ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام أسلوب التحليل العنقودي...>الوصف

استخدام أسلوب التحليل العنقودي Cluster Analysis في تصنيف محافظات جمهورية مصر العربية

العنوان المترجم: Using the Method of Cluster Analysis in Classifying the Governorates of the Arab Republic of Egypt
المصدر: المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
الناشر: جامعة عين شمس - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: الحلواني، ماجي أحمد محمد خليل (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): El Halawany, Maggi Ahmed Mohamed Khalil
المجلد/العدد: ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 469 - 522
DOI: 10.21608/JSEC.2018.39054
ISSN: 2636-2562
رقم MD: 1050255
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الإحصاء التحليلي | التحليل العنقودي | الإحصاء الرياضي | مصر
كلمات المؤلف المفتاحية:
التحليل العنقودي | محافظات جمهورية مصر العربية | الألواح الجليدية | مخطط الشجرة الثنائية | Lcicle Plot | Dendrogram
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

56

حفظ في:
المستخلص: تعتبر عملية تصنيف البيانات من أهم مراحل بناء النظريات العلمية، ويعتبر التحليل العنقودي (Cluster Analysis) أسلوبا مناسبا لتصنيف الظواهر، والذي يهتم بتقسيم وتصنيف عناصر بيانات المتغيرات إلى عدة مجموعات جزئية تكون متجانسة داخل المجموعة الواحدة (العنقود الواحد)، وتكون متباينة ومختلفة بالنسبة إلى المجاميع الأخرى (العناقيد الأخرى).
وقد كانت هذه الدراسة ذات فائدة كبيرة في تصنيف محافظات جمهورية مصر العربية (سبع وعشرين محافظة) إلى تجمعات متجانسة بالاستناد على مجموعة من الصفات والمتغيرات والخصائص التي تتميز بها هذه المحافظات (تم انتقاء ٣٥ متغيرا يمثلون بعض خصائص محافظات مصر)، وتحديد مدى التقارب والتباعد بينها وكذلك دراسة العلاقة بين هذه التجمعات وأساليب التجميع وقد تم استخدام البرنامج الإحصائي (SPSS Version 20) في إجراء التحليل العنقودي على هذه البيانات.
وتم كذلك استخدام نفس الأسلوب، مرة أخرى، في تصنيف هذه الخصائص (الصفات) التي تميز محافظات جمهورية مصر العربية إلى مجموعات متجانسة وتحديد مدى التقارب والتباعد بين هذه الخصائص، وقد تم التوصل إلى النتائج التالية:
أولا: من خلال استخدام أسلوب التحليل العنقودي في تصنيف محافظات جمهورية مصر العربية الـ ٢٧ إلى مجموعات متجانسة حسب خصائص (متغيرات) هذه المحافظات المتمثلة في 35 متغيرات أمكن تصنيفها إلى أربعة عناقيد وهي
كالآتي:
العنقود الأول: شمل محافظة القاهرة فقط.
العنقود الثاني: يشمل محافظات: الإسكندرية، الدقهلية، الشرقية، القليوبية، الغربية، البحيرة، والجيزة.
العنقود الثالث: يشمل محافظات: بورسعيد والسويس، دمياط، الإسماعيلية، أسوان، الأقصر، البحر الأحمر، الوادي الجديد، مطروح، شمال سيناء، وجنوب سيناء.
العنقود الرابع: يشمل محافظات: كفر الشيخ، المنوفية، بني سويف، الفيوم، المنيا، أسيوط، سوهاج، وقنا.
ثم في مرحلة تالية تم تجميعها في ثلاث عناقيد كالآتي:
العنقود الأول: محافظة القاهرة فقط.
العنقود الثاني: شمل نفس محافظات العنقود الأول في المرحلة السابقة وتم ضم محافظات العنقود الثاني إليه.
العنقود الثالث: شمل نفس محافظات العنقود الثالث في المرحلة السابقة.
بعد ذلك تم تجميعها في عنقودين اثنين فقط كالآتي:
العنقود الأول: شمل محافظة القاهرة، التي كانت تمثل العنقود الأول في المرحلة الأولى والثانية، وتم ضم محافظات العنقود الثاني في المرحلة الثانية إليه.
العنقود الثاني: شمل محافظات العنقود الثالث في المرحلة الثانية، التي كانت نفس محافظات العنقود الثاني في المرحلة الأولى.
ثانيا: من خلال استخدام التحليل العنقودي في تصنيف خصائص (متغيرات) محافظات جمهورية مصر العربية المتمثلة في ٣٥ متغيرا أمكن تصنيفها إلى أربعة عناقيد كالآتي:
العنقود الأول: شمل ١٦ متغيرا من أصل ٣٥، أي ما نسبته 45.7% من المتغيرات.
العنقود الثاني: شمل ١٣ متغيرا من أصل ٣٥ أي ما نسبته 37.2% من المتغيرات.
العنقود الثالث: شمل متغيرين اثنين فقط أي ما نسبته 5.7% من المتغيرات.
العنقود الرابع: شمل أربعة متغيرات أي ما نسبته 11.4%.
ثم في مرحلة تالية تم تجميعها في ثلاثة عناقيد كالآتي:
العنقود الأول: شمل نفس عناصر العنقود الأول في المرحلة الأولى وتم ضم عناصر العنقود الثاني إليه.
العنقود الثاني: شمل نفس عناصر العنقود الثالث في المرحلة الأولى.
العنقود الثالث: شمل نفس عناصر العنقود الرابع في المرحلة الأولى.
تم بعد ذلك تجميعها في عنقودين اثنين فقط كالآتي:
العنقود الأول: شمل نفس عناصر العنقود الأول في المرحلة الثانية.
العنقود الثاني: شمل نفس عناصر العنقود الثاني في المرحلة الثانية. وتم ضم عناصر العنقود الثالث في المرحلة الثانية.


The data classification process is one of the most important stages of building scientific theories. Cluster Analysis is an appropriate method of classifying phenomena, which is concerned with dividing and classifying variable data elements into several subgroups that are homogeneous within the same group (one cluster), differentiated and different in relation to other aggregates (other clusters). This study was instrumental in classifying the governorates of the Arab Republic of Egypt (27 governorates) into homogeneous groupings based on a variety of attributes, variables, and characteristics that characterize these governorates (35 variables were selected representing some of the characteristics of Egypt's governorates). The study also helped in determining the extent of convergence and divergence between them and study the relationship between these groupings and assembly methods. The SPSS Version 20 has been used to conduct cluster analysis on these data.
The same method has also been used again to classify these characteristics (attributes) that characterize the governorates of the Arab Republic of Egypt into homogeneous groups and determine the extent of convergence and divergence between these characteristics.
The study reached the following results: First, through the use of the cluster analysis method in classifying the 27 governorates of the Arab Republic of Egypt into homogeneous groups according to the characteristics (variables) of these governorates, which consist of 35 variables, they have been classified into four clusters, which are as follows:
The first cluster included the governorate of Cairo only.
The second cluster includes the governorates of Alexandria, Dakahlia, Sharqia, Al-Qalyubeya, Gharbia, Beheira, and Giza.
The third cluster includes the governorates of Port Said, Suez, Damietta, Ismailia, Aswan, Luxor, Red Sea, New Valley, Matruh, North Sinai, and South Sinai.
The fourth cluster includes the governorates of Kafr El-Sheikh, Menofia, Beni Suef, Faiyum, Minya, Asyut, Sohag, and Qena.
Then in the next stage, they were grouped into three clusters as follows:
The first cluster included Cairo Governorate only.
The second cluster: the same governorates included in the first cluster in the previous phase, and the second cluster governorates were added to it.
The third cluster included the same governorates of the third cluster in the previous stage.
Then they were grouped into only two clusters as follows:
The first cluster included the governorate of Cairo, which was the first cluster in the first and second phases, and the second cluster governorates were added in the second phase.
The Second Cluster included cluster III governorates in phase II, which were the same as cluster II governorates in phase I.
Second, through the use of cluster analysis to classify the characteristics (variables) of the governorates of the Arab Republic of Egypt, which are represented by 35 variables, it was possible to classify them into four clusters as follows:
Cluster 1: Including 16 of 35 variables, or 45.7% of variables.
Cluster 2: Including 13 of 35 variables or 37.2% of variables.
Cluster 3: Includes only two variables, or 5.7% of variables.
Cluster 4: Including four variables, or 11.4%.
Then in the next stage, they were grouped into three clusters as follows:
Cluster 1: included the same elements of the first cluster in the first stage, and the second cluster elements were added to it.
Cluster 2: Includes the same elements of Cluster III in Phase I.
Cluster III: Includes the same elements of Cluster IV in Phase I.
They were then grouped into only two clusters as follows:
Cluster 1: Includes the same elements of the first cluster in Phase II.
Cluster 2: Includes the same elements of the second cluster in Phase II. The elements of the third cluster were combined in phase II.
This abstract translated by Dar AlMandumah Inc. 2018
ISSN: 2636-2562

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.