تحليل استبيانات باستخدام SPSS by Alaa Elborai

‫א‬

‫ﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬ ‫ﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣ‬ ‫ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨ‬ ‫ت‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ‬

‫א‬

‫ﲢﻠﻴﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻻﻻﺳﺘﺒﺒﻴﺎﻥ‬ ‫‪SPS‬‬ ‫ﺼﺎﺋﻲ ‪SS‬‬ ‫ﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﱪﻧﻧﺎﻣﺞ ﺍﻹﺣﺼ‬ ‫ﺑﺎﺳﺘﺨ‬

‫ﺧﺎﻟﺪ ﺍﻟﻔﺮﺍ‬ ‫ﻭﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ ﺍﻟﺮﲪﻦ ﺧ‬ ‫ﺇﻋﺪﺍﺩ ‪ :‬ﻴﺪ‬ ‫ﺇﺩﺍﺭﺓ ﺍﻟﱪ‬ ‫ﱪﺍﻣﺞ ﻭﺍﻟﺸﺌﻮﻥ ﺍﳋﺎﺭﺟﻴﺔ‬ ‫‪ ١٤٣٠‬ﻫـ‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬ووﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫ﻡ‬

‫ﺍﳌﻮﺿﻮﻉ‬

‫ﺍﻟﺼﻔﺤﺔ‬

‫‪١‬‬

‫اﻟﻤﻘﺪﻣﺔ ‪.‬‬ ‫א‬ ‫א‬ ‫اﻟﻤﺼﺎدر اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎت ‪.‬‬ ‫اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ) ﻋﻨﺎﺻﺮﻩ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ( ‪.‬‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﻧﻤﻮذج اﺳﺘﺒﻴﺎن ﻟﻠﺪراﺳﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﺠﻬﻴﺰ ﻻﺳﺘﺨﺪام ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﺷﺮح ﺷﺎﺷﺔ ‪Variable View‬‬ ‫أﻧﻮاع اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ‪Variable Types‬‬ ‫ﺷﺮح ﺷﺎﺷﺔ ‪Data View‬‬ ‫א‬ ‫א‬ ‫اﻹﺣﺼﺎء اﻟﻮﺻﻔﻲ ) ﻃﺮق ﻋﺮض اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت (‬ ‫ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﻨﺰﻋﺔ اﻟﻤﺮآﺰﻳﺔ ) اﻟﻮﺳﻂ ‪ ،‬اﻟﻮﺳﻴﻂ ‪ ،‬اﻟﻤﻨﻮال ( ‪.‬‬ ‫ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﺘﺸﺘﺖ ) اﻟﻤﺪى ‪ ،‬اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ ‪ ،‬اﻻﻧﺤﺮاف اﻟﻤﻌﻴﺎري ‪ ،‬اﻻﻟﺘﻮاء ‪ ،‬اﻟﺘﻔﺮﻃﺢ ( ‪.‬‬ ‫اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻷول‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻟﺜﺎﻧﻲ‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻟﺜﺎﻟﺚ‬ ‫א‬ ‫א‬ ‫اﻹﺣﺼﺎء اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻲ )وﺳﺎﺋﻠﺔ وأﺳﺎﻟﻴﺒﻪ(‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻼت اﻻرﺗﺒﺎط )ﺑﻴﺮﺳﻮن ‪ ،‬ﺳﺒﻴﺮﻣﺎن ‪ ،‬اﻻﻗﺘﺮان ‪ ،‬اﻟﺘﻮاﻓﻖ (‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ‪.‬‬ ‫اﺧﺘﺒﺎرات )‪(T-Test , ANOVA , Chi-Square‬‬ ‫اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻔﺮﺿﻴﺎت وﻣﺴﺘﻮى اﻟﺪﻻﻟﺔ اﻟﻤﻌﻨﻮﻳﺔ‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻷول ‪ :‬ﺣﺴﺎب ﻣﻌﺎﻣﻼت اﻻرﺗﺒﺎط‬ ‫اﻻﻧﺤﺪار اﻟﺨﻄﻲ اﻟﺒﺴﻴﻂ‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻟﺜﺎﻧﻲ ‪ :‬ﻧﻤﻮذج ﻟﻌﻤﻞ دراﺳﺔ ﺑﺤﺜﻴﺔ ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻟﺜﺎﻟﺚ ‪ :‬ﺿﺒﻂ اﻟﻤﻘﻴﺎس ﻗﺒﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﻪ‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻟﺮاﺑﻊ ‪ :‬اﺧﺘﺒﺎر ‪Chi-Square‬‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻟﺨﺎﻣﺲ ‪ :‬اﺧﺘﺒﺎر ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ اﻷﺣﺎدي ‪One way Anova‬‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻟﺴﺎدس ‪ :‬اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻤﻘﺎرﻧﺔ ‪LSD‬‬ ‫اﻟﺨــــــــــــــﺎﺗﻤﺔ ‪.‬‬

‫‪٣‬‬

‫‪٢‬‬ ‫‪٣‬‬ ‫‪٤‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٦‬‬ ‫‪٧‬‬ ‫‪٨‬‬ ‫‪٩‬‬ ‫‪١٠‬‬ ‫‪١١‬‬ ‫‪١٢‬‬ ‫‪١٣‬‬ ‫‪١٤‬‬ ‫‪١٥‬‬ ‫‪١٦‬‬ ‫‪١٧‬‬ ‫‪١٨‬‬ ‫‪١٩‬‬ ‫‪٢٠‬‬ ‫‪٢١‬‬ ‫‪٢٢‬‬ ‫‪٢٣‬‬ ‫‪٢٤‬‬ ‫‪٢٥‬‬ ‫‪٢٦‬‬ ‫‪٢٧‬‬ ‫‪٢٨‬‬ ‫‪٢٩‬‬ ‫‪٣٠‬‬ ‫‪٣١‬‬ ‫‪٣٢‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫א‬

‫‪٤‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٧‬‬ ‫‪٨‬‬ ‫‪٨‬‬ ‫‪٩‬‬ ‫‪١٠‬‬ ‫‪١٢‬‬ ‫‪١٤‬‬ ‫‪١٥‬‬ ‫‪١٥‬‬ ‫‪١٦‬‬ ‫‪١٦‬‬ ‫‪١٧‬‬ ‫‪٢٠‬‬ ‫‪٢٢‬‬ ‫‪٢٨‬‬ ‫‪٢٩‬‬ ‫‪٢٩‬‬ ‫‪٣٠‬‬ ‫‪٣١‬‬ ‫‪٣١‬‬ ‫‪٣٢‬‬ ‫‪٣٣‬‬ ‫‪٣٣‬‬ ‫‪٣٨‬‬ ‫‪٤١‬‬ ‫‪٤٣‬‬ ‫‪٤٥‬‬ ‫‪٤٨‬‬

‫‪٢‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺑﺴﻢ اﷲ واﻟﺤﻤﺪ ﷲ ‪ ،‬واﻟﺼﻼة واﻟﺴﻼم ﻋﻠﻰ ﻧﺒﻴﻨﺎ ﻣﺤﻤﺪ ‪ ،‬وﻋﻠﻰ ﺁﻟﻪ وﺻﺤﺒﻪ وﻣﻦ واﻻﻩ ‪ ،‬و ﺑﻌﺪ ‪:‬‬ ‫ﻻ ﻳﺨﻔﻰ ﻋﻠﻴﻨﺎ ﺑﺄن هﻨﺎك ﺷﺒﻪ اﺗﻔﺎق ﺑﻴﻦ اﻟﺒﺎﺣﺜﻴﻦ و اﻟﺪارﺳﻴﻦ ـ ﻟﻈﻮاهﺮ ﻣﻌﻴﻨﺔ ـ ﻋﻠﻰ أن اﻟﺤﺼﻮل‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻳُﻌﺪ اﻟﺮآﻴﺰة اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻴﻬﺎ اﻟﺒﺤﻮث اﻟﻌﻠﻤﻴﺔ‪ ،‬وﺗﺠﻤﻊ هﺬﻩ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺘﻄﺒﻴﻖ‬ ‫أدوات اﻟﻘﻴﺎس وﻣﻦ هﺬﻩ اﻷدوات اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ‪ Questionnaire‬اﻟﺬي ﻳﻌﺪ ﻣﻦ أهﻢ اﻷدوات اﻟﺘﻲ ﻳﻤﻜﻦ‬ ‫اﺳﺘﺨﺪاﻣﻬﺎ ﻓﻲ ﺟﻤﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺒﺤﺜﻴﺔ ﻟﺘﺠﻴﺐ ﻋﻦ ﺗﺴﺎؤﻻت ﺑﺤﻮﺛﻬﻢ أو اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻔﺮﺿﻴﺎت‪.‬‬ ‫وﻓﻲ هﺬا اﻟﻜﺘﺎب ﺳﻨﺘﻨﺎول اﻟﻔﺼﻮل اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫א‬

‫א‬

‫‪ :‬اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن آﺄداة ﻟﺠﻤﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﻃﺮﻳﻘﺔ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ هﺬﻩ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬

‫اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪. SPSS‬‬ ‫א‬

‫א‬

‫‪ :‬ﻣﻘﺪﻣﺔ ﻓﻲ اﻹﺣﺼﺎء اﻟﻮﺻﻔﻲ ﻟﺘﻨﻈﻴﻢ ووﺻﻒ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻋﻦ ﻃﺮﻳﻖ اﻟﺠﺪاول واﻟﺮﺳﻮم‬

‫اﻟﺒﻴﺎﻧﻴﺔ وﻣﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﻨﺰﻋﺔ اﻟﻤﺮآﺰﻳﺔ ـ ‪ Measures of Central Tendency‬ـ ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﺘﺸﺘﺖ‬ ‫)‪ (Variance measurement‬واﺧﺘﺒﺎر اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (Test of Normality‬ﻟﻠﺘﺄآﺪ ﻣﻦ ﺻﺤﺔ ﺗﻄﺒﻴﻖ‬ ‫اﻻﺧﺘﺒﺎرات اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ‪ .‬وﺗﻢ ﺗﻄﺒﻴﻖ ﺟﻤﻴﻊ ﻣﺎ ﺳﺒﻖ ﻋﻠﻰ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ SPSS‬ﺑﺄﻣﺜﻠﺔ ﺗﻄﺒﻴﻘﻴﺔ‪ .‬‬ ‫א‬

‫א‬

‫‪ :‬ﺗﻌﺮﻳﻒ اﻹﺣﺼﺎء اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻲ ووﺳﺎﺋﻠﻪ وأﺳﺎﻟﻴﺒﻪ )ﻣﻌﺎﻣﻼت اﻻرﺗﺒﺎط ‪ ،‬ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ‪،‬‬

‫اﻻﻧﺤﺪار اﻟﺨﻄﻲ اﻟﺒﺴﻴﻂ ‪ ،‬ﻣﻌﺎﻣﻠﻲ اﻟﺼﺪق واﻟﺜﺒﺎت( ﻣﻊ ﺗﻄﺒﻴﻖ ﺟﻤﻴﻊ ﻣﺎ ﺳﺒﻖ ﻋﻠﻰ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ﺑﺸﺮح أﻣﺜﻠﺔ ﺗﻄﺒﻴﻘﻴﺔ‪ .‬‬ ‫وﺑﻌﺪًا ﻋﻦ اﻟﺘﻌﻤﻖ ﻓﻲ اﻹﻃﺎر اﻟﻨﻈﺮي ﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ )‪ (SPSS‬ﺗﻢ ﺷﺮح ﻣﻬﺎرة اﺳﺘﺨﺪاﻣﻪ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻋﻤﻠﻴﺔ‬ ‫إﺟﺮاﺋﻴﺔ ﻣﻌﺰزة ﺑﺎﻷﻣﺜﻠﺔ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﻴﺔ ﻣﻊ ﺗﻮﺿﻴﺢ ﻣﺪﻟﻮﻻت اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ وﺗﻢ آﺘﺎﺑﺔ ﻣﻌﻨﻰ‬ ‫اﻟﻤﺼﻄﻠﺤﺎت ﺑﺎﻟﻠﻐﺔ اﻹﻧﺠﻠﻴﺰﻳﺔ ﻟﻴﺴﻬﻞ ﻋﻠﻰ اﻟﻘﺎرئ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‪.‬‬ ‫وﺗﺠﺪر اﻹﺷﺎرة أن ﻟﻴﺲ اﻟﻐﺮض ﻣﻦ هﺬا اﻟﻜﺘﺎب هﻮ اﻟﺘﻌﻤﻖ ﻓﻲ اﺳﺘﺨﺪام ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ SPSS‬وﻟﻜﻨﻪ‬ ‫ﻳﻌﺘﺒﺮ اﻟﺒﺪاﻳﺔ ﻓﻲ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻟﻴﺴﺎﻋﺪك ﻓﻲ ﺗﻨﻔﻴﺬ اﻟﺠﺰء اﻟﻌﻤﻠﻲ اﻟﻤﺘﻌﻠﻖ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت‬ ‫اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ‪.‬‬ ‫هﺬا وأﺳﺄل اﷲ اﻟﻌﻠﻲ اﻟﻘﺪﻳﺮ ﻟﻲ وﻟﻜﻢ اﻟﺘﻮﻓﻴﻖ واﻟﺴﺪاد ‪،،،‬‬ ‫وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا‬ ‫ﺷﻌﺒﺎن ‪١٤٣٠‬هـ‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺍﻟﻔﺼﻞ ﺍﻷﻭﻝ‬ ‫‪ (١‬اﻟﻤﺼﺎدر اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻟﻼﺳﺘﺒﻴﺎن ‪.‬‬ ‫‪ (٢‬اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ) ﺗﻌﺮﻳﻔﻪ ‪ ،‬ﻋﻨﺎﺻﺮﻩ ‪ ،‬أﺳﺲ وﺿﻮاﺑﻂ إﻋﺪادﻩ (‪.‬‬ ‫‪ (٣‬آﻴﻔﻴﺔ اﺳﺘﺨﺪام ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ SPSS‬ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺍﻟﻔﺼﻞ ﺍﻷﻭﻝ ‪:‬‬

‫‪ (١‬ﺍﳌﺼﺎﺩﺭ ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ‪:‬‬ ‫إن ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺟﻤﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﻣﺼﺎدرهﺎ اﻟﺘﺎرﻳﺨﻴﺔ أو اﻟﻮﺛﺎﺋﻘﻴﺔ آﺤﺼﻴﻠﺔ ﻟﻨﺸﺎط اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ‬ ‫اﻟﻤﺆﺳﺴﺎت واﻟﺸﺮآﺎت واﻟﻮزارات وﻏﻴﺮهﺎ أو ﺗﻠﻚ اﻟﻤﺆﻟﻔﺎت اﻟﻤﺘﻮﻓﺮة ﻓﻲ اﻟﻤﻜﺘﺒﺎت وﻏﻴﺮهﺎ ﺗﻀﻢ‬ ‫اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻤﻌﻄﻴﺎت اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ واﻟﺘﻲ ﻳﺠﺐ اﻟﺮﺟﻮع إﻟﻴﻬﺎ ﻣﻦ ﻗﺒﻞ اﻟﺒﺎﺣﺚ وهﻲ ﻋﻠﻰ ﻧﻮﻋﻴﻦ‪:‬‬ ‫‪ ‬‬

‫‪ (١‬ﻣﺼﺎدر أوﻟﻴﺔ )أﺻﻠﻴﺔ( ‪ :‬وهﻲ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺘﻲ ﻳﻘﻮم اﻟﺒﺎﺣﺚ ﺑﺠﻤﻌﻬﺎ ﺑﻨﻔﺴﻪ ‪.‬‬ ‫‪ (٢‬ﻣﺼﺎدر ﺛﺎﻧﻮﻳﺔ‪ :‬وهﻲ ﺑﻴﺎﻧﺎت ﺗﻢ إﻋﺪادهﺎ ﻣﺴﺒﻘ ًﺎ ‪ .‬أي ﻳﺘﻢ ﺟﻤﻌﻬﺎ ﻣﻦ دراﺳﺎت ﺳﺎﺑﻘﺔ أو آﺘﺐ أو‬ ‫ﻣﺠﻼت ‪ .‬وﻣﻦ ﻋﻴﻮب هﺬﻩ اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ ﻋﺪم ﻣﻌﺮﻓﺔ ﻃﺮﻳﻘﺔ ﺗﺠﻤﻴﻌﻬﺎ وﻷي ﻏﺮض ﺟﻤﻌﺖ ‪.‬‬ ‫ﺗﻌﺘﺒﺮ اﻟﻤﻮاﻗﻊ اﻟﻤﻴﺪاﻧﻴﺔ ﻣﺼﺪرًا ﻟﺠﻤﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻋﻦ ﻃﺮﻳﻖ اﻻﺳﺘﻤﺎرات أو اﻟﺘﻌﺪاد أو أﺧﺬ ﻋﻴﻨﺔ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺘﻤﻊ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ﻣﻤﺜﻠﺔ ﻟﻜﺎﻓﺔ ﺧﺼﺎﺋﺺ اﻟﻤﺠﺘﻤﻊ‪ ،‬وهﻨﺎك ﻋﺪة ﻃﺮق ﻟﻠﻘﻴﺎم ﺑﺠﻤﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪:‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬

‫ﻃﺮﻳﻘﺔ اﻟﻤﻼﺣﻈﺔ )اﻟﻤﺸﺎهﺪة(‪ :‬آﻤﻌﺮﻓﺔ ﺣﺮآﺔ اﻟﻤﺮور ﻓﻲ ﻣﻨﻄﻘﺔ ﻣﻌﻴﻨﺔ وﺗﺴﺠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻣﻨﻬﺎ‪.‬‬ ‫ﻃﺮﻳﻘﺔ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪ :‬ﺑﻄﺮح أﺳﺌﻠﺔ ﻳﺘﻢ اﻹﺟﺎﺑﺔ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻋﻠﻰ أن ﺗﻜﻮن ﺗﻠﻚ اﻷﺳﺌﻠﺔ ﺗﺘﻨﺎول ﻣﻮﺿﻮع‬ ‫ﻣﻌﻴﻦ آﻤﺠﺎﻧﻴﺔ اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ أو ﻃﺒﻴﻌﺔ اﻟﺴﻜﻦ‪.‬‬ ‫ﻃﺮﻳﻘﺔ اﻟﻠﻘﺎء اﻟﻤﺒﺎﺷﺮ ﺑﻴﻦ اﻟﺒﺎﺣﺚ ﻣﻊ اﻟﻤﺒﺤﻮﺛﻴﻦ ﺷﺨﺼﻴ ًﺎ ﻟﻠﺤﺼﻮل ﻋﻠﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﻄﻠﻮﺑﺔ ﻣﻊ‬ ‫ﺿﺮورة ﺷﺮح اﻟﻤﻄﻠﻮب ﻟﻠﻤﺒﺤﻮث ﻟﻠﺤﺼﻮل ﻋﻠﻰ أﻓﻀﻞ اﻹﺟﺎﺑﺎت‪.‬‬ ‫ﻃﺮﻳﻘﺔ اﻟﻬﺎﺗﻒ ﺣﺎل ﺗﻮﻓﺮ اﻟﻬﺎﺗﻒ ﻋﻨﺪ اﻟﻔﺌﺔ اﻟﻤﺴﺘﻬﺪﻓﺔ ‪.‬‬ ‫واﻟﻴﻮم ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻃﺮق أﺧﺮى آﺎﻟﺒﺮﻳﺪ اﻹﻟﻜﺘﺮوﻧﻲ أو ﻧﺸﺮ اﻟﻤﻄﻠﻮب ﻋﺒﺮ ﺷﺒﻜﺔ اﻹﻧﺘﺮﻧﺖ وﻃﻠﺐ‬ ‫اﻹﺟﺎﺑﺔ ﻋﻠﻴﻪ ﻣﻦ ﻗﺒﻞ ﻋﻴﻨﺔ ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺘﻤﻊ أو اﻟﻔﺌﺔ اﻟﻤﺴﺘﻬﺪﻓﺔ ﻣﻮﺿﻮع اﻟﺒﺤﺚ‪.‬‬

‫‪ (٢‬ﺍﻻﺳﺘﺒﻴﺎﻥ ‪: Questionnaire‬‬ ‫ﺍﻻﺳﺘﺒﻴﺎﻥ ‪ :‬هﻮ ﻗﺎﺋﻤﺔ ﻣﻦ اﻷﺳﺌﻠﺔ ﺗﻬﺪف ﻟﺪراﺳﺔ ﻓﺌﺔ ﻣﻌﻴﻨﺔ‪.‬‬ ‫وهﻮ ﻣﻦ أآﺜﺮ أدوات اﻟﺒﺤﺚ ﺷﻴﻮﻋﺎً‪ ،‬وﻳﺴﻤﻰ أﻳﻀ ًﺎ ) اﺳﺘﻘﺼﺎء أو‬ ‫اﺳﺘﻔﺘﺎء أو اﺳﺘﻄﻼع ﺁراء ( ‪.‬‬ ‫ﻋﻨﺎﺻﺮ ﺍﻻﺳﺘﺒﻴﺎﻥ ‪:‬‬ ‫‪ (١‬ﺗﺤﺪﻳﺪ أهﺪاف اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ‪ :‬ﻣﻦ اﻟﻤﺆآﺪ اﻧﻚ ﻟﻦ ﺗﺤﺼﻞ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻣﺎ ﺗﺮﻳﺪ ﻣﻦ ﻧﺘﺎﺋﺞ إذا ﻟﻢ ﻳﻜﻦ هﻨﺎك هﺪف واﺿﺢ وﻣﺤﺪد‬ ‫ﻣﻦ ﻋﻤﻞ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪ ،‬ﻓﻜﻠﻤﺎ آﺎن اﻟﻬﺪف أو اﻟﻐﺮض ﻏﻴﺮ‬ ‫واﺿﺢ آﻠﻤﺎ آﺎن ذﻟﻚ ﻣﻀﻴﻌﺔ ﻟﻮﻗﺖ اﻟﻤﺸﺎرآﻴﻦ وإهﺪار ﻟﻤﻮارد أﺻﺤﺎب ذﻟﻚ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪ .‬اﻟﻤﺮاد‬ ‫أن ﻣﺼﻤﻢ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻳﺠﺐ ﻋﻠﻴﻪ أن ﻳﻜﻮن دﻗﻴﻘ ًﺎ ﺟﺪًا ﻓﻲ ﺗﺤﺪﻳﺪ اﻟﻬﺪف وﻻ ﻳﺘﺮآﻪ ﻋﺎﺋﻢ أو ﻳﺮﻣﻰ‬ ‫إﻟﻰ أﺷﻴﺎء ﻋﺎﻣﻪ ﻗﺪ ﺗﻔﻬﻢ ﺑﻌﺪة ﻣﻘﺎﺻﺪ وأهﺪاف ‪ ،‬وﺗﻠﺨﻴﺼ ًﺎ ﻟﻤﺎ ُذآﺮ ﻓﺈﻧﻪ إذا وﺟﺪت ﺻﻌﻮﺑﺔ ﻓﻲ‬ ‫آﺘﺎﺑﺔ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻓﺘﺬآﺮ أﻧﻚ ﻟﻢ ﺗﺄﺧﺬ اﻟﻮﻗﺖ اﻟﻜﺎﻓﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﺪﻳﺪ أهﺪاف اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪.‬‬ ‫‪ (٢‬آﺘﺎﺑﺔ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ‪ :‬ﺑﻌﺪ ﺗﺤﺪﻳﺪ اﻟﻬﺪف اﻟﺮﺋﻴﺴﻲ ﻣﻦ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻳﺄﺗﻲ اﻵن دور آﺘﺎﺑﺔ أﺳﺌﻠﺘﻪ‬ ‫وﻓﻘﺮاﺗﻪ‪ .‬ﺣﻴﺚ أن هﻨﺎك ﻋﺪة أﻧﻤﺎط ﺷﺎﺋﻌﺔ ﻟﻸﺳﺌﻠﺔ‪ ،‬وﻣﻨﻬﺎ‪:‬‬ ‫• أﺳﺌﻠﺔ ”ﻧﻌﻢ“ أو ”ﻻ“ ‪ :‬واﻟﺘﻲ ﻗﺪ ﺗﺮاﻓﻖ أﺣﻴﺎﻧﺎ ﺧﻴﺎر ”رﺑﻤﺎ“ أو ﺧﻴﺎر ”ﻻ أﻋﺮف“‪.‬‬ ‫• اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻻﺧﺘﻴﺎرﻳﺔ‪ :‬واﻟﺘﻲ ﺗﺘﻀﻤﻦ إﻣﺎ اﺧﺘﻴﺎر ﺟﻮاب واﺣﺪ أو ﻋﺪة أﺟﻮﺑﺔ ﻣﻤﻜﻨﺔ ‪.‬‬ ‫• اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﺘﻘﻴﻴﻤﻴﺔ ذات اﻟﻤﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪.‬‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٥‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫• اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﻤﺠﻤﻌﺔ‪.‬‬ ‫• اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﺘﻄﻠﺐ آﺘﺎﺑﺔ ﻧﺺ ﺣﺮ‪.‬‬ ‫• اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﻤﻐﻠﻘﺔ ‪ closed‬واﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﻤﻔﺘﻮﺣﺔ ‪:Open‐ended‬‬ ‫اﻟﺴﺆال اﻟﻤﻐﻠﻖ ‪ :‬هﻮ اﻟﺴﺆال اﻟﺬي ﻳﻨﺤﺼﺮ ﺟﻮاﺑﻪ ﺿﻤﻦ ﻣﺠﺎل ﻣﺤﺪد ﻣﻦ اﻹﺟﺎﺑﺎت اﻟﻤﺘﻮﻗﻌﺔ‪ ،‬آﺄﺳﺌﻠﺔ‬ ‫”ﻧﻌﻢ“ أو ”ﻻ“‪ ،‬وأﺳﺌﻠﺔ اﻟﻤﻌﺪل اﻟﺘﻘﻴﻴﻤﻴﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﺴﺆال اﻟﻤﻔﺘﻮح ‪ :‬ﻳﺸﺠﻊ اﻷﺷﺨﺎص اﻟﺬﻳﻦ ﺳﻴﺠﻴﺒﻮن ﻋﻠﻰ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻋﻠﻰ إﺿﺎﻓﺔ ﺁراﺋﻬﻢ اﻟﺨﺎﺻﺔ‪،‬‬ ‫وﻣﺸﺎﻋﺮهﻢ‪ ،‬وﻣﻮاﻗﻔﻬﻢ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻤﻜﻦ اﻟﺒﺎﺣﺚ ﻣﻦ اﺳﺘﺨﺪاﻣﻬﺎ ﻓﻲ ﺟﻤﻊ اﻟﻤﻌﻄﻴﺎت اﻟﻨﻮﻋﻴﺔ‪.‬‬ ‫وﻗﺪ اﻋﺘﺒﺮ اﻟﺒﺮوﻓﻴﺴﻮر ‪ ،Fowler‬وهﻮ ﺑﺎﺣﺚ ﺗﻘﻠﻴﺪي ﻓﻲ ﻣﺠﺎل اﻟﻤﺴﺢ واﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪ ،‬أن اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﻤﻐﻠﻘﺔ‬ ‫ﺗﻨﺘﺞ ”ﻣﻌﻄﻴﺎت أﻓﻀﻞ“ ﻣﻦ اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﻤﻔﺘﻮﺣﺔ‪ ،‬وﻟﻜﻨﻪ أدرك ﻓﺎﺋﺪة هﺎﻣﺔ وﺣﺴﺎﺳﺔ ﻟﻸﺳﺌﻠﺔ ذات اﻹﺟﺎﺑﺔ‬ ‫اﻟﺘﻲ ﺗﺴﺘﺪﻋﻲ آﺘﺎﺑﺔ ﻧﺺ وهﻲ‪:‬‬ ‫أو ًﻻ‪ :‬ﺗﺘﻴﺢ اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﻤﻔﺘﻮﺣﺔ ﻟﻠﺒﺎﺣﺜﻴﻦ اﻟﻔﺮﺻﺔ ﻓﻲ اﻟﺤﺼﻮل ﻋﻠﻰ أﺟﻮﺑﺔ ﻏﻴﺮ ﻣﺘﻮﻗﻌﺔ‪.‬‬ ‫ﺛﺎﻧﻴ ًﺎ‪ :‬ﺗﺼﻒ ﺑﻌﻤﻖ أآﺒﺮ وﺟﻬﺎت اﻟﻨﻈﺮ اﻟﺤﻘﻴﻘﻴﺔ ﻟﻸﺷﺨﺎص اﻟﺬﻳﻦ ﻳﺮﻏﺒﻮن ﺑﺈﺗﺎﺣﺔ اﻟﻔﺮﺻﺔ ﻟﻬﻢ ﻟﻺﺟﺎﺑﺔ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺑﻌﺾ اﻷﺳﺌﻠﺔ ﺑﻜﻠﻤﺎﺗﻬﻢ اﻟﺨﺎﺻﺔ‪.‬‬ ‫ﺛﺎﻟﺜ ًﺎ‪ :‬إن اﻷﻓﺮاد اﻟﺬﻳﻦ ﻳﺴﺘﺠﻴﺒﻮن ﻟﻼﺳﺘﺒﻴﺎﻧﺎت ﻳﺮﻏﺒﻮن ﺑﺎﻹﺟﺎﺑﺔ ﻋﻠﻰ ﺑﻌﺾ اﻷﺳﺌﻠﺔ ﺑﻜﻠﻤﺎﺗﻬﻢ اﻟﺨﺎﺻﺔ‪.‬‬ ‫‪ (٣‬أﺳﺲ وﺿﻮاﺑﻂ إﻋﺪاد اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪:‬‬ ‫أو ًﻻ‪ :‬ﺗﺤﺪﻳﺪ ﻣﺤﺎور اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ‪.‬‬ ‫ﺛﺎﻧﻴُﺎ‪ :‬آﺘﺎﺑﺔ اﻷﺳﺌﻠﺔ ﻟﻜﻞ ﻣﺤﻮر ﻣﻦ هﺬﻩ اﻟﻤﺤﺎور ﻓﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻨﻔﺼﻠﺔ ﻋﻦ اﻟﻤﺤﺎور اﻷﺧﺮى‪ .‬وﻋﻨﺪ‬ ‫آﺘﺎﺑﺔ هﺬﻩ اﻷﺳﺌﻠﺔ ﻳﺮاﻋﻲ اﻟﺒﺎﺣﺚ اﻷﻣﻮر )اﻟﻨﻘﺎط( اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫♦ اﺧﺘﺼﺎر أﺳﺌﻠﺔ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫♦ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﻠﻐﺔ اﻟﺒﺴﻴﻄﺔ أي اﻟﻠﻐﺔ اﻟﺴﺎﺋﺪة واﻟﻤﻨﺎﺳﺒﺔ ﻟﻤﺴﺘﻮﻳﺎت اﻟﻤﺒﺤﻮﺛﻴﻦ‪.‬‬ ‫♦ أن ﻻ ﺗﻜﻮن ﺻﻴﻐﺔ اﻟﺴﺆال ﻗﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﺘﺄوﻳﻞ‪.‬‬ ‫♦ اﺳﺘﺨﺪام أﺷﻜﺎل ﺑﺴﻴﻄﺔ ﻟﻠﺮدود‪ ،‬ﻣﺜﻞ ”ﻧﻌﻢ“ أو ”ﻻ“‪ ،‬واﻟﺨﻴﺎرات اﻟﻤﺘﻌﺪدة‪.‬‬ ‫♦ ﺗﻀﻤﻴﻦ ﺧﻴﺎر ”رﺑﻤﺎ“ أو ”ﻻ أﻋﺮف“ ﻓﻲ اﻷﻣﺎآﻦ اﻟﻤﻼﺋﻤﺔ‪.‬‬ ‫♦ ﺗﺠﻨﺐ ﻃﺮح اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﺸﺨﺼﻴﺔ‪.‬‬ ‫♦ ﺗﺠﻨﺐ ﻃﺮح اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﻤﺮﺷﺪة ﻧﺤﻮ إﺟﺎﺑﺔ ﻣﻌﻴﻨﺔ ) أي ﻻ ﺗﻮﺣﻲ ﺑﺈﺟﺎﺑﺔ ﻣﻌﻴﻨﺔ (‪.‬‬ ‫♦ ﺗﺠﻨﺐ ﻃﺮح اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﺘﻄﻠﺐ إﺟﺮاء ﺣﺴﺎﺑﺎت ذهﻨﻴﺔ‪ ،‬أو اﻟﺘﻲ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ذاآﺮة اﻟﻤﺴﺘﺠﻴﺐ‪.‬‬ ‫♦ ﻃﺮح ﺳﺆال واﺣﺪ ﻓﻘﻂ ﻓﻲ اﻟﻔﻘﺮة‪.‬‬ ‫♦ ﺗﺠﻨﺐ ﺟﻌﻞ ﺻﻔﺤﺔ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺗﺒﺪو ﻓﻮﺿﻮﻳﺔ‪ ،‬أو ﻏﻴﺮ ﻣﻨﺘﻈﻤﺔ‪.‬‬ ‫♦ ﺗﺮك ﻣﺴﺎﺣﺔ آﺎﻓﻴﺔ ﻟﻺﺟﺎﺑﺔ‪.‬‬ ‫♦ ﻃﺮح اﻷﺳﺌﻠﺔ وﻓﻖ ﺗﺮﺗﻴﺐ ﻣﻨﻄﻘﻲ ﻣﻌﻴﻦ )ﺗﺪرج اﻷﺳﺌﻠﺔ ﻣﻦ اﻟﻌﺎم إﻟﻰ اﻟﺨﺎص ﺑﺤﻴﺚ ﺗﺜﻴﺮ اهﺘﻤﺎم‬ ‫اﻷﻓﺮاد(‪.‬‬ ‫♦ وﺿﻊ ﻣﺴﺎﺣﺔ ﻓﻲ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪ ،‬آﺎﻓﻴﺔ ﻟﻜﻲ ﻳﻀﻊ اﻷﻓﺮاد ﻣﻼﺣﻈﺎﺗﻬﻢ اﻟﺸﺨﺼﻴﺔ‪.‬‬ ‫‪(٤‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬

‫إﺧﺮاج اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ‪ :‬ﻓﻲ هﺬﻩ اﻟﺨﻄﻮة ﻳﻘﻮم اﻟﺒﺎﺣﺚ ﺑﺘﻨﺴﻴﻖ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن وإﺧﺮاﺟﻪ ﺑﺸﻜﻞ ﺟﻴﺪ ﺑﺤﻴﺚ‬ ‫ﺗﺜﻴﺮ اهﺘﻤﺎم اﻟﻤﺒﺤﻮﺛﻴﻦ‪ .‬وهﻨﺎك ﻋﺪة ﻧﻘﺎط ﻳﺘﻢ ﻣﺮاﻋﺎﺗﻬﺎ ﻓﻲ ﻋﻤﻠﻴﺔ اﻹﺧﺮاج ‪:‬‬ ‫آﺘﺎﺑﺔ ﻋﻨﻮان اﻟﺒﺤﺚ ﻓﻲ ﻗﻤﺔ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪.‬‬ ‫ﺗﺮﺗﻴﺐ اﻷﺳﺌﻠﺔ ﻓﻲ آﻞ ﺻﻔﺤﺔ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﺗﺴﻤﺢ ﻟﻺﺟﺎﺑﺔ اﻟﻤﻨﺎﺳﺒﺔ‪.‬‬ ‫أن ﻳﻜﻮن اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻗﺼﻴﺮًا ﻗﺪر اﻹﻣﻜﺎن‪.‬‬ ‫أن ﺗﻜﻮن ﺗﻌﻠﻴﻤﺎت ﻣﻞء اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن واﺿﺤﺔ وﻣﻮﺟﺰة‪.‬‬ ‫أن ﻳﻜﻮن ﻧﻮع اﻟﻮرق ﺟﻴﺪًا واﻟﻜﺘﺎﺑﺔ ﻋﻠﻰ وﺟﻪ واﺣﺪ ﻓﻘﻂ‪.‬‬ ‫ﻳﺠﺐ ﺗﻘﺴﻴﻢ اﻷﺳﺌﻠﺔ ﻓﻲ ﻣﺤﺎور وﺗﻮﺿﻊ ﻟﻬﺎ ﻋﻨﺎوﻳﻦ واﺿﺤﺔ‪.‬‬ ‫ﻳﺠﺐ ﻓﻲ ﻧﻬﺎﻳﺔ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺷﻜﺮ اﻟﻤﺠﻴﺐ ﻋﻠﻰ ﺗﻌﺎوﻧﻪ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٦‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪ 9‬ﻏﺎﻟﺒًﺎ ﻣﺎ ﻳﺮﺳﻞ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻣﺼﺤﻮﺑًﺎ ﺑﺨﻄﺎب أو ﺗﻤﻬﻴﺪ ﻳﺸﺮح اﻟﻐﺮض ﻣﻦ اﻟﺪراﺳﺔ وأهﻤﻴﺘﻬﺎ‬ ‫واﻟﺘﺄآﻴﺪ ﻋﻠﻰ ﺳﺮﻳﺔ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ـ آﺘﺎﺑﺔ اﻻﺳﻢ اﺧﺘﻴﺎري ـ وأﻧﻬﺎ ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻷﻏﺮاض اﻟﺒﺤﺚ اﻟﻌﻠﻤﻲ‬ ‫ﻓﻘﻂ‪.‬‬ ‫‪ (٥‬ﻃﺮﻳﻘﺔ ﺗﺼﺤﻴﺢ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ‪ :‬إذا آﺎن اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺧﻤﺎﺳﻲ اﻟﺘﻘﺪﻳﺮ ؛ ﻳﺘﻢ ﺗﺼﺤﻴﺢ ﻓﻘﺮاﺗﻪ اﻹﻳﺠﺎﺑﻴﺔ‬ ‫واﻟﺴﻠﺒﻴﺔ ﺑﺎﻟﻄﺮﻳﻘﺔ اﻟﻤﻮﺿﺤﺔ ﻓﻲ اﻟﺠﺪول اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪:‬‬ ‫اﻟﻔﻘﺮة‬ ‫إﻳﺠﺎﺑﻴﺔ‬ ‫ﺳﻠﺒﻴﺔ‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ ﺟﺪًا‬ ‫‪ ٥‬درﺟﺎت‬ ‫درﺟﺔ واﺣﺪة‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫‪ ٤‬درﺟﺎت‬ ‫درﺟﺘﺎن‬

‫ﻣﺤﺎﻳﺪ‬ ‫‪ ٣‬درﺟﺎت‬ ‫‪ ٣‬درﺟﺎت‬

‫ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫درﺟﺘﺎن‬ ‫‪ ٤‬درﺟﺎت‬

‫ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ إﻃﻼﻗ ًﺎ‬ ‫درﺟﺔ واﺣﺪة‬ ‫‪٥‬درﺟﺎت‬

‫‪ (٦‬ﺿﺒﻂ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻗﺒﻞ اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻟﻔﻌﻠﻲ ‪ :‬إن ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺿﺒﻂ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻗﺒﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﻪ ﻋﻠﻰ اﻟﻔﺌﺔ‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﻬﺪﻓﺔ ﺗُﻌﺪ ﻋﻤﻠﻴﺔ هﺎﻣﺔ ﻷﻧﻬﺎ ﺗﺆدي إﻟﻰ أداة ﻗﻴﺎس ﻋﻠﻤﻴﺔ ﻳُﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﻓﻲ ﺟﻤﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ وﻋﻤﻠﻴﺔ ﺿﺒﻂ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺗﺘﻄﻠﺐ ﻣﺎ ﻳﻠﻲ ‪:‬‬ ‫أو ًﻻ‪ :‬ﺻﺪق اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ‪ :‬وﻳﻘﺼﺪ ﺑﻪ إن اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻳﻘﻴﺲ ﻣﺎ وﺿﻊ ﻟﻘﻴﺎﺳﻪ‪ ،‬وﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ذﻟﻚ ﻳﺘﻢ‬ ‫ﻋﺮض اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻋﻠﻰ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﺨﺒﺮاء اﻟﻤﺘﻤﺮﺳﻴﻦ ﻓﻲ ﻣﻨﺎهﺞ اﻟﺒﺤﺚ وإﻋﺪاد اﻻﺳﺘﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫وآﺬﻟﻚ اﻟﻤﺘﺨﺼﺼﻮن ﻓﻲ ﻣﻮﺿﻮع اﻟﺒﺤﺚ‪ ،‬وذﻟﻚ ﻹﻗﺮار أو ﺣﺬف أو ﺗﻌﺪﻳﻞ أو إﺿﺎﻓﺔ ﻓﻘﺮات‬ ‫ﻟﻼﺳﺘﺒﻴﺎن‪.‬‬ ‫ﺛﺎﻧﻴ ًﺎ‪ :‬ﺗﻄﺒﻴﻖ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻋﻠﻰ ﻋﻴﻨﺔ اﺳﺘﻄﻼﻋﻴﺔ ﻣﻦ ﻣﺠﺘﻤﻊ اﻟﺒﺤﺚ وﻣﻦ ﺧﺎرج ﻋﻴﻨﺔ اﻟﺒﺤﺚ‬ ‫وﺗﻜﻮن ﻣﺘﻔﻘﺔ ﻓﻲ ﺧﻮاﺻﻬﺎ ﻣﻊ ﻋﻴﻨﺔ اﻟﺒﺤﺚ‪ ،‬وذﻟﻚ ﻟﺤﺴﺎب ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺜﺒﺎت ﻟﻼﺳﺘﺒﻴﺎن واﻟﺘﻲ‬ ‫ﺳﻨﺘﺤﺪث ﻋﻨﻬﺎ ﻓﻲ اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎﻟﺚ ﻣﻦ هﺬا اﻟﻜﺘﺎب‪.‬‬ ‫آﻤﺎ أن ﺗﻄﺒﻴﻖ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻋﻠﻰ اﻟﻌﻴﻨﺔ اﻻﺳﺘﻄﻼﻋﻴﺔ ﻳﻔﻴﺪ اﻟﺒﺎﺣﺚ ﻣﻦ ﻋﺪة ﻧﻮاﺣﻲ هﻲ‪:‬‬ ‫• ﺗﺤﺪﻳﺪ درﺟﺔ اﺳﺘﺠﺎﺑﺔ اﻟﻤﺒﺤﻮﺛﻴﻦ ﻟﻼﺳﺘﺒﻴﺎن‪.‬‬ ‫• ﺗﺴﺎﻋﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻷﺳﺌﻠﺔ اﻟﻐﺎﻣﻀﺔ‪.‬‬ ‫• ﺗﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ إﺗﺎﺣﺔ اﻻﺧﺘﺒﺎر اﻟﻤﺒﺪﺋﻲ ﻟﻠﻔﺮض‪.‬‬ ‫• ﺗﻮﺿﺢ ﺑﻌﺾ اﻟﻤﺸﻜﻼت اﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺑﺎﻟﺘﺼﻤﻴﻢ واﻟﻤﻨﻬﺠﻴﺔ‪.‬‬

‫‪ (٣‬ﲢﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻻﺳﺘﺒﻴﺎﻥ ‪: Analysis of a Questionnaire‬‬ ‫ﺑﻌﺪ ﺗﺼﻤﻴﻢ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن واﺧﺘﺒﺎرﻩ وﺗﻌﺪﻳﻠﻪ ﻳﺘﻢ ﺗﻌﻤﻴﻤﻪ ﻋﻠﻰ اﻟﻌﻴﻨﺔ اﻟﻤﺴﺘﻬﺪﻓﺔ ﻣﻦ اﻟﺪراﺳﺔ ‪ ،‬وﺑﻌﺪ‬ ‫ﺟﻤﻌﻪ ﻣﻦ اﻟﻤﺒﺤﻮﺛﻴﻦ ﻳﺘﻢ ﺗﺤﻠﻴﻠﻪ وهﻨﺎك ﻋﺪة ﺑﺮاﻣﺞ ﻟﻠﺘﺤﻠﻴﻞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ وﻟﻜﻨﻨﺎ ﺳﻨﺴﺘﺨﺪم ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫‪ SPSS‬وهﻮ اﺧﺘﺼﺎر ﻟﻌﺒﺎرة ‪ Statistical Package For the Social Sciences‬وﺗﻌﻨﻲ‬ ‫)اﻟﻤﺠﻤﻮﻋﺔ اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻟﻠﻌﻠﻮم اﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻴﺔ ( وﻳﺴﻬﻞ ﻟﻨﺎ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺻﻨﻊ اﻟﻘﺮار ﺣﻴﺎل ﻣﻮﺿﻮع اﻟﺪراﺳﺔ‬ ‫ﻣﻦ ﺧﻼل إدارﺗﻪ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎت وﺗﺤﻠﻴﻠﻪ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ اﻟﺴﺮﻳﻊ ﻟﻠﻨﺘﺎﺋﺞ ‪ ،‬وﻓﻴﻤﺎ ﻳﻠﻲ ﺳﻨﺤﻠﻞ اﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٧‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﻣﺜﺎﻝ ﺗﻄﺒﻴﻘﻲ ‪) :‬ﺳﻴﺘﻢ اﺳﺘﺨﺪام ﺑﻴﺎﻧﺎت هﺬا اﻟﻤﺜﺎل ﻓﻲ ﺟﻤﻴﻊ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻜﺘﺎب(‬ ‫اهﺘﻤﺖ إدارة ﻣﺎ ﺑﺎﻟﺒﺤﺚ ﻋﻦ اﻷﺳﺒﺎب اﻟﺘﻲ ﺗﺪﻋﻮ اﻟﻤﺴﺘﻔﻴﺪﻳﻦ ﻟﺤﻀﻮر ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ ،‬وﻣﻦ أﺟﻞ ذﻟﻚ‬ ‫ﺗﻢ ﺣﺼﺮ ﺑﻌﺾ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﺘﻲ ﺗﺪﻋﻮ اﻟﻤﺴﺘﻔﻴﺪ ﺣﻀﻮر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ ،‬وذﻟﻚ ﻣﻦ ﺧﻼل ﺛﻼﺛﺔ ﻣﺤﺎور‪:‬‬ ‫اﻟﻤﺤﻮر اﻷول ‪ ) :‬ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( وﻳﺘﻀﻤﻦ ) ﻣﻮﺿﻮع اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﻼﻣﺲ اﻟﻮاﻗﻊ ‪ ،‬اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﺘﻤﻴﺰ‬ ‫ﺑﺴﻤﻌﺔ ﻃﻴﺒﺔ ‪ ،‬اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﺘﻤﻴﺰ ﺑﺎﻟﺠﻮدة (‪.‬‬ ‫اﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻧﻲ ‪ ) :‬اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( وﻳﺘﻀﻤﻦ ) ﺳﺒﻖ ﺗﺠﺮﺑﺔ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ آﺜﻴﺮًا ‪ ،‬اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺳﻬﻞ اﻟﺘﻜﺮار‬ ‫‪ ،‬اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﺘﻤﻴﺰ ﺑﺎﻟﺸﻌﺒﻴﺔ (‪.‬‬ ‫اﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻟﺚ ‪ ) :‬ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( وﻳﺘﻀﻤﻦ ) ﻣﺎدة اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻣﺮﻏﻮﺑﺔ وﻋﻠﻴﻬﺎ إﻗﺒﺎل ‪ ،‬إﻣﻜﺎﻧﻴﺔ‬ ‫اﺷﺘﺮاآﻚ ﺳﻬﻠﺔ ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ (‪.‬‬ ‫وﻟﺪراﺳﺔ هﺬا اﻟﺒﺤﺚ ﺗﻢ ﺗﺼﻤﻴﻢ اﺳﺘﺒﻴﺎن ﻣﻜﻮن ﻣﻦ ﻋﻮاﻣﻞ دﻳﻤﻮﺟﺮاﻓﻴﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﻨﻮع ) ذآﺮ‪ ،‬أﻧﺜﻰ(‬ ‫وﻣﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ ) ﺛﺎﻧﻮي ‪ ،‬ﺟﺎﻣﻌﻲ ‪ ،‬دراﺳﺎت ﻋﻠﻴﺎ ( ﺛﻢ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﻜﻤﻴﺔ ﻣﻦ ﺧﻤﺴﺔ أوزان هﻲ ‪:‬‬ ‫)ﻣﻮاﻓﻖ ﺟﺪًا ‪ ،‬ﻣﻮاﻓﻖ ‪ ،‬ﻣﺤﺎﻳﺪ ‪ ،‬ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ ‪ ،‬ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ إﻃﻼﻗ ًﺎ( ‪ ،‬وآﺎن اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻣﺼﻤﻢ آﻤﺎ‬ ‫ﻳﻠﻲ‪:‬‬ ‫اﻟﻨﻮع ‪:‬‬

‫ ذآﺮ‬

‫ﻣﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ ‪:‬‬

‫ أﻧﺜﻰ‬ ‫ ﺛﺎﻧﻮي‬

‫اﻟﻌﻤﺮ ﺑﺎﻟﺴﻨﻮات ‪........ :‬‬ ‫ ﺟﺎﻣﻌﻲ‬

‫ دراﺳﺎت ﻋﻠﻴﺎ‬

‫ﻳﺮﺟﻰ ﻭﺿﻊ ﺇﺷﺎﺭﺓ )‪ (9‬ﰲ ﺍﳌﻜﺎﻥ ﺍﻟﺬﻱ ﻳﻌﻜﺲ ﻣﺴﺘﻮﻯ ﺍﺧﺘﻴﺎﺭﻙ ﺍﻟﺼﺤﻴﺢ‪:‬‬

‫م‬ ‫‪١‬‬ ‫‪٢‬‬ ‫‪٣‬‬ ‫‪٤‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٦‬‬ ‫‪٧‬‬ ‫‪٨‬‬

‫اﻟﻤﺤﻮر‬ ‫ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬

‫اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬

‫اﻟﻌﺒﺎرة‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺟﺪًا‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫ﻣﺤﺎﻳﺪ‬

‫ﻏﻴﺮ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫ﻏﻴﺮ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫إﻃﻼﻗ ًﺎ‬

‫ﻣﻮﺿﻮع اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﻼﻣﺲ اﻟﻮاﻗﻊ‬ ‫ﻳﺘﻤﻴﺰ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺑﺴﻤﻌﺔ ﻃﻴﺒﺔ‬ ‫ﻳﺘﻤﻴﺰ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺑﺎﻟﺠﻮدة‬ ‫ﺳﺒﻖ ﺗﺠﺮﺑﺔ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ آﺜﻴﺮًا‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺳﻬﻞ اﻟﺘﻜﺮار‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﺘﻤﻴﺰ ﺑﺎﻟﺸﻌﺒﻴﺔ‬ ‫ﻣﺎدة اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻣﺮﻏﻮﺑﺔ وﻋﻠﻴﻬﺎ إﻗﺒﺎل‬ ‫إﻣﻜﺎﻧﻴﺔ اﺷﺘﺮاآﻚ ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺳﻬﻠﺔ‬

‫وﺑﻌﺪ ﺗﻮزﻳﻊ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻋﻠﻰ اﻟﻌﻴﻨﺔ اﻟﻤﺴﺘﻬﺪﻓﺔ ﻟﻺﺟﺎﺑﺔ ﻋﻠﻴﻬﺎ ﺗﻢ ﺟﻤﻌﻬﺎ وآﺎن ﻋﺪدهﺎ )‪ (٢٠‬اﺳﺘﺒﻴﺎﻧ ًﺎ‪،‬‬ ‫وﻓﻴﻤﺎ ﻳﻠﻲ ﺳﻨﺴﺘﺨﺪم ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ SPSS‬ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﻧﺘﺎﺋﺞ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن وإدراج اﻟﺘﻮﺻﻴﺎت ‪ .‬‬

‫‪ (٤‬ﺍﻟﺘﺠﻬﻴﺰ ﻻﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪: SPSS‬‬ ‫أو ًﻻ ‪ :‬ﺑﻌﺪ ﺟﻤﻊ اﻻﺳﺘﺒﺎﻧﺎت ﻧﺤﺪد ﻟﻜﻞ اﺳﺘﺒﺎﻧﺔ رﻗﻢ ‪ ،‬وذﻟﻚ ﻟﻴﺴﻬﻞ ﻣﺮاﺟﻌﺘﻬﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻟﻠﺘﺄآﺪ ﻣﻦ‬ ‫ﺻﺤﺔ إدﺧﺎل اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻓﻲ أي وﻗﺖ‪.‬‬ ‫ﺛﺎﻧﻴ ًﺎ ‪ :‬ﻧﻘﻮم ﺑﺘﻌﺮﻳﻒ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ﻋﻠﻰ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ وﻓﻲ هﺬﻩ اﻻﺳﺘﺒﺎﻧﺔ ﻳﻜﻮن ﻟﺪﻳﻨﺎ اﺛﻨﺎ ﻋﺸﺮ ﻣﺘﻐﻴﺮًا آﻤﺎ‬ ‫ﻳﻠﻲ ‪:‬‬ ‫• اﻟﻤﺴﻠﺴﻞ وهﻮ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻳﻌﺒﺮ ﻋﻦ رﻗﻢ اﻟﻤﺴﺘﺠﻴﺐ ‪ .‬‬ ‫• اﻟﻨﻮع وهﻮ ﻣﺘﻐﻴﺮ اﺳﻤﻲ )‪ (Nominal‬ﺣﻴﺚ ﺳﻨﻌﻄﻲ اﻟﺮﻗﻢ )‪ (١‬ﻟﻠﺬآﺮ واﻟﺮﻗﻢ )‪ (٢‬ﻟﻸﻧﺜﻰ ‪ .‬‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٨‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫• ﻣﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ وهﻮ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺗﺮﺗﻴﺒﻲ )‪ (Ordinal‬ﺣﻴﺚ ﺳﻨﺮﻣﺰ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (١‬ﻟﻠﺜﺎﻧﻮي واﻟﺮﻗﻢ )‪(٢‬‬ ‫ﻟﻠﺠﺎﻣﻌﻲ واﻟﺮﻗﻢ )‪ (٣‬ﻟﻠﺪراﺳﺎت اﻟﻌﻠﻴﺎ ‪ .‬‬ ‫• اﻟﻌﻤﺮ ﺑﺎﻟﺴﻨﻮات ﻣﺘﻐﻴﺮ آﻤﻲ‪ ،‬ﻋﺒﺎرات اﻻﺳﺘﺒﺎﻧﺔ ﺳﺘﻜﻮن ﻣﺘﻐﻴﺮات آﻤﻴﺔ )‪ ( Scale‬ﺳﻨﻌﺒﺮ‬ ‫ﻋﻨﻬﺎ ) م‪ ، ١‬م‪ ، ٢‬م‪ ، ٣‬م‪ ، ٤‬م‪ ، ٥‬م‪ ، ٦‬م‪ ، ٧‬م‪ ( ٨‬وﺗﻌﻄﻰ اﻷوزان اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﻟﺪرﺟﺔ اﻹﺟﺎﺑﺔ )‬ ‫ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ إﻃﻼﻗ ًﺎ=‪ ، ١‬ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ =‪ ، ٢‬ﻣﺤﺎﻳﺪ =‪ ، ٣‬ﻣﻮاﻓﻖ =‪ ، ٤‬ﻣﻮاﻓﻖ ﺟﺪًا=‪ .( ٥‬ﻣﻊ‬ ‫ﻣﻼﺣﻈﺔ أن ﺟﻤﻴﻊ ﻓﻘﺮات اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻣﻮﺟﺒﺔ‪ .‬‬

‫‪ (٥‬ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪SPSS‬‬ ‫ً‬

‫ﺃﻭﻻ ‪ :‬ﺍﻟﻌﻤﻞ ﰲ ﺷﺎﺷﺔ ‪: Variable View‬‬ ‫ﻋﻨﺪ ﻓﺘﺢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺳﺘﻈﻬﺮ اﻟﺸﺎﺷﺔ آﺎﻟﻤﺠﺎورة وﻧﻀﻐﻂ‬ ‫ﻋﻠﻰ ‪ Variable View‬ﻟﻜﻲ ُﻧ ﱢﻌﺮف اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات آﻤﺎ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺸﻜﻞ اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪:‬‬

‫ﺗﻈﻬﺮ اﻟﺸﺎﺷﺔ اﻟﻤﻮﺿﺤﺔ أﻋﻼﻩ وهﻲ ﺧﺎﺻﺔ ﻟﺘﻌﺮﻳﻒ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ﻣﻦ ﺣﻴﺚ اﻟﻨﻮع واﻟﻌﺮض‬ ‫واﻟﻌﻨﻮان واﻟﻘﻴﻤﺔ وﻗﻴﺎس ﺗﺪرﻳﺠﻪ ‪ ....‬إﻟﺦ ‪ ،‬ﺣﻴﺚ آﻞ ﺳﻄﺮ ﻣﻦ أﺳﻄﺮ هﺬﻩ اﻟﺸﺎﺷﺔ ﻟﺘﻌﺮﻳﻒ ﻣﺘﻐﻴﺮ‬ ‫واﺣﺪ‪ ،‬وﻓﻴﻤﺎ ﻳﻠﻲ ﺗﻌﺮﻳﻒ ﻟﻜﻞ ﻋﻤﻮد ‪:‬‬ ‫‪ (١‬ﺃﺴﻤﺎﺀ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪:Variable Name‬‬ ‫ﻟﻜﻲ‪ ‬ﺗﻌﺮف‪ ‬اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ‪ ‬ﻳﺠﺐ‪ ‬أن‪ ‬ﺗﻜﺘﺐ‪ ‬اﺳﻢ‪ ‬ﻣﺨﺘﺼﺮ ﻳﺪل ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ‪ ،‬ﻋﻨﺪ آﺘﺎﺑﺔ أﺳﻤﺎء‪ ‬اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ﻻ‬ ‫ﺑﺪ أن ﺗﺮاﻋﻲ اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪ :‬‬ ‫• ﻻﺑﺪ ﺃﻥ ﻳﺒﺪﺃ ﲝﺮﻑ ﻭﻻ ﳝﻜﻦ ﺃﻥ ﻳﻨﺘﻬﻲ ﺑﻔﺘﺮﺓ ‪.‬‬

‫• ﻻ ﻳﺘﺠﺎﻭﺯ ﻋﺪﺩ ﺍﻷﺣﺮﻑ ‪ 64‬ﻭﺃﻥ ﻻ ﻳﺘﻜﺮﺭ ﺍﺳﻢ ﺍﳌﺘﻐﲑ ‪.‬‬ ‫• ﻻ ﳝﻜﻦ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﻔﺮﺍﻍ ﺑﲔ ﺍﻷﺣﺮﻑ ‪.‬‬

‫• ﻻ ﺗﺴﺘﻄﻴﻊ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺮﻣﻮﺯ ﺃﻭ ﺍﻹﺷﺎﺭﺍﺕ ﻣﺜﻞ‪ ، &، $، #، |، ^، %‬ﺃﻭ ﺍﻷﻗﻮﺍﺱ )(‪.‬‬ ‫• ﻻ ﳝﻜﻨﻚ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﻋﻼﻣﺎﺕ ﺍﻟﺘﺮﻗﻴﻢ ﻣﺜﻞ ؟ * ‪“ ; ‘، ! :‬‬

‫• ﻻ ﺗﺴﺘﺨﺪﻡ ﺍﺳﻢ ﻣﻦ ﺍﻷﲰﺎﺀ ﺍﶈﺠﻮﺯﺓ ﻷﻭﺍﻣﺮ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ SPSS‬ﻣﺜﻞ ‪:‬‬ ‫)…‪(ALL, NE, EQ, TO, LE, LT, BY, OR, GT, AND, NOT, GE, WITH, etc‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٩‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪ (٢‬ﺃﻨﻭﺍﻉ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭﺍﺕ ‪:Variable Types‬‬

‫ﻟﺘﻌﺮﻳﻒ ﻧﻮﻉ ﺍﳌﺘﻐﲑ ﰲ ﺷﺎﺷﺔ ‪ Variable View‬ﰲ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ SPSS‬ﺣﻴﺚ ﻳﻈﻬﺮ ﻋﺪﺓ ﺃﻧﻮﺍﻉ ﻋﻨﺪﻣﺎ ﺗﻀﻐﻂ‬

‫ﲜﻮﺍﺭ ‪: Numeric‬‬

‫ﺗﻔﺘﺢ ﺍﻟﻨﺎﻓﺬﺓ ﺍ‪‬ﺎﻭﺭﺓ ﻭﻣﻨﻬﺎ ﲣﺘﺎﺭ ﻧﻮﻉ ﺍﳌﺘﻐﲑ ﺍﻟﺬﻱ ﺗﺮﻳﺪﻩ ‪،‬‬ ‫ﻭﺇﻟﻴﻚ ﺗﻌﺮﻳﻒ ﺳﺮﻳﻊ ﳍﺬﻩ ﺍﻷﻧﻮﺍﻉ ‪:‬‬ ‫‪(١‬‬

‫‪(٢‬‬ ‫‪(٣‬‬ ‫‪(٤‬‬

‫‪(٥‬‬ ‫‪(٦‬‬ ‫‪(٧‬‬ ‫‪(٨‬‬ ‫•‬ ‫•‬

‫اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﺮﻗﻤﻲ )‪ : (Numeric‬واﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫ﺗﻜﻮن ﻗﻴﻤﻬﺎ أرﻗﺎم‪ ،‬واﻟﻤﺘﻐﻴﺮ هﻨﺎ ﻳﻘﺒﻞ‬ ‫اﻷرﻗﺎم ﺑﺼﻴﻎ ﻣﻌﻴﻨﺔ ﻣﺜﻞ ‪Scientific ‬‬ ‫‪ Notation‬وﻏﻴﺮهﺎ ﻧﻮﻋﻴﻦ ‪ :‬اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات‬ ‫اﻟﻤﺘﺼﻠﺔ ‪ Continuous ‬ﻣﺜﻞ اﻟﻌﻤﺮ‬ ‫واﻟﻄﻮل واﻟﻮزن واﻟﺮاﺗﺐ ودرﺟﺔ ﻃﺎﻟﺐ ‪ ....‬إﻟﺦ ‪ .‬اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﻨﻮﻋﻴﺔ ‪ Categorical‬ﻣﺜﻞ‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮ اﻟﻨﻮع ) اﻟﺠﻨﺲ ( واﻟﺤﺎﻟﺔ اﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻴﺔ واﻟﻤﺆهﻞ اﻟﻌﻠﻤﻲ ‪ . ....‬‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮ اﻟﻔﺎﺻﻠﺔ ‪ Comma ‬ﻳﺘﻜﻮن اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ﻣﻦ أرﻗﺎم ﻳﻔﺼﻞ آﻞ ﺛﻼث ﺧﺎﻧﺎت ﺑﻔﺎﺻﻠﺔ وﺗﺴﺘﻌﻤﻞ‬ ‫اﻟﻨﻘﻄﺔ ﻟﻠﻜﺴﺮ اﻟﻌﺸﺮي ‪ .‬‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮ اﻟﻨﻘﻄﺔ ‪ Dot‬ﻳﺘﻜﻮن اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ﻣﻦ أرﻗﺎم ﻳﻔﺼﻞ آﻞ ﺛﻼث ﺧﺎﻧﺎت ﺑﻨﻘﻄﺔ وﺗﺴﺘﻌﻤﻞ اﻟﻔﺎﺻﻠﺔ‬ ‫ﻟﻠﻜﺴﺮ اﻟﻌﺸﺮي‪ .‬‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻋﻠﻤﻲ ‪ Scientific Notation ‬ﻳﺘﻜﻮن اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ﻣﻦ أرﻗﺎم ﺗﻜﺘﺐ ﻣﻊ اﻟﻌﻼﻣﺎت‬ ‫اﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﻀﺮب ﻓﻲ ﻣﻀﺎﻋﻔﺎت اﻟﻌﺸﺮة ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام أﺣﺪ اﻟﺤﺮﻓﻴﻦ ‪ E,D‬ﺑﻌﺪ اﻟﺮﻗﻢ ﺛﻢ اﻷس‬ ‫ﻣﺜﺎل ‪ 3.5E5:‬وهﻲ ﺗﺴﺎوي رﻳﺎﺿﻴ ًﺎ ‪ .3.5 X 105‬‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺗﺎرﻳﺦ ‪ Date‬ﻳﺘﻜﻮن اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ﻣﻦ أرﻗﺎم ﺗﻜﺘﺐ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﺧﺎﺻﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﺘﺎرﻳﺦ واﻟﻮﻗﺖ ‪ .‬‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻋﻼﻣﺔ اﻟﺪوﻻر ‪ Dollar‬ﻳﺴﺘﻌﻤﻞ ﻟﻺﻋﻼن ﻋﻦ اﻟﻌﻤﻠﺔ اﻷﻣﺮﻳﻜﻴﺔ اﻟﺪوﻻر ‪ .‬‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻋﻤﻠﺔ ‪ Custom Currency‬ﻳﺴﺘﻌﻤﻞ ﻟﻠﻌﻤﻼت اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ‪ .‬‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺣﺮﻓﻲ ‪ : String‬وهﻲ ﻣﻦ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﺘﻲ ﺗﻜﻮن ﺑﻴﺎﻧﺎﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺷﻜﻞ أﺣﺮف أو آﻠﻤﺎت‬ ‫أو أرﻗﺎم وهﻲ ﻧﻮﻋﻴﻦ ‪ :‬‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮات ﺣﺮﻓﻴﺔ وﺗﻜﻮن ﻏﻴﺮ ﻣﺼﻨﻔﺔ ﻣﺜﻞ اﺳﻢ اﻟﻤﻮﻇﻒ وﻻ ﺗﺪﺧﻞ ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺤﺴﺎﺑﻴﺔ‪ .‬‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮات ﺣﺮﻓﻴﺔ وﺗﻜﻮن اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻣﺼﻨﻔﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﻨﻮع ) ذآﺮ ـ أﻧﺜﻰ ( أﻳﻀ ًﺎ ﻻ ﺗﺪﺧﻞ ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت‬ ‫اﻟﺤﺴﺎﺑﻴﺔ ‪ .‬‬

‫‪ (٣‬ﻋﺭﺽ ﺍﻟﺒﻴﺎﻨﺎﺕ ‪ : Width‬وهﻮ ﻋﺪد أﺣﺮف اﺳﻢ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﺘﻲ ﺗﺤﺘﺎﺟﻬﺎ ﻹدﺧﺎل اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ‪.‬‬ ‫‪ (٤‬ﻋﺩﺩ ﺍﻟﻤﻨﺎﺯل ﺍﻟﻌﺸﺭﻴﺔ ‪ : Decimal‬وهﻮ ﻋﺪد اﻟﺨﺎﻧﺎت اﻟﻌﺸﺮﻳﺔ اﻟﺘﻲ ﺳﺘﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ ﻋﻤﻠﻴﺔ‬ ‫إدﺧﺎل اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫‪ (٥‬ﻭﺼﻑ ﺍﻟﻤﺘﻐﻴﺭ ‪ : Label‬ﻳﻜﺘﺐ وﺻﻒ ﻟﻠﻤﺘﻐﻴﺮ وهﻮ ﻣﻔﻴﺪ ﻓﻲ ﺣﺎل ﺗﺸﺎﺑﻪ اﺳﻢ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ‪.‬‬ ‫‪ (٦‬ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ) ﺍﻟﻜﻭﺩ ( ‪ : Values‬ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻟﺘﻌﺮﻳﻒ ﻣﺘﻐﻴﺮات ﻧﻮﻋﻴﺔ رﻗﻤﻴﺔ أو ﺣﺮﻓﻴﺔ ﻣﺜﻞ ﻣﺘﻐﻴﺮ‬ ‫اﻟﻨﻮع أو اﻟﺤﺎﻟﺔ اﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻴﺔ أو اﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺪراﺳﻲ ‪. .....‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١٠‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪ (٧‬ﻋﺭﺽ ﺍﻟﻌﻤﻭﺩ ‪ :Column‬ﻳﺤﺪد ﻋﺮض اﻟﻌﻤﻮد اﻟﺬي ﻳﻮﺟﺪ ﻓﻴﻪ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ﻓﻲ ﺷﺎﺷﺔ ‪Data ‬‬ ‫‪. View‬‬ ‫‪ (٨‬ﺍﻟﻤﻘﺩﺍﺭ ﺍﻟﻤﻔﻘﻭﺩ‪ : Missing‬ﻋﻨﺪ إدﺧﺎل اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت هﻨﺎك ﺑﻴﺎﻧﺎت ﺗﻜﻮن ﻏﻴﺮ ﻣﻮﺟﻮدة ﻓﺘﺼﻨﻒ‬ ‫ﺑﺒﻴﺎﻧﺎت ﻣﻔﻘﻮدة ‪.‬‬ ‫‪ (٩‬ﺍﻟﻤﺤﺎﺫﺍﺓ ‪ :Align‬وهﻲ ﻣﺤﺎذاة اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ) ﻳﻤﻴﻦ ‪ ،‬وﺳﻂ ‪ ،‬ﻳﺴﺎر ( ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻮد اﻟﺬي ﻳﻮﺟﺪ ﻓﻴﻪ‬ ‫اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ﻓﻲ ﺷﺎﺷﺔ ‪. Data View‬‬ ‫‪ (١٠‬ﺘﺩﺭﻴﺞ ﺍﻟﻤﻘﻴﺎﺱ ‪ :Measure‬ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﻧﻮع اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ) ‪ Scale‬آﻤﻲ ‪ Ordinal ،‬ﺗﺮﺗﻴﺒﻲ ‪،‬‬ ‫‪ Nominal‬اﺳﻤﻲ (‪.‬‬ ‫ﻧﺒﺪأ ﻓﻲ ﺗﺴﺠﻴﻞ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ﻟﺘﻌﺮﻳﻔﻬﺎ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻣﻦ ﻋﻤﻮد ‪ Name‬ﺛﻢ ‪Type‬‬ ‫ﺑﺎﻟﺘﺮﺗﻴﺐ ﺣﺘﻰ ﻧﺼﻞ إﻟﻰ اﻟﻌﻤﻮد ‪Values‬‬ ‫ﻧﻀﻐﻂ ﺑﺎﻟﻔﺄرة آﻤﺎ هﻮ ﻣﻮﺿﺢ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة‬ ‫اﻟﻤﺠﺎورة ‪.‬‬ ‫ﻓﺘﻈﻬﺮ ﻧﺎﻓﺬة ﻟﺘﻌﺮﻳﻒ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ) اﻟﻨﻮع (‬ ‫ﺣﻴﺚ ﻳﻜﺘﺐ رﻗﻢ )‪ (١‬ﻓﻲ ﺧﺎﻧﺔ ‪ ، Value‬ﺛﻢ‬ ‫آﻠﻤﺔ " ذآﺮ " ﻓﻲ ﺧﺎﻧﺔ ‪ Label‬ﺛﻢ اﻟﻀﻐﻂ‬ ‫ﻋﻠﻰ ‪ Add‬وﺑﻨﻔﺲ اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ ﻟﺘﻌﺮﻳﻒ اﻷﻧﺜﻰ‬ ‫)أﻧﻈﺮ اﻟﺼﻮرة اﻟﻤﺠﺎورة (‬ ‫ﺛﻢ ‪ OK‬ﻹﻏﻼق ﻣﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮار ‪ ،‬ﺣﺘﻰ‬ ‫ﻧﺼﻞ إﻟﻰ ‪ Measure‬ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﺗﺪرﻳﺞ‬ ‫اﻟﻤﻘﻴﺎس وﻓﻲ هﺬا اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ُﻳﺤﺪد ﻧﻮع‬ ‫)‪).( Nominal‬أﻧﻈﺮ اﻟﺼﻮرة اﻟﻤﺠﺎورة(‬

‫أﻣﺎ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﺜﺎﻟﺚ ﻓﻲ ﻣﺜﺎﻟﻨﺎ هﺬا وهﻮ ﻣﺴﺘﻮى‬ ‫اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ وﻳﺘﻢ ﺗﺴﺠﻴﻠﻪ ﺑﻨﻔﺲ اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ اﻟﺘﻲ ﺳﺠﻞ‬ ‫ﻓﻴﻬﺎ اﻟﻨﻮع آﻤﺎ هﻮ ﻣﻮﺿﺢ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة اﻟﻤﺠﺎورة‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١١‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫وﻳﺘﻢ ﺗﺴﺠﻞ ﺟﻤﻴﻊ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﻤﺘﺒﻘﻴﺔ ﺣﺘﻰ ﺗﻨﺘﻬﻲ وﺗﺼﺒﺢ ﺑﻬﺬا اﻟﺸﻜﻞ ‪:‬‬

‫وﺑﺬﻟﻚ ﺗﻢ اﻻﻧﺘﻬﺎء ﻣﻦ ﺷﺎﺷﺔ ‪ Variable View‬ﺑﺘﻌﺮﻳﻒ ﺟﻤﻴﻊ‬ ‫اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ‪ ،‬ﺛﻢ ﻧﻔﺘﺢ ﺷﺎﺷﺔ ‪ Data View‬ﻟﺘﻔﺮﻳﻎ ﺟﻤﻴﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﺘﻲ ﻓﻲ اﻻﺳﺘﺒﺎﻧﺎت ﺑﺤﻴﺚ أن آﻞ ﻋﻤﻮد ﻟﻤﺘﻐﻴﺮ وآﻞ ﺻﻒ ﻻﺳﺘﺒﺎﻧﺔ‬ ‫آﺎﻣﻠﺔ ‪.‬‬ ‫ً‬ ‫ﺛﺎﻧﻴﺎ ‪ :‬ﺍﻟﻌﻤﻞ ﰲ ﺷﺎﺷﺔ ‪: Data View‬‬ ‫ﻋﻨﺪ ﻓﺘﺢ ﺷﺎﺷﺔ وﻋﻨﺪ اﻟﺴﺠﻞ رﻗﻢ )‪ (١‬ﻧﺒﺪأ ﺑﺘﺴﺠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت أول اﺳﺘﺒﺎﻧﺔ ﻓﻲ أول ﺻﻒ آﻤﺎ هﻮ‬ ‫ﻣﻮﺿﺢ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫وﻟﻮ أردت أن ﺗﻈﻬﺮ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ﺑﻤﺴﻤﻴﺎﺗﻬﺎ اﻟﻮﺻﻔﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﺳﺠﻠﺖ ﻓﻲ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﺗﺒﻊ‬ ‫اﻟﺨﻄﻮات اﻟﻤﻮﺿﺤﺔ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١٢‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺑﻌﺪ ﺗﻌﺒﺌﺔ )‪ (٢٠‬اﺳﺘﺒﺎﻧﺔ ﻳﺼﺒﺢ اﻟﺸﻜﻞ آﻤﺎ ﻳﻠﻲ ‪:‬‬

‫واﻵن ﺑﻌﺪ ﺗﻌﺒﺌﺔ ﺟﻤﻴﻊ اﻻﺳﺘﺒﺎﻧﺎت ﻧﺤﻔﻆ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺛﻢ ﻧﺴﺘﻄﻴﻊ أن ﻧﺠﺮي اﻟﻌﻠﻤﻴﺎت اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ اﻟﺘﻲ‬ ‫ﻧﺮﻳﺪهﺎ ﻻﺳﺘﺨﺮاج ﻣﻠﺨﺺ اﻟﺪراﺳﺔ وﻧﺘﺎﺋﺞ اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻔﺮوض واﻟﺘﻮﺻﻴﺎت ‪ .....‬إﻟﺦ ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١٣‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺍﻟﻔﺼﻞ ﺍﻟﺜﺎﻧﻲ‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬

‫•‬

‫•‬ ‫•‬

‫اﺳﺘﺨﺪام ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ SPSS‬ﻓﻲ اﻹﺣﺼﺎء اﻟﻮﺻﻔﻲ‪.‬‬ ‫ﻃﺮق ﻋﺮض اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ) اﻟﺠﺪاول ‪ ،‬و اﻟﺮﺳﻮم اﻟﺒﻴﺎﻧﻴﺔ ( ‪ .‬‬ ‫ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﻨﺰﻋﺔ اﻟﻤﺮآﺰﻳﺔ ـ ‪ Measures of Central Tendency‬ـ وهﻲ‬ ‫اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﺤﺴﺎﺑﻲ )‪ ( Average or Mean‬واﻟﻮﺳﻴﻂ ) ‪ (Median‬واﻟﻤﻨﻮال‬ ‫)‪ .( Mode‬‬ ‫ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﺘﺸﺘﺖ ) ‪ ( Variance measurement‬ﻣﻤﺜﻠﺔ ﻓﻲ‪ :‬اﻟﻤﺪى اﻟﻤﻄﻠﻖ أو‬ ‫اﻟﻤﺪى)‪ ،(Range‬واﻟﺘﺒﺎﻳﻦ )‪ (The Variance‬واﻻﻧﺤﺮاف اﻟﻤﻌﻴﺎري )‪Standard ‬‬ ‫‪ ، (Deviation‬واﻻﻟﺘﻮاء )‪ (Skewness‬واﻟﺘﻔﺮﻃﺢ )‪ .(Kurtosis‬‬ ‫اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ .(Test of Normality‬‬ ‫أﻣﺜﻠﺔ ﺗﻄﺒﻴﻘﻴﺔ‪ .‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١٤‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ SPSS ‬ﰲ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﻌﺮﺽ ﻭﺍﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻲ‬ ‫ﺇﻥ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺍﻟﻌﺮﺽ ﻭﺍﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ﻻ ﲢﺘﺎﺝ ‪‬ﻬﻮﺩ ﻛﺒﲑ ﺃﻭ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎﺕ ﺃﻛﺜﺮ ﰲ ﻋﻠﻢ ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ﺣﻴﺚ ﳝﻜﻦ ﻷﻱ‬ ‫ﻣﺴﺘﺨﺪﻡ ﻣﻬﻤﺎ ﻛﺎﻧﺖ ﺧﻠﻔﻴﺘﻪ ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﺍﺳﺘﺪﻋﺎﺀ ﺍﻷﻭﺍﻣﺮ ﻭﺗﻨﻔﻴﺬﻫﺎ ﺑﺴﻬﻮﻟﺔ ‪ .‬ﻓﺒﻌﺪ ﲨﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﺇﺩﺧﺎﳍﺎ ﰲ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ‬ ‫ﻧﻨﺘﻘﻞ ﺑﻌﺪ ﺫﻟﻚ ﺇﱃ ﺗﻨﻈﻴﻢ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﻭﺻﻔﻬﺎ ﻭﲢﻠﻴﻠﻬﺎ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﲡﻌﻠﻬﺎ ﻣﻔﻬﻮﻣﺔ ﺃﻛﺜﺮ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺪﻡ ‪ ،‬ﻳﺘﻢ ﺫﻟﻚ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﻓﺮﻋﺎ‬ ‫ﻋﻠﻢ ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ﺍﳊﺪﻳﺚ ) ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ﺍﻟﻮﺻﻔﻲ ﻭ ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ‪ ‬ﺍﻻﺳﺘﺪﻻﱄ ( ﻭﳘﺎ ﺿﺮﻭﺭﻳﺎﻥ ﻻﲣﺎﺫ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭ‪ .‬‬ ‫ﻭﻓﻴﻤﺎ ﻳﻠﻲ ﻳﺘﻢ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﻔﺮﻉ ﺍﻷﻭﻝ ﻣﻦ ﻋﻠﻢ ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ـ ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ﺍﻟﻮﺻﻔﻲ ـ ﻟﺘﻨﻈﻴﻢ ﻭﻭﺻﻒ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‪.‬‬

‫ً‬

‫ﺃﻭﻻ ‪ :‬ﺍﻹﺣﺼﺎء ﺍﻟﻮﺻﻔﻲ )‪: (Descriptive Statistics‬‬ ‫ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ﺍﻟﻮﺻﻔﻲ ‪ :‬ﻫﻮ ﻋﻠﻢ ﺍﺳﺘﻨﺒﺎﻁ ﺍﳊﻘﺎﺋﻖ ﻣﻦ ﺍﻷﺭﻗﺎﻡ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻋﻠﻤﻴﺔ ‪ .‬ﺣﻴﺚ ﻳﺘﻢ ﺗﻨﻈﻴﻢ ﻭﺗﻠﺨﻴﺺ ﺍﳌﻌﻠﻮﻣﺎﺕ‬ ‫ﻟﺘﺴﻬﻴﻞ ﻓﻬﻤﻬﺎ ﻭﺩﺭﺍﺳﺘﻬﺎ ‪ ،‬ﻭﻳﺘﻢ ﻋﺮﺽ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺑﺎﻟﻄﺮﻕ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫‪ (١‬ﺟﺪﻭﻟﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ )‪ : (Tabulation‬ﻭﻳﺘﻢ ﰲ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﻄﺮﻳﻘﺔ ﻭﺿﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﰲ ﺟﺪﺍﻭﻝ ﺇﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﳜﺘﻠﻒ‬ ‫ﺷﻜﻠﻬﺎ ﺣﺴﺐ ﻧﻮﻉ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ) ﻭﺻﻔﻴﺔ ﺃﻭ ﻛﻤﻴﺔ ﻣﺘﻘﻄﻌﺔ ﺃﻭ ﻣﺴﺘﻤﺮﺓ ( ‪ .‬‬ ‫ً‬ ‫‪ (٢‬ﲤﺜﻴﻞ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺑﻴﺎﻧﻴﺎ )‪ : (Graphical Representation‬ﻭﻫﻮ ﺍﻟﺘﻌﺒﲑ ﻋﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺑﺮﺳﻮﻡ‬ ‫ﺑﻴﺎﻧﻴﺔ ﺗﺘﻼﺋﻢ ﻣﻊ ﻃﺒﻴﻌﺘﻬﺎ ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ‪ :‬‬ ‫• ﺍﻷﻋﻤﺪ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﻴﺔ )‪ (Bar Chart‬ﻭﺍﻟﺮﺳﻮﻡ ﺍﻟﺪﺍﺋﺮﻳﺔ )‪ :(Pie Chart‬ﺗﺴﺘﺨﺪﻡ ﰲ ﺣﺎﻟﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﱵ ﳍﺎ ﻭﺣﺪﺓ‬ ‫ﻗﻴﺎﺱ ﺍﲰﻴﺔ ﺃﻭ ﺗﺮﺗﻴﺒﻴﺔ ‪ ،‬ﺑﺸﺮﻁ ﺃﻥ ﺗﻜﻮﻥ ﺗﻘﺴﻴﻤﺎﺕ ﺍﳌﺘﻐﲑ ﻟﻴﺴﺖ ﻛﺒﲑﺓ )ﺃﻗﻞ ﻣﻦ ﻋﺸﺮ ﺗﻘﺴﻴﻤﺎﺕ( ‪ .‬‬ ‫• ﺍﳌﺪﺭﺝ ﺍﻟﺘﻜﺮﺍﺭﻱ )‪ (Histogram‬ﻭﺍﳌﻀﻠﻊ ﺍﻟﺘﻜﺮﺍﺭﻱ )‪ (Polygram‬ﻭﺍﳌﻨﺤﲎ ﺍﻟﺘﻜﺮﺍﺭﻱ‬ ‫)‪ :(Frequency Curve‬ﺗﺴﺘﺨﺪﻡ ﰲ ﺣﺎﻟﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﳌﺴﺘﻤﺮﺓ ) ﻭﺣﺪﺓ ﻗﻴﺎﺳﻬﺎ ﻓﺘﺮﺓ ﺃﻭ ﻧﺴﺒﺔ ( ﺍﳌﻮﺿﻮﻋﺔ‬ ‫ﰲ ﺍﳉﺪﺍﻭﻝ ﺍﻟﺘﻜﺮﺍﺭﻳﺔ ﺑﻌﺪ ﺍﻟﺘﺮﻣﻴﺰ )ﺍﻟﺘﻜﻮﻳﺪ( ‪ ،‬ﻭﻳﺴﺘﺨﺪﻡ ﺍﳌﺪﺭﺝ ﺍﻟﺘﻜﺮﺍﺭﻱ ﺃﻳﻀﹰﺎ ﰲ ﺣﺎﻟﺔ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﻜﻤﻴﺔ‬ ‫ﺍﳌﺘﻘﻄﻌﺔ ‪ .‬‬ ‫• ﺭﺳﻢ ﺍﻟﺼﻨﺪﻭﻕ )‪ : (Box Plot‬ﻭﻳﺴﺘﺨﺪ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﳌﺴﺘﻤﺮﺓ ﺍﻟﱵ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻮﺳﻴﻂ ﻭﺍﻟﺮﺑﻴﻌﻴﲔ ‪ .‬‬ ‫• ﺭﺳﻢ ﺍﻟﺴﺎﻕ ﻭﺍﻷﻭﺭﺍﻕ )‪ : (Stem and Leaf‬ﻳﺴﺘﺨﺪﻡ ﻟﺘﻤﺜﻴﻞ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﻜﻤﻴﺔ )ﻣﺘﻘﻄﻌﺔ ﺃﻭ ﻣﺴﺘﻤﺮﺓ(‪ .‬‬ ‫‪ (٣‬ﺣﺴﺎﺏ ﺍﳌﻘﺎﻳﻴﺲ ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ )‪ : (Statisticals Measures‬ﺗﻮﺟﺪ ﻋﺪﺓ ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﺇﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻣﻨﻬﺎ ‪ :‬‬ ‫ﺃ( ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﺍﻟﱰﻋﺔ ﺍﳌﺮﻛﺰﻳﺔ ‪ : Measures of Central Tendency‬ﻭﻳ‪‬ﻌﺮﻑ ﻣﻘﻴﺎﺱ‬ ‫ﺍﻟﱰﻋﺔ ﺍﳌﺮﻛﺰﻳﺔ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺑﺄﻧﻪ ﺍﻟﻌﺪﺩ ﺍﻟﺬﻱ ﺗﺘﻤﺮﻛﺰ ﺣﻮﻟﻪ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ‪ .‬ﻭﺗﻮﺟﺪ ﻋﺪﺓ ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﻟﻠﱰﻋﺔ ﺍﳌﺮﻛﺰﻳﺔ‬ ‫ﻭﻫﻲ ‪ :‬‬

‫‪ 9‬اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﺤﺴﺎﺑﻲ ) ‪ : ( Average or Mean‬ﻭﻳﺼﻠﺢ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﻜﻤﻴﺔ ﻓﻘﻂ ﻭﻫﻮ ﻭﺣﻴﺪ ﻭﻳﺘﺄﺛﺮ ﺑﺎﻟﻘﻴﻢ‬ ‫ﺍﻟﺸﺎﺫﺓ‪.‬‬ ‫‪ 9‬واﻟﻮﺳﻴﻂ ) ‪ : (Median‬ﻭﻫﻮ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻟﱵ ﺗﻘﻊ ﰲ ﻣﻨﺘﺼﻒ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺑﻌﺪ ﺍﻟﺘﺮﺗﻴﺐ ﺍﻟﺘﻨﺎﺯﱄ ﺃﻭﺍﻟﺘﺼﺎﻋﺪﻱ ﻭﻫﻮ‬ ‫ﻭﺣﻴﺪ ﻭﻻ ﻳﺘﺄﺛﺮ ﺑﺎﻟﻘﻴﻢ ﺍﻟﺸﺎﺫﺓ ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١٥‬‬

‫ﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬ ‫ﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣ‬ ‫ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨ‬ ‫ت‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ‬

‫א‬

‫ﻭﻻ ﻳﺘﺄﺛﺮ ﺑﺎﻟﻘﻴﻢ ﺍﻟﺸﺸﺎﺫﺓ ﻟﻜﻨﻪ ﻗﺪ ﻻ ﻳﻜﻮﻥ ﻭﺣﻴﺪﺪﺍﺍﹰ ﻭﻗﺪ ﻻ‬ ‫‪ 9‬واﻟﻤﻨﻮال ) ‪ : ( Modee‬ﻭﻫﻮ ﺍﻟﻘﻴﻤﺔ ﺍﻷﻛﻛﺜﺮ ﺷﻴﻮﻋﹰﺎ ﻻ‬ ‫ﻳﻜﻮﻥ ﻣﻮﺟﻮﺩﹰﺍ‪.‬‬

‫• وﺗﻌﺘﺒﺮ ﻣﻘﺎﻳﻴﻴﺲ اﻟﻨﺰﻋﺔ اﻟﻤﺮآﺰﻳﺔ آﻠﻬﻬﺎ ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﻣﻣﻄﻠﻘﺔ أي ﻟﻬﻬﺎ ﻧﻔﺲ ﺗﻤﻴﻴﻴﺰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻷﺻﻠﻴﺔ‬ ‫اﻟﻤﻘﻴﺎس‪.‬‬ ‫س‬ ‫ﻋﺘﻴﻦ أو أآﺜﺮ إذا اﺧﺘﻠﻔﺖ ووﺣﺪة‬ ‫ﺼﻠﺢ ﻟﻠﻤﻘﺎرﻧﺔ ﺑﻴﻦ ﻣﺠﻤﻮﻋ‬ ‫وﺑﺬﻟﻚ ﻻ ﺗﺼ‬ ‫‪ : ( Varian‬ﻭﻫﻲ ﺗﻘﻴﺲ ﻣﺪﻯ ﺍﻟﺒﻌﺪ ﺃﻭ ﺍﻟﺘﺸﺘﺖ‬ ‫‪nce meassuremen‬‬ ‫ﺏ( ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﺍﻟﺘﺸﺘﺖ ) ‪nt‬‬ ‫ﺑﲔ ﻣﻔﺮﺩﺍﺍﺕ ﺍﳌﺘﻐﲑ ﻋﻦ ﻣﻘﻴﺎﺱ ﺍﻟﻨـﺰﻋﻋﺔ ﺍﳌﺮﻛﺰﻳﺔ ﺍﳋﺎﺎﺹ ‪‬ﺎ ‪ ،‬ﻭﺗﻮﺟﺟﺪ ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﻣﻄﻄﻠﻘﺔ ﻟﻠﺘﺸﺘﺖ ﻭﻭﻣﻘﺎﻳﻴﺲ‬ ‫ﻧﺴﺒﻴﺔ ﻣﻨﻬﻬﺎ ‪ :‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪9‬‬

‫ﺍﻟﺸﺎﺫﺓ‪.‬‬ ‫ﺓ‬ ‫ﻭﺃﻗﻞ ﻗﻴﻤﺔ ﻭﻫﻮ ﻳﺘﺄﺛﺛﺮ ﺑﺎﻟﻘﻴﻢ‬ ‫ﺍﻟﺒﻌﺪ ﺑﲔ ﺃﻛﱪ ﻞ‬ ‫‪ :( Range‬ﻭﻫﻮ ﺪ‬ ‫‪R‬‬ ‫اﻟﻤﺪى اﻟﻟﻤﻄﻠﻖ أو اﻟﻤﻤﺪى)‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻋﻦ ﺍﻟﻮﺳﻴﻂ ‪.‬‬ ‫ﻳﻘﻴﺲ ﺗﺸﺘﺖ ﺕ‬ ‫اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ )‪ :(The Variance‬ﺲ‬ ‫ﺍﳉﺬﺭ ﺍﻟﺘﺮﺑﻴﻌﻲ ﺍﳌﻮﺟﺟﺐ ﻟﻠﺘﺒﺎﻳﻦ ‪.‬‬ ‫‪ :( Sttandard D‬ﻫﻮ ﺭ‬ ‫ف اﻟﻤﻌﻴﺎري )‪Deviation‬‬ ‫اﻻﻧﺤﺮاف‬ ‫ﳌﻘﺎﻳﻴﺲ ﺍﻟﻨﺴﺒﻴﺔ ﻟﻠﻟﻠﺘﺸﺘﺖ‪،‬‬ ‫ﻭﻫﻮ ﻣﻦ ﺃﺣﺴﻦ ﺍﳌﻘ‬ ‫‪ : ( Coefficient off Variation‬ﻮ‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻﻻﺧﺘﻼف ) ‪n‬‬ ‫ﻭﻳﺴﺘﺨﺪﻡﻡ ﺃﺃﺣﻴﺎﻧﹰﺎ ﻟﻠﺘﻌﺮﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻘﻴﻢ ﺍﻟﺸﺎﺫﺎﺫﺓ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ‪.‬‬ ‫ﻣﻘﻴﺎس اﻻﻟﺘﻮاء ) ‪: ( Meeasure of Skewnesss‬ﻭﻫﻮ ﻣﻣﻘﻴﺎﺱ ﺗﺸﺘﺖ ﻧﻧﺴﱯ ﳛﺪﺩ ﻫﻞ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‬ ‫ﺍﻟﻴﻤﲔ ﺇﺫﺍ ﻛﺎﻥ ﺍﻻﻟﺘﻮﺍﻮﺍﺀ ﻣﻮﺟﺒﹰﺎ )‪) (+‬ﺍﻟﺸﻜﻞ ‪ ، (١‬ﻭﻭﻳﻜﻮﻥ ﻧﺎﺣﻴﺔ ﺍﻟﻴﻟﻴﺴﺎﺭ ﺇﺫﺍ‬ ‫ﻭﻳﻜﻮﻥ ﻧﺎﺣﻴﺔ ﲔ‬ ‫ﻣﺘﻤﺎﺛﻠﺔ ﺃﻡ ﻣﻠﺘﻮﻳﺔ ‪ ،‬ﻮﻥ‬ ‫ﺍﻻﻟﺘﻮﺍﺀ ﺻﻔﺮﹰﺍ )ﺷﻜﻞ ‪ .(٣‬‬ ‫ﺀ‬ ‫ﻛﺎﻧﺖ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫ﺷﻜﻞ ‪ ، (٢‬ﻭﻳﻜﻮﻥ ﻣﺘﻤﺎﺛ ﹰﻼ ﺇﺫﺍ ﺖ‬ ‫ﻛﺎﻥ ﺍﻻﻟﺘﻮﻮﺍﺀ ﺳﺎﻟﺒﹰﺎ ) ﻞ‬

‫ﻳﻘﻴﺲ ﻗﻤﺔ ﺍﳌﻨﺤﲎ ‪.‬ﻭﻳﺄﺧﺬ‬ ‫‪ :( Measure ‬ﻭﻫﻮ ﻣﻘﻴﺎﻴﺎﺱ ﻧﺴﱯ ﺲ‬ ‫‪M‬‬ ‫‪of ‬‬ ‫ﻣﻘﻴﺎس اﻟﻟﺘﻔﺮﻃﺢ ) ‪o Kurtosiis‬‬ ‫ﺍﻟﺸﻜﻞ ﺍﳌﺪﺪﺑﺐ )‪ (Leptokkurtic‬ﻋﻨﺪﺪﻣﺎ ﺗﻜﻮﻥ ﻣﻌﻈﻈﻢ‬ ‫ﻭﺍﻟﺬﻳﻠﲔ‪ ،‬ﻭﻳﺄﺧﺬ ﺍﻟﺸﻜﻜﻞ‬ ‫ﲔ‬ ‫ﺏ ﻣﻦ ﺍﻟﻮﺳﻂ ﺍﳊﳊﺴﺎﰊ‬ ‫ﺍﻟﻘﻴﻢ ﺑﺎﻟﻘﺮﺏ‬ ‫ﻜﻮﻥ ﻣﻌﻈﻢ ﺍﻟﻘﻘﻴﻢ‬ ‫‪ (Platykurtic‬ﻋﻨﺪﻣﺎ ﺗﻜﻮ‬ ‫‪P‬‬ ‫ﺍﳌﻔﺮﻃﺢ )‪c‬‬ ‫ﻠﲔ‪ ،‬ﻭﻳﻜﻮﻥ ﻣﺘﻮﺳﻂ ﺍﻟﺘﻔﺮﻃﻃﺢ‬ ‫ﺑﻌﻴﺪﺓ ﻋﻦ ﺍﻟﻮﺳﻂ ﻭﺍﻟﺬﻳﻠﲔ‬ ‫‪ Norma‬ﻋﻨﺪﻣﺎ ﻳﻜﻮﻮﻥ‬ ‫‪N‬‬ ‫‪(Mesokurtic‬‬ ‫‪M‬‬ ‫)ﻣﻌﺘﺪﻝ( )‬ ‫ﺼﻔﺮ ﺃﻭ ‪.٣‬‬ ‫ﺮﻃﺢ ﻣﺴﺎﻭﻳﹰﺎ ﻟﻠﺼ‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺘﻔﺮﻃ‬ ‫ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﺍﳌﻌﻠﻤﻴﺔ‬ ‫ﺔ‬ ‫ﺍﻟﻔﺮﻭﺽ ﰲ ﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭﺍﺕ‬ ‫ﺽ‬ ‫ﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ : (Test of Normaliity‬ﻣﻣﻦ ﺃﻫﻢ‬ ‫‪ (٤‬ﺍﺧﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻄ‬ ‫‪ (Normal Di‬ﺣﻴﺚ‬ ‫‪N‬‬ ‫‪istribution‬‬ ‫ﺨﺪﻣﺔ ﻫﻮ ﺍﻟﺘﻮﺯﻳﻳﻊ ﺍﻟﻄﺒﻴﻌﻲ )‪n‬‬ ‫ﺃﻥ ﻳﻜﻮﻥ ﺍﻟﺘﻮﺯﺯﻳﻊ ﺍﻻﺣﺘﻤﺎﱄ ﻟﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﳌﺴﺘﺨ‬ ‫ﺔ‬ ‫ﺼﺎﺋﻴﺔ‬ ‫ﺃﺳﺎﺳﹰﺎ ﻟﻜﺜﲑ ﻣﻦ ﺍﻟﻟﻨﻈﺮﻳﺎﺕ ﺍﻹﺣﺼ‬ ‫ﻳﻌﺘﱪﻣﻦ ﺃﻫﻢ ﺍﻟﺘﻮﺯﻳﻌﺎﺕ ﰲ ﻋﻋﻠﻢ ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ﺑﻞ ﻳﻌﺘﱪ ﺳ‬ ‫ﺍﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺔ ﻭﻳﻠﻌﺐ‬ ‫ﺫﻟﻚ ﻭﺃﻥ ﺍﻟﻜﺜﲑ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﻔﺎﺕ ﻛﺎﻟﻄﻮﻝ‬ ‫ﺼﺎﺋﻴﺔ ﻭﻓﺘﺮﺍﺕ ﺍﻟﺜﻘﺔ ﻭﻏﲑ ﻚ‬ ‫ﺩﻭﺭﹰﺍ ﺃﺳﺎﺳﻴﹰﺎ ﰲ ﺍﺧﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻟﻔﺮﻭﺽ ﺍﻹﺣﺼ‬ ‫ﻗﻴﺴﺖ ﻟﻌﺪﺩ ﻛﺒﲑ ﻦ‬ ‫ﻭﺍﻟﻮﺯﻥ ﻭﻣﺴﺘﻮﻮﻯ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﻭﺍﻟﺰﺰﻭﺍﺝ ﻭﻣﺎ ﺇﱃ ﺫﺫﻟﻚ ﺇﺫﺍ ﺖ‬ ‫ﻣﻦ ﺍﳌﺸﺎﻫﺪﺍﺕ ﻓﻓﺈﻥ ﺗﻮﺯﻳﻌﻬﺎ ﻳﻘﺘﺘﺮﺏ ﻣﻦ‬ ‫ﳉﺮﺳﻲ ﻟﻜﻮﻥ‬ ‫ﺍﻟﻄﺒﻴﻌﻲ‪ ،‬ﻭﻳﻌﺮﻑ ﺑﺄﲰﺎﺎﺀ ﳐﺘﻠﻔﺔ ﻣﻨﻬﺎ ﺍﻟﺘﻮﺯﻳﻊ ﺍ ﻲ‬ ‫‪،‬‬ ‫ﺍﻟﺘﻮﺯﻳﻊ ﺍﻟﻄﺒﻴﻌﻲﻲ ﺇﻥ ﱂ ﻳﻜﻦ ﻳﻳﺄﺧﺬ ﺻﻮﺭﺓ ﺍﻟﺘﺘﻮﺯﻳﻊ‬ ‫ﺷﻜﻠﻪ ﻳﺸﺒﻪ ﺍﳉ‬ ‫ﳉﺮﺱ‪ .‬ﻭ ﺑﺪﻭﻥ ﺫﺫﻟﻚ ﺍﻟﺸﺮﻁ ﻻ ﳝﻜﻦ ﺗﻄﺒﻴﻖ ﺍﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ ﻣﻦ ﺍﻟﻨﺎﻨﺎﺣﻴﺔ ﺍﻟﻌﻠﻤﻴﺔ ‪ .‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬ووﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١٦‬‬

‫ﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬ ‫ﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣ‬ ‫ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨ‬ ‫ت‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ‬

‫א‬

‫‪ ‬‬

‫أن اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺗﺘﻮﻮزع ﺣﺴﺐ ااﻟﺘﻮزﻳﻊ اﻟﻄﺒﻴﻴﻌﻲ ؟‬ ‫ﻒ ﻧﺘﺄآﺪ ﻣﻦ ن‬ ‫( إذًا آﻴﻒ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪Norm‬‬ ‫‪mal Distrib‬‬ ‫ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺸﻜﻞ ﺍﻟﺒﻴﺎﺎﱐ ) ﻣﻨﺤﲎ ﺍﻟﺘﻮﺯﻳﻊ ﺍﻟﻄﺒﻴﻌﻌﻲ ‪bution ‬‬ ‫ﻡ‬ ‫‪ (١‬ﻳﺘﻢ ﺍﻟﺘﺄﺘﺄﻛﺪ‬ ‫‪ (Cu‬ﲝﻴﺚ ﻳﻜﻮﻮﻥ ﺍﳌﻨﺤﲎ ﻣﺘﻤﺎﺎﺛ ﹰ‬ ‫‪urve‬‬ ‫ﻼ ﺣﻮﻝ ﺍﻟﻮﺳﺳﻂ ﺍﳊﺴﺎﰊ ﻓﺒﺬﺬﻟﻚ‬ ‫ﺗﻮﺯﻳﻌﺎ ﻃﺒﻴﻌﻴﹰﺎ ‪ .‬ﻛﻤﻤﺎ ﻫﻮ ﻣﻮﺿﺢ ﰲ ﺍﻟﺸﻜﻞ ﺍ‪‬ﺎﺎﻭﺭ‬ ‫ﻳﻜﻮﻥ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻌﹰﺎ‬ ‫ﺍﳊﺴﺎﰊ ﻭ ﺗﺮﻣﺰ ) ‪ ( σ‬ﻟﻼﳓﺮﺍﻑ‬ ‫ﰊ‬ ‫ﺣﻴﺚ ) ‪ ( μ‬ﺗﺮﻣﺰ ﻟﻠﻠﻮﺳﻂ‬ ‫ﻱ ‪ ،‬ﻭﺑﺪﺭﺍﺳﺔ ﺍﺍﻟﺸﻜﻞ ﺍ‪‬ـﺎﻭﻭﺭ ﳒـﺪ ﺃﻥ‬ ‫ﺍﳌﻌﻴﺎﺭﻱ‬ ‫‪ σ – μ = x‬ﻭ ‪ σ + μ = x‬ﺗﺴﺎﻭﻱ‬ ‫ﲟﻘﺪﺍﺭ ﺳﻴﺠﻤﺎ ‪μ = x ،( σ‬‬ ‫‪ %٦٨.٢٦‬ﺗﻘﺮﻳﺒﹰﺎ )ﺃﻱ ﺃﻥ ‪ %٦٨‬ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺗﺒﻌﻌﺪ ﻋﻦ ﺍﻟﻮﺳﻂ ﺍﳊﺴﺎﰊ ﺭ‬ ‫‪ %٩٥.٤٥‬ﺗﻘﺮﺮﻳﺒﹰﺎ ) ﺃﻱ ﺃﻥ ‪ %٩٥‬ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﻴﺎﻧﺎﺕ ﺗﺒﻌﺪ ﻦ‬ ‫–‪ 2σ ‬ﻭ ‪ 2σ + μ = x‬ﺗﺴﺎﻭﻱ ‪٥‬‬ ‫ﻋﻦ ﺍﻟﻮﺳﻂ‬ ‫‪ %٩٩‬ﺗﻘﺮﻳﺒﹰﺎ ) ﺃﻱ ﺃﻥ‬ ‫ﰊ ﲟﻘﺪﺍﺭ ‪ 3σ – μ = x ،( 2σ‬ﻭ ‪ 3σ + μ = x‬ﺗﺗﺴﺎﻭﻱ ‪٩.٧٣‬‬ ‫ﺍﳊﺴﺎﰊ‬ ‫ﺍﻟﻮﺳﻂ ﺍﳊﺴﺎﰊ ﲟﻘﺪﺍﺍﺭ ‪ .(3σ‬‬ ‫‪ %٩٩‬ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺗﺗﺒﻌﺪ ﻋﻦ ﻂ‬ ‫ﺕ‬ ‫ﻟﻠﺼﻔﺮ ﻛﺎﻧﺖ‬ ‫ﺮ‬ ‫‪ (٢‬ﻳﺘﻢ ﺍﻟﺘﺄﺄﻛﺪ ﺃﻳﻀﹰﺎ ﲝﺴﺎﺎﺏ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻻﻟﺘﺘﻮﺍﺀ ﻓﺈﺫﺍ ﻛﺎﻥ ﻣﺴﺎﻭﻳﹰﺎ‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻣﺘﻤﺎﺛﻠﺔ ‪ ،‬ﻭﻭﺇﺫﺍ ﻛﺎﻥ‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺗﺘﻮﺯﻉ‬ ‫ﺕ‬ ‫ﻭﺑﺎﻟﺘﺎﱄ ﻓﺈﻥ‬ ‫ﱄ‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺘﻔﺮﻃﺢ ﻣﺴﺎﻭﻭﻳﹰﺎ ﻟﻠﺼﻔﺮ ﺃﻭ ‪ ٣‬ﻛﺎﻧﺖ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺎﺕ ﻣﻌﺘﺪﻟﺔ ﺍﻟﺘﻔﻔﺮﻃﺢ ‪،‬‬ ‫ﺍﻟﻄﺒﻴﻌﻲ ‪ .‬‬ ‫ﺣﺴﺐ ﺍﻟﺘﻮﺯﻳﻊ ﻌﻲ‬

‫ﺻﻔﻲ‬ ‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﺍﻹﺣﺼﺎء ﺍﻟﻮﺻ‬ ‫ﺕ‬ ‫ﺧﻠﺖ ﺟﻤﻴﻊ اﻟﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻓﻲ اﻟﻟﻤﺜﺎل اﻟﺴﺎﺑﻖ ‪ ،‬أوﺟﺪ ﻣﺎ ﻳﻳﻠﻲ ‪:‬‬ ‫ﻄﺒﻴﻖ ﺍﻷﻭﻝ ‪ :‬ﺑﻌﺪ أن أدﺧ‬ ‫ﺍﻟﺘﻄ‬ ‫ً‬ ‫اﻟﻨﺰﻋﺔ اﻟﻤﺮآﺰﻳﺔ وواﻟﺘﺸﺘﺖ ﻷﻋﻤﻤﺎر اﻟﻤﺴﺘﻔﻴﺪﻳﻳﻦ ‪.‬‬ ‫ﺔ‬ ‫ﺃﻭﻻ ‪ :‬ﺣﺴﺎب ﻣﻘﺎﺎﻳﻴﺲ‬ ‫ً‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺣﺪة ‪.‬‬ ‫ﻋﻤﺎر اﻟﺬآﻮر واﻹﻧﺎث آﻞ ﻋ‬ ‫ﻋﺔ اﻟﻤﺮآﺰﻳﺔ واﻟﺘﺸﺘﺖ ﻷﻋ‬ ‫ﺛﺎﻧﻴﻴﺎ ‪ :‬ﺣﺴﺎب ﻣﻣﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﻨﺰﻋ‬

‫اﻟﺤﻞ ‪:‬‬ ‫ﻞ‬ ‫اﻟﺬآﻮر واﻹﻧﺎث ﻣﻌ ًﺎ (‪:‬‬ ‫ر‬ ‫اﻟﻨﺰﻋﺔ اﻟﻤﺮآﺰﻳﺔ وواﻟﺘﺸﺘﺖ ﻷﻋﻤﻤﺎر اﻟﻤﺴﺘﻔﻴﺪﺪﻳﻦ )‬ ‫ﺔ‬ ‫أو ًﻻ ‪ :‬ﺣﺴﺎب ﻣﻘﻘﺎﻳﻴﺲ‬ ‫‪ (١‬ﻣﻦ ﻗﺎﺋﻤﺔ اﻟﺘﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ‪ Anaalyze‬اﺧﺘﺮ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ اﻟﻔﺮﻋ‬ ‫ﻋﻴﺔ ﻟﻺﺣﺼﺎءءات اﻟﻮﺻﻔﻴﻴﺔ ‪Descrriptive‬‬ ‫اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪ :‬‬ ‫اﻟﺘﻜﺮارات ‪ Freequency‬آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺸﻜﻞ ﻲ‬ ‫ت‬ ‫ﻋﻠﻴﻚ أن ﺗﺨﺘﺎر أأﻣﺮ‬ ‫‪ Statistics‬وﻣﻦ ﺛﻢ ﻚ‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬ووﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١٧‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪ (٢‬ﻳﻈﻬﺮ ﻣﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮار اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪ :‬‬

‫‪(٣‬‬

‫‪(٤‬‬

‫‪(٥‬‬

‫‪(٦‬‬

‫ﻧﻨﻘﻞ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ )اﻟﻌﻤﺮ( ﻟﺨﺎﻧﺔ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات )‪ (Variable‬وذﻟﻚ ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﻀﻐﻂ ﺑﺎﻟﻔﺄرة ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ وﻣﻦ ﺛﻢ اﻟﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ اﻟﺴﻬﻢ رﻗﻢ )‪ (١‬ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة ) أو ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﻀﻐﻂ ﻣﺮﺗﻴﻦ‬ ‫ﺑﺎﻟﻔﺄرة ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ )اﻟﻌﻤﺮ( ( ‪.‬‬ ‫ﺑﺎﻟﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ زر ‪Statistics‬‬ ‫ﻋﻨﺪ اﻟﺮﻗﻢ )‪ (٢‬ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة‬ ‫ﻳﻈﻬﺮ اﻟﻤﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮاري آﻤﺎ‬ ‫ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة اﻟﻤﺠﺎورة وﻧﺨﺘﺎر‬ ‫ﻣﻨﻪ ﺣﺴﺎب ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﻨﺰﻋﺔ‬ ‫اﻟﻤﺮآـــﺰﻳـــــــــــﺔ ‪Central ‬‬ ‫‪ Tendency‬وﻣﻘـــــــــﺎﻳﻴﺲ‬ ‫اﻟﺘﺸـــــــــﺘﺖ ‪Dispersion‬‬ ‫واﻟﺮﺑﻌﻴﺎت ‪. Quartile‬‬ ‫ﺑﺎﻟﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪Continue‬‬ ‫اﻟﺤﻮاري‬ ‫ﻟﻠﻤﺮﺑﻊ‬ ‫ﻧﻌﻮد‬ ‫اﻟﺨﺎص ﺑﺎﻷﻣﺮ ‪ Frequencies‬اﻟﺴﺎﺑﻖ ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪ Charts‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻬﺎ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٣‬ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺼﻮرة اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ ﺗﻈﻬﺮ ﺷﺎﺷﺔ ﺟﺪﻳﺪة ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ اﻟﺮﺳﻢ اﻟﺒﻴﺎﻧﻲ وﻣﻨﻬﺎ ﻧﺨﺘﺎر ‪ Histogram‬ﻹﻧﻨﺎ‬ ‫ﻧﺴﺘﺨـــﺪم ﺑﻴـــــﺎﻧــــﺎت‬ ‫ﻣﺴﺘﻤـــــــﺮة ﺛﻢ ﻧﻠﺤﻘﻪ‬ ‫اﺧﺘﻴــــــــــــــﺎر ‪With ‬‬ ‫‪Normal Curve‬‬ ‫ﻟﺘﻮﺿﻴـــــﺢ اﻟﺘﻮزﻳـــﻊ‬ ‫اﻟﻄﺒﻴــــــﻌﻲ آﻤـــــﺎ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺼــــــــــــــــﻮرة‬ ‫اﻟﻤﺠﺎورة‪ .‬‬ ‫ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪ Continue‬ﺛﻢ ‪ OK‬ﻓﺘﻈﻬﺮ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‪ :‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١٨‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪ ‬‬ ‫‪Statistics ‬‬ ‫‪ ‬‬

‫ﺍﻟﻌﻤﺭ‬ ‫‪N‬‬

‫‪Histogram‬‬ ‫‪Valid‬‬

‫‪20‬‬

‫‪Missing‬‬

‫‪0‬‬

‫‪ Std. Error of Mean‬‬

‫‪2.36474‬‬

‫‪Median‬‬

‫‪34.5000‬‬

‫‪Mode‬‬

‫‪40.00‬‬

‫‪Std. Deviation‬‬

‫‪10.57542‬‬

‫‪Variance‬‬

‫‪111.839‬‬

‫‪Skewness‬‬

‫‪.754‬‬

‫‪Std. Error of Skewness‬‬

‫‪.512‬‬

‫‪ Kurtosis‬‬

‫‪-.220‬‬

‫‪Std. Error of Kurtosis‬‬

‫‪.992‬‬

‫‪Minimum‬‬

‫‪36.00‬‬ ‫‪22.00‬‬

‫‪Maximum‬‬

‫‪58.00‬‬

‫‪Range‬‬

‫‪Sum‬‬ ‫‪Percentiles‬‬

‫‪711.00‬‬ ‫‪25‬‬

‫‪26.2500‬‬

‫‪50‬‬

‫‪34.5000‬‬

‫‪75‬‬

‫‪40.0000‬‬

‫‪5‬‬

‫‪4‬‬

‫‪3‬‬

‫‪2‬‬

‫‪1‬‬ ‫‪Mean =35.55‬‬ ‫‪Std. Dev. =10.‬‬ ‫‪575‬‬ ‫‪N =20‬‬

‫‪0‬‬ ‫‪60.00‬‬

‫‪50.00‬‬

‫‪40.00‬‬

‫‪30.00‬‬

‫‪20.00‬‬

‫ﻟ‬

‫ﻓﻠﻮ أﺳﻘﻄﻨﺎ ﻋﻤﻮدًا ﻣﻦ ﻗﻤﺔ اﻟﻤﻨﺤﻨﻰ ﻧﺠﺪ أن اﻟﻤﻨﺤﻨﻰ ﻏﻴﺮ ﻣﺘﻤﺎﺛﻞ‬ ‫وﻣﻠﺘﻮﻳ ًﺎ ﻧﺎﺣﻴﺔ اﻟﻴﻤﻴﻦ ‪ ،‬وﺑﺬﻟﻚ ﻓﺈن اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻻ ﺗﺘﻮزع ﺗﻮزﻳﻌ ًﺎ‬ ‫ﻃﺒﻴﻌﻴ ًﺎ ‪.‬‬

‫ﺛﺎﻧﻴ ًﺎ ‪ :‬ﺣﺴﺎب ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ اﻟﻨﺰﻋﺔ اﻟﻤﺮآﺰﻳﺔ واﻟﺘﺸﺘﺖ ﻷﻋﻤﺎر اﻟﺬآﻮر واﻹﻧﺎث آ ٍﻞ ﻋﻠﻰ ﺣﺪة ‪:‬‬ ‫‪ (١‬ﻣﻦ ﻗﺎﺋﻤﺔ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ‪ Analyze‬اﺧﺘﺮ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ اﻟﻔﺮﻋﻴﺔ ﻟﻺﺣﺼﺎءات اﻟﻮﺻﻔﻴﺔ ‪Descriptive‬‬ ‫‪ Statistics‬ﺛﻢ اﺧﺘﺮ أﻣﺮ اﺳﺘﻜﺸﻒ ‪ Explore‬آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺸﻜﻞ اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪:‬‬

‫‪ (٢‬ﻳﻔﺘﺢ ﻣﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮار آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺸﻜﻞ‬ ‫اﻟﻤﺠﺎور ﻓﻨﻨﻘﻞ ﻣﺘﻐﻴﺮ اﻟﻌﻤﺮ إﻟﻰ‬ ‫ﺧــﺎﻧـــﺔ اﻟﻤﺘﻐــــــــــﻴﺮات اﻟﺘــــﺎﺑﻌﺔ‬ ‫‪ ،Dependent List‬وﻧﻨﻘﻞ ﻣﺘﻐﻴﺮ‬ ‫اﻟﻨــﻮع إﻟﻰ ﺧـﺎﻧﺔ ‪. Factor List‬‬ ‫وﻣﻦ ﺛﻢ ﻧﻀﻊ ﻋﻼﻣﺔ ﻋﻠﻰ ﺧﺎﻧﺔ‬ ‫‪ Statistics‬آﻤﺎ ﻣﺸﺎر إﻟﻴﻬﺎ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ‬ ‫)‪ (٣‬ﻓﻲ اﻟﺼــــﻮرة ﻹﻇـــــــــﻬﺎر‬ ‫اﻹﺣﺼﺎءات ﻓﻘﻂ دون إﻇﻬﺎر اﻟﺮﺳﻮﻣﺎت ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪ OK‬ﻹﻇﻬﺎر اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪ :‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪١٩‬‬

‫‪Frequency‬‬

‫‪ Mean‬‬

‫‪35.5500‬‬

‫‪6‬‬

‫א‬

SPSS ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ‬

Descriptives Std. Error 3.56869

Statistic Mean

39.9091 31.9576 47.8606

Lower Bound Upper Bound

40.0000

Median

140.091

Variance

11.83600

Std. Deviation

22.00

Minimum

58.00

Maximum

36.00

Range

20.00

Interquartile Range

.661

.066

Skewness

1.279

-.956

Kurtosis

1.89867

30.2222

Mean

34.6006 30.0247

‫ﺍﻟﻌﻤﺭ‬

95% Confidence Interval for Mean

5% Trimmed Mean

39.8990

25.8439

‫ﺍﻟﻨﻭﻉ‬ ‫ﺫﻜﺭ‬

Lower Bound Upper Bound

‫ﺃﻨﺜﻰ‬

95% Confidence Interval for Mean 5% Trimmed Mean

28.0000

Median

32.444

Variance

5.69600

Std. Deviation

24.00

Minimum

40.00

Maximum

16.00

Range

10.00

Interquartile Range

.717

.550

Skewness

1.400

-1.101

Kurtosis

‫ إﺧﺮاج اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﺪﻳﻤﻮﺟﺮاﻓﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺻﻮرة‬SPSS ‫ ﻣﻦ ﻣﻤﻴﺰات ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ‬: ‫ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻖ ﺍﻟﺜﺎﻧﻲ‬ ‫( ﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﻨﻮع‬Pie Chart) ‫ ﻓﻤﻦ ﺧﻼل اﻟﻤﺜﺎل اﻟﺴﺎﺑﻖ اﺳﺘﺨﺪم اﻟﺮﺳﻮم اﻟﺪاﺋﺮﻳﺔ‬،‫رﺳﻮم ﺑﻴﺎﻧﻴﺔ‬ .‫( ﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ﻣﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ‬Bars Chart) ‫ واﻷﻋﻤﺪة اﻟﺒﻴﺎﻧﻴﺔ‬،(‫ أﻧﺜﻰ‬، ‫)ذآﺮ‬

: ‫اﻟﺤﻞ‬ Chart Builder ‫ اﺧﺘﺮ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ اﻟﻔﺮﻋﻴﺔ ﻟﻺﺣﺼﺎءات اﻟﻮﺻﻔﻴﺔ‬Graphs ‫( ﻣﻦ ﻗﺎﺋﻤﺔ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ‬١ : ‫آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺸﻜﻞ اﻟﺘﺎﻟﻲ‬

٢٠

‫هـ‬١٤٣٠ ‫ وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ‬: ‫إﻋﺪاد‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪ (٢‬ﻳﻈﻬﺮ ﻣﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮار اﻟﺘﺎﻟﻲ ﻧﺨﺘﺎر آﻤﺎ هﻮ ﻣﻮﺿﺢ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة ﺛﻢ ‪ OK‬ﻳﻈﻬﺮ اﻟﺮﺳﻢ اﻟﺒﻴﺎﻧﻲ‪ :‬‬ ‫ﺍﻟﻨﻭﻉ‬ ‫ﺫﻜﺭ‬ ‫ﺃﻨــﺜﻰ‬

‫‪55.00%‬‬

‫‪45.00%‬‬

‫‪ (٣‬ﻟﺮﺳﻢ اﻷﻋﻤﺪة اﻟﺒﻴﺎﻧﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﻤﺜﻞ ﻣﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ ﻧﺘﺒﻊ اﻟﺨﻄﻮة اﻷوﻟﻰ ﻣﻦ ﻗﺎﺋﻤﺔ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ‬ ‫‪ Graphs‬اﺧﺘﺎر اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ اﻟﻔﺮﻋﻴﺔ ﻟﻺﺣﺼﺎءات اﻟﻮﺻﻔﻴﺔ ‪ Chart Builder‬ﺛﻢ ﻳﻈﻬﺮ ﻣﺮﺑﻊ‬ ‫اﻟﺤﻮار آﻤﺎ هﻮ ﻣﻮﺿﺢ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫‪8‬‬

‫‪6‬‬

‫‪5‬‬

‫‪Count‬‬

‫‪8‬‬

‫‪7‬‬

‫‪4‬‬

‫‪2‬‬

‫‪0‬‬

‫ﺩﺭﺴﺎﺕ ﻋﻠﻴــﺎ‬

‫ﺠﺎﻤﻌﻲ‬

‫ـﺎﻨﻭﻱ‬ ‫ﺜـ‬

‫ﻤﺴــﺘﻭﻯ ﺍﻟﺘﻌﻠﻴــﻡ‬

‫*ﳝﻜﻨﻚ ﺗﻐﲑ ﺗﻨﺴﻴﻖ ﺍﻟﺮﺳﻢ ﺍﻟﺒﻴﺎﱐ ﺑﺎﻟﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺮﺳﻢ ﺍﻟﺒﻴﺎﱐ ﻣﺮﺗﲔ ﺑﺎﳌﺎﻭﺱ ﺗﻔﺘﺢ ﻧﺎﻓﺬﺓ ﺍﻟﺘﻨﺴﻴﻖ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٢١‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﻃﻠِﺐ ﻣﻨﻚ ﺣﺴﺎب اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﻤﺮﺟﺢ ﻹﺟﺎﺑﺎت اﻷﺳﺌﻠﺔ ﺑﻐﺮض ﻣﻌﺮﻓﺔ ﺁراء‬ ‫ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻖ ﺍﻟﺜﺎﻟﺚ ‪ :‬ﻟﻮ ُ‬ ‫واﺗﺠﺎهﺎت اﻟﻤﺴﺘﺠﻴﺒﻴﻦ ﻟﻼﺳﺘﺒﻴﺎن اﻟﺴﺎﺑﻖ ‪ .‬ﻓﻤﺎذا ﺗﻔﻌﻞ ؟‬ ‫ﺧﻄﻮات اﻟﻌﻤﻞ ‪:‬‬ ‫اﻟﺨﻄﻮة اﻷوﻟﻰ ‪ :‬ﻧﺤﺴﺐ ﻣﺘﻮﺳﻂ آﻞ ﻣﺤﻮر ﻣﻦ اﻟﻤﺤﺎور اﻟﺜﻼﺛﺔ اﻟﺘﻲ ﻓﻲ اﻟﺪراﺳﺔ ‪ ،‬وﻳﺘﻢ ذﻟﻚ‬ ‫ﺑﺈﺿﺎﻓﺔ ﺛﻼﺛﺔ ﻣﺘﻐﻴﺮات ﻓﻲ ﺷﺎﺷﺔ ‪ Variable View‬وﺗﺴﻤﻰ ) ‪ ( t1 , t2 ,t3‬اﻧﻈﺮ اﻟﺼﻮرة‬ ‫اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫ﺛﻢ اﻻﻧﺘﻘﺎل إﻟﻰ ﺷﺎﺷﺔ ‪ Data View‬ﻻﺣﺘﺴﺎب اﻟﻤﺘﻮﺳﻄﺎت اﻟﺤﺴﺎﺑﻴﺔ ‪ Mean‬ﻟﻠﻤﺤﺎور اﻟﺜﻼﺛﺔ‬ ‫ﻼ اﻟﻤﺤﻮر اﻷول ﻳﺘﻜﻮن ﻣﻦ ‪٣‬‬ ‫)‪) ( t1 , t2 ,t3‬ﺣﻴﺚ اﻟﻤﺤﻮر ﻳﺘﻜﻮن ﻣﻦ ﻋﺪة ﻋﺒﺎرات ‪ ..‬ﻓﻤﺜ ً‬ ‫ﻋﺒﺎرات واﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻧﻲ ﻣﻦ ‪ ٣‬ﻋﺒﺎرات أﻳﻀ ًﺎ‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ اﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻟﺚ ﻳﺘﻜﻮن ﻣﻦ ﻋﺒﺎرﺗﻴﻦ ﻓﻘﻂ(‬ ‫وﻟﺤﺴﺎب ﻣﺘﻮﺳﻂ اﻟﻤﺤﻮر اﻷول ‪ُ t1‬ﺗﺠﻤﻊ اﻟﻌﺒﺎرات اﻟﺜﻼﺛﺔ و ُﺗﻘﺴﻢ ﻋﻠﻰ ‪ ٣‬وهﻜﺬا ﻟﺒﺎﻗﻲ اﻟﻤﺤﺎور‪،‬‬ ‫وﻳﻤﻜﻨﻚ ﺣﺴﺎب ذﻟﻚ ﻣﻦ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺑﺎﻟﻄﺮﻳﻘﺔ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫اﺧﺘﺮ ‪ Transform‬ﻣﻦ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ ﻓﺘﻈﻬﺮ ﻗﺎﺋﻤﺔ ﻣﻨﺴﺪﻟﺔ اﺧﺘﺮ ‪Compute Variable‬‬ ‫ﺳﺘﻔﺘﺢ ﻧﺎﻓﺬة آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺸﻜﻞ اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪:‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٢٢‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫اآﺘﺐ اﺳﻢ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ‪ t3‬ﻓﻲ اﻟﺮﻗﻢ )‪ (١‬آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة أﻋﻼﻩ ﺛﻢ اﺧﺘﺮ ‪ Statistical‬آﻤﺎ ﻣﺸﺎر إﻟﻴﻪ‬ ‫ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ ، (٢‬ﺛﻢ اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﺤﺴﺎﺑﻲ ‪ Mean‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٣‬ﺛﻢ ﺗﺨﺘﺎر اﻟﻌﺒﺎرات اﻟﺨﺎﺻﺔ‬ ‫ﺑﺎﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻟﺚ وهﻲ ) م‪ ، ٧‬م‪ ( ٨‬ﺛﻢ ‪ OK‬ﻓﺘﻈﻬﺮ اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻮد ‪ t3‬وهﻜﺬا ﻟﻜﻞ ﻣﻦ ‪t1 , t2 ‬‬ ‫وﺑﺬﻟﻚ ﺗﻢ اﺣﺘﺴﺎب اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﺤﺴﺎﺑﻲ ﻟﻠﻤﺤﺎور اﻟﺜﻼﺛﺔ ‪.‬‬ ‫اﻟﺨﻄﻮة اﻟﺜﺎﻧﻴﺔ ‪ :‬إﻧﺸﺎء اﻟﺠﺪاول اﻟﺘﻜﺮارﻳﺔ ﺑﺈﺗﺒﺎع‬ ‫اﻟﺨﻄﻮات اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫اﺧﺘﺮ ‪ Analyze‬ﻣﻦ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ ﺛﻢ ‪Descriptive ‬‬ ‫‪ Statistics ‬ﺛﻢ ‪ Frequencies‬آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺸﻜﻞ اﻟﻤﺠﺎور‪.‬‬ ‫ﺳﺘﻈﻬﺮ اﻟﻨﺎﻓﺬة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﻻﺧﺘﻴﺎر اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﺜﻤﺎﻧﻴﺔ ﻹﺟﺮاء‬ ‫اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﺛﻢ اﻟﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪ OK ‬ﻧﺤﺼﻞ ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺠﺪاول اﻟﺘﻜﺮارﻳﺔ اﻟﻤﻄﻠﻮﺑﺔ ‪ .‬ﺣﻴﺚ ﺗﻮﺿﺢ هﺬﻩ اﻟﺠﺪاول‬ ‫ﺗﻜﺮار ‪ Frequency ‬آﻞ ﻋﺒﺎرة ﻣﻦ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ‬ ‫اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ اﻷآﺜﺮ ﺗﻜﺮارًا هﻲ اﻟﺘﻲ ﻧﻌﺘﻤﺪهﺎ ‪.‬‬ ‫‪Frequency Table ‬‬ ‫ﻤﻭﻀﻭﻉ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻴﻼﻤﺱ ﺍﻟﻭﺍﻗﻊ‬

‫‪Valid‬‬

‫‪Frequency‬‬

‫‪Percent‬‬

‫‪Valid Percent‬‬

‫‪Cumulative‬‬ ‫‪Percent‬‬

‫‪ ‬‬ ‫‪3.00‬‬

‫‪3‬‬

‫‪15.0‬‬

‫‪4.00‬‬

‫‪8‬‬

‫‪40.0‬‬

‫‪55.0‬‬

‫‪5.00‬‬

‫‪9‬‬

‫‪45.0‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪20‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪100.0‬‬ ‫ﻴﺘﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺒﺴﻤﻌﺔ ﻁﻴﺒﺔ‬

‫‪Valid‬‬

‫‪Frequency‬‬

‫‪Percent‬‬

‫‪Valid Percent‬‬

‫‪Cumulative‬‬ ‫‪Percent‬‬

‫‪ ‬‬ ‫‪3.00‬‬

‫‪5‬‬

‫‪25.0‬‬

‫‪4.00‬‬

‫‪4‬‬

‫‪20.0‬‬

‫‪45.0‬‬

‫‪5.00‬‬

‫‪11‬‬

‫‪55.0‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪20‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪100.0‬‬ ‫ﻴﺘﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺒﺎﻟﺠﻭﺩﺓ‬

‫‪Valid‬‬

‫‪Frequency‬‬

‫‪Percent‬‬

‫‪Valid Percent‬‬

‫‪Cumulative‬‬ ‫‪Percent‬‬

‫‪ ‬‬ ‫‪2.00‬‬

‫‪2‬‬

‫‪10.0‬‬

‫‪3.00‬‬

‫‪3‬‬

‫‪15.0‬‬

‫‪25.0‬‬

‫‪4.00‬‬

‫‪7‬‬

‫‪35.0‬‬

‫‪60.0‬‬

‫‪5.00‬‬

‫‪8‬‬

‫‪40.0‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪20‬‬

‫‪100.0‬‬

‫‪100.0‬‬ ‫ﺴﺒﻕ ﺘﺠﺭﺒﺔ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻜﺜﻴﺭﹰﺍ‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٢٣‬‬

‫א‬

‫א‬ Cumulative Percent

‫א‬

SPSS ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ‬

Valid Percent

Percent

Frequency

5.0

1.00

10.0

5.0

2.00

20.0

10.0

3.00

65.0

45.0

4.00

100.0

35.0

5.00

100.0

Total

Valid

‫ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺴﻬل ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭ‬ Cumulative Percent

Valid Percent

Percent

Frequency 4

3.00

15.0

4.00

65.0

5.00

100.0

Total

20.0

35.0

15.0

100.0

65.0 100.0

Valid

‫ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻴﺘﻤﻴﺯ ﺒﺎﻟﺸﻌﺒﻴﺔ‬ Cumulative Percent

Valid Percent

5.0

Percent 5.0

Frequency 1

2.00

20.0

15.0

3.00

45.0

25.0

4.00

100.0

55.0

5.00

100.0

Total

Valid

‫ﻤﺎﺩﺓ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻤﺭﻏﻭﺒﺔ ﻭﻋﻠﻴﻬﺎ ﺇﻗﺒﺎل‬ Cumulative Percent

Valid Percent

Percent

Frequency

5.0

2.00

15.0

10.0

3.00

50.0

35.0

4.00

50.0

5.00

100.0

Total

100.0

Valid

‫ﺇﻤﻜﺎﻨﻴﺔ ﺍﺸﺘﺭﺍﻜﻙ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺴﻬﻠﺔ‬ Cumulative Percent 10.0

٢٤

Valid Percent 10.0

Percent 10.0

Frequency 2

1.00

30.0

20.0

2.00

35.0

5.0

3.00

80.0

45.0

4.00

100.0

20.0

5.00

100.0

Total

Valid

‫هـ‬١٤٣٠ ‫ وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ‬: ‫إﻋﺪاد‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫اﻟﺨﻄﻮة اﻟﺜﺎﻟﺜﺔ ‪ :‬ﻧﺤﺴﺐ اﻟﻤﺘﻮﺳﻄﺎت ﻟﻠﻌﺒﺎرات اﻟﺜﻤﺎﻧﻴﺔ وﻣﻌﻬﺎ إﺟﻤﺎﻟﻴﺎت اﻟﻤﺤﺎور اﻟﺜﻼث ﺑﺎﻟﻄﺮﻳﻘﺔ‬ ‫اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪ :‬اﺧﺘﺮ ‪ Analyze‬ﻣﻦ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ‬ ‫‪Descriptive ‬‬ ‫اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ ﺛﻢ‬ ‫‪ Statistics ‬ﺛﻢ ‪Descriptives‬‬ ‫ﻓﺘﻔﺘﺢ اﻟﻨﺎﻓﺬة آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة‬ ‫اﻟﻤﺠﺎورة‪.‬‬ ‫وﻋﻨﺪ اﻟﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪Option‬‬ ‫ﺗﻈﻬﺮ اﻟﻨﺎﻓﺬة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ﻻﺧﺘﻴﺎر‬ ‫‪Mean ‬‬ ‫اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﺤﺴﺎﺑﻲ‬ ‫واﻻﻧﺤﺮاف اﻟﻤﻌﻴﺎري ‪Standard ‬‬ ‫‪ Deviation‬ﺛﻢ اﻟﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ‬ ‫‪ Continue‬آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫وﺑﻌﺪ اﻟﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪ OK‬ﺗﻈﻬﺮ اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫‪Descriptive Statistics‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪N‬‬ ‫ﻤﻭﻀﻭﻉ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻴﻼﻤﺱ ﺍﻟﻭﺍﻗﻊ‬

‫‪20‬‬

‫‪4.3000‬‬

‫‪.73270‬‬

‫ﻴﺘﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺒﺴﻤﻌﺔ ﻁﻴﺒﺔ‬

‫‪20‬‬

‫‪4.3000‬‬

‫‪.86450‬‬

‫ﻴﺘﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺒﺎﻟﺠﻭﺩﺓ‬

‫‪20‬‬

‫‪4.0500‬‬

‫‪.99868‬‬

‫ﺴﺒﻕ ﺘﺠﺭﺒﺔ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻜﺜﻴﺭﹰﺍ‬

‫‪20‬‬

‫‪4.0000‬‬

‫‪1.07606‬‬

‫ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺴﻬل ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭ‬

‫‪20‬‬

‫‪4.4500‬‬

‫‪.82558‬‬

‫ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻴﺘﻤﻴﺯ ﺒﺎﻟﺸﻌﺒﻴﺔ‬

‫‪20‬‬

‫‪4.3000‬‬

‫‪.92338‬‬

‫ﻤﺎﺩﺓ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻤﺭﻏﻭﺒﺔ ﻭﻋﻠﻴﻬﺎ ﺇﻗﺒﺎل‬

‫‪20‬‬

‫‪4.3000‬‬

‫‪.86450‬‬

‫ﺇﻤﻜﺎﻨﻴﺔ ﺍﺸﺘﺭﺍﻜﻙ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺴﻬﻠﺔ‬

‫‪20‬‬

‫‪3.4500‬‬

‫‪1.31689‬‬

‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫‪20‬‬

‫‪4.2167‬‬

‫‪.75915‬‬

‫ﺍﻨﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫ﺘﻌﻤﻴﻡ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫)‪Valid N (listwise‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪Mean‬‬

‫‪Std. Deviation‬‬

‫‪20‬‬

‫‪4.2500‬‬

‫‪.84379‬‬

‫‪20‬‬

‫‪3.8750‬‬

‫‪.91587‬‬

‫‪20‬‬

‫‪٢٥‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫اﻟﺨﻄﻮة اﻟﺮاﺑﻌﺔ ‪ :‬ﻣﻦ ﻧﺘﺎﺋﺞ اﻟﺨﻄﻮة اﻟﺜﺎﻧﻴﺔ واﻟﺨﻄﻮة اﻟﺜﺎﻟﺜﺔ ﻧﺴﺘﻄﻴﻊ اﺳﺘﺨﻼص اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﻣﻦ اﻟﺠﺪاول‬ ‫اﻟﺘﻲ ﻇﻬﺮت ﻟﻜﻞ ﻣﺤﻮر ﻋﻠﻰ ﺣﺪة ‪:‬‬

‫ﻣﻮﺿﻮع اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﻼﻣﺲ اﻟﻮاﻗﻊ‬ ‫ﻳﺘﻤﻴﺰ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺑﺴﻤﻌﺔ ﻃﻴﺒﺔ‬ ‫ﻳﺘﻤﻴﺰ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺑﺎﻟﺠﻮدة‬

‫ﻧﺘﻴﺠﺔ اﻟﻤﺤﻮر اﻷول‬

‫اﻟﻤﻘﻴﺎس‬

‫ﻋﺒﺎرات اﻟﻤﺤﻮر اﻷول‬ ‫)ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ (‬

‫ﻏﻴﺮ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫إﻃﻼﻗ ًﺎ‬

‫ﻏﻴﺮ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫ﻣﺤﺎﻳﺪ‬

‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬ ‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬ ‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬ ‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬

‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬

‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٢‬‬ ‫‪١٠‬‬ ‫‪١٢‬‬ ‫‪١٠‬‬

‫‪٣‬‬ ‫‪١٥‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٢٥‬‬ ‫‪٣‬‬ ‫‪١٥‬‬ ‫‪١١‬‬ ‫‪١٨.٣‬‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬

‫‪٨‬‬ ‫‪٤٠‬‬ ‫‪٤‬‬ ‫‪٢٠‬‬ ‫‪٧‬‬ ‫‪٣٥‬‬ ‫‪١٩‬‬ ‫‪٣١.٦‬‬

‫‪٩‬‬ ‫‪٤٥‬‬ ‫‪١١‬‬ ‫‪٥٥‬‬ ‫‪٨‬‬ ‫‪٤٠‬‬ ‫‪٢٨‬‬ ‫‪٤٦.٦‬‬

‫اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ‬

‫اﻻﻧﺤﺮاف‬ ‫اﻟﻤﻌﻴﺎري‬

‫‪٤.٣‬‬

‫‪٠.٧٣‬‬

‫‪٤.٣‬‬

‫‪٠.٨٦‬‬

‫‪٤.٠٥‬‬

‫‪٠.٩٩‬‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫‪٤.٢‬‬

‫‪٠.٧٥‬‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬

‫اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬

‫ﺑﻌﺪ دراﺳﺔ اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ ﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﻤﺤﻮر اﻷول ) ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( ﻧﺠﺪ أﻧﻪ ﺣﺼﻞ ﻋﻠﻰ ‪ ٤.٢‬أي‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ ﺑﺸﺪة ﺣﺴﺐ ﻣﻘﻴﺎس ﻟﻴﻜﺎرت اﻟﺨﻤﺎﺳﻲ ‪ . Likart Scale‬آﺎﻵﺗﻲ ‪:‬‬ ‫ﺗﻮﺿﻴﺢ ﻣﻘﻴﺎﺱ ﻟﻴﻜﺎﺭﺕ ﺍﳋﻤﺎﺳﻲ‪ :‬ﺑﻤﺎ أن اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﺬي ﻳﻌﺒﺮ ﻋﻦ اﻟﺨﻴﺎرات )ﻣﻮاﻓﻖ ﺑﺸﺪة ‪،‬‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ ‪ ،‬ﻣﺤﺎﻳﺪ ‪ ،‬ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ ‪ ،‬ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ إﻃﻼﻗ ًﺎ( ﻣﻘﻴﺎس ﺗﺮﺗﻴﺒﻲ ‪ ،‬واﻷرﻗﺎم اﻟﺘﻲ ﺗﺪﺧﻞ ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫ﺗﻌﺒﺮ ﻋﻦ اﻷوزان ‪ Weights‬وهﻲ )ﻣﻮاﻓﻖ ﺑﺸﺪة = ‪ ، ٥‬ﻣﻮاﻓﻖ = ‪ ، ٤‬ﻣﺤﺎﻳﺪ = ‪ (.........٣‬ﺛﻢ‬ ‫ﻧﺤﺴﺐ ﺑﻌﺪ ذﻟﻚ اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﺤﺴﺎﺑﻲ )اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﻤﺮﺟﺢ( وﻳﺘﻢ ذﻟﻚ ﺑﺤﺴﺎب ﻃﻮل اﻟﻔﺘﺮة أو ًﻻ وهﻲ ﻓﻲ‬ ‫ﻣﺜﺎﻟﻨﺎ هﺬا ﻋﺒﺎرة ﻋﻦ ﺣﺎﺻﻞ ﻗﺴﻤﺔ ‪ ٤‬ﻋﻠﻰ ‪ . ٥‬ﺣﻴﺚ ‪ ٤‬ﺗﻤﺜﻞ ﻋﺪد اﻟﻤﺴﺎﻓﺎت )ﻣﻦ ‪ ١‬إﻟﻰ ‪ ٢‬ﻣﺴﺎﻓﺔ‬ ‫أوﻟﻰ ‪ ،‬وﻣﻦ ‪ ٢‬إﻟﻰ ‪ ٣‬ﻣﺴﺎﻓﺔ ﺛﺎﻧﻴﺔ ‪ ،‬وﻣﻦ ‪ ٣‬إﻟﻰ ‪ ٤‬ﻣﺴﺎﻓﺔ ﺛﺎﻟﺜﺔ ‪ ،‬وﻣﻦ ‪ ٤‬إﻟﻰ ‪ ٥‬ﻣﺴﺎﻓﺔ راﺑﻌﺔ(‪٥ ،‬‬ ‫ﺗﻤﺜﻞ ﻋﺪد اﻻﺧﺘﻴﺎرات‪ .‬وﻋﻨﺪ ﻗﺴﻤﺔ ‪ ٤‬ﻋﻠﻰ ‪ ٥‬ﻳﻨﺘﺞ ﻃﻮل اﻟﻔﺘﺮة وﻳﺴﺎوي ‪ 0.80‬وﻳﺼﺒﺢ اﻟﺘﻮزﻳﻊ‬ ‫ﺣﺴﺐ اﻟﺠﺪول اﻟﺘﺎﻟﻲ‪:‬‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﻮى‬ ‫اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﻤﺮﺟﺢ‬ ‫ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ إﻃﻼﻗ ًﺎ‬ ‫ﻣﻦ ‪ ١‬إﻟﻰ ‪١.٧٩‬‬ ‫ﻣﻦ ‪ ١.٨٠‬إﻟﻰ ‪ ٢.٥٩‬ﻏﻴﺮ ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﻣﻦ ‪ ٢.٦٠‬إﻟﻰ ‪ ٣.٣٩‬ﻣﺤﺎﻳﺪ‬ ‫ﻣﻦ ‪ ٣.٤٠‬إﻟﻰ ‪ ٤.١٩‬ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ ﺑﺸﺪة‬ ‫ﻣﻦ ‪ ٤.٢٠‬إﻟﻰ ‪٥‬‬

‫ﺳﺒﻖ ﺗﺠﺮﺑﺔ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ آﺜﻴﺮًا‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺳﻬﻞ اﻟﺘﻜﺮار‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﺘﻤﻴﺰ ﺑﺎﻟﺸﻌﺒﻴﺔ‬

‫ﻧﺘﻴﺠﺔ اﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻧﻲ‬

‫اﻟﻤﻘﻴﺎس‬

‫ﻋﺒﺎرات اﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻧﻲ‬ ‫)اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ (‬

‫ﻏﻴﺮ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫إﻃﻼﻗ ًﺎ‬

‫ﻏﻴﺮ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫ﻣﺤﺎﻳﺪ‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬

‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬ ‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬ ‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬ ‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬

‫‪١‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪١‬‬ ‫‪١.٦‬‬

‫‪١‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪١‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٢‬‬ ‫‪٣.٣‬‬

‫‪٢‬‬ ‫‪١٠‬‬ ‫‪٤‬‬ ‫‪٢٠‬‬ ‫‪٣‬‬ ‫‪١٥‬‬ ‫‪٩‬‬ ‫‪١٥‬‬

‫‪٩‬‬ ‫‪٤٥‬‬ ‫‪٣‬‬ ‫‪١٥‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٢٥‬‬ ‫‪١٧‬‬ ‫‪٢٨.٣‬‬

‫‪٧‬‬ ‫‪٣٥‬‬ ‫‪١٣‬‬ ‫‪٦٥‬‬ ‫‪١١‬‬ ‫‪٥٥‬‬ ‫‪٣١‬‬ ‫‪٥١.٦‬‬

‫اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ‬

‫اﻻﻧﺤﺮاف‬ ‫اﻟﻤﻌﻴﺎري‬

‫اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ‬

‫‪٤‬‬

‫‪١.٠٧‬‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫‪٤.٤٥‬‬

‫‪٠.٨٢‬‬

‫‪٤.٣‬‬

‫‪٠.٩٢‬‬

‫‪٤.٢٥‬‬

‫‪٠.٨٤‬‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬

‫ﺑﻌﺪ دراﺳﺔ اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ ﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻧﻲ ) اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( ﻧﺠﺪ أﻧﻪ ﺣﺼﻞ ﻋﻠﻰ ‪ ٤.٢٥‬أي‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ ﺑﺸﺪة ﺣﺴﺐ ﻣﻘﻴﺎس ﻟﻴﻜﺎرت اﻟﺨﻤﺎﺳﻲ ‪.‬‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٢٦‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫ﻋﺒﺎرات اﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻟﺚ‬ ‫)ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ (‬

‫اﻟﻤﻘﻴﺎس‬

‫ﻏﻴﺮ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫إﻃﻼﻗ ًﺎ‬

‫ﻏﻴﺮ‬ ‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫ﻣﺤﺎﻳﺪ‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬

‫ﻣﺎدة اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻣﺮﻏﻮﺑﺔ وﻋﻠﻴﻬﺎ‬ ‫إﻗﺒﺎل‬ ‫إﻣﻜﺎﻧﻴﺔ اﺷﺘﺮاآﻚ ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫ﺳﻬﻠﺔ‬

‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬ ‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬ ‫ﺗﻜﺮار‬ ‫ﻧﺴﺒﺔ‬

‫‪٠‬‬ ‫‪٠‬‬ ‫‪٢‬‬ ‫‪١٠‬‬ ‫‪٢‬‬ ‫‪٥‬‬

‫‪١‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٤‬‬ ‫‪٢٠‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪١٢.٥‬‬

‫‪٢‬‬ ‫‪١٠‬‬ ‫‪١‬‬ ‫‪٥‬‬ ‫‪٣‬‬ ‫‪٧.٥‬‬

‫‪٧‬‬ ‫‪٣٥‬‬ ‫‪٩‬‬ ‫‪٤٥‬‬ ‫‪١٦‬‬ ‫‪٤٠‬‬

‫‪١٠‬‬ ‫‪٥٠‬‬ ‫‪٤‬‬ ‫‪٢٠‬‬ ‫‪١٤‬‬ ‫‪٣٥‬‬

‫ﻧﺘﻴﺠﺔ اﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻟﺚ‬

‫א‬

‫اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ‬

‫اﻻﻧﺤﺮاف‬ ‫اﻟﻤﻌﻴﺎري‬

‫اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ‬

‫‪٤.٣‬‬

‫‪٠.٨٦‬‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺑﺸﺪة‬

‫‪٣.٤٥‬‬

‫‪١.٣‬‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫‪٣.٨٧‬‬

‫‪٠.٩٢‬‬

‫ﻣﻮاﻓﻖ‬

‫ﺑﻌﺪ دراﺳﺔ اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ ﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﻤﺤﻮر اﻟﺜﺎﻟﺚ ) ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( ﻧﺠﺪ أﻧﻪ ﺣﺼﻞ ﻋﻠﻰ ‪ ٣.٨٧‬أي ﻣﻮاﻓﻖ‬ ‫ﺣﺴﺐ ﻣﻘﻴﺎس ﻟﻴﻜﺎرت اﻟﺨﻤﺎﺳﻲ ‪.‬‬ ‫اﻟﺨﻼﺻﺔ ‪ :‬ﺑﻌﺪ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﻟﻠﻤﺤﺎور اﻟﺜﻼﺛﺔ وﺟﺪﻧﺎ ﺑﺄﻧﻪ ﻳﻤﻜﻦ اﻟﺘﻮﺻﻴﺔ ﺑﺈﻋﺎدة اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻣﺮات ﻋﺪﻳﺪة‬ ‫وﻳﻤﻜﻦ ﺗﻌﻤﻴﻤﻪ أﻳﻀ ًﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﻤﻜﺎﺗﺐ اﻷﺧﺮى ﻟﻼﺳﺘﻔﺎدة ﻣﻨﻪ ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٢٧‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺍﻟﻔﺼﻞ ﺍﻟﺜﺎﻟﺚ‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬

‫اﻹﺣﺼﺎء اﻻﺳﺘﺪﻻﻟﻲ ) ﺗﻌﺮﻳﻔﻪ ‪ ،‬وﺳﺎﺋﻠﻪ ‪ ،‬أﺳﺎﻟﻴﺒﻪ(‪.‬‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻼت اﻻرﺗﺒﺎط )ﺑﻴﺮﺳﻮن ‪ ،‬ﺳﺒﻴﺮﻣﺎن ‪ ،‬اﻻﻗﺘﺮان ‪ ،‬اﻟﺘﻮاﻓﻖ(‪ .‬‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﺤﺪﻳﺪ‪ .‬‬ ‫اﺧﺘﺒﺎرات )‪ .(T‐Test , ANOVA , Chi Square‬‬ ‫اﺧﺘﺒﺎراﻟﻔﺮﺿﻴﺎت ) اﻟﺼﻔﺮﻳﺔ واﻟﺒﺪﻳﻠﺔ (‪ .‬‬ ‫ﻣﺴﺘﻮى اﻟﺪﻻﻟﺔ )‪ .(Significance Level‬‬ ‫أﻣﺜﻠﺔ ﺗﻄﺒﻴﻘﻴﺔ‪ .‬‬ ‫اﻻﻧﺤﺪار اﻟﺨﻄﻲ اﻟﺒﺴﻴﻂ‪ .‬‬ ‫ﻣﺜﺎل ﺗﻄﺒﻴﻘﻲ‪ .‬‬ ‫ﺿﺒﻂ اﻟﻤﻘﻴﺎس ﻗﺒﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﻪ‪ .‬‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻠﻲ اﻟﺼﺪق واﻟﺜﺒﺎت‪ .‬‬ ‫أﻣﺜﻠﺔ ﺗﻄﺒﻴﻘﻴﺔ‪ .‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٢٨‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ً‬ ‫ﺛﺎﻧﻴﺎ ‪ :‬ﺍﻹﺣﺼﺎء ﺍﻻﺳﺘﺪﻻﱄ )‪: (Inferential Statistics‬‬ ‫ﻫﻮ ‪ ‬ﳎﻤﻮﻋﺔ ﺍﻟﻄﺮﻕ ﻟﻠﺘﻌﺮﻑ ﻋﻠﻰ ﺧﺼﺎﺋﺺ ﺍ‪‬ﺘﻤﻊ ﻣﻦ ﺧﻼﻝ ﻋﻴﻨﺔ ﻋﺸﻮﺍﺋﻴﺔ )ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ( ﻣﻦ ﻫﺬﺍ ‪ ‬ﺍ‪‬ﺘﻤﻊ ﻣﻌﺘﻤﺪﺓ‬ ‫ﻃﺮﻕ ﺇﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﳏﺪﺩﺓ‪ ،‬ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ‪ ‬ﺍﻻﺳﺘﺪﻻﱄ ﻳﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﺍﻟﺘﻌﻤﻴﻢ ﻭﺍﻟﺘﻘﺪﻳﺮ ﻭ ﺍﻟﺘﻨﺒﻮﺀ ﺇﻻ ﺃﻧﻪ ﻳﺘﺴﻢ ﰲ ﺑﻌﺾ ﺍﳊﺎﻻﺕ ﺑﻌﺪﻡ‬ ‫ﺍﻟﺘﺄﻛﺪ ﳑﺎ ﻳﺪﻋﻮﻧﺎ ﳌﻌﺎﳉﺔ ﺍﻟﻘﻴﺎﺱ ﰲ ﻫﺬﻩ ﺍﻷﺣﻮﺍﻝ ﲢﺖ ﺑﺎﺏ ﻋﻠﻢ ﺍﻻﺣﺘﻤﺎﻻﺕ ﳑﺎ ﻳﻌﻄﻲ ‪ ‬ﻓﻜﺮﺓ ﻋﻦ ﺍﳋﻄﺄ ﺍﶈﺘﻤﻞ ﻭﻗﻮﻋﻪ‬ ‫ﻣﻦ ﺍﻟﺒﺎﺣﺚ ﺣﺎﻝ ﺍﻟﺘﻌﻤﻴﻢ ﻋﻠﻰ ﺍ‪‬ﺘﻤﻊ ﺍﳌﺴﺤﻮﺏ ﻣﻨﻪ ﺍﻟﻌﻴﻨﺔ‪ ‬ﺍﻟﻌﺸﻮﺍﺋﻴﺔ ﳏﻞ ﺍﻟﺪﺭﺍﺳﺔ‪.‬‬ ‫ﻭﺳﺎﺋﻞ ﺍﻹﺣﺼﺎء ﺍﻻﺳﺘﺪﻻﱄ ‪ :‬ﺍﻟﺘﻘﺪﻳﺮ ‪ ،‬ﻭﺍﺧﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺮﻭﺽ‪.‬‬ ‫‪ ‬ﻓﺎﻟﺘﻘﺪﻳﺮ ﻗﻴﻤﺔ ﻣﺜﻞ ﻗﻴﻤﺔ ﺍﳌﺘﻮﺳﻂ ﺍﳊﺴﺎﰊ ﰲ ﺣﲔ ﺍﺧﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻔﺮﻭﺽ ﻳﻌﲏ ﺍﻟﻘﺒﻮﻝ ﺃﻭ ﺍﻟﺮﻓﺾ ‪ ‬ﻭﺳﻨﺬﻛﺮ ﺫﻟﻚ ﻻﺣﻘﹰﺎ‬ ‫ﺑﺎﻟﺘﻔﺼﻴﻞ ﰲ ﺍﻷﻣﺜﻠﺔ‪.‬‬

‫ﺃﺳﺎﻟﻴﺐ ﺍﻹﺣﺼﺎء ﺍﻻﺳﺘﺪﻻﱄ ‪:‬‬

‫‪ (١‬اﻟﻌﻼﻗﺎت اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ‪ :‬ﻣﺜﻞ ) اﻻرﺗﺒﺎط ‪ Correlation‬واﻻﻧﺤﺪار ‪ (Regression‬وﺗﺴﻤﻰ رﻳﺎﺿﻴ ًﺎ‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻرﺗﺒﺎط وﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻﻧﺤﺪار وﺗﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ اﻟﺪراﺳﺎت اﻟﺘﻲ ﻳﻜﻮن ﻷﻓﺮادهﺎ ﻣﺘﻐﻴﺮان ﻳﺘﻐﻴﺮان‬ ‫ﻣﻌ ًﺎ ﻓﻲ وﻗﺖ واﺣﺪ ‪ ،‬وﻳﻜﻮن هﺪف اﻟﺪراﺳﺔ ﺗﺤﺪﻳﺪ ﻧﻮع اﻟﻌﻼﻗﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﺮﺑﻂ هﺬﻳﻦ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮﻳﻦ‪ .‬ﻣﺜﻞ‬ ‫دراﺳﺔ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ أوزان اﻟﻄﻼب وأﻃﻮاﻟﻬﻢ‪ ،‬واﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ أﻋﻤﺎر اﻟﻄﻼب ودرﺟﺎﺗﻬﻢ‪ .‬‬ ‫ﻧﺒﺬة ﻋﻦ ﻣﻌﺎﻣﻼت اﻻرﺗﺒﺎط ‪:‬‬ ‫أ‪ -‬ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻرﺗﺒﺎط اﻟﺨﻄﻲ ﻟﺒﻴﺮﺳﻮن ) ‪ : ( Pearson‬ﻳﺴﺘﺨﺪم ﻟﻘﻴﺎس اﻟﺘﻐﻴﺮ اﻟﺬي ﻳﻄﺮأ ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﺘﺎﺑﻊ )‪ (dependent‬وﻳﺮﻣﺰ ﻟﻪ ‪ y‬ﻋﻨﺪﻣﺎ ﺗﺘﻐﻴﺮ ﻗﻴﻢ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﻤﺴﺘﻘﻞ‬ ‫)‪ (Independent‬وﻳﺮﻣﺰ ﻟﻪ ‪ x‬أو اﻟﻌﻜﺲ ‪ ،‬وﻳﺴﺘﺨﺪم هﺬا اﻟﻤﻘﻴﺎس ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﻌﻴﻨﺎت اﻟﻜﺒﻴﺮة‬ ‫واﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻜﻤﻴﺔ ‪ ،‬وﻟﻪ اﻟﺨﺼﺎﺋﺺ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪ :‬‬ ‫• ﻗﻴﻤﺘﻪ ﺗﺴﺎﻭﻱ ﺻﻔﺮﹰﺍ ﻋﻨﺪﻣﺎ ﺗﻜﻮﻥ ﺍﻟﻈﺎﻫﺮﺗﺎﻥ ﻣﺴﺘﻘﻠﺘﺎﻥ ﲤﺎﻣﹰﺎ ‪ .‬‬

‫• ﻗﻴﻤﺘﻪ ﻣﻮﺟﺒﺔ ﻋﻨﺪﻣﺎ ﻳﻜﻮﻥ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ﻃﺮﺩﻳﹰﺎ ‪ ،‬ﻭﻳﻜﻮﻥ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ﻗﻮﻳﹰﺎ ﻋﻨﺪ ﺍﻗﺘﺮﺍﺏ ﻗﻴﻤﺘﻪ ﻣﻦ ﺍﻟﻮﺍﺣﺪ ﺍﻟﺼﺤﻴﺢ ‪،‬‬ ‫ﻭﺿﻌﻴﻔﹰﺎ ﻋﻨﺪﻣﺎ ﻳﻘﺘﺮﺏ ﻣﻘﺪﺍﺭﻩ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﻔﺮ ‪ .‬‬ ‫• ﻗﻴﻤﺘﻪ ﺳﺎﻟﺒﺔ ﻋﻨﺪﻣﺎ ﻳﻜﻮﻥ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ﻋﻜﺴﻴﹰﺎ ‪ ،‬ﻭﻳﻜﻮﻥ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ﻗﻮﻳﹰﺎ ﻋﻨﺪ ﺍﻗﺘﺮﺍﺑﻪ ﻣﻦ )‪ (١-‬ﻭﻳﻀﻌﻒ ﻋﻨﺪﻣﺎ ﻳﻜﻮﻥ‬ ‫ﺍﳌﻘﺪﺍﺭ ﺍﻟﺴﺎﻟﺐ ﻗﺮﻳﺒﹰﺎ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﻔﺮ ‪ .‬‬

‫ب‪ -‬ﻣﻌﺎﻣﻞ ارﺗﺒﺎط اﻟﺮﺗﺐ ﻟﺴﺒﻴﺮﻣﺎن ) ‪ : (Spearman‬ﻳﻘﻴﺲ ﻣﻘﺪار ﻗﻮة اﻻرﺗﺒﺎط ﺑﻴﻦ ﻣﺘﻐﻴﺮﻳﻦ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺻﻮرة ﺑﻴﺎﻧﺎت وﺻﻔﻴﺔ وﻋﻴﻨﺎت ﺻﻐﻴﺮة ﻳﻤﻜﻦ وﺿﻌﻬﺎ ﻓﻲ ﺻﻮرة ﺗﺮﺗﻴﺒﻴﺔ ‪ .‬ﻣﺜﻞ ﺗﻘﺪﻳﺮات‬ ‫اﻟﻄﻼب ﻓﻲ ﻣﺎدﺗﻴﻦ ﻣﺨﺘﻠﻔﺘﻴﻦ ‪ .‬ﻓﻤﺜﻼ اﻟﻤﻤﺘﺎز ﻧﺮﻣﺰ ﻟﻪ ﺑﺪرﺟﺔ ‪ ، ٥‬وﺟﻴﺪ ﺟﺪًا ‪ ، ٤‬وﺟﻴﺪ ‪، ٣‬‬ ‫وهﻜﺬا ‪ . .....‬‬ ‫ج‪ -‬ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻﻗﺘﺮان ‪ :Coefficient of Association‬ﻳﺴﺘﺨﺪم ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻﻗﺘﺮان ﻟﻘﻴﺎس اﻟﻌﻼﻗﺔ‬ ‫ﺑﻴﻦ ﻇﺎهﺮﺗﻴﻦ ﺗﻨﻘﺴﻢ آﻞ ﻣﻨﻬﻤﺎ إﻟﻰ ﻗﺴﻤﻴﻦ )أو ﺻﻔﺘﻴﻦ( ﻓﻘﻂ‪ .‬ﻣﺜﻞ اﻟﺤﺎﻟﺔ اﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻴﺔ ‪ ..‬ﻟﻮن‬ ‫اﻟﺒﺸﺮة ‪ ...‬وﺗﻜﻮن اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻣﻮﺿﻮﻋﺔ ﻓﻲ ﺟﺪول ﻣﺰدوج ﻳﺘﻜﻮن ﻣﻦ أرﺑﻊ ﺧﻼﻳﺎ ‪ 2×2‬ﻓﻘﻂ ‪،‬‬ ‫وآﻠﻤﺎ اﻗﺘﺮﺑﺖ ﻗﻴﻤﺔ ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻﻗﺘﺮان ﻣﻦ اﻟﻮاﺣﺪ اﻟﺼﺤﻴﺢ )ﺳﻮاء ﺑﺎﻟﻤﻮﺟﺐ أو اﻟﺴﺎﻟﺐ( آﻠﻤﺎ دل‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٢٩‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ذﻟﻚ ﻋﻠﻰ وﺟﻮد ﻋﻼﻗﺔ ﻗﻮﻳﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻈﺎهﺮﺗﻴﻦ‪ ،‬وﺑﺎﻟﻌﻜﺲ آﻠﻤﺎ اﻗﺘﺮﺑﺖ ﻗﻴﻤﺘﻪ ﻣﻦ اﻟﺼﻔﺮ آﻠﻤﺎ دل‬ ‫ذﻟﻚ ﻋﻠﻰ ﺿﻌﻒ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻈﺎهﺮﺗﻴﻦ‪ .‬‬ ‫اﻟﻈﺎهﺮة اﻟﺜﺎﻧﻴﺔ‬

‫اﻟﺨﺎﺻﻴﺔ )‪(١‬‬

‫اﻟﻈﺎهﺮة اﻷوﻟﻰ‬ ‫اﻟﺨﺎﺻﻴﺔ )‪(١‬‬

‫‪ A‬‬ ‫‪ C‬‬

‫اﻟﺨﺎﺻﻴﺔ )‪(٢‬‬

‫‪ B‬‬ ‫‪ D‬‬

‫ﻧﻼﺣﻆ أن اﻟﺠﺪول أﻋﻼﻩ ﻳﺘﻜﻮن ﻣﻦ أرﺑﻊ ﺧﻼﻳﺎ ‪ ، 2×2‬ﺣﻴﺚ ﺗﻤﺜﻞ اﻟﺤﺮوف‪A,B,C,D ،‬‬ ‫ﺗﻜﺮارات هﺬﻩ اﻟﺨﻼﻳﺎ ‪.‬‬ ‫‪AD − BC‬‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻﻗﺘﺮان =‬ ‫‪AD + BC‬‬

‫= ‪Ass.Coeff‬‬

‫د‪ -‬ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﻮاﻓﻖ ‪ :Contingency Coefficient‬ﻳﻘﻴﺲ ﻣﻘﺪار ﻗﻮة اﻻرﺗﺒﺎط ﺑﻴﻦ ﻇﺎهﺮﺗﻴﻦ‬ ‫ﺑﺤﻴﺚ ﺗﻜﻮن ﻟﻜﻞ ﻇﺎهﺮة أآﺜﺮ ﻣﻦ ﺻﻔﺘﻴﻦ ‪ .‬ﻣﺜﺎل دراﺳﺔ ﻋﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ ) أﻣﻲ‪،‬‬ ‫اﺑﺘﺪاﺋﻲ ‪ ،‬ﻣﺘﻮﺳﻂ ‪ ( .....‬وﻣﺴﺘﻮى اﻟﺪﺧﻞ ) ﻋﺎﻟﻲ ‪ ،‬ﻣﺘﻮﺳﻂ ‪ ،‬ﻣﺘﺪﻧﻲ( وﺑﺬﻟﻚ ﻳﻜﻮن اﻟﺠﺪول‬ ‫أآﺜﺮ ﻣﻦ أرﺑﻊ ﺧﻼﻳﺎ ‪ ،‬ﻣﻊ ﻣﻼﺣﻈﺔ أن ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﻮاﻓﻖ ﻻ ﻳﻤﻜﻦ أن ﻳﻜﻮن ﺑﺎﻟﺴﺎﻟﺐ وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ اﻟﺤﺪ‬ ‫اﻷدﻧﻰ ﻟﻪ ﻳﻜﻮن ﺻﻔﺮًا ‪ .‬‬ ‫ﺧﻄﻮات ﺣﺴﺎب ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﻮاﻓﻖ ‪:‬‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬ ‫•‬

‫ﺗﺮﺑﻴﻊ ﺍﻟﺘﻜﺮﺍﺭﺍﺕ ﺍﳌﻮﺟﻮﺩﺓ ﺑﻜﻞ ﺧﻠﻴﺔ ﻣﻦ ﺧﻼﻳﺎ ﺍﳉﺪﻭﻝ‬ ‫ﻗﺴﻤﺔ ﻣﺮﺑﻊ ﺍﻟﺘﻜﺮﺍﺭ ﺑﻜﻞ ﺧﻠﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺣﺎﺻﻞ ﺿﺮﺏ ﳎﻤﻮﻉ ﺍﻟﺼﻒ ﰲ ﳎﻤﻮﻉ ﺍﻟﻌﻤﻮﺩ ﺍﻟﺬﻱ ﺑﻪ ﺍﳋﻠﻴﺔ‪ .‬‬ ‫ﻧﻜﺮﺭ ﺍﳋﻄﻮﺓ ﺍﻟﺴﺎﺑﻘﺔ ﻟﻜﻞ ﺍﳋﻼﻳﺎ ﻭﻧﺮﻣﺰ ﻟﻠﻤﺠﻤﻮﻉ ﺑﺎﻟﺮﻣﺰ ‪ .C‬‬ ‫ﺣﺴﺎﺏ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺘﻮﺍﻓﻖ ﻭﺍﻟﺬﻱ ﻳﺄﺧﺬ ﺍﻟﺸﻜﻞ ﺍﻟﺘﺎﱄ ‪ :‬‬ ‫‪C −1‬‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﻮاﻓﻖ =‬ ‫‪C‬‬

‫= ‪Cont .Coeff .‬‬

‫• ﺃﻱ ﺃﻥ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺘﻮﺍﻓﻖ ﻫﻮ ﺍﳉﺬﺭ ﺍﻟﺘﺮﺑﻴﻌﻲ ﳋﺎﺭﺝ ﻗﺴﻤﺔ ‪ C‐ 1 ‬ﻋﻠﻰ ‪ C‬ﺣﻴﺚ ‪ C‬ﻫﻲ ﳎﻤﻮﻉ ﺧﻮﺍﺭﺝ ﻗﺴﻤﺔ‬ ‫ﻣﺮﺑﻌﺎﺕ ﺍﻟﺘﻜﺮﺍﺭﺍﺕ ﺑﻜﻞ ﺧﻠﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﳎﻤﻮﻉ ﺍﻟﺼﻒ ﰲ ﳎﻤﻮﻉ ﺍﻟﻌﻤﻮﺩ ﺍﻟﺬﻱ ﺑﻪ ﻛﻞ ﺧﻠﻴﺔ‪ .‬‬ ‫• ﻣﻘﻴﺎﺱ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ‪ :‬اﻟﺨﻂ اﻟﺒﻴﺎﻧﻲ اﻟﺘﺎﻟﻲ ﻳﻮﺿﺢ ﻗﻮة اﻻرﺗﺒﺎط ﻣﻦ ﺻﻔﺮ إﻟﻰ ‪ : ١‬‬ ‫‪ ‬‬

‫• ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ‪ :‬ﻳﻌﻨﻲ آﻢ ﻳﻔﺴﺮ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻣﻦ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺁﺧﺮ ‪.‬‬ ‫ﻣﺜﺎل ‪ :‬اﻟﺰﻳﺎدة ﻓﻲ اﻟﺪﺧﻞ ) ﻣﺘﻐﻴﺮ ( ﻳﺆدي إﻟﻰ زﻳﺎدة ‪ ٠.٠٢‬ﻣﻦ اﻟﻤﺪﺧﻨﻴﻦ ) ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺁﺧﺮ ( ‪.‬‬ ‫ﺣﺴﺎب ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﺤﺪﻳﺪ رﻳﺎﺿﻴ ًﺎ ‪:‬‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺘﺤﺪﻳﺪ = ﻣﺮﺑﻊ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ‪ ‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣٠‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪ (٢‬اﺧﺘﺒﺎر ‪ : T‐Test‬ﻳﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ ﺛﻼث ﺣﺎﻻت ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﺗﺘﻀﺢ ﻓﻲ اﻟﺘﺎﻟﻲ‪:‬‬ ‫أو ًﻻ ‪ One‐Sample T‐test :‬هﺬﻩ اﻟﺤﺎﻟﺔ ﺗﻌﺪ ﻣﻦ اﻟﺤﺎﻻت اﻟﺨﺎﺻﺔ ﺟﺪًا ﻻﺧﺘﺒﺎر " ‪ " T‬وﻓﻴﻬﺎ ﻳ ﺘﻢ‬ ‫ﻣﻘﺎرﻧﺔ ﻣﺘﻮﺳﻂ ﻋﻴﻨﺔ ﻣﺎ )ﻋﻴﻨﺔ واﺣﺪة( ﺑﻤﺘﻮﺳﻂ ﻣﺠﺘﻤﻊ ﻣﻌﺮوف‪.‬‬ ‫ﺛﺎﻧﻴ ًﺎ ‪ Independent‐Samples T‐test :‬وهﻲ أآﺜﺮ اﻟﺤﺎﻻت اﺳﺘﺨﺪاﻣ ًﺎ واﻟﺘﻲ ﻓﻴﻬﺎ ﻳﺘﻢ اﻟﻤﻘﺎرﻧﺔ‬ ‫ﻼ أو ﻓ ﻲ اﻻﺑﺘﻜ ﺎر أو ﻓ ﻲ‬ ‫ﺑﻴﻦ ﻣﺘﻮﺳﻄﻴﻦ ﻣﺠﻤﻮﻋﺘﻴﻦ ﻣﺨﺘﻠﻔﺘﻴﻦ )اﻟﺬآﻮر واﻹﻧﺎث ﻓﻲ اﻟﺬآﺎء ﻣﺜ ً‬ ‫اﻟﻮزن أو ﻓﻲ اﻟﺘﺤﺼ ﻴﻞ( أو ﻣﺘﻮﺳ ﻄﻲ اﻟ ﺪﺧﻞ ﻟﺸ ﺮآﺘﻴﻦ أو ﻗ ﻮة ﺗﺤﻤ ﻞ اﻟﻀ ﻐﻮط ﻟ ﺪى اﻟ ﺬآﻮر‬ ‫واﻹﻧ ﺎث أو اﻟﺮﺿ ﺎ ﻋ ﻦ اﻟﻌﻤ ﻞ ﻟ ﺪى ﻣﺠﻤ ﻮﻋﺘﻴﻦ ﻣ ﻦ ﻋﻤ ﺎل اﻟﻤﺼ ﺎﻧﻊ اﻟﻤﻬ ﻢ ﻣ ﻦ اﻟﻀ ﺮوري‬ ‫ﻣﺮاﻋﺎة وﺟﻮد ﻣﺠﻤﻮﻋﺘﻴﻦ ﻣﺨﺘﻠﻔﺘﻴﻦ أﻣﺎ إذا آﺎن هﻨﺎك ﻣﺘﻮﺳﻄﻴﻦ ﻟﻨﻔﺲ اﻟﻤﺠﻤﻮﻋ ﺔ ﻓ ﺈن ذﻟ ﻚ‬ ‫ﻳﻌﻨﻲ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺤﺎﻟﺔ اﻟﺜﺎﻟﺜﺔ‪.‬‬ ‫ﺛﺎﻟﺜ ًﺎ ‪ Paired‐Samples T‐test :‬وهﻨﺎ ﻳﻜﻮن ﻟﺪﻳﻨﺎ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ واﺣﺪة ﺗﻢ ﻗﻴﺎس اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ﻟﺪﻳﻬﺎ‬ ‫ﻣﺮﺗﻴﻦ وﻟﺬﻟﻚ ﻟﻜﻞ ﻓﺮد ﻗﻴﻢ ﻣﺘﻨﺎﻇﺮة أو ﻣﺘﺰاوﺟﺔ ﻓﻲ ﻣﺮﺗﻲ اﻟﻘﻴﺎس‪.‬‬ ‫‪ (٣‬اﺧﺘﺒﺎر ﻣﺮﺑﻊ آﺎي ﻟﻼﺳﺘﻘﻼﻟﻴﺔ ‪ : Chi – square‬اﺧﺘﺒﺎر ﺧﺎص ﺑﺎﻟﻤﻘﻴﺎس اﻻﺳﻤﻲ‪ .‬‬ ‫‪ (٤‬اﺧﺘﺒﺎر ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ اﻷﺣ ﺎدي )‪ : (ANOVA‬وه ﻮ اﺧﺘﺼ ﺎر ﻟﻠﻤﺼ ﻄﻠﺢ اﻹﻧﺠﻠﻴ ﺰي ‪Analysis of ‬‬ ‫‪ ،Variance‬وﻳﻌﺘﻤ ﺪ ه ﺬا اﻷﺳ ﻠﻮب ﻣ ﻦ أﺳ ﺎﻟﻴﺐ اﻟﺘﺤﻠﻴ ﻞ اﻹﺣﺼ ﺎﺋﻲ ﻋﻠ ﻰ ﻣ ﺎ ﻳﻌ ﺮف ﺑﺎﺧﺘﺒ ﺎر ‪F‬‬ ‫واﻟﺬي ﻳﻌﺘﻤﺪ أﺳﺎﺳ ًﺎ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ‪ .‬ﺣﻴﺚ اﻟﺘﺒ ﺎﻳﻦ ﻣ ﺎ ه ﻮ إﻻ ﻣﺘﻮﺳ ﻂ ﻣﺮﺑﻌ ﺎت اﻧﺤﺮاﻓ ﺎت اﻟﻘ ﻴﻢ‬ ‫ﻋﻦ وﺳﻄﻬﺎ اﻟﺤﺴﺎﺑﻲ‪ .‬وﺳﻮف ﻧﺘﻨﺎول هﻨﺎ أﺑﺴﻂ ﺣﺎﻟﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ وهﻲ اﻟﺘ ﻲ ﺗﺴ ﻤﻰ اﻟﺘﺼ ﻨﻴﻒ‬ ‫اﻷﺣﺎدي ‪ One ‐ Way Classification ‬ﻣﻊ اﻟﻌﻠﻢ ﺑﺄن هﻨﺎك ﺣﺎﻻت أﺧ ﺮى آﺜﻴ ﺮة ﻟﺘﺤﻠﻴ ﻞ اﻟﺘﺒ ﺎﻳﻦ‬ ‫ﻣﻨﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺳﺒﻴﻞ اﻟﻤﺜﺎل اﻟﺘﺼﻨﻴﻒ اﻷﺣﺎدي ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﺧﺘﻼف أﺣﺠﺎم اﻟﻌﻴﻨﺎت وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﺒ ﺎﻳﻦ اﻟﺜﻨ ﺎﺋﻲ‬ ‫‪ Two‐way Analysis‬ﻟﻜﻨﻨﺎ ﻟﻦ ﻧﺘـﻌﺮض ﻓﻲ هـﺬا اﻟﻜﺘﺎب ﺳﻮى ﻷﺑﺴﻂ ﺣﺎﻟﺔ وهﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﺘﺼﻨﻴﻒ‬ ‫اﻷﺣﺎدي ﺑﺎﻓﺘﺮاض ﺗﺴﺎوي أﺣﺠﺎم اﻟﻌﻴﻨﺎت‪ .‬‬ ‫‪ (٥‬اﺧﺘﺒ ﺎر اﻟﻔﺮﺿ ﻴﺎت ‪ : Test of Hypotheses‬ﻳﺴ ﺘﺨﺪم ه ﺬا اﻻﺧﺘﺒ ﺎر ﻟﻠﺘﺄآ ﺪ ﻣ ﻦ دﻗ ﺔ ﻣﻌﻠﻮﻣ ﺎت‬ ‫ﻼ( ﺑﻌ ﺪ وﺟ ﻮد ﺗﻐﻴ ﺮات ﺟﺪﻳ ﺪة ﻓ ﻲ اﻟﻤﺠﺘﻤ ﻊ ﻗ ﺪ ﺗﻜ ﻮن‬ ‫ﻣﺘﻮﻓﺮة ﻋﻦ اﻟﻤﺠﺘﻤ ﻊ )اﻟﻮﺳ ﻂ اﻟﺤﺴ ﺎﺑﻲ ﻣ ﺜ ً‬ ‫أﺛﺮت ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻟﺤﺴﺎﺑﻲ اﻟﻤﻌﺮوف ﺣﺎﻟﻴ ًﺎ ﻷﺣﺪ اﻟﺒﺎﺣﺜﻴﻦ ﻓﻴﺮﻏﺐ ﺑﺎﻟﺘﺄآ ﺪ ﻣ ﻦ وﻗ ﻮع اﻟﺘﻐﻴﻴ ﺮ أو‬ ‫ﻋﺪم وﻗﻮﻋﻪ ﺑﺎﺧﺘﺒﺎر ﻗﻴﻤﺔ اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ اﻵن‪.‬‬ ‫واﻟﻔﺮوض اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﺨﻀﻊ ﻟﻼﺧﺘﺒﺎر ﻓﺮﺿﻴﺘﻴﻦ‪:‬‬ ‫‪ (١‬ﻓﺮﺿﻴﺔ اﻟﻌﺪم )اﻟﻔﺮﺿﻴﺔ اﻟﺼﻔﺮﻳﺔ( ‪ : null hypotheses‬ﺗﻌﻨﻲ ﻋﺪم وﺟﻮد ﻋﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ‬ ‫اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات أو ﻋﺪم وﺟﻮد ﻓﺮوق هﺎﻣﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻤﺠﻤﻮﻋﺎت‪ .‬وﻳﺮﻣﺰ ﻟﻬﺎ ﺑﺎﻟﺮﻣﺰ ‪ Ho‬ﻣﺘﻀﻤﻨﺔ‬ ‫اﻟﻬﺪف اﻟﻤﻄﻠﻮب ﻟﻼﺧﺘﺒﺎر‪ ،‬وﻗﺒﻮﻟﻬﺎ ﻳﻌﻨﻲ ﻋﺪم رﻓﺾ ﻧﺘﺎﺋﺞ اﻟﻌﻴﻨﺔ‪.‬‬ ‫‪ (٢‬اﻟﻔﺮﺿﻴﺔ اﻟﺒﺪﻳﻠﺔ ‪ : alternative hypotheses‬ﺗﻌﻨﻲ وﺟﻮد ﻋﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات أو‬ ‫وﺟﻮد ﻓﺮوق هﺎﻣﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻤﺠﻤﻮﻋﺎت‪ .‬وﻳﺮﻣﺰ ﻟﻬﺎ ﺑﺎﻟﺮﻣﺰ ‪ Ha‬وﺗﻘﺒﻞ ﺣﺎل رﻓﺾ ‪Ho‬‬ ‫واﻟﻌﻜﺲ ﺻﺤﻴﺢ‪ .‬وﻳﺮﻣﺰ ﻟﻬﺎ أﻳﻀ ًﺎ ﺑﺎﻟﺮﻣﺰ ‪. H1‬‬ ‫‪ (٦‬ﻣﺴ ﺘﻮى اﻟﺪﻻﻟ ﺔ اﻟﻤﻌﻨﻮﻳ ﺔ ‪ : Significance Level‬ه ﻮ أﻗﺼ ﻰ اﺣﺘﻤ ﺎل ﻳﻤﻜ ﻦ ﺗﺤﻤﻠ ﻪ ﻣ ﻦ اﻟﺨﻄ ﺄ‬ ‫اﻷول ‪ ،‬وﻳﺮﻣﺰ ﻟﻬﺬا اﻻﺣﺘﻤﺎل ﺑﺎﻟﺮﻣﺰ ‪ ) α‬ﺣﺮف إﻏﺮﻳﻘ ﻲ ﻳﻨﻄ ﻖ "أﻟﻔ ﺎ" ( ﻳﺤ ﺪد ﻗﺒ ﻞ ﺳ ﺤﺐ اﻟﻌﻴﻨ ﺔ‬ ‫وﻋ ﺎدة ﻳﻜ ﻮن ‪ 0.05‬أو ‪ 0.01‬وه ﺬﻩ اﻟﻘ ﻴﻢ ﻟ ﺮﻓﺾ ﻓ ﺮض اﻟﻌ ﺪم ‪ ،Ho‬وﻳﻮﺟ ﺪ ﻧﻮﻋ ﺎن ﻣ ﻦ ﻣﺴ ﺘﻮى‬ ‫اﻟﺪﻻﻟﺔ ‪ :‬‬ ‫أ( اﻻﺳﻤﻲ وﻳﻌﺮف ﺑـ ‪ α‬وﺗﺤﺪد ﻗﻴﻤﺘﻪ ﻗﺒﻞ إﺟﺮاء اﻟﺪراﺳﺔ ‪ .‬‬ ‫ب( ﻣﺴﺘﻮى اﻟﺪﻻﻟﺔ اﻟﺤﻘﻴﻘﻲ وه ﻮ اﺣﺘﻤ ﺎل اﻟﻔﺸ ﻞ اﻟﻤﺤﺴ ﻮب ﻣ ﻦ ﺑﻴﺎﻧ ﺎت اﻟﻌﻴﻨ ﺔ ﻓ ﺈن آ ﺎن‬ ‫أﻗﻞ ﻣﻦ اﻻﺳ ﻤﻲ ﻓﺘ ﺮﻓﺾ اﻟﻔﺮﺿ ﻴﺔ اﻟﺼ ﻔﺮﻳﺔ ‪ ،‬وإﻻ ﻓﺎﻟﺒﺎﺣ ﺚ ﻗ ِﺒ ﻞ اﻟﻔﺮﺿ ﻴﺔ اﻟﺼ ﻔﺮﻳﺔ‬ ‫وﻟﻢ ﻳﻘﺒﻞ اﻟﻔﺮﺿﻴﺔ اﻟﺒﺪﻳﻠﺔ ‪ .‬‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣١‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻖ ﺍﻷﻭﻝ ‪ :‬ﺣﺴﺎﺏ ﻣﻌﺎﻣﻼﺕ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ‪: SPSS‬‬ ‫اﺣﺴﺐ ﻣﻌﺎﻣﻼت اﻻرﺗﺒﺎط ﺑﻴﻦ ﺟﻤﻴﻊ اﻟﻤﺤﺎور اﻟﺜﻼﺛﺔ ﻓﻲ اﻻﺳﺘﺒﺎﻧﺔ اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ ‪ .‬ﺛﻢ ﺣﺪد أي ﻣﺤﻮرﻳﻦ‬ ‫أﻗﻮى ارﺗﺒﺎﻃ ًﺎ وأﻳﻬﻤﺎ أﻗﻞ ارﺗﺒﺎﻃ ًﺎ ‪.‬‬

‫ﺣﻞ ﺍﻟﺘﻤﺮﻳﻦ ‪:‬‬ ‫ﻟﺤﺴﺎب ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻرﺗﺒﺎط ‪ Correlation ‬ﻧﺘﺒﻊ اﻟﺨﻄﻮات اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪ :‬اﺧﺘﺮ ‪ Analyze‬ﻣﻦ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ‬ ‫اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ ﺛﻢ ‪ Correlate ‬ﺛﻢ ‪ Bivariate‬ﻓﺘﻔﺘﺢ اﻟﻨﺎﻓﺬة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫ﺛﻢ ﺗﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪ OK ‬ﻟﺘﻈﻬﺮ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫‪Correlations ‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫‪Pearson Correlation‬‬

‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫ﺍﻨﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫ﺘﻌﻤﻴﻡ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫‪1‬‬

‫)**(‪.824‬‬

‫)**(‪.672‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪.001‬‬

‫‪20‬‬

‫)**(‪.824‬‬

‫‪1‬‬

‫)**(‪.792‬‬

‫)‪Sig. (2-tailed‬‬ ‫‪N‬‬ ‫ﺍﻨﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫‪Pearson Correlation‬‬ ‫)‪Sig. (2-tailed‬‬ ‫‪N‬‬

‫ﺘﻌﻤﻴﻡ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫‪Pearson Correlation‬‬ ‫)‪Sig. (2-tailed‬‬ ‫‪N‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪.000‬‬ ‫‪20‬‬

‫‪20‬‬

‫)**(‪.672‬‬

‫)**(‪.792‬‬

‫‪1‬‬

‫‪.001‬‬

‫‪.000‬‬

‫‪20‬‬

‫‪** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).‬‬

‫ﺑﻌﺪ دراﺳﺔ اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ ﻧﻼﺣﻆ أن اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻤﺤﺎور ﻃﺮدﻳﺔ وذات دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ ﺟﺪًا‬ ‫)أﻗﻞ ﻣﻦ أو ﺗﺴﺎوي ‪ ( 0.001‬وﻳﻼﺣﻆ أن اﻟﻤﺤﻮرﻳﻦ ) اﻷول ‪ :‬ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( و ) اﻟﺜﺎﻧﻲ ‪ :‬اﻧﺘﺸﺎر‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( هﻤﺎ اﻷﻗﻮى ارﺗﺒﺎﻃ ًﺎ وُأﺷﻴﺮ إﻟﻴﻬﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ ﺑﺎﻟﻠﻮن اﻷﺣﻤﺮ ‪ .‬أﻣﺎ اﻟﻤﺤﻮرﻳﻦ‬ ‫)اﻷول ‪ :‬ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( و ) اﻟﺜﺎﻟﺚ‪ :‬ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( ﻓﻬﻤﺎ اﻷﻗﻞ ارﺗﺒﺎﻃ ًﺎ ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣٢‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﺍﳋﻄﻲ ﺍﻟﺒﺴﻴﻂ‬ ‫*ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﺍﳋﻄﻲ ﺍﻟﺒﺴﻴﻂ ) ‪:(Linear Regression‬‬ ‫ﻳﻌﺘﺒﺮ ﻣﻘﻴﺎس ﻟﻨﻮﻋﻴﺔ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ ﻣﺘﻐﻴﺮﻳﻦ ‪ ،‬وﻓﻲ آﺜﻴﺮ ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺪراﺳﺎت ﺗﻜﻮن اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ أآﺜﺮ ﻣﻦ ﻣﺘﻐﻴﺮﻳﻦ هﻲ ﻋﻼﻗﺔ‬ ‫اﻋﺘﻤﺎد )اﻧﺤﺪار( وﻳﻌﺘﺒﺮ اﻻﻧﺤﺪار اﻟﺨﻄﻲ ‪ ‬اﻟﺒﺴﻴﻂ ﻣﻦ‬ ‫اﻷﺳﺎﻟﻴﺐ اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ ﻗﻴﺎس اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ‬ ‫ﻣﺘﻐﻴﺮﻳﻦ ﻋﻠﻰ هﻴﺌﺔ ‪ ‬ﻋﻼﻗﺔ داﻟﺔ‪ ،‬ﻳﺴﻤﻰ أﺣﺪ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات‬ ‫)ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺗﺎﺑﻊ ‪ ( dependent Variable‬واﻵﺧﺮ )ﻣﺘﻐﻴﺮ ‪ ‬‬ ‫ﻣﺴﺘﻘﻞ ‪ ( Independent Variable‬وهﻮ اﻟﻤﺘﺴﺒﺐ ﻓﻲ‬ ‫ﺗﻐﻴﺮ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﺘﺎﺑﻊ‪ .‬وﺗﻤﺜﻞ هﺬﻩ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻤﻌﺎدﻟﺔ اﻟﺨﻂ‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﻘﻴﻢ ‪:‬‬ ‫‪ Y=a + bX‬ﺣﻴﺚ أن ‪ b‬ﺗﻤﺜﻞ اﻧﺤﺪار اﻟﺨﻂ اﻟﻤﺴﺘﻘﻴﻢ )ﻣﻴﻠﻪ( وﻧﻌﻨﻲ ﺑﻬﺎ ﻣﻌﺪل اﻟﺘﻐﻴﺮ ﻓﻲ ‪ ‬‬ ‫ﻗﻴﻤﺔ ‪ Y‬ﻋﻨﺪﻣﺎ ﺗﺘﻐﻴﺮ ﻗﻴﻤﺔ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﻤﺴﺘﻘﻞ ‪ X‬وﺣﺪة واﺣﺪة ‪ .‬أﻣﺎ ‪ a‬ﻓﺘﻤﺜﻞ ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﻘﺎﻃﻊ )ﺛﺎﺑﺖ‬ ‫اﻟﻤﻌﺎدﻟﺔ ( أو اﻟﻤﺴﺎﻓﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﺼﻔﺮ وﺗﻘﺎﻃﻊ ﺧﻂ‪ ‬اﻻﻧﺤﺪار ﻣﻊ اﻟﻤﺤﻮر ‪ . Y‬‬

‫ﻣﻼﺣﻈﺔ هﺎﻣﺔ ‪:‬‬ ‫• ﲢﻠﻴﻞ ‪ ‬ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ﻳﺴﺎﻋﺪ ﰲ ﻣﻌﺮﻓﺔ ﻧﻮﻉ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ ﻭﻗﻮ‪‬ﺎ ﺑﲔ ﺍﳌﺘﻐﲑﺍﺕ ﻭﻟﻜﻨﻪ ﻟﻴﺲ ﺍﻷﺩﺍﺓ ‪ ‬ﺍﳌﻨﺎﺳﺒﺔ ﻟﻼﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺇﺫﺍ ﻛﺎﻥ‬ ‫ﺍﻟﻐﺮﺽ ﻋﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﻨﺒﺆ‪ .‬ﻣﻊ ﻣﻼﺣﻈﺔ ﺃﻥ ﲢﻠﻴﻞ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ﻗﺪ‪ ‬ﻳﻜﻮﻥ ﺧﻄﻮﺓ ﻣﺒﺪﺋﻴﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ‪ .‬‬ ‫• ﲢﻠﻴﻞ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﻭﲢﻠﻴﻞ ﺍﻟﺴﻼﺳﻞ ﺍﻟﺰﻣﻨﻴﺔ ﻳﺴﺎﻋﺪ ﰲ ﻣﻌﺮﻓﺔ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﲔ ﺍﳌﺘﻐﲑﺍﺕ ﻭﻣﻦ ‪ ‬ﰒ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ ﰲ ﺍﻟﺘﻨﺒﺆ‪ .‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪ ‬‬

‫ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻖ ﺍﻟﺜﺎﻧﻲ ‪ :‬ﳕﻮﺫﺝ ﳋﻄﻮﺍﺕ ﻋﻤﻞ ﺩﺭﺍﺳﺔ ﲝﺜﻴﺔ‪.‬‬ ‫ادرس ﺑﻌﺾ اﻟﻌﻮاﻣﻞ اﻟﻤﺆﺛﺮة ﻋﻠﻰ ﻣﺤﻮر ) ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( ﻓﻲ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن اﻟﺴﺎﺑﻖ ‪.‬‬ ‫ﻹﺟﺮاء هﺬﻩ اﻟﺪراﺳﺔ ﻻ ﺑﺪ أن ﻧﺘﺒﻊ اﻟﺨﻄﻮات اﻟﻌﻠﻤﻴﺔ اﻟﺴﻠﻴﻤﺔ وهﻲ ‪:‬‬ ‫أو ًﻻ ‪ :‬ﻋﻨﻮان اﻟﺪراﺳﺔ ‪ :‬ﻻﺑﺪ أن ﺗﺤﺪد ﻋﻨﻮاﻧ ًﺎ ﻟﻠﺪراﺳﺔ ﻳﻮﺿﺢ هﺪف اﻟﺪراﺳﺔ وﻓﻲ هﺬﻩ اﻟﺤﺎﻟﺔ ﺣﺪدﻧﺎ‬ ‫اﻟﻌﻨﻮان اﻟﺘﺎﻟﻲ ) دراﺳﺔ ﺑﻌﺾ اﻟﻌﻮاﻣﻞ اﻟﺘﻲ ﺗﺆﺛﺮ ﻋﻠﻰ ﺗﻌﻤﻴﻢ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﺗﺪرﻳﺒﻲ (‪.‬‬ ‫ﺛﺎﻧﻴ ًﺎ ‪ :‬ﺗﺤﺪﻳﺪ اﻟﻤﺸﻜﻠﺔ ] هﻞ ﺗﺆﺛﺮ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ) ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( و ) اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( ﻋﻠﻰ ﺗﻌﻤﻴﻢ‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ؟ [ ‪.‬‬ ‫ﺛﺎﻟﺜ ًﺎ ‪ :‬ﻧﻀﻊ ﻓﺮوض اﻟﺪراﺳﺔ ‪:‬‬ ‫ﻓﺮوض اﻟﻌﺪم )اﻟﻔﺮوض اﻟﺼﻔﺮﻳﺔ( ﻟﻬﺬﻩ اﻟﺪراﺳﺔ ‪: H0‬‬ ‫‪ (١‬ﻻ ﻳﻮﺟﺪ ﻋﻼﻗﺔ ذات دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻋﻨﺪ ﻣﺴﺘﻮى ﺛﻘﺔ ‪ %٩٥‬ﺑﻴﻦ )ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( و )ﺗﻌﻤﻴﻢ‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( ‪ .‬‬ ‫‪ (٢‬ﻻ ﻳﻮﺟﺪ ﻋﻼﻗﺔ ذات دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻋﻨﺪ ﻣﺴﺘﻮى ﺛﻘﺔ ‪ %٩٥‬ﺑﻴﻦ )اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( و )ﺗﻌﻤﻴﻢ‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( ‪ .‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪٣٣‬‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﻓﺮوض ﺑﺪﻳﻠﺔ ﻟﻬﺬﻩ اﻟﺪراﺳﺔ ‪: HA‬‬ ‫‪ (١‬ﻳﻮﺟﺪ ﻋﻼﻗﺔ ذات دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻋﻨﺪ ﻣﺴﺘﻮى ﺛﻘﺔ ‪ %٩٥‬ﺑﻴﻦ )ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( و )ﺗﻌﻤﻴﻢ‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( ‪ .‬‬ ‫‪ (٢‬ﻳﻮﺟﺪ ﻋﻼﻗﺔ ذات دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻋﻨﺪ ﻣﺴﺘﻮى ﺛﻘﺔ ‪ %٩٥‬ﺑﻴﻦ )اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( و )ﺗﻌﻤﻴﻢ‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( ‪ .‬‬ ‫راﺑﻌ ًﺎ ‪ :‬ﺟﻤﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ‪ :‬وﻳﺘﻢ ذﻟﻚ ﺑﺘﺼﻤﻴﻢ اﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﻌﺪ اﺧﺘﻴﺎر اﻟﻌﻴﻨﺔ اﻟﺘﻲ ﺳﻴﻘﺪم ﻟﻬﺎ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن‪ ،‬وﺑﻌﺪ‬ ‫ﺟﻤﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﺗﻔﺮﻳﻐﻬﺎ ﻓﻲ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ُ SPSS‬ﺗﺠﺮى اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ﻻﺳﺘﺨﺮاج اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ ‪.‬‬ ‫ﺧﺎﻣﺴ ًﺎ ‪ :‬اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ‪ :‬ﻓﻲ هﺬﻩ اﻟﻤﺮﺣﻠﺔ ﻧﺤﺪد اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ واﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﺘﺎﺑﻊ ‪ ،‬ﺑﺤﻴﺚ‬ ‫ﺳﻴﻜﻮن ﻟﺪﻳﻨﺎ ﻣﺘﻐﻴﺮان ﻣﺴﺘﻘﻼن هﻤﺎ ‪ t1 , t2 ‬وﻣﺘﻐﻴﺮ ﺗﺎﺑﻊ هﻮ ‪. t3‬‬ ‫وﻳﺘﻢ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﻣﻦ ﺷﺎﺷﺔ ‪ Data View‬ﻓﻲ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ SPSS‬ﺑﺎﻟﻄﺮﻳﻘﺔ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪ :‬ﺗﺨﺘﺎر ‪ Analyze‬ﺛﻢ‬ ‫ﺗﻈﻬﺮ ﻗﺎﺋﻤﺔ ﻣﻨﺴﺪﻟﺔ وﻣﻨﻬﺎ ﺗﺨﺘﺎر ‪ Regression‬أي اﻻﻧﺤﺪار ‪ ،‬ﺛﻢ ‪ linear‬ﺧﻄﻲ آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة‬ ‫اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫ﺗُﻔﺘﺢ اﻟﻨﺎﻓﺬة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة أﻋﻼﻩ ﻋﻨﺪ اﻟﺮﻗﻢ )‪ (١‬ﻧﺪرج اﻟﺘﺎﺑﻊ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ‪ Dependent‬وهﻮ ﻓﻲ هﺬا اﻟﻤﺜﺎل ‪ t3‬ﺛﻢ‬ ‫ﻧﺪرج اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ‪ t2 , t1‬ﻋﻨﺪ اﻟﺮﻗﻢ )‪ Independent (٢‬وﺑﻌﺪ ذﻟﻚ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪Options‬‬ ‫اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٣‬ﻓﺘﻔﺘﺢ اﻟﻨﺎﻓﺬة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣٤‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﻓﻘﻂ ﻓﻲ هﺬﻩ اﻟﻨﺎﻓﺬة ﻧﺘﺄآﺪ ﻣﻦ اﻟﻘﻴﻤﺔ ‪ Entry‬ﺑﺤﻴﺚ ﺗﻜﻮن ‪ ٠.٠٥‬ﻷن ﻣﻜﻤﻠﺘﻬﺎ ‪ . %٩٥‬ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ‬ ‫‪ Continue‬ﺛﻢ ‪ . OK ‬ﺳﺘﻈﻬﺮ ﻧﺘﺎﺋﺞ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻻﻧﺤﺪار اﻟﺨﻄﻲ ﻓﻲ ﺻﻮرة ﺟﺪاول آﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ‪:‬‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻷﻭل‬

‫‪Model‬‬ ‫‪1‬‬

‫)‪Variables Entered/Removed(b‬‬

‫‪Variables‬‬ ‫‪Entered‬‬ ‫ﺍﻨﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪,‬‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ)‪(a‬‬

‫‪Variables‬‬ ‫‪Removed‬‬

‫‪Method‬‬ ‫‪Enter‬‬

‫‪.‬‬

‫‪a All requested variables entered.‬‬ ‫‪ b Dependent Variable:‬ﺘﻌﻤﻴﻡ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫اﻟﺠﺪول اﻷول ) ﺟﺪول ﻧﻮع اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ ( ‪ :‬ﻭﻫﻮ‪ ‬ﻳﺒﲔ‪ ‬ﺃﻥ‪ ‬ﻃﺮﻳﻘﺔ‪ ‬ﺍﳌﺮﺑﻌﺎﺕ‪ ‬ﺍﻟﺼﻐﺮﻯ‪ ‬ﻫﻲ‪ ‬ﺍﳌﺘﺒﻌﺔ‪ ‬ﰲ‪ ‬ﲢﻠﻴﻞ‪ ‬ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ‪ ‬ﺍﳋﻄﻲ ‪ ‬‬ ‫ﻭﺃﻥ‪ ‬ﺍﳌﺘﻐﲑﺍﺕ ﺍﳌﺴﺘﻘﻠﺔ‪ ‬ﻫﻲ)ﺍﻧﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ ‪ ،‬ﺗﻘﺪﻳﺮ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ(‪ ‬ﻭﺃﻥ‪ ‬ﺍﳌﺘﻐﲑ‪ ‬ﺍﻟﺘﺎﺑﻊ‪ ‬ﻫﻮ)ﺗﻌﻤﻴﻢ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ (‪ .‬‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻨﻲ‬

‫‪Model‬‬ ‫‪1‬‬

‫‪R‬‬ ‫)‪.792(a‬‬

‫‪R Square‬‬ ‫‪.628‬‬

‫‪Model Summary‬‬ ‫‪Adjusted R‬‬ ‫‪Square‬‬ ‫‪.584‬‬

‫‪Std. Error of‬‬ ‫‪the Estimate‬‬ ‫‪.59055‬‬

‫‪ a Predictors: (Constant),‬ﺍﻨﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪,‬ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫اﻟﺠﺪول اﻟﺜﺎﻧﻲ ) ﺟﺪول اﻻرﺗﺒﺎط اﻟﺨﻄﻲ ( ‪ :‬ﻳﺒﲔ ﻧﺘﻴﺠﺔ ﺣﺴﺎﺏ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ‪ R ‬ﻭﻣﻌﺎﻣﻞ ‪ ‬ﺍﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﻣﺮﺑﻊ ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫ﻣـﻌﺎﻣﻞ ﺍﻻﺭﺗـﺒﺎﻁ ‪ ، R Square ‬ﻭﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ﺍﳋﻄﻲ ﺑﲔ ﺗﻘﺪﻳﺮ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ ﻭﺍﻧﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ ﻭﺗﻌﻤﻴﻢ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ ﻫﻮ‬ ‫‪ 0.792 ‬ﻭﺇﻥ ﻣﺪﻯ ﺍﻟﺪﻗﺔ ﰲ ﺗﻘﺪﻳﺮ ﺍﳌﺘﻐﲑ ﺍﻟﺘﺎﺑﻊ )ﺗﻌﻤﻴﻢ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ( ﻫﻲ ‪. % 62.8‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺜﺎﻟﺙ‬

‫‪Model‬‬ ‫‪1 ‬‬

‫‪Sum of‬‬ ‫‪Squares‬‬ ‫‪Regression‬‬ ‫‪Residual‬‬ ‫‪Total‬‬

‫‪df‬‬

‫‪Mean Square‬‬

‫‪10.009‬‬

‫‪2‬‬

‫‪5.004‬‬

‫‪5.929‬‬

‫‪17‬‬

‫‪.349‬‬

‫‪15.938‬‬

‫‪19‬‬

‫)‪ANOVA(b‬‬

‫‪F‬‬ ‫‪14.349‬‬

‫‪Sig.‬‬ ‫)‪.000(a‬‬

‫‪ a Predictors: (Constant),‬ﺍﻨﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ‪,‬ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬ ‫‪ b Dependent Variable:‬ﺘﻌﻤﻴﻡ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣٥‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫اﻟﺠﺪول اﻟﺜﺎﻟﺚ ) ﺟﺪول ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺗﺒﺎﻳﻦ ﺧﻂ اﻻﻧﺤﺪار ( ‪ :‬ﻳﺪﺭﺱ ﻣﺪﻯ ﻣﻼﺋﻤﺔ ﺧﻂ ﺍﳓﺪﺍﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﻓﺮﺿﻴﺘﻪ ﺍﻟﺼﻔﺮﻳﺔ‬ ‫ﺍﻟﱵ ﺗﻨﺺ ﻋﻠﻰ "ﺧﻂ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﻻ ﻳﻼﺋﻢ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﳌﻌﻄﺎﺓ" ﻭﻳﺒﲔ ﺍﳉﺪﻭﻝ ﺍﻟﺴﺎﺑﻖ ﺍﻟﺘﺎﱄ ‪:‬‬ ‫‪ (١‬ﳎﻤﻮﻉ ﻣﺮﺑﻌﺎﺕ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ‪ 10.009‬ﻭﳎﻤﻮﻉ ﻣﺮﺑﻌﺎﺕ ﺍﻟﺒﻮﺍﻗﻲ ﻫﻮ ‪ 5.929‬ﻭﳎﻤﻮﻉ ﺍﳌﺮﺑﻌﺎﺕ ﺍﻟﻜﻠﻲ‬ ‫‪ . 15.938‬‬ ‫‪ (٢‬ﺩﺭﺟﺔ ﺣﺮﻳﺔ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ‪ ( Degree of freedom) df‬ﻫﻲ ‪ 2‬ﻭﺩﺭﺟـﺔ ﺣﺮﻳﺔ ﺍﻟﺒـﻮﺍﻗﻲ ‪ . 17‬ﺗـﺬﻛﺮ ﺃﻥ‬ ‫‪ df = n ‐ 1‬‬

‫‪ (٣‬ﻣﻌﺪﻝ ﻣﺮﺑﻌﺎﺕ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﻫﻮ ‪ 5.004‬ﻭﻣﻌﺪﻝ ﻣﺮﺑﻌﺎﺕ ﺍﻟﺒﻮﺍﻗﻲ ﻫﻮ ‪ . .349‬‬ ‫‪ (٤‬ﻗﻴﻤﺔ ﺍﺧﺘﺒﺎﺭ ﲢﻠﻴﻞ ﺍﻟﺘﺒﺎﻳﻦ ﳋﻂ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﻫﻮ ‪ . 14.349‬‬

‫‪ (٥‬ﻣﺴﺘﻮﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ ‪ .000‬ﺃﻗﻞ ﻣﻦ ﻣﺴﺘﻮﻯ ﺩﻻﻟﺔ ﺍﻟﻔﺮﺿﻴﺔ ﺍﻟﺼﻔﺮﻳﺔ ‪ 0.005‬ﻓﻨﺮﻓﻀﻬﺎ ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺘﺎﱄ ﻓﺈﻥ ﺧﻂ‬ ‫ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﻳﻼﺋﻢ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺠﺩﻭل ﺍﻟﺭﺍﺒﻊ‬ ‫‪Unstandardized‬‬ ‫‪Coefficients‬‬ ‫‪Model‬‬ ‫‪1‬‬

‫‪ ‬‬ ‫)‪(Constant‬‬

‫‪B‬‬

‫‪Standardized‬‬ ‫‪Coefficients‬‬

‫‪t‬‬

‫‪Sig.‬‬

‫‪Beta‬‬

‫‪B‬‬

‫‪Std. Error‬‬

‫‪Std. Error ‬‬

‫‪.145‬‬

‫‪.772‬‬

‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫‪.073‬‬

‫‪.315‬‬

‫ﺍﻨﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫‪.805‬‬

‫‪.283‬‬

‫)‪Coefficients(a‬‬

‫‪.061‬‬ ‫‪.742‬‬

‫‪.187‬‬

‫‪.854‬‬

‫‪.233‬‬

‫‪.819‬‬

‫‪2.841‬‬

‫‪.011‬‬

‫‪ a Dependent Variable:‬ﺘﻌﻤﻴﻡ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫اﻟﺠﺪول اﻟﺮاﺑﻊ ) ﺟﺪول اﻟﻤﻌﺎﻣﻼت ( ‪ :‬ﻭﻫﻮ ﻳﺒﲔ ﻋﺪﺓ ﻧﺘﺎﺋﺞ ﺃﻭﳍﺎ ﻗﻴﻢ ﺍﳌﻴﻞ ﻭﻣﻘﻄﻊ ﺧﻂ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ‪ ،‬ﺑﺎﻹﺿﺎﻓﺔ ﺃﻧﻪ ﳚﻴﺐ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻔﺮﺿﻴﺎﺕ ﺍﳌﺘﻌﻠﻘﺔ ﲟﻴﻞ ﻭﻣﻘﻄﻊ ﺧﻂ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ‪.‬‬ ‫ﺣﻴﺚ ﻣﻘﻄﻊ ﺧﻂ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ‪ 0.145‬ﺍﻟﺬﻱ ﳝﺜﻞ ﺣﺮﻑ ‪ a‬ﻣﻦ ﻣﻌﺎﺩﻟﺔ ﺍﳋﻂ ﺍﳌﺴﺘﻘﻴﻢ ‪ Y=a + bX‬ﺍﻟﱵ ﺷﺮﺣﺖ‬ ‫ﺳﺎﺑﻘﹰﺎ ﰲ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﺍﳋﻄﻲ ﺍﻟﺒﺴﻴﻂ ‪.‬ﺃﻡ ﻣﻴﻞ ﺧﻂ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ‪ b‬ﰲ ﺍﳉﺪﻭﻝ ﻫﻮ ‪ .073‬ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﻠﻤﺘﻐﲑ ﺍﳌﺴﺘﻘﻞ )ﺗﻘﺪﻳﺮ‬ ‫ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ(‪ ،‬ﻭﻣﻴﻞ ﺧﻂ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﻠﻤﺘﻐﲑ ﺍﳌﺴﺘﻘﻞ ) ﺍﻧﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ ( ﻫﻮ ‪. .805‬ﻭﺑﺬﻟﻚ ﺗﺼﺒﺢ ﻣﻌﺎﺩﻟﺔ ﺧﻂ‬ ‫ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﻟﻠﻤﺘﻐﲑ ﺍﳌﺴﺘﻘﻞ ﺍﻷﻭﻝ ‪ Y = 0.145 + 0. 073X‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ‪ Y = 0.145 + 0. 805X‬ﻟﻠﻤﺘﻐﲑ‬ ‫ﺍﳌﺴﺘﻘﻞ ﺍﻟﺜﺎﱐ ﺣﻴﺚ ‪ Y‬ﻫﻲ ﺍﳌﺘﻐﲑ ﺍﻟﺘﺎﺑﻊ ﻭ ‪ X‬ﻫﻲ ﺍﳌﺘﻐﲑ ﺍﳌﺴﺘﻘﻞ‪.‬‬ ‫ﻧﺘﻴﺠﺔ ﺍﺧﺘﺒﺎﺭ ‪ t‬ﻋﻠﻰ ﻓﺮﺿﻴﺎﺕ ﻣﻴﻞ ﺧﻂ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﻟﻠﻤﺘﻐﲑ ﺍﳌﺴﺘﻘﻞ ﺍﻷﻭﻝ )ﺗﻘﺪﻳﺮ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ( ‪ .233‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﻋﻠﻰ ﻓﺮﺿﻴﺎﺕ ﻣﻴﻠﻪ‬ ‫ﻟﻠﻤﺘﻐﲑ ﺍﳌﺴﺘﻘﻞ ﺍﻟﺜﺎﱐ )ﺍﻧﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﱪﻧﺎﻣﺞ( ‪ 2.841‬ﻭﻣﻘﻄﻊ ﺧﻂ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ‪. .187‬‬ ‫ﻭﻋﻨﺪ ﺩﺭﺍﺳﺔ ﻗﻴﻢ ‪ Sig.‬ﳒﺪ ﺃﻥ ﺍﻟﻘﻴﻢ ‪ .819 ، .854‬ﻣﺮﻓﻮﺿﺔ ﻷ‪‬ﺎ ﲢﻘﻖ ﻓﺮﺿﻴﺔ ﺍﻟﻌﺪﻡ ﺑﻴﻨﻤﺎ ‪ .011‬ﻣﻘﺒﻮﻟﺔ ﻷ‪‬ﺎ‬ ‫ﲢﻘﻖ ﺍﻟﻔﺮﺿﻴﺔ ﺍﻟﺒﺪﻳﻠﺔ ﻓﺘﺼﺒﺢ ﻣﻌﺎﺩﻟﺔ ﺍﻻﳓﺪﺍﺭ ﻫﻲ ‪. Y = 0.145 + 0. 805X :‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣٦‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺳﺎدﺳ ًﺎ ‪ :‬إﻋﺎدة اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ‪ :‬ﻓﻲ هﺬﻩ اﻟﻤﺮﺣﻠﺔ ﻧﺤﺬف اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﻤﺴﺘﻘﻞ ‪ t1 ‬ﻷﻧﻪ ﻻ ﻳﺆﺛﺮ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﺘﺎﺑﻊ ‪ t3‬وﻧﻌﻴﺪ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺨﻄﻮة اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ ﻓﺘﻈﻬﺮ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‪:‬‬

‫ﺳﺎﺑﻌ ًﺎ ‪ :‬ﻣﻠﺨﺺ اﻟﺪراﺳﺔ‪:‬‬ ‫اﺳﺘﺨﺪﻣﺖ اﻟﺪراﺳﺔ اﻟﺤﺎﻟﻴﺔ أﺳﻠﻮب ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻻﻧﺤﺪار اﻟﻤﺘﻌﺪد ﺑﻬﺪف اﺧﺘﺒﺎر ﻓﺮوض اﻟﺪراﺳﺔ وﻗﺪ آﺸﻒ‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻋﻦ أن ﻧﻤﻮذج ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻻﻧﺤﺪار واﻟﺬي ﻳﺘﻀﻤﻦ آﻞ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻳﻔﺴﺮ‬ ‫ﺗﻐﻴﺮ ‪ %٦٢.٧‬ﻣﻦ اﻟﺘﻐﻴﺮ ﻓﻲ ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ )ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺘﺤﺪﻳﺪ= ‪ (%٦٢.٧‬وذﻟﻚ ﻋﻨﺪ درﺟﺔ ﺛﻘﺔ‬ ‫‪ %٩٥‬وﺑﻤﺴﺘﻮى دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻳﺒﻠﻎ ﻋﻼﻣﺔ ﻋﺸﺮﻳﺔ ‪. 0.000‬‬ ‫ﺛﺎﻣﻨ ًﺎ ‪ :‬ﻧﺘﺎﺋﺞ اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻔﺮوض ‪:‬‬ ‫‪ (١‬آﺸﻔﺖ ﻧﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ﻋﻦ ﻗﺒﻮل ﻓﺮض اﻟﻌﺪم اﻷول اﻟﻘﺎﺋﻞ ] ﻻ ﻳﻮﺟﺪ ﻋﻼﻗﺔ ذات‬ ‫دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻋﻨﺪ ﻣﺴﺘﻮى ﺛﻘﺔ ‪ %٩٥‬ﺑﻴﻦ )ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( و )ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ([ ﺣﻴﺚ‬ ‫ﺑﻠﻐﺖ ﻣﺴﺘﻮى اﻟﺪﻻﻟﺔ ‪ 0.819‬وذﻟﻚ ﻋﻨﺪ درﺟﺔ ﺛﻘﺔ ‪ . %٩٥‬‬ ‫‪ (٢‬ﺗﺸﻴﺮ ﻧﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ إﻟﻰ رﻓﺾ ﻓﺮض اﻟﻌﺪم اﻟﺜﺎﻧﻲ اﻟﻘﺎﺋﻞ ]ﻻ ﻳﻮﺟﺪ ﻋﻼﻗﺔ ذات دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ‬ ‫ﻋﻨﺪ ﻣﺴﺘﻮى ﺛﻘﺔ ‪ %٩٥‬ﺑﻴﻦ )اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ( و )ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ([ وﻗﺒﻮل اﻟﻔﺮض اﻟﺒﺪﻳﻞ‬ ‫)ﺑﻮﺟﻮد ﻋﻼﻗﺔ ذات دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ ﻋﻨﺪ ﻣﺴﺘﻮى ﺛﻘﺔ ‪ %٩٥‬ﺑﻴﻦ اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ وﺗﻌﻤﻴﻢ‬ ‫اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺣﻴﺚ ﺑﻠﻎ ﻣﺴﺘﻮى اﻟﻤﻌﻨﻮﻳﺔ ‪ .( 0.01‬‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣٧‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪ (٣‬ﺑﺪراﺳﺔ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ وﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻻﻧﺤﺪار اﻟﺒﺴﻴﻂ ﺗﺒﻴﻦ‬ ‫أن هﺬا اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ ﻳﻔﺴﺮ ‪ %٦٢.٧‬ﻣﻦ ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ وﺗﻈﻬﺮ ﻣﻌﺎدﻟﺔ اﻻﻧﺤﺪار آﻤﺎﻳﻠﻲ ‪Y = :‬‬ ‫‪ . 0.223 + 0. 859X‬‬ ‫ﻗﻴﻤﺔ اﺧﺘﺒﺎر ‪ 5.624 = T‐Test‬‬ ‫درﺟﺔ اﻟﺪﻻﻟﺔ ‪0.000 = Sig.‬‬ ‫ﺗﺎﺳﻌ ًﺎ ‪ :‬ﺧﻼﺻﺔ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ ‪ :‬آﺸﻔﺖ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ ﻳﻤﻜﻦ ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ اﻹﺟﺎﺑﺔ ﻋﻠﻰ ﺗﺴﺎؤل اﻟﺪراﺳﺔ‬ ‫اﻷﺳﺎﺳﻲ )ﻣﺎ هﻲ اﻟﻌﻮاﻣﻞ اﻟﻤﺆﺛﺮة ﻋﻠﻰ ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ( ﺣﻴﺚ ﻳﺘﻀﺢ أن اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻓﻘﻂ ﻣﻦ‬ ‫ﺑﻴﻦ ﻣﺘﻐﻴﺮات اﻟﺪارﺳﺔ ﻳﻤﺜﻞ ﻣﺘﻐﻴﺮًا هﺎﻣ ًﺎ ﻓﻲ اﻟﺘﺄﺛﻴﺮ ﻋﻠﻰ ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ‪.‬‬ ‫ﻋﺎﺷﺮًا ‪ :‬اﻟﺘﻮﺻﻴﺎت ‪ :‬ﻧﻮﺻﻲ ﺑﺎﻻهﺘﻤﺎم ﻓﻲ ﻋﻤﻠﻴﺔ اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ ﻣﻦ ﺣﻴﺚ ﺳﻬﻮﻟﺔ ﺗﻜﺮارﻩ وزﻳﺎدة‬ ‫ﺷﻌﺒﻴﺘﻪ ﻋﻨﺪ إﻗﺎﻣﺔ أي ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﺗﺪرﻳﺒﻲ ﺁﺧﺮ ‪.‬‬

‫ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻖ ﺍﻟﺜﺎﻟﺚ ‪ :‬ﺿﺒﻂ ﺍﳌﻘﻴﺎﺱ ﻗﺒﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﻪ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﻌﻨﺎﺻﺮ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻼﺳﺘﺒﻴﺎن اﺧﺘﺒﺎرﻩ ﻗﺒﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﻪ ﻋﻤﻠﻴ ًﺎ ﻣﻦ ﻗِﺒﻞ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﺨﺒﺮاء ﻳﺨﺘﺎرهﺎ‬ ‫اﻟﺒﺎﺣﺚ ‪ .‬آﻴﻒ ﺗﻘﻴﺲ ﺛﺒﺎت وﺻﺪق اﻟﻤﻔﺮدات )ﻋﺒﺎرات اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن(؟‬ ‫ﻗﺒﻞ اﻟﺨﻮض ﻓﻲ ﺣﻞ اﻟﺘﻤﺮﻳﻦ اﻟﺴﺎﺑﻖ ﻻﺑﺪ ﻣﻦ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻠﻲ )اﻟﺼﺪق واﻟﺜﺒﺎت( ‪:‬‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺜﺒﺎت ‪ :Reliability‬ﻳﻌﻨﻲ اﺳﺘﻘﺮار اﻟﻤﻘﻴﺎس‬ ‫وﻋﺪم ﺗﻨﺎﻗﻀﻪ ﻣﻊ ﻧﻔﺴﻪ ‪ ،‬أي أﻧﻪ ﻳﻌﻄﻲ ﻧﻔﺲ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ إذا‬ ‫أﻋﻴﺪ ﺗﻄﺒﻴﻘﻪ ﻋﻠﻰ ﻧﻔﺲ اﻟﻌﻴﻨﺔ ‪.‬‬ ‫ﻹﺟﺮاء اﺧﺘﺒﺎر اﻟﺜﺒﺎت ﻷﺳﺌﻠﺔ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﻧﺴﺘﺨﺪم أﺣﺪ‬ ‫ﻣﻌﺎﻣﻼت اﻟﺜﺒﺎت ﻣﺜﻞ ﻣﻌﺎﻣﻞ " آﺮوﻧﺒﺎخ أﻟﻔﺎ " ‪ Cronbach's Alpha‬أو "اﻟﺘﺠﺰﺋﺔ اﻟﻨﺼﻔﻴﺔ" ‪Split-‬‬ ‫‪ . half‬وﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺜﺒﺎت ﻳﺄﺧﺬ ﻗﻴﻤ ًﺎ ﺗﺘﺮاوح ﺑﻴﻦ اﻟﺼﻔﺮ واﻟﻮاﺣﺪ اﻟﺼﺤﻴﺢ ‪ ،‬ﻓﺈذا ﻟﻢ ﻳﻜﻦ هﻨﺎك ﺛﺒﺎت ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻓﺈن ﻗﻴﻤﻪ اﻟﻤﻌﺎﻣﻞ ﺗﻜﻮن ﻣﺴﺎوﻳﺔ ﻟﻠﺼﻔﺮ‪ ،‬وﻋﻠﻰ اﻟﻌﻜﺲ إذا آﺎن هﻨﺎك ﺛﺒﺎت ﺗﺎم ﺗﻜﻮن ﻗﻴﻤﺔ‬ ‫اﻟﻤﻌﺎﻣﻞ ﺗﺴﺎوي اﻟﻮاﺣﺪ اﻟﺼﺤﻴﺢ ‪ .‬وآﻠﻤﺎ اﻗﺘﺮﺑﺖ ﻗﻴﻤﺔ ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺜﺒﺎت ﻣﻦ اﻟﻮاﺣﺪ آﺎن اﻟﺜﺒﺎت ﻣﺮﺗﻔﻌ ًﺎ‬ ‫وآﻠﻤﺎ اﻗﺘﺮﺑﺖ ﻣﻦ اﻟﺼﻔﺮ آﺎن اﻟﺜﺒﺎت ﻣﻨﺨﻔﻀ ًﺎ ‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺼﺪق ‪ :Validity‬ﻳﻘﺼﺪ ﺑﻪ أن اﻟﻤﻘﻴﺎس ﻳﻘﻴﺲ ﻣﺎ وﺿﻊ ﻟﻘﻴﺎﺳﻪ‪ .‬وﻳﺴﺎوي رﻳﺎﺿﻴ ًﺎ اﻟﺠﺬر‬ ‫اﻟﺘﺮﺑﻴﻌﻲ ﻟﻤﻌﺎﻣﻞ اﻟﺜﺒﺎت‪.‬‬ ‫ﺣﻞ اﻟﺘﻤﺮﻳﻦ ‪ :‬ﺛﺒﺎت وﺻﺪق اﻟﻤﻔﺮدات )ﻋﺒﺎرات اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ( ‪:‬‬ ‫أي أن زﻳﺎدة ﻗﻴﻤﺔ ﻣﻌﺎﻣﻞ آﺮوﻧﺒﺎخ أﻟﻔﺎ ﺗﻌﻨﻲ زﻳﺎدة ﻣﺼﺪاﻗﻴﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ‪ ،‬آﻤﺎ ﻳﻤﻜﻦ ﺣﺴﺎب ﻣﻌﺎﻣﻞ‬ ‫اﻟﺼﺪق ﻋﻦ ﻃﺮﻳﻖ ﺣﺴﺎب اﻟﺠﺬر اﻟﺘﺮﺑﻴﻌﻲ ﻟﻤﻌﺎﻣﻞ اﻟﺜﺒﺎت ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣٨‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫وﻳﺘﻢ ﺣﺴﺎب ﻣﻌﺎﻣﻞ آﺮوﻧﺒﺎخ أﻟﻔﺎ ﺑﺈﺗﺒﺎع‬ ‫اﻟﺨﻄﻮات اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫‪ (١‬ﻣﻦ ﻗﺎﺋﻤﺔ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ‪ Analyze‬اﺧﺘﺎر‬ ‫اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ اﻟﻔﺮﻋﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎس )اﻟﻜﻤﻲ(‬ ‫‪ Scale‬ﺛﻢ اﺧﺘﺎر أﻣﺮ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺜﺒﺎت‬ ‫‪ reliability Analysis‬آﻤﺎ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺸﻜﻞ اﻟﻤﺠﺎور ‪ .‬‬ ‫‪ (٢‬ﺑﺎﺧﺘﻴﺎر ﺟﻤﻴﻊ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات اﻟﺜﻤﺎﻧﻴﺔ ) ﻋﺒﺎرات اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن( ووﺿﻌﻬﺎ ﻓﻲ ﺧﺎﻧﺔ ‪ Items‬اﻟﻤﺸﺎر‬ ‫إﻟﻴﻬﺎ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (١‬ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ زر ‪ Statistics‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٢‬ﻓﺘﻈﻬﺮ ﻧﺎﻓﺬة‬ ‫ﺧﻴﺎرات ﻧﺤﺪد اﻟﺨﻴﺎر ‪ Scale of item deleted‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٣‬وهﺬا اﻟﺨﻴﺎر ﻳﻌﻨﻲ‬ ‫" ﻗﻴﻤﺔ اﻟﻤﻘﻴﺎس إذا ﺣﺬﻓﺖ ﻣﻨﻪ اﻟﻌﺒﺎرة " ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪ Continue‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪(٤‬‬ ‫ﺛﻢ ‪ OK‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٥‬آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‪ :‬‬

‫‪ (٣‬ﻧﺤﺼﻞ ﻋﻠﻰ اﻟﺠﺪوﻟﻴﻦ اﻟﺘﺎﻟﻴﻴﻦ ‪ :‬‬ ‫‪Reliability Statistics‬‬ ‫‪Cronbach's‬‬ ‫‪Alpha ‬‬ ‫‪.915 ‬‬

‫‪N of Items‬‬ ‫‪8‬‬

‫ﻳﻮﺿﺢ اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ أن ﻣﻌﺎﻣﻞ أﻟﻔﺎ آﺮوﻧﺒﺎخ ‪ 0.915‬وهﻮ ﻣﺮﺗﻔﻊ وﻣﻮﺟﺐ اﻹﺷﺎرة ـ ﺣﻴﺚ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﻤﻤﻜﻦ ﻓﻲ ﺑﻌﺾ اﻷﺣـﻴﺎن ﺗﻜﻮن ﺳـﺎﻟﺒﺔ اﻹﺷﺎرة ﻓﻲ هﺬﻩ اﻟﺤﺎﻟﺔ ﻻ ﺑﺪ ﻣﻦ ﻣﺮاﺟﻌﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫ـ وﻋﺪد اﻟﻌﺒﺎرات ‪. 8‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٣٩‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪Item-Total Statistics‬‬

‫‪Scale Mean if‬‬ ‫‪Item Deleted‬‬

‫‪Scale Variance if‬‬ ‫‪Item Deleted‬‬

‫‪Corrected‬‬ ‫‪Item-Total‬‬ ‫‪Correlation‬‬

‫‪Cronbach's‬‬ ‫‪Alpha if Item‬‬ ‫‪Deleted‬‬

‫ﻤﻭﻀﻭﻉ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻴﻼﻤﺱ ﺍﻟﻭﺍﻗﻊ‬

‫‪28.8500‬‬

‫‪30.661‬‬

‫‪.764‬‬

‫‪.903‬‬

‫ﻴﺘﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺒﺴﻤﻌﺔ ﻁﻴﺒﺔ‬

‫‪28.8500‬‬

‫‪29.503‬‬

‫‪.761‬‬

‫‪.901‬‬

‫ﻴﺘﻤﻴﺯ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺒﺎﻟﺠﻭﺩﺓ‬

‫‪29.1000‬‬

‫‪28.832‬‬

‫‪.706‬‬

‫‪.905‬‬

‫ﺴﺒﻕ ﺘﺠﺭﺒﺔ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻜﺜﻴﺭﹰﺍ‬

‫‪29.1500‬‬

‫‪26.555‬‬

‫‪.873‬‬

‫‪.890‬‬

‫ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺴﻬل ﺍﻟﺘﻜﺭﺍﺭ‬

‫‪28.7000‬‬

‫‪30.116‬‬

‫‪.728‬‬

‫‪.904‬‬

‫ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻴﺘﻤﻴﺯ ﺒﺎﻟﺸﻌﺒﻴﺔ‬

‫‪28.8500‬‬

‫‪28.555‬‬

‫‪.810‬‬

‫‪.897‬‬

‫ﻤﺎﺩﺓ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﻤﺭﻏﻭﺒﺔ ﻭﻋﻠﻴﻬﺎ ﺇﻗﺒﺎل‬

‫‪28.8500‬‬

‫‪29.187‬‬

‫‪.799‬‬

‫‪.899‬‬

‫ﺇﻤﻜﺎﻨﻴﺔ ﺍﺸﺘﺭﺍﻜﻙ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ ﺴﻬﻠﺔ‬

‫‪29.7000‬‬

‫‪28.432‬‬

‫‪.515‬‬

‫‪.932‬‬

‫اﻟﺠﺪول اﻟﺜﺎﻧﻲ ‪ :‬اﻟﻌﻤﻮد اﻷول ﻳﻮﺿﺢ ) ﻣﺘﻮﺳﻂ اﻟﻤﻘﻴﺎس ﻋﻨﺪ ﺣﺬف اﻟﻌﺒﺎرة ( واﻟﻌﻤﻮد اﻟﺜﺎﻧﻲ‬ ‫ﻳﻮﺿﺢ)ﺗﺒﺎﻳﻦ اﻟﻤﻘﻴﺎس ﻋﻨﺪ ﺣﺬف اﻟﻌﺒﺎرة( واﻟﻌﻤﻮد اﻟﺜﺎﻟﺚ ﻳﻮﺿﺢ )ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻻرﺗﺒﺎط اﻟﻤﺼﺤﺢ‬ ‫ﺑﻴﻦ آﻞ ﻋﺒﺎرة واﻟﺪرﺟﺔ اﻟﻜﻠﻴﺔ ﻟﻠﻤﻘﻴﺎس( واﻟﻌﻤﻮد اﻟﺮاﺑﻊ ﻳﻮﺿﺢ )ﻗﻴﻤﺔ ﻣﻌﺎﻣﻞ آﺮوﻧﺒﺎخ أﻟﻔﺎ‬ ‫ﻋﻨﺪ ﺣﺬف اﻟﻌﺒﺎرة( ‪.‬‬ ‫وهﻨﺎ ﻳﺘﻀﺢ أن ﻣﻌﺎﻣﻞ آﺮوﻧﺒﺎخ أﻟﻔﺎ ﻳﺰداد ﻋﻨﺪ ﺣﺬف اﻟﻌﺒﺎرة اﻟﺜﺎﻣﻨﺔ )إﻣﻜﺎﻧﻴﺔ اﺷﺘﺮاآﻚ ﻓﻲ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫ﺳﻬﻠﺔ( أي أن هﺬﻩ اﻟﻌﺒﺎرة ﺗﻀﻌﻒ اﻟﻤﻘﻴﺎس ‪ ،‬وأن ﺣﺬف هﺬﻩ اﻟﻌﺒﺎرة ﻳﺆدي إﻟﻰ زﻳﺎدة اﻟﺜﺒﺎت ‪ .‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ﻋﻨﺪ ﺣﺬﻓﻬﺎ ﻳﺼﺒﺢ ﻣﻌﺎﻣﻞ آﺮوﻧﺒﺎخ أﻟﻔﺎ ‪ 0.932‬ﺑﺪ ًﻻ ﻣﻦ ‪ 0.915‬وأﺷﺮت ﻟﻬﺎ ﻓﻲ اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ‬ ‫ﺑﺎﻟﻠﻮن اﻷﺣﻤﺮ ‪.‬‬

‫• ﻛﻴﻒ ﻧﺴﺘﻄﻴﻊ ﺍﳊﻜﻢ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻌﺒﺎﺭﺓ ﺍﻟﱵ ﺗﺆﺩﻱ ﺇﱃ ﺍﳔﻔﺎﺽ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺜﺒﺎﺕ ﺃﻭ ﺯﻳﺎﺩﺗﻪ ؟ ‪ ‬‬ ‫• ﻳﺘﻴﺢ ﺍﻻﺧﺘﻴﺎﺭ ‪ Scale if Item Deleted‬ﺍﻟﺘﺤﻘﻖ ﻣﻦ ﻫﺬﺍ ﺣﻴﺚ ﻳﻮﺿﺢ ﺇﱃ ﺃﻱ ﻣﺪﻯ ﻳﺘﺤﺴﻦ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺜﺒﺎﺕ‬ ‫ﲝﺬﻑ ﻛﻞ ﻣﻔﺮﺩﺓ ﻣﻦ ﺍﳌﻔﺮﺩﺍﺕ ﺑﺎﻟﺘﺘﺎﺑﻊ ﺃﻭ ﺍﻟﻌﻜﺲ )ﺍﻟﻨﻘﺺ ﰲ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺜﺒﺎﺕ ﲝﺬﻑ ﻣﻔﺮﺩﺓ ﻣﻌﻴﻨﺔ( ﻭﻋﻠﻴﻪ ﻓﺎﳌﻔﺮﺩﺓ‬ ‫ﺍﻟﱵ ﻳﻨﻘﺺ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺜﺒﺎﺕ ﲝﺬﻓﻬﺎ ﻓﻬﻲ ﻋﺒﺎﺭﺓ ﺟﻴﺪﺓ ﻻ ﳝﻜﻦ ﺍﻻﺳﺘﻐﻨﺎﺀ ﻋﻨﻬﺎ ﻭﺍﻟﻌﺒﺎﺭﺓ ﺍﻟﱵ ﻳﺰﻳﺪ ﻣﻌﺎﻣﻞ ﺍﻟﺜﺒﺎﺕ ﲝﺬﻓﻬﺎ‬ ‫ﳝﻜﻦ ﺣﺬﻓﻬﺎ ﻷ‪‬ﺎ ﺗﺒﺘﻌﺪ ﺑﻨﺎ ﻋﻦ ﺍﻟﺘﻘﺪﻳﺮ ﺍﳊﻘﻴﻘﻲ ﻟﺴﻤﺔ ﻣﻮﺿﻮﻉ ﺍﻟﻘﻴﺎﺱ‪ .‬‬

‫وﻳﻤﻜﻨﻨﺎ أﻳﻀ ًﺎ دراﺳﺔ ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺜﺒﺎت ﻟﻜﻞ ﻣﺤﻮر ﺑﻤﻔﺮدﻩ ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﺨﺘﺎر اﻟﻌﺒﺎرات ﻟﻠﻤﺤﻮر اﻷول آﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ‪:‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤٠‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺗﻈﻬﺮ اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﻓﻲ اﻟﺠﺪول اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪:‬‬ ‫‪Reliability Statistics ‬‬ ‫‪Cronbach's‬‬ ‫‪Alpha‬‬

‫‪N of Items‬‬ ‫‪3‬‬

‫‪.840‬‬

‫وﺑﻨﻔﺲ اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ ﻧﺤﺼﻞ ﻋﻠﻰ ﻣﻌﺎﻣﻞ اﻟﺜﺒﺎت ﻟﻠﻤﺤﻮرﻳﻦ اﻵﺧﺮﻳﻦ ‪:‬‬ ‫‪Reliability Statistics‬‬ ‫‪Cronbach's‬‬ ‫‪Alpha ‬‬ ‫‪.870‬‬

‫‪N of Items‬‬ ‫‪3‬‬

‫‪Reliability Statistics ‬‬ ‫‪Cronbach's‬‬ ‫‪Alpha‬‬ ‫‪.521‬‬

‫‪N of Items‬‬ ‫‪2‬‬

‫وﻳﻤﻜﻦ ﺗﻠﺨﻴﺺ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ ﻓﻲ اﻟﺠﺪول اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪:‬‬ ‫م‬ ‫‪١‬‬ ‫‪٢‬‬ ‫‪٣‬‬

‫اﻟﻤﺤﻮر‬ ‫ﺗﻘﺪﻳﺮ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣــﺞ‬ ‫اﻧﺘﺸﺎر اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ‬ ‫ﺗﻌﻤﻴﻢ اﻟﺒﺮﻧـﺎﻣﺞ‬ ‫اﻹﺟﻤـــــــــــﺎﻟﻲ‬

‫ﻋﺪد اﻟﻌﺒﺎرات‬ ‫‪٣‬‬ ‫‪٣‬‬ ‫‪٢‬‬ ‫‪٨‬‬

‫اﻟﺜﺒﺎت‬ ‫‪0.840‬‬ ‫‪0.870‬‬ ‫‪0.521‬‬ ‫‪0.915‬‬

‫اﻟﺼﺪق = اﻟﺠﺬر اﻟﺘﺮﺑﻴﻌﻲ ﻟﻠﺜﺒﺎت‬

‫‪ 0.917‬‬ ‫‪0.933‬‬ ‫‪ 0.722‬‬ ‫‪ 0.957‬‬

‫ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻖ ﺍﻟﺮﺍﺑﻊ ‪ :‬ﺍﺧﺘﺒﺎﺭ ‪ Chi‐Square‬ﻟﻼﺳﺘﻘﻼﻟﻴﺔ‬ ‫هﻞ هﻨﺎك ﻋﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻨﻮع واﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ ﻓﻲ اﻟﻤﺜﺎل اﻟﺴﺎﺑﻖ ؟‬ ‫اﻟﺤﻞ ‪ :‬ﻓﻲ هﺬﻩ اﻟﺤﺎﻟﺔ ﻧﺠﺮي اﺧﺘﺒﺎر ﻣﺮﺑﻊ آﺎي ‪ Chi-Square‬ﻟﻼﺳﺘﻘﻼﻟﻴﺔ ) ﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ﻣﺪى اﺳﺘﻘﻼﻟﻴﺔ‬ ‫اﻟﻤﺘﻐﻴﺮات ﻋﻦ ﺑﻌﻀﻬﺎ اﻟﺒﻌﺾ( وﻓﻲ ﻣﺜﺎﻟﻨﺎ هﻨﺎ اﻟﻤﺘﻐﻴﺮﻳﻦ ﻣﻦ ﻣﺘﻐﻴﺮات اﻟﺪراﺳﺔ اﻟﻮﺻﻔﻴﺔ )اﻟﻌﻮاﻣﻞ‬ ‫اﻟﺪﻳﻤﻮﺟﺮاﻓﻴﺔ( ‪.‬‬ ‫اﻟﻔﺮﺿﻴﺔ اﻟﺼﻔﺮﻳﺔ ‪ :H0‬اﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ ﻻ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﻨﻮع )ﻣﺘﻐﻴﺮا اﻟﻨﻮع وﻣﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ‬ ‫ﻣﺴﺘﻘﻼن(‪.‬‬ ‫اﻟﻔﺮﺿﻴﺔ اﻟﺒﺪﻳﻠﺔ ‪ :HA‬اﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﻨﻮع )ﺗﻮﺟﺪ ﻋﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ‬ ‫واﻟﻨﻮع(‪.‬‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤١‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫‪ (١‬ﻣﻦ ﻗﺎﺋﻤﺔ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ‬ ‫‪ Descriptive‬ﺛﻢ‬ ‫اﺧﺘﺎر أﻣﺮ ‪Cross‬‬ ‫‪ tabs‬آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺸﻜﻞ‬ ‫اﻟﻤﺠﺎور ‪ .‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪ (٢‬ﻳﻈﻬﺮ ﻣﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮار‬ ‫اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪ :‬‬ ‫‪ ‬‬

‫א‬

‫‪ Analyze‬اﺧﺘﺎر اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ اﻟﻔﺮﻋﻴﺔ اﻹﺣﺼﺎء اﻟﻮﺻﻔﻲ‪Statistics‬‬

‫‪ ‬‬

‫ﻓﻲ ﻣﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮار ﻧﺪرج اﻟﻤﺘﻐﻴﺮ اﻟﻨﻮع ﻓﻲ ﺧﺎﻧﺔ اﻟﺼﻔﻮف ‪ Row‬ﺛﻤﻦ ﻧﺪرج ﻣﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ ﻓﻲ ﺧﺎﻧﺔ‬ ‫اﻷﻋﻤﺪة ‪ Colum‬ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ زر ‪ Statistics‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٣‬ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة اﻟﻌﻠﻴﺎ ﻓﺘﻔﺘﺢ‬ ‫ﻧﺎﻓﺬة ﻧﺨﺘﺎر ﻣﻨﻬﺎ ‪ Chi‐Square‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻬﺎ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٤‬ﻟﺤﺴﺎب اﺧﺘﺒﺎر اﻻﺳﺘﻘﻼﻟﻴﺔ ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ‬ ‫‪ Continue‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻬﺎ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٥‬ﻟﻠﻌﻮدة ﻟﻠﻤﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮاري اﻟﺴﺎﺑﻖ ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ زر ‪Cells‬‬ ‫اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻬﺎ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٦‬ﻓﻴﻔﺘﺢ ﻣﺮﺑﻊ ﺣﻮار ﻧﺤﺪد ﻋﻠﻰ ‪ Expected‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٧‬ﻟﻈﻬﻮر‬ ‫ﺟﺪول اﻟﺘﻮﻗﻌﺎت ‪ ،‬ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ ﻋﻠﻰ ‪ Continue‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ ] (٨‬وإذا أردت رﺳﻢ ﺑﻴﺎﻧﻲ ﻳﻮﺿﺢ‬ ‫اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑﻴﻦ اﻟﻨﻮع واﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ اﺧﺘﺮ اﻟﺨﻴﺎر ‪ Display clustered bar chart‬ﺛﻢ ﻧﻀﻐﻂ‬ ‫ﻋﻠﻰ ‪ OK‬اﻟﻤﺸﺎر إﻟﻴﻪ ﺑﺎﻟﺮﻗﻢ )‪ (٩‬ﻓﺘﻈﻬﺮ اﻟﻨﺘﻴﺠﺔ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫‪Case Processing Summary‬‬ ‫‪Cases‬‬ ‫‪Valid‬‬ ‫‪N‬‬ ‫ﺍﻟﻨﻭﻉ * ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺘﻌﻠﻴﻡ‬

‫‪20‬‬

‫‪Missing‬‬ ‫‪Percent‬‬

‫‪100.0%‬‬

‫‪N‬‬ ‫‪0‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪Percent‬‬ ‫‪.0%‬‬

‫‪N‬‬ ‫‪20‬‬

‫‪Percent‬‬ ‫‪100.0%‬‬

‫اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ ﻳﺼﻒ ﺣﺠﻢ اﻟﻌﻴﻨﺎت اﻟﻤﺪﺧﻠﺔ وﻧﺴﺐ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﻔﻘﻮدة ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤٢‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﺍﻟﻨﻭﻉ * ﻤﺴﺘﻭﻯ ﺍﻟﺘﻌﻠﻴﻡ‪Crosstabulation‬‬ ‫ﺍﻟﺘﻌﻠﻴﻡ ﻤﺴﺘﻭﻯ‬ ‫ﺜﺎﻨﻭﻱ‬ ‫ﺍﻟﻨﻭﻉ‬

‫ﺫﻜﺭ‬

‫‪Count‬‬ ‫‪Expected Count‬‬

‫ﺃﻨﺜﻰ‬

‫‪Count‬‬ ‫‪Expected Count‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪Count‬‬ ‫‪Expected Count‬‬

‫‪Total‬‬

‫ﺠﺎﻤﻌﻲ‬

‫‪3‬‬

‫ﺩﺭﺍﺴﺎﺕ ﻋﻠﻴﺎ‬

‫‪4‬‬

‫‪3.9‬‬

‫‪4‬‬

‫‪ ‬‬ ‫‪11‬‬

‫‪4.4‬‬

‫‪2.8‬‬

‫‪11.0‬‬

‫‪4‬‬

‫‪1‬‬

‫‪9‬‬

‫‪3.2‬‬

‫‪3.6‬‬

‫‪2.3‬‬

‫‪9.0‬‬

‫‪7‬‬

‫‪8‬‬

‫‪5‬‬

‫‪20‬‬

‫‪7.0‬‬

‫‪8.0‬‬

‫‪5.0‬‬

‫‪20.0‬‬

‫اﻟﺠﺪول أﻋﻼﻩ ﻳﻮﺿﺢ ﻋﺪد اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﺪﺧﻠﺔ ‪ 20‬ﻣﻨﻬﺎ ‪ 7‬ﺛﺎﻧﻮي) ‪ 3‬ذآﻮر واﻟﻘﻴﻤﺔ اﻟﻤﺘﻮﻗﻌﺔ ‪4 ،3.9‬‬ ‫إﻧﺎث واﻟﻘﻴﻤﺔ اﻟﻤﺘﻮﻗﻌﺔ ‪ 8 ، (3.2‬ﺟﺎﻣﻌﻲ )‪ 4‬ذآﻮر واﻟﻘﻴﻤﺔ اﻟﻤﺘﻮﻗﻌﺔ ‪ 4 ، 4.4‬إﻧﺎث واﻟﻘﻴﻤﺔ اﻟﻤﺘﻮﻗﻌﺔ‬ ‫‪ 5 ،(3.6‬دراﺳﺎت ﻋﻠﻴﺎ )‪ 4‬ذآﻮر واﻟﻘﻴﻤﺔ اﻟﻤﺘﻮﻗﻌﺔ ‪ ، 2.8‬أﻧﺜﻰ واﺣﺪة واﻟﻘﻴﻤﺔ اﻟﻤﺘﻮﻗﻌﺔ ‪. (2.3‬‬ ‫‪Chi-Square Tests ‬‬

‫‪Value‬‬ ‫‪Pearson Chi-Square‬‬ ‫‪Likelihood Ratio‬‬ ‫‪Linear-by-Linear‬‬ ‫‪Association‬‬ ‫‪N of Valid Cases‬‬

‫‪Asymp. Sig.‬‬ ‫)‪(2-sided‬‬

‫‪df‬‬

‫)‪1.760(a‬‬ ‫‪1.870‬‬

‫‪2‬‬ ‫‪2‬‬

‫‪.415‬‬ ‫‪.392‬‬

‫‪1.435‬‬

‫‪1‬‬

‫‪.231‬‬

‫‪20‬‬

‫‪a 6 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2.25.‬‬

‫ﺴــﺘﻭﻯ ﺍﻟﺘﻌﻠﻴــﻡ‬

‫‪4‬‬

‫ـﺎﻨﻭﻱ‬ ‫ﺜـ‬ ‫ﺠﺎﻤﻌﻲ‬ ‫ﺩﺭﺴﺎﺕ ﻋﻠﻴــﺎ‬

‫‪3‬‬

‫‪2‬‬

‫ﻗﺒﻮل ورﻓﺾ اﻟﻔﺮﺿﻴﺎت ‪:‬ﻣﻦ اﻟﺠﺪول أﻋﻼﻩ ﻳﺘﻀﺢ‬ ‫أن أﻗﻞ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺪﻻﻟﺔ هﻲ ‪ 0.415 :‬وهﻲ‬ ‫أآﺒﺮ ﻣﻦ ﻗﻴﻤﺔ ‪:‬‬

‫‪Count‬‬

‫ﻳﺒﻴﻦ اﻟﺠﺪول أﻋﻼﻩ ﻗﻴﻤﺔ ﻣﺮﺑﻊ آﺎي وﺗﺴﺎوي‬ ‫‪ 1.760‬ﺑﺪرﺟﺔ ﺣﺮﻳﺔ ‪ 2‬وأﻗﻞ ﻗﻴﻤﺔ ﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺪﻻﻟﺔ‬ ‫‪. 0.415‬‬

‫‪Bar Chart‬‬

‫‪1‬‬

‫‪0‬‬ ‫ﺫﻜﺭ‬

‫ﺃﻨــﺜﻰ‬

‫ﺍﻟﻨﻭﻉ‬

‫‪ α= 0.005‬وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﺗُﻘﺒﻞ اﻟﻔﺮﺿﻴﺔ اﻟﺼﻔﺮﻳﺔ أي أن ) ﻣﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ ﻻ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﻨﻮع ( ‪.‬‬

‫ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻖ ﺍﳋﺎﻣﺲ ‪ :‬ﲢﻠﻴﻞ ﺍﻟﺘﺒﺎﻳﻦ ﺍﻷﺣﺎﺩﻱ ‪ ANOVA‬‬ ‫هﻞ هﻨﺎك ﻓﺮق ﻓﻲ ﻣﺘﻮﺳﻄﺎت إﺟﺎﺑﺔ اﻷﻓﺮاد ﺗﺒﻌ ًﺎ ﻟﻠﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ؟‬ ‫اﻟﺤﻞ ‪ :‬ﻓﻲ هﺬﻩ اﻟﺤﺎﻟﺔ ﻧﺠﺮي اﺧﺘﺒﺎر ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ اﻷﺣﺎدي "‪ "F‬وﻳﺴﻤﻰ ) ‪ ( ANOVA‬و ُﻳﺴﺘﺨﺪم‬ ‫‪ One Way ANOVA‬ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ ﻟﺘﻔﺴﻴﺮ ﻇﺎهﺮة ﻣﻌﻴﻨﺔ وذﻟﻚ ﺑﺘﺤﺪﻳﺪ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺗﺎﺑﻊ ﻳﻔﺴﺮ ﻣﻦ‬ ‫ﻗﺒﻞ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺁﺧﺮ‪.‬‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤٣‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫اﻟﻔﺮﺿﻴﺔ اﻟﺼﻔﺮﻳﺔ ‪ :H0‬ﻻ ﺗﻮﺟﺪ ﻓﺮوق ﺑﻴﻦ ﻣﺘﻮﺳﻄﺎت اﻹﺟﺎﺑﺎت ﺗﺒﻌ ًﺎ ﻟﻠﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ ‪.‬‬ ‫اﻟﻔﺮﺿﻴﺔ اﻟﺒﺪﻳﻠﺔ ‪ :HA‬ﺗﻮﺟﺪ ﻓﺮوق ﺑﻴﻦ ﻣﺘﻮﺳﻄﺎت اﻹﺟﺎﺑﺎت ﺗﺒﻌ ًﺎ ﻟﻠﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ ‪.‬‬ ‫‪ (١‬ﻣﻦ ﻗﺎﺋﻤﺔ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ‪Analyze‬‬ ‫اﺧﺘﺎر اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ اﻟﻔﺮﻋﻴﺔ اﻹﺣﺼﺎء‬ ‫اﻟﻮﺻﻔﻲ ‪Compare Means‬‬ ‫ﺛﻢ اﺧﺘﺎر أﻣﺮ ‪One Way‬‬ ‫‪ Anova‬آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺸﻜﻞ اﻟﻤﺠﺎور‬ ‫‪ .‬‬ ‫‪ (٢‬ﻳﻈﻬﺮ ﻣﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮار اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪:‬‬

‫ﻧﻘﻮم ﺑﻌﻤﻞ اﻟﺨﻄﻮات ﺑﺎﻟﺘﺴﻠﺴﻞ ﺣﺴﺐ اﻷرﻗﺎم اﻟﻤﻮﺿﺤﺔ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة أﻋﻼﻩ ﻣﻦ ) ‪ ١‬إﻟﻰ ‪ (٦‬ﻓﺘﻈﻬﺮ‬ ‫اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬

‫ﻳﻮﺿﺢ اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ اﻟﻤﺘﻮﺳﻂ واﻻﻧﺤﺮاف اﻟﻤﻌﻴﺎري واﻟﺨﻄﺄ اﻟﻤﻌﻴﺎري وﻓﺘﺮة اﻟﺜﻘﺔ واﻟﻘﻴﻢ اﻟﺼﻐﺮى‬ ‫واﻟﻌﻈﻤﻰ ﺣﺴﺐ اﻟﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ ﻟﻜﻞ ﻣﺤﻮر ﻣﻦ ﻣﺤﺎور اﻟﺪراﺳﺔ ‪.‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤٤‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫‪ANOVA‬‬ ‫‪Sum of‬‬ ‫‪Squares‬‬ ‫ﺘﻘﺩﻴﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫ﺍﻨﺘﺸﺎﺭ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫ﺘﻌﻤﻴﻡ ﺍﻟﺒﺭﻨﺎﻤﺞ‬

‫‪df‬‬

‫‪Between Groups‬‬

‫‪1.227‬‬

‫‪Within Groups‬‬

‫‪9.723‬‬

‫‪17‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪10.950‬‬

‫‪19‬‬

‫‪2‬‬

‫‪Mean Square‬‬ ‫‪.614‬‬

‫‪.860‬‬

‫‪2‬‬

‫‪.430‬‬

‫‪Within Groups‬‬

‫‪12.668‬‬

‫‪17‬‬

‫‪.745‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪13.528‬‬

‫‪19‬‬

‫‪Between Groups‬‬ ‫‪Within Groups‬‬

‫‪.580‬‬

‫‪2‬‬

‫‪.290‬‬

‫‪15.357‬‬

‫‪17‬‬

‫‪.903‬‬

‫‪15.938‬‬

‫‪1.073‬‬

‫‪.364‬‬

‫‪.572‬‬

‫‪Between Groups‬‬

‫‪Total‬‬

‫‪F‬‬

‫‪Sig.‬‬

‫‪.577‬‬

‫‪.321‬‬

‫‪.572‬‬

‫‪.730‬‬

‫‪19‬‬

‫ﻳﻮﺿﺢ اﻟﺠﺪول اﻟﺴﺎﺑﻖ ﻣﻘﺎرﻧﺔ اﻟﻤﺘﻮﺳﻄﺎت ﻋﻦ ﻃﺮﻳﻖ اﺧﺘﺒﺎر "‪ "F‬واﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﻋﺪم وﺟﻮد دﻻﻟﺔ‬ ‫ﻟﻠﻤﺤﺎور ﻋﻠﻰ اﻟﺘﺮﺗﻴﺐ ﺣﻴﺚ أن اﺣﺘﻤﺎل اﻟﻤﻌﻨﻮﻳﺔ أﺧﺬ اﻟﻘﻴﻢ ‪ 0.364 :‬و ‪ 0.572‬و ‪ 0.730‬أآﺒﺮ ﻣﻦ‬ ‫‪. 0.05‬‬ ‫وﺑﺬﻟﻚ ﻧﻘﺒﻞ ﺑﺎﻟﻔﺮﺿﻴﺔ اﻟﺼﻔﺮﻳﺔ )ﻓﺮﺿﻴﺔ اﻟﻌﺪم ‪ (H0‬اﻟﻘﺎﺋﻠﺔ ‪ :‬ﻻ ﺗﻮﺟﺪ ﻓﺮوق ﺑﻴﻦ ﻣﺘﻮﺳﻄﺎت اﻹﺟﺎﺑﺎت‬ ‫ﺗﺒﻌ ًﺎ ﻟﻠﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻖ ﺍﻟﺴﺎﺩﺱ ‪ :‬إذا وﺟﺪ ﻓﺮق ﺑﻴﻦ ﻣﺘﻮﺳﻄﺎت اﻹﺟﺎﺑﺎت ﺗﺒﻌ ًﺎ ﻟﻠﻤﺴﺘﻮى اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻲ ﻓﻲ اﻟﺘﻤﺮﻳﻦ‬ ‫اﻟﺴﺎﺑﻖ ‪ ،‬أي آﺎن اﺣﺘﻤﺎل اﻟﻤﻌﻨﻮﻳﺔ أﺻﻐﺮ ﻣﻦ ‪ 0.05‬ﻣﻤﺎ ﻳﺪل ﻋﻠﻰ وﺟﻮد اﺧﺘﻼف ذو دﻻﻟﺔ إﺣﺼﺎﺋﻴﺔ‬ ‫ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻷي ﻣﺤﻮر ﻣﻦ اﻟﻤﺤﺎور ‪ ،‬ﻓﻜﻴﻒ ﺗﺠﺮي اﻟﻤﻘﺎرﻧﺔ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ اﻻﺧﺘﻼف ؟‬ ‫اﻟﺤﻞ ‪ :‬ﻓﻲ هﺬﻩ اﻟﺤﺎﻟﺔ ﻧﺠﺮي اﺧﺘﺒﺎر اﻟﻤﻘﺎرﻧﺔ "‪ "LSD‬وهﻮ ﻣﻦ أﺣﺪ اﺧﺘﺒﺎرات اﻟﻤﻘﺎرﻧﺔ " ‪POST ‬‬ ‫‪ "HOC‬وذﻟﻚ ﺑﺈﺗﺒﺎع اﻟﺨﻄﻮات اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ ‪:‬‬ ‫اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ‬ ‫ﻗﺎﺋﻤﺔ‬ ‫‪ (١‬ﻣﻦ‬ ‫‪ Analyze‬اﺧﺘﺎر اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ‬ ‫اﻟﻔـــﺮﻋﻴـــــﺔ اﻹﺣﺼــــﺎء‬ ‫اﻟﻮﺻــــــــــﻔﻲ ‪Means‬‬ ‫‪ Compare‬ﺛﻢ اﺧﺘــــــﺎر‬ ‫أﻣﺮ ‪One Way Anova‬‬ ‫آﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺘﻤﺮﻳﻦ اﻟﺴﺎﺑﻖ ‪.‬‬ ‫ﻳﻈﻬﺮ ﻣﺮﺑﻊ اﻟﺤﻮار‬ ‫اﻟﺘﺎﻟﻲ‪:‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤٥‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﻧﺘﺒﻊ اﻟﺨﻄﻮات ﺑﺎﻟﺘﺴﻠﺴﻞ اﻟﺮﻗﻤﻲ اﻟﻤﻮﺿﺢ ﻓﻲ اﻟﺼﻮرة اﻟﻤﺠﺎورة ﻣﻦ رﻗﻢ ‪ ١‬إﻟﻰ رﻗﻢ ‪١٠‬‬ ‫ﻓﻨﺤﺼﻞ ﻋﻠﻰ اﻟﺠﺪاول اﻟﺘﻲ ﺗﻘﺎرن ﺑﻴﻦ اﻟﻤﺘﻮﺳﻄﺎت ﻟﻤﻌﺮﻓﺔ أﻳﻬﻤﺎ ﻳﺨﺘﻠﻒ آﻤﺎ هﻮ ﻣﻮﺿﺢ ﻓﻲ‬

‫اﻟﺸﻜﻞ اﻟﺘﺎﻟﻲ ‪ Means Plot‬ﻳﻮﺿﺢ اﻟﻤﻘﺎرﻧﺔ ‪:‬‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤٦‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫" ﺗﻢ ﺑﺤﻤﺪ اﷲ "‬ ‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤٧‬‬

‫א‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ‪SPSS‬‬

‫א‬

‫ﻣﻦ ﻓﻀﻞ ﺍﷲ ﺳﺒﺤﺎﻧﻪ ﻭﺗﻌﺎﱃ ﺃﻥ ﺳﺨﺮ ﺍﻟﻌﻠﻢ ﳋﺪﻣﺔ ﺍﻹﻧﺴﺎﻥ ‪ ،‬ﻭﻣﻦ ﺃﻋﻈﻢ ﻣﺎ ﺗﻮﺻﻠﺖ ﺇﻟﻴﻪ ﺍﻟﺒﺸﺮﻳﺔ‬ ‫ﺗﻠﻚ ﺍﻟﺘﻘﻨﻴﺎﺕ ﺍﻟﻌﺎﻟﻴﺔ ﰲ ﲨﻴﻊ ﳎﺎﻻﺕ ﺍﻟﻌﻠﻮﻡ ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﺴﺘﻄﻴﻊ ﺍﻟﺒﺎﺣﺚ ﰲ ﺃﻱ ﳎﺎﻝ ﻣﻦ ﺍ‪‬ﺎﻻﺕ ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ‬ ‫ﺍﳊﺼﻮﻝ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺘﺎﺋﺞ ﺑﺄﺳﺮﻉ ﻭﻗﺖ ﻭﺑﺪﻗﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺗﻠﻚ ﺍﻟﺘﻘﻨﻴﺎﺕ ‪.‬‬ ‫ﻟﻘﺪ ﻗﻤﺖ ﺧﻼﻝ ﺍﻟﺼﻔﺤﺎﺕ ﺍﻟﺴﺎﺑﻘﺔ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺇﺣﺪﻯ ﺗﻠﻚ ﺍﻟﺘﻘﻨﻴﺎﺕ )ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ‪ (SPSS‬ﰲ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ‬ ‫ﺍﻟﻌﺮﺽ ﻭﺍﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ﻋﱪ ﻗﺴﻤﻲ ﻋﻠﻢ ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ) ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ﺍﻟﻮﺻﻔﻲ ‪ ،‬ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ﺍﻻﺳﺘﺪﻻﱄ (‪،‬‬ ‫ﻣﺴﺘﺨﺪﻣﹰﺎ ﺍﻟﺸﺮﺡ ﺍﳌﺼﻮﺭ ﻟﺴﻬﻮﻟﺔ ﺇﻳﺼﺎﻝ ﺍﳌﻌﻠﻮﻣﺔ ﻣﺘﻤﻨﻴﹰﺎ ﻣﻦ ﺍﷲ ﻋﺰ ﻭﺟﻞ ﺃﻥ ﺗﻨﻔﻊ ﻗﺎﺭﺋﻬﺎ ﻭﺃﻥ ﺗﻔﻲ‬ ‫ﺑﺎﻟﻐﺮﺽ ﺍﻟﺬﻱ ﺃﻋﺪﺕ ﻟﻪ ‪.‬‬ ‫ﻭﻻ ﻳﺴﻌﲏ ﰲ ﻫﺬﺍ ﺍﳌﻘﺎﻡ ﺇﻻ ﺃﻥ ﺃﺷﻜﺮ ﻛﻞ ﻣﻦ ﺃﻋﻄﻰ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﺼﻔﺤﺎﺕ ﻣﻦ ﻭﻗﺘﻪ ﺍﻟﺜﻤﲔ ﰲ ﻗﺮﺍﺀ‪‬ﺎ‬ ‫ﻭﺍﻻﻫﺘﻤﺎﻡ ‪‬ﺎ ‪ ...‬ﻭﺍﻋﺘﺬﺭ ﻷﻥ ﻛﻞ ﻣﺎ ﺳ‪‬ﻄﺮ ﰲ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﺼﻔﺤﺎﺕ ﺟﻬﺪ ﺑﺸﺮﻱ ﺍﻋﺘﻤﺪﺕ ﻓﻴﻪ ﻋﻠﻰ ﻣﺎ ﺗﻌﻠﻤﺘﻪ‬ ‫ﻭﻣﺎ ﻗﺮﺃﺗﻪ ﻋﻦ ﻋﻠﻢ ﺍﻹﺣﺼﺎﺀ ‪ ،‬ﻓﺎﻋﺘﺬﺭ ﻟﻠﺨﻄﺄ ﻭﺍﻟﻘﺼﻮﺭ ﻓﺎﻟﻜﻤﺎﻝ ﷲ ﻭﺣﺪﻩ ‪ ،‬ﻭﺍﻟﻨﻘﺺ ﰲ ﺍﻟﺒﺸﺮﻳﺔ‪....‬‬ ‫ذهﺐ اﷲ ﺑﺎﻟﻜﻤﺎل وأﺑﻘﻰ‬

‫ﺺ ﻟﺬﻟﻚ اﻹﻧﺴﺎن‬ ‫آﻞ ﻧﻘ ٍ‬ ‫ﻣُﻌﺪ اﻟﻜﺘﺎب‬ ‫وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا‬

‫إﻋﺪاد ‪ :‬وﻟﻴﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﺮﺣﻤﻦ اﻟﻔﺮا ـ ‪١٤٣٠‬هـ‬ ‫‪ ‬‬

‫‪٤٨‬‬