پاورپوینت کامل مدل سازی معادلات ساختاری به کمک نرم افزار لیزرل ۵۲ اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل مدل سازی معادلات ساختاری به کمک نرم افزار لیزرل ۵۲ اسلاید در PowerPoint دارای ۵۲ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل مدل سازی معادلات ساختاری به کمک نرم افزار لیزرل ۵۲ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل مدل سازی معادلات ساختاری به کمک نرم افزار لیزرل ۵۲ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: آموزش نرم افزار لیزرل روش هایی که به کمک آن می توان بطور همزمان مجموعه ای از متغیرهای آشکار و پنهان، درونی یا بیرونی را در یک ارتباط یک سویه یا دو سویه با یکدیگر مورد ملاحظه قرار داد.مقدمه

اسلاید ۵: Hintدر تحلیل رگرسیون خطی (ساده و چند متغیره) متغیر وابسته باید کمی و در سطح سنجش فاصله ای / نسبی باشد.زمانی که متغیر وابسته در سطح اسمی است و متغیرهای مستقل هم ترتیبی و هم فاصله ای هستند، روش های رگرسیون خطی معمولی مقدار برآوردها را کمتر از مقدار واقعی نشان می دهند، به سراغ رگرسیون لجستیک می رویم.رگرسیون خطی در محاسبه ضرایب به دنبال حداقل کردن مجذور خطاها بوده ولی رگرسیون لجستیک احتمال وقوع یک رخداد را حداکثر می کند. در رگرسیون خطی برای معناداری از آماره Fو t استفاده می شود ولی در رگرسیون لجستیک از آماره های کای اسکوئر و والد استفاده می شود. مقدمه روش های آماری گذشتهرگرسیون ساده / دو متغیره – پیش بینی مقدار یک متغیر وابسته بر اساس مقدار یک متغیر مستقل از طریق محاسبه رابطه مستقیمرگرسیون چند متغیره – پیش بینی مقدار یک متغیر وابسته بر اساس دو یا چند متغیر مستقل از طریق محاسبه روابط مستقیمرگرسیون لجستیک – پیش بینی مقدار یک متغیر وابسته در سطح سنجش اسمی بر اساس دو یا چند متغیر مستقل از طریق محاسبه روابط مستقیمتحلیل مسیر – پیش بینی مقدار یک متغیر وابسته بر اساس دو یا چند متغیر مستقل از طریق محاسبه روابط مستقیم و غیرمستقیم (وجود متغیرهای میانجی)آموزش نرم افزار لیزرل

اسلاید ۶: آموزش نرم افزار لیزرلروش تحلیل مناسب برای اندازه گیری اثر یک یا چند متغیر مستقل بر روی یک متغیر وابسته با سطوح سنجش مختلفروش تحلیلمتغیر مستقلمتغیر وابستهردیفرگرسیون سادهکیفی کمی۱رگرسیون چند متغیرهکمی و کیفی کمی۲رگرسیون لجستیککمی یا کیفیکیفی (اسمی)۳رگرسیون ترتیبیکمی یا کیفیکیفی (ترتیبی)۴Hintمتغیر کمی – سطح سنجش فاصله ای یا نسبی معادل مقیاس Scale در نرم افزار SPSSمتغیر کیفی – سطح سنجش اسمی یا ترتیبی به ترتیب معادل مقیاس Nominal و Ordinal در نرم افزار SPSSمقدمه

اسلاید ۷: آموزش نرم افزار لیزرلمحدودیت های روش های آماری گذشتهعدم اندازه گیری مقادیر خطا در سطح متغیرهای مشاهده پذیر در تحلیل مبتنی بر رگرسیونعدم برازش مدل اندازه گیری در تحلیل های مبتنی بر رگرسیون و مسیرقابل مشاهده بودن تمامی متغیرها در تحلیل های مبتنی بر رگرسیون و مسیر عدم اندازه گیری روابط غیرمستقیم در تحلیل مبتنی بر رگرسیونساختار مدل ساده (متشکل از حداکثر یک متغیر وابسته و چند متغیر مستقل) در تحلیل های مبتنی بر رگرسیون و مسیرعدم کاربرد چندین متغیر وابستهو …مقدمه

اسلاید ۸: آموزش نرم افزار لیزرلتکنیک تحلیل چندمتغیری بسیار کلی و نیرومند از خانواده رگرسیون چندمتغیری که به پژوهشگر این امکان را می دهد تا مجموعه ای از معادلات رگرسیونی را بر مبنای ماتریس کواریانس – واریانس مورد آزمون قرار دهد. به بیان ساده تر، تجزیه و تحلیل همزمان چند متغیر مکنون مستقل و وابسته (مدل ساختاری) از طریق متغیرهای مشاهده پذیر (مدل اندازه گیری یا تحلیل عاملی تأئیدی)به مدل سازی معادلات ساختاری، مدل سازی مبتنی بر ماتریس کواریانس، تحلیل مسیر تأئیدی (تحلیل مسیر و تحلیل عاملی تأئیدی)، لیزرل کفته می شود، اصطلاح رایج در بین پژوهشگران به اختصار SEM (Structural Equation Modeling) است. مدل روابط ساختاری خطی (LISREL) یا LInear Structural RELationships در کلی ترین شکل خود، شامل مجموعه ای از معادلات ساختاری خطی است که با دو مسئله اساسی یعنی؛ اندازه گیری متغیرها (اعتبار و روایی ابزار اندازه گیری) و روابط علی میان متغیرها و توان تبیین این روابط (روابط ساختاری) سرکار دارد و مقصود از آن کمک به حل این دو مسئله است. تعریف مدل سازی معادلات ساختاری

اسلاید ۹: آموزش نرم افزار لیزرلمدل­سازی روابط بین متغیرهای مستقل (برون­زا) و وابسته (درون­زا) (مدل ساختاری)مدل­سازی روابط متغیرهای پنهان (مکنون) و آشکار (مدل اندازه گیری)مدل­سازی خطاهای اندازه­گیری متغیرهای مشاهده پذیرآزمون فرضیات استنباط شده از ادبیات مورد بررسی به کمک داده­های عینی (تجزیه و تحلیل مسیر و تحلیل عاملی تأئیدی)تجزیه و تحلیل همزمان چندین متغیر مکنون (مستقل و وابسته)Hintاز آنجایی که مدل یابی معادلات ساختاری تأکید بر روابط خطی متغیرهای مکنون با یکدیگر و متغیرهای مکنون با متغیرهای مشاهده پذیردارد، در تحلیل خود از حداکثر درستنمایی (Maximum Likelihood) استفاده می­نمایدکاربرد مدل سازی معادلات ساختاری

اسلاید ۱۰: آموزش نرم افزار لیزرلرویکرد مبتنی بر کواریانس (CBSEM)لیزرل (LISREL)رویکرد مبتنی بر واریانس (VBSEM) مدل سازی معادلات ساختاری مبتنی بر حداقل مربعات جزئیPLS (Partial Lean Square)PLS-SEMرویکردهای مدل سازی معادلات ساختاری

اسلاید ۱۱: آموزش نرم افزار لیزرلرویکرد مبتنی بر کواریانس (CBSEM) در این رویکرد بیشتر به برآورد مجموعه ای از پارامترهای مدل توجه می شود و هدف، نزدیک تر شدن ماتریس کواریانس نظری به ماتریس کواریانس مشاهده شده در نمونه برآوردی است. این رویکرد به تخمین ضرایب مسیرها، بارهای عاملی با استفاده از به حداقل رساندن تفاوت بین ماتریس کواریانس مبتنی بر نمونه و ماتریس کواریانس مبتنی بر مدل می پردازند.متداولترین و معروف ترین نرم افزار این حوزه، نرم افزار لیزرل است.سایر نرم افزارها:AMOSEQSNPLUSرویکردهای مدل سازی معادلات ساختاری

اسلاید ۱۲: آموزش نرم افزار لیزرلرویکرد مبتنی بر کواریانس (CBSEM) (تکنیک های برآورد)متغیرهای ابزاری (IV)کمترین مجذورات دو مرحله ای (TSLS)کمترین مجذورات بدون وزن (ULS)کمترین مجذورات تأمین یافته (GLS)بیشینه احتمال (ML)کمترین مجذورات وزن دار کلی (WLS)کمترین مجذورات وزن دار قطری (DWLS)گزینه برجسته (OR)روش پیش فرض نرم افزار لیزرل در مدل یابی معادلات ساختاری، روش بیشینه احتمال (ML) است. رویکردهای مدل سازی معادلات ساختاریHintدر هر یک از روش های برآورد GLS، ML و WLS لازم است ماتریس واریانس – کواریانس نمونه معین و مثبت (Positive Definite) باشد؛ ولی برای مواردی که ماتریس مذکور مثبت و معین نیست و و وجود همخطی بودن چندگانه بالا بین متغیرهای برون زای مدل می رود؛ پیشنهاد می شود از برآورد برجسته (RO) به عنوان تکنیک برآورد تصحیح کننده استفاده شود.

اسلاید ۱۳: آموزش نرم افزار لیزرلرویکرد مبتنی بر کواریانس (CBSEM) (تکنیک های برآورد)چنانچه ماتریس کواریانس مدل منفی شد (خطای negative covariance matrix)، می توانید از سایر روش های برآورد برای تحلیل کمک بگیرید (در تکنیک های برآورد GLS، ML و WLS باید ماتریس کواریانس نمونه مثبت باشد)رویکرد گزینه برجسته (RO) یکی از مناسب ترین تکنیک های برآورد در زمانی است که با ماتریس کواریانس منفی، و یا زمانی که همخطی چندگانه بالا (همبستگی بالای ۰.۸ بین متغیرهای مستقل مدل) وجود داشته باشد. تکنیک های کمترین مجذورات (ULS، TSLS، GLS، WLS و DWLS) مناسب زمانی است که متغیرهای مدل از مقیاس طبقه ای باشد، نه رتبه ای و فاصله ای. رویکردهای مدل سازی معادلات ساختاری

اسلاید ۱۴: آموزش نرم افزار لیزرلرویکرد مبتنی بر کواریانس (CBSEM) (پیش فرض) از آنجا که مدل سازی معادلات ساختاری یک روش تحقیق مبتنی بر همبستگی بوده که از طریق اندازه گیری ماتریس واریانس – کواریانس قابل اندازه گیری است؛ مواردی که ماتریس مذکور و ضرایب همبستگی را در مدل سازی معادلات ساختاری مبتنی بر ML تحت تأثیر قرار داده و تحلیل را با مشکل روبرو می کند، عبارتند از:مقیاس های اندازه گیری دامنه تغییرات مقادیر داده های از دست رفتهداده های دور افتادهغیر خطی بودن روابطغیر نرمال بودن داده های توزیع شده علاوه بر موارد فوق، مهمترین پیش فرض اساسی مدل سازی معادلات ساختاری مبتنی بر ماتریس کواریانس – واریانس (CBSEM) منطق حجم نمونه می باشد. رویکردهای مدل سازی معادلات ساختاری

اسلاید ۱۵: آموزش نرم افزار لیزرلرویکرد مبتنی بر کواریانس (CBSEM) (تعیین