بناء أنموذج الانحدار اللوجستي للولادات المشوهة في العراق عدا اقليم كردستان لعام 2015

‫‪(Structure Logistic Regression Model Of Anomalies Birth In Iraq Except‬‬ ‫)‪Kurdistan Region, for 2015‬‬ ‫بناء أمنوذج االحندار اللوجسيت للوالدات املشوهة يف العراق عدا اقليم كردستان لعام‬ ‫‪5102‬‬ ‫أ‪.‬و‪ .‬غفران امساعيل كنال ‪ /‬كلية االدارة واالقتصاد ‪ /‬جامعة بغداد‬ ‫الباحث‪ /‬زينب جواد كاظه ‪ /‬كلية االدارة واالقتصاد ‪ /‬جامعة بغداد‬ ‫‪Received:24/10/2018‬‬ ‫‪Accepted:7/1/2019‬‬ ‫املستخلص‪:‬‬ ‫تس د ا تٌوهدد‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ددا نٕدد تكٔضددلْ هددىً وددلاهر ‪ٚ‬لدد تىدد‪ ْٛ‬إددل٘هر ٌٍذ‪١‬ددلْ ‪ٌ ٚ‬دده ت إ‪ٙ‬ددهخ ٘دد ٖ‬ ‫تٌوه‪٘ٛ‬لخ ف‪ ٟ‬تألنضلء تٌظل٘هر ِٓ خضُ تكٔضدلْ ولٌ‪ٛ‬خدٗ ‪ٚ‬تٌ‪١‬د ‪ٚ ٓ٠‬تٌمد ِ‪ٓ١‬د ‪ٚ‬لد ر تظ‪ٙ‬ده ٘د ٖ تٌوهد‪٘ٛ‬لخ ر‬ ‫ذ تٌٍد‪ٛ‬ء ٌذ د ِٓ تٌفس‪ٛ‬صلخ تٌةلصا كإ‪ٙ‬لر٘ل وّل ف‪ ٟ‬تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌود‪ ٟ‬تسد ا فد‪ ٟ‬تألنضدلء تٌ ت ٍ‪١‬دا ٌٍدضدُ‬ ‫ولٌمٍب ‪ٚ‬تٌّذ ر ‪ٚ‬تٌ ُىٍ‪١‬اد‬ ‫وددٍّب ‪١‬لٔددلخ تٌاسددل تٌّذٍ‪ِٛ‬ددلخ تٌّودد‪ٛ‬فهر فدد‪ ٟ‬تصددوّلرر تزمددلء تٌدد‪ٛ‬ردتخ تٌّهدد‪٘ٛ‬ا تٌّ د ‪ ٛ‬ر ِددٓ لضددُ‬ ‫ترزملء تٌمس‪ٚ ٟ‬تٌس‪١‬دلت‪ ٟ‬فد‪ٚ ٟ‬رترر تٌمدسا ‪ٚ‬تٌا‪ ١‬دار ت ٍغدب تند تد تٌد‪ٛ‬ردتخ تٌّهد‪٘ٛ‬ا تٌّهدّ‪ٌٛ‬ا لٌ رتصدا‬ ‫(‪ٚ )2603‬ردر ِه‪٘ٛ‬ا ف‪ ٟ‬تٌذهتق ن ت تلٍ‪ ُ١‬وهدصولْ ٌذلَ ‪َ 2015‬د ‪ٚ‬تُ تخهتء تسٍ‪ ً١‬ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬ثٕلا‪ٟ‬‬ ‫ترصودل ا ٌٍّوغ‪١‬ه تٌول ه( ‪ٔ )y‬د‪ ٛ‬تٌوهد‪ ( ٖٛ‬ضد‪١‬مر ِذمد ) ‪ٚ‬تمد ‪٠‬ه ِذٍّلتدٗ اه‪٠‬مدا ترِىدلْ ترنظدُ (‪ )ML‬ثدُ‬ ‫ت والر ِذٕ‪٠ٛ‬ا ترّٔ‪ ٛ‬ج ‪ٚ‬و ٌه ِذٕ‪٠ٛ‬ا تٌّذٍّلخ ‪ٚ‬ت‪ٛ‬صٍٕل تٌ‪ ٝ‬صوا ِوغ‪١‬هتخ تؤثه ف‪ ٟ‬تس ‪ ٛٔ ٠‬تٌوهد‪٘ٚ ٖٛ‬د‪ٟ‬‬ ‫(تٌدٕش ِٓ ٔ‪ ٛ‬وهر تٌدٕش ِٓ ٔ‪ ٛ‬تٔث‪ٝ‬ر درخا تٌمهت ا ِٓ ٔ‪ٛ٠ ٛ‬خ ر ِ‪ٕٙ‬ا ترب ِٓ ٔ‪ِٛ ٛ‬إف زى‪ِٟٛ‬ر‬ ‫ٔ‪ ٛ‬تٌ‪ٛ‬ردر تٌضل ما ِٓ ٔ‪ٚ ٛ‬ردر صل ما ز‪١‬ار ‪ٚ ٛٔٚ‬ردر صل ما ِ‪١‬وا)د‬ ‫املصطلحات الرئيسة للبحث‪ /‬تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ا ر ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬ر ترِىلْ ترنظُد‬ ‫‪ ‬سل ِضوً ِٓ سل د ٍ‪ َٛ‬نلٌ‪ ٟ‬زملء تاا‪١‬م‪ٟ‬د‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪2019; Vol. 25, No.113‬‬ ‫‪Pages: 557- 574‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫‪ -1‬تعريف التشوه اخللقي )‪(Definition of congenital deformity‬‬ ‫٘‪ ٛ‬نالرر نٓ تةٍك غ‪١‬ده با‪١‬ذد‪ ٟ‬فد‪ ٟ‬زد نضدلء تٌدضدُ ‪ ٚ‬تألٔضددا فد‪ِ ٟ‬هزٍدا تةٍدك تٌدٕد‪ٓ١‬د ‪ٚ‬ندلدر ِدل‬ ‫تىدد‪ ْٛ‬إددل٘هر ولٌهددفا تألرٔا‪١‬ددا ِددثت ر ت‪ ْ ٚ‬تىدد‪ ْٛ‬نٍدد‪ ٝ‬وددىً ن‪١‬ددب ٍمدد‪ ٟ‬دت ٍدد‪ ٟ‬ر ‪ّ٠‬ىددٓ تٌو و د ِٕددٗ تر ذ د‬ ‫فس‪ٛ‬صلخ لصا ِثً تٌذ‪ٛ١‬ب تٌةٍم‪١‬ا ف‪ ٟ‬تٌد‪ٙ‬لر تٌا‪ ٌٟٛ‬ز‪١‬ل تهةص لٌّ‪ٛ‬خلخ ف‪ٛ‬ق تٌم‪ٛ‬ت‪١‬ا[‪]1‬د‬ ‫‪ٚ‬و ٌه ‪ّ٠‬ىٓ تْ ٔذهف تٌوهد‪ ٖٛ‬تٌةٍمد‪٘ ٟ‬د‪ٍ ٛ‬دً ٕ‪١‬د‪ ٞٛ‬فد‪ ٟ‬زد نضدلء تٌدضدُر ‪ ٚ‬وثدهر ِٕد تٌد‪ٛ‬ردر ر ‪٠‬دٕدُ‬ ‫تٌةًٍ ف‪ِ ٟ‬إ‪ ٝ‬تٌذض‪ ٛ‬ت‪ ٚ‬تألنضلء نٕ تٌو‪ٛ‬لفر تٌوةٍف ‪ ٚ‬تٌوه‪ ٖٛ‬فد‪ّٔ ٟ‬د‪ٖٛ‬ر غلٌادل فد‪ ٟ‬ت‪٠‬دا تٌس‪١‬دلر تٌدٕ‪١ٕ١‬دار‬ ‫‪٠ٚ‬ى‪ ْٛ‬تٌةًٍ دتاّلًر ر ‪ّ٠‬ىٓ وفلؤٖ ر ‪ٕ٘ ٚ‬لٌه ٔ‪ٛ‬ن‪ ِٓ ٓ١‬تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌوه‪ ٖٛ‬تٌّذم (‪ )y=1‬تٌ ‪ِ ٌٛ٠ ٞ‬ود‪ٛ‬ف‪ ٟ‬ت‪ٚ‬‬ ‫ذ صلنلخ ِٓ ‪ٚ‬ردر ‪٠‬و‪ٛ‬ف‪ِ ٝ‬ثً ته‪٘ٛ‬لخ ٍم‪١‬ا وددل‪٠ٚ‬ف تٌمٍدب ‪ٚ‬لد ‪٠‬امد‪ ٝ‬ز‪١‬دل ً ‪ ٚ‬مدسا غ‪١‬ده خ‪١‬د ر ر ‪ٚ‬تٌوهد‪ٖٛ‬‬ ‫تٌاض‪١‬م (‪٠ )y=0‬ام‪ ٝ‬ز‪١‬ل ً ِثً تٌوه‪٘ٛ‬لخ ف‪ ٟ‬تربهتف تٌذٍ‪١‬ل ت‪ ٚ‬تٌضفٍ‪ ]11[ٝ‬د‬ ‫‪ -2‬مشكلة البحث ‪(Problem of the Research) :‬‬ ‫ٔظهتً ٌز‪٠‬لدر ن تد تٌ‪ٛ‬ردتخ تٌّه‪٘ٛ‬ا ف‪ ٟ‬تٌذهتق ‪ٌ ٚ‬ه ٌذ ر صالب ِٕ‪ٙ‬ل درخا تٌمهت ا ‪ٚ‬تذهض ترَ ٌتودذل‬ ‫ت‪ ٚ‬تٌسّ‪ ٝ‬ت‪ ٚ‬ترِهتض تٌّزِٕا ‪ٚ‬تٌ‪ٛ‬ردتخ تٌضل ما ِٓ ز‪١‬ل ٔ‪ ٛ‬تٌ‪ٛ‬ردر ز‪١‬ا تَ ِ‪١‬وا ‪ٚ‬و ٌه ‪ٚ‬خد‪ٛ‬د زدلرخ ند‪ٛ‬ق‬ ‫‪ٚ‬رد‪ ٞ‬صل ك ِٓ ن ِٗ ‪ٚ‬غ‪١‬ه٘ل ِٓ ترصالب تٌو‪ ٟ‬تؤد‪ ٞ‬تٌ‪ ٝ‬تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ا ‪ ٚ‬لٌولٌ‪ ٟ‬تؤثه ف‪ ٟ‬تٌافً ‪ٚ‬تٌذلاٍدا‬ ‫‪ٚ‬تٌّؤصضلخ تٌمس‪١‬ا ‪ٚ‬تٌّدوّه د‬ ‫‪ -3‬هذف البحث ‪(An objective of the research) :‬‬ ‫‪ٙ٠‬د ف تٌاسددل تٌدد‪ٕ ٝ‬ددلء زمددلا‪١‬ا ألن د تد تٌدد‪ٛ‬ردتخ تٌّهدد‪٘ٛ‬ا فدد‪ ٟ‬تٌذددهتق ند ت تلٍدد‪ ُ١‬وهدصددولْ ٌذددلَ ‪5115‬ر‬ ‫‪ٚ‬تسٍ‪ٍٙ١‬دل ِددٓ دتي ٕددلء ّٔدد‪ ٛ‬ج ترٔسد تر تٌٍ‪ٛ‬خضددو‪ٌ ٟ‬ومد ‪٠‬ه تزوّدلي تكصددل ا لٌوهدد‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬دا ‪ٚ‬تس ‪٠‬د ٘ددُ‬ ‫ِضاالخ ز ‪ٚ‬ث‪ٙ‬لد‬ ‫‪ -4‬اجلانب النظري ‪:‬‬ ‫‪ ّٛٔ 1-4‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪(Logistic regression Model) : ٟ‬‬ ‫‪٠‬ذ ّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ِ ٟ‬دٓ ت٘دُ تٌّٕدل ج تٌّضدوة ِا فد‪ ٟ‬تٌواا‪١‬مدلخ ترزمدلا‪١‬ا ‪ٚ‬تسٍ‪١‬دً تٌا‪١‬لٔدلخ‬ ‫‪ ِٓٚ‬توثه تٌّٕل ج تٌّضوذٍّا ٌ رتصا تٌذٍ‪ ( َٛ‬ترخوّلن‪١‬دا ر تٌاا‪١‬دا ر ترلومدلد‪٠‬ا) ‪٠ٚ‬ضدوذًّ هدىً ندلَ ٌوفضد‪١‬ه‬ ‫‪ٚ‬تسٍ‪ ً١‬تٌذتلا ‪ِ ٓ١‬وغ‪١‬ه ِضومً ‪ٚ‬تز ت‪ ٚ‬توثه ‪ٚ‬تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه[‪]15‬د‬ ‫فددددد‪ّٔ ٟ‬ددددد‪ ٛ‬ج ترٔسددددد تر تٌٍ‪ٛ‬خضدددددو‪ ٟ‬تىددددد‪ ْٛ‬تٌذتلدددددا ددددد‪ ٓ١‬تٌّوغ‪١‬ددددده تٌودددددل ه ‪ٚ Y‬تٌّوغ‪١‬دددددهتخ تٌو‪ ٛ‬ددددد‪١‬س‪١‬ا‬ ‫غ‪١‬دده ا‪١‬ددا ز‪١‬ددل ‪٠‬ىدد‪ ْٛ‬تٌّوغ‪١‬دده تٌوددل ه ‪ Y‬ثٕددلا‪ ٟ‬ترصددودل ا ‪ ٠‬د ز د ‪ ٜ‬تٌم‪ّ١‬ودد‪ٓ١‬‬ ‫( تِل صفه ت‪ٚ ٚ‬تز ) ِدل تٌٕددلذ )‪ (success‬زد ‪ٚ‬ا ترصدودل ا لزوّدلي ‪ ٚ p‬تٌفهدً )‪ (failure‬ند َ زد ‪ٚ‬ا‬ ‫) ‪ ٚ‬نٍ‪١‬ا ف ٔٗ تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه ‪٠‬و‪ٛ‬ر ت‪ٛ‬ر‪٠‬ه هٔ‪ [13]ٌٟٛ‬د‬ ‫ترصودل ا لزوّلي (‬ ‫)‪Ber ( ) …………(1‬‬ ‫تٌا ووٍا تزوّلٌ‪١‬ا‬ ‫)‪ (2‬ددددددددددد‬ ‫ت ْ‬ ‫‪ : i‬تٌّهل٘ ر ‪ n ٚ i=1,2,……n‬زدُ تٌذ‪ٕ١‬ا‬ ‫‪ :‬تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه ثٕلا‪ ٟ‬ترصودل ا د‬ ‫)‬ ‫‪ :‬تزوّلي ز ‪ٚ‬ا ترصودل ا نٕ ِل(‬ ‫ٌ ٌه فلْ ت‪ٛ‬له تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه ‪ّ٠‬ثً تزوّلي ز ‪ٚ‬ا ترصودل اد‬ ‫)‪………... (3‬‬ ‫ِل تال‪ ٓ٠‬تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه زضب ت‪ٛ‬ر‪٠‬ه هٔ‪ ٌٟٛ‬ف‪١‬ى‪ْٛ‬‬ ‫)‪…………… (4‬‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪558‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫‪ٌٚ‬تٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬ن ر تٔ‪ٛ‬ت ِٕ‪ٙ‬دل تّٔد‪ ٛ‬ج ترٔسد تر تٌٍ‪ٛ‬خضدو‪ ٟ‬تٌثٕدلا‪ ٟ‬تٌد ‪ ٞ‬صٕضدوذٍّٗ فد‪٘ ٟ‬د ت تٌاسدل‬ ‫‪ٚ‬تّٔدد‪ ٛ‬ج ترٔس د تر تٌٍ‪ٛ‬خضددو‪ ٟ‬تٌّوذ د د (ترصددودل ا تٌّوذ د در) تٌ د ‪٠ ٞ‬ىدد‪ ْٛ‬ف‪١‬ددٗ تٌّوغ‪١‬دده تٌوددل ه توثدده ِددٓ ل‪ّ١‬ودد‪ٓ١‬‬ ‫‪ٚ‬تّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬تٌهتا‪ ٚ ٞٛ‬تٌوهت‪١‬ا‪ ٟ‬تٌ ‪٠ ٞ‬ى‪ ْٛ‬ف‪ ٗ١‬تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه ِوغ‪١‬هتً رتا‪٠ٛ‬ل ً]‪[7‬د‬ ‫‪ِٕ 5-4‬سٕ‪ ٝ‬ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪(Logistic regression curve) ٟ‬‬ ‫نٕ تّث‪ ً١‬رصُ ترٔوهلر ٌّوغ‪١‬ه‪ِ ٓ٠‬ومٍ‪ ٓ١‬فلْ رصُ ترٔوهلر ص‪١‬ى‪ ْٛ‬نٍ‪ ٝ‬وىً ٔملب غ‪١‬ه ِٕوظّا ت ‪٠‬ذوّد‬ ‫تٌهىً نٍ‪ ٝ‬ل‪ٛ‬ر تٌذتلا ‪ ٓ١‬تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه )‪ ٚ )y‬تٌّوغ‪١‬ه تٌّضومً (‪ [3])x‬ر وّل ف‪ ٟ‬تٌهىً رلُ (‪)1‬د‬ ‫تٌهىً رلُ (‪ )1‬رصُ ترٔوهلر ‪ ٓ١‬تٌّوغ‪١‬ه‪ )y,x( ٓ٠‬تٌّضوّهر‬ ‫تِل ف‪ ٟ‬زلٌا و‪ ْٛ‬تٌّوغ‪١‬ه تٌودل ه ثٕدلا‪ ٟ‬تٌم‪ّ١‬دا ٔتزدك ودىً ترٔوهدلر ر ‪٠‬ظ‪ٙ‬ده ودىً تٌٕمدلب غ‪١‬ده ِٕوظّدا نٕد‬ ‫تّث‪ ً١‬تٌذتلا ‪ ٓ١‬تٌّوغ‪١‬ه تٌّضومً تٌّضوّه ( ‪ٚ ) X‬تٌّوغ‪١‬ه تٌودل ه ( ‪ ) Y‬ثٕدلا‪ ٟ‬تٌم‪ّ١‬دا ‪ٚ‬تّٔدل ‪٠‬ىد‪ ْٛ‬تٌهدىً فد‪ٟ‬‬ ‫٘ ٖ تٌسلٌا ٘‪ ٛ‬نالرر نٓ ِدّ‪ٛ‬نو‪ ِٓ ٓ١‬تٌٕملب تٌّو‪ٛ‬تر‪٠‬ا]‪ [7‬وّل ف‪ ٟ‬تٌهىً رلُ (‪)2‬‬ ‫تٌهىً رلُ (‪ )2‬رصُ تٌذتلا ‪ِ ٓ١‬وغ‪ّ١‬ه ِضوّه ‪ٚ‬ت ه ثٕلا‪ ٟ‬تٌم‪ّ١‬ا‬ ‫‪ٚ‬نٕ ِسل‪ٌٚ‬ا رصُ تفضً م ِضوم‪ٌ ُ١‬و‪ٛ‬ف‪١‬ك ‪١‬لٔلخ تٌّهل٘ ر ص‪١‬ى‪ ْٛ‬غ‪١‬ه ِتاُ رصّا ‪ٚ‬تٌضاب ٘‪ ٛ‬تْ تٌةم‬ ‫ص‪ٛ‬ف ‪٠‬ودل‪ٚ‬ر تٌ‪ٛ‬تز تٌمس‪١‬ر ‪ ٚ‬تٌمفه ت‪٠‬ضلد‬ ‫تْ ت‪ٛ‬ف‪١‬ك تٌا‪١‬لٔلخ ف‪ ٟ‬زلٌا تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه تٌثٕلا‪٠ ٌٓ ٟ‬ى‪ ِٓ ْٛ‬تي رصُ م ِضوم‪ٚ ُ١‬تّٔل ِٓ دتي رصدُ‬ ‫ِٕسٕ‪ ٝ‬تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬تٌ ‪ ٞ‬تمه ل‪ّ١‬اُ ‪ ٓ١‬تٌمفه ‪ٚ‬تٌ‪ٛ‬تز ‪ٚ‬تٌد ‪ ٠ ٞ‬د ودىً تٌسدهف ‪٘ S‬د‪ ٛ‬ترٔضدب ٌو‪ٛ‬ف‪١‬دك تٌا‪١‬لٔدلخ‬ ‫ف‪ِ ٟ‬ثً ٘ ٖ تٌسلٌا]‪ ٚ [2‬وّل ف‪ ٟ‬تٌهىً رلُ (‪)3‬د‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪559‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫تٌهىً رلُ (‪ )3‬تٌذتلا ‪ ٓ١‬تٌّوغ‪١‬ه‪ )y,x( ٓ٠‬لٌّٕسٕ‪ ٝ‬تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ٟ‬‬ ‫تْ تنوّلد ترٔس تر ف‪ ٟ‬تٌهىً تنتٖ نٍ‪ ٝ‬تٌّٕسٕ‪ ٝ‬تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬رً ِٓ دم ِضدوم‪٘ ُ١‬د‪ ٛ‬تٌد ‪ ٞ‬خذدً ٘د ت تٌٕد‪ٛ‬‬ ‫ِٓ ترٔس تر ‪٠‬ضّ‪ ٝ‬لرٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬د ‪ ٘ ٚ‬ت ترٔس تر غ‪١‬ه ا‪ ٟ‬ر ِّل دفه تٌالزث‪ ٓ١‬تٌ‪ ٝ‬تس‪ ً٠ٛ‬ترّٔ‪ ٛ‬ج تٌ‪ٝ‬‬ ‫تٌهىً تٌةا‪ ٟ‬تٌذلَ صوذّلي ِل ‪٠‬ذهف وس‪ ً٠ٛ‬تٌٍ‪ٛ‬خب (‪ [13])Logit transformation‬د‬ ‫‪ 3-4‬تٌوس‪٠ٛ‬دً تٌةاد‪ٌ ٟ‬ألّٔد‪ ٛ‬ج تٌٍ‪ٛ‬خضدو‪ ( ٟ‬دتٌدا تٌٍ‪ٛ‬خدب )‪Linear transformation of logistic :‬‬ ‫)‪model (logit function‬‬ ‫ْ تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه ‪ ٠‬ل‪ّ١‬و‪ ) y=1( ٟ٘ٚ ٓ١‬إ‪ٙ‬د‪ٛ‬ر تٌمدفا ‪ ) y=0( ٚ‬ند َ إ‪ٙ‬د‪ٛ‬ر تٌمدفا ‪ٚ‬ت ت خّذٕدل ند د‬ ‫تٌسلرخ تٌو‪٠ ٟ‬ىد‪ ْٛ‬ف‪ٙ١‬دل )‪ٚ ) y=1‬لضدّٕل نٍد‪ ٝ‬تٌذد د تٌىٍد‪ٌٍ ٟ‬سدلرخ صد‪ٛ‬ف ٔسمدً نٍد‪ِ ٝ‬و‪ٛ‬صدم ل‪ّ١‬دا تٌّوغ‪١‬ده‬ ‫تٌول ه ‪ٚ y‬تٌو‪ ٟ‬تمل ً تّلِلً تزوّلي تْ تى‪ ْٛ‬ل‪ّ١‬ا تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه ‪٠‬ضدل‪ٚ ٞٚ‬تزد (‪ٕ٘ٚ P)y=1‬دل صد‪ٛ‬ف ٔوذلِدً ِده‬ ‫ل‪ ُ١‬تزوّلٌ‪١‬ا ٌٍّوغ‪١‬ه تٌول ه تٌ ‪ ٠ ٞ‬تٌم‪ّ١‬ا ‪ٚ‬تز (‪ P)y=1‬رً ِٓ تٌّوغ‪١‬ده تٌودل ه ‪ٔ y‬فضدُٗ ‪٘ٚ‬د ت تٌهد‪ٟ‬ء ‪٠‬فدور‬ ‫تٌاه‪٠‬ك ٌٍوذلًِ ِه تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه (‪ P)y=1‬وّوغ‪١‬ه ِومً ‪ٌٚ‬ىٓ ٘ ٖ تٌاه‪٠‬مدا صد‪ٛ‬ف ت‪ٛ‬تخدٗ ِهدىٍا نٕد ت‪ٛ‬ف‪١‬دك‬ ‫تٌا‪١‬لٔلخ ّٔ‪ ٛ‬ج ا‪ ٟ‬رْ ص‪ٛ‬ف تظ‪ٙ‬ه ل‪ِ ُ١‬و‪ٛ‬لذا ٌٍّوغ‪١‬ه تٌودل ه توددل‪ٚ‬ر تٌ‪ٛ‬تزد تٌمدس‪١‬ر ت‪ ٚ‬تمدً ندٓ تٌمدفه‬ ‫‪ ٘ٚ‬ت تٌه‪ٟ‬ء ‪٠‬وٕللض ِه ِف‪ َٛٙ‬ترزوّلرخ و‪ ْٛ‬تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه ِم‪ ١‬تً م‪ِ ُ١‬س در ‪ ٓ١‬تٌمفه ‪ٚ‬تٌ‪ٛ‬تز ‪ٌٚ‬سً ٘د ٖ‬ ‫تٌّهىٍا ٘‪ ٟ‬تخهتء تس‪ ً٠ٛ‬ض‪١‬م ‪ ٛ٘ٚ‬تصوذّلي ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر ‪ Odds‬رً ِٓ ترزوّلرخ )‪[13] (Probabilities‬د‬ ‫‪ٔ 1-3-4‬ضاا تٌوهخ‪١‬ر )‪(Odds‬‬ ‫٘ددد‪ ٛ‬نادددلرر ندددٓ ٔضددداا تزوّدددلي زددد ‪ٚ‬ا زددد ا ِدددل تٌددد‪ ٝ‬تزوّدددلي نددد َ ز ‪ٚ‬ثدددٗ ‪ٚ‬غلٌادددل ً ِدددل ‪٠‬دددوُ تٌوذا‪١‬ددده نٕدددُٗ‬ ‫نٍددد‪ ٝ‬ودددىً ٔضددداا ددد‪ ٓ١‬نددد د‪ ٓ٠‬ر فّدددثتً ت‪ٛ‬لددده زددد ‪ٚ‬ا ثتثدددا ‪ٚ‬ردتخ ِهددد‪٘ٛ‬ا ِدددٓ ّضدددا ‪ٚ‬ردتخ ز‪١‬دددا ف‪ٙ‬ددد ت‬ ‫‪٠‬ذٕددد‪ ٟ‬تْ تزوّدددلي تٌوهددد‪٘ ٖٛ‬ددد‪ٚ ) =0.6 ( ٛ‬نٕددد تٌوذا‪١‬ددده ندددٓ ترزوّدددلي تٌضدددل ك لصدددوذّلي ٕضدددب تٌودددهخ‪١‬ر‬ ‫ف‪١‬مدددلي ددد ْ ٔضددداا تدددهخ‪١‬ر تهددد‪ٚ ٖٛ‬رد‪٘ ٞ‬ددد‪ 3 ٛ‬تٌددد‪٘ 2 ٝ‬ددد ت ‪٠‬ذٕددد‪ ٟ‬تْ تٌوهددد‪٠ ٖٛ‬سددد ا فددد‪ ٟ‬ثتثدددا ‪ٚ‬ردتخ ‪ٚ‬ر‬ ‫‪٠‬س ا ف‪ٚ ٟ‬ردت‪ٌ ٚ ٓ١‬ه ‪٠‬ظ‪ٙ‬ه تٌفهق ‪ٔ ٓ١‬ضاا تٌوهخ‪١‬ر ‪ٚ‬ترزوّلرخ]‪ [14‬د‬ ‫‪ٚ‬نلدرً ِل ‪٠‬وُ تٌوذا‪١‬ه نٓ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر ذ د وضه‪ ٞ‬فّثتً ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر ‪ 7‬تٌ‪ّ٠ 3 ٝ‬ىٓ تْ ‪٠‬وُ تٌوذا‪١‬ه نٕٗ نٍد‪ٝ‬‬ ‫وىً ل‪ّ١‬ا ‪ ٘ٚ 2.33‬ت ‪٠‬ذٕ‪: ٟ‬‬ ‫ولٔب ل‪ّ١‬ا ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر = ‪ 1‬ف‪ ٙ‬ت ‪٠‬ذٕ‪ ٟ‬تزوّلي ‪ٚ‬ل‪ ٛ‬تٌس ا = تزوّلي ن َ ‪ٚ‬ل‪ ٛ‬تٌس ا‬ ‫ولٔب ل‪ّ١‬ا ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر < ‪ 1‬ف‪ ٙ‬ت ‪٠‬ذٕ‪ ٟ‬تزوّلي ‪ٚ‬ل‪ ٛ‬تٌس ا < تزوّلي ن َ ‪ٚ‬ل‪ ٛ‬تٌس ا‬ ‫ولٔب ل‪ّ١‬ا ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر > ‪ 1‬ف‪ ٙ‬ت ‪٠‬ذٕ‪ ٟ‬تزوّلي ‪ٚ‬ل‪ ٛ‬تٌس ا > تزوّلي ن َ ‪ٚ‬ل‪ ٛ‬تٌس ا‬ ‫‪ّ٠ٚ‬ىٓ تٌوذا‪١‬ه نٓ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر لٌم‪١‬غا ت‪٢‬ت‪١‬اد‬ ‫)‪………………(5‬‬ ‫=‬ ‫=‬ ‫ت ْ‬ ‫‪ٔ : Oi‬ضاا تهخ‪١‬ر ‪ٚ‬ل‪ ٛ‬تٌس ا د‬ ‫‪ : Pi‬تزوّلي ‪ٚ‬ل‪ ٛ‬تٌس ا‬ ‫‪ :‬ثل ب تٌّذلدٌا د‬ ‫‪ِ :‬ذلًِ ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬د‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪561‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫ِٓ تٌّذه‪ٚ‬ف تٔٗ ل‪ّ١‬ا ‪ِ p‬سم‪ٛ‬رر دتاّلً ‪ ٓ١‬تٌمفه ‪ٚ‬تٌ‪ٛ‬تزد ‪ٕ ٚ 1 ≥ p≥ 1‬دلء نٍد‪ ٝ‬تٌّذلدٌدا (‪ )5‬فدلْ ٔضداا‬ ‫تٌوهخ‪١‬ر ‪ Oi‬نالرر نٓ ِم تر ِ‪ٛ‬خب ِسم‪ٛ‬ر ‪0≤Oi< :ْ ٞ )0, ( ٓ١‬‬ ‫‪٠‬تزك تْ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر ل زً ِهىٍا تٌس ‪ٚ‬د تٌذٍ‪١‬ل ٌتزوّلي ‪ٚ P‬تصار ‪ ٠‬ت‪ ٞ‬ل‪ّ١‬ا ِدٓ تٌمدفه ‪ٚ‬زود‪ِ ٝ‬دل‬ ‫رٔ‪ٙ‬ل‪٠‬ا ‪ ٙ ٚ‬ت فلْ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر ل صلُ٘ فد‪ ٟ‬زدً ٔمدف تٌّهدىٍا ‪٘ٚ‬د‪ ٟ‬ترتٌدا تٌسد ترنٍد‪ٌ ٝ‬تزوّدلرخ ‪ّ٠ٚ‬ىدٓ‬ ‫تس‪ ّٛٔ ً٠ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬تٌ‪ ٝ‬تٌهدىً تٌةاد‪ ٟ‬صدوذّلي تس‪٠ٛ‬دً تٌٍ‪ٛ‬خدب )‪٠ٚ (Logit‬دوُ ت د تٌٍ‪ٛ‬غدلر‪٠‬وُ‬ ‫تٌاا‪١‬ذ‪ٌٕ ٟ‬ضاا تٌوهخ‪١‬ر ‪ٚ‬وّل ‪ ٠‬ت‪[14]ٟ‬د‬ ‫=‬ ‫=‬ ‫)‪………………(6‬‬ ‫ِٓ تٌّذلدٌا (‪ٔ )5‬سمً نٍ‪: ٝ‬‬ ‫)‬ ‫(‬ ‫=‬ ‫‪-‬‬ ‫=‬ ‫=‬ ‫)‪………………(7‬‬ ‫=‬ ‫=‬ ‫ت ْ‬ ‫‪ٌٛ :‬غلر‪٠‬وُ تٌاا‪١‬ذ‪ٌٕ ٟ‬ضاا تٌوهخ‪١‬ر د‬ ‫‪ٚ‬ت ت ولْ ٌ ‪ٕ٠‬ل توثه ِٓ ِوغ‪١‬ه ت‪١ ٛ‬س‪ٚ ٟ‬تز ف ْ ّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪٠ ٟ‬مار ولرت‪:ٟ‬‬ ‫)‪………………(8‬‬ ‫=‬ ‫‪ i= 1,2……n‬ر )‪ (n‬تّثً زدُ تٌذ‪ٕ١‬اد‬ ‫‪ j=1,2…..…k‬ر )‪ (k‬ن د تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا‬ ‫‪ :‬تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍاد‬ ‫‪ٚ‬تضّ‪ ٝ‬تٌٕضاا‬ ‫ٕضاا تٌوهخ‪١‬ر ٌٍس ا تٌّهغ‪ٛ‬ب ‪ٚ‬ص‪١‬غو‪ٙ‬ل ترت‪١‬ا ‪:‬‬ ‫)‪……………… (9‬‬ ‫=‬ ‫‪ٚ‬تْ صدد‪١‬غا تزوّددلرخ ترصددودل ا ٌألّٔدد‪ ٛ‬ج ترٔس د تر تٌٍ‪ٛ‬خضددو‪ ٟ‬تٌثٕددلا‪ ٟ‬ترصددودل ا فدد‪ ٟ‬زلٌددا توثدده ِددٓ ِوغ‪١‬دده‬ ‫ت‪١ ٛ‬س‪ ٟ‬تىوب ولرت‪: ٟ‬‬ ‫)‪…………….(10‬‬ ‫‪P‬‬ ‫‪ٚ‬نٍ‪١‬ا ف ٔٗ تس‪ ً٠ٛ‬تٌٍ‪ٛ‬خب ٌ‪١‬ش ٌ‪ٙ‬ل ز ‪ٚ‬د نٍ‪١‬ل ت‪ ٚ‬دٔ‪١‬ل ‪ٌ ٚ‬ه فلْ ٌ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر (تٌٍ‪ٛ‬خدب‬ ‫ص‪ٛ‬ف توهت‪ٚ‬ذ ل‪ّ١‬وٗ ‪( ٓ١‬‬ ‫)‬ ‫ر‬ ‫‪ٌ ٚ‬ه فم تُ زً تٌٕمف تر ه ِٓ تٌّهىٍا ‪ٚ‬تصار‬ ‫ت ت ولٔب ل‪ّ١‬ا ترزوّلي‬ ‫= ‪ 0.5‬تى‪ ْٛ‬ل‪ّ١‬ا ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر = ‪ 1‬نٕ ٘ل‬ ‫فلْ ل‪ّ١‬ا تٌٍ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ تٌاا‪١‬ذ‪ٌٕ ٟ‬ضاا تٌوهخ‪١‬ر تٌّمل ً ٌُٗ ‪٠‬ضل‪ ٞٚ‬صفه‬ ‫ت ت ولٔب ل‪ّ١‬ا ترزوّلي‬ ‫‪ 0.5‬تى‪ ْٛ‬ل‪ّ١‬ا ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر > ‪ 1‬نٕ ٘ل‬ ‫فلْ ل‪ّ١‬ا تٌٍ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ تٌاا‪١‬ذ‪ٌٕ ٟ‬ضاا تٌوهخ‪١‬ر تٌّمل ً ٌُٗ ن د ِ‪ٛ‬خب‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪561‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫)‬ ‫‪5102‬‬ ‫‪ 0.5‬تى‪ ْٛ‬ل‪ّ١‬ا ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر < ‪ 1‬نٕ ٘ل‬ ‫ت ت ولٔب ل‪ّ١‬ا ترزوّلي‬ ‫فلْ ل‪ّ١‬ا تٌٍ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ تٌاا‪١‬ذ‪ٌٕ ٟ‬ضاا تٌوهخ‪١‬ر تٌّمل ً ٌُٗ ن د صلٌب‬ ‫‪ 4-4‬تم ‪٠‬ه ِذلٌُ ترّٔ‪ ٛ‬ج تٌٍ‪ٛ‬خضو‪(Estimate of logistic model parameters) ٟ‬‬ ‫نلدر ِل ‪٠‬وُ تصدوذّلي به‪٠‬مدا تٌّه ذدلخ تٌمدغه‪ ٜ‬فد‪ ٟ‬تمد ‪٠‬ه ِذٍّدلخ ّٔد‪ ٛ‬ج ترٔسد ترر ٘د ٖ تٌاه‪٠‬مدا غ‪١‬ده‬ ‫ِٕلصاا فد‪ ٟ‬زلٌدا ترٔسد تر تٌٍ‪ٛ‬خضدو‪ٌ ٟ‬د ٌه ‪٠‬دوُ تصدوذّلي به‪٠‬مدا تكِىدلْ تألنظدُ ‪Maximum Likelihood‬‬ ‫‪ Method‬ك‪٠‬دلد تٌّذلدرخ تٌّٕلصاار ثُ ٔم‪ َٛ‬سً ٘ ٖ تٌّذلدرخ ن د‪٠‬ل ِٓ تي تٌاهق تٌوىهتر‪٠‬ا د‬ ‫‪ٚ‬ف‪ ٟ‬نلَ ‪ 1944‬تلوهذ ‪ [7] Berkson‬تصوة تَ به‪٠‬ما ترِىلْ ترنظُ ( ‪ِ ٟ٘ٚ ) ML‬دٓ ود‪ٙ‬ه تٌادهق‬ ‫تٌهلاذا ٌٍوم ‪٠‬ه ف‪ ٟ‬ترزملء ٌّل ٌ‪ٙ‬ل ِٓ ملاص زملا‪١‬ا ِهغ‪ٛ‬ب ف‪ٙ١‬ل ن‪ ٛ‬ل نٓ صدوذّلي به‪٠‬مدا تٌّه ذدلخ‬ ‫تٌمغه‪ ٜ‬تٌو‪ ٟ‬ت‪ ٙ‬ف تٌ‪ ٝ‬تمغ‪١‬ه ِه ذلخ تٌةا تٌ‪ ٝ‬لً ِل ‪ّ٠‬ىٓ وّدل ٘د‪ِ ٛ‬ذودلد فد‪ ٟ‬زلٌدا ترٔسد تر تٌةاد‪ ٟ‬ز‪١‬دل‬ ‫‪٠‬وضّٓ تٌوم ‪٠‬ه اه‪٠‬ما (‪ ) ML‬ت‪٠‬دلد ل‪ ُ١‬تٌّذٍّلخ تٌو‪ ٟ‬تذظُ دتٌا ترِىلْ ٌّهل٘ ر ‪ٚ‬تز ر ‪ٚ‬تْ ٘ ٖ تٌاه‪٠‬مدا ر‬ ‫تواٍددب ت‪ ٞ‬توددوهتبلخ تةددص تٌّوغ‪١‬ددهتخ تٌّضددومٍا ّذٕدد‪ ٝ‬تٔ‪ٙ‬ددل به‪٠‬مددا صددلٌسا ٌٍومد ‪٠‬ه صدد‪ٛ‬تء ولٔددب تٌّوغ‪١‬ددهتخ‬ ‫تٌّضومٍا تصّ‪١‬ا ( ِثلي ‪ :‬تٌدٕش وه رتٔث‪ َ )ٝ‬رتا‪٠ٛ‬ا (ِثلي ‪ :‬تم ‪٠‬هتخ تٌدلِذا دذ‪١‬فرددددددرتِو‪١‬لر) تَ ف ‪٠ٛ‬دا‬ ‫(ِثلي ‪ :‬ف لخ تٌذّه ) ٌ ت تصوذٍّٕل تم ‪٠‬هتخ ترِىلْ ترنظُ ِه تٌّٕل ج تٌٍ‪ٛ‬خضو‪١‬ا ‪ٚ‬زضب تٌم‪١‬غ ترت‪١‬ا ‪:‬‬ ‫) = ( =‬ ‫=‬ ‫‪=exp‬‬ ‫‪= exp‬‬ ‫تِل تٌم‪١‬غا ٌوم ‪٠‬ه ترِىلْ ترنظُ ٌــ( ‪ ِٓ ) n‬تٌّهل٘ تخ فوى‪: ْٛ‬‬ ‫) = (‬ ‫‪exp‬‬ ‫=‪L‬‬ ‫=‪L‬‬ ‫=‪L‬‬ ‫=‪L‬‬ ‫‪L = exp‬‬ ‫‪ ِٓٚ‬خً تٌسم‪ٛ‬ي نٍ‪ ٝ‬تٌّذٍّلخ تٌو‪ ٟ‬تذظُ دتٌا تٌ‪ ٙ‬ف ر ٔهوك دتٌا تٌ‪ ٙ‬ف لٌٕضاا ٌٍّذٍّدلخ تٌّدهتد تمد ‪٠‬ه٘ل‬ ‫‪ِٚ‬ضل‪ٚ‬تت‪ٙ‬ل لٌمفه ف‪ٕ١‬وح ٌ ‪ٕ٠‬ل ( ‪ ِٓ ) n+1‬تٌّذلدرخ غ‪١‬ه تٌةا‪١‬ا تٌو‪ ٟ‬ر ‪ّ٠‬ىدٓ زٍ‪ٙ‬دل تر ِدٓ دتي ‪ٛ‬تررِ‪١‬دا‬ ‫تىهتر‪٠‬ا واه‪٠‬ما ( ‪ ) Newton-Raphson‬د‬ ‫‪ 5-4‬ت والر ِذٍّلخ ترّٔ‪ ٛ‬ج تٌٍ‪ٛ‬خضو‪(Parameters test for logistical model) ٟ‬‬ ‫ٕ٘لٌه ِدّ‪ٛ‬نا ِٓ تر والرتخ ترزملا‪١‬ا تٌّضوذٍّا ف‪ ٟ‬ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ِٕٙ ٟ‬ل ‪:‬‬ ‫‪ – 1‬ت والر )‪(Wald‬‬ ‫ِٓ تر والرتخ تٌّ‪ّٙ‬ا تٌو‪ ٟ‬تضدوذًّ ٌا‪١‬دلْ ّ٘‪١‬دا ‪ِٚ‬ذٕ‪٠ٛ‬دا تد ث‪١‬ه تٌّوغ‪١‬ده تٌّضدومً نٍد‪ ٝ‬تٌّوغ‪١‬ده تٌودل ه فد‪ٟ‬‬ ‫تٌّٕل ج غ‪١‬ه تٌةا‪١‬ا (ت وادلر ِذٕ‪٠ٛ‬دا تٌّذٍّدلخ) ‪ٚ‬تٌود‪ ٟ‬تواده ت‪ٛ‬ر‪٠‬ده ِه ده ودل‪ ) ( ٞ‬رخدا زه‪٠‬دا ‪ٚ‬تزد ر‬ ‫تملرْ ِذٕ‪٠ٛ‬ا ل‪ّ١‬ا زملءٖ ( ‪ِ ) Wald‬ده ِضدو‪ ٜٛ‬تٌّذٕ‪٠ٛ‬دا تٌّسد د ِدٓ لادً تٌالزدل ِضدامل ٌّذهفدا ف‪ّ١‬دل ت‬ ‫ولْ تٌّوغ‪١‬ه ِذٕ‪ َ ٞٛ‬ر ‪ٚ‬زضب تٌفه ‪١‬ا ترت‪١‬ا‪:‬‬ ‫ت ث‪١‬ه ِذلًِ ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬تٌّهتام لٌّوغ‪١‬ه تٌّضومً ‪٠‬ضل‪ ٞٚ‬صفه ‪H0 : k = 0‬‬ ‫‪H1 : k 0‬‬ ‫ت ت ولٔب تزملءر ( ‪ ) Wald‬تخ درٌا تزملا‪١‬ا فدلْ ٌده ‪٠‬ذٕد‪ ٟ‬رفدض فه د‪١‬ا تٌذد َ ت‪ ٞ‬تْ تٌّوغ‪١‬ده تٌّضدومً‬ ‫(‪ )X‬ص‪١‬ى‪ ٌُٗ ْٛ‬ت ث‪١‬ه ف‪ ٟ‬تٌوٕاؤ م‪ّ١‬ا تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه (‪ )Y‬تِل ت ت ولٔب تزملءر )‪١ٌ )Wald‬ش ٌٗ درٌا تزملا‪١‬لً‬ ‫ف‪ ٙ‬ت ‪٠‬ذٕ‪ ٟ‬لا‪ٛ‬ي فه ‪١‬ا تٌذ َ ت‪ ٞ‬تْ تٌّوغ‪١‬ه تٌّضومً ٌ‪١‬ش ٌُٗ ت ث‪١‬ه ف‪ ٟ‬تٌوٕاؤ م‪ّ١‬دا ‪ِّ Y‬دل ‪٠‬ذٕد‪ ٟ‬تِىلٔ‪١‬دا ز فدُٗ‬ ‫ِٓ ترّٔ‪ ٛ‬ج]‪[5‬ر]‪[6‬د‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪565‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫‪ٚ‬ص‪١‬غا زملءٖ ( ‪ ) Wald‬ولرت‪: ٟ‬‬ ‫)‪……………………….(11‬‬ ‫=‬ ‫ْ‬ ‫‪ :‬زملءٖ ‪Wald‬‬ ‫‪ :‬تّثً ِذلًِ ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ٌٍّ ٟ‬وغ‪١‬ه ‪X‬‬ ‫( ‪ : Se‬تّثً تٌةا تٌّذ‪١‬لر‪ٌّ ٞ‬م ر ِذٍّا تٌّوغ‪١‬ه ‪X‬‬ ‫ْ ل‪ّ١‬ا زملءر ( ‪ ) Wald‬تى‪ِ ْٛ‬هى‪ٛ‬ن ف‪ٙ١‬ل ف‪ ٟ‬زلٌا و‪ ْٛ‬تٌم‪ّ١‬ا تٌّاٍمدا ( ٌّذلِدً ترٔسد تر وا‪١‬دهر ) ز‪١‬دل‬ ‫تى‪ ْٛ‬ل‪ّ١‬ا تٌةا تٌّذ‪١‬لر‪ ٞ‬وا‪١‬هر خ ت ِّل ‪ٕ٠‬وح نٕٗ ل‪ّ١‬ا صغ‪١‬هر ٌتزملءر ‪ ِٓٚ‬ثُ ‪٠‬دؤد‪ ٞ‬تٌد‪ٔ ٝ‬و‪١‬ددا ْ ‪٠‬ىد‪ْٛ‬‬ ‫تر والر ٌٍّوغ‪١‬ه تٌّذٕ‪١ٌ ٟ‬ضب ِذٕ‪٠ٛ‬ا ر ‪ٚ‬صوى‪ ْٛ‬تٌّهدىٍا ٔفضد‪ٙ‬ل فد‪ ٟ‬زلٌدا تٌذ‪ٕ١‬دلخ تٌمدغ‪١‬هر تٌسددُ ألْ تٌةاد‬ ‫تٌّذ‪١‬لر‪٠ ٞ‬ى‪ ْٛ‬وا‪١‬هتً ‪٠ٚ‬ؤد‪ ٞ‬تٌ‪ٔ ٝ‬فش تٌّهىٍا تٌّ و‪ٛ‬رر تٔفل د‬ ‫‪ –2‬ت والر تٌ رخا ت‪ ٚ‬تٌّذ‪١‬لر‪٠‬ا )‪(Score Test‬‬ ‫ت والر تٌ رخا ‪ٚ‬تٌ ‪٠ ٞ‬ذهف ت‪٠‬ضل ل والر ِضلنف رودهتٔح ( ‪ ) Lagrange Multiplier Test‬ت وادلر‬ ‫زملا‪٠ ٟ‬ةواه تٌّذٍّلخ فد‪ ٟ‬تبدلر فه د‪١‬ا تٌذد َ (‪) H0: = 0‬ر ‪٠ٚ‬وّ‪١‬دز ٘د ت تر وادلر ذد َ زلخودٗ تٌد‪ ٝ‬تمد ‪٠‬ه‬ ‫تٌّذٍّدلخ تسدب بدلر تٌفه د‪١‬ا تٌا ‪ٍ٠‬دا (‪ )H1: ≠ 0‬ر تمودهب زمدلءٖ ٘د ت تر وادلر ِدٓ ت‪ٛ‬ر‪٠‬ده ِه ده ودل‪ٞ‬‬ ‫(‬ ‫) ‪ : K ٚ‬ن د تٌف لخ ‪ٚ‬تملرْ ِه ل‪ّ١‬و‪ٙ‬ل تٌد ‪١ٌٚ‬ا]‪ [5‬د‬ ‫‪٠ٚ‬وُ زضلب زملءٖ ت والر تٌ رخا ‪ٚ‬فك تٌم‪١‬غا تٌولٌ‪١‬ا ‪:‬‬ ‫)‪………………….(12‬‬ ‫‪ 6-4‬ت والرتخ زضٓ تٌّال ما ٌألّٔ‪ ٛ‬ج )‪(Goodness of Fit of The Model‬‬ ‫خ‪ٛ‬در تٌّتاّا تذٕد‪ ٟ‬ودُ تْ ترّٔد‪ ٛ‬ج ترزمدلا‪٘ ٟ‬د‪ِ ٛ‬تادُ ٌا‪١‬لٔدلخ ن‪ٕ١‬دا تٌ رتصدار فّمدل‪١٠‬ش خد‪ٛ‬در تٌّتاّدا‬ ‫تم‪١‬ش تٌوملرب ‪ ٓ١‬تٌم‪ ُ١‬تٌّهل٘ ر ‪ٚ‬تٌّو‪ٛ‬لذا ٌتّٔ‪ ٛ‬ج ‪ٚ‬ف‪ّ١‬ل ‪ ٍٟ٠‬ذض تر والرتخ تٌّ‪ّٙ‬ا ٌد‪ٛ‬در تٌّتاّاد‬ ‫‪ – 1‬ت والر ِه ه ول‪(Chi Square Test) ) ( ٞ‬‬ ‫‪٘ٚ‬دد‪ ٛ‬تز د تر واددلرتخ تٌّ‪ّٙ‬ددا تٌّضددوذًّ ٌّتاّددا خدد‪ٛ‬در ترّٔدد‪ ٛ‬ج ت‪ ٚ‬تس ‪ ٠‬د ٖ ‪ ٛ٠ ٚ‬ددر و‪١‬ددف ‪٠‬مددف ٌٕددل‬ ‫ترّٔ‪ ٛ‬ج ِوغ‪١‬ه ترصدودل ا ر ‪ٚ‬تٌد ‪٠ ٞ‬ضدل‪ِ ٞٚ‬دّد‪ِ ٛ‬ه ذدلخ تٌفده‪ٚ‬ق د‪ ٓ١‬تٌمد‪ ُ١‬تٌّهدل٘ ر ‪ٚ‬تٌّو‪ٛ‬لذدا ِمضد‪ِٛ‬ل‬ ‫نٍدد‪ ٝ‬تٌمدد‪ ُ١‬تٌّو‪ٛ‬لذددار ‪ ٚ‬تم د ‪٠‬ه ِتاّددا ترّٔدد‪ ٛ‬ج ‪٠‬وضددّٓ تمددلرب تٌمدد‪ ُ١‬تٌّو‪ٛ‬لذددا ِددٓ تٌمدد‪ ُ١‬تٌّهددل٘ ر ‪ٚ‬وّددل فدد‪ٟ‬‬ ‫تٌم‪١‬غا ترت‪١‬ا]‪: [9‬‬ ‫)‪. . . . . . . . . . . (13‬‬ ‫=‬ ‫ت تْ )) تذٕدد‪ ٟ‬تٌمدد‪ ُ١‬تٌّهددل٘ ر ‪ ) ( ٚ‬تذٕدد‪ ٟ‬تٌمدد‪ ُ١‬تٌّو‪ٛ‬لذددا ر ‪ٚ‬تمددلرْ ل‪ّ١‬ددا زمددلءٖ تر واددلر ِدده ل‪ّ١‬ددا‬ ‫تٌد ‪١ٌٚ‬ا ٌـــ ‪ χ2‬رخا زه‪٠‬ا تضل‪ ٞٚ‬ن د تٌف لخ ِاه‪ٚ‬زل ِٕ‪ٙ‬ل ن د تٌّذلٌُ ف‪ ٟ‬ترّٔ‪ ٛ‬ج تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬د‬ ‫‪ –5‬ت والر ٔضاا ترِىلْ )‪(Likelihood ratio test‬‬ ‫‪٠‬ضوذًّ ٘ ت تر والر ٌٍّملرٔا ‪ ٓ١‬تّٔ‪ ٛ‬خ‪ِ ٓ١‬و ت ٍ‪ ٓ١‬تر‪ٚ‬ي ‪٠‬وضّٓ خّ‪١‬ه تٌّوغ‪١‬هتخ ‪ٚ‬تٌثلٔ‪٠ ٟ‬وضّٓ خدزء‬ ‫ِددٓ تٌّوغ‪١‬ددهتخ ‪١ ٚ‬ددلْ ت‪ّٙ٠‬ددل تفضددً ِذٕ‪٠ٛ‬ددا ِددٓ تر دده ِددٓ ددتي زمددلءر تر واددلر ‪ٚ‬تٌودد‪ ٟ‬تذددهف زمددلءر‬ ‫(‪ )Deviance‬ترٔسهتف]‪ٚ [8‬ص‪١‬غو‪ٙ‬ل ‪:‬‬ ‫)‪)………… (14‬‬ ‫‪-Log‬‬ ‫‪) = -2 ( Log‬‬ ‫( ‪D = -2Log‬‬ ‫‪ّ٠ :‬ثً دتٌا تألِىلْ تألنظُ ف‪ ٟ‬زلٌا ترّٔ‪ ٛ‬ج تٌ ‪٠ ٞ‬ضُ خزء ِٓ تٌّوغ‪١‬هتخ د‬ ‫‪ّ٠ :‬ثً دتٌا تألِىلْ تألنظُ ف‪ ٟ‬زلٌا ترّٔ‪ ٛ‬ج تٌ ‪٠ ٞ‬ضُ خّ‪١‬ه تٌّوغ‪١‬هتخ د‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪563‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫تموهب زملءر تر والر ( ‪ ِٓ ) D‬ت‪ٛ‬ر‪٠‬ه ِه ه ودل‪( ٞ‬‬ ‫تٌفهق ‪ ٓ١‬ن د ِذلٌُ ترّٔ‪ ٛ‬خ‪ ٚ ٓ١‬والر تٌفه ‪١‬ا ترت‪١‬ا ‪:‬‬ ‫) ‪ٚ‬تمدلرْ ِده ل‪ّ١‬و‪ٙ‬دل تٌد ‪١ٌٚ‬دا رخدا زه‪٠‬دا ٘د‪ٟ‬‬ ‫‪H0 : B1 = B2 = … = Bk = 0‬‬ ‫نٍ‪ ٝ‬ترلً تثٕ‪ِٕٙ ٓ١‬ل ر تضل‪ ٞٚ‬صفه ‪H1 :‬‬ ‫‪ِ – 3‬ذلًِ تٌوس ‪(The Coefficient Of Determination) )R2( ٠‬‬ ‫تزملءر تر والر (‪ )R2‬ر تفضه خ‪ٛ‬در تٌّتاّا ٌألّٔ‪ ٛ‬ج وّل ف‪ ٟ‬ترٔس تر تٌةا‪ٌٚ ٟ‬ىٕ‪ٙ‬ل تذ ِؤوه ألّ٘‪١‬دا‬ ‫تٌّوغ‪١‬هتخ تٌو‪١ ٛ‬س‪١‬ا ٌٍوٕاؤ ّوغ‪١‬ه ترصودل ا ‪ ِٓٚ‬ثُ ل‪١‬لس زدُ تٌو ث‪١‬ه]‪[3‬د‬ ‫‪ّ٠ٚ‬ىٓ ْ ٔ وه ص‪١‬غا )‪ (Cox & Snell R2‬ول‪٢‬ت‪: ٟ‬‬ ‫(‪)15‬دددددددددددددددددددددددد‬ ‫‪=1-‬‬ ‫ْ‬ ‫‪ : L0‬دتٌا تٌوهخ‪١‬ر رّٔ‪ ٛ‬ج تٌّوضّٓ ز تٌثل ب فمم د‬ ‫‪ : LM‬دتٌا تٌوهخ‪١‬ر رّٔ‪ ٛ‬ج تٌّوضّٓ وً تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا د‬ ‫‪ : n‬زدُ تٌذ‪ٕ١‬ا د‬ ‫تِل ص‪١‬غا )‪ (Nagelkerke R2‬ف‪ّ١‬ىٓ ت‪١ ٛ‬س‪ٙ‬ل لٌم‪١‬غا ت‪٢‬ت‪١‬ا ‪:‬‬ ‫)‪……………………… (16‬‬ ‫=‬ ‫تْ تٌّم‪١‬ددلس فدد‪ ٟ‬تٌّذلدٌددا (‪ )15‬غ‪١‬دده ِذ د ي رٔددٗ ر ‪ّ٠‬ى دٓ تْ ‪ ٠‬د تٌم‪ّ١‬ددا ‪ٚ‬تز د زودد‪ٌ ٝ‬دد‪ ٛ‬وددلْ ترّٔدد‪ ٛ‬ج ‪٠‬اددل ك‬ ‫تٌا‪١‬لٔلخ هىً تلَ تِل تٌّم‪١‬لس ف‪ ٟ‬تٌّذلدٌا رلُ (‪ )16‬فلُٔٗ ِذ ي ‪ٌ ٚ‬ه رٔٗ ‪٠‬ضّر ٌٍم‪ّ١‬دا ‪ٚ‬تزد ِدٓ دتي تذد ‪ً٠‬‬ ‫ض‪١‬م ‪ ٛ٘ٚ‬تٌمضّا نٍ‪ ٝ‬تٌم‪ّ١‬ا تٌّّىٕا تٌذظّ‪ٌ ٝ‬ــ‬ ‫‪ -2‬اجلانب العملي ‪:‬‬ ‫وٍّب ‪١‬لٔلخ تٌاسدل تٌّذٍ‪ِٛ‬دلخ تٌّود‪ٛ‬فهر فد‪ ٟ‬تصدوّلرر تزمدلء تٌد‪ٛ‬ردتخ تٌّهد‪٘ٛ‬ا تٌّد ‪ ٛ‬ر ِدٓ لضدُ‬ ‫ترزمددلء تٌمددس‪ٚ ٟ‬تٌس‪١‬ددلت‪ ٟ‬فدد‪ٚ ٟ‬رترر تٌمددسا ‪ٚ‬تٌا‪ ١‬ددا ز‪١‬ددل تّددأل ترصددوّلرر فدد‪ ٟ‬تٌّضوهددف‪١‬لخ تٌّوةممددا‬ ‫لألبفلي ‪ٚ‬ز ‪٠‬ث‪ ٟ‬تٌد‪ٛ‬ردر ‪ٚ‬ود ٌه تٌّضوهدف‪١‬لخ تٌود‪ ٟ‬تسود‪ ٞٛ‬نٍد‪ ٝ‬صدلٌا ‪ٚ‬ردر ‪٠ٚ‬دوُ ت‪ٛ‬ز‪١‬د ٘ل فد‪ ٟ‬د‪ٚ‬تاده تٌمدسا‬ ‫ٌذّ د ‪ َٛ‬تٌّسلفظددلخ ن د ت تلٍدد‪ ُ١‬وهدصددولْ ٍغددب تن د تد تٌدد‪ٛ‬ردتخ تٌّهدد‪٘ٛ‬ا تٌّهددّ‪ٌٛ‬ا لٌ رتصددا (‪ٚ )5613‬ردر‬ ‫ِه‪٘ٛ‬ا ٌذلَ ‪ٚ 5115‬تُ تس ‪ ٠‬تٌّوغ‪١‬هتخ ‪ٚ‬تهِ‪١‬ز٘ل ‪ٚ‬فك تٌّذٍ‪ِٛ‬لخ تٌّو‪ٛ‬فهر ف‪ ٟ‬ترصوّلرر ‪ٚ‬ولرت‪:ٟ‬‬ ‫‪ّ٠ : X1‬ثً تٌدٕش ر ( وه = ‪ )1‬ر (تٔث‪ )5=ٝ‬ر ( ٕث‪ )3=ٝ‬د‬ ‫‪ّ٠ : X2‬ثً درخا تٌمهت ا ر (‪ٛ٠‬خ =‪ )1‬ر (ر ‪ٛ٠‬خ =‪ )5‬د‬ ‫‪ّ٠ : X3‬ثً نّه ترب (‪٠‬ا ِٓ تٌذّه ‪ 15‬تٌ‪) 64 ٝ‬‬ ‫‪ّ٠ : X4‬ثً نّه ترَُ (‪٠‬ا ِٓ تٌذّه ‪ 14‬تٌ‪)49 ٝ‬‬ ‫‪ّ٠ : X5‬ثً ِ‪ٕٙ‬ا ترب (ر ‪٠‬ذًّ = ‪ )1‬ر (ِ‪ٛ‬إف زى‪ )5 = ِٟٛ‬ر (ِ‪ٛ‬إف تٍ٘‪ )3 = ٟ‬ر (تنّلي زهر = ‪)4‬‬ ‫‪ّ٠ : X6‬ثً ِ‪ٕٙ‬ا ترَ ر (ر ا ‪١‬ب = ‪ )1‬ر (ِ‪ٛ‬إفا زى‪١ِٛ‬ا = ‪ )5‬ر (ِ‪ٛ‬إفا تٍ٘‪١‬ا = ‪ )3‬د‬ ‫‪ّ٠ : X7‬ثً تصملبلخ صل ما (ر ‪ٛ٠‬خ =‪)1‬ر (تصملب ‪ٚ‬تز =‪)5‬ر (تصملب‪)3=ٓ١‬ر (ثتا تصملبلخ=‪)4‬ر (ٌُ‬ ‫‪ ٠‬وه=‪)5‬د‬ ‫‪ّ٠ : X8‬ثً تذهض ترَ ٌـ(تروذل رز ّّ‪ ٝ‬ر تٕل‪ٚ‬ي تد‪٠ٚ‬ا )ر (ز ّّ‪ )1=ٝ‬ر (توذل =‪ )5‬ر (تٕل‪ٚ‬ي تد‪٠ٚ‬ا=‪)3‬‬ ‫(ز ّّ‪ِ ٝ‬ه تٕل‪ٚ‬ي تد‪٠ٚ‬ا=‪ )4‬ر (ر ‪ٛ٠‬خ = ‪ )5‬ر (ٌُ ‪ ٠‬وه=‪)6‬د‬ ‫‪ّ٠ : X9‬ثً ‪ٚ‬رْ تٌافً لٌغهتَ ر (‪٠‬ا ِٓ تٌ‪ٛ‬رْ ‪ g511‬تٌ‪)g6111 ٝ‬‬ ‫‪ّ٠ : X10‬ثً تذلٔ‪ ٟ‬ترَ ِٓ ترِهتض تٌّزِٕا ر (ر ‪ٛ٠‬خ =‪ )1‬ر (‪ٛ٠‬خ =‪ )5‬ر (ٌُ ‪ ٠‬وه=‪ )3‬د‬ ‫‪ّ٠ : X11‬ثً ‪ٚ‬خ‪ٛ‬د ن‪ٛ‬ق ‪ٚ‬رد‪ ٞ‬ف‪ ٟ‬تٌ‪ٛ‬ردتخ تٌضل ما ر (‪ٛ٠‬خ =‪ )1‬ر (ر ‪ٛ٠‬خ =‪ )5‬د‬ ‫‪ّ٠ : X12‬ثً ٔ‪ ٛ‬تٌ‪ٛ‬ردر (ِفهدر تَ ت‪ٛ‬تاُ) ر (ِفهدر = ‪ )1‬ر (ِوذ در = ‪ )5‬د‬ ‫‪ّ٠ : X13‬ثً تٌ‪ٛ‬ردر تٌضل ما ز‪١‬ا تَ ِ‪١‬وا ر (ز‪١‬ا = ‪ )1‬ر (ِ‪١‬وا = ‪ )5‬ر (ٌُ ‪ ٠‬وه= ‪ )3‬د‬ ‫‪ّ٠ : X14‬ثً تٌّسلفظا ‪ (:‬غ تد =‪) 1‬ر (ٔ‪)5 = ٜٕٛ١‬ر (تٌامهر=‪) 3‬ر (وهو‪ٛ‬ن=‪) 4‬ر ( ل دً=‪) 5‬ر (وده تء =‪)6‬ر‬ ‫(‪ٚ‬تصم=‪)7‬ر (تٌ ‪ٛ٠‬تٔ‪١‬ا= ‪)8‬ر (تٌٕدف=‪) 9‬ر (د‪٠‬لٌ‪)11=ٝ‬ر (تٌّثٕ‪ )11 =ٝ‬ر (ِ‪١‬ضلْ= ‪ )15‬ر ( ‪ ٞ‬للر= ‪)13‬د‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪564‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫‪ّ٠ : X15‬ثً تٌضىٓ (زضه=‪ )1‬ر (ر‪٠‬ف=‪ )5‬ر (ٌُ ‪ ٠‬وه=‪ )3‬د‬ ‫‪ّ٠ : Y‬ثً تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه ‪ ٛٔ ٛ٘ٚ‬تٌوه‪ ( ٖٛ‬ض‪١‬م=‪ )1‬ر (ِذم =‪ )1‬د‬ ‫تُ تمٕ‪١‬ف تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ا تٌ ت ٍا ف‪ ٟ‬تٌ رتصا ترزملا‪١‬ا ‪ ٚ‬لرصدوذلٔا بادلء ِوةممد‪ ٓ١‬لألبفدلي زد ‪٠‬ث‪ٟ‬‬ ‫تٌ‪ٛ‬ردر تٌ‪ٛٔ ٝ‬ن‪ٚ [12][11]ٓ١‬وّل ِ‪ ٛ‬سا ف‪ ٟ‬تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )1‬تدٔلٖ ‪:‬‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )1‬تٔ‪ٛ‬ت تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ا‬ ‫ٔ‪ ٛ‬تٌوه‪ٖٛ‬‬ ‫تٌوىهترتخ‬ ‫تٌٕضاا‬ ‫ِذم‬ ‫‪1264‬‬ ‫‪48.6‬‬ ‫ض‪١‬م‬ ‫‪1339‬‬ ‫‪51.4‬‬ ‫تٌّدّ‪ٛ‬‬ ‫‪2603‬‬ ‫‪100‬‬ ‫‪٠‬ا‪ ٓ١‬تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )1‬تن تد ‪ٔٚ‬ضب تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ا ٌىً ٔ‪ ٛ‬ف‪ ٟ‬تٌذهتق ن ت تلٍ‪ ُ١‬وهدصدولْ ٌذدلَ ‪5115‬ر‬ ‫‪ٕ٘ٚ‬لٌه (‪ٚ )486‬ردر ِه‪ ٗ٘ٛ‬غ‪١‬ه ِمٕفٗ ٌ ت تُ تصواذلد٘ل د‬ ‫التحليل اللوجستي ثنائي االستجابة للمتغري التابغ نوع التشوه (‪:)Y‬‬ ‫ف‪ ٟ‬تٌا ء ‪٠‬وُ تٍة‪١‬ص تٌا‪١‬لٔلخ تٌو‪٠ ٟ‬وُ تد لٌ‪ٙ‬ل ف‪ ٟ‬تٌوسٍ‪ ِٓ ً١‬تي تس ‪ ٠‬زدُ تٌذ‪ٕ١‬ا تٌّ ر‪ٚ‬صدا ‪ٚ‬تٌا‪١‬لٔدلخ‬ ‫تٌّفم‪ٛ‬در وّل ف‪ ٟ‬تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪: )5‬‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )5‬زدُ تٌذ‪ٕ١‬ا ‪ٚ‬تٌم‪ ُ١‬تٌّفم‪ٛ‬در‬ ‫زدُ تٌذ‪ٕ١‬ا‬ ‫تٌٕضاا‬ ‫‪2603‬‬ ‫‪100‬‬ ‫تٌم‪ ُ١‬تٌّفم‪ٛ‬در‬ ‫‪0‬‬ ‫‪0‬‬ ‫تٌّدّ‪ٛ‬‬ ‫‪2603‬‬ ‫‪100‬‬ ‫تٌ ت ٍا ف‪ ٟ‬تٌوسٍ‪ً١‬‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )3‬تهِ‪١‬ز تٌّوغ‪١‬ه تٌول ه(‪)y‬‬ ‫ٔ‪ ٛ‬تٌوه‪ٖٛ‬‬ ‫تٌهِز‬ ‫ض‪١‬م‬ ‫‪0‬‬ ‫ِذم‬ ‫‪1‬‬ ‫ْ ت‪ٚ‬ي ا‪ ٖٛ‬ف‪ ٟ‬تٌوسٍ‪ ً١‬تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ٔ ْ ٛ٘ ٟ‬م‪ َٛ‬وضّ‪ ٓ١‬تٌس تٌثل ب فمم ف‪ ٟ‬تألّٔ‪ ٛ‬ج ف‪ ٟ‬تٌةا‪ٛ‬ر تٌمفه‪٠‬ا‬ ‫(‪ )Step 0‬ثُ ذ ٌه تضلف تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا ٌتصو ري نٍد‪ ٝ‬ثه٘دل ِدوّذدا فد‪ِ ٟ‬وغ‪١‬ده ترصدودل ا (تٌودل ه)‬ ‫ٌوس ‪ ٠‬وفلءر تألّٔ‪ ٛ‬ج وىً د‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ ٛ٠ )4‬ر تم ‪٠‬ه ِذٍّا تٌس تٌثل ب ألّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬ف‪ ٟ‬تٌةاد‪ٛ‬ر (‪ )Step 0‬تدُ‬ ‫تصوذّلي به‪٠‬مٗ ترِىلْ ترنظُ اه‪٠‬ما تٌ ‪ٚ‬رتخ تٌوىهتر‪٠‬ا ٌّهوملخ دتٌٗ ترِىلْ ‪ٌ ٚ‬ه ِٓ دتي تٌسمد‪ٛ‬ي نٍد‪ٝ‬‬ ‫تلً ل‪ّ١‬ا ٌضلٌب ذف ٌ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ دتٌٗ ترِىلْ ‪ٚ‬ل زمٍٕل ف‪ ٟ‬تٌ ‪ٚ‬رر تٌثلٔ‪١‬دا ٌّهدوما صدلٌب دذف دتٌدا ترِىدلْ‬ ‫نٍ‪ ٝ‬تلً ل‪ّ١‬ا ٌ‪ٙ‬ل ‪ِ ٟ٘ٚ‬ضل‪٠ٚ‬ا ( ‪ٚ )-2LogL=3606.363‬ت‪ٛ‬لفٕدل فد‪٘ ٟ‬د ٖ تٌد ‪ٚ‬رر رْ تٌوغ‪١‬ده فد‪ِ( ٟ‬ذدلِتخ‬ ‫تٌسد تٌثل ددب ‪ )Constant‬تصددار تلددً ِددٓ (‪ )0.001‬فدد‪ ٟ‬تٌ د ‪ٚ‬رتخ (‪٘ٚ )1,2‬دد‪ِ ٟ‬وهددل ‪ٙ‬ا ‪ٚ‬ت‪ٛ‬لفٕددل نٕ د تٌ د ‪ٚ‬رر‬ ‫تٌثلٔ‪١‬ا ‪ٚ‬تنواهٔل ِذلٌّ‪ٙ‬ل تفضً ٔو‪١‬دا ‪ّ٠‬ىدٓ تٌسمد‪ٛ‬ي نٍ‪ٙ١‬دل ٌٍّذدلٌُ ت تْ صدلٌب دذف ٌ‪ٛ‬غدلر‪٠‬وُ دتٌدٗ ترِىدلْ‬ ‫٘‪ ٟ‬ف‪ٙٔ ٟ‬ل‪٠‬و‪ٙ‬ل تٌمغه‪ ٜ‬د‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪565‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )4‬تٌ ‪ٚ‬رتخ ف‪ ٟ‬زلٌا ترّٔ‪ ٛ‬ج تٌ ‪٠ ٞ‬س‪ ٞٛ‬تٌس تٌثل ب فمم ٌٍةا‪ٛ‬ر تٌمفه‪٠‬ا‬ ‫ِذلِتخ‬ ‫‪-2 Log likelihood‬‬ ‫تٌ ‪ٚ‬رتخ‬ ‫تٌثل ب‬ ‫‪-0.057626‬‬ ‫‪3606.363‬‬ ‫‪1‬‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪-0.057642‬‬ ‫‪3606.363‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪٠‬ظ‪ٙ‬دده تٌدد ‪ٚ‬ي رلددُ (‪ )5‬تمد ‪٠‬ه ل‪ّ١‬ددا تٌسد تٌثل ددب ‪ Β0‬تٌودد‪ ٟ‬تددُ تٌسمدد‪ٛ‬ي نٍ‪ٙ١‬ددل فدد‪ ٟ‬تٌد ‪ٚ‬رر تٌثلٔ‪١‬ددا ‪ٚ‬وّددل ‪٠‬سودد‪ٞٛ‬‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي نٍ‪ٌٛ ٝ‬غلر‪٠‬وُ تٌوهخ‪١‬ر تٌّضل‪ ٞٚ‬تٌ‪ )0.944( ٝ‬د‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )5‬ترّٔ‪ ٛ‬ج تٌ ‪٠ ٞ‬س‪ ٞٛ‬تٌس تٌثل ب‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪B‬‬ ‫)‪Exp(B‬‬ ‫تٌثل ب‬ ‫‪-0.058‬‬ ‫‪0.944‬‬ ‫‪٠‬ظ‪ٙ‬ه تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )6‬تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا غ‪١‬ه تٌ ت ٍا ف‪ ٟ‬تألّٔ‪ ٛ‬ج تٌسل‪ ٞٚ‬نٍ‪ ٝ‬تٌس تٌثل ب ف‪ ٟ‬تٌّهزٍدا‬ ‫تٌمفه‪٠‬ا ٔتزك تْ تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّذٕ‪٠ٛ‬ا ‪ٚ‬فك ت والر ‪ Score‬ف‪ ٖ ٘ ٟ‬تٌةا‪ٛ‬ر ٘‪ ( ٟ‬تٌدٕش ‪ X1‬ر تٌدٕش وده‬ ‫)‪ X1(1‬ر تٌددٕش تٔثدد‪ X1(2) ٝ‬ر درخددا تٌمهت ددا ِددٓ ٔد‪ٛ٠ ٛ‬خد )‪ X2(1‬ر ِ‪ٕٙ‬ددا ترب ‪ X5‬ر ِ‪ٕٙ‬ددا ترب ِددٓ صددٕف ر‬ ‫‪٠‬ذّدددً )‪ X5(1‬ر ِ‪ٛ‬إدددف زىددد‪ X5(2) ِٟٛ‬ر ‪ٛ٠‬خددد نددد‪ٛ‬ق ‪ٚ‬رد‪ ٞ‬صدددل ك )‪ X11(1‬ر ‪ٚ‬ردر ز‪١‬دددا )‪ X13(1‬ر ‪ٚ‬ردر ِ‪١‬ودددا‬ ‫)‪ X13(2‬ر تٌضىٓ ‪ X15‬ر تٌضىٓ ِٓ ٔ‪ ٛ‬زضده (‪ X15)1‬ر تٌضدىٓ ِدٓ ٔد‪ ٛ‬ر‪٠‬دف )‪ ٚ ) X15(2‬دلل‪ ٟ‬تٌّوغ‪١‬دهتخ غ‪١‬ده‬ ‫ِذٕ‪٠ٛ‬ا د‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )6‬تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا غ‪١‬ه تٌ ت ٍا‬ ‫تٌّوغ‪١‬هتخ‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪X1‬‬ ‫)‪X1(1‬‬ ‫)‪X1(2‬‬ ‫)‪X2(1‬‬ ‫‪X3‬‬ ‫‪X4‬‬ ‫‪X5‬‬ ‫)‪X5(1‬‬ ‫)‪X5(2‬‬ ‫)‪X5(3‬‬ ‫‪X6‬‬ ‫)‪X6(1‬‬ ‫)‪X6(2‬‬ ‫‪X7‬‬ ‫)‪X7(1‬‬ ‫)‪X7(2‬‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪Score‬‬ ‫‪Df‬‬ ‫‪Sig.‬‬ ‫‪38.39‬‬ ‫‪6.838‬‬ ‫‪15.652‬‬ ‫‪8.355‬‬ ‫‪2.146‬‬ ‫‪2.842‬‬ ‫‪10.04‬‬ ‫‪6.123‬‬ ‫‪4.852‬‬ ‫‪0.072‬‬ ‫‪0.689‬‬ ‫‪0.306‬‬ ‫‪0.126‬‬ ‫‪1.401‬‬ ‫‪0.196‬‬ ‫‪0.384‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪3‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.009‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.004‬‬ ‫‪0.143‬‬ ‫‪0.092‬‬ ‫‪0.018‬‬ ‫‪0.013‬‬ ‫‪0.028‬‬ ‫‪0.788‬‬ ‫‪0.709‬‬ ‫‪0.580‬‬ ‫‪0.722‬‬ ‫‪0.844‬‬ ‫‪0.658‬‬ ‫‪0.536‬‬ ‫‪566‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫)‪X7(3‬‬ ‫)‪X7(4‬‬ ‫‪X8‬‬ ‫)‪X8(1‬‬ ‫)‪X8(2‬‬ ‫)‪X8(3‬‬ ‫)‪X8(4‬‬ ‫)‪X8(5‬‬ ‫‪X9‬‬ ‫‪X10‬‬ ‫)‪X10(1‬‬ ‫)‪X10(2‬‬ ‫)‪X11(1‬‬ ‫)‪X12(1‬‬ ‫‪X13‬‬ ‫)‪X13(1‬‬ ‫)‪X13(2‬‬ ‫‪X14‬‬ ‫‪X15‬‬ ‫)‪X15(1‬‬ ‫)‪X15(2‬‬ ‫‪0.526‬‬ ‫‪0.495‬‬ ‫‪8.602‬‬ ‫‪1.572‬‬ ‫‪1.081‬‬ ‫‪2.131‬‬ ‫‪2.449‬‬ ‫‪2.789‬‬ ‫‪2.974‬‬ ‫‪1.742‬‬ ‫‪1.427‬‬ ‫‪0.9‬‬ ‫‪6.74‬‬ ‫‪0.256‬‬ ‫‪43.655‬‬ ‫‪35.401‬‬ ‫‪21.134‬‬ ‫‪2.712‬‬ ‫‪10.692‬‬ ‫‪10.449‬‬ ‫‪9.412‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.468‬‬ ‫‪0.482‬‬ ‫‪0.126‬‬ ‫‪0.210‬‬ ‫‪0.299‬‬ ‫‪0.144‬‬ ‫‪0.118‬‬ ‫‪0.095‬‬ ‫‪0.085‬‬ ‫‪0.419‬‬ ‫‪0.232‬‬ ‫‪0.343‬‬ ‫‪0.009‬‬ ‫‪0.613‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.100‬‬ ‫‪0.005‬‬ ‫‪0.001‬‬ ‫‪0.002‬‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ّ٠ )7‬ثً ل‪ ُ١‬تٌّهل٘ ر ( ‪ٚ ) Oi‬تٌم‪ ُ١‬تٌّو‪ٛ‬لذا ( ‪ ِٓٚ ) Ei‬تي تٌد ‪ٚ‬ي ٔتزدك تٌومدلرب تٌىا‪١‬ده‬ ‫تٌّ‪ٛ‬خ‪ٛ‬د ‪ ٖ ٘ ٓ١‬تٌم‪ ٘ ٚ ُ١‬ت ِل ‪٠‬د ي نٍد‪ ٝ‬تٌدوتاُ تٌىا‪١‬ده تٌّ‪ٛ‬خد‪ٛ‬د د‪ ٓ١‬ترّٔد‪ ٛ‬ج ‪ ٚ‬تٌا‪١‬لٔدلخ ‪ ٞ‬ترّٔد‪ ٛ‬ج ‪ّ٠‬ثدً‬ ‫تٌا‪١‬لٔلخ تّث‪ ً١‬خ‪ ١‬د‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )7‬تٌم‪ ُ١‬تٌّهل٘ ر ‪ٚ‬تٌّو‪ٛ‬لذا ٌٍّوغ‪١‬ه تٌول ه‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪3‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪6‬‬ ‫‪7‬‬ ‫‪8‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪10‬‬ ‫ل‪ ُ١‬تٌّهل٘‬ ‫(‪)Oi‬‬ ‫‪178‬‬ ‫‪162‬‬ ‫‪166‬‬ ‫‪131‬‬ ‫‪124‬‬ ‫‪140‬‬ ‫‪126‬‬ ‫‪134‬‬ ‫‪99‬‬ ‫‪79‬‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫ض‪١‬م=‪Y‬‬ ‫ل‪ ُ١‬تٌّو‪ٛ‬لذا‬ ‫ر‬ ‫(‪)Ei‬‬ ‫‪185.317‬‬ ‫‪158.657‬‬ ‫‪149.964‬‬ ‫‪142.940‬‬ ‫‪136.848‬‬ ‫‪131.061‬‬ ‫‪124.976‬‬ ‫‪118.099‬‬ ‫‪107.464‬‬ ‫‪83.674‬‬ ‫‪567‬‬ ‫ِذم =‪Y‬‬ ‫ل‪ ُ١‬تٌّو‪ٛ‬لذا‬ ‫ل‪ ُ١‬تٌّهل٘ ر‬ ‫(‪)Ei‬‬ ‫(‪)Oi‬‬ ‫‪74.683‬‬ ‫‪82‬‬ ‫‪101.343‬‬ ‫‪98‬‬ ‫‪110.036‬‬ ‫‪94‬‬ ‫‪117.060‬‬ ‫‪129‬‬ ‫‪123.152‬‬ ‫‪136‬‬ ‫‪128.939‬‬ ‫‪120‬‬ ‫‪135.024‬‬ ‫‪134‬‬ ‫‪142.901‬‬ ‫‪127‬‬ ‫‪152.536‬‬ ‫‪161‬‬ ‫‪178.326‬‬ ‫‪183‬‬ ‫تٌّدّ‪ٛ‬‬ ‫‪260‬‬ ‫‪260‬‬ ‫‪260‬‬ ‫‪260‬‬ ‫‪260‬‬ ‫‪260‬‬ ‫‪260‬‬ ‫‪261‬‬ ‫‪260‬‬ ‫‪262‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫‪ ٛ٠‬ر تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )8‬تم ‪٠‬ه ِذٍّلخ تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا ‪ٚ‬تٌس تٌثل ب تضوذًّ به‪٠‬مدٗ ترِىدلْ ترنظدُ‬ ‫ٌوم ‪٠‬ه ِذلٌُ ّٔ‪ ٛ‬ج ترٔسد تر تٌٍ‪ٛ‬خضدو‪ ٟ‬تٌثٕدلا‪ ٟ‬ترصدودل ا اه‪٠‬مدا تٌد ‪ٚ‬رتخ تٌوىهتر‪٠‬دا ٌّهدوملخ دتٌدٗ ترِىدلْ‬ ‫‪ٌ ٚ‬ه ِٓ تي تٌسم‪ٛ‬ي نٍ‪ ٝ‬تلً ل‪ّ١‬ا ٌضلٌب دذف ٌ‪ٛ‬غدلر‪٠‬وُ دتٌدٗ ترِىدلْ(‪ٌ )-2logL‬غدهض تٌسمد‪ٛ‬ي نٍد‪ٝ‬‬ ‫تٌوم ‪٠‬ه ترِثً ٌّذٍّلخ تألّٔ‪ ٛ‬ج ِٓ تي ِهوما صدلٌب دذف ٌ‪ٛ‬غدلر‪٠‬وُ دتٌدٗ ترِىدلْ ‪ٚ‬لد زمدٍٕل فد‪ ٟ‬تٌد ‪ٚ‬رر‬ ‫تٌةلِضدددددا ٌّهدددددوما صدددددلٌب دددددذف ٌ‪ٛ‬غدددددلر‪٠‬وُ دتٌدددددا ترِىدددددلْ نٍددددد‪ ٝ‬تلدددددً ل‪ّ١‬دددددا ٌ‪ٙ‬دددددل ‪٘ٚ‬ددددد‪ِ ٟ‬ضدددددل‪٠ٚ‬ا‬ ‫(‪ٚ )-2Log L=3472.476‬ت‪ٛ‬لف تٌوىهتر ف‪ ٟ‬تٌاهٔلِح ف‪٘ ٟ‬د ٖ تٌد ‪ٚ‬رر رْ تنٍد‪ ٝ‬تىدهتر ‪ٚ‬صدً تٌ‪ٙ١‬دل ‪ٚ‬ر ‪ٛ٠‬خد‬ ‫ٕ٘لن زً ٔ‪ٙ‬لا‪ ٌٛٚ ٟ‬تّذٕل ف‪ ٟ‬تٌد ‪ٚ‬ي ٔه‪ ٜ‬تْ تٌوغ‪١١‬ه ف‪ ٟ‬تٌّذٍّلخ تٌّمد رر تصدار ا‪ ١‬دلً خد تً ‪ٌٙٚ‬د ت تدُ تٌو‪ٛ‬لدف‬ ‫نٕ ٘ ٖ تٌ ‪ٚ‬رر رْ تٌفه‪ٚ‬ق ‪ِ ٓ١‬م رتخ تٌّذٍّلخ ف‪ ٟ‬تٌ ‪ٚ‬رتخ تر ‪١‬هر تصار ِوهدل ٗ ‪ٚ‬تٌفده‪ٚ‬ق ضد‪١‬اا ‪ٚ‬ند خ‬ ‫ِذلٌّ‪ٙ‬ل تفضً تْ صلٌب ذف ٌ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ دتٌٗ ترِىلْ ٘‪ ٟ‬ف‪ٙٔ ٟ‬ل‪٠‬وٗ تٌمغه‪ ٜ‬نٕ ٘ ٖ تٌ ‪ٚ‬ررد‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )8‬تٌ ‪ٚ‬رتخ ف‪ ٟ‬زلٌا ترّٔ‪ ٛ‬ج تٌ ‪٠ ٞ‬س‪ ٞٛ‬تٌس تٌثل ب ‪ٚ‬تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا‬ ‫‪Coefficients‬‬ ‫‪-2 Log‬‬ ‫‪Iteration‬‬ ‫‪likelihood‬‬ ‫‪X3‬‬ ‫‪X2(1) X1(2) X1(1) Constant‬‬ ‫‪-0.005 -0.197 1.713 1.441‬‬ ‫‪-0.827‬‬ ‫‪3475.275‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪-0.005 -0.209 2.296 2.015‬‬ ‫‪-1.3‬‬ ‫‪3472.566‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪-0.005 -0.209 2.443 2.161‬‬ ‫‪-1.441‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪3‬‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪-0.005 -0.209 2.452‬‬ ‫‪2.17‬‬ ‫‪-1.449‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪-0.005 -0.209 2.452‬‬ ‫‪2.17‬‬ ‫‪-1.449‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪5‬‬ ‫تل ه تٌ‪ ٝ‬تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪)8‬‬ ‫‪Coefficients‬‬ ‫‪-2 Log‬‬ ‫‪Iteration‬‬ ‫‪likelihood‬‬ ‫)‪X6(2) X6(1) X5(3‬‬ ‫)‪X5(2‬‬ ‫)‪X5(1‬‬ ‫)‪X7(1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪3475.275‬‬ ‫‪-0.273‬‬ ‫‪0.219‬‬ ‫‪-0.086‬‬ ‫‪0.473‬‬ ‫‪0.343‬‬ ‫‪-0.397‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪3‬‬ ‫‪3472.566‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪-0.299‬‬ ‫‪-0.3‬‬ ‫‪0.23‬‬ ‫‪0.23‬‬ ‫‪-0.094‬‬ ‫‪-0.094‬‬ ‫‪0.528‬‬ ‫‪0.529‬‬ ‫‪0.39‬‬ ‫‪0.39‬‬ ‫‪-0.437‬‬ ‫‪-0.439‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪-0.3‬‬ ‫‪0.23‬‬ ‫‪-0.094‬‬ ‫‪0.529‬‬ ‫‪0.39‬‬ ‫‪-0.439‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪0.23‬‬ ‫‪-0.3‬‬ ‫تل ه تٌ‪ ٝ‬تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪)8‬‬ ‫‪-0.094‬‬ ‫‪0.529‬‬ ‫‪0.39‬‬ ‫‪-0.439‬‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪Coefficients‬‬ ‫)‪X8(1) X7(4‬‬ ‫)‪X8(2‬‬ ‫)‪X8(3‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪3475.275‬‬ ‫‪-0.416‬‬ ‫‪-0.424‬‬ ‫‪0.033‬‬ ‫‪-0.009‬‬ ‫‪0.542‬‬ ‫‪-0.139‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪3‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪3472.566‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪-0.447‬‬ ‫‪-0.449‬‬ ‫‪-0.449‬‬ ‫‪-0.462‬‬ ‫‪-0.464‬‬ ‫‪-0.464‬‬ ‫‪0.014‬‬ ‫‪0.013‬‬ ‫‪0.013‬‬ ‫‪-0.005‬‬ ‫‪-0.005‬‬ ‫‪-0.005‬‬ ‫‪0.573‬‬ ‫‪0.574‬‬ ‫‪0.574‬‬ ‫‪-0.137‬‬ ‫‪-0.136‬‬ ‫‪-0.136‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪-0.449‬‬ ‫‪-0.464‬‬ ‫‪0.013‬‬ ‫‪-0.005‬‬ ‫‪0.574‬‬ ‫‪-0.136‬‬ ‫‪Iteration‬‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪X4‬‬ ‫‪-0.008‬‬ ‫‪-0.009‬‬ ‫‪-0.009‬‬ ‫‪-0.009‬‬ ‫‪-0.009‬‬ ‫‪-2 Log‬‬ ‫‪likelihood‬‬ ‫)‪X7(2‬‬ ‫)‪X7(3‬‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪568‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫تل ه تٌ‪ ٝ‬تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪)8‬‬ ‫‪Iteration‬‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪3‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪-2 Log‬‬ ‫‪likelihood‬‬ ‫‪3475.275‬‬ ‫‪3472.566‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫)‪X8(4‬‬ ‫‪-0.75‬‬ ‫‪-0.992‬‬ ‫‪-1.017‬‬ ‫‪-1.017‬‬ ‫)‪X8(5‬‬ ‫‪0.279‬‬ ‫‪0.304‬‬ ‫‪0.305‬‬ ‫‪0.305‬‬ ‫‪Coefficients‬‬ ‫)‪X10(1‬‬ ‫‪X9‬‬ ‫‪0.121 0.000‬‬ ‫‪0.137 0.000‬‬ ‫‪0.138 0.000‬‬ ‫‪0.138 0.000‬‬ ‫)‪X10(2‬‬ ‫‪-0.011‬‬ ‫‪0.001‬‬ ‫‪0.001‬‬ ‫‪0.001‬‬ ‫)‪X11(1‬‬ ‫‪-0.195‬‬ ‫‪-0.21‬‬ ‫‪-0.211‬‬ ‫‪-0.211‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪0.000 0.305‬‬ ‫‪-1.017‬‬ ‫تل ه تٌ‪ ٝ‬تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪)8‬‬ ‫‪Coefficients‬‬ ‫‪-2 Log‬‬ ‫‪Iteration‬‬ ‫)‪X15(2) X15(1‬‬ ‫‪X14‬‬ ‫‪X13(2) X13(1) X12(1) likelihood‬‬ ‫‪0.411‬‬ ‫‪0.59‬‬ ‫‪-0.014 -0.746‬‬ ‫‪-1.196‬‬ ‫‪-0.054‬‬ ‫‪3475.275‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.431‬‬ ‫‪0.618‬‬ ‫‪-0.015 -0.871‬‬ ‫‪-1.342‬‬ ‫‪-0.061‬‬ ‫‪3472.566‬‬ ‫‪2‬‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪0.431‬‬ ‫‪0.619‬‬ ‫‪-0.015 -0.876‬‬ ‫‪-1.348‬‬ ‫‪-0.061‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪3‬‬ ‫‪0.431‬‬ ‫‪0.619‬‬ ‫‪-0.015 -0.876‬‬ ‫‪-1.348‬‬ ‫‪-0.061‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪0.431‬‬ ‫‪0.619‬‬ ‫‪-0.015 -0.876‬‬ ‫‪-1.348‬‬ ‫‪-0.061‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪ ٛ٠‬ر خ ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )9‬وفلءر ترّٔ‪ ٛ‬ج وىً ‪ٚ‬خ‪ٛ‬دتٗ لصوذّلي ت والر ٔضاا ترِىلْ ترنظُ ‪ٚ‬تٌ ‪٠ ٞ‬واه ت‪ٛ‬ر‪٠‬ه‬ ‫ِه ه ول‪ ٚ )X2( ٞ‬زضب تٌفه ‪١‬ا ترت‪١‬ا ‪:‬‬ ‫‪H0 : B1 = B2 = … = Bk = 0‬‬ ‫نٍ‪ ٝ‬ترلً تثٕ‪ِٕٙ ٓ١‬ل ر تضل‪ ٞٚ‬صفه ‪H1 :‬‬ ‫‪D= 3606.363 – 3472.476 = 133.887‬‬ ‫‪٠ٚ‬وضر ِٓ تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )9‬تْ ل‪ّ١‬ا (‪ِ )D‬ذٕ‪٠ٛ‬ا نٕ ِضو‪ ٜٛ‬درٌا (‪ ) α = 0.05‬ألْ (‪ِّ )sig = 0.000‬ل‬ ‫‪٠‬ؤو وفلءر ‪ِٚ‬ذٕ‪٠ٛ‬ا ترّٔ‪ ٛ‬ج د‬ ‫خ ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )9‬صٍضٍا ت والرتخ تّٔ‪ ٛ‬ج تٌّذلِتخ‬ ‫‪0.138‬‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر (‪)1‬‬ ‫‪Model‬‬ ‫‪0.001‬‬ ‫‪Chi-square‬‬ ‫‪df‬‬ ‫‪Sig.‬‬ ‫‪133.887‬‬ ‫‪29‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪-0.211‬‬ ‫تٌدد ‪ٚ‬ي رلددُ (‪ ٛ٠ )11‬ددر ل‪ّ١‬ددا صددلٌب ددذف ٌ‪ٛ‬غددلر‪٠‬وُ دتٌددٗ ترِىددلْ (‪ِٚ (-2 Log likelihood‬ذلِددً‬ ‫تٌوس ‪ٌ ٠‬ألّٔ‪ ٛ‬ج تٌ ‪٠ ٞ‬سو‪ ٞٛ‬تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا ‪ٚ‬تٌس تٌثل ب ٔتزك تْ ل‪ّ١‬دا صدلٌب دذف ٌ‪ٛ‬غدلر‪٠‬وُ دتٌدا‬ ‫ترِىددلْ ٌألّٔدد‪ ٛ‬ج تٌسددلٌ‪ٍ ٟ‬غددب (‪٘ٚ )-2LogL=3472.476‬دد‪ ٟ‬تلددً ِددٓ تٌم‪ّ١‬ددا ٌألّٔدد‪ ٛ‬ج تٌسددل‪ ٞٚ‬نٍدد‪ ٝ‬تٌس د‬ ‫تٌثل ددب فمددم ِّددل ‪٠‬د ي نٍدد‪ ٝ‬خدد‪ٛ‬در تألّٔدد‪ ٛ‬ج تٌد ‪٠ ٞ‬سدد‪ ٞٛ‬تٌّوغ‪١‬ددهتخ تٌّضددومٍا ر تِددل ل‪ّ١‬ددا ‪Nagelkerke R‬‬ ‫‪ Square‬تهىً تمه‪٠‬ال ً (‪ )%51(ٚ )%67‬لصوة تَ ِذلًِ ‪ ٚ R2 Cox & Snell‬تٌو‪ ٟ‬تذواه ِما‪ٌٛ‬ا فد‪ِ ٟ‬ثدً‬ ‫٘ ٖ تٌّٕل جد‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )11‬ل‪ّ١‬ا ِذلًِ تٌوس ‪٠‬‬ ‫‪Model Summary‬‬ ‫‪Nagelkerke R‬‬ ‫‪Cox & Snell R‬‬ ‫‪-2 Log likelihood‬‬ ‫‪Step‬‬ ‫‪Square‬‬ ‫‪Square‬‬ ‫‪0.67‬‬ ‫‪0.50‬‬ ‫‪3472.476‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪569‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫تٌد د ‪ٚ‬ي رلددُ (‪ ٛ٠ )11‬ددر تٌّذٍّددلخ تٌّم د رر لصددوذّلي به‪٠‬مددا تكِىددلْ تألنظددُ ( تٌس د تٌثل ددب ‪ِٚ‬ذٍّددلخ‬ ‫تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا) ‪ٚ‬تزملءر ‪ ٖ ٌٙ Wald‬تٌّذٍّلخ ‪ٚ‬ل‪ّ١‬ا ِضو‪ ٜٛ‬تٌّذٕ‪٠ٛ‬ا تٌةلص ‪ ٖ ٙ‬ترزمدلءر (‪Sig‬د)‬ ‫ٌٍّوغ‪١‬ددهتخ تٌّضددومٍا ٔتزددك تْ تٌّوغ‪١‬ددهتخ تٌّذٕ‪٠ٛ‬ددا ٘دد‪( ٟ‬تٌدددٕش ودده (‪ X1)1‬رتٌدددٕش تٔثدد‪ X1)2( ٝ‬ر درخددا‬ ‫تٌمهت ددا ِددٓ صددٕف ‪ٛ٠‬خدد (‪ X2)1‬ر ِ‪ٕٙ‬ددا ترب ِددٓ صددٕف ِ‪ٛ‬إددف زىدد‪ X5)2( ِٟٛ‬ر تٌدد‪ٛ‬ردتخ تٌس‪١‬ددا (‪ X13)1‬ر‬ ‫تٌ‪ٛ‬ردتخ تٌّ‪١‬وا (‪ ٚ )X13)2‬م‪١‬ا تٌّوغ‪١‬هتخ تٌّضومٍا غ‪١‬ه ِذٕ‪٠ٛ‬ا ٌ ٌه ص‪ٛ‬ف ر ت ً ف‪ ٟ‬تألّٔ‪ ٛ‬ج ر وّدل ‪٠‬سود‪ٞٛ‬‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي نٍ‪ ٝ‬تٌ تٌا ترص‪١‬ا ٌّذلًِ ترٔس تر (ٌ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ تٌوهخ‪١‬ر)( تزوّلي ‪ٚ‬ل‪ ٛ‬تٌس ا تٌ‪ ٝ‬تزوّلي ن َ ‪ٚ‬ل‪ٛ‬نٗ)ر‬ ‫وّل تْ تٌد ‪ٚ‬ي ‪٠‬وضّٓ ز ‪ٚ‬د تٌثما ٌٍّذلِتخ تٌّم رر د ز‪١‬ل تْ ‪:‬‬ ‫تٌذّ‪ٛ‬د تر‪ٚ‬ي(‪٠ : )B‬سو‪ ٞٛ‬نٍ‪ِ ٝ‬ذٍّلخ تكّٔ‪ ٛ‬ج ‪ٚ‬تٌس تٌثل ب تٌّم رر د‬ ‫تٌذّ‪ٛ‬د تٌثلٔ‪ّ٠ : )S.E( ٟ‬ثً تٌةا تٌّذ‪١‬لر‪ٌٍّ ٞ‬ذٍّلخ د‬ ‫تٌذّ‪ٛ‬د تٌثلٌل ‪ّ٠ :‬ثً تزملءر ‪ Wald‬ر والر ِذٕ‪٠ٛ‬ا تٌّذٍّلخ‬ ‫تٌذّددد‪ٛ‬د تٌةدددلِش (‪sig‬د) ‪ّ٠ :‬ثدددً ِذٕ‪٠ٛ‬دددا تٌّذدددلِتخ تٌّٕدددلإهر ٌماددد‪ٛ‬ي ‪ ٚ‬رفدددض فه ددد‪١‬ا تٌذددد َ نٕددد ِضدددو‪ٜٛ‬‬ ‫فل ت ولٔب ‪٠ sig.<0.05‬وُ رفض فه ‪١‬ا تٌذ َ ر ‪ ْ ٞ‬تٌّذلِتخ ِذٕ‪٠ٛ‬ا د‬ ‫تٌذّ‪ٛ‬د )‪ ٛ٠ : Exp(B‬ر ل‪ّ١‬ا تٌ تٌا تألص‪١‬ا ٌّذلًِ ترٔس تر د‬ ‫تٌذّ‪ٛ‬د تر ‪١‬ه ‪ّ٠ :‬ثً ز ‪ٚ‬د تٌثما ٌــ )‪ Exp(B‬د‬ ‫تٌد ‪ٚ‬ي رلُ (‪ )11‬تٌّوغ‪١‬هتخ تٌ ت ٍا ف‪ ٟ‬ترّٔ‪ ٛ‬ج‬ ‫‪Variables in the Equation‬‬ ‫تٌةا‪ٛ‬ر‬ ‫(‪)1‬‬ ‫)‪95% C.I.for EXP(B‬‬ ‫‪B‬‬ ‫‪S.E.‬‬ ‫‪Wald‬‬ ‫‪Df‬‬ ‫‪Sig.‬‬ ‫)‪Exp(B‬‬ ‫‪X1‬‬ ‫)‪X1(1‬‬ ‫)‪X1(2‬‬ ‫)‪X2(1‬‬ ‫‪2.170‬‬ ‫‪2.452‬‬ ‫‪-0.209‬‬ ‫‪0.535‬‬ ‫‪0.536‬‬ ‫‪0.091‬‬ ‫‪30.510‬‬ ‫‪16.446‬‬ ‫‪20.953‬‬ ‫‪5.252‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.022‬‬ ‫‪8.759‬‬ ‫‪11.611‬‬ ‫‪0.811‬‬ ‫‪3.069‬‬ ‫‪4.064‬‬ ‫‪0.679‬‬ ‫‪X3‬‬ ‫‪-0.005‬‬ ‫‪0.009‬‬ ‫‪0.298‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.585‬‬ ‫‪0.995‬‬ ‫‪0.978‬‬ ‫‪1.012‬‬ ‫‪X4‬‬ ‫‪X5‬‬ ‫‪-0.009‬‬ ‫‪0.010‬‬ ‫‪0.751‬‬ ‫‪7.306‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪3‬‬ ‫‪0.386‬‬ ‫‪0.063‬‬ ‫‪0.991‬‬ ‫‪0.973‬‬ ‫‪1.011‬‬ ‫)‪X5(1‬‬ ‫‪-0.300‬‬ ‫‪0.189‬‬ ‫‪2.523‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.112‬‬ ‫‪0.741‬‬ ‫‪0.512‬‬ ‫‪1.073‬‬ ‫)‪X5(2‬‬ ‫‪0.230‬‬ ‫‪0.115‬‬ ‫‪4.024‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.045‬‬ ‫‪1.259‬‬ ‫‪1.005‬‬ ‫‪1.577‬‬ ‫)‪X5(3‬‬ ‫‪-0.094‬‬ ‫‪0.424‬‬ ‫‪0.050‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.824‬‬ ‫‪0.910‬‬ ‫‪0.396‬‬ ‫‪2.090‬‬ ‫‪0.645‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪0.724‬‬ ‫)‪X6(1‬‬ ‫‪0.529‬‬ ‫‪0.891‬‬ ‫‪0.352‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.553‬‬ ‫‪1.697‬‬ ‫‪0.296‬‬ ‫‪9.732‬‬ ‫)‪X6(2‬‬ ‫‪0.390‬‬ ‫‪0.923‬‬ ‫‪0.178‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.673‬‬ ‫‪1.477‬‬ ‫‪0.242‬‬ ‫‪9.016‬‬ ‫‪5.059‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪0.281‬‬ ‫‪X6‬‬ ‫‪X7‬‬ ‫‪Lower‬‬ ‫‪Upper‬‬ ‫‪25.000‬‬ ‫‪33.175‬‬ ‫‪0.970‬‬ ‫)‪X7(1‬‬ ‫‪-0.439‬‬ ‫‪0.227‬‬ ‫‪3.755‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.053‬‬ ‫‪0.645‬‬ ‫‪0.414‬‬ ‫‪1.005‬‬ ‫)‪X7(2‬‬ ‫‪-0.449‬‬ ‫‪0.272‬‬ ‫‪2.730‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.098‬‬ ‫‪0.638‬‬ ‫‪0.375‬‬ ‫‪1.087‬‬ ‫)‪X7(3‬‬ ‫‪-0.464‬‬ ‫‪0.329‬‬ ‫‪1.989‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.158‬‬ ‫‪0.629‬‬ ‫‪0.330‬‬ ‫‪1.198‬‬ ‫)‪X7(4‬‬ ‫‪X8‬‬ ‫‪0.013‬‬ ‫‪0.420‬‬ ‫‪0.001‬‬ ‫‪7.279‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪0.975‬‬ ‫‪0.201‬‬ ‫‪1.013‬‬ ‫‪0.445‬‬ ‫‪2.309‬‬ ‫)‪X8(1‬‬ ‫‪-0.005‬‬ ‫‪0.322‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.988‬‬ ‫‪0.995‬‬ ‫‪0.529‬‬ ‫‪1.871‬‬ ‫)‪X8(2‬‬ ‫)‪X8(3‬‬ ‫)‪X8(4‬‬ ‫‪0.574‬‬ ‫‪-0.136‬‬ ‫‪-1.017‬‬ ‫‪0.336‬‬ ‫‪0.359‬‬ ‫‪1.120‬‬ ‫‪2.920‬‬ ‫‪0.144‬‬ ‫‪0.824‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.087‬‬ ‫‪0.704‬‬ ‫‪0.364‬‬ ‫‪1.776‬‬ ‫‪0.873‬‬ ‫‪0.362‬‬ ‫‪0.919‬‬ ‫‪0.432‬‬ ‫‪0.040‬‬ ‫‪3.432‬‬ ‫‪1.764‬‬ ‫‪3.250‬‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪571‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫)‪X8(5‬‬ ‫‪0.305‬‬ ‫‪0.187‬‬ ‫‪2.646‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.104‬‬ ‫‪1.356‬‬ ‫‪0.939‬‬ ‫‪1.957‬‬ ‫‪X9‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪1.050‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.306‬‬ ‫‪1.000‬‬ ‫‪1.000‬‬ ‫‪1.000‬‬ ‫‪0.564‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪0.754‬‬ ‫‪X10‬‬ ‫)‪X10(1‬‬ ‫‪0.138‬‬ ‫‪0.208‬‬ ‫‪0.441‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.507‬‬ ‫‪1.148‬‬ ‫‪0.764‬‬ ‫‪1.727‬‬ ‫)‪X10(2‬‬ ‫‪0.001‬‬ ‫‪0.390‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.997‬‬ ‫‪1.001‬‬ ‫‪0.466‬‬ ‫‪2.149‬‬ ‫)‪X11(1‬‬ ‫‪-0.211‬‬ ‫‪0.123‬‬ ‫‪2.931‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.087‬‬ ‫‪0.810‬‬ ‫‪0.636‬‬ ‫‪1.031‬‬ ‫)‪X12(1‬‬ ‫‪-0.061‬‬ ‫‪0.199‬‬ ‫‪0.094‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.759‬‬ ‫‪0.941‬‬ ‫‪0.636‬‬ ‫‪1.391‬‬ ‫‪37.394‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫)‪X13(1‬‬ ‫‪-1.348‬‬ ‫‪0.325‬‬ ‫‪17.156‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.000‬‬ ‫‪0.260‬‬ ‫‪0.137‬‬ ‫‪0.492‬‬ ‫)‪X13(2‬‬ ‫‪-0.876‬‬ ‫‪0.336‬‬ ‫‪6.819‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.009‬‬ ‫‪0.416‬‬ ‫‪0.216‬‬ ‫‪0.804‬‬ ‫‪X14‬‬ ‫‪-0.015‬‬ ‫‪0.011‬‬ ‫‪1.935‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.164‬‬ ‫‪0.985‬‬ ‫‪0.964‬‬ ‫‪1.006‬‬ ‫‪X15‬‬ ‫)‪X15(1‬‬ ‫)‪X15(2‬‬ ‫‪0.619‬‬ ‫‪0.431‬‬ ‫‪0.460‬‬ ‫‪0.464‬‬ ‫‪5.551‬‬ ‫‪1.812‬‬ ‫‪0.865‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.062‬‬ ‫‪0.178‬‬ ‫‪0.352‬‬ ‫‪1.857‬‬ ‫‪1.539‬‬ ‫‪0.754‬‬ ‫‪0.620‬‬ ‫‪4.571‬‬ ‫‪3.820‬‬ ‫‪Constant‬‬ ‫‪-1.449‬‬ ‫‪1.238‬‬ ‫‪1.371‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪0.242‬‬ ‫‪0.235‬‬ ‫‪X13‬‬ ‫‪ّ٠ٚ‬ىٓ وول ا تم ‪٠‬ه ٌ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر وّل ‪: ٍٟ٠‬‬ ‫‪ٚ‬تى‪ٔ ْٛ‬ضاا تٌوهخ‪١‬ر ‪( ٓ١‬‬ ‫‪,‬‬ ‫)‬ ‫تِل ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر ٌٍس ا تٌّهغ‪ٛ‬ب ِٗ (‪ )O‬ولرت‪: ٟ‬‬ ‫=‪o‬‬ ‫‪ٚ‬تٌٕضاا تهخ‪١‬ر ٌٍس ا تٌّهغ‪ٛ‬ب تى‪ ّٓ ْٛ‬تٌفوهر( ‪( ,0‬‬ ‫‪ٚ‬تْ ص‪١‬غا تزوّلرخ ترصودل ا ألّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬تىوب ول‪٢‬ت‪: ٟ‬‬ ‫‪ٚ‬تْ تزوّلرخ ترصودل ا تى‪ْٛ‬‬ ‫ّٓ تٌفوهر )‪ 1‬ر ‪ٚ (1‬وّل ِ‪ ٛ‬سا ف‪ ٟ‬تٌهىً ترت‪:ٟ‬‬ ‫تٌهىً رلُ (‪ ٛ٠ )6‬ر رصُ ِذلدٌا ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ٟ‬‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪571‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫‪ٌٚ‬وفضدد‪١‬ه ِذلدٌددا ترٔس د تر تٌٍ‪ٛ‬خضددو‪ٔ ٟ‬د د تْ تٌدددٕش ‪٠‬ضددلُ٘ ِضددلّ٘ا ت‪٠‬دل ‪١‬ددا ّوغ‪١‬دده‪ ٓ٠‬فدد‪ ٟ‬تس ‪ ٠‬د ٔدد‪ٛ‬‬ ‫تٌوهدد‪ ٖٛ‬لٌو د ث‪١‬ه فدد‪ ٟ‬تٌّوغ‪١‬دده تٌّذوّ د (‪ّ ٚ )Y‬ذٕ‪٠ٛ‬ددا نلٌ‪١‬ددا ت تْ ِذلِددً ترٔس د تر ٌٍدددٕش ِددٓ ٔدد‪ ٛ‬ودده ٘ د‪ٛ‬‬ ‫(‪ٚ (2.170‬تْ ِذلًِ ترٔس تر ٌٍدٕش ِٓ ٔ‪ ٛ‬تٔث‪ٚ )2.452( ٛ٘ ٝ‬تْ تٌوغ‪١‬ه ف‪ ٛٔ ٟ‬تٌدٕش ص‪١‬ؤد‪ ٞ‬تٌ‪ ٝ‬ر‪٠‬دلدر‬ ‫فدد‪ ٟ‬تزوّددلي زد ‪ٚ‬ا تهدد‪ ٖٛ‬ضدد‪١‬م ّمد تر (‪ 2.170‬تٌدددٕش ِددٓ ٔدد‪ ٛ‬ودده ر ‪ 2.452‬تٌدددٕش ِددٓ ٔدد‪ ٛ‬تٔثدد‪ِ )ٝ‬ددٓ‬ ‫تٌٍ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر د تِل تٌّوغ‪١‬ه تٌثلٌل ِٓ ز‪١‬ل ترّ٘‪١‬ا ف‪ٙ‬د‪ٚ ٛ‬خد‪ٛ‬د درخدا تٌمهت دا ‪ٚ‬تْ ِذلِدً ترٔسد تر‬ ‫ٌ‪ ٙ‬ت تٌّوغ‪١‬ه (‪ٚ )-0.209‬تْ تٌوغ‪١‬ه ف‪ ٟ‬درخا تٌمهت ا ص‪١‬ؤد‪ ٞ‬تٌ‪ٔ ٝ‬مملْ ف‪ ٟ‬تزوّلي زد ‪ٚ‬ا تهد‪ ٖٛ‬ضد‪١‬م ّمد تر‬ ‫(‪ٌٛ ِٓ )-0.209‬غلر‪٠‬وُ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر د تِل تٌّوغ‪١‬ه تٌهت ه ِٓ ز‪١‬دل ترّ٘‪١‬دا ف‪ٙ‬د‪ِٕٙ ٛ‬دا ترب ِدٓ ٔد‪ِٛ ٛ‬إدف‬ ‫زىدد‪ٚ ِٟٛ‬تْ ِذلِددً ترٔسد تر ٌ‪ٙ‬د ت تٌّوغ‪١‬دده ٘دد‪ٚ )0.230( ٛ‬تْ تٌوغ‪١‬دده فدد‪ِٕٙ ٟ‬ددا ترب ِددٓ ٔدد‪ِٛ ٛ‬إددف زىدد‪ِٟٛ‬‬ ‫ص‪١‬ؤد‪ ٞ‬تٌ‪ ٝ‬ر‪٠‬لدر ف‪ ٟ‬تزوّلي ز ‪ٚ‬ا ته‪ ٖٛ‬ض‪١‬م ّم تر (‪ٌٛ ِٓ )0.230‬غلر‪٠‬وُ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر د‬ ‫‪ٔٚ‬دد تْ ٔدد‪ ٛ‬تٌدد‪ٛ‬ردر تٌضددل ما (ز‪١‬ددا ر ِ‪١‬وددا) تضددلُ٘ ِضددلّ٘ا صددٍا‪١‬ا ّوغ‪١‬دده‪ ٓ٠‬فدد‪ ٟ‬تس ‪ ٠‬د ٔدد‪ ٛ‬تٌوهدد‪ٖٛ‬‬ ‫‪ّ ٚ‬ذٕ‪٠ٛ‬ددا نلٌ‪١‬ددا ‪ٚ‬تْ ِذلِددً ترٔسد تر ٌٍدد‪ٛ‬ردر تٌضددل ما ِددٓ ٔدد‪ٚ( ٛ‬ردر ز‪١‬ددا) ٘دد‪ِٚ )-1.348( ٛ‬ذلِددً ترٔس د تر‬ ‫ٌٍ‪ٛ‬ردر تٌضل ما ِٓ ٔ‪ٚ( ٛ‬ردر ِ‪١‬وا) ٘‪ٚ )-0.876( ٛ‬تْ تٌوغ‪١‬ه ف‪ ٛٔ ٟ‬تٌ‪ٛ‬ردر ص‪١‬ؤد‪ ٞ‬تٌ‪ٔ ٝ‬مملْ فد‪ ٟ‬تزوّدلي‬ ‫ز ‪ٚ‬ا ته‪ ٖٛ‬ض‪١‬م ّمد تر (‪ٚ -1.348‬ردر ز‪١‬دا ر ‪ٚ -0.876‬ردر ِ‪١‬ودا) ِدٓ ٌ‪ٛ‬غدلر‪٠‬وُ ٔضداا تٌودهخ‪١‬ر ِده ثادلخ‬ ‫م‪١‬ا تٌّوغ‪١‬هتخ د‬ ‫‪ -3‬االستنتاجات )‪(Conclusions‬‬ ‫‪ٕ٘ )1‬لن صوا ِوغ‪١‬دهتخ تدؤثه فد‪ ٟ‬تس ‪٠‬د ٔد‪ ٛ‬تٌوهد‪٘ٚ ٖٛ‬د‪(ٟ‬تٌدٕش ِدٓ ٔد‪ ٛ‬وده ر ‪ٚ‬تٌددٕش ِدٓ ٔد‪ ٛ‬تٔثد‪ ٝ‬ر‬ ‫‪ٚ‬درخا تٌمهت ا ِٓ ٔ‪ٛ٠ ٛ‬خ ر ‪ِٕٙٚ‬دا ترب ِدٓ ٔد‪ِٛ ٛ‬إدف زىد‪ ِٟٛ‬ر ‪ٔٚ‬د‪ ٛ‬تٌد‪ٛ‬ردر تٌضدل ما ِدٓ ٔد‪ٚ ٛ‬ردر‬ ‫صل ما ز‪١‬ا ‪ٚ ٛٔ ٚ‬ردر صل ما ِ‪١‬وا) ِٓ تصً زّضا نهه ِوغ‪١‬هد‬ ‫‪ )5‬تٌدٕش ‪٠‬ض‪ ُٙ‬هىً ت‪٠‬ددل ‪ّ ٟ‬وغ‪١‬ده‪ ٓ٠‬فد‪ ٟ‬تس ‪٠‬د ٔد‪ ٛ‬تٌوهد‪ ٖٛ‬لٌود ث‪١‬ه فد‪ ٟ‬تٌّوغ‪١‬ده تٌّذوّد (‪ّ ٚ )y‬ذٕ‪٠ٛ‬دا‬ ‫نلٌ‪١‬ا ت تْ ِذلًِ ترٔس تر ٌٍدٕش ِٓ ٔ‪ ٛ‬وده ٘د‪ٚ (2.170( ٛ‬تْ ِذلِدً ترٔسد تر ٌٍددٕش ِدٓ ٔد‪ ٛ‬تٔثد‪٘ ٝ‬د‪ٛ‬‬ ‫(‪ٚ )2.465‬تْ تٌوغ‪١‬ه ف‪ ٟ‬تٌدٕش ص‪١‬ؤد‪ ٞ‬تٌ‪ ٝ‬ر‪٠‬لدر ف‪ ٟ‬تزوّلي ز ‪ٚ‬ا ته‪ ٖٛ‬ض‪١‬م ّمد تر (‪ (2.170‬تٌددٕش ِدٓ‬ ‫ٔ‪ ٛ‬وه ر ‪ 2.465‬تٌدٕش ِٓ ٔ‪ ٛ‬تٔث‪ٌٛ ِٓ ٝ‬غلر‪٠‬وُ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر د‬ ‫‪ٚ )3‬خدد‪ٛ‬د درخددا تٌمهت ددا ‪٠‬ضددلُ٘ ِضددلّ٘ا صددٍا‪١‬ا فدد‪ ٟ‬تس ‪ ٠‬د ٔدد‪ ٛ‬تٌوهدد‪ٚ ٖٛ‬تْ ِذلِددً ترٔس د تر ٌ‪ ٙ‬د ت تٌّوغ‪١‬دده‬ ‫(‪ٚ )-0.209‬تْ تٌوغ‪١‬ه ف‪ ٟ‬درخا تٌمهت ا ص‪١‬ؤد‪ ٞ‬تٌ‪ٔ ٝ‬ممدلْ فد‪ ٟ‬تزوّدلي زد ‪ٚ‬ا تهد‪ ٖٛ‬ضد‪١‬م ّمد تر (‪)-0.209‬‬ ‫ِٓ ٌ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر د‬ ‫‪ِٕٙ )4‬ا ترب ِٓ ٔ‪ِٛ ٛ‬إف زىد‪٠ ِٟٛ‬ضدلُ٘ ِضدلّ٘ا ت‪٠‬دل ‪١‬دا فد‪ ٟ‬تس ‪٠‬د ٔد‪ ٛ‬تٌوهد‪ٚ ٖٛ‬تْ ِذلِدً ترٔسد تر‬ ‫ٌ‪ ٙ‬ت تٌّوغ‪١‬ه ٘د‪ٚ )0.230( ٛ‬تْ تٌوغ‪١‬ده فد‪ِٕٙ ٟ‬دا ترب ِدٓ ٔد‪ِٛ ٛ‬إدف زىد‪ ِٟٛ‬صد‪١‬ؤد‪ ٞ‬تٌد‪ ٝ‬ر‪٠‬دلدر فد‪ ٟ‬تزوّدلي‬ ‫ز ‪ٚ‬ا ته‪ ٖٛ‬ض‪١‬م ّم تر (‪ٌٛ ِٓ )0.230‬غلر‪٠‬وُ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر د‬ ‫‪ ٛٔ )5‬تٌ‪ٛ‬ردر تٌضل ما (ز‪١‬ا ر ِ‪١‬وا) تضلُ٘ ِضلّ٘ا صٍا‪١‬ا ّوغ‪١‬ه‪ ٓ٠‬ف‪ ٟ‬تس ‪ ٛٔ ٠‬تٌوه‪ّ ٚ ٖٛ‬ذٕ‪٠ٛ‬ا نلٌ‪١‬ا‬ ‫‪ٚ‬تْ ِذلًِ ترٔس تر ٌٍ‪ٛ‬ردر تٌضل ما ِٓ ٔ‪ٚ( ٛ‬ردر ز‪١‬ا) ٘د‪ِٚ )-1.348( ٛ‬ذلِدً ترٔسد تر ٌٍد‪ٛ‬ردر تٌضدل ما ِدٓ‬ ‫ٔ‪ٚ( ٛ‬ردر ِ‪١‬وا) ٘‪ٚ )-0.876( ٛ‬تْ تٌوغ‪١‬ه ف‪ ٛٔ ٟ‬تٌ‪ٛ‬ردر ص‪١‬ؤد‪ ٞ‬تٌ‪ٔ ٝ‬مملْ ف‪ ٟ‬تزوّلي ز ‪ٚ‬ا تهد‪ ٖٛ‬ضد‪١‬م‬ ‫ّم تر (‪ٚ -1.348‬ردر ز‪١‬ا ر ‪ٚ -0.876‬ردر ِ‪١‬وا) ِٓ ٌ‪ٛ‬غلر‪٠‬وُ ٔضاا تٌوهخ‪١‬ر ِه ثالخ م‪١‬ا تٌّوغ‪١‬هتخ د‬ ‫‪ -7‬التوصيات )‪(Recommendations‬‬ ‫‪ )1‬تصوذّلي تدتر تزملا‪١‬ا ت ه‪ٌ ٜ‬وسٍ‪١ ً١‬لٔلخ تٌ‪ٛ‬ردتخ تٌّه‪٘ٛ‬ا ِثتً تصوذّلي تٌوسٍ‪ ً١‬تٌذلٍِ‪ ٟ‬ت‪ ٚ‬تٌذٕم‪ٛ‬د‪ٞ‬د‬ ‫ه‪ٚ‬رر خهتء درتصلخ ‪ِٚ‬ض‪ٛ‬زلخ د‪ٚ‬ر‪٠‬ا ٌىً ِسلفظلخ تٌذهتق ٌّول ذا ٔضب ‪ ٚ‬صالب تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌ‪ٛ‬رد‪٠‬ا‬ ‫‪)5‬‬ ‫ً‬ ‫د‪ٚ‬ر‪٠‬ل ‪ٚ‬تٌ‪ٛ‬ل‪ٛ‬ف نٍ‪ ٝ‬تٌ‪ٛ‬تله تٌمس‪ٌٍ ٟ‬وه‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ا ف‪ ٟ‬تٌذهتقد‬ ‫تٌولر‪٠‬خ تٌّه ‪ٌٍ ٟ‬ذلاٍا نٓ ز ‪ٚ‬ا زلٌٗ تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ا ‪ٚ‬درتصا تٌسلٌا هىً ِ‪ٛ‬صه‬ ‫‪ )3‬تر٘وّلَ‬ ‫ٌّذهفا صالب إ‪ٛٙ‬ر ٘ ٖ تٌسلٌا ‪ٚ‬تٌذًّ نٍ‪ ٝ‬ن َ تىهتر٘ل ف‪ ٟ‬تٌّضوماً ِٓ تي خهتء تٌفسص ِل لاً تٌز‪ٚ‬تج‬ ‫‪ٚ‬ترصوهلرر تٌ‪ٛ‬رتث‪١‬ا ‪ٚ‬رص‪ّ١‬ل ٌّٓ ولْ ٌ ‪ ُٙ٠‬ف‪ ٟ‬تٌذلاٍا فهتد ِمل ‪ِ ْٛ‬هتض ‪ٚ‬رتث‪١‬ا ِ‪ّٙ‬اد‬ ‫ه‪ٚ‬ر ر تا‪٠ٛ‬ه تٌدلٔب ترنتِ‪ٚ ٟ‬تٌو‪ٛ‬ن‪ ِٓ ٞٛ‬لاً ‪ٚ‬رترر تٌمسا ‪ٚ‬تٌا‪ ١‬ا ‪ٚ‬تٌد‪ٙ‬لخ تٌّذٕ‪١‬ا ٌألِ‪ٙ‬لخ‬ ‫‪)4‬‬ ‫هىً لص ضه‪ٚ‬رر ترٌوزتَ لكرولدتخ تٌةلصا سلرخ تٌسًّ (لاً ‪ٚ‬تثٕلء ‪ ٚ‬ذ ) ٌغهض تمٍ‪ ً١‬زلرخ‬ ‫ترصل ا لٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ا د‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪575‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ ‫‪5102‬‬ ‫‪-8‬املصادر )‪(References‬‬ ‫‪ )5119( Del J. Hussein , CABP -1‬ر" ِذ ي تٔوهلر تٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌةٍم‪١‬ا ٌ ‪ ٜ‬تٌّ‪ٛ‬تٌ‪ ١‬تألز‪١‬لء ف‪ٕ٠ ِ ٟ‬ا‬ ‫تٌ ‪ٛ٠‬تٔ‪١‬ا ف‪ ٟ‬تٌذهتق"ر ِدٍا تٌى‪ٛ‬فا تٌاا‪١‬ار خلِذا تٌى‪ٛ‬فا ر تٌّدٍ ‪12‬ر ترص تر‪2‬ر ص ‪204-211‬د‬ ‫‪ -5‬تٌاٍ ت‪ٞٚ‬ر تٕض‪ ُ١‬زضٓر(‪)1996‬ر"ِملرٔا تسٍ‪ ٓ١ ً١‬تّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ّٔٚ ٟ‬ل ج تٌ ‪ٚ‬تي‬ ‫تٌوّ‪١‬ز‪٠‬ا"ر تبه‪ٚ‬زا دوو‪ٛ‬رتٖ ف‪ ٟ‬ترزملء وٍ‪١‬ا تردترر ‪ٚ‬ترلوملد ‪ /‬خلِذا غ تدد‬ ‫‪ -3‬تٌا‪١‬لت‪٘ ٟ‬اٗ ت هت٘‪ ُ١‬صلٌر ر ( ‪ )5115‬ر "تسٍ‪ ً١‬تٌّضلر ف‪ ّٛٔ ٟ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ِ ٟ‬ه تاا‪١‬ك‬ ‫نٍّ‪"ٟ‬ر رصلٌٗ ِلخضو‪١‬ه ف‪ ٟ‬ترزملء روٍ‪ ٗ١‬تردترر ‪ٚ‬ترلوملد ‪ /‬تٌدلِذا تٌّضوٕمه‪٠‬اد‬ ‫‪ -4‬خالررر ر٘لر ولإُ ر (‪ )5114‬ر "تسٍ‪ ً١‬تٌا‪١‬لٔلخ ِوذ در ترصودل ا ٌوهة‪١‬ص ِهتض تٌذ‪ ْٛ١‬لصوة تَ‬ ‫تٌ ت ٌا تٌوّ‪١‬ز‪٠‬ا ‪ٚ‬ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪( ٟ‬درتصا ِملرٔٗ)"ر رصلٌا ِلخضو‪١‬هر وٍ‪١‬ا تكدترر ‪ٚ‬ترلوملد‪ /‬تٌدلِذا‬ ‫تٌّضوٕمه‪٠‬اد‬ ‫‪ -5‬تٌضهت‪ٞ‬ر تزّ نا تٌه ل ولإُ (‪ )5115‬ر " درتصا تاا‪١‬م‪١‬ا ٌوم ‪٠‬ه ّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬نٍ‪ٝ‬‬ ‫تصوّهتر تٌس‪١‬لر تٌز‪ٚ‬خ‪١‬ا ف‪ٕ٠ ِ ٟ‬ا تٌى‪ٛ‬خ "ر سل د ٍ‪ َٛ‬نلٌ‪ ٟ‬ر وٍ‪١‬ا تكدترر ‪ٚ‬ترلوملد ‪/‬خلِذا غ تد د‬ ‫‪ -6‬تٌضددددد‪ٛ‬تن‪ ٟ‬ر لٌددددد ِسّددددد ر (‪ )5111‬ر "ِددددد ً تٌددددد‪ ٝ‬تسٍ‪١‬دددددً تٌا‪١‬لٔدددددلخ لصدددددوة تَ ‪ "SPSS‬ر ندددددلٌُ‬ ‫تٌىوب تٌس ‪٠‬ل ٌٍٕهه ‪ٚ‬تٌو‪ٛ‬ر‪٠‬ه ‪ /‬ترردْ د‬ ‫‪ -7‬نالس ر نٍ‪ ٟ‬ض‪١‬هر (‪ )5115‬ر " تصوة تَ ّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٟ‬ف‪ ٟ‬تٌوٕاؤ لٌ ‪ٚ‬تي تخ تٌّوغ‪١‬هتخ‬ ‫ترلوملد‪٠‬ا تٌول ذا تٌٕ‪ٛ‬ن‪١‬ا" ر ِدٍا وهو‪ٛ‬ن ٌٍذٍ‪ َٛ‬تردتر‪٠‬ا ‪ٚ‬ترلوملد‪٠‬ا ر ِدٍ ‪5‬رتٌذ د ‪5‬د‬ ‫‪ -8‬نا تٌه ل رنٍ‪٠ ٟ‬س‪ ٝ١‬ر (‪ )5115‬ر " تصوذّلي ّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضو‪ ٌ ٟ‬رتصا إل٘هر تٌاالٌا نٕ‬ ‫تٌهالب ف‪ِ ٟ‬سلفظا غ تد "ر سل د ٍ‪ َٛ‬نلٌ‪ ٟ‬ر وٍ‪١‬ا تكدترر ‪ٚ‬ترلوملد ‪ /‬تٌدلِذا غ تد د‬ ‫‪ -9‬ولإُ ر تِ‪ٛ‬ر‪٘ ٞ‬لد‪ ٞ‬ر ‪ٚ‬ت ه‪ ْٚ‬ر (‪ )5113‬ر " ترزملء تٌواا‪١‬م‪ ٟ‬تصٍ‪ٛ‬ب تسٍ‪ ٍٟ١‬صوة تَ ‪ " SPSS‬ر‬ ‫ِىواا تٌ توهر ٌٍٕهه ‪ٚ‬تٌو‪ٛ‬ر‪٠‬ه ‪ /‬غ تد د‬ ‫‪ -11‬ولإُ ر زض‪ ٓ١‬فل ه ر(‪ ) 5114‬ر " تصوة تَ ّٔ‪ ٛ‬ج ترٔس تر تٌٍ‪ٛ‬خضوه تٌوهت‪١‬ا‪ٌ ٟ‬وم ‪٠‬ه زوّلي ترصل ٗ‬ ‫لٌوه‪٘ٛ‬لخ تٌدٕ‪ ٗ١ٕ١‬ف‪ٕ٠ ِ ٟ‬ا غ تد" رصلٌ ا ِلخضو‪١‬ه ف‪ ٟ‬نٍ‪ َٛ‬ترزملءر وٍ‪١‬ا تكدترر ‪ٚ‬ترلوملد ‪ /‬تٌدلِذا‬ ‫تٌّضوٕمه‪٠‬ا د‬ ‫‪ٚ -11‬رترر تٌمسا ‪ٚ‬تٌا‪ ١‬ا ر دتاهر تٌوةا‪١‬م ‪ٚ‬تّٕ‪١‬ا تٌّ‪ٛ‬ترد ر لضُ ترزملء تٌمس‪ٚ ٟ‬تٌس‪١‬لت‪ ٟ‬ر وذاا ترزملء‬ ‫تٌس‪١‬لت‪ ٟ‬د‬ ‫‪ٚ -15‬رترر تٌمسا ‪ٚ‬تٌا‪ ١‬ا ر لضُ ترزملء تٌمس‪ٚ ٟ‬تٌس‪١‬لت‪" ٟ‬تٌومه‪٠‬ه تٌضٕ‪ٌ ٞٛ‬ذلَ ‪ "5115‬ر ِٕه‪ٛ‬رتخ‬ ‫‪ٚ‬رترر تٌمسا ‪ٚ‬تٌا‪ ١‬ا ‪5116‬د‬ ‫‪13- Aldrich, J. H., & Nelson, F. D. (1984). Linear probability, logit, and probit‬‬ ‫‪models. Beverly Hills, CA: Sage.‬‬ ‫‪14- Long, J. S. (1997). Regression models for Categorical and limited dependent‬‬ ‫‪variable. Thousand Oaks, CA: Sage. Bgn‬‬ ‫‪15- Abbas, F. M. Azhar, M. E (2008) "Comparing Discriminant Analysis and‬‬ ‫‪Logistic Regression Model"as a Statistical Assessment Tools of Arsenic and‬‬ ‫‪Heavy Metal Contents in Cockles"School of Industrial Technology",‬‬ ‫‪Environmental Technology Division Univers itiSains Malaysia, 11800 Penang,‬‬ ‫‪Malaysia.‬‬ ‫‪Vol.25 No.113 2019‬‬ ‫‪573‬‬ ‫‪Journal of Economics and‬‬ ‫‪Administrative Sciences‬‬ 5102 (Structure Logistic Regression Model Of Anomalies Birth In Iraq Except Kurdistan Region, for 2015) Abstract: Congenital anomalies commonly occur in humans, possibly visible. If these anomalies appear in visible parts in human body such as face, hands and feet. They may only appear after utilizing a number of special tests in order to show by means of the anomalies that occur in the internal organs of the body such as heart, stomach and kidneys. Research data have comprised accessible information in the anomalies birth statistics form situated of Health and Life Statistics section at the Ministry of Health and environment, where the number of anomalies births involved in the study (2603 anomalies birth) in Iraq, except Kurdistan region, at 2015. A two way-response logistic regression analysis has been applied of the dependent variable (y) type of deformation (simple, Complex) and estimation of its parameters in the greatest possible way (ML). Test significance of model as well as the significance of parameter information that reached the six variables affecting determinant of anomaly type of (sex of male type, sex of female type, the degree of relationship existence- type, profession of father of governmental employee-type, type of previous birth to a live birth type, and a former anomaly premature birth). Keywords: Congenital anomalies, logistic regression, maximum likelihood. Journal of Economics and Administrative Sciences 574 Vol.25 No.113 2019