وسائل الإحصاء الاستدلالي للاستبيان في ورشة عمل للتمويل والمصارف

نظم قسم التمويل والمصارف ورشة عمل حملت عنوان  وسائل الإحصاء الاستدلالي للاستبيان قدمها م.م. حكيم حمود فليح حيث تهدف ورشة العمل الى :

1. آلية تعرف المتغيرات قبل الشروع بعملية التحليل الاحصائي للبيانات.

2. ما هي أهم وسائل الإحصاء الاستدلالي الأكثر شيوعاً التي يتم استعمالها في قياس المتغيرات الواردة في الاستبيان.

3. التعرف على الارتباط والانحدار وانواعهما.

4. كيفية حساب الارتباط والانحدار في برنامج SPSS.

5. شرح نتائج الارتباط والانحدار

تناولت الحلقة النقاشية الموضوعات الاتية :

اولاً: الارتباط Correlation: تسمى العلاقة بين ظاهرتين بالارتباط Correlation مثلاً العلاقة بين الدخل والاستهلاك فمن البديهي أن زيادة دخل الفرد يؤدي إلى زيادة استهلاكه، أي العلاقة طردية بينهما، وعلى العكس من ذلك عند ارتفاع أسعار السلع. يرمز للارتباط بـــ r وتتراوح قيمته بين 1 و -1 (-1 ≤ r ≤ 1)، ويتعلق الارتباط بتحديد نوع العلاقة بين متغيرين عندما لا تكون هناك لأحدهما قيمة محددة مسبقاً، فإذا ما أراد باحث ما دراسة العلاقة بين ارتفاع حالات غياب طلبة الكليات وسوء الوضع الأمني فإنه يحاول إيجاد الارتباط بينهما.


ثانياً: مؤشرات الارتباط

Pearson: لاستخراج معامل الارتباط الخطي البسيط للمتغيرات الكمية.

Kendall’s Tau: لاستخراج معامل الارتباط اللامعلمي.

Spearman: استخراج معامل ارتباط للرتب.

ثالثاً: الانحدار Regression: يعد تحليل الانحدار من أهم الأساليب الإحصائية التي تستعمل بشكل واسع، لتحديد التأثيرات بين المتغيرات المستقلة والمتغيرات المعتمدة، ويمكن أن توضع هذه المتغيرات على شكل معادلات خطية بحيث يمكن استعمالها للتنبؤ بقيمة المتغير المعتمد بدلالة المتغيرات المستقلة.

رابعاً: أنواع الانحدار

1. الانحدار الخطي البسيط: يستعمل الانحدار الخطي البسيط بقياس العلاقة بين متغيرين، ويتم وصف العلاقة بين المتغيرين وفق معادلة معامل الانحدار الخطي البسيط الآتية:

Y = a + b X

Y : المتغير المعتمد.

X : المتغير التفسيري(المستقل).

a : الحد الثابت.

b : يمثل معامل الميل والذي يمثل التغير في y على التغير في x .

2. الانحدار الخطي المتعدد: يستعمل الانحدار الخطي المتعدد بقياس العلاقة بين اكثر من متغيرين، ويتم وصف العلاقة بين المتغيرات وفق معادلة معامل الانحدار الآتية:

Y = a + b1 X1+ b2 X2…+e

خامساً: تفسير نتائج الانحدار

1. اذا كانت قيمة (F) المحسوبة اكبر من قيمة (F) الجدولية عند مستوى دلالة (0.05)، عليهِ نقبل الفرضية، وهذا يعني وجود تأثير ذو دلالة إحصائية للمتغير التفسيري في المتغير المعتمد 

2. ان معامل التحديد (²R) تفسر نيبة  التغيرات التي تطرأ في المتغير المعتمد أمّا النسبة المتبقية فَتُعزى إلى إسهام متغيرات أخرى غير داخلة في أنموذج الانحدار لم يتم تناولها من الباحث. 

3. تشير P Value إلى معنوية المعلمة نموذج الانحدار وتؤكد نتيجة تقدير معامل الانحدار، إذ كانت معنوية إحصائياً اذا كانت اقل من مستوى المعنوية (0.05) وتشير إلى وجود تأثير للمتغير المستقل في المتغير المعتمد. 

4. توضح معامل الميل الحدي لزاوية الانحدار البالغ (β) بأنَّ أي زيادة في مستوى المتغير التفسيري بوحدة واحدة سيؤدي إلى زيادة مستوى المتغير المعتمد بمقدار نسبتها.

التوصيات

على الباحثين ان يكونوا على دراية وفهم بالوسائل الاحصائية التي من خلالها يمكن تفسير النتائج بما يخدم البحث العلمي وذلك من خلال معرفة الوسائل الاحصائية المستعملة في الجانب العملي في تحليل الاستبيان وكيفيى تعريف البيانات وتحليلها وتفسير نتائجها.








Comments are disabled.