Nacer stat plus

09/12/2025

من اجل تقسيم درجات المقياس(ثلاثي. رباعي. خماسي) إلى منخفض. متوسط. مرتفع وبالتالي معرفة مستوى واتجاه العينة فيما يراد قياسه

09/12/2025

التحليل الوصفي( تحليل الاتجاهات) لفقرات الاستبانة.
نضع بين أيديكم جدول يتم من خلاله تحليل اتجاهات أفراد العينة انطلاقا من مقياس ليكرت الخماسي المرجح للأوزان

09/12/2025

العديد من الباحثين يقع في حيرة حول تحديد حجم العينة التي ستكون محل دراسته. لنقدم بين أيديكم جدول مورجان مع المرجع ليكون إحدى الوسائل المعتمدة في تحديد حجم العينة انطلاقا من معرفة مجتمع الدراسة.

06/12/2025

- مجلة: Revista de Humanidades
- المجلة مصنفة صنف (B) على مستوى المديرية العامة للبحث العلمي والتطوير التكنولوجي(الجزائر)
- المجلة مفهرسة في +ERIH plus
- المجلة مجانية
- تنشر (04) أعداد سنويا
- لغة النشر: الإنجليزية،الاسبانية
- مجال النشر : العلوم الانسانية
- رابط المجلة: https://revistas.uned.es/index.php/rdh/index

01/12/2025

08/07/2025

تنظم كلية التربية البدنية وعلوم الرياضة جامعة واسط بالتعاون مع الجمعية الأفرو آسيوية المؤتمر الدولي الأول تحت شعار "دور الذكاء الإصطناعي لتعزيز التنميـة المسـتدامة في المجال الرياضي"، والذي سيعقد خلال الفترة من 10 - 11 /9/ 2025.

08/07/2025

المؤتمر والمعرض الدولي السادس لعلـوم الرياضـة والنشـاط البدنـي
استضافة الأحداث الرياضية الدولية
الرياض - جامعة الملك سعود 3 – 5 نوفمبر 2025
The 6th International Conference and exhibition on Sport Sciences and Physical Activity
Hosting Sport Events

Riyadh - King Saud University November 3-5, 2025

تنظم كلية علوم الرياضة والنشاط البدني مؤتمرها الدولي السادس لعلوم الرياضة والنشاط البدني والذي سوف ينعقد خلال الفترة من 12 - 14 شوال 1447هـ الموافق 3 - 5 نوفمبر 2025م. يناقش ...

07/07/2025

قائمة المجلات العلمیة المحكمة التي تصدر باللغة العربیة المستوفیة لمعاییر الانضمام لقواعد البیانات العالمیة (Scopus)
الرابط pdf
https://dn790009.ca.archive.org/0/items/20190929_20190929_2229/%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AC%D9%84%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B9%D9%84%D9%85%D9%8A%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AD%D9%83%D9%85%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%8A-%D8%AA%D8%B5%D8%AF%D8%B1-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%B1%D8%A8%D9%8A%D8%A9_.pdf

03/06/2025

🎯 لماذا نهتم بتحويل البيانات لتتبع التوزيع الطبيعي؟ وكيف نفعله عمليًا؟

✴️ أولًا: يعني إيه "توزيع طبيعي"؟

التوزيع الطبيعي (Normal Distribution) هو الشكل "الجرسي" الشهير، اللي فيه:

▪️أغلب القيم حول المتوسط
▪️الأطراف نادرة جدًا
▪️له أهمية مركزية في الإحصاء والنماذج

---

✴️ ليه مهم جدًا؟

✅ كثير من النماذج تعتمد على افتراض أن البيانات أو الأخطاء تتوزع طبيعيًا:

▪️الانحدار الخطي (Linear Regression)
▪️اختبار T وZ
▪️PCA
▪️ANOVA

لو البيانات مش طبيعية، النتائج ممكن تكون مضللة جدًا.

---

⚠️ كيف تعرف إن البيانات غير طبيعية؟

1️⃣ رسم Histogram أو KDE Plot

import seaborn as sns
sns.histplot(df['feature'], kde=True)

2️⃣ اختبار Shapiro-Wilk أو D’Agostino Test

from scipy.stats import shapiro
stat, p = shapiro(df['feature'])

👀 لو p < 0.05 ⬅️ البيانات غالبًا مش طبيعية.

---

✴️ كيف نحول البيانات لتكون أقرب للتوزيع الطبيعي؟

✅ 1️⃣ التحويل اللوغاريتمي (Log Transform)

df['log_feature'] = np.log1p(df['feature']) # آمن مع الصفر

✅ 2️⃣ Box-Cox Transform

▪️لازم القيم تكون موجبة

from scipy.stats import boxcox
df['boxcox_feature'], _ = boxcox(df['feature'] + 1)

✅ 3️⃣ Yeo-Johnson Transform
▪️ يقبل القيم السالبة كمان

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
pt = PowerTransformer(method='yeo-johnson')
df['transformed'] = pt.fit_transform(df[['feature']])

✅ 4️⃣ Quantile Transformer (تحويل توزيعي كامل)

from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer
qt = QuantileTransformer(output_distribution='normal')
df['qt_feature'] = qt.fit_transform(df[['feature']])

---

💡 متى تستخدم التحويل؟

✅ قبل النماذج الخطية والاحصائية
✅ لما تشوف Skewness عالية
✅ لو الاختبارات الإحصائية بتديك نتائج غريبة

---

🎯 لكن خليك واعي...

❗لا تستخدم هذه التحويلات عشوائيًا
❗لازم تعمل Inverse Transform لو هتقدم نتائج قابلة للفهم للعملاء
❗بعض النماذج (زي الأشجار) مش محتاجة توزيع طبيعي أصلًا

---

📌 الخلاصة:
تحويل البيانات لتوزيع طبيعي مش خطوة تجميلية…
هي أداة قوية لتحسين دقة النماذج وفهمك الإحصائي للبيانات.

---

💬 هل واجهت نموذج أداءه ضعيف، وطلع السبب إن البيانات Skewed؟
شاركنا تجربتك وخلينا نكمل نتعلم سوا.



💚 بالتوفيق دايمًا في جعل بياناتك أكثر انضباطًا... وأكثر إفادة!

---

هل تحب المنشور القادم يكون عن Overfitting وطرق تجنبه مثل Regularization وCross Validation؟ من أهم أسباب فشل النماذج بعد تدريبها!

30/04/2025

للدكاترة الباحثين .
سنوافيكم بدروس خاصة عن المعالجة (بالنمدجة) بالمعادلات البنائية الهيكلية باستخدام برامج اكثر تطور . مثل برنامج SMART PLS. وبرنامج AMOS

17/04/2025

خطوات منهجية هامة تساعد الباحثين في انجاز الجانب التطبيقي في البحوث التربوية والنفسية والاجتماعية:
1، الدراسة الاستطلاعية :
يتم اختيارها لمعرفة مدى صلاحية الأداة للدراسة الاساسية.
من خلال قياس الصدق والثبات.
اولا الثبات: يتم حسابه بطريقتين : طريقة ألفاكرونباخ وطريقة التجزئة النصفية .
ثانيا: الصدق وله عدة طرق منها الصدق التمييزي( صدق المقارنة الطرفية) .
وهناك طريقة صدق الاتساق الداخلي
وهو ارتباط الفقرات بالدرجة الكلية للمحور
وارتباط المحاور مع الدرجة الكلية للأداة ككل وهو مايسمى بالصدق البنائي .

16/04/2025

أنصح الباحثين الأفاضل باستخدام التحليل العاملي الاستكشافي فهو أقرب لصدق أداة الدراسة وأدق للوصول إلى نتائج مرضية يمكن تعميمها