أفضل أدوات نمذجة المعادلات الهيكلية لتحقيق نتائج متميزة

مع تطور التكنولوجيا والحوسبة، أصبحت نمذجة المعادلات الهيكلية تقنية حاسمة في مجال الهندسة والعلوم، حيث تهدف نمذجة المعادلات إلى دراسة سلوك، وأداء الأنظمة المختلفة من خلال استخدام المعادلات الرياضية، كما تقدم نمذجة المعادلات فائدة كبيرة لشرح وفهم للتطبيقات، إذ يُستخدَم هذا الأسلوب في دراسة بنى المواد، وديناميات التصاميم، وأنظمة انتقال الحرارة، أي أن نمذجة المعادلات هي تقنية حاسمة تساعد في فهم وحل تحديات تصاميم متعددة.

 

تتكون نمذجة المعادلات من مجموعة من المعادلات الرياضية التي تصف العلاقات بين المتغيرات المختلفة، وتشمل هذه المعادلات العلاقات المباشرة وغير المباشرة، كما تسمح بتحليل العوامل الخفية التي تؤثر على المتغيرات المرئية.

 

اقرأ أيضًا: حمل كتاب عن التحليل الإحصائي PDF مجانًا الآن

 

تطورت نمذجة المعادلة الهيكلية كما هو الشائع في علم الاجتماع وعلم النفس والعلوم الاجتماعية الأخرى من مناهج نمذجة المسار الجيني السابقة لسيوال رايت، حيث ظهرت أشكالها الحديثة مع تطبيقات الكمبيوتر الواسعة في الستينيات والسبعينيات, وتطورت SEM إلى ثلاثة تيارات مختلفة:

(A) طرق معادلة الانحدار النظامي التي تم تطويرها بشكل أساسي في لجنة كاولز؛

(B) تم تطوير خوارزميات الاحتمالية القصوى التكرارية لتحليل المسار بشكل أساسي بواسطة Karl Gustav Jöreskog في خدمة الاختبارات التعليمية (ETS) ولاحقًا في جامعة Uppsala؛

(C) تم تطوير خوارزميات الارتباط التكراري المناسبة لتحليل المسار أيضًا في جامعة أوبسالا بواسطة هيرمان والد,

وقد حدث الكثير من هذا التطور في وقت كانت فيه الحوسبة الميكانيكية تُجري تحسينات كبيرة على الآلة الحاسبة الحالية وطرق الحوسبة التناظرية المتاحة، وهي نفسها نتاج انتشار الابتكارات في مكاتب المعدات حتى نهاية القرن العشرين, وقد أتاحت التطورات في علوم الكمبيوتر للمبتدئين تطبيق طرق المعادلات الهيكلية في التحليل الحسابي لمجموعات البيانات الكبيرة في المشكلات المعقدة وغير المنظمة، حيث تنقسم تقنيات الحل الأكثر شيوعًا إلى ثلاث فئات من الخوارزميات:

 خوارزميات المربعات الصغرى العادية يتم تطبيقها بشكل مستقل على كل مسار كما هو مطبق في ما يسمى بحزم تحليل مسار PLS المقدرة من (OLS). (2) خوارزميات تحليل التغاير المستمدة من العمل الأساسي لوالد وطالبه كارل يوريسكوج وتم تنفيذها في LISREL و AMOS و EQS.

 تم تطوير خوارزميات انحدار المعادلة المتزامنة في لجنة Cowles بواسطة Tjalling Koopmans.

 

 

تعرف على: ما هو التحليل الإحصائي ( أهميته، وخطواته )

 

يتم تمييز مكونين رئيسيين للنموذج في SEM: النموذج الهيكلي الذي يُظهر التبعيات السببية المحتملة بين المتغيرات الداخلية والخارجية، ونموذج القياس الذي يوضح العلاقات بين المتغيرات الكامنة ومؤشراتها تمامًا مثل نماذج SEM التي لا تحتوي فقط على الجزء الهيكلي.

♦عند تحديد المسارات في النموذج، يمكن للباحث تقديم نوعين من العلاقات:

♦المسارات الحرة واليت من خلالها يتم اختبار العلاقات السببية المفترضة (غير الواقعية) بين المتغيرات.

♦عادة ما تستند العلاقات بين المتغيرات التي لها بالفعل علاقة مقدرة على دراسات سابقة "ثابتة" في النموذج.

 

 أهداف نمذجة المعادلات الهيكلية Structural Equation Modeling Objectives:- 

تُعد طرق نمذجة المعادلات مفيدة لبناء نموذج (يسمى أحيانًا موديل)، وهو تمثيل لعلاقات العديد من المتغيرات باستخدام الرسوم البيانية, الوقت عندما يكون متغيرًا تابعًا، على سبيل المثال تسمح هذه الأساليب بدراسة العلاقة بين بطاقة الأداء والرضا الوظيفي وكذلك العدالة التنظيمية، حيث تعمل النمذجة الهيكلية على دراسة متغير العدالة التنظيمية عندما يكون متغيرًا تابعًا لـ بطاقة الأداء المتوازن، ومتغير مستقل للرضا الوظيفي.

 

طرق استخدام نمذجة المعادلات الهيكلية Methods for using structural equation modeling:-

طرق استخدام نمذجة المعادلات هي كما يلي: -

 ♦نمذجة المعادلات على أساس التباين (Variance-based structural equation modeling)..

 ♦نمذجة المعادلات بالمربعات الصغرى الجزئية (structural equation modeling-partial least squares).

 

احصل على: 5 خطوات أساسية لإجراء عملية التحليل الاحصائي للبيانات

 

للنمذجة الهيكلية عدة شروط تشكل نقاط ضعف لنمذجة المعادلة الهيكلية مقارنة بالإجراءات الإحصائية المقابلة للنمذجة الهيكلية، تتمثل في: -

 ♦يتطلب حجم عينة كبير نسبيًا (150 أو أكثر).

 ♦تدريب مكثف في الإحصاء لتنمية القدرة على استخدام برنامج التسويق عبر محركات البحث بكفاءة وفاعلية.

♦الحاجة إلى نماذج بديهية متقدمة لتسهيل البدء في برنامج SEM.

 

أساسيات رسم مخططات المسار Path diagramming basics

تعد مخططات المسار ضرورية لـ SEM لأنها تسمح للباحث برسم نموذج افتراضي أو مجموعة من العلاقات بين المتغيرات قيد الدراسة.توضح هذه المخططات أفكار الباحث حول العلاقات بين المتغيرات ويمكن ترجمتها مباشرة إلى المعادلات اللازمة للتحليل.

يتم عمل الرسوم البيانية للمسار بناءً على مجموعة من المبادئ وهي كالتالي:-

♦المتغيرات المقاسة تتمثل بمربعات أو مستطيلات.

♦العوامل المكونة من بعدين أو أكثر تتمثل في الدوائر أو الأشكال البيضاوية.

♦تدل الخطوط على العلاقات بين المتغيرات, حيث يعني عدم وجود خط يربط بين المتغيرات أنه لا توجد علاقة مباشرة مفترضة.

تحتوي جميع الأسطر على سهم أو سهمين, حيث يمثل الخط الذي يحتوي على سهم علاقة مباشرة مفترضة بين متغيرين، والمتغير الذي يشير إليه السهم هو المتغير التابع, يشير الخط الذي يحتوي على سهم في كلا الطرفين إلى وجود علاقة غير مؤثرة ضمنياً.

يوضح الشكل التالي مثالاً على النمذجة الهيكلية للتحقيق في وجود تأثير وسيط للعدالة التنظيمية في العلاقة بين تطبيق بطاقة الأداء المتوازن والرضا الوظيفي لموظفي مصلحة الضرائب

(IRS) كمتغير تابع، والعدالة التنظيمية متغير معدل(متغير وسيط) وبطاقة الأداء المتوازن كمتغير مستقل: -

الشكل رقم (1) النموذج الهيكلي لتوضيح التأثير الوسيط للعدالة التنظيمية في العلاقة بين تطبيق بطاقة الأداء المتوازن والرضا الوظيفي للعاملين بمصلحة الضرائب 

تم استخدام بعض المؤشرات لضمان التطابق بين النموذج الهيكلي المفترض والعينة المدروسة، مثل مؤشر مربع كاي، ومربع كاي القياسي، ومؤشرات المطابقة المقارنة (CFI) وتاكر لويس (TLI) المدروسة، وهذا لا بد منه أن يتم إثبات ذلك من خلال إجراء النمذجة الهيكلية.

 

تابع قراءة موضوعنا: ما هي أهمية التحليل الإحصائي، وماذا يقدم للبحث العلمي ؟

 

تقييم ملائمة النموذج الهيكلي

يمكن جدولة المسارات المقدرة أو عرضها بيانياً كنموذج طريق بعد تقدير النموذج، ويتم تقييم تأثير المتغيرات باستخدام القواعد التالية للمسار، حيث تكون أهمية النموذج المقدر لتحديد جودة نماذج البيانات مهمة أساسية في نمذجة SEM و تشكل الأساس لقبول أو رفض النماذج.

 

وغالبًا ما يكون قبول نموذج على نموذج آخر يتضمن مخرجات برامج SEM عبارة عن مصفوفات للعلاقات المقدرة بين متغيرات النموذج، وبالتالي تم تطوير الاختبارات الإحصائية الرسمية والمؤشرات المناسبة، وهي كذلك من الممكن أيضًا فحص معلمات النموذج الفردية في النموذج المقدر لتكييف النموذج المقترح مع نظرية القيادة، حيث تسمح معظم طرق التقدير ولكن ليس كلها بمثل هذه الاختبارات للنموذج.

 

كما هو الحال مع جميع اختبارات الفرضيات الإحصائية، حيث يعتمد اختبار SEM على افتراض أن البيانات الصالحة والكاملة وذات الصلة قد تم تصميمها في أدبيات تسويق محرك البحث، وقد أدت مناقشة الصلة إلى مجموعة متنوعة من التوصيات المختلفة حول التطبيق الدقيق لمختلف مؤشرات الصلة واختبارات الفرضيات.

 

 

تعديلات النموذج الهيكلي

نجد أنه من الضروري في بعض الأحيان تعديل النموذج لتحسين الملاءمة وبالتالي تقدير العلاقات الأكثر احتمالية بين المتغيرات، حيث تشير مؤشرات الملاءمة إلى التغيير في نتيجة تحرير المعلمات الثابتة، وعادةً ما يتم إضافة مسار إلى نموذج تم تعيينه حاليًا على صفر، والتغييرات التي تعمل على تحسين ملاءمة النموذج كتغييرات محتملة يمكن إجراؤها على النموذج.

حيث تُعرف تغييرات النموذج الهيكلي على أنها تغييرات في النظرية الافتراضية الصحيحة، بحيث يجب أن تكون التغييرات منطقية من حيث النظرية التي يتم اختبارها أو يتم التعرف عليها كقيود لتلك النظرية، والتغييرات في نموذج القياس هي تأكيدات فعالة على أن العناصر هي مؤشرات غير نقية للمتغيرات الكامنة التي تحددها النظرية.

 

يتم تفسير مجموعة الأنماط بطريقة يمكن من خلالها إصدار بيانات حول الهياكل، بناءً على النمط الأكثر ملاءمة, يجب توخي الحذر دائمًا عند تقديم ادعاءات السببية حتى عند إجراء التجارب أو الدراسات التي تم تنظيمها بمرور الوقت, كما يجب فهم مصطلح النموذج السببي على أنه النموذج الذي ينقل الافتراضات السببية.

 

وليس بالضرورة نموذجًا ينتج استنتاجات سببية مثبتة, كما أن النموذج الذي يطابق فرضية سببية واحدة يتطلب دائمًا توافقًا جيدًا بنفس القدر عبر نموذج آخر يتوافق مع فرضية سببية معاكسة، إلى جانب أنه لا يمكن لأي تصميم بحث مهما كان ذكيًا أن يساعد في التمييز بين هذه الفرضيات المتنافسة باستثناء التجارب التداخلية.

 

نستنتج مما سبق أن نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) هي تقنية بحث كمي يمكن أن تشمل أيضًا طرقًا نوعية، حيث يتم استخدام SEM لإظهار العلاقات السببية بين المتغيرات، والعلاقات الموضحة في SEM تمثل فرضيات الباحثين، وSEM يستخدم بشكل أساسي لإجراء بحث مصمم لتأكيد تصميم دراسة بحثية بدلاً من استكشاف ظاهرة أو شرحها، قد يكون الباحث مهتمًا بقوة العلاقات بين المتغيرات في الفرضية، وSEM هو وسيلة لفحص هذه المتغيرات دون الانخراط في مشروع بحثي مكلف إذا كانت البيانات الإحصائية معقدة.

 

لا تفوت مقالنا: أفضل 7 برامج التحليل الاحصائي | أهم برامج التحليل الإحصائي

 

إذا كنت تريد الحصول على المزيد من المعلومات عن نمذجة المعادلة الهيكلية  pdf كل ما عليك الضغط على الرابط لتحصل على هذا الكتاب.

 

المصادر والمرجع

سوف تتعرف على بعض المعلومات عن Structural Equation Modeling

 

كيف تساعدك شركة مكتبك في انجاز التحليل الاحصائي؟

هل تبحث عن طريقة فعالة لتحليل البيانات الإحصائية لتجارتك أو مشروعك البحثي؟ لا داعي للقلق بعد الآن! نقدم خدمة انجاز التحليل الإحصائي، التي توفر لك المساعدة المثلى لفهم البيانات، واستخلاص المعلومات القيمة التي ستساهم في اتخاذ قرارات استراتيجية ناجحة، فـ يضمن فريقنا المتخصص لك تحليلًا دقيقًا وشاملاً يغطي جميع جوانب بحثك أو مشروعك.

 كما ستستفيد من تجربة مستخدم استثنائية مع وضوح شديد في شرح خدمتنا والأساليب الإحصائية التفصيلية، وأخيرًا نأخذك خطوة إلى أمام منافسك من خلال توضيح فائدة هذه التحليلات في تحقيق النجاح المستدام، فماذا تنتظر! اختر خدمتنا اليوم واستعد لتحقيق نتائج مدهشة تمامًا كما تصورتها فنحن مكتبتك تقدم لك أفضل الخدمات البحث العلمي كل ما عليك التواصل عبر الواتساب.