| المستخلص: |
يهدف هذا البحث للتعرف على النماذج الإحصائية التي تستخدم ضمن التحليل ألاستنتاجي للبيانات متعددة المستويات في حالة المتغيرات التابعة النوعية، بهدف صياغة نماذج إحصائية تمكن من التنبؤ بمستوى خوف الطالب من الجريمة بناء على أربعة مقاييس للخوف من الجريمة بناء على متغيرات تفسيرية في أربعة مستويات. ولاستكمال الجانب التطبيقي تم إعداد استبانة شملت متغيرات تفسيرية لأربعة مستويات من البيانات الهرمية المتداخلة، وكذلك أربعة مقاييس مختلفة للخوف من الجريمة إحداها مقترح من الباحث. خلص باختلاف طبيعة المتغير التابع في حين ثبت اختلاف عدد وطبيعة المتغيرات التفسيرية المؤثرة على المتغيرات التابعة نتيجة للعلاقة المنطقية بينها وبين المتغيرات في المستويات المختلفة. أوصت الدراسة باستخدام المتغيرات التفسيرية المقاسة ضمن التحليل متعدد المستويات والتي يمكن تحديدها بحيادية أكثر بعيدا عن تقديرات المبحوثين. والتي تحديدها يمكن بحيادية أكثر بعدياً عن تقديرات المبحوثين. توصل البحث إلى أن طبيعة البيانات الهرمية متعددة المستويات هي التي تفرض توظيف التحليل متعدد المستويات، كما أنه تختلف النماذج الإحصائية لهذا التحليل وكذلك عدد المتغيرات التفسيرية من نموذج إلى آخر.
This research aims at identifying the statistical models that are used within the multi-level data deductive analysis in the case of the qualitative subsequent variables, in order to formulate statistical models that can predict the level of student’s fear of crime based on four measures of fear of crime on the basis of explanatory variables in four levels. Moreover, a questionnaire was prepared to complete the practical side, which included explanatory variables of four levels of overlapping hierarchical data, in addition to four different measures of fear of crime, one of them is proposed by the researcher. The research concluded that the nature of multi-level hierarchical data imposes using multi-level analysis, as well as the statistical models of this analysis and also the number of explanatory variables from a model to another differs depending on the difference of the subsequent variable nature. Meanwhile, it has been proven that the number and nature of the explanatory variables affecting the subsequent variables are different as a result of the logical relationship between it and the variables in different levels. The study recommended using the explanatory variables measured within a multi¬level analysis, which can be identified, in more neutral way, away from the assessments of the respondents.
|
