ניתוח נתונים | ניתוח ועיבוד סטטיסטי בתוכנה
בסטטיסטיקיה אנו נותנים מענה מקיף לכל צורכי הניתוח הסטטיסטי והדאטה של הקהילה האקדמית. צוות המומחים שלנו מלווה סטודנטים וחוקרים בכל הרמות – מעבודה סמינריונית, תזה ודוקטורט, עד מאמרים המיועדים לפרסום בכתבי‑עת בינלאומיים. אנו מסייעים בבחירת המבחן הסטטיסטי הנכון, בדיקת הנחות המבחן, ביצוע המבחן ובניית מודלים סטטיסטיים.
את הניתוחים מבצעים במגוון תוכנות לפי צרכי הניתוח הנדרש כולל: SPSS, R, JASP, Stata.
במידת הצורך, נוכל לסייע בכתיבת תוצאות בטבלאות וגרפים על‑פי כללי הכתיבה האקדמאיים.
ניתוחים סטטיסטיים שביצענו עבור לקוחות קודמים
סטטיסטיקה תיאורית
ממוצעים, סטיות תקן, טווח, כולל בדיקות התפלגות ונורמליות.
מבחני הבדלים בין שתי קבוצות
מבחני t למדגמים בלתי תלויים, מדגמים תלויים/מזווגים, מדגם יחיד.
עבור משתנים מסולם אורדינלי או כאשר הנחות הנורמליות אינן מתקיימות, אנו עושים שימוש במבחנים א-פרמטרים כמו: מאן-וויטני ו‑וילקוקסון, או קרוסקאל ואלליס כאשר יש שלוש קבוצות או יותר.
מבחני מהימנות
בדיקות מהימנות שונות, לרבות אלפא של קרונבאך, מהימנות חצויי מבחן, מהימנות מבחן מקביל, ומהימנות מבחן‑חוזר, בהתאם לצורכי המחקר וסוג הנתונים.
מבחן גודל אפקט
מבחני גודל אפקט (Effect Size) מאפשרים להעריך את המשמעות המעשית של תוצאות המחקר מעבר למשמעות הסטטיסטית בלבד ומעבר למובהקות. בעוד שמבחנים סטטיסטיים בוחנים האם קיים אפקט מובהק, גודל האפקט בוחן עד כמה האפקט חזק או חשוב, וגם אל הסיכוי למובהקות אם יוגדל המדגם. מדדי גודל אפקט תלויים בסוג הניתוח – וישנם כמה מדדים מקובלים כמו: Cohen’s d, אטה בריבוע, R בריבוע, ואחרים. שילוב של גודל אפקט עם מובהקות סטטיסטית תורם להבנה עמוקה ומדויקת יותר של ממצאי המחקר.
רגרסיות
ניתוחי רגרסיה מסוגים שונים, בהתאם לשאלת המחקר וסוג המשתנים: רגרסיה פשוטה, רגרסיה מרובה, רגרסיה היררכית, רגרסיה לוגיסטית בינארית, רגרסיה לוגיסטית מולטינומית, רגרסיה לא ליניארית, וכן רגרסיה עם משתנים דמה (Dummy Variables). בנוסף, אנו בודקים הנחת הומוסקדסטיות ו-ריבוי קולינאריות (Multicollinearity).
כמו כן, אנו מבצעים ניתוחים של מודלים של מיתון (Moderation) ותיווך (Mediation) באמצעות PROCESS.
קשרים בין משתנים
מבחני קשר בין משתנים, כולל מקדם מתאם פירסון, מקדם מתאם ספירמן, מתאמים חלקיים ו‑מתאמים מרובים. בנוסף, אנו מבצעים מבחני חי-בריבוע (כולל Cramer’s V ו‑Phi) לבדיקת קשרים בין משתנים נומינליים. לבדיקת קשרים מורכבים יותר ניתן לבצע גם קנוניקל קורליישן (Canonical Correlation Analysis).
ניתוחי שונות
אנו מבצעים ניתוח שונות (ANOVA) מסוגים שונים, בהתאם למבנה המחקר ולמספר המשתנים: ניתוח שונות חד-כיווני, דו-כיווני ו‑רב-כיווני (Factorial ANOVA), וכן ניתוחים עם מדידות חוזרות (Repeated Measures).
כאשר קיימים מספר משתנים תלויים, אנו מבצעים ניתוח שונות רב-משתני (MANOVA), וניתוחי שונּות תוך שליטה על משתני Covariates כגון ANCOVA ו‑MANCOVA.
בנוסף, אנו מבצעים בדיקות פוסט-הוק להשוואות מרובות, כולל תיקונים של TUKEY, SCHEFFÉ, Bonferroni ואחרים, בהתאם לדרישות המחקר.
ניתוחים מתקדמים
אנו מציעים ניתוחים מתקדמים להבנת מבנה הנתונים, כולל ניתוח גורמים מאשש (Confirmatory Factor Analysis) ו‑ניתוח גורמים מגשש (Exploratory Factor Analysis), ניתוח מבחין (Discriminant Analysis), ו‑ניתוח אשכולות (Cluster Analysis).
כמו כן, אנו מבצעים ניתוח הישרדות (Survival Analysis), מודלים של משוואות מבניות (Structural Equation Modeling – SEM), ו‑ניתוח רכיבים עיקריים (Principal Component Analysis – PCA), לצד שיטות נוספות המותאמות לסוג המחקר ונתוניו.