إحصاءات وصفية للمتغيرات الرقمية -Descriptive statistics for numerical variables in SPSS

في هذا الفيديو، أبين أربع طرق مختلفة لعرض الإحصاءات الوصفية للمتغيرات الرقمية، حيث أن بعض هذه الطرق تسمح بتقسيم التحليل تبعاً لفئات متغير فئوي، وبعضها يحسب النتائج لجميع الحالات دون تقسيم. كما يحتوي بعضها على خيارات أكثر من غيرها لأنواع الإحصاءات المحسوبة، وبعضها الآخر يشتمل على رسوم بيانية. وأعتقد أن آخرها هي الطريقة الأنسب لهدف الإبلاغ عن النتائج.
النسخة المستخدمة:
SPSS version 27.0
00:00 المقدمة
00:20 التعريف بمثال البيانات
00:40 الطريقة الأولى لعمل الإحصاءات الوصفية ونتائجها
01:41 الطريقة الثانية لعمل الإحصاءات الوصفية ونتائجها
02:50 الطريقة الثالثة لعمل الإحصاءات الوصفية ونتائجها
05:15 الطريقة الرابعة لعمل الإحصاءات الوصفية ونتائجها
06:33 تحرير جدول النتائج
07:22 إضافة نتيجة الأنوفا إلى الجدول وإكمال تحرير الجدول
09:20 الخلاصة
موقعنا على الإنترنت:
bionalysis.com/
صفحتنا على الفيسبوك:
/ bionalysis
تواصل معنا من خلال الواتساب لعرض أسعار خدمة التحليل الإحصائي أو التدقيق اللغوي للرسائل الجامعية والأبحاث:
[phone]
Marketing strategy TH-cam Thumbnail template on canva.com
Icon design on logomakr.com/

[@AMETURKI]

دكتورة عندي سؤال بخصوص مقياس ليكرت الخماسي إذا سمحتي،
‏هل يصح تقسيم المقياس الخماسي لثلاث مستويات كمعيار للحكم: (مرتفع، متوسط، منخفض)؟
‏لان سؤال الدراسة: ما مستوى…
‏والمقياس المطبق خماسي.
‏وللحكم تم اتباع المعادلة التالية: (٥-١)/٣= (١،٣٣)
‏•مرتفع ( ٥.٠٠-٣،٦٨)
‏•متوسط (٣،٦٧-٢،٣٤)
‏•منخفض (٢،٣٣-١،٠٠)
‏هل هو صحيح، أم يلزم ان يكون معيار الحكم خماسي.

[@bionalysis]

من الأفضل استخدام المقياس الخماسي لانه بيحتوي على قدر أكبر من المعلومات، لكن من الممكن دمج الفئتين الاعلى مع بعض والفئتين الدنيا مع بعض إذا كان العدد في بعض هذه الفئات قليلا. خيار آخر قد يكون حساب
z-score
للإجابات على المقياس الخماسي ومن ثم تحويله إلى ثلاثي باختيار عتبة تصنيف. قد يكون ذلك على سبيل المثال اعتمادا على موقع وحدة انحراف معياري واحدة على جانبي المتوسط،وبالاستعانة بشكل توزيع قيم
z-score.