> مقالات موضوعی > پژوهش و پایان نامه > داده پردازی > روش های اقتصاد سنجی > مشاهده مقاله جهت ارسال به چند نفر، نام و ایمیل گیرندگان با کاما { ، } جدا شوند. نام فرستنده: * ایمیل فرستنده: نام گیرنده(گان): * ایمیل گیرنده(گان): * متن پیام: * کد امنیتی: آزمون ها سنجش رابطه و سنجش همبستگی آزمون های سنجش رابطه: در این آزمون جهت و شدت رابطه مورد آزمون قرار نمی گیرد. زمانیکه مقیاس سنجش متغیرهای پژوهش هر دو اسمی است یا یکی اسمی و دیگری رتبه ای و یا نسبتی باشد، استفاده از این آزمون گزینه مناسبی خواهد بود. عضویت در تیم متفکران در طرح همراه با تیم اعتبار هدیه بگیرید و مشارکت کنید کلیک کنید... در طرح همگام با تیم با اعتبار هدیه، از خدمات ویژه استفاده کنید کلیک کنید... در طرح همیار با تیم در بازارکار حسابداری و مالی بدرخشید کلیک کنید... در طرح همکار با تیم خدمات مالی و حسابداری خود را معرفی کنید کلیک کنید... ذکر این نکته ضروری است که چون رابطه علی و معلولی در این آزمون مورد مطالعه نیست، لذا استفاده از عنوان متغیر وابسته و مستقل خیلی توجیه نداشته و جنبه قراردادی است. آزمون کای دو برای مطالعه هایی که یکی از متغیرها دو ارزشی است، نظیر جنس، صرف نظر از اسمی، رتبه ای و نسبتی بودن متغیر دوم بسیار مناسب است. مسیر اجرای این آزمون در نرم افزار spss به شرح زیر است: Analyze>Descriptive Statistic>Crosstabs .. آزمون های سنجش همبستگی: در صورتی که در آزمونی علاوه بر سنجش رابطه، قصد اندازه گیری شدت و جهت رابطه را نیز داشته باشید، در این صورت آزمون کای دو برای این منظور مناسب نبوده و آزمون پیرسون مناسب خواهد بود که از مجموعه آزمون های پارامتریک است. برای استفاده از این آزمون باید هر دو متغیر از نوع کمی بوده و دارای مقیاس سنجش نسبتی باشند. مسیر اجرای این آزمون در نرم افزار spss به شرح زیر است: Analyze>Correlate>Bivariate این آزمون دو عنصر جهت و شدت رابطه همبستگی را هم زمان پوشش می دهد. جهت رابطه می تواند منفی یا مثبت باشد. تفسیر آزمون پیرسون برمبنای ضریب همبستگی (r ) امکان پذیر است و دامنه آن به طور کلی بین 1+ و 1- متغیر بوده، ولی در هر آزمون تنها می تواند بین دامنه 0 تا 1+ و 0 تا 1- تغییر نماید و رقم صفر نشان دهنده فقدان وجود رابطه بین متغیر است. مثبت و منفی نشان دهنده جهت رابطه است. رگرسیون چندگانه: تحلیل رگرسیون چند متغیری کمک می کند تا درک شود که تا چه اندازه واریانس متغیر وابسته، توسط مجموعه ای از پیش بینی کننده ها قابل تبیین است و کدام یک در درجه دوم اهمیت قرار دارد و همین طور تا آخر، می توان یک تحلیل رگرسیونی چند متغیری انجام داد. (سکاران 357-356) ثبت نام و عضویت میز کار لینک های مفید خدمات حَسمان ارتقاء سواد مالی در حَسمان خدمات ویژه حسابداران ارتقاء حرفه ای در حَسمان خدمات ویژه مدیران طرح پویش سواد اندوزی مالی دوره های آموزشی lms عضویت ویژه حسمان مشارکت و دعوت از دوستان همیار با تو همیار دانش آموز طرح پویش سواد اندوزی مالی آموزش سواد مالی مقدماتی نبض بازار دیده بان بازار هوای بازار دوره آموزشی بهینه نگر همیار شغلی حسابدار دیکشنری تخصصی حسابداری ثبت رزومه دوره های آموزشی توسعه نگر طرح توانمند سازی ایستگاه خبر حسابداری مدار خبر کار و دانش ثبت آگهی استخدام دوره های آموزشی مدیران همیار دانش آموز طرح پویش سواد اندوزی دوره های آموزشی همراه با تیم همراه با تیم همراه با تیم مقاله های مرتبطنرم افزارهای تحلیل کیفی و انواع آناشتباهات رایج در استفاده از مدلسازی معادلات ساختاریهدف از تحلیل محتوا و انواع آنچارکهاشاخص های آماری حضرتی | 1395/10/11 13:31:50 | 1 0 متن کامل و کاربردی است پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * علی اژدری | 1395/10/14 20:44:32 | 1 0 در شرح رگرسیون چندگانه می توان بیان کرد که در این رگرسیون نمی توان مشخص کرد که چه مقدار از واریانس موجود در متغیر وابسته را، هنگامی که چندین متغیر مستقل برای اثرگذاری همزمان بر آن دخالت دارند را می توان تبیین کرد پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * صدیقه شکران | 1395/10/27 19:39:58 | 1 0 تحلیل رگرسیون چند متغیری کمک می کند تا درک شود که تا چه اندازه واریانس متغیر وابسته، توسط مجموعه ای از پیش بینی کننده ها قابل تبیین است و کدام یک در درجه دوم اهمیت قرار دارد و همین طور تا آخر، می توان یک تحلیل رگرسیونی چند متغیری انجام داد. پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * محمد رضا زارع | 1396/04/07 23:21:20 | 1 0 وامل اصلی در این رابطه عبارتند از: سطح اندازه گیری، محدودیت دامنه تغییرات مقادیر(تغییر پذیری، چولگی و کشیدگی)، داد های از دست رفته، غیر خطی بودن، مقادیر دورافتاده ، تصحیح تضعیف و موارد مرتبط با تغییر نمونه گیری، فاصله اطمینان، حجم اثر، معناداری و توان بیان شده در برآوردهای خودگردان. پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * محمدرضا تیموری | 1396/10/03 23:20:49 | 0 0 رگرسیون چندگانه: تحلیل رگرسیون چند متغیری کمک می کند تا درک شود که تا چه اندازه واریانس متغیر وابسته، توسط مجموعه ای از پیش بینی کننده ها قابل تبیین است و کدام یک در درجه دوم اهمیت قرار دارد و همین طور تا آخر، می توان یک تحلیل رگرسیونی چند متغیری انجام داد. (سکاران 357-356) پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * ابوالفضل موحدی | 1396/10/05 12:30:00 | 0 0 آزمون های سنجش رابطه: در این آزمون جهت و شدت رابطه مورد آزمون قرار نمی گیرد. زمانیکه مقیاس سنجش متغیرهای پژوهش هر دو اسمی است یا یکی اسمی و دیگری رتبه ای و یا نسبتی باشد، استفاده از این آزمون گزینه مناسبی خواهد بود. پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * ابوالفضل موحدی | 1396/10/05 12:30:54 | 0 0 آزمون های سنجش همبستگی: در صورتی که در آزمونی علاوه بر سنجش رابطه، قصد اندازه گیری شدت و جهت رابطه را نیز داشته باشید، در این صورت آزمون کای دو برای این منظور مناسب نبوده و آزمون پیرسون مناسب خواهد بود که از مجموعه آزمون های پارامتریک است. برای استفاده از این آزمون باید هر دو متغیر از نوع کمی بوده و دارای مقیاس سنجش نسبتی باشند. مسیر اجرای این آزمون در نرم افزار spss به شرح زیر است: Analyze>Correlate>Bivariate این آزمون دو عنصر جهت و شدت رابطه همبستگی را هم زمان پوشش می دهد. جهت رابطه می تواند منفی یا مثبت باشد. تفسیر آزمون پیرسون برمبنای ضریب همبستگی (r ) امکان پذیر است و دامنه آن به طور کلی بین 1+ و 1- متغیر بوده، ولی در هر آزمون تنها می تواند بین دامنه 0 تا 1+ و 0 تا 1- تغییر نماید و رقم صفر نشان دهنده فقدان وجود رابطه بین متغیر است. مثبت و منفی نشان دهنده جهت رابطه است. پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * Sobhan Karimi | 1396/10/06 00:08:29 | 0 0 چون رابطه علی و معلولی در این آزمون مورد مطالعه نیست، لذا استفاده از عنوان متغیر وابسته و مستقل خیلی توجیه نداشته و جنبه قراردادی است. آزمون کای دو برای مطالعه هایی که یکی از متغیرها دو ارزشی است، نظیر جنس، صرف نظر از اسمی، رتبه ای و نسبتی بودن متغیر دوم بسیار مناسب است. مسیر اجرای این آزمون در نرم افزار spss به شرح زیر است: Analyze>Descriptive Statistic>Crosstabs .. پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * حمید زارعی | 1396/10/07 09:43:18 | 0 0 تعریف همبستگی یکی از تعاریف اساسی در علم آمار تعریف همبستگی و رابطه بین دو متغیر می باشد. بطور کلی شدت وابستگی دو متغیر به یکدیگر را همبستگی تعریف می کنیم. و ممکن علاوه بر شدت همبستگی جهت همبستگی نیز مورد نیاز پژوهشگر باشد. در آمار انواع زیادی از ضرایب همبستگی متفاوت وجود دارند که هر کدام همبستگی بین دو متغیر را با توجه به نوع دادهها و شرایط متغیرها اندازهگیری میکنند. پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * مهدی شایق | 1396/10/20 22:04:38 | 0 0 در صورتی که در آزمونی علاوه بر سنجش رابطه، قصد اندازه گیری شدت و جهت رابطه را نیز داشته باشید، در این صورت آزمون کای دو برای این منظور مناسب نبوده و آزمون پیرسون مناسب خواهد بود که از مجموعه آزمون های پارامتریک است. برای استفاده از این آزمون باید هر دو متغیر از نوع کمی بوده و دارای مقیاس سنجش نسبتی باشند. پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * فرزاد فرات | 1396/10/20 22:05:08 | 0 0 یکی از تعاریف اساسی در علم آمار تعریف همبستگی و رابطه بین دو متغیر می باشد. بطور کلی شدت وابستگی دو متغیر به یکدیگر را همبستگی تعریف می کنیم پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * عراقی | 1396/10/20 22:05:40 | 0 0 تحلیل رگرسیون چند متغیری کمک می کند تا درک شود که تا چه اندازه واریانس متغیر وابسته، توسط مجموعه ای از پیش بینی کننده ها قابل تبیین است و کدام یک در درجه دوم اهمیت قرار دارد و همین طور تا آخر، می توان یک تحلیل رگرسیونی چند متغیری انجام داد پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * parisa teymouri | 1396/11/08 21:57:36 | 0 0 در صورتی که در آزمونی علاوه بر سنجش رابطه، قصد اندازه گیری شدت و جهت رابطه را نیز داشته باشید، در این صورت آزمون کای دو برای این منظور مناسب نبوده و آزمون پیرسون مناسب خواهد بود که از مجموعه آزمون های پارامتریک است. برای استفاده از این آزمون باید هر دو متغیر از نوع کمی بوده و دارای مقیاس سنجش نسبتی باشند. پاسخ دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: * دیدگاه کاربران نام: پست الکترونیک: * متن: * کد امنیتی: *