ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

تأثير اختلاف طريقة التحليل الإحصائي تبعا لنوع البيانات الفترية والرتبية على الخصائص السيكومترية لمقياس ليكرت: دراسة محاكاة

العنوان بلغة أخرى: The Effect of Different Statistical Analysis Method According to Interval and Ordinal Data Nature on the Psychometric Properties of Likert Scale: A Simulation Study
المصدر: مجلة العلوم التربوية والدراسات الإنسانية
الناشر: جامعة تعز فرع التربة - دائرة الدراسات العليا والبحث العلمي
المؤلف الرئيسي: زارع، نسرين محمد سعيد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Zarea, Nisreen Mohamed Saeed
المجلد/العدد: ع22
محكمة: نعم
الدولة: اليمن
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: مارس
الصفحات: 238 - 266
DOI: 10.55074/2152-000-022-009
ISSN: 2617-5908
رقم MD: 1240572
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
مقياس ليكرت | البيانات الرتيبة | مصفوفة الارتباط متعدد الأقسام | الخصائص السيكومترية | Likert Scale | Ordinal Data | Poly-Choric Correlation Matrix | Psychometric Properties
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

121

حفظ في:
المستخلص: هدفت الدراسة الحالية إلى الكشف عن تأثير اختلاف طريقة التحليل الإحصائي على الخصائص السيكومترية للمقاييس من نوع ليكرت، حيث تم توليد البيانات عن طريق محاكاة مونت كارلو التي تسمح بالتحكم في خصائص البيانات المولدة لدراسة تأثيرها المباشر على النتائج. ونظر للطبيعة الرتبية ذات المسافات البينية غير المتساوية لبدائل الاستجابة المتدرجة من نوع ليكرت، يجب معالجتها رياضياً باستخدام الأساليب الإحصائية اللابارامترية. مع ذلك، اعتاد الباحثون على التعامل مع المقاييس من نوع ليكرت كمقاييس فترية ذات مسافات متساوية بين بدائل الاستجابة الخاصة بها. وفي محاولة لفض هذا الاشتباك بين الباحثين، جاءت فكرة هذه الدراسة التي خلصت إلى تأثر الخصائص السيكومترية للمقاييس من نوع ليكرت عند التعامل معها إحصائياً بطريقة تعارض نوعية بياناتها الرتبية، وأوضحت النتائج التحيز النسبي لمعامل ثبات ألفا كرونباخ عند تطبيقه على البيانات الرتبية وذلك لاعتماده الأساسي في حسابه على مصفوفة الارتباط لبيرسون الخاصة بالبيانات المتصلة، بينما كان أداء معامل ألفا الرتبي أفضل بكثير وأعطى صورة أفضل لثبات المقياس بدون تحيز. ولذلك تم حساب الصدق البنائي لنموذج البيانات عن طريق استخدام أسلوب التحليل العاملي التوكيدي. ولمعرفة أفضل النماذج أداء ومطابقة للبنية العاملية للبيانات، تمت المقارنة بين النماذج وأعطى النموذج البنائي للبيانات ذات البدائل 11 بديلا للاستجابات أفضل النتائج، وذلك عند استخدام أسلوب التحليل العاملي التوكيدي باستخدام مصفوفة الارتباط متعدد الأقسام Poly-Choric التي تناسب البيانات الرتبية كبديل عن المصفوفة الأساسية للأسلوب والتي تعتمد على معاملات الارتباط لبيرسون، وأوصت الدراسة بتجنب التعامل مع المقاييس من نوع ليكرت على أساس أنها بيانات فترية نظرا لتأثر الخصائص السيكومترية من صدق عاملي وثبات للمقياس جراء هذا التعامل.

The current study aimed to reveal the effect of different statistical analysis method on the psychometric properties of Likert-type scales, the data was generated by Monte Carlo simulation that allows controlling the properties of the generated data to study its direct impact on the results. According to the mathematical ordinal nature with unequal interspaces of the Likert-type responses, it must be dealt statistically using non parametric statistical methods. Nevertheless, researchers are accustomed to dealing with Likert-type scales as interval scales with equal distances between their response alternatives, and in an attempt to resolve this conflict between researchers, the idea of this study arise, which concluded that the psychometric properties of Likert-type scales were affected when dealing with them statistically in a way that contradicts the nature of their ordinal data. While the performance of the alpha ordinal coefficient was much better and gave a better picture of the stability of the scale without bias. The structural validity of the data model was calculated using the confirmatory factor analysis method. Poly-Choric sections that fit ordinal data as an alternative to the basic matrix of the method, which depends on Pearson's correlation coefficients, and the study recommended avoiding dealing with Likert-type scales on the basis that they are continuous interval data as it affect the psychometric properties of structural validity and scale reliability as a result of this interaction.

ISSN: 2617-5908