26,035 matches
-
cu aplicabilitate pentru cazurile în care variabila dependentă este de tip dihotomic (de exemplu, votul pentru un anumit partid, decizia de a cumpăra un automobil) și se poate presupune lipsa unor efecte de interacțiune între predictorii modelului. Predictorii pot fi măsurați la nivel de raport, interval, ordinal sau pot fi de tip dihotomic ca și variabila dependentă. Popularitatea regresiei logistice se datorează faptului că este o metodă robustă, care nu necesită ca variabila dependentă să fie cantitativă și să aibă o
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
chiar dacă coeficientul de corelație corespunzător nu este semnificativ (și invers). Acest lucru este posibil deoarece coeficientul logistic reflectă și relația non-liniară care nu este detectată de coeficientul liniar. În plus, într-un model de regresie multiplă impactul unui predictor este măsurat ținând sub control influența celorlalte variabile. Trebuie menționat că statistica Wald (= b2/SEb2, unde SEb2 este eroarea standard a coeficientului b) dă rezultate eronate atunci când valoarea foarte mare a lui b este asociată cu o eroare standard foarte mare și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
datele observate. Spre deosebire de modelul de regresie liniară unde valoarea R2 ne indică procentul din variația totală a dependentei explicat de predictori, în cazul regresiei logistice folosirea lui R2 este controversată. Există însă încercări de a propune măsuri similare care să măsoare cu cât se îmbunătățește predicția valorilor dependentei atunci când predictorii sunt incluși în model. O astfel de măsura calculată de SPSS este R2 a lui Cox and Snell, care este însă dificil de interpretat din cauză că valoarea maximă este mai mică decât
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este legată de frecvența celulară și nu o funcție logit a unei variabile Y. De asemenea, seamănă cu analiza de varianță pentru că efectele variabilelor independente asupra celei dependente sunt aceleași ca și în cazul analizei de varianță: 1. Efecte principale: măsoară efectul unei variabile independente, indiferent de acțiunea celorlalte din model 2. Efecte de interacțiune: măsoară efectul combinat al variabilelor independente. 8.3.1. Șansa Șansa reprezintă un raport de probabilități, respectiv probabilitatea ca X să ia valoarea 1 împarțit la
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
asemenea, seamănă cu analiza de varianță pentru că efectele variabilelor independente asupra celei dependente sunt aceleași ca și în cazul analizei de varianță: 1. Efecte principale: măsoară efectul unei variabile independente, indiferent de acțiunea celorlalte din model 2. Efecte de interacțiune: măsoară efectul combinat al variabilelor independente. 8.3.1. Șansa Șansa reprezintă un raport de probabilități, respectiv probabilitatea ca X să ia valoarea 1 împarțit la probabilitatea ca X să ia valoarea 0. Dacă într-o populație de 90 de persoane
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fi fumător este însă P(X=1)/P(X=0) = 0,33/0,67 = 0,5. Aceasta se numește și șansă marginală sau necondiționată (deoarece se referă la o singură variabilă). 8.3.2. Raportul de șanse Raportul de șanse măsoară asocierea dintre două variabile calitative. Exemplu: Încrederea în oameni și genul persoanei. sex * incredere oameni Crosstabulation incredere oameni Total nu au incredere au incredere sex masculin Count 570 333 903 % within sex 63,1% 36,9% 100,0% feminin Count 692 325
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
multe relații de independență) care reușește să prezică datele satisfăcător (reziduurile sunt mici). Pentru a determina modelul potrivit se poate porni de la analiza parametrilor modelului saturat, eliminând efectele apropiate de 0. Alternativ, se pot introduce efectele de un anumit ordin măsurându-se contribuția acestora. Măsuri ale modelului Testul G2 sau Hi pătrat (Likelihood ratio chi square). , unde fo sunt frecvențele observate și fa cele așteptate. Spre deosebire de R2 folosit în cazul regresiei liniare, care tinde spre 1 atunci când modelul reușește să prezică
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mare decât media pentru una dintre variabile, dar o valoare mai mică pentru cealaltă, va contribui cu o valoare negativă la covariație; dacă un caz are valori mari sau valori mici pentru ambele variabile va crește covariația 27. Astfel, covariația măsoară extensia pentru care valorile unei variabile tind să covarieze cu valorile altei variabile. Covariația dintre variabilele standard este denumită specific: coeficient de corelație sau coeficientul de corelație al lui Pearson (vezi capitol 7, Analiza bivariată). = cov(X, Y) = E(XY
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
analiză sunt prezentate în tabelul 8.13. Scala de măsurare a acestor variabile nu este una metrică, însă îndeplinește condițiile care permit să fie folosite într-o analiză factorială: valorile atribuite treptelor reflectă distanțele reale dintre ele, iar variabilele sunt măsurate toate pe aceeași scală. În programul SPSS se va selecta din meniul ANALYZE opțiunea DIMENSION REDUCTION/FACTOR. În fereastra de dialog vor fi definite cele zece variabile care trebuie incluse în analiză și se vor bifa o serie de opțiuni
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
144). Conceptele cu care operăm în științele sociale sunt atât realități manifeste, observabile în mod nemijlocit, cât și stări latente, care nu pot fi direct observabile (măsurabile), dar care pot fi cercetate prin indicatori direct observabili. Aceste variabile latente sunt măsurate printr-un set de indicatori care pot avea o singură dimensiune sau mai multe dimensiuni. Prin urmare, construirea unor variabile index care să sintetizeze informația din toți indicatorii este o operație indispensabilă în etapa de analiză a datelor. Aceste variabile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
oamenilor despre "mass-media". Pornind de la definiția de mai sus, variabila unidimensională va fi "încrederea în mass-media", iar spațiul de atribute multidimensional va fi reprezentat de dimensiunile conceptului: încrederea în Televiziune, încrederea în Radio, încrederea în Presa scrisă. Aceste variabile sunt măsurate pe o scala de la 1 la 5, unde 1 reprezintă încrederea cea mai mică, iar 5 încrederea cea mai mare. Variabila unidimensională creată va avea o serie de valori în funcție de combinațiile de valori atribuite celor trei variabile (televiziune, radio, presă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pe "factorii la nivel micro" și în acest caz acest concept va reprezenta conceptul de referință, în timp ce același concept în prima cercetare va reprezenta o dimensiune a unui concept mai amplu. În situațiile cele mai simple, conceptul de referință este măsurat direct prin indicatori empirici, cum ar fi nivelul de educație, veniturile etc. Indicii (variabilele index) apar sub diferite denumiri: constructe ipotetice (Vlăsceanu, 1982) indicatori generali/indici empirici (Mărginean, 2000). Indicii sau constructele ipotetice sunt concepte cu valoare teoretică (interpretativă) elaborate
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de indice la un raport. Pentru sociologi, indicatorii sunt elementele direct măsurabile ale unui concept, iar indicii reprezintă variabile compozite create pe baza unei formule care exprimă sintetic informația din mai mulți indicatori. În funcție de numărul caracteristicilor a căror evoluție o măsoară există indici elementari și indici sintetici. Indicii elementari (individuali) măsoară evoluția unei singure caracteristici. O caracteristică oarecare este măsurată la două momente diferite: perioada de bază sau de referință, inițială, notată cu 0, și perioada curentă sau finală, a doua
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
direct măsurabile ale unui concept, iar indicii reprezintă variabile compozite create pe baza unei formule care exprimă sintetic informația din mai mulți indicatori. În funcție de numărul caracteristicilor a căror evoluție o măsoară există indici elementari și indici sintetici. Indicii elementari (individuali) măsoară evoluția unei singure caracteristici. O caracteristică oarecare este măsurată la două momente diferite: perioada de bază sau de referință, inițială, notată cu 0, și perioada curentă sau finală, a doua perioadă, notată cu 1. Acești indici nu depind de unitățile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
compozite create pe baza unei formule care exprimă sintetic informația din mai mulți indicatori. În funcție de numărul caracteristicilor a căror evoluție o măsoară există indici elementari și indici sintetici. Indicii elementari (individuali) măsoară evoluția unei singure caracteristici. O caracteristică oarecare este măsurată la două momente diferite: perioada de bază sau de referință, inițială, notată cu 0, și perioada curentă sau finală, a doua perioadă, notată cu 1. Acești indici nu depind de unitățile de măsură utilizate, permițând compararea evoluției unor mărimi diferite
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
educație gradul de alfabetizare a populației; rata brută de cuprindere în învățământul superior Standardul de viață produsul intern brut pe locuitor calculat la paritatea puterii de cumpărare în dolari SUA În componența fiecărui indice vor intra indicatori la nivel macro, măsurați pe date valabile la nivelul întregii societăți. Se observă că cei doi indici au trei dimensiuni comune, dar indicatorii luați în calcul pentru măsurarea acelor componente sunt diferiți. Prin urmare, în construirea indicilor pe baza unor date la nivel macro
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pe termen lung (12 luni și peste) 9.3. Construirea indicilor Indicii empirici, de regulă, pot fi simple sume ale valorilor observate pentru un indicator anume sau valori medii, mediana etc. Alteori sunt calculați prin combinații matematice dintre indicatori care măsoară diferite dimensiuni, fără a fi numite explicit. Exemplu: venitul mediu ca raport dintre venitul pe gospodărie și numărul de membri dintr-o gospodărie. O altă cale de construire a indicilor empirici constă în definirea conceptului ce urmează a fi măsurat
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
măsoară diferite dimensiuni, fără a fi numite explicit. Exemplu: venitul mediu ca raport dintre venitul pe gospodărie și numărul de membri dintr-o gospodărie. O altă cale de construire a indicilor empirici constă în definirea conceptului ce urmează a fi măsurat, indicarea dimensiunilor conceptului, selectarea unui număr de indicatori pentru fiecare dimensiune și în final construirea efectivă a indicilor. Primele trei etape se realizează în faza de elaborarea a proiectului de cercetare, înainte de realizarea și aplicarea instrumentului de cercetare. Dacă dorim
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și numărul de diplome obținute pentru calificarea profesională. Astfel cercetătorul trebuie să decidă care dintre indicatori îi va folosi pentru măsurarea unei dimensiuni, astfel încât să nu aleagă doi sau mai mulți indicatori care să fie, de fapt, interșanjabili și să măsoare aproximativ același lucru. De cele mai multe ori dimensiunile unui concept au la rândul lor un grad de complexitate ridicat, sunt abstracte și nu pot fi direct măsurabile. În acest caz, dimensiunile vor fi descompuse și ele în alte componente (subdimensiuni), iar
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dimensiunile unui concept au la rândul lor un grad de complexitate ridicat, sunt abstracte și nu pot fi direct măsurabile. În acest caz, dimensiunile vor fi descompuse și ele în alte componente (subdimensiuni), iar apoi se vor alege indicatorii care măsoară acea dimensiune/subdimensiune. O dimensiune poate fi măsurată fie printr-un indicator, fie prin mai mulți indicatori, atunci când are un grad ridicat de complexitate. Este indicat ca fiecare dimensiune a conceptului să fie măsurată printr-un număr aproximativ egal de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
grad de complexitate ridicat, sunt abstracte și nu pot fi direct măsurabile. În acest caz, dimensiunile vor fi descompuse și ele în alte componente (subdimensiuni), iar apoi se vor alege indicatorii care măsoară acea dimensiune/subdimensiune. O dimensiune poate fi măsurată fie printr-un indicator, fie prin mai mulți indicatori, atunci când are un grad ridicat de complexitate. Este indicat ca fiecare dimensiune a conceptului să fie măsurată printr-un număr aproximativ egal de indicatori, altfel s-ar putea ca o dimensiune
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
apoi se vor alege indicatorii care măsoară acea dimensiune/subdimensiune. O dimensiune poate fi măsurată fie printr-un indicator, fie prin mai mulți indicatori, atunci când are un grad ridicat de complexitate. Este indicat ca fiecare dimensiune a conceptului să fie măsurată printr-un număr aproximativ egal de indicatori, altfel s-ar putea ca o dimensiune să fie mai bine măsurată doar pentru că în componența ei au fost incluși mai mulți indicatori. Selectarea indicatorilor care să asigure măsurarea dimensiunii cât mai adecvată
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
avem ca dimensiuni: factorii medicali, factorii economici, factorii politici. Indicatorii pentru factorii medicali pot fi: numărul de medici la 10.000 locuitori, numărul de paturi la 10.000 locuitori, calitatea serviciilor oferite. Indicatorul calitatea serviciilor oferite este extrem de dificil de măsurat în mod direct, eventual îl putem aproxima printr-un indicator subiectiv ce măsoară percepția oamenilor despre calitatea serviciilor oferite, dar care nu reprezintă același lucru cu ceea ce propuseserăm inițial. După ce au fost selectați indicatorii se va trece la etapa de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pot fi: numărul de medici la 10.000 locuitori, numărul de paturi la 10.000 locuitori, calitatea serviciilor oferite. Indicatorul calitatea serviciilor oferite este extrem de dificil de măsurat în mod direct, eventual îl putem aproxima printr-un indicator subiectiv ce măsoară percepția oamenilor despre calitatea serviciilor oferite, dar care nu reprezintă același lucru cu ceea ce propuseserăm inițial. După ce au fost selectați indicatorii se va trece la etapa de construire a instrumentului cercetării, colectare a datelor și analiză a datelor. În această
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în parte o valoare egală cu numărul de răspunsuri care au valoarea specificată. Sintaxa comenzii este următoarea: COUNT nume var=lista var (lista valori). Exemplu: Folosind baza de date Barometru de Opinie Publică, iunie 1998, am construit un indice de tip COUNT, care măsoară participarea la activități de protest. Variabilele folosite sunt prezentate în tabelul nr. 9.3. Tabelul nr. 9.3: Indicatori ai indicelui de numărare participare protest După 1990, dvs. personal ați ... da nu NR POL1. Participat la o manifestație de stradă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]