التحليلات الاحصائية

يمكن لطلبة الدراسات العليا الاستفادة من الخبرات المتوفرة لدى الشركة في المجالات التالية

التحليل العاملي Factor Analysis

التحليل العاملي إسلوب إحصائى يستخدم فى تناول بيانات متعددة ارتبطت فيما بينها بدرجات مختلفة من الارتباط ، لتلخص فى صورة تصنيفات مستقلة قائمة على أسس نوعية للتصنيف . ويتولى الباحث فحص هذه الأسس التصنيفية واستشفاف ما بينها من خصائص مشتركة وفقاً للإطار النظرى والمنطق العلمى. ولذا يمثل أسلوب التحليل العاملي خط من البحث مختلف تماماً عن الطرق الرياضية الأخرى فى العلوم الاجتماعية ، حيث أنه يعتمد على افتراضات إحصائية ، وهى نظرية شائعة ومفضلة لدى كثيرين ، لأنها تحاول أن تجيب عن السؤال الذى طالما سأله العلم : ما هو أقل عدد من المفاهيم التى يمكن أن تنظم تعقد الظاهرة وتصفها ؟ ويعكس هذا السؤال قانون الإيجاز الذى يدفع العلم إلى تجنب تعدد المفاهيم التى لا حاجة له بها . ويطبق التحليل العاملي مبدأ الإيجاز هذا بالبحث عن العناصر الأساسية للظواهر أو المفاهيم.
 
تحليل الانحدار الخطي البسيط والمتعدد Simple and Multiple Linear Regression
 إذا كان الغرض من التحليل هو تحديد نوع وقوة العلاقة بين متغيرين ، يستخدم تحليل الارتباط ، وأما إذا كان الغرض هو دراسة وتحليل أثر أحد المتغيرين على الآخر ، يستخدم تحليل الانحدار،ويتم افتراض حالة افتراض أن العلاقة بين المتغيرين تأخذ الشكل الخطي ، وسوف يجرى حسابه في حالة البيانات الكمية ، والبيانات الوصفية المقاسة بمعيار ترتيبي.
في تحليل الانحدار البسيط، نجد أن الباحث يهتم بدراسة أثر أحد المتغيرين ويسمى بالمتغير المستقل أو المتنبأ منه، على المتغير الثاني ويسمى بالمتغير التابع أو المتنبأ به، ومن ثم يمكن عرض نموذج الانحدار الخطي في شكل معادلة خطية من الدرجة الأولى، تعكس المتغير التابع كدالة في المتغير المستقل.

ويعد الإنحدار الخطي المتعدد من الأساليب الإحصائية المتقدمة والتي تضمن دقة الإستدلال من أجل تحسين نتائج البحث عن طريق الإستخدام الأمثل للبيانات في إيجاد علاقات سببية بين الظواهر موضوع البحث .   
والإنحدار الخطي المتعدد هو عبارة عن إيجاد معادلة رياضية تعبر عن العلاقة بين متغيرين وتستعمل لتقدير قيم سابقة ولتنبؤ قيم مستقبلية ، وهو عبارة أيضاً عن إنحدار للمتغير التابع (Y) على العديد من المتغيرات المستقلة X1 , X2 , ...XK  لذا فهو يستخدم في التنبؤ بتغيرات المتغير التابع الذي يؤثر فيه عدة متغيرات مستقلة أي تعتمد فكرته على العلاقات الدلالية التي تستخدم ما يعرف بشكل التشتت أو االانتشار ، فبإمكاننا التنبؤ بالمستوى الرقمي في فعالية رمي المطرقة على سبيل المثال إعتمادا ً على دراسة حالات أخرى للرامي كالعمر الزمني والعمر التدريبي والمهارة والمواصفات الجسمية وغيرها . 

 التحليل الاحصائي SEM باستخدام البرنامج أموس Amos

أن نمذجة المعادلة الهيكلية  SEMتمثل طريقة فريدة تجمع بين مجموعة من الطرق الاحصائية متعددة المتغيرات مثل تحليل الانحدار الخطي المتعدد والتحليل العاملي. لذلك تعتبر طريقة نمذجة المعادلة الهيكلية اسلوب ناجح يساعد الباحث في تقييم مساهمة كل فقرة في الاستبانة والتعرف على مستوى القياس للمفهوم أو النظرية ومن ثم تقدير العلاقة بين المتغيرات المستقلة والتابعة.  أن نمذجة المعادلة الهيكلية  SEMبأنها طريقة مرنة للتحقق من النماذج النظرية والتي تسمح بعمل نماذج معقدة لبيانات تتعلق بمتغيرات متعددة. وتمثل الطريقة الأكثر فاعلية للتحقق من الارتباطات بين سلسلة من المتغيرات المقاسة والهياكل الكامة كذلك بين عدة هياكل كامنة. وقد قدم الباحثون المزيد من التوصيات باعتماد نمذجة المعادلة الهيكلية من خلال ثلاثة خصائص أساسية: الأولى فيما أذا تسمح لعدة ارتباطات وتقدير العلاقات الثنائية، ثانياً: توفر القدرة على تمثيل المتغيرات الغير ملاحظة في علاقتها مع المتغيرات الأخرى وتصحيح الخطأ القياسي في عملية التقدير،ثالثاً: قابلية النموذج لتوضيح جميع العلاقات المتداخلة. أن نمذجة المعادلة الهيكلية أصبحت شائعة جدا وطريقة فعالة حدا في تحليل المتغيرات المتعددة  في العلوم الاجتماعية وذلك بسبب قوة التحليل التي يوفرها اشارة الى تلك الخاصية، كذلك فأن نمذجة المعادلة الهيكلية تعتبر طريقة تحليلية تستخدم للاجابة على اسئلة الدراسة بدقة متناهية لذلك تم استخدامها لاختبار فرضيات الدراسة. وتوجد خطوتين مهمتين في اتمام تحليل نمذجة المعادلة الهيكلية. ومع تحديد النموذج القياسي، فأن الخطوة الأولى تتمثل في تقييم أو تأكيد صلاحية النموذج وذلك من خلال تقييم جودة المطابقة للنموذج القياسي واختباره من خلال أدلة محددة لصلاحية بناء النموذج. وفي هذه المرحلة يتم استخدام التحليل العاملي التأكيدي CFA لتوفير اختبار تأكيدي للنظرية المقاسة والتي تحدد سلسلة من العلاقات التي من خلالها تفسر كيف يمكن لمجموعة من المتغيرات أن تمثل متغيرات كامنة.  عندما يوفر النموذج التأكيدي مطابقة جيدة ويثبت صلاحية البناء ودعم صلاحية النظرية المقاسة. وهذه هي الميزات المهمة لاختبار النظريات البنائية. أن تحليلات المطابقة الاحصائية للنموذج البنائي النهائي يتم تقييمها وتقدير القيم المفردة من اجل اختبار الفرضيات والنماذج النظرية. الاقسام الفرعية التالية تقدم تفاصيل تتعلق بالخطوات.

تحليل الثبات Reliability

 يقصد بثبات الإستبانة أن تعطي هذه الإستبانة نفس النتيجة لو تم إعادة توزيع الإستبانة على نفس العينه أو عينة أخرى لها نفس خصائص العين الأولى . وتكون قيمة معامل كرونباخ ألفا ما بين (0, 1) وتبين هذه القيمة مدى الارتباط بين إجابات مفردات العينة فعندما تكون قيمة معامل كرونباخ ألفا صفر فيدل ذلك على عدم وجود ارتباط مطلق ما بين إجابات مفردات العينة وبالتالي عدم ثبات الاستانة مطلقا. أما إذا كانت قيمة معامل كرونباخ ألفا واحد صحيح فهذا يدل على أن هناك ارتباط تام بين إجابات مفردات العينة ومع ذلك لا يعتبر الواحد الصحيح نتيجة مقبولة وتكون الاستبانه غير صالحة. ومن المعروف أن أصغر قيمة مقبولة لمعامل كرونباخ ألفا (  ) هي 0.6 وأفضل قيمة تتراوح بين ( 0.7 إلى 0.9) وكلما زادت قيمته عن 0.9 كان ذلك أفضل على أن لا تصل للواحد الصحيح.
ويعتبر اختبار كرونباخ ألفا من الاختبارات المفضلة لدى الاحصائيين لقياس صدق وثبات الإستبانة ، ولهذا اعتمد الباحث على اختبار الفا كرومباخ (  ) لقياس صدق وثبات الإستبانة حيث بلغ الثبات لجميع فقرات الإستبانة مجتمعة (.784). كما بلغ معامل الفا كرومباخ مابين .753 و .779  لكل فقرة من فقرات الإستبانة وتعتبر النسبة المذكورة جيدة وتؤشر على صلاحية الإستبانة.