1
00:00:20,670 --> 00:00:24,770
بسم الله الرحمن الرحيم today

2
00:00:24,770 --> 00:00:27,250
I'm .. I'm going to talk about the samples or

3
00:00:27,250 --> 00:00:30,910
sampling اليوم نحكي على الـ sampling أو يسموها

4
00:00:30,910 --> 00:00:39,980
العينات مرتبطة في الـ .. في البحث أو في الدراسة يعني

5
00:00:39,980 --> 00:00:44,540
هذا هيكون تركيز بشكل كبير على تقنيات الـ samples

6
00:00:44,540 --> 00:00:50,000
different types of samples أنواع العينات كيف نشوف

7
00:00:50,000 --> 00:00:54,260
الـ response rates يعني نسبب الاستجابة من خلال

8
00:00:54,260 --> 00:00:59,100
المقاطين كمان

9
00:00:59,100 --> 00:01:06,330
أهمية الـ samples لو طلعنا احنا على هذا الشكل هذا هو

10
00:01:06,330 --> 00:01:09,070
الـ research community اللي بيمثل الـ .. الـ yellow

11
00:01:09,070 --> 00:01:18,190
.. الـ yellow color و الـ blue stars بتمثل اللي هو

12
00:01:18,190 --> 00:01:24,710
الـ .. الـ respondents أو participants تمام؟ يعني

13
00:01:24,710 --> 00:01:28,370
عندنا مجتمع دراسي هذا المجتمع الدراسي لازم احنا

14
00:01:28,370 --> 00:01:34,350
نتعرف على الخصائص تبعته بعدين بنختار من المجتمع

15
00:01:34,350 --> 00:01:38,970
الدراسي الـ sample why we are using samples؟ ليش

16
00:01:38,970 --> 00:01:43,690
احنا بنستخدم الـ samples؟ اه؟ ايش السبب ان احنا

17
00:01:43,690 --> 00:01:49,430
بنستخدم الـ samples؟ نقدرش احنا ندرس كل محتوى العين

18
00:01:49,430 --> 00:01:57,570
تمام؟ ايش فيه كمان؟ عشان نختبر يعني خصائص يعني على

19
00:01:57,570 --> 00:02:01,970
فئة معينة يعني عشان نستخدمها عالم جديد okay اذا الـ

20
00:02:01,970 --> 00:02:05,330
.. الـ .. الـ population اللي احنا بدنا .. بدنا

21
00:02:05,330 --> 00:02:15,100
ندرسه ياله خصائص؟ و الـ sample هي عبارة عن copying

22
00:02:15,100 --> 00:02:21,020
لهذه الخصائص يعني ما بنفع نخبر احنا sample ما

23
00:02:21,020 --> 00:02:24,840
بتتشبه في خصائصها مع الـ population يعني مثلا لو

24
00:02:24,840 --> 00:02:30,420
انا بدي موظفين بيشتغلوا في شركة X هدول هو الـ

25
00:02:30,420 --> 00:02:35,160
research community تبعي و ليكن عدد الموظفين يعني

26
00:02:35,160 --> 00:02:39,660
مثلا سبعمائة موظف هذا هو الـ research community تبعي

27
00:02:39,660 --> 00:02:47,520
لكن

28
00:02:47,520 --> 00:02:51,680
أنا بدي أول خطوة أعرف الـ criteria of this

29
00:02:51,680 --> 00:02:56,220
population لازم أعرف خصائص الـ population ده شوهو

30
00:02:56,220 --> 00:03:02,440
طبعا جداش عددهم مثلا التخصصات تبعتهم يعني بشكل عام

31
00:03:02,440 --> 00:03:06,700
ممكن نتعرف عليها من الـ population بعدين بنرجع شوية

32
00:03:06,700 --> 00:03:11,280
للـ hypothesis تبعتنا و الـ research questions و الـ

33
00:03:11,280 --> 00:03:15,180
research objective و بنشوف مين هم المفروض يجاوبوا

34
00:03:15,180 --> 00:03:21,100
على الإجابات تبعتنا يعني ممكن مثلا نيجي نقول الـ

35
00:03:21,100 --> 00:03:26,280
research question بيقول what is the perception of

36
00:03:26,280 --> 00:03:31,340
line managers طبعا احنا هنا مين الموضوع تبعتنا الـ

37
00:03:31,340 --> 00:03:36,820
line managers مثلا what is مثلا the perception of

38
00:03:36,820 --> 00:03:41,320
marketing departments اذا ان احنا الناس اللي فقط

39
00:03:41,320 --> 00:03:43,860
في الـ marketing departments وبالتالي الـ population

40
00:03:43,860 --> 00:03:48,160
تبعنا بيكون الـ marketing departments okay لو

41
00:03:48,160 --> 00:03:51,780
اعطينا مثال مثلا بدنا نشوف the use of research

42
00:03:51,780 --> 00:03:56,340
engines for students in business and economic

43
00:03:56,340 --> 00:04:03,930
departments يعني الطلاب اللي في كلية الاقتصاد

44
00:04:03,930 --> 00:04:07,530
والعلوم الإدارية اذا الـ research community تبعي هو

45
00:04:07,530 --> 00:04:13,650
طلاب الاقتصاد والعلوم الإدارية طيب هدول طلاب يلهم

46
00:04:13,650 --> 00:04:19,270
criteria يلهم إيش؟ الـ criteria طب إيش الـ criteria

47
00:04:19,270 --> 00:04:24,970
تبعتهم؟ كمثال الطلاب ممكن تكون مثلا والله في عندي

48
00:04:24,970 --> 00:04:29,900
male وفي عندي female صح؟ هذه أول .. أول خاصية عندهم

49
00:04:29,900 --> 00:04:35,000
طيب ممكن يكون عندي different departments يعني ممكن

50
00:04:35,000 --> 00:04:38,980
يكون accounting ممكن يكون عندي business ممكن يكون

51
00:04:38,980 --> 00:04:44,260
عندي economics هذه criteria في criteria تانية ممكن

52
00:04:44,260 --> 00:04:48,400
تكون مرتبطة first year, second year, third year ..

53
00:04:48,400 --> 00:04:52,460
okay إيش في كمان الـ criteria عندكم؟ ممكن يكون الـ

54
00:04:52,460 --> 00:04:56,220
English أو الـ .. تمام يعني إذا كان في business

55
00:04:57,130 --> 00:05:00,890
English or business Arabic كمثال or accounting

56
00:05:00,890 --> 00:05:05,250
game تمام اذا هاي لازم احنا نفكر فيها في الـ

57
00:05:05,250 --> 00:05:08,050
population فيه له different criterias يعني هل انا

58
00:05:08,050 --> 00:05:11,530
في الـ research question تبعي استهدف all of the

59
00:05:11,530 --> 00:05:16,970
students enrolled in business and economics تمام

60
00:05:16,970 --> 00:05:26,690
ولا جزء منهم يعني ولا مثلا what is the knowledge of

61
00:05:26,690 --> 00:05:30,270
business and economic students in the third year

62
00:05:30,270 --> 00:05:37,130
يعني الطلاب اللي في السنة التالتة طب ليش مااخدناش

63
00:05:37,130 --> 00:05:40,550
طلاب سنة أول أو سنة تانية؟ طب you have to justify

64
00:05:40,550 --> 00:05:43,930
بنقول والله لسه طلاب سنة تالتة ماخدوش الـ research

65
00:05:43,930 --> 00:05:46,410
engines أو الـ research methodology اللي بياخدوها

66
00:05:46,410 --> 00:05:49,310
بعد سنة تالتة وبالتالي it is justifiable أن هم

67
00:05:49,310 --> 00:05:52,150
يكونوا عندهم معرفة في الـ research engines اذا

68
00:05:52,150 --> 00:05:55,230
الخطوة الأولى هي أنه احنا كتير لازم نعرف الـ

69
00:05:55,230 --> 00:06:04,810
population و بعدين ندخل على الـ sample طبعا

70
00:06:04,810 --> 00:06:09,850
sampling a valid alternative to a census when هذه

71
00:06:09,850 --> 00:06:13,870
الشروط اتوفر يعني احنا بدل ما احنا نستخدم كل الـ

72
00:06:13,870 --> 00:06:17,830
community يعني ليس ليش community كل الطلاب لو

73
00:06:17,830 --> 00:06:20,790
أجينا مثلا قولنا الطلاب اللي في كلية الاقتصاد و

74
00:06:20,790 --> 00:06:25,930
العلم الإدارية okay في الجامعة الإسلامية طب في

75
00:06:25,930 --> 00:06:28,870
criteria في ممكن جامعة الأزهر في ممكن أنه جامعة

76
00:06:28,870 --> 00:06:31,530
الأحصى في أنه جامعة بيرزات في أنه جامعة النجاح و

77
00:06:31,530 --> 00:06:39,520
الاخرين إذا الـ ..الجزء الـ sample اللي احنا

78
00:06:39,520 --> 00:06:44,300
هنختاره اللي احنا هانه is alternative of the total

79
00:06:44,300 --> 00:06:48,000
population هو بديل عن الـ total populations فبدل ما

80
00:06:48,000 --> 00:06:51,540
انا اخد الـ total population كله انا باخد البديل

81
00:06:51,540 --> 00:06:56,140
alternatives وبالتالي لازم يكون هذا البديل يشبه في

82
00:06:56,140 --> 00:07:00,760
مواصفاته هذا لو اجينا احنا قلنا انه احنا بستهدف

83
00:07:00,760 --> 00:07:04,680
طلاب السنة التالتة مانفعش نروح نوزل الـ

84
00:07:04,680 --> 00:07:09,480
questionnaire على طلاب سنة تانية فبناخد كشفات

85
00:07:09,480 --> 00:07:13,660
الطلاب أو أسماءهم و نشوف مين هو في سنة تانية في

86
00:07:13,660 --> 00:07:16,180
سنة تالتة و رابعة و مين هم في سنة أولى و تانية

87
00:07:16,180 --> 00:07:20,760
عشان احنا to target فقط طلاب السنة التالتة و رابعة

88
00:07:20,760 --> 00:07:25,420
حسب العيب اذا a survey of the entire population is

89
00:07:25,420 --> 00:07:31,900
impractical impracticable بمعنى انه اذا انا بدي

90
00:07:31,900 --> 00:07:37,350
اروح اخد الـ ..المجتمع الدراسي كله صعب عليا أدرسه،

91
00:07:37,350 --> 00:07:41,110
يعني لو مثلا أجينا قولنا بدنا نشوف وجهة نظر

92
00:07:41,110 --> 00:07:48,150
المزارعين في قطاع غزة مثلا عن استخدام المياه

93
00:07:48,150 --> 00:07:51,970
المعالجة طب انا عندي مثلا ممكن يكون عندي عشر تلاف

94
00:07:51,970 --> 00:07:56,110
مزارع هل انا اوزع استبيان او ألتقي مع العشر تلاف

95
00:07:56,110 --> 00:08:00,850
مزارع فبصير هذا صعب علينا ان احنا نتعامل مع .. طيب

96
00:08:00,850 --> 00:08:04,090
في كمان مشكلة تانية في .. في الـ .. انه احنا لو

97
00:08:04,090 --> 00:08:06,690
ناخد الـ total populations لو انا بدي اعمل

98
00:08:06,690 --> 00:08:10,690
communication مع عشر تلاف مزارع جداش بدهم وجد،

99
00:08:10,690 --> 00:08:14,660
جداش بدهم تكاليف، اذا في budget constraints في بعض

100
00:08:14,660 --> 00:08:17,780
القيود المتعارقة في الـ .. في الـ .. في الموازنة

101
00:08:17,780 --> 00:08:23,020
سواء كانت من ناحية الوقت أو سواء من ناحية الـ .. الـ

102
00:08:23,020 --> 00:08:27,220
.. الـ .. الـ .. الـ fund يعني لو أنا بدأ أوزّي الـ

103
00:08:27,220 --> 00:08:29,820
questionnaire على عشر طلاف في المحافظات مثلا

104
00:08:29,820 --> 00:08:32,620
الجنوبية أو المحافظات الشمالية، اضافة الغربية

105
00:08:32,620 --> 00:08:35,760
وقطعة غزة، تخيلوا جداش احنا بدنا زمن وجداش بدنا

106
00:08:35,760 --> 00:08:39,720
فلوس عشان احنا نوزّي على هدول العينات، على العينات

107
00:08:39,720 --> 00:08:44,100
هذه وبالتالي بيضطر إن الـ sample is a solution كمان

108
00:08:44,100 --> 00:08:47,180
time constraints restrict data collection الوقت

109
00:08:47,180 --> 00:08:51,480
كمان مشكلة إذا كان أنا عندي الدراسة مثلا أتلت أربع

110
00:08:51,480 --> 00:08:57,960
شهور وازمت أتعامل مع حجم كبير من العينة اذا ممكن

111
00:08:57,960 --> 00:09:03,520
نفكر في الـ sample بشكل أفضل كمان

112
00:09:03,520 --> 00:09:07,940
في بعض القيود بتخلينا إن احنا نعمل sampling مرات

113
00:09:07,940 --> 00:09:13,080
الأقل إنه في الـ .. الـ sponsors أو الـ .. بيمول

114
00:09:13,080 --> 00:09:16,380
البحث السبعي أو الـ duration أو الـ regulations سبعة

115
00:09:16,380 --> 00:09:20,460
الجامعة بدها تخلص البحث في خلال مثلا فترة زمنية

116
00:09:20,460 --> 00:09:25,820
مثلا سنة وبالتالي احنا الـ result لازم نحصل عليها

117
00:09:25,820 --> 00:09:31,240
خلال هذه الفترة okay يعني لو احنا مثلا في عندنا

118
00:09:31,240 --> 00:09:36,080
انتخابات للبلديات أو بنشوف رأي الناس في هذه

119
00:09:36,080 --> 00:09:41,200
الانتخابات أو رأي الناس في المرشحين والانتخابات

120
00:09:41,200 --> 00:09:45,920
راح تصير بعد شهر اذا انا لازم ااخد نتائج

121
00:09:45,920 --> 00:09:48,820
الانتخابات نتائج رأيهم قبل الانتخابات عشان احنا

122
00:09:48,820 --> 00:09:54,160
نشوف وين توجهات الناخدين وبالتالي انا في الـ

123
00:09:54,160 --> 00:10:02,020
results كتير مهمة متى انا بديها طبعا أنا في عندي

124
00:10:02,020 --> 00:10:04,140
limits أنه قبل الانتخابات لازم أكون عندي نتيجة

125
00:10:04,140 --> 00:10:07,100
عشان أشوف الـ media و الإعنام يبدو يحللوا نتائج 

126
00:10:07,100 --> 00:10:10,140
الانتخابات وبعد ما يصير الانتخابات يقارنوا

127
00:10:10,140 --> 00:10:12,820
وبالتالي إحنا إذا محتاجين لـ sample بدل ما نتعامل في

128
00:10:12,820 --> 00:10:16,500
ال population كامل لا ممكن أتعامل بـ sample، هذا ال

129
00:10:16,500 --> 00:10:19,520
sample بيساعدني أنه أنا أختصر الوقت وأحصل على 

130
00:10:19,520 --> 00:10:24,060
نتائجي بشكل عام زي ما إحنا شايفين مع بعض

131
00:10:30,200 --> 00:10:34,200
في عندنا بعض التقنيات للـ sampling في عندنا ال

132
00:10:34,200 --> 00:10:37,540
probability sample وفي عندنا ال non probability

133
00:10:37,540 --> 00:10:40,720
sample اللي هو إحنا ال probability اللي هي عشوائية

134
00:10:40,720 --> 00:10:50,360
بتكون تمام يعني احتمالية وغير احتمالية يعني هنا

135
00:10:50,360 --> 00:10:54,850
عشوائية وهنا غير عشوائية ببساطة، إذا في عندي

136
00:10:54,850 --> 00:10:57,930
probability sample وفي non probability sample كل

137
00:10:57,930 --> 00:11:00,930
نوع من الأنواع من ال sampling هاي لها

138
00:11:00,930 --> 00:11:04,610
justification ليش أنا بستخدمها يعني مثلاً أنا

139
00:11:04,610 --> 00:11:07,630
بستخدم ال simple random، stratified random، ال

140
00:11:07,630 --> 00:11:12,810
cluster، ال quota، snowball، convenience إلى آخره،

141
00:11:12,810 --> 00:11:18,310
كل واحدة لها سبب في البحث، سبقكم بتقرروا أي نوع من

142
00:11:18,310 --> 00:11:22,190
ال sample إحنا لازم نأخذه، إذا والله حكينا في ال ..

143
00:11:22,190 --> 00:11:28,570
في ال stratified random العينة الطبقية طبعاً ليش

144
00:11:28,570 --> 00:11:32,130
استخدمنا العينة الطبقية؟ لأن المجتمع متكون من

145
00:11:32,130 --> 00:11:36,310
طبقات، تمام؟ يعني لو رجعنا مثلاً إحنا بدنا نأخذ

146
00:11:36,310 --> 00:11:39,210
كلية الاقتصاد، كلية الاقتصاد فيها طبقات، سنة أولى،

147
00:11:39,210 --> 00:11:43,470
سنتانية، ثانية، رابعة، تمام؟ ممكن نيجي لمزارعين

148
00:11:43,470 --> 00:11:46,670
نقول اه في مزارعين الخضروات، في مزارعين مثلاً

149
00:11:46,670 --> 00:11:50,690
الحمضيات، مزارعين الفراولة، مزارعين كذا، فعندها

150
00:11:50,690 --> 00:11:55,670
الطبقات، تمام؟ إذا بنرجع، برجع فهمنا للـ community

151
00:11:55,670 --> 00:11:58,770
research community is .. is the initial points،

152
00:11:58,770 --> 00:12:02,770
كثير مهم، فإذا إحنا مش فاهمين ال population تبعنا

153
00:12:02,770 --> 00:12:08,210
أو research community، بنقدرش نقرر كمان مين هي ال

154
00:12:08,210 --> 00:12:12,790
… ال example اللي بتناسبنا، تمام؟ وهذا طبعاً بيصير

155
00:12:12,790 --> 00:12:16,170
نسأل سؤال هل ال community بتاعنا فيه homogeneous

156
00:12:16,170 --> 00:12:21,830
ولا heterogeneous؟ يعني في انسجام بيناتهم ولا فيش

157
00:12:21,830 --> 00:12:25,590
انسجام بين participants أو بين الناس اللي بدنا

158
00:12:25,590 --> 00:12:30,800
نعمل عليهم بالدراسة؟ طبعاً زي ما إحنا شايفين في ال

159
00:12:30,800 --> 00:12:33,680
probability في sample random العينة العشوائية في

160
00:12:33,680 --> 00:12:38,360
stratified random اللي هي العينة الطبقية وفي عينة

161
00:12:38,360 --> 00:12:46,440
ال cluster العينة العنقودية، طبعاً التنتيجة إن ها ال

162
00:12:46,440 --> 00:12:48,640
sample random وال stratified sample في ممكن

163
00:12:48,640 --> 00:12:52,460
نستخدمها ال systematic approach وال clusters كمان

164
00:12:52,460 --> 00:12:57,160
نستخدم فيها ال multistage يعني أكثر من خطوة إحنا

165
00:12:57,530 --> 00:13:03,250
بنعملها، ال non-probability اللي هو بتشابه ال

166
00:13:03,250 --> 00:13:09,790
stratified quota لكن بيكون إحنا مش مش عشوائية

167
00:13:09,790 --> 00:13:14,910
بتكون purpose .. purpose sample هي زي ال purposive

168
00:13:14,910 --> 00:13:18,720
sample يعني عينة مقصودة، يعني أنا ببدأ قابل

169
00:13:18,720 --> 00:13:21,940
هدول الناس لأن بتتوفر عليهم، بتوفر لهم الخصائص

170
00:13:21,940 --> 00:13:27,300
يعني مثلاً بدنا نقابل المهندسين اللي اشتغلوا في

171
00:13:27,300 --> 00:13:31,160
تدريب الموظفين، كلهم عددهم مثلاً عشرة وإحنا بدنا

172
00:13:31,160 --> 00:13:36,080
نيجيهم، عددهم pair post، ال snowball sample، snowball

173
00:13:36,080 --> 00:13:40,060
sample بتكبر كل ما إحنا تقدمنا في البحث بيكون إحنا

174
00:13:40,060 --> 00:13:44,780
في البداية مش عارفين مجتمع الدراسة تبعنا زي ما

175
00:13:44,780 --> 00:13:50,270
إحنا مثلاً نيجي نقول مثلاً إنه بدنا نشوف الناس اللي

176
00:13:50,270 --> 00:13:55,270
بيشتغلوا في ال freelancer مش عارفين حجم المجال، مش في

177
00:13:55,270 --> 00:14:02,270
السوق، okay طيب إذا بنبدأ نسأل مين بيشتغلوا في ال

178
00:14:02,270 --> 00:14:06,380
freelancer، واحد ب .. بدلنا على واحد وبعدين تبدأ

179
00:14:06,380 --> 00:14:10,080
تكبر العينة، معناه بنسأله مين تعرف يشتغل فيه ال

180
00:14:10,080 --> 00:14:13,620
freelancer، طبعاً هو هيدلنا على عدد أكبر وهكذا أو

181
00:14:13,620 --> 00:14:17,120
ممكن إيش نسوي؟ نبعت email أو نبعت على ال facebook

182
00:14:17,120 --> 00:14:20,600
مثلاً اللي هو ال link تبع ال questionnaire أو ال

183
00:14:20,600 --> 00:14:26,120
interviews أو whatever ول .. لواحد وبعدين هذا

184
00:14:26,120 --> 00:14:29,340
الواحد بيعمل له forward للناس اللي بتشابه معاه في ال

185
00:14:29,340 --> 00:14:33,260
criteria، وبعدين هذا بي .. بيبعت للي بتشابه معاه

186
00:14:33,260 --> 00:14:36,120
في ال criteria، بينما بتكبر ال sample فبتبدأ ال

187
00:14:36,120 --> 00:14:40,380
sample بتكون واحد وبعدين أكثر من واحد وبعدين بتكبر

188
00:14:40,380 --> 00:14:45,400
أكثر من هيك، فهي بيسموها snowball sample يعني عينة

189
00:14:45,400 --> 00:14:51,920
الثلج لأن بتعرفوا كرة الثلج لما ت .. تبتدحرج كل

190
00:14:51,920 --> 00:14:56,900
ما هي .. تكبر، تأخذ معها ثلج أكثر لما تصل حجمها ..

191
00:14:56,900 --> 00:14:59,380
حجمها كبير، فبسموها snowball sample فكل ما إحنا

192
00:14:59,380 --> 00:15:05,500
نتقدم في البحث تبعنا كل ما بتزيد حجم العينة يعني،

193
00:15:05,500 --> 00:15:06,000
أه؟

194
00:15:09,580 --> 00:15:12,940
طبعاً في عندنا ال convenience sample اللي هي درجة

195
00:15:12,940 --> 00:15:16,760
إن إحنا نعتقد إن هاد ال sample .. هاد العينة هي

196
00:15:16,760 --> 00:15:22,480
كافية للدراسة، باعتماد طبعاً هاي في عندنا عدة طرق

197
00:15:22,480 --> 00:15:26,960
اللي ها في ال purpose .. purposive sample يعني

198
00:15:26,960 --> 00:15:33,020
بتكون purposive sample يعني أنا عينة قصدية أو في

199
00:15:33,020 --> 00:15:38,160
self selection أنا بختارها لمعايير معينة، يعني هذه

200
00:15:38,160 --> 00:15:42,140
التقسيمة بشكل عام اللي في ال sampling اللي هنشوفها

201
00:15:42,140 --> 00:15:46,960
في تفاصيل هذا ال chapter أهم

202
00:15:46,960 --> 00:15:50,320
شيء إحنا في الموضوع هذا إن نجاوبها على سؤالين

203
00:15:50,320 --> 00:15:58,180
سؤالين مهمين، what is the criteria of your

204
00:15:58,180 --> 00:16:02,540
population that's capable to answer the research

205
00:16:02,540 --> 00:16:06,840
question، يعني إيش criteria تبعت ال population تبعتك

206
00:16:06,840 --> 00:16:11,220
اللي هي بدها تجاوب على السؤال البحثي، إذا كمّ ال

207
00:16:11,220 --> 00:16:14,240
population تبعتنا بهم ده تيجي .. ده تيجي من السؤال

208
00:16:14,240 --> 00:16:17,240
البحثي، نعرفهم مين هم الناس المفروض يجاوبوا على

209
00:16:17,240 --> 00:16:27,560
السؤال هذا، okay طيب السؤال الثاني الأهم كمان what

210
00:16:27,560 --> 00:16:32,020
is the type of sample that you apply وإيش نوع

211
00:16:32,020 --> 00:16:33,340
العينة اللي إحنا هنستخدمها

212
00:16:37,830 --> 00:16:44,470
Okay؟ في مرات إحنا بنخطئ في .. في حجم العينة أو في

213
00:16:44,470 --> 00:16:46,970
طبيعة العينة وبنخطئ تمام في ال participants

214
00:16:46,970 --> 00:16:53,470
اللازم ي .. يجاوبوا، العينة نعطي مثال بسيط، في كان

215
00:16:53,470 --> 00:17:00,510
طالب بيعمل دراسة عن مدى استخدام ال .. أو مدى رضا

216
00:17:01,920 --> 00:17:07,880
العملاء بالبنك عن استخدامهم لل online banking إذا

217
00:17:07,880 --> 00:17:15,900
عندي ال customers، ال banking customers بيستخدموا

218
00:17:15,900 --> 00:17:24,020
ال online banking، okay فبنسأل

219
00:17:24,020 --> 00:17:28,870
سؤال بسيط، كيف أنت بدك to reach this community؟ مين

220
00:17:28,870 --> 00:17:33,110
المفروض يعمل مقابلة مع مين أو يوزع ال STPI مع مين؟

221
00:17:33,110 --> 00:17:38,430
بالظبط، يعني سؤال سهل، إذا بدنا نعرف مين هم ال

222
00:17:38,430 --> 00:17:41,770
customers اللي بيستخدموا ال online banking، طب كيف

223
00:17:41,770 --> 00:17:45,750
نعرفهم هدول؟ طبعاً لما سألنا التاريخون، طب كيف

224
00:17:45,750 --> 00:17:49,540
تتعرفهم؟ يعني أنا بروح على ال .. على ال bank وب

225
00:17:49,540 --> 00:17:53,520
بجابل ال customers اللي في ال bank وبنقل عليهم

226
00:17:53,520 --> 00:17:56,080
اللي يعني أي واحد داخل وطالع ب .. بخليه يعبي

227
00:17:56,080 --> 00:18:01,640
استبيانة، إيش رأيكم؟ هيك صح؟ طب ليش؟ مش كل استخدام

228
00:18:01,640 --> 00:18:06,800
… بالظبط مش كل يعني مش كل الموجودين في ال bank ال

229
00:18:06,800 --> 00:18:11,980
customers ممكن يستخدم ال online banking، تمام؟ إذا

230
00:18:11,980 --> 00:18:18,040
السؤال هذا إنه the perceptions or the satisfactions

231
00:18:18,040 --> 00:18:21,520
of people who are using online banking فإحنا بدنا

232
00:18:21,520 --> 00:18:23,800
نعرف مين هم اللي بيستخدموا ال online banking، بدنا

233
00:18:23,800 --> 00:18:28,520
نرجع خطوة لوراها، بدنا نحكي ال users تبقى من ال

234
00:18:28,520 --> 00:18:33,640
online banking مين هم وبدنا نعرف ال online

235
00:18:33,640 --> 00:18:36,760
banking services، يعني مثلاً لو أجينا .. أعزائي

236
00:18:36,760 --> 00:18:42,720
المثال نحكي مثلاً بنك فلسطين في عنده تطبيق اسمه

237
00:18:42,720 --> 00:18:48,720
Mobile banking صح؟ إذا بتعريفنا للـ research community نقول

238
00:18:48,720 --> 00:18:54,320
أي واحد بيستخدم تطبيق بنكي إذا هو is targeted إحنا

239
00:18:54,320 --> 00:19:01,020
بنستهدفه، مش أي واحد بدخل البنك، إذا بتعريفنا لل

240
00:19:01,020 --> 00:19:05,780
research community كثير مهم، مش كل واحد موظف في

241
00:19:05,780 --> 00:19:10,620
البنك، مش كل واحد اللي فات حساب في البنك، طبعاً ال big

242
00:19:10,620 --> 00:19:14,140
community okay يعني هو اللي له حساب في الbank بس

243
00:19:14,140 --> 00:19:17,340
الأهم اللي في ال community تبعنا اللي هو ال users

244
00:19:17,340 --> 00:19:21,980
of online banking، طيب كمان في عندنا اللي هو خدمة

245
00:19:21,980 --> 00:19:29,700
اللي هي ال web banking بيستخدموها على ال web زي

246
00:19:29,700 --> 00:19:32,420
التطبيق على ال mobile فيه على ال laptop فيه بيعطي

247
00:19:32,420 --> 00:19:36,740
web banking إذا هدول هم users، طب كيف ده أعرف هم

248
00:19:36,740 --> 00:19:41,630
هدول ال users؟ هدول ال users معرفتهم لازم يكون من

249
00:19:41,630 --> 00:19:45,650
خلال ال bank فعشان هي أربطهم المحاضرة اللي فاتت مع

250
00:19:45,650 --> 00:19:52,230
محاضرة اليوم إنه ما بقدر أنا أخد يعني أعمل أي 

251
00:19:52,230 --> 00:19:56,940
إجراء إلا من خلال الـ .. من خلال الـ Bank هلأ ممكن

252
00:19:56,940 --> 00:19:59,960
إحنا نصمم الاستبيان إنه نسأل السؤال الأول إنه هل

253
00:19:59,960 --> 00:20:02,940
أنت بتستخدم ال Online Banking ولا بتستخدمش عشان

254
00:20:02,940 --> 00:20:08,360
أنا أحدد إنه هل هو ضمن الفئة اللي أنا مستهدفها و

255
00:20:08,360 --> 00:20:11,760
لا مش ضمن الفئة اللي أنا مستهدفها لكن الـ .. الـ ..

256
00:20:11,760 --> 00:20:16,540
الـ direct role إنه بتوجهها الـ bank و حسب المحاضرة

257
00:20:16,540 --> 00:20:20,420
اللي فاتت إنه الـ access to the .. to the data

258
00:20:20,420 --> 00:20:24,690
collection إنه لازم هو يحصل على الـ data بطريقة

259
00:20:24,690 --> 00:20:31,190
أخلاقية فبطلب من الـ bank إنه أنا بدي أعداد ممكن

260
00:20:31,190 --> 00:20:36,410
أجيب بعض البيانات اللي بتخص الـ .. الـ .. يعني الـ

261
00:20:36,410 --> 00:20:39,250
clients اللي لهم Online Banking وهو أنا ببدأ ..

262
00:20:39,250 --> 00:20:44,060
تبدأ الدراسة تبعتهم طبعا في بيصير إجراءات عشان الـ

263
00:20:44,060 --> 00:20:47,020
privacy تبعت الـ customers لأن الـ bank مش بسهولة

264
00:20:47,020 --> 00:20:50,460
ممكن يعطينا هذه المعلومات وبالتالي بيصير في

265
00:20:50,460 --> 00:20:56,420
إجراءات بين الباحث و بين الـ bank يعني مثلا أعطيكم

266
00:20:56,420 --> 00:21:02,420
مثل في بعض الأبحاث مثل هذه بتجد أن الباحث ممكن

267
00:21:02,420 --> 00:21:06,940
يجلس في الـ bank طبعا و عندما بيجي أي .. أي customer

268
00:21:06,940 --> 00:21:10,160
بدخل فممكن بيسأله سؤال ها أنت بتستخدم الـ online

269
00:21:10,160 --> 00:21:12,620
banking ولا لأ؟ طبعا after getting the permission

270
00:21:12,620 --> 00:21:15,700
بعد ما ياخد الـ permission من الـ bank إذا جاله okay

271
00:21:15,700 --> 00:21:19,780
بيقوله اتفضل عبل استبيانة جاله لأ خلاص بتركه بدخل

272
00:21:19,780 --> 00:21:22,780
على الـ .. كمان الـ customers البعدى وهكذا بحيث إنه

273
00:21:22,780 --> 00:21:27,700
يطمئن إنه الحجم لكن حجم الـ population لازم يحدده

274
00:21:27,700 --> 00:21:32,320
من الـ bank البنك بيقوله احنا عندنا مثلا عشر تلاف

275
00:21:32,320 --> 00:21:35,420
واحد بيستخدم الـ online bank عشان تحدد العينة

276
00:21:35,420 --> 00:21:42,220
تبعتنا أو خمس تلاف واحد بيستخدم الـ .. اه فضل يعني

277
00:21:42,220 --> 00:21:46,580
مثلا احنا عاملة بتحكي عن الـ واحد السابع عاملة ..

278
00:21:46,580 --> 00:21:51,200
عاملة .. عاملة bitcoin اه bitcoin طيب ماذا ..

279
00:21:51,200 --> 00:21:54,240
عاملة دي قد بيأخد مثلا الـ sample زي هالحالة تشوف

280
00:21:54,240 --> 00:21:59,510
ميني ناس بتستعمل الـ bitcoin بالظبط طبعا في الحالة

281
00:21:59,510 --> 00:22:05,730
هذه لأنه .. وهذا كتير سؤال مهم يا نور إنه أنت ممكن

282
00:22:05,730 --> 00:22:09,230
ماتكونيش بتعرفي مين هم بيستخدموها يعني اه

283
00:22:09,230 --> 00:22:12,750
وبالتالي بتروحي وين على شغل اسمه الـ snowball

284
00:22:12,750 --> 00:22:18,350
sample أنت ما بتعرفيه okay؟ بتعرفيهم مش من هم

285
00:22:19,500 --> 00:22:22,820
وبالتالي أنت ممكن تبعتي الـ snowball و .. و الـ ..

286
00:22:22,820 --> 00:22:26,960
يعني المفتاح الأول الشخص اللي بتعاملي أكيد هتعرفي

287
00:22:26,960 --> 00:22:30,340
الواحد أو التانير وبعدين هم بيبدوا يبعتوا ليعرفوك

288
00:22:30,340 --> 00:22:34,560
مين هم اللي بيستخدموا الأشياء دي، طبعا؟ في إجراءات

289
00:22:34,560 --> 00:22:42,110
انحلت .. كيف؟ لأ لأ مش شرط يعني هي الـ ولاد يعني أي

290
00:22:42,110 --> 00:22:45,550
حد بيقدر يستخدمها مش .. مش limited to people يعني

291
00:22:45,550 --> 00:22:49,270
هي هي جديدة علينا بس هي لها جثة كتير الـ ولاد

292
00:22:49,270 --> 00:22:52,730
في أوروبا و الشباب و الصبايا و في الـ .. و في

293
00:22:52,730 --> 00:22:57,410
العالم العربي بيستخدموا هاي الـ .. الوحدات و في ..

294
00:22:57,410 --> 00:23:01,850
و في financial markets financial supermarkets طلاب

295
00:23:01,850 --> 00:23:04,600
و طالبات الاستثمار بيعرفوا Financial Supermarkets

296
00:23:04,600 --> 00:23:08,020
هذي الـ Financial Supermarkets بيكون إن هم بيعرفوا

297
00:23:08,020 --> 00:23:10,840
إن في ممكن من خلال الـ Exchange Services خدمات

298
00:23:10,840 --> 00:23:14,960
الإصرافة بتعاملوا معاهم فمن خلالهم أنت ممكن تتعرفي

299
00:23:14,960 --> 00:23:17,640
على اللي بتعامله مع الـ Bitcoin لأنه بالأخير هو

300
00:23:17,640 --> 00:23:25,770
هيجي يسحب مش صعب إنه نحددهم إذاً الـ sampling

301
00:23:25,770 --> 00:23:29,390
frame، بس نرجع برضه لسؤالك إنه لازم تحدد الـ

302
00:23:29,390 --> 00:23:32,410
criteria تبعتهم، تبعت الـ population اللي هم الـ

303
00:23:32,410 --> 00:23:36,550
users تبعت الـ bitcoin الـ sampling frame for any

304
00:23:36,550 --> 00:23:40,350
probability sample is a complete list of all the

305
00:23:40,350 --> 00:23:42,350
cases in the population from which your sample

306
00:23:42,350 --> 00:23:46,710
will be drawn طبعا

307
00:23:46,710 --> 00:23:52,110
شكل العينة بتكون عبارة عن احتمال أي واحد نختاره من

308
00:23:52,110 --> 00:23:55,970
الـ population كله طبعا هي بيكون احنا لنا الـ sample

309
00:23:55,970 --> 00:23:59,870
يعني هي بيكون الـ population الاحتمال إنه نختار هذه

310
00:23:59,870 --> 00:24:04,130
العينة شكل

311
00:24:04,130 --> 00:24:08,310
العينة هذه يعني ايش يكون شكلها شكلها simple,

312
00:24:08,570 --> 00:24:12,610
stratified, ايش بيحدده؟ قولنا بيحدد طبيعة البحث

313
00:24:12,610 --> 00:24:19,530
تمامًا في عندنا أربع خطوات رئيسية عشان نحدد العينة

314
00:24:19,530 --> 00:24:25,180
تبعتنا research objective اللي حكيناه هدف البحث

315
00:24:25,180 --> 00:24:29,820
طبعنا زي ما حكينا research questions طبعتنا هدف

316
00:24:29,820 --> 00:24:36,760
البحث طبعنا والله نتعرف على مثلا لأي درجة طلاب

317
00:24:36,760 --> 00:24:42,360
السنة تالتة و رابعة في كليات الاقتصاد والعلوم

318
00:24:42,360 --> 00:24:47,300
الإدارية بعرفوا الـ research engines إذا أنا حددتهم

319
00:24:47,300 --> 00:24:52,640
طلاب سنة .. criteria طلاب سنتين التورابة في كليات

320
00:24:52,640 --> 00:24:55,160
الاقتصاد والعلوم الإدارية إذا أريد أن أضيف ممكن

321
00:24:55,160 --> 00:24:57,580
أقول بالإضافة أن الطلاب اللي أخدوا research

322
00:24:57,580 --> 00:25:02,300
methodology هاي criteria وبالتالي باخد إحصائيات

323
00:25:02,300 --> 00:25:04,440
بروح على جامعة الأزهار بروح على الجامعة الإسلامية

324
00:25:04,440 --> 00:25:07,080
بروح على جامعة الـ بيرزات بروح على جامعة النجاح

325
00:25:07,080 --> 00:25:12,210
أقول أعطوني عدد الطلاب اللي في كلية الاقتصاد و

326
00:25:12,210 --> 00:25:14,950
العلوم الإدارية مع أسماءهم مع تفاصيلهم اللي عندهم

327
00:25:14,950 --> 00:25:17,110
الموافقة الصفات هذه مسجد في كلية الاقتصاد و علوم

328
00:25:17,110 --> 00:25:22,770
إدارية سنتين أو رابعة خلص research مفيه درجة طبعا

329
00:25:22,770 --> 00:25:26,030
هيبعتولي قائمة هذا اسم الـ population تبعي بروح على

330
00:25:26,030 --> 00:25:29,230
جامعة الأزهر بروح على الـ Newcast بروح على الجامعة

331
00:25:29,230 --> 00:25:31,750
الإسلامية بروح على برزيت على جامعة النجاح على

332
00:25:31,750 --> 00:25:36,160
جامعة القدس أبوديس الاخر و باخد البيانات منهم بطلع

333
00:25:36,160 --> 00:25:39,700
الـ population بعدين بقرر إذا كيف عرفت أنا الـ

334
00:25:39,700 --> 00:25:43,320
research objective الـ sample تبعتي من الـ research

335
00:25:43,320 --> 00:25:47,960
objective تبعي مين هم الـ target population تبعي أو

336
00:25:47,960 --> 00:25:51,620
الـ target sample بعدين احنا نقرر الـ sample size

337
00:25:51,620 --> 00:25:57,200
جداش حجم العينة يعني بنعرف كل ما كان حجم الـ

338
00:25:57,200 --> 00:26:01,660
population كبير كل ما كانت العينة كبيرة وكل ما كان

339
00:26:01,660 --> 00:26:07,740
حجم الـ population صغير بيكون حجم العينة أصغر طبعا

340
00:26:07,740 --> 00:26:11,960
احنا فيه معادلات رياضية من خلالها احنا بنحدد حجم

341
00:26:11,960 --> 00:26:17,840
العينة واحنا موجود على جوجل ممكن تكتب .. نكتب

342
00:26:17,840 --> 00:26:25,180
sample size نكتب sample size or calculate sample

343
00:26:25,180 --> 00:26:30,280
size هيجينا

344
00:26:30,280 --> 00:26:37,110
كذا .. كذا web بنحط الـ population تبعنا قداش ده

345
00:26:37,110 --> 00:26:41,050
افترض إنه عندي 10,000 بنحط الـ level of confidence

346
00:26:41,050 --> 00:26:47,510
مستوى الثقة 95% مثلا وبعدين هانام الـ sample

347
00:26:47,510 --> 00:26:50,250
لحالها بتطلع عندنا قيمة الـ sample يعني على أي

348
00:26:50,250 --> 00:26:56,190
mobile applications بتطلع معنا حجم العينة رقم تلاتة

349
00:26:56,190 --> 00:26:59,010
select the appropriate technique and the sample

350
00:26:59,010 --> 00:27:01,650
ايش التقنية اللي احنا هنستخدمها

351
00:27:04,080 --> 00:27:07,460
يعني هل هنستخدم snowball ولا هنستخدم الـ pair boss

352
00:27:07,460 --> 00:27:12,340
ولا هنستخدم الـ stratified ولا الـ simple ولا الـ

353
00:27:12,340 --> 00:27:15,860
systematic أي واحدة منهم احنا بدنا نقرر من خلال

354
00:27:15,860 --> 00:27:19,280
فهمنا للـ population نفسه هل الـ population فيه

355
00:27:19,280 --> 00:27:23,480
طبقات ولا فيش فيه طبقات هل هم كلهم يعني لو مثلا

356
00:27:23,480 --> 00:27:29,850
اجينا احنا بنعمل دراسة فاهم العاملين في مستشفى

357
00:27:29,850 --> 00:27:34,550
الشفاء للإستراتيجية وزارة الصحة مثلا سؤال إلى أي

358
00:27:34,550 --> 00:27:39,010
درجة في عندهم understanding طبعا احنا حكينا موظفين

359
00:27:39,010 --> 00:27:43,230
بالأخير لو تدخل في تفاصيل الناس اللي جوا في

360
00:27:43,230 --> 00:27:49,830
المستشفى قد يكون منهم أطباء قد يكون فيه ممرضين قد

361
00:27:49,830 --> 00:27:53,280
يكون فيه management الـ management ممكن يقسمها

362
00:27:53,280 --> 00:27:57,100
لخصمين الـ management ممكن يكون أطباء وممكن يكون الـ

363
00:27:57,100 --> 00:28:01,280
management مش أطباء طبعا هل أنا معنى أعرف في

364
00:28:01,280 --> 00:28:04,120
research questions تبعتي معنى أعرف الفروقات بينهم

365
00:28:04,120 --> 00:28:09,260
بين الموظفين يعني هل مثلا أطباء عندهم وضوح وفهم

366
00:28:09,260 --> 00:28:14,060
أكثر من الممرضين لإستراتيجية وزارة الصحة ولا لأ هل

367
00:28:14,060 --> 00:28:17,080
الإداريين عندهم فهم أكثر من الأطباء ممكن إداريين

368
00:28:17,080 --> 00:28:20,020
الأطباء عندهم فهم أكثر من الإداريين غير الأطباء

369
00:28:20,020 --> 00:28:24,430
وبالتالي جداش أنا بفهم الـ population اللي جوا جداش

370
00:28:24,430 --> 00:28:28,290
أنا بكون عنده وضوح في الرؤية وهذا بيكون واضح مربوط

371
00:28:28,290 --> 00:28:31,210
بالـ research questions و research hypothesis يعني

372
00:28:31,210 --> 00:28:33,290
في الـ research hypothesis ممكن تيجي تقول ليه

373
00:28:33,290 --> 00:28:39,230
الفرضية تبعتي There is a significant difference

374
00:28:39,230 --> 00:28:45,510
between medicine .. medicine أو doctors in

375
00:28:45,510 --> 00:28:49,870
medicine and others في فروقات بين الأطباء in 

376
00:28:49,870 --> 00:28:52,850
understanding the strategy of the ministry of health

377
00:28:52,850 --> 00:28:57,430
يعني هناك فروقات بين الأطباء وبين غير الأطباء في

378
00:28:57,430 --> 00:29:00,870
فهمهم للstrategy. إذا مع الكلام إنه أنا ال sample

379
00:29:00,870 --> 00:29:05,390
تبعتي بتتعكس إنه جزء من ال participants يكونوا

380
00:29:05,390 --> 00:29:09,370
أطباء وجزء منهم يكونوا إيش؟ غير أطباء كمان. فرضية

381
00:29:09,370 --> 00:29:14,050
بتقول there is a difference in understanding the

382
00:29:14,050 --> 00:29:19,710
strategy of the ministry of health attributed to the

383
00:29:19,710 --> 00:29:24,510
doctors or let's say doctors and nurses. يعني تعزى

384
00:29:24,510 --> 00:29:29,680
للفروقات بين أطباء وبين الممرضين. إذن في العينة

385
00:29:29,680 --> 00:29:34,160
تبعتي بدو يكون في عندها طبقات، استراتها يعني طبقة،

386
00:29:34,160 --> 00:29:41,260
طبقة بتمثل الأطباء وطبقة بتمثل الممرضين. إذن هذه

387
00:29:41,260 --> 00:29:45,520
بتساعدني في الـ appropriate techniques to check that

388
00:29:45,520 --> 00:29:48,420
the sample is representative. بدنا نشوف هل العينة

389
00:29:48,420 --> 00:29:53,260
اللي اخترناها بتمثل المجتمع. يعني هل هي العينة ال

390
00:29:53,260 --> 00:29:56,960
criteria تبعتها نفس criteria المجتمع ولا بتختلف؟

391
00:30:02,980 --> 00:30:09,800
Okay؟ يعني مثلا لو أجينا احنا قلنا إنه اللي ..

392
00:30:09,800 --> 00:30:14,160
اللي بده يعمله .. يجاوبه على الاستبيان لازم يكون

393
00:30:14,160 --> 00:30:18,480
زي ما حكينا طلاب ثالثة ورابعة، وبالتالي روحنا

394
00:30:18,480 --> 00:30:24,000
احنا أثناء توزيع الاستبيان ماخدناش بعين الاعتبار إن

395
00:30:24,000 --> 00:30:28,160
هذا الصف فيه ناس .. يعني بس سنة تالتة ورابعة، قد

396
00:30:28,160 --> 00:30:31,700
يكون فيه سنة أولى أو تانية، ووزعنا الاستبيان،

397
00:30:31,700 --> 00:30:36,200
وبالتالي مواصفات العينة هنا لا تطابق ال population

398
00:30:36,200 --> 00:30:41,460
اللي احنا بدنا. يعني طيب

399
00:30:44,730 --> 00:30:48,310
identifying a suitable sample framing. كيف احنا

400
00:30:48,310 --> 00:30:54,870
نحدد طبيعة العينة المناسبة لنا. في بعض الشغلات لازم

401
00:30:54,870 --> 00:30:58,390
ناخدها بعين الاعتبار. في مشاكل في using existing

402
00:30:58,390 --> 00:31:01,610
database. يعني لما احنا نطلب من جامعة الإسلامية ولا

403
00:31:01,610 --> 00:31:06,230
الأزهر ولا الـ Birzeit نقول لهم اعطونا أسماء

404
00:31:06,230 --> 00:31:08,830
الطلاب اللي هم مسجلين سنة تانية وثالثة وسنة تالتة

405
00:31:08,830 --> 00:31:11,990
ورابعة في كلية الاقتصاد اللي أخدوا recession

406
00:31:11,990 --> 00:31:15,940
methodology. ممكن طبعا يكون فيه مشكلة في ال sample

407
00:31:15,940 --> 00:31:22,380
احنا عملنا مثلا مرة دراسة على رسائل الـ

408
00:31:22,380 --> 00:31:27,140
الماجستير اللي في الجامعة الإسلامية في كلية

409
00:31:27,140 --> 00:31:30,560
الاقتصاد والعلوم الإدارية. فلما أخدنا احنا ال

410
00:31:30,560 --> 00:31:33,740
population وحددنا ال sample تبعتنا، نجينا إن جزء من

411
00:31:33,740 --> 00:31:37,260
ال sample محطوط في رسائل الماجستير ملهاش آخر في

412
00:31:37,260 --> 00:31:40,620
الجامعة الإسلامية. وبالتالي هنا مشكلة في ال

413
00:31:40,620 --> 00:31:46,350
database. في قواعد البيانات. لما إجينا مثلا نهيجي

414
00:31:46,350 --> 00:31:54,550
نقول والله بدنا نعمل مقابلات مع المزارعين اللي

415
00:31:54,550 --> 00:32:00,130
بيستخدموا مثلا المياه المعالجة نشوف جداش بتأثر

416
00:32:00,130 --> 00:32:04,990
مثلا على مستوى الإنتاج الزراعي تبعهم. طب أطلع

417
00:32:04,990 --> 00:32:08,370
قواعد بيانات مين هدول الناس؟ ممكن نروح وزارة الزراعة

418
00:32:08,370 --> 00:32:12,600
أو ناخد قواعد البيانات نلاقي إنه في ناس مزارعين

419
00:32:12,600 --> 00:32:17,140
بيستخدموا المياه المعالجة وفي ناس بيستخدموا المياه

420
00:32:17,140 --> 00:32:20,860
من الآبار اللي جوا فيها. وبالتالي هذه مشكلة في

421
00:32:20,860 --> 00:32:27,060
قواعد البيانات، تمام؟ فبنتأكد إنه تـ clear قواعد

422
00:32:27,060 --> 00:32:30,320
البيانات من .. تـ clear قواعد البيانات من المشاكل

423
00:32:30,320 --> 00:32:35,180
بتخص فيها. extent of possible generalization from

424
00:32:35,180 --> 00:32:40,820
the sample. يعني لأي درجة ممكن احنا نعمل تعميم نرجع

425
00:32:40,820 --> 00:32:44,240
لنفس المثال تبعنا. لو جينا قولنا احنا بدنا نشوف مدى

426
00:32:44,240 --> 00:32:47,400
فهم طلاب الـ research engines زي طلاب الجامعة

427
00:32:47,400 --> 00:32:50,950
الإسلامية في كلية الاقتصاد كذا. ممكن يقول والله

428
00:32:50,950 --> 00:32:55,370
التعميم فقط ممكن يكون على كليات الاقتصاد، لكن لو

429
00:32:55,370 --> 00:33:00,170
أخدت أنا الـ .. كلية الاقتصاد وأخدت كليات الهندسة

430
00:33:00,170 --> 00:33:03,450
وكليات الطب، ورحت كمان في جامعات أخرى بيصير ال

431
00:33:03,450 --> 00:33:08,990
generalizability أعلى لأنه أنا أخدت أكتر من .. من

432
00:33:08,990 --> 00:33:14,470
كلية وأخدت أكتر من .. من جامعة. الـ validity

433
00:33:14,470 --> 00:33:18,150
and reliability وقد شرحناها المرة الفاتة. الثبات

434
00:33:18,150 --> 00:33:22,210
والمصداقية. إلى أي درجة لو احنا عدنا الاستبيان أو

435
00:33:22,210 --> 00:33:28,850
عدنا المقابلة نحصل على نفس النتائج، تمام؟ وكمان هنا

436
00:33:28,850 --> 00:33:32,850
الثبات في النتائج. طبعا احنا بنحكي على الأبحاث

437
00:33:32,850 --> 00:33:37,830
الكمية. ممكن بسهولة نختبر الـ validity and

438
00:33:37,830 --> 00:33:42,170
reliability. الأبحاث النوعية لأ ممكن احنا يكون فيها

439
00:33:42,170 --> 00:33:45,330
عنا مشكلة. يعني من خلال الأبحاث النوعية ممكن نستخدم

440
00:33:45,330 --> 00:33:48,550
اللي هو الـ Cronbach alpha وممكن نستخدم ال

441
00:33:48,550 --> 00:33:51,570
correlation عشان نختبر الـ validity and reliability

442
00:33:51,570 --> 00:34:00,550
avoidance of bias. اللي هو تجنب التحيز. نتجنب التحيز

443
00:34:04,290 --> 00:34:08,010
تجنب التحيز كتير مهم إنه احنا نعمل إجراءات نتجنب

444
00:34:08,010 --> 00:34:16,270
التحيز في العينة. بحكي لأنه لو احنا نيجي مثلا بدنا

445
00:34:16,270 --> 00:34:24,050
نسأل الناس عن رأيهم بأداء فريق Juventus أو فريق

446
00:34:24,050 --> 00:34:29,690
Manchester، وروحنا وزعنا الاستبيانات عند مشجعين

447
00:34:29,690 --> 00:34:33,490
Juventus. طبعا هتطلع النتائج مع Juventus.

448
00:34:36,190 --> 00:34:41,970
ببساطة إننا نحاول إن يكون مستوى العينة خالي من

449
00:34:41,970 --> 00:34:48,110
التطرف. يعني من الـ outliers أو من التحيز إن أنا

450
00:34:48,110 --> 00:34:53,130
أختار مثلا ناس معينين. فهذه

451
00:34:53,130 --> 00:34:57,350
فيها عدة تقنيات ممكن نستخدمها لتأكد إن العينة

452
00:34:57,350 --> 00:35:03,230
ممثلة للمجتمع بدون أن نتحيز. بمثال لو أجينا احنا

453
00:35:03,230 --> 00:35:09,340
مثلا بدنا نقيم فهم وزارة الصحة. فهم العاملين في

454
00:35:09,340 --> 00:35:14,300
المستشفى لخطة استراتيجية لوزارة الصحة. وهنا فيه علم

455
00:35:14,300 --> 00:35:17,560
مسبق. والله الإداريين مثلا في مستشفى الشفاء عندهم

456
00:35:17,560 --> 00:35:23,040
وضوح أكثر. فممكن أزود حجم العينة بخصوص الإداريين

457
00:35:23,040 --> 00:35:29,780
وبالتالي هتطلع عندي نتائج يعني بتقول لي إن والله في

458
00:35:29,780 --> 00:35:36,810
هناك وضوح في الخطة. أو مثلا أعرف إن ناس توجهاتهم

459
00:35:36,810 --> 00:35:40,090
توجهات إيجابية نحو موضوع معين بس أنا أستهدف الناس

460
00:35:40,090 --> 00:35:45,490
اللي لهم توجهات إيجابية مثلا في العلوم السياسية

461
00:35:45,490 --> 00:35:49,050
في الـ political science. لو أنا جيت مثلا نادي X

462
00:35:49,050 --> 00:35:59,730
بفضل الرئيس A ونادي Y بفضل الرئيس B فأنا أبدأ أشوف

463
00:35:59,730 --> 00:36:04,140
وX وY هدول طبعا عبارة عن الـ research community

464
00:36:04,140 --> 00:36:10,980
تبعتي. فأنا أبدأ أشوف إلى أي درجة مثلا الناخبين

465
00:36:10,980 --> 00:36:16,640
بفضل X وY. إذا أنا ما أخدتش بعين الاعتبار الفروقات

466
00:36:16,640 --> 00:36:21,260
بين المجتمعين. ممكن لو روحت على مجتمع X أطلع إن A

467
00:36:21,260 --> 00:36:25,300
هو المفضل ولو روحت على مجتمع Y أطلع إن B هو المفضل.

468
00:36:25,990 --> 00:36:29,690
طبعا وبالتالي هلأ بدي يكون أنا في عندي نظرة

469
00:36:29,690 --> 00:36:33,090
محايدة إن is a mixing between X وY عشان أشوف

470
00:36:33,090 --> 00:36:40,470
وجهات نظرهم. طيب

471
00:36:40,470 --> 00:36:43,350
الـ choice of sample size حجم العينة عايش باعتماد

472
00:36:43,350 --> 00:36:47,390
يعني إذا كان هذا research community تبقى إن هي جداش

473
00:36:47,390 --> 00:36:51,370
مولى حجم العينة؟ هلجد؟ ولا هلجد؟ ولا هلجد؟ جداش بالظبط.

474
00:36:52,880 --> 00:36:57,080
زي ما رسمنا الرسمة كل ما كبرت حجم العينة كل ما

475
00:36:57,080 --> 00:37:01,680
مجتمع الدراسة كبر. حجم العينة بتكبر. زي ما قبل شوية

476
00:37:01,680 --> 00:37:05,660
حكي إن الـ confidence level is important. ال

477
00:37:05,660 --> 00:37:11,360
confidence مستوى الثقة في العينة. إذا كان 95% حجم

478
00:37:11,360 --> 00:37:15,680
العينة بده يكبر. إذا كان مستوى الثقة 90% حجم العينة

479
00:37:15,680 --> 00:37:18,700
بده يصغر. لما تروحوا أنتم على الـ website تكتبوا

480
00:37:18,700 --> 00:37:21,580
calculate the sample size هتلاقوا بيعطينا ال

481
00:37:21,580 --> 00:37:24,560
confidence level. فالـ confidence level كتير مهم في

482
00:37:24,560 --> 00:37:27,800
هذا المجال. وبالتالي كل ما أنا بزيد الـ confidence

483
00:37:27,800 --> 00:37:35,940
level بزيد حجم العينة تبعتي. كل ما بتزيد إيش؟ طبعا

484
00:37:35,940 --> 00:37:44,560
بتزيد؟ طبعا بتزيد حجم العينة من المجتمع. ممكن

485
00:37:44,560 --> 00:37:48,890
تجربوها على الـ mobile تبعتكم. margin of error that

486
00:37:48,890 --> 00:37:53,790
can't be tolerated. نسبة الخطأ في العينة اللي احنا

487
00:37:53,790 --> 00:37:58,190
ممكن نتحمله. طبعا

488
00:37:58,190 --> 00:38:01,890
كل ما بزيد نسبة الخطأ كل ما احنا بنزيد حجم العينة.

489
00:38:01,890 --> 00:38:06,830
كل ما بنخفض حجم الخطأ وكل ما بتنخفض حجم العينة كل

490
00:38:06,830 --> 00:38:11,050
ما بيزيد الخطأ. إيش الخطأ؟ إنه احنا ما تكونش العينة

491
00:38:11,050 --> 00:38:17,190
ممثلة للمجتمع. طبعا هي نسبة الخطأ. types of analysis

492
00:38:17,190 --> 00:38:22,630
to be undertaken. نوع التحليل اللي احنا بنستخدمه.

493
00:38:22,630 --> 00:38:25,790
نستخدم مثلا parametric test ولا non-parametric

494
00:38:25,790 --> 00:38:28,870
test؟ الاختبارات المعلمية والاختبارات اللي هي

495
00:38:28,870 --> 00:38:33,450
غير معلمية. الاختبارات

496
00:38:33,450 --> 00:38:36,150
المعلمية. إذا أنا بدأت أشتغلها بده حجم عينة كبير

497
00:38:36,150 --> 00:38:41,130
شوية. اختبارات غير معلمية بده حجم العينة منخفض. فهي

498
00:38:41,130 --> 00:38:44,990
نوع التحليل اللي احنا بدنا نستخدمه. في بعض

499
00:38:44,990 --> 00:38:47,990
التحليلات مثلا إذا احنا بدنا نستخدم مثلا ال

500
00:38:47,990 --> 00:38:51,570
quantile والquartile والpercentile والأشياء

501
00:38:51,570 --> 00:38:55,390
هذه في التحليل اللي هو الquartile اللي هو

502
00:38:55,390 --> 00:38:59,530
الربيعيات و الquantile و الpercentile بالطلب

503
00:38:59,530 --> 00:39:02,730
يكون حجم المجتمع كبير، مجتمع الsample يكون كبير

504
00:39:02,730 --> 00:39:08,070
عندي عشان أقدر أعمل تصنيف لل .. إذا أنا بدأت أصنف

505
00:39:08,070 --> 00:39:15,010
المجتمع تبعي، أقسمه percentile يعني أشيريات

506
00:39:15,010 --> 00:39:19,510
percentile وبالتالي بيدّقّسم المجتمع إلى عشر أجزاء

507
00:39:19,510 --> 00:39:23,870
في كل مجموعة يكون فيه .. في ناس موجودين فيه أو في 

508
00:39:23,870 --> 00:39:27,210
objects وبالتالي بيكون عندي حجم العينة كبير

509
00:39:30,040 --> 00:39:32,820
Size of the sample population and distribution

510
00:39:32,820 --> 00:39:38,200
توزيع العينة، يعني إذا أنا بحكي مثلًا قطاع غزة، بالتالي

511
00:39:38,200 --> 00:39:42,400
بتطلب أنه بحكي على الجامعات كلها، بتطلب يكون عدد ال

512
00:39:42,400 --> 00:39:45,380
sample يكون كبير، إذا بحكي بس الجامعة الإسلامية

513
00:39:45,380 --> 00:39:50,440
بيكون، إذا بحكي التخصصات كلها في الجامعات كلها، حجم 

514
00:39:50,440 --> 00:39:56,140
العينة بيكبر معاها، The

515
00:39:56,140 --> 00:39:59,850
importance of response rates، نسبة الاستجابة، أهمية

516
00:39:59,850 --> 00:40:07,170
نسبة الاستجابة، إيش يعني نسبة الاستجابة؟ قبولهم

517
00:40:07,170 --> 00:40:13,490
لإيش؟

518
00:40:13,490 --> 00:40:24,130
مش قبولهم، إن هم فعلاً جاوبوا، نسبة

519
00:40:24,130 --> 00:40:32,270
الاستجابة، يعني مثلًا لو أنا العينة تبعتي مئة، اللي

520
00:40:32,270 --> 00:40:39,370
جاوبوا مثلًا سبعين، واللي مثلًا اللي رفضوا يجاوبوا

521
00:40:39,370 --> 00:40:45,310
عشرين، واللي يعني بعد ما شيكنا، لجينا في مشكلة في

522
00:40:45,310 --> 00:40:49,470
الإجابة تبعتهم، عشرة، طبعًا

523
00:40:49,470 --> 00:40:54,210
اللي أنا هحللهم هم السبعين من العينة، وهذول طبعًا

524
00:40:57,610 --> 00:41:01,530
Ineligible، يعني لا تتنبّق عليهم مواصفات أنه أنا 

525
00:41:01,530 --> 00:41:08,550
أدخل في التحليل، لذا بعض الconsiderations لأهمية

526
00:41:08,550 --> 00:41:12,190
الresponse rate، كل ما بِيرتفع الresponse rate، كل

527
00:41:12,190 --> 00:41:17,150
ما كان أفضل للعينة، كل ما بِيرتفع بقلّ الخطر، الخطأ، و

528
00:41:17,150 --> 00:41:22,830
بتزيد مستوى الثقة في النتائج، تمام؟ في بعض الناس

529
00:41:22,830 --> 00:41:25,930
بتطلبوا إنّ الnon-response rates، إنّ هذول اللي ما

530
00:41:25,930 --> 00:41:30,710
جاوبوش، بينعمل لهم تحليل ليش ما جاوبوش؟ قد يكون الناس

531
00:41:30,710 --> 00:41:37,730
اللي ما جاوبتش إنه هي يعني .. يعني ماخدة موقف سلبي

532
00:41:37,730 --> 00:41:41,390
في .. من ال .. من الاستبيان نفسه، يعني بدهم مش

533
00:41:41,390 --> 00:41:45,030
يقولوا إنه إحنا مش راضين، لكن بِيرفضوا بطريقة معينة، و

534
00:41:45,030 --> 00:41:49,090
بتلاقي في بعض المجلات العلمية بتطلب اعمل 

535
00:41:49,090 --> 00:41:53,080
explanations why people refused to answer the

536
00:41:53,080 --> 00:41:57,100
questionnaires، رغم أنّ الethics بتقول أنّ الpeople

537
00:41:57,100 --> 00:42:00,760
are free، ناس أحرار في أنهم يجاوبوا ال

538
00:42:00,760 --> 00:42:03,020
questionnaires ولا لأ، يعني you cannot force them

539
00:42:03,020 --> 00:42:07,760
to answer the questionnaire، لنقدرش إحنا نجبرهم، so

540
00:42:07,760 --> 00:42:10,880
non-response rates and analysis of refusal، كويس

541
00:42:10,880 --> 00:42:14,500
إنّ إحنا نشوف refusals، ليش هم رفضوا يعبّوا

542
00:42:14,500 --> 00:42:18,160
الاستبيان؟ obtaining a representative sample، يعني

543
00:42:18,160 --> 00:42:20,480
لازم إحنا نحصل على الrepresentative sample، لأنّ

544
00:42:20,480 --> 00:42:25,460
هو عينة ممثلة للمجتمع، وبدأ نحسب الactive response

545
00:42:25,460 --> 00:42:29,740
rates، الactive response rates اللي هي الاستجابة

546
00:42:29,740 --> 00:42:32,540
النشطة، اللي هو فعلاً إحنا هن .. كده إيش نسبتهم؟ 70%

547
00:42:32,540 --> 00:42:36,420
مثلًا كمثال، طبعًا هنا فيه three components، في ناس

548
00:42:36,420 --> 00:42:40,080
رفضوا refusal، و في ناس عبّوا الاستبيان لكنّ

549
00:42:40,080 --> 00:42:43,800
الاستبيان تبعهم مرفوض في التحليل، بمثال يعني نعطيكم

550
00:42:43,800 --> 00:42:49,720
مثال، يعني إجابة سألناها مجموعة أسئلة، هل مثلًا راضي

551
00:42:49,720 --> 00:42:52,500
عن المدير كذا، فلاجينا الإجابات كلها بِتتركّز موافق،

552
00:42:52,500 --> 00:42:53,480
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق،

553
00:42:53,480 --> 00:42:54,720
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق،

554
00:42:54,720 --> 00:42:56,800
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق،

555
00:42:56,800 --> 00:43:00,240
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق،

556
00:43:00,240 --> 00:43:06,500
موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، موافق، من ضمن بعض

557
00:43:06,500 --> 00:43:12,160
ال .. يعني ال .. يعني الخبرة في كتابة استبيان أنّ

558
00:43:12,160 --> 00:43:16,080
مثلًا واحد قلنا له أنت male ولا female؟ فهو كتب

559
00:43:16,080 --> 00:43:20,940
male، فقلنا له هل تأخد إجازة أمومة؟ فراه حط yes

560
00:43:20,940 --> 00:43:24,220
طبعًا بعديها أنه حطيله طبعًا non applicable، يعني لا

561
00:43:24,220 --> 00:43:28,440
تنطبق عليها، فقلنا له هل أنت تأخد إجازة أبوة؟ قال

562
00:43:28,440 --> 00:43:31,300
نعم، طب يعني إيه؟ يعني أنت بتاخد الإجازتين؟ فقد

563
00:43:31,300 --> 00:43:35,220
يكون هو مش فاهم السؤال، فهذا على طول بنعملها skip

564
00:43:37,130 --> 00:43:40,870
إنّه هي .. لما روحنا على تفاصيل الإجابة تبعته في

565
00:43:40,870 --> 00:43:44,510
نفس الاستبيان، لجينا إنه جاوبت بتكعة عشوائية يعني

566
00:43:44,510 --> 00:43:48,790
كيف بيسوّيه؟ طلع يا

567
00:43:48,790 --> 00:43:54,790
ريت ورا بعض، أسهل هاي الاستبيان بهذا الشكل مثلًا هذا

568
00:43:54,790 --> 00:44:02,950
موافق بشدة، وهذا غير موافق، فهو عامل هيك أه

569
00:44:02,950 --> 00:44:07,090
عامل رسومات، فلما طلعنا على ال استبيان، كتير مهم أنّ

570
00:44:07,090 --> 00:44:11,090
الواحد أول ما يطلع على الاستبيان و يشوف أنّ الاستبيان

571
00:44:11,090 --> 00:44:16,430
اتعب بطريقة صحيحة، فلجينا عامل بهذا الشكل، والصفحات

572
00:44:16,430 --> 00:44:21,610
البعضيها نفس الشغلة، فهو يعني كأنه بدّه إيه يعني

573
00:44:21,610 --> 00:44:26,890
يقولنا إنّه يعني أنا بدّه أجاوب بطريقة خاصة، فانتبهنا

574
00:44:26,890 --> 00:44:30,130
لما روحنا على السؤال تبع الأمومة والأبوة، لجينا

575
00:44:30,130 --> 00:44:38,130
برضه لأنّه عملها بطريقة إيه؟ مش سامع، بدّه يخرّب

576
00:44:38,130 --> 00:44:43,190
الشكل بالظبط، فكتير في أسئلة من النوع هذا وإحنا

577
00:44:43,190 --> 00:44:46,590
بنحط كمان اللي هو check questions، أسئلة اختبار

578
00:44:46,590 --> 00:44:52,870
نتأكد إنّه كيف هو بِيعبي الاستبيان تبعه، estimating

579
00:44:52,870 --> 00:44:58,850
response rate، لسه معناه نص ساعة، معناه طيب، five

580
00:44:58,850 --> 00:45:03,480
main techniques بنستخدمهم، الsample random والـ

581
00:45:03,480 --> 00:45:06,180
systematic والـstratified والـcluster والـ

582
00:45:06,180 --> 00:45:13,240
multistage، هذول اللي هو الأهم، تقنيات في استخدام

583
00:45:13,240 --> 00:45:19,720
العينات، نحكي

584
00:45:19,720 --> 00:45:28,920
على الsimple random اللي هو العينة البسيطة، طبعًا

585
00:45:28,920 --> 00:45:33,890
هاي بنستخدم random number، يعني عندنا أنّ المجتمع ..

586
00:45:33,890 --> 00:45:39,570
هاي مجتمع الدراسة، ممكن نيجي نختار أي ناس عشوائيًا

587
00:45:39,570 --> 00:45:46,470
okay؟ يعني مثلًا إحنا بدنا طلاب سنة تالتة ورابعة، و

588
00:45:46,470 --> 00:45:50,130
إحنا عارفين الclasses تبعتهم، هذول أخدنا الjudge

589
00:45:50,130 --> 00:45:53,990
والـclass، وبنروح لهم على الclasses، وأي واحد

590
00:45:53,990 --> 00:45:57,690
اللي نيجيه بنعطيله الاستبيان يقبلنا، يعني random أو

591
00:45:57,690 --> 00:46:01,990
ممكن طبعًا الحاسوب يبعتلي random، يبعتلي لإيميلات

592
00:46:01,990 --> 00:46:06,690
تبعتهم، ويعبّوليها للاستبيان، طبعًا is a computer or

593
00:46:06,690 --> 00:46:09,630
online random number generator such as sash

594
00:46:09,630 --> 00:46:13,550
randomizers، يعني ممكن الكمبيوتر يعطيني أرقام

595
00:46:13,550 --> 00:46:19,270
عشوائية، وأبدأ الأرقام العشوائية أطلعها، ال

596
00:46:19,270 --> 00:46:22,570
systematic sampling اللي هو العينة المتظمة

597
00:46:26,310 --> 00:46:30,530
هذه بنستخدمها من خلال regular intervals، يعني عبارة

598
00:46:30,530 --> 00:46:36,910
عن عينة منتظمة، بنستخدم intervals محدّدة معينة، مثلًا

599
00:46:36,910 --> 00:46:41,890
الأول، الرابع، الثامن، مضاعفات الأربع، أو مضاعفات

600
00:46:41,890 --> 00:46:49,090
الاثنين، مضاعفات الثلاثة، يعني مثلًا أخدنا أسماء

601
00:46:49,090 --> 00:46:52,650
المزارعين، على سبيل المثال، أرقام المزارعين، أسمائهم

602
00:46:53,970 --> 00:46:57,150
بنرتّبهم ترتيب، بنعطيه كل واحد رقم، واحد، اثنين

603
00:46:57,150 --> 00:47:00,630
ثلاثة، أربعة، خمسة، ستة، سبعة، اللي عند، مثلًا عند الألف

604
00:47:00,630 --> 00:47:07,250
مزارع، بدنا نوزّع عليهم استبيان، بقول مثلًا الرقم

605
00:47:07,250 --> 00:47:11,550
الثالث في كل مشاهدة، يعني رقم ثلاثة، ورقم ستة، و

606
00:47:11,550 --> 00:47:15,870
تسعة، مضاعفات الثلاثة، هذول إحنا بدنا نوزّع عليهم

607
00:47:15,870 --> 00:47:22,380
استبيان، تمام؟ بس بشرط ما يكونش في order، ما يكونش إيش؟

608
00:47:22,380 --> 00:47:25,500
في order، يعني مثلًا إذا بدنا نوزّع استبيان على هذا

609
00:47:25,500 --> 00:47:31,120
الصف، بنقول والله الصفوف الفردية، الأول، صفر، الثالث

610
00:47:31,120 --> 00:47:34,880
الخامس، السابع، التاسع، وهكذا بنوزّع عليهم الاستبيان

611
00:47:34,880 --> 00:47:40,420
طبعًا الfirst case، أول حالة بنختارها عشوائيًا، كيف

612
00:47:40,420 --> 00:47:44,460
عشوائيًا؟ بنحط والله مثلًا عشر أرقام، بنجيب مثلًا أي

613
00:47:44,460 --> 00:47:47,640
طالب، بنقول اختاري رقم، بتختار خمسة، بنقول مضاعفات

614
00:47:47,640 --> 00:47:52,630
الخمسة، بتختار مثلًا واحد، واحد، ثلاثة، خمسة، سبعة

615
00:47:52,630 --> 00:47:57,450
إلى آخرين، ممكن إذا كان colors، ألوان موجود مثلًا

616
00:47:57,450 --> 00:48:01,970
مشتقات اللون، هذا اللي بنعمل معهم مقابلة، نجح في end

617
00:48:01,970 --> 00:48:05,170
of systematic sample، وبعدين إن شاء الله نكمل ل

618
00:48:05,170 --> 00:48:06,310
stratified sample