بایگانی دسته: آموزش آمار

تحلیل آماری عوامل دموگرافیک (جمعیت شناسی)

ضریب بتا چگونه در تحلیل رگرسیون تفسیر می‌شود؟

ضریب بتا چگونه در تحلیل رگرسیون تفسیر می‌شود؟

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
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!

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

منظور از گویه در پرسشنامه چیست؟

نوشته

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

نوشته

خواص درمان گیاه ریحان

نوشته

انجام تحلیل داده های کمی آماری با نرم افزار SPSS

نوشته

چگونه در اکسل نمودار خطی بکشیم

تحلیل آماری statistical analysis

ضریب مسیر (ضریب بتا) در تحلیل رگرسیون

ضریب مسیر (ضریب بتا) در تحلیل رگرسیون

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
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.

تحلیل محتوا چیست؟

نوشته

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

نوشته

چگونه قدرت تحمل اشتباه را در خودمان افزایش دهیم؟

نوشته

پرسشنامه شناسایی و اولویت بندی عکس العمل مردان و زنان در مقابل خشونت همسر

نوشته

آنچه باید درباره ی زیره سیاه کرمانی بدانید

 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

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

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

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

تحلیل عاملی تأییدی (CFA):

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

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

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

تحلیل عاملی اکتشافی (EFA):

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

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

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

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

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

تحلیل تم یا تحلیل مضمون چیست؟

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

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

فصل 6: آموزش انویوو

تجزیه و تحلیل آماری

آموزش هوش مصنوعی پایان نامه نویسی مقاله نویسی

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

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

تحلیل داده های آماری
پایان نامه – مقاله نویسی

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

تحلیل عاملی تأییدی (CFA):

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

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

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

تحلیل عاملی اکتشافی (EFA):

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

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

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

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

خدمات تخصصی پژوهش و تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره نگارش: تحلیل داده های آماری

ارائه و طراحی پرسشنامه های استاندارد

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام)

🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

🌐 وبلاگ 

💼کیفیت بالا، قیمت مناسب و خدماتی که به نیازهای شما پاسخ می‌دهند!

💼با ما همراه باشید و پروژه‌ی خود را به یک تجربه‌ی موفق تبدیل کنید.

 

 

تحلیل آماری statistical analysis

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

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

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

تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA):

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

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

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

نوشته

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

نوشته

مشاوره نگارش پروپوزال، پایان نامه، مقاله و تحلیل آماری

نوشته

تفاوت پژوهش کیفی و کمّی

نوشته

تحلیل آماری چیست؟

خدمات تخصصی پژوهش و تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره نگارش: تحلیل داده های آماری

ارائه و طراحی پرسشنامه های استاندارد

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام)

🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

🌐 وبلاگ 

💼کیفیت بالا، قیمت مناسب و خدماتی که به نیازهای شما پاسخ می‌دهند!

💼با ما همراه باشید و پروژه‌ی خود را به یک تجربه‌ی موفق تبدیل کنید.

 

 

تحلیل آماری statistical analysis

تحلیل آماری متغیر تعدیل‌کننده (Moderator Variable)

تحلیل آماری متغیر تعدیل‌کننده (Moderator Variable)

متغیر تعدیل‌کننده (Moderator Variable) متغیری است که به صورت مستقیم بر جهت یا میزان رابطه متغیرهای مستقل و وابسته می‌تواند تأثیر بگذارید .

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

اثرات این متغیر قابل مشاهده و اندازه‌گیری است.

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.

منبع: حبیبی، آرش؛ سرآبادانی، مونا. (۱۴۰۱). آموزش کاربردی SPSS. تهران: نارون.

نمره گذاری متغیر ها در Spss جمع نمرات یا میانگین نمرات؟

نوشته

تحلیل عاملی تاییدی چیست؟

نوشته

نرم افزار G*Power

نوشته

مدل معادلات ساختاری (Structural Equation Modeling) — مفاهیم، روش‌ها و کاربردها

نوشته

ضریب تعیین (تشخیص)

از سایت محصولات فیزیکی دارای تخفیف ویژه بازدید فرمایید. ورود به سایت

خدمات تخصصی پژوهش و تحلیل داده های آماری با مناسب‌ترین قیمت و کیفیت برتر!

🌟با تجربه‌ی بیش از 17 سال و ارائه‌ی بهترین خدمات

مشاوره نگارش: تحلیل داده های آماری

ارائه و طراحی پرسشنامه های استاندارد

📊تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

📞 تماس: 09143444846 (پیامک، ایتا، واتساپ، تلگرام)

🌐 کانال تلگرام: عضو شوید

🌐 وبلاگ 

💼کیفیت بالا، قیمت مناسب و خدماتی که به نیازهای شما پاسخ می‌دهند!

💼با ما همراه باشید و پروژه‌ی خود را به یک تجربه‌ی موفق تبدیل کنید.

 

 

تحلیل آماری - پژوهش - کیفی - کمی - کامپیوتر

آموزش های رایگان سایت rava20.ir

آموزش های رایگان

در این سایت انواع آموزش های رایگان ارائه می شود.

این آموزش ها رایگان می باشند و هزینه ای بابت آن ها دریافت نمی شود.

فقط انتظاری که از کاربران محترم داریم این است که پیشنهادهای خود را ارائه کنند، برایمان دعای خیر کنند، ما را به دیگران معرفی کنند و در نهایت از محصولات پولی ما خریداری کنند! با تشکر

 آموزش نرم افزار spss 

 آموزش انویو Nvivo 

آموزش نرم افزار کامتازیا ( Camcamtasia ) 

 آموزش کاربردی نرم افزارهای دیگر آموزش زبان انگلیسی

 آموزش زبان کردی

تحلیل آماری - پژوهش - کیفی - کمی - کامپیوتر

روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌های آماری

روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌های آماری

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

با توسعه فناوری و افزایش دانش، ابزارهای نوینی برای جمع‌آوری، توصیف، تحلیل، انتقال و ارائه اطلاعات توسط دانش‌پژوهان تولید شده‌اند.

به عبارت دیگر، روش‌های تحقیق نیز در حال تکامل و توسعه هستند. بنابراین، آگاهی یافتن از روش‌های تحقیق و انجام تحلیل‌های آماری ضروری است برای محققان، استادان و دانشجویان.

پژوهشگر برای پاسخگویی به مسئله تدوین شده و یا تصمیم‌گیری در مورد رد یا تایید فرضیه یا فرضیاتی که برای تحقیق در نظر گرفته است، از روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل استفاده می‌کند. همان‌طور که می‌دانید، هر مسئله نیازمند شیوه مطالعه و تحقیق خود را دارد.

بخش عمده‌ای از فعالیت‌های علمی دانشجویان در دوره‌های تحصیلات تکمیلی، کارشناسی ارشد و دکتری، به انجام تحقیقات علمی و ارائه آن‌ها به صورت گزارش، سمینار، پایان‌نامه و مقاله مربوط می‌شود. در این مطلب به طور خلاصه به بررسی و شرح بخشی از فرآیند تحقیق در زمینه تحلیل داده‌ها و روش‌های آماری می‌پردازیم. همچنین با روش‌های انجام تجزیه و تحلیل آماری آشنا خواهید شد. از آنجا که بیشتر پژوهش‌های انجام شده در دانشگاه‌ها جنبه کمی دارند، بنابراین یادگیری روش‌های آماری، به ویژه آمار استنباطی، توصیه می‌شود. بدیهی است که برای این کار لازم است که دانشجویان و علاقمندان به یادگیری، نحوه استفاده از نرم‌افزارهای آماری و به ویژه انجام تحلیل آماری با SPSS اقدام کنند. برای یادگیری کار با این نرم‌افزار، لطفاً مقاله آموزش تحلیل آماری با SPSS را مطالعه فرمایید. در پایان این نوشتار، به معرفی آزمون‌های آماری، آزمون‌های پارامتریک و آزمون‌های ناپارامتریک خواهیم پرداخت.

آمار توصیفی: آمار توصیفی به توضیح و تحلیل داده‌ها پرداخته و می‌تواند به ترتیب ارقامی بدون معنی که از آمار استفاده می‌شود، اطلاعات را معنادار کند تا اهداف پژوهشی و تحقیقات برآورده شوند. این به معنای اساسی هر مطالعه و پژوهش است که تمامی فعالیت‌های تحقیقی را تا رسیدن به یک نتیجه، کنترل و هدایت می‌کند. نحوه‌های مختلف تجزیه و تحلیل برای دست‌یابی به پاسخگویی به مسئله تدوین شده و یا تصمیم‌گیری در مورد رد یا تایید فرضیه یا فرضیاتی که برای تحقیق در نظر گرفته شده است، استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، هر مسئله نیازمند شیوه مطالعه و تحقیق خود است.

عناصر اساسی در تجزیه و تحلیل داده‌ها:

  1. داده‌های جمع‌آوری شده باید با دقت جمع‌آوری و ثبت شوند.
  2. داده‌های نقدی که توسط آمار معنادار می‌شوند، باید تجزیه و تحلیل شوند. (بازبینی داده‌های جمع‌آوری شده)
  3. باید اطمینان حاصل شود که داده‌های جمع‌آوری شده به صحت و کیفیت مطلوب رسیده‌اند.
  4. داده‌های جمع‌آوری شده را در قالب و فرمت یکنواخت ذخیره کنید.
  5. در صورت وجود سوالات بدون پاسخ، باید آنها تکمیل شوند.
  6. اگر پاسخ‌های سوالات با یکدیگر سازگار نیستند، علت این موضوع باید بررسی شود و پرسش‌نامه اصلاح شود.
  7. پس از در دست داشتن داده‌های صحیح و با کیفیت، اقدام به استفاده از آمار و انجام تجزیه و تحلیل خواهیم نمود.

مراحل کنگره داده‌ها: الف) مراحل کردن و تنظیم داده‌ها ب) کدگذاری داده‌ها ج) سازماندهی داده‌ها مراحل کردن و تنظیم داده‌ها: برای تحلیل داده‌ها، داده‌های جمع‌آوری شده را می‌بایست انجام کدینگ و تنظیم دهیم، به شکلی که داده‌های نقدی را مشخص و مرتب کنیم. روش‌های تحلیل آماری در برابر داده‌های نقدی انجام می‌شود. روش‌های تحلیل آماری را می‌توان به دو شاخه توصیفی و استنباطی تقسیم کرد.

آمار توصیفی: آمار توصیفی به توضیح و تحلیل داده‌ها پرداخته و می‌تواند به ترتیب ارقامی بدون معنی که از آمار استفاده می‌شود، اطلاعات را معنادار کند تا اهداف پژوهشی و تحقیقات برآورده شوند. این به معنای اساسی هر مطالعه و پژوهش است که تمامی فعالیت‌های تحقیقی را تا رسیدن به یک نتیجه، کنترل و هدایت می‌کند. نحوه‌های مختلف تجزیه و تحلیل برای دست‌یابی به پاسخگویی به مسئله تدوین شده و یا تصمیم‌گیری در مورد رد یا تایید فرضیه یا فرضیاتی که برای تحقیق در نظر گرفته شده است، استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، هر مسئله نیازمند شیوه مطالعه و تحقیق خود است.

شاخص‌های تمایل مرکزی: • میانگین: متوسط حسابی یک مجموعه داده‌ها می‌باشد. • نما: مقداری است که بیشترین تکرار را در مجموعه داده‌ها دارد. • میانه: عددی است که در وسط داده‌ها قرار دارد. • چارک‌ها: چارک و صدک‌ها مهم هستند، اما به طور کلی صدک‌ها در مورد مجموعه‌های بزرگ به کار می‌روند.

شاخص‌های پراکندگی: شاخص‌های پراکندگی نشان‌دهنده میزان پراکندگی یا تغییراتی که در بین داده‌های یک توزیع (نتایج تحقیق) وجود دارد، هستند. این شاخص‌ها مهم هستند زیرا نشان می‌دهند که آیا داده‌ها دارای تنوع زیادی هستند یا خیر.

مثال‌هایی از شاخص‌های پراکندگی: • واریانس: میزان انحراف اعداد از میانگین را نشان می‌دهد. واریانس بزرگتر به معنای تنوع بیشتر در داده‌ها است. • انحراف معیار: از این شاخص برای اندازه‌گیری انحراف اعداد از میانگین استفاده می‌شود. • دامنه: اختلاف بین حداکثر و حداقل داده‌ها را نشان می‌دهد. دامنه بزرگتر به معنای تنوع بیشتر است.

شاخص‌های چولگی و کشیدگی: • چولگی: میزان شیب و تنگی توزیع داده‌ها را نشان می‌دهد. چولگی مثبت نشان‌دهنده دارا بودن داده‌های بیشتر در یک طرف توزیع است و چولگی منفی نشان‌دهنده توزیع داده‌ها در طرف دیگر است. • کشیدگی (Kurtosis): اندازه‌گیری شکل و تیزی یا تخمین از فراوانی داده‌ها در دمای‌های توزیع است. کشیدگی بزرگتر نشان‌دهنده دارا بودن داده‌های زیاد در مرکز توزیع و کشیدگی کمتر نشان‌دهنده توزیع داده‌ها در دمای‌های بیرونی توزیع است.

آمار استنباطی: آمار استنباطی به تفسیر، تحلیل و برداشت نتایج بر اساس نمونه‌گیری از یک جمعیت بزرگتر می‌پردازد. این نمونه‌گیری به این دلیل انجام می‌شود که ممکن است تحلیل کل جمعیت زمان‌بر و گران‌قیمت باشد. از طریق نمونه‌گیری، اطلاعات زیادی از جمعیت به دست می‌آید و بر اساس آن نتایج برآورده می‌شود. در آمار استنباطی، از مفاهیمی مانند اطمینان‌اندازه‌گیری، تست فرضیه‌ها، اندازه‌گیری خطا و اعتبارسنجی استفاده می‌شود.

مثال‌هایی از آمار استنباطی: • اندازه‌گیری اطمینان: میزان قطعیت و اعتماد ما به نتایج به دست آمده از نمونه‌گیری. • تست فرضیه‌ها: بررسی فرضیه‌هایی که در مطالعه ارائه شده و تصمیم‌گیری در مورد رد یا تایید آنها. • اندازه‌گیری خطا: تخمین خطاهای ممکن در نتایج به دست آمده از نمونه‌گیری. • اعتبارسنجی: بررسی اعتبار و صحت نتایج و مطالعات با استفاده از روش‌های مختلف.

خواص شاخص های پراکندگی -شاخصهای پراکندگی مخصوص داده های کمی می باشد . – در شاخصهای پراکندگی همیشه عددی مثبت محاسبه می شود . -حداقل شاخصهای پراکندگی صفر می باشد و آن هنگامی است که همه داده ها برابر می باشند. برخی از مهمترین شاخص های پراکندگی عبارتند از: • دامنه تغییرات • واریانس • انحراف معیار • ضریب تغییر یا تعیین شاخص های چولگی شاخصی است که از نظر گرافیکی تقارن و یا عدم تقارن در مجموعه دیتا ها را نمایش می دهد و تقارن همیشه نسبت به میانگین است. شاخص های کشیدگی(Kurtosis) این شاخص مانند واریانس و انحراف معیار راجع به جمع شدن شکل یا پهن بودن شکل است. آمار استنباطی چیست؟ در بیشتر فعالیت های آماری جمع آوری، تنظیم و ارائه ی یافته ها و یا تعیین آماره ها کفایت نمی کند ، بلکه لازم است بر اساس این اطلاعات جمع آوری و تنظیم شده ، تجزیه و تحلیل و استنباط هایی برای تبیین و تصمیم گیری صورت گیرد .این بخش از آمار که به تحلیل ، تفسیر و تعمیم نتایج حاصل از تنظیم و محاسبه ی مقدماتی اماری تکیه دارد ، آمار استنباطی خوانده می شود .با استفاده از روش های امار استنباطی می توان مشخصات جامعه ی اماری را از روی نمونه ها استنباط کرد. ویژگی آمار تحلیلی یا استنباطیAnalytic Statistics • آمار تحلیلی به معنای تعمیم نتایج نمونه به جامعه است. • در آمار تحلیلی مفهوم ضریب اطمینان حائز اهمیت است. • ضریب اطمینان رایج در تحقیقات علوم پزشکی ۹۵% است. • بطور استثناء در موارد کم اهمیت تر از ضریب اطمینان ۹۰% و در مواردی که اهمیت زیادی دارد از ضریب اطمینان ۹۹% استفاده می شود. آمار استنباطی و آزمون فرضیه ها: بعد ‌از‌ توصیف ‌متغیرها ‌و‌پاسخ‌های ‌بدست‌ آمده‌ از‌ جامعه‌ آماری ‌در ‌این ‌بخش ‌به ‌بررسی‌ فرضیه‌ های ‌مطرح‌ شده‌ و ‌آزمون‌ آماری‌ مورد‌ استفاده‌ در پژوهش‌ پرداخته شده ‌است‌ به ‌بیان دیگر‌ ‌به‌ تحلیل یافته ‌های ‌بدست ‌آمده ‌پرداخته ‌می‌شود تا ‌از ‌نظر ‌آماری ‌نیز ‌بتوان ‌صحت ‌و سقم‌ فرضیات‌ را‌ مورد ‌بررسی ‌قرار ‌داد. برای اینکه آزمون آماری مناسب، مورد استفاده در پژوهش را به درستی انتخاب کنید لطفا مقالات انتخاب صحیح آزمون های آماری را مطالعه فرمایید. آزمون‌های آمار استنباطی به دو گروه تقسیم می‌شوند. 1. پارامتری: به تجزیه و تحلیل اطلاعات در سطح مقیاس فاصله‌ای و نسبی می‌پردازند که حداقل شاخص آماری آنها میانگین (Mean) و واریانس (Variance) است. 2. آزمون‌های ناپارامتری : به تجزیه و تحلیل اطلاعات در سطح مقیاس اسمی ‌و رتبه‌ای می‌پردازند که شاخص آماری آنها میانه (Median) و نما (Mode) است. آزمونهای پارامتریک • آزمون t تک نمونه • آزمون t وابسته • آزمون t دو نمونه مستقل • آزمون t ولچ • آزمون t هتلینگ • تحلیل واریانس (ANOVA) • تحلیل واریانس چندعاملی (MANOVA) • تحلیل کوواریانس چندعاملی (MANCOVA) آزمونهای ناپارامتریک • آزمون علامت تک نمونه • آزمون علامت زوجی • ویلکاکسون • من-ویتنی • کروسکال-والیس • فریدمن • کولموگروف-اسمیرنف • آزمون تقارن توزیع • آزمون میانه • مک نمار • آزمون Q کوکران • ضریب همبستگی اسپیرمن تحلیل‌های انجام گرفته در موسسه همیار پروژه دارای ویژگی‌های زیر می باشد: • انجام تمام تحلیل های موجود • توضیح و تفسیر کامل برون دادها • ارائه مشاوره در حین تحلیل • استفاده از نرم افزارهای متنوع • بررسی نهایی تحلیل آماری • انجام انواع مختلف پروژه های آماری و تحلیل پایان نامه ها • انجام سفارشات تجزیه و تحلیل آماری داده های آماری بدست آمده از پرسشنامه • اطلاعات حاصل از آزمایشات و تحقیقات علمی و آنالیز آماری آنها • اجرای انواع آزمونها و روشهای آماری (اعم از آزمونهای پارامتری و ناپارامتریک) • و…

معرفی بهترین نرم افزارهای تحلیل آماری پایان نامه و مقاله

روش های آماری پارامتریک و ناپارامتریک؟

انواع مدل هاي معادلات ساختاري و کاربرد آن ها

فصل 5 : آموزش انویوو: جستجو و بازیابی اطلاعات

نحوه نوشتن فصل چهارم پایان نامه و تحلیل داده ه

شاخص‌های پراکندگی مخصوص داده‌های کمی هستند و همیشه اعداد مثبت محاسبه می‌شوند. حداقل شاخص‌های پراکندگی صفر است که در صورتی اتفاق می‌افتد که همه داده‌ها برابر باشند. این شاخص‌ها از اهمیت زیادی برخوردارند و در تحلیل داده‌ها و اندازه‌گیری تغییرات مفید هستند. در ادامه به بررسی ویژگی‌های آمار استنباطی و آزمون‌های آماری پرداخته و تحلیل‌هایی که در موسسه همیار پروژه انجام می‌دهند، معرفی می‌شوند.

آمار استنباطی: آمار استنباطی به تفسیر، تحلیل و برداشت نتایج بر اساس نمونه‌گیری از یک جمعیت بزرگتر می‌پردازد. این نمونه‌گیری به این دلیل انجام می‌شود که ممکن است تحلیل کل جمعیت زمان‌بر و گران‌قیمت باشد. از طریق نمونه‌گیری، اطلاعات زیادی از جمعیت به دست می‌آید و بر اساس آن نتایج برآورده می‌شود. در آمار استنباطی، از مفاهیمی مانند اطمینان‌اندازه‌گیری، تست فرضیه‌ها، اندازه‌گیری خطا و اعتبارسنجی استفاده می‌شود.

آزمون‌های آماری: آزمون‌های آماری به دو گروه تقسیم می‌شوند: پارامتریک و ناپارامتریک.

آزمون‌های پارامتریک از تجزیه و تحلیل اطلاعات در سطح مقیاس فاصله‌ای و نسبی می‌پردازند که حداقل شاخص آماری آنها میانگین و واریانس است. برخی از آزمون‌های پارامتریک عبارتند از:

  • آزمون t تک نمونه
  • آزمون t وابسته
  • آزمون t دو نمونه مستقل
  • آزمون t ولچ
  • تحلیل واریانس (ANOVA)
  • تحلیل واریانس چندعاملی (MANOVA)
  • تحلیل کوواریانس چندعاملی (MANCOVA)

آزمون‌های ناپارامتریک به تجزیه و تحلیل اطلاعات در سطح مقیاس اسمی و رتبه‌ای می‌پردازند که شاخص آماری آنها میانه و نما است. برخی از آزمون‌های ناپارامتریک عبارتند از:

  • آزمون علامت تک نمونه
  • آزمون علامت زوجی
  • ویلکاکسون
  • من-ویتنی
  • کروسکال-والیس
  • فریدمن
  • کولموگروف-اسمیرنف
  • آزمون تقارن توزیع
  • آزمون میانه
  • مک نمار
  • آزمون Q کوکران
  • ضریب همبستگی اسپیرمن

تحلیل داده های آماری

تحلیل آماری چیست؟

تحلیل آماری چیست؟

تحلیل آماری چیست؟

انواع پرسشنامه استاتدارد تحنمکگ

تجزیه و تحلیل آماری ابزاری قدرتمند است که کسب و کارها و سازمان‌ها، مراکز تحقیقاتی از آن برای استخراج معنا از داده‌ها و هدایت تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. انواع مختلفی از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل آماری وجود دارد که می‌تواند برای طیف گسترده‌ای از داده‌ها، صنایع و برنامه‌ها استفاده شود. تجزیه و تحلیل آماری شامل جمع‌آوری، سازمان‌دهی و تجزیه و تحلیل داده‌ها بر اساس اصول ثابت شده برای شناسایی الگوها و روندها است. این یک رشته گسترده با برنامه‌های کاربردی در دانشگاه، کسب و کار، علوم اجتماعی، ژنتیک، مطالعات جمعیت، پزشکی، مهندسی و چندین زمینه دیگر می‌باشد.

به عبارتی تحلیل آماری عبارتست از گزارشی شامل جداول و نمودارهای آماری و تحلیل و تفسیر آنها، به گونه ای که تصویری روشن و توصیفی از داده ها و هم چنین استنباط های حاصل از استخراج نکات کلیدی و مدیریتی از داده ها ارائه می دهد.

مقاله نویسی

روند تجزیه و تحلیل اطلاعات

در تجزیه و تحلیل آماری چندین مرحله وجود دارد اما در این قسمت به پنج مرحله مهم اشاره خواهیم کرد:

1- انتخاب جامعه هدف

جامعه آماری عبارتست از مجموعه تمام افراد، گروه‌ها، اشیاء و یا رویدادهایی که دارای یک یا چند ویژگی مشترک باشند. تعداد اعضای جامعه را حجم یا اندازه جامعه می‌نامند و با حرف بزرگ N نشان می‌دهند.

2- انتخاب حجم نمونه

نمونه آماری گروه کوچکتری از جامعه است که طبق ضابطه‌ای معین برای مشاهده و تجزیه و تحلیل انتخاب می­شود و باید معرف جامعه باشد. نتایج نمونه ای را که معرف جامعه نباشد نمی­توان به جامعه تعمیم داد. تعداد اعضای نمونه را با حرف کوچک n نشان می دهند.

3- تمیز سازی داده( data cleaning)

پاکسازی داده‌ ها (Data cleaning)، شامل شناسایی و رفع خطاهای احتمالی داده‌ها برای بهبود کیفیت آنهاست. در این فرآیند، شما داده‌های «کثیف» را شناسایی، بررسی، تجزیه و تحلیل، اصلاح یا حذف می‌کنید تا مجموعه داده‌های خود را پاکسازی کنید. داده‌های کثیف به معنی ناهماهنگی‌ها و خطاها هستند که می‌توانند از هر بخش فرآیند تحقیق، مانند طراحی ضعیف، اندازه گیری غلط، ورود داده‌های ناقص و… به دست آیند.

4- تجزیه و تحلیل داده ها

از آنجا که داده‌ها هر لحظه برجسته‌تر می‌شوند، سازمان‌ها نیز عملکردهایی مبتنی بر داده محوری را پیش می‌گیرند. این میان، تجزیه و تحلیل داده، به معنای اتخاذ روش‌هایی برای جمع‌آوری اطلاعات بیشتر است. سپس این داده‌ها مرتب شده، ذخیره می‌شوند و مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند تا اطلاعات منطقی و ارزشمندی بدست آید. تجزیه و تحلیل داده‌ها فرایند پیشرفت کار را ممکن و البته تسهیل می‌کند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل آنالیز مجموعه داده‌ها برای شناسایی الگوها، روندها و روابط با استفاده از تکنیک‌های آماری، مانند تجزیه و تحلیل آماری استنباطی و توصیفی است. شما می‌توانید از نرم‌افزارهای رایانه‌ای مانند صفحات گسترده برای خودکار کردن این فرآیند و کاهش احتمال خطای انسانی در روند تجزیه و تحلیل آماری استفاده کنید. این امر می‌تواند به شما امکان تجزیه و تحلیل موثر داده‌ها را بدهد.

5- تفسیر نتایج

آخرین مرحله تفسیر داده‌ها است، که نتایج قطعی در مورد هدف تجزیه و تحلیل ارائه می‌دهد. پس از تجزیه و تحلیل، می‌توانید نتیجه را به صورت نمودار، گزارش، کارت امتیاز و داشبورد ارائه دهید تا در اختیار افراد غیر حرفه‌ای قرار گیرد. به عنوان مثال، تفسیر تجزیه و تحلیل تأثیر کارخانه‌ای دارای ۶۰۰۰ کارگر بر میزان جرم و جنایت در یک شهر کوچک با ۱۳۰۰۰ نفر جمعیت، می‌تواند میزان نزولی فعالیت‌های جنایی را نشان دهد. برای نمایش این کاهش می‌توانید از نمودار خطی استفاده کنید.

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

انواع تحلیل آماری

به صورت کلی دو نوع تجزیه و تحلیل داده اصلی وجود دارد: توصیفی و استنباطی(تحلیلی). هر یک از این انواع اهداف و نقش‌های خاص خود را در روند تجزیه و تحلیل داده‌ها دارند. در ادامه هر کدام از آنها را به صورت جداگانه بررسی خواهیم کرد:

آمار توصیفی

در این نوع تجزیه و تحلیل، اگر تجزیه و تحلیل به صورت کمّی باشد، پژوهشگر داده‌های جمع‌آوری شده را با استفاده از شاخص‌های آماری توصیفی، خلاصه و طبقه‌بندی می‌کند. به‌عبارت دیگر، در تجزیه و تحلیل توصیفی پژوهشگر ابتدا داده‌های جمع‌آوری شده را با تهیه و تنظیم جدول توزیع فراوانی خلاصه می‌کند و سپس به کمک نمودار آن‌ها را نمایش می‌دهد و سرانجام،‌ با استفاده از سایر شاخص‌های آمار توصیفی آن‌ها را خلاصه می‌کند. مهم ترین شاخص‌های آمار توصیفی که کاربرد زیادی دارند عبارت‌اند از: میانگین، ‌میانه و انحراف استاندارد.ولی اگر تجزیه و تحلیل کیفی باشد، در تحلیل توصیفی چگونگی صفات هر یک از متغیرهای موجود، در تحلیل تشریح می‌شود.

آمار تحلیلی

آمار تحلیلی یا استنباطی برای مطالعه رابطه میان متغیرها در داده‌ها استفاده می‌شود. از این آمارها برای پیش‌بینی، نتیجه‌گیری یا تعمیم نتایج به کل جامعه آماری استفاده می‌شود. در تحلیل استنباطی نمونه کوچکی از داده‌ها گرفته می‌شود و نتایج آن برای جامعه هدفی بزرگتر استفاده می‌شود.

ابزارهای لازم برای انجام تحلیل آماری

یکی از ابزارهای اصلی مورد نیاز برای انجام و نگارش تحلیل آماری، نرم افزار آماری است. و تصور “تحلیل آماری” بدون استفاده از نرم افزارهای آماری غیر ممکن است. زیرا برای تجزیه و تحلیل داده ها نیاز به عملیات های آماری خاصی است که محاسبات آن به صورت دستی غیر ممکن یا بسیار سخت و زمان بر می باشد.

پایان نامه نویسی مقاله نویسی
پایان نامه نویسی مقاله نویسی
انواع پرسشنامه استاتدارد تحنمکگ

انواع تحلیل آماری

انواع تحلیل آماری

تحلیل آماری را می توان در چند نوع دسته بندی کرد. در زیر 6 نوع تجزیه و تحلیل آماری ارائه شده است:

انجام پژوهش کیفی
انجام پژوهش کیفی.jpg

1-2- تحلیل آماری توصیفی (Descriptive statistical analysis)

تجزیه و تحلیل آماری توصیفی شامل جمع آوری، تفسیر، تجزیه و تحلیل و خلاصه کردن داده ها برای ارائه آنها در قالب نمودارها، نمودارها و جداول است. به جای نتیجه گیری، به سادگی خواندن و درک داده های پیچیده را آسان می کند.

آمار توصیفی ساده ترین شکل تحلیل آماری است که از اعداد برای توصیف کیفیات یک مجموعه داده استفاده می کند. این به کاهش مجموعه داده های بزرگ به اشکال ساده و فشرده تر برای تفسیر آسان کمک می کند. می‌توانید از آمار توصیفی برای خلاصه کردن داده‌های یک نمونه استفاده کنید یا یک نمونه کامل را در یک جامعه پژوهشی نشان دهید. آمار توصیفی از ابزارهای تجسم داده‌ها مانند جداول و نمودارها برای آسان‌تر کردن تحلیل و تفسیر استفاده می‌کند. اما آمار توصیفی برای نتیجه گیری مناسب نیست. این فقط می تواند داده ها را نشان دهد بنابراین شما می توانید ابزارهای تحلیل آماری پیچیده تری را برای استنتاج استفاده کنید.

آمار توصیفی می تواند از معیارهای گرایش مرکزی استفاده کند که از یک مقدار واحد برای توصیف یک گروه استفاده می کند. میانگین، میانه و مد برای به دست آوردن مقدار مرکزی برای یک مجموعه داده معین استفاده می شود. به عنوان مثال، می توانید از تجزیه و تحلیل آماری توصیفی برای یافتن میانگین سنی رانندگان دارای بلیت در شهرداری استفاده کنید. آمار توصیفی نیز می تواند اندازه گیری پراکندگی را پیدا کند. به عنوان مثال، شما می توانید محدوده سنی رانندگان با DUI و تصادفات رانندگی در یک ایالت را پیدا کنید. تکنیک های مورد استفاده برای یافتن اندازه گیری پراکندگی شامل محدوده، تنوع و انحراف استاندارد است.

تحلیل داده های آماری
پایان نامه – مقاله نویسی

2-2- تحلیل آماری استنباطی (Inferential statistical analysis)

تحلیل آماری استنباطی بر نتیجه گیری معنادار بر اساس داده های تحلیل شده تمرکز دارد. رابطه بین متغیرهای مختلف را مطالعه می کند یا برای کل جمعیت پیش بینی می کند.

تجزیه و تحلیل آماری استنباطی برای استنباط یا نتیجه‌گیری در مورد یک جمعیت بزرگتر بر اساس یافته‌های یک گروه نمونه در آن استفاده می‌شود. این می تواند به محققان کمک کند تا تمایز بین گروه های حاضر در یک نمونه را پیدا کنند. از آمار استنباطی نیز برای تأیید تعمیم‌های انجام شده در مورد یک جامعه از یک نمونه استفاده می‌شود، زیرا توانایی آن در محاسبه خطاها در نتیجه‌گیری در مورد بخشی از یک گروه بزرگ‌تر است.

برای انجام تحلیل آماری استنباطی ، محققان پارامترهای جامعه را از نمونه تخمین می زنند. آنها همچنین می توانند یک آزمون فرضیه های آماری را انجام دهند تا به فاصله اطمینانی برسند که تعمیم های انجام شده از نمونه را تأیید یا رد کند.

3-2- تجزیه و تحلیل پیشگویانه (Predictive analysis)

تحلیل آماری پیش‌بینی‌کننده نوعی تحلیل آماری است که داده‌ها را برای استخراج روندهای گذشته و پیش‌بینی رویدادهای آینده بر اساس آنها تجزیه و تحلیل می‌کند. برای انجام تجزیه و تحلیل آماری داده ها از الگوریتم های یادگیری ماشین، داده کاوی، مدل سازی داده و هوش مصنوعی استفاده می کند.

تجزیه و تحلیل پیشگو شاخه ای از هوش تجاری است زیرا بسیاری از سازمان ها با فعالیت در بازاریابی، فروش، بیمه و خدمات مالی برای انجام برنامه های بلندمدت به داده ها متکی هستند. توجه به این نکته مهم است که تحلیل پیش‌بینی‌کننده فقط می‌تواند پیش‌بینی‌های فرضی انجام دهد و کیفیت پیش‌بینی‌ها به دقت مجموعه داده‌های زیربنایی بستگی دارد.

مقاله نویسی

4-2- تحلیل پرسپکتیو (Prescriptive analysis)

تجزیه و تحلیل تجویزی تجزیه و تحلیل داده ها را انجام می دهد و بر اساس نتایج بهترین اقدام را تجویز می کند. این یک نوع تجزیه و تحلیل آماری است که به شما در تصمیم گیری آگاهانه کمک می کند.

تحلیل آماری تجویزی به سازمان ها کمک می کند تا از داده ها برای هدایت فرآیند تصمیم گیری خود استفاده کنند. شرکت ها می توانند از ابزارهایی مانند تجزیه و تحلیل گراف، الگوریتم ها، یادگیری ماشینی و شبیه سازی برای این نوع تحلیل استفاده کنند. تجزیه و تحلیل تجویزی به کسب و کارها کمک می کند تا بهترین انتخاب را از چندین دوره اقدام جایگزین داشته باشند.

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

5-2- تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (Exploratory data analysis)

تجزیه و تحلیل اکتشافی شبیه به تحلیل استنباطی است، اما تفاوت آن در این است که شامل بررسی ارتباط داده های ناشناخته است. روابط بالقوه درون داده ها را تحلیل می کند.

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی تکنیکی است که دانشمندان داده برای شناسایی الگوها و روندها در یک مجموعه داده استفاده می کنند. آنها همچنین می توانند از آن برای تعیین روابط بین نمونه ها در یک جامعه، اعتبار سنجی مفروضات، آزمون فرضیه ها و یافتن نقاط داده از دست رفته استفاده کنند. شرکت ها می توانند از تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی برای ایجاد بینش بر اساس داده ها و اعتبارسنجی داده ها برای خطاها استفاده کنند.

6-2- تحلیل علّی (Causal analysis)

تحلیل آماری علی بر تعیین رابطه علت و معلولی بین متغیرهای مختلف در داده‌های خام متمرکز است. به عبارت ساده، علت وقوع یک اتفاق و تأثیر آن بر سایر متغیرها را مشخص می کند. این روش می تواند توسط مشاغل برای تعیین دلیل شکست استفاده شود.

تحلیل علّی از داده ها برای تعیین علت یا علت اتفاق افتادن چیزها به روشی که انجام می دهند استفاده می کند. این بخشی جدایی ناپذیر از تضمین کیفیت، بررسی حادثه و سایر فعالیت‌هایی است که هدف آنها یافتن عوامل زمینه‌ای است که منجر به یک رویداد شده است. شرکت ها می توانند از تحلیل علی برای درک دلایل یک رویداد استفاده کنند و از این درک برای هدایت تصمیمات آینده استفاده کنند.

7-2- تحلیل آماری انجمنی (Associational statistical analysis)

آمار انجمنی ابزاری است که محققان برای پیش‌بینی و یافتن علت استفاده می‌کنند. آنها از آن برای یافتن روابط بین چندین متغیر استفاده می کنند. همچنین برای تعیین اینکه آیا محققین می توانند استنباط و پیش بینی در مورد یک مجموعه داده از ویژگی های مجموعه دیگری از داده ها داشته باشند یا خیر استفاده می شود. آمار انجمنی پیشرفته ترین نوع تجزیه و تحلیل آماری است و به ابزارهای نرم افزاری پیچیده برای انجام محاسبات ریاضی سطح بالا نیاز دارد. برای اندازه گیری ارتباط، محققان از طیف وسیعی از ضرایب تغییرات، از جمله تحلیل همبستگی و رگرسیون استفاده می کنند.

پایان نامه نویسی مقاله نویسی
پایان نامه نویسی مقاله نویسی