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‫ﻭﺘﺒﻴﻥ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺃﻋﻼﻩ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﺍﻹﻀﺎﻓﻴﺔ ﺍﻟﻤﺘﺎﺤﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﺎﺫﺝ‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‪ ،‬ﻭﺃﻫﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﻭﺍﻟﺘﻲ ﻴﻨﺼﺢ ﺒﺎﺨﺘﻴﺎﺭﻫﺎ ﻫﻭ‬

‫‪CI for‬‬

‫)‪ exp(B‬ﻓﺘﺭﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻟﻠﻤﻘﺩﺍﺭ )‪ Exp(B‬ﻷﻨﻪ ﻴﻌﻁﻲ ﻓﺘﺭﺍﺕ ﺜﻘﺔ ﻟﺠﻤﻴﻊ ﻨﺴﺏ ﺍﻟﺨﻼﻑ‬

‫‪ Odds Ratios‬ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺤﺴﺎﺒﻬﺎ ﺃﺜﻨﺎﺀ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ‪ ،‬ﺒﻴﻨﻤﺎ ﺍﻹﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﻫﻲ‬ ‫ﻋﺒﺎﺭﺓ ﻋﻥ ﺇﺤﺼﺎﺀﺍﺕ ﺘﻬﺩﻑ ﺇﻟﻰ ﺍﻻﺴﺘﺩﻻل ﺍﻹﺤﺼﺎﺌﻲ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ‬ ‫ﻭﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﺼﺤﺔ ﻓﺭﻀﻴﺎﺕ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﺭﺒﻊ ﺍﻻﺴﺘﻤﺭﺍﺭ‬

‫‪ Continue‬ﻟﻠﻌﻭﺩﺓ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ‪.‬‬

‫ﻜﻤﺎ ﺃﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ ﻫﻨﺎ ﺃﻴﻀﹰﺎ ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﺘﺨﺯﻴﻥ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻋﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺤﺴﺎﺒﻬﺎ ﺃﺜﻨﺎﺀ ﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ‬

‫ﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺘﻙ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﻡ ﻤﻥ ﺨﻼل ﺍﺨﺘﻴﺎﺭ ﻤﺭﺒﻊ ﺍﻟﺘﺨﺯﻴﻥ ‪ Save‬ﻓﻲ ﺃﺴﻔل ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ‬ ‫ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ‪ ،‬ﻭﺒﺎﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺭﺒﻊ ﺴﻭﻑ ﺘﻔﺘﺢ ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﺘﺨﺯﻴﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬

‫ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ‪ Save New Variables‬ﻜﻤﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 25-14‬ﺃﺩﻨﺎﻩ‪.‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪482‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 25-14‬ﻨﺎﻓﺫﺓ ﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﺘﺨﺯﻴﻥ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺠﺩﻴﺩﺓ ‪Save New‬‬ ‫‪ Variables‬ﻓﻲ ﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺫﻭ ﺍﻟﺤﺩﻴﻥ ‪Binary Logistic‬‬

‫ﻭﺘﺒﻴﻥ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ ﺃﻋﻼﻩ ﺠﻤﻴﻊ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﺨﺯﻴﻨﻬﺎ ﻓﻲ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺠﺩﻴﺩﺓ‬

‫ﻟﻠﺘﻌﺎﻤل ﻤﻌﻬﺎ ﻓﻴﻤﺎ ﺒﻌﺩ‪ ،‬ﻭﺃﻫﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻫﻭ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻻﺕ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ‬

‫‪ ، Predicted Probabilities‬ﻭﺘﻌﺘﺒﺭ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻷﺨﺭﻯ ﺘﺤﺕ ﺒﻨﻭﺩ ﺍﻟﻤﺅﺜﺭﺍﺕ‬

‫‪ Influence‬ﻭﺍﻷﺨﻁﺎﺀ ‪ Residuals‬ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻫﺎﻤﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻨﻬﺘﻡ ﺒﺎﺨﺘﺒﺎﺭ ﺼﺤﺔ‬ ‫ﺍﻟﻔﺭﻭﺽ ﻭﺍﻟﺸﺭﻭﻁ ﺍﻟﻼﺯﻤﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ‪.‬‬

‫ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﻴﺔ ﺍﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ﺍﻻﺴﺘﻤﺭﺍﺭ ‪ CONTINUE‬ﻟﻠﻌﻭﺩﺓ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻨﺎﻓﺫﺓ‬ ‫ﺍﻷﺼﻠﻴﺔ ﻭﻤﻨﻬﺎ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﻵﻥ ﺍﻟﻀﻐﻁ ﻋﻠﻰ ﻤﻔﺘﺎﺡ ﺍﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ‪ OK‬ﻟﺘﻨﻔﻴﺫ ﺍﻷﻤﺭ ﻭﺍﻟﺤﺼﻭل‬

‫ﻋﻠﻰ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺜﺎل‪.‬‬

‫ﻭﺘﻌﺘﺒﺭ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻤﻥ ﺘﻨﻔﻴﺫ ﻫﺫﺍ ﺍﻷﻤﺭ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻁﻭﻴﻠﺔ‪ ،‬ﻭﺴﻨﻘﻭﻡ ﻫﻨﺎ ﺒﻘﺴﻤﺘﻬﺎ‬

‫ﺇﻟﻰ ﺃﺠﺯﺍﺀ ﺒﻬﺩﻑ ﺘﻭﻀﻴﺢ ﻭﺘﻔﺴﻴﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻓﻲ ﻜل ﺠﺯﺀ ﻤﻨﻬﺎ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ‪:‬‬

‫ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻭل ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺴﻭﻑ ﻴﻜﻭﻥ ﻋﺒﺎﺭﺓ ﻋﻥ ﻤﻠﺨﺹ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ‬

‫ﺩﺨﻠﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﻭﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﻴﻔﻴﺩ ﻓﻘﻁ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻘﻕ ﻤﻥ ﻭﺠﻭﺩ ﻗﻴﻡ ﻤﻔﻘﻭﺩﺓ ﻭﺃﻥ ﺠﻤﻴﻊ‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻗﺩ ﺩﺨﻠﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﻭﺒﺩﻭﻥ ﺍﻟﺘﺴﺭﻉ ﻓﻲ ﺘﻔﺴﻴﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﻴﻅﻬﺭ‬

‫ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 26-14‬ﺃﺩﻨﺎﻩ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺘﺤﻘﻕ ﻤﻥ ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻘﻴﻡ ﺍﻟﻭﺍﺭﺩﺓ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﻭﺍﺘﺴﺎﻗﻬﺎ‬ ‫ﻤﻊ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺘﻌﺘﺒﺭ ﺨﻁﻭﺓ ﻀﺭﻭﺭﻴﺔ ﻗﺒل ﺍﻟﺒﺩﺀ ﻓﻲ ﺘﻔﺴﻴﺭ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ‪.‬‬

‫‪482‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪483‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 26-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻭل ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ‪Logistic‬‬ ‫‪ Regression‬ﻭﻴﺒﻴﻥ ﻤﻠﺨﺹ ﻷﻋﺩﺍﺩ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺩﺨﻠﺕ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل‪.‬‬ ‫‪Case Processing Summary‬‬ ‫‪Unweighted Cases a‬‬ ‫‪Selected Cases‬‬ ‫‪Included in Analysis‬‬

‫‪Percent‬‬

‫‪N‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪84‬‬

‫‪.0‬‬

‫‪0‬‬

‫‪Missing Cases‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪84‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪.0‬‬

‫‪0‬‬

‫‪Unselected Cases‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪84‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪a. If weight is in effect, see classification table for the total‬‬ ‫‪number of cases.‬‬

‫ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ )ﺸﻜل ‪ (27-14‬ﻴﺒﻴﻥ ﻓﺌﺎﺕ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﺒﻊ‬ ‫ﻭﻜﺫﻟﻙ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺩﺍﺨﻠﻲ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻡ ﺘﻌﺭﻴﻔﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺃﻨﻬﺎ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ‬ ‫ﻭﺼﻔﻴﺔ ‪ Categorical‬ﺃﺜﻨﺎﺀ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 27-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺘﺼﻨﻴﻑ ‪ Coding‬ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﺒﻊ‬ ‫ﻭﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺩﺍﺨﻠﻲ ﻷﻱ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻭﺼﻔﻴﺔ ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ‪.‬‬ ‫‪Dependent Variable Encoding‬‬ ‫‪Original Value Internal Value‬‬ ‫‪No‬‬ ‫‪0‬‬ ‫‪Yes‬‬

‫‪1‬‬

‫‪Categorical Variables Codings‬‬ ‫‪Parameter coding‬‬ ‫)‪(2‬‬

‫)‪(1‬‬

‫‪Frequency‬‬

‫‪1.000‬‬

‫‪46‬‬

‫‪Bottle‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪38‬‬

‫‪NG Tube‬‬

‫‪Feeding‬‬ ‫‪type‬‬

‫‪483‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪484‬‬

‫ﻭﻴﻌﺘﺒﺭ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻜﻤﺎ ﻴﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻤﻬﻤﹰﺎ ﻤﻥ‬ ‫ﻨﺎﺤﻴﺔ ﻭﺍﺤﺩﺓ ﺃﻨﻪ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﻤﻥ ﺘﺤﺩﻴﺩ ﻜﻴﻑ ﺘﻡ ﺤﺴﺎﺏ ﻨﺴﺏ ﺍﻻﺨﺘﻼﻑ ‪،Odds Ratios‬‬

‫ﻓﺈﺫﺍ ﺘﺒﻴﻥ ﺃﻥ ﺘﻠﻙ ﺍﻟﻨﺴﺏ ﻫﻲ ﻤﻌﻜﻭﺱ ﺍﻟﻨﺴﺏ ﺍﻟﺘﻲ ﻜﻨﺕ ﺘﺘﻭﻗﻌﻬﺎ ﻓﻌﻠﻴﻙ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ‬ ‫ﺃﻥ ﺘﻌﻴﺩ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﺒﺤﻴﺙ ﻴﻨﻌﻜﺱ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‬

‫ﺍﻷﻤﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﺴﻴﺅﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺴﺏ ﺍﻟﺼﺤﻴﺤﺔ ﻭﻫﻲ ﻤﻘﻠﻭﺏ ﺍﻟﻨﺴﺏ‬

‫ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ‪.‬‬

‫ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺃﻤﺭ ﺘﺤﻠﻴل ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﻴﻌﻁﻲ‬ ‫ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ )ﻓﻲ ﻅل ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ( ﻭﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ‬

‫ﻋﻠﻰ ﻋﻨﺼﺭ ﺍﻟﺜﺎﺒﺕ ﻓﻘﻁ ﻭﻗﺒل ﺩﺨﻭل ﺃﻱ ﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻟﻠﻨﻤﻭﺫﺝ )ﺸﻜل ‪،(28-14‬‬ ‫ﻭﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻟﻴﺴﺕ ﺫﺍﺕ ﺃﻫﻤﻴﺔ ﻜﺒﻴﺭﺓ ﺇﻻ ﺃﻨﻬﺎ ﺘﻌﻁﻲ ﺃﺴﺎﺴﹰﺎ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻤﻊ ﺍﻟﻨﻤﺎﺫﺝ‬ ‫ﺍﻷﺨﺭﻯ ﺍﻷﻜﺜﺭ ﺃﻫﻤﻴﺔ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ‪.‬‬

‫ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ )ﺸﻜل ‪ (29-14‬ﻴﺒﻴﻥ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺤﻭل‬

‫ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ ﻜﻤﺎ ﻁﻠﺏ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻅﺎﻡ‪ ،‬ﻭﺘﻤﻜﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻤﻥ‬ ‫ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺒﺎﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‪ ،‬ﻓﺘﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺸﻜل ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻋﻥ‬

‫ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘل ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ‪ Feeding type‬ﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ‬

‫ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺜﺎﺒﺕ ‪ ، constant‬ﻭﻫﻨﺎﻙ ﺍﻟﻌﺩﻴﺩ ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻘﺎﻴﻴﺱ ﻭﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺒﻴﻥ ﺠﻭﺩﺓ‬ ‫ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ ﻟﻠﺘﻌﺒﻴﺭ ﻋﻥ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒﻴﻥ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻤﻥ ﻭﺍﻗﻊ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪،‬‬

‫ﻻﺤﻅ ﺒﺎﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ﻜﻴﻑ ﺍﻨﺨﻔﻀﺕ ﻗﻴﻤﺔ ‪ -2 log likelihood‬ﻭﺃﺼﺒﺤﺕ ‪ 91.9‬ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ‬

‫ﺒﺎﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﻠﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ ‪. 111.6‬‬

‫ﻭﻴﻌﻁﻲ ﻨﻅﺎﻡ ‪ SPSS‬ﺃﻴﻀﹰﺎ ﻗﻴﻤﺘﻴﻥ ﻟﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﺤﺩﻴﺩ ‪) R2‬ﻤﺭﺒﻊ ﻤﻌﺎﻤل‬

‫ﺍﻻﺭﺘﺒﺎﻁ( ﻭﺍﻟﻠﺫﻴﻥ ﻴﻘﺩﺭﺍﻥ ﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﺒﻊ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺸﺭﺤﻪ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ‪،‬‬

‫ﻭﻟﻜﻥ ﻴﺠﺏ ﺍﻟﺤﺫﺭ ﻫﻨﺎ ﻋﻨﺩ ﺘﻔﺴﻴﺭ ﺍﻟﺘﻐﻴﺭ ﻓﻲ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ‪.‬‬

‫‪484‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪485‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 28-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﻌﻁﻲ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ‬ ‫)ﻓﻲ ﻅل ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ( ﻭﺍﻟﺫﻱ ﻴﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ﻋﻨﺼﺭ ﺍﻟﺜﺎﺒﺕ ﻓﻘﻁ‪.‬‬ ‫‪Classification Tablea,b‬‬ ‫‪Predicted‬‬ ‫‪Exclusive breast‬‬ ‫‪feeding at discharge‬‬

‫‪Percentage‬‬ ‫‪Correct‬‬

‫‪Yes‬‬

‫‪No‬‬

‫‪.0‬‬

‫‪32‬‬

‫‪0‬‬

‫‪No‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪52‬‬

‫‪0‬‬

‫‪Yes‬‬

‫‪Observed‬‬ ‫‪Step 0 Exclusive breast feeding‬‬ ‫‪at discharge‬‬ ‫‪Overall Percentage‬‬

‫‪61.9‬‬ ‫‪a. Constant is included in the model.‬‬ ‫‪b. The cut value is .500‬‬ ‫‪Variables in the Equation‬‬ ‫‪95.0% C.I.for‬‬ ‫)‪EXP(B‬‬ ‫‪Upper‬‬

‫‪Lower‬‬

‫)‪Exp(B‬‬

‫‪Sig.‬‬

‫‪df‬‬

‫‪Wald‬‬

‫‪S.E.‬‬

‫‪B‬‬

‫‪1.625‬‬

‫‪.031‬‬

‫‪1‬‬

‫‪4.669‬‬

‫‪.225‬‬

‫‪.485‬‬

‫‪Constant‬‬

‫‪Step 0‬‬

‫‪Variables not in the Equation‬‬ ‫‪Sig.‬‬

‫‪df‬‬

‫‪Score‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪1‬‬

‫‪18.298‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪1‬‬

‫‪18.298‬‬

‫)‪FEEDING(1‬‬

‫‪Variables‬‬

‫‪Step 0‬‬

‫‪Overall Statistics‬‬

‫ﻭﺘﻌﻁﻲ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ‪ Chi-square tests‬ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺠﺩﻭل )ﺸﻜل‬

‫‪ (29-14‬ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻋﻥ ﺠﻭﺩﺓ ﺘﻭﻓﻴﻕ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ ﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻨﻙ ﺃﻥ‬ ‫ﺘﻼﺤﻅ ﺃﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ‪ Chi-square tests‬ﻫﻨﺎ ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ﺘﻤﺎﻤﹰﺎ ﻟﻘﻴﻤﺔ‬

‫‪ -2 log likelihood‬ﺍﻟﻤﺫﻜﻭﺭﺓ ﺃﻋﻼﻩ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 29-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﻌﻁﻲ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺤﻭل ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ‬ ‫ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ‪ ،‬ﻭﺘﻤﻜﻥ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺩﻡ ﻤﻥ ﻤﻘﺎﺭﻨﺔ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺒﺎﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﺒﺩﺌﻲ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ‪.‬‬

‫‪Block 1: Method = Enter‬‬

‫‪485‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪486‬‬

‫‪Omnibus Tests of Model Coefficients‬‬ ‫‪Sig.‬‬

‫‪df‬‬

‫‪Chi-square‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪1‬‬

‫‪19.677‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪1‬‬

‫‪19.677‬‬

‫‪Block‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪1‬‬

‫‪19.677‬‬

‫‪Model‬‬

‫‪Step 1 Step‬‬

‫‪Model Summary‬‬ ‫‪Nagelkerke R‬‬ ‫‪Square‬‬

‫‪Cox & Snell‬‬ ‫‪R Square‬‬

‫‪-2 Log‬‬ ‫‪likelihood‬‬

‫‪.284‬‬

‫‪.209‬‬

‫‪91.964‬‬

‫‪Step‬‬ ‫‪1‬‬

‫ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻫﻭ ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ )ﺸﻜل ‪ (30-14‬ﻭﻴﻌﻁﻲ ﺠﺩﻭل‬

‫ﺘﺼﻨﻴﻑ ‪ classification table‬ﻟﻠﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ ﺍﻟﻤﺤﺴﻭﺒﺔ ﻋﻠﻰ ﺃﺴﺎﺱ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ‬

‫ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪.‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 30-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﻌﻁﻲ ﺠﺩﻭل ﺘﺼﻨﻴﻑ ‪classification‬‬ ‫‪ table‬ﻟﻠﻘﻴﻡ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ‪.‬‬ ‫‪Classification Tablea‬‬ ‫‪Predicted‬‬ ‫‪Exclusive breast‬‬ ‫‪feeding at discharge‬‬

‫‪Percentage‬‬ ‫‪Correct‬‬

‫‪Yes‬‬

‫‪No‬‬

‫‪84.4‬‬

‫‪5‬‬

‫‪27‬‬

‫‪No‬‬

‫‪63.5‬‬

‫‪33‬‬

‫‪19‬‬

‫‪Yes‬‬

‫‪71.4‬‬

‫‪Observed‬‬ ‫‪Exclusive breast‬‬ ‫‪feeding at discharge‬‬

‫‪Step 1‬‬

‫‪Overall Percentage‬‬ ‫‪a. The cut value is .500‬‬

‫ﻭﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻻ ﻴﻌﺘﺒﺭ ﺫﻭ ﺃﻫﻤﻴﺔ ﻜﺒﻴﺭﺓ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﺘﻁﺒﻴﻕ ﺴﻭﻯ ﺍﻨﻪ‬

‫ﻴﻌﻁﻲ ﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻤﻔﻴﺩﺓ ﺤﻭل ﺤﺴﺎﺴﻴﺔ ﻭﺨﺼﻭﺼﻴﺔ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﺫﻱ‬ ‫ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ ﻋﻨﺩ ﺍﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﻟﻠﺘﺤﻘﻕ ﻤﻥ ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ‪.‬‬

‫‪486‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪487‬‬

‫ﻭﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺨﺎﻤﺱ ﻭﺍﻷﺨﻴﺭ ﺍﻟﺘﺎﻟﻲ )ﺸﻜل ‪ (31-14‬ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻴﻭﻀﺢ ﺘﻘﺩﻴﺭﺍﺕ ﻟﻤﻌﺎﻟﻡ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ‪.‬‬ ‫ﺸﻜل ‪ : 31-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺨﺎﻤﺱ ﻭﺍﻷﺨﻴﺭ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﻭﻴﻌﻁﻲ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﻤﻌﺎﻟﻡ ﻨﻤﻭﺫﺝ‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻘﺩﻴﺭﻩ ﻭﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﻋﻥ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺩﻗﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﻘﺩﻴﺭ‪.‬‬ ‫‪Variables in the Equation‬‬ ‫‪95.0% C.I.for‬‬ ‫)‪EXP(B‬‬ ‫‪Sig. Exp(B) Lower Upper‬‬

‫‪df‬‬

‫‪Wald‬‬

‫‪S.E.‬‬

‫‪.107‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪1‬‬

‫‪15.660‬‬

‫‪.566‬‬

‫‪6.600‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪1‬‬

‫‪15.462‬‬

‫‪.480‬‬

‫‪.323‬‬

‫‪.035‬‬

‫‪B‬‬ ‫‪a‬‬

‫‪Step 1 FEEDING(1) -2.238‬‬ ‫‪1.887‬‬

‫‪Constant‬‬

‫‪a. Variable(s) entered on step 1: FEEDING.‬‬

‫ﻤﻥ ﺍﻟﻤﻌﻠﻭﻤﺎﺕ ﺍﻟﻭﺍﺭﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺸﻜل ﺍﻟﻨﻬﺎﺌﻲ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﻨﺒﺎﻁ ﻨﻤﻭﺫﺝ‬ ‫ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺼﻭﺭﺓ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‪:‬‬ ‫‪log odds = 1.887 - 2.238 × FEEDING‬‬

‫ﻭﺤﻴﺙ ﺃﻨﻪ ﻤﻥ ﺍﻟﻨﻘﺎﺵ ﺍﻟﻭﺍﺭﺩ ﺃﻋﻼﻩ ﻨﻌﻠﻡ ﺃﻥ ﻨﻅﺎﻡ ‪ SPSS‬ﻗﺎﻡ ﺒﺈﻋﺎﺩﺓ ﺘﺼﻨﻴﻑ‬ ‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ‪) Feeding type‬ﺸﻜل ‪ (27-14‬ﻟﻴﺄﺨﺫ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪0=Tubes‬‬

‫ﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 1=Bottle‬ﻜﻤﺅﺸﺭ ﻓﺈﻥ ﻨﺴﺏ ﺍﻟﺨﻼﻑ ‪ Odds Ratios‬ﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ‬

‫)ﺴﻨﺸﻴﺭ ﻟﻪ ‪ BF‬ﻓﻴﻤﺎ ﻴﻠﻲ( ﻴﻤﻜﻥ ﺤﺴﺎﺒﻬﺎ ﺒﺩﺍﻴﺔ ﻟﻠﻘﻴﻤﺔ ‪ 0= Tubes‬ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ‪:‬‬

‫‪log odds (BF) = 1.887 - 2.238 × 0 = 1.887‬‬

‫ﺃﻱ ﺃﻥ ‪:‬‬ ‫‪odds (BF) = e1.887 = 6.6002‬‬

‫ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻁﻔل ﺭﻀﺎﻋﺔ ﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻴﺄﺨﺫ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪: 0=Tubes‬‬

‫‪6.6002‬‬ ‫‪= 0.868‬‬ ‫‪1 + 6.6002‬‬

‫= )‪Prob (BF‬‬

‫‪487‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪488‬‬

‫ﻭﻴﻤﻜﻥ ﻤﻌﺭﻓﺔ ﺤﻘﻴﻘﺔ ﺃﻥ ﻨﻅﺎﻡ ‪ SPSS‬ﻗﺎﻡ ﺒﺈﻋﺎﺩﺓ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ‬ ‫‪ Feeding type‬ﻟﻴﺄﺨﺫ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 0=Tubes‬ﻭﺍﻟﻘﻴﻤﺔ )‪ 1=Bottle Feeding (BF‬ﻜﻤﺅﺸﺭ‬

‫ﻤﻥ ﺠﺩﻭل ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻑ ﻓﻲ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺃﻋﻼﻩ )ﺸﻜل ‪ ،(27-14‬ﻭﺒﺎﻟﻤﺜل ﻴﻤﻜﻥ ﺇﻋﺎﺩﺓ‬ ‫ﺍﻟﺤﺴﺎﺒﺎﺕ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﻠﻘﻴﻤﺔ ‪ 1=Bottle‬ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ‪:‬‬

‫‪log odds (BF) = 1.887 - 2.238 × 1 = - 0.3514‬‬

‫ﺃﻱ ﺃﻥ ‪:‬‬ ‫‪odds (BF) = e -0.3514 = 0.7037‬‬

‫ﻭﺒﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺈﻨﻪ ﻴﻤﻜﻥ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﺤﺘﻤﺎل ﺃﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺍﻟﻁﻔل ﺭﻀﺎﻋﺔ ﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﻋﻨﺩﻤﺎ ﻴﺄﺨﺫ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ‪: 1=Bottle‬‬

‫‪0.7037‬‬ ‫‪= 0.413‬‬ ‫‪1 + 0.7037‬‬

‫= )‪Prob (BF‬‬

‫ﻻﺤﻅ ﺃﻥ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻟﻴﻥ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﻴﻥ ﺍﻟﺫﻴﻥ ﺘﻡ ﺤﺴﺎﺒﻬﻤﺎ ﺃﻋﻼﻩ ﻴﻁﺎﺒﻘﺎﻥ ﻨﺴﺒﺘﻲ‬

‫ﺍﻟﺼﻔﻭﻑ ﺍﻟﻠﺘﻴﻥ ﻅﻬﺭﺘﺎ ﺴﺎﺒﻘﹰﺎ ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ ،19-14‬ﻭﻟﻜﻥ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﺤﺘﻭﻱ‬

‫ﻋﻠﻰ ﺃﻜﺜﺭ ﻤﻥ ﻤﺘﻐﻴﺭ ﻤﺴﺘﻘل ﻭﺍﺤﺩ ﻟﻥ ﻴﻜﻭﻥ ﺒﺈﻤﻜﺎﻨﻨﺎ ﺍﻟﺭﺒﻁ ﺒﻴﻥ ﻗﻴﻡ ﻫﺫﻩ ﺍﻻﺤﺘﻤﺎﻻﺕ‬ ‫ﻭﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻨﺴﺒﻴﺔ ﻜﻤﺎ ﺴﺒﻕ‪.‬‬

‫ﺒﺎﻹﻀﺎﻓﺔ ﻋﻠﻰ ﻤﺎ ﺴﺒﻕ ﻓﺈﻥ ﻨﻅﺎﻡ ‪ SPSS‬ﻴﻘﻭﻡ ﺒﺘﻘﺩﻴﺭ ﻗﻴﻤﺔ )‪ Exp(B‬ﻭﺍﻟﺘﻲ‬

‫ﺘﻘﺩﺭ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ‪ Odds Ratio‬ﻭﻫﻲ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻤﺜﺎل ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ 0.1066‬ﺃﻱ ‪:‬‬ ‫‪Exp ( B) = e −2.2385 = 0.1066‬‬

‫ﻻﺤﻅ ﺃﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﻴﺴﺕ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ‪ Odds Ratio‬ﺍﻟﺘﻲ ﻅﻬﺭﺕ ﻓﻲ‬

‫ﺸﻜل ‪ ،20-14‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ﻨﺴﺒﺔ ﺘﺴﺎﻭﻱ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺘﻤﺎﻤﹰﺎ ﺇﻤﺎ ﺒﺘﻐﻴﻴﺭ‬ ‫ﺍﻟﻤﺅﺸﺭ ﻭﺇﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺃﻭ ﺒﺒﺴﺎﻁﺔ ﺒﺈﻴﺠﺎﺩ ﻤﻘﻠﻭﺏ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ‪:‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪= 9.381‬‬ ‫‪0.1066‬‬

‫= ‪odds ratio‬‬

‫‪488‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪489‬‬

‫ﻭﻟﻜﻨﻬﺎ ﻟﻴﺴﺕ ﻤﻁﺎﺒﻘﺔ ﻟﻨﻔﺱ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺒﺩﻗﺔ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻌﻭﺩ ﻓﻘﻁ ﺇﻟﻰ ﺃﺨﻁﺎﺀ ﻓﻲ‬ ‫ﺍﻟﺘﻘﺭﻴﺏ ﻭﻟﻴﺱ ﺃﻜﺜﺭ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺃﻴﻀﺎ ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺍﻟﺤﺼﻭل ﻋﻠﻰ ‪ 95%‬ﻓﺘﺭﺓ‬

‫ﺜﻘﺔ ﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﺍﻷﺨﻴﺭﺓ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻨﺎﺘﺠﺔ ﻋﻥ ﻁﺭﻴﻕ ﺇﻴﺠﺎﺩ ﻤﻘﻠﻭﺏ ﺤﺩﻱ‬ ‫ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﻴﻥ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ‪:‬‬

‫⎞ ‪1‬‬ ‫‪⎛ 1‬‬ ‫⎜ = ‪95% CI‬‬ ‫‪,‬‬ ‫)‪⎟ = (28.4 , 3.1‬‬ ‫⎠ ‪⎝ 0.035 0.323‬‬

‫ﻭﻨﺤﺼل ﻋﻠﻰ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺍﻟﻤﻁﻠﻭﺒﺔ ﺒﻌﺩ ﺍﺴﺘﺒﺩﺍل ﺤﺩﻱ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﺃﻋﻼﻩ ‪.‬‬ ‫ﻭﺍﻵﻥ‪ ،‬ﺍﻟﻤﺭﺤﻠﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﻭﻫﻲ ﺘﻭﻓﻴﻕ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻓﻤﻥ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ‬

‫ﺍﻟﺨﺎﻡ ﺍﻟﺴﺎﺒﻕ ﻨﺠﺩ ﺃﻥ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﻟﻠﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ‪ breast feeding‬ﻓﻲ‬ ‫ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ Tubes‬ﺃﻋﻠﻰ ﺒﺘﺴﻊ ﺃﻀﻌﺎﻑ ﻤﻥ ﻨﺴﺒﺔ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ ، bottle fed‬ﻭﻟﻜﻥ‬

‫ﺃﻅﻬﺭﺕ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﺤﻠﻴل ﻭﺼﻔﻲ ﺴﺎﺒﻕ ﻟﻬﺫﻩ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺃﻥ ﺍﻷﻤﻬﺎﺕ ﻓﻲ ﺴﻥ ﻤﺘﺄﺨﺭﺓ ﻏﺎﻟﺒﹰﺎ‬ ‫ﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﻤﻥ ﻀﻤﻥ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ Tubes‬ﻭﺃﻥ ﺍﻷﻤﻬﺎﺕ ﺍﻷﺼﻐﺭ ﺴﻨﹰﺎ ﻏﺎﻟﺒﹰﺎ ﻤﺎ ﺘﻜﻭﻥ ﻤﻥ‬ ‫ﻀﻤﻥ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ bottle fed‬ﻭﺫﻟﻙ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻏﻡ ﻤﻥ ﻋﺸﻭﺍﺌﻴﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻭﺒﻬﺫﺍ ﻗﺩ ﻨﻔﻜﺭ‬ ‫ﺃﺤﻴﺎﻨﹰﺎ ﻓﻲ ﻗﻴﺎﺱ ﺃﺜﺭ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﻌﺯﻯ ﺇﻟﻰ‬

‫ﺍﻟﺘﻔﺎﻭﺕ ﻓﻲ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﻤﺎ ﻴﻁﻠﻕ ﻋﻠﻴﻪ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﻤﻌﺩل‪.‬‬

‫ﻼ ﻤﻥ‬ ‫ﻭﻴﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻕ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺒﺈﺩﺨﺎل ﻜ ﹰ‬

‫ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ‪ feeding type‬ﻭﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ‪ mothers' age‬ﻜﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ‬ ‫ﻤﺴﺘﻘﻠﻴﻥ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﻡ ﺫﻟﻙ ﺒﺎﺴﺘﺨﺩﺍﻡ ﻨﻅﺎﻡ ‪ SPSS‬ﺒﻨﻔﺱ ﺍﻟﻁﺭﻴﻘﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﻨﺤﺼل‬

‫ﻋﻠﻰ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻤﺸﺎﺒﻬﺔ ﺘﻤﺎﻤﹰﺎ ﻟﺸﻜل ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ‪ ،‬ﻭﻴﻤﻜﻥ ﺍﻗﺘﺒﺎﺱ ﺒﻌﺽ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻬﺎﻤﺔ‬ ‫ﻫﻨﺎ ﻜﻤﺎ ﻴﻠﻲ‪:‬‬

‫ﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺸﻜل ‪ 32-14‬ﺠﺯﺀ ﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻁﻭﻴﻠﺔ ﻟﺘﻭﻓﻴﻕ ﻨﻤﻭﺫﺝ‬

‫ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﻭﻴﻭﻀﺢ ﻗﻴﻤﺔ ‪ -2 log L‬ﺤﻴﺙ ‪ L‬ﻫﻲ ﺩﺍﻟﺔ‬

‫ﺍﻷﺭﺠﺤﻴﺔ‪ ،‬ﻭﻴﺘﻀﺢ ﺃﻥ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺃﺼﻐﺭ ﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﻤﻥ ﻨﻅﻴﺭﺘﻬﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ‬

‫ﺍﻟﺨﺎﻡ ﺒﻴﻨﻤﺎ ﻗﻴﻤﺘﻲ ‪ R2‬ﺃﻜﺒﺭ ﻤﻥ ﻨﻅﻴﺭﺘﻴﻬﻤﺎ‪ ،‬ﻭﻤﻥ ﺫﻟﻙ ﻴﻤﻜﻥ ﺍﺴﺘﻨﺒﺎﻁ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﻟﻪ‬

‫‪489‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪490‬‬

‫ﺘﺄﺜﻴﺭ ﻤﻌﻨﻭﻱ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﻨﺒﺅ ﺒﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ‪ ،‬ﻜﻤﺎ ﺃﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ﻫﻨﺎ ﻫﻲ‬ ‫ﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻥ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺸﺎﻤل ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﻴﻥ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﻴﻥ ﻴﻌﻁﻲ ﺘﺤﺴﻥ ﻤﻌﻨﻭﻱ‬

‫ﻋﻥ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺸﻤل ﺜﺎﺒﺕ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﻓﻘﻁ‪ ،‬ﻻﺤﻅ ﺃﻥ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ 28.242‬ﻫﻲ ﺍﻟﻔﺭﻕ‬

‫ﺒﻴﻥ ﻗﻴﻤﺔ ‪ -2 log L‬ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺸﻤل ﺜﺎﺒﺕ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﻓﻘﻁ )ﻭﻫﻲ ‪111.6408‬‬

‫ﻭﺘﻅﻬﺭ ﻓﻘﻁ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺘﺎﺌﺞ ﺍﻟﻜﺎﻤﻠﺔ( ﻭﻗﻴﻤﺘﻬﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺸﺎﻤل )‪.(83.399‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 32-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻷﻭل ﺍﻟﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل‪.‬‬

‫ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺍﻟﺸﻜل ‪ 33-14‬ﺠﺯﺀﹰﺍ ﺁﺨﺭ ﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﻭﻓﻴﻕ ﻨﻤﻭﺫﺝ‬

‫ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺃﻥ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ‪ odds ratio‬ﻟﻌﻤﺭ ﺍﻷﻡ‬ ‫ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ ، 1.1367‬ﻭﻫﺫﻩ ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﺘﻌﻨﻲ ﺃﻥ ﻜل ﺴﻨﺔ ﺇﻀﺎﻓﻴﺔ ﻓﻲ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﺴﻭﻑ ﺘﺯﻴﺩ‬

‫ﻤﻥ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﻓﻲ ﻋﺎﻤل ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺒﻤﻘﺩﺍﺭ ‪ 1.14‬ﺘﻘﺭﻴﺒﹰﺎ ﻋﻠﻰ ﺍﻓﺘﺭﺍﺽ ﺜﺒﺎﺕ‬

‫ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺒﻴﻨﻤﺎ ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﻟﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﻫﻲ ‪ ،0.1443‬ﻭﺇﺫﺍ ﻤﺎ ﺘﻡ ﺇﻴﺠﺎﺩ ﻤﻘﻠﻭﺏ ﻫﺫﻩ‬

‫ﺍﻟﻨﺴﺒﺔ ﻓﺈﻨﻬﺎ ﺴﺘﻜﻭﻥ ‪ ،6.9‬ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻌﻨﻲ ﺃﻥ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﻓﻲ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺃﻜﺒﺭ ﺒﺴﺒﻊ‬ ‫ﺃﻀﻌﺎﻑ ﻓﻲ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ Tubes‬ﻤﻥ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ‪ bottle fed‬ﻋﻠﻰ ﺍﻓﺘﺭﺍﺽ ﺜﺒﺎﺕ ﻋﺎﻤل‬

‫ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ‪ ،‬ﻻﺤﻅ ﺃﻥ ﺃﺜﺭ ﻋﺎﻤل ﻨﻭﻉ ﺍﻟﺘﻐﺫﻴﺔ ﻤﺴﺘﺨﻠﺼﹰﺎ ﻤﻨﻪ ﻋﺎﻤل ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﻟﻴﺱ‬ ‫ﻜﺒﻴﺭﹰﺍ ﻤﺜل ﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﺨﻼﻑ ﺍﻟﺨﺎﻡ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻏﻡ ﻤﻥ ﻜﺒﺭﻩ ﻭﻋﻠﻰ ﺍﻟﺭﻏﻡ ﻤﻥ ﺃﻨﻪ ﻤﻌﻨﻭﻱ‬

‫)ﺤﻴﺙ ‪ p-value‬ﻤﺴﺎﻭﻴﺔ ‪ 0.011‬ﻜﻤﺎ ﺃﻥ ﻓﺘﺭﺓ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻻ ﺘﺤﺘﻭﻱ ﻋﻠﻰ ‪.(1.0‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 33-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ ﺍﻟﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل‪.‬‬

‫‪490‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪491‬‬

‫ﻭﻓﻲ ﺍﻟﻤﺭﺤﻠﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﺒﻌﺩ ﺫﻟﻙ ﻴﻤﻜﻨﻨﺎ ﺍﻟﺘﺤﻘﻕ ﻤﻥ ﺼﺤﺔ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻟﺫﻱ ﺘﻡ ﺘﻭﻓﻴﻘﻪ‬

‫ﻟﻠﺒﻴﺎﻨﺎﺕ‪ ،‬ﻭﻫﺫﺍ ﻴﻤﻜﻥ ﺃﻥ ﻴﺘﻡ ﺒﺤﺴﺎﺏ ﺇﺤﺼﺎﺀ ﻫﻭﺴﻤﺭ ﻭﻟﻤﺸﻭ ﻟﺠﻭﺩﺓ ﺍﻟﻤﻁﺎﺒﻘﺔ‬

‫‪ ، Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Test‬ﻭﺒﻬﺫﺍ ﺍﻻﺨﺘﺒﺎﺭ ﻴﻘﻭﻡ ﺒﻘﺴﻤﺔ‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ﺇﻟﻰ ﻋﺸﺭ ﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ‪ ،‬ﻭﻴﺘﻡ ﺘﻌﺭﻴﻑ ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺎﺕ ﺤﺴﺏ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ‬ ‫ﺍﻟﺘﺼﺎﻋﺩﻱ ﻟﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻤﺨﺎﻁﺭﺓ‪ ،‬ﻓﺎﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﺘﻘﺎﺒل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻟﻬﺎ‬

‫ﺃﻗل ﻤﺨﺎﻁﺭﺓ ﻤﺘﻭﻗﻌﺔ‪ ،‬ﻭﻓﻲ ﻫﺫﺍ ﺍﻟﻨﻤﻭﺫﺝ ﺘﻤﺜل ﻫﺫﻩ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ‬ ‫ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘﺎﺒل ﺃﻋﻤﺎﺭ ﺍﻷﻤﻬﺎﺕ ﻓﻴﻬﺎ ﺍﻷﻋﻤﺎﺭ ‪ 16‬ﻭ ‪ 17‬ﻭ ‪ 18‬ﺴﻨﺔ‪ ،‬ﻻﺤﻅ ﺃﻨﻪ ﻓﻲ ﻫﺫﻩ‬

‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ )ﺍﻟﺘﻲ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﺒﻬﺎ ﻓﻲ ﻓﺌﺔ ﺍﻟﺴﻥ ‪ (18-16‬ﻫﻨﺎﻙ ‪ 6‬ﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺒﻬﺎ ﻤﺴﺘﻭﻯ‬ ‫ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺇﻴﺠﺎﺒﻲ ﺒﻴﻨﻤﺎ ﻤﻔﺭﺩﺓ ﻭﺍﺤﺩﺓ ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﺒﻬﺎ ﺴﻠﺒﻲ‪،‬‬

‫ﻭﻫﺫﺍ ﻴﺘﻀﺢ ﻤﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩ ‪ Observed‬ﻓﻲ ﺍﻟﺼﻑ ﺍﻷﻭل ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﻓﻲ‬

‫ﺸﻜل ‪ 34-14‬ﻭﻜﺫﻟﻙ ﻤﻥ ﻗﻴﻡ ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﻓﻲ ﺸﻜل ‪،35-14‬‬ ‫ﻭﺍﻟﻤﺠﻭﻋﺔ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﺘﻘﺎﺒل ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻟﻬﺎ ﻤﺨﺎﻁﺭﺓ ﺘﻠﻲ ﻓﻲ ﻗﻴﻤﺔ ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﻤﺨﺎﻁﺭﺓ‬

‫ﺍﻟﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﺤﺴﺏ ﺍﻟﺘﺭﺘﻴﺏ ﺍﻟﺘﺼﺎﻋﺩﻱ‪ ،‬ﻭﻫﻲ ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻘﺎﺒل‬

‫ﺃﻋﻤﺎﺭ ﺍﻷﻤﻬﺎﺕ ﻓﻴﻬﺎ ‪ 19‬ﻭ ‪ 20‬ﺴﻨﺔ‪.‬‬

‫ﻭﻴﻤﺜل ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ ‪ Expected‬ﻓﻲ ﺍﻟﺠﺩﻭل ﻓﻲ ﺸﻜل ‪ 34-14‬ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ‬

‫ﻟﻜل ﻓﺌﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻓﺘﺭﺍﺽ ﺃﻥ ﺃﺜﺭ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﻋﻠﻰ ﺤﺎﻟﺔ ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ ﻴﺄﺨﺫ ﺍﻟﺸﻜل‬ ‫ﺍﻟﺨﻁﻲ‪ ،‬ﻭﻴﻌﻁﻲ ﻨﻅﺎﻡ ‪ SPSS‬ﻗﻴﻤﺔ ﺇﺤﺼﺎﺀ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ﺍﻟﺫﻱ ﻴﺨﺘﺒﺭ ﻤﺎ ﺇﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ‬

‫ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺓ ﻓﻲ ﻜل ﻤﺠﻤﻭﻋﺔ ﻤﺨﺎﻁﺭﺓ ﺘﻁﺎﺒﻕ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ ﻓﻲ ﻅل‬ ‫‪491‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪492‬‬

‫ﺍﻻﻓﺘﺭﺍﺽ ﺍﻟﺨﻁﻲ ‪ ،‬ﻓﺈﺫﺍ ﻜﺎﻨﺕ ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺸﺎﻫﺩﺓ ﻭﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﺘﻭﻗﻌﺔ ﻤﺘﻘﺎﺭﺒﺔ‬ ‫ﻓﺈﻨﻪ ﻴﺘﻭﻗﻊ ﺃﻥ ﺘﻜﻭﻥ ﻗﻴﻤﺔ ﺇﺤﺼﺎﺀ ﻜﺎﻱ ﺴﻜﻭﻴﺭ ﺼﻐﻴﺭﺓ ﻭﻗﻴﻤﺔ ‪ p-value‬ﻜﺒﻴﺭﺓ‪ ،‬ﻭﻓﻲ‬ ‫ﺍﻟﻭﺍﻗﻊ ﻫﺫﺍ ﻫﻭ ﺍﻟﺤﺎل ﻓﻲ ﻤﺜﺎﻟﻨﺎ ﺍﻟﺤﺎﻟﻲ‪ ،‬ﻭﺒﻬﺫﻩ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﻓﺈﻨﻨﺎ ﺴﻭﻑ ﻨﻘﺒل ﺍﻟﻔﺭﻀﻴﺔ‬

‫ﺍﻟﻌﺩﻤﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺘﻨﺹ ﻋﻠﻰ ﺃﻥ ﻫﻨﺎﻙ ﻋﻼﻗﺔ ﺨﻁﻴﺔ ﺒﻴﻥ ﻋﻤﺭ ﺍﻷﻡ ﻭﻟﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻡ ﻨﺴﺒﺔ‬ ‫ﺍﻟﺨﻼﻑ ‪ log odd ratio‬ﻟﻌﺎﻤل ﺍﻟﺭﻀﺎﻋﺔ ﺍﻟﻁﺒﻴﻌﻴﺔ‪.‬‬

‫‪492‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪493‬‬

‫ﺸﻜل ‪ :34-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ ﺍﻟﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل ﻭﻴﺒﻴﻥ‬ ‫ﻨﺘﺎﺌﺞ ﺘﻁﺒﻴﻕ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻫﻭﺴﻤﺭ ﻭ ﻟﻤﺸﻭ ﻟﻠﻤﻁﺎﺒﻘﺔ ‪.Hosmer and Lemeshow Test‬‬

‫‪493‬‬


‫)‪ (14‬ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﻠﻭﻏﺎﺭﻴﺘﻤﻲ ﺍﻟﺨﻁﻲ ﻭﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ‬

‫‪494‬‬

‫ﺸﻜل ‪ : 35-14‬ﺍﻟﺠﺯﺀ ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ ﺍﻟﻤﻘﺘﺒﺱ ﻤﻥ ﻨﺘﺎﺌﺞ ﻨﻤﻭﺫﺝ ﺍﻻﻨﺤﺩﺍﺭ ﺍﻟﻠﻭﺠﺴﺘﻲ ﺍﻟﻤﻌﺩل‬ ‫ﻭﻴﺒﻴﻥ ﺘﺼﻨﻴﻑ ﺍﻟﻤﻔﺭﺩﺍﺕ ﺤﺴﺏ ﺍﺨﺘﺒﺎﺭ ﻫﻭﺴﻤﺭ ﻭ ﻟﻤﺸﻭ ﻟﺠﻭﺩﺓ ﻟﻤﻁﺎﺒﻘﺔ‪.‬‬

‫‪494‬‬


Logistic regression 2(1)