PL9fwy3NUQKwYNIAyqLKKnLlUNK8-DhpwU/loNF4G8ayNw.srt

1
00:00:05,350 --> 00:00:08,950
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله اللقاء

2
00:00:08,950 --> 00:00:15,410
لرقم 13 العنوان انحدار الخط المتعدد أو multiple

3
00:00:15,410 --> 00:00:24,970
linear regression هنا كلمة multiple تعود إلى أن في

4
00:00:24,970 --> 00:00:30,410
عندي أكثر من متغير مستقل،  بس ما زلت عندي متغير تابع 

5
00:00:30,410 --> 00:00:30,890
وحيد

6
00:00:33,820 --> 00:00:49,460
إذا متعدد تعني وجود أكثر من متغير مستقل، لكن ما زال

7
00:00:49,460 --> 00:00:56,620
التابع ماذا؟ واحد، يعني معناه كده ممكن نعمل تعميم 

8
00:00:56,620 --> 00:01:03,300
لهذا الانحدار في حالة ماذا؟ المتغيرات التابعة

9
00:01:03,300 --> 00:01:07,380
المتعددة، فبنسميه Multivariate Multiple Regression

10
00:01:07,380 --> 00:01:17,040
إذا الكلام ده بنحكي عليه بس عنده وجود متغير تابع

11
00:01:17,040 --> 00:01:24,260
وحيد، إذا يمكن تعميمه إذا كان فيه أكثر من تابع، بس

12
00:01:24,260 --> 00:01:28,220
نسبق كلمة Multiple بكلمة Multivariate، وال

13
00:01:28,220 --> 00:01:31,600
Multivariate معناها أكثر من تابع، إحنا هنركز بس على

14
00:01:31,600 --> 00:01:36,110
الـ Multiple، والـ multivariate لمن يريد لاحقًا أن

15
00:01:36,110 --> 00:01:40,670
شاء الله، إذا الأمور توسعت معك ممكن تستخدم الـ

16
00:01:40,670 --> 00:01:47,990
multivariate multiple linear regression، عادة

17
00:01:47,990 --> 00:01:52,970
مثلًا اللي بيأثر على درجة الطالب في مادة معينة، مش بس

18
00:01:52,970 --> 00:01:58,630
عدد ساعات الدراسة، ممكن في عوامل أخرى، زي مثلًا مستوى

19
00:01:58,630 --> 00:02:05,350
الطالب نفسه، ممكن الوضع الاقتصادي للبيت، والوضع العام

20
00:02:05,350 --> 00:02:11,010
للبلد، ممكن يؤثر، ممكن ذكاء الطالب ممكن يؤثر، ممكن

21
00:02:11,010 --> 00:02:15,990
المدرس للمادة يؤثر، ممكن صعوبة أو سهولة المادة، ممكن

22
00:02:15,990 --> 00:02:21,170
حب الطالب للمادة نفسه، ممكن إنجاز الطالب للواجبات

23
00:02:21,170 --> 00:02:24,610
المطلوبة منه في الوقت المحدد اللي هو هكذا، فبالتالي

24
00:02:24,610 --> 00:02:27,850
ربما يكون وجود أكثر من متغير مستقل يؤثر على

25
00:02:27,850 --> 00:02:35,240
المتغير التابع، لكن هل يستطيع الباحث إنه

26
00:02:35,240 --> 00:02:40,080
يشمل كل المتغيرات المستقلة في نموذج واحد؟ طبعًا

27
00:02:40,080 --> 00:02:44,160
مستحيل، إلا نفترض أن دي عدد المتغيرات المستقلة

28
00:02:44,160 --> 00:02:50,320
ونحطها في نموذج واحد، فنموذج انحدار Y هيعطي علاقة

29
00:02:50,320 --> 00:02:54,840
زي العلاقة اللي فاتت، ولكن كل ما هنعمل فقط هنزود

30
00:02:54,840 --> 00:03:00,780
عليها عدد المتغيرات المستقلة، بعد ما كانت β0 زي β1

31
00:03:00,780 --> 00:03:06,680
X1، ستصبح β0 زي β1 X1 و 2 و 3 و 4 لغاية K، نفترض في

32
00:03:06,680 --> 00:03:23,200
عندي عدد K من المتغيرات المستقلة، نتفق

33
00:03:23,200 --> 00:03:28,240
على عدد K من المتغيرات المستقلة، طبعًا في موجود هنا i

34
00:03:29,910 --> 00:03:33,670
الـ i هذه معناها الطالب الأول، الطالب الثاني، الطالب

35
00:03:33,670 --> 00:03:37,070
الثالث، لغاية نفترض أن ده 40 طالب، فالـ i هذه ترمز

36
00:03:37,070 --> 00:03:44,770
 لعدد الطلاب، إذا

37
00:03:44,770 --> 00:03:50,290
i اللي واحد، واتنين، نفترض لغاية أن هدول المشاهدات

38
00:03:50,290 --> 00:03:50,710
اللي عندي

39
00:03:54,050 --> 00:03:59,310
اللحظة، طالما حكينا على الـ i يعني في عندي sub index

40
00:03:59,310 --> 00:04:02,810
i للبيانات

41
00:04:02,810 --> 00:04:05,110
بهذا الشكل، إذا كان عندي مجموعة من ثلاثين طالب أخدم

42
00:04:05,110 --> 00:04:11,090
شوية قراءات، فهذه الدراسات بتكون لبيانات يطلق عليها

43
00:04:11,090 --> 00:04:16,730
بيانات مقطعية، لها cross section data

44
00:04:24,500 --> 00:04:27,900
هدول من أنواع البيانات، بيانات مقطعية، بكون عندي

45
00:04:27,900 --> 00:04:34,500
عدة طلاب، وباخد شوية متغيرات لهم، طبعًا في أنواع

46
00:04:34,500 --> 00:04:36,540
ثانية من أنواع البيانات غير المقطعية، في بيانات

47
00:04:36,540 --> 00:04:41,960
يطلق عليها بيانات سلسلة

48
00:04:41,960 --> 00:04:45,860
زمنية، سلسلة

49
00:04:45,860 --> 00:04:51,360
زمنية، يعني ممكن آخذ مثلًا بتعرف اللي عند المدارس فيه

50
00:04:51,360 --> 00:04:53,800
منافسات فيما بين مين؟ اللي بتطلع لمدرسة الأولى، و

51
00:04:53,800 --> 00:04:57,000
الثانية، والثالثة، وهكذا، مثلًا مدرسة بشير الرئيس

52
00:04:57,000 --> 00:05:04,340
مثلًا في عام مثلًا 2000 كان معدل النجاح فيها مثلًا

53
00:05:04,340 --> 00:05:08,340
95، عام 2001 كان 96، عام

54
00:05:08,340 --> 00:05:11,600
2003 94، وهكذا، فبتعرف عندك

55
00:05:11,600 --> 00:05:16,020
سلسلة زمنية لمتغيرات معينة خلال حقبة من الزمن هي

56
00:05:16,020 --> 00:05:18,380
بتكون عبارة عن سلسلة زمنية، هي الـ time series، ده

57
00:05:23,390 --> 00:05:28,250
إذا بحكي مدرسة معينة، باخد لها

58
00:05:28,250 --> 00:05:33,930
بيانات خلال فترة مثلًا من 1900... من 2000

59
00:05:33,930 --> 00:05:40,310
لغاية اليوم، بحيث عايز أشوف اتجاه تطور المدرسة، نوعه

60
00:05:40,310 --> 00:05:45,510
المدرسة التعليمي من خلال عشرين سنة ماضية لنفس

61
00:05:45,510 --> 00:05:49,990
المدرسة، مدرسة واحدة، إذا الأولى دي عبارة عن عدة

62
00:05:49,990 --> 00:05:56,200
مدارس، عدة مدارس من بيانات معينة، أو عدة طلاب، إذا عدة

63
00:05:56,200 --> 00:05:59,800
مدارس، عدة طلاب، بس خلال نقطة في الزمن، هذا العام

64
00:05:59,800 --> 00:06:05,080
درجات الطلاب في هذا العام، إذا بيانات مقطعية في

65
00:06:05,080 --> 00:06:09,400
لحظة معينة، يعني

66
00:06:09,400 --> 00:06:15,500
نحكي معدل الإنجاح الثانوية العامة لمدارس قطاع غزة

67
00:06:15,500 --> 00:06:19,980
خلال هذا العام، عندنا نفترض 50 مدرسة، نفترض كل

68
00:06:19,980 --> 00:06:23,040
مدرسة يدرس نسبة النجاح اللي فيها، وما شابه، مثلًا في

69
00:06:23,040 --> 00:06:29,380
لحظة زمنية، في سنة 2019، هذه بتحكي مدرسة معينة، اللي

70
00:06:29,380 --> 00:06:33,880
هي بيانات خلال فترة من الزمن بيسميها سلسلة زمنية

71
00:06:33,880 --> 00:06:41,960
النوع الثالث من البيانات بيجتمل على الاثنين مع بعض

72
00:06:43,010 --> 00:06:47,170
كيف على اثنين؟ يعني ناخد مدارس... المدارس الثانوية

73
00:06:47,170 --> 00:06:52,110
في قطاع غزة اللي بيانات عندهم من 2000 لـ 2019، أخدت

74
00:06:52,110 --> 00:06:57,710
كل المدارس على كل الفترة الزمنية، بنسميها بيانات

75
00:06:57,710 --> 00:07:05,950
مقطعية عبر الزمن، اللي هي longitudinal data

76
00:07:05,950 --> 00:07:11,370
longitudinal data

77
00:07:11,930 --> 00:07:19,230
أو أحيانًا يطلق عليها اسم، بنية الـ data هذه

78
00:07:19,230 --> 00:07:23,510
بتاخد الاثنين مع بعض، مثلًا عدة مدارس... أنا بتكلم

79
00:07:23,510 --> 00:07:27,570
عن مدارس، عدة مدارس، عدة سنوات، شوية بهانة اللي هون

80
00:07:27,570 --> 00:07:33,150
في المقطع اللي هو موضوع اللي احنا شغلنا اليوم، لما

81
00:07:33,150 --> 00:07:37,210
بكتب الـ Y بكتبها Y sub i، Y مع i، بعد كده عندي cross

82
00:07:37,210 --> 00:07:43,720
section data، Y i، إذا بتكلم عن سلسلة زمنية بكتبها Y

83
00:07:43,720 --> 00:07:49,840
t، تي اختصار time، إذا i بتكلم عن الـ individuals

84
00:07:49,840 --> 00:07:55,480
أفراد أو مفردات، t time، الـ longitudinal data أو

85
00:07:55,480 --> 00:08:00,340
البيانات المقطعية عبر الزمن، باخدها i t، هذه رموز

86
00:08:00,340 --> 00:08:02,580
عالمية، الكل بيستخدم هذه الرموز في كل الكتب

87
00:08:02,580 --> 00:08:08,300
الخاصة بهذه البيانات، Y i مع كده مقطعي، و Y t زماني، و

88
00:08:08,300 --> 00:08:12,080
i t الاثنين مع بعض، البنية ده، ده طبعًا الـ regression

89
00:08:12,080 --> 00:08:15,680
أو الانحدار اللي بيحكي عليها، بياخد تلاتة واحدة، إحنا

90
00:08:15,680 --> 00:08:21,500
هناخد أبسط واحد، وهناخد الخطوط العريضة فيه بس، في

91
00:08:21,500 --> 00:08:25,800
لقاء واحد، لكن هو ده لحاله بدنا course كامل في

92
00:08:25,800 --> 00:08:32,240
بيانات مقطعية، ونشرح مفاهيم الـ regression بشكل موسّع

93
00:08:32,240 --> 00:08:38,240
إذا هذه معناه الـ i اللي هنا، وهذه بيانات مقطعية

94
00:08:38,240 --> 00:08:42,340
يعني قدرة مشاهدة طبق المفاهيم الأخرى، زي بعض زي

95
00:08:42,340 --> 00:08:44,980
اللي فات، الـ β0 الجزء المقطوع الخاص بالنموذج

96
00:08:44,980 --> 00:08:48,160
للانحدار، لأنه لما تكون كل الـ X هذه بتساوي صفر

97
00:08:48,160 --> 00:08:53,620
معدومة، الـ Y بتساوي β0، الـ β1 و β2 و β3 هذه عبارة عن

98
00:08:53,620 --> 00:08:58,440
معاملات الانحدار، بس بنسميها الجزئية التي تقيس

99
00:08:58,440 --> 00:09:03,260
استجابة المتغير التابع لمتغير المستقل، مع بقاء

100
00:09:03,260 --> 00:09:09,100
أثر بقية المتغيرات المستقلة ثابتة، يعني كيف... يعني

101
00:09:09,100 --> 00:09:13,400
ماذا معنى ثابتة؟

102
00:09:13,400 --> 00:09:20,340
يعني بيحكي مثلًا معامل الانحدار الجزئي β واحد هذا، بيقيس

103
00:09:20,340 --> 00:09:22,900
معدل التغير في التابع نتيجة التغير في الـ X في

104
00:09:22,900 --> 00:09:29,140
المستقل بوحدة تقياس واحدة، مع تثبيت أو مع بقاء أثر

105
00:09:29,140 --> 00:09:33,640
الباقي لمتغيرات الثوابت، يعني أضبط المتغيرات الثانية، مش

106
00:09:33,640 --> 00:09:37,740
أتجاهلها... ضبطها، في فرق بين ضبط وتجاهل، ضبط يعني

107
00:09:37,740 --> 00:09:41,560
خدها كلها نفس الشيء، كلهم طلاب، كلهم طالبات مثلًا

108
00:09:41,560 --> 00:09:45,580
كلهم من مدرسة معينة، كلهم من سن معين، وهكذا، آه طبعًا

109
00:09:45,580 --> 00:09:50,750
مصفوفات معينة، هي معنى ضبط، طبعًا الـ ε الأخير

110
00:09:50,750 --> 00:09:54,570
يمثل عالم آخر اللي اتهملت من المعادلة، لأنه زي ما

111
00:09:54,570 --> 00:09:58,790
حكيت صعب أنك تشتغل نموذج عنده كل متغيرة مستقلة

112
00:09:58,790 --> 00:10:02,730
فالتالف عندي ε، الـ ε هو زي أي حاوية

113
00:10:02,730 --> 00:10:06,830
علاج معين بيحط عليها كل شيء مش موجود في النموذج

114
00:10:06,830 --> 00:10:10,770
طبعًا

115
00:10:10,770 --> 00:10:13,990
هشوف كيف استخدمته من خلال تطبيق عملي، إحنا اتعودنا

116
00:10:13,990 --> 00:10:18,150
عليه، خدنا قبل هيك، بس حاولت يعني أغير الشكل العام

117
00:10:25,710 --> 00:10:32,590
هأخذ تطبيق عملي واحد بس، هاخده في عدة حالات، شوف

118
00:10:32,590 --> 00:10:39,410
الآن بفرض أنه لديك عينة حجمها 105 من طلبة صف العاشر

119
00:10:39,410 --> 00:10:42,910
في أحد المدارس، أول ما أقرأ هيك بعرفها دي عبارة عن

120
00:10:42,910 --> 00:10:49,390
بيانات أيش؟ نوعها من الثلاث؟ مدرسة

121
00:10:49,390 --> 00:10:52,890
واحدة، وعدة طلاب، زي المقطع في لحظة في الزمن هذا

122
00:10:52,890 --> 00:10:53,530
اللي هو عام معين

123
00:10:58,490 --> 00:11:02,430
النوع الاجتماعي، وخلاص نتذكر بس واحد ذكر، اثنين

124
00:11:02,430 --> 00:11:08,330
أنثى، المعدل التراكمي، المشروع أنجز ولا لأ؟ واحد لأ

125
00:11:08,330 --> 00:11:13,210
اثنين نعم، المراجعة، هل حاضر المحاضر مراجعة؟ واحد لأ 

126
00:11:13,210 --> 00:11:17,470
اتنين نعم القسم

127
00:11:17,470 --> 00:11:21,190
فيه تلت أقسام بعدين فيه نهاية درجة إن هي للطالب

128
00:11:21,190 --> 00:11:25,270
بعدين فيه تقدير الطالب حين التقدير ممكن ياخد مميز

129
00:11:25,270 --> 00:11:29,570
جدا أو A وB وC وD وحالة الطالب نجح ولا مانجحش

130
00:11:29,570 --> 00:11:35,450
واحد نجح سفر مش ناجح والتقدير أنا بس بُكَرِّر له تقدير

131
00:11:35,450 --> 00:11:40,730
الطالب خمس تقديرات هذه مكررة المطلوب

132
00:11:40,730 --> 00:11:46,110
أولا.. هناخد الآن أولا بناء نموذج انحدار بحيث

133
00:11:46,110 --> 00:11:50,970
المتغير التابع طبعا أنا المفروض أحدد مين التابع و

134
00:11:50,970 --> 00:11:54,330
مين المستقل سواء أحدده أو أنت من خلال ال..

135
00:11:55,350 --> 00:11:59,010
المتغيرات ممكن أعرف مين التابع لإن ممكن يكون عندي

136
00:11:59,010 --> 00:12:02,610
تصور لتابع مختلف من اللي أنا حا.. حاكي عليه أنا 

137
00:12:02,610 --> 00:12:07,030
حاكي على المتغير لدرجة إن هي للطالب تعتمد على عدة

138
00:12:07,030 --> 00:12:12,890
متغيرات هيك أنا افترضت والمتغيرات اللي أنا واخدها

139
00:12:12,890 --> 00:12:17,170
المستقلة لدرجة إن هي تعتمد على معدل الطالب

140
00:12:17,170 --> 00:12:23,570
التراكمي هل أنزل مشروع وهل حضر محاضرة المراجعة أنا

141
00:12:23,570 --> 00:12:29,730
افترضت حاجة زي كده اللي أنا اعتبر في تلت متغيرات

142
00:12:29,730 --> 00:12:33,570
مستقلة بتأثر على درجة الطالب لو طلعت المتغيرات

143
00:12:33,570 --> 00:12:37,770
هتلاحظ الآن إذا خلينا نركز بس على نوع واحد من

144
00:12:37,770 --> 00:12:44,270
البيانات المقطعية المتغير

145
00:12:44,270 --> 00:12:54,470
الأول التابع اللي هي درجة الطالب النهائية

146
00:12:56,300 --> 00:13:05,920
المتغيرات المستقلة المعدل التراكمي المشروع

147
00:13:05,920 --> 00:13:13,360
أنجز ولا لأ؟ واحد إيش كانت لا؟ مظبوط؟ واتنين نعم

148
00:13:13,360 --> 00:13:22,060
محاضرة المراجعة نفس الشيء واحد لا؟ واتنين نعم

149
00:13:23,940 --> 00:13:31,860
الملاحظة الأولى أن المتغير التابع كم؟ لاحظت

150
00:13:31,860 --> 00:13:34,700
اللحظة اللي قال الماضي، هناخد نحضر خط بسيط، اللي

151
00:13:34,700 --> 00:13:40,920
قال اليوم، التابع كم؟ المستقل، بلاحظ المعدل

152
00:13:40,920 --> 00:13:49,640
التراكمي كم؟ هذا اسمه وهذا اسمه، مظهر؟ ممكنش أحكي

153
00:13:49,640 --> 00:13:50,320
على هذا الترتيب

154
00:13:57,050 --> 00:14:00,950
واضح المستقل ممكن يكون قيمة واسمه أو ترتيبه، ممكن

155
00:14:00,950 --> 00:14:07,750
يكون ترتيب، بينفع مثل المؤهل اللي.. أنا افترض على

156
00:14:07,750 --> 00:14:12,690
الشغل مش على المثال هذا، المؤهل تقدير الطالب

157
00:14:12,690 --> 00:14:19,670
ترتيب، صحيح، التقدير ترتيب خليني بعدين، إيه المثال

158
00:14:19,670 --> 00:14:23,310
الأول؟ هذا أبسط حاجة ممكن نأخذها أنه في عندي متغير

159
00:14:23,310 --> 00:14:28,490
تابع واحد كم معدل التراكم كم المشروع اللي هو

160
00:14:28,490 --> 00:14:33,250
جاب قيمتين نعم أو لا وتقدير المراجعة برضه اللي هي

161
00:14:33,250 --> 00:14:37,390
قيمتين نعم أو لا وهنا أنا بأخذ واحد لا واتنين

162
00:14:37,390 --> 00:14:44,090
نعم حنا نشتغل هذا المثال بأكثر من طريقة ونشوف مع

163
00:14:44,090 --> 00:14:47,950
بعض أخبرك اللي أنا بشرحه التفاصيل اللي هشرحها مش

164
00:14:47,950 --> 00:14:54,580
موجودة في ال notes اللي معاكِ بتسجليها أو اسمعي،

165
00:14:54,580 --> 00:14:57,780
إذا سمعت بكون أحسن، يعني إذا ركزت معايا من غير ما

166
00:14:57,780 --> 00:15:03,300
تكتبي أفضل، هي أحسن شيء للواحد الطالب يكتب ويسمع،

167
00:15:03,300 --> 00:15:08,900
بس صعب تلحقي معايا اليوم تسمعي وتكتبي، ففي فيديو

168
00:15:08,900 --> 00:15:15,000
نعم، آه بالظبط آه و راحتك، فطالما مسجلة خلاص ما فيش

169
00:15:15,000 --> 00:15:24,030
فيها مشكلة، ركزي معايا وبسهولة فتحت الملف ورتبت لكِ هي 

170
00:15:24,030 --> 00:15:28,070
على حسب المثال

171
00:15:28,070 --> 00:15:34,610
تبعنا موضع حي المتغيرات اللي عندي I analyze فيه

172
00:15:34,610 --> 00:15:41,970
regression و linear لحظة يعني أنا بس بأخذ اختيار

173
00:15:41,970 --> 00:15:45,490
واحد بس من القائمة اللي هو اليوم اللي هو اختبار

174
00:15:45,490 --> 00:15:46,670
اختيار linear

175
00:15:50,030 --> 00:15:56,090
هي المربع الحيواني اللي ظهر لحظة

176
00:15:56,090 --> 00:16:01,110
المكان تبع الـ dependent يتسع لمتغير واحد الحالة

177
00:16:01,110 --> 00:16:12,210
تبعته للوحيد إذا نتابع.. درجة نهاية المتغيرات

178
00:16:12,210 --> 00:16:13,850
المستقلة مش شرط أحطها بالترتيب

179
00:16:19,040 --> 00:16:24,740
اسمها أضيف إليهم النوع الاجتماعي يعني ليش مش حاطة

180
00:16:24,740 --> 00:16:30,600
النوع الاجتماعي؟ بكون سقطة سهو ولا كيب؟ حطي النوع

181
00:16:30,600 --> 00:16:36,920
الاجتماعي بس خد سقط سهو من معاه آه.. آه.. آه

182
00:16:36,920 --> 00:16:41,760
النوع الاجتماعي النوع الاجتماعي إيش كان واحد ذكور

183
00:16:41,760 --> 00:16:44,540
اتنين هنا؟ واحد ذكر

184
00:16:49,360 --> 00:16:57,780
برضه هذا اسمه كويس،

185
00:16:57,780 --> 00:17:01,440
إذا هي المتغيرات اللي عندي موجودة، هي النوع

186
00:17:01,440 --> 00:17:08,120
الاجتماعي، النوع الاجتماعي داخل واحد ذاكرتينه أنت،

187
00:17:08,120 --> 00:17:14,240
هي المعدل، وواضح إن أنا مرتبهم متعمد يعني، أساس..

188
00:17:14,240 --> 00:17:17,360
رايح في عملية إدخالهم، ما كانوش مرتبين في الملف

189
00:17:17,360 --> 00:17:25,070
تبعهم الأصلي واضح الآن البرنامج قبل أربع متغيرات واضح

190
00:17:25,070 --> 00:17:28,570
هذا

191
00:17:28,570 --> 00:17:35,370
كل اللي بعمله بعطيك ملاحظات جاهزة المعمل okay اللي أنا

192
00:17:35,370 --> 00:17:39,810
افترضت متغير

193
00:17:39,810 --> 00:17:46,850
التقدير شايفاه إيش نوعه داخل اسمه، داخل وصفة، مش

194
00:17:46,850 --> 00:17:50,070
داخل واحد واتنين، داخل إيش؟ كل متى داخل ال

195
00:17:50,070 --> 00:17:55,530
numerical، الرقمي، هو داخل ال string، وصفة طب

196
00:17:55,530 --> 00:18:03,970
بنرجع تاني على ال regression أنا

197
00:18:03,970 --> 00:18:08,450
داخل وصفة، هو داخل وصفة يعني، هو داخل، هي التقدير

198
00:18:08,450 --> 00:18:11,690
المنطقة

199
00:18:11,690 --> 00:18:17,230
اللي في ال independent الـ String variables are not

200
00:18:17,230 --> 00:18:22,650
allowed in the list بسمح شرك دخل المتغيرات مدخلة

201
00:18:22,650 --> 00:18:26,610
وصفية طب إيش معنى الجنس دخله النوع الاجتماعي دخله

202
00:18:26,610 --> 00:18:32,570
أنا.. أنا معرفه واحد واتنين إذا معنى كده قولا

203
00:18:32,570 --> 00:18:36,890
واحدة في ال regression في القائمة اللي هنا يجب أن

204
00:18:36,890 --> 00:18:41,730
تكون المتغيرات المدخلة رقميا حتى وإن كانت في الأصل

205
00:18:41,730 --> 00:18:47,020
وصفية زي الجنس زي الإنجاز المشروع اللي كتبتي نعم

206
00:18:47,020 --> 00:18:52,020
ولا مش هتدخل نعم اعطيها واحد واتنين صفر واحد أو أي

207
00:18:52,020 --> 00:18:57,460
حاجات تانية خلاص هذه ملاحظة سريعة وإن شاء الله

208
00:18:57,460 --> 00:19:02,000
أتذكر بعض الملاحظات التانية إذا

209
00:19:02,000 --> 00:19:05,300
في هذه القائمة كل المتغيرات يجب تدخل كمية حتى وإن

210
00:19:05,300 --> 00:19:09,880
كانت مش كمية فلسطين مش كمية فلسطين بتحولها لأرقام

211
00:19:09,880 --> 00:19:14,750
بتعطيها coding و تمشي بس هتلاقي كل اللي بعمله بداخل

212
00:19:14,750 --> 00:19:19,950
المتغيرات لأ لحب المرة هبدأ أشتغل هاخد بعض الخصائص

213
00:19:19,950 --> 00:19:27,550
من خلال ال statistics ال statistics في عنده عدة

214
00:19:27,550 --> 00:19:34,650
اختيارات estimates هدول إجباري اللي هي قيمة ال P0

215
00:19:34,650 --> 00:19:38,630
P1 P2 لازم أطلّعهم الموضوع اللي فات هدول اللازمات

216
00:19:38,630 --> 00:19:41,250
اللي هي قيمة الـ R² والـ Adjusted اليوم هتكلم

217
00:19:41,250 --> 00:19:45,770
عليها المعادل التحيذي المعدل وفيه هم تعودين على ال

218
00:19:45,770 --> 00:19:49,250
confidence intervals أخذناها مشيت معاها على طول

219
00:19:49,250 --> 00:19:51,850
الطريق من أول ما بدينا ال semester confidence

220
00:19:51,850 --> 00:20:01,130
intervals 95% هضيف عليهم شغلتين جديد R² change مش

221
00:20:01,130 --> 00:20:06,380
موجودة في ال output اللي معاكِ بس هدخلك إياها وفي

222
00:20:06,380 --> 00:20:12,340
حاجة اسمها collinearity diagnostics و

223
00:20:12,340 --> 00:20:19,380
في حاجة اسمها Durban Watson حاولت أشكل هدول كلهم

224
00:20:19,380 --> 00:20:22,960
شوية

225
00:20:22,960 --> 00:20:26,260
كويس إذا واحدة منكم نَقَصَت محاضرة اليوم ممكن نشرها

226
00:20:26,260 --> 00:20:31,980
على الخطوات اللي أنا عاملها نشرها على الصفحة وعلى

227
00:20:31,980 --> 00:20:36,000
ال.. المجموعة تبعتكم إذا هي estimates confidence

228
00:20:36,000 --> 00:20:39,560
intervals مثل الموضوع الفاتر R² change كونه اليارة

229
00:20:39,560 --> 00:20:42,040
ال diagnostics ديربان واتسون هشرحهم بالتفصيل اللي

230
00:20:42,040 --> 00:20:47,240
قايل يوم في اللي قايل يوم بعدين continue أنا أخذت

231
00:20:47,240 --> 00:20:53,920
كل هذا من وين من أول اختيار ال statistics وبرضه

232
00:20:53,920 --> 00:20:55,140
أنا بدي أختار من save

233
00:20:58,780 --> 00:21:01,720
بدخل برنامج يحسب لي الـ predicted values القيامة

234
00:21:01,720 --> 00:21:05,020
المقدرة لل Y بدلا من حسابه بدخل برنامج يحسب لهم

235
00:21:05,020 --> 00:21:09,260
للعينة الموجودة عنده، بس، بس هذه فقط اللي هي

236
00:21:09,260 --> 00:21:16,180
unstandardized coefficients بعدين

237
00:21:16,180 --> 00:21:19,920
continue مش

238
00:21:19,920 --> 00:21:23,100
هعمل أكتر من هيك Y okay

239
00:21:29,280 --> 00:21:35,720
نبدأ في الـ Output واحدة واحدة المربع

240
00:21:35,720 --> 00:21:38,000
الأول بيعطينا مين المتغيرات اللي تم إدخالها

241
00:21:38,000 --> 00:21:43,360
فبيعطينا هاي الأربع متغيرات اللي دخلناهم هل حضر

242
00:21:43,360 --> 00:21:46,800
المحاضرة تحت المراجعة المعدل التراكمي أنجز المشروع

243
00:21:46,800 --> 00:21:52,870
نوع الاجتماع واضح المتغير التابع الـ Dependent

244
00:21:52,870 --> 00:21:56,850
Variable اللي هو عبارة عن إيه درجة نهاية الطريقة

245
00:21:56,850 --> 00:22:00,650
المستخدمة اسمها طريقة Enter Enter يعني دخلي

246
00:22:00,650 --> 00:22:04,230
المتغيرات حسب ما أنا طلبت هايمان Enter ادخل حسب ما

247
00:22:04,230 --> 00:22:10,990
تم إدخالها دخلها اللي هي ال method اللي هي Enter

248
00:22:10,990 --> 00:22:20,410
لأن في ال model summary في ال R اللي هي point خمسة،

249
00:22:20,410 --> 00:22:28,510
تلاتة، تسعة، هذه عبارة عن معامل.. إيش نسميها؟

250
00:22:28,510 --> 00:22:32,630
أنا ورد بيرسون، بس إيش نسميها؟ معامل؟ الارتباط 

251
00:22:32,630 --> 00:22:36,690
إيش؟ أعطنا إيش جانبك كلمة؟ المتعدد بالظبط

252
00:22:39,600 --> 00:22:42,260
المتعدد معناه كده بينفع لي أنا عندي لأن عندي أكثر

253
00:22:42,260 --> 00:22:45,380
مطار مستقل وزي ما حكيت لك دائمًا إشارة موجة لأن

254
00:22:45,380 --> 00:22:48,340
الإشارة ليس لها معنى لأن المطارات اللي عندها دول

255
00:22:48,340 --> 00:22:52,960
ممكن يكون واحد موجة بيكون واحد سلة وقيمته خمسة

256
00:22:52,960 --> 00:22:57,720
ثلاثة سواء لأن فيه ارتباط بمصطلح مش قوي يعني ممكن

257
00:22:57,720 --> 00:23:02,300
نعتبره متوسط بعدها

258
00:23:02,300 --> 00:23:05,240
الـ R² مسميهاش 

259
00:23:07,090 --> 00:23:11,910
معامل التحديد قيمته طبعًا لو ربعت أكيد الـ R هذه

260
00:23:11,910 --> 00:23:22,310
اللي سوّت خمسة ثلاثة تسعة لو ربعتها مؤكد

261
00:23:22,310 --> 00:23:27,390
الجواب اثنين تسعة هذه معناها تسعة وعشرين في المئة

262
00:23:27,390 --> 00:23:34,130
من التغير في الدرجة أن هي للطالب يمكن تفسيرها من

263
00:23:34,130 --> 00:23:38,670
خلال المتغيرات المستقلة الأربعة مع بعض يعني مع كده

264
00:23:38,670 --> 00:23:43,230
الأربعة متغيرات اللي عندي بتفسر 29% من التغير في

265
00:23:43,230 --> 00:23:47,250
الدرجة الكلية للطالب هذا معناه أنه في نسبة كبيرة

266
00:23:47,250 --> 00:23:54,290
جدًا حوالي 71% تعزى لمتغيرات ثانية هل هذا نموذج 

267
00:23:54,290 --> 00:23:58,690
يُعتبر مقبول؟ شوفي من ناحية logic مقبول تمامًا

268
00:23:58,690 --> 00:24:06,540
المنطق بيحكي أربعة متغيرات مش هي وبس اللي بتفسر

269
00:24:06,540 --> 00:24:10,520
التغير في المتغير التابع ممكن فيه تغيرات أخرى كثيرة

270
00:24:10,520 --> 00:24:18,860
المش منطق تكون الـ R² 95% مش منطق أحيانًا اللي

271
00:24:18,860 --> 00:24:23,120
بتكون الـ R² عالية قد يكون سبب اختلال في النموذج في

272
00:24:23,120 --> 00:24:28,450
مشكلة في النموذج نفسه لكن 29% منطقي بس يعني من

273
00:24:28,450 --> 00:24:31,110
الفضل تكون عالية، من الفضل تكون خمسة وثمانين،

274
00:24:31,110 --> 00:24:35,270
ثمانين، سبعين، لكن أحيانًا القيم الكبيرة معناها

275
00:24:35,270 --> 00:24:39,790
ربما يكون في خلل في النموذج، لكن ثلاثين مش عالية،

276
00:24:39,790 --> 00:24:44,050
لكن كقيمة

277
00:24:44,050 --> 00:24:49,530
منطقية شوف

278
00:24:49,530 --> 00:24:54,070
تربويًا بيعتبروا ثلاثين في المئة مقبولة لكن مرفوع

279
00:24:54,070 --> 00:24:58,010
الشيء مثلًا نشر في الدواء وحكي 30% واخده لازم يكون

280
00:24:58,010 --> 00:25:02,070
الحاجات علوم الإنسانية الـ 30% كويسة لحد الأدنى 30

281
00:25:02,070 --> 00:25:10,910
% لأ طبيعي لأ هذا احنا ما عرفناه قبل هيك اللي بعده

282
00:25:10,910 --> 00:25:18,170
مكتوب عليه adjusted R² هذا

283
00:25:18,170 --> 00:25:19,430
مسميهاش معامل 

284
00:25:22,390 --> 00:25:29,230
التحديد المعدل قيمته ساعة 2 6 2 خلينا نعطيه رمزًا 

285
00:25:29,230 --> 00:25:39,270
2 6 2 R dash square التعليق

286
00:25:39,270 --> 00:25:44,690
قال لهم نفس التعليق بحكي 26.2% من التغير الدرجة اللي

287
00:25:44,690 --> 00:25:49,710
هي التوازن على 4.3% نفس التفسير لكن الفرق بين

288
00:25:49,710 --> 00:25:56,650
الاثنين أن الـ R² المعامل التحديدية العادي قيمته

289
00:25:56,650 --> 00:26:05,450
بتزداد دائمًا عند إضافة أي متغير مستقل بصرف النظر

290
00:26:05,450 --> 00:26:10,570
عن أهمية هذا المتغير إذا

291
00:26:10,570 --> 00:26:14,750
الـ R² دائمًا بيزداد

292
00:26:21,070 --> 00:26:32,210
متغير مستقل ما بصرف النظر عن أهميته أهميته يعني

293
00:26:32,210 --> 00:26:36,730
معنوياته يعني مهم ولا لأ مش مهم ده الـ last word

294
00:26:36,730 --> 00:26:46,680
بالذات معنى كده قد يكون الـ R² مضلل في كثير من

295
00:26:46,680 --> 00:26:50,200
الحالات لأنه حط له عدد كبير جدًا من المتغيرات

296
00:26:50,200 --> 00:26:55,420
المستقلة بتكبر قيمته فبيعطيني نتيجة مضللة المعدل

297
00:26:55,420 --> 00:27:03,080
بيعمل تصحيح للـ R² العادي تزداد قيمته فقط عند

298
00:27:03,080 --> 00:27:08,720
إضافة متغيرات مستقلة مهمة المعنى كذا احنا هنعتمد

299
00:27:10,120 --> 00:27:19,340
لما يكون عندنا انحدار خط متعدد على المعدل طب ليش

300
00:27:19,340 --> 00:27:24,400
ما حكيتش عيال المرة اللي فاتت؟ كمستقل واحد .. مستقل

301
00:27:24,400 --> 00:27:28,860
واحد ما فيش غيره، إذا معنى كده الآن، فالانحدار

302
00:27:28,860 --> 00:27:34,050
المتعدد بعتمد عشان أعرف مدى كفاءة ومدى قوة النموذج

303
00:27:34,050 --> 00:27:37,590
على معامل التحديد المعدل وحكينا السبب أن هذا

304
00:27:37,590 --> 00:27:42,470
المعامل قيمته تزداد بس عند إضافة متغيرات مستقلة

305
00:27:42,470 --> 00:27:49,190
مهمة هذه

306
00:27:49,190 --> 00:27:53,850
هي النقطة الأولى، إذا أضفنا شيء زيادة، مش هيك؟ الـ

307
00:27:53,850 --> 00:27:56,830
R² change اللي أنا مش هستفيد منها، خليها لبعيد

308
00:27:58,590 --> 00:28:01,330
خلصت فيها السؤال؟ إذا فهي لها معلومة جديدة، أنت 

309
00:28:01,330 --> 00:28:06,590
فيها الـ risk were adjusted وعرفت متى يستخدم فيه

310
00:28:06,590 --> 00:28:10,370
الـ novel اللي حكيناش عن المرأة الفاترة لو جد

311
00:28:10,370 --> 00:28:14,910
والتحليل تباين الانحدار ما تحكيش إيه الانوفا تعمل

312
00:28:14,910 --> 00:28:20,990
مرة لزمان، لأ هذا مختلف تمامًا مختلف ليش؟ لأنه هناك

313
00:28:20,990 --> 00:28:25,070
كان التابع زي اللي عندي بس هناك كان عوامل مستقلة

314
00:28:25,070 --> 00:28:30,610
عوامل إيه عدد من المستويات هنا لحظة متغيرة سميناها

315
00:28:30,610 --> 00:28:36,510
متغيرة مستقلة قد يكون كامل ما فيش

316
00:28:36,510 --> 00:28:41,410
هنا خلاص فهي الفرق بين الاثنين خلاص إذا لو كان كله

317
00:28:41,410 --> 00:28:46,890
كاملة احنا في الانحدار كان عوامل بتروح على هناك هذا

318
00:28:46,890 --> 00:28:52,090
بينفع الانحدار حتى لو كانت كل المستقلات نوعية بس

319
00:28:52,090 --> 00:28:57,310
فيها شكلية هنرفع بعدها يعني بينفع العوامل اللي 

320
00:28:57,310 --> 00:29:05,590
عندك تكون زي إلى مستويات ولكن هنا هنشوف إيش المشاكل

321
00:29:05,590 --> 00:29:09,990
ممكن سببها أنه بعد الـ break ربما لكن مبدئيًا بتنفع

322
00:29:09,990 --> 00:29:13,130
.. بينفع الانحدار إذا كانت المتغيرات مستقلة كلها

323
00:29:13,130 --> 00:29:18,390
من النوع النوعي يعني اللي أنا بقصده لو شيلت المعدل

324
00:29:18,390 --> 00:29:23,310
التراكمي بينفع برضه أشتغل انحدار يعني مش بالضرر

325
00:29:23,310 --> 00:29:28,370
أروح على تحليل التباين ألاحظ حتى في تحليل التباين

326
00:29:28,370 --> 00:29:32,490
لما اخترنا الأداء إيش اخترناها؟

327
00:29:35,000 --> 00:29:37,280
مش جبناها من general linear model إيش معناها 

328
00:29:37,280 --> 00:29:42,960
النموذج الخطي العام مع كده احنا شغالين نموذج خطي

329
00:29:42,960 --> 00:29:48,860
بس هنا اشتغلنا على انحدار طيب نرجع ثاني شوية صغيرة

330
00:29:48,860 --> 00:29:54,840
يعني نطلع الانوفا إذا الآن باشرح إيه

331
00:29:54,840 --> 00:29:58,520
الانوفا أنا بتحاول احافظ على هذه موجودة لأن هذه

332
00:29:58,520 --> 00:30:01,700
بالنسبة لي المتغيرات هيها لأن أحاول أغير بعض الشيء

333
00:30:01,700 --> 00:30:03,860
بعدين لكن هذا مش عايز ينوشك

334
00:30:13,380 --> 00:30:18,880
أمسحين إذا هأتكلم عن موضوع الانوفا الخطوة رقم واحد

335
00:30:18,880 --> 00:30:24,380
طبعًا الـ output في الانوفا كله أنا مش هاخده هتعرف 

336
00:30:24,380 --> 00:30:25,200
على شغلتين

337
00:30:28,760 --> 00:30:34,940
أول حاجة مكتوب على DF ليه درجة الحرية كمفهوم احنا 

338
00:30:34,940 --> 00:30:38,940
حافظينه كانت

339
00:30:38,940 --> 00:30:42,720
درجة الحرية عبارة عن إيه؟ عشان نفرض حكيت لك عندي

340
00:30:42,720 --> 00:30:46,700
خمس أعداد شرطهم

341
00:30:46,700 --> 00:30:52,800
مثلًا مجموعهم بصفر وحكيت لك عندك حرية تختاريها

342
00:30:52,800 --> 00:30:58,640
كم عدد واحد هكونش باري مش هيك ممكن اختار أي أربعة

343
00:30:58,640 --> 00:31:04,080
أعداد والباقي والآخر يجبرني بالطبيعي مش هيك لو كان

344
00:31:04,080 --> 00:31:08,100
هي خمس أعداد وحكينا

345
00:31:08,100 --> 00:31:14,020
في شرط في قيد واحد قيد واحد مجموعهم بيساوي نفرض صفر

346
00:31:14,020 --> 00:31:20,780
مع كده أنا كشخص ممكن اختار أي أرقام بحرية كاملة بس

347
00:31:20,780 --> 00:31:25,200
لأربعة منهم ممكن اختار هذا واحد هذا صفر هذا سالب

348
00:31:25,200 --> 00:31:29,180
ثلاثة هذا اثنين هدول أنا حرفيًا اختار ازا ما أنا

349
00:31:29,180 --> 00:31:32,980
عايزه بس الأخير ماله إنه يحقق الشرط إنه مجمعهم

350
00:31:32,980 --> 00:31:37,960
الصفر الصفر خليني بس آخد هذا أربعة أرقام و لنفترض

351
00:31:37,960 --> 00:31:43,120
هذه خمسة أي أرقام كبيرة لحظة

352
00:31:43,120 --> 00:31:52,040
أربعة وخمسة تسعة سالب ثلاثة ستة مع كده أنا مجبر

353
00:31:52,040 --> 00:31:56,560
هذا يكون جدًّا إيش إذا مجبر هنا مع كده لازم الحرية

354
00:31:56,560 --> 00:32:01,770
تساوي النقص واحد في الحالة هذه النقص واحد اللي هي

355
00:32:01,770 --> 00:32:07,210
أربعة ميس لحظة

356
00:32:07,210 --> 00:32:13,230
أنا

357
00:32:13,230 --> 00:32:21,310
عندي في الحالة دي كم متغير مستقل أربعة مظبوط

358
00:32:21,310 --> 00:32:25,050
كمعامل انحدار لازم أقدر في هذه الحالة

359
00:32:29,110 --> 00:32:32,250
لو كنت عندك أربعة متغيرات مستقلة كم معامل 

360
00:32:32,250 --> 00:32:40,570
الانحدار لازم يقدر؟ لو

361
00:32:40,570 --> 00:32:44,690
كنت عندك أربعة متغيرات مستقلة كم قيمة معامل

362
00:32:44,690 --> 00:32:49,870
الانحدار مجهود لازم يقدر؟

363
00:32:49,870 --> 00:32:52,730
لأن لو حكيت أنك عندك متغير مستقل واحد Y بيساوي P0

364
00:32:52,730 --> 00:33:00,000
زي P1X لازم أقدر كم واحدة بيساوي واحد، مظبوط؟ مش

365
00:33:00,000 --> 00:33:03,740
في عندي الثابت، يعني خمسة إذا أما أكون عند أربعة

366
00:33:03,740 --> 00:33:08,780
متغيرات مستقلة، مع كده هأقدر .. هأقدرهم خمسة اللي هم

367
00:33:08,780 --> 00:33:12,280
الأربعة هدول زائد جزء تبع المقطع المحور واحد، مش

368
00:33:12,280 --> 00:33:17,020
هيك، أوزن خمس متغيرات،

369
00:33:17,020 --> 00:33:20,040
مظبوط؟ ما دا هو من الخمسة، هي واحد، اثنين، ثلاثة،

370
00:33:20,040 --> 00:33:25,060
أربعة، خمسة هيكونوا، مظبوط؟ فعدد درجات الحرية

371
00:33:25,060 --> 00:33:32,480
هتساوي عدد المعالم المجهولة لما الخمسة نقص واحد

372
00:33:32,480 --> 00:33:40,780
دائمًا هي نقص واحد خمسة نقص واحد إيش بتساوي؟ الأربعة

373
00:33:40,780 --> 00:33:44,740
عبارة عن إيش؟

374
00:33:44,740 --> 00:33:47,900
عدد

375
00:33:47,900 --> 00:33:52,940
المتغيرات المستقلة إذا خلصنا التفاق، الـDF عدد مين؟ 

376
00:33:54,480 --> 00:34:05,180
عدد .. عدد ال Xات اللي عندي والله

377
00:34:05,180 --> 00:34:14,680
أنا عارف بس إلا .. إلا شغل تاني يعني بالظبط واضح

378
00:34:14,680 --> 00:34:15,600
.. شكرا بصراحة

379
00:34:21,700 --> 00:34:28,740
لأ لأ لأ لأ غلط مش صح بكون أخطأت في مفهوم درجات

380
00:34:28,740 --> 00:34:35,500
الحرية طبيعي ولا كيف لحظة أنا ما عنديش إلا هذه

381
00:34:35,500 --> 00:34:39,300
القيود اللي عندي هدول شوف كل ما زاد عدد القيود

382
00:34:39,300 --> 00:34:45,760
بتقل درجة الحرية لأ

383
00:34:45,760 --> 00:34:49,100
تتغير تتغير تتغير شوفي دائما

384
00:34:53,440 --> 00:35:04,520
كلما زادت عدد القيود تقل درجة الحرية هنا في المثال

385
00:35:04,520 --> 00:35:10,800
هذه حكينا كان في شرط أو قيد واحد مجموعة بساوة صفر

386
00:35:11,790 --> 00:35:15,170
فكان درجة الحرية بساوة ناقص واحد لو كان قيدين

387
00:35:15,170 --> 00:35:20,390
يصير ناقص اثنين فبتلاحظي كل ما تزداد عدد القيود

388
00:35:20,390 --> 00:35:26,110
يقل درجة الحرية وزي هيك هذا مثال معروف في الإحصاء

389
00:35:26,110 --> 00:35:32,410
معروف وأعتقد أحيانا في التطبيقات الحياتية بكون

390
00:35:32,410 --> 00:35:38,530
معروف مظبوط مثل في الإحصاء معروف أن كل ما زادت

391
00:35:38,530 --> 00:35:44,160
القيود بتقل درجة الحرية لو كل مكان الرجل في البيت

392
00:35:44,160 --> 00:35:50,520
عليه قيود كبيرة الطبيعة بتقل درجة حريته هذا مثال

393
00:35:50,520 --> 00:35:53,700
مش من عندي مثال في كتب لحصة باللغة الإنجليزية كلها

394
00:35:53,700 --> 00:35:59,880
بتكتب هيك فمعناه

395
00:35:59,880 --> 00:36:04,600
القيود بالزيد الحرية بتقل اللي عايزك تعرفيه أنا 

396
00:36:04,600 --> 00:36:07,740
ما عنديش إلا خمس متغيرات هي القيد اللي وحيد اللي

397
00:36:07,740 --> 00:36:10,960
عندي فقط قيد واحد خمس متغيرات إن شاء الله مئة

398
00:36:10,960 --> 00:36:15,240
متغير درجة حرية بساوة كده ناقص واحد بساوة عدده

399
00:36:15,240 --> 00:36:19,220
ناقص واحد أو عدد المتواجدات المستقلة الموجودة طب

400
00:36:19,220 --> 00:36:23,620
المية وخمسة هي

401
00:36:23,620 --> 00:36:28,980
حجم عينة مية وخمسة حجم عينة مية وخمسة فال

402
00:36:28,980 --> 00:36:32,420
total الكلي هتكون ناقص واحد اللي هي مية وخمسة ناقص

403
00:36:32,420 --> 00:36:38,060
واحد مية وأربعة إذا هدول بالنسبالك أساس في الجدول

404
00:36:38,060 --> 00:36:42,790
بقدر أطمن على أكتر من شغلة بعرف عدد المتغيرات

405
00:36:42,790 --> 00:36:46,130
المستقلة اللي أنا دخلتها بعرف حجم العينة

406
00:36:46,130 --> 00:36:50,430
لاستخدام البرنامج ايك اوتوماتيك حجم عينة بساوة كم؟

407
00:36:50,430 --> 00:36:57,950
105 اللي بينهم الرقم اللي بينهم الفرق ما بين

408
00:36:57,950 --> 00:37:04,170
الأثنين هذول خلاص الآن في عندي مجموعة مربعات

409
00:37:04,170 --> 00:37:08,370
بيعنينيش كيف البرنامج حسبها طبعا معدل مجموعة

410
00:37:08,370 --> 00:37:14,190
المربعات حسبتها سهلة مجرد لو ضربت العمود الأول على

411
00:37:14,190 --> 00:37:18,750
الثاني بيعطيني العمود الثالث هذا على هذا بيعطيلي

412
00:37:18,750 --> 00:37:23,690
هنا برضه البرنامج بيحسبك إياهم نسميهم minus square

413
00:37:23,690 --> 00:37:30,670
مربع الـ F اللي احنا عايزينها الآن خارج قسمة

414
00:37:30,670 --> 00:37:34,130
هذول على بعض لو ضربت هذه على عادي فتطلع هذه

415
00:37:34,130 --> 00:37:38,230
فتلاحظ كلها شبكة واحدة كلها بتبدأ من هنا هذول طبعا

416
00:37:38,230 --> 00:37:41,470
البرنامج بيحسبهم طبعا أكيد مجموع هذول بيساوي الرقم

417
00:37:41,470 --> 00:37:41,870
اللي تحت

418
00:37:46,130 --> 00:37:50,690
كل حالة ما عادة هذه بدها جداول أو بدها الحاسبة

419
00:37:50,690 --> 00:38:00,270
هتطلع لك قيمة الاحتمالية نعم مين

420
00:38:00,270 --> 00:38:04,710
هذه؟ والله ممكن لو أنا بجيب جدوة زيك ممكن ما أجيبهاش

421
00:38:04,710 --> 00:38:11,330
خالص أحكيلك لديك أربع متغيرات و لديك عينة حجم 105

422
00:38:11,330 --> 00:38:17,080
و 5 و 4 متغيرات مستقلة لحالك بتعرف هذا؟ بس هدول

423
00:38:17,080 --> 00:38:21,620
لازم أعطيك قيمتين منهم بس أنا عادة .. عادة .. هذا

424
00:38:21,620 --> 00:38:25,920
لسه لأبشرح .. أسألهاش لطالب المرحلة تبعتكم لأن

425
00:38:25,920 --> 00:38:30,620
انتوا أكبر من هيك فهذا بعطيك جدول كاملا بس أنا

426
00:38:30,620 --> 00:38:34,560
بعطي ملاحظات صغيرة ملك عشان تعرف شغلك مافيه صح ولا

427
00:38:34,560 --> 00:38:39,120
لأ طب أشيل هدف من هذا الجدول بعد ما عملت مقدمة

428
00:38:39,120 --> 00:38:46,420
صغيرة الفرضية الصفرية له باطناص لا توجد علاقة بين

429
00:38:46,420 --> 00:38:53,880
المتغير التابع اللي هو بين الدرجة النهائية اللي هو

430
00:38:53,880 --> 00:39:05,820
التابع وجميع المتغيرات المستقلة معاها إذا أنا

431
00:39:05,820 --> 00:39:10,320
فرضي الصفرية بتنص، ما فيش علاقة بين

432
00:39:10,320 --> 00:39:13,380
التابع وكل المتغيرات المستقلة مع بعضه

433
00:39:16,150 --> 00:39:22,190
والفرضية اللي بدنا بتنص عليهاش توجدهاش واحدة على

434
00:39:22,190 --> 00:39:32,050
القطة هذا معناه يوجد علاقة بين التابع وأحد

435
00:39:32,050 --> 00:39:39,230
المستقلة على لقطة زي الانوبل الطبيعي اللي كنا

436
00:39:39,230 --> 00:39:39,870
بحكيه ليه في الأول

437
00:39:46,900 --> 00:39:55,120
القيمة الاحتمالية إيش تساوي؟ تساوي صفر، إيش معناها؟

438
00:39:55,120 --> 00:40:02,520
نرفض الفرضية الصفرية ونستنتج إن في على الأقل متغير

439
00:40:02,520 --> 00:40:07,140
مستقل واحد بيأثر على المتغير التابع

440
00:40:11,600 --> 00:40:15,820
بنتفق من الآن طالما بتكلم على انحدار، بدي أشيل

441
00:40:15,820 --> 00:40:21,100
كلمة علاقة وأحكي أثر، خلاص، نتفق عليها، العلاقة

442
00:40:21,100 --> 00:40:28,380
هذه أن تشيلها، نقول أثر، نتعود، في أثر لمستقلة على

443
00:40:28,380 --> 00:40:33,020
التابع أو أثر المتغيرات المستقلة مع بعض على التابع،

444
00:40:33,020 --> 00:40:35,760
نتفق عليه، انحدار يقيس الأثر

445
00:40:40,090 --> 00:40:44,030
أحكي لأن في أثر لأحد أو ثلاث مستقل على التابع علاقة

446
00:40:44,030 --> 00:40:48,870
لواحد منهم، طب مين هو؟ مين هو؟ بدي أجابه عليه

447
00:40:48,870 --> 00:40:53,930
السؤال مين؟ الجدول البعض، الجدول البعض معناه كده

448
00:40:53,930 --> 00:41:00,530
بيعمل اختبار، وهذا الجدول بيعمل اختبار، الـ ANOVA

449
00:41:00,530 --> 00:41:06,110
بيعمل اختبار العلاقة الكلية والأثر الكلي، إذا أنا

450
00:41:06,110 --> 00:41:08,190
باختبر الـ ANOVA المعنوية

451
00:41:12,610 --> 00:41:17,590
الكلية بشكل عام في أثر للمستقلة على التابعة ولا لأ؟

452
00:41:17,590 --> 00:41:21,990
بشكل عام المعنى

453
00:41:21,990 --> 00:41:28,590
كده اختباري اللي هنا بيعمل معنوية جزئية سمي

454
00:41:28,590 --> 00:41:34,570
المعنوية الجزئية أو المعنوية الفردية إذا

455
00:41:34,570 --> 00:41:38,410
المعنوية الكلية باخدها من وين؟ الـ ANOVA المعنوية

456
00:41:38,410 --> 00:41:45,430
الجزئية من اختباري بده اكتب بتحت هنا اختباري

457
00:41:45,430 --> 00:41:54,450
بيعمل ليش معنوية جزئية أو فردية يعني

458
00:41:54,450 --> 00:41:58,130
عشان أعرف مين المؤثر باجي على اختباري إذا

459
00:41:58,130 --> 00:42:00,510
اختباري بيبقى معنوية جزئية اختبار الـ ANOVA بيبقى

460
00:42:00,510 --> 00:42:04,590
معنوية كلية طب ليش المرة الفاتة ما استخدمناش الـ ANOVA

461
00:42:06,440 --> 00:42:10,680
عشان مستقل واحد الآن ركزي معي لو عندك مستقل واحد

462
00:42:10,680 --> 00:42:17,660
هذا إيش هيعمل؟ أثر المستقل على التابع ما فيش غيره و

463
00:42:17,660 --> 00:42:20,960
اللي هنا هيكون متواجد المستقل واحد أثر المستقل على

464
00:42:20,960 --> 00:42:24,820
التابع الاثنين زي بعض عشان كده الاثنين وجهان

465
00:42:24,820 --> 00:42:27,880
العملة واحدة في الانحدار البسيط والاثنين بيعطوا

466
00:42:27,880 --> 00:42:32,040
نفس النتيجة عشان هيك المرة السابقة أهملنا الـ ANOVA

467
00:42:33,080 --> 00:42:38,980
خلاص أي سبب أهملنا الـ ANOVA اللقاء الماضي مرة ثانية

468
00:42:38,980 --> 00:42:43,600
الـ ANOVA بيعمل معنوية كلية اختبارات t بتعمل معنوية

469
00:42:43,600 --> 00:42:47,080
جزئية مع كده لو عندك متغير و مستقل اثنين بيصيروا

470
00:42:47,080 --> 00:42:53,380
متكافئين ودائما هذا الكلام بيكون متحقق إذا كان

471
00:42:53,380 --> 00:42:59,380
عندك انحدار بسيط زي الخدمة في الأول دائما وأبدا

472
00:42:59,380 --> 00:43:02,660
قيمة F اللي بتطلع في الانحدار البسيط اللي بتطلع هنا

473
00:43:02,660 --> 00:43:11,120
في الجدول اللي فات مؤكدة بتساوي قيمة t تربيع و

474
00:43:11,120 --> 00:43:14,820
لثبات رياضي يعني أنت لو عملت الـ ANOVA اللي المرة

475
00:43:14,820 --> 00:43:19,000
اللي فات شفت شكله طلعت قيمة F وطلعت على الـ t تربيع

476
00:43:19,000 --> 00:43:25,570
الـ t على قيمة F بالظبط والـ Sig اللي بتطلع في الـ F

477
00:43:25,570 --> 00:43:31,010
هي نفس الـ Sig اللي بتطلع تحت الـ t نفس القيمة

478
00:43:31,010 --> 00:43:34,970
بالظبط، كل العلامات العشرية اللي جنبها عشان كده

479
00:43:34,970 --> 00:43:41,390
ما فيش لازم أشتغل على الـ ANOVA في حالة انحدار بسيط

480
00:43:41,390 --> 00:43:50,250
خليها في المتعدد أول

481
00:43:50,250 --> 00:43:54,420
شيء ممكن أكتب المعادلة مشياكهو ده أكتب معادلة خط

482
00:43:54,420 --> 00:44:04,680
الانحدار حد

483
00:44:04,680 --> 00:44:08,100
ممكن يكتبها اكتبيها هيك جربي ويغلطي فيها وأنا

484
00:44:08,100 --> 00:44:17,700
بصحح لك إياها اكتبي معادلة خط الانحدار خذوا

485
00:44:17,700 --> 00:44:18,660
نص دقيقة واكتبيها

486
00:44:30,680 --> 00:44:38,160
شوف بدنا نجيب الدفتر طيب،

487
00:44:38,160 --> 00:44:42,420
حاليا أكتبها أكتبها ولا خلاص؟

488
00:44:52,610 --> 00:44:56,410
خلوك الطلاب بيشرحوا، بيطلعوا يشرحوا، أنا حين بقعد

489
00:44:56,410 --> 00:45:05,830
.. بقعد ساعة بشرح عند الطلاب أحيانا ما بشرحش هذه

490
00:45:05,830 --> 00:45:10,110
المعادلة العامة، أنا بدي المعادلة من الجدول، بديها

491
00:45:10,110 --> 00:45:17,590
جاهزة أنا

492
00:45:17,590 --> 00:45:20,090
بدي أكتب معادلة محددة عشان أعرف ليش أستخدمها

493
00:45:24,150 --> 00:45:30,530
طيب بنش نضايق وقت دي الكتاب كلاتي هي الدرجة الكلية

494
00:45:30,530 --> 00:45:36,510
أو النهائية بس إيش بيسميها؟ في الدرجة الكلية

495
00:45:36,510 --> 00:45:39,890
المشاهدة اللي هي من البيانات إيش بيسميها بطلع حميل

496
00:45:39,890 --> 00:45:44,390
معادلة المتوقعة

497
00:45:44,390 --> 00:45:48,730
بيسميها ويهات مظبوط المقدرة أو المتوقعة هذه الكلمة

498
00:45:48,730 --> 00:45:52,200
مهمة لأن ما بقدرش هنا أحسب الفعلية الفعلية موجودة

499
00:45:52,200 --> 00:45:56,420
بقدر القيمة اللي لها إذا انظر هناك المقدرة بتساوي

500
00:45:56,420 --> 00:46:03,320
بتساوي إيش؟ هاي الـ P0 هذا الثابت بتساوي تسعة و

501
00:46:03,320 --> 00:46:05,920
خمسين خليني أكتب من غير علامات عشرية أساس الوجد بس

502
00:46:05,920 --> 00:46:10,600
تسعة و خمسين مش مشكلة علامة العشرية بعدين إيش؟

503
00:46:10,600 --> 00:46:14,720
ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص

504
00:46:14,720 --> 00:46:17,600
ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص

505
00:46:17,600 --> 00:46:26,480
ناقص ناقص ناقص مين؟ اكس واحد ماعرفش فيها ماعرفش

506
00:46:26,480 --> 00:46:32,180
فيها ماعرفش

507
00:46:32,180 --> 00:46:33,920
فيها ماعرفش فيها ماعرفش فيها ماعرفش فيها ماعرفش

508
00:46:33,920 --> 00:46:36,540
فيها ماعرفش فيها ماعرفش فيها ماعرفش فيها ماعرفش

509
00:46:36,540 --> 00:46:37,180
فيها ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه

510
00:46:37,180 --> 00:46:37,620
فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه

511
00:46:37,620 --> 00:46:44,760
ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش

512
00:46:49,210 --> 00:46:55,870
المشروع، أنجز أو لا؟ 4

513
00:46:55,870 --> 00:47:04,410
.2 المراجعة، مظبوط؟ طيب، بدأ أبدأ أعلق على

514
00:47:04,410 --> 00:47:10,550
المعاملات هذه الـ

515
00:47:10,550 --> 00:47:12,490
59 معناه إيش؟

516
00:47:15,740 --> 00:47:19,220
هذه الدرجة أحيانًا القيمة هذه أحيانًا ما يكونش لها

517
00:47:19,220 --> 00:47:24,400
معنى لأن معناها الوحيد عندي إذا انعدمت المتداولات

518
00:47:24,400 --> 00:47:28,180
المستقلة إن عدمت .. أنا ما عنديش انعدام كله عندي

519
00:47:28,180 --> 00:47:32,640
واحد واتنين ما فيش صفر حتى فبتالي أن المنعدمة هذا

520
00:47:32,640 --> 00:47:38,280
ليس له معنى إذا أحيانًا الـ B0 لا يكون لها معنى

521
00:47:38,280 --> 00:47:46,580
عملي فغالبًا نتجاهل التعليق على الـ B0 في هذه الحالة

522
00:47:46,580 --> 00:47:49,980
تحديدًا ما فيش .. مين عنده سوى صفر؟ المعدل التراكمي

523
00:47:49,980 --> 00:47:53,500
بسوى صفر ما فيش إمكانية المشروع ما هو واحد أو اتنين

524
00:47:53,500 --> 00:47:57,780
المراجعة واحدة أو اتنين النوع الاجتماعي واحد ولا

525
00:47:57,780 --> 00:48:01,280
اتنين فالتالي المحكي أنه سوى صفر ليس له معنى إذا

526
00:48:01,280 --> 00:48:07,720
هذا القيمة ليس لها معنى عملي لذا نتجاهلها طب

527
00:48:07,720 --> 00:48:12,830
القيمة اللي بعدها؟ بنركز فيها و تحكي ليش معناه؟

528
00:48:12,830 --> 00:48:21,590
العلاقة عكسية مظبوط بس ماذا تعني؟ بدأ أسمع منك إيش

529
00:48:21,590 --> 00:48:24,830
بتعني؟ إنه النوع الشمس هو سالب واحد سبعة ستة طبعًا،

530
00:48:24,830 --> 00:48:34,450
سالب واحد وان سبعة واحدة تحكي لمن؟

531
00:48:34,450 --> 00:48:38,150
طيب،

532
00:48:38,150 --> 00:48:43,820
قال واحدة، إجابة ثانية خلّيني نرجع للتعريف العام

533
00:48:43,820 --> 00:48:50,080
حكينا من شوية في ال notes خلّيني نرجعيه وقتنا ال

534
00:48:50,080 --> 00:48:54,780
notes اللي فاتت لما

535
00:48:54,780 --> 00:49:02,080
جينا عرفنا ال ..

536
00:49:05,420 --> 00:49:09,300
لما عرفني عربي واحد هات يقيس بعض التغير في التابع

537
00:49:09,300 --> 00:49:15,040
نتغير في المتغير المستقل بواحدة واحدة، مظبوط؟

538
00:49:15,040 --> 00:49:19,480
طب إيش الواحدة اللي عندي هنا؟ النوع الاجتماعي إيش

539
00:49:19,480 --> 00:49:27,040
واحدته؟ ما لهاش واحدة؟ طب كيف بدي أعلق على السالب

540
00:49:27,040 --> 00:49:31,040
واحد سبعة؟ كل، أنا اسمه بعد كلمة كل

541
00:49:49,700 --> 00:49:52,780
خلّينا نركز على القيمة الفعلية خلّيها هي كلها

542
00:49:52,780 --> 00:49:55,500
قيمة فعلية احنا متكلم عن قيمة مقدرة الفعلية هذا

543
00:49:55,500 --> 00:50:02,900
ما ناشي لغاية بقى خلاص مين لزادة؟ أنا هنا عندي نوع

544
00:50:02,900 --> 00:50:11,380
اجتماعي هو القيمة أنا

545
00:50:11,380 --> 00:50:15,080
قربت

546
00:50:15,080 --> 00:50:22,380
لنسبة 20% قربت ل 20% صح بقى بتعرف الإجابة اللي

547
00:50:22,380 --> 00:50:26,540
حكيتها 20%

548
00:50:26,540 --> 00:50:29,940
لأ

549
00:50:29,940 --> 00:50:33,760
لأ بتقدرش تقولي كل مرة درجة الكلية كل ما قل بتزيد

550
00:50:33,760 --> 00:50:41,590
و بتقل هدولهذه لأ هذه أنا بتقدرها

551
00:50:41,590 --> 00:50:47,590
طب

552
00:50:47,590 --> 00:50:51,470
خلينا نطنش هذه شوية و نشوف المعدل التراكمي هذا ال

553
00:50:51,470 --> 00:50:57,750
8.1 إيش تعليقك عليها؟ هذه أسهل معدل تراكمي

554
00:51:06,280 --> 00:51:13,940
معدل مش صح مش

555
00:51:13,940 --> 00:51:17,760
صح

556
00:51:17,760 --> 00:51:22,680
أنت

557
00:51:22,680 --> 00:51:25,740
جربت بس مش صح أنا بطلع إجابة منك عشان ما تنساها

558
00:51:25,740 --> 00:51:26,240
في حياتك

559
00:51:30,540 --> 00:51:34,800
إجابة ثانية أخرى آخر واحدة طب خلّي على المعدل

560
00:51:34,800 --> 00:51:41,860
التراكمي كل ما ازداد المعدل التراكمي بدرجة واحدة

561
00:51:41,860 --> 00:51:50,020
بتزداد الدرجة النهائية ب 8 درجات خلاص؟ إذا

562
00:51:50,020 --> 00:51:54,420
بالنسبالي المعدل التراكمي اللي هي القيمة هذه كل ما

563
00:51:54,420 --> 00:51:58,240
ازداد المعدل

564
00:51:58,240 --> 00:52:04,560
التراكمي هي بوحدة واحدة مشكلة إيش الوحدة؟ درجة

565
00:52:04,560 --> 00:52:11,900
نفترض بدرجة واحدة مقابلها إيش؟ إشارة موجبة مظبوط

566
00:52:11,900 --> 00:52:18,340
يزداد أو تزداد الدرجة

567
00:52:18,340 --> 00:52:27,700
الكلية بمقدار كده؟ بمقدار يحكي تمان درجات اللي

568
00:52:27,700 --> 00:52:29,760
هتكمل صغيرة مع بقاء

569
00:52:32,370 --> 00:52:39,950
أه مع ثبات أثر المتغيرات المستقلة الأخرى اللي هما

570
00:52:39,950 --> 00:52:46,030
التلاتة الأخرانيات هذا التفسير الصح لأن أنا

571
00:52:46,030 --> 00:52:51,030
محكيتلك 20% مع كلام صح مظبوط زي و كل ما ازداد

572
00:52:51,030 --> 00:52:54,810
المعدل التراكمي ال X اللي بيزيد مستقل بواحدة واحدة

573
00:52:54,810 --> 00:52:58,410
اللي هي درجة المتغير اللي تتابع يزاد أو بيقل على

574
00:52:58,410 --> 00:53:00,790
حسب نرجع للنوع الاجتماعي

575
00:53:03,960 --> 00:53:08,180
أي معدل طبعًا كمان .. أي معدل .. مخلص بالمعدل ..

576
00:53:08,180 --> 00:53:16,660
أشجعك في المعدل .. إيه كي بده يزيد ..

577
00:53:16,660 --> 00:53:26,100
يطلع

578
00:53:26,100 --> 00:53:29,060
على المثال .. إنه الاجتماع يبقى واحد ذاكر اتنين

579
00:53:29,060 --> 00:53:33,790
أنثى .. لوقت يبقى واحد ذاكر اتنين أنثى .. معناها

580
00:53:33,790 --> 00:53:41,350
زيادة لصالح مين؟ تطلع لصالح تطلع لصالح الأن

581
00:53:41,350 --> 00:53:49,510
تخيلي المثلة دي لو اعتبرت بدي أطلع معدل أو لدرجة

582
00:53:49,510 --> 00:53:55,910
إن هي لطالب و طالبة بحيث أثبت كل المتغيرات و أخلي

583
00:53:55,910 --> 00:54:00,550
المتغير عند مين ذكر و أنثى يعني بدأ أغير النوع

584
00:54:00,550 --> 00:54:04,030
الاجتماعي مرة ذاكر ومرة أنثى وبدأ أثبت المعدل،

585
00:54:04,030 --> 00:54:07,530
أثبت المشروع، يعني اتنين عموا بيراجعوا اتنين

586
00:54:07,530 --> 00:54:11,690
سلاموا مشروع ومعدلهم زي بعض، هي معنى الاثبات، إيش

587
00:54:11,690 --> 00:54:17,070
هيفرق بينهم؟ هذه القيمة نفسها، هتفرق هذه مظبوط؟

588
00:54:17,070 --> 00:54:20,890
هذه هتنضرب في مين؟ في النوع الاجتماعي، النوع

589
00:54:20,890 --> 00:54:26,520
الاجتماعي مش متساوي واحد ذكر تصير إيش؟ سالب واحد

590
00:54:26,520 --> 00:54:32,760
بوينت سبعة في الذكر، بظبط؟ في واحد، يعني بتصير

591
00:54:32,760 --> 00:54:36,920
الذكر هتطرح منه واحد بوينت سبعة في الذكر، طب

592
00:54:36,920 --> 00:54:42,120
والإناث إيش هتصير؟ هضربها في اتنين، مع كده مين

593
00:54:42,120 --> 00:54:45,520
درجة بتقل؟

594
00:54:45,520 --> 00:54:47,860
هي الجواب حسابها جديش لازم تقول سالب واحد بوينت

595
00:54:47,860 --> 00:54:54,680
سبعة، سالب ثلاثة واربعة، إيش الفرق اللي بينهم؟ سائلة

596
00:54:54,680 --> 00:54:59,140
واحدة سبعة لصالح مين؟ الذكور معناها كده لأن الذكور

597
00:54:59,140 --> 00:55:04,300
أخدوا واحد مع كده لو كده .. طب كده فاسرها دلتاني

598
00:55:04,300 --> 00:55:10,920
نبدأ فاسرها وضحكت الآن إذا كان الشخص ركز كده أخد

599
00:55:10,920 --> 00:55:18,600
واحد ذكر فإن درجة الكلية ما لها ستقل بمقدار واحد

600
00:55:18,600 --> 00:55:23,870
إذا كان الشخص ذكرفدرجة ما لها هتزيد بمقدار واحد وان

601
00:55:23,870 --> 00:55:31,450
سبعة أصل السالب هتغلب، مظبوط؟ خد الدرجة الأعلى

602
00:55:31,450 --> 00:55:38,210
عشان ترتاحي، خد دايما الدرجة الأعلى بلاش ناخد درجة

603
00:55:38,210 --> 00:55:42,170
الأقل، خد الدرجة الأعلى، مين الأعلى عندي؟ إذا كان

604
00:55:42,170 --> 00:55:48,470
الشخص أنثى، إذا كان المتوفر عندي أنثى فإن درجتها

605
00:55:48,470 --> 00:55:53,310
ستقل بمقدار كم؟ عشان أخدك على السلب خد دايما درجة

606
00:55:53,310 --> 00:55:58,010
الأعلى في الترميز إذا كان الشخص أنثى فدرجتها ستقل

607
00:55:58,010 --> 00:56:04,170
في المتوسط بمقدار كم؟ 1.7 من

608
00:56:04,170 --> 00:56:09,410
الزيادة بستصالح من بعرف كيف باخد من الترميز السابع

609
00:56:09,410 --> 00:56:14,930
وعلى طيب أنجز المشروع

610
00:56:19,770 --> 00:56:23,630
لو أنت خدت واحد تصير العكس فخلينا نركز على الترميز

611
00:56:23,630 --> 00:56:31,550
الأعلى أساسيه تنسجم مع مين مع الإشارة طيب لو أنجز

612
00:56:31,550 --> 00:56:39,730
المشروع احكيها إذا كان الشخص تم إنجاز المشروع في

613
00:56:39,730 --> 00:56:48,310
المشروع فإن درجات الكلية تزيد ممتازة لحظة كيف إذا

614
00:56:48,310 --> 00:56:54,750
كان الشخص أنجز للمشروع ليش أخدت إنجاز إن هي موجب

615
00:56:54,750 --> 00:56:57,390
لإنها الكبيرة لأنها الكبيرة أنت أخد الكبار هدول

616
00:56:57,390 --> 00:57:01,930
الشخص أو الطلاب الذين أنجزوا المشروع درجاتهم حزيت

617
00:57:01,930 --> 00:57:07,410
بمقدار 11 درجة في المتوسط ركزي معي ثاني إلا أن

618
00:57:07,410 --> 00:57:13,130
افترض هي الدرجة الكلية مظبوط بيدركز المتيار تبع

619
00:57:13,130 --> 00:57:16,850
إنجاز المشروع وثبت المتوقعات المستقلة التانية

620
00:57:16,850 --> 00:57:24,070
نفترض بس بتغير الشخص أنجز مشروع ولا ما أنجزش وثبت

621
00:57:24,070 --> 00:57:26,490
الباقي، ثبت الباقي يعني كله مخدونة ونفترض نوع

622
00:57:26,490 --> 00:57:30,870
الشماعة كله إناث هذا ثابت، المعدل نفسه والمراجعة

623
00:57:30,870 --> 00:57:36,330
نفسها المشروع هو ال fact العالم المميزة بينهم حكوا

624
00:57:36,330 --> 00:57:42,710
الفرق 11.073 لو ما أنجزش حضروا في قداش؟ في واحد،

625
00:57:42,710 --> 00:57:50,000
هذا لم ينجز طب أنجز اتنين أنجز إيش هتساوى .. هتساوى 

626
00:57:50,000 --> 00:57:56,060
11 وهتساوى 22 إيش الفرق بينهم الـ 11 مع كده

627
00:57:56,060 --> 00:57:59,040
الأشخاص اللي أنجزوا المشروع درجة بزيد من 11 على

628
00:57:59,040 --> 00:58:04,700
درجة طب والمراجعة نفس القصة الطلبة اللي حضر

629
00:58:04,700 --> 00:58:13,880
المراجعة درجة بزيد من 4 خلاص إلا أن افترض إجا واحد

630
00:58:16,140 --> 00:58:25,040
ما عملش هيك التعريفات دول غير .. غير يعني بدل ما

631
00:58:25,040 --> 00:58:31,200
ياخد لا واحد أخد لا بتساوي صفر ونعم بتساوي واحد

632
00:58:31,200 --> 00:58:37,200
الصحيح احنا بنفضل دائماً ناخد هيك صفر

633
00:58:37,200 --> 00:58:40,800
لا ونعم واحد فانا مع مين دائماً مع الأكبر مع

634
00:58:40,800 --> 00:58:44,360
الكبير اتفجنا احنا دائماً مع الكبير مؤكد الإجابة

635
00:58:44,360 --> 00:58:50,360
هتطلع نفس الإجابة خلاص ونفس الأرقام يعني سواء خدت

636
00:58:50,360 --> 00:58:54,640
واحد اثنين ولا صفر واحد ولا أي أرقام ثانية الإجابة

637
00:58:54,640 --> 00:59:00,340
لا تتغير على الإطلاق خلاص طبعاً الفرق بينه واحد

638
00:59:00,340 --> 00:59:03,920
طبعاً لو خردت الفرق مثلاً ثلاثة وأربعة بتغير القيمة

639
00:59:03,920 --> 00:59:11,740
لكن الإشارة تبقى كما هي طب لو واحد عكس أخد واحد

640
00:59:11,740 --> 00:59:22,850
لا وصفر نعم الإشارة بتتغير القيمة كما هي خلاص أنت

641
00:59:22,850 --> 00:59:26,690
عاوز دائماً في مسافة .. في أي شغل بتشتغليه كان

642
00:59:26,690 --> 00:59:30,850
المبتدير عنده قيمتين نعم ولا خدي نعم بواحد ولا

643
00:59:30,850 --> 00:59:34,730
بصفر إذا كنت أنا عايز أظهر أن مثلاً الأنجاز المشروع

644
00:59:34,730 --> 00:59:40,780
درجته موجبة فلما باخد واحد نعم والصفر لأ هكون

645
00:59:40,780 --> 00:59:43,900
دائماً مع الواحد مش هيك مع العالي فإذا كانت طلعت

646
00:59:43,900 --> 00:59:47,240
إشارة موجبة مع كده الأنجزة مشروع موجبة درجاتها

647
00:59:47,240 --> 00:59:51,320
بتكون عالية وكذا طيب في النوع الاجتماعي الآن أنا

648
00:59:51,320 --> 00:59:54,840
هغيره معاك هنا النوع الاجتماعي كانت واحد ذكر اثنين

649
00:59:54,840 --> 01:00:04,960
أنثى بظبط أنا هعكسها هعطي صفر ذكر واحد

650
01:00:04,960 --> 01:00:05,240
أنثى

651
01:00:08,210 --> 01:00:11,390
احنا بيقولنا الذكورة أعلى، مظبوط، مش مية، لكن 

652
01:00:11,390 --> 01:00:19,390
طالما عملت هيك، هي طلع دعم الواحد أنثى، لحظة هنا،

653
01:00:19,390 --> 01:00:23,810
لأ أنا آسف، أنا آسف، ده لأ أنا أغير هيك، أنت خلّي

654
01:00:23,810 --> 01:00:29,070
الذكورة أعلى، واحد ذكر صفر أنثى، لحظة الشهر

655
01:00:29,070 --> 01:00:33,410
السابع، واحد سابعة، والسطر كله هيك، لو كنت موجود

656
01:00:33,410 --> 01:00:41,640
عندك، كله، مين هيتغير؟ الـ T هتتغير الإشارة هتتغير

657
01:00:41,640 --> 01:00:45,560
وشرط الـ T هتتغير طبعاً السجل .. الفترة بتنعكس مش

658
01:00:45,560 --> 01:00:49,980
أنها حاجة .. أنها حاجة راب مع بعض هخلي الذكر يبقى

659
01:00:49,980 --> 01:00:57,320
واحد والأنثى يصير صفر طلع

660
01:00:57,320 --> 01:01:01,380
معاك .. okay بدي أعملها بس بسرعة هيك بدي أعرف

661
01:01:01,380 --> 01:01:04,080
المتغير .. لأ وأخلي بالك في نقطة في غاية الأهمية

662
01:01:04,080 --> 01:01:10,000
الـ values هذول اللي هنا واحد أنثى اثنين ذكور مش هم

663
01:01:10,000 --> 01:01:14,100
اللي بغيرهم عشان أعمل اللي بدي إياها هذول label عنوان

664
01:01:14,100 --> 01:01:19,140
هذول ما بأثروش في التحليل اللي أنا بدي أغير

665
01:01:19,140 --> 01:01:24,060
البيانات نفسها يعني البيانات تخلها كما هي مش هغير

666
01:01:24,060 --> 01:01:30,060
بيانات صحية لكن كل حاجة أعمله هعيد التعريف فبروح

667
01:01:30,060 --> 01:01:35,910
هي فيه transformI record مش شرط تكتبيها الآن مش

668
01:01:35,910 --> 01:01:39,170
شرط تكتبيها الآن خلي بصراك زميل شي على أسس بسرعة

669
01:01:39,170 --> 01:01:42,770
هي record into different variables وهي النوع

670
01:01:42,770 --> 01:01:50,450
الاجتماعي بخلي .. خلينا نسميه النوع واحد النوع

671
01:01:50,450 --> 01:01:56,190
الجديد، كويس؟ وبدأ أسميهش البيانات اللي عندي

672
01:01:56,190 --> 01:02:00,730
الذكر يبقى كما هو واحد مش شاكل والناس اللي كانت

673
01:02:00,730 --> 01:02:01,570
الثاني يصير قداشر

674
01:02:04,210 --> 01:02:09,090
بترجعيها وبعدين بتشوفيها كيف طلعت خلاص اللي أنا

675
01:02:09,090 --> 01:02:12,430
بدي أجيه بس بسرعة هي أعمل الـ regression اللي عملته

676
01:02:12,430 --> 01:02:19,590
بس هطلع النوع الاجتماعي وحطه النوع واحد هي وحطته

677
01:02:19,590 --> 01:02:28,510
تحت الآخر نطلع النتائج على النوع إيش طلعت قيمته؟

678
01:02:28,510 --> 01:02:34,330
أكيد أحكي لنفس القيمة طلعت موجبلو وجدت علّق على

679
01:02:34,330 --> 01:02:40,670
الموجب ذكر بظبط، مش باخد كبير، العالي، إذا كان

680
01:02:40,670 --> 01:02:45,710
الشخص ذكر فضارة شمالها بتزيد بمقدار 1.76 نفس

681
01:02:45,710 --> 01:02:52,530
الكلام اللي فات، خلاص نرجع

682
01:02:52,530 --> 01:02:57,670
ثاني، واضحت لنا القصة كيف أعرف علّق على المتغيرات

683
01:03:00,150 --> 01:03:02,730
طب اللي أنا بدأ أعرف بعد ما كتبت المعادلة بقى اللي

684
01:03:02,730 --> 01:03:07,070
أنا بأعرف أتوقع مثلاً درجة الكولية لطالب المقدرة

685
01:03:07,070 --> 01:03:11,990
إذا كان مثلاً ذكر معدل وكذا أنجز ما أنجزاش بقدر أعود

686
01:03:11,990 --> 01:03:17,110
وأطلق لقيم الشيك اللي لو حكيتلك قدر درجة الطالب

687
01:03:17,110 --> 01:03:24,390
ذكر معدل مفترض 3.5 من 10 لم ينجز المشروع ولم يحظى

688
01:03:24,390 --> 01:03:29,330
المراجعة بيجي بتعوضي حسب القيام اللي هنا بتجمع و

689
01:03:29,330 --> 01:03:35,390
تطلع الجمع المهم اللي جاي، هذا مجرد تعليق على

690
01:03:35,390 --> 01:03:42,470
المتغيرات إذا بدي أعمل دراسة لأثر كل متغير مستقل

691
01:03:42,470 --> 01:03:45,470
على التابع، هل فيه أثر ولا لأ؟ احنا حكينا في

692
01:03:45,470 --> 01:03:48,490
الأنوفا أن في على الأقل واحد هيأثر، طب مين هو؟ لسه

693
01:03:48,490 --> 01:03:53,870
ما جوابناش السؤال، طب مين هو؟ إيش نعمل؟ بدي نعمل

694
01:03:53,870 --> 01:03:58,390
حاجة اسمها دراسة دلالة

695
01:04:01,310 --> 01:04:08,610
المتغيرات المستقلة كلهم على حدى كل واحد لوحده

696
01:04:08,610 --> 01:04:12,310
اللي بحكي لما يتغير واحد بكمل على الباقي نفس

697
01:04:12,310 --> 01:04:16,610
الطريقة طبعاً اختبارتي اللي هيستخدم الفرضية الصفرية

698
01:04:16,610 --> 01:04:22,910
بتنص إيه؟ ناخد مثلاً النوع الاجتماعي أول واحد لا

699
01:04:22,910 --> 01:04:30,390
يؤثر النوع الاجتماعي على درجة الكلية يعني بصرف

700
01:04:30,390 --> 01:04:34,270
النظر الشخص ذكر ولا أنثى ما له official تأثير يعني

701
01:04:34,270 --> 01:04:39,690
درجة الطلبة والطالبات زي بعض طبعاً أنا عينك بتيجي

702
01:04:39,690 --> 01:04:43,450
دائماً على مين؟ على الـ T وعلى الـ sig تبعتها نظرت؟ على

703
01:04:43,450 --> 01:04:47,970
اثنين هدول واضح

704
01:04:47,970 --> 01:04:48,950
الشاشة ولا كتبر؟

705
01:04:56,230 --> 01:05:01,270
خلاص هيك إذا أنا بدور على الـ T القيمة نفسها والـ

706
01:05:01,270 --> 01:05:07,870
sig تبعتها طبعاً الـ sig واضح قيمة

707
01:05:07,870 --> 01:05:12,830
T point خمسة ستة

708
01:05:12,830 --> 01:05:22,510
أربعة تسعة والـ sig تبعتها خمسة واحد ثمانية واضح

709
01:05:22,510 --> 01:05:27,400
هذا أكبر من خمسة بالمئة إذا القرار لا نرفض

710
01:05:27,400 --> 01:05:32,180
الفرضية الصفرية مع كده غير دال لأ يعني هذا المتيار

711
01:05:32,180 --> 01:05:35,540
غير دال يعني لا يؤثر الاجتماعي على درجة كلية مع أنه

712
01:05:35,540 --> 01:05:38,840
لا يؤثر يعني بصرف الشخص بصرف النظر كان ذكر ولا

713
01:05:38,840 --> 01:05:49,700
أنثى ما له تأثيره غير دال خلاص؟

714
01:05:49,700 --> 01:05:54,200
نشوف

715
01:05:54,200 --> 01:06:02,490
اللي بعده المعدل التراكمي واضح المعدل ما له هذا

716
01:06:02,490 --> 01:06:05,590
صفر إذا المعدل التراكمي له تأثير إيجابي ولا عكسي

717
01:06:05,590 --> 01:06:11,170
الإشارة الموجبة شوفي دائماً إشارة T وإشارة B زي بعض

718
01:06:11,170 --> 01:06:15,770
واضح فيه أثر وأثر ما له إيجابي يعني كل ما زاد معدل

719
01:06:15,770 --> 01:06:21,030
الطالب تزاد درجته النهائية أنجز المشروع مؤثر ولا

720
01:06:21,030 --> 01:06:25,880
غير مؤثر؟ مؤثروهي قيمة T موجبة، مع كده كل شخص ما

721
01:06:25,880 --> 01:06:29,440
أنجز المشروع لنواظ أنجز اثنين، نعم، باتكلم مع

722
01:06:29,440 --> 01:06:37,540
الكبير، أكون أثر إيجابي، أهل حضور محاضرة مراجعة لا

723
01:06:37,540 --> 01:06:40,080
يؤثر، يعني حضوره وعدم حضوره لمحاضرة مراجعة ما أثرش

724
01:06:40,080 --> 01:06:44,730
على درجة كامية، مع كده في عندي متغيرين أثرو واثنين

725
01:06:44,730 --> 01:06:47,970
ما أثروش هو اختبار لأنه بحكي عايش فيه على الأقل

726
01:06:47,970 --> 01:06:52,130
متغير مستقل واحد يؤثر أنا وجدت اثنين خير وبركة قد

727
01:06:52,130 --> 01:06:57,250
يكون ثلاثة قد يكون الأربعة برضه لو طلعت على فترة

728
01:06:57,250 --> 01:07:01,750
الثقة اللي حكينا عليها كثير اه بالظبط الجثة الأولى

729
01:07:01,750 --> 01:07:06,270
اللي هي لاحظ

730
01:07:06,270 --> 01:07:11,290
هذه الفترات لاحظ

731
01:07:11,290 --> 01:07:18,190
الفترة الأولى شوف الفترتين هدول طلع عليهم هيك اللي

732
01:07:18,190 --> 01:07:23,670
طلع فيهم مؤثر ومؤثر فاش فيه مصفر لا تشتمل فبالتالي

733
01:07:23,670 --> 01:07:28,330
فيه تأثير إيجابي أنه باضح كل موجة هذه سالبة موجة في

734
01:07:28,330 --> 01:07:31,010
سالبة موجة مع كده الصفر جوا الفترة تشتمل على الصفر

735
01:07:31,010 --> 01:07:34,370
فبالتالي برفضش الفرضية الصفرية لحظة المفاهيم اللي

736
01:07:34,370 --> 01:07:37,770
حصلت في الزمن في الأول خالص ما زالت موجودة لا

737
01:07:37,770 --> 01:07:39,590
تتغير كمفاهيم

738
01:07:41,390 --> 01:07:45,510
زي لأنها عملت اختبار المعنوية الكلية للكل مع بعض

739
01:07:45,510 --> 01:07:48,470
المعنوية الفردية لكل واحدة والمعنوية الجزئية بتاع

740
01:07:48,470 --> 01:07:54,950
آخر نقطة مين منهم أكثر تأثير لو بدرّب الخمسة هدول

741
01:07:54,950 --> 01:08:02,950
حسب أهميتهم الأربعة هم صح اثنين تموا في الآخر مش في

742
01:08:02,950 --> 01:08:05,950
الآخر .. فالآخر أنا مفترض هم الأربعة كله مؤثرات

743
01:08:05,950 --> 01:08:10,410
وعايز ارتبهم حسب الأهمية أرتبهم حسب مين؟

744
01:08:12,070 --> 01:08:15,910
تأثيرهم على التابع؟ آه تأثيرهم على التابع مين أكثر

745
01:08:15,910 --> 01:08:26,970
واحد بيأثر؟ حسب إيش؟ مين

746
01:08:26,970 --> 01:08:31,950
اللي ممكن المؤشر .. مين المؤشر اللي ممكن يستخدم

747
01:08:31,950 --> 01:08:36,890
لترتيبهم؟ في عدة مؤشرات، في ثلاثة مؤشرات مختلفة

748
01:08:36,890 --> 01:08:42,750
بتطلع على الـ sig الأصغر اللي أكثر تأثير احنا

749
01:08:42,750 --> 01:08:48,710
متفقين دائماً الـ sig الصغيرة أكثر دلالة إذا الأصغر

750
01:08:48,710 --> 01:08:58,070
.. إذا الترتيب هم الترتيب حسب الأهمية اللي له الـ sig 

751
01:08:58,070 --> 01:09:06,650
صغيرة هذا بفوز على طول مين أصغر سج؟ خلينا نرتب هذا

752
01:09:06,650 --> 01:09:06,890
مظهر

753
01:09:11,450 --> 01:09:14,150
قلص إذا ما على كده المتغير الأكثر هو المعادلة

754
01:09:14,150 --> 01:09:17,570
التراكمية وهذا منطقي أن معادلة التراكم للطالب هو

755
01:09:17,570 --> 01:09:21,810
اللي بأثر أكثر على درجته النهائية بعدين انجازوا

756
01:09:21,810 --> 01:09:25,250
للواجبات زي المشروع وحكيت حضور ومحاضرة ولأ مش

757
01:09:25,250 --> 01:09:29,090
كثير وذاكروا أنت ما لاش أهمية خالص أو أهمية قليلة

758
01:09:29,090 --> 01:09:38,170
جدا في طريقة ثانية قيمة T بس المطلقة قيمة

759
01:09:38,170 --> 01:09:43,030
T المطلقة الكبيرة هي الأفضل  خد ال absolute value

760
01:09:43,030 --> 01:09:49,090
مين أكبر واحدة في هدول؟ الأربعة، هذي، بعدين هذي،

761
01:09:49,090 --> 01:09:54,990
بعدين هذي، لحظة مش نفس الإجابة أو في حاجة اسمها

762
01:09:54,990 --> 01:10:01,510
standardized beta coefficient تربع مين؟

763
01:10:01,510 --> 01:10:08,470
هذه قيم بيتا المعيارية أنا في النص ما كتبت لأن هذي

764
01:10:08,470 --> 01:10:14,730
ماخدة معايا مساحة كبيرة كتابة S أو ZB هذه كتابة Z

765
01:10:14,730 --> 01:10:22,450
بي Z اختصار كلمة standardized كتابة Z بس للاختصار

766
01:10:22,450 --> 01:10:28,170
ده ما ال standardized تاخد ورا من ال Z الأكبر

767
01:10:28,170 --> 01:10:34,650
هي الأفضل إذا المعيار الثالث ال Z للبي كقيمة 

768
01:10:34,650 --> 01:10:39,450
مطلقة الكبيرة هي الأفضل غالبا طالع مين أكبر واحدة

769
01:10:39,450 --> 01:10:46,130
في هدول؟ أربعة وعشرة وبعدين اثنين وبعدين هادئ

770
01:10:46,130 --> 01:10:51,710
لحظة اعطوني ايش نفس الشيء فتلاقي أنك تلت طرق

771
01:10:51,710 --> 01:10:56,790
للترتيب أما قيمة الSIG من الصغير هو الأفضل قيمة

772
01:10:56,790 --> 01:11:02,850
TT الأكبر أو قيمة ZB الكبير كقيمة مطلقة هو الأفضل

773
01:11:02,850 --> 01:11:08,930
لكن لا يجوز على الإطلاق أرتبهم حسب معاملات الـ

774
01:11:08,930 --> 01:11:13,610
Unstandardized هدول مستحيل ليش؟ لأن هدول المتغيرات

775
01:11:13,610 --> 01:11:17,750
ممكن نقيسها أشياء مختلفة زي الحالة اللي عندك نوع

776
01:11:17,750 --> 01:11:23,450
اجتماعي ايش الوحدة تاعته؟ ما فيش وحدة المعدل

777
01:11:23,450 --> 01:11:28,250
التراكمي درجة هل أنجز المشروع؟ متغير اسمه بتاعه

778
01:11:28,250 --> 01:11:33,530
ما نفعش أقارن.. ما نفعش أقارن kilogram مع وزن..

779
01:11:33,530 --> 01:11:39,370
وزن مع طول عمر مع وزن ما فيش فبالتالي ما فيش أقارن

780
01:11:39,370 --> 01:11:44,390
لمتغيرات زي هذه مختلفة لكن مقارنة بصراحة أن ال

781
01:11:44,390 --> 01:11:48,490
standardize هذه ال standardize ما لهاش وحدة واحدة

782
01:11:48,490 --> 01:11:53,370
القياس اللي مش موجودة إذا عرفت الآن ايش أعمل أرتبه

783
01:11:53,370 --> 01:11:59,110
عرفت مين المتغيرات الأكثر أهمية رتبتهم حسب إما ال

784
01:11:59,110 --> 01:12:04,370
SIG أو ال T أو قيمة ال standardize بيده خلاص نأخذ

785
01:12:04,370 --> 01:12:09,860
break ونكمل بسم الله الرحمن الرحيم، هنكمل إن شاء

786
01:12:09,860 --> 01:12:16,280
الله بناء نموذج لانحدار بحيث هناخد نفس المتغيرات

787
01:12:16,280 --> 01:12:20,480
اللي فاتت، هياخد المتغير التابع، معادلة تراكمية، هل

788
01:12:20,480 --> 01:12:24,060
أنزل مشروع، وطبعا نوع الاجتماع بالإضافة إليهم، وهل

789
01:12:24,060 --> 01:12:28,820
حضر محاضرة مراجعة هو نفس المثال، ولكن الطريقة

790
01:12:28,820 --> 01:12:32,660
المستخدمة ما هتختلف، هناك كانت الطريقة اسمها Enter،

791
01:12:32,660 --> 01:12:38,310
يعني ياخذ كل المتغيرات الآن الطريقة اللي هنستخدمها

792
01:12:38,310 --> 01:12:47,470
طريقة مستخدمة طريقة اسمها stepwise stepwise

793
01:12:47,470 --> 01:12:50,490
stepwise

794
01:12:50,490 --> 01:12:54,350
اتلاحظ احنا في المثال اللي فات كان في عندي أربع

795
01:12:54,350 --> 01:12:58,750
متغيرات مستقلة اثنين منهم كان مؤثرين واثنين غير

796
01:12:58,750 --> 01:13:03,230
مؤثرين تذكروا كان مؤثر المعدل التراكمي وهل أنجز

797
01:13:03,230 --> 01:13:06,970
المشروع لكن حضر المراجعة ونوع الاجتماع كان متغيرين

798
01:13:06,970 --> 01:13:12,030
لما لهم غير مؤثرين الطريقة المستخدمة الجديدة هي

799
01:13:12,030 --> 01:13:17,350
طريقة ال stepwise بهذه الطريقة بتوجد لك أفضل نموذج

800
01:13:17,350 --> 01:13:23,090
انحدار يشتمل على المتغيرات المستقلة المؤثرة فقط

801
01:13:23,090 --> 01:13:34,770
فهذه الطريقة تعمل إيجاد أفضل نموذج أو معادلة

802
01:13:34,770 --> 01:13:50,010
انحدار تشتمل على المتغيرات المستقلة المؤثرة فقط

803
01:13:53,260 --> 01:13:56,360
طب هو احنا كان بإمكاننا المثال اللي فات لو طلعت

804
01:13:56,360 --> 01:14:00,980
هنا هتلاحظ فيه عندي متغيرين غير مؤثرين مظبوط ما نفعش

805
01:14:00,980 --> 01:14:06,640
أجي أمسحهم أشيل سطور وأخلي البيانات كما هي

806
01:14:06,640 --> 01:14:11,740
المتغيرات الثانية مش هيك لأ ما نفعش أجي أمسح هذا و

807
01:14:11,740 --> 01:14:15,000
أمسح المتغير الثاني وأحكي البيانات اللي عندي

808
01:14:15,000 --> 01:14:20,180
الجديدة كما هي القيم هدول هدول القيم بتغيروا تماما

809
01:14:20,180 --> 01:14:24,100
هدول القيم بيساووا هيك في حالة وجود أربعة مع بعض خلاص

810
01:14:24,100 --> 01:14:30,240
طيب معناه كده أنا ممكن أعملها كنت واجه خطوة ثانية

811
01:14:30,240 --> 01:14:33,320
أحذف هذول اثنين النوع الاجتماعي والعالي حد ما حدث

812
01:14:33,320 --> 01:14:36,160
مراجعة وانتهت القصة مع كده أنا في غنى عن هذه

813
01:14:36,160 --> 01:14:43,260
المعادلة، مظبوط؟ المشكلة مش كده الأخطر الحذف أنت

814
01:14:43,260 --> 01:14:49,940
بتحذف دائما المتغير الغير مؤثر، مظبوط؟ لكن ربما

815
01:14:49,940 --> 01:14:55,650
هذا المتغير غير مؤثر الآن بفضل وجود الأربعة ربما لو

816
01:14:55,650 --> 01:15:03,050
اختفى متغير معين منهم ممكن يصير له تأثير يعني الآن

817
01:15:03,050 --> 01:15:09,230
مثلا النوع الاجتماعي سيء، غير مؤثر، لو هذا راح،

818
01:15:09,230 --> 01:15:14,070
يعني تم حذفه، ربما يصير الثالث هذا مؤثر، مع كده

819
01:15:14,070 --> 01:15:16,970
ما ينفعش أقول هذول الثانية غير المؤثرين، أشيلهم، في

820
01:15:16,970 --> 01:15:19,950
حالات ممكن تصير، إذا المثال تبعنا ممكن نصير فيه زي

821
01:15:19,950 --> 01:15:21,250
ذلك، لكن مش دائما

822
01:15:27,970 --> 01:15:31,250
قعدت عملية متعبة لأن أنا لما بدي أجي أشيل ما أشيلش

823
01:15:31,250 --> 01:15:37,950
على طول بتدخل بصيلة خيال للمتغيرات واحد واحد بصيلة

824
01:15:37,950 --> 01:15:43,530
خيال للمتغير الأكثر تأثير في البرنامج بيعمل في

825
01:15:43,530 --> 01:15:46,210
طريقة ال stepwise بتطلع للمتغيرات المستقلة الأربعة

826
01:15:46,210 --> 01:15:51,190
وبجربهم واحد واحد بشوف مين المتغير الأكثر تأثيرا

827
01:15:54,110 --> 01:15:59,570
بعد كده هختبر كلهم على حدها اللي أنا افترض أعملها

828
01:15:59,570 --> 01:16:04,030
متغير معين مليئكم طلع مثلا.. مثلا أنا مش عارف مين

829
01:16:04,030 --> 01:16:17,290
افترض أطلع على سبيل المثال المعدل

830
01:16:17,290 --> 01:16:21,860
التراكمي هو المتغير الأكثر تأثيرا طب مين المتغير

831
01:16:21,860 --> 01:16:25,200
الثالث هيدخل؟ في عندنا ثلاثة متغيرات بيصير كل مرة

832
01:16:25,200 --> 01:16:29,440
البرنامج يختبر وجود مثلا النوع مع المعدل الاجتماعي

833
01:16:29,440 --> 01:16:33,540
ايش وضع النموذج للانحدار، اتحسن ولا لا؟ ايش اتحسن؟

834
01:16:33,540 --> 01:16:40,120
ال R² زادت بأي معدل؟ طب لو دخلت هل أنجز المشروع،

835
01:16:40,120 --> 01:16:43,440
ايش بيصير في ال R²؟ ولمتغير الثالث بنفس الطريقة؟

836
01:16:43,440 --> 01:16:47,400
مع كده بيصير يجربهم مع المتغير الموجود لو افترض

837
01:16:47,400 --> 01:16:52,380
اختار هل أنجز المشروع؟ صار اثنين بالتالي عنده

838
01:16:52,380 --> 01:16:54,780
متغيرات ثانية اثنين النوع الاجتماعي وهل حضر

839
01:16:54,780 --> 01:16:59,420
المحاضرة بدخل الأفضل منهم وبدخل ده من الأفضل

840
01:16:59,420 --> 01:17:03,020
الأفضل من الاثنين أفضل ده النوع حضور المحاضرة

841
01:17:03,020 --> 01:17:10,700
دخلوا للنموذج بيختبر هل حسن؟ إذا حسن بيخلي ما حسنش

842
01:17:10,700 --> 01:17:15,880
بيوقف لأن مع كده إذا كان الأفضل ما حسنش مع كده

843
01:17:15,880 --> 01:17:19,260
الرابع أكيد مش هحسن فبالتالي بيعطيك النموذج بشكل

844
01:17:19,260 --> 01:17:24,580
نهائي لكن هذه المحاولات ممكن تأخذ وقت طويل إذا كان

845
01:17:24,580 --> 01:17:29,840
عدد المتغيرات كبير طب يعني أنا كم نموذج ممكن أعمل

846
01:17:29,840 --> 01:17:33,360
انسى عندي أربع متغيرات لو كان عندي متغيرين اثنين

847
01:17:33,360 --> 01:17:41,000
بس كم نموذج ممكن أعمل كم نموذج انحدار عندي متغير

848
01:17:41,000 --> 01:17:47,360
مستقلين x1 و x2 ممكن أخذ مين مع مين y مع x1 مرة

849
01:17:47,360 --> 01:17:52,320
ممكن يكون هذا أحسن واحد مش شايف أو y مع مين؟ أو

850
01:17:52,320 --> 01:17:55,600
..

851
01:17:55,600 --> 01:18:02,360
بلاش التفاعل، مش هتكلم عن التفاعل أو مين في الآخر؟

852
01:18:02,360 --> 01:18:10,020
مين بتاعه؟ هم اثنين أو y مع مين؟ ولا مع واحد،

853
01:18:10,020 --> 01:18:13,300
مجموعة خالية، ما فيش ولا واحد يعني ولا واحد منهم

854
01:18:13,300 --> 01:18:17,060
مؤثر يعني مع كده كم نموذج عندي ممكن يكون أربعة، هذا

855
01:18:17,060 --> 01:18:22,750
بس ثابت يعني، أربع نماذج طب لو كانت ثلاثة متغيرات

856
01:18:22,750 --> 01:18:32,030
ثمانية نشوف الثمانية مع بعض ثمانية صح ممكن ولا

857
01:18:32,030 --> 01:18:40,030
واحد ممكن مين؟ واحد، اثنين، ثلاثة، مظبوط واحد مع

858
01:18:40,030 --> 01:18:48,510
اثنين، واحد مع ثلاثة أو مين كمان؟ كلهم مع بعض، إذا

859
01:18:48,510 --> 01:18:49,090
كان واحد صار

860
01:18:54,290 --> 01:18:59,090
قد ايه؟ ثمانية مظبوط؟ طب في الحلقة اللي عندك؟

861
01:18:59,090 --> 01:19:04,250
كثير، ستة عشر وواحدة، لأن هاد صارت اثنين وثلاثة

862
01:19:04,250 --> 01:19:08,990
ثمانية، هاد اثنين تربيع، أبقى أربعة، طب لو كان

863
01:19:08,990 --> 01:19:10,750
أربعة اثنين وثلاثة أربعة، تخيلوا أن عندك عشرة

864
01:19:10,750 --> 01:19:15,890
متغيرات مستقلة؟ هتدوخي وأنت بتطلع فيهم، لأنك

865
01:19:15,890 --> 01:19:21,440
بنموذج انحدار هنا يعني عندي ألف وأربع وعشرين نموذج

866
01:19:21,440 --> 01:19:25,720
البرنامج

867
01:19:25,720 --> 01:19:30,400
بيشتغل الموضوع هذا بطريقة معينة احنا هناخد طريقة

868
01:19:30,400 --> 01:19:34,420
ال stepwise طريقة سهلة هي بتعطيكي النموذج اللي

869
01:19:34,420 --> 01:19:37,380
يجتمع على أفضل المتغيرات المستقلة اللي موجودة طبعا

870
01:19:37,380 --> 01:19:42,340
في برامج ثانية ايش بتعمل نفترض عندي أربع متغيرات

871
01:19:42,340 --> 01:19:45,420
بتطلع لي

872
01:19:45,420 --> 01:19:51,530
أفضل نموذج يجتمع على متغير مستقل وحيد كيف عند x1 2

873
01:19:51,530 --> 01:19:57,710
3 4 ممكن مثلا x1 هو الأفضل تعطي النموذج الأول

874
01:19:57,710 --> 01:20:03,410
يجتمع على x1 النموذج الثاني يجتمع على أفضل متغيرين

875
01:20:03,410 --> 01:20:10,170
مستقلين مثلا ممكن يكون x1 و x3 أفضل نموذج ثنائي في 

876
01:20:10,170 --> 01:20:15,440
متغيرات مستقلةالقطيع النموذج تجتمع على أفضل تلت

877
01:20:15,440 --> 01:20:19,680
متغيرات مستقلة موجودة ممكن تكون مثلا واحد واربع

878
01:20:19,680 --> 01:20:23,120
وخمسة

879
01:20:23,120 --> 01:20:27,100
لو كانوا خمسة موجودة تجتمع على أفضل تلت متغيرات

880
01:20:27,100 --> 01:20:28,760
مستقلة موجودة

881
01:20:31,400 --> 01:20:35,860
وبتعطينا النموذج اللي بيجتمع علي مين عليهم كلهم

882
01:20:35,860 --> 01:20:39,240
فبتعطيناها بالتدريج أفضل نموذج فردي ثنائي ثلاثي

883
01:20:39,240 --> 01:20:42,300
وهكذا يعني بدل ما تعطينا الألف واربع وعشر نموذج

884
01:20:42,300 --> 01:20:46,780
بتعطينا عشر نماذج بس نموذج فردي ثنائي ثلاثي رباعي

885
01:20:46,780 --> 01:20:52,560
وهكذا يعني هنستخدم طريقة stepwise بتعطيك أفضل نموذج

886
01:20:52,560 --> 01:20:56,780
انحدار فشوف كيف نعملها على ال SPSS كله هنعمله نفس

887
01:20:56,780 --> 01:21:04,540
الطريقة بالظبط ولكن الاختلاف فقط بدل من استخدام

888
01:21:04,540 --> 01:21:07,800
طريقة 

889
01:21:07,800 --> 01:21:16,020
الـ Enter هذه مش

890
01:21:16,020 --> 01:21:21,100
مشكلة رتبهم بأي ترتيب الـ method في عندي عدة طرق

891
01:21:21,100 --> 01:21:28,440
من ضمنهم الطريقة الثانية على طول stepwise هي

892
01:21:28,440 --> 01:21:29,440
الأكثر استخداماً

893
01:21:32,790 --> 01:21:37,170
خلص طريقة الـ stepwise نضغط على okay و نقرأ الناتج

894
01:21:37,170 --> 01:21:45,830
مع بعض هو

895
01:21:45,830 --> 01:21:51,590
الملف مفصول لأن أنا كنت طالبة من الـ flash وبالتالي

896
01:21:51,590 --> 01:21:57,650
إيه ما اشتغلش فمنطقي إنه ما يشتغلش ولا كيف؟

897
01:22:04,240 --> 01:22:09,740
إذا خلّي بس أرجع ثاني أفتح الملف مرة ثانية لأن

898
01:22:09,740 --> 01:22:15,460
الشبكة اللي اتصلت مع الـ flash فبالتالي

899
01:22:15,460 --> 01:22:33,240
إذا

900
01:22:33,240 --> 01:22:39,720
الـ ... الدرجة النهائية مع الأربع متغيرات المستقلة

901
01:22:39,720 --> 01:22:43,780
دولة إذا طريقتها الـ stepwise فكان الـ statistics

902
01:22:43,780 --> 01:22:47,040
are squared change اللي أنا عايزها و هي الـ

903
01:22:47,040 --> 01:22:54,200
confidence و هي ديربون واتسون و هي okay ركزي

904
01:22:54,200 --> 01:23:00,860
معايا طريقة

905
01:23:00,860 --> 01:23:05,140
الـ stepwise طبعاً الـ method واضح stepwise الـ

906
01:23:05,140 --> 01:23:10,760
variables entered في النموذج الأول دخل مين؟ المعدل

907
01:23:10,760 --> 01:23:14,720
التراكمي في النموذج الثاني دخل هل أنجز المشروع

908
01:23:14,720 --> 01:23:19,580
وتوقف مع كده أيش المتغيرات الاثنين هدول كثيراً

909
01:23:19,580 --> 01:23:25,960
اللي حكينا عليهم اللقاء الثاني في model summary

910
01:23:25,960 --> 01:23:29,020
two models موضح واحد وموضح اثنين بيبدأ بتفصيل لكل

911
01:23:29,020 --> 01:23:34,920
واحد الموديل الأول، اتلاحظ هنا فيه حرف A مظبوط؟

912
01:23:34,920 --> 01:23:39,180
شايف الحرف A؟

913
01:23:39,180 --> 01:23:44,380
مع كده اللي دخل مين؟ المعدل التراكمي هاي الـ R²

914
01:23:44,380 --> 01:23:51,840
يعني المعدل التراكمي لحاله بفسر 18.7% من 10% وهي

915
01:23:51,840 --> 01:23:55,760
الـ Adjusted 17.9% R² الـ Change الآن مالهاش قيمة

916
01:23:55,760 --> 01:24:00,500
لأنه فشل المتغيرات المستقلة الوحيد الموديل الثاني مخطوط

917
01:24:00,500 --> 01:24:06,240
بحرف B مظبوط الـ B معناه إيش؟ تم إضافة المشروع

918
01:24:06,240 --> 01:24:13,880
أنجز ولا لأ صارت الـ R² ب 268 جداش كانت 0.187 جداش

919
01:24:13,880 --> 01:24:21,860
R² تشينج اللي الفرق بين القيمتين هدول 268-187 لو

920
01:24:21,860 --> 01:24:27,540
طرحتهم من بعض مؤكد الجواب 0.818 فالمعدل التغير في

921
01:24:27,540 --> 01:24:30,420
الـ R² عبارة عن الفرق بين الـ R² هدول مش الـ

922
01:24:30,420 --> 01:24:39,460
adjusted القيمتين هدول يعني ما

923
01:24:39,460 --> 01:24:44,000
أنا حكيت مش موجودة ما

924
01:24:44,000 --> 01:24:47,440
أنا حكيتها في الجبل الابريكو ولا لأ بس أنتم

925
01:24:47,440 --> 01:24:48,500
بتصرحوا و أنا بشرح

926
01:24:53,360 --> 01:24:57,340
هدول الاثنين الفرق اللي بينهم 0.81 إذا هدول بتوع الـ

927
01:24:57,340 --> 01:25:02,240
R² بين الـ two models هاي الفرق اللي بينهم يعني

928
01:25:02,240 --> 01:25:07,860
معناها كده إيش معنى between 0.81؟ معناها إيش؟ إن

929
01:25:07,860 --> 01:25:15,840
المتغير الثاني اللي هو إنجاز المشروع أضاف 0.81

930
01:25:15,840 --> 01:25:19,580
لـ R² خلّيني أخبرك الآن بيعتمد على Lara Square

931
01:25:19,580 --> 01:25:22,960
ليش؟ لأن المبتدئين الموجودة مبتدئين مؤثرين في Lara

932
01:25:22,960 --> 01:25:27,000
Square ممكن تتعامل معاهم المبتدئ الأول معدل

933
01:25:27,000 --> 01:25:36,820
التراكمي تفسيره كان 18.7 لحاله لأن المعدل مع

934
01:25:36,820 --> 01:25:41,280
الإنجاز للمشروع الاثنين مع بعض شو سوا؟ خليني أسمع

935
01:25:41,280 --> 01:25:49,400
منكم 26.8 هذه المعادلة معناها إيش؟ إنه الإنجاز

936
01:25:49,400 --> 01:25:56,880
لحاله أضاف لحاله كده إيش؟ الفرق بين الاثنين هدول 0.8

937
01:25:56,880 --> 01:26:03,080
.1 من 10 هذا مش الإنجاز .. مش معناه إن الإنجاز فسر

938
01:26:03,080 --> 01:26:08,820
8.1 بس في التغير في التابع، لأ معناها .. أسمع منكم

939
01:26:09,520 --> 01:26:14,460
ماذا تعني 0.81؟ ليس معناها أن متغير إنجاز المشروع

940
01:26:14,460 --> 01:26:19,300
فسر فقط 8.1 من 10 في التغير في الدرجة الكلية هذا

941
01:26:19,300 --> 01:26:24,360
خطأ معناها أسمع أقولك درجة زيادة في الامتحان اللي

942
01:26:24,360 --> 01:26:37,040
معك من 20 مش من 50 بس تفسير 0.81

943
01:26:37,040 --> 01:26:44,920
% عن 2.5 زيادة على درجتك إيش معنى 0.81 للإنجاز؟ بس

944
01:26:44,920 --> 01:26:47,320
قبل تكرر اللي أنا حكيته، اللي أنا حكيته غلط، لو

945
01:26:47,320 --> 01:26:52,260
كررتيها هشيل الواحد 0.8

946
01:26:52,260 --> 01:26:57,360
.1 إيش معناها؟ الثمانية هذه point واحد ماذا تعني؟

947
01:26:57,360 --> 01:27:01,320
ما بتعنيش إن الإنجاز بتفسر 8.1 في التغير في الدرجة

948
01:27:01,320 --> 01:27:06,140
الكلية، هذا كلام غلط صحيح، صحيح

949
01:27:28,260 --> 01:27:36,280
محاولة ثانية لتين ومصر وخمس درجات ممكن نحكي أن

950
01:27:36,280 --> 01:27:48,480
الإنجاز كان تأثيره قبل أقل من 8.1 مش صح اللي

951
01:27:48,480 --> 01:27:53,360
أنا بقصد الآن المعدل اللي واحد وفسر 18.7 المعدل

952
01:27:53,360 --> 01:27:56,880
اللي دخل عليه الآن الإنجاز الاثنين ما بعد فسر 26.8

953
01:27:56,880 --> 01:28:04,040
معناه الإنجاز اللي واحد وفسر 8.1 ما تفسير 8.1 بسعيد

954
01:28:04,040 --> 01:28:10,200
ثاني مش معناه إنه الإنجاز بفسر 8.1 في التغير في

955
01:28:10,200 --> 01:28:23,820
درجة الطلاب الكلية هذا الخطأ بس

956
01:28:23,820 --> 01:28:28,000
مش صح

957
01:28:28,000 --> 01:28:36,470
مش صح بسمعك الفرق بين المعدل شوية كده الـ 0.81 من

958
01:28:36,470 --> 01:28:41,690
عشرات هو يفسر الفرق بين التغير في المعدل ناقص

959
01:28:41,690 --> 01:28:44,790
المعدل الإجازي هذا اللي أنا كنت، هذا اللي أنا كنت

960
01:28:44,790 --> 01:28:49,030
هو

961
01:28:49,030 --> 01:28:54,390
درجة تأثير الإجازة على المعدل؟ عاملين مع بعض؟ لأ،

962
01:28:54,390 --> 01:28:58,150
أي درجة تأثير الإجازة لحالها مع مطلق التغير التالف؟

963
01:28:58,150 --> 01:29:01,350
ده جرّه قطير، مع 8،8،8،8

964
01:29:02,450 --> 01:29:06,090
الزيادة تحت المعادلة التي تخص المعادلة والإنجاز

965
01:29:06,090 --> 01:29:11,630
واللي هي أثر في درجة الكلية يرجع أو كلما زادت كلما

966
01:29:11,630 --> 01:29:20,930
زادت درجة الكلية درجة واحدة .. تقول كده 8.1% من

967
01:29:20,930 --> 01:29:29,410
التغير في درجة الطالب الكلية

968
01:29:31,430 --> 01:29:40,850
تم تفسيرها من خلال متغير إنجاز المشروع حد كام من

969
01:29:40,850 --> 01:29:47,250
الجملة؟ ناقصة في

970
01:29:47,250 --> 01:29:55,950
ظل وجود متغير المعدل يعني

971
01:29:55,950 --> 01:29:59,710
المتغير المعدل الموجود في النموذج الإنجاز بيضيف

972
01:29:59,710 --> 01:30:08,790
عليه 0.81 من 10 أي معناه؟ المعدل

973
01:30:08,790 --> 01:30:13,650
تبع الطالب فسر 18.7 إلا أن ظل وجود هذا المتغير

974
01:30:13,650 --> 01:30:18,950
بيجي المتغير للإنجاز بيضيف عليه كمان 0.81 مش معناه

975
01:30:18,950 --> 01:30:24,310
الإنجاز بفسر 0.81 لأ بفسر 0.8 وفي واحد سابقه في

976
01:30:24,310 --> 01:30:28,750
الطريق بالإضافة للي موجود إلا أن خلي بالك إلا لو

977
01:30:28,750 --> 01:30:34,400
بنعمل إنجاز لوحده مستحيل تفتح تماماً واحد ولا كلام

978
01:30:34,400 --> 01:30:41,620
غلط نعمله حلو أنا بسهل على إن أنا أردت .. اه

979
01:30:41,620 --> 01:30:46,280
أراك .. أراك زي معايا بيدحط الإنجاز اه بحط الإنجاز

980
01:30:46,280 --> 01:30:46,700
لوحده

981
01:31:06,870 --> 01:31:12,030
ودعملك هي بس شاشة تكون واضحة، هي فقط متغير

982
01:31:12,030 --> 01:31:18,310
الإنجاز، طبعاً ما فيش طريقة ولا طريقة، العادية،

983
01:31:18,310 --> 01:31:27,410
التقريش طلعت 0.88 من 10، مش 0.81، لأ، خطأ، لأ طبعاً

984
01:31:28,190 --> 01:31:32,630
واضح الفكرة طيب لإن نرجع بس نقرأ الـ output مرة

985
01:31:32,630 --> 01:31:36,190
ثانية عشان نخلص .. إذا لحظة أنا بدي أرتبهم بأي

986
01:31:36,190 --> 01:31:42,250
ترتيب الترتيب ما لهوش أهمية في موضوعنا خلاص مرة

987
01:31:42,250 --> 01:31:45,370
ثانية إيش طلع معايا المعدل إنجاز المشروع يفهمنا

988
01:31:45,370 --> 01:31:50,090
القصة اللي هنا لحظة طبعاً الـ anova القراءة الأولية

989
01:31:50,090 --> 01:31:54,850
هي نفس القراءة الحالية ما فيش تغيير النموذج الأول

990
01:31:54,850 --> 01:31:59,450
كان فيه متغير واحد تلاحظ هنا يا ش دي أف بواحد و هذا

991
01:31:59,450 --> 01:32:03,570
الثاني كان فيه نموذج الثاني كان فيه متغيرين

992
01:32:03,570 --> 01:32:08,450
فبالتالي درجتين واضح الأول ده الإحصائية أكيد و

993
01:32:08,450 --> 01:32:10,830
الثاني 100% ده من الـ anova اللي هنا بتكون ده

994
01:32:10,830 --> 01:32:14,610
الإحصائية لأنه حط المتغيرات المؤثرة لو كملتي

995
01:32:14,610 --> 01:32:17,970
الجدول المهم دي ده بالنسبة للـ coefficients اللي

996
01:32:17,970 --> 01:32:25,850
هنا واضح هي المعدل وهي نموذج الثاني دائماً بقرأ آخر

997
01:32:25,850 --> 01:32:29,430
نموذج هو رقم اثنين في الحالة دي فهذا النموذج

998
01:32:29,430 --> 01:32:38,670
الأفضل خلاص وضح كده

999
01:32:38,670 --> 01:32:42,010
أنا إيش عملت؟ أنتِ كان عندك أربع متغيرات اشتغلتِ طريقة الـ

1000
01:32:42,010 --> 01:32:45,150
enter طلعت أفضل نموذج وبعدين اشتغلتِ طريقة الـ 

1001
01:32:45,150 --> 01:32:52,530
مثال الثالث اللي هندخله مع بعض savewise

1002
01:32:56,140 --> 01:33:02,700
في عندنا القسم .. كم قسم كان موجود؟ ثلاثة أقسام،

1003
01:33:02,700 --> 01:33:11,660
مش هيك؟ فلنفرض المثال يكون عليه إذا 

1004
01:33:11,660 --> 01:33:16,040
المتغيرات المستقلة طبعا النوع الاجتماعي موجود بس

1005
01:33:16,040 --> 01:33:19,660
سقط سهواً في الكتابة المعدل التراكمي وإنجاز

1006
01:33:19,660 --> 01:33:23,340
المشروع هل حضر المحاضرة أو في القسم؟ القسم فيه ثلاثة

1007
01:33:23,340 --> 01:33:23,720
أقسام

1008
01:33:27,970 --> 01:33:34,430
هأخذ مثال للقسم ونشوف كيف نتعامل معه، هذا القسم،

1009
01:33:34,430 --> 01:33:38,370
القسم فيه عنده قسم واحد وقسم اثنين وقسم ثلاثة،

1010
01:33:38,370 --> 01:33:44,010
ممكن قسم واحد يكون مثلا مناهج، ممكن أصول، ماذا فيه

1011
01:33:44,010 --> 01:33:52,430
عندك خاصية ثالثة؟ علم نفس، أي مناهج،

1012
01:33:52,430 --> 01:33:56,410
أصول، أصول التربية أو علم النفس

1013
01:34:00,720 --> 01:34:05,940
ودخلات 1,2,3 لأن أنا بدخل القسم برضه أنا عند

1014
01:34:05,940 --> 01:34:13,460
الطلاب في أقسام مختلفة طب ال 1,2,3 هل هي دي قيم؟ هل هي

1015
01:34:13,460 --> 01:34:17,020
ترميز لو دخلتيها في هذا البرنامج سيعتبرها قيم

1016
01:34:17,020 --> 01:34:21,720
يعني هي قيم يعني سيعتبر الفرق بين المناهج وأصول

1017
01:34:21,720 --> 01:34:26,340
التربية درجة واحدة وبين أصول وعلم النفس درجة

1018
01:34:26,340 --> 01:34:33,450
واحدة وهكذا وهذا مخالف للواقع مظبوط؟ لأن الفروقات

1019
01:34:33,450 --> 01:34:35,990
مش كده، مش هيك معناها هل الفرق بين طالب في علم

1020
01:34:35,990 --> 01:34:41,950
النفس والمناهج الفرق بينهم ضعف الفرق بين المناهج وأصول

1021
01:34:41,950 --> 01:34:45,150
التربية، ما لها معنى إذا أن تدخليهم واحد،

1022
01:34:45,150 --> 01:34:47,990
اثنين، ثلاثة على البرنامج، سيعطيك النتاج مئة في

1023
01:34:47,990 --> 01:34:56,270
المئة، بس نتاج مضلل ما لها ليس لها معنى عشان

1024
01:34:56,270 --> 01:35:01,760
الـ dummy variablesواحد هيك وواحد هيك يعني بس في

1025
01:35:01,760 --> 01:35:06,760
الثنائي التصنيف تمشي الأمور واحنا خلاص كنا عملنا

1026
01:35:06,760 --> 01:35:11,040
بصفر وواحد لكن لما كانت ثلاثة زي هيك أمور تختلف

1027
01:35:11,040 --> 01:35:14,940
تماما، لذا في الثنائي لو أنت الآن رجعت على

1028
01:35:14,940 --> 01:35:21,080
المثالين اللي أنا حكيت عليهم ورحتي غيرتي ذكور

1029
01:35:21,080 --> 01:35:26,200
واحد منهم إلى صفر هيعطيك نفس النتائج تماما لكن هنا

1030
01:35:26,200 --> 01:35:30,540
الوضع مختلف لأن في عندي ثلاثة مجموعات وأنت اعتبرتي أن

1031
01:35:30,540 --> 01:35:33,440
الفروقات من كل واحدة تنزل للآخر هناك فش إلا ذكور

1032
01:35:33,440 --> 01:35:37,400
وإناث وبس اعملها

1033
01:35:37,400 --> 01:35:39,720
في البيت شوف إيش يطلع معاك هناك أكيد ستكون نفس

1034
01:35:39,720 --> 01:35:49,780
الإجابة ماذا رأيكم؟ هل ترتيبية هذا؟ اسمية لكن لو

1035
01:35:49,780 --> 01:35:53,380
كان مستوى الطلبة مثلا A, B, C يصبح ترتيب الترتيب

1036
01:35:53,380 --> 01:35:56,380
له معنى هنا الطريقة كانت القاتلة

1037
01:36:01,910 --> 01:36:11,090
بنختار قسم يكون مجموعة مرجعية مش مجموعة مرجعية

1038
01:36:11,090 --> 01:36:14,950
يعني نقرره مع الأقسام الثانية يعني الأقسام .. يعني

1039
01:36:14,950 --> 01:36:18,310
مش كثيرة يعني نقرر الأقسام الثانية معه مجموعة

1040
01:36:18,310 --> 01:36:24,970
مرجعية نفترض أختار دائما البرنامج أو أنا بختار يا

1041
01:36:24,970 --> 01:36:28,130
الأولى يا الأخرى يا ثانية أنت حر خلينا نتفق على

1042
01:36:28,130 --> 01:36:33,150
الأخرى يكون مجموعة مرجعية يعني القسم الثالث مجموعة

1043
01:36:33,150 --> 01:36:40,450
مرجعية إذا هذه أول خطوة الخطوة الثانية نكون بانشاء

1044
01:36:40,450 --> 01:36:47,050
متغير لبيانات

1045
01:36:47,050 --> 01:36:50,690
القسم

1046
01:36:50,690 --> 01:36:54,770
الأول إنشاء

1047
01:36:54,770 --> 01:36:55,650
لبيانات القسم الأول

1048
01:36:59,440 --> 01:37:04,480
يعني سأعمل قسم سأعطيه القيمة واحد إذا كان الطالب في

1049
01:37:04,480 --> 01:37:09,880
القسم الأول وفي مقابل ذلك صفر هذا معناه نعطي واحد

1050
01:37:09,880 --> 01:37:17,180
إذا كان الطالب ينتمي لمناهج وصفر ماذا لباقي الأقسام

1051
01:37:17,180 --> 01:37:26,540
بالظبط كان صفر ثنائي رجعت لموضوع الأول خطوة

1052
01:37:26,540 --> 01:37:28,600
بعدها إنشاء

1053
01:37:32,120 --> 01:37:38,160
متغير لبيانات القسم الثاني اللي هو واحد لمن

1054
01:37:38,160 --> 01:37:47,620
للأصول والصفر لمن لباقي الأقسام يعني هذول المتغيرات

1055
01:37:47,620 --> 01:37:52,640
اللي عملتهم يسميهم متغيرات وهمية لأنها ليست فعلية

1056
01:37:52,640 --> 01:37:57,220
الفعلي عندك اللي تبع القسم هذه بيانات وهمية أو

1057
01:37:57,220 --> 01:38:04,440
يسميها بيانات صورية نسميها dummy variables شكليا

1058
01:38:04,440 --> 01:38:14,520
للحاجة التحليل بس إذا بأنشئ متغيرين وهميين أو

1059
01:38:14,520 --> 01:38:20,320
صوريين واحد للقسم الأول واحد للقسم الثاني بحكم

1060
01:38:20,320 --> 01:38:27,000
الرجوع تخيل معي نفترض جدلاً أنا عندي بس متغير هو

1061
01:38:27,000 --> 01:38:31,560
القسم اللي بتدخله نفترض ال Y ستساوي نفترض قيم

1062
01:38:31,560 --> 01:38:37,720
معينة خمسة نفترض طلعت معي زائد اثنين لقسم واحد

1063
01:38:37,720 --> 01:38:46,500
كويس هذا القسم الأول نفترض زائد ثلاثة هكذا قيمة

1064
01:38:46,500 --> 01:38:52,040
تطلع المعادلة زي كده زائد ثلاثة قسم الثاني بس هيك

1065
01:38:52,040 --> 01:38:59,830
طلعت معي حكيت لك ماذا درجة الطالب المتوقعة إذا كان في

1066
01:38:59,830 --> 01:39:04,630
القسم الأول إذا

1067
01:39:04,630 --> 01:39:10,190
كان في المناهج ماذا درجة المتوقعة؟ سأجي أعوض خمسة

1068
01:39:10,190 --> 01:39:14,490
زائد اثنين في قسم الأول ماذا كان المناهج يساوي

1069
01:39:14,490 --> 01:39:19,150
واحد زائد ثلاثة القسم الثاني المناهج ماذا كان

1070
01:39:19,150 --> 01:39:25,510
يساوي مظبوط؟ في القسم الثاني خمسة زائد اثنين سبعة طيب

1071
01:39:25,510 --> 01:39:29,670
القسم الثاني اللي هو الأصول بتقدر درجة طالب في

1072
01:39:29,670 --> 01:39:33,650
الأصول قسم

1073
01:39:33,650 --> 01:39:40,970
الأول الطالب في الأصول كم؟ صفر زائد ثلاثة الطالب

1074
01:39:40,970 --> 01:39:43,330
في القسم الثاني من الأصول إيش كم يساوي؟

1075
01:39:46,340 --> 01:39:52,460
طيب هل هذه المعادلة كافية عشان تتنبأ بدرجة الطالب

1076
01:39:52,460 --> 01:39:55,620
في القسم الثالث اللي مش موجود عندي اللي هو علم

1077
01:39:55,620 --> 01:40:02,720
النفس؟ نشوف مع بعض هذه خمسة قسم واحد ماذا درجة ..

1078
01:40:02,720 --> 01:40:06,560
ماذا .. ماذا ال code بتاع الطالب اللي في علم النفس

1079
01:40:06,560 --> 01:40:13,900
في قسم واحد مناهج واحد هو في علم النفس صفر

1080
01:40:15,400 --> 01:40:20,120
زائد ثلاثة ناقص اثنين المناهج هكذا؟ علم النفس

1081
01:40:20,120 --> 01:40:23,700
هكذا؟ صفر عشان كده بنسميه مجموعة مرجعية سياخد Zero

1082
01:40:23,700 --> 01:40:27,300
Zero في الاثنين لأنه إذا كان هو في علم النفس أكيد

1083
01:40:27,300 --> 01:40:31,200
ليس هو مناهج وليس هو أصول فبالتالي ماذا الجواب يساوي؟

1084
01:40:31,200 --> 01:40:36,560
خمسة فبالتالي المعنى كده هدول اثنين كافيين إنه

1085
01:40:36,560 --> 01:40:41,100
يتنبأ بالأول والثاني والثالث المش موجود عشان كده

1086
01:40:41,100 --> 01:40:44,860
عدد المتغيرات

1087
01:40:46,460 --> 01:41:04,820
الوهمية اللي بحطها تساوي عدد

1088
01:41:04,820 --> 01:41:14,620
فئات أو طبقات المتغير ناقص واحد بس من الواحد مش

1089
01:41:14,620 --> 01:41:19,660
مهمين نختار مرجعي ممكن أخذ مرجع الأول والثانية

1090
01:41:19,660 --> 01:41:26,360
والثالث أي واحد أختاره مرجعي التنبؤ النهائي لا

1091
01:41:26,360 --> 01:41:31,540
يختلف طبق النتائج ما لها كما هي لا تتغير يعني لو

1092
01:41:31,540 --> 01:41:35,460
واحد اختار أنا قسم الثالث مرجع ستطلع معي خيار

1093
01:41:35,460 --> 01:41:39,280
التنبؤ هكذا لو واحد اختار قسم الثاني مرجع ستطلع

1094
01:41:39,280 --> 01:41:45,240
معي نفس النتائج وأنا سأعمل لك هي على البرنامج مرة

1095
01:41:45,240 --> 01:41:49,040
أبدل آخذ القسم الثالث مرجع أو الثاني أو الأول مرجع

1096
01:41:49,040 --> 01:41:52,060
يعني

1097
01:41:52,060 --> 01:41:56,640
مع ذلك لو عندي متغير زي المحافظة بدخله ضمن نموذج

1098
01:41:56,640 --> 01:42:03,700
الانحدار خمس محافظات بدخل أربعة لو عندي مثلا بتكلم

1099
01:42:03,700 --> 01:42:10,980
مدارس حكومة وكالة خاصة بدخل ماذا؟ اثنين وهكذا لو

1100
01:42:10,980 --> 01:42:14,580
عندي مدارس تدعى إعداد ثانوي بدخل اثنين واضح؟

1101
01:42:17,940 --> 01:42:22,860
خلاص الكلام طبعا مش مكتوب لكن أنا شارحة لكن مش

1102
01:42:22,860 --> 01:42:27,720
كاتبة عنه طالع معي كيف نعملها الاسم اساس نركز

1103
01:42:27,720 --> 01:42:32,380
شغلة صغيرة جدا أنا

1104
01:42:32,380 --> 01:42:38,080
عند المتغير تبع القسم هي موجود هو

1105
01:42:38,080 --> 01:42:43,320
للأسف الاسم اساس ما فيش شغلة جاهزة لهذه الحركة أنك

1106
01:42:43,320 --> 01:42:45,500
تطلب من البرنامج يعمل لك يا

1107
01:42:50,170 --> 01:42:53,970
مباشرة للأسف موجود سنشوفه لقاء ال GI لما نتكلم عن

1108
01:42:53,970 --> 01:42:57,710
ال just regression آه موجود شغل زي كده بس في محاضرة

1109
01:42:57,710 --> 01:43:02,850
اليوم لا خلنا نشوف هذه

1110
01:43:02,850 --> 01:43:08,610
القسم يعني بتعمل قسمين واحد للقسم الأول متغيرين

1111
01:43:08,610 --> 01:43:11,570
واحد للقسم الأول واحد للقسم الثاني الأمر كان

1112
01:43:11,570 --> 01:43:17,560
التالي أنت بتتعود عليها في البيت سهل جداً عمل

1113
01:43:17,560 --> 01:43:23,420
record ماذا معنى record؟ إعادة تسمية أو إعادة ترميز

1114
01:43:23,420 --> 01:43:28,380
اسمية إعادة ترميز record into different variables

1115
01:43:28,380 --> 01:43:36,680
إذا transform record into different variables خلاص

1116
01:43:36,680 --> 01:43:40,600
طريقة سهلة جدا أنا سأعمل واحدة وخلي منكم يعملوا

1117
01:43:40,600 --> 01:43:47,090
واحدة الآن واحدة منكم إذا أقوم بتغيير المتغير إلى

1118
01:43:47,090 --> 01:43:50,650
متغيرات مختلفة وبدخل المتغير اللي أنا معنى ابنه

1119
01:43:50,650 --> 01:43:55,870
اللي هو مين القسم اللي

1120
01:43:55,870 --> 01:43:59,890
أنا سأعمله متغير جديد مظبوط القسم يروح لاسم جديد

1121
01:43:59,890 --> 01:44:04,390
هذا علامة استفهام بأجي في ال name اللي هنا بكتب أي

1122
01:44:04,390 --> 01:44:10,430
اسم جديد بسميه القسم 1 عربي أو إنجليزي مش مشكلة

1123
01:44:10,430 --> 01:44:11,430
القسم 1

1124
01:44:14,400 --> 01:44:18,840
يعني سميت المتغير باسم جديد سميت قسم واحد بضغط

1125
01:44:18,840 --> 01:44:24,380
على exchange جالي موجود لأن أنا عامله أنا عامله من

1126
01:44:24,380 --> 01:44:29,020
الأول خلاص سميه قسم واحد أنا عامله يعني حاطلك إياه

1127
01:44:29,020 --> 01:44:34,260
جاهز هي قسم واحد في 

1128
01:44:34,260 --> 01:44:42,300
هنا old and new values بضغط عليها الـ values  الأقسام

1129
01:44:42,300 --> 01:44:45,860
كانت القسم الأول والواحد مظبوط أنا بدأ أبقى على

1130
01:44:45,860 --> 01:44:51,580
القسم الأول فابدأ أقول له الواحد خلّيه واحد لحظة

1131
01:44:51,580 --> 01:44:55,840
هنا فيه old وهنا إيش فيه؟ new القديم كان بواحد

1132
01:44:55,840 --> 01:45:03,480
خلّيه بواحد حافظلي عليه واضغط عليه add إذا كان في

1133
01:45:03,480 --> 01:45:08,760
الأول خلّيه رقم واحد في معدى ذلك باقي الأقسام هي

1134
01:45:08,760 --> 01:45:14,050
في معدى ذلك all other values بختار all other values

1135
01:45:14,050 --> 01:45:21,570
سوى كم؟ صفر هذه طريقة سهلة يعني لو كانوا مثلًا خمس

1136
01:45:21,570 --> 01:45:26,810
أقسام أحط للأول واحد وباقي zero لو بدأ أعملها

1137
01:45:26,810 --> 01:45:32,510
واحدة واحدة إيش لازم أعمل؟ أبدأ اتنين تروح لصفر و

1138
01:45:32,510 --> 01:45:37,570
تلاتة تروح لصفر كيف يعني؟ يعني أنا كنت هنا موجود

1139
01:45:37,570 --> 01:45:43,820
هحكي اتنين تروح لصفر الثلاثة تذهب للصفر وليست

1140
01:45:43,820 --> 01:45:49,160
القصة الطويلة هذا

1141
01:45:49,160 --> 01:45:53,440
ما فعلته الآن في خطوتين زيادة كان بإمكاني هذا ليس

1142
01:45:53,440 --> 01:45:59,720
لازم أقول له لأ باقي القيم هي اللي عايزه مظبوط

1143
01:45:59,720 --> 01:46:08,640
أعطاني else equals zero اللي هي باقي الأقسام مرتين

1144
01:46:08,640 --> 01:46:14,560
أعمل cancel خلاص هي أمسح بس عند القسم واحد وقسم

1145
01:46:14,560 --> 01:46:20,720
اتنين مرة

1146
01:46:20,720 --> 01:46:25,740
تانية I transform record into different variables

1147
01:46:25,740 --> 01:46:36,920
بدخل الـ قسم وبسمي الـ قسم واحد why

1148
01:46:36,920 --> 01:46:44,760
change old and new واحد تذهب إلى واحد والباقي

1149
01:46:44,760 --> 01:46:50,700
يذهب إلى الـ zero اتلاحظي

1150
01:46:50,700 --> 01:46:54,040
لو رجعتي على ملف الـ اسم ياساس أكيد أعمل المتغير اسم

1151
01:46:54,040 --> 01:47:01,200
الـ قسم لو طلعت الآن الاتنين صارت صفر وبعدين الاتنين

1152
01:47:01,200 --> 01:47:07,720
صفر في الواحد هذا صار واحد وأنت ماشي هيك خلاص هيك

1153
01:47:07,720 --> 01:47:09,800
عملت القسم الأول القسم الثاني حد يعمله

1154
01:47:28,890 --> 01:47:34,090
هذا القسم موجود لو بتغلبك إيش تعمل .. اعمل reset

1155
01:47:34,090 --> 01:47:41,430
طالعين كلهم أو ترجعيها دخليها ثاني القسم هو نفسه

1156
01:47:41,430 --> 01:47:46,290
يعلم عليها القسم

1157
01:47:52,960 --> 01:47:56,720
تغير الـ value

1158
01:47:56,720 --> 01:47:59,860
تغير 

1159
01:47:59,860 --> 01:48:04,500
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير

1160
01:48:04,500 --> 01:48:04,540
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير

1161
01:48:04,540 --> 01:48:05,200
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير

1162
01:48:05,200 --> 01:48:06,560
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير

1163
01:48:06,560 --> 01:48:06,740
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير

1164
01:48:06,740 --> 01:48:06,840
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير

1165
01:48:06,840 --> 01:48:07,980
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير

1166
01:48:07,980 --> 01:48:11,320
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير

1167
01:48:11,320 --> 01:48:17,500
الـ value تغير الـ value تغير الـ 

1168
01:48:17,500 --> 01:48:21,540
valueوالعاقب اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط

1169
01:48:21,540 --> 01:48:27,600
اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط

1170
01:48:27,600 --> 01:48:32,060
اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط

1171
01:48:32,060 --> 01:48:34,820
اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط

1172
01:48:34,820 --> 01:48:42,440
اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط

1173
01:48:42,440 --> 01:48:47,560
اض

1174
01:48:51,260 --> 01:49:05,960
أعمل الثالثة اطلع

1175
01:49:05,960 --> 01:49:10,660
.. اطلع بالماوس فوق، بتطلع معاك الشاشة بس اسحب

1176
01:49:10,660 --> 01:49:16,100
الماوس فوق، ده بس الماوس بتتحرك معاك والشاشة

1177
01:49:16,100 --> 01:49:16,620
بتتحرك

1178
01:49:33,380 --> 01:49:46,920
طلعي هذا برا هذا القسم دخليه ثاني قسمي change

1179
01:49:46,920 --> 01:49:50,400
قبل قسمي

1180
01:49:50,400 --> 01:49:52,320
صح fish space

1181
01:49:58,310 --> 01:50:03,730
الأخطاء الصغيرة دي بتاخد بالي منها قول

1182
01:50:03,730 --> 01:50:10,610
طلعها دول، طلعهم امرًا

1183
01:50:10,610 --> 01:50:14,610
.. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. 

1184
01:50:14,610 --> 01:50:15,750
امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا

1185
01:50:15,750 --> 01:50:15,870
امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا

1186
01:50:15,870 --> 01:50:15,910
امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا

1187
01:50:15,910 --> 01:50:17,750
.. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا

1188
01:50:27,350 --> 01:50:42,050
شوف ده أنه بتتغير وبتعمل إيه بعدين واضح

1189
01:50:42,050 --> 01:50:48,380
هيك لإنه أرجع ثاني على الملف هتلاحظ أفياني الثلاثة

1190
01:50:48,380 --> 01:50:51,980
قسمين قسم واحد قسم اثنين قسم ثلاثة طبعًا لازم يكون

1191
01:50:51,980 --> 01:50:56,800
مجموح بيساوي واحد أي صف مجموعة بواحد مستحيل تجدي

1192
01:50:56,800 --> 01:51:00,220
صف بيساوي اثنين إن أنا مستحيل واحد يكون في قسمين

1193
01:51:00,220 --> 01:51:06,220
أي صف فيهم صف zero واحد zero أي شيء zero واحد zero

1194
01:51:06,220 --> 01:51:09,760
واحد zero zero وإذا كان هنا واحد هيكون هنا zero

1195
01:51:09,760 --> 01:51:13,700
zero واحد كذا إذا ما كانت هاخد أي قسم منهم أنا

1196
01:51:13,700 --> 01:51:18,250
هاخد مرجعي القسم الثالث الآن أنا هاخد قسم الثالث

1197
01:51:18,250 --> 01:51:24,890
مرجعي واعملك تنبؤ مرة مرة هاخد قسم الثاني مرجعي و

1198
01:51:24,890 --> 01:51:28,530
اعملك تنبؤ ومرة هاخد قسم الأول مرجعي واعملك تنبؤ

1199
01:51:28,530 --> 01:51:35,270
ستجد قيمة Y المتنبأ بها دي مالها نفسها في كل

1200
01:51:35,270 --> 01:51:38,430
مرة يعني مرة يعني كيف .. يعني إيش تنبأتي في الأول

1201
01:51:38,430 --> 01:51:42,570
هو نفسه في الثاني وهو نفسه في الثالث لو برجع مرة

1202
01:51:42,570 --> 01:51:48,110
ثانية أي نموذج الـ regression هأدخل من قسم .. موقع

1203
01:51:48,110 --> 01:51:54,430
الدخل للقسم الأصلي يعني القسم هذا بدخلهوش هذا هذا

1204
01:51:54,430 --> 01:52:00,250
اللي عملته بدخل أنشأتهم بس بدخلش القسم اللي هنا

1205
01:52:00,250 --> 01:52:05,350
خلاص؟ وبده أشتغل طريقة الـ enter enter enter عادية في

1206
01:52:05,350 --> 01:52:07,590
الأول طريقة الـ enter enter شبه مؤثرات ولا لا؟ قعدنا

1207
01:52:07,590 --> 01:52:13,550
نشوف كيف في حكاية الله كويس وبده أختار من save بس

1208
01:52:13,550 --> 01:52:17,870
يعمل لي predicted لأن أنا standardized continue

1209
01:52:17,870 --> 01:52:24,270
okay أنسى نتاجي لأن شوية بس فيصل هوريكي النتاج

1210
01:52:24,270 --> 01:52:32,910
اللي هتتغير نمشي هيك حياطين طبعًا الـ predicted

1211
01:52:34,050 --> 01:52:38,510
أعطانا القيمة المتنبأ بها وأنا خدت القسم الثالث

1212
01:52:38,510 --> 01:52:42,590
مرجعي أعطانا القيمة درجة متوقعة على طول 85 اللامده

1213
01:52:42,590 --> 01:52:50,870
غير المفروض إتنياش نفس الدرجة نجرب نغير كل

1214
01:52:50,870 --> 01:52:56,210
حاملة هشيل ده افترض هاي اثنين هشيلت الثانية هأحط

1215
01:52:56,210 --> 01:53:00,410
ثلاثة القسم الثاني هو المرجعي ونفس القصة اللي

1216
01:53:00,410 --> 01:53:09,170
فاتت هرجع ثاني هاي الـ output انخض يعني أعطاني

1217
01:53:09,170 --> 01:53:13,990
predicted اثنين إيش أعطاني نفس الجواب بنفس الطريقة

1218
01:53:13,990 --> 01:53:20,650
مؤكد اللي أنا لو أشيلت أشيل

1219
01:53:20,650 --> 01:53:26,970
واحد وأحط اثنين مش مشكلة الترتيب أكيد هيعملني

1220
01:53:26,970 --> 01:53:33,800
سماء ثلاثة predicted ثلاثة مالهم نفس القيمة معناه

1221
01:53:33,800 --> 01:53:38,200
كده بأي طريقة تشتغل من المرجع لن يتغير معاك

1222
01:53:38,200 --> 01:53:44,980
النتائج في صحيح القيمة تتغير في المعادلات لكن عند

1223
01:53:44,980 --> 01:53:49,900
التعويض الجواب لاتتغير خلنا بس نعلق النتائج مرة

1224
01:53:49,900 --> 01:53:54,800
أخيرة بس هاخدها في الحالة الموجودة معاك في الـ

1225
01:53:54,800 --> 01:53:57,900
notes وخلاص هي القسم الأول

1226
01:54:01,900 --> 01:54:05,420
من قسم الثاني بس بتعرف تعليق عن نتائج إذا عرفت

1227
01:54:05,420 --> 01:54:08,620
تعليق بيكون الله يعطيك الله عافية إذا اندخلت أنا

1228
01:54:08,620 --> 01:54:12,700
متغير جديد تتذكر كده كانت الأراضي الكبيرة just

1229
01:54:12,700 --> 01:54:18,780
الاثنين مع بعض؟ من شوية لما كانوا الأربعة متغيرات

1230
01:54:18,780 --> 01:54:22,820
لو

1231
01:54:22,820 --> 01:54:29,740
كانوا أربعة كانت ثمانية وعشرين أو مش عارف لأ

1232
01:54:29,740 --> 01:54:35,900
المعدل الـ R square العادية الـ R

1233
01:54:35,900 --> 01:54:43,580
square كده إيش كانت الـ R square مش معاكم طرطوا بعيد

1234
01:54:43,580 --> 01:54:49,980
طيب يعطيكم العافية مش

1235
01:54:49,980 --> 01:54:59,320
مشكلة طالما كانت .. لما كان عندي أربعة متغيرات كانت

1236
01:54:59,320 --> 01:55:06,920
الـ R² تسعة وعشرين والـ adjusted كانت ستة وعشرين

1237
01:55:06,920 --> 01:55:13,020
واتنين إن أنا لما دخلت القسم والقسم كانوا

1238
01:55:13,020 --> 01:55:21,840
متغيرين وأهمين هي

1239
01:55:21,840 --> 01:55:25,820
الجديد واحد وهي اثنين

1240
01:55:28,700 --> 01:55:43,000
نطلع الـ R² صارت كده؟ 30.4 ولا 26.1 فلاحظ الـ R²

1241
01:55:43,000 --> 01:55:47,620
العادي ارتفع إحنا حكينا من شوية الـ R² بيزيد لما بحط

1242
01:55:47,620 --> 01:55:51,790
عليه متغيرات مستقلة بصرف النظر عن أهميتها اللي هتجلّس

1243
01:55:51,790 --> 01:55:56,130
بالزيادة إذا حطيت المتغيرات مؤثرة واضح كان 26 و2

1244
01:55:56,130 --> 01:56:01,890
صار 26 و1 نجس مع كده اللي دخلت ماكانش مؤثر لو

1245
01:56:01,890 --> 01:56:07,070
بنتأكد من أنه برجع له تحت هي المتغيرين المظبوطين هي

1246
01:56:07,070 --> 01:56:08,510
قسم 1 وقسم 2 مالهم

1247
01:56:12,240 --> 01:56:14,700
غير دي اللي معناه كده أنت أضفته هذا ماكانش مؤثر

1248
01:56:14,700 --> 01:56:19,040
عشان كده الـ adjusted نقصت حتى ماثبتتش

1249
01:56:19,040 --> 01:56:23,880
معناه كده المتغير اللي تم إضافته متغير غير مؤثر

1250
01:56:23,880 --> 01:56:29,180
واضح؟ 

1251
01:56:29,180 --> 01:56:32,380
علم؟

1252
01:56:32,380 --> 01:56:38,240
طيب يفرض دي مؤثرين نفترض الآن .. وعليّ قولي على

1253
01:56:38,240 --> 01:56:38,900
القسم الأول

1254
01:56:42,500 --> 01:56:50,860
بخمس درجات اليوم occasion مفتوح القسم الأول طبعًا

1255
01:56:50,860 --> 01:56:55,500
باعرف أعلق عليها دول حكيت عليهم قبل الـ break الـ 4

1256
01:56:55,500 --> 01:57:03,180
4.19 ماذا تعني القسم واحد؟ الجواب

1257
01:57:03,180 --> 01:57:10,340
4.19 القسم اثنين، الـ job point خمسة أربعة اثنين،

1258
01:57:10,340 --> 01:57:13,620
إيش تعليقك عليه هذا؟ طب إذا علقت عليه هذا صح تأكد 

1259
01:57:13,620 --> 01:57:17,480
صح فعليك

1260
01:57:17,480 --> 01:57:18,260
عليه واحد منهم

1261
01:57:37,330 --> 01:57:48,410
مش صحي مش صحي مش

1262
01:57:48,410 --> 01:57:51,510
صحي

1263
01:57:51,510 --> 01:57:56,390
مش صحي أنا بحكي في سردية دالة يعني مش .. أنا 

1264
01:57:56,390 --> 01:58:00,970
بتعليق على دول .. أنا ناسيها دي خالص حتى لو مش

1265
01:58:00,970 --> 01:58:03,870
دالة، بتعليق عليها، بصرف النظر دالة ولا غير دالة،

1266
01:58:03,870 --> 01:58:05,690
ليش تعليق على الأربعة وأنت واحد، ثلاثة، تسعة؟

1267
01:58:08,190 --> 01:58:11,970
نعم لو آه إذا كانش تأخذ قسم واحد فإن الدرجة ستزيل

1268
01:58:11,970 --> 01:58:19,230
مقدار 4.1 في وجود القسم المرقمي مش صح كيف كان

1269
01:58:19,230 --> 01:58:24,770
الشخص من القسم الأول فإن درجته وكليته تزيل 4.1 في

1270
01:58:24,770 --> 01:58:31,430
حالة أخذ القسم الثالث كمرجع إيش معناها بالظبط أنت

1271
01:58:31,430 --> 01:58:34,390
وصلت على الباب أدخل الباب جوا

1272
01:58:51,710 --> 01:58:55,170
ممتاز المرجع الثالث مع كده القسم الأول بيزيد عن

1273
01:58:55,170 --> 01:58:59,350
الثالث موضوع الرابع درجات خلاص؟

1274
01:59:00,220 --> 01:59:03,620
أنا حكيت لك الأول المحق تبعي القسم الثالث وقلت لك

1275
01:59:03,620 --> 01:59:06,440
النتائج دي أنا بقرا مع مين؟ مع الثالث بعد كده القسم

1276
01:59:06,440 --> 01:59:09,580
الأول بيزيد على الثالث بقى أربعة درجات القسم الثاني

1277
01:59:09,580 --> 01:59:14,800
بيزيد على قسم الثالث بنصف درجة طبعًا تبقى الأول

1278
01:59:14,800 --> 01:59:17,920
والثاني الفرق بالاثنين دول هاي الأول والثاني

1279
01:59:17,920 --> 01:59:22,840
موجودات الفرق اللي بينهم حوالي 3.6 من 10 أصلًا على

1280
01:59:22,840 --> 01:59:26,780
القسم الأول لأن أنتم راح تعملوا عكسيهم لخبطيهم

1281
01:59:26,780 --> 01:59:32,770
حتى على نفس الإجابة نفس الفرق أقصد مش نفس دول فروقات

1282
01:59:32,770 --> 01:59:35,410
واحدة هيطلع القسم الأول يختلف عن الثالث بمقدار

1283
01:59:35,410 --> 01:59:40,550
أربع درجات الثاني يختلف عن الثالث بمقدار نصف درجة

1284
01:59:40,550 --> 01:59:45,770
يعني كده الأسوأ تبعهم الثالث مظبوط ولأقل لأن أنا

1285
01:59:45,770 --> 01:59:52,350
دائمًا موجب عليه واضحك؟ خلصتك؟ في أي سؤال؟ ما احنا

1286
01:59:52,350 --> 01:59:57,690
ماشيين واحدة واحدة آخر نقطة آخر نقطة لو بدي أخذ الـ

1287
01:59:57,690 --> 02:00:02,700
stepwise متوقع لو أخذت الـ stepwise هدول هيروحوا

1288
02:00:02,700 --> 02:00:13,820
الاثنين مش هيك لأنهم غير مؤثرين إذا

1289
02:00:13,820 --> 02:00:18,880
لو بكتعمل الـ stepwise بس غير الـ enter وهي stepwise

1290
02:00:18,880 --> 02:00:23,780
وهي okay لحظة أخذ الاثنين بس هدول

1291
02:00:27,160 --> 02:00:32,880
طب يعني أنا اللي روحت غيرت الـ .. النموذج تبعي

1292
02:00:32,880 --> 02:00:38,140
مثلًا كبرت دماغي على قسم ومنهم شلته وحطيت قسم

1293
02:00:38,140 --> 02:00:42,520
ثلاثة مثلًا وحكيت له stepwise هاي اللي هيطلع لي أحد

1294
02:00:42,520 --> 02:00:48,640
منهم خليها بطريقة العادية الطريقة

1295
02:00:48,640 --> 02:00:52,550
العادية هاي القسمين هدول ما لهم غير ده لأ، لحظة

1296
02:00:52,550 --> 02:00:55,550
أكيد طلع واحد بالسالب، متوقع ومن هنا طبعًا نفس

1297
02:00:55,550 --> 02:00:58,270
القيمة، احنا أكيد الفروقات هي ده أنا قلت لك هو

1298
02:00:58,270 --> 02:01:01,570
الاثنين أحسن منه، فبالتالي هو أكيد هيطلع كده، إلا

1299
02:01:01,570 --> 02:01:07,990
لو عملت الـ subwise أكيد الـ ..

1300
02:01:07,990 --> 02:01:11,550
وضع نفس الجثة، مع كده مش مشكلة مين تأخذ القسم

1301
02:01:11,550 --> 02:01:13,670
المرجل الأول والثاني أو الثالث، في الآخر نتيجة

1302
02:01:13,670 --> 02:01:19,290
واحدة تتغير خلاص

1303
02:01:22,620 --> 02:01:29,540
في شغلتين صغار ونختم إن شاء الله أحيانًا وهذا نقطة

1304
02:01:29,540 --> 02:01:33,160
مهمة جدًا مهمة اللي أنا عايزها الآن قد يكون هناك

1305
02:01:33,160 --> 02:01:38,260
ارتباط بين المتغيرات المستقلة اللي احنا عايزينه

1306
02:01:38,260 --> 02:01:40,560
ما يكونش فيه ارتباط بين المتغيرات المستقلة إذا

1307
02:01:40,560 --> 02:01:52,120
واحد من شروط الانحدار عدم وجود عدم وجود ارتباط بين

1308
02:01:54,690 --> 02:01:58,950
المتغيرات المستقلة طبيعي لأنه إذا كان فيه ارتباط

1309
02:01:58,950 --> 02:02:02,030
بين المتغيرات المستقلين مع كده واحد منهم يكفي نفس

1310
02:02:02,030 --> 02:02:05,770
الوقت مكرر مظبوط أنا عايز ارتباط من المستقل

1311
02:02:05,770 --> 02:02:09,230
واتتابع لكن المستقلات في ما بينهم أن وجود الارتباط

1312
02:02:09,230 --> 02:02:13,090
يكون ارتباط ما له ضعيف طبعًا في حالة وجود الارتباط

1313
02:02:13,090 --> 02:02:23,050
هذا تظهر عندنا مشكلة اسمها التداخل الخطي المشترك أو

1314
02:02:23,050 --> 02:02:24,050
بالصمم حين المتعدد

1315
02:02:26,630 --> 02:02:34,070
اللي هي Multi-collinearity هذه

1316
02:02:34,070 --> 02:02:38,110
مشكلة خطيرة جدًا الوجد ده معناها أنه فيه متغير

1317
02:02:38,110 --> 02:02:42,950
مستقل مش لازم يكون موجود فكيف

1318
02:02:42,950 --> 02:02:47,750
بتعرفها أو أضبطها طريقة سهلة جدًا أحل أنا هرجع بس

1319
02:02:47,750 --> 02:02:55,100
بسرعة للملف تبعنا اللي اكتشفناها مع بعض لما حطينا

1320
02:02:55,100 --> 02:02:58,640
الأقسام مثلًا واحد وثلاثة في أنت في الـ statistics

1321
02:02:58,640 --> 02:03:03,120
اختيار أنا حكيت عليه collinearity diagnostics

1322
02:03:03,120 --> 02:03:10,260
تشخيص التداخل الخطي المشترك الخطط طبعًا تداخل الخط

1323
02:03:10,260 --> 02:03:16,200
المشترك collinearity خط مشترك تشخيصه بس باختار هذه

1324
02:03:16,200 --> 02:03:20,300
وهذه موجودة حتظهر معي في الـ output تبع الـ

1325
02:03:20,300 --> 02:03:22,280
coefficient اللي احنا اشتغلنا عليه اليوم كثير

1326
02:03:24,480 --> 02:03:28,820
وخليني أشتغلها من غير الـ subwise هذه الطريقة

1327
02:03:28,820 --> 02:03:35,840
الأدية، السوريك هيها لكل متغير في

1328
02:03:35,840 --> 02:03:42,140
الآخر في شغل مهم جدًا تبع الـ accuracy statistics في

1329
02:03:42,140 --> 02:03:53,020
اختبار اختصاره العمود الأخير خالص، آخر عمود VIF VIF

1330
02:03:53,020 --> 02:03:58,920
هذه اختصار Variance Inflation

1331
02:03:58,920 --> 02:04:02,440
Factor

1332
02:04:02,440 --> 02:04:13,920
اللي هو معامل تضخم التباين اللي احنا عايزينه

1333
02:04:16,690 --> 02:04:20,650
عشان المشكلة هذه ما تكونش موجودة النموذج ما يكونش

1334
02:04:20,650 --> 02:04:24,490
فيه متغيرات بتاعة نفس المعلومة يعني ما يكونش فيه

1335
02:04:24,490 --> 02:04:29,390
ارتباط بين المتغيرات عايزين الـ VIF تكون أقل من

1336
02:04:29,390 --> 02:04:34,290
خمسة، هذه المعيارة إذا كانت أقل من خمسة، مع كده

1337
02:04:34,290 --> 02:04:43,250
لا توجد مشكلة التداخل الخطأ إنوجدات بتبين لأي متغير

1338
02:04:43,250 --> 02:04:49,590
مستقل منهم وبحدثهم بصورة أولية ممكن أحدثها هنا لو

1339
02:04:49,590 --> 02:04:52,810
طلعت على الـ VIF للمتغيرات المستقلة كلها ومتلاحظة

1340
02:04:52,810 --> 02:05:00,650
كلها صغيرة حوالي الواحد مع كده ما فيش تداخل خطي مع

1341
02:05:00,650 --> 02:05:03,810
كده كل متغير مستقل بيعطي معلومة مختلفة عن المتغير

1342
02:05:03,810 --> 02:05:08,930
المستقل للآخر طريقة سهلة جدًا وهي من نتائج موجودة

1343
02:05:08,930 --> 02:05:12,230
في نفس الجدول تبع الـ coefficient إذا

1344
02:05:12,230 --> 02:05:15,150
الـ collinearity معناه إيش؟ أنه في ارتباط بين

1345
02:05:15,150 --> 02:05:18,980
المتغيرات المستقلة إيش احنا عايزينه؟ ما يكونش فيه

1346
02:05:18,980 --> 02:05:25,240
اغتباط في ما بينهم، بنحذف واحد منهم، بنحذف المتغير

1347
02:05:25,240 --> 02:05:29,080
اللي قيمته كبيرة، هو اللي بنحذف الأول، وبعدين

1348
02:05:29,080 --> 02:05:36,160
بنشيل اللي حذف واحد واحد، اللي هعملك متغير يكون

1349
02:05:36,160 --> 02:05:41,940
ارتباطه تم مع متغير موجود، كيف ارتباط؟ يعني حاجة

1350
02:05:41,940 --> 02:05:47,250
أعمل متغير جديد، أنا هعمله بسرعة، خليني أسميه مثلًا

1351
02:05:47,250 --> 02:05:54,530
Ix مثلًا متغير مثلًا

1352
02:05:54,530 --> 02:06:01,550
المعدل التراكمي بتاع الطالب بتضيف له واحد

1353
02:06:01,550 --> 02:06:05,690
طبعًا المتغير الجديد اللي أنا عملته هل أضاف معلومة

1354
02:06:05,690 --> 02:06:10,330
جديدة؟ بالتأكيد لا، ليش؟ لأنه أنا لو عرفت معدل

1355
02:06:10,330 --> 02:06:16,580
الطالب بقدر أعرف .. خليني أمسح هذا المثل بشكل كامل

1356
02:06:16,580 --> 02:06:20,640
مظبوط بشكل مطلق بقدر أعرفه طب هدول اللي عمل لما

1357
02:06:20,640 --> 02:06:28,060
احنا كنا نعيش اشتغلنا عليهم إذا

1358
02:06:28,060 --> 02:06:31,480
هاي الـ X تبعي أو إيش عملت أنا مسحته كله ما شاء الله

1359
02:06:31,480 --> 02:06:36,160
ما شاء الله ما شاء الله هاي أحسن طريقة

1360
02:06:48,750 --> 02:06:56,170
واضح المتغير الجديد اللي عملته تلاحظي

1361
02:06:56,170 --> 02:07:05,310
المتغير اللي أنا عامله ما له؟ لو طلع على المعدل بيزيد

1362
02:07:05,310 --> 02:07:11,370
عنه بواحد، مظبوط؟ العمود level أو الخير؟ بتجرب أحط

1363
02:07:11,370 --> 02:07:13,550
مع المعدل I regression

1364
02:07:18,370 --> 02:07:19,510
بدأ أضع الـ X هنا

1365
02:07:54,010 --> 02:08:06,870
لحظة إيش اللي صار ركز

1366
02:08:06,870 --> 02:08:14,750
مرة ثانية أنا حطيت المعدل الموجود مظبوط؟ هاي

1367
02:08:14,750 --> 02:08:17,350
المعدل الموجود وهاي الـ X موجود

1368
02:08:24,310 --> 02:08:27,270
تلاحظي البرنامج لأنه وجد الاثنين مع بعض ما لهم

1369
02:08:27,270 --> 02:08:33,470
الاثنين زي بعض راح حذف واحد منهم لأنه عمل الـ

1370
02:08:33,470 --> 02:08:36,310
tolerance بساوي Zero لمسموح يبقى بساوي صفر ووجد

1371
02:08:36,310 --> 02:08:41,370
متغيرين الاثنين زي بعض في حذف واحد تلقائيًا منهم لو

1372
02:08:41,370 --> 02:08:46,350
رجعتي تحت الـ achievements المشتركة أنه الاجتماعي

1373
02:08:46,350 --> 02:08:51,870
حضر قسم أول قسم ذات X المعدد لو الاثنين ما لهم نفس

1374
02:08:51,870 --> 02:08:57,770
القيمة طيب أنا بتحاول أطرح من الجديد قيمة صغيرة

1375
02:08:57,770 --> 02:09:04,930
يعني الـ X هذه مدعم الـ X الثانية وهذه

1376
02:09:04,930 --> 02:09:08,950
بتساوي الـ X الأولى ناقص مثلاً واحد من عشرة يعني في

1377
02:09:08,950 --> 02:09:16,110
ارتباط بينهم ما له قوة جداً مش ضعيف عم

1378
02:09:16,110 --> 02:09:20,770
تاخد مدعم متعارف جديد مش بالظبط يعني ارتباط تام

1379
02:09:20,770 --> 02:09:24,940
التام مش هينفع فأخد واحد واحد منهم فالآن بدل ما

1380
02:09:24,940 --> 02:09:29,680
هاخد الـ X هي

1381
02:09:29,680 --> 02:09:35,020
الـ regression هشيل الـ X اللي أخدتها هذه هذه ارتباط

1382
02:09:35,020 --> 02:09:38,240
تام تاخد X واحد أخف منها

1383
02:09:41,790 --> 02:09:45,510
كويس؟ اتلاحظي ما زال الارتباط بينهم مجدياً، قوي

1384
02:09:45,510 --> 02:09:48,970
جداً، بالتالي برضه هحذفهم، متأكد إذا كان الارتباط

1385
02:09:48,970 --> 02:09:51,990
بينهم متعينة قوي جداً، البرنامج بيحذف واحد من

1386
02:09:51,990 --> 02:09:59,810
الاتنين، خلاص؟ علم؟ لما تشير لـ في الأول خالص

1387
02:09:59,810 --> 02:10:03,900
تتأكد من أن ما فيش ارتباط يكون متعدد بين الاتنين كده

1388
02:10:03,900 --> 02:10:07,080
كمان خلصت تقريباً موضوع الارتباط و الانحدار الخط

1389
02:10:07,080 --> 02:10:10,380
البسيط و المتعدد اللقاء اللي جاي هنتكلم إن شاء الله

1390
02:10:10,380 --> 02:10:14,660
باخد الانحدار الـ logistic بيكون آخر لقاء و بالتالي

1391
02:10:14,660 --> 02:10:18,180
اللقاء الرابع إن شاء الله بيكون عملية تطبيق عملي

1392
02:10:18,180 --> 02:10:21,300
على الانحدار بشكل عام سواء بسيط متعدد ارتباط أو

1393
02:10:21,300 --> 02:10:23,120
انحدار logistic الله يكرمك