استخدام الأساليب الإحصائية في معالجة مشكلة التعدد الخطي ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 162 . استخدام األساليب اإلحصائية في معالجة مشكلة التعدد الخطي * هشاو فرعوٌ عبذ انهطَف * جعفر قاسى يحًذ * هَثى ٍعقوب ٍوسف الخالصة ٌنص احد االفتراضات الخاصة بنموذج االنحدار الخطً بعدم وجود تعدد خطً تام بٌن المتغٌرات المستقلة ففً حالة عدم تحقق مثل هذا الشرط ٌؤدي ذلك إلى ظهور مشكلة التعدد الخطً (Multicollinearity ) وهذا ٌؤدي إلى إن مقدرات المربعات الصغرى االعتٌادٌة(Ordinary least square estimators ) ال تمتلك خاصٌة الكفاءة(Efficiency) أي بمعنى أخر ال تمتلك اقل تباٌن : وعلى هذا األساس فقد قسم البحث إلى أربعة أبواب تضمن ماٌلً،ممكن : الباب األول المقدمة وأهمٌة البحث وهدف البحث وفرضٌات البحث باإلضافة إلى إطار البحث مع نبذة تارٌخٌة ( 2002-1992 )عن تطور بعض المؤشرات االقتصادٌة فً الشركة العامة لصناعة البطارٌات للفترة . مع األشرطة البٌانٌة لهذه المؤشرات : الباب الثانً الجانب النظري للبحث والمتمثل بعرض القوانٌن وشرحها وكٌفٌة تطبٌقها للطرق التالٌة وهً طرٌقة باإلضافة إلى طرٌقة (Ridge)والحرف (Ordinary least square )المربعات الصغرى االعتٌادٌة كما تم شرح اآلثار والنتائج المترتبة فً حالة وجود . (Principle component)المركبات الرئٌسٌة . مشكلة التعدد الخطً فً النموذج : الباب الثالث الجانب التطبٌقً للبحث والمتمثل بعرض وتحلٌل ومناقشة النتائج بحٌث تم استخدام البرنامج اإلحصائً (NCSS-2005) للحصول على النتائج . : الباب الرابع قٌمة ) االستنتاجات والتوصٌات التً توصل إلٌها الباحثان وهً ان العالقة بٌن المتغٌر المعتمد والمقدرة باسلوب ( قٌمة األجور والرواتب المدفوعة واالستثمار) والمتغٌرات المستقلة (اإلنتاج أفضل من طرٌقتً المربعات الصغرى االعتٌادٌة Principle component))المركبات الرئٌسٌة (Ordinary least square) والحرف(Ridge ) من ناحٌة كفاءة المقدرات اإلحصائٌة ومطابقتها للنظرٌة االقتصادٌة وكذلك تمثل أفضل نموذج انحدار للشركة العامة لصناعة البطارٌات فً العراق وهً قٌمة معنوٌة ( 139.1643)المحسوبة (F) بحٌث بلغت قٌمة 2002 ولغاٌة 1992للمدة (بغداد) 4.9646,10.044) والمساوٌة إلى ةوذلك لكونها اكبر من القٌم الجد ولً ( 0.01,0.05)تحت مستوى . على التوالً ( المحسوبة بالنسبة للمتغٌر المستقل األجور والرواتب المدفوعة قد بلغت T))باإلضافة إلى ذلك فان قٌمة تحت مستوى (1.812) والبالغة ةوهً قٌمة معنوٌة وذلك لكونها اكبر من القٌمة الجد ولً (16.68) (. 10)ودرجة حرٌة (0.05)معنوٌة وهً (16.683) االستثمار فقد بلغت قٌمته لبالنسبة للمتغٌر المستق (T)أما القٌمة المحسوبة الختبار وهذا ٌعنً إن كل من ، (1.812) والمساوٌة إلى ةقٌمة معنوٌة وذلك لكونها اكبر من القٌمة الجد ولً .األجور والرواتب المدفوعة لها تأثٌر معنوي على قٌمة اإلنتاج ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ . جايعت دٍاني –كهَت اإلدارة و االقتصاد * . 2010 / 3 / 16تارٌخ استالم البحث . 2010 / 9 / 21تارٌخ قبول النشر ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 163 أما بالنسبة ، (0.519) باإلضافة إلى ذلك فقد بلغت مساهمة عنصر األجور والرواتب المدفوعة وهذا ٌعنً إن العملٌة ، فً قٌمة اإلنتاج (0.642)لمساهمة عنصر االستثمار فقد بلغت مساهمته . اإلنتاجٌة مكثفة لعنصر االستثمار أما التوصٌات فٌوصً الباحثان بضرورة استخدام االختبارات اإلحصائٌة للكشف عن مشاكل تقدٌر نموذج االنحدار الخطً وبالتالً استخدام الطرق اإلحصائٌة البدٌلة عن طرٌقة المربعات الصغرى :- والمتمثلة بما ٌلً (Ordinary least square ) ةاالعتٌادي Restricted least squareطرٌقة المربعات الصغرى المقٌدة .1 Pooling time series and crossطرٌقة مزج بٌانات السلسلة الزمنٌة والمقاطع العرضٌة .2 section data Stepwise least squareطرٌقة المربعات الصغرى المتدرجة .3 طرٌقة توظٌف المعلومات المسبقة .4 Mixed estimationطرٌقة التقدٌر المختلط .5 . من اجل الوصول إلى مقدرات كفوءة ٌعتمد علٌها فً التحلٌل اإلحصائً واالقتصادي وذلك المقدمة ٌنص احد االفتراضات الخاصة بنموذج االنحدار الخطً بعدم وجود ارتباط خطً بٌن المتغٌرات المستقلة ففً حالة عدم تحقق مثل هذا الشرط ٌؤدي ذلك إلى ظهور مشكلة التعدد الخطً (Multicollinearity ) وهذا ٌؤدي إلى إن مقدرات المربعات الصغرى االعتٌادٌة(Ordinary least square estimators ) التمتلك خاصٌة الكفاءة(Efficiency) أي بمعنى أخر التمتلك اقل تباٌن ( Multicollinearity)ومن هنا تأتً أهمٌة البحث فً اختبار ومعالجة مشكلة التعدد الخطً ، ممكن والمتمثلة باألجور والرواتب المدفوعة (Independent variables)بٌن المتغٌرات المستقلة واالستثمار وبٌان تأثٌر كل من هذه المتغٌرات على قٌمة اإلنتاج والقٌمة المضافة اإلجمالٌة فً الشركة chi-square))حٌث تم استخدام اختبار مربع كاي (بغداد)العامة لصناعة البطارٌات فً العراق باإلضافة إلى طرٌقة المربعات الصغرى (Multicollinearity)للكشف عن ظاهرة التعدد الخطً وطرٌقة المركبات الرئٌسٌة (Ridge)وطرٌقة الحرف (Ordinary least square)االعتٌادٌة (Principle component) ًفً التقدٌر وتم استخدام البرنامج اإلحصائ(NCSS- 2005) للحصول . على النتائج :- هدف البحث وذلك من خالل (Multicollinearity)ٌهدف البحث إلى اختبار ومعالجة مشكلة التعدد الخطً Ordinary)وطرٌقة المربعات الصغرى االعتٌادٌة ( Chi- square)استخدام اختبار مربع كاي least square) وطرٌقة المركبات الرئٌسٌة(Principle component) وطرٌقة الحرف(Ridge ) . فً التقدٌر :- مشكلة البحث تعتبر فرضٌة عدم وجود ارتباط خطً بٌن المتغٌرات المستقلة فً نموذج االنحدار الخطً احد الفرضٌات األساسٌة التً ٌجب توفرها عند تقدٌر النموذج وعند عدم تحقق هذا الشرط ٌؤدي ذلك إلى ظهور تقدٌرات غٌر كفؤة والتمتلك خاصٌة اقل تباٌن ممكن وقد قام الباحثان باستخدام أسلوب المربعات ظهرت ( chi-square ) وعند اختبار مربع كاي (Ordinary least square)الصغرى االعتٌادٌة ومن هنا تأتً مشكلة البحث فً كٌفٌة معالجة ظاهرة (Multicollinearity)مشكلة التعدد الخطً Principle)باستخدام طرٌقة المركبات الرئٌسٌة (Multicollinearity)التعدد الخطً components.) وطرٌقة الحرف(Ridge .) :فرضٌات البحث ٚفٟ . (0.01,0.05) ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (Multicollinearity)ػذَ ٚظٛد ِشىٍح اٌرؼذد اٌخطٟ . حاٌح ٚظٛد ٘زٖ اٌّشىٍح ٠رُ اسرخذاَ غشق ل١اس١ح تذ٠ٍح ٌّؼاٌعح ٘زٖ اٌّشىٍح ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 164 : إغاس اٌثحس 2002 ٌٚغا٠ح 1992ٌٍفرشج ِٓ (تغذاد)غثك إٌّٛرض ػٍٝ اٌششوح اٌؼاِح ٌصٕاػح اٌثطاس٠اخ فٟ اٌؼشاق ٔثزج ذاس٠خ١ح ػٓ ذطٛس تؼط اٌّؤششاخ االلرصاد٠ح فٟ اٌششوح اٌؼاِح ٌصٕاػح اٌثطاس٠اخ ٌٍفرشج (1992-2002 :) (. 2002-1992)ذطٛس االسرصّاس فٟ اٌششوح اٌؼاِح ٌصٕاػح اٌثطاس٠اخ ٌٍفرشج - ١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ (616.229)إٌٝ (1992)١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ ػاَ (39.778)شٙذ االسرصّاس اسذفاػا ِٓ ١ٍِْٛ (575.886)ٚتؼذ رٌه أخفط حرٝ تٍغ (% 1449.170) ٚتٕسثح اسذفاع لذس٘ا (1997)ػاَ ٚتٕسثح (2000)١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ ػاَ (2745.942)ِٚٓ شُ اسذفغ حرٝ تٍغ (1998)د٠ٕاس فٟ ػاَ ( 2001)١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ ػاَ (1838.420) ِٚٓ شُ أخفط إٌٝ (% 376.837)اسذفاع لذس٘ا ١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ ػاَ (4857.571)ٚتؼذ رٌه اسذفغ حرٝ تٍغ (% 33.05 )ٚتٕسثح أخفاض لذس٘ا ( . 1)ٚوّا ِٛظح فٟ اٌشىً سلُ (2002) (. 2002-1992)ذطٛس األظٛس ٚاٌشٚاذة فٟ اٌششوح اٌؼاِح ٌصٕاػح اٌثطاس٠اخ ٌٍفرشج - ١ٍِْٛ د٠ٕاس (3401) إٌٝ (1992)١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ ػاَ (10.4)اسذفؼد ل١ّح األظٛس ٚاٌشٚاذة ِٓ (. 2)ٚوّا ِث١ٓ فٟ اٌشىً سلُ (% 32601.923) ٚتٕسثح اسذفاع لذس٘ا (2002)فٟ ػاَ (. 2002-1992)ذطٛس اٌم١ّح اٌّعافح اإلظّا١ٌح فٟ اٌششوح اٌؼاِح ٌصٕاػح اٌثطاس٠اخ ٌٍفرشج - ١ٍِْٛ د٠ٕاس (3.5)إٌٝ (1992)١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ ػاَ (27.9)أخفعد اٌم١ّح اٌّعافح اإلظّا١ٌح ِٓ ( 5301.9)ٚتؼذ رٌه اسذفؼد حرٝ تٍغد ، (% 87.445) ٚتٕسثح أخفاض لذس٘ا (1993)فٟ ػاَ (.3)ٚوّا ِٛظح فٟ اٌشىً سلُ (2002)١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ ػاَ (. 2002-1992)ذطٛس ل١ّح اإلٔراض فٟ اٌششوح اٌؼاِح ٌصٕاػح اٌثطاس٠اخ ٌٍفرشج - ١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ (44.79)إٌٝ (1992)١ٍِْٛ د٠ٕاس فٟ ػاَ (45.99) أخفعد ل١ّح اإلٔراض ِٓ ١ٍِْٛ (10880.9)ٚتؼذ رٌه اسذفؼد حرٝ تٍغد ، (% 2.61) ٚتٕسثح أخفاض لذس٘ا (1993)ػاَ (.4)ٚوّا ِٛظح فٟ اٌشىً سلُ (2002)د٠ٕاس فٟ ػاَ ( 2002-1992)انًؤشراث االقتصادٍت انًستخذيت فٌ انتقذٍر نهفترة . 1جذول . (يهَوٌ دٍُار) اٌم١ّح اٌّعافح ل١ّح اإلٔراض اٌسٕح اإلظّا١ٌح ل١ّح األظٛس ٚاٌشٚاذة االسرصّاس 1992 45.99 27.9 10.4 39.778 1993 44.79 3.5 23.4 60.564 1994 246.11 62.2 71.8 156.529 1995 987.4 145.4 205.6 634.599 1996 992.2 315.2 252.8 584.270 1997 2168 1024.6 426.6 616.229 1998 3004 1750 449.9 575.866 1999 6293.7 3907.8 1075 2450.988 2000 8733.7 4830.1 2134 2745.942 2001 9184.9 5151.3 3312 1838.420 2002 10880.9 5301.9 3401 4857.571 (بغداد)حسابات الشركة العامة لصناعة البطارٌات فً العراق / المصدر 0 1000 2000 3000 4000 5000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 س سرصّا ال ا ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 165 ( 2002-1992) نهفترة يبين تطور االستثمار في الشركة العامة لصناعة البطاريات. 1شكل . 2002-1992 )يبين تطور األجور والرواتب في الشركة العامة لصناعة البطاريات للفترة . 2شكل -1992)ٍبٍَ تطور انقًَت انًضافت اإلجًانَت نهشركت انعايت نصُاعت انبطارٍاث نهفترة . 3شكم 2002 ) 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 166 اٌسٕٛاخ (.2002-1992)يبين تطور قيمة اإلنتاج للشركة العامة لصناعة البطاريات للفترة . 4شكل ( Multicollinearity)مشكلة التعدد الخطً :- طبٌعة التعدد الخطً بعدم وجود ارتباط (Linear regression)ٌنص احد االفتراضات الخاصة بنموذج االنحدار الخطً وفً ، ( 2002،حسن علً )خطً بٌن المتغٌرات المستقلة الداخلة فً نموذج االنحدار المراد تقدٌره حالة اعتماد قٌمة احد المتغٌرات المستقلة على قٌمة واحدة او اكثر من المتغٌرات المستقلة االخرى فً فعندما تكون (Multicollinearity)النموذج المراد تقدٌره ٌؤدي ذلك الى ظهور مشكلة التعدد الخطً درجة االرتباط عالٌة بٌن المتغٌرات المستقلة ٌصعب فصل تاثٌر كل متغٌر على حدة على المتغٌر . المعتمد :- وبفرض لدٌنا نموذج االنحدار الخطً التالً 1----------------- :- تح١س إْ -:٠yّصً ِرعٗ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ -:x اٌّسرمٍحخذّصً ِصفٛفح اٌّرغ١شا -:٠Bّصً ِرعٗ ِؼاٌُ إٌّٛرض :- ٚاْ 1 2 2 ..... i i k ik i i i y x x y x              ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 167                       ' ' 1 2 112 1 1 NnkN k x x xx xx X     ,            N y y y  1 فئرا وأد ٕ٘اٌه ػاللح اسذثاغ ل٠ٛح ت١ٓ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٠ؤدٞ رٌه إٌٝ ظؼً اٌّحذدج ٌٍّصفٛفح xx ِسا٠ٚح أٚ لش٠ثح إٌٝ اٌصفش ٚتاٌراٌٟ ٠عؼً ِمذساخ اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ االػر١اد٠ح غ١ش وفٛءج أٞ ال . ذّرٍه خاص١ح الً ذثا٠ٓ ِّىٓ :- أسثاب حذٚز ظا٘شج اٌرؼذد اٌخطٟ ( 2002،حس١ٓ ػٍٟ ):-إْ ِٓ أُ٘ األسثاب اٌّؤد٠ح إٌٝ ظٙٛس ِشىٍح اٌرؼذد اٌخطٟ ٟ٘ وّا ٠ٍٟ فؼٍٝ ،وّرغ١شاخ ذفس١ش٠ح فٟ إٌّٛرض (Lagged variables)اسرخذاَ اٌّرغ١شاخ اٌّرخٍفح ص١ِٕا .1 سث١ً اٌّصاي ٠سرخذَ اٌذخً اٌحاٌٟ ٚاٌذخً اٌساتك وّرغ١شاخ ذفس١ش٠ح فٟ إٌّٛرض ٚ٘زا ٠ؤدٞ إٌٝ ظٙٛس ٔٛع ِٓ االسذثاغ ٚتاٌراٌٟ حذٚز ظا٘شج اٌرؼذد اٌخطٟ (Multicollinearity ) ٔالحع تاْ ٞٚفٟ فرشج االصد٘اس االلرصاد،فؼٍٝ سث١ً اٌّصاي ،ذغ١ش تؼط اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح س٠ٛح .2 اٌّرغ١شاخ االلرصاد٠ح واٌذخً ٚاالسرصّاس ذضداد تٛلد ٚاحذ ٚ٘زا ٠ؤدٞ إٌٝ حذٚز ظا٘شج اٌرؼذد .اٌخطٟ :- إٌرائط اٌّرشذثح ػٍٝ ظٙٛس ِشىٍح اٌرؼذد اٌخطٟ إْ ِٓ أُ٘ إٌرائط اٌّرشذثح ػٍٝ ظٙٛس ِشىٍح اٌرؼذد اٌخطٟ ٘ٛ اسذفاع ل١ّح ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ ٚاسذفاع ٚتاٌراٌٟ أخفاض فٟ ، ٌّؼاِالخ إٌّٛرض اٌّمذس (T)اٌّحسٛتح ٚأخفاض فٟ ل١ُ (F)فٟ ل١ّح ٚتاٌراٌٟ اٌحصٛي ػٍٝ (Ordinary least square)ِؼ٠ٕٛح ِمذساخ اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ االػر١اد٠ح ( Martin،2007).ذمذ٠شاخ غ١ش وفٛءج أٞ الذّرٍه الً ذثا٠ٓ ِّىٓ ( Ordinary least square) غش٠مح اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ االػر١اد٠ح ( Jan، 1999 ):- ٔفشض ٌذ٠ٕا ّٔٛرض االٔحذاس اٌخطٟ اٌراٌٟ iikkii xxy   ..... 221 :- ٌزٌه فاْ ِمذساخ اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ االػر١اد٠ح ٠ّىٓ اٌحصٛي ػ١ٍٙا ٚفك اٌص١غح اٌرا١ٌح 2------------------- أِا ِصفٛفح اٌرثا٠ٓ ٚاٌرثا٠ٓ اٌّشرشن ف١ّىٓ :- إ٠عاد٘ا ٚرٌه وّا ٠ٍٟ ( Ridge) غش٠مح اٌحشف 12 )()(  xxsbv 1( )b x x x y  ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 168 ٌٍّصفٛفح جإٌٝ اٌؼٕاصش اٌمطشٞ (r)ػٍٝ إظافح حذ شاتد (Ridge) ذؼرّذ غش٠مح اٌحشف 1)( xx ٚتاٌراٌٟ ٠ؤدٞ رٌه إٌٝ ذم١ًٍ دسظح اٌرشاتػ (Ridge trace)٠ٚذػٝ اٌحذ اٌصاتد تأشش اٌحشف ذىْٛ وّا ٠ٍٟ (Ridge)ت١ٓ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٌزٌه فاْ ِمذساخ اٌّؼاٌُ ٌٍّٕٛرض اٌّمذس تطش٠مح اٌحشف (-:Gerhard،2005 ) 3 ----------------------- :-تح١س إْ -:Dذّصً ِصفٛفح اٌٛحذج ٟٚ٘ ل١ّح شاتد اٌحشف ٚذىْٛ ِٛظثح ( ) Baised)تىٛٔٙا ِرح١ضج (Ridge) ٚذّراص اٌّمذساخ اٌّسرخشظح تأسٍٛب اٌحشف 2005,Gerhard) ْتح١س ٔالحع تا      XXrDXXE r '')ˆ( 1 ف١ّىٓ اسرخشاظٙا (Ridge)أِا ِصفٛفح اٌرثا٠ٓ ٚاٌرثا٠ٓ اٌّشرشن ٌٍّمذساخ اٌّسرخشظح تطش٠مح اٌحشف :-ٚرٌه وّا ٠ٍٟ     :''')ˆ( 112 rDXXXXrDXXVar r    ( Gerhard،2005:-) ٠ىْٛ رٌه وّا ٠ٍٟ (Ridge trace)ٚتإٌسثح ٌى١ف١ح اسرخشاض اشش اٌحشف :- تح١س اْ Pذّصً أّٛرض اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح تؼذ ذح٠ٍٛٙا اٌٝ ل١ُ ِؼ١اس٠ح ػٓ غش٠ك لسّح وً ػٕصش ػٍٝ اٌعزس اٌرشت١ؼٟ ٌّعّٛع ِشتغ اٌؼٕصش B ( Ridge)٠ّصً ِرعٗ اٌّؼاٌُ اٌّمذس تأسٍٛب اٌحشف (Principle component) غش٠مح اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح فأٗ ٠ّىٓ إ٠عاد ِعّٛػح ِٓ اٌذٚاي اٌخط١ح ٌٍّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ، ِٓ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح Kٔفشض ٌذ٠ٕا ( Jonathan2009, ):-ٚرٌه وّا ٠ٍٟ  )1( )1( 22 2 2 122112 22 2 2 122111   bbbxbxbxbz aaaxaxaxaz kkk kkk :- تح١س إْ -:Z1ذّصً اٌّشوثح اٌشئ١س١ح األٌٚٝ ٚاٌرٟ ٟ٘ ػثاسج ػٓ داٌح خط١ح ٌٍّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌرٟ ذّرٍه أػٍٝ ذثا٠ٓ -:Z2 ذّصً اٌّشوثح اٌشئ١س١ح اٌصا١ٔح ٚاٌرٟ ٟ٘ ػثاسج ػٓ داٌح خط١ح ٌٍّرغ١شاخ اٌّسرمٍح . ٚاٌرٟ ذّرٍه ذثا٠ٓ الً ِٓ ذثا٠ٓ اٌّشوثح اٌشئ١س١ح األٌٚٝ 2 ( 1)p s r II II   1 ''( ) r YX rD XX    ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 169 أٞ تّؼٕٝ أخش ال٠ٛظذ اسذثاغ ت١ٕٙا (Orthogonal)تىٛٔٙا ِرؼاِذج (Z)ٚذّراص اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح ٠رُ رٌه تئظشاء (Principle component)ٚالسرخشاض اٌّمذساخ تاسرخذاَ غش٠مح اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح :- ػٍٝ اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح اٌرٟ ذّرٍه أػٍٝ ذثا٠ٓ تح١س ٔالحع تاْ (Y)أحذاس اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ )()()( 21 zzz kVarVarVar   )()()()()()( 2121 xVarxVarxVarzVarzVarzVar kk   (NCSS 2005)ر باستخدام برنامج عرض نتائج التقدي ٕ٘ا ذُ اسرخذاَ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ٚاٌّرّصً تم١ّح اإلٔراض ٚاٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح .األظٛس ٚاٌشٚاذة ٚاالسرصّاستم١ّرٟ (O.L.S)َتائج انتقذٍر باستخذاو أسهوب انًربعاث انصغرى االعتَادٍت . 2جذول (قيمة اإلنتاج= المتغير المعتمد ) R2انًحسوبت قًَتFالمحسوبة قًَتTتقدير المعالم الخطأ المعياري قيمة 0.9741 150.287** 2.696* 0.2712 0.7310 B1 1.128 0.3360 0.3791 B2 F اختبار.1 ٟٚ٘ اوثش ِٓ اٌم١ّح (150.287)اٌّحسٛتح لذ تٍغد F أػالٖ تاْ ل١ّح ( 2 ) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي ٚ٘زا(10,1)ٚدسظح حش٠ح (0.05,0.01)ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (4.965,10.044)اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ األظٛس ٚاٌشٚاذة ٚاالسرصّاس ٌٙا ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش .اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض T اختبار.2 t)اٌّحسٛتح تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً )أػالٖ تاْ ل١ّح ( 2 ) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي ٚ٘زا (1.812)ٟٚ٘ اوثش ِٓ اٌم١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح (2.696)لذ تٍغد (األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح) اْ اٌّرغ١ش ِؼٕٛٞ أِا اٌم١ّح اٌّحسٛتح (1.128)فمذ تٍغد (االسرصّاس)٠ؼٕٟ تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً ( االسرصّاس)ٚ٘زا ٠ؼٕٟ تاْ اٌّرغ١ش اٌّسرمً (1.812) ٟٚ٘ الً ِٓ اٌم١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح (T )الخرثاس . غ١ش ِؼٕٛٞ R2 يعايم انتحذٍذ.3 ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ (0.9741)تٍغد ل١ّح ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ ِٓ اٌرغ١شاخ اٌحاصٍح فٟ (%97.4)األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح ٚاالسرصّاس ٠فسشاْ حٛاٌٟ فٟٙ ذؼٛد إٌٝ ػٛاًِ غ١ش (%2.6 )أِا إٌسثح اٌّرثم١ح ٚاٌثاٌغح ، اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض .ِذسٚسح ِٚٛظٛدج ظّٓ اٌخطأ اٌؼشٛائٟ . األجور والرواتب واالستثماريصفوفت االرتباطاث بٍَ انًتغَرٍٍ انًستقهٍَ. 3جذول األجور والرواتب االستثمار األجور والرواتب 1 **0.976 االستثمار **0.976 1 ( 0.05)معنوي تحت مستوى معنوية * ( 0.01)معنوي تحت مستوى معنوية ** ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 170 CHI square test 1.اختبار مربع كاي األظٛس ٚاٌشٚاذة )إْ ل١ّح ِؼاًِ االسذثاغ اٌثس١ػ ت١ٓ اٌّرغ١ش٠ٓ اٌّسرم١ٍٓ (3)ٔالحع ِٓ اٌعذٚي ٚػٕذ ذطث١ك (0.01,0.05)ٟٚ٘ ل١ّح ِؼ٠ٕٛح ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (0.976)لذ تٍغد (االسرصّاس (2003,Stan) :-ٚوّا ٠ٍٟ (Chi-square)ٞوا 2 =-[N-1-1/6(2k+5)]. Ln/R/ 2 =-[11-1-1/6(2*2+5)].ln/0.04742/=25.913 Ln/R/ تمثل اللوغارٌتم الطبٌعً لقٌمة المحدد المعٌاري لمصفوفة معامالت االرتباط الجزئٌة مع القٌمة الجد ولٌة تحت مستوى معنوٌة (25.913) وبمقارنة قٌمة مربع كاي المحسوبة والبالغة نالحظ بان القٌمة المحسوبة هً اكبر من القٌمة الجد ولٌة (3.84)والبالغة (1)ودرجة حرٌة (0.05) وهذا ٌعنً رفض فرضٌة العدم والقائلة بعدم وجود مشكلة التعدد الخطً وقبول الفرضٌة البدٌلة والتً .تنص على وجود مشكلة التعدد الخطً Ridge *نتائج التقدير باستخدام أسـلوب الحرف. 4جدول (ل١ّح اإلٔراض= اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ) R2انًحسوبت قًَتFانًحسوبت قًَتTتقذٍر انًعانى انخطأ انًعَارً قًَت 0.9713 135.2638** 2.92* 0.2375 0.6935 B1 1.435 0.2942 0.4223 B2 F اخرثاس.1 ٟٚ٘ اوثش ِٓ اٌم١ّح (135.2638)اٌّحسٛتح لذ تٍغد F أػالٖ تاْ ( 4 ) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي ٚدسظح حش٠ح (0.05,0.01)ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (4.965,10.044)ل١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ األظٛس ٚاٌشٚاذة ٚاالسرصّاس ٌٙا (10,1 ) .ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض T اخرثاس.2 ٟٚ٘ اوثش ِٓ (2.92)لذ تٍغد (األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح)اٌّحسٛتح تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً ٚ٘زا ٠ؼٕٟ (1.812)اٌم١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح (t )أػالٖ تاْ ل١ّح (4) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي ( اٌّحسٛتحT )تاْ اٌّرغ١ش ِؼٕٛٞ أِا اٌم١ّح (1.435)فمذ تٍغد (االسرصّاس)تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً (االسرصّاس)ٚ٘زا ٠ؼٕٟ تاْ اٌّرغ١ش اٌّسرمً (1.812)ٟٚ٘ الً ِٓ اٌم١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح .غي مع ي R2 ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ.3 ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ (0.9713)تٍغد ل١ّح ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ ِٓ اٌرغ١شاخ اٌحاصٍح فٟ (%97.1)األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح ٚاالسرصّاس ٠فسشاْ حٛاٌٟ فٟٙ ذؼٛد إٌٝ ػٛاًِ غ١ش (%2.9 )أِا إٌسثح اٌّرثم١ح ٚاٌثاٌغح ، اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض .ِذسٚسح ِٚٛظٛدج ظّٓ اٌخطأ اٌؼشٛائٟ 0.005ػٍّا إْ اشش اٌحشف ٘ٛ * ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 171 َتائج انتقذٍر باستخذاو أسهوب انًركباث انرئَسَت. 5جذول Principle component (قيمة اإلنتاج =المتغير المعتمد ) R2انًحسوبت قًَتFانًحسوبت قًَتTتقذٍر انًعانى انخطأ انًعَارً قًَت 0.9721 139.1643** 16.67 ** 0.0311 0.5185 B1 16.686** 0.0385 0.6424 B2 F اخرثاس.1 ٟٚ٘ اوثش ِٓ اٌم١ّح (139.1643)اٌّحسٛتح لذ تٍغد F أػالٖ تاْ ( 5 ) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي ٚدسظح حش٠ح (0.05,0.01)ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (4.965,10.044)ل١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ األظٛس ٚاٌشٚاذة ٚاالسرصّاس ٌٙا (10,1 ) .ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض T اخرثاس.2 t)اٌّحسٛتح تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً )أػالٖ تاْ ل١ّح (5) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي أِا تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً االسرصّاس فمذ تٍغد (16.67)لذ تٍغد (األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح) ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (1.812,2.821)ٟٚ٘ اوثش ِٓ اٌم١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح (16.686) ػٍٝ اٌرٛاٌٟ ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح (0.05,0.01) .ٚاالسرصّاس ٌٙا ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض R2 ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ.3 ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ (0.9721)تٍغد ل١ّح ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ ِٓ اٌرغ١شاخ اٌحاصٍح فٟ (%97.2)األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح ٚاالسرصّاس ٠فسشاْ حٛاٌٟ فٟٙ ذؼٛد إٌٝ ػٛاًِ غ١ش (%2.8 )أِا إٌسثح اٌّرثم١ح ٚاٌثاٌغح ، اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض .ِذسٚسح ِٚٛظٛدج ظّٓ اٌخطأ اٌؼشٛائٟ ٕ٘ا ذُ اسرخذاَ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ٚاٌّرّصً تاٌم١ّح اٌّعافح اإلظّا١ٌح ٚاٌّرغ١شاخ .اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تم١ّرٟ األظٛس ٚاٌشٚاذة ٚاالسرصّاس َتائج انتقذٍر باستخذاو أسهوب انًربعاث انصغرى االعتَادٍت. 6جذول O.L.S (القيمة المضافة اإلجمالية = المتغير المعتمد ) R2المحسوبة قيمةFالمحسوبة قيمةTتقدير المعالم الخطأ المعياري قيمة 0.8868 31.338** 1.466 0.6951 1.0192 B1 0.277 0.8612 0.2383 B2 ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 172 F اخرثاس.1 ٟٚ٘ اوثش ِٓ اٌم١ّح (31.338)اٌّحسٛتح لذ تٍغد F تاْ ل١ّح ( 6 ) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي ٚدسظح حش٠ح (0.05,0.01)ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (4.965,10.044)اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ األظٛس ٚاٌشٚاذة ٚاالسرصّاس ٌٙا (10,1) .ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ اٌم١ّح اٌّعافح االظّا١ٌح T اخرثاس.2 t)اٌّحسٛتح تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً )تاْ ل١ّح (6) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي أِا تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً االسرصّاس فمذ تٍغد (1.466)لذ تٍغد (األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح) ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (1.812,2.821)ٟٚ٘ الً ِٓ اٌم١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح (0.277) ػٍٝ اٌرٛاٌٟ ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح (0.05,0.01) .ٚاالسرصّاس ١ٌس ٌٙا ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ اٌم١ّح اٌّعافح اإلظّا١ٌح R2 ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ.3 ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ (0.8868)تٍغد ل١ّح ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ ِٓ اٌرغ١شاخ اٌحاصٍح فٟ (%88.7)األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح ٚاالسرصّاس ٠فسشاْ حٛاٌٟ فٟٙ ذؼٛد إٌٝ ػٛاًِ غ١ش (%11.3 )أِا إٌسثح اٌّرثم١ح ٚاٌثاٌغح ، اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض .ِذسٚسح ِٚٛظٛدج ظّٓ اٌخطأ اٌؼشٛائٟ َتائج انتقذٍر باستخذاو أسهوب انحرف. 6جذول Ridge F اخرثاس.1 ٟٚ٘ اوثش ِٓ اٌم١ّح (30.3993)اٌّحسٛتح لذ تٍغد F أػالٖ تاْ ل١ّح ( 7 ) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي ٚدسظح حش٠ح (0.05,0.01)ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (4.965,10.044)اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ األظٛس ٚاٌشٚاذة ٚاالسرصّاس ٌٙا (10,1) .ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ اٌم١ّح اٌّعافح اإلظّا١ٌح T اخرثاس.2 t)اٌّحسٛتح تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً )أػالٖ تاْ ل١ّح (7) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي أِا تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً االسرصّاس فمذ تٍغد (1.615)لذ تٍغد (األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح) ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (1.812,2.821)ٟٚ٘ الً ِٓ اٌم١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح (0.446) ػٍٝ اٌرٛاٌٟ ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح (0.05,0.01) .ٚاالسرصّاس ١ٌس ٌٙا ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ اٌم١ّح اٌّعافح االظّا١ٌح ( يم مض م ي = م غي مع مد ) R2المحسوبة قيمةFالمحسوبة قيمةTتقدير المعالم الخطأ المعياري قيمة 0.8837 30.3993** 1.615 0.5862 0.9470 B1 0.446 0.7262 0.3236 B2 ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 173 R2 ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ.3 ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ (0.8837)تٍغد ل١ّح ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ ِٓ اٌرغ١شاخ اٌحاصٍح فٟ (%88.4)األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح ٚاالسرصّاس ٠فسشاْ حٛاٌٟ فٟٙ ذؼٛد إٌٝ ػٛاًِ غ١ش (%11.6 )أِا إٌسثح اٌّرثم١ح ٚاٌثاٌغح ، اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض .ِذسٚسح ِٚٛظٛدج ظّٓ اٌخطأ اٌؼشٛائٟ َتائج انتقذٍر باستخذاو أسهوب انًركباث انرئَسَت. 8جذول Principle component F اخرثاس.1 ٟٚ٘ اوثش ِٓ اٌم١ّح (29.8237)اٌّحسٛتح لذ تٍغد F أػالٖ تاْ ل١ّح ( 8 ) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي ٚدسظح حش٠ح (0.05,0.01)ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (4.965,10.044)اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ األظٛس ٚاٌشٚاذة ٚاالسرصّاس ٌٙا (10,1) .ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ اٌم١ّح اٌّعافح اإلظّا١ٌح T اخرثاس.2 t)اٌّحسٛتح تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً )أػالٖ تاْ ل١ّح (8) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي أِا تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً االسرصّاس فمذ تٍغد (7.727)لذ تٍغد (األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح) ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (1.812,2.821)ٟٚ٘ اوثش ِٓ اٌم١ّح اٌعذ ١ٌٚح ٚاٌثاٌغح (7.717) ػٍٝ اٌرٛاٌٟ ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح (0.05,0.01) .ٚاالسرصّاس ٌٙا ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ اٌم١ّح اٌّعافح اإلظّا١ٌح R2 ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ.3 ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ٚاٌّرّصٍح تؼٕصشٞ (0.8817)تٍغد ل١ّح ِؼاًِ اٌرحذ٠ذ ِٓ اٌرغ١شاخ اٌحاصٍح فٟ (%88.2)األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح ٚاالسرصّاس ٠فسشاْ حٛاٌٟ فٟٙ ذؼٛد إٌٝ ػٛاًِ غ١ش (%11.8 )أِا إٌسثح اٌّرثم١ح ٚاٌثاٌغح ، اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ل١ّح اإلٔراض .ِذسٚسح ِٚٛظٛدج ظّٓ اٌخطأ اٌؼشٛائٟ يعَار انكفاءة انُسسبَت :-ٚاٌزٞ ص١غرٗ ، ٠سرخذَ ِؼ١اس اٌىفاءج إٌسث١ح فٟ ػ١ٍّح اٌّفاظٍح ت١ٓ غشائك اٌرمذ٠ش اٌّسرخذِح Eff.   = var .( ) var .( ) rr ols     Eff.   = var .( ) var .( ) pc ols     ( يم مض م ي = م غي مع مد ) R2المحسوبة قيمةFالمحسوبة قيمةTتقدير المعالم الخطأ المعياري قيمة 0.8817 29.8237** 7.727 0.0784 0.6058 B1 7.717 0.0972 0.7501 B2 ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 174 :-بحٌث ان ٌمثل التباٌن للمعلمة المقدرة باسلوب الحرف var.( )pc  ٌمثل التباٌن للمعلمة المقدرة باسلوب المركبات var.( )ols  ٌمثل التباٌن للمعلمة المقدرة باسلوب المربعات الصغرى فٙزا ٠ؼٕٟ اْ غش٠مح اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ (1) فارا وأد ل١ّح ِؼ١اس اٌىفاءج إٌسث١ح اوثش ِٓ ٚاٌعذٚي ادٔاٖ ٠ث١ٓ ل١ُ اٌىفاءج إٌسث١ح . االػر١اد٠ح افعً ِٓ غش٠مرٟ اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح ٚاٌحشف ( 2004، ػثذ اٌمادس ِحّذ، ػط١ح )تإٌسثح ٌٍّٕارض اٌّسرخذِح فٟ اٌرمذ٠ش يعَار انكفاءة انُسبَت بٍَ طرائق انتقذٍر انًستخذيت.9جذول المركبات الرئيسية الحرف طريقة التقدير النموذج المقدر االجور االستثمار والرواتب االجور االستثمار والرواتب قيمة االنتاج يمثل المتغير المعتمد 0.76696 0.766635 0.01315 0.013129 القيمة المضافة االجمالية يمثل المتغير المعتمد 0.71125 0.71106 0.01272 0.012739 ٚ٘زا ٠ؼٕٟ ، (1)تاْ ل١ُ اٌىفاءج إٌسث١ح ظ١ّؼٙا الً ِٓ ، اػالٖ (9) ٔالحع ِٓ اٌعذٚي تاْ اٌّمذساخ تاسرخذاَ غش٠مرٟ اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح ٚاٌحشف افعً ِٓ ِمذساخ اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ .االػر١اد٠ح :- االسرٕراظاخ :- ِٓ خالي إٌرائط اٌساتمح ذٛصً اٌثاحصاْ إٌٝ إٌماغ اٌرا١ٌح :- اٌرح١ًٍ اإلحصائٟ Ordinary)ٟ٘ أفعً ِٓ غش٠مح اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ االػر١اد٠ح Ridge) )إْ غش٠مح اٌحشف .1 least square) غش٠مح اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح ٚ((Principle component ٓأفعً ِٓ اٌطش٠مر١ . أػالٖ ِٓ ٔاح١ح وفاءج اٌّمذساخ اإلحصائ١ح ِٚطاتمرٙا ٌٍٕظش٠ح االلرصاد٠ح ل١ّح األظٛس ٚاٌشٚاذة )ٚاٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح (ل١ّح اإلٔراض) ذّصً اٌؼاللح ت١ٓ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ .2 أفعً (Principle component)ٚاٌّمذسج تأسٍٛب اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح (اٌّذفٛػح ٚاالسرصّاس 2002 ٌٚغا٠ح 1992ٌٍفرشج (تغذاد)ّٔٛرض أحذاس ٌٍششوح اٌؼاِح ٌصٕاػح اٌثطاس٠اخ فٟ اٌؼشاق ( 0.01,0.05)ٟٚ٘ ل١ّح ِؼ٠ٕٛح ذحد ِسرٜٛ ( 139.1643)اٌّحسٛتح (F)ٚلذ تٍغد ل١ّح . ػٍٝ اٌرٛاٌٟ ( 4.9646,10.044) ٚاٌّسا٠ٚح إٌٝ جٚرٌه ٌىٛٔٙا اوثش ِٓ اٌم١ُ اٌعذ ٌٟٚ ٟٚ٘ ل١ّح (16.68) اٌّحسٛتح تإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرمً األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح T))تٍغد ل١ّح . 3 ( 0.05)ذحد ِسرٜٛ ِؼ٠ٕٛح (1.812) ٚاٌثاٌغح جِؼ٠ٕٛح ٚرٌه ٌىٛٔٙا اوثش ِٓ اٌم١ّح اٌعذ ٌٟٚ (. 10)ٚدسظح حش٠ح var.( )rr  ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 175 ٟٚ٘ (16.683) االسرصّاس فمذ تٍغد ل١ّرٗ يتإٌسثح ٌٍّرغ١ش اٌّسرك (T) أِا اٌم١ّح اٌّحسٛتح الخرثاس ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ وً ِٓ ، (1.812) ٚاٌّسا٠ٚح إٌٝ جل١ّح ِؼ٠ٕٛح ٚرٌه ٌىٛٔٙا اوثش ِٓ اٌم١ّح اٌعذ ٌٟٚ . األظٛس ٚاٌشٚاذة اٌّذفٛػح ٌٙا ذأش١ش ِؼٕٛٞ ػٍٝ ل١ّح اإلٔراض :- اٌرح١ًٍ االلرصادٞ ٌحساب ِذٜ ِساّ٘ح اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ػٍٝ اٌّرغ١ش اٌّؼرّذ ذُ اػرّاد غش٠مح اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح (Principle component ) وٛٔٙا أفعً اٌطشق ح١س تٍغد ِساّ٘ح ػٕصش األظٛس ٚاٌشٚاذة فٟ ل١ّح (0.642)أِا تإٌسثح ٌّساّ٘ح ػٕصش االسرصّاس فمذ تٍغد ِساّ٘رٗ ، (0.519)اٌّذفٛػح . ٚ٘زا ٠ؼٕٟ إْ اٌؼ١ٍّح اإلٔراظ١ح ِىصفح ٌؼٕصش االسرصّاس، اإلٔراض :- اٌرٛص١اخ :- ِٓ خالي إٌرائط اٌساتمح ٠ٛصٟ اٌثاحصاْ تّا ٠أذٟ ظشٚسج اسرخذاَ االخرثاساخ اإلحصائ١ح ٌٍىشف ػٓ ِشاوً ذمذ٠ش ّٔٛرض االٔحذاس اٌخطٟ :- ٚٚفك ِا ٠ٍٟ ِرعخّح ت١ٓ اٌّرغ١شاخ (Multicollineariy)ػٕذِا ذىْٛ ٕ٘ان ِشىٍح اٌرؼذد اٌخطٟ . 1 فؼٕذ رٌه ذسرخذَ غش٠مح (0.90ذض٠ذ ػٓ )اٌّسرمٍح تح١س ذىْٛ ِؼاًِ االسذثاغ ت١ّٕٙا ل٠ٛح . حصشا (Principle component)اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح ف١ّىٓ تاإلظافح إٌٝ غش٠مح (0.9- 0.7)ػٕذِا ٠ىْٛ ِؼاًِ االسذثاغ ت١ٓ اٌّرغ١شاخ اٌّسرمٍح ت١ٓ . 2 ( .Ridge)اٌّشوثاخ اٌشئ١س١ح اسرخذاَ غش٠مح اٌحشف اٌّشوثاخ )تاإلظافح إٌٝ اٌطش٠مر١ٓ (0.7-0.5)ػٕذِا ٠ىْٛ ِؼاًِ االسذثاغ ِحصٛسا ت١ٓ . 3 ٠ّىٓ وزٌه اسرخذاَ غش٠مح اٌّشتؼاخ (Ridgeاٌحشف , Principle componentاٌشئ١س١ح (. Ordinary least square)اٌصغشٜ االػر١اد٠ح ػٕذ ، اسرخذاَ اٌّؼاٌعاخ اٌّرعّٕح غشائك ظذ٠ذج تذ٠ٍح ٌطش٠مح اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ االػر١اد٠ح . 4 :- ظٙٛس ِشىٍح اٌرؼذد اٌخطٟ ٟٚ٘ Restricted least squareغش٠مح اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ اٌّم١ذج -1 Pooling time series and crossغش٠مح ِضض ت١أاخ اٌسٍسٍح اٌض١ِٕح ٚاٌّماغغ اٌؼشظ١ح -2 section data Stepwise least squareغش٠مح اٌّشتؼاخ اٌصغشٜ اٌّرذسظح -3 غش٠مح ذٛظ١ف اٌّؼٍِٛاخ اٌّسثمح -4 Mixed estimationغش٠مح اٌرمذ٠ش اٌّخرٍػ -5 . ِٓ اظً اٌٛصٛي إٌٝ ِمذساخ وفٛءج ٠ؼرّذ ػ١ٍٙا فٟ اٌرح١ًٍ اإلحصائٟ ٚااللرصادٞ ٚرٌه انًصادر و١ٍح اإلداسج " ِمذِح فٟ االلرصاد اٌم١اسٟ . " 2002 .سحش، حس١ٓ ػٍٟ ٚ فرح هللا ، تخ١د . اٌذاس اٌعاِؼ١ح ٌٍطثاػح ٚإٌشش. ٚصاسج اٌرؼ١ٍُ اٌؼاٌٟ ٚاٌثحس اٌؼٍّٟ - ٚااللرصاد ِىح اٌّىشِح " االلرصاد اٌم١اسٟ ت١ٓ إٌظش٠ح ٚاٌرطث١ك ." 2004. ػثذ اٌمادس ِحّذ ، ػط١ح .(تغذاد) حساتاخ اٌششوح اٌؼاِح ٌصٕاػح اٌثطاس٠اخ فٟ اٌؼشاق Gerhard, Tutz . 2005."Boosting ridge regression" University Regensburg Germany. Jan, Ishii .1999."Ordinary least square" Econ.102, Stanford university. ٌوسف وآخرون 2010، 176 - 162 ( : 2 ) 2مجلة دٌالى للعلوم الزراعٌة ، 176 Jonathn, Shlens . 2009."A tutorial on principle component analysis" New York university. Martin,Berka .2007."Multicollinearity"ch.8,Massey university Stan, Lipovetsky. 2003."Post-stratification with optimized effective base linear and non linear ridge regression approach" Gtk custom research north America,8401golden valley,Minneapolis,mn 55427 USING STATISTICAL PROCEDURE FOR TREATMENT MULTICOLLINEARITY PROBLEM. Haitham ,Y. Yousef J avar K.M. Hisham,F,Abd Allteef ABSTRACT One of important assumptions in the linear regression is not found linear correlation between independent variables which lead to appearance multicollinearity problem. If this condition is not satisfied then the ordinary least square method has not efficiency property. Another statement have not the minimum variance. We use chi-square test to discover multicollinearity problem by using Ordinary least square, Ridge and principle component procedure in estimation by using statistical program (NCSS_2005) to get the result. The purpose of the research:- The aim of the research is to test and treatment multicollinearity problem by using Chi-square test, ordinary least square, principle component and ridge in estimation. The hypothesis of research:- 1. We have not multicollinearity problem at level significance (0.05, 0.01). 2. The effect of salary and investment upon out put are statistical significance. The frame of research:- The research was applied in battery Industry Company from 1992 to 2002.