بایگانی دسته: آموزش نرم افزار آماری

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

طبقه بندی انواع آزمون ها را بر اساس نوع متغیر

بر اساس نوع متغیر، آزمون‌ها به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند: آزمون‌های پارامتریک، آزمون‌های نیمه پارامتریک و آزمون‌های غیرپارامتریک. در زیر، هر دسته را به طور کامل توضیح می‌دهم:

آزمون‌های پارامتریک:

آزمون t-Student: برای مقایسه میانگین دو گروه.
آزمون تیمفر: برای مقایسه میانه دو گروه.
آزمون ANOVA: برای مقایسه میانگین بیش از دو گروه.
آزمون رگرسیون خطی: برای بررسی رابطه بین متغیرها و پیش‌بینی مقدار یک متغیر بر اساس متغیرهای دیگر.
آزمون تحلیل واریانس چند متغیره: برای مقایسه میانگین‌های چند گروه با تأکید بر تأثیر همزمان چند متغیر مستقل.
آزمون همبستگی پیرسون: برای بررسی رابطه خطی بین دو متغیر پیوسته.
آزمون‌های نیمه پارامتریک:

آزمون رنک ویلکاکسون: برای مقایسه توزیع دو گروه مستقل با داده‌های پیوسته یا گسسته.
آزمون رنک من-ویتنی: برای مقایسه توزیع دو گروه مستقل با داده‌های پیوسته.
آزمون همبستگی سپیرمن: برای بررسی رابطه ترتیبی بین دو متغیر.
آزمون‌های غیرپارامتریک:

آزمون chi-square: برای مقایسه فراوانی دو گروه.
آزمون کوکس-من: برای مقایسه میانه دو گروه.
آزمون کراسکال-والیس: برای مقایسه میانه بیش از دو گروه.
آزمون فریدمن: برای مقایسه میانه‌های بیش از دو گروه در طرح‌های مکرر شده.
آزمون ویلکاکسون: برای مقایسه توزیع دو گروه مستقل با داده‌های پیوسته یا گسسته.
این لیست شامل برخی از آزمون‌های معروف و رایج در هر دسته است. لازم به ذکر است که هر آزمون ممکن است شرایط خاص خود را داشته باشد و برای استفاده در موارد خاص و معینی مناسب باشد. همچنین، لازم است توتوجه داشت که این فهرست ممکن است با پیشرفت تحقیقات و روش‌های آماری جدید تغییر کند، و برای دسترسی به آزمون‌های مشخص و دقیق تر، به مراجعه به منابع آماری معتبر و متخصصان آماری توصیه می‌شود.

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

نوشته

فیلم راهنمای دانلود رایگان  پایان نامه ی دانشگاه های  آمریکا

نوشته

درگیری شغلی: کلیدی برای موفقیت سازمانی و پرسشنامه های استاندرد آن

نوشته

انواع مقیاس های اندازه گیری با ذکر مثال

نوشته

برای تعیین حجم نمونه چه فرمول هایی

انواع روش  های تحقیق آمیخته

 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)

معیارهای انتخاب آزمون آماری چیست؟

معیارهای انتخاب آزمون آماری چیست؟

معیارهای انتخاب آزمون آماری به منظور تعیین کدام آزمون آماری برای تحلیل داده‌های خاص استفاده شود عبارتند از:

نوع متغیر: باید ابتدا مشخص شود که متغیرها پیوسته یا گسسته هستند. این تفاوت بین دو نوع متغیر می‌تواند تأثیر مستقیم بر انتخاب آزمون آماری داشته باشد.

نوع توزیع: بررسی توزیع داده‌ها نیز از اهمیت بالایی برخوردار است. آیا داده‌ها از توزیع نرمال پیروی می‌کنند یا نه؟ برخی از آزمون‌های آماری، نیازمند فرضیه توزیع نرمال هستند و در صورتی که این فرضیه برقرار نباشد، آزمون‌های غیرپارامتریک معمولاً مناسب‌تر هستند.

نوع طرح تحقیق: انتخاب آزمون آماری همچنین بستگی به نوع طرح تحقیق دارد. آیا دارید داده‌های تک گروهی، دو گروهی یا چند گروهی را مقایسه می‌کنید؟

هدف تحقیق: باید مشخص شود که هدف تحقیق شما چیست. آیا قصد مقایسه میانگین، بررسی رابطه بین متغیرها، تفاوت در توزیع فراوانی و یا رتبه‌بندی داده‌ها را دارید؟

نمونه‌برداری: از معیارهای دیگری که باید در نظر گرفته شود، اندازه نمونه است. برخی از آزمون‌های آماری به نمونه‌های بزرگتر نیاز دارند و برخی دیگر به نمونه‌های کوچکتر.

فرضیه آماری: بر اساس فرضیه آماری که می‌خواهید بررسی کنید، ممکن است بتوانید آزمون آماری مناسب را انتخاب کنید. برخی از آزمون‌ها برای مقایسه میانگین، برخی برای مقایسه فراوانی و برخی برای بررسی رابطه بین متغیرها طراحی شده‌اند.

با توجه به این معیارها، می‌توانید آزمون آماری مناسبی را برای تحلیل داده‌های خود انتخاب کنید. همچنین، مشاوره از یک استاد راهنما یا متخصص آمار می‌تواند مفید باشمعیارهای انتخاب آزمون آماری عبارتند از:

نوع داده‌ها: بررسی نوع داده‌ها اولین قدم در انتخاب آزمون آماری است. آیا داده‌ها پیوسته هستند (مانند اندازه، وزن، زمان) یا گسسته (مانند تعداد، دسته‌بندی)؟ این تفاوت تأثیر زیادی در انتخاب آزمون دارد.

تعداد گروه‌ها: بسته به تعداد گروه‌ها که می‌خواهید مقایسه کنید، آزمون مناسب را انتخاب کنید. آیا دارید داده‌های یک گروه را با یک مقدار مشخص مقایسه می‌کنید؟ آیا دو گروه را با یکدیگر مقایسه می‌کنید؟ یا آیا بیش از دو گروه دارید که می‌خواهید مقایسه کنید؟

فرضیه آماری: فرضیه آماری که می‌خواهید درباره داده‌ها بررسی کنید نقش مهمی در انتخاب آزمون آماری دارد. آیا قصد دارید میانگین دو گروه متفاوت هستند؟ آیا فراوانی دو گروه تفاوت دارد؟ یا آیا می‌خواهید رابطه بین دو متغیر را بررسی کنید؟

توزیع داده‌ها: بررسی توزیع داده‌ها نیز اهمیت دارد. آیا داده‌ها از توزیع نرمال پیروی می‌کنند؟ برخی از آزمون‌های آماری، نیازمند فرضیه توزیع نرمال هستند و در صورتی که این فرضیه برقرار نباشد، آزمون‌های غیرپارامتریک معمولاً مناسب‌تر هستند.

اندازه نمونه: اندازه نمونه نیز برای انتخاب آزمون آماری مهم است. برخی از آزمون‌ها به نمونه‌های بزرگتر نیاز دارند و برخی دیگر به نمونه‌های کوچکتر.

سطح معناداری: سطح معناداری که می‌خواهید استفاده کنید نیز در انتخاب آزمون آماری تأثیر دارد. سطح معناداری معمولاً در ارزیابی تفاوت‌ها و قبول یا رد فرضیه آماری استفاده می‌شود.

با توجه به این معیارها، می‌توانید آزمون آماری مناسبی را برای

تحلیل داده‌های خود انتخاب کنید. برای هر معیار، ممکن است چندین آزمون آماری مناسب وجود داشته باشد. در ادامه، به برخی از معیارهای انتخاب آزمون آماری و مثال‌هایی از آزمون‌های متناسب با آنها اشاره می‌کنم:

معیارهای نوع داده‌ها:

متغیرهای پیوسته: برای مقایسه میانگین دو گروه، آزمون t-Student یا آزمون Mann-Whitney را می‌توان استفاده کرد.
متغیرهای گسسته: برای مقایسه فراوانی دو گروه، آزمون chi-square یا آزمون Fisher’s exact را می‌توان استفاده کرد.
معیارهای تعداد گروه‌ها:

مقایسه دو گروه: آزمون t-Student (برای متغیرهای پیوسته) و آزمون Mann-Whitney (برای متغیرهای گسسته) مناسب هستند.
مقایسه بیش از دو گروه: آزمون ANOVA (برای متغیرهای پیوسته) و آزمون Kruskal-Wallis (برای متغیرهای گسسته) را می‌توان استفاده کرد.
معیارهای فرضیه آماری:

مقایسه میانگین دو گروه: آزمون t-Student (برای متغیرهای پیوسته) و آزمون Mann-Whitney (برای متغیرهای گسسته) را می‌توان استفاده کرد.
مقایسه فراوانی دو گروه: آزمون chi-square (برای متغیرهای گسسته) و آزمون Fisher’s exact (برای متغیرهای گسسته) را می‌توان استفاده کرد.
بررسی رابطه بین متغیرها: آزمون همبستگی پیرسون (برای متغیرهای پیوسته) و آزمون همبستگی رنک سریال کندال (برای متغیرهای گسسته) را می‌توان استفاده کرد.
معیارهای توزیع داده‌ها:

داده‌های نرمال: آزمون t-Student (برای مقایسه میانگین) و آزمون ANOVA (برای مقایسه بیش از دو گروه) مناسب هستند.
داده‌های غیرنرمال: آزمون Mann-Whitney (برای مقایسه میانگین) و آزمون Kruskal-Wallis (برای مقایسه بیش از دو گروه) را می‌توان استفاده کرد.
معیارهای اندازه نمونه:

نمونه‌های بزرگتر: آزمون t-Student (برای مقایسه میانگینادامه:
می‌توانید در ادامه تحلیل داده‌های خود از آزمون‌های آماری دیگری نیز استفاده کنید، طبق نیاز و شرایط خاص مطالعه‌تان. در زیر، چند آزمون آماری دیگر را معرفی می‌کنم:

آزمون تیمفر:
این آزمون برای مقایسه میانه دو گروه مستقل از داده‌های پیوسته به کار می‌رود. این آزمون از توزیع تیمفر استفاده می‌کند و مناسب استفاده در مواردی است که توزیع داده‌ها نرمال نباشد یا تعداد مشاهدات نامتوازن باشد.

آزمون کوکس:
این آزمون برای مقایسه میانه دو گروه مستقل از داده‌های پیوسته با توزیع نرمال استفاده می‌شود. این آزمون از توزیع کوکس استفاده می‌کند و مناسب استفاده در مواردی است که فرضیه ما بر این است که نسبت میانگین‌ها یا میانه‌ها برابر است.

آزمون ویلکاکسون:
این آزمون برای مقایسه توزیع دو گروه مستقل از داده‌های پیوسته استفاده می‌شود. این آزمون برای مواردی مناسب است که توزیع داده‌ها نرمال نباشد یا تعداد مشاهدات نامتوازن باشد.

آزمون ویلکاکسون-مان-ویتنی:
این آزمون برای مقایسه توزیع دو گروه مستقل از داده‌های پیوسته استفاده می‌شود. این آزمون از توزیع ویلکاکسون-مان-ویتنی استفاده می‌کند و به خوبی در مواردی کارایی دارد که توزیع داده‌ها نرمال نباشد یا تعداد مشاهدات نامتوازن باشد.

در هر صورت، قبل از استفاده از هر آزمون آماری، مطمئن شوید که شرایط استفاده از آن را درک کرده و فرضیات آزمون را به درستی بررسی کنید. همچنین، در صورت امکان، مشورت با یک متخصص آماری یا استاد مربوطه را پیشنهاد می‌کنم.

فصل 5 : آموزش انویوو: جستجو و بازیابی اطلاعات

نوشته

تحلیل آماری متغیر تعدیل‌کننده (Moderator Variable)

نوشته

مقدار T-Value و مقدار P-Value در آزمون فرض آماری چیست؟

نوشته

جدولی سادە برای انتخاب آزمون آماری مناسب

نوشته

نرم افزار لیزرل و انجام مدلسازی معادلات ساختاری با آن

انواع روش  های تحقیق آمیخته

 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

نرم افزار تحلیل کیفی nvivo چیست؟

NVivo یک نرم‌افزار قدرتمند برای تحلیل داده‌های کیفی است. این نرم‌افزار توسط شرکت QSR International توسعه داده شده است و ابزاری قدرتمند برای محققان و تحلیلگران است که می‌خواهند داده‌های کیفی را به طور جامع تحلیل کنند.

NVivo به کاربران امکان می‌دهد تا انواع مختلفی از داده‌های کیفی را از جمله متن، تصویر، صدا و ویدئو را تحلیل کنند. با استفاده از این نرم‌افزار، شما می‌توانید داده‌های خود را سازماندهی کنید، برچسب‌ها و کدها را به آنها اختصاص دهید و الگوها، روابط و موضوعات مختلف را در آنها شناسایی کنید.

برخی از ویژگی‌های کلیدی NVivo عبارتند از:

ایجاد پروژه‌ها و مدیریت داده‌های کیفی در آنها.
امکان اضافه کردن و سازماندهی متن، تصویر، صدا و ویدئوها.
تحلیل و کدگذاری داده‌ها با استفاده از برچسب‌ها و کدها.
ایجاد شبکه‌های روابط بین داده‌ها با استفاده از نرم‌افزار.
امکان جستجوی پیشرفته برای داده‌ها.
تصویرسازی و چاپ نتایج تحلیل.
NVivo به عنوان ابزاری قدرتمند در زمینه تحلیل داده‌های کیفی استفاده می‌شود و در مطالعات متنوعی از جمله مطالعات اجتماعی، روانشناسی، آموزش و پژوهش کیفی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

روش ایجاد نمودار پراکندگی در نرم افزار مکس کیو دی ایmaxqda

نوشته

منظور از گویه در پرسشنامه چیست؟

نوشته

تحلیل آماری متغیر تعدیل‌کننده (Moderator Variable)

نوشته

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

نوشته

انجام تحلیل داده های کمی آماری با نرم افزار SPSS

نوشته

تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)

تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)

تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) یک روش آماری است که برای کشف ساختار زیربنایی مجموعه‌ای از متغیرها و کاهش ابعاد داده‌ها استفاده می‌شود. این روش به دنبال خلاصه کردن اطلاعات موجود در تعداد زیادی از متغیرها، در قالب تعداد کمتری از متغیرهای نهان (عامل) است.

در EFA، هیچ فرضیه‌ای درباره ساختار داده‌ها وجود ندارد و هدف، شناسایی ساختار واقعی داده‌ها است. برای این منظور، از ماتریس همبستگی بین متغیرها استفاده می‌شود.

مراحل انجام EFA

  1. انتخاب متغیرها: متغیرهایی که برای تحلیل عاملی انتخاب می‌شوند، باید همبستگی قابل قبولی با یکدیگر داشته باشند.
  2. محاسبه ماتریس همبستگی: ماتریس همبستگی نشان می‌دهد که هر متغیر با چه میزان با سایر متغیرها همبستگی دارد.
  3. استخراج عامل‌ها: از روش‌های مختلفی برای استخراج عامل‌ها استفاده می‌شود، مانند روش مولفه‌های اصلی و روش حداکثر واریانس مشترک.
  4. چرخش عامل‌ها: چرخش عامل‌ها به منظور تفسیر آسان‌تر عامل‌ها انجام می‌شود.
  5. تفسیر عامل‌ها: در این مرحله، باید بر اساس بارهای عاملی، هر عامل را به یک مفهوم نظری تفسیر کرد.

کاربردهای EFA

  • کاهش ابعاد داده‌ها: زمانی که با تعداد زیادی از متغیرها روبرو هستیم، EFA می‌تواند به ما کمک کند تا داده‌ها را به ابعاد کمتری خلاصه کنیم و از این طریق، تحلیل داده‌ها را ساده‌تر کنیم.
  • شناسایی ساختار زیربنایی داده‌ها: EFA می‌تواند به ما کمک کند تا ساختار زیربنایی داده‌ها را شناسایی کنیم و به این ترتیب، درک عمیق‌تری از پدیده مورد مطالعه به دست آوریم.
  • تشکیل مقیاس‌های جدید: EFA می‌تواند برای تشکیل مقیاس‌های جدید از متغیرهای مرتبط با یکدیگر استفاده شود.

Sources

  1. Kiara Academy – آموزش تحلیل عاملی اکتشافی: https://kiaraacademy.com/teaching-exploratory-factor-analysis/
  2. Parsmodir – تحلیل عاملی اکتشافی: https://parsmodir.com/statistics/efa.php
  3. Analysis Academy – تحليل عاملي اکتشافي (efa) و تحليل عاملي تاييدي (cfa): https://analysisacademy.com/3313/%D8%AA%D8%AD%D9%84%D9%8A%D9%84-%D8%B9%D8%A7%D9%85%D9%84%D9%8A-%D8%A7%DA%A9%D8%AA%D8%B4%D8%A7%D9%81%D9%8A-efa-%D9%88-%D8%AA%D8%AD%D9%84%D9%8A%D9%84-%D8%B9%D8%A7%D9%85%D9%84%D9%8A-%D8%AA%D8%A7%D9%8A.html
  4. Modireamari –

 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

 

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

نوشته

ضرایب آماری بری بررسی تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA)

نوشته

تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

نوشته

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

نوشته

تحلیل آماری پایان نامه

تحلیل آماری statistical analysis

ضرایب آماری بری بررسی تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA)

ضرایب آماری بری بررسی تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA)

در تحلیل عاملی، معمولاً از ضرایب و آزمون‌های مختلف برای بررسی سازوکارها و تأیید مدل استفاده می‌شود. در زیر، برخی از ضرایب و آزمون‌های مهم در تحلیل عاملی تأییدی (CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) ذکر شده است:

تحلیل عاملی تأییدی (CFA):

ضرایب بارگذاری (Factor Loading): این ضرایب نشان می‌دهند که هر متغیر مشاهده شده چقدر به عامل‌ها مرتبط است. ضرایب بارگذاری باید معنادار و بزرگتر از 0.3 یا 0.4 باشند.

رابطه عامل‌ها (Factor Correlations): این ضرایب نشان می‌دهند که چقدر عامل‌ها با یکدیگر مرتبط هستند. ارتباط بین عامل‌ها باید معنادار و معقول باشد.

معیارهای اندازه‌گیری (Measurement Fit Indices): این آزمون‌ها نشان می‌دهند که مدل عاملی چقدر با داده‌ها سازگار است. معیارهای مهم شامل RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)، CFI (Comparative Fit Index) و TLI (Tucker-Lewis Index) است.

تحلیل عاملی اکتشافی (EFA):

ضرایب بارگذاری (Factor Loading): مانند تحلیل عاملی تأییدی، در تحلیل عاملی اکتشافی نیز ضرایب بارگذاری نشان می‌دهند که هر متغیر مشاهده شده چقدر به عامل‌ها مرتبط است.

ضریب کرومباخ آلفا (Cronbach’s Alpha): این ضریب میزان همبستگی داخلی متغیرها در هر عامل را نشان می‌دهد. این ضریب باید بین 0 و 1 باشد و مقدار نزدیک به 1 نشان دهنده همبستگی بالای متغیرها در عامل است.

جنگ مرغ مینا و سنجاب بر سر سکو
جنگ مرغ مینا و سنجاب بر سر سکو

آزمون کایزر-مایر-اولکین (Kaiser-Meyer-Olkin, KMO): این آزمون نشان می‌دهد که آیا داده‌ها مناسب برای انجام تحلیل عاملی هستند یا خیر. مقدار KMO باید بین 0 و 1 باشد و مقدار نزدیک به 1 نشان دهنده مطلوب بودن داده‌ها برای تحلیل عاملی است.

این فهرست تنها مجموعه‌ای از ضرایب و آزمون‌های معمول در تحلیل عاملی است و ممکن است در هر نرم‌افزار آماری و با توجه به مدل و شرایط خاص، ضرایب و آزمون‌های دیگری نیز استموجود باشد. همچنین، توصیه می‌شود که با مطالعه منابع آماری و روش‌های تحلیل عاملی، با ضرایب و آزمون‌های مربوطه بیشتر آشنا شوید تا بهتر بتوانید نتایج تحلیل عاملی را تفسیر کنید.

تحلیل تم یا تحلیل مضمون چیست؟

مقدار T-Value و مقدار P-Value در آزمون فرض آماری چیست؟

تحلیل شبکه های اجتماعی (Social Network Analysis) — به زبان ساده و جامع

فصل 6: آموزش انویوو

تجزیه و تحلیل آماری

آموزش هوش مصنوعی پایان نامه نویسی مقاله نویسی

نرم افزار های آماری مناسب بررسی تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA)

نرم افزار های آماری مناسب بررسی تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA)

تحلیل داده های آماری
پایان نامه – مقاله نویسی

برای انجام تحلیل عاملی تأییدی (CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)، می‌توانید از نرم‌افزارهای آماری مختلف استفاده کنید. در زیر، نرم‌افزارهای محبوب برای هریک از این تحلیل‌ها ذکر شده است:

تحلیل عاملی تأییدی (CFA):

AMOS: AMOS یک نرم‌افزار معروف برای انجام تحلیل عاملی تأییدی است. این نرم‌افزار توسط شرکت IBM توسعه داده شده است و به صورت یک پلاگین برای نرم‌افزار SPSS عرضه می‌شود.

LISREL: LISREL یک نرم‌افزار قدرتمند و پرکاربرد است که برای تحلیل عاملی تأییدی و سازوکارهای معادلات ساختاری استفاده می‌شود. این نرم‌افزار قابلیت اجرای تحلیل‌های پیچیده و بررسی مدل‌های پیش‌فرض را دارد.

Mplus: Mplus یک نرم‌افزار قدرتمند و پرکاربرد برای تحلیل عاملی تأییدی است. این نرم‌افزار میزان پیچیدگی تحلیل را مدیریت می‌کند و امکانات گسترده‌ای برای بررسی سازوکارهای معادلات ساختاری و تحلیل داده‌های پنهان را فراهم می‌کند.

تحلیل عاملی اکتشافی (EFA):

SPSS: SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) یکی از نرم‌افزارهای آماری قدرتمند برای انجام تحلیل عاملی اکتشافی است. این نرم‌افزار به راحتی قابل استفاده است و قابلیت‌های متنوعی برای تحلیل داده‌ها و شناسایی عوامل پنهان را فراهم می‌کند.

SAS: SAS (Statistical Analysis System) یک نرم‌افزار آماری قدرتمند است که قابلیت انجام تحلیل عاملی اکتشافی را نیز دارد. این نرم‌افزار امکانات گسترده‌ای برای تحلیل داده‌ها، ایجاد نمودارها و تفسیر نتایج را فراهم می‌کند.

R: R یک زبان برنامه‌نویسی و نرم‌افزار آماری متن‌باز است که بسیار قدرتمند و گسترده است. با استفاده از پکیج‌های آماری مختلف در R مانند “psych” و “lavaan”، می‌توانید تحلیل عاملی اکتشافی را انجام دهید و نتایج را تفسیر کنید.

توجه داشته باشید که هر یک ازنرم‌افزارهای ذکر شده، قابلیت‌ها و ویژگی‌های متفاوتی دارند و بر اساس نیازها و تجربه شخصی، ممکن است ترجیح دهید از یکی از آن‌ها استفاده کنید. همچنین، لازم به ذکر است که فهمیدن و تسلط بر نحوه استفاده از هر نرم‌افزار آماری ممکن است زمان و تمرین بیشتری نیاز داشته باشد.

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

تفاوت تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA)

تفاوت تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA)

دو نوع تحلیل عاملی رایج در روش‌های تحلیل عاملی عبارتند از:

تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA):

در تحلیل عاملی تأییدی، مدل پیش‌فرضی از ساختار عاملی تعریف می‌شود و سپس میزان مطابقت بین داده‌های مشاهده شده و مدل پیش‌فرض مورد بررسی قرار می‌گیرد.
معمولاً در این روش، فرضیه‌ها و روابط میان متغیرها از قبل تعیین شده و تحلیل بر اساس این فرضیه‌ها انجام می‌شود.
هدف اصلی تحلیل عاملی تأییدی، تأیید یا رد کردن یک مدل پیش‌فرض است و بررسی مطابقت داده‌ها با ساختار پیش‌فرض را در نظر دارد.
در این روش، از معیارهای آماری مختلفی مانند بارهای عاملی، ضرایب مسیر، و شاخص‌های مطابقت استفاده می‌شود.
تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA):

در تحلیل عاملی اکتشافی، هدف اولیه تشکیل و تعریف ساختار عاملی از متغیرها است، بدون داشتن فرضیه‌های خاص در مورد روابط بین متغیرها.
در این روش، سعی می‌شود الگوهای پنهان و ساختار پنهان را در داده‌های مشاهده شده شناسایی کنیم.
تحلیل عاملی اکتشافی معمولاً با هدف کاهش ابعاد داده‌ها و یافتن عوامل یا مفاهیم پنهان در پس از متغیرها انجام می‌شود.
با استفاده از تحلیل عاملی اکتشافی، می‌توانیم متغیرها را در عواملی یا مفاهیم بزرگتر تجزیه و تحلیل کنیم و ساختار پنهان را بررسی کنیم.
تفاوت اصلی بین تحلیل عاملی تأییدی و اکتشافی در هدف و رویکرد آن‌ها است. تحلیل عاملی تأییدی بر روی یک مدل پیش‌فرض کار می‌کند و به تأیید یا رد کردن این مدل و مطابقت داده‌ها با آن می‌پردازد. اما تحلیل عاملی اکتشافی بدون فرضیه خاصی از قبل، سعی در شناسایی الگوها و ساختار پنهان در داده‌ها دارد و به ما کمک می‌کند تا عوامل یا مفاهیم پنهان در داده‌ها را شناسایی کنیم و ساختار پنهان را بررسی کنیم.

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

نوشته

نشریات و مجلات معتبر بین المللی (ISI) در حوزه آموزش و پژوهش آموزشی

نوشته

مشاوره نگارش پروپوزال، پایان نامه، مقاله و تحلیل آماری

نوشته

تفاوت پژوهش کیفی و کمّی

نوشته

تحلیل آماری چیست؟

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.

 

 

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

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

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

فصل 7 : بصری‌سازی (Visualizations)

شامل عناوین زیر می باشد:{7-1- ساخت و مدیریت نمودار ها (Charts):7-۲-  ساخت و مدیریت نقشه ( Maps):۲-1- 7-  ساخت و مدیریت نقشه ذهنی (mind map):۲-۲- 7- ساخت و مدیریت نقشه پروژه ( Project map):۲-3- 7-  ساخت و مدیریت نقشه مفهومی ( Concept map):7-3- ساخت و مدیریت نگاره ها ( Diagrams):3-1-7-  ساخت و مدیریت نگاره تحلیل خوشه‌ای( (Cluster analysis diagram۲-3-7-  ساخت و مدیریت نگاره مقایسه‌ای ( Comparison diagram):3-3-7- ساخت و مدیریت نگاره اکتشافی ( Explore Diagram):۴-7-  ساخت و مدیریت تحلیل شیکه های اجتماعی (Social Network Analysis)1-۴-7- ساخت و مدیریت نگاره شبکه اجتماعی (Sociogram Network)  و نگاره مورد محوری اجتماعی (Egocentric sociogram) }

جهت دریافت کل پکیج اینجا کلیک کنید.

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

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

فصل6:گزارش‌گیری

این بخش شامل این عناوین می باشد: 6-1- خروجی گرفتن و گزارش‌گیری )

جهت دریافت کل پکیج اینجا کلیک کنید.

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

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

فصل پنجم: جستجو و بازیابی اطلاعات:

 شامل عناوین زیر می باشد{ 1- 5- جستجوی ساده و پیشرفته ۲- 5- ایجاد و مدیریت پرس‌وجوها (Queries) 1- 5-۲- ایجاد و مدیریت یک پرس‌وجو (Query) ۲- 5-۲- مدیریت یک پرس‌وجوی متنی (Query) و فراوانی کلمات 3- 5-۲- مدیریت پرس‌وجوی کدها (Coding) و کیس ها (Cases) ۴- 5-۲- مدیریت پرس‌وجوی ماتریسی کدها (Matrix Coding)5- 5-۲- مدیریت پرس‌وجوی جدول متقاطع (Crosstab)6- 5-۲- مدیریت پرس‌وجوی ترکیبی (Compound)7- 5-۲- مقایسه کدها و محاسبه ضریب کاپای کوهن}

جهت دریافت کل پکیج اینجا کلیک کنید.