تحليل البيانات

اﻟﻔصﻞ اﻟثﺎﻟث : اﻟتحﻠیﻞ اﻟوﺼﻔﻲ � ﻋمﻠیﺎت ﻋرض ووﺼﻒ اﻟبیﺎﻨﺎت ﻟمجﻬود SPSS ﺤیث ﻟبسﺎطتﻬﺎ وﺴﻬوﻟﺔ ﻓﻬمﻬﺎ ﺘستخدم اﻹﺤصﺎءات اﻟوﺼﻔیﺔ ً ﺘﻌﻠم اﻷواﻤر اﻟضرو ﻋﻠﻰ ﻨ طﺎق واﺴﻊ ﻤن ﻗبﻞ اﻟبﺎﺤثین. . وﺘستﻌم ً ، ً إذا ﻞ اﻹﺤصﺎءات اﻟوﺼﻔیﺔ ﻻﻏراض ﻤتﻌددة، ﻨذ • وﺼﻒ ﺨصﺎﺌص اﻟﻌینﺔ • ً اﻟتحﻠیﻞ اﻹﺤصﺎﺌﻲ اﻟتﻲ ﺴتستخدم ﻻﺤﻘﺎ ق واﻟتﺄﻛد ﻤن اﺤترام اﻟمتﻐیرات ﻟشروط طر ﻓﻲ اﻟتحﻘ ق ﻤن ﺘسﺎؤﻻت وﻓرﻀیﺎت اﻟبحث • وﻟﻺﺠﺎ اﻟمحددة. اﻟﻘیﺎس ى و اة � ً اﻹﺤصﺎﺌیﺔ اﻷﻨسب. ﻨذ � ً � � ﻟوﺼﻒ اﻟبیﺎﻨﺎت ً )ﻤﻘﺎﯿیس اﻟنسب(. وﺘﻌتبر اﻷﺸكﺎل اﻟبیﺎﻨیﺔ وﺴیﻠﺔ ﻤﻔیدة وﻀرور 1 - اﻟتكرارات Frequencies � اﻟتكرار Frequenc y ً ﻋﺎدة ﻟﻠحصول ﻋﻠﻰ ﻋدد اﻹﺠﺎ ﻟكﻞ ﺤﺎﻟﺔ ﻤن ﺤﺎﻻت اﻟمتﻐیر أو ﻟوﺼﻒ ﺘوز ﻋداد. ﻋدد ﻤرات ﺤصول أو ظﻬور ً ﯿبین اﻟتكرار إذا شكﻞ ﺠدوﻟﻲ أو ﺴنستخدم ﻓﻲ ﻫذا اﻟ ﻔصﻞ ﺒیﺎﻨﺎت ﺘم ﺠمﻌﻬﺎ ﻤن ﺨﻼل اﺴتبﺎﻨﺔ ﺘم ﺘصمیمﻬﺎ ﻤن ﻗبﻞ أﺤد اﻟبﺎﺤثین ﻟشرح اﺴتخداﻤﺎت اﻹﻨترﻨت ﻟﻸﻏراض اﻟشخصیﺔ أو ﻏیر اﻟمﻬنیﺔ. � اﻟ بیﺎﻨﺎت اﻟتﻲ ﺘم ﺠم ﻌﻬﺎ ﻤن 30 ً ﻤجیبﺎ . ﺘضمنت اﻟدراﺴﺔ اﻟمتﻐیرات اﻟتﺎﻟیﺔ: ISSN: 2617-989X 47

• اﻟجنس : )ذ • اﻷﻟﻔﺔ ﻤﻘیﺎس ﻤن 7 درﺠﺎت 1 / ً = ﻏیر ﻤﺄﻟوﻓﺔ أﺒدا 7 ( ً = ﻤﺄﻟوﻓﺔ ﺠدا • ﺴﺎﻋﺎت اﺴتخدام اﻻﻨترﻨت ً أﺴبوﻋیﺎ • اﻻﺘجﺎﻩ ﻨحو اﻻﻨترﻨت : ﻤﻘیﺎس ﻤن 7 درﺠﺎت 1 / ً = ﺴﻠبﻲ ﺠدا 7 ( ً = إ • واﻻﺘجﺎﻩ ﻨحو اﻟتكنوﻟوﺠیﺎ : ﻤﻘیﺎس ﻤن 7 درﺠﺎت 1 / ً = ﺴﻠبﻲ ﺠدا 7 ( ً = إ • ﻋبر اﻻﻨترﻨت ق اﻟتسو : )ﻨﻌم/ﻻ ( • اﻟصیرﻓﺔ ﻋبر اﻻﻨترﻨت: )ﻨﻌم/ﻻ( ISSN: 2617-989X 48

اﻟ جدول 1.3 . ﺒیﺎﻨﺎت دراﺴﺔ اﺴتخدام اﻻﻨترﻨت ﻟﻸﻏراض اﻟشخصیﺔ ISSN: 2617-989X 49

ﺘظﻬر ﺘكرارات ﻗیم اﻟمتﻐیر ﻀمن SPSS ﺒبسﺎطﺔ اﻟحصول ﻋﻠیﻬﺎ Analyze  Descriptive Statistics  Frequencies ﻟتظﻬر اﻟنﺎﻓذة اﻟتﺎﻟیﺔ واﻟتﻲ ﯿتم ﻤن ﺨﻼﻟﻬﺎ اﺨتیﺎر اﻟمتﻐیر أو اﻟمتﻐیرات اﻟمراد اﻟحصول ﻋﻠﻰ ﺠ داوﻟﻬ ﺎ اﻟتكرار اﻟ شكﻞ 1.3 . ﻨﺎﻓذة Frequencies ﻀمن SPSS ﺴ ى ﻓﺈذا ﻤﺎ أردﻨﺎ ﺘوﺼیﻒ ﻤتﻐیر "اﻟجنس" أي ﻤﻌرﻓﺔ ﻋدد اﻟذ حب اﻟمتﻐیر "اﻟجنس" ﻤن اﻹطﺎر اﻟموﺠود ﻓﻲ ﺠﻬﺔ اﻟیسﺎر إﻟﻰ اﻹطﺎر اﻟموﺠود ﻓﻲ ﺠﻬﺔ اﻟیمین ﺘحت ﻋنو ان Variable(s) . وﻋند اﻟنﻘر ﻋﻠﻰ OK اﻟتﺎﻟﻲ ي ﺴیظﻬر اﻟجدول اﻟتكرار اﻟ جدول 2.3 . ﻨ تیجﺔ اﻟتكرارات ﻟمتﻐیر "اﻟجنس" Statistics اﻟﺟﻧس N Valid 30 Missing 0 اﻟﺟﻧس Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid ذﻛر 15 50.0 50.0 50.0 أﻧﺛﻰ 15 50.0 50.0 100.0 Total 30 100.0 100.0 ISSN: 2617-989X 50

ﻤن أر ي � ن ﯿتكو • اﻟﻌمود اﻷول Frequency : ﯿتضمن إﺤصﺎء أﻓراد اﻟﻌینﺔ ﻓﻲ • اﻟﻌمود اﻟثﺎﻨﻲ Percent : ﯿتضمن اﻟنسب اﻟمئو • اﻟﻌمود اﻟثﺎﻟث Valid Percent : ﯿتضمن اﻟنسب اﻟمئو • اﻟﻌمود اﻟرا Cumulative Percent : � اﻛمیﺔ ﻟﻔئﺎت اﻟمتﻐیر أن اﻟنﺎﻓذة ً ﻨﻼﺤظ أ Frequencies ﺘتیﺢ ﻟنﺎ ﺘمثیﻞ أو ﻋرض اﻟتكرارات ﻟخراﺌط اﻟبیﺎﻨیﺔ Charts . وﻤن أﻫم اﻷﺸكﺎل اﻟبیﺎﻨیﺔ اﻟمتﺎﺤﺔ ﻨجد • اﻟداﺌرة اﻟبیﺎﻨیﺔ Pie Chart : ﺘس تخدم ﻟتمثیﻞ اﻟتكرارات أو اﻟنسب اﻟمئو اﻟم تﻐیرات اﻟنوﻋیﺔ أو اﻟترﺘیبیﺔ. • اﻷﻋمدة اﻟبیﺎﻨیﺔ Bar Chart : ﺘ ستخدم ﻟتمثیﻞ اﻟتكرارات أو اﻟنسب اﻟمئو متﻐیرات اﻟنوﻋیﺔ أو اﻟترﺘیبیﺔ. � اﻟ شكﻞ 2.3 . اﻟداﺌرة اﻟبیﺎﻨیﺔ واﻷﻋمدة اﻟبیﺎﻨیﺔ ﻟمتﻐیر "اﻟجنس • اﻟمدرج ي اﻟتكرار Histograms � : اﻟﻘیﺎﺴیﺔ أو اﻟمستمرة اﻟمدرﺠﺔ واﻟنسب( . � ي و ISSN: 2617-989X 51

و اﻟخط اﻟبیﺎﻨﻲ Line Chart ﻓﻲ إ اﻟﻘیم ً ﻤمﺎ � ت ﻗیم اﻟمتﻐیر ﻋبر اﻟزﻤن. وﻟﻠحصول ﻋﻠﻰ اﻟخط اﻟبیﺎﻨﻲ ﻨتبﻊ اﻟمسﺎر اﻟتﺎﻟﻲ: Graphs  Legacy Dialogs  Line  Simple ﻨﻼﺤظ ﻫنﺎ إﻤكﺎﻨیﺔ اﺘبﺎع ﻤسﺎر ﻤشﺎ )اﻟداﺌرة و اﻷﻋم دة ( وﻏیرﻫﺎ. ي اﻟبیﺎﻨیﺔواﻟمدرج اﻟتكرار اﻟ شكﻞ 3.3 . اﻟمدرج اﻟبیﺎﻨﻲ واﻟخط اﻟبیﺎﻨﻲ ﻟمتﻐیر "اﻻﺘجﺎﻩ ﻨحو اﻻﻨترﻨت ﻛمﺎ ﺘتیﺢ ﻟنﺎ اﻟنﺎﻓذة Frequencies أن ﻨختﺎر اﻟزر Statistics ﻤمﺎ س اﻟنزﻋﺔ اﻟمر یﺎت. ISSN: 2617-989X 52

2 - ﻤﻘﺎﯿیس اﻟنزﻋﺔ اﻟمر Measures of central tendency ﯿتضمن اﻹﺤصﺎء اﻟوﺼﻔﻲ اﻟمرﺘبط یﻒ اﻟنزﻋﺔ اﻟمر ﺘتضمن ﻤﻘﺎﯿیس اﻟنزﻋﺔ اﻟمر Centrality - based measures ﻤن اﻟوﺴط ً � � ً اﻟحسﺎﺒﻲ واﻟوﺴیط واﻟمنوال. و SPSS � اﻟمسﺎر اﻟتﺎﻟﻲ Analyze  Descriptive Statistics  Frequencies  Statistics اﻟ شكﻞ 4.3 . ﻨﺎﻓذة Statistics ﻀمن اﻟنﺎﻓذة Frequencies 2 - 1 . اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ Mean � Mean أﺤد ﻤﻘﺎﯿیس اﻟوﺼﻒ اﻹﺤصﺎﺌﻲ اﻟتﻲ ﯿﻠجﺄ اﻟبﺎﺤث إﻟﻰ اﺴتخداﻤﻬﺎ ﻋندﻤﺎ ﻓﻲ إ ً راﻏبﺎ ن � و ﺜم ﻗسمﺔ ﻫذا اﻟمجموع ﻋﻠﻰ ﻋدد اﻟمشﺎﻫدات . ISSN: 2617-989X 53

𝑿𝑿 � = ∑ 𝒙𝒙 / n � اﻟحسﺎﺒﻲ . ً أﻛثر ﻤﻘﺎﯿیس اﻟنزﻋﺔ اﻟمر وﻫو � اﻟمستمر ة أو اﻟﻘیﺎﺴیﺔ )ﻤدرﺠﺔ وﻨسب(. وﻤن أﻫم ﻤزا تبﺎر ﺠمیﻊ اﻟﻘیم. أﻤﺎ ﻋیو 2 - 2 . اﻟوﺴیط Median � Median � دد ﺘﻠك اﻟﻘیمﺄﻋﻠﻰ اﻟوﺴیط واﻟنصﻒ اﻵﺨر أﺴﻔﻠﻪ . اﻟوﺴیط ً إذا ﻫو اﻟﻘیمﺔ اﻟتﻲ یم و � ﻋنﻬﺎ اﻟنصﻒ اﻵﺨر، أي أن 50 % ﻤن اﻟﻘیم أ ﻗﻞ ﻤنﻪ و 50 % ﻤن اﻟﻘیم أﻋﻠﻰ ﻤنﻪ و � ً ﺎ ﻟﻠنزﻋﺔ اﻟمر ً ﻤنﺎﺴبﺎ � . وﻟﻠوﺼول إﻟﻰ ﻗیمﺔ اﻟوﺴیط، ﻓﺈﻨﻪ ﯿتوﺠب ﻋﻠﻰ اﻟبﺎﺤث اﻟﻘیﺎم ﺒترﺘی ب ﺠمیﻊ اﻟﻘیم اﻟمﻌطﺎة ﻋن اﻟمتﻐ یر إﻤ ﺎ ، و ً أو ﺘصﺎﻋد ً ﺘنﺎزﻟیﺎ اﻟتﻲ ﺘﻘسم اﻟﻘیم إﻟﻰ ﻤجموﻋتین ﻤتس ﺎو . و ، ى أﺨر ﻤوﻗﻊ اﻟوﺴیط = ) n + 1 / ( 2 ﺤیث � n ( إﻟﻰ ﻋدد اﻟﻘیم اﻟمﻌطﺎة . أﻤﺎ إذا ً ﺘطبق اﻟمﻌﺎدﻟﺔ اﻟسﺎ نﺔ زو ً ﺠیﺎ ﻓیمكن اﻟحصول ﻋﻠﻰ اﻟوﺴیط ﻤن ﺨﻼل ﺤسﺎب اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ﻟﻠﻘیمتین اﻟﻠتین ﺤﻠتﺎ ﻓﻲ وﺴط اﻟبیﺎﻨﺎت (. وﻓ ً أو ﺘنﺎزﻟیﺎ ً �) ﻤوﻗﻊ اﻟﻘیمﺔ اﻟوﺴیطیﺔ اﻷوﻟﻰ ﻫو ن ﻲ ﻫذﻩ اﻟحﺎﻟﺔ n/ 2 وﻤوﻗﻊ اﻟﻘیمﺔ اﻟوﺴیطیﺔ اﻟثﺎﻨیﺔ ﻫو n+2)/2 . وﻤن أﻫم ﻤزا ﻻ ﯿتﺄﺜر � ﺴﻬ و ﻟ ﺔ اﻟحسﺎب . أﻤ ﺎ أﻫم ﻋ یو ﻓیكمن ﻓﻲ ﻻ . ISSN: 2617-989X 54

2 - 3 . اﻟمنوال Mode � Mode أ وﻫو ً أو ﺘكرارا ً � . وﻟتحدﯿد اﻟمنوال ، ﻓﺈن ﻋﻠﻰ اﻟبﺎﺤث أن اﻟمدروس. ﺘﻠك اﻟتﻲ ﺘتمتﻊ ن و � وﻋند ا ﺴتخدا م اﻷﻋمدة اﻟبیﺎﻨیﺔ أو اﻟمدرج ﻓﺈن اﻟﻌمود اﻷطول ﻓﻲ اﻟشكﻞ ﯿتمیز اﻟمنوال � سﻬوﻟﺔ ﺤسﺎ و مرة( أ ي أن اﻟمنوال ﯿزود اﻟبﺎﺤث تﻐیرات ذات اﻟطبیﻌﺔ اﻟنوﻋیﺔ واﻟكمیﺔ ﻓﻲ آن واﺤد . � ﺎﻟمﻘﺎ ﺒﻞ ﻗد ﻗد � . ﺒیﺎﻨﺎ ت أﻛثر ﻤن ﻗیمﺔ ﻤن ﻤنواﻟیﺔ. ي ﺘحتو 3 - ﻤﻘﺎﯿیس اﻟتشتت Dispersion measures ﺘﻔید ﻤﻘﺎﯿیس اﻟتشتت Dispersion Measures ﻓﻲ ﻤﻌرﻓﺔ ﻟمجموﻋتین ﻤن اﻟبیﺎﻨﺎت ﻨﻔس اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ وأن ﺘكوﻨﺎ ن )اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ(. ﻓمن اﻟممكن أن ﻤختﻠﻔتین ﻓﻲ اﻨتشﺎرﻫمﺎ ﺤول اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ. ﻓﻠو ﺘﺄﻤﻠنﺎ اﻟمثﺎل اﻟتﺎﻟﻲ اﻟذي نتین ﻤ ن اﻷﺴر وﻫﻲ: ﻋدد ﻓرا د اﻷﺴرة ﻟﻠﻌینﺔ اﻷوﻟﻰ: 4 5 6 5 ﻋدد أﻓراد اﻷﺴرة ﻟﻠﻌینﺔ اﻟثﺎﻨیﺔ 2 6 1 11 ) ٍ ﻨجد أن اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ﻟكﻼ اﻟﻌینتین ﻤتسﺎو 5 ( رﻏم اﻟتبﺎﯿن اﻟواﻀﺢ ﻓﻲ ﻋدد أﻓراد اﻷﺴرة ﻓﻲ � ﻠتﺎ اﻟﻌینتین. ﺘستخدم ﻤﻘﺎﯿیس اﻟتشتت ﻋﺎدة ﻤﻊ اﻟبیﺎﻨﺎت اﻟﻘیﺎﺴیﺔ أو اﻟمستمرة )ﻤدرﺠﺔ أو ﻨسب(. و زودﻨﺎ ﻋﻠم اﻹ ﺤصﺎء � . ي ، ﻤنﻬﺎ اﻟمدى واﻟتبﺎﯿن واﻻﻨحراف اﻟمﻌیﺎر 1.3 . اﻟمدى Range � Range أﻛثر ﻤﻘﺎﯿیس اﻟتشتت ﺒداﺌیﺔ ﺒین أﻋﻠﻰ ﻗیمﺔ وأﻗﻞ ﻗ ق ﻓﻬو یمﺔ ﻓﻲ اﻟﻘیم اﻟمﻌطﺎة ﻋن اﻟمتﻐیر ﻤحﻞ اﻟدراﺴﺔ. ISSN: 2617-989X 55

Smallest X – Largest Range = X ﯿتمیز اﻟمدى ، إﻻ أن ﻻ ً ا ﻻﻋتمﺎدﻩ ﻋﻠﻰ ﻗیمتین ﻓﻘط ﻤن ﻤجموع ﻗیم اﻟمتﻐیر. 2.3 ي . اﻟتبﺎﯿن واﻻﻨحراف اﻟمﻌیﺎر Variance and standard deviation � اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ﻋﻠﻰ أ ﻨﻪ اﻨحراف اﻟﻘیمﺔ اﻟمشﺎﻫدة ﻋن اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ . ﻟكن ﻟدى اﺴتخدام ﻫذا اﻟمؤﺸر ﻟﻠتﻌرف ﻋﻠﻰ ﺘشتت اﻟﻘیم ﺤول اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ﺴنﻼﺤظ أن ﻤجموع اﻨحراﻓﺎت اﻟﻘی م اﻟصﻔر ي ﻋن وﺴطﻬﺎ اﻟحسﺎﺒﻲ . ً داﺌمﺎ ﻟحﻞ ﻫذﻩ اﻟمشكﻠﺔ اﻗترح ﻤﻘیﺎس ﻟﻠتشتت أطﻠق ﻋﻠیﻪ اﺴم اﻟتبﺎﯿن Variance . و ﺎﯿن � ﻤت وﺴط ﻤر . 𝑺𝑺 𝟐𝟐 = ∑ ( 𝒙𝒙 − 𝑿𝑿 � ) 𝟐𝟐 𝒏𝒏 − 𝟏𝟏 � ﺴﺎ ن ﻻ ً ﻟبﺎ . و ﻫو � ﻌندﻤ ﺎ ﺘتجمﻊ اﻟبیﺎﻨﺎت ﺤول اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ، و ً اﻟتبﺎﯿن ﺼﻐیرا ن )ﺘشتت ﻀﻌیﻒ ﻟكن وﻨتیجﺔ ﻻﻋتمﺎد اﻟتبﺎﯿن ﻋﻠﻰ ﺘر ﻗیﺎس اﺤتسﺎب ً اﻟمتﻐیر ﻤحﻞ اﻟدراﺴﺔ. ﻟذا وﻟﻠﻌودة إﻟﻰ وﺤدة اﻟﻘیﺎس اﻷﺼﻠیﺔ ﯿتم ﻋﺎدة اﻟجذر اﻟتر ﻌﻲ ﻟ ﻠتبﺎﯿ ن ، ي و Standard Deviation . ﻟسﻬوﻟﺔ اﻟتﻌﺎﻤﻞ ﻤﻌﻪ ً ﻟﻠتشتت ﻨظرا ً اﻟمﻘیﺎس اﻷﺸﻬر واﻷﻛثر اﺴتخداﻤﺎ ي � ر ً یﺎ وﻟكوﻨﻪ ﺠدول 3.3 . ﻤﻘﺎﯿیس اﻟنزﻋﺔ اﻟمر Statistics اﻷﻟﻔﺔ ﺑﺎﻻﻧﺗرﻧت N Valid 29 Missing 1 Mean 4.72 Median 5.00 Mode 6 Std. Deviation 1.579 Variance 2.493 Range 5 ISSN: 2617-989X 56

اﻟوﺴط اﻟحسﺎ ي � ﺒﻲ ﻟﻬ ذا اﻟمتﻐیر 4.72 واﻟوﺴیط 5 واﻟمنوال 6 ي . أﻤﺎ 5 واﻟتبﺎﯿن 2.493 واﻻ ﻨحراف ي اﻟمﻌیﺎر 1.579 . 4 - ﺸكﻞ اﻟتوز Distribution ن ﻓﻲ اﻟحﺎﻟﺔ اﻟمثﺎﻟیﺔ ﺘكو ﺒیﺎﻨﺎت اﻟمتﻐیر ﻤوزﻋﺔ Normal Distribution ﺤول ﻤر ً ، ﺤیث ﺘتوزع اﻟبیﺎﻨﺎت ﻪ ﺸكﻞ اﻟتوز ّ شب ُ وﻋﺎدة ﻤﺎ اﻟطبیﻌﻲ ي ﻓﺈذا رﺴمنﺎ اﻟمدرج اﻟتكرار histogram ﻟبیﺎﻨﺎت ﻤوزﻋﺔ ﻞ . ً ﻗیم اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ واﻟوﺴیط واﻟمنوال ﻤتسﺎو ن ﻤتنﺎظر ﺤول اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ اﻟ شكﻞ 5.3 . ﺸكﻞ اﻟتوز ﺤول ﻤر ً ﺘتجمﻊ ﻤﻌظم اﻟبیﺎﻨﺎت ﻓﻲ اﻟتوز (. ي اﻟمدرج اﻟتكرار ISSN: 2617-989X 57

و وﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ اﻟتوز 68 % ﻤن اﻟبیﺎﻨﺎت ﺘبﻌد ﻋن اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ اﻟمﻌیﺎر وﺘبﻌد ﺤواﻟﻲ 95 % ﻤن اﻟبیﺎﻨﺎت ﻋن اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ، ﻓیمﺎ ي � ﺘبﻌد 99 . ي % ﻤن اﻟبیﺎﻨﺎت ﻋن اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ � 68 % ﻤن اﻟبیﺎﻨﺎت ﻀمن اﻟمجﺎل اﻟمﻌرف ± ي اﻻﻨحراف اﻟمﻌیﺎر ) 𝑿𝑿 � ± 𝑺𝑺 .( وﺴتتواﺠد 95 % ﻤن اﻟبیﺎﻨﺎت ﻀمن اﻟمجﺎل 𝑿𝑿 � ± 𝟐𝟐 𝑺𝑺 . اﻟ شكﻞ 6.3 . ﺘوز أﻤﺎ ﻓﻲ اﻟواﻗﻊ ﻓﺈن ﻤن اﻟنﺎدر اﻟحصول ﻋﻠﻰ ﺸكﻞ اﻟتوز ﺔ ﺘوز � اﻟبیﺎﻨﺎت )اﻟمتﻐیر Skewness واﻟتﻔﻠطﺢ Kurtosis . 1.4 . اﻻﻟتواء Skewness ﺘﻌطﻲ ﻗیمﺔ اﻻﻟتواء Skewness ﻓكرة ﻋن ﺘمر . ﻓﺈذا ﻗ یم ﻫذا اﻟمتﻐیر ﺘتمر ن � ﺸكﻞ اﻟت وز ﻟ ﻬذا ٍ اﻟمتﻐیر ﻤﻠتو ﻨحو اﻟیمین و ، وﻓﻲ اﻟحﺎﻟ ن ﺔ اﻟمﻌﺎﻛسﺔ اﻟتواء اﻟمتﻐیر ﺴﺎ ً ﻟبﺎ أ و أن ﺸكﻞ اﻟتوز ٍ ﻤﻠتو ﻨحو اﻟیسﺎر. � ي ﻋند ﺘمثیﻞ اﻟبیﺎﻨﺎت histogram ﻨحو ً اﻟتوز ن � ISSN: 2617-989X 58

اﻟیمین إذا اﻤتد ﺸكﻞ اﻟتوزع أو ﻤنحنﻰ اﻟتوزع ﻨحو اﻟیمین ﻨحو اﻟیسﺎر )واﻟﻌكس � . اﻟ شكﻞ 7.3 ي . ﺸكﻞ اﻟتوز و ً اﻟتوز ن ﻋندﻤﺎ ﻨحو اﻟیمین، ﻓﺈن اﻟﻘیم اﻟمتطرﻓﺔ ﻨحو اﻟیمین ﺘؤﺜر ﻋﻠﻰ اﻟوﺴط اﻟح سﺎﺒﻲ سحبﻪ ن ﻨحو اﻟیمین. و اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ أﻛبر ﻤن اﻟوﺴیط . ﻨحو اﻟی ً أﻤﺎ إذا سﺎر، ﻓﺈ ن اﻟﻘیم اﻟمتطرﻓﺔ اﻟصﻐیرة ﺘسحب اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ن إﻟﻰ اﻟیسﺎر، وﻟﻬذا اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ أﺼﻐر ﻤن اﻟوﺴیط . و ﻟﻠوﺴیط ً اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ﻤسﺎو ن � وﻟﻠمنوال اﻟتوز ن ﻋندﻤﺎ ً ﻤتنﺎظرا . � ً ﻗیمﺔ ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻﻟتواء ﻤسﺎو ن ﺘكو � إذا ً اﻟﻠتواء ﻤﻘبوﻻ [ − 1 , + 1 ] ؛أي إذا - 1 ≤ Skewness ≤ +1 2.4 . اﻟتﻔﻠطﺢ Kurtosis اﻟتﻔﻠطﺢ ﻫو ﺘوز ارﺘﻔﺎع اﻟتوز بﺔ ﻟﻠت وز اﻟطبیﻌﻲ أو ﻤدى ﺘر ﯿدل ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتﻔﻠطﺢ Kurtosis ﻋﻠﻰ ﻤدى ﺘحدب أو ﺘسطﺢ ﺸكﻞ اﻟتوز ي ﻛبیر histogram ﻤﻘﺎرﻨﺔ ً ﻤسطحﺎ ن � ﻟتوز اﻟطبیﻌﻲ و ﻤﻌﺎﻤﻞ ن ﻟشكﻞ Kurtosis ذا ﻗیمﺔ ﺴﺎﻟبﺔ ذا ﺸكﻞ ﻤدﺒب أو ﻗﻠیﻞ اﻟتﻔﻠطﺢ ﻤﻘﺎرﻨﺔ ﻤﻊ ن أﻤﺎ إذا ﺘر ﻤﻌﺎﻤﻞ ن ﺸكﻞ اﻟتوز Kurtosis ذا ﻗیمﺔ ﻤوﺠبﺔ ISSN: 2617-989X 59

اﻟ شكﻞ 8.3 . أﺜر اﻟتﻔﻠطﺢ ﻋﻠﻰ ﺸكﻞ اﻟتوز إذا ﺘراوﺤت ﻗیمﺔ ً و Kurtosis ﻀمن اﻟمجﺎل [ − 1 , + 1 ] . و ﻛبیر ﻟﻠتﻔﻠطﺢ ﻋﻠﻰ ﻨتﺎﺌﺞ اﻟتحﻠیﻼت اﻹﺤصﺎﺌیﺔ ﻟذا ﯿتسﺎﻤﺢ اﻟكثیر ﻤن اﻟخبراء ﻤﻊ ﻗیم Kurtosis و [ − 3 , + 3 ] � . ﻟتحﻠیﻼت اﻹﺤصﺎﺌیﺔ 200 .( وﻓﻲ SPSS � Statistics اﻟمنبثﻘﺔ ﻤن اﻟنﺎﻓذة Frequencies . � ﺔ ، اﻷﻟﻔﺔ Skewness ي ﺘسﺎو - 0.094 ﻨحو اﻟیسﺎر أي ً وﻫﻲ ﺘشیر إﻟﻰ اﻟتواء ﻨحو اﻟﻘیم اﻟصﻐیرة، وﻫذا ﻤﺎﺘظﻬرﻩ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ واﻟوﺴیط ﺤیث أن اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ) 4.72 ( أﺼﻐر ﻤن اﻟوﺴیط 5 ( واﻟوﺴ یط أﺼﻐر ﻤن اﻟمنوال ) 6 (.ﻛمﺎ Kurtosis = - 1.261 ﻤﺎ ﻤﻘﺎرﻨﺔ ً ( إﻟﻰ أن ﺘوز اﻟﻘیمتین ﺘبﻘیﺎن ﻀمن اﻟحدود اﻟمﻘبوﻟﺔ ﻟشكﻞ اﻟتوز ISSN: 2617-989X 60

اﻟ شكﻞ 9.3 وﻤﻌﺎﻤﻼ اﻻﻟتواء واﻟتﻔﻠ ي . اﻟمدرج اﻟتكرار طﺢ ﻟمتﻐیر "اﻷﻟﻔﺔ � ى وﻓﻲ اﻟنﻬﺎ Kolmogrov - Smirnov )اﻟذي ﺴنشرﺤﻪ ﻓﻲ ﻓصﻞ ﻻﺤق( ﻻﺨتبﺎر ﻤدى اﻟتواء و ﺘﻔﻠطﺢ ﺸكﻞ اﻟتوز وز ﻟﻠمتﻐیر اﻟمدروس واﻟتوز إذا ً اﻟتحﻠیﻼت ﺘصبﺢ ﺤسﺎﺴﺔ ﺠدا ﺔ )+ 200 (، ﻟذا ﯿنصﺢ Tabachnick&Fidell (2007, p80) � ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ اﻟﻌینﺎت اﻟكبیرة ي ﺨﻼل اﻟمدرج اﻟتكرار ISSN: 2617-989X 61

ﻗﺎﺋﻤﺔ اﻟﻤﺮاﺟﻊ اﻟﻤﺮاﺟﻊ اﻟﻌﺮﺑﯿﺔ: - اﻟﺒﻠﺪاوي، ﻋﺒﺪ اﻟﺤﻤﯿﺪ ﻋﺒﺪ اﻟﻤﺠﯿﺪ ) 2007 (، أﺳﺎﻟﯿﺐ اﻟﺒﺤﺚ اﻟﻌﻠﻤﻲ واﻟﺘﺤﻠﯿﻞ اﻹﺣﺼﺎ ﺋﻲ: اﻟﺘﺨﻄﯿﻂ وﺑﺎﺳﺘﺨﺪام ً ﻟﻠﺒﺤﺚ وﺟﻤﻊ اﻟﺒﯿﺎﻧﺎت ﯾﺪوﯾﺎ SPSS ، اﻟﻄﺒﻌﺔ اﻟﺜﺎﻟﺜﺔ، دار اﻟﺸﺮوق، ﻋﻤﺎن ، اﻷردن. - اﻟﺴﺎﻋﺎﺗﻲ، ﻋﺒﺪاﻟﺮﺣﯿﻢ؛ ﺣﺴﻦ، أﺣﻤﺪ اﻟﺴﯿﺪ؛ ﺣﺎﺑﺲ، ﻋﺼﺎم؛ اﻟﺒﺤﻄﯿﻄﻲ، ﻋﺒﺪاﻟﺮﺣﯿﻢ؛ أﺑﻮ ا ﻟﻌﻼ، ﻟﺒﻨﻰ؛ اﻟﺸﺮﺑﯿﻨﻲ، زﻛﺮﯾﺎ ) 2009 (، ﺗﻄﺒﯿﻘﺎت ﻓﻲ ا ﻟﺘﺤﻠﯿﻞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ﻟﻠﻌﻠﻮم اﻹدارﯾﺔ و اﻹﻧﺴﺎﻧﯿﺔ ، اﻟﻄﺒﻌﺔ اﻟﺜﺎﻧﯿﺔ، ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻤﻠﻚ ﻋﺒﺪاﻟﻌﺰﯾﺰ، ﺟﺪة. - ﻧﺠﯿﺐ، ﺣﺴﯿﻦ ﻋﻠﻲ؛ اﻟﺮﻓﺎﻋﻲ، ﻏﺎﻟﺐ ﻋﻮض ﺻﺎﻟﺢ ) 2006 (، ﺗﺤﻠﯿﻞ وﻧﻤﺬﺟﺔ اﻟﺒﯿﺎﻧﺎت ﺑﺎﺳﺘﺨﺪ ام اﻟﺤﺎﺳﻮب: ﺗﻄﺒﯿﻖ ﺷﺎﻣﻞ ﻟﻠﺤﺰﻣﺔ SPSS ، اﻟﻄﺒﻌﺔ اﻷوﻟﻰ، اﻷھﻠﯿﺔ ﻟﻠﻨﺸﺮ واﻟﺘﻮزﯾﻊ، ﻋﻤﺎ ن، اﻷردن. اﻟﻤ ﺮاﺟﻊ اﻷﺟﻨﺒﯿﺔ: - Blumberg B., Cooper D.R., & Schindler P.S. (2005), Business Research Methods , Mcgraw - Hill, Berkshire. - Coakes S.J. (2005), SPSS for Windows: Analysis without Anguish , John Wiley, Australia. - Field A. (2006), Discovering Statistics Using SPSS , 2 nd Edition, SAGE, England. - Ho R. (2006), Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS , Chapman & Hall/CRC, USA. - Landau S. &Everitt B.S. (2004), A Handbook of Statistical Analysis Using SPSS , Chapman & Hall/CRC Press, USA. - Leech N.L., Barrett K.C., & Morgan G.A. (2005), SPSS for Intermediate Statistics: Use and Interpretation , 2 nd Edition, Laerence Erlbaum Associates, Inc., USA. - Mooi E. &Sarstedt M. (2011), A Concise Guide to Market Research: The Process, Data, and Methods Using IBM SPSS Statistics , Springer, Germany. - Moore D.S., McCabe G.P., Alwan L.C., Craig B.A., & Duckworth W.M. ISSN: 2617-989X 62