پاورپوینت تجزیه و تحلیل ساختارهای کوواریانس

نوع فایل : PPT

تعداد اسلاید : 25

تعداد کلمات : 4000

مجله : --

انتشار : 2020

ترجمه متون داخل جداول : -

درج جداول در فایل ترجمه : -

منابع داخل متن : -

کیفیت ترجمه : -

:

تاریخ انتشار
20 فوریه 2022
تعداد بازدیدها
1198 بازدید
34,000 تومان

عنوان فارسی پاورپوینت:تجزیه و تحلیل ساختارهای کوواریانس

 چکیده

 

  • یکی از اصلی ترین روش های تجزیه و تحلیل ساختار داده های پیچیده و یکی از روش های نو برای بررسی روابط علت و معلولی است و به معنی تجزیه و تحلیل متغیرهای مختلفی است که در یک ساختار مبتنی بر تئوری، تاثیرات همزمان متغیرها را به هم نشان می دهد. از طریق این روش می توان قابل قبول بودن مدل های نظری را در جامعه های خاص با استفاده از داده های همبستگی، غیر آزمایشی و آزمایشی آزمود.معادلات ساختاری به عنوان یک الگوی آماری به بررسی روابط بین متغیرهای پنهان و آشکار(مشاهده شده) می پردازد.معمولا به آن SEM یا Structural Equational Modeling می گویند، اما برخی هم به آن تحلیل ساختاری کواریانس، الگوسازی علی و لیز رل اطلاق می کنند(تحلیل ساختارهای کوواریانس).

ادامه مطلب

راهنمای خرید:
  • لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
  • همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
  • ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
  • در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.

Title:Analysis of covariance structures

Abstract

One of the main methods of analyzing the structure of complex data and one of the new methods to study the cause and effect relationships and means the analysis of different variables that in a theory-based structure, the simultaneous effects of variables show each other Gives. Through this method, the acceptability of theoretical models in specific societies can be tested using correlation, non-experimental and experimental data. Structural equations as a statistical model examine the relationships between hidden and explicit (observed) variables. It is commonly referred to as SEM or Structural Equational Modeling, but some refer to it as structural analysis of covariance, causal modeling, and Liz Rell.