By pracownik pracownik Metodolog.pl 0 Comments

Badanie ankietowe

Cześć ! 🙂
Zwracam się do Was z uprzejmą prośbą o pomoc w wypełnieniu ankiety 🤓
Poszukuję osób które są nauczycielami szkół podstawowych 🙂
Zebrane dane posłużą do napisania pracy dyplomowej z zakresu psychologii 🧠
Ankieta nie należy do najkrótszych, ale jest przyjemna w wypełnianiu ze względu na to, że dotyczy cech osobowości.
Z góry dziękuję za pomoc 😊

 

Link do ankiety klik lub http://kanonpojecpsychologicznych.pl/lime/index.php/189468?lang=pl

By pracownik pracownik Metodolog.pl 0 Comments

Darmowy webinaR dla lic/mgr

Darmowy webinaR dla lic/mgr

Drodzy Studenci 🙂
Zapraszamy Was na FREE WEBINAR 📅 z szefem firmy Metodolog.pl i producentem statystycznej apki SZTOS 📲, który odpowie na wszystkie Wasze pytania dotyczące wykonania badania i skończenia studiów 🎓, a także wesprze w analizie wyników 📊📉 dzięki aplikacji SZTOS.🔥
Tylko teraz ⏰!!! Macie już za FREE poradnik pisania prac studenckich i też za free apkę SZTOSik, która robi super opisy, wykresy i tabelki (publication ready) do Waszych lic-tów/mgr-ek. 📝📉📑
Uczestnikom naszego Webinaru dajemy dostęp za darmo do:
✅ cyklicznych konsultacji,
✅ bardziej zaawansowanej aplikacji która robi Wam rozdziały z wynikami
✅ doradztwa w tworzeniu badań, a także liczenia ich wyników w naszej Świetlicy on-line (do końca czerwca 2024).
✔️ Myślimy, że każdy w niej znajdzie coś dla siebie! Zobaczcie też czy obejmują Was nasze darmowe usługi 🙂
Linki poniżej, zapraszamy 🙂
Zapis na bezpłatny webinar przez fb: https://fb.me/e/44Nk0Kxdr
Wybierz sobie termin webinaru w naszym formularzu: http://kanonpojecpsychologicznych.pl/lime/index.php/868561?lang=pl 
Opinie ekspertów na nasz temat: https://sztos-it.com/Klienci_o_nas.html
Poradnik: https://nauka.metodolog.pl/wp-content/uploads/2023/11/podrecznik_wsparcia_dla_studentow.html
Darmowa apka SZTOSik dla studentów: https://sztos-it.com/oferta_apka_sztosik.html
Świetlica dla studentów online: https://www.facebook.com/groups/swietlicasztos/
Darmówki i promki dla studentów: https://sztos-it.com/promki.html
A to my jak współpracujemy z klientami (uwaga śmieszne) 🙂 https://youtu.be/m6hfiNGHFj4
Pozdrawiamy ciepło,
Mgr Anna Milewska, członkini Zarządu SZTOS-IT
spec. ds. Analiz Statystycznych Metodologii Badań oraz główny inżynier rozwoju oprogramowania R
 mgr Konrad Hryniewicz Metodolog.pl
Mgr Konrad Hryniewicz, prezes spółki Metodolog i SZTOS-IT
spec. ds. Analiz Statystycznych Metodologii Badań oraz języka R
analizy statystyczne w r
By pracownik pracownik Metodolog.pl 0 Comments

Analizy Statystyczne w R

Analizy statystyczne w R

Język R jest jednym z najpopularniejszych języków programowania stosowanych w analizie danych, statystyce i badaniach naukowych. Oferuje szeroki zakres funkcji i pakietów, które umożliwiają manipulację danymi, wizualizację, modelowanie statystyczne, tworzenie grafik, a także wiele innych zastosowań. Oto kilka przykładów tego, co można zrobić w języku R:

  1. Analiza i manipulacja danych: R oferuje wiele narzędzi do importu, eksploracji i manipulacji danych. Można wykonywać operacje takie jak filtrowanie, sortowanie, łączenie i transformacje danych.
  2. Wizualizacja danych: R posiada rozbudowane biblioteki do tworzenia różnego rodzaju wykresów i wizualizacji. Można generować wykresy punktowe, histogramy, wykresy słupkowe, wykresy liniowe, mapy cieplne i wiele innych.
  3. Statystyka: R jest wykorzystywany do przeprowadzania analiz statystycznych. Posiada bogate zestawy narzędzi statystycznych, takie jak testy hipotez, regresja, analiza wariancji, analiza skupień, analiza czynnikowa, oraz wiele innych technik statystycznych.
  4. Modelowanie danych: R pozwala na tworzenie i szkolenie różnego rodzaju modeli statystycznych i uczenia maszynowego. Można budować modele regresji, klasyfikacji, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i wiele innych.
  5. Raportowanie i prezentacje: R oferuje możliwość tworzenia dynamicznych raportów i prezentacji, w których można łączyć kod, wyniki analiz i wizualizacje. Można tworzyć dokumenty w formatach HTML, PDF lub innych, które zawierają zarówno tekst, jak i wyniki obliczeń.
  6. Tworzenie interaktywnych aplikacji: R umożliwia tworzenie interaktywnych aplikacji internetowych przy użyciu pakietu Shiny. Dzięki temu można stworzyć interfejsy użytkownika, które pozwalają na manipulację danymi i dynamiczną wizualizację.
  7. Analiza bioinformatyczna: R jest powszechnie stosowany w analizie danych biologicznych i bioinformatycznych. Oferuje wiele specjalistycznych pakietów do analizy sekwencji DNA, analizy ekspresji genów, analizy struktur białek i wiele innych.

To tylko kilka przykładów możliwości języka R. Dzięki ogromnej liczbie dostępnych pakietów i aktywnej społeczności użytkowników, R jest wykorzystywany w wielu dziedzinach, gdzie analiza danych i statystyka odgrywają istotną rolę.

Jakie analizy statystyczne w R do prac naukowych można wykonać w R?

R jest potężnym narzędziem do wykonywania różnorodnych analiz statystycznych w pracy naukowej. Oto kilka przykładów analiz statystycznych, które można przeprowadzić w języki R:

  1. Testy statystyczne: Język programowania R oferuje szeroki wybór testów statystycznych, takich jak test t-studenta, test ANOVA, testy nieparametryczne (np. test Wilcoxona), testy chi-kwadrat, testy proporcji i wiele innych. Można również wykonywać testy dopasowania rozkładu, testy homogeniczności i testy niezależności.
  2. Regresja: R zapewnia wiele narzędzi do analizy regresji, w tym regresję liniową, regresję logistyczną, regresję wieloraką, regresję grzbietową (ridge regression), regresję lasso i wiele innych. Można przeprowadzać analizy regresji, aby ocenić zależność między zmiennymi i prognozować wartości.
  3. Analiza skupień: R oferuje różne metody analizy skupień, takie jak k-means, hierarchiczna analiza skupień (hierarchical clustering), analiza skupień mieszanych (mixture clustering) itp. Analiza skupień umożliwia grupowanie obserwacji na podstawie podobieństwa między nimi.
  4. Analiza czynnikowa: R posiada pakiety do przeprowadzania analizy czynnikowej, takie jak analiza czynnikowa w podejściu głównych składowych (principal component analysis – PCA), analiza czynnikowa w podejściu faktorowym (factor analysis), analiza czynnikowa w podejściu Maksymalnej Wiarygodności (maximum likelihood factor analysis) itp. Analiza czynnikowa pomaga w redukcji wymiarowości danych i identyfikacji ukrytych struktur.
  5. Analiza przeżycia: R oferuje narzędzia do analizy przeżycia, w tym modelowanie krzywych przeżycia (Kaplan-Meier), testy log-rank, modele proporcjonalnych hazardów (Cox proportional hazards models) i wiele innych. Analiza przeżycia pozwala na badanie czasu do wystąpienia określonego zdarzenia.
  6. Analiza wielowymiarowa: R oferuje różne metody analizy wielowymiarowej, takie jak analiza składowych głównych (principal component analysis – PCA), analiza dyskryminacyjna liniowa (linear discriminant analysis), analiza korespondencji (correspondence analysis), analiza skupień itp. Analiza wielowymiarowa pomaga w zrozumieniu struktury danych wielowymiarowych i redukcji wymiarowości.
  7. Analiza sieci: R posiada pakiety do analizy sieci, takie jak analiza sieci społecznych, analiza sieci genetycznych, analiza sieci korelacji.
  8. Analizy ekonometryczne t.j. analiza szeregów czasowych
  9. Analizy wielopoziomowe w tym wielopoziomowe modelowanie równań strukturalnych
  10. Statystyczne uczenie maszyn

Zapraszamy do kontaktu i współpracy klik

 

 

By pracownik pracownik Metodolog.pl 0 Comments

Badanie do pracy magisterskiej

Cześć
W ramach pracy magisterskiej przeprowadzam ciekawe badanie na temat tego, jak nauczyciele radzą sobie ze stresem . W ankiecie mogą wziąć udział wszyscy. Zarówno Ci, którzy idą przez życie niczym Ninja Warrior, jak i Ci wysokowrażliwi, silniej odczuwający każdy „podmuch” . Ankieta jest anonimowa, a jej czas wypełnienia to w przybliżeniu 10 minut.
Z góry bardzo dziękuje za poświęcony czas!
http://kanonpojecpsychologicznych.pl/lime/index.php/844979?lang=pl lub klik

By pracownik pracownik Metodolog.pl 0 Comments

Analizy statystyczne w genetyce

Analizy statystyczne w genetyce

Analizy statystyczne są niezwykle ważne w genetyce, ponieważ pozwalają na zrozumienie różnorodnych danych genetycznych, takich jak sekwencje DNA, wyrażanie genów, markery molekularne i dane fenotypowe. Statystyka jest wykorzystywana do porównywania różnych próbek i populacji, w celu znalezienia różnic i podobieństw, a także do przewidywania dziedziczenia genów i chorób dziedziczonych.

Poniżej przedstawione są przykłady najczęściej stosowanych metod statystycznych w genetyce:

  1. Analiza rozkładów: Analiza rozkładów jest stosowana do badania rozkładu cech w populacji, takich jak cechy fenotypowe, wyrażanie genów i ilość białek w organizmach. Metody te pozwalają na zidentyfikowanie cech, które są dziedziczone przez geny i te, które są wpływane przez czynniki środowiskowe.
  2. Analiza asocjacji: Analiza asocjacji jest stosowana do badania związku między różnymi cechami w populacji, takimi jak geny, markerzy molekularne i cechy fenotypowe. Analiza asocjacji pozwala na identyfikację genów odpowiedzialnych za dane cechy, a także na zrozumienie ich wpływu na rozwój chorób dziedziczonych.
  3. Analiza sekwencji DNA: Analiza sekwencji DNA jest stosowana do badania sekwencji nukleotydów w DNA i ich zmienności w różnych populacjach. Metody te pozwalają na identyfikację mutacji genetycznych i chorób dziedziczonych, a także na badanie ewolucji i migracji ludzi.
  4. Analiza genetyczna populacji: Analiza genetyczna populacji jest stosowana do badania różnorodności genetycznej w populacji, a także do określenia pochodzenia i migracji ludzi. Metody te pozwalają na zidentyfikowanie różnic między populacjami, a także na zrozumienie związku między genetyką a fenotypem.
  5. Analiza QTL: Analiza QTL (loci ilościowe) jest stosowana do badania dziedziczenia cech ilościowych, takich jak wysokość, waga i kolor skóry. Metody te pozwalają na identyfikację genów odpowiedzialnych za te cechy, a także na zrozumienie ich wpływu na rozwój chorób dziedziczonych.

W genetyce stosowane są również różne metody analizy danych, takie jak analiza klastrów, analiza składowych głównych, analiza korelacji i wiele innych. Wszystkie te metody pozwalają na uzyskanie wiedzy na temat różnych aspektów dziedziczenia genów i chorób dziedziczonych.

 

 

Jakie analizy i modele statystyczne wykorzystuje się w genetyce?

W genetyce stosuje się wiele analiz i modeli statystycznych, w zależności od rodzaju danych genetycznych, które są analizowane. Poniżej przedstawione są przykłady najczęściej stosowanych analiz i modeli:

  1. Analiza ANOVA: Analiza ANOVA (analiza wariancji) jest stosowana do badania różnic między grupami w danych fenotypowych. Metoda ta pozwala na określenie, czy istnieją istotne różnice między grupami, a także na identyfikację czynników, które mogą wpłynąć na wyniki.
  2. Analiza regresji: Analiza regresji jest stosowana do badania związku między dwoma lub więcej zmiennymi, takimi jak wyrażanie genów i cechy fenotypowe. Metoda ta pozwala na określenie siły i kierunku związku między zmiennymi oraz na przewidywanie wyników na podstawie innych zmiennych.
  3. Analiza PCA: Analiza PCA (analiza składowych głównych) jest stosowana do redukcji wymiarowości w danych genetycznych, takich jak sekwencje DNA i wyrażanie genów. Metoda ta pozwala na wyodrębnienie najważniejszych składowych w danych i określenie, które cechy są najbardziej zróżnicowane w populacji.
  4. Model liniowy mieszanny: Model liniowy mieszanym jest stosowany do badania wpływu czynników genetycznych i środowiskowych na cechy fenotypowe. Metoda ta pozwala na określenie, które czynniki mają największy wpływ na fenotyp oraz na oszacowanie wkładu genetycznego i środowiskowego w wynikach.
  5. Model haplotypu: Model haplotypu jest stosowany do badania sekwencji DNA i związków między genami. Metoda ta pozwala na określenie, które haplotypy są najbardziej zróżnicowane w populacji i jakie są ich wpływy na fenotyp.

W genetyce stosowane są również inne metody statystyczne, takie jak analiza sieciowa, analiza sekwencji, analiza korelacji i wiele innych. Wybór odpowiedniej metody zależy od rodzaju danych, które są analizowane oraz od celu badania.