SPSS كيفية اختبار فرضيات فرضية المتغير الوسيط الوساطة التوسط باستخدام معادلات الانحدار برنامج

د. عبد السلام حمادوش_Dr. Abdessalam Hamadouche

Подписаться 4,6 тыс.

Просмотров 14 тыс.

50% 1

في هذا الفيديو تحت عنوان كيفية اختبار فرضية المتغير الوسيط باستخدام معادلات (برنامج SPSS) الانحدار اعتمادا على نموذج Baron and Kenny بارون و كيني.
الموضوع يتضمن ثلاث معادلات انحدارية أو الشروط الثلاثة التي وضعها هذا النموذج المتمثلة في:
- أثر المتغير المستقل على المتغير الوسيط
- أثر المتغير المستقل على المتغير التابع
- أثر المتغير الوسيط على المتغير التابع بوجود المتغير المستقل
وكما تضمن الأثر المباشر الذي هو أثر المتغير المستقل على المتغير التابع بوجود المتغير الوسيط
والأثر الكلي الذي هو أثر المتغير المستقل على المتغير التابع
الوساطة الجزئية
الوساطة الكلية
***************
رابط صفحة الفايسبوك: المنهجية والاحصاء مع عبد السلام حمادوش
/ abdessalamhamadouche
In this video titled how to test the hypothesis of the mediator variable using the equations regression (SPSS program) depending on the model Baron and Kenny.
The theme includes three regression equations or the three conditions set by this model that:
- The effect of the independent variable on the mediator variable
- The effect of the independent variable on the dependent variable
- The effect of the mediator variable on the dependent variable in the presence of the independent variable
It also included the direct effect of the independent variable on the dependent variable in the presence of the mediator variable
The Total effect is the effect of the independent variable on the dependent variable.
Partial Mediation
Total Mediation

Опубликовано:

19 сен 2024

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист

Посмотреть позже

Комментарии : 46

@brahimhaddad9308 2 года назад

بارك الله لك في جهودك نحن دائما في انتظار مثل هذه الفيدروهات القيمة، ياحبذا لو تتكرم بتنزيل فيديو حول برنامج Smart حول دور المتغير الوسيط كذلك.

@AbdessalamHamadouche_ScMS 2 года назад

وفيك بارك أستاذ، ان شاء الله إذا توفر الوقت والظروف سأعمل على ذلك.

@mohbou6855 2 года назад

شكرا استاذنا

@AbdessalamHamadouche_ScMS 2 года назад

لا شكر على واجب، تحياتي الطيبة لك

@682ahmed 3 года назад

السلام عليكم استاذ الشرح واضح الله يعطيك العافية خيركم من تعلم العلم وعلمه.

@AbdessalamHamadouche_ScMS 3 года назад

وعليكم السلام، أمين يا رب العالمين، ربي يحفظك ويبارك فيك ويوفقك

@amalalyasin610 3 года назад

ما شاء الله عنك .. الشرح أكثر من رائع يعطيك العافية

@AbdessalamHamadouche_ScMS 3 года назад

ربي يبارك فيكم، وهو الهدف من هذه المواضيع أن تتم الاستفادة والحمد لله

@mahmoudialger9968 3 года назад

بارك الله فيك أستاذ شرح كاف واف

@AbdessalamHamadouche_ScMS 3 года назад

وفيكم بارك، تحياتي الطيبة والعطرة لكم

@user-od6wf3st3z 4 года назад

ربي يحفظك شرح ممتع ومفيد ...... وارجو منك الاستمرار في هذه المحاضرات المفيدة وبالذات في ال Amos

@AbdessalamHamadouche_ScMS 4 года назад

ان شاء الله وخاصة ما تعلق ببرنامج AMOS

@user-od6wf3st3z 4 года назад

@@AbdessalamHamadouche_ScMS الف شكر لك استاذي العزيز

@AhmedHammad1 3 года назад

جهد طيب ومبارك

@AbdessalamHamadouche_ScMS 3 года назад

بارك الله فيكم على شكركم لي

@miloudtoumiat1987 4 года назад

ربي يبارك في جهدك اخي ونتمنى ان تضع فيديو يشرح حساب الفروق عند مثلا الجنس والعمر في النذجة البنائية باستخدام اموس

@AbdessalamHamadouche_ScMS 4 года назад

بارك الله فيكم. هذا سؤال لم ياتي على بالي من قبل وفي الوقت الحاضر لا أمتلك إجابة وسأحاول البحث لمنحها لك ان شاء الله

@time09999 4 года назад

رائع

@mohamedbenkaida6410 2 года назад

استاذ مشكور على الدرس لو تكرمت بإعطائنا صياغة لفرضيات الدراسة في حال وجود ثلاث متغيرات (مستقل تابع وسيط)

@AbdessalamHamadouche_ScMS 2 года назад

لا شكر على واجب الفرضية الخاصة بالمتغير الوسيط هي المتغير الوسيط أ يتوسط العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع أو المتغير الوسيط أ يتوسط أثر المتغير المستقل على المتغير التابع ومن الفرضيات التي يضمها كذلك للمتغير المستقل أثر على المتغير التابع (أثر كلي) للمتغير المستقل أثر على المتغير التابع بوجود المتغير الوسيط (أثر مباشر) للمتغير المستقل أثر على المتغير الوسيط (مسار a) للمتغير الوسيط أثر على المتغير التابع بوجود المتغير المستقل (مسار b) والأثر غير المباشر هو ضرب المسار a في المسار b بالتوفيق للنجاح والتميز

@aamerrajab1701 2 года назад

هل يتم اختبار العينة جميعا ام نموذج لعدد من الاستبانه فقط ليتم معرفة هل يوجد اثر للمتغير الوسيط للعلاقة بين المستقل والتابع؟؟؟

@AbdessalamHamadouche_ScMS 2 года назад

على العينة التي ترتبط بالمتغيرات الثلاثة المتمثلة في المستقل والتابع والوسيط فالاستبانة تتعلق بالمتغيرات وفرضيات الدراسة، وبالتالي الاستبانة تعكس المتغيرات الثلاثة وفرضية الدراسة

@eisaosman7364 4 года назад

بارك الله فيك دكتورززز شرح مميز ووافي ممكن اتحصل على الإيميل الخاص بك دكتور؟؟

@AbdessalamHamadouche_ScMS 4 года назад

وفيكم بارك، أعمل على تقديم المحتوى الذي أستطيع تقديمه ولا أتعامل بالايميل أو التواصل وأعتذر وجد متأسف عن ذلك

@osamaalhady9233 3 года назад

جزاك الله خير دكتور عبالسلام سؤالي هو هل قيم الانحدار هي Unstandardized Coefficients or Standardized Coefficients? لأن عندي بعض قيم أعلى من 1 في خانة Unstandardized Coefficients

@AbdessalamHamadouche_ScMS 3 года назад

أمين يا رب العالمين، وجزاكم خيرا نعتمد على قيم B وهي الخاصة ب Unstandardized Coefficients

@osamaalhady9233 3 года назад

@@AbdessalamHamadouche_ScMS حتى وان كانت قيم بعض الانحدارات أعلى من الواحد الصحيح دكتور عبدالسلام ؟

@AbdessalamHamadouche_ScMS 3 года назад

www.researchgate.net/post/Can-standardized-regression-weights-be-greater-than-1-What-doaes-it-means

@hocineouari1200 2 года назад

أستاذ معدل coefficients أي أن المتغير المستقل عندما يؤثر في المتغير الوسيط يكون يفوق 1 ويكون دال إحصائيا هل هذا الأمر عادي؟ مع العلم أن قيمة R في Model Summary تساوي 0.7

@AbdessalamHamadouche_ScMS 2 года назад

هناك العديد من التفسيرات لما يكون معامل الانحدار(المعامل المعياري وليس اللامعياري) أكبر من الواحد وأحد هذه التفسيرات هي أنه توجد علاقة خطية متعددة بين المتغيرات المستقلة عالية وبالتالي حاول التقليل من العلاقة الخطية المتعددة وهي أحد افتراضات نماذج الانحدار وكذلك إذا كانت متغيرات المقاييس مختلفة (المتغير المستقل مقياس ليكرت يختلف عن المتغير التابع بمقياس ليكرت آخر)

@أمل-ز1ث 3 года назад

بارك الله فيك أستاذ، هل هناك فرق بين المتغير الوسيط والمتغير الدخيل؟

@AbdessalamHamadouche_ScMS 3 года назад

يمكن القول أن المتغير الوسيط هو متغير دخيل Intervening variable

@kawkebmerzougui 2 года назад

مثلا استاذ موضوعي"اثر التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي من خلال الكلمة المنطوقة على اتجاهات السياح ـ دراسة حالة مجموعة من الفنادق ـ هل تعتبر الكلمة المنطوقة متغير وسيط؟

@AbdessalamHamadouche_ScMS 2 года назад

يمكن اعتباره على أنه متغير وسيط ما دمتم قلتم من خلال ف (من خلال) معناه الأثر غير المباشر والذي يعني الوساطة وكذلك إذا كان هناك إطار نظري ودراسات سابقة تدعم أن تكون الكلمة المنطوقة كمتغير، يمكن دراسته على أنه متغير وسيط والمتغير الوسيط هو ميكانيزم ينقل الأثر من المتغير المستقل إلى المتغير التابع، أي أن أثر التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي كمتغير مستقل على اتجاهات السياح كمتغير تابع يكون من خلال الكلمة المنطوقة المهم الرأي النهائي يعود إليكم، كونكم تعرفون خبايا متغيرات دراستكم وما يدعم فرضياتكم بالتوفيق للنجاح والتميز

@kawkebmerzougui 2 года назад

@@AbdessalamHamadouche_ScMS شكرا استاذ، وهل يمكن اجراء الدراسة عالكلمة المنطوقة كمتغير مستقل والاتجاهات كمتغير تابع فقط؟

@AbdessalamHamadouche_ScMS 2 года назад

لا شكر على واجب نعم يمكن ذلك، والقرار الأخير كما قلت لكم يعود إليكم كونكم تعرفون خصائص المتغيرات الخاصة بدراستكم والدراسات السابقة التي تدعم هذه الفرضية وغيرها من الفرضيات حيث أنه من بين مسارات فرضية المتغير الوسيط هو أثر المتغير الوسيط على التابع

@leiladjeddou6902 4 года назад

الله يبارك في جهودكم دكتور وحابة اعرف اعمل الوساطة لما يكون عندي متغيرات كامنة اي من دون وجود معادلة انحدار

@AbdessalamHamadouche_ScMS 4 года назад

يمكن لكم القيام باختبار فرضية المتغير الوسيط للمتغيرات الكامنة وقد قدمت موضوعا حول ذلك تحت عنوان كيفية اختبار فرضيات المتغير الوسيط باستخدام معادلات الانحدار (برنامج SPSS) اعتمادا على نموذج Baron and Kenny, 1986 بارون و كيني. وهو على الرابط التالي: ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-wanS5kj9Bsg.html أو من خلال برنامج الأموس على الرابط التالي في القناة: ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-bimo9odmaMY.html أما قولكم: "متغيرات كامنة أي من دون وجود معادلة انحدار" فهو مبهم وغير صحيح فالمتغيرات الكامنة ليست كما تقولون هي دون وجود معادلة انحدار. فالمتغيرات الكامنة هي المتغيرات غير الملاحظة والتي نقيسها من خلال المتغيرات المشاهدة أو البنود، وكما أنه لا يمكن اختبار فرضية المتغير الوسيط بدون وجود معادلات الانحدار، فمعادلات الانحدار هي التي نختبر من خلالها المتغير الوسيط اعتمادا على نموذج بارون وكيني أما إذا كان قصدكم هو الاعتماد على نموذج Andrew F. Hayes من خلال PROCESS فهو يعتمد على الأثر غير المباشر والبوتسترابينغ فهذا شيء آخر وطريقة أخرى وهي أن الأثر غير المباشر هو ضرب ناتج الانحدار للمسار a وهو أثر المتغير المستقل على المتغير التابع، والمسار b وهو أثر المتغير الوسيط على المتغير التابع، إلا أن كلا من المسارين a وb هما معادلات انحدار وفي الأخير ما يمكن قوله لكم أنه يمكن لكم الاطلاع على مواضيعي في القناة الخاصة بالمتغير الوسيط

@leiladjeddou6902 4 года назад

@@AbdessalamHamadouche_ScMSشكرا على تفضلكم وليدكم الكريم دكتورنا الفاضل الشيء المبهم عندي كيف احصل على هذه المعادلات من الاستبيان هل هناك فيديو تحكي عن هذا الموضوع يعني معادلة الانحدار سهل كيف احصل عليها بطريقة المربعات الصغرى لمتغيرات قابلة للقياس لكن لما تكون الإجابات عبارة عن موافق أو موافق بشدة ووو كيف احصل على معادلة انحدار ارجو منكم توجيها بهذا الخصوص عن ماذا يجب أن اقرا وجدا ممتنة لكم تحياتي

@AbdessalamHamadouche_ScMS 4 года назад

لا توجد مشكلة في مقياس ليكرت (موافق غير موافق ...)، لما يتم إدخال البيانات في برنامج أس بي أس أس تقومون بإجراء مختلف الحسابات والتقديرات التي تحتاجونها والتي من بينها الانحدار وقد قمت بتقديم وعرض ذلك في فيديوهاتي الثلاثة حول الوساطة، وحتى بطريقة المربعات الصغرى من خلال برنامج أس بي أس أس. فعند قيامكم باختبار النموذج باستخدام معادلات الانحدار تستعملون النتائج المتحصل عليها لاختبار الوساطة. وما أريد قوله لكم استمعوا وتابعوا جيدا الفيديوهات المقدمة حول موضوع الوساطة ستفهمون كل شيء، أو أنه ليست لكم معرفة جيدة حول برنامج أس بي أس أس، فالاستبيان بمقياس ليكرت تستطيعون استخدام الانحدار ولا توجد أي مشكلة وكما لا توجد مشكلة في التعامل مع المتغيرات الكامنة لاختبار فرضيات المتغير الوسيط. وأقدم لكم مرجع وهو أطروحتي للدكتوراه حول الموضوع للاستزادة والتوضيح أكثر، على الرابط التالي: dspace.univ-setif2.dz/xmlui/bitstream/handle/123456789/1412/hamadouche.pdf?sequence=1&isAllowed=y

@leiladjeddou6902 4 года назад

@@AbdessalamHamadouche_ScMS الله يجزيك الخير دكتور والله يبارك لكم في علمكم وعملكم ممنونة منك ربي يحفظك

@AbdessalamHamadouche_ScMS 4 года назад

ربي يبارك فيكم، ووفقكم الله

@jibrk2560 3 года назад

لو سمحت ممكن مساعده تقلي شو بدي اعمل ؟ انا رسالتي الماجستير اثر ( متغير مستقل) على ( متغير تابع) وعندي متغيرين وسيطين او ضابطين لسه مو واضح لانو ماعملت الدراسه والدراسه بيانات البنوك من عام ٢٠١١ ل ٢٠٢٠ شو بدي اعمل واذا بدي فيديو يوضح الخطوات بالتفصيل

@AbdessalamHamadouche_ScMS 3 года назад

المهم أن يكون المتغيرين وسيطين وتوجد دراسات سابقة وأدب نظري يدعم فرضية المتغير الوسيط لكون المتغير الوسيط هو خاصية أو ميكانيزم ينقل الأثر من المتغير المستقل إلى المتغير التابع ويمكن لكم الاطلاع على هذا الفيديو ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-WFWWHF2zltc.html وابحث عن مقالات تشبه دراستكم مثل هذا الموضوع www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4287269/ موفقون

@halaborsa Год назад

ماذا لو كان OUTCOME VARIABLE: X -.0417 .0640 -.6514 .5152 -.1675 .0841 أي انه سالب وغير معني

@AbdessalamHamadouche_ScMS Год назад

السالب لا يعني أنه ليس له معنى، بل أن العلاقة بين المتغيرين إما أن تكون إذا انخفض المتغير المستقل يرتفع المتغير التابع إذا انخفض المتغير المستقل ينخفض المتغير التابع ولكن بشرط أن تكون هناك دلالة إحصائية وإن لم تكن هناك دلالة إحصائية يعني لا يوجد أثر وغير معني مثلا: ارتفاع القلق يؤدي إلى انخفاض مستوى التركيز أو انخفاض مستوى القلق يؤدي إلى ارتفاع مستوى التركيز انخفاض مستوى الحوافز يؤدي لانخفاض مستوى الدافعية المهم أن الإشارة السالبة لعلاقة أو أثر مستقل على آخر له مدلوله من الناحية النظرية، ويمكن لكم البحث عن سبب العلاقة السالبة بين المتغيرين في الدراسات السابقة أو الأدب النظري لموضوع دراستكم بالتوفيق، أتمنى أنني أفدتكم بإجابتي