الانحدار المتعدد | Multiple Linear Regression
Вставка
- Опубліковано 14 жов 2024
- الانحدار المتعدد | Multiple Linear Regression
الانحدار الخطي المتعدد Multiple Linear Regression
تحليل الانحدار المتعدد هو من بين الأدوات الإحصائية كافة، الأداة المستخدمة على أوسع نطاق، الفرق الأساسي بينه وبين الانحدار الخطي البسيط هو أنّه هنا لدينا متغير تابع واحد ومتغيرات مستقلة متعددة لها تأثيرات مختلفة في هذا المتغير التابع.
يعد الإنحدار الخطي المتعدد من الأساليب الإحصائية المتقدمة والتي تضمن دقة الإستدلال من أجل تحسين نتائج البحث عن طريق الإستخدام الأمثل للبيانات في إيجاد علاقات سببية بين ظواهر موضوع البحث .
والإنحدار الخطي المتعدد هو عبارة عن إيجاد معادلة رياضية تعبر عن العلاقة بين متغيرين وتستعمل لتقدير قيم سابقة ولتنبؤ قيم مستقبلية ، وهو عبارة أيضاً عن إنحدار للمتغير التابع Y على العديد من المتغيرات المستقلة X1+X2+⋯+Xk . لذا فهو يستخدم في التنبؤ بتغيرات المتغير التابع الذي يؤثر فيه عدة متغيرات مستقلة. اذن يتم استخدام الانحدار الخطي المتعدد لشرح العلاقة بين متغير تابع مستمر ومتغيران مستقلان أو أكثر. يمكن أن تكون المتغيرات المستقلة مستمرة أو متقطعة.
فهي تعتمد فكرته على العلاقات الدلالية التي تستخدم ما يعرف بشكل التشتت أو االانتشار ، فبإمكاننا التنبؤ باحتمالية الاصابة بمرض سرطان الثدي مثلا إعتمادا ً على دراسة حالات أخرى للمرضى كالعمر والمواصفات الجسمية و مدى اصابة الوالدين غيرها .
والمعادلة الخطية في الإنحدار الخطي المتعدد هي :
Y=α+β1X1+β2X2+⋯+e
حيث أن Y = المتغير التابع
α = قيمة ثابتة Constant أو Intercept
β1 = ميل ألإنحدار y على المتغير المستقل الأول
β2 = ميل ألإنحدار y على المتغير المستقل الثاني
X1 = المتغير المستقل الأول
X2 = المتغير المستقل الثاني
ويمكن استخدام الإنحدار الخطي المتعدد في حالة توافر الشروط التالية :
أن تكون العلاقة خطية بين المتغيرات المستقلة والمتغير التابع .
أن تكون البيانات موزعة توزيعا ً طبيعيا ً للمتغيرات المستقلة والمتغير التابع .
يجب أن تكون قيم المتغير التابع من المستوى الترتيبي على الأقل .
بعد الحصول على نتائج معادلة الانحدار يجب علينا أن نبين هل أن هذه المعاملات مقبولة من الناحية الإحصائية أي معنوية احصائياً مع التنويه بأن المعنوية تكون لكل معامل على حدة .
ولكي نحكم على معنوية معاملات الإنحدار نستعين باختبار T ومستوى الاحتمالية المقابل له وبالطبع فإن برنامج R و SPSS سيقومان تلقائياً باستخراج اختبار T ومستوى الاحتمالية المقابل له .
كما سيتم الحصول على إحصائيات تستخدم لمعرفة المعنوية الإجمالية للنموذج ومنها ( R ) ، ( R2 ).
فالأول R هو معامل الأرتباط البسيط والذي يقيس قوة العلاقة بين متغيرين أو أكثر ، أما R2 فهو يسمى بمعامل التحديد والذي يستخدم لمعرفة القوة التفسيرية للنموذج المقدر ( المعادلة المقدرة ) في حالة الإنحدار الخطي البسيط ( متغير مستقل واحد مع متغير معتمد واحد ).
#SPSS
#multiple_regression
#الانحدار_المتعدد
جزاك الله خيرا علي هذا الشرح المبسط و الواضح
ما شاء الله شرح ممتاز
بارك الله في حضرتك 😊
يعطيك اف عافية سؤال على ماذا بدل معنوية النموذج معامل فيشر
حفظك الله ورعاك
شكرا جزيلا بارك الله فيك لقد ساعدتني
الشكر موصول لكم لمشاركتكم واهتمامكم
السلام عليكم شكرا على الفيديوهات المفيدة. لقد ساعدتني في انجاز مذكرة تخرج شكرا
يا هلا بكم
يعطيك العافية ….
طيب لو اردنا ..ان نريد تاثير المتغير المستقل ( متغير واحد فقط ).. على عدة متعيرات تابعة …
ماهو الأسلوب المتبع …
مع وافر الشكر لك
انت فنان 👨🏼🎨
اهلا وسهلا بك اخي عادل مشكورين 🌹
لو سمحت ان ظهرت قيمة احد المتغيرات المستقل بالسالب في حدول correlations هل تكتب بالسالب عند التحليل ام لا
نعم تكتب بالسالب لان قيمة الارتباط السالب تعني ان العلاقة عكسية في حال كان هناك دلالة
دكتور هل نتيجة الفرض يبنى على أساس الثابت أم على أساس المتغيرات المستقلة؟ وفي حالة كون أحد المتغيرات فقط دال إحصائيا هل يقبل الفرض؟
الفرض هو الذي نقوم باختباره من خلال الاختبار المناسب فاذا كان صحيحا يعني يوجد دلالة احصائية.
وتكون الفرضية صحيحة في حال كان هناك دلالة احصائية اي الفا اقل من ٥٪.
دكتور بعد اذن حضرتك كنت بسال لو عندي مقياس به اكثر من 5 ابعاد ومحتاجة اعرف مدي التنبؤ لكل بعد بالمتغير التابع وكمان الدرجة الكلية للمقياس. ايه الخطوات بالنسبة للابعاد والدرجة الكلية للمقياس للتنبؤ بالمتغير التابع؟
ساوي بداية كل متغير مستقل لوحده مع المتغير التابع عن طريق اختبار الانحدار البسيط ومن ثم المتغير المستقل للدرجة الكلية للمتغير المستقل مع التابع في الانحدار البسيط
@@fadeleducation يعني يادكتور مفيش معادلة ادخل فيها كل الابعاد ومعاهم الدرجة الكلية في معادلة واحدة في تحليل الانحدار المتعدد
عاشت ايديك على الشرح بس صوتك يشبه صوت مندوزا .. عرفته ؟
شكرا 🌹
لو سمحت لو انه في جدول الانحدار المتعدد قيمة t المحسوبة = 0.501 عند مستوى معنوية sig= 0.621 هل ترفض الفرضية
لابعاد crm دور ايجابي في تحسين جودة الخدمة
غير دالة احصائية فترفض الفرضية لا يوجد تاثير
أستاذ انا بدي اختبر اثر وعندي عدة متغيرات مستقلة ومتغير تابع واحد فقط بدي استخدم تحليل الانحدار الخطي المتعدد باختبار الفرضيات بعمل متل الفيديو وحسب النتائج بتخذ القرار برفض او قبول الفرضية صح؟
بارك الله فيك...عندى سؤال لو سمحت
هل ممكن يكون 1 متغير مستقل و2 متغير تابع وماهو المقياس للتحليل ماذا يسمى هذا الموديل
صحيح
دكتور بما أن هناك بعض المتغيرات المستقلة ليس لديها تأثير المتغير التابع في هذه الحالة هل نرفض الفرضية الصفرية ونقبل بالفرضية البديلة جزئيا
لا نقول ما هي الابعاد التي تم قبولها فقط وتكون الفرضية مقبولة
لو عندي متغير يحتوي على عده ابعاد ادخل متوسط المقياس كلة عند استخراج الانحدار ولا اعمل لكل بعد متوسط وادخلها كلها مع متوسط المقياس ككل ايهم الاصح
شكرا على الشرح الوافي
اذا المطلوب اختبار الانحدار المتعدد يعني يجب ان يكون عدة ابعاد مستقلة مع متغير التابع فبالتالي طبعا يجب ان يكون لدي متوسط حسابي محسوب سابقا لكل بعد على حدى لكي ادخلهم في خانة المتغيرات المستقلة في اختبار الانحدار المتعدد
@@fadeleducation انا عندي متغيرين مستقلين ومتغيرين تابعين ينفع استخدم هذا الانحدار
يعني الموضوع ليس له علاقة بتعدد ابعاد المتغير المستقل اي نعامله كمتغير واحد ونجري انحدار بسيط فقط؟؟؟
لا بل نضع كل المتغيرات المستقلة في خانة المتغير المستقل والتابع لوحده في خانة المتغير التابع
دكتور كيف يمكن ربط بين متغيرات الحوكمة المصرفية وهم مبادئها 7 وهم متغيرات كيفية مع متغيرات الأداء المالي الكمية مثل العائد على الاصول والعائد على حقوق الملكية...الخ
عبر اختبار سبيرمان لدراسة العلاقة
لو عندي ٢ متغير تابع وفيهم ابعاد
ادخل كل بعد في خانه المتغير التابع ولا ادخل المتغير التجميعي للمحور ككل بغض النظر عن الابعاد
ارجو المساعده
الابعاد يتم ادخالهم في خانة المتغيرات المستقلة
نبي حد يعطيني مقدمه مشروع ع الانحدار الخطي البسيط
تواصلي معي خاص
🏵🏵🏵🏵🏵🏵🌸
🇩🇿🌸🏵🏵🏵🏵🏵🏵🏵🏵