بایگانی نویسنده: abazizi

درباره abazizi

محقق آشنا با نرم افزار های آماری Spss- amoos - Maxqda - PLS

تحلیل آماری - پژوهش - کیفی - کمی - کامپیوتر

معرفی نرم افزارهای تحلیل آماری (LISREL، AMOS، EQS، PLS)

معرفی نرم افزارهای تحلیل آماری (LISREL، AMOS، EQS، PLS)

LISREL، EQS، AMOS ،PLS چهار مورد از پرکاربردترین نرم­ افزارهای مدل­سازی معادلات ساختاری هستند که سه نرم­ افزار LISREL، AMOS و EQS متعلق به نسل اول معادلات ساختاری یعنی نسل کواریانس محورها (Covariance-Base) و نرم افزار های PLS که خود چند نوع هستند، جزو نسل دوم معادلات ساختاری یعنی نسل مولفه محورها (Component-Base) می باشند.

تحلیل آماری statistical analysis
تحلیل آماری statistical analysis

 نسل اول روش­های مدل­سازی معادلات ساختاری (Covariance-based SEM Techniques)

این روش­ها که به روش­های کواریانس محور معروف هستند، توسط جورسگوک (1969) معرفی شدند. هدف اصلی این روش­ها تأیید مدل است که برای این کار به نمونه ­هایی با حجم بالا نیاز دارند. در این روش به تخمین ضرایب مسیرها و بارهای عاملی با استفاده از به حداقل رساندن تفاوت بین ماتریس­های واریانس-کواریانس مشاهده شده و پیش­بینی شده می­ پردازند. ماتریس واریانس-کواریانس مشاهده شده توسط واریانس و کواریانس محاسبه شده بین متغیرهای مکنون به دست می­ آید. پرکاربردترین رویکرد محاسبه ضرایب در روش­های نسل اول، رویکرد تخمین حداکثر احتمال است که نیاز به داده­ های مربوط به متغیرهای مشاهده شده (سوال­ها) دارد که این متغیرها حتما باید از توزیع نرمال پیروی کرده باشند.

نسل دوم روش­های مدل­سازی معادلات ساختاری (Component-based SEM Techniques)

روش­های مولفه محور که بعدا به روش حداقل مربعات جزئی تغییر (Partial Least Squares) تغییر نام دادند، توسط ولد (1974) ابداع شد. این روش از دو مرحله تشکیل شده است: 1) سنجش مدل های اندازه گیری با معیارهای مربوط به پایایی و روایی . 2) سنجش بخش ساختاری با استفاده از ضرایب t.

طی سالهای اخیر استفاده از روش PLS و نرم افزارهای مربوط به اون نسبت به روش های نسل اول و نرم افزارهای نسل اول مثل لیزرل، آموس و ای کیو اس، بیشتر شده و این به خاطر مزیت هایی است که روش PLS نسبت به روش نسل اول دارد. 

مهمترین مزیت PLS نسبت به بقیه، قابلیت تحلیل داده های اندک است. در این روش محقق با داده های بیشتر از 50 عدد توان تحلیل داده ها را دارد (البته محاسبه تعداد نمونه خود مسئله مهمی است و برای هر پژوهش قواعد و قانون خاص آن پژوهش را دارد).این در حالی است که نرم افزارهای نسل اول به حداقل 200 نمونه احتیاج دارند.

مزیت های دیگر PLS، توان تحلیل داده های غیر نرمال و همچنین توان سنجش مدل های اندازه گیری از نوع سازنده (Formative) است.

نرم افزارهای مختلفی برای روش PLS ارائه شده که پرکاربردترین اونها عبارتند از: Smart PLS، Warp PLS، Visual PLS، PLS Graphing و … . 

توی پست های بعدی سعی می کنم توضیحات بیشتری درباره نحوه کار با این نرم افزارها ارائه بدم.

برگرفته از : وبسایت شخصی آرش رضازاده

تحلیل عاملی چیست؟

نوشته

تحلیل آماری پایان نامه

نوشته

تحلیل عاملی چیست؟

نوشته

نمره گذاری متغیر ها در Spss جمع نمرات یا میانگین نمرات؟

نوشته

برای تحلیل عاملی تأییدی از چه نرم افزار های آماری می توان استفاده کرد؟

نوشته

تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون کای مربع  Chi-Square (خی دو) چیست؟

آزمون کای مربع  Chi-Square (خی دو) چیست؟

آزمون کای-مربع (Chi-Square) یک آزمون غیرپارامتری است که برای بررسی واگرایی بین داده‌های مشاهده شده و فرضیه مورد بررسی در یک جدول ترکیبی (Contingency Table) استفاده می‌شود. این آزمون براساس مقایسه فراوانی‌های مشاهده شده در داده‌ها با فراوانی‌های مورد انتظار محاسبه شده بر اساس فرضیه صفر (فرضیه که هیچ واگرایی بین متغیرها وجود ندارد) انجام می‌شود.

در آزمون کای-مربع، داده‌ها به صورت جدولی دوبعدی (جدول ترکیبی) سازماندهی می‌شوند، که در آن متغیرهای مستقل بر روی یک محور و متغیرهای وابسته بر روی محور دو می‌باشند. برای انجام آزمون کای-مربع، مراحل زیر را دنبال می‌کنیم:

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم
چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

فرضیه صفر و فرضیه جایگزین:

فرضیه صفر (H0): هیچ واگرایی بین متغیرها وجود ندارد، یعنی فراوانی‌های مشاهده شده در داده‌ها با فراوانی‌های مورد انتظار برابر است.
فرضیه جایگزین (H1): واگرایی بین متغیرها وجود دارد، یعنی فراوانی‌های مشاهده شده در داده‌ها با فراوانی‌های مورد انتظار برابر نیستند.
ساخت جدول ترکیبی:

داده‌ها را در یک جدول ترکیبی سازماندهی کنید. متغیرهای مستقل بر روی یک محور و متغیرهای وابسته بر روی محور دیگر قرار می‌گیرند. در هر خانه از جدول، مقدار فراوانی مشاهده شده را ثبت کنید.
محاسبه فراوانی‌های مورد انتظار:

بر اساس فرضیه صفر، محاسبه کنید که چه مقادیری از فراوانی‌ها در صورت عدم واگرایی مورد انتظار است. برای این کار، می‌توانید با فرضیه صفر محاسبه‌های خاصی انجام دهید، مانند محاسبه فراوانی مورد انتظار بر اساس توزیع تصادفی یکنواخت.
محاسبه آماره آزمون:

با استفاده از فراوانی‌های مشاهده شده و فراوانی‌های مورد انتظار، محاسبه آماره آزمون کای-مربع را انجام دهید. آماره آزمون کای-مربع محاسبه می‌شود با تفاضل مجموع مربعات فراوانی‌های مشاهده شده و مجموع مربعات فراوانی‌های مورد انتظار، و با در نظر گرفتن درجه آزادی مربوطه.
تصمیم‌گیری:

با استفاده از آماره آزمون و درجه آزادی مربوطه، مقدار p-value را محاسبه کنید. اگر مقدار p-value کوچکتر از سطح معناداری انتخاب شده باشد (معمولاً 0.05)، فرضیه صفر را رد کنید و نتیجه می‌گیرید که واگرایی بین متغیرها وجود دارد. در غیر این صورت، فرضیه صفر را قبول می‌کنید و نتیجه می‌گیرید که واگرایی معناداری وجدارد.
استفاده‌های آزمون کای-مربع در تحلیل آماری عبارتند از:

بررسی واگرایی بین دو یا بیشتر متغیر کیفی (دسته‌ای) در یک جامعه.
ارزیابی تفاوت‌های میان دسته‌ها در یک متغیر کیفی.
بررسی رابطه بین دو متغیر کیفی و بررسی واگرایی میان دسته‌های مختلف این متغیرها.
بررسی تفاوت‌ها و واگرایی در طول زمان یا در دسته‌های مختلف.
مزیت اصلی استفاده از آزمون کای-مربع در مقایسه با آزمون‌های پارامتری مربوط به این است که این آزمون استفاده می‌شود در مواردی که فرض توزیع نرمال بودن داده‌ها برقرار نیست یا ویژگی‌های دیگری از داده‌ها (مانند معیارهای مرتبه‌ای) نیازمند تحلیل است.

می‌توان از نرم‌افزارهای آماری مختلف مانند SPSS، R و Excel برای انجام آزمون کای-مربع استفاده کرد.

تحلیل آماری متغیر تعدیل‌کننده (Moderator Variable)

نوشته

گروه بندی و توصیف آزمون های پارامتریک و ناپارامتریک برای بررسی رابطه بین متغیرها

نوشته

آزمون همبستگی کندال (Kendall rank correlation coefficient)

نوشته

روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌های آماری

نوشته

تحقیق کمی چیست؟ انواع روش های تحقیق کمی

نوشته

 تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

تحلیل داده های آماری

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره : پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

توجه: همه ی پرسشنامه هااز منابع معتبر تهیه شده،  استاندارد ، دارای روایی و پایایی و منابع داخل و پایان متن می باشند . همه ی پرسشنامه ها  قابل ویرایش در قالب نرم افزار ورد Word می باشد. 

مبانی نظری و پژوهشی متغیر ها

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام) 🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

(تا جای ممکن با ایتا پیام بفرستید، زودتر در جریان خواهیم بود!)

ایمیل :   abazizi1392@gmail.com

وبلاگ ما

تحلیل آماری statistical analysis

آزمون همبستگی کندال (Kendall rank correlation coefficient)

آزمون همبستگی کندال

آزمون همبستگی کندال (Kendall rank correlation coefficient) درجه شباهت بین دو مجموعه از رتبه های داده شده به یک مجموعه از اشیاء را ارزیابی می کند. در آمار، ضریب همبستگی رتبه‌ای کندال که به تای کندال مشهور است و با حرف یونانی تای نمایش داده‌می‌شود یک آماره ناپارامتری است که برای سنجش همبستگی آماری میان دو متغیر تصادفی به کار می‌رود. آزمون تا نیز برای سنجش میزان پیوستگی میان دو متغیر استفاده می‌شود.

آزمون همبستگی کندال به تعداد وارونگی‌های جفت اشیا بستگی دارد که برای تبدیل یک مرتبه به مرتبه دیگر مورد نیاز است.برای انجام این کار، هر مرتبه رتبه با مجموعه ای از تمام جفت اشیاء نشان داده می شود (به عنوان مثال، [a,b] و [b,a] دو جفت هستند که اشیاء a و b را نشان می دهند) و مقدار ۱ یا ۰ به این جفت اختصاص داده می شود که ترتیب آن با نحوه ترتیب این دو شی مطابقت داشته باشد یا مطابقت نداشته باشد. این طرح کدگذاری مجموعه ای از مقادیر باینری را ارائه می دهد که سپس برای محاسبه ضریب همبستگی پیرسون استفاده می شود.

فرمول محاسبه ضریب همبستگی کندال

T=۲Sn(n−۱)T=2Sn(n-1)

در فرمول آزمون همبستگی کندال که در بالا آمده، n حجم نمونه مورد بررسی می باشد.مقدار S از مجموع اختلاف ui (تعداد داده هایی که بعد از داده ی مورد نظر قرار گرفته و بیشتر از آن است) و vi (تعداد داده هایی که بعد از داده ی مورد نظر قرار گرفته و کمتر از آن است) بدست می آید :

S=∑i=۱ndi=∑i=۱n(ui−vi)S=∑i=1ndi=∑i=1n(ui-vi)

-از آنجایی که مخرج آزمون همبستگی کندال کسر تعداد انتخاب‌های زوج‌ها از بین n مشاهده است، همیشه از صورت بزرگتر است. پس ضریب همبستگی کندال از ۱ کوچکتر و از ۱- بزرگتر است.

-اگر همه زوج‌ها با هم هماهنگ باشند مقدار ضریب همبستگی کندال برابر است با ۱.

-اگر همه زوج‌ها ناهماهنگ باشند ضریب همبستگی کندال برابر است با ۱-.

-اگر X و Y‌ مستقل باشند، انتظار داریم که ضریب همبستگی کندال نیز برابر با ۰ باشد.

آموزش آزمون همبستگی کندال در SPSS

برای انجام آزمون همبستگی کندال، ابتدا داده ها را در نرم افزار SPSS وارد می کنید. سپس مسیر زیر را دنبال کنید:

Analyze > Correlate > Bivariate

تمامی شرایط همانند آزمون اسپیرمن است، با این تفاوت که در قسمت –Correlation Coefficients– گزینه KENDALL’S TAU B را انتخاب می کنید.

منبع: towardsdatascience برگرفته از مدیر آماری

معرفی نرم افزارهای تحلیل آماری (LISREL، AMOS، EQS، PLS)

نوشته

نحوه نوشتن فصل چهارم پایان نامه و تحلیل داده ها

نوشته

آزمون فریدمن (Friedman Test)

نوشته

درگیری تحصیلی : عوامل، تأثیرات و راهکارهای مدیریت آن

نوشته

ضریب مسیر (ضریب بتا) در تحلیل رگرسیون

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

ضریب همبستگی رتبه ای اسپیرمن چیست؟ و چه کاربردی دارد؟

ضریب همبستگی رتبه ای اسپیرمن چیست؟ و چه کاربردی دارد؟

ضریب همبستگی رتبه ای اسپیرمن که به نام اسپیرمن rho یا ضریب همبستگی اسپیرمن نیز شناخته می شود، یک آماره ناپارامتریک است که قدرت و جهت رابطه یکنواخت بین دو متغیر را ارزیابی می کند. برخلاف ضریب همبستگی پیرسون که رابطه خطی را اندازه گیری می کند، همبستگی اسپیرمن بر ترتیب رتبه داده ها متمرکز است.

تحلیل داده های آماری
تحلیل های کمی با نرم افزار های : SPSS – Amos – Pls تحلیل های کیفی با نرم افزار های : Maxqda – NVivo

در اینجا توضیحی در مورد همبستگی رتبه- ترتیب اسپیرمن و استفاده از آن در تجزیه و تحلیل آماری آورده شده است:

تعریف و محاسبه:
همبستگی رتبه- ترتیب اسپیرمن با ارزیابی رابطه بین رتبه‌های مشاهدات زوجی محاسبه می‌شود. مراحل محاسبه rho اسپیرمن به شرح زیر است:

مشاهدات هر متغیر را به طور جداگانه، از کمترین به بالاترین رتبه بندی کنید.
با میانگین‌گیری رتبه‌هایی که به مشاهدات هم‌پیوسته اختصاص داده می‌شود، رتبه‌هایی را به آن‌ها اختصاص دهید.
تفاوت بین رتبه های جفت مشاهدات مربوطه را محاسبه کنید.
مربع هر تفاوت
مجموع مجذور تفاوت ها را محاسبه کنید.
از فرمول برای محاسبه ضریب همبستگی رتبه- ترتیب اسپیرمن (rho) استفاده کنید.

تفسیر:
ضریب همبستگی اسپیرمن ρ، بین -1 و +1 است. تفسیر ضریب همبستگی به صورت زیر است:

اگر ρ نزدیک به 1+ باشد، نشان دهنده یک رابطه یکنواخت قوی و مثبت بین متغیرها است. با افزایش رتبه یک متغیر، رتبه متغیر دیگر نیز افزایش می یابد.
اگر ρ نزدیک به ۱- باشد، نشان دهنده یک رابطه یکنواخت قوی و منفی بین متغیرها است. با افزایش رتبه یک متغیر، رتبه متغیر دیگر کاهش می یابد.
اگر ρ نزدیک به 0 باشد، یک رابطه یکنواخت ضعیف یا بدون رابطه بین متغیرها را نشان می دهد.
استفاده در تجزیه و تحلیل آماری:
همبستگی مرتبه- مرتبه اسپیرمن در تحلیل های آماری مختلف از جمله:

ارزیابی رابطه بین دو متغیر زمانی که داده ها مفروضات آزمون های پارامتریک را نقض می کنند، مانند زمانی که داده ها به طور معمول توزیع نمی شوند یا زمانی که رابطه خطی نیست.
بررسی ارتباط بین داده های ترتیبی یا رتبه بندی شده، در جایی که مقادیر اندازه گیری دقیق در دسترس نیست اما ترتیب یا موقعیت نسبی نقاط داده مشخص است.
مقایسه رتبه بندی یا ترتیب متغیرها در گروه ها یا شرایط مختلف.
تعیین سازگاری یا توافق بین دو مجموعه رتبه بندی یا رتبه بندی.
شناسایی نقاط پرت بالقوه یا مشاهدات تأثیرگذار در داده ها.
همبستگی مرتبه-رتبه اسپیرمن ابزار ارزشمندی برای تجزیه و تحلیل داده‌هایی است که با مفروضات آزمون‌های پارامتریک مطابقت ندارند یا زمانی که رابطه بین متغیرها به جای مقادیر عددی دقیق، با ترتیب رتبه‌بندی بهتر است.

Sources:

Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2014). Statistics for the Behavioral Sciences. Cengage Learning.
Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications.
Sullivan, L. M. (2017). Essentials of Biostatistics in Public Health. Jones & Bartlett Learning.
Warner, R. M. (2013). Applied Statistics: From Bivariate Through Multivariate Techniques. SAGE Publications.

ساده ترین روش کاهش حجم فایل Pdf بدون افت کیفیت

نوشته

کتاب “مدیریت زمان: راهنمای کامل برای بهره‌وری و موفقیت” (برای اولین بار در ایران)

نوشته

چه روش‌های آماری برای تحلیل داده‌ها در تحقیق آزمایشی استفاده می‌شود؟

نوشته

کامل ترین پکیج آموزش کاربردی نرم افزار انویو Nvivo (فصل چهارم)

نوشته

نحوه نوشتن فصل چهارم پایان نامه و تحلیل داده ها

 تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

تحلیل داده های آماری

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره : پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

توجه: همه ی پرسشنامه هااز منابع معتبر تهیه شده،  استاندارد ، دارای روایی و پایایی و منابع داخل و پایان متن می باشند . همه ی پرسشنامه ها  قابل ویرایش در قالب نرم افزار ورد Word می باشد. 

مبانی نظری و پژوهشی متغیر ها

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام) 🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

(تا جای ممکن با ایتا پیام بفرستید، زودتر در جریان خواهیم بود!)

ایمیل :   abazizi1392@gmail.com

وبلاگ ما

هوش مصنوعی

لیست پایگاه داده های انگلیسی برای پیدا کردن مقالات و پایان نامه های مرتبط با موضوع تحقیق

لیست پایگاه داده های انگلیسی برای پیدا کردن مقالات و پایان نامه های مرتبط با موضوع تحقیق

۱. پایگاه داده Google Scholar: ابزار جستجوی رایگان برای یافتن مقالات علمی در تمامی زمینه‌ها https://scholar.google.com/ ۲. پایگاه داده IEEE Xplore: ارائه مقالات و محتوای علمی در زمینه‌های مهندسی و فناوری. دسترسی به مقالات ممکن است نیاز به اشتراک داشته باشد. https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp ۳. پایگاه داده ACM Digital Library: شامل مقالات در زمینه‌های مختلف علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات. برخی محتواها رایگان و برخی دیگر نیاز به اشتراک دارند https://www.acm.org/publications/digital-library ۴. پایگاه داده SpringerLink: ارائه دسترسی به مقالات متنوع علمی و کتاب‌ها. برای دسترسی به برخی محتواها نیاز به خرید یا اشتراک است. https://link.springer.com/


۵. پایگاه داده Wiley Online Library: منابع متنوعی از مقالات علمی در دسترس است، که برخی رایگان و برخی دیگر پولی هستند. https://www.wiley.com/en-us/WileyOnlineResources ۶. پایگاه داده ScienceDirect: ارائه دسترسی به مجموعه‌ای از مقالات علمی، که برخی از آن‌ها رایگان و برخی دیگر پولی می‌باشند. https://www.elsevier.com/products/sciencedirect ۷. پایگاه داده PubMed: پایگاه داده‌ای رایگان برای دسترسی به مقالات پزشکی و زیست‌شناسی. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/

تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

رگرسیون خطی ساده چیست و نتایج آن چگونه تفسیر می شود؟

رگرسیون خطی ساده چیست و نتایج آن چگونه تفسیر می شود؟

رگرسیون خطی ساده یک تکنیک آماری است که برای مدل سازی رابطه بین دو متغیر پیوسته استفاده می شود [1، 2، 5]. تخمین می زند که متغیر وابسته (نتیجه) به طور متوسط در پاسخ به تغییرات متغیر مستقل (پیش بینی کننده) چقدر تغییر می کند.

در اینجا خلاصه ای از نحوه تفسیر نتایج آورده شده است:

شیب: این مقدار جهت و قدرت رابطه خطی را نشان می دهد. شیب مثبت به این معنی است که متغیر وابسته با افزایش متغیر مستقل افزایش می یابد و برعکس برای شیب منفی [3]. هر چه شیب تندتر باشد، ارتباط قوی تر است.
R-squared: این آمار نشان دهنده نسبت واریانس در متغیر وابسته است که توسط متغیر مستقل توضیح داده شده است [2، 4]. R-squared بالاتر نشان دهنده تناسب بهتر برای مدل است.
P-value: این مقدار اهمیت شیب را آزمایش می کند. مقدار p پایین (معمولا زیر 0.05) نشان می دهد که رابطه مشاهده شده به دلیل شانس بعید است [4].
مهم است که پیش از تفسیر نتایج، مفروضاتی مانند خطی بودن و نرمال بودن خطاها را در نظر بگیرید [1، 6].

منابع

[1] Simple Linear Regression | An Easy Introduction & Examples [Scribbr]: https://www.scribbr.com/statistics/simple-linear-regression/ [2] Linear Regression • Simply explained [DATATAB]: https://datatab.net/tutorial/linear-regression [3] How to Interpret P-values and Coefficients in Regression Analysis [Statistics By Jim]: https://statisticsbyjim.com/regression/interpret-coefficients-p-values-regression/ [4] Interpreting Regression Output | Introduction to Statistics [JMP]: https://www.jmp.com/en_ca/statistics-knowledge-portal/what-is-regression/interpreting-regression-results.html [5] Simple Linear Regression – Statistics Resources – NU Library [resources.nu.edu]: https://resources.nu.edu/statsresources/simplelinear [6] Simple Linear Regression in SPSS, Including Interpretation [EZ SPSS]: https://ezspss.com/simple-linear-regression-in-spss-including-interpretation/pen_spark

 تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

تحلیل داده های آماری

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره : پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

توجه: همه ی پرسشنامه هااز منابع معتبر تهیه شده،  استاندارد ، دارای روایی و پایایی و منابع داخل و پایان متن می باشند . همه ی پرسشنامه ها  قابل ویرایش در قالب نرم افزار ورد Word می باشد. 

مبانی نظری و پژوهشی متغیر ها

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام) 🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

(تا جای ممکن با ایتا پیام بفرستید، زودتر در جریان خواهیم بود!)

ایمیل :   abazizi1392@gmail.com

وبلاگ ما

طبقه بندی انواع آزمون ها را بر اساس نوع متغیر

نوشته

معرفي نرم افزار آموس يا اي موس (Amos)

نوشته

معرفی نرم افزار Spss

نوشته

گروه بندی و توصیف آزمون های پارامتریک و ناپارامتریک برای بررسی رابطه بین متغیرها

نوشته

بخش روش شناسی پژوهش در فصل سوم چیست و چگونه نوشته می شود؟

نوشته

با چه نرم افزار آماری می توان ضریب همبستگی پیرسون را انجام داد؟

با چه نرم افزار آماری می توان ضریب همبستگی پیرسون را انجام داد؟

ضریب همبستگی پیرسون یک آمار پرکاربرد است، بنابراین در بسیاری از بسته های نرم افزاری آماری گنجانده شده است.

در اینجا چند نمونه آورده شده است:

نرم افزارهای عمومی:

R

پایتون (با کتابخانه هایی مانند SciPy)

STHDA

NCSS

افزونه های صفحه گسترده:

اکسل (با افزونه هایی مانند XLSTAT)

نرم افزار آماری اختصاصی:

SPSS

منابع:

 تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

تحلیل داده های آماری

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره : پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

توجه: همه ی پرسشنامه هااز منابع معتبر تهیه شده،  استاندارد ، دارای روایی و پایایی و منابع داخل و پایان متن می باشند . همه ی پرسشنامه ها  قابل ویرایش در قالب نرم افزار ورد Word می باشد. 

مبانی نظری و پژوهشی متغیر ها

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام) 🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

(تا جای ممکن با ایتا پیام بفرستید، زودتر در جریان خواهیم بود!)

ایمیل :   abazizi1392@gmail.com

وبلاگ ما

تحلیل مسیر معمولا با چه نرم افزار آماری انجام می شود؟

نوشته

چگونه با چت چیپیتی chat gpt در کمتر از یک ساعت یک مقاله علمی نوشتند؟

نوشته

آموزش زبان انگلیسی در دنیای دیجیتال: منابع آنلاین برای بهبود مهارت‌های زبان

نوشته

انجام تحلیل داده های کمی آماری با نرم افزار SPSS

نوشته

انجام تحلیل داده های کمی با نرم افزار آموس (AMOS)

نوشته

تحلیل داده های آماری

تفسیر ضریب همبستگی پیرسون و شرایط استفاده از آن چیست؟

تفسیر ضریب همبستگی پیرسون و شرایط استفاده از آن چیست؟

تعریف و محاسبه:
طبق دایره المعارف اندازه گیری و آمار، ضریب همبستگی پیرسون از تقسیم کوواریانس دو متغیر بر حاصل ضرب انحراف معیار آنها محاسبه می شود.

ضریب همبستگی پیرسون ضریب همبستگی پیرسون (r) یک معیار آماری پرکاربرد برای ارزیابی قدرت و جهت رابطه خطی بین دو متغیر پیوسته است [1، 2، 3، 4، 5]. از -1 تا +1 متغیر است، که در آن:

+1 یک رابطه خطی مثبت کامل را نشان می دهد (با افزایش یک متغیر، متغیر دیگر به نسبت افزایش می یابد).
-1 یک رابطه خطی منفی کامل را نشان می دهد (با افزایش یک متغیر، متغیر دیگر به نسبت کاهش می یابد).
0 نشان دهنده عدم وجود رابطه خطی است.
با این حال، در نظر گرفتن شرایط استفاده موثر از پیرسون r مهم است:

نرمال بودن مشترک: داده های هر دو متغیر باید به طور مشترک به طور عادی توزیع شوند [1، 6]. یعنی توزیع هر متغیر به صورت جداگانه و توزیع ترکیبی آنها باید نرمال باشد.
خطی بودن: رابطه بین متغیرها باید خطی باشد [2، 3]. باید یک روند مستقیم وجود داشته باشد، نه یک الگوی منحنی یا چرخه ای.
نقاط پرت: وجود نقاط پرت می تواند به طور قابل توجهی بر مقدار r تأثیر بگذارد. ضروری است که قبل از تفسیر نتایج، موارد پرت را بررسی کرده و به آنها رسیدگی کنید [1، 6].
اگر این شرایط برآورده نشود، ضرایب همبستگی جایگزین ممکن است برای تحلیل رابطه بین متغیرهای شما مناسب تر باشد.

منابع :

[1] Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation https://journals.lww.com/anesthesia-analgesia/fulltext/2018/05000/correlation_coefficients__appropriate_use_and.50.aspx [2] A guide to appropriate use of Correlation coefficient in medical research https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3576830/ [3] Pearson Correlation Coefficient ~ Guide & Examples https://www.bachelorprint.com/statistics/pearson-correlation-coefficient/ [4] Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation ResearchGate: https://www.researchgate.net/publication/323388613_Correlation_Coefficients_Appropriate_Use_and_Interpretation [5] Pearson Correlation Coefficient (r) | Guide & Examples Scribbr: https://www.scribbr.com/statistics/pearson-correlation-coefficient/ [6] Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29481436/

 تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

تحلیل داده های آماری

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره : پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

توجه: همه ی پرسشنامه هااز منابع معتبر تهیه شده،  استاندارد ، دارای روایی و پایایی و منابع داخل و پایان متن می باشند . همه ی پرسشنامه ها  قابل ویرایش در قالب نرم افزار ورد Word می باشد. 

مبانی نظری و پژوهشی متغیر ها

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام) 🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

(تا جای ممکن با ایتا پیام بفرستید، زودتر در جریان خواهیم بود!)

ایمیل :   abazizi1392@gmail.com

وبلاگ ما

شاخص هاي برازش مدل معادلات ساختاري

نوشته

0 تا ۱۰۰ خرید سرور مجازی

نوشته

نرم افزار لیزرل و انجام مدلسازی معادلات ساختاری با آن

نوشته

روش ها و مراحل انتخاب صحیح آزمون آماری

نوشته

کدگذاری در روش گراندد تئوری

گروه بندی و توصیف آزمون های پارامتریک و ناپارامتریک برای بررسی رابطه بین متغیرها

گروه بندی و توصیف آزمون های پارامتریک و ناپارامتریک برای بررسی رابطه بین متغیرها
آزمون‌های پارامتریک برای بررسی رابطه بین متغیرها، ویژگی‌های پارامتری خاصی از داده‌ها مانند نرمال بودن و واریانس‌های برابر را فرض می‌کنند. در اینجا چند آزمون پارامتریک رایج مورد استفاده قرار می گیرد:

ضریب همبستگی پیرسون: رابطه خطی بین دو متغیر پیوسته را اندازه گیری می کند. قدرت و جهت رابطه را از -1 (همبستگی منفی کامل) تا +1 (همبستگی مثبت کامل) ارزیابی می کند.

رگرسیون خطی ساده: رابطه بین یک متغیر وابسته و یک متغیر مستقل را بررسی می کند. شیب و قطع رابطه خطی را تخمین می زند و اهمیت رابطه را ارزیابی می کند.

رگرسیون خطی چندگانه: رگرسیون خطی ساده را برای بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته و چند متغیر مستقل گسترش می دهد. ضرایب متغیرهای مستقل را تخمین زده و اهمیت آنها را در پیش بینی متغیر وابسته ارزیابی می کند.

تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA): برابری میانگین ها را در چندین گروه یا دسته آزمایش می کند. این ارزیابی می کند که آیا ارتباط معنی داری بین یک متغیر مستقل طبقه بندی و یک متغیر وابسته پیوسته وجود دارد یا خیر.

از سوی دیگر، آزمون های ناپارامتریک بر فرضیات دقیق در مورد توزیع داده های اساسی تکیه نمی کنند. آنها اغلب زمانی استفاده می‌شوند که داده‌ها مفروضات پارامتریک را نقض می‌کنند یا هنگام برخورد با داده‌های معمولی یا غیرعادی توزیع شده‌اند. در اینجا چند آزمون ناپارامتریک متداول برای بررسی رابطه بین متغیرها آورده شده است:

همبستگی رتبه- ترتیب اسپیرمن: رابطه یکنواخت بین دو متغیر را ارزیابی می کند. قدرت و جهت رابطه را بر اساس رتبه‌بندی داده‌ها، به جای مقادیر واقعی اندازه‌گیری می‌کند.

همبستگی رتبه کندال: همبستگی رتبه بین دو متغیر را اندازه گیری می کند، مشابه همبستگی اسپیرمن. با این حال، ضریب همبستگی کندال بر اساس تعداد جفت‌های همخوان و ناسازگار در داده‌ها است.

آزمون Chi-Square: ارتباط بین دو متغیر طبقه بندی را بررسی می کند. تعیین می کند که آیا تفاوت معنی داری بین فرکانس های مشاهده شده و مورد انتظار در جدول احتمالی وجود دارد یا خیر.

آزمون U Mann-Whitney: توزیع یک متغیر پیوسته را بین دو گروه مستقل مقایسه می کند. این ارزیابی می کند که آیا میانه های دو گروه به طور قابل توجهی متفاوت است یا خیر.

آزمون Kruskal-Wallis: آزمون Mann-Whitney U را برای مقایسه توزیع های یک متغیر پیوسته در بیش از دو گروه مستقل گسترش می دهد.

در هنگام انتخاب آزمون مناسب برای بررسی رابطه بین متغیرها، توجه به ماهیت داده ها، سؤال تحقیق و مفروضات هر آزمون مهم است. توصیه می شود در صورت نیاز هنگام انجام تحلیل های آماری با کارشناس آماری ما در سایت rava20.ir مشورت کنید. (کلیک)

 تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

تحلیل داده های آماری

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره : پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

توجه: همه ی پرسشنامه هااز منابع معتبر تهیه شده،  استاندارد ، دارای روایی و پایایی و منابع داخل و پایان متن می باشند . همه ی پرسشنامه ها  قابل ویرایش در قالب نرم افزار ورد Word می باشد. 

مبانی نظری و پژوهشی متغیر ها

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام) 🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

(تا جای ممکن با ایتا پیام بفرستید، زودتر در جریان خواهیم بود!)

ایمیل :   abazizi1392@gmail.com

وبلاگ ما

گیاهان دارویی برای کاهش فشار خون

نوشته

روش های بصری سازی در مکس کیو دی ای MAXQDA

نوشته

کاربردیترین کلمه ضروری برای مکالمه روزمره انگلیسی

نوشته

برای تقویت استخوان چه بخوریم؟/ ۱۱ منبع غذایی مهم دریافت کلسیم

نوشته

توانایی های هوش مصنوعی جمینی Gemini

تحلیل آماری statistical analysis

آزمون‌های مقایسه گروه ها :

آزمون t مستقل: برای مقایسه میانگین دو گروه مستقل استفاده می شود.
آزمون تی زوجی: برای مقایسه میانگین‌های دو گروه مرتبط، مانند اندازه‌گیری‌های قبل و بعد از یک گروه استفاده می‌شود.
آنالیز واریانس (ANOVA): برای مقایسه میانگین های بیش از دو گروه استفاده می شود.
آزمون های ناپارامتریک برای مقایسه دو گروه:

آزمون مجموع رتبه ویلکاکسون: برای مقایسه میانه های دو گروه استفاده می شود.
آزمون U Mann-Whitney: برای مقایسه توزیع های دو گروه استفاده می شود و می تواند به عنوان جایگزینی برای آزمون رتبه-جمع ویلکاکسون استفاده شود.
آزمون Kruskal-Wallis: برای مقایسه توزیع های بیش از دو گروه استفاده می شود و معادل ناپارامتری ANOVA یک طرفه است.
آزمون فریدمن: برای مقایسه توزیع های بیش از دو گروه مرتبط استفاده می شود و معادل ناپارامتری آنالیز واریانس دوطرفه است.
لطفاً توجه داشته باشید که اینها تنها چند نمونه از آزمون های رایج در هر دسته هستند و انتخاب آزمون مناسب به نوع داده ها، فرضیات آزمون و شرایط مطالعه بستگی دارد. توصیه می شود در صورت نیاز هنگام انجام تحلیل های آماری با کارشناس آماری ما در سایت rava20.ir مشورت کنید. (کلیک)

ماجرای ضعیف ترین دانش آموزی که موفق ترین پزشک جهان شد.

نوشته

امنیت روانی : اهمیت، عوامل مؤثر و راهکارهای بهبود

نوشته

دسته‌بندی روش‌های تحقیق بر اساس هدف :

نوشته

نحوه بررسی و رتبه بندی افراد بر اساس علاقه ی آن ها به چند چیز (مثلا رشته های ورزشی) ؟

نوشته

آزمون های پارامتریک برای مقایسه

 تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

تحلیل داده های آماری

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره : پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

توجه: همه ی پرسشنامه هااز منابع معتبر تهیه شده،  استاندارد ، دارای روایی و پایایی و منابع داخل و پایان متن می باشند . همه ی پرسشنامه ها  قابل ویرایش در قالب نرم افزار ورد Word می باشد. 

مبانی نظری و پژوهشی متغیر ها

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام) 🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

(تا جای ممکن با ایتا پیام بفرستید، زودتر در جریان خواهیم بود!)

ایمیل :   abazizi1392@gmail.com

وبلاگ ما