كيفية تطبيق النمذجة بالمعادلات البنائية SEM باستخدام برنامج AMOS؟

تلعب النمذجة بالمعادلات البنائية دورًا حيويًا في عدة مجالات منها الهندسة والفيزياء والاقتصاد وغيرها. تهدف هذه النماذج إلى تحليل وفهم الظواهر المعقدة من خلال استخدام المعادلات الرياضية وتطبيق التكنولوجيا، كما تُستخدم النمذجة لحل مشكلات حقيقية، سواء كان ذلك في تصميم سفن أو براميل أو برامج حاسوبية متطورة، ويسمح لنا استخدام هذه التقنية بإجراء تحليل دقيق لأثر أي تغير في المتغيرات على نظام محدد، وبالتالي يسهم في اتخاذ قرارات صائبة.

 

تُمثل نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) تطويراً لمنهجيات البحث في العلوم الاجتماعية، وسنتناول تلك الأهمية بوضوح في النقاط التالية:

♦تُمكن الباحث من التعامل مع الواقع والعالم الحقيقي لظاهرة تعليمية أو نفسية سيتم التخطيط لها أو نقلها إلى هدف مستقبلي.

♦يمثل الأسلوب الأكثر فعالية وموثوقية بين المنهجيات المعروفة في دراسات العلوم الاجتماعية والإنسانية للتعامل مع الظواهر المختلفة ودراستها وخاصة الدراسات النفسية والتربوية من خلال تطوير وتصميم نماذج نظرية واختبار صحتها.

♦ وصف العلاقات المترابطة والترابط بين عناصر أو عوامل المشكلة الظاهرة أو بينها وبين بقية الظواهر كوصف كمي وتفسيرها في شرح كامل وموضوعي دون الحاجة إلى تجزئة العلاقات المترابطة.

 

اقرأ أيضًا: كيف يمكن التوثيق من خلال نظام APA للمراجع؟

 

 

 تُعتبر منهجية نمذجة المعادلة الهيكلية أحدث طرق البحث في مجالات التربية وعلم النفس والاقتصاد والطب وغيرها من مجالات المعرفة الاجتماعية والبشرية، وهو الأكثر ملائمة لها حيث توصف النمذجة بالمعادلة البنائية SEM (Structual Equation Moding) بكونها الأقرب إلى النمذجة الرياضية القائمة على التحليل الإحصائي للبيانات, تمكن من اختبار نماذج القياس وأدواته التي تتضمن مجموعة من المؤشرات المقاسة كميا.

 

من خلال مجموعة من الأساليب الإحصائية المتقدمة القائمة على التحليل العملي التوكيدي (CFA)، لاختبار الصلاحية الهيكلية لأدوات القياس المدرجة في النماذج النظرية، حيث يكون لكل ظاهرة أو متغير نموذج مستقل لقياسها، وعملية يتم تنفيذ تحديد علاقات التأثير والتأثر بين المتغيرات المتعددة، مما يؤدي إلى تفسير يحاكي واقع الظاهرة أو المشكلة في ذلك الوقت.

 

تُعرف النمذجة المعادلات البنائية (SEM) بأنها إطار تحليلي عام لنماذج النمذجة مثل نماذج PA، وتحليل الانحدار المتعدد ANOVA، والتحليل العاملي التوكيدي (CFA)، والتي تمثل أجزاء ومراحل النمذجة باستخدام المعادلات الهيكلية، ولذلك فهي امتداد لنموذج خطي عام يسمح بتحليل مجموعة من معادلات الانحدار بطريقة متزامنة ومتكاملة، حيث يتم تحديد العلاقات بين المتغيرات بشكل كامل وواضح من خلال اختبار فرضية موضوعية لشرح العلاقات بين بين المتغيرات الكامنة (غير المشاهدة) والمتغيرات المقاسة (المشاهدة).

 

تعرف على:  عن التحليل الإحصائي PDF مجانًا الآن

 

حددت SEM لنمذجة المعادلات الهيكلية أحدث طريقة لاختبار النماذج الافتراضية للظواهر في العلوم السلوكية والنظرية ممثلة بالعوامل والمتغيرات التي يمكن قياسها بشكل غير مباشر من خلال مجموعة من المؤشرات (المتغيرات الكامنة)، وبالتالي تمثل منهجية النمذجة باعتبارها متعددة الخطوة التي تشمل: -

♦تحليل المسار (PA). Path Analysis

♦التحليل العاملي التوكيدي (CFA). Confermatory Factorial Analsis

♦تحليل الانحدار المتعدد ANOVA, النموذج المتكامل (AMOS).

 

يتمثل الهدف من هذه الطريقة هو تحديد مدى كفاية وتوافق النموذج النظري المفترض مع قدرة نموذج آموس المتكامل على دعم ومطابقة النموذج النظري للعلاقات بين المتغيرات والعناصر، وتمثيل هذه المنهجية المستخدمة هي طريقة بحث كمي لاختبار النماذج النظرية التربوية أو النفسية على سبيل المثال، باستخدام المنهج العلمي القائم على اختبار فرضيات البحث، والوصول إلى فهم أفضل للعلاقات المعقدة والارتباطات بين المتغيرات.

 

احصل على: أفضل 7 برامج التحليل الاحصائي | أهم برامج التحليل الإحصائي

 

أهداف النمذجة بالمعادلات 

يتمثل الهدف الرئيسي من استخدام النمذجة الهيكلية (SEM) في تحديد بنية نظام الظاهرة قيد الدراسة، وكشف العلاقات بينها أو العلاقات بين الظاهرة قيد الدراسة والظواهر المتبقية، وأهداف استخدام النمذجة المعادلات البنائية كالآتي: -

♦التحقق من صدق الأدلة على متغيرات الظاهرة قيد الدراسة.

♦دراسة العلاقات والارتباطات بين مكونات الظاهرة وبقية الظواهر المرتبطة بها.

♦إمكانية دراسة تأثير المتغير الوسيط بين المتغير التابع والمتغير المستقل في النموذج المفترض.

♦إمكانية تعديل النموذج المفترض حسب الحاجة العلمية له.

♦ضبط أخطاء القياس.

 

لا تفوت مقالنا: كيفية إدخال البيانات باستخدام برنامج SPSS؟

 

يتم تقسيم المتغيرات في النماذج النظرية المصممة وفقاً لطبيعتها إلى: -

متغيرات كامنة

وهي المتغيرات الافتراضية (غير المشاهدة)، والتي يتم الاستدلال عليها من خلال مؤشرات مُقاسة أو مشاهدة.

 

متغيرات ظاهرة (المشاهدة): Manifest Variables

يستدل من خلال هذه المتغيرات على المتغيرات الكامنة ويمكن قياسها، والتي تتمثل في أبعاد وفقرات المقياس، والتي تسمى أيضاً بالمتغيرات المشاهدة أو المقاسة أو الظاهرة.

 

متغيرات خارجية Exogenous Variables

هي المتغيرات المستقلة التي تؤثر في غيرها، ولا تتأثر بمتغيرات داخلية في النموذج ومثالها أخطاء القياس.

 

متغيرات داخلية Endegnous Variables

 هي المتغيرات المتأثرة بغيرها من المتغيرات داخل النموذج وتتمثل في المتغيرات الوسيطة والتابعة.

 

نموذج القياس في منهجية النمذجة بالمعادلة البنائية

يمثل نموذج القياس في منهجية نمذجة المعادلة الهيكلية جميع المعادلات الهيكلية، ويحتوي على المتغيرات الكامنة ومؤشرات قياسها؛ لكي يحدد العلاقات فيما بينها، بالإضافة إلى ذلك يعمل على توضيح مدى صدق وموثوقية المتغيرات المشاهدة أو مؤشرات القياس.

 

تابع قراءة موضوعنا: شرح مفصل عن الاختبارات الإحصائية في البحث العلمي

 

 

تقوم فكرة النمذجة بالمعادلات البنائية على أساس المطابقة بين النموذج الفرضي والبيانات الميدانية في المقياس، وذلك بالاعتماد على مجموعة من المؤشرات (المحكات)، حيث تتمثل هذه المؤشرات في نوعين من المؤشرات؛ مؤشرات حسن المطابقة، ومؤشرات التعديل: -

مؤشرات حسن المطابقة Goodness Of Fit Indices:

تتمثل مؤشرات حسن المطابقة في الآتي: -

♦مربع كاي CMIN والذي ينبغي أن يكون أصغر ما يمكن (قيمة غير دالة).

♦مؤشر حسن المطابقة Goodness Of Fit Indices, (GFI).

♦مؤشر حسن المطابقة المعدلAdjusted Goodness Of Fit Indices ,  AGFI)).

♦مؤشر المطابقة النسبي Fit Index Relative, (RFI).

♦مؤشر المطابقة المقارن Comparative Fit Index , (CFI).

♦مؤشر المطابقة المعياري Fit Index Normative, (NFI).

♦مؤشر الجذر التربيعي لخطأ الاقتراب Mean Square Error of Approximation Root (RMSEA).

♦مؤشر جذر متوسط مربعات البواقي.(RMR) Root Mean Square Residual

 

مؤشرات التعديل: Indices Modification

تُعد مؤشرات التعديل هي الطريقة والإجراءات التي يتم من خلالها حذف عبارات أو تعديل العبارات التي لا تعطي أحسن مطابقة للنموذج مع البيانات عندما يكون مؤشر رامسي أعلى من 0.05علي سبيل المثال، حتى يصبح مؤشر كاي أصغر ما يمكن أي دال إحصائياً، والشكل التالي يوضح شروط المؤشرات لتحديد مطابقة النموذج الفرضي والبيانات الميدانية في المقياس: -

المؤشر	أحسن مطابقة
مربع كاي cmin	أصغر ما يمكن (غير دالة)
درجات الحرية df	df
النسبة  df cmin/	df <5/ cmin
الصدق المتوقع الزائف ECVI	---
مؤشر حسن المطابقة GFI	GFI=1 مطابقة تامة,GFI>0.90 مطابقة
مؤشر المطابقة المعياري NFI	NFI=1 مطابقة تامة, NFI >0.90 أحسن مطابقة
مؤشر المطابقة المقارن CFI	CFI=1 مطابقة تامة, CFI >0.95 أحسن مطابقة
مؤشر المطابقة المعدل AGFI	AGFI=1 مطابقة تامة, AGFI >0.90 أحسن مطابقة
مؤشر توكر لويس TLI	TLI =1 مطابقة تامة, TLI >0.90 أحسن مطابقة
مؤشر المطابقة المتزايد IFI	IFI =1 مطابقة تامة, IFI >0.90 أحسن مطابقة
مؤشر الجذر التربيعي لخطأ الاقتراب RMSEA	RMSEA =0 مطابقة تامة,RMSEA >0.05 أفضل تطابق
مؤشر جذر متوسط مربعات البواقي RMR	RMR =0 مطابقة تامة, RMR >0.05 أفضل تطابق

يتم رفض النموذج وتعديله في حال كانت العلاقة المفترضة بين متغيرات النموذج غير صحيحة بسبب فشل معايير المؤشرات المذكورة أعلاه في الوقوع في نطاقها الصحيح، وعلى العكس من ذلك يتم قبول النموذج.

 

المصادر والمرجع

سوف تتعرف على بعض المعلومات عن Structural equation modeling

 

وقد توصلنا مما سبق إلى أن نمذجة SEM حققت تقدمًا كبيرًا في مجال البحث عن الظواهر النفسية والاجتماعية، حيث كان من الممكن التغلب على مشكلة القياس التي كانت إحدى المشكلات الأساسية في قياس الظواهر السلوكية، وقد أثبت نهج النمذجة المعادلات البنائية ذلك أن يكون فعالًا جدًا في القدرة على الدراسة المتعمقة للنماذج النظرية لأكثر الظواهر تعقيدًا  ولكي تحصل على أفضل تطبيق لنمذجة المعادلات البنائية يُمكنك التواصل معنَا في شركة مكتبتك توفر كافة الخدمات مع أفضل شركة إعداد رسائل ماجستير ودكتوراه   يمكنك التواصل معنا عبر الواتساب.