KorAP: Find »[drukola/base=varianță & drukola/pos=noun]« with Poliqarp

<1 ...14 15 16 ...34 >

844 matches

Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743

sînt nesemnificative statistic (p > .05), condiția de sfericitate este îndeplinită. În cazul încălcării condiției de sfericitate, avem două alternative: fie ajustăm gradele de libertate în citirea valorilor lui F din ANOVA (folosind corecțiile Greenhouse-Geisser sau Huynh-Feldt), fie folosim analiza de varianță multivariată (MANOVA). și în cazul acestei tehnici vom apela la teste de contrast sau teste post hoc, deoarece testul F general verifică doar dacă există diferențe între diferitele condiții experimentale. Testele de contrast disponibile sînt doar cele standardizate, iar în ceea ce privește

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
în termenii unităților de măsură ale variabilelor în cauză. Vom putea prezice - prin intermediul unei ecuații de regresie - scorul unei persoane la VD cunoscînd scorul obținut de aceasta la VI. Aplicarea regresiei liniare simple în scop explicativ urmărește aflarea procentului din varianța VD explicat de varianța VI, fiindu-ne utilă în acest caz valoarea lui R2. Ecuația de regresie este dată de formula Y = a + b · X, unde Y reprezintă VD, X reprezintă VI, a reprezintă interceptul (sau punctul de intersecție dintre

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
măsură ale variabilelor în cauză. Vom putea prezice - prin intermediul unei ecuații de regresie - scorul unei persoane la VD cunoscînd scorul obținut de aceasta la VI. Aplicarea regresiei liniare simple în scop explicativ urmărește aflarea procentului din varianța VD explicat de varianța VI, fiindu-ne utilă în acest caz valoarea lui R2. Ecuația de regresie este dată de formula Y = a + b · X, unde Y reprezintă VD, X reprezintă VI, a reprezintă interceptul (sau punctul de intersecție dintre dreapta de regresie cu

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
4. evitarea multicoliniarității: a) să nu existe corelații ridicate între oricare două VI sau b) o VI să nu fie o combinație liniară de alte VI; 5. evitarea cazurilor extreme și a cazurilor influente; 6. homoscedasticitatea: reziduurile vor avea aceeași varianță pentru fiecare nivel al predictorilor; cînd varianța este foarte inegală vorbim despre heteroscedasticitate. Metodele de analiză în regresia liniară multiplă sînt: 1. Metoda simultană (enter), folosită atunci cînd există un număr mic de VI, iar cercetătorul nu are motive a

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
corelații ridicate între oricare două VI sau b) o VI să nu fie o combinație liniară de alte VI; 5. evitarea cazurilor extreme și a cazurilor influente; 6. homoscedasticitatea: reziduurile vor avea aceeași varianță pentru fiecare nivel al predictorilor; cînd varianța este foarte inegală vorbim despre heteroscedasticitate. Metodele de analiză în regresia liniară multiplă sînt: 1. Metoda simultană (enter), folosită atunci cînd există un număr mic de VI, iar cercetătorul nu are motive a priori (pe baza literaturii de specialitate studiate

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
rezultatele la testele F de verificare a semnificației acestor schimbări; -constatăm că modelul 2 are coeficientul de determinare ajustat cel mai ridicat (.471), creșterea față de modelul 1 DR2 = .045 fiind semnificativă (p < .01). Astfel, modelul 2 explică 47,1% din varianța variabilei aptitudini de leadership, cu 4,5% mai mult decît modelul 1, această creștere fiind semnificativă statistic (p = .005). Reamintim că modelul 1 conținea VI inteligență emoțională și dominanță, iar modelul 2 adaugă la acestea și VI atitudine proactivă. În

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
selectată automat de SPSS, iar SPSS va extrage atîția factori cîți au valorile eigenvalue peste 1. Criteriile în funcție de care stabilim numărul de factori ce urmează a fi extrași sînt: a) factorii să aibă valori eigenvalue peste 1; b) procentul de varianță cumulată explicată (în general, peste 40% în științele socioumane); c) testul Scree - momentul în care în graficul Scree apare ruptura este pragul de selectare a factorilor; d) interpretabilitatea factorilor. Activăm butonul Rotation. Aici sînt prezentate mai multe metode de rotație

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
comunalitățile corespunzătoare fiecărei variabile după extragerea celor trei factori. Comunalitatea unei variabile (notată h2) este pătratul coeficientului de corelație multiplă dintre variabilă și factori (R2 din regresia multiplă în care variabila este VD, iar factorii VI) și reprezintă proporția din varianța acelei variabile explicată de factorii extrași. Astfel, în cazul itemului C1, comunalitatea este de .620, ceea ce înseamnă că cei trei factori extrași explică 62% din varianța itemului C1. Cu cît o variabilă are o comunalitate mai ridicată, cu atît tinde

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
regresia multiplă în care variabila este VD, iar factorii VI) și reprezintă proporția din varianța acelei variabile explicată de factorii extrași. Astfel, în cazul itemului C1, comunalitatea este de .620, ceea ce înseamnă că cei trei factori extrași explică 62% din varianța itemului C1. Cu cît o variabilă are o comunalitate mai ridicată, cu atît tinde să fie mai potrivită pentru modelul factorial ales, însă criteriul principal în evaluarea păstrării variabilei în modelul factorial este coeficientul de saturație al acesteia în factori

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
variabilei în modelul factorial este coeficientul de saturație al acesteia în factori (saturație care trebuie să fie cît mai ridicată). Tabelul Total Variance Explained este unul dintre cele mai importante, deoarece conține valorile eigenvalue 1 pentru fiecare factor, procentele de varianță explicată de fiecare factor extras, precum și procentul de varianță cumulată explicată de toți factorii extrași. Astfel, factorul 1 explică 35,94% din varianța itemilor, factorul 2 explică 16,55%, factorul 3 explică 11,64%, iar în total cei trei factori

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
acesteia în factori (saturație care trebuie să fie cît mai ridicată). Tabelul Total Variance Explained este unul dintre cele mai importante, deoarece conține valorile eigenvalue 1 pentru fiecare factor, procentele de varianță explicată de fiecare factor extras, precum și procentul de varianță cumulată explicată de toți factorii extrași. Astfel, factorul 1 explică 35,94% din varianța itemilor, factorul 2 explică 16,55%, factorul 3 explică 11,64%, iar în total cei trei factori explică un total de 64,13% din varianța totală

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
Explained este unul dintre cele mai importante, deoarece conține valorile eigenvalue 1 pentru fiecare factor, procentele de varianță explicată de fiecare factor extras, precum și procentul de varianță cumulată explicată de toți factorii extrași. Astfel, factorul 1 explică 35,94% din varianța itemilor, factorul 2 explică 16,55%, factorul 3 explică 11,64%, iar în total cei trei factori explică un total de 64,13% din varianța totală a itemilor. Eigenvalue reprezintă varianța explicată de fiecare factor din totalul varianței itemilor. Matematic

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
de varianță cumulată explicată de toți factorii extrași. Astfel, factorul 1 explică 35,94% din varianța itemilor, factorul 2 explică 16,55%, factorul 3 explică 11,64%, iar în total cei trei factori explică un total de 64,13% din varianța totală a itemilor. Eigenvalue reprezintă varianța explicată de fiecare factor din totalul varianței itemilor. Matematic, valoarea eigenvalue pentru un factor este egală cu suma pătratelor saturațiilor din acel factor (suma pătratelor corelațiilor dintre factor și variabile). Procentul de varianță explicată

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
factorii extrași. Astfel, factorul 1 explică 35,94% din varianța itemilor, factorul 2 explică 16,55%, factorul 3 explică 11,64%, iar în total cei trei factori explică un total de 64,13% din varianța totală a itemilor. Eigenvalue reprezintă varianța explicată de fiecare factor din totalul varianței itemilor. Matematic, valoarea eigenvalue pentru un factor este egală cu suma pătratelor saturațiilor din acel factor (suma pătratelor corelațiilor dintre factor și variabile). Procentul de varianță explicată de un factor este egal cu

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
94% din varianța itemilor, factorul 2 explică 16,55%, factorul 3 explică 11,64%, iar în total cei trei factori explică un total de 64,13% din varianța totală a itemilor. Eigenvalue reprezintă varianța explicată de fiecare factor din totalul varianței itemilor. Matematic, valoarea eigenvalue pentru un factor este egală cu suma pătratelor saturațiilor din acel factor (suma pătratelor corelațiilor dintre factor și variabile). Procentul de varianță explicată de un factor este egal cu valoarea eigenvalue a acelui factor împărțită la

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
din varianța totală a itemilor. Eigenvalue reprezintă varianța explicată de fiecare factor din totalul varianței itemilor. Matematic, valoarea eigenvalue pentru un factor este egală cu suma pătratelor saturațiilor din acel factor (suma pătratelor corelațiilor dintre factor și variabile). Procentul de varianță explicată de un factor este egal cu valoarea eigenvalue a acelui factor împărțită la numărul total de itemi și înmulțit cu 100 (de exemplu, procentul de varianță explicată de factorul 1 este 35,936% = [5.031/14ț · 100).

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
saturațiilor din acel factor (suma pătratelor corelațiilor dintre factor și variabile). Procentul de varianță explicată de un factor este egal cu valoarea eigenvalue a acelui factor împărțită la numărul total de itemi și înmulțit cu 100 (de exemplu, procentul de varianță explicată de factorul 1 este 35,936% = [5.031/14ț · 100).

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560

curbei exponențiale. Figura 5. Modele ale expansiunii efectivelor școlare Sursa: Cherkaoui, 1986 Figura 6. Evoluția numărului de școli la 100 de copii în Franța, 1810-1910 Sursa: Grew și Harrigan, 1992 Pentru unele țări, astfel de modele explică până la 99% din varianța creșterii efectivelor luate în considerare. Acest tip de model descrie, în jargon statistic, o curbă de histereză, adică una autocorelată. Totul se petrece ca și cum cererea de educație își creează propria sa dinamică. O ipoteză implicată de modelul exponențial și de

[Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
persoanei Sursa: Barometrul de Opinie Publică, 2002 Modelul de regresie permite o apreciere mult mai nuanțată a determinării veniturilor unei persoane și înțelegerea impactului nivelului de instrucție în interacțiune cu alte variabile importante. Ecuația de mai sus explică 36% din varianța veniturilor persoanelor din eșantion. Acesta este un rezultat mult mai bun decât cel obținut, pe date similare, de profesorul Sandu. Fără a acoperi foarte bine fenomenul de explicat, modelul permite testarea ipotezelor teoretice. Astfel, se confirmă majoritatea propozițiilor cuprinse în

[Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
în teoria convențională cu privire la determinarea veniturilor unor persoane: 1. Așa cum am prevăzut din analiza grafică din secțiunea anterioară, forma cubică a relației dintre venituri și vârstă se datorează unor distorsiuni introduse de politicile de pensionare. În momentul în care modelăm varianța veniturilor păstrând constantă ocupația, impactul semnificativ al vârstei este cel așteptat potrivit literaturii, adică pătratic. Aceasta înseamnă că, la același statut ocupațional, veniturile tind să crească până la un anumit moment al vieții, după care scad permanent, fără altă revenire. Pare

[Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
există. Totodată, partea rămasă indeterminată este mult prea importantă pentru a putea trage concluzii doar pe baza celor câțiva coeficienți stabiliți. Pentru prima corelație, coeficientul de determinare este de 0,42 (0,65 la pătrat), mai mult de jumătate din varianța statusului fiului rămânând neexplicată de nivelul său de instrucție. Mai mult, diferența de status dintre doi frați crescuți împreună este în medie de 23 de puncte ale scalei de status. În cazul în care cei doi frați au același IQ

[Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
anterior, precum și rapoartele cercetărilor realizate în diferite părți ale lumii. Cel mai interesant este raportul Plowden din 1967, cu privire la învățământul primar din Marea Britanie. Variabila dependentă a fost în acest caz rezultatul la un test de comprehensiune a unui text scris. Varianța totală a rezultatelor la testul de înțelegere a textului se poate descompune în varianță interșcoli și varianță intrașcoli. Varianța interșcoli este greu descompusă prin alte variabile, în schimb varianța intrașcoli este bine descompusă statistic. Aceasta se realizează cu ajutorul a două

[Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
raportul Plowden din 1967, cu privire la învățământul primar din Marea Britanie. Variabila dependentă a fost în acest caz rezultatul la un test de comprehensiune a unui text scris. Varianța totală a rezultatelor la testul de înțelegere a textului se poate descompune în varianță interșcoli și varianță intrașcoli. Varianța interșcoli este greu descompusă prin alte variabile, în schimb varianța intrașcoli este bine descompusă statistic. Aceasta se realizează cu ajutorul a două categorii de variabile: 1. variabile de ordin psihosociologic - atitudinea părinților față de muncă și față de

[Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
1967, cu privire la învățământul primar din Marea Britanie. Variabila dependentă a fost în acest caz rezultatul la un test de comprehensiune a unui text scris. Varianța totală a rezultatelor la testul de înțelegere a textului se poate descompune în varianță interșcoli și varianță intrașcoli. Varianța interșcoli este greu descompusă prin alte variabile, în schimb varianța intrașcoli este bine descompusă statistic. Aceasta se realizează cu ajutorul a două categorii de variabile: 1. variabile de ordin psihosociologic - atitudinea părinților față de muncă și față de venitul școlar al

[Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
învățământul primar din Marea Britanie. Variabila dependentă a fost în acest caz rezultatul la un test de comprehensiune a unui text scris. Varianța totală a rezultatelor la testul de înțelegere a textului se poate descompune în varianță interșcoli și varianță intrașcoli. Varianța interșcoli este greu descompusă prin alte variabile, în schimb varianța intrașcoli este bine descompusă statistic. Aceasta se realizează cu ajutorul a două categorii de variabile: 1. variabile de ordin psihosociologic - atitudinea părinților față de muncă și față de venitul școlar al copilului; și

[Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]