1,062 matches
-
diferențele individuale în calcule. Acest tip de analiză, care ia în considerare diferențele individuale în algoritmul de obținere a reprezentării poziționării relative a obiectelor, se numește scalare multidimensională repetată sau Replicated Multidimensional Scaling (RMDS) în engleză. Diferența principală față de scalarea multidimensională simplă, cunoscută în engleză drept Classic Multidimensional Scaling (CMDS), este faptul că permite analiza mai multor matrice de similaritate simultan. Presupunerea de bază este următoarea: configurația de puncte se aplică tuturor matricelor de date cu aceeași validitate - exceptând eroarea datorată
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analiză, care ia în considerare diferențele individuale în algoritmul de obținere a reprezentării poziționării relative a obiectelor, se numește scalare multidimensională repetată sau Replicated Multidimensional Scaling (RMDS) în engleză. Diferența principală față de scalarea multidimensională simplă, cunoscută în engleză drept Classic Multidimensional Scaling (CMDS), este faptul că permite analiza mai multor matrice de similaritate simultan. Presupunerea de bază este următoarea: configurația de puncte se aplică tuturor matricelor de date cu aceeași validitate - exceptând eroarea datorată diferențelor individuale, toate matricele de date trebuie
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
tuturor matricelor de date cu aceeași validitate - exceptând eroarea datorată diferențelor individuale, toate matricele de date trebuie să fie aceleași. Ele sunt, fiecare, un duplicat, o copie a celorlalte, între ele neexistând diferență sistematică. Distanțele se vor calcula similar scalării multidimensionale simple, singura diferență apărând în faptul că datele sunt constituite din mai multe matrice de proximități. Matricea de distanțe D este aceeași și se urmărește aproximarea tuturor matricelor de proximități cu matricea de distanțe D. În acest caz, ecuația fundamentală
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de distanțe D. În acest caz, ecuația fundamentală a scalării dimensionale poate fi exprimată sintetic astfel: Δk=fk(Δk)=D+E k=1, ..., m, unde m este numărul de matrice de proximități. O altă dezvoltare a acestei metode este scalarea multidimensională ponderată sau Weighted Multidimensional Scaling (WMDS) în engleză. Această variantă folosește, de asemenea, mai multe matrice de disimilaritate, Δk, k=1, ..., m, dar se acceptă că ele pot fidiferite una față de cealaltă, în moduri sistematice monotone sau non-monotone. În termeni
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
acest caz, ecuația fundamentală a scalării dimensionale poate fi exprimată sintetic astfel: Δk=fk(Δk)=D+E k=1, ..., m, unde m este numărul de matrice de proximități. O altă dezvoltare a acestei metode este scalarea multidimensională ponderată sau Weighted Multidimensional Scaling (WMDS) în engleză. Această variantă folosește, de asemenea, mai multe matrice de disimilaritate, Δk, k=1, ..., m, dar se acceptă că ele pot fidiferite una față de cealaltă, în moduri sistematice monotone sau non-monotone. În termeni de conținut, acest lucru
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
eșantion 1. Indiferent de felul în care a fost formulată întrebarea în chestionarul sau interviul prin care s-au obținut evaluările de la subiecți, există deci o modalitate de a introduce toată informația într-o bază de date. Analiza de scalare multidimensională pornește de la această bază de date, care, așa cum am arătat mai sus, poate fi alcătuită (1) dintr-o singură matrice de similarități, preferințe sau proximități sau (2) din mai multe matrice de similarități, câte una pentru fiecare subiect. În funcție de asumpțiile
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
arătat mai sus, poate fi alcătuită (1) dintr-o singură matrice de similarități, preferințe sau proximități sau (2) din mai multe matrice de similarități, câte una pentru fiecare subiect. În funcție de asumpțiile de la care pornim, vom specifica un model de scalare multidimensională simplu, RMDS sau WMDS. Un lucru esențial în scalarea multidimensională îl constituie alegerea obiectelor evaluate 2. Așa cum am arătat la începutul acestui capitol, obiectele evaluate pot fi de orice fel: obiecte materiale(produse comercializate pe o piață, posturi de radio
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
matrice de similarități, preferințe sau proximități sau (2) din mai multe matrice de similarități, câte una pentru fiecare subiect. În funcție de asumpțiile de la care pornim, vom specifica un model de scalare multidimensională simplu, RMDS sau WMDS. Un lucru esențial în scalarea multidimensională îl constituie alegerea obiectelor evaluate 2. Așa cum am arătat la începutul acestui capitol, obiectele evaluate pot fi de orice fel: obiecte materiale(produse comercializate pe o piață, posturi de radio, țările lumii, partide), persoane (elevii care alcătuiesc o clasă, candidații
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
partide), persoane (elevii care alcătuiesc o clasă, candidații la președinția țării, scriitorii prezenți într-un spațiu publicistic), acțiuni (anumite servicii, diferite luări de poziție politice, emisiuni de televiziune), percepții senzoriale (gust, miros, aspect), obiecte intelectuale (sloganuri, idei, ideologii) etc. Scalarea multidimensională face posibilă reprezentarea acestor obiecte într-un spațiu perceptual (subiectiv), constituit pe baza judecăților despre obiecte pe care le fac subiecții. Cel mai important lucru în alegerea mulțimii de obiecte este comparabilitatea obiectelor. Realizarea hărților perceptuale presupune faptul că există
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
O altă problemă în alegerea obiectelor o constituie numărul acestora. Pe de o parte, pentru a ușura evaluarea, obiectele nu trebuie să fie prea multe. Pe de altă parte, trebuie să fie suficient de multe pentru a obține o soluție multidimensională. O regulă practică este aceea că obiectele trebuie să fie de cel puțin patru ori mai multe decât numărul de dimensiuni ale soluției. Pentru a obține o hartă perceptuală cu o dimensiune, trebuie să introducem în analiză cel puțin 5
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
și este avantajos din mai multe puncte de vedere. Soluțiile metrice dau o hartă perceptuală mai ușor de interpretat,care poate fi transformată pentru a-i crește interpretabilitatea, prin rotire sau întindere/compresie 1. Distincția conceptuală între metodele de scalare multidimensională non-metrice și metrice este dată de scala de măsură a similarităților (proximităților). Metodele non-metrice sunt mai flexibile, în sensul că nu presupun nici o relație specifică între distanța calculată și măsura de similaritate. Dezavantajul lor este că pot produce soluții suboptimale
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
și natura erorilor. Dacă acestea sunt importante și au o formă sistematică, este nevoie să introducem o nouă dimensiune. Eventual, analiza reziduurilor ne poate indica semnificația noii dimensiuni. Interpretarea și evaluarea rezultatelortc "Interpretarea și evaluarea rezultatelor" Interpretarea rezultatelor în scalarea multidimensională constă în interpretarea configurației de puncte obținute. Cel mai important lucru aici constă în descrierea dimensiunilor subiective și asocierea lor cu atributele obiective ale obiectelor. Cum spuneam și înainte, experiența și intuiția cercetătorului, pe fondul cunoașterii problematicii din studii anterioare
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
unei astfel de analize depinde de variabilele în funcție de care s-au calculat proximitățile. De exemplu, în situația în care acestea sunt itemii unui diferențiator semantic, se va face câte o regresie liniară pentru fiecare variabilă, folosind dimensiunile obținute în urma scalării multidimensionale ca variabile independente. În funcție de coeficienții standardizați de regresie, vom putea identifica acele variabile care sunt determinate în cea mai mare măsură de fiecare dintre dimensiuni. Astfel, dacă variabila X are un coeficient de regresie standardizat mare pentru dimensiunea 1, putem
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
mare măsură de fiecare dintre dimensiuni. Astfel, dacă variabila X are un coeficient de regresie standardizat mare pentru dimensiunea 1, putem interpreta dimensiunea 1 ca fiind legată de caracteristica X. Un mod alternativ de interpretare a configurației produse prin scalare multidimensională este studiul vecinătăților. Această interpretare nu se preocupă de interpretarea dimensiunilor, ci, similar analizei cluster, încearcă să identifice grupuri de obiecte (de puncte) așezate în poziții apropiate. O astfel de interpretare se centrează îndeosebi asupra distanțelor mici (asupra similarităților) și
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
atunci când este respectată regula practică privind raportul dintre numărul obiectelor evaluate și dimensionalitatea soluției și atunci când cercetătorul are suficiente date privind caracteristicile obiective ale obiectelor, identificarea dimensiunilor nu este o problemă. Validarea analizeitc "Validarea analizei" Problema validării rezultatelor în scalarea multidimensională este importantă, ca în cazul tuturor metodelor de analiză multivariată. Strategia este aceeași: fie divizăm eșantionul în subeșantioane și repetăm analiza pentru cele două subeșantioane, fie realizăm analiza pe două eșantioane diferite și comparăm rezultatele obținute. Dat fiind specificul său
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analiză multivariată. Strategia este aceeași: fie divizăm eșantionul în subeșantioane și repetăm analiza pentru cele două subeșantioane, fie realizăm analiza pe două eșantioane diferite și comparăm rezultatele obținute. Dat fiind specificul său însă, problema caracterului de generalitate a rezultatelor scalării multidimensionale este mai complexă decât în cazul analizei cluster sau al analizei factoriale. De ce? Pentru că generalitatea rezultatelor trebuie să fie asigurată atât la nivelul obiectelor, cât și la nivelul populației. Pe de altă parte, singurele rezultate ale scalării multidimensionale care pot
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
rezultatelor scalării multidimensionale este mai complexă decât în cazul analizei cluster sau al analizei factoriale. De ce? Pentru că generalitatea rezultatelor trebuie să fie asigurată atât la nivelul obiectelor, cât și la nivelul populației. Pe de altă parte, singurele rezultate ale scalării multidimensionale care pot fi folosite în inferență sunt pozițiile relative ale obiectelor, în funcție de care este constituită harta perceptuală. Dacă similaritatea dispunerii lor este comparabilă, nu există însă bază de comparație pentru semnificația dimensiunilor. Astfel încât, dacă găsim variație în pozițiile relative ale
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
le coreleze. În cazul în care nivelul de corelație nu este satisfăcător, cercetătorul va trebui să decidă în ce măsură disparitățile se datorează diferențelor de percepție a obiectelor, diferențelor între dimensiuni sau amândurora. O altă soluție este aceea de a dubla scalarea multidimensională cu o tehnică compozițională (îndeosebi analiza de corespondență, pe care va fi tratată în capitolul următor). Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1tc "Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1" Pachetul de programe statistice SPSS 10.1 conține două proceduri
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
disparitățile se datorează diferențelor de percepție a obiectelor, diferențelor între dimensiuni sau amândurora. O altă soluție este aceea de a dubla scalarea multidimensională cu o tehnică compozițională (îndeosebi analiza de corespondență, pe care va fi tratată în capitolul următor). Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1tc "Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1" Pachetul de programe statistice SPSS 10.1 conține două proceduri de scalare multidimensională, Multidimensional Scaling (Alscal) și Multidimensional Scaling Proxscal. Prima reprezintă versiunea scalării multidimensionale din pachetul SPSS
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
obiectelor, diferențelor între dimensiuni sau amândurora. O altă soluție este aceea de a dubla scalarea multidimensională cu o tehnică compozițională (îndeosebi analiza de corespondență, pe care va fi tratată în capitolul următor). Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1tc "Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1" Pachetul de programe statistice SPSS 10.1 conține două proceduri de scalare multidimensională, Multidimensional Scaling (Alscal) și Multidimensional Scaling Proxscal. Prima reprezintă versiunea scalării multidimensionale din pachetul SPSS Base, prezentă în versiuni anterioare ale SPSS
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
tehnică compozițională (îndeosebi analiza de corespondență, pe care va fi tratată în capitolul următor). Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1tc "Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1" Pachetul de programe statistice SPSS 10.1 conține două proceduri de scalare multidimensională, Multidimensional Scaling (Alscal) și Multidimensional Scaling Proxscal. Prima reprezintă versiunea scalării multidimensionale din pachetul SPSS Base, prezentă în versiuni anterioare ale SPSS și care a rămas încorporată și în versiunea 10.1. Cea de-a doua, conținută în pachetul SPSS
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
compozițională (îndeosebi analiza de corespondență, pe care va fi tratată în capitolul următor). Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1tc "Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1" Pachetul de programe statistice SPSS 10.1 conține două proceduri de scalare multidimensională, Multidimensional Scaling (Alscal) și Multidimensional Scaling Proxscal. Prima reprezintă versiunea scalării multidimensionale din pachetul SPSS Base, prezentă în versiuni anterioare ale SPSS și care a rămas încorporată și în versiunea 10.1. Cea de-a doua, conținută în pachetul SPSS Categories
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
corespondență, pe care va fi tratată în capitolul următor). Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1tc "Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1" Pachetul de programe statistice SPSS 10.1 conține două proceduri de scalare multidimensională, Multidimensional Scaling (Alscal) și Multidimensional Scaling Proxscal. Prima reprezintă versiunea scalării multidimensionale din pachetul SPSS Base, prezentă în versiuni anterioare ale SPSS și care a rămas încorporată și în versiunea 10.1. Cea de-a doua, conținută în pachetul SPSS Categories, este o variantă mai
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
capitolul următor). Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1tc "Procedura Multidimensional Scaling în SPSS 10.1" Pachetul de programe statistice SPSS 10.1 conține două proceduri de scalare multidimensională, Multidimensional Scaling (Alscal) și Multidimensional Scaling Proxscal. Prima reprezintă versiunea scalării multidimensionale din pachetul SPSS Base, prezentă în versiuni anterioare ale SPSS și care a rămas încorporată și în versiunea 10.1. Cea de-a doua, conținută în pachetul SPSS Categories, este o variantă mai performantă a aceleiași proceduri. Proxscal oferă un
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
performantă a aceleiași proceduri. Proxscal oferă un algoritm accelerat pentru anumite modele și permite punerea unor condiții asupra spațiului reprezentării 1. În cele ce urmează voi descrie procedura Alscal din pachetul SPSS Base2. Procedura se accesează din meniul Analyze, Scale, Multidimensional Scaling (Alscal) și deschide o fereastră în care va fi specificat modelul dorit. În fereastra Variables vom selecta variabilele care reprezintă proximitățile dintre obiecte sau în funcție de care se vor calcula acestea. Dacă dorim să obținem câte o reprezentare diferită pentru
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]