لخّصلي

المتغيرات والمقاييس Variables المتغيرات درجات الحرارة. أنواع المتغيرات Types of Variables سيكاران، 1998/1992، (99) 1 تقسم المتغيرات حسب طبيعة المعلومات التي يؤديها القياس إلى: ا المتغيرات التابعة Dependent Variables المتغير التابع هو المتغير الذي يقدم نفسه كقضية قابلة للدراسة، فعندما تدرس أثر مصروفات الإعلان على حجم المبيعات فإن حجم المبيعات هو المتغير ب المتغيرات المستقلة Independent Variables المتغير المستقل هو المتغير الذي يملك تأثير إيجابي أو سلبي على المتغير التابع، ويلاحظ أن التغير في المتغير التابع يفسر من قبل التغير في المتغير المستقل. وتكون مصاريف الإعلان المتغير المستقل بينما يعتبر حجم المبيعات المتغير التابع. الشكل 1. 5 العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع. مصروفات الإعلان ج المتغيرات الوسيطة Moderating Variables حجم المبيعات متغير تابع المتغير الوسيط هو المتغير الذي يملك تأثير غير متوقع (شرطي) على علاقة المتغير المستقل بالمتغير التابع، فعندما تدرس العلاقة بين وجود مكتبة منزلية الفصل الخامس المتغيرات والمقاييس والقدرة على القراءة لدى الأطفال، فإن المتغير المستقل هو وجود مكتبة منزلية 2. الشكل 2. 5. العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع والمتغير الوسيط. القدرة على القراءة لدى الأطفال متغير تابع مستری ثقافة الوالدين متغير وسيط الشكل 3. 5 أثر المتغير الوسيط على العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع. ثقافة عالية للوالدين ثقافة منخفضة للوالدين وجود مكتبة منزلية القدرة على القراءة لدى الأطفال ويلاحظ أن ثقافة الوالدين قد تعمل على زيادة أثر وجود المكتبة المنزلية في القدرة على القراءة لدى الأطفال. د . المتغيرات المعترضة Intervening Variables‏ متغير مستقل متغير الكائن ويلاحظ أن المتغير المعترض التنشيط الابتكاري) يبدأ بالعمل في الزمن الذي يبدأ به المتغير المستقل تنوع القوة العاملة بالتأثير على المتغير التابع (كفاءة المنظمة ليزيد من قوة تأثير المتغير المستقل على المتغير التابع. 2 المتغيرات حسب مدلول القيمة الممثلة للخاصية المقاسة: (النجار، 2007 (22) ا المتغيرات النوعية Qualitative Variables‏ أنثى)، لون السيارة البيض، قضي)، التخصص إدارة أعمال التسويق، نظم المعلومات ب المتغيرات الكمية Quantitative Variables‏ هي الظواهر التي يمكن قياسها بالأرقام مثل: (الوزن الطول الحجم). تكون الفئات فيها متصلة ومتداخلة حيث تأخذ المشاهدة فيها أي قيمة رقمية في درجة الحرارة معدل الثانوية، العمر) حيث ينتقل الرقم بكسور بين قيمة المتغير. ومن الأمثلة على المتغيرات المتصلة: 117 الفصل الخامس 20 - أقل من 30 سنة 30 - أقل من 40 سنة ويلاحظ هنا أن التغيير لا يتم برقم صحيح دفعة واحدة، بل يمر بكسور مختلفة وصولا إلى الرقم الصحيح، إذ نلاحظ أن العمر لا يرتفع من (20) إلى (21) دفعة واحدة بل يمر عبر الزمن بالساعات والأيام والشهور حتى يصل إلى العمر (21) لذا لابد للفئات المستخدمة من أن تستوعب هذه الاستمرارية والتداخل في البيانات. 2) المتغيرات المنفصلة Discrete Variable هي المتغيرات التي تكون الفئات فيها متصلة ومتداخلة حيث تأخذ المشاهدة فيها قيماً متباعدة ومتقطعة مثل: (عدد الفراد الأسرة، عدد المنظمات عدد العاملين في القسم)، حيث ينتقل الرقم بعدد صحيح بين قيم المتغير. ومن الأمثلة على المتغيرات المنفصلة . 29-20 39-30 49-40 أكثر من 50 ويلاحظ مما سبق أن الفئات السابقة لا يوجد بها كسر، أي أننا لا يمكن أن تجد (12) منظمة، أي أن الرقم ينتقل من رقم إلى آخر بعدد صحيح 1، 2، 3، .. المقاييس Scales‏ هي وسيلة مادية أو آلية معينة تستخدم التمييز بين المشتركين متغيراً أو خاصية معينة محل الدراسة سيكاران (1998/1992 (248) ‏Characteristics of Scales خصائص المقاس إيموري وكوبر، 1991، 171) تستخدم تصنيف المقاييس خصائص الأرقام الحقيقية وتمتاز بالخصائص التالية: ا الأرقام مرتبة بحيث يكون أحد الأرقام أكبر من، أو يساوي رقم من، أو أصغر من أو يساوي الاختلاف بين أي زوجين آخرين من الأرقام. ‏Types of Scales أنواع المقاييس ‏No. inal Scales 1 المقاييس الاسمية هي المقاييس التي تسمح بتوزيع الأشخاص أو الأشياء محل الدراسة إلى مجموعات معينة الدراسة الفروق عن طريق تقديمها إلى مجموعات مثل: الجنس ذكر ، أنثى)، حيث يعطى الذكر رقم (1) وتعطي الأنثى رقم (2)، الجنسية ( أردني سوري عراقي حيث يعطى مثلاً أردني 1، سوري - 2، عراقي (3) ويلاحظ هنا أن الأرقام لا تحمل أي معنى أو قيمة، وإنما هي فقط للتمييز بين الأنواع المذكورة ولا تعطى الأفضلية لأحدهم على الآخر. والنسب المئوية للمتغيرات، وبلاحظ أنه لا معنى لإخراج المتوسط في هذا المقياس. ومن الأمثلة على المقاييس الاسمية: ضع إشارة (x) في المربع أمام العبارة المناسبة من وجهة نظرك. أنثى. الجنس: ذكر. الفصل الخامس القسم الذي تدرس به 119 المتغيرات والمقاييس نظم معلومات إدارية - محاسبة. ورقم (5) هو الأسوأ وعادة ما يستخدم هذا المقياس لترتيب تفضيلات العملاء نحو أي أن الفرق بين كل فئتين غير متساوي (2-1) (4-3) على نفس المقياس. ومن الأمثلة على المقاييس الترتيبية مثال 1 : رتب المنتجات الغازية التالية حسب الأفضلية مع إعطاء الرقم (1) للمنتج المفضل لديك ورقم (2) للمنتج الذي يليه وهكذا: ميرندا. أخرى. مثال 2 : ضع إشارة (x) داخل المربع أمام العبارة المناسبة من وجهة نظرك. تبلغ درجة الاهتمام بإنجاز العمل بالشكل الصحيح اهتمام عال جداً.

المتغيرات والمقاييس

Variables المتغيرات

هي أي شيء يمكن أن تكون له قيمة، إذ يمكن أن يكون لعدد من المتغيرات قيم مختلفة في نفس الوقت. ومن أمثلتها الرواتب، درجات الحرارة. ...

أنواع المتغيرات Types of Variables سيكاران، 1998/1992، (99) 1 تقسم المتغيرات حسب طبيعة المعلومات التي يؤديها القياس إلى:

ا المتغيرات التابعة Dependent Variables المتغير التابع هو المتغير الذي يقدم نفسه كقضية قابلة للدراسة، فعندما تدرس أثر مصروفات الإعلان على حجم المبيعات فإن حجم المبيعات هو المتغير

التابع القابل للدراسة.

ب المتغيرات المستقلة Independent Variables

المتغير المستقل هو المتغير الذي يملك تأثير إيجابي أو سلبي على المتغير التابع، ويلاحظ أن التغير في المتغير التابع يفسر من قبل التغير في المتغير المستقل. وتكون مصاريف الإعلان المتغير المستقل بينما يعتبر حجم المبيعات المتغير التابع.

الشكل 1.5 العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع.

مصروفات الإعلان

متغير مستقل

ج المتغيرات الوسيطة Moderating Variables

حجم المبيعات

متغير تابع

المتغير الوسيط هو المتغير الذي يملك تأثير غير متوقع (شرطي) على

علاقة المتغير المستقل بالمتغير التابع، إذ يعمل على تعديل العلاقة المتوقعة بين المتغير المستقل والمتغير التابع، فعندما تدرس العلاقة بين وجود مكتبة منزلية

115

الفصل الخامس

المتغيرات والمقاييس

والقدرة على القراءة لدى الأطفال، فإن المتغير المستقل هو وجود مكتبة منزلية

والمتغير التابع القدرة على القراءة لدى الأطفال، ولكن قد يظهر متغير وسيط

بينهما هو مستوى ثقافة الوالدين والذي قد يكون له تأثير معدل للعلاقة بين المتغير المستقل وجود مكتبة منزلية والمتغير التابع (القدرة على القراءة لدى الأطفال).

ويبين الشكل وسيط بينهما.

(2.5) العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع مع ظهور متغير

الشكل 2.5. العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع والمتغير الوسيط.

مكتبة منزلية

القدرة على القراءة

لدى الأطفال

متغير مستقل

متغير تابع

مستری ثقافة الوالدين

متغير وسيط

الشكل 3.5 أثر المتغير الوسيط على العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع.

ثقافة عالية للوالدين

ثقافة منخفضة للوالدين

وجود مكتبة منزلية

القدرة على القراءة لدى الأطفال

ويلاحظ أن ثقافة الوالدين قد تعمل على زيادة أثر وجود المكتبة المنزلية

في القدرة على القراءة لدى الأطفال.

د . المتغيرات المعترضة Intervening Variables‏

المتغير المعترض هو المتغير الذي يظهر فجأة في الزمن الذي يبدأ به

المتغير المستقل بالتأثير على المتغير التابع.

الشكل 4.5 أثر ظهور المتغير المعترض بين المتغير المستقل والمتغير التابع.

ت

ت

تنوع القوة العاملة

متغير مستقل

التنشيط الابتكاري

متغير الكائن

ت

كتابة المنظمة

متغير تابع

ويلاحظ أن المتغير المعترض التنشيط الابتكاري) يبدأ بالعمل في الزمن

الذي يبدأ به المتغير المستقل تنوع القوة العاملة بالتأثير على المتغير التابع (كفاءة

المنظمة ليزيد من قوة تأثير المتغير المستقل على المتغير التابع.

2 المتغيرات حسب مدلول القيمة الممثلة للخاصية المقاسة: (النجار، 2007 (22)

ا المتغيرات النوعية Qualitative Variables‏

هي الظواهر التي لا يمكن قياسها بالأرقام مثل: (ذكر، أنثى)، لون السيارة البيض، أحمر، قضي)، التخصص إدارة أعمال التسويق، نظم المعلومات

المحاسبة المالية).

ب المتغيرات الكمية Quantitative Variables‏

هي الظواهر التي يمكن قياسها بالأرقام مثل: (الوزن الطول الحجم).

وتقسم المتغيرات الكمية إلى:

(1) المتغيرات المتصلة المستمرة Continuous Variable هي المتغيرات التي

تكون الفئات فيها متصلة ومتداخلة حيث تأخذ المشاهدة فيها أي قيمة رقمية في

مدى معين أو بين رقمين مثل: الوزن، درجة الحرارة معدل الثانوية، العمر) حيث ينتقل الرقم بكسور بين قيمة المتغير. ومن الأمثلة على المتغيرات المتصلة:

117

الفصل الخامس

المتغيرات والمقاييس

ضع إشارة (X) على ما تراه مناسباً من الفئة العمرية التي تخصك.

أقل من 20 سنة.

.20 - أقل من 30 سنة

.30 - أقل من 40 سنة

.40 - أقل من 50 سنة

أكثر من 50 سنة.

ويلاحظ هنا أن التغيير لا يتم برقم صحيح دفعة واحدة، بل يمر بكسور مختلفة

وصولا إلى الرقم الصحيح، إذ نلاحظ أن العمر لا يرتفع من (20) إلى (21) دفعة واحدة بل يمر عبر الزمن بالساعات والأيام والشهور حتى يصل إلى العمر (21)

لذا لابد للفئات المستخدمة من أن تستوعب هذه الاستمرارية والتداخل في البيانات.

(2) المتغيرات المنفصلة Discrete Variable هي المتغيرات التي تكون الفئات

فيها متصلة ومتداخلة حيث تأخذ المشاهدة فيها قيماً متباعدة ومتقطعة مثل: (عدد

الفراد الأسرة، عدد المنظمات عدد العاملين في القسم)، حيث ينتقل الرقم بعدد

صحيح بين قيم المتغير. ومن الأمثلة على المتغيرات المنفصلة . ضع إشارة (X) على عدد الأفراد العاملين في المنظمة:

أقل من 20

29-20

39-30

49-40

أكثر من 50

ويلاحظ مما سبق أن الفئات السابقة لا يوجد بها كسر، أي أننا لا يمكن أن تجد (12) منظمة، أي أن الرقم ينتقل من رقم إلى آخر بعدد صحيح 1، 2، 3، 4، 5، ...

المقاييس Scales‏

هي وسيلة مادية أو آلية معينة تستخدم التمييز بين المشتركين متغيراً أو

خاصية معينة محل الدراسة سيكاران (1998/1992 (248)

‏Characteristics of Scales خصائص المقاس

(إيموري وكوبر، 1991، 171)

تستخدم تصنيف المقاييس خصائص الأرقام الحقيقية وتمتاز بالخصائص التالية: ا الأرقام مرتبة بحيث يكون أحد الأرقام أكبر من، أو أصغر من، أو يساوي رقم

آخر. 2 الاختلاف بين الأرقام مرتب فالاختلاف بين أي زوجين من الأرقام يكون أكبر

من، أو أصغر من أو يساوي الاختلاف بين أي زوجين آخرين من الأرقام.

3 تسلسل الرقم يملك أصل جوهري يحدد بالرقم صفر.

.4 التوافق بين خصائص المقاريس من حيث الترتيب المسافة.

‏Types of Scales أنواع المقاييس

‏No...inal Scales 1 المقاييس الاسمية

هي المقاييس التي تسمح بتوزيع الأشخاص أو الأشياء محل الدراسة إلى مجموعات معينة الدراسة الفروق عن طريق تقديمها إلى مجموعات مثل: الجنس ذكر ، أنثى)، حيث يعطى الذكر رقم (1) وتعطي الأنثى رقم (2)، الجنسية ( أردني سوري عراقي حيث يعطى مثلاً أردني 1، سوري - 2، عراقي (3)

ويلاحظ هنا أن الأرقام لا تحمل أي معنى أو قيمة، وإنما هي فقط للتمييز بين

الأنواع المذكورة ولا تعطى الأفضلية لأحدهم على الآخر.

ويمكن الحصول من المدييس الاسمية على بعض المعلومات الشخصية المرتبطة بتوزيع المستجوبين إلى مجموعات عن طريق الحصول على عدد كل مجموعة أي التكرارات، والنسب المئوية للمتغيرات، وبلاحظ أنه لا معنى لإخراج

المتوسط في هذا المقياس.

ومن الأمثلة على المقاييس الاسمية:

ضع إشارة (x) في المربع أمام العبارة المناسبة من وجهة نظرك. أنثى.

الجنس: ذكر.

الفصل الخامس

القسم الذي تدرس به

إدارة الأعمال. شويق.

119

المتغيرات والمقاييس

نظم معلومات إدارية - محاسبة.

2 المقاييس الترتيبية Ordinal Seales‏

تقوم المقاييس الترتيبية بترتيب (Rank) الأصناف كمؤشر لاختلاف

نوعية المتغير بطريقة ذات معنى تعتمد على تفصيلات معينة من الأجود إلى الأسوأ بأن تعطى أرقام معينة من (1-5) مثلاً بحيث يكون رقم (1) هو الأفضل

ورقم (5) هو الأسوأ وعادة ما يستخدم هذا المقياس لترتيب تفضيلات العملاء نحو

منتجات معينة تحمل علامات تجارية مختلفة.

ويلاحظ في المقاييس الترتيبية أن الأرقام تشير إلى التفضيل والأهمية ولكن الفرق بين كل مرتبة والتي تليها لا يشترط أن تكون متساوية. أي أن الفرق بين كل فئتين غير متساوي (2-1) (4-3) على نفس المقياس.

ومن الأمثلة على المقاييس الترتيبية

مثال 1 : رتب المنتجات الغازية التالية حسب الأفضلية مع إعطاء الرقم (1) للمنتج

المفضل لديك ورقم (2) للمنتج الذي يليه وهكذا:

بيبسي كولا.

كوكا كولا.

ميرندا.

أخرى.

مثال 2 : ضع إشارة (x) داخل المربع أمام العبارة المناسبة من وجهة نظرك.

تبلغ درجة الاهتمام بإنجاز العمل بالشكل الصحيح

اهتمام عال جداً.

اهتمام متوسط

اهتمام عال.

اهتمام معدوم.

وعند ترميز الاهتمامات يعطى كل اهتمام رقم حيث يعطى اهتمام عال جداً - 4 اهتمام عال 3 اهتمام متوسط 2 اهتمام معدوم (1)، ولكن لابد أن نتذكر أن

المسافات بين الأرقام غير متساوية، أي أن (4-3 (2-1)

3 المقاييس القنوية Interval Scales‏

المتغيرات والمقاييس

تقوم المقاييس الفتوية بترتيب المستجوبين وفقا للخصائص التفضيلية ولكنها أيضا تسمح بحساب مقاييس النزعة المركزية مثل: (الوسط الحسابي الوسط الهندسي)، ومقاييس التشتت مثل الانحراف المعياري والتباين)، إنها تسمح

بدراسة عمق الاختلاف بين المستجوبين.

تقوم المقاييس الفئوية على أساس تقسيم المقياس (Measurement) إلى عدة فئات بطريقة توضح عمق الأهمية لكل صفة، إذ تقوم على أساس التفضيل والأهمية معاً، ويلاحظ هنا أن الفرق بين كل فئتين متساوي، أي أن الفرق بين (1-2) - (3-4) على نفس المقياس إنها تبين قوة الفرق بين المتغيرات.

كما يلاحظ أن نقطة البداية في هذا المقياس هي نقطة محددة بطريقة تحكمية ومن الأمثلة على هذا المقياس درجة الحرارة الثيرموميتر الطبي) فنقطة البداية به قد حددت بطريقة تحكمية، كما أن الفرق بين أي درجتين عليه متساوية ويعتبر مقياس ليكرت Likert Scale) من المقاييس الفنوية الشائعة الاستخدام في

الدراسات الإدارية والإنسانية، والذي يقسم إلى 4 أو 5 أو 7 ، .. فئات وهكذا.

ومن الأمثلة المشهورة على المقاييس الفنوية مقياس ليكرت

مثال: ضع إشارة (x) داخل المربع على درجة الموافقة المناسبة من وجهة نظرك.

لا أوافق

أوافق لا

الحوافز المادية المقدمة إلى العمال كافية.

تعتمد الشركة الترقية من الداخل.

موافق شدة موافق محايد

شدة

ويلاحظ عند ترميز البيانات أن تعطى موافق بشدة - 5 موافق 4 محايد 3 لا أوافق - 2، لا أوافق بشدة (1) مع ملاحظة أن الفرق بين كل رقمين على المقياس متساوية.

الفصل الخامس

121

المتغيرات والمقاييس

.4 المقاييس النسبية Ratio Scales‏

هي المقاييس التي يوجد بها صفر حقيقي وليس بداية تحكمية كما في المقاييس الفتوية، لذلك فإنها من أقوى المقاييس نظراً لاشتمالها على بداية حقيقية وليس تحكمية، وتستخدم المقاييس النسبية عند الرغبة في الحصول على أرقام واقعية دقيقة تبدأ من صفر مثل: أوزان الأشياء الطبيعية العمر، الدخل، عدد المنظمات، ويمكن استخدام مقاييس النزعة المركزية كالوسط الحسابي والوسط الهندسي في هذا المقياس، وكذلك استخدام مقاييس التشتت كالانحراف المعياري

والتباين ومعامل الاختلاف.

ومن الأمثلة على المقاييس النسبية:

ضع إشارة (x) في المربع أمام العبارة الناسبة من وجهة نظرك.

1 الدخل السنوي من العمل

أقل من 1500 دينار.

1500 دينار - أقل من 2500 ديدار

2500 ديدار أقل من 3500 دينار

3500 دينار فأكثر.

2 عدد العمال العاملين في المنظمة:

أقل من خمسة.

5-19 وكلاء

20-100 عامل

أكثر من 100 عامل.

صلاحية صحة وثبات المقياس الاستبيان Validity & Reliability‏

ا. صلاحية صحة الاستبيان Validity‏

هو أن يقيس المقياس الاستبيان ما وضع أصلاً لقياسه (الضامن، 2008، (113) انها جودة الاختبار في قياس ما صمم اصلا لقياسه 2006,113 ,Salkind)، بأن

تكون الأسئلة المطروحة ذات صلة بالموضوع.

وهناك عدة أنواع من المقاييس للصلاحية الصحة يمكن استخدامها منها:

أنواع الصلاحية

) سالكيد، 2006، 114 $265 1992/1998، سيكاران

1 صلاحية المحتوى Content Validity‏

مقياس للتأكد من أن أداة القياس قد تضمنت عدداً كافياً وممثلا من الأسئلة التي

ينبغي أن تستخدم لقياس المفهوم.

‏Criterion Validity 2 صلاحية المعيار

مقياس للحكم على صلاحية المقياس في التمييز بين الأفراد في مجال العامل التابع المتوقع أن يحدث فيه التغيير، وهل يميز المقياس بين المتغيرات بطريقة تساعد

على التنبؤ بمتغير معين.

وتقسم صلاحية المعيار إلى:

أن الصلاحية المتزامنة Concurrent Validity‏

مقياس للتأكد من أن أداة القياس قد فرقت بين الأفراد المختلفين فعلا وحصلوا على

درجات متفاوتة في الاختبار.

ب الصلاحية التنبؤية Predictive Validity هي قدرة المقياس على التمييز بين الأفراد باستخدام معايير تتعلق بالمستقبل.

3 صلاحية المفهوم Construct Validity‏

مقياس لقياس مدى تطابق النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام المقياس مع النظريات التي بني حولها، أي كما افترضته النظرية للتأكد من أن المقياس قد فرق

بين الأفراد المختلفين عن بعضهم البعض.

ويمكن تحقيق الصحة الظاهرة (Face Validity) من خلال:

1 العرض على عدد من المحكمين ذو الصلة بالموضوع حيث يحكمون على

محتوى الأسئلة ومدى ملاءمتها وشموليتها وتغطيتها للموضوع البحوث.

2 إجراء دراسة قبلية (Pilot Study) ويتمثل في توزيع الاستبيان على عدد قليل

من عينة الدراسة قبل استخدامه بشكل نهائي، ويكون الغرض من ذلك التأكد من فهم المستجوب الأسئلة الاستبيان؛ لإدخال أي تحسينات على أسئلة الاستبيان بحيث

123

الفصل الخامس

المتغيرات والمقاييس

لا يجد المستجوب مشاكل في الإجابة عليها وإعطاء البيانات اللازمة، وفي أغلب الدراسات فإن الحد المقبول للدراسة القبلية يكون (10) حالات (2003 ,Fink).‏

ب ثبات معوليه الاستبيان Reliability‏

هي مدى التوافق والاتساق في نتائج الاستبيان إذا طبقت أكثر من مرة

وفي ظروف مماثلة، وبعبارة أخرى إنها تشير إلى استقرار نتائج القياس على

الرغم من عدم القدرة على التحكم في الظروف التي يتم فيها إجراء القياس. ويمكن قياس الثبات الداخلي (Internal Consistency) للمقياس الاستبيان

عن طريق الاختبارات التالية:

1 معامل كرونياج ألفا (Cronbach Alpha Coefficient) يستعمل هذا المعامل

للتأكد من صلاحية المقياس، إذ يقيس مدى الاتساق والتناسق في إجابة المستجوب

على كل الأسئلة الموجودة بالمقياس، ومدى قياس كل سؤال المفهوم، ويدلل ارتفاع

قيمة معامل الارتباط في المقياس على ارتفاع درجة الثبات.

2 اختبار الثقة في نصفي المقياس (Spilt- Half Reliability) ويقيس هذا

المقياس معامل الارتباط بين نصفي المقياس إذ يتم تقسيم الاختبار إلى جزأين متكافتين أو نفس المجموعة في زمنين متقاربين، وقياس مدى الارتباط والتقارب

في الإجابة أو الاتساق في النتائج في المرتين، ويدلل ارتفاع قيمة معامل الارتباط

على ارتفاع درجة الثبات وعادة ما يكون نسبة مئوية.

‏)Sekaran, 2003, 287( علما إن معامل الثبات المقبول هو (0.60) فما فوق وهنا نؤكد أن الثبات شرط ضروري للاستبيان ولكن ليس كافياً لوحده للحكم على

الاستبيان، ولابد للاستبيان من الناحية العلمية أن يتسم بالصحة والثبات

في أن واحد Validity & Reliability(‏

ويمكن الوصول إلى قياس الثبات الداخلي للمقياس (Reliability) عن طريق استخدام البرنامج الإحصائي (SPSS) كالآتي:

بعد إدخال البيانات إلى الحاسب ومن قائمة تحليل (Analyze) نختار )Reliability Analysis( ومنه نختار تحليل الموثوقية المعولية )Scale( المقياس

‏SPSS Data Taitur - أثر بعد المحتوى على المرونة الاستراتيجية ال

شركات

مربع

وكما يظهر الجدول التالي:

200

2.00

4.00

3.00

300

300

3.00

200

300

200

3.00 4.00

4.00

بعد الضغط على تحليل الموثوقية المعولية (Reliability Analysis)، يظهر مربع

حوار تحليل الموثوقية المعولية (Reliability Analysis) التالي :

تحليل الموثوقية

الجنس

اجتماعية

الإداري

العبري

الغيرة

التاسيس

الموسقين

الموديل: ألف

قائمة تسميات العناصر

أغراض:

إحصائيات

لصق

إعادة ضبط

يلغي

يساعد

من مربع حوار تحليل الموثوقية المعولية (Reliability Analysis) نختار من نافذة النموذج (Model) نوع التحليل المطلوب ونختار معامل كرونباخ ألفا (Alpha) ثم تحدد الأسئلة المكونة للمتغير الذي ترغب بقياس معامل كرنباخ ألفا) لها وبفرض أن المتغير المطلوب قياس الموثوقية له قد ضم الأسئلة من (1-10) فيتم

125

المتغيرات والمقاييس

الفصل الخامس

تظليلها وتحويلها إلى نافذة (Items) عن طريق السهم. ثم نضغط على (OK) فتظهر مخرجات تحليل الموثوقية (Reliability) من البرنامج بالشكل التالي:

مصداقية

قليل

سيتم استخدام البؤرة

تحليل

معاملات الموثوقية

40.0

ألفا

‏LY‏

من البند 10

إلى القدمين

من مخرجات الموثوقية (Reliability) وتحت عنوان معامل الموثوقية

تلاحظ أن عدد العناصر التي تم اختيارها عشرة )Reliability Coefficients(‏

أسئلة (10) N of Items من أصل عدد الحالات (40 N of Cases)، وقد كانت

قيمة ألفا (0.7770 Alpha)، علماً أنه وبنفس الطريقة يتم اختبار باقي المتغيرات

واختبار قياس الثبات الداخلي للقياس / أداة الدراسة ككل.

وعند التعليق على النتيجة التي ظهرت من التحليل السابق نقول: يتبين من نتائج تحليل الموثوقية (Reliability) أن قيمة معامل كرونباخ ألفا - (0.7770) وهي قيمة أعلى من المقاييس المتعارف عليها للثبات (0.60) مما يؤكد الثبات

والتناسق الداخلي للمتغير داخل المقياس.

ومن الجدير بالملاحظة أننا نستطيع قياس مدى الثبات الداخلي الجميع المتغيرات التي يتكون منها المقياس بنفس الطريقة.