0
ד"ר יצחק וייס
רגרסיות וניתוחי שונות
באמצעות SPSS
מהדורת תשע"א ©
1
ב "ה
מבוא
החוברת שלפנינו מקיפה את עיקר החומר הנלמד כיום במסגרת לימודי מ.א.
באוניברסיטאות .החוברת ערוכה כך שניתן ללמוד ממנה את החומר ללא רקע מוקדם
בסטטיסטיקה ובשיטות מחקר .כמו כן החומר הקשור בתוכנת SPSSהסטטיסטית ניתנת
במלואה גם ללא ידע קודם.
החומר בחוברת כולל מתאם ורגרסיה לסוגיה ,ניתוחי שונות חד ודו כיווניים עם
אינטראקציה וניתוחי . POST-HOCהוא בנוי בשיטה של מחקר -דוגמה בנושא מסוים ,אותו
חוקרים בכל מיני כיוונים תוך שימוש במירב הכלים הסטטיסטיים האפשריים והסבירים.
התלמיד למעשה עוקב ומשתתף בפועל בתהליך המחקר ומעבד את הנתונים שהוא בעצמו אסף,
כאשר החוברת מדריכה אותו איך לעשות זאת ,ואיך לעקוב ולהבין את החומר.
ד"ר יצחק וייס
2
תרגיל לימודי מסכם בסטטיסטיקה לMA-
תרגיל המחקר שלפנינו מהווה בסיס ללימוד החומר בסטטיסטיקה ל . M.A.-ביצוע התרגיל מלווה
בהסברים ובהנחיות שמאפשרים למתרגל ללמוד היטב את החומר .תוכנת SPSSמלווה את ביצוע
המחקר .רכישת הידע הסטטיסטי מתבצעת על ידי ניתוח והבנת הפלטים הכרוכים במחקר.
לצורך ביצוע תרגיל זה עליך לפעול לפי ההנחיות הבאות:
.1לאסוף נתונים של כ 60-נבדקים.
.2להשתמש בשאלון מיומנויות קריאה המצורף בסולם ליקרט מ 1-עד .5התשובה עליהם היא
בין 1-לא מסכים כלל ,ו 5 -מסכים מאוד.
4 .3שאלות הם במשמעות הפוכה.
.4יש לאסוף נתוני רקע באמצעות "שאלון פרטים אישיים" שיכלול:
א .שני משתנים קטיגוראליים )בדידים-עם 3ערכים לאחד מהם( גיל הנבדקים ומין
הנבדקים ,מספרי הנבדקים צריכים לשאוף להיות שווים בכל תא ניסויי ,בהתאם לדוגמה
הבאה.
סטודנטים
תיכון
יסודי
גיל
מגדר
בנים
בנות
N=10
N=10
N=10
N=10
N=10
N=10
ס"ה במקרה זה 60נבדקים.
ב .ארבעה ציונים רציפים כמו :ציון הישגים בעברית ,הבעה ,לשון ואנגלית
ג .שנות השכלת אב ושנות השכלת אם ,מגמת לימוד מגזר בית הספר .המשתנים יופיעו
בשאלון פרטים אישיים -נלווה לשאלון )צמוד אליו(.
.5הנתונים שאספתם יוקלדו לקובץ SPSSשייקרא ).(TARG.SAV
מפתח הנתונים יכלול את המשתנים הבאים:
IDמספר סידורי
AGEגיל הנבדק בשנים
HEBציונים בעברית
ENGציונים באנגלית
MATציונים במתימטיקה
GENDERמיגדר :זכר ) (1נקבה )(2
EDUAVשנות השכלת האב
EDUEMשנות השכלת האם
MGMמגמת לימוד הומני /ריאלי
SCHTYPEמגזר בית ספר .1 :ממלכתי .2ממ"ד
3
העבודה תוגש מודפס.
להלן סעיפי העבודה
מבוא
)מבוא קצר המסביר מה המטרה ,מה העבודה בודקת ומהי שאלת המחקר(
שיטת המחקר
.1תיאור הליך ביצוע המחקר )איך העברת את השאלונים ,איפה,
אנונימיות ,קשיים וכו'(.
.2תיאור כללי ביותר של אוכלוסיית המחקר .אופי האוכלוסיה
מכאן עוברים לתוצאות ניתוח המחשב.
4
קידוד הנתונים בקובץ אקסל
כניסה ל SPSS-ופתיחת DATA
5
העתקת קובץ האקסל לתוך ) SPSSיש להגדיר את הקובץ כאקסל בSPSS-
פתיחת אקסל
6
שמירה ומתן שם DATATAR
7
יציאה
analyze > descriptive statistic > descriptive חישוב שכיחויות לבדיקת תקינות הנתונים
8
לוח שכיחויות )תוצאה(
לא שומרים
עד כאן הכנת הקובץ
9
.1פקודת recodeלאחר הכנסת
נתונים
Transform – recode – into same variable
שמירה בשם קובץ חדש שבו מופיעה המלה revמלשון היפוך
10
פקודת מהימנות.2
Analyze scale reliability analysis
11
12
RELIABILITY /VARIABLES=q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8 q9 q10 q11 q12 q13 q14
q15 q16 q17 q18 q19 q20 q21 q22 q23 q24 q25 q26 q27 q28 q29 q30 /SCALE('all')
ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL.
Reliability
[DataSet1] I:\Documents\courses\Statistics\\סטטיסטיקה מא אורות תשעאdatata.sav
Scale: all
Case Processing Summary
N
Cases
Valid 78
a
Excluded 3
Total 81
%
96.3
3.7
100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the
procedure.
13
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
.898
N of Items
30
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
q1
q2
q3
q4
q5
q6
q7
q8
q9
q10
q11
q12
q13
q14
q15
q16
q17
q18
q19
q20
q21
q22
q23
q24
q25
q26
q27
q28
q29
q30
80.44
80.54
80.44
80.29
80.69
80.51
80.36
80.59
80.64
80.76
80.68
80.76
80.58
80.51
80.09
80.54
80.62
80.85
80.65
80.78
80.82
80.29
80.19
80.71
80.64
80.54
81.00
80.46
80.67
80.78
Scale Variance if Corrected ItemItem Deleted
Total Correlation
403.626
406.434
394.743
402.912
402.060
400.850
389.584
392.998
398.129
407.200
400.844
405.849
403.754
396.850
401.667
399.265
394.577
402.521
396.047
404.718
398.045
399.146
394.313
402.626
400.882
396.563
399.506
398.979
397.524
398.562
.495
.296
.569
.369
.359
.433
.561
.545
.474
.298
.428
.305
.343
.475
.393
.457
.551
.431
.581
.399
.522
.433
.509
.500
.495
.478
.462
.482
.516
.486
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
.894
.898
.893
.896
.897
.895
.893
.893
.894
.898
.895
.898
.897
.894
.896
.895
.893
.895
.893
.896
.894
.895
.894
.894
.894
.894
.895
.894
.894
.894
Syntax
RELIABILITY
/VARIABLES=q1,q3,q4,q7,q10,q14,q17,q19,q22,q23,q25,q26,q29
/FORMAT=NOLABELS
/SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA.
RELIABILITY
/VARIABLES=q8,q11,q13,q16,q18,q21,q27,q30
/FORMAT=NOLABELS
/SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA.
RELIABILITY
/VARIABLES=q2,q5,q6,q9,q12,q15,q20,q24,q28
/FORMAT=NOLABELS
/SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA/SUMMARY=TOTAL .
RELIABILITY
/VARIABLES=q1 to q30
/FORMAT=NOLABELS
/SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA/SUMMARY=TOTAL .
EXECUTE.
14
ומהימנותrecode לאחר שביצענו פקודתcompute פקודת.3
transform -
compute
COMPUTE readstra = mean
(q1,q3,q4,q7,q10,q14,q17,q19,q22,q23,q25,q26,q29) .
COMPUTE problem = mean (q8,q11,q13,q16,q18,q21,q27,q30) .
COMPUTE helpread = mean (q2,q5,q6,q9,q12,q15,q20,q24,q28) .
compute totstra = mean (q1 to q30).
EXECUTE.
15
.4פקודת שכיחויות ו crosstabs-על המשתנים הבדידים
תיאור המשתנים הדמוגרפיים הבדידים על פי שכיחויות.
Analyze – descriptive – Frequencies
16
:הדפסת פלט התוצאות
Frequencies
\סטטיסטיקה\סטטיסטיקה מא אורות תשסח:\data tar.sav
Statistics
age
81
gradegr
81
group
81
gender
81
Valid
0
0
0
0
Missing
Cumulative
Percent
Valid Percent
Percent
Frequency
50.6
50.6
50.6
41
male
100.0
49.4
49.4
40
female
100.0
100.0
81
Total
N
Frequency Table
gender
Valid
group
Cumulative
Percent
Valid Percent
Percent
Frequency
18.5
18.5
18.5
15
reali
38.3
19.8
19.8
16
humanities
75.3
37.0
37.0
30
regular
100.0
24.7
24.7
20
adhd
100.0
100.0
81
Total
Valid
gradegr
Cumulative
Percent
Valid Percent
Percent
Frequency
33.3
33.3
33.3
27
1.00
67.9
34.6
34.6
28
2.00
100.0
32.1
32.1
26
3.00
100.0
100.0
81
Total
Valid
age
Cumulative
Percent
Valid Percent
Percent
Frequency
38.3
38.3
38.3
31
old
100.0
61.7
61.7
50
young
100.0
100.0
81
Total
Valid
תיאור הרקע הדמוגרפי של אוכלוסיית המחקר
49.4% בנות40- ו50.6% בנים שהם41 במדגם.1
24.7% adhd בעלי הפרעות,37% - רגילים,19.8% - הומניים,18.5% במדגם ריאליים.2
( תלמידים32%) 26 והטובים,( תלמידים בינוניים34.6%) 28 ,( תלמידים חלשים33%) 27 במדגם.3
( תלמידים צעירים61.7%) 50-( ו38.3%) תלמידים בוגרים31 במדגם.4
17
crosstabs פקודת
משתני המחקר ומערך המחקר.3
Analyze descreptive statistics crosstabs
18
Crosstabs
Case Processing Summary
Cases
Missing
N
Percent
0
.0%
Valid
N
AGE * GRADEGR
81
Percent
100.0%
Total
N
Percent
100.0%
81
AGE * GRADEGR Crosstabulation
1.00
AGE
old
young
Total
Count
% within AGE
% within GRADEGR
Count
% within AGE
% within GRADEGR
Count
% within AGE
% within GRADEGR
3
9.7%
11.1%
24
48.0%
88.9%
27
33.3%
100.0%
GRADEGR
2.00
16
51.6%
57.1%
12
24.0%
42.9%
28
34.6%
100.0%
3.00
Total
12
38.7%
46.2%
14
28.0%
53.8%
26
32.1%
100.0%
31
100.0%
38.3%
50
100.0%
61.7%
81
100.0%
100.0%
אילו משתנים שימשו כתלויים כבלתי תלויים.א
( ערכים3 חזקים )בדיד, בינוניים, חלשים: רמת התלמידים:1 משתנה בלתי תלוי
( שני ערכים2 ( )בדיד16) בוגרים,(14) צעירים: גיל התלמידים:2
(5- ל1 רמת השימוש באסטרטגיות )רציף בין
:משתנה תלוי
? מהו מערך המחקר.ב
גבוהה
N=12
N=14
בינונית
N=16
N=12
נמוכה
N=3
N=24
רמה
גיל
14
16
19
.5פקודת ממוצעים
.4תיאור המשתנים הרציפים על פי ממוצע סטיית תקן וטווח בטבלה של
משתנים רציפים
Analyze - descriptive statistics descriptive
20
הדפסת פלט התוצאות:
Descriptives
Descriptive Statistics
Std.
Deviation
9.3858
.8062
.8702
.7484
.6847
Maximum
96.00
4.31
4.63
4.44
4.20
Mean
79.8642
2.9057
2.6713
2.7668
2.8009
Minimum
55.00
1.08
1.00
1.22
1.10
N
GRADE
READSTRA
PROBLEM
HELPREAD
TOTSTRA
)Valid N (listwise
81
81
81
81
81
81
הכתיבה
טבלת תיאור משתנים רציפים
שם המשתנה
ציונים
בעברית
ציונים
באנגלית
גיל
שם
המשתנה
במחשב
GRADE
ממוצע
סטיית טווח
ממשי
תקן
טווח
הסולם
79.86
55-96
0-100
9.38
0-100
0-50
טבלת תיאור הגורמים בשאלון האסטרטגיה
הגורם
בשאלון
אסטרטגיה
ספציפית
אסטרטגיה
לפתרון
בעיות
אסטרטגיית
בקשת עזרה
אסטרטגיה
כללית
מספרי השאלות
המקוריות
1,3,4,7,10,
14,17,19,22
23,25,26,29
8,11,13,16,
18,21,27,30
2,5,6,9,12,
15,20,24,28
מתן דוגמת פריט לכל גורם
1-30
אלפא
מספרי
השאלות
הפוכות
ממוצע סטיית טווח
תקן
ממשי
טווח
הסולם
.83 1
2.90
.80
1.08-4.31
1-5
.79 18,27,30
2.67
.87
1.00-4.63
1-5
.71
2.76
.74
1.22-4.44
1-5
.89 1,18,27
2.80
.68
1.10-4.20
1-5
---,30
21
תוצאות
)בניתוח התוצאות יופיעו הסעיפים הבאים(
.6מתאם
מהי שאלת המחקר ?
צירוף פלט חישוב מתאם
כתיבת תוצאות המתאם
.7רגרסיה
מהי שאלת המחקר ?
צירוף פלט חישוב רגרסיה
כתיבת תוצאות הרגרסיה
.8מבחן Tלמדגמים בלתי תלויים
מהי שאלת המחקר ?
צירוף פלט תוצאות מבחן Tלמדגמים בלתי תלויים
דיווח על תוצאות מבחן Tבלתי תלוי
דיווח תרשים מהאקסל על הציונים .
דיווח תרשים מהאקסל על האסטרטגיות.
.9דיווח על תוצאות מבחן Tלמדגמים תלויים
מהי שאלת המחקר ?
צירוף פלט תוצאות מבחן Tלמדגמים תלויים
דיווח על תוצאות
דיווח על תרשים אקסל.
.10דווח כיצד משתנה הציונים חולק ל 3-קבוצות מי היו השלישונים
מהי שאלת המחקר ?
גבול עליון של שלישון תחתון
גבול עליון של שלישון שני.
.11ניתוח שונות חד כיווני
מהי שאלת המחקר ?
פלט תוצאות ניתוח שונות
דיווח על ניתוח שונות
הצגה גרפית של ממוצעים לפי אקסל.
.12ניתוח שונות דו כיווני
מהן שאלות המחקר ?
פלט תוצאות ניתוח שונות
דיווח על ניתוח שונות
הצגה גרפית של ממוצעים לפי אקסל.
22
מתאם.5
Analyze CorrelateBivariate
23
24
פלט מחשב
Correlations
Descriptive Statistics
GRADE
READSTRA
PROBLEM
HELPREAD
TOTSTRA
Mean
79.8642
2.9057
2.6713
2.7668
2.8009
Std. Deviation
9.3858
.8062
.8702
.7484
.6847
N
81
81
81
81
81
Correlations
GRADE
READSTRA
PROBLEM
HELPREAD
TOTSTRA
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
GRADE
READSTRA PROBLEM HELPREAD TOTSTRA
1.000
.489**
.394**
.417**
.518**
.
.000
.000
.000
.000
81
81
81
81
81
.489**
1.000
.631**
.590**
.916**
.000
.
.000
.000
.000
81
81
81
81
81
.394**
.631**
1.000
.466**
.812**
.000
.000
.
.000
.000
81
81
81
81
81
.417**
.590**
.466**
1.000
.787**
.000
.000
.000
.
.000
81
81
81
81
81
.518**
.916**
.812**
.787**
1.000
.000
.000
.000
.000
.
81
81
81
81
81
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
25
מתאם פירסון )קורלציה(
דרגות המתאם) :בערכים מוחלטים כי עוצמת המתאם זהה בין אם המתאם חיובי או שלילי(
מ | |.00עד | |.15אין מתאם קרוב ל.0-
מ | |.16עד | |.30מתאם נמוך.
מ | |.31עד | |.50מתאם בינוני נמוך.
מ | |.51עד | |.70מתאם בינוני גבוה.
מ | |.71עד | |.85מתאם גבוה.
מ | |.86עד | |1.00מתאם גבוה מאוד -מלא.
כתיבת תוצאות
מטריצת מתאמים
על מנת לבדוק את עוצמת הקשר בין ציוני התלמידים לבין אסטרטגיות הקריאה השונות ,חושבו
מתאמים ביניהם .מטריצת המתאמים וסטטיסטיקה תיאורית מוצגת בלוח .1
לוח :1
מתאמים בין ציוני השגים לבין אסטרטגיות בהבנת הנקרא )(N=81
1ציונים 2
ציונים
אסטרטגית
קריאה
אסטרטגית
פתרון בעיות
אסטרטגית
בקשה לעזרה
אסטרטגיה
כללית
3
5כללי
4
--**.48
---
**.39
**.63
---
**.41
**.59
**.46
---
**.51
**.91
**.81
**.78
---
ממוצעים
וסטיות תקן
79.86
)(9.38
2.90
)(.80
2.67
)(.87
2.76
)(.74
2.80
)(.68
**p<.05* p<.01
עיון בטבלת המתאמים מראה כ:
נמצא מתאם מובהק חיובי בינוני של r=.51, p<.01ו r=.48, p<.01 -בין אסטרטגיות קריאה
כללית וספציפיות לבין הישגים בלימודים כלומר :ההישגים קשורים למדת המיומנות בהבנת
הנקרא שיש לתלמידים ,אם כי בצורה חלקית.
קשר בינוני נמוך נמצא בין אסטרטגיות פתרון בעיות ובקשת עזרה לבין הישגים ) r=.39, p<.01
ו r=.41, p<.01-בהתאמה( .כלומר :הישגים קשורים במידה בינונית לאסטרטגיות פתרון בעיות
ובקשת עזרה.
ראה לוח . 1
26
רגרסיה ליניארית.5
Analyze Regression Linear
:פקודות
27
פלט המחשב
Regression
a
Variables Entered/Removed
Model
1
Variables
Entered
Variables
Removed
READSTRA
.
Stepwis
e
(Criter
ia:
Probabi
lity-of
-F-to-e
nter <=
.200,
Probabi
lity-of
-F-to-r
emove
>=
.250).
.
Stepwis
e
(Criter
ia:
Probabi
lity-of
-F-to-e
nter <=
.200,
Probabi
lity-of
-F-to-r
emove
>=
.250).
2
HELPREAD
Method
a. Dependent Variable: GRADE
Model Summary
Model
1
2
R
R Square
.489a
.239
b
.514
.264
Adjusted R
Square
.229
.246
Std. Error
of the
Estimate
8.2399
8.1522
a. Predictors: (Constant), READSTRA
b. Predictors: (Constant), READSTRA, HELPREAD
Change Statistics
R Square
Change
.239
.026
F Change
24.798
2.710
df1
df2
1
1
79
78
28
ANOVA c
Model
1
2
Regression
Sum of
Squares
1683.669
Residual
Total
df
1
Mean Square
1683.669
5363.837
79
67.897
7047.506
80
Regression
1863.739
2
931.870
Residual
5183.767
78
66.459
Total
7047.506
80
F
24.798
Sig.
.000
a
14.022
.000
b
a. Predictors: (Constant), READSTRA
b. Predictors: (Constant), READSTRA, HELPREAD
c. Dependent Variable: GRADE
Coefficientsa
Model
1
2
(Constant)
READSTRA
(Constant)
READSTRA
HELPREAD
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
63.329
3.444
5.690
1.143
60.411
3.841
4.331
1.400
2.483
1.508
Standar
dized
Coeffic
ients
Beta
.489
.372
.198
t
18.386
4.980
15.726
3.093
1.646
Sig.
.000
.000
.000
.003
.104
a. Dependent Variable: GRADE
Excluded Variablesc
Model
1
2
PROBLEM
HELPREAD
PROBLEM
Beta In
.142a
.198a
.114b
t
1.128
1.646
.901
Sig.
.263
.104
.370
Partial
Correlation
.127
.183
.102
Collinear
ity
Statistic
s
Tolerance
.602
.652
.589
a. Predictors in the Model: (Constant), READSTRA
b. Predictors in the Model: (Constant), READSTRA, HELPREAD
c. Dependent Variable: GRADE
29
כתיבת תוצאות
רגרסיה מרובה לפי צעדים
על מנת לנבא הישגי התלמידים על פי האסטרטגיות השונות חושבה רגרסיה מרובה לפי צעדים3 .
סוגי האסטרטגיות שימשו כמנבאים .התקבל כי רק אסטרטגיות קריאה ספציפיות מנבאות
השגים באופן מובהק .ראה בלוח .2
לוח :2
רגרסיה מרובה בצעדים לניבוי השגי תלמידים על פי מדת מיומנותם בשימוש בכל
אחד משלושת אסטרטגיות קריאה
מנבאים:
אסטרטגיות להבנת
הנקרא
צעד :1
צעד :2
צעד :3
אסטרטגיות
ספציפיות
אסטרטגית
בקשה לעזרה
אסטרטגית
לפתרון בעיות
מנובא :ציוני הבנת הנקרא
B
Βeta
∆ R2
t
p
4.331
.372
.239
**3.093
.003
2.483
.198
.026
---
---
---
1.646
ל.מ.
---
.104
a=60.411קבוע
R2=.264
***p<.05* p<.01** p<.001
נוסחת הניבוי לניבוי ציונים על פי 3סוגי האסטרטגיות:
=אסטרטגית בקשת עזרה * + 2.483אסטרטגיות ספציפיות*=60.411+4.331השגים
) =60.411+4.331*x1+2.483*x2מנובא( Y
ניתוח רגרסיה מרובה לפי צעדים מצביע על העובדה ששני אסטרטגיות משפיעות על הישגים,
כאשר אסטרטגית הקריאה הספציפית מנבאת הישגים בלימודים ב ,23.9%-ואילו אסטרטגיה
בקשת עזרה תורמת רק 2.6%נוספים .
כלומר :יש לשים דגש בהוראת אסטרטגיות על אסטרטגיות ספציפיות ומעט על אסטרטגיית
בקשה לעזרה .אסטרטגיית פתרון בעיות אינה תורמת כלל להישגים.
.6מבחן Tלמדגמים בלתי תלויים
30
Analyze Compare Means Independent Sample T Test..
31
T-Test
Group Statistics
GRADE
READSTRA
PROBLEM
HELPREAD
TOTSTRA
AGEGR
14.00
16.00
14.00
16.00
14.00
16.00
14.00
16.00
14.00
16.00
N
50
31
50
31
50
31
50
31
50
31
Mean
77.8400
83.1290
2.7277
3.1929
2.8875
2.3226
2.6822
2.9032
2.7567
2.8722
Std.
Deviation
10.4048
6.3442
.8450
.6550
.9173
.6644
.8294
.5821
.7985
.4475
Std. Error
Mean
1.4715
1.1395
.1195
.1176
.1297
.1193
.1173
.1046
.1129
8.038E-02
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of
Variances
F
GRADE
Equal variances
assumed
10.057
Sig.
.002
Equal variances
not assumed
READSTRA
Equal variances
assumed
Equal variances
assumed
Equal variances
assumed
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Mean
Difference
Std. Error
Difference
-2.548
79
.013
-5.2890
2.0755
-9.4203
-1.1578
-2.842
78.992
.006
-5.2890
1.8611
-8.9934
-1.5847
-2.615
79
.011
-.4652
.1779
-.8194
-.1111
-2.774
74.977
.007
-.4652
.1677
-.7993
-.1312
6.838
.011
2.976
79
.004
.5649
.1898
.1871
.9427
3.205
76.980
.002
.5649
.1763
.2139
.9159
5.170
.026
-1.297
79
.198
-.2210
.1704
-.5601
.1181
-1.407
77.689
.164
-.2210
.1571
-.5338
9.2E-02
-.736
79
.464
-.1155
.1570
-.4280
.1969
-.833
78.371
.407
-.1155
.1386
-.3915
.1604
Equal variances
not assumed
TOTSTRA
Sig.
(2-tailed)
df
.141
Equal variances
not assumed
HELPREAD
t
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower
Upper
2.206
Equal variances
not assumed
PROBLEM
t-test for Equality of Means
12.167
.001
32
מבחן Tלמדגמים בלתי תלויים
נבדקה ההשערה כי יימצאו הבדלים בין שתי קבוצות גיל ביחס להישגים ולאסטרטגיות קריאה
שונות ,וחושבו מבחני Tלצורך זה .התוצאות מוצגות בלוח ,1ותרשים 1ו.2-
לוח 1
ממוצעים סטיות תקן ומבחן Tלבדיקת הבדלים בממוצעי הציונים ואסטרטגיות
קריאה )משתנים תלויים( בין שתי קבוצת גיל ) 14ו) (16-משתנה בלתי תלוי(
)(df=79
משתנ
ה בלתי
תלוי
המדד
משתנה תלוי
גיל
N
M
גודל
מדגם
ממוצע
SD
סטיית
תקן
ציון בעברית
14
16
50
31
83.12
אסטרטגיית
קריאה
ספציפית
אסטרטגיית
פתרון בעיות
14
50
2.72
.84
16
31
3.19
.65
אסטרטגיית
בקשת עזרה
אסטרטגיית
קריאה
כללית
***p<.001
77.84
מבחן t
10.40
6.34
t
df
**-2.84
79
)Sig. (2-tailed
p
**-2.61
18
.006
.007
14
16
50
31
2.88
2.32
.91
.66
**3.20
18
.002
14
50
2.68
.82
-1.40
18
.16
16
14
31
50
2.90
2.75
.58
.79
-.83
16
31
2.87
.44
;**p<.01
לא מובהק
18
.40
לא מובהק
;*p<.05
לוח 1מצביע על ההבדלים מובהקים הבאים בין שתי קבוצות הגיל 14 :ו16-
א.
ב.
ג.
ד.
ציונים :בני ה 16-קיבלו ציונים גבוהים יותר ) (M=83.12באופן מובהק בהשוואה
לבני ה .(p<.05) (M=77.84) 14-בני ה 16-טובים יותר בהישגים.
באסטרטגיות ספציפיות בני ה 16-שולטים יותר ) (M=3.19טובים יותר בהשוואה
לבני ה (M=2.72) 14-באופן מובהק.(p<.05) .
באסטרטגיות של פתרון בעיות בני ה 14-משתמשים יותר ) (M=2.88מבני ה16-
) (M=2.32באופן מובהק ).(P>.01
לא נמצא הבדל מובהק בבקשה לעזרה ובשמוש באסטרטגיות באופן כללי.
להלן תרשימים 1ו. 2-
33
רמת ציוני התלמידים
84
82
80
78
76
74
ילדים
מתבגרים
גיל
תרשים :1ציוני התלמידים
ממוצעי שימוש באסטרטגיות קריאה שונות
3.5
3
2.5
2
בני 14
1.5
בני 16
1
0.5
0
אסטרטגיה
כללית
אסטרטגיה
אסטרטגית
בקשת עזרה לפתרון בעיות
תרשים :2רמת שימוש באסטרטגיות
אסטרטגיה
ספציפית
34
למדגמים תלויים ומזווגיםT מבחן.7
Analyze Compare Means Paired Sample T Test..
35
T-Test
Paired Samples Statistics
Pair
1
Pair
2
Pair
3
READSTRA
PROBLEM
PROBLEM
HELPREAD
READSTRA
HELPREAD
Mean
2.9057
2.6713
2.6713
2.7668
2.9057
2.7668
N
81
81
81
81
81
81
Std. Deviation
.8062
.8702
.8702
.7484
.8062
.7484
Std. Error
Mean
8.958E-02
9.669E-02
9.669E-02
8.315E-02
8.958E-02
8.315E-02
Paired Samples Correlations
N
Pair 1
Pair 2
Pair 3
READSTRA & PROBLEM
PROBLEM & HELPREAD
READSTRA &
HELPREAD
81
81
Correlation
.631
.466
Sig.
.000
.000
81
.590
.000
Paired Samples Test
Paired Differences
Pair 1
Pair 2
Pair 3
Mean
READSTRA - PROBLEM
.2344
PROBLEM - HELPREAD -9.55E-02
READSTRA - HELPREAD
.1389
Std. Deviation
.7225
.8430
.7059
Std. Error
Mean
8.027E-02
9.367E-02
7.843E-02
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower
Upper
7.470E-02
.3942
-.2819 9.090E-02
-1.71E-02
.2950
t
2.921
-1.020
1.772
df
80
80
80
Sig. (2-tailed)
.005
.311
.080
36
טבלת מבחן Tתלוי מזווג
בוצע מבחן Tלמדגמים תלויים לבדיקת הבדלים ברמת השימוש באסטרטגית ספציפית לעומת
אסטרטגיה של פתרון בעיות בכל המדגם .התוצאות מוצגות בלוח 2ובתרשים .3
לוח 1
מבחן Tלבדיקת הבדלים בממוצעי השימוש באסטרטגיה ספציפית לעומת
איסטרטגיה של פתרון בעיות
גודל
מדגם
אסטרטגיה ספציפית
אסטרטגיה לפתרון בעיות
אסטרטגיה לפתרון בעיות
אסטרטגיה לבקשת עזרה
ממוצע
.80
.87
**2.92
80
.005
סטיית
תקן
T
df
Sig–p
80
.311
ל.מ.
81
2.90
2.67
גודל
מדגם
ממוצע
81
2.67
.87
2.67
.74
ממוצע
אסטרטגיה ספציפית
אסטרטגיה לבקשת עזרה
סטיית
תקן
T
df
Sig –p
גודל
מדגם
81
2.90
2.76
סטיית
תקן
.80
.74
-1.02
T
df
Sig –p
1.77
80
.08
ל.מ.
התוצאות מצביעות על הבדלים מובהקים בשימוש בין אסטרטגיה ספציפית לאסטרטגיה לפתרון בעיות.
קיים שימוש רב יותר באופן מובהק באסטרטגיה ספציפית ) (M=2.90בהשוואה לשימוש באסטרטגיה
לפתרון בעיות ) (M=2.67בכל המדגם .לא נמצאו הבדלים מובהקים בשימוש באסטרטגיות לבקשת
עזרה לפתרון בעיות ובין אסטרטגיה של בקשת עזרה.
ממוצעי שימוש באסטרטגיות קריאה שונות
אסטרטגית
בקשת עזרה
אסטרטגיה
לפתרון בעיות
אסטרטגיה
ספציפית
אסטרטגיות
תרשים :3הבדלים בממוצעי אסטרטגיות קריאה
ממוצעים
2.95
2.9
2.85
2.8
2.75
2.7
2.65
2.6
2.55
37
.9שכיחויות
38
Frequencies
Statistics
GRADE
N
Percentiles
Valid
Missing
33
66
81
0
75.0600
85.0000
39
GRADE
Valid
55.00
60.00
62.00
65.00
67.00
68.00
70.00
71.00
72.00
73.00
74.00
75.00
76.00
77.00
78.00
79.00
80.00
81.00
82.00
83.00
84.00
85.00
86.00
87.00
88.00
89.00
90.00
91.00
92.00
93.00
95.00
96.00
Total
Frequency
1
2
3
1
1
1
5
1
2
2
2
6
4
2
2
3
5
1
2
1
2
6
1
2
6
2
5
2
5
1
1
1
81
Percent
1.2
2.5
3.7
1.2
1.2
1.2
6.2
1.2
2.5
2.5
2.5
7.4
4.9
2.5
2.5
3.7
6.2
1.2
2.5
1.2
2.5
7.4
1.2
2.5
7.4
2.5
6.2
2.5
6.2
1.2
1.2
1.2
100.0
Valid Percent
1.2
2.5
3.7
1.2
1.2
1.2
6.2
1.2
2.5
2.5
2.5
7.4
4.9
2.5
2.5
3.7
6.2
1.2
2.5
1.2
2.5
7.4
1.2
2.5
7.4
2.5
6.2
2.5
6.2
1.2
1.2
1.2
100.0
Cumulative
Percent
1.2
3.7
7.4
8.6
9.9
11.1
17.3
18.5
21.0
23.5
25.9
33.3
38.3
40.7
43.2
46.9
53.1
54.3
56.8
58.0
60.5
67.9
69.1
71.6
79.0
81.5
87.7
90.1
96.3
97.5
98.8
100.0
40
Transform – recode – into different variable
41
42
.9ניתוח שונות חד כיווני
43
44
Univariate Analysis of Variance
Between-Subjects Factors
N
GRADEGR
1.00
2.00
3.00
27
28
26
Descriptive Statistics
Dependent Variable: TOTSTRA
GRADEGR
1.00
2.00
3.00
Total
Mean
2.3259
2.8869
3.2015
2.8009
Std. Deviation
.6802
.4952
.5793
.6847
N
27
28
26
81
45
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: TOTSTRA
Source
Corrected Model
Intercept
GRADEGR
Error
Total
Corrected Total
Type III Sum
of Squares
10.470a
636.619
10.470
27.039
672.948
37.509
df
2
1
2
78
81
80
Mean Square
5.235
636.619
5.235
.347
F
15.101
1836.470
15.101
Sig.
.000
.000
.000
Eta Squared
.279
.959
.279
a. R Squared = .279 (Adjusted R Squared = .261)
Post Hoc Tests
GRADEGR
Homogeneous Subsets
TOTSTRA
a,b,c
Duncan
Subset
GRADEGR
1.00
2.00
3.00
Sig.
N
27
28
26
1
2.3259
1.000
2
2.8869
3.2015
.053
Means for groups in homogeneous subsets are
displayed.
Based on Type III Sum of Squares
The error term is Mean Square(Error) = .347.
a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 26.975.
b.
The group sizes are unequal. The harmonic
mean of the group sizes is used. Type I
error levels are not guaranteed.
c.
Alpha = .05.
Profile Plots
46
Estimated Marginal Means of TOTSTRA
3.4
3.2
3.0
2.6
2.4
2.2
2.00
3.00
Estimated Marginal Means
2.8
1.00
GRADEGR
כתיבת התוצאות
ניתוח שונות חד כיווני חושב לבדיקת הבדלים בשימוש באסטרטגיה להבנת הנקרא בין בעלי
הישגים שונים .נתקבלו הבדלים מובהקים בין הקבוצות
. F(2,78)=15.10***,p<.001;eta2=.27
הממצאים מוצגים בלוח ובתרשים .1
לוח :1
הבדלים בממוצע שימוש באסטרטגיות בשלוש רמות הישגים בלשון
רמות בהשגים
) Mממוצע(
SD
נמוכים בלשון
בינוניים בלשון
גבוהים בלשון
2.32 a
2.88 b
3.20 b
)סטית תקן(
.68
.49
.57
N
גודל מדגם
27
28
26
***P<.001
ממוצעים המסומנים באותיות שונות נבדלים זה מזה באופן מובהק
מבחן F
)df (2,78
**15.10
אטא.27=2
47
תרשים :1רמת השימוש באסטרטגיה ברמות
הישגים שונות
4
2
1
ממוצע שימוש
3
0
גבוהים בלשון
בינוניים בלשון
נמוכים בלשון
רמת הישגים
עיון בלוח ובתרשים 1מעלה כי נמצאו הבדלים מובהקים בין הנמוכים בלשון ) (M=2.32לבין
הבינוניים והגבוהים בלשון ) (M=3.20 ,M=2.88באסטרטגיות בהבנת הנקרא .לא נמצאו
הבדלים מובהקים בין בינוניים וגבוהים .רק הנמוכים הם יוצאי דופן בשימוש מועט
באסטרטגיות להבנת הנקרא.
48
.11ניתוח שונות דו-כיווני )( ANOVA
49
50
Univariate Analysis of Variance
Between-Subjects Factors
Value Label
GRADEGR
AGE
1.00
2.00
3.00
1.00
2.00
N
27
28
26
31
50
old
young
Descriptive Statistics
Dependent Variable: TOTSTRA
GRADEGR
1.00
2.00
3.00
Total
AGE
old
young
Total
old
young
Total
old
young
Total
old
young
Total
Mean
3.0333
2.2375
2.3259
2.7312
3.0944
2.8869
3.0198
3.3571
3.2015
2.8722
2.7567
2.8009
Std.
Deviation
.6888
.6390
.6802
.3330
.6070
.4952
.4990
.6148
.5793
.4475
.7985
.6847
N
3
24
27
16
12
28
12
14
26
31
50
81
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: TOTSTRA
Type III
Sum of
Source
Squares
Corrected Model
13.799a
Intercept
451.932
GRADEGR
2.513
AGE
1.34E-02
GRADEGR * AGE
2.923
Error
23.710
Total
672.948
Corrected Total
37.509
df
5
1
2
1
2
75
81
80
Mean Square
F
2.760
8.729
451.932 1429.541
1.257
3.975
1.345E-02
.043
1.461
4.622
.316
a. R Squared = .368 (Adjusted R Squared = .326)
Sig.
.000
.000
.023
.837
.013
Eta Squared
.368
.950
.096
.001
.110
51
Profile Plots
Estimated Marginal Means of TOTSTRA
3.6
3.4
3.2
2.8
2.6
AGE
2.4
old
2.2
2.0
young
2.00
3.00
Estimated Marginal Means
3.0
1.00
GRADEGR
כתיבת תוצאות
תוצאות
רמת השימוש באסטרטגיות להבנת הנקרא נותחה בניתוח שונות דו-כיווני ) (ANOVAבמערך
של : 3X2גיל הנבדק 3 Xרמות הישגים .תוצאות הניתוח הצביעו על הבדלים מובהקים
במשתנה "רמת השגים בלשון" ) .F(2,75)=3.975, p<.05עוצמה :אטא ברבוע= . (.096
גורם הגיל לא נמצא מובהק ) F(1,75)=.043, p>.05עוצמה :אטא ברבוע =.(.001
האינטראקציה בין רמת הציונים לגיל הנבדק נמצאה מובהקת .F(2,75)=4.622, p<.01
)עוצמה :אטא ברבוע= 11% .(.11מההבדלים בשימוש באסטרטגיות ניתן לזקוף לאינטראקציה
שבין הגיל לרמת ידע לשון.
לוח 1
ממוצעים סטיות תקן ומבחני Fשל רמת השימוש באסטרטגיה כללית לקריאה
בחלוקה לפי גיל ו 3-רמות השגים בעברית
רמת ההשגים בעברית
גיל
מתבגרים
N=31
צעירים N=50
M
SD
N
M
SD
N
נמוכה
בינונית
גבוהה
N=27
N=28
N=26
a 3.03
.68
3
a 2.23
.63
24
a 2.73
.33
16
b 3.09
.60
12
a 3.01
.49
12
b 3.35
.61
14
F (simple
)main effect
=)F(2,28
1.72
ל.מ.
=)F(2,47
**16.49
*p<.05; **p<.01
ממוצעים בעלי אותיות שונות נבדלים זה מזה באופן מובהק ברמה של p<.05
על פי ניתוח דנקן נמצא כי ממוצעי השימוש באסטרטגיה עולים עם ההישגים בלשון באופן
מובהק 3.2, 2.88, 2.32) p<.05בהתאמה(.
משתנה כללי "גיל הנבדקים" ,לא נמצאו הבדלים מובהקים בין צעירים למתבגרים ברמת
השימוש באסטרטגיות להבנת הנקרא ).(p>.05
52
ניתוח simple main effectומבחני דנקן הראו כי:
בקבוצת הצעירים בעלי ציון נמוך בהישגים משתמשים מעט מאוד באסטרטגיות ,בהשוואה
לבעלי רמה בינונית יותר וגבוהה ) .(p<.05אין הבדל בין בינונית לגבוהה בשימוש אצל הצעירים.
ראו לוח ותרשים .1
בקבוצת המתבגרים אין הבדל בשימוש באסטרטגיות בין שלוש רמות ידע בעברית ).(p>.05
ראו לוח ותרשים .1
תרשים :1גרף אינטראקציה בין רמת
ההשגים לבין גיל הנבדקים ביחס לשימוש
באסטרטגיה כללית להבנת הנקרא
3.5
2.5
ממוצעים
3
2
בינונית
גבוהה
נמוכה
רמת ההשגים בעברית
מתבגרים
צעירים
מבחני Tשבוצעו בכל רמה בנפרד הצביעו על הבדלים בין צעירים למתבגרים בקרב בעלי
ההישגים הנמוכים והבינוניים (T=(25)2.02*) ) .אצל הנמוכים (T(26)=-2.03* ,אצל
הבינוניים( .נמצא כי צעירים בינוניים משתמשים יותר באסטרטגיות ממתבגרים בינוניים
) M=3.09לעומת .(M=2.73אולם אצל החלשים המצב הפוך :צעירים חלשים משתמשים
פחות באסטרטגיות מאשר מתבגרים חלשים ) M=2.23בהשוואה ל.(p<.05) . (M=3.03-
ברמת הישגים גבוהה בלבד לא נמצאו הבדלים בין צעירים למתבגרים. (p>.05) .
____________________________________________________________
3.6
3.4
3.2
3
2.8
2.6
2.4
2.2
2
צעירים
מתבגרים
נמוכה
בינונית
גבוהה
53
Data Split file
54
T-Test
GRADEGR = 1.00
Group Statisticsa
TOTSTRA
AGE
old
young
N
Mean
3.0333
2.2375
3
24
Std.
Deviation
.6888
.6390
Std. Error
Mean
.3977
.1304
a. GRADEGR = 1.00
a
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of
Variances
F
TOTSTRA Equal variances
assumed
Sig.
.002
t-test for Equality of Means
t
.965
Equal variances
not assumed
df
Sig.
(2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower
Upper
2.021
25
.054
.7958
.3938
-2.E-02
1.6070
1.902
2.451
.174
.7958
.4185
-.7219
2.3135
a. GRADEGR = 1.00
GRADEGR = 2.00
Group Statisticsa
TOTSTRA
AGE
old
young
N
Mean
2.7312
3.0944
16
12
Std.
Deviation
.3330
.6070
Std. Error
Mean
8.325E-02
.1752
a. GRADEGR = 2.00
a
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of
Variances
F
TOTSTRA Equal variances
assumed
3.924
Sig.
.058
Equal variances
not assumed
t-test for Equality of Means
t
df
Sig.
(2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
-2.028
26
.053
-.3632
.1791
-.7313
4.9E-03
-1.872
15.931
.080
-.3632
.1940
-.7746
4.8E-02
a. GRADEGR = 2.00
GRADEGR = 3.00
Group Statisticsa
TOTSTRA
AGE
old
young
a. GRADEGR = 3.00
N
12
14
Mean
3.0198
3.3571
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower
Upper
Std.
Deviation
.4990
.6148
Std. Error
Mean
.1441
.1643
55
a
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of
Variances
F
TOTSTRA Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
a. GRADEGR = 3.00
.333
Sig.
.569
t-test for Equality of Means
t
df
Sig.
(2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower
Upper
-1.518
24
.142
-.3373
.2222
-.7958
.1212
-1.544
23.945
.136
-.3373
.2185
-.7884
.1137
56
57
58
Univariate Analysis of Variance
AGE = old
a
Between-Subjects Factors
N
GRADEGR
1.00
2.00
3.00
3
16
12
a. AGE = old
b
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: TOTSTRA
Type III
Sum of
Source
Squares
Corrected Model
.657a
Intercept
161.042
GRADEGR
.657
Error
5.351
Total
261.743
Corrected Total
6.009
df
2
1
2
28
31
30
Mean Square
.329
161.042
.329
.191
F
1.720
842.633
1.720
a. R Squared = .109 (Adjusted R Squared = .046)
b. AGE = old
Post Hoc Tests
GRADEGR
Homogeneous Subsets
TOTSTRAd
Duncana,b,c
GRADEGR
2.00
3.00
1.00
Sig.
N
16
12
3
Subset
1
2.7312
3.0198
3.0333
.258
Means for groups in homogeneous subsets are
displayed.
Based on Type III Sum of Squares
The error term is Mean Square(Error) = .191.
a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 6.261.
b. The group sizes are unequal. The harmonic
mean of the group sizes is used. Type I
error levels are not guaranteed.
c. Alpha = .05.
d. AGE = old
AGE = young
Sig.
.198
.000
.198
59
a
Between-Subjects Factors
N
GRADEGR
1.00
2.00
3.00
24
12
14
a. AGE = young
b
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: TOTSTRA
Type III
Sum of
Source
Squares
Corrected Model
12.886a
Intercept
384.365
GRADEGR
12.886
Error
18.359
Total
411.206
Corrected Total
31.245
df
2
1
2
47
50
49
Mean Square
6.443
384.365
6.443
.391
F
16.494
983.991
16.494
a. R Squared = .412 (Adjusted R Squared = .387)
b. AGE = young
Post Hoc Tests
GRADEGR
Homogeneous Subsets
TOTSTRAd
Duncana,b,c
GRADEGR
1.00
2.00
3.00
Sig.
N
24
12
14
Subset
1
2
2.2375
3.0944
3.3571
1.000
.251
Means for groups in homogeneous subsets are
displayed.
Based on Type III Sum of Squares
The error term is Mean Square(Error) = .391.
a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 15.273.
b. The group sizes are unequal. The harmonic
mean of the group sizes is used. Type I
error levels are not guaranteed.
c. Alpha = .05.
d. AGE = young
Sig.
.000
.000
.000
60
טבלה מסכמת למערכי מחקר
המערך
מב"ת
מ"ת
סוג הניתוח
הערות
א מערך
מתאמי
לא ניסויי
בדיד
בדיד
מבחן חי
ברבוע
אין
חשיבות
מיהו X
ומיהו
Y
רציף
רציף
מתאם
קורלציה
אין
חשיבות
רציף
רגרסיה
ליניארית
יש
חשיבות
רציף
מבחן tבלתי יש
חשיבות
תלוי
רציף
מבחן tתלוי
יש
חשיבות
רציף
מבחן F
ניתוח שונות
חד-כיווני
ANOVA
יש
חשיבות
ד 2מערך בדיד 1שני
מבחן F
רציפים
השוואתי -יותר
ניתוח שונות
מ2-
סיבתי
חד-כיווני
ערכים
(
אפשר
)
MANOVA
ניסויי
עם מדידות
חוזרות
יש
חשיבות
מבחן F
ניתוח שונות
דו-כיווני
ANOVA
יש
חשיבות
ב 1מערך
מתאמי
לא ניסויי
ב 2מערך רציף
סיבתי לא
ניסויי
ג 1מערך בדיד
השוואתי) -שני
סיבתי לא ערכים
בלבד(
ניסויי
ג 2מערך
השוואתי-
סיבתי
)אפשר(
ניסויי
בדיד
ד 1מערך בדיד
השוואתי -יותר
סיבתי לא מ2-
ערכים
ניסויי
רציף
ד 3מערך שני
השוואתי -בדידים אחד
סיבתי לא
ניסויי
שאלת
המחקר
באיזה מיד
קיים קשר
בין עישון
למחלה ?
עישון=כן/לא
מחלה=כן/לא
באיזו מידה
קיים קשר
בין Xל? Y -
באיזו מידה
Xמשפיע על
?Y
באיזו מידה
קיים הבדל
בין בנים
לבנות
בהישגים
במתימטיקה?
באיזו מידה
קיים הבדל
בין לימוד
גמרא
בהעמקה לפני
התערבות
ולאחריו ?
באיזו מידה
קיים הבדל
בין שיטות
הוראה
פרונטלית,
יחידנית
וקבוצתית
ביחס
להישגים
במתימטיקה?
באיזה מידה
חלה
ההתקדמות
בהישגים
בשיטות
ההוראה
השונות ?
באיזה מידה
ההתקדמות
בהישגים
בעקבות
שיטות
הוראה שונות
שונה בין
בנים לבנות?
סטט'
ממוצעים סטט'
הסקית
תיאורי
שכיחויות מבחן
אין
חי
ממוצעים
ברבוע
מקדם
יש
ממוצעים המתאם
מבחן
Z
נוסחת
יש
ממוצעים הקו
הישר
מבחן t
יש
ממוצעים
ממוצעים
מבחן t
יש
ממוצעים
ממוצעים
מבחן t
יש
ממוצעים
ממוצעים
מבחן F
יש
ממוצעים
ממוצעים
מבחן F
יש
ממוצעים
ממוצעים
מבחן F
61
מושגים וסיכום חומר בסטטיסטיקה לM.A.-
• שאלת מחקר
• קשר ,השפעה )ניבוי,חיזוי( ,הבדל
• מערך מחקר של )(4X3X2
• סדר זמנים
• סוגי משתנים :בדיד ,רציף ; בלתי תלוי ,תלוי ,מפוקח ; משתנה דמי )דיכוטומי(.
• סולם שמי ,דירוגי ,ריווחי ,יחס
• מבחן חי בריבוע
• מתאם פירסון
• מטריצת מתאמים
• רגרסיה פשוטה
• רגרסיה מרובה רגרסיה לפי צעדים )מחשב ,חוקר(
• מבחן - Tמקרה פרטי של ניתוח שונות חד-כיווני )למב"ת יש רק שני ערכים(.
• ANOVAחד-כיווני.
• ANOVAדו-כיווני עם אינטראקציה.
• MANOVAמדידות חוזרות )יותר ממשתנה תלוי אחד(
מתאם :
• שונות משותפת
• רגרסיה פשוטה )מבוססת על המתאם(
•
•
•
•
•
•
•
•
•
שוני מוסבר אחוז
= R2יחס שוני מוסבר 100*R2
= 1-R2יחס שוני לא מוסבר ) 100*(1-R2שוני לא מוסבר אחוז
SSBשוני מוסבר או סכום ריבועים מוסבר= SSB=SST*R2
SSEשוני לא מוסבר או סכום ריבועים לא מוסבר= )SSE=SST*(1-R2
SSTשוני כללי או סכום ריבועים כללי=
R2=SSB/SST
SST=SSB+SSE
)Y=a+b*Xממוצעים(
b=R*Sy/Sx
a=Y-b*X
Bהוא השיפוע בנוסחת הרגרסיה .הוא עונה על השאלה בכמה משתנה Yכאשר X
משתנה ביחידה 1
Aהוא נקודת החתך של קו הרגרסיה עם ציר .Yהוא עונה על השאלה מהו גובה Y
בנקודה ש X-שווה ל0-
• דרגת חופש = מספר התצפיות שעליו מבוסס ניתוח סטטיסטי )כמו :חישוב ממוצע,
שונות וכד'( פחות מספר ההגבלות המוטלות עליהן לפי מספר המדדים המחושבים.
מקדמים )(Coefficients
• מקדם Bמציין בכמה משתנה Yכאשר Xמשתנה ביחידה אחת
• מקדם βהוא Bסטנדרטי .כל הנתונים של Xושל Yהפכו לציוני תקן כך שכל הβ -
נמצאים על אותה סקלה וניתנים להשוואה ביניהם.
• ניתן להשוות בין השיפועים במצב זה .הדבר יעיל במיוחד ברגרסיה מרובה שאז ניתן
להשוות השפעת מדדים בעחלי סולם שונה על המשתנה התלוי.
• Bיכול להיות גדול מ β .1-לא ,כי הוא מבוסס על ציוני תקן שסטיית התקן שלהם
לעולם לא גדולה מ.1-
• Aבנוסחת הרגרסיה הוא גובה Yבנקודה ש X-שווה ל. 0-
• כאשר הנתונים הם בציוני תקן A=0כי נקודת ההתחלה זהה לשני המשתנים.
• ברגרסיה פשוטה βתמיד שווה למתאם.
• שגיאת תקן היא סטיית תקן שנשארה לאחר שהמשתנה הבלתי תלוי הסביר חלק
מהשונות של המשתנה התלוי.
62
הסקה סטטיסטית -האם מה שמצאנו במדגם נכון ומייצג גם האוכלוסייה )או
באוכלוסיית השערת האפס או באוכלוסיית המחקר(.
• בבדיקת השערות מגדירים שתי אפשרויות בלבד:
• השערת אפס H0פירושה המדגם לא נבדל מהאוכלוסייה המקורית הרגילה ואיננו
יוצא דופן.
• השערת המחקר H1פירושה המדגם שלפנינו )שעבר טיפול כלשהו( יוצא דופן ביחס
לאוכלוסייה המקורית הרגילה ממנה נלקח ,והוא בעצם מייצג אוכלוסייה אחרת טובה
יותר או פחות )כי הוא עבר טיפול(.
• ערך )שטח( (sig) Pהוא שטח מחושב בקצה ההתפלגות והוא מייצג את איזור )(H1
שבו אמורים לדחות את השערת 0ולקבל את השערת המחקר .ערך Pמייצג את
הסיכוי )להשערת המחקר (H1 -שמה שנמצא במדגם לא מייצג את האוכלוסייה
המקורית אלא אוכלוסיית מחקר אחרת.
ככל שערך )שטח( Pקטן יותר ,קטן הסיכוי לייצג את אוכלוסיית השערת ה (H0) 0-ועולה
הסיכוי שמה שהוכחנו במחקר -במדגם ניתן להכליל לאוכלוסיית מחקר דומה ,ובכך לאשר
את השערת המחקר.
ככל שערך )שטח( Pגדל ,כן יורד הסיכוי שהמדגם מייצג את אוכלוסיית המחקר ולמעשה
הוא מייצג את אוכלוסיית המקור ) , (H0שלא קרה כלום במחקר.
• רמת מובהקות = מגדירים קו גבול של שטח בזנב התפלגות של אוכלוסיית המקור H0
של * P=.05או ** P=.01או *** 5%) P=.001או 1%או .(0.1%
מעבר לקו הגבול של השטח בזנב ההתפלגות קיימת מובהקות ) (Sigשפירושה שאכן מה
שנמצא במחקר במדגם מייצג בהסתברות גבוהה מצב דומה באוכלוסיה הנחקרת.
המחשב קובע לנו אם הממצאים מובהקים או לא :
אם P<.05* SIGאו ** P<.01או *** P<.001פירושו של דבר כי קיימת
הסתברות נמוכה )פחות מ (5%-שממוצע המדגם שייך לאוכלוסיית ) H0הסתברות גבוהה
שהוא שייך לאוכלוסיית המחקר ) .((H1ועל כן קובעים כי מה שנמצא במדגם נכון גם
בהסתברות גבוהה גם באוכלוסייה הנחקרת ,כלומר:
• ברגרסיה :אם קיימים ניבויים במדגם הם מובהקים וקיימים גם קיימים באוכלוסייה.
• במבחני Tובניתוחי שונות :אם קיימים הבדלים בין ממוצעים במדגם הרי הבדלים אלו
הם מובהקים וקיימים גם באוכלוסייה.
)הסיכוי לטעות אלפא בדחיית H0כאשר בעצם היה צורך לקבלה ולא לדחותה ,סיכוי זה
קטן מ.(5%-
אם P>.05* SIGפירוש הדבר שקיימת הסתברות גבוהה )יותר מ (5%-שממוצע
המדגם שייך לאוכלוסיית המקור ) H0והסתברות נמוכה שהוא שייך לאוכלוסיית המחקר
) .((H1ועל כן קובעים שהמדגם לא מייצג ,כלומר:
• ברגרסיה :הניבויים במדגם לא קיימים באוכלוסייה,
• ובמבחני Tובניתוח שונות :ההבדל בין ממוצעים במדגם או במדגמים הם מקריים ולא
אמיתיים ולא קיימים באוכלוסייה הנחקרת .המדגם מייצג את האוכלוסייה המקורית
שלא אירע דבר בעקבות הניסוי.
• אם המחשב מראה לנו P=.02נדחה השערת 0ברמה של P<.05אך לא נדחה השערת 0
ברמה של P<.01ובודאי שלא נדחה ברמה של . P<.001
• השערות המחקר במחשב הן דו-צדדיות.
• השערת מחקר דו-צדדית מחמירה יותר -הסיכוי לדחות השערת 0נמוכה יותר
מהשערה חד-צדדית ,ולכן אם השערתנו היא כיוונית מותר לחלק את ערך (sig) Pב,2-
כדי להגדיל סיכוי לדחות השערת . 0
• השערה דו-צדדית דומה יותר לשאלת מחקר :האם המדגם יוצא דופן ביחס
לאוכלוסייה המקורית הרגילה ממנה נלקח ,והוא בעצם מייצג אוכלוסייה אחרת.
בעקבות הטיפול הניסויי(.
• השערה חד-צדדית דומה יותר להשערת מחקר כיוונית :האם המדגם יוצא דופן ביחס
לאוכלוסייה המקורית הרגילה ממנה נלקח ,והוא בעצם מייצג אוכלוסייה טובה יותר
או פחות ,בעקבות הטיפול הניסויי(.
63
הבדל בין רגרסיה לניתוח שונות
• שאלת המחקר ברגרסיה היא ניבוי .בניתוח שונות שאלת המחקר היא על הבדל בין
ממוצעים.
• ברגרסיה המשתנים התלויים והבלתי תלויים הם רציפים .בניתוח שונות המשתנה
התלוי רציף הבלתי תלוי בדיד.
• ברגרסיה מתעסקים רק עם המשתנים אך לא עם ערכיהם )שהם רציפים( .בניתוח
שונות בודקים את ערכי המשתנה הבלתי תלוי.
• הפיכת רגרסיה לניתוח שונות כרוכה באיבוד אינפורמציה מצד אחד ,אך בהצגת
התוצאה באמצעות ממוצעים בצורה בולטת יותר )דוגמת גיל ושכיחות תאונות(.
• בבדיקת השערות ומובהקות במבחני Tובניתוחי שונות ההסקה הסטטיסטית
מתייחסת להבדלים בין ממוצעים .ואילו ברגרסיות ההסקה הסטטיסטית מתייחסת
לשאלה אם הניבוי מובהק וניתן ללמוד מניבוי במידגם לניבוי באוכלוסייה.
• בניתוח שונות בודקים האם השונות בין הקבוצות גבוהה יותר מהשונות שבתוך כל
קבוצה )שהיא שונות שגיאה לא מוסברת המייצגת הבדלים אינדיבידואליים(.
• עוצמה )אטא( מייצגת את היחס בין השוני המוסבר של המשתנה לשונות הכללית.
, SSB/SSTזהה ברגרסיה ל R -בריבוע -יחס השוני המוסבר.
ניתוחי - POST-HOCדנקן תוקי ושאפה 3 -בדיקות למציאת מקור ההבדלים בין
ממוצעים.
• הם בודקים בשיטות שונות כמה מובהקות ניתן להקצות לכל זוגות הממוצעים שיש
לבדוק הבדלים ביניהם באמצעות מבחני .T
• מספר האפשרויות להשוואות זוגיות הוא . n(n-1)/2
• אם יש 10זוגות של השוואות והמובהקות התקבלה . P<.01רק 5זוגות של השוואות
מקסימום יוכלו להיות מובהקות כי 5כפול .01נותן . p<=.05מעבר לזה זה חורג
ממובהקות הכוללת של .05
• למבחן Tיש שיטות חישוב :פעם כאשר השונויות שוות ופעם שונויות שונות זו מזו באופן
מובהק) .כתוב בפלט(
• ניתוח שונות דו-כיווני :
• MAIN-EFFECTמשתנה ראשי שנבדקת מובהקותו במודל ניתוח שונות דו-כווני.
משתנה ראשי הוא אחד מתוך שני המשתנים בניתוח השונות הדו-כיווני.
• אינטראקציה בודקת באם יש אופי הבדלים שונה בין הערכים של המשתנה הראשון
כאשר הם נבדקים בחלוקה לפי הערכים של המשתנה השני.
• ניתן לשרטט את גרף האינטראקציה בשתי צורות מכיוון שפעם אחת משתנה בלתי
תלוי אחד יכול להיות על ציר ה X-ומשתנה שני מופיע כקווים נפרדים בגרף ,ופעם
שניה להיפך.
• SIMPLE MAIN-EFFECTהוא אמצעי לבדיקת מקור ההבדלים אם
האינטראקציה בניתוח שונות נמצאה מובהקת.
• ניתוח MANOVAהוא ניתוח שבו יש יותר ממשתנה תלוי אחד )אפילו כאשר זה חד-
כיווני כלומר :משתנה בלתי תלוי אחד(.
• משתנה מפוקח ) (covariateעובד על עקרון של רגרסיה המקזז השפעת משתנה
שאיננו מופיע בהשערת המחקר אך הוא חשוד כמשפיע מרכזי.
• אם המשתנה המפוקח הוא משתנה רציף או משתנה דמי הוא פועל כרגרסיה בתוך
מודל ניתוח השונות ומקזז את השונות המוסברת על ידו ,כך שניתוח השונות מטפל רק
בחלק השונות שנותר לאחר הניכוי.
• אם המשתנה המפוקח הוא משתנה נומינלי בדיד עם יותר משני ערכים ,ניתן לטפל בו
באמצעים מתודולוגיים )לבחור רק קבוצה אחת( ,או על ידי הכנסתו למודל ניתוח
שונות ללא אינטראקציה )נקרא משתנה בלוק(.
• בודקים הבדלים בכל אחד מערכי המשתנה המפוקח בנפרד.
64
שאלון בנושא מיומנות הקריאה
לפניך היגדים המציינים את הפעולות שאנשים עושים בזמן שהם קוראים טקסטים של חומר
אקדמי או לימודי כמו ספרי לימוד .לכל היגד 5מספרים המציינים = 5 :רוב הפעמים אני
עושה זאת ,ו =1 -כמעט אף פעם איני עושה זאת.
לאחר קריאת כל היגד ,הקף בעיגול את המספר המתאים לך ביותר באותו היגד על פי הסולם
הנתון .אין תשובה נכונה או לא נכונה להיגדים בשאלון.
גיל ._____:כיתה ._____________:מגמה._____________:
ממוצע ציונך.____:
1
לעולם
לא
1
אני קורא ללא מטרה.
2
אני עורך רשימות במהלך הקריאה שמסייעות לי להבין
את מה שאני קורא.
אני חושב על מה שאני יודע על הנושא ,בכדי לסייע לי
להבין את מה שאני קורא.
אני עורך סריקה מוקדמת של הטקסט ,כדי לראות במה
מדובר ,לפני שאני קורא אותו.
כאשר הטקסט הופך להיות קשה ,אני קורא אותו בקול
בכדי לסייע לי להבין את מה אני קורא.
אני מסכם את מה שאני קורא ,בכדי לשקף את מידע
חשוב שבטקסט.
אני תוהה באם תוכן הטקסט תואם למטרות הקריאה
שלי.
אני קורא לאט ובזהירות כדי להיות בטוח שאני מבין מה
שאני קורא.
אני דן עם אחרים על מה שקראתי ,כדי לבדוק אם הבנתי.
10
תחילה אני מרפרף על הטקסט ,תוך זיהוי מאפיינים שלו
כמו אורך וארגון.
אני מנסה לחזור למסלול הקריאה ,כאשר אני יוצא
מהריכוז.
אני מותח קו מתחת למלים או מקיף בעיגול מידע
בטקסט ,שיסייעו לי לזכור אותו.
אני מתאים את קצב הקריאה שלי על פי מה שאני קורא.
14
אני מחליט מה לקרוא בעיון ולעומק ,וממה להתעלם.
15
אני משתמש בחומרי עזר כמו מילונים שמסייעים לי
להבין את מה שאני קורא.
כאשר הטקסט נעשה קשה ,אני משקיע תשומת לב רבה
יותר ,למה שאני קורא.
אני משתמש בטבלאות ,בתרשימים ותמונות שבטקסט,
בכדי לשפר את הבנתי.
אני קורא בשטף וללא עצירה.
19
אני נעזר ברמזי טקסט המסייעים לי להבנה טובה יותר
של מה שאני קורא.
אני משחזר ומנסח רעיונות במילים שלי ,להבנה טובה
יותר של מה שאני קורא.
אני מנסה להמחיש בתמונה או לדמיין ויזואלית את
המידע ,בכדי לזכור טוב יותר מה שקראתי.
אני נעזר )בסימנים טיפוגרפיים( באותיות מודגשות או
באותיות נטויות כדי לזהות מידע חשוב ומרכזי.
3
4
5
6
7
8
9
11
12
13
16
17
18
20
21
22
2
3
4
5
תמיד
65
23
אני מנתח באופן ביקורתי ומעריך את המידע המוצג
בטקסט.
את הטקסט אני קורא קדימה ואחורה ,בכדי לזהות
קשרים בין הרעיונות השונים שבו.
אני בודק אם הבנתי ,כאשר אני נתקל במידע סותר
26
אני מנסה לשער על מה מדבר הטקסט ,במהלך הקריאה.
27
כשהטקסט נעשה קשה ,אני עובר הלאה.
28
אני שואל את עצמי שאלות שהייתי רוצה לקבל עליהן
תשובות בטקסט.
אני בודק אם ההשערות שלי לגבי הטקסט הם נכונות או
שגויות )אומתו או הופרכו(
אני מדלג על מילים או ביטויים שאינם ידועים.
24
25
29
30
© Copyright 2025