جهت سفارش انجام پروژه های تحلیل آماری با SPSS در شهرهای تهران، مشهد، اصفهان، کرج، تبریز، شیراز، اهواز، قم، کرمانشاه، ارومیه، رشت، زاهدان، کرمان، اراک، همدان، یزد، اردبیل، بندر عباس، اسلام‌شهر، زنجان، قزوین، سنندج، خرم‌آباد، گرگان، ساری، ملارد، قدس، کاشان، گلستان، شهریار، دزفول، خمینی‌شهر، بروجرد، نیشابور، سبزوار، نجف‌آباد، آمل، بابل، ورامین، آبادان، پاکدشت، خوی، ساوه، بجنورد، قائم‌شهر، بوشهر، قرچک، سیرجان، بیرجند، ایلام، بوکان، ملایر، مراغه، شهرکرد، نسیم‌شهر، بندر ماهشهر، سمنان، رفسنجان، مهاباد، گنبد کاووس، شاهین‌شهر، شاهرود، سقز، مرودشت، زابل، تربت حیدریه، خرمشهر، اندیمشک، مرند، شهرضا، میاندوآب، ایذه، بندرانزلی، جهرم، جیرفت، مریوان، کمال‌شهر، یاسوج، نظرآباد، بهبهان، بم، شوشتر، فسا، قوچان، مسجد سلیمان، محمدشهر، دورود، خوراسگان، ایرانشهر، اندیشه، میانه، برازجان، تربت جام، اسلام‌آباد غرب، لاهیجان، کوهدشت، اهر، دوگنبدان، کاشمر، کازرون، بهشهر، پارس‌آباد، الوند، شیروان، سلماس، الیگودرز، ابهر، چابهار، بانه، بناب، رباط کریم، تاکستان، بندر کنگان، نقده، نهاوند، لنگرود، بندر امام خمینی، باغستان، قروه، خمین، رامهرمز، پیرانشهر، میبد، فولادشهر، مشگین‌شهر، مبارکه، لار، فیروزآباد، بندر گناوه، میناب، داراب، بهارستان، نورآباد، امیدیه، اسفراین، آران و بیدگل، زرین‌شهر، سراوان، شوش، باقرشهر، دامغان، زرند، اردکان، صالح‌آباد، دهدشت، آبیک، آباده، نورآباد، اقبالیه، اسدآباد، گلپایگان، خاش، بومهن، کنگاور، مشکین دشت، کامیاران، شادگان، بروجن، خرمدره، هشتپر، تایباد، هشتگرد، ماهدشت، جوانرود، نکا، بابلسر، نی‌ریز، هرسین، علی‌آباد کتول، محمدیه، بندر ترکمن، چناران، آستارا، بیجار، چالوس، پیشوا، صباشهر، چهاردانگه، تنکابن، شهر بابک، سنقر، سراب، درچه پیاز، اقلید، تویسرکان، سوسنگرد، تکاب، کهنوج، نوشهر، ماکو، سردشت، خلخال، گرمسار، صومعه‌سرا، آستانه اشرفیه، محلات، قائن، ازنا، شهرصدرا، آذرشهر، آزادشهر، شاهین‌دژ، فلاورجان، کردکوی، رودسر، دلیجان، حمیدیا، دماوند، پردیس، سرخس، دولت‌آباد، درگز، فریمان، صحنه، گناباد، فریدونکنار، سرپل ذهاب، کنارک، لردگان، طبس، خورموج، استهبان، بافق، دهبارز، بافت، اشنویه، رامسر، بردسیر، محمودآباد، قهدریجان، آق‌قلا، چمران، دهلران، فومن، گراش، هادی‌شهر، بندرلنگه، الشتر، قیدار، فرخ‌شهر، کرهرود، ایوان، جویبار، زرقان، گرمی، قشم، مهریز، مینودشت، خواف، وحیدیه، امیرکلا، فارسان، کلاله، حسن‌آباد، بهار، نصیرآباد، هندیجان، سردرود، دیواندره، کوار، عجب‌شیر، بردسکن، صفاشهر، فردوس، نائین، قائمیه، ملکان، لامرد، سمیرم، پلدختر، شیبان، کیش، سهند، فردوسیه، کلیشاد و سودرجان، ابرکوه، قره‌ضیاءالدین، پاوه، باغ‌ملک، حاجی‌آباد، گل‌دشت، دهگلان، اشتهارد، رامشیر، نور، آبدانان، آشخانه، گتوند، شهر جدید هشتگرد، اوز، بندر دیلم، خورزوق، ابریشم، خوانسار، راور، محمودآباد نمونه، رودهن، روانسر، گز، شوط، هفشجان، بندر دیر، گلوگاه با ما تماس بگیرید.
طراحی و برنامه نویسی سایت : آوا کامپیوتر
به طور کلی تشخیص نوع مقیاس داده ها یکی از ابتدایی ترین و در عین حال مهمترین کارهایی است که تحلیلگر آماری باید به خوبی از عهده آن برآید . به طور کلی می توان مقیاس ها را در 4 گروه اسمی ، رتبه ای ، فاصله ای و نسبتی تقسیم بندی کرد. در اینجا می توان اشاره داشت که این 4 گروه به ترتیب دارای خصوصیت های مثبت بیشتری هستند یعنی می توانیم اینطور بگوییم که هر 4 گروه قابل طبقه بندی شدن هستند ، سپس مقیاس های رتبه ای فاصله ای و نسبتی را می توان علاوه بر طبقه بندی رتبه بندی کرد، حال مقیاس های فاصله ای و نسبتی علاوه بر رتبه بندی می توان اختلاف هر طبقه را با یک عدد نشان داد و در آخر می توان گفت در مقیاس نسبتی می توان حتی داده ها را بر هم تقسیم کرد و نسبت گرفت.
مقیاس های فاصله ای و نسبتی در نرم افزار spss تفاوتی ندارند و هر دو با مقیاس scale نشان داده می شوند.
نکته ای که حائز اهمیت است این است که اگر متغیر ترتیبی (ordinal) ما 7 عدد منحصر به فرد یا بیشتر را انتخاب کند می توان در نرم افزار spss آن را یک مقیاس scale در نظر گرفت.
نکته دوم اگر متغیری از مجموع (میانگین) چند متغیر ترتیبی به دست آید می توان آن را scale در نظر گرفت.
حال هر چه به سطح سنجش ما افزوده گردد به دلایل زیر انتخاب بهتری می باشد:
1-هر چه به سطح سنجش افزوده گردد دامنه روش های تحلیل قابل استفاده گسترده تر می گردد.
2-تکنیک های قوی و پیچیده تحلیل برای متغیرهای فاصله ای / نسبتی مناسب است.
3-ممکن است مردم از ارائه اطلاعات دقیق اکراه داشته باشند ولی از بیان کلی تر آن اکراه نداشته باشند(مثلا مشخص کردن گروه سنی یا طبقه درامد)
4-متغیرهایی که در سطوح فاصله ای/نسبتی سنجیده شده باشند را به راحتی میتوان به اسمی و رتبه ای تقلیل داد ولی عکس آن به راحتی امکان پذیر نمی باشد.
5-شرایط برای استفاده از آزمون های پارامتری بیشتر فراهم می گردد.
به همین دلیل تا جایی که امکان پذیر باشد بهتر است متغیر ها را در سطوح بالاتر سنجید.