spss for beginners: lesson 5 “ two variables...

SPSS for Beginners: Lesson 5SPSS for Beginners: Lesson 5““ Two Variables DescriptionTwo Variables Description ““

اعدادعبدالفتاح مصطفى محمد. د

آلية العلوم–قسم الرياضيات مصر-جامعة المنصورة

Lesson005. By Dr. Abdelfatah Mustafa Math. Department, Faculty of Science, Mansoura University, Egypt. of 40

IntroductionIntroduction مقدمة مقدمة 11--55.واحدالعرض االحصائى لمتغيرين لن يختلف آثيرا عن العرض االحصائى لمتغير

او احداهما متغير آمى ) آمية، وصفية ( قد يكون المتغيرين المراد وصفهما احصائيا من نفس النوع وقد تختلف أو تتشابه وحدات القياس لهما وبصفة عامة يمكن عرض ) نوعى(واآلخر متغير وصفى

-:البيانات المزدوجة آاآلتى وهو وضع البيانات فى جدول احصائى مزدوج ويصلح للبيانات النوعية : Tabulationجدولة البيانات 1.

( بيانات آل متغير على حده والكمية والمختلطة وهو يصف العالقة بين المتغيرين باالضافة الى وصف ).التوزيعات الهامشية

وهو التعبير عن البيانات المزدوجة بشكل : Graphical Representationتمثيل البيانات بيانيا 2.. بيانى يتالئم مع طبيعة البيانات

يمكن التعبير عن البيانات االحصائية بحساب : Statistical Measuresحساب بعض المقاييس االحصائية -3ة واتجاه العالقة بين مقياس احصائى مثل معامل االرتباط وهو مقياس نسبى يستخدم لقياس درج

وايضا حساب . هوتوجد مجموعة من معامالت االرتباط تصلح لجميع وحدات القياس المختلف . المتغيرين بعض المقاييس االحصائية لكل متغير على حده

ها فى اجراء اختبار باالضافة الى طرق العرض السابقة فان الجداول المزدوجة يمكن استخدام ويساعد هذا االختبار فى معرفة هل المتغيرات الممثله فى Test of Independentاالستقالل

.األعمده وبالصفوف مستقله عن بعضها او ال . الطرق السابقه على حده وسوف نتعرض هنا لدراسة آال من


SPSS for Beginners: Lesson 5SPSS for Beginners: Lesson 5

جدوله البيانات عن طريق الجداول المزدوجه جدوله البيانات عن طريق الجداول المزدوجه 22--55Cross TablesCross Tables


قبل الحديث عن آيفية انشاء الجدول التكرارى :المزدوج توجد عدة مالحظات

البيانات النوعية والكمية المتقطعة يجب ان 1.يكون عدد تقسيمات المتغيرات فى الجدول المزدوج ليس آبيرا ويفضل ان تكون اقل

من عشرة تقسيمات بالنسبة للمتغير الكمى المستمر يجب ان 2.

يتم تكويد بيانات المتغير فى فئات قبل الجدوله

ليس ما هناك ما يمنع ان تكون المتغيرات 3.داخل الجدول مختلفه فى طبيعتها او فى

. وحدة قياسها سوف نقوم بعدة data4.savباستخدام الملف

عمليات على البيانات التى يحتويها اوال انشاء الجدول المزدوج لمتغيرين نوعيين اوال انشاء الجدول المزدوج لمتغيرين نوعيين

Genderبانشاء الجدول المزدوج للنوع فنقوم Educationومستوى التعليم

:بالخطوات التالية


Descriptive نختار analyzeمن قائمة 1.Statistics

Crosstabsمن القائمة الفرعيه نختار 2.

ننقل المتغير Crosstabsتظهر شاشة جديدة بعنوان 3.Gender لقائمة Row(s) وننقل

Column(s) لقائمة Educationالمتغير لتمثيل البيانات بيانيا باستخدام األعمدة المزدوجة 4.

Display clustered bar chartsنختار لحجب الجدول المزدوج للمتغيرين نختار 5.

Suppress tables لتحديد محتوى الخلية فتظهر شاشة Cellsنختار6.

Crosstabs: Cell Displayجديده بعنوان حيث يستخدم Observed سوف نختارCount من -7

لتعين عدد المشاهدات فى آل خلية ويمكن استخدام Expected لتعين التوقعات لكل خلية والذى

.يستخدم عند اجراء اختبار االستقالل


,Row, Column سوف نختار Percentages من -8Total ويقوم بتعين نسبة الخلية للعمود او الصف او

المجموع

يستخدم لتعين البواقى Residuals االختيار -9

للعودة للشاشة السابقة Continue نضغط على -10

تظهر شاشة جديدة Statistics نختار -11:Crosstabsبعنوان Statistics

تحتوى الشاشة على عدة خيارات -12

(i) االختيارCorrelations لتعين معامل ارتباط بيرسون بين المتغيرين للبيانات الكمية

(ii) االختيارChi-square يستخدم إلجراء اختبار االستقالل بين المتغيرين

(iii) وتوجد عدة مقاييس اخرى خاصة باالحصاءات الترتيبيهيمكن تعين اى منها فيمكن اختيار معامل التوافق

Contingency Coefficient


للعودة للشاشة السابقة Continue نختار -13 تظهر الشاشة الفرعية التالية للتحكم فى Format باختيار -14

تظهر Ok ثم Continueشكل النتائج ثم نختار النتائج التالية


Output Outputالنتائج النتائج


: : الجدول األولالجدول األول. قوده ونسبه آال منها عرض ملخص عن الحاالت من حيث عدد الحاالت المستخدمه وعدد القيم المف

: : الجدول الثانى الجدول الثانى فى Education ومستوى التعليم Rows فى الصفوف Genderهو الجدول المزدوج بين النوع

وايضا التعليم والخاليا تحتوى على آال من عدد القيم ونسبه آل قيم بالنسبة للنوع Columnاألعمدة والمجموع

وحاصل Female فتعنى انه يوجد شخص واحد من النوع 1فعلى سبيل المثال الخليه األولى تحتوى على العدد Higher من المتعلمين %14.3 ويمثلFemale من النوع%7.7 والذى يمثل Highterعلى

. من العدد الكلى للبيانات %4وايضا وايضا Genderالهامشية للمتغيرات الحظ الصف والعمود اآلخيرين فى الجدول المزدوج فهى تمثل التوزيعات

Education


: : الجدول الثالث الجدول الثالث هو استقالل : والذى يستخدم الختبار االستقالل بين المتغيرين ويكون فرض العدم Chi-square testsبعنوان

Pearson Chi-squareوقد استخدم هنا اختبارى . عدم استقالل المتغيرات : المتغيرات، والفرض البديل بالتالى سوف وα/2=0.025 وهى اآبر من .Sig ونجد انه فى الحالتين قيمة Likelihood Ratioوايضا

.نقبل فرض العدم وهو االستقالل : : الجدول الرابعالجدول الرابع

وسوف النهتم باالشارة هنا ألنه موجب 0.429 ويحسب معامل التوافق Symmetric Measureبعنوان اليوجد ( االرتباط غير معنوى : باستمرار وقام البرنامج باختبار معنوية االرتباط وسيكون فرض العدم

وبالتالى نقبل فرض العدم sig.= 0.06ونجد ان ) يوجد ارتباط(االرتباط معنوى : والفرض البديل ) ارتباط. العينه وهو عدم وجود ارتباط بين عناصر مجتمعى النوع والتعليم المختار منهم

::الشكل البيانى الشكل البيانى هو األعمدة البيانية للجدول المزدوج


ثانيا انشاء الجدول المزدوج لمتغيرين ثانيا انشاء الجدول المزدوج لمتغيرين احداهما نوعى واألخر آمى متقطع احداهما نوعى واألخر آمى متقطع

Genderبانشاء الجدول المزدوج للنوع فنقوم childrenوعدد األوالد

:بالخطوات التالية نختار analyzeمن قائمة 1.

Descriptive Statistics Crosstabsمن القائمة الفرعيه نختار 2. Crosstabsتظهر شاشة جديدة بعنوان 3.

Row(s) لقائمة Genderننقل المتغير لقائمة Childrenوننقل المتغير

Column(s) 4نكرر ما سبق من الخطوة 4.

14حتى نحصل النتائج التالية 5.


ررثالثا انشاء الجدول المزدوج لمتغيرين احداهما نوعى واألخر آمى مستم ثالثا انشاء الجدول المزدوج لمتغيرين احداهما نوعى واألخر آمى مستم

: فنقوم بالخطوات التالية Income_1 والدخل Genderبانشاء الجدول المزدوج للنوع والتعامل داخل Income_c فى المتغير income_1يجب اوال تكويد المتغير الكمى المستمر 1.

. الجدول المزدوج بمرآز الفئات

300500700900مرآز الفئة

100-800800-600600-400400-200الفئة

بتكرار ما سبق على المتغيرات Gender ، Income_c سوف

:نحصل على النتائج التالية


Chi-Square Tests

1.502a 3 .6821.543 3 .672

25

Pearson Chi-SquareLikelihood RatioN of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.

(2-sided)

8 cells (100.0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is .96.

a.

Symmetric Measuresc

.238 .68225

Contingency CoefficientNominal by NominalN of Valid Cases

Value Approx. Sig.

Not assuming the null hypothesis.a.

Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b.

Correlation statistics are available for numeric data only.c.


ثالثا انشاء الجدول المزدوج للمتغيرات الكمية ثالثا انشاء الجدول المزدوج للمتغيرات الكمية قبل التعامل معها لكن اذا آانت ) اى التعبير عنها بفترات ( اذا آانت المتغيرات الكمية مستمرة فيجب تكويدها

وسنكرر ما سبق . سنتعامل معها مباشرة ) منفصله ( متقطعه



التمثيل البيانى للبيانات المزدوجه باستخدام شكل االنتشار التمثيل البيانى للبيانات المزدوجه باستخدام شكل االنتشار 33--55Scatter PlotScatter Plot


يستخدم شكل االنتشار للتعرف على نوع ودرجة العالقة بين .المتغيرين المستمرين

ومن شكل االنتشار يمكن التعرف على طبيعة العالقة بين المتغيرين هل هى عالقة خطيه ام ال؟

شكل االنتشار ما هو اال تمثيل للبيانات المزدوجة بنقاط على محورين احداهما المحور السينى ويمثل عادة المتغير المستقل والمحور الصادى ويمثل المتغير الغير مستقل

ومن شكل االنتشار ). المتغير التابع (اذا تجمعت البيانات حول خط يصنع زاوية حادة او 1.

منفرجة مع المحور االفقى فتكون العالقة بين المتغيرين .خطيه

اذا آانت العالقة خطيه واقتربت النقاط من بعضها حول 2.خط وهمى آانت العالقة قويه

( اذا وقعت النقاط جميعها فوق الخط فى العالقة الخطية 3.. آانت العالقة تامه ) أو الشكل فى العالقة الغير خطية

والذى data6.savسوف نتعامل هنا مع الملف ,Stat طالب فى اربعة مواد 30يحتوى درجات

Phy, Chem, Math .Graphsسوف نتعامل هنا مع القائمة


Scatter/Dot نختارGraphsمن قائمة 1.

Simple Scatter نختار Scatter/ Dotتظهر شاشة جديدة بعنوان 2.

Simple Scatter تظهر شاشة جديد بعنوان Defineنضغط على 3. Plot ننقل Y Axis والتابع الى خانة X Axisالمتغير المستقل الى خانة


Titles تظهر شاشة جديدة بعنوان Titles بالضغط على -4 Continueنحدد فيها عنوان الرسم البيانى ثم نختار

فنعود للشاشة السابقة تظهر شاشة جديد بعنوان Options بالضغط على -5

Options نحدد فيها آيفية معالجة القيم المفقودة، ثم نعود للشاشة السابقة Continueنختار

. سوف يظهر الشكل البيانى التالى Ok بالضغط على -6


ويتضح من شكل االنتشار ان البيانات غير

متجمعة حول خط مستقيم وال تاخذ شكل

معين لذا فان . االرتباط ضعيف



تعيين معامل االرتباط آمقياس بين المتغيرات المزدوجه تعيين معامل االرتباط آمقياس بين المتغيرات المزدوجه 44--55Linear CorrelationLinear Correlation


معامل االرتباط بين متغيرين معامل االرتباط بين متغيرين 11--11اط على وحدة قياس المتغيرين واحيانا تتعدد مقاييس االرتباط بين متغيرين، حيث يتوقف اختيار معامل االرتب

التوصل الى نتائج بعض الفروض، وتجاهل الفروض الالزمة لحساب معامل االرتباط يؤدى الى .واستنتاجات غير دقيقة

. العالقة بين متغيرين مستمرين يعتبر معامل ارتباط بيرسون من اآثر المقاييس استخداما ودقة فهو يصف -Zero أوProduct-Moment Correlationومعامل ارتباط بيرسون له عدة مسميات اخرى مثل

Order Correlation .ولحساب معامل ارتباط بيرسون توجد عدة فروض

يجب ان تكون البيانات فى صورة ازواج مرتبطه 1.

وحدة القياس البد ان تكون بفتره على األقل 2.

البيانات لكل متغير يجب ان تتوزع طبيعيا 3.

العالقة بين المتغيرين يجب ان تكون خطيه 4. X يحتوى على درجات الطالب معدل الطالب فى الصف الثالث الثانوى data7.savاذا آان لدينا الملف

. Y ومعدله فى شهادة الدراسه الثانوية يجب اوال التحقق من الشروط السابقة

ختبار اختبار هل آل متغير على حده يتبع التوزيع الطبيعى وذلك باستخدام ا -1

معامل االرتباط بين متغيرات الكميه معامل االرتباط بين متغيرات الكميه--11


نجد ان المتغيرين لهما Frequenciesباستخدام األمر .التوزيع الطبيعى بيانيا


. نجد ان المتغيرين لهما التوزيع الطبيعى Exploreباستخدام األمر

Tests of Normality

.143 9 .200* .925 9 .431xStatistic df Sig. Statistic df Sig.

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

This is a lower bound of the true significance.*.

Lilliefors Significance Correctiona.


Tests of Normality

.222 9 .200* .837 9 .053yStatistic df Sig. Statistic df Sig.

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk




.رين العالقة بين المتغيرين عالقة خطيه سوف نستخدم شكل االنتشار للمتغي -2

.ويهومن الشكل يمكن تقريب العالقة لخط مستقيم والعالقة عالقة طردية ق


وبالتالى يمكن تعين معامل ارتباط بيرسون بين المتغيرين X, Y عن طريق

Correlate نختار Analyzeمن قائمة 1.

ألنه يوجد Bivariateمن القائمة المنسدلة نختار 2.متغيرين فقط

Bivariateتظهر شاشة جديدة بعنوان 3.Correlations

Variables لخانةX, Yننقل المتغيرات 4.

Correlationنختار نوع معامل االرتباط من قائمة 5.Coefficients وسيكون Pearson

الحظ وجود نوعين اخرين من معامالت االرتباط 6.Non-parametric Coefficientويسميان

Correlation ويستخدمان عند عدم تحقق شرط Kendall`sالتوزيع الطبيعى لبيرسون وهما tau-t ,

Spearman ولكال منهما شروط عند استخدامه البيانات التى لدينا هى عينه من مجتمعات فيمكن اختبار 7.

Test of Significanceمعنوية االرتباط عن طريق .لبيانات المجتمعات المختاره منها العينات

تظهر الشاشة التاليه Optionsبالضغط على 8.


Bivariateبعنوان Correlations: Options ومنها نحدد Statistics التى نرغب فى تعينها للمتغيرات وآذلك آيفية

فنعود للشاشة Continueالتعامل مع القيم المفقوده ثم نختار تظهر النتائج التالية Okالسابقة نضغط


: الجدول األولDescriptiveبعنوان Statistics يحتوى على بعض المقاييس االحصائية مثل الوسط واالنحراف المعيارى

وعدد القيم لكل متغير : الجدول الثانى

ويحتوى على قيمة معامل االرتباط واختبار معنوية االرتباط ونجد ان Correlationsبعنوان وهو ارتباط طردى قوى آما اوضح شكل االنتشار 0.966قيمة معامل االرتباط هى 1. لذا سوف نرفض فرض العدم وهو عدم وجود معنويه ونقبل α/2 وهى اقل من Sig. = 0.00قيمة 2.

) االختبار ذو طرفين( الفرض البديل بوجود معنوية


اذا آان لدينا اآثر من متغيرين آميين فيمكن حساب ما Partialيسمى بمعامل االرتباط الجزئى Correlation

وهو يحسب لمتغيرين فقط فى حالة ثبوت بقية المتغيرات االخرى ويتم حسابه تحت نفس الشروط لمعامل ارتباط

.بيرسون

فيمكن حساب data6.savاذا آان لدينا البيانات الملف مع ثبوت stat, chemمعامل االرتباط الجزئى بين

iqمستوى الذآاء

يجب اوال التحقق من ان البيانات لكل متغير تتبع التوزيع الطبيعى؟

Exploreباستخدام اختبار طبيعية البيانات باستخدام األمر فى آال االختبارين مع جميع المتغيرات Sigنجد ان قيمة

لذا سوف نقبل فرض العدم وهو ان 0.05اآبر من البيانات تتبع التوزيع الطبيعى

معامل االرتباط بين اآثر من متغيرين معامل االرتباط بين اآثر من متغيرين --22--11


ويمكن التحقق من باقى الشروط -2وسوف نقوم بحساب معامل

ثم Correlate نختار Analyze من قائمة -1Partialننقر على

Partial تظهر شاشة جديده بعنوان -2Correlations ننقل المتغيرينStat,

chem لقائمة variables وننقل Controlling لخانةmathالمتغير for:

Tests of Normality

.072 25 .200* .987 25 .979

.093 25 .200* .972 25 .699

.136 25 .200* .955 25 .324

.111 25 .200* .933 25 .103

.123 25 .200* .968 25 .585

mathstatchemphyiq

Statistic df Sig. Statistic df Sig.Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk




لتحديد المقاييس االحصائية المراد Option نضغط على -3حسابها للمتغيرات وآيفية التعامل مع القيم المفقوده ثم

نعود للشاشة السابقة Continueنضغط Test من األمر -4 of Significance نختار Two-tailed

لنحصل على اختبار معنوية االرتباط من طرفين ثم نختار Ok

تظهر النتائج التالية -5


معامل االرتباط بين المتغيرات النوعية معامل االرتباط بين المتغيرات النوعية --22

Gender, Education ونريد تعين معامل االرتباط بين المتغيرين النوعيين data4.savاذا آان لدينا الملف

عرض الوسط الحسابى واالنحراف المعيارى وعدد القيم Descriptive Statistics بعنوان :الجدول األول.لكل متغير من المتغيرات الثالثة

وهى اآبر من Sig. = 0.528 عرض معامل االرتباط الجزئى وقيمة Correlations بعنوان :الجدول الثانى α/2 نه ال توجد داللة لمعامل االرتباط لذا فا .


طريق تكويد بيانات آال من المتغيرين ثم ال يمكن التعامل مع البيانات النوعية لذا فيمكن التغلب على ذلك عن التعامل معها


. يعى ام ال يجب قبل حساب معامل االرتباط اختبار هل البيانات تتبع التوزيع الطب البيانات لها : لذا سوف نرفض فرض العدم 0.05 اقل من .Sig نجد ان قيمة Exploreومن األمر

.البيانات ليس لها التوزيع الطبيعى : التوزيع الطبيعى ونقبل الفرض البديل

النوعية يستخدم لتعيين معامل لذا ال يمكن استخدام معامل ارتباط بيرسون وهذا منطقى ألن البيانات . االرتباط لها معامل ارتباط سبيرمان للرتب

Spearmanسوف نكرر ما سبق لتعين معامل االرتباط لكننا سوف نحدد عن gen_code, Edu_codeوبالتالى يمكن تعين معامل ارتباط سبيرمان للرتب بين المتغيرين

طريق Correlate نختار Analyzeمن قائمة 1. ألنه يوجد متغيرين فقط Bivariateمن القائمة المنسدلة نختار 2.

Tests of Normality

.208 25 .007 .809 25 .000

.347 25 .000 .639 25 .000Edu_codegen_code

Statistic df Sig. Statistic df Sig.Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk



Bivariateتظهر شاشة جديدة بعنوان . 3 Correlations Edu_code, gen_codeننقل المتغيرات . 4

Variablesلخانة Correlationنختار نوع معامل االرتباط من قائمة . 5

Coefficients وسيكون Spearmanالبيانات التى لدينا هى عينه من مجتمعات فيمكن اختبار . 6

Test of Significanceمعنوية االرتباط عن طريق . لبيانات المجتمعات المختاره منها العينات

تظهر الشاشة التاليه Optionsبالضغط على . 7Bivariateبعنوان Correlations: Options ومنها

غير نشط ألننا نتعامل مع Statisticsالحظ االختياربيانات نوعية تم تكويدها وليست بيانات آمية لكن

Missingاالختيار values نشط ويوضح آيفية فنعود Continueالتعامل مع القيم المفقوده ثم نختار

تظهر النتائج التالية Okللشاشة السابقة نضغط


لذا 0.025 وهى اآبر من Sig. = 0.082 وقيمة 0.355الحظ أن االرتباط طردى ضعيف وقيمته هى . التوجد داللة لمعامل االرتباط

. النوعية على النتائج للبيانات ال يؤثراختالف طريقة التكويد


السالم عليكم ورحمة اهللا وبرآاته السالم عليكم ورحمة اهللا وبرآاته

Dr. A. MustafaDr. A. [email protected]@mans.edu.eg


spss for beginners: lesson 5 “ two variables...

Documents