آزمون مجذور کای استقلال (Chi-Square Test of Independence) یک آزمون آماری است که برای بررسی وجود رابطه یا وابستگی بین دو متغیر کیفی (غیر عددی) استفاده می‌شود. این آزمون به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا توزیع یک متغیر تحت تأثیر متغیر دیگر قرار دارد یا خیر.

مراحل انجام آزمون مجذور کای استقلال:

1. تعریف فرضیات:
   • فرض صفر (𝐻0): دو متغیر مستقل هستند (هیچ وابستگی وجود ندارد).
   • فرض جایگزین (𝐻1): دو متغیر وابسته هستند (بین دو متغیر رابطه وجود دارد).
2. جمع‌آوری داده‌ها:
   • داده‌های مربوط به دو متغیر کیفی را جمع‌آوری کنید و آن‌ها را در یک جدول فراوانی (جدول متقاطع) قرار دهید.
3. محاسبه فراوانی مورد انتظار:
   • برای هر خانه در جدول، فراوانی مورد انتظار (𝐸) را محاسبه کنید. این کار با استفاده از فرمول زیر انجام می‌شود:𝐸=(مجموعردیف)×(مجموعستون)مجموعکل
4. محاسبه آماره مجذور کای (𝜒2):
   • آماره مجذور کای را با استفاده از فرمول زیر محاسبه کنید:𝜒2=∑(𝑂−𝐸)2𝐸که در آن 𝑂 فراوانی مشاهده شده و 𝐸 فراوانی مورد انتظار است. این محاسبه برای هر خانه در جدول انجام می‌شود و سپس نتایج جمع می‌شوند.
5. تعیین درجه آزادی:
   • درجه آزادی (𝑑𝑓) را با استفاده از فرمول زیر محاسبه کنید:𝑑𝑓=(𝑟−1)×(𝑐−1)که در آن 𝑟 تعداد ردیف‌ها و 𝑐 تعداد ستون‌ها در جدول است.
6. محاسبه مقدار p:
   • با استفاده از جدول توزیع مجذور کای یا نرم‌افزارهای آماری، مقدار p را بر اساس آماره 𝜒2 و درجه آزادی محاسبه کنید.
7. نتیجه‌گیری:
   • اگر مقدار p کمتر از سطح معناداری (𝛼، معمولاً 0.05) باشد، فرض صفر را رد کرده و نتیجه می‌گیریم که بین دو متغیر رابطه وجود دارد.

نکات مهم:

• آزمون مجذور کای استقلال تنها برای متغیرهای کیفی قابل استفاده است و برای داده‌های کمّی مناسب نیست.
• لازم است که تعداد مشاهدات در هر خانه از جدول حداقل 5 باشد تا نتایج معتبر باشند.
• این آزمون نمی‌تواند نوع یا شدت رابطه را مشخص کند، بلکه فقط وجود یا عدم وجود رابطه را بررسی می‌کند.

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

۲۰ خصوصیت بدترین و ناموفق‌ترین مدیران دنیا

والدگری موفق : کمک به موفقیت فرزندان

این صفحه تست

مراحل تحلیل مضمون آتراید-استرلینگ (Attride-Stirling’s approach)

۹ نکته برای برنامه‌‌‌ریزی کاری بهتر در سال جدید

آزمون لوین (Levene’s Test) یکی از آزمون‌های آماری است که برای بررسی فرض همگنی واریانس‌ها در داده‌ها به کار می‌رود. این آزمون به ویژه در تحلیل واریانس (ANOVA) و سایر تحلیل‌های آماری که فرض همگنی واریانس‌ها را دارند، بسیار مهم است. در ادامه، به توضیح جزئیات این آزمون می‌پردازیم:

1. هدف آزمون:

• هدف اصلی آزمون لوین بررسی این است که آیا واریانس‌های گروه‌های مختلف برابرند یا خیر. این فرض به عنوان فرض همگنی واریانس‌ها شناخته می‌شود.

2. فرضیات آزمون:

• فرض صفر (H0): واریانس‌های گروه‌ها برابرند (همگنی واریانس‌ها).
• فرض مقابل (H1): حداقل یکی از واریانس‌ها متفاوت است (عدم همگنی واریانس‌ها).

3. روش انجام آزمون:

• برای انجام آزمون لوین، مراحل زیر دنبال می‌شود:
  1. محاسبه میانگین یا میانه هر گروه.
  2. محاسبه انحرافات از میانگین یا میانه برای هر گروه.
  3. استفاده از این انحرافات برای محاسبه واریانس‌ها.
  4. مقایسه واریانس‌ها با استفاده از یک آزمون F.

4. تفسیر نتایج:

• اگر مقدار p-value (مقدار p) کمتر از سطح معناداری (معمولاً 0.05) باشد، فرض صفر رد می‌شود و نتیجه می‌گیرد که واریانس‌ها برابر نیستند.
• اگر مقدار p-value بیشتر از 0.05 باشد، فرض صفر پذیرفته می‌شود و می‌توان فرض همگنی واریانس‌ها را تأیید کرد.

5. نکات مهم:

• آزمون لوین نسبت به نرمال بودن داده‌ها حساس است، اما به طور کلی نسبت به آزمون‌های مشابه، مانند آزمون بارلت (Bartlett’s Test)، به نرمال بودن داده‌ها حساسیت کمتری دارد.
• در صورت رد فرض همگنی واریانس‌ها، ممکن است نیاز به استفاده از روش‌های آماری جایگزین (مانند ANOVA با واریانس‌های نامساوی) یا روش‌های تصحیح شده (مانند آزمون Games-Howell) باشد.
• همچنین پیشنهاد می شود مقالات زیر را هم در سایت مطالعه نمایید:
• قالب فصل سوم پایان نامه باید به چه صورت باشد؟
• نوشته
• معرفی نرم افزار تحلیل کیفی Dedoose
• نوشته
• تحلیل
• نوشته
• انواع نرم افزار های تحلیل داده های کمی و نقاط قوت و ضعف آن ها

• رازهای افراد قوی: چطور از ضعف‌ها عبور کنیم؟ (ویدئو)
• تحلیل فرایند (Process Analysis)
• تحلیل مقایسه‌ای (Comparative Analysis)
• تحلیل روایت (Narrative Analysis)
• تحلیل پدیدارشناختی (Phenomenological Analysis)
• پیام تبریک عید فطر
• 100 پیامک زیبا برای تبریک عید فطر
• اهمیت تحلیل داده‌های آماری: کلید موفقیت در دنیای مدرن
• اهمیت تحلیل داده‌های آماری: کلید موفقیت در دنیای مدرن
• آموزش تحلیل داده: راهنمای جامع و علمی برای ورود به دنیای داده‌ها
• گراندد تئوری (Grounded Theory) چیست ؟
• ذهن آشفته، زندگي آشفته؛ راهکارهايي ساده براي آرامش ذهن
• پیام تبریک نوروز 1404
• 100 نمونه پیام کوتاه، برای تبریک عید نوروز 1404
• جدید ترین پیام تبریک چهارشنبه سوری
• لحظه  تحویل سال ۱۴۰۴
• خواص درمانی و روش مصرف آرتیشو یا کنگر فرنگی Cynara scolymus
• شعری برای بهار 1404
• خواص درمانی جالب و شگفت انگیز گل شقایق با نام علمی Papaver rhoeas

آزمون لامبدای ویلکز (Wilks’ Lambda Test) یکی از آزمون‌های آماری است که در تحلیل واریانس چندمتغیری (MANOVA) به کار می‌رود. این آزمون به منظور بررسی تفاوت‌های میانگین‌های چندین متغیر وابسته در گروه‌های مختلف استفاده می‌شود. در اینجا به توضیح اجزای اصلی آزمون لامبدای ویلکز و چگونگی استفاده از آن می‌پردازیم:

1. مفاهیم پایه:

• متغیر وابسته: متغیرهایی که تحت تأثیر متغیر مستقل قرار می‌گیرند.
• متغیر مستقل: متغیرهایی که گروه‌ها را تعریف می‌کنند (مثلاً جنسیت، سن، درمان‌ها و غیره).

2. هدف آزمون:

• هدف اصلی آزمون لامبدای ویلکز بررسی این است که آیا میانگین‌های چندین متغیر وابسته در گروه‌های مختلف (بر اساس متغیر مستقل) تفاوت معناداری دارند یا خیر.

3. محاسبه لامبدای ویلکز:

• لامبدای ویلکز به صورت نسبت واریانس‌ها محاسبه می‌شود. این نسبت به صورت زیر تعریف می‌شود:Λ=∣خطای واریانس∣∣کل واریانس∣
• هر چه مقدار لامبدای ویلکز به صفر نزدیک‌تر باشد، نشان‌دهنده تفاوت‌های معنادار بیشتری بین گروه‌ها است.

4. آزمون فرضیات:

• فرض صفر: میانگین‌های متغیرهای وابسته در گروه‌های مختلف برابرند.
• فرض مقابل: حداقل یکی از میانگین‌ها متفاوت است.

5. تفسیر نتایج:

• اگر مقدار p-value (مقدار p) کمتر از سطح معناداری (معمولاً 0.05) باشد، فرض صفر رد می‌شود و نتیجه می‌گیرد که حداقل یکی از میانگین‌ها متفاوت است.

6. نکات مهم:

• قبل از استفاده از آزمون لامبدای ویلکز، باید بررسی‌های لازم درباره نرمال بودن داده‌ها و همگنی واریانس‌ها انجام شود.
• در صورت رد فرض صفر، معمولاً از آزمون‌های پس‌ازآن (Post Hoc Tests) برای شناسایی گروه‌های متفاوت استفاده می‌شود.
• آزمون کروسکال-والیس (Kruskal-Wallis H Test)
• نوشته
• آزمون شفه (Scheffé’s test)
• نوشته
• آزمون آماری پیلای یا ( pillai’s test) چیست؟
• نوشته
• آزمون کولموگرو اسمیرنف چیست؟
• نوشته
• منطق فوق العاده مورچه ها برای کار و زندگی

q210-2-2 – پرسشنامه گرایش به مواد مخدر فرجاد(1385)

پرسشنامه گرایش به مواد مخدر فرجاد(1385)

100,000 ریال

q5-8-3- پرسشنامه مؤلفه های معلم اثر بخش تربیت بدنی (خوئینی ؛ جوادی پور و روحی1398).

پرسشنامه مؤلفه های معلم اثر بخش تربیت بدنی (خوئینی ؛ جوادی پور و روحی1398).

100,000 ریال

q95-2- مقیاس بهره همدلی بارون-کوهن (EQ) 

مقیاس بهره همدلی بارون-کوهن[1] (EQ) 

100,000 ریال

q8-3- پرسشنامه اسناد خطا گودجانسون( GBAI) 

پرسشنامه اسناد خطا گودجانسون( GBAI) 

100,000 ریال

q14-12-2- پرسشنامه مهارت های نرم مديران آموزشي

پرسشنامه مهارت های نرم مديران آموزشي ( خالق خواه  و  نجفی؛ 1397)

100,000 ریال

پرسشنامه تحمل ابهام –  16 گویه‌ای بادنر (1962)

پرسشنامه تحمل ابهام –  16 گویه‌ای بادنر (1962)

100,000 ریال

آزمون گرین هاوس-گیسر (Greenhouse-Geisser Test) یک روش آماری است که برای بررسی اثرات متغیرهای مستقل بر روی یک متغیر وابسته در طراحی‌های آزمایشی با اندازه‌گیری‌های مکرر (Repeated Measures) استفاده می‌شود. این آزمون به ویژه در تحلیل واریانس (ANOVA) کاربرد دارد و به ما کمک می‌کند تا فرضیه‌های مربوط به اثرات متغیرها را بررسی کنیم.

مفهوم و کاربرد آزمون گرین هاوس-گیسر

1. طراحی آزمایشی: این آزمون معمولاً در طراحی‌های مکرر یا مختلط (Mixed Designs) استفاده می‌شود، جایی که یک یا چند متغیر مستقل در طول زمان یا در شرایط مختلف اندازه‌گیری می‌شوند.
2. فرضیه‌های آزمون: آزمون گرین هاوس-گیسر به طور خاص برای بررسی فرضیه‌های مربوط به اثرات متغیر مستقل بر روی متغیر وابسته طراحی شده است. این آزمون به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا تغییرات در متغیر مستقل (مانند زمان یا شرایط آزمایشی) تأثیری بر متغیر وابسته دارند یا خیر.
3. اصلاحات در ANOVA: یکی از مشکلات اصلی در ANOVA با اندازه‌گیری‌های مکرر، فرض همگنی واریانس (Sphericity) است. در صورتی که این فرض برقرار نباشد، نتایج آزمون می‌تواند نادرست باشد. آزمون گرین هاوس-گیسر به عنوان یک روش اصلاحی برای این مشکل عمل می‌کند و با استفاده از یک ضریب اصلاحی، نتایج آزمون ANOVA را بهبود می‌بخشد.
4. محاسبه: در این آزمون، یک ضریب به نام “ضریب گرین هاوس-گیسر” محاسبه می‌شود که نشان‌دهنده میزان انحراف از فرض همگنی واریانس است. این ضریب به عنوان یک اصلاح برای درجات آزادی در آزمون ANOVA استفاده می‌شود.

مراحل انجام آزمون گرین هاوس-گیسر

1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مربوط به متغیر وابسته در شرایط مختلف یا در زمان‌های مختلف جمع‌آوری می‌شوند.
2. بررسی فرض همگنی واریانس: با استفاده از آزمون‌هایی مانند آزمون ماکویا (Mauchly’s Test) بررسی می‌شود که آیا فرض همگنی واریانس برقرار است یا خیر.
3. اجرای آزمون ANOVA: اگر فرض همگنی واریانس برقرار باشد، می‌توان از ANOVA استاندارد استفاده کرد. در غیر این صورت، از آزمون گرین هاوس-گیسر استفاده می‌شود.
4. تحلیل نتایج: نتایج آزمون تحلیل می‌شود و بر اساس آن می‌توان به نتیجه‌گیری‌های لازم دست یافت.
5. آزمون آماری بی توکی یا Tukey’s b چیست؟
6. نوشته
7. تیپ شخصیتی شما کشاورز است یا شکارچی؟
8. نوشته
9. آزمون همبستگی اسپیرمن (Spearman’s Rank Correlation Coefficient)
10. نوشته
11. تغییرات ظاهر بدن با پشت میز نشینی
12. نوشته
13. آزمون علامت تک نمونه (Sign Test)
14. نوشته

آزمون گابریل (Gabriel Test) یک روش آماری است که برای مقایسه میانگین‌ها در گروه‌های مختلف استفاده می‌شود. این آزمون به ویژه در تحلیل واریانس (ANOVA) و در شرایطی که تعداد گروه‌ها بیشتر از دو باشد، کاربرد دارد. آزمون گابریل به طور خاص برای مقایسه میانگین‌ها در گروه‌های با اندازه‌های نامساوی و یا در شرایطی که واریانس‌ها نابرابر هستند، طراحی شده است.

ویژگی‌های آزمون گابریل:

1. مناسبت برای اندازه‌های نامساوی: این آزمون به خوبی می‌تواند با گروه‌هایی که اندازه‌های مختلف دارند، کار کند و نتایج قابل اعتمادی ارائه دهد.
2. مقایسه میانگین‌ها: آزمون گابریل به ما این امکان را می‌دهد که میانگین‌های گروه‌های مختلف را با یکدیگر مقایسه کنیم و ببینیم آیا تفاوت معناداری بین آن‌ها وجود دارد یا خیر.
3. نسبت به آزمون‌های دیگر: این آزمون نسبت به آزمون‌های دیگر مانند آزمون توکی (Tukey’s HSD) و آزمون بونفرونی (Bonferroni) از نظر قدرت تشخیص (Power) بالاتری دارد، به خصوص در مواردی که واریانس‌ها نابرابر هستند.

مراحل انجام آزمون گابریل:

1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مربوط به گروه‌های مختلف را جمع‌آوری کنید.
2. محاسبه میانگین و واریانس: برای هر گروه، میانگین و واریانس را محاسبه کنید.
3. محاسبه اختلاف میانگین‌ها: اختلاف میانگین‌های گروه‌ها را محاسبه کنید.
4. استفاده از فرمول آزمون گابریل: با استفاده از فرمول خاص آزمون گابریل، مقادیر آزمون را محاسبه کنید و نتایج را تحلیل کنید.
5. تفسیر نتایج: نتایج آزمون را تفسیر کنید و بررسی کنید که آیا تفاوت معناداری بین میانگین‌های گروه‌ها وجود دارد یا خیر.

آزمون فریدمن (Friedman Test)

نوشته

خلاصه_کتاب هنر شفاف اندیشیدن

نوشته

آزمون همبستگی اسپیرمن (Spearman’s Rank Correlation Coefficient)

نوشته

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

آزمون دانت یا Dunnett’s Test

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

پایان نامه نویسی مقاله نویسی

spss

جهت عضویت در کانال تلگرام سایت کلیک کنید.

آزمون کی ام اُ یا KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) چیست؟

آزمون KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) یک آزمون آماری است که برای ارزیابی مناسب بودن داده‌ها برای تحلیل عاملی استفاده می‌شود. این آزمون به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا داده‌های ما به اندازه کافی مناسب هستند تا بتوانیم از تحلیل عاملی استفاده کنیم یا خیر.

اهمیت آزمون KMO:

1. مناسبت داده‌ها: KMO میزان مناسب بودن داده‌ها برای تحلیل عاملی را اندازه‌گیری می‌کند. مقدار KMO بین 0 تا 1 متغیر است:
   • بیشتر از 0.90: عالی
   • بین 0.80 تا 0.89: خوب
   • بین 0.70 تا 0.79: مناسب
   • بین 0.60 تا 0.69: ضعیف
   • بین 0.50 تا 0.59: بسیار ضعیف
   • کمتر از 0.50: نامناسب برای تحلیل عاملی
2. تعیین ارتباطات بین متغیرها: KMO بررسی می‌کند که آیا متغیرهای مختلف به طور معناداری به هم مرتبط هستند یا خیر. اگر مقدار KMO بالا باشد، نشان‌دهنده این است که متغیرها به خوبی با یکدیگر مرتبط هستند.

نحوه محاسبه KMO:

برای محاسبه KMO، مراحل زیر را دنبال کنید:

1. ایجاد ماتریس همبستگی: ابتدا ماتریس همبستگی بین تمام متغیرهای مورد نظر را تهیه کنید.
2. محاسبه همبستگی جزئی: همبستگی جزئی بین متغیرها را محاسبه کنید.
3. محاسبه KMO: فرمول زیر برای محاسبه KMO استفاده می‌شود:𝐾𝑀𝑂=(جمع مربعات همبستگی)(جمع مربعات همبستگی)+(جمع مربعات همبستگی جزئی)

کاربردها:

آزمون KMO معمولاً در علوم اجتماعی، تحقیقات بازار و سایر زمینه‌ها که در آن‌ها نیاز به درک ساختار داده‌ها وجود دارد، استفاده می‌شود.

قالب فصل سوم پایان نامه باید به چه صورت باشد؟

نوشته

آزمون علامت تک نمونه (Sign Test)

نوشته

آزمون آماری بی توکی یا Tukey’s b چیست؟

نوشته

جلسه اول : هوش مصنوعی برای سوالات علمی (بسیار کاربردی برای پایان نامه و مقاله نویسی)

نوشته

آزمون دانت یا Dunnett’s Test

آزمون کولموگروف – اسمیرنف Kolmogrov- smirnov test

آزمون کولموگروف-اسمیرنف (Kolmogorov-Smirnov Test) یک آزمون غیرپارامتریک است که برای مقایسه توزیع‌های آماری استفاده می‌شود. این آزمون می‌تواند برای بررسی این که آیا یک نمونه از یک توزیع خاص پیروی می‌کند یا برای مقایسه دو نمونه مستقل از یکدیگر به کار رود.

اهداف آزمون کولموگروف-اسمیرنف:

1. تست تطابق توزیع: بررسی اینکه آیا یک نمونه از یک توزیع خاص (مانند نرمال، نمایی و غیره) پیروی می‌کند یا خیر.
2. مقایسه دو نمونه: بررسی اینکه آیا دو نمونه مستقل از یکدیگر از یک توزیع مشابه پیروی می‌کنند یا خیر.

انواع آزمون کولموگروف-اسمیرنف:

1. آزمون یک‌طرفه: بررسی اینکه آیا یک نمونه از یک توزیع خاص پیروی می‌کند.
2. آزمون دوطرفه: مقایسه دو نمونه مستقل برای بررسی اینکه آیا از یک توزیع مشابه پیروی می‌کنند.

مراحل انجام آزمون کولموگروف-اسمیرنف:

1. تعریف فرضیات:

• برای آزمون یک‌طرفه:
  • فرض صفر (𝐻0): داده‌ها از توزیع خاصی پیروی می‌کنند.
  • فرض جایگزین (𝐻1): داده‌ها از توزیع خاصی پیروی نمی‌کنند.
• برای آزمون دوطرفه:
  • فرض صفر (𝐻0): دو نمونه از یک توزیع مشابه پیروی می‌کنند.
  • فرض جایگزین (𝐻1): دو نمونه از توزیع‌های متفاوت پیروی می‌کنند.

2. جمع‌آوری داده‌ها:

داده‌ها را از نمونه‌ها یا توزیع مورد نظر جمع‌آوری کنید.

3. محاسبه تابع توزیع تجربی:

• برای هر نمونه، تابع توزیع تجربی (Empirical Distribution Function, EDF) را محاسبه کنید.

4. محاسبه آماره آزمون:

• برای آزمون یک‌طرفه، محاسبه حداکثر فاصله بین تابع توزیع تجربی و تابع توزیع مورد نظر.
• برای آزمون دوطرفه، حداکثر فاصله بین دو تابع توزیع تجربی را محاسبه کنید.

5. تعیین سطح معنی‌داری:

• با استفاده از توزیع کولموگروف-اسمیرنف، سطح معنی‌داری آزمون را تعیین کنید. این معمولاً با استفاده از جدول‌های مربوطه یا نرم‌افزارهای آماری انجام می‌شود.

6. نتیجه‌گیری:

• بر اساس مقایسه آماره آزمون با مقدار بحرانی، تصمیم‌گیری کنید که آیا فرض صفر را رد کنید یا نه.

نکات مهم:

• آزمون کولموگروف-اسمیرنف برای داده‌های مستقل و پیوسته مناسب است.
• این آزمون به دلیل عدم نیاز به فرضیات خاص درباره توزیع داده‌ها، در بسیاری از زمینه‌ها از جمله علوم اجتماعی، پزشکی و مهندسی کاربرد دارد.
• در صورت وجود داده‌های کوچک یا توزیع‌های غیرعادی، این آزمون ممکن است نتایج دقیقی نداشته باشد.

منظور از گویه در پرسشنامه چیست؟

نوشته

نحوه بازیابی اسناد در ورد

نوشته

آزمون تحلیل کوواریانس چیست؟

نوشته

عید نوروز 1403 مبارک باد

نوشته

گیاهی که برای دورکردن افکار منفی و افزایش حافظه عالی عمل می‌کند