دوره پیوند علت و معلول در پذیرش: تکنیک‌های استنباط پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیوند علت و معلول در پذیرش: تکنیک‌های استنباط پیشرفته

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل علل پذیرش (Acceptance Cause Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: مبانی علت و معلولی
• 2. تعریف علت و معلول: مفاهیم کلیدی
• 3. ارتباط علت و معلول: انواع روابط
• 4. اهمیت درک علت و معلول
• 5. نقش آن در فرآیند تصمیم‌گیری
• 6. مبانی استنتاج: استقرا در مقابل قیاس
• 7. انواع استدلال: استنتاج قیاسی
• 8. انواع استدلال: استنتاج استقرایی
• 9. تفاوت‌های اساسی استقرا و قیاس
• 10. کاربرد استقرا در تحلیل داده
• 11. کاربرد قیاس در مدل‌سازی
• 12. مغالطه‌ها در استدلال
• 13. مغالطه علت شمردنِ همزمان (Post hoc ergo propter hoc)
• 14. مغالطه علت شمردنِ عللِ کافی (Sufficient cause fallacy)
• 15. مغالطه علت شمردنِ عللِ لازم (Necessary cause fallacy)
• 16. مغالطه علت شمردنِ ارتباطِ ظاهری (False cause fallacy)
• 17. مغالطه علت شمردنِ عللِ متعدد (Multiple causation fallacy)
• 18. تکنیک‌های اولیه شناسایی علت
• 19. روش تفاضل میل (Mill's Method of Difference)
• 20. روش توافق میل (Mill's Method of Agreement)
• 21. روش ترکیبی میل (Mill's Joint Method)
• 22. روش باقی‌مانده میل (Mill's Method of Residues)
• 23. روش همبستگی (Correlation analysis)
• 24. همبستگی در مقابل علیت
• 25. تفسیر صحیح نمودارهای همبستگی
• 26. محدودیت‌های همبستگی
• 27. شناسایی عوامل مداخله‌گر (Confounding factors)
• 28. مدل‌سازی ساختاری (Structural Equation Modeling - SEM)
• 29. مبانی SEM: مفروضات و اصول
• 30. انواع متغیرها در SEM
• 31. متغیرهای مشاهده‌شده و پنهان
• 32. تعریف و اندازه‌گیری متغیرهای پنهان
• 33. تحلیل مسیر (Path Analysis)
• 34. تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis - CFA)
• 35. تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis - EFA)
• 36. ارزیابی برازش مدل در SEM
• 37. شاخص‌های برازش مدل
• 38. شاخص CFI (Comparative Fit Index)
• 39. شاخص TLI (Tucker-Lewis Index)
• 40. شاخص RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)
• 41. شاخص Chi-square
• 42. تفسیر نتایج SEM
• 43. تفسیر ضرایب مسیر
• 44. تفسیر قدرت تبیین مدل
• 45. شناسایی اثرات مستقیم و غیرمستقیم
• 46. مدل‌سازی معادلات ساختاری چندسطحی
• 47. کاربرد SEM در تحقیقات علوم اجتماعی
• 48. کاربرد SEM در تحقیقات پزشکی
• 49. کاربرد SEM در تحقیقات بازاریابی
• 50. کاربرد SEM در تحقیقات آموزشی
• 51. روش‌های مبتنی بر تجربه طبیعی (Natural Experiments)
• 52. تعریف تجربه طبیعی
• 53. مقایسه با کارآزمایی تصادفی کنترل‌شده (RCT)
• 54. شناسایی و انتخاب تجربیات طبیعی
• 55. تحلیل داده‌های تجربیات طبیعی
• 56. روش تطبیق امتیاز (Propensity Score Matching - PSM)
• 57. مبانی PSM
• 58. مراحل انجام PSM
• 59. ارزیابی کیفیت تطبیق
• 60. مزایای PSM
• 61. محدودیت‌های PSM
• 62. روش متغیر ابزاری (Instrumental Variables - IV)
• 63. تعریف متغیر ابزاری
• 64. شرایط لازم برای یک متغیر ابزاری
• 65. اجرای روش IV
• 66. تفسیر نتایج IV
• 67. مزایای IV
• 68. محدودیت‌های IV
• 69. روش تحلیل سری زمانی (Time Series Analysis)
• 70. مبانی تحلیل سری زمانی
• 71. انواع مدل‌های سری زمانی
• 72. مدل AR (Autoregressive)
• 73. مدل MA (Moving Average)
• 74. مدل ARMA (Autoregressive Moving Average)
• 75. مدل ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
• 76. شناسایی و تخمین مدل‌های سری زمانی
• 77. تحلیل پایداری (Stationarity)
• 78. آزمون ریشه‌های واحد (Unit Root Tests)
• 79. مدل‌های خودرگرسیون برداری (Vector Autoregression - VAR)
• 80. کاربرد VAR در تحلیل روابط علت و معلولی
• 81. تحلیل علیت گرنجر (Granger Causality Test)
• 82. تفسیر نتایج علیت گرنجر
• 83. ملاحظات در استفاده از علیت گرنجر
• 84. استنتاج علت و معلولی در یادگیری ماشین
• 85. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 86. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 87. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 88. مدل‌های درختی (Tree-based models)
• 89. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
• 90. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN)
• 91. نکات مهم در انتخاب مدل یادگیری ماشین
• 92. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 93. چالش‌های استنتاج علت و معلولی در یادگیری ماشین
• 94. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های یادگیری ماشین
• 95. استنتاج علت و معلولی در داده‌های کلان (Big Data)
• 96. روش‌های نمونه‌برداری در داده‌های کلان
• 97. فیلتر کردن داده‌ها و پیش‌پردازش
• 98. مدل‌سازی علی در شبکه‌های پیچیده
• 99. تحلیل گراف‌های علی
• 100. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNNs)