فهرس الكتاب
- 📄
- 📄
- 📄
- 📄
- 📄
- 📄
أمَّا ما عدا ذَلِكَ من متغيِّرات الدراسة المستقلَّة والبالغ عددها أَحَدَ عَشَرَ متغيِّرًا والمنتظمة في الجدول رقم (1) فَلَمْ نُورِدْ لها أَيَّةَ إحصاءات وصفية هنا؛ نظرًا لأنه تم التعامل معها في تحليل الانحدار اللوجستيكي اللاحق ذِكْرُهُ كمتغيرات صورية؛ لأنها متغيرات مقيسة على المستوى الاسمي أو الترتيبي أساسًا. وتجدر الإشارة هنا إلى أنه تم استبعاد عدد من المتغيرات المُسْتَقِلَّة المقيسة على المستوى الاسمي والترتيبي من تحليل الانحدار اللوجستيكي كدخل ربة الأسرة، وذلك لعدم التناسب بين فئات هذا المتغير ذي الفئتين (dichotomy) ؛ فمن الملاحظ كما هو في الجدول رقم (1) أن معظم الأسر تتركز إلى حد كبير في أحد فئتي هذا المتغير دون الفئة الأخرى (أي في فئة الدخل المنخفض لربة الأسرة لاشتمال هذه الفئة على رباب البيوت اللواتي ليس لهن دخول واللواتي يمثلن الشريحة الكبرى من ربات البيوت حيث بلغ عدد ربات البيوت اللواتي لهن دخول شهرية نحو 266 من بين 2732، فَمِنَ الملاحظ هنا أَنَّ مُعَدَّلَ عدد الحالات لأحد فئتي هذا المتغير الصوري إلى عدد الحالات في فئة المرجعية(category reference) يقل عن (2/10) الأمر الذي يترتب على إدخال هذا المتغير الصوري في تحليل الانحدار نشوء مشكلة ما يعرف بالقيم المتطرفة متعددة التغاير (outliers multivariate) مما دعانا إلى استبعاده من تحليل الانحدار (انظر:67:,p 1989 tabachnik & fidell) . والحال كذلك بالنسبة لمتغير عدد الأطفال في الأسرة؛ إذ تم استبعاده من تحليل الانحدار اللوجستيكي؛ لارتباطه ارتباطًا عاليًا بمتغير حجم الأسرة (معامل بيرسون = 0.50) ، وذلك لأن إدخال هذه المتغيرات في نموذج انحداري واحد يضمها مع تلك المتغيرات التي ترتبط بها ارتباطًا عاليًا ينتج عنه ما هو معروف بمشكلة تعدد التسامت (Multicollinearity) التي غالبًا ما تنعكس على عدم صحة المعاملات الانحدارية لتأثير