التحليل العاملي والثبات factor analysis and reliability

التحليل العاملي والثبات Factor analysis and reliability د. خالد أحمد جلال أستاذ علم النفس المساعد، آداب المنيا يفيد معامل ألفا كرونباخ في حساب الثبات للمقاييس أحادية البعد Single component، ويشكل قصورا في تحديد الثبات في حال البنود التي تحتوي على أكثر من مفهوم أو مكون للقياس أو حينما تكون البنود متغايرة أو غير متجانسة فيما تقيس، كما أنه كلما زاد عدد البنود للمفهوم أو المكون كلما زاد عدد الأبعاد في داخله (الزيادة عن 10 بنود). هذا القصور في معامل ألفا كرونباخ يجعل من التحليل العاملي أداة مفيدة في حساب الثبات حيث تحديد المكونات لمجموعة من البنود وتحديد التشبعات على العوامل. ويوجد معاملين شائعين لحساب الثبات وفقا للتحليل العاملي: 1- معامل ثيتا للثبات coefficientɵ 2- معامل أوميجا للثبات coefficientΩ أولا: معامل ثيتا للثبات ɵ يعتمد حساب معامل ثبات ثيتا على طريقة المكونات الأساسية Component analysis في التحليل العاملي، حيث استخلاص المكونات بشكل متناقص من حيث نسبة التباين أو الجذر الكامن لكل مكون، فالمكون الأول أو العامل الأول يحتوي على أكبر نسبة تباين، يليه العامل أو المكون الثاني وهكذا، ووفقا لكل مكون توجد سلسلة من التشبعات وحجم هذه التشبعات يعطي مؤشر لمساهمة كل بند في كل مكون أو عامل. وإذا كان المقياس عبارة عن بعد وحيد فإن التشبعات قبل التدوير ستظهر ذلك، حيث تشبع جميع البنود (أعلى من 0.3) على العامل الأول، والذي يحتوي كذلك على أكبر نسبة تباين (تحسب نسبة التباين من خلال قسمة الجذر الكامن على عدد البنود). أما إذا كانت البنود تتضمن أكثر من بعد أو عامل (أي ليس بعدا وحيدا) من الضروري تدوير المحاور للحصول على أفضل تفسير لهذه الأبعاد أو العوامل، وهنا على الباحث الاتجاه لأحد حلين عند حساب الثبات بمعامل ثيتا: 1- حساب الثبات للمكون أو البعد مباشرة بعد التدوير. 2- بعد التدوير تستخرج مكونات أو أبعاد يمكن تفسيرها، يتم أخذ بنود كل بعد على حده (حيث ستمثل مقياس أحادي البعد) ويعاد التحليل العاملي مرة أخرى بطريقة المكونات الأساسية والحصول على العامل ذا أقصى تباين مفسر. بعد ذلك سنقوم بحساب معامل ثبات ɵ وفقا للمعادلة التالية: حيث: N = عدد البنود ، λ = لامدا، وهي تساوي أكبر جذر كامن بين العوامل، في الغالب العامل الأول. مثال1: إذا كان لدي مقياس أحادي البعد مكون من 6 بنود، وكانت قيمة أعلى جذر كامن = 3.285 يمكننا حساب معامل ثيتا بسهولة: ɵ= 6/6-1 * (1- 1/3.285= 1.2 * (1-0.304)= 1.2 * 0.70)= 0.84 يتضح مما سبق أن معادلة ثبات ثيتا هي حالة خاصة من معادلة ألفا كرونباخ: (∝= K/K-1 (1-𝛴σ2items / σ2total ) ، وهي تمثل تعظيم لها من حيث الحساب. ثانيا: معامل أوميجا للثبات Ω قدمه كلا من Heise and Bohrstedt 1970)) وهو تقدير خطي آخر للثبات وحظي باستخدام أكبر، يقوم معامل أوميجا للثبات على نموذج تحليل العامل الشائع Common factor analysis من خلال طريقة أقصى احتمال Maximum likelihood أو Axis factoring وليس طريقة المكونات الرئيسية كما في معامل ثيتا. وتكون معادلته على النحو التالي في حال العمل مع الارتباطات كما يلي: حيث: a= عدد البنود أو مؤشرات القياس indicants 𝛴ℎi2= مجموع مربعات قيم الشيوع أو الاشتراكيات للبنود Communality of the i th item. b= مجموع معاملات الارتباط الداخلية بين البنود في المصفوفة الارتباطية. مثال2: إذا كان عدد بنود المقياس a =6 ، ومجـ مربعات قيم الشيوع بعد التدوير 𝛴ℎi2 = 2.742 ، ومجموع الارتباطات الداخلية بين البنود b = 6.855 ، يمكننا حساب معامل ثبات أوميجا على النحو التالي: Ω= 1- 6-2.742 / 6+2*6.855 = 1- 3.258/6+13.71= 1-3.258/19.71= 0.84 ملحوظة: يعظم معامل أوميجا قيمة الثبات مقارنة بمعامل ثيتا وألفا كرونباخ، يتبدي ذلك من العلاقة التالية: المراجع: - Zeller R.A. and Carmines E.G. (1980). Measurement in the social sciences, the link between theory and data. London, Cambridge University press. - IDRE Statistical Consulting. Principal components (PCA) and exploratory factor analysis (EFA) with SPSS. https://stats.idre.ucla.edu/spss/seminars/efa spss/