...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
خوش آمدید این سایت دارای مجوز می باشد برای مشاهده مجوز ها پایین صفحه را مشاهده فرمائید.
نرم افزارهای مناسب برای تحلیل خوشه ای کدامند؟ بسته به نیازهای خاص و سطح تخصص شما، گزینه های نرم افزاری زیادی برای تجزیه و تحلیل خوشه ای موجود است. در اینجا چند نمونه هستند:
بستههای نرمافزاری آماری: R و Python گزینههای محبوبی برای تجزیه و تحلیل دادهها هستند و هر دو کتابخانههای مختلفی را برای تجزیه و تحلیل خوشهای ارائه میدهند [4] نرمافزار تجاری: بسیاری از شرکتها نرمافزار تجاری را ارائه میکنند که بهطور خاص برای تجزیه و تحلیل خوشهای طراحی شده است، مانند GeneMarker [6]. اینها می توانند کاربرپسندتر از بسته های نرم افزاری آماری باشند، اما ممکن است گران تر نیز باشند [1]. نرمافزار صفحهگسترده: تجزیه و تحلیل خوشهای معمولاً در نرمافزار صفحهگسترده مانند مایکروسافت اکسل ساخته نمیشود، اما ممکن است افزونههایی در دسترس باشند که این قابلیت را ارائه میدهند [3] در نهایت، بهترین نرم افزار برای شما به نیازها و ترجیحات خاص شما بستگی دارد.
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.
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.
،
تجزیه و تحلیل خوشه ای یک روش آماری است که برای سازماندهی نقاط داده به گروه ها (به نام خوشه ها) بر اساس شباهت های آنها استفاده می شود [1][3:][4][5]. اشیاء درون یک خوشه نسبت به اشیاء در خوشه های مختلف به یکدیگر شباهت بیشتری دارند [2][6].
این تکنیک برای کشف الگوها یا ساختارهای پنهان در مجموعه داده های پیچیده مفید است [5].
تحلیل آماری پایان نامه در کم تر از 5 روز ! ویژه پایان نامه دکتری و کارشناسی ارشد
تحلیل آماری پایان نامه و مقالات علمی
آیا موعد تحویل پروپوزال، پایان نامه و یا دِدلاین مقاله تان نزدیک است؟
آیا با تحلیل آماری نتایج پایان نامه و مقاله خود به مشکل خورده اید؟
آیا برای تحلیل آماری پایان نامه و مقاله هزینه ی زیادی پرداخت کرده و نتیجه نگرفته اید؟!
آیا تحلیل آماری پایان نامه و مقاله شما را فرشود و کلافه کرده است!
اگر جواب این سوالات بلی است دست نگه دارید!
کافی است با ما تماس بگیرد و تا در کمترین زمان ممکن، با کیفیت ترین حالت و پایین ترین قیمت، مشکل شما را حل کنیم.
اگر هم اکنون این متن را میخوانید احتمالا استاد دانشگاه، محقق مراکز تحقیقاتی و یا دانشجوی دکترا یا کارشناسی ارشد هستید. مسلما شما در مراحل مختلف تحصیل آکادمیک برای تجزیه و تحلیل آماری پایان نامه، پروپوزال، مقاله و یا پروژههای تحقیقاتی نیاز به یک متخصص تحلیل آماری دارید.
اگر مهارت کافی در وارد نمودن اطلاعات، کدبندی و پایش آنرا ندارید و یا اینکه نمیدانید از کدام روش و چه نرم افزاری برای تجزیه و تحلیل اطلاعات خود استفاده نمایید، باید این را بدانید که تمامی این موارد به دانش زمینهای در حوزه روش تحقیق و آمار و نیز تجربه و تبحر کافی در استفاده از نرمافزارهای آماری برای تجزیه و تحلیل دادهها نیاز دارد.
تیم روا20 این نوید را به شما میدهد که برای تجزیه و تحلیل آماری پایان نامه، پروپوزال و مقاله خود بتوانید بدون هیچگونه اضطراب و نگرانی، متخصصین آماری را در کنار خود داشته باشید.
متخصصین ما در تمامی مراحل از ابتدای اجرای پژوهش و طراحی مطالعه، جمع آوری اطلاعات، نگارش پروپوزال و پایان نامه و تجزیه و تحلیل اطلاعات جمع آوری شده در کنار شما خواهند بود تا با خیال راحت بتوانید در مراحل مختلف آکادمیک خود موفق ظاهر شوید.
رسالت ما این است که به محققین، اساتید و دانشجویان داخل و خارج از کشور در ارتقا دانش، بهبود رزومه علمی و تحلیل آماری کمک نماییم و در شرایط مختلف خدمات متناسب با نیاز آماری آنها را برایشان فراهم آوریم.
هدف ما ارائه مشاوره و خدمات تحلیل آماری برای انجام یک تحقیق با کیفیت است. با استفاده از یک تحلیل آماری با کیفیت و متناسب با روشهای صحیح تجزیه و تحلیل میتوانید در وقت و هزینه خود صرفهجویی نموده و سریعتر به اهداف علمی خود برسید.
خدمات روا20
در روا20 خدمات مشاوره آماری، مشاوره در روش تحقیق، مشاوره در تعیین حجم نمونه و روش نمونه گیری، وارد نمودن اطلاعات در نرمافزارهای مختلف و نیز تجزیه و تحلیل آماری را به محققین، اساتید و دانشجویان داخل و خارج از کشور به منظور انجام پروژههای تحقیقاتی همانند پروپوزال، پرسشنامه، پایاننامه و مقالات علمی ارائه می گردد.
بدون هیچ نیازی به اینکه یک متخصص آمار باشید و یا کار با نرم افزارهای آماری را یاد داشته باشید. تنها نیاز است که پرسشنامه و یا دادهها و اطلاعات وارد شده به نرمافزار را برای ما ارسال نموده تا ما آنها را بر اساس اهداف و فرضیات مطالعه برای شما پایش نموده و آنالیز آماری مربوط با آن را برایتان انجام دهیم.
انجام تحلیل آماری پایان نامه، پروپوزال و مقالات علمی شما به وسیله متخصصین آماری خبره که دارای تجربه بیش از 20 سال در زمینه تجزیه و تحلیل هستند، انجام خواهد گرفت. تحلیل آماری و یا همان فصل4 نتایج شما به صورت کاملا تایپ شده به همراه فایل داده ها، خروجی نرم افزار، گزارش تحلیل شامل (آمار توصیفی و استنباطی ، توضیح و تفسیر نتایج آزمون ها، جداول، اشکال و نمودارهای مربوطه) ارائه خواهد گردید.
حوزه خدمات ارائه شده در وبسایت روا20 بسیار وسیع می باشد که عبارتند از :
مشاوره در نوشتن پایان نامه: مشاوره پایان نامه به ویژه برای نوشتن پروپوزال ، فصل های 1 ، 3، 4 و 5 که بسیار تخصصی و نیاز به مهارت خاص خود دارند.
پیشنهاد بسیار ویژه و ضروری: برای نوشتن پروپوزال و همچنین قبل از نوشتن فصل های 4 و 5 لازم است، تکلیف سوال ها / فرضیه ها ، متغیر ها و نقش آن ها در پژوهش / حجم و روش نمونه ی آماری ، ابزار استاندارد اندازه گیری و روش تحلیل داده های آماری 100 درصد و بدون هیچ گونه ابهامی مشخص شود و حتماً این موارد را به تأیید استاد راهنما برسانید و تا حد امکان یک نوشته یا صوت و … مبنی بر تأیید این موارد توسط وی را داشته باشید. چون هر گونه تغییر در آن ها شما را با چالش بزرگ روبرو خواهد کرد. سایر موارد پایان نامه و مقاله قابل ویرایش می باشد. اما برای ویرایش این موارد لازم است کل پژوهش بازنویسی و در آن تغییر ایجاد شود. لذا مواظب این قسمت ها باشید. بیشتر دانشجویان و محققان به این قسمت ها توجه نمی کنند. اینا مار خفته اند و ممکن است هر لحظه بیدار شوند و نیششان کشنده خواهد بود!
لذا ما در روا 20 سعی می کنیم برای دانشجو تا حد امکان این مشکلات پیش نیاید و کسانی که از ما در نوشتن پروپوزال کمک بگیرند، این مشکلات را در آتی نخواهند داشت. چون ما گربه را دم هجله می کشیم!
بنابراین در روند انجام یک پروپوزال از ابتدا متخصصین ما در مواردی همچون تعیین اهداف و فرضیات مطالعه، روش نمونهگیری و تعیین اندازه یا حجم نمونه، تعیین نوع مطالعه، مشخص نمودن ماهیت متغیرها و نگارش جدول متغیرها و نگارش بخش تحلیل آماری مطالعه به شما مشاوره خواهند داد.
تجزیه و تحلیل آماری پایان نامه : انجام تحلیل آماری مربوط به یک پژوهش ملزم به اجرای گام به گام مواردی همچون جمع آوری و شبیه سازی داده ها، پایش و کدگذاری اطلاعات و وارد کردن اطلاعات از پرسشنامه و یا چک لیست به نرمافزار، اجرای تحلیل در نرم افزار و انجام آمار توصیفی و استنباطی، نگارش بخش تحلیل آماری پایاننامه (فصل ۴) و تفسیر نتایج پایان نامه است که در روا20 تمامی مراحل فوق بسته به نیاز محقق قابل انجام است.
افراد زیادی هستند که تحلیل آماری انجام می دهند. اما کسی یا تیمی در این رابطه موفق هست که بتواند با انواع نرم افزارها کار کنید، کسانی که فقط با یکی دو مورد از نرم افزار ها کار می کنند، ممکن است شما را دچار مشکل کنند. چون دید وسیعی ندارند و وسعت دیدشان در قالب همین نرم افزار های محدود خواهد. امروز یک تحلیل گر آماری نه تنها با روش های کمی حتما باید با روش ها کیفی هم آشنایی داشته باشد. این را بدانید که spss نرم افزار بسیار قوی است ولی امروزه به تنهایی به هیچ وجه جوابگوی پژوهش گران نخواهد بود.
اگر دنبال تحلیل گر خوب هستید. حتما ابتدا ازش بپرسید که با انواع روش های تحلیل کیفی، کمی و آمیخته آشنایی دارد یا نه! تیم روا 20 امکان تحلیل را برای هر سه نوع تحلیل فراهم کرده است. ما تحلیل کمی را با نرم افزارهای spss , Amos , pls , excel , lisrel & … و فاز کیفی را با نرم افزارهای Maxqda , Nvivo و تحلیل آمیخته را با ترکیبی از این نرم افزارها انجام می دهیم.
تحلیل آماری مقالات : به دلیل اینکه در مقالات علمی تحلیلهای آماری باید به صورت جامع، خلاصه و محدودتر انجام گردد، نیاز به تجربه و تبحر کافی در انجام آنالیز آماری و نگارش آن است. متخصصین آماری در تیم روا20 در مورد تحلیل و چگونگی چینش جداول و نمودارها، نگارش نحوه نمونهگیری و تحلیل آماری در بخش موارد و روشها(Method)، تحلیل آماری و نگارش بخش نتایج(Result)، شبیه سازی اطلاعات مقاله و نیز ارائه و نگارش نتایج به زبان انگلیسی متناسب با مجلات انگلیسی زبان (ISI, PubMed, Scopus) به شما مشاوره خواهند داد.
مشاوره آماری جهت انجام آنالیز متناسب با دادهها : اگر محققی هستید که علاقهمندید خودتان تحلیل آماریتان را انجام دهید و تنها نیاز دارید بدانید از چه روش و تست آماری تجزیه و تحلیل دادهها باید انجام شود، متخصصین روا20 با توجه به ماهیت متغیرهای مربوطه، اهداف، فرضیات و عنوان مطالعه در این زمینه به شما مشاوره خواهند داد.
مشاوره آماری تحلیل انجام شده :اگر مشاور آماری یا استاد مشاور آمار مطالعه شما، تحلیل آماریتان را برایتان انجام داده است و شما برای دفاع پایان نامه و یا نظر داور یک مقاله نیاز دارید که آنالیز صورت گرفته را به صورت کامل متوجه شوید تا بتوانید ارائه مناسب و یا پاسخ مناسبی به داورد بدهید متخصصین روا20 به شما در مورد تحلیلهای انجام گرفته به صورت کامل مشاوره خواهند داد.
نگارش و تحلیل خروجی خام نرمافزار : در برخی موارد امکان دارد که مشاور آماری و یا استاد مشاور آماری پژوهش شما، خروجی تحلیلی نرمافزار را به صورت خام به شما تحویل داده است و شما نیاز دارید که این بخش به صورت کامل و جدولبندی شده به همراه نگارش استنباط این خروجی انجام شود. ما در روا20 پس از دریافت خروجی نرمافزار، تحلیل آن را به صورت کاملاً نگارش شده متناسب با بخش نتایج پایاننامه یا مقاله آماده خواهیم نمود.
تعیین روایی و پایایی ابزار مطالعه : قبل از شروع به جمعآوری اطلاعات در یک مطالعه یا پژوهش نیاز به بررسی متناسب و دقیق بودن ابزار و یا پرسشنامه مورد استفاده میباشد. ما در روا20 خدمات مربوط به بررسی روایی و پایایی انواع ابزار و پرسشنامه در مطالعات مختلف را ارائه میدهیم.
آموزش نرم افزار های آماری: تیم ما آموزش انواع نرم افزار ها را در سایت روا 20 و کانال آپارات آموزه 20 به صورت رایگان و بعضاً با قیمت بسیار پایین جهت استفاده محققین گرامی گذاشته است.
ارائه انواع پرسشنامه استاندارد: با توجه به تجربه بیش از 20 ساله دریافته ایم که پژوهشگران به ویژه پژوهشگران حوزه ی علوم انسانی در این خصوص مشکلات بسیاری دارند. در سال های اخیر سایت ها فایل فروشی به صورت بسیار زیادی و قارچ گونه بوجود آمده اند. هدف اغلب این سایت ها فروش فایل هست! در حالیکه پرسشنامه یک ابزار علمی است و باید تمامی موارد از جمله روش نمره گذاری، اعتبار سنجی، پایایی، روایی و منبع نویسی داخل و پایان متن کاملاً مشخص و به صورت علمی نوشته شده باشد و گرنه پژوهشگر را با چالش بزرگ مواجه خواهد کرد، اما فایل فروش ها به این موارد توجه نمی کنند و تقریباً هیچ یک از این موارد در فایل آن ها لحاظ نشده است، تیم روا20 برای حل این مشکل اقدام به تهیه و جمع آوری ، اعتبار سنجی و … پرسشنامه ها نموده و آن ها را در قالب فایل ورد و بدون هیچ گونه تبلیغ و یا مورد اضافه ای که باعث سردرگمی پژوهشگران به ویژه دانشجویان تازه کار درآورده است . فعلا این پرسشنامه ها در 3 برگه ارائه شد . به علت حساسیتی که روی این موضوع داریم فعلاً کار به کندی پیش می رود ولی در حال تکمیل هست. اگر شما پرسشنامه ای نیاز داشتید که در سایت نبود می توانید با ما تماس بگیرید و آن را سفارش دهید تا نسخه ی علمی و قابل استفاده آن را برایتان تهیه کنیم.
نکته مهم: از هر جایی به ویژه فایل فروش های فله ای برای پژوهشتان پرسشنامه نخرید و خودتان را از چاله به چاه نیندازید! از ما گفتن بود!
وارد نمودن داده ها و اطلاعات از پرسشنامه و یا چکلیست به نرم افزار : از آنجایی که وارد نمودن دادهها و اطلاعات به نرمافزارهای مختلف آماری نیاز به آشنایی با ماهیت متغیرها، نقش متغیرها، برچسب گذاری متغیرها، کدبندی اطلاعات و تعیین مقیاس متغیرها در یک مطالعه دارد، متخصصین خبره روا20 در این مهم شما را یاری خواهند نمود. خدمات وارد نمودن اطلاعات، کدگذاری، تعیین ماهیت و نقش متغیرها و نیز برچسب گذاری آنها در انواع نرمافزارهای آماری از جلمه Excell، SPSS و …. در روا20 قابل انجام است.”
تحلیل عاملی یک تکنیک آماری است که برای شناسایی عوامل زمینهای استفاده میشود که الگوها را در مجموعه بزرگی از متغیرها توضیح میدهند [1، 3، 4].
تصور کنید یک سری متغیر دارید که فکر می کنید ممکن است به هم مرتبط باشند، مانند قد، وزن، سایز کفش و بازو. تجزیه و تحلیل عاملی می تواند به شما کمک کند تعداد کمتری از عوامل زمینه ای مانند اندازه کلی بدن یا طول اندام را شناسایی کنید که روابط بین این متغیرها را توضیح می دهد [4].
با کاهش تعداد متغیرها به تعداد کمتری از عوامل، تحلیل عاملی می تواند داده های شما را ساده کرده و درک و تجزیه و تحلیل آن را آسان تر کند [3، 4].
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.
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.
،
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].
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.
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.
،
تحلیل استنباطی یعنی استفاده از داده ها و اطلاعات موجود برای رسیدن به نتایج و نتیجه گیری های قطعی و قابل اعتماد. در این روش، از داده های موجود برای استخراج قوانین و الگوهایی استفاده می شود که به ما اجازه می دهد برای مثال از یک نمونه کوچک داده، به یک نتیجه گیری کلی در مورد جامعه بزرگتری برسیم.
1. تحلیل رگرسیون: این روش برای بررسی رابطه بین دو یا بیشتر از متغیرها استفاده می شود. در این روش، متغیرهای مستقل بر روی متغیر وابسته تأثیر می گذارند.
2. تحلیل واریانس (ANOVA): این روش برای بررسی تفاوت های میان گروه ها استفاده می شود. در این روش، میانگین هر گروه با هم مقایسه می شود تا ببینیم آیا تفاوت معناداری بین آنها وجود دارد یا خیر.
3. تحلیل عاملی: در این روش، مجموعه ای از متغیرها به عنوان عوامل در نظر گرفته می شوند و تلاش می شود تا با بررسی رابطه بین این عوامل و متغیرهای وابسته، الگوهایی برای توصیف و پیش بینی رفتارها یا خصوصیات افراد یا گروه ها یافت شود.
4. تحلیل خوشه بندی: این روش برای گروه بندی داده ها و مشاهده شباهت ها و تفاوت های بین گروه ها استفاده می شود. در این روش، ابتدا داده ها بر اساس شباهت های آنها به یکدیگر، به گروه هایی تقسیم می شوند و سپس بررسی می شود که آیا تفاوت معناداری بین این گروه ها وجود دارد یا خیر.
5. تحلیل روابط عاملی: در این روش، تلاش می شود تا رابطه بین دو یا بیشتر از متغیرها را بررسی کرد. این روش به عنوان یک ابزار بسیار قوی در مطالعات علمی و روان شناسی مورد استفاده قرار می گیرد.
6. تحلیل علیت: در این روش، تلاش می شود تا رابطه علیتی بین دو یا بیشتر از متغیرها بررسی شود. این روش به عنوان یکی از ابزارهای اصلی برای ارزیابی تأثیر یک متغیر بر متغیر دیگر در مطالعات علمی شناخته شده است.
7. تحلیل مسیر: در این روش، تلاش می شود تا اثرات مستقیم و غیرمستقیم یک متغیر بر متغیر دیگر بررسی شود. این روش به عنوان یک ابزار قوی در مطالعات علمی و روان شناسی مورد استفاده قرار می گیرد.
8. تحلیل شبکه: در این روش، تلاش می شود تا روابط بین متغیرها را در قالب شبکه تحلیل کرد. این روش به عنوان یک ابزار بسیار قوی در مطالعات شبکه های اجتماعی و سیستم های پیچیده استفاده می شود.
9. تحلیل خوشه بندی: در این روش، تلاش می شود تا متغیرها به گروه هایی با ویژگی های مشابه تقسیم شوند. این روش به عنوان یک ابزار برای تجزیه و تحلیل داده های پیچیده و دسته بندی اطلاعات در مطالعات علمی و تجاری مورد استفاده قرار می گیرد.
10. تحلیل کلاسیک: این روش به عنوان یک روش تحلیل داده های ساده و معمولی شناخته شده است. در این روش، تلاش می شود تا متغیرها به صورت انفرادی بررسی شوند و تأثیر هر کدام بر متغیر دیگر بررسی شود. این روش در مطالعات کوچک و ساده مورد استفاده قرار می گیرد.
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.
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.
،
در تحلیل رگرسیون، ضریب بتا برای تفسیر ارتباط بین متغیرهای پیشبین و پاسخ استفاده میشود. تفسیر ضریب بتا به میزانی که یک واحد تغییر در متغیر پیشبین (متغیر مستقل) باعث تغییر در متغیر پاسخ (متغیر وابسته) میشود، صورت میگیرد.
در صورتی که ضریب بتا مثبت باشد، هر یک واحد افزایش در متغیر پیشبین باعث افزایش متغیر پاسخ در مقدار ضریب بتا میشود. به عنوان مثال، اگر ضریب بتا برابر با 0.5 باشد، این نشانگر است که هر واحد افزایش در متغیر پیشبین باعث افزایش نصف واحد در متغیر پاسخ میشود.
اگر ضریب بتا منفی باشد، هر یک واحد افزایش در متغیر پیشبین باعث کاهش متغیر پاسخ در مقدار ضریب بتا میشود. به عنوان مثال، اگر ضریب بتا برابر با -0.3 باشد، این نشانگر است که هر واحد افزایش در متغیر پیشبین باعث کاهش 0.3 واحد در متغیر پاسخ میشود.
ضریب بتا همچنین نشان میدهد که به چه اندازه تغییر متغیر پاسخ در واحدهای استاندارد تغییر میکند. مقدار مطلق ضریب بتا بزرگتر از 1 نشان میدهد که تغییر در متغیر پیشبین بر متغیر پاسخ با تغییر بیشتری همراه است. مقدار مطلق ضریب بتا کوچکتر از 1 نشان میدهد که تغییر در متغیر پیشبین با تغییر کمتری در متغیر پاسخ همراه است.
چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم
اهمیت ضریب بتا باید همراه با مقدار p-value مربوط به ضریب بتا در نظر گرفته شود. p-value اطلاعاتی درباره اهمیت آماری ضریب بتا ارائه میدهد. اگر p-value کمتر از سطح معناداری مشخص شده (معمولاً 0.05) باشد، ضریب بتا قابل قبول است و میتوان آن را به عنوان یک ارتباط معنادار بین متغیرهای پیشبین و پاسخ در نظر گرفت.
به طور کلی، تفسیر ضریب بتا نیازمند توجه به علت قرارگیری متغیرها در مدل رگرسیون، وجود متغیرهای دیگر و تفسیر کلیه ممتغیرهای مستقل و وابسته است. همچنین، در تفسیر ضریب بتا باید از توجه به مفهوم متغیرها و زمینه مورد مطالعه استفاده شود.
تحلیل داده های آماری با مناسبترین قیمت و کیفیت برتر!
با تجربهی بیش از 17 سال و ارائهی بهترین خدمات
مشاوره : پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری
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.
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.
،
در تحلیل رگرسیون، ضریب بتا یکی از پارامترهای مهم است که برای ارزیابی اثر یک متغیر مستقل (متغیر پیشبین) بر متغیر وابسته (متغیر پاسخ) استفاده میشود. ضریب بتا نشان دهنده تغییر متوسط متغیر پاسخ بر اثر یک واحد تغییر در متغیر پیشبین است، همچنین نشان دهنده جهت و قدرت ارتباط بین دو متغیر است.
بطور رسمی، ضریب بتا توسط مدل رگرسیون تخمین زده میشود. در یک مدل رگرسیون خطی ساده، ضریب بتا نشان دهنده تغییر متوسط متغیر پاسخ بر اثر یک واحد تغییر در متغیر پیشبین است. اگر ضریب بتا مثبت باشد، این نشانگر است که افزایش در متغیر پیشبین همراه با افزایش در متغیر پاسخ است. و اگر ضریب بتا منفی باشد، این نشانگر است که افزایش در متغیر پیشبین همراه با کاهش در متغیر پاسخ است.
چگونه فایل اکسل را غیر قابل ویرایش کنیم
مقدار ضریب بتا نیز نشان میدهد که به چه اندازه تغییر متغیر پاسخ در واحدهای استاندارد تغییر میکند. اگر ضریب بتا بزرگتر از 1 باشد، این نشانگر است که تغییر در متغیر پیشبین بر متغیر پاسخ با تغییر بیشتری همراه است. در صورتی که مقدار ضریب بتا کوچکتر از 1 باشد، تغییر در متغیر پیشبین با تغییر کمتری در متغیر پاسخ همراه است.
بنابراین، ضریب بتا به ما اطلاعاتی در مورد ارتباط بین متغیرهای پیشبین و پاسخ را میدهد و میتواند در تفسیر نتایج و پیشبینی مقادیر پاسخ براساس مقادیر پیشبین مفید باشد.
خلاصه: ضریب مسیر بیان کننده وجود رابطه علی خطی و شدت و جهت این رابطه بین دو متغیر مکنون است.
در حقیقت همان ضریب رگرسیون در حالت استاندارد است که ما در مدل های ساده تر رگرسیون ساده و چندگانه مشاهده می کردیم.
عددی بین 1- تا +1 است که اگر برابر با صفر شوند ، نشان دهنده ی نبود رابطه ی علی خطی بین دو متغیر پنهان است.
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.
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.
،
به متغیر تعدیل کننده گاهی متغیر مستقل فرعیگفته می شود.
متغیر تعدیلگر یک متغیر کمی یا کیفی است که جهت و قدرت رابطه متغیر مستقل و وابسته را تحت تاثیر قرار میدهد.
برای نمونه متغیر عزت نفس در بررسی رابطه فرسودگی شغلی و مدیریت زمان یک متغیر تعدیل کننده است.
حال در نظر بگیرید که اثر تعدیل گری عزت نفس منفی و معنی دار باشد باید به صورت زیر آن را تفسیر کنیم.
عزت نفس بر شدت تأثیر متغیرفرسودگی شغلی بر مدیریت زمان اثر منفی و معکوس دارد . لذا در افرادی که عزت نفس آن ها بالا هست، فرسودگی شغلی کمتر می تواند بر مدیریت زمان تأثیر بگذارد ولی در افرادی که عزت نفس آن ها پایین هست، فرسودگی شغلی بیشتر می تواند بر مدیریت زمان تأثیر بگذارد.
بنابراین عزت نفس ، رابطه فرسودگی شغلی و مدیریت زمان را تعدیل میکند.
انواع متغیر تعدیلکننده و روش محاسبه آن
بارون و کنی (۱۹۸۶) در مقاله خود چهار حالت گوناگون از وضعیت متغیر مستقل و تعدیلگر را به شرح زیر بررسی کردند:
حالت اول: متغیر مستقل و تعدیلگر هر دو از نوع طبقهای (اسمی-رتبهای) باشند.
حالت دوم: متغیر تعدیلگر از نوع طبقهای و متغیر مستقل پیوسته باشد.
حالت سوم: متغیر تعدیلگر پیوسته و متغیر مستقل از نوع طبقهای باشد.
حالت چهارم: هر دو متغیر تعدیلگر و مستقل پیوسته باشند.
در حالت اول برای مثال بخواهید نقش جنسیت را در تاثیر سمت سازمانی بر رضایت شغلی ارزیابی کنید در این حالت میتوانید از تحلیل واریانس دوراهه استفاده کنید.
حالت دوم بیشترین کاربرد را مطالعات مدیریت دارد. برای مثال بخواهید نقش جنسیت را در رابطه اعتماد و رضایت شغلی بسنجید. جنسیت یک متغیر طبقهای است و اعتماد و رضایت متغیرهای پیوسته میباشند. در این حالت میتوانید از روش محاسبه اثر تعدیلگر با رگرسیون خطی استفاده کنید.
برای محاسبه حالت سوم پیشنهادی ندارم زیرا رویه مرسومی نیست ولی برای حالت چهارم میتوانید از محاسبه متغیر تعدیلگر با روش رگرسیون هایس استفاده کنید.
متغیر تعدیلکننده و رگرسیون سلسلهمراتبی
رگرسیون سلسلهمراتبی یا ترتیبی این امکان را فراهم میآورد که تاثیر چند متغیر مستقل بر یک متغیر وابسته طی چند مرحله مشخص شود. از رگرسیون سلسلهمراتبی برای بررسی نقش متغیرهای تعدیلگر براساس رویه پیشنهادی بارون و کنی استفاده کرد.
اگر پرسشنامهای با طیف لیکرت استفاده میکنید تمامی سازههایی که توسط چندین گویه مورد سنجش قرار میگیرند باید به یک شاخص قابل مشاهده تبدیل میشوند. برای این کار میانگین گویههای سنجش آنها را محاسبه کنید.
برای بررسی روابط علی بین متغیرها به طور هماهنگ تلاش های زیادی در دهه اخیر صورت گرفته است. یکی از روش های امید بخش در این زمینه معادلات ساختاری یا تحلیل چند متغیری با متغیرهای پنهان است. از این روش تحت عنوان مدل علی و تحلیل انکوانام شده است. از طریق این روش می توان قابل پذیرش بودن مدل های نظری را در جامعه های خاص با استفاده از داده های همبستگی، غیر آزمایشی و آزمایشی تحلیل کرد. فرضیه مورد بررسی در یک مدل معادلات ساختاری، یک ساختار علی ویژه بین گروهی ا از متغیرهای غیرقابل مشاهده است. این متغیرها ها از طریق گروهی از متغیرهای آشکار اندازه گیری می شود یک مدل معادلات ساختاری کامل از دو جزء بوجود شده است:
الف) یک مدل ساختاری که ساختار علی خاصی را بین متغیرهای پنهان در نظر می گیرد و
ب) یک مدل اندازه گیری که روابطی را بین متغیرهای پنهان و متغیرهای آشکار تعریف می کند. هنگامی که داده های بدست آمده از نمونه مورد بررسی به صورت طیف همبستگی یا کواریانس در آید و توسط گروهی از معادلات رگرسیون تعریف شود، مدل را می توان با استفاده از نرم افزارهای مرتبط تحلیل کرد و نتایج آن را برای جامعه ای که نمونه از آن استخراج شده بدست آورد.
این تحلیل برآوردهایی از پارامترهای مدل (ضرایب مسیر و جملات خطا) و همچنین چند ویژگی برای خوب بودن نتایج بدست آمده فراهم می آورد. تخمین پارامترها و اطلاعات مربوط به خوب بودن تحلیل را می توان برای تغییرات احتمالی در مدل و آزمون دوباره مدل نظری مورد آزمون قرار داد
پایان نامه – مقاله نویسی
مقدمه
یکی از شیوه های تحلیل داده های آماری، تحلیل مسیر است که بیشتر با استفاده از رگرسیون چند متغیره انجام می گیرد. این روش برای تحلیل مدل های علی به کار گرفته می شود و مستلزم طرح مدلی به صورت نمودار علی است و در واقع رابطه علی را نشان می دهد و به ما کمک می کند بدانیم چه می خواهیم بگوییم. علاوه برآن تحلیل مسیر، شکلی از تحلیل رگرسیون عملی است که در آن برای حل کردن مسئله با تحلیل فرضیه های پیچیده، از نمودار مسیر استفاده می شود. تحلیل مسیر یکی از چندین تحلیل آماری است که تحت عنوان مدل معادلات ساختاری شناخته شده اند. این روش امکان تحلیل روابط علی بین دو یا چند متغیر را بوجود می آورد، که ممکن است به صورت مستقل، وابسته، گسسته یا پیوسته، پنهان یا آشکار و یا هر دو در یک معادله خطی به کار روند. تحلیل مسیر معمولا در تحقیقات اکتشافی و تحلیل های نظریه ثانویه بکار می رود. یک محقق می تواند گروهی از داده ها را برای بررسی روابط غیر قابل پیش بینی بین متغیرها تحلیل کند، خواه بطور مستقیم باشد، خواه غیر مستقیم، و به همین ترتیب از طریق مدل های گوناگون بهترین مدل را به دست آورد. همچنین می تواند نظریه ها را به وسیله برقراری ارتباط که پیش بینی شده اند یا مورد شک هستند تحلیل کند و از این طریق بهترین مدل را بدست آورد.
تحلیل چند متغیره تحلیل مسیر
تحلیل مسیر روش آماری به کار بردن ضرایب بتای استاندارد رگرسیون چند متغیرى در مدل هاى ساختاری است. هدف تحلیل مسیر به دست آوردن تخمین های کمى روابط علّى بین گروهی از متغیرهاست. ساختن یک مدل علّی الزاما به معنای وجود روابط علّی در بین متغیرهای مدل نیست بلکه این روابط علی بر اساس فرضیه های همبستگی و نظریه و پیشینه تحقیق استوار است. تحلیل مسیر به ما می گوید که کدام مسیر مهمتر و یا معنادارتر است.
ضرایب مسیر براساس ضریب استاندارد شده رگرسیون تحلیل مى شود. یک متغیر به صورت مجموعه ای از دیگر متغیرها در نظر گرفته مى شود و مدل رگرسیونى آن طرح مى شود. برای بدستآوردن تخمین های ضرائب اصلی مسیر کافی است هر متغیر وابسته (درونزا) به متغیرهائی که مستقیماً تحت تأثیر آن است برگردانده می شود.
به بیان دیگر برای تخمین های هر یک از مسیرهای مشخص شده، ضرائب استانداردشده رگرسیون (یا ضرائب مسیر) مورد محاسبه قرار می گیرد. این ضرائب از طریق ایجاد معادلههای ساختاری یعنی معادلههائی که ساختار روابط در نظر گرفته شده در یک مدل را معین میسازد به دست میآیند. تحلیل مسیر صرفًا بر روی متغیرهای دیده شده قابل انجام است.
مشروط کردن مدل نظری
برای ساختن یک مدل از طریق تحلیل مسیر، ده شرط بیان شده است که به کمک آنها، امکان تجزیه و تحلیل علّی فراهم میشود. درده شرط بحث، شده هفت شرط اول مدل نظری مناسبی را برای تجزیه و تحلیل و نتیجه گیری علّی ایجاد می کند
. بیان رسمی نظری در قالب مدل ساختاری ۲. وجود منطق نظری برای فرضیههای علّی ۳. مشخص نمودن نظم علّی ۴. مشخصنمودن مسیر روابط علّی ۵. نوشتن معادلات توابع ۶. معین نمودن مرزهای مدل ۷. ثابت بودن مدل ساختاری ۸. کاربردیکردن متغیرها ۹. تأیید تجربی معادلات کاربردی ۱۰. نتیجه گیری مدل ساختاری از طریق دادههای تجربی
اصول طرح نمودار مسیر
نبود حلقه ۲. نبود مسیر رفت و برگشت بین متغیرها ۳. حداکثر تعداد رابطه های اجازه داده شده بین متغیرهای درونی برابر با تعداد مسیرها در تحلیل مسیر یک متغیر ممکن است همزمان هم نقش متغیر مستقل و یا وابسته را داشته باشد . به عبارت دیگر یک متغیر در مدل علّی ممکن است نسبت به بعضی متغیرها مستقل و نسبت به بعضی دیگر وابسته باشد. برای جلوگیری از ابهام و سردرگمی به جای مستقل و وابسته از دو عنوان دیگر برای مشخص کردن نوع متغیرها در روش تحلیل مسیر استفاده می شود.
متغیر های درونی و بیرونی
کلیه متغیرهای موجود در یک مدل و الگوی علی دارای دو نوع اصلی است. نوع اول متغیر برونی است و نوع دوم متغیر درونی نام دارد. متغیر بیرونی متغیری است که هیچ تاثیری از سایر متغیرهای الگو و مدل طراحی شده قبول نمی کند. در حقیقت مقدار متغیر ببیرونی توسط بقیه متغیرهای درونی مدل مشخص نمی شود بلکه مقدار آن دربیرون از مدل مشخص می شود. متغیر درونی (وابسته) متغیری است که از حداقل یک متغیر دیگر در مدل و الگوی طراحی شده تاثیر می گیرد. مقدار متغیر وابسته توسط سایر متغیرهای درونی مدل مشخص می شود. بنابراین بر اساس تعریف یک متغیر نمی تواند همزمان هم وابسته و هم مستقل باشد. از نظر نموداری متغیر مستقل متغیری است که با هیچ فلشی نشان داده نمی شود در حالیکه متغیر وابسته متغیری است که حداقل یک فلش به سمت آن می رود و توسط یک فلش نشان داده می شود.
مسیر
مسیر در مدل علّی نشان دهنده تاثیر یک متغیر بر متغیر دیگر است. در تحلیل مسیر معمولا مسیر را با یک فلش جهت دار یک جهته که ازمتغیر مستقل به متغیر مربوطه وابسته رسم شده است نشان می دهند. نمایش تحلیل مسیر دارای یک نمایش ریاضی است که به صورت عمومی داده می شود. حرف i نشان دهنده متغیر مستقل حرف jنشان گر متغیر وابسته است و همواره اصل j>I برقرار است به عبارت دیگر I متغیر ی است که تحت تاثیر قرار می گیرد و j متغیری است که تاثیر می گذارد بر روی آن . پس مسیر فرضی ۴۱ pیعنی یک متغیر بر چهار متغیر دیگر موثر است یا این که متغیر یک متغیر مستقل و متغیرچهار متغیر وابسته است
جملات اشتباه
جمله اشتباه نشان دهنده میزانی از واریانس متغیر وابسته است که از سوی متغیرهای موثر بر آن تحلیل می شود بنابراین در یک مدل علّی به تعداد متغیرهای وابسته، جمله اشتباه وجود دارد. جمله اشتباه را معمولا با حرف e یا d نشان می دهند.
طراحی مدل مسیر
محقق بر اساس تحقیقات قبلی مشابه و دارای ارتباط شروع به انتخاب متغیرها و تعیین روابط علّی بین آنها بر اساس منطق تحلیلی و نظری می نماید. نتایج این مرحله ممکن است گروهی از فرضیه های مرتبط و منسجم باشد که معمولا از طریق طرح و یا مدل ریاضی بیان می شود. در تحقیقات علوم اجتماعی مدلهای مفهومی معمولا به شکل رسم کردن مدل و رسم نمودار بیان می شوند.
انواع مدلهای تحلیل مسیر
مدل متغیرهای مستقل : همان رگرسیون چندگانه است اما بین متغیرهای مستقل ۲. همبستگی برقرار نمی شود. ۳. مدل وابسته : مدل وابسته همانند مدل مستقل است با این تفاوت که بین برخی متغیرهای مدل رابطه وجود دارد. ۴. مدلهای دارای متغیر تعدیل کننده : حداقل یک متغیر تعدیل کننده بین دو متغیر دیگر قرارمی گیرد. ۵. مدلهای دارای متغیر میانجی : یک متغیر بر ارتباط بین دو متغیر دیگر اثر تعدیل کننده دارد. ۶. مدلهای یک طرفه :جهت فلشها به یک طرف بوده و برگشت به عقب ندارد یعنی همه مسیرها به یک سمت هستند. ۷. مدلهای دوطرفه : جهت فلشها و مسیرها دارای حرکت به طرف عقب بوده و یک حلقه درست می کند. این نوع مدلها در مطالعات علوم اجتماعی و جامعه شناسی زیاد استفاده نمی شود .
آزمون مدل نظری
برای تحلیل مدل نظری می توان از رگرسیون در نرم افزار اس پی اس اس و معادلات ساختاری در نرم افزارهایی مانند .. آموس و لیزرل استفاده نمود. در نرم افزار اس پی اس اس به تعداد متغیرهای وابسته باید از گزینه رگرسیون خطی چندگانه و یا ساده استفاده نمود. لیکن در نرم افزار آموس مدل نظری تحقیق به صورت یکجا تحلیل می شود
انواع رابطه بین متغیرها در نمودار تحلیل مسیر
دو روشی که یک متغیر مستقل ممکن است بر یک متغیر وابسته تأثیر بگذارد. ۱. اثر مستقیم: نشان دهنده یک اثر مستقیم متغیر x بر روی متغیر y است (x1 ® y ) 2. اثر غیر مستقیم: یک اثر غیرمستقیم متغیر x بر روی y از طریق یک متغیر مستقل دیگر.رابطه بین X و Y وقتى غیر مستقیم است که X علت Z است و Z نیز به نوبه خود در Y تاثیر می گذارد . بسیاری از پژوهشگران تمایل دارند اثر کلی یک متغیر را بر متغیر دیگر حساب کنند کنند این کار با استفاده از روش جمع اثر مستقیم با مجموع آثار غیرمستقیم آن به دست میآید. آثار غیرمستقیم از طریق حاصلضرب ضرائب هر مسیر بدست می آید : ۳. اثر نامشخص: رابطه بین X و Y وقتى نامشخص است که Z علت هر دو متغیر X و Y باشد. ۴. اثرات تبیین نشده: رابطه بین دو متغیر وقتى تبیین نشده است که هر دوى آنها مستقل بوده و بنابراین تبیین تغییر پذیرى بین آنها توسط مدل ما ممکن نباشد
بوجود آورندگان آزمون تحلیل مسیر
تحلیل مسیر در سال ۱۹۱۸ توسط سیول رایت طرح شد که تا سال ۱۹۲۰ مطالب بسیاری را در مورد آن نوشته است. و از آن زمان برای مدل سازی های پیچیده در زمینه روان شناسی، اقتصاد و جامعه شناسی به کار رفت
نوع آزمون تحلیل مسیر (توضیح علت پارامتریک ؛ ناپارمتریک و …)
آزمون تحلیل مسیر جزء آزمون های نرمال بحساب می آید دلایل آن به شرح زیر می باشد: ۱. هر یک از موارد مشاهده شده مستقل است، یعنی اینکه انتخاب یک مورد به انتخاب مورد دیگری وابسته نیست. ۲. واریانس متغیرها مساوی یا تقریبا مساوی است. ۳. توصیف متغیرها براساس مقیاس فاصله ای یا نسبی انجام می گیرد. ۴. توزیع نمره ها در جامعه نرمال یا نزدیک به توزیع نرمال است
شرایط استفاده از آزمون تحلیل مسیر (در مقیاس اسمی، ترتیبی و ..)
برخی از فرضیه های به کار گیری تحلیل مسیر به شرح زیر می باشد: ۱. کالین سفارش می کند که به ازای هر شاخص ( نه متغیر) در مدل حداقل ۱۰ مورد به محدوده نمونه اضافه باید کرد . در نظر گرفتن نسبت ۲۰ نمونه برای هر شاخص بسیار خوب است . ۲. مقیاس فاصله ای و نسبتی بودن برای متعیرهای مدل. اگر چه در مطالعات علوم اجتماعی از طیف لیکرت به مقدار زیادی استفاده می شود و این مقیاس رتبه ای است لیکن بسیاری از محققان مقیاس لیکرت را بصورت ، مقیاس فاصله ای در نظر می گیرند. ۳. وجود رابطه خطی بین متغیرهای مستقل با متغیر وابسته ۴. غیر همبسته بودن جملات اشتباه متغیرها . ۵. نرمال بودن داده ها و مشخص کردن آن با آزمون ۶. عدم وجود وابستگی چندگانه : وابستگی چندگانه زمانی ایجاد می شود که بین حداقل دو متغیر مستقل همبستگی زیادی وجود داشته باشد. ۷. تک بودن متغیرها : یک متغیر از ترکیب دو متغیر غیر اصلی بوجود آمده باشد و متغیرهای فرعی دارای رابطه دارای علامت مشابه با سایر متغیرها باشد. ۸. تجزیه همبستگی : همبستگی = اثرات مستقیم + اثرات غیرمستقیم
به کار گیری آزمون تحلیل مسیر
آزمون تحلیل مسیر امکان آزمون روابط علی بین دو یا چند متغیر رابوجود می آورد ، که ممکن است به صورت مستقل، وابسته، گسسته یا پیوسته، پنهان یا آشکار و یا هر دو در یک معادله دارای رابطه همبستگی به کار روند)
حل مثال با نرم افزار اس پی اس اس spss
به منظور بررسی رابطه بین سرمایه روانشناختی و مشغولیت تحصیلی با میانجی انگیزه پیشرفت در دانش آموزان دختر پایه اول متوسطه پژوهشی انجام گرفت که تعداد ۱۰۰ دانش آموز پسر پایه اول متوسطه به عنوان نمونه برای تحقیق انتخاب شدند و فرضیه های زیر مورد تحلیل قرار گرفت: فرضیه ۱. سرمایه روانشناختی بر انگیزه پیشرفت تاثیر مثبت دارد. فرضیه ۲. سرمایه روانشناختی بر مشغولیت تحصیلی تاثیر مثبت دارد. فرضیه ۳. انگیزه پیشرفت بر مشغولیت تحصیلی تاثیر مثبت دارد. فرضیه ۴. سرمایه روانشناختی از طریق انگیزه پیشرفت بر مشغولیت تحصیلی اتاثیر مثبت دارد. این روابط در الگوی پیشنهادی حاضر در نمودار ۱ نشان داده شده اند.
آموزش روش تحلیل مسیر در اس پی اس اس
همانگونه که نتایج جدول ۱ نشان می دهد، میانگین و انحراف معیار آزمودنی های کل نمونه (۱۰۰) به ترتیب در سرمایه روانشناختی (۱۴۵) و (۲۳.۳۴)، انگیزه پیشرفت (۴۵/۷۵) و (۶۳/۷) و مشغولیت تحصیلی (۷۳/۶۸) و (۲۹/۴۲) است.
میانگین و انحراف معیار هر یک از خرده شاخص های پنهان به طور مفصل در جدول ۱ ارائه شده است.
آموزش روش تحلیل مسیر در اس پی اس اس spss
رابطه همبستگی متغیرهای پژوهش در جدول ۲ نشان داده شده است.
آموزش روش تحلیل مسیر در اس پی اس اس spss
همانطور که نتایج جدول ۲ نشان می دهد، همه رابطه های همبستگی بین متغیرها در سطح ۰۱/۰ معنی دار هستند. این تحلیل های همبستگی نظریه ای در خصوص روابط دومتغیری بین متغیرهای پژوهش را ایجاد میکنند.
جهت آزمودن همزمان روابط درنظر گرفته شده در پژوهش حاضر، روش الگویابی معادلات ساختاری اجرا شده است. نمودار ۲ الگوی پایانی پژوهش حاضر و ضریب های مسیر در میان متغیرها را نشان می دهد.
آموزش روش تحلیل مسیر در اس پی اس اس spss
جدول ۳ الگوی ساختاری، مسیرها و ضریب های استاندارد آن ها در الگوی نهایی این پژوهش را نشان می دهد. جدول ۳ نشان می دهد که همه ضریب های مسیرهای مستقیم در الگوی نهایی معنی دار هستند.
آموزش روش تحلیل مسیر در اس پی اس اس spss
یافته های مربوط به فرضیه های الگوی پیشنهادی
در این بخش ابتدا مسیرهای مستقیم الگو و سپس یافته های مربوط به مسیرهای غیرمستقیم (به طور واسطه ای ) گزارش می شوند.
مسیرهای مستقیم الگوی مطرح شده
یافته های مربوط به فرضیه های مستقیم الگوی مطرح شده با توجه به نتایج جدول ۳ مورد بررسی قرار می گیرند:
فرضیه ۱. سرمایه روانشناختی بر انگیزه پیشرفت تاثیر مثبت دارد. سرمایه روانشناختی + انگیزه پیشرفت با توجه به جدول شماره ۳ ضریب مسیر سرمایه روانشناختی با انگیزه پیشرفت معنیدار می باشد (۲۵۵/۰ =β، ۰۰۳/۰ =Ƥ(. این نتیجه ، فرضیه ۱ را تأیید می کند.
فرضیه ۲. سرمایه روانشناختی بر مشغولیت تحصیلی تاثیر مثبت دارد. سرمایه روانشناختی + مشغولیت تحصیلی با توجه به جدول شماره ۳ ضریب مسیر سرمایه روانشناختی به مشغولیت تحصیلی معنی دار میباشد (۷۹۹/۰ =β، ۰۰۰۱/۰ =Ƥ(. این نتیجه ، فرضیه ۲ را تأیید می کند.
فرضیه ۳. انگیزه پیشرفت بر مشغولیت تحصیلی تاثیر مثبت دارد. انگیزه پیشرفت + مشغولیت تحصیلی با توجه به جدول شماره ۳ ضریب مسیر انگیزه پیشرفت به مشغولیت تحصیلی معنی دار می باشد (۲۱۲/۰ =β، ۰۰۴/۰ =Ƥ(. این نتیجه ، فرضیه ۳ را تأیید می کند.
مسیرهای غیرمستقیم الگوی مطرح شده
با توجه به مسیرهای غیرمستقیم مطرح شده به بررسی روابط تعدیل کننده متغیرهای مدل مطرح شده در پژوهش حاضر می پردازیم .
یافته های مربوط به روابط واسطه ای متغیرهای مطرح شده
در این بخش نتایج حاصل از آزمون فرضیه های مربوط به مسیرهای غیرمستقیم و تاثیرهای واسطه-ای بیان خواهند شد. در این پژوهش، ۱ فرضیه بر اساس وجود روابط غیرمستقیم است.
فرضیه ۴. سرمایه روانشناختی از طریق انگیزه پیشرفت بر مشغولیت تحصیلی تاثیر مثبت غیرمستقیم دارد.
برای تعیین معنی داری روابط واسطه ای، از بوت استراپ استفاده شده است. جدول ۴ نتایج حاصل از بوت استراپ در برنامه ماکرو، پریچر و هیز (۲۰۰۸) را در رابطه سرمایه روانشناختی و مشغولیت تحصیلی با میانجی گری انگیزه پیشرفت نشان می دهد.
آموزش روش تحلیل مسیر در اس پس اس اس spss
مطابق با جدول ۴ محدوده پایین محدوده اطمینان برای انگیزه پیشرفت به عنوان متغیر تعدیل کننده بین سرمایه روانشناختی و مشغولیت تحصیلی (۰۲۳۶/۰) و حد بالای آن (۱۳۶۶/۰) است.
محدوده اطمینان برای این محدوده اطمینان ۹۵ و تعداد نمونه گیری مجدد بوت استراپ ۲۰۰ است. با توجه به اینکه صفر بیرون از این محدوده اطمینان قرار می گیرد، این رابطه با واسطه معنی دار بوده و فرضیه ما مورد تأیید قرار می گیرد.
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.
ما در این سایت پرسشنامه های استاندارد (دارای روایی، پایایی، روش دقیق نمره گذاری ، منبع داخل و پایان متن ) ارائه می کنیم و همچنین تحلیل آماری کمی و کیفی رابا قیمت بسیار مناسب و کیفیت عالی و تجربه بیش از 17 سال انجام می دهیم. برای تماس به ما به شماره 09143444846 در شبکه های اجتماعی پیام بفرستید. ایمیلabazizi1392@gmail.com
تمامی حقوق مادی و معنوی این سایت متعلق به لنسرسرا و محفوظ است.
این سایت دارای مجوز می باشد