محاضرة 3 - الإحصاء الوصفي PDF

# الإحصاء الوصفي ## محاضرة-3- د. أحمد أبو دوش قسم علم النفس كلية الآداب، الجامعة الأردنية 2023-2024 # أنواع المتغيرات المبحوثة إحصائياً ## Variables types 1. **متغیر مستقل**: Independent 2. **متغیر تابع**: Dependent 3. **عوامل دخيلة (عوامل خارجية)**: Confounding factors 4. **متغير مشترك**: Cova...

# الإحصاء الوصفي ## محاضرة-3- د. أحمد أبو دوش قسم علم النفس كلية الآداب، الجامعة الأردنية 2023-2024 # أنواع المتغيرات المبحوثة إحصائياً ## Variables types 1. **متغیر مستقل**: Independent 2. **متغیر تابع**: Dependent 3. **عوامل دخيلة (عوامل خارجية)**: Confounding factors 4. **متغير مشترك**: Covariate * **العامل الوسيط :** Mediator * **العامل المسهل - المؤثر :** Moderator The image displays a diagram with the following: * **Exposure** * **Mediator** * **Confounder** * **Covariate** * **Moderator** * **Outcome** There are arrows pointing from each entity. * Exposure has arrows pointing to Outcome, Mediator, and Confounder. * Mediator has an arrow pointing to Outcome. * Confounder has an arrow pointing to Outcome. * Covariate has an arrow pointing to Outcome. * Moderator has an arrow pointing to Exposure. # مثال **إعطاء دواء يحفظ في درجة حرارة 5 سيلسيوس لمرضى الاكتئاب** * **المتغير المشترك الدخيل (covariate)**: العمر (يفسر النتائج جزئياً ولا يتغير) * **المتغير الدخيل الخارجي (confounding factor)** ( قد يؤثر على أي من المدخل أوالناتج أو كليهما) ويمكن تحويله الى **covariate** بإضافة الى نموذج التحليل * **التعريض (المدخل) (exposure)** : الدواء يتأثر بحرارة الغرفة، وزمن وجود الدواء خارج الثلاجة قبل إعطائه للمريض * **الناتج (outcome)**: انخفاض أعراض الكابة : المريض يتأثر بعدد ساعات نوم # تذكير: أنواع الفرضيات * أي فرضية تستخدم قبل بدء التجربة البحثية؟ 1. **فرضية صفرية**: ليس لديك أدلة كافية من الأدبيات السابقة 2. **فرضية بديلة**: عندما يكون لدينا بعض الأدلة من الأدبيات السابقة # تحميل ملفات CSV * **https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/articles/data.html** * **حمل ملف NeuroCog** # تطبيق Practical ## كيف أقوم بفتح ملف في RStudio : 1. **افتح ملف r script**: Open r script file 2. **افتح ملف csv**: Open csv file 3. **استخدم مسار الملف ل قراءة الملف**: read.csv(" ") # use the file pathway to read the file 4. **استورد مجموعة البيانات**: Import dataset * **أي جزء مكتوب في RStudio يعبر عن شفرة رمز**: code * **السطر الموجود في RStudio يمثل سلسلة التعليمات البرمجية**: Code string # Pipe operator %>% * **تعني "و" ، يتم استخدامها لربط عمليات متعددة معا بطريقة موجزة**: ( ) Pipe * **ومعبرة**: press: ctl+shift+m * **يأخذ ناتج التعبير على يساره ويمرره كوسيطة أولى إلى الدالة الموجودة على يمينه. يتيح لنا استخدام الأنابيب في R ربط سلسلة من خطوات التحليل**: # # hashtag * **يشير إلى تعليق لن يتم تقييمه**: # $ dollar sign * **عامل تشغيل خاص في لغة البرمجة R يستخدم للوصول إلى قائمة DataFrame**. * **يمكنك استخدام علامة $ للوصول إلى المتغيرات وإضافتها وتحديثها وحذفها من القائمة والأعمدة DataFrame من**: * **أضف عمود جديد يسمى sex إلى survey**: # Add a new column called sex to survey survey$gender <- c("m", "m", "f", "f", "m") # خطوات العمل العامة في RStudio * **الرمز <- يقوم بتعريف المتجه الذي يسبقه ويعني "هو"**: * **مثال**: 1 -> x * **يلي رمز التعريف وضع قيمة أو مجموعة قيم يتم ربطها معاً من خلال دالة ((C**: * **يتم تعريف القيم التي ينوي الباحث تحليل نتائجها**: * **يقوم الباحث بتسمية متجه آخر يعبر عن قيمة التحليل متبوعاً برمز التعريف (-)**: * **ثم وضع الدالة المراد استخدامها في التحليل متضمنة المتجه الذي يعبر عن القيم التي تم تعريفها مسبقاً**: * **يتم إظهار نتائج التعريف أو الاحصاء من خلال الأمر print أو summary**: # تطبيق فتح الملف السابق Previous codes * **install.packages ("tidyverse")** * **library ("tidyverse")** # استكشاف البيانات Data Exploration * **يوجد أمثلة متعددة على الأوامر المستخدمة في استكشاف البيانات**: * **summary()** * **head()** * **tail ()**