انت هنا الان : شبكة جامعة بابل > موقع الكلية > نظام التعليم الالكتروني > مشاهدة المحاضرة

معامل ارتباط سبيرمان والجزئي

Share |
الكلية كلية الادارة والاقتصاد     القسم قسم علوم مالية ومصرفية     المرحلة 4
أستاذ المادة ايهاب عبد السلام محمود الحسن       6/14/2011 8:32:54 AM

معامل ارتباط سبيرمان  Spearman Correlation Coefficient

             يستخدم لقياس قوة واتجاه العلاقة الخطية بين متغيرين للحالات الاتية :

1- اذا كان كلا المتغيرين او احدهما من النوع الترتيبي (Ordinal Variable) . 

2- اذا كان كلا المتغيرين او احدهما لايتبع التوزيع الطبيعي ، او في حالة البيانات اللامعلمية ويعتبر كمعامل بديل لمعامل الارتباط بيرسون .

مثال :

         اذا توفرت لديك المعدلات الاتية عن مستوى الطلاب العلمي ومستواهم الاجتماعي :

 

المستوى العلمي

73

80

96

65

45

53

88

75

المستوى الاجتماعي

متوسط

امتياز

جيد جدا

مقبول

متوسط

ضعيف

جيد

جيد جدا

 

المطلوب :

      باستخدام برنامج (SPSS) كيف يمكن حساب معامل الارتباط بين المستوى العلمي والاجتماعي .

خطوات الحل :

1-     تسمية المتغيران وادخال ترتيبهما ، ويلاحظ من السؤال ان المتغير ( الاجتماعي ) قد تضمن  بيانات متكررة للمعدلان ( المتوسط ، جيد جدا) لذا سيتم حساب معدل الرتب لهما .     

2-     تكرر نفس خطوات المثال السابق ولكن يتم اختيار معامل الارتباط (Spearman) بدلا من (Pearson) فيلاحظ بان البرنامج سيحسب قيمة معامل الارتباط (سبيرمان) .

 

معامل ارتباط كندال تاو  Kendall Tau Correlation Coefficient :         

     يستخدم لقياس قوة واتجاه الارتباط لنفس الحالات المتبعة مع معامل الارتباط سبيرمان وبنفس الخطوات السابقة ، كما يوجد عدة معاملات ارتباط وردت في فصل (?2) .

 

 الارتباط الجزئيPartial Correlation  : 

هو عبارة عن مقياس لقوة واتجاه الارتباط بين متغيرين كميين بعد استبعاد اثر متغير كمي ثالث ، حيث يلاحظ انه بالرغم من ان قيمة معامل الارتباط بيرسون قد تكون كبيرة ولكن لا يمكن الاعتماد عليها لكونه يعتمد في قياسه على متغيرين فقط ، فقد يوجد متغير ثالث يؤثر في المتغيرين ولهذا برزت اهمية معامل الارتباط الجزئي ، فمثلا يمكن قياس قوة الارتباط بين مستوى الطلبة في الجامعات والبيئة الجامعية بعد استبعاد عدد ساعات الدراسة لكل طالب .

     ان الشروط الواجب توفرها لاعتماد مقياس الارتباط الجزئي هي نفسها لمعامل الارتباط بيرسون ،

  حيث ان :

مثال (8-3) :

      اذا توفرت لديك البيانات الاتية :

 

A

10

50

30

20

60

40

B

2

8

5

3

10

4

C

15

25

18

16

30

28

D

15

20

30

50

25

40

    

 اوجد معامل الارتباط الجزئي ومعنويته لكل المتغيرات بعد استبعاد اثر المتغير (D) .

 

الحل :

1- من قائمة (Analyze) يتم اختيار ايعاز (Correlate) ثم ايعاز (Partial) .

2- ستظهر شاشة حوار يتم من خلالها نقل المتغيرات (A,B,C) الى حقل (Variables) والمتغير المستبعد (D) الى حقل (Controlling for) .

3-    اختيار ايعاز (Ok) فيتم الحصول على النتائج .

 


المادة المعروضة اعلاه هي مدخل الى المحاضرة المرفوعة بواسطة استاذ(ة) المادة . وقد تبدو لك غير متكاملة . حيث يضع استاذ المادة في بعض الاحيان فقط الجزء الاول من المحاضرة من اجل الاطلاع على ما ستقوم بتحميله لاحقا . في نظام التعليم الالكتروني نوفر هذه الخدمة لكي نبقيك على اطلاع حول محتوى الملف الذي ستقوم بتحميله .
الرجوع الى لوحة التحكم