يعتمد تحليل المسار باستخدام amos على وصف التبعيات الموجهة بين مجموعة من المتغيرات، ويتضمن ذلك نماذج مكافئة لأي شكل من أشكال تحليل الانحدار المتعدد، وتحليل العوامل، وتحليل المعايير، والتحليل التمييزي، بالإضافة إلى مجموعات النماذج الأكثر عمومية في التحليل متعدد المتغيرات لتحليلات التباين والتغاير (MANOVA ، ANOVA، ANCOVA).
يعتبر تحليل المسار أيضًا شكلًا من أشكال الانحدار المتعدد الموجه للسببية، ويمكن اعتبار تحليل المسار حالة خاصة لنمذجة المعادلة الهيكلية (SEM)؛ وهي حالة فريدة يتم فيها استخدام المؤشرات لكل من متغيرات النموذج السببي أي أن تحليل المسار هو SEM بنموذج هيكلي، ولكن لا يوجد نموذج تحجيم.
مفهوم تحليل المسار باستخدام - amos Path Analysis
يُعد تحليل المسار باستخدام amos شكل من أشكال التحليل الإحصائي للانحدار المتعدد المستخدم لتقييم النماذج السببية من خلال فحص العلاقات بين متغير تابع ومتغيرين مستقلين أو أكثر؛ حيث تتيح هذه الطريقة تقدير كل من حجم وأهمية الروابط السببية بين المتغيرات، إذا أردت التعرف على مزيد من المعلومات عن التحليل الإحصائي بإمكانك قراءة هذا المقال.
المتطلبات الأساسية لتحليل المسار - Path Analysis
1، لابد من أن تسير جميع العلاقات السببية بين المتغيرات في اتجاه واحد (لا يمكن أن يكون لديك زوج من المتغيرات ويعاكس كل منهما الآخر)،
2، لابد من أن يكون للمتغيرات ترتيب زمني واضح؛ لأنه لا يمكن القول أن أحد المتغيرات يتسبب في متغير آخر إلا إذا كان يسبقه في الوقت المناسب،
.jpg)
مراحل تطور تحليل المسار - Path Analysis
يُعد تحليل المسار باستخدام amos مفيدًا من الناحية النظرية؛ لأنه على عكس التقنيات الأخرى؛ حيث 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، وبإمكانك أن تتعرف على مزيد من المعلومات عن التحليل العاملي الاستكشافي من خلال هذا المقال.
وقد تم تطوير تحليل المسار بواسطة عالم الوراثة Sewall Wright في عام 1918، وبمرور الوقت تم تبني هذه الطريقة في العلوم الفيزيائية والعلوم الاجتماعية الأخرى بما في ذلك علم الاجتماع، وفي الوقت الحالي أصبح من الممكن إجراء تحليل المسار باستخدام البرامج الإحصائية مثل SPSS وSTATA من بين أمور أخرى، وتُعرف هذه الطريقة أيضًا بالنمذجة السببية، وتحليل بنية التغاير، والنماذج المتغيرة الكامنة،
كيفية نمذجة المسار - path modeling
يتضمن تحليل المسار باستخدام amos عادةً إنشاء مخطط مسار يتم فيه تحديد العلاقات بين جميع المتغيرات والاتجاه السببي بينها على وجه التحديد،فعند إجراء تحليل المسار يمكن؛ أولًا؛ إنشاء مخطط مسار الإدخال والذي يوضح العلاقات المفترضة، وبعد الانتهاء من التحليل الإحصائي سيقوم الباحث ببناء مخطط مسار الإخراج؛ والذي يوضح العلاقات كما هي موجودة بالفعل بناءً على التحليل الذي تم إجراؤه،
تتكون أنماط المسار أحيانًا من متغيرات مستقلة وتابعة موضحة بيانيًا بواسطة مربعات أو مستطيلات،والمتغيرات التي هي متغيرات مستقلة وليست متغيرات تابعة تسمى "الخارجية" من الناحية البيانية؛ حيث توجد هذه الصناديق الخارجية المتغيرة على الحواف الخارجية للنموذج ولها أسهم برأس واحد فقط.
لا توجد أسهم أحادية الرأس تشير إلى متغيرات خارجية، والمتغيرات التي هي فقط المتغيرات التابعة، أو المتغيرات المستقلة والتابعة على حد سواء ويُقال أنها "داخلية" من الناحية البيانية؛ حيث تحتوي المتغيرات الداخلية على سهم برأس واحد على الأقل يشير نحوها.
في المثال أدناه تم نمذجة المتغيرين الخارجيين (X1، وX2) على أنهما مرتبطان كما هو موضح بواسطة السهم، ولهذين المتغيرين تأثيرات مباشرة وغير مباشرة على المتغيرين الداخلين، أو العاملين التابعين ( Y1وY2).
في 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، وإذا أردت تحليل المسار باستخدام اموس فبإمكانك طلب الخدمة الآن،
قواعد تتبع المسار - Tracking rules
اقترح (Wright 1934)؛ من أجل حساب العلاقة بين أي مربعين في الرسم التخطيطي بشكل صحيح مجموعة، من قواعد رسم المسار لحساب الارتباط بين متغيرين؛ حيث يساوي الارتباط مجموع مساهمة جميع المسارات التي يرتبط بها المتغيران، وتُحسب قوة كل من هذه المسارات المساهمة كمنتج لمعاملات المسار على طول هذا المسار، وتتمثل هذه القواعد في:
♦ يمكن رسم السهم للأعلى وللأمام على طول السهم التالي أو تقديمه من شكل إلى آخر، ولكن لا تتقدم للأمام ثم للخلف،وتوجد طريقة أخرى للتفكير في هذه القاعدة هي أنه لا يمكنك أبدًا القفز من رأس سهم إلى آخر: ذيول الرأس، أو رؤوس الأطراف، وليس الرؤوس.
♦ يمكن تكرار كل متغير مرة واحدة فقط في سلسلة مسار معينة.
♦ لا يجوز تضمين أكثر من سهم ثنائي الاتجاه في كل سلسلة مسار.
.jpg)
تتبع المسار في نماذج غير قياسية Traceability in non-standard forms
توجد قاعدة إضافية إذا لم تكن المتغيرات المنمذجة موحدة تسمح بحساب التغايرات المتوقعة؛ طالما لا توجد مسارات تربط المتغيرات التابعة بالمتغيرات التابعة الأخرى، ويتم الحصول على أبسط حالة؛ حيث يتم صياغة جميع الفروق المتبقية بشكل صريح بالإضافة إلى القواعد الثلاثة المذكورة أعلاه، ويتم حساب التغايرات 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، وبإمكانك أن تتعرف علي مزيد من المعلومات عن تحليل المسار باستخدام amos؛ من خلال هذال المقال المتميز،
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)، ويتم 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)، 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.
شركة سندك الأفضل في التحليل الإحصائي
توصلنا مما سبق إلى أن تحليل المسار باستخدام amos ليست طريقة لاكتشاف السببية، بل هي طريقة لاختبار العلاقة بين مجموعة من المتغيرات، كما يتم استخدام الارتباط المتعدد لتحديد العلاقة بين المتغيرات المتعددة التي يمكن ترتيبها منطقيًّا في معادلة الانحدار المتعدد.
ومع النتائج وفقًا لإدخالها في معادلة الطريقة التدريجية؛ لمعرفة ما إذا كان المتغير يتأثر بالمتغيرات التي تسبقه، ومقدار ما يتم إضافته للتنبؤ بالمتغير التابع، كما يعتمد على نموذج توضيحي للعلاقات بين المتغيرات المختلفة بالاعتماد على البحوث السابقة والنظريات المتعلقة بالظاهرة، لكنه لا يشير إلى سببية محددة مثل التحكم في متغير مستقل تجريبيًّا وفحص تأثيره على متغير تابع.
ولكنه خطوة متقدمة في طريقة الارتباط البسيطة، كما أنه في تحليل المسار، يمكن للباحث أن يجد علاقات التأثر والتأثير بين المتغيرات التي يبحث عنها بغض النظر عما إذا كانت هذه المتغيرات مستقلة أم متتبعة، على عكس تحليل الانحدار يمكن للباحث تحديد تأثير المتغيرات المستقلة على المتغيرات التابعة، ولا تسمح له نماذج تحليل الانحدار بدراسة تأثير المتغيرات التابعة على بعضها البعض.
شركة مكتبتك الأفضل في إجراء خطوات التحليلات الإحصائية، وكذلك هي الأفضل في استخدام كافة برامج التحليل الإحصائي مثل spss، وآموس، وبإمكانك أن تحصل على خدمات الشركة المميزة؛ من خلال التواصل عبر الواتساب الخاص بالشركة، فلا تفوت خدماتنا المميزة!