♪ [موسيقى] ♪
[توماس ستراتمان] مرحباً!
في السلسلة القادمة من مقاطع الفيديو
سنمنحك أداة جديدة مميزة
لوضعها في مربع أدوات فهم البيانات:
الانحدار الخطي.
لنفترض أن لديك هذه النظرية.
لقد شاهدت كيف يحصل الأشخاص ذوو المظهر الجيد
على امتيازات خاصة.
مما يجعلك تتسائل،
"في أي مكان آخر يمكن أن نرى هذه الظاهرة؟"
ماذا عن الأساتذة؟
هل من الممكن أن يحصل الأساتذة ذوو المظهر الجيد
على امتيازات خاصة أيضًا؟
هل من الممكن أن يعاملهم الطلاب بشكل أفضل
من خلال منحهم بتقييمات أفضل للطلاب؟
إذا كان الأمر كذلك،
فهل تأثير المظهر على التقييمات كبير جدا أم صغير جدا؟
ونقول أن هناك أستاذًا جديدً يبدأ في الجامعة.
[رجل] كيف حالك يا صاح.
ماذا يمكننا أن نتنبأ عن تقييمه
بساطة من خلال مظهره؟
بالنظر إلى أن هذه التقييمات يمكن أن تحدد زيادة الأجور
إذا كانت هذه النظرية صحيحة، فقد نرى الأساتذة يلجأون
إلى بعض التكتيكات المفاجئة لتعزيز درجاتهم.
[لويد كريسماس] أجل!
لنفترض أنك أردت معرفة
ما إذا كانت التقييمات تتحسن حقًا بمظهر أفضل.
كيف ستشرع في اختبار هذه الفرضية؟
يمكنك جمع البيانات.
أولاً، ستطلب من الطلاب تقييم مدى جمال مظهر الأستاذ
على مقياس من 1 إلى 10
مما يمنحك متوسط ​​درجة جمال.
ثم يمكنك استرداد تقييمات
التدريس الخاصة بالمعلم
من خمسة وعشرين طالبًا.
لنلقِ نظرة على هذين المتغيرين
في نفس الوقت باستخدام مخطط التشتت.
سنضع الجمال على محور x وتقييمات المعلم على محورy.
فعلى سبيل المثال تمثل هذه النقطة الأستاذ الدكتور Peate
[Bib Fortuna] De wana wanga
الذي حصل على درجة جمال 3
وتقييم 8.425.
ثمة طريقة للخروج وهي الأستاذ هيلمتشن.
ياللسخرية من حسن المظهر!
الذين حصلوا على درجة جمال عالية جدًا
لكن ليس تقييمًا جيدًا.
هل يمكنك رؤية الاتجاه؟
بينما ننتقل من اليسار إلى اليمين على المحور الأفقي
من القبيح إلى الرائع،
نرى اتجاهًا صعوديًا في درجات التقييم.
بالمناسبة، البيانات التي نستكشفها
في هذه السلسلة ليست مفتعلة - إنها تأتي من دراسة حقيقية
أجريت في جامعة تكساس.
إذا كنت تتساءل، فإن كلمة "pulchritude"
فهي مجرد طريقة أكاديمية لتعريف الجمال.
باستخدام المخططات المبعثرة، قد يكون من الصعب أحيانًا
تحديد العلاقة الدقيقة بين متغيرين
خاصةً عندما ترتد القيم قليلاً
أثناء انتقالنا من اليسار إلى اليمين.
تتمثل إحدى طرق تجاوز هذا الارتداد
في رسم خط مستقيم عبر سحابة البيانات
بطريقة يلخص فيها هذا الخط البيانات
بأكبر قدر ممكن.
المصطلح الفني لهذا هو "الانحدار الخطي".
سنتحدث لاحقًا عن كيفية إنشاء هذا الخط،
ولكن في الوقت الحالي يمكننا افتراض
أن الخط يناسب البيانات قدر الإمكان.
إذن، ماذا يمكن أن يخبرنا هذا الخط؟
أولاً، نرى على الفور
ما إذا كان الخط يتجه لأعلى أو لأسفل.
في مجموعة بياناتنا نراه يتجه لأعلى.
وبذلك يؤكد ما توقعناه سابقًا
بمجرد النظر إلى مخطط التشتت.
يعني المنحدر التصاعدي وجود ارتباط إيجابي
بين المظهر ودرجات التقييم.
بمعنى آخر، في المتوسط​​،
يحصل الأساتذة ذوو المظهر الأفضل على تقييمات أفضل.
بالنسبة لمجموعات البيانات الأخرى، قد نرى ارتباطا إيجابيا أقوى.
أو قد ترى ارتباطًا سلبيًا.
أو ربما لا يوجد ارتباط على الإطلاق.
ولا يجب أن تكون خطوطنا مستقيمة.
يمكنهم الانحناء لملاءمة البيانات عند الضرورة.
يمنحنا هذا الخط أيضًا طريقة للتنبؤ بالنتائج.
يمكننا ببساطة الحصول على درجة الجمال
وقراءة ما ستكون عليه نتيجة التقييم المتوقعة.
لذا، بالعودة إلى أستاذنا الجديد.
[لويد] تبدو مألوفة؟
يمكننا أن نتوقع بدقة درجة تقييمه.
"ولكن انتظر! انتظر!" يمكنك القول.
"هل يمكننا الوثوق بهذا التوقع؟"
إلى أي مدى يتنبأ
متغير الجمال هذا بالتقييمات؟
يمنحنا الانحدار الخطي بعض الإجراءات المفيدة
للإجابة على تلك الأسئلة
التي سنغطيها في فيديو مستقبلي.
علينا أيضًا أن نكون على دراية بالمزالق الأخرى
قبل أن نستخلص أي استنتاجات محددة.
يمكنك أن تتخيل سيناريو
حيث يكون الدافع وراء الارتباط
الذي نراه هو في الحقيقة متغير ثالث تركناه.
على سبيل المثال، قد تكون صعوبة الدورة التدريبية
وراء الارتباط الإيجابي
بين تقييمات الجمال ودرجات التقييم.
الدورات التمهيدية السهلة تحصل على تقييمات جيدة.
الدورات التدريبية الأكثر صعوبة والأكثر تقدمًا تحصل على تقييمات سيئة.
وقد يتم تعيين الأساتذة الأصغر سنًا في الدورات التمهيدية.
بعد ذلك، إذا حكم الطلاب على الأساتذة الأصغر سنًا
بأنهم أكثر جاذبية،
فستجد ارتباطًا إيجابيًا بين تقييمات الجمال ودرجات التقييم.
لكن صعوبة الدورة التدريبية حقًا،
المتغير الذي تركناه، وليس الجمال
هو الذي يقود درجات التقييم.
في هذه الحالة سيكون كل التمهيدي عبثًا -
حالة من الارتباط الخاطئ للسببية -
[لويد] انتظر لحظة.
شيءً سنتحدث عنه أكثر في فيديو لاحق.
وماذا لو كانت هناك متغيرات مهمة أخرى
تؤثر على تصنيفات الجمال ونتائج التقييم؟
قد ترغب في إضافة اعتبارات مثل المهارة والعرق والجنس
وما إذا كانت اللغة الإنجليزية هي اللغة الأم للمعلم
لعزل تأثير الجمال على التقييمات بشكل أكثر وضوحًا.
عندما ندخل في انحدار متعدد،
سنكون قادرين على قياس
تأثير الجمال على تقييمات المعلم
مع مراعاة المتغيرات الأخرى
التي قد تربك هذا الارتباط.
بعد ذلك، سوف نتسخ أيدينا من خلال اللعب بهذه البيانات
لاكتساب فهم أفضل لما يمكن أن يخبرنا به هذا الخط.
[الراوي] مبروك!
أنت على بعد خطوة واحدة
من أن تكون نينجا بيانات!
ومع ذلك لإتقان هذا، ستحتاج إلى
تقوية مهاراتك ببعض أسئلة التدريب.
جاهز لمهمتك القادمة؟ انقر فوق "الفيديو التالي".
لا تزال هنا؟
انتقل من فهم البيانات إلى فهم عالمك عن طريق الاطلاع
على مقاطع الفيديو الاقتصادية الشائعة الأخرى في MRU.
♪ [موسيقى] ♪