987 matches
-
non-răspunsurile și răspunsurile „nu știu”. Emfaza asupra cuvintelor „doar” și „toate” există în chestionar. Tabelul 7 CRN: „În opinia dumneavoastră, în România...” (N=2100) Majoritatea covârșitoare a românilor consideră că există corupție la toate nivelurile, că aceasta este generalizată. Analiza factorială ne-a indicat toate dimensiunile la care oamenii percep corupția: la nivelul instituțiilor centrale ale statului - al conducătorilor, legislatorilor, al celor care împart dreptatea -, al celor care mențin ordinea, la nivelul administratorilor locali - primari, consilieri și funcționari ai primăriei - și
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
se datorează în parte și utilizării metodelor de grupare în discipline diverse: biologie, psihologie, sociologie, economie, inginerie, marketing. Toate au însă în comun activitatea de clasificare a unei mulțimi de obiecte în funcție de relațiile naturale dintre ele. La fel ca analiza factorială, analiza cluster este o metodă de reducere a datelor, întrucât urmărește organizarea unui mulțimi mari de obiecte într-un număr redus de grupuri, cât mai omogene în interior și cât mai eterogene între ele, în raport cu un set de caracteristici. Toate
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
set de caracteristici. Toate obiectele dintr-un grup (cluster) rezultat în urma unui algoritm de analiză cluster vor fi similare după criteriile (caracteristicile) stabilite de cercetător. Fiecare grup va putea fi descris prin oricare dintre obiectele componente. Astfel, ca și analiza factorială, analiza cluster are încă o utilitate, aceea de sumarizare a datelor în câteva categorii (clase) de obiecte, adunate împreună pe baza asemănării (similarității) dintre ele. Spre deosebire de analiza factorială, care investighează relațiile dintre variabile, analiza cluster se concentrează asupra relațiilor dintre
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
putea fi descris prin oricare dintre obiectele componente. Astfel, ca și analiza factorială, analiza cluster are încă o utilitate, aceea de sumarizare a datelor în câteva categorii (clase) de obiecte, adunate împreună pe baza asemănării (similarității) dintre ele. Spre deosebire de analiza factorială, care investighează relațiile dintre variabile, analiza cluster se concentrează asupra relațiilor dintre obiecte. Dacă analiza factorială grupează variabile în factori latenți, aceștia explicând corelațiile dintre ele, analiza cluster grupează obiecte în clase de omogenitate. Analiza cluster poate avea mai multe
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
încă o utilitate, aceea de sumarizare a datelor în câteva categorii (clase) de obiecte, adunate împreună pe baza asemănării (similarității) dintre ele. Spre deosebire de analiza factorială, care investighează relațiile dintre variabile, analiza cluster se concentrează asupra relațiilor dintre obiecte. Dacă analiza factorială grupează variabile în factori latenți, aceștia explicând corelațiile dintre ele, analiza cluster grupează obiecte în clase de omogenitate. Analiza cluster poate avea mai multe foloase. Primul dintre acestea este acela de a furniza clasificări sau tipologii. Pentru a înțelege comportamentul
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analiza are un caracter exploratoriu sau este realizată în scop confirmatoriu, clasificarea obținută va fi determinată de forma datelor, de alegerea criteriilor de grupare și de definiția măsurii de similaritate între obiecte. Pentru a ilustra întreaga cale a unei analize factoriale, voi folosi un exemplu. Una dintre problemele importante cu care se confruntă Europa de Vest și Uniunea Europeană este imigrația. Imigranții din diferite țări ale lumii aduc cu ei probleme ce afectează economia țărilor occidentale (șomajul, munca la negru, competiția cu forța de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
final să obținem grupuri omogene demografic, dar relativ eterogene din punct de vedere economic. Responsabilă de acest lucru va fi supraponderarea în analiză a variabilelor demografice, în defavoarea celor de natură economică. Această problemă poate fi soluționată prin realizarea unei analize factoriale în prealabil, pentru a obține câte un singur factor pentru fiecare dimensiune relevantă. Sau, pur și simplu, prin selecția atentă și rațională a variabilelor, astfel încât să producă o discriminare cât mai mare (să existe variație cât mai mare între obiecte
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
componență înseamnă și diferență în ceea ce privește toate aspectele pomenite mai sus. Aldenderfer și Blashfield identifică șapte familii de metode de grupare dezvoltate de cercetătorii din diferite discipline: (1) ierarhice aglomerative, (2) ierarhice divizive, (3) de partiționare iterativă, (4) de densitate, (5) factoriale, (6) non-exclusive (clumping), (7) bazate pe teoria grafurilor 1. Dintre acestea, cele ierarhice aglomerative, de partiționare iterativă și factoriale sunt cel mai frecvent folosite în științele sociale. În cele ce urmează voi vorbi despre acestea, voi analiza soluțiile lor și
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
grupare dezvoltate de cercetătorii din diferite discipline: (1) ierarhice aglomerative, (2) ierarhice divizive, (3) de partiționare iterativă, (4) de densitate, (5) factoriale, (6) non-exclusive (clumping), (7) bazate pe teoria grafurilor 1. Dintre acestea, cele ierarhice aglomerative, de partiționare iterativă și factoriale sunt cel mai frecvent folosite în științele sociale. În cele ce urmează voi vorbi despre acestea, voi analiza soluțiile lor și voi încerca să arăt în ce fel diferă ele de la o metodă la alta2. Metode de grupare ierarhice aglomerativetc
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sugerat mai sus, putem face o analiză cluster exploratorie de tip ierarhic aglomerativ și putem folosi cele k grupuri obținute la pasul N-k drept partiție inițială a obiectelor, respectiv centroizii lor drept centri inițiali de cluster. Metode factorialetc "Metode factoriale" Cunoscute și sub numele de analiză factorială inversă, Q-type factoring sau factor analysis variants, acest tip de metode sunt foarte populare în rândul psihologilor. Sunt folosite matrice de similarități între cazuri (spre deosebire de analiza factorială clasică, unde sunt folosite matrice de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cluster exploratorie de tip ierarhic aglomerativ și putem folosi cele k grupuri obținute la pasul N-k drept partiție inițială a obiectelor, respectiv centroizii lor drept centri inițiali de cluster. Metode factorialetc "Metode factoriale" Cunoscute și sub numele de analiză factorială inversă, Q-type factoring sau factor analysis variants, acest tip de metode sunt foarte populare în rândul psihologilor. Sunt folosite matrice de similarități între cazuri (spre deosebire de analiza factorială clasică, unde sunt folosite matrice de corelații între variabile) pentru obținerea unui număr
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
inițiali de cluster. Metode factorialetc "Metode factoriale" Cunoscute și sub numele de analiză factorială inversă, Q-type factoring sau factor analysis variants, acest tip de metode sunt foarte populare în rândul psihologilor. Sunt folosite matrice de similarități între cazuri (spre deosebire de analiza factorială clasică, unde sunt folosite matrice de corelații între variabile) pentru obținerea unui număr de factori, urmând regulile analizei factoriale clasice, iar obiectele (cazurile) sunt alocate în grupuri conform scorurilor lor factoriale. Acest tip de analiză, ca atare, nu este prezent
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analysis variants, acest tip de metode sunt foarte populare în rândul psihologilor. Sunt folosite matrice de similarități între cazuri (spre deosebire de analiza factorială clasică, unde sunt folosite matrice de corelații între variabile) pentru obținerea unui număr de factori, urmând regulile analizei factoriale clasice, iar obiectele (cazurile) sunt alocate în grupuri conform scorurilor lor factoriale. Acest tip de analiză, ca atare, nu este prezent în majoritatea pachetelor de programe statistice, însă este posibil să fie realizate dacă se construiește o bază de date
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Sunt folosite matrice de similarități între cazuri (spre deosebire de analiza factorială clasică, unde sunt folosite matrice de corelații între variabile) pentru obținerea unui număr de factori, urmând regulile analizei factoriale clasice, iar obiectele (cazurile) sunt alocate în grupuri conform scorurilor lor factoriale. Acest tip de analiză, ca atare, nu este prezent în majoritatea pachetelor de programe statistice, însă este posibil să fie realizate dacă se construiește o bază de date în care pe linii sunt reprezentate variabilele, iar pe coloane cazurile (obiectele
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
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 fi folosite în inferență sunt pozițiile relative ale obiectelor, în funcție de care este
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cu puține dimensiuni. Mai mult, analiza de corespondență produce o reprezentare vizuală (geometrică) a acestei relații, o hartă perceptuală în care categorii similare ocupă poziții apropiate, iar categorii diferite sunt așezate în poziții depărtate. Dintre celelalte tehnici de interdependență, analiza factorială este cea mai apropiată ca logică de analiza de corespondență. Ca și analiza factorială, analiza de corespondență descrie relațiile dintre variabile (în cazul său, măsurate pe scală nominală), sumarizând și reducând dimensionalitatea datelor. Analiza de corespondență merge dincolo de aplicațiile analizei
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
acestei relații, o hartă perceptuală în care categorii similare ocupă poziții apropiate, iar categorii diferite sunt așezate în poziții depărtate. Dintre celelalte tehnici de interdependență, analiza factorială este cea mai apropiată ca logică de analiza de corespondență. Ca și analiza factorială, analiza de corespondență descrie relațiile dintre variabile (în cazul său, măsurate pe scală nominală), sumarizând și reducând dimensionalitatea datelor. Analiza de corespondență merge dincolo de aplicațiile analizei factoriale, întrucât este capabilă să reprezinte în același spațiu atât elementele aflate pe linii
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
este cea mai apropiată ca logică de analiza de corespondență. Ca și analiza factorială, analiza de corespondență descrie relațiile dintre variabile (în cazul său, măsurate pe scală nominală), sumarizând și reducând dimensionalitatea datelor. Analiza de corespondență merge dincolo de aplicațiile analizei factoriale, întrucât este capabilă să reprezinte în același spațiu atât elementele aflate pe linii, cât și pe cele aflate pe coloane (de exemplu, obiectele și atributele lor). Spre deosebire de toate celelalte tehnici de interdependență, analiza de corespondență poate reprezenta într-un spațiu
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
reprezenta într-un spațiu metric date non-metrice (variabile nominale) și relații non-liniare. Metoda este folosită aproape exclusiv pentru explorarea și descrierea datelor. Este adesea descrisă ca o metodă care nu are la bază un model (cum are, de exemplu, analiza factorială). De asemenea, în afară de cerința ca datele (frecvențele din tabelul de contingență) să fie numere pozitive, nu există nici un fel de condiții impuse variabilelor sau naturii datelor. Totuși, atunci când alegem să facem oanaliză de corespondență, înseamnă că ne concentrăm asupra asocierii
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
într-un spațiu cu n-1 dimensiuni. Problema de rezolvat este aceea de retrasare a axelor astfel încât să se afle cât mai aproape de puncte (i.e. distanțele ponderate de la puncte la axă să fie minime). Acest lucru se face similar analizei factoriale, prin metoda extragerii componentelor principale. Inerție, coordonate, interdependențătc "Inerție, coordonate, interdependență" În analiza de corespondență, conceptul de varianță este definit în funcție de distanțele hi pătrat și poartă numele de inerție. Inerția totală este o măsură a împrăștierii profilurilor categoriilor în jurul centroidului
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
numărul total de observații din tabelul de contingență. Categoriile cu masă mică influențează inerția numai dacă se găsesc departe de centroid. Categoriile cu masă mare influențează inerția totală, chiar și atunci când sunt situate aproape de centroid. Analiza de corespondență, similar analizei factoriale care descompune varianța unui set de variabile intercorelate, descompune inerția totală a categoriilor. Numărul maxim de dimensiuni pentru soluția analizei de corespondență este egal cu: număr de dimensiuni = min(m,n)-1. Prima dimensiune explică cea mai mare parte din
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analizei de corespondență este egal cu: număr de dimensiuni = min(m,n)-1. Prima dimensiune explică cea mai mare parte din inerție, iar următoarele dimensiuni explică succesiv cea mai mare parte din inerția rămasă neexplicată. Ca și în cazul analizei factoriale, avem min(m,n)-1 valori proprii (eigenvalues). Ele exprimă importanța relativă a dimensiunilor, i.e. proporția din inerție explicată de fiecare. Dacă decidem că primele p-1 dimensiuni ale unei soluții cu p dimensiuni explică suficient din inerție, putem să
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
datelor (principiul simplității). Cu alte cuvinte, trebuie să găsim un echilibru între dimensionalitate și interpretabilitatea soluției. Astfel, trebuie să găsim numărul cel mai mic de dimensiuni care explică pe cât posibil mai mult din inerția punctelor. Asemănător determinării factorilor în analiza factorială, ne vom concentra asupra valorilor proprii ale dimensiunilor. Dacă mărirea numărului de dimensiuni cu una produce doar o creștere minoră în inerția explicată (adică dacă valoarea proprie a unei dimensiuni suplimentare este minoră), ne vom opri la acea dimensionalitate. Interpretabilitatea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
corespondență prin aceea că analizează asocierea dintre variabile și atribuie valori numerice datelor calitative. Spre deosebire de analiza de corespodență, care prelucrează un tabel de contingență, analiza de omogenitate nu se limitează la două variabile, ci examinează mai multe variabile nominale. Analiza factorială și analiza componentelor principale. Metode multivariate prin care un set de variabile intercorelate este redus la un număr mic de variabile (factori latenți), neobservabile empiric, care explică structura de relații dintre ele. Analiza factorială descompune varianța comună tuturor variabilelor. Analiza
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
examinează mai multe variabile nominale. Analiza factorială și analiza componentelor principale. Metode multivariate prin care un set de variabile intercorelate este redus la un număr mic de variabile (factori latenți), neobservabile empiric, care explică structura de relații dintre ele. Analiza factorială descompune varianța comună tuturor variabilelor. Analiza componentelor principale explică întreaga varianță a setului de variabile. Conform logicii metodei, în analiza factorială variabilele observabile sunt indicatori care reflectă factori latenți, iar în analiza componentelor principale variabilele observabile sunt indicatori care formează
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]