Profesjonalne analizy statystyczne do doktoratu

Profesjonalne analizy statystyczne do doktoratu

Profesjonalne analizy statystyczne do doktoratu

Profesjonalne analizy statystyczne do doktoratu w Metodolog.pl. Metodolog to firma z naukowymi tradycjami. Oferujemy doradztwo oparte na doświadczeniu zebranym w kontekście  zróżnicowanych projektów naukowych i biznesowych. Dostarczamy rozwiązania statystyczne korespondujące z wysokimi wymaganiami uczelni i czasopism naukowych. W ramach realizowanych projektów odpowiadamy na recenzje recenzentów oraz przygotowujemy krytykę „ich” krytyki i stawianych wątpliwości. Staramy się, aby nasze usługi i pomysły statystyczne zaspokajamy klientów, a także, by były zgodne z najwyższymi światowymi standardami naukowości. Nasze usługi profesjonalnych analiz statystycznych do doktoratu zaspokoją każdego kto chce mieć spokój ducha pod względem jakości naukowej części metodologicznej i obliczeniowej.

Profesjonalne analizy statystyczne do doktoratu w różnych dziedzinach nauki (psychologia, medycyna, fizjoterapia, ekonomia, zarządzanie itd.).

Wykonujemy analizy statystyczne w większości dziedzin nauki i ich specjalizacjach. Za wyjątkiem niektórych nauk technicznych dostarczamy profesjonalne rozwiązania statystyczne we wszystkich naukach, ich gałęziach i specjalizacjach. Oczy naszego zespołu widziały już wszystko co można było zobaczyć w nauce i metodach statystycznych stosowanych w różnych obszarach działalności naukowej. Wieloletnie doświadczenie pracy z klientami owocuje tym, że wiele uczymy naszych klientów, a także my sami, wiele uczymy się od nich. Chcielibyśmy zachęcić nowych klientów do wymiany doświadczeń oraz realizacji nowych i wspaniałych projektów naukowych. Jedną z grup naszych klientów są doktoranci, którzy nie mają zaawansowanego warsztatu statystycznego i chcą zaufać renomowanemu dostawcy rozwiązań statystycznych i metodologicznych (często nie mają po prostu czas na analizy statystyczne).

Sposób współpracy z doktorantami.

Prace doktorskie są zazwyczaj dobrze przemyślanymi projektami badawczymi o wyśrubowanej metodologii badawczej. To w jaki sposób pracujemy z doktorantami zależy od stopnia zaawansowania ich projektów oraz ich wiedzy teoretycznej. Zazwyczaj doktoranci przychodzą do nas z danymi i hipotezami, a także całymi modelami teoretycznymi w celu wykonania odpowiednich obliczeń weryfikujących ich przewidywania. Współpraca wtedy polega na przygotowaniu przez doktoranta krótkiego briefu (lub prezentacji) składającego się z metodologii, głównych konstruktów teoretycznych, kluczowych zmiennych które korespondują z konstruktami oraz przewidywanymi wynikami. Praca przy takim przygotowaniu projektu jest niczym zjazd na zjeżdżalni. Projekt robi się bardzo płynnie z niewielkimi konsultacjami na etapie realizacji wyszczególnionych podpunktów prac statystycznych.

Wykorzystywane metodologie i analizy statystyczne, a także potencjał uczenia się.

W codziennej pracy nad projektami do doktoratów wykorzystujemy profesjonalne analizy statystyczne mające na celu korespondować 1 do 1 z wizją doktoranta. Niemniej staramy się dodawać wisienki na torcie, sugerując doktorantom metody analizy danych które mogą znacznie podwyższyć poziom naukowości ich projektów doktorskich. Najczęściej sugerujemy doktorantom użycie metod wielozmiennowych, modelowania równań strukturalnych, a także analiz sieciowych, meta-analiz, statystyk Bayesowskich i innych nowoczesnych metod obliczeniowych.

Musimy podkreślić fakt, że nikt nie jest alfą i omegą, a także nie wie wszystkiego. Niemniej większość ludzi jest w stanie się wszystkiego nauczyć, z większym lub mniejszym sukcesem. W naszej firmie możemy uczyć się nowych lub nieznanych wcześniej nam metod i sposobów analiz, wdrażając je w projekty naszych klientów.

Zachęcamy do kontaktu.

analiza statystyczna do pracy doktorskiej doktoratu rozprawy

Profesjonalne analizy statystyczne

Profesjonalne analizy statystyczne

Profesjonalne analizy statystyczne

Profesjonalne analizy statystyczne w metodolog.pl. Zachęcamy wszystkich zainteresowanych do skorzystania z usług wiodącej firmy statystycznej jaką jest metodolog.pl. Oferujemy profesjonalne analizy statystyczne w naukach społecznych i naukach o życiu i zdrowiu. Co miesiąc realizujemy kilkanaście zaawansowanych projektów statystycznych, wykorzystując przy tym różne programy statystyczne i statystyczne, a także metodologie oraz teorie.  Często i z powodzeniem wykorzystujemy metody analizy danych w danej dziedzinie po raz pierwszy np. użycie metody SNA (Analizy sieci społecznych) w dziedzinie zadowolenia pracowników, albo modelowania równań strukturalnych SEM-PLS w analizie ryzyka i fraudu kredytowego. Nasza firma dostarcza analizy i metody pierwszej generacji np. analizy wariancji, metody regresyjne, a także klasyczną wizualizację wyników oraz proste techniki eksploracji danych. Poza tymi metodami dostarcza również analiz statystycznych drugiej generacji takich jak analiza zmiennych latentnych, modelowanie równań strukturalnych metodą kowariancyjna, a także metodą wariancyjną, analiza skupień metodą zmiennych latentnych, analizy moderowanej mediacji (również z uwzględnieniem zmiennych latentnych), a także wiele innych wszechstronnych metod takich jak np. metaanaliza lub statystyka Bayesowska.

Na specjalne życzenie klientów możemy nauczyć się skomplikowanych analiz lub sprawdzić skuteczność różnych analiz i metodologii obliczeniowych w kontekście danego problemu badawczego/biznesowego. Pracujemy w różnych programach poczynając od JASP w którym wykonujemy analizy naukowe, poprzez Orange BioLab dzięki któremu dostarczamy techniki uczenia maszyn, przetwarzania tekstu i obrazu, a kończąc na R i KNIME oraz SMART PLS dzięki którym realizujemy najbardziej profesjonalne analizy statystyczne, dostarczając przy tym najbardziej wyszukanego wglądu w dane.

Profesjonalne analizy statystyczne w www.metodolog.pl.

Zachęcamy do współpracy osoby ze świata akademickiego z którym mamy największe doświadczenie. Dzięki temu, że sami zajmujemy się nauką, a teorie naukowe nie są nam obce możemy bez problemu dogadywać się i ustalać odpowiednie podejście, praktycznie, z każdym naukowcem. Niemniej równie dobrze możemy oferować swoją wiedzę i doświadczenie ludziom z Biznesu. Mamy na koncie już „sporo” projektów związanych z problemami klasyfikacyjnymi i profesjonalnymi analizami statystycznymi mającymi na celu odkrywanie wiedzy z danych.

Najlepsze co możemy dać naszym klientom to:

  • terminowość naszych profesjonalnych analiz statystycznych
  • doświadczenie biznesowe i akademickie
  • naukową wiedzę z różnych obszarów badań
  • wielość metodologii, technik badawczych i analiz statysycznych
  • krytykę wyników, metod i podejmowanych działań

Zapraszamy do kontaktu.

Jak przeprowadzić meta analizę

Jak przeprowadzić meta-analizę?

Jak przeprowadzić meta-analizę?

Koncepcja meta-analizy

Meta-analiza jest zestawem procedur statystycznych używanych do dostarczania transparentnych, obiektywnych, i replikowalnych podsumowań odkryć badawczych. Meta analiza odnosi się do procesu integracji wyników wielu badań naukowych, by dostarczyć potwierdzającej ich syntezy (Normand, 1999). Meta analiza jest w istocie systematycznym przeglądem wielu badań przedstawionych w podsumowującym oszacowaniu statystycznym. Poniżej wypunktujemy kluczowe kroki przeprowadzenia meta-analizy. Wpis ten jest podstawowym wprowadzeniem do procesu meta-analizy.

O meta-analizie.

Gane Glass (1976) wprowadził termin meta-analiza, by odnieść się do terminu jakim jest „statystyczna analiza duża kolekcja wyników z poszczególnych badań dla celów integracji wyników”. Jak wiele procedur statystycznych i analiz, meta-analiza ma swoje mocne i słabe strony, niemniej aktualnie jest standardowym narzędziem dla dostarczania przejrzystych, obiektywnych i replikowalnych podsumowań odkryć badawczych w naukach społecznych, medycynie, edukacji i innych polach.

Na starcie meta-analitycznego dążenia, pytanie badawcze musi być sformułowane z precyzją, bo pytania te będą wpływać na całość meta-analitycznego procesu np. Czy palenie tytoniu powoduje raka płuc? Następnie, podobnie jak w jakichkolwiek pracach empirycznych, muszą być ustalone kryteria włączenia i wyłączenia publikacja do meta-analizy np. tylko badania korelacyjne, tylko na dorosłych, tylko z jakichś lat itd. Dostarcza to jasności jak wyniki badania mogą być zgeneralizowane na zdefiniowaną populację publikacji. Jednym z celów każdej meta-analizy jest zebranie reprezentatywnej próbki głównych badań które spełniają kryteria badania. Systematyczna strategia badania zawiera dwa główne kroki: (1) Zdefiniowanie kryteriów włączenia i wyłączenia (2) wybranie badań do meta-analizy.

  1. Kryteria włączenia i wyłączenia. Definiowanie kryteriów włączenia i wyłączenia powinny bazować na hipotezie badawczej. Tak więc, jest ważne, by zrobić  to możliwie wyraźnie i troskliwie kiedy definiuje się te kryteria.
  2. Wybranie badania. Wybór badań i ekstrakcja danych jest częst najbardziej konsumującym czas procesem przy przeprowadzaniu meta-analizy. Proces wyboru badań zwykle polega na szczególnej sekwencji od wstępnego przeszukania do kodowania sił efektu z pojedynczego badania. Może być pomocne strukturyzowanie procesu selekcji badań bazując na 4 krokach (identyfikacja badań, skanowanie, wybieralność i włączenie) według szczegółowych standardów raportowania wyników metaanaliz (MARS http://www.apa.org/pubs/
    authors/jars.pdf ).

Powyższe kroki powinny być podwójnie kodowane, przez dwóch lub więcej pracowników, by zapewnić większą obiektywność i precyzję w procesie wyboru badań.

Ekstrakcja informacji na poziomie badania i generowanie rzetelnych statystyk.

Charakterystyki badania i niezbędne dane do obliczenia miar siły efektów powinny być uzyskane z każdego badania włączonego do meta-analizy. Większość badań raportuje więcej wyników niż miary do obliczenia sił efektów.

Dane uzyskane z badań powinny być kodowane przez dwóch lub trzech współpracowników, by zapewnić odpowiedni poziom zgodności informacji. Podwójne kodowanie jest używane do ustalenia stopnia z którym kodowanie skrzywia metaanalityczne odkrycia. Podwójne kodowanie powinno być oceniane współczynnikiem korelacji wewnątrzklasowej dla zmiennych ciągłych oraz współczynnikiem Kappa dla zmiennych kategorialnych.

Obliczanie sił efektu.

Siła efektu (ES od ang. Effect Size) jest wartością która odzwierciedla wielkość związku (lub różnicy) pomiędzy dwiema zmiennymi. Zmienność ES jest używana do obliczenia przedziałów ufności wokół ES i odzwierciedla precyzję oszacowania ES. Zmienność ta jest w większości funkcją wielkości próby. Odwrotność wariancji jest typowo używana do kalkulowania wag badań w których większe badania są dokładniejszymi oszacowaniami „prawdziwego ES i są ciężej ważone w podsumowaniu (analizie omnibusowej). Jest wiele typów ES, takich jak standaryzowana różnica średnich (d Cohena, g Hedgesa), współczynnik korelacji, regresji, OR (odds ratio) RR (relateive risk), R-Kwadrat itp.

Agregregowanie zależnych sił efektów lub wielopoziomowa meta-analiza.

Meta-analityczna interwencja dla pojedynczej próbki często niesie wielokrotne ES, takie jak wyniki raportowane dla dwóch lub większej ilości zmiennych zależnych, każda z nich dostarcza oszacowania skuteczności badanego efektu. Statystyk może zarówno wybrać (1) włączenie wielokrotnych ES z tej samej próbki dl meta-analizy lub (2) zagregować je przed analizą, co sprawi, że każda niezależna próba będzie dostarczała pojedyńczego ES. Jest rekomendowane zależnych od siebie ES ze względu, że włączenie wielokrotnego ES z tej samej próby może zwracać stronnicze oszacowania. Jest kilka opcji egregowania ES. Najbardziej powszechną, ale nie rekomendowaną, procedurą jest naiwna średnia (nieważona średnia z próbki). Procedury które uwzględniają korelacje wewnątrzgrupowych ES ją rekomendowane. Te włączają procedury jednoczynnikowe takie jak BORNSTEIN, HEDGES, HIGGINS i ROHSTEIN, GLESER i OLKIN  oraz wielowymiarowe/wielopoziomowe HEDGES. W przypadku wielu ES w jednym badaniu najlepiej wykonać wielopoziomową meta-analizę, ponieważ jest to jedyna rozsądna metoda która bierze pod uwagę hierarchiczną naturę wyników (wiele ES (poziom 1 analizy) jest zagnieżdżonych w jednym badaniu (poziom 2 analizy)

Nasza publikacja związana z wielopoziomową meta-analizą opublikowana w bardzo fajnym journalu 🙂

Grochowska, A., Młyniec, A., Hryniewicz, A., Józefowicz, A., Ponikowska-Szmajda, K., Kaczmerek (Ozimek), A., Wisiecka, K., Ślęzak, P., Krejtz, K., (2024) How does personality affect perception of advertising messages? The Big Five model and advertising responses: a meta-analysis, International Journal of Advertising https://doi.org/10.1080/02650487.2024.2321806

 

Sharon-Lise T Normand. Tutorial in biostatistics meta-analysis: formulating, evaluating, combining, and reporting. Statistics in medicine, 18(3):321{359, 1999.

 

Opracowanie wyników badań praca magisterska

Opracowanie wyników badań praca magisterska

Opracowanie wyników badań praca magisterska

Opracowanie wyników badań praca magisterska - odpowiednie przygotowanie i opisanie badań w pracach licencjackich i magisterskich ma ogromnie ważne znaczenie. Znaczna ilość projektów akademickich jest negatywnie ewaluowana ze względu na błędnie wykonane analizy statystyczne. Państwowa Komisja Akredytacyjna jest upoważniona do oceny pracy lic i mgr w kontekście nadania lub utrzymania akredytacji. W takim wypadku w interesie uczelni lub uniwersytetu jest dbanie o odpowiednio wysoki poziom pracy wykonywanej przez studentów.

Dużo prac zawiera niezliczone błędy w rozdziale metodologicznym, a także w rozdziale teoretycznym. Nie jest rzadkością, że studenci niedbale przywołują wpisy bibliograficzne, powołują się na nieznane lub wątpliwe źródła, a także często popełniają (nieświadomie) plagiat. Często studenci twierdzą, że stosują metodę ankietową zamiast wywiadu kwestionariuszowego, opisują dobór próby jako losowy, a bardzo często student nie zna liczebności badanej populacji, a wybory materiału badawczego przez niego dokonywane, raczej wskazują na dobór celowy (wybór znajomych lub chętnych).

Opracowanie wyników badań praca magisterska - Przygotowanie badania i opis statystyczny

Opis statystyczny i analizy statystyczne są etapem dzięki któremu student może podsumować swoje badanie empiryczne. Bez wykonania tych czynności nie jest możliwe udzielenie odpowiedzi na postawioną hipotezę badawczą. Opracowanie wyników badania w pracy magisterskiej wymaga kilku prostych kroków. Sukcesywne ich wykonanie gwarantuje prawidłowe zweryfikowanie hipotezy badawczej. Do tych kroków należy:

  1. badanie struktury rozkładu zjawiska
  2. identyfikacja współzależności, korelacji, związków występujących między zjawiskami
  3. analizy zjawiska w czasie lub podpopulacjach

Selekcjonuje się również kroki wykonania badania statystycznego:

  1. ustalenie metodologii i zaprojektowanie badania statystycznego
  2. zbieranie/uzyskanie danych o badanych jednostkach statystycznych
  3. odpowiednie przygotowanie danych do analizy statystycznej i ocena ich jakości, a także potencjału wykorzystania w konkretnych analizach i modelach
  4. analiza statystyczna wyników, interpretacja oraz ekstrapolacja wyników na daną populację lub uniwersum fenomenów

Najlepszą perspektywą dla studenta chcącego opracować wyniki badania w pracy magisterskiej jest całościowa wizja badania jeszcze przed jego właściwym wykonaniem. Wyszczególniając przy tym:

  • Podstawy teoretyczne badanego zjawiska (jaką naturę ma badane zjawisko/obiekt/fenomen)
  • Tradycję badawczą w kontekście prowadzonego badania (jak inni badają to zjawisko)
  • Metody badawcze wykorzystywane w tego typu badaniach (jakimi metodami badawczymi posługują się badawcze w tym obszarze)
  • Metody statystycznej lub modelu matematycznego który umożliwia potwierdzenie lub odrzucenie przyjętej hipotezy (jakich analiz używa się w celu opracowania zebranych wyników).

 

 

Analiza sieci społecznych SNA Social network analysis

Analiza sieci społecznych SNA Social network analysis

Analiza sieci społecznych (SNA – Social Network Analysis)

Analiza sieci społecznych (SNA – Social Network Analysis) – Analiza sieci społecznych jest metodologią do badania powiązań i zachowania jednostek wewnątrz grup społecznych. Sieci społeczne są szeroko używanym podejściem w psychologii, w naukach społecznych, ekonomii i innych polach. Wyjątkowością tej perspektywy jest to, że skupia się nie na jednostkach lub ludziach, tylko na związkach między nimi. Każdy rodzaj społecznej agregacji może być reprezentowany w terminach jednostek tworzących tę agregację i związki między tymi jednostkami. Ten rodzaj reprezentacji społecznej struktury jest nazywany „Siecią społeczną”. W sieci społecznej, każda jednostka, zwykle nazywana „społecznym aktorem” (człowiek, grupa, organizacja, nacja, blog i tak dalej) jest reprezentowana jako węzeł. Związek jest reprezentowany jako połączenie lub przepływ pomiędzy tymi jednostkami. Zestaw możliwych relacji jest potencjalnie nieskończony, gdzie termin relacja może mieć wiele różnych znaczeń: znajomość, pokrewieństwo, ocena innej osoby, potrzeba wymiany komercyjnej, fizyczna bliskość lub obecność linku odsyłającego do innej strony, itd. Tak więc, obiekty będące pod obserwacją nie są jednostkami i ich atrybutami, ale związkami pomiędzy jednostkami i ich strukturą. Zaletą takiej reprezentacji jest to, że pozwala na analizę społecznych procesów jako produktu związków pomiędzy społecznymi jednostkami.

Co możemy badać dzięki analizie sieci społecznych?

Dzięki analizie sieci społecznych możemy badać dwa różne rodzaje zmiennych: strukturalne oraz kompozytowe. Zmienne pierwszego typu są najbardziej istotnymi ponieważ reprezentują różne rodzaje powiązań między między aktorami społecznymi (przyjaźnie, zaufanie, zachowania, przepływ pieniędzy itd.). Zmienne kompozytowe mogą być widziane jako cechy aktorów (wiek, pochodzenie, rok założenia fimy itd.). Takie podejście do analizowania związków pomiędzy obiektami i ich właściwościami wywraca niekiedy myślenie o pewnych teoriach np. teorii cechy latentnej, którą powszechnie się stosuje w badaniach nad osobowością i wyjaśniania różnic indywidualnych. Poniżej przedstawiamy pewną uroczą koncepcję, która wkłada stopę w drzwi teoriom cech.

Jak analiza sieci społecznych zmienia myślenie o psychologicznych teoriach osobowości?

W artykule „Dimensions od Normal Personality as Networks in Search of Equlibrium: You Can’t Like Parties if You Don’t Like Peaople (2012)” Pani Angelique Cramer zmienia perspektywę z patrzenia na osobowość jako na ekspresję zmiennej ukrytej na wizję osobowości jako struktury systemu powiązanych ze sobą komponentów afektywnych, poznawczych i behawioralnych. Pani Cramer wraz ze współpracownikami przypuszcza, że te komponenty nie wiążą się ze sobą ze względu na to, że mierzą dany wymiar, ale robią to ze względu na to, że jeden zależy bezpośrednio od drugiego na zasadzie przyczyny, homeostazy lub logicznego powodu „…jeśli ktoś nie lubi ludzi to prawdopodobnie nie lubi przyjęć). Według jej przypuszczeń i dowodów empirycznych z perspektywy sieciowej wynika, że cechy osobowości wyłaniają się połączonej struktury która istnieje pomiędzy różnymi komponentami osobowości.  Poniżej przedstawiamy propozycję modelu osobowości jako wzajemnych powiązań między danymi komponentami osobowości. Duży obrazek przedstawia podejście sieciowe, a mniejszy tradycyjne podejście cech ukrytych.

Analiza sieci społecznych (SNA - Social Network Analysis)