السبت، 29 أكتوبر، 2016

التحليل العاملي

التحليل العاملي

لمحة تاريخية: كانت البداية لأسلوب التحليل العاملي مع بداية القرن العشرين مع العالميـن كـارل بيرسـون K. pearson  وتشــارلـز سبيرمان C.Spearman  لتعريـف وقياس الذكاء. وقد أدى التطور في مجال الحاسبات إلى زيادة الاهتمام بأسلوب التحليل العاملي (جونسون و وشرن ، 1998).

وفي النصف الثاني من القرن العشرين قام "ريموند كاتل" باستخدام التحليل العاملي ليخفض قائمـة تحتوي على اكثر من 4500 سمة من عوامل الشخصية الى 16 ســمة. وقد اطلق كاتل على هذه الدراسة عنوان "اختبار عوامل الشـخصية السـتـة عشـــر". وبعد ذلك اصبحت طريقة كاتل في التحليل العاملي تشكل الأساس في استخدام هذا الاسلوب وذلك لخفض عـدد كبير من الملاحظـات الى عدد اقل يصلح لقياس تكوين أو تكوينـات غير قابلـة للملاحظــة المباشرة (ابو علام ، 2003).

الهــدف: إن الهدف الأساسي من التحليل العاملي هو _ إن أمكن تحقيق ذلك _ توزيـع المتغيرات إلى مجمـوعـات صغيـرة تسمى كل مجموعة " عامـل " Factor  ولذلك يسمى هـذا التحليل بإختزال البيانات Data Reduction . وتكون المتغيرات الموجودة في كل عامل مرتبطة مع بعضها ارتباطاً قوياً ولكن ارتباطها بمتغيرات المجموعـات الأخـرى يكون ارتباطا ضعيفاً.

متى يستخدم التحليل العاملي؟ يستخدم التحليل العاملي في الأبحاث التي تحتوي على سـؤال يشمل مجموعة كبيرة من المتغيرات  لانه يصعب ملاحظة هذه المتغيرات بهذه الصورة. فمثلا ً نستخدم التحليل العاملي لمعرفة فوائد استخدام الأنظمة الخبيرة من ضمن مجموعة كبيرة من المتغيرات، وكذا لمعرفة فوائد أسلوب حلقات الجودة Qcs .

وهناك طريقتان لاختصار المتغيرات في عدد اقل من العوامل هما:
o      طريقة المكونات الرئيسية      Principal Components
o      طريقة التحليل العاملي                 Factor  Analysis
وكلا الطريقتين تقدمان نتائج متشابهة الا ان الطريقة الاولى هي الأكثر استخداماً لانها الأبسط والأكثر قابلية للتفســـير.

موقع أسلوب التحليل العاملي في البرنامج SPSS.
يقع أسلـوب التحليل العاملي في برنامج الحزمة الإحصائيـة SPSS    تحت مسمى Data Reduction   من خـلال النافـذة الرئيسيـة للحزمة في شريط القوائم المنسدلة تحت عنوان " التحليل الإحصائي" Statistics  أو Analyze  ، والخطوات هي :
Statistics
Data Reduction
Factor
Principal Components

حجم العينـــة:
تشير معظم الدراسات الى شرط تناسب حجم العينة مع عـدد المتغيرات المستخدمة في التحليل. لذا فإن القاعدة العامة في هذا المجال تشترط ان يكون حجم العينة على الأقل يساوي 3 أضعاف  عدد المتغيرات.

كيفية اختيار العوامل الخاصة بالتحليل العاملي:
يتم اختيار العوامل الخاصة بالتحليل العاملي وفقاً للآتي :
1.    عدد العوامـل التي يتم اختيـارها يجب أن يكـون قيمـة الجـذر الكامن لها Eigenvalue  " واحد أو أعلى " وذلك باستخدام طريقة التدوير المتعامد Principal Components للتحليـل وطريقـة Varimax للتدوير.
ويمثل العامـل الاول مجموعـة المتغيرات التي تفسر اكبر قدر من التباين الكلي. ويمثل العامـل الثاني مجموعة المتغيرات التي تفسر أكبر قدر من التباين المتبقي بعد استخلاص العامـل الأول ، وهكـذا لبقية العوامل (الجذر الكامن هو دالة نسبة التباين الذي يسهم به كل عامل).
2.    يجب أن تكون نسبة التباين الإجمالية المفسرة Variance Explained     أكثر من 50 % .


اختيار المتغيرات الخاصة بكل عامل وتسمية العوامل:
نظراً لان أسلوب التحليل العاملي يقوم بوضع قيم لكل متغير من متغيرات الدراسة في كل عامـل من العوامل التي تحقق قيمـة الجذر الكامن المطلوب ، لذا يجب اختيار قيمة واحـدة للمتغير. وهذه القيمة الواحدة تمثل " أعلى قيمة " لذلك المتغيـر أمام أي عامـل وتسـمى معامـلات التحميـل  Factor Loadings .
( يفضل أن تكون معاملات التحميل  التي يتم اختيارها +/– 0.4 وأعلى ). ونتيجة لذلك يتكون كل عامل Factor من مجموعة المتغيرات. ثم بعد ذلك يتم تسمية كل عامل وفقاً لمدى التجانس بين المتغيرات الموجودة في هذا العامل.


ليست هناك تعليقات:

إرسال تعليق