هل تسعى لفهم العلاقات المعقدة بين المتغيرات في دراستك العلمية؟ هل ترغب في الكشف عن الآثار المباشرة وغير المباشرة التي تتداخل فيها المتغيرات المختلفة؟ إذا كانت إجابتك نعم، فإن تحليل المسار هو الأداة التحليلية التي ستساعدك في تحقيق ذلك.
مفهوم تحليل المسارPath Analysis
يُعتبر تحليل المسار شكل من أشكال التحليل الإحصائي للانحدار المتعدد المستخدم لتقييم النماذج السببية من خلال فحص العلاقات بين متغير تابع ومتغيرين مستقلين أو أكثر, حيث تسمح هذه الطريقة بتقدير كل من حجم وأهمية الروابط السببية بين المتغيرات.
كما يمنحك AMOS أيضًا القدرة على إجراء نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) بسهولة وببساطة بهدف بناء نماذج بمستوى أعلى من الدقة من مختلف الأساليب الإحصائية المتعددة لمتغيرات قياسية مختلفة، وتعتبر الأداة المثالية والمناسبة لمجموعة متنوعة لأغراض مختلفة مثل علم النفس.
وكذلك البحوث الطبية المختلفة وتوفير الرعاية الصحية والطبية وتنوع العلوم الاجتماعية مثل العمل على الظاهرة محل الدراسة والتوضيح لكيفية الجسم وطبيعته الاجتماعية والاقتصادية بالإضافة إلى الوضع العضوي والتنظيمي، ومجموعة من المحددات الأخرى المختلفة التي تؤثر على طبيعة الاختلافات .
اقرأ أيضًا: ما هو التحليل الإحصائي ( أهميته، وخطواته )
المتطلبات الأساسية لـ تحليل المسارPath Analysis
يجب أن تسير جميع العلاقات السببية بين المتغيرات في اتجاه واحد (لا يمكن أن يكون لديك زوج من المتغيرات التي تدفع بعضها البعض).
يجب أن يكون للمتغيرات ترتيب زمني واضح لأنه لا يمكن القول إن أحد المتغيرات تسبب متغيرًا آخر إلا إذا كان يسبقه في الوقت المناسب.
.jpg)
مراحل تطور تحليل المسارPath Analysis
يعد تحليل المسار مفيدًا من الناحية النظرية لأنه على عكس التقنيات الأخرى يتطلب منا تحديد العلاقات بين جميع المتغيرات المستقلة، والنتيجة هي نموذج يوضح الآليات السببية التي من خلالها تنتج المتغيرات المستقلة تأثيرات مباشرة وغير مباشرة على متغير تابع تم تطويره بواسطة عالم الوراثة Sewall Wright.
في عام 1918، ومع مرور الوقت تم اعتماد هذه الطريقة في العلوم الفيزيائية والعلوم الاجتماعية الأخرى بما في ذلك علم الاجتماع، وفي الوقت الحاضر من الممكن إجراء تحليل للطريقة باستخدام البرامج الإحصائية مثل SPSS و STATA وغيرها، كما تُعرف هذه الطريقة أيضًا باسم نمذجة السببية، وتحليل بنية التغاير والنماذج المتغيرة الكامنة.
تعرف على: التحليل الإحصائي في البحث العلمي (أهميته-خطواته-أنواعه)
كيفية نمذجة المسار path modeling؟
يشمل تحليل المسارPath Analysis أحياناً إنشاء مخطط مسار يتم فيه تحديد العلاقات بين جميع المتغيرات والاتجاه السببي على وجه التحديد فيما بينها، لأنها موجودة بالفعل وفقًا للتحليل الذي تم إجراؤه, وتتكون أنماط المسار أحيانًا من متغيرات مستقلة وغير تابعة تظهر بيانياً كمربعات أو مستطيلات، والمتغيرات التي هي متغيرات مستقلة وليست متغيرات تابعة تسمى بيانياً "خارجية".
لأن هذه الصناديق الخارجية المتغيرة تقع على الحواف الخارجية للنموذج ولها الأسهم برأس واحد فقط ولا توجد أسهم فردية يشير الرأس إلى المتغيرات الخارجية، ويُقال أن المتغيرات التي هي فقط متغيرات تابعة أو كل من المتغيرات المستقلة والتابعة هي "داخلية" بيانيًا، لأن المتغيرات الداخلية لها سهم واحد على الأقل يشير إليها.
في المثال التالي تم نمذجة المتغيرين الخارجيين S1 وS2على أنهما مرتبطان كما هو موضح بواسطة السهم،ولهذين المتغيرين تأثيرات مباشرة وغير مباشرة على المتغيرين الداخلين أو العاملين التابعين U1وU2في معظم النماذج الحقيقية يمكن أيضًا أن تتأثر المتغيرات الداخلية بالمتغيرات والعوامل الخارجة عن النموذج التي تتمثل في التأثيرات الخارجية بما في ذلك خطأ القياس, ويتم تمثيل هذه التأثيرات بواسطة "e" أو مصطلحات الخطأ في النموذج:-
قواعد تتبع المسار Tracking rules
اقترح (Wright 1934) لحساب العلاقة بين أي مربعين في الرسم التخطيطي بشكل صحيح، مجموعة من قواعد رسم المسار لحساب الارتباط بين متغيرين، حيث يكون الارتباط مساويًا لمجموع مساهمة جميع المسارات التي تربط المتغيرين، ويتم حساب قوة كل من هذه المسارات المساهمة كمنتج لمعاملات المسار على طول هذا المسار، وهذه القواعد تتمثل في:-
يمكن رسم السهم للأعلى وللأمام على طول السهم التالي أو تقديمه من شكل إلى آخر، لكن لا تتقدم ثم لا تعود للخلف، وهناك طريقة أخرى للتفكير في هذه القاعدة وهي أنه لا يمكنك القفز منها مطلقًا رأس سهم لآخر: ذيول الرأس، أو رؤوس الأطراف، وليس الرؤوس.
لا يمكن تكرار كل متغير إلا مرة واحدة فقط في سلسلة مسار معينة.
لا يجوز إدراج أكثر من سهم ثنائي الاتجاه في كل سلسلة مسار.
احصل على: شرح طريقة إنشاء الرسم البياني في برنامج SPSS بخطوات بسيطة
تتبع المسار في نماذج غير قياسية Traceability in non-standard forms
توجد قاعدة إضافية إذا كانت المتغيرات المنمذجة غير موحدة تسمح بحساب الفروق المتوقعة طالما لا توجد مسارات تربط المتغيرات التابعة بالمتغيرات التابعة الأخرى، ويتم الحصول على أبسط حالة حيث تكون جميع الاختلافات المتبقية صراحة تمت صياغته بالإضافة إلى القواعد الثلاثة المذكورة أعلاه، يتم حساب الفروق المتوقعة من خلال:
احسب نتيجة المعاملات في كل مسار بين متغيرات الفائدة، والتحرك لأعلى، وتغيير الاتجاه على سهم مزدوج الرأس ثم تتبع للأمام.
جمع جميع المسارات المميزة، حيث تكون المسارات مميزة إذا كانت تحتوي على معاملات مختلفة، أو واجهت تلك المعاملات بترتيب مختلف.
عندما لا يتم تضمين التباينات المتبقية بشكل صريح أو كحل أكثر شمولية ووضوح عند أي تغيير في الاتجاه يتم مواجهته في المسار (باستثناء الأسهم ذات الاتجاهين).
يتم تضمين تباين المتغير عند نقطة التغيير أي عند تتبع مسار من متغير تابع إلى متغير مستقل، ويتم تضمين تباين المتغير المستقل ما لم ينتهك القاعدة الأولى أعلاه (المرور عبر رؤوس الأسهم المجاورة أي عندما يتصل المتغير المستقل أيضًا بمتغير مزدوج والسهم الذي يربطه بمتغير مستقل آخر).
.jpg)
وعند اشتقاق التباينات وهو أمر ضروري إذا لم يتم تصميمها بشكل صريح، يتم حساب المسار من المتغير التابع إلى المتغير المستقل والعودة مرة واحدة فقط لا تفوت مقالنا ما هي أهمية التحليل الإحصائي، وماذا يقدم للبحث العلمي ؟
نستنتج مما سبق أن تحليل المسارPath Analysis ليس طريقة لاكتشاف السببية بل طريقة لاختبار العلاقة بين مجموعة من المتغيرات، ويتم استخدام الارتباط المتعدد لتحديد العلاقة بين عدة متغيرات يمكن ترتيبها منطقيًا في معادلة الانحدار المتعدد ومع النتائج.
وفقًا لدخولهم في معادلة الطريقة تعتمد على نموذج توضيحي للعلاقات بين المتغيرات المختلفة بناءً على الأبحاث السابقة والنظريات المتعلقة بالظاهرة محل الدراسة.
ولكنها لا تشير إلى سببية محددة مثل التحكم في متغير مستقل تجريبيًا وفحص تأثيره على متغير تابع، ولكنه يعتبر خطوة إلى الأمام في طريقة الارتباط البسيطة، أيضًا في تحليل المسارPath Analysis يمكن للباحث أن يجد علاقات التأثير والتأثر بين المتغيرات التي يبحث عنها.
سواء كانت هذه المتغيرات مستقلة أو قابلة للتتبع، على عكس تحليل الانحدار، يمكن للباحث تحديد تأثير المتغيرات المستقلة على المتغيرات التابعة، ونماذج تحليل الانحدار لا تسمح له بدراسة تأثير المتغيرات التابعة على بعضها البعض.
تابع قراءة موضوعنا: كيف يمكنك استخدام برنامج التحليل الاحصائي spss ؟
المصادر والمرجع
إذا كنت تريد الحصول على بعض التفاصيل عن Path Analysis
هل ترغب في تطوير استراتيجية قوية لبحثك العلمي؟ هنا في شركتنا، نقدم لك فكرة مبتكرة وفعالة تحليل المسارPath Analysis مع هذه الأداة المتطورة، يمكنك فهم طريقة التفاعلات في موقع بحثك، كما ستحصل على رؤى قيّمة حول سُبُل التفاعل والتحولات التي يقوم بها العملاء في رحلتهم داخل منصتك، فنحن شركة مكتبتك نعرض لكم بعض الخدمات عن عمل أبحاث لطلاب الجامعات، ويمكنك التواصل معانا عبر الواتساب.