محاضرات spss

Post on 22-Nov-2014

206 Views

Category:

Documents

14 Downloads

Preview:

Click to see full reader

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