844 matches
-
bazează pe descompunerea varianței totale, în varianța datorată dispersiei în interiorul claselor (straturilor) și cea dintre straturile constituite. Împărțirea populației pe grupe = p1x1 + p2x2 +p3x3 p ponderi; Pentru grupul j, de exemplu vom obține: variația grupului j media generală a varianțelor Varianța totală varianța totală media varianțelor intergrupale (în interiorul grupelor) varianța mediilor grupale; cum sunt de diferite grupele între ele. Varianța reprezintă spațiul de nedeterminare al variabilei. Dacă reducem varianța vom obține un plus de cunoaștere; reducem nedeterminarea crește predictibilitatea. Creșterea eficienței
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
descompunerea varianței totale, în varianța datorată dispersiei în interiorul claselor (straturilor) și cea dintre straturile constituite. Împărțirea populației pe grupe = p1x1 + p2x2 +p3x3 p ponderi; Pentru grupul j, de exemplu vom obține: variația grupului j media generală a varianțelor Varianța totală varianța totală media varianțelor intergrupale (în interiorul grupelor) varianța mediilor grupale; cum sunt de diferite grupele între ele. Varianța reprezintă spațiul de nedeterminare al variabilei. Dacă reducem varianța vom obține un plus de cunoaștere; reducem nedeterminarea crește predictibilitatea. Creșterea eficienței este cu
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în varianța datorată dispersiei în interiorul claselor (straturilor) și cea dintre straturile constituite. Împărțirea populației pe grupe = p1x1 + p2x2 +p3x3 p ponderi; Pentru grupul j, de exemplu vom obține: variația grupului j media generală a varianțelor Varianța totală varianța totală media varianțelor intergrupale (în interiorul grupelor) varianța mediilor grupale; cum sunt de diferite grupele între ele. Varianța reprezintă spațiul de nedeterminare al variabilei. Dacă reducem varianța vom obține un plus de cunoaștere; reducem nedeterminarea crește predictibilitatea. Creșterea eficienței este cu atât mai mare
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în interiorul claselor (straturilor) și cea dintre straturile constituite. Împărțirea populației pe grupe = p1x1 + p2x2 +p3x3 p ponderi; Pentru grupul j, de exemplu vom obține: variația grupului j media generală a varianțelor Varianța totală varianța totală media varianțelor intergrupale (în interiorul grupelor) varianța mediilor grupale; cum sunt de diferite grupele între ele. Varianța reprezintă spațiul de nedeterminare al 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
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pe grupe = p1x1 + p2x2 +p3x3 p ponderi; Pentru grupul j, de exemplu vom obține: variația grupului j media generală a varianțelor Varianța totală varianța totală media varianțelor intergrupale (în interiorul grupelor) varianța mediilor grupale; cum sunt de diferite grupele între ele. Varianța reprezintă spațiul de nedeterminare al 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
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
j, de exemplu vom obține: variația grupului j media generală a varianțelor Varianța totală varianța totală media varianțelor intergrupale (în interiorul grupelor) varianța mediilor grupale; cum sunt de diferite grupele între ele. Varianța reprezintă spațiul de nedeterminare al 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
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
facilitățile Functions se ocupă cu valorile lipsă. Lista cu funcții ne permite să selectăm un număr de transformări și expresii statistice. Putem să obținem valoarea absolută a scorurilor cu ABS, SQRT, ARCSIN. Funcțiile statistice ne permit să obținem abaterea standard, varianța, minimul și maximul unui set de scoruri pentru fiecare respondent. Să presupunem că vrem să obținem media scorurilor la v1, v2 și v3 pentru fiecare respondent: vom pune nume noii variabile în căsuța Target variable și apoi în lista Functions
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
informațiile conținute în date. Dacă, într-un fel, noi reducem datele la câteva mărimi statistice, atunci o anumită cantitate de informație se va pierde. Acest lucru se întâmplă în cazul dispersiei. Descriind datele cu o mărime a statisticii simple ca varianța sau abaterea standard, atunci informațiile obținute sunt de un real folos numai când comparăm un set de date cu altul. În scopul de a reține mai multe informații despre configurația unui singur set de date, putem utiliza o colecție de
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este influențată de un singur scor care este mult mai mare sau este mult mai mic decât celelalte, dar folosește doar două trăsături ale setului pentru a exprima variabilitatea în cadrul setului, și în acest fel sunt ignorate foarte multe numere. * Varianța Denumită și dispersie, se definește ca fiind pătratul mediu al abaterilor valorilor observate de la media lor și are următoarea formulă: sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Varianța este un index matematic al gradului în care
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în acest fel sunt ignorate foarte multe numere. * Varianța Denumită și dispersie, se definește ca fiind pătratul mediu al abaterilor valorilor observate de la media lor și are următoarea formulă: sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Varianța este un index matematic al gradului în care scorurile deviază de la medie (sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pătratul mediu al abaterilor valorilor observate de la media lor și are următoarea formulă: sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Varianța este un index matematic al gradului în care scorurile deviază de la medie (sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult. Deci, varianța este direct proporțională cu gradul de dispersie. Pentru a calcula varianța unei distribuții, media
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valorilor observate de la media lor și are următoarea formulă: sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Varianța este un index matematic al gradului în care scorurile deviază de la medie (sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult. Deci, varianța este direct proporțională cu gradul de dispersie. Pentru a calcula varianța unei distribuții, media este scăzută din fiecare
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
un index matematic al gradului în care scorurile deviază de la medie (sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult. Deci, varianța este direct proporțională cu gradul de dispersie. Pentru a calcula varianța unei distribuții, media este scăzută din fiecare scor. Diferența se ridică la pătrat, apoi se împarte suma pătratelor la n = frecvența cu care apare o valoare = valorile seriei de
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult. Deci, varianța este direct proporțională cu gradul de dispersie. Pentru a calcula varianța unei distribuții, media este scăzută din fiecare scor. Diferența se ridică la pătrat, apoi se împarte suma pătratelor la n = frecvența cu care apare o valoare = valorile seriei de date = media valorilor n = numărul persoanelor/ valorilor Tabelul nr. 6.5
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
distribuții, media este scăzută din fiecare scor. Diferența se ridică la pătrat, apoi se împarte suma pătratelor la n = frecvența cu care apare o valoare = valorile seriei de date = media valorilor n = numărul persoanelor/ valorilor Tabelul nr. 6.5 Calcularea varianței Prețul cu care au fost achiziționate diverse produse de studenți xi Media prețurilor Diferența dintre fiecare preț și media prețurilor xiDiferența dintre fiecare preț și media prețurilor ridicată la pătrat (xi-)² 6 14,65 8,65 74,8 8 14
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
are o valoare mai mare cu atât seria este mai eterogenă. Se notează cu sigma și este radical din dispersie sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Figura nr. 6.8: Curbe de frecvențe Noțiunile de varianță si deviație standard sunt mai ușor de înțeles dacă sunt vizualizate. Figura nr. 6.8. conține două seturi de curbe de frecvență. Care dintre curbele din figură au deviație standard și varianță mai mare? Dintre curba A și B, distribuția
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nr. 6.8: Curbe de frecvențe Noțiunile de varianță si deviație standard sunt mai ușor de înțeles dacă sunt vizualizate. Figura nr. 6.8. conține două seturi de curbe de frecvență. Care dintre curbele din figură au deviație standard și varianță mai mare? Dintre curba A și B, distribuția valorilor din curba A este mai eterogenă, are o deviație standard mai mare de la medie. Dintre curba C și D, distribuția valorilor din curba C este mai eterogenă și are o deviație
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Missing 0 Range 65,00 Percentiles 25 34,5000 50 39,5000 75 69,7500 feminin N Valid 10 Missing 0 Range 56,00 Percentiles 25 35,5000 50 45,5000 75 59,5000 Pentru a calcula deviația standard și varianța în SPSS, intrăm în ANALYZE/ DESCRIPTIVE STATISTICS/ FREQUENCIES/STATISTICS, iar aici vom marca Std. Deviation și Variance. Fereastra de dialog va arăta în modul următor: Figura nr. 6.11: Opțiunea pentru deviația standard și varianță Statistics vizite masculin N Valid
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a calcula deviația standard și varianța în SPSS, intrăm în ANALYZE/ DESCRIPTIVE STATISTICS/ FREQUENCIES/STATISTICS, iar aici vom marca Std. Deviation și Variance. Fereastra de dialog va arăta în modul următor: Figura nr. 6.11: Opțiunea pentru deviația standard și varianță Statistics vizite masculin N Valid 10 Missing 0 Std. Deviation 21,87972 Variance 478,722 feminin N Valid 10 Missing 0 Std. Deviation 19,80713 Variance 392,322 Interpretare. Deviația standard este mai mare în rândul studenților decât în rândul
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
datelor măsurate pe scală de interval sau raport În analiza descriptivă a acestor variabile se folosesc indicatorii tendinței centrale (media, mediana și modul), mărimile multiple (cuartilele, decilele, centilele), indicatorii care măsoară gradul de împrăștiere a scorurilor față de medie (abaterea standard, varianța, coeficientul de variație). Datorită faptului că aceste variabile pot lua orice valoare într-un anumit interval, nu se vor folosi tabele de frecvențe ci doar grafice de tip "histogramă" sau "scatter". Indicatori ai tendinței centrale Cât(e) ha de pământ
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
grupa nr. 2 are cel mai mic scor. Dacă nu este nici o diferență între cele două grupe, media scorurilor lor ar trebui să fie la fel. Aceasta nu implică faptul că ar fi identice doar pentru că răspunsurile arată întotdeauna aceeași varianță (variabilitate). Variația neexplicată este datorată șansei. De exemplu, variația scorurilor pentru studenții din grupa 2 este datorată întâmplării. Media respondenților 2, 5, 8, 11 din grupa 1 este 46, iar media pentru respondenții 14, 15, 20, 21 din aceeași grupă
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valoarea testului t este calculată atât în ipoteza egalității dispersiilor, cât și în ipoteza că aceste dispersii nu sunt egale. Valoarea testului F fiind 2,092, cu un nivel de semnificație (sig.) de 0,149>0,05, acceptăm ipoteza că varianțele celor două sub-eșantioane sunt egale și citim valoarea testului t egală cu 1,128 (pe prima linie). Probabilitatea calculată fiind p=0,260, acceptăm ipoteza de nul a egalității celor două medii și concluzionăm că atât bărbații, cât și femeile
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
total eșantion. Vom obține astfel toate comparațiile dintre media pe fiecare categorie de vârstă și media pe țară și vom vedea care dintre diferențe sunt statistic semnificative, precum și dacă ele sunt pozitive sau negative. 7.7.3. ANOVA (Analiza de varianță) Atunci când dorim să comparăm mediile a mai mult de două eșantioane independente nu se recomandă folosirea testului t pentru toate combinațiile de 2 medii posibile, deoarece, pe lângă faptul că ar fi o metodă laborioasă, există și riscul de a multiplica
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
rangurilor pentru cele g grupuri, iar T suma rangurilor pentru întregul eșantion. Vom considera, de asemenea, , , ..., mediile rangurilor pentru cele g grupuri, iar M media rangurilor pentru întregul eșantion. Logica construcției statisticii H este asemănătoare cu cea a analizei de varianță, testul numindu-se de altfel și analiza de variație a rangurilor. Așa cum în analiza de variație se calculează varianța intergrupală (SS), aici vom calcula o măsură similară bazată însă pe media rangurilor. , unde este volumul grupului g, este media grupului
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cele g grupuri, iar M media rangurilor pentru întregul eșantion. Logica construcției statisticii H este asemănătoare cu cea a analizei de varianță, testul numindu-se de altfel și analiza de variație a rangurilor. Așa cum în analiza de variație se calculează varianța intergrupală (SS), aici vom calcula o măsură similară bazată însă pe media rangurilor. , unde este volumul grupului g, este media grupului g, iar M media rangurilor pentru întregul eșantion. Alternativ, formula se poate scrie și astfel: , unde este suma rangurilor
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]