1 اعداد وتحضير الباحثة/ أميرة عبداهلل عبدالكريم أبو عودةمقاييس التشتت مقدمة في املىدٌىل انتاسع: تمثيل البيانات في مفيوم التشتت ، مقاييسو ، حساب مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات المفردة ،األمثمة باستخدام المدرج التكراري ،المضمع التكراري ، المنحنى التكراري. ي العطاء فكرة دقيقة عن المجموعة أو بيان كد أن مقاييس النزعة المركزية وحدىا ال تكفمن المؤ طبيعتيا وكيفية توزيع مفرداتيا أو اعطاء فكرة عن الوصف االحصائي لمبيانات. ولذلك كان مبرر وجود مقاييس تدعم دراسة مدى ابتعاد قيم الدرجات عن وسطيا الحسابي. عهٍك أٌ تتذكز يفهىو انتشتت عزٌزي انطانب.... مقاييس التشتت : دراسة مدى تقارب أو تباعد مفردات الظاهرة عن بعضها البعض أي عن وسطها الحسابي مفيوميا: وتتمثل أىمية مقاييس التشتت: 1 ) ال تكفي مقاييس النزعة المركزية لوصف الظاهرة وصفا شامال فقد يتساوى متوسطا مجموعتينجموعة األولى صغيرة بينما تكون واسعة بين درجات عمى الرغم من أن الفروق الفردية بين الممقاييس النزعة المركزية تعطي الدرجات التي تصف البيانات وتجمعها في حيث أن المجموعة الثانية. قيمة واحدة2 ) عندما يتضح التباين واالختالف بين األفراد يسهل التنبؤ الدقيق بالظاهرة موضع الدراسة كما سيتضح االستداللي.ذلك في االحصاء3 ) تصف مدى اختالف الدرجات وتباينها وتتضح أهمية مقاييس التشتت في حاجة الباحث إليها فيدراسة الفروق الفردية.م األىداف التعميمية لمموديولتصنيف اليدف1 . يعرف مفيوم التشتتتذكر ومعرفة2 .يعدد مقاييس التشتتتذكر ومعرفة3 .يحسب مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات المفردة(الدرجات.)تطبيق4 . يمثل البيانات باستخدام المدرج التكراري ،المضمع التكراري ، المنحنىSpssفي برنامج التكراري. تطبيقمبررات دراسة الموديول
2 اعداد وتحضير الباحثة/ أميرة عبداهلل عبدالكريم أبو عودةعهٍك أٌ تعذد أهى يقاٌٍس انتشتت عزٌزي انطانب.... : ومن أىم مقاييس التشتت – كميالمدى ال– االرباعي نصف المدىلمعياري واالنحراف االنحراف ا-االعشاريات-المئينات- المتوسط التباين. بسب يقاٌٍس انتشتت مجمًىع يٍ انيٍاَا حت عهٍك أٌ.... عزٌزي انطانباملفزدة(انذرجا.) : من القوانين االتية ويمكن حساب مقاييس التشتت لمبيانات المفردة– المدى الكمي= أكبر درجة أوال ً: 1أقل درجة+ ثانيا ً: = بيعيالمدى الر نصف3 –ب 1ب2 األرباعي األول ترتيبه حيثن4 رباعي الثاني االترتيب4ن2 = 4 األرباعي الثالثترتيبن3ن= محـ ت= الحد الحقيقي األول لفئة االرباعي+ قيمة ب [ – رباعي ترتيب األ التكرار المتجمع الصاعد السابق لفئة األرباعي مدى الفئة×]تكرار فئة األرباعيالمعياري االنحراف ثالثا ً: = االنحراف المعياري=سعمجموع مربعات االنحرافعدد الدرجات= – مجـ( الدرجة 2 المتوسط)=م- ) مجـ( س2عدد الدرجاتنس: الدرجةم: المتوسطن: عدد الدرجاتالتباين ىو رابعا ً: 2 ع= س2 مجـ حن
3 اعداد وتحضير الباحثة/ أميرة عبداهلل عبدالكريم أبو عودة يثال تىضٍحً: فيما يمي أعمار أعمار عشرة أطفال مقدرا ً بالسنوات،5 وبالرجوع ليذه6 ،9،7،6،9،19،3،11،8عي ، التباين ، البيانات احسب كل من: المدى الكمي ، االنحراف المتوسط ، نصف المدى الربي. االنحراف المعياري الحـل: – أوال ً: المدى الكمي= أعمى قيمة أقل قيمة+ 1 11-3+1=9المدى الكمي= اليجاد االنحراف المتوسط ثانيـا ً: نحسب متوسط القيم= 106 9 7 6 9 10 3 11 8 5 =1074=7.46-7.4(+)9-7.4(+)7-7.4(+)6-7.4(+)9-7.4(+)19-انحراف القيم عن المتوسط( = 7.4(+)3-7.4(+)11-7.4(+)8-7.4(+)5-7.4 = )-1.4+2.49-9.4-1.4+2.4+2.6-4.4+3.6+1.4-2.4 =2.4االنحراف المتوسط=10 4 . 2 =9.24ثالثا ً: اليجاد نصف المدى الربيعي نرتب القيم تصاعديا ًالقيم35 6 6 7 8 9 9 19 11الترتيب12 3 4 5 6 7 8 9 19 ترتيب االرباعي األول= 4 10 6،5وىذا يعني ان االرباعي االول يقع بين القيمة=2.5 وبالتالي فان قيمة الربيع االول تكون متوسط القيمتين التي يقع بينيما= 26 5 =5.5 ترتيب االرباعي الثالث= 410 3 قمتين متساويتينوىذا يعني أن االرباعي الثالث يقع بين=7.5 قيمة االرباعي الثالث= 29 9 =9 = المدى الربيعي) نصف الربيعي( االنحراف295 . 5 =3.5
4 اعداد وتحضير الباحثة/ أميرة عبداهلل عبدالكريم أبو عودة اليجاد االنحراف المعياري ثالثا ً: =سع( –الدرجة مجـ 2 المتوسط)=م- ) مجـ( س2عدد الدرجاتن = ( 6 مجموع مربعـات االنحـراف-7.4) 2(+9-7.4) 2(+7-7.4) 2(+6-7.4) 2+ ( 9-7.4) 2(+19-7.4) 2(+3-7.4) 2(+11-7.4) 2(+8-7.4) 2(+5-7.4) 2 =62.4 = سع62.4 =2.510 رابعا ً: التباين 2 ع( =2.5) 2س =6.25 املُحىن عهى شكم انيٍاَا يف املثال انبسابق عهٍك أٌ تتعهى كٍف متثم.... عزٌزي انطانب Spssباستخذاو أوايز ٍانتكزاري ، املذرج انتكزاري ،املضهع انتكزارياخلطىا: Analyze : يٍ انقائً ِ Histogramsير بعدىا نختار يمين المربع الذي يظCharts نضغط عمى الزر
5 اعداد وتحضير الباحثة/ أميرة عبداهلل عبدالكريم أبو عودة فٍظهز انشكم اَيت: BarChartsكًا أَُا نى اختزَا ستظهز انُتٍج كااليت:
Search
Read the Text Version
- 1 - 5
Pages: