تحليل المسار Path Analysis

* أسلوب إحصائى ارتباطى
يعتمد على تحليل الانحدار والارتباط المتعدد ويستخدم لوضع احتمال العلاقة السببية
بين المتغيرات
تحليل المسار Path Analysis Path_example

افتراضات تحليل المسار

الخطية : بمعنى وجود علاقة خطية بين المتغيرات
بيانات الفئوية : Interval
عدم ارتباط أخطاء التفسير لأي متغير
التوزيع الطبيعي
عدم وجود ارتباطات تامة خطية متعددة Multicollinearity
التحديد الواضح للمتغيرات
مراعاه حجم العينة المناسب

* هو ليس طريقة للكشف عن السببية ، وإنما هو طريقة لاختبار نموذج علاقىمعين بين مجموعة متغيرات، فالارتباط المتعدد يستخدم لتحديد العلاقة بينعدة متغيرات يمكن ترتيبها منطقياً فى معادلة الانحدار المتعدد وبالنتائجحسب دخولها المعادلة من طريقة Stepwise لمعرفة إذا كان متغير ما متأثراً بالمتغيرات التى تسبقه ، ومقدار إضافته للتنبؤ بالمتغير التابع ،
* يعتمد على نموذج توضيحى للعلاقات بين المتغيرات المختلفة، بناء علىالبحوث السابقة والنظريات المتعلقة بظاهرة
معينة ، ولكنه لا يدل علىالسببية المؤكدة مثل التحكم فى متغير مستقل تجريبياً وبحث أثره على متغيرتابع ، وإنما هو خطوة متقدمة عن أسلوب الارتباط البسيط ، وبذلك يعد حلقةمتوسطة بين السببية الناتجة من الدراسة
التجريبية وبين السببية المستنتجةمن الارتباط البسيط ،

* يتشابه مع تحليل الانحدار المتعدد حيث نفترض فى كل منهما أن يكون الباقى Residual مساوياً للصفر ، وتحقق فرض التجانس المشترك ، واستقلالية أخطاء المتغيرات عن بعضها البعض ، واستقلالية الأخطاء عن المتغيرات ،

* يعتمد على فكرة المربعات الصغرى Last Square المستخدمة فى تحليل الانحدار ،

* يفترض العلاقات الخطية البسيطة بين كل زوج من المتغيرات،

* الفرق الأساسى بين نموذج تحليل المسار ونموذج تحليل الانحدار ، هو أنالمتغيرات التابعة تظهر أيضاً فى
الجانب الأيسر للعلاقات أو المعادلات فىتحليل المسار ، أى أن المتغيرات التابعة يمكن أن تظهر على جانبى المعادلةولا يقتصر ظهورها على جانب واحد فقط " الجانب الأيمن " كما هو الحال فىنماذج تحليل الانحدار ،

* فى تحليل المسار يستطيع الباحث إيجاد علاقات التأثير والتأثر بينالمتغيرات التى يقوم ببحثها " بغض النظر
عن كون هذه المتغيرات مستقلة أمتابعة ،* أما فى تحليل الانحدار يستطيع الباحث التعرف على تأثير المتغيرات المستقلة على المتغيرات التابعة ، ولا تمكنه نماذج تحليل الانحدار من بحثتأثير المتغيرات التابعة بعضها على البعض،

* يتميز عن تحليل الانحدار فى قلة العمليات الحسابية ، وفى استخدام نتائجالتحليل ، حيث يستخدم الباحث نتائج تحليل
المسار فى إعطاء تفسيرات أكثرتفصيلاً وتوضيحاً للعلاقات بين المتغيرات عن نتائج تحليل الانحدار ،

* يقدم الوسيلة لتلخيص نتائج البحوث التجريبية لظاهرة معينة ووضعها فىنموذج مترابط لتفسير العلاقات بين متغيرات
الظاهرة ، وهو يتطلب من الباحثالتفكير فى نظام السببية واتصال المتغيرات ببعضها " المسارات" فى ضوءالأدلة النظرية والامبريقية المتاحة لتقدير الآثار السببية ،

* تحديد نموذج المسارات يعتمد على أدبيات البحث المتعلقة بالظاهرة موضعالاهتمام وهى النظريات والبحوث السابقة
والأدلة الامبريقية المختلفة ، حيثيضع الباحث نموذجاً يوضح ترتيب المتغيرات وأيها يكون مستقلاً ، ثم يحددالمتغيرات التابعة التى تتأثر بالمتغيرات المستقلة ، وقد تؤثر المتغيراتالتابعة فى متغيرات أخرى تالية لها وبذلك تعمل كمتغيرات مستقلة وتابعة فىنفس الوقت ، وقد يحدد الباحث متغيرات أخرى دخيلة غير متضمنة فى النموذجوالتى تسمى بمتغيرات البواقى ،توجد عدة نماذج لتحليل المسار هى :

(1) النموذج أحادى الاتجاه
Recursive Equation Model

يتضمن هذا النموذج اتجاه واحد للمسارات من المتغيرات " المستقلة " إلىالمتغيرات "التابعة" ، ويقصد بالمسار الخط الواصل بين متغير ومتغير آخر ،ويتحدد المسار باتجاه معين وقيمة محددة تسمى معامل المسار ، ولذلك فالمسارأحادى الاتجاه يعنى اتجاه السهم النابع من متغير والمؤثر على متغير آخر،

(2) النموذج الجماعى
Model Blok

يتضمن عدة متغيرات تابعة مرتبطة بنفس مجموعة المتغيرات المستقلة وهو يسمحبمقارنة معامل المسار الجزئى مع معامل المسار البسيط لمعرفة حجم التأثيرالمباشر للمعامل البسيط وحجم التأثير المشترك ، كما أنه يستخدم لمعرفة مدىتأثير المتغيرات الخارجية على معاملات الارتباط بين المتغيرات الداخلية عنطريق مقارنة الارتباطات البسيطة مع ارتباطات بواقى المتغيرات الداخلية ،

(3) النموذج الجماعى
أحادى الاتجاهModelBlock- recursive

ويضم النموذجين أحادى الاتجاه والجماعى معاً فى نموذج واحد 0 حيث يسمحبتقدير شبكة من الآثار المباشرة ، من خلال تقدير مدى إسهام المتغيراتالداخلية فى علاقاتها مع المتغيرات السابقة لها والتالية بعدها ، وتقديرمدى إسهام المتغيرات السابقة على الارتباطات بين لمتغيرات التالية ، وقديختبر الباحث تغيرات البواقى ، وأخيراً قد يقدر الباحث مدى تأثر العلاقاتالبسيطة بين مجموعة متغيرات معينة ومجموعة المتغيرات التالية لها بمجموعة متغيرات ثالثة ،

(4) النموذج التبادلى
Model Non- recursive

وهو يهتم بإيجاد علاقات التأثير والتأثر بين المتغيرات التى يقوم ببحثها " بغض النظر عن كون هذه المتغيرات مستقلة أم تابعة "

* فى حالة وجود عدد كبير من المتغيرات فان المسارات تتعقد وبالتالى يستلزم استخدام البرامج الإحصائية مثل : ليزرل LISREL أو SPSS 0

merciiiiiiiiii

مشكووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووووور

» رسالة ماجستير بعنوان : تخطيط المسار الوظيفي
» تحليل السوق
» السلسلة الزمنية
» تحليل الاستجابات المتعددة Multiple Respons Analysis
» تحليل نقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات swot analysis