2,529 matches
-
uzual pentru a estima cât de bun este modelul. Un alt indicator al modelului este tabelul de clasificare care conține pe linii valorile observate ale variabilei dependente, iar pe coloane valorile prezise. Din tabel putem afla câte cazuri au fost prezise corect și câte incorect pentru fiecare valoare a dependentei. Pentru a prezice valorile dependentei și a calcula coeficienții de regresie logistică se folosesc Maximum Likelihood Estimates (spre deosebire de metoda celor mai mici pătrate care este folosită în regresia liniară). Această metodă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
al modelului este tabelul de clasificare care conține pe linii valorile observate ale variabilei dependente, iar pe coloane valorile prezise. Din tabel putem afla câte cazuri au fost prezise corect și câte incorect pentru fiecare valoare a dependentei. Pentru a prezice valorile dependentei și a calcula coeficienții de regresie logistică se folosesc Maximum Likelihood Estimates (spre deosebire de metoda celor mai mici pătrate care este folosită în regresia liniară). Această metodă permite calcularea probabilității de apariție a lui y pentru fiecare combinație a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
5 se clasifică cu valoarea 0. SPSS oferă opțiunea de a modifica acest prag (cut value). Comparând apoi cu datele observate, se poate calcula numărul de erori. Tabelul nr. 8.1: Tabel de clasificare pentru pedeapsa capitală Pragul = 0.50 Prezise Procent corect Observate Pentru (1) Contra (0) Pentru (1) 326 7 97,9% Contra (0) 75 13 14,77% Total: 80,52% Sursa: G. David Garson, Statnotes: An Online Textbook Procentul valorilor prezise corect este de 80,52%, însă acest
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
14,77% Total: 80,52% Sursa: G. David Garson, Statnotes: An Online Textbook Procentul valorilor prezise corect este de 80,52%, însă acest procent nu indică o îmbunătățire a predicției dependentei pe baza modelului. În absența predictorilor am fi putut prezice pentru toate cazurile valoarea cea mai frecventă a dependentei, adică 1. În acest caz am fi prezis corect (326+7)/(326+7+75+13) din cazuri, adică un procent de 79,10%. Înseamnă deci că modelul ne-a îmbunătățit predicția
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este de 80,52%, însă acest procent nu indică o îmbunătățire a predicției dependentei pe baza modelului. În absența predictorilor am fi putut prezice pentru toate cazurile valoarea cea mai frecventă a dependentei, adică 1. În acest caz am fi prezis corect (326+7)/(326+7+75+13) din cazuri, adică un procent de 79,10%. Înseamnă deci că modelul ne-a îmbunătățit predicția doar cu 1,4% din cazuri. Metoda folosită aici este de fapt similară cu regresia liniară când
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
un raport: (nr. erorilor fără model nr. erorilor cu model)/nr. erorilor fără model. Un alt mod de a analiza cazurile prezise corect este histograma probabilităților prezise (sau classplot în opțiunile SPSS). Pe axa X este reprezentată probabilitatea de a prezice valoarea dependentei ca fiind egală cu 1. Pe axa Y se află frecvențele, adică numărul de cazuri clasificate sau prezise. Graficul conține deci coloane cu valori observate ordonate funcție de probabilitatea prezisă. Știind că dacă probabilitatea prezisă este <0,5 valoarea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Știind că dacă probabilitatea prezisă este <0,5 valoarea prezisă este 0 și dacă este >0,5 valoarea prezisă este 1, putem practic vizualiza numărul și distribuția erorilor făcute. Un alt mod de a vedea gradul de potrivire a datelor prezise cu cele observate este valoarea testului HI PĂTRAT PENTRU MODEL, calculată în fișierul de rezultate SPSS. În acest caz ipoteza de nul este aceea că toți coeficienții regresiei logistice estimați la nivelul populației din care a fost extras eșantionul sunt
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
05 astfel încât să respingem ipoteza de nul, care spune că modelul nu îmbunătățește predicția valorilor dependentei. O metodă alternativă, preferabilă celei anterioare, este testul de concordanță propus de HOSMER și LEMESHOW (Goodness of Fit Test). Acesta testează ipoteză că datele prezise de model se potrivesc cu cele observate. Dacă nivelul de semnificație este >0,05 acceptăm ipoteza de nul, concluzionând că datele estimate de model se potrivesc cu cele observate. 8.2.3. Exemplu de fișier de rezultate SPSS comentat (Barometrul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Step 43,519 3 ,000 Block 43,519 3 ,000 Model 43,519 3 ,000 O măsura alternativă este testul lui Hosmer and Lemeshow, pentru care în cazul de față p>0,05, deci acceptăm ipoteza de nul că datele prezise de model se potrivesc cu cele observate. Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 6,763 6 ,343 În continuare este prezentat tabelul de clasificare pentru pragul de 0,5. Observăm că au fost prezise corect toate cele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nul că datele prezise de model se potrivesc cu cele observate. Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 6,763 6 ,343 În continuare este prezentat tabelul de clasificare pentru pragul de 0,5. Observăm că au fost prezise corect toate cele 433 de valori 0 ale dependentei, însă nici una din valorile 1. Cu alte cuvinte modelul nu a condus la nici o îmbunătățire a predicției comparativ cu predicția pe baza valorii cele mai frecvente care este 0. Fără a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a condus la nici o îmbunătățire a predicției comparativ cu predicția pe baza valorii cele mai frecvente care este 0. Fără a cunoaște nici o informație despre mediul de rezidență sau opinia despre direcția în care se îndreaptă țara, am fi putut prezice că o persoana nu va vota cu CDR și am fi avut dreptate în 81,1% din cazuri (433/534*100). Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test vot CDR = ,00 vot CDR = 1,00 Total Observed Expected Observed Expected Observed Step
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
combinație posibilă a valorilor variabilelor din model. Reziduurile standardizate mai mari în modul decât 1,96 indică discordanțe semnificative. Un model potrivit este modelul cel mai simplu (cât mai puține interacțiuni, cât mai 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 valorile dependentei, în cazul analizei logliniare urmărim să obținem statistici G2 și Hi care să aibă o valoare cât mai apropiată de 0 și un nivel de semnificație (p) cât mai aproape de 1 (aceasta însemnând că frecvențele observate sunt egale
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
apropiată de 0 și un nivel de semnificație (p) cât mai aproape de 1 (aceasta însemnând că frecvențele observate sunt egale cu cele așteptate). Dacă nivelul de semnificație p<0,05, respingem ipoteza de nul ca datele observate corespund cu cele prezise pe baza modelului. În SPSS, opțiunea Loglinear /Model Selection ne permite găsirea modelului celui mai potrivit. Se începe prin calcularea parametrilor pentru modelul saturat și apoi se elimină progresiv câte un efect de interacțiune până la pragul în care modelul nu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
baza modelului. În SPSS, opțiunea Loglinear /Model Selection ne permite găsirea modelului celui mai potrivit. Se începe prin calcularea parametrilor pentru modelul saturat și apoi se elimină progresiv câte un efect de interacțiune până la pragul în care modelul nu mai prezice acceptabil datele observate. Exemplu: Model cu 3 variabile dihotomice rezidență (urban/rural), vârstă, încredere. Mai jos sunt testate ipotezele că toate efectele de ordin k și mai mare sunt 0, iar în continuare ipotezele că efectele de ordin k sunt
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
oameni și mediul de rezidență. Se elimină interacțiune dintre aceste două variabile deoarece influența lor nu este semnificativă (p=0,597). Am putea continua să eliminăm efectele de interacțiune de ordinul 2 ,dar în acest caz modelul nu ar mai prezice datele corespunzător. Deci modelul final va conține 2 interacțiuni de ordinul 2, ceea ce înseamnă că atât vârsta cât și rezidența au un efect independent asupra încrederii interpersonale (efectul cel mai mare îl are vârsta). Valoarea Hi pătrat pentru acest model
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
atât vârsta cât și rezidența au un efect independent asupra încrederii interpersonale (efectul cel mai mare îl are vârsta). Valoarea Hi pătrat pentru acest model este 3,92, p=0,27, acceptăm deci ipoteza de nul că datele observate sunt prezise de cele așteptate. 8.4. Analiza factorială 8.4.1. Noțiuni introductive Analiza factorială se referă la o varietate de tehnici statistice a căror obiective comune este să reprezinte un set de variabile în termenii unui număr mic de variabile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
programatetc " d) Avantajele și limitele instruirii programate" În această privință, părerile și atitudinile rămân Încă destul de contradictorii. Cei mai entuziaști au sperat ca instruirea programată să aducă o adevărată revoluție În Învățământ; scepticii au manifestat reticență, iar unii i-au prezis chiar un eșec total. Realitatea anilor ’70 ai secolului trecut, a demonstrat că instruirea programată nu poate, totuși, să producă schimbări atât de radicale În Învățământprecum s-a așteptat. Progresele pedagogice Înregistrate pe această cale nu sunt atât de extraordinare
Metode de învățămînt by Ioan Cerghit () [Corola-publishinghouse/Science/2051_a_3376]
-
prin generalizarea observațiilor furnizate de practicile contabile; abordarea deductivă - elaborarea unei teorii contabile după definirea prealabilă a obiectivelor din care sunt deduse postulate, principii, reguli; abordarea predictivă - permite testarea regulilor Și metodelor contabile, folosind drept criteriu capacitatea lor de a prezice evenimentele, de a fundamenta decizia. Este previzionată reacția piețelor de capital; abordarea comportamentală - mizează pe analiza reacțiilor utilizatorului de informație contabilă în momentul publicării acesteia Și vizează relevanța informației în luarea deciziilor; teoria economică a informației - informația contabilă este considerată
Evaluarea în contabilitate: teorie și metodă by Ionel Jianu () [Corola-publishinghouse/Science/226_a_179]
-
mai general, cum este localitatea sau regiunea. Modelele de acest gen arată că veniturile unei gospodării sunt determinate de nivelul de dezvoltare a regiunii și de poziția socială a familiei, măsurată prin nivelul de instrucție al subiectului, care tinde să prezică stocul de educație al familiei. Problema cu acest gen de analize este că, în condițiile economiei moderne, actorul principal nu este în nici un caz familia, ci individul. Familiile sunt foarte variate ca structuri, iar distribuirea veniturilor în interiorul lor urmează și
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
numărul de frați și ordinea nașterii - investițiile sunt cu atât mai mici cu cât numărul de frați este mai mare, dar cei născuți mai târziu beneficiază de un sprijin mai consistent -, nivelul de instrucție al părinților și abilitățile copilului, care prezic performanțele și beneficiile viitoare. • Un alt set de teorii atribuie cauzele succesului sau eșecului școlar variabilelor culturale: aspirații, motivații și atitudini. Deciziile privind școlaritatea depind de caracteristicile culturale, care sunt socializate și sunt specifice categoriilor sociale. Aceste teorii sunt puternic
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
de informații psihologice folosind un număr minim de teste. Acest obiectiv este atins prin măsurarea aptitudinilor principale, a factorilor de personalitate și motivaționali. Aceasta se bazează pe modelul psihometric propus de Cattell (1957), care afirmă că un comportament poate fi prezis pe baza corelațiilor multiple ale factorilor din aceste trei domenii (motivație, personalitate, aptitudini). Deci, orice subiect ar trebui testat în aceste trei domenii. Pentru identificarea sursei unei dificultăți educaționale, se recomandă la început aplicarea unui test de inteligență. Dacă rezultatele
Psihologie școlară by Andrei Cosmovici, Luminița Mihaela Iacob () [Corola-publishinghouse/Science/2106_a_3431]
-
generalizarea este operația prin care extindem o relație stabilită între două obiecte sau fenomene asupra unei întregi categorii. Oamenii de știință au constatat, în repetate rânduri, prezența unor cutremure în preajma unui vulcan, precedând o erupție și consideră că ele pot prezice totdeauna iminența unei erupții. De obicei se mai vorbește de generalizare și atunci când, în mod întemeiat, includem un dat particular într-o clasă de obiecte, fenomene sau însușiri. 3. Operațiile specifice ale gândirii. Teoria lui J. Piagettc "3. Operațiile specifice
Psihologie școlară by Andrei Cosmovici, Luminița Mihaela Iacob () [Corola-publishinghouse/Science/2106_a_3431]
-
fundamental în această privință a fost realizat de Robert Rosenthal și Lenore Jacobson și publicat în 1968 sub titlul Pygmalion în clasă. Autorii au administrat unor elevi dintr-o școală primară teste de inteligență, explicând profesorilor că aceste teste pot prezice care elevi vor face progrese intelectuale vizibile în următoarele opt luni. Fiecărui profesor i-a fost apoi înmânată o listă cu nume de elevi din propria clasă (cam 20%) identificați ca având un potențial intelectual deosebit. În fapt, elevii de pe
Psihologie școlară by Andrei Cosmovici, Luminița Mihaela Iacob () [Corola-publishinghouse/Science/2106_a_3431]
-
fost în număr de două: 1. Ce factori influențează așteptările profesorilor? și 2. Cum sunt comunicate aceste așteptări? Unul din modelele avansate conceptualizează procesul de transmitere a expectațiilor în termeni de comportamente observabile (Cooper, 1984): 1. Profesorul dezvoltă așteptări ce prezic comportamente specifice și eșecul sau succesul fiecărui elev. 2. Ghidat de aceste așteptări, profesorul se comportă diferit față de elevi. 3. Tratamentul profesorului furnizează informații elevului asupra nivelului performanței așteptate de la el. 4. În cazul în care profesorul arată constanță în
Psihologie școlară by Andrei Cosmovici, Luminița Mihaela Iacob () [Corola-publishinghouse/Science/2106_a_3431]