الجزء الثاني| Correlation and Regression in Excel | تحليل_الارتباط_و_الانحدار_بواسطة_برنامج_الإكسل

#تحليل_الارتباط_والانحدار_بواسطة_الاكسل
#الانحدار_الخطي_البسيط
تحليل الارتباط والانحدار بدون أى برامج تحليل احصائي. من خلال هذا الفيديو ستتعرف على ابسط طرق تحليل الارتباط والانحدار في برنامج الإكسل. كل ماتريد معرفته عن الارتباط والانحدار، تفسير نتائج الارتباط والانحدار، من شرح تحليل الارتباط والانحدار بواسطة برنامج الاكسل.


طريقة تحليل الارتباط والانحدار بواسطة برنامج الاكسل، وطريقة حساب معامل الارتباط والانحدار من خلال شرح كامل للارتباط والانحدار بواسطة الاكسل.


سنتعرف على تحليل الارتباط والانحدار بواسطة برنامج الاكسل لمجموعتين من البيانات، وأيضاً تحليل الارتباط والانحدار لعدة مجموعات من البيانات، وشرح الارتباط الخطي البسيط والانحدار الخطي البسيط بواسطة الاكسل
Correlation and Regression in Excel.
في هذا الشرح نتعرف على النقاط التالية:
يستخدم الإرتباط لوصف العلاقة الإحصائية بين مجموعتين من البيانات. ويستخدم الإرتباط الخطي البسيط في تحديد مدى قوة هذه العلاقة من خلال قياس معامل الإربتاط.


معامل الارتباط Person Correlation : يستخدم معامل الإرتباط لتحديد قوة الارتباط الخطي واتجاهه بين مجموعتين من البيانات.أيضاُ لمعرفة قوة العلاقة بين متغيرين أو اكثر ويرمز له بالرمز R وتكون العلاقة اما طردية أوعكسية بدرجات مختلفة أو تامة وقد لا يوجد إرتباط ، وتكون قيم معامل الارتباط محصورة بين +1 و -1.
يشير معامل الارتباط +1 إلى وجود ارتباط إيجابي تام ، مما يعني أنه كلما زاد متغير X ، يزداد المتغير Y . وكلما إنخفض المتغير X ، ينخفض المتغير Y.
أيضاً، يشير معامل الارتباط -1 إلى وجود ارتباط سلبي تام. كلما زاد المتغير X ، قل المتغير Y . وكلما انخفض المتغير X ، زاد المتغير Y.
بناء على قيمة معامل الإرتباط : تقبل الفرضية الصفرية والتي تعبر عن عدم وجود إرتباط ذو دلالة معنوية بين المتغيرات P = 0، أو تقبل الفرضية البديلة والتي تعبر عن وجود إرتباط ذو دلالة معنوية بين المتغيرات P ≠ 0. وبالتالي فإن قيمة معامل الإرتباط توضح وتصف طبيعة العلاقة بين المتغيرات ، إما طردية أو عكسية ، ضعيفة أو قوية ، أو لا يوجد إرتباط.
بناء على إشارة المعنوية Sig: إشارة المعنوية ** تعنى وجود إرتباط معنوي جداً عند مستوي دلالة 0.01 ، إشارة المعنوية * تعنى وجود إرتباط معنوي عند مستوي دلالة 0.05.
إذا كانت قيمة Sig أقل من 0.01 أو 0.05 ترفض الفرضية الصفرية وتقبل الفرضية البديلة مما يعني وجود إرتباط بين المتغيرات ذو دلالة معنوية..
تحليل الإنحدار Regression
حتى الآن لیس لدینا معادلة ریاضیة توضح أو تصف العلاقة بين فترات التخزين ونسبة إنبات البذور أو مدي تأثير كل منهما في الأخر. نحن بحاجة لإجراء تحلیل الانحدار لوصف العلاقة بين المتغيرين.
الخطوة الأول: التحقق قبل تنفيذ النموذج من فحص العلاقة بين المتغيرين بيانياً للتأكد من كون العلاقة خطية، وللقيام بذلك يمكن رسم انتشار البيانات.
الخطوة الثانية : ملاحظة هل الرسم البياني يمكنه تمثيل العلاقة في خط مستقيم. إذا كانت الإجابة بنعم، فإن نموذج الإنحدار الخطي مناسب لهذه العلاقة.
نموذج الإنحدار البسيط هو نموذج إحصائي يقوم بتقدير العلاقة بين متغيرين كميين، أحدهما متغير تابع (نسبة الإنبات في التجربة) مع متغير مستقل (فترات التخزين). ينتج عن هذا النموذج معادلة إحصائية يمكن إستخدامها في تفسير العلاقة بين المتغيرين أو تقدير قيمة المتغير التابع ( نسبة الإنبات Y ) عند معرفة قيمة المتغير المستقل ( فترة التخزين X ). وبالتالي يمكن حسب ظروف هذه التجربة التنبؤ بنسب إنبات البذور عند أي فترة تخزينية. يمكن صياغة هذه العلاقة من خلال النموذج التالي:
Y = a + b*X
y ; Dependent variable (المتغير التابع المراد تقديره أو حساب نسبة التغير فيه)
a ; Intercept (رقم ثابت يعبر عن قيمة المتغير التابع عندما تكون قيمة المتغير المستقل تساوي صفر)
b ; X variable or independent variable (المتغير المستقل ويعبر عن النقاط على ميل خط الإنحدار، ومقدار التغير في المتغير التابع بمقدار التغير وحدة واحدة من المتغير المستقل )
معامل التحديد 2^R : تدل القيمة 0.99 على أن نموذج الإنحدار قد فسر حوالي 99% من قيم الإختلافات في متغير نسبة الإنبات ، وأن 1% الباقية من الإختلافات ناتجة من عوامل عشوائية
الخطأ القياسي Standard Error : يعكس متوسط الخطأ في نموذج الانحدار. كلما كان الخطأ القياسي أصغر (حيث كان 0.27) كلما زادت درجة موثوقية واتساق البيانات. وبالتاي فإن نموذج الإنحدار قيد الدراسة يعبر فعلا عن العلاقة بين المتغيرات تحت التجربة
قيمة F Value : توضح القيمة الكبيرة ل F ( 1121.93) أن نموذج الإنحدار الخطي يفسر جزء كبير من البيانات، وأن الإختلافات العشوائية قليلة
قيمة F المعنوية (Significanc F) : تدل على مدي دقة وموثوقية نموذج الإنحدار، وإذا ماكان يجب إهماله. يعبر الرقم الصغير (6.89E-10) وهو إختصار للرقم (0.0000000000689) عن مدي دقة النموذج وتعبيره عن العلاقة بين المتغيرات
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
لمشاهدة الجزء الاول من محاضرة الارتباط عبر الرابط
   • الجزء الأول | Correlation and Regress...  
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
طريقة إضافة أداة التحليل الإحصائي Analysis ToolPak من خلال الرابط التالي:
   • اضافة اداة التحليل الاحصائي في برنامج...