KorAP: Find »[drukola/base=varianță & drukola/pos=noun]« with Poliqarp

<1 ...24 25 26 ...34 >

849 matches

Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443

dezvoltării regionale ACP consideră un set de variabile care caracterizează dezvoltarea economico - socială în plan regional, pe baza cărora descoperă cel mai mic număr de variabile, ca fiind combinații liniare ale variabilelor inițiale, ce exprimă cea mai mare parte a varianței dezvoltării regionale. Noile variabile, intitulate componente sau axe principale, sintetizează informația conținută în setul inițial de variabile, identificând factorii reprezentativi ai dezvoltării regionale. Astfel, se realizează exprimarea sintetică a dezvoltării economico - sociale durabile în plan regional prin două variabile latent

ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia (2009) [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
au înregistrat valori ale MSA mai mici decât 0.5, și anume: rata șomajului, rata infracționalității, rata mortalității infantile și durata medie a vieții. Soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 5 componente principale care explică 77.267% din varianța totală 4.1.3. Identificarea profilului dezvoltării intraregionale folosind Analiza componentelor principale După eliminarea din analiză a celor patru variabile care nu se potriveau cu structura celorlalte, au rezultat următoarele: o îmbunătățire a măsurii de adecvare a eșantionării Kaiser-Meyer-Olkin, aceasta

ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia (2009) [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
1, ceea ce înseamnă că noul set de date este mult mai potrivit pentru o analiză factorială (Tabelul nr. 4.3); soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 3 componente principale (în loc de 5), care explică 74.205% din varianța totală (Tabelul nr. 4.4); primele două axe factoriale explică peste 64% din varianța totală, spre deosebire de primul caz, când acestea explicau mai puțin de 50%. Investițiile brute, câștigul salarial, excedentul bugetelor locale, produsul intern brut, rata cuprinderii în

ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia (2009) [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
analiză factorială (Tabelul nr. 4.3); soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 3 componente principale (în loc de 5), care explică 74.205% din varianța totală (Tabelul nr. 4.4); primele două axe factoriale explică peste 64% din varianța totală, spre deosebire de primul caz, când acestea explicau mai puțin de 50%. Investițiile brute, câștigul salarial, excedentul bugetelor locale, produsul intern brut, rata cuprinderii în școală și populația ce revine la un medic contribuie cel mai mult la formarea

ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia (2009) [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
mare măsură regiunile României din punctul de vedere al dezvoltării. În acest scop, s-a realizat analiza dispersională ANOVA cu ajutorul programului informatic SPSS. În urma aplicării testului Levene s-au observat variabile pentru care nu se respecta condiția de omogenitate a varianțelor. Drept urmare, în analizele următoare, s-au utilizat în locul testului F, testele robuste pentru verificarea egalității mediilor Welch și Brown- Forsythe. Outputul rezultat în SPSS este prezentat în a Din analiză a fost exclusă regiunea București, întrucât aceasta înregistrează valori

ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia (2009) [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
lui căreia îi corespunde un nivel de semnificație Sig. = 0 mai mic decât 0.05, de unde reiese că se respinge ipoteza de independență, putându-se, așadar, continua analiza prin metoda componentelor principale. Notă: Date prelucrate cu ajutorul programului SPSS Deoarece varianța explicată de primele două axe factoriale este 61.438% din varianța totală, disparitățile privind dezvoltarea între țările membre UE pot fi analizate pe baza poziționării variabilelor și cazurilor în planul factorial determinat de primele două componente. prezintă coeficienții de corelație

ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia (2009) [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
mic decât 0.05, de unde reiese că se respinge ipoteza de independență, putându-se, așadar, continua analiza prin metoda componentelor principale. Notă: Date prelucrate cu ajutorul programului SPSS Deoarece varianța explicată de primele două axe factoriale este 61.438% din varianța totală, disparitățile privind dezvoltarea între țările membre UE pot fi analizate pe baza poziționării variabilelor și cazurilor în planul factorial determinat de primele două componente. prezintă coeficienții de corelație ai variabilelor cu axele factoriale. Întrucât atât tabelul coeficienților, cât și

ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia (2009) [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
Principale (ACP). ACP consideră un set de variabile care caracterizează dezvoltarea economico - socială în plan regional pe baza cărora descoperă cel mai mic număr de variabile, ca fiind combinații liniare ale variabilelor inițiale, ce exprimă cea mai mare parte a varianței dezvoltării regionale. Noile variabile, intitulate componente sau axe principale, sintetizează informația conținută în setul inițial de variabile, identificând factorii reprezentativi ai dezvoltării regionale. Un alt atu al metodei constă în faptul că reprezentarea grafică a fenomenului multidimensional de dezvoltare regională

ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia (2009) [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743

variabila supusă analizei. Acest test t este specific designurilor intergrupuri (between groups). Condiții. Pe lîngă condițiile generale, există două condiții specifice: 1. Independența grupurilor: fiecare subiect face parte doar dintr-un singur grup, iar aceste grupuri sînt independente. 2. Omogenitatea varianțelor: grupurile trebuie să facă parte din populații cu varianțe egale. Pentru testarea acestei condiții, SPSS folosește testul Levene. Dacă rezultatul la testul Levene este semnificativ (p = 0.05), atunci varianțele sînt neegale. Totuși, testul t este relativ robust la încălcarea

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
intergrupuri (between groups). Condiții. Pe lîngă condițiile generale, există două condiții specifice: 1. Independența grupurilor: fiecare subiect face parte doar dintr-un singur grup, iar aceste grupuri sînt independente. 2. Omogenitatea varianțelor: grupurile trebuie să facă parte din populații cu varianțe egale. Pentru testarea acestei condiții, SPSS folosește testul Levene. Dacă rezultatul la testul Levene este semnificativ (p = 0.05), atunci varianțele sînt neegale. Totuși, testul t este relativ robust la încălcarea acestei condiții, astfel c. poate fi aplicat și în

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
un singur grup, iar aceste grupuri sînt independente. 2. Omogenitatea varianțelor: grupurile trebuie să facă parte din populații cu varianțe egale. Pentru testarea acestei condiții, SPSS folosește testul Levene. Dacă rezultatul la testul Levene este semnificativ (p = 0.05), atunci varianțele sînt neegale. Totuși, testul t este relativ robust la încălcarea acestei condiții, astfel c. poate fi aplicat și în cazul unor varianțe neegale; în această situație, va fi citită o valoare ajustată a testului t. Aplicație Verificăm dacă există diferențe

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
testarea acestei condiții, SPSS folosește testul Levene. Dacă rezultatul la testul Levene este semnificativ (p = 0.05), atunci varianțele sînt neegale. Totuși, testul t este relativ robust la încălcarea acestei condiții, astfel c. poate fi aplicat și în cazul unor varianțe neegale; în această situație, va fi citită o valoare ajustată a testului t. Aplicație Verificăm dacă există diferențe semnificative între elevii provenind din familii cu un stil parental democratic și cei provenind din familii cu un stil autoritar în ceea ce privește motivația

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
în ANOVA cu măsurători repetate un subiect participă în toate condițiile experimentale (este testat de mai multe ori). Atunci cînd designul conține o singură VI, metoda presupune compararea a cel puțin trei condiții experimentale (trei variabile pereche în SPSS). Analiza varianțelor. În ANOVA simplă și factorială varianța datorată diferențelor interindividuale (sau intragrupuri) făcea parte din varianța eroare (neexplicată). În ANOVA cu măsurători repetate această varianță dată de diferențele interindividuale este analizată și controlată (datorită faptului că fiecare subiect participă în fiecare

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
subiect participă în toate condițiile experimentale (este testat de mai multe ori). Atunci cînd designul conține o singură VI, metoda presupune compararea a cel puțin trei condiții experimentale (trei variabile pereche în SPSS). Analiza varianțelor. În ANOVA simplă și factorială varianța datorată diferențelor interindividuale (sau intragrupuri) făcea parte din varianța eroare (neexplicată). În ANOVA cu măsurători repetate această varianță dată de diferențele interindividuale este analizată și controlată (datorită faptului că fiecare subiect participă în fiecare condiție experimentală) și astfel nu mai

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
mai multe ori). Atunci cînd designul conține o singură VI, metoda presupune compararea a cel puțin trei condiții experimentale (trei variabile pereche în SPSS). Analiza varianțelor. În ANOVA simplă și factorială varianța datorată diferențelor interindividuale (sau intragrupuri) făcea parte din varianța eroare (neexplicată). În ANOVA cu măsurători repetate această varianță dată de diferențele interindividuale este analizată și controlată (datorită faptului că fiecare subiect participă în fiecare condiție experimentală) și astfel nu mai face parte din varianța eroare. Prin urmare, varianța eroare

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
VI, metoda presupune compararea a cel puțin trei condiții experimentale (trei variabile pereche în SPSS). Analiza varianțelor. În ANOVA simplă și factorială varianța datorată diferențelor interindividuale (sau intragrupuri) făcea parte din varianța eroare (neexplicată). În ANOVA cu măsurători repetate această varianță dată de diferențele interindividuale este analizată și controlată (datorită faptului că fiecare subiect participă în fiecare condiție experimentală) și astfel nu mai face parte din varianța eroare. Prin urmare, varianța eroare este mai mică în designul cu măsurători repetate, comparativ

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
sau intragrupuri) făcea parte din varianța eroare (neexplicată). În ANOVA cu măsurători repetate această varianță dată de diferențele interindividuale este analizată și controlată (datorită faptului că fiecare subiect participă în fiecare condiție experimentală) și astfel nu mai face parte din varianța eroare. Prin urmare, varianța eroare este mai mică în designul cu măsurători repetate, comparativ cu designul intergrupuri și deci tehnica ANOVA cu măsurători repetate (design intragrupuri) este mai puternică decît tehnica ANOVA simplă sau factorială (design intergrupuri), crescînd șansele de

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
din varianța eroare (neexplicată). În ANOVA cu măsurători repetate această varianță dată de diferențele interindividuale este analizată și controlată (datorită faptului că fiecare subiect participă în fiecare condiție experimentală) și astfel nu mai face parte din varianța eroare. Prin urmare, varianța eroare este mai mică în designul cu măsurători repetate, comparativ cu designul intergrupuri și deci tehnica ANOVA cu măsurători repetate (design intragrupuri) este mai puternică decît tehnica ANOVA simplă sau factorială (design intergrupuri), crescînd șansele de a detecta diferențe între

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
diferențe între condiții atunci cînd acestea există. Condițiile de aplicare ale acestei tehnici sînt: 1. VD este cantitativă și normal distribuită (în fiecare condiție a VI); 2. sfericitatea (condiția de sfericitate), testată prin testul W al lui Mauchly, presupune omogenitatea varianțelor atît în cadrul condițiilor experimentale, cît și al fiecăror diferențe dintre două condiții (de exemplu, pentru trei condiții experi mentale a1, a2 și a3, dacă am crea trei noi variabile reprezentînd diferențele dintre fiecare două condiții, respectiv b1 = a1 - a2, b2

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
al fiecăror diferențe dintre două condiții (de exemplu, pentru trei condiții experi mentale a1, a2 și a3, dacă am crea trei noi variabile reprezentînd diferențele dintre fiecare două condiții, respectiv b1 = a1 - a2, b2 = a1 - a3 și b3 = a2-a3, atunci varianțele variabilelor b1, b2 și b3 ar trebui să fie, de asemenea, egale). Sfericitatea poate fi văzută și ca o omogenitate a covarianțelor, respectiv a coeficienților de corelație dintre fiecare două condiții experimentale; nerespectarea acesteia crește șansele de a comite eroarea

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
sînt nesemnificative statistic (p > .05), condiția de sfericitate este îndeplinită. În cazul încălcării condiției de sfericitate, avem două alternative: fie ajustăm gradele de libertate în citirea valorilor lui F din ANOVA (folosind corecțiile Greenhouse-Geisser sau Huynh-Feldt), fie folosim analiza de varianță multivariată (MANOVA). și în cazul acestei tehnici vom apela la teste de contrast sau teste post hoc, deoarece testul F general verifică doar dacă există diferențe între diferitele condiții experimentale. Testele de contrast disponibile sînt doar cele standardizate, iar în ceea ce privește

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
în termenii unităților de măsură ale variabilelor în cauză. Vom putea prezice - prin intermediul unei ecuații de regresie - scorul unei persoane la VD cunoscînd scorul obținut de aceasta la VI. Aplicarea regresiei liniare simple în scop explicativ urmărește aflarea procentului din varianța VD explicat de varianța VI, fiindu-ne utilă în acest caz valoarea lui R2. Ecuația de regresie este dată de formula Y = a + b · X, unde Y reprezintă VD, X reprezintă VI, a reprezintă interceptul (sau punctul de intersecție dintre

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
măsură ale variabilelor în cauză. Vom putea prezice - prin intermediul unei ecuații de regresie - scorul unei persoane la VD cunoscînd scorul obținut de aceasta la VI. Aplicarea regresiei liniare simple în scop explicativ urmărește aflarea procentului din varianța VD explicat de varianța VI, fiindu-ne utilă în acest caz valoarea lui R2. Ecuația de regresie este dată de formula Y = a + b · X, unde Y reprezintă VD, X reprezintă VI, a reprezintă interceptul (sau punctul de intersecție dintre dreapta de regresie cu

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
4. evitarea multicoliniarității: a) să nu existe corelații ridicate între oricare două VI sau b) o VI să nu fie o combinație liniară de alte VI; 5. evitarea cazurilor extreme și a cazurilor influente; 6. homoscedasticitatea: reziduurile vor avea aceeași varianță pentru fiecare nivel al predictorilor; cînd varianța este foarte inegală vorbim despre heteroscedasticitate. Metodele de analiză în regresia liniară multiplă sînt: 1. Metoda simultană (enter), folosită atunci cînd există un număr mic de VI, iar cercetătorul nu are motive a

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
corelații ridicate între oricare două VI sau b) o VI să nu fie o combinație liniară de alte VI; 5. evitarea cazurilor extreme și a cazurilor influente; 6. homoscedasticitatea: reziduurile vor avea aceeași varianță pentru fiecare nivel al predictorilor; cînd varianța este foarte inegală vorbim despre heteroscedasticitate. Metodele de analiză în regresia liniară multiplă sînt: 1. Metoda simultană (enter), folosită atunci cînd există un număr mic de VI, iar cercetătorul nu are motive a priori (pe baza literaturii de specialitate studiate

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]