Основен раздел 1: Въведение
Предоставя преглед на темите, обхванати в модула, и тяхното значение за статистическия анализ.
Основен раздел 2: Практики в SPSS
Предлага практически упражнения за прилагане на разгледаните статистически техники с помощта на софтуера SPSS.
Подготвено от
Asociacia za analizirane I realizacia na novacii
Основен раздел 1: Въведение
Разберете обхвата и значението на модула за ANOVA, MANOVA, ANCOVA, T-тест, корелация и регресионен анализ.
Получавате представа за ролята на тези статистически техники в изследванията и анализа на данни.
Идентифицирайте специфичните статистически методи, които са разгледани, и техните приложения в различни изследователски контексти.
Основен раздел 2: Практики в SPSS
Develop practical skills in using SPSS for data analysis and statistical testing.
Learn how to navigate the SPSS interface, input data, and perform statistical analyses.
Gain confidence in interpreting output from SPSS analyses and drawing meaningful conclusions from the results.
Ankarali, H., Cangur, S., & Ankarali, S. (2018). Нов подход на Сейхан в случай на хетерогенност на регресионните наклони в ANCOVA. Интердисциплинарни науки: Изчислителни науки за живота, 10, 282-290.
Dattalo, P. (2013). Анализ на множество зависими променливи. Oxford University Press.
Gogtay, N. J., & Thatte, U. M. (2017). Принципи на корелационния анализ. Journal of the Association of Physicians of India, 65(3), 78-81.
Huberty, C. J., & Petoskey, M. D. (2000). Многомерен дисперсионен и ковариационен анализ. In H. E. A. Tinsley and S. D. Brown (Eds.), Handbook of applied multivariate statistics and mathematical modeling (pp. 183-208). Academic Press.
Huberty, C. J., & Olejnik, S. (2006). Приложен MANOVA и дискриминантен анализ. John Wiley & Sons.
Jaccard, J. (1998). Ефекти на взаимодействие във факторния дисперсионен анализ (№ 118). Sage.
Kim, H. Y. (2013). Статистически бележки за клинични изследователи: оценка на нормалното разпределение (2) с помощта на изкривяване и куртоза. Възстановителна стоматология и ендодонтия, 38(1), 52.
Ким, Т. К. (2015). Т-тестът като параметрична статистика. Korean Journal of Anesthesiology, 68(6), 540.
Leech, N., Barrett, K., & Morgan, G. A. (2013). SPSS за средно напреднали в областта на статистиката: Използване и тълкуване. Routledge.
Levene, H. (1960 г.) Робуст тестове за равенство на дисперсиите. In I. Olkin (Ed.), Contributions to probability and statistics (pp. 278-292). Stanford University Press.
Liu, Q., & Wang, L. (2021). t-тест и ANOVA за данни с ефекти на тавана и/или дъното. Behavior Research Methods, 53(1), 264-277.
Livingston, E. H. (2004). Кой е бил студентът и защо ни интересува толкова много неговият t-тест? 1. Journal of Surgical Research, 118(1), 58-65.
Rawlings, J. O., Pantula, S. G., & Dickey, D. A. (Eds.). (1998). Applied regression analysis: a research tool (Приложен регресионен анализ: изследователски инструмент). Springer.
Razali, N. M., & Wah, Y. B. (2011). Сравнения на мощността на тестовете на shapiro-wilk, kolmogorov-smirnov, lilliefors и anderson-darling. Journal of Statistical Modeling and Analytics, 2(1), 21-33.
Rutherford, A. (2011 г.). ANOVA и ANCOVA: GLM подход. John Wiley & Sons.
Tian, C. H. E. N., Manfei, X. U., Justin, T. U., Hongyue, W. A. N. G., & Xiaohui, N. I. U. (2018). Връзка между Omnibus и Post-hoc тестовете: Изследване на ефективността на теста F в ANOVA. Shanghai Archives of Psychiatry, 30(1).
Uyanık, G. K., & Güler, N. (2013). A study on multiple linear regression analysis (Изследване на множествения линеен регресионен анализ). Procedia-Social and Behavioral Sciences, 106, 234-240.
West, S. G., Aiken, L. S., & Krull, J. L. (1996). Експериментални личностни проекти: Анализиране на взаимодействията между категорични и непрекъснати променливи. Journal of Personality, 64(1), 1-48.
Westfall, P. H., & Henning, K. S. (2013). Understanding advanced statistical methods (Vol. 543). Boca Raton, FL: CRC Press.
Цифров източник: https://www.mathsisfun.com/data/standard-normal-distribution.html (достъп: 01.06.2023 г.)
