statisztikai teljesítményelemzés

a teljesítményelemzés közvetlenül kapcsolódik a hipotézisek tesztjeihez. A hipotézisek tesztelése során a kutató kétféle hibát követhet el: I. típusú hiba és II. A statisztikai teljesítmény elsősorban a II. típusú hibákkal foglalkozik.

a kutatónak meg kell jegyeznie, hogy minél nagyobb a minta mérete, annál könnyebb a kutatónak elérni a 0,05 szignifikancia szintet. Ha azonban a minta túl kicsi, akkor a nyomozó II.típusú hibát követhet el az elégtelen teljesítmény miatt.

Teljesítményelemzést általában az adatgyűjtés előtt végeznek. A teljesítményelemzés fő célja, hogy segítse a kutatót a legkisebb mintaméret meghatározásában, amely alkalmas egy adott teszt hatásának a kívánt szignifikancia szinten történő kimutatására. A teljesítményelemzés alkalmazásának oka az, hogy ideális esetben a nyomozó kisebb mintát kíván, mert a nagyobb minták gyakran költségesebbek, mint a kisebb minták. A kisebb minták optimalizálják a szignifikancia tesztet is.

fedezze fel, hogyan segítünk szerkeszteni a dolgozat fejezeteit

az elméleti keret összehangolása, cikkek összegyűjtése, hiányosságok szintetizálása, világos módszertan és adatterv megfogalmazása, valamint a kutatás elméleti és gyakorlati következményeinek írása átfogó disszertációszerkesztő szolgáltatásaink részét képezik.

• hozd értekezés szerkesztési szakértelem fejezetek 1-5 időben.
• Kövesse nyomon az összes változást, majd dolgozzon veled, hogy tudományos írást hozzon létre.
• folyamatos támogatás a Bizottság visszajelzéseinek kezelésére, a revíziók csökkentése.

a teljesítményt befolyásoló tényezők

vannak bizonyos tényezők, amelyek befolyásolják a teljesítményt a teljesítményelemzésben:

a kívánt teljesítményszint nagymértékben befolyásolja az elemzés teljesítményét. A kívánt teljesítményszint általában 0,80, de a teljesítményelemzést végző kutató meghatározhatja a magasabb szintet, például 0.90, ami azt jelenti, hogy 90% – os valószínűséggel a kutató nem követ el II.

a teljesítményelemzés egyik szigorú tényezője a kívánt szignifikancia szint. Tegyük fel, hogy a kutató 0,001-et határoz meg a szignifikancia szintjeként. Ebben az esetben a teljesítményelemzés teljesítménye csökken. Így a 0,001-es alfa-szint csak azokban a helyzetekben alkalmazható, amikor a kutatót elsősorban az I. típusú hiba elkerülése érdekli.

az elemzés erejét befolyásoló másik tényező az asszociáció erőssége vagy a két változó közötti kapcsolat erőssége. Minél nagyobb ez az asszociációs erő, annál nagyobb a hatalom az erőelemzésben. Ez azt jelenti, hogy a nagyobb asszociációs erő a hatalom nagyobb értékéhez vezet a teljesítményelemzésben.

az érzékenységnek nevezett tényező befolyásolja a teljesítményelemzés teljesítményét. Az érzékenység kifejezés a valódi pozitívumok és a hamis negatívok összességéből származó valódi pozitívumok számát jelenti. Más szavakkal, a teljesítményelemzés ezen hatása felismeri a valóban korrigált adatokat. Ez azt jelenti, hogy a rendkívül érzékeny adatok nagyobb teljesítményű adatokat eredményeznek a teljesítményelemzésben, ami azt jelenti, hogy a kutató kevésbé valószínű, hogy elköveti a II.típusú hibát ezekből az adatokból.

a függő változó változása szintén befolyásolja a teljesítményt. Minél nagyobb a függő változó változása,annál nagyobb a valószínűsége annak, hogy a kutató II. Ez azt jelenti, hogy a teljesítmény értéke alacsonyabb lesz a teljesítményelemzésben.

a teljesítményelemzés feltételezései

a teljesítményelemzésben két feltételezés létezik. Az elemzés első feltételezése véletlenszerű mintavételt foglal magában. Ez azt jelenti, hogy a mintát, amelyen a teljesítményanalízist végzik, véletlenszerű mintavétel útján veszik fel.

korlátozások

a hatalom elemzésének bizonyos korlátai is vannak. A kutatóknak tudniuk kell, hogy a teljesítményt befolyásoló tényezőket bizonyos szoftvercsomagok nem veszik figyelembe. Bizonyos szoftverekkel végzett teljesítményelemzés alacsonyabb mintaméretet javasolhat, mint az ideális mintaméret egy adott eljáráshoz. Más szavakkal, a teljesítményelemzés bizonyos iránymutatásokat generál a minta méretére vonatkozóan, de nem tükrözi azokat a bonyolultságokat, amelyekkel a kutató bizonyos kutatási projektek során találkozik.

a statisztikai megoldások segíthetnek a minta méretének / teljesítményelemzésének meghatározásában a kutatási tanulmányhoz. Ha többet szeretne megtudni, látogasson el weboldalunkra a minta méret / teljesítmény elemzésével kapcsolatban, vagy vegye fel velünk a kapcsolatot még ma.

statisztikai Teljesítményelemzéssel kapcsolatos további Forrásoldalak:

• minta méret / teljesítmény elemzés
• minta méret kiszámítása és indoklása
• mintavétel
• Újramintavétel
• Monte Carlo módszerek
• minta méret képlete
• Standard hiba

a statisztikai megoldások segíthetnek a kvantitatív elemzésben azáltal, hogy segítenek a módszertan és az eredmények fejezeteinek kidolgozásában. Az általunk kínált szolgáltatások a következők:

adatelemzési terv

kutatási kérdéseinek szerkesztése és null / alternatív hipotézisek

Írja meg adatelemzési tervét; adjon meg konkrét statisztikákat a kutatási kérdések megválaszolásához, a statisztikák feltételezései, valamint annak indokolása, hogy miért azok a megfelelő statisztikák; adjon referenciákat

indokolja meg a minta méretét/teljesítményelemzését, adjon referenciákat

magyarázza el az adatelemzési tervét, hogy kényelmes és magabiztos legyen

két órás kiegészítő támogatás a statisztikussal

kvantitatív eredmények szakasz (leíró statisztikák, kétváltozós és többváltozós elemzések, strukturális egyenlet modellezés, útvonal-elemzés, HLM, klaszterelemzés)

tiszta statisztika és a

kódadatkészlet leíró statisztikákat (pl.

végezzen elemzéseket az egyes kutatási kérdések megvizsgálására

írási eredmények

adjon APA 6. Kiadás táblázatokat és ábrákat

magyarázza meg a 4. fejezet megállapításait

folyamatos támogatás a teljes eredményekhez fejezet statisztika

kérjük , hívja 727-442-4290 árajánlatot kérni a kutatás sajátosságai alapján, ütemezni az ezen az oldalon található naptár segítségével, vagy e-mailben