اختبار انموذج قياس لجودة تصميم نظام المعلومات الادارية بأستخدام التحليل العاملي التوكيدي الخطوات الت

‫‪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