روابط رفتارها و پراکنش ها
دانستارها و آگهش های پژوهش های روان شناختی
پربیننده ترین مطالب
پاسخ:
بررسی تعاملات
برای اطمینان از همگنی شیب‌ها، باید بررسی کنید که آیا تعامل بین متغیر مستقل و متغیرهای کمکی وجود دارد یا خیر. این کار را می‌توان با استفاده از تحلیل واریانس (ANOVA) انجام داد. اگر سطح معنی‌داری (p-value) برای تعامل کمتر از 0.05 باشد، نشان‌دهنده عدم همگنی شیب‌ها است.ترسیم نمودار پراکنش
نمودار پراکنش را برای هر گروه ترسیم کنید تا رابطه خطی بین متغیر وابسته و متغیر کمکی را مشاهده کنید. اگر شیب‌های خطی در نمودارها مشابه باشند، این نشان‌دهنده همگنی شیب‌ها است.استفاده از مدل‌های جایگزین
اگر پیشفرض همگنی شیب‌ها برقرار نیست، میتوانید از مدل‌های جایگزین مانند مدل‌های غیرخطی یا روش‌های آماری دیگر که نیاز به این پیشفرض ندارند، استفاده کنید. به عنوان مثال، میتوانید از تحلیل واریانس (ANOVA) یا آزمون t برای مقایسه گروه‌ها استفاده کنید.افزایش حجم نمونه
افزایش حجم نمونه ممکن است به کاهش نوسانات در داده‌ها کمک کند و به شما اجازه دهد تا نتایج دقیق‌تری به دست آورید. این کار می‌تواند به افزایش قدرت آزمون و کاهش احتمال خطاهای نوع اول کمک کند.بررسی داده‌های پرت
وجود داده‌های پرت می‌تواند بر نتایج تحلیل تأثیر بگذارد و ممکن است باعث ایجاد نابرابری در شیب‌ها شود. بنابراین، بررسی و حذف داده‌های پرت می‌تواند مفید باشد.با رعایت این نکات، میتوانید تلاش کنید تا پیشفرض همگنی شیب‌های رگرسیون را در تحلیل کوواریانس چندمتغیره خود برقرار کنید.
۱۴ دی ۰۳ ، ۱۷:۱۸
ناشناس
ناشناس
جناب آقای دکتر، وقت به خیر و خسته نباشید.
برای تحلیل کیفی مصدع شدم. قایل صوتی را هم می شود ارسال کرد؟
پاسخ:
با سلام و احترام
با سلام و احترام
فایل های صوتی را باید به متن پیاده شده word تبدیل نمایید و سپس ارسال کنید
۱۴ دی ۰۳ ، ۱۷:۲۲
ناشناس
ناشناس
عنوان پژوهش من پیش بینی رابطه توان ایگو با تنظیم هیجان با میانجیگری تحمل ابهام بود. دادم تحلیل کردن با pls معادلات ساختاری انجام شد. داور در جلسه دفاع گفت باید تحلیل مسیر بگیری نیاز به معادلات ساختاری نبوده. ممنون میشم تفاوت این دو تا رو بیان کنید و اینکه چه اشکالی داشته که معادلات ساختاری انجام شده؟
پاسخ:
تحلیل مسیر تنها شامل متغیرهای مشاهده‌شده است و معمولاً هر متغیر فقط یک نشانگر دارد. این روش به بررسی روابط مستقیم بین این متغیرها می‌پردازد. در مقابل، مدل معادلات ساختاری (SEM) می‌تواند شامل متغیرهای پنهان باشد و از چندین نشانگر برای اندازه‌گیری هر سازه استفاده می‌کند. SEM به تحلیل روابط پیچیده‌تری که شامل متغیرهای پنهان است، می‌پردازد.مدل‌سازی و فرضیات:
در تحلیل مسیر، روابط بین متغیرها به صورت مستقیم و با استفاده از رگرسیون چندگانه تحلیل می‌شود و فرض بر این است که همه متغیرها بدون خطا اندازه‌گیری شده‌اند. در مدل معادلات ساختاری، علاوه بر مدل ساختاری، یک مدل اندازه‌گیری نیز وجود دارد که روابط بین متغیرهای پنهان و مشاهده‌شده را تعریف می‌کند. این روش به لحاظ آماری پیچیده‌تر است و امکان لحاظ کردن خطای اندازه‌گیری را فراهم می‌کند.کاربرد:
تحلیل مسیر بیشتر برای بررسی روابط ساده و مستقیم بین متغیرها مناسب است، در حالی که SEM برای بررسی روابط پیچیده‌تر و تعاملات میان متغیرهای پنهان و مشاهده‌شده کاربرد دارد.
اگر پژوهش شما تنها بر روی روابط ساده بین متغیرهای مشاهده‌شده تمرکز دارد، استفاده از SEM ممکن است پیچیدگی غیرضروری ایجاد کند. داور شما ممکن است به این نکته اشاره کرده باشد که تحلیل مسیر برای هدف شما کافی بوده است.نیاز به داده‌های بیشتر:
SEM معمولاً نیاز به حجم بالاتری از داده‌ها دارد تا نتایج معناداری ارائه دهد. اگر نمونه شما کوچک باشد، نتایج ممکن است قابل اعتماد نباشند.تفسیر نتایج:
تفسیر نتایج SEM می‌تواند دشوارتر باشد، به ویژه اگر مدل شامل چندین متغیر پنهان باشد. این موضوع ممکن است باعث سردرگمی در ارائه نتایج شود.در نتیجه، اگر پژوهش شما بیشتر بر روی روابط مستقیم تمرکز دارد و شامل متغیرهای پنهان نیست، تحلیل مسیر ممکن است گزینه مناسب‌تری باشد.
تفاوت‌های اصلی
نوع متغیرها:تحلیل مسیر تنها شامل متغیرهای مشاهده‌شده است و معمولاً هر متغیر فقط یک نشانگر دارد. این روش به بررسی روابط مستقیم بین این متغیرها می‌پردازد. در مقابل، مدل معادلات ساختاری (SEM) می‌تواند شامل متغیرهای پنهان باشد و از چندین نشانگر برای اندازه‌گیری هر سازه استفاده می‌کند. SEM به تحلیل روابط پیچیده‌تری که شامل متغیرهای پنهان است، می‌پردازد.مدل‌سازی و فرضیات:
در تحلیل مسیر، روابط بین متغیرها به صورت مستقیم و با استفاده از رگرسیون چندگانه تحلیل می‌شود و فرض بر این است که همه متغیرها بدون خطا اندازه‌گیری شده‌اند. در مدل معادلات ساختاری، علاوه بر مدل ساختاری، یک مدل اندازه‌گیری نیز وجود دارد که روابط بین متغیرهای پنهان و مشاهده‌شده را تعریف می‌کند. این روش به لحاظ آماری پیچیده‌تر است و امکان لحاظ کردن خطای اندازه‌گیری را فراهم می‌کند.کاربرد:
تحلیل مسیر بیشتر برای بررسی روابط ساده و مستقیم بین متغیرها مناسب است، در حالی که SEM برای بررسی روابط پیچیده‌تر و تعاملات میان متغیرهای پنهان و مشاهده‌شده کاربرد دارد.
اشکالات احتمالی در استفاده از SEM
پیچیدگی غیرضروری:اگر پژوهش شما تنها بر روی روابط ساده بین متغیرهای مشاهده‌شده تمرکز دارد، استفاده از SEM ممکن است پیچیدگی غیرضروری ایجاد کند. داور شما ممکن است به این نکته اشاره کرده باشد که تحلیل مسیر برای هدف شما کافی بوده است.نیاز به داده‌های بیشتر:
SEM معمولاً نیاز به حجم بالاتری از داده‌ها دارد تا نتایج معناداری ارائه دهد. اگر نمونه شما کوچک باشد، نتایج ممکن است قابل اعتماد نباشند.تفسیر نتایج:
تفسیر نتایج SEM می‌تواند دشوارتر باشد، به ویژه اگر مدل شامل چندین متغیر پنهان باشد. این موضوع ممکن است باعث سردرگمی در ارائه نتایج شود.در نتیجه، اگر پژوهش شما بیشتر بر روی روابط مستقیم تمرکز دارد و شامل متغیرهای پنهان نیست، تحلیل مسیر ممکن است گزینه مناسب‌تری باشد.
با سلام.
من یه سوالی داشتم. من رساله خودمو از طریق تحلیل کواریانس چند متغیره انجام دادم. همگونی شیب خط رگرسیون برقرار نمی شود. چه راه حل هایی وجود دارد که این پیشفرض رعایت بشه