الخطوة 1: التأكد من ملاءمة البيانات للتحليل العاملي باستخدام اختبارين:
1. اختبار KMO
-
يجب أن يكون ≥ 0.60 - كلما اقترب من 1 كان أفضل
2. اختبار Bartlett’s Test يجب أن يكون دالًا إحصائيًا (Sig < 0.05)
الخطوة 2: استخراج العوامل
طرق شائعة:
-
Principal Component Analysis (PCA)
-
Principal Axis Factoring (PAF)
معايير تحديد عدد العوامل:
- Eigenvalue ≥ 1 - الرسم البياني (Scree Plot) - الأساس النظري
الخطوة 3: تدوير العوامل (Rotation)
لتحسين التفسير: Varimax → إذا كانت العوامل مستقلة - Oblimin → إذا كانت العوامل مترابطة
الخطوة 4: تفسير الأحمال العاملية (Factor Loadings)
معايير شائعة:
-
الحمل ≥ 0.40 مقبول - الحمل ≥ 0.50 جيد
-
الفقرة يجب أن تحمل بقوة على عامل واحد فقط
-
تُحذف الفقرة إذا: حملها ضعيف - أو تحمل على أكثر من عامل
الخطوة 5: تسمية العوامل
بناءً على مضمون الفقرات التي تجمعت تحت كل عامل هذا يعزز الصدق البنائي النظري.
