ملخص الدراسة:

هدفت الدراسة الحالية الى توظيف استخدام اسلوب التحليل العنقودي وتحليل الدالة التمييزية في تصنيف بيانات الطلبة في الأداء الأکاديمي المرتفع والمنخفض ودقة تصنيف العناقيد. استخدمت الدراسة المنهج الوصفي، تکونت عينة الدراسة من عينة عشوائية لبيانات (62) طالبأ وطالبة من جامعة أم القرى للعام الجامعي 1434/1435هـ. تم تطبيق اسلوبي التحليل العنقودي والتحليل التمييزي على البيانات وقد توصلت النتائج عند تطبيق أسلوب التحليل العنقودي للمتوسطات (K-Means) وجود مجموعتين من العناقيد، في العنقود الأول کانت المسافة بين الحالات ومرکز العنقود تتراوح من (2.968) الى (19.775)، وتضم (28) حالة. بينما في العنقود الثاني تراوحت المسافة بين الحالات ومرکز العنقود من (1.919) إلى (12.084) وضمت (34) حالة. کما أظهرت نتائج التحليل العنقودي أهمية المتغيرات (x2) و (x3) في تصنيف الحالات على العناقيد حيث کانت دالة إحصائياً عند مستوى دلالة (0.01). کما أظهرت النتائج تأکيد نتائج التحليل التمييزي في أهمية المتغيرات المستقلة (X2) و (X3) في تصنيف الحالات. کما اشارت النتائج ان الدالة التمييزية لها ارتباط قانوني بلغت نسبته (0.770) والتي تشير التي قوة العلاقة بين المتغيرات الداخلة في التحليل، يقابلها قيمة ذاتية (Eigenvalues) تساوي (1.453) وقد فسرت الدالة (100%) من التباين. کما اشارت النتائج للتحليل التمييزي ان قيمة ولکس لمدا قد بلغت (0.408)، وقيمة کاي تربيع والتي بلغت (52.042) وهي دالة احصائياً عند مستوى دلالة (0.01)، وهذا يشير الى قدرة الدالة التمييزية على التمييز بين المجموعتين. کما أظهرت نتائج التحقق من تصنيف الحالات عند مقارنة التصنيف للحالات الذي تم وفق التحليل العنقودي فقد وجد ان التصنيف کان صحيحاً بنسبة وصلت الى (98.4%) وهي نسبة عالية جدأ تؤکد دقة التصنيف. کما قدمت الدراسة مجموعة من التوصيات والمقترحات.
The current study aimed at employing the use of the cluster analysis method and the discriminant function analysis in classifying student data in high and low academic performance and accuracy of classification of clusters. The study used the descriptive approach. The study sample consisted of a random sample of data for (62) male and female students from Umm Al-Qura University for the academic year 1434/1435 AH. The two methods of cluster analysis and discriminant analysis were applied to the data. The results were obtained when applying the method of cluster analysis of the mean (K-Means), the presence of two groups of clusters, in the first cluster the distance between the cases and the center of the cluster ranged from (2.968) to (19.775), and includes (28 ) status. Whereas in the second cluster the distance between the cases and the center of the cluster ranged from (1.919) to (12.084) and included (34) cases. The results of the cluster analysis showed the importance of the variables (x2) and (x3) in classifying the cases on the clusters where they were statistically significant at the level of significance (0.01).The results also showed the confirmation of the results of the discriminant analysis on the importance of independent variables (X2) and (X3) in the classification of cases. The results also indicated that the discriminant function has a Canonical Correlation of (0.770) which indicates that the strength of the relationship between the variables included in the analysis is offset by an intrinsic value (Eigenvalues) equal to (1.453) and the function has been explained (100%) of the variance. The results also indicated for the discriminant analysis that the value of Wilks' Lambda for a period reached (0.408), and the value of Chi-square, which amounted to (52.042) which is statistically significant at the level of significance (0.01), and this indicates the ability of the discriminant function to distinguish between the two groups. The results of checking the classification of cases also showed that when comparing the classification of cases that were done according to the cluster analysis, it was found that the classification was correct at a rate of (98.4%), which is a very high percentage confirming the accuracy of the classification. The study also presented a set of recommendations and proposals.