529 matches
-
b) pronumele relativ care în cazul genitiv; c) adverbul relativ cum; (c) pronumele relativ care în cazul acuzativ. Construiți fraze în care propoziția atributivă să aibă ca termen regent: (a) substantivul felul; (b) pronumele demonstrativ de depărtare acela; (c) numeralul ordinal al doilea; (d) substantivul întrebarea. Construiți un enunț care să conțină o propoziție subordonată atributivă despărțită prin virgulă de regenta sa. Complement indirect propoziție subordonată completivă indirectă Transcrieți complementele indirecte din textele de mai jos și realizați analiza lor morfologică
by ANGELICA HOBJILĂ [Corola-publishinghouse/Science/978_a_2486]
-
în enunțuri, dependența complementului circumstanțial de cauză de: (a) un verb; (b) un adverb; (c) o interjecție; d) un adjectiv. Formulați enunțuri în care complementul circumstanțial de cauză să fie exprimat prin: (a) pronume personal în cazul genitiv; (b) numeral ordinal în cazul dativ; (c) numeral cardinal în cazul acuzativ; (d) adjectiv; (e) verb la modul gerunziu; (f) substantiv în cazul acuzativ. Alcătuiți două enunțuri în care locuțiunea adverbială de aceea să îndeplinească funcția sintactică de complement circumstanțial de cauză, respectiv
by ANGELICA HOBJILĂ [Corola-publishinghouse/Science/978_a_2486]
-
în care locuțiunea adverbială de aceea să îndeplinească funcția sintactică de complement circumstanțial de cauză, respectiv de complement circumstanțial de scop. Formulați enunțuri în care complementul circumstanțial de scop să fie exprimat prin: (a) verb la modul infinitiv; (b) numeral ordinal în cazul genitiv; (c) pronume personal propriu-zis în cazul acuzativ; (d) substantiv în cazul acuzativ. Construiți două enunțuri în care complementul circumstanțial concesiv să fie exprimat prin adjectiv, respectiv prin verb la modul gerunziu. Propoziția subordonată circumstanțială de mod Realizați
by ANGELICA HOBJILĂ [Corola-publishinghouse/Science/978_a_2486]
-
comparativ de superioritate; (c) subiectul să fie inclus (persoana a doua singular); d) predicatul să fie exprimat printr-o interjecție predicativă; (e) atributul să fie exprimat printr-un adjectiv pronominal posesiv; (f) numele predicativ să fie exprimat printr-un numeral ordinal în cazul genitiv; (g) să existe un atribut adverbial; (h) verbul a însemna să aibă valoare copulativă. 4. Transcrieți subiectele, predicatele și atributele din text și precizați părțile de vorbire valorificate: ,,Sfânt în om este sentimentul. El este în om
by ANGELICA HOBJILĂ [Corola-publishinghouse/Science/978_a_2486]
-
on line) [180] Wittaker, R.H. (1972).Evolution and measurement of species diversity. Taxon 21, 213-251 [181] World Conservation Monitoring Centre (WCMC) (1992). Global Biodiversity: Status of the Earth’s living resources. Chapman & Hall, London [182] Xu, Y., Pattanaik, K.P. (2006). Ordinal Distance, Dominance and the Measurement of Diversity. Andrew Young School of Policy Studies. Working Paper 06-57
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
a dezvoltării Sunt grupate pe niveluri de vârstă și este important ca în utilizarea lor să selectăm instrumentele care corespund vârstei celui evaluat. Câteva dintre instrumentele cele mai utilizate: * Scalele Bayley ale dezvoltării copilului. * Inventarul Minnesota al dezvoltării copilului. * Scalele ordinale ale dezvoltării psihologice * Inventarul dezvoltării copilului * Testul Gesell pentru preșcolari * Scala comportamentului adaptativ Nihira * Scala de maturitate Vineland Testele de inteligență și aptitudini * Scala de inteligență Standford-Binet * Scala de inteligență Wechsler pentru copii (WISC-R) * Scala de inteligență Wechsler pentru preșcolari
by Camelia Dindelegan [Corola-publishinghouse/Science/1025_a_2533]
-
o caracteristică se pot folosi teste statistice. Testele statistice de concordanță sau de ajustare exprimă potrivirea unei distribuții empirice la o distribuție ajustată sau teoretică. Testul Kolmogorov-Smirnov se poate utiliza atât pentru studiul concordanței datelor continue, cât și a celor ordinale. Se bazează pe compararea funcției de repartiție de sondaj (reprezentată de frecvențele relative cumulate) cu funcția de repartiție teoretică (așteptată). Se calculează diferențele (în valoare absolută), pentru fiecare valoare a variabilei, realizându-se astfel o comparare individuală dar și una
Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
scriere întâlnite frecvent în practică școlară se constată: omisiuni, adăugiri, inversiuni de litere și silabe; scrierea incorectă a diftongilor; scrierea incorectă a ortogramelor; despărțirea cuvintelor în silabe; scrierea incorectă a unor forme verbale; scrierea incorectă a unor numerale cardinale și ordinale; scrierea greșită a pluralului unor substantive și adjective. Ca strategii și tehnici de recuperare a scrisului disortografic se utilizează procedeele de scriere amintite (copieri, transcrieri, dictări, autodictări) iar modelele didactice de bază rămân: joculexercițiu, jocul didactic, exercițiul ortografic. În activitățile
Copilul cu dificultăţi de învăţare - Comportamentul lexic şi grafic by Raus Gabriela () [Corola-publishinghouse/Science/742_a_1231]
-
însușirile se disting în cel puțin două grupuri diferite, cele care prezintă un caracter de gradualitate și cele care nu o fac), proprietățile relațiilor dintre numerele atribuite diferă. Distingem patru tipuri importante de niveluri ale măsurării, în funcție de aceste proprietăți: nominal, ordinal, de intervale și de rapoarte. Există multe modalități de prezentare a acestor patru niveluri de măsurare. Pentru a distinge între ele, voi înțelege prin atribuirea de numere prin măsurare o funcție, M, care transformă observațiile empirice (stările însușirii obiectelor) în
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
numerice diferite. Dacă S1 și S2 aparțin aceleiași categorii, atunci M(S1)=M(S2). Dacă S1 și S2 aparțin unor categorii diferite, atunci M(S1)≠M(S2). Variabila „statut marital” sau variabila „sex” sunt variabile măsurate la nivel nominal. Nivelul ordinal introduce o restricție suplimentară, și anume, aceea a existenței unei ordini între categorii, care apare și la nivelul măsurii. Dacă S1 și S2 aparțin aceleiași categorii, atunci M(S1)=M(S2). Dacă S1 și S2 aparțin unor categorii diferite, atunci
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
M(S1)=M(S2). Dacă S1 și S2 aparțin unor categorii diferite, atunci M(S1)≠M(S2). În plus, dacă S1<S2, atunci M(S1)≤M(S2). Variabila următoare, care a intrat în ancheta BOP 2003, este măsurată la nivel ordinal: A15. Cum apreciați veniturile actuale ale gospodăriei dumneavoastră? 1. Nu ne ajung nici pentru strictul necesar. 2. Ne ajung numai pentru strictul necesar. 3. Ne ajung pentru un trai decent, dar nu ne permitem cumpărarea unor bunuri mai scumpe. 4
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
înțelegem este acela că un set de numere care satisfac condițiile funcției M este o măsură la fel de bună ca oricare alt set de numere care satisfac condițiile funcției M. Iar acest lucru se întâmplă indiferent de nivelul de măsurare, nominal, ordinal, de intervale sau de rapoarte. De exemplu, oricare dintre măsurile următoare pentru variabila ordinală A12, prezentă în toate anchetele BOP, sunt la fel de bune, întrucât îndeplinesc toate restricțiile măsurilor la nivel ordinal. A12. Cum este viața dumneavoastră în prezent comparativ cu
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
o măsură la fel de bună ca oricare alt set de numere care satisfac condițiile funcției M. Iar acest lucru se întâmplă indiferent de nivelul de măsurare, nominal, ordinal, de intervale sau de rapoarte. De exemplu, oricare dintre măsurile următoare pentru variabila ordinală A12, prezentă în toate anchetele BOP, sunt la fel de bune, întrucât îndeplinesc toate restricțiile măsurilor la nivel ordinal. A12. Cum este viața dumneavoastră în prezent comparativ cu cea de acum un an? 1. Mult mai bună. 2. Mai bună. 3. Aproximativ
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
lucru se întâmplă indiferent de nivelul de măsurare, nominal, ordinal, de intervale sau de rapoarte. De exemplu, oricare dintre măsurile următoare pentru variabila ordinală A12, prezentă în toate anchetele BOP, sunt la fel de bune, întrucât îndeplinesc toate restricțiile măsurilor la nivel ordinal. A12. Cum este viața dumneavoastră în prezent comparativ cu cea de acum un an? 1. Mult mai bună. 2. Mai bună. 3. Aproximativ la fel. 4. Mai proastă. 5. Mult mai proastă. Tabelul 1 Măsuri ale variabilei A12: Cum este
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
mai stricte restricții. Este important să înțelegem cu ce nivel de măsurare operăm, căci pentru fiecare nivel de măsurare doar anumite proceduri matematice sunt posibile sau potrivite. De exemplu, la nivel nominal, doar comparația de identitate este posibilă; la nivel ordinal, doar comparația de inegalitate (valori mai mari, mai mici sau egale), iar comparațiile în termeni de diferențe numerice sunt posibile doar la nivelurile de măsurare de intervale și de rapoarte. Nivelul de măsurare este și cel care determină indicatorii și
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de rapoarte. Nivelul de măsurare este și cel care determină indicatorii și tehnicile statistice pe care le putem folosi pentru prelucrarea și interpretarea datelor. Astfel, pentru a măsura tendința centrală, la nivelul nominal putem folosi doar modul, în timp ce, la nivel ordinal, acestuia îi poate fi adăugată mediana, iar la nivelurile de intervale și de rapoarte putem folosi și media. Aici trebuie să facem precizarea că cele două, măsurarea și analiza statistică, sunt două lucruri complet diferite. Tehnicile statistice sunt dezvoltate ca
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
fie foarte mică, și deci cea mai mare parte a variabilității să se datoreze unor diferențe substanțiale între obiecte și mai puțin felului în care acestora li s-au atașat numere. Acest lucru nu se întâmplă însă neapărat la nivel ordinal, iar aici trebuie să fim atenți cât din variabilitate se datorează măsurării și cât diferenței reale dintre obiecte. Perspective de cercetare: ce măsurăm?tc "Perspective de cercetare\: ce măsurăm?" În demersul cercetării putem aborda diferite perspective, după modul în care
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
se dea atenție încă de la faza conceperii chestionarului: formularea întrebărilor și forma sa grafică. În general, avem de-a face cu două forme de reprezentare în SPSS a variabilelor: „numerică” și „șir de caractere”. Variabilele măsurate la orice nivel - nominal, ordinal, de intervale, de rapoarte - vor fi definite ca variabile „numerice” în baza de date SPSS. Acest lucru înseamnă că în caseta de intersecție dintre o linie (obiect) și o coloană (variabilă) va fi introdus un număr. Acest număr este fie
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de intersecție dintre o linie (obiect) și o coloană (variabilă) va fi introdus un număr. Acest număr este fie măsura variabilei, în cazul variabilelor metrice (cele măsurate pe scale de intervale sau de rapoarte), fie „codul” stărilor însușirii (pentru variabile ordinale sau nominale). Pentru acestea din urmă, fiecare valoare numerică va primi descrierea stării respective- va primi o „etichetă”. Pe lângă întrebările care cer un răspuns sub formă de valoare numerică (de exemplu, vârsta, salariul sau numărul de persoane din gospodărie) și
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
obiectului (cazului, subiectului, respondentului) și variabilei se va trece valoarea luată de obiect pentru variabila respectivă. Dacă întrebarea prezintă variante de răspuns sau categorii în care operatorul de interviu trebuie să introducă răspunsul (adică atunci când variabila este una nominală sau ordinală), toate vor primi coduri (valori numerice) și etichete (descriere). Etichetele codurilor, ca și eticheta variabilei vor fi introduse fie integral, fie prescurtat. Există însă situații în care transpunerea întrebării în variabilă (sau variabile) nu este atât de evidentă. Să luăm
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
missing values în limba engleză. Prezentăm în continuare, în tabelul 4, un alt exemplu de întrebare-tabel, extrasă din BOP 2003. Această întrebare se va transpune în baza de date sub forma a trei variabile, A9, A5, A6, măsurate la nivel ordinal, cu patru variante de răspuns. Tabelul 4 Alt exemplu de întrebare-tabel Un alt tip de întrebări mai dificil de transpus în baza de date și de prelucrat sunt întrebările care permit alegerea a cel puțin două variante de răspuns (adică
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
aspecte ale activității guvernului (variabilele observabile). Fiind o analiză de corelație, variabilele care pot intra într-o analiză factorială trebuie să fie măsurate pe scale de intervale sau de rapoarte (variabile metrice). Este generală totuși asumpția că multe dintre variabilele ordinale (care măsoară opinii sau atitudini, de pildă) pot primi valori numerice fără a distorsiona proprietățile latente. Pentru a ne decide dacă putem accepta în analiză variabile ordinale, trebuie să stabilim (1) cu câtă acuratețe reflectă valorile atribuite de noi treptelor
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sau de rapoarte (variabile metrice). Este generală totuși asumpția că multe dintre variabilele ordinale (care măsoară opinii sau atitudini, de pildă) pot primi valori numerice fără a distorsiona proprietățile latente. Pentru a ne decide dacă putem accepta în analiză variabile ordinale, trebuie să stabilim (1) cu câtă acuratețe reflectă valorile atribuite de noi treptelor scalei ordinale distanțele reale dintre ele și (2) cât de tare sunt influențate corelațiile între variabile de posibilele distorsiuni din scală 1. Astfel, dacă toate variabilele care
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
măsoară opinii sau atitudini, de pildă) pot primi valori numerice fără a distorsiona proprietățile latente. Pentru a ne decide dacă putem accepta în analiză variabile ordinale, trebuie să stabilim (1) cu câtă acuratețe reflectă valorile atribuite de noi treptelor scalei ordinale distanțele reale dintre ele și (2) cât de tare sunt influențate corelațiile între variabile de posibilele distorsiuni din scală 1. Astfel, dacă toate variabilele care intră în analiză sunt măsurate pe aceeași scală de măsură (de exemplu, toate opiniile sunt
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
care sunt comparate. Similaritatea obiectelor este ușor de estimat atunci când le comparăm în funcție de un singur criteriu (de o singură variabilă). În cazul caracteristicilor măsurate pe scale nominale, obiectele sunt similare dacă aparțin aceleiași categorii. În cazul caracteristicilor măsurate pe scale ordinale, obiectele sunt cu atât mai diferite (disimilare) cu cât se găsesc în categorii mai îndepărtate pe scală. În cazul caracteristicilor metrice (măsurate pe scale de intervale și de rapoarte), similaritatea sau disimilaritatea obiectelor sunt estimate în funcție de magnitudinea diferenței dintre valorile
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]