أساليب متقدمة يف التحليل الكمي( جغر 518) (51479)الشعبة

هـ1440/1439: الفصل الدراسي األول عنربة بنت مخيس بالل. د

حتليل عالقات االرتباط السببية (: 3)املوضوع Multiple Regressionاالعتماد املتعدد

هـ 21/01/1440-هـ07/01/1440: االثنني

1/43قاعة 8-11

أهداف التعليم والتعلم

:بعد هذه احملاضرة يتوقع أن تتمكن الطالبة من حتديد ماهية االعتماد املتعدد؟1.

Key words: تتقن الكلمات املفتاحية الرئيسة2.

.حتديد االفرتاض الرئيس الذي يعتمد عليه حتليل االعتماد3.

(Enter& Stepwise)التدريب على إدخال املتغريات بالطريقتني 4.

.قراءة نتائج التحليل واختبار فرضيات الدراسة5.

. إجياد أمنوذج االعتماد املتعدد للظاهرة املدروسة6.

.اختبار قصري بعدي7.

.املراجع8.

2 عنبرة بالل االعتماد المتعدد. د هـ03/02/1439

من المحطات النهائية للبحث العلمي عرضه

كمجهود أو تجربة شخصية في المؤتمرات

العلمية أمام الزمالء والمختصين

الصورة من الرحلة العلمية إلى بحيرة دومة

اللقاء العلمي المصاحب : المناسبة)الجندل

31النعقاد الجمعية العمومية

( الجوفومستقبل الزراعة في منطقة المياه )

م2015الجمعية الجغرافية السعودية، (الزراعة في منطقة الجوف: اشتركت ببحث)

مدخل -أولا

سلوب هو المتعدد االعتماد• .االرتباط معامالت مجموعة ضمن يدخل احصائي ا

سلوب عن بها يمتاز التي الرئيسة الوظيفة• التنبؤ على القدرة هي االرتباط ا

(Prediction) بداللة التابع المتغير داخل تحدث التي التغيرات قيمة وتفسير .(Predictors) المستقلة المتغيرات-المتنبائت في تحصل التي التغيرات قيمة

من مجموعة وبين ،(معتمد)تابع متغير بين االرتباط عالقة قوة يقيس وظيفته• .المستقلة المتغيرات

الكلمات المفتاحية -ثانيا

1. Stepwise 2. R. 3. R. square(R2). 4. Adjusted R. square. 5. F. 6. Significant(sig.) 7. B 8. Beta. 9. Prediction. 10. Predictors.

11. Assumptions. 12. Scatter plot. 13. Linearity. 14. Non- linearity. 15. suitable transformation.

االفتراض -ثالثا

Assumption/s • Multiple regression technique does not test whether

data are linear. • On the contrary, it proceeds by assuming that the

relationship between the Y and each of Xi's is linear. • Hence as a rule, it is prudent to always look at the

scatter plots of (Y, Xi), i= 1, 2,…,k. If any plot suggests non linearity, one may use a suitable transformation to attain linearity.

التدريب -رابعا

كفاءة رفع هو تعالى هللا بإذن سعينا سيكون التدريب من المرحلة هذه في وظيفة خالل من الهام األمر هذا تحقيق وسيتم الظاهرة؛ تغير لتفسير تحليلنا من لنا تتوفر والتي االعتماد تحليل أنموذج في المتنبئات إدخال طريقة تغيير .((SPSS برنامج خالل

تذكير

إدخال يتم أنه وتعني (Enter) طريقة على تدريبك تم السابقة المحاضرة في* دفعة اإلحصائية التحليل برنامج في االعتماد أنموذج في المتنبئات جميع .واحدة

بضغط ولكن (Enter) بطريقة الثالث المتنبئات إدخال المرة هذه المطلوب* .المتنبئات جميع مع وهكذا حده على متنبئي كل إدراج بعد (Next) مفتاح

طريقة ادخال المتغيرات في البرنامج -4-1

( SPSS)لتحقيق متطلبات وأهداف البحوث العلمية المختلفة؛ احتوى برنامج * :الطرق اآلتية إلدخال المتنبئات في تحليل االعتماد المتعدد وهي

# Enter.

# Stepwise.

# Forward.

# Backward

بعد تحديد الطريقة المناسبة تظهر مباشرة مخرجات تحليل االعتماد المتعدد * :كما سيأتي في الشرائح المتتالية

التدريب الصفي -4-2

وتتبع الخطوات التدريبية الموجودة ( 10)المطلوب استخدام البيانات الموجودة في الشريحة رقم :اآلتيةمن أجل تحقيق األهداف ( 11)في الشريحة رقم

.إيجاد أنموذج االعتماد المتعدد لكمية الطلب على سلعة ما 1.

.الحكم على الجودة اإلحصائية ألنموذج االعتماد المتعدد2.

البيانات -4-3

البديلةسعر السلعة الدخل السعر الكمية السنوات

1981 40 9 400 10

1982 45 8 500 14

1983 50 9 600 12

1984 55 8 700 13

1985 60 7 800 11

1986 70 6 900 15

1987 65 6 1000 16

1988 65 8 1100 17

1989 75 5 1200 22

1990 75 5 1300 19

1991 80 5 1400 20

1992 100 3 1500 23

1993 90 4 1600 18

1994 95 3 1700 24

1995 85 4 1800 21

4-4

قراءة نتائج التحليل -خامسا

جدول طريقة إدخال المتنبئات -5-1

Variables Entered/Removeda

Model

Variables Entered

Variables Removed

Method

1

Price .

Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=

.050, Probability-of-F-to-remove >= .100).

2 Incomb . Enter

3 b . Enterسعر السلعة البديلة

هذه مجموعة من األسئلة التي ستساعدك في الحصول على مهارات إحصائية وفهم هذا األسلوب :االحصائي وتحقيق الهدف المنشود وهو بناء أنموذج جيد احصائيا

بين المتنبئات وبين المتغير التابع؟( R)ما قوة عالقة االرتباط الكلي -1

.الذي يناسب هذه الظاهرة( Null Hypotheses H0)اكتبي اختبار فرض العدم -2

:احكمي على الجودة اإلحصائية ألنموذج االعتماد المتعدد -3

ما مدى الجودة اإلحصائية لهذا األنموذج؟*

هل وفق الباحث إلى المتنبئات ذات القدرة التأثيرية على تغير قيمة المتغير التابع؟ *

قراءة القيم والحكم على الجودة اإلحصائية ألنموذج االعتماد -5-2 Model Summaryالمتعدد من المعلومات في جدول ملخص االرتباط

Model Summaryجدول ملخص االرتباط -5-3

Model Summary

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .961a .924 .918 5.18566

2 .975b .951 .942 4.34968

3 .975c .951 .938 4.52761

a. Predictors: (Constant), Price

b. Predictors: (Constant), Price, Incom

, Price, Incom, البديلةسعر السلعةc. Predictors: (Constant)

1نشاط صفي

،14 رقم السابقة الشريحة في عرضه تم الذي النشاط نفس اجراء المطلوب• على ج ب، أ، الفقرات في وردت التي االختبارات هذه تطبيق المقصود أن أي

:من كل مخرجات

ANOVAجدول التباين األحادي *

Coefficientsجدول معامالت االعتماد المتعدد *

ANOVA جدول تحليل التباين األحادي -5-4

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 4250.417 1 4250.417 158.061 .000b

Residual 349.583 13 26.891 Total 4600.000 14

2 Regression 4372.963 2 2186.482 115.566 .000c Residual 227.037 12 18.920

Total 4600.000 14 3 Regression 4374.508 3 1458.169 71.133 .000d

Residual 225.492 11 20.499 Total 4600.000 14

a. Dependent Variable: Quantity

b. Predictors: (Constant), Price

c. Predictors: (Constant), Price, Incom

d. Predictors: (Constant), Price, Incom, سعر السلعة البديلة

على الجودة اإلحصائية من خالل تتبع قيم اختبار ف الحكم -5-5 (ANOVA)في جدول

(F) اختبار قيمة فحص -(أ)

إدخاله يتم الذي المتنبئ تأثير قوة االختبار هذا قيم في تحدث التي المستمرة الزيادة تشير إذ تبعا ؛ النقصان أو بالزيادة (F) اختبار قيمة في التغير تتبع المطلوب الشريحة في الموجود القيم في يظهر كما صحيح والعكس بنائه إلى التوصل تم الذي المتعدد االعتماد أنموذج قوة ثم ومن المتعدد االعتماد انموذج في مرة كل .(17) رقم

.جديد متنبئ إضافة فيها يتم مرة كل في ف اختبار قيمة عامة بصفة تراجعت *

.فقط السعر إدخال تم حيث 158.061 األول األنموذج في قيمتها بلغت *

.المستهلك دخل المتنبئ إدخال نتيجة 115.566 فبلغت الثاني األنموذج االختبار قيمة نقصت *

.71.133 بلغت إذ األولى للسلعة البديلة السلعة سعر وهو األخير المتنبئ إدخال بعد الثالث األنموذج في أكثر االختبار قيم نقصت *

(F) اختبار لقيمة اإلحصائية الداللة قيمة -(ب)

من أقل أنها أي 0.000 قيمها بلغت التي قوتها على حافظت أنها الثالثة النماذج في ف اختبار قيمة فحص بعد استنتاجها يمكن التي العامة المالحظة * 0.0001

وسعر المستهلك دخل وهما اآلخرين المتنبئين تأثير من أقوى تأثيره وأن السلعة، هذه على الطلب كمية تغير على قوي تأثير ذو متنبئ هو السلعة سعر أن * .البديلة السلعة

Coefficientsجدول معامالت االعتماد المتعدد -5-6

ر غيلت اي فنايتب اليرستف ويرأثلت اوةوقة منهيال

طبارتال اتقاالعو

الداللة اإلحصائية لعالقة االرتباط بين

. المتغير التابع وكل متنبئ على حدة

.الجودة اإلحصائية لنموذج االعتماد

مصدر بناء أنموذج االعتماد المتعدد

Betaقراءة قيم 2نشاط صفي

في اختبار الجودة اإلحصائية لنموذج االعتماد ( Beta)المطلوب استخدام قيم بيتا 1. هل انموذج االعتماد المتعدد ذو جودة إحصائية ومفسر لتغير ظاهرة الطلب؟ : المتعدد

بفعل تأثير كل متنبئ على )%( كم بلغت قيمة تفسير التباين داخل قيمة المتغير المعتمد 2. .حده

كم بلغ مقدار التباين في قيمة المتغير التابع بفعل تأثير كل واحد من هذه المتنبئات 3. الثالثة؟

من أكثرهم قوة في التأثير وإحداث تغير في قيمة المتغير التابع؟4.

إيجاد انموذج االعتماد المتعدد -سادسا

إيجاد األنموذج -6-1

السؤالأنموذج بناء -إليجادما هو المصدر الذي يجب التوجه إليه مباشرة

يتم التوصل إليه في لكمية الطلب على السلعة الذي االعتماد المتعدد نهاية تحليل االعتماد؟

الجواب coefficients))من جدول معامالت االعتماد *

في العمود (B) بالتحديد من القيم الموجودة تحت الخلية المسماة Standardized coefficients. الثاني

تابع إيجاد األنموذج -6-2

االعتماد خط معادلة رموز تعويض هو األنموذج إيجاد أن حيث * :وهي االعتماد معامالت بقيم المتعدد

B0قيمة معامل القطع -

.قيم معامالت االعتماد لجميع المتنبئات كل واحد على حده-

بناء على الجدول في إذن فإن أنموذج التنبؤ بتغير كمية الطلب * :ُيكتب كاآلتي 19الصفحة

Ŷ= 79.106 - 4.928 (PRICE) + .016(Incom)+ .175(AlterGP.)

التنبؤ بالتغير في قيمة المتغير التابع -6-3

المطلوب استخدام أنموذج التنبؤ السابق في حساب قيمة التغير في كمية . أ .الطلب على السلعة بداللة قيمة التغير في المتنبئات الثالث السابقة

Ŷ= 79.106 - 4.928 (1.5) + .016(2) + .175(05). ب

= إذن قيمة التغير في الطلب. ج

تدريب

الصفي

نموذج لطريقة كتابة المخرجات من جدول معامالت االعتماد في التقارير واألبحاث

Independent Variable Regression Coefficient T P-value

Intercept (قيمة معامل القطع) 0.0001 26.33 68.15

BMI -0.58 10.30 0.0001 1المتنبئ

Age 0.65 20.22 0.0001 2المتنبئ

Male gender 0.94 1.58 0.1133 3المتنبئ

Treatment for 4المتنبئ hypertension

6.44 9.74 0.0001

اتقني مهارة جديدة

المراجع

1. https://www.stat.nus.edu.sg/~stazjt/teaching/ST2137/lecture/lec%2013.pdfSimple regression. صفحة 15م، 09:32: ، األحد(هـ25/01/1439)تاريخ السترداد.

2. http://www.kck.usm.my/ppsg/statistical_resources/MLRAyub_PDF1perpage.pdf, صفحة 57، م09:49: ، األحد(هـ25/01/1439)تاريخ االسترداد.

3. site.iugaza.edu.ps/mbarbakh/files/2010/02/Regression.doc, تاريخ.صفحات 6، م10:40: ، األحد(هـ25/01/1439)االسترداد

4. https://explorable.com/multiple-regression-analysis. تاريخ، م07:43: األربعاء، (هـ28/01/1439)االسترداد

5. http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/BS704-EP713_MultivariableMethods/BS704-EP713_MultivariableMethods2.html تاريخ

.ص10:19: ، األحد(هـ27/01/1440)االسترداد