التحليل العاملي التوكيدي CFA في AMOS خطوة بخطوة

باختصار: التحليل العاملي التوكيدي (CFA) يختبر هل تتجمع فقرات استبانتك في الأبعاد التي حددتها مسبقًا. في AMOS ترسم كل بُعد شكلًا بيضاويًا تخرج منه أسهم إلى فقراته، ثم تقرأ التشبعات ومؤشرات المطابقة والصدق.

الفرق بين التحليل العاملي الاستكشافي والتوكيدي

• الاستكشافي (EFA) في SPSS: لا تحدد مسبقًا أي فقرة تتبع أي بُعد، بل تترك البيانات تقترح الأبعاد.
• التوكيدي (CFA) في AMOS: تحدد أنت النموذج من النظرية أو من مقياس منشور، والتحليل يخبرك هل تطابقه البيانات.

إذا كانت استبانتك مقتبسة من دراسات سابقة بأبعاد معروفة، فالتوكيدي هو المناسب غالبًا، وهو خطوة أساسية قبل النمذجة بالمعادلات البنائية (SEM).

قبل أن تبدأ

• حجم العينة: يُنصح عادة بـ 200 مشارك فأكثر، ويزيد المطلوب مع تعقيد النموذج (Kline, 2016).
• القيم المفقودة: عالجها قبل التحليل. يستطيع AMOS التعامل معها إذا فعّلت Estimate means and intercepts، لكنه حينها لا يعرض مؤشرات التعديل ولا يسمح بالـ Bootstrap.
• التوزيع الطبيعي: اطلب Tests for normality and outliers من الخيارات. قيمة c.r. لمعامل التفرطح المتعدد (Mardia) فوق 5 تقريبًا تشير إلى بُعد عن التوزيع الطبيعي (Byrne, 2016).

رسم النموذج في AMOS

1. افتح ملف البيانات من File → Data Files → File Name.
2. اختر أداة Draw a latent variable or add an indicator وارسم شكلًا بيضاويًا لكل بُعد، ثم انقر داخله مرة لكل فقرة. يضيف AMOS لكل فقرة مستطيلًا وحدّ خطأ تلقائيًا.
3. من View → Variables in Dataset اسحب أسماء الفقرات إلى المستطيلات.
4. سمِّ الأبعاد بالنقر المزدوج على كل شكل بيضاوي، وسمِّ حدود الخطأ دفعة واحدة من Plugins → Name Unobserved Variables.
5. ارسم سهمًا ذا رأسين بين كل بُعدين، لأن الأبعاد في CFA مرتبطة فيما بينها.
6. من View → Analysis Properties → Output فعّل Standardized estimates وSquared multiple correlations وModification indices.
7. اضغط Calculate Estimates.

يثبّت AMOS تشبع فقرة واحدة في كل بُعد على 1 ليحدد مقياس البُعد. هذا طبيعي، ولا يظهر في التقديرات المعيارية.

قراءة التشبعات

افتح Text Output → Estimates:

• Regression Weights: هل كل تشبع دال؟ انظر إلى عمود P. العلامة *** تعني p < .001.
• Standardized Regression Weights: هذه هي التشبعات التي تكتبها. التشبع .50 فأكثر مقبول، و.70 فأكثر مثالي (Hair et al., 2019).

الفقرة ذات التشبع المنخفض جدًا (أقل من .40 مثلًا) مرشحة للمراجعة، لكن احذفها فقط إن لم يضر حذفها بمعنى البُعد.

الصدق التقاربي: AVE وCR

AMOS لا يحسبهما مباشرة، لكنهما يُحسبان بسهولة من التشبعات المعيارية (λ) لكل بُعد:

المطلوب: AVE ≥ .50 وCR ≥ .70 (Fornell & Larcker, 1981؛ Hair et al., 2019).

مثال محسوب: بُعد «الجودة» تشبعات فقراته الثلاث .82 و.88 و.79:

• مربعات التشبعات: .672 و.774 و.624، ومتوسطها AVE = .69.
• مجموع التشبعات 2.49، ومربعه 6.20، ومجموع (1 − λ²) يساوي 0.93، فيكون CR = 6.20 / 7.13 = .87.

كلاهما أعلى من الحد المطلوب، فالصدق التقاربي متحقق لهذا البُعد.

الصدق التمييزي

يعني أن كل بُعد مختلف فعلًا عن الأبعاد الأخرى. أشهر طريقتين:

• معيار فورنل ولاركر: الجذر التربيعي لـ AVE لكل بُعد يجب أن يكون أكبر من ارتباطه بأي بُعد آخر (Fornell & Larcker, 1981). في مثالنا √AVE للجودة .83، وأعلى ارتباط لها .62، فالشرط متحقق.
• نسبة HTMT: يُفضّل أن تكون أقل من .85 (أو .90 للأبعاد المتقاربة نظريًا)، وهي أدق من المعيار السابق (Henseler et al., 2015).

مؤشرات التعديل: بحذر

جدول Modification Indices يقترح ربط حدود خطأ ببعضها لتحسين المطابقة. لا تربط إلا حدّي خطأ لفقرتين في البُعد نفسه، ومع سبب منطقي (صياغة متشابهة مثلًا)، وتذكر ذلك في الرسالة. تحسين المطابقة بالتعديل العشوائي يُضعف النموذج ويلاحظه المناقشون.

أما مؤشرات المطابقة نفسها (CFI وTLI وRMSEA وغيرها) فلها درس مستقل.

كيف تكتب النتيجة

واعرض التشبعات في جدول: البُعد، والفقرة، والتشبع المعياري، ثم AVE وCR لكل بُعد.

المصادر

• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. doi:10.1177/002224378101800104
• Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. doi:10.1007/s11747-014-0403-8
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage.
• Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press.
• Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS (3rd ed.). Routledge.

الأرقام في الأمثلة من مثال توضيحي، وليست نتائج دراسة حقيقية. أسماء القوائم من النسخة الإنجليزية من AMOS.