بایگانی دسته: آموزش Spss اس پی اس اس

تحلیل آماری statistical analysis

آزمون همبستگی کندال (Kendall rank correlation coefficient)

پاسخ دهید

آزمون همبستگی کندال

آزمون همبستگی کندال (Kendall rank correlation coefficient) درجه شباهت بین دو مجموعه از رتبه های داده شده به یک مجموعه از اشیاء را ارزیابی می کند. در آمار، ضریب همبستگی رتبه‌ای کندال که به تای کندال مشهور است و با حرف یونانی تای نمایش داده‌می‌شود یک آماره ناپارامتری است که برای سنجش همبستگی آماری میان دو متغیر تصادفی به کار می‌رود. آزمون تا نیز برای سنجش میزان پیوستگی میان دو متغیر استفاده می‌شود.

آزمون همبستگی کندال به تعداد وارونگی‌های جفت اشیا بستگی دارد که برای تبدیل یک مرتبه به مرتبه دیگر مورد نیاز است.برای انجام این کار، هر مرتبه رتبه با مجموعه ای از تمام جفت اشیاء نشان داده می شود (به عنوان مثال، [a,b] و [b,a] دو جفت هستند که اشیاء a و b را نشان می دهند) و مقدار ۱ یا ۰ به این جفت اختصاص داده می شود که ترتیب آن با نحوه ترتیب این دو شی مطابقت داشته باشد یا مطابقت نداشته باشد. این طرح کدگذاری مجموعه ای از مقادیر باینری را ارائه می دهد که سپس برای محاسبه ضریب همبستگی پیرسون استفاده می شود.

فرمول محاسبه ضریب همبستگی کندال

T=۲Sn(n−۱)T=2Sn(n-1)

در فرمول آزمون همبستگی کندال که در بالا آمده، n حجم نمونه مورد بررسی می باشد.مقدار S از مجموع اختلاف ui (تعداد داده هایی که بعد از داده ی مورد نظر قرار گرفته و بیشتر از آن است) و vi (تعداد داده هایی که بعد از داده ی مورد نظر قرار گرفته و کمتر از آن است) بدست می آید :

S=∑i=۱ndi=∑i=۱n(ui−vi)S=∑i=1ndi=∑i=1n(ui-vi)

-از آنجایی که مخرج آزمون همبستگی کندال کسر تعداد انتخاب‌های زوج‌ها از بین n مشاهده است، همیشه از صورت بزرگتر است. پس ضریب همبستگی کندال از ۱ کوچکتر و از ۱- بزرگتر است.

-اگر همه زوج‌ها با هم هماهنگ باشند مقدار ضریب همبستگی کندال برابر است با ۱.

-اگر همه زوج‌ها ناهماهنگ باشند ضریب همبستگی کندال برابر است با ۱-.

-اگر X و Y‌ مستقل باشند، انتظار داریم که ضریب همبستگی کندال نیز برابر با ۰ باشد.

آموزش آزمون همبستگی کندال در SPSS

برای انجام آزمون همبستگی کندال، ابتدا داده ها را در نرم افزار SPSS وارد می کنید. سپس مسیر زیر را دنبال کنید:

Analyze > Correlate > Bivariate

تمامی شرایط همانند آزمون اسپیرمن است، با این تفاوت که در قسمت –Correlation Coefficients– گزینه KENDALL’S TAU B را انتخاب می کنید.

منبع: towardsdatascience برگرفته از مدیر آماری

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

نوشته

نحوه نوشتن فصل چهارم پایان نامه و تحلیل داده ها

نوشته

آزمون فریدمن (Friedman Test)

نوشته

درگیری تحصیلی : عوامل، تأثیرات و راهکارهای مدیریت آن

نوشته

ضریب مسیر (ضریب بتا) در تحلیل رگرسیون

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

ضریب همبستگی رتبه ای اسپیرمن چیست؟ و چه کاربردی دارد؟

پاسخ دهید

ضریب همبستگی رتبه ای اسپیرمن چیست؟ و چه کاربردی دارد؟

ضریب همبستگی رتبه ای اسپیرمن که به نام اسپیرمن rho یا ضریب همبستگی اسپیرمن نیز شناخته می شود، یک آماره ناپارامتریک است که قدرت و جهت رابطه یکنواخت بین دو متغیر را ارزیابی می کند. برخلاف ضریب همبستگی پیرسون که رابطه خطی را اندازه گیری می کند، همبستگی اسپیرمن بر ترتیب رتبه داده ها متمرکز است.

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

در اینجا توضیحی در مورد همبستگی رتبه- ترتیب اسپیرمن و استفاده از آن در تجزیه و تحلیل آماری آورده شده است:

تعریف و محاسبه:
همبستگی رتبه- ترتیب اسپیرمن با ارزیابی رابطه بین رتبه‌های مشاهدات زوجی محاسبه می‌شود. مراحل محاسبه rho اسپیرمن به شرح زیر است:

مشاهدات هر متغیر را به طور جداگانه، از کمترین به بالاترین رتبه بندی کنید.
با میانگین‌گیری رتبه‌هایی که به مشاهدات هم‌پیوسته اختصاص داده می‌شود، رتبه‌هایی را به آن‌ها اختصاص دهید.
تفاوت بین رتبه های جفت مشاهدات مربوطه را محاسبه کنید.
مربع هر تفاوت
مجموع مجذور تفاوت ها را محاسبه کنید.
از فرمول برای محاسبه ضریب همبستگی رتبه- ترتیب اسپیرمن (rho) استفاده کنید.

تفسیر:
ضریب همبستگی اسپیرمن ρ، بین -1 و +1 است. تفسیر ضریب همبستگی به صورت زیر است:

اگر ρ نزدیک به 1+ باشد، نشان دهنده یک رابطه یکنواخت قوی و مثبت بین متغیرها است. با افزایش رتبه یک متغیر، رتبه متغیر دیگر نیز افزایش می یابد.
اگر ρ نزدیک به ۱- باشد، نشان دهنده یک رابطه یکنواخت قوی و منفی بین متغیرها است. با افزایش رتبه یک متغیر، رتبه متغیر دیگر کاهش می یابد.
اگر ρ نزدیک به 0 باشد، یک رابطه یکنواخت ضعیف یا بدون رابطه بین متغیرها را نشان می دهد.
استفاده در تجزیه و تحلیل آماری:
همبستگی مرتبه- مرتبه اسپیرمن در تحلیل های آماری مختلف از جمله:

ارزیابی رابطه بین دو متغیر زمانی که داده ها مفروضات آزمون های پارامتریک را نقض می کنند، مانند زمانی که داده ها به طور معمول توزیع نمی شوند یا زمانی که رابطه خطی نیست.
بررسی ارتباط بین داده های ترتیبی یا رتبه بندی شده، در جایی که مقادیر اندازه گیری دقیق در دسترس نیست اما ترتیب یا موقعیت نسبی نقاط داده مشخص است.
مقایسه رتبه بندی یا ترتیب متغیرها در گروه ها یا شرایط مختلف.
تعیین سازگاری یا توافق بین دو مجموعه رتبه بندی یا رتبه بندی.
شناسایی نقاط پرت بالقوه یا مشاهدات تأثیرگذار در داده ها.
همبستگی مرتبه-رتبه اسپیرمن ابزار ارزشمندی برای تجزیه و تحلیل داده‌هایی است که با مفروضات آزمون‌های پارامتریک مطابقت ندارند یا زمانی که رابطه بین متغیرها به جای مقادیر عددی دقیق، با ترتیب رتبه‌بندی بهتر است.

Sources:

Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2014). Statistics for the Behavioral Sciences. Cengage Learning.
Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications.
Sullivan, L. M. (2017). Essentials of Biostatistics in Public Health. Jones & Bartlett Learning.
Warner, R. M. (2013). Applied Statistics: From Bivariate Through Multivariate Techniques. SAGE Publications.

ساده ترین روش کاهش حجم فایل Pdf بدون افت کیفیت

نوشته

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

نوشته

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

نوشته

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

نوشته

نحوه نوشتن فصل چهارم پایان نامه و تحلیل داده ها

 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)

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

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

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

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

تحلیل آماری statistical analysis

آزمون‌های مقایسه گروه ها :

پاسخ دهید

آزمون t مستقل: برای مقایسه میانگین دو گروه مستقل استفاده می شود.
آزمون تی زوجی: برای مقایسه میانگین‌های دو گروه مرتبط، مانند اندازه‌گیری‌های قبل و بعد از یک گروه استفاده می‌شود.
آنالیز واریانس (ANOVA): برای مقایسه میانگین های بیش از دو گروه استفاده می شود.
آزمون های ناپارامتریک برای مقایسه دو گروه:

آزمون مجموع رتبه ویلکاکسون: برای مقایسه میانه های دو گروه استفاده می شود.
آزمون U Mann-Whitney: برای مقایسه توزیع های دو گروه استفاده می شود و می تواند به عنوان جایگزینی برای آزمون رتبه-جمع ویلکاکسون استفاده شود.
آزمون Kruskal-Wallis: برای مقایسه توزیع های بیش از دو گروه استفاده می شود و معادل ناپارامتری ANOVA یک طرفه است.
آزمون فریدمن: برای مقایسه توزیع های بیش از دو گروه مرتبط استفاده می شود و معادل ناپارامتری آنالیز واریانس دوطرفه است.
لطفاً توجه داشته باشید که اینها تنها چند نمونه از آزمون های رایج در هر دسته هستند و انتخاب آزمون مناسب به نوع داده ها، فرضیات آزمون و شرایط مطالعه بستگی دارد. توصیه می شود در صورت نیاز هنگام انجام تحلیل های آماری با کارشناس آماری ما در سایت rava20.ir مشورت کنید. (کلیک)

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

نوشته

امنیت روانی : اهمیت، عوامل مؤثر و راهکارهای بهبود

نوشته

دسته‌بندی روش‌های تحقیق بر اساس هدف :

نوشته

نحوه بررسی و رتبه بندی افراد بر اساس علاقه ی آن ها به چند چیز (مثلا رشته های ورزشی) ؟

نوشته

آزمون های پارامتریک برای مقایسه

 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)

شرایط استفاده از آزمون های پارامتریک چیست؟

پاسخ دهید

شرایط استفاده از آزمون های پارامتریک چیست؟

آزمون های پارامتریک بر چندین فرض در مورد داده ها تکیه دارند [1، 2، 3، 5، 6]:

توزیع نرمال: داده ها در هر گروه باید به طور معمول توزیع شوند، که اغلب به عنوان “منحنی زنگ” نامیده می شود [1، 2، 6].
واریانس های مساوی: واریانس (گسترش) داده ها در هر گروه باید مشابه باشد [2، 5].
استقلال: نقاط داده باید مستقل از یکدیگر باشند، به این معنی که یک مشاهده روی دیگری تأثیر نمی گذارد [3].
بدون نقاط پرت: داده ها نباید دارای نقاط پرت شدیدی باشند که نتایج را منحرف کند [2].
مهم است که این فرضیات را قبل از استفاده از آزمون های پارامتریک بررسی کنید. اگر مفروضات برآورده نشوند، آزمون های ناپارامتریک ممکن است گزینه مناسب تری باشد [4].

Sources

  1. GraphPad – Assumptions for Parametric Tests https://www.statology.org/parametric-tests-assumptions/
  2. Statology – The Four Assumptions of Parametric Tests https://www.graphpad.com/support/faq/how-do-i-evaluate-if-my-data-meet-necessary-assumptions-before-applying-parametric-tests/
  3. Bookdown – Chapter 10 Assumptions of Parametric Tests https://bookdown.org/home/tags/guide/
  4. ScienceDirect – Parametric Test https://www.sciencedirect.com/topics/medicine-and-dentistry/parametric-test
  5. Health Knowledge – Parametric and Non-parametric tests for comparing two or more groups https://www.healthknowledge.org.uk/public-health-textbook/research-methods/1b-statistical-methods/parametric-nonparametric-tests
  6. Towards Data Science – Parametric Tests — the t-test https://www.sciencedirect.com/topics/medicine-and-dentistry/parametric-test

 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

آزمون های ناپارامتریک برای مقایسه

پاسخ دهید

آزمون های ناپارامتریک برای مقایسه

آزمون‌های ناپارامتریک روش‌های آماری هستند که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها زمانی که مفروضات آزمون‌های پارامتریک، مانند توزیع نرمال داده‌ها برآورده نمی‌شوند، استفاده می‌شوند [5]. آنها به جای اعداد خام، رتبه ها یا ترتیب نقاط داده را تجزیه و تحلیل می کنند.

در اینجا چند تست ناپارامتریک متداول برای مقایسه وجود دارد:

مقایسه دو گروه:
آزمون علامت: برای داده های زوجی (وابسته) با مقیاس های ترتیبی یا اسمی مناسب است [6].
آزمون من ویتنی U: برای مقایسه دو گروه مستقل با داده های ترتیبی استفاده می شود ([6)].
مقایسه سه یا چند گروه:
آزمون کروسکال-والیس: معادل ناپارامتریک آنالیز واریانس یک طرفه که برای مقایسه سه یا چند گروه مستقل با داده های ترتیبی استفاده می شود [1].
انتخاب آزمون ناپارامتریک مناسب بسته به نوع داده ها (ترتیبی، اسمی) و تعداد گروه های مورد مقایسه مهم است.

Sources

  1. Boston University – Nonparametric Tests: https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/mph-modules/bs/bs704_nonparametric/bs704_nonparametric_print.html
  2. Health Knowledge – Parametric and Non-parametric tests for comparing two or more groups: https://www.healthknowledge.org.uk/public-health-textbook/research-methods/1b-statistical-methods/parametric-nonparametric-tests
  3. National Institutes of Health – Nonparametric statistical tests for the continuous data: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4754273/
  4. Stats Exchange – Non-parametric test for comparing means of 2 or more dependent variables in r: https://stats.stackexchange.com/questions/620764/non-parametric-test-for-comparing-means-of-2-or-more-dependent-variables-in-r
  5. Statistics By Jim – Nonparametric Tests vs. Parametric Tests: https://statisticsbyjim.com/hypothesis-testing/nonparametric-parametric-tests/
  6. Corporate Finance Institute – Nonparametric Tests: https://corporatefinanceinstitute.com/resources/data-science/nonparametric-tests/

 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

انواع آزمون های پارامتریک و ناپارامتریک

پاسخ دهید

انواع آزمون های پارامتریک و ناپارامتریک

طبقه بندی کامل آزمون های پارامتیرک و ناپارامتریک

آزمون‌های پارامتریک و ناپارامتریک را بر اساس نوع متغیر و هدف آزمون می‌توان به طور کامل طبقه‌بندی کرد. در زیر، لیستی از آزمون‌های پارامتریک و ناپارامتریک به تفکیک دسته‌ها آورده شده است:

آزمون‌های پارامتریک:

آزمون میانگین:

آزمون t-Student: برای مقایسه میانگین دو گروه مستقل.
آزمون t-Student وابسته: برای مقایسه میانگین دو گروه وابسته.
آزمون تیمفر: برای مقایسه میانه دو گروه مستقل.
آزمون تیمفر وابسته: برای مقایسه میانه دو گروه وابسته.
آزمون ANOVA (Analysis of Variance): برای مقایسه میانگین بیش از دو گروه.
آزمون تحلیل واریانس چند متغیره: برای مقایسه میانگین‌های چند گروه با تأکید بر تأثیر همزمان چند متغیر مستقل.
آزمون همبستگی و رابطه:

آزمون همبستگی پیرسون: برای بررسی رابطه خطی بین دو متغیر پیوسته.
آزمون همبستگی سپیرمن: برای بررسی رابطه ترتیبی بین دو متغیر.
آزمون رگرسیون خطی: برای بررسی رابطه بین متغیرها و پیش‌بینی مقدار یک متغیر بر اساس متغیرهای دیگر.
آزمون توزیع و فراوانی:

آزمون توزیع نرمال: برای بررسی توزیع جمعیت آزموده شده با توزیع نرمال.
آزمون chi-square: برای مقایسه توزیع فراوانی دو متغیر.
آزمون کولموگروف-اسمیرنوف: برای بررسی توزیع دو نمونه و بررسی تطابق با توزیع مشخص.
آزمون‌های ناپارامتریک:

آزمون مد و رتبه:

آزمون رتبه ویلکاکسون: برای مقایسه توزیع دو گروه مستقل با داده‌های پیوسته یا گسسته.
آزمون رتبه من-ویتنی: برای مقایسه توزیع دو گروه مستقل با داده‌های پیوسته.
آزمون رتبه سیگند: برای بررسی تطابق توزیع فراوانی با یک توزیع مشخص.
آزمون توزیع و فراوانی:

آزمون کوکس-من: برای مقایسه میانه دو گروه مستقل.
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.
آزمون تطابق و توزیع بدون فرض:

آزمون کی‌ساد: برای مقایسه فراوانی دو متغیر.
آزمون لوون: برای بررسی تفاوت میانه دو گروه مستقل.
آزمون همبستگی رنک سپیرمن: برای بررسی رابطه ترتیبی بین دو متغیر.
آزمون کنتور: برای بررسی تفاوت میانه‌های بیش از دو گروه.
این لیست تعدادی از آزمون‌های معروف و رایج را در هر دسته شامل می‌شود. برای استفاده دقیق‌تر و متناسب با شرایط و مسائل خاص، توصیه می‌شود به منابع آماری معتبر و متخصصان آماری مراجعه کنید. همچنین، لازم به ذکر است که این فهرست ممکن است با پیشرفت تحقیقات و روش‌های آماری جدید تغییر کند.

رمز گذاری روی فایل های ورد،پاورپوینت و اکسل

نوشته

طبقه بندی انواع آزمون ها را بر اساس نوع متغیر

نوشته

نحوه بررسی و رتبه بندی افراد بر اساس علاقه ی آن ها به چند چیز (مثلا رشته های ورزشی) ؟

نوشته

جدولی سادە برای انتخاب آزمون آماری مناسب

نوشته

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

چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم

تحلیل کلاسیک چیست؟

پاسخ دهید

تحلیل کلاسیک چیست؟

تحلیل کلاسیک که به آن آمار فراوان گرا نیز گفته می شود، رویکردی پرکاربرد برای تحلیل آماری است که بر نظریه احتمال تکیه دارد [3]. بر روی آزمایش فرضیه ها و برآورد پارامترهای جمعیت بر اساس نمونه ها تمرکز دارد [2] [4].

در اینجا برخی از ویژگی های کلیدی تحلیل کلاسیک آورده شده است:

بر توزیع احتمال تکیه می کند: آمار کلاسیک فرض می کند که داده ها از یک توزیع احتمال خاص (مثلاً توزیع نرمال) پیروی می کنند [4].
آزمون فرضیه: یک فرضیه صفر (بدون اثر) و یک فرضیه جایگزین (یک اثر وجود دارد) را فرموله می‌کند و سپس از آزمون‌های آماری برای تعیین اینکه آیا شواهد از رد فرضیه صفر حمایت می‌کنند استفاده می‌کند [2].
برآورد: پارامترهای جمعیت (به عنوان مثال، میانگین، انحراف معیار) را از نمونه ها برآورد می کند [5].
تحلیل کلاسیک یک رویکرد اساسی در آمار است و هنوز به طور گسترده برای کاربردهای مختلف استفاده می شود [5].

تحلیل کلاسیک در آمار به مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌های آماری اطلاق می‌شود که برای تحلیل داده‌ها و استنباط درباره جمعیت از آن‌ها استفاده می‌شود. این روش‌ها بر اساس فرضیات کلاسیک آماری مانند فرضیه‌های نرمالیته داده‌ها، استقلال داده‌ها و توزیع نمونه‌ها توسعه یافته‌اند. تحلیل کلاسیک در آمار به طور گسترده در طراحی آزمایش‌ها، تحلیل داده‌ها و استنباط آماری استفاده می‌شود.

تحلیل کلاسیک در آمار شامل مفاهیم و ابزارهایی مانند میانگین، واریانس، ضریب همبستگی، آزمون فرضیه، رگرسیون، تحلیل واریانس (ANOVA) و غیره است. این روش‌ها و تکنیک‌ها بر اساس فرضیاتی از جمعیت و نمونه‌برداری توسعه یافته‌اند و اغلب از توزیع نرمال برای تبیین و توصیف داده‌ها استفاده می‌کنند.

تحلیل کلاسیک در آمار به عنوان روش مبتنی بر فرضیه‌های آماری، معمولاً در صورتی کاربرد دارد که شرایط فرضیه‌های کلاسیک برقرار باشند. این شرایط شامل استقلال داده‌ها، نرمالیته داده‌ها و همبستگی ثابت بین متغیرها می‌شوند. در صورتی که این فرضیه‌ها برقرار نباشند، روش‌های دیگری مانند روش‌های آماری غیرپارامتریک مورد استفاده قرار می‌گیرند.

استفاده از تحلیل کلاسیک در آمار به عنوان یک روش معمول و متداول برای تحلیل داده‌ها و استنباط اطلاعات از جمعیت مورد استفاده قرار می‌گیرد. با این حال، باید توجه داشت که این روش‌ها معمولاً به فرضیات خاصی نیاز دارند و باید این فرضیات را بررسی و اعتبارسنجی کرد تا نتایج به درستی تفسیر شوند.

تحلیل

نوشته

تحلیل محتوای کتاب های درسی با تکنیک ویلیام رومی

نوشته

صنایع تبدیلی صنعت قارچ کدامند؟

نوشته

منظور از گویه در پرسشنامه چیست؟

نوشته

تحلیل آماری پایان نامه

 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