BM-Publisher
اختبار انموذج قياس لجودة تصميم نظام المعلومات االدارية بأستخدام التحليل العاملي التوكيدي الخطوات التفصيلية في اطار دراسة تطبيقية *
احمد يونس السبعاوي جامعة الموصل /كلية االدارة واالقتصاد معلومات المقالة تاريخ البحث االستالم 1027/9/8 : تاريخ التعديل 1027/20/21 : قبول النشر 1027/22/29 : متوفر على األنترنيت1029/6/12:
الكلمات المفتاحية : قياس الجودة نظام المعلومات االدارية التحليل العاملي التوكيدي برنامج AMOS مؤشرات حسن المطابقة
الملخص تناااول البحاا قضااية اساسااية تتعل ا بتطااوير واختبااار المقاااييس باسااتادام واحااد ماان اهاا اسااالي التحلياال االحصائي متعدد المتغيرات والمتمثل بالتحليل العاملي التوكيدي .اذ ان هذا االسلوب اصبح شائع االستادام كثيرا في االدبيات االجنبية فاي حاين ان االدبياات العربياة اغفلات اساتادام هاذا االسالوب وال زالات تساتادم االساالي التقليدية في تقوي ثبات ومصداقية المقاييس .ولقد انعكست هذه المسألة على جودة المقاييس الماتبرة او المطاورة من قبل الباحثين .لذلك فلقد هاد البحا الحاالي الاى جاذب انتبااه البااحثين الاى هاذا االسالوب وبياان اهميتا فاي مجال اختبار المقاييس والنظريات .فضاال عان بياان الاطاوات االساساية السالوب التحليال العااملي التوكيادي فاي مجال تطوير المقاييس واختبارها .ولبيان هذه الاطوات تفصيليا فلقاد تا تبناي دراساة تطبيقياة هادفت الاى اختباار احد مقاييس جودة تصمي نظام المعلومات االدارية وذلك من خالل عينة قوامها ( )132من العااملين فاي بعا مصار مدينة دهوك .وت استادام برنامج AMOSاالحصائي (االصدار )12لتحليل البيانات واختبار انموذج القياس والتعر على مدى مطابقة االنموذج للبيانات .وبينت النتائج ان انموذج القياس المكون من خمسة عوامال كامنة مرتبطة مع بعضها (المحتوى والتوقيت والشكل واالقتصاد وامن المعلومات) كاان ذو مصاداقية فاي تمثيال بنية مفهوم جودة تصمي نظام المعلومات .ولقد شاصت النتائج وجود مشاكل في بع المتغيرات المقاسة والتي تحتاج الى مراجعة في حال تبنيهاا فاي الدراساات المساتقبلية .فضاال عان ذلاك فاأن العامال الكاامن المسامى البعاد االقتصادي يعاني من مشاكل في عملية قياس جودة تصامي نظاام المعلوماات اذ ان ثباات هاذا العامال فاي عملياة القياس ل تتحق . © 1029جامعة المثنى .جميع الحقوق محفوظة
Abstract The research take up with an essential issue that relate to develop and test the instruments by using one of the most important multivariate statistical analysis , which represents the Confirmatory Factor Analysis (CFA). This technique became common in foreign literature while the Arabic literature is rarely use in this technique , And still using the traditional methods to evaluate the reliability and validity of instruments are still commonly used. This issue reflected on the quality of the tested and developed instruments. Thus, this research aims to attract the attention of researchers to the CFA, to show the importance role in the field of instruments test and theories, and to explain the stages of CFA in details. To explain the stages of CFA in details, an empirical study has been achieved. The main purpose of the empirical study is to assess an instrument of quality of management information systems design. The sample included (235) subjects were collected from a group of banks in Duhok city. AMOS (V21) has been employed to test the measurement model and identify the goodness of model fit. The result of the empirical study showed that the model with five correlated constructs (content, time, form, economy, and security) is valid and fit to the data. On the other hand, the results indicate that there are some observed variables need to be revised. As well the underlying factor that named economical dimension suffers from some problems in the measurement process the quality design of information system . The stability of this factor of the measurements has not been achieved.
Corresponding author : G-mail addresses : AhmedYounis.Alsabawy@gmail.com.
*
© 2019 AL – Muthanna University . All rights reserved . DOI:10.18081/MJAES/2019-9/8 - 39 .
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1
المقدمة لقد اسهمت التطورات في االسالي االحصائية والتاي وظفات في العلوم السالوكية بشاكل كبيار فاي تعاياا االختباارات المتعلقاة بهاذه العلااوم وبااصااة فااي مجااال اختبااار الفرءاايات واالجاارا ات المتعلقة باختبار صحة المقااييس وثباتهاا ومصاداقيتها .فضاال عان ذلااك فلقااد اصاابحت عمليااة تطبي ا هااذه االختبااارات ماان السااهولة بمكان وبااصة مع تاوافر عادد كبيار مان البرامجياات االحصاائية والتااي امتااازت بسااهولة االسااتادام والااتعل والدقااة والساارعة فااي استاراج النتائج. لقد تطورت ادوات بنا واختبار الصدق والثبا للمقاييس ويعاد التحليل العاملي االستشاكافي Exploratory Factor Analysis واحااد ماان اه ا التقنيااات االحصااائية المسااتادمة فااي مجااال قياااس الظواهر السلوكية والتعر على اه المتغيرات التي مان الممكان ان تستادم في قياسها .اما التطور االخر والذي ال يقل اهمياة عان التحليل العاملي االستشكافي فلقد كان في ستينيات القرن الماءي والاااذي تمثااال بظهاااور ماااا يعااار بالتحليااال العااااملي التوكيااادي .Confirmatory Factor Analysisلقااد فااتح هااذا التحلياال الباااب اماااام اختباااار المقااااييس التاااي تااا بنائهاااا باعتمااااد االسااالوب العاملي االستشكافي او غيره من التقنيات االحصائية او تلاك التاي استندت الاى االرار النظرياة فاي بنائهاا .وذلاك للتأكاد مان الصادق البنائي لهذه المقاييس ومن قدرة العوامال الكامناة علاى تمثيال بنياة المفهوم المقاس .اذ اصبح هاذا االسالوب واحادا مان اها االساالي التي تستادم فاي اختباار النظرياات والتأكاد مان صاحتها .علماا ان اختبار هذه المقاييس باستادام هذا االسلوب يت مان خاالل بناا او تطوير ما يعر بأنموذج القياس .Measurement Model وعلى الرغ من االستادام الواسع للتحليال العااملي التوكيادي فااي الكتابااات االجنبيااة فضااال عاان اهتمااام االدبيااات االحصااائية بتطااويره اال انا ال زال محاادود االسااتادام فااي االدبيااات العربيااة الماتلفة وبااصاة فاي مجاال نظا المعلوماات االدارياة .اذ ال زال التركيا منصبا على التحليل العااملي االستشاكافي وعلاى اساتادام االسالي االحصاائية التقليدياة فقاو .وهاذا ماا يمثال قضاية اساساية من الممكن ان تانعكس سالبا علاى جاودة بناا المقااييس واختبارهاا ومصداقيتها .ولقد ت تشايص هذه القضية في الدراساات االجنبياة فااي تسااعينيات القاارن الماءااي .اذ اشااار ) )Chau (1997الااى وجود قضية اساسية تتعل بابحاث نظ المعلومات االدارياة وهاي حالة الضعف في خصاائص ادوات القيااس والتاي مان الممكان ان تؤدي الى استنتاجات خارئة .ولقاد اساتند فاي هاذا االساتنتاج علاى بع الدراسات المسحية التي اجريت على البحوث المنشورة في بعا مجااالت نظا المعلومااات .ويشااير هااذا الباحا الااى بعا الدراسااات فااي هااذا المجااال فعلااى ساابيل المثااال وجاادت احاادى الدراساااات التاااي راجعااات 227دراساااة محكماااة فاااي مجاااال نظااا
المعلومااات ان اكثاار ماان %60منهااا ل ا تق ا باااجرا اي ن اوع ماان اختبارات المصداقية الدأة القياس .فضاال عان ذلاك فاأن احاد اها االنتقاااادات الموجهاااة الاااى االبحااااث فاااي مجاااال نظااا المعلوماااات االدارية هو ان معظ المقااييس قاد فشالت فاي مقابلاة الحاد االدناى من معايير الثبات والمصداقية ( .)Chau, 1997وينعكس الانقص او الالل في المقاييس على ارباك التفسيرات لنتائج البح ويكون عائقااا امااا تطااوير المعرفااة التراكميااة والتااي ماان الممكاان ان تكااون اساسا لتطبيقات نظام المعلومات ( Doll, Xia, &Torkzadeh, .)1994ولقد انعكست هذه القضية على جودة المقااييس المطاورة من قبل الباحثين ونتج عنها مشاكل ومنها: ان اختبار الاصائص السيكومترية للمقاييس اقتصار فاي كثيار ماااان االحيااااان علااااى اسااااتادام االسااااالي التقليديااااة وبااصااااة كرونباااال الفاااا فاااي حاااين ان التحليااال العااااملي التوكيااادي مااان الممكن ان يوفر اسالي اكثر تطاورا ومان الممكان ان يات مان خاللهااا تجن ا المشاااكل التااي تعاااني منهااا االسااالي التقليديااة ( .)Brown, 2015وهذا ماا انعكاس علاى مساألة مهماة وهاي الاانقص فااي اختبااار الصاادق البنااائي للمقاااييس فااي مجااال ادارة االعمال بعامة ونظ المعلومات بااصاة وبشاكل علماي دقيا وبما يضمن ان تكون صالحة لقياس الظاهرة التاي وجادت مان اجلها. ادت حالاااة اغفاااال اساااتادام التحليااال العااااملي التوكيااادي الاااى التكرار في استادام التحليال العااملي االستشاكافي لمقااييس قاد ت اختبارها مسبقا بهذا االسلوب علما ان هذه المقاييس ل تعد بحاجة الى االختبارات االستشكافية بقدر الحاجة الى التأكد من صاادق بنائهااا باعتماااد التحلياال العاااملي التوكياادي .وهااذا مااا قااد يااااؤدي الااااى نتااااائج تربااااك الباااااحثين بشااااأن هااااذه المقاااااييس. ويشاير( )Doll et al, 1994ان الكثيار مان ادوات القيااس قاد راااورت باالساااتناد الاااى الدراساااات االستشاااكافية او انااا اعياااد اختبارها باستادام التقينات االستشكافية ولكان اساتكمال دورة البح ا يتطل ا ان ياات اختبااار هااذه االدوات وتحليلهااا باعتماااد التحليل العاملي التوكيدي والذي يوفر اختبارات اكثر نظامياة وقاااوة الختباااار بنياااات (هيكلياااات) المفهاااوم البديلاااة مااان تلاااك الموجااودة فاااي التحليااال العااااملي االستشاااكافي .علماااا ان كاااالم الباااحثين اعاااله كااان يتمحااور حااول مقاااييس رءااا المسااتفيد النهائي ولكن هذه المسألة تعد عامة في مجاال نظا المعلوماات االدارية. مشكلة الدراسة وفرضيتها لقد ركا البح الحالي على تنااول موءاوع التحليال العااملي في ارار تطبيقي .وذلك من خالل دراساة تطبيقياة يات مان خاللهاا توءيح التحليل العاملي التوكيدي .بنا ا على ذلك فلقد تا اختياار احد مقاييس جودة تصمي نظام المعلومات والمعد من قبال الشالبي
9
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 ( )1002ليت اختباره في اراار التحليال التوكيادي .وكانات مشاكلة البح على النحو االتي : هاال ان االنمااوذج العاااملي المكااون ماان خمسااة ابعاااد مرتبطااة مااع بعضها (المحتوى والتوقيت والشكل واالقتصاد وامن المعلوماات) يصلح لتمثيل بنية مفهوم جودة تصمي نظام المعلومات االدارية؟ امااا فيمااا يتعل ا بفرءااية البح ا فنظاارا العتماااد االنمااوذج علااى التأصيل النظري واالستناد الاى الدراساات التطبيقياة فلقاد افتار البح االتي : يمكن تمثيل بنية مفهوم جودة تصمي نظام المعلومات االدارية من خاااالل خمساااة متغيااارات كامناااة مرتبطاااة ماااع بعضاااها (المحتاااوى والتوقيت والشكل واالقتصاد وامن المعلومات). اهمية الدراسة واهدافها لقاااد مثااال الااانقص فاااي الدراساااات العربياااة المتعلقاااة بالتحليااال العاملي التوكيدي دافعاا اساسايا لتنااول هاذا الموءاوع لاذلك فاأن اهميااة الدراسااة تتمثاال فااي اسااهامها فااي سااد جااا بساايو ماان هااذا النقص في مجال فه واستادام التحليل العاملي التوكيدي وتاويد الباااحثين بفكاارة عامااة عاان التحلياال العاااملي التوكياادي وتحفياااه لتبني مثل هذه التحليالت متعددة المتغيرات .اءف الى ذلاك فاأن الدراسة تناولات اها جوانا التحليال العااملي التوكيادي والمتمثال باطاااوات التحليااال ماااع رفااادها بمثاااال تطبيقاااي باساااتادام برناااامج AMOSاذ ركاااا البحااا علاااى تفاصااايل الاطاااوات ودعمهاااا باالشكال التوءيحية للبرناامج وللنتاائج مماا سيساهل عملياة تعلا اساساايات التحلياال باعتماااد هااذا البرنااامج .وتمثلاات اهاادا البح ا باالتي : .2جذب انتباه الباحثين فاي ماتلاف المجااالت السالوكية نحاو هاذا االساااالوب االحصااااائي والااااذي يعااااد اساااالوب تحلياااال متعاااادد المتغياارات في ا الكثياار ماان الماايااا التااي تمياااه عاان االسااالي االخرى. .1تناااول خطااوات اختباااار المقاااييس باساااتادام اساالوب التحليااال العاملي التوكيدي بشكل تفصيلي وذلك من خالل عر هاذه الاطوات مع التركيا على الجوان المهمة والقضايا االساسية التي من الممكن ان تواج الباح في كل خطوة. .3رفااد هااذه الاطااوات بدراسااة تطبيقيااة عاان احااد مقاااييس جااودة تصاامي نظاااام المعلوماااات االدارياااة ياات مااان خاللهاااا اعطاااا تفاصيل واءحة عن كيفية تنفيذ كل خطوة باساتادام البرناامج االحصاااائي AMOS 21والمااااتص فاااي النمذجاااة البنائياااة والتحليل العاملي التوكيدي.
االطار النظري خلفية نظرية عن التحليل العاملي التوكيدي يمثااال التحليااال العااااملي احاااد اهااا االدوات االحصاااائية ذات االستادام الشائع في ماتلف المجاالت العلمية ولقد كانات الباذرة االولى لهذا التحليل على يد العال سبيرمان فاي عاام .2901اذ ان هااااذا العااااال قااااام بتطااااوير مااااا يعاااار اليااااوم بالتحلياااال العاااااملي االستشااكافي ( .)Thompson, 2004ويعاار التحلياال العاااملي االستشااكافي علااى ان ا واساالوب احصااائي يسااتادم الكتشااا او التحقا ماان المصااادر االكثاار اهمياة للتغاااير والتباااين فااي البيانااات المشاهدةو).(Reyment & Joreskog, 1996: 110 امااا التحلياال العاااملي التوكياادي فاايمكن القااول عنا انا حاادي نسبيا ويمثل احد اه التحديثات التي اجريت على التحليل العااملي Structural Equation ونمذجاااااة المعاااااادالت البنائياااااة .Modelingولقااد تطوربشااكل ملحااوظ ماان خااالل جهااود العااال الساااويدي .Karl Gustav Jöreskogاذ عمااال هاااذا العاااال وبالتعاااون مااع العااال Arthur S. Goldbergerعلااى انتاااج لوغارتميااة لتقاادير المعلمااات واختبااار مطابقااة انمااوذج المعااادالت البنائيااة مااع العاماال الكامنااة (مطابقااة االنمااوذج العاااملي باعتماااد االحتماااالت العظمااي) وبهااذه الطريقااة فلقااد ت ا ماااج مفاااهي ماان التحليااال العااااملي ماااع نمذجاااة المعاااادالت البنائياااة .وايضاااا فاااان Jöreskogقام بالتمييا بين ثالثاة اناواع مان المعلماات فاي اراار انموذجاااا (التحلياااال العاااااملي التوكياااادي) وهااااي الحاااارة والثابتااااة والمقياادة .وفيمااا يتعلاا باالنجاااز االخاار والمهاا الااذي قدماا هااذا العال فلقد قام بتصمي برنامج احصائي لتطبي هاذه اللوغارتمياة والمعاارو حاليااا بأس ا ( .)Mulaik , 2005( )LISRELلقااد مضى على استادام التحليل العاملي االستشاكافي أكثار مان 200 سااانة وذلاااك لبناااا ادوات قيااااس فاااي الكثيااار مااان فاااروع المعرفاااة االكاديمياااة اماااا الياااوم فاااان التحليااال العااااملي التوكيااادي يساااتادم الختباااار مااادى وجاااود هاااذه المفااااهي النظرياااة Theoretical .)Schumacker & Lomax, 2010( Constructs ان هااذا االساالوب االحصااائي المتميااا احاادث نقلااة نوعيااة فااي مجااال التحلاايالت االحصااائية اذ ان ا نقاال الباااحثين ماان االعتماااد الكلااي علااى االسااالي االستشااكافية فااي مجااال بنااا المقاااييس الااى االعتماد على الدراسات المتعلقاة باختباار هاذه المقااييس مان اجال التأكااد ماان صاادقها البنااائي وخصائصااها الساايكومترية .لااذلك فااأن ( Anderson and Gerbing (1988يطلقاون علاى هاذا الناوع من التحليل تسمية وانموذج القيااس التوكياديو Confirmatory .Measurement Modelويعار التحليال العااملي التوكيادي على ان نوع من اناواع نمذجاة المعاادالت الهيكلياة والاذي يتعامال بشااااكل اكثاااار تحدياااادا مااااع مااااا يعاااار باااا وانمااااوذج القياااااسو ) (Measurement Modelوالاااذي يشاااير الاااى العالقاااة باااين
20
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 المتغياارات المقاسااة او المشاااهدة او مااا يعاار بمؤشاارات القياااس ) (Observed measures or Indicatorsوالعوامال الكامناة ).)Brown, 2015: 1( (Latent variables or factors وينظاار الي ا ( )Teo, Tsai, & Yang, 2013: 4علااى ان ا اسلوب يستادم بشكل واسع الختباار انماار العالقاات باين عوامال ماتلفااة علمااا ان كاال عاماال فااي النمااوذج مقاااس بمجموعااة ماان المتغياارات المقاسااة .يالحااال ماان خااالل هااذه التعاااريف ان الغايااة االساسااية ماان اسااتادام التحلياال العاااملي التوكياادي هااو لبنااا مااا يعر باانموذج القيااس والاذي بادوره يكاون مساوتال عان تحدياد مؤشرات القياس التي يات توظيفهاا لقيااس كال عامال مان العوامال الكامنااة فااي االنمااوذج الكلااي وبيااان العالقااة بااين هااذه المؤشاارات والعوامل الكامنة. يتشاب التحليل العاملي االستشكافي والتوكيدي في الغاية االساسية والمتمثلااة بانتاااج العالقااات المشاااهدة بااين مجموعااة ماان مؤشاارات القياااس فااي ارااار مجموعااة صااغيرة ماان العواماال الكامنااة .ولكاان االختال االساسي في االسالوبين يتمثال بعادد وربيعاة التحديادات والقيااود الموءااوعة مساابقا علااى النمااوذج العاااملي .ففااي التحلياال العاملي االستشكافي ال يوجد تحديدات توءاع علاى عادد العوامال او علااااى العالقااااة بااااين العواماااال المشااااتركة ومؤشاااارات القياااااس (تشاابعات العواماال) .بمعنااى اخاار فااان الباح ا يوظااف التحلياال العاااملي االستشااكافي كتكنيااك استشااكافي او وصاافي لتحديااد العاادد المناس ا ماان العواماال المشااتركة والكتش اا اي ماان المتغياارات المقاسااة ماان الممكاان ان تكااون مؤشاارات مالئمااة لقياااس العواماال الكامنة الماتلفة .اما في حالة التحليل العاملي التوكيادي فالباحا وبشكل مسب يحادد عادد العوامال ونماو عالقاة مؤشارات القيااس بهذه العوامل الكامنة .ان التحدياد المساب لتحليال العامال يقاوم فاي ارار جودة التحليل النتاج مصفوفة االرتباار (التغااير) لمؤشارات القياااس .لااذلك وعلااى عكااس التحلياال العاااملي االستشااكافي فااان التحلياال العاااملي التوكياادي يتطل ا اثبااات تطبيقااي قااوي او اساااس مفاهيمي ليكون موجها و مرشدا لتحديد وتقوي االنموذج العااملي. بنا على ذلك فالتحليل العاملي االستشكافي يعد نموذجيا في حال استادام في المراحل االولى من تطوير المقياس واختباار صادق بنا المفهوم فاي حاين ان التحليال العااملي التوكيادي يساتادم فاي مراحل الحقة بعد التأكد من ان بنياة المقيااس قاد تا بنااته اعتماادا علااى اسااس تطبيقيااة سااابقة (التحلياال العاااملي االستشااكافي او اي اسااالي احصااائية استشااكافية اخاارى) وكااذلك تاا تدعيماا بااأرر نظرية (.)Brown, 2015 فضال عن ذلك فان التحليل العاملي التوكيدي يتطل مان الباحا ان يحاادد مجموعااة ماان التوقعااات والمتعلقااة بثالثااة ابعاااد تتمثاال ب ا ( )2( :)Thompson, 2004عدد العوامال ( )1المتغيارات التاي تعكااس او تقاايس العواماال المحااددة فااي االنمااوذج ( )3الااى اي حااد هذه العوامل مرتبطة مع بعضها البع .
وماان الجاادير بالااذكر اناا عناادما ياات اسااتادام التحلياال العاااملي االستشااكافي لبنااا اداة قياااس معينااة (اسااتمارة اسااتبانة علااى ساابيل المثال) فأن من غير المسموح للباحا ان يقاوم باساتادام التحليال العاااملي التوكياادي علااى نفااس البيانااات التااي تاا اسااتادامها فااي التحليل العاملي االستشكافي بل يج على الباح ان يقوم بجماع بيانات جديدة يت من خاللها التأكد من صدق اداة القيااس التاي قاام ببنائهاااا وثباتهاااا وهاااذا ماااا اكااادت عليااا الكثيااار مااان الدراساااات والكتابات االحصاائية فاي هاذا المجاال مثال ( )Bollen, 1989و ( )Harrington, 2009و ( )Hurley et al., 1997و ( )Raykov & Marcoulides, 2010و (.)Kline, 2016 ان السب ورا هذا االستادام المتااياد لهاذا االسالوب االحصاائي هاااو المااياااا التاااي مااان الممكااان تحصااايلها منااا وكاااذلك مجااااالت االستادام المفيدة بشكل كبير للباحثين .ويشير ) Hau (1995الى اربع ماايا اساسية للتحليل العاملي التوكيدي تتمثل ب : .2اناا يمكاان الباحاا المفترءة.
وبشااكل مسااب
ماان تحديااد بنيااة العاماال
.1انااا يمكااان الباحااا وبطريقاااة متميااااة او فريااادة مااان تقااادير العالقات بين مؤشرات القياس والعوامل الكامنة. .3ان يمكن الباح من اختبار حسن مطابقة االنموذج للبيانات. .1انا يمكاان الباحا ماان تقااوي قاادرة النماااذج البديلااة علااى حساان المطابقة مع البيانات ذاتها. خطوات التحليل العاملي التوكيدي في اطار الدراسة الميدانية تمثاااال الاطااااوات واالجاااارا ات الااصااااة بالتحلياااال العاااااملي التوكياادي الااركن االساااس فااي هااذا التحلياال وماان الضااروري ان يفها الباحا هاذه الاطاوات ماان اجال ان تكاون اجارا ات اختبااار االنماااوذج صاااحيحة ودقيقاااة مماااا ساااينعكس بالتاااالي علاااى جاااودة االنموذج في عملية القياس .ولضمان الفه الجيد لاطوات التحليل العااااملي التوكيااادي فلقاااد ارتاااأى الباحااا ان يقاااوم بشااارح هاااذه الاطوات في ارار الدراساة التطبيقياة وذلاك ليكاون هنااك توافا وتاااامن بااين شاارح هااذه الاطااوات فااي ارارهااا النظااري وبااين االجااارا ات التطبيقياااة الختباااار االنماااوذج .تبناااي البحااا الحاااالي مقياااس جااودة تصاامي نظااام المعلومااات االداريااة المعااد ماان قباال الشاالبي ( )1002ولقااد ت ا توزيااع االسااتبانة عل اى مجموعااة ماان العاااملين فااي المصااار فااي مدينااة دهااوك وكااان العاادد لنهااائي لالستمارات المستحصالة والصاالحة للتحليال ) (235مان مجماوع 186استمارة وهذا ما يجعل نسبة االستجابة .%81.2 وفيما يتعل بافتراءات التحليل العاملي فأن حج العينة كان مطابقا لما اشارت ل الكثير من االدبيات وهو ان يتجاوز الا 100 مشاهدة ( .)Gerbing & Anderson, 1993وفيما يتعل باالقي
22
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 المفقودة فل يكان هنااك قاي مفقاودة لاذلك لا يات اتاااذ اي اجارا بهذا الشأن .اما التوزيع الطبيعي للبيانات فلقد ت اختباره باساتادام االختباارات االحصااائية المتعلقاة بااااللتوا Skewnessوالااتفلطح .Kurtosisولقد ربو ) Finney and DiStefano (2006بين استادام رريقة االحتماالت العظمى للتقادير ماع التوزياع الطبيعاي لبيانات المتغيرات المستمرة ولقد توصالوا الاى نتيجاة مفادهاا انا من الممكان ان يات اساتادام هاذه الطريقاة فاي حاال كاون البياناات موزعااة توزيعااا ربيعيااا او ان التوزيااع كااان غياار ربيعااي معتاادل (االلتوا اقال مان 1والاتفلطح اقال مان )7اماا فاي حاال التوزياع غير الطبيعي بشدة فال يوصى باستادام هذه الطريقاة .وفاي اراار الدراسة الحالية كانت اعلى قيمة التوا ( )-2.316في حين كانات اعلاااى قيماااة تفلطاااح ( )1.802وهاااي قاااي تشاااير الاااى ان توزياااع البيانات كانت ربيعيا. اما البرمجية االحصائية المساتادمة فاي التحليال فهاي AMOS 21وسيت توءيح خطوات التحليل باعتماد هذه البرمجياة بشاكل مفصااال .ويتضااامن التحليااال العااااملي التوكيااادي خمساااة خطاااوات اساسية تتمثل باالتي: الخطوة االولى :تحديد االنموذج Model Specification تمثل عملية تحديد االنموذج المرحلة االولى االساسية في بناا واختبار انموذج القياس العاملي التوكيادي .وفاي اي نماوذج قيااس توكياادي ماان الممكاان ان ياات افتاارا الكثياار ماان العالقااات بااين مجموعااة ماان المتغياارات مااع الكثياار ماان المعلمااات التااي تاضااع للتقدير .لذلك فأن الكثير من النمااذج العاملياة مان الممكان ان يات صاااياغتها علاااى اسااااس العدياااد مااان العالقاااات المفترءاااة باااين المتغيااارات المقاساااة والعوامااال الكامناااة ( & Schumacker .)Lomax, 2010 ان اهااا االعتباااارات التاااي تؤخاااذ فاااي الحسااابان عناااد تحدياااد االنموذج هي شكل االنموذج الذي سيت تبني وبشكل اكثر تحديدا اي نوع من النماذج سايكون انماوذج القيااس وماا هاي المتغيارات التاي سيتضامنها ( .)Hoyle, 2012فعلاى مسااتوى شاكل او نااوع االنموذج يمكن القول ان هناك الكثير من االنموذجات من الممكان ان يت تبنيها ومنها ان تكون العوامل الكامنة مترابطة مع بعضها او في بع االنموذجات تكون هذه العوامل غيار مترابطاة وفاي انموذجات اخارى قاد تكاون اخطاا القيااس مترابطاة ماع بعضاها وفااي اخاارى ال يوجااد هناااك تغاااير او تاارابو بااين اخطااا القياااس للمتغيرات المقاسة وقد يكون االنماوذج العااملي التوكيادي متعادد االبعاد او العوامل .ان من اه المسائل التي تؤخذ بنظر االعتباار عند تحديد انموذج القيااس هاو ان يات تحدياد ربيعاة المعلماات فاي االنموذج وفي هذا االرار فاأن المعلماات تنقسا الاى ثالثاة اناواع (Brown & ( )Holmes-Smit2011( )Harrington, 2009 :)Brown, 2015( )Teo et al., 2013( )Moore, 2012
النوع االول هو المعلمات الثابتا Fixed Parametersوهاي تلك المعلمات التي ال يت تقديرها من البيانات انما يت تحديادها من قبل الباح بقيمة معيناة وتكاون هاذه القاي غالباا صافر او واحد وتشيرقيمة الصفر الاى عادم وجاود عالقاة يات تقاديرها بين المتغيارات وال يوجاد مساار بينهاا (ال يوجاد ساه باين هاذه المتغيرات) .او قاد يات اساتادام قيماة واحاد فاي المعاال الثابتاة (وهو القيمة االكثر استاداما) في حاال تثبيات معامال التحميال الحد مؤشرات قياس المتغير الكاامن .فعلاى سابيل المثاال فاان االنمااوذج ال يمكاان تقااديره (كمااا ساانالحال الحقااا فااي برنااامج )AMOSمااا ل ا ياات تثبياات معاماال التحمياال الحااد مؤشاارات قياس كل عامل كامن في االنموذج والسب في ذلك هو ان ال يمكاان تقاادير المعلمااات فااي االنمااوذج مااال ياات اعطااا مقياااس Scaleلكل العوامل الكامنة .ولحل هذه االشكالية فأن الطريقة المثلى هنا تتمثل باختيار احد مؤشرات القيااس (افضال مؤشار يصااف المتغياار الكااامن) والااذي يطل ا علي ا المتغياار المرجااع Reference Variableويت هنا تثبيت معامل التحميل لهاذا المتغياار لتكااون قيمت ا واحااد وهااذا مااا ساايجعل العاماال الكااامن يقاس على نفس مقياس المتغير المرجع. يتمثاال النااوع الثاااني ماان المعااال بمااا يعاار بالمعلمااات الحاارة Free Parametersوهاذه المعلماات تكاون غيار معلوماة او مجهولااااة Unknownوياااات تقااااديرها ماااان خااااالل البيانااااات المشاااهدة (البيانااات التااي تاا تجميعهااا ماان خااالل المتغياارات المقاساااة) .وماااان خااااالل عمليااااة التحلياااال العاااااملي التوكياااادي سيحصل الباح على قاي هاذه المعلماات مثال قاي التحميال او التشاابعات لكاال عاماال وقااي ارتبااار العواماال وخطااا القياااس. وسااتتكفل عمليااة التحلياال هااذه بايجاااد افضاال قيمااة لكاال معلمااة حاارة ت ا تقااديرها والتااي تاف ا االختالفااات بااين مصاافوفات التباين-التغاير المقاسة والمتوقعة. امااااا النااااوع الثالاااا فهااااو المعلمااااات المقياااادة Constrained Parametersوهي تلاك المعلماات التاي تكاون قيمهاا محاددة لتكاون مساااوية لقيمااة معينااة مثال واحااد او صاافر او ان تكااون مساوية لقيمة معلمات اخرى في النموذج والتاي سايت تقاديرها عند اختبار االنموذج .ان المعلمات المقيدة هاي االخارى تكاون مجهولااة مثاال المعلمااات الحاارة ولكاان فااي هااذه الحالااة فااأن المعلمات ليست حرة لتتشبع او تتحمل بأي قيمة انما مقيدة بقاي معينة. ان اكثاار المشاااكل التااي تحاادث فااي انموذجااات القياااس وفااي عملية تحديدها بااصة تتمثل في ربيعة العالقة بين العامل الكامن والمتغيرات المقاسة .وفي هاذا الصادد فلقاد اكاد كال مان Petter, )Straub, and Rai (2007وجاود هاذه المعضالة فاي بحاوث نظ ا المعلومااات االداريااة اذ اشاااروا الااى وان الباااحثين يقضااون
21
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 وقتااا رااويال فااي تبرياار وبرهنااات الااربو النظااري بااين العوامااال الكامنااة فااي حااين انه ا فااي اغل ا االوقااات يهملااون العالقااة بااين مؤشااارات القيااااس والعوامااال الكامناااة .ان العالقاااة باااين العوامااال الكامناااة ومؤشااارات القيااااس يااات افتراءاااها علاااى انهاااا انطباعياااة (انعكاسية) Reflective Indicatorsوهاذا يعناي ان مؤشارات القياااس انعكاااس للعاماال الكااامن بينمااا فااي الكثاار االحيااان تكااون ربيعة العامل الكامن ليست انعكاسية انماا تكوينياة Formative ( Indicatorsتعد العوامل تكوينياة عنادما تقاوم مؤشارات القيااس بوصف وتعريف العامل الكامن وليس العكس)و ( Petter et al., .)2007 : 623ولقاد قاام هاؤال البااحثين باختباار نمااذج القيااس الوراردة في مجلتين علميتين فاي مجاال نظا المعلوماات االدارياة ولمااادة ثالثاااة سااانوات ولقاااد بينااات النتاااائج ان هنااااك اخفااااق فاااي تحديد Misspecifiedالعوامل التكوينياة .اذ وجادت الدراساة ان 30بالمئااة ماان العواماال الكامنااة فااي انموذجااات القياااس التااي ت ا دراسااتها ماان المفتاار ان ياات نمااذجتها علااى انهااا عواماال كامنااة تكوينية في حين انها قد نمذجت على انها عوامل كامناة انعكاساية. وهذا ما انعكس سلبا على نتائج هذه الدراساات بالكامال وبااصاة ماان ناحيااة زيااادة حج ا اخطااا القياااس والتااي اثاارت بالتااالي علااى النماااذج البنائيااة وعلااى اختبااار الفرءاايات الااصااة بالعالقااة بااين العوامل الكامنة في هذه االنموذجات. وفااي ارااار انمااوذج القياااس للدراسااة الحاليااة فلقااد ت ا تحديااد االبعاد الامسة النموذج قياس جودة تصامي نظاام المعلوماات مان قباال الشاالبي ( )1002اعتمااادا علااى الكثياار ماان الدراسااات السااابقة االجنبية منهاا والعربياة والتاي وظفات هاذه العوامال ساابقا لقيااس جودة تصمي نظام المعلومات االدارية .وتمثلات هاذه االبعااد ببعاد المحتوي وبعد التوقيت وبعد الشاكل والبعاد االقتصاادي وبعاد أمان المعلومااات .وفقااا لااذلك يمكاان القااول ان االساااس النظااري لبنااا االنموذج قد توافر فاي دراساة الشالبي ( )1002كونا اعتماد علاى ما ت التوصل الي سابقا في ارار اختيااره البعااد انماوذج القيااس. اما في ارار تحديد مؤشرات القياس لكل متغير كامن فلقاد اعتماد
الشلبي ( )1002على المؤشرات التي اوردهاا البااحثون واعتماادا علاااى متطلباااات الدراساااة الميدانياااة .والساااتكمال خطاااوات تحدياااد المتغياارات الكامنااة ومؤشاارات القياااس فلقااد قااام الشاالبي ()1002 بعاار المقياااس علااى مجموعااة ماان المحكمااين االكاااديمين (22 محكاا ) ماان اجاال تقاادير ماادى تمثياال مؤشاارات القياااس للعواماال الكامنة واجريت التعديالت من قبل بنا ا علاى مالحظااته .وفاي الاطوة الثانية ت التأكد من ثبات المقياس من خالل توزيع واعاادة توزيااع االسااتبانة علااى مجموعااة ماان مجتمااع الدراسااة بعااد عشاارة ايام .وتمثلت الاطوة االخيرة للباحا بالمراجعاة اللغوياة للمقيااس واخراج بشكل نهائي .وتتمثل النقطة الجوهرية هنا بألتاكيد على مسااألة مهمااة وهااي ان الباح ا الشاالبي ( )1002قااد قااام باختيااار المقياااس اعتمااادا علااى اراار نظريااة سااابقة وهااذه االراار النظريااة اكدت ثباات ومصاداقية هاذه العوامال لقيااس مفهاوم جاودة تصامي نظااام المعلومااات واختياااره لفقاارات القياااس ماان مقاااييس ج ااهاة ماتبرة سابقا .فضال عن ذلك فلقاد اتباع الباحا اجارا ا صاحيحا بعدم اخضاع المقياس للتحليل العااملي االستشاكافي فاي حاين انا اغفل مسألة اخضاع المقياس للتحليل العاملي التوكيدي كون اشار الااى ان ا قااد اءااا بع ا الفقاارات للمقياااس كون ا ل ا يعثاار علااى فقااارات ماتبااارة ساااابقا .وهاااو لااا يشااار الاااى الفقااارات التاااي قاااام باستحداثها والفقارات التاي اعتمادها مان مقااييس جااهاة .اماا فيماا يتعل بكون انموذج القياس انعكاسي او تكاويني فايمكن القاول ان االنماااوذج انعكاساااي كاااون ان مؤشااارات القيااااس تمثااال انعكاساااا للعوامااال الكامناااة لالنماااوذج .ولتنفياااذ خطاااوة تحدياااد االنماااوذج باساتادام AMOSفااان هااذا البرنااامج يااوفر واجهااة عماال سااهلة االسااااتادام تاااااود الباحاااا بكاااال االدوات التااااي يحتاجهااااا لرساااا االنمااوذج ماان حي ا تحديااد العواماال الكامنااة ومؤشاارات القياااس ومؤشااارات الاطاااأ والتغااااير واالرتباااار باااين العوامااال الكامناااة والعالقااااة بااااين العواماااال الكامنااااة ومؤشاااارات القياااااس وكااااذلك االيقونااات الااصااة بتشااغيل االنمااوذج واظهااار النتااائج .ويوءااح الشكل ( )2االيقونات الظاهرة في واجهاة البرناامج وشارح مبساو جدا لوظيفة كل ايقونة.
23
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 الشكل ( )2ايقونات واجهة برنامج AMOSمع شرح مبسو
استكماال لهذه الاطوة فلقاد تا رسا انماوذج القيااس للدراساة الحالية باعتماد برنامج AMOSوت من خاللا توءايح مكوناات االنماااوذج كماااا هاااي فاااي الشاااكل ( .)1يتضااامن االنماااوذج خمساااة عواماال كامنااة (والتااي تكااون دائمااا بشااكل دائااري او بيضااوي) ت ا قياسها باعتماد 13مؤشار قيااس (والتاي تكاون بشاكل مساتطيل او مربع) والعالقاة باين العامال الكاامن والمتغيارات المقاساة تتضاح ماان خااالل االسااه الاارجااة ماان العواماال الكامنااة الااى المؤشاارات
المقاسااة والتااي سااينتج عنهااا معااامالت تحمياال لمؤشاارات القياااس هاذه .ويتضاامن االنماوذج كااذلك اخطاا القياااس لكال متغياار مقاااس ويرما ل باالرما .eاماا التغااير باين العوامال الكامناة فهاو يرسا باعتماااد السااه المنحنااي ذو الرأسااين ويسااتادم هااذا السااه ايضااا لرس التغاير باين اخطاا القيااس كماا سانرى الحقاا .ومان الجادير بالاااذكر ان البرناااامج االحصاااائي AMOSيااادع اساااتادام اللغاااة العربية في تسمية المتغيرات وكما هو واءح في الشكل (.)1
21
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 الشكل ( )1انموذج التحليل العاملي التوكيدي للدراسة الحالية باعتماد برنامج AMOS
الخطوة الثانية :تعيين االنموذج Model Identification بعااد ان ياات تحديااد االنمااوذج ومعرفااة ماادى مطابقااة االنمااوذج الفتراءات التحليل العاملي التوكيدي ال بد من تعياين االنماوذج. ففااي التحلياال العاااملي التوكياادي ماان المه ا ان يقااوم الباح ا بحاال مشااكل تعيااين االنمااوذج قباال البااد بتقاادير المعلمااات .وفااي ارااار تعيين االنموذج هناك سؤال مه يطارح وهاو :اساتنادا الاى بياناات العيناااة والمحتاااواة فاااي مصااافوفة التبااااين Ѕواالنماااوذج النظاااري المفتاار ماان قباال مصاافوفة تغاااير المجتمااع Σهاال ماان الممكاان ايجاااد تقاادير فريااد للمعلمااات؟ ( Schumacker & Lomax, .)2010فعناادما يكااون االنمااوذج معااين فأن ا ماان الممكاان ان ياات ايجااااد تقاااديرات فريااادة لكااال معلماااة فاااي االنماااوذج تكاااون قيمتهاااا مجهولااة مثاال معااامالت التحمياال واالرتبارااات ( Harrington, .)2009ان تعيااين االنمااوذج يتعلاا بااالفرق بااين عاادد المعلمااات الحااارة المقااادرة فاااي االنماااوذج وعااادد المعلوماااات فاااي مااادخالت مصااافوفة التبااااين-التغااااير ( )Brown, 2015ان اهمياااة حجااا المعلومات هنا يكمن في معرفة مدى كفاية هذه المعلوماات لتعياين او للوصاول الاى حال فرياد للمعلماات فاي االنماوذج التوكيادي قيااد الدراسة .ووفقا لمدى كفاية المعلوماات لتقادير معلماات االنماوذج فيمكن ان يكون هناك ثالثة انواع من النماذج:
.2االنماوذج غيار المعاين :Underidentified Model :يكاون االنماااوذج غيااار معاااين عنااادما يكاااون عااادد المعلماااات الحااارة المطلااوب تقااديرها (المجهولااة) فااي االنمااوذج اكباار ماان تلااك المعلومة والمتمثلة بعد المعلمات في مصفوفة التبااين والتغااير للمتغياارات المقاسااة .ان هااذه الحالااة يمكاان تشاابيهها بالمعادلااة االتية a + b =44 :ولحل هذه المعادلة هنااك عادد غيار مان مجاميع االرقام لتقدير قيمة aو bمثال a=3 and b =41, a =-8 and b= 52وهكذا .وفي مثل هذه الحالة فأن االنموذج سيكون غير معين بسب عدم تاوافر المعلوماات الكافياة والتاي تساامح بايجاااد حاال فريااد لتقاادير هااذه المعلمااات المجهولااة .امااا بالنسابة لقيماة درجاات الحرياة dfفاي مثال هاذه االنموذجاات فانهااا سااتكون سااالبة ( .)Harrington, 2009والشااكل ()3 يوءح هذا النوع من االنموذجات مع تفاصايل عادد المفاردات الداخلاة فاي المصاافوفة وعادد المعلماات المقاادرة فاي االنمااوذج ودرجات الحرية .اذ يبين هذا الشكل ان عدد عناصر مصفوفة المدخالت 3في حين ان عدد المعلمات الحارة والتاي يجا ان يت تقاديرها .1اماا درجاة الحرياة فهاي تسااوي عادد العناصار غيار المتكااررة فااي مصاافوفة التباااين والتغاااير Ѕناقصااا عاادد المعلمات الحرة قيد التقدير في االنموذج ( Holmes-Smith, .)2011وهذا ما سيجعل درجة الحرياة تسااوي ا ( 2عناصار
22
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 الن االنموذج غير صالح الختبار اي نظرية ( Harrington, المصفوفة ( )3عدد المعلمات الحرة ( = )1درجة الحرية ا .)2 )2009والسااب هااو ان االنمااوذج ال يمكاان رفضاا الناا ال يحتااوي علااى درجااة حريااة ( & Hair, Black, Babin, .1االنموذج المعاين فحسا :Just Identified Model :يكاون .)Anderson, 2014االنمااوذج المتعاادي التعيااين Over االنمااوذج معينااا فحس ا عناادما يكااون عاادد عناصاار مصاافوفة :Identified Modelيكون االنماوذج متعادي التعياين عنادما التباااين والتغاااير مساااوي لعاادد المعلمااات قيااد التقاادير وتكااون يكون عدد العناصر في مصفوفة التباين والتغاير Ѕيفوق عادد درجاة الحرياة مسااوية لصافر .df = 0وكماا هاو واءاح فاي المعلمات الحرة المقادرة فاي االنماوذج .اماا درجاة الحرياة فاي الشااااكل ( )1فااااأن درجااااة الحريااااة تساااااوي صاااافر (عناصاااار مثاال هااذه االنموذجااات فتكااون موجبااة وكمااا هااو واءااح فااي المصاافوفة ( )6ا عاادد المعلمااات الحاارة ( = )6صاافر) .وفااي الشكل ( .)2ان احدى اه مااياا االنماوذج متعادي التعياين انا مثل هذه االنموذجاات يكاون هنااك مجموعاة واحادة فريادة مان ياود الباح بمجموعة من مؤشرات حسن المطابقة والتي يت المعلمااات والتااي سااو يكااون فيهااا مؤشاارات حساان المطابقااة ماان خاللهااا تقااوي قاادرة االنمااوذج علااى انتاااج Reproduce تامة (اي ان جميع مؤشارات حسان مطابقاة االنماوذج مثالياة). مصافوفة المادخالت (والمتضامنة التبااين والتغااير) ماع وجااود ان هذا الشئ نظريا قد يكون جيد ولكن في الواقع العملي حسن عاادد قلياال ماان المجاهياال (معلمااات االنمااوذج الحاارة المقاادرة) المطابقة التام او المثاالي ال يمكان ان يسامح باختباار االنماوذج (.)Brown, 2015 الشكل ( )3االنموذج غير المعين
الشكل ( )1االنموذج المعين فحس
26
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 الشكل ( )2االنموذج المعين باشباع
تحتاااج عمليااة معرفااة هاال ان االنمااوذج معااين ام ال الااى رريقااة تمتاز بالسهولة الن االمثلة المطروحاة فاي اعااله جميعهاا كانات بسيطة وعدد المتغيرات فيها قليال جادا فاي حاين ان هنااك نمااذج معقاادة وتحتااوي علااى عاادد ماان العواماال الكامنااة وعاادد كبياار ماان المتغيااااااااارات المقاساااااااااة .ولحااااااااال هاااااااااذه االشاااااااااكالية قاااااااااام ( )Bollen, 2989: 93بتقاااادي مااااا يعاااار باااا ) (t-Ruleلهااااذا وتحتس ) (t-Ruleعن رري المعادلة االتية: الغر )(p + q) (p + q + 1
1 2
t
اذ ان p + qتمثل عادد المتغيارات المقاساة اماا tفهاي تمثال عدد المعلمات الحرة .ومن الجدير بالذكر انا فضاال عان ان هاذه القاعدة تعد اساسا لمعرفاة هال ان االنماوذج معاين اماا ال اال انهاا ايضا تعد رريقة ساريعة الحتسااب عادد العناصار غيار المتكاررة في مصفوفة التباين والتغاير للعيناة .فعلاى سابيل المثاال االنماوذج الاوارد فاي الشااكل ( )2يتكاون ماان اربعاة متغياارات مقاساة فاايمكن تطبي المعادلة على النحو االتي .2(4 + 1)= 10 :ويالحاال مان خااالل هااذه المعادلااة السااهولة الكبياارة فااي احتساااب عاادد العناصاار غير المتكررة في مصفوفة التباين والتغاير للعينة. لقااد اشااار ( )Bollen ,1989الااى مسااألة مهمااة وهااي ان ا علااى الاارغ ماان ان ) (t-Ruleهااي شاارر ءااروري لتعيااين االنمااوذج ولكن شرر غير كاافي .فقاد يكاون عادد المعلماات قياد التقادير فاي االنموذج مساوية او اقل من من عدد العناصر غيار المتكاررة فاي مصاافوفة التباااين والتغاااير للعينااة (وهااذا مااا يجعاال ) (t-Ruleقااد تحققاات) ولكاان االنمااوذج قااد ال ياااال غياار معااين السااباب اخاارى. وفااي هااذا الصاادد يشااير( )Harrington, 2009الااى ان هناااك شرر اخر ءاروري لتعياين االنماوذج وهاو ان يات اعطاا قيااس لكاال العواماال الكامنااة .ولقااد تكلمنااا عاان هااذه المسااألة فااي الفقاارة الااصااة بالمعلمااات الثابتااة .اذ ياات اعطااا قيمااة 2الحااد معاماال التحمياال لمؤشاارات القياااس لكااي يكااون العاماال الكااامن علااى نفااس مقياس مؤشرات القياس.
تأخذ مسألة التأكد من تعيين االنموذج اهمية كبيرة من قبل الكتااب والباحثين لذلك فالكثير من االرا قاد ررحات بهاذا الصادد .ولقاد ت ا تقاادي بع ا الحلااول ماان قباال الباااحثين مثاال اسااتادام الحلااول المعتماادة علااى عل ا الجباار او وءااع بع ا القواعااد Rule of thumbمثل ) (t-Ruleاو تقاوي مصافوفة المعلوماات .وفاي هاذا االراار يشاير( )Holmes-Smith, 2011الاى ان تقاوي مادى تعيين االنموذج يكون من خالل مدخل يعتمد على خطوتين .تتمثل الاطاوة االولااى باعتماااد ) (t-Ruleوهاي تمثاال شاارر ءااروري يج ان يات تحقيقا لتعياين االنماوذج وفاي حاال عادم تحقا هاذا الشرر فاال جادوى مان االساتمرار فاي االنماوذج علاى انا معاين انما يت اجرا بع التعديالت علي من اجل حال هاذه االشاكالية. اما الاطوة الثانية فتتمثال بعاد تحقيا شارر t-Ruleبفحاص او تدقي مصفوفة المعلوماات باعتمااد احادى البرامجياات فاي مجاال التحلياال العاااملي التوكياادي مثاال AMOSوالااذي ياااود الباح ا بمعلومات عن مدى تعيين االنموذج. وفااي ارااار العالقااة بااين تعيااين االنمااوذج وتحديااد عاادد مؤشاارات القيااااااااااس المساااااااااتادمة لكااااااااال متغيااااااااار كاااااااااامن يوصاااااااااي ( )Hair et al, 2014: 610باالتي: .2استادام اربعة مؤشرات قياس لكل عامل كامن كلما كاان ذلاك ممكنا. .1استادام ثالثة مؤشارات قيااس لكال عامال كاامن يكاون مقباوال وبااصة عندما يت قياس العوامل االخرى باكثر من ثالثة. .3العوامل الكامنة المتضامنة اقال مان ثالثاة مؤشارات قيااس مان المفتر ان يت تجنبها. وفيما يتعل بتعيين انموذج الدراساة الحالياة فايمكن القاول ان عاادد المؤشاارات المسااتادمة لقياااس كاال عاماال كااامن كااان كافيااا لتعيين االنموذج اذ ان اربعة عوامل كامنة من مجموع خمساة تا قياس كل واحد منها بامسة متغيرات مقاساة فاي حاين ان العامال
27
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 الاامس ت قياس بثالثاة متغيارات مقاساة .فضاال عان ان العوامال الكامنة التي تقاس بأقل من ثالثة متغيارات مشااهدة قاد تا تجنبهاا. ووفقا لقاعدة ) (t-Ruleوبما ان عدد المتغيرات المقاسة هاو 13 فستكون عملية احتساب المعلمات الحرة كاالتي: 1 2
( 176 =11 X 22.2 =)2+13( )13عنصااار غيااار مكااارر في مصفوفة التباين – التغااير للعيناة .ونحتااج ايضاا لمعرفاة عادد المعلمات التي سو يت تقديرها في االنموذج وهذه المعلمات تا احتسابها وكما في ادناه: عدد العوامل الكامنة = 2 عدد اخطا القياس الااصة بالمتغيرات المشاهدة = 13 التغاير او االرتبار بين العوامل الكامنة= 20 عدد معامالت التحميل او التشبع للمؤشرات المقاسة على العوامل الكامنة (مؤشارات القيااس التاي اعطيات لهاا قيماة ( )2فاي الشاكل ( )1ال تحتس كونها ال تعد معلمات حرة) = 28 الاطوة االخيرة لمعرفاة هال ان االنماوذج معاين اماا ال تتمثال باحتساب درجات الحرية وذلك بطرح عادد المعلماات الحارة فاي االنموذج من عدد العناصر غير المتكررة فاي مصافوفة التبااين – التغااااير للعيناااة :عااادد درجاااات الحرياااة = 176ااا .110 = 26 يالحال من خالل الارق 110ان قيماة dfموجباة وهاي تشاير الاى ان االنموذج متعدي التعيين.
قااد تكااون عمليااة احتساااب درجااات الحريااة وعاادد العناصاار غياار المتكررة في مصفوفة العينة وعدد المعلمات الحارة فاي االنماوذج يدويا عملية صعبة وبااصة في النماذج المعقدة ذات العادد الكبيار مااان المتغيااارات .ولاااذلك فمااان االفضااال االلتجاااا الاااى البرناااامج االحصااائي AMOSوالااذي ياااود الباح ا بهااذه المعلومااات فااي ارار نتائج التحليل .فبعد ان يقوم الباح بتحديد االنموذج ورسم في برنامج AMOSيكون باستطاعت ان يقاوم بتشاغيل االنماوذج للتأكااد ماان تعيين ا .وباسااتادام االيقونااة الااصااة بعاار النتااائج سااتظهر للباح ا هااذه المعلومااات تحاات مساامى (Notes for ) Modelوكمااا هااو واءااح فااي الشااكل ( .)6يالحااال ماان خااالل الشااااكل ) (6ان AMOSقااااد زودنااااا بالتفاصاااايل والمعلومااااات المطلوباااة لمعرفاااة مااادى تعياااين االنماااوذج مااان عدمااا .اذ تشاااير Number of distinct sample momentsالى عدد عناصر مصااافوفة التبااااين – التغااااير للعيناااة وتشاااير Number of distinct parameter to be estimatedالاى عادد المعلماات الحرة فاي االنماوذج والتاي ستاضاع لعملياة التقادير واخيارا فاأن Degree of freedomتمثال درجاات الحرياة .وكماا ذكرناا فاي التفاصيل النظرية لاطوة تعيين االنماوذج فاأن هاذا الشارر قاد ال يكااون كافيااا لتعيااين االنمااوذج انمااا يج ا ان ياات تثبياات قيمااة احااد مؤشارات القيااس للمتغيار الكاامن وجعلهاا ( )2لكاي يكاون العامال الكااامن علااى نفااس مقياااس المتغياارات المشاااهدة .ولااو فرءاانا ان الباحاا ساااهوا لااا يثبااات قيماااة احاااد مؤشااارات قيااااس متغيااار مااان المتغيااارات الكامناااة وقاااام بتشاااغيل االنماااوذج للتأكاااد مااان تعيينااا فالنتيجة ستكون كما هي واءحة في الشكلين ( )7و (.)8
الشكل ( )6نتائج احتساب مؤشرات تعيين االنموذج باستادام برنامج AMOS
28
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 الشكل ( )7مؤشرات تعيين االنموذج في حال عدم تثبيت قيمة احد مؤشرات متغير كامن
يالحااال ماان خااالل الشااكل ( )7ان االنمااوذج متعاادي التعيااين كااون قيمة dfكانت موجبة وبلغت 129ولكن هناك مالحظة في اسفل التحليل تنب الباح الى ان االنموذج مان المحتمال ان يكاون غيار
معين ومن اجال تعياين االنماوذج فمان الضاروري ان يات فار قيد اءافي في االنموذج.
الشكل ( )8نتائج تحليل االنحدار لالنموذج في حال عدم تثبيت قيمة احد مؤشرات متغير كامن
امااا الشااكل ( )8فهااو يوءااح نتااائج تحلياال االنحاادار فااي حااال كون االنموذج غير معين (تظهر النتائج تحت فقارة )Estimate ويالحال ان كلمة غيار معاين ) (Unidentifiedقاد تركاات علاى مؤشرات العامل الكامن (المحتوى) والذي ل يت تثبيات قيماة احاد مؤشرات قياس في حين ان قيماة بقياة المؤشارات كانات فارغاة في داللة على ان قيمة احد مؤشارات قياساها مثبتا وال يوجاد فيهاا مشكلة وانما المشكلة تكمن تحديدا في عامل المحتوى .والمالحال ان ل يت تقادير اي معلماة فاي االنماوذج ولا يات اعطاا اي قيماة تتعلا بتحلياال انحاادار او تغاااير او تباااين او مطابقااة كنتيجااة لاطااأ
عدم تثبيت قيماة احاد مؤشارات القيااس .وبناا ا علاى ذلاك يمكان القول ان النموذج ال يمكن ان يكون معين ما ل تكن عادد درجاات الحريااة موجبااة ومااا لاا ياات تثبياات احااد مؤشاارات قياااس العاماال الكاامن وهااذا ماا يتطاااب ماع تا ساوق فااي االراار النظااري لهااذه الاطوة .ومن حسن الحال ان برنامج AMOSيعمل على تاويد الباح ا بالمعلومااات الضاارورية فااي حااال عاادم تعيااين االنمااوذج وتأشير مكمن الالل او السب في ظهور هذه الحالة.
29
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 الخطوة الثالثة :تقدير المعلمات Parameters estimation بعد ان يات انجااز خطاوة تعياين االنماوذج فاأن الاطاوة التالياة تتمثااال بتقااادير المعلماااات .وهنااااك العدياااد مااان الطااارق االساساااية المستادم في تقادير المعلماات ومنهاا االحتمااالت العظماى )(ML Maximumوالمربعاااااااااات الصاااااااااغرى Likelihood المعمماة ) Generalized Least Squares (GLSوالمربعاات الصاااغرى غيااار الموزوناااة )Unweighted Least (ULS Asymptotic Squaresوالتوزياااااااع التقااااااااربي الحااااااار ) .Distribution Free (ADFوتعتمد هذه الطرق علاى اجارا عملية التقدير اكثر من مرة للوصول الى افضال تقادير للمعلماات وتكااون البدايااة ماان خااالل قااي اوليااة للمعلمااات Initial values وتسااتمر حتااى ياات الوصااول الااى معيااار للمطابقااة يكااون مرءااي ( Bartholomew, Steele, Moustaki, & Galbraith, .)2008 ان الهاد ماان التحليال العاااملي التوكيادي هااو الحصاول علااى تقدير لكل معلمة من معال انموذج القيااس (تحميال العامال وتبااين العاماال وتغااايره وتباااين الاطااا) النتاااج مصاافوفة تباااين ا تغاااير مفترءة ( )Σوالتي تماثل الاى اقارب حاد ممكان مصافوفة التبااين والتغاااير للعينااة ( .)Ѕوياات ذلااك ماان خااالل ايجاااد مجموعااة ماان معااامالت التحمياال والتااي ينااتج عنهااا مصاافوفة تباااين لالنمااوذج المفتر ( )Σوالتي تنتج افضل مصفوفة مادخالت ( .)Ѕان هاذه العملية تت وفقا لعمليات رياءية الهد منها هو تقليل الفارق بين Σو Ѕوهااي ماااا يطلاا عليهاااا تسااامية دالااة المطابقاااة او التوافااا .Fitting Functionوتعاااد دالاااة المطابقاااة او التوافااا االكثااار اساااتاداما وتطبيقاااا فاااي مجاااال التحليااال العااااملي التوكيااادي هاااي االحتمااالت العظماى ( .)Brown, 2015وتعمال كال رريقاة مان ررائ تقدير المعلماات فاي انموذجاات القيااس وفقاا لدالاة مطابقاة تعتمد عليها النجاز عملية التقادير .وكماا ذكرناا ساابقا فاأن رارق التقاادير تعتمااد اجاارا ات متكااررة iterativeياات ارالقهااا باعتماااد تقااادير اولاااي An Initial estimationلمعلماااات االنماااوذج باالستناد الى صيغة جبرية .وان هذه التقديرات االولية هي ليسات مثالية optimalولكنها تساتادم لتقاوي التنااق discrepancy باااين مصااافوفة التبااااين – التغااااير للعيناااة ( )Ѕومصااافوفة التبااااين والتغاااااير المفترءااااة ماااان قباااال االنمااااوذج ( )Σباسااااتادام هااااذه التقديرات .ومن المعلوم فأن حالة التنااق تكاون كبيارة لاذلك يات ارااالق المرحلااة االولااى ماان عمليااة التقاادير .وفااي عمليااة التقاادير االولى هذه فأن التقديرات االولية للمعلماة تساتادم كقاي اولياة او قااي بدايااة Starting valuesالجاال احتساااب الثانيااة وتطااوير تقديرات المعلمة واحتساب حالة التناق بين مصفوفة التبااين – التغاير للعينة ( )Ѕومصفوفة التبااين والتغااير المفترءاة مان قبال االنمااوذج ( .)Σفاااذا كااان الفاارق بااين قيمااة دالااة التناااق االوليااة وقيمة دالة التناق الجديدة تاتلف معنويا عن الصافر فاان عملياة التقدير الثانية سو يت اجراتها باساتادام المعلوماات مان عملياة التقاادير االولااى والتااي سااو تسااتادم كقااي اوليااة الجاال حساااب الثالا .وتسااتمر عمليااة التقاادير هااذه حتاى ياات تنفيااذ العاادد المحاادد
مساابقا ماان عمليااات التقاادير او ان الفاارق بااين قيمااة دالااة التناااق السابقة وقيمة دالة التناق الحالية ال ياتلف معنوياا عان الصافر. عنااد هااذه النقطااة فااان دالااة التناااق ماان الممكاان ان تكااون قااد تا تصغيرها الى ادنى حد ممكن (.)Holmes-Smith, 2011 ان رريقتاي التقادير ML and GLSقاد تا تطويرهماا تحات فاار التوزيااع الطبيعااي متعاادد المتغياارات وان التوزيااع غياار الطبيعي للبيانات مان الممكان ان ياؤدي بشاكل كبيار الاى اءاعا االختبااارات االحصااائية القائمااة علااى فاار التوزيااع الطبيعااي. لذلك فلقد ت تصمي رريقة ADFبنا ا على فر اساسي وهاو ان االختبارات االحصاائية لحسان مطابقاة االنماوذج غيار حساساة (ال تتأثر) بتوزيع المشاهدات عندما يكون حج العينة كبيرا ( Hu .)& Bentler, 1998 تعد رريقة MLاالكثر استاداما لتقدير المعلمات فهاي تمثال الطريقة االفتراءية لمعظ برامجياات التحليال العااملي التوكيادي والنمذجة البنائية .والسب الرئيس هو ان هذه الطريقة من الممكن وان تناااتج معلماااات مقااادرة تمتااااز بانهاااا غيااار متحيااااة ومتوافقاااة وكفاو ةو ( .)In'nami & Koizumi, 2012: 27فضاال عان ذلك تمتاز رريقاة MLبانهاا المفضالة مان باين الطارق االخارى لسببين مهمين وهما (:)Harrington, 2009: 29 .2انها من الممكن ان تحتس الاطا القياساي لكال معلماة مقادرة والذي من الممكن ان يستادم الحتسااب ( p-valuesمساتوى المعنوية) وفترات الثقة Confidence intervals .1دالة المطابقة الااصة بهذه الطريقة من الممكن ان تستادم في حساب الكثير من موشرات حسن المطابقة. ان حالة عدم التحيا التي تمتااز بهاا رريقاة MLليسات دائماا التحق ا وبااصااة فااي العينااات الصااغيرة ولكاان تكااون متناسااقة والمقصود هنا هو ان التقديرات تقتارب مان القيماة الحقيقاة عنادما ياداد حجا العيناة ( .)Shipley, 2000لاذلك مان الضاروري ان يت مراعاة شارري العيناة الكبيارة والتوزياع الطبيعاي للبياناات .اذ ان اساااتادام رريقاااة MLفاااي حاااال كاااون توزياااع البياناااات غيااار ربيعي بشدة من الممكن ان يولد ثالثة مشااكل اساساية فاي اختباار االنموذج (:)Harrington, 2009: 29 .2التقدير غير الادقي الخطاا القيااس والتاي تاؤدي الاى تضااي الاطأ من النوع االول. .1تضاي قيمة كاي سكوير لتقوي االنموذج ككل وعدم الدقة فاي تقدير مؤشر حسن المطابقة. .3التقديرات الاارئة لمعلمات االنموذج. وفي ارار الدراسة الحالية ونظرا للتوزياع الطبيعاي للبياناات المجمعااة وكفايااة حج ا العينااة فلقااد ت ا اسااتادام رريقااة MLفااي تقاادير معلمااات االنمااوذج .قباال البااد بتشااغيل االنمااوذج لتقااديرات المعلماات الباد مان التأكاد مان مساألتين تتمثال االولاى بالتأكاد مان
10
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 اختيار رريقة االحتماالت العظمى لتقدير المعلمات .ويت ذلك مان خاااالل الاااذهاب الاااى ايقوناااة خصاااائص التحليااال Analysis propertiesوالضااغو علااى خيااار Estimationالختيااار هااذه الطريقااة وكمااا هااو واءااح فااي الشااكل ( .)9امااا المسااألة الثانيااة المفتاار التأكااد منهااا قباال تشااغيل االنمااوذج فتتمثاال بالمارجااات التي يرغ الباح بالحصول عليها من االنماوذج .ويات ذلاك مان خالل نفس النافذة في الشكل ( )20والتي تحتوي ايضا علاى نافاذة فرعيااة خاصااة بمارجااات التحلياال ( .)Outputاذ ان ا ماان خااالل هااذه النافااذه سااتظهر الكثياار ماان المارجااات االحصااائية الااصااة بالتحلياال العاااملي التوكياادي .ولكاان هناااك معلومااات محااددة عاان التحليل تعد ءارورية فاي مرحلاة تقاوي االنماوذج وتعديلا لاذلك البد من اظهارها فاي مارجاات التحليال وهاي موءاحة ومؤشارة في الشكل (.)20
بعااد اسااتكمال اختيااار رريقااة التقاادير وتحديااد مارجااات التحلياال المطلوبة يت تشغيل االنموذج .ويوءح الشاكل ( )22نتاائج تحليال االنموذج وفقا للحلول المعيارية اما الشكل ( )21فهو يوءح هذه النتاااائج وفقاااا للحلاااول غيااار المعيارياااة .ومااان الجااادير بالاااذكر ان خطوات تشغيل االنموذج وتقوي حسن المطابقة وتعديل االنماوذج تكااون معتماادة علااى بعضااها الاابع بشااكل كبياار واحااداها مكملااة لالخرى .اذ ان عند تشغيل االنموذج ستظهر النتائج ومان ءامنها نتائج تقوي حسن مطابقاة االنماوذج وفاي حاال أشارت النتاائج ان هناك حاجة لتعديل االنموذج يت اجارا هاذا التعاديل والعاودة الاى تشغيل االنموذج مرة ثانية وتقاوي حسان مطابقتا وتقريار فيماا اذا كان هناك تعديالت اءافية سيت اجرا ها علي ام ال.
الاطوة الرابعة :تقوي حسن مطابقة االنموذج Assessing Model fit
الشكل ( )01نافذة تحديد مخرجات التحليل المطلوبة
الخطووة الرابعووة :تقووويم حسوون مطابقووة االنموووذج Assessing :Model fit تمثاال مرحلااة تقااوي حساان مطابقااة االنمااوذج واحاادة ماان اه ا مراحااال بناااا انماااوذج القيااااس واختبااااره كونهاااا تااااود الباحااا بمؤشاارات عاان ماادى مطابقااة االنمااوذج النظااري لبيانااات العينااة. وتتضااح اهميااة هااذه الاطااوة ماان خااالل الجهااود المبذولااة ماان قباال الباحثين في مجال النمذجة البنائية والتحليل العااملي التوكيادي اذ انا منااذ 10ساانة وال زالاات االدبياات مسااتمرة فااي مناقشااتها حااول افضاال الطرياا لتقااوي حساان مطابقااة االنمااوذج .اذ اصاابح هااذا الموءااااوع حقااااال بحثيااااا فاااااعال وبااصااااة الدراسااااات المتعلقااااة
الشكل ( )9نافذة اختيار طريقة تقدير المعلمات
بموءوع المحاكاة باستادام الكومبيوتر .ومان المتوقاع ان تساتمر االبحاث والدراسات حول هذا الموءوع الن ال يوجد هناك ارار احصائي واحد يمكان مان خاللا وبوءاوح التميياا باين الفرءاية الصحيحة من غير الصحيحة في مجال النمذجة البنائية ( Kline, .)2016قدم الكتاب والبااحثين العدياد مان مؤشارات تقاوي حسان مطابقة االنموذج في ارار تصنيفات محاددة مان اجال التميياا باين هذه المؤشرات وتنظيمها بحس ربيعة استادامها .ولقاد ناتج عان ذلك الكثير من التصنيفات الااصة بهذه المؤشرات .ويشير Teo )et al. (2013الى ان البااحثين متفقاين علاى مساألة معيناة وهاي ان مؤشاارات التطاااب تقااع فااي ثالثااة تصاانيفات تتمثاال بمؤشاارات المطابقاااة المطلقاااة (وتسااامي ايضاااا مؤشااارات مطابقاااة االنماااوذج
12
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 )Model fitومؤشااااارات مقارناااااة االنماااااوذج والمؤشااااارات االقتصادية.
الشكل ( )01نتائج التحليل العاملي التوكيدي النموذج جودة تصميم نظام المعلومات االدارية وفقا للحلول غير المعيارية فالمؤشااارات المطلقاااة تقااايس جاااودة االنماااوذج المعاااين فاااي انتااااج البيانات اي ان هذه المؤشرات تعطاي تقييماا حاول جاودة مطابقاة نظريااة الباحا لبيانااات العينااة .وتجيا المؤشاارات المطلقااة علااى تساتل اساس مفاده هل ان البواقي او التباين غير المفسار المتبقاي بعد تقدير االنموذج ممكن تقديره؟ وتعمال هاذه المؤشارات باالحك على مطابقة االنموذج بحد ذات دون المقارنة من اي انموذج اخار كاساااس او مرجااع ماان االنموذجااات االخاارى ( Maruyama, .)1998ومن االمثلة على هذا مؤشارات مطابقاة االنماوذج مرباع كااااااي ومرباااااع كااااااي المعيااااااري و GFIو AGFIو RMRو .RMSEA اما المؤشرات التاايدية (النسبية او المقارنة) فهي تلك التاي تقايس التحساان النساابي فااي تطاااب انمااوذج الباحاا مقارنااة باااالنموذج االساااس ( .)Baseline modelان االنمااوذج االساااس عااادة هااو االنمااوذج المسااتقل (العاادم) Independence (null) model والااااذي يفتاااار ان قيمااااة التغاااااير بااااين المتغياااارات الداخليااااة
الشكل ( )00نتائج التحليل العاملي التوكيدي النموذج جودة تصميم نظام المعلومات االدارية وفقا للحلول المعيارية Endogenous variablesهااي صاافر ( )Kline, 2016اي ان جميع المتغيرات المقاسة غير مرتبطة ماع بعضاها الابع .ان قيمااة المؤشاارات التاايديااة تكااون بااين ( )0و ( .)2ويشااير ال ا ()0 الى ان االنموذج المعين ليس بافضال مان االنماوذج المساتقل اماا ( )2فهو يشير الى ان االنموذج قاد حقا تطابقاا تاماا وفاي بعا الحااااالت مااان الممكااان ان تكاااون قيماااة المؤشااار اكبااار مااان ()2 ( .)Holmes-Smith, 2011ومااان االمثلاااة علاااى مؤشااارات المقارنة TLIو NFIو CFIو .IFI امااا المؤشاارات االقتصااادية فيشااير( )Mulaik ,2009الااى ان تعريااااف القااااواميس لهااااذا المصااااطلح تشااااير الااااى اناااا مااااراد لمصاطلحين هماا وExtreme economy or frugalityو. وتعماااال هااااذه المؤشاااارات علااااى تقيااااي التناااااق بااااين مصاااافوفة المتغيرات المقاسة ومصفوفة االنموذج المفتر مع االخاذ بنظار االعتبار تعقياد االنماوذج .ان االنماوذج البسايو ماع عادد قليال مان المعلمات المقدرة سايحق دائماا المطابقاة االقتصاادية .ان تضامين
11
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 االنماااوذج معلماااات اءاااافية (وهاااذا ماااا ياااؤدي الاااى زياااادة تعقياااد االنموذج) سيؤدي الى تحسين مطابقة االنموذج ولكن فاي الوقات ذات فان هذا قد ال يؤدي الى تحسين المطابقاة بشاكل كاافي لتبريار التعقياادات المضااافة لالنمااوذج ( .)Teo et al., 2013يعماال الاابع ماان الباااحثين علااى اءااافة بع ا المعلمااات النموذجاااته لتحقي ا قيمااة منافضااة لمؤشاار كاااي سااكوير ليثباات ان االنمااوذج مطاااب للبيانااات .ان هااذا النااوع ماان المااداخل يسااتند علااى الحااال ونتااائج النماااذج الماتباارة لاان تكااون منطقيااة .ان النماااذج االكثاار اقتصااادية (فاااي اراااار تقااادير اقااال عااادد مااان مااان المعلماااات) هاااو االنماااوذج االكثااار احتمالياااة للتعماااي علاااى المجتماااع (Holmes- .)Smith, 2011اما )Hair et al. (2014, p. 581فهاو يارى ان هااذه المؤشاارات تعااد مكملااة للمؤشاارات المطلقااة والتاايديااة ولكن هناك نقطة مهمة يطرحها هذا الكات حاول هاذه المؤشارات وهي وان هذه المؤشرات تعد غير مفيدة في تقوي انماوذج منفارد ولكن ساتكون مفيادة بشاكل كبيار فاي مقارناة المطابقاة النماوذجين احااداهما اكثاار تعقياادا ماان االخاارو .ولكاان المالحااال ان الكثياار ماان الكتابااات االخاارى والمتعلقااة بهااذه المؤشاارات تشااير الااى امكانيااة مقارنااة االنمااوذج المنفاارد مااع االنمااوذج المسااتقل الحتساااب هااذه المؤشاارات وتقااوي االنمااوذج بنااا ا عليهااا .وماان االمثلااة علااى هااذا الناااوع مااان المؤشااارات مؤشااار المطابقاااة المعيااااري االقتصاااادي ( Parsimony Adjusted Normed Fit Index (PNFIو مؤشر جودة المطابقة االقتصادي Parsimony Goodness of ).PGFI Fit Index (PGFI وهناك نوع راباع مان المؤشارات يطلا عليا المؤشارات التنبؤياة ( Predictive fit indicesويطلاا عليهااا ايضااا المؤشاارات المسااتندة علااى نظريااة المعلومااات ( Information-theoretic .)measuresوتستادم للمقارنة بين النمااذج والتاي تاتبار علاى نفس مجموعة البيانات المجمعة اي يت اختباار اكثار مان انماوذج
باعتماد نفس البيانات ومن خالل هذه المؤشرات يات المقارناة باين هذه النماذج ( .)Harrington, 2009ان اه المؤشارات التنبؤياة Akaike هاااو مؤشااار اومحاااك ايكياااك للمعلوماااات )(AIC )Akaike, 1987( Information Criterionوكاذلك مؤشار او محاااك ايكياااك المتسااا للمعلوماااات Consistent Akaike ).)Bozdogan, 1987( Information Criterion (CAIC فعلااي سااابيل المثااال فاااأن المؤشااار AICماان الممكااان ان يوظاااف للمقارناااااااااة باااااااااين انماااااااااوذجين او اكثااااااااار ليساااااااااا هااااااااارميين Nonhierarchical Modelsتاااا اختباااااره باعتماااااد نفااااس البيانات .ان هذه المؤشرات ال تاضاع لحادود معيناة للقباول كبقياة المؤشاااارات ولكاااان االنمااااوذج ذو القيمااااة االصااااغر ماااان هااااذين المؤشرين يعد االفضل ( .)Holmes-Smith, 2011فضاال عان ذلاااك فاااأن هاااذه المؤشااارات تساااتادم الختباااار احتمالياااة تطااااب االنموذج في حاال اختبااره علاى عيناات ذات احجاام متشاابهة مان نفاس المجتماع ( .)In'nami & Koizumi, 2012ومان الجادير بالااذكر ان الكثياار ماان الباااحثين والكتاااب وبضاامنه Holmes- )Smith (2011و )Schumacker and Lomax (2010 يعاااادون المؤشاااارات التنبؤيااااة جااااا ماااان مؤشاااارات االنمااااوذج االقتصادية ويستادمونها لهذا الغر . ان المسااألة االساسااية فااي مجااال تقااوي حساان مطابقااة االنمااوذج تتمثال باختيااار مؤشارات حساان المطابقاة وحاادود القباول او حاادود القطااع لتقااوي هااذه المؤشاارات .ان هااذه القضااية فيهااا ابعاااد كثياارة وتحتاج الى الكثير من التفاصيل التي ال مجاال لاذكرها هناا لاذلك سايت االكتفااا بمؤشاارات حساان المطابقااة ومسااتويات القبااول التااي عرءاها( )Schumacker and Lomax ,2010والتااي تعااد مرنااة نوعااا مااا كونهااا تأخااذ بحاادين لمسااتويات القبااول او القطااع ( 0.90او .)0.92ويوءااح الجاادول ( )1مؤشاارات اختبااار حساان مطابقة االنموذج ومستويات القبول المتبناة في الدراسة الحالية.
الجدول ( )2مؤشرات حسن المطابقة وحدود القبول او مستوي القطع لكل مؤشر مع التوءيح ت
مؤشر القبول
حدود القبول
التوءيح
1
GFI
( )0ال يوجد تطاب
Goodness of Fit Index
( )2تطاب تام
القي االكبر من 0.90او 0.92تعكس التطاب الجيد لالنموذج
مؤشر حسن المطابقة 2
AGFI
( )0ال يوجد تطاب
Adjusted Goodness of Fit Index
( )2تطاب تام
القي االكبر من 0.90او 0.92تشير الى تطاب جيد لالنموذج
مؤشر حسن المطابقة المصحح 3
RMR Root Mean Square
القيمة القريبة من صفر تشير الى تتطاب ممتاز في حين ان القيمة العالية
يشير الى تقارب Σالى Ѕ
13
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 Residual جذر متوسو مربعات البواقي SRMR
4
(القريبة من )2تشير الى تطاب غير جيد. <0.05
Standardized Root Mean Square Residual
القي االقل من 0.02تشير الى تطاب جيد لالنموج
جذر متوسو مربعات البواقي المعيارية 5
RMSEA
0.02الى 0.08
Root Mean Square Error of Approximation
القي االدنى من 0.02الى 0.08تشير الى تطاب االنموذج
مؤشر جذر متوسو مربع الاطأ التقريبي 6
TLI
( )0ال يوجد تطاب
Tucker-Lewis Index
( )2تطاب تام
القي االكبر من 0.90او 0.92تشير الى تطاب جيد لالنموذج
مؤشر توكر لويس 7
IFI
( )0ال يوجد تطاب
Incremental Fit Index
( )2تطاب تام
القي االكبر من 0.90او 0.92تشير الى تطاب جيد لالنموذج
مؤشر المطابقة المتاايد 8
كاي سكوير المعياري)(2/df
اكبر من ( )2واقل من ()3
9
CFI
( )0ال يوجد تطاب
Comparative Fit Index
( )2تطاب تام
قيمة كاي سكوير المعياري الصغيرة (تتراوح بين واحد وثالثة) تشير الى تطاب جيد لالنموذج. (تظهر تحت مسمي CMIN/DFفي برنامج )AMOS القي االكبر من 0.92تشير الى تطاب جيد لالنموذج
مؤشر المطابقة المقارن 10
قيمة كاي سكوير و p value
p value >0.05
ان مؤشر كاي سكوير يتاُثر بشكل كبير بحج العينة اذ ان كلما زاد حج العينة (بعامة 100 فما فوق) فان p valueتميل الى ان تكون معنوية وهذا ما قد يؤدي الى رف االنموذج وهو صحيح ( Schumacker & Lomax, .)2010قيمة p valueغير المعنوية لكاي سكوير تؤشر ان االنموذج مطاب للبيانات في حين ان القيمة المعنوية تشير الى عدم مطابقة االنموذج للبيانات.
11
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 المصدر :حدود القبول للمؤشرات من 2الى 7و 20ت تبنيهاا مان بين االنموذج المفتار ومصافوفة التغااير والتبااين للعيناة .وهاذا مااا قااد يااؤدي الااى الوقااوع فااي الاطااأ ماان النااوع االماال والمتمثاال ( )Schumacker & Lomax, 2010اماا المؤشار 8فلقاد تا برف انموذج مقبول عندما يكون صحيح .ولكن المشكلة مع هاذا اعتمااد حادود قبولا مان ( )Hair et al., 2014والمؤشار 9تا اعتماد راي ( )Holmes-Smith, 2011في حدود قبول . المؤشر تكمن في ان حساس جدا (يتأثر) بحج العينة اذ ان حج العينة الكبير يجعل هذا المؤشر يميل الى ان يكاون معنوياا اذ انا يتمثاال السااب االساااس الختيااار هااذه التوليفااة ماان مؤشاارات حساان في هذه الحاالت فان قيماة p valueتكاون غيار معنوياة فاي حاين مطابقاااة االنماااوذج كونهاااا االكثااار تكااارارا لالساااتادام وفااا الرا ان بقياة المؤشارات تشاير الاى مطابقاة االنماوذج ( Teo et al., العديد مان الكتااب والبااحثين فاي مجاال نمذجاة المعاادالت البنائياة .)2013ان واحد من الحلول المقدمة لمعالجة هذه المشكلة هي ما والتحلياال العاااملي التوكياادي فضااال عاان انهااا تغطااي التصاانيفات يعار بنسابة كااي ساكوير /درجاات الحرياة والاذي يظهار تحاات الماتلفة من مؤشرات حسن المطابقاة مثال المؤشارات المطلقاة او مساامى CMIN/DFفااي برنااامج .AMOSان هااذا المؤشاار ماان مؤشرات مطابقة االنموذج والمؤشرات التاايدية او المقارناة .اماا الممكاان ان يسااه فااي معالجااة مشااكلة تتعل ا بمؤشاار كاااي سااكوير فيمااا يتعلاا بالمؤشاارات االقتصااادية وبااصااة مؤشااري AICو والتي تتمثل بان االنموذج االكثر تعقيدا هو االنماوذج االكبار قيماة CAICفلاان ياات اسااتادامها فااي الدراسااة الحاليااة ماان اجاال تقااوي لكاااي سااكوير والااذي ساايكون االكثاار احتماااال لاارف االنمااوذج االنماااوذج كاااون ان الغااار مااان اساااتادام هاااذين المؤشااارين ال المعين .The specified modelوالن هذا المؤشار ياخاذ بنظار يتطاب مع الهد االسااس مان انماوذج الدراساة والمتمثلاة بتقاوي االعتبار تعقيد االنموذج فان من الممكن ان يستادم ايضا كمؤشار انماااوذج منفااارد دون مقارنتااا ماااع نمااااذج اخااارى ماتلفاااة .اذ ان القتصااادية االنمااوذج ( .)Holmes-Smith, 2011وفااي ارااار مؤشري AICو CAICيكوناان مفيادين فاي حاال مقارناة نمااذج اختبار حسن مطابقة االنموذج قيد الدراساة فايمكن الحصاول علاى ليست هرمياة ( .)Kline, 2016ومان الضاروري ان يات التنبيا مؤشرات حسن المطابقة من خالل الضغو على االيقوناة الااصاة عاان مؤشاار كاااي سااكوير وقيمااة p valueاذ يعااد هااذا المؤشاار بمارجاات التحليال والضاغو علاى االختياار الفرعاي (Model واحاااد مااان اهااا مؤشااارات حسااان المطابقاااة فقيماااة كااااي ساااكوير ) Fitوسااتظهر مؤشاارات حساان المطابقااة .ويوءااح الشااكل ()13 المعنوية تشير الى ان االنموذج ال يطاب بياناات العيناة فاي حاين جااا ماان مؤشاارات حساان المطابقااة .وماان الضااروري التنبي ا ان ان القيمة غير المعنوية لكاي ساكوير تشاير الاى مطابقاة االنماوذج مؤشر حسن المطابقة SRMRال يظهار ماع بقياة المؤشارات فاي لبيانااات العينااة بشااكل جيااد .اي بمعنااى اخاار فالباحا يرغا بااأن مارجات التحليل الواردة في الشاكل ( )13ولكان هنااك خطاوات تكون قيمة p valueالمرافقة لكاي سكوير غير معنوياة مان اجال معينة يمكن من خاللها احتساب قيمة هاذا المؤشار وهاي موءاحة قبول فرءية العدم والتي تشير الاى انا ال يوجاد فروقاات معنوياة بالتفصيل في الجدول (.)2 الشكل ( )13بع مؤشرات تقوي حسن مطابقة االنموذج في برنامج AMOS
12
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 جدول ( )2خطوات احتساب مؤشر SRMRفي برنامج AMOS الاطوة
الشرح
االولى
الذهاب الى النافذة المسماة Pluginsفي واجهة البرنامج وفتحها.
الثانية
ستظهر مجموعة من الايارات ويت اختيار االخير منها .Standardized RMR
الثالثة
بعد اختيار Standardized RMRستظهر لوحة فارغة عنونها .Standardized RMR
الرابعة
عند ظهور اللوحة الفارغة المسماة Standardized RMRيت تشغيل االنموذج وعند اكتماال عملياة التشاغيل ستظهر قيمة مؤشر SRMRفي داخل اللوحة.
وفيمااا يتعل ا بمؤشاارات حساان المطابقااة المتبناااة الختبااار انمااوذج الدراسة فهي موءحة في الجدول (.)3 الجدول ( )3مؤشرات حسن مطابقة انموذج الدراسة (االنموذج االولى) مؤشاااااااااااااااااارات نتيجة المطابقة االنموذج
ت
مؤشر القبول
حدود القبول
1
GFI
< 0.90او <.892 0.95
غير مطاب
2
AGFI
< 0.90او <.865 0.95
غير مطاب
3
RMR
قري من الصفر
.028
مطاب
4
SRMR
< 0.02
.0464
مطاب
5
RMSEA
مااااااان 0.02الاااااااى .047 0.08
مطاب
6
TLI
< 0.90او <.937 0.95
مطاب
7
IFI
< 0.90او <.945 0.95
مطاب
8
كاااااااااااااااااااااااي سااااااااااااااااااااااكوير 3-2 المعياري)(2/df
1.523
مطاب
9
CFI
اكبر من 0.92
.945
غير مطاب
10
قيمة كاي سكوير و p value
p value > 0.05
334.962
غير مطاب
p value .000 تشااير معطيااات الجاادول ( )3الااى مؤشاارات حساان المطابقااة لالنموذج االولي ويالحاال ان ساتة مؤشارات مان مجماوع عشارة قااد حققاات حساان مطابقااة االنمااوذج .فقيمااة المؤشاار RMRكاناات 0.018وهي قيمة قريباة جادا مان الصافر وكاذلك الحاال بالنسابة لقيمااة المؤشاار SRMRوالتااي كاناات 0.016وهااي اقاال ماان حااد القبااول .0.02وفااي نفااس السااياق فلقااد حق ا مؤشاار RMSEA مسااتوى القبااول المطلااوب اذ كاناات قيمت ا 0.017وهااي اقاال ماان .0.02تشااير قااي هااذه المؤشاارات مقارنااة بحاادود القبااول الااى تحقيااا االنماااوذج تطااااب ممتااااز .ولقاااد دعمااات هاااذه المؤشااارات
بمؤشر مربع كاي المعياري) (2/dfوالذي بلغت قيمت ()2.213 وهي قيمة في الحدود المقبولة (بين 2و .)3اما مؤشري المقارناة TLIو IFIفلقد حققا ايضا مستوى قبول جياد وبقيماة 0.937و 0.912على التتالي وهي قيمة اعلى من حد القبول .0.90وفيما ياااص المؤشاار GFIفلقااد كااان قريا جاادا ماان حااد القبااول 0.90 وبقيمااة .0.891وكااذلك الحااال بالنساابة لمؤشاار CFIوالااذي حقا قيمااة بلغاات 0.912وهااي قريبااة جاادا ماان حااد القبااول .0.92امااا بالنسابة للمؤشار االخيار والمتمثال با p valueفلا يشاير الاى ان االنماااوذج ال ياتلاااف معنوياااا عااان الصااافر اذا كانااات قيماااة هاااذا
16
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 المؤشر 0.000في حين ان القيمة المقبولة ل هاي ان يكاون اكبار من .0.02والسب في ذلك وكما اشرنا سلفا هو ان هذا المؤشر يتأثر كثيرا بحجا العيناة وبااصاة اذا كانات اكثار 100وفقاا لماا اشار ل ( .)Schumacker and Lomax ,2010وبما ان حج العينااة المعتماادة فااي الدراسااة الحاليااة كااان 132فاايمكن القااول ان معنويااة قيمااة p valueتعااد مسااألة ربيعيااة ويمكاان القبااول بهااا بساااب تاااأثيرات حجااا العيناااة .باإلءاااافة الاااى مؤشااارات حسااان المطابقة فالبد للباح ان يقوم بمراجعة احصائيات اخرى مهماة جدا في تقوي االنموذج تتمثل ب : معااامالت االنحاادار غياار المعياريااة (معااامالت التحمياال) Unstandardised Regression Coefficients ) (Factor loadingsوالتاي تظهاار فااي مارجااات AMOS تحت مسمى .Regression Weights
معامالت االنحادار المعيارياة (معاامالت التحميال) (ستاتصار فااااي جااااداول تحلياااال البحاااا الااااى Standardised )SRW Regression Coefficients (factorوالتااي تظهاار فااي Standardises مارجااااااات AMOSتحاااااات مساااااامى .Regression Weights مربااع معاماال االرتبااار المتعاادد Squared Multiple (Correlationسياتصااار فااي جاااداول تحليااال البحااا الاااى .)SMC تتمثل الفائدة االساسية فاي مراجعاة هاذه المؤشارات بانهاا مان الممكن ان تسه فاي تشاايص مؤشارات القيااس غيار المهماة فاي االنموذج والتي بالتالي من الممكن ان تؤثر فاي ثباات ومصاداقية االنموذج ككل .ويمكن االراالع علاى هاذه النتاائج االحصاائية مان خااالل ايقونااة مارجااات التحلياال وماان ث ا الضااغو علااى النافااذة الفرعية Estimateوكما واءح في الشكل (.)21
الشكل ( )21نتائج تحليل االنحدار بين مؤشرات القياس والعوامل الكامنة
ولغر عر اكبار قادر مان النتاائج واختصاار للمسااحة فلقد ت عار نتاائج تحليال االنحادار ومعاامالت التحميال ومرباع معامل االرتبار المتعدد في جدول واحد (الجدول .)1 الجدول ( )1نتائج تحليل االنحدار ومعامالت التحميل ومربع االرتبار المتعدد لمؤشرات قياس االنموذج االولي SRW SMC
P
النسبة الحرجة
خطأ القياس
.751 .564
التقدير
العوامل الكامنة
1.00
مؤشرات القياس Content1 <---
تمتاز المعلومات التي يقدمها النظام بالدقة والوءوح
Content2 <---
تمتاز المعلومات التي يقدمها النظام بالشمول
المحتوى *** .686 .471
9.48
.123
1.16
*** .741 .549
10.40
.102
1.06
Content
فقرات االستبيان
Content3 <--المعلومات المقدمة وثيقة الصلةباحتياجات المستفيد التااذ القرار
17
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 SRW SMC
P
النسبة الحرجة
خطأ القياس
التقدير
مؤشرات القياس
العوامل الكامنة
فقرات االستبيان
*** .557 .310
7.60
.116
.887
Content4 <---
يمكن االعتماد على المعلومات المقدمة في القيام بالنشارات المصرفبة
*** .377 .142
5.16
.139
.722
Content5 <---
تمتاز المعلومات المقدمة بالوها من التداخل والتعار
1.00
.730 .533
<---
Time1
تقدم المعلومات في الوقت المناس وحس احتياجات المستفيدين
<---
Time2
يوفر النظام معلومات تارياية تساعد في تحليل االدا الساب للمصر
Time3
يوفر النظام معلومات محدثة تتناس مع التغيرات في بيئة المصر يوفر النظام معلومات مستقبلية في الوقت الحقيقي
*** .738 .545
10.72
.088
.950
*** .698 .488
9.65
.093
.902
<---
*** .743 .552
10.61
.098
1.04
<---
Time4
*** .624 .389
8.64
.094
.812
<---
Time5
يوفر النظام معلومات عن االدا الحالي للمصر وفي الوقت الحقيقي
1.00
<---
Form1
تقدم المعلومات للمستفيد بشكل مناس يسهل مع فهمها
*** .733 .537
8.35
.133
1.11
<---
Form2
يوفر النظام تقارير معلومات تمثل خالصة االدا والنتائج
*** .626 .392
7.57
.171
1.29
<---
Form3
يوفر النظام معلومات تفصيلية عن االدا المصرفي
*** .781 .611
8.77
.166
1.46
<---
Form4
تقدم المعلومات بترتي منطقي متسلسل
*** .664 .441
7.85
.141
1.10
<---
Form5
تقدم المعلومات بأشكال منوعة بما في ذلك الوسائو الرقمية (صور أفالم أشكال بيانية)
1.00
Economy1 <--الكلفة المادية العداد المعلوماتوالحصول عليها اقل من منفعتها
التوقيت Time
.588 .345
الشكل Form
.439 .193
االقتصاد *** .562 .315
5.34
.246
1.32
Economy2 <--الجهد المبذول العدادالمعلوماتEconomy والحصول عليها اقل من منفعتها
18
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 SRW SMC
P
*** .658 .433
النسبة الحرجة
خطأ القياس
التقدير
5.81
.232
1.35
العوامل الكامنة
مؤشرات القياس
فقرات االستبيان
Economy3 <--الوقت المطلوب العداد المعلوماتوالحصول عليها اقل من منفعتها
1.00
Security1 <---
يتوفر في النظام مستويات امن متعددة للدخول للنظام
*** .659 .435
9.33
.098
.922
Security2 <---
يت استعمال انمار متنوعة من االمن والسرية في نقل البيانات (نظ التشفير المتقدمة)
*** .807 .652
10.70
.100
1.07
Security3 <---
يستعمل النظام تقنيات التفوي تحديدالصالحيات الستعمال قواعد البيانات
*** .766 .588
10.06
.088
.889
Security4 <---
توجد في المصر خطة لحفال المعلومات وتااينها بنسخ احتيارية في حالة الطوارئ
*** .736 .542
9.93
.096
.960
Security5 <---
تت مراقبة توزيع المعلومات لضمان عدم وصولها للموقع أو المستفيد الاطأ
.693 .481
أمن المعلومات Security
*** معنوية عند مستوى 0.001
)P (p value); S.E. (Slandered Error); C.R. (Critical Ratio
قباال الاادخول فااي تفاصاايل الجاادول ( )1البااد ماان االشااارة الااى مسألتين مهمتين .االولى ان النسبة الحرجة Critical Ratioهي مكافئااة لقيمااة .)Holmes-Smith, 2011( t-statisticsامااا المسألة الثانية فهي تتعل بطبيعة النتائج اذ ان النتائج كما الحظنا من خالل الشكلين ( )21( )22قد تكون بالشكل غير المعيااري او المعياااااري .وفااااي ارااااار الجاااادول ( )1تشاااايرالقي فااااي العااااامود Estimateالااى معاااامالت االنحااادار غياار المعيارياااة (معاااامالت التحميل) .وهي تشير الى قوة تحميل المؤشر المقاس على المتغير الكامن الاذي يقيسا فاي انماوذج القيااس .اماا العاامود SRWفهاو يشير الى معامالت االنحادار المعيارياة .والمساألة المطروحاة هناا هي لماذا يت عر نتائج معامالت االنحدار (معامالت التحميال) بالشكلين غير المعياري و المعياري؟ والجواب على هاذا التسااتل ياااتي ماان( )Tabachnick and Fidell ,2013: 747وفااي بع االحيان استادام مقاييس ماتلفاة للمتغيارات المقاساة يجعال هناااك صااعوبة فااي تفسااير المعااامالت غياار المعياريااةو .لااذلك ياات اللجاو الااى اساتادام معااامالت االنحاادار المعيارياة وكااذلك الحااال بالنسبة لبقية المؤشرات االحصائية مثال الباواقي المعيارياة وغيار المعيارياااة والتاااي ساااو نتعااار علاااى اساااتادامها فاااي الاطاااوة الالحقة .ومن الجدير بالذكر ان برنامج AMOSيعار النتاائج غيرالمعيارية بشكل تلقائي اما النتائج المعيارية فالحصاول عليهاا يتطلااا ان يااات الااادخول الاااى نافاااذة Analysis Properties
والتأشير على الايار الثااني Standardized Estimatesوكماا هو واءح في الشكل ( .)20وتبين معطيات الجدول ( )1وتحديادا النسبة الحرجة وقيمة pان جميع مؤشارات القيااس كانات معنوياة عند مستوى 0.002وهي تشير الى العالقة المعنوية والقوية بين مؤشرات القياس وعاملهاا الكاامن وهاي فاي ذات الوقات تباين قاوة تشبع المؤشر على العامل الكامن الذي يقيس فاي انماوذج القيااس. بنا ا على ذلك فان جميع مؤشرات القياس من المفتر ان تبقى فااي االنمااوذج وال ياات حااذ اي منهااا .امااا فااي حااال كااان المؤشاار غياار معنااوي وكاناات النساابة الحرجااة قيمتهااا اقاال ماان ( 2.96عنااد مسااتوى معنويااة )0.02فااأن هااذا المؤشاار فااي حااال كااون حج ا العينة مناس من المفتار ان يحاذ مان االنماوذج ( Byrne, .)2010 وفيماا يتعلا بعاامود معاامالت التحميال المعيارياة فهاو ذو اهميااة كبياارة وبااصااة فااي مجااال تقااوي تقااوي الصاادق التقاااربي وماان الممكااان االساااتفادة مااان هاااذا المؤشااار االحصاااائي فاااي تشاااايص المتغياارات المقاسااة والتااي ماان الممكاان ان تكااون مصاادرا لحالااة الضعف في الصدق التقاربي لالنموذج .اما مربع معامل االرتبار فهو يشير الى نسبة التباين فاي المتغيار المعتماد والمفسار مان قبال مجموعة من المتغيرات المستقلة وهي تقابل قيمة معامال التحدياد R2في نماذج االنحدار ( Schumacker & Lomax, 2010 :
19
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 .)127وفااااااي ارااااااار التحلياااااال العاااااااملي التوكياااااادي يعرفاااااا ()Hair et al, 2014: 617على ان وتلاك القيماة التاي تباين الاى اي حد من الممكان ان يات تفساير التبااين فاي المتغيار المقااس مان خاااالل المتغيااار الكاااامنو .فعلاااى سااابيل المثاااال معامااال االرتباااار المتعدد 0.26لمؤشر القياس Content1يعني ان العامل الكامن المسااامى المحتاااوى ( )Contentقاااد فسااار %26مااان تبااااين هاااذا المؤشر .ومن الجدير بالذكر ان هذا المؤشار يساتادم لقيااس ثباات المتغيااارات المقاساااة .والباااد مااان االشاااارة الاااى ان مرباااع معامااال االرتبار هو حاصل تربيع قيمة معامل االنحدر المعيااري لمؤشار القيااااس .ومااان خاااالل النظااار فاااي الجااادول ( )1يالحاااال ان هنااااك مؤشري قياس قد يكون فيهما بع المشاكل وهماا Content5و Economy1اذ كانااات قاااي مرباااع االرتباااار المتعااادد 0.211و 0.293على التتالي .وكذلك الحال بالنسبة لقي معامالت االنحادار المعيارية لهذين المؤشرين والتي كانت اقل من .0.20وهاذه القاي تشاير الااى ءااعف فااي قاادرة هاذه المؤشاارات علااى تمثياال العواماال الكامنة والمتمثلاة ببعاد المحتاوى والبعاد االقتصااي .وعلاى الارغ من ذلك فأن فاي هاذه المرحلاة مان التحليال لان يات اتاااذ القارار المتعل ا بحااذ هااذه المؤشاارات انمااا ياات االنتقااال الااى الاطااوة الالحقااة والنظاار فااي المؤشاارات المتعلقااة باعااادة تحديااد االنمااوذج وتعديل ا ورفاادها بالمؤشاارات فااي اعاااله ماان اجاال اتااااذ القاارار المناساااا والمتعلاااا بتعااااديل االنمااااوذج .خالصااااة القااااول تباااابن مؤشرات حسن المطابقة ان االنموذج قد حق الابع منهاا ولكان الاابع االخاار لا يتحقا لااذلك البااد ماان اجاارا مراجعااة لاابع المارجااات االحصااائية للتحلياال العاااملي التوكياادي للتعاار علااى مسببات عدم المطابقة واجرا بعا التعاديالت مان اجال تحساين مؤشرات حسن مطابقة االنموذج .وهذا ما سيت تنفيذه في الاطاوة الالحقة والمتمثلة باعادة تحديد االنموذج او تعديل . الخطوووة الخامسووة :اعووادة تحديوود االنموووذج او تعووديل االنموووذج Model Re-specification or Model Modification تمثل عملية تعديل االنماوذج خطاوة اساساية فاي بناا واختباار نماذج التحليل العاملي التوكيدي ونمذجة المعادالت البنائياة اذ ان معظ النماذج التي يات بنائهاا واختبارهاا مان قبال البااحثين تحتااج الى مراجعة وتعديل .ان اه اسباب تعديل نماذج التحليال العااملي التوكياادي هااو لتطااوير حساان مطابقااة هااذه النماااذج ( Brown, .)2015اما ) Hair et al. (2014فهو يارى ان الغاياة االساساية ماان التحلياال العاااملي التوكياادي هااي التأكااد ماان صاادق االنمااوذج ولكااان هاااذا الناااوع مااان التحليااال مااان الممكااان ان يااااود الباحااا بمعلومات يمكن وصفها بالتشايصية والتي من الممكان ان تقتارح تعااديالت امااا لحاال المشااكالت فااي االنمااوذج او لتطااوير اختبااار االنموذج لنظرياة القيااس .وتاؤثر عملياة اعاادة تحدياد االنماوذج والي سااب كااان علااى النظريااة التااي ت ا اعتمادهااا فااي صااياغة االنمااوذج .فاااأذا كانااات التعاااديالت بساايطة فاااان التكامااال النظاااري النموذج القيااس لان يتاأثر بشادة وان البحا مان الممكان ان ينجاا باستادام االنموذج المحدد مسابقا والبياناات بعاد اجارا التعاديالت المقترحااة .امااا اذا كاناات التعااديالت غياار بساايطة (جوهريااة) فااأن
الباح يج علي ان يوصي بتعديل نظرية القيااس وهاذا ساينتج عن انموذج قياس جديد والذي من المحتمل ان يتطل بياناات مان عينات جديدة. وقباال الاادخول فااي تفاصاايل تعااديالت االنمااوذج او اعااادة تحديااده فالبد من التنبي الى مسألة مهمة وهي ان هاذه الاطاوة تحتااج مان الباح ان يبرز قائمة من التبريرات النظرية للتغييارات المحتملاة العاااادة تحدياااد االنماااوذج االساساااي .اذ ان عملياااة اعاااادة تحدياااد االنموذج من المفتر ان تكون وفقا العتبارات منطقية اكثر من استنادها الى االعتبارات االحصائية ( .)Kline, 2016يستالص من ذلك ان اي تغييار علاى االنماوذج مان دون تبريار نظاري لان يكون ذو قيمة وهذا ما سينعكس على جودة انموذج القياس وعلى النظرية التي ت اعتمادها في عملية القياس. وفيمااااا يتعلااااا بمصاااااادر او مساااااببات ساااااو تحدياااااد االنماااااوذج misspecificationفيشااااير( )Brown ,2015الااااى ثالثااااة عوامل اساسية تتمثل باالتي: .2عادد العوامال :ان احااد اساباب سااو تحدياد االنمااوذج هاو عاادد العوامل المستادمة في التحليل (عدد كبير جدا او قليل جدا). .1مؤشاارات القياااس وتحماايالت العاماال :يتمثاال المصاادر االخاار لسااو تحديااد االنمااوذج باللااال فااي اختيااار مؤشاارات القياااس وبالتعيين غير الصاحيح لانمو العالقاات باين مؤشارات القيااس والعوامل. .3اخطااا القياااس :الالاال فااي تحديااد اخطااا القياااس المترابطااة مقابل االخطا غير المترابطة. هنااااك بعااا المعلوماااات التاااي مااان الممكااان ان تسااااعد فاااي اكتشااا وتشااايص مكااامن سااو تحديااد االنمااوذج ومارجااات برناااامج AMOSتااااود الباحااا بناااوعين مااان هاااذه المعلوماااات والمتمثلاااة باااالبواقي المعيارياااة Standardized Residual ومؤشاااارات التعااااديالت .Modification Indicesتعكااااس البااااواقي الفاااارق بااااين مصاااافوفة التغاااااير للعينااااة Ѕومصاااافوفة التغايرلالنموذج المفتار Σعلاى مساتوى كال مؤشار قيااس .ان قااي البااواقي عناادما تكااون مقاسااة بوحاادات القياااس المعتماادة فااي المتغياارات المقاسااة فان ا ماان الصااعوبة تفساايرها .لااذلك فأن ا ماان االفضال ان يات تحويلهاا الاى قااي معيارياة وذلاك مان خاالل قساامة الباواقي علاى اخطائهااا المعيارياة .وعنادما تكااون قاي هاذه البااواقي معياريااة فانهااا تكااون مماثلااة او مشااابهة للاادرجات المعياريااة فااي توزياااع العيناااة ومااان الممكااان ان تفسااار بااانفس رريقاااة تفساااير z- scoresوبذلك ستكون عملية تفسيرها ساهلة جادا ( & Brown .)Moore, 2012ان قيماة الباواقي ساتكون صافر فاي حاال كاان االنمااوذج مطاااب تمامااا ولكاان فااي معظا االحيااان ال يتحقا هااذا التطااااب والن قاااي الباااواقي المعيارياااة تشاااب z-scoresفااايمكن القول ان القي االكبر من 2.96او 1.28تشير الى ان العالقة بين المتغيرين ل تفسر بصورة جيدة من قبل هذا المسار في االنماوذج
30
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 ( .)Schumacker & Lomax, 2010وبعامااة فااأن البااواقي المعيارية الكبيرة تشير الى ءعف االنموذج مان ناحياة المطابقاة فااي حااين ان القااي الكبياارة لاااوج واحااد ماان المتغياارات يشااير الااى ساو تحديااد فااي العالقاة بااين هااذين المتغيارين فقااو والن العالقااة بين هذين المتغيرين ل تفسر بشكل كافي في االنماوذج لاذلك فاان االنموذج بحاجة الى اعاادة تحدياد بالطريقاة التاي مان الممكان مان خاللهااا تفسااير االرتبااار بااين المتغياارات ( Holmes-Smith, .)2011وياارى )Hair et al. (2014ان البااواقي المعياريااة التااي تكااون اقاال ماان 1.2ال تؤشاار وجااود مشااكلة فااي حااين ان البااواقي اكباار ماان ( 1هااذه القيمااة وءااعت باالسااتناد الااى مسااتوى المعنوية ).001تشير الى احتمالية وجود درجة خطأ غير مقبولاة. وماان الجاادير بالااذكر ان بع ا البااواقي المعياريااة الكبياارة ربمااا تحدث فقو بسب اخطا العينة .وفي كثير من االحيان من الممكن ان يت قبول واحدة او اثنين من اخطاا القيااس الكبيارة هاذه .ومان االشااايا المهماااة التاااي اشاااارة اليهاااا Hairوزمالئااا ان الباااواقي المعيارية باين 1.2و 1تساتح اعطائهاا بعا االهتماام ولكنهاا ربما ال تقترح اي تغييرات في االنموذج اذا لا يكان هنااك مشااكل اخرى تتعل بمؤشري القياس هذين. امااا بالنساابة لمؤشاارات التعااديل فهااي تحتس ا لكاال عالقااة محتملااة والتااي ل ا تقاادر فااي االنمااوذج ( )Hair et al., 2014فهااي ماصصة من اجل المعلمات غير الحرة (المعلمات الثابتة) وهي تؤشااار االنافاااا فاااي قيماااة كااااي ساااكوير فاااي حاااال جعااال هاااذه المعلمااات حاارة وياات تقااديرها فااي االنمااوذج .بكلمااات اخاارى اذا كانت قيمة مؤشار التعاديل لمعلماة غيار حارة هاو 20فانا عنادما ياات جعاال هااذه المعلمااة حاارة فااي االنمااوذج فااان قيمااة مربااع كاااي ساتناف بمقاادار 20عاالقاال ( Schumacker & Lomax, .)2010على الرغ من االنافا فاي قيماة كااي ساكوير متوقاع ماان خااالل قيمااة MIولكاان االخااتال عاان القيمااة الحقيقيااة ماان الممكن ان يكون كبير .وهناك قيمة مرافقاة لمؤشار التعاديل تتمثال بماا يعار بتغيياار المعلماة المتوقااع (Expected parameter ) changeوالااذي يرمااا ل ا اختصااار ) (EPCوهااي تظهاار فااي نتاائج التحليال االحصاائي لبرناامج AMOSتحات مسامى (Par ) .Changeوتمثل هذه االحصائية التغيير التقريبي المتوقاع لقيماة كل معلمة ثابت فاي االنماوذج ماع تحدياد اتجااه التغييار ساوا كاان ايجابيااا او ساالبيا ( .)Byrne, 2010وماان الممكاان ان تسااه هااذه االحصاائية فاي مسااعدة الباحا الجارا تغييار فاي االنماوذج ماان عدم فعلى سبيل المثال اذ كانات عالماة المعلماة الماراد تحويلهاا الى حرة ليست في االتجاه المتوقع (على سبيل المثال ايجابية بادال من السالبة) فان هذا الشئ يشاير الاى انا مان المفتار ان تبقاى هذه المعلمة ثابتة (.)Schumacker & Lomax, 2010 ان مؤشاااارات التعااااديل ماااان الممكاااان ان ياااات التعاماااال معهااااا كاحصائية كاي سكوير مع درجة حرية 2ووفقا لذلك فأن مؤشار التعااديل بقيمااة 3.81او اكباار (قيمااة كاااي سااكوير الحرجااة عنااد مسااتوى معنويااة )df=1 p<.05يشااير الااى ان التطاااب الكلااي لالنموذج من الممكن ان يتحسن معنويا في حال تا تقادير المعلماة
الثابتاة او المقيادة كمعلماة حارة (.)Brown & Moore, 2012 وفي ارار استادام مؤشارات التعاديل فاي نمااذج التحليال العااملي التوكيااادي فااااأن القيمااااة االكثاااار ماااان 3.81او 1تشااااير الااااى ان االنموذج من الممكن ان يتحسن في حال اءافة تغااير الاطاأ باين مؤشاااري قيااااس بشااارر دعااا هاااذه االءاااافة باااالمبرر النظاااري ( .)Brown & Moore, 2012ومان الضاروري االنتبااه الاى مسألة وهي ان مؤشرات التعديل قد تشير الى تحسن االنموذج في حال ربو اخطا القياس لمؤشرين معينين ولكان فاي الوقات ذاتا فأن مؤشر التعديل هذا من الممكن ان يشاير الاى ان االرتباار باين هذين المؤشرين ل يفسر من خالل المتغير الكاامن الاذي يقيساان بكلمااات اخاارى ان هااذين المؤشاارين يقيسااان ايضااا عاماال كااامن ثاني (.)Holmes-Smith, 2011 وكما ذكرنا انفا فأن عملية اعادة تحديد االنموذج وتعديلا ليسات بالساااهلة وبااصاااة فيماااا يتعلااا بمساااألة اءاااافة معلماااات جديااادة لالنموذج وحاذ بعا مؤشارات القيااس .بناا ا علاى ذلاك فمان الضااروري ان يمتلااك الباح ا منهجيااة او خطااور عريضااة يسااتند عليهاااا فاااي تنفياااذ هاااذه الاطاااوة .ولعااال القواعاااد التاااي ررحهاااا ( )Holmes-Smith ,2011: 7.18تعااد ماان وجهااة نظرنااا دليال متمياا من الممكن االستناد الي في تعديل االنماوذج .وتتمثال هذه القواعد باالتي: .2كل المعلمات المقدرة (ويقصاد بهاا المعلماات التاي كانات ثابتاة وت تحويلها الاى حارة فاي االنماوذج) مان المفتار ان تساتند على ارر نظرية قوية اما ان تكون معتمدة على المنط الذي يستند علي الباح او يت االعتماد على االبحاث السابقة. .1ان يكون عدد التغييرات التي تجرى على االنماوذج المفتار قليلة (على سبيل المثال ثالثة او اربعة). .3على الباح ان يقوم باجرا عملية التغيير في االنموذج بحذر وذلك من خالل ادا تغيير واحد في كل مرة ماع التأكاد مان ان التغيير ذو مغاى. .1االنمااااوذج النهااااائي ماااان المفتاااار ان ياااات اجاااارا اختبااااار المصداقية ل من خالل عينة ماتلفة (او ان العينة مان الممكان ان تقساااا الااااى قساااامين االول عينااااة التحلياااال والثاااااني عينااااة المصداقية). وعااودة علااى اختبااار االنمااوذج فااأن مؤشاارات حساان مطابقااة االنموذج قاد تا احتساابها وبيانهاا فاي الاطاوة الساابقة ولاوحال ان البع من هذه المؤشرات ل تكان مطابقاة لمساتويات القباول لاذا الباااد مااان العمااال علاااى تعاااديل االنماااوذج مااان اجااال تحساااين هاااذه المؤشرات .وكما اشرنا في االرار النظري الااص بمسألة اعاادة تحديد االنموذج او تعديل فأن يمكان االساتعانة بمعلوماات الباواقي المعيارية ومؤشارات التعاديالت .وفيماا يتعلا باالبواقي المعيارياة فيت الحصول عليها من خالل ايقونة التحليل وبعد عر النتائج يت فاتح نافاذة Estimateلعار المصافوفة وكماا هاي موءاحة
32
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 (الجا االكبر منها) في الشكل ( .)22وهنا الباد مان االشاارة الاى مساااألة مهماااة وهاااي ان هاااذه التحلااايالت ال زالااات تجااارى علاااى االنموذج االولي (االساسي) والذي ل نجري علي اي تغيير لحاد االن .يالحال مان خاالل الشاكل ( )22ان قاي مصافوفة الباواقي ال تشير الى وجود اي مشكلة فاي االنماوذج وان االنماوذج جياد مان ناحية المطابقة سوا على مستوى االنموذج ككل او على مساتوى كااال العالقاااة باااين مؤشااارات القيااااس .علماااا ان اكبااار قيماااة فاااي المصاااااافوفة كاناااااات بااااااين مؤشااااااري القياااااااس Economy2و Content5وبلغت 1.103وهي اقل من قيمة 1.28ولذلك فهي ال تؤشاااار وجااااود اي مشااااكلة فااااي االنمااااوذج .بنااااا ا علااااى هااااذه المعطيات فأن المعلومات الاواردة فاي مصافوفة الباواقي ال تشاير الى وجاود مشاكلة فاي االنماوذج ولاذلك لان يات اجارا اي تغييار على االنموذج بنا ا على معطياتها.
اماا المصادر الثااني للمعلوماات والاااص باعاادة تحدياد االنماوذج فهااو مؤشاارات التعااديل ويمكاان الحصااول علااى قائمااة مؤشاارات التعااااديل ماااان خااااالل عاااار النتااااائج وتحدياااادا فااااتح النافااااذة Modification Indicesوالشاكل ( )26يباين نتاائج مؤشارات التعديل (جاا منهاا) .يالحاال مان خاالل امعاان النظار فاي الشاكل ( )26ان هناك قيمتين لمؤشرات التعديل تشير الى امكانية تحسين االنموذج في حال ربو اخطا القيااس للمتغيارات المقاساة .القيماة االولااى تتمثاال بااربو اخطااا القياااس e8مااع ( e10يمثاال e8خطااأ القياس لمؤشر القيااس Time3فاي حاين e10يمثال خطاأ القيااس للمؤشر .)Time5اما القيماة الثانياة فتتمثال باربو اخطاا القيااس e19ماااااع ( e20يمثااااال e19خطاااااأ القيااااااس لمؤشااااار القيااااااس Security1فاااااي حاااااين e20يمثااااال خطاااااأ القيااااااس للمؤشااااار .)Security2
الشكل ( )22مصفوفة البواقي المعيارية لالنموذج االولي
الجدول ( )26مؤشرات تعديل االنموذج
وهنا من الضروري التذكير بمسألة مهمة وهاي ان التعاديالت ال تجري جميعها مرة واحدة انما كل تعديل يت اجرائ على حدا ويت االرالع على نتائج التعديل لمعرفة التحسان الاذي رارأ علاى
االنموذج وعلى مؤشرات حسن المطابقة .بنا ا على ذلك فلقاد تا اجاارا التعااديل االول والااااص بااربو اخطااا القياااس للمؤشاارين Time3و .Time5ولقااد اشااارت النتااائج تحسااانا فااي مؤشااارات
31
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 حسن المطابقة كماا هاي واءاحة فاي الجادول ( .)2وكاذلك الحاال عنااادما تااا اجااارا التعاااديل الثااااني والاااذي اشااار مطابقاااة جمياااع مؤشااارات حسااان المطابقاااة لمساااتويات القباااول باساااتثنا مؤشااار .AGFIوتشير االشكال ( )27و ( )28الى انموذج الدراساة بعاد اجرا التعديلين االول والثاني.
الشكل ( )28نتائج اختبار االنموذج بعد اجرا التعديل الثاني
الشكل ( )27نتائج اختبار االنموذج بعد اجرا التعديل االول
33
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 الجدول ( )2مؤشرات حسن مطابقة انموذج الدراسة لالنموذج االولي وبعد اجرا التعديالت ت
مؤشر القبول
حدود القبول
مؤشرات االنموذج االولي
مؤشرات االنموذج بعد التعديل االول
مؤشرات االنموذج بعد التعديل الثاني
1
GFI
< 0.90او <0.95
.892
.900
.904
2
AGFI
< 0.90او <0.95
.865
.872
.879
3
RMR
قري من الصفر
.028
.028
.028
4
SRMR
<0.02
.0464
.0464
.0462
5
RMSEA
من 0.02الى 0.08
.047
.044
.040
6
TLI
< 0.90او <0.95
.937
.946
.954
7
IFI
< 0.90او <0.95
.945
.954
.961
8
كاي سكوير المعياري)(2/df
3-2
1.523
1.444
2.382
9
CFI
اكبر من 0.92
.945
.953
.960
10
قيمة كاي سكوير و p value
p value .> 0.05
316.290 334.962 p.000
بعد ان ت االستفادة من مؤشرات التعديل في تشايص اخطاا القياااس التااي تحتاااج الااى ان تكااون مرتبطااة مااع بعضااها ت ا تنفيااذ التعاااديل االول علاااى االنماااوذج مااان خاااالل رباااو اخطاااا قيااااس المؤشاارين Time3و Time5وكاناات النتيجااة ان حاادثت بع ا التغييرات على مؤشارات حسان المطابقاة نحاو االفضال وكماا هاو واءح في الجدول ( )2فعلى سابيل المثاال المؤشار GFIكانات قيمتااا .892واصااابحت .900وهاااي مطابقاااة للحااادود المقبولاااة. وكذلك الحال بالنسبة لقيمة مؤشر CFIوالتي كانات .945لتصال الى .954وهو اعلى من حد القبول لهذا المؤشر .فضال عن ذلك فلقد انافضت قيمة مرباع كااي المعيااري لتصال الاى 2.382بعاد ان كاناات .2.111امااا القيمااة الوحياادة التااي ل ا تصاال الااى حاادود القبول فهي قيمة مؤشر AGFIوالتي بلغت .0.872 كما ذكرنا سلفا فأن التعديل في االنموذج اعتمادا على المؤشرات االحصااائية لاان يكااون مجااديا او ذو قيمااة مااا لاا يعاااز بالمسااو النظاري الااذي يبارر هااذا التعااديل .وفااي سااياق ربااو اخطااا قياااس المؤشااارين Time3و Time5يمكااان القاااول ان الفقااارتين كانتاااا متقااربين مان ناحيااة الصاياغة اللغويااة ومان ناحيااة الااصاية التااي يقيسااااانها .فالمؤشاااار Time3ويااااوفر النظااااام معلومااااات محدثااااة تتناساا ماااع التغيااارات فاااي بيئاااة المصااار و والمؤشااار Time5 ويوفر النظام معلومات عان االدا الحاالي وفاي الوقات الحقيقايو. فالمؤشااارين يقيساااان خاصاااية حداثاااة المعلوماااات ولااايس المؤشااار
p.000
302.082 p.000
Time3فقاااااو اذ ان المؤشااااار Time5يقااااايس تاااااوفير النظاااااام للمعلومات عن االدا الحالي وفي الوقت الحقيقاي وهاذا يعناي ان المعلومااات التااي يوفرهااا النظااام ماان المفتاار ان تكااون محدثااة وليساات متقادمااة وهااذا مااا يفها ماان مصااطلح والوقاات الحقيقاايو. اذن فالترابو الذي حدث بين هذين المؤشرين بسب انهما يقياساان نفس الااصية لبعد التوقيت وهي خاصية حداثة المعلومات .وعناد النظااار الاااى بقياااة فقااارات هاااذا البعاااد يالحاااال ان الباحااا الشااالبي ( )1002قد قام بقياس خصائص ماتلفاة مثال خاصاية المعلوماات تكون وفقا لحاجات المستفيدين وفي الوقت المناس والمعلوماات التارياية والمعلومات المستقبلية .وفي هذا الصدد يشير( Brown ),2015الاااى انااا فاااي حالاااة تحليااال فقااارات الاياااارات المتعاااددة لالسااتبانة فااأن اخطااا القياااس ماان الممكاان ان تظهاار ماان تلااك الفقرات التي تتشاب الى حد كبير في الصياغة وهذا ما حدث ماع مؤشري القياس اعاله لذلك كان البد من ربو اخطا قياس هذين المؤشاارين .وفيمااا يتعلا بالتعااديل الثاااني والمتمثاال بااربو اخطااا القياااااس للمؤشاااارين Security1و Security2فلقااااد ادى الااااى تحسينات رفيفة في مؤشرات مطابقة حسن االنموذج ولقد حققات جميااع المؤشاارات مسااتوى القبااول باسااتثنا مؤشاار AGFIوالااذي تحسنت قيمت ووصلت الى .879بعد ان كانت .872ورغا ذلاك فهااي ل ا تصاال الااى مسااتوى القبااول .ان قيمااة مؤشاار AGFIماان الممكن ان تكون مقبولة عند مستوى اكبر من 0.80وبااصة فاي ابحاث نظ المعلومات ( .)Segars & Grover, 1993اما قيماة
31
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 ورقابااة اجرائيااة والتااي هااي باالساااس مكونااات ألماان اي نظااام معلومااات والتااي تضاامن للنظااام ان يكااون فعاااال وهااي تتطلا ان يكون هناك تاطيو الدارة امن المعلومات واهتماام علاى مساتوى التفاصيل .ومن هناا يمكان القاول انا عناد قيااس امان المعلوماات فالبااد ماان ان ياات االهتمااام باالبعاااد الفرعيااة لهااذا المتغياار الكااامن والتركيا عليها جميعا دون التكرار في قياس نفس الااصية الكثر ماان ماارة كمااا حصاال مااع المؤشاارين فااي اعاااله واللااذان قاسااا اماان المعلومااات .او ان ياات فصاال العاماال الكااامن الااى عاااملين االول ياتص بقياس االجارا ات التقنياة المان المعلوماات والثااني يقايس االجرا ات االدارية المن المعلومات.
p valueالمعنويااة فهااي االخاارى تعااد مقبولااة كمااا ذكرنااا ساالفا بسااب تااأثيرات حج ا العينااة .لااذلك يمكاان القااول ان االنمااوذج قااد حقق ا جميااع مؤشاارات حساان المطابقااة واثباات مطابقت ا لبيانااات الواقع وهاذا ماا يعطاي لالنماوذج مصاداقية لقيااس جاودة تصامي نظااام المعلومااات االداريااة .وفيمااا يتعل ا بااالتبرير النظااري لااربو اخطاااا القيااااس للمؤشااارين Security1و Security2فااايمكن القول ان المؤشرات االربعة التي تقيس بعد امن المعلوماات كانات فااااي اتجاااااهين .االتجاااااه االول مثلاااا المؤشاااارين Security1و Security2وهااي تتعلاا باااالمن التقنااي لنظااام المعلومااات امااا البقيااة فهااي تتعل ا بالجوان ا االداريااة الماان المعلومااات كتحديااد الصاااالحيات الساااتادام للمعلوماااات وحفاااال نساااخ احتيارياااة مااان بعااد ان ت ا تعااديل االنمااوذج والتوصاال الااى افضاال مؤشاارات المعلومااات والرقابااة االداريااة علااى المعلومااات .ولكاان يالحااال ان حسااان مطابقاااة لالنماااوذج وتقااادي المساااوغات النظرياااة الجااارا فقرات االمان التقناي للمعلوماات كانات االكثار ارتباراا فيماا بينهاا. التعديالت على االنموذج فالبد مان عار مؤشار SMCللتأكاد وتأكياادا لهااذا التقسااي لمؤشاارات بعااد أماان المعلومااات فلقااد اشااار مااان ثباااات مؤشااارات القيااااس ومؤشااار SRWوذلاااك للتأكاااد مااان ( Calder and Watkins (2008ان امن المعلومات ال يقتصار مصداقية هذه المؤشرات .ويشير الجدول ( )6الى هذه المؤشارات علااى مقاااييس االمااان التقنااي والتااي تكااون ماتصااة بالقاادرة علااى مع نتائج تحليل االنحدار. حمايااة نظااام المعلومااات باال يتطل ا ان يكااون هناااك نظ ا ادارة الجدول ( )6نتائج تحليل االنحدار ومعامالت التحميل ومربع االرتبار المتعدد لمؤشرات قياس االنموذج النهائي SMC
SRW
.566
.752
P
النساااااااااااااااااااابة خطأ القياس التقدير الحرجة
المتغيرات الكامنة
مؤشرات القياس
1.000
Content1 <---
.470
.685
*** 9.477
.123
1.164
Content2 <---
.550
.742
*** 10.416
.102
1.062
.312
.558
*** 7.610
.117
.888
Content4 <---
.142
.377
*** 5.160
.140
.721
Content5 <---
.561
.749
1.000
Time1 <---
المحتوى
Content3 <--Content
.563
.750
*** 11.004
.086
.943
.437
.661
*** 9.294
.090
.833
.555
.745
*** 10.723
.096
1.024
Time4 <---
.334
.578
*** 8.093
.091
.734
Time5 <---
.343
.586
1.000
Form1 <---
.538
.733
*** 8.327
.134
1.116
Form2 <---
.395
.628
*** 7.568
.173
1.306
.613
.783
*** 8.746
.168
1.470
Form4 <---
.441
.664
*** 7.821
.142
1.112
Form5 <---
التوقيت
Time2 <--Time3 <---
Time
الشكل
Form3 <--Form
32
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 SMC
SRW
.192
.438
P
النساااااااااااااااااااابة خطأ القياس التقدير الحرجة 1.000
المتغيرات الكامنة
االقتصاد
مؤشرات القياس Economy1 <--Economy2 <---
.318
.564
*** 5.327
.249
1.327
.433
.658
*** 5.795
.235
1.360
Economy3 <---
.435
.659
1.000
Security1 <---
.387
.622
*** 9.778
.094
.915
Security2 <---
.668
.818
*** 10.195
.112
1.141
.613
.783
*** 9.662
.099
.956
Security4 <---
.552
.743
*** 9.499
.107
1.020
Security5 <---
Economy
امن المعلومات
Security3 <--Security
ت توظيف مؤشر SRWوقيمة p valueللتأكاد مان الصادق التقاااربي .Convergent validityان هااذا النااوع ماان الصاادق يشير الى العالقة باين مؤشارات القيااس والعوامال الكامناة اي ان عدة مؤشرات قياس تعمل بنفس الطريقة لتمثيل عامل كامن معاين ( .(Brown & Moore, 2012ان قيمة SRWمان المفتار ان ال تقل عن 0.20اما في حال كون قيمتا 0.70او اكثار فهاي تعااد مثاليااة بالنساابة لمسااألة الصاادق التقاااربي ( Hair et al., )2014فضال ذلك فأن هذه القيمة يج ان تكون معنوياة .ومان الضااروري ان ياات اختبااار صاادق بنااا المفهااوم (الصاادق البنااائي) Construct validityوالذي يشير والى المدي الاذي تمثال فيا مجموعااة ماان مؤشاارات القياااس وبشااكل حقيقااي المفهااوم النظااري للعاماال الكااامن الااذي صااممت لقياسا و (Hair et al. 2014, ) .543امااا أليااة التحقاا ماان تااوافر صاادق بنااا المفهااوم فتتمثاال بمؤشاارات حساان المطابقااة فااأذا كااان االنمااوذج قااد وصاال الااى المستويات المطلوبة لهذه المؤشرات فيمكن القول بأن صادق بناا المفهوم قد تحق (.)Holmes-Smith, 2011 وفيمااا يتعل ا بثبااات المقياااس فساايت اختبااار ثبااات مؤشاارات القياس وذلاك باعتمااد قيماة SMCويشاير )Kline (2016الاى ان قيمة هذا المؤشر من المفتار ان تكاون اكبار مان .0.20اماا )Holmes-Smith (2011فهااو ياارى ان ا علااى الاارغ ماان ان القااي بااين 0.30و 0.20تشااير الااى ان مؤشاار القياااس قااد يكااون ءعيف الى حد ما ولكن ال زال مالئا لقيااس العامال الكاامن .اماا مؤشر القيااس الاذي تكاون قيمتا اقال مان 0.1فمان المفتار ان يحذ من االنماوذج النا ال يمثال العامال الكاامن بشاكل جياد .اماا ثبات العوامل الكامنة فسيت قياس من خالل معامل كرونبال الفا علما ان الحد االدنى لمستوى القبول لهاذا المعامال هاو 0.70اماا قيمة 0.60كمستوى مقبول لمعامل كرونبال الفا فيت اعتمادها في البحوث االستشكافية فقو ).)Hair et al. 2014
تشااير قااي p valueالااى ان جميااع مؤشاارات القياااس كاناات معنوياة ولكاان فااي الوقاات ذاتا فااأن قااي SRWو SMCأشاارت الااااااى وجااااااود مشااااااكلة فااااااي مؤشااااااري القياااااااس Content5و .Economy1وتمثلت هذه المشكلة بعدم مطابقة هذين المؤشرين لمتطلباااات الثباااات والمصاااداقية اذ كانااات قاااي SRWو SMC لمؤشار .377 Content5و .142علااى التتااالي .فاي حااين كاناات قااي .438 Economy1و .192علااى التتااالي .وفااي هااذا اشااارة واءحة الى ان الصدق التقاربي قد تحق لجميع مؤشرات القياس (باسااتثنا المؤشاارين اعاااله) وكاناات القااي بااين 0.228و.0.828 اما فيما يتعل بالصدق البنائي فهو االخر قد تحقا ايضاا كاون ان االنماااوذج قاااد حقااا المساااتويات المطلوباااة مااان مؤشااارات حسااان المطابقة وكما هاو واءاح فاي الجادول ( .)2وفيماا يتعلا باختباار ثباااات مؤشااارات القيااااس فااايمكن القاااول ان جمياااع المؤشااارات ( باسااااتثنا Content5و )Economy1قااااد حققاااات المسااااتويات المقبولة للثبات وكانت بين 0.321و .0.668 ان هذه المشكلة مان الممكان ان تاؤثر فاي مصاداقية االنماوذج ككل على الرغ من وصول االنموذج الى حسان مطابقاة البياناات وتحقياا المسااتويات المطلوبااات لكاال مؤشاارات المطابقااة .وهنااا يمكااان القاااول ان عملياااة حاااذ هاااذين المؤشااارين ( Content5و )Economy1لان تكااون مجديااة فااي اراار تطااوير حساان مطابقااة االنموذج الن االنموذج اصاال قاد حقا حسان المطابقاة لاذلك فاال ءااير ماان ابقااا هااذين المؤشاارين ولكاان بشاارر ان تكااون هناااك توصاية مان الباحا للدراسااات المساتقبلية بشاأن هاذين المؤشاارين وان يت التحقي فاي الساب فاي ءاعف هاذين المؤشارين هال ان صياغة االسئلة كانت غير واءحة ام ان الاصائص التاي تقيساها هذه المؤشرات ال ترتبو بالعامل الكامن. اما قي كرونبال الفا والذي وظف لقياس ثبات العوامل الكامنة فكاناات كاااالتي :المحتااوى ( )0.771التوقياات ( )0.833الشااكل
36
السبعاوي .مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية .المجلد ( )9العدد (39- 8 )1029( – )1 ( )0.803االقتصااااااد ( )0.212وامااااان المعلوماااااات (.)0.820 يالحااال ماان خااالل قااي معاماال كرونبااال الفااا ان جميااع العواماال الكامناااة قاااد حققااات المساااتوى المقباااول للثباااات باساااتثنا عامااال االقتصاااد .وقااد يكااون السااب فااي ءااعف قياااس هااذا العاماال هااو مؤشاار القياااس Economy1والااذي لا يكاان ذو مصااداقية وثبااات في عملية القياس .فضال عن ذلك فاأن الجوانا االقتصاادية فاي المعلومات من الممكن ان تقاس كمياا او باعتمااد مؤشارات مالياة وبالتالي فاأن عملياة قياساها باعتمااد االساتبانة قاد ال تكاون مالئماة وهذا ما انعكس سالبا علاى مؤشارات القيااس التاي اساتادمت لهاذا الغر وعلى ثباتها ومصداقيتها في عملية القياس. االستنتاجات والتوصيات ومحددات الدراسة اوال :االستنتاجات يمكن القول ان التحليل العاملي التوكيدي قد اخاذ حيااا واساعا ماان االسااتادام فااي بحااوث ودراسااات ادارة االعمااال بعامااة ونظ ا المعلومات بااصة على مستوى الدراساات االجنبياة .فاي حاين ان هذا الموءوع ل يالقي نفس االهمية او االساتادام فاي الدراساات العربية والتي اقتصارت علاى االساالي التقليدياة ولا توظاف هاذه التقنياااات االحصاااائية المتقدماااة اال ماااا نااادر علاااى الااارغ مااان ان استادام اسلوب التحليل العااملي التوكيادي لا يعاد بتلاك الصاعوبة وذلااك بسااب تااوافر الكثياار ماان البرامجيااات االحصااائية الجاااهاة والمتاصصة بالنمذجة البنائية والتحليل العاملي التوكيادي والتاي تميات بانها سهلة االستادام والتعل .فضاال عان ذلاك فلقاد أشار البح مسألة مهمة وهي ان االدبيات العربية في مجاال االحصاا ل تأخذ على عاتقها مساألة االساهام فاي تطاوير هاذا الموءاوع او المرور على ذكره اال في بع المنشورات القليلة جدا واالكتفا باااالتركيا علاااى التحليااال العااااملي االستشاااكافي .اماااا فيماااا يتعلااا باالسااتنتاجات الااصااة بمقياااس جااودة تصاامي نظااام المعلومااات الماتباار فااي الدراسااة فاايمكن ادراج مجموعااة ماان االسااتنتاجات الااصة ب وعلى النحو االتي: .2اشاارت نتااائج االختبااار باسااتادام التحلياال العاااملي التوكياادي مصداقية االنموذج المكون من خمساة عوامال كامناة مترابطاة في قياس جودة تصمي نظاام المعلوماات االدارياة .ولقاد اكادت مؤشاااارات حساااان المطابقااااة التااااي حققهااااا االنمااااوذج وكااااذلك مؤشرات الثبات والمصداقية هذا االستنتاج. .1على الرغ من المقياس حقا مؤشارات حسان المطابقاة ولكان التحلااايالت اشاااارت الاااى ان المقيااااس يحتااااج الاااى تعاااديالت وبااصة فيما يتعلا بالمؤشارات التاي تا رباو اخطاا القيااس الاااااص بهاااا ( Security1ماااع Secueity2و Time3ماااع )Time5اذ ان مؤشاارات اماان المعلومااات هااذه كاناات تقاايس نفس الااصية وكذلك الحال بالنسبة لمؤشارات التوقيات .وهاذا ما يجعل هناك تكرار في عملية قياس نفس الااصية والتاي قاد تؤدي الى ايجاد حالة من الترابو بين هذه المؤشرات.
.3اما المشكلة االكبر فاي المقيااس فلقاد تمثلات بمؤشاري القيااس Content5و Economy1علااااى الااااارغ ماااان ان هاااااذين المؤشارين كاناا معنوياان فاي تمثيال متغيريهماا الكااامنين اال ان مؤشااارات الثباااات والمصاااداقية اشااارت ءاااعفهما فاااي عملياااة القياس. .1بينت نتاائج التحليال ان هنااك مشاكلة فاي قيااس العامال الكاامن االقتصاااد اذ ان هااذا العاماال ل ا يصاال الااى المسااتوى االدنااى المطلااوب للثبااات .وهااذا مااا انعكااس ساالبا علااى ثبااات االنمااوذج وعلى مصداقيت ايضا. .2يحتاج المقيااس للماياد مان المراجعاة واالختباارات والتاي مان الممكن ان تعاز من ثباتا ومصاداقيت فاي عملياة قيااس جاودة نظام المعلومات االدارية. ثانيا :التوصيات بناااا ا علاااى هاااذه االساااتنتاجات مااان الممكااان ان يااات وءاااع توصيات لالسهام في ترصين المقياس وكاالتي: .2اختبار المقياس من خالل مقارنة مجموعة مان النمااذج البديلاة Alternative Modelsوالتااي تعتماد نفااس البياناات ونفااس مؤشاارات القياااس ولكاان ماااع اخااتال الترتياا فااي العوامااال الكامنااة كجعاال االنمااوذج بعاماال واحااد ماان الدرجااة االول او اربعاااة متغيااارات مااان الدرجاااة االولاااى الربعاااة عوامااال غيااار مرتبطة او اربعة عوامل مرتبطاة مان الدرجاة االولاى وعامال واحااد ماان الدرجااة الثانيااة علااى ان يكااون بنااا هااذه النماااذج باالستناد الى اسس نظرية وتبريرات فلسافية تادع هاذا البناا . والغر من بنا هاذه النمااذج هاو اختياار االنماوذج االفضال مطابقة للبيانات. .1اعادة النظر بصياغة بع فقرات المقياس وبااصة تلك التي اشرت وجود مشاكل فيها وبااصة تلاك التاي تا رباو اخطاا قياسها .وتت عملية اعادة النظر بهذه الفقرات من خالل التأكياد على عادم تكارار قيااس نفاس الااصاية الكثار مان مارة اذ ان عمليااة التكاارار فااي قياااس نفااس الااصااية للعاماال الكااامن ماان الممكن ان تؤدي الى مثل هذه المشاكل. .3البح عن سب المشااكل فاي مؤشاري القيااس Content5و Economy1هل هي في رريقاة الصاياغة اماا ان المؤشارين ال يقيسان العوامال الكامناة .وفاي حاال اكتشاا مشااكل تتعلا بهذين المؤشرات في مرحلة مبكرة كمرحلاة عار االساتبانة على المحكمين او اختبار ثبات المقيااس فمان االفضال ان يات حذ هذين المؤشرين من عملية القياس. .1اعادة النظر في اساتادام العامال الكاامن االقتصااد كأحاد ابعااد قياس جودة تصمي نظام المعلوماات االدارياة كونا يعااني مان مشاكل في عملية القيااس وبااصاة ان التحلايالت االحصاائية اثبتت عدم تمتع هذا العامل بااصية الثبات.
37
39- 8 )1029( – )1( ) العدد9( المجلد. مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية. السبعاوي modeling (pp. 361-379). New York: The Guilford Press. Byrne, B.M. (2010). Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications and Programming (2nd ed.). New York: Routledge Taylor & Francis Group. Calder, A. , & Watkins, S. (2008). A Manager’s Guide to Data Security and ISO27001/ISO 27002 (4th ed.). London: Kogan Page Limited. Chau, P.Y.K. (1997). Reexamining a model for evaluating information center success using a structural equation modeling approach. Decision Sciences, 28(2), 309-334 . Coltman, T., Devinney, T.M., Midgley, D.F., & Veniak, S. (2008). Formative versus reflective measurement models: Two applications of formative measurement. Journal of Business Research, 61(12), 1250-1262 . Doll, W.J., Xia, W., & Torkzadeh, G. (1994). A confirmatory factor analysis of the end-user computing satisfaction instrument. MIS Quarterly, 453-461 . Finney, S.J., & DiStefano, C. (2006 .)Non-normal and categorical data in structural equation modeling. In G. R. Hancock & R. O. Mueller (Eds.), Structural equation modeling: A second course. Greenwich: Information Age Publishing. Gerbing, D.W., & Anderson, J.C. (1993). Monte Carlo evaluations of goodness-of-fit indices for structural equation models. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing Structural Equation Models (pp. 40-65). Newbury Park, CA: Sage. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B., & Anderson, R.E. (2014). Multivariate Data Analysis (7th ed.). United Kingdom: Pearson Education Limited. Harrington, D. (2009). Confirmatory factor analysis. New York: Oxford University Press. Hau, K-T. (1995). Confirmatory factor analyses of seven Locus of control measures. Journal of Personality Assessment, 65(1), 117-132 . Holmes-Smith, P. (2011). Advanced Structural Equation Modelling using Amos: Australian
38
اجرا مراجعة تستند على المقاييس الحديثة والتي تا توظيفهاا.2 لقياس جودة نظام المعلومات االدارية والعمل على تحديد اه االءاااافات او التعاااديالت النظرياااة التاااي مااان الممكااان ان يااات اجرا هاا علاى المقيااس واعاادة اختبااره فاي اراار التحااديثات . التي اجريت علي محددات الدراسة:ثالثا اقتصار الدراساة الحالياة علاى عيناة واحادة فاي حاين انا مان.2 المفتر ان يكون اكثر من عينة واحدة وذلك من اجل اجارا اختبااارات اءااافية لمصااداقية االنمااوذج بعااد اجاارا التعااديالت . علي لاا يتسااع المجااال فااي الدراسااة الختبااار االنمااوذج فااي ارااار.1 .النماذج البديلة لتحديد افضل النماذج واكثرها مطابقة للبيانات المصادر المصادر باللغة العربية:اوال فاعلياااة نظاااام المعلوماااات.)1002(. الشااالبي فاااراس ساااليمان حسااان اإلدارية وف عالقة مشاركة المستفيد بجودة تصمي النظام دراسة ارروحاة.استطالعية في عينة مان المصاار التجارياة األردنياة . جامعة الموصل. كلية االدارة واالقتصاد.دكتوراه غير منشورة
المصادر باللغة االنكليزية:ثانيا Akaike, H. (1987). Factor analysis and AIC. Psychometrika, 52, 317–332 . Anderson, J.C., & Gerbing, D.W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103(3), 411 . Bartholomew, J.D .Steele, F., Moustaki, I., & Galbraith, J.I. (2008). Analysis of multivariate social science data (2ed ed.). New York: CRC Press Taylor & Francis Group. Bollen, K.A. (1989). Structural Equations with Latent Variables. New York: Wiley. Bozdogan, H. (1987 .)Model selection and Akaike’s information criteria (AIC): The general theory and its analytical extensions. Psychometrika, 52, 345–370 . Brown, T.A. (2015). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research (2nd ed.). New York: The Guilford Press.Brown T.A., & Moore, M.T. (2012). Confirmatory factor analysis. In R. H. Hoyle (Ed.), Handbook of structural equation
39- 8 )1029( – )1( ) العدد9( المجلد. مجلة المثنى للعلوم االدارية واالقتصادية. السبعاوي Reyment, R.A., & Joreskog, K.G. (1996). Applied factor analysis in the natural sciences. United State of America: Cambridge University Press.
Consortium for Social and Political Research Incorporated, Monash University, Clayton.
Schumacker, R.E., & Lomax, R.G. (2010). A beginner's guide to structural equation modeling (3rd ed.). New York: Taylor & Francis Group.
Hoyle, R.H. (2012). Model specification in structural equation modeling. In R. H. Hoyle (Ed.), Handbook of structural equation modeling (pp. 126-144). New York: The Guilford Press.
Segars, A.H., & Grover, V. (1993). Re-examining perceived ease of use and usefulness: A confirmatory factor analysis. MIS Quarterly, 17(4), 517-525 .
Hu, L., & Bentler, P.M. (1998). Fit indices in covariance structure modeling: Sensitivity to underparameterized model misspecification. Psychological Methods, 3(4), 424-453 .
Shipley, B. (2000). Cause and Correlation in Biology a User’s Guide to Path Analysis, Structural Equations and Causal Inference. United Kingdom: Cambridge University Press.
Hurley, A.E., Scandura, T.A., Schriesheim, C.A., Brannick, M.T., Seers, A., Vandenberg, R.J., & Williams, L.J. (1997). Exploratory and confirmatory factor analysis: guidelines, issues, and alternatives. Journal of Organizational Behavior, 18, 667-683 .
Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S. (2013). Using Multivariate Statistics (6th ed.). New Jersey: Pearson Education, Inc. Teo, T., Tsai, L.T., & Yang, C-C. (2013). Applying structural equation modeling (SEM) in educational research: an introduction. In M. S. Khine (Ed.), Application of structural equation modeling in educational research and practice. AW Rotterdam, The Netherlands: Sense Publishers. Thompson, B. (2004). Exploratory and confirmatory factor analysis: understanding concepts and applications. The United States of America: American Psychological Association.
In'nami, Y., & Koizumi, R. (2012). Structural equation modeling in educational research: a primer. In M. S. Khine (Ed.), Application of structural equation modeling in educational research and practice (pp. 23-52 .)AW Rotterdam, The Netherlands: Sense Publishers. Kline, R.B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). New York: The Guilford Press. Maruyama, G.M. (1998). Basics of structural equation modeling. United States of America :SAGE Publications. Mulaik, S.A. (2005). History of Path Analysis. In B. S. Everitt & D. C. Howell (Eds.), Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science (Vol. 2, pp. 869–875). Chichester: John Wiley & Sons, Ltd. Mulaik, S.A. (2009). Linear causal modeling with structural equations. Boca Raton, Florida, United States: CRC Press. Mulaik, S.A. (2010). Foundations of factor analysis (3rd ed.). New York: Taylor & Francis Group. Petter, S., Straub, D., & Rai, A. (2007). Specifying formative constructs in information systems research. MIS Quarterly, 31(4), 623-656 . Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2010). Introduction to psychometric theory. New York, NY: Routledge.
39