قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
المتغيرات الظاهرة
مؤشرات يمكن ملاحظتها أو قياسها مباشرة تُستخدم لتمثيل وتكميل المتغيرات الكامنة في نموذج هيكلي.
نموذج القياس
جزء من نموذج المعادلات الهيكلية يحدد العلاقات بين المتغيرات الكامنة ومؤشراتها القابلة للملاحظة، ويقيم صدق وموثوقية البناءات.
النموذج الهيكلي
مكون من نموذج المعادلات الهيكلية يصف العلاقات السببية المفترضة بين المتغيرات الكامنة نفسها، ويختبر التأثيرات المباشرة وغير المباشرة.
المسار السببي
علاقة اتجاهية مفترضة بين متغيرين في نموذج المعادلات الهيكلية، تُمثل بسهم وتُكمّل بمعامل انحدار معياري.
الموثوقية المركبة
مقياس للاتساق الداخلي يقيم اتساق المؤشرات لتمثيل متغير كامن، وهي تفوق ألفا كرونباخ في النماذج الهيكلية.
الصدق التقاربي
الدرجة التي تكون فيها مؤشرات البناء النظري نفسه مرتبطة بقوة، مما يثبت أنها تقيس نفس المفهوم الكامن بشكل جيد.
الصدق التمييزي
دليل إحصائي على أن المتغيرات الكامنة المختلفة تقيس مفاهيم مختلفة، ويتم تقييمها من خلال ارتباطات معتدلة أو ضعيفة بين البناءات.
مؤشرات المطابقة
مقاييس إحصائية (CFI, TLI, RMSEA, SRMR) تقيم مدى قدرة النموذج النظري على إعادة إنتاج هيكل البيانات الملاحظة.
RMSEA
خطأ الجذر التربيعي للتقريب (RMSEA)، وهو مؤشر للملاءمة يعاقب تعقيد النموذج، حيث تشير القيم الأقل من 0.08 إلى ملاءمة مقبولة.
التأثير الوسيط
الآلية التي تؤثر من خلالها متغير على آخر بشكل غير مباشر عبر متغير ثالث، مما يفسر العملية السببية الكامنة.
التأثير المشرف
متغير يغير شدة أو اتجاه العلاقة بين متغيرين آخرين، مما يخلق تأثيرات تفاعل شرطية.
PLS-SEM
نمذجة المعادلات الهيكلية بالمربعات الصغرى الجزئية، وهو نهج يعتمد على التباين ويركز على التنبؤ، ومناسب للعينات الصغيرة أو التوزيعات غير الطبيعية.
ثبات القياس
التحقق الإحصائي من أن أداة القياس تعمل بشكل متكافئ عبر مجموعات زمنية أو سكانية مختلفة.