شرح تحليل SmartPLS| خطوات التحليل وتفسير النتائج

يُعد تحليل SmartPLS من الأساليب الإحصائية المستخدمة في الدراسات التي تتضمن نماذج متعددة العلاقات بين المتغيرات، خاصة عند التعامل مع نمذجة المعادلات الهيكلية بطريقة المربعات الصغرى الجزئية (PLS- SEM) ويساهم البرنامج الباحث على بناء النموذج واختبار العلاقات بين المتغيرات، إلى جانب تقييم جودة النموذج وقياس التأثيرات المباشرة وغير المباشرة.

يُقصد بـ  SmartPLS استخدام برنامج SmartPLS لتطبيق نمذجة المعادلات الهيكلية بطريقة المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، بهدف دراسة العلاقات الكامنة بين المتغيرات واختبار النموذج البحثي المقترح، ويتيح البرنامج للباحث بناء النماذج بصورة رسومية وتحليل المتغيرات الكامنة والمؤشرات المرتبطة بها، إلى جانب فحص التأثيرات المباشرة وغير المباشرة.

يُستخدم تحليل SmartPLS عندما يكون هدف الباحث اختبار نموذج يتضمن علاقات متعددة بين المتغيرات، خاصة في الدراسات التي تعتمد على نمذجة المعادلات الهيكلية بطريقة PLS-SEM،  ويُختار هذا الأسلوب وفق طبيعة الدراسة وتصميمها وخصائص البيانات والنموذج النظري، وليس لمجرد توفر البرنامج، ومن الحالات التي يمكن أن يكون فيها SmartPLS مناسبًا:

١- عند وجود نموذج بحثي متعدد العلاقات

يمكن استخدامه عندما يتضمن النموذج عددًا من المتغيرات والمسارات التي يرغب الباحث في اختبارها في نموذج واحد.

٢- عند دراسة المتغيرات الكامنة

يفيد في النماذج التي يتم فيها قياس المفاهيم النظرية من خلال عدة مؤشرات.

٣- عند اختبار التأثيرات المباشرة وغير المباشرة

يمكن دراسة دور المتغيرات الوسيطة وتحليل طبيعة التأثيرات داخل النموذج.

٤- عند التعامل مع نماذج استكشافية أو تنبؤية

يمكن أن يكون مناسبًا للدراسات التي تهتم بتفسير التباين والتنبؤ بالمتغيرات التابعة.

٥- عند الحاجة إلى تحليل SmartPLS لنموذج هيكلي متكامل

يساهم البرنامج في تقييم نموذج القياس والنموذج الهيكلي واستخراج المؤشرات المرتبطة بهما.

٦- عند وجود نموذج نظري يحتاج إلى اختبار العلاقات بين عدة متغيرات

يتيح البرنامج تحليل المسارات وتقييم الفرضيات المرتبطة بالنموذج.

اقرأ أيضًا: برنامج  SmartPLS للتحليل الاحصائي: تفسير pLS-SEM

يبدأ استخدام  SmartPLS بالحصول على البرنامج من مصدره الرسمي واختيار الإصدار والترخيص المناسبين لاحتياجات الباحث، وبعد تحميل البرنامج، يمكن تثبيته على الجهاز واتباع خطوات الإعداد حتى يصبح جاهزًا لإنشاء المشاريع واستيراد البيانات وبناء النماذج الإحصائية، ويمكن اتباع الخطوات العامة التالية:

١- الدخول إلى الموقع الرسمي للبرنامج

يفضل الحصول على SmartPLS من المصدر الرسمي للتأكد من استخدام نسخة موثوقة وحديثة.

٢- اختيار الإصدار المناسب

تختلف خيارات الاستخدام والترخيص، لذلك ينبغي مراجعة الخيارات المتاحة واختيار ما يتناسب مع طبيعة الاستخدام.

٣- تحميل ملف التثبيت

يتم تنزيل النسخة المناسبة لنظام تشغيل الجهاز.

٤- تثبيت البرنامج

تشغيل ملف التثبيت واتباع التعليمات الظاهرة على الشاشة حتى تكتمل العملية.

٥- البدء في تحليل SmartPLS

بعد التثبيت يمكن إنشاء مشروع جديد واستيراد ملف البيانات ثم البدء في بناء النموذج وتحليله.

تختلف النماذج التي يمكن بناؤها في SmartPLS وفق طبيعة المتغيرات والعلاقات التي يرغب الباحث في اختبارها، ولذلك يساهم التعرف على أنواعها في اختيار الطريقة المناسبة لبناء النموذج وتحليل نتائجه، ويتيح  SmartPLS التعامل مع نماذج تتضمن متغيرات كامنة ومؤشرات متعددة ومسارات مباشرة وغير مباشرة، ومن أبرز أنواع النماذج التي يمكن التعامل معها:

١- النموذج القياسي (Measurement Model)

يركز على العلاقة بين المتغيرات الكامنة والمؤشرات التي تقيسها، ويساهم في تقييم جودة القياس.

٢- النموذج الهيكلي (Structural Model)

يركز على العلاقات المفترضة بين المتغيرات الكامنة داخل النموذج البحثي.

٣- النماذج الانعكاسية (Reflective Models)

 تكون فيها المؤشرات انعكاسًا للمتغير الكامن، ويُفترض وجود علاقة بين المتغير والمؤشرات التابعة له.

٤- استخدام تحليل SmartPLS في النماذج المركبة

يمكن تطبيقه على نماذج تجمع بين أنواع مختلفة من المتغيرات والعلاقات وفقًا للتصميم النظري للدراسة.

٥- النماذج التكوينية (Formative Models)

تسهم المؤشرات في تكوين المتغير الكامن، ولذلك تختلف طريقة تقييمها عن النماذج الانعكاسية.

٦- نماذج الوساطة

تستخدم لدراسة ما إذا كان متغير وسيط يفسر جزءًا من العلاقة بين متغير مستقل ومتغير تابع.

٧- نماذج التعديل

تُستخدم لدراسة ما إذا كان متغير معين يغير قوة أو اتجاه العلاقة بين متغيرين.

تبدأ عملية  SmartPLS بتجهيز بيانات الدراسة وتحديد النموذج النظري والعلاقات التي يرغب الباحث في اختبارها، ثم إدخال البيانات إلى البرنامج وبناء النموذج بصورة رسومية، وبعد تشغيل التحليل، يتم فحص نموذج القياس والنموذج الهيكلي وتفسير النتائج وفقًا لأهداف الدراسة وفرضياتها، ويمكن إجراء التحليل من خلال الخطوات التالية:

١- تجهيز البيانات

مراجعة ملف البيانات والتأكد من صحة الترميز، واكتمال القيم، وتنظيم المتغيرات والمؤشرات قبل استيرادها إلى البرنامج.

٢- استيراد البيانات إلى نافذة تحليل  SmartPLS

إدخال ملف البيانات بالصيغة التي يدعمها البرنامج، ثم التأكد من ظهور المتغيرات والمؤشرات بصورة صحيحة.

٣- إنشاء المشروع والنموذج

إنشاء مشروع جديد وبناء النموذج من خلال تحديد المتغيرات الكامنة والمؤشرات المرتبطة بكل متغير.

٤- رسم العلاقات والمسارات

تحديد المسارات بين المتغيرات وفقًا للإطار النظري والفرضيات التي تستند إليها الدراسة.

٥- تشغيل نموذج القياس

فحص مؤشرات الثبات والصدق والتأكد من ملاءمة المؤشرات لقياس المتغيرات الكامنة.

٦- تشغيل النموذج الهيكلي

تحليل المسارات بين المتغيرات وفحص معاملات التأثير والقيم الإحصائية المرتبطة بها.

٧- استخدام أدوات  SmartPLS

يمكن الاستفادة من إجراءات مثل Bootstrapping لاختبار دلالة معاملات المسارات والتأثيرات المباشرة وغير المباشرة.

٨- تفسير النتائج

ربط المؤشرات والمخرجات الإحصائية بفرضيات الدراسة وأسئلتها، ثم عرض النتائج بصورة أكاديمية واضحة.

تعرف على: شرح برنامج SmartPLS من إتقان| تحليل النماذج الهيكلية بسهولة 

تساعد مؤشرات الجودة في تحليل SmartPLS على تقييم مدى ملاءمة نموذج القياس والنموذج الهيكلي للبيانات، كما تساعد الباحث في الحكم على جودة المتغيرات والمؤشرات والعلاقات التي يتضمنها النموذج، ويجب تفسير هذه المؤشرات وفق نوع النموذج وطبيعة المتغيرات، ومن أبرز المؤشرات التي يمكن فحصها:

١- الثبات الداخلي

يمكن تقييمه باستخدام مؤشرات مثل Cronbach's Alpha وComposite Reliability، للتحقق من اتساق مؤشرات المتغير الكامن.

٢- صدق التقارب

يُفحص من خلال مؤشرات مثل Average Variance Extracted (AVE)، للتأكد من أن المؤشرات تقيس البناء النظري المقصود.

٣- صدق التمييز

يساهم في التأكد من أن المتغيرات الكامنة مختلفة عن بعضها، ويمكن الاستعانة بمؤشرات وإجراءات مثل HTMT

٤- معامل التحديد R²

يوضح مقدار التباين في المتغير التابع الذي يمكن تفسيره من خلال المتغيرات المستقلة في النموذج.

٥- حجم التأثير f²

يساهم في تقدير حجم مساهمة المتغير المستقل في تفسير المتغير التابع.

٦- معامل المسار

يوضح اتجاه العلاقة وقوتها بين المتغيرات داخل النموذج الهيكلي.

٧- الدلالة الإحصائية

يمكن فحصها من خلال نتائج Bootstrapping والقيم المرتبطة بمعاملات المسارات.

٨- مؤشرات جودة النموذج

يوفر تحليل SmartPLS مجموعة من المؤشرات التي يمكن استخدامها لتقييم النموذج، ويجب اختيار المؤشرات وتفسيرها وفق المنهجية المناسبة لطبيعة التحليل.

يعتمد اختيار البيانات المناسبة على طبيعة النموذج البحثي وطريقة قياس المتغيرات، ويمكن استخدام SmartPLS مع بيانات كمية منظمة في صورة متغيرات ومؤشرات، مثل البيانات التي يتم جمعها من الاستبيانات والمقاييس البحثية، ويحتاج الباحث إلى تجهيز البيانات وترميزها بصورة صحيحة قبل إدخالها إلى البرنامج، ومن أمثلة البيانات التي يمكن التعامل معها:

١- بيانات الاستبيانات

يمكن تحليل بيانات الاستبيانات التي تتضمن مجموعة من العبارات أو المؤشرات المستخدمة لقياس المتغيرات الكامنة.

٢- بيانات المقاييس متعددة البنود

تناسب النماذج التي يتم فيها قياس المفاهيم النظرية من خلال عدة مؤشرات.

٣- البيانات الرقمية الكمية

يعتمد البرنامج على بيانات رقمية منظمة يمكن ربطها بالمتغيرات والمؤشرات الموجودة في النموذج.

٤- بيانات المتغيرات الديموغرافية

يمكن إدراج متغيرات مثل العمر أو الجنس أو الخبرة ضمن البيانات، وفق الدور الذي تؤديه في النموذج البحثي.

٥- البيانات اللازمة لتطبيق تحليل SmartPLS

ينبغي أن تكون البيانات مجهزة ومنظمة ومتوافقة مع متطلبات النموذج وطريقة القياس المستخدمة، مع فحصها قبل بدء التحليل.

٦- البيانات التي تتضمن متغيرات كامنة

 يمكن بناء نماذج تعتمد على متغيرات لا تُقاس مباشرة، وإنما من خلال مجموعة من المؤشرات.

٧- البيانات المستخدمة في النماذج التنبؤية

يمكن توظيف البرنامج في نماذج تهدف إلى تفسير التباين والتنبؤ بمتغيرات معينة.

احصل على: استخدام برنامج MAXQDA لتحليل البيانات النوعية| الأدوات والإمكانات

لا يمكن اعتبار تحليل SmartPLS بديلًا مطلقًا لـ AMOS في جميع الدراسات؛ فكلا البرنامجين يمكن استخدامهما في نمذجة المعادلات الهيكلية، لكنهما يرتبطان بمنهجيات وأهداف تحليلية مختلفة، ويعتمد اختيار البرنامج على طبيعة النموذج البحثي، وأهداف الدراسة، وخصائص البيانات، والمنهج الإحصائي الذي يتبناه الباحث، وفيما يلي نوضح الفرق بينهم:

١- من حيث المنهج

يعتمد SmartPLS بصورة أساسية على PLS-SEM، بينما يرتبط AMOS بصورة أكبر بمنهجية CB-SEM.

٢- من حيث الهدف

يمكن استخدام SmartPLS في النماذج التي تركز على التنبؤ وتفسير التباين، بينما يُستخدم AMOS في اختبار النماذج النظرية وتقييم مدى ملاءمتها للبيانات ضمن منهجية المعادلات الهيكلية القائمة على التغاير.

٣- من حيث بناء النموذج

يوفر كلا البرنامجين واجهة رسومية تساعد الباحث على تمثيل المتغيرات والمسارات.

٤- من حيث اختيار البرنامج

ينبغي تحديد الأداة بناءً على سؤال البحث وتصميم الدراسة والمنهج الإحصائي المناسب، وليس بناءً على سهولة استخدام البرنامج فقط.

٥- عند المفاضلة بين البرنامجين

يساهم تحليل SmartPLS الباحث عندما تكون منهجية PLS-SEM هي الأنسب لأهداف الدراسة، بينما قد يكون AMOS أكثر ملاءمة عندما يتطلب البحث تطبيق منهجية CB-SEM.

قد تؤثر بعض الأخطاء المنهجية أو الفنية في دقة نتائج  SmartPLS، خاصة عند إعداد البيانات أو بناء النموذج أو تفسير المؤشرات الإحصائية؛ لذلك يحتاج الباحث إلى مراجعة خطوات التحليل بعناية والتأكد من توافق النموذج مع الإطار النظري للدراسة، ومن أبرز الأخطاء التي ينبغي تجنبها:

١- إدخال البيانات بصورة غير صحيحة

قد يؤدي الخطأ في ترميز المتغيرات أو ترتيب المؤشرات إلى نتائج غير دقيقة.

٢- إهمال فحص البيانات

يجب مراجعة القيم المفقودة والقيم غير المعتادة والتأكد من جاهزية البيانات قبل بدء التحليل.

٣- أخطاء في تحليل SmartPLS

من أكثر الأخطاء شيوعًا التعامل مع مخرجات البرنامج باعتبارها نتائج نهائية دون فحص نموذج القياس والنموذج الهيكلي والتأكد من سلامة الإجراءات المستخدمة.

٤- بناء النموذج دون أساس نظري

لا ينبغي إضافة المسارات أو حذفها لمجرد الحصول على مؤشرات أفضل، بل يجب أن تستند العلاقات إلى الإطار النظري والدراسات السابقة.

٥- اختيار نوع القياس بصورة خاطئة

يجب تحديد ما إذا كان النموذج انعكاسيًا أو تكوينيًا وفق طبيعة المتغير وليس بصورة عشوائية.

٦- الاعتماد على مؤشر واحد للحكم على جودة النموذج

من الأفضل فحص مجموعة مناسبة من مؤشرات الثبات والصدق وجودة النموذج.

٧- تفسير الدلالة الإحصائية بصورة منفصلة

ينبغي ربط نتائج المسارات بفرضيات الدراسة وحجم التأثير والسياق النظري.

تابع قراءة موضوعنا: برنامج أموس للتحليل الإحصائي| نمذجة العلاقات المعقدة بدقة

قد يحتاج الباحث إلى مساعدة متخصصة عند التعامل مع النماذج الإحصائية التي تتضمن متغيرات كامنة ومسارات متعددة، خاصة إذا كان غير متأكد من طريقة بناء النموذج أو تفسير المخرجات، ويمكن أن تساعد خدمات إتقان في تنظيم مراحل  SmartPLS بما يتناسب مع طبيعة الدراسة وأهدافها، مع التركيز على فهم النتائج وليس مجرد استخراجها من البرنامج، ومن أوجه المساعدة التي يمكن أن يحصل عليها الباحث:

١- مراجعة متطلبات التحليل

تحديد مدى ملاءمة استخدام SmartPLS وفق أهداف الدراسة ونموذجها البحثي.

٢- إعداد نموذج الدراسة

المساعدة في تحويل الإطار النظري والفرضيات إلى نموذج واضح داخل البرنامج.

٣- تحليل البيانات

إجراء التحليلات المناسبة وفق المنهجية المعتمدة في الدراسة ومراجعة المخرجات الإحصائية.

٤- تفسير النتائج

توضيح معاملات المسارات والدلالة الإحصائية ومؤشرات الثبات والصدق وغيرها من النتائج المرتبطة بالنموذج.

٥- خدمة تحليل SmartPLS مع إتقان

يمكن للباحث الاستفادة من المتخصصين في مراجعة النموذج والنتائج وتقديم التفسير الإحصائي بما يتناسب مع طبيعة رسالته ومتطلباتها.

٦- مراجعة الفرضيات

ربط النتائج الإحصائية بفرضيات الدراسة وتحديد ما تدعمه النتائج وفقًا للمعايير المستخدمة.

٧- تنظيم النتائج للرسالة العلمية

المساعدة في عرض الجداول والمخرجات والتفسيرات بصورة أكاديمية منظمة.

تتعدد الأسئلة التي يطرحها الباحثون حول استخدام البرنامج في الرسائل العلمية، ويساهم فهم هذه الجوانب في اتخاذ قرار أكثر دقة بشأن استخدام تحليل SmartPLS في البحث، وفيما يلي أهم الاسئلة الشائعة حول برنامج Smart plas:

١- هل SmartPLS مناسب للمبتدئين؟

يمكن للمبتدئين تعلم استخدام SmartPLS، خصوصًا مع توفر واجهة رسومية تساعد على بناء النموذج بصورة مرئية، لكن فهم المفاهيم الإحصائية المرتبطة بـ PLS-SEM يظل ضروريًا لتفسير النتائج بصورة صحيحة.

٢- هل يحتاج المبتدئ إلى معرفة الإحصاء قبل استخدام البرنامج؟

نعم، من المفيد أن تكون لديه معرفة بأساسيات الثبات والصدق ومعاملات المسارات والدلالة الإحصائية.

٣- هل يمكن استخدام SmartPLS في الرسائل العلمية؟

نعم، عندما تكون طبيعة الدراسة وأهدافها ومنهجيتها مناسبة لتطبيق PLS-SEM.

٤- هل يمكن الاعتماد على البرنامج دون فهم النتائج؟

لا، فالبرنامج يقوم بالحسابات، بينما تقع مسؤولية تفسير المخرجات وربطها بالفرضيات على الباحث

٥- هل  SmartPLS صعب؟

تختلف درجة الصعوبة حسب تعقيد النموذج ومستوى المعرفة الإحصائية لدى الباحث.

إذا كنت تريد المزيد من المعلومات حول تحليل  smartpls يمكنك ذلك من خلال تحميل برنامج smart pls pdf كل ما عليك الضغط على الرابط.

يُعد تحليل SmartPLS من الأساليب الإحصائية المتقدمة المستخدمة في البحث العلمي لاختبار العلاقات بين المتغيرات وتحليل النماذج الهيكلية، بما يساعد الباحثين على قياس تأثير المتغيرات والتحقق من الفرضيات والوصول إلى نتائج علمية دقيقة، وتقدم شركة إتقان للاستشارات الأكاديمية والتدريب الدعم المتخصص في شرح تحليل SmartPLS وتطبيقاته، ومساعدة الباحثين على فهم مخرجات التحليل وتفسيرها وفقًا للمعايير الأكاديمية والمنهجية العلمية.

الزبيدي، طه حسين. (2013). مبادئ الإحصاء. عمان: دار غيداء للنشر والتوزيع.

بن الحبيب، محسن. (2022). استخدام النمذجة بالمعادلات الهيكلية smart-PLS لتحليل أثر إدارة العلاقة مع العملاء الإلكترونية على الصورة الذهنية بالمؤسسة الخدمية- حالة القرض العشبي الجزائري حاسي مسعود. مجلة إيليز للبحوث والدراسات، 7(1)، 186-205.

تقدم شركة إتقان للاستشارات الأكاديمية والتدريب خدمات متخصصة في مجال البحث العلمي والتدريب الأكاديمي، وتخدم إتقان الباحثين والطلاب في الدول العربية، مثل: المملكة العربية السعودية والإمارات وغيرها وفق أسس علمية عالية الجودة، نقدم لك أفضل خدمات البحث العلمي، يمكنكم التواصل معنا عبر الاتصال أو واتساب للحصول على الدعم الأكاديمي المناسب وتحقيق أهدافكم العلمية، كما يمكن التعرف على تحليل  smartplsمن خلالنا للمساعدة في إعداد تحليل إحصائي منظم ومتكامل.