ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا
Avatar

مجتمع الباحثين

مجموعة عامة تضم جميع الباحثين

778 منشورات
عامة مجتمع باحثين

كيف يتم حساب قيمة p-value مع مثال

3005  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

القيمة الاحتمالية p value هي قياس إحصائي يساعد العلماء على تحديد ما إذا كانت فرضية معينة صحيحة أم لا؛ إذ تستخدم القيمة الاحتمالية لتحديد ما إذا كانت نتائج تجربة ما ضمن النطاق الطبيعي للقيم الخاصة بموضوع البحث. وفي العادة، إذا كانت القيمة الاحتمالية لمجموعة بيانات أقل من مقدار معين محدد مسبقًا (مثلاً: 0,05)، يرفض العلماء عندئذ "فرضية العدم" الخاصة بالتجربة - أي أنهم يستبعدون فرضية أن متغيرات التجربة لم يكن لها تأثير ذو قيمة على النتائج. اليوم، يمكنك الوصول للقيم الاحتمالية المختلفة بالنظر في جداول مرجعية عن طريق حساب قيمة مربع كاي chi square أولًا.

خطوات الحساب:



1- حدد النتائج المتوقعة للتجربة. عندما يجري العلماء تجربة ما ويرصدون النتائج، فعادة ما يكون لديهم فكرة مسبقة عما يعتبر نتيجة "طبيعية" أو "قياسية"؛ وذلك اعتمادًا على نتائج تجارب سابقة أو مجموعة بيانات وصفية موثوق بها أو منشورات علمية أو مصادر أخرى. عند إجرائك التجربة، حدد النتئج المتوقعة، وصِغها كرقم.

  • على سبيل المثال، لنقل أن دراسات سابقة أظهرت أنه على المستوى القومي، تحرر مخالفات تجاوز السرعة للسيارات الحمراء أكثر من السيارات الزرقاء؛ ولنقل أن النسبة بينهما هي 2:1. نريد أن نعرف ما إذا كانت الشرطة في مدينتنا تبدي هذا التحيز، وذلك عن طريق فحص مخالفات السرعة التي تم تحريرها محليًا. إذا أخذنا، من المخالفات المحررة للسيارات الزرقاء والحمراء في المدينة، 150 مخالفة عشوائيًا، فلنا أن نتوقع أن يكون منها 100 للسيارات الحمراء و50 للزرقاء، وذلك إذا كان تحرير المخالفات من قبل الشرطة في مدينتنا يماثل التحيز العام.



2- حدد النتائج المرصودة في التجربة. الآن وقد حددت النتائج المتوقعة، يمكنك إجراء التجربة والوصول للنتائج الفعلية (أو "المرصودة"). عبر عنها هي الآخرى كأرقام. إذا غيرنا بعض ظروف التجربة واختلفت النتائج المرصودة عن المتوقعة، فهناك احتمالان: إما أن هذا وليد الصدفة، أو أن تعديل متغيرات التجربة تسبب في هذا الاختلاف. الهدف من حساب القيمة الاحتمالية p هو تحديد ما إذا كان الاختلاف بين النتائج المتوقعة والمرصودة بالقدر الذي يجعل "فرضية العدم" (وهي القائلة بعدم وجود علاقة بين متغيرات التجربة والنتائج المرصودة) أبعد احتمالًا من أن تقبل.

  • في المثال: لنقل أننا اخترنا من المخالفات المحررة في المدينة للسيارات الحمراء والزرقاء 150 مخالفة بشكل عشوائي، ووجدنا أن 90 منها حررت ضد السيارات الحمراء و 60 ضد الزرقاء. أي أنهما يختلفان عن النتائج المتوقعة (100 و 50 على الترتيب). هل تسبب تعديلنا لظروف التجربة (في هذ الحالة، تغيير مصدر البيانات من المستوى القومي إلى المحلي) في هذا الاختلاف، أم أن الشرطة في مدينتنا على نفس التحيز الذي نم عنه المعدل القومي، وما نراه هو مجرد اختلاف نتيجة الصدفة؟ تساعدنا القيمة الاحتمالية على التفريق.


3- حدد درجات الحرية (degrees of freedom) الخاصة بالتجربة. درجات الحرية هي قياس لمقدار التغير الممكن في البحث، والذي يحدده عدد الفئات categories التي تتفحصها. عدد درجات الحرية هو n-1 حيث "n" هي عدد الفئات أو المتغيرات التي يتم تحليلها في التجربة.

  • في المثال، هناك فئتان للنتائج: واحدة للسيارات الحمراء والأخرى للزرقاء. ولهذا، تكون n-1 = 2-1 = 1 ؛ أي أن هناك درجة واحدة للحرية. لو قارنّا السيارات الحمراء والزرقاء والخضراء، لكان هناك درجتان للحرية، وهكذا.


4- قارن النتائج المتوقعة والمرصودة باستخدام اختبار مربع كاي chi square. مربع كاي (ويكتب "x2") هو قيمة عددية تقيس الفارق بين النتائج المتوقعة والمرصودة لتجربة ما. ومعادلته هي: x2 = Σ((o-e)2/e), حيث "o" ترمز للنتائج المرصودة observed و "e" ترمز للنتائج المتوقعة expected.[١] ويتم جمع كل نتائج هذه المعادلة بعد تطبيقها على كل الاحتمالات الممكنة. (انظر ما يلي)

  • لاحظ أن هذه المعادلة بها رمز Σ (سيجما). أي أنك ستحتاج لأن تحسب ((|o-e|-.05)2/e) لكل الاحتمالات الممكنة، ثم تجمع النتائج معًا لتحصل على قيمة مربع كاي. في مثالنا، لدينا احتمالان - إما أن تكون السيارة التي نالت المخالفة حمراء أو زرقاء. ولهذا سنحسب ((o-e)2/e) مرتين - واحدة للسيارات الحمراء وأخرى للسيارات الرزرقاء.
  • لنطبق في المثال: سنعوض عن النتائج المتوقعة والمرصودة في المعادلة x2 = Σ((o-e)2/e). وتذكر أنه بسبب رمز سيجما، سنقوم بحساب ((o-e)2/e) مرتين - واحدة لكل لون. ما سنقوم به هو:
  • x2 = ((90-100)2/100) + (60-50)2/50)
  • x2 = ((-10)2/100) + (10)2/50)
  • x2 = (100/100) + (100/50) = 1 + 2 = .



5- اختر مستوى الدلالة الإحصائية. بعد أن عرفنا درجات الحرية في التجربة وقيمة مربع كاي، بقي آخر متطلب لمعرفة القيمة الاحتمالية - وهو تحديد مستوى الدلالة، وهو باختصار مقياس لمدى اليقين التي نرغب أن نكون عليه فيما يخص نتائج التجربة - إذا قل مستوى الدلالة، عنى ذلك قلة احتمال وقوع النتائج بسبب الصدفة، وبالعكس. تكتب مستويات الدلالة ككسر عشري (مثلاً، 0.01)، وهو ما يماثل النسبة المئوية لاحتمال حدوث النتائج بالصدفة (أي في هذا المثال، 1%)

  • في العرف العلمي، يحدد مستوى الدلالة للتجارب عادة عند 0,05 أو 5 بالمائة.[٢] هذا يعني أن النتائج التي تفي بهذا المستوى لديها احتمال 5% على الأكثر أن تكون نتاج الصدفة البحتة. بعبارة أخرى، هناك احتمال 95% أن يكون السبب في هذه النتائج هو تعديل العلماء لمتغيرات التجربة وليس الصدفة. بالنسبة لأغلب التجارب، ينظر للثقة بنسبة 95% في العلاقة بين متغيرين باعتبارها "نجاحًا" في إثبات وجود علاقة بينهما.
  • في المثال: لنتبع العرف العلمي ونجعل مستوى الدلالة 0,05.



6- استخدم أحد جداول توزيع مربع كاي لتقريب القيمة الاحتمالية الخاصة بالتجربة. يستخدم العلماء والإحصائيون جداول كبيرة لحساب القيمة الاحتمالية للتجربة. النسق العام لتلك الجداول يضع درجات الحرية في المحور الرأسي على اليسار بينما يمثل المحور الأفقي القيم الاحتمالية. ابدأ بإيجاد درجات الحرية للتجربة ثم اقرأ القيم في الصف الخاص بها من اليسار إلى اليمين حتى تجد أول قيمة تفوق قيمة مربع كاي الخاصة بالتجربة، ثم اقرأ القيمة الاحتمالية أعلى ذلك العمود. بين هذه القيمة والقيمة الأكبر منها مباشرة (التالية لها من جهة اليسار) تقع القيمة الاحتمالية الخاصة بتجربتك.

  • يمكنك العثور على جداول توزيع مربع كاي في مصادر عديدة - على الإنترنت أو في الكتب العلمية والإحصائية. إذا لم تتحصل على أحدها بسهولة، فيمكنك استخدام الجدول في الصورة بالأعلى أو أحد الجداول المتوفرة مجاناً على الإنترنت كما في medcalc.org هنا.
  • في المثال، كانت قيمة مربع كاي = 3. لنستخدم الجدول في الصورة أعلاه لحساب القيمة الاحتمالية بشكل تقريبي. بما أن درجات الحرية كانت واحدة فقط، سنستعمل الصف الأول، ونتحرك من اليسار إلى اليمين حتى نجد قيمة أكبر من 3 - أي قيمة مربع كاي التي انتهينا إليها. أول قيمة بهذا الوصف هي 3.84، وبالنظر إلى أعلى العمود، نجد القيمة الاحتمالية 0,05 والتالية لها جهة اليسار هي 0,1. إذن، القيمة الاحتمالية الخاصة بنا تقع بين 0,05 و 0,1.



7- حدد ما إذا كنت ستقبل أم ترفض فرضية العدم. بما أنك حصلت على قيمة تقريبية للقيمة الاحتمالية الخاصة بالتجربة، يمكنك تقرير ما إذا كنت سترفض فرضية العدم الخاصة بتجربتك (وهي، للتذكير، الفرضية القائلة بأن متغيرات التجربة التي تدخلت بها لم تؤثر على النتائج التي رصدتها.) إذا كانت القيمة الاحتمالية للتجربة أقل من مستوى الدلالة، فتهانينا - لقد أثبتّ أنه من المرجح جدًا وجود علاقة بين المتغيرات التي عدلتها والنتائج التي رصدتها. إذا كانت، في المقابل، أكبر من مستوى الدلالة، فليس بوسعك الجزم بكون النتائج التي رصدتها نتاج الصدفة أم نتاج التدخل في التجربة.

  • في المثال: تقع القيمة الاحتمالية للتجربة بين 0,05 و 0,1 ، أي أنها بالقطع ليست أصغر من 0,05 ؛ وبالتالي، للأسف، لا يمكننا رفض فرضية العدم. معنى هذا أننا لم نصل لحد الثقة الأدنى وهو نسبة 95% التي قررناها حتى نقول أن شرطتنا تحرر مخالفات للسيارات الحمراء والزرقاء بمعدل يختلف بشكل ذي دلالة عن المعدل القومي.
  • بتعبير آخر، هناك احتمال 5-10% أن النتائج التي رصدناها لم تكن ناجمة عن تغيير المكان (أي دراسة المدينة في مقابل الدولة بأكملها)، وإنما هي من قبيل المصادفة. ولأننا كنا نبحث عن احتمال للمصادفة أقل من 5%؛ فلا يمكننا القول بأننا متأكدون من أن شرطتنا أقل تحيزًا ضد السيارات الحمراء - فهناك احتمال صغير ولكنه مهم إحصائيًا (ذو دلالة) أنهم ليسوا كذلك.


المزيد

إحصاء رياضي فرضية العدم تعلم آلي p-value نقض الفرضية

ماهي خصائص انترنت الأشياء؟

1160  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

خصائص انترنت الأشياء: تتمتع تقنية انترنت الأشياء بالخصائص التالية:


1- الاتصال Communication: یؤمن انترنت الأشیاء تبادل المعلومات بین عناصر الأنظمة (أشخاص وأجهزة)، كمثال على ذلك، حالة جهاز ضمن نظام معین (متصل أو غیر متصل ، مغلق أو مفتوح ، فارغ أو ممتلئ )؛ إذ إنّ هذه المعلومات لم یكن بالإمكان الوصول إلیها تلقائیاً ،أو كانت تجمع بشكل یدوي ومتقطع .


2- التحكم والأتمتة Automation and Control: یسمح انترنت الأشیاء بالتحكم عن بعد في الأنظمة المتصلة بالانترنت، على سبیل المثال يمكن لنظام معين تشغيل إو إطفاء جهاز محدد او وظيفة منه كتغيير درجة حرارة بيئة العمل في منظومة متحكم بها مناخياً.


3- توفیر الكلفة Saving Cost: یمكن لانترنت الأشیاء أن یستخدم معلومات حساسات النظام النظام على خفض تعطل الأجهزة، وبالنتیجة خفض كلفة التشغیل. لمراقبة الأجهزة، وإجراء صیانة مخطط لها بناء على هذه المعلومات، مما یساعد مسؤول.

المزيد

الانترنت انترنت الأشياء Internet of Things (IOT)

ما هو عدد التكاثر الأساسي R Nought ؟

862  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

عدد التكاثر الأساسي او ما يعرف ب R Nought هو عدد الإصابات الجديد التي ينقلها شخص مصاب بفيروس ما إلى أشخاص آخرين خلال مدة معينة  يعتبر عدد التكاثر الاساسي أهم معيار يتم النظر إليه عن وجود جائحة ما.

بشرط أن يكون الأشخاص الجدد ينتمون إلى مجموعة او عينة ما غير مقاومة للمرض، أي لا يوجد لديها مناعة ذاتية أو لم يحصلوا على لقاح لهذا المرض.


إذا كان متوسط عدد التكاثر ٣ مثلا، أي أن كل شخص مصاب يقوم بنقل المرض إلى ٣ أشخاص جدد وكل من هؤلاء ينقل المرض أيضا إلى ثلاثة أشخاص أصحاء، وهذا ما يولد تكاثر أسي للمرض.


كيف يتم حساب عدد التكاثر الأساسي؟

يرمز لعدد التكاثر الأساسي ب R0 ويتم حسابه بقسمة عدد الإصابات  الجديدة على عدد الحالات الموجودة خلال فترة معينة, وهذه العدوى قد تستمر لأيام، أسابيع او حتى عقود، أي أن المريض يمكن أن يقوم بنقل الفيروس لشخص أخر خلال هذه المدة من العدوى.



ايبولا على سبيل المثال كان عدد التكاثر ٢, 

بينما ميزل Measles كان معدل التكاثر فيه ١٨, تخيل كل شخص سيقوم بعدوى ١٨ شخص أخرين.


تخفيف العدوى:

منع نقل افيروس عن طريق عزل المصاب او تزويد الأشخاص المحاطين بالمصاب بألبسة واثقة

تطوير لقاح 


استخدم عدد التكاثر الأساسي مؤخرا في تتبع جائحة كورونا وفهم مقدار وسرعة انتشار الفايروس في منطقة جغرافية ما, وبناءا على عدد التكاثر تقوم دول بفرض قيود او تحرير بعض القيود.


المزيد

covid-2019 عدد التكاثر الأساسي R Nought جائحة طبية

ما هي خريطة كوهن ذاتية التنظيم SOM ؟

699  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

خريطة كوهنن ذاتية التنظيم SOM  : هي عبارة عن شبكة عصبونية تملك القدرة على التعلم بدون توفر معلومات عن الخرج الصحيح لنماذج الدخل (تعلم بدون إشراف أو تعلم بدون معلم) . تستطيع الخريطة القيام بعملية عنقدة تمكنها من تصنيف حجم هائل من المستندات  كما انها تعتبر من الطرق المفضلة في تخفيض ابعاد الدخل.

الهدف من تعليم الخريطة ذاتية التنظيم هو جعل أجزاء مختلفة من الخريطة تستجيب بشكل موحد لنماذج مختلفة من الدخل, حيث العصبونات المتقاربة يجب ان تستجيب معاً لنماذج دخل متشابهة.

تستخدم خريطة SOM  الاستراتيجية التالية في التعلم, العصبونات في الخرج تتنافس مع بعضها للاستجابة لنماذج دخل معينة بالمحصلة فقط عصبون واحد سيفوز في هذه المنافسة.

كل عصبون في الخريطة يملك شعاع أوزان بُعده D  , حيث D تمثل بُعد شعاع الدخل لهذا العصبون. العصبونات المتجاورة في الخريطة تترابط مع بعضها بعلاقة جيران تحدد هذه العلاقة طبولوجيا الخريطة.


تحديث العصبون الفائز BMU وجيرانه من أجل دخل معين X


المزيد

خريطة كوهن ذاتية التظيم الخرائط ذاتية التنظيم self-organizing map

ماهو معامل التأثير Impact Factor ؟

1385  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

أول من طرح فكرة معامل التأثير هو EUGENE GARFIELD وهو مؤسس ISI المؤسسة العلمية للمعلومات الرائدة والأولى عالمياً في نشر الأبحاث العلمية المحكمة والرصينة. وهو عدد يتم حسابه بناءً على عدد الاستشهادات بورقة بحثية معينة. وكلما ارتفع هذا الرقم فإن ذلك يدل على أهمية البحث العلمي و الذي دعا العديد من الباحثين والعلماء بالاستشهاد به تم طرح هذا المعامل في ستينيات القرن الماضي طبقاً للموقع الرسمي للمؤسسة.

أنواع معاملات التأثير وطريقة احتسابها:

 1. Impact factor)IF OR JIF)

لأن أول من طرح هذه الفكرة كان السيد غارفيلد فإنه وعلى الرغم من صدور معاملات أخرى لايزال يحتل المكانة الأولى عالمياً في تأثيره ورواجه. إحدى الخدمات التي تقدمها JCR هي حساب IF وذلك من خلال جمع عدد الاستشهادات في العام الحالي بالمجلات المنتشرة العامين السابقين وتقسيم الناتج على عدد المقالات المنتشرة في المجلة المعينة. بشكل أبسط يتم حساب معامل التأثير كالتالي:

  أ- العدد الكلي للاستشهادات في العام 2010.

  ب- استشهادات العام 2010 بالمقالات المنتشرة في المجلة ما في العامين 2009-2008.

  ت- تعداد المقالات المنتشرة في المجلة نفسها خلال العامين2009-2008.

 معامل تأثير المجلة في العام 2010 يساوي تقسيم ب على ت.

من خلال التوضيح السابق نستنتج أنه من المستحيل أن تحصل أي مجلة على معامل تأثير قبل عامين من تاريخ إصدارها.

تقوم JCR بحساب معامل التأثير للمجلة خلال خمس سنوات أيضاً بهذه الطريقة :

  أ- العدد الكلي للاستشهادات في العام 2015.

  ب- استشهادات العام 2010 بمقالات منتشرة في المجلة بين الأعوام 2011-2010-2012-2013-2014.

  ت- تعداد المقالات المنتشرة في المجلة نفسها خلال الأعوام 2010-2011-2012-2013-2014.

 معامل تأثير المجلة في العام 2015 يساوي تقسيم ب على ت.

Self-Citation

هناك نوع آخر من الاستشهاد وهو استشهاد المجلة بنفسها وهذا مايشكل غالبا 13 بالمية من نسبة الاستشهادات الكلية والعديد من الباحثين يفضلون الحصول على عدد الاستشهادات الخالص(الذي لايشمل استشهاد المجلة بنفسها).

عند المقارنة بين المجلات من خلال معامل التأثير فإن استشهادات المجلة تحدث فرقاً كبيراً ولهذا توجد في JCR طريقة خاصة لحساب معامل التأثير دون دخول الاستشهادات الذاتية في المجموع ويتم ذلك بالطريقة التالية:

  أ- العدد الكلي للاستشهادات في العام 2010 بالمقالات المنتشرة في العامين 2009-2008

  ب- مجموع الاستشهادات الذاتية في العام 2010 بالمقالات المنتشرة في العامين2008-2009.

  ت- أ-ب = العدد الكلي للاستشهادات ناقص مجموع الاستشهادات الذاتية في العام 2010.

  ج- تعداد المقالات المنتشرة في المجلة نفسها خلال العامين 2009-2008.

  معامل تأثير المجلة في العام 2010 يساوي تقسيم ت على ج.

تقوم شركة كلاريفيت بإصدار نسخة واحدة سنوياً من mjl في الشهر السادس الميلادي والتي تحتوي على معاملات التأثير لكل المجلات المسجلة في WOS.

 2. CiteScore:

قامت دار النشر الزيفير (Elsevier) المالك الرسمي لسكوبس وهي أضخم قاعدة بيانات لفهرسة الأبحاث العلمية المحكمة الرصينة بطرح هذا المعامل في ديسمبر من العام 2016 كي يكون بديلاً عن معامل التأثير IF. طريقة حساب معاملي التأثير متشابعة جداً إلا أن هذا المعامل يعتمد على قاعدة بيانات سكوبس في الحساب بدلاً من  WOS والتي يستخدمها معامل التأثير IF. الاختلاف الثاني أنه يتم حساب هذا المعامل خلال ثلاث سنوات بدلاً من سنتين أو خمسة كما هو الحال في IF.يتم تقييم المجلات في كل سنة بالشهر الخامس الميلادي بالطريقة التالية:

  أ- عدد الاستشهادات في العام 2020 للمقالات المنتشرة في الأعوام2017-2018-2019.

  ب- عدد المقالات المنتشرة في الأعوام2017-2018-2019 في مجلة ما.

  سايت سكور المجلة في العام 2020 هو أ تقسيم ب.

يوجد اختلاف واضح بالنتائج بين معاملي التأثير لنفس المجلة وهذا ينتج أن النقطتين السابقتين، إضافة إلى أن الJCR تستثني من حساباتها النقاط الصغيرة مثل نقاط التعديل والنقاشات. أما الCiteScore يقوم بحساب أي مصدر مهما كان هامشياً في الأعوام السابقة وهنا نلحظ الفرق الشاسع لأن المواد التعديلية غالباً ما تتلقى استشهادات قليلة جداً بالمقارنة مع المقاملات الكاملة وهذا يؤدي إلى انخفاض رصيد CiteScore بالمقارنة مع IF في معظم المجلات.

أما ما يميز CiteScore عن IF هو إمكانية الوصول للجميع وبالمجان بينما تحتاج لاشتراك للحصول على IF لمجلة ما.

وأيضاً مما يحتسب ل CiteScore أنها تقوم بحساب هذا المعامل لجمع أنواع المنشورات على عكس الIF التي لا تحسب هذا المعامل إلا للمقالات والمراجعات.

يقوم موقع سكوبس بإصدار نسخة واحدة سنوياً من في الشهر الخامس من العام الميلادي.

 3. Eigenfactor :

تم اختراع هذا المعامل في جامعة واشنطن وهو يختص في تعيين أهمية المجلة العلمية. وهنا أيضاً يتم احتساب عدد الاستشهادات لكل مجلة وبناءً عليه تحصل المجلة على ترتيبها، إلا أن الفرق الأساسي في هذا المقياس هو أن الاستشهادات ليست سواسية بمعنى آخر بعض الاستشهادات تحصل على قيمة أكبر من غيرها وتؤثر في هذا المعامل أكثر وذلك عندما تستشهد مجلة علمية معروفة عالمياً وذات مكانة علمية عالية فإن هذا الاستشهاد لا يساوي استشهاد في مقالة ما لمؤلف أو مجلة مغمورة. يمكنك حساب قيمة هذا المعامل لمجلة ما من خلال الرابط التالي: eigenfactor.org حيث أن هذا الموقع والحساب متاح بالمجان للجميع. يهدف هذا المقياس لمحاسبة أهمية المجلة للمجتمع العلمي من خلال زيادة تأثير استشهادات المجلات العلمية المرموقة بمقال ما. من المفروض أن يعكس هذا المؤشر أيضا نسبة دخول الباحث المتوسط لتفحص هذه المجلة. يوجد نقطة يتوجب ذكرها أن هذا المقياس يزداد أيضاً بازدياد حجم المجلة أي أنه إذا تضاعف حجم المجلة فهذا سيؤدي لتضاعف مؤشرها أيضاً.

يعتقد الكثيرين أن هذا المؤشر أفضل من الIF لأنه لا يأخذ عدد الاستشهادات وحسب بل يقيمها ويعطيها مقداراً طبقاً لأهميتها.

تم تصميم هذا المقياس لحساب أهمية المجلة، لكن استخداماته تعدت ذلك لتشمل تأثير الكاتب حيث يمكن إضافة هذا المؤشر لh-index وحساب تأثير الكاتب في المجمتع العلمي.

 4. (SCImago Journal Rank (SJR :

هذا المعيار مبني على المقياس السابق حيث يقوم باحتساب الاقتباسات وتقييمها طبقاً لأهمية المجلة المُستشهدة. يتم حساب هذا المقياس لمجموع ثلاث سنوات سابقة أي أنه يشابه CiteScore في هذه النقطة. الخوارزمية المستخدمة في الحساب هنا تشابهPage Rank وهي خوارزمية تستعمل في صفحات الانترنت لكي يستطيع المتصفح ترتيب صفحات النتائج عند البحث عن موضوع ما طبقاً لأهميتها وتناسبها مع الموضوع. الفرق بين المقياس الثالث والرابع أن SJR يعتمد سكوبس بينما يعتمد السابق على WOS.

 5. (Source Normalized Impact Per Paper(sNIP

هو مؤشر مجاني تم طرحة من قبل دار النشر الزيفير المسؤولة عن قاعدة البيانات سكوبس والتي يعتمدها هذا المؤشر مرجعاً لأنواع المجلات والكتب. تم طرح هذا المؤشر في المرة الأولى عام 2009 في مركز دراسات العلوم والتكنولوجيا من قبل هينك مويد.تم إضافة بعض التعديلات في حسابه وهو الآن متاح للجميع بالمجان. مايميز هذا المقياس أنه يعطي قيمة للاستشهاد في الأبحاث أو الاختصاصات التي تمتلك عدد أقل من الاستشهادات بشكل عام وهذا الأمر يزيل التمييز الموجود في معاملات التأثير السابقة حيث تستطيع بعض المجلات العلمية ذات المواضيع الحساسة المتكررة الحصول على معملات تأثير أعلى كون عدد الاستشهادات في مقالتها أكبر بكثير من بعض المواضيع أو الاختصاصات الأخرى وفي SNIP انتهى هذا التمييز. بالتالي بات من الممكن المقارنة بين المجلات التي تتحدث عن مواضيع واختصاصات مختلفة كلًياً. يقوم هذا المؤشر بحساب تأثير المجلة على مدى ثلاث سنوات مثل مقياس CiteScore. يقتصر حساب هذا المؤشرعلى المقالات والمراجعات الأدبية والمؤتمرات المسجلة في سكوبس.

أهم خواص SNIP

  1. كما نعرف فإن مقالات المراجعة تحتوي على عدد أكبر من الاستشهادات ولكن SNIP لا تميز بين نوعي المقالتين على الإطلاق وهذا إحدى نقاط ضعفها.
  2. بالنسبة للاستشهاد الذاتي فإن SNIP لا تعير هذا الأمر اهتماماً أيضاً ولكنها تصنف تأثير الاستشهاد الذاتي بشكل منفصل عن الاستشهادات الأخرى.
  3. غالباً ما يتجاهل هذا المقياس المجلات التي تحتوي على أقل من 50 استشهاداً وتهتم بالمجلات الكبيرة المعروفة أكثر. لذا ليس من الصحيح الإعتماد على هذا المقياس لقياس تأثير المجلات الصغيرة.
  4. تمتلك مجلات الفن والأدب SNIP إلا أنها لاتعطيه قيمة ويتم حسابه دون النظر إلى الاستشهادات لذا يجب علينا الحذر كثيراً عندما ننظر إلى المقياس الذي يخص بهذه المجلات ضمن هذا التصنيف لأنه غالباً مايكون أقل من قيمكته الحقيقية.

 6. H-index:

هذا المقياس مخصص لحساب إنتاجية وتأثير الباحث في المجتمع العلمي. لقد حاز هذا المؤشر على مكانة عالية لما له من نتائج ظاهرة في جوائز نوبل السنوية إضافة إلى أنه أصبح معياراً لدى الكثير من الجامعات عند تقييم باحث ما. تم ابتكار هذا المقياس عام 2005 من قبل جورج هيرش وهو فيزيائي في جامعة كاليفورينا سان دييغو. يتم احتساب هذا المقياس من خلال النظر إلى عدد المقالات المنتشرة من قبل باحث ما وتأثيرها في المجمتع العلمي من خلال إحصاء عدد الاقتباسات. ويمكن أيضاً تطبيقه على الإنتاجية العلمية لمجلة ما أو مجموعة من العلماء في قسم أو جامعة معينة.

يتم حساب هذا المؤشر من خلال عدد من المواقع ومن أهمهم قاعدة البيانات سكوبس و WOS و جوجل اسكولار الذي أتاح إمكانية حساب هذا المؤشر بالمجان تلقائياً لدى دخولك إلى الصفحة الشخصية لباحث ما.

ويعطي كل من قواعد البيانات هذه مؤشراً مختلفاً بسبب اختلاف المصادر لكل منها. دائماً مايكون جوجل سكولار صاحب المؤشر الأعلى بسبب إمكانية التزوير وعدم الدقة في حساب معاملات التأثير إلا أنه وبالرغم من ذلك فإن المراجع الإضافية التي يزيدها لا تؤثراً كثيراً على النتيجة لأنه يعطيها نقاطاً قليلة جداً لعدم كونها من المجلات المرموقة أي ضعيفة السند إن صح التعبير. حسب نظرية شيرش ولتوضيح مفهوم الرقم في هذا المؤشر فإنه اعتبر أن أي باحث قد مضى على عمله البحثي 20 سنة عليه أن يحصل على مؤشر أعلى من20 كي يعتبر عالماً ناجحاً.

أما من يحصل على أعلى من 40 يعتبر عالماً مذهلاً، ومن يتجاوز مؤشره حاجز ال60 فإنه عالم فريد من نوعه. والجدير بالذكر أن هذا المقياس قد يتفاوت بين الاختصاصات المختلفة.

 

H-index مؤشر اتش H-index مؤشر اتش

 


لماذا لا يجب علينا الاعتماد كلًيا على نتائج هذه المقاييس؟

كما تصرح شركة كلاريفيت أنه من الخطأ الاعتماد كلًياً على مُعامل التأثير لأنه دائماً مايختلف من اختصاص لآخر وحتى عدد الاستشهادات يختلف بين مقالة وأخرى وهذا يؤثر كثيراً في حساب هذا المعامل فمثلاً مقالات المراجعة دائماً ما تحتوي على عدد أكبر من الاستشهادات مقارنة مع المقالات الأخرى. وهو لا يعطي تقييماً دقيقاً للمجلة ويجب استخدامه فقط في الأدبيات المحكمة بمعنى آخر فإن JIF لاتنظر إلى أهمية المجلة أو الكاتب الذي يقتبس من مجلة أخرى وهكذا فإن جميع المجلات في هذه الحالة وجميع العلماء في رتبة واحدة وهذا يعد إجحافاً بحق بعض الباحثين الذي يقضون عمرهم بالعمل البحثي والاكتشافات عندما تتم مقارنتهم مع باحث مبتدأ ليس في رصيده أكثر من بحث أو بحثين. هناك نقطة هامة أيضاً تزيد في معامل التأثير لبعض المجلات ألا وهي إمكانية الوصول المجاني للمجلة فالعديد من الباحثين لا يمتلكون القدرة على تفحص العديد من المجلات المدفوعة فيعمدون إلى محاولة الاستفادة من المجلات المجانية والاستشهاد بها وهذا ما يزيد من عدد الاستشهادات بمجلة أو باحث ما. تغيير بسيط في العنوان قد يزيد أو يقلل من الاستشهادات بموضوع ما أو بباحث ما.

كما يصرح مبتكر فكرة معامل التأثير والتي كانت الخطوة الأولى في إضفاء طابع رقمي على الأبحاث وتكريم أصحابها والتمييز بين الباحثين الحقيقين والهواة: إن معامل التاثير هو وسيلة مفيدة جداُ ولكن يجب استعمالها بحذر.


المزيد

نشر بحث علمي النشر العلمي أبحاث علمية البث العلمي معامل التأثير معامل Impact Factor

ماهي قواعد بيانات ISI ؟

877  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

ماهي ISI؟

هي قاعدة بيانات للأبحاث المفهرسة والمراجعة والمحكمة من مقالات وكتب و مؤتمرات وتعد قاعدة البيانات الأولى في العالم من حيث المصداقية وجودة المعلومات وأصالتها، لهذا أصبح النشر في المجلات المسجلة في ISI حلماً يرغب جميع الباحثين والطلاب بتحقيقه لما في ذلك من مكانة علمية ومكاسب يحصل عليها الباحث بمجرد تسجيل اسمه ضمن قائمة الناشرين في مجلات ISI.

أنواع مجلات ISI:

لمجلات ISI تصنيفات عديدة سنذكر أهمها هنا:

المجلات المضمونة (ISI LISTED): هي مجلات معتبرة ورصينة ومحكّمة لكنها لا تمتلك معامل تأثير. عند الإرسال ليس على الباحث إرسال أي مبلغ نقدي لكن بعد الموافقة على البحث عليه دفع مبلغ من النقود من أجل طبع بحثه ونشره.

المجلات غير المضمونة (JCR): هي مجلات معتبرة ورصينة ومحكمة وتمتلك معامل تأثير، عملية التحكيم في هذه المجلات صعب جداً ويستغرق وقتاً طويلاً بالمقارنة مع المجلات غير المضمونة. عند الإرسال يجب على الباحث دفع أجور التحكيم وفي حال رفض مقالته عندها يتم استرداد المبلغ المدفوع.

أما التصنيف الثاني لهذه المجلات فهو يرتبط بالتخصص المراد النشر فيه، ببساطة فإن من يكتب بحثاً طبياً لن ينشر في نفس المجلة التي تحتوي على بحوث متعلقة بالاقتصاد أو بالأدب. وهنا يوجد أنواع من الفهارس :

image


  1. فهرس الاقتباس العلمي الموسع (Science Citation Index Expanded): يحتوي SCIE على جميع المجلات المفهرسة المحكمة ذات معامل التأثير والتي ترتبط بمجالات العلوم العلمية المختلفة من هندسات وأنواع الاختصاصات الطبية. في السابق كان يسمى فهرس الاقتباس العلمي وبدأ تصنيف المجلات ضمن هذا الفهرس منذ أن تاسست قاعدة البيانات هذه عام 1956 ويحتوي الآن على ما يزيد عن 9200 مجلة محكمة في 150 اختصاص وتم جمع المراجع والاقتباسات من عام 1900 إلى الآن.
  2. فهرس الاقتباس للعلوم الاجتماعية(Social Sciences Citation Index): يحتوي SSCI على أكثر من 3400 مجلة محكمة مفهرسة ذات معامل التأثير في مجالات العلوم الاجتماعية في أكثر من 50 تخصصاً ومن ضمنمهم علم الآثار واللغويات والاقتصاد والجغرافية وغيرهم بالإضافة إلى 3500 مجلة مرتبطة بالعلوم والتكنولوجيا ويعود تاريخ هذه الفهرس أيضاً للعام 1956 عندما قام جارفيلد بوضع حجر الأساس لهذه المؤسسة العملاقة وقد تم جمع المصادر منذ بداية القرن الماضي أيضاً.
  3. فهرس اقتباس العلوم الإنسانية والفن(Arts&Humanities Citation Index): يحتوي AHCI على أكثر من 1800 مجلة مختلقة من الأدب المحكم والرصين ذا معامل التأثير، بالإضافة إلى 6000 مجلة في العلوم الأساسية والعلوم الإجتماعية وقد بدأ تصنيف المجلات ضمن هذا الفهرس في العام 1997 أما المصادر فيعود أقدمها إلى العام 1975.
  4. فهرس اقتباس المراجع الناشئة (Emerging Sources Citation Index): يختلف ESCI عن باقي الفهارس بكونه لاينحصر بمجال معين بل يشمل جميع المجالات الثلاثة السابقة وقد تم تأسسيسه حديثاً في عام 2015 من قبل تومسون رويترز وهي المالك السابق للمؤسسة ويحتوي هذا التصنيف على ما يزيد عن 7800 مجلة في 254 اختصاص. عند إرسال المقال للمجلة يقوم الخبراء بتقييم أولي للمقال وعند مرور هذه المرحلة يتم تسجيل المقال ضمن هذه اللائحة وفي حال تجاوز المراحل التالية من التحكيم ينتقل المقال تلقائياً إلى إحدى التصنيفات الثلاثة السابقة. الجدير بالذكر أن المجلات المسجلة هنا لا تمتلك معامل تأثير. 
  5. بالإضافة لفهارس المجلات السابقة يوجد هذين الفهرسين للكتب والمؤتمرات:                                                
  6. فهرس اقتباس الكتب (Book citation index) تحتوي قاعدة بيانات BKCI على أكثر من 104500 كتاب ويتم إضافة عشرة آلاف كتاب سنوياً للقائمة. يغطي هذا الفهرس الكتب الصادرة منذ العام 2000.
  7. فهرس اقتباس المؤتمرات (Conference Proceeding Citation Index): يحتوي هذا التصنيف على 205 آلاف مؤتمر (أجزاء مختارة) ويغطي أكثر من 70 ألف مؤتمر بشكل كامل. حيث تشكل هذه المؤتمرات نقطة مفصلية في كثيبر من الأبحاث عندما يتشاور خبراء مجال ما ويقومو بطرح أفكار جديدة أو تساؤلات عن نظريات قديمة. ويتم إضافة أربعة آالاف مؤتمر سنويا لهذه القائمة.

جميع الفهارس السابقة يمكن الوصول إليها عن الطريق البحث بواسطة Master Journal List(mjl) في ويب العلوم (web of science) وكان يدعى سابقاً ب(web of knowledge) وهو موقع إلكتروني تم طرحه من قبل ISI المملوكة سابقا من تومسون رويترز وحاليا من شركة كلاريفيت اناليتيكس (clarivate analytics).


المزيد

البحث العلمي نشر بحث علمي ISI النشر العلمي أبحاث علمية

ماهي أنظمة العد في الرياضيات؟

920  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

ان انظمة العد المستخدمة في العالم اليوم تتنوع بحسب مجال استخدامها ، والمقصود بنظام العد هنا هو طريقة تعامل الانسان مع رسوم الارقام للتعبير عن قيمتها وكيفية تطبيق العمليات الحسابية عليها .

النظام الاوسع انتشارا هو النظام العشري المعتمد على الخانات والصفر للتعبير عن الاختلافات بين قيم رسم الرقم الواحد فمثلا الرقم 6 يحمل قيمة ستون عندما يوضع في الخانة الثانية ، وقد تم ابتداع الصفر في مرحلة متأخرة نسبيا عن ابتداع الارقام واستخدم مع نظام الخانات للتعبير عن خلو هذه الخانة من القيمة .

النظام الثنائي ، هو نظام يستخدم بشكل واسع في الحاسوب ، حيث يشكل حجر الاساس لتصميم عمل الحواسب الحالية ، وهو مرتبط بالمنطق بشكل كبير و الترانزيستور والبوابات الالكترونية هي تطبيقات عملية على نظام العد الثنائي والمنطق.

كان لدى الرومان نظام عدّ يعتمد على رسم تتابع من الاشكال ، تعبر في مجموعها عن عدد ما وليس فيها استخدام للخانات او الصفر ، انظر الاعداد الرومانية. ونجح الهنود والمايا بالوصول الى تقييم الارقام تبعا لمراكزها في الخانات وقام الهنود بإيجاد رسم معين لكل رقم مما مكنهم من القيام بعمليات حسابية كبيرة استحالت على غيرهم.

ولكن الهنود لم يعرفوا الصفر في بداية نظامهم ، فكان يضطرون لوضع علامة لتمييز العدد 408 عن 48 مثلا، وقاموا بشغل الفراغ الضروري للعمليات الرياضية بدائرة او نقطة و اطلقوا عليه اسم الفراغ او الثقب ورسموه على شكل دائرة او نقطة. ويبدو ان العرب هم من اعطوا الصفر قيمة حسابيّة بالرغم من ان الهنود كانوا قد استخدموه كشكل للتمييز ,وابقى العرب على رسمه الهندي ، واوضح الخوارزمي في كتاباته دور الصفر في عمليات الجمع والطرح مثل 75-35 = 40 فقال :"في عمليات الطرح ، اذا لم يكن هناك باق ، نضع صفرا ولا نترك المكان خاليا حتى لا يحدث لبس بين خانة الآحاد وخانة العشرات".ويضيف "إن الصفر يجب ان يكون عن يمين الرقم ، لان الصفر على يسار الاثنين مثلا 02 لا يغير من قيمتها ولا يجعل منها عشرين" ونلاحظ ان الشعوب التي اخذت النظام العربي المطور عن النظام الهندي قد نقلو هذا النظام حرفيا في طريقة كتابته اي من اليمين الى اليسار وبعضهم حتى نظام قرائتها كالالمان مثلا.

ومن الانظمة التي استخدمت ايضا انظمة تعتمد على تقسيم الاعداد الى منازل من ستين واخرى من 12 ، ومن الموروث الحضاري لهذه الانظمة نظام الوقت ، الدقائق والساعات المستخدم .

ويبدوا ان البابلين استخدموا نظاما ستينيا في كتابة ارقامهم التي كانت على الشكلين V و > تعبيرا عن الواحد والعشرة ، ورسموهم في مجموعات يعبر تتابعها عن ضرب كل مجموعة الى بستين مرفوعة لقوة مقدارها ترتيب المجموعة ابتداء من الصفر ، تماما كما في النظام العشري الذي ابدلت فيه الخانات بالمجموعات .




المزيد

رياضيات أنظمة العد

ماهو التكامل في الرياضيات؟

633  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

في علم الرياضيات ، مكاملة الدالة تعميم لوصف المساحة والحجم او طريقة لحساب المجموع.



تكامل

ماهو علم المثلثات في الرياضيات؟

690  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

علم المثلثات هو فرع من الرياضيات يدرس الزوايا و المثلثات و التوابع المثلثية مثل الجيب و التجيب. علم المثلثات هو نوعا ما فرع من الهندسة.

لعلم المثلثات تطبيقات كثيرة، منها حساب المسافات في الجغرافية و الفلك، وفي انظمة الاستكشاف بالاقمار الصناعية.

يقال عن مثلثين انهما متشابهين اذا كانت الزوايا المتقابلة من كل منهما متساوية، اي عندما ينتج احدهما عن الاخر بتكبيره او تصغيره. ان اطوال اضلاع المثلثين المتشابهين متناسبة، اي انه اذا كان طول اقصر اضلاع المثلث الاول هو ضعفا طول اقصر اضلاع المثلث الثاني، فان طول كل من الضلعين الاطول و المتوسط من المثلث الاول هو ضعفا طولي لضلعين الاطول و المتوسط من المثلث الثاني ايضا، و بالتالي فان النسبة بين طولي الضلعين الاقصر و الاطول في المثلث الاول مساوية للنسبة بين طولي الضلعين الاقصر و الاطول في المثلث الثاني.

اعتمادا على هذه الحقائق، من الممكن تعريف التوابع المثلثية، مستخدمين المثلث القائم. في البداية، من الواضح انه اذا تساوت زاويتان في مثلثين قائمين، فان هذين المثلثين متشابهان، و تكون النسبة بين الضلع المقابلة للزاويتين المتساويتين، وتر كل من المثلثين (الضلع المقابلة للزاوية القائمة) متساوية بالنسبة لكل من المثلثين و تعتمد فقط على قيمة الزاوية، و ستكون عددا بين 0 و 1، تدعى هذه النسبة بجيب الزاوية. بشكل مماثل، يمكن تعريف تجيب الزاوية على انها النسبة بين الضلع المجاور لها و الوتر.

جيب يه = المقابل / الوتر

تجيب يه = المجاور / الوتر

تابعا الجيب و التجيب هما اهم التوابع المثلثية، هناك ايضا توابع اخرى تعرف باخذ نسب اخرى من اضلاع المثلث القائم، او نسب من التابعين الاساسيين جيب و تجيب، هذه التوابع هي: طل، تطل، قا، و تقا.

طل يه = جيب يه / تجيب يه = المقابل / المجاور

تطل يه = تجيب يه / جيب يه = المجاور / المقابل

قا يه = 1 / تجيب يه = الوتر / المجاور

تقا يه = 1 / جيب يه = الوتر / المقابل

بهذا نكون قد عرفنا التوابع المثلثية للزوايا من 0 الى 90، من الممكن توسيع تعريفنا ليشمل كل القيم الحقيقية للزوايا باستخدام الدائرة الواحدية.

عند امكانية حساب التوابع المثلثية (من جداول او الالة الحاسبة) و معرفة قيم ضلع و زاويتين او ضلعين و زاوية او ثلاثة اضلاع من المثلث، يمكن ايجاد قيم باقي عناصر المثلث (زوايا و اضلاع) باستخدام قوانين الجيب و قوانين التجيب.



المزيد

رياضيات مثلثات

ماهو تعريف الجبر في الرياضيات وماهي أنواعه؟

870  - - Shamra نشر من قبل Shamra Editor  

الجبر هو فرع من الرياضيات، يمكن تعريفه على انه تعميم وتوسيع للحساب، يمكن تقسيم علم الجبر الى:


1- الجبر الابتدائي، و فيه يتم دراسة خصائص الاعداد الحقيقية، و تستخدم رموز للتعبير عن المتحولات و الثوابت، و تتم دراسة القواعد التي تضبط المعادلات و التعابير الرياضية المونة من هذه الرموز.


2-الجبر المجرد، و فيه تتم دراسة البنى الجبرية كالمجموعة، الحلقة، و الحقل، الحالة الخاصة من الحقل و هي الفضاء الشعاعي، يتم دراستها في الجبر الخطي.


3-الجبر المعمم، و فيه تتم دراسة الخواص العامة لكل البنى الجبرية.


4-جبر الحاسوب، و فيه تتم دراسة الخوارزميات الخاصة بالتعامل مع الكائنات الرياضية.

المزيد

الجبر رياضيات أنوع الجبر
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا