سهل - جميع الحقوق محفوظة © 2022
منحنى الانتشار: يستخدم لتقدير او تخمين مدى واتجاه العلاقة بين توزيعين يمثل احدهما المحور السيني والاخر المحور الصادي وقد تكون هذه العلاقة: عالية, جيدة, متوسطة, ضعيفة, معدومة, وذلك من خلال العلاقة الطردية (الموجبة) والعلاقة العكسية (السالبة). تشير العلاقة الى امكانية التنبؤ لكن لا تحدد السببية بين المتغيرين فليس كل علاقة بين متغيرين تعني السببية بينهما ( اي ان احد المتغيرين يسبب وجود الاخر وهذا ليس شرطا في العلاقة القوية. معامل الارتباط الخطي بيرسون: معامل الارتباط الخطي هو مقياس قوة العلاقة الخطية بين المتغيرين وهويقيس مقدار التغير والتاثير الذي يطرا على Y عندما يزداد X مقدارا معينا. او انها تنقص كلما ازدادت X او انها لا تتبع نمطا محددا في الزيادة والنقصان. أ- معامل ارتباط بيرسون: يستخدم لمعرفة العلاقة بين متغيرين X, Y على ان: 1- يكونا على شكل درجات متصلة. 2- العلاقة بينهما خطية ( لمعرفتها يمكن ان نرسم لوحة الانتشار). معامل الارتباط للرتب: (سبيرمان) يستخدم في معرفة العلاقة بين متغيرين على شكل رتب ويجب ان تحول الرتب الحقيقية الى رتب احصائية. معامل ارتباط فاي(Q): معرفة العلاقة بين متغيرين متقطعين تقطعا ثنائيا مثال: معرفة العلاقة بين نتيجة التحصيل (ناجح, راسب) ونتيجة الذكاء (عال, منخفض) بعد ان تم قياسهما باختيارين على شكل درجات.
8. ومع ذلك ، يمكنك أيضًا الحصول على نفس النتيجة مع تبديل المتغيرات. بصفتك باحثًا ، يجب أن تكون على دراية بالبيانات التي تقوم بتوصيلها. بالإضافة إلى ذلك ، لن يعطيك معامل بيرسون أي معلومات حول منحدر الخط ؛ هو يخبرك فقط ما إذا كانت هناك علاقة. مثال من الحياة الواقعية يتم استخدام ارتباط بيرسون في الآلاف من مواقف الحياة الحقيقية. على سبيل المثال ، أراد العلماء في الصين معرفة ما إذا كانت هناك علاقة بين كيفية اختلاف مجموعات الأرز العشبي وراثيًا. كان الهدف هو معرفة الإمكانات التطورية للأرز. تم تحليل علاقة بيرسون بين المجموعتين. أظهر الاختبار ارتباطًا إيجابيًا لحظية بين 0. 783 و 0. 895 لمجموعات الأرز العشبية. هذا الرقم مرتفع للغاية ، مما يشير إلى وجود علاقة قوية إلى حد ما. فوائد معامل ارتباط بيرسون SPSS يمكن أن يكون معامل بيرسون مفيدًا جداً للباحثين بشكل عام، ولأبحاث السوق بشكل خاص. فهو مفيد جداً عند التعامل مع الحسابات، والعائدات والأسهم – السندات – السلع – العقارات ، إلخ ، أو الأصول الأكثر تحديدًا – مثل الأسهم الكبيرة ، الأسهم الصغيرة ، والديون- أسهم الأسواق الناشئة. ستعمل معاملات بيرسون على مساعدة القائمين على أبحاث السوق في تعزيز الربح بناءً على معايير المخاطر والعائد.
إقران متغيرين مستمرين على سبيل المثال يمكن جمع قيم بيانات أوقات المراجعة (التي تقاس بالساعات) مع قيم نتائج الامتحانات التي تقاس بدرجة من (0 إلى 100) ، وحجم العينة يكون 100 طالب يتم اختيارهم بشكل عشوائي من إحدى الجامعات. أن تكون هناك حالات مستقلة وهذا يعني أن الملاحظتين الذين يتم قياس الارتباط بينهما يكونا لحالة واحدة ، على سبيل المثال إذا كنا نقيس معامل الارتباط بين درجات المراجعة ومدة الامتحان لطالب واحد فقط، فيجب أن تكون القيمتين بالنسبة للطالب الواحد مستقلة عن نتائج باقي الطلاب الآخرين الذين حضروا نفس الامتحان، أما إذا كانت النتائج الخاصة بالطالب غير مستقلة عن نتائج باقي الطلاب، فإن معامل ارتباط بيرسون لا يصلح للاستخدام في تلك الحالة. أن تكون هناك علاقة خطية بين متغيرين مستمرين إذا كنت تريد أن تعرف إذا كانت العلاقة بين المتغيرين المراد قياس العلاقة بينهما خطية أما لا، فعليك رسمهما على منحنى بياني، وفحص الشكل الناتج، إذا كان على هيئة خط، فإن العلاقة بين المتغيرين خطية، إذا لم تكن العلاقة خطية فلا يجب أن تستخدم معامل بيرسون في تلك الحالة. أن يتبع كلا المتغيرين توزيع طبيعي ثنائي المتغير إذا كان أحد المتغيرين لا يتبع التوزيع الطبيعي للعينة، فلا يجب أن نستخدم معامل بيرسون في تلك الحالة.
فضلًا شارك في تحريرها. ع ن ت