Στατιστικές Αναλύσεις SPSS – R – Excel – Python

Το Φοιτητικό Φροντιστήριο SBS Studies υποστηρίζει φοιτητές κατά την πραγματοποίηση της στατιστικής ανάλυσης είτε πρόκειται για επαγγελματική χρήση είτε για πτυχιακή εργασία, διπλωματική και διατριβή είτε για κάποιο μάθημα στατιστικής.

Μπορούμε να αναλάβουμε εξ’ολοκλήρου την καθοδήγηση και διεκπεραίωση κάθε στατιστικής ανάλυσης σε όλα τα γνωστά στατιστικά προγράμματα (SPSS – Python – R – Eviews – Excel – Jamovi κ.α) αναλόγως τις απαιτήσεις κάθε εργασίας.

Οι έμπειροι στατιστικολόγοι μας εξειδικεύονται σε στατιστικές αναλύσεις όλων των επιπέδων (προπτυχιακό, μεταπτυχιακό και διδακτορικό) καθώς διαθέτουν μεγάλη εμπειρία και είναι στη διάθεσή σας.

100% Διασφάλιση δεδομένων

Όλες οι στατιστικές αναλύσεις εργασιών που αναλαμβάνει το online φοιτητικό φροντιστήριο SBS Stuides, ακολουθούν πιστά τις απαιτήσεις και τον οδηγό της κάθε σχολής και του κάθε τμήματος καθώς και το σύστημα βιβλιογραφικών αναφορών (ΑPA, Harvard, Chicago, Vancouver, MLA κτλ.) που ορίζει το κάθε πανεπιστήμιο.

Το βασικό εργαλείο που χρησιμοποιούν τα περισσότερα εκπαιδευτικά ιδρύματα είναι το SPSS το οποίο είναι ένα ευέλικτο και ισχυρό εργαλείο που μπορεί να υποστηρίξει την έρευνά σας σε κάθε βήμα. Είτε είστε φοιτητής που χρειάζεται να αναλύσει δεδομένα για μια εργασία, είτε επαγγελματίας που θέλει να κάνει πιο προηγμένες αναλύσεις, το SPSS μπορεί να είναι ο καλύτερος σας σύμμαχος.

Στο SBS Studies, αναλαμβάνουμε την ολοκλήρωση στατιστικών αναλύσεων για διάφορες ανάγκες, όπως στατιστική ανάλυση ερωτηματολογίου, ανάλυση δεδομένων με SPSS και στατιστική ανάλυση πτυχιακής ή διπλωματικής εργασίας. Ζητήστε κόστος

• Περιγραφικές Στατιστικές (Descriptive Statistics): Οι περιγραφικές στατιστικές προσφέρουν μια συνοπτική επισκόπηση των δεδομένων. Ο Μέσος όρος (mean) δείχνει τη μέση τιμή των δεδομένων, ενώ η Διάμεσος (median) εντοπίζει την κεντρική τιμή σε ένα διατεταγμένο σύνολο δεδομένων. Η Τυπική απόκλιση (standard deviation) μετρά τη διασπορά ή την απόκλιση των τιμών γύρω από τον μέσο όρο, και το Εύρος (range) υπολογίζει τη διαφορά μεταξύ της μεγαλύτερης και μικρότερης τιμής.
• Δοκιμές Συσχετίσεων (Correlation Tests): Αυτές οι δοκιμές αναζητούν πιθανές σχέσεις μεταξύ δύο μεταβλητών. Ο Συσχετισμός Pearson (Pearson correlation) χρησιμοποιείται για παραμετρικά δεδομένα (με κανονική κατανομή), ενώ οι Spearman και Kendall είναι πιο κατάλληλες για μη-παραμετρικά δεδομένα, όπου δεν πληρούνται οι παραδοχές κανονικότητας.
• Δοκιμές Σημαντικότητας (Significance Tests): Οι δοκιμές σημαντικότητας καθορίζουν αν οι διαφορές μεταξύ ομάδων είναι στατιστικά σημαντικές. Ο t-test (Student’s t-test) ελέγχει αν υπάρχει διαφορά μεταξύ των μέσων όρων δύο ομάδων, ενώ η ANOVA (Analysis of Variance) ελέγχει για διαφορές μεταξύ τριών ή περισσότερων ομάδων. Η σύγχρονη ανάλυση μπορεί να περιλαμβάνει και την παραλλαγή MANOVA (Multivariate ANOVA) για πολλαπλές εξαρτημένες μεταβλητές.
• Δοκιμές Κατηγορικών Δεδομένων (Categorical Data Tests): Η δοκιμή χ2 (Chi-square test) ελέγχει την ανεξαρτησία μεταξύ δύο κατηγορικών μεταβλητών, ενώ το Fisher’s Exact Test χρησιμοποιείται όταν το δείγμα είναι μικρό και ο πίνακας σύγκρισης είναι 2×2. Για δεδομένα με περισσότερες από δύο κατηγορίες ή πολυμερείς συσχετίσεις, ενδείκνυνται οι παραλλαγές της χ2.
• Ανάλυση Παραγοντικής (Factor Analysis): Η παραγοντική ανάλυση εντοπίζει κοινές διαστάσεις ή «παράγοντες» σε ένα σύνολο μεταβλητών. Η Εξερευνητική Παραγοντική Ανάλυση (Exploratory Factor Analysis) χρησιμοποιείται όταν αναζητούμε νέα μοτίβα στα δεδομένα, ενώ η Επιβεβαιωτική Παραγοντική Ανάλυση (Confirmatory Factor Analysis) επιβεβαιώνει προϋπάρχοντα θεωρητικά μοντέλα.
• Πολλαπλή Παλινδρόμηση (Multiple Regression): Αυτή η μέθοδος εκτιμά τη σχέση μεταξύ μιας εξαρτημένης μεταβλητής και πολλαπλών ανεξάρτητων μεταβλητών. Χρησιμοποιείται για να προσδιοριστούν παράγοντες που επηρεάζουν μια έκβαση, με εφαρμογή σε τομείς όπως η οικονομία και η κοινωνιολογία.
• Λογιστική Παλινδρόμηση (Logistic Regression): Μια μορφή παλινδρόμησης που χρησιμοποιείται όταν η εξαρτημένη μεταβλητή είναι κατηγορική (π.χ., επιτυχία/αποτυχία). Η λογιστική παλινδρόμηση υπολογίζει τις πιθανότητες μιας συγκεκριμένης έκβασης και είναι συχνά χρήσιμη στην ιατρική έρευνα και στις κοινωνικές επιστήμες.
• Δενδροδιαγράμματα και Κλαστερική Ανάλυση (Hierarchical Clustering & Cluster Analysis): Η κλαστερική ανάλυση αναγνωρίζει ομάδες ή «συστάδες» παρόμοιων παρατηρήσεων ή μεταβλητών. Τα δενδροδιαγράμματα (dendrograms) είναι εργαλεία απεικόνισης που δείχνουν τις σχέσεις μεταξύ των ομάδων, διευκολύνοντας την κατηγοριοποίηση και την τμηματοποίηση δεδομένων.
• Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών (Principal Component Analysis – PCA): Η PCA μειώνει τον αριθμό των μεταβλητών σε ένα σύνολο δεδομένων, διατηρώντας όμως το μέγιστο δυνατό ποσοστό της συνολικής διακύμανσης. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμη στην ανάλυση δεδομένων υψηλής διάστασης, όπως στη γενετική και στη μηχανική μάθηση.
• Διαχρονική Ανάλυση (Time Series Analysis): Η διαχρονική ανάλυση εξετάζει δεδομένα που συλλέγονται σε διαδοχικές χρονικές περιόδους για την κατανόηση τάσεων και την πρόβλεψη μελλοντικών τιμών. Εφαρμόζεται ευρέως στην οικονομία, στις επιχειρήσεις και στις επιστήμες για τη μελέτη των αλλαγών με την πάροδο του χρόνου.

Χρήσιμοι σύνδεσμοι εκπαίδευσης με αναλυτικούς οδηγούς:

• Βιβλιοθήκη με Άρθρα εκμάθησης στατιστικής

Σύνδεσμοι με τα πακέτα στατιστικής ανάλυσης:

• SPSS
• Πακέτο αναλύσεων R
• ΕΛ.ΣΤΑΤ
• JAMOVI
• Python

100% Διασφάλιση δεδομένων