529 matches
-
mediana sau modul. Grafice. Se observă din ambele tipuri de grafice că valorile variabilei se aglomerează spre valorile mici, indicând faptul că majoritatea persoanelor au pământ până în 5 hectare. Capitolul 7 Analiza bivariată 7.1. Analiza variabilelor măsurate nominal sau ordinal 7.1.1. Grafice cu două variabile Pentru descrierea modului în care o variabilă se distribuie în categoriile altei variabile se pot utiliza graficele de tip bară. Graficele se pot realiza din meniul ANALYSE/DESCRIPTIVE STATISTIC/CROSSTABS, dar din acest
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este prezentat mai jos: Interpretare: 47,4% dintre persoanele de sex masculin au declarat că au cunoștințe sau prieteni la spitale, iar 52,6% dintre femei au declarat același lucru. 7.1.2 Tabele de contingență pentru variabile nominale și ordinale Tabelele de contingență reprezintă un mod de a clasifică indivizii simultan, în funcție de două sau mai multe caracteristici ale populației studiate. Tabelele se folosesc atunci când caracteristicile sunt măsurate la nivel nominal sau ordinal și au un număr redus de categorii ale
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
2 Tabele de contingență pentru variabile nominale și ordinale Tabelele de contingență reprezintă un mod de a clasifică indivizii simultan, în funcție de două sau mai multe caracteristici ale populației studiate. Tabelele se folosesc atunci când caracteristicile sunt măsurate la nivel nominal sau ordinal și au un număr redus de categorii ale variabilei, acest lucru facilitând citirea și interpretarea datelor. Un caz special îl reprezintă variabilele dihotomice care pot lua două valori, notate de obicei cu 1 și 0, unde 1 semnifică prezența atributului
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
că lipsa asocierii dintre variabile este independența, așa cum am definit-o anterior, se pune întrebarea cum putem defini asocierea perfectă dintre variabile. Să luăm, spre exemplu, valorile pe care doi subiecți (i și j) le au pe cele două variabile ordinale X și Y: (și ) și (și ). Putem avea trei situații distincte: * Perechi concordante: dacă >, atunci > sau dacă <, atunci < (monotonie strictă) * Perechi discordante: dacă >, atunci < sau dacă <, atunci > * Ranguri legate: dacă ≠ și = sau dacă ≠ și =. Asocierea perfectă se definește prin monotonie
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
frecvențele teoretice. Indicii de asociere iau valori între [0, 1] sau [-1, 1]. Pentru variabilele nominale/categoriale nu dăm semn indicatorului de asociere (nu există legătură între variabile, ele se pot așeza în tabel oricum). Semnul are sens pentru variabilele ordinale. 7.1.5.1. Șansa și raportul de șanse O modalitate relativ simplă, dar foarte eficientă de a măsura asocierea dintre două variabile nominale este calcularea raportului de șanse. Șansa se referă la o singură variabilă și reprezintă raportul dintre
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
000d Etnie Dependent ,075 ,017 ,000d a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on chi-square approximation d. based on chi-square approximation 7.1.6. Coeficienți de asociere pentru variabile ordinale Unul dintre coeficienții de asociere cel mai des folosit în cazul variabilelor ordinale este Gamma. Gamma este o măsură simetrică și poare lua valori între -1 și 1, unde valoarea -1 indică o asociere maximă negativă, valoarea 1 o asociere
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on chi-square approximation d. based on chi-square approximation 7.1.6. Coeficienți de asociere pentru variabile ordinale Unul dintre coeficienții de asociere cel mai des folosit în cazul variabilelor ordinale este Gamma. Gamma este o măsură simetrică și poare lua valori între -1 și 1, unde valoarea -1 indică o asociere maximă negativă, valoarea 1 o asociere maximă pozitivă, iar 0 independența. unde C = numărul de perechi concordante, iar D
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
celei dependente (X). unde Tx reprezintă numărul rangurilor legate pe X, adică numărul perechilor care au aceeași valoare pentru variabila dependentă (X), dar au valoare diferită pentru (Y). Exemplu: Din baza de date BOP iunie 1998 s-au ales variabilele ordinale "încredere în poliție" și frecvența cu care respondenții au fost nevoiți să ofere "cadouri" la poliție. Tabelul de asociere între cele două variabile este prezentat mai jos. Pentru a calcula valoarea coeficientului Gamma se aplică următoarea regulă: numărul perechilor concordante
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în această instituție. Valoarea în modul 0,373 înseamnă că dacă cunoaștem valorile uneia dintre variabile, erorile de predicție a valorilor celei de a doua variabile se reduc cu 37%. Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Gamma -,373 ,046 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Pentru a calcula coeficientul Sommer se iau în considerare și perechile
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
instituție. Valoarea în modul 0,373 înseamnă că dacă cunoaștem valorile uneia dintre variabile, erorile de predicție a valorilor celei de a doua variabile se reduc cu 37%. Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Gamma -,373 ,046 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Pentru a calcula coeficientul Sommer se iau în considerare și perechile legate pe
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mod similar se calculează dy, având ca variabilă dependentă frecvența cu care subiectul oferă "cadouri" la poliție. Valoarea simetrică a lui d se calculează ca media celor două măsuri asimetrice. Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Somers' d Symmetric -,225 ,029 -7,710 ,000 POLITIE Dependent -,265 ,034 -7,710 ,000 CADPOL Dependent -,195 ,025 -7,710 ,000 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se calculează dy, având ca variabilă dependentă frecvența cu care subiectul oferă "cadouri" la poliție. Valoarea simetrică a lui d se calculează ca media celor două măsuri asimetrice. Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Somers' d Symmetric -,225 ,029 -7,710 ,000 POLITIE Dependent -,265 ,034 -7,710 ,000 CADPOL Dependent -,195 ,025 -7,710 ,000 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Ultimul coeficient
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
PHI ][UC ][CTAU][D ][CORR] [CC ][KAPPA ][RISK][MCNEMAR] [ALL ][NONE]. Pentru exemplu anterior, rezultatul SPSS este prezentat în tabelul care urmează, coeficienții tau fiind statistic semnificativi (Sig.<0,05). Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Kendall's tau-b -,228 ,029 -7,710 ,000 Kendall's tau-c -,203 ,026 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. 7
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
CTAU][D ][CORR] [CC ][KAPPA ][RISK][MCNEMAR] [ALL ][NONE]. Pentru exemplu anterior, rezultatul SPSS este prezentat în tabelul care urmează, coeficienții tau fiind statistic semnificativi (Sig.<0,05). Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Kendall's tau-b -,228 ,029 -7,710 ,000 Kendall's tau-c -,203 ,026 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. 7.1.7
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
octombrie 2007 variabilele prop1da și vârsta, care măsoară numărul de hectare deținute de o persoană și respectiv vârsta persoanei. Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Interval by Interval Pearson's R ,083 ,034 2,313 ,021c Ordinal by Ordinal Spearman Correlation ,160 ,035 4,536 ,000c N of Valid Cases 782 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on normal approximation. Interpretare: Valoarea coeficientului este r
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilele prop1da și vârsta, care măsoară numărul de hectare deținute de o persoană și respectiv vârsta persoanei. Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Interval by Interval Pearson's R ,083 ,034 2,313 ,021c Ordinal by Ordinal Spearman Correlation ,160 ,035 4,536 ,000c N of Valid Cases 782 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on normal approximation. Interpretare: Valoarea coeficientului este r = 0.083
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
relație directă între vârstă și numărul de hectare deținute, dar aceasta are o intensitate destul de slabă. Întrucât coeficientul este pozitiv, interpretăm că odată cu creșterea vârstei, poate crește și numărul de hectare de pământ deținute. 7.3. Analiza unei variabile nominale/ordinale și a unei variabile măsurată la nivel interval/raport. 7.3.1. Grafice utilizate pentru o variabilă nominală/ordinală și una de interval/raport Dorim să obținem un grafic între variabila nominală d1 ("Credeți că lucrurile merg într-o direcție
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pozitiv, interpretăm că odată cu creșterea vârstei, poate crește și numărul de hectare de pământ deținute. 7.3. Analiza unei variabile nominale/ordinale și a unei variabile măsurată la nivel interval/raport. 7.3.1. Grafice utilizate pentru o variabilă nominală/ordinală și una de interval/raport Dorim să obținem un grafic între variabila nominală d1 ("Credeți că lucrurile merg într-o direcție bună sau greșită?" cu variantele de răspuns 1. direcția este bună și 2. direcția este greșită) și variabila de
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
persoanelor care consideră direcția în care merg lucrurile drept bună este mai mică decât media de vârsta a persoaelor care consideră că lucrurile din țara noastră merg într-o direcție greșită. 7.3.2. Tabele utilizate pentru o variabilă nominală/ordinală și una de interval/raport Tabelele pentru astfel de variabile se pot realiza din meniul COMPARE MEANS adăugând variabila cantitativă la Dependent, iar cea nominală la Independent. Apoi, intrând la Options se poate bifa Mean, Median sau oricare altă funcție
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
persoanelor care consideră ca lucrurile în țară merg într-o direcție greșită este de 47 de ani. Figura nr. 7.10: Tabel dintre o variabilă calitativă și una cantitativă 7.3.3. Coeficienți de asociere utilizați pentru o variabila nominală/ordinală și una de interval/raport Atunci când o variabilă este cantitativă și una este calitativă, nominală, se poate folosi coeficientul de corelație Eta. În SPSS acest coeficient se calcuează din meniul ANALYZE/ DESCRIPTIVES/ STATISTICS/CROSSTABS bifând opțiunea Eta. Figura nr. 7
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
prin urmare, putem afirma că există o relație între vârstă și percepția privind direcția în care merg lucrurile în țara noastră, dar această legătura nu este foarte puternică. În cazul în care dorim să analizăm asocierea între o variabilă calitativă, ordinală, și una de interval sau raport vom apela la coeficientul de corelație r al lui Pearsons. Pentru a testa asocierea între o variabilă nominală și una ordinală, vom utiliza unul din coeficienții de corelație specifici pentru variabilele ordinale. 7.4
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
puternică. În cazul în care dorim să analizăm asocierea între o variabilă calitativă, ordinală, și una de interval sau raport vom apela la coeficientul de corelație r al lui Pearsons. Pentru a testa asocierea între o variabilă nominală și una ordinală, vom utiliza unul din coeficienții de corelație specifici pentru variabilele ordinale. 7.4. Testarea ipotezelor Ipotezele permit măsurarea variabilelor. Orice concept al unui fenomen poate fi măsurat, dacă este integrat într-o definiție operațională adecvată. Toți termenii folosiți în ipoteze
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilă calitativă, ordinală, și una de interval sau raport vom apela la coeficientul de corelație r al lui Pearsons. Pentru a testa asocierea între o variabilă nominală și una ordinală, vom utiliza unul din coeficienții de corelație specifici pentru variabilele ordinale. 7.4. Testarea ipotezelor Ipotezele permit măsurarea variabilelor. Orice concept al unui fenomen poate fi măsurat, dacă este integrat într-o definiție operațională adecvată. Toți termenii folosiți în ipoteze trebuie să aibă o definiție operațională. O ipoteză folositoare ar trebui
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
testelor parametrice (distribuție normală, nivel de măsurare de raport sau interval, egalitatea dispersiilor grupurilor) sunt îndeplinite se recomandă folosirea acestora, deoarece sunt mai puternice comparativ cu cele neparametrice. În cazul testelor neparametrice se verifică dacă distribuția variabilei (măsurată la nivel ordinal sau de interval) în eșantioanele comparate provine din aceeași populație (este asemănătoare sau nu). Respingerea ipotezei de nul conduce la concluzia că eșantioanele diferă din punctul de vedere al variabilei studiate. Ipoteza nu se referă deci la mediile celor două
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Opțiunile pentru diferite teste neparametrice pot fi selectate din meniul ANALYZE/ NONPARAMETRIC TESTS. 7.8.1. Teste neparametrice pentru două eșantioane independente 7.8.1.1. Testul U propus de Mann-Whitney Testul este aplicabil variabilelor măsurate cel puțin la nivel ordinal. Modul de calcul este prezentat în următorul exemplu: Avem 2 eșantioane de volum na = nb = 4 pentru care s-a măsurat încrederea în biserică pe o scală de la 1 la 5. Pentru primul eșantion (A) măsurătorile au fost: 2, 3
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]