در تحقیقات آزمایشی، روش‌های آماری متنوعی برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند. در زیر چند روش آماری رایج در تحلیل داده‌های تحقیقات آزمایشی آمده است:

آزمون فرضیه: در این روش، از آزمون‌های فرضیه استفاده می‌شود تا بررسی شود که آیا تفاوتی معنادار بین گروه‌های آزمایشی و کنترلی وجود دارد یا خیر. مثلاً آزمون t و آزمون F برای مقایسه میانگین‌ها و آزمون کای-دو برای مقایسه توزیع‌های دو گروه استفاده می‌شود.

تحلیل واریانس (ANOVA): این روش برای مقایسه میانگین‌های بیش از دو گروه استفاده می‌شود. ANOVA می‌تواند در تحقیقات با طرح‌های چندگانه (مانند طرح فاکتوریل) و یا طرح‌های یک‌گانه (مانند طرح گروه کنترلی و آزمایشی) استفاده شود.

تحلیل رگرسیون: این روش برای بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود. مثلاً رگرسیون خطی برای بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته پیوسته و یک متغیر مستقل پیوسته استفاده می‌شود.

تحلیل تفاوت‌های رتبه‌ای: این روش برای مقایسه تفاوت‌های رتبه‌ای بین گروه‌ها استفاده می‌شود. مثلاً آزمون ویلکاکسون برای مقایسه تفاوت‌های رتبه‌ها در دو گروه استفاده می‌شود.

تحلیل شبکه‌ها: در تحقیقاتی که به شبکه‌ها و روابط میان اعضا توجه دارند، از روش‌های شبکه‌شناسی مانند تحلیل شبکه، مرکزگرایی شبکه، و تحلیل اجتماعی شبکه برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.

تحلیل کو واریانس: مهم ترین آزمون آماری مورد استفاده در تحقیق آزمایشی تحلیل کوواریانس هست.

تحلیل کوواریانس (Analysis of Covariance) یا به اختصار ANCOVA یک روش آماری است که در تحقیقات آزمایشی برای بررسی تأثیر یک متغیر مستقل روی یک متغیر وابسته با در نظر گرفتن و کنترل کردن یک متغیر تداخلی (کوواریانس) استفاده می‌شود.

ANCOVA به ما امکان می‌دهد تا تأثیر واقعی متغیر مستقل را در کنترل نمودن تأثیر متغیر تداخلی بر روی متغیر وابسته بررسی کنیم.

کوواریانس معمولاً یک متغیر کمکی است که قبل از انجام آزمایش اندازه‌گیری می‌شود و احتمال وجود تفاوت بر اساس آن بین گروه‌ها را در نظر می‌گیرد. برای مثال، فرض کنید می‌خواهیم تأثیر یک روش درمانی مختلف بر کاهش درد در بیماران را بررسی کنیم، اما همچنین باید تأثیر سن بیماران را نیز مد نظر داشته باشیم. در اینجا، سن می‌تواند به عنوان متغیر کوواریانس در نظر گرفته شود. با استفاده از ANCOVA، می‌توانیم تأثیر روش درمانی را بر روی کاهش درد را با در نظر گرفتن و کنترل کردن تأثیر سن متغیر کوواریانس مورد بررسی قرار دهیم.

البته در تحقیقات آزمایشی با طرح پیش آزمون پس آزمون بت گروه کنترل، پیش آزمون متغیر کمکی است!

ANCOVA با استفاده از مدل‌سازی آماری، تأثیر متغیر مستقل، متغیر تداخلی و متغیر وابسته را همزمان بررسی می‌کند.

با اجرای این تحلیل، می‌توان میزان تأثیر واقعی متغیر مستقل را بدون تأثیر متغیر کوواریانس بر متغیر وابسته تعیین کرد.

با استفاده از ANCOVA، می‌توان تأثیر‌های متغیرهای مستقل را کنترل کرده و به طور دقیق‌تر تأثیر واقعی متغیر مستقل را بر روی متغیر وابسته بررسی کرد.

این روش مفید است زیرا به ما اجازه می‌دهد تا تأثیر ناخواسته و تداخلی متغیرهای کوواریانس را کنترل کنیم و نتایج را بهبود بخشیم.

این تنها چند روش آماری هستند که در تحلیل داده‌های تحقیقات آزمایشی استفاده می‌شوند.

البته، نوع روش آماری مورد استفاده وابسته به طرح تحقیق، نوع داده‌ها و سوالات پژوهشی می‌باشد.

همچنین، با توجه به پیچیدگی تحققبل از ادامه پاسخ، یک لحظه صبر کنید. برخی از جزئیات پاسخ قبلی که ناقص بودند به نظر می‌رسد.

تحلیل داده های کیفی با نرم افزار مکس کیو دی ای (Maxqda)

۹ آرزوی بعد از مرگ در قرآن کریم

دلایل بروز «کبد چرب» چیست؟/ راهکارهای تغذیه‌ای برای درمان کبد چرب

آموزش مخفی کردن فایل، پوشه و درایو در ویندوز 10

کمبود ویتامین E چه عوارضی دارد؟