المقال الثامن: التحليل العاملي
يساعد التحليل العاملي الباحث على اكتشاف البنية الكامنة وراء الفقرات أو اختبار نموذج عامل واحد. يجمع QSRS بين PCA والتحليل العاملي الاستكشافي بطريقة المحور الرئيسي، والتحليل العاملي التوكيدي أحادي العامل، مع جداول عربية تركز على عدد العوامل وانتماء الفقرات.
أي تحليل أختار؟
| التحليل | الهدف | المعنى |
|---|---|---|
| PCA المكونات الرئيسية | اختزال عدد المتغيرات وتلخيص التباين الكلي | مكونات حسابية وليست نموذج عوامل كامنة خالصًا |
| EFA بطريقة PAF | استكشاف عوامل كامنة تفسر التباين المشترك | الاختيار المعتاد عند بناء أبعاد مقياس |
| CFA أحادي العامل | فحص ملاءمة جميع الفقرات لعامل واحد مفترض | لا يبني في الإصدار الحالي نموذجًا متعدد العوامل |
قبل التحليل
- يجب أن تمثل الأعمدة فقرات كمية أو رتبية تعامل معاملتها الرقمية مبررة، وأن يمثل كل صف مشاركًا.
- صحح الفقرات العكسية، وافحص القيم المفقودة وخارج النطاق والفقرات عديمة التباين.
- راجع حجم العينة في ضوء عدد الفقرات وقوة التشبعات والبنية المتوقعة؛ اجتياز الحد البرمجي الأدنى لا يعني أن العينة كافية بحثيًا.
- لا تدخل الدرجة الكلية أو رقم المشارك أو المتغيرات الديموغرافية ضمن فقرات العامل.
إعداد PCA أو EFA
اقرأ النتائج بهذا الترتيب
1. صلاحية المصفوفة للتحليل
يعرض QSRS معامل KMO الكلي، واختبار Bartlett، ومحدد مصفوفة الارتباط، ثم MSA لكل فقرة. KMO الأعلى يدل مبدئيًا على اشتراك أفضل بين المتغيرات، ودلالة Bartlett تعني أن مصفوفة الارتباط ليست مصفوفة هوية. أما MSA المنخفض لفقرة فيدعو إلى مراجعتها، لا حذفها الآلي.
2. عدد العوامل المحتفظ بها
يعرض جدول القيم الكامنة نسبة التباين والتراكمي وقيمة المحاكاة الموازية وقرار الاحتفاظ. في التحليل الموازي يحتفظ بالعامل عندما تتجاوز قيمته الكامنة القيمة المئينية 95 الناتجة من بيانات عشوائية مماثلة. لذلك قد تكون قيمة العامل أكبر من 1 ومع ذلك لا يحتفظ به إذا لم يتجاوز الخط الموازي.
3. خريطة الفقرات والعوامل
هذا هو الجدول المركزي. يرتب QSRS الفقرات بحسب العامل ذي أكبر تشبع مطلق، ويعرض قيمها الحقيقية في جميع أعمدة العوامل، ويفخم التشبع الذي حدد الانتماء. تتبادل مجموعات العوامل خلفية زرقاء وخضراء منخفضة التشبع، بينما تظهر الفقرات التي لم تبلغ الحد باللون الأحمر. ويظل الانتماء حسابيًا وفق أكبر تشبع مطلق، حتى لو كانت الإشارة سالبة.
- تشبع مرتفع: ارتباط أقوى بين الفقرة والعامل.
- تشبع سالب: اتجاه عكسي، وقد يكون منطقيًا أو علامة على عكس لم يُصحح.
- تشبع متقاطع: فقرة تحمل بقوة على أكثر من عامل، وقد تكون غامضة أو مشتركة المفهوم.
- غير متشبعة: لم يبلغ أكبر تشبع مطلق الحد المختار.
4. الشيوع والفرادة
الشيوع هو الجزء الذي تفسره العوامل المحتفظ بها من تباين الفقرة، والفرادة هي الجزء غير المفسر، ومجموعهما يقارب 1 في العرض المعياري. فرادة مرتفعة تعني أن البنية الحالية لا تفسر الفقرة جيدًا، لكنها لا تحدد السبب وحدها.
5. ارتباط العوامل
عند استخدام Promax يعرض النظام مصفوفة ارتباط العوامل. الارتباطات المعقولة قد تدعم اختيار تدوير مائل، أما الارتباط الشديد جدًا فقد يشير إلى صعوبة الفصل بين الأبعاد. لا تظهر هذه المصفوفة بالطريقة نفسها في التدوير المتعامد لأنه يقيد العوامل بعدم الارتباط.
تغيير عدد العوامل أو حد التشبع
استخدم «تغيير الإعدادات وإعادة الحساب» من صفحة النتيجة. تغيير حد التشبع يعيد تصنيف الانتماء البصري ولا يغير بياناتك، بينما تغيير عدد العوامل أو طريقة الاستخراج أو التدوير يعيد تقدير الحل نفسه وقد يغير التشبعات والشيوع. قارن الحلول على أساس النظرية والبساطة وقابلية التفسير، لا على أساس اللون أو عدد الفقرات فقط.
التحليل العاملي التوكيدي أحادي العامل
تستخدم إرشادات مثل CFI/TLI القريبين من 0.90 أو 0.95، وRMSEA/SRMR المنخفضين، بوصفها قواعد تقريبية تتأثر بحجم العينة وتعقيد النموذج. ويجب تفسير χ² بحذر لحساسيته لحجم العينة.
أخطاء شائعة
- اختيار عدد العوامل من قاعدة «أكبر من 1» وحدها رغم أن التحليل الموازي يقترح عددًا أقل.
- استخدام Varimax مع عوامل مترابطة نظريًا ثم استنتاج استقلال الأبعاد من التدوير نفسه.
- حذف الفقرات في دورة واحدة وفق حد آلي دون إعادة التحليل ومراجعة تغطية المحتوى.
- تسمية PCA تحليلًا عامليًا توكيديًا أو اعتبار نسبة التباين وحدها إثباتًا للصدق البنائي.
- تفسير العامل من أعلى تشبع فقط؛ تسمية العامل تتطلب قراءة مضمون جميع فقراته.
الخلاصة
ابدأ بصلاحية البيانات، ثم حدد عدد العوامل بدليل أقوى من القيمة الكامنة وحدها، واقرأ خريطة التشبعات والشيوع والفرادة، وبعدها سمِّ العوامل من مضمون الفقرات. استخدم CFA أحادي العامل عندما تكون فرضيتك أحادية بالفعل، واذكر الإعدادات كاملة حتى تصبح النتيجة قابلة للمراجعة والتكرار.
