دانلود مقالات ISI درباره تحلیل چندمتغیره + ترجمه فارسی

تحلیل چندمتغیره(به انگلیسی: Multivariate analysis) بر خلاف تحلیل‌های تک‌متغیره، مقایسه زیرگروه‌ها شامل دو متغیر ـ یا بیشتر ـ می‌شود؛ چراکه متغیرهای اصلی می‌توانند شامل متغیرهای جزئی نیز باشند. این مقایسه نوع جدیدی از تحلیل با نام تحلیل دومتغیره و چندمتغیره را تشکیل می‌دهد، که به تحلیل دو یا چند متغیر به طور هم‌زمان می‌پردازد. در بیشتر پژوهش‌ها، تحلیل دومتغیره و چندمتغیره، علاوه بر توصیف، عنصر دیگری بر پژوهش می‌افزاید: تعیین روابط میان خود متغیرها. بنابراین، تحلیل تک‌متغیره و مقایسه زیرگروه‌ها بر توصیف افراد یا دیگر واحدهای تحلیل تمرکز می‌کند، در حالی که تحلیل دومتغیره و چندمتغیره بر متغیرها و روابط تجربی میان آنها تأکید دارند. «توضیح» مهمترین مفهومی است که در تحلیل دو و چندمتغیره کاربرد دارد. به عبارت دیگر، در حالی که توزیع‌ها درباره ویژگی‌ های یک متغیر واحد سخن می‌گویند، شاخص‌های ارتباط، پیوند میان متغیرها را توضیح می‌دهند. زمانی که دو یا چند متغیر با همدیگر مورد بررسی قرار می‌گیرند، وضعیت‌ها و الگوهای متعددی می‌توانند داشته باشند. برای مثال، ممکن است در بررسی دو متغیر، هرچه مقدار یک متغیر بیشتر شود، اندازه متغیر دیگر نیز افزایش یابد؛ بنابراین، میان دو متغیر «رابطه» وجود خواهد داشت. همچنین، شاید اختلاف میان مقدار دو متغیر به قدری باشد، که به لحاظ آماری «تفاوت» معناداری میان این دو متغیر وجود داشته باشد. یا ممکن است متغیری روی متغیر دیگر تأثیرگذار باشد. همه این ارتباط‌ها پرسش‌هایی در تحلیل داده کمی به‌وجود می‌آورند که باید آنها را با استفاده از آزمون‌های آماری پاسخ گفت. ممکن است، پژوهشگر پیش‌تر در پیشنهاده پژوهش ارتباط‌های میان متغیرها را به عنوان فرضیه پژوهش یا پرسش مطرح کرده باشد. اگر این ارتباط‌ها به عنوان فرضیه مطرح شده باشند، در این مرحله پژوهشگر به فرض‌آزمایی آنها از طریق آزمون‌های آماری می‌پردازد. به عبارتی، می‌توان گفت این مرحله گام اصلی در تحلیل داده کمی است. بیشتر پژوهشگران تازه‌کار در این مرحله با مسائل گوناگون مواجه می‌شوند؛ به دلیل دشواری این گام، ممکن است پژوهشگران از متخصصان یا مشاوران آماری نیز کمک بگیرند. به طور کلی، می‌توان انواع رابطه میان متغیرها را در سه حالت دسته‌بندی کرد: بررسی ارتباط، بررسی تفاوت، بررسی تأثیر. آنالیز واریانس چند متغیره یا مانوا، شکل بسط داده شده آنوا است اگر در پژوهش‌ها بخواهیم تأثیر یک متغیر مستقل را بر روی بیش از یک متغیر وابسته را مقایسه کنیم از تحلیل واریانس چند متغیره (MANOVA) استفاده می‌شود (مقایسه دو گروه تحت تأثیر چند متغیر). این تحلیل برای پاسخ دادن به دو سؤال مناسب است: 1. آیا تغییر در متغیرهای مستقل اثرات مشخصی روی متغیرهای وابسته می‌گذارد؟ 2. رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته چیست؟ آمار چندمتغیره شاخه‌ای از آمار است که به تحلیل داده‌هایی می‌پردازد که از مشاهده چند متغیر تصادفی جمع‌آوری شده‌است. یکی از اهداف آمار چندمتغیره، بررسی وابستگی‌ها بین متغیرهای مشاهده‌شده است. آمار چندمتغیره به بررسی توزیع‌های احتمال چند متغیره می‌ پردازد تا آن هایی که برای مدل‌سازی داده و استنباط آماری مناسب هستند را تشخیص دهد. معمولاً رگرسیون خطی چند متغیره حالت خاصی از آمار چند متغیره در نظر گرفته نمی‌شود چون با آمار تک متغیره و توزیع شرطی تک متغیره قابل بررسی است. تحلیل آماری چند متغیره در spss: آموزش تحلیل آماری چند متغیره در spss بحث مهمی است که بسیاری از محققان و تحلیل گران خواهان انتشار مطلب در این زمینه بودند. تحلیل چند متغیره: شاید مهمترین شکل های تحلیل آماری، به ویژه در این مرحله از توسعه علوم رفتاری، تحلیل چند متغیری و تحلیل عاملی است. تحلیل چند متغیری یک اصطلاح کلی است که برای مشخص کردن خانواده ای از روش های تحلیل به کار میرود که خصوصیت اصلی آن تحلیل همزمان k متغیر مستقل با m متغیر وابسته است. مطالعه و آموختن فقط یک رویکرد که اساساً بار دو متغییر ی دارد دور از واقعیت و حتی غلط است. اما، روشهای چند متغیری، با واقعیت رفتاری همسانند سعی دارند درک پیچیدگی و دوشاری موضوع را منعکس سازند.