برای سفارش انجام فصل 4 پایان نامه با نرم افزار Lisrel یا Amos از طریق لینک پایین صفحات سایت برای ما پیام بفرستید
“اطمینان شرق” یک شرکت آماری دارای گرید مرکز آمار ایران، نماد اعتماد الکترونیک و تجربه 14 ساله است
مراقب برخی افراد سودجو که بدون داشتن تخصص آماری اقدام به قبول سفارش تحلیل معادلات ساختاری می کنند، باشید …
…. این افراد، پس از اخذ وجه قادر به پشتیبانی تا زمان دفاع پایان نامه و رفع ایرادات اساتید نیستند و به تماس های شما پاسخ نخواهند داد !!
…. این اشخاص اکثرا فاقد تلفن ثابت و آدرس دقیق دفتر کار بوده و هیچ نوع نظارتی از جانب نهادهای قانونی کشور را نپذیرفته اند.
سوالات خود در خصوص هر مطلبي که در سايت مطالعه مي کنيد را در بخش ديدگاه (در انتهاي مطلب) درج نماييد تا به آن پاسخ دهيم. از طريق ايميل از پاسخ ما به سوالتان مطلع خواهيد شد.
@جایزه دارید اگر مطمئن تر از ما یافتید ! @

تحلیل عاملی تاییدی در لیزرل (آموزش ویدئویی)

امتیاز 5.00 از 5 امتیاز 1 مشتری
(دیدگاه کاربر 1)

۱۴,۵۰۰ تومان۱۸,۰۰۰ تومان

در این صفحه می توانید نکات کامل در خصوص تحلیل عاملی تاییدی (مرتبه اول و دوم) را مطالعه کنید. همچنین می توانید با اطمینان بر سالها سابقه و تخصص شرکت آماری اطمینان شرق، آموزش ویدئویی و کامل این موضوع را، به تفکیک دو نوع آموزش (تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول و مرتبه دوم) خریداری نمایید. ویدئوها دارای کیفیت بالا می باشد و به خوبی متوجه اقدامات انجام شده توسط مدرس خواهید شد. کمی پایین تر و در این برگه توضیحات مفصل و کامل را بخوانید و فیلم ها را ببینید.

نکته مهم: خريداران اين محصول برای امکان بهره برداری از آن لازم است تا حد ورود داده های پرسشنامه خود در نرم افزار spss، با این نرم افزار آشنا باشند و قبلا نصب نرم افزار spss را انجام داده باشند. همچنین توانایی دانلود و نصب نرم افزار لیزرل را نیز داشته باشند (در همین وب سایت می توانید لیزرل را دانلود و نصب نمایید با راهنمای نصب)

نکته مهم 2: این محصول همانند سایر محصولات این شرکت  دارای پشتیبانی تلگرامی رایگان است. بنابراین چنانچه بخشی از آموزش را متوجه نشدید یا اینکه سوالی داشتید می توانید از طریق تلگرام با ما مطرح نمایید و پاسخ آنرا دریافت دارید. در حقیقت این پشتیبانی ضمانت خرید موفق شما می باشد.

برای خرید محصول آموزشی “تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول در لیزرل” با قیمت 29000 تومان تنها 14500 تومان و یا “تحلیل عاملی تاییدی مرتبه دوم در لیزرل” با قیمت 37000 تومان تنها 18000 تومان پس از انتخاب نوع محصول درخواستی روی “افزودن به سبد خرید” کلیک نمایید. پس از طی فرآیند خرید، بلافاصله لینک دانلود را دریافت خواهید نمود:

صاف
اگر مطلب را برای دوستان خود مفید می بینید، در شبکه های اجتماعی منتشر نمایید

توضیحات

تحلیل عاملی تاییدی (CFA) با نرم افزار لیزرل

در ذیل توضیحات کامل نحوه انجام تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول و مرتبه دوم با استفاده از نرم افزار Lisrel را مشاهده خواهید نمود. برای خریداری و دریافت لینک دانلود آموزش cfa در Lisrel به بالای صفحه مراجعه نمایید.

نکات مهم قبل از انجام تحلیل عاملی تاییدی

نکات زیر را هنگام کار با نرم افزار لیزرل مد نظر داشته باشید:

  • حداقل حجم نمونه برای انجام کار در نرم افزار لیزرل 200 نفر می باشد. در غیر اینصورت لازم حتما نرمال بودن متغیرها آزمون و تایید گردد.
  • برای تحلیل با این نرم افزار نباید داده گمشده داشته باشیم. بدین منظور تمام داده های گمشده را می توانیم با میانگین، میانه یا مد مربوط به آن مولفه مشاهده شده جایگزین می کنیم.

تحلیل عاملی تاییدی چیست؟

مدل های عاملی، در دو جهت مورد توجه پژوهشگران هستند. از یک سو با استفاده از این نوع مدل ها و آزمون آنها بر مبنای داده های تجربی می توان شواهدی برای ارزیابی اعتبار مقیاس های تعریف شده توسط پژوهشگر به دست آورد. و بنابراین یکی از اهداف اصلی کاربرد آنها ساخت مقیاس هایی استاندارد به لحاظ علمی است. از طرف دیگر، مدل های عاملی به عنوان جزئی از مدل های معادلات ساختاری در نقش مدل های اندازه گیری عمل می کنند.

مدل های عاملی تاییدی و اکتشافی در واقع به عنوان دو رویکرد متفاوت در ساخت مدل های اندازه گیری هستند. در حالی که بارشدن هر متغیر مشاهده شده به یک متغیر پنهان در مدل های تاییدی دارای زیربنای محکم نظری و تجربی است و بر اساس داده های گردآوری شده تنها وزن چنین ارتباطی مشخص می شود. در مدل های اکتشافی یک ایده اولیه که چه متغیرهای مشاهده شده ای را به کدام یک از متغیرهای پنهان ربط دهیم وجود ندارد و انتظار می رود که پس از تحلیل کمی داده ها چنین متغیرهای پنهانی شناخته شوند.

ضمنا اگر در خصوص موضوع تحلیل عاملی با لیزرل، اطلاعات بیشتری نیاز دارید می توانید این صفحه در سایت SPSS ما را ملاحظه نمایید:  نرم افزار لیزرل و تحلیل عاملی با آن

1- تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول

1-الف- فیلم آموزش تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول

دقایق اولیه فیلم آموزش cfa یا تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول در نرم افزار لیزرل را در زیر می توانید ببینید:

 

می توانید برای دریافت فیلم کامل نسبت به خریداری این محصول آموزشی، که توسط کارشناس خبره و با تجربه این شرکت آماری تهیه و ضبط شده است، اقدام نمایید. قابل ذکر است خود ایشان (سرکار خانم حدیثه دهقان) نسبت به پشتیبانی تلگرامی رایگان در خصوص سوالات احتمالی خریداران اقدام خواهند نمود. همین پشتیبانی واقعی از خریداران است که وجه تمایز ما با دیگران است!

1-ب- مدل تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول

در مدل های تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول فرض بر این هست که داده های هر مولفه در یک متغیر، در واقع منعکس کننده وضعیت آن مورد در یک عامل زیربنایی تر است که به دلیل پنهان بودنش امکان اندازه گیری مستقیم آن وجود ندارد. اما این عامل زیربنایی و پنهان خود از ابعاد پنهان دیگری محسوب نمی شود. و در واقع تنها یک لایه از متغیر یا متغیر پنهان در مدل وجود دارد.

جهت پیکان ها در مدل از سمت متغیر پنهان به سمت ابعاد یا مولفه های آن متغیر پنهان می باشد و به این دلیل صورت می گیرد که که بالا یا پایین بودن نمره هر فرد در ابعاد یا مولفه های آن متغیر پنهان منعکس کننده بالا یا پایین بودن متغیر پنهان است.

مدل های تحلیل عاملی مرتبه اول یا مرتبه بالاتر، می توانند تک عاملی، دو عاملی، سه عاملی و یا با تعداد عامل های بیشتر باشند. تعداد عامل ها در یک مدل تحلیل عاملی تاییدی در واقع به تعریف عملیاتی پژوهشگر از مفاهیم مورد نظرش در پژوهش مربوط می شود.

1-ج- انواع متغیرها در تحیل عاملی تاییدی مرتبه اول

در یک مدل تحلیل عاملی تاییدی سه نوع متغیر وجود دارد، که این متغیر ها به دو دسته کلی پنهان و مشاهده شده تقسیم می شوند. این متغیرها شامل متغیر پنهان بیرونی، متغیر مشاهده شده بیرونی و متغیر خطا می باشد. متغیر پنهان بیرونی و متغیر خطا از نوع پنهان هستند و در مدل با بیضی یا دایره مشخص می شوند و متغیر مشاهده شده که از دسته مشاهده شده می باشد و در مدل با چهارگوش نشان داده می شود.

در مدل تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول، به این دلیل که هیچ پیکان یک سویه و یک طرفه ای از یک متغیر پنهان به سمت متغیر پنهان دیگر نشانه نرفته است متغیر های پنهان همواره متغیر بیرونی تلقی می شوند.

1-د-شاخص های کلی برازش

بررسی شاخص های کلی برازش در کنار شاخص هایی که وضعیت شاخص های منفرد برای هر پارامتر را نشان می دهد ضروری است. در واقع با استفاده از این شاخص ها می توان به این پرسش پاسخ داد که صرف نظر از هر یک از مقادیر گزارش شده برای پارامترها، آیا مدل تدوین شده به طور کلی توسط داده های تجربی گردآوری شده حمایت می شود یا خیر؟ پاسخ مثبت به این سوال می تواند خوشایند تلقی شده، در حالی که پاسخ منفی به این پرسش طرح ضمنی نیاز مدل به اصلاح را نشان می دهد.

معیارهای علمی قابل قبول برای تایید مدل نظری تدوین شده با استفاده از داده های گردآوری شده، خود بحث اصلی در شاخص های برازش مدل را تشکیل می دهد. شاخص هایی که گاه به نام شاخص های نیکویی برازش و گاه به نام شاخص های بدی برازش خوانده می شوند.

هرچند در روش های آماری سنتی محقق اغلب با یک معیار منفرد برای تصمیم درباره رد یا تایید فرضیه صفر مواجه است، در مدل سازی معادله ساختاری چنین معیار منفردی وجود ندارد تا تنها و تنها برای آن معیار، پژوهشگر تصمیم بگیرد که آیا مدل نظری خود را مدلی به لحاظ علمی قابل قبول تلقی کند یا خیر. چنین وضعیتی ناشی از پیچیدگی و ترکیبی بودن این نوع مدل هاست.

طرح این نکته ضرورت دارد که در رابطه با شاخص های کلی برازش، هیچ شاخص منفردی وجود ندارد که بتوان بر اساس آن در باره کلیت مدل قضاوت کرد. بلکه لازم است تا مجموعه ای از شاخص ها در کنار هم مورد تحلیل قرار گیرند.

نسبت کای اسکوئر به درجه آزادی

نسبت کای اسکوئر به درجه آزادی که کای اسکوئر نسبی خوانده می شود به جهت قضاوت درباره مدل تدوین شده و حمایت داده ها از آن شاخص مناسب تری است. این شاخص که مقادیر 1 تا 5 برای آن مناسب و مقادیر نزدیک به 2 تا 3 بسیار خوب تفسیر می شود. این شاخص شاخص برازش مطلق می باشد.

شاخص های برازش مطلق شاخص هایی هستند که بر مبنای تفاوت واریانس ها و کوواریانس های مشاهده شده از یک طرف و واریانس ها و کوواریانس های پیش بینی شده بر مبنای پارامترهای مدل تدوین شده از طرف دیگر قرار دارند.

شاخص های برازش تطبیقی

شاخص های برازش تطبیقی که مقادیر بین صفر تا یک را به خود می گیرند و مقادیر بالاتر از 0.9 در اغلب منابع به عنوان مقادیر قابل قبول به حساب می آیند. بر این مبنا می توان گفت که شاخص های برازش افزایشی (IFI) و شاخص برازش تطبیقی (CFI)، حاکی از قابل قبول بودن مدل هستند و شاخص برازش هنجار شده بنتلر – بونت (NFI) و شاخص برازش نسبی ( RFI) نیز اصلاحاتی جزئی در مدل را پیشنهاد می کنند.

شاخص های برازش تطبیقی در واقع گامی در جهت تکمیل شاخص های برازش مطلق محسوب می شوند به این ترتیب به با مبنا قرار دادن یک یا چند مدل، مدل نظری تدوین شده تحت آزمون را با آن مقایسه و نشان می دهد که آیا به لحاظ آماری قابل قبول تر تلقی می شود، ضعیف تر است و یا اینکه تفاوتی با آن ندارد.

شاخص های مقتصد

شاخص های مقتصد شاخص های دیگر برازش هستند که باید بررسی شوند. شاخص ریشه دوم میانگین مربعات باقیمانده (RMSEA) به عنوان یکی از عمومی ترینش شاخص هایی که در قضاوت کلی در باره مدل مدل تدوین شده کاربرد دارد و نشان می دهد که مدل تدوین شده را می توان قابل قبول دانست. این شاخص بین دوم تغیر صفر تا یک متغیر است، این شاخص به عنوان یکی از شاخص های بدی برازش شناخته می شود ( یعنی هرچه شاخص مقدار کوچکتری داشته باشد مدل تدوین شده قابل قبول تر است) و دارای نقط برش 0.05 است، مقدار 0.04 برای مدل تحلیل عاملی تاییدی تدوین شده حاکی از قابل قبول بودن مدل است. اینکه فاصل اطمینان 90٪ برای این شاخص مرزهای صفر تا 0.07 را نشان می دهد نیز به عنوان وضعیت مطلوب به حساب می آید.

با ارائه این شاخص ها تلاش شده است تا مهمترین نقطه ضعف شاخص های برازش مطلق یعنی بهبود مقدار شاخص های برازش با افزایش پارامتر به مدل جبران شود. مبنای اصلی در این گروه از شاخص های برازش آن است که به ازای هر پارامتری که به مدل افزوده می شود این شاخص ها جریمه می شوند.

2- تحلیل عاملی تاییدی مرتبه دوم

می توانید آموزش تحلیل عاملی تاییدی مرتبه دوم با نرم افزار لیزرل را در این صفحه خریداری نمایید. بخشهایی از آموزش را در زیر می توانید مشاهده نمایید:

فیلم آموزش تحلیل عاملی تاییدی مرتبه دوم

دقایق اولیه فیلم آموزش cfa یا تحلیل عاملی تاییدی مرتبه دوم در نرم افزار لیزرل را در زیر می توانید ببینید:

 

می توانید برای دریافت فیلم کامل نسبت به خریداری این محصول آموزشی، که توسط کارشناس خبره و با تجربه این شرکت آماری تهیه و ضبط شده است، اقدام نمایید. قابل ذکر است خود ایشان (سرکار خانم حدیثه دهقان) نسبت به پشتیبانی تلگرامی رایگان در خصوص سوالات احتمالی خریداران اقدام خواهند نمود. همین پشتیبانی واقعی از خریداران است که وجه تمایز ما با دیگران است!

برای خریداری محصول به بالای صفحه مراجعه نمایید. هر گونه سوالی دارید به ما تلگرام یا تلفن بزنید.

3- انجام تحلیل عاملی تاییدی و اکتشافی در SPSS

ممکن است شما بخواهید نه با نرم افزار لیزرل، بلکه با نرم افزار معروف SPSS تحلیل عاملی تاییدی و یا اکتشافی را به انجام برسانید. اگر مایل باشید این شرکت آماری آمادگی دارد با دریافت داده ها و مستندات لازم از شما این کار را برای شما انجام و فصل 4 پایان نامه را نگارش و تحلیل نماید یا اینکه در این زمینه به شما مشاوره بدهد.

برای اطلاعات بیشتر به این صفحه در سایت ویژه نرم افزار SPSS ما مراجعه نمایید و در همین سایت می توانید درخواست خود را ثبت نمایید یا اینکه با ما تماس بگیرید:   کاربرد ها و مراحل اجرای تحلیل عاملی

 

تحلیل عاملی تاییدی در لیزرل (آموزش ویدئویی)
5 (100%) 4 votes

توضیحات تکمیلی

نوع آموزش

تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول, تحلیل عاملی تاییدی مرتبه دوم

1 دیدگاه برای تحلیل عاملی تاییدی در لیزرل (آموزش ویدئویی)

  1. نمره 5 از 5

    moini

    سلام و وقت بخیر
    ا ز این فرصت استفاده می کنم و از این شرکت بخاطر این سایت عالی و البته این آموزش ویدئو ئی تشکر می کنم.
    امیدوار شدم که خودم بتونم خروجی بگیرم از لیزرل

دیدگاه خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سلام؛ پس از مطالعه هر مطلب در سايت، مي توانيد سوالات خود را در بخش ديدگاه در پايين آن صفحه درج نماييد. ما پاسخ خواهيم داد و شما از طريق ايميل از پاسخ ما به سوال خود مطلع خواهيد شد.

شرکت آماری اطمینان شرق

1
×
سلام. چنانچه قصد سفارش تحلیل دارید، می توانید از طریق واتس آپ {09198180991} با ما ارتباط بگیرید.
روی آیکن واتس آپ کلیک کنید: