الجمعة، 14 أبريل، 2017

شجرة القرارات – البرنامج

شجرة القرارات – البرنامج DecisionPro
يعرف المؤلف شجرة القرارات بأنها تمثيل بياني لعملية صنع القرار، يبدأ جذرها (Root) من اليسار، وتمتد فروعها إلى اليمين مبينة البدائل واحتمالات الحالات الطبيعية (الأحداث)، وتعد شجرة القرارات طريقة مناسبة لصناعة القرار في حالة عدم التأكد (Uncertainty) التي تنطوي على اتخاذ قرار متعدد المراحل، بحيث يؤثر ناتج قرار ما في القرارات التالية.
وقد تناول هذا الفصل بشكل تعليمي المداخل الثلاثة لشجرة القرارات، دون الاحتمالات (المدخل التفاؤلي، المدخل المحافظ، مدخل الندم)، كما تناول هذا الفصل المواضيع التالية: (شجرة القرارات في ضوء الاحتمالات، وقيمة المعلومات الجيدة، وتحليل الحساسية، ونظرية الخدمات، وطرق بناء شجرة القرارات وتحليلها باستخدام الحاسوب، وأسلوب المحاكاة، والسيناريوهات، ومقابلة الهدف، ومتوالية ماركوف، والبرمجة الخطية بالطريقة البيانية وطريقة السمبلكس، والطريقة الحاسوبية).
ويوضح الكتاب أن لشجرة القرارات مكونات ثلاثة رئيسة هي:
نقط القرار (Decision nodes)
وهي النقط التي يتعين على صانع القرار اختيار أحد البدائل أو الفروع المنبثقة من تلك النقاط، وهي نقاط لا تتضمن احتمالات معينة، ويعبر عنها في الرسم البياني بشكل المربع.

نقط الأحداث (State of nature)
وهي النقط التي تنطوي على احتمالات معينة، وتسمى الحالات الطبيعية، ويعبر عنها في الرسم بشكل الدائرة.
الفروع (Branches)
وهي عبارة عن الخطوط التي تتصل بها نقاط القرار ونقاط الأحداث، ولكل فرع احتمالات ثلاثة هي:
1.     نقطة قرار جديد.
2.     نقطة حدث جديد.
3.     نقطة نهاية.
ويعرض الكتاب لبرمجيات عدة صممت لبناء شجرة القرارات، كآلية مساعدة ضمن عدة آليات أخرى، بينما هنالك برامج صممت خصيصاً لصنع القرار بناء على شجرة القرارات، منها:
برنامج داتا (Data) من إنتاج شركة تري- أيج (TreeAge)، ويتضمن هذا البرنامج تقنيات عدة من أهمها:
1.     بناء شجرة القرارات (Decision Tree Building).
2.     تحليل الحساسية (Sensitivity Analysis).
3.     متوالية ماركوف (Markov Chain).
  1. أسلوب المحاكاة وفقاً لتجارب مونت كارلو (Monte Carlo Simulation).
  2. القيمة النقدية المتوقعة (Expected Monetary Value).
  3. القيمة النقدية المتوقعة للمعلومات الجيدة (Value of Perfect Information).
  4. تحليل المسار (Path Analysis).
برنامج دسجن برو (DecisionPro) من إنتاج شركة فانجارد (Vanguard)، ويتضمن هذا البرنامج تقنيات عدة من أهمها:
1.     بناء شجرة القرارات (Decision Tree Building).
2.     تحليل الحساسية (Sensitivity Analysis).
3.     التنبؤ والسلاسل الزمنية (Forecasting).
4.     متوالية ماركوف (Markov chain).
5.     تحليل الانحدار (Regression).
  1. أسلوب المحاكاة وفقاً لتجارب مونت كارلو (Monte Carlo Simulation).
  2. مقابلة الهدف (Goal Seek).
  3. السيناريو (Scenario).
  4. تحليل المخاطرة (Risk Analysis).
  5. القيمة النقدية المتوقعة (Expected Monetary Value).
  6. القيمة النقدية المتوقعة للمعلومات الجيدة (Value of Perfect Information).
  7. دالة الخدمات (Utility Function).
  8. البرمجة الخطية (Linear Programming).

الفصل الرابع: مقاييس العلاقة – البرامج SPSS, PRELIS, STATISTICA
يبين المؤلف أن مفهوم العلاقة (Association) يُعد أشمل من مفهوم الارتباط (Correlation) حيث يختص الأخير بالمتغيرات التي يكون مستوى القياس فيها فترياً أو أعلى، بينما يشمل الأول جميع المتغيرات سواء من المستوى الأسي أو الرتبي أو الفتري أو النسبي.
"الاقتران في التغير" تعد هذه الجملة أقصر وأبلغ تعريف للارتباط، ولمقاييس الارتباط صلة وثيقة بصنع القرار في الحقل التربوي من خلال الكشف عن مدى ارتباط المتغيرات محل الاهتمام، منها على سبيل المثال ارتباط التحصيل بالنشاط الصفي، وارتباط رسوب الطلاب بالمستوى الاقتصادي لأسرهم، وارتباط جودة التعلم بطرائق التدريس، ونحو ذلك.
وقد تناول هذا الفصل جميع مقاييس العلاقة بالشرح والإيضاح من خلال تبيان مفهوم كل معامله وافتراضاته وطرق معالجة الإخلال بهذه الافتراضات، ومن ثم إيراد الأمثلة وتحليل بياناتها من خلال توظيف مجموعة من البرمجيات الحاسوبية، وتضمن هذا الفصل مفهوم العلاقة وعناصرها، ومقدمة في الإحصاء الوصفي، كما شمل المقاييس التالية:
1) مقاييس العلاقة لمتغيرات مستوى القياس فيها اسمي حقيقي (مربع كاي للاستقلالية، ومعامل فاي، ومعامل كراميرز، ومعامل التوافق، ومعامل لامبدا، ومعامل عدم التأكد، ومعامل ريسك).
2) مقاييس العلاقة لمتغيرات مستوى القياس فيها اسمي صناعي (معامل تتراكورك، ومعامل بوليكورك).
3) مقاييس العلاقة لمتغيرات مستوى القياس فيها رتبي (معامل جاما، ومعامل كندال تاو بي، ومعامل كندال تاو سي، ومعامل سومرز دي، ومعامل سبيرمان).
4) مقاييس العلاقة لمتغيرات مستوى القياس فيها فتري (معامل بيرسون، ومعامل الارتباط الجزئي، ومعامل الارتباط المتعدد، ومعامل الارتباط القانوني).
5) مقاييس العلاقة التي تستخدم في قياس التوافق (معامل كابا، ومعامل التوافق لكندال، ومعامل إنتراكلاس).
6) مقاييس العلاقة لمتغيرات مستوى القياس فيها متنوع (معامل إيتا، معامل الارتباط الثنائي الحقيقي، ومعامل الارتباط الثنائي، ومعامل الارتباط الثنائي الرتبي، ومعامل بوليسيريال).
ويقسم المؤلف في هذا الفصل الإحصاء إلى نوعين: الأول هو الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics والثاني هو الإحصاء الاستدلالي (Inferential Statistics وبينما يتصف الأخير بأنه أكثر عمقاً من خلال سعيه إلى فحص العلاقات والفروق ونحو ذلك للاستدلال على معالم المجتمع، فإن الأول يهتم بوصف البيانات وتنظيمها سواء باستخدام الأرقام أو الرسوم.

تحليل الانحدار – البرامج SPSS, Curve Expert
تناول هذا الفصل مفهوم تحليل الانحدار، وأهدافه، وأنواعه: (الانحدار الخطي البسيط، والانحدار الخطي المتعدد)، وطرق الكشف عن العلاقة الخطية بين المتغيرات المستقلة (مؤشر الحالة، معامل التحمل، معامل تضخم التباين)، وتحليل البواقي. ويحدد الكتاب أهداف تحليل الانحدار ومن ثم:
1.     الوصف (Descriptive)، وذلك من خلال تحديد شكل العلاقة بين المتغير التابع والمتغير أو المتغيرات المستقلة.
2.     التقدير (Estimation)، وذلك من خلال تحديد أي من المتغيرات المستقلة كان ذا أثر أكبر في قيم المتغير التابع.
3.     التنبؤ (Prediction)، فالمعطيات التي تقدمها قيم المتغير أو المتغيرات المستقلة التي يطلق عليها أيضاً المتغيرات المفسرة للمتغير التابع تمهد للوصول إلى قيم (ألفا وبيتا) التي تستخدم في معادلة التنبؤ بقيم المتغير التابع للظاهرة محل الدراسة.
4.     التحكم (Controlling)، ويقصد بذلك الإفادة من الأهداف السابقة في تعديل قيم المتغير المستقل بالزيادة أو النقص بالشكل الذي يحقق الهدف المنشود في قيم المتغير التابع، وهذا الهدف يتحقق في العلوم الطبيعية بشكل يفوق تحقيقه في العلوم الاجتماعية.
كما تناول هذا الفصل الانحدار الخطي باستخدام متغيرات مستقلة نوعية والتقدير الانحنائي والانحدار اللوجستي (الاحتمالات، ومعامل الترجيح، واللوغاريتم، اللوجت، الدالة الأسية)
وتضمن هذا الفصل شرحاً وافياً لنماذج الانحدار التالية:
1.     الانحدار الخطي البسيط (Simple Linear Regression).
2.     الانحدار الخطي المتعدد (Multiple Linear Regression).
3.     الانحدار الخطي باستخدام متغيرات مستقلة نوعية (Categorical Independent Variable).
4.     التقدير الانحنائي (Curve Estimation).
5.     الانحدار اللوجستي (Logistic Regression).
وحين تناول المؤلف موضوع الانحدار الخطي باستخدام متغيرات مستقلة نوعية (Categorical Independent Variable) أشار إلى أنه من المألوف في العلوم السلوكية بشكل عام وفي الحقل التربوي بشكل خاص توجد متغيرات نوعية مؤثرة في المتغير التابع، ومن أمثلتها تأثر تحصيل الطالب بمتغير نوع المدرسة (حكومية أو أهلية) أو متغير طريقة التدريس (حوارية أو تلقينية أو استقرائية) ونحو ذلك، ومن الممكن إدخال هذه المتغيرات في نموذج الانحدار الخطي بعد إجراء بعض التحويلات. ومن حيث الآلية يوضح الكتاب أن هذا النوع من نماذج الانحدار يعتمد على تحويل المتغيرات النوعية إلى متغيرات صـورية (Dummy Variables)، ولهذا التحويل طرق عدة أبرزها وأكثرها شيوعاً ما يُعرف بالتحويل الثنائي (Binary)، بحيث تمثل القيمة (واحد) وجود خاصية معينة بينما يشير (الصفر) إلى غياب تلك الخاصية، وتستخدم هذه الأرقام للتمييز فقط بين فئات المتغير النوعي دون أن تحمل في طياتها تفضيلات رتبية، ولهذا سميت بالمتغيرات الصورية.
التصنيف – البرنامج SPSS
     تناول هذا الفصل التحليل التمييزي، والتحليل العنقودي، وطرائق التحليل العنقودي الهرمي (الترابط الأحادي، والترابط التام، والترابط المتوسط، والترابط المتمركز).
كما تناول هذا الفصل الاختبار الشهير التحليل العاملي (الاستكشافي، والتوكيدي) مع شرح مفصل للمواضيع ذات الصلة (الشيوع أو الاشتراكيات، والعامل، وتشبعات العوامل، والتغاير، وتباين المتغير، والجذر الكامن، والدرجات العاملية، والتدوير، وأغراض التحليل العاملي، وطرائقه، ومحكات تحديد عدد العوامل).
 ويؤكد المؤلف إمكانات هذه الاختبارات والفوائد المتوخاة من استخدامها مثل:
1.     تصنيف المشكلات التي تواجه المعلم أو الطالب أو المدرسة ونحو ذلك.
2.     الكشف عن بناء شمولي في تفسير الظواهر التربوية المختلفة.
3.     التنبؤ بنتائج معينة لحالات جديدة في ضوء المنبئات الكمية المتوافرة.
4.     تصنيف الطلاب أو المعلمين أو المدارس إلى مجموعات حسب الإنجاز - في عدة حقول أو أنشطة - تمهيداً للتكريم أو اتخاذ إجراءات تصحيحية ونحو ذلك.
ويعرض الكتاب لموضوع التحليل التمييزي (Discriminate Analysis) مبيناً أن فكرة التحليل التمييزي ترجع إلى العالم الإنجليزي كارل بيرسون (Pearson) في العشرينيات من القرن الماضي، وطور الفكرة العالم فيشر (Fisher) في الثلاثينيات من خلال ترجمة المسافة بين المجموعات إلى صورة خطية مركبة يستفاد منها في التمييز؛ لذا يسمى التحليل التمييزي في بعض الأدبيات بالتحليل التمييزي الخطي لفيشر.
ويميز المؤلف بين نوعين للتحليل التميزي هما:
1.     الوصفي: وهو نوع ينصب على وصف الفروق بين المجموعات، ويرمز له بالرمز (DDA) وهي اختصار (Descriptive Discriminant Analysis).
2.     التنبؤي: وهو نوع يسعى إلى تصنيف الحالات في مجموعتين أو أكثر، من خلال الإفادة من المعطيات التي تقدمها المتغيرات الكمية المتصلة، ويطلق على هذا النوع (PDA) وهو اختصار (Predictive Discriminant Analysis).
اختبارات الفروق البارامترية – البرامج SPSS, STATISTICA
تناول هذا الفصل المواضيع التالية: الفرضية العلمية والفرضية الإحصائية، والاختبار بذيل والاختبار بذيلين، والخطأ من النوع الأول والخطأ من النوع الثاني، والدلالة الإحصائية والدلالة العملية، ومؤشرات حجم الأثر (مؤشر كوهن، ومربع إيتا، ومربع أوميجا)، والاختبارات البارامترية واللابارامترية، والعينات المرتبطة والعينات المستقلة.
كما تناول هذا الفصل منظومة كبيرة من الاختبارات البارامترية (المعلمية) شملت اختبار (ت) للعينة الواحدة، واختبار (ت) للعينات المرتبطة، واختبار (ت) للعينات المستقلة، وتحليل التباين الأحادي (اختبار الفروق الدالة الصغرى، واختبار شيفيه، واختبار توكي، اختبار ستيودنت – نيومان – كيولز، واختبار توكي – بي، واختبار دونتس، واختبار بونفيروني، واختبار سيداك، واختبار رايان وزملائه، والاختبار الثاني لرايان وزملائه، واختبار هوكبيرج، واختبار جابريل، واختبار دنكان، واختبار ويلر – دنكان، واختبار تامهينز، واختبار قيمز- هاويل، واختبار دونتس تي3، واختبار دونتس سي، واستراتيجية لاختيار الاختبار الملائم، والمقارنات المتعامدة، وتحليل الاتجاه).
وتضمن هذا الفصل تحليل التباين الثنائي، وتحليل التغاير، وتحليل التباين المتعدد، وتحليل التغاير المتعدد، والقياسات المتكررة، واختبارات فارقية أخرى (اختبار الفرق بين معاملي ارتباط، واختبار الفرق بين المتوسطات، واختبار الفرق بين النسب)
الفصل الثامن: اختبارات الفروق اللابارامترية – البرنامج SPSS
    يُعد هذا الفصل مكملاً للفصل السابق في تناوله اختبارات الفروق، ولكنه ينصب تحديداً على اختبارات الفروق اللابارامترية (اللامعلمية)، وتضمن الاختبارات التالية:
1) اختبارات الفروق للعينة الواحدة (اختبار ذي الحدين، واختبار مربع كاي لجودة المطابقة، واختبار التتابع للعينة الواحدة، واختبار كلمجروف – سميرنوف للعينة الواحدة).
2) اختبارات الفروق لعينتين مستقلتين (اختبار مان – ويتني، واختبار كلمجروف – سميرنوف للعينات المستقلة، واختبار التتابع والد – ولفويتز رنز، واختبار موسس – اكستريم).
3) اختبارات الفروق لأكثر من عينتين مستقلتين (اختبار كروسكال – والاس، واختبار الوسيط).
4) اختبارات الفروق لعينتين مرتبطتين (اختبار ولكوكسن، واختبار الإشارة، واختبار ماكنيمار).
5) اختبارات الفروق لأكثر من عينتين مرتبطتين (اختبار فريدمان، واختبار كوكران).
ويورد الباحث وصف اختبارات الفروق اللابارامترية بأنها اختبارات مرنة لا تتطلب استيفاء البيانات لافتراضات صارمة كما هو الحال في اختبارات الفروق البارامترية، ومع هذا تشترط اختبارات الفروق اللابارامترية الاختيار العشوائي وتمثيل العينة لمجتمعها، فهذه الاختبارات وإن كانت تسمى اختبارات العينات الصغيرة، إلا أنه يجب على المحلل ألا يعول على هذه الاختبارات عند اختياره عينة صغيرة غير ممثلة لمجتمعها الكبير، فهذا خطأ منهجي لا تتمكن هذه الاختبارات من إصلاحه، وتتناسب هذه الاختبارات مع المجتمع المحدود، على سبيل المثال اتجاهات طلاب أحد الفصول الدراسية نحو طريقة تدريس المعلم.

أدوات الجودة – البرنامج PathMaker
    يوضح المؤلف أن الفصول السابقة تناولت تقنيات كمية في صنع القرار، بينما يتضمن هذا الفصل مزيجاً من التقنيات الكيفية (Qualitative)، والكمية (Quantitative) التي قدمها رواد إدارة الجودة في القرن العشرين مثل الضبط الإحصائي للعمليات وتخطيط السبب والنتيجة وتخطيط الألفة، وتلك التي قدمها رواد آخرون وتبناها علماء ورواد إدارة الجودة مثل العصف الذهني وتحليل ميدان القوى ورسم باريتو ورسوم التدفق.
    ويرى المؤلف أن الأدوات أو التقنيات الكمية تتصف غالباً بأنها موصلة للقرار بشكل مباشر (Direct)، بينما تتصف التقنيات الكيفية بأنها تنظم الفكر، وتوجه الجهود في عملية جمع المعلومات والبيانات ذات الصلة بالموضوع محل الاهتمام، ومن ثم تصنيفها وترتيبها تمهيداً لطرح البدائل؛ لذا يمكن أن يطلق عليها تقنيات غير مباشرة (Indirect)، ومن المعتاد الجمع بين التقنيات الكمية والكيفية عند صنع القرارات فهذا يكفل تعضيد كل منها للأخرى.
وعند تناول الضبط الإحصائي للعمليات شرحت طرق استكشاف ومعالجة أسباب التباين (الطريقة التجريبية، والطريقة الطبقية، وطريقة فك التجميع)، كما تم تناول النماذج الأربعة للضبط الإحصائي للعمليات وهي: النموذج (np)، والنموذج (p)، والنموذج (C)، والنموذج (U).
وفي ختام هذا العرض لابد من الإشارة إلى أن كتاب " تقنيات صنع القرار: تطبيقات حاسوبية" من تأليف الدكتور/ خالد بن سعد الجضعي يعد مرجعاً مهماً لمتخذي القرار والباحثين بشكل خاص لما احتواه من تطبيقات وتمارين عملية صيغت بطريقة علمية مدروسة تخلص فيها البحث من تعقيد الكتب العربية المثيلة وفق منهج عصري ورسوم توضيحية

ليست هناك تعليقات:

إرسال تعليق