بایگانی دسته: Spss-intru

تحلیل آماری statistical analysis

تبدیل باکس – کاکس در نرم افزار SPSS

پاسخ دهید

تبدیل باکس – کاکس در نرم افزار SPSS

تبدیل باکس-کاكس (Box-Cox Transformation) یکی از روش‌های آماری است که برای تبدیل داده‌ها به منظور برآورده کردن فرضیات مدل‌های آماری، به ویژه در تحلیل واریانس و رگرسیون، استفاده می‌شود. این روش به ویژه در مواردی که داده‌ها نرمال نیستند یا واریانس آن‌ها ثابت نیست، کاربرد دارد.

در نرم‌افزار SPSS، می‌توانید با استفاده از دستورات و گزینه‌های موجود، تبدیل باکس-کاكس را انجام دهید. در ادامه، مراحل انجام این کار را توضیح می‌دهم:

مراحل انجام تبدیل باکس-کاكس در SPSS:

  1. ورود به SPSS:
    • نرم‌افزار SPSS را باز کنید و داده‌های خود را بارگذاری کنید.
  2. انتخاب گزینه‌های تبدیل:
    • از منوی بالا، به مسیر Transform بروید و گزینه Compute Variable را انتخاب کنید.
  3. تنظیمات متغیر جدید:
    • در کادر Target Variable، نام متغیر جدیدی که می‌خواهید ایجاد کنید، وارد کنید (مثلاً Transformed_Variable).
    • در کادر Numeric Expression، فرمول تبدیل باکس-کاكس را وارد کنید. فرمول کلی به صورت زیر است:𝑦(𝜆)={𝑦𝜆−1𝜆if 𝜆≠0log⁡(𝑦)if 𝜆=0
    • برای تعیین مقدار λ (لامبدا)، می‌توانید از روش‌های مختلفی مانند آزمون‌های آماری یا بهینه‌سازی استفاده کنید.
  4. محاسبه و ذخیره نتایج:
    • پس از وارد کردن فرمول، بر روی دکمه OK کلیک کنید تا SPSS محاسبات را انجام دهد و متغیر جدید را به داده‌های شما اضافه کند.
  5. تحلیل نتایج:
    • حال می‌توانید متغیر جدید را بررسی کرده و تحلیل‌های آماری مورد نظر خود را انجام دهید.

نکات مهم:

  • انتخاب λ: انتخاب λ مناسب برای تبدیل باکس-کاكس بسیار مهم است. می‌توانید از نرم‌افزارهای دیگر یا روش‌های بهینه‌سازی برای پیدا کردن بهترین مقدار λ استفاده کنید.
  • تجزیه و تحلیل نتایج: پس از تبدیل، حتماً نتایج را بررسی کنید تا مطمئن شوید که داده‌ها به توزیع نرمال نزدیک‌تر شده‌اند.

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:

نرم افزار برتر کلاس مجازی در سال ۲۰۲۰

نوشته

نحوه بازیابی اسناد در ورد

نوشته

معنی باگ در نرم افزار چیست؟ (مروری بر تاریخچه لغت باگ)

نوشته

کدگذاری در روش گراندد تئوری

نوشته

خارکیوار گیاه دارویی در پهنه بهشتی اورامانات

 

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

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

پاسخ دهید

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

برای انجام آزمون تحلیل واریانس دو راهه (Two-Way ANOVA) در نرم‌افزار SPSS، مراحل زیر را دنبال کنید:

مراحل انجام آزمون در SPSS:

  1. وارد کردن داده‌ها:
    • نرم‌افزار SPSS را باز کنید و داده‌های خود را در محیط Data View وارد کنید.
    • هر متغیر (عامل) را در یک ستون جداگانه وارد کنید. به عنوان مثال، اگر دو عامل دارید (مثلاً نوع کود و نوع نور)، هر کدام را در یک ستون جداگانه قرار دهید.
    • متغیر وابسته (مثلاً رشد گیاه) را در ستون دیگری وارد کنید.
  2. تنظیمات متغیرها:
    • به تب “Variable View” بروید و نوع متغیرها (Categorical یا Numeric) را تنظیم کنید.
    • برای متغیرهای عامل، نوع آن‌ها را به “Nominal” یا “Ordinal” تنظیم کنید و برای متغیر وابسته، نوع آن را به “Scale” تنظیم کنید.
  3. اجرای آزمون ANOVA:
    • به منوی “Analyze” بروید.
    • گزینه “General Linear Model” را انتخاب کنید و سپس “Univariate…” را انتخاب کنید.
  4. تنظیمات مدل:
    • در پنجره باز شده، متغیر وابسته (مثلاً رشد گیاه) را به کادر “Dependent Variable” اضافه کنید.
    • متغیرهای عامل (مثلاً نوع کود و نوع نور) را به کادر “Fixed Factor(s)” اضافه کنید.
  5. تنظیمات اضافی:
    • برای بررسی تأثیر متقابل، روی دکمه “Model…” کلیک کنید.
    • در پنجره باز شده، گزینه “Full factorial” را انتخاب کنید تا تأثیر متقابل بین عوامل نیز بررسی شود.
    • بر روی “Continue” کلیک کنید.
  6. تنظیمات خروجی:
    • برای مشاهده نتایج، روی دکمه “Post Hoc…” کلیک کنید (اگر نیاز به آزمون‌های پس‌زمینه دارید) و آزمون‌های مناسب (مثل Tukey یا Bonferroni) را انتخاب کنید.
    • همچنین می‌توانید بر روی “Options…” کلیک کرده و گزینه “Descriptive statistics” و “Estimates of effect size” را انتخاب کنید تا اطلاعات بیشتری دریافت کنید. سپس بر روی “Continue” کلیک کنید.
  7. اجرای آزمون:
    • پس از تنظیم تمام گزینه‌ها، روی “OK” کلیک کنید تا آزمون اجرا شود.
  8. تفسیر نتایج:
    • پس از اجرای آزمون، نتایج در پنجره Output نمایش داده می‌شود.
    • به دنبال جدول ANOVA بگردید. در این جدول، مقادیر F و p-value برای هر عامل و همچنین برای تأثیر متقابل نمایش داده می‌شود.
    • اگر مقدار p کمتر از 0.05 باشد، می‌توانید فرضیه صفر را رد کرده و نتیجه‌گیری کنید که حداقل یکی از میانگین‌ها متفاوت است.

نکات مهم:

  • بررسی فرضیات: قبل از تفسیر نتایج، حتماً فرضیات تحلیل واریانس (توزیع نرمال و همگنی واریانس) را بررسی کنید.
  • گزارش نتایج: در گزارش نتایج، حتماً مقدار F، p-value و اندازه اثر (Effect Size) را ذکر کنید.

نرم افزارهای تحلیل متن MaxQDA و NVivo: مقایسه، راهنمای استفاده و اهمیت تحلیل متن در پژوهش‌های علوم انسانی

نوشته

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

نوشته

آیا تحقیق پس‌رویدادی محدودیت‌هایی دارد که باید در نظر گرفته شوند؟

نوشته

تبدیل و جایگزینی اعداد انگلیسی به فارسی در نرم افزار ورد Word ویژه پایان نامه و مقاله نویسی

نوشته

تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

تفاوت تحلیل مسیر با معادلات ساختاری چیست؟

پاسخ دهید

تفاوت تحلیل مسیر با معادلات ساختاری چیست؟

تحلیل مسیر و معادلات ساختاری دو روش آماری هستند که برای بررسی روابط بین متغیرها استفاده می‌شوند، اما هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. در ادامه به تفاوت‌های اصلی این دو روش پرداخته می‌شود:

1. تعریف و هدف

  • تحلیل مسیر (Path Analysis): این روش به بررسی روابط مستقیم و غیرمستقیم بین متغیرهای مختلف می‌پردازد. تحلیل مسیر معمولاً برای مدل‌سازی روابط بین متغیرهای مستقل و وابسته به کار می‌رود و به صورت یک شبکه از روابط نشان داده می‌شود.
  • معادلات ساختاری (Structural Equation Modeling – SEM): این روش پیچیده‌تر است و علاوه بر تحلیل مسیر، می‌تواند شامل متغیرهای پنهان (Latent Variables) باشد. SEM به محققان این امکان را می‌دهد که مدل‌های پیچیده‌تری را با استفاده از داده‌های مشاهده شده و پنهان بسازند.

2. نوع متغیرها

  • تحلیل مسیر: معمولاً بر روی متغیرهای مشاهده شده (Observed Variables) تمرکز دارد و روابط بین آن‌ها را بررسی می‌کند.
  • معادلات ساختاری: می‌تواند شامل متغیرهای پنهان باشد که به صورت غیرمستقیم از متغیرهای مشاهده شده استنتاج می‌شوند. این متغیرها به محققان این امکان را می‌دهند که مفاهیم نظری را که به راحتی قابل اندازه‌گیری نیستند، مدل‌سازی کنند.

3. پیچیدگی مدل

  • تحلیل مسیر: مدل‌های آن معمولاً ساده‌تر هستند و بیشتر بر روی روابط بین متغیرها تمرکز دارند.
  • معادلات ساختاری: می‌تواند مدل‌های بسیار پیچیده‌تری را شامل شود و به محققان این امکان را می‌دهد که چندین رابطه همزمان را بررسی کنند و تأثیرات متقابل متغیرها را مدل‌سازی کنند.

4. آزمون فرضیات

  • تحلیل مسیر: فرضیات معمولاً به صورت ساده‌تری آزمون می‌شوند و تکیه بر روابط مستقیم و غیرمستقیم دارد.
  • معادلات ساختاری: می‌تواند به آزمون فرضیات پیچیده‌تری بپردازد و به محققان این امکان را می‌دهد که مدل‌های نظری خود را با داده‌ها مقایسه کنند.

5. تجزیه و تحلیل داده‌ها

  • تحلیل مسیر: معمولاً از رگرسیون چندگانه برای تحلیل استفاده می‌کند.
  • معادلات ساختاری: از تکنیک‌های پیشرفته‌تری مانند تحلیل واریانس-کواریانس (Covariance Analysis) استفاده می‌کند.

نتیجه‌گیری

به طور خلاصه، تحلیل مسیر یک روش ساده‌تر برای بررسی روابط بین متغیرها است، در حالی که معادلات ساختاری ابزاری پیچیده‌تر و جامع‌تر برای مدل‌سازی روابط بین متغیرهای مشاهده شده و پنهان به شمار می‌رود. انتخاب بین این دو روش بستگی به اهداف تحقیق، نوع داده‌ها و پیچیدگی مدل مورد نظر دارد.

پس معادلات ساختاری دارای دو بخش اندازه گیری و ساختاری هست، حال اگر بیاییم از مدل معادلات ساختاری بخش اندازه گیری را حذف کنیم ، بخش تحلیل میر می ماند.

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

منوها در SPSS

پاسخ دهید

در SPSS میتوان اکثر دستورها را از طریق این منوهای موجود در نوار منو اجرا کرد. به همین دلیل به شرح مفصل‌تر این منو‌ها می‌پردازیم.

منوی File : هدف دستورهای منوی File کار با پرونده‌ها(فایل ها) است. پرکاربردترین دستورها در این منو به ترتیب عبارتند از :

گزینه New برای ایجاد فایل جدید، گزینه Open بازکردن فایل‌های موجود، گزینه های Save و Save as برای ذخیره فایل ها ، گزینه Print برای چاپ و گزینه Exit برای خروج از برنامه SPSS

منوی Edit: این منو امکان انجام انواع ویرایش اطلاعات همانند پاک کردن(Clear)، حذف کردن(Delete) ، کپی(Copy)، بریدن (Cut) و چسباندن(Paste) و… را فراهم می‌آورد و در جستجوی داده یا متن نیز به کار می‌رود.

منوی View: با استفاده از گزینه های این منو، می‌توان آرایش پنجره SPSS را تنظیم کرد. برای نمایش یا پنهان‌سازی قسمت‌هایی از پنجرهSPSS که در منوی View آمده اند، به وسیله گذاشتن یا برداشتن علامت انتخاب در کنار گزینه مربوطه عمل میکنیم.

منوی Data: این منو دارای دستورهایی برای کار با متغیرها است. این دستورها شامل تعریف ویژگی متغیرها(Define variable properties)، مرتب سازی متغیرها(Sort) ، کار با الگوها، رفتن به مورد خاص، ترکیب و جمع کردن پرونده‌ها یا فایلهای مختلف (Merge Files) و وزن دهی به موردها (Weight cases) است.

منوی (Transform): از دستورهای منوی Transform برای محاسبه متغیر جدید بر اساس متغیرهای موجود و استفاده از توابع ریاضی و آماری مختلف (Computer)، کدگذاری مجدد داده‌ها (Record)، جایگزینی مقادیر گمشده (Replace Missing Values) و… استفاده میشود.

منوی Analyze: کلیه پردازش های آماری از طریق این منو صورت می‌پذیرد. در فصول آتی به شرح این منو خواهیم پرداخت.

منوی Direct Marketing: این منو دارای روش های مختلفی برای بررسی پژوهش‌های بازاریابی است . مواردی چون ویژگی های جمعیت شناختی پاسخ دهندگان، بخش بندی بازار و … در این منو قرار دارد.

منوی Graphs: این منو حاوی دستورهایی برای ترسیم نمودارها ، و یرایش آن‌ها است.

منوی Utilities: در این منو از طریق دستور Utilities شناسنامه متغیرهای پرونده، استخراج می‌شود و یک سری قابلیت ها همچون اطلاعات راجع به متغیرها و فایل ها، و همچنین تعیین و تعریف مجموعه های متغیرها در این منو وجود دارد.

منوی Windows: از دستورهای این منو برای فعال کردن پنجره خاص و کوچک کردن صفحه کاربرگ استفاده میشود.

منوی Help: این منو امکان استفاده از راهنمای نرم افزار SPSS را فراهم می‌سازد. از طریق این منو میتوان به اینترنت وصل شد و راهنمایی‌های لازم را دریافت کرد.

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

نوشته

آنچه باید درباره ی زیره سیاه کرمانی بدانید

نوشته

سندروم بازماندگان محیط کار چیست؟

نوشته

کاربرد هوش مصنوعی در آموزش چیست؟

نوشته

رسمیت در سازمان: اهمیت، عوامل تأثیرگذار و راهکارها

نوشته

تحلیل آماری statistical analysis

معادلات ساختاری Structural Equation Modeling یا ( SEM)

پاسخ دهید

معادلات ساختاری Structural Equation Modeling یا ( SEM)

معادلات ساختاری (Structural Equation Modeling یا SEM) یک روش آماری پیشرفته است که برای تحلیل روابط پیچیده بین متغیرها استفاده می‌شود. این روش به محققان این امکان را می‌دهد که مدل‌های نظری خود را به صورت کمی آزمون کنند و روابط بین متغیرهای مشاهده‌پذیر و پنهان را بررسی نمایند.

در ادامه به برخی از جنبه‌های کلیدی معادلات ساختاری اشاره می‌کنم:

1. تعریف و کاربرد:

معادلات ساختاری به محققان این امکان را می‌دهد که روابط بین متغیرهای مستقل و وابسته را به صورت همزمان مدل‌سازی کنند.

این روش معمولاً در علوم اجتماعی، روانشناسی، بازاریابی و سایر رشته‌ها برای بررسی تأثیرات و روابط پیچیده بین متغیرها استفاده می‌شود.

2. اجزای اصلی:

متغیرهای مشاهده‌پذیر: متغیرهایی که به‌طور مستقیم اندازه‌گیری می‌شوند (مانند نمرات آزمون، نظرسنجی‌ها).

متغیرهای پنهان: متغیرهایی که به‌طور مستقیم قابل اندازه‌گیری نیستند و معمولاً از طریق متغیرهای مشاهده‌پذیر استنباط می‌شوند (مانند نگرش‌ها یا رضایت).

3. مدل‌سازی:

مدل اندازه‌گیری: نشان‌دهنده روابط بین متغیرهای پنهان و متغیرهای مشاهده‌پذیر است.

مدل ساختاری: نشان‌دهنده روابط بین متغیرهای پنهان است.

4. مزایا:

امکان بررسی روابط چندگانه و پیچیده بین متغیرها.

توانایی مدل‌سازی متغیرهای پنهان و مشاهده‌پذیر.

قابلیت آزمون مدل‌های نظری و مقایسه آن‌ها با داده‌های تجربی.

5. مراحل انجام SEM:

توسعه مدل نظری: تعیین متغیرها و روابط بین آن‌ها.

جمع‌آوری داده‌ها: انجام نظرسنجی یا جمع‌آوری داده‌های تجربی.

تحلیل داده‌ها: استفاده از نرم‌افزارهای آماری مانند AMOS، LISREL یا Mplus برای تحلیل داده‌ها و آزمون مدل.

ارزیابی مدل: بررسی تناسب مدل با داده‌ها و اصلاح آن در صورت نیاز.

6. چالش‌ها:

نیاز به حجم نمونه بزرگ برای دستیابی به نتایج معتبر.

پیچیدگی در تفسیر نتایج و روابط بین متغیرها.

حساسیت به فرضیات مدل و نیاز به تأیید آن‌ها.

معادلات ساختاری ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و بررسی روابط بین متغیرها است و می‌تواند به محققان در درک بهتر از پدیده‌های پیچیده کمک کند.

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

خواص درمان گیاه ریحان

نوشته

تحلیل فرایندی (Process Analysis)

نوشته

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

نوشته

این ادویه همه فن حریف آسپیرین گیاهی برای جلوگیری از لخته شدن عروق خونی‌ است

نوشته

دانلود  پاورپونت روش تحقیق، آمار و پایان نامه نویسی

روش های بررسی نرمال بودن توزیع داده ها و شرایط استفاده از هر روش چیست؟

پاسخ دهید

روش های بررسی نرمال بودن توزیع داده ها و شرایط استفاده از هر روش چیست؟

3 روش اصلی برای بررسی نرمال بودن توزیع داده ها وجود دارد: روش های دیداری و آزمون های آماری [1][2][4].

روش‌های بصری: این روش‌ها شامل ایجاد یک هیستوگرام یا نمودار Q-Q از داده‌های شما و مقایسه آن با توزیع عادی است. هیستوگرام به شما امکان می دهد ببینید که آیا داده ها از یک منحنی زنگی شکل پیروی می کنند یا خیر، در حالی که نمودارهای Q-Q چندک های داده های شما را با چندک های یک توزیع نرمال مقایسه می کنند [4].

روش های بصری نقطه شروع خوبی هستند، اما می توانند ذهنی باشند و ممکن است برای مجموعه داده های کوچک قابل اعتماد نباشند.

2- روش توصیفی : در این روش چولگی و کشیدگی بررسی می شود. اگر تعداد افراد نمونه ی آماری بالاست پیشنهاد می شود در مقاله و پایان نامه ی خود از این روش استفاده کنید.

3- روش استنباطی آماری: این‌ها آزمون های رسمی‌تری هستند که از محاسبات آماری برای تعیین اینکه آیا داده‌های شما احتمالاً از توزیع نرمال آمده‌اند یا خیر، استفاده می‌کنند.

چندین تست نرمال بودن مختلف وجود دارد که هر کدام نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. برخی از آزمون های رایج عبارتند از آزمون شاپیرو-ویلک، آزمون کولموگروف-اسمیرنوف و آزمون اندرسون-دارلینگ [2][6].

انتخاب آزمون به اندازه مجموعه داده شما و سایر عوامل بستگی دارد [3][5].

منابع:

از کدام آزمون استفاده کنیم:
آزمون Shapiro-Wilk: این ارزیابی می کند که آیا یک مجموعه داده از توزیع نرمال پیروی می کند [1، 2، 3، 4، 5، 6]. این یک مقدار p را برای نشان دادن احتمال غیرعادی بودن داده ها ارائه می دهد. مقادیر p کوچکتر (معمولاً 0.05 ≤) نشان دهنده رد نرمال بودن است.
این آزمون‌ها برای بررسی مفروضات سایر روش‌های آماری استفاده می‌شوند، نه مستقیماً بر روی خود داده‌های مقیاس لیکرت.

تست کولموگروف-اسمیرنوف (K-S): این یکی دیگر از تست های نرمال بودن است اما ممکن است قدرت کمتری نسبت به تست Shapiro-Wilk برای نمونه های کوچکتر داشته باشد [3].

کولموگروف-اسمیرنوف (K-S) برای داده های لیکرت و حجم نمونه بالای 30 نفر مناسب نیست و نتیجه گمراه کننده می دهد.بدین منظور پیشنهاد می شود از چولگی و کشیدگی استفاده کنید.
تست اندرسون-دارلینگ: این یک نوع تست K-S است که وزن بیشتری بر انحرافات در انتهای توزیع می‌گذارد [3].
انتخاب آزمون مناسب به عوامل مختلفی بستگی دارد، اما در این منابع شرایط خاصی برای هر آزمون ذکر نشده است. به طور کلی توصیه می شود که با یک آمارگیر مشورت کنید یا به منابع پیشرفته تر برای راهنمایی های عمیق مراجعه کنید.

تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

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

پاسخ دهید

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

رگرسیون خطی ساده یک تکنیک آماری است که برای مدل سازی رابطه بین دو متغیر پیوسته استفاده می شود [1، 2، 5]. تخمین می زند که متغیر وابسته (نتیجه) به طور متوسط در پاسخ به تغییرات متغیر مستقل (پیش بینی کننده) چقدر تغییر می کند.

در اینجا خلاصه ای از نحوه تفسیر نتایج آورده شده است:

شیب: این مقدار جهت و قدرت رابطه خطی را نشان می دهد. شیب مثبت به این معنی است که متغیر وابسته با افزایش متغیر مستقل افزایش می یابد و برعکس برای شیب منفی [3]. هر چه شیب تندتر باشد، ارتباط قوی تر است.
R-squared: این آمار نشان دهنده نسبت واریانس در متغیر وابسته است که توسط متغیر مستقل توضیح داده شده است [2، 4]. R-squared بالاتر نشان دهنده تناسب بهتر برای مدل است.
P-value: این مقدار اهمیت شیب را آزمایش می کند. مقدار p پایین (معمولا زیر 0.05) نشان می دهد که رابطه مشاهده شده به دلیل شانس بعید است [4].
مهم است که پیش از تفسیر نتایج، مفروضاتی مانند خطی بودن و نرمال بودن خطاها را در نظر بگیرید [1، 6].

منابع

[1] Simple Linear Regression | An Easy Introduction & Examples [Scribbr]: https://www.scribbr.com/statistics/simple-linear-regression/ [2] Linear Regression • Simply explained [DATATAB]: https://datatab.net/tutorial/linear-regression [3] How to Interpret P-values and Coefficients in Regression Analysis [Statistics By Jim]: https://statisticsbyjim.com/regression/interpret-coefficients-p-values-regression/ [4] Interpreting Regression Output | Introduction to Statistics [JMP]: https://www.jmp.com/en_ca/statistics-knowledge-portal/what-is-regression/interpreting-regression-results.html [5] Simple Linear Regression – Statistics Resources – NU Library [resources.nu.edu]: https://resources.nu.edu/statsresources/simplelinear [6] Simple Linear Regression in SPSS, Including Interpretation [EZ SPSS]: https://ezspss.com/simple-linear-regression-in-spss-including-interpretation/pen_spark

 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

درود بر شما کاربر محترم و بزرگوار، به عرض می رساند امروزه هزینه های نگهداری و ارتقای سایت بالا می باشد، لذا جهت ادامه فعالیت مجبور شدیم در بعضی از جاها تبلیغ بگذاریم. لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید تا بتوانیم خدمات بهتری ارائه دهیم. مطمئن باشد هیچ مشکلی برای شما پیش نخواهد آمد. با تشکر. ،

طبقه بندی انواع آزمون ها را بر اساس نوع متغیر

نوشته

معرفي نرم افزار آموس يا اي موس (Amos)

نوشته

معرفی نرم افزار Spss

نوشته

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

نوشته

بخش روش شناسی پژوهش در فصل سوم چیست و چگونه نوشته می شود؟

نوشته

تحلیل داده های آماری

تفسیر ضریب همبستگی پیرسون و شرایط استفاده از آن چیست؟

پاسخ دهید

تفسیر ضریب همبستگی پیرسون و شرایط استفاده از آن چیست؟

تعریف و محاسبه:
طبق دایره المعارف اندازه گیری و آمار، ضریب همبستگی پیرسون از تقسیم کوواریانس دو متغیر بر حاصل ضرب انحراف معیار آنها محاسبه می شود.

ضریب همبستگی پیرسون ضریب همبستگی پیرسون (r) یک معیار آماری پرکاربرد برای ارزیابی قدرت و جهت رابطه خطی بین دو متغیر پیوسته است [1، 2، 3، 4، 5]. از -1 تا +1 متغیر است، که در آن:

+1 یک رابطه خطی مثبت کامل را نشان می دهد (با افزایش یک متغیر، متغیر دیگر به نسبت افزایش می یابد).
-1 یک رابطه خطی منفی کامل را نشان می دهد (با افزایش یک متغیر، متغیر دیگر به نسبت کاهش می یابد).
0 نشان دهنده عدم وجود رابطه خطی است.
با این حال، در نظر گرفتن شرایط استفاده موثر از پیرسون r مهم است:

نرمال بودن مشترک: داده های هر دو متغیر باید به طور مشترک به طور عادی توزیع شوند [1، 6]. یعنی توزیع هر متغیر به صورت جداگانه و توزیع ترکیبی آنها باید نرمال باشد.
خطی بودن: رابطه بین متغیرها باید خطی باشد [2، 3]. باید یک روند مستقیم وجود داشته باشد، نه یک الگوی منحنی یا چرخه ای.
نقاط پرت: وجود نقاط پرت می تواند به طور قابل توجهی بر مقدار r تأثیر بگذارد. ضروری است که قبل از تفسیر نتایج، موارد پرت را بررسی کرده و به آنها رسیدگی کنید [1، 6].
اگر این شرایط برآورده نشود، ضرایب همبستگی جایگزین ممکن است برای تحلیل رابطه بین متغیرهای شما مناسب تر باشد.

منابع :

[1] Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation https://journals.lww.com/anesthesia-analgesia/fulltext/2018/05000/correlation_coefficients__appropriate_use_and.50.aspx [2] A guide to appropriate use of Correlation coefficient in medical research https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3576830/ [3] Pearson Correlation Coefficient ~ Guide & Examples https://www.bachelorprint.com/statistics/pearson-correlation-coefficient/ [4] Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation ResearchGate: https://www.researchgate.net/publication/323388613_Correlation_Coefficients_Appropriate_Use_and_Interpretation [5] Pearson Correlation Coefficient (r) | Guide & Examples Scribbr: https://www.scribbr.com/statistics/pearson-correlation-coefficient/ [6] Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29481436/

 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

درود بر شما کاربر محترم و بزرگوار، به عرض می رساند امروزه هزینه های نگهداری و ارتقای سایت بالا می باشد، لذا جهت ادامه فعالیت مجبور شدیم در بعضی از جاها تبلیغ بگذاریم. لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید تا بتوانیم خدمات بهتری ارائه دهیم. مطمئن باشد هیچ مشکلی برای شما پیش نخواهد آمد. با تشکر. ،

شاخص هاي برازش مدل معادلات ساختاري

نوشته

0 تا ۱۰۰ خرید سرور مجازی

نوشته

نرم افزار لیزرل و انجام مدلسازی معادلات ساختاری با آن

نوشته

روش ها و مراحل انتخاب صحیح آزمون آماری

نوشته

کدگذاری در روش گراندد تئوری

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

پاسخ دهید

گروه بندی و توصیف آزمون های پارامتریک و ناپارامتریک برای بررسی رابطه بین متغیرها
آزمون‌های پارامتریک برای بررسی رابطه بین متغیرها، ویژگی‌های پارامتری خاصی از داده‌ها مانند نرمال بودن و واریانس‌های برابر را فرض می‌کنند. در اینجا چند آزمون پارامتریک رایج مورد استفاده قرار می گیرد:

ضریب همبستگی پیرسون: رابطه خطی بین دو متغیر پیوسته را اندازه گیری می کند. قدرت و جهت رابطه را از -1 (همبستگی منفی کامل) تا +1 (همبستگی مثبت کامل) ارزیابی می کند.

رگرسیون خطی ساده: رابطه بین یک متغیر وابسته و یک متغیر مستقل را بررسی می کند. شیب و قطع رابطه خطی را تخمین می زند و اهمیت رابطه را ارزیابی می کند.

رگرسیون خطی چندگانه: رگرسیون خطی ساده را برای بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته و چند متغیر مستقل گسترش می دهد. ضرایب متغیرهای مستقل را تخمین زده و اهمیت آنها را در پیش بینی متغیر وابسته ارزیابی می کند.

تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA): برابری میانگین ها را در چندین گروه یا دسته آزمایش می کند. این ارزیابی می کند که آیا ارتباط معنی داری بین یک متغیر مستقل طبقه بندی و یک متغیر وابسته پیوسته وجود دارد یا خیر.

از سوی دیگر، آزمون های ناپارامتریک بر فرضیات دقیق در مورد توزیع داده های اساسی تکیه نمی کنند. آنها اغلب زمانی استفاده می‌شوند که داده‌ها مفروضات پارامتریک را نقض می‌کنند یا هنگام برخورد با داده‌های معمولی یا غیرعادی توزیع شده‌اند. در اینجا چند آزمون ناپارامتریک متداول برای بررسی رابطه بین متغیرها آورده شده است:

همبستگی رتبه- ترتیب اسپیرمن: رابطه یکنواخت بین دو متغیر را ارزیابی می کند. قدرت و جهت رابطه را بر اساس رتبه‌بندی داده‌ها، به جای مقادیر واقعی اندازه‌گیری می‌کند.

همبستگی رتبه کندال: همبستگی رتبه بین دو متغیر را اندازه گیری می کند، مشابه همبستگی اسپیرمن. با این حال، ضریب همبستگی کندال بر اساس تعداد جفت‌های همخوان و ناسازگار در داده‌ها است.

آزمون Chi-Square: ارتباط بین دو متغیر طبقه بندی را بررسی می کند. تعیین می کند که آیا تفاوت معنی داری بین فرکانس های مشاهده شده و مورد انتظار در جدول احتمالی وجود دارد یا خیر.

آزمون U Mann-Whitney: توزیع یک متغیر پیوسته را بین دو گروه مستقل مقایسه می کند. این ارزیابی می کند که آیا میانه های دو گروه به طور قابل توجهی متفاوت است یا خیر.

آزمون Kruskal-Wallis: آزمون Mann-Whitney U را برای مقایسه توزیع های یک متغیر پیوسته در بیش از دو گروه مستقل گسترش می دهد.

در هنگام انتخاب آزمون مناسب برای بررسی رابطه بین متغیرها، توجه به ماهیت داده ها، سؤال تحقیق و مفروضات هر آزمون مهم است. توصیه می شود در صورت نیاز هنگام انجام تحلیل های آماری با کارشناس آماری ما در سایت rava20.ir مشورت کنید. (کلیک)

 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

درود بر شما کاربر محترم و بزرگوار، به عرض می رساند امروزه هزینه های نگهداری و ارتقای سایت بالا می باشد، لذا جهت ادامه فعالیت مجبور شدیم در بعضی از جاها تبلیغ بگذاریم. لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید تا بتوانیم خدمات بهتری ارائه دهیم. مطمئن باشد هیچ مشکلی برای شما پیش نخواهد آمد. با تشکر. ،

گیاهان دارویی برای کاهش فشار خون

نوشته

روش های بصری سازی در مکس کیو دی ای MAXQDA

نوشته

کاربردیترین کلمه ضروری برای مکالمه روزمره انگلیسی

نوشته

برای تقویت استخوان چه بخوریم؟/ ۱۱ منبع غذایی مهم دریافت کلسیم

نوشته

توانایی های هوش مصنوعی جمینی Gemini

انجام پژوهش کیفی - تحلیل آماری - پژوهش - کیفی - کمی - کامپیوتر

تحلیل واریانس (ANOVA) چیست؟

پاسخ دهید

تحلیل واریانس (ANOVA) چیست؟

تحلیل واریانس یا به اختصار ANOVA، یک روش آماری برای بررسی تفاوت میانگین بین دو یا چند گروه است [1, 2, 4, 5]. این روش با تجزیه واریانس کل داده‌ها به دو بخش واریانس بین گروهی و واریانس درون گروهی، این کار را انجام می‌دهد [1, 6].

اگر واریانس بین گروهی به طور قابل توجهی از واریانس درون گروهی بیشتر باشد، نشان می‌دهد که میانگین گروه‌ها از نظر آماری با هم متفاوت هستند [2, 5].

به بیان ساده‌تر، ANOVA به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا بین مقادیر میانگین چند گروه، تفاوت‌های آماری معناداری وجود دارد یا خیر [4].

منابع

  1. Investopedia – Analysis of Variance (ANOVA) Explanation, Formula, and Applications: https://www.investopedia.com/terms/a/anova.asp
  2. Spotfire – Analysis of Variance (ANOVA): A Statistical Tool for Mean Comparison: https://www.spotfire.com/glossary/what-is-analysis-of-variance-anova
  3. Wikipedia – Analysis of variance: https://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance
  4. Qualtrics – What is ANOVA (Analysis Of Variance) Testing?: https://www.qualtrics.com/experience-management/research/anova/
  5. Analytics Vidhya – ANOVA: Complete guide to Statistical Analysis & Applications: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/01/anova-analysis-of-variance/
  6. Britannica – ANOVA | Definition & Facts: https://www.britannica.com/topic/variance-analysis-statistics

journal.umpr.ac.id/index.php/bjop/article/download/1916/1932

تحلیل آماری متغیر تعدیل‌کننده (Moderator Variable)

نوشته

تحلیل تم یا تحلیل مضمون چیست؟

نوشته

چند وب سایت مهم برای مرور ادبیات علمی (مبانی نظری و پژوهشی متغیرها)

نوشته

تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

نوشته

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

نوشته

 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

درود بر شما کاربر محترم و بزرگوار، به عرض می رساند امروزه هزینه های نگهداری و ارتقای سایت بالا می باشد، لذا جهت ادامه فعالیت مجبور شدیم در بعضی از جاها تبلیغ بگذاریم.
لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید تا بتوانیم خدمات بهتری ارائه دهیم. مطمئن باشد هیچ مشکلی برای شما پیش نخواهد آمد.
با تشکر.
،

درود بر شما کاربر محترم و بزرگوار، به عرض می رساند امروزه هزینه های نگهداری و ارتقای سایت بالا می باشد، لذا جهت ادامه فعالیت مجبور شدیم در بعضی از جاها تبلیغ بگذاریم.
لطفاً با کلیک بر روی لینک های زیر از ما حمایت کنید تا بتوانیم خدمات بهتری ارائه دهیم. مطمئن باشد هیچ مشکلی برای شما پیش نخواهد آمد.
با تشکر.
،