يُعد تحليل الوسائط (Mediation Analysis) من الأساليب الإحصائية المتقدمة المستخدمة في نمذجة المعادلات البنائية (SEM)، ويهدف إلى تفسير كيفية انتقال تأثير المتغير المستقل إلى المتغير التابع عبر متغير وسيط. وقد أصبح استخدام برنامج AMOS شائعًا في هذا النوع من التحليل لما يوفّره من إمكانات رسومية وإحصائية تسهّل بناء النماذج المعقدة وتفسير نتائجها بدقة.

يلجأ الباحثون إلى تحليل الوسائط عندما تكون العلاقة بين متغيرين غير مباشرة، ويُفترض وجود متغير أو أكثر يفسّر هذه العلاقة. ويُستخدم هذا التحليل على نطاق واسع في الدراسات التربوية، والنفسية، والإدارية، والاجتماعية، لما يقدّمه من فهم أعمق للعلاقات السببية بين المتغيرات.

في هذا المقال، سنقدّم شرحًا تطبيقيًا ومنهجيًا لكيفية استخدام تحليل الوسائط في نموذج AMOS، بدءًا من المفاهيم الأساسية، مرورًا بخطوات بناء النموذج واختبار التأثير غير المباشر، وصولًا إلى تفسير النتائج بصورة علمية دقيقة.

ما هو تحليل الوسائط (Mediation Analysis)؟

تحليل الوسائط هو أسلوب إحصائي يُستخدم لاختبار ما إذا كان تأثير المتغير المستقل (X) على المتغير التابع (Y) يتم بشكل مباشر، أم عبر متغير وسيط (M) يفسّر هذه العلاقة. وبعبارة أخرى، يهدف هذا التحليل إلى فهم آلية التأثير وليس مجرد وجوده.

ويُعد المتغير الوسيط عنصرًا أساسيًا في هذا التحليل، إذ يوضّح المسار الذي ينتقل من خلاله التأثير، مما يساعد الباحث على تقديم تفسير نظري أعمق للعلاقات بين المتغيرات.

أهمية تحليل الوسائط في البحث العلمي

تكمن أهمية تحليل الوسائط في قدرته على تفسير العلاقات المعقدة بين المتغيرات، بدل الاكتفاء بالعلاقات المباشرة. كما يساهم في:

دعم النماذج النظرية المقترحة في البحث.
الكشف عن الآليات السببية الكامنة.
تحسين جودة التفسير الإحصائي للنتائج.
تقديم نتائج أكثر دقة مقارنة بالانحدار التقليدي.

مكونات نموذج تحليل الوسائط

يتكوّن نموذج تحليل الوسائط من مجموعة عناصر أساسية، يشكّل كل منها جزءًا لا غنى عنه في تفسير العلاقة بين المتغيرات ضمن النموذج البنائي.

المتغير المستقل (X)

يمثل المتغير المستقل العامل المؤثر أو المسبب الذي يُفترض أن يكون له تأثير على المتغير التابع، سواء بشكل مباشر أو غير مباشر عبر المتغير الوسيط.

المتغير الوسيط (M)

يُعد المتغير الوسيط حلقة الوصل بين المتغير المستقل والمتغير التابع، ويُستخدم لتفسير كيفية انتقال التأثير من المتغير المستقل إلى المتغير التابع.

المتغير التابع (Y)

يمثل المتغير التابع النتيجة أو الأثر الذي يسعى الباحث إلى تفسيره أو التنبؤ به في ضوء المتغيرات الأخرى في النموذج.

المسارات في نموذج الوساطة

يتضمن نموذج الوساطة أربعة مسارات رئيسية:

المسار (a): من المتغير المستقل إلى المتغير الوسيط.
المسار (b): من المتغير الوسيط إلى المتغير التابع.
المسار (c): التأثير الكلي للمتغير المستقل على المتغير التابع.
المسار (c’): التأثير المباشر بعد إدخال المتغير الوسيط.

أنواع تحليل الوسائط

يختلف نوع تحليل الوسائط باختلاف طبيعة العلاقة بين المتغيرات، وقوة التأثيرات المباشرة وغير المباشرة داخل النموذج.

الوساطة الكاملة (Full Mediation)

تحدث الوساطة الكاملة عندما يصبح التأثير المباشر للمتغير المستقل على المتغير التابع غير دال إحصائيًا بعد إدخال المتغير الوسيط، بينما يكون التأثير غير المباشر دالًا.

الوساطة الجزئية (Partial Mediation)

تتحقق الوساطة الجزئية عندما يظل التأثير المباشر دالًا إحصائيًا، إلى جانب وجود تأثير غير مباشر دال عبر المتغير الوسيط.

الوساطة المتعددة (Multiple Mediation)

تُستخدم الوساطة المتعددة عندما يتضمن النموذج أكثر من متغير وسيط، مما يسمح بدراسة مسارات متعددة للتأثير في آنٍ واحد.

متى نستخدم تحليل الوسائط في AMOS؟

يُستخدم تحليل الوسائط في AMOS عندما يكون الهدف من البحث هو تفسير العلاقة بين متغيرين من خلال متغير ثالث، وليس مجرد اختبار وجود علاقة مباشرة. ويُعد هذا التحليل مناسبًا بشكل خاص في الدراسات التي تستند إلى إطار نظري يفسّر كيفية حدوث التأثير.

شروط استخدام تحليل الوسائط

لكي يكون استخدام تحليل الوسائط مبررًا علميًا، يجب توافر مجموعة من الشروط، من أهمها:

وجود إطار نظري واضح يدعم فرضية الوساطة.
وجود علاقة ارتباط ذات دلالة إحصائية بين المتغيرات.
إمكانية تفسير المتغير الوسيط نظريًا ومنطقيًا.
ملاءمة البيانات لاستخدام نمذجة المعادلات البنائية.

الفرق بين تحليل الوساطة والانحدار التقليدي

رغم إمكانية اختبار الوساطة باستخدام الانحدار المتعدد، إلا أن AMOS يوفّر دقة أعلى في التقدير، إذ يسمح باختبار جميع المسارات في نموذج واحد، ويأخذ في الاعتبار الخطأ في القياس، ويقدّم مؤشرات لجودة مطابقة النموذج، وهو ما لا يتوفر في الانحدار التقليدي.

افتراضات تحليل الوسائط باستخدام AMOS

قبل تطبيق تحليل الوسائط في AMOS، يجب التأكد من تحقق عدد من الافتراضات الإحصائية والمنهجية، إذ يؤثر الإخلال بها على دقة النتائج وصحة الاستنتاجات.

طبيعة المتغيرات

يفضّل أن تكون المتغيرات المستخدمة كمية ومستمدة من مقاييس ذات خصائص سيكومترية جيدة. كما يمكن استخدام المتغيرات الكامنة، بشرط أن تكون قد خضعت لتحليل عاملي توكيدي مسبقًا.

حجم العينة المناسب

يتطلب تحليل الوسائط باستخدام نمذجة المعادلات البنائية حجم عينة مناسبًا نسبيًا، حيث يُنصح عادةً بألا يقل حجم العينة عن 200 مفردة، مع مراعاة تعقيد النموذج وعدد المسارات.

افتراضات نمذجة المعادلات البنائية

تشمل هذه الافتراضات الاعتدالية في التوزيع، وعدم وجود تعدد خطي شديد بين المتغيرات، إضافة إلى استقلالية المشاهدات. ويُعد التحقق من هذه الافتراضات خطوة أساسية قبل بناء النموذج في AMOS.

خطوات إعداد نموذج تحليل الوسائط في AMOS

تُعد مرحلة إعداد النموذج من أهم مراحل تحليل الوسائط، إذ تعتمد عليها جودة النتائج وإمكانية تفسيرها بصورة صحيحة.

تجهيز البيانات في SPSS

تبدأ العملية بفحص البيانات في SPSS، من حيث التعامل مع القيم المفقودة، واختبار التوزيع الطبيعي، والتأكد من عدم وجود قيم متطرفة تؤثر على التحليل.

رسم نموذج الوساطة في AMOS

بعد تجهيز البيانات، يتم فتح برنامج AMOS ورسم نموذج الوساطة من خلال إنشاء المتغيرات ورسم المسارات بين المتغير المستقل والمتغير الوسيط والمتغير التابع، وفقًا للنموذج النظري المقترح.

تحديد النموذج وتشغيل التحليل

يتم في هذه المرحلة تحديد خصائص النموذج، مثل اختيار طريقة التقدير المناسبة، ثم تشغيل التحليل لاستخراج معاملات المسارات والمؤشرات الإحصائية المرتبطة بالنموذج.

اختبار التأثير غير المباشر (Indirect Effect) في نموذج AMOS

يُعد اختبار التأثير غير المباشر جوهر تحليل الوسائط، إذ يهدف إلى التحقق مما إذا كان المتغير الوسيط ينقل التأثير من المتغير المستقل إلى المتغير التابع بصورة ذات دلالة إحصائية. ويُعد برنامج AMOS من أفضل الأدوات لاختبار هذا النوع من التأثيرات بدقة عالية.

استخدام Bootstrap في اختبار الوساطة

يعتمد AMOS على أسلوب Bootstrap لاختبار دلالة التأثير غير المباشر، نظرًا لأن هذا التأثير لا يتبع التوزيع الطبيعي في الغالب. وتقوم هذه الطريقة على سحب عدد كبير من العينات العشوائية من البيانات الأصلية، وحساب التأثير غير المباشر في كل عينة.

ويُنصح عادةً باستخدام عدد يتراوح بين 2000 و5000 عينة Bootstrap للحصول على نتائج أكثر استقرارًا ودقة.

تفسير نتائج التأثير غير المباشر

يتم الحكم على دلالة التأثير غير المباشر من خلال فترات الثقة (Confidence Intervals). فإذا كانت فترة الثقة لا تشمل الصفر، فإن التأثير غير المباشر يُعد دالًا إحصائيًا، مما يشير إلى تحقق الوساطة.

ولا يُشترط في هذا السياق أن يكون التأثير المباشر دالًا، إذ يمكن أن تتحقق الوساطة حتى في حال عدم دلالة المسار المباشر.

تفسير نتائج تحليل الوسائط في AMOS

بعد تشغيل النموذج واستخراج النتائج، تأتي مرحلة تفسير المخرجات الإحصائية، والتي تتطلب فهمًا دقيقًا لمعاملات المسارات ودلالتها.

تفسير معاملات المسارات

تمثل معاملات المسارات قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات في النموذج. وتشير القيم الموجبة إلى علاقة طردية، بينما تشير القيم السالبة إلى علاقة عكسية. وكلما ارتفعت قيمة المعامل، دلّ ذلك على قوة التأثير.

دلالة التأثير المباشر وغير المباشر

يُحدَّد نوع الوساطة بناءً على دلالة التأثيرات:

إذا كان التأثير غير المباشر دالًا والتأثير المباشر غير دال، فهذا يشير إلى وساطة كاملة.
إذا كان كلا التأثيرين دالًا، فهذا يشير إلى وساطة جزئية.

الحكم على نوع الوساطة

يعتمد الحكم النهائي على الوساطة على نتائج Bootstrap ومعاملات المسارات، إضافة إلى الاتساق مع الإطار النظري للدراسة، إذ لا يُنصح بالاكتفاء بالدلالة الإحصائية دون تفسير نظري داعم.

مؤشرات جودة المطابقة (Model Fit Indices)

تُستخدم مؤشرات جودة المطابقة لتقييم مدى ملاءمة النموذج البنائي للبيانات، وتُعد هذه المؤشرات عنصرًا أساسيًا في تفسير نتائج تحليل الوسائط باستخدام AMOS.

المؤشرات المطلقة لجودة المطابقة

من أهم المؤشرات المطلقة:

Chi-Square (χ²): يُفضّل أن يكون غير دال، إلا أنه يتأثر بحجم العينة.
RMSEA: تشير القيم الأقل من 0.08 إلى مطابقة مقبولة، وأقل من 0.05 إلى مطابقة جيدة.

المؤشرات المقارنة

تشمل المؤشرات المقارنة:

CFI (Comparative Fit Index): يُفضّل أن تكون قيمته 0.90 فأعلى.
TLI (Tucker-Lewis Index): تشير القيم المرتفعة إلى جودة مطابقة أفضل.

القيم المقبولة لمؤشرات المطابقة

لا ينبغي الاعتماد على مؤشر واحد فقط، بل يُفضّل تفسير مجموعة من المؤشرات معًا، مع مراعاة طبيعة النموذج وحجمه والإطار النظري الذي يستند إليه.

مثال تطبيقي لتحليل الوساطة باستخدام AMOS

لتوضيح كيفية استخدام تحليل الوسائط في AMOS بصورة عملية، سنعرض مثالًا تطبيقيًا مبسّطًا يوضّح خطوات التنفيذ وتفسير النتائج.

وصف النموذج البحثي

لنفترض أن الباحث يدرس تأثير القيادة التحويلية (X) على الأداء الوظيفي (Y)، مع افتراض أن الرضا الوظيفي (M) يلعب دور المتغير الوسيط في هذه العلاقة. ويفترض الإطار النظري أن القيادة التحويلية تؤثر في الرضا الوظيفي، والذي بدوره يؤثر في الأداء الوظيفي.

خطوات تنفيذ النموذج

بعد تجهيز البيانات في SPSS، يتم رسم النموذج في AMOS من خلال:

رسم المسار من القيادة التحويلية إلى الرضا الوظيفي.
رسم المسار من الرضا الوظيفي إلى الأداء الوظيفي.
رسم المسار المباشر من القيادة التحويلية إلى الأداء الوظيفي.
ثم يتم تفعيل خيار Bootstrap لتقدير التأثير غير المباشر وتشغيل النموذج.

عرض وتفسير النتائج

إذا أظهرت النتائج أن المسار من القيادة التحويلية إلى الرضا الوظيفي دال، والمسار من الرضا الوظيفي إلى الأداء الوظيفي دال، وأن فترة الثقة للتأثير غير المباشر لا تشمل الصفر، فإن ذلك يشير إلى تحقق الوساطة. ويتم تحديد ما إذا كانت الوساطة كاملة أو جزئية بناءً على دلالة المسار المباشر.

أخطاء شائعة عند استخدام تحليل الوسائط في AMOS

رغم بساطة الخطوات الإجرائية نسبيًا، إلا أن هناك مجموعة من الأخطاء الشائعة التي قد تؤثر على صحة نتائج تحليل الوساطة.

تجاهل استخدام Bootstrap

من أكثر الأخطاء شيوعًا الاعتماد على دلالة المسارات فقط دون اختبار التأثير غير المباشر باستخدام Bootstrap، مما قد يؤدي إلى استنتاجات غير دقيقة حول تحقق الوساطة.

تفسير خاطئ لنوع الوساطة

قد يقع بعض الباحثين في خطأ الحكم على الوساطة الكاملة أو الجزئية دون الرجوع إلى نتائج التأثير غير المباشر وفترات الثقة، والاكتفاء بدلالة التأثير المباشر فقط.

ضعف الإطار النظري

لا ينبغي استخدام تحليل الوسائط دون وجود أساس نظري واضح يبرّر دور المتغير الوسيط. فالدلالة الإحصائية وحدها لا تكفي لتبرير الوساطة من الناحية العلمية.

الأسئلة الشائعة حول تحليل الوسائط في AMOS

هل يمكن استخدام AMOS دون متغيرات كامنة؟

نعم، يمكن استخدام AMOS لتحليل الوساطة باستخدام متغيرات ظاهرة فقط، إلا أن استخدام المتغيرات الكامنة يُعد أكثر دقة لأنه يأخذ في الاعتبار خطأ القياس.

ما الفرق بين Mediation وModeration؟

يشير تحليل الوساطة إلى تفسير كيفية انتقال التأثير عبر متغير وسيط، بينما يشير تحليل التعديل (Moderation) إلى دراسة تأثير متغير معدل على قوة أو اتجاه العلاقة بين متغيرين.

هل تحليل الوسائط مناسب لرسائل الماجستير؟

نعم، يُستخدم تحليل الوسائط على نطاق واسع في رسائل الماجستير والدكتوراه، خاصة في الدراسات التي تعتمد على نمذجة المعادلات البنائية.

كم حجم العينة المناسب لتحليل الوساطة في AMOS؟

يُفضّل ألا يقل حجم العينة عن 200 مفردة، مع مراعاة عدد المتغيرات وتعقيد النموذج البنائي.

ماذا أفعل إذا لم يكن التأثير المباشر دالًا؟

عدم دلالة التأثير المباشر لا يمنع تحقق الوساطة، إذ يمكن أن يكون التأثير غير المباشر دالًا، وهو ما يُعرف بالوساطة الكاملة.

خاتمة المقال

يُعد تحليل الوسائط (Mediation Analysis) باستخدام نموذج AMOS من أقوى الأساليب الإحصائية لتفسير العلاقات المعقدة بين المتغيرات، إذ يتيح للباحث فهم الآليات التي تنتقل من خلالها التأثيرات، وليس مجرد الكشف عن وجودها. وقد استعرضنا في هذا المقال مفهوم تحليل الوساطة، وشروط استخدامه، وخطوات تطبيقه عمليًا في AMOS، إضافة إلى كيفية اختبار التأثير غير المباشر وتفسير النتائج.

إن الاستخدام السليم لتحليل الوسائط، المدعوم بإطار نظري واضح وبيانات مناسبة، يساهم في تقديم نتائج علمية دقيقة وموثوقة، ويعزّز من القيمة التفسيرية للدراسات الأكاديمية، خاصة في مجالات العلوم الإنسانية والاجتماعية والإدارية.