| المستخلص: |
المكونات الرئيسة تعتبر إحدى طرق تحليل المتغيرات المتعددة وهي تهدف لتحويل المتغيرات الأصلية إلى متغيرات جديدة غير مرتبطة تسمى بالمكونات الرئيسة ترتب حسب أهميتها من خلال مساهمتها في مقدار التباين الكلي. فهي تهدف كذلك إلى استنتاج مجموعة من المتغيرات الجديدة تكون أقل عددا من المتغيرات الاصلية حيث تستخدم هذه المتغيرات الجديدة في دراسة وتحليل هيكل العلاقة بين المتغيرات الأصلية في الدراسة مع العلم أن فكرة المكونات الرئيسة هي الحصول على مجموعة من المتغيرات الجديدة المستقلة عن بعضها البعض. تمثلت مشكلة هذه الدراسة في وجود عدد كبير من المتغيرات الاقتصادية وتداخلها مما يصعب مهمة محلل ومتخذ القرار في رسم السياسات الاقتصادية وعليه كان لابد من تصنيف وتبسيط وتفسير هذه المتغيرات فكان لابد من استخدام تحليل المكونات الرئيسة في تحديد متغيرات جديدة بدلا من المتغيرات الاصلية التي يصعب تحليلها استطعنا أن نتخلص من هذه المشكلة باستخدام معامل تضخم التباين VIF والتي كانت قيمته أقل من 5 مما يؤكد نجاح المكونات الرئيسة في حل مشكلة الارتباط الخطي المتعدد وهي إحدى اهم فرضيات الدراسة.
The principal components are considered as one of the multivariate analysis methods and they aim to change the original variables into new uncorrelated groups of variables called principal components which are arranged according to their importance through their contribution in the amount of the total variance. It also aims to deduct a number of new variables which are fewer than the original variables, where these variables are used in the study and analysis of the structure of the relation among the principal components in the study. The problem of this study is manifested in the presence of a large number of economic variables and their overlapping which makes decision the job of the analyst and decision maker difficult, and therefore it was necessary to classify, simplify and explanation of these variables, and to use the analysis of the principal components in defining new variables in place of the basic variables which have no correlation between them.
|
