يعد تحليل SmartPLS من أبرز الأساليب الإحصائية الحديثة المعتمدة على منهجية المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)؛ والتي تستخدم لبناء واختبار النماذج السببية المعقدة في البحوث الأكاديمية والتطبيقية، ويعتمد التحليل على برنامج (SmartPLS) الذي يوفر بيئة رسومية سهلة؛ لبناء النماذج وقياس العلاقات بين المتغيرات الكامنة والظاهرة بدقة عالية.
ما هو برنامج Smart PLS؟
هو أداة إحصائية متخصصة في تحليل نماذج المعادلات الهيكلية باستخدام منهجية المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، يستخدم البرنامج في اختبار العلاقات السببية بين المتغيرات الكامنة (غير المباشرة) والمتغيرات الظاهرة (المقاسة)، وخاصة في الدراسات الإدارية والسلوكية والتسويقية.
احصل على: دورة التحليل الإحصائي| من سندك
ما هي فوائد Smart PLS؟
يعد برنامج (SmartPLS) من أقوى الأدوات المستخدمة في تحليل نماذج المعادلات الهيكلية بطريقة المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)؛ حيث يمنح الباحث قدرة عالية على اختبار العلاقات المعقدة بين المتغيرات بدقة ومرونة، وتكمن أهميته في كونه يجمع بين التحليل التفسيري والتنبؤي داخل بيئة سهلة الاستخدام؛ مما يجعله مناسبًا للبحوث الأكاديمية والتطبيقية على حد سواء، وأبرز فوائد تحليل SmartPLS:
1-يمكن استخدامه مع عينات صغيرة نسبيًا دون التأثير الكبير على دقة النتائج.
2-مناسب للبيانات التي لا تتبع التوزيع الطبيعي، وهو أمر شائع في الدراسات الاجتماعية والإدارية.
3-يدعم وجود متغيرات وسيطة ومعدلة وعلاقات متعددة في نفس النموذج.
4-يتيح تقييم نموذج القياس (الصدق والثبات) ونموذج الهيكل (اختبار الفرضيات والمسارات).
5-لا يقتصر على تفسير العلاقات فقط بل يستخدم أيضًا للتنبؤ بالقيم المستقبلية للمتغيرات.
6-يسمح ببناء النموذج بصريًا عبر السحب والإفلات؛ مما يسهل على الباحثين التعامل معه دون تعقيد برمجي.
استخدامات برنامج Smart PLS
يستخدم برنامج (SmartPLS) على نطاق واسع في البحوث الأكاديمية والتطبيقية؛ لتحليل نماذج المعادلات الهيكلية باستخدام منهجية PLS-SEM؛ حيث يمكن للمحلل اختبار العلاقات السببية المعقدة بين المتغيرات الكامنة والظاهرة بطريقة مرنة ودقيقة، وتبرز أهمية البرنامج في الدراسات التي تسعى إلى تفسير الظواهر والتنبؤ بها في آنٍ واحد، وخاصة عندما تكون البيانات غير موزعة طبيعيًا أو عندما يكون حجم العينة محدودًا، أبرز استخدامات تحليل SmartPLS:
♦ اختبار النماذج النظرية في البحوث العلمية
يستخدم للتحقق من مدى توافق النموذج النظري مع البيانات الفعلية؛ من خلال تحليل قوة العلاقات بين المتغيرات؛ مما يساعد الباحث على قبول أو رفض الفرضيات البحثية بطريقة إحصائية دقيقة.
♦ تحليل العلاقات السببية بين المتغيرات
يتيح قياس التأثير المباشر وغير المباشر بين المتغيرات المستقلة والتابعة؛ بما في ذلك دراسة الأثر الوسيط (Mediation) والأثر المعدل (Moderation)، وهو أمر بالغ الأهمية في الدراسات السلوكية والإدارية.
♦ تقييم نموذج القياس (Measurement Model)
يستخدم لفحص صدق وثبات أدوات القياس عبر مؤشرات، مثل: (معامل الثبات المركب، ألفا كرونباخ، متوسط التباين المستخرج (AVE))؛ مما يضمن أن المتغيرات تقيس المفاهيم النظرية بدقة.
♦ تحليل نموذج الهيكل (Structural Model)
يساعد في تقييم (قوة المسارات (Path Coefficients)، معامل التحديد (R²)، حجم الأثر (Effect Size)، اختبار الدلالة الإحصائية باستخدام تقنية Bootstrapping).
♦ الدراسات الإدارية والتسويقية
يستخدم تحليل SmartPLS بكثرة في تحليل (رضا العملاء، الولاء، جودة الخدمة، سلوك المستهلك، الأداء المؤسسي، الابتكار)؛ وذلك نظرًا لقدرته على التعامل مع المتغيرات الكامنة المعقدة.
♦ البحوث التربوية والسلوكية
يسهم في دراسة (الاتجاهات الدافعية، الأداء الأكاديمي، نماذج القبول التكنولوجي)؛ حيث تتطلب هذه الدراسات تحليل متغيرات نفسية غير قابلة للقياس المباشر.
♦ التحليل التنبؤي ودعم اتخاذ القرار
لا يقتصر دوره على تفسير النتائج بل يمتد إلى التنبؤ بالقيم المستقبلية؛ مما يجعله أداة مهمة في التخطيط الاستراتيجي واتخاذ القرارات المبنية على البيانات.
♦ تحليل البيانات في رسائل الماجستير والدكتوراه
يعد خيارًا مثاليًا للباحثين في الدراسات العليا بسبب سهولة استخدامه، ودعمه للنماذج المعقدة وقدرته على تقديم مخرجات إحصائية واضحة تدعم مناقشة النتائج علميًا.
تعلم: التحليل الإحصائي في البحث العلمي| 8 معلومات جديدة
شرح برنامج smart pls
يعد تحليل SmartPLS بيئة تحليل متكاملة متخصصة في نمذجة المعادلات الهيكلية وفق منهجية المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، وهو برنامج لا يقتصر على تنفيذ حسابات إحصائية بل يوفر نظامًا متكاملًا يبدأ من إنشاء المشروع وإدارة البيانات مرورًا ببناء النموذج بصريًا وانتهاءً بتفسير النتائج وتصدير التقارير؛ لفهم البرنامج فهمًا كاملًا ينبغي التعرف على ما يلي:
♦ الفلسفة الإحصائية التي يقوم عليها
1-تعظيم القدرة التفسيرية للنموذج (R²).
2-تقدير معاملات المسار بطريقة تكرارية (Iterative Algorithm).
3-التعامل مع النماذج الانعكاسية (Reflective) والتكوينية (Formative).
4-حساب الأوزان الأولية للمؤشرات.
5-تقدير القيم الكامنة للمتغيرات.
6-تحديث معاملات المسار حتى الاستقرار.
♦ المكونات الداخلية للنموذج
1-المتغيرات الكامنة (Latent Variables)
2-المؤشرات (Indicators)
3-العلاقات الهيكلية
♦ أنواع النماذج داخل البرنامج
1-نموذج قياس انعكاسي (Reflective Model)
2-نموذج قياس تكويني (Formative Model)
3-نماذج وسيطة (Mediation)
4-نماذج معدلة (Moderation)
5-نماذج متعددة المجموعات (Multi-Group Analysis)
♦ ا لآلية الداخلية لتحليل SmartPLS
1-PLS Algorithm (يحسب معاملات المسار، يحسب قيم R²، يقدر أوزان المؤشرات).
2-Bootstrapping (إعادة سحب عينات فرعية، حساب قيمة T وp، اختبار الدلالة الإحصائية).
3-Blindfolding لحساب القدرة التنبؤية Q².
♦ إنشاء المشروع
1-يبدأ المستخدم بإنشاء Project جديد.
2-يتم استيراد ملف البيانات (ExcelأوCSV).
3-يقوم البرنامج بفحص المتغيرات تلقائيًا.
♦ واجهة العمل الرئيسية
1-تتكون من (مساحة الرسم (Model Canvas)، لوحة المتغيرات (Variables Panel)، لوحة النتائج (Results View)).
♦ إ دارة البيانات داخل البرنامج
1-تعريف نوع المتغير (متري، اسمي).
2-معالجة القيم المفقودة.
3-حذف أو استبعاد الحالات.
4-ترميز المتغيرات.
♦ التقارير والمخرجات
1-عرض النتائج بشكل جدولي
2-استخراج تقارير (HTML).
3-نسخ النتائج مباشرة إلى (Word).
4-تصدير الرسوم البيانية للنموذج.
♦ المفاهيم التحليلية المرتبطة بالبرنامج
لفهم (Smart PLS) بالكامل يجب استيعاب المفاهيم التالية:
1-الثبات الداخلي.
2-الصدق التقاربي والتميزي.
3-معامل التحديد R².
4-حجم الأثر f².
5-القدرة التنبؤية Q².
6-معامل المسار.
7-اختبار الفرضيات.
♦ دورة العمل الكاملة لتحليل SmartPLS
1-إعداد النموذج النظري.
2-إدخال البيانات.
3-بناء النموذج رسوميًا.
4-تشغيل (PLS Algorithm).
5-تقييم نموذج القياس.
6-تقييم النموذج الهيكلي.
7-اختبار الفرضيات.
8-تفسير النتائج وكتابتها علميًا.
♦ التكامل الخارجي للبرنامج
1-يعمل على أنظمة (Windows وMac).
2-يدعم استيراد بيانات من (Excel وSPSS).
3-يستخدم غالبًا في رسائل الماجستير والدكتوراه.
4-متوافق مع المعايير الأكاديمية للنشر العلمي.
ما هي خطوات التحليل ببرنامج Smart PLS؟
يتم التحليل في برنامج (SmartPLS) وفق منهجية منظمة، تبدأ بإعداد البيانات وبناء النموذج النظري ثم تمر بمرحلتين أساسيتين: (تقييم نموذج القياس، تقييم النموذج الهيكلي واختبار الفرضيات)؛ وفيما يلي الخطوات بالترتيب:
♦ تجهيز ملف البيانات
1-إدخال البيانات في ملف (Excel أو CSV).
2-التأكد من أن الصفوف تمثل أفراد العينة.
3-الأعمدة تمثل المتغيرات (بنود الاستبيان).
4-عدم وجود رموز أو نصوص غير رقمية في المتغيرات الكمية.
♦ استيراد البيانات إلى البرنامج
1-إنشاء مشروع جديد.
2-رفع ملف البيانات داخل تحليل SmartPLS.
3-مراجعة المتغيرات والتأكد من تعريفها بشكل صحيح.
♦ إنشاء المتغيرات الكامنة
1-إضافة المتغيرات النظرية (Latent Variables).
2-تحديد نوعها (Reflective أو Formative).
♦ ربط المؤشرات بالمتغيرات
1-سحب البنود وربطها بالمتغير الكامن.
2-التأكد من صحة توزيع البنود على أبعادها.
رسم العلاقات بين المتغيرات
1-إضافة الأسهم التي تمثل الفرضيات.
2-تحديد اتجاه العلاقة (من مستقل إلى تابع).
♦ تشغيل PLS Algorithm
يتم من خلال:
1-حساب معاملات المسار.
2-حساب قيم R².
3-تقدير أوزان المؤشرات.
4-استخراج مؤشرات الصدق والثبات.
♦ تقييم نموذج القياس (Measurement Model)
يتم التأكد من جودة أداة القياس عبر:
1-الثبات الداخلي (Cronbach’s Alpha، Composite Reliability)
2-الصدق التقاربي (AVE يفضل أن يكون ≥ 0.50)
3-الصدق التمييزي (معيار Fornell-Larcker، HTMT)
♦ تقييم النموذج الهيكلي (Structural Model)
1-تحليل معاملات المسار (Path Coefficients)
2-فحص R²أثناء تحليل SmartPLS.
3-حساب حجم الأثر f²
4-حساب القدرة التنبؤية Q²
♦ اختبار الدلالة الإحصائية (تشغيل Bootstrapping)
1-تحديد عدد العينات (عادة 5000).
2-استخراج قيمة T.
3-استخراج قيمة P.
4-تحديد قبول أو رفض الفرضيات.
♦ تحليل التأثيرات الخاصة
1-تحليل الوساطة (Mediation)
2-تحليل التعديل (Moderation)
3-تحليل المجموعات المتعددة (MGA)
♦ تفسير النتائج وكتابتها علميًا
1-عرض معاملات المسار.
2-تفسير قوة العلاقات.
3-مناقشة النتائج مقارنة بالدراسات السابقة.
4-صياغة القبول أو الرفض للفرضيات.
استكشف: الأساليب الإحصائية في البحث العلمي
نصائح لاستخدام برنامج Smart PLS
عند العمل على برنامج (SmartPLS) من المهم ألا يقتصر تركيز الباحث على تشغيل التحليل فقط بل على (فهم منطق النموذج، جودة البيانات، تسلسل التقييم الإحصائي الصحيح)، والاستخدام الاحترافي للبرنامج يعتمد على (التخطيط الجيد قبل التحليل، الدقة أثناء التنفيذ، الوعي أثناء تفسير النتائج)؛ وفيما يلي أهم النصائح:
♦ تأكد من وضوح النموذج النظري
1-لا تبدأ في رسم النموذج إلا بعد تحديد الفرضيات بدقة.
2-حدد طبيعة كل متغير (مستقل، تابع، وسيط، معدل).
3-تأكد من وجود أساس نظري لكل علاقة؛ من أجل إتمام تحليل SmartPLS.
♦ راجع جودة البيانات
1-تحقق من خلو البيانات من القيم المفقودة أو الشاذة.
2-تأكد من أن جميع المتغيرات رقمية.
3-راجع حجم العينة ومدى ملاءمته للنموذج.
♦ حدد نوع نموذج القياس بدقة
1-(Reflective) إذا كانت المؤشرات تعكس المفهوم.
2-(Formative) إذا كانت المؤشرات تُكوّن المفهوم.
3-الخطأ في هذا التحديد يؤثر على النتائج جذريًا.
♦ لا تعقد النموذج دون داعٍ
1-اجعل النموذج منطقيًا ومتدرجًا.
2-تجنب إضافة مسارات غير مبررة نظريًا.
3-التعقيد الزائد قد يضعف التفسير.
♦ تأكد من توزيع المؤشرات بشكل صحيح
1-كل بند يجب أن يرتبط بمتغيره الصحيح.
2-راجع صياغة البنود قبل ربطها.
♦ قيم نموذج القياس أولًا دائمًا
لا تنتقل للنموذج الهيكلي قبل التأكد من:
1-الثبات الداخلي.
2-الصدق التقاربي.
3-الصدق التمييزي.
♦ لا تعتمد على معامل واحد فقط
1-لا يكفي النظر إلى R² فقط.
2-راجع (معاملات المسار، f²،Q²، HTMT)
♦ استخدم Bootstrapping بعد كل تعديل
1-لتأكيد دلالة العلاقات عند إتمام تحليل SmartPLS.
2-يفضل استخدام 5000 عينة على الأقل.
♦ لا تفسر النتائج إحصائيًا فقط
1-اربط النتائج بالإطار النظري.
2-ناقشها مقارنة بالدراسات السابقة.
3-فسر السبب العلمي وراء القبول أو الرفض.
♦ انتبه للتأثيرات غير المباشرة
1-افحص الوساطة إن وجدت.
2-قارن بين التأثير المباشر وغير المباشر.
♦ احفظ نسخ متعددة من مشروعك
1-قبل حذف أي بند.
2-قبل تعديل النموذج.
♦ لا تحذف البنود فقط لرفع المؤشرات
1-يجب أن يكون الحذف مبررًا نظريًا.
2-التعديل الإحصائي دون مبرر علمي يضعف الدراسة.
♦ تأكد من الاتساق المنطقي للنتائج
1-علاقة موجبة يجب أن تُفسر في ضوء الفرضية.
2-القيم العالية جدًا قد تشير إلى مشكلة ترابط.
تعرف على: برامج التحليل الاحصائي | أهم 5 برامج
أهم الاسئلة الشائعة عن Smart PLS
يعد تطبيق تحليل SmartPLS من أكثر الأدوات استخدامًا في تحليل نماذج المعادلات الهيكلية بطريقة (PLS-SEM)؛ لذلك تتكرر حوله العديد من الأسئلة من الباحثين، وخاصة طلاب الماجستير والدكتوراه؛ فيما يلي أبرز الأسئلة الشائعة:
♦ متى أستخدم (Smart PLS) بدلًا من البرامج الأخرى؟
يستخدم عندما:
1-يكون النموذج معقدًا ويحتوي على متغيرات وسيطة أو معدِّلة.
2-يكون حجم العينة متوسطًا أو صغيرًا نسبيًا.
3-لا تتبع البيانات التوزيع الطبيعي.
4-يكون الهدف هو التنبؤ إضافة إلى التفسير.
♦ ما الفرق بين نموذج القياس والنموذج الهيكلي؟
الفرق بين نموذج القياس والنموذج الهيكلي في التحليل بالمعادلات الهيكلية (SEM) واضح ووظائفهما مختلفة:
نموذج القياس (Measurement Model)يوضح العلاقة بين المتغيرات المخفية (Latent Variables) والمؤشرات أو الأسئلة التي تمثلها (Observed Variables)، ويهدف إلى قياس مدى صلاحية وموثوقية المؤشرات في تمثيل المتغيرات المخفية أثناء تحليل SmartPLS.
مثال: إذا كان لدينا متغير مخفي مثل رضا العملاء، فإن نموذج القياس يبين كيف تعكس الأسئلة أو المؤشرات المختلفة هذا المفهوم.
النموذج الهيكلي (Structural Model)يوضح العلاقة بين المتغيرات المخفية نفسها، ويهدف إلى اختبار الفرضيات والتأثيرات السببية بين المتغيرات.
مثال: إذا أردنا معرفة تأثير جودة الخدمة على رضا العملاء والولاء؛ فإن النموذج الهيكلي يوضح هذه الروابط السببية.
♦ ما الحد الأدنى لحجم العينة؟
في تحليل المعادلات الهيكلية باستخدام (Smart PLS)، الحد الأدنى لحجم العينة عادةً يعتمد على قاعدة 10 أضعاف؛ أي أن العينة يجب أن تكون على الأقل عشرة أضعاف أكبر عدد من المؤشرات، والتي تقيس متغير مخفي واحد أو أكبر عدد من العلاقات المؤثرة على متغير مخفي واحد أيهما أكبر
مثال: إذا كان أكبر متغير مخفي يقاس بست مؤشرات؛ فإن الحد الأدنى للعينة يكون 60 حالة، ورغم أن هذه القاعدة تقديرية، ويفضل عادة وجود 100–200 حالة على الأقل لتحسين دقة النتائج وقوة الاختبارات الإحصائية.
♦ هل يشترط التوزيع الطبيعي للبيانات؟
لا، في تحليل SmartPLS لا يشترط أن تكون البيانات موزعة توزيعًا طبيعيًا؛ لأن تقنية (PLS-SEM) تعتمد على طرق غير معلمية (Non-parametric)، وهذا يعني أنه يمكن استخدام البرنامج مع عينات صغيرة أو بيانات ذات توزيع غير طبيعي دون أن يؤثر ذلك على صحة النتائج؛ مما يجعل (Smart PLS) مناسبًا للبحوث التي تواجه صعوبات في تحقيق افتراض التوزيع الطبيعي.
♦ ما الفرق بين (Reflective) و (Formative)؟
(Reflective) في (Smart PLS) المؤشرات يمكن أن تكون انعكاسية (Reflective)؛ حيث تعكس التغير في المتغير المخفي على المؤشرات، أو تكوينية (Formative) حيث تساهم المؤشرات في تكوين المتغير نفسه؛ بعبارة أخرى في الانعكاسي التغير في المتغير يؤثر على المؤشرات بينما في التكويني التغير في المؤشرات يحدد قيمة المتغير المخفي.
♦ ما أهمية Bootstrapping؟
في تحليل SmartPLS تستخدم تقنية (Bootstrapping) لتقدير ثبات النتائج واختبار دلالة العلاقات بين المتغيرات بدون افتراض التوزيع الطبيعي للبيانات؛ فهي تعتمد على إعادة أخذ عينات متعددة من البيانات الأصلية لحساب قيم t والقيم الإحصائية للمعاملات؛ مما يساعد الباحث على التأكد من أن النتائج موثوقة وقابلة للتعميم، ويتيح اختبار فرضيات النموذج بدقة حتى مع عينات صغيرة أو بيانات غير طبيعية.
♦ ما معنى R² في النتائج؟
في نتائج (Smart PLS) يمثل (R²) مقدار التباين في المتغير التابع الذي يفسره النموذج، وكلما كانت قيمة(R²) عالية (قريبة من 1)؛ ويدل ذلك على أن النموذج يفسر جزءًا كبيرًا من تغير المتغير التابع.
مثل: إذا كان R² = 0.65؛ فهذا يعني أن 65% من التغير في المتغير التابع يفسر بالعلاقات الموجودة في النموذج بينما 35% من التغير يظل غير مفسر، R² يعكس قوة النموذج التنبؤية ودرجة ملاءمته للبيانات.
♦ هل يمكن اختبار الوساطة والتعديل؟
نعم، يمكن تحليل SmartPLS:
1-التأثيرات غير المباشرة (Mediation)
2-المتغيرات المعدِّلة (Moderation)
3-تحليل المجموعات المتعددة (MGA)
♦ هل يمكن حذف بنود ضعيفة من النموذج؟
نعم، لكن:
1-يجب أن يكون الحذف مبررًا نظريًا.
2-لا يتم الحذف فقط لتحسين الأرقام الإحصائية.
♦ هل Smart PLS مناسب لرسائل الماجستير والدكتوراه؟
نعم، يستخدم بكثرة في الدراسات العليا خاصة في: (الإدارة، التسويق، التربية، نظم المعلومات).
♦ ما أهم المؤشرات التي يجب التركيز عليها؟
1-Cronbach’s Alpha
2-Composite Reliability
3-AVE
4-HTMT
5-Path Coefficients
6-R²
7-f²
8-Q²
تحليل SmartPLS pdf
يمكنك الحصول على نسخة من ملف تحليل SmartPLS pdf عبر الضغط هنا.
استخدام تحليل SmartPLS أصبح أداة فعالة للباحثين في دراسة العلاقات بين المتغيرات واختبار الفرضيات بدقة؛ مما يعزز جودة خدمات البحث العلمي؛ ولمن يرغب في دعم أكاديمي شامل تقدم شركة سندك للاستشارات الأكاديمية والترجمة باقات متكاملة تشمل (التدريب على التحليل، إعداد النماذج الإحصائية، ترجمة النتائج بشكل احترافي)؛ للحجز أو الاستفسار السريع يمكن التواصل مباشرة عبر واتساب مع فريق الدعم؛ لتلقي المساعدة المخصصة للباحثين والطلاب.
