السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
لو سمحتم هل بالإمكان دلالتي على افضل الطرق لاستقصاء اقوال العلماء والفقهاء خصوصا في مسألة كشف وغطاء الوجه
وعليكم السلام ورحمة الله. البحث العلمي الكمي يقوم على ركيزتين أساسيتين هما العينة والأساليب الإحصائية وهنالك ترابط بينهما فاختيار عينات عشوائية أحدى شروط استخدام الاختبارات الاحصائية المعلمية فاذا اختار الباحث عينة غير صحيح فلن تمثل المجتمع، وبالتالي ستؤثر على عملية تعميم النتائج وقد لا تكون النتائج دقيقة ولاسيما إذا لم يوفق الباحث بأختيار الاسلوب الإحصائي المناسب وقد يقع بأخطاء البحث بنوعيه الفا وبيتا، ومن أبرز الانتقادات المنهجية التي توجه للباحثين إذا ما وقع في خطأ في اختيار العينة والأساليب الإحصائية لاسيما إن كان المناقش متمكن أحصائيا_ وقليل هم_ على حد علمي، والخلاصة إذا كانت عينتك الصحيحة طبقية وأنتي اخترتي حصصية فان الحصصية غير عشوائية ويحدث تدخل للباحث بشكل كبير وتحيز فضلا عن أنه لا تستخدمين احصاء استدلالي كونه اخل بشرط من شروط المعلمي ولابد أن تلتمسين لنفسك مبرر علمي تدافعين عما وقعتي فيه اذا كنتي انجزتي الرسالة مثلا إذا وجدتي دراسات سابقة تناولت نفس العينة التي تناولتيها يمكن ان تفيدك، أما منهجيا لابد أن تكون العينة ممثلة للمجتمع حتى يتم التعميم. وإذا لازلتي في مرحلة التطبيق نصيحتي أن تختاري عينة صحيحة ممثلة للمجتمع الأصلي لتتلافي الوقوع في أخطاء منهجية.
#العينات
#الأساليب_الإحصائية
بما ان العينة صغيرة جدا فالاسلوب الافضل هي الاختبارات اللامعلمية وهناك عدة اختبارات بناء على نوع البيانات
فإذا كانت البيات في الاختبار القبلي والبعدي كمية متصلة فالافضل اختبار ولككسون وايضا اختبار الاشارة وهذا يصلح مع الاختبار التحصيلي
اذا كانت البيانات ثنائية نعم ولا فيفضل اختبار ماكنمار واذا كانت اكثر من ثنائية مثل جيد ممتاز ضعيف فيفضل استخدام اختبار مارجينال هوموجنتي وهذين الاختبارين يصلحان لبطاقة الملاحظة
#منهج_البحث
اختيار العينة من وجهة نظري ليس له علاقة بالمنهج وانما بالصدق الداخلي والخارجي للبحث
فإذا كان اختيار العينة عشوائي فنحن هنا نحقق شرط من شروط الصدق الخارجي والذي على ضوئة نعمم النتائج
اما اذا الاختيار قصدي والتعيين للمجموعات عشوائي فنحن هنا نحقق شرط من شروط الصدق الداخل وهو الوثوق في النتائج
اما المنهج فهو الطريقة التي من خلالها يهدف الباحث للتحقق من فرضية البحث التي يهدف لدراستها
وبالنسبة لتصميم البحث فيمكن اختيار عينة قصدية وتطبيق عليها تصميم حقيقي ويمكن اختيار عينة عشوائية وتطبيق تصميم غير حقيقي او شبه تجريبي كما يسميه البعض ولا يعني ان تكون العينة قصدية انه لا يمكن استخدام التصاميم الحقيقية معها
#الأساليب_الآحصائية
يدوياً من خلال الإختيار العشوائي للعينة فالإختيار العشوائي يضمن بدرجة كبيرة التوزيع الطبيعي
أما إحصائيا فإذا كان حجم العينة صغير نسبياً فيمكن استخدام بعض الاختبارات كاختبار سمير نوف وكلمجروف وكذلك شابيرو
أما إذا العينة كبيرة فيفضل استخدام معامل الإلتواء والتفرطح
#الأساليب_الإحصائية
إذا تم الاختيار بطريقة عشوائية للعينة فالعشوائية تضمن لنا بشكل كبير اعتدالية التوزيع ولكن الكثير يفضل الاختبارات الاحصائية للتأكد من التوزيع حيث تعتبر هذه الاختبارات دليل محسوس خاصة في البحوث التي سيتم عرضها على لجان لمناقشتها سواء في الرسائل العلمية او في البحوث المنشورة
eman:
السلام عليكم
اذا كان عليه ان أوجد علاقة بين متغيرين ودرجة كل منهما وكانت المتغيرات الديموغرافية (الجنس- العمر -سنوات الخبر_المؤهل العلمي)
وكان عدد ذكور 64 والإناث 77 ماهي الاختبارات المناسبه ؟
وهل يناسب استخدام اختبار كروسكال واليس
متى استخدم اختبار كروسكال واليس ؟؟!!
ومتى نستخدم اختبار "التباين الاحادي أنوفا"
#الأساليب_الآحصائية. بخصوص معامل الارتباط يستخدم في الدراسات الارتباطية الذي يقيس علاقة بين متغيرين لنفس العينة وليس بين الذكور والاناث. وينبغي ان تعرض اسئلة الدراسة ليتم تحديد نوع الاسلوب الاحصائي وفقا لنوع المتغير (اسمي او رتبي او فئوي) . لانه في معاملات الارتباط يوجد ارتباط بيرسون وسبيرمان وفاي , بايسريال وبوينت بايسريال ...الخ وذلك حسب نوع المتغيرين المراد دراسة العلاقة بينهما .
eman:
السلام عليكم
اذا كان عليه ان أوجد علاقة بين متغيرين ودرجة كل منهما وكانت المتغيرات الديموغرافية (الجنس- العمر -سنوات الخبر_المؤهل العلمي)
وكان عدد ذكور 64 والإناث 77 ماهي الاختبارات المناسبه ؟
وهل يناسب استخدام اختبار كروسكال واليس
متى استخدم اختبار كروسكال واليس ؟؟!!
ومتى نستخدم اختبار "التباين الاحادي أنوفا"
#الأساليب_الآحصائية. يستخدم تحليل التباين الاحادي كاسلوب في الاحصاء المعلمي لمعرفة دلالة الفروق بين ثلاث عينات او ثلاث مججموعات في حال تحقق شروط الاحصاء المعلمي وهي اختيار العينة بشكل عشوائي اعتدالية التوزيع الطبيعي للبيانات باستخدام اختبار زد او سميرنوف او شابيرو وتجانس البيانات باستخدام اختبار ليفين او معادلة هارتلي وان يكون عدد كل عينة اكثر من 25 والا يكون الفارق كبيرا بين العينات الثلاث . اما اذا اختل احد الشروط السابقة يلجأ البباحث لاستخدام كروسكال والاس كأحد اساليب الاحصاء اللامعلمي المتحررر من الشروط
#الأساليب_الإحصائية
قبل استخدام الاسلوب اللامعلمي يفترض اختبار اعتدالية التوزيع والتحقق من شروط الاختبارات المعلمية فإذا كانت البيانات تحقق افتراضات وشروط الاختبار المعلمي فهنا يجب استخدام الاساليب المعلمية ولذلك وضعت اختبارات التحقق من الاعتدالية في برنامج spss ضمن حزمة الاختبارات اللامعلمية على انها موجودة ايضا ضمن حزمة الاحصاءات الوصفية ولكن لتبيان اهمية اختبار اعتدالية التوزيع قبل البدء في هذه الاختبارات
Ahmad Al-garni:
#الأساليب_الإحصائية
قبل استخدام الاسلوب اللامعلمي يفترض اختبار اعتدالية التوزيع والتحقق من شروط الاختبارات المعلمية فإذا كانت البيانات تحقق افتراضات وشروط الاختبار المعلمي فهنا يجب استخدام الاساليب المعلمية ولذلك وضعت اختبارات التحقق من الاعتدالية في برنامج spss ضمن حزمة الاختبارات اللامعلمية على انها موجودة ايضا ضمن حزمة الاحصاءات الوصفية ولكن لتبيان اهمية اختبار اعتدالية التوزيع قبل البدء في هذه الاختبارات. نعم لابد من التحقق من شروط استخدام اختبارات الاحصاء المعلمي قبل استخدامه ولكن ان اختل احد هذه الشروط يلجأ الباحث للاحصاء اللامعلمي . والشروط ذكرتها آنفا .
#منهج_البحث
يعتمد على هدفك من الدراسة واهمية الحصول على نتائج صادقة تعبر عن المجتمع ويمكن تعميمها عليه
عادة في التصاميم التجريبية وشبهة التجريبية تكون العينة صغير احيانا لندرة العينة او لصعوبة الحصول عليها او لضبط بعض المتغيرات المؤثرة على التجربة
يفضل ان تكون اكثر من ٣٠ او ٢٥ للمجموعتين التجريبية والضابطة وهذا الرقم يرتبط بمبرهنة النهاية المركزية لكن هذا لا يعني استخدام ارقام اقل بل يمكن ذلك ولكن هذا يؤثر على الصدق الخارجي للتجربة
اذا كانت العينة اقل من ٢٥ يمكن فحص التوزيع للعينة وبناء عليه يستخدم الاسلوب الاحصائي الامثل للتحليل
#الأساليب_الإحصائية
سوف احاول ان اوفق بين الجميع
في البداية لدينا ثلاث متغيرات مستقلة تصنيفية على متغير تابع كمي وهو الاختبار (لم يوضح)
لكي نستخدم الإحصاء المعلمي وهو تحليل التباين هذا يتطلب التحقق من اهم شروطه اي التوزيع الطبيعي وتجانس التباين وهناك من يرى ان عينة اكبر من ٣٠ تؤول للتوزيع الطبيعي وفقا لنظرية النهاية المركزية وبالتالي التحقق يكون للعينات الاقل من ذلك كهذه العينة
لكن هناك من يرى ايضا ان اختيار الاسلوب الاحصائي المناسب مرهون بحجم عينة يراعي تحقيق القوة الاحصائية وهو رفض الفرض الصفري وهو في الوقع خطأ وهناك برامج تقوم بمثل هذا ومنها برنامج G power الذي ذكرته الدكتورة رنا وان كان غير معمول به لدى كثير من الباحثين
#العينات
حياك اخوي ابو عبدالعزيز وشاكر لك توضيحك لكن اختلف معك فيما افترضته من اتفاق بيننا ☺️
فأنا في ردي اقترحت استخدام اختبار ت المعلمي فإذا تحققت شروطه استخدمناه واذا لم تتحقق نذهب للاختبارات اللامعلمية التي هي اقل صرامة في ضوابطها من الاختبارات المعلمية
عندما نستخدم الاختبارات المعلمية فهذا يعني أننا يمكن تعميم نتائج الدراسة على المجتمع بينما الاختبارات اللامعلمية لا يمكن تعميم نتائجها
تساوي الحجم للعينة ليس شرطا من شروط اختبارات كثيرة معلمية ولكن مشكلته عندما يكون حجم العينة كبير والفروق كبيرة فهذا يعطينا احتمالية رفض الفرض الصفري وهو في الواقع صحيح
ما يهم في اشتراطات اختبارات الفروق بين العينات في الاختبارات المعلمية بدرجة اساسية هو تجانس التباين بين المجموعات فإذا تحقق الشرط جاز لنا المقارنة مع عدم التكافؤ بل على العكس تماما هناك عدد من علماء القياس يرون أنه اذا كان حجم العينة متساوي يسقط شرط التجانس واذا كان غير متساوي والتباين لصالح المجموعة الاعلى ايضا يسقط شرط التجانس واذا كان التباين للمجموعة الاقل هنا نختبر التجانس فإذا تحقق نستخدم الاختبارات المعلمية ولم يذكر احد عدم المقارنة في ظل عدم تساوي حجم العينة بل غالبا لا يكون هناك تساوي في حجم المجموعات
#الأساليب_الإحصائية
الفرضية الصفرية لهذه الاختبارات هو أن البيانات تتبع توزيعاً طبيعياً. فإذا كانت قيمة sig أقل من المستوى المحدد فهذا يعني أنها لا تتبع التوزيع الطبيعي. والاختبارات أدق من الأشكال البيانية بطبيعة الحال. هناك من ينصح بإجراء بعض التحويلات على البيانات وإعادة إجراء فحص الاعتدالية قبل اللجوء للاختبارات اللامعلمية.
ولعل الأفاضل المختصين في الإحصاء يرشدونك بشكل أفضل.
حجم العينه في الابحاث الكمية ذو المسوحات الميدانية
سئوال دوما يتبادل الى اذهان كل باحث ماجستير ودكتوراه
حجم العينه ...
يمكن للباحث ان يحدد حجم العينه بعده وسائل ومنها :
اولا : الدراسات السابقه يمكن للباحث ان يستند على تحديد حجم العينه اعتمادا على الدراسات السابقه التى تناولت نفس الموضوع ..
ثانيا : قاعده حجم العينه يمكن للباحث ان يختار عدد عينه قوامها ( 385) قريب من هذا العدد اكثر او اقل .. باعتبار ان زياده العدد عن هذا الحجم لن يغير من النتائج .
ثالثا: اراء الاحصائيين : يتفق الاحصائيين ان حجم العينه (200-300) حجم مناسب في حالة ان نموذج الدراسه غير معقد او كثير العدد من حيث المتغيرات .
رابعا : كل متغير وليس كل فقره يجب ان يتم تمثيله بعشرين حاله فاذا عدد متغيرات البحث مثلا 7 عوامل فعدد العينه يكون 140 حاله.
خامسا : وفقا لفقرات الاستبيان فكل فقره يجب تمثيلها من 5 – الى 20 حاله بمعني اذا معك 20 فقره يكون العدد المناسب لحجم العينه يتراوح بين 100 حاله الى 400 حاله .
سادسا : الاداه الاحصائية : هناك طريقه يتم تحديد الاداء وفقا للاسلوب الاحصائي المستخدم .. في حالة التحليل العاملي الاستكشافي حجم العينه 100 , في حالة تحليل الانحدار 70 حاله , في حالة النمذجه اموس اعلى من 100 , في حالة برنامج اسمارت بي ال اقل من 100 , في برنامج راش على الاقل 35 حاله .
سابعا : تحدد المجتمع الكلي وهناك العديد من الوسائل
1-البرامج " روسوفت " تتطلب منك هذه الاداه او السوفتوير ادخال حجم المجتمع الكلي فتعطيك حجم العينه ..
الرابط هنا
http://www.raosoft.com/samplesize.html
يمكن للباحث ان يحدد ايضا طريقه حجم العينه هنا وياخذ للسوفتوير صوره ويضعها في الملاحق .
2- جداول سكران
3- جدولة Krejcie & Morgan
http://research-advisors.com/tools/SampleSize.htm
ملاحظه : كل من الطرق الثلاث الخاصه بتحديد المجتمع الكلي (روسوفت –وحدوله سكران ومورجان ) لا يختلفان ويمكن للباحث استخدامها جميعا.
ثامنا : طريقة كوهين ... ويتطلب منك معرفة ثلاثه قيم لتحصل على حجم العينه وفقا لجاول كوهين والتى اصبحت الان في سوفت وير جي بوار (G*Power)
لتحديد جحم العينه مطلوب : تحديد مستوى الدلاله الاحصائية والتى يجب ان يكون اقل من ( 05.), حجم الاثر والذي يجب ان يكون على الاقل (20.) فاقل , (هنا نقول 20.فاقل في حالة تحديد حجم العينه الاقل يكون افضل ) , تحليل القوة يجب ان يكون على الاقل (80.) ... عند تحديد هذه الموشرات الثلاث نجد ان حجم العينه يتحدد وفقا لجداول كوهين والكتاب موجود اولاين ... والبرنامج موجود ...
http://www.gpower.hhu.de/en.html
http://download.freedownloadmanager.org/M…/G-
Power/FREE.html
ملاحظات : يفضل للباحث استخدام عدة وسائل في تحديد حجم العينه ولا يكتفي بوسيله واحده .. يجب الاشارة الى الدراسات السابقه ..
-------------------------
ملاحظة:
في حاله الابحاث التى يسهل جمع البيانات فان عدد العينه مثلا 400 ليس كافيا بل يتطلب عليه جمع اكثر من حجم عينه بحث ميداني فيصل الى 800 الى 1000 او اكثر وهنا كلما كان عدد حجم العينه كبير كلما كان افضل ..
ويفضل تقسيم حجم العينه الى عينه استطلاعيه او لدراسة صدق المقاييس وقوامها 300 الى 400 ثم العينه الفعليه 600 هذه للمشاريع ولبعض الابحاث مثل جمع العينه من الزبائن او الطلاب ويكون سهل الحصول عليها ...
اما العينه نادرة الحصول فمائه او اقل تكون كافيه .
الدكتور: ناصر العريقي
#العينات
وفقًا لنظرية النهاية المركزية فالعينات التي تتحاوز ٣٠ مفردة تؤول بالنهاية للتوزيع الطبيعي لذلك اختبار هذا الشرط في العينات الكبيرة اذا اختيرت عشوائيا لا ينظر اليه خاصة اذا اعتمد في الكشف عن الاعتدالية على بعض الاساليب الإحصائية والتي تعتمد على مربع كاي نظرًا لتأثرها بحجم العينة
لذلك اذا تم التحقق من شروط اختبار ت الاخرى فهو الاسلوب الأفضل
#العينات
المتوسط الحسابي هو أحد مقاييس النزعة المركزية وهي القيم التي تتراكم حولها معظم القيم ...
وكل البيانات في هذا العالم تنزع الى قيمة معينة وسطية والتي تتراكم حولها القيم ...
فمعرفتنا لمركز التوزيع وتشتت البيانات عن المركز هو الذي من خلاله يتم وصف البيانات ....
ويعتبر المتوسط الحسابي أهم المقاييس للنزعة المركزية لانه يأخذ جميع القيم بالحسبان يعني ( حساسًا لأي تغير ) لذلك يتأثر بالقيم المتطرفة ....
على عكس
المنوال والوسيط والذي لايأخذ كل القيم بالحسبان ...
يعني ..
لو اردنا معرفة مدى شيوع ظاهرة معينة هنا يكفينا المنوال لنعرف مدى شيوع الظاهرة ....
س أعطيك مثال
لو كان لدينا مجتمع واردنا سحب عينه من هذا المجتمع
واردنا معرفة هل متوسط العينة يختلف عن متوسط المجتمع ....
فكل ماكانت العينة تمثل بعدد أكبر كلما كان اقرب للاستقرار
اي لو سحبت من هذا المجتمع عدد من العينات
وحسبت متوسط كل عينة لوجدت انها تتقارب من متوسطاتها ولن تجد فروقا دالة ...وهذه من مميزات المتوسطات الحسابية .....
ملاحظة:
معرفتنا لمستويات القياس الاربعة ( الاسمي - الترتيبي - الفئوي - النسب ) يساعدنا على فهم مقاييس النزعة المركزية
فمثلا:
المتوسط الحسابي
لايمكن حسابه مع المقاييس الاسمية لانه لايعني شيئا او لا اهميه له ..
مثل: المستوى الاسمي
( ذكر - انثى)
مالفائدة من ذلك ...لهذا لايعني شيئا ....
لكن المنوال يمكن ان يعني شيئا اي اكثر تكرار هل الذكور أم الاناث ....
فالمتوسط الحسابي لايكون إلا مع البيانات الفئوية - والنسبية ....
وكذلك
المتوسط الحسابي اكثر المقاييس استخداما في مجال الاحصاء الاستدلالي لسهوله حسابه وسهوله التعريف ....
وجميع مقاييس النزعة المركزية ( الوسط - الوسيط - المنوال ) تبين اين تتمركز (القيمة ) التي حولها تتجمع البيانات فكلما بعدت القيمة عن المركز زاد التشتت وهذا يعطينا تشتت البيانات ومنها
يجعلنا ان نعرف مقاييس التشتت والتي تهمنا في تجانس البيانات ....والذي كثير من الاساليب الاحصائية تهتم لهذا الشرط والتي تعتمد على التباين والانحراف المعياري .....ومنها نختار الاسلوب اما أن يكون معلمي أو لا معلمي بناء على معلمتين لاغنى عنها هما معلمة المركز - ومعلمة التشتت ..وهذه المعلمتين لابد ان تكون في اي توزيع في الدنيا من خلالها يمكن وصف ومعرفة شكل التوزيع ....
نتمنى أن وضحنا للسائل أهمية المتوسط الحسابي ....
#الأساليب_الإحصائية
السلام عليكم ورحمة وبركاته
كل عام وانتم بخير
حجم العينة للاختبارات اللامعلمية.
دكتور الدرديري فضل إبراهيم
Sample size for nonparametric tests
=================
مشكلة اختيار حجم العينة للبيانات المراد تحليلها عن طريق الاختبارات اللامعلمية تُستخدم الاختبارات اللامعلمية عندما لا تكون على استعداد لافتراض أن بياناتك تأتي من توزيع غوسي(أي التوزيع الطبيعي - توزيع الحرس المقلوب).
تعتمد الاختبارات اللامعلمية الشائعة الاستخدام على قيم :
1- الترتيب من الأقل إلى الأعلى
2- ثم تبحث في توزيع مجموع الرتب بين المجموعات.
# هذا هو أساس مجموع تصنيف ويلكوكسون (اختبار مجموعة واحدة مقابل وسيط افتراضي)
الإختبارات غير المعلمية:
==============
1-- مان ويتني Mann-Whitney (قارن بين مجموعتين مجزأة)
2-- أزواج ويلكوكسون Wilcoxon المتطابقة (مقارنة مجموعتين متطابقتين)
3-- كروسكال واليس Kruskal-Wallis (ثلاث مجموعات أو أكثر غير مجزأة)
4--ر وفريدمان Friedman (ثلاث أو أكثر من المجموعات المتطابقة).
مهم :
====
عند حساب اختبار nonparametric ، لن تضطر إلى القيام بأي افتراض حول توزيع القيم. هذا هو السبب في أنه يسمى nonparametric.
ولكن إذا كنت ترغب في حساب حجم العينة الضروري لدراسة يتم تحليلها بواسطة اختبار غير معلمي ، فيجب عليك افتراض وجود توزيع للقيم
. لا يكفي أن نقول إن التوزيع ليس غاوسي
-* بل عليك أن تقول ما هو نوع التوزيع.
* إذا كنت على استعداد لإجراء مثل هذا الافتراض (على سبيل المثال ، افترض توزيعًا أسيًا للقيم ، أو توزيعًا موحدًا) فيجب عليك الرجوع إلى نص متقدم أو استخدام برنامج أكثر تقدمًا لحساب حجم العينة.
* قاعدة مفيدة مفيدة :
============
يختار معظم الأشخاص اختبارًا غير بارامتراي عندما لا يعرفون شكل التوزيع الأساسي. دون إجراء افتراض صريح حول التوزيع
* تكون حسابات حجم العينة المفصلة مستحيلة.
* ولكن لم نفقد كل شيء! اعتمادًا على طبيعة التوزيع ، قد تتطلبه الاختبارات اللامعلمية إما أكثر أو أقل من المواد. لكنهم لا يحتاجون أبدًا إلى أكثر من 15٪ من المواد الإضافية إذا كان الافتراضان التاليان صحيحين:
==================
أ / أنت تنظر إلى أعداد كبيرة من الموضوعات (إلى أي مدى يعتمد ارتفاعها على طبيعة التوزيع والاختبار ، لكن لا تقل عن بضع عشرات)
ب/ توزيع القيم ليس بالأمر غير المعتاد (لا يحتوي على ذيول غير محدودة ، وفي هذه الحالة سيكون الانحراف المعياري كبيرًا بشكل لا نهائي).
** إذن القاعدة العامة هي (1): إذا كنت تخطط لاستخدام اختبار غير معلمي ، فقم بحساب حجم العينة المطلوب لاختبار معلمي وأضف 15٪.
---------------------
Reference المرجع
============
Erich L. Lehmann, Nonparametrics : Statistical Methods Based on Ranks, Revised, 1998, ISBN=978-0139977350, pages 76-81.
#العينات
#قياس_الصدق_والثبات
التحليل العاملي بشكل عام يهدف للكشف عن البنية العاملية للمتغيرات المقاسة أي الكشف عن المتغيرات الكامنة التي تعبر عن مقدار التباين المشترك بين تلك المتغيرات المقاسة بمعنى اختزال المتغيرات المقاسة في عدد اقل من المتغيرات الكامنة
التحليل العاملي الاستكشافي يستخدم عندما لا يكون لدينا معلومات كافية عن تلك العوامل الكامنة مثل مقياس حديث لا نعرف البنية العاملية له فهنا يأتي دور التحليل العاملي الاستكشافي
لكن إذا كان لدينا تصور نظري مسبق عن تلك العوامل فإن التحليل العاملي التوكيدي هو الأنسب وليس الاستكشافي ويتضح لي من السؤال أن هناك تصور لديك عن المحاور مسبقًا لذلك جرى التنويه
هل استخدم التحليل العاملي على العينة الاستطلاعية الجواب نعم وما هو المانع إذا كانت العينة الاستطلاعية تفي بالغرض وبمتطلبات التحليل العاملي
أما حجم العينة فهناك اختلافات لكن الأفضل الا تقل عن ١٠ أضعاف عدد المتغيرات أي اذا كان لديك ١٠ فقرات على سبيل المثال فعدد العينة المناسب هو ١٠٠ فرد
خل نبدأ من البداية، عندنا مجتمع ونبي نسوي عليه تجربة. نحط الفرضية، نسحب عينة عشوائية، نسوي عليها التجربة. نشوف النتائج وندرس إمكانية تعميمها على المجتمع كامل.
طالما أغلب تجاربنا تتم على عينة، وانه فيه افراد من المجتمع غير موجودين بالعينة، فهذا يعني أنه دائماً حيكون هناك فرق بين القيم الإحصائية (في العينة) وبين القيم المعلمية الحقيقية(في المجتمع). هذا الفرق نسميه خطأ الاستعيان sampling error ما نقدر نتفاداه، يجي غصب عنا.
طالما أي عينة نسحبها يجي معها تلقائياً هامش خطأ، فايش العينة الي تعطينا خطأ مقبول؟ العينة العشوائية. لأنه بطبيعتها، تعطي أفضل تقدير حول القيمة الحقيقية، لا ترفعها مرة ولا تقلل منها مرة. طيب ليه هذه طبيعتها؟ لعله جواب لسؤال ثاني.
طيب الحين عندك خطأ، وهذا الخطأ يشوش عليك، لأنه يطمس الخط الفاصل بين التأثير الحقيقي والتأثير الناتج من العشوائية. وش نسوي حياله؟ نسوي اختبار للفرضية، ونعبر عنه بلغة الإحتمال.
طبعاً، كل الاختبارات تاخذ بعين الاعتبار الخطأ هذا. ولكن وش الي يميز اختبار ت؟
الي يميزه-وهذا جواب سؤالك- انه يقدر يشتغل على الأخطاء الي تجي مع العينات الصغيرة (أقل من ٣٠) في ظل غياب الانحراف المعياري للمجتمع.
واختبار ت يساعدك في تحديد ما إذا كان متوسط مجموعة ما يختلف بشكل كبير عن قيمة معينة. وله ثلاثة انواع.
لو تنظر إلى الصيغة الرياضية لقانون ت، البسط يمثل قوة الفرق، والمقام يمثل قوة الخطأ أو noise في العينة حقتك.
وطبعاً من خلال قيمة ت، وبناءً على مستوى الدلالة/فترات الثقة ودرجة الحرية، أقدر أعرف (احتمالياً) ما إذا كان الفرق الي ابي اقيسه ناتج عن تأثير حقيقي أو تأثير عشوائي.
#الأساليب_الإحصائية
#العينات
للإجابة على هذا السؤال يتطلب أن يكون لدينا تصور جيد عن الدراسة:
١- مهم تحديد حجم المجتمع بدقة بمعنى كم عدد المجتمع
٢- ماهو هدف الدراسة هل مثلا هي دراسة استطلاعية؟!
٣- مدى أهمية دراستك وهل سيبنى عليها قرارت مهمة
٤-مدى تجانس المجتمع وهل العينة تمثل بدقة طبقات المجتمع في حال عدم تجانسه
٥- مانوع الأساليب الإحصائية التي تسعى لاستخدامها هناك اساليب لها اشتراطات معينة في حجم العينة
٦- حجم التأثير والقوة الإحصائية يجب أخذها في الاعتبار وبالتالي يفترض مراعاة ذلك في حجم العينة
٧- طريقة اختيار العينة هل تم مراعاة شروط العينة الاحتمالية في الاختيار
هذه بشكل مختصر ما يمكن مراعاته عند اختيار العينة ومن خلالها نحكم على مدى تمثيل العينة في المجتمع وامكانية تعميم النتائج المتحصل عليها
الكتب والمواضيع والآراء فيها لا تعبر عن رأي الموقع
تنبيه: جميع المحتويات والكتب في هذا الموقع جمعت من القنوات والمجموعات بواسطة بوتات في تطبيق تلغرام (برنامج Telegram) تلقائيا، فإذا شاهدت مادة مخالفة للعرف أو لقوانين النشر وحقوق المؤلفين فالرجاء إرسال المادة عبر هذا الإيميل حتى يحذف فورا:
alkhazanah.com@gmail.com
All contents and books on this website are collected from Telegram channels and groups by bots automatically. if you detect a post that is culturally inappropriate or violates publishing law or copyright, please send the permanent link of the post to the email below so the message will be deleted immediately:
alkhazanah.com@gmail.com