بایگانی دسته: آموزش نرم افزارهای آماری

آزمون تحلیل کوواریانس چیست؟

آزمون تحلیل کوواریانس چیست؟

آزمون تحلیل کوواریانس (Analysis of Covariance – ANCOVA) یک روش آماری است که برای بررسی تفاوت‌های میانگین یک متغیر وابسته در گروه‌های مختلف با کنترل اثر یک یا چند متغیر دیگر (که به آن‌ها “کوواریانت” گفته می‌شود) استفاده می‌شود. این روش ترکیبی از آنالیز واریانس (ANOVA) و رگرسیون خطی است و به محققان این امکان را می‌دهد که تأثیر متغیرهای مستقل را بر متغیر وابسته بررسی کنند، در حالی که اثر متغیرهای مزاحم (کوواریانت‌ها) را کنترل می‌کنند.

مراحل تحلیل کوواریانس:

جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مربوط به متغیر وابسته، متغیرهای مستقل و کوواریانت‌ها جمع‌آوری می‌شوند.

تعیین فرضیات: قبل از انجام ANCOVA، باید فرضیات زیر بررسی شوند:

خطی بودن: رابطه بین کوواریانت‌ها و متغیر وابسته باید خطی باشد.

همگنی واریانس‌ها: واریانس‌های گروه‌های مختلف باید برابر باشند (فرض همگنی واریانس).

استقلال مشاهدات: مشاهدات باید مستقل از یکدیگر باشند.

اجرای ANCOVA: با استفاده از نرم‌افزارهای آماری، ANCOVA انجام می‌شود و نتایج به دست می‌آید.

تفسیر نتایج: نتایج به دست آمده شامل مقدار p، اندازه اثر و تفاوت‌های میانگین گروه‌ها است. این نتایج به محقق کمک می‌کند تا تأثیر متغیرهای مستقل را بر متغیر وابسته در حالی که اثر کوواریانت‌ها کنترل شده است، تفسیر کند.

کاربردهای تحلیل کوواریانس:

کنترل اثرات مزاحم: ANCOVA به محققان اجازه می‌دهد تا اثرات متغیرهای مزاحم را در تحلیل خود کنترل کنند و تأثیر واقعی متغیرهای مستقل را بر متغیر وابسته بررسی کنند.

مقایسه گروه‌ها: این روش به مقایسه میانگین‌های گروه‌های مختلف در شرایطی که متغیرهای مزاحم کنترل شده‌اند، کمک می‌کند.

تحلیل داده‌های پیچیده: ANCOVA به عنوان ابزاری برای تحلیل داده‌های پیچیده و چندمتغیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.

نتیجه‌گیری:تحلیل کوواریانس یک ابزار مفید برای محققان است که می‌خواهند تأثیر متغیرهای مستقل را بر متغیر وابسته بررسی کنند، در حالی که اثرات متغیرهای مزاحم را کنترل می‌کنند. این روش به ویژه در تحقیقات علمی و اجتماعی کاربرد دارد و می‌تواند به تفسیر دقیق‌تری از داده‌ها کمک کند.

شاخص h-index چیست؟

نوشته

تحلیل متن با هوش مصنوعی voyant با چند کلیک ساده (ویژه پایان نامه و مقاله نویسی )

نوشته

آیا مدرک زبان در آزمون دکتری اهمیت دارد؟

نوشته

تحلیل محتوا چیست؟

نوشته

تحلیل عاملی اکتشافی را با چه نرم افزارهایی می توان انجام داد؟

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

📞 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.

 

 

تحلیل آماری statistical analysis

آزمون تحلیل عاملی چیست؟

آزمون تحلیل عاملی چیست؟

آزمون تحلیل عاملی (Factor Analysis) یک روش آماری است که برای شناسایی ساختارهای نهفته (پنهان) در داده‌ها و بررسی روابط بین متغیرها استفاده می‌شود. این روش به خصوص در حوزه‌های روانشناسی، علوم اجتماعی، بازاریابی و علوم داده کاربرد دارد. هدف اصلی تحلیل عاملی کاهش ابعاد داده‌ها و شناسایی عوامل اصلی است که می‌توانند توضیح‌دهنده‌ی تغییرات در متغیرهای مشاهده‌شده باشند.

مراحل تحلیل عاملی:

جمع‌آوری داده‌ها: ابتدا باید داده‌های مربوط به متغیرهای مورد نظر جمع‌آوری شوند.

تحلیل همبستگی: بررسی همبستگی بین متغیرها برای تعیین اینکه آیا متغیرها با یکدیگر مرتبط هستند یا خیر.

انتخاب روش تحلیل: دو روش اصلی برای تحلیل عاملی وجود دارد:

تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA): برای شناسایی ساختارهای نهفته در داده‌ها بدون فرضیات قبلی.

تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA): برای تأیید یک ساختار عاملی مشخص که از قبل فرض شده است.

استخراج عوامل: با استفاده از روش‌های مختلف (مانند روش مؤلفه‌های اصلی یا روش تحلیل عاملی حداکثر احتمال) عوامل اصلی استخراج می‌شوند.

چرخش عوامل: برای تسهیل تفسیر نتایج، معمولاً از تکنیک‌های چرخش (مانند چرخش واریماکس) استفاده می‌شود که به وضوح بیشتری در ارتباط بین متغیرها کمک می‌کند.

تفسیر نتایج: عوامل استخراج‌شده باید تفسیر شوند و ارتباط آن‌ها با متغیرهای اصلی بررسی شود.

کاربردهای تحلیل عاملی:

کاهش ابعاد: ساده‌سازی داده‌ها و کاهش تعداد متغیرها.

شناسایی ساختارهای پنهان: کشف عوامل یا ساختارهای نهفته که بر رفتار یا ویژگی‌های مشاهده‌شده تأثیر می‌گذارند.

توسعه ابزارهای اندازه‌گیری: طراحی پرسشنامه‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری بر اساس عوامل شناسایی‌شده.

تحلیل عاملی ابزاری قدرتمند برای درک بهتر داده‌ها و شناسایی روابط پیچیده بین متغیرها است. با استفاده از این روش، می‌توان بینش‌های ارزشمندی درباره ساختارهای نهفته در داده‌ها به دست آورد.

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

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

معرفی نرم افزار تحلیل کیفی Dedoose

نوشته

زمان لمباردی چیست؟

نوشته

معرفی چند منابع مهم درباره تحلیل مضمون در زمینه رسانه‌ها و تحقیقات اجتماعی

نوشته

فرسودگی شغلی چیست؟

نوشته

تحلیل استنباطی چیست؟

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

آزمون تحلیل رگرسیون Regression Test چیست؟

آزمون تحلیل رگرسیون Regression Test چیست؟

آزمون تحلیل رگرسیون (Regression Analysis) به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌ها اطلاق می‌شود که برای مدل‌سازی و تحلیل روابط بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود. هدف اصلی این تحلیل، پیش‌بینی مقدار متغیر وابسته بر اساس مقادیر متغیرهای مستقل و همچنین بررسی تأثیر هر یک از این متغیرها بر متغیر وابسته است.

انواع تحلیل رگرسیون

  1. رگرسیون خطی ساده: در این نوع تحلیل، یک متغیر مستقل و یک متغیر وابسته وجود دارد. مدل به صورت زیر است: 𝑌=𝑎+𝑏𝑋+𝜖 که در آن 𝑌 متغیر وابسته، 𝑋 متغیر مستقل، 𝑎 عرض از مبدأ (intercept)، 𝑏 شیب خط (slope) و 𝜖 خطای تصادفی است.
  2. رگرسیون خطی چندگانه: در این نوع، چندین متغیر مستقل وجود دارد. مدل به صورت زیر است: 𝑌=𝑎+𝑏1𝑋1+𝑏2𝑋2+…+𝑏𝑛𝑋𝑛+𝜖
  3. رگرسیون غیرخطی: در این نوع، رابطه بین متغیرها به صورت غیرخطی مدل‌سازی می‌شود.
  4. رگرسیون لجستیک: برای پیش‌بینی متغیرهای وابسته کیفی (باینری) استفاده می‌شود.

مراحل انجام تحلیل رگرسیون

  1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مربوط به متغیرهای وابسته و مستقل باید جمع‌آوری شوند.
  2. بررسی فرضیات: قبل از انجام تحلیل رگرسیون، باید فرضیات زیر بررسی شوند:
    • خطی بودن رابطه بین متغیرها
    • استقلال مشاهدات
    • نرمال بودن توزیع خطاها
    • همگنی واریانس

 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 عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون اثر پیلای یا pillai’s Test چیست؟

آزمون اثر پیلای یا pillai’s Test چیست؟

آزمون اثر پیلای (Pillai’s Trace Test) یک آزمون آماری است که در تحلیل واریانس چندمتغیره (MANOVA) به کار می‌رود. این آزمون برای بررسی تفاوت‌های معنادار میانگین‌های چندین گروه در چندین متغیر وابسته استفاده می‌شود.

توضیحات کلیدی درباره آزمون اثر پیلای:

  1. هدف آزمون:
    • آزمون اثر پیلای به منظور بررسی این که آیا میانگین‌های گروه‌های مختلف برای چندین متغیر وابسته به طور معناداری متفاوت هستند یا خیر، استفاده می‌شود. این آزمون به ویژه زمانی مفید است که بخواهیم اثر یک یا چند عامل مستقل را بر روی چندین متغیر وابسته بررسی کنیم.
  2. مفاهیم پایه:
    • Trace: در این آزمون، از “Trace” ماتریس‌ها استفاده می‌شود که نشان‌دهنده میزان تغییرات در داده‌هاست.
    • فرضیات:
      • فرض صفر (H0): هیچ تفاوت معناداری بین میانگین‌های گروه‌ها وجود ندارد.
      • فرض جایگزین (H1): حداقل یکی از گروه‌ها دارای میانگین متفاوتی است.
  3. روش اجرا:
    • داده‌ها باید به صورت گروهی و در قالب چند متغیر وابسته جمع‌آوری شوند.
    • با استفاده از نرم‌افزارهای آماری مانند SPSS یا R، آزمون اثر پیلای انجام می‌شود.
  4. تفسیر نتایج:
    • اگر مقدار p-value حاصل از آزمون کمتر از سطح معناداری (معمولاً ۰.۰۵) باشد، فرض صفر رد می‌شود و نتیجه‌گیری می‌شود که حداقل یکی از گروه‌ها دارای میانگین متفاوتی است.
    • اگر p-value بیشتر از ۰.۰۵ باشد، فرض صفر تایید می‌شود و می‌توان نتیجه گرفت که تفاوت معناداری بین گروه‌ها وجود ندارد.

مزایا و معایب:

  • مزایا:
    • توانایی بررسی چندین متغیر وابسته به طور همزمان.
    • حساسیت بالا در شناسایی تفاوت‌ها بین گروه‌ها.
  • معایب:
    • نیاز به فرضیات خاص، از جمله نرمال بودن توزیع داده‌ها و همگنی واریانس‌ها.
    • ممکن است تحت برخی شرایط خاص نتایج نادرستی ارائه دهد.

آزمون اثر پیلای ابزاری مفید در تحلیل داده‌ها به ویژه در زمینه‌های اجتماعی، روانشناسی، علوم پزشکی و سایر رشته‌ها است که در آن‌ها نیاز به بررسی چندین متغیر وابسته وجود دارد.

 

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.

تحلیل داده های آماری

آزمون های تعقیبی (Post Hoc)

آزمون های تعقیبی (Post Hoc)

در تحلیل واریانس وقتی فرض پژوهش تأیید و فرض صفر رد می گردد، محقق می فهمد که بین حداقل یکی از گروه ها تفاوت معنی دار وجود دارد. اما نمی داند که بین کدام گروه ها تفاوت وجود دارد. به عبارت دیگر، معنی‌دار شدن نسبت F به ما نمی‌گوید که اختلاف بین کدام جفت از میانگین‌ها معنی‌دار است. بلکه با آماره F ، تنها می‌توانیم پی ببریم که اختلاف بین میانگین گروه‌ها معنی‌دار است.بنابراین برای تشخیص تفاوت بین گروه ها (به صورت مقایسه جفتی) باید از آزمونهای تعقیبی (Post Hoc ) استفاده کند. چون در  تحلیل واریانس  محقق به بررسی تفاوت میانگین های حداقل سه گروه  می پردازد و برای تفسیر نتایج حتما باید تفاوت بین دو گروه (جفتی ) را نیز بررسی کند. این  بررسی ، نقش مهمی در آزمون فرضیه و تفسیر نتایج آن و همچنین در جمع‌بندی و ارائه راه‌کارها برای گزارش دارد. در نرم‌افزار SPSS ، نوع آزمون مقایسه چندگانه تعریف‌شده که به کمک آن‌ها می‌توانیم چگونگی تفاوت میانگین نمره گروه‌ها از همدیگر را تشخیص دهیم. هدف این آزمون‌ها، بررسی تفاوت دو به دو میانگین‌ها یا ترکیب خطی از آن‌هاست.
در خصوص برتری استفاده از این آزمون‌ها، باید گفت که آزمون‌هایی بیش تر از همه مورد استفاده قرار می‌گیرند که نرخ خطای نوع اول را تعدیل کرده و به عبارتی از میزان تورم آن بکاهد. همچنین، انتخاب نوع آزمون مقایسه چندگانه بر اساس دو معیار، برابری حجم نمونه و برابری واریانس انجام می‌گیرد.
در نرم‌افزار spss ، تمامی آزمون‌های مقایسه‌ای چندگانه به آزمون‌های مقایسه اثرات اصلی(Main Effect) معروف‌اند که در صفحه خروجی با عبارت «مقایسه های جفتی یا دوتایی» نشان داده می‌شوند. چون میانگین‌های گروه‌ها را 2×2 با هم مقایسه می‌کنند تا مشخص شود کدام گروه‌ها با هم فرق دارند.
در SPSS  18 آزمون تعقیبی تعریف شده است که 14 تای آن با شرط برابری واریانس های گروه های مستقل متغیر کیفی و 4 تا با شرط عدم برابری واریانس های گروه های مستقل متغیر کیفی است.

نکته: برای بررسی برابری واریانس ها از آزمون لون استفاده می شود. در نتایج آزمون لون در صورتیکه سطح معنی داری بالای 05/0 ( p>0/05) باشد به معنی تأیید فرض صفر و رد فرض پژوهش می باشد و به این معنی است که پراکندگی یا واریانس بین گروه ها با هم برابر است و محقق باید یکی از 14 آزمون بالای  با شرط برابری واریانس های بین گروه ها و گرنه از 4 آزمون پایین با شرط نابرابری واریانس های بین گروه ها انتخاب کند.  

حداقل تفاوت معنی‌دار فیشر (LSD):

این آزمون یکی از قدیمی‌ترین و قوی‌ترین آزمون‌ها برای مقایسه جفتی  است. در صورتی که تعداد میانگین‌ها از سه تا بیشتر نباشد، بهتر است از این آزمون استفاده شود. اما اگر میانگین‌های مورد مقایسه بیش از سه مورد باشد، بهتر است سایر آزمون‌ها مورد استفاده قرار گیرد. این آزمون از آماره t دو نمونه مستقل بین جفت های بین گروه ها استفاده می کند.

بونفرونی (Bonferroni):

این آزمون نیز برای مقایسه میانگین گروه ها مستقل زیر 4 گروه مناسب است .این آزمون، بر اساس آماره t و با کنترل نرخ خطای کل، سطح معناداری مشاهده شده را بر اساس واقعیتی که مقایسه‌های چندگانه انجام داده‌اند، تعدیل می‌کند. برای آزمون تعداد جفت‌های کم تر، بهتر است به جای آزمون توکی از آزمون بونفرونی استفاده شود .

سیداک (Sidak):

این آزمون بر اساس آماره t، سطح معناداری را تعدیل کرده و مرزهای نزدیک تری در مقایسه با آزمون بونفرونی فراهم می‌کند. این آزمون در حقیقت تعدیل و اصلاح شده ی آزمون بونفرونی است و در حقیقت آزمونی میانه رو می باشد که نسبت به آزمون بونفرونی نیاز به تفاوت و تمایز کمتری بین گروه های مستقل دارد تا معناداری این تمایز را اعلام نماید، اما در دیگر ابعاد تفاوتی با آزمون بونفرونی ندارد(فیلد، 2000).

شفه (Scheffe):

اگر قصد مقایسه میانگین گروه‌های با حجم نابرابر را داریم، روش شفه مناسب‌ترین آزمون است. اما اشکال عمده این روش، محتاطانه یا محافظه‌کارانه بودن آن است. بدین معنی که چون آزمون شفه تمامی ترکیب‌های خطی احتمالی میانگین گروه‌ها را آزمون می‌کند، بنابراین، در این آزمون، صرفاً ترکیب‌های جفتی آزمون نمی‌شوند. در نتیجه آزمون شفه نسبت به سایر آزمون‌ها محافظه‌کارتر است. به همین خاطر، برای این که تفاوت بین میانگین‌ها معنی‌دار باشد، نیازمند میزان بالایی از این تفاوت هستیم.
همچنین، آزمون شفه، در مقایسه با آزمون توکی، برای آزمون یک دسته اطلاعات یکسان، فرض صفر را کمتر رد می‌کند. مهم‌ترین مزیت‌های آزمون شفه نسبت به آزمون توکی، امکان کاربرد آن در مورد گروه‌های با حجم‌های نابرابر و عدم حساسیت آن نسبت به انحراف از پیش فرض‌های نرمال بودن توزیع داده‌ها و همگونی واریانس ها می‌باشد. این روش به α بزرگ تری نیاز دارد. به همین دلیل، برخی از پژوهش گران هنگام استفاده از این آزمون، از سطح 1/0 به جای 05/0 استفاده می‌کنند.

آزمون F رادیان – اینوت – گابریل – ولش (R-E-G-W-F)

این آزمون بر اساس مقدار آماره F، به مقایسه چندگانه گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد. در این آزمون پیش شرط این است که تعداد حجم نمونه یا همان تعداد مشاهدات جمع آوری شده در گروه های مستقل از هم با هم متوازن و برابر باشند (استفانی،2017). در این آزمون ابتدا میانگین تمام گروه های مستقل محاسبه شده و سپس آماره F برای تمایز سنجی بین بزرگترین و کوچکترین میانگین بین گروه ها بررسی می گردد. اگر این آماره معنادار باشد به مرحله بعد رفته و تمایز بین بزرگترین و کوچکترین میانگین بعدی بررسی می گردد و زمانی تحلیل متوقف می شود که تفاوت بین میانگین ها در یکی از این مراحل معنادار نباشد.

آزمون Q رادیان – اینوت – گابریل – ولش (R-E-G-W-Q)

این آزمون که معمولاً برای نمونه‌های برابر به کار می‌رود، توان خوبی در تمایز گروه‌ها از همدیگر دارد. این آزمون نسبت به   R-E-G-W-F  ازتوان بالایی در تمایز گروه‌ها از همدیگر دارد و کنترل شدیدی هم بر میزان خطای نوع اول دارد(استفانی، 2017). مراحل انجام این آزمون نیز مانند آزمون F رادیان – اینوت – گابریل – ولش (R-E-G-W-F) می باشد.

نیومن-کلز استودنت شده (S-N-K)

این آزمون از آزمون توکی گرفته شده است با این تفاوت که آزادی عمل بیشتری دارد. یعنی تفاوت های اندک بین گروه های مستقل را تشخیص می دهد. این  آزمون ساده‌ای است که به جای آزمون دانکن بکار می‌رود. در آزمون نیومن-کلز، ابتدا میانگین‌ها از بالاترین تا پایین‌ترین مقدار مرتب می‌شوند و سپس تفاوت بین هر جفت میانگین محاسبه می‌شود. در نهایت نیز، ارزش مقایسه‌ای که برای هر جفت از میانگین‌ها به طور جداگانه محاسبه می‌شود، با هم مقایسه می‌گردند.

توکی (Tukey)یا HSD

این آزمون که به آزمون‌های کمترین تفاوت‌های راستین توکی و ای. توکی نیز معروف است، از آماره طیف استودنت شده برای تمامی مقایسه‌های جفتی بین گروه‌ها استفاده کرده و نرخ خطای تجربی را با نرخ خطای حاصل از جمع‌آوری برای تمامی مقایسه‌های جفتی هماهنگ می‌کند. پیشنهاد می‌شود زمانی که قصد دارید تعداد زیادی جفت میانگین را آزمون کنید، از آزمون توکی استفاده کنید زیرا این آزمون از آزمون بونفرونی قوی تر است.
استفاده از آزمون توکی مستلزم تعیین یک اندازه بحرانی HSD برای داده‌های مورد مطالعه است. هرگاه تفاوت میانگین هر جفت از گروه‌های مورد مطالعه برابر یا بیشتر از اندازه بحرانی HSD باشد، فرض صفر درباره معنی‌دار بودن تفاوت بین آن‌ها رد می‌شود. به عبارت دیگر تفاوت بین آن‌ها معنادار است. در شرایطی که حجم نمونه‌ها مساوی ب وتعداد گروه ها زیاد باشد استفاده از آزمون توکی مناسب ترین گزینه است. فقط باید توجه شود که  تنها زمانی میتوان از این آزمون تعقیبی بهره برد که حجم نمونه گروه ها با هم برابر باشد(لینتون و هاردر، 2007). در آن ابتدا میانگین متغیر کمی در تمام گروه های مستقل از هم محاسبه شده و سپس اولویت بندی و مرتب می شوند. سپس در قالب یک روش محافظه کار میانگین تمام جفت های ممکن با هم تمایز سنجی می شوند و این تفاوت سنجی بین تمام جفت های میانگین ها مشابه با آزمون t است.

بی. توکی (Tukey’s b)

این آزمون برای انجام مقایسه‌های جفتی بین گروه‌ها، از میانگین مقدار بحرانی آزمون توی و نیومن-کولز استودنت شده استفاده می‌کند.

این آزمون نیز یک روش مقایسه ی میانگین چند مرحله ای است. در آن ابتدا میانگین متغیر کمی در تمام گروه های مستقل از هم محاسبه شده و سپس اولویت بندی و مرتب می شوند. سپس در قالب یک روش محافظه کار میانگین تمام جفت های ممکن با هم تمایز سنجی می شوند و این تفاوت سنجی بین تمام جفت های میانگین ها مشابه با آزمون t است. تفاوت آن نسبت به آزمون توکی این است که پیش فرض برابر بودن حجم نمونه گروه ها در آن وجود ندارد. (لینتون و هاردر، 2007).

دانکن (Duncan)

در این آزمون، که به آزمون چند دامنه دانکن نیز معروف است، چنانچه قدر مطلق اختلاف میانگین‌های مورد مقایسه بزرگ تر یا مساوی r_α (s_x ̅ ) باشد، اختلاف بین میانگین‌های مورد مقایسه معنی‌دار است. در این آزمون برای مقایسه هر جفت میانگین، مقدار r_α (s_x ̅ ) خاص آن مقایسه محاسبه می شود. در این آزمون پیش فرض برابر بودن حجم نمونه گروه ها در آن وجود ندارد.

آزمون جی. تی. دو هوشبرگ (Hochberg’s GT2)

این آزمون همانند آزمون توکی است، منتهی تفاوتی که با آن دارد، این است که از حداکثر قدر مطلق استودنت شده استفاده می‌کند. ضمن آنکه معمولاً آزمون توکی قوی تر از این آزمون است. این آزمون زمانی بجای توکی کاربرد دارد که حجم نمونه ی گروه های مستقل بسیار متفاوت و نابرابر باشد. استیون این اختلاف بین مشاهدات را بیش از 200 مشاهده بیان نموده است.

گابریل (Gabriel)

این آزمون نیز از حداکثر قدر مطلق استودنت شده استفاده کرده و زمانی که حجم نمونه با هم نابرابر باشند، عموماً قوی تر از آزمون جی. تی. دو هوشبرگ می‌باشد. اما زمانی که حجم نمونه‌ها تفاوت زیادی با هم داشته باشند، مقدار آزمون گابریل لیبرال بوده و مقدار بالاتری را نشان خواهد داد. زمانی که حجم نمونه گروه های مستقل با هم نابرابر باشند، عموماً قوی تر از آزمون جی تی دو هاچبرگز می‌باشد. البته نباید فراموش کرد که این نابرابری نمیتواند بسیار زیاد باشد زیرا بنا به نظر استیون از دقت آزمون کاسته می شود و در آن صورت جی تی دو هوشبرگ اولویت دارد.

والر-دانکن (Waller-Duncan)

این آزمون که به آزمونتی. والر-دانکن نیز معروف است، از رویکرد بیزی(Bayesian) استفاده می‌کند. زمانی که اندازه‌های نمونه با هم برابر نباشند، این آزمون از میانگین هارمونیک اندازه نمونه استفاده می‌کند.

دانت (Dunnett)

این آزمون که یک آزمون t جهت مقایسه چندگانه جفتی است، مجموعه‌ای از طبقات را در برابر تنها یک میانگین کنترل مقایسه می‌کند. در اجرای این آزمون، طبقه آخر، به صورت پیش گزیده به عنوان طبقه کنترل در نظر گرفته می‌شود.

آزمون مقایسه چندگانه که فرض عدم برابری واریانس ها را می‌پذیرند، شامل 4 آزمون می‌باشند که در زیر به شرح هر یک پرداخته می‌شود:

 تی. دو تمهنه (Tamhane’s T2)

آزمون محافظه‌کاری است که بر اساس مقدار آماره t ، به مقایسه جفتی گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد.

تی. سه دانت (Dunntt’s T3)

این آزمون بر اساس حداکثر قدر مطلق استودنت شده، به مقایسه جفتی گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد.

جیمز – هوئل (Games-Howell)

این آزمون اغلب لیبرال عمل می‌کند و تفاوت گروه‌ها با همدیگر را بسیار زیاد نشان می‌دهد.

سی دانت (Dunnett’s C)

این آزمون بر اساس طیف استودنت شده، به مقایسه جفتی گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد.

نکته: از بین چهار آزمون بالا بلا شک رایج ترین و قویترین آزمون ،. جیمز هوئل می باشد و محقق باید آن را انتخاب کند. این آزمون حساسیتی روی برابری حجم نمونه گروه های مستقل را نیز ندارد.

آزمون آماری پیلای یا ( pillai’s test) چیست؟

نوشته

آزمون‌های مقایسه گروه ها :

نوشته

انواع روش  های تحقیق آمیخته

نوشته

ارکان و مزاج های چهارگانه بدن

نوشته

یادگیری سازمانی: راهکارها و روش‌های ارتقاء یادگیری در سازمان‌ها

 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 عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون تعقیبی f رادیان ( R-E-G-W-Q) چیست؟

آزمون تعقیبی f رادیان ( R-E-G-W-Q) چیست؟

این آزمون بر اساس مقدار آماره F، به مقایسه چندگانه گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد. در این آزمون پیش شرط این است که تعداد حجم نمونه یا همان تعداد مشاهدات جمع آوری شده در گروه های مستقل از هم با هم متوازن و برابر باشند (استفانی،2017). در این آزمون ابتدا میانگین تمام گروه های مستقل محاسبه شده و سپس آماره F برای تمایز سنجی بین بزرگترین و کوچکترین میانگین بین گروه ها بررسی می گردد. اگر این آماره معنادار باشد به مرحله بعد رفته و تمایز بین بزرگترین و کوچکترین میانگین بعدی بررسی می گردد و زمانی تحلیل متوقف می شود که تفاوت بین میانگین ها در یکی از این مراحل معنادار نباشد.
آزمون تصادفی بودن ( Test of randomness) در نرم افزار spss چگونه انجام می شود؟

نوشته

رگرسیون چندگانه (Multiple Regression)

نوشته

خواص برگ انگور ( مو ) :

نوشته

پرسشنامه مادی گرایی و فرا مادی گرایی اینگلهارت(1981)

نوشته

روش های بررسی نرمال بودن توزیع داده ها و شرایط استفاده از هر روش 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 آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

آزمون تصادفی بودن چیست؟ (  Test of randomness)

آزمون تصادفی بودن چیست؟ (  Test of randomness)

آزمون تصادفی بودن (Test of randomness) یک روش آماری است که برای تعیین اینکه آیا یک مجموعه داده به طور تصادفی تولید شده است یا خیر، استفاده می‌شود. این آزمون به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا الگوها یا ساختارهای خاصی در داده‌ها وجود دارد که نشان‌دهنده غیرتصادفی بودن آن‌ها باشد.

مراحل آزمون تصادفی بودن:

جمع‌آوری داده‌ها: ابتدا باید داده‌های مورد نظر را جمع‌آوری کنیم. این داده‌ها می‌توانند شامل مشاهدات، اندازه‌گیری‌ها یا نتایج تجربی باشند.

انتخاب آزمون مناسب: بسته به نوع داده‌ها و هدف تحلیل، می‌توان از آزمون‌های مختلفی استفاده کرد. برخی از آزمون‌های رایج شامل:

آزمون Runs: برای بررسی توزیع دنباله‌های متوالی از داده‌ها.

آزمون Chi-Squared: برای بررسی توزیع فراوانی داده‌ها.

آزمون Kolmogorov-Smirnov: برای مقایسه توزیع داده‌ها با توزیع مورد انتظار.

محاسبه آمار آزمون: با استفاده از داده‌ها و روش انتخاب شده، آمار آزمون محاسبه می‌شود.

تعیین سطح معنی‌داری: معمولاً یک سطح معنی‌داری (مثل 0.05) تعیین می‌شود. اگر مقدار p-value (مقدار مربوط به احتمال) کمتر از این سطح باشد، فرضیه غیرتصادفی بودن داده‌ها رد می‌شود.

تفسیر نتایج: بر اساس نتایج آزمون، می‌توان نتیجه‌گیری کرد که آیا داده‌ها به صورت تصادفی تولید شده‌اند یا خیر.

اهمیت آزمون تصادفی بودن:آزمون تصادفی بودن در بسیاری از زمینه‌ها از جمله علم داده، آمار، و تحقیقات علمی اهمیت دارد. این آزمون‌ها می‌توانند در شناسایی الگوهای غیرمنتظره، کشف تقلب یا خطا در داده‌ها و ارزیابی کیفیت داده‌ها کمک کنند.

همچنین پیشنهاد می شود مقاله های زیر را در سایت https://rava20.ir/ مطالعه نمایید؟

آزمون‌های مقایسه گروه ها :

نوشته

همخطی بین متغیرهای مستقل در رگرسیون چیست؟

نوشته

دسته‌بندی روش‌های تحقیق بر اساس هدف :

نوشته

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

نوشته

آزمون آماری بی توکی یا Tukey’s b چیست؟

 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

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

آزمون تصادفی بودن ( Test of randomness) در نرم افزار spss چگونه انجام می شود؟

آزمون تصادفی بودن ( Test of randomness) در نرم افزار spss چگونه انجام می شود؟

آزمون تصادفی بودن ( Test of randomness) در نرم افزار spss چگونه انجام می شود؟

آزمون تصادفی بودن در SPSS می‌تواند به چندین روش انجام شود، بسته به نوع داده‌ها و هدف شما. یکی از متداول‌ترین روش‌ها برای بررسی تصادفی بودن داده‌ها، استفاده از آزمون‌های نیکویی برازش (Goodness-of-Fit tests) و آزمون‌های سری‌های زمانی است. در ادامه، مراحل انجام آزمون تصادفی بودن با استفاده از SPSS را توضیح می‌دهم:

1. آزمون نیکویی برازش (Chi-Square Goodness of Fit Test)

این آزمون برای بررسی این که آیا توزیع داده‌های شما با توزیع مورد انتظار مطابقت دارد یا خیر، استفاده می‌شود.

مراحل:

  1. وارد کردن داده‌ها:
    • داده‌های خود را در SPSS وارد کنید. مطمئن شوید که داده‌ها به درستی سازماندهی شده‌اند.
  2. انتخاب آزمون:
    • از منوی بالا، به مسیر Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > Chi-Square... بروید.
  3. تنظیمات آزمون:
    • متغیر مورد نظر را به قسمت Test Variable List اضافه کنید.
    • در قسمت Expected Values، مقدار مورد انتظار برای هر گروه را وارد کنید.
  4. اجرای آزمون:
    • روی دکمه OK کلیک کنید تا آزمون اجرا شود.
  5. تفسیر نتایج:
    • نتایج آزمون را در پنجره خروجی بررسی کنید. به مقادیر p توجه کنید. اگر p-value کمتر از سطح معنی‌داری (مثلاً 0.05) باشد، می‌توانید فرض صفر را رد کنید و نتیجه بگیرید که داده‌ها تصادفی نیستند.

2. آزمون سری‌های زمانی (Runs Test)

این آزمون برای بررسی تصادفی بودن یک توالی از داده‌ها استفاده می‌شود.

مراحل:

  1. وارد کردن داده‌ها:
    • داده‌های خود را در SPSS وارد کنید.
  2. انتخاب آزمون:
    • از منوی بالا، به مسیر Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > Runs... بروید.
  3. تنظیمات آزمون:
    • متغیر مورد نظر را به قسمت Test Variable List اضافه کنید.
  4. اجرای آزمون:
    • روی دکمه OK کلیک کنید تا آزمون اجرا شود.
  5. تفسیر نتایج:
    • نتایج آزمون را در پنجره خروجی بررسی کنید. به مقادیر p توجه کنید. اگر p-value کمتر از سطح معنی‌داری باشد، می‌توانید فرض صفر را رد کنید.

نکات پایانی:

  • قبل از انجام هر آزمونی، اطمینان حاصل کنید که فرضیات آزمون‌ها برآورده شده‌اند.
  • همچنین، می‌توانید از نرم‌افزارهای دیگر مانند R یا Python برای انجام آزمون‌های پیچیده‌تر استفاده کنید.

همچنین پیشنهاد می شود مقاله های زیر را در سایت https://rava20.ir/ مطالعه نمایید؟

چگونه می‌توانم هیجانات خود را بهتر کنترل کنم؟

نوشته

رابطه کلسیم و ویتامین D در چیست ؟ / جدول مصرف روزانه بر اساس سن

نوشته

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

نوشته

آیا QDA Miner قابلیت تحلیل کمی را برای داده‌های خروجی در نرم‌افزارهای آماری دیگر فراهم می‌کند؟

نوشته

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

 

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.

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

تحلیل واریانس یک راهه در spss چگونه انجام می شود؟ (ANOVA)

تحلیل واریانس یک راهه در spss چگونه انجام می شود؟ (ANOVA)

برای انجام تحلیل واریانس یک‌راهه (ANOVA) در نرم‌افزار SPSS، مراحل زیر را دنبال کنید:

مراحل انجام ANOVA یک‌راهه در SPSS

1. آماده‌سازی داده‌ها

داده‌های خود را در SPSS وارد کنید. هر ستون باید نمایانگر یک متغیر باشد و هر ردیف نمایانگر یک مشاهده.

متغیر گروهی (که گروه‌ها را مشخص می‌کند) باید به صورت عددی یا دسته‌ای (categorical) باشد و متغیر وابسته (که می‌خواهید میانگین آن را مقایسه کنید) باید عددی باشد.

2. باز کردن پنجره spss

از منوی اصلی، به Analyze بروید.سپس به Compare Means بروید و گزینه One-Way ANOVA را انتخاب کنید.

3. انتخاب متغیرها: در پنجره‌ای که باز می‌شود:متغیر وابسته (عدد) را به قسمت Dependent List بکشید. متغیر گروهی (کاتگوریکال) را به قسمت Factor بکشید.

4. تنظیمات اضافی (اختیاری):روی دکمه Post Hoc کلیک کنید اگر می‌خواهید آزمون‌های پس از ANOVA (مانند Tukey یا Bonferroni) را انجام دهید. این آزمون‌ها برای شناسایی گروه‌های متفاوت استفاده می‌شوند. همچنین می‌توانید روی دکمه Options کلیک کنید و گزینه‌های اضافی مانند نمایش میانگین‌ها و انحراف معیارها را انتخاب کنید. پس از تنظیمات، روی OK کلیک کنید تا تحلیل انجام شود.

6. نتایج در پنجره Output نمایش داده می‌شود. شما باید به جدول ANOVA توجه کنید که شامل اطلاعات زیر است:

Sum of Squares: مجموع مربعات بین گروه‌ها و درون گروه‌ها.

Degrees of Freedom (df): درجه آزادی.

Mean Square: میانگین مربعات.

F-value: مقدار F که نشان‌دهنده نسبت واریانس بین گروه‌ها به واریانس درون گروه‌ها است.

Sig. (p-value): مقدار p که نشان‌دهنده معناداری نتایج است.

7. تفسیر نتایج

اگر مقدار p-value (در ستون Sig.) کمتر از 0.05 باشد، به این معنی است که حداقل یکی از میانگین‌ها با دیگر گروه‌ها متفاوت است. در این صورت، می‌توانید از آزمون‌های پس از ANOVA برای شناسایی گروه‌های مختلف استفاده کنید.

نکات مهم

اطمینان حاصل کنید که فرضیات ANOVA (استقلال مشاهدات، نرمال بودن، و همگنی واریانس) رعایت شده‌اند.

برای بررسی همگنی واریانس، می‌توانید از آزمون Levene استفاده کنید که معمولاً در نتایج ANOVA ارائه می‌شود.

پیشنهاد می شود مقاله های زیر را در سایت https://rava20.ir/مطالعه نمایید.

تحلیل متن با هوش مصنوعی voyant با چند کلیک ساده (ویژه پایان نامه و مقاله نویسی )

نوشته

آیا می‌توان از ترکیب چندین روش ارزیابی برای ارزیابی جامع‌تر مدل رگرسیون لجستیک استفاده کرد؟

نوشته

تحلیل محتوای کتاب های درسی با تکنیک ویلیام رومی

نوشته

مراحل آزمون تحلیل واریانس دو راهه (Two-Way ANOVA) در نرم افزار spss

نوشته

آزمون تحلیل واریانس دوراهه (Two-Way ANOVA)

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

تحلیل واریانس یک راهه چیست؟

تحلیل واریانس یک راهه چیست؟

تحلیل واریانس یک‌راهه (ANOVA) یک روش آماری است که برای مقایسه میانگین‌های سه یا چند گروه مستقل استفاده می‌شود. این روش به ما کمک می‌کند تا بررسی کنیم آیا تفاوت معناداری بین میانگین‌های گروه‌ها وجود دارد یا خیر. در زیر به توضیحات بیشتری درباره این روش می‌پردازیم:

1. هدف تحلیل واریانس یک‌راهه

هدف اصلی ANOVA بررسی این است که آیا حداقل یکی از میانگین‌های گروه‌ها با دیگر گروه‌ها متفاوت است یا خیر. به عبارت دیگر، ما می‌خواهیم بدانیم آیا تغییرات مشاهده‌شده در داده‌ها ناشی از متغیر مستقل (گروه‌ها) است یا خیر.

2. فرضیات ANOVA

برای اجرای ANOVA، چندین فرضیه باید برقرار باشد:

  • استقلال مشاهدات: مشاهدات در هر گروه باید مستقل از یکدیگر باشند.
  • نرمال بودن: توزیع داده‌ها در هر گروه باید به صورت تقریبی نرمال باشد.
  • همگنی واریانس: واریانس‌ها در گروه‌های مختلف باید برابر باشند (این فرضیه به نام فرضیه همگنی واریانس شناخته می‌شود).

3. اجزای ANOVA

  • متغیر مستقل: گروه‌ها یا شرایطی که مقایسه می‌شوند.
  • متغیر وابسته: متغیری که میانگین آن در گروه‌های مختلف اندازه‌گیری می‌شود.

4. نتایج ANOVA

نتایج ANOVA معمولاً با استفاده از یک آزمون F ارائه می‌شود. اگر مقدار p-value کمتر از سطح معناداری (معمولاً 0.05) باشد، نشان‌دهنده این است که حداقل یکی از میانگین‌ها با دیگر گروه‌ها متفاوت است.

5. روش‌های پس از ANOVA

اگر ANOVA نشان دهد که تفاوت معناداری وجود دارد، معمولاً از آزمون‌های پس از ANOVA (مانند آزمون Tukey) برای شناسایی دقیق گروه‌های متفاوت استفاده می‌شود.

6. کاربردها

ANOVA در زمینه‌های مختلفی از جمله علوم اجتماعی، پزشکی، روانشناسی و علوم طبیعی کاربرد دارد. به عنوان مثال، می‌توان از آن برای مقایسه اثرات مختلف درمان‌ها بر روی یک بیماری استفاده کرد.

نتیجه‌گیری

تحلیل واریانس یک‌راهه ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و بررسی تفاوت‌های میانگین‌ها در گروه‌های مختلف است. با رعایت فرضیات و استفاده صحیح از این روش، می‌توان به نتایج معناداری در تحقیقات دست یافت.

پیشنهاد می شود مقاله های زیر را در سایت https://rava20.ir/مطالعه نمایید.

آزمون تحلیل واریانس چیست؟ Analysis of Variance test

نوشته

تحلیل داده های کیفی  با MAXQDA2020  , NVivo

نوشته

نمونه ای از تحلیل مضمون در زمینه‌های مختلفی مانند رسانه‌ها و تحقیقات اجتماعی

نوشته

منظور از گویه در پرسشنامه چیست؟

نوشته

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