استخدام النموذج الخطي العام أحادي المتغير لإجراء تحليل التباين الثنائي قامت سلسلة متاجر بقالة بمسح مجموعة من العملاء فيما يتعلق بعاداتهم الشرائية. بالنظر إلى نتائج الاستطلاع ومقدار ما أنفقه كل عميل في الشهر السابق، يريد المتجر معرفة ما إذا كان تكرار التسوق للعملاء مرتبطًا بالمبلغ الذي ينفقونه في الشهر، مع التحكم في جنس العميل. من […]
النموذج الخطي العام أحادي المتغير يسمح لك إجراء النموذج الخطي العام أحادي المتغير GLM Univariate (اختصار General Linear Model) بنمذجة قيمة متغير مقياس تابع dependent scale variable بناءً على علاقته بالتنبؤات الفئوية والقياسية. إجراء النموذج الخطي العام أحادي المتغير يعتمد إجراء GLM أحادي المتغير على إجراء النموذج الخطي العام، حيث يفترض أن العوامل والمتغيرات المشتركة
المقارنات المتعددة بين المتوسطات تعد التباينات Contrasts طريقة فعالة وقوية لمقارنة المجموعات التي تريد مقارنتها بشكل محدد ودقيق، باستخدام أي أوزان للتباين التي تحتاجها. ومع ذلك، هناك أوقات لا يوجد فيها أو لا تحتاج إلى مثل هذه المقارنات المحددة. يسمح لك إجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه One-Way ANOVA بمقارنة كل متوسط مجموعة من المجموعات مع
اختبار التباين بين المتوسطات بشكل عام، تثبت إحصائيات F أنه يوجد أو لا يوجد فرق بين متوسطات المجموعة، ويشير المخطط إلى المكان الذي قد يكمن الاختلاف فيه. كما يوضح هذا القسم، يمكنك استخدام إجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه One-Way ANOVA من أجل اختبار التباين بين المتوسطات وتحديد كيفية اختلاف تلك المتوسطات بالضبط واختبار تلك المواصفات.
إجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه One-Way ANOVA استجابة لطلبات العملاء، تقوم شركة إلكترونيات بتطوير مشغل أقراص DVD جديد. باستخدام نموذج أولي، قام فريق التسويق بجمع بيانات مجموعة التركيز. سوف يتم تطبيق إجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه One-Way ANOVA لاكتشاف ما إذا كان المستهلكون من مختلف الأعمار قد صنفوا التصميم بشكل مختلف. يستخدم هذا المثال الملف
تحليل التباين أحادي الاتجاه One-Way ANOVA يمكنك استخدام إجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه One-Way ANOVA لاختبار الفرضية القائلة بأن متوسطات مجموعتين أو أكثر لا تختلف اختلافًا كبيرًا. يقدم إجراء تحليل التباين الأحادي أو One-Way ANOVA أيضًا: خطوات تحليل التباين أحادي الاتجاه تتمثل الخطوة الأولى المهمة في تحليل التباين الأحادي في إثبات صحة الافتراضات. أحد افتراضات
إجراء مكعبات OLAP المعالجة التحليلية عبر الإنترنت يُعد إجراء مكعبات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت OLAP Cubes مفيدًا للحصول على إحصائيات موجزة لمتغيرات المقياس، مقسمة حسب فئات متغير تجميع واحد أو أكثر. يتضمن إجراء OLAP Cubes مجموعة متنوعة من الإحصائيات، بدءًا من الأعداد البسيطة والمجاميع والنسب المئوية إلى المقاييس المعقدة للنزعة المركزية والتشتت. يمكن استخدام أي
إجراء مكعبات OLAP المعالجة التحليلية عبر الإنترنت Read More »
إجراء المتوسطات في SPSS يعتبر إجراء المتوسطات Means procedure مفيدًا لوصف وتحليل متغيرات المقياس scale variables. باستخدام ميزاته الوصفية، يمكنك طلب مجموعة متنوعة من الإحصائيات لتوصيف النزعة المركزية وتشتت متغيرات الاختبار الخاصة بك. يمكن وضع أي عدد من متغيرات التجميع في طبقات أو تقسيمها إلى خلايا تحدد مجموعات المقارنة الخاصة بك بدقة. باستخدام ميزات اختبار الفرضية،
إجراء تلخيص البيانات في SPSS ينتج عن إجراء تلخيص البيانات Summarize جداول تقرير تحتوي على إحصائيات موجزة و/ أو قوائم حالة فردية لواحد أو أكثر من متغيرات المقياس scale variables. تتوفر مجموعة متنوعة من الإحصائيات لوصف النزعة المركزية central tendency والتشتت dispersion. للحصول على جداول أكثر تفصيلاً، يمكن عرض قوائم الحالات الفردية individual case listings. يمكن
خطوات تطبيق النموذج التنبؤي فيما يلي خطوات تطبيق النموذج التنبؤي في برنامج SPSS بالترتيب: 1. افتح ملف البيانات dmdata3.sav. يحتوي ملف البيانات هذا على معلومات ديموغرافية ومعلومات أخرى لجميع جهات الاتصال التي لم يتم تضمينها في بريد الاختبار. انظر موضوع ملفات الأمثلة لمزيد من المعلومات. 2. افتح معالج التسجيل Scoring Wizard لفتح معالج التسجيل، اختر