Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik zal pad-, pca- en factoranalyse uitvoeren in de R-taal, Python, Smart Pls en Amos
Data Scientist, PhD in Statistiek, R Studio Python PLS Expert
Ik ben Shah Saud – een Data Scientist en Expert Analist met een lopende PhD in Statistiek en Machine Learning. Met meer dan 6 jaar ervaring, specialiseer ik me in het omzetten van complexe data in bru...
Over deze dienst
Hallo, ik ben Shah Saud, een PhD in Statistiek en Data Scientist met meer dan 6 jaar ervaring in geavanceerde statistiek en machine learning. Ik bied expert-diensten aan in Factoranalyse, Principal Component Analysis (PCA) en Pathanalyse met behulp van geavanceerde statistische tools en software.
Diensten die ik aanbied:
1. Factoranalyse (Confirmatoire en Exploratieve FA, Principal Axis Factoring, Maximum Likelihood, Varimax, Oblimin, Promax Rotatie, Cronbach's Alpha, Samenstellende Betrouwbaarheid, Factor Scores Berekening)
2. Principal Component Analysis (PCA) (Data Voorbereiding, Standaardisatie, Eigenwaarden en Eigenvectoren, Scree Plot, Verklaarde Variantie, Component Scores, Biplots)
3. Pathanalyse (Structurele Vergelijkingsmodellen - SEM) (Model Specificatie, Path Diagrammen, Maximum Likelihood Schatting, GGL, CFI, TLI, RMSEA, SRMR, Mediation, Moderatie Analyse)
Tools en Software:
R taal (psych, factoextra, lavaan, semPlot, ggplot2, R Studio, R Markdown)
Python (numpy, Pandas, sklearn, factor_analyzer, semopy, matplotlib, seaborn, Jupyter Notebook, Colab)
SmartPLS (PLS-SEM, Bootstrapping, SmartPLS 3)
AMOS (AMOS, SEM, Path Diagram)
Laten we het doen...
Andere Gegevensanalyse diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is Factoranalyse en hoe kan het mijn onderzoek ten goede komen?
Factoranalyse (FA) is een statistische methode die wordt gebruikt om onderliggende relaties tussen variabelen te identificeren door ze in factoren te groeperen. Het verbetert onderzoek door dimensionaliteit te verminderen, data interpretatie te verbeteren en latente constructen te identificeren.
Welke soorten Factoranalyse voer je uit?
Ik voer zowel Confirmatoire als Exploratieve Factoranalyse uit, inclusief Principal Axis Factoring (PAF), Maximum Likelihood (ML) extractie, en rotatiemethoden zoals Varimax, Oblimin en Promax.
Hoe zorg je voor de betrouwbaarheid van Factoranalyse?
Betrouwbaarheid wordt gewaarborgd door metrics zoals Cronbach's Alpha en Samenstellende Betrouwbaarheid, samen met gedetailleerde factor scores berekening en interpretatie.
Wat is Principal Component Analysis (PCA) en wanneer moet het worden gebruikt?
PCA is een techniek die wordt gebruikt om de dimensionaliteit van grote datasets te verminderen door ze te transformeren in een set van niet-gekoppelde hoofdcomponenten. Het wordt gebruikt wanneer het doel is om data te vereenvoudigen terwijl zoveel mogelijk variantie behouden blijft.
Wat zijn de stappen bij PCA?
De stappen omvatten data voorbereiding en standaardisatie, berekening van eigenwaarden en eigenvectoren, maken van scree plots, analyse van verklaarde variantie, berekening van component scores en visualisatie met biplots.
Wat is Pathanalyse en hoe verschilt het van andere analyses?
Pathanalyse, een type van Structurele Vergelijkingsmodellen (SEM), onderzoekt de directe en indirecte relaties tussen variabelen met behulp van path diagrammen. Het verschilt van andere analyses doordat het complexe causale relaties kan modelleren.
Welke tools gebruik je voor Pathanalyse?
Ik gebruik tools zoals R (lavaan, semPlot), Python (semopy), SmartPLS (PLS-SEM, bootstrapping) en AMOS (path diagrammen, model testen).
Hoe zorg je voor de nauwkeurigheid van Pathanalyse resultaten?
Nauwkeurigheid wordt gewaarborgd door Maximum Likelihood Schatting, GGL en fit indices zoals CFI, TLI, RMSEA en SRMR. Mediation en moderatie analyses worden ook uitgevoerd voor uitgebreide resultaten.
Kun je de statistische software en pakketten uitleggen die je gebruikt voor deze analyses?
Ik gebruik R (pakketten: psych, factoextra, lavaan, semPlot, ggplot2), Python (pakketten: numpy, Pandas, sklearn, factor_analyzer, semopy, matplotlib, seaborn), SmartPLS (SmartPLS 3) en AMOS (AMOS Graphics).
Hoe lever je de analyse resultaten en welke ondersteuning bied je na levering?
Resultaten worden geleverd in gedetailleerde rapporten met visualisaties en interpretaties. Ondersteuning na levering omvat revisies voor nauwkeurigheid en duidelijkheid en hulp bij vragen of verduidelijkingen.
