ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







تقييم الموظف المتميز في جامعة الكوفة باستخدام نموذج الانحدار اللوجستي ونموذج وحدة الاحتمال: دراسة مقارنة

العنوان المترجم: The Outstanding Employee Evaluation at The University of Kufa Using the Logistic Regression Model and The Probit Model: A Comparative Study
المصدر: مجلة جامعة الأنبار للعلوم الاقتصادية والإدارية
الناشر: جامعة الأنبار - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: شبيب، هناء سعد محمد (مؤلف)
المجلد/العدد: مج10, ع23
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 220 - 237
DOI: 10.34009/0782-010-023-010
ISSN: 1998-8141
رقم MD: 960925
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

14

حفظ في:
المستخلص: تناول هذا البحث استخدام بعض نماذج تحليل الانحدار للمتغيرات التابعة ثنائية الاستجابة وهما (نموذج الانحدار اللوجستي ونموذج وحدة الاحتمال) لقياس وتقييم الموظف الجامعي المتميز لما له من أهمية على مستوى تقديم الخدمة في الجامعة وكونه يتعامل مع شريحة الكوادر التدريسية والطلابية وفي ظل ما يمر به البلد من ظروف سياسية واقتصادية ،وقد خلص البحث إلى وجود فروق معنوية في ثلاثة من متغيرات كلا النموذجين وكما انه يوجد تشابه في النتائج لكلا النموذجين، كما أوصى البحث بضرورة استخدام نماذج الانحدار للمتغيرات التابعة ثنائية الاستجابة كأسلوب ملائم وفعال في الكشف عن مقدار تأثير المتغيرات المستقلة في المتغير التابع ثنائي الاستجابة.

The paper explored the usage of some regression analysis models for the binary dependent variables (logistic regression model and probit model) to measure and evaluate the distinguished university employee because of its importance in the level of service delivery in the university and it deals with the cadre of teaching staff and students in light of the country's circumstances. The paper concluded that there are significant differences in the three variables of both models and that there is similarity in the results of both models. The paper also recommended that the regression models of the binary response variables should be used as an appropriate and effective method of detecting the influence of independent variables in the binary response dependent variable.

ISSN: 1998-8141