آزمون های تعقیبی (Post Hoc)

در تحلیل واریانس وقتی فرض پژوهش تأیید و فرض صفر رد می گردد، محقق می فهمد که بین حداقل یکی از گروه ها تفاوت معنی دار وجود دارد. اما نمی داند که بین کدام گروه ها تفاوت وجود دارد. به عبارت دیگر، معنی‌دار شدن نسبت F به ما نمی‌گوید که اختلاف بین کدام جفت از میانگین‌ها معنی‌دار است. بلکه با آماره F ، تنها می‌توانیم پی ببریم که اختلاف بین میانگین گروه‌ها معنی‌دار است.بنابراین برای تشخیص تفاوت بین گروه ها (به صورت مقایسه جفتی) باید از آزمونهای تعقیبی (Post Hoc ) استفاده کند. چون در  تحلیل واریانس  محقق به بررسی تفاوت میانگین های حداقل سه گروه  می پردازد و برای تفسیر نتایج حتما باید تفاوت بین دو گروه (جفتی ) را نیز بررسی کند. این  بررسی ، نقش مهمی در آزمون فرضیه و تفسیر نتایج آن و همچنین در جمع‌بندی و ارائه راه‌کارها برای گزارش دارد. در نرم‌افزار SPSS ، نوع آزمون مقایسه چندگانه تعریف‌شده که به کمک آن‌ها می‌توانیم چگونگی تفاوت میانگین نمره گروه‌ها از همدیگر را تشخیص دهیم. هدف این آزمون‌ها، بررسی تفاوت دو به دو میانگین‌ها یا ترکیب خطی از آن‌هاست.
در خصوص برتری استفاده از این آزمون‌ها، باید گفت که آزمون‌هایی بیش تر از همه مورد استفاده قرار می‌گیرند که نرخ خطای نوع اول را تعدیل کرده و به عبارتی از میزان تورم آن بکاهد. همچنین، انتخاب نوع آزمون مقایسه چندگانه بر اساس دو معیار، برابری حجم نمونه و برابری واریانس انجام می‌گیرد.
در نرم‌افزار spss ، تمامی آزمون‌های مقایسه‌ای چندگانه به آزمون‌های مقایسه اثرات اصلی(Main Effect) معروف‌اند که در صفحه خروجی با عبارت «مقایسه های جفتی یا دوتایی» نشان داده می‌شوند. چون میانگین‌های گروه‌ها را 2×2 با هم مقایسه می‌کنند تا مشخص شود کدام گروه‌ها با هم فرق دارند.
در SPSS  18 آزمون تعقیبی تعریف شده است که 14 تای آن با شرط برابری واریانس های گروه های مستقل متغیر کیفی و 4 تا با شرط عدم برابری واریانس های گروه های مستقل متغیر کیفی است.

نکته: برای بررسی برابری واریانس ها از آزمون لون استفاده می شود. در نتایج آزمون لون در صورتیکه سطح معنی داری بالای 05/0 ( p>0/05) باشد به معنی تأیید فرض صفر و رد فرض پژوهش می باشد و به این معنی است که پراکندگی یا واریانس بین گروه ها با هم برابر است و محقق باید یکی از 14 آزمون بالای  با شرط برابری واریانس های بین گروه ها و گرنه از 4 آزمون پایین با شرط نابرابری واریانس های بین گروه ها انتخاب کند.  

حداقل تفاوت معنی‌دار فیشر (LSD):

این آزمون یکی از قدیمی‌ترین و قوی‌ترین آزمون‌ها برای مقایسه جفتی  است. در صورتی که تعداد میانگین‌ها از سه تا بیشتر نباشد، بهتر است از این آزمون استفاده شود. اما اگر میانگین‌های مورد مقایسه بیش از سه مورد باشد، بهتر است سایر آزمون‌ها مورد استفاده قرار گیرد. این آزمون از آماره t دو نمونه مستقل بین جفت های بین گروه ها استفاده می کند.

بونفرونی (Bonferroni):

این آزمون نیز برای مقایسه میانگین گروه ها مستقل زیر 4 گروه مناسب است .این آزمون، بر اساس آماره t و با کنترل نرخ خطای کل، سطح معناداری مشاهده شده را بر اساس واقعیتی که مقایسه‌های چندگانه انجام داده‌اند، تعدیل می‌کند. برای آزمون تعداد جفت‌های کم تر، بهتر است به جای آزمون توکی از آزمون بونفرونی استفاده شود .

سیداک (Sidak):

این آزمون بر اساس آماره t، سطح معناداری را تعدیل کرده و مرزهای نزدیک تری در مقایسه با آزمون بونفرونی فراهم می‌کند. این آزمون در حقیقت تعدیل و اصلاح شده ی آزمون بونفرونی است و در حقیقت آزمونی میانه رو می باشد که نسبت به آزمون بونفرونی نیاز به تفاوت و تمایز کمتری بین گروه های مستقل دارد تا معناداری این تمایز را اعلام نماید، اما در دیگر ابعاد تفاوتی با آزمون بونفرونی ندارد(فیلد، 2000).

شفه (Scheffe):

اگر قصد مقایسه میانگین گروه‌های با حجم نابرابر را داریم، روش شفه مناسب‌ترین آزمون است. اما اشکال عمده این روش، محتاطانه یا محافظه‌کارانه بودن آن است. بدین معنی که چون آزمون شفه تمامی ترکیب‌های خطی احتمالی میانگین گروه‌ها را آزمون می‌کند، بنابراین، در این آزمون، صرفاً ترکیب‌های جفتی آزمون نمی‌شوند. در نتیجه آزمون شفه نسبت به سایر آزمون‌ها محافظه‌کارتر است. به همین خاطر، برای این که تفاوت بین میانگین‌ها معنی‌دار باشد، نیازمند میزان بالایی از این تفاوت هستیم.
همچنین، آزمون شفه، در مقایسه با آزمون توکی، برای آزمون یک دسته اطلاعات یکسان، فرض صفر را کمتر رد می‌کند. مهم‌ترین مزیت‌های آزمون شفه نسبت به آزمون توکی، امکان کاربرد آن در مورد گروه‌های با حجم‌های نابرابر و عدم حساسیت آن نسبت به انحراف از پیش فرض‌های نرمال بودن توزیع داده‌ها و همگونی واریانس ها می‌باشد. این روش به α بزرگ تری نیاز دارد. به همین دلیل، برخی از پژوهش گران هنگام استفاده از این آزمون، از سطح 1/0 به جای 05/0 استفاده می‌کنند.

آزمون F رادیان – اینوت – گابریل – ولش (R-E-G-W-F)

این آزمون بر اساس مقدار آماره F، به مقایسه چندگانه گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد. در این آزمون پیش شرط این است که تعداد حجم نمونه یا همان تعداد مشاهدات جمع آوری شده در گروه های مستقل از هم با هم متوازن و برابر باشند (استفانی،2017). در این آزمون ابتدا میانگین تمام گروه های مستقل محاسبه شده و سپس آماره F برای تمایز سنجی بین بزرگترین و کوچکترین میانگین بین گروه ها بررسی می گردد. اگر این آماره معنادار باشد به مرحله بعد رفته و تمایز بین بزرگترین و کوچکترین میانگین بعدی بررسی می گردد و زمانی تحلیل متوقف می شود که تفاوت بین میانگین ها در یکی از این مراحل معنادار نباشد.

آزمون Q رادیان – اینوت – گابریل – ولش (R-E-G-W-Q)

این آزمون که معمولاً برای نمونه‌های برابر به کار می‌رود، توان خوبی در تمایز گروه‌ها از همدیگر دارد. این آزمون نسبت به   R-E-G-W-F  ازتوان بالایی در تمایز گروه‌ها از همدیگر دارد و کنترل شدیدی هم بر میزان خطای نوع اول دارد(استفانی، 2017). مراحل انجام این آزمون نیز مانند آزمون F رادیان – اینوت – گابریل – ولش (R-E-G-W-F) می باشد.

نیومن-کلز استودنت شده (S-N-K)

این آزمون از آزمون توکی گرفته شده است با این تفاوت که آزادی عمل بیشتری دارد. یعنی تفاوت های اندک بین گروه های مستقل را تشخیص می دهد. این  آزمون ساده‌ای است که به جای آزمون دانکن بکار می‌رود. در آزمون نیومن-کلز، ابتدا میانگین‌ها از بالاترین تا پایین‌ترین مقدار مرتب می‌شوند و سپس تفاوت بین هر جفت میانگین محاسبه می‌شود. در نهایت نیز، ارزش مقایسه‌ای که برای هر جفت از میانگین‌ها به طور جداگانه محاسبه می‌شود، با هم مقایسه می‌گردند.

توکی (Tukey)یا HSD

این آزمون که به آزمون‌های کمترین تفاوت‌های راستین توکی و ای. توکی نیز معروف است، از آماره طیف استودنت شده برای تمامی مقایسه‌های جفتی بین گروه‌ها استفاده کرده و نرخ خطای تجربی را با نرخ خطای حاصل از جمع‌آوری برای تمامی مقایسه‌های جفتی هماهنگ می‌کند. پیشنهاد می‌شود زمانی که قصد دارید تعداد زیادی جفت میانگین را آزمون کنید، از آزمون توکی استفاده کنید زیرا این آزمون از آزمون بونفرونی قوی تر است.
استفاده از آزمون توکی مستلزم تعیین یک اندازه بحرانی HSD برای داده‌های مورد مطالعه است. هرگاه تفاوت میانگین هر جفت از گروه‌های مورد مطالعه برابر یا بیشتر از اندازه بحرانی HSD باشد، فرض صفر درباره معنی‌دار بودن تفاوت بین آن‌ها رد می‌شود. به عبارت دیگر تفاوت بین آن‌ها معنادار است. در شرایطی که حجم نمونه‌ها مساوی ب وتعداد گروه ها زیاد باشد استفاده از آزمون توکی مناسب ترین گزینه است. فقط باید توجه شود که  تنها زمانی میتوان از این آزمون تعقیبی بهره برد که حجم نمونه گروه ها با هم برابر باشد(لینتون و هاردر، 2007). در آن ابتدا میانگین متغیر کمی در تمام گروه های مستقل از هم محاسبه شده و سپس اولویت بندی و مرتب می شوند. سپس در قالب یک روش محافظه کار میانگین تمام جفت های ممکن با هم تمایز سنجی می شوند و این تفاوت سنجی بین تمام جفت های میانگین ها مشابه با آزمون t است.

بی. توکی (Tukey’s b)

این آزمون برای انجام مقایسه‌های جفتی بین گروه‌ها، از میانگین مقدار بحرانی آزمون توی و نیومن-کولز استودنت شده استفاده می‌کند.

این آزمون نیز یک روش مقایسه ی میانگین چند مرحله ای است. در آن ابتدا میانگین متغیر کمی در تمام گروه های مستقل از هم محاسبه شده و سپس اولویت بندی و مرتب می شوند. سپس در قالب یک روش محافظه کار میانگین تمام جفت های ممکن با هم تمایز سنجی می شوند و این تفاوت سنجی بین تمام جفت های میانگین ها مشابه با آزمون t است. تفاوت آن نسبت به آزمون توکی این است که پیش فرض برابر بودن حجم نمونه گروه ها در آن وجود ندارد. (لینتون و هاردر، 2007).

دانکن (Duncan)

در این آزمون، که به آزمون چند دامنه دانکن نیز معروف است، چنانچه قدر مطلق اختلاف میانگین‌های مورد مقایسه بزرگ تر یا مساوی r_α (s_x ̅ ) باشد، اختلاف بین میانگین‌های مورد مقایسه معنی‌دار است. در این آزمون برای مقایسه هر جفت میانگین، مقدار r_α (s_x ̅ ) خاص آن مقایسه محاسبه می شود. در این آزمون پیش فرض برابر بودن حجم نمونه گروه ها در آن وجود ندارد.

آزمون جی. تی. دو هوشبرگ (Hochberg’s GT2)

این آزمون همانند آزمون توکی است، منتهی تفاوتی که با آن دارد، این است که از حداکثر قدر مطلق استودنت شده استفاده می‌کند. ضمن آنکه معمولاً آزمون توکی قوی تر از این آزمون است. این آزمون زمانی بجای توکی کاربرد دارد که حجم نمونه ی گروه های مستقل بسیار متفاوت و نابرابر باشد. استیون این اختلاف بین مشاهدات را بیش از 200 مشاهده بیان نموده است.

گابریل (Gabriel)

این آزمون نیز از حداکثر قدر مطلق استودنت شده استفاده کرده و زمانی که حجم نمونه با هم نابرابر باشند، عموماً قوی تر از آزمون جی. تی. دو هوشبرگ می‌باشد. اما زمانی که حجم نمونه‌ها تفاوت زیادی با هم داشته باشند، مقدار آزمون گابریل لیبرال بوده و مقدار بالاتری را نشان خواهد داد. زمانی که حجم نمونه گروه های مستقل با هم نابرابر باشند، عموماً قوی تر از آزمون جی تی دو هاچبرگز می‌باشد. البته نباید فراموش کرد که این نابرابری نمیتواند بسیار زیاد باشد زیرا بنا به نظر استیون از دقت آزمون کاسته می شود و در آن صورت جی تی دو هوشبرگ اولویت دارد.

والر-دانکن (Waller-Duncan)

این آزمون که به آزمونتی. والر-دانکن نیز معروف است، از رویکرد بیزی(Bayesian) استفاده می‌کند. زمانی که اندازه‌های نمونه با هم برابر نباشند، این آزمون از میانگین هارمونیک اندازه نمونه استفاده می‌کند.

دانت (Dunnett)

این آزمون که یک آزمون t جهت مقایسه چندگانه جفتی است، مجموعه‌ای از طبقات را در برابر تنها یک میانگین کنترل مقایسه می‌کند. در اجرای این آزمون، طبقه آخر، به صورت پیش گزیده به عنوان طبقه کنترل در نظر گرفته می‌شود.

آزمون مقایسه چندگانه که فرض عدم برابری واریانس ها را می‌پذیرند، شامل 4 آزمون می‌باشند که در زیر به شرح هر یک پرداخته می‌شود:

 تی. دو تمهنه (Tamhane’s T2)

آزمون محافظه‌کاری است که بر اساس مقدار آماره t ، به مقایسه جفتی گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد.

تی. سه دانت (Dunntt’s T3)

این آزمون بر اساس حداکثر قدر مطلق استودنت شده، به مقایسه جفتی گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد.

جیمز – هوئل (Games-Howell)

این آزمون اغلب لیبرال عمل می‌کند و تفاوت گروه‌ها با همدیگر را بسیار زیاد نشان می‌دهد.

سی دانت (Dunnett’s C)

این آزمون بر اساس طیف استودنت شده، به مقایسه جفتی گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد.

نکته: از بین چهار آزمون بالا بلا شک رایج ترین و قویترین آزمون ،. جیمز هوئل می باشد و محقق باید آن را انتخاب کند. این آزمون حساسیتی روی برابری حجم نمونه گروه های مستقل را نیز ندارد.

آزمون آماری پیلای یا ( pillai’s test) چیست؟

نوشته

آزمون‌های مقایسه گروه ها :

نوشته

انواع روش  های تحقیق آمیخته

نوشته

ارکان و مزاج های چهارگانه بدن

نوشته

یادگیری سازمانی: راهکارها و روش‌های ارتقاء یادگیری در سازمان‌ها

آزمون تعقیبی f رادیان ( R-E-G-W-Q) چیست؟

این آزمون بر اساس مقدار آماره F، به مقایسه چندگانه گروه‌ها با همدیگر می‌پردازد. در این آزمون پیش شرط این است که تعداد حجم نمونه یا همان تعداد مشاهدات جمع آوری شده در گروه های مستقل از هم با هم متوازن و برابر باشند (استفانی،2017). در این آزمون ابتدا میانگین تمام گروه های مستقل محاسبه شده و سپس آماره F برای تمایز سنجی بین بزرگترین و کوچکترین میانگین بین گروه ها بررسی می گردد. اگر این آماره معنادار باشد به مرحله بعد رفته و تمایز بین بزرگترین و کوچکترین میانگین بعدی بررسی می گردد و زمانی تحلیل متوقف می شود که تفاوت بین میانگین ها در یکی از این مراحل معنادار نباشد.
آزمون تصادفی بودن ( Test of randomness) در نرم افزار spss چگونه انجام می شود؟

نوشته

رگرسیون چندگانه (Multiple Regression)

نوشته

خواص برگ انگور ( مو ) :

نوشته

پرسشنامه مادی گرایی و فرا مادی گرایی اینگلهارت(1981)

نوشته

روش های بررسی نرمال بودن توزیع داده ها و شرایط استفاده از هر روش چیست؟

آزمون تصادفی بودن چیست؟ (  Test of randomness)

آزمون تصادفی بودن (Test of randomness) یک روش آماری است که برای تعیین اینکه آیا یک مجموعه داده به طور تصادفی تولید شده است یا خیر، استفاده می‌شود. این آزمون به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا الگوها یا ساختارهای خاصی در داده‌ها وجود دارد که نشان‌دهنده غیرتصادفی بودن آن‌ها باشد.

مراحل آزمون تصادفی بودن:

جمع‌آوری داده‌ها: ابتدا باید داده‌های مورد نظر را جمع‌آوری کنیم. این داده‌ها می‌توانند شامل مشاهدات، اندازه‌گیری‌ها یا نتایج تجربی باشند.

انتخاب آزمون مناسب: بسته به نوع داده‌ها و هدف تحلیل، می‌توان از آزمون‌های مختلفی استفاده کرد. برخی از آزمون‌های رایج شامل:

آزمون Runs: برای بررسی توزیع دنباله‌های متوالی از داده‌ها.

آزمون Chi-Squared: برای بررسی توزیع فراوانی داده‌ها.

آزمون Kolmogorov-Smirnov: برای مقایسه توزیع داده‌ها با توزیع مورد انتظار.

محاسبه آمار آزمون: با استفاده از داده‌ها و روش انتخاب شده، آمار آزمون محاسبه می‌شود.

تعیین سطح معنی‌داری: معمولاً یک سطح معنی‌داری (مثل 0.05) تعیین می‌شود. اگر مقدار p-value (مقدار مربوط به احتمال) کمتر از این سطح باشد، فرضیه غیرتصادفی بودن داده‌ها رد می‌شود.

تفسیر نتایج: بر اساس نتایج آزمون، می‌توان نتیجه‌گیری کرد که آیا داده‌ها به صورت تصادفی تولید شده‌اند یا خیر.

اهمیت آزمون تصادفی بودن:آزمون تصادفی بودن در بسیاری از زمینه‌ها از جمله علم داده، آمار، و تحقیقات علمی اهمیت دارد. این آزمون‌ها می‌توانند در شناسایی الگوهای غیرمنتظره، کشف تقلب یا خطا در داده‌ها و ارزیابی کیفیت داده‌ها کمک کنند.

همچنین پیشنهاد می شود مقاله های زیر را در سایت https://rava20.ir/ مطالعه نمایید؟

آزمون‌های مقایسه گروه ها :

نوشته

همخطی بین متغیرهای مستقل در رگرسیون چیست؟

نوشته

دسته‌بندی روش‌های تحقیق بر اساس هدف :

نوشته

آیا آزمون احتمال دقیق فیشر  از  آزمون کای-دو  مناسب تر است؟

نوشته

آزمون آماری بی توکی یا Tukey’s b چیست؟

آزمون تصادفی بودن ( Test of randomness) در نرم افزار spss چگونه انجام می شود؟

آزمون تصادفی بودن ( Test of randomness) در نرم افزار spss چگونه انجام می شود؟

آزمون تصادفی بودن در SPSS می‌تواند به چندین روش انجام شود، بسته به نوع داده‌ها و هدف شما. یکی از متداول‌ترین روش‌ها برای بررسی تصادفی بودن داده‌ها، استفاده از آزمون‌های نیکویی برازش (Goodness-of-Fit tests) و آزمون‌های سری‌های زمانی است. در ادامه، مراحل انجام آزمون تصادفی بودن با استفاده از SPSS را توضیح می‌دهم:

1. آزمون نیکویی برازش (Chi-Square Goodness of Fit Test)

این آزمون برای بررسی این که آیا توزیع داده‌های شما با توزیع مورد انتظار مطابقت دارد یا خیر، استفاده می‌شود.

مراحل:

1. وارد کردن داده‌ها:
   • داده‌های خود را در SPSS وارد کنید. مطمئن شوید که داده‌ها به درستی سازماندهی شده‌اند.
2. انتخاب آزمون:
   • از منوی بالا، به مسیر Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > Chi-Square... بروید.
3. تنظیمات آزمون:
   • متغیر مورد نظر را به قسمت Test Variable List اضافه کنید.
   • در قسمت Expected Values، مقدار مورد انتظار برای هر گروه را وارد کنید.
4. اجرای آزمون:
   • روی دکمه OK کلیک کنید تا آزمون اجرا شود.
5. تفسیر نتایج:
   • نتایج آزمون را در پنجره خروجی بررسی کنید. به مقادیر p توجه کنید. اگر p-value کمتر از سطح معنی‌داری (مثلاً 0.05) باشد، می‌توانید فرض صفر را رد کنید و نتیجه بگیرید که داده‌ها تصادفی نیستند.

2. آزمون سری‌های زمانی (Runs Test)

این آزمون برای بررسی تصادفی بودن یک توالی از داده‌ها استفاده می‌شود.

مراحل:

1. وارد کردن داده‌ها:
   • داده‌های خود را در SPSS وارد کنید.
2. انتخاب آزمون:
   • از منوی بالا، به مسیر Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > Runs... بروید.
3. تنظیمات آزمون:
   • متغیر مورد نظر را به قسمت Test Variable List اضافه کنید.
4. اجرای آزمون:
   • روی دکمه OK کلیک کنید تا آزمون اجرا شود.
5. تفسیر نتایج:
   • نتایج آزمون را در پنجره خروجی بررسی کنید. به مقادیر p توجه کنید. اگر p-value کمتر از سطح معنی‌داری باشد، می‌توانید فرض صفر را رد کنید.

نکات پایانی:

• قبل از انجام هر آزمونی، اطمینان حاصل کنید که فرضیات آزمون‌ها برآورده شده‌اند.
• همچنین، می‌توانید از نرم‌افزارهای دیگر مانند R یا Python برای انجام آزمون‌های پیچیده‌تر استفاده کنید.

همچنین پیشنهاد می شود مقاله های زیر را در سایت https://rava20.ir/ مطالعه نمایید؟

چگونه می‌توانم هیجانات خود را بهتر کنترل کنم؟

نوشته

رابطه کلسیم و ویتامین D در چیست ؟ / جدول مصرف روزانه بر اساس سن

نوشته

تحلیل مسیر معمولا با چه نرم افزار آماری انجام می شود؟

نوشته

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

نوشته

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

 

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.

تحلیل واریانس یک راهه چیست؟

تحلیل واریانس یک‌راهه (ANOVA) یک روش آماری است که برای مقایسه میانگین‌های سه یا چند گروه مستقل استفاده می‌شود. این روش به ما کمک می‌کند تا بررسی کنیم آیا تفاوت معناداری بین میانگین‌های گروه‌ها وجود دارد یا خیر. در زیر به توضیحات بیشتری درباره این روش می‌پردازیم:

1. هدف تحلیل واریانس یک‌راهه

هدف اصلی ANOVA بررسی این است که آیا حداقل یکی از میانگین‌های گروه‌ها با دیگر گروه‌ها متفاوت است یا خیر. به عبارت دیگر، ما می‌خواهیم بدانیم آیا تغییرات مشاهده‌شده در داده‌ها ناشی از متغیر مستقل (گروه‌ها) است یا خیر.

2. فرضیات ANOVA

برای اجرای ANOVA، چندین فرضیه باید برقرار باشد:

• استقلال مشاهدات: مشاهدات در هر گروه باید مستقل از یکدیگر باشند.
• نرمال بودن: توزیع داده‌ها در هر گروه باید به صورت تقریبی نرمال باشد.
• همگنی واریانس: واریانس‌ها در گروه‌های مختلف باید برابر باشند (این فرضیه به نام فرضیه همگنی واریانس شناخته می‌شود).

3. اجزای ANOVA

• متغیر مستقل: گروه‌ها یا شرایطی که مقایسه می‌شوند.
• متغیر وابسته: متغیری که میانگین آن در گروه‌های مختلف اندازه‌گیری می‌شود.

4. نتایج ANOVA

نتایج ANOVA معمولاً با استفاده از یک آزمون F ارائه می‌شود. اگر مقدار p-value کمتر از سطح معناداری (معمولاً 0.05) باشد، نشان‌دهنده این است که حداقل یکی از میانگین‌ها با دیگر گروه‌ها متفاوت است.

5. روش‌های پس از ANOVA

اگر ANOVA نشان دهد که تفاوت معناداری وجود دارد، معمولاً از آزمون‌های پس از ANOVA (مانند آزمون Tukey) برای شناسایی دقیق گروه‌های متفاوت استفاده می‌شود.

6. کاربردها

ANOVA در زمینه‌های مختلفی از جمله علوم اجتماعی، پزشکی، روانشناسی و علوم طبیعی کاربرد دارد. به عنوان مثال، می‌توان از آن برای مقایسه اثرات مختلف درمان‌ها بر روی یک بیماری استفاده کرد.

نتیجه‌گیری

تحلیل واریانس یک‌راهه ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و بررسی تفاوت‌های میانگین‌ها در گروه‌های مختلف است. با رعایت فرضیات و استفاده صحیح از این روش، می‌توان به نتایج معناداری در تحقیقات دست یافت.

پیشنهاد می شود مقاله های زیر را در سایت https://rava20.ir/مطالعه نمایید.

آزمون تحلیل واریانس چیست؟ Analysis of Variance test

نوشته

تحلیل داده های کیفی  با MAXQDA2020  , NVivo

نوشته

نمونه ای از تحلیل مضمون در زمینه‌های مختلفی مانند رسانه‌ها و تحقیقات اجتماعی

نوشته

منظور از گویه در پرسشنامه چیست؟

نوشته

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

بهترین نرم افزارهای تحلیل داده های آماری در سال 2024

در سال 2024، چندین نرم‌افزار تحلیل داده‌های آماری وجود دارند که به دلیل قابلیت‌ها و ویژگی‌های منحصر به فردشان شناخته شده‌اند. در زیر به برخی از بهترین نرم‌افزارهای تحلیل داده‌های آماری اشاره می‌کنم و آن‌ها را رتبه‌بندی می‌کنم:

1. R

• توضیحات: R یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و گرافیک است. این نرم‌افزار به خاطر بسته‌های متنوع و قابلیت‌های پیشرفته‌اش در تحلیل داده‌ها بسیار محبوب است.
• ویژگی‌ها: متن باز، قابلیت سفارشی‌سازی بالا، جامعه کاربری بزرگ.

2. Python (با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas و SciPy)

• توضیحات: Python به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره، به ویژه با کتابخانه‌های آماری خود، به یکی از ابزارهای محبوب برای تحلیل داده تبدیل شده است.
• ویژگی‌ها: آسانی یادگیری، قابلیت‌های وسیع در علم داده و یادگیری ماشین، جامعه کاربری فعال.

3. SPSS

• توضیحات: SPSS یکی از نرم‌افزارهای معروف در تحلیل داده‌های آماری به ویژه در علوم اجتماعی است.
• ویژگی‌ها: رابط کاربری گرافیکی کاربرپسند، قابلیت‌های پیشرفته در تحلیل داده‌ها، گزارش‌گیری آسان.

4. SAS

• توضیحات: SAS یک نرم‌افزار قوی برای تحلیل داده‌ها و مدیریت داده‌ها است که در صنایع مختلف به کار می‌رود.
• ویژگی‌ها: قابلیت‌های پیشرفته آماری، توانایی کار با داده‌های بزرگ، پشتیبانی از تحلیل‌های پیچیده.

5. Stata

• توضیحات: Stata نرم‌افزاری است که به طور خاص برای تحلیل داده‌های آماری و اقتصادسنجی طراحی شده است.
• ویژگی‌ها: ابزارهای قوی برای تحلیل‌های آماری، مستندات و منابع آموزشی عالی.

6. Tableau

• توضیحات: Tableau بیشتر به عنوان یک ابزار تجسم داده‌ها شناخته می‌شود، اما قابلیت‌های تحلیل آماری نیز دارد.
• ویژگی‌ها: تجسم قدرتمند داده‌ها، رابط کاربری آسان، قابلیت اتصال به منابع داده مختلف.

 

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.

7. Excel (با استفاده از افزونه‌ها)

• توضیحات: Excel به عنوان یک نرم‌افزار صفحه‌گسترده، با افزونه‌های آماری می‌تواند به ابزار مفیدی برای تحلیل داده‌ها تبدیل شود.
• ویژگی‌ها: دسترسی آسان، قابلیت‌های پایه‌ای در تحلیل داده‌ها، مناسب برای کاربران غیر فنی.

8. MATLAB

• توضیحات: MATLAB به ویژه در زمینه‌های مهندسی و علمی برای تحلیل داده‌ها و محاسبات عددی استفاده می‌شود.
• ویژگی‌ها: قابلیت‌های پیشرفته محاسباتی، مناسب برای تحلیل‌های ریاضی و آماری پیچیده.

9. Minitab

• توضیحات: Minitab نرم‌افزاری است که به طور خاص برای تحلیل‌های آماری و بهبود کیفیت طراحی شده است.
• ویژگی‌ها: ابزارهای کاربردی برای تحلیل کیفیت، مناسب برای آموزش و یادگیری.

10. Power BI

• توضیحات: Power BI نرم‌افزاری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم آن‌ها است که توسط مایکروسافت توسعه یافته است.
• ویژگی‌ها: تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، قابلیت‌های تجسم پیشرفته.

این نرم‌افزارها بسته به نیازهای خاص کاربران و نوع داده‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنند، می‌توانند انتخاب‌های مناسبی باشند. انتخاب نرم‌افزار مناسب بستگی به مهارت‌های کاربر، نوع تحلیل مورد نیاز و محیط کاری دارد.

مقالات زیر را هم در سایت https://rava20.ir مطالعه نمایید:

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

نوشته

آیا QDA Miner امکان اتصال به نرم‌افزارهای آماری دیگر را دارد؟

نوشته

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

نوشته

انواع روش های تحلیل کیفی

نوشته

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

نوشته

مراحل آزمون تحلیل واریانس سه راهه (Three-Way ANOVA) در نرم افزار spss

اجرای آزمون تحلیل واریانس سه‌راهه (Three-Way ANOVA) در نرم‌افزار SPSS شامل مراحل مشخصی است. در ادامه، مراحل انجام این آزمون به‌صورت گام‌به‌گام توضیح داده شده است:

مراحل اجرای تحلیل واریانس سه‌راهه در SPSS:

1. جمع‌آوری و ورود داده‌ها:
   • داده‌های خود را در SPSS وارد کنید. هر ستون باید نمایانگر یک متغیر (عوامل و متغیر وابسته) باشد.
   • به عنوان مثال، اگر عوامل شما “جنسیت”، “سن” و “سطح تحصیلات” هستند و متغیر وابسته “عملکرد” است، داده‌ها باید به این صورت تنظیم شوند:
   gherkin| جنسیت | سن | سطح تحصیلات | عملکرد | |-------|----|--------------|--------| | مرد | 25 | کارشناسی | 85 | | زن | 30 | فوق‌لیسانس | 90 |
2. انتخاب آزمون ANOVA:
   • از منوی بالایی، به مسیر Analyze > General Linear Model > Univariate بروید.
3. تنظیمات متغیرها:
   • در پنجره باز شده:
     • متغیر وابسته (مثل “عملکرد”) را در جعبه Dependent Variable قرار دهید.
     • عوامل (مثل “جنسیت”، “سن”، “سطح تحصیلات”) را در جعبه Fixed Factor(s) قرار دهید.
4. تنظیمات آزمون:
   • برای بررسی تعاملات بین عوامل، بر روی دکمه Model کلیک کنید.
     • گزینه Full factorial را انتخاب کنید تا تمامی تعاملات بررسی شوند.
   • برای اضافه کردن تحلیل‌های اضافی، به زبانه Options بروید.
     • متغیرهای عوامل را به جعبه Display Means for اضافه کنید تا میانگین‌ها نمایش داده شوند.
     • گزینه Estimates of effect size را نیز انتخاب کنید.
     • در قسمت Post Hoc، می‌توانید آزمون‌های پس‌ازآزمون را انتخاب کنید (اگر نیاز دارید).
5. اجرای آزمون:
   • پس از تنظیم تمامی گزینه‌ها، بر روی OK کلیک کنید تا تحلیل اجرا شود.
6. تفسیر نتایج:
   • نتایج در پنجره Output SPSS نمایش داده می‌شود.
   • به جدول ANOVA نگاه کنید. در این جدول، آماره F و p-value برای هر یک از عوامل و تعاملات آنها را خواهید یافت.
   • اگر p-value کمتر از 0.05 باشد، به این معنی است که تفاوت معناداری بین میانگین‌ها وجود دارد.
7. تحلیل پس از آزمون:
   • اگر در مرحله قبل نتایج معنادار بود، می‌توانید به جداول Post Hoc مراجعه کنید تا بفهمید کدام گروه‌ها با یکدیگر تفاوت معناداری دارند.

نکات مهم:

• مطمئن شوید که داده‌های شما پیش‌نیازهای آزمون (نرمال بودن و همگنی واریانس) را رعایت می‌کنند.
• قبل از تحلیل، بهتر است که داده‌ها را بررسی کرده و از وجود مقادیر گمشده یا داده‌های نامعقول مطمئن شوید.

پیشنهاد می شود مقاله های زیر را هم در سایت https://rava20.ir/ مطالعه نمایید:

آزمون‌های مقایسه گروه ها :

نوشته

تحلیل عاملی اکتشافی را با چه نرم افزارهایی می توان انجام داد؟

نوشته

آیا اکسل ابزارهایی برای ایجاد داشبوردها و گزارش‌های تحلیلی دارد؟

نوشته

کدگذاری در روش گراندد تئوری

نوشته

تفاوت روش‌های تعیین حجم نمونه در تحقیقات کیفی و کمّی

نوشته