تحلیل رگرسیون چیست؟

تحلیل رگرسیون (Regression Analysis) یک تکنیک آماری است که برای مدل‌سازی و تحلیل روابط بین یک متغیر وابسته (یا هدف) و یک یا چند متغیر مستقل (یا پیش‌بینی‌کننده) استفاده می‌شود. هدف اصلی این تحلیل، پیش‌بینی مقدار متغیر وابسته بر اساس مقادیر متغیرهای مستقل و همچنین بررسی تأثیر هر یک از این متغیرها بر متغیر وابسته است.

انواع تحلیل رگرسیون:

1. رگرسیون خطی (Linear Regression):
   • در این نوع تحلیل، فرض می‌شود که رابطه بین متغیر وابسته و متغیرهای مستقل به صورت خطی است.
   • مدل رگرسیون خطی به شکل زیر است:𝑌=𝛽0+𝛽1𝑋1+𝛽2𝑋2+…+𝛽𝑛𝑋𝑛+𝜀که در آن 𝑌 متغیر وابسته، 𝑋𝑖 متغیرهای مستقل، 𝛽𝑖 ضرایب رگرسیون و 𝜀 خطای تصادفی است.
2. رگرسیون چندگانه (Multiple Regression):
   • این نوع تحلیل به بررسی تأثیر چندین متغیر مستقل بر یک متغیر وابسته می‌پردازد.
   • فرمول مشابه رگرسیون خطی است، اما شامل چندین متغیر مستقل است.
3. رگرسیون غیرخطی (Non-linear Regression):
   • در این نوع تحلیل، رابطه بین متغیرها به صورت غیرخطی مدل‌سازی می‌شود. این می‌تواند شامل مدل‌هایی مانند رگرسیون نمایی، لگاریتمی یا چندجمله‌ای باشد.
4. رگرسیون لوجستیک (Logistic Regression):
   • این نوع تحلیل برای پیش‌بینی متغیر وابسته‌ای که دارای دو یا چند دسته (کلاس) است، استفاده می‌شود. به عنوان مثال، پیش‌بینی احتمال وقوع یک رویداد (مثل بله یا خیر).

مراحل تحلیل رگرسیون:

1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مورد نیاز باید شامل متغیر وابسته و متغیرهای مستقل باشند.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: شامل پاکسازی داده‌ها، نرمال‌سازی و بررسی ناهنجاری‌ها.
3. انتخاب مدل: انتخاب نوع مدل رگرسیون مناسب بر اساس نوع داده‌ها و رابطه بین متغیرها.
4. آموزش مدل: استفاده از داده‌های آموزشی برای تخمین ضرایب مدل.
5. ارزیابی مدل: بررسی کیفیت مدل با استفاده از معیارهایی مانند 𝑅2 (ضریب تعیین)، میانگین خطای مطلق (MAE) و میانگین خطای مربعات (MSE).
6. پیش‌بینی: استفاده از مدل برای پیش‌بینی مقادیر متغیر وابسته بر اساس مقادیر جدید متغیرهای مستقل.

کاربردهای تحلیل رگرسیون:

• اقتصاد: پیش‌بینی فروش بر اساس عوامل اقتصادی.
• پزشکی: بررسی تأثیر عوامل مختلف بر سلامت بیماران.
• بازاریابی: تحلیل تأثیر تبلیغات بر فروش.
• علوم اجتماعی: بررسی روابط بین متغیرهای اجتماعی و اقتصادی.

نتیجه‌گیری:

تحلیل رگرسیون ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی و پیش‌بینی روابط بین متغیرها است. با استفاده از این تکنیک، می‌توان به درک بهتری از داده‌ها دست یافت و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام داد.

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:

تحلیل آماری پایان نامه در کم تر از 5 روز ! ویژه پایان نامه  دکتری و کارشناسی ارشد

نوشته

تحلیل مضمون (تماتیک ) چیست؟

نوشته

چند مثال کاربردی از تحلیل نظریه زمینه‌ای در پژوهش‌

نوشته

آزمون رگرسیون (Regression Analysis)

نوشته

برای تحلیل عاملی تأییدی از چه نرم افزار های آماری می توان استفاده کرد؟

تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis)

تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis) یکی از تکنیک‌های مهم در علم داده و آمار است که برای گروه‌بندی مجموعه‌ای از اشیاء یا داده‌ها به خوشه‌های مشابه استفاده می‌شود. هدف از این تحلیل این است که اشیاء در یک خوشه بیشتر به یکدیگر شبیه باشند تا به اشیاء در خوشه‌های دیگر. این تکنیک در زمینه‌های مختلفی از جمله بازاریابی، بیوانفورماتیک، تحلیل تصویر و یادگیری ماشین کاربرد دارد.

مراحل تحلیل خوشه‌ای:

1. جمع‌آوری داده‌ها: اولین قدم در تحلیل خوشه‌ای، جمع‌آوری داده‌های مناسب است. این داده‌ها می‌توانند شامل ویژگی‌ها و خصوصیات مختلف اشیاء باشند.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: قبل از انجام تحلیل خوشه‌ای، داده‌ها باید پیش‌پردازش شوند. این شامل پاکسازی داده‌ها، نرمال‌سازی و تبدیل ویژگی‌ها به فرمت مناسب است.
3. انتخاب متد خوشه‌بندی: چندین الگوریتم مختلف برای خوشه‌بندی وجود دارد، از جمله:
   • K-means: یکی از رایج‌ترین الگوریتم‌ها که داده‌ها را به K خوشه تقسیم می‌کند.
   • Hierarchical clustering: این روش به صورت سلسله‌مراتبی داده‌ها را خوشه‌بندی می‌کند.
   • DBSCAN: یک الگوریتم مبتنی بر چگالی که می‌تواند خوشه‌های غیرکروی را شناسایی کند.
4. تعیین تعداد خوشه‌ها: در برخی از الگوریتم‌ها، مانند K-means، باید تعداد خوشه‌ها را از قبل مشخص کرد. می‌توان از تکنیک‌هایی مانند “روش الگو” (Elbow Method) برای تعیین تعداد مناسب خوشه‌ها استفاده کرد.
5. اجرای الگوریتم: پس از انتخاب الگوریتم و تعیین تعداد خوشه‌ها، می‌توان الگوریتم را اجرا کرد و داده‌ها را خوشه‌بندی کرد.
6. تجزیه و تحلیل نتایج: پس از خوشه‌بندی، نتایج باید مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند تا مشخص شود که آیا خوشه‌ها معنادار و قابل تفسیر هستند یا خیر.
7. ارزیابی کیفیت خوشه‌ها: برای ارزیابی کیفیت خوشه‌ها می‌توان از معیارهایی مانند Silhouette Score یا Davies-Bouldin Index استفاده کرد.

کاربردهای تحلیل خوشه‌ای:

• بازاریابی: شناسایی گروه‌های مشتریان مشابه برای هدف‌گذاری تبلیغات.
• تحلیل تصویر: گروه‌بندی تصاویر مشابه برای دسته‌بندی.
• بیوانفورماتیک: شناسایی الگوهای ژنتیکی مشابه در داده‌های بیولوژیکی.
• تحلیل اجتماعی: شناسایی گروه‌های اجتماعی مشابه بر اساس رفتار یا ویژگی‌ها.

نتیجه‌گیری:

تحلیل خوشه‌ای ابزاری قدرتمند برای کشف الگوها و روابط در داده‌ها است. با استفاده از این تکنیک، می‌توان به بینش‌های عمیق‌تری در مورد داده‌ها دست یافت و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام داد.

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:

تحلیل آماری پایان نامه در کم تر از 5 روز ! ویژه پایان نامه  دکتری و کارشناسی ارشد

انواع نرم افزار های تحلیل داده های کمی و نقاط قوت و ضعف آن ها

با چه نرم افزار آماری می توان ضریب همبستگی پیرسون را انجام داد؟

تحلیل داده های آماری

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

ضریب تاو گودمن و کروسکال (Goodman and Kruskal’s Tau)

ضریب تاو گودمن و کروسکال (Goodman and Kruskal’s Tau) یک معیار آماری است که برای اندازه‌گیری قدرت و جهت رابطه بین دو متغیر کیفی (Categorical Variables) استفاده می‌شود. این ضریب به‌ویژه در تحلیل جداول متقاطع (Contingency Tables) کاربرد دارد و می‌تواند به ما کمک کند تا بفهمیم که آیا دو متغیر با یکدیگر رابطه معناداری دارند یا خیر.

ویژگی‌ها و کاربردها:

1. محدوده مقدار:
   • مقدار این ضریب بین -1 و 1 است.
   • مقدار 1 نشان‌دهنده وجود یک رابطه مثبت کامل بین دو متغیر است، در حالی که مقدار -1 نشان‌دهنده وجود یک رابطه منفی کامل است. مقدار 0 نشان‌دهنده عدم وجود رابطه است.
2. محاسبه:
   • ضریب تاو گودمن و کروسکال معمولاً از طریق جداول متقاطع محاسبه می‌شود. برای محاسبه این ضریب، به تعداد مواردی که در هر دو متغیر هم‌پوشانی دارند و تعداد مواردی که فقط در یکی از متغیرها وجود دارند، توجه می‌شود.

فرمول محاسبه:

فرمول محاسبه ضریب تاو گودمن و کروسکال به‌صورت زیر است:

𝜏=(𝐶−𝐷)𝑁

که در آن:

• 𝐶: تعداد جفت‌های مرتب شده (Ordered Pairs) که در آن‌ها متغیر اول بالاتر از متغیر دوم است.
• 𝐷: تعداد جفت‌های مرتب شده که در آن‌ها متغیر اول پایین‌تر از متغیر دوم است.
• 𝑁: تعداد کل جفت‌های ممکن.

کاربردها:

ضریب تاو گودمن و کروسکال در زمینه‌های مختلفی از جمله:

• تحلیل اجتماعی: بررسی رابطه بین متغیرهای اجتماعی مانند تحصیلات و شغل.
• تحلیل بازار: بررسی رابطه بین ویژگی‌های مشتریان و خریدهای آن‌ها.
• تحقیقات پزشکی: بررسی رابطه بین متغیرهای پزشکی مانند نوع درمان و نتیجه درمان.

مثال:

فرض کنید که یک جدول متقاطع داریم که نشان‌دهنده رابطه بین نوع تحصیلات (متغیر A) و وضعیت شغلی (متغیر B) است. با استفاده از داده‌های موجود، می‌توانیم تعداد جفت‌های مرتب شده را محاسبه کرده و سپس ضریب تاو گودمن و کروسکال را محاسبه کنیم تا بفهمیم آیا بین نوع تحصیلات و وضعیت شغلی رابطه‌ای وجود دارد یا خیر.

نتیجه‌گیری:

ضریب تاو گودمن و کروسکال ابزاری مفید برای تحلیل روابط بین متغیرهای کیفی است و می‌تواند به محققان کمک کند تا الگوهای معناداری را در داده‌های خود شناسایی کنند

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:

کمبود کدام ویتامین باعث گرفتگی عروق میشود

تیپ شخصیتی شما کشاورز است یا شکارچی؟

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

تحلیل آماری پایان نامه در کم تر از 5 روز ! ویژه پایان نامه  دکتری و کارشناسی ارشد

آیا QDA Miner قابلیت تحلیل کمی را برای داده‌های خروجی در نرم‌افزارهای آماری دیگر فراهم می‌کند؟

اندازه اثر چیست؟ و چگونه تفسیر می شود؟

اندازه اثر (Effect Size) یک معیار آماری است که برای اندازه‌گیری قدرت یا شدت رابطه بین متغیرها یا تفاوت‌ها در گروه‌ها استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، اندازه اثر نشان‌دهنده‌ی اهمیت عملی نتایج آماری است و به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا یک تفاوت یا رابطه به‌طور واقعی معنادار و قابل توجه است یا خیر.

انواع اندازه اثر:

1. اندازه اثر در مقایسه‌های میانگین:
   • d کوهن (Cohen’s d): این اندازه اثر برای مقایسه میانگین دو گروه استفاده می‌شود و به صورت زیر محاسبه می‌شود: 𝑑=𝑀1−𝑀2𝑆𝐷𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 که در آن 𝑀1 و 𝑀2 میانگین‌های دو گروه و 𝑆𝐷𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 انحراف معیار ترکیبی است.
   • تفسیر d کوهن:
     • d < 0.2: اثر کوچک
     • 0.2 ≤ d < 0.5: اثر متوسط
     • d ≥ 0.5: اثر بزرگ
2. اندازه اثر در تحلیل واریانس:
   • η² (اتا مربع): این اندازه اثر نشان‌دهنده‌ی نسبت واریانس توضیح داده شده توسط یک متغیر مستقل در واریانس کل است. 𝜂2=𝑆𝑆𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡𝑆𝑆𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 که در آن 𝑆𝑆𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 واریانس توضیح داده شده و 𝑆𝑆𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 واریانس کل است.
   • تفسیر η²:
     • η² < 0.01: اثر کوچک
     • 0.01 ≤ η² < 0.06: اثر متوسط
     • η² ≥ 0.06: اثر بزرگ

تفسیر اندازه اثر:

• معنای عملی: اندازه اثر به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا یک تفاوت یا رابطه فقط از نظر آماری معنادار است یا اینکه از نظر عملی نیز اهمیت دارد. به عنوان مثال، یک تفاوت کوچک ممکن است از نظر آماری معنادار باشد، اما از نظر عملی چندان مهم نباشد.
• مقایسه نتایج: اندازه اثر می‌تواند به ما کمک کند تا نتایج مطالعات مختلف را مقایسه کنیم، حتی اگر اندازه نمونه‌ها و روش‌های آماری متفاوت باشند.
• راهنمایی برای تحقیقات آینده: اندازه اثر می‌تواند به محققان کمک کند تا تصمیم بگیرند که آیا نیاز به تحقیقات بیشتری در زمینه خاصی وجود دارد یا خیر.

نتیجه‌گیری:

اندازه اثر ابزاری کلیدی در تحلیل داده‌ها است که به ما اجازه می‌دهد تا نه تنها به نتایج آماری توجه کنیم، بلکه به اهمیت عملی و واقعی آن‌ها نیز بپردازیم. این امر به ویژه در زمینه‌های تحقیقاتی و علمی اهمیت دارد، جایی که درک عمیق‌تری از تأثیرات واقعی متغیرها بر یکدیگر ضروری است.

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:

چگونه می‌توانم فایل‌های صوتی را به متن تبدیل کنم و در تحلیل استفاده کنم؟

مصرف این ویتامین باعث تنظیم وزن می شود

آزمون تک نمونه ای کولموگروف اسمیرنوف چیست؟

انواع نرم افزار های تحلیل داده های کمی و نقاط قوت و ضعف آن ها

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

انحراف متوسط (Mean Absolute Deviation)

انحراف متوسط (Mean Absolute Deviation) یک معیار آماری است که برای اندازه‌گیری میزان پراکندگی داده‌ها حول میانگین آن‌ها استفاده می‌شود. این معیار به ما کمک می‌کند تا بفهمیم داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند و به نوعی تشتت یا تنوع در داده‌ها را نشان می‌دهد.

نحوه محاسبه انحراف متوسط:

1. محاسبه میانگین:
   • ابتدا تمام مقادیر داده‌ها را جمع کرده و بر تعداد آن‌ها تقسیم می‌کنیم.
   میانگین=∑𝑖=1𝑛𝑥𝑖𝑛که در آن 𝑥𝑖 مقادیر و 𝑛 تعداد مقادیر است.
2. محاسبه انحرافات مطلق:
   • برای هر مقدار، انحراف آن از میانگین را محاسبه کرده و مقدار مطلق آن را می‌گیریم.
   ∣𝑥𝑖−میانگین∣
3. محاسبه انحراف متوسط:
   • مجموع انحرافات مطلق را محاسبه کرده و بر تعداد مقادیر تقسیم می‌کنیم.
   انحراف متوسط=∑𝑖=1𝑛∣𝑥𝑖−میانگین∣𝑛

مثال:

فرض کنید داده‌های زیر را داریم: 4، 8، 6، 5، 3.

1. محاسبه میانگین: میانگین=4+8+6+5+35=265=5.2
2. محاسبه انحرافات مطلق:
   • |4 – 5.2| = 1.2
   • |8 – 5.2| = 2.8
   • |6 – 5.2| = 0.8
   • |5 – 5.2| = 0.2
   • |3 – 5.2| = 2.2
3. محاسبه انحراف متوسط: انحراف متوسط=1.2+2.8+0.8+0.2+2.25=7.25=1.44

اهمیت انحراف متوسط:

• ارزیابی پراکندگی: به ما کمک می‌کند تا بفهمیم داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند.
• مقایسه گروه‌ها: می‌توان از آن برای مقایسه پراکندگی داده‌های گروه‌های مختلف استفاده کرد.
• کاربردهای عملی: در زمینه‌های مختلفی مانند اقتصاد، علوم اجتماعی و مهندسی کاربرد دارد.

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:

بهترین روغن پوست: روغن هایی که چین و چروک را از بین می برند!

نوشته

۹ نکته برای برنامه‌‌‌ریزی کاری بهتر در سال جدید

نوشته

معرفی نرم افزار تحلیل کیفی Dedoose

نوشته

نوشته

زمان لمباردی چیست؟

انحراف معیار چیست؟ (Standard Deviation) 

انحراف معیار چیست؟

انحراف معیار (Standard Deviation) یکی از مهم‌ترین شاخص‌های آماری است که برای اندازه‌گیری میزان پراکندگی یا پراکنده‌بودن داده‌ها حول میانگین استفاده می‌شود. انحراف معیار نشان می‌دهد که داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند. هرچه انحراف معیار بزرگ‌تر باشد، پراکندگی داده‌ها بیشتر است و هرچه کوچک‌تر باشد، داده‌ها به میانگین نزدیک‌تر هستند.

مفاهیم کلیدی:

1. پراکندگی (Dispersion):
   • انحراف معیار نشان‌دهنده میزان پراکندگی داده‌ها حول میانگین است.
2. واریانس (Variance):
   • واریانس میانگین مربعات فاصله هر داده از میانگین است. انحراف معیار جذر واریانس است.
3. واحد اندازه‌گیری:
   • انحراف معیار هم‌واحد با داده‌ها است (برخلاف واریانس که واحد آن مربع واحد داده‌ها است).

فرمول محاسبه انحراف معیار:

انحراف معیار برای یک جامعه آماری و یک نمونه آماری به صورت زیر محاسبه می‌شود:

انحراف معیار جامعه (σ):

𝜎=∑𝑖=1𝑁(𝑥𝑖−𝜇)2𝑁σ=N∑i=1N​(xi​−μ)2​​

• 𝑥𝑖xi​: مقدار هر داده.
• 𝜇μ: میانگین جامعه.
• 𝑁N: تعداد داده‌ها در جامعه.

انحراف معیار نمونه (s):

𝑠=∑𝑖=1𝑛(𝑥𝑖−𝑥ˉ)2𝑛−1s=n−1∑i=1n​(xi​−xˉ)2​​

• 𝑥𝑖xi​: مقدار هر داده.
• 𝑥ˉxˉ: میانگین نمونه.
• 𝑛n: تعداد داده‌ها در نمونه.

مراحل محاسبه انحراف معیار:

1. محاسبه میانگین:
   • میانگین داده‌ها را محاسبه کنید.
2. محاسبه فاصله هر داده از میانگین:
   • تفاوت هر داده با میانگین را محاسبه کنید.
3. محاسبه مربع فواصل:
   • مربع هر یک از فواصل را محاسبه کنید.
4. محاسبه واریانس:
   • میانگین مربعات فواصل را محاسبه کنید.
5. محاسبه انحراف معیار:
   • جذر واریانس را محاسبه کنید.

مثال کاربردی:

فرض کنید داده‌های زیر را داریم:

2,4,4,4,5,5,7,92,4,4,4,5,5,7,9

1. محاسبه میانگین:𝑥ˉ=2+4+4+4+5+5+7+98=408=5xˉ=82+4+4+4+5+5+7+9​=840​=5
2. محاسبه فاصله هر داده از میانگین:(2−5),(4−5),(4−5),(4−5),(5−5),(5−5),(7−5),(9−5)(2−5),(4−5),(4−5),(4−5),(5−5),(5−5),(7−5),(9−5)−3,−1,−1,−1,0,0,2,4−3,−1,−1,−1,0,0,2,4
3. محاسبه مربع فواصل:(−3)2,(−1)2,(−1)2,(−1)2,02,02,22,42(−3)2,(−1)2,(−1)2,(−1)2,02,02,22,429,1,1,1,0,0,4,169,1,1,1,0,0,4,16
4. محاسبه واریانس:𝑠2=9+1+1+1+0+0+4+168−1=327≈4.57s2=8−19+1+1+1+0+0+4+16​=732​≈4.57
5. محاسبه انحراف معیار:𝑠=4.57≈2.14s=4.57​≈2.14

مزایای انحراف معیار:

1. استفاده از تمام داده‌ها:
   • انحراف معیار از تمام داده‌ها برای محاسبه استفاده می‌کند.
2. قابلیت تفسیر آسان:
   • واحد آن هم‌واحد با داده‌ها است و به راحتی قابل تفسیر است.
3. کاربرد گسترده:
   • در تحلیل‌های آماری، اقتصاد، علوم اجتماعی و مهندسی کاربرد دارد.

معایب انحراف معیار:

1. تأثیرپذیری از داده‌های پرت:
   • انحراف معیار تحت تأثیر داده‌های پرت قرار می‌گیرد.
2. نیاز به توزیع نرمال:
   • برای داده‌هایی که توزیع نرمال ندارند، ممکن است تفسیر آن دشوار باشد.

تفاوت انحراف معیار با انحراف چارکی:

نتیجه‌گیری:

انحراف معیار یک شاخص کلیدی برای اندازه‌گیری پراکندگی داده‌ها حول میانگین است و به‌طور گسترده در تحلیل‌های آماری استفاده می‌شود. این شاخص برای داده‌هایی که توزیع نرمال دارند، بسیار مناسب است، اما در صورت وجود داده‌های پرت یا توزیع‌های نامتقارن، ممکن است نیاز به استفاده از شاخص‌های دیگر مانند انحراف چارکی باشد.

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:

زمان لمباردی چیست؟

ویژگی های شخصیتی افراد برونگرا و درونگرا

استفاده از یک گیاه معجزه‌آسا برای درمان فشار خون، قند خون، کبد و تقویت بینایی

فرسودگی شغلی چیست؟

تحلیل واریانس (ANOVA) چیست؟

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.