ملخص:
المشكلة الشائعة في التحليل العاملي الاستكشافي تكمن في عدد العوامل التي يجب أن يتم استخلاصها والوصول اليها من مجموعه من البيانات، فنحن في هذا البحث نقدم هدف أساسي وهو عقد مقارنه بين طريقة جديدة من الطرق لإيجاد العوامل المشتركة والرئيسية، وهذه الطريقة هي طريقة هال HULL والتي تهدف الى إيجاد النموذج الصحيح وذلك مع استخدام التوزان الأمثل ومدى ملائمة النموذج لعدد المعلمات، حيث تم عقد مقارنه بين نماذج HULL الأربعة (SRMR – RMSEA- CFI – CAF)، ومقارنتها مع تحليل الموازي (Parallel Analysis) PA وتحليل معيار معلومات بايزي (the Bayesian Information Criterion) BIC، وكانت أهم النتائج التي توصل لها البحث أن عدد العوامل المستكشفة من خلال نموذج هال HULL كانت دقيقه، وخاصه بعد التلاعب التجريبي الذى ادخله الباحث على المؤشرات للتأكد من فاعليتها، بينما كانت النتائج لكل من التحليل الموزاى ونموذج معلومات بايزى كانت جيده مع احجام العينات الصغيرة والمتوسطة، وتم تطبيق ذلك على اختبار للشخصية، وكانت أهم نتيجة توصل لها البحث أن اى عامل تم التوصل له وفقا لــ HULL كان هذا البعد له مرجعيه نظرية في التطبيق، بينما الطرق التقليدية توصلت الى أن هناك سته أو سبع عوامل حيث تم ادخال العوامل الأساسية مع العوامل الثانوية، تم التطبيق على عينه قدرها 3200 طالب من طلاب الدبلوم العام، وكان من أهم التوصيات التي أكد عليها البحث أنه يجب استخدام نموذج HULL كأداة أساسية في التحليل الاستكشافي، وخاصه بعد التأكد من فاعليتها.