تعتبر نمذجة المعادلة البنائية اختبار إحصائي يساعد على تقييم مجموعة من معادلات الانحدار في نفس الوقت. والهدف من نمذجة المعادلات البنائية هو استكشاف العلاقات بين واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة وواحد أو أكثر من المتغيرات التابعة. ويتم استخدامه بشكل شائع في برامج أموس SPSS Amos وبرنامج ليزرل LISREL. وتعتبر نمذجة المعادلات البنائية أكثر تعقيدًا من نماذج التحليل الإحصائي التقليدية مثل الانحدار. إنها مزيج من خوارزميات الكمبيوتر المتنوعة والنماذج الرياضية والأساليب الإحصائية المجهزة في مجموعة البيانات. وهناك خمسة أنواع رئيسية من تحليل نمذجة المعادلات البنائية. كل واحد منها يساعد في بناء علاقة بين المتغيرات. وتتمثل هذه الأنواع الخمسة في الآتي: (1) التحليل العاملي التوكيدي confirmatory factor analysis؛ (2) تحليل المركب التوكيدي confirmatory composite analysis؛ (3) تحليل المسار path analysis؛ (4) تحليل مسار أقل المربعات الجزئي Partial least square path modeling؛ (5) نمذجة النمو الكامن Latent growth modeling. علاوة على ذلك، يمكن تقديم تحليل نمذجة المعادلة البنائية بنماذج مختلفة، منها: (1) نموذج القياس Measurement model؛ و(2) النموذج البنائي Structural model. كما أن هناك خصائص مميزة لكل نوع من أنواع التحليل وعرضه لبناء علاقة بين متغيرين أو أكثر. وتتناول هذه الورقة أنواع تحليل نمذجة المعادلة البنائية ونماذجها المختلفة، مع عرض مثال تطبيقي للتحليل العاملي التوكيدي كأحد هذه الأنواع.
عبد الوهاب, عبدالناصر أنيس. (2023). تحليل نمذجة المعادلات البنائية وأنواعها وتطبيقاته النفسية والتربوية. مجلة بحوث التربية الخاصة والتعليم الشامل, 1(1), 39-78. doi: 10.21608/jiser.2023.305607
MLA
عبدالناصر أنيس عبد الوهاب. "تحليل نمذجة المعادلات البنائية وأنواعها وتطبيقاته النفسية والتربوية", مجلة بحوث التربية الخاصة والتعليم الشامل, 1, 1, 2023, 39-78. doi: 10.21608/jiser.2023.305607
HARVARD
عبد الوهاب, عبدالناصر أنيس. (2023). 'تحليل نمذجة المعادلات البنائية وأنواعها وتطبيقاته النفسية والتربوية', مجلة بحوث التربية الخاصة والتعليم الشامل, 1(1), pp. 39-78. doi: 10.21608/jiser.2023.305607
VANCOUVER
عبد الوهاب, عبدالناصر أنيس. تحليل نمذجة المعادلات البنائية وأنواعها وتطبيقاته النفسية والتربوية. مجلة بحوث التربية الخاصة والتعليم الشامل, 2023; 1(1): 39-78. doi: 10.21608/jiser.2023.305607