تحليل البيانات

اﻟﻔصﻞ اﻟثﺎﻤن: ﺘحﻠیﻞ اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ � ﺘحﻠیﻞ اﻟتﺎ ن اﻻﻨحدار أﺤد اﻷﺴﺎﻟیب اﻹﺤصﺎﺌیﺔ اﻟمﻬمﺔ واﻟتﻲ ﺘستخدم ﺴﻊ ﻋش ر ﻟتحدﯿد وﺘوﻀیﺢ اﻟتﺄﺜیرات ﺒین اﻟمتﻐیرات اﻟمستﻘﻠﺔ independent variables واﻟمتﻐیر اﻟتﺎ dependent variable . � ستخدم اﻻﻨحدار ﻟﻠتنبؤ ً أ � ﻘیمﺔ اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ اﻟ مستﻘﻠﺔ � ر . أو ﻏیر ﺨطﻲ ً ﺨطیﺎ ن و إﻻ أي اﻟنمﺎذج اﻟخطیﺔ ً أﻨنﺎ ﻓﻲ ﻫذا اﻟمﻘرر ﺴنر . ﻓ ﺈذا تﻐیر ﻤ ستﻘﻞ واﺤد وﻤتﻐیر ﺘﺎ اﻟتحﻠیﻞ اﻟخطﻲ اﻟبسیط Simple Linear Regression . أﻤﺎ إذا وﻤتﻐیر ﺘﺎ ﻓیسمﻰ اﻟتحﻠیﻞ ﺎﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد Multiple Linear Regression . 1 - اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط Simple linear regression ﻛمﺎ رأﯿنﺎ ﻓﻲ اﻟﻔصﻞ اﻟسﺎﺒق ﻓﺈن ﺘحﻠیﻞ اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ تﻐیر ن إﻻ أﻨﻪ ﻻ ﺎ ﺈن ﻋﻠینﺎ اﻟﻠجوء إﻟﻰ اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط Simple Linear regressi on . ﻤﺎ ﯿتم إطﻼق اﺴم اﻟﻌﻼﻗﺔ اﻟداﻟیﺔ أو اﻟدوال ﻋﻠﻰ اﻟﻌﻼﻗﺔ اﻟسببیﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر اﻟمست ً و ﻘﻞ وا ﻟتﺎ ن أﻤثﻠﺔ ﻫذﻩ اﻟدوال ﻨذ • داﻟﺔ اﻟطﻠب: ﺘﻔترض أن اﻟكمیﺔ اﻟمطﻠو ﻌر اﻟسﻠﻌﺔ )اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ(. • داﻟﺔ اﻟﻌرض: اﻟ كمیﺔ اﻟمﻌروﻀﺔ ﻤن اﻟسﻠﻌﺔ )اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ ﻌﺔ )اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ(. • داﻟﺔ اﻻﺴتﻬﻼك: اﻹﻨﻔﺎق اﻻﺴتﻬﻼﻛﻲ )اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ )اﻟمت ﻐیر اﻟمستﻘﻞ(. ﻤن إ ً � ﻟﻠﻌﻼﻗﺔ اﻟسببیﺔ ﺒین ﻗیم ً ر ﺘمثیﻼ ISSN: 2617-989X 127

اﻟمتﻐیر أو اﻟدوال. 1 - 1 . ﻤﻌﺎدﻟﺔ اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط Simple linearregression formula � X 1 + ß 0 ß Y = ﺤیث • Y : اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ • X : اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ • ß0 : ا ﻟحد اﻟثﺎﺒت أو ﻤﻌﻠمﺔ ﺘﻘﺎطﻊ ﺨط اﻻﻨحدار )اﻟمستﻘیم( ﻤﻊ اﻟمحور اﻟﻌمودي )ﻤحور اﻟﻌینﺎت( . • 1 ß : � إﺸﺎرة ﻤﻌﻠمﺔ اﻟمیﻞ ﻤوﺠبﺔ )+( إذا ن . ﺘكو اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ واﻟتﺎ ز ﻐیر اﻟت ﺎ إﺸﺎرة ﻤﻌﻠمﺔ اﻟمیﻞ ﺴﺎﻟبﺔ ) ن أﻤﺎ إذا - (. ﻨﻌنﻲ ً إذا � Y ﻫو داﻟﺔ ﺨطیﺔ ﻤن اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ X ، أي أن ز � واﺤدة إﻟﻰ X ﺴوف ﺘ ؤدي إﻟﻰ اﻟتﻐیر ﻓﻲ Y . و Y ﺒدﻻﻟﺔ X ﻤن ﺨﻼل ﺘحدﯿد اﻟثواﺒت ß0 و ß1 واﻟتﻲ ﺘدﻋﻰ Coefficients . 1 - 2 . ﺸروط اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط Assumptions of simple linearregression ﻤن اﻟشروط اﻷﺴﺎﺴیﺔ اﻟواﺠب ﺘواﻓرﻫﺎ ﻟتطبیق اﻻﻨح دار اﻟخطﻲ اﻟبسیط: • وﺠود ﻋﻼﻗﺔ ﺨطیﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر X و اﻟتﺎ Y . وﻗد ﺴبق وﺸرﺤنﺎ ﻓﻲ اﻟﻔصﻞ اﻟسﺎﺒق ﻛیﻔیﺔ اﺴتكشﺎف إﻤكﺎﻨیﺔ وﺠود اﻟﻌﻼﻗﺔ اﻟخطیﺔ ﻤن ﺨﻼل ﻤنحنﻰ اﻻﻨتشﺎر Scatter Plot . • ً طبیﻌیﺎ ً ﺘوز ن أن Normal Distribution . • ﺒیﺎﻨﺎت اﻟمتﻐیر ن و Interval أ و اﻟنسب Ratio ﻗیﺎس أدﻨﻰ ﻟﻠمتﻐیر ى . و اﻟمستﻘﻞ. ISSN: 2617-989X 128

1 - 3 . اﻻﺨتبﺎر SPSS : Test using SPSS ﻓﻲ ﻤثﺎل اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ اﻟذ ي ﺘم ﺸرﺤﻪ ﻓﻲ اﻟﻔصﻞ اﻟسﺎﺒق أراد اﻟبﺎﺤث اﺨتبﺎر أﺜر ﻤدة اﻹﻗﺎﻤ ﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ )ﻤتﻐیر ﻤستﻘﻞ( ﻓﻲ اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ )ﻤتﻐیر ﺘﺎ دﻟﺔ (: ً اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟتﺎﻟیﺔ )إن وﺠدت طبﻌﺎ اﻟموقف ﻤن اﻟمدﯿنﺔ = 0 ß + 1 ß *ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ � ﺼیﺎﻏﺔ ﻓرﻀیﺔ اﻟﻌدم واﻟﻔرﻀیﺔ اﻟبدﯿﻠﺔ ﻓرﻀیﺔ اﻟﻌدم: ﻻ ﺘؤﺜر ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ ﻓﻲ اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ، أي أن: 0 1 : ß 0 H اﻟﻔرﻀیﺔ اﻟبدﯿﻠﺔ ﺘؤﺜر ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ ﻓﻲ اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ، أي أن: 0 ≠ 1 : ß 1 H و t ﻻﺨتبﺎر ﻤﻌﻠمﺔ اﻟمیﻞ، ﺤیث ﺘ ستخدم ﻗیمﺔ p - value )أو sig ( اﻟمراﻓﻘﺔ ﻹﺤصﺎﺌیﺔ t ﻟﻠمﻌﻠمﺔ ﻻﺨتبﺎر إﻤكﺎﻨیﺔ رﻓض ﻓرﻀیﺔ اﻟﻌدم. ﻓﺈذا � p - value < 0.05 ﻨرﻓض ﻓرﻀیﺔ اﻟﻌدم ﻋند دﻻﻟﺔ ى ﻤستو 5 % وﻨﻘبﻞ اﻟﻔرﻀیﺔ اﻟبدﯿﻠﺔ، أي أن اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ ﯿؤﺜر ﻓﻲ اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ إ ذا ﻨت p - value > 0.05 ﻓﻼ اﻟمستﻘﻞ ﻓﻲ اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ وﻟتطبیق اﺨتبﺎر اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط ﻓﻲ SPSS ﻨتبﻊ اﻟمسﺎر اﻟتﺎﻟﻲ Analyze  Regression  Linear ISSN: 2617-989X 129

اﻟ شكﻞ 1.8 � . SPSS ﻓﻲ اﻟنﺎﻓذة Linear Regression ﻨضﻊ اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ "ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ" ﻀمن اﻟمر Independent(s) وﻨضﻊ اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ Dependent . وﻨﻼﺤظ ﻓﻲ اﻟﻘﺎﺌمﺔ اﻟمنسدﻟﺔ Method أن ﻫنﺎك اﻟ اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ، ﻤثﻞ: ق ﻌدﯿد ﻤن طر • Enter : اﻟطر SPSS ﺤیث ﯿتم إدﺨﺎل ج )ﻤﻌﺎدﻟﺔ اﻻﻨحدار( ﻟیﻘوم اﻟبﺎﺤث • Stepwise إدﺨﺎل اﻟمتﻐیر اﻟذي ﯿتصﻒ ً : ﯿتم )دﻻﻟﺔ إﺤصﺎﺌیﺔ( ﻓ ﻲ ﻋﻼﻗتﻪ ﻤﻊ اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ ر تﺎ . ي اﻟتﻐیرات اﻟتﻲ ﺘطرأ ﻋﻠﻰ اﻟنموذج ﻋند إﻀﺎﻓﺔ • Backward : ﺘتنﺎول ﻫذﻩ اﻟطر أة ﻤ ن اﻷﻛثر "ﻻ ﻤﻌنو تﻐیرات اﻟتﻲ ﺘستوﻓﻲ درﺠﺔ اﻟمﻌنو • Forward ً : ﺘﻘوم ﻫذﻩ اﻟطر وﻤن ﺜ م اﻟذي ﯿﻠیﻪ ﻤن ﺤیث اﻟمﻌنو ﺔ ﻟیتم اﻟتوﻗﻒ ﻋند ﻋدم اﺴتیﻔﺎء اﻟمتﻐیر ﻟدرﺠﺔ اﻟمﻌنو ﻟﺔ اﻹﺤصﺎﺌیﺔ( اﻟمﻘررة. ISSN: 2617-989X 130

اﻟ شكﻞ 2.8 . اﻟنﺎﻓذة Linear Regression ق � OK ﺘظﻬر ﻨتﺎﺌﺞ ﺘحﻠیﻞ اﻻﻨحدار ﺤیث � تحﻠیﻞ . ﺠدول 1.8 . اﻟمتﻐیرات اﻟداﺨﻠﺔ ﻓﻲ اﻟتحﻠیﻞ و ANOVA ﻗیمﺔ ﻤﻌﺎﻤﻞ F ﻟنموذج اﻻﻨحدار اﻟذي ﯿبین اﻟدﻻﻟﺔ اﻹﺤصﺎﺌیﺔ ﻟنموذج اﻻﻨحدا ر اﻟكﻠﻲ. ﻨﻼﺤظ ﻓﻲ ﻫذا اﻟجدول أن F(1,28)=194.188 و sig < 0.001 و α أي أن اﺨتبﺎر ANOVA � إدﺨﺎﻟﻪ ﻟشرح ﺘﻐیرات اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ ISSN: 2617-989X 131

ﺠدول 2.8 . اﺨتبﺎر ANOVA ﻓﻲ ﺘحﻠیﻞ اﻻﻨحدر اﻟخطﻲ اﻟبسیط و � أو ﻤﻌﺎدﻟﺔ اﻻﻨحدار ﻤن ﺨﻼل اﻟجدول Coefficients اﻟذي اﻻﻨحدار. ﺠدول 3.8 . ﻤﻌﺎﻤﻼت اﻻﻨحدار Coefficients � Coefficients أن ﻗیمﺔ p - value ﻟمﻌﻠمﺔ اﻟمیﻞ أي ﻟمﻌﺎﻤﻞ اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ ﻟﻠمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ أﺼﻐر ﻤن 0.001 )أي أﺼﻐر ﻤن α ( و اﻟبدﯿﻠﺔ أي أن ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ ﺘؤﺜر � اﻟجدول Coefficient ﻤن اﺴتنتﺎج ﻨموذج اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ )ﻛتﺎ ﻟتﺎﻟﻲ: اﻟموقف ﻤن اﻟمدﯿنﺔ = 0.950 + 0.605 *ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ ﺘشیر ﻤﻌﻠمﺔ اﻟمیﻞ B1 إﻟﻰ أن ز ة ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻟسنﺔ واﺤدة ﯿؤدي إﻟﻰ ز � 0.605 . أﻤﺎ ﻤﻌﻠمﺔ Standardized Coefficient واﻟتﻲ � Beta ، ﻓﻬﻲ ﻤﻌﻠمﺔ اﻟمیﻞ ﻟﻠنموذج اﻟمﻘدر ﺤیث ﺘحسب ISSN: 2617-989X 132

ﻫذﻩ اﻟﻘیم اﻟمﻌیﺎر وﻓق اﻟمﻌﺎدﻟﺔ اﻟتﺎﻟیﺔ: S( 𝑿𝑿 - 𝑿𝑿 � ﻫذا اﻟنموذج ﻋﻠﻰ ﻤﻌﻠمﺔ اﻟتﻘﺎطﻊ )اﻟحد اﻟثﺎﺒت ي وﻻ B0 . ﺠدول 4.8 . ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتحدﯿد ً وأﺨیرا ﯿتضمن اﻟجدول Model Summary أﺤد أﻫم اﻟمؤﺸرات ﻟنموذج اﻻﻨحدار وﻫو ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتحدﯿد Determination Coefficient of و 2 R و ﻟجودة ﺘﻔسیر اﻟنموذج. ً اﻟذي ﯿدل ﻫذا اﻟمﻌﺎﻤﻞ ﻋﻠﻰ اﻟنسبﺔ اﻟمئو ﺒدﻻ ﻟﺔ ﻟوﺠود ﻤتﻐیر ﻤستﻘﻞ واﺤد ﻓﻲ اﻟنموذج(. ً اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ ﻓﻲ ﺤﺎﻟﺔ اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط ﻨظرا ﺘ تراوح ﻗیمﺔ ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتحدﯿد ﺒین 0 و 1 و إﻨﻪ اﻗتر 2 R ﻤن 1 � ّ دل ذﻟك ﻋﻠﻰ ﺠود ة اﻟنموذج. وﻓﻲ ﻨموذج اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط ﻫنﺎك ﻋﻼﻗﺔ ﺒین ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتحدﯿد وﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ ﻟبیرﺴ ن و r ﺒین اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ واﻟتﺎ : r = √ 𝑅𝑅 2 ﯿتصﻒ ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتحدﯿد أﻫمیﺔ ﻟﻠمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ ﻓﻲ اﻟنموذج. وﻟﻬذا ﯿتم اﺤتسﺎب ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتحدﯿد اﻟمصحﺢ Adjusted وﻗیمتﻪ د ً اﺌمﺎ أﻗﻞ ﻤن ﻗیمﺔ ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتحدﯿد )ﻏیر اﻟمصحﺢ(. ﻟﻠتﻘدﯿر ي أﻤﺎ اﻟخطﺄ اﻟمﻌیﺎر Standard Error of Estimate ﻓیﻘیس ﺘشتت اﻟﻘیم اﻟمشﺎﻫدة ﻋن ﺨط اﻻﻨحدار، و ثیﻞ ﻤﺎ ً ﺨط اﻻﻨحدار ﻟنﻘﺎط ﺸكﻞ اﻻﻨتشﺎر )وﻨﺎدرا . و یﻞ ﻨﻼﺤظ أن ﻗیمﺔ 2 R ي ﺘسﺎو 0.874 ﻤمﺎ ﻨموذج اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ )أو أن اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ - ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ( � 87.4 % ﻤن اﻟتﻐیرات ﻓﻲ ﻗیم اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ ISSN: 2617-989X 133

)اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ وﺘرﺠﻊ 12.6 % )اﻟمتبﻘیﺔ( ﻤن اﻟتﻐیرات ﻏیر اﻟمﻔسرة إﻟﻰ ﻋواﻤﻞ ﻋشواﺌیﺔ ﻫن ن ﺘكو ﺎك ﻤتﻐیرات ﻤﻬمﺔ ﻟم ﺘضمن ﻓﻲ اﻟنموذج . 2 - اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد Multiple linear regression � Multiple Linear Regression اﻤتداد ً ا ﻟﻼﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط إﻻ أﻨﻪ � و ﻟﻠتنبؤ تﻐیر اﻟتﺎ ﺒدﻻﻟﺔ ﻤجموﻋﺔ ﻤن اﻟ متﻐیرات اﻟمستﻘﻠﺔ. و ﻟتﺎ Y واﻟمتﻐیرات اﻟمستﻘﻠﺔ ﻋﻠﻰ ﺸكﻞ ﻤﻌﺎدﻟﺔ ﺨطیﺔ ﺘكتب n X n + … + ß 2 X 2 + ß 1 X 1 ß + α = Y ﺤیث n B …, , 2 , B 1 B ﺘمثﻞ ﻤﻌﺎﻤﻼت اﻻﻨحدار اﻟجزﺌیﺔ Partial Regression Coefficient أو اﻟمیول اﻟجزﺌیﺔ � ﯿدﻋوﻫﺎ اﻟبﻌض ﻤﻌﺎﻤﻼت اﻟمتﻐیرات اﻟمستﻘﻠﺔ. 1.2 . ﺸروط اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد Assumptionsof multiple linear regression إن ﺸروط اﻟنموذج اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد ﻫﻲ ﻨﻔسﻬﺎ ﺸروط اﻟنموذج اﻟخطﻲ اﻟبسیط وﺠوب أﻻ اﻟمتﻐیرات اﻟمستﻘﻠﺔ ﻤرﺘبطﺔ ﻤﻊ ن ﺘكو طﻲ اﻟمتﻌدد Multicollinearity . و � ت اﻻرﺘبﺎط pearson correlation ﺒین اﻟمتﻐیرات اﻟمستﻘﻠﺔ واﻟتﺄﻛد ﻤن أ ﻨﻬﺎ ﻟیست ﻤرﺘبطﺔ نﻬﺎ )ﻻ ي ﺘتجﺎوز أو ﻻ ﺘسﺎو 0.90 ( . 2.2 . اﻻﺨتبﺎر SPSS : Test using SPSS ﻓﻲ ﻤثﺎﻟنﺎ اﻟسﺎﺒق أﻀﺎف اﻟبﺎﺤث اﻟمتﻐیر اﻟمستﻘﻞ "أﻫمیﺔ اﻟطﻘس" إﻟﻰ ﻨموذج اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ وأﻋﺎ د إﺠر اء ﻓحصﻞ ﻋﻠﻰ ً اﻻﺨتبﺎر وﻓق اﻟخطوات اﻟمبینﺔ ﺴﺎ اﻟنتﺎﺌﺞ اﻟتﺎﻟیﺔ: ISSN: 2617-989X 134

ﺠدول 5.8 . ﻨتیجﺔ اﻻﺨتبﺎر اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد � ANOVA إﻟﻰ إﻤكﺎﻨیﺔ اﺴتخدام ﻨموذج اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد ﻟشرح ﺘﻐیرات اﻟمتﻐیر اﻟت ﺎ "اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ" ﺤیث أن F(2,27)= 244.929 و sig<0.001 . و ﻤن ﺨﻼل اﻟنتﺎﺌﺞ اﻟظﺎﻫرة ﻓﻲ اﻟجدول coefficients � مكن � اﻟموقف ﻤن اﻟمدﯿنﺔ 0.443 + 0.485 *ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ 0.276 *أﻫمیﺔ اﻟطﻘس ﺘشیر ﻤﻌﻠمﺔ ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ إﻟﻰ أن ز ISSN: 2617-989X 135

اﻟمدﯿنﺔ 0.485 � "أﻫمیﺔ اﻟطﻘس . ﻓیمﺎ ﺴتؤدي ز درﺠﺔ واﺤدة ﻤﻊ ﺜبﺎت ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ إﻟﻰ ز 0.276 . و ﻨموذج اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد اﻟمدﯿنﺔ ﻛبر ﻤن اﻟمتﻐیر "أﻫمیﺔ اﻟطﻘس". ﻛمﺎ � 2 R إﻟﻰ أن ﻨموذج اﻻﻨحدار 94 % ﻤن ﺘﻐیرات اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ � ً اﻟمتﻐیر 94 % ﻤن ﺘﻐیرات اﻟمتﻐیر اﻟتﺎ "ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ" (. ISSN: 2617-989X 136

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، ﻟﺒ ﻨﻰ؛ اﻟﺸﺮﺑﯿﻨﻲ، زﻛﺮﯾﺎ ) 2009 (، ﺗﻄﺒﯿﻘﺎت ﻓﻲ اﻟﺘﺤﻠﯿﻞ 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، اﻷ ھﻠﯿﺔ ﻟﻠﻨﺸﺮ واﻟﺘﻮزﯾﻊ، ﻋﻤﺎ ن، اﻷردن. اﻟﻤﺮاﺟﻊ اﻷﺟﻨﺒﯿﺔ: - Coakes S.J. (2005), SPSS for Windows: Analysis without Anguish , John Wiley, Australia. - Hair J.F. JR., Bush R.P., &Ortinau D.J. (2003), Marketing Research Within a Changing Information Environment , McGr aw - Hill/Irwin, 2 nd Edition, USA. - 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 Pr ess, 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. - Malhotra N.K. (2010), Marketing Research: An Applied Orientation , 6 th Edition, Pearson, USA. - Malhotra N.K. &Briks D.F. (2007), Marketing Research: An Applied Approach , 3 rd European Edition, Pearson Education Limited, Italy. - Pallant J. (2007), SPSS Survival Manual: A Step by Step Guide to Data Analysis Using SPSS for Windows , 3 rd Edition, Mc Graw Hill, USA. - SPSS Statistics Base 17.0 User’s Guide (2007 ), SPSS Inc., USA. ISSN: 2617-989X 137

ﻤﻘترﺤﺎت وﺘمﺎر اﻟثﺎﻤن ﺒﻬدف ﻤسﺎﻋدة اﻟطﺎﻟب ﻋﻠﻰ ﻤراﺠﻌﺔ ﻫذا اﻟﻔصﻞ وﺘثبیت اﻷﻓكﺎر اﻷﺴﺎﺴیﺔ، ا ﻹﺠﺎ ﺔ ﻋﻠﻰ اﻷﺴئﻠﺔ اﻟتﺎﻟیﺔ. 1 . ﺒین اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط ق ﻤﺎ اﻟﻔر واﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد؟ )اﻟحﻞ ﻓﻲ اﻟﻔﻘرة: ﻤﻘدﻤﺔ اﻟﻔصﻞ( 2 . ﻤﺎ ﻫﻲ ﻤﻌﺎدﻟﺔ اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط؟ )اﻟحﻞ ﻓﻲ اﻟﻔﻘرة: 1.1 (. 3 . ﻤﺎ ﻫﻲ ﺸروط اﺨتبﺎر اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط؟ )اﻟحﻞ ﻓﻲ اﻟﻔﻘرة: 2.1 (. 4 . ﻤﺎ ﻫو ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتحدﯿد؟ )اﻟحﻞ ﻓﻲ اﻟﻔﻘرة: 3.1 (. 5 . ﻤﺎ ﻫﻲ ﺸروط اﺨتبﺎر اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد؟ )اﻟحﻞ ﻓﻲ اﻟﻔﻘرة: 1.2 (. 6 . ﻗم SPSS ﺠدﯿد وﻋرف اﻟمتﻐیرات وأدﺨﻞ ﻓیﻪ اﻟبیﺎﻨﺎت اﻟواردة ﻓﻲ اﻟجدول رﻗم 2.7 .)اﻟﻔصﻞ اﻟسﺎ • أﺜر أﻫمیﺔ اﻟطﻘس ﻓﻲ اﻟموقف ﻤن اﻟمدﯿنﺔ. • أﺜر أﻫمیﺔ اﻟطﻘس وﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ ﻓﻲ اﻟموقف ﻤن اﻟمدﯿنﺔ. ISSN: 2617-989X 138