PL9fwy3NUQKwYNIAyqLKKnLlUNK8-DhpwU/syxKjj6Y9H8.srt

1
00:00:21,080 --> 00:00:23,920
بسم الله الرحمن الرحيم إن شاء الله اليوم اللقاء

2
00:00:23,920 --> 00:00:28,880
الثاني في مصطلحات الاستدلال والإحصائي اللي طلبت كلية 

3
00:00:28,880 --> 00:00:32,720
التربية أحكي على منافع مقدمة عن تعريف الإحصائي

4
00:00:32,720 --> 00:00:35,640
بشكل عام والإحصائي الوصفي والإحصائي الاستدلالي

5
00:00:35,640 --> 00:00:39,800
وأعتقد تطرقنا شوية عن صدق الاتساق الداخلي وثبات

6
00:00:39,800 --> 00:00:44,380
الاستبانة، اليوم احنا نبدأ في الموضوع المهم جدا أنت

7
00:00:44,380 --> 00:00:47,540
أخذتيه قبل هيك في الـ master اللي هو إنه الاختبارات

8
00:00:47,540 --> 00:00:50,600
البارامترية والمعلمية باستخدام الـ program plus

9
00:00:50,600 --> 00:00:54,420
بأساس اللي هعمله اليوم مجرد يعني مراجعة سريعة لما

10
00:00:54,420 --> 00:00:57,860
سبق دراسته وهركز على بعض الاختبارات الإحصائية اللي

11
00:00:57,860 --> 00:01:01,460
أخذتيها قبل هيك بس في البداية بدنا نعرف بعض

12
00:01:01,460 --> 00:01:08,330
المصطلحات اللي بتبني في موضوع اختبار الفرضيات، إذا

13
00:01:08,330 --> 00:01:11,050
... وأنا ما أشرح... إذا في أي مشكلة... ممكن... أي 

14
00:01:11,050 --> 00:01:14,610
صفّار، أقصد ممكن توقفيني على أساس إنه ما ننتقلش

15
00:01:14,610 --> 00:01:17,470
للنقطة البعيدة إذا ما كنت أتأكد النقطة اللي وأنا 

16
00:01:17,470 --> 00:01:22,050
شرحت بطريقة صحيحة، التعريف، الفرضية الإحصائية أو

17
00:01:22,050 --> 00:01:25,910
hypothesis هي عبارة عن ادعاء، ادعاء قد يكون

18
00:01:25,910 --> 00:01:34,200
صحيح أو خطأ، يعني نفترض واحد بيفترض إنه معدل درجات

19
00:01:34,200 --> 00:01:37,360
الطلبة الثانوية عامة بالسبعين، سبعين، هذا ادعاء

20
00:01:37,360 --> 00:01:41,560
الادعاء قد يكون صحيح قد يكون خاطئ وبقدر أتأكد صح

21
00:01:41,560 --> 00:01:45,840
ولا غلط بناء على أخذ عينة من المجتمع الدراسي و

22
00:01:45,840 --> 00:01:49,400
العينة ممكن تثبت أو تقرر ما كان هذا الادعاء صحيح

23
00:01:49,400 --> 00:01:54,700
أو صالح، ولكن في شرط العينة أن تكون ممثلة لمجتمع

24
00:01:54,700 --> 00:02:00,690
تمثيل جيد، ببناء على هذه الفرضية أنا ممكن أعمل فرضية

25
00:02:00,690 --> 00:02:05,910
حولها معلمة واحدة أو أكثر من معلمة، والمعالم زي ما

26
00:02:05,910 --> 00:02:10,350
أحكيها متغير حسابي، عادة على شغل متغير حسابي أو 

27
00:02:10,350 --> 00:02:14,950
نسب، قد يكون أحرف متغيرة، لكن ممكن يكون في نفس

28
00:02:14,950 --> 00:02:20,050
الدراسة الطالب يعمل فرضية حول معلمة واحدة أو أكثر من

29
00:02:20,050 --> 00:02:25,210
معلمة، يعني يعمل هل معدل الطلاب تحسن، هو نسبة

30
00:02:25,210 --> 00:02:28,570
الإناث بيزيد عن نسبة الذكور مثلا في شغلة معينة

31
00:02:28,570 --> 00:02:32,890
وبالتالي ممكن نأخذ معلمة أو أكثر في نفس الوقت، طبعا

32
00:02:32,890 --> 00:02:35,970
تقبل الفرضية في حالة أن بيانات العينات تساند

33
00:02:35,970 --> 00:02:40,670
النظرية، وتلاحظوا الشغل اللي هيكون على عينات هذا

34
00:02:40,670 --> 00:02:47,130
معناه إذا الباحث أخذ مجتمع الدراسة ككل بيبطل

35
00:02:47,130 --> 00:02:52,470
هذا الموضوع له أهمية، هدف العينات أن تتعامل نتيجة

36
00:02:52,470 --> 00:02:57,830
على مجتمع الدراسة، طب لما أنا أخذت المجتمع ككل بيصير

37
00:02:57,830 --> 00:03:01,950
اختيار فرضية لا قيمة لها عشان هي مكتوب تقبل

38
00:03:01,950 --> 00:03:04,250
الفرضية في حالة أنتِ بنات اللي عندها ساند النظرية أو

39
00:03:04,250 --> 00:03:07,710
ساند الفرضية، وترفض عندنا تكون بيانات على النقيض

40
00:03:07,710 --> 00:03:12,950
على النقيض، يعني بيانات غير كافية لدعم فرضية الباحث

41
00:03:12,950 --> 00:03:18,570
بمعنى كده في عندي فرضيتين واحدة بنسميها إما

42
00:03:18,570 --> 00:03:23,170
الفرضية الصفرية، وبنسميها فرضية العدم أو non

43
00:03:23,170 --> 00:03:30,030
hypothesis، وغالبا بنسميها الفرضية الصفرية ونعطيها

44
00:03:30,030 --> 00:03:38,970
الرمز H0، هذه الفرضية يأمل الباحث دائما أن يرفضها

45
00:03:38,970 --> 00:03:44,810
يعني لما يحطها على أمل يتم رفضها، ففي منهجيتين في

46
00:03:44,810 --> 00:03:50,610
صيغة الفرضيات، إما بصيغة على فرضية صفرية بحيث إنه

47
00:03:50,610 --> 00:03:56,270
العينة تثبت أن هذه الفرضية غير صحيحة، أو على النقيض

48
00:03:56,270 --> 00:04:01,350
بفترض الإثبات اللي هيطلق عليه الفرضية البديلة

49
00:04:01,350 --> 00:04:05,050
فالفرضية البديلة، الفرق بينه وبين الصفرية أن

50
00:04:05,050 --> 00:04:09,570
الفرضية البديلة هي الفرضية التي يأمل الباحث أن

51
00:04:09,570 --> 00:04:16,130
يثبتها أو يدعمها من خلال بيانات العينة، إذا الفرق

52
00:04:16,130 --> 00:04:19,890
بين الاثنين، الصفرية يضحى الباحث اللي عامة رفضها

53
00:04:19,890 --> 00:04:23,950
الفرضية الصفرية يضحى الباحث على أمل أن يرفضها

54
00:04:23,950 --> 00:04:27,370
الفرضية البديلة يضحى الباحث على أمل أن يثبتها

55
00:04:27,370 --> 00:04:31,090
تمامًا، احط الباحث الصفرية على البديلة أنت حر أنت حر

56
00:04:31,090 --> 00:04:35,930
كباحث ما لاش يعني هي منهجيات مختلفة، احنا نفضل دائما

57
00:04:35,930 --> 00:04:40,610
إن أنا أحط على شكل فرضية البديلة اللي يطلق عليها

58
00:04:40,610 --> 00:04:45,110
أحيانا اسم research hypothesis أو فرضية البحث، على

59
00:04:45,110 --> 00:04:48,350
شكل الفرضية دائما أحط على شكل فرضية الباحث، يعني

60
00:04:48,350 --> 00:04:53,650
الفرضية البديلة هي الفرضية الفعلية، صحيح الفرضية

61
00:04:53,650 --> 00:04:57,350
الصفرية أنت بتعمل أكثر وفاضية، مسته، تحكي نفسي عملت

62
00:04:57,350 --> 00:05:01,050
برنامج جديد، محاصر في تعليم الرياضيات، أحكي هذا

63
00:05:01,050 --> 00:05:05,330
البرنامج ليس له أهمية في تحسين أو نوجة فروق بين

64
00:05:05,330 --> 00:05:08,070
مستوى الطلاب في الـ dar طبعا تجريبية، توازن البرنامج

65
00:05:08,070 --> 00:05:11,570
المستخدم، طبعا كده محطة هذه الفرضية على ما أنا...

66
00:05:12,690 --> 00:05:16,350
أرفضها، لأنه لو تم قبولها مع كده فيه مشكلة البرنامج

67
00:05:16,350 --> 00:05:21,650
اللي تم استخدامه ما كانش فعال وما كانش مؤثر فبالتالي

68
00:05:21,650 --> 00:05:24,890
انتش اللي عايز تعمله، أنا عايز أعمل إنه هذا

69
00:05:24,890 --> 00:05:30,410
البرنامج اللي هو اثر، فبالتالي باخده كبديل لكن أنت

70
00:05:30,410 --> 00:05:34,470
حر كباحث هذا أو هذا، تنسيان، لأن لما قلصنا الإحصاء

71
00:05:34,470 --> 00:05:37,630
كانت تقولنا إن الفرضية البديلة لازم أقوم إيها لما

72
00:05:37,630 --> 00:05:40,590
أختار الاقصية لكي يكون عندي شروق، اللي هي تكون

73
00:05:40,590 --> 00:05:45,850
دراسات سابقة أجريا تدعم إن أنا أختارها أو من خبرتك

74
00:05:45,850 --> 00:05:49,390
كباحث، بينما الفرضية الصفرية اللي أنا بأقصيها تكون

75
00:05:49,390 --> 00:05:53,450
في عندي أساسات غير واضحة أو مش معلومة وبتبتدأ أنا 

76
00:05:53,450 --> 00:05:57,290
بنيجة تبتدأ أنا صار في... في كلاب شوية إيه يعني؟

77
00:05:57,290 --> 00:06:01,370
هذا الكلمة بتحكي زمانكم مهم جدا؟ إن الباحث فعلا يضع

78
00:06:01,370 --> 00:06:05,650
الفرضية البديلة بناء على تجارب سابقة، بناء على

79
00:06:05,650 --> 00:06:09,430
دراسات سابقة أو ما ذكر قبل ذلك أو من خلال خبرة

80
00:06:09,430 --> 00:06:13,910
الباحث في هذا المجال، هذا كلام 100% لكن الفرضية

81
00:06:13,910 --> 00:06:17,510
الصفرية هو حطها بإن لو لسه الباحث جديد لم يتطرق

82
00:06:17,510 --> 00:06:21,050
له شخص ويعتبر من الدراسات أو البحوث مسمية

83
00:06:21,050 --> 00:06:24,930
الاستكشافية اللي لسه أنا مش عارفها، هذا ممكن ال...

84
00:06:24,930 --> 00:06:28,170
ألجأ للفرضية الصفرية في هذه الحالة بس لكن غالبا

85
00:06:28,170 --> 00:06:31,910
الباحث لما بيخش مرحلة الماجستير أو حتى الدكتوراة

86
00:06:31,910 --> 00:06:36,370
بيكون عنده أرضية عنده دراسات سابقة فبالتالي بيضع

87
00:06:36,370 --> 00:06:40,370
الفرضية البديلة على أمل إنه يثبتها والفرضية

88
00:06:40,370 --> 00:06:44,790
البديلة لعدة أشكال، يعني ممكن أحكي مثلا لا توجد فروق

89
00:06:44,790 --> 00:06:48,330
بين مستوى تحصيل الطلبة في المجموعات التجريبية

90
00:06:48,330 --> 00:06:53,680
وضابطة تعزى للبرنامج المحوسب، هذه الفرضية اسمها

91
00:06:53,680 --> 00:06:59,760
فرضية غير موجهة، أنت حكيت توجد فروق وسكتت ما حكيت

92
00:06:59,760 --> 00:07:03,920
الفروق هذه لصالح أي مجموعة فهي نفسها فرضية غير 

93
00:07:03,920 --> 00:07:08,360
موجهة، طبعا الأفضل للباحث دائما أن تكون فرضيته موجهة

94
00:07:08,360 --> 00:07:11,900
يعني هتوجد فروق ولا لصالح مثلا، الصالح اللي أنت 

95
00:07:11,900 --> 00:07:14,540
الصالح الذكور، الصالح الطلبة اللي في الطريقة

96
00:07:14,540 --> 00:07:19,460
التجريبية، يعني مش كده بس، يعني يجب أن تكون الفرضية

97
00:07:19,460 --> 00:07:23,680
البديلة على قدر الإمكان موجهة، يعني شبكة انتقلت من

98
00:07:23,680 --> 00:07:28,680
الفرضية الصفرية بتحكي فيش فروقات لبديلة بتحكي فيه

99
00:07:28,680 --> 00:07:32,340
فروقات، مش فيه فروقات وبس، ولا لصالح مين، شوف اللي

100
00:07:32,340 --> 00:07:36,480
قاله، يعني وصلت من فرضية النفق إنه فيش فروقات،

101
00:07:36,480 --> 00:07:40,560
لما وصلت لفرضية التباد وحكي هذه الفرضية لصالح

102
00:07:43,910 --> 00:07:47,050
بالظبط، ولا أعرف إيش اللي عايزيه أصلا له، لكن لو أنا

103
00:07:47,050 --> 00:07:51,530
لسه مش متأكد من دقة البرنامج اللي مستخدمه بقى

104
00:07:51,530 --> 00:07:56,590
كتوجه، اتفوق وبسكت ومش عارف لضابط ولا تجريبية، صحيح

105
00:07:56,590 --> 00:08:01,030
والنتائج تدعم أو ما تدعمش هذه الفرضية، نجح تاني

106
00:08:01,030 --> 00:08:05,930
الفرضية الصفرية، حكينا نسميها H null أو H zero و

107
00:08:05,930 --> 00:08:10,070
بأخذ الطبع ده مع شكل نفترض متوسط، متوسط، وأعطيه رمز

108
00:08:10,070 --> 00:08:17,020
ميّو، هذا الرمز إن أنا أعرفه هتعرض له بشكل كثير ميّو

109
00:08:17,020 --> 00:08:24,040
متوسط بيساوي قيمة معينة أنا مفترض كباحث مثلا إنه من

110
00:08:24,040 --> 00:08:27,440
خلال طبعا دراسات سابقة إن متوسط طلبة في هذا

111
00:08:27,440 --> 00:08:31,500
المصراع مفترض بالستين، هذا نسميه القيمة 

112
00:08:31,500 --> 00:08:40,180
الفرضية الباحث 

113
00:08:40,180 --> 00:08:44,330
بيحطها في البداية مثلا متوسط سبعين، الفرضية

114
00:08:44,330 --> 00:08:48,210
البديلة إلى

115
00:08:48,210 --> 00:08:54,230
عدة أشكال، لو أنا مش عارف الاتجاه بحكي إنه فيه فرق

116
00:08:54,230 --> 00:09:00,930
بين السنوات والسنوات الماضية بس مش قادر أحدد إن هي 

117
00:09:00,930 --> 00:09:05,610
أكبر أو أقل فبحدد لا تساوي إن هي تختلف عن الأعوام

118
00:09:05,610 --> 00:09:09,050
الماضية، إن معدل الطلبة في هذا الإقامة يختلف عن

119
00:09:09,050 --> 00:09:12,850
السنوات السابقة، إذا كان له سوى زيك مسمى اختبار من

120
00:09:16,280 --> 00:09:21,060
طرفين، إذا أنا هيك مش محدد بحكي فيه فروقات عن

121
00:09:21,060 --> 00:09:26,100
العامل وادو وبسكت، طرفين

122
00:09:26,100 --> 00:09:30,440
أو ديليان هم بيسموه ديليان هو مش حلو الكلمة ديال

123
00:09:30,440 --> 00:09:37,940
في الحصة هي بيسموها one sided test أو one tailed

124
00:09:37,940 --> 00:09:41,900
test، آه لإنساني، إذا بدأت بس ما هيش دلين أخليها طرفين

125
00:09:41,900 --> 00:09:45,580
مش مشكلة اتجاهين طرفين، أي حاجة المهم هي اسمها two 

126
00:09:45,580 --> 00:09:51,940
sided أو two tilted إذا كانت مائلة ممكن تكون ما 

127
00:09:51,940 --> 00:09:56,120
يساوي اليوم يسميه ديلين أو طرفين إذا حكيت أن مستوى

128
00:09:56,120 --> 00:10:06,640
العام قد تحسن بحكي على درجات قد تحسن معنا أكبر لو

129
00:10:06,640 --> 00:10:13,610
حكيت هذا العام المستوى أسوأ والتالي أقل هذول اثنين

130
00:10:13,610 --> 00:10:19,150
نسميهم طرف واحد أي واحد منها نسميها طرف إذا أنا

131
00:10:19,150 --> 00:10:22,030
حكيت أكبر لأن هي عبارة عن تحسن الثاني أقل لأن

132
00:10:22,030 --> 00:10:26,630
الواضح صار أسوأ ما نأخذ بعين الاعتبار مش دائماً الأفضل

133
00:10:26,630 --> 00:10:32,530
أكتبه أكبر الأكبر حسب طبيعة المثل طبعاً لأن أنا 

134
00:10:32,530 --> 00:10:37,830
بحكي الزمن نازل من اكتساب مهارة التعلم كان سبعة

135
00:10:37,830 --> 00:10:44,880
أيام الآن الوضع أفضل يبقى أقل واضح فبتاعي حسب طبيعة

136
00:10:44,880 --> 00:10:50,400
المتغير اللي أنا بدرسّه إذا مش دائماً التحسن معناه

137
00:10:50,400 --> 00:10:55,400
أكبر لو واحد بياخد دواء معينة الزمن اللي لازم يشفي

138
00:10:55,400 --> 00:11:00,980
باستخدام دواء جديد أفضل بعد كده الزمن أقل واضح فهذا

139
00:11:00,980 --> 00:11:03,820
حسن طبيعة المثل إذا دلوقتي دول الفرضيات اللي عندي

140
00:11:03,820 --> 00:11:10,500
من طرفين زي هيك أو أقل أو أكبر هذه سمعت فرضية غير

141
00:11:10,500 --> 00:11:14,460
موجهة وهذه

142
00:11:14,460 --> 00:11:19,780
فرضية موجهة موجهة ليش؟ لأن واضح الاتجاه موجود أكبر

143
00:11:19,780 --> 00:11:25,900
أو أقل أنا 

144
00:11:25,900 --> 00:11:28,940
بالنسبة للفرضية الصفرية هي الـ hypothesis أو

145
00:11:28,940 --> 00:11:31,760
الفرضية البديلة الـ alternative أو حيث الـ

146
00:11:31,760 --> 00:11:37,200
alternative hypothesis الآن الفرضية تم رفضها أو

147
00:11:37,200 --> 00:11:42,690
عدم رفضها شوف أنا حكيت رفضها وعدم رفضها ما حكيتش 

148
00:11:42,690 --> 00:11:46,270
قبولها هي طلعت مع بالصدفة إن أنا متعودين وما فيش

149
00:11:46,270 --> 00:11:54,770
حاجة اسمها قبول فرضية إذا القرار أما يكون رفض

150
00:11:54,770 --> 00:12:01,890
الفرضية الصفرية الواحدة أو عدم رفض الفرضية الصفرية

151
00:12:01,890 --> 00:12:11,160
يتم الرفض إذا البيانات اللي عندي اللي كانت سَحبت من

152
00:12:11,160 --> 00:12:15,980
مجتمع الدراسة كانت كافية لدعم الفرضية البديلة إذا

153
00:12:15,980 --> 00:12:25,700
ترفض الفرضية معناه هناك أدلة كافية من بيانات

154
00:12:25,700 --> 00:12:38,040
العينة تساند أو تدعم الفرضية البديلة عدم

155
00:12:38,040 --> 00:12:39,420
رفض الفرضية الصفرية 

156
00:12:41,900 --> 00:12:49,040
عكس ما كنت أقوله بالضبط لا توجد أدلة

157
00:12:49,040 --> 00:12:56,440
كافية من بيانات العينة لدعم الفرضية البديلة البديلة

158
00:12:56,440 --> 00:13:03,520
هي الـ H1 عدم

159
00:13:03,520 --> 00:13:09,980
رفض الفرضية الصفرية هذا لا يعني لا يعني أنها

160
00:13:11,560 --> 00:13:16,180
بالضرورة ... مين بالضرورة؟ الفرضية الصفرية صحيحة،

161
00:13:16,180 --> 00:13:21,120
بالضرورة أنَّها .. أنَّها .. أن هذا الضمير موجود على

162
00:13:21,120 --> 00:13:26,640
الـH0 عن الفرضية الصفرية، لذا عدم وجود الفرضية

163
00:13:26,640 --> 00:13:29,620
الصفرية لا يعني بالضرورة أن هي صح، أن .. أن هي

164
00:13:29,620 --> 00:13:34,940
صحيحة، عدم الرفض، لا يعني أن هي صح، لكن معناه

165
00:13:34,940 --> 00:13:41,960
ما فيش أدلة تدعم الفرض البديل، يعني وأحكي متوسط بسوء

166
00:13:41,960 --> 00:13:47,980
ستين بتفترض هيك وكانت قرار عدم رفض الفرضية الصفرية

167
00:13:47,980 --> 00:13:51,760
مش معناه لمتوسط بسوء ستين معناه البيانات اللي اتخذتك

168
00:13:51,760 --> 00:13:57,360
كانت غير كافية لدعم أن المتوسط يختلف عن الستين في

169
00:13:57,360 --> 00:14:05,660
الحالتين رفض أو عدم رفض حتى الرفض لا يعني لا يعني

170
00:14:05,660 --> 00:14:13,780
أن الـH0 خاطئ شوف من الخطأ احكيه صفر خاطئ ولا

171
00:14:13,780 --> 00:14:21,980
يعني كذلك إنّه it's واحد صحيح هذه الفلسفة الإحصائية

172
00:14:21,980 --> 00:14:26,040
في الاثنين يعني غرفتك الفرضية الصفرية بيعطيك مؤشر

173
00:14:26,040 --> 00:14:29,800
إن أنت هتقبل فرضية أخرى بس مش معناه إن الفرضية

174
00:14:29,800 --> 00:14:34,620
الأخرى صحيحة قد نسبة 100% أي

175
00:14:34,620 --> 00:14:39,170
فرضية تم رفضها هناك أي نسبة خطأ اللي احنا هنطلق

176
00:14:39,170 --> 00:14:43,790
عليه احتمال الوقوع في خطأ من سمين الخطأ بالنوع

177
00:14:43,790 --> 00:14:48,050
الأول إذا بقى كده فيش حاجة يسمى فرضية صفرية صحيحة

178
00:14:48,050 --> 00:14:51,570
أو فرضية بديلة صحيحة أو خاطئ أو خاطئ لأ احنا بنحكي

179
00:14:51,570 --> 00:14:55,780
أما البيانات اللي بتدعم أو ما بتدعمشهم خلاص فهذا

180
00:14:55,780 --> 00:15:00,960
معناه إن كل أنت توصل له إن في عندك قدرة تدعم شخص

181
00:15:00,960 --> 00:15:05,060
إذا دعمت شخص مش معناه هو 100% معناه إن الأدلة

182
00:15:05,060 --> 00:15:09,580
اللي عندك بتحكي إن الشخص مناسب بنسبة 95 نفترض نسبة

183
00:15:09,580 --> 00:15:18,040
خطأ 5% بالتالي الشخص أو الفردين مناسب 95% أدر

184
00:15:18,040 --> 00:15:20,340
تلات الحياة اللي حكيت عليهم اللي هو سوى أكبر ولا

185
00:15:20,340 --> 00:15:24,790
أقل أكيد لازم أحكي على طولي على الخطأ بنوع الأول

186
00:15:24,790 --> 00:15:28,850
و الخطأ بنوع الثاني احنا هنركز على الخطأ بنوع الأول

187
00:15:28,850 --> 00:15:33,930
اللي معناه كالتالي ما نتخش شلة كثير لكن بدخل 

188
00:15:33,930 --> 00:15:45,030
على الأقل بعض المفاهيم طب

189
00:15:45,030 --> 00:15:47,880
الكلام اللي بحكيه بالإنسان كله أختيه قبل هيك أنا

190
00:15:47,880 --> 00:15:51,460
مجرد يعني بعمل reference للمعلومات اللي عندك ولكن

191
00:15:51,460 --> 00:15:56,420
حاجة لابوض منها الخطأ من النوع الأول والنوع

192
00:15:56,420 --> 00:16:01,660
الثاني بيحكي

193
00:16:01,660 --> 00:16:04,440
أحياناً الباحث يرفض الفرضية الصفرية بالرغم أنها

194
00:16:04,440 --> 00:16:10,160
صحيحة لحظة برفض أنها صحيحة وأحياناً بقبلها أنها

195
00:16:10,160 --> 00:16:15,440
خاطئة وهذا يحدث عندما يوجد الباحث أدلة كافية لدعم

196
00:16:15,440 --> 00:16:19,000
البديلة يعني أنا المفروض أنها صحيحة، لحظة، الشكل

197
00:16:19,000 --> 00:16:21,720
اللي حكيت إذا تم الرفض ليس معناه أن أنا خاطئ، لكن

198
00:16:21,720 --> 00:16:28,140
عند نسبة صحيحة، بنسبة معينة وأحياناً، نقطة ثانية،

199
00:16:28,140 --> 00:16:31,880
أخرى، لا يوجد الباحث أدلة كافية لدعم البديلة، وهذا

200
00:16:31,880 --> 00:16:34,840
يعني عدم رفض الفرضية الصفرية، بالرغم من أنها ليست

201
00:16:34,840 --> 00:16:39,780
بالضرورة صحيحة، الكلامين اللي حكيتهم هنا عدم الرفض

202
00:16:39,780 --> 00:16:44,380
ليس معناه أن هذه الفرضية صحيحة عند اتخاذ قرار برفض

203
00:16:44,380 --> 00:16:47,700
أو عدم رفض الفرضية فهناك نوعين من الخطأ أو نوع

204
00:16:47,700 --> 00:16:54,200
واحد الخطأ من النوع الأول خيار ركز عليه الخطأ

205
00:16:54,200 --> 00:17:01,840
من النوع الأول أو الـ type one error الخطأ يحدث إذا

206
00:17:01,840 --> 00:17:06,460
أنت رفضت الفرضية الصفرية وهي في الواقع صحيحة إذا

207
00:17:06,460 --> 00:17:10,100
يحدث هذا الخطأ عند رفض الفرضية الصفرية وهي صحيحة

208
00:17:10,100 --> 00:17:17,640
رفض الصفر وهي صحيحة

209
00:17:17,640 --> 00:17:23,000
هذه متسمية احتمال متسمية آسف الخطأ من نوع الأول

210
00:17:25,240 --> 00:17:28,700
اللي هو يحدث عند رفض الفوضى الصفرية وفي الواقع

211
00:17:28,700 --> 00:17:33,520
الصحيحة طب احتمال الوقوع في هذا الخطأ هذا تعريف

212
00:17:33,520 --> 00:17:38,540
الخطأ بنوع الأول في حد ثاني اسمه مستوى المعنوية أو

213
00:17:38,540 --> 00:17:47,360
مستوى الدلالة مستوى المعنوية أو مستوى الدلالة اللي

214
00:17:47,360 --> 00:17:53,980
هو level of significance هذا ايش تعريفها احتمال الرفض

215
00:17:53,980 --> 00:17:58,440
الفرضية الصفرية وهي صح يعني بس بحط كلمة احتمال

216
00:17:58,440 --> 00:18:03,520
هنا أي احتمال بس احتمال وبكتب جملة كمية رفض

217
00:18:03,520 --> 00:18:10,840
الفرضية الصفرية وهي صحيحة إذا

218
00:18:10,840 --> 00:18:15,100
لاحظ الخطأ اللي هنا التعريف يحدث عند رفض الفرضية

219
00:18:15,100 --> 00:18:20,520
الصفرية وهي صحيحة مع العلم بأن احتمال الوقوع في

220
00:18:20,520 --> 00:18:24,190
هذا الخطأ يعني احترام الرمز الفرضية الصفرية وال

221
00:18:24,190 --> 00:18:27,150
فرقة صحيح بيسميه مستوى المعنوية ومستوى الدلالة

222
00:18:27,150 --> 00:18:34,030
وبيعطيه رمز اللي أنتم عارفينه alpha هذا alpha

223
00:18:34,030 --> 00:18:37,070
طبعاً

224
00:18:37,070 --> 00:18:42,610
في الرمز اليوناني عادة الباحث بياخده من واحد

225
00:18:42,610 --> 00:18:47,570
في المئة لخمسة في المئة عادة في العلم الإنساني التربوي

226
00:18:47,570 --> 00:18:54,310
بناخده خمسة في المئة وهذا معناه إن درجة ثقة زي

227
00:18:54,310 --> 00:18:58,510
confidence level عبارة عن واحد ناقص Alpha فإذا كان

228
00:18:58,510 --> 00:19:02,190
خطأ خمسة في المئة أكيد الثقة هتكون المتبقي لعيلها

229
00:19:02,190 --> 00:19:09,090
إذا هذا واحد ناقص Alpha اللي هي درجة الثقة فإذا

230
00:19:09,090 --> 00:19:13,250
كانت Alpha بخمسة في المئة فالثقة هتكون على طول

231
00:19:13,250 --> 00:19:19,210
خمسة وتسعين في المئة عادة في العلم الصيني زي ما

232
00:19:19,210 --> 00:19:21,810
حكيت بأخد الف بخمسة في المئة في العلم التطبيقي بأخد

233
00:19:21,810 --> 00:19:25,810
الف صغيرة واحد في المئة أو حتى أحياناً مجرد ذلك

234
00:19:25,810 --> 00:19:29,090
يعني واحد بده يجرب مثلاً هل الدواء مناسب ولا لأ

235
00:19:29,090 --> 00:19:33,550
بدي ياخد درجة ثقة عالية بدل من واحد وخمسة هياخد

236
00:19:33,550 --> 00:19:39,270
واحد يعني 99% ثقة أو ممكن في أبحاث يعني تكون دقيقة

237
00:19:39,270 --> 00:19:44,320
جداً تأخد الف صغيرة جداً واحد من ألف معناه إذا تم رفض

238
00:19:44,320 --> 00:19:48,820
الفرضية الصفرية، عندي الباحث ثقة إن نتائجه صحيحة

239
00:19:48,820 --> 00:19:55,920
في نسبة ثقة 99.9% واضحة دقة تختلف، لكن أنتم

240
00:19:55,920 --> 00:20:00,500
لا يوجد من العادية اللي فيها رأي الشخص، خمسة منها

241
00:20:00,500 --> 00:20:04,860
تعتبر مناسبة ففي

242
00:20:04,860 --> 00:20:07,780
خطأ بالنوع الثاني، إذا خطأ بالنوع الأول، برفض شيء صح

243
00:20:09,080 --> 00:20:16,640
هذا خطأ الخطأ بالنوع الثاني بقبل شيء هو خطأ اللي

244
00:20:16,640 --> 00:20:26,560
هو الخطأ بالنوع الثاني لحظة

245
00:20:26,560 --> 00:20:34,020
حتى الآن عكس اللي هنا على طول الخطأ بالنوع الثاني

246
00:20:37,950 --> 00:20:41,830
يحدث عند عدم رفض الفرضية الصفرية وهي في الواقع

247
00:20:41,830 --> 00:20:49,090
خاطئة لحظة ايش كتبت رفض أنا عدم رفض الفرضية

248
00:20:49,090 --> 00:20:55,090
الصفرية وهي ايش وهي خاطئة لحظة عكس اللي كتبت

249
00:20:55,090 --> 00:21:01,590
بالضبط رفض وهي صح خطأ من النوع الأول عدم رفض وهي

250
00:21:01,590 --> 00:21:07,230
خطأ خطأ من النوع الثاني احتمال عدم رفض الفرضية 

251
00:21:07,230 --> 00:21:11,210
الصفرية وفي الواقع خاطئة بيعطيه رمز Beta لو حطيت

252
00:21:11,210 --> 00:21:17,150
كلمة احتمال هنا عدم رفض الفردية الصفرية وهي 

253
00:21:17,150 --> 00:21:26,190
خاطئة هذا بيعطي حرف B اللي هي طول فاض Beta تكتب

254
00:21:26,190 --> 00:21:31,870
Beta لكن طول فاض Beta طب لو خدت المتكامل لها واحد 

255
00:21:31,870 --> 00:21:32,550
نقص بيه

256
00:21:35,780 --> 00:21:40,560
لن يحدث احتمال لأن أنا بنفي هذه الجملة بالظبط

257
00:21:40,560 --> 00:21:47,580
بيحصل احتمال رفض لحظة مرة ثانية الـ B احتمال عدم 

258
00:21:47,580 --> 00:21:53,240
رفض وهي خاطئة تبع الـ A نقص B احتمال اللي عدم رفضها

259
00:21:53,240 --> 00:21:59,360
بيصير رفض الـ صفر لأن بدي بنفي بنفي الجزء الأول بس

260
00:21:59,360 --> 00:22:06,410
مافيش التاني وهي خاطئة تبقى كما هي لحظة هذه شأنه

261
00:22:06,410 --> 00:22:13,670
كويسة أنا برفض شيء غلط مع كده كلام صح مظبوط برفض

262
00:22:13,670 --> 00:22:21,570
شيء خاطئ هذا بتسميه قوة الاختبار و

263
00:22:21,570 --> 00:22:23,870
هنعرف كيف نجيسه من خلال الـ اسم بأساس مش هعطيك

264
00:22:23,870 --> 00:22:27,530
أساسية رياضية حسابيا هناخده من خلال البرنامج إذا 

265
00:22:27,530 --> 00:22:30,650
قوة الاختبار اللي هي عبارة عن واحد نقص P أو واحد

266
00:22:30,650 --> 00:22:36,250
نقص Beta طبعا كل ما كانت القيمة هذه أكبر كل ما كان 

267
00:22:36,250 --> 00:22:42,010
الاختبار أكتر قوة هي

268
00:22:42,010 --> 00:22:46,690
الـ B عدم رفض الفردية الصفرية وهي خاطئ المكمل عليها

269
00:22:46,690 --> 00:22:51,750
واحد نقص B رفضها وهي خاطئ أنا برفضش هي خاطئ هي

270
00:22:51,750 --> 00:22:56,250
قرار السليم فبنسميه قوة الاختبار كل ما كانت واحد

271
00:22:56,250 --> 00:23:02,330
نقص B كبيرة كل ما كان البرنامج المستخدم أفضل الجانب

272
00:23:02,330 --> 00:23:07,190
هنا بلخص الخطأين نطلع

273
00:23:07,190 --> 00:23:12,630
مع بعض القرار عندي واحد من اثنين اما عدم رفض

274
00:23:12,630 --> 00:23:16,510
الفرضية الصفرية أو رافضها الحالة الفرضية الصفرية

275
00:23:16,510 --> 00:23:20,610
قد تكون صحيحة أو خاطئة القرار السليم بيجي من خلال

276
00:23:20,610 --> 00:23:25,830
عدم رفض الفرضية الصفرية وهي صحيحة هذا القرار

277
00:23:25,830 --> 00:23:30,560
السليم مش هيك أنا برفض الشيء صح صعب احكي قبول لأن

278
00:23:30,560 --> 00:23:34,560
قبول معناه 100% لأن عدم رفض الفوضية الصفرية وهي

279
00:23:34,560 --> 00:23:38,680
صحيحة بره قاوة صحيحة في فيديو من وين رفض الفوضية

280
00:23:38,680 --> 00:23:46,580
الصفرية وهي خاطئة برفض شيء غلط قرار سليم لكن

281
00:23:46,580 --> 00:23:51,160
الخطأين الجهات من وين عدم رفض الفوضية الصفرية وهي 

282
00:23:51,160 --> 00:23:55,480
خاطئة الخطأ النوع الأول أو رفض الفوضية الصفرية و

283
00:23:55,480 --> 00:24:00,330
هي صحيحة إذا هذا خطأ من النوع الأول وهذا خطأ من النوع الثاني

284
00:24:00,330 --> 00:24:04,190
إذا الكلام كله اللي حكينا عليه بتخص في هذا الجدول

285
00:24:04,190 --> 00:24:08,730
يعني عندك أربع حالات مختلفة اثنينهم صح واثنينهم

286
00:24:08,730 --> 00:24:16,070
غلط الاثنين صح برفض الشيء صح قرار سليم أو برفض شيء

287
00:24:16,070 --> 00:24:21,970
خاطئ كلام سليم الخطأ بيجي من رفض فرضية وهي صح أو

288
00:24:21,970 --> 00:24:29,020
عدم رفضها وهي غلط تجارزة ممكن تحكي عدم رفض قبول

289
00:24:29,020 --> 00:24:32,560
تجارزة هي كلمة بتحكيها بسرعة لكن المكتوبها عدم رفض

290
00:24:32,560 --> 00:24:41,700
الفرضية السرية افضحها

291
00:24:41,700 --> 00:24:46,840
مثل الكلام هذا يعني عادة نذكر جمّد خش على اللي

292
00:24:46,840 --> 00:24:47,220
بعده

293
00:24:57,060 --> 00:25:02,080
إذا من الجدول اللي حكينا عليه يمكن ملاحظة

294
00:25:02,080 --> 00:25:06,260
الاثنين القرار الصائب القرار السليم يحدث في حالتين

295
00:25:06,260 --> 00:25:11,700
عدم رفض فرض صحيح أو رفض فرض خاطئ أما الخطأ فيحدث

296
00:25:11,700 --> 00:25:16,120
إذا رفضنا فرض صحيح نسميه النوع الأول أو عدم رفض

297
00:25:16,120 --> 00:25:23,820
فرض خاطئ نسميه خطأ من النوع الثاني إذا كنا نفض هذه

298
00:25:23,820 --> 00:25:29,440
نقطة مهمة جدا احنا بنوفر بناء على بجمع بيانات من 

299
00:25:29,440 --> 00:25:34,360
عينة معينة بكوّن حد يسمى الاختبار الإحصائي اللي 

300
00:25:34,360 --> 00:25:37,360
مين الاختبار المناسب هذه قصتنا خلال الفصلة اللي

301
00:25:37,360 --> 00:25:42,180
هتعلمها هكون عندي عدة اختبارات كل اختبار له شروط

302
00:25:42,180 --> 00:25:45,700
خاصة يبقى لكن عادة عندي اختبار T اللي أخدته قبل

303
00:25:45,700 --> 00:25:49,720
هيك أو اختبار Z أو اختبار Z اللي احنا أخدناه قبل

304
00:25:49,720 --> 00:25:55,070
هيك أما اختبار T اللي له شروط معينة أو اختبار Z لكن

305
00:25:55,070 --> 00:25:58,610
اختيار اختبارتي أو اختبار آخر يعتمد على نوع 

306
00:25:58,610 --> 00:26:03,750
البيانات هاي البيانات اللي عندي رقمية؟ ولا نوعية

307
00:26:03,750 --> 00:26:09,510
إذا كمية أو رقمية إلا اختبار معين بس إذا تحقق شرط

308
00:26:09,510 --> 00:26:12,770
أن التوزيع يكون طبيعي أو حجم العينة كبير بما فيه

309
00:26:12,770 --> 00:26:16,670
الكفاية لأن ما كانش التوزيع طبيعي أو حجم العينة

310
00:26:16,670 --> 00:26:20,730
صغير إلا اختبارات خاصة ابنه يعني اختبارات غير

311
00:26:20,730 --> 00:26:24,490
البارامترية أو اللي هي برامترية بتاع هذا المقطع دا

312
00:26:24,490 --> 00:26:28,470
علمًا كبير مش هقدر أشرحه إلا مجزء حسب طبيعة 

313
00:26:28,470 --> 00:26:32,190
الموضوع اللي احنا بناخده مع بعض عشان كده كنت خلال

314
00:26:32,190 --> 00:26:38,170
سطرين بس مستوى المعنوية المشاهد لحظة أنا من شوية

315
00:26:38,170 --> 00:26:41,990
حكيت مستوى المعنوية وبس اللي هو Alpha مستوى

316
00:26:41,990 --> 00:26:45,750
المعنوية المشاهد ما يطلق عليها القيمة الاحتمالية أو

317
00:26:45,750 --> 00:26:50,490
الـ probability value أو الـ P value اللي أنتو

318
00:26:50,490 --> 00:26:56,970
بتشوفوه عادة في برامج إحصائية زي الـ SPSS اللي هو

319
00:26:56,970 --> 00:27:01,890
برامج بعتوها SIGSIG هي اختصار كلمة The Observed

320
00:27:01,890 --> 00:27:05,890
Significance Level مستوى المعنوي للمشاهد اللي

321
00:27:05,890 --> 00:27:08,230
اختصارا يحكي عنه دائما الـ P value أو الـ

322
00:27:08,230 --> 00:27:13,250
probability value أو القيمة الاحتمالية هذه القيمة

323
00:27:13,250 --> 00:27:18,610
الاحتمالية من خلالها يتم اتخاذ القرار بالشكل

324
00:27:18,610 --> 00:27:23,030
الفرضي أما رفض هذه الفرضية أو عدم رفضها كيف يحسب

325
00:27:23,030 --> 00:27:28,720
مش هناخد كيف يحسب البرنامج الحسب ليه أكيد أخذتك

326
00:27:28,720 --> 00:27:33,000
قبل كده في حسب قيمة الـ P value أو لو استخدمت بعض

327
00:27:33,000 --> 00:27:36,980
البرامج الإحصائية بيعطيك إياها جاهزة إما بسميها SIG

328
00:27:36,980 --> 00:27:47,860
إذا هذه إما بتوقع مستوى المعنوية المشاهد اللي هي

329
00:27:47,860 --> 00:27:52,860
القيمة الاحتمالية إما

330
00:27:52,860 --> 00:27:59,070
بيعطيها رمز SIG أو الـ P value أو قيمة الاحتمالية أو

331
00:27:59,070 --> 00:28:05,690
probability value كلها مسميات لواحدة واحدة طبعا

332
00:28:05,690 --> 00:28:09,030
تعريفه لأن قرأته كالتالي واحتاج الحجب على قيمة

333
00:28:09,030 --> 00:28:12,670
أكبر من أو تساوي حسب طبيعة الفرضية إذا كانت أكبر

334
00:28:12,670 --> 00:28:17,230
أو أقل من أو تساوي من قيمة الاختبار المحسوب في

335
00:28:17,230 --> 00:28:20,890
بيانات العالم بفترض أن الفرضية الصفرية لها صحيحة و

336
00:28:20,890 --> 00:28:24,330
طبيعة الفرضية البديلة مهما قرأ فيه لم يحصل نتيجة 

337
00:28:24,330 --> 00:28:29,390
إلا من خلال الحسابات اليدوية لكن أنا مش كثير أركز

338
00:28:29,390 --> 00:28:33,530
عليه كل حرف لأن البرنامج هيعطيني هذه القيمة وبناء

339
00:28:33,530 --> 00:28:36,970
عليها بعد شوية هنعرف كيف يمكن أن تأخذ القرار بشأن

340
00:28:36,970 --> 00:28:40,870
رفض أو عدم رفض الفرضية الصفرية لكن كيف يحسب أو كيف

341
00:28:40,870 --> 00:28:46,190
تحسب هذه القيمة يعني هذا الشيء أنت المفروض أخدته

342
00:28:46,190 --> 00:28:51,230
ولو ما أخدتهوش مش هتفرق معنا كتير إذا لأ أخدت أنا

343
00:28:51,230 --> 00:28:56,370
تعريف فرضية صفرية وفرضية بديلة أخدت تعريف الخطر من 

344
00:28:56,370 --> 00:28:59,270
نوع الأول والخطر من نوع الثاني أخد المفهوم بشكل

345
00:28:59,270 --> 00:29:02,530
معين الاختبار الإحصائي زي مصطلح المعنية اللي مش

346
00:29:02,530 --> 00:29:06,770
عارف هذا كله يدى لشغل اسمها ماهي الخطوات اللي لازم

347
00:29:06,770 --> 00:29:13,410
نجري الاختبار الإحصائي الآن هقرأ الخطوات وهشوف

348
00:29:13,410 --> 00:29:16,990
إيش يقع على الباحث وإيش يقع على البرنامج يعني شوف

349
00:29:16,990 --> 00:29:22,840
كده مش مساهمة البرنامج الإحصائي في اتخاذ القرار

350
00:29:22,840 --> 00:29:28,120
بشأن رفض أو عدم نظر الفرضية الصفرية طب هو يتبادل

351
00:29:28,120 --> 00:29:30,620
الذين دائما أن البرنامج بيحل كل حاجة وبيعطي كل

352
00:29:30,620 --> 00:29:36,280
حاجة وهذا الأسف الآن حدش فيه كلام غير سليم نطلع

353
00:29:36,280 --> 00:29:42,280
الخطوات ونعلم وين البرنامج وين أنا موجود يمكن

354
00:29:42,280 --> 00:29:47,990
تلخيص خطوات إجراء الاختبار الإحصائي في خمس نقاط طبعا كل

355
00:29:47,990 --> 00:29:51,090
واحدة منها لها قصة وقصة تماما أنت أخدتها في

356
00:29:51,090 --> 00:29:53,630
المنهج البحث العلمي أو أخدتها في المبادئ للحصة

357
00:29:53,630 --> 00:29:57,630
أو في لحظة التربية في الماجستير أو واحدة صياغة

358
00:29:57,630 --> 00:30:03,030
تفرضيتها للصفرية البديلة إذا هذه أول شيء هذه

359
00:30:03,030 --> 00:30:08,130
الباحث التركيب تصيغهم بناء على دراسات سابقة، بناء

360
00:30:08,130 --> 00:30:11,230
على معرفة، بناء على اطلاع الباحث، بناء على خبرة

361
00:30:11,230 --> 00:30:15,330
الباحث، بناء على ما ذكر قبل ذلك في هذا الموضوع،

362
00:30:15,330 --> 00:30:18,350
ده هو الحاجة الأساسية، يعني البرنامج ليس له علاقة

363
00:30:18,350 --> 00:30:23,550
بهذه الفرضية على الإطلاق التحديد

364
00:30:23,550 --> 00:30:30,890
مستوى المعلوية أو مستوى الدلالة، برضه الباحث طبيعة

365
00:30:30,890 --> 00:30:36,770
الباحث إيه اللي بيحدث؟ طبيعة الباحث رقم تلاتة

366
00:30:36,770 --> 00:30:42,670
اختيار الاختبار الإحصائي المناسب لغاية هنا لغاية

367
00:30:42,670 --> 00:30:49,250
هنا البحث وهذه نقطة في غاية الأهمية فإذا اخترت 

368
00:30:49,250 --> 00:30:54,330
الاختبار صح أكيد ما يلي ذلك هيكون سليم طبعا وحساب

369
00:30:54,330 --> 00:31:02,730
قيمته شوف أي حد فيها حساب مع لا البرنامج شوف

370
00:31:02,730 --> 00:31:07,390
أنا أخدت لنص من تلاتة من أول تلات خطوات الرابعة

371
00:31:07,390 --> 00:31:12,890
شغلتين إما حساب النقطة الحرجة وتحطيط مناطق الرفض 

372
00:31:12,890 --> 00:31:18,590
أو حساب القيمة الاحتمالية هنا برضه البرنامج طبعا

373
00:31:18,590 --> 00:31:21,390
هذه من النقاط الحرجة من خلال جدار والحصية بتعرفها

374
00:31:21,390 --> 00:31:26,830
القيمة الجدولية سواء من خلال القيمة الجدولية أو

375
00:31:26,830 --> 00:31:29,590
القيمة الاحتمالية الاثنين بيعطوا نفس القرار دائما 

376
00:31:29,590 --> 00:31:36,020
إذا سواء استخدمت القيمة الجدولية أو استخدام التلقائية

377
00:31:36,020 --> 00:31:42,400
الاحتمالية كلا هما يؤدي لنفس النتيجة، و

378
00:31:42,400 --> 00:31:48,620
بحد ذات البرنامج SPSS هيفيدك فيها بشكل كبير لذا أي شيء

379
00:31:48,620 --> 00:31:57,460
في حساب ما هي برنامج اتخاذ القرار الباحث فتلاحظ

380
00:31:57,460 --> 00:32:02,310
بخلال أربع خطوات، واحد ونصف من خمسة حتى ما وصلتش

381
00:32:02,310 --> 00:32:07,390
تقريباً 40% أو 30% لأنه كاستخدام البرنامج يحسب له

382
00:32:07,390 --> 00:32:09,410
القيمة الاحتمالية، القيمة الاحتمالية يحسب قيمة

383
00:32:09,410 --> 00:32:13,870
الاختبار، طب

384
00:32:13,870 --> 00:32:21,950
اتخاذ القرار يتم من خلال عدة طرق في 

385
00:32:21,950 --> 00:32:22,790
البداية خالص

386
00:32:26,500 --> 00:32:30,440
هناخد طرق رسمية لرفض أو عدم رفض الفرضية الصفرية

387
00:32:30,440 --> 00:32:33,780
وبعدين خلال الممارسة هعطيك طريقة عملية على طول أول

388
00:32:33,780 --> 00:32:38,040
ما أطلع على قيمة الاختبار هعرف رفض أو عدم رفض من غير

389
00:32:38,040 --> 00:32:42,860
ما أطلع على قيمة احتمالية ولا جدولية، قيمة اختبار بس

390
00:32:42,860 --> 00:32:49,370
في بعض الحالات لكن أنا هاخد طرق رسمية رفض أو عدم

391
00:32:49,370 --> 00:32:52,990
رفض، يمكن أفضل، الفرضية الصفرية، قرار سهل جداً إذا 

392
00:32:52,990 --> 00:32:56,050
كانت القيمة الاحتمالية أقل من أو تساوي مستوى

393
00:32:56,050 --> 00:33:03,070
المعنوية، يعني بطلع البناء، بطلع الـ P value إذا كانت

394
00:33:03,070 --> 00:33:12,230
أقل من أو تساوي alpha، مرفوض at zero، العملية سهلة

395
00:33:12,230 --> 00:33:17,890
يعني كل اللي هعمله هطلع القيمة الاحتمالية المعطاة

396
00:33:17,890 --> 00:33:24,430
للبرنامج، بقرنها بالـ alpha، أنا حددتها من الأول، إذا

397
00:33:24,430 --> 00:33:29,690
كانت هذه القيمة أقل من أو حتى ساوية الـ alpha يتم

398
00:33:29,690 --> 00:33:35,030
رفض فرضية الصفرية، في بعض الكتب ممكن مايكتبش يساوي

399
00:33:35,030 --> 00:33:39,790
بس أقل من alpha، شوفي غالباً القيمة الاحتمالية ده 

400
00:33:39,790 --> 00:33:45,460
عدد حقيقي، من النادر جداً يساوي alpha يعني يساوي 5%

401
00:33:45,460 --> 00:33:48,940
بالضبط، ممكن 0,4,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9

402
00:33:48,940 --> 00:33:52,140
,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9

403
00:33:52,140 --> 00:33:52,600
,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9

404
00:33:52,600 --> 00:33:54,460
,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9

405
00:33:54,460 --> 00:34:00,260
,9,9,9,9,9

406
00:34:00,260 --> 00:34:01,560
,9

407
00:34:13,370 --> 00:34:17,930
مقارنة قيمة الاحتمالية مع الـ alpha، منتهي الجدل هذه

408
00:34:17,930 --> 00:34:24,690
الكلام صحيح لأي فرضية تعمليها سواء كانت لعينة

409
00:34:24,690 --> 00:34:27,890
واحدة، عينتين، أكثر من عينتين، اختبار معلم، اختبار

410
00:34:27,890 --> 00:34:32,430
غير معلم، دائماً القرار لا يتغير، المرفوض إن كانت

411
00:34:32,430 --> 00:34:36,990
القيمة الاحتمالية معاها أقل من أو تساوي الـ alpha

412
00:34:36,990 --> 00:34:43,410
عليها خمسة فرضية، في بعض الحالات ممكن القيم

413
00:34:43,410 --> 00:34:47,710
الاحتمالية تكون أصغر بكثير من الـ α يعني على سبيل

414
00:34:47,710 --> 00:34:51,330
المثال لو كانت الـ P value خلّيني أسميها دائماً الـ P

415
00:34:51,330 --> 00:34:55,890
value، القيمة الاحتمالية بتساوي 0000000004

416
00:35:00,890 --> 00:35:05,030
تقريباً صفر، سواء أنت أخذت الـ alpha بواحد من المائة، و

417
00:35:05,030 --> 00:35:07,770
لا خمسة من المائة، ولا واحد من الألف، ولا حتى واحد

418
00:35:07,770 --> 00:35:11,130
من عشرة آلاف، كده كده القيمة دي معناها أصغر بتاعتها

419
00:35:11,130 --> 00:35:16,210
معانا في ثقة عالية جداً لرفض الفرضية الصفرية، لذا

420
00:35:16,210 --> 00:35:22,090
القرن هنا رفض، مش شاك، طب لو أخذت زي كده برضه رفض، لو

421
00:35:22,090 --> 00:35:27,410
أخذناها زي هيك، رفض، لو أخدتها زي هيك، رفض، لكن هل

422
00:35:27,410 --> 00:35:32,010
الرفض كله زي بعض؟ بالتأكيد لا، لكن الـ P-Value

423
00:35:32,010 --> 00:35:36,070
والقيمة الاحتمالية بس بتعطيني مؤشر، ترفض أو عدم

424
00:35:36,070 --> 00:35:42,650
رفض الفرضية فقط، لكن مدى وجود فروق معنوية، فروق

425
00:35:42,650 --> 00:35:49,760
كبيرة، بتوضحها إذا كانت صغيرة جداً زي هي مع كده، فروق

426
00:35:49,760 --> 00:35:52,620
كبيرة جداً، مش شايف يعني الفرق مثلاً بحكي برنامج

427
00:35:52,620 --> 00:35:57,260
تجريبي واستخدام برنامج محاصر لتعليم الرياضيات، و

428
00:35:57,260 --> 00:36:00,240
طلاقة اللي بيبقى بسوا هيك، هذا معناه مؤكد برنامج

429
00:36:00,240 --> 00:36:07,140
قوي، يعني الفروق ده دلالة معنوية بشكل كبير، إذا هذه

430
00:36:07,140 --> 00:36:11,920
معناه فروق معنوية، وبرضه

431
00:36:11,920 --> 00:36:16,440
هذه لو طلعت معاك معناها فروق معنوية، لو هي قيمة

432
00:36:16,440 --> 00:36:20,100
الاحتمالية أصغر من الـ alpha، يعني سواء باحث طلعت معاه زي

433
00:36:20,100 --> 00:36:23,280
هيك أو زي كده، إيش حاجته في الآخر توجد أدلة كافية

434
00:36:23,280 --> 00:36:27,240
للقول بأن هناك فروق معنوية بين درس الطلاب في

435
00:36:27,240 --> 00:36:30,760
الطريقة التجريبية والضابط، بتاع برنامج المستخدم

436
00:36:30,760 --> 00:36:36,220
لكن هم باحثين استخدموا برنامجين مختلفين، وواحد طلع

437
00:36:36,220 --> 00:36:40,860
القيمة، أنا مش عارف أقرأ أهل هنا أربع من عشرة مليون

438
00:36:40,860 --> 00:36:49,550
مظبوط؟ وهذه أربعة من مئة، هل اتنين زي بعض؟ بالرغم إن

439
00:36:49,550 --> 00:36:52,950
يحصل هناك فروقات معنوية وهناك فروقات معنوية، هذا

440
00:36:52,950 --> 00:36:58,510
معناه أن الـ P value لواحدة غير كافية للحكم على مدى

441
00:36:58,510 --> 00:37:03,550
معنوية هذه الفروقات، زي ما أقول بدي حاجة ثانية، تانيش

442
00:37:03,550 --> 00:37:08,240
الحاجة الثانية غير قيمة الاحتمالية، لحظة قيمة

443
00:37:08,240 --> 00:37:13,440
الاحتمالية كلها تحكي إنه فيه فروق ولا لا، رفض أو

444
00:37:13,440 --> 00:37:19,860
أقبل أو رفض، حتى في حالة الرفض ما أقدرش أُحدد، طب ما هذه

445
00:37:19,860 --> 00:37:23,340
كبيرة ولا كبيرة، أنا مش عارف، مادة أربعة من ألف صحيح

446
00:37:23,340 --> 00:37:27,840
الفروق يبقى أكبر، بس قد تكون الفروق صغيرة، قد تكون

447
00:37:27,840 --> 00:37:31,240
الفروق كبيرة أو فروق متوسطة، هذا يقدر إنه لازم

448
00:37:31,240 --> 00:37:35,060
الواحد دائماً يرفق الـ P value مع حاجة ثانية بتقيس

449
00:37:35,060 --> 00:37:39,080
حجم الأثر أو حجم تأثير البرنامج المستخدم اللي احنا

450
00:37:39,080 --> 00:37:42,800
خدناه على كل اختبار اللي يطبق عليه حجم التأثير

451
00:37:42,800 --> 00:37:47,860
اللي

452
00:37:47,860 --> 00:37:51,000
هو حجم التأثير المقدر أو الـ effect size أو الـ

453
00:37:51,000 --> 00:37:54,120
estimate للـ effect size، حجم التأثير لكل اختبار

454
00:37:54,120 --> 00:37:59,020
موجود له حجم تأثير سواء كان معلماً أو غير معلماً له

455
00:37:59,020 --> 00:38:05,740
حجم تأثير خاص، إذا معناها كده نتعود أن نلجأ للحصول على

456
00:38:05,740 --> 00:38:10,240
إجابة دقيقة، الـ P value واحدة لا تكفي، بالإضافة إلى

457
00:38:10,240 --> 00:38:15,840
أننا سنختار حجم التأثير، ثم سنختار أشياء أخرى بصورة

458
00:38:15,840 --> 00:38:21,240
عامة، القيمة الاحتمالية لأقل من 5% تكون صغيرة بدرجة

459
00:38:21,240 --> 00:38:26,110
كافية لرفض الفرضية الصفرية لصالح البديلة، إذا

460
00:38:26,110 --> 00:38:29,010
القيمة أقل من خمسة، احنا خلاص اعتقدنا على خمسة

461
00:38:29,010 --> 00:38:34,290
معناها القيمة هتعتبر صغيرة بشكل جيد لرفض الفرضية

462
00:38:34,290 --> 00:38:37,930
الصفرية لصالح الفرضية البديلة، يعني لو كان إحنا

463
00:38:37,930 --> 00:38:41,670
أقل من خمسة في المئة، يعني لو واحد لما تكون الفرضية

464
00:38:41,670 --> 00:38:44,290
الصفرية، الفرضية، القيمة الاحتمالية أقل من خمسة في

465
00:38:44,290 --> 00:38:48,730
المئة، الواحد بنبسط مش هيك، ونقول خلاص أنا قررت أنه

466
00:38:48,730 --> 00:38:53,170
أدعم الفرضية البديلة، المشكلة وين؟ لو كانت القيمة

467
00:38:53,170 --> 00:39:00,140
الاحتمالية أكبر من 5%، كبيرة شوية، وفي نفس الوقت أقل

468
00:39:00,140 --> 00:39:10,800
من 10%، يعني واقع بين 5% و 10%، يعني ما طلعت في 0.4

469
00:39:10,800 --> 00:39:19,480
طلعت نفترض 0.6، أول

470
00:39:19,480 --> 00:39:22,500
اللي إحنا نشوف 0.6 بيحكي إنه مافيش فروقات مع كده

471
00:39:22,500 --> 00:39:27,010
البرنامج المستخدم، ما له فيه إشكالية، بده تحسين، بده تعزيز

472
00:39:27,010 --> 00:39:30,690
بده تعديل، فالواحد بيزعل لو يشوف حاجة زي كده، مش كده؟

473
00:39:30,690 --> 00:39:38,190
فهذه القيمة نسميها قيمة غير حاسمة لدعم القرار ده

474
00:39:38,190 --> 00:39:44,710
مش تعمل، مش نهاية المطاف، خلّي بأنك إذا .. إذا هي

475
00:39:44,710 --> 00:39:50,850
طلعت هي أكيد حجم تأثير ضعيف، إحنا هنا حجم التأثير قد

476
00:39:50,850 --> 00:39:57,410
يكون هنا في حالة الرفض قد يكون قوي أو متوسط أو

477
00:39:57,410 --> 00:40:03,290
ضعيف، في حالة الرفض، ففي حالة عدم الرفض ما نحسبهش، إذا

478
00:40:03,290 --> 00:40:07,630
لا يتم حساب حجم التأثير في حالة عدم الرفض، يعني لو

479
00:40:07,630 --> 00:40:11,470
كان القناة الاحتمالية أكبر من 5% زي كده، حجم التأثير لا

480
00:40:11,470 --> 00:40:16,970
قيمة له، فقط يتم حساب

481
00:40:16,970 --> 00:40:23,070
حجم التأثير في حالة رفض الفرضية الصفرية، المنطقة

482
00:40:23,070 --> 00:40:28,330
اللي أنا معلم عليها بنحسب حجم التأثير فقط في حالة

483
00:40:28,330 --> 00:40:35,390
رفض الفرضية الصفرية، وأنا أرفضها بنحسب حجم التأثير

484
00:40:35,390 --> 00:40:41,140
على أساسها، في الفروق الكبيرة، صغيرة أو متوسطة، يعني

485
00:40:41,140 --> 00:40:43,560
هل الفرق بين مستوى الطلبة في الطريقة التجريبية و

486
00:40:43,560 --> 00:40:46,180
الضابط الصغير ولا كبير ولا متوسط، وفي الثلاث

487
00:40:46,180 --> 00:40:50,280
حالات الفرق موجود ومعنوي، لكن هل الفرقات هتكبر ولا

488
00:40:50,280 --> 00:40:54,880
لا؟ لأ، بحدد حجم التأثير، لكن إذا تم عدم رفض الفرضية

489
00:40:54,880 --> 00:40:59,920
الصفرية، حجم التأثير مؤكد ضعيف، يعني هذا معناه إن

490
00:40:59,920 --> 00:41:04,260
حجم التأثير أهم من القيمة الاحتمالية، وهنعرف ليش أهم

491
00:41:04,260 --> 00:41:09,680
ليش بعدين، خلاص، طب إيش أعمل لو كانت غير حاسمة زي

492
00:41:09,680 --> 00:41:16,190
هيك؟ ربما تكون العينة خطأ، أنت غير مناسبة، وهذه مشكلة

493
00:41:16,190 --> 00:41:19,930
من الأصل، يعني اخترت العينة بطريقة مش احتمالية صح

494
00:41:19,930 --> 00:41:26,610
أو كانت العينة صغيرة إلى حد كبير، فيتطلب منك زيادة

495
00:41:26,610 --> 00:41:30,450
حجم العينة ليصبح القرار أكثر تحديداً، بكبر حجم العينة

496
00:41:30,450 --> 00:41:35,290
لو طلع نفس القرار خلاص يكون هو البرنامج شايف مش في

497
00:41:35,290 --> 00:41:38,990
عقل لكن هو أعطى نتيجة مختلفة، ما على كده اللي كان

498
00:41:38,990 --> 00:41:45,430
السبب أن حجم العينة غير كافي لإثبات القرار، إذا ما

499
00:41:45,430 --> 00:41:50,370
اتم زيادة حجم العين يصبح القرار أكثر تحديداً، طب

500
00:41:50,370 --> 00:41:58,570
لو كانت أكثر من 10%، ما احنا خلاص انتهت التجربة عندك

501
00:41:58,570 --> 00:42:03,150
بقى تسلم بالأمر الواقع أنه عامة المرض الفرضي أصلا

502
00:42:03,150 --> 00:42:08,800
فيها معناها سواء أنت استخدمت هذا البرنامج مع الطلبة

503
00:42:08,800 --> 00:42:12,720
في المجموعة التجريبية أو ما استخدمتوش مع الضابط

504
00:42:12,720 --> 00:42:17,020
اتنين زي بعض بعد كده البرنامج هيفى خلل أو من القصور

505
00:42:17,020 --> 00:42:22,040
المجموعتين غير متكافئتين يعني فإن أنا بأطبق برنامج

506
00:42:22,040 --> 00:42:27,160
قوي على طلبة ضعاف التحصيل والضابطة على طلبة مستواهم

507
00:42:27,160 --> 00:42:33,700
عالي ممكن برنامجك يدوب يصل لنفس مستوى هؤلاء الطلبة 

508
00:42:33,700 --> 00:42:38,240
تعالى الضابط، وإذا وصله كويس زمان كده هذا خطأ من

509
00:42:38,240 --> 00:42:41,660
البداية لأنك ما عملتش تكافؤ للمجموعتين زي هذا أول

510
00:42:41,660 --> 00:42:44,660
حد واحد بيعملها بتاخد عينتين متكافئتين في الأصل

511
00:42:44,660 --> 00:42:50,640
طبعا كيف التكافؤ بيتم قياسه بتعرفه بتعمل اختبار قبل

512
00:42:50,640 --> 00:42:55,160
البرنامج و بيبين إذا كان أول عينة ستطلع يوم عشانها

513
00:42:55,160 --> 00:43:00,520
إذا هذا كيف يتم اتخاذ القرار مجرد مقارنة قيمة

514
00:43:00,520 --> 00:43:02,620
الاحتمالية مع الـ alpha

515
00:43:06,060 --> 00:43:10,560
أذكر شغلة صغيرة اللي هي من الأمثلة اللي واحد دائما

516
00:43:10,560 --> 00:43:17,340
بضربها في أو بذكرها في اختبار الفرضيات مثال مشهور

517
00:43:17,340 --> 00:43:24,660
جدا أنه في نظام القضاء يفترض دائما القاضي أن

518
00:43:24,660 --> 00:43:30,720
بيعتبر المدعى عليه بريء يعني الفرضية الصفرية أن

519
00:43:30,720 --> 00:43:40,180
الشخص المدعى عليه بريء، طب الفرضية البديلة أنه مذنب

520
00:43:40,180 --> 00:43:45,100
وعلم و أذنب، وزي ما حكينا القرار واحدة من الاثنين

521
00:43:45,100 --> 00:43:52,360
إما رفض الفرضية الصفرية، وهشوف الآن ليش بنحكي رفض

522
00:43:52,360 --> 00:43:57,200
و بنحكي عدم رفض، و بنحكيش قبول، و بنحكيش رفض معناه

523
00:43:57,200 --> 00:44:01,920
صح ومعناه غلط، من خلال الكلام اللي هنا رفض الفرضية

524
00:44:01,920 --> 00:44:07,390
الصفرية إيش معناها حسب ما حكيت عليه أن هذا الفرض

525
00:44:07,390 --> 00:44:11,970
الفرضي الصفرية معناه لأ، معناه توجد أدلة كافية لدعم

526
00:44:11,970 --> 00:44:20,870
الفرض البديل، نطبقها هنا توجد أدلة يعني أكيد القاضي

527
00:44:20,870 --> 00:44:26,350
جمع أدلة كافية عن المبحوث اللي هو المدعى عليه، أدلة

528
00:44:26,350 --> 00:44:31,250
كافية من بيانات العينة لدعم H1 هذا معناه نفسي مش

529
00:44:31,250 --> 00:44:38,460
هيك طبيقي هنا، توجد أدلة كافية لدعم أنه مذنب، لدعم

530
00:44:38,460 --> 00:44:44,460
أنه مذنب، لكن الأدلة الجماعة كانت أدلة كافية

531
00:44:44,460 --> 00:44:49,880
لإثبات إدانة الشخص، لكن هذا ليس معناه بالمطلق أن

532
00:44:49,880 --> 00:44:54,700
الشخص مذنب، معناه الأدلة الجماعة لو أخدت 5% من

533
00:44:54,700 --> 00:45:00,120
السواء دلالة معناها القاضي متأكد بنسبة 95% أن هذا

534
00:45:00,120 --> 00:45:06,440
الشخص معه مضنب، بس بيتبقى 5% أنه بريء، عشان كده

535
00:45:06,440 --> 00:45:10,960
مافيش قرار 100%، إذا رفض الفرضية الصفرية مش معناهش

536
00:45:10,960 --> 00:45:15,440
واحد صحيح، مش معناه صحيح، معناه أن الأدلة كافة لدعم

537
00:45:15,440 --> 00:45:21,790
أنه مضنب بنسبة 95%، طيب القرار التاني إعادة وراطة

538
00:45:21,790 --> 00:45:25,490
فاضية، لها طلعت الـ P value أكبر من 5% يعني 6% زي

539
00:45:25,490 --> 00:45:30,850
ما حكيت معناها إيش؟ أنه مافيش أدلة، أدلة كافية

540
00:45:30,850 --> 00:45:38,510
لدعم مين؟ برضه برضه لدعم، دائما الأدلة إما بتدعم أو

541
00:45:38,510 --> 00:45:44,730
بتدعمش إتش واحد، يعني معناها أن القاضي ما جمعش أدلة

542
00:45:44,730 --> 00:45:48,130
كافية لإثبات المذنب

543
00:45:51,700 --> 00:45:55,860
لكن مش معناه أنه بريء فهو حاش بيعمل خلاص القرار

544
00:45:55,860 --> 00:46:01,500
مغلط هنا أن الشخص مش قادر يثبت أنه مذنب، بس المشكلة

545
00:46:01,500 --> 00:46:06,820
حكيت إذا كانت الـ P value كبيرة شوية 5% أكبر من 5% إيش

546
00:46:06,820 --> 00:46:13,080
بعمل؟ زيادة حجم العينة، فوضبها لاحقا تجمع أدلة أخرى

547
00:46:13,080 --> 00:46:16,660
بيانات تانية، هذه البيانات قد تكون كافة لإثبات

548
00:46:16,660 --> 00:46:21,630
إدانة، عشان كده بحكي عدم رفض، بحكي قبول، لأنه قبول

549
00:46:21,630 --> 00:46:25,850
مش معناها، قبول معناه أنك سلمت أن الشخص بريء

550
00:46:25,850 --> 00:46:29,710
بالمطلق، لذا عدم رفض الفرضية الصفرية معناها، مافيش

551
00:46:29,710 --> 00:46:35,030
أدلة تدعم أن الشخص بريء، أن الشخص مذنب، فبالتالي

552
00:46:35,030 --> 00:46:39,070
هنا ربما لاحقا يتم جمع أدلة أخرى من خلالها يتم

553
00:46:39,070 --> 00:46:44,850
إثبات أن الشخص مذنب، هذا كمثال أوضح الفرق ما بين

554
00:46:47,470 --> 00:46:51,290
الفرضية الصفرية والفرضية البديلة في حالة رفض وعدم

555
00:46:51,290 --> 00:46:55,130
رفض الفرضية الصفرية، إذا هذه بقى المصطلحات اللي

556
00:46:55,130 --> 00:47:00,490
لازم الواحد يعني يستحضرها قبل عملية إجراء الاختبار

557
00:47:00,490 --> 00:47:04,110
الإحصائي، وزي ما حكيت أغلبها يقع على الباحث، وأهمها

558
00:47:04,110 --> 00:47:08,250
على الإطلاق اختيار اختبار الإحصائي المناسب وتفسير

559
00:47:08,250 --> 00:47:13,530
النتائج اللي هو اتخاذ القرار، طبعا تفسير النتائج

560
00:47:13,530 --> 00:47:18,670
شغلتين، بتاخد قرار رفض أو عدم رفض للفرضية الصفرية

561
00:47:18,670 --> 00:47:24,030
وبعدين بفسرها مهنيا، إذا

562
00:47:24,030 --> 00:47:26,270
واضح أنه لما بأحكي مثلا هناك رفض للفرضية

563
00:47:26,270 --> 00:47:32,170
الصفرية وبأحكي مثلا تشير النتائج أن متوسط تحصيل

564
00:47:32,170 --> 00:47:37,870
الطلبة أو الطلاب يزيد بشكل جوهري عن متوسط تحصيل

565
00:47:37,870 --> 00:47:41,770
الطلبة أو ينتج فرق في التحصيل بين الضابط

566
00:47:41,770 --> 00:47:45,870
والتجريبية أي لصالح الأسلوب المستخدم، هذا قرار

567
00:47:45,870 --> 00:47:50,370
إحصائي بنسميه، يتبع القرار الإحصائي قرار مهني يتعلق

568
00:47:50,370 --> 00:47:54,810
بتخصص الصالح وبيحكي شغل تاني فيه، ليش النتيجة طلعت في

569
00:47:54,810 --> 00:48:01,370
هذا الشكل؟ يعني بيفسر مهنيا أنه فيه فروقات لصالح

570
00:48:01,370 --> 00:48:06,850
التجريبية باستخدام هذا الأسلوب؟ إيش الأسباب؟ وحالة

571
00:48:06,850 --> 00:48:12,530
تانية مهمة جدا ربط نتائج دراسته مع دراسات سابقة

572
00:48:13,640 --> 00:48:18,760
سواء دراسات سابقة اتفقت مع المباحث أو اختلفت، إذا

573
00:48:18,760 --> 00:48:21,360
واضح إن القرار اللي حصلي مش هو كل حاجة، القرار

574
00:48:21,360 --> 00:48:24,500
اللي حصلي طريق، يعني البروفيسور اللي خرجوا الطريق

575
00:48:24,500 --> 00:48:29,500
لاتخاذ القرار في الآخر، يعني يحقق عليه مهنيا،

576
00:48:29,500 --> 00:48:33,240
إحصائيا في درجلة، وإحصائيا حاليا مكمل خلال فصل، كيف

577
00:48:33,240 --> 00:48:36,100
اتعلق إحصائيا، كل حاجة حكالي من اليوم لغاية ما

578
00:48:36,100 --> 00:48:41,040
نخلص، رفض على ما رفضت، لكن ما بعد ذلك هو الأهم،

579
00:48:41,040 --> 00:48:44,940
إذا المعنى كده مش ليحص كل حاجة، محصر بتعطيك خيار

580
00:48:44,940 --> 00:48:49,800
roadmap خارج الطريقة توضح لك كيف الاتجاه الممكن أن

581
00:48:49,800 --> 00:48:54,220
أسلكه، طب من أوجه الأبعاد أنت مش هتصل لقرار تبعك

582
00:48:54,220 --> 00:48:59,460
إذا هي أساس لكن مش كل شيء، إذا نقل الباحث أكثر من

583
00:48:59,460 --> 00:49:04,240
شغله، أنا أرجع هيك سريعا على الخطوات أهم واحدة فيهم

584
00:49:04,240 --> 00:49:11,640
رقم تلاتة اختبار أو اختيار الاختبار الإحصائي، وفي

585
00:49:11,640 --> 00:49:17,300
غاية لعنية اتخاذ القرار اللي هو قرار إحصائي رفض عدم

586
00:49:17,300 --> 00:49:21,380
رفض، بس، هيك، معناه فيه .. أخذ به، هذا مش تفسير، لأ

587
00:49:21,380 --> 00:49:25,300
أنا كاتبه، هذا مش تفسير، أنا بحكي قرار الفرضية

588
00:49:25,300 --> 00:49:27,760
الصفرية، معناه فيها دلالة كانت عن الفرضية البديلة

589
00:49:27,760 --> 00:49:31,640
لصالح الناس، لصالح الضابط أو التجاربية، مش .. هذا

590
00:49:31,640 --> 00:49:36,120
قرار، أمهن تفسير النتيجة، واضح التفسير، مش مع ..

591
00:49:36,120 --> 00:49:41,110
هذا مش معنى تفسير قرار إن رفض أو عدم رفض معناه دلالة

592
00:49:41,110 --> 00:49:45,250
أو مافيش دلالة، لكن التفسير معناه إيش السبب إنه

593
00:49:45,250 --> 00:49:51,630
كانت فروقات لصالح مجموعة X أو مجموعة B، وبحكي طب

594
00:49:51,630 --> 00:49:55,930
الباحث لو عمل راجع لدراسات السابقة أكيد هتولد عنده

595
00:49:55,930 --> 00:50:00,950
فكرة شاملة إنه مين من الناس اللي اتفق مع نتائجه ومين

596
00:50:00,950 --> 00:50:05,370
من الناس اللي ما اتفقش مع نتائجه، في أي سؤال؟

597
00:50:07,480 --> 00:50:13,600
هذول أول مفاهيم لازم أرفعهم، بعد ببدأ في الاختبارات

598
00:50:13,600 --> 00:50:19,060
أنا بدي أبدأ بأول اختبار بسميه اختبار التوزيع

599
00:50:19,060 --> 00:50:27,500
الطبيعي، ليش؟ لأن هذا الاختبار هو اللي من خلاله بقدر

600
00:50:27,500 --> 00:50:33,100
أُميّز إذا كان هستخدم معلمة غير معلمة، ولما أتكلم

601
00:50:33,100 --> 00:50:38,040
هنا بتكلم على بيانات كمية بس، إذا نضعها بالضبط بعرض

602
00:50:38,040 --> 00:50:42,220
خط عريض أن اختبار التوزيع الطبيعي فقط يكون

603
00:50:42,220 --> 00:50:48,780
للبيانات الكمية أو الرقمية وده بس يعني ما ينفعش يكون

604
00:50:48,780 --> 00:50:53,120
لبيانات ترتيبية، جامعة اختبار توزيع طبيعي اختبار

605
00:50:53,120 --> 00:50:57,420
التوزيع الطبيعي قولا واحدا بنعمله للبيانات الكمية

606
00:50:57,420 --> 00:50:57,720
أو البيانات

607
00:51:02,150 --> 00:51:07,090
وبناء عليها بقدر أحدد ما إذا كان الاختبار اللي

608
00:51:07,090 --> 00:51:13,390
هيستخدم معلمه أو غير معلمه، لكن اللي أنا أريد أعرفه

609
00:51:13,390 --> 00:51:17,850
شغلة في حياتي أهمية، ودائما هذه خلاص أنت حطيها في

610
00:51:17,850 --> 00:51:22,870
بالك إذا كان حجم العينة كبير بما فيه الكفاية يعتبر

611
00:51:22,870 --> 00:51:25,770
هذا الاختبار له أهمية قليلة، يعني أنا باهتم شوية

612
00:51:25,770 --> 00:51:33,220
كتير في حالة حجم عينة كبيرة، بس كلمة كبيرة مرنة يعني

613
00:51:33,220 --> 00:51:39,320
أنا مش معروف إذا الاختبار التوزيع الطبيعي هذا

614
00:51:39,320 --> 00:51:47,440
الاختبار مهم جدا لأي عينات صغيرة الحجم، يعني

615
00:51:47,440 --> 00:51:50,940
العينات الصغيرة اللي لازم أعملها توزيع طبيعي لكن

616
00:51:50,940 --> 00:51:58,580
العينات الكبيرة باستخدام نظرية النهاية المركزية، ده

617
00:51:58,580 --> 00:51:59,360
في عند النظرية

618
00:52:03,040 --> 00:52:11,780
النهاية المركزية، هذه النظرية بتحكي القاتي إذا أخذنا

619
00:52:11,780 --> 00:52:16,920
عينات حجمها كبير جدا، طبعا كبير جدا النظرية بتحكي

620
00:52:16,920 --> 00:52:21,020
معنى كبير بما

621
00:52:21,020 --> 00:52:27,220
فيه كفاية يعني N كبيرة، ولما تم اثبات النظرية كان

622
00:52:27,220 --> 00:52:33,350
M تروح لملا نهاية، تم إثبات إن المتوسط الحسابي

623
00:52:33,350 --> 00:52:42,990
لتوزيع له يقترب من التوزيع الطبيعي، من التوزيع

624
00:52:42,990 --> 00:52:48,710
الطبيعي، يعني التوزيع اللي على وسط الحساب يقترب من

625
00:52:48,710 --> 00:52:52,490
التوزيع الطبيعي ويقترب بشدة أكثر كلما زاد حجم 

626
00:52:52,490 --> 00:52:57,770
العينة يعني التوزيع بيصير تقريبا طبيعي إذا كان حجم

627
00:52:57,770 --> 00:53:00,940
العينة  كبير بما فيه الكفاية فإحنا نعتبر

628
00:53:00,940 --> 00:53:06,980
الكبير تجاوزا الثلاثين، وعلى لكن مش دائما الثلاثين

629
00:53:06,980 --> 00:53:11,040
.. ما معناها الثلاثين هو الحجم الأكبر معناها الحجم

630
00:53:11,040 --> 00:53:14,640
الأدنى لحظة أنا بأحكيها إن أكبر من أو يساوي ثلاثين

631
00:53:14,640 --> 00:53:20,180
يعني الثلاثين هو إيش هو يطلع فوق معناه كده أقل حجم

632
00:53:20,180 --> 00:53:23,540
عينة معناه تكون ثلاثين، لكن أحيانا الثلاثين بتعتبر

633
00:53:23,540 --> 00:53:27,480
صغيرة، وأحيانا الثلاثين بتعتبر كبيرة جدا حسب طبيعة

634
00:53:27,480 --> 00:53:33,790
حجم مجتمع الدراسة، يعني أنا بأتكلم على مدرسي اللغة

635
00:53:33,790 --> 00:53:39,250
العربية في المدارس، عدد كبير جدا، ثلاثين صغيرة،

636
00:53:39,250 --> 00:53:43,210
ثلاثين صغيرة، لكن لو بأحكي عدد مدراء المدارس

637
00:53:43,210 --> 00:53:46,350
الثانوية، طب ممكن بيه؟ ممكن تتواصل؟ ممكن تؤكد،

638
00:53:46,350 --> 00:53:52,760
تعتبر كبيرة لو عنها بأحكي مدارس ثانوية و .. و بأخذ

639
00:53:52,760 --> 00:53:56,240
مدير .. مدير واحد في المدرسة لأن بأحكي مدرسية اللغة

640
00:53:56,240 --> 00:53:59,580
العربية في ال .. حتى في المدارس الثانوية بس تعتبر

641
00:53:59,580 --> 00:54:03,340
حجم عينة كبيرة فبالتالي الثلاثين نسبيا كبيرة ولا

642
00:54:03,340 --> 00:54:07,740
زي رحصة طبيعة مش تمادة مثلا، لكن عادة العينات

643
00:54:07,740 --> 00:54:10,880
الثلاثمية والربعمية والخمسيمية تعتبر عينات كبيرة

644
00:54:10,880 --> 00:54:15,600
لكن خمسين وسبعين ومئة حتى بتتأكد أن توزيعها طبيعي

645
00:54:18,460 --> 00:54:24,020
طبعا في عدة طرق لاختبار التوزيع طبيعي ولا لا، إحنا

646
00:54:24,020 --> 00:54:28,680
عادة في الإحصاء أي شيء بنختبره بيله طريقتين، طريقة

647
00:54:28,680 --> 00:54:32,580
بنسميها الطريقة الرسمية، وفي طريقة ثانية غير رسمية

648
00:54:32,580 --> 00:54:37,520
الطريقة 

649
00:54:37,520 --> 00:54:46,490
لاختبار غير الرسمية اللي هي informal method طرق أو

650
00:54:46,490 --> 00:54:51,810
طريقة غير رسمية أو طرق غير رسمية، خلينا

651
00:54:51,810 --> 00:54:58,330
نسميها الطرق غير الرسمية اللي هي باستخدام الرسم

652
00:54:58,330 --> 00:55:03,810
البياني، الرسم

653
00:55:03,810 --> 00:55:07,830
البياني يعتبر طريقة لاختبار كلمة توزيع طبيعي ولا

654
00:55:07,830 --> 00:55:14,880
لا، ولكن الرسم البياني بيكون مؤشر يعني مش قرار صارم

655
00:55:14,880 --> 00:55:19,120
أن التوزيع طبيعي من عدمه، لكن بيعطيني مؤشر معين أن

656
00:55:19,120 --> 00:55:24,180
هذا التوزيع للبيانات قد يكون طبيعي، طبعا في عدة

657
00:55:24,180 --> 00:55:28,800
رسومات بيانية ممكن استخدامها، حدثا مدرج التكراري

658
00:55:28,800 --> 00:55:34,300
وأنا بأقيم خلال اسمها عشان أعطينيها البرنامج إذا 

659
00:55:34,300 --> 00:55:39,720
الـ histogram وفي

660
00:55:39,720 --> 00:55:41,220
حد ثاني اسمها الـ box plot

661
00:55:44,940 --> 00:55:48,880
هذه الطريقتين من خلالها ممكن أتعرف توزيع طبيعي من

662
00:55:48,880 --> 00:55:55,740
عدمه، طبعا التوزيع الطبيعي شكله زي شكل الجرس زي هيك

663
00:55:55,740 --> 00:56:01,380
زي ما أخذنا المرة الفاتة، أهلي التوزيع الطبيعي ولا

664
00:56:01,380 --> 00:56:03,780
لأ ولا زي كده، شكله زي هيك، في مدرجة كده، يعتبر

665
00:56:03,780 --> 00:56:07,590
التوزيع طبيعي مكانه، زي ما حكينا ممكن يكون ملتوى

666
00:56:07,590 --> 00:56:10,990
اليمين أو ملتوى الشمال، طرف أطول أيمن أو طرف أطول

667
00:56:10,990 --> 00:56:16,090
أيسر، في الحالة ثانية التوزيع بيكون غير طبيعي إذا

668
00:56:16,090 --> 00:56:19,410
الطرق غير الرسمية اللي هي رسمي البياني ولكن زي ما

669
00:56:19,410 --> 00:56:26,470
حكيته يعتبر مؤشر هنا

670
00:56:26,470 --> 00:56:27,970
أنا بقدر آخذ

671
00:56:31,450 --> 00:56:36,950
التجاه استكشاف بظبط فقط، لكن ما أقدرش أحدد إذا كان

672
00:56:36,950 --> 00:56:40,470
التوزيع طبيعي، ما أقدرش آخذ قرار أنه توزيع طبيعي ولا

673
00:56:40,470 --> 00:56:44,070
لا، وعادة في العينات الصغيرة صعب من الرأس اللي

674
00:56:44,070 --> 00:56:47,630
يحكم أنه توزيع طبيعي ولا لا، غالبا صعب فبالجلجيمين

675
00:56:47,630 --> 00:56:50,090
للطرق الرسمية، الطرق الرسمية

676
00:56:58,620 --> 00:57:05,700
الطرق الرسمية يعني من خلال مقاييس رقمية مثلا من

677
00:57:05,700 --> 00:57:11,660
خلال مقاييس رقمية تشوف المقياس الرقمية هيحكي القرار

678
00:57:11,660 --> 00:57:16,980
إذا كانت القيمة هيك طبيعي ما كانش غير طبيعي، المقياس

679
00:57:16,980 --> 00:57:21,860
الرقمية هيأخذ منها مقياس مهم اللي هو قيمة الالتواء

680
00:57:27,560 --> 00:57:30,440
كل ما كانت قيمة الالتواء اللي بيقدرها البرنامج

681
00:57:30,440 --> 00:57:34,960
الصغيرة معناه التوزيع الطبيعي أو متماثل حول

682
00:57:34,960 --> 00:57:40,580
المتوسط، القيمة الصغيرة معناه فيها التوزيع المتماثل

683
00:57:40,580 --> 00:57:45,600
أو الطبيعي، الالتواء

684
00:57:45,600 --> 00:57:50,840
عادة إله إشارة موجبة أو سالبة، الإشارة تحدد

685
00:57:50,840 --> 00:57:55,040
الاتجاه يمين أو شمال، نحكي دائما إذا كانت

686
00:57:58,530 --> 00:58:01,010
اللي أنا حدده هو عبارة عن القاعدة اللي من خلالها

687
00:58:01,010 --> 00:58:04,390
يتم الحكم من التوزيع الطبيعي وعليها باستخدام

688
00:58:04,390 --> 00:58:08,610
المقاييس الرقمية اللي من خلالها واحدة منها لقيمة

689
00:58:08,610 --> 00:58:14,570
الالتواء، إذا كانت القيمة المطلقة للالتواء

690
00:58:14,570 --> 00:58:25,090
أكبر من واحد صحيح، أكثر من واحد وتزيد

691
00:58:25,090 --> 00:58:26,610
عن ضعف

692
00:58:30,300 --> 00:58:37,160
الخطأ المعياري له، يقرأ

693
00:58:37,160 --> 00:58:42,140
هذه الجملة فيها شغل ثاني، إذا كانت أولا قيمة

694
00:58:42,140 --> 00:58:46,000
المطلقة، لا فأنا قيمة المطلقة يعني بصرف النظر مجبلة

695
00:58:46,000 --> 00:58:50,800
سالم أنسى الإشارة آخذ قصة قيمة المطلقة، إذا تكون

696
00:58:50,800 --> 00:58:55,040
أكبر من واحد، هي الشرط الأول، لكن هذا الشرط ضروري

697
00:58:55,040 --> 00:59:01,250
غير كافي، يعني أكبر من واحد وفي نفس الوقت ما هي قيمته

698
00:59:01,250 --> 00:59:05,170
بتزيد عن ضعف الخطأ المعيار إليه، البرنامج هيعطيني

699
00:59:05,170 --> 00:59:09,470
قيمته وليس قيمة التواء، هو يعطيني إيش الخطأ المعيار

700
00:59:09,470 --> 00:59:13,830
إليه، هو لحالة باطنية إذا

701
00:59:13,830 --> 00:59:18,370
اتحقق شرطين مع بعض مش واحد منهم، معناه أن التوزيع

702
00:59:18,370 --> 00:59:26,110
ليس طبيعي، إذا كانت قيمته هيكفئنا توزيع البيانات

703
00:59:29,700 --> 00:59:34,900
ليس طبيعي، إذا بأحكي أن هذا مؤشر قوي أن التوزيع

704
00:59:34,900 --> 00:59:41,940
معناه مش طبيعي، إذا نحكي لك مؤشر قوي أن التوزيع مش

705
00:59:41,940 --> 00:59:46,420
طبيعي، شوفك

706
00:59:46,420 --> 00:59:49,600
هيحصل عملية سهلة، البرنامج هيعطينا قيمة التواء

707
00:59:49,600 --> 00:59:53,480
هيعطينا خطأ معياري ويقولوا أنا بقرر، أعطيك مثال

708
00:59:53,480 --> 01:00:00,760
صغير لما أفترض يعني بأستعوذ دائما بتعرف المصطلح لأن

709
01:00:00,760 --> 01:00:05,020
البرامج كلها بتعطي نوع English التواء معناه

710
01:00:05,020 --> 01:00:09,740
skewness، الخطأ

711
01:00:09,740 --> 01:00:13,280
المعياري معناه standard error، الخطأ المعياري هي

712
01:00:13,280 --> 01:00:22,180
هذا معناه standard error، خطأ

713
01:00:22,180 --> 01:00:26,640
معياري معناه standard error، عشان

714
01:00:26,640 --> 01:00:28,520
هيك ده مكتوب بالإنجليزي

715
01:00:31,500 --> 01:00:41,460
فلو كان skewness بساعة نفترض سبعة من عشرة و

716
01:00:41,460 --> 01:00:48,000
الخطأ اللي هي حطيه رمز SE بساعة

717
01:00:48,000 --> 01:00:51,800
نفترض تسعة

718
01:00:51,800 --> 01:00:56,780
من عشرة، واضح القيمة أقل من واحد

719
01:01:02,530 --> 01:01:06,470
لأن هذا أصغر من نقطة مزيش عندها، إذا ما عرف كده

720
01:01:06,470 --> 01:01:12,190
التوزيع ما هو طبيعي، طبيعي في مقابل أن أفترض كانت ال

721
01:01:12,190 --> 01:01:20,230
skewness بسوا واحد ونصف، واحد ونصف كويسة لكن بتطلع

722
01:01:20,230 --> 01:01:21,070
هنا على خطأ ميارية

723
01:01:24,180 --> 01:01:27,660
الواحد ونصف يعني مشت بإيدها كثير عن الواحد، لكن لو

724
01:01:27,660 --> 01:01:30,380
كانت بتزيد عن ضعف الخطأ نيارته على طول برناشر

725
01:01:30,380 --> 01:01:34,740
فالتوزيع مش طبيعي، يعني أفترض أن أنا اسكيونيس بساعة

726
01:01:34,740 --> 01:01:37,960
واحد، اسكيونيس هاد اسكيونيس بدنا نكتب اسكيونيس

727
01:01:37,960 --> 01:01:45,040
كاملة بس للاختصار، الخطأ نيار واحد هاد واحد أكبر من

728
01:01:45,040 --> 01:01:48,920
واحد صحيح لكن هالزيادة عن ضعف الخطأ اللي هنا لأ

729
01:01:48,920 --> 01:01:54,800
لأن التوزيع ما له برضه طبيعي يعني لما بأحكي بزي أكبر

730
01:01:54,800 --> 01:01:59,480
واحد، شرط ضروري لكن غير كافي للحكم عليه، لكن لو في

731
01:01:59,480 --> 01:02:05,500
المثال هدى الـ skills واحد ونصف والخطأ المياره

732
01:02:05,500 --> 01:02:12,240
ثلاثة بالعشرة، الخطأ صغير قيمة الـ skills واحد ونصف

733
01:02:12,240 --> 01:02:16,520
أنا مسموح لي تكون أكثر من ضعف الخطأ المياره يعني

734
01:02:16,520 --> 01:02:21,800
ضعفه يعني أكثر منه بيصير مشكلة، ضعفه كده؟ 6 من 10

735
01:02:21,800 --> 01:02:25,960
هل 1.5 زي 6 من 10؟ بشكل كبير، بعد كده التوزيع ما

736
01:02:25,960 --> 01:02:33,100
له؟ ليس طبيعي، إذا مرة ثانية،

737
01:02:33,100 --> 01:02:40,620
بأقارن 1.5 مع ضعف الخطأ، إذا طلع 1.5 أكثر من ضعف

738
01:02:40,620 --> 01:02:44,320
الخطأ، ما هنا فيه مشكلة، ما هنا التوزيع مش طبيعي،

739
01:02:44,320 --> 01:02:45,640
فيحسب ضعف الخطأ 6

740
01:02:48,370 --> 01:02:53,250
وهنعرف ليش ضعف بعدين، حد مذاكر اثنين إيش بتتذكر

741
01:02:53,250 --> 01:02:59,010
واحد، خطوة قبل هيك لو تكون Alpha خمسة بالمئة قيمة

742
01:02:59,010 --> 01:03:03,570
Z إيش بتساوي واحد

743
01:03:03,570 --> 01:03:06,490
و ستة وتسعين، مش هيك واحد و بنت ساعة ستة الليل

744
01:03:06,490 --> 01:03:11,330
اثنين تقريبا فايه معناه هنا إذا واحد وأصفار هي

745
01:03:11,330 --> 01:03:14,770
ثلاثة وعشرة، إذا أنت عارفها لا بس مجرد ما عرفها إذا

746
01:03:14,770 --> 01:03:20,530
كانت قيمة التواء أكبر من واحد وتزيد عن ضعف

747
01:03:20,530 --> 01:03:25,150
الخطأ معناه التوزيع ليس طبيعي، وهذا ماشي القوي لكن

748
01:03:25,150 --> 01:03:30,690
مش قرار صارم، القرار الصارم بيجي عن طريق الاختبار

749
01:03:30,690 --> 01:03:31,770
اللي هأحكي عليه بعد شوية

750
01:03:36,260 --> 01:03:39,820
إذا اللي أنا فعلته طريقتين، طريقة الرسمية والرسم

751
01:03:39,820 --> 01:03:43,560
بياني مؤشر بس لحظة حتى أنا ما كتبتش حاجة عليه

752
01:03:43,560 --> 01:03:47,060
ما كتبتش مؤشر قوي مجرد مؤشر فقط توزيع طبيعي ولا لأ

753
01:03:47,060 --> 01:03:50,820
لكن المقياس الرقمي اللي هو واحدة من الطرق الرسمية

754
01:03:50,820 --> 01:03:56,980
تعتبر مؤشر قوي لمعرفة إذا كان توزيع طبيعي ولا لأ

755
01:03:56,980 --> 01:04:04,260
لحالة

756
01:04:04,260 --> 01:04:11,040
لأن أنا حكيت من الأول هذا شرط ضروري ولكن غير كافي

757
01:04:11,040 --> 01:04:16,680
بيصير كافي لما تحقق الشرط الثاني لحظة أنك كنت بنا و

758
01:04:16,680 --> 01:04:21,740
تزيد يعني قيمته أكثر من واحد بيزيد عن ضعف الخطأ

759
01:04:21,740 --> 01:04:26,700
اللي معناه مقدرش أحكي أكثر من واحد يعني في الحالة

760
01:04:26,700 --> 01:04:31,860
هذه توزيع طبيعي لأن قيمته بيزيد عن ضعف، ضعف اثنين

761
01:04:31,860 --> 01:04:39,300
بس هنا قيمته مش واضح، هذه طريقة رسمية رقم واحد طريقة

762
01:04:39,300 --> 01:04:44,120
رسمية الثانية خلال اختبار الفرضيات طبعا في طرق ..

763
01:04:44,120 --> 01:04:47,920
في مقاييس رقمية أخرى لماذا في التوزيع الطبيعي ولا 

764
01:04:47,920 --> 01:04:57,260
لأ هتكررها على أجلة بتاع

765
01:04:57,260 --> 01:05:02,380
في الوسط والوسيط لو كان القيمتان قريبتان لبعض إيش

766
01:05:02,380 --> 01:05:09,920
معناه؟ بس يعني إيش معنى أن يكون الوسط تقريبا بيساوي 

767
01:05:09,920 --> 01:05:15,060
الوسيط؟ نحن بنستخدم الوسط إذا كان ما فيش عندي

768
01:05:15,060 --> 01:05:18,360
بيانات شاذة مش هيك، والوسيط إذا كان فيه بيانات

769
01:05:18,360 --> 01:05:23,740
شاذة، طب لو طولهم قلتله زي بعض مع كده ما فيش قيم شاذة

770
01:05:23,740 --> 01:05:28,400
زي مع كده هذا المؤشر كان قياس رقمي أن التوزيع ماله

771
01:05:28,400 --> 01:05:32,420
طبيعي يعني أنا حسبت الوسط حسبت الوسيط وطوله

772
01:05:32,420 --> 01:05:40,690
قلته حواليهم بعض، المشكلة هو حوالين بعض هي أين افترض

773
01:05:40,690 --> 01:05:48,450
أنا بحكي أربعين واثنين وأربعين حوالين بعضهم هذا

774
01:05:48,450 --> 01:05:53,730
وسط ووسيط حوالين بعض، مشكلة اعتبر هذا وسط وهذا وسط

775
01:05:53,730 --> 01:05:59,110
حوالين بعض، شاهد فرق اثنين حوالين بعض لو كانت هذه

776
01:05:59,110 --> 01:06:04,230
القيمة أربعماية وأربعماية وعشرة

777
01:06:06,790 --> 01:06:11,490
صح الفرق عشرة، بس مش يبقى عادة من بعض، طب لو كانت

778
01:06:11,490 --> 01:06:15,830
هذه أربعة آلاف، وهذه أربعة آلاف ومية، نسبة وتانية

779
01:06:15,830 --> 01:06:19,990
صح، طب لو كانت واحدة واحدة من عشرة، واحدة خمسة عشر

780
01:06:19,990 --> 01:06:27,570
من مية، لحظة هذه، ولا مين لحظة هذه ولا هذه،

781
01:06:27,570 --> 01:06:33,130
لحظة الفرق هنا عشرة مش كده، هنا فرق عشرة، هنا فرق

782
01:06:33,130 --> 01:06:40,420
أدياش، يعني هذا الفرق 20 ضعف اللي تحت لكن يمكن

783
01:06:40,420 --> 01:06:44,040
يعتبر الحالة اللي هي التوزيع يكون طبيعي لما الـ 10

784
01:06:44,040 --> 01:06:49,320
نسبة وتناسب الفرق ماله صغير لكن الـ 5 من 100 يعتبر

785
01:06:49,320 --> 01:06:55,340
فرق كبير جدا لما هذا زاد عن الثانية بـ 50% مظبوط؟

786
01:06:55,340 --> 01:06:58,600
إذا المعنى كده أنك تتطلع الوسط والوسيط وتحكي منين

787
01:06:58,600 --> 01:07:03,770
حولنا بعض ولا لأ؟ لأ مش كتير، مش دي افتراض معناه كده

788
01:07:03,770 --> 01:07:08,110
بتعطيني برضه مؤشر لكن مش قوي إذا كانت البيانات

789
01:07:08,110 --> 01:07:11,690
صغيرة جدا زي هيك لأن لو كان ازاي كده مشكلة لأن هذه

790
01:07:11,690 --> 01:07:16,350
معناها أن القيمة هذه بتقيمها الهلاب 50% لكن لو كان

791
01:07:16,350 --> 01:07:20,770
ازاي هيك هذا كلام فاضل عشرة من أربعماية مش عارف

792
01:07:20,770 --> 01:07:26,550
أحسبها واحدة على أربعين مظبوط، معناه كده هذا القرار

793
01:07:26,550 --> 01:07:30,630
يعني بيعطيني مؤشر لكن مش قوي إذا اللي قلتيها لسه

794
01:07:30,630 --> 01:07:35,420
أفضل منها،  بالتالي النقطة الأخيرة اللي هو الطريقة

795
01:07:35,420 --> 01:07:40,220
الثانية اللي من الطرق الرسمية اللي هي الاختبارات

796
01:07:40,220 --> 01:07:45,080
الاختبارات

797
01:07:45,080 --> 01:07:52,760
الإحصائية، الاختبارات الإحصائية هذه بتعطى قرار حاسم

798
01:07:54,770 --> 01:07:58,890
هنا ما فيش مزح، إما في توزيع طبيعي أو ما فيش توزيع

799
01:07:58,890 --> 01:08:02,650
طبيعي، بس أنا بكون مهددت الطريق، في الأول عملت رسم

800
01:08:02,650 --> 01:08:08,490
بياني، اختارت مؤشر، طلعت الاتباع، صرت قريب لاتخاذ

801
01:08:08,490 --> 01:08:13,910
القرار، أتيت استخدم اختبار، أنا مهيئ أنه كان توزيع

802
01:08:13,910 --> 01:08:21,530
طبيعي ولا لأ، صحيح

803
01:08:21,530 --> 01:08:24,960
صحيح، يعني لو أنا فعلا صار معايا حاجة زي كده والتوزيع

804
01:08:24,960 --> 01:08:29,380
طوله مش طبيعي، ممكن أكبر حجم العينة من الأصل وبرضه

805
01:08:29,380 --> 01:08:32,440
حتى لما بعمل اختبار ما أخد بقى الكلام بحكي عليها كله

806
01:08:32,440 --> 01:08:36,120
على البرنامج بياخد ثواني، آه يعني سواء أنا عملت ..

807
01:08:36,120 --> 01:08:39,660
رسم بياني، عملت بقيس ولا عملت الاختبار كله مع بعض

808
01:08:39,660 --> 01:08:43,280
مش هياخد وقت، لكن في الآخر صح كلامك لازم تكبر حجم

809
01:08:43,280 --> 01:08:47,360
عينه في حالة إن كان التوزيع مش طبيعي، لو تتهم إن

810
01:08:47,360 --> 01:08:52,020
لما تكون حجم عينه كبير، بيصير الثقة في اتخاذ القرار

811
01:08:52,020 --> 01:08:57,020
أكبر من حجم عينه صغيرة، الآن في الاختبارات

812
01:08:57,020 --> 01:09:00,100
الإحصائية اللي بتاعة القرار الحاسمي، في عندي عدة

813
01:09:00,100 --> 01:09:06,040
اختبارات، البرنامج بياخد منها اثنين، واحد اسمه Kolmogorov-Smirnov

814
01:09:06,040 --> 01:09:15,080
أو KS test، إذا

815
01:09:15,080 --> 01:09:22,550
KS، كولموغروف سميرنوف بستخدمه إذا كان حجم العينة أكبر من

816
01:09:22,550 --> 01:09:29,110
الخمسين أو حتى سوى الخمسين، إذا لعينات كبيرة الحجم

817
01:09:29,110 --> 01:09:36,330
لو عن خمسين، وعلى بستخدم كولموغروف سميرنوف، ففي اختبار

818
01:09:36,330 --> 01:09:42,710
ثاني، شابيرو ويلك هذا بستخدمه لعينات صغيرة

819
01:09:45,120 --> 01:09:50,660
هنا أنا كباحث مهم أميز من الاختبار المناسب وهنا

820
01:09:50,660 --> 01:09:55,660
تلزمني أحيانا لما طالع حجم عينة كبير اختبار Kolmogorov-Smirnov

821
01:09:55,660 --> 01:10:00,420
بيعطى نتائج أكثر دقة من شبيه ما قلت للعينة

822
01:10:00,420 --> 01:10:04,700
الصغيرة، بس يعني لو العينة كان حجمها كبير لازم استخدم

823
01:10:04,700 --> 01:10:08,270
الاختبار الأول اللي كان طالع Kolmogorov-Smirnov، هذا

824
01:10:08,270 --> 01:10:11,390
الاختبار صلح لعينات الكبيرة يعني يعطي نتاج أكثر

825
01:10:11,390 --> 01:10:16,070
دقة من اختبار شابيرو اللي يستخدم بس للعينات الصغيرة

826
01:10:16,070 --> 01:10:21,030
بالحجم، في الحالتين الفرضية الصفرية بتنص علشان

827
01:10:21,030 --> 01:10:24,250
دائما

828
01:10:24,250 --> 01:10:27,630
الفرضية الصفرية بتنص أنه ما فيش علاقة ما فيش فروق

829
01:10:27,630 --> 01:10:33,070
فالفرضية الصفرية في حالة توزيع طبيعي هتنص يعني

830
01:10:33,070 --> 01:10:38,390
الفرضية الصفرية لا توجد علاقة لا توجد فروق، طب هي ..

831
01:10:38,390 --> 01:10:41,870
نعم

832
01:10:41,870 --> 01:10:45,710
.. بدنا نركز شوية، إحساس خالبك سياق الفرضية الصفرية

833
01:10:45,710 --> 01:10:50,670
هي واحدة في أي شيء سواء للتوزيع الطبيعي ولا

834
01:10:50,670 --> 01:10:55,690
للأوساط ولا للعلاقات أو للنسب أو للتباينات هي نفسها

835
01:10:55,690 --> 01:11:02,950
تفرض عدم، هي اسمها فرضية العدم مش هيك أو فرضية عدم

836
01:11:02,950 --> 01:11:08,700
وجود فروق، إيش ممكن تتخيل إيه الفرضية اللي بنركز

837
01:11:08,700 --> 01:11:13,360
عليها لأن الغالبية بينسا وبنخبط في صيغة الفرضية

838
01:11:13,360 --> 01:11:16,840
الصفرية في حالة التوزيع الطبيعي إيش تتوقع تكون

839
01:11:16,840 --> 01:11:21,220
الفرضية صيغتها؟ توزيع طبيعي، البيانات تتبع توزيع

840
01:11:21,220 --> 01:11:24,240
طبيعي أو لا تتبع، إحنا هذا لا توجد فروق، لا توجد

841
01:11:24,240 --> 01:11:28,920
علاقة، أول اتباع ده اللي أزال زميلتك ما حكت إن

842
01:11:28,920 --> 01:11:33,560
البيانات لا تتبع التوزيع الطبيعي وهذا خطأ وهذا خطأ

843
01:11:35,960 --> 01:11:42,740
السبب أن أنا بحكي أن هذه البيانات توزيعها لا يختلف

844
01:11:42,740 --> 01:11:47,200
عن التوزيع الطبيعي، إحنا بنحكي ده ليش لا توجد أو

845
01:11:47,200 --> 01:11:50,680
لا يوجد اختلاف، لا توجد انحراف، إحنا بنحكي توزيع هذه

846
01:11:50,680 --> 01:11:54,920
البيانات لا يختلف عن التوزيع الطبيعي، إذا أنا بحكي

847
01:11:54,920 --> 01:11:57,140
ده فهذه صفرية نصية، ليش توزيع طبيعي ولا مش طبيعي

848
01:11:57,140 --> 01:12:03,140
طبيعي، إذن أكتبها لك عشان أنت تنساش، أنت متعودة على

849
01:12:03,140 --> 01:12:09,660
كلمة إيش لا لا فيه، أنا همشي معاك بحكي لها إيه لا

850
01:12:09,660 --> 01:12:20,020
يختلف توزيع البيانات جوهريا مش هيك عن التوزيع

851
01:12:20,020 --> 01:12:21,180
الطبيعي

852
01:12:28,890 --> 01:12:32,550
أنا بفعل أحط الفرضية زي كده أرفض وما أفرج بعد شوية

853
01:12:32,550 --> 01:12:35,950
فالفرضية الصفرية لا يختلف التوزيع بتاعه بقى عن

854
01:12:35,950 --> 01:12:41,010
التوزيع الطبيعي، يعني إيش معناه أن التوزيع طبيعي

855
01:12:41,010 --> 01:12:44,830
اللي لا توجد فرق على التوزيع الطبيعي يعني هذا لأن

856
01:12:44,830 --> 01:12:54,050
تجي أو زي ما ممكن أحكي التوزيع ماله طبيعي اللي

857
01:12:54,050 --> 01:12:58,700
لا توجد علاقة مع كده المستقلين، أولا يختلف توزيع

858
01:12:58,700 --> 01:13:01,520
البيانات جوهريا أو طبيعية ولا كده البيانات تتبع

859
01:13:01,520 --> 01:13:06,840
التوزيع الطبيعي، طب الفرضية البديلة إيش هتكون دائما

860
01:13:06,840 --> 01:13:14,020
الفرضية البديلة عكس هذه مثبتة بس هشيلها وأكمل

861
01:13:14,020 --> 01:13:19,620
الجملة، يختلف كمية توزيع البيانات جوهريا للتوزيع

862
01:13:19,620 --> 01:13:28,310
الطبيعي، معناها إيش أن البيانات لا تتبع التوزيع

863
01:13:28,310 --> 01:13:35,730
الطبيعي، طيب الله لو أكستهم معناها

864
01:13:35,730 --> 01:13:44,530
لو كانت القرار رفض هي رفض معناه التوزيع ماله مش

865
01:13:44,530 --> 01:13:49,680
طبيعي، ليس طبيعية، معناها هروح لاختبارات معينة، لكن لو

866
01:13:49,680 --> 01:13:54,980
عكست هدول هيطلع قرارك معنى مختلف، يعني لو خاطرها مش

867
01:13:54,980 --> 01:13:58,420
طبيعي وهنا طبيعي بطلع قرارك التوزيع الطبيعي هياخد

868
01:13:58,420 --> 01:14:04,580
اختبارات مختلفة، هذا مقطع مهم أن دائما الفرضية

869
01:14:04,580 --> 01:14:09,040
الصفرية في حالة التوزيع الطبيعي معناه البيانات

870
01:14:09,040 --> 01:14:12,440
تتبع التوزيع الطبيعي، طب ليش اختلفت على زمان على

871
01:14:12,440 --> 01:14:17,840
الـ .. ما اختلفتش هي نفسها، بس أنا باخدها بالمثال ليه

872
01:14:17,840 --> 01:14:20,200
اختار التوزيع الباطن أو التوزيع الطبيعي راكد

873
01:14:20,200 --> 01:14:27,120
التوزيع الطبيعي خلاص؟ لأن لو كان طبيعي هستخدم

874
01:14:27,120 --> 01:14:34,080
اختبارات مسميها إيش معلمية أو بارامترية زي t-test و

875
01:14:34,080 --> 01:14:38,060
أخواته والأنوفا واللي أخذتوها قبل كده لو كان له

876
01:14:38,060 --> 01:14:40,240
اختبار التوزيع الطبيعي بنستخدمه في اختبارات

877
01:14:49,910 --> 01:14:53,110
ما هو القرار؟ القرار حسب قيمة الـ P-Value إذا حكيت 

878
01:14:53,110 --> 01:14:55,610
عليه في الأول القرار اللي كان في قيمة الاحتمالية

879
01:14:55,610 --> 01:14:59,990
أقل من .05 فهو تم الرفض هذا القرار صالح للتطبيق

880
01:14:59,990 --> 01:15:04,690
لأي اختبار فرضية سواء كنت أتكلم عن توزيع طبيعي زي 

881
01:15:04,690 --> 01:15:09,610
ذلك أو لأوساط حسابية أو لنسبة أو أي كانت الفرضية

882
01:15:09,610 --> 01:15:12,210
هناخد مثالًا

883
01:15:27,970 --> 01:15:32,850
صحيح أنت مطلوب منك فقط أدخل البيانات و تعرف إيش

884
01:15:32,850 --> 01:15:36,770
الاختبار يعني هم عدة خطوات أول شيء إيش الاختبار

885
01:15:36,770 --> 01:15:39,570
المناسب هي عندي اختبارين هاخد واحد منهم أدخل

886
01:15:39,570 --> 01:15:44,400
البيانات من هنا أختار الاختبار والبداية مش هيعطيني

887
01:15:44,400 --> 01:15:49,080
.. يعني أنا الآن في الشرح بنعطيك التفاصيلات هذه 

888
01:15:49,080 --> 01:15:54,180
كاملة نفترض هي .. كانت هي .. عندي بيانات خاصة

889
01:15:54,180 --> 01:16:01,660
لخمسين طالب في مساق علم نفسي تدريبي كويس؟ استخدم

890
01:16:01,660 --> 01:16:06,600
اختبار Kolmogorov-Smirnov  هو عايزها أكبر من خمسين أو

891
01:16:06,600 --> 01:16:09,680
تسويها هنا خمسين للمعرفة إن التوزيع طبيعي ولا لأ

892
01:16:10,520 --> 01:16:15,100
مستخدمين مستوى دلالة 5% لو ما ذكرش 5% احنا هنعتبرها

893
01:16:15,100 --> 01:16:19,660
5% اللي هي البيانات اللي لازم تدخليها على البرنامج

894
01:16:19,660 --> 01:16:24,020
أنا هندخلك إياها بملف اسمه normal على الصفحة موجود

895
01:16:24,020 --> 01:16:28,940
ملف اسمه normal لو مش normal هندخلك إياهم أو

896
01:16:28,940 --> 01:16:34,560
تدخليهم وعلى ال SPSS أنا كاتب السطر هذا هذا معناه

897
01:16:34,560 --> 01:16:38,140
بروح على Analyze ثم Descriptive Statistics ثم Explore

898
01:16:39,650 --> 01:16:43,470
هذه كيف تستخدم البرنامج هذه الأمر طبعًا أنا Analyze

899
01:16:43,470 --> 01:16:47,170
بعدين في اختبار Descriptive Statistics بيكسبها على

900
01:16:47,170 --> 01:16:51,450
الورقة بيعطيني شاشة زي كده أو مربع أو نافذة أو مسميه

901
01:16:51,450 --> 01:16:55,850
مربع حواري بيكون المتغيرات الموجودة في هذه المنطقة

902
01:16:55,850 --> 01:17:00,990
بدخل المتغير داخل أو تحت أو أسفل مكتوب عليه

903
01:17:00,990 --> 01:17:04,710
Dependent List من المتغير اللي عندك بدخله فيها بس

904
01:17:06,840 --> 01:17:10,120
لحظة الشاشة هذه لو كنت عارف جبتها من وين نفترض

905
01:17:10,120 --> 01:17:13,740
أن عندي شاشة في كتاب وجدتها بفتح كتاب اسمه أساس

906
01:17:13,740 --> 01:17:18,380
ومش كاتب ال Explore اللي هنا كيف أبدأ أعرف إيش أستخدم

907
01:17:18,380 --> 01:17:23,620
هتلاحظ أعلى المربع الحواري موجود هو إيجي من وين

908
01:17:23,620 --> 01:17:29,340
فبعرف إن جا من Explore طلع

909
01:17:29,340 --> 01:17:34,570
بعده أنا عامل مربع حواري ثاني ولو طلعت على أعلى 

910
01:17:34,570 --> 01:17:39,490
المربع على شوية لازرع مكتوب عشان Explore ثم Plots

911
01:17:39,490 --> 01:17:43,990
أو Plots Plots بعد كده إنجت من وين لو رجعت السابق 

912
01:17:43,990 --> 01:17:49,570
له أساس ما حفظش هتلاحظ في عند اختيار هنا هاي في

913
01:17:49,570 --> 01:17:53,670
Plots بعد كده لو اخترتها ال Plots اللي هنا هيفتح 

914
01:17:53,670 --> 01:17:57,450
الشاشة اللي بعده إذا عرفت تسلسل الشاشات كيف من

915
01:17:57,450 --> 01:18:01,990
خلال المربع الحواري نفسه بس هنكمل اللي بعمله هنا 

916
01:18:01,990 --> 01:18:07,240
في عندي اختبار مهم اسمه Normality Plots with Tests

917
01:18:07,240 --> 01:18:14,560
بقى اللي هي Click وخلاص شفتيها هي Normality Plots

918
01:18:14,560 --> 01:18:20,680
with Tests بعملها Click هذه المهمة والزيادة تبقى

919
01:18:20,680 --> 01:18:26,110
طريقة رسمية مش هيك اللي غير رسمية هي ال Instagram و

920
01:18:26,110 --> 01:18:30,530
برضه فيه بيطلع له Already حاجة اسمها Box Plots

921
01:18:30,530 --> 01:18:33,030
اللي حكيت عليها الرسم البياني إذا في عندك رسم

922
01:18:33,030 --> 01:18:37,210
البياني وهي Box Plots في عزم Kolmogorov-Smirnov وهي

923
01:18:37,210 --> 01:18:44,610
مرمالة Plots بعد ما

924
01:18:44,610 --> 01:18:48,730
أختار هدول Continue اه اه في سؤال

925
01:18:54,040 --> 01:18:57,000
خلصناها؟ إذا العملية على البرنامج سهلة أنا أحورك 

926
01:18:57,000 --> 01:18:59,700
إياها، بس خليني في الأول أنا البرنامج مش كتير مهم

927
01:18:59,700 --> 01:19:02,720
بالنسبة لي المهم أفهم اللي أنا بحكي عليه استخدام

928
01:19:02,720 --> 01:19:09,920
البرنامج سهل الآن البرنامج مصمم يعطي اختبارين أنا

929
01:19:09,920 --> 01:19:14,440
كباحث أختار اختبار مناسب يعني حتى ما راح يحكيش على 

930
01:19:14,440 --> 01:19:18,280
الآخر أعطاك الإثنين و تختار الصح أحيانًا قد تكون

931
01:19:18,280 --> 01:19:24,220
نتيجة الاختبارين تعطي نفس القرار بس مش دائمًا تعتبر 

932
01:19:24,220 --> 01:19:27,700
في صف القرار دلالة قوية إن التوزيع طبيعي أو مش

933
01:19:27,700 --> 01:19:30,660
طبيعي لكن لو كانت حوالين هيك وهيك من العوامل

934
01:19:30,660 --> 01:19:38,240
الصعبة تأخذ يعطي قرار مختلف عن الاختبار الثاني في

935
01:19:38,240 --> 01:19:41,660
الأول باختار الاختبار المناسب واضح زي ما حكيت أتكلم

936
01:19:41,660 --> 01:19:46,360
روف سمير روف هو أول عالم بتيجي في التحليل الإحصائي

937
01:19:46,360 --> 01:19:51,780
للباحث العادي اللي بيشتغل بسرعة عالميًا السجنو

938
01:19:51,780 --> 01:19:57,800
باعتبر ال Sig هي منزلة من السماعه بس وهي إذا كانت

939
01:19:57,800 --> 01:20:03,000
صغيرة فكانت ممتازة وخلصت من ثلاثة القصة مش ده نصيحة

940
01:20:03,000 --> 01:20:07,660
إذا استخدمت اختبار خطأ بتعطيك النتيجة بتعرف ال

941
01:20:07,660 --> 01:20:12,780
Garbage in و ال Garbage out إذا دخلت حاجة خطأ أكيد

942
01:20:12,780 --> 01:20:16,760
مخرجة خطأ يعني أنا استخدمت لحق إن اختبار مش صح

943
01:20:16,760 --> 01:20:19,020
وطلعت ال P-value وما هي ال P-value اعتمدت على

944
01:20:19,020 --> 01:20:22,560
اختبارك اللي مش صح وبتاع ال P-value مش شغلة يعني

945
01:20:22,560 --> 01:20:27,340
Big deal إن واحد يعتمد عليها بشكل مطلق زي ما كانش

946
01:20:27,340 --> 01:20:32,900
اختباره مناسب على أممم باطلع ال P-value أو ال Sig

947
01:20:32,900 --> 01:20:39,160
كل بعمله بقارنها ب 5% يعني هم تعودين عليها الآن

948
01:20:39,160 --> 01:20:46,080
السؤال كان التالي هل هذه القيمة ثلاثة من الألف مقارنة

949
01:20:46,080 --> 01:20:50,080
بالخمسة من المائة أقل لك ثلاثة من الألف خمسة من

950
01:20:50,080 --> 01:20:52,960
المائة من خمسة من المائة عن خمسين من الألف مش هيك

951
01:20:52,960 --> 01:20:58,300
وأنا حد مش أصغر بس أصغر بكثير من خمسة من المائة

952
01:20:58,300 --> 01:21:05,120
طالما أصغر زي اللي قالش فيكون رفض ولا عدم رفض رفض

953
01:21:05,120 --> 01:21:08,720
على طول صغيرة جدًا بيه Value أقل من خمسة من المائة

954
01:21:08,720 --> 01:21:13,620
معناه رفض الفرضية الصفرية بعد ذلك البيانات لها

955
01:21:13,620 --> 01:21:18,540
توزيع غير طبيعي إذا

956
01:21:18,540 --> 01:21:23,780
القيمة الاحتمالية تبين .003 لذلك نرفض الفرضية

957
01:21:23,780 --> 01:21:29,320
الصفرية القائلة الفرضية ستحكي أن درجات طلبة يتبع

958
01:21:29,320 --> 01:21:34,660
التوزيع الطبيعي برفض أنه يتبع التوزيع الطبيعي برفض

959
01:21:34,660 --> 01:21:39,480
.. لا أركز مش مكتوب نرفض الفرضية الصفرية القائلة

960
01:21:39,480 --> 01:21:44,650
القائلة من؟ فرضية الصفرية يعني الهدف بعيد عن

961
01:21:44,650 --> 01:21:48,470
الفرضية الصفرية أن التوزيع يتبع الطبيعي إذا

962
01:21:48,470 --> 01:21:52,530
التوزيع ما له مش طبيعي طالما مش طبيعي إذا ما له

963
01:21:52,530 --> 01:21:56,910
كده أنا خلاص هاخد طريقة تابعي لاختبارات غير معلماتية

964
01:21:56,910 --> 01:22:00,190
بالرغم 

965
01:22:00,190 --> 01:22:03,850
من أن حجمه العيني خمسين لكن الخمسين ليه اعتبر حجم

966
01:22:03,850 --> 01:22:11,870
كافي لاعتبار أن التوزيع طبيعي بس هذا اختبار مهم و

967
01:22:11,870 --> 01:22:16,630
من خلاله ببدأ أستخدم إما اختباري إذا كان توزيع

968
01:22:16,630 --> 01:22:23,090
طبيعي أو غير اختباري خلاص في أي سؤال هتكلم إن شاء

969
01:22:23,090 --> 01:22:28,570
الله بداية الاختبارات الإحصائية احنا حكينا في

970
01:22:28,570 --> 01:22:30,430
الجزء الأول محاولة اليوم على اختبار التوزيع

971
01:22:30,430 --> 01:22:34,610
الطبيعي الاختبار الأول اللي أنتم ختموه قبل هيك

972
01:22:34,610 --> 01:22:37,630
هتكلم عنه بعجلة اللي هو اختبار

973
01:22:42,940 --> 01:22:50,780
هذه لعينة واحدة هنا

974
01:22:50,780 --> 01:22:56,780
بفترض أن توزيع البيانات طبيعي أو

975
01:22:56,780 --> 01:23:00,900
حجم العينة كبير بما فيه الكفاية زي ما حكيت كل

976
01:23:00,900 --> 01:23:07,180
اختبار له طريقة لمعرفة رفض أو عدم رفض باستخدام الـ

977
01:23:07,180 --> 01:23:10,040
P-Value إذا كانت القيمة الاحتمالية أقل من 5% أو

978
01:23:10,040 --> 01:23:13,960
تساويها تم رفض الفرضية الصفرية اللي هو قياس حجم

979
01:23:13,960 --> 01:23:23,320
التأثير هو حاجة جديدة بالنسبة لك ربما تكون اللي

980
01:23:23,320 --> 01:23:24,160
هو ال Effect Size

981
01:23:29,430 --> 01:23:42,010
أنه عدة طرق للحساب إما عبارة عن متوسط الفروق على

982
01:23:42,010 --> 01:23:47,870
الانحراف المعياري أو

983
01:23:47,870 --> 01:23:55,630
بسامة أو قيمة

984
01:23:55,630 --> 01:23:56,710
T على جذر N

985
01:24:01,290 --> 01:24:07,790
طريقتين أحسب الإثنين هدول الإثنين هدول زي بعض يعني

986
01:24:07,790 --> 01:24:12,190
نفس القانون بس الاختلاف في طريقة الحساب نفس

987
01:24:12,190 --> 01:24:18,230
النتيجة بالضبط السبب متوسط

988
01:24:18,230 --> 01:24:23,050
الفروق يقصد لو بتكلم على عينة واحدة مع ال X Bar

989
01:24:23,050 --> 01:24:28,990
ناقص μ0 ال μ0 بتساوي 60 أو 70 عشان أفترض

990
01:24:28,990 --> 01:24:30,150
القيمة

991
01:24:32,450 --> 01:24:37,510
الفرضية الصفرية هي شكلها μ بتساوي μ0 طبعًا

992
01:24:37,510 --> 01:24:42,170
X Bar عبارة عن إيش؟ متوسط العينة ال μ0 هي

993
01:24:42,170 --> 01:24:47,750
القيمة هذه اللي هي بفترض متوسط بساوي 60 وال F

994
01:24:47,750 --> 01:24:53,350
للحرف المعياري هي نفس T على جذر N لتي أدر زي بعض

995
01:24:53,350 --> 01:24:57,410
السبب أنا بعرف T اختبار T عبارة عن إيش؟ اللي

996
01:24:57,410 --> 01:24:58,970
أخذتوه قبلك X Bar نقص μ

997
01:25:01,680 --> 01:25:05,980
أسعار الجذر اللي أنا مش شايف خانتي اللي أخذته في

998
01:25:05,980 --> 01:25:16,280
الحسابات لحظة

999
01:25:16,280 --> 01:25:21,180
موجود متوسط الفروق يعني نحن بنرفع معيار X Bar نقص

1000
01:25:21,180 --> 01:25:28,820
من μ0 على S أو هي اللي رأيتوها جذر N القيمة هي

1001
01:25:28,820 --> 01:25:33,660
هذه كلها لو جسمت على جذر الان ماذا سيحصل هذا الـ T

1002
01:25:33,660 --> 01:25:41,160
تشوف الـ T هذا هيك مظبوط هذا قوة T لو وجدت T جسمت على

1003
01:25:41,160 --> 01:25:46,780
جذر الان ماذا سيحصل هي X bar نقص ميو زيرو هي T

1004
01:25:46,780 --> 01:25:57,300
كلها مش هيك هي تقسيم جذر الان مظبوط

1005
01:26:00,000 --> 01:26:05,800
هذه T هي ت .. هذه

1006
01:26:05,800 --> 01:26:08,920
الصيبة اللي بقى كتسة واحدة على جذر الأن هي تطلع

1007
01:26:08,920 --> 01:26:16,000
الـ bus تفوق، هيروح مع بعض، هيتم زي اتن، زي بعض،

1008
01:26:16,000 --> 01:26:22,120
إذا سواء حسبتيها T على جذر الأن أو هي الاتنين

1009
01:26:22,120 --> 01:26:27,980
واحد بس أنا برضه وأنا بشتغل بتعرف ماذا يعني أن قيمة

1010
01:26:27,980 --> 01:26:31,100
حاجة من الأثر بساوي القيمة المعينة هناخدها الآن

1011
01:26:31,100 --> 01:26:35,360
بالتفصيل لكن حاببت بالسلامة أن سواء استخدمت

1012
01:26:35,360 --> 01:26:38,080
المعادلة الأولى ولا الثانية الاتنين واحدة تانية لأ

1013
01:26:38,080 --> 01:26:44,460
سهل لأ سهل حسب المتوفر من المعلومات لما توفر الـ T

1014
01:26:44,460 --> 01:26:47,900
ولأ نت مباشرة وعادة في نتاج الـ T موجودة ولأ

1015
01:26:47,900 --> 01:26:52,470
موجودة المتوسطات ممكن تكون موجودة وممكن لا على حسب

1016
01:26:52,470 --> 01:26:56,550
ما أعطيكه في الـ data فبالتالي إذا كان متوسط

1017
01:26:56,550 --> 01:27:01,230
الفروقات موجودة فهي المعيارة أو القيود الثانية طب

1018
01:27:01,230 --> 01:27:04,910
إيش المحق أو المعيار اللي بستخدمه وأعرف إن

1019
01:27:04,910 --> 01:27:11,310
الفروقات كبيرة صغيرة أو متوسطة كل اختبار له معيار

1020
01:27:11,310 --> 01:27:18,760
خاصة أيضًا أنا في الامتحان عادة بعطيك القانون يحسب

1021
01:27:18,760 --> 01:27:23,940
حجم التأثير بيعطيك القانون وبيعطيك المحق تبعه مش

1022
01:27:23,940 --> 01:27:27,860
عايزك تحفظ المحقات اللي هتكون كتير لأن احنا هناخد

1023
01:27:27,860 --> 01:27:36,080
عدة اختبارات في عندي لو كانت ثانية من عشرة وهي

1024
01:27:36,080 --> 01:27:40,820
ثمانية من عشرة إذا

1025
01:27:40,820 --> 01:27:47,050
كانت دي أو دلتا بتساوي ثانية من عشرة أو أقل يعتبر

1026
01:27:47,050 --> 01:27:56,090
حجم أثر صغير بين 2 و 8 من 10 يعتبر متوسط وأكثر من

1027
01:27:56,090 --> 01:28:00,290
8 من 10 يعتبر كبير طبعًا بعض كده بتجسم شوية مثلًا 1

1028
01:28:00,290 --> 01:28:05,230
ونصف كبير جدًا ونشابه احنا خلينا تقسيمها العادية

1029
01:28:05,230 --> 01:28:11,070
صغير متوسط كبير ممكن صح يعني 8 من 10 مزايا الاتنين

1030
01:28:11,070 --> 01:28:15,590
أكيد لكن تعتبر في هيك ولا هيك تعتبر حجم تأثير

1031
01:28:15,590 --> 01:28:23,970
كبير اللي هان أنا هديك أمثلة سريعة كمراجعة اللي

1032
01:28:23,970 --> 01:28:26,530
بخلصه اليوم بخلصه وما خلصهش تقرايه أنت لوحدك لأن

1033
01:28:26,530 --> 01:28:30,350
الأسبوع اللي جاي أو اللي قبل جاي هناخد موضوع جديد

1034
01:28:30,350 --> 01:28:34,330
مش هرجع واحدة واحدة بس أنا باعطي مبادئ مفاهيم لو

1035
01:28:34,330 --> 01:28:38,370
أخدت اختبار واحد وخلصت بيكفي أنت أكيد بتعرف الكلام

1036
01:28:38,370 --> 01:28:41,810
ده قبل هيك مفتاح اندي بقيت مثل درجات عشرين طالب

1037
01:28:43,420 --> 01:28:46,220
الموضوع اللي أنا بدأ عايز أختبر هو المتوسط بتاعهم

1038
01:28:46,220 --> 01:28:52,320
بـ 65 يعني الفرضية صارت

1039
01:28:52,320 --> 01:28:57,620
الميو بـ 65 الـ

1040
01:28:57,620 --> 01:29:03,020
65 هي الميو زيرو الفرضية المبدئية اللي .. اللي أنا

1041
01:29:03,020 --> 01:29:07,260
عايزها طب باستخدام البرنامج analyze compare means

1042
01:29:07,260 --> 01:29:08,100
one sample test

1043
01:29:12,170 --> 01:29:20,010
بدخل الاختبار والـ test value بحطها 65 لذا

1044
01:29:20,010 --> 01:29:23,510
هذه القيمة اللي أنا افترضت من أول أن بشوف هل

1045
01:29:23,510 --> 01:29:30,530
المتوسط الطلاب يساوي 65 ولا بيختلف عن 65 أن هي

1046
01:29:30,530 --> 01:29:35,350
النتائج طلعت معايا مهم جدًا أقرأ النتائج الموجودة

1047
01:29:35,350 --> 01:29:39,630
الجدول

1048
01:29:39,630 --> 01:29:43,010
هذا بيعطينا عدة معلومات اللي بيكتب عليه one sample

1049
01:29:43,010 --> 01:29:47,870
statistic إيش أعطاني أن سوى صغيرة ولا كبيرة مش

1050
01:29:47,870 --> 01:29:54,150
مشكلة كتير إذا حجم العين واضح بـ 20 أعطاني الـ

1051
01:29:54,150 --> 01:29:57,990
mean أي حاجة هنا هذه عبارة عن عنوانها one sample

1052
01:29:57,990 --> 01:30:02,190
statistics إحصائيات لعينة واحدة فأي حاجة هنا

1053
01:30:02,190 --> 01:30:06,030
للعينة هنكتبها بالتفصيل هاي الآن 20 البعد هيش

1054
01:30:06,030 --> 01:30:14,660
مكتوب الـ mean معناه المتوسط الحسابي إيش سوى 78.4

1055
01:30:14,660 --> 01:30:19,420
بعده

1056
01:30:19,420 --> 01:30:22,560
الهو

1057
01:30:22,560 --> 01:30:27,400
standard deviation الحرف

1058
01:30:27,400 --> 01:30:32,000
المعياري الهو 12.867

1059
01:30:37,900 --> 01:30:41,560
الأخر واحدة المكتوب عليها لازم أعرفها standard

1060
01:30:41,560 --> 01:30:46,420
error للمين لحظة هنا حكى standard deviation انحراف

1061
01:30:46,420 --> 01:30:51,460
معياري للدرجات هنا انحراف معيار أو خطأ معيار للمين

1062
01:30:51,460 --> 01:31:01,760
للمتوسطات هذا نسميه standard error of mean اللي هو

1063
01:31:01,760 --> 01:31:06,000
نسميه الخطأ المعيار

1064
01:31:06,000 --> 01:31:10,090
للوسط تعود عليها الـ Standard deviation معناه

1065
01:31:10,090 --> 01:31:13,670
للدرجات ككل الـ Standard error بكل الـ mean

1066
01:31:13,670 --> 01:31:18,590
المتوسط اللي هو هذا القانون تبعه الـ S على جذر الـ

1067
01:31:18,590 --> 01:31:28,490
N يعني لو جسمت عادي S لو جسمت الـ S على جذر الـ 12

1068
01:31:28,490 --> 01:31:31,510
867

1069
01:31:31,510 --> 01:31:36,430
على جذر الـ 20 بكل تأكيد الجواب 2877

1070
01:31:42,140 --> 01:31:46,160
زي كويسة عرف الأس على جهاز الان أو معناه standard

1071
01:31:46,160 --> 01:31:48,740
error اللي هي قيمته تساوي الأس على جهاز الان

1072
01:31:48,740 --> 01:31:53,180
مطيعة لبرنامج الجهاز هذين الأربع قيم الموجودة الآن

1073
01:31:53,180 --> 01:31:59,860
متوسط حسابي حرف معياري وخطأ معيار متوسط أنا من

1074
01:31:59,860 --> 01:32:01,660
خلال المعلومة اللي هنا اللي هو من خلال جهاز الهاجر

1075
01:32:01,660 --> 01:32:05,780
اللي واحد ده بقدر أكمل المثلة وأحل بقدر أطلع قيمة

1076
01:32:05,780 --> 01:32:10,220
T وأطلع قيمة الاحتمالية بس بدا شغلنا البرنامج

1077
01:32:10,220 --> 01:32:16,980
اللي رايحك في الجدران اللي بعده يعطينا one sample

1078
01:32:16,980 --> 01:32:22,440
statistic شوفي أنا هشرح بالتفصيل الممل اختبار T

1079
01:32:22,440 --> 01:32:29,200
وما يقال على T وما يقال على غيره ركز معايا ما حتش

1080
01:32:29,200 --> 01:32:35,100
مكتوب one sample test وهي الـ test فإنه مدياش 65

1081
01:32:35,100 --> 01:32:40,690
اللي أنا حكيت عليها من الأول ليه ده؟ اللي أنا

1082
01:32:40,690 --> 01:32:45,790
برنامج حساب الـ T ساوي 2.52 طب ما لكش كيف حسبها

1083
01:32:45,790 --> 01:32:49,370
القانون كتب من شوية لكن مش هنتعلم كيف نحسب حسابات

1084
01:32:49,370 --> 01:32:59,110
صغيرة زي كده المهم طلعت الـ T بتساوي 2.52 طب

1085
01:32:59,110 --> 01:33:02,770
أنا عيني بتيجي دايمًا أمامي عيسك

1086
01:33:09,610 --> 01:33:14,270
أو مطرفين يعني البرنامج اللي بيشتغل في اختبار T

1087
01:33:14,270 --> 01:33:20,270
بياخد الفردية البديلة لغير

1088
01:33:20,270 --> 01:33:25,610
موجهة هنا ما فيش امكانية في البرنامج أنك تعمله

1089
01:33:25,610 --> 01:33:30,190
موجهة في اختبار T تحديدا في بعض الاختبارات زي

1090
01:33:30,190 --> 01:33:33,670
الارتباطة ممكن أعمله موجهة من يمين أو شمال لكن في

1091
01:33:33,670 --> 01:33:36,710
T هو مصمم على الـ two tail

1092
01:33:40,000 --> 01:33:46,120
أنا إذا اختبره بـ 65 مقابلة بـ 65 طلعت الـ Sig

1093
01:33:46,120 --> 01:33:59,240
أو القيمة الاحتمالية جاهزة عندي 0.021 إذا

1094
01:33:59,240 --> 01:34:06,620
وضحت هي صغيرة لو قررناها بـ 5% واضح هذا الـ Sig أقل

1095
01:34:08,200 --> 01:34:12,480
من ألفا اللي بيساوي 5% إذا قرر إيش

1096
01:34:12,480 --> 01:34:20,360
بياخد الفردية الصفرية إيش بيستنتج أن

1097
01:34:20,360 --> 01:34:28,940
المتوسط بيساوي 65 بيس

1098
01:34:28,940 --> 01:34:36,920
المتوسط لساوي 65 بالمعرفة

1099
01:34:39,070 --> 01:34:45,490
الـ 0.021 هذا عبارة عن قيمة احتمالية معناه

1100
01:34:45,490 --> 01:34:50,630
الـ two thirds هذول شايفان مع بعض هذول مع بعض إيش

1101
01:34:50,630 --> 01:34:57,590
بيساوي 0.021 المساحة اللي هنا والمساحة اللي هنا هذول

1102
01:34:57,590 --> 01:35:06,370
مع بعض هيك إيش بيساوي 0.022 مع بعض طب لا واحدة

1103
01:35:06,370 --> 01:35:10,820
لحالها بسنجسمها على اتنين إذا جسمتيها على اتنين

1104
01:35:10,820 --> 01:35:15,040
هتصير 0.0105

1105
01:35:15,040 --> 01:35:25,760
الناس

1106
01:35:25,760 --> 01:35:32,960
ده الصالحة الصغيرة صغيرة طلعت القرار 165 بس أنا

1107
01:35:32,960 --> 01:35:37,250
عايز أعرف لصالح مين البرنامج المصمم ما يعملش إلا

1108
01:35:37,250 --> 01:35:41,570
اختبار two-tailed بس أنا عايزه one-tailed طب أنت

1109
01:35:41,570 --> 01:35:46,650
عايزه one-tailed لمين ولا شمال؟ مهم جدًا الحين ممكن

1110
01:35:46,650 --> 01:35:52,530
أعيزه شمال ممكن أعيزه يمين بيس؟ نفترض إن أنا عايزه

1111
01:35:52,530 --> 01:35:58,890
الآن أكبر ومنطقي يكون أكبر ليش؟ لأن شرطنا موجة ولا

1112
01:35:58,890 --> 01:36:03,810
سالبة يعني منطقي يكون أكبر طب لو عايزه زي كده

1113
01:36:06,020 --> 01:36:13,620
ما يعني ذلك؟ معناه أن ما عرفك تجربته متفق مع من مع

1114
01:36:13,620 --> 01:36:21,500
إشارة T مظبوط؟ هذا هيك متفق مع

1115
01:36:21,500 --> 01:36:27,580
إشارة T طيب

1116
01:36:27,580 --> 01:36:30,420
ده الـ Sig اللي هو عايز أختار الميو أكبر هل قيمة T

1117
01:36:30,420 --> 01:36:36,180
تتغير؟ خلينا نشوف هذه T هي القوة التابعة X bar نقص

1118
01:36:36,180 --> 01:36:44,180
ميو زيرو S على جذر الان أنا بحسب قيمة T بحسبه

1119
01:36:44,180 --> 01:36:51,760
بافتراض أن الفرضية الصفرية صحية يتم حسابه إذا كانت

1120
01:36:51,760 --> 01:36:56,440
الفرضية الصفرية صحية طب الفرضية شبط نص الميو مالها

1121
01:36:56,440 --> 01:37:03,580
65 يعني هذا ميو زيرو مظبوط طب ده يعود في الحالتين

1122
01:37:04,740 --> 01:37:08,980
في حالة الفرضية الأولى لما كانت 156 مقابلة تساوي

1123
01:37:08,980 --> 01:37:14,140
والحالة الثانية لما

1124
01:37:14,140 --> 01:37:20,120
كانت أكبر في الحالة الأولى اللي ما يزيلش حتساوي 65

1125
01:37:20,120 --> 01:37:26,480
مظبوط لما بحسب هذه بفترة فرضية صفرية صحية طب لو 

1126
01:37:26,480 --> 01:37:29,800
أخذت 100 أكبر اللي ما يزيلش بالساوي

1127
01:37:35,050 --> 01:37:40,390
ولا وصلت ما وصلتش اللي أنا عايزها الـ T هو القوانين

1128
01:37:40,390 --> 01:37:45,430
تبعها يتم حساب قيمة T بافتراض الفوضى الصفرية

1129
01:37:45,430 --> 01:37:49,070
صحيحة المفترض أن أنا عندي حالتين الحالة الأولى ميو

1130
01:37:49,070 --> 01:37:53,810
بالساوي خمسة وستون H0 وH1 ده مستوى السؤال اللي كان

1131
01:37:53,810 --> 01:38:00,050
تالق ماهي قيمة ميو زيرو في حالة H0 خمسة وستون

1132
01:38:00,050 --> 01:38:03,930
فعبرت بخمسة وستون في حالة من الطرفين طب لو عايزها من

1133
01:38:03,930 --> 01:38:08,470
الطرف واحد لو عايزنا نطلع في واحد ما هي قيمة الـ

1134
01:38:08,470 --> 01:38:13,310
mu0 بافتراض الفرضية الصفرية الصحيحة بافتراض

1135
01:38:13,310 --> 01:38:17,410
الفرضية الصفرية الصحيحة 1000H1 تبقى كما هي يعني T

1136
01:38:17,410 --> 01:38:23,350
لا تتغير إذا قيمة T تتغيرش لأن أنا بحسبها بافتراض

1137
01:38:23,350 --> 01:38:28,750
من لو حكينا بافتراض H1 الصحيح تخيل اللي معايا مين

1138
01:38:28,750 --> 01:38:36,950
فيكم بتقدر تحسب قيمة T بافتراض H1 الصحيح خليني

1139
01:38:36,950 --> 01:38:41,650
أشوف، لو الفوضى كانت زي كده، إيش قيمة ميو زيرو و

1140
01:38:41,650 --> 01:38:45,190
لا ما اتش واحد؟ صحيح إيش واحد، ميو دو ساعة خمس

1141
01:38:45,190 --> 01:38:50,870
ستين، إيش قيمته بتساوي؟ الله أعلم، لو ساعة كل

1142
01:38:50,870 --> 01:38:54,990
أعداد تمات إنها تساوي خمسة وستون، معناه في حياتك،

1143
01:38:54,990 --> 01:39:00,290
مابتقدر تحسب قيمتي، إذا دائماً يتم حساب قيمة

1144
01:39:00,290 --> 01:39:04,620
الاختبار بافتراض إن الفوضى صفرية هي صحيحة طب و

1145
01:39:04,620 --> 01:39:09,540
قاعدت ميو أكبر من 65؟ بقى جدا 61؟ ميو أكبر من 65؟

1146
01:39:09,540 --> 01:39:13,560
الله لأ فبالتالي أنا بحسب قيمة الفرضية .. قيمة

1147
01:39:13,560 --> 01:39:17,600
الاختبار إذا كانت الفرضية الصفرية هي اللي صحيحة

1148
01:39:17,600 --> 01:39:20,720
عشان كده استحالة تجد في الفرضية الصفرية يكون فيه

1149
01:39:20,720 --> 01:39:23,940
أكبر أو أقل أو لا يساوي ده أنا الفرضية الصفرية فيه

1150
01:39:23,940 --> 01:39:31,100
إيش؟ يساوي 65 يعني اليساوي موجود أشتغل عندها إذا

1151
01:39:31,100 --> 01:39:36,920
المعنى كدا لو أنا غيرت لأكبر قيمة T مالها طبقة كما

1152
01:39:36,920 --> 01:39:44,100
هي طب و الـ P value هنا بيختلف لما كانت من طرفين الـ

1153
01:39:44,100 --> 01:39:47,180
P value كانت واحدة هنا أو واحدة هنا مظبوط مجموعة

1154
01:39:47,180 --> 01:39:51,860
تنتين زين و اتنين واحد أنت مابتكون من الطرف واحد

1155
01:39:51,860 --> 01:39:56,860
من الطرف واحد أنت عايز وين؟ يمين أو شمال هذه مش

1156
01:39:56,860 --> 01:39:57,340
موجودة

1157
01:40:00,700 --> 01:40:07,880
أي ميو أكبر يعني أي واحدة هاخد اللي هنا مظبوط

1158
01:40:07,880 --> 01:40:12,960
ماشتين وجهها بقى طلعت فبطلع اليمين طب المساحة دي

1159
01:40:12,960 --> 01:40:17,800
مش هتساوي اتنتين مع بعض زي اتنين واحد طب واحدة

1160
01:40:17,800 --> 01:40:24,740
منهم نفسها إذا طلعت الـ SIG بيساوي 0105

1161
01:40:28,880 --> 01:40:33,920
طب في الحالة هذه اللي احنا فيها إيش القرار؟ هل هذه

1162
01:40:33,920 --> 01:40:42,720
القيمة أقل من 5%؟ هي إذا كانت من الأصل 02 أقل لما

1163
01:40:42,720 --> 01:40:46,340
جسمها اتنين أكيد أقل إذا ما زال القرار .. القرار

1164
01:40:46,340 --> 01:40:50,520
ما زال القيمة أقل فبالتالي القرار مرفوض الفرضية

1165
01:40:50,520 --> 01:40:53,480
الصفرية إيش .. إيش percentage؟ إن المتواصل الطلاب

1166
01:40:53,480 --> 01:41:00,320
ما له؟ اتحسن أكبر من 5% لذلك الاختصار كان التالي

1167
01:41:00,320 --> 01:41:08,600
تم الرفض و تم قبول أنه ميو لا يساوي خمسة وستون الآن

1168
01:41:08,600 --> 01:41:13,100
ده شوف أكبر ولا أقل نفترض أخدت جهة أكبر اللي أكبر

1169
01:41:13,100 --> 01:41:19,740
يتفق مع مين مع إشارة اتنين فده جسم الفرضية اتنين لو

1170
01:41:19,740 --> 01:41:22,600
جسمت أكثر من خمسة في الـ ميو زي ما كانت الأول بتالي

1171
01:41:22,600 --> 01:41:26,940
تم الرفض طب

1172
01:41:26,940 --> 01:41:36,430
نفترض اتجادلبدي اختبر 100 أقل من 5 أنا

1173
01:41:36,430 --> 01:41:40,650
طلعت معايا للأسف T موجبة مفترض طلعت T موجبة T

1174
01:41:40,650 --> 01:41:42,870
موجبة يعني وين موجودة؟ موجودة على اليمين هنا لظهر

1175
01:41:42,870 --> 01:41:52,610
طب الـ P value إيش هتساوي؟ هذه حفظناها 0105 أنا

1176
01:41:52,610 --> 01:41:53,490
عايز 100 أقل

1177
01:41:58,400 --> 01:42:05,540
كل منطقة البيضة هذه واحد نقص لحظة

1178
01:42:05,540 --> 01:42:13,620
لما كانت أكبر ماشية مع اتجاه T مظبوط لما ميو أقل

1179
01:42:13,620 --> 01:42:18,080
بس T موجب هي T موجب مظبوط أقل معناها مش اللي ميوها

1180
01:42:18,080 --> 01:42:21,300
الشمال مع كده المساحة هذه اللي أنت بتدور عليها

1181
01:42:21,300 --> 01:42:25,900
المساحة المنقطة شحات ساوية كل المساحة تحت المنحنى

1182
01:42:25,900 --> 01:42:36,610
بواحد كل مساحة بواحد واحد نقص هذه القيمة يعني تسعة

1183
01:42:36,610 --> 01:42:44,670
وتمانية وتسعة وخمسة هذه كانت تالية أنا عايزها أقل

1184
01:42:44,670 --> 01:42:49,770
مظبوط مساحة على الشمال بس في موجة بقى في هيها موجة

1185
01:42:49,770 --> 01:42:54,550
إذا عيشت مساحة كلها على الشمال هتساوي واحد نقص هذه

1186
01:42:58,490 --> 01:43:06,030
مش منطقي واحد تطلع نعو اتنين وجبه وروح يختبر اللي

1187
01:43:06,030 --> 01:43:10,530
هو أقل مش منطق لكن افترض أنت معاك حاجة زي هيك و

1188
01:43:10,530 --> 01:43:16,430
تطلع الـ P value لها باخد هذه اللي عاتنين ونطرح

1189
01:43:16,430 --> 01:43:24,930
منها واحد باختصار كالتالي إذا كانت إشارة T تتفق مع

1190
01:43:24,930 --> 01:43:31,080
الفرضية تعتكشوف تتفق أن الزائد زائد أو ناقص ناقص

1191
01:43:31,080 --> 01:43:35,940
يعني ناقص أقل اللي بيبارش هتساوي نص القيمة الأصلية

1192
01:43:35,940 --> 01:43:41,360
إذا السجل اللي هي سواتياش السجل اللي عندي علياش ع

1193
01:43:41,360 --> 01:43:46,240
اتنين ع اتنين بس وين هذا الكلام صح؟ إذا كانت قيمة

1194
01:43:46,240 --> 01:43:50,140
الاختبار تتفق مع الإشارة الاختبار اللي ده بالإشارة

1195
01:43:50,140 --> 01:43:55,360
ياش أكبر لو كانت لا تتفق إيش السجل هتساوي واحد

1196
01:43:55,360 --> 01:43:57,420
ناقص واحد ناقص إيش؟

1197
01:44:02,280 --> 01:44:04,980
الـ SIG تبعت اللي أنا عايزها الـ SIG اللي أنا

1198
01:44:04,980 --> 01:44:09,360
عايزها نسميها الـ SIG START بتساوي واحد ناقص SIG

1199
01:44:09,360 --> 01:44:14,180
على اتنين لو كانت تتفق إيش تجاوب؟ SIG START على

1200
01:44:14,180 --> 01:44:18,520
اتنين يعني لو كانت إشارة T تتفق مع الاختبار الفرضية

1201
01:44:18,520 --> 01:44:21,900
تبعتك الاتنين في نفس الاتجاه؟ SIG على اتنين أعطيك

1202
01:44:21,900 --> 01:44:24,440
مثال من الزغار عشان اختم النقطة دي خليني أقولك

1203
01:44:24,440 --> 01:44:30,620
الكلام بحكيلك هي صعب تجدي في كتاب باللي أنا بحكيه

1204
01:44:30,620 --> 01:44:39,730
إذا أنا افترض الـ SIG ساعة 06 طبعاً الـ 06 لو اختبار

1205
01:44:39,730 --> 01:44:44,950
من الطرفين معناه أكبر 5% إذا القرار إيش نرفض وأنا

1206
01:44:44,950 --> 01:44:52,530
ما رفضتش ما رفضش لا نرفض لو كان من الطرفين لو كان من

1207
01:44:52,530 --> 01:44:58,610
الطرفين لا نرفض الآن بتاخد من الطرف واحد

1208
01:45:02,460 --> 01:45:08,940
ولكن بدأت بارتيب الساوي سالم اتنين ونص نفرض هك

1209
01:45:08,940 --> 01:45:12,440
مثال واخد

1210
01:45:12,440 --> 01:45:18,820
الـ H واحد أن يقل من قيمة معينة أي أن كانت القيمة

1211
01:45:18,820 --> 01:45:25,260
فهذا الناس اللي استكش هتساوي هتساوي

1212
01:45:25,260 --> 01:45:29,520
ثلاثة من انية ولا واحد نقص ثلاثة من انية واحد نقص

1213
01:45:29,520 --> 01:45:31,220
ولا ثلاثة من انية

1214
01:45:37,250 --> 01:45:45,090
هل الإشارة تتفق مع الليين؟ تتفق إذا تقسم مع اتنين

1215
01:45:45,090 --> 01:45:50,630
هذا حكيته من شوية إذا كانت إشارة الاختبار تتفق مع

1216
01:45:50,630 --> 01:45:54,370
الفرضية المبدئية البديلة يتم قسم مع اتنين نكتبها

1217
01:45:54,370 --> 01:46:04,180
مع بعض حتى كانت برموزة صغيرة إذا كانت إشارة T تتفق

1218
01:46:04,180 --> 01:46:16,020
مع إشارة H1 فإن القيمة الاحتمالية في هذه الحالة

1219
01:46:16,020 --> 01:46:21,480
بتساوي الـ Sig البطنية للبرنامج على 2 يعني كانت

1220
01:46:21,480 --> 01:46:26,120
تتفق، لا تتفق 1-Sig على 2 إذا كانت المهمة

1221
01:46:26,120 --> 01:46:32,230
بالنسبة لك كأحنا عادة من باخد الفرضية البديلة باخدها

1222
01:46:32,230 --> 01:46:37,310
غالباً تتطافق مع إشارة T فالـ T هي الحساب السيك على

1223
01:46:37,310 --> 01:46:41,550
2 لكن من الخطأ لما أجي أدرسك أحكيلك إذا عايزها من

1224
01:46:41,550 --> 01:46:46,270
طرف واحد وأسكت أجسم هذه على 2، الكلام ده مش صح،

1225
01:46:46,270 --> 01:46:50,050
أجسمها على T إذا كانت الإشارة تبع T تتطافق مع

1226
01:46:50,050 --> 01:46:55,640
الفرضية تبع T خلاص إذا الآن واضح لو أنا رجعت للمثلة

1227
01:46:55,640 --> 01:46:59,720
تبعتنا إيش هي الـ T موجب ميو أكبر فبالتالي تتفق

1228
01:46:59,720 --> 01:47:04,720
معها فالسيك بتساوي نص على اتنين السؤال الأخير الـ T

1229
01:47:04,720 --> 01:47:08,760
بتساوي اتنين ونص وسيك

1230
01:47:08,760 --> 01:47:14,360
بتساوي واحد من عشرة أو خمسة عشر من مية إيش الـ P

1231
01:47:14,360 --> 01:47:19,160
value هذه بتساوي لو كانت الـ ميو أكبر من ميو زيرو

1232
01:47:19,160 --> 01:47:26,230
إيش الـ P value هتساوي اللي اتنين خلاص نهيجت المموجات

1233
01:47:26,230 --> 01:47:36,730
وأكبر خلاص لو كانت T بتساوي ثلاثة و Seg نفترض

1234
01:47:36,730 --> 01:47:42,330
بالساعة 0.2 نفترض وعايز الـ ميو أقل منه 0

1235
01:47:42,330 --> 01:47:48,930
فالـ P value هتساوي واحد ناقص الـ Seg 0.2 خلاص

1236
01:47:51,730 --> 01:47:54,490
إذا لأ انطلق قرار إنه يتم رفض الفرضية الصفرية

1237
01:47:54,490 --> 01:47:59,390
بسينتج المتوسط الطلب منه قد تحسن صار أكبر 65% لكن

1238
01:47:59,390 --> 01:48:05,810
هم هذا الفرق أو هي التحسن كبير صغير متوسط وحسب الـ

1239
01:48:05,810 --> 01:48:09,770
P-value هناك فروق وهذا المتوسط السنة أحسن من السنة

1240
01:48:09,770 --> 01:48:14,270
اللي فاتت أو يزيد إلى الحلم التهديد حيبين إذا كان

1241
01:48:14,270 --> 01:48:17,870
تهديد فروقات كبيرة صغيرة أو متوسطة إذا بالاعتماد

1242
01:48:17,870 --> 01:48:22,710
على الـ P-value بقدر أحدد القرار إذا الـ P Value

1243
01:48:22,710 --> 01:48:29,290
أكبر من 65 وصل إلى أين؟ الله أعلم ماهي أكبر من 65

1244
01:48:29,290 --> 01:48:34,570
بكتير ولا وصل لـ 66 أو 67 أو 68 وبس فين أفضل أحسب

1245
01:48:34,570 --> 01:48:40,530
حجم التأثير؟ جايب أن أحسبه، خليني أقرأ على

1246
01:48:40,530 --> 01:48:44,070
أوجهه، لحظة، أنا بحكي بالتفصيل، لكن

1247
01:48:46,670 --> 01:48:49,630
الكلام اللي بيتكلم اللي موجود للاختبارات اللي

1248
01:48:49,630 --> 01:48:55,910
بعيدها بنفس الأفكار بسمع اختلاف الـ .. الاختبار

1249
01:48:55,910 --> 01:49:00,870
العينتين أو ما شابه إذا الـ military السابقة حكيتها

1250
01:49:00,870 --> 01:49:03,430
اتنين بيساويك والـ signal two-thirds بيساوي كذا وهي

1251
01:49:03,430 --> 01:49:07,110
أقل من خمسة في المئة بالتالي نرفض نستنتج درجات لات

1252
01:49:07,110 --> 01:49:11,830
.. لاتساوي يعني تختلف على خمسة في المئة يمكن اختبار في

1253
01:49:11,830 --> 01:49:15,670
هذه الفردية القائمة وسط أكثر من خمسة في المئة كمان حيث أن

1254
01:49:15,670 --> 01:49:19,970
القيمة الاحتمالية حسبها مبدأش 0.05 جسمتها اثنين

1255
01:49:19,970 --> 01:49:23,470
وأن نتيجة الوسط للعينة تتوافق مع الفرضية البديلة

1256
01:49:23,470 --> 01:49:29,250
لحظة ما حكيتش اختبارتي زمان حكيت حكي نتيجة الوسط

1257
01:49:29,250 --> 01:49:33,150
تتوافق مع الفرضية البديلة هذه حاجة ثانية هل الاثنين

1258
01:49:33,150 --> 01:49:37,150
زي بعض ولا لأ؟ خلّنا نشوف مع بعض شوف أنا حكيت هنا

1259
01:49:37,150 --> 01:49:41,420
ده كانت قيمة إشارتي تتفق مع إشارة هذا الشخص إشارة

1260
01:49:41,420 --> 01:49:44,640
t و جمالها تتفق مع مين؟ مع مين أكبر هنا؟ هو إيش

1261
01:49:44,640 --> 01:49:49,640
حكى؟ ما حكاش كده بالظبط خلّينا نشوف .. خلّينا نشوف

1262
01:49:49,640 --> 01:49:55,440
إيش حكى بالظبط؟ حكى إذا كانت نتيجة وصل .. جايسة وصل

1263
01:49:55,440 --> 01:50:00,780
الحساب سوا دي

1264
01:50:00,780 --> 01:50:08,400
اثنين وربع مظبوط؟ بس بديش أنسى هذه قيمة .. قيمة

1265
01:50:08,400 --> 01:50:09,240
t مظبوط؟

1266
01:50:11,630 --> 01:50:16,250
حكى بالظبط إذا كانت تتواصل حسابي مالها تتوافق مع

1267
01:50:16,250 --> 01:50:19,810
الفرضية البديلة، مين الفرضية البديلة؟ مين أكبر،

1268
01:50:19,810 --> 01:50:25,510
مظبوط؟ هاي مين أكبر؟ إيش حكى؟ هاي تتوافق مع حد؟

1269
01:50:25,510 --> 01:50:30,810
طبعا، لأن 72 أكبر من 65، فجسم الـB ذهب على 2، بس أنا

1270
01:50:30,810 --> 01:50:35,130
مش كاتب إذا كانت إشارة T تتوافق، طبعا إشارة T هي T

1271
01:50:35,130 --> 01:50:40,730
مظبوط؟ إشارة T تعتمد على البسط ولا على المقام؟ عالبسط،

1272
01:50:40,730 --> 01:50:43,570
ليش المقام موجود من فيه؟ من حوالي 100 يوم، اللي

1273
01:50:43,570 --> 01:50:47,370
دايما بيكون غير سالب، مش موجب، في فرق من غير سالب

1274
01:50:47,370 --> 01:50:53,150
وموجب أو يكون صفر، إذا أنا غير سالب، الموجب يعني

1275
01:50:53,150 --> 01:50:56,950
أكبر من الصفر، الآن، هل هذه القيمة اللي أنا حكيت

1276
01:50:56,950 --> 01:51:01,030
عليها، هو حاجة إذا كنت باستثناء تتفق مع الفرضية

1277
01:51:01,030 --> 01:51:05,410
البديلة، هذي بتتفق مع بعض، صح؟ طيب، لو كانت

1278
01:51:05,410 --> 01:51:14,590
الإشارة T تتفق مع إشارة H1 لو كان X bar يتوافق

1279
01:51:14,590 --> 01:51:19,710
مع كده فرق بينهم موجب ولا سالب إذا هذه تتفق مع حد

1280
01:51:19,710 --> 01:51:24,550
إذا فرق موجب 72 أكبر من 65 يعني إذا كان الإشارة

1281
01:51:24,550 --> 01:51:33,270
موجب الإشارة موجب لأنها تتفق مع إشارة H1

1282
01:51:36,050 --> 01:51:41,710
إذا الطريقة الثانية تطلع على قيمة X bar شوفيها هل

1283
01:51:41,710 --> 01:51:45,870
تتوافق مع الإشارة اللي هنا ولا لا؟ قيمة X bar 72

1284
01:51:45,870 --> 01:51:50,730
اللي أنا عايز أختبره أكبر من 65 إذا يتوافقوا مع بعض

1285
01:51:50,730 --> 01:51:56,090
طورو كنت عايز أختبرها هنا اللي أقل من 65 هل هي

1286
01:51:56,090 --> 01:52:00,310
تتوافق مع حد؟ لا فالـP-value الحسابي واحد نقل سجعة

1287
01:52:00,310 --> 01:52:06,940
اثنين يعني دكتور توقعي أنا متوسط نفسي صحيح صحيح إذا

1288
01:52:06,940 --> 01:52:09,660
كان أكبر فهو أكبر صحيح إذا كان أكبر فهو أكبر صحيح

1289
01:52:09,660 --> 01:52:09,800
إذا كان أكبر فهو أكبر صحيح إذا كان أكبر فهو أكبر

1290
01:52:09,800 --> 01:52:11,980
صحيح إذا كان أكبر فهو أكبر صحيح إذا كان أكبر فهو

1291
01:52:11,980 --> 01:52:16,520
أكبر صحيح

1292
01:52:16,520 --> 01:52:21,920
إذا كان أكبر فهو أكبر صحيح إذا كان أكبر فهو أكبر

1293
01:52:21,920 --> 01:52:28,700
صحيح

1294
01:52:28,700 --> 01:52:33,500
إذا كان أكبر فهو أكبر صحيح إذا كان أكبر فهو أكبر

1295
01:52:33,500 --> 01:52:35,080
صحيح إذا كان أكبر فهو أكبر صحيح إذا كان أكبر فهو

1296
01:52:35,080 --> 01:52:35,100
أكبر صحيح إذا كان أكبر فهو أكبر صحيح إذا كان أكبر

1297
01:52:35,100 --> 01:52:40,540
فهو يعني لو كانت T سالبة ستكون 100% إذا كانت T

1298
01:52:40,540 --> 01:52:45,460
إشارتها سالبة الـX bar هذه ستكون أقل من μ0 لأن

1299
01:52:45,460 --> 01:52:50,000
الإشارة ستخرج من شرط البسط شرط البسط هذه إما

1300
01:52:50,000 --> 01:52:55,140
تكون موجبة إذا كانت X bar أكبر أو سالبة إذا كان X

1301
01:52:55,140 --> 01:53:01,640
bar أقل فالشرط T تعتمد على شرط البسط فالشيء اللي

1302
01:53:01,640 --> 01:53:08,080
أنا حكيته تنزع بعض الآن بنحسب حجم التأثير حجم

1303
01:53:08,080 --> 01:53:14,280
التأثير حكيناه بطريقتين و بطريقتين

1304
01:53:14,280 --> 01:53:18,680
سهلات خلاك البرنامج ما بيعطيك حجم التأثير مباشرة

1305
01:53:18,680 --> 01:53:23,480
أنت لازم تحسبه بينها بالمعلومات الموجودة الطريقتين

1306
01:53:23,480 --> 01:53:26,600
كانت متوسط الفروق على الانحراف المعياري مش

1307
01:53:26,600 --> 01:53:31,470
هالطريقة الأولى متوسط الفروق على كتابة قوامها X bar

1308
01:53:31,470 --> 01:53:43,650
ناقص μ0 ع الـ S نحسبنا X bar 72 وربع ناقص

1309
01:53:43,650 --> 01:53:50,630
μ0 65 و الانحراف المعياري 12.12

1310
01:53:53,140 --> 01:53:56,920
يعني العملية الحسابية سهلة الـx1 موجود الـμ0

1311
01:53:56,920 --> 01:54:03,320
موجود الـs موجودة احسب حساب عادي لو حسبتهم الـ

1312
01:54:03,320 --> 01:54:06,500
plus إيش بيساوي؟ هذا ناقص هذا مش هيك اضطري الـ 7

1313
01:54:06,500 --> 01:54:11,360
وربع أنا

1314
01:54:11,360 --> 01:54:15,580
بقى يعني break down لواحدة واحدة ده السبب هتشوفوا

1315
01:54:15,580 --> 01:54:18,940
مع بعض الآن السبعة point اثنين خمسة هذه عبارة عن

1316
01:54:18,940 --> 01:54:27,020
إيش الفرق ما بين الوسط الحسابي عن الـμ زيرو يجديش

1317
01:54:27,020 --> 01:54:31,220
الطلب اللي عندي أفرجه عن المتواصل العام اللي كان

1318
01:54:31,220 --> 01:54:35,520
زمان الفرق نهرّه كده 7 وربع احفظ الرقم هذا

1319
01:54:35,520 --> 01:54:41,540
البرنامج مواطنيه جاهز هي موجود 7 وربع لأن

1320
01:54:41,540 --> 01:54:45,970
مكان كنت محسبهش آخذ من هناك على طول بس أنا تعمدت

1321
01:54:45,970 --> 01:54:50,570
احسبه عشان أعرف إيش المقصود بالسبعة أو الربع معناه

1322
01:54:50,570 --> 01:54:55,990
الفرق ما بين درجات الطلاب الآن و الماضي سنة 4

1323
01:54:55,990 --> 01:55:05,090
على جزر الآن هي على أس آسف لو عسبتهم الجواب طول

1324
01:55:05,090 --> 01:55:11,250
point خمسة ستة تقريبا هي

1325
01:55:11,250 --> 01:55:17,880
الطريقة للحساب وسهلة بتشوف هل حجم التأثير هو طول

1326
01:55:17,880 --> 01:55:21,620
فروقات معنوية، بس هل كبيرة، متوسطة، قليلة، يعني

1327
01:55:21,620 --> 01:55:24,280
الفرق عن السنوات الماضية كان صغير ولا كبير ولا

1328
01:55:24,280 --> 01:55:30,340
متوسط، ما أقدرش من خلال الـP-value طولها تحكي حجم

1329
01:55:30,340 --> 01:55:33,480
التأثير طولها من خمسة، ستة، وواضح إنه موجود هنا،

1330
01:55:33,480 --> 01:55:38,420
وواضح إنه متوسط، إذن في حجم تأثير متوسط في هذه

1331
01:55:38,420 --> 01:55:44,900
الحالة أو لو حسبته من خلال القناة الثانية T على جزر

1332
01:55:44,900 --> 01:55:54,680
الآن دلتا

1333
01:55:54,680 --> 01:55:58,200
تساوي T على جزر إيش بتساوي T على جزر؟ أنا حسبتها

1334
01:55:58,200 --> 01:56:02,060
الموضوع ده معاك اثنين بيبقى خمسة اثنين وأن أنا

1335
01:56:02,060 --> 01:56:07,900
اشتغل مشاك لو حسبتها مؤكد نفس الجواب

1336
01:56:11,110 --> 01:56:15,910
مؤكد نفس ال job يعني في الحالة ترى حجم تأثير ماله

1337
01:56:15,910 --> 01:56:22,470
متوسط طب

1338
01:56:22,470 --> 01:56:25,550
لأن إيش مفهوم حجم التأثير غير إن خدت إن عرفت إنه

1339
01:56:25,550 --> 01:56:32,280
حجم تأثير متوسط السؤال بيطلع نفسه ماذا يعني إذا مرة

1340
01:56:32,280 --> 01:56:35,960
ثانية حجم التأثير 0.563 الآن

1341
01:56:35,960 --> 01:56:40,260
السؤال السألتوا ما المقصود بهذه النقطة تحديدا؟ احنا

1342
01:56:40,260 --> 01:56:44,540
عرفنا معناها إنه في حجم تأثير متوسط لكن سؤال أكثر

1343
01:56:44,540 --> 01:56:48,540
تحديدا إيش المقصود بالقيمة 0.563

1344
01:56:48,540 --> 01:56:53,900
تركزي معايا حسب هذه ال delta حسب هذا القانون

1345
01:56:53,900 --> 01:56:57,600
الـ 0.6T اللي هنا حسب هذه الجواب 0.563

1346
01:56:59,480 --> 01:57:02,840
أنا قصدت درجات أكبر من خمسة و ستين درجة بدرجة

1347
01:57:02,840 --> 01:57:06,820
متوسطة هذا التفسير الأول أنا قارنه بس أنا بقصد

1348
01:57:06,820 --> 01:57:16,080
بقصدي من خمسة و ستة بقصدي من خمسة

1349
01:57:16,080 --> 01:57:20,440
و ستة بقصدي من خمسة و ستة بقصدي من خمسة و ستة

1350
01:57:20,440 --> 01:57:20,840
بقصدي من خمسة و ستة بقصدي من خمسة و ستة بقصود من

1351
01:57:20,840 --> 01:57:21,820
خمسة و ستة بقصدي من خمسة و ستة بقصدي من خمسة و ستة

1352
01:57:21,820 --> 01:57:27,080
بقصدي من خمسة و ستة بقصدي من خمسة و ستة بقصود

1353
01:57:27,080 --> 01:57:29,160
من خمسة و ستة بقصدي من خمسة و ستة بقصود علشان

1354
01:57:29,160 --> 01:57:32,180
نفهم التفسير تبعها لو ضابطين في بعض طلع من

1355
01:57:32,180 --> 01:57:35,580
الانتقال X

1356
01:57:35,580 --> 01:57:39,340
bar نفس ماذور إيش بيساوي؟ X bar نفس X bar ضرب

1357
01:57:39,340 --> 01:57:45,540
الـ S مظبوط ضرب الـ S معناه إيش؟ معناه

1358
01:57:45,540 --> 01:57:52,680
وسط الحساب اللي العينة بيختلف عن وسط الحساب القديم

1359
01:57:52,680 --> 01:58:01,530
بمقدار نصف الانحراف المعياري معناه الفرق بين درجات الطلاب

1360
01:58:01,530 --> 01:58:07,030
الآن و الدرجات القديمة في الأيام الماضية هذا

1361
01:58:07,030 --> 01:58:12,590
الاختلاف المتوسط مش بيساوي نصف انحراف معياري طب من

1362
01:58:12,590 --> 01:58:19,190
أقوى كفرق؟ لو نفسي أطلعت معايا زي هيك ولا دلتا

1363
01:58:19,190 --> 01:58:26,830
ساوي 1.5 1.5 مش معناها معناه Mx bar

1364
01:58:26,830 --> 01:58:31,000
مقسومة μ0 مش بيساوي 1.5 أصلا معناه كده

1365
01:58:31,000 --> 01:58:34,460
اختلفت درجات الطلاب الآن عن عوام الماضي بمقدار

1366
01:58:34,460 --> 01:58:39,320
1.5 انحراف معياري فيه زيادة معناه

1367
01:58:39,320 --> 01:58:45,980
كده الاختلاف أكثر هنا ولا هنا؟ في الثاني 1.5

1368
01:58:45,980 --> 01:58:48,540
انحراف هنا 1.5 معناه كده الاختلاف هنا كان

1369
01:58:48,540 --> 01:58:53,360
أكبر لا دلتا ساعة هنا 1.5 طيب 1.5 إيش

1370
01:58:53,360 --> 01:58:59,220
مصمّمة فيها بلا جدا واضح هذا التفسير تبعها طب لو ساعة

1371
01:58:59,220 --> 01:59:04,800
و 2 معناه إنه الاختلاف ما بين درجات طلاب الآن

1372
01:59:04,800 --> 01:59:10,880
و العوام الماضية كانت ضعف الانحراف المعياري طب كل ما

1373
01:59:10,880 --> 01:59:15,960
كان أكثر كل ما كان أقوى هذا تفسيره النص أو 2

1374
01:59:15,960 --> 01:59:22,400
أو الواحد طب لو ساعة مفترض 1.10 مع اختلاف

1375
01:59:22,400 --> 01:59:24,520
بينهم في ساعة 1.10 من اللي اتعرفه المعياري 

1376
01:59:24,520 --> 01:59:27,640
اختلاف كبير ولا صغير، صغير جدا بتاعة واحد و عشرة

1377
01:59:27,640 --> 01:59:31,990
جاي هنا، كل ما كان ليه اختلافات بس بسيط اللي مين

1378
01:59:31,990 --> 01:59:36,770
مش .. مش فرق بينهم يعني ما هو الفرق بينهم هي سبعة

1379
01:59:36,770 --> 01:59:42,190
وربع، ما ليش علاقة بالقيم هذا، قارن تمين بالانحراف 

1380
01:59:42,190 --> 01:59:47,410
اللي .. لحظة الانحراف كده،  أنا جيت أقارن

1381
01:59:47,410 --> 01:59:51,070
السبعة وربع من اثنا عشر يعني مقدار الانحراف نسبي

1382
01:59:51,070 --> 01:59:56,130
للانحراف المعياريلأ أقارن هدول السابعة وربعك

1383
01:59:56,130 --> 01:59:59,670
السبعة وربعك كبير ولا صغير؟ لأ أنا بقارنهم مع مين

1384
01:59:59,670 --> 02:00:04,250
مال انحراف، بشوف ايش قيمته بالنسبة للانحراف المعياري

1385
02:00:04,250 --> 02:00:09,930
واضح؟ هذا معناتي و كيف واقعه، طيب الآن هذا، إن خلصنا 

1386
02:00:09,930 --> 02:00:13,510
الجزء الاختبار

1387
02:00:13,510 --> 02:00:20,610
عينة واحدة، الآن هكمل معك، الوقت المتوقع معناه هي

1388
02:00:20,610 --> 02:00:24,790
اختبارتي كده بالتفصيل، اللي اختبرت التانية، هنا حاطة

1389
02:00:24,790 --> 02:00:30,190
مثال تدريب اللي ممكن تطلع عليه، مثال اتنين وفيه

1390
02:00:30,190 --> 02:00:33,790
تدريب عملي واحد واتنين وتلاتة، هدول اللي ممكن تطلع

1391
02:00:33,790 --> 02:00:34,850
عليهم 

1392
02:00:45,540 --> 02:00:52,720
شوفي هذا كله تدريب إليك، أنا ما بدأت في المنهج لمين

1393
02:00:52,720 --> 02:00:57,620
هذا المنهج لسه، احنا للدقائق الجاية إن شاء الله

1394
02:00:57,620 --> 02:01:01,440
الاختبار t هو واحد من الاختبارات المشهورة جدا

1395
02:01:01,440 --> 02:01:05,440
اللي هو اختبار t، الفرق بين المتوسطين مجتمعيا من

1396
02:01:05,440 --> 02:01:10,500
عينتين، أخد الحالة الأولى، عينتين مستقلتين طبعا

1397
02:01:10,500 --> 02:01:13,620
عينتين مستقلتين مشهورة جدا، ودابط من جماعة إسرابية

1398
02:01:15,870 --> 02:01:21,310
أو واحد يدرس ذكور وواحد يدرس إناث، هذه مجموعتين

1399
02:01:21,310 --> 02:01:25,990
ممكن مجموعتين مختلفتين لأن حجم العينتين هذول لازم

1400
02:01:25,990 --> 02:01:31,490
يكونوا حوالين بعض، يعني لما بجي بقارن رأي ضابط مع

1401
02:01:31,490 --> 02:01:34,850
التجربة ورأي ذكور مع إناث، بأخد عينتين مثلا أولى

1402
02:01:34,850 --> 02:01:39,390
حجمها 25 والتانية 30 أو 25 و25 و25 و25 و25 و

1403
02:01:39,390 --> 02:01:39,890
25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و

1404
02:01:39,890 --> 02:01:39,910
25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و

1405
02:01:39,910 --> 02:01:40,170
25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و25 و

1406
02:01:40,170 --> 02:01:48,000
25 و25 و25 و25 و25 و25، وبنفعش ندرجها عددها 40

1407
02:01:48,000 --> 02:01:55,460
ونقارنها بـ 5 بيصير يعني المقارنة غير عادلة ما فيش

1408
02:01:55,460 --> 02:02:00,420
تكافؤ من حيث حجم العينة، لكن عادة حجم العينتين

1409
02:02:00,420 --> 02:02:04,220
بيكونوا حوالي بعض أو بيكونوا بيساووا بعض، لكن العينات

1410
02:02:04,220 --> 02:02:11,920
المتبطة اللي هي بريتست قبل وبعد، هي نفس المجموعة

1411
02:02:11,920 --> 02:02:16,160
أخدت قبل، أخدت بعد، يعني لو كان عشرين في الأول هي

1412
02:02:16,160 --> 02:02:20,100
عشرين في الآخر، كان نفس الحجة، لو افترض كان في الأول

1413
02:02:20,100 --> 02:02:24,180
عشرين وتخلف واحد في البعد، بنستثني الأول بالكامل

1414
02:02:24,180 --> 02:02:27,420
يعني المشاهد بالكامل يتم استثنائها، بتاعته يبقى 19

1415
02:02:27,420 --> 02:02:34,640
واضح؟ يعني افترض ناس بتشتغل مع حيوانات بقى بعشرين و

1416
02:02:34,640 --> 02:02:41,100
أعطوهم غذاء معين، بعدين واحد منهم مات، يتم استثناء

1417
02:02:41,100 --> 02:02:47,040
قيمة الأولانية تحت القيمة التي تم حسابها، واضح

1418
02:02:47,040 --> 02:02:50,100
الفرق

1419
02:02:50,100 --> 02:02:53,840
بين مستقل ومرتبط، مستقلتين ومجموعتين ومختلفتين

1420
02:02:53,840 --> 02:02:59,500
مرتبطتين أو أزواج متقابلة، نفس المجموعة بس هي

1421
02:02:59,500 --> 02:03:01,120
قياسات قبل وقياسات بعد

1422
02:03:04,250 --> 02:03:07,410
الآن طبعا شرط مهم، إذا استخدم اختبار t لعينتين

1423
02:03:07,410 --> 02:03:12,150
مستقلتين يكون التوزيع طبيعي، اليوم بشغل كله هفترض

1424
02:03:12,150 --> 02:03:16,650
التوزيع طبيعي، بس طبيعي لمين؟ هل المجموعتين مع بعضهم

1425
02:03:16,650 --> 02:03:23,810
نفترض يعني عنده دابطة، نفترض

1426
02:03:23,810 --> 02:03:30,010
نفترض دابطة الحجم تبعها تلاتين

1427
02:03:33,320 --> 02:03:38,100
وتجربية حجم تبعها خمسة وعشرين، ونختبر التوزيع

1428
02:03:38,100 --> 02:03:43,840
الطبيعي، التوزيع الطبيعي لمن؟ هل للخمسة والخمسين؟ ولا

1429
02:03:43,840 --> 02:03:47,840
كل واحدة على حدا؟ كل واحدة على حدا يعني لازم يكون

1430
02:03:47,840 --> 02:03:51,180
هذه توزيعها طبيعي وهذه توزيعها طبيعي، خلاص بقى، قد

1431
02:03:51,180 --> 02:03:55,520
يكون للاتنين مع بعض طبيعي، بس كل واحدة مش طبيعي

1432
02:03:55,520 --> 02:03:58,620
فأنا

1433
02:03:58,620 --> 02:04:02,480
عايز أكون طبيعي لكل مجموعة على واحدة، هذه الشرط

1434
02:04:02,480 --> 02:04:04,960
التوزيع الطبيعي، الطبيعي للأولى والطبيعي للثانية

1435
02:04:04,960 --> 02:04:10,460
مفترض الشرط متحقق، فسحب اختبار t لعينة المستقلة

1436
02:04:10,460 --> 02:04:17,380
تانية، إذا حجم التأثير له برضه عدة طرق للقياس، احنا

1437
02:04:17,380 --> 02:04:20,480
أخدنا الـ Delta الأولى، الـ Delta الأولى كانت واحد

1438
02:04:20,480 --> 02:04:26,340
اسمه كوهين Delta، كانت هناك متوسط الفروق على ايش

1439
02:04:26,340 --> 02:04:35,910
هناك متوسط الفروق على انحراف، هذا كانت عينة واحدة، طب

1440
02:04:35,910 --> 02:04:42,290
لو كان عينتين برضه متواصل فروق على الانحراف

1441
02:04:42,290 --> 02:04:49,950
المعياري للمتغيرين مع بعضهم، المعنى كده لازم أنا

1442
02:04:49,950 --> 02:04:55,630
أحسب الانحراف المعياري للمتغيرين مع بعض الأول، وهذا

1443
02:04:55,630 --> 02:05:00,290
له قانون للحساب، احنا فهينا عنه بتاعتك، تقول إن عندي

1444
02:05:00,290 --> 02:05:07,370
عينتين إنهم وساط حسابية وانحرافات معيارية ودمجتهم

1445
02:05:07,370 --> 02:05:13,550
مع بعض بيطلع عندنا توسط عام وانحراف عام، هذا اللي

1446
02:05:13,550 --> 02:05:19,650
هم بيسميه مجمع الانحراف المعياري

1447
02:05:19,650 --> 02:05:26,370
المجمع، أهم هي اللي بيقصدوا هنا الانحراف المعياري

1448
02:05:26,370 --> 02:05:32,310
للمتعامل مع بعض، فلازم أحسبه، ايه القانون للحساب؟

1449
02:05:32,310 --> 02:05:38,760
أكيد تخته قبل هيكول، لكن أنا مش عايزه القانون اللي

1450
02:05:38,760 --> 02:05:46,080
بكتب فيه، مش عايزينه لأن

1451
02:05:46,080 --> 02:05:51,460
فيه قانون بديل لحساب حجم التأثير اسمه مربع إيتا

1452
02:05:51,460 --> 02:05:54,600
فبديل

1453
02:05:54,600 --> 02:06:00,100
كورن لعينتين مستقلة، ياخد يحسب مربع إيتا، وهي الرمز

1454
02:06:00,100 --> 02:06:09,020
تبعها، هذا مربع إيتا قانونه سهل، مربع إيتا بتساوي الـ T

1455
02:06:09,020 --> 02:06:16,380
تربيع على T تربيع زي الـ DF طبعا

1456
02:06:16,380 --> 02:06:23,240
الـ T قيمة الاختبار تربيعه، والمقام برضه T تربيع بس

1457
02:06:23,240 --> 02:06:28,680
مضيف عليه درجات الحرية، الـ DF، مقصودة درجات الحرية

1458
02:06:28,680 --> 02:06:32,680
degrees

1459
02:06:32,680 --> 02:06:38,760
of freedom، اللي هي هتساوي حجم العين الأولى زائد

1460
02:06:38,760 --> 02:06:43,400
التانية نقص اثنين، هذا لازم تعرفيه، لو كانت عينتين

1461
02:06:43,400 --> 02:06:50,920
مستقلتين، ضيف حجم مجموعهم نقص اثنين، هذا

1462
02:06:50,920 --> 02:06:56,740
حجم تأثير بمقياس آخر، إن فلاوة كان دلتا، هذا دلتا

1463
02:06:56,740 --> 02:07:01,300
دماغ كوهين، لو توصل الفروق عن حرف المعيار أو T على

1464
02:07:01,300 --> 02:07:07,510
جذر الانحراف اللي هو لبعض اختلاف فيه من مربع إيتا طبعا

1465
02:07:07,510 --> 02:07:13,790
كل مقياس لقياس حجم الأثر إنه له محك خاص به، هنا كانت

1466
02:07:13,790 --> 02:07:20,450
2 من 10 اتسكرت، هذا هي كانت 2.8 زي البواسطة

1467
02:07:20,450 --> 02:07:28,530
الكبيرة، هنا مربع إيتا المقياس

1468
02:07:28,530 --> 02:07:35,000
تبعه أو محك تبعه، بنبدأ من 6%، بعض الكتاب تمشي داخلها

1469
02:07:35,000 --> 02:07:42,360
ناخد كتاب علامة 6% يعتبر حجم تأثير صغير، بعدين ناخدها

1470
02:07:42,360 --> 02:07:48,700
من 6% لغاية 14 متوسط

1471
02:07:48,700 --> 02:07:59,700
ولغاية من 14 لـ 23 هذا كبير، ولو زادت عن 23% يعتبر

1472
02:07:59,700 --> 02:08:00,260
كبير جدا

1473
02:08:05,770 --> 02:08:09,230
لو كانت حجم تأثير صغير، إذا كانت صغيرة أقل من 600

1474
02:08:09,230 --> 02:08:14,130
القيمة، عادة بحصر من صفر وبتتمشي لغاية الواحدة

1475
02:08:14,130 --> 02:08:18,470
الصحيحة، لحظة

1476
02:08:18,470 --> 02:08:25,430
القيمة هذه هي القيمة الـ  T تربيع يعني مقام T

1477
02:08:25,430 --> 02:08:30,720
تربيع زائد DF، مع كده من الكبير المقام لأن المقام مضاف

1478
02:08:30,720 --> 02:08:35,720
إليه DF، والـ DF موجب أكيد موجب، هذه عينتين عدد

1479
02:08:35,720 --> 02:08:39,340
موجب، هذه بالتالي المقام أكبر من البسط، يعني الـ  T

1480
02:08:39,340 --> 02:08:42,120
أصغر من المقام، فلو هو الـ  T أصغر من البسط هتطلع

1481
02:08:42,120 --> 02:08:47,000
كسر مظبوط، يعني محصول قيمة من صفر للواحد، أقل قيمة

1482
02:08:47,000 --> 02:08:50,040
صفر، ما بعرفش فروق خالص، أكبر قيمة واحد هي فروق كبيرة

1483
02:08:50,040 --> 02:08:52,620
جدا، إحنا نعتبر فروق تأثير كبيرة

1484
02:08:55,330 --> 02:09:01,330
لو زادت عن 14 من 100، لكن لو كانت فروق ضخمة لو زادت

1485
02:09:01,330 --> 02:09:09,730
عن 23 من 100 خلاص هذا محك جديد لمربع إيتا، مختلف عن

1486
02:09:09,730 --> 02:09:16,010
تمامًا، لكن لو أنا جيت حسبت الـ Delta اللي حكى عليها

1487
02:09:16,010 --> 02:09:19,610
في الأول، متوسط الفروق على الحواف المعياري للمتعامل

1488
02:09:19,610 --> 02:09:26,130
معاه، هيطلع نفس القرار يعني واحد يستخدم القانون هذا

1489
02:09:26,130 --> 02:09:32,010
أو القانون التاني، القيمة تختلف، بس كل قيمة إلها

1490
02:09:32,010 --> 02:09:36,950
محك خاص بها، القيمة الأولى أي محكها، اللي كانت اللي

1491
02:09:36,950 --> 02:09:40,390
عملناها في الأول، هذا القانون التاني والمحك التاني

1492
02:09:40,390 --> 02:09:45,530
مختلف، يعني يعني لو طلع مثلا القيمة هنا أربعة من

1493
02:09:45,530 --> 02:09:52,590
عشرة، أربعة من عشرة Algerian متوسط، هنا مربع إيتا

1494
02:09:52,590 --> 02:09:58,130
هيطلع برضه في هذه المنطقة برضه، هيطلع مربع إيتا ممكن

1495
02:09:58,130 --> 02:10:05,950
يطلع حاجة زي هيك 110 مثلا، القيم تختلف لكن القرار

1496
02:10:05,950 --> 02:10:12,210
واحد، يعني التأثير متوسط هنا ومؤكد تأثير متوسط هنا

1497
02:10:12,210 --> 02:10:19,410
مؤكد، اختلف القيم بس المحك مختلف صحيح

1498
02:10:21,090 --> 02:10:25,710
أنا بفضل الاثنين، السبب هنشوفه بعد شوية، لعمل

1499
02:10:25,710 --> 02:10:28,750
الاثنين

1500
02:10:28,750 --> 02:10:33,050
وحكيلك السبب، كل واحد بيعطيك نيزة عن التاني، احنا 

1501
02:10:33,050 --> 02:10:36,870
الأول اللي عارف نفسره مظبوط نشوف الثاني كيف نفسره

1502
02:10:36,870 --> 02:10:44,270
مع بعض إلى كيف اتقلق على اختبارتي هسيبلك إياه حسب 

1503
02:10:44,270 --> 02:10:50,120
مخطيه قبلك هذا كلمة مش هقراها هسيبلك إياه هسيبلك حجم

1504
02:10:50,120 --> 02:11:01,440
التأثيره بس لأن هنا أنا مش حاسبه هسيبلك إياه أنا

1505
02:11:01,440 --> 02:11:11,440
محسوب لمثال أربعة نطلع لمثال أربعة بنحسب 

1506
02:11:11,440 --> 02:11:15,300
حجم التأثير لمثال أربعة ونخلص هي مثال أربعة في

1507
02:11:15,300 --> 02:11:15,540
الكتاب

1508
02:11:19,090 --> 02:11:22,850
الكامل في الاستقرارية أنت لأن أنت خذته قبل هاتف بس

1509
02:11:22,850 --> 02:11:29,890
أنا طفت عليه حجم التأثير خلّيني أحسن مع بعض حساب

1510
02:11:29,890 --> 02:11:35,570
حجم التأثير القانون الأول متوسط الفروق على إحراف

1511
02:11:35,570 --> 02:11:44,290
المعيار المتجارة مع بعض Delta متوسط الفروق على

1512
02:11:44,290 --> 02:11:46,330
الإحراف المعياري

1513
02:11:48,280 --> 02:11:52,860
اللي هال متغيرين معاهم اللي هو في الامتحان اللي

1514
02:11:52,860 --> 02:11:57,860
جيبتلك إياه هجيبلك نتاج زيك جاهزة وأنت طالع حلم

1515
02:11:57,860 --> 02:12:03,320
التأثير متوسط الفروق سهر اتطلعيها ايش بتساوي يعني

1516
02:12:03,320 --> 02:12:08,320
أنا قاعد مجموعتين وواحدة تجريبية و ثانية ضابطة أنا

1517
02:12:08,320 --> 02:12:13,260
قاعد متوسطات مش هيك اللي هدول أخليك مش ميو هدول

1518
02:12:13,260 --> 02:12:14,840
اكسبار هدول عيلات

1519
02:12:19,280 --> 02:12:25,620
هذه الاختلافات هي جاهزة أو لو طلعتين من فوق يعني

1520
02:12:25,620 --> 02:12:30,200
لحظة هي 85.9 

1521
02:12:30,200 --> 02:12:35,900
-79.32 لو طلعتين الجواب اللي طلع معنا هنا 6.58 

1522
02:12:35,900 --> 02:12:39,440
تقريباً

1523
02:12:39,440 --> 02:12:44,360
وفي 9 طبعاً هي تقريباً لأن في علامات عشرية جنبها

1524
02:12:44,360 --> 02:12:50,630
خلاص هي الجواب إذا هي الـ difference جاهز المشكلة في

1525
02:12:50,630 --> 02:12:58,290
الإحراف المعياري والتغير المعياري هذا أنا بعطيك إياه

1526
02:12:58,290 --> 02:13:04,710
بس قانوني هنا كده أكتب من شوية هكتب مرة ثانية في

1527
02:13:04,710 --> 02:13:05,390
جزء هيك

1528
02:13:15,270 --> 02:13:19,790
لازم أحسبه مرتين أنا هحطّيك الـ job جاهز طب لما بدي 

1529
02:13:19,790 --> 02:13:24,690
أحسبه النفس اللي هيدا كيف بدي أحسبه أنا هحطّيك

1530
02:13:24,690 --> 02:13:30,430
إياه أنت لك مستقبلاً هتحسبيه بإيدك فش واحد هتحسبلك

1531
02:13:30,430 --> 02:13:35,450
إياه فش برنامج هتحسبلك إياه جاهز أنت هتحسبيه و

1532
02:13:35,450 --> 02:13:41,010
هتعرف السبب بعد شوية ليش أنا عايز أطلعه ده بالك

1533
02:13:41,010 --> 02:13:47,830
إياه واحدة واحدة هيئن واحد وهيئن اثنين YX bar YX2

1534
02:13:47,830 --> 02:14:00,190
bar YS1 YS2 YS1

1535
02:14:00,190 --> 02:14:03,550
YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2

1536
02:14:03,550 --> 02:14:03,570
YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2

1537
02:14:03,570 --> 02:14:07,430
YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2 YS2

1538
02:14:12,070 --> 02:14:22,230
واللي لازم أربحها N2 19 نقص واحد على

1539
02:14:22,230 --> 02:14:25,570
طبعاً المقام اللي هنا أبقى على درجة الحرية N1 زي N2

1540
02:14:25,570 --> 02:14:31,430
نقص اثنين اللي هو واحد وعشرين لو حسبتيهم الجواب

1541
02:14:31,430 --> 02:14:39,210
هيَطلع تسعة تأكد من الجواب هذا هذا الإحراف المعياري

1542
02:14:39,210 --> 02:14:41,190
للاثنين مع بعض أنا باعطيكي هذا جاهز

1543
02:14:44,420 --> 02:14:52,620
فبتطلع دلتا أحد ساوية متوسط الفرق 6.589

1544
02:14:52,620 --> 02:15:02,520
على 9 عادي فطلع الجواب 6.7.2 لو

1545
02:15:02,520 --> 02:15:09,300
طلعنا لمحاك مربع على دلتا عكسية 8 من 10 هو 1.8

1546
02:15:13,410 --> 02:15:17,910
يعني في فروقات بين الدرجات التجريبية ولكن هذه

1547
02:15:17,910 --> 02:15:26,910
الفرقات كانت بشكل متوسط لو

1548
02:15:26,910 --> 02:15:33,310
كنت تحسب مربع ETA هاي القوة بتاع مربع ETA هتساوي

1549
02:15:33,310 --> 02:15:38,350
الـ T تربيع وين الـ T؟

1550
02:15:38,350 --> 02:15:42,130
هاي الجدول عندي طبعاً في قيمة T على الـ T هياخد قيمة

1551
02:15:42,130 --> 02:15:47,770
للتحت المهم أنت اعتمد إذا كان التباين متجانس ولا لا

1552
02:15:47,770 --> 02:15:50,870
إلا

1553
02:15:50,870 --> 02:15:55,430
على حسب قيمة الاختبار اللي بين لاحظ هنا في اللي 

1554
02:15:55,430 --> 02:16:00,850
بين test هذا قام 5% فالتباين غير متجانس الكلام

1555
02:16:00,850 --> 02:16:04,330
موجود بالتفصيل خلال الشرح اللي فاتت بتربح سطر

1556
02:16:04,330 --> 02:16:07,790
الثاني إذا كان التباين غير متجانس هذه القيمة معناها

1557
02:16:07,790 --> 02:16:13,620
التباين غير متجانس فاخذنا سطر الثاني يعني مين أخد 

1558
02:16:13,620 --> 02:16:18,800
الـ T ترجع إلى اختبار التجانس المشروع فبالتالي

1559
02:16:18,800 --> 02:16:27,040
قيمة الـ T هي 2097 هدف 

1560
02:16:27,040 --> 02:16:33,840
ربحها دي

1561
02:16:33,840 --> 02:16:40,920
فش هتساوي إن 1 زاد إن 2 نقص 2 21 17 40 نقص 38

1562
02:16:40,920 --> 02:16:48,300
اللي هي هدف طالع هي الـ DF هو صح هذا القانون اللي

1563
02:16:48,300 --> 02:16:52,880
هنا بيسمي

1564
02:16:52,880 --> 02:16:56,500
إن واحد زي الدنيا اثنين نقص اثنين إنّها كانت تباين

1565
02:16:56,500 --> 02:17:01,700
متجانس إذا كان غير متجانس الـ DF هي طبعاً حسابها مش

1566
02:17:01,700 --> 02:17:05,980
سهل إلى معايدة لخاصة يبقى لكويس إن البرج بيعطيني

1567
02:17:05,980 --> 02:17:10,040
إيجازة فاعتبر الـ DF أعطتك إيجازة ثلاث ثلاثين

1568
02:17:10,040 --> 02:17:11,740
point سبعة

1569
02:17:13,850 --> 02:17:18,150
يعني أنت لأ اعتبر هذه ما أعطيك إياها وهذه ما أعطيك

1570
02:17:18,150 --> 02:17:24,870
إياها بس احسب حجم التأثير يعني لا تتعابش كثير في 

1571
02:17:24,870 --> 02:17:30,730
حساب قيمة T اعتبرها جاهزة و D في اعتبرها جاهزة بس

1572
02:17:30,730 --> 02:17:36,770
احسبها دول طلع الجواب point 1.15 محظوظ جواب مختلف

1573
02:17:36,770 --> 02:17:44,530
تماماً بس على محاك مختلف هي المحاك تبعها بتنى زي بعض

1574
02:17:44,530 --> 02:17:49,970
اللي أنا عايز أوصل اللي كنت أن القانونياً بيعطوا

1575
02:17:49,970 --> 02:17:55,890
قيم مختلفة لكن القرار لقياس حجم التأثير نفسه هي

1576
02:17:55,890 --> 02:18:00,550
كان هدف الحسابات أنا برجع للحسابات كثير إذا أنا

1577
02:18:00,550 --> 02:18:04,190
بعطيك القيم بتاعة اللي أنت عايزاها بعطيك إياها بس

1578
02:18:04,190 --> 02:18:09,730
شوف تفهم الموضوع لأ ايش بستفيد من القيمة دي ومش 

1579
02:18:09,730 --> 02:18:13,800
القيمة دي بتعطيني معنى خلاص طلع القيارة متوسط لكن

1580
02:18:13,800 --> 02:18:17,800
ايش تفسيرك؟ هذه عرفناها هذه عرفناها من الأسس من

1581
02:18:17,800 --> 02:18:22,980
الأسس لحظة القانون عبارة عن ايش؟ متوسط الفروق على

1582
02:18:22,980 --> 02:18:26,200
الإحراف المعياري نفس الجثة مثل عجيبهم ستة سبعة

1583
02:18:26,200 --> 02:18:30,640
بعد كده متوسط الفروق من عادة ضبطها التجريبية بيساوي 

1584
02:18:30,640 --> 02:18:34,240
ستة من عشر تقريباً من الإحراف المعياري نفس الجثة

1585
02:18:34,240 --> 02:18:39,680
اللي فاتت طيب وهذا القيمة ايش معناها؟ معناها 11.5%

1586
02:18:39,680 --> 02:18:41,800
من التغير

1587
02:18:45,550 --> 02:18:53,930
في درجات الطلبة للمجموعتين الضابطة

1588
02:18:53,930 --> 02:18:59,490
والتجريبية التغير

1589
02:18:59,490 --> 02:19:06,450
فيهم يرجع أو يؤذي للطريقة

1590
02:19:06,450 --> 02:19:08,610
المستخدمة

1591
02:19:12,400 --> 02:19:15,880
مش فيه تغير في درجات الطلاب الطريقة المستخدمة اللي

1592
02:19:15,880 --> 02:19:21,920
أنت استخدمتيها بتفسر 11.5% من التغير في درجات

1593
02:19:21,920 --> 02:19:26,260
الطلاب مع كده في تغير آخر في درجات الطلاب في نسبة

1594
02:19:26,260 --> 02:19:32,920
ثانية بترجع لمين هذه بترجع لطريقة المستخدمة العوامل

1595
02:19:32,920 --> 02:19:38,480
الأخرى يعني الطريقة اللي بيستخدمها فسرت فقط 11.5%

1596
02:19:38,480 --> 02:19:42,300
من التغير في الدرجات بين الضابطة و التجريبية إذاً

1597
02:19:42,300 --> 02:19:50,200
النسبة المتبقية 88.5% ترجع لمين؟ لعوامل أخرى واضح

1598
02:19:50,200 --> 02:19:54,220
للاثنين الطريقتين للحساب حجم التأثير كل واحد أعطاني

1599
02:19:54,220 --> 02:19:58,560
معنى ومفهوم بضيف لي المعنى الأول الأول حكى الفرق

1600
02:19:58,560 --> 02:20:05,080
بينهم الضغط الضبطانية سنة وستة شهر لمن الإحراف هذا

1601
02:20:05,080 --> 02:20:09,460
حكى نسبة مئوية أن التغير أو الاختلاف بين الطلاب

1602
02:20:09,460 --> 02:20:12,680
يؤذي للطريقة المستخدة عشان كده أنا حكيت في الأول

1603
02:20:12,680 --> 02:20:15,640
لازم نعيش الاثنين مع بعض إن كل واحد يعطينا شغل

1604
02:20:15,640 --> 02:20:19,110
مختلف احنا نحسب حجم التأثير نحسب حجم التأثير

1605
02:20:19,110 --> 02:20:22,890
للتجريبية كده ايش كان حجم التأثير ففي العينتين و

1606
02:20:22,890 --> 02:20:25,350
المستقلتين برضه مش باخد اللي هو القبل و البعد

1607
02:20:25,350 --> 02:20:28,150
للتجريبية وبحسبه عادي لو كان عندي قبل و البعد

1608
02:20:28,150 --> 02:20:31,430
للتجريبية 100% يعني هي في عينة واحدة أو في عينتين

1609
02:20:31,430 --> 02:20:33,770
أنا بشتر على القبل و البعد يعني بحسب حجم التأثير

1610
02:20:33,770 --> 02:20:37,290
100% بس أهل المشكلة ما عنديش نتاج للقبل و للتجريبية

1611
02:20:37,290 --> 02:20:42,710
أما كلام زميلتك 100% عشان نتاج أنت ضابط التجريبية

1612
02:20:42,710 --> 02:20:47,180
لكن زي ما حكيت زميلتك لو أنا بدي أقيس حجم التأثير

1613
02:20:47,180 --> 02:20:51,180
بقييسه للتجريبية بكون عندي قبلي وبعدي أنا اعتبرت

1614
02:20:51,180 --> 02:20:56,120
الضابطة قبلي هيك والتجريبية البعدي بس لما أدش

1615
02:20:56,120 --> 02:21:02,760
نتاجي لأ لما كلامك صح اه بالتأكيد خلاص واضح إذا

1616
02:21:02,760 --> 02:21:06,420
حجم التأثير يقاس لمجموعة التجريبية بس كده بقييسه قبل

1617
02:21:06,420 --> 02:21:09,540
بكون أنا عملت قياس في الأول وبعد بحكي الطريقة

1618
02:21:09,540 --> 02:21:14,200
المستخدمة فسرت كذا واضح؟ بس أنا ما عنديش فبالتالي

1619
02:21:14,200 --> 02:21:20,080
أنا بسمع تمثيل للتوضيح في أي سؤال إن أنا كده باختم

1620
02:21:20,080 --> 02:21:24,380
ما اللي أنا حكيت عليه اليوم لقاء اليوم ولقاء

1621
02:21:24,380 --> 02:21:29,620
المرة اللي فاتت عن ما تم دراسة جزء منه في ال

1622
02:21:29,620 --> 02:21:32,940
bachelor's لقاء القادم إن شاء الله اللي هو هيكون

1623
02:21:32,940 --> 02:21:38,400
يوم الأربعاء إن شاء الله هبدأ بدل ما أخد الـ team

1624
02:21:38,400 --> 02:21:44,250
عيني واحدة اليوم هو صحّها يعني بدل ما أخذتها لمتغير

1625
02:21:44,250 --> 02:21:50,490
واحد لتحصيل الطلاب هاخد متغيرين تابعين سواء كانت

1626
02:21:50,490 --> 02:21:55,650
عينة واحدة أو عيلتين مستقلتين أو مرتبطتين فهنبدأ

1627
02:21:55,650 --> 02:21:59,150
إن شاء الله بداية جيدة يوم الأربعاء القادم الله

1628
02:21:59,150 --> 02:21:59,730
يعطيكم العافية