- 22
- 41 500
Ali Dhafer
Malaysia
เข้าร่วมเมื่อ 18 มิ.ย. 2019
Mediation Net Indirect Effect in AMOS التأثيرات الوسيطة في برنامج اموس
السلام عليكم
مرحبا بكم ..
في هذا الفيديو سوف نرى كيف يمكننا حساب ال
في برنامج اموس Net Indirect effects
رابط فيديو الدكتور مايك كراوسون th-cam.com/video/9jGL45NuVAA/w-d-xo.html
رابط تحميل البيانات للدكتور مايك كراوسون drive.google.com/file/d/1e5KGSX73nNPLne0hAYOuST61vjSorDVD/view
مرحبا بكم ..
في هذا الفيديو سوف نرى كيف يمكننا حساب ال
في برنامج اموس Net Indirect effects
رابط فيديو الدكتور مايك كراوسون th-cam.com/video/9jGL45NuVAA/w-d-xo.html
رابط تحميل البيانات للدكتور مايك كراوسون drive.google.com/file/d/1e5KGSX73nNPLne0hAYOuST61vjSorDVD/view
มุมมอง: 522
วีดีโอ
Artificial Neural Network in SPSS الشبكة العصبية في برنامج
มุมมอง 4K3 ปีที่แล้ว
السلام عليكم في هذا الفيديو سنرى كيف يمكن عمل الشبكة العصبية في برنامج SPSS رابط تحميل البيانات من لينك البروفيسور أندرو تمنق Andrew R. Timming osf.io/drhw8/ #AliDhafer#DataAnalysis#SPSS
(Diverging Stacked Bar Chart in Excel ) رسم بيانات الاستبيانات في برنامج اكسل
มุมมอง 9303 ปีที่แล้ว
السلام عليكم مرحبا بكم في هذا الفيديو سنرى كيف يمكننا رسم أو تمثيل البيانات لأسئلة الاستبيانات التي تستخدم مقياس ليكرت Likert Scale على الشكل ال diverging stacked bar chart باستخدام برنامج مايكروسوفت اكسل وذلك لإجابات أسئلة الاستبيانات على مقياس ليكرت ، والتي تتراوح الأسئلة عادة بين Strongly Disagree الى Strongly agree #AliDhafer#LearnExcel#DataAnalysis
Multicollinearity Diagnostics in SPSS اختبار التعددية الخطية
มุมมอง 2.7K3 ปีที่แล้ว
Multicollinearity Diagnostics in SPSS أختبار التعددية الخطية SPSS من خلال استخدام معامل تضخم التباين باستخدام مثال في برنامج ال
CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS & MODEL FITالتحليل العاملي التوكيدي و تحسين النموذج في برنامج اموس
มุมมอง 8K3 ปีที่แล้ว
شرح خطوات عمل CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS & MODEL FITالتحليل العاملي التوكيدي و تحسين النموذج في برنامج اموس رابط البيانات المستخدمه في الفيديو journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0229958 رابط الاضافات في برنامج اموس statwiki.kolobkreations.com/index.php?title=Plugins
RELIABILITY ANALYSIS cronbach's alpha شرح عمل كرومباخ الفا للاستبيان و التحليل العاملي
มุมมอง 2K3 ปีที่แล้ว
في هذا الدرس نشرح عمل اختبار الصدق و الثبات للبيانات بعد عمل التحليل العاملي و حل مشكلة وجود قيمة سالبة لكرومباخ الفا عن طريق عكس القياس للمتغير رابط حلقة التحليل العاملي th-cam.com/video/Sm75ueLCbAg/w-d-xo.html و تجدون في وصف الحلقة السابقة رابط البيانات المستخدمة لعمل التحليل العاملي ثم اختبار كرومباخ الفا رابط الورقة العلمية المستخدمة في شرح فصل البيانات لاختبار الذكور و الاناث كل على حدة هو...
EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS IN SPSS التحليل العاملي الاستكشافي
มุมมอง 9K3 ปีที่แล้ว
تقدم القناة دروسا في الاحصاء و تطبيقاته .. ببساطه رابط البيانات المستخدمه في الفيديو على الرابط التالي people.bath.ac.uk/pssiw/stats2/page16/page16.html
Expectation-maximization in SPSS الاحصاء ببساطة - معالجة البيانات المفقودة ب
มุมมอง 6443 ปีที่แล้ว
تقدم القناة دروسا في الاحصاء و تطبيقاته .. ببساطه
شرح جميع خيارات استيراد ملفات الاكسل الى داخل برنامج SPSS
มุมมอง 9475 ปีที่แล้ว
في هذا الدرس نشرح بالتفصيل جميع خيارات استيراد ملفات الاكسل الى برنامج ال SPSS من خلال الملف الاكسل الموجود داخل المجلد الخاص بالبرنامج و كيفية اظهار الاعمده او الصفوف المخفيه و الغاء الفراغات داخل البيانات و استيراد جزء من البيانات
أنواع ملفات البيانات في برنامج SPSS
มุมมอง 1.2K5 ปีที่แล้ว
في هذا الدرس اتحدث عن استيراد و حفظ الملفات في برنامج SPSS و هذه الانواع تتضمن الملفات النصيه و ملفات الاكسل و ملفات البرنامج SPSS و امتدادات الملفات .sav .zsav .sys Portable .sys Lotus SYLK dBase SAS STATA TXT CSV XLS
12 -الاحصاء ببساطه SPSS خيارات المتغير القياس
มุมมอง 2.4K5 ปีที่แล้ว
في هذا الدرس نستكمل خيارات المتغير Variable و نتحدث عن القياس Measure و انواعه Scale Ordinal Nominal
11- الاحصاء ببساطه - أنواع البيانات - الكميه و النوعيه و السلاسل الزمنيه و البيانات المقطعيه
มุมมอง 8695 ปีที่แล้ว
في هذا الدرس اتحدث عن انواع البيانات Data type Quantitative Data Qualitative Data Time-series Data Time-series Data
10- الاحصاء ببساطه - خيارات القيم المفقوده - عرض العمود و المحاذاه للمتغيرات في برنامج SPSS
มุมมอง 3225 ปีที่แล้ว
خيارات القيم المفقوده - عرض العمود و المحاذاه للمتغيرات في برنامج SPSS Define Missing Values , Column and Alignment options for the variable in SPSS
09- الاحصاء ببساطه - طرق جمع البيانات - الملاحظات المباشره و المقابلات الشخصيه
มุมมอง 3575 ปีที่แล้ว
في هذا اتكلم عن جمع البيانات بواسطة الملاحظات المباشره و المقابلات الشخصية Direct observation & Personal Interview ايضا نقارن بين مزايا و عيوب الخمس الطرق التي تحدثنا عنها و هي التجارب , و المسح التلفوني و الاستبيانات المكتوبه و الملاحظات المباشره و المقابلات الشخصيه تحياتي
08-الاحصاء ببساطه- تعريف قيمة المتغير في البرنامج- Define Value Label in SPSS
มุมมอง 9355 ปีที่แล้ว
في هذا الدرس اتكلم عن لماذا نستخدم ال Value Label و كيف يتم ادخال القيم و تعديلها و حذفها في Value Label
07- الاحصاء ببساطه - طرق جمع البيانات - الاستبيانات المكتوبه
มุมมอง 2385 ปีที่แล้ว
07- الاحصاء ببساطه - طرق جمع البيانات - الاستبيانات المكتوبه
06- الاحصاء ببساطه - أنواع المتغير في برنامج SPSS
มุมมอง 1.1K5 ปีที่แล้ว
06- الاحصاء ببساطه - أنواع المتغير في برنامج SPSS
05-الاحصاء ببساطه - طرق جمع البيانات - المسح التلفوني ( الاستبيانات التلفونيه)
มุมมอง 1775 ปีที่แล้ว
05-الاحصاء ببساطه - طرق جمع البيانات - المسح التلفوني ( الاستبيانات التلفونيه)
04- الاحصاء ببساطه- ادخال متغير في برنامج SPSS و تعريف النوع و العرض و القيمه العشريه و الوسم
มุมมอง 1.9K5 ปีที่แล้ว
04- الاحصاء ببساطه- ادخال متغير في برنامج SPSS و تعريف النوع و العرض و القيمه العشريه و الوسم
03-الإحصاء ببساطه- طرق جمع البيانات - التجارب - التصميم التجريبي
มุมมอง 6205 ปีที่แล้ว
03-الإحصاء ببساطه- طرق جمع البيانات - التجارب - التصميم التجريبي
الدرس الثاني- الاحصاء ببساطه- تشغيل البرنامج و عمل اول تحليل احصائي و رسم بياني
มุมมอง 6815 ปีที่แล้ว
الدرس الثاني- الاحصاء ببساطه- تشغيل البرنامج و عمل اول تحليل احصائي و رسم بياني
الدرس الاول : ما هو علم الاحصاء ؟ و لماذا ؟
มุมมอง 9925 ปีที่แล้ว
الدرس الاول : ما هو علم الاحصاء ؟ و لماذا ؟
شكراً جزيلاً لحضرتك ❤
السلام عليكم رابط البيانات غير متوفر ممكن رابط لتنزيل البيانات جزاكم الله خيرا
شرح حضرتك ممتاز بجد ياريت حضرتك تكمل
بارك الله بعمرك
وين اكدر احفظ البيانات حتى استطيع ان اجلبها للاموس
شرح ممتاز ومفصل ,جزاك الله خير
thanks a lot for your clear explanation.
وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته
جزاك الله خيرا
شكرا على الفيديو.. لكن ملاحظة هل نسيت طريقة تحليل المحتوى
الشرح جميل ومهم جزاكم الله خيرا
اكثر من رائع
بارك الله فيكم. شُكراً.
thank you Dhafer< We are looking to have new videos on those topics.
شكرا لك ، الرابط الخاص بالإضافات لا يعمل
شكرا جزيلا استاذ على هذا الشرح الوافي والمبسط
هل الانحدار اللوجستي معني
احسنت استاذ علي اتمنى الاستمرار والتوفيق
بارك الله فيك ❤️
ما هو معيار قبول النموذج ؟ ماحدود الخطأ المقبول ؟
عذرا الاضافات غير موجوده , فالصفحة لا تفتح
شرح رائع
شكرا جزيلا لكم
شرح وافي كافي. بارك الله فيك أخي علي وجزاك الله خير عنا خير الجزاء. فقط اريد معرفة هذا البرنامج الذي أنت تستعمله في شرحك للكتابة...
رائع جدا مبدع دائما يا دكتور ما شاء الله
نفس المشكلة لدي .... لاتظهر لي rotated matricRotated Component Matrixa ويظهر a Rotation failed to converge in 25 iterations. (Convergence = ,003)
من فضلك هل وجدت حل للمشكلة؟ لأني حاولت كثيرًا وتظهر لي نفس النتيجة
اريد استخدام spss في تحليل نتائج الطلاب حسب عدة متغيرات الجنس العمر مقارنة بين الأفواج .... هل يمكن ذلك
السلام عليكم لو اريد اتنبأ باسعار الاسهم مثلا، الشبكة بتتنبأ بحسب المدخلات، لكن كيف لو اريد اعمل تنبؤ للاسعار المستقبلية (خارج العينة) مثلا اتنبأ بسعر الاغلاق للأيام القادمة ؟
شكرا لك
السلام عليكم ورحمة الله من فضلك لاتظهر لي rotated matricRotated Component Matrixa وهذا ما يخرج كرسالة ؟ a Rotation failed to converge in 25 iterations. (Convergence = ,003)
من فضلك هل وجدت حل للمشكلة؟ لأني حاولت كثيرًا وتظهر لي نفس النتيجة
شرح متميز وأسلوب أكثر من رائع ربنا يوفقك دائما عندى أستفسار بسيط علشان نحدد طبيعة أحد المتغيرات كعلاقة ايجابية أم سلبية على المتغير التابع في الشبكة بيحددها الوزن للرابط بين طبقة المدخلات والطبقة المخفية أم الوزن بين الطبقة المخفية وطبقة المخرجات
شكرا جزيلا. تحديد طبيعة العلاقة بين المتغيرات كإيجابية او سلبية من الصعب أن يتم في الشبكة من خلال فقط النظر الى الاوزان في داخل الشبكة العصبية. ذلك أن هذه الاوزان وعلاقاتها تختلف باختلاف الوزن كما ذكرت بين المدخلات والشبكة المخفية و من جهة أخرى بين الشبكة المخفية و المخرجات كما أن هذه الاوزان تعتمد أيضا على: القيم الأولية Initial values و الخوارزمية المستخدمة Optimization algo و نطاق الاوزان Ranges ... الخ كما أن هذه الاوزان داخل الشبكة قد تؤثر على بعضها. فمثلا لو كان أحد الاوزان بين الشبكة المخفية والمخرجات سالبا لاحد المدخلات فقد يكون ذلك معناه ان بعض المدخلات قد لا يؤثر على المخرجات إيجابا الا عند تجاوزه قيمة معينة. ولذلك فإنه من الصعب وصف العلاقة ببساطه كسلبية أو إيجابية من خلال شبكة الاوزان بداخل الشبكة فقط . أحيانا يتم محاولة بناء أكثر من نموذج ومقارنتها لفهم العلاقات بداخلها وتغيير بناء هذه الشبكات وعمل تحليل الحساسية Sensitivity analysis لفهم العلاقات بين المتغيرات.
دكتور محتاج ثلاثة متغيرات مستمره واثنين وصفي واحد تابع ممكن تساعدني
استاذ هل يوجد لديك ملفpdf او ورد عن انواع الملفات وشرح عنه؟ ارجوا الرد لان احتاجه في امتحان
كيف ندخل متغير ذو فئات؟
واحشنا يامعلم
برنامج رائع وشرح أروع
سلسلة من الحلقات المفيدة و الممتعة 👍👍👍
راااااااااااااااااااااااااااااااااااائع جدا جدا جدددددددا
حلقة رائعة ومهمة الكثير منا يتعامل مع البيانات لكن قد لا يكون عنده تصور عن نوع البيانات التي يتعامل معها. شكرا لك يا بش مهندس
بالتوفيق ان شاء الله مهندسنا الغالي
👍
حلقة رائعة ومختصرة
حلقة جميلة فيها خلاصة تجميع البيانات data collection
شكرا لك على هذا الشرح المبسط
حلقة جميلة و مفيدة
👍👍👍👍👍
حلقات رائعة ومميزة
شكرا على هذا الشرح الجميل والتطور الكبير في عرض الحلقات
شكرا لك مهندس على باسمى واسم دفعتى مهندسي نفط اليمن YPE الدفعة الثانية من الجامعة الإماراتية الدولية نوجه شكر لروحك العطرة في تزكية العلم كتب الله اجرك
تبارك الله من درس إلى آخر تزداد محبتي للإحصاء بسبب هذا الأسلوب البسيط والماتع 👍