file output n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
ملف المخرجات الإحصائية file output PowerPoint Presentation
Download Presentation
ملف المخرجات الإحصائية file output

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 23

ملف المخرجات الإحصائية file output - PowerPoint PPT Presentation


  • 150 Views
  • Uploaded on

ملف المخرجات الإحصائية file output. ملفات المخرجات الإحصائية files : output هي الملفات ال تي تحتوي على نتائج التحليل الإحصائي عادة يُخلق ملف output عند استخدام اوامر قوائم: Analyze ,Graphs ,Utilities تتكون واجهة ملف output من الاجزاء التالية:

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'ملف المخرجات الإحصائية file output' - razi


Download Now An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
file output
ملف المخرجات الإحصائيةfileoutput
  • ملفات المخرجات الإحصائية files:output

هي الملفات التي تحتوي على نتائج التحليل الإحصائي

  • عادة يُخلق ملف output عند استخدام اوامر قوائم: Analyze ,Graphs ,Utilities
  • تتكون واجهة ملف output من الاجزاء التالية:
  • 1- الجزء الخاص بالأشرطة (Bares) ويحتوي على الاشرطة التالية:

اعداد د. رعد جعفر حسين

bares output
الاشرطة (bares) الموجودة في واجهة ملف output
  • أ- شريط العنوان: يحتوي على اسم الملف الافتراضي وهو output1 وعند تغير الاسم يظهر الاسم الذي تم اختياره
  • ب- شريط القوائم: ويحتوي على نفس القوائم الموجودة في ملف data editor
  • ج- شريط الادوات: ويحتوي على معظم الادوات الموجودة في ملف data editor
  • د- شريط التنسيقات: يحتوي هذا الشريط على ايقونات تستخدم في فتح او غلق او اضافة عنوان او شرح للنتائج.

اعداد د. رعد جعفر حسين

output
الاجزاء الاخرى من واجهة ملف output
  • 2- الجزء الخاص بالمعلومات information area:

هي المساحة المخصصة لعرض ملخص محتويات النتائج حيث يمكن من خلالها عرض بعض او كل النتائج التي تم التوصل اليها، وتكون عادة في الجهة اليسرى من واجهة الملف.

  • 3- الجزء الخاص بعرض النتائج processing area: هو الجزء الاكبر من واجهة ملف output حيث تظهر فيه جميع نتائج التحليل الاحصائي المطلوب.
  • تظهر واجهة ملف outputكما في الشريحة التالية:

اعداد د. رعد جعفر حسين

slide5

ان التحليل الاحصائي التي تظهر نتائجه في ملف output يتم من خلال قائمة Analyze الي تحتوي على عدة اوامر رئيسية وأخرى فرعية كما تظهر في الصورة ادناه

اعداد د. رعد جعفر حسين

analyze
اوامر قائمة Analyze
  • اولا:- الامر الرئيسي descriptive statisticsالذي يحتوي على الاوامر الفرعية التالية
  • 1*- الامر Frequencies:- يستعمل هذا الامر لعرض تكرار كل قيمة لمتغير ما وحساب بعض مقاييس التمركز والتشتت والرُبيعات والمئيِنات مع عرض بعض المخططات البيانية.
  • ويمكن الوصول الى هذا الامر كالأتي:
  • Analyze descriptive statistics frequencies
  • فيظهر صدوق الحوار التالي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

frequencies
صندوق حوار frequencies

حيث يمكن نقل المتغيرات المطلوبة من جهة اليسار الى جهة اليمين وعند النقر على مفتاح statistics… يظهر صندوق الحوار الخاص به وهو كما يأتي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

statistics frequencies
صندوق حوار statistics…التابع لصندوق الحوار frequencies

وفيه يتم تأشير الإيعازات الاحصائية المطلوبة ثم ننقر مفتاح continue فنعود الى صندوق الحوار الرئيسي (frequencies) ومنه ننقر المفتاح charts… فيظهر صندوق الحوار الخاص به وهو كما يأتي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

charts frequencies
صندوق حوار charts…التابع لصندوق الحوار frequencies

يستخدم هذا الصندوق لتحديد انواع المخططات البيانية المطلوبة بعد ذلك ننقر مفتاح continueفنعود الى صندوق الحوار الرئيسي ونه ننقر مفتاح okفتظهر النتائج في ملف output

اعداد د. رعد جعفر حسين

analyze1
تكملة اوامر قائمة Analyze
  • 2- الامر descriptive: يستخدم هذا الامر لإيجاد الوسط الحسابي mean والانحراف المعياري std. Deviation والتباين variance وغيرها من مقاييس الاحصاء الوصفي لمتغير واحد او لمجموعة متغيرات.
  • ويمكن الوصول الى هذا الامر كالاتي:
  • Analyze descriptive statistics descriptive
  • فيظهر صدوق الحوار التالي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

descriptives
صندوق الحوار descriptives

يتم نقل المتغيرات من جهة اليمين الى جهة اليسار ولاجل اختيار المؤشرات الاحصائية الوصفية ننقر مفتاح options… فيظهر صندوق الحوار الخاص به كما يلي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

options descriptives
صندوق الحوار optionsالتابع لصندوق الحوار descriptives

بعد تأشير المقاييس الاحصائية الوصفية المطلوبة ننقر مفتاح continue فنعود الى صدوق الحوار الرئيسي وننقر مفتاح ok فتظهر نتائج التحليل الاحصائي في ملف output

اعداد د. رعد جعفر حسين

analyze2
تكملة اوامر قائمة Analyze
  • 3- الامر Independent samples T-Test

يستعمل هذا الامر للمقارنة بين متوسطي مجموعتين من الحالات عن طريق اجراء اختبار T-Test الاحصائي للكشف عن وجود فروق معنوية بين متوسطات المتغيرات من عدمه للمتغيرات المستقلة.

  • ويمكن الوصول الى هذا الامر كالاتي:

Analyze Compare Means Independent Samples T-test

  • فيظهر صدوق الحوار التالي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

independent samples t test
صندوق حوار independent-samples T-Test

نقوم بنقل المتغير او المتغيرات المراد دراستها الى جهة اليمين في خانة test variable(s): اما متغير التجزئة (التعريفي) فينقل الى خانة grouping variable: بعد ننقر مفتاح define groups فيظهر صندوق الحوار التالي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

define groups
صندوق حوار Define groups

في مربع الحوار هذا توضع رموز او ارقام مجمعتي التجزئة (التعريفية) في الخانتين الخاصتين بهما وننقر مفتاح continue لنعود الى مربع الحوار الاول منه ننقر مفتاح option فيظهر مربع الحوار التالي: ok

اعداد د. رعد جعفر حسين

options
مربع حوار Options

في مربع الحوار هذا نختار مستوى المعنوية المطلوبة ونكتبه في خانة confidence interval وننقر مفتاح continue لنعود الى مربع الحوار الاول منه ننقر مفتاح ok لتظهر نتائج التحليل الاحصائي في ملف output

اعداد د. رعد جعفر حسين

analyze3
تكملة اوامر قائمة Analyze
  • 4- الامر paired-samples T-Test

يستعمل هذا الامر لاكتشاف معنوية الفروق بين متوسطي متغيرين لعينة ما مكونة من ازواج من المشاهدات مثلا اختبار معنوية الفرق بين متوسط نسبة الكلسترول في الدم قبل تناول الدواء وبعده في عينة مكونة من 12 شخصا.

ولتنفيذ هذا الامر نتبع الخطوات التالية:

1- نرتب البيانات في نافذة data editor على شكل ازواج من البيانات للمتغيرين المطلوب اختبارهما

2- من شريط القوائم نختار:

Analyze  compare means  paired samples T-Test

فيظهر مربع الحوار التالي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

slide18

مربع حوار paired samples T-Test

نقوم بنقل المتغيرين المراد اختبارهما من جهة اليسار الى جهة اليمين (خانة paired variables: ومن ثم ننقر مفتاح options ونحدد مستوى المعنوية كما في الايعاز السابق ثم ننقر مفتاح ok في مربع الحوار الاساسي فتظهر النتائج في ملف output

اعداد د. رعد جعفر حسين

analyze4
تكملة اوامر قائمة Analyze
  • 5- الامر One Sample T-Test
  • يفيد هذا الامر في اكتشاف وجود اختلاف معنوي significant difference لمتوسط المجتمع الذي سحبت منه العينة عن قيمة ثابتة constant . اضافة الى امكانية تقدير فترة الثقة confidence interval لمتوسط المجتمع
  • يمكن الوصول الى هذا الامر كما يأتي:
  • Analyze Compare Means one sample T-Test
  • فيظهر صندوق الحوار التالي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

one sample t test
صندوق الحوارone sample T Test

ننقل المتغير من جهة اليسار الجهة اليمين في خانة Test varible(s): ثم نكتب القيمة المطلوب اختبار متوسط المجتمع على ضوئها في خانةTest Value: ثم من مفتاح options… نحدد مستوى المعنوية كما في المثال السابق ثم نقر مفتاح ok لتظهر نتائج التحليل الاحصائي في ملف output

اعداد د. رعد جعفر حسين

analyze5
تكملة اوامر قائمة Analyze
  • 8- الارتباط correlation: تسمى العلاقة بين ظاهرتين بالارتباط correlation مثلا العلاقة بين الدخل والاستهلاك فمن البديهي ان زيادة دخل الفرد يؤدي الى زيادة استهلاكه من السلع والخدمات كما ان ارتفاع سعر سلعة ما يؤدي الى تدني الطلب عليها علما ان الارتباط قد يكون خطيا linear او غير خطية non linear . ان القياس المستخدم الذي يقيس درجة الارتباط يعرف بمعامل الارتباط correlation coefficient ويرمز له بالحرف r وتتراوح قيمته بين -1 الى 1

اعداد د. رعد جعفر حسين

analyze6
تكملة اوامر قائمة Analyze
  • الارتباط الخطي البسيط simple linear correlation:

يحسب معامل الارتباط الخطي البسيط بافتراض وجود علاقة بين متغيرين اثنين فقط مع العلم ان الحصول على قيمة صغيرة لهذا المعامل لا يعني عدم وجود علاقة بين المتغيرين فقد توجد علاقة من الدرجة الثانية او الثالثة (ارتباط غير خطي)

يمكن الوصول للامر الذي يحسب الارتباط الخطي البسيط كما يأتي:

Analyze  correlate  bivariate

فيظهر صندوق الحوار التالي:

اعداد د. رعد جعفر حسين

slide23

فننقل المتغيرين من جهة اليسار الى جهة اليمين ونأشر خانة pearson لحساب معامل الارتباط البسيط اما اذا اردنا ايجاد معامل ارتباط الرتب فنأشر خانة spearman كما نؤشر خانة two-tailed لاختبار الفرضية من الطرفين كما نؤشر خانة flag significant correlations لوضع نجمة للارتباطات المعنوية كما موضح في الصورة ادناه

اعداد د. رعد جعفر حسين