تطبيق الانحدار التقليدي والانحدار الحصين متعدد المستويات لتحليل تأثير السياسات التعليمية في الجامعات العراقية على التحصيل الأكاديمي
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i150.1467الكلمات المفتاحية:
نماذج متعددة المستويات، طريقة تصميم المقياس المكيف، النماذج حصينة، طريقة الإمكان الأعظم المقيدة، التحليل العاملي الاستكشافيالملخص
تعد نماذج الانحدار متعدد المستويات من أهم الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات ذات البنية الهرمية او المتداخلة التي تتضمن تأثيرات مختلطة، حيث تتوفر هذه البيانات بشكل شائع في مجالات عدة منها التربية، والتعليم، والعلوم الاجتماعية، وغيرها من المجالات. يهدف البحث الى مقارنة أداء نماذج الانحدار التقليدي والانحدار الحصين متعدد المستويات في تحليل البيانات التعليمية، وتحديد أفضلها للتعامل مع التحديات الإحصائية مثل البيانات المتداخلة والتوزيعات غير الطبيعية والقيم الشاذة في البيانات. تم بناء نموذج انحدار هرمي متعدد المستويات من خلال الاعتماد على اجراء تحليلات استكشافية وتوكيدية، حيث تم تقدير النموذج المفترض بطريقتين طريقة الإمكان الأعظم المقيدة Restricted Likelihood Method، وطريقة تقدير التصميم الحصين للمقياس المكيف Robust Design Adaptive Scale Method ، لدراسة تأثير الحوافز، وجودة التدريس، والبرامج الاكاديمية، على التحصيل الأكاديمي للطلبة في الجامعات العراقية، تم تطبيق الطريقتين على بيانات مأخوذة من عينة من الجامعات العراقية، شملت 540 استجابة، حيث أظهرت النتائج أن النموذج المقدر بالطريقة الحصينة يتفوق على النموذج المقدر بالطريقة التقليدية من خلال تقليل تأثير القيم الشاذة على البيانات وإعطاء مقدرات أكثر دقة. كما تم الاستنتاج أن تطوير البرامج الاكاديمية، والحوافر الى جانب تحسين جودة التدريس يمثل دافع أساسي لرفع مستوى التحصيل الأكاديمي وتقليل التباينات بين الجامعات
التنزيلات
المراجع
[1]- Joop J. Hox (2011). "Multilevel analysis: techniques and application", 2nd ed, Utrecht University, The Netherlands. https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2011.0015911.x
[2]- Woltman, H., et al (2012). "An introduction to hierarchical linear modeling." Tutorials in quantitative methods for psychology 8(1): 52-69. https://doi.org/10.20982/tqmp.08.1.p052 DOI: https://doi.org/10.20982/tqmp.08.1.p052
[3]- Eminita, V., et al. (2024). "Analyzing Multilevel Model of Educational Data: Teachers' Ability Effect on Students' Mathematical Learning Motivation." Journal on Mathematics Education 15(2): 431-450. https://doi.org/10.22342/jme.v15i2.pp431-450 DOI: https://doi.org/10.22342/jme.v15i2.pp431-450
[4]- Rameez, R., et al. (2022). "Evaluation of alternative methods for estimating the precision of REML-based estimates of variance components and heritability." Heredity 128(4): 197-208. https://doi.org/10.1038/s41437-022-00509-1 DOI: https://doi.org/10.1038/s41437-022-00509-1
[5]- Maestrini, L., et al. (2024). "Restricted maximum likelihood estimation in generalized linear mixed models". arXiv preprint arXiv:2402.12719. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.12719
[6]-Koller, M. (2013). " Robust estimation of linear mixed models". ETH. https://doi.org/10.32614/cran.package.robustlmm DOI: https://doi.org/10.32614/CRAN.package.robustlmm
[7]- Koller, M. and W. A. Stahel (2022). Robust estimation of general linear mixed effects models. Robust and multivariate statistical methods: Festschrift in honor of David E. Tyler, Springer: 297-322. https://doi.org/10.1007/978-3-031-22687-8_14 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-22687-8_14
[8]- Field, A. (2024)." Discovering statistics using IBM SPSS Statistics", Sage Publications Limited.
[9]- Singdahlsen, M. T. (2022). Rotations in Factor Analysis, NTNU. https://hdl.handle.net/11250/3059079
[10]- Brown, T. A. (2015). " Confirmatory factor analysis for applied research", Guilford Publications. https://doi.org/10.1080/08957347.2015.1062763 DOI: https://doi.org/10.1080/08957347.2015.1062763
[11]- Goretzko, D., et al. (2024). "Evaluating model fit of measurement models in confirmatory factor analysis." Educational and Psychological Measurement 84(1): 123-144.Maestrini, L., et al. (2024). "Restricted maximum likelihood estimation in generalized linear mixed models." arXiv preprint arXiv:2402.12719. https://doi.org/10.1177/00131644231163813 DOI: https://doi.org/10.1177/00131644231163813
[12]- Kaplan, D. (2000). " Advanced quantitative techniques in social sciences: Vol. 10. Structural equations modeling: Foundations and extensions ", Thousand Oaks, CA: Sage.
[13]- Amer, A. A. and A. Al-Sayed (2018). “Structural Equation Modeling for Psychological and Social Sciences: Foundations, Applications, and Issues 2”. Naif University Press, Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia.
[14]- Azab, F. Y. and A. M. D. T. A. Saleh (2023). "A Comparative Study between GM6. IDRGP (RMVN) and GM6 Methods for Analyzing Multiple Linear Regression Models in the Presence of Outliers Using Simulation Approach." Al Kut Journal of Economics and Administrative Sciences 15(49): 344-363. https://doi.org/10.29124/kjeas.1549.16 DOI: https://doi.org/10.29124/kjeas.1549.16
[15]- Munawar Ahmad Ramadan. (2014). “Factoral Structure of the Cognitive Abilities Test (CogAT) Using Confirmatory and Exploratory Factor Analysis.” Unpublished Master’s Thesis, University of Damascus, Syria.
[16]- Zulkifli, N. R., et al. (2023). "The performance of unweighted least squares and regularized unweighted least squares in estimating factor loadings in structural equation modeling." International Journal of Data & Network Science 7(3). https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.6.004 DOI: https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.6.004
[17]- Blunch, N. J. (2012). " Introduction to structural equation modeling using IBM SPSS Statistics and AMOS". https://doi.org/10.4135/9781526402257 DOI: https://doi.org/10.4135/9781526402257
[18]- Sathyanarayana, S. and T. Mohanasundaram (2024). "Fit indices in structural equation modeling and confirmatory factor analysis: reporting guidelines." Asian Journal of Economics, Business and Accounting 24(7): 561-577. https://doi.org/10.9734/ajeba/2024/v24i71430 DOI: https://doi.org/10.9734/ajeba/2024/v24i71430
[19]- Abo El Nasr, M. M., et al. "Performance evaluation of different regression models: application in a breast cancer patient data," Scientific Reports 14(1), (2024): 12986. https://doi.org/10.1038/s41598-024-62627-6 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-62627-6
[20]- Kasali, J. and A. A. Adeyemi. (2022). "Model-data fit using Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC), and the sample-size-adjusted BIC." Square: Journal of Mathematics and Mathematics Education 4(1), pp. 43-51. https://doi.org/10.21580/square.2022.4.1.11297 DOI: https://doi.org/10.21580/square.2022.4.1.11297
[21]- Bountziouka, V. and D. B. Panagiotakos (2022). "The role of rotation type used to extract dietary patterns through principal component analysis, on their short-term repeatability." Journal of Data Science 10(1): 19-36. https://doi.org/10.6339/jds.201201_10(1).0002 DOI: https://doi.org/10.6339/JDS.201201_10(1).0002
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 Faris Isaak, Bashar A. Al-Talib

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
مجلة الإدارة والاقتصاد هي مجلة مفتوحة المصدر حيث تكون جميع محتوياتها مجانية. تخضع مقالات هذه المجلة لشروط ترخيص المشاع الإبداعي المنسوب إلى المؤلف (CC-BY 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode) الذي يسمح للمرخص لهم دون قيود بالبحث عن النص الكامل للمقالات أو تنزيله أو مشاركته أو توزيعه أو طباعته أو ربطه به، وفحصه للفهرسة وإعادة إنتاج أي وسيلة للمقالات بشرط أن ينسبوا إلى المؤلفين الفضل في ذلك (الاستشهاد). تسمح المجلة للمؤلفين بالاحتفاظ بحقوق الطبع والنشر لمقالهم المنشور.
. Creative Commons-Attribution (BY)








