استخراج آماره‌های توصیفی معمولاً با استفاده از نرم‌افزارهای آماری انجام می‌شود. در ادامه، به برخی از دستورهای مربوط به استخراج آماره‌های توصیفی در نرم‌افزارهای SPSS و R اشاره می‌کنیم:

 

جدول فراوانی به کمک وزن‌دهی به مشاهدات

جدول فراوانی به کمک وزن‌دهی به مشاهدات می‌تواند به ما کمک کند تا توزیع فراوانی متغیرهای مختلف را با توجه به وزن‌دهی به مشاهدات مشاهده کنیم. برای ساخت جدول فراوانی با وزن‌دهی به مشاهدات، می‌توان از نرم‌افزارهای آماری مختلفی مانند SPSS، STATA، R و غیره استفاده کرد.

جدول فراوانی به تفکیک متغیر طبقه‌ای – Split File

جدول فراوانی به تفکیک متغیر طبقه‌ای می‌تواند به ما کمک کند تا توزیع فراوانی متغیرهای مختلف را برای هر یک از گروه‌های مختلف متغیر طبقه‌ای مشاهده کنیم. برای ساخت جدول فراوانی به تفکیک متغیر طبقه‌ای، می‌توان از دستور Split File در نرم‌افزارهای آماری مختلفی مانند SPSS، STATA، R و غیره استفاده کرد.

بعد از این که داده‌ها به تفکیک متغیر جنسیت تقسیم شوند، با استفاده از دستور FREQUENCIES، جدول فراوانی مربوط به متغیر وزن برای هر یک از گروه‌های مختلف جنسیت محاسبه می‌شود. در نهایت، با استفاده از دستور SPLIT FILE OFF، تقسیم‌بندی داده‌ها را لغو می‌کنیم و به حالت اولیه باز می‌گردیم.

با اجرای این دستورات، یک جدول فراوانی به تفکیک متغیر جنسیت برای متغیر وزن ساخته شده و نمایش داده می‌شود. در این جدول، دو ستون نشان‌دهنده تعداد افراد و توزیع فراوانی هر یک از گروه‌های مختلف جنسیت است. همچنین، با توجه به تفکیک متغیر جنسیت، جدول فراوانی مختلفی برای هر یک از گروه‌های مختلف جنسیت نمایش داده می‌شود.

انتخاب مشاهدات به کمک Select Case

Select Case یک دستور در زبان‌های برنامه‌نویسی است که به ما این امکان را می‌دهد تا در صورت برقراری یک شرط خاص، برنامه را به صورت متفاوتی اجرا کنیم. این دستور در مواردی که نیاز به اجرای چندین عملیات مختلف در بسته‌ی یک شرط خاص داریم، بسیار مفید است.

به عنوان مثال، فرض کنید داده‌هایی از یک آزمایش برای چندین شرکت‌کننده و در سه شرایط مختلف (ساده، متوسط و پیچیده) جمع‌آوری شده است. می‌خواهیم مشاهدات مربوط به شرکت‌کنندگانی که در شرایط پیچیده شرکت کرده‌اند را انتخاب کنیم. برای این کار، می‌توان از دستور Select Case در زبان برنامه‌نویسی VBA در محیط Excel استفاده کرد.

اجرای این کد، مشاهدات مربوط به شرکت‌کنندگانی که در شرایط پیچیده شرکت کرده‌اند را انتخاب خواهد کرد. در صورت نیاز، می‌توان این کد را با تغییر شرایط در دستور Select Case برای انتخاب مشاهدات مختلف اصلاح کرد.

سوالات چندپاسخه (Multiple Response) و ثبت و ایجاد جدول فراوانی برای آن‌ها در SPSS

سوالات چندپاسخه (Multiple Response) در یک پرسشنامه، به صورتی طراحی می‌شوند که در آن، پاسخ‌های مختلفی برای یک سوال مشخص وجود دارد و شخص می‌تواند چندین پاسخ را انتخاب کند. برای مثال، می‌توانید از شرکت کنندگان بپرسید که چندین محصول از فروشگاه شما خریداری کرده‌اند؟

برای ثبت و ایجاد جدول فراوانی برای سوالات چندپاسخه در SPSS، می‌توانید از روش زیر استفاده کنید:

1. ایجاد متغیر جدید:ابتدا باید یک متغیر جدید برای ثبت پاسخ‌های چندپاسخه ایجاد کنید. برای این کار، به قسمت Transform رفته و گزینه Recode Into Different Variables را انتخاب کنید. در پنجره باز شده، متغیر اصلی را به بخش Input Variable بکشید و سپس گزینه Output Variable Name را تعیین کنید. سپس برای هر گزینه پاسخ می‌توانید یک متغیر جدید با نام مشخص تعریف کنید.

2. ایجادجدول فراوانی:برای ایجاد جدول فراوانی برای سوال چندپاسخه، به قسمت Analyze رفته و گزینه Descriptive Statistics را انتخاب کنید. سپس از زیرگزینه Frequencies استفاده کنید. در پنجره باز شده، متغیرهایی را که برای سوال چندپاسخه استفاده کرده‌اید، به قسمت Variable(s) بکشید و سپس گزینه Statistics را باز کنید و گزینه Multiple Response Frequencies را انتخاب کنید. سپس برای هر گزینه پاسخ، تعیین کنید که آیا برای آن یک جدول فراوانی ایجاد شود یا خیر.

3. نمایش جدول فراوانی:پس از انجام مراحل بالا، SPSS یک جدول فراوانی را برای سوال چندپاسخه ایجاد می‌کند. در این جدول، می‌توانید تعداد پاسخ‌های هر گزینه را مشاهده کنید. همچنین، می‌توانید درصد پاسخ‌های هر گزینه را نیز مشاهده کنید.

در نهایت، با استفاده از جدول فراوانی، می‌توانید اطلاعات مفیدی را درباره پاسخ‌های شرکت‌کنندگان به سوال چندپاسخه جمع‌آوری کنید و تحلیل‌های مختلفی را انجام دهید.

نمودار فراوانی دوطرفه – CrossTabنمودار فراوانی دوطرفه (CrossTab) یکی از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌هاست که برای بررسی ارتباط بین دو متغیر دسته‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این نمودار، دو متغیر دسته‌ای در دو سطر و ستون نمایش داده می‌شوند و مقادیر فراوانی هر یک از ترکیب‌های ممکن این دو متغیر در جدول قرار می‌گیرند.

نمودار فراوانی دوطرفه می‌تواند برای بررسی ارتباط بین دو متغیر دسته‌ای بسیار مفید باشد و می‌تواند به تحلیل داده‌های گوناگون کمک کند.

نمودار فراوانی دوطرفه یا نمودار Crosstab، یک نوع نمودار آماری است که از آن برای نمایش رابطه‌ی بین دو متغیر دسته‌ای استفاده می‌شود. در این نمودار، داده‌ها بر اساس دو ویژگی دسته‌ای مرتبط با همانند جدولی با دو بعد در نظر گرفته می‌شوند. یک متغیر به صورت ردیف‌ها و دیگری به صورت ستون‌ها نشان داده می‌شوند.

این نمودار به صورت جدولی شامل خانه‌هایی است که هر خانه مقدار فراوانی تعداد داده‌هایی را که همزمان دارای دو ویژگی مشخص هستند، نشان می‌دهد. به عبارت دیگر، هر خانه مقدار تعداد داده‌هایی که همزمان دو ویژگی مشخص دارند را نمایش می‌دهد.

این نمودار برای بررسی رابطه بین دو متغیر دسته‌ای ایده‌آل است و معمولاً در تحلیل داده‌های کمی و کیفی به کار می‌رود. با استفاده از نمودار فراوانی دوطرفه می‌توانید به سادگی الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کنید و رابطه میان دو ویژگی را بهتر درک کنید.

نمودار فراوانی دوطرفه – CrossTab به همراه متغیر لایه‌بندی و رسم نمودار ترکیبی

نمودار فراوانی دوطرفه – Crosstab معمولاً برای نمایش رابطه بین دو متغیر دسته‌ای استفاده می‌شود؛ اما با اضافه کردن یک متغیر دیگر به نمودار، می‌توانید از نمودار فراوانی دوطرفه لایه‌بندی شده – Layered Crosstab استفاده کنید. به این ترتیب، می‌توانید رابطه بین سه متغیر را بررسی کنید.

برای رسم نمودار فراوانی دوطرفه لایه‌بندی شده، می‌توانید از نمودار ترکیبی – Combined Chart استفاده کنید. در این نوع نمودار، دو نمودار مختلف در کنار هم قرار گرفته و با هم ترکیب می‌شوند. به عنوان مثال، می‌توانید از نمودار میله‌ای برای نمایش دو ویژگی اول و نمودار خطی برای نمایش ویژگی سوم استفاده کنید.

برای رسم نمودار فراوانی دوطرفه لایه‌بندی شده، می‌توانید از نرم‌افزارهای مختلفی مانند Excel، R و Python استفاده کنید. در Excel، می‌توانید از قابلیت PivotTable استفاده کنید تا نمودار فراوانی دوطرفه را رسم کنید. در R و Python، می‌توانید از کتابخانه‌های ggplot2 و matplotlib استفاده کنید تا نمودار را رسم کنید.

در کل، با استفاده از نمودار فراوانی دوطرفه لایه‌بندی شده و نمودار ترکیبی، می‌توانید رابطه بین سه متغیر دسته‌ای را به صورت بصری و قابل فهم نشان دهید.

 متغیرهای محاسباتی و Recode

متغیرهای محاسباتی یا computed variables به متغیرهایی گفته می‌شود که با استفاده از فرمول‌های ریاضی یا عملیات محاسباتی ساده، از متغیرهای موجود در داده‌های اولیه، ساخته می‌شوند. این متغیرها معمولاً برای تحلیل داده‌ها به شکل بهتر و دقیق‌تری، طراحی شده‌اند.

مثال‌هایی از متغیرهای محاسباتی شامل متغیرهایی مانند متوسط، مجموع، حاصل ضرب، میانه، واریانس، انحراف معیار و … هستند. به عنوان مثال، متوسط سن یک گروه از افراد، می‌تواند به عنوان یک متغیر محاسباتی ساخته شود.

Recode به معنای تغییر مقادیر یک متغیر به مقادیر دیگر است. یعنی به جای استفاده از مقادیر اصلی یک متغیر، از مقادیر دیگری که با آن‌ها تغییر یافته‌اند، استفاده می‌شود.

این فرآیند معمولاً برای تبدیل متغیر دسته‌ای به متغیر دسته‌ای دیگر، یا تبدیل متغیر پیوسته به متغیر دسته‌ای استفاده می‌شود. به عنوان مثال، می‌توان یک متغیر سن را به چند گروه سنی تقسیم کرد و سپس از این متغیرهای جدید برای تحلیل داده‌ها استفاده کرد.

متغیرهای محاسباتی و Recode هر دو ابزارهای قدرتمندی در تحلیل داده‌ها هستند و با استفاده از آن‌ها می‌توانید بهترین نتایج را در تحلیل داده‌های خود بدست آورید.

متغیرهای محاسباتی و Visual Binning

متغیرهای محاسباتی، مانند نامشخص بودن متغیرهای محاسباتی، از فرمول‌های ریاضی یا عملیات محاسباتی ساده ساخته شده‌اند و به دلیل دقت بیشتر در تحلیل داده‌ها معمولاً ترجیح داده می‌شوند.

Visual Binning یک روش برای تبدیل متغیرهای پیوسته به متغیرهای دسته‌ای است. در این روش، محدوده‌های مقادیر متغیر پیوسته به چند دسته تقسیم می‌شوند. این دسته‌بندی معمولاً بر اساس فاصله‌های مساوی بین مقادیر انجام می‌شود و محدوده‌های متفاوت مقادیر تعیین می‌شود.

Visual Binning معمولاً برای تحلیل داده‌ها به شکل بهتر و دقیق‌تری، به ویژه در داده‌های پیوسته، استفاده می‌شود. این روش باعث می‌شود که متغیر پیوسته به متغیر دسته‌ای تبدیل شود و برای تحلیل داده‌ها، به شکل بهتری استفاده شود.

در کل، متغیرهای محاسباتی و Visual Binning هر دو ابزارهای مهم در تحلیل داده‌ها هستند. متغیرهای محاسباتی برای دقت و دقت بیشتر در تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند و Visual Binning برای تبدیل متغیرهای پیوسته به متغیرهای دسته‌ای و بهترین استفاده از داده‌های پیوسته استفاده می‌شود.

ویرایش خروجی و تهیه گزارش‌های نموداری و رسم آن‌ها در SPSS

SPSS یکی از قدرتمندترین نرم‌افزارهای آماری است که برای تحلیل داده‌های پیچیده و تهیه گزارش‌های آماری و نموداری استفاده می‌شود. در این نرم‌افزار، شما می‌توانید خروجی‌های خود را ویرایش کنید و گزارش‌های نموداری و رسم آن‌ها را تهیه کنید.

برای ویرایش خروجی در SPSS، می‌توانید از گزینه Edit > Output Properties استفاده کنید. در این قسمت، شما می‌توانید تنظیمات مربوط به خروجی خود را تغییر دهید، مانند تغییر نوع قلم و فونت، تغییر رنگ‌ها و … . همچنین، شما می‌توانید نمودارهای خود را در خروجی ویرایش کنید و تغییرات لازم را اعمال کنید.

برای تهیه گزارش‌های نموداری در SPSS، می‌توانید از گزینه Graphs استفاده کنید. در این قسمت، شما می‌توانید انواع مختلفی از نمودارها را ایجاد کنید، مانند نمودار میله‌ای، نمودار نقطه‌ای، نمودار خطی، نمودار روزانه، نمودار رادار و … . همچنین شما می‌توانید تنظیمات مربوط به نمودارهای خود را تغییر دهید و نمودارهای خود را با فرمت‌های مختلفی، مانند PNG، JPEG و PDF، ذخیره کنید.

به طور خلاصه، SPSS یکی از بهترین نرم‌افزارهای تحلیل داده‌های آماری است که برای تهیه گزارش‌های آماری و نموداری قدرتمند استفاده می‌شود. با استفاده از قابلیت‌های ویرایش خروجی و رسم نمودارها، شما می‌توانید گزارش‌های دقیق و جامعی از داده‌های خود را تهیه کنید.

ارسال خروجی به نرم‌افزارهای SPSS

اگر شما دارای یک فایل داده در SPSS هستید و می‌خواهید خروجی آن را به نرم‌افزارهای دیگر ارسال کنید، می‌توانید از قابلیت‌هایی که SPSS در این زمینه فراهم کرده استفاده کنید.

برای ارسال خروجی به نرم‌افزارهای دیگر، می‌توانید از گزینه File > Export استفاده کنید. در این قسمت، شما می‌توانید فرمت خروجی خود را انتخاب کنید، مانند فرمت Excel، CSV، HTML، PDF و … . بعد از انتخاب فرمت مورد نظر، شما می‌توانید تنظیمات مربوط به خروجی خود را تغییر دهید، مانند تغییر نام ستون‌ها، تغییر فرمت تاریخ و … . بعد از تنظیمات مربوطه، شما می‌توانید خروجی خود را با کلیک بر روی گزینه Export ذخیره کنید.

اگر شما می‌خواهید خروجی نمودارهای SPSS را ارسال کنید، می‌توانید نمودارهای خود را به صورت تصویری ذخیره کنید. برای این کار، می‌توانید از گزینه File > Export > Graphics استفاده کنید. در این قسمت، شما می‌توانید فرمت تصویری خود را انتخاب کنید، مانند فرمت PNG، JPEG و … . بعد از انتخاب فرمت مورد نظر، شما می‌توانید تنظیمات مربوط به تصویر خود را تغییر دهید، مانند تغییر ابعاد تصویر و … . بعد از تنظیمات مربوطه، شما می‌توانید تصویر خود را با کلیک بر روی گزینه Export ذخیره کنید.

در کل، SPSS یکی از بهترین نرم‌افزارهای آماری است که برای تحلیل داده‌های پیچیده و تهیه گزارش‌های آماری و نموداری قدرتمند استفاده می‌شود. با استفاده از قابلیت‌هایی که SPSS در این زمینه فراهم کرده، شما می‌توانید خروجی‌های خود را به نرم‌افزارهای دیگر ارسال کنید.

معرفی انواع نمودار

در تحلیل داده‌های آماری، نمودارها یکی از ابزارهای مهم هستند که برای نمایش داده‌های مختلف به کار می‌روند. در زیر، انواع مختلفی از نمودارها را معرفی می‌کنیم:

1. نمودار خطی (Line chart):در این نمودار، داده‌ها با استفاده از خطوط و نقاط نمایش داده می‌شوند. این نمودار برای نمایش تغییرات زمانی داده‌ها مناسب است.

2. نمودار میله‌ای (Bar chart):در این نمودار، ارتفاع میله‌ها نشان دهنده مقدار داده است. این نمودار برای نمایش داده‌های دسته‌ای مناسب است.

3. نمودار دایره‌ای (Pie chart):در این نمودار، یک دایره به چند بخش تقسیم شده است که هر بخش نشان دهنده مقدار داده است. این نمودار برای نمایش توزیع داده‌ها مناسب است.

4. نمودار نقطه‌ای (Scatter plot):در این نمودار، داده‌ها به صورت نقاط روی صفحه نمایش قرار می‌گیرند. این نمودار برای نمایش رابطه بین دو متغیر مناسب است.

5. نمودار روزانه (Area chart):در این نمودار، داده‌ها با استفاده از خطوط و نواحی رنگی نمایش داده می‌شوند. این نمودار برای نمایش تغییرات زمانی داده‌ها مناسب است.

6. نمودار رادار (Radar chart):در این نمودار، داده‌ها به صورت امتیازات در بخش‌های مختلف دایره نمایش داده می‌شوند. این نمودار برای نمایش ویژگی‌های چند متغیره مناسب است.

7. نمودار شمعی (Candlestick chart):در این نمودار، قیمت باز و بسته‌ی هر روز را در کنار هم نمایش می‌دهد. این نمودار برای نمایش تغییرات قیمت در بازار سهام مناسب است.

8. نمودار داده‌های جعبه‌ای (Box and whisker plot):در این نمودار، داده‌ها با استفاده از خطوط و جعبه‌های نمایش داده می‌شوند. این نمودار برای نمایش توزیع داده‌ها و شناسایی داده‌های پرت مناسب است.

9. نمودار داده‌های تفکیک شده (Stacked bar chart):در این نمودار، داده‌ها به صورت میله‌های تفکیک شده نمایش داده می‌شوند. این نمودار برای نمایش توزیع داده‌های دسته‌ای با فرکانس متفاوت مناسب است.

10. نمودار داده‌های کمتر شناخته شده (Heatmap):در این نمودار، داده‌ها با استفاده از رنگ‌ها نمایش داده می‌شوند و نشان می‌دهند که هر داده در کدام بخش از یک جدول قرار می‌گیرد. این نمودار برای نمایش رابطه بین دو متغیر مناسب است.

رسم انواع نمودار در SPSS

نرم‌افزار SPSS (Statistical Package for Social Sciences) یکی از رایج‌ترین نرم‌افزارهای تحلیل آماری است که امکان رسم انواع مختلف نمودارها را در اختیار کاربران خود قرار می‌دهد. در ادامه، روش رسم انواع مختلف نمودارها در SPSS را شرح می‌دهیم:

1. نمودار خطی (Line chart):برای رسم نمودار خطی در SPSS، ابتدا باید از منوی “Graphs” گزینه‌ی “Chart Builder” را انتخاب کنید. سپس در پنجره‌ی باز شده، گزینه‌ی “Line” را انتخاب کنید و متغیرهای مورد نظر خود را به صورت ستونی در محورهای x و y قرار دهید. در نهایت، با کلیک بر روی گزینه‌ی “OK”، نمودار خود را رسم کنید.

2. نمودار میله‌ای (Bar chart):برای رسم نمودار میله‌ای در SPSS، ابتدا باید از منوی “Graphs” گزینه‌ی “Chart Builder” را انتخاب کنید. سپس در پنجره‌ی باز شده، گزینه‌ی “Bar” را انتخاب کنید و متغیرهای مورد نظر خود را به صورت ستونی در محورهای x و y قرار دهید. در نهایت، با کلیک بر روی گزینه‌ی “OK”، نمودار خود را رسم کنید.

3. نمودار دایره‌ای (Pie chart):برای رسم نمودار دایره‌ای در SPSS، ابتدا باید از منوی “Graphs” گزینه‌ی “Chart Builder” را انتخاب کنید. سپس در پنجره‌ی باز شده، گزینه‌ی “Pie” را انتخاب کنید و متغیرهای مورد نظر خود را به صورت ستونی در محورهای x و y قرار دهید. در نهایت، با کلیک بر روی گزینه‌ی “OK”، نمودار خود را رسم کنید.

4. نمودار نقطه‌ای (Scatter plot):برای رسم نمودار نقطه‌ای در SPSS، ابتدا باید از منوی “Graphs” گزینه‌ی “Chart Builder” را انتخاب کنید. سپس در پنجره‌ی باز شده، گزینه‌ی “Scatter/Dot” را انتخاب کنید و متغیرهای مورد نظر خود را به صورت ستونی در محورهای x و y قرار دهید. در نهایت، با کلیک بر روی گزینه‌ی “OK”، نمودار خود را رسم کنید.

5. نمودار روزانه (Area chart):برای رسم نمودار روزانه در SPSS، ابتدا باید از منوی “Graphs” گزینه‌ی “Chart Builder” را انتخاب کنید. سپس در پنجره‌ی باز شده، گزینه‌ی “Area” را انتخاب کنید و متغیرهای مورد نظر خود را به صورت ستونی در محورهای x و y قرار دهید. در نهایت، با کلیک بر روی گزینه‌ی “OK”، نمودار خود را رسم کنید.

6. نمودار شکل‌های هندسی (Geometric shapes chart):برای رسم نمودار شکل‌های هندسی در SPSS، ابتدا باید از منوی “Graphs” گزینه‌ی “Chart Builder” را انتخاب کنید. سپس در پنجره‌ی باز شده، گزینه‌ی “Geometric Shapes” را انتخاب کنید و متغیرهای مورد نظر خود را به صورت ستونی در محورهای x و y قرار دهید. در نهایت، با کلیک بر روی گزینه‌ی “OK”، نمودار خود را رسم کنید.

7. نمودار ستونی (Column chart):برای رسم نمودار ستونی در SPSS، ابتدا باید از منوی “Graphs” گزینه‌ی “Chart Builder” را انتخاب کنید. سپس در پنجره‌ی باز شده، گزینه‌ی “Column” را انتخاب کنید و متغیرهای مورد نظر خود را به صورت ستونی در محورهای x و y قرار دهید. در نهایت، با کلیک بر روی گزینه‌ی “OK”، نمودار خود را رسم کنید.

8. نمودار دوبعدی (2D chart):برای رسم نمودار دوبعدی در SPSS، ابتدا باید از منوی “Graphs” گزینه‌ی “Chart Builder” را انتخاب کنید. سپس در پنجره‌ی باز شده، گزینه‌ی “2D” را انتخاب کنید و متغیرهای مورد نظر خود را به صورت ستونی در محورهای x و y قرار دهید. در نهایت، با کلیک بر روی گزینه‌ی “OK”، نمودار خود را رسم کنید.

9. نمودار سه بعدی (3D chart):برای رسم نمودار سه بعدی در SPSS، ابتدا باید از منوی “Graphs” گزینه‌ی “Chart Builder” را انتخاب کنید. سپس در پنجره‌ی باز شده، گزینه‌ی “3D” را انتخاب کنید و متغیرهای مورد نظر خود را به صورت ستونی در محورهای x و y و z قرار دهید. در نهایت، با کلیک بر روی گزینه‌ی “OK”، نمودار خود را رسم کنید.

با توجه به نوع داده و متغیرهای مورد نظر، می‌توانید از نوع مناسبی از نمودار در SPSS استفاده کنید.

تحلیل یک پرسشنامه سنجش

برای تحلیل یک پرسشنامه سنجش، ابتدا باید به صورت کلی با ساختار و اجزای پرسشنامه آشنا شوید. پرسشنامه سنجش معمولاً شامل سوالاتی است که به دانش، نظر، عقیده، تجربه یا ویژگی‌های دیگر افراد پرسیده می‌شود. این سوالات می‌توانند با یک بررسی قابل مقایسه باشند یا به صورت مستقل از هم باشند. همچنین، پرسشنامه‌ها می‌توانند از نوع باز و بسته باشند.

برای تحلیل پرسشنامه سنجش، می‌توانید از رویکردهای مختلفی استفاده کنید؛ اما اینجا به برخی از روش‌های رایج برای تحلیل پرسشنامه سنجش اشاره خواهیم کرد:

1. تحلیل محتوایی:در این روش، سوالات پرسشنامه بررسی شده و محتوای آن‌ها تحلیل می‌شود. این تحلیل ممکن است شامل شناسایی مفاهیم و عبارات کلیدی، ارزیابی اندازه‌گیری‌های مختلف، بررسی دقیق ترتیب و ساختار سوالات و آیتم‌ها و مقایسه آن‌ها با هدف پرسشنامه باشد.

2. تحلیل روان‌سنجی:در این روش، سعی می‌شود تا بررسی شود که آیا پرسشنامه به درستی و به صورت موثر از نظر روان‌سنجی طراحی شده است یا نه. این شامل بررسی مفاهیم مورد استفاده در سوالات، روش‌های تفسیر پاسخ‌ها، ارزیابی معیارهای روان‌سنجی مانند روایی و پایایی است.

3. تحلیل آماری:در این روش، داده‌های جمع‌آوری شده از پرسشنامه تحلیل شده و دقت و قابلیت اطمینان آن‌ها ارزیابی می‌شود. این شامل بررسی توزیع پاسخ‌ها، معیارهای مربوط به پویایی، پایایی و روایی، تحلیل عاملی و تحلیل خوشه‌ای است.

4. تحلیل نتایج:پس از جمع‌آوری داده‌ها، می‌توانید به تحلیل نتایج بپردازید. این شامل مقایسه پاسخ‌ها بین گروه‌ها، ارزیابی تفاوت‌های معنادار و بررسی روابط بین پاسخ‌ها است.

با استفاده از این روش‌ها، می‌توانید به تحلیل پرسشنامه سنجش بپردازید و نتایج دقیق‌تری را به دست آورید. همچنین، برای اطمینان از صحت و قابلیت اعتماد پرسشنامه، می‌توانید از روش‌های مختلفی مانند تست مجدد، تحلیل عاملی تأییدی، تحلیل خوشه‌ای و آزمون‌های روان‌سنجی استفاده کنید. همچنین، در تحلیل پرسشنامه سنجش باید به دقت به هدف پرسشنامه، جمعیت مورد نظر، شرایط جمع‌آوری داده‌ها و معیارهای مورد استفاده توجه کرد و نتایج را با این عوامل در نظر گرفت.

معرفی پرسشنامه و گویه‌های آن

پرسشنامه، یکی از ابزارهای مهم در روش‌های تحقیق است که برای جمع‌آوری داده‌ها از طریق پرسیدن سوالاتی از شرکت‌کنندگان استفاده می‌شود. گویه‌ها نیز بخشی از پرسشنامه هستند که شامل سوالات و دستورالعمل‌ها برای پاسخگویی به سوالات هستند. در ادامه، به معرفی یک پرسشنامه و گویه‌های آن پرداخته خواهد شد:

پرسشنامه افسردگی بک (Beck Depression Inventory)

پرسشنامه افسردگی بک یکی از معروف‌ترین پرسشنامه‌های مورد استفاده در مطالعات روان‌شناختی است. این پرسشنامه شامل 21 سوال می‌باشد که هر یک از آن‌ها در مورد یکی از علائم افسردگی است. پاسخ به هر سوال از یکی از چهار گزینه “0”، “1”، “2” و “3” است که نشان‌دهنده میزان تجربه شده توسط پاسخ‌گو است. این پرسشنامه در سه نسخه برای مخاطبین مختلف طراحی شده است: نسخه برای بزرگسالان، نسخه برای نوجوانان و نسخه برای کودکان.

گویه‌های پرسشنامه افسردگی بک شامل سوالات زیر است:

۱. آیا شما احساس ناامیدی می‌کنید؟
۲. آیا شما احساس عذاب وجدان دارید؟
۳. آیا شما احساس سرخوردگی می‌کنید؟
۴. آیا شما احساس خرد شدن می‌کنید؟
۵. آیا شما احساس عدم اراده کردن دارید؟
۶. آیا شما احساس خستگی می‌کنید؟
۷. آیا شما احساس ناراحتی می‌کنید؟
۸. آیا شما احساس بی علاقگی می‌کنید؟
۹. آیا شما احساس بی ارزشی می‌کنید؟
۱۰. آیا شما احساس بی قراری می‌کنید؟
۱۱. آیا شما احساس بی‌خوابی می‌کنید؟
۱۲. آیا شما احساس بازداری می‌کنید؟
۱۳. آیا شما احساس اضطراب می‌کنید؟
۱۴. آیا شما احساس عصبانیت می‌کنید؟
۱۵. آیا شما احساس ناامنی می‌کنید؟
۱۶. آیا شما به خودتان عصبانی هستید؟
۱۷. آیا شما به خودتان سخت گیر هستید؟
۱۸. آیا شما احساس تنهایی می‌کنید؟
۱۹. آیا شما احساس عدم توانایی می‌کنید؟
۲۰. آیا شما احساس بدنی بدی می‌کنید؟
۲۱. آیا شما احساس افزایش وزن یا کاهش وزن می‌کنید؟

تحلیل و استنباط آماری

تحلیل و استنباط آماری، دو حوزه مهم در روش‌های تحقیق در علوم اجتماعی و روان‌شناسی هستند. تحلیل آماری، به معنای استفاده از تکنیک‌های آماری برای توصیف و تفسیر داده‌ها است. استنباط آماری، به معنای استفاده از نتایج تحلیل آماری برای ارائه نتایج کلی و اعتبار سنجی فرضیات است.

تحلیل آماری شامل تکنیک‌های مختلفی است که در زمینه‌های مختلفی مانند آمار توصیفی، آمار استنباطی، آزمون فرضیه و مدل‌سازی آماری به کار می‌روند. در آمار توصیفی، از ابزارهایی مانند میانگین، واریانس، کوچکترین و بزرگترین مقدار و همبستگی استفاده می‌شود تا داده‌ها را توصیف کنیم. در آمار استنباطی، با استفاده از تکنیک‌هایی مانند انحراف معیار و آزمون‌های t و ANOVA، نتایج را بررسی و تفسیر می‌کنیم. در آزمون فرضیه، فرضیات را بررسی و تصدیق می‌کنیم. در مدل‌سازی آماری، مدل‌های ریاضی را برای توصیف روابط بین متغیرها استفاده می‌کنیم.

استنباط آماری، به معنای استفاده از نتایج تحلیل آماری برای ارائه نتایج کلی و اعتبار سنجی فرضیات است. در این مرحله، با استفاده از تکنیک‌هایی مانند بازه اطمینان و آزمون فرضیه، نتایج را تفسیر می‌کنیم و به نتیجه‌گیری می‌رسیم که چه اطمینانی داریم که نتایج به دست آمده، به جزئیات واقعی داده‌ها نزدیک هستند.

در کل، تحلیل و استنباط آماری به ما کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌ها، به نتایج قابل قبول و قابل تصدیقی برای پژوهش‌های روان‌شناختی و اجتماعی برسیم.

استنباط آماری پرسشنامه

برای استنباط آماری از پرسشنامه، ابتدا باید از صحت و پایایی آن مطمئن شویم. برای این منظور، معیارهای مختلفی مانند ضریب آلفای کرونباخ و تحلیل عاملی تأییدی را می‌توان برای ارزیابی پایایی و اعتبار پرسشنامه استفاده کرد. سپس، می‌توان با استفاده از تحلیل آماری، نتایج به دست آمده از پرسشنامه را تفسیر کرد.

برای مثال، اگر بخواهیم از پرسشنامه‌ای برای اندازه‌گیری اضطراب استفاده کنیم، می‌توانیم با استفاده از تحلیل آماری، نتایج به دست آمده را تفسیر کنیم. می‌توانیم از آزمون t برای مقایسه میانگین امتیازات افراد با اضطراب بالا و پایین استفاده کنیم. همچنین، می‌توانیم با استفاده از تحلیل عاملی تأییدی، ساختار عاملی پرسشنامه را بررسی کنیم و ببینیم که آیا پرسشنامه به درستی برای اندازه‌گیری اضطراب مناسب است یا خیر.

همچنین، با استفاده از تحلیل رگرسیون، می‌توانیم بررسی کنیم که آیا عواملی مانند سن، جنسیت و تحصیلات، بر امتیازات پرسشنامه تأثیر دارند یا خیر. در کل، با استفاده از تحلیل و استنباط آماری از پرسشنامه، می‌توانیم به نتایج دقیق و قابل قبولی برای پژوهش‌های روان‌شناختی و اجتماعی برسیم.

استنباط آماری در مورد میانگین

میانگین یکی از معیارهای مهم در تحلیل آماری است که می‌توان با استفاده از آن، میانه داده‌ها را به دست آورد. برای استنباط آماری از میانگین، می‌توان از تحلیل آماری مختلفی مانند تحلیل واریانس (ANOVA)، آزمون t و بازه اطمینان استفاده کرد.

یکی از کاربردهای تحلیل ANOVA، بررسی تفاوت‌های میانگین بین گروه‌های مختلف است. به عنوان مثال، اگر بخواهیم بررسی کنیم که آیا میانگین امتیازات دو گروه از نظر یک متغیر مختلف هستند یا نه، می‌توانیم از تحلیل ANOVA استفاده کنیم. این تحلیل به ما این امکان را می‌دهد که بررسی کنیم که آیا تفاوت معناداری بین میانگین گروه‌ها وجود دارد یا خیر.

آزمون t نیز به ما این امکان را می‌دهد که بررسی کنیم که آیا میانگین دو گروه از نظر یک متغیر، معناداراً از یکدیگر متفاوت هستند یا نه. این آزمون معمولاً برای مقایسه میانگین دو گروه استفاده می‌شود.

بازه اطمینان نیز یکی از روش‌های استنباط آماری است که به ما این امکان را می‌دهد تا با اطمینان مشخص کنیم که میانگین داده‌ها در یک بازه خاص قرار دارد. به عنوان مثال، با استفاده از بازه اطمینان، می‌توانیم با اطمینان 95 درصدی بگوییم که میانگین داده‌ها در بازه‌ای خاص قرار دارد.

در کل، استنباط آماری از میانگین می‌تواند به ما کمک کند تا با استفاده از داده‌ها، به نتایج دقیق و قابل قبولی برای پژوهش‌های روان‌شناختی و اجتماعی برسیم.

 استنباط آماری و انتخاب آزمون مناسب

استنباط آماری و انتخاب آزمون مناسب بستگی به مسئله‌ای دارد که می‌خواهیم بررسی کنیم، پرسشی که می‌خواهیم به آن پاسخ دهیم و نوع داده‌ای که با آن سروکار داریم. در ادامه به برخی از روش‌های استنباط آماری و آزمون‌های مرتبط با آن‌ها اشاره می‌کنیم:

1. آزمون تی:این آزمون برای مقایسه میانگین دو گروه استفاده می‌شود، اگر توزیع داده‌ها نرمال باشد. اگر توزیع داده‌ها نرمال نباشد، می‌توان از آزمون ویلکاکسون استفاده کرد.

2. آزمون آنوا:این آزمون برای مقایسه میانگین سه یا بیشتر گروه استفاده می‌شود، اگر توزیع داده‌ها نرمال باشد.

3. آزمون کای-دو:این آزمون برای بررسی رابطه بین دو متغیر کیفی استفاده می‌شود.

4. آزمون رگرسیون:این آزمون برای بررسی رابطه بین دو متغیر کمی استفاده می‌شود.

5. تحلیل عاملی تأییدی:این تحلیل برای بررسی ساختار عاملی پرسشنامه‌ها و مقیاس‌ها استفاده می‌شود.

6. تحلیل خوشه‌بندی:این تحلیل برای گروه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود و می‌تواند به عنوان یک الگوریتم یادگیری نظارت‌نشده استفاده شود.

7. تحلیل مسیریابی:این تحلیل برای بررسی رابطه بین متغیرهای پیوسته و گسسته استفاده می‌شود و می‌تواند به عنوان یک الگوریتم یادگیری نظارت‌شده استفاده شود.

در کل، انتخاب روش استنباط آماری و آزمون مناسب برای یک مسئله، به دقت درک مسئله و نوع داده‌های مورد استفاده بستگی دارد. برای انتخاب روش مناسب، می‌توانید از راهنمایی کتاب‌ها و منابع آماری استفاده کنید و در صورت نیاز، با متخصصین آماری مشورت کنید.

تحلیل داده‌های یک پرسشنامه

برای تحلیل داده‌های یک پرسشنامه، می‌توانید از روش‌های مختلف آماری استفاده کنید. در ادامه به برخی از این روش‌ها اشاره می‌کنیم:

1. توصیفی آماری:با استفاده از توصیفی آماری می‌توانید میانگین، واریانس، پراکندگی و فراوانی‌های مختلف داده‌های پرسشنامه را بررسی کنید.

2. آزمون فرضیه:اگر قصد دارید فرضیه‌ای را درباره داده‌های پرسشنامه بررسی کنید، می‌توانید از آزمون فرضیه استفاده کنید. به عنوان مثال، می‌توانید از آزمون t یا آزمون آنوا برای مقایسه میانگین دو یا بیشتر گروه استفاده کنید.

3. تحلیل عاملی تأییدی:این تحلیل برای بررسی ساختار عاملی پرسشنامه و تعیین عوامل مختلفی که ممکن است بر داده‌های پرسشنامه تأثیر بگذارند، استفاده می‌شود.

4. تحلیل خوشه‌بندی:با استفاده از تحلیل خوشه‌بندی، می‌توانید داده‌های پرسشنامه را بر اساس شباهت‌های مشترک در گروه‌های مختلفی تقسیم کنید.

5. تحلیل مسیریابی:این تحلیل برای بررسی رابطه بین متغیرهای پیوسته و گسسته در یک پرسشنامه استفاده می‌شود.

6. رگرسیون خطی:اگر می‌خواهید بررسی کنید که آیا یک متغیر به عنوان پیش‌بینی‌کننده برای متغیر دیگر در پرسشنامه استفاده شده است، می‌توانید از رگرسیون خطی استفاده کنید.

در کل، برای تحلیل داده‌های یک پرسشنامه، نیاز است که به دقت مسئله را درک کنید و از روش‌های مختلف آماری استفاده کنید. همچنین، می‌توانید از نرم‌افزارهای آماری مختلفی مانند SPSS، R و Stata برای تحلیل داده‌های پرسشنامه استفاده کنید.

تحلیل پرسشنامه آزمایشی

تحلیل پرسشنامه آزمایشی بستگی به هدف پژوهش و مسئله مورد بررسی دارد. در ادامه به برخی از روش‌های مرتبط با تحلیل پرسشنامه آزمایشی اشاره می‌کنیم:

1. توصیفی آماری:با استفاده از توصیفی آماری می‌توانید میانگین، واریانس، پراکندگی و فراوانی‌های مختلف داده‌های پرسشنامه آزمایشی را بررسی کنید.

2. آزمون فرضیه:اگر قصد دارید فرضیه‌ای را درباره داده‌های پرسشنامه آزمایشی بررسی کنید، می‌توانید از آزمون فرضیه استفاده کنید. به عنوان مثال، می‌توانید از آزمون t یا آزمون آنوا برای مقایسه میانگین دو یا بیشتر گروه استفاده کنید.

3. تحلیل عاملی تأییدی:این تحلیل برای بررسی ساختار عاملی پرسشنامه و تعیین عوامل مختلفی که ممکن است بر داده‌های پرسشنامه آزمایشی تأثیر بگذارند، استفاده می‌شود.

4. تحلیل خوشه‌بندی:با استفاده از تحلیل خوشه‌بندی، می‌توانید داده‌های پرسشنامه آزمایشی را بر اساس شباهت‌های مشترک در گروه‌های مختلفی تقسیم کنید.

5. تحلیل مسیریابی:این تحلیل برای بررسی رابطه بین متغیرهای پیوسته و گسسته در یک پرسشنامه آزمایشی استفاده می‌شود.

6. آنالیز تفسیری:در این روش، تحلیل کیفی داده‌های پرسشنامه آزمایشی انجام می‌شود. با استفاده از این روش، می‌توانید به دنبال دلایل و توضیحاتی برای پاسخ‌های مشخصی باشید و نظرات و عقاید شرکت‌کنندگان را بررسی کنید.

در کل، برای تحلیل داده‌های پرسشنامه آزمایشی، نیاز است که به دقت مسئله را درک کنید و از روش‌های مختلف آماری و تحلیلی استفاده کنید. همچنین، می‌توانید از نرم‌افزارهای آماری مختلفی مانند SPSS، R و Stata برای تحلیل داده‌های پرسشنامه آزمایشی استفاده کنید.

توصیف متغیرهای پرسشنامه و جدول فراوانی

متغیرهای پرسشنامه به متغیرهایی گفته می‌شود که در پرسشنامه مورد استفاده قرار می‌گیرند و به شکلی در برگیرنده اطلاعات ویژگی‌های مختلف شرکت‌کنندگان در پژوهش هستند. این متغیرها ممکن است شامل متغیرهای دموگرافیکی مانند سن، جنسیت، تحصیلات و شغل باشند، یا متغیرهای مرتبط با موضوع پژوهش مانند نگرش‌ها، باورها و رفتارها باشند.

برای نمایش داده‌های پرسشنامه به صورت خلاصه و روشن، معمولا از جدول فراوانی استفاده می‌شود. جدول فراوانی شامل مجموعه‌ای از شمارش‌های متغیرهای پرسشنامه است که برای هر مقدار ممکن از هر متغیر، تعداد ظاهر شدن آن مقدار در داده‌های پرسشنامه را نشان می‌دهد.

رسم نمودار و جدول فراوانی ترکیبی – درصدی

برای رسم نمودار و جدول فراوانی ترکیبی – درصدی، نیاز است که ابتدا جدول فراوانی را برای دو متغیر که می‌خواهیم ترکیبی رسم کنیم، تهیه کنیم. سپس با استفاده از این جدول، می‌توانیم نمودار و جدول فراوانی ترکیبی – درصدی را رسم کنیم.

سازگاری درونی پرسشنامه در گویه و ساختن سازه‌ها

سازگاری درونی در پرسشنامه به معنای اندازه‌گیری یکسان و قابل اعتماد مفاهیم یکسان است که درون پرسشنامه استفاده شده اند. با سنجش سازگاری درونی، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که هر گویه در پرسشنامه به درستی و با دقت مفهوم مورد نظر را اندازه‌گیری می‌کند و نتایج حاصل از پرسشنامه قابل اعتماد هستند.

برای سازگاری درونی پرسشنامه، می‌توانیم از روش‌های مختلفی استفاده کنیم که شامل موارد زیر می‌شود:

1- ضریب آلفای کرونباخ:یک روش رایج برای سنجش سازگاری درونی پرسشنامه است که برای مقیاس‌های چندگانه (مثل پرسشنامه‌های شخصیت‌شناسی) مناسب است. این روش با محاسبه ضریب آلفای کرونباخ، که بر اساس همبستگی بین گویه‌ها محاسبه می‌شود، ارزیابی سازگاری درونی پرسشنامه را انجام می‌دهد. این روش، اندازه‌گیری همبستگی گویه‌های پرسشنامه با یکدیگر را به دست می‌آورد و یک ضریب کرونباخ در محدوده 0 تا 1 را تولید می‌کند. ضریب کرونباخ باید حداقل برابر با 0.7 باشد تا پرسشنامه به عنوان قابل قبول در نظر گرفته شود.

2- تحلیل عاملی تأییدی:این روش برای سازگاری درونی پرسشنامه به کار می‌رود که از گویه‌های بیشتری تشکیل شده است. با استفاده از تحلیل عاملی تأییدی، ساختار فاکتوری پرسشنامه بررسی می‌شود و همبستگی گویه‌ها با یکدیگر و با فاکتورهای مشخص شده را بررسی می‌کند. این روش به ما امکان می‌دهد که از گویه‌هایی که با دیگر گویه‌ها همبستگی کم دارند، صرف نظر کنیم و گویه‌هایی را که با همبستگی بالا با گویه‌های دیگر همراه هستند، در پرسشنامه بگنجانیم.

3- روش تجزیه و تحلیل روایی محتوا:در این روش، سازگاری درونی پرسشنامه با استفاده از روش تحلیل محتوایی بررسی می‌شود. در این روش، تمامی گویه‌های پرسشنامه بررسی می‌شوند تا مفاهیمی که توسط آن‌ها اندازه‌گیری می‌شوند، با مفاهیم تعریف شده در پژوهش مطابقت داشته باشند. این روش به ما امکان می‌دهد تا از گویه‌هایی که با محتوای پژوهش مطابقت ندارند، صرف نظر کنیم و گویه‌هایی را که با مفاهیم مورد نظر مطابقت دارند، در پرسشنامه بگنجانیم.

با استفاده از این روش‌ها، می‌توانیم سازگاری درونی پرسشنامه را بررسی کنیم و از پرسشنامه‌هایی با سازگاری درونی قوی برای جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز خود استفاده کنیم.

 آزمون مربوط به سازه‌ها – پارامتری

آزمون مربوط به سازه‌ها یا آزمون رفتار سازه‌ها به منظور بررسی رفتار و استحکام سازه‌ها در شرایط مختلف به کار می‌رود. این آزمون‌ها به دو دسته آزمون پارامتری و آزمون غیرپارامتری تقسیم می‌شوند.

آزمون پارامتری به معنای آزمونی است که بر اساس فرضیه‌ای در مورد توزیع احتمالاتی مشخصی انجام می‌شود. در آزمون پارامتری، فرضیه‌ای در مورد پارامترهای مشخصی از توزیع احتمالاتی مورد نظر بررسی می‌شود. برای مثال، در آزمون پارامتری برای بررسی قدرت تحلیلی سازه، فرضیه‌ای در مورد توزیع احتمالاتی قدرت سازه مطرح می‌شود و با استفاده از روش‌های آماری، این فرضیه بررسی می‌شود.

در آزمون پارامتری سازه‌ها، برای بررسی رفتار و استحکام سازه‌ها در شرایط مختلف، از روش‌های مختلفی استفاده می‌شود که شامل موارد زیر می‌شود:

1- آزمون t:این آزمون برای بررسی تفاوت معنادار میان دو گروه از داده‌ها استفاده می‌شود. در آزمون t، فرضیه‌ای در مورد میانگین دو گروه از داده‌ها مطرح شده و با استفاده از آزمون t، این فرضیه بررسی می‌شود. در آزمون سازه‌ها، معمولاً از آزمون t برای مقایسه میانگین قدرت سازه در دو شرایط مختلف استفاده می‌شود.

2- آزمون ANOVA:این آزمون برای بررسی تفاوت معنادار بیش از دو گروه از داده‌ها استفاده می‌شود. در آزمون ANOVA، فرضیه‌ای در مورد میانگین گروه‌های مختلف از داده‌ها مطرح می‌شود و با استفاده از آزمون ANOVA، این فرضیه بررسی می‌شود. در آزمون سازه‌ها، معمولاً از آزمون ANOVA برای بررسی تفاوت قدرت سازه در بیش از دو شرط استفاده می‌شود.

3- آزمون همبستگی:این آزمون برای بررسی رابطه بین دو متغیر استفاده می‌شود. در آزمون همبستگی، فرضیه‌ای در مورد رابطه بین دو متغیر مطرح می‌شود و با استفاده از آزمون همبستگی، این فرضیه بررسی می‌شود. در آزمون سازه‌ها، معمولاً از آزمون همبستگی برای بررسی رابطه بین قدرت سازه و عوامل مختلف مانند نوع خاک، نوع مصالح و … استفاده می‌شود.

4- آزمون تحلیل عاملی:این آزمون برای بررسی تأثیر عوامل مختلف بر رفتار و استحکام سازه‌ها استفاده می‌شود. در آزمون تحلیل عاملی، با استفاده از مدل‌های آماری، تأثیر عوامل مختلف بر رفتار و استحکام سازه‌ها بررسی می‌شود.

در کل، آزمون پارامتری به منظور بررسی رفتار و استحکام سازه‌ها در شرایط مختلف با استفاده از روش‌های آماری مختلف انجام می‌شود.

آزمون مربوط به سازه‌ها – ناپارامتری

آزمون مربوط به سازه‌ها یا آزمون رفتار سازه‌ها به منظور بررسی رفتار و استحکام سازه‌ها در شرایط مختلف به کار می‌رود. این آزمون‌ها به دو دسته آزمون پارامتری و آزمون ناپارامتری تقسیم می‌شوند.

آزمون ناپارامتری به معنای آزمونی است که بر اساس فرضیه‌ای در مورد توزیع احتمالاتی مشخصی انجام نمی‌شود. در آزمون ناپارامتری، فرضیه‌ای در مورد توزیع احتمالاتی مورد نظر بررسی نمی‌شود و برای بررسی تفاوت میان دو گروه از داده‌ها یا رابطه بین دو متغیر از روش‌های غیرپارامتری استفاده می‌شود.

در آزمون ناپارامتری سازه‌ها، برای بررسی رفتار و استحکام سازه‌ها در شرایط مختلف، از روش‌های مختلفی استفاده می‌شود که شامل موارد زیر می‌شود:

1- آزمون رتبه‌ای ویلکاکسون:این آزمون برای بررسی تفاوت معنادار میان دو گروه از داده‌ها استفاده می‌شود. در این آزمون، به جای استفاده از میانگین داده‌ها، از رتبه دادن به داده‌ها استفاده می‌شود و با استفاده از آزمون ویلکاکسون، تفاوت معنادار میان دو گروه بررسی می‌شود.

2- آزمون مان-ویتنی:این آزمون برای بررسی تفاوت معنادار میان دو گروه از داده‌ها استفاده می‌شود. در این آزمون، به جای استفاده از میانگین داده‌ها، از میانه داده‌ها استفاده می‌شود و با استفاده از آزمون مان-ویتنی، تفاوت معنادار میان دو گروه بررسی می‌شود.

3- آزمون کروسکال-والیس:این آزمون برای بررسی تفاوت معنادار بیش از دو گروه از داده‌ها استفاده می‌شود. در این آزمون، به جای استفاده از میانگین داده‌ها، از میانه داده‌ها استفاده می‌شود و با استفاده از آزمون کروسکال-والیس، تفاوت معنادار بیش از دو گروه بررسی می‌شود.

به طور کلی، آزمون ناپارامتری برای بررسی تفاوت میان داده‌ها و رابطه بین دو متغیر در شرایطی که فرضیه‌ای در مورد توزیع احتمالاتی مشخصی وجود ندارد، استفاده می‌شود.

بدون نظر

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

5 × یک =