89,525 matches
-
100% din import. Aproape 1/2 din alimentele biologice importate în Marea Britanie au ca proveniență statele membre ale UE. Principalii furnizori din afara UE, sunt: SUA, Egipt, Israel, Argentina, Africa de Sud și America Centrală. Analizând piața pe grupe de produse biologice, putem aprecia următoarele: Fructe și legume proaspete Acesta este domeniul unde cererea este cea mai puternică în Marea Britanie (legumele și fructele reprezintă 30%, respectiv 15 % din totalul vânzărilor de produse biologiceă. Cele mai multe importuri, în acest sector provin din țările membre UE și din
Tehnologii de agricultură organică by Gerard Jităreanu, Costel Samuil () [Corola-publishinghouse/Science/1276_a_1895]
-
o expresie cantitativă explicită. Este posibilă doar numărarea entităților. Variabilele pe de altă parte pot avea mai multe valori ce pot fi ordonate (discrete sau continue) pe un continuum de intensități. A doua întrebare, care survine în mod logic, este următoarea: Cuantificarea este necesară, posibilă? Depinde de poziția cercetătorului, dar este cert că are anumite avantaje (I. Mărginean, 1993): 1) permite descrierea obiectelor și propozițiilor din domeniul cunoașterii; 2) ajută la clasificarea entităților sociale și la condensarea informațiilor; 3) facilitează comunicarea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
care se amplifică la nivelele superioare. Prin nivel de măsurare înțelegem variații în modul în care numerele sunt atribuite obiectelor. Matematic asta înseamnă că nivelul de măsurare depinde de natura funcției care traduce observațiile în sistemul numerelor reale. Vom defini următoarele: * set de obiecte (S) * A, B =membrii ai acestui set * m =set de numere reale care sunt atribuite unul cate unul obiectelor m(A), m(B) Există patru categorii de niveluri de măsurare. Nivelurile de măsură sunt listate în ordinea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
tare" (seria de proporții), diferențele fiind date de gradul în care seriile satisfac, pe lângă relațiile de mai sus, condițiile formale ale măsurării. Practic, pentru a stabili la ce nivel al măsurării se înscrie o anumită serie ordinală, trebuie să răspundem următoarelor întrebări: a) Dacă relația de ordine este respectată adică dacă este îndeplinită condiția ca dacă A>B, atunci B<A; b) Dacă relația de ordine este tranzitivă, adică dacă este îndeplinită condiția ca atunci când A>B iar B>C, A
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
opțiunilor electoratului. În practică însă, orice efort de colectare a datelor necesită și o fundamentare teoretică, după cum și formularea teoriilor necesită existența unor date (Coombs, 1964). Prima și cea mai importantă sugestie legată de modalitățile de îmbunătățire a datelor este următoarea: trebuie înregistrată și prezentată orice etapă din procesul de generare a datelor. Fără această informație nu putem determina dacă aplicarea procedurilor standard de analiză a datelor nu va produce concluzii eronate. Doar prin cunoașterea procesului prin care datele au fost
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
stă la baza eșantionării este că analiza unui eșantion din populația cadru conduce la rezultate similare cu acelea obținute prin investigarea întregii populații, cu condiția respectării unor condiții statistice și teoretice de asigurare a reprezentativității. Asigurarea reprezentativității eșantionului presupune respectarea următoarelor trei condiții în ceea ce privește selecția subiecților: 1. Includerea în eșantion a subiecților fără a acorda vreo preferință unora dintre ei, fiecare fiind selectat după criterii aleatoare, după principiul hazardului combinațional, având o probabilitate cunoscută și diferită de zero (echireprezentarea). 2. Eșantionul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sus, . x=media prețului care a rezultat din baza de date=8,53 ron t= 1,96 pentru P=95% ES=, unde σ este deviația standard, iar n este volumul eșantionului. Rezultatele din baza de date cu ajutorul programului SPSS sunt următoarele: Descriptive Statistics N Mean Std. Deviation Care este prețul pe care l-ați da pentru o sticlă de bere Ciucaș 1159 8,53 1,24 Deci, deviația standard este de 1,24 ron, iar ES va fi 1,24/. ES
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilei. Dacă reducem varianța vom obține un plus de cunoaștere; reducem nedeterminarea crește predictibilitatea. Creșterea eficienței este cu atât mai mare cu cât populația de referință este neomogenă și permite construirea de clase tipice. Etapele acestui procedeu de eșantionare sunt următoarele: * se definesc straturile sau clasele tipice în care se încadrează populația de referință; * se repartizează volumul eșantionului pe straturi, având în vedere criteriile după care s-a realizat stratificarea; * pentru fiecare strat se definesc aleator unitățile care se includ în
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
alta, a numărului de unități din eșantion; * poate fi considerat o stratificare aposteriori a unui eșantion și nu a întregii populații, în cazul în care nu există date care să asigure stratificarea populației. Schema pentru acest tip de eșantionare este următoarea: Figura nr. 3.6: Schema de eșantionare multifazică Populația P Eșantionul inițial E Subeșantionul E1 ........... Subeșantionul Ep Exemplu. Extragem un eșantion reprezentativ pentru populația studenților din Universitatea X și obținem informații de la aceștia pe baza anchetei sociologice pe baza de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se introduce prima valoare pe care o poate lua variabila (Value) și eticheta corespunzătoare (Label) se apasă butonul Add și se repetă procedura pentru valoarea a doua. Același lucru poate fi realizat și prin fișierul de comenzi. Sintaxa generală este următoarea; de reținut este faptul că întotdeauna eticheta este trecută între ghilimele: Pentru eticheta atașată numelui: VARIABLE LABEL nume var 'eticheta'. Pentru eticheta atașată valorilor: VALUE LABEL nume var val 'eticheta'. Pentru exemplul anterior comanda se scrie în modul următor: VARIABLE LABEL a1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și apoi apăsăm pe OK. Prin fișierul de sintaxă se poate rula următoarea comandă care definește anumite valori ca valori lipsă pentru un set de variabile (din meniu acest lucru trebuie făcut pentru fiecare variabilă în parte). Sintaxa comenzii este următoarea: MISSING VALUES varlist valuelist (unde varlist este lista variabilelor pentru care se va aplica comanda, iar valuelist lista valorilor ce vor fi definite ca valori lipsă.) 4.4.5. Stabilirea întinderii coloanei unei variabile În figura nr. 4.12, variabila
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
analiză. În sintaxa comenzii vom avea deci următoarele elemente: numele variabilei vechi care se dorește modificată; numele variabilei nou creată, ca urmare a comenzii; relația prin care vechilor valori le sunt atașate noi valori. La modul general, sintaxa comenzii este următoarea: RECODE nume var veche (val1 veche = val1 nouă) (val2 veche = val2 nouă) ... INTO nume var nouă sau selectăm din meniu comanda TRANSFORM/ RECODE/ INTO DIFFERENT VARIABLES. Exemplul 1: Crearea unei variabile noi V2 prin inversarea valorilor vechii variabile V1. V1: Cât de mulțumit sunteți de starea dumneavoastră de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nemulțumit Dorim să creăm o variabilă nouă V2 în care variantele de răspunsuri să aibă următoarele coduri: 1. nemulțumit 2. nici mulțumit nici nemulțumit 3. mulțumit Variabila veche (V1) Variabila nouă (V2) 1 3 2 2 3 1 Comanda este următoarea: RECODE V1 (1=3) (2=2) (3=1) INTO V2. Exemplul 2: Crearea unei variabile noi prin diminuarea numărului de variante de răspuns. Considerăm că dorim să facem analize pe variabila S1 dintr-o bază de date "Cât de mulțumit
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
să recodăm variabila vârstă (măsurată în ani) într-o nouă variabilă care are doar trei valori: 1 (pentru cei până la 34 de ani), 2 (pentru cei între 35-54 de ani), și 3 (pentru cei peste 54 de ani). Comanda este următoarea: Comanda este următoarea: RECODE vârsta 1 (LO THRU 34 = 1) (35 THRU 54 = 2) (55 THRU HI = 3) into vârsta 2. În continuare atașăm etichete pentru a explicita numele și valorile noii variabile create: -pentru numele variabilei: Variable label vârsta
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
vârstă (măsurată în ani) într-o nouă variabilă care are doar trei valori: 1 (pentru cei până la 34 de ani), 2 (pentru cei între 35-54 de ani), și 3 (pentru cei peste 54 de ani). Comanda este următoarea: Comanda este următoarea: RECODE vârsta 1 (LO THRU 34 = 1) (35 THRU 54 = 2) (55 THRU HI = 3) into vârsta 2. În continuare atașăm etichete pentru a explicita numele și valorile noii variabile create: -pentru numele variabilei: Variable label vârsta 2 "vârsta pe
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
COPY) pentru a scurta enumerarea. * Pentru a declara valorile lipsă folosim cuvântul cheie SYSMIS (val = SYSMIS). Exemplul 4: Dorim să creăm o nouă variabilă care are valorile identice cu cea inițială cu excepția valorii 9, definită ca valoare lipsă. Comanda este următoarea: RECODE vârsta (9=SYSMIS) (ELSE=COPY) INTO vârsta 1. Pentru a recoda o variabilă folosind meniul principal: 1) se selectează din meniul principal TRANSFORM/ RECODE/ INTO DIFFERENT VARIABLES. 2) din lista de variabile se selectează variabila inițială (a cărei valori
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dummy) Variabilele fictive sunt variabile dihotomice care pot lua doar două valori, de obicei notate cu 1 si 0. Ele desemnează prezența (1) și absența (0) unui anumit atribut (de exemplu apartenența sau lipsa apartenenței la un grup). Comanda este următoarea: RECODE nume var veche (1=categ care desemneaza prezența atributului) (ELSE=0) INTO nume- var nouă. Exemplu: Variabila votpar are valori de la 1 la 5 desemnând diferite partide politice pentru care subiecții și-au exprimat intenția de a vota. Se construiește o variabilă fictivă (PSD) care indică preferința
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în respectiva asociație) și codul 2 "Nu" (nu este membru în respectiva asociație). Pentru conturarea noii variabile s-a numărat doar codul 1, adică au fost numărate acele persoane care au răspuns că sunt membre în asociațiile vizate. Comanda este următoarea: ANALYZE/ MULTIPLE RESPONSES/ DEFINE VARIABLES SET. Se deschide o fereastră ca în figura nr. 5.4 iar la căsuța Variables in Set se vor introduce cele zece variabile. Deoarece dorim să numărăm doar codul 1, vom trece la opțiunea Dichotomies
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fi două variabile valori 1 și valori 2. Pentru analiza răspunsurilor la această întrebare se va construi o variabilă nouă denumită valori (din cele două variabile) și astfel se va putea contura procentul persoanelor care adoptă anumite valori. Comanda este următoarea: ANALYZE/ MULTIPLE RESPONSES/ DEFINE VARIABLES SET. La căsuța Variables in Set se vor introduce cele două variabile. De data aceasta se va bifa opțiunea Categories și nu Dichotomies Counted Values, ca în exemplul de mai sus. Aici se vor trece
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
modalitate de a construi variabile este comanda IF prin care atribuim valori unei variabile dacă și numai dacă condiția specificată are valoare de adevăr. Exemplu: În baza de date Barometrul de Opinie Publica iunie 1998 s-au folosit următoarele întrebări: Următoarele sunt adevărate sau nu în cazul Dvs.? Propoziția Da Nu AF1. Am avut o afacere /firmă proprie 1 2 AF2. Am o afacere /firmă proprie 1 2 Să presupunem că vrem să creăm o nouă variabilă AF care să aibă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
1 2 Să presupunem că vrem să creăm o nouă variabilă AF care să aibă valoarea 1 dacă persoana are sau a avut o firmă și 0 pentru cei ce nu au și nu au avut firmă. Comenzile folosite sunt următoarele: COMPUTE AF=1 IF (AF1=1 OR AF2=1). 5.3. Situații speciale 5.3.1. Facilitățile Functions Este important să realizăm că facilitățile Functions se ocupă cu valorile lipsă. Lista cu funcții ne permite să selectăm un număr de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
il dorim să fie afișat în Output Figura nr. 6.20: Editarea tabelelor în fișierul de rezultate Output -formatul tabelului Figura nr. 6.21: Editarea tabelelor în fișierul de rezultate Output -formatul tabelului-selectare opțiuni Forma finala a tabelului va fi următoarea: Cât de mulțumit sunteți în general de felul în care trăiți? Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Deloc mulțumit 287 14,4 14,5 14,5 Nu prea mulțumit 957 47,8 48,2 62,7 Destul de mulțumit 688
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de eroare de 5% se poate susține că frecvența observată este semnificativ mai mare decât cea așteptată în cazul independenței între variabile, deci se presupune că există o asociere între aceste două valori ale variabilelor. Pentru cazul anterior valorile sunt următoarele: Adjusted Residual Cât de mulțumit(a) sunteți de sănătatea dvs.? Deloc mulțumit Nu prea mulțumit Destul de mulțumit Foarte mulțumit Sexul respondentului masculin -4,7 -3,3 4,1 3,2 feminin 4,7 3,3 -4,1 -3,2 Aceste
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de la ipoteza de nul că mediile pentru toate sub-eșantioanele analizate sunt egale cu media pe întreg eșantion. Dacă avem un număr de k eșantioane A, B, C ...K și N este suma volumelor celor k eșantioane, ipoteza de nul este următoarea: H0: ma = mb = mc =... = mk =μ, unde μ este media din populație H1: cel puțin o pereche de medii diferă semnificativ între ele. Pentru a testa această ipoteză se calculează statistica: , , , unde k = nr. de grupe, iar N = nr. total
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cu dependenta. Relația de regresie este o relație asimetrică deoarece presupune că numai variația dependentei este explicată de predictori nu și invers. În plus, se presupune că nu există efecte de interacțiune între predictori. Forma ecuației de regresie liniară este următoarea: (1) Y = a + b1X1 + b2X2+...+ bnXn unde: Y este variabila dependentă, X1, X2....Xn sunt predictorii, a este constanta ecuației, iar b1, b2,... bn sunt coeficienții de regresie. Pentru a construi o ecuație de regresie în SPSS se selectează din
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]