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.

3. تعیین سطح معناداری: با استفاده از توزیع کای-دو (chi-square distribution) و درجه آزادی مناسب، می‌توان سطح معناداری آزمون را تعیین کرد.
4. 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؟

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.

آزمون ضریب همبستگی اسپیرمن (Spearman’s Rank Correlation Coefficient) یکی از روش‌های آماری است که برای بررسی رابطه بین دو متغیر استفاده می‌شود. این آزمون به‌ویژه زمانی مفید است که داده‌ها نرمال نیستند یا رابطه‌ای غیرخطی بین دو متغیر وجود دارد. ضریب همبستگی اسپیرمن به‌جای استفاده از مقادیر واقعی داده‌ها، از رتبه‌های آن‌ها استفاده می‌کند.

مراحل انجام آزمون ضریب همبستگی اسپیرمن:

1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مربوط به دو متغیر را جمع‌آوری کنید. این داده‌ها باید به صورت جفتی (x, y) باشند.
2. رتبه‌بندی داده‌ها:
   • برای هر متغیر، مقادیر را به ترتیب صعودی یا نزولی مرتب کنید و به هر مقدار یک رتبه اختصاص دهید.
   • در صورتی که مقادیر تکراری وجود داشته باشد، میانگین رتبه‌ها به آن مقادیر اختصاص داده می‌شود.
3. محاسبه ضریب همبستگی اسپیرمن: پس از رتبه‌بندی، می‌توانید ضریب همبستگی اسپیرمن را با استفاده از فرمول زیر محاسبه کنید:𝑟𝑠=1−6∑𝑑𝑖2𝑛(𝑛2−1)در این فرمول:
   • 𝑟𝑠 ضریب همبستگی اسپیرمن است.
   • 𝑛 تعداد داده‌هاست.
   • 𝑑𝑖 تفاوت بین رتبه‌های هر جفت داده (رتبه x و رتبه y) است.
4. تفسیر نتایج:
   • اگر 𝑟𝑠=1: رابطه مثبت کامل وجود دارد.
   • اگر 𝑟𝑠=−1: رابطه منفی کامل وجود دارد.
   • اگر 𝑟𝑠=0: هیچ رابطه‌ای وجود ندارد.
   • مقادیر بین 0 و 1 یا -1 و 0 نشان‌دهنده رابطه‌های ضعیف تا متوسط هستند.
5. آزمون فرضیه: برای بررسی معناداری ضریب همبستگی اسپیرمن، می‌توانید از آزمون‌های آماری مانند آزمون t استفاده کنید. فرضیات به صورت زیر هستند:
   • فرض صفر (𝐻0): هیچ رابطه‌ای بین دو متغیر وجود ندارد (𝑟𝑠=0).
   • فرض альтернатив (𝐻1): رابطه‌ای بین دو متغیر وجود دارد (𝑟𝑠≠0).
   برای محاسبه t می‌توانید از فرمول زیر استفاده کنید:𝑡=𝑟𝑠𝑛−21−𝑟𝑠2سپس با استفاده از توزیع t و درجه آزادی 𝑛−2 می‌توانید معناداری را بررسی کنید.

نکات مهم:

• آزمون اسپیرمن برای داده‌های نرمال و غیرنرمال قابل استفاده است.
• این آزمون می‌تواند برای داده‌های رتبه‌ای (ordinal) نیز به کار رود.
• وجود نقاط پرت (outliers) تأثیر کمتری بر نتایج این آزمون نسبت به همبستگی پیرسون دارد.

پیشنهاد می شود مقالات زیر را نیز در سایت https://rava20.ir/ مطالعه نمایید.

معرفی کتاب نردبان شکسته

نوشته

۲ خاصیت مهم آب جعفری

نوشته

🌟 مشاوره و خدمات تخصصی و حرفه‌ای در زمینه‌ی نگارش پایان نامه و مقاله

نوشته

تحلیل

نوشته

تحلیل آماری پایان نامه در کم تر از 5 روز ! ویژه پایان نامه  دکتری و کارشناسی ارشد

آزمون ضریب همبستگی پیرسون یکی از روش‌های آماری است که برای بررسی رابطه خطی بین دو متغیر کمی استفاده می‌شود. این ضریب که با نماد 𝑟 نشان داده می‌شود، مقداری بین -1 و 1 دارد که نشان‌دهنده شدت و نوع رابطه بین دو متغیر است.

مراحل انجام آزمون ضریب همبستگی پیرسون:

1. جمع‌آوری داده‌ها: ابتدا داده‌های مربوط به دو متغیر کمی را جمع‌آوری کنید. این داده‌ها باید به صورت جفتی (x, y) باشند.
2. محاسبه ضریب همبستگی: فرمول محاسبه ضریب همبستگی پیرسون به صورت زیر است:
3. 𝑟=𝑛(∑𝑥𝑦)−(∑𝑥)(∑𝑦)[𝑛∑𝑥2−(∑𝑥)2][𝑛∑𝑦2−(∑𝑦)2]
4. در این فرمول:
   • 𝑛 تعداد داده‌هاست.
   • ∑𝑥𝑦 مجموع حاصل‌ضرب‌های جفتی است.
   • ∑𝑥 و ∑𝑦 به ترتیب مجموع مقادیر متغیرهای x و y هستند.
   • ∑𝑥2 و ∑𝑦2 به ترتیب مجموع مربع مقادیر متغیرهای x و y هستند.
5. تفسیر نتایج:
   • اگر 𝑟=1: رابطه مثبت کامل وجود دارد.
   • اگر 𝑟=−1: رابطه منفی کامل وجود دارد.
   • اگر 𝑟=0: هیچ رابطه‌ای وجود ندارد.
   • مقادیر بین 0 و 1 یا -1 و 0 نشان‌دهنده رابطه‌های ضعیف تا متوسط هستند.
6. آزمون فرضیه: برای بررسی معناداری ضریب همبستگی می‌توانید از آزمون t استفاده کنید. فرضیات به صورت زیر هستند:
   • فرض صفر (𝐻0): هیچ رابطه‌ای بین دو متغیر وجود ندارد (𝑟=0).
   • فرض альтернатив (𝐻1): رابطه‌ای بین دو متغیر وجود دارد (𝑟≠0).
   برای محاسبه t می‌توانید از فرمول زیر استفاده کنید:𝑡=𝑟𝑛−21−𝑟2سپس با استفاده از توزیع t و درجه آزادی 𝑛−2 می‌توانید معناداری را بررسی کنید.

نکات مهم:

• داده‌ها باید به صورت نرمال توزیع شده باشند.
• همبستگی پیرسون فقط رابطه خطی را بررسی می‌کند و نمی‌تواند روابط غیرخطی را شناسایی کند.
• وجود نقاط پرت (outliers) می‌تواند تأثیر زیادی بر نتایج داشته باشد.
• پیشنهاد می شود مقالات زیر را نیز در سایت https://rava20.ir/ مطالعه نمایید.

گیاهی که برای دورکردن افکار منفی و افزایش حافظه عالی عمل می‌کند

نوشته

تحلیل آماری پایان نامه در کم تر از 5 روز ! ویژه پایان نامه  دکتری و کارشناسی ارشد

نوشته

خواص برگ انگور ( مو ) :

نوشته

تحلیل مسیر چیست؟

نوشته

آزمون فریدمن (Friedman Test)

آزمون ری برگمن (Roy-Bargman test) یکی از آزمون‌های آماری است که برای بررسی تفاوت‌های میانگین در چندین گروه استفاده می‌شود. این آزمون به ویژه در تحلیل واریانس (ANOVA) کاربرد دارد و به محققان کمک می‌کند تا بفهمند آیا تفاوت‌های معناداری بین میانگین‌های گروه‌های مختلف وجود دارد یا خیر.

نکات کلیدی در مورد آزمون ری برگمن:

1. هدف آزمون:
   • هدف اصلی آزمون ری برگمن بررسی این است که آیا میانگین‌های گروه‌های مختلف از یک جامعه یکسان هستند یا خیر. به عبارت دیگر، این آزمون به ما می‌گوید که آیا تغییرات مشاهده شده در داده‌ها ناشی از تفاوت‌های واقعی بین گروه‌ها است یا خیر.
2. شرایط استفاده:
   • داده‌ها باید نرمال توزیع شده باشند.
   • واریانس‌ها در گروه‌های مختلف باید برابر باشند (همگنی واریانس).
   • نمونه‌ها باید مستقل از یکدیگر باشند.
3. روش انجام آزمون:
   • ابتدا میانگین و واریانس هر گروه محاسبه می‌شود.
   • سپس آزمون آماری مناسب (مانند F-test) برای بررسی تفاوت میانگین‌ها انجام می‌شود.
   • در نهایت، با استفاده از جدول F، نتایج تحلیل واریانس تفسیر می‌شود.
4. نتایج آزمون:
   • اگر مقدار p (سطح معناداری) کمتر از 0.05 باشد، به این معنی است که تفاوت معناداری بین میانگین‌های گروه‌ها وجود دارد.
   • در غیر این صورت، می‌توان نتیجه گرفت که تفاوت معناداری وجود ندارد.
5. کاربردها:
   • این آزمون در زمینه‌های مختلفی مانند روانشناسی، علوم اجتماعی، پزشکی و علوم طبیعی برای مقایسه گروه‌های مختلف استفاده می‌شود.

نتیجه‌گیری

آزمون ری برگمن ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و بررسی تفاوت‌های میانگین در چندین گروه است. با درک شرایط و روش‌های اجرای آن، محققان می‌توانند به نتایج معناداری در تحقیقات خود دست یابند.

پیشنهاد می شود مقالات زیر را نیز در سایت https://rava20.ir/ مطالعه نمایید.

۲۰ خصوصیت بدترین و ناموفق‌ترین مدیران دنیا

نوشته

چند مثال کاربردی از تحلیل نظریه زمینه‌ای در پژوهش‌

نوشته

۸ روش اثبات شده برای بهره‌وری هرچه بیشتر

نوشته

0 تا ۱۰۰ خرید سرور مجازی

نوشته

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

خدمات تخصصی پژوهش و تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره نگارش: تحلیل داده های آماری

ارائه و طراحی پرسشنامه های استاندارد

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

• 🔍 نرم افزار های کمی SPSS- PLS – Amos

• 🔍نرم افزار های  کیفی: Maxquda & Nvivo

• 📏تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower

• همچنین برای نوشتن فصل سوم پایان نامه یا بخش روش تحقیق مقاله می توانید با ما در تماس باشید.

• 🔗 با ما در ارتباط باشید:

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام)

🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

🌐 وبلاگ 

💼کیفیت بالا، قیمت مناسب و خدماتی که به نیازهای شما پاسخ می‌دهند!

💼با ما همراه باشید و پروژه‌ی خود را به یک تجربه‌ی موفق تبدیل کنید.