ما الفرق بين SPSS وSmartPLS أهم 8 فروقات

الفرق بين SPSS وSmartPLS

يمثل الفرق بين SPSS وSmartPLS أحد أكثر الأسئلة شيوعًا لدى طلاب الدراسات العليا والباحثين، لا سيما عند مرحلة اختيار الأداة الإحصائية المناسبة لتحليل البيانات. ولا يرتبط هذا الاختيار بالجوانب التقنية فحسب، بل يُعد قرارًا منهجيًا يؤثر مباشرة في تصميم الدراسة، وصياغة الفرضيات، وتفسير النتائج، وقبول البحث من قبل لجان التحكيم في الجامعات السعودية.

 

ما أهمية البرامج الإحصائية في تحليل البيانات وبناء النتائج البحثية؟

أصبحت البرمجيات الإحصائية عنصرًا أساسيًا في البحث الكمي، إذ تتيح للباحث تحليل البيانات بدقة، واختبار الفرضيات، وتقديم نتائج قابلة للتحقق. ومع تطور المناهج البحثية، انتقل التحليل من الإحصاء الوصفي والاختبارات التقليدية إلى نماذج أكثر تعقيدًا تهدف إلى تفسير العلاقات السببية وبناء النماذج النظرية. وفي هذا السياق، يبرز كل من SPSS وSmartPLS بوصفهما أداتين تخدمان أهدافًا منهجية مختلفة.

 

ما هو برنامج SPSS؟

SPSS هو برنامج إحصائي واسع الاستخدام في البحث العلمي، ويُعد الخيار الأكثر شيوعًا في الدراسات الاجتماعية والتربوية والصحية داخل الجامعات السعودية. يركز SPSS على التحليل الإحصائي التقليدي، ويشمل الإحصاء الوصفي، واختبارات الفروق، والارتباط، والانحدار، وتحليل التباين.

ويتميز البرنامج بسهولة واجهته، ووضوح إجراءاته، وملاءمته للباحثين المبتدئين، فضلًا عن توافقه مع متطلبات كثير من الأقسام العلمية التي تعتمد الاختبارات المعلمية وغير المعلمية بوصفها أساسًا للتحليل.

 

ما هو برنامج SmartPLS؟

SmartPLS هو برنامج متخصص في نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام أسلوب PLS-SEM، ويُستخدم لتحليل العلاقات المعقدة بين المتغيرات الكامنة والملاحظة. ويركز هذا البرنامج على بناء النماذج السببية واختبارها، بدل الاكتفاء باختبار العلاقات الثنائية البسيطة.

ويُستخدم SmartPLS على نطاق واسع في الدراسات الإدارية، والتسويقية، ونظم المعلومات، والدراسات التي تعتمد على النماذج النظرية المركبة، خاصة عندما تكون العينات صغيرة أو البيانات غير موزعة طبيعيًا.

ما الدوافع المنهجية لاختيار SPSS أو SmartPLS في البحث العلمي؟

في سياق الفرق بين SPSS وSmartPLS، تتشكل نية الباحث من رغبته في اتخاذ قرار منهجي واعٍ ينسجم مع طبيعة الدراسة، ويُمكّنه من الدفاع عن اختياراته التحليلية أمام المشرف ولجنة المناقشة، خاصة في ظل اختلاف الفلسفة الإحصائية التي يقوم عليها كل برنامج، أبرزها:

1. السعي إلى تحديد ما إذا كان البحث يهدف إلى اختبار علاقات مباشرة بسيطة أم إلى بناء نموذج سببي متكامل متعدد المسارات.
2. الرغبة في اختيار أداة تحليل تتوافق مع نوع الفرضيات، سواء كانت فرضيات ارتباطية تقليدية أو علاقات تأثير مباشرة وغير مباشرة.
3. الانتباه إلى طبيعة المتغيرات، خصوصًا في حال وجود متغيرات كامنة لا يمكن قياسها مباشرة.
4. مراعاة حجم العينة وحدوده المنهجية، وما إذا كان يسمح باستخدام نماذج المعادلات الهيكلية أو يقتصر على التحليل التقليدي.
5. الحرص على تلبية متطلبات المشرف الأكاديمي واللجان العلمية فيما يتعلق بملاءمة أداة التحليل.
6. تجنب استخدام برنامج إحصائي لا يخدم الهدف التفسيري أو التنبؤي للدراسة.
7. ضمان سلامة المخرجات الإحصائية وقابليتها للنشر في مجلات علمية محكمة.
8. التمييز بين التحليل القائم على الدلالة الإحصائية والتحليل القائم على تفسير العلاقات وبناء النماذج.
9. تقليل أخطار الرفض الأكاديمي الناتج عن سوء اختيار أداة التحليل.
10. تعزيز الاتساق بين الإطار النظري، والمنهجية، وأداة التحليل المستخدمة في البحث.

وانطلاقًا من هذه الدوافع المنهجية، يصبح من الضروري الانتقال إلى تحليل الفروق الجوهرية بين البرنامجين، ليس من حيث الشهرة أو سهولة الاستخدام، بل من حيث طبيعة التحليل الإحصائي الذي يقدّمه كل منهما، وهو ما يقود إلى المحور التالي.

 

الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث طبيعة التحليل

يُعد الفرق بين SPSS وSmartPLS مسألة منهجية مهمة للباحثين في الدراسات الكمية، لما يعكسه من اختلاف في طبيعة التحليل وأهدافه البحثية، وهو ما يجعل فهم هذا الفرق ضروريًا لاختيار الأداة الإحصائية المناسبة، كالتالي:

1-طبيعة الإطار التحليلي

 SPSS: يعتمد على التحليل الإحصائي التقليدي الذي يركّز على المتغيرات الملاحظة واختبار العلاقات المباشرة بينها.
SmartPLS: يقوم على التحليل البنيوي للنماذج، ويعالج العلاقات ضمن إطار سببي متكامل يعكس البناء النظري للدراسة.

2-مستوى تعقيد التحليل الإحصائي

SPSS: مناسب للتحليلات البسيطة والمتوسطة التي تهدف إلى اختبار فروق أو علاقات مباشرة محددة.
SmartPLS: ملائم للتحليلات المعقدة التي تتضمن مسارات متعددة وعلاقات متداخلة بين المتغيرات.

3-التعامل مع المتغيرات الكامنة

SPSS: لا يدعم تحليل المتغيرات الكامنة بصورة مباشرة، ويعالج المتغيرات كما هي مقاسة.
 SmartPLS: مصمم أساسًا لتحليل المتغيرات الكامنة من خلال نماذج القياس والمؤشرات التابعة لها.

4- طبيعة العلاقات الإحصائية المختبرة

SPSS: يركّز على العلاقات الخطية المباشرة مثل الارتباط والانحدار وتحليل التباين.
SmartPLS:  يتيح اختبار العلاقات المباشرة وغير المباشرة، إضافة إلى المتغيرات الوسيطة والمعدِّلة.

5- الهدف من التحليل الإحصائي

SPSS: يُستخدم غالبًا لاختبار الفرضيات والتحقق من الدلالة الإحصائية للعلاقات.
SmartPLS: يركّز على تفسير النموذج السببي وتعظيم القدرة التنبؤية للعلاقات بين المتغيرات.

6- ارتباط التحليل بالإطار النظري

 SPSS: يعمل غالبًا بصورة منفصلة عن البناء النظري المتكامل، ويُستخدم لتحليل أجزاء محددة من البيانات.
SmartPLS: يربط التحليل مباشرة بالإطار النظري، ويُجسّد العلاقات النظرية في نموذج إحصائي واحد.

7-مخرجات التحليل الإحصائي

SPSS: ينتج جداول وقيم إحصائية تُفسَّر كلٌ على حدة وفق الفرضيات.
SmartPLS: يقدّم نموذجًا بصريًا متكاملًا يوضّح قوة المسارات والعلاقات داخل النموذج.

8-ملاءمة طبيعة الدراسة

SPSS: مناسب للدراسات الوصفية والتجريبية التقليدية ذات الأسئلة المحددة.
SmartPLS: أنسب للدراسات التفسيرية والاستكشافية التي تسعى إلى بناء أو اختبار نماذج نظرية معقدة.

وبعد توضيح الاختلاف في طبيعة التحليل الإحصائي بين البرنامجين، يصبح من الضروري الانتقال إلى بُعدٍ منهجي آخر لا يقل أهمية، يتمثل في نوع البيانات وحجم العينة التي يتعامل معها كل برنامج، لما لذلك من أثر مباشر في صلاحية التحليل وقوة النتائج، وهو ما يتضح في المحور التالي بعنوان الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث نوع البيانات وحجم العينة.

 

الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث نوع البيانات وحجم العينة

يمثّل الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث نوع البيانات وحجم العينة عاملًا حاسمًا في اتخاذ القرار المنهجي، إذ يؤثر مباشرة في صلاحية التحليل الإحصائي وقوة النتائج المستخلصة، خاصة في الدراسات التطبيقية والميدانية، كالاتي:

1-افتراضات توزيع البيانات

SPSS: يفترض في كثير من اختباراته اقتراب البيانات من التوزيع الطبيعي، خاصة في التحليلات المعلمية.
SmartPLS: لا يشترط التوزيع الطبيعي، ويعتمد على منهجية قائمة على التباين.

2-حساسية التحليل لشروط البيانات

SPSS: يتأثر بدرجة كبيرة بعدم تحقق شروط التحليل مثل التجانس والتوزيع الطبيعي.
SmartPLS: يتميز بمرونة أعلى في التعامل مع البيانات التي لا تستوفي الشروط الإحصائية الصارمة.

3-نوع البيانات المقبولة للتحليل

SPSS: يتعامل بكفاءة مع البيانات الكمية المباشرة ذات القياس الواضح.
SmartPLS: مناسب للبيانات التي تتضمن متغيرات كامنة تُقاس من خلال مؤشرات متعددة.

4-حجم العينة المطلوب

SPSS: يتطلب عادة حجم عينة متوسط إلى كبير لضمان قوة الاختبارات ودقة النتائج.
SmartPLS:  يمكن استخدامه بكفاءة مع عينات صغيرة نسبيًا دون التأثير الكبير على استقرار النموذج.

5-تأثير حجم العينة على النتائج

SPSS: قد يؤدي صغر حجم العينة إلى ضعف الدلالة الإحصائية أو عدم استقرار النتائج.

SmartPLS: يُعد حجم العينة أقل تقييدًا، مع التركيز على قوة العلاقات داخل النموذج.

6-التعامل مع العينات غير المتوازنة

SPSS: يتأثر بعدم توازن حجم المجموعات، خاصة في اختبارات المقارنة.
SmartPLS: أكثر قدرة على استيعاب عدم التوازن النسبي في البيانات.

7-ملاءمة الدراسات التطبيقية

SPSS: يُستخدم غالبًا في الدراسات التي تتوفر فيها بيانات منظمة وشروط إحصائية واضحة.
SmartPLS: يُفضَّل في الدراسات التطبيقية والميدانية التي يصعب فيها ضبط شروط البيانات.

8-انعكاس نوع البيانات على القرار المنهجي

SPSS: يرتبط غالبًا بمدى تحقق الشروط الإحصائية التقليدية ونوعية البيانات.
SmartPLS: يعكس توجّهًا منهجيًا نحو المرونة والتفسير البنيوي للنماذج المعقدة.

وبعد توضيح الفروق المرتبطة بنـوع البيانات وحجم العينة، ينتقل التحليل إلى بُعدٍ منهجي آخر أكثر ارتباطًا ببناء البحث نفسه، يتمثل في طبيعة الفرضيات وطريقة تمثيلها داخل النموذج الإحصائي، وهو ما يقود إلى المحور التالي بعنوان: الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث الفرضيات والنماذج.

الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث الفرضيات والنماذج

يُعد الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث الفرضيات والنماذج من الجوانب المنهجية الجوهرية، إذ يحدد طبيعة الأسئلة البحثية التي يمكن اختبارها، وحدود النموذج الإحصائي المستخدم في تفسير العلاقات بين المتغيرات، كالتالي:

1-طبيعة صياغة الفرضيات

SPSS: يعتمد على فرضيات مباشرة تُصاغ في صورة علاقات ثنائية بين متغير مستقل وآخر تابع.
SmartPLS: يعتمد على فرضيات مركبة تُصاغ داخل نموذج سببي متكامل يضم عدة علاقات في آنٍ واحد.

2-عدد الفرضيات في النموذج

SPSS: يتعامل مع الفرضيات بشكل منفصل، حيث يُختبر كل فرض على حدة.
SmartPLS: يسمح باختبار عدد كبير من الفرضيات داخل نموذج واحد مترابط.

3-طبيعة النموذج البحثي

SPSS: لا يعتمد على نموذج بحثي شامل، بل يركّز على اختبارات إحصائية مستقلة.
SmartPLS: يقوم على بناء نموذج بحثي متكامل يعكس العلاقات النظرية بين المتغيرات.

4-اختبار العلاقات غير المباشرة

SPSS: يواجه محدودية في اختبار العلاقات غير المباشرة دون إجراءات إضافية معقدة.
SmartPLS: يتيح اختبار التأثيرات غير المباشرة والوسيطية بسهولة ضمن النموذج.

5-التعامل مع المتغيرات الوسيطة والمعدلة

SPSS: يتطلب خطوات تحليلية منفصلة لاختبار المتغيرات الوسيطة أو المعدلة.
SmartPLS: يدعم اختبار المتغيرات الوسيطة والمعدلة مباشرة داخل النموذج البنيوي.

6-الارتباط بالإطار النظري

SPSS: يُستخدم غالبًا لاختبار أجزاء من الإطار النظري دون تمثيله كاملًا.
SmartPLS: يترجم الإطار النظري إلى نموذج إحصائي بصري متكامل.

7-هدف اختبار الفرضيات

SPSS: يركّز على قبول أو رفض الفرضيات بناءً على الدلالة الإحصائية.
SmartPLS: يركّز على تفسير قوة العلاقات وبناء نموذج تفسيري وتنبؤي.

8-ملاءمة الدراسات التفسيرية

SPSS: مناسب للدراسات التي تقتصر على فرضيات تقليدية محدودة.
SmartPLS: أكثر ملاءمة للدراسات التفسيرية التي تسعى إلى اختبار نماذج نظرية معقدة.

وبعد بيان الاختلاف في طبيعة الفرضيات والنماذج التي يخدمها كل برنامج، يبرز بُعد تطبيقي مهم يرتبط بقدرة الباحث على التعامل مع الأداة الإحصائية نفسها، وهو ما يستدعي الانتقال إلى مناقشة سهولة الاستخدام ومتطلبات التطبيق، وذلك ضمن المحور التالي بعنوان الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث سهولة الاستخدام.

 

الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث سهولة الاستخدام

يُعد الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث سهولة الاستخدام عاملًا مؤثرًا في اختيار الأداة الإحصائية، خاصة لدى الباحثين في المراحل الأولى من الدراسات العليا، إذ يرتبط مستوى سهولة البرنامج بقدرة الباحث على تطبيق التحليل وفهم مخرجاته بدقة، كالتالي:

1-واجهة المستخدم

SPSS: يتميز بواجهة تقليدية قائمة على القوائم والجداول، يسهل التعامل معها للمستخدمين الجدد.
SmartPLS: يعتمد على واجهة رسومية قائمة على بناء النماذج والمسارات، وتتطلب قدرًا من الاعتياد.

2-متطلبات المعرفة المسبقة

SPSS يمكن استخدامه بحد أدنى من الخلفية الإحصائية الأساسية.
SmartPLS يتطلب فهمًا أعمق لمفاهيم النمذجة الهيكلية والعلاقات السببية.

3-سرعة تعلّم البرنامج

SPSS يُعد أسرع في التعلم، خاصة في التحليلات الوصفية والاختبارات التقليدية.
SmartPLS يحتاج إلى وقت أطول نسبيًا لإتقان بناء النماذج وتفسير النتائج.

4-خطوات تنفيذ التحليل

SPSS يعتمد على خطوات إجرائية واضحة ومباشرة عبر القوائم الجاهزة.
SmartPLS يتطلب تصميم النموذج يدويًا قبل تنفيذ التحليل الإحصائي.

5-سهولة تفسير المخرجات

SPSS يقدّم جداول رقمية مألوفة يسهل ربطها بالفرضيات التقليدية.
SmartPLS يعرض نتائج على شكل نماذج ومسارات تتطلب قدرة تحليلية أعلى.

6-مرونة التعديل أثناء التحليل

SPSS يسمح بتعديل التحليل بسهولة من خلال إعادة تشغيل الأوامر.
SmartPLS يتطلب إعادة ضبط النموذج عند أي تعديل في العلاقات أو المسارات.

7-ملاءمة الباحثين المبتدئين

SPSS مناسب بدرجة أكبر للباحثين المبتدئين في التحليل الإحصائي.
SmartPLS يُفضَّل للباحثين ذوي الخبرة أو من لديهم تدريب مسبق على SEM.

8-أثر سهولة الاستخدام على القرار المنهجي

SPSS تجعل اختياره شائعًا في الدراسات الوصفية والتجريبية البسيطة.
SmartPLS تعقيده النسبي يكون مبررًا عندما يخدم هدفًا نظريًا ومنهجيًا أعمق.

وبعد مناقشة سهولة الاستخدام ومتطلبات التطبيق في كل من البرنامجين، يصبح من المهم الانتقال إلى تحديد السياقات البحثية التي يُعد فيها اختيار الأداة قرارًا منهجيًا صائبًا، وهو ما يقتضي توضيح الحالات التي يكون فيها الاعتماد على التحليل التقليدي أكثر ملاءمة، وذلك ضمن المحور التالي بعنوان متى يكون SPSS هو الخيار الأفضل؟

 

متى يكون SPSS هو الخيار الأفضل؟

في إطار الفرق بين SPSS وSmartPLS، يبرز برنامج SPSS بوصفه خيارًا منهجيًا مناسبًا في عدد من السياقات البحثية التي تتطلب تحليلًا إحصائيًا تقليديًا قائمًا على الوصف واختبار الفرضيات المباشرة، كالاتي:

1. عندما يكون هدف البحث وصف البيانات وتلخيصها باستخدام الإحصاء الوصفي مثل المتوسطات والانحرافات المعيارية.
2. عند اختبار الفروق بين مجموعتين أو أكثر باستخدام اختبارات تقليدية مثل T-test وANOVA.
3. في الدراسات التي تركز على العلاقات الارتباطية أو الانحدارية البسيطة بين متغيرات ملاحظة.
4. عندما تعتمد الدراسة على أدوات قياس مباشرة دون الحاجة إلى متغيرات كامنة أو نماذج قياس.
5. في حال تحقق افتراضات التحليل المعلمي، مثل التوزيع الطبيعي وتجانس التباين.
6. عندما يتوفر حجم عينة كافٍ يدعم قوة الاختبارات الإحصائية التقليدية.
7. في البحوث الوصفية أو التجريبية ذات التصميم المنهجي الواضح والبسيط.
8. عند الحاجة إلى مخرجات إحصائية مباشرة يسهل تفسيرها وكتابتها في الرسائل العلمية.
9. في الدراسات التي تستهدف اختبار فرضيات محددة دون بناء نموذج سببي متكامل.
10. عندما تشترط لوائح بعض الأقسام الأكاديمية أو لجان التحكيم استخدام التحليل الإحصائي التقليدي.

وبعد تحديد الحالات التي يكون فيها SPSS هو الخيار المنهجي الأنسب، يصبح من الضروري الانتقال إلى توضيح السياقات البحثية المقابلة التي تتطلب تحليلًا أكثر تعقيدًا وبناء نماذج سببية متكاملة، وهو ما يقود إلى المحور التالي بعنوان متى يُفضل استخدام SmartPLS؟

 

متى يُفضل استخدام SmartPLS؟

في إطار الفرق بين SPSS وSmartPLS، يبرز برنامج SmartPLS بوصفه خيارًا منهجيًا متقدمًا عندما يتجاوز البحث حدود الاختبارات التقليدية إلى بناء نماذج تفسيرية وسببية أكثر تعقيدًا، تشمل:

1. عندما يقوم البحث على نموذج نظري متكامل يتطلب تمثيل العلاقات بين عدة متغيرات في آنٍ واحد.
2. في الدراسات التي تتضمن متغيرات كامنة تُقاس عبر مؤشرات متعددة ولا يمكن تحليلها مباشرة.
3. عند اختبار علاقات سببية متعددة المسارات داخل نموذج واحد مترابط.
4. في البحوث التي تتطلب تحليل التأثيرات غير المباشرة بصورة منهجية واضحة.
5. عندما يكون الهدف فحص المتغيرات الوسيطة والمعدِّلة ضمن الإطار البنيوي للدراسة.
6. في الحالات التي يكون فيها حجم العينة محدودًا ولا يسمح باستخدام الاختبارات المعلمية الصارمة.
7. عند التعامل مع بيانات غير موزعة طبيعيًا يصعب إخضاعها لافتراضات التحليل التقليدي.
8. في الدراسات الاستكشافية أو التفسيرية التي تسعى إلى تطوير أو اختبار نماذج نظرية جديدة.
9. عندما يكون التركيز على القوة التنبؤية للنموذج أكثر من الاكتفاء بالدلالة الإحصائية.
10. في البحوث التطبيقية الحديثة في الإدارة والتسويق ونظم المعلومات التي تعتمد على النمذجة الهيكلية.

وبعد تحديد السياقات التي يُفضَّل فيها استخدام كل برنامج على حدة، يبرز تساؤل منهجي مهم حول إمكانية الاستفادة من مزايا البرنامجين معًا داخل الدراسة الواحدة، وهو ما يقود إلى المحور التالي بعنوان هل يمكن الجمع بين SPSS وSmartPLS في بحث واحد؟

 

هل يمكن الجمع بين SPSS وSmartPLS في بحث واحد؟

في إطار الفرق بين SPSS وSmartPLS، يُعد الجمع بين البرنامجين في بحث واحد ممارسة منهجية معتمدة متى ما ارتبطت بأهداف تحليلية واضحة، وأسهمت في خدمة تصميم البحث دون تعارض أو ازدواجية في النتائج، فيما يلي:

1- التحليل الوصفي وبناء الصورة الأولية للبيانات

يُستخدم SPSS في المراحل الأولى من البحث لتقديم وصف دقيق للبيانات من خلال المتوسطات والانحرافات المعيارية والتوزيعات التكرارية، وهو ما يوفّر أساسًا تحليليًا متينًا قبل الانتقال إلى النمذجة المتقدمة. ويُعد هذا التوظيف منسجمًا مع الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث طبيعة الأدوار التحليلية.

2- فحص صدق وثبات أدوات القياس

يسهم SPSS في اختبار ثبات الأدوات باستخدام معاملات مثل كرونباخ ألفا، إضافة إلى فحص الصدق البنائي المبدئي، بما يضمن جاهزية البيانات للتحليل البنيوي. ويُكمل هذا الدور ما يتيحه SmartPLS لاحقًا في ضوء الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث مستويات التحليل.

3- الانتقال من التحليل التقليدي إلى البنيوي

بعد التأكد من سلامة البيانات، ينتقل الباحث إلى SmartPLS لاختبار النموذج الهيكلي والعلاقات السببية بين المتغيرات الكامنة. ويعكس هذا التسلسل وعيًا منهجيًا قائمًا على الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث طبيعة النماذج.

4- تحليل المتغيرات الكامنة والمسارات السببية

يُستخدم SmartPLS لتحليل المتغيرات الكامنة، وفحص المسارات المباشرة وغير المباشرة، واختبار المتغيرات الوسيطة والمعدِّلة. ويبرز هنا الفرق بين SPSS وSmartPLS بوصفه فرقًا تكامليًا لا تنافسيًا.

5- تعزيز قوة التفسير والنتائج

يسهم الجمع بين البرنامجين في تقديم نتائج أكثر عمقًا، حيث يدعم SPSS الجانب الوصفي والاستدلالي، بينما يعزز SmartPLS التفسير البنيوي للنموذج، وهو ما ينسجم مع الفرق بين SPSS وSmartPLS في الوظيفة والمنهج.

6- القبول الأكاديمي لدى لجان التحكيم

يُعد هذا الجمع مقبولًا لدى لجان المناقشة والمجلات العلمية متى ما تم تبريره بوضوح في منهجية البحث، مع بيان سبب استخدام كل برنامج وحدود دوره التحليلي.

7- الالتزام بالتسلسل المنهجي في التحليل

يشترط الجمع المنهجي السليم عدم تكرار التحليل أو تضارب النتائج، بل توزيع الأدوار بوضوح بين البرنامجين وفق تسلسل منطقي يخدم أهداف الدراسة.

8- تكامل الأدوات لخدمة الإطار النظري

يعكس استخدام SPSS وSmartPLS معًا نضجًا بحثيًا، حيث تُسخَّر الأدوات الإحصائية لخدمة الإطار النظري لا العكس، بما يعزز الاتساق الداخلي للبحث وجودته العلمية.

وبعد توضيح إمكانية الجمع بين البرنامجين بصورة منهجية سليمة، يصبح من الضروري التنبيه إلى الأخطاء التي قد يقع فيها الباحث عند سوء الاختيار أو التوظيف غير الدقيق للأداة الإحصائية، وهو ما يقود إلى المحور التالي بعنوان أخطاء شائعة عند اختيار SPSS أو SmartPLS.

 

أخطاء شائعة عند اختيار SPSS أو SmartPLS

في سياق الفرق بين SPSS وSmartPLS، تظهر مجموعة من الأخطاء المنهجية التي قد تُضعف جودة البحث وتؤثر في تقييمه الأكاديمي، خاصة عند سوء اختيار الأداة الإحصائية أو توظيفها دون مبرر علمي واضح، أبرزها:

1. استخدام SmartPLS في دراسات لا تتضمن نموذجًا سببيًا حقيقيًا أو متغيرات كامنة تستدعي النمذجة الهيكلية.
2. الاكتفاء بـ SPSS في بحوث تتطلب تحليل علاقات معقدة أو اختبار تأثيرات غير مباشرة ووسيطية.
3. الخلط بين SEM التقليدي القائم على التباين المشترك وPLS-SEM دون إدراك الفروق المنهجية بينهما.
4. اختيار البرنامج بناءً على السهولة أو الشيوع بدلًا من توافقه مع أهداف البحث ومنهجيته.
5. عدم تبرير سبب استخدام SPSS أو SmartPLS بوضوح داخل فصل المنهجية.
6. استخدام SmartPLS مع عينة كبيرة ونموذج بسيط دون حاجة حقيقية لمنهجه التنبؤي.
7. الاعتماد على SPSS في تحليل متغيرات كامنة دون تحويلها إلى مؤشرات قابلة للقياس المنفصل.
8. تكرار التحليل ذاته في البرنامجين دون توزيع منهجي واضح للأدوار التحليلية.
9. تجاهل افتراضات كل برنامج وحدوده المنهجية عند تفسير النتائج.
10. ضعف الربط بين الإطار النظري وأداة التحليل المختارة، مما يضعف الموقف أمام لجان التحكيم.

وبعد استعراض هذه الأخطاء الشائعة، تبرز أهمية فهم الضوابط والمعايير التي تعتمدها لجان التحكيم الأكاديمي عند تقييم اختيار الأداة الإحصائية وتوظيفها، وهو ما يستدعي الانتقال إلى المحور التالي بعنوان متطلبات التحكيم الأكاديمي لاستخدام SPSS وSmartPLS.

متطلبات التحكيم الأكاديمي لاستخدام SPSS وSmartPLS

في ضوء الفرق بين SPSS وSmartPLS، تركز لجان التحكيم الأكاديمي في الجامعات السعودية على سلامة القرار المنهجي أكثر من الأداة ذاتها، إذ يُقيَّم البحث بناءً على منطق الاختيار ودقته واتساقه مع التصميم البحثي، كالاتي:

1. توضيح المبرر العلمي لاختيار الأداة الإحصائية، وربطها المباشر بأهداف الدراسة وتساؤلاتها البحثية.
2. بيان توافق البرنامج المستخدم مع طبيعة البيانات وحجم العينة ومتطلبات التحليل الإحصائي.
3. الالتزام بضوابط التطبيق السليم للأداة الإحصائية، سواء عند استخدام SPSS أو
4. إبراز الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث طبيعة التحليل عند تبرير اختيار أحدهما في فصل المنهجية.
5. توضيح نوع الفرضيات والنموذج البحثي، مع بيان مدى ملاءمته لاستخدام SPSS أو
6. تجنّب الخلط بين المناهج الإحصائية المختلفة، خاصة بين SEM التقليدي وPLS-SEM.
7. الالتزام بالدقة في تفسير النتائج وعدم تحميل الأداة الإحصائية ما لا تحتمله من استنتاجات.
8. توضيح الفرق بين SPSS وSmartPLS من حيث نوع البيانات وحجم العينة عند مناقشة صلاحية النتائج.
9. مراعاة متطلبات المجلات العلمية ولجان المناقشة التي تشترط اتساق الأداة مع الإطار النظري.
10. إبراز الفرق بين SPSS وSmartPLS بوصفه اختيارًا منهجيًا واعيًا يعكس نضج الباحث وقدرته على الدفاع عن قراراته التحليلية.

 

الخاتمة

إن الفرق بين SPSS وSmartPLS لا يكمن في قوة البرنامج أو شهرته، بل في مدى توافقه مع تصميم البحث وأهدافه ومنهجيته. وكلما كان اختيار الأداة مبنيًا على فهم علمي عميق، ارتفعت جودة النتائج، وتعززت مصداقية البحث، وازدادت فرص قبوله داخل البيئة الأكاديمية السعودية.

 

دور منصة إحصائي في مساعدة الباحث على الاختيار بين SPSS وSmartPLS

تسهم منصة إحصائي في دعم الباحثين عبر تحليل طبيعة البيانات، وتحديد الأداة الإحصائية الأنسب، وتنفيذ التحليل باستخدام SPSS أو SmartPLS وفق المعايير الأكاديمية، إضافة إلى تفسير النتائج وصياغتها بما يتوافق مع متطلبات الرسائل العلمية ولجان المناقشة.

 

المراجع

Purwanto, A. (2021). Education management research data analysis: comparison of results between Lisrel, Tetrad, GSCA, Amos, SmartPLS, WarpPLS, and SPSS for small samples. Nidhomul Haq: Jurnal Manajemen Pendidikan Islam, 6(2).‏