17,513 matches
-
corelație dintre cele zece variabile. Se observă corelații puternice între încrederea în televiziune, radio și presă scrisă, precum și între instituții precum Guvernul, Președinția, Armata și Poliție și Poliție și Justiție. În urma extragerii factorilor se vor calcula coeficienții de corelație dintre variabilele analizate și factorii extrași. În urma aplicării metodei "Componentelor principale" s-au extras doi factori care ar putea sintetiza informația din cele zece variabile. Extragerea factorilor se face accesând butonul EXTRACTION, după care se bifează metoda "Principal components", apoi "Unrotated factor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Armata și Poliție și Poliție și Justiție. În urma extragerii factorilor se vor calcula coeficienții de corelație dintre variabilele analizate și factorii extrași. În urma aplicării metodei "Componentelor principale" s-au extras doi factori care ar putea sintetiza informația din cele zece variabile. Extragerea factorilor se face accesând butonul EXTRACTION, după care se bifează metoda "Principal components", apoi "Unrotated factor solution" pentru a ne prezenta coeficienții de corelație dintre variabile și factorii extrași înainte de rotirea factorilor, "Scree plot" pentru efectuarea unei reprezentări grafice
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
s-au extras doi factori care ar putea sintetiza informația din cele zece variabile. Extragerea factorilor se face accesând butonul EXTRACTION, după care se bifează metoda "Principal components", apoi "Unrotated factor solution" pentru a ne prezenta coeficienții de corelație dintre variabile și factorii extrași înainte de rotirea factorilor, "Scree plot" pentru efectuarea unei reprezentări grafice a valorilor proprii pentru componentele principale. Tot în această fereastră se poate selecta opțiunea "Number of factors" dacă dorim extragerea unui anumit număr de factori care să
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
înainte de rotirea factorilor, "Scree plot" pentru efectuarea unei reprezentări grafice a valorilor proprii pentru componentele principale. Tot în această fereastră se poate selecta opțiunea "Number of factors" dacă dorim extragerea unui anumit număr de factori care să exprime informația din variabilele incluse în model. Dacă nu dorim să forțăm repartizarea variabilelor într-un număr prestabilit de factori și să lăsăm programul să extragă numărul de factori optimi care să explice variația variabilelor, atunci vom lăsa bifată opțiunea "Eigenvalues greater than 1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a valorilor proprii pentru componentele principale. Tot în această fereastră se poate selecta opțiunea "Number of factors" dacă dorim extragerea unui anumit număr de factori care să exprime informația din variabilele incluse în model. Dacă nu dorim să forțăm repartizarea variabilelor într-un număr prestabilit de factori și să lăsăm programul să extragă numărul de factori optimi care să explice variația variabilelor, atunci vom lăsa bifată opțiunea "Eigenvalues greater than 1" (valoarea factorului să fie mai mare de 1). Butonul ROTATION
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
anumit număr de factori care să exprime informația din variabilele incluse în model. Dacă nu dorim să forțăm repartizarea variabilelor într-un număr prestabilit de factori și să lăsăm programul să extragă numărul de factori optimi care să explice variația variabilelor, atunci vom lăsa bifată opțiunea "Eigenvalues greater than 1" (valoarea factorului să fie mai mare de 1). Butonul ROTATION ne oferă posibilitatea de a alege metoda de rotire a factorilor, astfel încât să identificăm varianta optimă. Se poate bifa metoda "Varimax
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de a alege metoda de rotire a factorilor, astfel încât să identificăm varianta optimă. Se poate bifa metoda "Varimax", care este metoda cea mai des utilizată pentru rotirea factorilor. Se bifează și opțiunea "Rotated solution" pentru calcularea coeficienților de corelație a variabilelor cu factorii nou selectați după rotire și "Loading plots" pentru reprezentarea grafică a variabilelor. Factorii identificați pot fi salvați ca o variabilă nouă în baza de date, bifând opțiunea "Scores" "Save as variables", iar metoda de calcularea a noilor variabile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
poate bifa metoda "Varimax", care este metoda cea mai des utilizată pentru rotirea factorilor. Se bifează și opțiunea "Rotated solution" pentru calcularea coeficienților de corelație a variabilelor cu factorii nou selectați după rotire și "Loading plots" pentru reprezentarea grafică a variabilelor. Factorii identificați pot fi salvați ca o variabilă nouă în baza de date, bifând opțiunea "Scores" "Save as variables", iar metoda de calcularea a noilor variabile poate fi "regresia". Figura nr. 8.22: Extragerea factorilor Figura nr. 8.23: Rotirea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mai des utilizată pentru rotirea factorilor. Se bifează și opțiunea "Rotated solution" pentru calcularea coeficienților de corelație a variabilelor cu factorii nou selectați după rotire și "Loading plots" pentru reprezentarea grafică a variabilelor. Factorii identificați pot fi salvați ca o variabilă nouă în baza de date, bifând opțiunea "Scores" "Save as variables", iar metoda de calcularea a noilor variabile poate fi "regresia". Figura nr. 8.22: Extragerea factorilor Figura nr. 8.23: Rotirea factorilor Figura nr. 8.24: Salvarea factorilor ca
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilelor cu factorii nou selectați după rotire și "Loading plots" pentru reprezentarea grafică a variabilelor. Factorii identificați pot fi salvați ca o variabilă nouă în baza de date, bifând opțiunea "Scores" "Save as variables", iar metoda de calcularea a noilor variabile poate fi "regresia". Figura nr. 8.22: Extragerea factorilor Figura nr. 8.23: Rotirea factorilor Figura nr. 8.24: Salvarea factorilor ca o variabilă nouă în baza de date Cele zece variabile s-au grupat în doi factori, ambii factori
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în baza de date, bifând opțiunea "Scores" "Save as variables", iar metoda de calcularea a noilor variabile poate fi "regresia". Figura nr. 8.22: Extragerea factorilor Figura nr. 8.23: Rotirea factorilor Figura nr. 8.24: Salvarea factorilor ca o variabilă nouă în baza de date Cele zece variabile s-au grupat în doi factori, ambii factori având valori proprii mai mari de 1. Primul factor explică 45,16% din variația variabilelor incluse, iar cel de al doilea factor explică doar
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
as variables", iar metoda de calcularea a noilor variabile poate fi "regresia". Figura nr. 8.22: Extragerea factorilor Figura nr. 8.23: Rotirea factorilor Figura nr. 8.24: Salvarea factorilor ca o variabilă nouă în baza de date Cele zece variabile s-au grupat în doi factori, ambii factori având valori proprii mai mari de 1. Primul factor explică 45,16% din variația variabilelor incluse, iar cel de al doilea factor explică doar 16,74% din variația variabilelor incluse. După rotirea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
factorilor Figura nr. 8.24: Salvarea factorilor ca o variabilă nouă în baza de date Cele zece variabile s-au grupat în doi factori, ambii factori având valori proprii mai mari de 1. Primul factor explică 45,16% din variația variabilelor incluse, iar cel de al doilea factor explică doar 16,74% din variația variabilelor incluse. După rotirea factorilor diferența dintre valorile factorilor s-a micșorat, dar tot primul factor are valoarea cea mai mare și explică cel mai mult din
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
date Cele zece variabile s-au grupat în doi factori, ambii factori având valori proprii mai mari de 1. Primul factor explică 45,16% din variația variabilelor incluse, iar cel de al doilea factor explică doar 16,74% din variația variabilelor incluse. După rotirea factorilor diferența dintre valorile factorilor s-a micșorat, dar tot primul factor are valoarea cea mai mare și explică cel mai mult din variația variabilelor, 35,75%, iar cel de al doilea factor 26,16% Testul KMO
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
iar cel de al doilea factor explică doar 16,74% din variația variabilelor incluse. După rotirea factorilor diferența dintre valorile factorilor s-a micșorat, dar tot primul factor are valoarea cea mai mare și explică cel mai mult din variația variabilelor, 35,75%, iar cel de al doilea factor 26,16% Testul KMO are o valoarea apropiată de 1 (0,846), asigurându-ne că modelul poate fi considerat valid. 84,6% din variația celor zece variabile este explicată de cei doi
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cel mai mult din variația variabilelor, 35,75%, iar cel de al doilea factor 26,16% Testul KMO are o valoarea apropiată de 1 (0,846), asigurându-ne că modelul poate fi considerat valid. 84,6% din variația celor zece variabile este explicată de cei doi factori extrași. KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,846 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 7697,069 df 45 Sig. ,000 Reprezentarea grafică a celor 10 factori (dacă fiecare variabilă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabile este explicată de cei doi factori extrași. KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,846 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 7697,069 df 45 Sig. ,000 Reprezentarea grafică a celor 10 factori (dacă fiecare variabilă ar fi considerată un factor) apare în figura de mai jos. Se constată că primele două componente au valorile cele mai mari. Se observă o modificare a coeficienților de corelație a variabilelor cu cei doi factori după rotire, eficientizându-se astfel
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Reprezentarea grafică a celor 10 factori (dacă fiecare variabilă ar fi considerată un factor) apare în figura de mai jos. Se constată că primele două componente au valorile cele mai mari. Se observă o modificare a coeficienților de corelație a variabilelor cu cei doi factori după rotire, eficientizându-se astfel componența lor. Factorul 1 cuprinde: încrederea în Președinție, Guvern, Parlament, Justiție, Armată, Poliție, Primăria localității. Factorul 2 cuprinde : încrederea în Televiziune, Radio, Presa scrisă. Factorul 1 poate fi numit "încrederea în instituțiile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Parlament, Justiție, Armată, Poliție, Primăria localității. Factorul 2 cuprinde : încrederea în Televiziune, Radio, Presa scrisă. Factorul 1 poate fi numit "încrederea în instituțiile statului", iar Factorul 2 poate fi denumit "încrederea în instituția mass-media". Se observă o corelație mare a variabilei "încredere în Armată" din primul factor cu cel de al doilea factor. Probabil oamenii percep că instituțiile mas-media au un rol în protejarea cetățenilor și astfel s-ar putea explica și corelația cu variabila "încredere în Armata", conferindu-se și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
putea-o denumi "încrederea în instituțiile din România". Component Transformation Matrix Component 1 2 1 ,818 ,576 2 -,576 ,818 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. În figura de mai jos se prezintă asocierea dintre variabile și cei doi factori. Se observă că prima componentă este determinată de încrederea în Președinție, Guvern, Parlament, Justiție, Armată, Poliție, Primăria localității (i2 b, i2 c, i2 d, i2 e, i2 f, i2 g, i2 h), iar cea de a doua componentă de încrederea în Televiziune, Radio
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
i2 e, i2 f, i2 g, i2 h), iar cea de a doua componentă de încrederea în Televiziune, Radio, Presa scrisă (i2 k, i2 l, i2 m). Capitolul 9 Construcția indicilor Coautor: lect. dr. MESEȘAN SCHMITZ LUIZA 9.1. Definirea indicilor Prin indice (index) se înțelege "o variabilă unidimensională cu r valori pe care sunt ordonate v clase de posibile combinări de caracteristici dintr-un spațiu de atribute multidimensional" (Mayantz et al., 1969, 44 apud Chelcea, 2007, 144). Conceptele cu care operăm în științele sociale sunt atât realități
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
apud Chelcea, 2007, 144). Conceptele cu care operăm în științele sociale sunt atât realități manifeste, observabile în mod nemijlocit, cât și stări latente, care nu pot fi direct observabile (măsurabile), dar care pot fi cercetate prin indicatori direct observabili. Aceste variabile latente sunt măsurate printr-un set de indicatori care pot avea o singură dimensiune sau mai multe dimensiuni. Prin urmare, construirea unor variabile index care să sintetizeze informația din toți indicatorii este o operație indispensabilă în etapa de analiză a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
care nu pot fi direct observabile (măsurabile), dar care pot fi cercetate prin indicatori direct observabili. Aceste variabile latente sunt măsurate printr-un set de indicatori care pot avea o singură dimensiune sau mai multe dimensiuni. Prin urmare, construirea unor variabile index care să sintetizeze informația din toți indicatorii este o operație indispensabilă în etapa de analiză a datelor. Aceste variabile index pot fi o măsură compozită unidimensională, obținută pe baza unui set de indicatori omogeni sau o măsură sintetică multidimensională
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
multidimensională dedusă prin reunirea indicatorilor care aparțin unor dimensiuni diferite și au scopul de a ordona subiecții în funcție de intensitatea și orientarea unei atitudini sau comportament. Spre exemplu, dorim să analizăm percepția oamenilor despre "mass-media". Pornind de la definiția de mai sus, variabila unidimensională va fi "încrederea în mass-media", iar spațiul de atribute multidimensional va fi reprezentat de dimensiunile conceptului: încrederea în Televiziune, încrederea în Radio, încrederea în Presa scrisă. Aceste variabile sunt măsurate pe o scala de la 1 la 5, unde 1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
analizăm percepția oamenilor despre "mass-media". Pornind de la definiția de mai sus, variabila unidimensională va fi "încrederea în mass-media", iar spațiul de atribute multidimensional va fi reprezentat de dimensiunile conceptului: încrederea în Televiziune, încrederea în Radio, încrederea în Presa scrisă. Aceste variabile sunt măsurate pe o scala de la 1 la 5, unde 1 reprezintă încrederea cea mai mică, iar 5 încrederea cea mai mare. Variabila unidimensională creată va avea o serie de valori în funcție de combinațiile de valori atribuite celor trei variabile (televiziune
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]