Forwarded from آمارکده (𝒀𝒆𝒈𝒂𝒏𝒆𝒉 𝑴𝒐𝒓𝒂𝒅𝒊.͜.)
Forwarded from آمارکده (Shayan NB)
1_8347680673.rar
36.7 MB
Forwarded from آمارکده (Shayan NB)
regression1401 (1).pdf
6.8 MB
جزوه رگرسیون
استاد: دکتر کلکین نما
منبع مناسب برای کنکور ارشد
استاد: دکتر کلکین نما
منبع مناسب برای کنکور ارشد
Forwarded from آمارکده (Shayan NB)
جزوه درس(1) (1).rar
7.6 MB
جزوه درس روش‌های نمونه گیری۱
استاد: دکتر کلکین نما
منبع مناسب برای کنکور ارشد
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
استاد: دکتر کلکین نما
منبع مناسب برای کنکور ارشد
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
Forwarded from آمارکده (𝒀𝒆𝒈𝒂𝒏𝒆𝒉 𝑴𝒐𝒓𝒂𝒅𝒊.͜.)
واژگان زبان عمومی ارشد و دکتری.pdf
4 MB
Forwarded from آمارکده (𝑺𝒕𝒚𝒔𝒉)
⭕️ اعلام مهلت مجدد ثبتنام کنکور ارشد وزارت بهداشت ۱۴۰۴
🗓️ مهلت مجدد ثبتنام آزمون کارشناسی ارشد وزارت بهداشت ۱۴۰۴، از ۵ تا ۸ اسفندماه ۱۴۰۳ اعلام شد.
✅داوطلبانی که موفق به ثبتنام در مهلت اولیه نشدند، می‌توانند در این بازه زمانی مجدداً اقدام کنند.
#کنکور_ارشد_وزارت_بهداشت_۱۴۰۴
🗓️ مهلت مجدد ثبتنام آزمون کارشناسی ارشد وزارت بهداشت ۱۴۰۴، از ۵ تا ۸ اسفندماه ۱۴۰۳ اعلام شد.
✅داوطلبانی که موفق به ثبتنام در مهلت اولیه نشدند، می‌توانند در این بازه زمانی مجدداً اقدام کنند.
#کنکور_ارشد_وزارت_بهداشت_۱۴۰۴
Forwarded from جامعه برنامه‌نویسی | برندافراز
از پایتون مقدماتی تا ورود به دنیای فناوری‌های پیشرفته ⭕️
هزینه دوره برای دانش‌آموزان، دانشجویان و فارغ‌التحصیلان: رایگان🆓
هزینه عمومی دوره: 1,200,000 تومان
1️⃣ در این دوره مفاهیم مقدماتی پایتون با چه مفاهیمی ترکیب می‌شود؟
• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین🤖
• بلاکچین و ارزهای دیجیتال📈
• امنیت و رایانش امن🔒
2️⃣ گذراندن دوره چه دستاوردی برایم دارد؟
• دریافت مدرک با قابلیت استعلام از سایت🎓
• دریافت توکن‌های ویژه🎖️
• پشتیبانی تمام وقت🗣
• فرصت همکاری و جذب کارآموز👨💼
نحوه برگزاری: جلسات آفلاین با پشتیبانی آنلاین و گروه‌های رفع اشکال
مدرسان دوره:
• محمد قربانی راد
• هوتن طباطبائی
📲 جهت کسب اطلاعات بیشتر و ثبتنام، لطفاً از طریق آیدی تلگرامی زیر اقدام فرمایید:
@brandafraz_Python
✨ مهارت‌هایتان را ارتقاء دهید و آینده‌ی حرفه‌ای خود را بسازید! ✨
|•@Brandafraz •|
هزینه دوره برای دانش‌آموزان، دانشجویان و فارغ‌التحصیلان: رایگان
هزینه عمومی دوره: 1,200,000 تومان
• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• بلاکچین و ارزهای دیجیتال
• امنیت و رایانش امن
• دریافت مدرک با قابلیت استعلام از سایت
• دریافت توکن‌های ویژه
• پشتیبانی تمام وقت
• فرصت همکاری و جذب کارآموز
نحوه برگزاری: جلسات آفلاین با پشتیبانی آنلاین و گروه‌های رفع اشکال
مدرسان دوره:
• محمد قربانی راد
• هوتن طباطبائی
@brandafraz_Python
✨ مهارت‌هایتان را ارتقاء دهید و آینده‌ی حرفه‌ای خود را بسازید! ✨
|•@Brandafraz •|
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Arame Man
Mohammad Motamedi
🎵آرامِ من
🎙 محمد معتمدی
این کیست
گشوده خوش تر از صبح
پیشانیِ بیکرانه در من..؟!
از شوقِ کدام گل
شکفته ست
این باغِ پر از جوانه در من ...
✍فریدون مشیری
🎙 محمد معتمدی
این کیست
گشوده خوش تر از صبح
پیشانیِ بیکرانه در من..؟!
از شوقِ کدام گل
شکفته ست
این باغِ پر از جوانه در من ...
✍فریدون مشیری
📌 چرا نمونه‌گیری می‌کنیم؟
📊 در دنیای آمار و داده، همیشه نمی‌توان کل جامعه‌ی آماری را بررسی کرد. پس سراغ نمونه‌گیری می‌رویم! اما چرا؟
🔹 ۱. کاهش هزینه و زمان
بررسی کل جامعه زمان‌بر و هزینه‌بر است. نمونه‌گیری با هزینه‌ی کمتر، نتایج قابل‌قبولی ارائه می‌دهد.
🔹 ۲. وقتی دسترسی به کل جامعه ممکن نیست
گاهی جامعه‌ی هدف بسیار بزرگ یا پراکنده است، یا مطالعه‌ی کل آن غیرممکن است. در این شرایط، نمونه‌گیری بهترین راهکار است.
🔹 ۳. امکان اجرای آزمایش‌های خاص
در برخی مطالعات، مثل تست دارو یا کنترل کیفیت، بررسی کل جامعه غیرممکن یا مخرب است. نمونه‌گیری کمک می‌کند نتایج علمی را با حداقل آسیب استخراج کنیم.
🔹 ۴. ساده‌تر شدن تحلیل‌ها
حجم داده‌های زیاد می‌تواند پردازش و تحلیل را پیچیده کند. با نمونه‌گیری مناسب، تحلیل‌ها سریع‌تر و دقیق‌تر انجام می‌شوند.
🔹 ۵. تعمیم‌پذیری نتایج
اگر نمونه‌گیری به‌درستی انجام شود، می‌توان نتایج را به کل جامعه تعمیم داد و استنتاج‌های معتبری داشت.
🎯 نتیجه؟ نمونه‌گیری، ابزار قدرتمندی است که به ما کمک می‌کند اطلاعات دقیق، علمی و کاربردی را بدون نیاز به بررسی کل جامعه به‌دست آوریم!
#نمونه_گیری
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
📊 در دنیای آمار و داده، همیشه نمی‌توان کل جامعه‌ی آماری را بررسی کرد. پس سراغ نمونه‌گیری می‌رویم! اما چرا؟
🔹 ۱. کاهش هزینه و زمان
بررسی کل جامعه زمان‌بر و هزینه‌بر است. نمونه‌گیری با هزینه‌ی کمتر، نتایج قابل‌قبولی ارائه می‌دهد.
🔹 ۲. وقتی دسترسی به کل جامعه ممکن نیست
گاهی جامعه‌ی هدف بسیار بزرگ یا پراکنده است، یا مطالعه‌ی کل آن غیرممکن است. در این شرایط، نمونه‌گیری بهترین راهکار است.
🔹 ۳. امکان اجرای آزمایش‌های خاص
در برخی مطالعات، مثل تست دارو یا کنترل کیفیت، بررسی کل جامعه غیرممکن یا مخرب است. نمونه‌گیری کمک می‌کند نتایج علمی را با حداقل آسیب استخراج کنیم.
🔹 ۴. ساده‌تر شدن تحلیل‌ها
حجم داده‌های زیاد می‌تواند پردازش و تحلیل را پیچیده کند. با نمونه‌گیری مناسب، تحلیل‌ها سریع‌تر و دقیق‌تر انجام می‌شوند.
🔹 ۵. تعمیم‌پذیری نتایج
اگر نمونه‌گیری به‌درستی انجام شود، می‌توان نتایج را به کل جامعه تعمیم داد و استنتاج‌های معتبری داشت.
🎯 نتیجه؟ نمونه‌گیری، ابزار قدرتمندی است که به ما کمک می‌کند اطلاعات دقیق، علمی و کاربردی را بدون نیاز به بررسی کل جامعه به‌دست آوریم!
#نمونه_گیری
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
سوالای علمی تون رو میتونین از این هوش مصنوعی بپرسید که فقط بر اساس مقالات چاپ شده علمی بهتون جواب میده و نه هرچی تو اینترنت نوشتن!
https://consensus.app
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
https://consensus.app
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
نقش آمار در هوش مصنوعی
1. یادگیری ماشین (Machine Learning)
مثال: پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس متراژ
ورودی کاربر: متراژ خانه (مثلاً 150 متر مربع)
خروجی مدل: قیمت پیش‌بینی شده خانه (مثلاً 500,000 دلار)
نقش آمار: از رگرسیون خطی (یک روش آماری) استفاده می‌شود تا رابطه بین متراژ و قیمت خانه مدل‌سازی شود. آمار به تعیین ضرایب مدل و ارزیابی دقت پیش‌بینی کمک می‌کند.
2. یادگیری عمیق (Deep Learning)
مثال: تشخیص عدد دست‌نویس
ورودی کاربر: تصویر یک عدد دست‌نویس (مثلاً عدد "۵")
خروجی مدل: تشخیص عدد (خروجی: "۵")
نقش آمار: از توزیع‌های احتمالی و روش‌های آماری مانند گرادیان کاهشی برای آموزش شبکه عصبی استفاده می‌شود تا مدل بتواند الگوهای تصویر را تشخیص دهد.
3. پردازش زبان طبیعی (NLP)
مثال: پیش‌بینی کلمه بعدی در جمله
ورودی کاربر: "من امروز به ..."
خروجی مدل: "مدرسه" (پیش‌بینی کلمه بعدی)
نقش آمار: از مدل‌های زبانی آماری مانند n-gram استفاده می‌شود تا احتمال وقوع کلمه بعدی بر اساس داده‌های قبلی محاسبه شود
4. بینایی ماشین (Computer Vision)
مثال: تشخیص چهره در تصویر
ورودی کاربر: یک تصویر حاوی چهره
خروجی مدل: تشخیص چهره (مثلاً "این چهره متعلق به علی است")
نقش آمار: از روش‌های آماری مانند PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای کاهش ابعاد داده و استخراج ویژگی‌های مهم چهره استفاده می‌شود.
5. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
مثال: پیش‌بینی احتمال بارش باران
ورودی کاربر: داده‌های هواشناسی (مثلاً رطوبت ۷۰٪ و ابری بودن آسمان)
خروجی مدل: احتمال بارش باران (مثلاً ۸۰٪)
نقش آمار: از شبکه‌های بیزی برای محاسبه احتمال بارش باران بر اساس داده‌های ورودی و روابط احتمالی بین متغیرها استفاده می‌شود.
6. داده‌کاوی (Data Mining)
مثال: خوشه‌بندی مشتریان
ورودی کاربر: داده‌های خرید مشتریان (مثلاً میزان خرید و دفعات خرید)
خروجی مدل: گروه‌بندی مشتریان به خوشه‌های مختلف (مثلاً "مشتریان وفادار"، "مشتریان جدید")
نقش آمار: از الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند k-means (یک روش آماری) برای گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌ها استفاده می‌شود.
7. بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری
مثال: انتخاب بهترین مسیر برای رسیدن به مقصد
ورودی کاربر: موقعیت فعلی و مقصد (مثلاً "تهران به اصفهان")
خروجی مدل: بهترین مسیر پیشنهادی (مثلاً "از طریق آزادراه")
نقش آمار: از روش‌های آماری برای تحلیل ترافیک و پیش‌بینی زمان رسیدن به مقصد استفاده می‌شود تا بهترین تصمیم گرفته شود.
8. پیش‌بینی و پیش‌گویی (Forecasting)
مثال: پیش‌بینی فروش ماه آینده
ورودی کاربر: داده‌های فروش ماه‌های گذشته
خروجی مدل: پیش‌بینی فروش ماه آینده (مثلاً ۱۰۰۰ واحد)
نقش آمار: از مدل‌های آماری مانند ARIMA برای تحلیل روند فروش و پیش‌بینی آینده استفاده می‌شود.
9. ارزیابی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
مثال: پیش‌بینی دمای هوا با فاصله اطمینان
ورودی کاربر: داده‌های هواشناسی (مثلاً دما و رطوبت)
خروجی مدل: پیش‌بینی دما با فاصله اطمینان (مثلاً "۲۵ درجه با فاصله اطمینان ±۲ درجه")
نقش آمار: از روش‌های آماری برای محاسبه فاصله اطمینان و ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی استفاده می‌شود.
10. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
مثال: تولید تصاویر مصنوعی از چهره‌ها
ورودی کاربر: داده‌های تصاویر واقعی چهره‌ها
خروجی مدل: تصاویر مصنوعی چهره‌ها (مثلاً یک چهره جدید که وجود ندارد)
نقش آمار: از توزیع‌های آماری و روش‌هایی مانند GAN (شبکه‌های مولد تخاصمی) برای تولید داده‌های مصنوعی که شبیه به داده‌های واقعی هستند، استفاده می‌شود.
deepseek✍️
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
1. یادگیری ماشین (Machine Learning)
مثال: پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس متراژ
ورودی کاربر: متراژ خانه (مثلاً 150 متر مربع)
خروجی مدل: قیمت پیش‌بینی شده خانه (مثلاً 500,000 دلار)
نقش آمار: از رگرسیون خطی (یک روش آماری) استفاده می‌شود تا رابطه بین متراژ و قیمت خانه مدل‌سازی شود. آمار به تعیین ضرایب مدل و ارزیابی دقت پیش‌بینی کمک می‌کند.
2. یادگیری عمیق (Deep Learning)
مثال: تشخیص عدد دست‌نویس
ورودی کاربر: تصویر یک عدد دست‌نویس (مثلاً عدد "۵")
خروجی مدل: تشخیص عدد (خروجی: "۵")
نقش آمار: از توزیع‌های احتمالی و روش‌های آماری مانند گرادیان کاهشی برای آموزش شبکه عصبی استفاده می‌شود تا مدل بتواند الگوهای تصویر را تشخیص دهد.
3. پردازش زبان طبیعی (NLP)
مثال: پیش‌بینی کلمه بعدی در جمله
ورودی کاربر: "من امروز به ..."
خروجی مدل: "مدرسه" (پیش‌بینی کلمه بعدی)
نقش آمار: از مدل‌های زبانی آماری مانند n-gram استفاده می‌شود تا احتمال وقوع کلمه بعدی بر اساس داده‌های قبلی محاسبه شود
4. بینایی ماشین (Computer Vision)
مثال: تشخیص چهره در تصویر
ورودی کاربر: یک تصویر حاوی چهره
خروجی مدل: تشخیص چهره (مثلاً "این چهره متعلق به علی است")
نقش آمار: از روش‌های آماری مانند PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای کاهش ابعاد داده و استخراج ویژگی‌های مهم چهره استفاده می‌شود.
5. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
مثال: پیش‌بینی احتمال بارش باران
ورودی کاربر: داده‌های هواشناسی (مثلاً رطوبت ۷۰٪ و ابری بودن آسمان)
خروجی مدل: احتمال بارش باران (مثلاً ۸۰٪)
نقش آمار: از شبکه‌های بیزی برای محاسبه احتمال بارش باران بر اساس داده‌های ورودی و روابط احتمالی بین متغیرها استفاده می‌شود.
6. داده‌کاوی (Data Mining)
مثال: خوشه‌بندی مشتریان
ورودی کاربر: داده‌های خرید مشتریان (مثلاً میزان خرید و دفعات خرید)
خروجی مدل: گروه‌بندی مشتریان به خوشه‌های مختلف (مثلاً "مشتریان وفادار"، "مشتریان جدید")
نقش آمار: از الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند k-means (یک روش آماری) برای گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌ها استفاده می‌شود.
7. بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری
مثال: انتخاب بهترین مسیر برای رسیدن به مقصد
ورودی کاربر: موقعیت فعلی و مقصد (مثلاً "تهران به اصفهان")
خروجی مدل: بهترین مسیر پیشنهادی (مثلاً "از طریق آزادراه")
نقش آمار: از روش‌های آماری برای تحلیل ترافیک و پیش‌بینی زمان رسیدن به مقصد استفاده می‌شود تا بهترین تصمیم گرفته شود.
8. پیش‌بینی و پیش‌گویی (Forecasting)
مثال: پیش‌بینی فروش ماه آینده
ورودی کاربر: داده‌های فروش ماه‌های گذشته
خروجی مدل: پیش‌بینی فروش ماه آینده (مثلاً ۱۰۰۰ واحد)
نقش آمار: از مدل‌های آماری مانند ARIMA برای تحلیل روند فروش و پیش‌بینی آینده استفاده می‌شود.
9. ارزیابی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
مثال: پیش‌بینی دمای هوا با فاصله اطمینان
ورودی کاربر: داده‌های هواشناسی (مثلاً دما و رطوبت)
خروجی مدل: پیش‌بینی دما با فاصله اطمینان (مثلاً "۲۵ درجه با فاصله اطمینان ±۲ درجه")
نقش آمار: از روش‌های آماری برای محاسبه فاصله اطمینان و ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی استفاده می‌شود.
10. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
مثال: تولید تصاویر مصنوعی از چهره‌ها
ورودی کاربر: داده‌های تصاویر واقعی چهره‌ها
خروجی مدل: تصاویر مصنوعی چهره‌ها (مثلاً یک چهره جدید که وجود ندارد)
نقش آمار: از توزیع‌های آماری و روش‌هایی مانند GAN (شبکه‌های مولد تخاصمی) برای تولید داده‌های مصنوعی که شبیه به داده‌های واقعی هستند، استفاده می‌شود.
deepseek✍️
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
یک سوال 😳
چطور به کسی که کارش خوب نیست و با چت جی پی تی کار میزنه پول میدید؟ و اعتماد می کنید ؟؟؟
در صورتی که ی نفر دیگه با هزینه ۳۰۰ بالاتر کار خفن تحویلت میده
چطور به کسی که کارش خوب نیست و با چت جی پی تی کار میزنه پول میدید؟ و اعتماد می کنید ؟؟؟
در صورتی که ی نفر دیگه با هزینه ۳۰۰ بالاتر کار خفن تحویلت میده
آمارکده
📌 چرا نمونه‌گیری می‌کنیم؟ 📊 در دنیای آمار و داده، همیشه نمی‌توان کل جامعه‌ی آماری را بررسی کرد. پس سراغ نمونه‌گیری می‌رویم! اما چرا؟ 🔹 ۱. کاهش هزینه و زمان بررسی کل جامعه زمان‌بر و هزینه‌بر است. نمونه‌گیری با هزینه‌ی کمتر، نتایج قابل‌قبولی ارائه می‌دهد.…
📌 انواع نمونه‌گیری در آمار
📊 در آمار، روش‌های نمونه‌گیری به دو دسته‌ی کلی تقسیم می‌شوند:
🎯 ۱. نمونه‌گیری تصادفی (احتمالی)
در این روش، هر عضو جامعه شانس مشخص و غیرصفر برای انتخاب شدن دارد. این روش برای تعمیم نتایج به کل جامعه مناسب‌تر است.
🔹 ۱.۱. نمونه‌گیری تصادفی ساده
📌 هر عضو جامعه شانس برابری برای انتخاب دارد، مثل قرعه‌کشی.
🔹 ۱.۲. نمونه‌گیری طبقه‌بندی‌شده (Stratified Sampling)
📌 جامعه به گروه‌های همگن (طبقات) تقسیم شده و از هر طبقه نمونه‌ای انتخاب می‌شود. مناسب برای جوامعی با تنوع زیاد.
🔹 ۱.۳. نمونه‌گیری خوشه‌ای (Cluster Sampling)
📌 جامعه به خوشه‌های ناهمگن تقسیم شده و تعدادی از این خوشه‌ها به‌صورت تصادفی انتخاب و بررسی می‌شوند. کاربردی برای جمعیت‌های گسترده.
🔹 ۱.۴. نمونه‌گیری سیستماتیک (Systematic Sampling)
📌 اعضا با یک فاصله‌ی مشخص انتخاب می‌شوند، مثلاً هر دهمین نفر در یک لیست.
🎯 ۲. نمونه‌گیری غیرتصادفی (غیر‌احتمالی)
در این روش، اعضای نمونه به‌صورت غیرتصادفی و بر اساس معیارهای خاصی انتخاب می‌شوند. این روش معمولاً در تحقیقات اکتشافی استفاده می‌شود.
🔹 ۲.۱. نمونه‌گیری در دسترس (Convenience Sampling)
📌 نمونه‌ها از بین افراد یا داده‌های در دسترس انتخاب می‌شوند. سریع اما دارای سوگیری بالا.
🔹 ۲.۲. نمونه‌گیری گلوله‌برفی (Snowball Sampling)
📌 از افراد منتخب درخواست می‌شود تا افراد دیگری را معرفی کنند. کاربردی برای جوامعی که دسترسی به آن‌ها دشوار است (مثلاً مطالعات درباره‌ی بیماران نادر).
🔹 ۲.۳. نمونه‌گیری هدفمند (Judgmental/Purposive Sampling)
📌 نمونه‌ها بر اساس قضاوت و دانش پژوهشگر انتخاب می‌شوند. مناسب برای تحقیقات تخصصی.
🔹 ۲.۴. نمونه‌گیری سهمیه‌ای (Quota Sampling)
📌 مشابه نمونه‌گیری طبقه‌بندی‌شده اما بدون انتخاب تصادفی.
🎯 کدام روش بهتر است؟
✔ اگر هدف تعمیم نتایج به کل جامعه است، روش‌های تصادفی مناسب‌ترند.
✔ اگر محدودیت‌هایی در دسترسی به جامعه وجود دارد، روش‌های غیرتصادفی کاربرد دارند.
📊 انتخاب روش نمونه‌گیری به هدف پژوهش، ماهیت داده‌ها و امکانات در دسترس بستگی دارد.
#نمونه_گیری
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
📊 در آمار، روش‌های نمونه‌گیری به دو دسته‌ی کلی تقسیم می‌شوند:
🎯 ۱. نمونه‌گیری تصادفی (احتمالی)
در این روش، هر عضو جامعه شانس مشخص و غیرصفر برای انتخاب شدن دارد. این روش برای تعمیم نتایج به کل جامعه مناسب‌تر است.
🔹 ۱.۱. نمونه‌گیری تصادفی ساده
📌 هر عضو جامعه شانس برابری برای انتخاب دارد، مثل قرعه‌کشی.
🔹 ۱.۲. نمونه‌گیری طبقه‌بندی‌شده (Stratified Sampling)
📌 جامعه به گروه‌های همگن (طبقات) تقسیم شده و از هر طبقه نمونه‌ای انتخاب می‌شود. مناسب برای جوامعی با تنوع زیاد.
🔹 ۱.۳. نمونه‌گیری خوشه‌ای (Cluster Sampling)
📌 جامعه به خوشه‌های ناهمگن تقسیم شده و تعدادی از این خوشه‌ها به‌صورت تصادفی انتخاب و بررسی می‌شوند. کاربردی برای جمعیت‌های گسترده.
🔹 ۱.۴. نمونه‌گیری سیستماتیک (Systematic Sampling)
📌 اعضا با یک فاصله‌ی مشخص انتخاب می‌شوند، مثلاً هر دهمین نفر در یک لیست.
🎯 ۲. نمونه‌گیری غیرتصادفی (غیر‌احتمالی)
در این روش، اعضای نمونه به‌صورت غیرتصادفی و بر اساس معیارهای خاصی انتخاب می‌شوند. این روش معمولاً در تحقیقات اکتشافی استفاده می‌شود.
🔹 ۲.۱. نمونه‌گیری در دسترس (Convenience Sampling)
📌 نمونه‌ها از بین افراد یا داده‌های در دسترس انتخاب می‌شوند. سریع اما دارای سوگیری بالا.
🔹 ۲.۲. نمونه‌گیری گلوله‌برفی (Snowball Sampling)
📌 از افراد منتخب درخواست می‌شود تا افراد دیگری را معرفی کنند. کاربردی برای جوامعی که دسترسی به آن‌ها دشوار است (مثلاً مطالعات درباره‌ی بیماران نادر).
🔹 ۲.۳. نمونه‌گیری هدفمند (Judgmental/Purposive Sampling)
📌 نمونه‌ها بر اساس قضاوت و دانش پژوهشگر انتخاب می‌شوند. مناسب برای تحقیقات تخصصی.
🔹 ۲.۴. نمونه‌گیری سهمیه‌ای (Quota Sampling)
📌 مشابه نمونه‌گیری طبقه‌بندی‌شده اما بدون انتخاب تصادفی.
🎯 کدام روش بهتر است؟
✔ اگر هدف تعمیم نتایج به کل جامعه است، روش‌های تصادفی مناسب‌ترند.
✔ اگر محدودیت‌هایی در دسترسی به جامعه وجود دارد، روش‌های غیرتصادفی کاربرد دارند.
📊 انتخاب روش نمونه‌گیری به هدف پژوهش، ماهیت داده‌ها و امکانات در دسترس بستگی دارد.
#نمونه_گیری
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
آمارکده
📌 انواع نمونه‌گیری در آمار 📊 در آمار، روش‌های نمونه‌گیری به دو دسته‌ی کلی تقسیم می‌شوند: 🎯 ۱. نمونه‌گیری تصادفی (احتمالی) در این روش، هر عضو جامعه شانس مشخص و غیرصفر برای انتخاب شدن دارد. این روش برای تعمیم نتایج به کل جامعه مناسب‌تر است. 🔹 ۱.۱. نمونه‌گیری…
انواع نمونه‌گیری احتمالی (Probability Sampling) 📊
نمونه‌گیری احتمالی به این معناست که هر عضو جامعه شانس مشخص و غیرصفر برای انتخاب شدن دارد. این روش دقت بالایی دارد و احتمال سوگیری را کاهش می‌دهد.
✅ علاوه بر روش‌های رایج، نمونه‌گیری احتمالی می‌تواند در انواع زیر نیز انجام شود:
🎯 ۱. نمونه‌گیری تصادفی ساده (Simple Random Sampling - SRS)
📌 هر عضو جامعه شانس یکسانی برای انتخاب دارد.
🔹 مثال: انتخاب تصادفی ۱۰۰ نفر از یک لیست با استفاده از نرم‌افزار یا جدول اعداد تصادفی.
🎯 ۲. نمونه‌گیری طبقه‌بندی‌شده (Stratified Sampling)
📌 جامعه به گروه‌های همگن (طبقات) تقسیم می‌شود و از هر طبقه به نسبت مشخص نمونه انتخاب می‌شود.
🔹 مثال: تقسیم جامعه به گروه‌های سنی و انتخاب تصادفی افراد از هر گروه.
🎯 ۳. نمونه‌گیری خوشه‌ای (Cluster Sampling)
📌 جامعه به گروه‌های ناهمگن تقسیم شده و برخی از این گروه‌ها (خوشه‌ها) به‌صورت تصادفی انتخاب و بررسی می‌شوند.
🔹 مثال: انتخاب تصادفی چند مدرسه و بررسی تمام دانش‌آموزان آن‌ها.
🎯 ۴. نمونه‌گیری سیستماتیک (Systematic Sampling)
📌 انتخاب هر nامین عضو از جامعه پس از یک نقطه‌ی شروع تصادفی.
🔹 مثال: بررسی کیفیت محصولات در یک کارخانه با انتخاب تصادفی هر ۵۰مین محصول.
🎯 ۵. نمونه‌گیری دوتعیینی (Double Sampling) یا دو مرحله‌ای
📌 در مرحله اول نمونه‌ای بزرگ‌تر انتخاب و بررسی کلی انجام می‌شود، سپس از آن نمونه‌ی دقیق‌تری گرفته می‌شود.
🔹 مثال: در یک بررسی کشاورزی، ابتدا چند مزرعه به‌صورت تصادفی انتخاب و سپس از بین مزارع انتخاب‌شده نمونه‌های خاک برای آزمایش دقیق‌تر جمع‌آوری می‌شود.
🎯 ۶. نمونه‌گیری چندمرحله‌ای (Multistage Sampling)
📌 ترکیبی از چند روش نمونه‌گیری، معمولاً خوشه‌ای و تصادفی.
🔹 مثال: انتخاب تصادفی چند استان، سپس انتخاب تصادفی چند شهر از هر استان، سپس انتخاب تصادفی چند محله در هر شهر.
🎯 ۷. نمونه‌گیری وزنی (Weighted Sampling)
📌 به برخی اعضای جامعه وزن بیشتری اختصاص داده می‌شود تا احتمال انتخاب آن‌ها بالاتر باشد.
🔹 مثال: در نظرسنجی‌های سیاسی، وزن رأی افراد بر اساس جمعیت منطقه تعدیل می‌شود.
🎯 ۸. نمونه‌گیری فضایی (Spatial Sampling)
📌 برای داده‌های جغرافیایی، نقاط به‌صورت تصادفی یا سیستماتیک در یک محدوده‌ی فضایی انتخاب می‌شوند.
🔹 مثال: انتخاب مکان‌های تصادفی برای اندازه‌گیری کیفیت هوا در یک شهر.
🎯 نتیجه؟
انتخاب روش مناسب بستگی به نوع جامعه، دسترسی به داده‌ها و هدف مطالعه دارد. برای تعمیم نتایج به کل جامعه، روش‌های احتمالی بهترین گزینه هستند.
#نمونه_گیری
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
نمونه‌گیری احتمالی به این معناست که هر عضو جامعه شانس مشخص و غیرصفر برای انتخاب شدن دارد. این روش دقت بالایی دارد و احتمال سوگیری را کاهش می‌دهد.
✅ علاوه بر روش‌های رایج، نمونه‌گیری احتمالی می‌تواند در انواع زیر نیز انجام شود:
🎯 ۱. نمونه‌گیری تصادفی ساده (Simple Random Sampling - SRS)
📌 هر عضو جامعه شانس یکسانی برای انتخاب دارد.
🔹 مثال: انتخاب تصادفی ۱۰۰ نفر از یک لیست با استفاده از نرم‌افزار یا جدول اعداد تصادفی.
🎯 ۲. نمونه‌گیری طبقه‌بندی‌شده (Stratified Sampling)
📌 جامعه به گروه‌های همگن (طبقات) تقسیم می‌شود و از هر طبقه به نسبت مشخص نمونه انتخاب می‌شود.
🔹 مثال: تقسیم جامعه به گروه‌های سنی و انتخاب تصادفی افراد از هر گروه.
🎯 ۳. نمونه‌گیری خوشه‌ای (Cluster Sampling)
📌 جامعه به گروه‌های ناهمگن تقسیم شده و برخی از این گروه‌ها (خوشه‌ها) به‌صورت تصادفی انتخاب و بررسی می‌شوند.
🔹 مثال: انتخاب تصادفی چند مدرسه و بررسی تمام دانش‌آموزان آن‌ها.
🎯 ۴. نمونه‌گیری سیستماتیک (Systematic Sampling)
📌 انتخاب هر nامین عضو از جامعه پس از یک نقطه‌ی شروع تصادفی.
🔹 مثال: بررسی کیفیت محصولات در یک کارخانه با انتخاب تصادفی هر ۵۰مین محصول.
🎯 ۵. نمونه‌گیری دوتعیینی (Double Sampling) یا دو مرحله‌ای
📌 در مرحله اول نمونه‌ای بزرگ‌تر انتخاب و بررسی کلی انجام می‌شود، سپس از آن نمونه‌ی دقیق‌تری گرفته می‌شود.
🔹 مثال: در یک بررسی کشاورزی، ابتدا چند مزرعه به‌صورت تصادفی انتخاب و سپس از بین مزارع انتخاب‌شده نمونه‌های خاک برای آزمایش دقیق‌تر جمع‌آوری می‌شود.
🎯 ۶. نمونه‌گیری چندمرحله‌ای (Multistage Sampling)
📌 ترکیبی از چند روش نمونه‌گیری، معمولاً خوشه‌ای و تصادفی.
🔹 مثال: انتخاب تصادفی چند استان، سپس انتخاب تصادفی چند شهر از هر استان، سپس انتخاب تصادفی چند محله در هر شهر.
🎯 ۷. نمونه‌گیری وزنی (Weighted Sampling)
📌 به برخی اعضای جامعه وزن بیشتری اختصاص داده می‌شود تا احتمال انتخاب آن‌ها بالاتر باشد.
🔹 مثال: در نظرسنجی‌های سیاسی، وزن رأی افراد بر اساس جمعیت منطقه تعدیل می‌شود.
🎯 ۸. نمونه‌گیری فضایی (Spatial Sampling)
📌 برای داده‌های جغرافیایی، نقاط به‌صورت تصادفی یا سیستماتیک در یک محدوده‌ی فضایی انتخاب می‌شوند.
🔹 مثال: انتخاب مکان‌های تصادفی برای اندازه‌گیری کیفیت هوا در یک شهر.
🎯 نتیجه؟
انتخاب روش مناسب بستگی به نوع جامعه، دسترسی به داده‌ها و هدف مطالعه دارد. برای تعمیم نتایج به کل جامعه، روش‌های احتمالی بهترین گزینه هستند.
#نمونه_گیری
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━