ملتقى البحث العلمي

#الأساليب_الإحصائية اذا اعطت النتائج عدم وجود فروق ذات دلالة احصائية بين المتوسطات الحسابية لمعاملات الصعوبة لنموذجي الاختبار مثلاً
هل هذا يدل على وجود تأثير بين المتغير التابع و المستقل؟

#الأساليب_الإحصائية اذا اعطت النتائج عدم وجود فروق ذات دلالة احصائية بين المتوسطات الحسابية لمعاملات الصعوبة لنموذجي الاختبار مثلاً
هل هذا يدل على وجود تأثير بين المتغير التابع و المستقل او عدم وجود تأثير ؟

#الأساليب_الإحصائية اذا اعطت النتائج عدم وجود فروق ذات دلالة احصائية بين المتوسطات الحسابية لمعاملات الصعوبة لنموذجي الاختبار مثلاً
هل هذا يدل على وجود تأثير بين المتغير التابع و المستقل او عدم وجود تأثير ؟

#العينات
#الاساليب_الاحصائية
حجم التأثير يستخدم عادة لمعرفة حجم الأثر للمتغير المستقل على المتغير التابع وله معادلات وتتراوح درجته بين 0-1
فمثلا دراسة بلغ حجم تأثير استراتيجيتها المقترحة 0.88 فهذا يعني أن التحسن في المتغير التابع بنسبة 88%يعود إلى الاستراتيجية..
هذا مافهمته من أحد أعضاء هيئة التدريس

#الأساليب_الإحصائية

اذا عندك مجموعتين وعملت اختبار قبلي بعدي
تدرس حجم الاثر المتغير المستقل على التابع

#الأساليب الإحصائية. أول شيء تتأكد من تكافئو المجموعات الثلاث عند الاختبار القبلي. أي أنه لا يوجد فروق ذات دلالة إحصائية في درجات الطلاب بالاختبار القبلي (تستخدم أنوفا). ثم تعيد ذلك لتقارن متوسط الدرجات في البعدي لتقيس إثر المتغير المستقل.

#الأساليب_الإحصائية

حجم الاثر هو التباين المفسر اي التباين في قيم المتغير التابع والذي يعود للمتغير المستقل وهذا مرتبط بالنتائج من عينة التطبيق

بينما خطأ الفا وبيتا معني بمطابقة النتائج التي حصلنا عليها من العينة مع المجتمع

#الأساليب_الإحصائية... لكن لو تلاحظ أن المتغير المستقل اما يكون مظلم أو مشمس. أو قد يكون رطب أو جاف. بمعنى ممكن نستخدم اختبار ت اولا نشوف هل هناك فروق بين المشمس والمظلم. ثم نعيد الاختبار لدراسة الفروق بين الجاف والرطب

#الأساليب_الإحصائية

القيمة الاحتمالية تعبر عن مدى اختلاف او اقتراب النتائج التي نحصل عليها عن الصدفة بمعنى هل النتائج التي حصلنا عليها ترجع في الأساس الى الصدفة ام الى متغيرات الدراسة ولكن مشكلتها أنها تتأثر بحجم العينة وتعطينا دلالة على الفروق ولكن كم مقدارها لا نعلم هل هذه الفروق دالة بشكل كبير او دالة بدرجة اقل لايمكن معرفة ذلك من الدلالة الاحصائية

حجم الأثر او الدلالة العملية هي تعبر عن التباين المفسر والذي يعود للمتغير السببي بمعنى أن هناك مقدار من التباين في قيم المتغير التابع ولكن كم النسبة من هذا التباين يفسره المتغير المستقل او السبب فيه المتغير المستقل هذا ما يوضحه لنا حجم الأثر

هناك كلام حول ايهما افضل ولكن الجمع بينهما من وجهة نظري هو الأفضل

#الأساليب_الإحصائية
السلام عليكم ..
في نموذج الانحدار تنبأ أحد المتغيرات المستقلة بالدرجة الكلية للمقياس ( المتغير التابع) وفي نفس الوقت هذا المتغير المستقل لم يتنبأ بأي من أبعاد المقياس ، هل من الممكن حدوث هذا الشيء؟ أم أنه يوجد خطأ ما ؟؟؟
أرجو المساعدة

#الأساليب_الإحصائية

مربع ايتا يعطينا حجم الأثر وحجم الاثر يعني مقدار التباين المفسر اي ان الناتج الذي يظهر لنا عبارة عن نسبة التباين في المتغير التابع الذي سببه المتغير المستقل

فلو كنا نبحث اثر الجنس على التحصيل ووجدنا حجم الاثر ٠.٦ فهذا يعني أن الجنس يفسر ما نسبته ٦٠٪؜ من تباين التحصيل اي ان ٦٠٪؜ من تباين التحصيل سببه الجنس

وهناك عدة طرق لحساب حجم الاثر منها مربع ايتا وكذلك كوهن وايضا مربع معامل الارتباط في الانحدار وغيرها

بامكانك حساب حجم الاثر من خلال مربع ايتا في حال المجموعات المستقلة وموجود في برنامج spss

ويمكن حسابه يدويا في حال المجموعات المترابطة وهو عبارة عن قيمة اختبار ت مقسوما على الجذر التربيعي لحجم العينة

#الأساليب_الإحصائية

السلام عليكم .. عندي المتغير التابع يتكون من ٣ أبعاد .. والمتغيرات المستقلة اثنين،
المتغير المستقل الأول يتكون من ٦ أبعاد
المتغير المستقل الثاني يتكون من ٥ أبعاد

كيف اطلع نموذج الانحدار لكل بعد من الأبعاد الثلاثة للمتغير التابع .. هل اكتفى بالدرجة الكلية للمتغيرات المستقلة أو ادخل كل الأبعاد كمتغيرات مستقلة ؟؟

#الأساليب_الإحصائية
في هذا المقام فإن معنى الدلالة الإحصائية البسيط هو أن وجود الفروق أو الارتباط هو وجود حقيقي وليس وجوداً أملته الصدفة.

الأساس هو قيمة دلالة يعتمدها الباحث ومن أكثرها شيوعاً (0.05) و (0.01) فإذا اعتمد الأولى مثلاً. وجاءت قيمة sig أقل من (0.05) في الاختبار فهنا نقول أن الفروق أو العلاقة ذات دلالة إحصائية.

#الأساليب_الإحصائية

حسب ما يظهر لي لديك متغيرين مستقلين احدها تصنيفي وهو الاقسام وهناك متغير مستقل كمي وهو عدد الدورات للمعلمات في كل قسم وهناك متغير تابع كمي

انا ارى ان يتم اختبار الفروق في متوسطات المتغير التابع وفقا لمستويات المتغير المستقل التصنيفي وهي ثلاث مستويات(اقسام) من خلال تحليل التباين الاحادي

بالنسبة للمتغير المستقل الكمي (عدد الدورات ) فنوجد الارتباط بين هذا المتغير لكل قسم مع المتغير التابع ثم نوجد الفروق بين معاملات الارتباط ليكون الاجابة على السؤال التالي هل توجد فروق بين معاملات الارتباط بين متغيري.... وفقا لنوع القسم

الفروق بين المتغير المستقل والمتغير التابع والمتغير الوسيط 

يشير مصطلح متغير إلى أي كمية تتغير، أو أي خاصية مميزة يمكن قياسها، وهو يطلق على كل ما يراد دراسته في البحث الاجتماعي؛ هذه الفروق بين المتغير المستقل والتابع والوسيط على النحو التالي:

المتغيرات ثلاثة أنواع: يطلق على الأول المتغير المستقل، ويطلق على الآخر المتغير التابع، أما الثالث، فيسمى بالمتغير الوسيط، والغالب هو أن يكون هناك متغير تابع واحد وعدة متغيرات مستقله.

المتغير المستقل: هو الذي يؤثر ولا يتأثَّر بالمتغير التابع, بينما المتغير التابع هو الذي يتم التأثير عليه من قبل المتغير أو المتغيرات المستقلة،والمتغير الوسيط هو الذي قد يكون له دور في التأثير على المتغير التابع، ولولا وجوده، لَمَا استطاع المتغير المستقل التغيير في المتغير التابع. فإذا كان الباحث يدرس علاقة الطلاق بانحراف الأطفال، يكون المتغير المستقل هنا هو الطلاق، ويكون المتغير التابع هنا هو انحراف الأطفال، وقد يكون المتغير الوسيط هنا هو الخلافات الزوجية، أو غياب الأب أو غير ذلك.

قد تكون المتغيرات كيفية؛ مثل: القومية، والحزب السياسي، والمهنة، وقد تكون كمية؛ مثل: الجنس، والعمر، والذكاء، والثروة، ويمكن تصنيف هذه المتغيرات على أساس أنها مستقلة أو تابعة أو وسيطة.

تكمُن المشكلة في دراسة العلاقة بين المتغيرات في أن عدم الفهم الصحيح لما هو المتغير المستقل، وما هو المتغير التابع، قد يؤدي إلى نتائج ذات تأثيرات سلبية على مجتمع الدراسة

#الكتابة_الأكاديمية

#الأساليب_الإحصائية

الفرق بين معاملات الارتباط بين المتغيرات والانحدار أن الانحدار يفسر نوع العلاقة بين المتغيرات أي يكشف لنا عن مدى تأثير المتغير المستقل على المتغير التابع بينما الارتباط يكشف لنا عن وجود العلاقة لكنه لا يفسر هذه العلاقة فوجود الارتباط لا يعني السببية

#منهج_البحث
اوافقك الرأي في صياغة الفرضيات اواسئلة الدراسة
فحتى يمكن اعتبارها متغيرات مستقلة
ممكن أن تصاغ فرضيات للدراسة من خلال دراسة الأثر،
هل يوجد أثر ذو دلالة احصائية لمتغيرات الدراسة المستقلة في المتغير التابع،
أو هل يوجد فروق ذات دلالة احصائية في مستوى المتغير التابع تعزى للمتغيرات المستقلة.