استكشاف التوزيع الطبيعي ذكرنا سابقًا أن إجراءات استكشاف البيانات يساعد في تحديد ما إذا كانت أساليب التحليل الإحصائي التي تفكر فيها لتحليل البيانات في SPSS مناسبة أم لا. وتشتمل إجراءات التحليل الاستكشافي إجراء استكشاف التوزيع الطبيعي Exploring Normal Distributions في SPSS بهدف معرفة ما إذا كان توزيع البيانات هو توزيع طبيعي Normal Distribution أم لا. […]
الإحصائيات الوصفية لمجموعات البيانات يمكن أن يساعد استكشاف البيانات في تحديد ما إذا كانت أساليب التحليل الإحصائي التي تفكر فيها لتحليل البيانات مناسبة. يوفر إجراء الاستكشاف أو التحليل الإحصائي الاستكشافي في SPSS مجموعة متنوعة من الملخصات المرئية والرقمية للبيانات، إما لجميع الحالات أو من خلال الإحصائيات الوصفية لمجموعات البيانات بشكل منفصل لمجموعات معينة من الحالات.
استخدام التحليل الوصفي لدراسة البيانات الكمية يعتبر إجراء التحليل الوصفي Descriptives Analysis في برنامج التحليل الإحصائي SPSS مفيدًا للحصول على جدول الإحصاء الوصفي والحصول على مقارنات موجزة للبيانات الكمية أو لمتغيرات القياس الكمي الموزعة بشكل طبيعي وللتعرف بسهولة على الحالات غير العادية عبر هذه المتغيرات عن طريق حساب درجات z. تحتفظ شركة الاتصالات بقاعدة بيانات
استخدام تحليل التكرارات في دراسة البيانات الكمية لكل حساب، قمت أيضًا بتتبع مبلغ آخر عملية بيع بالآلاف. يمكنك استخدام تحليل التكرارات في دراسة البيانات الكمية Scale Data في برنامج SPSS مثل دراسة توزيع المشتريات. ويمكن إجراء تحليل التكرارات في دراسة البيانات الكمية، وكذلك عمل جدول الإحصائيات والمدرج التكراري في SPSS. فيما يلي شرحًا مفصلا لكل
استخدام تحليل التكرارات في دراسة البيانات الترتيبية بالإضافة إلى القسم الخاص بكل جهة اتصال، فقد قمت بتسجيل تصنيف الشركات الخاصة بتلك الجهات. استخدم تحليل التكرارات لدراسة البيانات الترتيبية أو Ordinal Data في SPSS مثل دراسة توزيع تصنيفات جهات الاتصال الترتيبية للشركة company rank لمعرفة ما إذا كانت تتوافق مع أهدافك. خطوات إجراء التحليل 1. لتلخيص
استخدام تحليل التكرارات في دراسة البيانات الاسمية من أجل تطبيق استخدام تحليل التكرارات لدراسة البيانات الاسمية في برنامج SPSS، نفرض أنك تُدير فريقًا يبيع أجهزة الكمبيوتر لشركات تطوير البرمجيات. في كل شركة، ممثلوك لديهم جهة اتصال أساسية. لقد صنفت جهات الاتصال هذه عن طريق قسم الشركة التي يعملون فيها (التطوير أو خدمات الكمبيوتر أو المالية
تحليل تدخل غذائي جديد باستخدام تحليل بلاند ألتمان يمكن استخدام تحليل بلاند ألتمان لتقييم فعالية تدخل غذائي جديد لدى المرضى الذين لديهم تاريخ عائلي لأمراض القلب. أجرى طبيب دراسة شملت 16 مريضًا خضعوا لنظام غذائي لمدة ستة أشهر. تم قياس أوزان المرضى ومستويات الدهون الثلاثية لديهم قبل وبعد اتباع النظام الغذائي. يهدف الطبيب إلى تحديد
نموذج انحدار ميتا للتأثيرات العشوائية يستخدم المحلل إجراء الانحدار التلوي لتناسب نموذج الانحدار التلوي للتأثيرات العشوائية باستخدام البيانات المنظفة من ملف العينة glucose.sav والبنية النحوية التالية: لمعرفة المزيد، انتقل إلى treatSuccess ، و treatFailure ، و controlSuccess ، و controlFailure . يُشغّل المحلل الصيغة التالية لحساب نسبة المخاطرة اللوغاريتمية والتباين المقابل. يتناول القسم التالي بالتفصيل كيفية حساب نسبة المخاطرة اللوغاريتمية والتباين المقابل من خلال ميزة