مركز بلاد النهرين للتدريب والتحليل الاحصائي

📊 يعلن مركز بلاد النهرين عن دورة (التحليل الاحصائي بأستخدام برنامج SPSS)

((تقام الدورة أونلاين على منصة Google Meet)) .
🗓 تاريخ الدورة (21 - 24 / 6 /2026)، المدة (4 أيام) ، تبدأ الأحد القادم. ⏰ كل يوم ساعتين (8 - 10) مساءاً.
✅ محاور الدورة :
1- مفاهيم أساسية عن #الاحصاء والتعريف ببرنامج وطريقة ادخال البيانات
2- الاحصاءات الوصفية والجداول التكرارية
3-استكشاف البيانات (القيم الشاذة والمتطرفة) .
4- عرض الرسوم والمخططات البيانية
5- اختبار التوزيع الطبيعي
6- اختبار الفرضيات ويتضمن :
▪️الاختبارات المعلمية (اختبار t لعينة واحدة ، اختبار t لعينتين مستقلتين، اختبار t للعينات المترابطة، اختبار تحليل التباين ANOVA)
▪️الاختبارات اللامعلمية (اختبار ويلكوكسن لعينة واحدة، اختبار مان وتني ، اختبار ويلكوكسن لعينتين ، اختبار كروسكال، اختبار فريدمان)
7-الارتباط والانحدار الخطي ويتضمن:
▪️الارتباط الخطي البسيط (معامل بيرسون، معامل سبيرمان، ارتباط مربع كاي) ، الارتباط الجزئي
▪️الانحدار الخطي البسيط ، الانحدار الخطي المتعدد
8- #الاستبيان ( اختبار الصدق والثبات ، تطبيق عملي على استمارة الإستبيان)
★في نهاية الدورة يمنح المتدرب: (شهادة مشاركة + كتاب المادة العلمية pdf)

🔸️أجور الدورة: (25) ألف دينار فقط🔸️
🔹️طرق الدفع داخل #العراق :
1) بطاقة الماستر كارد
2) محفظة زين كاش

☎️ للأشتراك في الدورة تواصلوا معنا عبر الواتساب:
07841661479

📌 أو يمكنكم التسجيل عبر رابط الدورة أدناه :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSezlssOO34YSwR49qdzaJExxAlJUnFCfT-uPc93rbyjIm4LxQ/viewform

📚️ تستهدف هذه الدورة: #الاساتذة و #الباحثين و طلبة (دكتوراه - ماجستير - دبلوم عالي) وكل من له الرغبة بتعلم في . داخل وخارج العراق .

📝 في :

تُعدُّ البيانات التي يتمُّ جمعها وتحليلها وتلخيصها وتفسيرها وعرضها عبارة عن حقائق وأرقام، ويتمُّ تصينف هذه البيانات على أنّها بيانات نوعيّة أو كميّة، وحيثُ توفر البيانات النوعيّة علامات أو أسماء لفئات العناصر المشابهة، والبيانات الكميّة التي تقيس الكم أو مقدار الشيء، وفي الأبحاث العلميّة يستخدم الباحثون في أبحاثهم حول ظاهرة معينة أو موضوع معين مجموعة من الأساليب الإحصائيّة في البحث العلمي والتي يريدون تفسيرها أو إيجاد الحلول المنطقيّة والعلميّة لها،
ومن أهمّ هذه الأساليب ما يلي:

1️⃣ الإحصاء الوصفي:
وهو أول أسلوب من الأساليب الإحصائيّة في البحث العلمي، وهو عبارة عن جداول ومخططات بيانيّة ورقميّة، ويهدف الإحصاء الوصفي إلى تسهيل عملية عرض وتفسير البيانات، ويُمكن الاعتماد على قوانين الإحصاء، وتُساعد هذه القوانين في استخدامها في البحوث العلمية لتقييم والتوصل إلى النتائج، حيثُ إنَّ معظم العروض الإحصائيّة التي توجد في المجلات والصحف عبارة عن إحصائيّات وصفيّة، ويتمُّ تصنيف أساليب الإحصاء الوصفي اعتمادًا على المتغيرات على النحو الآتي:
أ) أساليب أحادية المتغير: وتستخدم الإحصائيّات الوصفيّة البيانات لتعزيز فهم متغير واحد.
ب) أساليب متعددة المتغيرات: تستخدم أساليب متعددة المتغيرات لفهم العلاقات بين اثنين أو أكثر من المتغيرات.

2️⃣ الإحصاء الاستدلالي:
أو الاستنتاجي الإحصاء الاستدلالي أو الاستنتاجي وهو ثاني أسلوب من الأساليب الإحصائيّة في البحث العلمي، وهو وسيلة لإضفاء الطابع الرسمي على عملية استخلاص استنتاجات عامة من معلومات محدودة، وهو الأسلوب الذي يعتمد على جمع مجموعة من البيانات من خلال الملاحظة والتخمين واختبار الفرضيّات وتحديد عينة عشوائيّة لإجراء الدراسات والبحوث حول ظاهرة معينة من أجل الوصول إلى نتيجة منطقيّة .
ويُمكن مقارنة الإحصائيّات الاستنتاجيّة بالإحصائيّات الوصفيّة، حيثُ إنَّ الإحصائيّات الوصفيّة تهتم فقط بخصائص البيانات التي تمَّ ملاحظتها، ولا تعتمد على افتراض البيانات.

🔸️🔷️ مراحل الأساليب الإحصائية:

تطوَّر مجال الإحصاء على مر السنين كنظام يوفر مجموعة من الأدوات التحليليّة لتفسير كميات هائلة من البيانات، وكما تُساعد في عملية صنع القرار وإنجاز البحوث العلميّة، حيثُ تهتم الأساليب الإحصائيّة في جمع البيانات الرقميّة وتنظميها وتحليلها وتفسيرها وعرضها والتوصل للنتائج المطلوبة، وجميع الأساليب الإحصائيّة في البحث العلمي ومختلف المجالات لها نفس المراحل الإحصائيّة،
ويُمكن تتبع هذه المراحل على النحو الآتي:

✅ جمع البيانات:
في هذه المرحلة يتمُّ جمع البيانات المرتبطة بموضوع ما من مصادر متعددة، وقد تكون هذه المصادر إمّا:
مصادر أوليّة: هي بيانات تمَّ جمعها من قبل المحققين أو من الوكالات أو المكاتب، وتكون هذه البيانات غير منظَّمة.
مصادر ثانويّة: هي بيانات تمَّ أخذُها من المحققين أو من الوكالات أو المكاتب وقد استُخدمت بالفعل لمتطلباتها الإحصائية، وتكون هذه البيانات منظَّمة.
✅ تنظيم وعرض البيانات العدديّة:
يتمُّ جمع البيانات من المصادر الثانويّة في شكل منظَّم، وتتمُّ الإجراءات الآتية:
✅ تحرير البيانات من خلال إزالة التناقضات وعدم الدقة الموجودة فيها.
✅ تصنيف البيانات اعتمادًا على الخصائص المشتركة بينها.
✅ وضع البيانات في جداول.
✅ العرض التقديمي ويكون على شكل مخطط أو رسم بياني.
✅ تحليل البيانات الرقميّة:
بعد جمع البيانات وتنظيمها وتقديمها تبدأ مرحلة تحليل البيانات العدديّة من أجل فهم أفضل للموضوع، ولتحليل البيانات الرقميّة لا بُدَّ من استخدام قوانين الإحصاء وهي: المتوسط الحسابي والوسيط. مقاييس النزعة المركزية. مقاييس التشتت. الارتباط. الانحراف المعياري
✅ تفسير البيانات الرقميّة: في هذه المرحلة يتمّ تفسير البيانات والتوصّل إلى الاستنتاجات، حيثُ تتطلب هذه المرحلة درجةً عاليةً من الخبرة والمهارة، وفي حال التوصل إلى تفسيرات واستنتاجات خاطئة فهذا يؤدّي إلى إهدار الوقت والموارد.
________________________

📈(أختبار تحليل التباين الأحادي) One-Way
الإختبارات الإحصائية لأكثر من عينتين مستقلتين:

سمي توزيع F بهذا الاسم تخليداً للعالم رونالد فيشر R.A. الذي يعتبر أول من اشتق هذا التوزيع ووصفه وذلك في العشرينات والثلاثينات من القرن العشرين لذلك تعرف أحيانا بتحليل #فيشر للتباين.
ويستخدم هذا التوزيع أساساً لاختبار تساوي تبايني مجتمعين، ومن المثير للإنتباه ملاحظة أن اختبار تساوي التباينين يستخدم لاختبار تساوي ثلاث متوسطات أو أكثر. وتسمى طريقة الاستدلال الاحصائي عن تساوي ثلاث متوسطات أو أكثر بتحليل التباين Analysis of Variance .
تحليل #التباين هو عملية يقصد بها تقسيم مجموع مربعات الانحرافات عن المتوسط الحسابي إلي مكوناته إرجاع كل من هذه المكونات إلي مسبباتها . وطريقة تحليل التباين تفيد في مقارنة عدد من المعاملات يزيد عن أثنين كما تمتاز طريقة تحليل التباين بأنه يمكن فيها استعمال كل البيانات المأخوذة من التجربة في حساب قيمة واحدة للانحراف القياسي يمكن بها مقارنة المجموعات أو المعاملات التجريبية.
فهي مجموعة من #النماذج الإحصائية (statistical model) مع إجرءات مرافقة لهذه النماذج تمكن من مقارنة المتوسطات لمجتمعات إحصائية مختلفة عن طريق تقسيم التباين variance الكلي الملاحظ بينهم إلى أجزاء مختلفة.
تتلخص طريقة تحليل التباين في:
1- حساب المجموع الكلي لمربعات انحرافات كل المفردات في التجربة عن المتوسط العام .
2- تقسيم هذا المجموع الكلي لمربعات الانحرافات Total Sum Squares إلي مكوناته طبقا للمصادر المسببة لها والذي يختلف عددها طبقا للتصميم المستعمل في التجربة.
3- تقسم درجات الحرية الكلية طبقا للمصادر السابقة أيضا.
4- تدون النتائج في جدول يسمي جدول تحليل التباين ANOVA ترتب فيه مصادر الاختلافات حسب التصميم الإحصائي المستعمل ويسهل هذا الجدول عمل اختبار معنوية المعاملات.
__________________

تم اليوم اختتام دورة البرنامج الإحصائي بتاريخ 6-6/9 /2026 ، اربعة ايام متتالية ، أون لاين على منصة Google Meet
وتشرف بمشاركة نخبة من الأساتذة والباحثين من تخصصات مختلفة منها علمية وانسانية وطبية من مختلف محافظات العراق في الدورة الموسومة بـ (التحليل الاحصائي للبيانات باستخدام برنامج SPSS).💐

📊 يعلن مركز بلاد النهرين عن دورة (التحليل الاحصائي بأستخدام برنامج SPSS)

((تقام الدورة أونلاين على منصة Google Meet)) .
🗓 تاريخ الدورة (6 - 9 / 6 /2026)، المدة (4 أيام) ، تبدأ يوم السبت القادم. ⏰ كل يوم ساعتين (8 - 10) مساءاً.
✅ محاور الدورة :
1- مفاهيم أساسية عن #الاحصاء والتعريف ببرنامج وطريقة ادخال البيانات
2- الاحصاءات الوصفية والجداول التكرارية
3-استكشاف البيانات (القيم الشاذة والمتطرفة) .
4- عرض الرسوم والمخططات البيانية
5- اختبار التوزيع الطبيعي
6- اختبار الفرضيات ويتضمن :
▪️الاختبارات المعلمية (اختبار t لعينة واحدة ، اختبار t لعينتين مستقلتين، اختبار t للعينات المترابطة، اختبار تحليل التباين ANOVA)
▪️الاختبارات اللامعلمية (اختبار ويلكوكسن لعينة واحدة، اختبار مان وتني ، اختبار ويلكوكسن لعينتين ، اختبار كروسكال، اختبار فريدمان)
7-الارتباط والانحدار الخطي ويتضمن:
▪️الارتباط الخطي البسيط (معامل بيرسون، معامل سبيرمان، ارتباط مربع كاي) ، الارتباط الجزئي
▪️الانحدار الخطي البسيط ، الانحدار الخطي المتعدد
8- #الاستبيان ( اختبار الصدق والثبات ، تطبيق عملي على استمارة الإستبيان)
★في نهاية الدورة يمنح المتدرب: (شهادة مشاركة + كتاب المادة العلمية pdf)

🔸️أجور الدورة (25) ألف دينار فقط🔸️
🔹️طرق الدفع داخل #العراق :
1) بطاقة الماستر كارد
2) محفظة زين كاش

📌 رابط التسجيل في الدورة :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdMJFFBQuD5cUL8QfnFUAvsnmbAK9wEg0j95z0iGGgfB6_wCA/viewform?usp=dialog

📚️تستهدف هذه الدورة: #الاساتذة و #الباحثين و طلبة (الدكتوراة - الماجستير - الدبلوم العالي) وكل من له الرغبة بتعلم في .

🗓 كيفية إختيار الرسم المناسب فيما يخص الجداول التكرارية التي تستخرج من #الاستبيان :

1- إذا كان المتغير اسمي مثل النوع الاجتماعية (ذكر، أنثى) ، نستخدم إما الدائرة النسبية أو أعمدة تكرارية وفي الغالب ما نلجأ إلى الدائرة النسبية (Pie charts).
2- إذا كان المتغير كمي فئوي مثل الخبرة المهنية، السن فإننا نستعين بالمدرجات التكرارية، لأنه الأسلوب المناسب لمثل هذه المتغيرات(Histograms).
3- إذا كان المتغير اسمي رتبي مثل درجة الاختبار والمستوى التعليمي والمناصب الإدارية، فإننا نستخدم الأعمدة #التكرارية .(Bar charts)
فيما يخص حساب النسبة والتكرارات على سبيل المثال الجنس ونطبق نفس الحساب على باقي المتغيرات الشخصية الموجودة في استبيان لديكم:
في مثل حالتي لدي عينة من 70 هذا المجموع، عدد الذكور 34، وعدد الإناث 36 هذه هي التكرارات كي نجمعهم نجد 70 لا يوجد بيانات مفقودة نضع العدد الكلي مقابل 100% ثم نحسب النسبة المئوية:
بالنسبة للذكور: (34×100) / 70 = 49%
بالنسبة للإناث: (36×100) / 70 = 51%

_____________________

📉📐 الإنحدار الخطي البسيط:
يستخدم البسيط لدراسة العلاقة السببية وقوتها بين متغيرين عددين حيث اذا قام #الباحث بدراسة أثر متغير واحد مستقل على متغير تابع أو اراد #التنبؤ بقيمة متغير تابع بناءاً على قيمة متغير مستقل فأنه يستخدم في هذه الحالة تحليل الإنحدار الخطي البسيط , بينما إذا كان هناك دراسة لأكثر من متغير مستقل على متغير تابع فنستخدم تحليل الإنحدار المتعدد.
والمعادلة الخطية في الإنحدار الخطي البسيط هي:
Y = a + B *X + e
حيث أن Y = المتغير التابع
و a = قيمة ثابتة
و B = زاوية ميل الإنحدار Y على المتغير المستقل
و X = المتغير المستقل
* = النجمة هي علامة الضرب بين X و B
و e = قيمة الخطأ العشوائي ويتم حذفه في تقدير ^Y لتصبح المعادلة بعد تقدير المعلمات :
Y^ = a + b *X
______________

♎ مستوى الدلالة أو المعنوية Level of Significance

كثيرٌ من الباحثين ما يستخدم الدلالة الاحصائية في دارسته أو بحثه دون أن يكون له إدراك حقيقي للمعنى الذي نقصده بمستوى الدلالة او المعنوية significance level
حيث اننا دائماً ما نستخدم مستوى الدلالة في اختبار الفرضيات (hypotheses) حيث لا توجد فرضية تخلو من مستوى الدلالة.

** باختصار إن الدلالة الاحصائية هي قيمة احتمالية يمكن أن نوضحها بالمثال التالي:
عندما يريد أي جراح أن يُجري عملية ما، فإنه يشير إلى أهل المريض بقوله إننا نريد أن نعاين الحالة، فإذا كان احتمال الفشل لدينا أكثر من 10%، فإننا لن نُجري العملية، ولكن إذا كان معدل الفشل أقل من 10%، فإننا سوف نجري هذه العملية.
أي أن إجراء وعدم إجراء العملية مرتبط بقيمة معنوية هي 10% مثلا، وكتطبيق على هذا المثال استخدم الاحصائيون مستوى الدلالة أو القيمة المعنوية وهي قيمة احتمالية لحدث ما لمحاكمة نتيجة أي دراسة يقوم الباحثون بتطبيقها.

** ماذا يعني ذلك وما معنى هذه الدلالة؟
عندما نقول هذا دال عند مستوى خطأ 0.05، فان هذا يعني أننا لو أعدنا هذا البحث أو هذا الإختبار 100 مرة فاننا سوف نحصل على نفس النتيجة 95 مرة، وسوف تكون نسبة الخطأ في أن نحصل على نتيجة مختلفة هو خمسة مرات من اصل المئة (أي 0.05).
وكذلك الأمر بالنسبة لمستوى الدلالة 0.01، فانه يعني انني سوف احصل على نفس النتيجة 99 مرة من أصل الـ100 مرة التي أعيد فيها التجربة أو الاختبار . بينما نسبة الخطأ تقل بكثير لتكون مرة واحدة فقط في كل 100 مرة.
وبالطبع فان نسبة الدلالة 0.001 هي الأقوى، لأنها تعني أننا لو أعدنا تطبيق هذا البحث أو هذه التجربة ألف مرة (1000 مرة) فاننا سوف نحصل على نفس النتيجة 999 مرة في مقابل مرة واحدة خطأ.

** ويمكن تلخيص ما سبق بقولنا أن مستوى الدلالة الإحصائية أو مستوى الاحتمال، هو درجة الإحتمال الذي تُرفض به الفرضية الصفرية H0 عندما تكون هي الصحيحة، أي هو احتمال الوقوع في الخطأ من النوع الأول (ألفا)، وهي ثلاثة أنواع:
- دال عند 0.05 أي مستوى الثقة 95% والشك 5%.
- دال عند 0.01 أي مستوى الثقة 99% والشك 1%.
- دال عند 0.001 أي مستوى الثقة 99.9% والشك 0.1%.

** ‏عند اجراء اختبارات الفرضيات ، هناك نوعين من الأخطاء يمكن ارتكابها وهما:
- الخطأ من النوع الأول (رفض فرضية العدم وهي صحيحة)
- الخطأ من النوع الثاني (الفشل في رفض فرضية العدم وهي خاطئة)
والعلاقة بينهما عكسية (كلما زاد الخطأ من النوع الأول، قل الخطأ من النوع الثاني. والعكس صحيح) .

__________________________________

📊 ​يعلن مركز بلاد النهرين للتدريب والتحليل الإحصائي عن فتح باب التسجيل والحجز في باقته البرامجية الاحترافية والأكثر طلباً في الأوساط الأكاديمية (للأساتذة، الباحثين، وطلبة الدراسات العليا) ، بأجور رمزية ومناسبة للمشتركين 💎.
​📚 استثمر في مهاراتك البحثية واختر الدورة التي تخدم مشروعك العلمي الآن:
​✅ الدورات المتاحة حالياً في استمارة الحجز:
1️⃣ استخدام برنامج LaTeX في كتابة وتنسيق البحوث العلمية: لكتابة أطروحتك وبحثك كالمجلات العالمية.
2️⃣ الاقتصاد القياسي باستخدام برنامج EViews: (يوجد المستوى الأساسي ويوجد المستوى المتقدم)
3️⃣ لغة البرمجة الإحصائية R: (المستوى الأساسي والمستوى المتقدم) -الأداة الأقوى عالمياً في تحليل البيانات.
4️⃣ نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) باستخدام برنامج Amos: لتحليل العلاقات المعقدة بين المتغيرات التفسيرية والتابعة.
5️⃣ التحليل الإحصائي للبيانات باستخدام برنامج SPSS: المرجع الأساسي لكافة التخصصات العلمية والطبية والإنسانية.

​📌 ​ميزة التدريب لدينا: تطبيق عملي على بيانات حقيقية + بيئة أكاديمية رصينة تضمن لك الفهم الكامل.
​📥 🔗 رابط التسجيل والحجز المباشر:
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfr6t6ePHVNbXMB6NHCTlGXrax4jZh4O8IKlW6SVeX2N2kVRQ/viewform?usp=sf_link
​📍 مركز بلاد النهرين - رفيقك نحو تميز أكاديمي حقيقي.

هل الطول وراثة؟ قصة معامل" " 🧬📊

هل فكرت يوماً لماذا يميل أبناء الشخص الطويل القامة إلى أن يكونوا طوالاً أيضاً مثل أبيهم؟ أو لماذا ترتفع أسعار العقارات كلما اقتربت من مركز المدينة؟ الإجابة تكمن في كلمة واحدة: **الارتباط - Correlation**.

📖 القصة: عبقرية "فرانسيس غالتون" وتطوير "بيرسون"
بدأ الأمر مع "غالتون" الذي كان مهووساً بوراثة الصفات البشرية. لاحظ أن الآباء الطوال جداً ينجبون أبناءً طوالاً، لكنهم غالباً أقل طولاً من آبائهم (ظاهرة التراجع نحو المتوسط). لاحقاً، جاء تلميذه النابغ **كارل بيرسون (Karl Pearson)** وصاغ هذه الملاحظات في دقيقة أصبحت تُعرف بأسم "معامل ارتباط بيرسون".

📋 المعلومة النظرية: ماذا يخبرنا (r) 🧐
معامل الارتباط هو رقم كسري محصور دائماً بين (1- و 1+):
أ] (+1): ارتباط طردي تام (إذا زاد الأول زاد الثاني بنفس الدرجة).
ب] (-1): ارتباط عكسي تام (إذا زاد الأول نقص الثاني).
ج] (0): لا توجد علاقة خطية على الإطلاق.

⭕️ تنبيه هام (مغالطة إحصائية): الارتباط لا يعني #السببية.
👈 وجود علاقة قوية بين شرب القهوة والتركيز لا يعني بالضرورة أن القهوة هي "السبب الوحيد"، قد تكون هناك متغيرات أخرى خفية!
💡 متى نستخدم بيرسون؟
1. يجب أن تكون البيانات ** Scale ** (كمية).
2. يجب أن تتبع البيانات التوزيع الطبيعي (الذي تحدثنا عنه في المنشور السابق لهذه الصفحة).
⭐️ (إذا كانت بياناتك رتبية أو لا تتبع التوزيع الطبيعي، فالأفضل ان تستخدم ارتباط سبيرمان اللامعلمي).
#إحصاء #الارتباط
#بيانات