أكاديـمـيـا جلـــــوب

---

التحليل العاملي الاستكشافي (EFA)

هو أداة هامة في مجال البحث العلمي لفهم البنية الكامنة خلف مجموعة من المتغيرات. ومع ذلك يواجه الباحثون تحديات عند تحليل البيانات ذات الطبيعة الرتبية (Ordinal) أو الاسمية (Nominal)، حيث تكون مصفوفات الارتباط التقليدية، مثل Pearson، غير مناسبة لهذه البيانات. في هذه الحالات، تظهر الحاجة لاستخدام مصفوفات ارتباط خاصة، مثل Polychoric للبيانات الرتبية و Tetrachoric للبيانات الاسمية. ومع أن برنامج SPSS يعد من أشهر برامج التحليل الإحصائي، إلا أنه يفتقر إلى هذه الإمكانيات.

وفي المقابل يقدم برنامج JASP حلولاً مرنة وأكثر توافقًا مع هذه المتطلبات. ومن ثم فعلينا وضع الحقائق التالية في الحسبان.

أولا- تحديات تحليل البيانات الرتبية والاسمية باستخدام SPSS

1) قيود مصفوفات الارتباط في SPSS:

#يعتمد SPSS على مصفوفة ارتباط Pearson بشكل أساسي، وهي مصفوفة تفترض أن البيانات متصلة (Continuous) وذات توزيع اعتدالي. وبالتالي فعند استخدام بيانات رتبية أو اسمية، يؤدي استخدام Pearson إلى تقليل دقة النتائج، حيث لا يعكس هذا النوع من الارتباط العلاقات الحقيقية بين المتغيرات.

#كما لا يتوفر في SPSS خيارات مثل Polychoric Correlation أو Tetrachoric Correlation، مما يجعل التحليل العاملي للبيانات الرتبية أو الاسمية أقل موثوقية.

2) التأثير على النتائج:

#عدم توفر هذه المصطلحات يؤدي إلى ضعف في التفسير العملي والاحتمالية العالية للحصول على عوامل غير دقيقة أو غير صالحة للتحليل. كما قد يتم استبعاد أنماط معينة من البيانات أو العلاقات بسبب عدم التوافق بين طريقة التحليل وطبيعة البيانات.

#إذن فالحل الأمثل للبيانات الرتبية أو الاسمية هو استخدام برنامج JASP .

ثانيا: إذن فما هو برنامج JASP؟

هو برنامج إحصائي مفتوح المصدر يتميز بواجهة سهلة الاستخدام ودعم قوي للطرق الإحصائية الحديثة. وقد تم تطويره ليوفر ميزات متقدمة لا تتوفر في برامج تقليدية مثل SPSS، بما في ذلك دعم مصفوفات ارتباط متخصصة.

مالفرق بين برنامج SPSS  وبرنامج JASP  في التحليل العاملي؟

1) النتائج العملية:

*في SPSS: تميل النتائج إلى أن تكون أقل موثوقية بسبب استخدام مصفوفة ارتباط غير ملائمة، مما يؤدي إلى ضعف تفسير البنية العاملية.

*أما في JASP: فتُظهر النتائج دقة أعلى، مع قدرة واضحة على تحديد العلاقات بين المتغيرات الرتبية والاسمية.

#وعلى ضوء ذلك فإنه عند التعامل مع بيانات رتبية أو اسمية، يُنصح بالانتقال إلى برامج أكثر توافقًا مع هذه الطبيعة، مثل JASP. وذلك لكي يضمن الباحث استخدام مصفوفات ارتباط ملائمة، إذ أن ذلك يعزز من موثوقية النتائج ويضمن تفسيرًا دقيقًا.

وعليه فإنه على الرغم من سهولة استخدام SPSS وشيوعه، إلا أن قيوده في هذا السياق تجعل JASP هو الخيار الأمثل.

#وبالتالي ففي عصر تطور الأساليب الإحصائية، يجب على الباحثين اختيار الأدوات المناسبة التي تتيح لهم الوصول إلى نتائج دقيقة وموثوقة. فعلى الرغم من شعبية SPSS، إلا أن افتقاره لدعم البيانات الرتبية والاسمية يجعله غير ملائم في بعض الحالات. ومع ظهور برامج مثل JASP، بات من الممكن تحقيق تحليلات متقدمة تفتح آفاقًا أوسع في البحث العلمي.

المرجع:

جاسم التميمي . (2016). الإحصاء الحيوي باستخدام برنامج Spss.، ‏مركز الكتاب الاكاديمي .

---

تعليقات