تحليل بيانات بحثية باستخدام SmartPls
تفاصيل العمل
تحليل البيانات باستخدام برنامج SmartPLS في الأبحاث الأكاديمية: دليل مفصل لدراسات الماجستير والدكتوراه
SmartPLS هو برنامج إحصائي متخصص في النمذجة الهيكلية باستخدام أسلوب Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)، وهو أداة أساسية في الأبحاث الكمية الأكاديمية، خاصة في مجالات العلوم الاجتماعية، الإدارة، التسويق، الاقتصاد، والعلوم السلوكية. يُفضل استخدامه في دراسات الماجستير والدكتوراه لأنه يتعامل مع بيانات غير طبيعية التوزيع، عينات صغيرة، ونماذج معقدة تحتوي على متغيرات كامنة (latent variables) وعلاقات هيكلية متعددة. على عكس برامج مثل AMOS أو LISREL التي تعتمد على الطريقة التأكيدية (CB-SEM)، يركز SmartPLS على التنبؤ والاستكشاف، مما يجعله مثاليًا للأبحاث الاستكشافية في الرسائل العلمية.
بناءً على المنهجية القياسية لـPLS-SEM، تتكون العملية من 7 خطوات رئيسية، مع شرح مفصل لكل واحدة. هذه الخطوات ضرورية لضمان صلاحية النموذج في الرسائل الأكاديمية، حيث يجب الإشارة إليها في الفصل الرابع (تحليل البيانات).
الخطوة 1: إنشاء مشروع جديد وإدخال البيانات
قم بتحميل SmartPLS (الإصدار 4 مجاني للأغراض الأكاديمية). أنشئ مشروعًا جديدًا، ثم استورد البيانات من Excel/CSV.
شرح البيانات: قم بتعريف المتغيرات كـ"مؤشرات عاكسة" (reflective، حيث تعكس المؤشرات المتغير الكامن، مثل أسئلة تُقيس "الثقة") أو "تشكيلية" (formative، حيث تشكل المؤشرات المتغير، مثل مؤشرات اقتصادية تشكل "النمو").
في دراسة دكتوراه: لنموذج يدرس "تأثير الذكاء الاصطناعي على الابتكار"، أدخل 5 متغيرات كامنة مع 15-20 مؤشرًا لكل.
الخطوة 2: بناء النموذج الهيكلي (Structural Model)
رسم الطريق (path diagram): ربط المتغيرات المستقلة بالتابعة بأسهم (مثل: التدريب → الرضا → الأداء).
أضف الوساطة (mediation) إذا كانت هناك متغير وسيط، أو الاعتدال (moderation) باستخدام تفاعلات (interaction terms).
شرح: في رسالة ماجستير عن "إدارة الموارد البشرية"، يمكن بناء نموذج يربط "القيادة التحويلية" (مستقل) بـ"الالتزام التنظيمي" (وسيط) ثم "الأداء" (تابع).
الخطوة 3: تقييم النموذج القياسي (Measurement Model Assessment)
قم بتشغيل الخوارزمية (PLS Algorithm).
اختبر الصلاحية:
الموثوقية (Reliability): Cronbach's Alpha > 0.7، Composite Reliability (CR) > 0.7.
الصلاحية التقاربية (Convergent Validity): Average Variance Extracted (AVE) > 0.5، Factor Loadings > 0.7.
الصلاحية التمييزية (Discriminant Validity): Fornell-Larcker Criterion (جذر AVE أكبر من الارتباطات)، أو HTMT < 0.85.
شرح مفصل للبيانات: إذا كان AVE = 0.6 لمتغير "الرضا"، فهذا يعني أن 60% من التباين في المؤشرات يُفسر بالمتغير الكامن. في الدكتوراه، قم بـBootstrapping (5000 عينة) للحصول على F-values وT-values للاختبار الإحصائي.
الخطوة 4: تقييم النموذج الهيكلي (Structural Model Assessment)
اختبر الـR² (قوة الشرح): > 0.25 جيد للعلوم الاجتماعية.
f² (حجم التأثير): 0.02 صغير، 0.15 متوسط، 0.35 كبير.
Q² (التنبؤية): > 0 باستخدام Blindfolding.
شرح: في نموذج دراسة دكتوراه عن "التأثير الثقافي على السلوك الاستهلاكي"، إذا كان R² = 0.45 للمتغير التابع، فهذا يعني أن 45% من التباين يُفسر بالنموذج. استخدم PLSpredict للتحقق من التنبؤ.
الخطوة 5: اختبار الفرضيات (Hypothesis Testing)
استخدم Bootstrapping للحصول على Path Coefficients (β) وP-values (< 0.05 معناها معنوي).
مثال: إذا كان β = 0.3 وP = 0.01 لفرضية "التدريب يؤثر إيجابًا على الأداء"، فالفرضية مقبولة.
الخطوة 6: التحليل المتقدم (للدكتوراه خاصة)
الوساطة: استخدم Variance Accounted For (VAF) > 80% للوساطة الكاملة.
الاعتدال: أضف متغير تفاعلي واختبر التغيير في β.
MGA: قارن مجموعات (مثل ذكور vs إناث) للاختلافات.
شرح البيانات: في رسالة دكتوراه، إذا أظهر MGA اختلافًا معنويًا (P < 0.05) بين مجموعتين، فهذا يدعم فرضية الاعتدال الثقافي.
الخطوة 7: إعداد التقرير والتفسير
أنشئ جداول وأشكال: جدول للموثوقية، رسم للنموذج مع β وR².
في الفصل الرابع من الرسالة: وصف النتائج بلغة أكاديمية، مثل "أظهر النموذج أن الارتباط بين X وY هو 0.45 (p<0.01)، مما يدعم H1".
للنشر: ضمن الامتثال لمعايير APA، مع ذكر SmartPLS كأداة.