ניתוח נתונים כמותי הוא תהליך שיטתי הכולל איסוף, עיבוד ופרשנות של מידע מספרי לצורך הסקת מסקנות, בדיקת השערות וזיהוי קשרים בין משתנים. לשם כך נעשה שימוש בתוכנות ייעודיות המותאמות לטיפול בנתונים מבוססי מדידה או ספירה. כלים ממוחשבים אלו מספקים פונקציות מתקדמות לניהול, ניתוח והצגה חזותית של המידע, והם מותאמים למשתמשים ברמות ידע שונות – החל בממשקים גרפיים ועד סביבת קוד. מגוון רחב של תוכנות זמינות כיום, ומתאימות לצרכים שונים בתחומי האקדמיה, המחקר, העסקים, הרפואה והתעשייה.
| Excel | SPSS | R | Python | |
|---|---|---|---|---|
| תיאור | גיליון אלקטרוני עם פונקציות סטטיסטיות בסיסיות | תוכנה סטטיסטית עם ממשק גרפי | שפת קוד פתוח לניתוח סטטיסטי עם חבילות רבות | שפת תכנות עם ספריות לניתוח, בינה מלאכותית ועוד |
| יתרונות | קל לשימוש, יכול להפיק גרפים ודוחות ויזואליים | מאפשרת לבצע ניתוחים סטטיסטיים מורכבים ללא צורך בידע מעמיק בתכנות | מאפשרת לבצע ניתוחים סטטיסטיים מתקדמים ומותאמים אישית באמצעות חבילות רבות | היכולת לבצע ניתוחים מתקדמים, כולל אוטומציה, עיבוד נתונים גדולים ולמידת מכונה, באמצעות ספריות עוצמתיות |
| חסרונות | יכולות סטטיסטיות מוגבלות | השימוש במנוי ומוגבל למדי בעבודה עם נתונים גדולים או מורכבים | נדרש ידע בתכנות ויכולת עבודה עם קוד | מבוססת בעיקר על קוד וללא ממשק גרפי אינטואיטיבי, ולכן השימוש בה דורש ידע תכנותי |
"This essential guide for education students and researchers explains how to use quantitative methods for analysing educational data using IBM SPSS Statistics."
This book is the latest title of the popular Excel textbook; redesigned, while including interactive, user-friendly JMP to encourage business students to develop competitive advantages for use in their future careers.
With its unique combination of humour and step-by-step instruction, this award-winning book is the statistics lifesaver for everyone.
This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods and more.
This book is written for statisticians, data analysts, programmers, researchers, professionals, and general consumers on how to perform different types of statistical data analysis for research purposes using R object-oriented programming language and RStudio integrated development environment.
This book serves as a gateway to learning statistical methods from scratch, assuming a solid background in high school mathematics. Readers gradually progress from basic concepts to advanced statistical modelling... etc.
תוכנות לניתוח נתונים כמותיים הן כלים ממוחשבים ייעודיים המסייעים לעיבוד שיטתי וסטטיסטי של נתונים מספריים. ממשקי השימוש בתוכנות אלו משתנים בהתאם לצרכים ולרמת הידע של המשתמש.ת. מעבר ליכולות בסיסיות כמו חישוב ממוצעים, סטיית תקן, שכיח וחציון, תוכנות אלו מציעות גם הצגה חזותית של הנתונים באמצעות גרפים למשל, מה שמקל על זיהוי מגמות ודפוסים. להלן מספר דוגמאות של תוכנות:
Excel היא תוכנת גיליון אלקטרוני המשמשת לניהול וניתוח נתונים, ומתאפיינת בממשק גרפי ידידותי, מגוון פונקציות מתמטיות וסטטיסטיות, יכולת הצגת גרפים ועבודה עם טבלאות נתונים. התוכנה תורמת למחקר כמותי בעיקר בשלבים הראשונים של המחקר, ומאפשרת ביצוע ניתוחים בסיסיים, סידור הנתונים בצורה נוחה והפקת גרפים בצורה מהירה ונגישה.
SPSS היא תוכנה סטטיסטית ייעודית שפותחה במיוחד לצורכי מחקר במדעי החברה. היא מתאפיינת בממשק גרפי נוח לשימוש, תפריטים ברורים וכלים סטטיסטיים מוכנים כגון רגרסיה, ניתוח גורמים ועוד. התוכנה מהווה כלי נפוץ ופופולרי במחקר אקדמי וחברתי, ומאפשרת לחוקרים לבצע ניתוחים סטטיסטיים מורכבים גם ללא ידע קודם בתכנות, דבר ההופך אותה לנגישה ושימושית במיוחד במחקרים כמותיים. שימו לב: "ניתן לפנות לאגף המחשוב והסייבר ולקבל ללא עלות קוד להתקנה עצמאית של התכנה לשימושי מחקר והוראה".
R היא שפת תכנות וסביבה ייעודית לניתוחים סטטיסטיים ויצירת גרפים. מדובר בתוכנה בקוד פתוח, הנתמכת על ידי קהילה רחבה ופעילה, עם אלפי חבילות המרחיבות את יכולותיה. בין היתר, היא מצטיינת בהפקת גרפים מתקדמים ובביצוע ניתוחים סטטיסטיים מגוונים ומותאמים אישית.
Python היא שפת תכנות שנחשבת לכלי מצוין לניתוח מחקר כמותי, בעיקר בגלל שהיא קלה לשימוש ויש לה הרבה כלים שעוזרים לעבוד עם מספרים ונתונים. בעזרת פייתון אפשר לקרוא קבצים עם נתונים, לנקות אותם, לחשב ממוצעים, לבדוק קשרים בין משתנים, לבצע רגרסיות ומבחנים סטטיסטיים, וגם להציג את התוצאות בצורה של גרפים.
הספר מנחה את המשתמש כיצד להפעיל הליכים סטטיסטיים ולקרוא פלטים כגון קורלציות, רגרסיות, ניתוחי שונות, מבחני t, וכן נושאים של ניהול קבצים (חיבור קבצים, יבוא ויצוא קבצי נתונים), וטרנספורמציות על משתנים.
פרק 1. הכנת קבצי SPSS --פרק 2. RECODE -- פרק 3. COMPUTE --פרק 4. COUNT --פרק 5. שכיחויות --פרק 6. חי בריבוע --פרק 7. t-test --פרק 8. ניתוח שונות - Anova --פרק 9. מתאם ורגרסיה מרובה --פרק 10. רגרסיה לוגיסטית -- פרק 12. העברה מ-SPSS ל-WORD ולגרפים.
שימוש בבינה מלאכותית בניתוח נתונים במחקר כמותי כולל יישום אלגוריתמים מתקדמים לביצוע ניתוחים סטטיסטיים כמו רגרסיה ליניארית, אשכולות, ניתוח גורמים וסיווג של נתונים גדולים.
להלן המלצות לשימוש בבינה מלאכותית במחקר כמותי, כולל דוגמאות לפרומטים לניתוח נתונים:
!דעתך חשובה לנו
ניתן ליצור קשר עם מידענ.ית מצוות הספרייה
לפניות בנושאים כלליים
טלפון 08-6461412
yaatz@bgu.ac.il דוא"ל
וואטסאפ
פייסבוק 
כתובת למשלוח דואר: ת.ד 653 באר שבע 8410501