSS الخطوات

1144
01:37:28,400 --> 01:37:39,080
الخطوات هنا نفسها اختبار عينة واحدة Analysis

1145
01:37:39,080 --> 01:37:45,060
Multivariate Analysis Hotelling 172 إذا نفس الشغل

1146
01:37:45,060 --> 01:37:49,500
اللي اشتغلناه تبع العينة الواحدة بنشتغله الآن لو

1147
01:37:49,500 --> 01:37:53,580
تذكر كان في العينة الواحدة لو نرجع للخلف شوية

1148
01:38:02,380 --> 01:38:09,720
لأ، هذا جديد هنزلك هي اليوم إن شاء الله لحظة الشاشة

1149
01:38:09,720 --> 01:38:14,080
هذه بتذكر إذا كان لما

1150
01:38:14,080 --> 01:38:18,920
كانت عينة واحدة كانت هي نفس العينة الواحدة اللي في

1151
01:38:18,920 --> 01:38:21,100
الأول لما كانت response variables و birth

1152
01:38:21,100 --> 01:38:25,660
variables لما دخلنا الثلاث مواد هنا وحطينا H01, 

1153
01:38:25,960 --> 01:38:33,330
H02, H03 هي نفسها الآن خلاص الاتنين زي بعض الاختلاف

1154
01:38:33,330 --> 01:38:36,690
حواريك هيه الآن مين بحط في الـ response ومين بحط في

1155
01:38:36,690 --> 01:38:41,630
الـ beard طب يكون حذر جدا في عملية الادخال إذا

1156
01:38:41,630 --> 01:38:47,690
خليني أكتبها هيك نعرف الـ response والـ

1157
01:38:47,690 --> 01:38:48,050
beard

1158
01:38:59,480 --> 01:39:02,100
في المربع الخاص بالـ Response بنكتب وبنختار

1159
01:39:02,100 --> 01:39:10,160
المتغيرات التابعة قبل قبل اللي هي المصنع الأول

1160
01:39:10,160 --> 01:39:20,280
نفترض SS1 و POD1 اللي هم هدول قبل قبل خلاص القبل

1161
01:39:20,280 --> 01:39:24,460
بحطه في الأول سواء قبل للغة العربية أو قبل لمن

1162
01:39:24,460 --> 01:39:26,780
للغة الإنجليزية قبل قبل

1163
01:39:29,550 --> 01:39:33,750
وبعدين الـ paired تبعهم بتكون بنفس الترتيب ترتيب

1164
01:39:33,750 --> 01:39:37,530
مهم بيهم

1165
01:39:37,530 --> 01:39:42,370
دي سيمي كولون أساس واحد أو بختارهم في المربع الخاص

1166
01:39:42,370 --> 01:39:44,830
بالـ paired variable نكتب ونختار متغيرات التابعة

1167
01:39:44,830 --> 01:39:48,510
بعد هاي

1168
01:39:48,510 --> 01:39:54,010
بعد هتكون هنا للغة العربية وبعد للغة الإنجليزية

1169
01:39:54,010 --> 01:39:59,220
في الأول بحط القبل لكل المواد اللي عندي وفي الـ Bird

1170
01:39:59,220 --> 01:40:04,900
بحط البعد لكل المواد اللي عندي هذا الأمر غير موجود

1171
01:40:04,900 --> 01:40:11,180
في الـ SPSS يعني الـ SPSS بيعملش للإصدار 25 بيعملش

1172
01:40:11,180 --> 01:40:17,220
الـ Multivariate في حالة الـ Bird إذا مرة ثانية هي 

1173
01:40:17,220 --> 01:40:18,500
عندي البرنامج

1174
01:40:35,810 --> 01:40:51,070
وصلت في الآخر لهذا المربع لحظة إيش موجود هنا IPO

1175
01:40:51,070 --> 01:40:54,230
D1 SS1 IPO D2 SS2

1176
01:40:58,010 --> 01:41:01,630
نفس الشيء، نفس الشيء طبعًا، نفس الفكرة، بعمل ضغط

1177
01:41:01,630 --> 01:41:07,290
على المربع اللي هنا وبختار الـ .. الـ BOD قبلي والـ

1178
01:41:07,290 --> 01:41:10,690
SS قبلي، بختار القبلي في الأول وأنا بختار البعدي

1179
01:41:10,690 --> 01:41:15,150
لإن بتام الـ report أي شكل الـ report وأعتقد

1180
01:41:15,150 --> 01:41:17,470
بالنسبة ليك الأمور صارت يعني

1181
01:41:25,880 --> 01:41:27,880
هذه الـ means والـ standard deviation والـ

1182
01:41:27,880 --> 01:41:34,020
Hotelling T² والكلام اللي حكينا عليه في الأول نطلع

1183
01:41:34,020 --> 01:41:38,160
إلى النتائج أعطاني

1184
01:41:38,160 --> 01:41:43,560
الآن Hotelling paired sample T² طبعًا

1185
01:41:43,560 --> 01:41:49,160
الاختلاف زي الـ .. شوف هنا مش كتاب pod 1 ناقص pod 2

1186
01:41:49,160 --> 01:41:55,100
لكن مثل الـ oxygen اللي خدناه المعمل الأول المعمل

1187
01:41:55,100 --> 01:42:01,740
الأول والمعمل التاني الخاص الخاص والحكومي هناك إيش

1188
01:42:01,740 --> 01:42:05,840
كان كتب الـ bot ناقص H01 اللي هي مقابلة كانت بالضبط

1189
01:42:05,840 --> 01:42:14,240
مش هيك بالضبط لما كتبنا هناك هنا كتبنا H01 H02 مش

1190
01:42:14,240 --> 01:42:21,000
هيك وكان هنا فيه history وكان هنا verbal طبعًا فيه

1191
01:42:21,000 --> 01:42:21,380
science

1192
01:42:25,600 --> 01:42:29,980
فكان ياخد الفرق بين H1 و H0 هنا نفس القصة هنا

1193
01:42:29,980 --> 01:42:35,020
مكتوب مكتوب

1194
01:42:35,020 --> 01:42:43,920
BOD 1 SS 1 و BOD 2 فبالتالي هتصير مقارنة زي ذلك

1195
01:42:43,920 --> 01:42:45,560
بيقارن

1196
01:42:48,150 --> 01:42:53,290
هي القبلي والبعدي للمادة الأولى والقبلي والبعدي

1197
01:42:53,290 --> 01:42:56,270
للمادة التانية يعني بيقارن كمية الـ oxygen اللي

1198
01:42:56,270 --> 01:42:59,730
طلّعها المعمل الخاص واللي طلّعها المعمل الحكومي وكذا

1199
01:42:59,730 --> 01:43:05,490
بالنسبة للمادة التانية واضح .. واضح الفروقات

1200
01:43:05,490 --> 01:43:10,830
بينهما سالب تسعة مع كده المعمل الأول اللي هو المعمل

1201
01:43:10,830 --> 01:43:15,630
الخاص أعطى كمية الأكسجين أقل من المعمل التاني

1202
01:43:15,630 --> 01:43:20,590
بحوالي 9 في المادة التانية المعمل الخاص طلع أكثر

1203
01:43:21,980 --> 01:43:25,480
عشان كده هو ماكانش عنده ثقة في النتائج لأن

1204
01:43:25,480 --> 01:43:29,920
الفروقات واضح أنها هتكون جذرية يعني تسعة أو تلاتة عشر

1205
01:43:29,920 --> 01:43:35,160
تعتبر كبيرة طبعًا الحرف المعياري كبير يعني الحرف

1206
01:43:35,160 --> 01:43:39,260
يكون كبير مع كده فيه تشتت عالي مع كده ممكن يكون

1207
01:43:39,260 --> 01:43:44,200
فيه مشكلة طبعًا

1208
01:43:44,200 --> 01:43:47,800
زي ما حكينا في الأول هاخد الـ means all zero سطر

1209
01:43:47,800 --> 01:43:56,630
الأول الـ 13.639 DF2 وده عشرة والـ P value 0208

1210
01:44:00,340 --> 01:44:04,660
للمادتين اللي هو كمية الأكسجين والمواد الصلبة

1211
01:44:04,660 --> 01:44:08,820
المفروض تخلص منها فيه فروقات سواء للمادة الأولى أو

1212
01:44:08,820 --> 01:44:11,860
للمادة التانية يعني قراءة المعملين في المادة

1213
01:44:11,860 --> 01:44:15,180
الأولى تختلف وأيضًا في المادة التانية تختلف يعني

1214
01:44:15,180 --> 01:44:18,280
معناه درجات الطلبة في المادة الأولى في اللغة

1215
01:44:18,280 --> 01:44:21,100
العربية تختلف قبل وبعد والمادة التانية برضه

1216
01:44:21,100 --> 01:44:27,300
تختلف قبل وبعد هذا overall إذا overall هي موجودة

1217
01:44:27,300 --> 01:44:32,380
in T squared إذا باخدها واحد واحد مرة ثانية الـ

1218
01:44:32,380 --> 01:44:35,100
overall اللي هنا اللي أنا أخدته الـ mean all 0 هي

1219
01:44:35,100 --> 01:44:39,900
شايفة هذه هي نفس الـ all يعني نفس الجثة اللي أخدها

1220
01:44:39,900 --> 01:44:45,640
في الأول بعدين إذا في عندك T2 هذه الأولى هذه هيك

1221
01:44:45,640 --> 01:44:50,260
هذه T2 لحظة all T2 اللي بعده عبارة عن absolute

1222
01:44:50,260 --> 01:44:54,460
value للـ student نفس الجثة اللي فاتت واضح الـ P

1223
01:44:54,460 --> 01:44:59,200
value 0

1224
01:44:59,200 --> 01:45:05,910
5 2 40524 لحظة أنا من شوية حكيت فيه دلالة إحصائية

1225
01:45:05,910 --> 01:45:13,590
يعني المادتين مع بعض فيه فروقات بس كل واحدة لوحدها

1226
01:45:13,590 --> 01:45:19,450
مش كتيرة الفرقات لأن البي فاليو طلعت منها 0524 وهذه

1227
01:45:19,450 --> 01:45:22,630
قوة الاختبارات الغير معلمية يعني ممكن تكون فيه

1228
01:45:22,630 --> 01:45:28,110
فروقات موجودة في معنى وغير موجودة في كل نوع لوحده

1229
01:45:29,780 --> 01:45:33,460
عشان كده من الخطأ أنه أروح أعمل اختباري لعينتين و

1230
01:45:33,460 --> 01:45:38,140
مرتبطتين مرة للعين الأولى، العين الأولى هذا أقصد،

1231
01:45:38,140 --> 01:45:41,460
للمادة الأولى ومرة للمادة التانية لأنه قد يكون

1232
01:45:41,460 --> 01:45:45,300
هناك ارتباط بين المتغيرين وهذا اللي ظهر هنا أنه

1233
01:45:45,300 --> 01:45:50,780
فيه فروقات بشكل عام فيه فروقات لكن لما جيت أعملهم

1234
01:45:50,780 --> 01:45:54,990
كلهم على حدى الفروقات مش قوية، يعني في فروقات ولكن

1235
01:45:54,990 --> 01:45:59,590
واضح الـ 0524 غير دالة ولأ وإن كان هناك فيه فروقات

1236
01:45:59,590 --> 01:46:07,350
بشكل معين، يعني 2.2 كان قيمة الاختبار يعني تعتبر

1237
01:46:07,350 --> 01:46:11,550
مش كبيرة كثير، نرفض إذا كان T كبيرة و T كبيرة

1238
01:46:11,550 --> 01:46:18,170
بالنسبة إنّا 2.5 أو 3، طبعًا 3 بكون رفض بدرجة أكبر

1239
01:46:18,170 --> 01:46:20,790
إذا هذه أهمية اختبار

1240
01:46:23,410 --> 01:46:28,210
الاثنين مع بعض إذا بحكي بشكل عام قراءة المعملين

1241
01:46:28,210 --> 01:46:32,390
للمادتين مع بعض فيه اختلاف ما بينهم لكن المادة كل

1242
01:46:32,390 --> 01:46:37,890
واحدة لحالها اختلافات مش كتيرة يعني مش جوهرية بشكل

1243
01:46:37,890 --> 01:46:46,490
كبير طبعًا هذا بيتضح بشكل واضح فترات الثقة هتلاحظ

1244
01:46:46,490 --> 01:46:51,430
هذه الفروقات والفترات واضحة إن إيش بتجمل على صفر

1245
01:46:51,430 --> 01:46:55,490
ماكان فيش فرق جوهري وهذا أكد النتيجة الحصلة عليها

1246
01:46:55,490 --> 01:46:59,850
لأن الـ P value أكبر من 5% خلال بقية الفترة اللي

1247
01:46:59,850 --> 01:47:04,390
هنا فترة لطرفين في lower limit و upper limit

1248
01:47:12,290 --> 01:47:16,270
ومرة ثانية بنستخدم هذا الاختبار اللي هنا إذا كان

1249
01:47:16,270 --> 01:47:21,830
الاختبار الأصلي Hotelling إحصائي اتلاحظت ثلاث أنواع

1250
01:47:21,830 --> 01:47:25,470
لاختبارات Hotelling لعينة واحدة أو عينتين مستقلتين 

1251
01:47:25,470 --> 01:47:30,390
أو عينتين مرتبطين الفكرة واحدة بنعمل بشكل عام

1252
01:47:30,390 --> 01:47:35,830
بعدين باختصار كلنا على حدةالاختلاف كان كالتالي، في

1253
01:47:35,830 --> 01:47:39,850
عينة واحدة كنت بمشي بهذه الطريقة كلهم مع بعض،

1254
01:47:39,850 --> 01:47:43,030
بعدين كل واحدة لا واحدة، في عينتين مستقلتين، كان

1255
01:47:43,030 --> 01:47:46,390
في الأول بعمل اختبار تجانس التغيرات، عشان أستطيع

1256
01:47:46,390 --> 01:47:49,510
أختار سطر الأول أو الثاني، بعدين بعمل كلنا على

1257
01:47:49,510 --> 01:47:54,450
حدا، اتنين مع بعض، بعدين كلنا على حدافي اختبار

1258
01:47:54,450 --> 01:47:57,430
العينتين المرتبطين أو المقارنة أو الأزواج ما فيش

1259
01:47:57,430 --> 01:48:00,570
اختبار تجانس لأن هي نفس المجموعة نفس العينة اللي

1260
01:48:00,570 --> 01:48:07,990
بشتغل عليها بالتالي التجانس بيكون متحقق  أندوشته

1261
01:48:16,650 --> 01:48:20,850
شوف أنا علشان هيك أنا تعمدت أعطيك أول لقاء وثاني

1262
01:48:20,850 --> 01:48:24,510
لقاء يكون مرجع ليه ما سبق لعين واحدة ولعينتين

1263
01:48:24,510 --> 01:48:30,610
مستقلتين ومرتبطتين أشاركك أيضا بالضبط

1264
01:48:30,610 --> 01:48:35,030
مية

1265
01:48:35,030 --> 01:48:39,310
في المئة هل

1266
01:48:39,310 --> 01:48:41,830
يكون عندك استراتيجية تامة ولا واحدة؟

1267
01:48:45,700 --> 01:48:49,980
آه تمام استراتيجية معينة لمدتين أي استراتيجية هي

1268
01:48:49,980 --> 01:48:58,920
لمدتين لطلاب قبلي وبعدي هم طلاب مجموعة واحدة هم

1269
01:48:58,920 --> 01:49:03,060
الذين اشير عليهم مدتين مرة قبلي وبعدي للمجموعة الأولى

1270
01:49:03,060 --> 01:49:06,760
وبعدي وقبلي للمجموعة الثانية أنا هغير الأمثلة دول

1271
01:49:06,760 --> 01:49:09,540
بس هغيرهم بالأسماء قبلي وبعدي على أساس ما أعرفش

1272
01:49:09,540 --> 01:49:12,620
حكاية تكون مثل أكسوجين ومواد .. دي نفس اللقاء بس

1273
01:49:12,620 --> 01:49:16,530
أنا الأمان العلمية كتبتهم هيك لأن أنا أخذت البيانات

1274
01:49:16,530 --> 01:49:21,070
من الكتاب فقلت أنا ما أقدرش أغير بمزاجي يعني، خلاص؟

1275
01:49:21,070 --> 01:49:26,170
لكل

1276
01:49:26,170 --> 01:49:28,990
واحدة على حدها، لكن بشكل عام أنا بشك في النتائج

1277
01:49:28,990 --> 01:49:34,030
تبع المعملين،

1278
01:49:34,030 --> 01:49:42,310
الأول واحدة للكل هي ده؟ آه صحيح، الكل كيف، لا يوجد

1279
01:49:42,310 --> 01:49:48,490
فرق معنوي بين متوسطين المساقين معا في القابل

1280
01:49:48,490 --> 01:49:55,450
والبعد كلمة معا مع كده بتتكلم الاتنين مع بعض لكن

1281
01:49:55,450 --> 01:49:57,930
لما اتفصلين كل واحدة لحدها بحكي ليه وجدت فرق في

1282
01:49:57,930 --> 01:50:01,430
متوسط درجة الطلبة في اللغة العربية في القابل

1283
01:50:01,430 --> 01:50:08,370
والبعد بفصل الثاني يعني مع كده أنا ببدأ من معا

1284
01:50:08,370 --> 01:50:15,030
والخطوة الثانية بعملاش منفردة نعمل joint في الأول

1285
01:50:16,890 --> 01:50:24,930
بعدين بعمل individually خلاص،

1286
01:50:24,930 --> 01:50:29,930
هذا اللي هنشتغل عليه الواحدة ولا الثانية؟ الواحدة

1287
01:50:29,930 --> 01:50:36,430
خلاص،

1288
01:50:36,430 --> 01:50:39,670
في أي سؤال؟ إيه لأن المخطط أنك تتعيل إن شاء الله

1289
01:50:39,670 --> 01:50:45,610
غدا إلى أربعة، المشكلة جاية ورا بعض نأخذ الـ Multi

1290
01:50:45,610 --> 01:50:50,430
-ANOVA لو كنت عندي أكثر من تابع والعامل المستقل

1291
01:50:50,430 --> 01:50:54,210
مجموعتين وأكثر اللي أخذناه اليوم لعينتين مستقلتين

1292
01:50:54,210 --> 01:50:59,310
بنفع أطبق عليه الـ MANOVA راكزي

1293
01:50:59,310 --> 01:51:04,690
.. اليوم مش أخدت أنا .. أخدت عينتين مستقلتين

1294
01:51:04,690 --> 01:51:12,690
لتابعين وأكثر مش هيك أو أكثر هذا أخذناه من شوية

1295
01:51:13,790 --> 01:51:19,190
اللي كانت الإناث والذكور واخد طول وعرض وارتفاع

1296
01:51:19,190 --> 01:51:22,530
لما

1297
01:51:22,530 --> 01:51:24,750
أخذنا الANOVA قبل هيك، أنت حابب تباني العادي،

1298
01:51:24,750 --> 01:51:28,830
حكينا بينفع لعينتين وأكثر، بينفع، لكن وصلنا بخصيصة

1299
01:51:28,830 --> 01:51:31,570
اللي أنا استعمل معاه لثلاث عينات يعني كون اندي

1300
01:51:31,570 --> 01:51:36,510
طريقة ضابطة واثنين تجريبية قد الANOVA وحكينا بينفع

1301
01:51:36,510 --> 01:51:40,190
برضه لضابطها تجريبية ويعطي نفس النتائج المعنى كده

1302
01:51:40,190 --> 01:51:42,190
اللي حكينا عليه اليوم باختبار Hotlink

1303
01:51:45,750 --> 01:51:53,290
T² لعينتين مستقلتين يستخدم معاه محاضرة غدا إن شاء

1304
01:51:53,290 --> 01:51:57,610
الله لـ Multi-ANOVA يعني معناه كده هذا الجزء اللي

1305
01:51:57,610 --> 01:52:02,550
عملناه اليوم في العينتين المستقلتين بكرا أنا هعملك

1306
01:52:02,550 --> 01:52:06,410
إيه باستخدام ال Multi-ANOVA وهيعطي نفس النتيجة

1307
01:52:06,410 --> 01:52:12,400
يعني معناه كده اسمه يستخدم لعينتين مستقلتين بينفع

1308
01:52:12,400 --> 01:52:15,960
مش مشكلة لكن مش هينفع للعينة الواحدة أو عينتين على

1309
01:52:15,960 --> 01:52:21,440
شكل أزواج أو عينة على شكل أزواج قبل وبعدك و

1310
01:52:21,440 --> 01:52:26,500
الواجب حأحطيك إياه يكون شامل لكل

1311
01:52:26,500 --> 01:52:31,900
اللي أخذناه من أول الفصل يعني سواء تابع واحد أو

1312
01:52:31,900 --> 01:52:36,350
أكثر من تابع عينة عينتين أو أكثر من عينتين لأن

1313
01:52:36,350 --> 01:52:39,710
الواحد لما بده يحل الواجب يعمل ربط لكل الموضوعات

1314
01:52:39,710 --> 01:52:42,830
مع بعض، ما ينفعش ياخد عنوان ويحط عليه واجب، عنوان

1315
01:52:42,830 --> 01:52:48,230
بيصير .. بيصير سهل آه، بيصير معروف، لكن لما

1316
01:52:48,230 --> 01:52:54,490
أعطاك إياه كله على بعض هيك، لخبط هيك .. هعرض

1317
01:52:54,490 --> 01:52:58,490
عليكي الآن الامتحان اللي كان عندهم في الفصل الأول،

1318
01:52:58,490 --> 01:53:03,170
الفصل الأول، نوريكي شكل الامتحان، لتعرفي كيف

1319
01:53:03,170 --> 01:53:04,990
الأمور بتمشي

1320
01:53:10,180 --> 01:53:14,360
النصف إحنا .. إحنا عندنا نصف أسبوع اللي جاء .. 20

1321
01:53:14,360 --> 01:53:25,980
اللي بعد .. آه ماشي .. ماشي السابق اللي بعد إحنا

1322
01:53:25,980 --> 01:53:29,600
لقاء اليوم الخامس، مظبوط؟ يعني كده خلصنا ثلث

1323
01:53:29,600 --> 01:53:37,740
المساق الله يعطيك العافية .. المهم مش .. لا .. أنا

1324
01:53:37,740 --> 01:53:43,310
هشد عليكي بشكل كبير اليوم اللي جاي طبعا لأ .. طبعا

1325
01:53:43,310 --> 01:53:46,430
لازم

1326
01:53:46,430 --> 01:53:52,910
أشيد عليكم بشكل .. على أساس تقدري ..

1327
01:53:52,910 --> 01:53:59,790
أنا

1328
01:53:59,790 --> 01:54:04,190
عملت الامتحان هذا ساعة ونص أنا هنزله على الصفحة

1329
01:54:04,190 --> 01:54:09,510
نزل نزل؟ آه ما شاء الله

1330
01:54:13,070 --> 01:54:15,930
لأ ما أنا هنزل حتى لو، ما أنا بشوف وبقعد قصارى ناس

1331
01:54:15,930 --> 01:54:19,510
يعني، أنا هتطلب كمان الامتحان النهائي تبعهم وال

1332
01:54:19,510 --> 01:54:24,630
الامتحان الشامل تبعهم، كله يكون موجود، بحيث يعني

1333
01:54:24,630 --> 01:54:29,370
تكون عندك الخلفية كويسة، هم دول بدل غلبه ما كانش

1334
01:54:29,370 --> 01:54:32,610
عندهم ولا حاجة، من الصفر scratch يعني ولا حاجة

1335
01:54:36,360 --> 01:54:42,320
لأ أنت بتحكي كامتحان المادة هي جاهزة هم كنت أبدأ

1336
01:54:42,320 --> 01:54:49,520
معاهم واحدة واحدة ما كانش في اختبارات قبل هيك هي

1337
01:54:49,520 --> 01:54:54,360
النظام لهذه السؤال اكتب

1338
01:54:54,360 --> 01:54:56,440
الأساليب أو اختبار الإحصاء المناسب للإجابة على كل

1339
01:54:56,440 --> 01:55:01,700
محلات التالية خلاص

1340
01:55:01,700 --> 01:55:04,420
نزل تشوف الحل هي السؤال بتحكي هي كأسلوب امتحان

1341
01:55:04,420 --> 01:55:09,590
أكثرها في تقراطبعا هذا السؤال لما يكون بهذا الشكل

1342
01:55:09,590 --> 01:55:15,950
ما أنت بتختبر آه طبعا مثلا السؤال العاشر يرغب باحث

1343
01:55:15,950 --> 01:55:19,470
يختبر ما إذا كان هناك فروق بين متوسطات تحصيل

1344
01:55:19,470 --> 01:55:23,970
الطلبة في الرياضيات مادة واحدة إذا الـ university

1345
01:55:23,970 --> 01:55:29,490
بتتكلم مادة واحدة تعزى لأربع طرق تدريس لغاية اللحظة

1346
01:55:29,490 --> 01:55:34,150
تحليل تباين وحدي مع الأخذ بعين الاعتبار درجات الفرق

1347
01:55:34,150 --> 01:55:41,790
بالرياضيات قبل صار أنكوفا، تغير واضح

1348
01:55:41,790 --> 01:55:45,010
كيف؟ يعني بقرا الجملة بالكامل مع الأخذ بيعني

1349
01:55:45,010 --> 01:55:48,930
لدرجاتهم يعني درجاتهم في القبل كان لها تأثير، بعد

1350
01:55:48,930 --> 01:55:53,510
كده صار أنكوفا بس الله يعطيك العافية مش كلمة كده

1351
01:55:53,510 --> 01:55:57,190
بس

1352
01:55:57,190 --> 01:56:02,890
أراد باحث أن يدرس الفروق في ساقي العلوم اللي هو

1353
01:56:02,890 --> 01:56:07,400
العربية مع أن معنى باتكلم عن Multivariate يعني طلب

1354
01:56:07,400 --> 01:56:13,920
صف الصحيح بيانه مستوى الدافعية عالي ومتدني الدفعية

1355
01:56:13,920 --> 01:56:21,360
مصمم واحد واثنين بفرض التوزيع لبيانات طبيعي مساقين

1356
01:56:21,360 --> 01:56:22,800
Hotelling

1357
01:56:27,830 --> 01:56:31,870
مظبوط، هنا افترض التوزيع ماله طبيعي، مساقين إذا في

1358
01:56:31,870 --> 01:56:37,410
عندي هيكون Hotelling بالمستوى الدفعية عالي ومتدني،

1359
01:56:37,410 --> 01:56:42,950
هو جسم الطلاب مستويًا، عالي ومتدني، مستوى دفعية

1360
01:56:42,950 --> 01:56:45,870
عندهم عالي ومستوى دفعية متدني، تشوف فرقة مستوى

1361
01:56:45,870 --> 01:56:51,010
التحصيل ولا؟ بس عايزين مستقلتين ولا مرتبطين؟

1362
01:56:51,010 --> 01:56:53,530
مرتبطين يعني، نفس العينة

1363
01:56:57,870 --> 01:57:04,970
إذا نفس العينة بكون مرتبطة هذول نفس العينة طيب

1364
01:57:04,970 --> 01:57:12,950
هذول

1365
01:57:12,950 --> 01:57:18,330
مجموعتين عالي ومخفت يعني الطلبة اللي عندها صف واحد

1366
01:57:18,330 --> 01:57:22,850
جسمته المجموعة متدنية ومجموعة عالية المجموعتين مختلفة

1367
01:57:25,600 --> 01:57:28,940
اختبار T لعيلتين مستخدمين .. اختبار Hotelling طب

1368
01:57:28,940 --> 01:57:35,900
سؤالها .. لأ تكمل .. لما تكمل اتقم وتاني مش هذا

1369
01:57:35,900 --> 01:57:42,040
الثاني .. مستقل تاني .. طب ثمانية بفرض تم توجيه

1370
01:57:42,040 --> 01:57:45,940
السؤال اللي طلبت الدكتورة في كلية التربية عن ماذا

1371
01:57:45,940 --> 01:57:50,700
رضاهم عن مستوى الدراسة في البرنامج وكانت مستوى

1372
01:57:50,700 --> 01:57:55,360
التربية موافق .. موافق لحد ما وغير موافق

1373
01:57:57,950 --> 01:58:01,430
هي الرضا المطلوب يختبر ما إذا كان هناك فروقات بين

1374
01:58:01,430 --> 01:58:08,350
النسب ما شرحتش لسه ما

1375
01:58:08,350 --> 01:58:14,030
شرحتش طيب طالع للسؤال هذا الرضا بحث أن يدرس تأثير

1376
01:58:14,030 --> 01:58:17,090
معالجة معينة على تحسين لداء المجموع من الأفراد

1377
01:58:17,090 --> 01:58:22,190
يعانون من ضعف في مهارتي الحساب واللغة اللغوية مع

1378
01:58:22,190 --> 01:58:25,520
بعضهما الاثنين مع بعض فاختار عينة مؤلفة من عشر

1379
01:58:25,520 --> 01:58:29,580
أفراد وطبق عليهم واختار اختبار قبل.. قبل تعرض

1380
01:58:29,580 --> 01:58:37,180
.. تعرضهم أو تعريضهم للبرنامج و ثم بعد آخر

1381
01:58:37,180 --> 01:58:42,940
واحد وهكذا خلاص واضح السؤال هذا بالنسبة لي يعني

1382
01:58:42,940 --> 01:58:45,760
بياخد كل المعلومات اللي احنا شرحناها السؤال الثاني

1383
01:58:45,760 --> 01:58:51,450
اختار الإجابة الصحيحة رفض الفرضية الصفرية يعني أنا

1384
01:58:51,450 --> 01:58:58,670
ده أول اللي قاعد كنت هتشرح فيه إذا

1385
01:58:58,670 --> 01:59:04,650
بقى هنا الفكرة إن الفرضية الصفرية خاطئة طبعًا لأ

1386
01:59:04,650 --> 01:59:09,790
الفرضية الصفرية الصحيحة خاطئة فبقى هي الصحيحة هو

1387
01:59:09,790 --> 01:59:15,190
كذا بالنسبة للباقي للسؤال سؤال

1388
01:59:15,190 --> 01:59:20,670
ثالث جزء العملية لدينا عينة حجمها 105 من طلاب الصف

1389
01:59:20,670 --> 01:59:24,910
العاشر في أحد المدارس وكان عنده متغيرات نوع

1390
01:59:24,910 --> 01:59:29,970
الاجتماعي القسم في ثلاث أقسام المحافظة درجة الطالب في

1391
01:59:29,970 --> 01:59:33,070
الرياضيات درجته في العلوم درجته في الإنجليزي درجته

1392
01:59:33,070 --> 01:59:39,850
في المهارات محادثة قراءة كتابة وما أعطش مالي الشغلات

1393
01:59:39,850 --> 01:59:44,970
exactly هذا محاضرة اليوم لأ

1394
01:59:44,970 --> 01:59:47,190
أنا بعطيكي جاهز بعطيكي النتائج

1395
01:59:51,520 --> 01:59:57,760
هذا.. هذا.. بس لو تهدأ شوية.. بعطيك الناتج اللي

1396
01:59:57,760 --> 02:00:04,120
هو.. لازم

1397
02:00:04,120 --> 02:00:08,060
ولا لأ؟

1398
02:00:08,060 --> 02:00:13,980
هي

1399
02:00:13,980 --> 02:00:20,710
في مخرجات.. طلع هي المخرجات.. هي المخرجات للسؤال

1400
02:00:20,710 --> 02:00:24,630
الثالث بيعطيك النتائج زيك بس مختصر بيعطيكش كل حاجة

1401
02:00:24,630 --> 02:00:28,810
يعني

1402
02:00:28,810 --> 02:00:38,590
نعم وحسب السؤال في يعني في برامج ممكن أحلها على

1403
02:00:38,590 --> 02:00:45,130
SPSS حسب أنا الشرحة مثلًا ال ANOVA العادية شرحتها

1404
02:00:45,130 --> 02:00:49,780
على SPSS الـ Multi-ANOVA المذكورة مثلًا على ال NCSS

1405
02:00:49,780 --> 02:00:55,500
يعني مثلًا سؤال زي هيك هذا بده مخرجات إيش بافتراض

1406
02:00:55,500 --> 02:00:58,700
ممثل متاجر متصدرة لألاف من الطلبة في السنوات

1407
02:00:58,700 --> 02:01:03,200
الخمس الأخيرة في الثلاث دول فبالتالي إزاي السؤال

1408
02:01:03,200 --> 02:01:06,200
أخذنا الصبح هو الواحد فأنا مطلوب إيش الاختبار

1409
02:01:06,200 --> 02:01:09,840
المناسب تذكر لي اسمه وإيش القيمة الاحتمالية اللي

1410
02:01:09,840 --> 02:01:10,980
بتطلع وإيش القرار التالي

1411
02:01:23,320 --> 02:01:29,640
كيف؟ السنة متقسمة

1412
02:01:29,640 --> 02:01:33,540
اثنين واضح هي السوء العمل يعني أنا كيف أعمله ساعة

1413
02:01:33,540 --> 02:01:37,700
ونصف الامتحان هم أخذوا الساعتين ونصف أو ثلاث ساعات

1414
02:01:37,700 --> 02:01:44,230
يوم بس هو هذا امتحان مش عملي أنا.. أنا بأعتقد زي ما

1415
02:01:44,230 --> 02:01:50,870
حكيت ال.. النتائج جاهزة خلاص الله يعطيك الله 

1416
02:01:50,870 --> 02:01:51,150
عافية