بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ
محاضرة في غاية الأهمية و لها ارتباط شديد الصلة
بمحاضرة المرة الفاتتة، و اللي عنوان المحاضرة اليوم
التحليل العامل التوكيدي اللي ارتباطه مع التحليل
العامل الاستكشافي اللي أخدناه المرة الفاتتة، اليوم
هنتكلم على شقين، النظر الخاص بالتحليل العامل
التوكيدي و الشق العملي، بعد ما نخلص بعض المفاهيم عن
التحليل العامل التوكيدي، نسميه confirmatory factor
analysis أو CFA
هناخد .. نبدأ بتعريف، بعد
ما نخلص احنا التحليل العام للاستكشافي، نعمل التحليل
العام التوكيدي سواء من خلال برنامج الـ Amos أو أي
برامج إحصائية خاصة بهذا الموضوع، في التحيات العلمي
التوكيد، التعريف هو إجراء إحصائي متعدد المتغيرات
يستخدم لاختبار جودة تمثيل مجموعة من المتغيرات
المشاهدة لعدد من المتغيرات الكامنة، المرة الفاترة
كان عندي تلات أبعاد أو تلات محاور، الذاكرة و القدرة
على الابتكار و الإدراك، هدول تلات عوامل بنسميهم عوامل
كامنة أو متغيرات كامنة، إذا في عندي الذاكرة،
الابتكار أو القدرات الابتكارية والإدراك، هدول
بنسميهم متغيرات أو عوامل كامنة، المطلوب اختبار جودة
تمثيل مجموعة من المتغيرات المشاهدة، بتذكر الـ ..
الذاكرة كان فيها تلات فقرات أو تلات مستويات،
الابتكار كان أربعة و الإدراك كان تلاتة، فهنا عند تلات
فقرات يعني تلات متغيرات، و أربعة متغيرات، تلات متغيرات
تانية، الهدف من التحليل العامل بنشوف مدى جودة
تمثيل هذه المتغيرات للعوامل الكامنة التلاتة
الأصل اللي وصلنا إليه من برا آخر مرة اللي فاتت
يعني آخر حاجة إن احنا وصلنا إليها بعد الحدث، بعد
استخلاص، بعد الحدث صحيح، لما كانت عندها 26 متغير
صفوا على عشرة، احنا الآن هنشتغل العشرة هدول و ممكن
نصفّي فيهم، واضح؟ يعني هذا اللي ممكن يصير معانا الآن
إن شاء الله، جاكسون، بعرفه إنه أداء إحصائي لاختبار
طبيعة البناء الكامنة والعلاقات بينها، بشوف العلاقة
بين العوامل الكامنة و المتغيرات، أي اختبار الفرضيات
التي سبق ووضعت حول العلاقة بين المتغيرات
الملاحظة و المتغيرة الكامنة، في زمانها كده احنا نكون
شغالين له تأكيد أو توكيد أو تثبيت للمقياس اللي تم
استكشافه اللي قبل الماضي، بيعرف Forman أسلوب إحصائي
واستعمل للتحقق من البناية العاملة لمجموعة من
المتغيرات الملاحظة و علاقتها بعوامل كامنة، استنادًا
إلى افتراض نظر مسبق أو نتاج التحليل العامل، يا إما
بأخد نتاج التحليل العامل اللي أخدناه المرة الفاتت أو
بناء على نظرية مسبقة، النظرية ممكن تحكي فيها عند
أربع عوامل، كعامل في عدد من المتغيرات المستقلة
و المطلوب معرفة جودة تمثيل هذه المتغيرات للعوامل
الكامنة
يتم بناء التحليل العامل التوكيدي بطريقتين، ليها تالتة
لهما، إما أساس نظري قوي مسبق و مدعم بالأبحاث، يعني في
نظرية بتحكي عندك كذا بعد و كل بعد و ليه عدد من
الفقرات، أو أسلوب إحصائي محدد بأدبيات سابقة، اللي هو
التحليل العامل الاستكشافي لتحليل العوامل أو
المجالات التابع إلى هذه المتغيرات، أو التحليل مثلًا
على التحليل النقودي اللي هناخده لقاعة الجاية، و فيه
تحليل اسمه تحليل الـ rush، إذن إما بناء على أساس
نظري قوي أو بناء على التحليل الاستكشافي اللي احنا
عملناه قبل هيك، هذا بناء التحليل العامل التوكيدي
إذن في عندنا شغلتين، بدا نيز بينهم، عند مؤشرات
يعني عندي أقصد فقرات و عندي عوامل كامنة اللي هي
المجالات، يهدف
التحليل العامل التوكيدي لدراسة العلاقات بين
المؤشرات والعوامل الكامنة، بين المؤشرات و العوامل
الكامنة، يعني بين التلات فقرات اللي تبع الذاكرة مع
الذاكرة، الأربع فقرات للإدراك مع الـ .. مع الابتكار
ياسف، و الإدراك مع الإدراك، و الهدف دراسة العلاقات بين
المؤشرات و العوامل الكامنة، إذا بضبط علاقة بين
المؤشرات و عوامل كامنة، بتسميها أدلة الصدق التقاربي
إذا الصدق التقاربي علاقة
بين مؤشرات يعني فقرات و عوامل كامنة
و في حد تاني، و بين العوامل في مابينها اسمها أدلة
الصدق التمايزي أو التمايز، إذا في عند الصدق التمايزي
هذه
العلاقة بين العوامل الكامنة، هي شعرتان مش صار عليهم
صيغة قاربة، فقرات مع عوامل، صدق تمييزي العوامل فيما
بينها، صدق التمييز يشير إلى افتراض أن مجموعة من
الفقرات لاتمثل العامل، إذا كانت نفس الارتباط ضعيفة
يتحقق .. متى يتحقق الصدق التمييزي؟ عندما تكون قيمة
عامل الارتباط بين المفاهيم أو التكوينات الافتراضية
أو العوامل الكامنة أو الخفية، يعني هذا الصدق يتحقق
إذا كانت علاقة بالعوامل الكامنة مالها ضعيفة، يعني
نفترض أن أنا عند تلات عوامل كامنة، ذاكرة و ابتكار
و إدراك، نشوفها بالتفصيل في جانب العمل، يتحقق التمايز
إذا كان الارتباط بين العوامل ماله ضعيف
يعني إيش الارتباطات بين العوامل اللي ضعيف؟ نفترض أن
أنت تلات عوامل، هذا كل عامل منهم بيدلّ بيداله في
تفسير التغير اللي موجود، يعني ما فيش اشتراك فيه ما
بينهم، يعني التباين اللي بيفسر المتغير الأول يختلف
عن الثاني يختلف عن الثالث، مع كده كل واحد بيعطي ..
بيعطي تباين خاص به، مع كده الارتباط اللي فيه ما
بينهم لو كان قوي، معناه كده ممكن من خلال واحد أعرف
الثاني و هكذا، فبالتالي اللي أنا عايزه الارتباط
يكون ضعيف جدًا، بين العوامل، لكن عايزه قوي من .. في
الصدق التقاربي، لأ أنا عايزه قوي، بين الفقرة و
العامل التابع لها، بالظبط، هو بالظبط علاقة بين الفقرات
التلاتة مع الذاكرة، الأربعة مع الابتكار، التلاتة
مع الإدراك، هذا أنا عايزه قوي، لكن الذاكرة
الابتكار، الإدراك لحظة حتى المسميات تبعتهم، كل واحد
بيحكي عن شغل مختلفة، فبالتالي ما فيش ارتباط أو وإن
وجد هذا ارتباط يكون ارتباط ضعيف، طب إذا كان قوي؟ لأ
إذا كان قوي مع كده بقى تدمج واحد مع الثاني لإنه
الأثنين زي بعض، فبالتالي وجوده يسمى redundant
factor أو عامل redundant معانا، متكرر يعني .. يعني
صورة عن نفسه، يعني ينشئ نفسه، فبالتالي مالوش قيمة
لأ لأ لأ لأ لأ، ركّزي، التمايز علاقة بين عوامل و مش
عايز أنا عامل يفسر من خلال عامل آخر، يعني عايز
العلاقة بين العوامل تكون مالها ضعيفة، بس العلاقة
بين الفقرات و العامل نفسه تكون علاقة قوية، يهدف
التحليل العامل لدراسة العلاقة بين العوامل و المؤشرات
التي تمثلها، العلاقة بين العوامل هدول و الفقرات اللي
بتمثله، يعني تلات فقرات مع الذاكرة، الأربعة
الابتكار مع الابتكار، تلات فقرات الإدراك مع الإدراك
و لحد الثاني، الصدق البنائي للمقياس، معنى الصدق
البنائي، أجي على العوامل، العامل كل واحد منه بيعطي
معلومة إضافية، معلومة جديدة بتساهم في تفسير التغير
النشأ في موضوع البحث، إذا هي الهدفين، رأس علاقة بين
متغيرات أو مؤشرات مع العوامل التابعة لها، و الصدق البنائي
للمقياس، استخدامات
البناء، الهدف استخدام عبارة عن بناء المقياس، و هذا
نقطة مهمة جدًا، دا عامة مقياس للمفاهيم للمعرفة،
للنمو، مفاهيم لدارة الجودة الشاملة، دي عمل مقياس
معين، التحليل العامل التوكيدي يعمل على بناء هذه
المقياس من حيث أو من خلال إيجاد العوامل و إيجاد
الفقرات اللي تنتمي إليها تلك العوامل، طبعًا التحقق من
صدق المقياس، سواء صدق تقاربي أو صدق التمايزي، اختبار
أثر طريقة القياس، و هذا نقطة مهمة، اختبار أفراديات
المتعلقة بوجود أو عدم وجود علاقة بين المتقالات
العامل الكامنة بعدين تقييم قدرة النموذج على
التعبير عن مجموعة البيانات الفعلية وكذلك أحيانا
بكون عند أكثر من نموذج المطلوب المقارنة بين هذه
النماذج، التحليل التوكيدي والاستكشافي أو التحليل
العاملي والاستكشافي، العالمي، الاستبانة هو من مقاييس
بقصدها الاستبانة مثلا، أما الاختبارات خارج النطاقية
صحيح، صحيح، على الاختبارات من التحليل العالمي صح 100%
احنا بنحكي على الاستبيانات صحيح، الفرق
بين التحليل العاملي الاستكشافي والتوكيدي
بما أن التحقيق اللي عامل أخذناه مرة فاتت يعمل على
خفض العدد الكبير للمتغيرات، لو عاملها عدد أقل ما
يمكن، فبنحدث الفقرات الأقل صدقية، إضافة لو حدد
أبعاد المتغيرات المقاسة بالعوامل الكامنة؟ هذا الشغل
اللي أخذناه المرة الفاتة، شغلتين بيحاول التحليل
العاملي الاستكشافي بناء المقياس عن طريق حذف
المتغيرات الأقل صدقية أو الأقل ارتباطا، وبحدد
العوامل الكامنة، هي تلاتة ولا أربعة بحيث تفسر أكبر
قدر ممكن من التغير
وبناء على ذلك فإن العوامل الناتجة عن التحليل
الاستكشافي تفسر العمليات المشتركة بين الفقرات اللي
تتشبع على كل عامل، هذا هدف الاستكشافي، الخدمة قبلها
ولكن تعد هذه النتائج على التحليل العاملي الاستكشافي
افتراضات يجب فحصها بشكل تجريبي، وذلك عن طريق التحليل
العاملي التوكيدي، إذا اللي توصلنا إليه المرة اللي
فاتت هذه عبارة عن شغلة افتراضية، ممكن يثبت صحتها أو
عدم صحتها، تعديلها أو تحسينها، إذا استعمل الباحث ما
عرفه بالنظرية أو الباحث التجريبي أو كلاهما مفترضًا
مسبقا وجود نموذج للعلاقات ثم يختبر صحة هذه
الفرضية، إذا هنا الآن احنا هنفترض في نموذج موجود في
علاقة بين متغيرات مع عوامل كامنة، بنتأكد من مدى صدق
هذه الفرضية، إذا موضوع اليوم باختصار تأكيد أو توكيد
أو تثبيت المعلومة اللي توصلنا إليها من خلال
التحليل العاملي الاستكشافي، إذا هذه هدف الأساسي من
موضوع اليوم، التأكد من النموذج اللي تم التوصل إليه
من خلال التحليل العاملي الاستكشافي، واحد
من اللي بيحكي في الموضوع الاستكشافي والتوكيدي، عالم
جزائري اسمه تيغرا يميز بين هذين النوعين من التحليل
العاملي على أساس أنه في التحليل الاستكشافي يتم
التعرف على العوامل الكامنة للمتغيرات المخصصة بعد
التحليل، العوامل مع متغيراتها، أي أن الباحث يخضع
البيانات للتحليل العاملي بدون أن يحدد طبيعة العوامل
والمتغيرات المخصصة التي تشبع لكل عامل، يعني هو عنده
فقرات ممكن يكون في الأساس مايعرفش عدد مجالاتها أو
حتى مصطلحاتها، بيطلب من التحليل العاملي استكشاف ايش
يعمل، توزيع الفقرات على العوامل بحيث يكون عنده عدد
معين من العوامل وفيه عنده عدد معين من الفقرات، هذا
شغل لكن ماعندهوش نظرية مسبقة على الموضوع، يعني ربما
هو لسه الباحث لأول مرة بيشتغل في هذا الموضوع
بالتالي ماعندهوش فكرة عن عدد العوامل الكامنة أو
حتى الفقرات اللي ممكن تنتمي إلى هذا المجال، التحليل
التوكيدي، فبيطلب من الباحث أن يحدد نموذج والنظر
العاملي بدقة قبل التحليل، يعني معناه كده أن هنا في
التوكيدي بنبدأ من أساس معين، مش بنبدأ من الصفر، احنا
هناك بدأنا من الصفر من الفقرات واشتغلنا عليهم، هنا
لا، بنبدأ من عوامل كامنة محددة، تلاتة أو أربعة، وفي
عندنا مجموعة من الفقرات تنتمي لهذه العوامل، هذا
معناه أنه ممكن احنا نميز ما بين التحليل العاملي
الاستكشافي والتوكيدي، هذه مقارنة بين الاتنين، الحاجة
الأولى، التحليل العاملي الاستكشافي هنستخدمه طبعا
اختصاره Exploratory Factor Analysis، هنستخدمه على
الأساس، التوكيدي Confirmatory Factor Analysis
هنستخدمه في برنامج الاموس بعد الـ break إن شاء الله
هو الاموس نزل تحت الاساس يعني في الآخر أنا
بستخدم الاسم الأساسي ولكن من خلال برنامج ال AMOS
بالنسبة للتحليل العاملي إتا وكده، العامل
الاستكشافي بيبني نظرية ضعيفة، مافيش معلومات قوية له
لأن زي ما حكيت ممكن يكون عنده فقرات وبس وأنا ببدأ
أوزّع الفقرات لمجلات وبالتالي النظرية بتاعته ضعيفة
في بعض الأحيان ممكن يكون المجلات معروفة و... و لكن
الفقرات ممكن تتغيروا، واضحة عشان يبني على نظرية
ضعيفة، لكن التوكيدي بيبني على نظرية قوية لأنه أنا
و أخذه من خلال الاستكشافي، التحليل العاملي الاستكشافي
بيعمل عملية توضيح أو استكشاف للعوامل الكامنة
والمتغيرات أو المؤشرات اللي بتنتمي لكل عامل، التحليل
العاملي التوكيدي بيعمل على توكيد أو تأكيد أو تثبيت
هذه الفرضية
في التحليل الاستكشافي الأسئلة بتكون مفتوحة، أسئلة البحث
هنا أسئلة البحث ليست مفتوحة، لأن الأمر عنده بيكون
جاهز، فقرات موجودة مع عوامل كامنة، التحليل العاملي
للاستكشاف معناه تأسيس أو إنشاء أو فحص الصدق الأولي
للمقياس، للمفاهيم الأولية، التوكيدي هدف الأساسي
الصدق البنائي، في الاستكشافي العوامل والفقرات ليست
مؤكدة تماما، هنا بالنسبة هنا زي ما حكينا في الأول
أنا ممكن أبدأ بفقرات ومش عارف العوامل، حتى لو بدأت
بالعوامل الفقرات مش متأكدة، عاملة اختزال، فبالتالي
عوامل الفقرات مش مؤكدة، ممكن تكون صح، كم هي في الآخر
تكون لكن مش بالضرورة، هنا العوامل والفقرات معروفة
تماماً، ببدأ بعوامل معينة وفقرات معينة زي ما قال
كده احنا هنبدأ من الخطوة اللي انتهينا عندها المرة
اللي فاتت
احنا كل ما
بنعمله يعني ايش معناها ده؟ إنه أنا بادي التحليل
الاستكشافي وماعنديش فكرة... اه
ممكن، لا، مش بقوّي نفسي فيه، أنا ببني مقياس معين
المقياس يكون مجموعة من العوامل ومجموعة من الفقرات
بعدين بأكد مدى انتماء هذه الفقرات للعوامل من خلال
التوكيد، يعني التوكيد بيعمل على اختبار صدق المقياس
في
بعض المؤشرات اللي هنستخدمها للحكم على مطابقة
النموذج في التحليل التوكيدي، في عدة معايير هنشوفهم
مع بعض، أول حاجة قيمة χ² أو مربع كاي، هذا المؤشر
حساس جدا لعدد أفراد العينة، اللي احنا عايزينه تكون
قيمة مربع كاي غير دالة على مستوى 5%، عادة في
العينات صعب نحصل على مستوى دلالة أكبر من 5% في
حياة العينات، لأكثر من 200 هي المشكلة، انت بيبقى
عندك شرط للاستكشافي، العينة تكون كافية، مش هيك حكينا
الكم؟ هو يكون أكبر من نص أو 6 من 10، احنا بيكون أفضل
و... والعينات في التحليل العاملي التوكيدي والاستكشافي
المئة تعتبر صغيرة، يعني 150 و200 تعتبر عينات مقبولة
طبعا الأفضل يكون 250 و300، المشكلة
هنا لو كانت حجم العينة كبير، صعب تطلع قيمة مربع كاي
القيمة المعنوية، القيمة الاحتمالية لكاي أكبر من 5%
صعب، غالبا هي أقل من 5% غالبا، فمن الصعب الحصول على
مستوى دلالة أكبر من 5%، لكن الشرط اللي احنا عايزينه
وهي المشكلة، أن القيمة الاحتمالية تكون أكبر من 5%
إذا غالبا هذا الشرط وأنا بشتغل ممكن مايتحققش غالبا
بنعديه، بنشوف شروط تانية أو في معيار أخرى أو مؤشرات
تانية تستخدم للحكم على مطابقة النموذج في التحليل
العاملي التوكيدي، إذا الشرط الأول تكون قيمة أو القيم
المعنوية أو القيم الاحتمالية لاختبار مربع كاي غير
دالة، عصيا أكبر من 5%، لأن الفرضية الصفرية بتنص أنه
النموذج مناسب لطبيعة البيانات أو ملائم لطبيعة
البيانات، فمعناه كده أنا عايز السكتة بعد كاي تكون
مالها؟ أكبر من 5%، أساسيتهم عدم رفض الفرضية الصفرية
لكن زي ما حكيت غالبا هذا شرط غير متحقق في العينات
اللي يكون حجمها 200 و أعلى، فبدل ما ناخذه بناخد حاجة
اسمها قيمة مربع كاي المعياري، إيش هي قيمة مربع كاي
المعياري؟ هذا القيمة هي عبارة عن خارج قسمة مربع كاي
على درجات الحرية، هذا القيمة احنا عايزينها دائما
تكون قيمة صغيرة أو أقل من خمسة، الشرط لها هذا
القيمة تكون أقل، هذا معيار ممكن نستخدمه للحكم على
مطابقة النموذج في التحليل العامل التوكيدي
في مؤشرات أخرى اللي هي ما يطلق عليه جودة الملائمة
أو goodness of fit index، مؤشر أو دليل جودة
الملائمة، هذا الدليل قيمته بتتراوح من الصفر والواحد
الصحيح، والقيم اللي احنا عايزينها تكون قريبة من
التسعة من العشرة، يعني تسعة من العشرة أو أكثر
GFI اللي هي goodness of fit index اللي هي مؤشر أو
دليل جودة الملائمة، هو بشبه معامل R تربيع في تحليل
الارتباط، راح ناخده بعدين، أو معامل التحديد
بنعتبر المقبول يكون القيمة هذه أكبر من أو تساوي
تسعة من عشر، عامة القيمة المربعة، القيمة هي هي تساوي
المربعة القيمة؟ آه بالظبط نفس القيمة كقيمة، قيمة
مربع كاي على درجات الحرية، إذا الشرط الثالث أو
المؤشر الثالث لقياس مدى ملائمة النموذج للطبيعة
للبيانات يكون مؤشر جودة الملائمة، goodness of fit
index، قيمته تسعة من عشرة أو أعلى، في مؤشر Comparative
Fit Index، دليل أو مؤشر ملائمة المقارنة، CFI برضه
عايزين يكون أكبر من أو يساوي 9 من 10، وفيه برضه
مؤشر Tucker-Lewis Index، Tucker-Lewis تكون
برضه قيمته أكبر من 9 من 10
احنا بنحافظ عليهم التلاتة هذي الأساسيات مع الثاني
أساسي والأهم، واحد فيهم رقم 6، الأخر واحد اللي هو
مؤشر جذر متوسط مربع خطأ التقريب، Root mean square
error of approximation أو RMSE
أحيانا بيسموه رمسي، بس هي اختصار لكلمة root mean
square error of approximation، مؤشر جذر المتوسط
مربع خطأ التقريب، والقيمة دايما عايزينها تكون أكبر
من خمسة من مائة، هي خمسة من مائة هي الأفضل تكون أقل
منها أو تساوي خمسة منها، آسف، هذا صغيرة جداً تكون أقل
منها أو تساوي خمسة من مائة
إذن كل ما كانت القيمة أقل من 0.05، وقال ذلك على
نجاح النموذج ومطابقته للبيانات، لو كانت ما بين 0.05
و 0.08، يعني لو كانت الأرقام ما بين 5 من 100 و
8 من 100 هنا يعتبر نجاح كامل، هنا يعتبر نجاح
محدود، أما إذا ارتفعت قيمة هذا المؤشر عن 8%، أكبر
من 8% يعتبر نموذج فيه خلل كبير، فبالتالي يبدو عملية
تصحيح، إذا نعمل عملية رفض للنموذج
بعد كده يبدو عملية تصحيح، هنا النجاح المحدود برضه
ممكن يعمله طبعا صحيح، ولكن لو ما قدرش أصحح يعتبر
نموذج مناسب، إذا في عندي عدة مؤشرات للحكم على
مطابقة النموذج في التحليل العامل التوكيدي، الدلالة
الإحصائية، يجب أن تكون قيمة k² غير دلالة إحصائية
لأن السكترات أكبر 5%، قيمة مربع k المعياري أقل من 5
بعدين هذه المؤشرات التلاتة تحت ال goodness of fit
ال comparative fit index أو Tucker Lewis هذه
المؤشرات تكون قيمتها على الأقل تسعة من عشرة، ال
RMSEA تكون أقل من أو تساوي خمسة من مائة، تكون نموذج
ناجح بشكل كامل، ناجح بشكل محدود إذا كان بحصوله بين
خمسة من مائة وثمانية من مائة، أعلى من كده يصير
نموذج في مشاكل ولا يعتمد بالنتائج
هذه المؤشرات اللي احنا حكينا عليها هنا موجودة على
برنامج الاموس، ممكن أنا من خلال أوامر صغيرة أحطها
على البرنامج يطبع لي النتائج هدول مباشرة
فهذا كده احنا هنعرفه إن شاء الله بالتفصيل لاحقاً
لكن أنا أقول اختصار لأن أنا حكيت عليهم، أول واحدة
طبعاً كل أوامر ال amos هدول أوامر الوحيدة احنا
هناخدها هي هذه هتكون موجودة من خلال ال output لكن
أنا ممكن أحطها في الرسم اللي عملها، بحط المؤشرات
أمامي من خلال اللي بحكمه مباشرة، يعني بدل ما أدور
على ال output واحدة واحدة، أدور على كل معيار من هذه
المعايير، بحاول أحط المعايير كلها على نفس الرسم
هشوفها بالتفصيل بعدين
مراحل التحليل العامل التوكيدي، بناء النموذج وتعيينه
مثلاً لو بدي أرسم النموذج ده، هنرسم العوامل الكامنة و
المتغيرات، بعد أن بعين، بجيب الفقرات اللي تنتمي لكل
عامل، هشوف التفاصيل بعدين، وبعدين بنعمل عملية
تقدير لمعالم النموذج، وبنعمل اختبار رأي، تحسين و
مطابقة للنموذج من خلال المؤشرات اللي حكينا عليها
الخمسة هدول، بعدين إذا كانت حسب المؤشرات إذا تحققت
معناه كده الأمور ماشية بالسليم، إذا لم يتحقق بعمل
عادة تحديد مرة ثانية للنموذج، بعدله، ممكن تعديله عن
طريق اما حذف بعض الأخطاء من خلال ربط بعض الـ ...
المتغيرات، أو من خلال حذف بعض الفقرات، أو أحياناً دمج
بعض العوامل، في المصيبة الكبيرة لما يكون عامل زي الـ
... طب هذا مثال بسيط لما يكون عامل زي الذاكرة مثلاً
أو الإدراك في تلت فقرات، ويتبين عند مثلا فقرتين
بدهم حذفه، يعني انتمائهم للمعامل ضعيف وبده محدث
ما يفعش يكون مجال أو عامل كامن في فقرة واحدة بس
عشان كده بيصير مشكلة، عشان كده الواحد دام يحاول يكون
أي مجال فيها على الأقل خمس فقرات أو أربع على خمس
فقرات، ما يكونش ثلاثة، ثلاثة بتخوف يعني خمسة معقول
المرحلة هتنعملها بالتفصيل من خلال جزء العمل، لكن
حبيت أحطها هنا أساسي إني أعرف الخطوات هتنعمل لـ ...
التحليل العامل التوكيدي، طبعاً في برنامج الاموس في عندي
عدة خطوات، هذه الخطوات هناخدها بالتفصيل الآن، لكن
هتقول لك القيام مجرد ذكر وتشوف الترتيب تبعهم
هتلاحظي في عندي أيقونات، هذه الأيقونات تستخدم كأدوات
للرسم، أول شيء برسم النموذج
عندي تلت شغلات للرسم بتعرفهم، ممكن تستخدم واحدة
منهم هي الأفضل، وبتعرف بالتفصيل الفرق بينهم، أول شيء
عندي عوامل وعندي متغيرات، لذا أول حاجة للرسم وهي
الرسم هتكون مزعجة في الأول بس هنعطيكي طريقة سهلة
في عملية الرسم، العوامل بعطيها دوائر، الدائرة
هذه، والفقرة أو الفقرات بعطيها شكل مستطيل، مربع أو
مستطيل، يعني بعمل مربع أو مستطيل مش مشكلة، والفقرة
بكون طالع منها خطأ، لأن بتعرف كل فقرة اللي أكيد
فيها خطأ للقياس، هذول
اتنين ممكن أعملهم بخير، رسم واحدة موجودة عندي
برنامج الاموس، هي بتعمل دائرة مع
فقرة مع الخطأ، أي ما كان عداد الفقرات، هذا بيطيحني في
عملية الشغل خالص، لأ ما بشوف مع بعض، ففي عندي أسهم
طبعاً هتكون طالعة من الفقرة للعامل، هتشوف عملية
عكسية، وفيه أسهم هذه المتقابلة اتجاهياً، هذا التغير
تكون علاقة بين عامل ونفسه، يعني عامل وعامل آخر، آسف
هذا هنعرفه الآن بالتفصيل كيف نرسم الرسم
البياني، اللي هحاول أفتح برنامج SPSS ومن خلاله نبدأ
نشتغل مع بعض، طب هذا الملف اللي كنا فاتحينه المرة
اللي فاتت، بس أنا كل اللي عملته شغلة صغيرة، حاولي
دايماً كملاحظات عشان تتعاملي مع الأمور الصح، المتغيرات
اللي هتكون ما تكونش باللغة العربية مكتوبة
بالإنجليزي، زائد ما يكونش في label هنا هعمل لك بعض
الإشكاليات هذه، واحدة، الحاجة الثانية، وحسب نظام
التشغيل بتاع ال windows تبعك، الملف نفسه يكون مسمى
باللغة الإنجليزية، اسم الملف، وما يكونش موجود داخل
مجلة، المجلة باللغة العربية أحياناً
بتنفع على حسب ال windows اللي عندك، إذا ما نفعتش
الحل الوحيد، لأسلم ملفك باللغة الإنجليزية، في مجلة
باللغة الإنجليزية، أو على ال C وخلاص، ممكن أنت بتشير
في البيت تحكي ما أفتحش الملف تحمل القصة سببها الشيء
اللي صغيرها دي فلحسب نظام الـ windows اللي موجود
فأنا برايح نفسي كباحث بحاولش أعمل ملفي مكتوب
باللغة الإنجليزية في مجلة لغة إنجليزية ومتغيراتي
كلها باللغة الإنجليزية ومافيش عندي labels أو عنوان
للمتغير إلى ممكن تتعامل مع الـ AMOS إما مفتح الـ
AMOS لحاله من غير مفتح الـ SPSS يعني ممكن أنا الآن
كباحث لو عندي ملف الـ SPSS مش بالضرورة افتح برنامج
الـ AMOS من خلال الـ SPSS ممكن افتح الـ AMOS من خلال
الـ AMOS نفسه أو بفتحه من خلال الـ AMOS الموجود هنا
هنا لها ميزة إذا بفتح برنامج الـ AMOS بطريقتين إما
بفتح الـ AMOS من خلال الـ SPSS وهذا اللي احنا هنعمله
أو بفتح الـ AMOS بدون الـ SPSS الفرق بينهم لو فتحت
الـ AMOS من خلال الـ SPSS ما فيش داعي أن أستدعي
البيانات لبرنامج الـ AMOS يعني ملف البيانات تبع الـ
SPSS موجود لأنه أنا فاتحه من خلال الـ AMOS من خلال الـ
SPSS لكن لو فتحت الـ AMOS لوحده لازم أستدعي الملف بس
هذا الفرق بالاتنين أول حاجة بعملها كخطوة هيك صغيرة
الكلام اللي بحكيه موجود بالتفصيل في الجزء العام
اللي أنا حاطه على الصفحة أول حاجة بكبر شاشة الـ AMOS
في عندي هنا أنت كبر شاشة الـ AMOS من خلال الـ view هي
view واضح الشاشة هيك هي view
في أول اختيار interface properties خصائص الواجهة
الافتتاحية للبرنامج إذا view بعمل interface
properties بتعرفوا
الورق بيكون إما A4 إذا أنا عايزه A4 landscape A4
الوراجل عادي اللي بخليه بس بالعرض فالصراحة ممكن
تكون بتاخد معايا بالعرض أكثر من طولها أحيانا وإذا
بخلي هذا A4 paper
size في عندي letter فيه A4 بخليه A4 بعدين الـ
margin اللي هي الـ هوامش أسفل وعلى في عندما بخليها
بالإنش أو بالـ centimeter بخليها بالسنتمتر كالوحدة
اللي حنستخدمها وممكن أخلي من كل اتجاه يكون 2
سنتمتر إذا هذه تجهيز الصفحة بنرسم عليها تكون بالعرض
مش بالطول وبعدين أخلي اللي هو مش كل 2 سنتمتر من
كل اتجاه وبسكرها هذه إذا هذه الخطوة قبلها دائما
.. إذا خليني أفضل أعملها والأي ملف جديد بختار
العلامة اللي هنا وبضغط نفترض هاي 3 كويس بس أنا
مكبر الشاشة شوية خلاني أصغرش إن أنا لو جيت على
الدائرة اللي هنا هذه الدائرة بتعمل عملية rotate
أو تدوير لحظة rotate الـ indicators of latent
variable ده ميزة من شغلتين في عندي حالة اسمها
مؤشرات مؤشرات
indicators
وهدول عواميد الكمنة
لو اخترت على سبيل المثال علامة هذه اللي rotate the
indicators and latent variable صارت هي النشطة مش
هي اللحظة هي النشطة لو جيت هنا وضعت عليها بيغير
الاتجاه تبعها فأنا أفضل عايزة بهذا الاتجاه إذا
العلامة هذه بتغير هذا احنا عايزين استعماله بشكل
كثير هنستخدمها
اللي أنا افترض عايز أوسع الدوائر هدول عشان أتوسع
أي شيء في الأول لازم أحدده الأول التحديد
في عندي 3 علامات العلامة الأولى select one
object at a time يعني اختار لي واحد واحد يعني اختار
بس عنصر واحد نجربها لو ضغط عليها بلحظة لما بضغط
هنا تحول لونها للون الأزرق هي land start محددة لو
بدي أحركها تكبيرها أو تصغيرها نشوفها مع بعض في
عندي علامة هذه إيش مكتوب عليها move object بيحرك
الـ object فلو أنا أختارتها زي هيك شوف إيش هيعمل
خليني أعمل سنتين في الأول عشان نشوف عليهم هي الأربعة
دول من
الأول إذا بدهجة حددت هذه حددة مظبوط لو اختارت move
object شكلها عربية move object إذا
حددت هذه وجدت هنا لحظة بحركها واضح كيف هي تعمل
move للـ object لوحده مظبوط في واحدة ثانية مهمة برضه
العلامة هادي مع preserve symmetries هادي العلامة
تنتير مع بعض السيارة مع الشجرة ساميها شوفيش هتعمل
فالأول أنا هحدد الدائرة هادي بعدين هختار السيارة
مش لو السيارة اللي حالها هتحدد زي كده مظبوط السيارة
لحالها من الأول السيارة لحالها بتمدها زيك مظبوط؟
بس ليش مدت الاتنين مع بعض للاتنين المحددات؟ لو
طالب بدأ ألغي التحديد لو جيت عليه هده هنا فيه دي
select all وهذه select all هذه بيشيلهم كلهم
خليني أحدد الثانية هذه وبتختاري أنا السيارة مع
الشجرة لحظت إنتين أنا بختارهم مظبوط؟ اللي أنا بوجهه
تحدد حركة هذه بيحركها كلها مع بعض كتلة واحدة إذا
الفرق بينها وبين الأولى اللي هي السيارة اللي حالها
هي السيارة اللي حالها بتحرك بس هذه موضع؟ بس الجزء
اللي بتحركه اللي بتحدده هاي الفرق بين الاثنين هذول
أنا عايزهم نفترض بدي أشيل فقرة
بشيل فقرة هذه الفقرة دي الأولى أول حاجة إيش بعمل
بحدد الفقرة بحط المؤشر عليها لغاية ما يصير لونها
أحمر وبضغط بالماوس بصير أزرق يعني في الأول بحدد
بختار علامة التحديد هذه علامة التحديد بحط المؤشر
على أي فقرة أنا عايز أحدفها لغاية ما يصير لون أحمر
وبعدين بضغط عليهش على الماوس لإن صار محدد عند
فقرتين الـ .. الحذف من خلال المقص هذا هذا وظيفته
يعمل عملية فصل لو جيت على واحد هيحذف .. هيحذف لي هذا
بقف عليه شوية لحظة و
بشيله بالتواجع طبعا إذا الآن سارفت فيه عندي تحديد
وهذا عدم تحديد اللي في النص هذا تحديد أكثر من
نصف في نفس الوقت يعني لو أختار هذه في الأول خليني
أعمل deselect دائما أعمل deselect يعني أشيلها أرجع
من الصفر أختار select all objects ليش أعمل .. أحدد
كل شيء ممكن أرجع ثاني أعمل deselect نفترض أن
المربعات هذه بدي أكبلها بدي أكتب فيها اسم الفقرة
بدي لازم أوسعها شوية في الأول
أي بحددها لو بدي أحددها هي ممكن أحدد واحدة منهم
مظبوط بأجي على العلامة اللي هنا change the shape
of object بختارها بعدين
ببدأ في عملية التحديد التوسيع شكلها يعني مش حلو
كثير مظبوط لأن أخذت هذا لجوه بحركة ثانية اسمع كده
ممكن أحرك الأولى الأول هذه طب تطلع معايا لو أنا
حددت الثلاث مربعات الثلاث دائرة دول كويس وبدي أسحبهم
شوية بختار إيش السيارة تلاحظ مع بعض إيش محدد عندي
بيحدد بيحرك لو أنا الآن بدي أكبر المستطيلات بحدد
المستطيلات كلهم مع بعض بحيث يكون شكلهم زي بعض بدلا
من أن يكون أحجام مختلفة عبارة عن نفس الحجم بحددهم
بعدين بختار السيارة هيك وببدأ في عملية التوسيع أي
هذا علامة واضح
إذا واضح هي عملية رسم مش أكثر ده شوية تدريب و
ممارسة لكن مش أكثر من كده خلّيني أنا أسكر وأحاول
أعمل برضه بصورة بسيطة هيك إذا
مرة ثانية view interface بختار الـ A4 وزي ما حكيت
بخلي كله 2 سنتمتر أو سنتمتر إذا حبيت سنتمتر واحد بثق
المساحة بتاعة الرسل لأن ببدأ أعمل 3 عوامل وأحط
الفقرات هدول كمثال بسيط طبعا 3 عوامل هي الدائرة
تبعتي أول
واحدة فيها 3 افترض ثانية واحدة فيها 4 مش
مش مشكلة الحكاية تلخبط على بعض أنا بقدر أشتري عليهم
واحدة واحدة ببدأ أعمل له ترتيب وأخليهم بشكل مرتب
هذه الدائرة هذه ماذا تفعل؟ تطير للاتجاه و
الموضوع شكله مجهد على بعض فأنا أسحبهم أحركهم مع
بعض في عند أي علامة التحديد بحدد هذه ممكن
أحددهم كلهم، يعني لو أحددتهم كلهم زي ذلك و بدي
أحركهم أو أسحبهم شوي، هيرجع نفس التوسيع بس بدي أحاول
أحركهم فعشان كده بدي أحرك في الأول و بعدين أمدهم
بدي أشيل التحديد، بدي أحدد هذه هيك، بدي أسحب هذه
بالكامل
زي
كده
واضح
لإن النشطة عندي هاتنين مع بعض
لو بدي أكبر الدائرة هذه شوية، بدي أحدد كل الدوائر
لحظة، إيه تحدد .. حط المؤشر بيصير لون أحمر، اضغط على
الماوس بيصير لون أزرق، الأزرق معناه تم التحديد
بدي
أحرك هذول مش باختيار السيارة، أحركهم بس مع بعض، طبعًا
هذا واحد، هو التشبع الأول، الحل المبدأ يبقى واحد في
البداية، لو بدي أظبط المستوطنات اللي هنا، بعلم
عليهم
نسيت
هذول، فلازم أرجع ثاني، واضح؟ هذه خطأ، المفروض أنا لما
أقشع أعمل شغلة، أط في الأولى، فبعمل دايمًا deselect
اللي إن هدول، تعملهم، أو السحب شوية، مشيك كده، اعتبر
نفطارة مناسبة، هذا اسمه رسم النموذج، أحدد العوامل و
هاي الفقرات، خلاص، الخطوة
البعدها، بدي أجيب البيانات التابعة، نفطارة خلصت
النموذج، بدي أجيب البيانات، جلب البيانات أو
استرادها، أما إن أنا بفتح ملف الـ SPSS من خلال هذه
العلامة، و أنا هفتح الملف، حتى هو صح عندي موجود بس
أنا هفتحه عشان تصوريكي كيف تم عملية فتح الملف، لحظة
العلامة هذه اللي هنا، هذه العلامة شكل جدول، لو ضغط
عليها بيعطيني مربع حوار زي هيك
عندي file name، اسم الملف زي
ما حكيت، بدي الملف يكون موجود وين .. يعني
ما يكونش داخل مجلد باللغة العربية، الملف أنا سميته
confirmatory، مهم
جدًا جدًّا، ما يكونش في عندي بيانات مفقودة، يعني لو وجدت
قيمة مفقودة هنا، البرنامج بيعطيني شتتاج دقيق و
أحيانًا ما بيشتغلش صح، تابون، وجدت عندك عدة طرق
لتقدير القيمة المفقودة، أما أخدها بالمتوسط الحسابي
الأقرب قيمتين لها، أو أخد المتوسط الحسابي للمتغير
كله، أو المتوقع الحسابي للبعد كله، يعني في عدة طرق
لتقدير القيم المفقودة، أبسط هما أسلبهم، تاخد المتوسط
الأقرب قيمتين لها، يعني في الآخر خالص ما يكونش في
عندي قيم مفقودة، بلاحظ هنا جاب لي الملف اسمه
confirmatory.save، وكم حالة موجودة 206 من 206، يعني
كل حالة ما لها البيانات موجودة، ما فيش مفقود، هذه
مهمة جدًا، ليكنش في عندي قيم مفقودة، بعدين okay، خدت
تم عملية جلب ملف البيانات، الآن بتشوف المتغيرات
اللي عندي، و أحط المتغيرات في المربعات أو المستطيلة
تصبح شكل المستطيل، العلامة هذه list variables in
dataset، هذه العلامة بيعطيني قائمة بالمتغيرات، هاي
الـ variables اللي عندي، موجودات، وين جابهم من ملف
البيانات، هنا في غاية .. في غاية الأهمية، أحط الفقرات
في العامل تبعها، ما أنا حددته منه، يعمل الاستكشاف
عشان كده أنا بنى على نظرية قوية، ما بحطش طريقة عشوائية
لأ، في عندي ثلاث فقرات للذاكرة، بحطها في المجال تبع
الذاكرة، الأربع للادراك، الأربع للابتكار، ثلاث للادراك
كل بأعمله، بس مش مشكلة مين في الأول أشتغل، المهم يكون
في المكان المناسب، يعني مثلًا الذاكرة ثلاثة أحطهم
هنا ولا تحت، كل واحد مش هتفرق يعني .. اه بس في
الثلاثة مش في الأربعة، وما ينفعش أبدل خلاص يعني
الثلاثة دول أنا ممكن أحطهم هنا .. أحط هذا هنا، طب
ليش عمل معايا خطأ هيك؟ كنت محدد، إذا أنا مش بعمل
ما أزلجش الحين، بدهش .. شيلت التحديد، صح؟ لإن كنت موجود
على ممر واحد واحد، لكن، لإن لو جيت على ممر واحد
وحطيتها هنا هي ممر واحد، وممر اثنين أحطها هنا
بالاستبدال القديم، ما فيش فيها مشكلة، اللي أنت عمال
ادراك الثلاث هذول في الأول بس بضغط عليها بعمل
السحب و أي flat، سحب و flat بتعرفون؟ و ال
innovation اللي هم الابتكار الأربعة هذول
كده أنا استدعيت البيانات، يعني استدعيت المتغيرات
بسكر هذه، إذا سميت main، سميت المتغيرات، وهذه مهمة
جدًا، العوامل الكامنة هذه، بعطيها أي اسم اللي في
الدائرة، أي اسم، حاولي تكتبي ده من إنجليزي، بضغط عليه
variable name، ممكن أنا اسميه a,b,c,f1,f2,f3، و أنا
عارف مش بمثله، خلاص يعني بعطي أي اسم، مثلًا أول واحد
أنا .. هم فقرات خاصة بالادراك يعني perception، مثلًا
لحظة، كتاب .. كتاب ليها على طول صح، طلعت فارة دائرة
لأن الدائرة صغيرة، ممكن أكبر الدائرة، دوشة، الدوشة
الكبيرة، ما نسميها بيه .. بيه و خلاص خلاص؟ اللي بعده
innovation، AI، آخر واحد، ممري IM، بس هذا كله بعمله
طبعًا، ممكن تغير الخط، ممكن تغير النوع تبعها هذه
شغلات يعني تنسيق، خلاص هي كأنا سميت من المتغيرات
هيهم جبتهم المتغيرات، فاسمهم مش بأجلبهم لإن هي ال
data اللي عندي هي الأساس، سميت العوامل الكبيرة بيه
اللي هي الـ perception والادراك والـ innovation
والممارسة، بيتم عندي اسم الـ error هذول، هذول بسميهم
كله بـ E1 E2، تسمية هذول بيتم كتالة، تسمي اللي هنا
plugins
إذا خلينا في الأول، واضح هذه الفكرة اللي هنا، طيب
إذا
الخطوات، هرجع ثاني على البرنامج ال .. الجزء الثاني
من المحاضرة، الجزء العملي
إذا هذه أول خطوة، رسم نموذج البحث، التحليل العامل
التوكيدي، تحويل البيانات لبرنامج الامص من خلال هذه
بعد أن سميت المتغيرات، نأخذ break ونكمل بعد أن
شاء الله، بسم الله الرحمن الرحيم، الآن هعمل مرة
ثانية، الجزء اللي عملناه مع بعض اللي جاب الـ break
حكي هنا، في عندي ثلاث متغيرات، ثلاث عوامل، خلينا نكمل
الخطوة بعد ما بنينا النموذج، بدي أعمل التغيرات ما
بين العوامل الكامنة F1, F2, F3، بعمله مع طريق الـ plug
-in، هتقبلك الشاشة شوية بس
بعمله
من خلال الـ plug-in، بعدين في انديدروه covariance
فكل اللي صار، أعمل الـ covariance والتغيير ما بين
العوامل الثلاث هذول، بحيث إنه أنا عايز الارتباط
اللي فيه ما بينهم يكون أقل ما يمكن، في برضه plugin
حاجة اسمها name unobserved variables، يعني سمي هذه
المتغيرات غير مشاهدة، ليها خطأ، بس أنا عم تلع عملية
تسمية، فاسميها من خلال name unobserved variables
يعني اسمي هذه المتغيرات لغير مشاهدة، كنت اسمه و بس و
بعطيها على طول الرمز E1 E2 E3 E4، يعني Error 1
Error 2 Error 3 Error 4، بعد ما أخلص هذول، بيكون إن
أنا عندي صار الشكل جاهز، بس أحاول أعمل deselect هذه
الشكل اللي عندي، إذا كله عملناها، عملنا covariance
للعوامل الثلاث، عملناها من وين؟ من خلال plug-in و
plug-in في draw covariance plug-in و draw
covariance، وبعدين بعمل plug-in name unobserved
variables، إذا شغلتين عملناهم مع بعض، الأولى
draw covariance
و الثانية name unobserved
variables، جبتهم
من خلال إشترايات القوائم، مكتوب عليه plugins، بس
لما بعمل drop covariance بعلم الثلاث دوائر هذول
بعلم التغيرات الكاملة الثلاث و بعمل drop
covariance، الكويس إن أعمل حفظ للـ file هذه، الحفظ
الأداء هذه في
جانبها علامة أكبر شوية أخلص شوية بس جانب جلب
البيانات select data الجانب على طول في analysis
properties خصائص التحليل عايز
العلامة هذه أضغط عليها خصائص التحليل في أي طريقة
نستخدمها مثلًا طريقة maximum likelihood بخليها هي
النشطة الوحيدة في ال output بدي
أختار minimization history الأولى standardized
estimates الثانية squared multiple correlation
هشرحهم بالتفاصيل من خلال الاوتو بعد شوية ونقطة مهمة
جدا modification indices آخر واحدة من تحت هذا
عايزينها إذا أنا عايز أول ثلاثة والاختيار الأخير
هدول أنا عايزهم هدول يعني لما اختارت ال properties
للتحليل إذا أنالس ال properties أختارها مرة ثانية
من الـ output بختار الـ minimization history
standardized estimate squared multiple correlation
أول ثلاثة والأخيرة وفي الاستماشية عن سهل طريقة ال
maximum اسمها طريقة maximum likelihood الهوندا إذا
أنا خلصت وتأكد تمامًا أن أنا خلصت وطبعًا هي حافظة
الملف مبدئيًا بكفي لغاية هنا اضغط على اللي بعدها على
طول calculate estimates يحسب التقديرات اللي أنا
عايزهم هذه آخر خطوة calculate يعني لحظة هي جلب
بيانات analysis probabilities وهذا calculate
estimates اضغط
عليها اشتغل البرنامج صارت هي اتحولت للون الأحمر
شايف الأحمر النشط صارت نشطة بضغط عليها بيعطيني
النتائج هنا هنا مهم جدًا جدًا في عندي حالتين
unstandardized estimate و standardized شايف أهل
هنا اكبرها شوية unstandardized
estimate و standardized أنا عايز أختار اش
standardized بس أختاري ال standardized estimate
اتلاحظي اش طالع معايا؟ قيم.. القيم اللي أنا
بوريكي علاسهم طبعًا في عندي قيم
.. مابين القيم اللي لكوا؟ شايفيهم كويسة
خالبك هذا بعد أننا نحذف كيان الفقرة الثالثة خلاص
إلا أن افترض أنا أخطأت نفطان بدرجة من الأول بدرجة
من الأول خالص بختاط على هذا السهم الثاني برجع
لوين؟ للمرحلة السابقة خلاص؟
أنا كنت بس شاير الفقرة الثالثة اللي هنا كانت ضعيفة
لأن هذه جيبتها الرسمة عندي جاهزة ممكن طبعًا لو بدأ
أضيف البيانات الثانية هاي اللي كانت perception
ثلاثة
طيب أنا بحاول أشرحها نظري كويس و بوريكي بعملك
فيديو لحاله كيف تعمل التحيلة عاملة التوكيدة لأنه
ما يبدو فيه مشكلة عندي في البرنامج إذا أنا.. أنا
هشرحها أنا
حاططها بالتفصيل آه أنا عارف بس عشان أشاركيها أمامك
يعني مش أكثر خليني نبدأ مع بعض ال.. بس تبعيني
خليني أرجع
طيب معلش ثواني بكون بدي مع بعض إن شاء الله
أنا كنت أتعرف على شخص يعمل حاجات راسومة لحاجات
أخرى كده عشان.. كده.. كده.. كده.. كده.. كده
.. كده.. كده.. كده..
خلاص الشاشة شغالة مش مشكلة احنا راح نضرب عمل ايه
بطريقة إن شاء الله تكون واضحة الآن هنكمل الجزء بعد
ما سميت المتغيرات والعوامل وعملت التغيرات وطلعت
ال estimates فيه ممكن أحط المؤشرات اللي حكينا
عليها المؤشرات الخمسة أو الستة في نفس الرسم من
خلال title title بحطه في أي مكان هنا وبعدين بعمل
عملية لصق ونسخ من المؤشرات
الخمسة أو الستة قوائيا كان أعدادهم من خلال الشيء
اللي بتكون تحفظاه عندك عمله في word على سبيل
المثال يعني أنا هحفظه مثلًا عندي هدول العوامل أو
المؤشرات الخمسة اللي هبريكيهم بس لو أنا أفتح مف
ال board أنا بس بفتح ال board عشان هبريكيهم أنا
كنت بقصد هدول الخمس أو ال set مؤشرات المنطقة دي
بعملها نسخ
إذا بعمل نسخ لها دول و
بحط ملصق تحت
caption هنا لصق إذا اخترت العلامة Headed Titles و
حطيت المؤشر في أي مكان فاضي في صفحة الرسم ممكن
أتجاه تابعه لفت على اليسار وأحدد نوع الحجم.. نوع
الخط وحجمه أعمله Bold وال font size نفسها 16
فأعطاني
المؤشرات هي موجودة هنا كويس هذه بتفيدني لما أعمل
الـ run بيعطيني قيم المؤشرات جاهزة على الشاشة بدل
من الدور عليهم من خلال ال output يعني مجمعات معايا
هنا فكل ما هعمله هي ال run بما هي save هي run ال
calculate estimate لأن هلاحظ العلامة الحمرا صارت
السام صار ضاوله أحمر فعال هتلاحظ أنه أعطاني قيم
المؤشرات جاهزات هذه بتريحك في عملية التعليق التفسير
النتائج بدلًا من دور على كل واحدة لأ بتعطينيها جاهزة
وهذا بيكون أريح بالنسبة للشخص اللي هو بيقرأ اللي
أنا ملاحظ هي الشاشة اللي زارت معنا لو
نطلع على المؤشرات
قيمة مربع K لازم تكون صغيرة يعني الدلالة الإحصائية
أكبر من 5% لحظة طلعت معي بتساوي صفر قيمة هي الصفر
أنا عايز أكبر من 5% بالتالي ده الشرط غير متحقق
المعيار الثاني قيمة مربع K المعياري أنا عايز أكون
أقل من 5 وواضح 92 يعني أقل من 5 المؤشر المطابق
المقارن 8 9 9 مش متحقق بس قريب جدًا لكن احنا بفضل
يكون فوق 9 من 10 يعني ربما بنعمل شوية معالجة صغيرة
تنحل الجثة المؤشر Tucker Lewis 8 5 8 واضح حد شوية
أقل بس برضه مش بعيد كثير بهمن رمز اللي هنا هده
مواحد فيهم قيمته تكون أقل من 5% عشان يكون نموذج
بشكل كامل مناسب مش يكون بشكل محدود واضح حالة 9 من
100 لأ كبيرة احنا حكينا من 5 ل 8 مقبول بشكل محدود
طب فوق 8 من 100 لأ النموذج فيه خلق هنا مع كده أنا
هتوقف في عندي مشكلة طيب في شغلات ثانية مهمة لازمنا
نعرفها مع بعض اللي لها علاقة بالتباين اللي بيفسره
المتغيرات الموجودة في كل عامل اللي عايزينه كالتالي
أول
شيء يتضح
من النموذج ميالي النموذج اللي توشفناها مع بعض
العوامل هدول
لحظة الأول عامل الأمور كويسة لأن الارتباط بين
العامل الفقرة الأولى بتاعة الإبداع 88% الثانية 73%
72% 76% واضح ارتباط قوي المجموعة الثانية بتاعة
الذاكرة 62% 64% 69% برضه كويس المجموعة الثالثة
فيها مشكلة اللي أربعة وتلاتين تلاتة وتسعين تسعة من
مين هنا فيه مشكلة مظبوط مع كده فيه ارتباط ضعيف
الفقرة الثالثة الفقرة الثالثة هذا فيها مشكلة بيس إذا
في عندك ارتباط ضعيف فين في الفقرة الثالثة الحاجة
الثانية القيمة هذا ثمانية وثمانية من مئة معامل
ارتباط الارتباط بسوء ثمانية وثمانين لو ربعنا
معامل
بيعطينا نسبة التباين المفسر اللي بتفسره هذه الفقرة
بالنسبة للتغير أو التغير في العامل الأول فلو ربعنا
ال 88 تربيع بيعطينا هي ال 77 من 100 أنت ربع عندك
الجوال 88 تربيع حطيك 77 ال 77 هذه معناه 77 في
الميامين التغير في العامل فسرته من الفقرة الأولى
هو عامل الارتباط هذه الأولى الثانية ثلاثة وسبعين
لو ربعت ثلاثة وسبعين يعني
ربعت ثلاثة وسبعين تربيع هيطلع ثلاثة وخمسين هذه
جاهزة بدأت أنا ما ربيع خلاص الآن فكرة التربيع صارت
معروفة إلا أن برنامج بربي عليهم إيش اللي أنا عايزه
عايز يكون طلع ال... لكل واحد عملية مظبوط لكل عامل
واضح القيامة اللي هنا ما تبعش المطلوب، المطلوب
يكون، ركزي معايا شفت العوامل هدول في ما بينهم،
الارتباط قوي ولا ضعيف؟ 17 من 100، 4 من 100، وسالب
21، كل اللي أنا عايزها تكون 8 أقل من 2 من 10 يعني
مسموح ليه من 2 من 10 لغاية 9 من 10 يعني العوامل
الكامنة العوامل
الكامنة الارتباط تبعها يكون صغير وما يكونش برضه
كبير اللي أنا عايزه يكون محصول ب 2 من 10 و 9 من 10
واضح أن يعني 17 و 4 و سالب واحد هيكون تعتبر صغيرة
الحد التاني أنا
ربعت هدول هذا معامل ارتباط مش هيك يعني معامل
ارتباط للعام الأول مع الثاني 17% والأول والثالث
أربعة من مئة والثاني والثالث سالب واحد وعشر هذه
معاملات وطبعًا لو ربعت بيعطينا يا شهر التباين طبعًا
هنا لازم أربحهم أريك أنا ربعت لك إياهم جهازات لو
ربعت الأولى مربع الأولى حوالي ثمان مية ثمانية وتسعة
الثانية ستة عشر من عشرة ألف تمت
واحدة لياش الواحد والعشرين هو
هنا أنا مش شايف
أيوة أنا 0041 لو ربعتها بطلع 000441
هذا بمع التربية مش هيك هذه R1 تربيع R1 تلاتة تربيع
R2 تلاتة تربيع إيش اللي احنا عايزينه اللي احنا
عايزينه القاتل
شفت المربعات اللي طالع معنا هنا هدول عايز متوسطهم
يكون أكبر من أي واحدة في هدول اللي هي المعاملات
الارتباط بين العوامل يعني أنا عايز متوسط مربعات
الارتباط لفقرات كل مجال تكون مالها أكبر من مربع
الارتباط بين العوامل المختلفة يعني
أجل العامل الأول إيش العامل الأول مربع معامل
ارتباطه سبعة وسبعين طبعًا الـ 77 أنا عارف طلعت من وين
ربعت الـ 88 تلاتة وخمسين اتنين وخمسين ثمانية و
خمسين هدول لو جمعتيهم الجواب يطلع اتنين وأربعة من
عشرة هدول اللي عايزهم مالهم المتوسط تبعهم مش
بالساوي ليس متوسط هدول مجموعهم على عددهم يعني ستة
من عشرة يعني فقرات الكامن العامل الأول بتفسر جدش من
تغير الكامن من العامل الكامن 60% إذا نرجع ثاني
العامل الأول اللي هو innovation ابتكار بيفسر 60%
من التغير وين في العامل الكامن الأول اللي هو
القدرات الابتكارية هل في أي ارتباط ما بين العوامل
في ما بينها يزيد عن 60% احنا هطلع قداش لما ربعت 02
2% تقريبًا 3% 110 4% واضف 60% مالها أكتر بكثير إذا
مرة... مرة ثانية اللي أنا عايزه كان التالي أنه
يعطاني معاملات رتبات نظمه لو ربعتهم بيعطيهم
يسمونهم التباين بيعطي انجلاش نصف التباين المفسر
لكل فقرة في المتوسط هدول مش تجداش تطلعوا مع بعض
طلعوا في المتوسط 60% اللي أنا عايزه أن التباين
المفسر اللي هنا يزيد عن التباين بين أي عاملين
كامنين أكرر
بنفس الطريقة للعمل الثاني إذا بنحكيها كتالة
التباين بتسميه معامل ارتباط التربية تبعه بسبب
التباين المستخلص لمؤشرات العمل الكامل الأول بساوي
ستين في المية ولو عملت للعمل الثاني بنفس الطريقة
عامل الثاني اللي هم... اللي هم هدول اللي هم تسعة و
ثلاثين واحد وسبعين ثمانية وأربعين جسميهم على
ثلاثة برضه عايزهم يكونوا أكبر من المربعات هدول أنا
حسبت لك إياهم للعمل الثاني بتطلع 52 و92 والتباين و
مستخلص للعمل الثالث 32 و95% طبعًا هذه كلها لو أحكي
على 60% يعني 60 للعمل الأول تقريبًا 52 و10 للعمل
الثاني والعمل الثالث 32 و95 أجي أقارنهم بس واضح
العام الأول ال... الكامل... الإنتاجات الأولى في
العام الكامل الأولى هي الأكبر حتى في التحليل العام
للإستكشاف كانت موجودة في الأول مش هيك الـ 63% قعدت
52% الثالث 32% طبعًا عند العوامل اللي هنا بتفسر
العلاقة ما بين العوامل الكامنة 2,8,9%.16% 4.41%
واضح القيم اللي هنا أكبر من أكبر واحدة في هدول لإن
أكبر واحدة هي هنا أقل بواحدة 32 بعد كده الشرط أندي
ممتاز كفقرات بتحقق هذا الشرط إذا جميع هذه
التباينات أكبر من التباينات المشتركة اللي هي تربيع
تباين العوامل فيما بينها لكن عندي مشكلة اللي هي
عيش أن في عندي فقرة التباطؤ تسعة من مائة مع العمل
الكامن وفي نفس الوقت رمز هنا 96 من ألف أنا عايزه
يكون أقل من ثمانية من مائة على الأقل يعني من خمسة
وثمانية عشان يعتبر النموذج بشكل عام كويس ما أعرف
كده إيش تروح أعمل، بدي أحذف الفقرة الثالثة بدي
أحذفها، بأعلم عليها وبأحذفها أوريكيها على الـ Amos
هي عندي الآن هي جاهزة محدثة وعملت run كويس طبعًا عند
معملة run هي النتائج راكز واحدة واحدة مازالت يد
غير دالة إحصائيًا فأنا عايزها تكون غير دالة لكن
مازالت هد أقل من خمسة okay القيمة دول اتحسنوا كانت
واحد ثمانية تسعة تسعة وثانية ثمانية خمسة حاجة
وصارت فوق التسعة أو عشان كده أنا في السليم رمز
zero ثمانية أربعة كويس بس لسه برضه عاليمظبط هيك
إذا ما كده أنا حسنت بعد ما عملت هيك النقطة المهمة
جدًا الآن بدي أوديكي إياها على برنامج الاموس لو
روحت على view text output أكبلك الشاشة view
text output
I estimate إذا
بروح على view مرتين view text output فيها عندي
estimate modification indices وهي الـ covariance لو
طلعت على معاملات الارتباط الموجودة بين E3 وE4 ووضح
هدول أكبر تغير موجود 13 هذا لو أنا قدرت أشيل
التغير ما بين E3 وE4 هينزل التغير مقدار 13.6 يعني
لو عملت تغير يعني رابطت الخطأ الثالث مع الرابع
هيحسن الـ covariance وينزل مقدار 13 أنا بأني دائمًا
الـ covariance يكون أقل ما يمكن إذا هذه المنطقة
education indices بيألي إن أكبر معامل ممكن أن ينزل
هو 13.6 وبيحكي if you repeat this analysis ذا كارت
التحليل creating the covariance between E3 وE4
واخد في العين الاعتبار التغيير بين E3 وE4 as a
free parameter بيقلل
الـ covariance بمقدار 13.638 على الأقل يعني أنا
بدي أحاول من خلال الرسمة كل اللي أعملوه E3 و E4
هدول أنا أزغر الشيء شوية E3 و E4 أربطهم مع بعض ك
covariance كيف أربطهم؟ إذا بدي أحل أي مشكلة الآن
لازم أرجع من الصفر إيش أرجع من الصفر؟ يعني ما أعملش
عملية تقدير كيف ما أعملش تقدير؟ شفت العلمة الحمراء
اللي جانبها ترجع لوين؟ من البداية إيش مبتطلب؟ بدي
أربط E3 و E4 بأعلمهم وبأعمل plug-in وفيه draw
covariance ربط الاتنين مع بعض هذا معناه لو أنا عملت
التغير بين E3 وE4 هذا هيقلل التغير على الأقل
بمقدار 13 حكي عليها طب ليش اختارتهم؟ لأن ده أكبر
قدر ممكن من التغير اللي يقل طب بنعمل run هيحفظ وهي
run أعمل calculate estimate دة أحمر مع كده شغل صح
دة الضغط واحدة تطلع للنتائج
لحظة صرنا كويس لحد ما هنا هذه كانت صغيرة جدًا كان
zero zero zero أصلاً zero ثانية تلاتة معقولة بس
مازالت برضه غير دالة إحصائيًا مازالت دالة إحصائيًا
أنا عايزها تكون غير دالة المربع عايزه أقل من
الخمسة المعياري واضح لأن صار أقل من اللي فات اللي
فات كانت اتنين ونص هدول ما شاء الله عليهم قربوا
للواحد مع كده ممتاز القيم هذا أنا عايزها أقل من
خمسة في المية كأفضل شيء لكن برضه لما تم هيك مش عاطلة
لأنه ما عنديش الآن إمكانية أحد في أي فقرة مظبوط لإن
هدول الارتباطات قوية ما أقدرش أحذر أحد فيهم
الارتباطات اللي هنا قوية ما أقدرش أحدّف الآن بتام
عندك .. الآن .. آه ممكن الآن بالظبط ممكن ممكن الآن
بتوريك لو حدفت الفقرة واحدة بس مش هيشتغل، لكن لو
حدفته كله خلينا نشوف إذا عشان أعمل عملية تعديل
برجع للصفر كويس، أنا افترض عامل مهم بخليه بخليه على
الوضع اللي احنا فيه ممتاز يعني الوضع اللي احنا فيه
طالما هي بين خمسة من مائة الـ RMS و ثمانية من
مائة تعتبر مقبولة، يعني اعتبر النموذج ناجح بشكل
محدود، لكن خليني أفكر لو أنا شيلت الفقرة هي دي اللي
هي الفقرة الأولى مظبوط هذه الحدث حدثت
هيك مظبوط لو جيت أحفظ و أعمل أعطاني
تحت تحت الـ error not estimating ما عملش عمل تقدير
لأن ما فيهوش يكون فقرة واحدة في البعد، طيب بنشوف اللي
حكيته زميلتك نشيله كله، هرجع ثاني مش هيكوخليكي
أقولها أنه هيُعالج عليها لأن أنا اشتغلت غلط، فبالتالي
عالج البرنامج مع أن اشتغلنا غلط ما راح ثماني بعملها
نرجع ثاني للملف تبعنا
هو احنا المفروض اشتغلنا عليه عشان ما اشتغلناش في
الطريقة يعني خلاص، لأن هذا التمك بتام فقرة واحدة مش
صح أنه أنت تشتري عليها ممكن
هنبدأ نغير الارتباطات هذول ممكن جدا المهم في
الآخر أنا وصلت للنموذج اللي وريتش شكله تاو
النموذج الأخير بعد ما شيلنا الفقرة، لحظة احنا شيلنا
هذه الفقرة عملنا ارتباط بين E3 و E4 أنه أكبر تغير
بعدها بشوف التغييرات اللي بتصير بأخد الأكبر و
بعمله عملية رابط فيه ما بينهم إلى الخطوة الأخيرة
بعد ما خلص ممكن أنسخ كل الرسم هذه على برنامج الـ
board النسخ بصير من خلال العلامة
شوفت هذه العلامة هيك هذه بتعمل عملية نسخ لبرنامج
الـ word طب ممكن مغير تحديد أي نسخ لو فتحنا الـ word
بنسخ
الرسمة كما كانت
خلاص الآن الخطوة بعدها واضح أنه لو حدفت فقرة
أتوقع أندي فقرة واحدة مش تبقى مش ما اشتغلش فابدأ
أروح نفطر بدي أحدّف عمل بالكامل لو حدفت العمل
الثالث بالكامل هيك حدفت العمل الثالث بدي
أعمله run وهي العلامة الحمراء الآن اتلاحظي اللي صارت
مستوى الدلالة 01 4 مربع كواي هيك هذول اثنين متحققين
مؤشر رمس 07 3 يعني حتى الأول كان أفضل لما كان
العامل موجود كان أفضل واضح؟ يعني وجود العامل كان
بيعطي تفسير أكثر للنتائج خلاص، فالثالثة الصح أنه
أخلي تفسيرها موجودة يعني حدث عام بالكامل ما قدشنا
تحصل النتائج إذا معاك إذا هتبقى على .. نعم صحيح
بس في الخطوة اللي جابلك أنا تحصل أنت لو ركزت معه
.. مش دائما لأ .. لأ مش دائما إذا
مرة ثانية أنت طلع الـ board آخر نموذج وصلنا إليه بعد
ما حذفنا الفقرة الثالثة وصلت سبعة و خمسين و ده
أحسن بالتالي ده النموذج الأفضل معناه كده الآن أنا
كباحث هحكي النموذج النهائي بعد ما خلصنا التحليل
العام للاستكشاف من التوكيد الأربع فقرات هدول
موجودة مع العام الأول اللي هم تبعون الابتكار
والإدراك شيلنا منه الفقرة رقم تلاتة مع كده هذا
النموذج بشكله أنه يعتبر ما فيش أكثر تحسينات فهو
هيتوقف لغاية هنا في هذا النموذج إذا الخطوات معنى
كالتالي أول خطوة بعد مفتاح برنامج الـ SPSS اللي هم
دعم العملية الـ summary لكل اللي أخدناه بفتح
الـ amos من خلال SPSS و ببدأ الخطوة الأولى في عملية
رسم النموذج احنا الرسم اللي كان فيه مشكلة في الأول
فلان جبنا الملف تبعنا اللي هو الملف اللي وصلنا
إليه آخر حاجة اليوم أنا بس لأن بجرد بعيد نفسي في
الشغل اللي اشتغلناه مع بعض
خلاص فبالتالي الملف تبعي كان موجود على الـ drive
تبعي اللي هو example 1 وحكيت
في الآخر خالص تبقى عندي عمليا لما نشيلت الفقرة
الأخيرة هذه المجال بالكامل وعملت run وبيعطي هذه
النتائج
هذه النتائج اللي بعد ما حذفنا العامل اللي لو حبيت
أحسن بروح لـ view و هي text output و في عنده
modification indices بيعطيني لو بدك تشيل ما تم الشيل
كثير يعني مثلا لو بده أشيل حيكون بين مين ومين
الثلاثة وخمسة واثنين وثلاثة واضح هذا أكبر شوية
ممكن هذا أكبر مش هيك ستة point أربعة فممكن أعمل
تغيير بين ثلاثة وخمسة بين ثلاثة وخمسة هنا مهم جدا
هل ثلاثة وخمسة من نفس العامل والله إذا من نفس
العامل بقدر، مش من نفس العامل ما بقدرش، بالتالي مش
هقدر أطلع ثلاثة مع خمسة، إذا أنا كده أنا توقفت،
بالتالي الحل هذا هو يعتبر حل النهائي، إذا حلنا
الأفضل كان عبارة عن إيش؟ أبقى على ثلاثة عوامل، مع
حذف فقرة من مجال الإدراك، وده أحسن نموذج توصلنا
إليه خلاص كده بنختم و بدي أحاول أعملك ملخص من الـ ..
من البداية خالص للخطوات اللي عملناها اليوم، الله
يكبر و الحمد