محاضرات spss
Post on 22-Nov-2014
206 Views
Preview:
TRANSCRIPT
- 1 -
- 2 -
f� �
!+ א���������� ��� � ��������א������SPSS
������ ��� 5
�� ������ ��� �� �� 5
����� ���� 8
��� � �������� ������ ������� ���!SPSS 9
�� ������ �� �� 10
"#��� ������ 13
�$�Frequency�� � %��� 13
��&% ��� ��&�� ��'��� (���)� 14
��)�� &�� � *���! 17
��+�,�� �+���� - � 20
./� :����'�� ������ ����� 1+��� �� 21
.���2 :3�2����� �� 4 - � 22
� �
@+ ��� ���א������א� �����One Sample Testא��� �
5 �' �2�1 23
�����/� ����� ����! ��6� 23
�+���� ���� 24
- 3 -
#+ �� � "����א!��������Correlation� �
6��� /� ���� ���� 25
��78��� �%'� 26
./� :�78��� � ����� 27
5 �' �2�2 27
�78��� %' ����� ��6� 27
.���2 :9���� �)� 6 6��� 8� 3� �� ����� 29
�+���� ���� 30
.�2��2 :6��� 8� 3�� ��� ����� 30
5 �' �2�3 30
�+���� ���� 31
$+ #�������� Simple & Multiple Regressionא!'א��א��&�%��א$�
./� :6����� ����� 33
5 �' �2�4 33
�������� 6����� ����� ���� ��6�SPSS 34
�+���� ���� 35
��6��� �78��� :;� ��� 36
.���2 :������� ����� 37
5 �' �2�5 37
������� ����� ���� ��6� 37
�+���� ���� 39
.�2��2 :"<� ���� ����� 40
"<� ���� ����� ���� ��6� 40
�+���� ���� 42
"��� �=� 42
- 4 -
%+ ����(� One Way Anova,+�*�א��� �(�א��
5 �' �2�6 43
>���$� 3������ ���� ��6� 44
?�&��� �����"���6�� 45
"���6�� ?�&��� ����� �+�� ���� 46
.�����6 .���&� ��&� ������� 3� ���� "@ >���$� 3������ ���� 47
�+���� ���� 49
.�����6 .���&� ��&� �A ������� 3� ���� "@ >���$� 3������ ���� 50
5 �' �2�7 50
�+���� ���� 51
� �
^+ .-�,+����*�א������ �(�א�/������Two Way Anova
�2�5 �' 8 53
"+�2�� 3������ ���� ��6� 53
������� "���6�� ?�&��� ����� 54
"���6�� ?�&��� ?��� ������� 3� ���� "@ "+�2�� 3������ ���� 56
�+���� ���� 57
� ?��� / ������� 3� ���� "@ "+�2�� 3������ ���� "���6�� ?�&��) �����Friedman( 58
5 �' �2�9 58
�+���� ���� 60
"��� �=� 61
� ��א��א�� �62
� �
� �
- 5 -
����א�א����א�����
!+
א���������� ��� � ��������א������SPSS� �
�� �� �
� 9��; ��� �;D E�,����� 3� =����� �,� ?@�� "��� D�F�� 3� ������ 32����� 9<�� ����� 2� 2� E�� * D�F G�� �2H��� �,H' 3� "��� �� ������ : -�#�� ����� � E�% '�� 5�� � I��� "��
J�� ?��� ����� ��<��! ... LM�� ��M#� ����� ������ ��� G�� "���� %'� �����/� ��� D�F�� . 3� 3�� ����/ ������ ��+����� �����$� 3�@ ��� %'����N #��: 1. O @ L�D D . 2� :�,�<�� I&�� ��% '�� 5�� � "@ ��7 @ �< I��.
2. �78� L�D D . 2� :���7�� �� ���� 3�� �78� �< I��.
3������ 3�� G�! ��� %'� ������ ��)�:
1. "#��� ������ : "M��� �����M�� ��78��� �,����� ��#� 3� * D�F�� �� � "#�%� D �,�%�� . 2� : M�� � E�� � %� ��<� ������� - � ��'��� ��&% ��� ��&�� (���)�
������� �� �� . ...
2. "+� )��/� ������ : �,���M�� ��M#� G�! L�; I���� ��! * D�F�� ��� "#�%� / D I �$� D�F�� 3�� �,�� ������� ��78��� . 2� : 6����� ���/� ���� ���� E�������
3������ . ...
"+����� ��� ��� ���SPSS������ 3� 3���� 3�;D ��<�! G�� .
��������� ��� � ������� �����
2� E9��; �7�� "@ �#������ ��)�� 3� ��� 9� �"' >� D ������ : 5�M� � E�8M6�� ��M�����% ������� �� ������� P;D G��� E��% '��(<�� � 2� ���#� � O��.
����� I �� ��)��� �� ���� G�! -���� �,N��� �,�78� ��� �� ������ ��)�:
- 6 -
1. )����� ������Independent Variable : ?��M��� ������ G�� 2=� >;�� ������ D9� 2H�� /.
2. ?����� ������Dependent Variable : 2H�� >;�� ������ D )����� ������� . 2� : L8,�M�/� .8)��M� .� ���� ���� ������ P;D "@ ����@ EL8,��/� ���� 3�� �78���
.����� .� ���� .
G�! ��)�@ ������ ����� ��� :
��� :������� ���������
2� ��� ��7 � 3� * ��� ������� 3%� �,�@ (<�� ) :1 ( E %;)2 ( ��M7 � ���� "D EG2�.82� ����% ����� .G�! ����� �� ������ ��)� :
1. �������� �������Nominal Scale : G�! �� ������ ���)� 3� Q����� (��)��� �;D 3%�� 2� ����<� :������</� ������ ::&�� E�&�� .�,�� O #�� � �78��� RN� 3� 3�.
2. � �������� ������Ordinal Scale : G�! �� ������ ���� 3� Q����� 3%�� (��)��� �;D �2� E�,�� �8��/� �<� �,F! ?� ����<� : �M��<�� 9��N#� I�� 3� ��� +� �;!
.�M��7 � �,+�6��� 9��� ���$� ��� �,��� �� �)� Q�� ���� ���� P�� ' 3� ��&����� 3� 3� �������1 – 4:
( ) ���� ( ) ?���� ��� �� ����� ( ) *�<�� ( ) ?����� 3�%�
ا����ات ��� ت�� ��
آ��� م��ات م��ات �����
��ي ت����� ت������ ����
- 7 -
������ :������ ���������
G�! ��)� E>��� (��)�� (��)�� ����7 ������� 3%� �,�@ : E>+@ (��)�"�� �4: 1. �� ��� �������Interval Scale: ��M������ -M�� �� M<! QM����� R��� (��)��� �;D
E��'M��� �M�&% ��� ��&�� (���)� ��<�! E3�2����� 3� ���<��� ������� G�� ��������"������ � %�� (��)� �,��� �2�:
(��)�� *�'� O@�� O@�� ����� O@�� �A �'� O@�� �A*
��8��� 5 4 3 2 1
������� �6)� )�#� (��)��� �;D 3� /!) #��� (�,��; ������ 3�� � �)� �� <�� R��� "���. 2. �!���� �������Ratio Scale : �� <�M� R��M� "M��� ������� �6) ��%'� G�� ���� �7
�������� 3� �2%�� ��<�! G�! �@�N��� �,��; ����� 3�� �� �)��� �M2� ��+����� : ��M��� E ���� E ���� ... 9��� 1�' 3�� O #��%2000 $ 9��� 1�' ��N 9H�1000$ .
� "���#�� $�� %����� ����� &�' (�� %�)* +�� �,���-� +��!��� ./��� &���0� +1� (���
����� ������ 23� 3�4�5
- 8 -
������� �
����� ?@ ��N7 � 3�6���� �� 4 (��)����U� �����/� ����� �� E��7 ���� 3� :
1. ��4�� :� %; �G2�
2. �����:...............
3. ��6'�� 7*3��:...................
4. ��6'�� 8���9�: ....................
* �'! ?N ��< ������"�� ��� ������� ���<�� ��� : 1. ��� ?@ � 7 ��<>����7� ��� � 36���� ?���� ;! E9���� � F "@ ��7 ���� 3� ��!
� *�'� O@�� � O@�� ������ � O@�� �A �*�'� O@�� �A
2. �� 9H' 3� ��7 ���� 3� ����� ?@ 3� �)��� D -� A$ �,,�<� "������ W����� ���&�� �
J���D� 2%�
� *�'� O@�� � O@�� ������ � O@�� �A �*�'� O@�� �A
3. J � )�� �;,� .� 2H� 2%$� "D * �)#�� ��)�6�� 3� �)��� D
� *�'� O@�� � O@�� ������ � O@�� �A �*�'� O@�� �A
3� �%� ��� G�� 3�����/� ?�&� �� �710"����� �<�� "@ ��% �+���� ��% �� @� :
- 9 -
+��!���� : ��� � ا���ال ا���ن� ا���ال ا�ول ا�ن��ق ا��� ا���� ا�� ثا�������� ا���ال ا�
�ا ���ة ��ی� ��� �ا ���ة 1350 1500 36 ذآ� 1 �ا ���ة �ا 1500 1650 40 ذآ� 2 �ا ��� �ا 650 700 30 أ��� 3 ��� �ا �ا ��ی� 1100 1000 55 ذآ� 4 �ا �ا �ا ���ة 230 250 25 ذآ� 5 ��� �ا ��� �ا ��ی� �ا 290 300 28 أ��� 6 �ا ��� �ا ���ة 480 500 25 أ��� 7 ��� �ا �ا ��ی� ��ی� �ا 800 800 60 ذآ� 8 �ا 190 200 45 ذآ� 9 �ا ��� �ا
��ی� ��� �ا ���ة 650 700 30 أ��� 10 �� �ا �
�M,�� ������ ������ G�� �,����� .���,�� O�����% "+��� �< "@ �,�� #� ������� ?��<� ���
"�U�% :
�'�' $�� �����!�� 7�*35SPSS
1. ��� � R�@�SPSS
2. �M�+�)�� ���M� M,F� ��� ��� R�@ � <��SPSS for widows �M�� E Type in
data ��+�7 3� What would you like
to do?.
3. �6��� G�� 6�N�OK ��+8�� ���, "@ "M@ �M�% ��M����� *;@� �'�' ���� ,F��
"����� %'��.
- 10 -
�����!�� 2/-�� 7�'
4. 3����� �< RN�� *;@��� ���, "@:
5. ������� ���� *;@�Data View������� X� #�� �����$� �'�'�� "D .
6. ������ �� *;@� �� Variable View�� ������ �� ��� �����$� �'�'�� "D .
������א����א�
��+�7 3� �� ������ �� �� 3� ./� �� / ������� X� #�� ����� �7Variable View M,F� "��� "�����%:
�� �
�� م
%�ی# ا�"�ائ
- 11 -
1. ������� (��Name : 3� ��&� / .��< ���� 3%� Q���8Y� @ G�� >��� / � � .
2. � ������� �Type : �M 3� 2%� G�! P ��� ��%��� �%� "�7 ������ 3� ��� ��� - �#� 2� : EZ� �� E9��� ... 1 �String.
3. ������� ���Label : ������ 6� �� ����%� ����� P;D R���.
4. ������� 7 �3! ���Value Label: �7 "6� (<�� ���� ���� "@ .82�@ 1 GM�� �M�/��� �7 E %;��2G2$� G�� ��/��� . G�� 6�N�Values"�U� %'�� ,F�� :
�7 ���1 ��� "@ Value ����� )�� �2 Value Label ������ � ��%� ) %; ( 6�MN� �2
G��Add G�� 6�N� ��,�/� ��� �)� 6�� (#� G2$� ��� �2 OK . ����� ���� L�;% �� $ �3�2����� :1 E *�'� O@�� �A 2 E O@�� �A 3 E ����� 4 E O@�� 5*�'� O@�� .
5. ������� �� 3�3#�measure : "#� ��! E�������� (��)��� � ����� ��� 9�@Nominal E
"����� �Ordinal "�% � E)"�� >+@ (Scale .
- 12 -
�% ,F�� �� ������ �@�% ���! 3U� ���"����� %'��� �:
������� ���� �'�' "@ 3�����/� ����� X� #� ��� L�; ���Data View"�U� %'��� ��% ,F�� :
� ��#9� 7��#��� 2;<�4 �����!�� =!��� ��6��� 30 (<>� 2�?*�� +��� @�/!
- 13 -
�א!�3 �2א�0�1- � �� �� <! 3U� 3%�� ������� &�,<� ��� ���M ��� �����M��� ��#��� �� ����/� 3� ������ �,�
SPSS ���U� ��#��� �� ����/� 3� Q����� ���� E : �� � %���Frequency (���M)� -M�� ������� �� �� 8� 3� ������� - � L�;% ��'��� ��&% ��� ��&��.
��>�Frequency
%� ��<�� "���� %'� �$� �;D ������ ������ ��<�! G�� ��� 9�@ L�; G�! �@�N��� E�� ���� ����U� ��6��� ?��� �U� �;D ������/ E�78��� ��; ��+����� (���)��� 3�:
1. *;@� 3�Analyze ��+�7 ��� Descriptive Statistic �M�� �,� ������� ��+�)�� 3� �$�FrequencyU� %'��� ��% ,F� >;�� "�:
2. ������ G�� )��� �7)(<�� ( M��)��� ?� ��� G�! )��� .�<�&� .� )Variable(s) . �M2 6�N�OK"�U� %'��� ��% �+���� ,F�� :
- 14 -
�ج� ا���
6 60.0 60.0 60.0
4 40.0 40.0 100.0
10 100.0 100.0
ذآ�
ا���
Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
%;�� ��� 3� F�/6 �,��� 60 % Q���4 �,��� 40. %
��א�������א������א������ �� ��� � :� ���/ ������ ;�H ��+����� (���)��� -��) ���� (�,��; �)����� ��6��� ?��:
1. G�� 6�N�Statistics���U� *;@��� ,F� �,� :
�%� 7� R6 #��� ����/� G�! �@�N��� ��&% ��� ��&�� ��'��� (���)� *�� �< F�8$� (���)��� 3� �D �A ������ �� ���7I �.
� ���� G�� 6�N� �2 (���)��� P;D 3� >� ��#�� �7Continue . �����$� ��+�)�� ����.
- 15 -
2. GM�� 6�N��� �7 E ������ ������� ���� �� 3� ��� *�� ��<�� E�����$� ��+�)�� *�����Charts���U� ��+�)�� L� ,F�� :
����� ��#�� �7Histograms � ���� G�� 6�N� �2 Continue 3� �����$� ��+�)�� ���� 6�N� �2OK"�U�% �+���� L� ,F�� :
Statistics
� د�� ا�����ث�� 10
0
$760.000
$700.000
$700.00
$500.999
$251000
.774
.687
-.369
1.334
$1,450.00
$200.00
$1,650.00
Valid
Missing
N
Mean
Median
Mode
Std. Deviation
Variance
Skewness
Std. Error of Skewness
Kurtosis
Std. Error of Kurtosis
Range
Minimum
Maximum
- 16 -
� د�� ا�����ث��
1750.01500.01250.01000.0750.0500.0250.0
� د�� ا�����ث�� F
requ
ency
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
.5
0.0
Std. Dev = 501.00
Mean = 760.0
N = 10.00
(���)� *�� ���� 3� F�8 : ����� �� 6���@$760=χ 6���� $700=m L�;M% ����700$ &��� 3� � �)� �������@ �;� E "���6�� ?� . O���M�� %'�� 3� F�8 ��%@ ����/� ���
9���)� ����/� �<� ,@774.0=δ > ������ �� �/� 5012 =σ 3������ 000,251=σ ,@ ����� ���� ���� �� � �;! ���:
%92.65760
501.
2
===χ
σVC
"��� ��'���@ �;� . ���7 7� 3�@ L�;%200 ���7 �%� 1650 I���� 1450.
������� $�� ��!���� ���?*�� 8�!?�! (0)����� .(
- 17 -
�� "!�������א��#� � E�M,�,@ 3M� ��&� * �� �,N � �� G���� > � %� �< "@ ���� ����� ?N G�! :��� �7
�$� ����� ��@ - ��� �;D O�)���Recode . 1. ��� �+�)�� 6� ' 3�Transform ⇐ ��� ������� ��+�)�� 3� Recode
⇐ ��� �,� Into Different Variables"����� ���� O�� �� ,F�� : 2. ��� "@ P&�� � *���! �� ��� ������ ����� �)
Out put Variable→Input Variable 3. ��� "@ ���<�� ������ ��� ����%� �)Output Variable ��� "@ ���<�� ������ ��
LabelO����� %'��� ,F� ��% . �6��� G�� 6�N �2Change.
4. �6����� G�� 6�NOld and New Values…"�U� ���� O�� L� ,F�� :
- 18 -
5. �� ���)����+@ Q82 G�! O�#:
3� 7�500 501 G�! 1000
3� 2%�1000 \ G�� 6�N��� ./� �7Range ���2�� Lowest through �,� ��%� 500 ?M� ��� )�� �2
New Value ?� ��� "@ ��%� Value �7 �� 1 3� 7� "D "��� ��)�� G�� ��/�% 500 $ . G�� 6�N� �2Add�,�@�N! ���� .
\ �+@ ���� I���� 501\1000 �6����� )�� Range M��� 9M���#�� �M7 $� 501 $� ?� ����1000 ?� ��� )�� �2 E"�2�� ?� ���� New Value ?M� ��� "M@ ��%�
Value �7 �� 2 3� "D "��� ��)�� G�� ��/�% 501 G�! 1000 . G�� 6�N� �2Add ��M�� �,�@�N!.
\ 3� 2%$� �+@ ����1000 $ G�! �)�/�� �7Range ����%� �7 �,���#�� �7 * ��$� 1000 O�� "@through highest ?� ��� )�� �2 ENew Value ?M� ��� "@ ��%� Value
�7 ��3 3� 2%� "D "��� ��)�� G�� ��/�% 1000 $ . G�� 6�N� �2Add�,�@�N! ���� .
6. � ���� G�� 6�N��� 3U� �7Continue ��� G�� 6�N� �2 3� E�����$� ��+�)�� �OK
&�� � 3��� ���< ���� L� ,F�� . ��7 G�� >��� D1،2،3
7. 3H� �� ������ �� ���1 3� 7$� ������� "D 500 $2 3�M� ��M����� 501\1000 3 3� 2%]�1000 9� ' �� ��% �)����� ������� � � ������ 1+��� G�� ����� �7 E
��"����� %'��� ��% �� ������ �� �� "@ .�)�:
- 19 -
8. ������� ���� *;@� ����+ �� �'�'�� G�! *����� �7Data View �M��<�� ������ L� ,F�� ������� * ���� :
9. �$� ����� > � %� �< "@ ���<�� ������ �;D - �� 3U�Frequency 9� ' O�����
� �<�� �� ,F��O�#�� ����� "����� > � %��:
ا$ن��ق ا�#"�ي
4 40.0 40.0 40.0
3 30.0 30.0 70.0
3 30.0 30.0 100.0
10 100.0 100.0
! 500أ"�
! 1000 إ�� 501
! 1000أآ��
Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
ا)�'�ق ا��%�ي
30.0%
30.0%
40.0%
! 1000أآ��
! 1000 إ�� 501
! 500أ"�
- 20 -
��. 4� .�5א�����א� �
������ �� � Q82 �� ������� ���� ��� 9�@ ��%���� ������� Q���$� -� A$: 1. $��>� ��#���� / MD=��� (<��M% E���M�'�� ������ ����� 1+��� �� �,�@ ���
���� E ���� E"�����. ....
2. ������� ��#���� / 3M� E�M�� ��� ?N� * D�F�� � 3�2����� �� 4 G�� ���� P F ��)�!�� U� L��� > ������ �� �/� ��+��� ���� �� � %��� ��<�! 8� .
�3D6� ���� ������� �����3�� E�!� F������ G��#9� +� �< �������� $��>� +���#�����
�� E�! �� F��6! ����� 2�<�H�� ��� $�5 3�D4�5� 2�<�DH�� @D�� ����� $�5 �36�- �����3������� ��#���� 7����- F�<��H�� +� �<��I +�!� �6��! ��!!��� ��0)���:
3. ������� ��#���� / M2� ��+��M�! (���)� *�� �������� ������� ��78��� -�� ��<�! ��� � :
3������ E6��� /� E ���/� F 2� : ���� I��� 3�� �78��� ���M�� ?@ 3� �N �� I�� 3;�M� ����)�� �� N������ 9��6��� �)� �&<�� �;D EO����� ���2� "@ ��% ��7 ���� 3�
_�� .
- 21 -
$%�&�W��()� +*�א������א�� ����א�(,��-�L� �"�U� �<�� "@ ��% ����� 1+��� ,F�:
������ J ��* ������� �!������� ���
%; 6 60%
G2� 4 40% ������ ��4
��4��� 10 100%
3� 7�30 5 50%
3�31 ����� 50���� 3 30%
3� �%�50 2 20%
�����
��4��� 10 100%
3� 7�500$ 4 40%
3�500 G�! 1000$ 4 40%
3� 2%�1000$ 2 20%
7*3��
��4� 10 100%
����� �� 6��� 760$
������ �� �/� ���� > 501
�8��/� ���� 65.92%
3� 7�500$ 4 40%
3�500 G�! 1000$ 3 30%
3� 2%�1000$ 3 30%
8���9�
��4� 10 100%
6���O�#������� 724$
> ������ �� �/�O�#`� 462.99
�8��/� ���� 63.95%
- 22 -
$ �/ 0�W���12�34��50467א<�=>;�:9א�8א�� ���B9Lא�A� ��@�א?��2 ���N)�� � 3�2����� �� 4 "����� �<�� ,F�:
� ا�ج�ب
م�ا)' ا��ــــــــــــ�ال # ب#�ة
م��ی� م�ا)' ��, م�ا)'
��,م�ا)' ب#�ة
�ع�م
س. �0��ا
ف �ان�ا$
ي�ر����ا
1
3M� ���M�� ?@ � 7 ��< � MMF "MM@ ��MM7 ���� 3M6���� ?���� ;! E9����
�>����7� ��� !
1.43 2.5 10 4 1 1 4 ــــ
2
3M� ����� ?@ 3� �)��� D �M�� 9HM' 3� ��7 ���� "��MM���� W�MM���� �MM��&�� MM2%� -� MMA$ �MM,,�<�
J���D�
0.85 3.5 10 ــــ 1 4 4 1
3
* �)#�� ��)�6�� 3� �)��� DJ � )�� �;,� .� 2H� 2%$� "D
1.07 3.4 10 ــــ 3 1 5 1
� * M�)#�� ��)�6�� 3� �)��� ����� �����A 3� F�8 .82�@ E�+���� L�� G�� O������� Q����� �)� �D��
� )�� �;D 3� .� N� 2%$� "D . .... ����%�! 3� .��< ��� �&< �;D 3� �A E��� �7 �,N � ������� ���! ����� 3%� �;%D
�� ����� P;D ��% ��! E��� ��� E��� ��� �;D ������� 5 ' ����%��� P;D G�� P F ��)"+����� ������� 9� �� *���&� O� 6�� ����� G�� a �)�� ���7� ?N.
- 23 -
@+ ��� ���א������א� ����One Sample Testא���
�� � �����$� ����� ����� ����� ��@ "N #�� 6����� ?� ������ 6����� � �)��One
Sample T Test �2� : G�� >��� *�� % 3� 3� �%H��� ?����� I��� ��� �A �;!350 ��� ���� �,�@ PH����� ���%�� (��7 ������ 3� ��+�'� ��� ;�H� �)� 9�@ 9<���� *����� 3�
"N #�� 6��� ?� �,� �)� �2 �,6���.
C9 D�3 E�1
�8� 6��� 3� P;���/� ��� "��� G�! >��� 9�86 ��78 % ��� �;�� L�; 3� �%H��� 3� ��+�'�15"�� ��% �,���8� � ,F .����6 :
"��?�� 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
��)��� 65 93 55 78 80 66 56 77 90 83
"�U�% ��N #�� 3%�:
78:0
=µH 78:
1≠µH
K!�� ��,���� L/< ��!�*9����1� ���?*�� :
1. �'�' G�� �)����� ������� ����� �7SPSS. 2. ��� �+�)�� 6� ' 3�Analyze ��� ������� ��+�)�� 3� Compare mean
��� �,�One Sample T Test"�U� ���� O�� �� ,F�� :
- 24 -
3. ��� "@ ������ ����� �7Test Variable(s)���� �6����� "@ M� 3Test
Value: "N #�� 6��� ����%� �7 78 6�N� �2 OK ����� ���� �+�� L��� ,F�� "�U�% �����$�:
T-Test
One-Sample Statistics
10 74.3000 13.28366 4.20066. ا�0/N Mean Std. Deviation
Std. ErrorMean
One-Sample Test
-.881 9 .401 -3.7000 -13.2026 5.8026. ا�0/t df Sig. (2-tailed)
MeanDifference Lower Upper
95% ConfidenceInterval of the
Difference
Test Value = 78
F+ �H��Gא��� �
���8��� 6��� 3� F�8 $� �<�� 3�3.74=χ > ���� �� ��� 28.13=σ � F�8 "�2�� �<�� 3� ���7 3a
Sig 401.0.= ��/��� I��� 3� �%� "D05.∝= 05.401.0. ∝f
aSig >��� �86�� ���8� 6��� 3� )�� 3%�� / .�;! 78 . � �
- 25 -
#+ ����" ���������� � Correlationא!
�� �
�78��� �< � (��)� 6��� /� ���������% 3� ���� 3�� 3)"�� � >+@( . �78��� P;D ;�H����$� �%'$� 3� ���:
1. �78� / : �U� ������ ���7 "@ 2=� 3�@ 3� ������ ��� ��� ��,� "��.
2. ��� 6 �78� : �U� ������ *���&� 3D � 3� ������ ��� *���& 3� "��.
3. ���%� �78� :��� 1)� 3D � 3� ������ ��� *���& 3� "�� �U� ���.
3�� 6��� /� ���7 5� ��+1 \1
\ 6��� /� ���7 ��% �;� G�� #� 3� �%�+1 �,���7 ���� ��� 6 �78� �< "�� �;,@ ����� #� 3�1 ..82�@ : 6��� /� ���7 ��% �;�r=0.85 �<� 6��� � �< "�� �;,@
>7. \ #� 3� ��� 6��� /� ���7 ��% �;! �����\1 3�� ���%� �78� �< "�� �;,@
����� #� 3� �,���7 ����� 3� ������\1 .
\ 3� ������ 3�� �78� �< ��� "�� �;,@ #��� ����� 6��� /� ���7 ��% �;! ���.
I 7�9Jא�G� ���K L��� � 3� �� ��D 6��� 8� 3����)� L�DPerson 3�� ��� Spearman ����� ����� ��D����
/ �� ��6� ��% �;� 3� ������ 3�� �78��� � G�� . � ��?*�� �0)��� : P;D "�� W6��� "6� :;� � E��)��� 6�� 3� ������ 3�� �78��� 2�� �,�@
�7 E���2 ��)�� �U� ������ 1) � *��& �;! .����2 3%� 3� ������ ��� "@ ����� 3H� �78����78� 3%����%� � ��� 6 ..82� :5�� $� ���� (� 3�� �78���.
� ��?*�� ��I �0)��� : / 3� ������ ��H� ����� 3� "�� E"6� �A :;�� �78��� 2�� �,�@ �U� ������ ��� �;� .����2 3%� .82� :*����� *���� �#�%� �<���� ���%�� 3�� �78��� .
- 26 -
VAR1
120010008006004002000
VA
R2
70
60
50
40
30
20
10
0
� �3א��>2MD&� �
� �
� �
VAR2
12010080604020
VA
R1
1200
1000
800
600
400
200
0
��&' �()� م�*��
��+ �()���&'
VAR2
140120100806040200
VA
R1
1200
1000
800
600
400
200
0
- ت�*, �()�
- 27 -
$%�&�W��2<��4;�א/�A�AHF��=,��O��&���=,E� � �78��� ���� "#@ W������ (��)��� ��� 9��� c��� 3� ������ 3�� �78��� � ����� ./� ���
6��� 8� 3� �� (��)� ����� ��@ ��6� �78� 3� ������ 3��Person ��� ��� (��)� 3�� Spearman ���� "@ 3� �� ����� 3� ����� D ������8�� ���� �� ������� ���� "@ ������@
"���6�� ?�&��� ?��� / ������� 3�.
C9 D�3 E�2� � ���8� 2�� ������� �������10������� * ���� �������� "���� "@ �86 . I�� G�� � ���� �� �
���� 3�� �78� �<J������� * ���� "@ �,����� �������� *��� "@ �86�� ا�3��4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
75 65 95 89 58 80 70 65 60 50 � ا����س�
77 65 85 95 65 82 79 59 60 55 � ا�دارة ا�����
��� ��� ��N @ 3%� L�;�: H0 :� *���� ���6�� ���� "@ ��+���� ��/� ��; �78� �<� / * ���� "@ �,����� �������
�������.
�,=4א���GMD�A�AHא��>�2 �"�$�% ��,�� �'��� ��� �� � �)� 3� ������ 3�� �78��� � ������:
1. �'�' G�� ������� ����� �7SPSS
2. ��+�7 3�Graphs ���� Scatter"����� ���� O�� L� ,F�� :
3. ��� O���� �;D 3�Simple G�� 6�N �2 3� Define ���� ?� � �� ,F�� "�����:
- 28 -
4. �6����� "@ 3� ������ 3� >� ����� �)X Axis �6����� "@ �U� ������ Y Axis
G�� 6�N �2 3�Ok"�$�% 3� ������ 3�� �78��� �'��� ��� ���� ,F�� :
.���
1009080706050
.���
�
100
90
80
70
60
50
40
����� 3�� �78��� 3� F�8@ 6��� /� (��)� �+8��� (��)��� 3�@ �;� W��<� ��6� �78� "D 3� � 3� �� ����� D ��,��Person .
- 29 -
$ �/ 0�W�9 7�9 Q4>�R�Iא,�7<��cxÜáÉÇ
���� ���� E��6� �78� 3� ������ 3�� �78��� 3%� 3� ����/� �;D ������� 6 �'����$� �������� 8� 3� 3� ��:
( )( )
( ) ( )∑
∑
=
=
−−
−−
=n
i
ii
n
i
ii
yy
yy
r
1
22
1
.χχ
χχ
3%� �������� .�)@ O����� �2��� 6��� /� ���� ���:
( )( )909.0
6.15711.1800
6.1529==r
������� ��6��� 8� 3� 3� �� 6��� � :� ���� 3%�@ ������ �������� ���: 1. ��� �+�)�� 6� ' 3�Analyze ��� ������� ��+�)�� 3� Correlation ��� �,�
Birariate"����� ���� O�� ���� ,F�� :
2. O���� "@ �� ������ ����� �)Variable ��+�7 3� Correlation Coefficients
����� ���Person"+�)�� %'� ���� D . 6�N �2Ok�+���� G�� ���� . �F�8�/ ��% �;! ,� G��� EP�<�/� *���� ��N #�� �78� �,H� 3� ������ 3�� �78��� ��N� �
��� ��@ ���%� � ��� 6One tailed O�� 3� Test of Sig. P�<�/� *���� 3%� �� �;! ��� ��� ��@ �)����� ���N @ "@ ��%Two tailed .
- 30 -
"�����% 3� �� 6��� � ����� �+�� 3%�: Correlations
Correlations
1 .909**
. .000
10 10
.909** 1
.000 .
10 10
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
.����
.���
.���� .���
Correlation is significant at the 0.01 level(2-tailed).
**.
F+ �H��Gא��� �3� ������� * ���� �������� 3�� �78��� ��/��� I��� ���7 3� F�8 �<�� aSig 000.0.= 7� "D
������ I��� 3�05.0∝ *���� �,����� �������� *���� �86�� ���� 3�� �78� �<� �;!������� * ��/� .�8@ 6��� /� ���� ���7 ��� 9� Fr=0.909>7 �<� 6��� � D .
$ E� 0�W�9 Qא,�7��7>�I 7�9<��fÑxtÜÅtÇ 3�� �78��� ��� � ���� "@ � ��6� �A �� ������ 3�� �78��� 3% ���� "@ ����/� �;D ������
���� ����� ."����� �2���� L�; RN:
�C9 D�3 E�3�� �* �/� �� 3�� 3�� �78��� ��� �� Q����� ���� E* �$� "@ �,��<� �� 3�;�� ����$� �#6$� ���
�,�<� ��+�'� ���10������� �+���� G�� �� ���� �)6� 3� �� : ا�س�ة 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
((((X)ا��� ا�#"�ي 250 420 180 225 370 156 193 355 400 140
(Y)ء �8د ا���7ل ا�ح�� 4 5 7 1 3 8 6 10 9 2
�3���� / F8��' (���������35� ��3���0� ����!?� FG��#9� 8�?(�3*���! SPSS .3��� : 1 E�D���� ��431.
8� 3� 3�� ��� ����� 6��� /� : ���� �#6$� ��� ���� 3� %� ���� �� ��6�� ���������� �������� :
( ) ( )176.0824.01
110010
1366
1
6
12
1
2
=−=−
×=
−−=
∑=
nn
d
r
n
i
i
s
- 31 -
���#�� (�3*��N! �� ������� +����!� ?�!��� 7���� .�*��� ���N- ":
1. �'�' G�� ������� ����� �7SPSS"�����% : 2. �7 E3� ������ 3�� �78��� %' ������ �)
�78��� 3� "�� ��� "�����% ��,�� �78��� � ,F��6� �A:
ا)4'�ل
121086420
����
ا
500
400
300
200
100
3. ��� �+�)�� 6� ' 3�Analyze ��� ������� ��+�)�� 3� Correlation ��� �,� Birariate.
4. O���� "@ �� ������ ����� �)Variable ��+�7 3� Correlation Coefficients ����� ���Spearman . 6�N �2Ok�+���� G�� ���� .
Nonparametric Correlations
Correlations
1.000 .176
. .627
10 10
.176 1.000
.627 .
10 10
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
ا)4'�ل
��ا��
Spearman's rhoا)4'�ل ��ا��
F+ �H��Gא��� � 6��� /� ���7 3� F�817.6%E�<� ���N 6��� � D ��/��� I��� 3�% �;� Sig. = 0.627
a
3� �%� "D5 %.�++���� �� �A 6��� /� 3� � ��,�� 6��� � �< ��� "�� ��� .
- 32 -
���� �� ������ ����� ��% �;! ��� E��6� �A �78� �� ������ 3�� �78��� ��% �;! �;D3�� ��� 6��� � ���� ����� .�N�� ��@ .�� *����� �� ��6��� ��7 �;! E $� 5 �'�� �2�
.82� ���8��� 3� ./�� ������� �������� "���� "@ �86�� : '���� ����� Q��2�� E "�2�� E $� * ���� �������� *���� ���6�� ���� 3�� �78� �< I�� G�� � ���� "@ ��A 3������� 8%�
��% ������� ��% E�������"���:
�!��#��� 23��)X( ������� 2��39� 23��)Y( "��?��
��)��� �!���� ��)��� �!����
"���� +�! 8����)X-Y)(d(
(d)2
1111 50 10 55 10 0 0
2222 60 8 60 8 0 0
3333 65 6 59 9 -3.5 12.25
4444 70 5 79 4 1 1
5555 80 3 82 3 0 0
6666 58 9 65 6 3.5 12.25
7777 89 2 95 1 1 1
8888 95 1 85 2 -1 1
9999 65 6 65 6 0 0
10101010 75 4 77 5 -1 1
28.5
"�����% ��,�� 3�� ��� 6��� � ���� 3%�:
( ) ( )827.0173.01
110010
5.286
1
6
12
1
2
=−=−
×=
−−=
∑=
nn
d
r
n
i
i
s
��� � �������� ���SPSS 3�� ��� 6��� � ����� �<�� 3�@ .�)��� �,� ' �� "��� ��6����
"�����% ,F�� : Nonparametric Correlations
Correlations
1.000 .899**
. .000
10 10
.899** 1.000
.000 .
10 10
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
.���
.����
Spearman's rho.��� .����
Correlation is significant at the .01 level (2-tailed).**.
- 33 -
$+ ���א!'א��א��&�%��א$� �
#����Simple & Multiple Regression
��
� > ��#� ��D���� 3� ���� 3�� ������� �78��� ��� �� "���� %'� ���/� ����! ������
) )��� (?��� ���� �U� . 3�� �78��� *7 3��� ��$� 3� "@ 6��� /� 3� ���/� ��������?��� �4 G�� )��� ���� 2� ( ��@ ���/� ��� E 2%� � 3� �.
3�)' G�! ���/� ��)� :6����� ���/� : ��� ?��� ���� G�� ��� )��� ���� 2� 2�� D������� �����:��� ?��� ���� )��� ���� 3� 2%� 3�� �78��� ( �� >;�� .
$%�&�W�א�9אASJא�T�L7f|ÅÑÄx exzÜxáá|ÉÇ
� ���� ?��� ���� G�� ��� )��� ���� 2� ( � 9�@ ..82� : G�� ���� (� "@ ����� 2�5�� $� "@ �����.
3 E��C9 D�4
3� �%� ��� �;�� W�86�� "����� ������ G�� ��� ��� ����� ��� 2� ��� ��10�86 "@ �����<�� I���� � ,F Q��� �,��� � ����� ��� ����#�� �,<+������� "����� �<��� ��% :
"��?�� 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
����3�� ����� 3 2 4 1 2 5 3 1 4 3
������ 73����% 75 81 86 63 78 95 79 83 90 82
��� ��� ��N @ 3%� L�;�:
H0 :�� ������ ��� ��� ����� ���� .��+���! �� 2� �<� /���6�� "��#�� ����� G. H1 :���6�� "��#�� ����� G�� ������ ��� ��� ����� ���� .��+���! �� 2� �<�.
- 34 -
�F� /�R�UאA)�>VR�T�L7�א�9אAS%א�K L4א���=,SPSS
�������� �)����� �78��� 6����� ���/� ��<��SPSS������� ��6��� ?�� ��@ : 1. ��� ��,��� 6� ' 3�Analyze ��� ������� ��+�)�� 3� Regression ��� �,�
Linear %'��� ��% .
2. L ����� ��Linear"����� ���� O�� L� ,F� :
3. ?����� ������ ����� �7) ����� ( �6��� "@Dependent )����� ������ )������� ( "@
�6���Independent . 4. N� 3U� 6�Ok"�����% ����� ���� �+�� L��� ,F�� :
- 35 -
Regression
Variables Entered/Removedb
aا��6�7ت . EnterModel1
VariablesEntered
VariablesRemoved Method
All requested variables entered.a.
Dependent Variable: ا���0لb.
Model Summary
.752a .565 .511 6.07841Model1
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
Predictors: (Constant), ا��6�7تa.
ANOVAb
384.023 1 384.023 10.394 .012a
295.577 8 36.947
679.600 9
Regression
Residual
Total
Model1
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), ا��6�7تa.
Dependent Variable: ا���0لb.
Coefficientsa
67.308 4.718 14.265 .000
4.962 1.539 .752 3.224 .012
(Constant)
ا��6�7ت
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: ا���0لa.
F+ H��Gא���1. 3� ������ 3�� 3� �� 6��� � �+�� � �'�)������� ���× ����� (�78��� *7 3� r= 0.752
�78��� P�<�� RN� / �)�6� ���)�� P;D �D; ���%� �� ��� 6 �78��� 3% G�� � ���� �<�� ��$� Coefficients ���7 ;�H Beta ��<� �D�<@ 0.752 .
2. 6��� /� ?� � ���7 3�R square )����� ������ 3� I )��� ��� ����� ��� ( �� �#� 9���56.5% 3� 3������ ?����� ������ "@ ����� )"��#�� �����(.
3. ���7 3� F�8 ��N #�� �����Sig. = 0.012a 7� "D ��/��� I��� 3� 05.0∝= �;! 3�� �78� �<� ������� ��N #�� �) ������� ��N #�� -@ ������ ��� ��� ����� ���
"��#�� ����� . ���)� F�� 3%�� �t �,� F�8@ 14.265 ���7 3� �%� "D t ���<���
- 36 -
2.62 ���� I��� �� 5 %� : �� ?)� "D �<� �) .�;! ������� ��N #�� �7 �)6"��#�� ����� ������ ��� ��� ����� ��� 3�� ��+���� ��/� ��; �78�.
��=Wא��>��2א�XY4Z�8 �R� ������� 3� ������ 3� "D �����:
3� Q�� :b0 E?6�)�� 2��b1 E ���� 2�� xi ���� ������ ���7 E )�y?����� ������� =���� ���7 .
�<�� ?< �)����� �78��� �������� P;D ����Coefficients ������ ��� ��$� B 3� �< ���7Constant >��� 67.308 ���2�� ���7 2�� "D bo ��������� . ���7 3� �< L�;%Speed
>���4.962 2�� "D b1 ���� .�� R��� �;,� ��� ��� ����� ��� 3�� �78��� ���/� ����"�����% "��#�� �����:
3� >� ����� ���� .���� ( �� ���6 ���� =���� �� � �;! .82�@ :X=5
( �� ���6 O)�� 3� ?7���� 3� �;!5 "��@ ��� .���� ����� 92%.
2.5% 2.5%
-2.62 +2.62
���ل ا��������� ���� ا�
H0
14.265 ��� T
ا��! �ب
ibb χ10 +=Υ
iχ962.4308.67 +=Υ
( ) %12.925962.4308.67 =×+=Υ
- 37 -
$ �/ 0�W�9אASJא�"Aא����`âÄà|ÑÄx exzÜxáá|ÉÇ
��� ?��� ���� G�� )��� ���� 3� 2%� 2� ��� � G�� ������� ���/� ���� �)� ..82� :O�#/� I��� G�� ���� ���� 3� % 2� . ����� ��#�% ������� ���/� * %@ R�N��
��<� � ��������SPSS"����� �2��� 5 �) :
C9 D�3 E��5�� ����� �2��� ./��%��� .82� 3%�� ��� ��� ����� ��� ����� �@�N/�� �4 .8)��� .� ���� - �# O�
"�U� �<��� ��% ������� ,F�� E���6�� > ,'�� � ����:
"��?�� 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
����3�� ����� 3 2 4 1 2 5 3 1 4 3
������ 73���� 75 81 86 63 78 95 79 83 90 82
������� 100 85 78 120 105 50 95 80 65 85
��� ��� ��N @ 3%� L�;�: H0 : ����� G�� > ,'�� � ���� ���7 ������ ��� ��� ����� ���� .��+���! �� 2� �<� /
���6�� "��#��. H1 : ����� G�� > ,'�� � ���� ���7 ������ ��� ��� ����� ���� .��+���! �� 2� �<�
���6�� "��#��.
"Aא�9א���ASJא�G�H4א��=,� �1. ���<�� ������ ��7 ����� �7)� ���� (�2:
2. ��� ��,��� 6� ' 3�Analyze ��� ������� ��+�)�� 3� Regression ��� �,� Linear %'��� ��% .
- 38 -
3. L ����� ��Linear"����� ���� O�� L� ,F� :
4. �� ������ ����� �7 ?���) ����� ( �6��� "@Dependent 3��)����� 3� ������ )�������+� ���� ( �6��� "@Independent G�� 6�N� �2 Ok �+���� L� ,F��
�������:
Regression
Variables Entered/Removedb
:�وف,ا��6�7ت
a . Enter
Model1
VariablesEntered
VariablesRemoved Method
All requested variables entered.a.
Dependent Variable: ا���0لb.
Model Summary
.968a .937 .919 2.46869Model1
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
Predictors: (Constant), وف�: .aا��6�7ت,
ANOVAb
636.939 2 318.470 52.256 .000a
42.661 7 6.094
679.600 9
Regression
Residual
Total
Model1
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), وف�: .aا��6�7ت,
Dependent Variable: ا���0لb.
- 39 -
Coefficientsa
112.905 7.333 15.397 .000
.627 .918 .095 .683 .517
-.388 .060 -.896 -6.442 .000
(Constant)
ا��6�7ت
:�وف
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: ا���0لa.
F+ H��Gא���� ��)����� �� ������ 3� �)����� �+���� � �'�) ��� ��� ����� ��� +� ���� ( �� �#�
��� 993.7% 3������ 3� ?����� ������ "@ �����)"��#�� �����( . 3� L�;% ��N� 3�� �78��� �� E��� 6 �78� "D "��#�� ����� ��� ��� ����� ��� 3�� �78���
���%� �78� "D "��#�� ����� ���6�� > ,'�� � ����.
� �<�� 3� F�8 ��N #�� �����ANOVAb ���7 3� Sig. = 0.000a 3� 7� "D ������ I���0.05 �� 2� �<� ������� ��N #�� �) ������� ��N #�� -@ � �) �;!
.��+����"��#�� 9���� G�� ���6�� > ,'�� � ���� ������ ��� ��� ����� ����.
� �� ��% ��$� �<�� G�� �����/�� L�� �78��� "N�� �� :;��� ���� ���/� "@ P�"�����% �������� 3%� Q��� )��� ���� 3� 2%� �< �8���� 6�����:
.82�@ : > ,'�� 9@ �� .���� �� ���� ( �� ���6 ���� =���� �� � �;!85 $ 9���� 3�@"�]� .�)@ 9� =���� ��� "��#��:
"��@ ��� O)�� 3� ?7�� >�80.9%
2210 χχ bbb i −+=Υ
2388.0627.0905.112 χχ −+=Υ i
( ) ( ) 9.8085388.05.1627.0905.112 =×−×+=Υ
- 40 -
$ E� 0�W�9אASJ9\]�אA��א�fàxÑã|áx exzÜxáá|ÉÇ
��)����� �� ������ 3� >� �@ ���)�� ��#��� ( .� 2H� 2%�).� ��#� ( H<� W?����� ������ G��������� ����� ������� .�,��; �)����� ��6��� ?�� L�; O�)���:
[\9A��א�9אASJא�K L4א���=,� � ��� ��,��� 6� ' 3�Analyze ��� ������� ��+�)�� 3� Regression ��� �,� Linear
"����� ���� O�� L� ,F��:
?� � 3�Method ��� Stepwise 6�N �2 3� OK������� �+���� ���� ,F�� :
Regression
Variables Entered/Removeda
:�وف .
Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enter <=.050,Probability-of-F-to-remove >=.100).
Model1
VariablesEntered
VariablesRemoved Method
Dependent Variable: ا���0لa.
- 41 -
Model Summary
.966a .933 .925 2.38488Model1
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
Predictors: (Constant), وف�: a.
ANOVAb
634.099 1 634.099 111.487 .000a
45.501 8 5.688
679.600 9
Regression
Residual
Total
Model1
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), وف�: a.
Dependent Variable: ا���0لb.
Coefficientsa
117.259 3.497 33.528 .000
-.418 .040 -.966 -10.559 .000 1.000 1.000
(Constant)
:�وف
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig. Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: ا���0لa.
Excluded Variablesb
.095a .683 .517 .250 .463 2.159 ا��6�7ت463.Model1
Beta In t Sig.Partial
Correlation Tolerance VIFMinimumTolerance
Collinearity Statistics
Predictors in the Model: (Constant), وف�: a.
Dependent Variable: ا���0لb.
Collinearity Diagnosticsa
1.976 1.000 .01 .01
2.353E-02 9.166 .99 .99
Dimension1
2
Model1
EigenvalueCondition
Index (Constant) :�وف
Variance Proportions
Dependent Variable: ا���0لa.
� �� �� �� �
- 42 -
F+ �H��Gא��� � ����� ������ 3� O����� ������ 3� RN�� ))� ���� ( ?����� ������ G�� .� 2� 2%� D) ����� ( "�2�� )����� ������ 3�)��� ��� ����� .( ���7 3� RN�� �;!R2 )����� ������ 3� )� ���� ( 9��� �� �#�93.3%"��#�� ����� "@ ����� 3������ 3� . ����� *�����
3� ������ 3� F�8 ������� ���/� 3� �#� .���93.7% ������ �;! E"��#�� ����� 3���� 3� )�����)��� ��� ����� ( �� �#� /0.4% ��� "D "�%� ��� ����� "@ ����� ����� 3�
��' � "@ �D��� ��� .� �2H� 2%$� ������ ��/� �+�6�� �,H' 3� �������� P;D 3�@ �;� E.��< ���+N� )�� ;���� ���������%��� �,<�� �7�� �@� �� .
[�<[א�3� � 5� �7� �� E"� $� "�8��� L��� "@ ������� ������ ������ G�� � ���� ����� "@ 3�;DE�,6�N� ����� "@ ������ G�� ��,� �2H� �< I�� G�� � ���� �� � 3��)��� 3� ����
��D 3� ������ :�/� ��� ��%���� ��� ��� �� ��,� ����� ?��<� �� �7 E <$� * ��7 �� ��2�"�U� �<��� ��% � ,F E.���� '� �282:
����� �!���������
�!���������
���������� �!��74>� 2���0
1992 0.43 0.03 0.97
1993 0.43 0.07 0.97
1994 0.38 0.05 0.72
1995 0.32 0.07 0.96
1996 0.31 0.07 0.96
1997 0.28 0.07 0.84
1998 0.37 0.07 0.96
1999 0.42 0.07 0.96
2000 0.46 0.08 0.95
2001 0.46 0.08 0.97
2002 0.45 0.07 0.89
2003 0.56 0.06 0.92
2004 0.56 0.05 0.91
�3���� : F7��3��� �����! F������ +��� 8��2005
� �K4=א��L ������� �!�� +� 7� �� �!�*�������� �!�� $�� 74>� 2���0 ���������� �!���P
- 43 -
%+ (� One Way Anova �,+�*�א��� �(�א��
��
� ��� "�% ���� G�� .���� 2%� � �����<� �282 � �)� G�� ����/� �;D �)� . �2�%
� �)� L�; G�� �#������ �� ���� ��+#�� 3�� "#�F�� �N �� I��� )G6� E������� E( . � �)� ��#���� �� �� ��+#� .�)@ O�#/� I��� . ...
C9 D�3 E��6
"������� I����� 2� ��� ��) (� ��%� E���� E 7H@ ",�<�( *��#% G�� I��! "@ ��,��� &�<� 3� �%� ��� �;�� W�����=���7 ��<�� �+@ % 3� 3�#F� 21 ����� �+�� ��% �7 .�#F�
"�� ��% *��#%��:
70Q- �6�4�� (��!3 ��������!
25.4 25 20.1
26.3 24 18.2
24.1 22.1 17.3
23.2 22.3 16.5
30 21 12.5
29.1 20.3 16.5
28.7 23.5 17
��� ��� ��N @ 3%� L�;�:
0 :���� I����� �8��� I&�� ��,��� &�<� *��#% "@ ��+���� ��/� ��; O @ �<� /"���. "�����% .��N�� �,�A��� 3�%�� :
3210: µµµ ==H
- 44 -
^" �,=4א��H��Gא��7 �@�א_� �1. �'�' G�� �)����� ������� ����� �7SPSS D $� E3� ��� ���� 3%� Q���
��� "������� I����� :1 E 7H@ ",�<� 2 E���� 3(� ��%� . �U� ������ ���I��� 3� * ��� 3%�@*��#%�� .
2. ����8� *&D�< ������� 3%� %'�� �;,� .����� �7 3%� 3������ ���� ����� �� (��)��� ����� ��� 9��� .���� .�����6 ������� ?�&� I�� ����� 3� ./� �� / >���$�
>���$� 3������ ���� 3�N ������.
- 45 -
���]א,�7 �9א��4`���א�=7 ����U� ��6��� ������ �7 .�����6 ������� ?�&� I�� ����/:
1. ��+�7 3�Analyze �$� ������ �7 Descriptive Statisics ���� �,� Explore"����� ���� O�� ,F�� :
2. ?����� ������ ?N� �7)*��#%�� ( �6����� "@Dependent List )����� ������ )������� ( �6��� "@Factor List.
3. �'�' 3�Display ����� G�� 6�N� Plots . �6����� G�� 3U� 6�N�Plots.. "����� ���� O�� L� ,F��:
- 46 -
4. ��� �)����� �'�'�� 3�Normality Plots with tests ��+�7 3� E Boxplots ���None.
5. 6�N� 3U�Continue���� �'�'� Explore G�� 6�N��� �7 �,� OK ,F�� ���U� �+���� L���:
Case Processing Summary
7 100.0% 0 .0% 7 100.0%
7 100.0% 0 .0% 7 100.0%
7 100.0% 0 .0% 7 100.0%
edu�"<ت�<�%=
د�A�م
���D�ری�س
perfN Percent N Percent N Percent
Valid Missing Total
Cases
Tests of Normality
.207 7 .200* .931 7 .563
.143 7 .200* .974 7 .925
.293 7 .070 .905 7 .365
edu�"<ت�<�%=
د�A�م
���D�ری�س
perfStatistic df Sig. Statistic df Sig.
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
This is a lower bound of the true significance.*.
Lilliefors Significance Correctiona.
�G�H[��7=��9א��4`���א +�Fא,�7�/� � "�2�� �<�� 3�Tests of Normality"���6�� ?�&��� 3� ����� �< F�8 :
1. $� ����/� :Kolmogorov-Smirnova : % "@ ���D�'��� ��� 3�% �;� ������ D� 3� 2%� ���<50*�D�'� .
2. "�2�� ����/�:Shapiro-Wilk : 7� ���<� % "@ ���D�'��� ��� 3�% �;� ������ D 3�50*�D�'� .
������ 23��0 +���� : "���6�� ?�&��� ?��� ������� 3� �7 ���7 ��% �;!Sig. ���<� % "@ 3� �%�5% .
������ 3�@ O����� ���2�� .�)@ ���7 ��% ;! W"���6�� ?�&��� ?��� �Sig. 3� �%� ��+#�� % "@
5% .�����6 .���&� ?��� ������� 3$ .� F "������ >���$� 3������ ���� ��6� ��:
- 47 -
$ ���7a�$ ��`4����`4��� / ���&�Qא��7��b�^" �L,=4א��H��Gא��7 �@�א_� �1. ��� �+�)�� 6� ' 3�Analyze.
2. �� �$� �Compare means ��� 9� One-Way Anova���U� �'�'�� ,F�� :
3. ��� "@ )����� ������ ����� �7Factor ��� "@ ?����� ������ Dependent List �2 6�N�OK���U� �+���� L��� ,F�� :
Oneway
ANOVA
perf
340.270 2 170.135 34.026 .000
90.003 18 5.000
430.272 20
Between Groups
Within Groups
Total
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
���7 3� F�8 O����� �<�� 3�F=34.026 ���� "D ��/��� I��� Q�� .��+���� Sig. = 0.000a 3� 7� "D 5 % �<� �;! E������� ��N #�� �) ������� ��N #�� -@ �;!
"������� I����� �8��� I&�� ��,��� &�<� *��#% "@ ��+���� ��/� ��; O @ . .�;! :
� *��#% 6��� 3� ����� (� ��%��� ���� *��#% 6��� 3� >� ���� 3� ����� ������ ���
",�<��� . �4 ?��<� % 3�� O #�� �;D �<� ����� �� � 3%�! �<�� "D �)����� �<���� Q�� JQ82�� �����<��� 3�� �8��/� RN� �� ���� .
3210: µµµ ≠≠H
- 48 -
���U� ��6��� ?�� Q82�� �����<��� 3�� �8��/� �<� ������: 1. ���� O�� 3�One-Way Anova�7 ?� ��� G�� 6�N��� Post Hoc … ,F��
"�U� ���� O�� ����:
2. ����� ��#�� �7ScheffeO����� %'��� �7 . � ���� G�� 6�N� �2Continue *���� G�� 6�N��� �7 �,� ����+ �� ��+�)��OK ���U� �+���� L� ,F��:
Post Hoc Tests
Multiple Comparisons
Dependent Variable: perf
Scheffe
4.08571* 1.19525 .011 .8988 7.2726
9.81429* 1.19525 .000 6.6274 13.0012
-4.08571* 1.19525 .011 -7.2726 -.8988
5.72857* 1.19525 .001 2.5417 8.9155
-9.81429* 1.19525 .000 -13.0012 -6.6274
-5.72857* 1.19525 .001 -8.9155 -2.5417
(J) eduد�A�م
���D�ری�س
�"<ت�<�%=
���D�ری�س
�"<ت�<�%=
د�A�م
(I) edu�"<ت�<�%=
د�A�م
���D�ری�س
MeanDifference
(I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound
95% Confidence Interval
The mean difference is significant at the .05 level.*.
- 49 -
Homogeneous Subsets
perf
Scheffea
7 16.8714
7 22.6000
7 26.6857
1.000 1.000 1.000
edu���D�ری�س
د�A�م
�"<ت�<�%=
Sig.
N 1 2 3
Subset for alpha = .05
Means for groups in homogeneous subsets are displayed.
Uses Harmonic Mean Sample Size = 7.000.a.
F+ ��H��Gא��� �� ?��<� � �)� G�� ��� G�$� ����� .82�@ E�����<� Q82�� � �)� G�� ��� $� �<��
3� �U� 3����<���� 7H@ ",�<���)(� ��%��� ������ ( "@ �8��/� 6��� 3� .82� F�8@ "D ������ 7H@ ",�<��� 3�� *��#%��4.09<��� R���� (� ��%��� 3�� 9�� E",�9.8
7H@ ",�<��� ?��<� R���� *��#%�� "@ �8��� . �;,% ... ���7 RN� ����Sig. �< I�� *��#% "@ ��+���� ��/� ; �8��� �< 3������� "@ F�8@ ��+���� ��/� ; �8���
Q�� (� ��%��� ������ 3� % 7H@ ",�<���Sig. 3� 7� 5 .% ��<�� ��8� �'� Q����+���� ��/� ; �8��� �< G�� L�;%.
� *��#% 2%$� ��� �����<��� ��� �� �)� ��$� �<�� . *��,' ���� *��#% �D 2%� 3� RN�@(� ��%��� ���� �,��� E������ ���� �,��� E 7H@ ",�<��� . % *��#% 6��� L�;% RN�
.82� F�8@ E?��<� 7H@ ",�<��� ���� *��#% 6��� 3� 26.6857 E $� &% ��� ����� (� ��%��� ���� *��#% 6���16.8714 ��,�� O #�� ��$� &% ��� ����� =9.8
$� �<�� P ,F� ��% 7H@ ",�<��� ���� R����.
- 50 -
�� / ���&�Qא��7��b�^" ���7 $�`4������O4,=4א��H��Gא��7 �@�א_�a�$ ��`L� � "%� L�; 7H@ ",�<��� ����� *��#%�� ��7 ����� �7 O����� �2��� .�)@ .���&� ��&� �A R���
.�����6 :
C9 D�3 E�7� � \ O����� �2��� "@ ��)�� P;D ����� 3U� �7. \�<�� O�����% .�����6 �,��&� ������ �7 �A 7H@ ",�<��� ���� �+@ 3�
������� �&���� ��� .�����6 .���&� ��&� ����� Kruskal-Wallis Test ���U� ��6��� .�)@ L�; ��� E3������ �����:
1. ��� �+�)�� 6� ' 3�Analyze.
2. �$� ��� ������� ��+�)�� #�� 3�Non Parametric test.
3. ��� �2K independent Samples . ���� O�� ���� ,F��"�U�:
4. ?����� ������ ����� �7)*��#%�� ( O�� "@Test Variable List ������ ����� �7 �2 E O�� "@ )�����Grouping Variable ?� ��� G�� 6�N� �2 Define Range �7
,� G�� )����� ������ ���7 G�� �� ��� �1 �,� G�� ���7 G��� 3 . � ���� 6�N� �2����+ �� ��+�)�� ���� ����� 3� L�;% F�8 �,� Kruskal-Wallis"+�)�� %'� �#� .
�6�4��70Q-
32
35
2
30
29
27
3
- 51 -
5. 3U� G�� 6�N��� �7 OK ���U� �+���� L��� ,F��:
Npar Tests Kruskal-Wallis Test
Ranks
7 14.00
7 13.00
7 6.00
21
edu�"<ت�<�%=
د�A�م
���D�ری�س
Total
perfN Mean Rank
Test Statisticsa,b
6.914
2
.032
Chi-Square
df
Asymp. Sig.
perf
Kruskal Wallis Testa.
Grouping Variable: edub.
F+ �H��Gא��� ��7 3� F�8 "�2�� �<�� 3� ?�� � >�% ��914.62 =χ ��<��� �,���7 3� �%� "D "��� �
���� I��� �� ����5 %5.991 . ���7 3�@ L�;%Sig.= 0.032a I��� 3� 7� "D ����5 % I����� �8��� I&�� ��,��� &�<� *��#% "@ ��+���� ��/� ��; O @ �<� �;!"������� .
- 52 -
^+
���+,-. ������ �Two Way Anova�*�א������ �(�א�/
��
� ���� G�� ������ *�� 9� ��� )��� ���� 2� ( � �� >���$� 3������ ���� "@ ���
�� � "�% ��� ?��� ���� G�� ��+@ *�� ��,� 3��)��� 3� ����� �2H� Q�� �;! 3%� E��� "�%�� �<��� ��@ 2$� �;D (��7�,�� "+�2�� 3������ ���� ����� . �<� 2� ��� � Q��� �� � �;! .82�@
G�! �@ ��� �<� ��)� Q�� ����=��� I��! "@ 3������� I�� ���� �<� G�� �,� �@ ��� :G�! �@ ��� 3� E * ��% * ��� : E-���O &� ."�����% :;��� 3�%:
���� 3� F�8@ 3��)��� 3� ���� 2� ��� � ���� �� O�)3��� �<��� ( E���� ��+@ ��,� %�"�%�� ?����� ������ 2�� D 3������� I�� ���� I��� G��.
�%&�� � %�$ أول
�� �1 ا��
آ���ة
ص��ة
�%&�� � %�$ *(ن'
ا������ن
أ��5
أزرق
م��ى ا��ت� �,ى ا�> م��;
)�%&�� ت(ب,(
- 53 -
C9 D�3 E��8� � "���<�� I����� 2� ��� ��) E���2 �� EG�� �� ( ... ���6�� (<)G2� E %; ( G��
���6�� I���)�� 9����"�%� � ( ��� �;�� 3� �%� ��)�624 E.����6 G�� ���� �� �2"�U� �<��� ��% �+���� � ,F �7 �)����� ����� 8� ���%� ��� �,�/���:
��4�� R������
����4��
��/ $���
$�� ��� 83 , 85.1 , 93 78 , 81 , 83
����� ��� 83 , 80 , 94 82 , 80 , 78
����� ��� 85 , 73.1 , 87.3 79 , 78 , 77
��!�� ��� 78.9 , 77 , 67.3 72.1 , 68.2 , 63
"�U�% ��� ��� ��N @ 3%� L�;�: H0 : ��+���� ��/� ; �8��� �<� / (<�� �8��� I&�� �86�� ���%� ��� �/����� "@
"���<�� I�����.
E�א�@� +],=4א��H��Gא��7�� � G�� ������� X� #�� ./� �) ��N #�� P;D ����/
�'�'SPSS"�U� %'��� ��% ,F�� :
�7 E ������ *&D�< ������� ����� 3� ��� 3U� I�� ����� 3� ./� �� / "+�2�� 3������ ����� ����� >� ��� L�; G�� c��� W.�����6 ������� ?�&�
����� (���)����,� ��.
- 54 -
� / �א,�7 �9א��4`���א�=��[��7�7 � �����<�� �������� �� %;��� ������ ������� "���6�� ?�&��� ������ ./� �)�
6)@ O����� 6 '�� O)�� "��� ������� ����� ���� ����� �;� W�#������) �����<�� �������� �� %;�#������ .(�� ?�&��� ��� �D����#������ �����<�� �������� �� Q���� ������ ������� "���6.
���U� ��6��� ?�� L�; O�)���: 1. ��+�7 3�Data ��� Select cases ��� ���� O�� 3� If O�� ���� ,F��
"����� ����:
2. ������� �������� ����%� �) �� ������ ��)��� O���� "@ :�(<�=1 6)@ ���� �;,� %;�� . 6�N �2Continue 6�N �,� ����+ �� ��+�)�� *���� � ���8� OK �)��
6)@ O����� 6 '�� �,�@ O)��� "��� �/���� ������ ��� ���.
3. ��+�)�� ��D;��� �) 6)@ %;�� "���6�� ?�&��� ����� 3U�Analyze ��� �,� Descriptive Statistics �2 Explore ?����� ������ ����� �) ) ����� ( ��� "@
Dependent List "�2�� )����� ������ )>����� ( ��� "@Factor List G�� ) �2 �����Plot +��� 3� Display"�U� %'��� ��% :
- 55 -
6. 4 . ?� ��� G�� 6�N��� �7 3U�Plots..��� ��#�� �7 9� ��Normality Plots
with tests ��+�7 3� E Boxplots ��� None . ����� ��#� �& �2Stem
and leaf ��+�7 3� Descriptive�2 6�N� Continue �'�'� ���� Explore G�� 6�N��� �7 �,�OK���U� �+���� L��� ,F�� :
Tests of Normality
.310 3 . .899 3 .383
.308 3 . .902 3 .391
.329 3 . .868 3 .289
.329 3 . .869 3 .293
ا��7 �ى�H. أو��
�H. ث���.
�H. ث���.
�H. را�0.
ا���0لStatistic df Sig. Statistic df Sig.
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Lilliefors Significance Correctiona.
������ �� %;��� ������ �/����� 3� F�8@ ?�&��� ?N�� �,���< �#������ �����<�� ��"���6��.
���/� (#� �#������ �����<�� �������� �� Q�/�� ������ ������� ?�&� ������ �) 3U����U� �+���� G�� ��� O�����:
Tests of Normality
.219 3 . .987 3 .780
.180 3 . .999 3 .945
.175 3 . 1.000 3 1.000
.204 3 . .993 3 .843
ا��7 �ى�H. أو��
�H. ث���.
�H. ث���.
�H. را�0.
ا���0لStatistic df Sig. Statistic df Sig.
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Lilliefors Significance Correctiona.
"D ?N�� �#������ �����<�� �������� �� Q�/�� ������ �/����� 3� �< L�;% I �U� � ,F Q�� "���6�� ?�&���Sig. 3� �%� �,���< 5 % ����� "@Shapiro-Wilk �<� Q��
3� 7� �������50*�D�'� .
- 56 -
������7א��4`���א�=��7] / ���&�Qא��7��b�[+ �E�א�@� �H��Gא��7 ��� ���! ./� �<� 3%� E������� ��6��� ?�� "+�2�� 3������ ���� ����� �/���� -�� ����� ��
��+�7 G�! ��D;��� �7 L�; O�)��� �D �A 3�Data ���� �,� Select Cases O���� 3� ���� D�F��All Cases�/���� �@�% ����� ���� . ������ ���$� ��6��� ?�� 3U�:
1. ��+�7 3�Analyze ��� General Linear Model ������� ��+�)�� 3� ���Univariate"�U� ���� O�� ���� ,F�� :
2. ?����� ������ ����� �)) �����( �6����� "@ Dependent Variable�� ������ ��)�����)I����� E(<�� ( �6����� "@Fixed Factor(s) G�� 6�N��� �7 �2 OK
���U� �+���� L��� ,F��:
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: ÇáãÚÏá
802.786a 7 114.684 4.346 .007
151384.050 1 151384.050 5736.508 .000
188.720 1 188.720 7.151 .017
606.721 3 202.240 7.664 .002
7.345 3 2.448 .093 .963
422.233 16 26.390
152609.070 24
1225.020 23
SourceCorrected Model
Intercept
JHKا�
ا��7 �ى
JHKا��7 �ى* ا�
Error
Total
Corrected Total
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
R Squared = .655 (Adjusted R Squared = .505)a.
- 57 -
F+ ��H��Gא��� �� ���7 ���� ;! W���6�� "�%� ��� ����� G�� (<�� �� 2� �< RN�� "�2�� �<�� 3�
Sig.= 0.017a ��/��� I��� 3� 7� "D 5. %
� ���7 ���� ;! E"�%� ��� ����� G�� ���6�� "���<�� I����� .��+���� �� 2� �<�Sig.=
0.002a ��/��� I��� 3� 7� "D 5. %
� ��� �� 3� F�8 "�%� ��� ����� G�� "���<�� I����� (<�� 3� % 2� ��#� 3� Q� ���7F=0.093 ���7 3� ��% .��+���� ���� �A "D Sig. =0.963a I��� 3� �%� "D
��/���5% ����� G�� .��� "���<�� I����� (<�� �� .��+���� �� 2� �<� / .�;! W���6�� "�%� ��� .
- 58 -
�� / ���&�Qא��7��b�[+ �E�א�@� �����7א��4`���א�=H%�[��7��Gא��7
��Q �"�B�9 7�,YÜ|xwÅtÇ
"��� �����<��� ��6����� � �)� G�! H<� ��@ .�����6 .���&� ��&� ������� 3%� �� �;!3��� @ ����� ����� ��@ �<��� �;D "@ E������� P;D �,��! "��� Friedman . * %#�� R�N��
"�U� 5 �'�� �2��� 5 �) ��@:
�C9 D�3 E�9� � �/4 Q82 :��� "@ ��+���� ��/� ; .�7 @ L�D 3�% �;! �� G�� � ���� "@ ?����� I��! �A �
8�10 8� "+�'� %'� Q82�� �/U� :��� ;�� Q��� ���� 10"�U�% �+���� ��% ���� :
��1� (����
A B C
1 340 347 339
2 345 342 333
3 330 349 344
4 342 355 348
5 338 321 351
6 320 344 347
7 331 314 345
8 328 342 359
9 313 345 352
10 321 349 358
����� /) E �� ���� E��&��2005(
��N #�� 3%� L�;�: H0 :�� �/U� ��<��� "@ �8��� �<� / ���� ���� �,��� �8��/ I&.
- 59 -
�'�' G�� ������ ����� ./� �7 �)����� ��N #�� �����SPSS"����� %'��� ,F� ��% :
1. ���U� �+���� �� ,F�� .�)��� 9� ' �� ��% .�����6 ������� ?�&� ������ 3U� �):
Tests of Normality
.153 10 .200* .956 10 .734
.337 10 .002 .803 10 .016
.126 10 .200* .971 10 .901
A
B
C
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
This is a lower bound of the true significance.*.
Lilliefors Significance Correctiona.
��U�� ������ ������� 3� F�8@B/ ���7 3� ;! "���6�� ?�&��� ?��� Sig.=0.016a "D 3� 3� 7�5 .%3��� @ ����� ������� 3� �� / �;,�.
+��3�- ��!�*� G��49Friedman���1� ���?*�� K!�� :
1. ��+�7 3�Analyze ��� Nonparametric Tests.
2. ��� ������� ��+�)�� 3�K Related Sample� ���� ,F�� "�U� ���� O�:
- 60 -
3. O���� G�! Q82�� �� ������ ����� �7Test Variables: . O�� 3� �2Test Type ����/� ������ �7Friedman"+�)�� %'� ���� D . 6�N� �2OK G�� ����
���U� �+����:
NPar Tests Friedman Test NPar Tests
Ranks
1.50
2.10
2.40
A
B
C
Mean Rank
Test Statisticsa
10
4.200
2
.122
N
Chi-Square
df
Asymp. Sig.
Friedman Testa.
F+ �H��Gא��� � �� ����� �+�� ������Friedman ���7 3� ���� RN�� Chi2= 4.200 �,���7 3� 7� "D
���<���5.991 �� � ��< � �� df= 2 �)2 I��� 95 % �7 �)6� "@ ?)� L�;� "D ������� ��N #�� ���� ���� �,�� I&�� �/U� ��<��� "@ �8��� �<� / �;! . ���)� � F �;! ���
Sig. G�! >��� �,� F�8 Sig.= 0.122a ������ I��� 3� �%� "D5 % ��N #�� �) .�;!O����� ������ &&�� �� �;D ������� -@ �������.
- 61 -
[�<[א�3� � I&�� ��� $� ������ ��D����� ��% '�� * 6��� "@ �8��� �< I�� G�� � ���� ��,�
� �<� ��6)�� � "@ �8��8� ��% '�� ?��<� ����� ������ ������� G�� ���� �� W�% '� ��� 3��� �� �� �< ����2004 ���� ���� �� �,�8� 3� Beta) * 6����� ( G�� �% ' %�
��� ���7� Q82 G�! ��% '�� ���7 �2 E�% '�� ������ ����� ����� 8� 3� P���<� (� � 6����� ��<�� �� �2 ����"�����* 6���� ��% '�� ��% �+���� � ,F �<��� ��6)�� �� .�)@
"�U� �<���:
���'�� (4#
@��!�� �?0 ������� �?0 +��Q��� �?0 ���3*�� �?0
2��!� ����' 192.0=x 326.0=x x=213.0 ــــــ
�?���� ���x=323.0 ــــــ '� 130.0=x 253.0=x
2���� ���x=297.0 ــــــ '� 471.0=x 461.0=x ����� /�� 3��� O� �D ��� ���$� ������� E"���2004.
K4=א������������������������ � R;�� ������ %�<����� ����'�� �6� E���� ���� 2�?�*��� �- �����!� @��< +�� �/5 �!�*�
P%��5 ����� �/�� �?��� ��� �6�4# �- �)�*)�
��ع ا�"& ع
- 62 -
O � �
1. E �� ���� E��& ��)2005( E ��<� � �������� "+����� ������ ������SSSP .3��� :?�&��� '�� ����6�� ��#� ��.
2. EO�#' E�����)2005( E �����M��� �M� ��! �����M�7� ��)��6� E������ O 6SPSS .3��� :?�&��� '�� �D���� ��.
�
?dא� ���Ae�Q&�%4��^A�fא/��� �d�Aא�Ae�^hא/ �hiא،���jא?� �
�
top related