Anova Center for Statistical Analysis

نقوم بعمل التحليل الإحصائي المطلوب للمؤسسات ولطلاب الدراسات العليا وكذلك لأبحاث التخرج للبكالوريوس
باستخدام أحد البرامج التالية :
SPSS
EViews
Minitab
STATA

المستفيدين من نتائج التحليل :
1. الباحثين والأكاديميين والمتعلقة دراستهم بمواضيع التحليل الإحصائي والدراسات المقارنة.
2. إدارة الشركات أو المؤسسات تستخدم هذه الوسيلة لتقييم الأداء ولاختبار المنتجات والخدمات.
3. العاملين والدارسين في مجالات التربية والخدمة الاجتماعية والمحاسبة والاقتصاد، وكذلك العلوم ومجالات الطب والصيدلة.

لا شيء يفوق الخبرة ..
مع أنوفا .. أنت في المكان الصحيح 👌

للتواصل فون او واتساب 01070684069

مركز أنوفا للتحليل الإحصائي .. مازلنا معكم ..

جديد المركز ..
نقوم بعمل استبيان إليكتروني
جوجل - مايكروسفت

التحليل العاملي
Factor Analysis
تعريف التحليل العاملي :
التحليل العاملي هو أسلوب إحصائي يستخدم في دارسة الظواهر بهدف إرجاعها إلى العوامل المؤثرة فيها، وهو عملية رياضية تستهدف تفسير معاملات الارتباط الموجبة- التي لها دلالة إحصائية- بين مختلف المتغيرات.
ماهية العوامل :
إن العوامل الناتجة عن عملية التحليل العاملي هي عبارة عن متغيرات مثل المتغيرات الأخرى، ولكن مع وجود فرق بسيط هو ان معظم المتغيرات يمكن قياسها بشكل مباشر، أما العوامل فهي متغيرات افتراضية أو متغيرات كامنة مشتقة من مجموعة من متغيرات تم قياسها قياسا مباشراً، ومعنى ذلك أن العوامل تنبع من داخل مجموعة من العلاقات بين المتغيرات.
ببساطة يقوم التحليل العاملي على دراسة علاقات بين عدد من المتغيرات تسمى عوامل مشتركة وهي التي نريدها ونعتمد عليها، وهذه العوامل تعتمد في تركيبها على أسس إحصائية مثل الانحدار أو النماذج السلبية أو الارتباط ويكون عددها أقل من عدد المتغيرات الأصلية، وتساعدنا على فهم طبيعة العلاقات بين المتغيرات الأصلية.
أهداف التحليل العاملي :
أ. يلخص المتغيرات في عدد أقل من العوامل الرئيسية التي يمكن أن تفسر الظاهرة.
ب. إبراز مجموعة العناصر الكامنة التي يصعب الكشف عنها والتي يمكن أن يكون لها دور في تفسير العلاقات بين عدد كبير من المتغيرات.
ت. الحصول على مجموعة جديدة من المتغيرات (العوامل) وبعدد أقل لتحل جزئيا أو كلياً محل المجموعة الأصلية من المتغيرات.
ث. التعرف على المتغيرات التي لها دلالة إحصائية هامة والتي تتطلب مزيدا من عمليات التحليل الأخرى كالانحدار.
ج. يعتبر أسلوبا مفيدا في خفض العلاقات المعقدة بين مجموعة من المتغيرات إلى صورة خطية بسيطة نسبيا كما أنها تكشف عن العلاقات غير المتوقعة.
ح. يحل مشكلة المتغيرات التفسيرية مثل مشكلة الارتباطات العالية بين المتغيرات المستقلة التي تؤدي إلى عدم ثبات قيم معاملاتها الانحدارية المعيارية في تحليل الانحدار.
أنواع التحليل العاملي :
التحليل العاملي الاستكشافية Exploratory Factor Analysis
يستخدم هذا النوع في الحالات التي تكون فيها العلاقات بين المتغيرات والعوامل الكامنة غير معروفة وبالتالي فإن التحليل العاملي بهدف إلى اكتشاف العوامل التي تصف إليها المتغيرات.
التحليل العاملي التوكيدي Factor Analysis Confirmatory
يستخدم هذا النوع لأجل اختبار الفرضيات المتعلقة بوجود أو عدم وجود علاقة بين المتغيرات والعوامل الكامنة كما يستخدم التحليل العاملي التوكيدي كذلك في تقييم قدرة نموذج العوامل على التعبير عن مجموعة البيانات الفعلية وكذلك في المقارنة بين عدة نماذج للعوامل بهذا المجال.

تحليل الانحدار الخطي
Linear regression
تحليل الانحدار هو أداة إحصائية تقوم ببناء نموذج إحصائي وذلك لتقدير العلاقة بين متغير كمي واحد والمتغير التابع أو المعتمد ومتغير كمي أخر أو عدة متغيرات كمية وهي المتغيرات المستقلة بحيث ينتج معادلة إحصائية توضح العلاقة بين المتغيرات.
ويمكن استخدام هذه المعادلة في معرفة نوع العلاقة بين المتغيرات وتقدير المتغير التابع باستخدام المتغيرات الأخرى.
وعندما تكون العلاقة في النموذج الإحصائي بين متغير تابع (معتمد) ومتغير مستقل واحد فأن هذا النموذج هو ابسط نماذج الانحدار ويسمى النموذج الخط البسيط
simple liner regression
وعندما تكون عدة متغيرات مستقلة أكثر من متغير كمي واحد فان النموذج يسمى الانحدار المتعدد
multiple regression
مفهوم الانحدار الخطي المتعدد multiple liner regression
يعد أسلوب تحليل الانحدار الخطي المتعدد من أهم الادوات البحثية المستخدمة في شتى المجالات، ويهدف إلى دراسة العلاقة البينية بين متغير متأثر أو معتمد تابع
(Y)dependent variable
وأكثر من متغير مستقل
X) independent variable )
بواسطة معادلة رياضية تسمى نموذج الانحدار الخطي المتعدد
multiple liner regression model
ومن الضروري التفريق بين نوعين من العلاقات التي تربط المتغير التابع بالمتغيرات المستقلة.
النوع الأول يسمى بالعلاقة الدالية
النوع الثاني يسمى بالعلاقة الإحصائية
ويمكن توثيق العلاقة الدالية بالعلاقة
yi=f(x)
وهذا يعني إن تغير قيم المتغير المعتمد يعتمد فقط على تباين المتغيرات المستقلة في النموذج، وذلك للعدم إمكانية تضمين النموذج جميع المتغيرات المؤثرة في الظاهرة المدروسة، إما بسبب عدم توافر البيانات عن بعض المتغيرات من جهة، أو لعدم أهمية بعضها الاخر من جهة أخرى.
وهذا مالا يمكن حدوثه في الدراسات الاجتماعية والاقتصادية والصحية ومن هنا كان لابد من تضمين النموذج فضلا عن المتغيرات المستقلة حدا يمثل متغير الخطأ العشوائي.
معامل الارتباط الجزئي
يمثل معامل الارتباط الجزئي صافي الارتباط بين المتغير المعتمد والمتغير المستقل بعد حذف التأثير المشترك لباقي المتغيرات المستقلة على كل من المتغير المعتمد والمتغير المستقل.
معامل التحديد
يمتاز معامل التحديد بأنه لو أضيف متغير مستقل إلى النموذج فأن قيمته سترتفع حتى وان لم يكن للمتغير المضاف من الأهمية ما يستحقه معه إدخاله في النموذج لذا ولغرض الحصول على معيار أفضل لقياس مدى قابلية مجاميع مختلفة من المتغيرات لتحليل العلاقة قيد الدراسة وبنفس الوقت يأخذ بنظر الاعتبار عدد المتغيرات المشمولة فأنه يتم حساب ما يسمى بمعامل التحديد المصحح.

المستفيدين من نتائج التحليل المالي :
1. الباحثين والأكاديميين والمتعلقة دراستهم بمواضيع التحليل المالي.
2. إدارة الشركة تستخدم هذه النسب لتقييم أداءها في نهاية الفترة المالية.
3. المقرضين، حيث تمكنهم معرفة ما إذا كان بمقدور الشركة سداد القرض المستحق في الأجل القصير أو الطويل.
4. المستثمرين، لتقدير قيمة العوائد المتوقعة على الاستثمار، وتقدير درجة المخاطرة المرتبطة بالاستثمار.

الآن .. جديد مركز أنوفا ..
نقدم خدمات التدريب و/أو التحليل الإحصائي عبر برنامج ستاتا STATA
مع أنوفا .. أنت في المكان الصحيح

مركز أنوفا للتحليل الإحصائي باستخدام برنامج spss وكذلك EViews ..
لا شيء يفوق الخبرة

Anova Center for Statistical Analysis
نقوم بعمل التحليل الإحصائي المطلوب للمؤسسات ولطلاب الدراسات العليا وكذلك لأبحاث التخرج للبكالوريوس
لا شيء يفوق الخبرة .. الأسعار تتوقف على طبيعة التحليل

01070684069

SPSS
EViews
Statistical Analysis
Cronbach's Alpha Coefficient
kolomogrov smirnov
Pearson Correlation Coefficient
one way anova
مقياس ليكرت الخماسي
معامل ألفا كرونباخ
التوزيع الطبيعي اختبار كولمجروف سيمرنوف
معامل ارتباط بيرسون
التباين الأحادي أنوفا