بایگانی دسته: آموزش نرم افزارهای آماری

تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون میانه (Median Test)

آزمون میانه (Median Test) یک آزمون آماری است که برای مقایسه میانه‌های دو یا چند گروه مستقل استفاده می‌شود. این آزمون به ویژه زمانی مفید است که داده‌ها به طور نرمال توزیع نشده‌اند و یا وقتی که می‌خواهیم از تأثیرات مقادیر پرت (outliers) جلوگیری کنیم.

شرایط استفاده از آزمون میانه:

  1. داده‌های مستقل: گروه‌ها باید مستقل از یکدیگر باشند.
  2. داده‌های عددی: داده‌ها باید به صورت عددی باشند و می‌توانند از توزیع‌های مختلفی پیروی کنند.
  3. تعداد نمونه‌ها: این آزمون معمولاً برای گروه‌های کوچک مناسب است.

مراحل انجام آزمون میانه:

  1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های خود را از گروه‌های مختلف جمع‌آوری کنید.
  2. محاسبه میانه: میانه هر گروه را محاسبه کنید. میانه به عنوان نقطه‌ای است که ۵۰٪ از داده‌ها در زیر و ۵۰٪ در بالای آن قرار دارند.
  3. تعیین گروه‌ها: برای هر داده، تعیین کنید که آیا بالاتر از میانه کل است یا پایین‌تر. این کار منجر به تشکیل یک جدول ۲x۲ می‌شود که شامل تعداد داده‌ها در بالای میانه و پایین میانه برای هر گروه است.
  4. محاسبه آماره آزمون: با استفاده از جدول ۲x۲، می‌توانید از آزمون خی‌دو (Chi-squared test) برای تعیین معناداری استفاده کنید. فرمول محاسبه آماره آزمون به صورت زیر است:𝜒2=(𝑂−𝐸)2𝐸که در آن 𝑂 تعداد مشاهدات واقعی و 𝐸 تعداد مشاهدات مورد انتظار است.
  5. تعیین سطح معناداری: با استفاده از توزیع خی‌دو و درجه آزادی (در این حالت معمولاً ۱) می‌توانید p-value را محاسبه کنید.
  6. تفسیر نتایج: اگر p-value کمتر از سطح معناداری انتخابی (معمولاً ۰.۰۵) باشد، می‌توانید نتیجه بگیرید که میانه‌های گروه‌ها به طور معناداری متفاوت هستند.

مثال:

فرض کنید شما دو گروه از بیماران دارید که درمان‌های متفاوتی دریافت کرده‌اند و داده‌های زیر را دارید:

  • گروه A: 3، 5، 7، 8، 10
  • گروه B: 2، 4، 6، 9، 12
  1. محاسبه میانه:
    • میانه گروه A: 7
    • میانه گروه B: 6
  2. تعیین گروه‌ها:
    • برای گروه A: 3 (زیر میانه)، 2 (بالای میانه)
    • برای گروه B: 3 (زیر میانه)، 2 (بالای میانه)
  3. جدول ۲x۲:بالای میانهپایین میانهگروه A23گروه B23
  4. محاسبه آماره آزمون و p-value: با استفاده از فرمول‌های مربوطه، آماره آزمون را محاسبه کرده و p-value را تعیین کنید.

تحلیل آماری statistical analysis

آزمون مک نمار (McNemar’s Test)

آزمون مک نمار (McNemar’s Test) یک آزمون آماری است که برای مقایسه دو نسبت در داده‌های دوتایی (باینری) استفاده می‌شود. این آزمون معمولاً در مطالعاتی به کار می‌رود که در آن‌ها دو متغیر دوتایی (مثلاً قبل و بعد از یک درمان یا مداخله) در یک گروه از افراد بررسی می‌شوند.

شرایط استفاده از آزمون مک نمار:

  1. داده‌های دوتایی: داده‌ها باید به صورت دوتایی (مثلاً بله/خیر، موفق/ناموفق) باشند.
  2. طراحی زوجی: داده‌ها باید از یک گروه از افراد در دو زمان مختلف یا تحت دو شرایط مختلف جمع‌آوری شوند.
  3. استقلال: مشاهدات باید مستقل از یکدیگر باشند.

مراحل انجام آزمون مک نمار:

  1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های خود را در یک جدول ۲x۲ قرار دهید. این جدول شامل چهار خانه خواهد بود:
    • A: تعداد افرادی که در هر دو زمان (قبل و بعد) مثبت هستند.
    • B: تعداد افرادی که در زمان اول مثبت و در زمان دوم منفی هستند.
    • C: تعداد افرادی که در زمان اول منفی و در زمان دوم مثبت هستند.
    • D: تعداد افرادی که در هر دو زمان منفی هستند.
    جدول به صورت زیر خواهد بود:مثبت (قبل)منفی (قبل)مثبت (بعد)ABمنفی (بعد)CD
  2. محاسبه آماره آزمون: برای محاسبه آماره آزمون از فرمول زیر استفاده می‌شود:𝜒2=(𝐵−𝐶)2𝐵+𝐶
  3. تعیین سطح معناداری: با استفاده از توزیع خی‌دو (Chi-squared distribution) و درجه آزادی ۱، می‌توانید سطح معناداری (p-value) را محاسبه کنید.
  4. تفسیر نتایج: اگر p-value کمتر از سطح معناداری انتخابی (معمولاً ۰.۰۵) باشد، می‌توانید نتیجه بگیرید که تغییر معناداری در نسبت‌ها وجود دارد.

مثال:

فرض کنید شما یک مطالعه بر روی ۱۰۰ بیمار انجام داده‌اید و داده‌های زیر را دارید:

  • ۳۰ بیمار قبل از درمان مثبت و بعد از درمان نیز مثبت بودند (A).
  • ۱۰ بیمار قبل از درمان مثبت و بعد از درمان منفی بودند (B).
  • ۵ بیمار قبل از درمان منفی و بعد از درمان مثبت بودند ©.
  • ۵۵ بیمار قبل و بعد از درمان منفی بودند (D).

با استفاده از فرمول، می‌توانید آماره آزمون را محاسبه کنید و سپس p-value را تعیین کنید.

نتیجه‌گیری:

آزمون مک نمار ابزاری مفید برای بررسی تغییرات در داده‌های دوتایی است و می‌تواند به شما کمک کند تا تأثیر مداخلات یا درمان‌ها را ارزیابی کنید.

تحلیل داده]

نوشته

آزمون تک متغیری مجذور کا یا chi-square one variable test چیست؟

نوشته

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

نوشته

ترجمه رایگان با هوش مصنوعی،  ترجمه pdf (مقاله، پایان نامه و … ) در سه سوت!

ضریب مسیر (ضریب بتا) در تحلیل رگرسیون

سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com
تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون مجذور کای استقلال (Chi-Square Test of Independence)

آزمون مجذور کای استقلال (Chi-Square Test of Independence) یک آزمون آماری است که برای بررسی وجود رابطه یا وابستگی بین دو متغیر کیفی (غیر عددی) استفاده می‌شود. این آزمون به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا توزیع یک متغیر تحت تأثیر متغیر دیگر قرار دارد یا خیر.

مراحل انجام آزمون مجذور کای استقلال:

  1. تعریف فرضیات:
    • فرض صفر (𝐻0): دو متغیر مستقل هستند (هیچ وابستگی وجود ندارد).
    • فرض جایگزین (𝐻1): دو متغیر وابسته هستند (بین دو متغیر رابطه وجود دارد).
  2. جمع‌آوری داده‌ها:
    • داده‌های مربوط به دو متغیر کیفی را جمع‌آوری کنید و آن‌ها را در یک جدول فراوانی (جدول متقاطع) قرار دهید.
  3. محاسبه فراوانی مورد انتظار:
    • برای هر خانه در جدول، فراوانی مورد انتظار (𝐸) را محاسبه کنید. این کار با استفاده از فرمول زیر انجام می‌شود:𝐸=(مجموعردیف)×(مجموعستون)مجموعکل
  4. محاسبه آماره مجذور کای (𝜒2):
    • آماره مجذور کای را با استفاده از فرمول زیر محاسبه کنید:𝜒2=∑(𝑂−𝐸)2𝐸که در آن 𝑂 فراوانی مشاهده شده و 𝐸 فراوانی مورد انتظار است. این محاسبه برای هر خانه در جدول انجام می‌شود و سپس نتایج جمع می‌شوند.
  5. تعیین درجه آزادی:
    • درجه آزادی (𝑑𝑓) را با استفاده از فرمول زیر محاسبه کنید:𝑑𝑓=(𝑟−1)×(𝑐−1)که در آن 𝑟 تعداد ردیف‌ها و 𝑐 تعداد ستون‌ها در جدول است.
  6. محاسبه مقدار p:
    • با استفاده از جدول توزیع مجذور کای یا نرم‌افزارهای آماری، مقدار p را بر اساس آماره 𝜒2 و درجه آزادی محاسبه کنید.
  7. نتیجه‌گیری:
    • اگر مقدار p کمتر از سطح معناداری (𝛼، معمولاً 0.05) باشد، فرض صفر را رد کرده و نتیجه می‌گیریم که بین دو متغیر رابطه وجود دارد.

نکات مهم:

  • آزمون مجذور کای استقلال تنها برای متغیرهای کیفی قابل استفاده است و برای داده‌های کمّی مناسب نیست.
  • لازم است که تعداد مشاهدات در هر خانه از جدول حداقل 5 باشد تا نتایج معتبر باشند.
  • این آزمون نمی‌تواند نوع یا شدت رابطه را مشخص کند، بلکه فقط وجود یا عدم وجود رابطه را بررسی می‌کند.

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

۲۰ خصوصیت بدترین و ناموفق‌ترین مدیران دنیا

والدگری موفق : کمک به موفقیت فرزندان

این صفحه تست

مراحل تحلیل مضمون آتراید-استرلینگ (Attride-Stirling’s approach)

۹ نکته برای برنامه‌‌‌ریزی کاری بهتر در سال جدید

سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com
تحلیل آماری statistical analysis

آزمون یو مان-ویتنی (Mann-Whitney U test)

آزمون یو مان-ویتنی (Mann-Whitney U test) یک آزمون غیرپارامتریک است که برای مقایسه دو گروه مستقل از هم استفاده می‌شود. این آزمون به ویژه زمانی مفید است که فرضیات آزمون‌های پارامتریک (مانند آزمون t) برقرار نباشد، به عنوان مثال، زمانی که توزیع داده‌ها نرمال نیست یا اندازه نمونه کوچک است.

مراحل انجام آزمون مان-ویتنی:

  1. تعریف فرضیات:
    • فرض صفر (𝐻0): دو گروه از لحاظ توزیع مشابه هستند.
    • فرض جایگزین (𝐻1): دو گروه از لحاظ توزیع متفاوت هستند.
  2. جمع‌آوری داده‌ها:
    • داده‌های مربوط به دو گروه مستقل را جمع‌آوری کنید.
  3. ترتیب‌دهی داده‌ها:
    • تمام داده‌ها را با هم ترکیب کرده و بر اساس مقدارشان ترتیب دهید. به هر داده یک رتبه اختصاص دهید.
  4. محاسبه U:
    • برای هر گروه، مجموع رتبه‌ها را محاسبه کنید.
    • از مجموع رتبه‌ها برای محاسبه آماره U استفاده کنید:𝑈1=𝑅1−𝑛1(𝑛1+1)2𝑈2=𝑅2−𝑛2(𝑛2+1)2که در آن 𝑅1 و 𝑅2 مجموع رتبه‌ها برای گروه اول و دوم هستند و 𝑛1 و 𝑛2 اندازه‌های گروه‌ها هستند.
  5. تعیین آماره U:
    • آماره U کوچک‌تر را برای آزمون انتخاب کنید.
  6. محاسبه مقدار p:
    • با استفاده از جدول‌های مربوط به آزمون مان-ویتنی یا نرم‌افزارهای آماری، مقدار p را محاسبه کنید.
  7. نتیجه‌گیری:
    • اگر مقدار p کمتر از سطح معناداری (𝛼، معمولاً 0.05) باشد، فرض صفر را رد کرده و نتیجه می‌گیریم که دو گروه از لحاظ توزیع متفاوت هستند.

نکات مهم:

  • آزمون مان-ویتنی به تفاوت‌های رتبه‌ای بین دو گروه توجه دارد و به همین دلیل برای داده‌های نرمال و غیرنرمال قابل استفاده است.
  • این آزمون نمی‌تواند اطلاعات بیشتری درباره نوع و شدت تفاوت‌ها ارائه دهد، بلکه فقط وجود یا عدم وجود تفاوت را بررسی می‌کند.

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

آزمون کوواریانس چند متغیره (مانکوا) چیست؟

آیا آزمون احتمال دقیق فیشر  از  آزمون کای-دو  مناسب تر است؟

میسلیوم و ساختمان رویشی قارچ ها

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

آزمون تحلیل کوواریانس چیست؟

تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون مانتل هانزل (Mantel-Haenszel Test) :

آزمون مانتل هانزل (Mantel-Haenszel Test) :

آزمون مانتل هانزل (Mantel-Haenszel Test) یک روش آماری است که برای بررسی ارتباط بین دو متغیر در حضور یک یا چند متغیر مزاحم (confounding variables) استفاده می‌شود. این آزمون به‌ویژه در مطالعات اپیدمیولوژیک و تحقیقات پزشکی کاربرد دارد.

هدف آزمون

هدف اصلی آزمون مانتل هانزل بررسی این است که آیا یک متغیر (مثلاً یک درمان یا عامل خطر) با یک نتیجه خاص (مثلاً بروز یک بیماری) در گروه‌های مختلف (که ممکن است تحت تأثیر متغیرهای مزاحم قرار داشته باشند) ارتباط معناداری دارد یا خیر.

مراحل انجام آزمون مانتل هانزل

  1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌ها باید به صورت جدول contingency (جدول متقاطع) جمع‌آوری شوند. این جدول شامل تعداد مشاهدات برای هر ترکیب از متغیرها است.
  2. محاسبه آمار آزمون: آزمون مانتل هانزل از طریق محاسبه آمار خاصی به نام “آمار مانتل هانزل” انجام می‌شود. این آمار به صورت زیر محاسبه می‌شود:

𝑄=(𝑂1−𝐸1)2𝐸1+(𝑂2−𝐸2)2𝐸2+…+(𝑂𝑘−𝐸𝑘)2𝐸𝑘

که در آن 𝑂𝑖 تعداد مشاهدات واقعی و 𝐸𝑖 تعداد مشاهدات مورد انتظار برای گروه‌های مختلف است.

  1. تعیین سطح معناداری: با استفاده از توزیع کای-دو (chi-square distribution) و درجه آزادی مناسب، می‌توان سطح معناداری آزمون را تعیین کرد.
  2. تفسیر نتایج: اگر مقدار p-value کمتر از سطح معنی‌داری (معمولاً 0.05) باشد، می‌توان نتیجه گرفت که بین متغیرها ارتباط معناداری وجود دارد.

مزایا و معایب

  • مزایا:
    • کنترل اثر متغیرهای مزاحم.
    • مناسب برای داده‌های دسته‌ای.
  • معایب:
    • نیاز به فرضیات خاصی دارد.
    • نمی‌تواند روابط غیرخطی را شناسایی کند.

مراحل انجام آزمون مانتل هانزل در SPSS

  1. وارد کردن داده‌ها:
    • داده‌های خود را در SPSS وارد کنید. باید داده‌ها به‌صورت جدول متقاطع (contingency table) با دو متغیر اصلی و یک یا چند متغیر مزاحم (در صورت وجود) سازماندهی شوند.
  2. تنظیمات آزمون:
    • از منوی بالای SPSS، به مسیر Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs بروید.
    • در پنجره Crosstabs:
      • متغیر مستقل (Independent Variable) را در قسمت Row(s) قرار دهید.
      • متغیر وابسته (Dependent Variable) را در قسمت Column(s) قرار دهید.
      • اگر متغیر مزاحم دارید، می‌توانید آن را در قسمت Layer 1 of 1 قرار دهید.
  3. انتخاب آزمون مانتل هانزل:
    • بر روی دکمه Statistics کلیک کنید.
    • در پنجره Statistics، گزینه Mantel-Haenszel را انتخاب کنید.
    • بر روی Continue کلیک کنید تا به پنجره اصلی برگردید.
  4. تنظیمات خروجی:
    • در پنجره Crosstabs، می‌توانید گزینه‌های دیگری مانند Cells را برای نمایش درصدها و مقادیر مورد نظر انتخاب کنید.
    • پس از تنظیمات دلخواه، بر روی OK کلیک کنید.
  5. تفسیر نتایج:
    • پس از اجرای آزمون، SPSS نتایج را در پنجره Output نمایش می‌دهد.
    • به دنبال جدول مربوط به آزمون مانتل هانزل بگردید. در این جدول، مقادیر آماری مانند آمار آزمون و p-value نمایش داده می‌شود.
    • اگر p-value کمتر از 0.05 باشد، می‌توانید نتیجه بگیرید که بین متغیرها ارتباط معناداری وجود دارد.

نکات مهم

  • مطمئن شوید که داده‌های شما شرایط لازم برای استفاده از آزمون مانتل هانزل را دارند.

آزمون آماری گیمز-هول (Games-Howell Test)

نوشته

آزمون های تعقیبی (Post Hoc)

نوشته

آزمون تحلیل واریانس دوراهه (Two-Way ANOVA)

نوشته

آزمون کوواریانس چند متغیره (مانکوا) چیست؟

نوشته

تفسیر ضریب همبستگی پیرسون و شرایط استفاده از آن چیست؟

سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com
تحلیل داده های آماری

انواع نرم افزارهای تحلیل کمی و کیفی

انواع نرم افزارهای تحلیل کمی و کیفی

نرم‌افزارهای تحلیل کمی و کیفی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند که هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. در زیر به تفکیک این دو دسته و انواع نرم‌افزارهای مربوط به هر کدام اشاره می‌شود:

الف – نرم‌افزارهای تحلیل کمی :

در اینجا به برخی از نرم‌افزارهای معروف تحلیل کمی و ویژگی‌های آن‌ها اشاره می‌کنم:

۱. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

  • ویژگی‌ها: SPSS یکی از محبوب‌ترین نرم‌افزارهای تحلیل آماری است که به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را وارد کرده، تحلیل‌های آماری مختلفی انجام دهند و نتایج را به صورت گرافیکی نمایش دهند.
  • کاربردها: تحلیل توصیفی، تحلیل واریانس، رگرسیون، تحلیل عاملی و غیره.

۲. R

  • ویژگی‌ها: R یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای تحلیل‌های آماری و گرافیکی است. این نرم‌افزار به دلیل قابلیت‌های بالای آن و وجود بسته‌های مختلف برای تحلیل‌های خاص بسیار محبوب است.
  • کاربردها: تحلیل‌های آماری پیشرفته، مدل‌سازی، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ.

۳. SAS (Statistical Analysis System)

  • ویژگی‌ها: SAS یک نرم‌افزار قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و مدیریت اطلاعات است. این نرم‌افزار به ویژه در صنعت و تحقیقات پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
  • کاربردها: تحلیل‌های آماری، مدل‌سازی پیش‌بینی، مدیریت داده‌ها.

۴. Stata

  • ویژگی‌ها: Stata نرم‌افزاری است که به طور خاص برای تحلیل داده‌های آماری در علوم اجتماعی طراحی شده است. این نرم‌افزار دارای رابط کاربری ساده و قابلیت‌های پیشرفته است.
  • کاربردها: رگرسیون، تحلیل واریانس، تحلیل داده‌های پنل و مقطعی.

۵. Excel

  • ویژگی‌ها: Excel یک نرم‌افزار عمومی است که با استفاده از توابع و ابزارهای مختلف می‌تواند برای تحلیل‌های آماری مورد استفاده قرار گیرد. این نرم‌افزار به دلیل دسترسی آسان و قابلیت‌های گرافیکی محبوب است.
  • کاربردها: تحلیل توصیفی، رسم نمودارها، تحلیل داده‌های ساده.

۶. AMOS (Analysis of Moment Structures)

  • ویژگی‌ها: AMOS نرم‌افزاری برای تحلیل مدل‌های معادلات ساختاری (SEM) است. این نرم‌افزار به کاربران اجازه می‌دهد تا روابط بین متغیرها را به صورت گرافیکی مدلسازی کنند.
  • کاربردها: تحلیل مدل‌های معادلات ساختاری، تحلیل مسیر.

۷. PLS (Partial Least Squares)

  • ویژگی‌ها: نرم‌افزار PLS برای تحلیل مدل‌های معادلات ساختاری و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. این نرم‌افزار به ویژه در تحقیقات بازاریابی و علوم اجتماعی کاربرد دارد.
  • کاربردها: تحلیل مدل‌های معادلات ساختاری، تحلیل داده‌های مقطعی و پنل.

۸. LISREL (Linear Structural Relations)

  • ویژگی‌ها: LISREL یکی از اولین نرم‌افزارها برای تحلیل مدل‌های معادلات ساختاری است. این نرم‌افزار به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های پیچیده‌ای را طراحی و تحلیل کنند.
  • کاربردها: تحلیل مدل‌های معادلات ساختاری، تحلیل مسیر.

۹. Minitab

  • ویژگی‌ها: Minitab نرم‌افزاری برای تحلیل آماری و کیفیت است که به ویژه در حوزه‌های صنعتی و آموزشی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
  • کاربردها: تحلیل کیفیت، تحلیل واریانس، رگرسیون.

۱۰. JMP

  • ویژگی‌ها: JMP نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌ها و تجزیه و تحلیل آماری است که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌ها را به صورت بصری تحلیل کنند.
  • کاربردها: تحلیل‌های آماری، تجزیه و تحلیل کیفیت.

۱۱. EViews

  • ویژگی‌ها: EViews نرم‌افزاری برای تحلیل سری‌های زمانی و مدل‌سازی اقتصادی است. این نرم‌افزار به ویژه در تحقیقات اقتصادی و مالی کاربرد دارد.
  • کاربردها: تحلیل سری‌های زمانی، مدل‌سازی اقتصادی.

۱۲. Statistica

  • ویژگی‌ها: Statistica نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌ها و تجزیه و تحلیل آماری است که قابلیت‌های متنوعی برای تحلیل‌های پیشرفته دارد.
  • کاربردها: تحلیل‌های آماری، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ.

ب – نرم‌افزارهای تحلیل کیفی

نرم‌افزارهای تحلیل کیفی ابزارهای مهمی هستند که به محققان کمک می‌کنند تا داده‌های غیر عددی مانند متن، مصاحبه‌ها، مشاهدات و سایر اطلاعات کیفی را تحلیل کنند. این نرم‌افزارها معمولاً ابزارهایی برای کدگذاری، دسته‌بندی و تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهند. در زیر به برخی از نرم‌افزارهای معروف تحلیل کیفی و ویژگی‌های آن‌ها اشاره می‌کنم:

۱. NVivo

  • ویژگی‌ها: NVivo یکی از معروف‌ترین نرم‌افزارهای تحلیل کیفی است که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌های متنی، صوتی و تصویری را تحلیل کنند. این نرم‌افزار ابزارهایی برای کدگذاری، جستجوی متن، و تجزیه و تحلیل تم‌ها ارائه می‌دهد.
  • کاربردها: تحلیل داده‌های مصاحبه، تجزیه و تحلیل محتوا، تحلیل داده‌های میدانی.

۲. Atlas.ti

  • ویژگی‌ها: Atlas.ti نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌های کیفی است که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌ها را کدگذاری و تحلیل کنند. این نرم‌افزار دارای ابزارهای گرافیکی برای نمایش روابط بین داده‌ها است.
  • کاربردها: کدگذاری داده‌های متنی، تحلیل محتوا، تحلیل تم.

۳. MAXQDA

  • ویژگی‌ها: MAXQDA نرم‌افزاری برای تحلیل کیفی و مختلط است که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌های متنی، صوتی و تصویری را تحلیل کنند. این نرم‌افزار ابزارهای متنوعی برای کدگذاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها دارد.
  • کاربردها: تحلیل داده‌های مصاحبه، تجزیه و تحلیل محتوا، تحلیل تم.

۴. Dedoose

  • ویژگی‌ها: Dedoose یک نرم‌افزار آنلاین برای تحلیل داده‌های کیفی و مختلط است. این نرم‌افزار به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را کدگذاری و تجزیه و تحلیل کنند و نتایج را به صورت گرافیکی نمایش دهند.
  • کاربردها: تحلیل داده‌های مصاحبه، تجزیه و تحلیل محتوا، تحلیل تم.

۵. Qualitative Data Analysis (QDA) Miner

  • ویژگی‌ها: QDA Miner نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌های کیفی و کدگذاری است که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌ها را به صورت سیستماتیک تحلیل کنند.
  • کاربردها: تحلیل داده‌های متنی، کدگذاری، تجزیه و تحلیل محتوا.

۶. HyperRESEARCH

  • ویژگی‌ها: HyperRESEARCH نرم‌افزاری برای تحلیل کیفی است که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌ها را کدگذاری و تحلیل کنند. این نرم‌افزار دارای قابلیت‌های جستجو و گزارش‌گیری است.
  • کاربردها: تحلیل داده‌های مصاحبه، تجزیه و تحلیل محتوا.

۷. F4analyse

  • ویژگی‌ها: F4analyse نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌های کیفی است که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌ها را کدگذاری و تحلیل کنند. این نرم‌افزار به ویژه برای تحلیل مصاحبه‌ها طراحی شده است.
  • کاربردها: کدگذاری داده‌های مصاحبه، تجزیه و تحلیل محتوا.

۸. Transana

  • ویژگی‌ها: Transana نرم‌افزاری است که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌های صوتی و تصویری را تحلیل کنند. این نرم‌افزار به ویژه برای تحلیل مصاحبه‌های ویدئویی و صوتی مناسب است.
  • کاربردها: تحلیل داده‌های صوتی و تصویری، کدگذاری.

۹. CAQDAS (Computer Assisted Qualitative Data Analysis Software)

  • ویژگی‌ها: CAQDAS یک اصطلاح کلی برای نرم‌افزارهای تحلیل کیفی است که به کاربران کمک می‌کند تا داده‌های کیفی را تحلیل کنند. این نرم‌افزارها معمولاً ابزارهایی برای کدگذاری و تجزیه و تحلیل محتوا ارائه می‌دهند.
  • کاربردها: تحلیل داده‌های کیفی به طور کلی.

۱۰. QSR NVivo

  • ویژگی‌ها: QSR NVivo نسخه‌ای از NVivo است که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌های کیفی را به صورت سیستماتیک تحلیل کنند. این نرم‌افزار ابزارهای پیشرفته‌ای برای کدگذاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها دارد.
  • کاربردها: تحلیل داده‌های کیفی، تجزیه و تحلیل محتوا.
تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون لوین (Levene’s Test)

آزمون لوین (Levene’s Test) یکی از آزمون‌های آماری است که برای بررسی فرض همگنی واریانس‌ها در داده‌ها به کار می‌رود. این آزمون به ویژه در تحلیل واریانس (ANOVA) و سایر تحلیل‌های آماری که فرض همگنی واریانس‌ها را دارند، بسیار مهم است. در ادامه، به توضیح جزئیات این آزمون می‌پردازیم:

1. هدف آزمون:

  • هدف اصلی آزمون لوین بررسی این است که آیا واریانس‌های گروه‌های مختلف برابرند یا خیر. این فرض به عنوان فرض همگنی واریانس‌ها شناخته می‌شود.

2. فرضیات آزمون:

  • فرض صفر (H0): واریانس‌های گروه‌ها برابرند (همگنی واریانس‌ها).
  • فرض مقابل (H1): حداقل یکی از واریانس‌ها متفاوت است (عدم همگنی واریانس‌ها).

3. روش انجام آزمون:

  • برای انجام آزمون لوین، مراحل زیر دنبال می‌شود:
    1. محاسبه میانگین یا میانه هر گروه.
    2. محاسبه انحرافات از میانگین یا میانه برای هر گروه.
    3. استفاده از این انحرافات برای محاسبه واریانس‌ها.
    4. مقایسه واریانس‌ها با استفاده از یک آزمون F.

4. تفسیر نتایج:

  • اگر مقدار p-value (مقدار p) کمتر از سطح معناداری (معمولاً 0.05) باشد، فرض صفر رد می‌شود و نتیجه می‌گیرد که واریانس‌ها برابر نیستند.
  • اگر مقدار p-value بیشتر از 0.05 باشد، فرض صفر پذیرفته می‌شود و می‌توان فرض همگنی واریانس‌ها را تأیید کرد.

5. نکات مهم:

تحلیل آماری statistical analysis

آزمون لامبدای ویلکز (Wilks’ Lambda Test)

آزمون لامبدای ویلکز (Wilks’ Lambda Test) یکی از آزمون‌های آماری است که در تحلیل واریانس چندمتغیری (MANOVA) به کار می‌رود. این آزمون به منظور بررسی تفاوت‌های میانگین‌های چندین متغیر وابسته در گروه‌های مختلف استفاده می‌شود. در اینجا به توضیح اجزای اصلی آزمون لامبدای ویلکز و چگونگی استفاده از آن می‌پردازیم:

1. مفاهیم پایه:

  • متغیر وابسته: متغیرهایی که تحت تأثیر متغیر مستقل قرار می‌گیرند.
  • متغیر مستقل: متغیرهایی که گروه‌ها را تعریف می‌کنند (مثلاً جنسیت، سن، درمان‌ها و غیره).

2. هدف آزمون:

  • هدف اصلی آزمون لامبدای ویلکز بررسی این است که آیا میانگین‌های چندین متغیر وابسته در گروه‌های مختلف (بر اساس متغیر مستقل) تفاوت معناداری دارند یا خیر.

3. محاسبه لامبدای ویلکز:

  • لامبدای ویلکز به صورت نسبت واریانس‌ها محاسبه می‌شود. این نسبت به صورت زیر تعریف می‌شود:Λ=∣خطای واریانس∣∣کل واریانس∣
  • هر چه مقدار لامبدای ویلکز به صفر نزدیک‌تر باشد، نشان‌دهنده تفاوت‌های معنادار بیشتری بین گروه‌ها است.

4. آزمون فرضیات:

  • فرض صفر: میانگین‌های متغیرهای وابسته در گروه‌های مختلف برابرند.
  • فرض مقابل: حداقل یکی از میانگین‌ها متفاوت است.

5. تفسیر نتایج:

  • اگر مقدار p-value (مقدار p) کمتر از سطح معناداری (معمولاً 0.05) باشد، فرض صفر رد می‌شود و نتیجه می‌گیرد که حداقل یکی از میانگین‌ها متفاوت است.

6. نکات مهم:

سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com

q54-6-3- پرسشنامه استاندارد بازاریابی رابطه مند بر اساس مدل اِندوبیسی (2013)

پرسشنامه استاندارد بازاریابی رابطه مند بر اساس مدل اِندوبیسی (2013) پرسشنامه بازاریابی رابطه مند توسط اندوییسی(2013) طراحی و اعتباریابی شده است. این پرسشنامه  چهار مولفه(اعتماد، تعهد، ارتباطات، مدیریت تعارض) بازاریابی رابطه­مند را اندازه گیری می کند. این ابزار دارای 18 گویه هست. از روش پنج درجه­ای لیکرت (از کاملاً مخالف تا کاملاً موافق) استفاده شده […]

100,000 ریال

Q58-4-2- پرسشنامه خودکارآمدی معلمان تربیت بدنی مارتین و کولینا (2003)

پرسشنامه خودکارآمدی معلمان تربیت بدنی مارتین و کولینا (2003) پرسشنامه خودکارآمدی معلمان تربیت بدنی مارتین و کولینا (2003) این پرسشنامه میزان خودکارآمدی معلمان تربیت بدنی را می سنجد. و داری 16 سوالی  است که توسط مارتین و کولینا در سال 2003  طراحی شده است. ر 4 بعد دانش آموز، فضا، زمان و سازمان را اندازه […]

100,000 ریال
تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون گرین هاوس-گیسر (Greenhouse-Geisser Test)

آزمون گرین هاوس-گیسر (Greenhouse-Geisser Test) یک روش آماری است که برای بررسی اثرات متغیرهای مستقل بر روی یک متغیر وابسته در طراحی‌های آزمایشی با اندازه‌گیری‌های مکرر (Repeated Measures) استفاده می‌شود. این آزمون به ویژه در تحلیل واریانس (ANOVA) کاربرد دارد و به ما کمک می‌کند تا فرضیه‌های مربوط به اثرات متغیرها را بررسی کنیم.

مفهوم و کاربرد آزمون گرین هاوس-گیسر

  1. طراحی آزمایشی: این آزمون معمولاً در طراحی‌های مکرر یا مختلط (Mixed Designs) استفاده می‌شود، جایی که یک یا چند متغیر مستقل در طول زمان یا در شرایط مختلف اندازه‌گیری می‌شوند.
  2. فرضیه‌های آزمون: آزمون گرین هاوس-گیسر به طور خاص برای بررسی فرضیه‌های مربوط به اثرات متغیر مستقل بر روی متغیر وابسته طراحی شده است. این آزمون به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا تغییرات در متغیر مستقل (مانند زمان یا شرایط آزمایشی) تأثیری بر متغیر وابسته دارند یا خیر.
  3. اصلاحات در ANOVA: یکی از مشکلات اصلی در ANOVA با اندازه‌گیری‌های مکرر، فرض همگنی واریانس (Sphericity) است. در صورتی که این فرض برقرار نباشد، نتایج آزمون می‌تواند نادرست باشد. آزمون گرین هاوس-گیسر به عنوان یک روش اصلاحی برای این مشکل عمل می‌کند و با استفاده از یک ضریب اصلاحی، نتایج آزمون ANOVA را بهبود می‌بخشد.
  4. محاسبه: در این آزمون، یک ضریب به نام “ضریب گرین هاوس-گیسر” محاسبه می‌شود که نشان‌دهنده میزان انحراف از فرض همگنی واریانس است. این ضریب به عنوان یک اصلاح برای درجات آزادی در آزمون ANOVA استفاده می‌شود.

مراحل انجام آزمون گرین هاوس-گیسر

  1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مربوط به متغیر وابسته در شرایط مختلف یا در زمان‌های مختلف جمع‌آوری می‌شوند.
  2. بررسی فرض همگنی واریانس: با استفاده از آزمون‌هایی مانند آزمون ماکویا (Mauchly’s Test) بررسی می‌شود که آیا فرض همگنی واریانس برقرار است یا خیر.
  3. اجرای آزمون ANOVA: اگر فرض همگنی واریانس برقرار باشد، می‌توان از ANOVA استاندارد استفاده کرد. در غیر این صورت، از آزمون گرین هاوس-گیسر استفاده می‌شود.
  4. تحلیل نتایج: نتایج آزمون تحلیل می‌شود و بر اساس آن می‌توان به نتیجه‌گیری‌های لازم دست یافت.
  5. آزمون آماری بی توکی یا Tukey’s b چیست؟
  6. نوشته
  7. تیپ شخصیتی شما کشاورز است یا شکارچی؟
  8. نوشته
  9. آزمون همبستگی اسپیرمن (Spearman’s Rank Correlation Coefficient)
  10. نوشته
  11. تغییرات ظاهر بدن با پشت میز نشینی
  12. نوشته
  13. آزمون علامت تک نمونه (Sign Test)
  14. نوشته
 تحلیل آماری
چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

آزمون گابریل (Gabriel Test)

آزمون گابریل (Gabriel Test) یک روش آماری است که برای مقایسه میانگین‌ها در گروه‌های مختلف استفاده می‌شود. این آزمون به ویژه در تحلیل واریانس (ANOVA) و در شرایطی که تعداد گروه‌ها بیشتر از دو باشد، کاربرد دارد. آزمون گابریل به طور خاص برای مقایسه میانگین‌ها در گروه‌های با اندازه‌های نامساوی و یا در شرایطی که واریانس‌ها نابرابر هستند، طراحی شده است.

ویژگی‌های آزمون گابریل:

  1. مناسبت برای اندازه‌های نامساوی: این آزمون به خوبی می‌تواند با گروه‌هایی که اندازه‌های مختلف دارند، کار کند و نتایج قابل اعتمادی ارائه دهد.
  2. مقایسه میانگین‌ها: آزمون گابریل به ما این امکان را می‌دهد که میانگین‌های گروه‌های مختلف را با یکدیگر مقایسه کنیم و ببینیم آیا تفاوت معناداری بین آن‌ها وجود دارد یا خیر.
  3. نسبت به آزمون‌های دیگر: این آزمون نسبت به آزمون‌های دیگر مانند آزمون توکی (Tukey’s HSD) و آزمون بونفرونی (Bonferroni) از نظر قدرت تشخیص (Power) بالاتری دارد، به خصوص در مواردی که واریانس‌ها نابرابر هستند.

مراحل انجام آزمون گابریل:

  1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مربوط به گروه‌های مختلف را جمع‌آوری کنید.
  2. محاسبه میانگین و واریانس: برای هر گروه، میانگین و واریانس را محاسبه کنید.
  3. محاسبه اختلاف میانگین‌ها: اختلاف میانگین‌های گروه‌ها را محاسبه کنید.
  4. استفاده از فرمول آزمون گابریل: با استفاده از فرمول خاص آزمون گابریل، مقادیر آزمون را محاسبه کنید و نتایج را تحلیل کنید.
  5. تفسیر نتایج: نتایج آزمون را تفسیر کنید و بررسی کنید که آیا تفاوت معناداری بین میانگین‌های گروه‌ها وجود دارد یا خیر.

آزمون فریدمن (Friedman Test)

نوشته

خلاصه_کتاب هنر شفاف اندیشیدن

نوشته

آزمون همبستگی اسپیرمن (Spearman’s Rank Correlation Coefficient)

نوشته

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

آزمون دانت یا Dunnett’s Test

 

تحلیل داده های آماری

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

پایان نامه نویسی مقاله نویسی

پایان نامه نویسی مقاله نویسی

آموزش نرم افزارهای آماری

spss

جهت عضویت در کانال تلگرام سایت کلیک کنید.