Topic outline

  • General

    Collapse all Expand all

  • بطاقة تواصل


  • بطاقة تعريفية بالمقياس


  • الأهداف البيداغوجية

    الهدف السلوكي الجيد - موضوع



  • المكتسبات القبلية


  • المخطط العام للدرس

    المحور الأول: الاختبارات البارامترية

    1) اختبار "ت" (Test-t) لعينة واحدة

    2) اختبار "ت"(Test-t)  لعينتين مستقلة 

    3) اختبار "ت"(Test-t)  لعينتين غير مستقلة (مترابطة) 

    4) اختبار "ف" (تحليل التباين) (ANOVA à 1 facteur) لعدة عينات 

    المحور الثاني: الاختبارات اللابارامترية

    1) اختبار ذو الحدين (Binomial) لعينة واحدة

    2) اختبار كولموجروف-سميرنوف (Kolmogorov-Smirnov)  لعينة واحدة

    3) اختبار مان وتني (Mann-Whitney) لعينتين مستقلة

    4) اختبار ويلد وولفوتز (Wald-Wolfowitz)  لعينتين مستقلة

    5) اختبار كروسكال ولاس (Kruskal-Wallis) لعدة عينات مستقلة



  • الخريطة الذهنية


  • المحاضرة المرئية

    https://meet.google.com/scq-zzfo-agx

    ‫جوجل ميت – Google Meet يجلب ميزة هامة للغاية للتخلّص من المشتركين المزعجين - موقع رقمي Raqami tv‬‎


    قبل أن نبدأ، أود أن أطرح عليكم سؤالًا بسيطًا: هل سبق أن تساءلتم عن [الاحصاء الاستدلالي]؟
    اليوم لن تكون محاضرتنا تقليدية، بل سنحاول معًا استكشاف هذا الموضوع من خلال النقاش، وطرح الأسئلة، وتبادل الأفكار. دوركم مهم جدًا، لأن كل فكرة أو مداخلة يمكن أن تضيف بُعدًا جديدًا لما سنتعلمه.

  • المحور الأول: الاختبارات البارامترية


    تُعدّ الاختبارات البارامترية من الأدوات الأساسية في الإحصاء، حيث تُستخدم لاختبار الفرضيات واتخاذ قرارات مبنية على بيانات كمية. تعتمد هذه الاختبارات على مجموعة من الافتراضات المسبقة حول طبيعة البيانات، مثل أن تتبع التوزيع الطبيعي، وأن يكون التباين متجانسًا بين المجموعات.

    تتميّز الاختبارات البارامترية بدقتها العالية وقدرتها على تقديم نتائج قوية عندما تتحقق شروطها، إذ تستفيد من معلمات المجتمع الإحصائي مثل المتوسط والانحراف المعياري. ومن أشهر هذه الاختبارات: اختبار (t) لعينتين، وتحليل التباين (ANOVA)، واختبار الانحدار الخطي.

    وتكمن أهمية هذه الاختبارات في قدرتها على مقارنة المتوسطات، وتحليل الفروق بين المجموعات، واختبار العلاقات بين المتغيرات بطريقة علمية دقيقة. لذلك تُستخدم على نطاق واسع في البحوث العلمية، خاصة في المجالات الاقتصادية، الطبية، والاجتماعية.

    بشكل عام، يُمثّل فهم الاختبارات البارامترية خطوة محورية لأي باحث، لأنها توفّر الأساس المنهجي لتحليل البيانات واستخلاص استنتاجات موثوقة تدعم اتخاذ القرار العلمي.


  • المحور الثاني:الاختبارات اللابارامترية


    تُعدّ الاختبارات اللابارامترية امتدادًا مهمًا في مجال الإحصاء، حيث تُستخدم عندما لا تتحقق شروط الاختبارات البارامترية، خاصة فيما يتعلق بتوزيع البيانات أو تجانس التباين. فهي لا تفترض شكلًا معينًا للتوزيع الإحصائي، مما يجعلها أكثر مرونة في التعامل مع البيانات الواقعية.

    تُستخدم هذه الاختبارات غالبًا مع البيانات الرتبية أو الاسمية، أو عندما يكون حجم العينة صغيرًا، أو عند وجود قيم شاذة قد تؤثر على النتائج. ومن أبرز أمثلتها: اختبار مان-ويتني (Mann-Whitney)، اختبار كروسكال-واليس (Kruskal-Wallis)، واختبار ويلكوكسون (Wilcoxon).

    تكمن قوة الاختبارات اللابارامترية في قدرتها على تقديم نتائج موثوقة دون الحاجة إلى افتراضات صارمة، لكنها في المقابل قد تكون أقل دقة إحصائيًا مقارنة بالاختبارات البارامترية عند تحقق شروط هذه الأخيرة. لذلك يُنظر إليها كبديل عملي وفعّال في العديد من الحالات البحثية.

    بالتالي، فإن فهم هذا النوع من الاختبارات يُمكّن الباحث من اختيار الأداة الإحصائية المناسبة لطبيعة بياناته، مما يعزز من مصداقية نتائجه ويضمن تحليلًا علميًا سليمًا.


  • Topic 11

  • Topic 12

  • Topic 13

  • Topic 14

  • Topic 15

  • Topic 16

  • Topic 17