Анализ данных с использованием JAMOVI | Часть 2 | Статистика без сложностей | Анализ данных | NLD скачать в хорошем качестве

Анализ данных с использованием JAMOVI | Часть 2 | Статистика без сложностей | Анализ данных | NLD

24 января 2026 г. (19:00–21:00) Лектор: д-р Смрути Вакил, доцент, Бизнес-школа Нараяна, Ахмедабад Этот семинар представляет собой полное практическое введение в анализ данных с использованием JAMOVI — мощного, удобного и открытого статистического программного обеспечения, широко используемого в академических и профессиональных исследованиях. Участники научатся импортировать наборы данных, очищать и подготавливать данные, проводить описательную статистику, проверку гипотез, выполнять корреляционный и регрессионный анализ, а также создавать таблицы и графики, готовые к публикации. Семинар делает акцент на практическом применении, позволяя участникам анализировать реальные наборы данных шаг за шагом без программирования. Интуитивно понятный интерфейс JAMOVI, интегрированные статистические результаты и отчетность в стиле APA делают его идеальным инструментом для исследователей, преподавателей и студентов, стремящихся к точности без сложного программирования. К концу семинара участники будут уверены в своих навыках применения JAMOVI в академических проектах, принятии решений на основе данных, диссертациях, опросах и научных публикациях. Результаты: После прохождения семинара участники смогут:  Понимать интерфейс и функции JAMOVI.  Эффективно импортировать, очищать и управлять наборами данных.  Выполнять описательную статистику: среднее значение, медиана, мода, таблицы частот, диаграммы.  Проводить проверку гипотез (t-критерий, ANOVA, критерий хи-квадрат и т. д.) с использованием статистических модулей JAMOVI.  Выполнять корреляционный и регрессионный анализ для проверки взаимосвязей.  Использовать инструменты визуализации для создания столбчатых диаграмм, гистограмм, диаграмм разброса и диаграмм рассеяния.  Интерпретировать статистические результаты в формате APA для академических работ.  Экспортировать результаты и создавать отчеты, готовые к использованию в исследованиях, с ясностью и точностью.  Применение JAMOVI в реальных исследовательских проектах, диссертациях, опросах и задачах принятия решений. Подробности: Введение в интерфейс и функциональность Jamovi. Доктор Смрути Вакил представила интерфейс Jamovi, объяснив, что переменные отображаются слева, данные — в центре, аналогично Excel, а анализ можно проводить справа. Она подчеркнула, что пользователи могут добавлять дополнительные анализы через модули и библиотеку Jamovi, отметив, что, хотя программное обеспечение предлагает SEM, для этого конкретного анализа по-прежнему рекомендуется Smart PLS. Доктор Смрути Вакил высоко оценила Jamovi за мгновенное отображение результатов и простоту экспорта таблиц или изображений, благодаря чему изменения мгновенно отображаются при выборе или отмене выбора параметров. Основные цели семинара и обзор статистических тестов. Главная цель семинара — рассмотреть основные методы анализа в Jamovi, включая частотное распределение, t-критерий, ANOVA и регрессию, а также интерпретацию данных. Доктор Смрути Вакил представила важную таблицу, в которой изложены параметрические и непараметрические тесты в зависимости от желаемого анализа (ассоциация, условия «до-после», взаимосвязь или влияние) и типа доступных данных. Формулировка гипотез для ключевых статистических тестов. Доктор Смрути Вакил дала конкретные указания по формулировке нулевых гипотез для различных тестов. Для критерия хи-квадрат (ассоциация) гипотеза должна звучать так: «между X и Y нет значимой связи». Для t-критерия и дисперсионного анализа (проверка дисперсий или различий) гипотеза должна звучать так: «существенной разницы нет». Формулировка гипотез для корреляционного и регрессионного анализа. Для корреляционного анализа (взаимосвязь), используя коэффициенты Пирсона или Спирмена в зависимости от нормальности распределения данных, гипотеза звучит так: «между X и Y нет значимой связи». Для регрессионного анализа (влияние) гипотеза должна звучать так: «X не оказывает значимого влияния на Y». Самрат Бандопадхай, ученый, недавно ознакомившийся с этой темой, получил краткое объяснение основных понятий нулевой (H0, отрицательной) и альтернативной (H1, положительной) гипотез. Подготовка данных в Jamovi для анализа. Доктор Смрути Вакил проинструктировала участников, как открыть файл данных и изменить типы переменных, в частности, посоветовав преобразовать все вопросы по шкале Ликерта в переменную типа «непрерывная» для дисперсионного анализа (ANOVA) и других сложных тестов в Jamovi. Шучи Мишра выразила обеспокоенность по поводу изменения переменных для критерия хи-квадрат, и доктор Смрути Вакил пояснила, что переменные не нужно изменять для критерия хи-квадрат, но шкалы Ликерта должны быть непрерывными для t-критерия и дисперсионного анализа (ANOVA). Выполнение и интерпретация критерия хи-квадрат. Доктор Смрути Вакил продемонстрировала критерий хи-квадрат (для проверки ассоциации) с использованием возраста и количества используемых платформ. Они объяснили, что если значение p меньше 0,05, нулевая гипотеза об отсутствии значимой связи отклоняе...