987 matches
-
a saturației lor în factor) și Suppress absolutes values less than, iar acolo vom trece .40 (pragul minim luat în calcul pentru saturațiile itemilor în factori este în general .30). Aceste opțiuni ne vor ajuta să vizualizăm mai bine soluția factorială găsită. Apoi clic Continue și OK. Prezentăm mai jos rezultatele obținute. Tabelul Correlation Matrix prezintă matricea corelațiilor dintre variabile; observăm că există mai multe seturi de corelații peste .30 (condiția 2, metoda 1), deci este indicată aplicarea analizei factoriale. Ne
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
-
soluția factorială găsită. Apoi clic Continue și OK. Prezentăm mai jos rezultatele obținute. Tabelul Correlation Matrix prezintă matricea corelațiilor dintre variabile; observăm că există mai multe seturi de corelații peste .30 (condiția 2, metoda 1), deci este indicată aplicarea analizei factoriale. Ne așteptăm ca variabilele care corelează puternic să se regăsească în același factor, iar cele care nu corelează să se regăsească în factori diferiți. În partea din stînga jos, a tabelului este trecută valoarea determinantului, Determi nant= .000752 (E-04
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
-
001 și, prin urmare, matricea de corelații diferă semnificativ de matricea-identitate în care variabilele nu ar corela între ele, fiind adecvate pentru factorizare (condiția 2, metoda 2). Valoarea KMO = .817 caracterizează setul de variabile ca fiind foarte bun pentru analiza factorială (condiția 2, metoda 3). În tabelul Anti-image Matrices inspectăm jumătatea inferioară a tabelului, respectiv diagonala principală a cîmpului Anti-image Correlation; dacă pe această diagonală principală apar valori sub .50, atunci itemul căruia îi corespunde acea valoare are o slabă adecvare
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
-
metoda 3). În tabelul Anti-image Matrices inspectăm jumătatea inferioară a tabelului, respectiv diagonala principală a cîmpului Anti-image Correlation; dacă pe această diagonală principală apar valori sub .50, atunci itemul căruia îi corespunde acea valoare are o slabă adecvare pentru modelul factorial și trebuie înlăturat (condiția 2, metoda 3). În cazul nostru, observăm că pentru itemul C1 coeficientul este .862, pentru C2 este .830 etc., iar, cu excepția itemului C8 (al cărui coeficient este .659), toți itemii au coeficienți de adecvare la modelul
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
-
și trebuie înlăturat (condiția 2, metoda 3). În cazul nostru, observăm că pentru itemul C1 coeficientul este .862, pentru C2 este .830 etc., iar, cu excepția itemului C8 (al cărui coeficient este .659), toți itemii au coeficienți de adecvare la modelul factorial de peste .70, adică foarte buni. Tabelul Communalities prezintă în coloana Extraction comunalitățile corespunzătoare fiecărei variabile după extragerea celor trei factori. Comunalitatea unei variabile (notată h2) este pătratul coeficientului de corelație multiplă dintre variabilă și factori (R2 din regresia multiplă în
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
-
Astfel, în cazul itemului C1, comunalitatea este de .620, ceea ce înseamnă că cei trei factori extrași explică 62% din varianța itemului C1. Cu cît o variabilă are o comunalitate mai ridicată, cu atît tinde să fie mai potrivită pentru modelul factorial ales, însă criteriul principal în evaluarea păstrării variabilei în modelul factorial este coeficientul de saturație al acesteia în factori (saturație care trebuie să fie cît mai ridicată). Tabelul Total Variance Explained este unul dintre cele mai importante, deoarece conține valorile
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
-
că cei trei factori extrași explică 62% din varianța itemului C1. Cu cît o variabilă are o comunalitate mai ridicată, cu atît tinde să fie mai potrivită pentru modelul factorial ales, însă criteriul principal în evaluarea păstrării variabilei în modelul factorial este coeficientul de saturație al acesteia în factori (saturație care trebuie să fie cît mai ridicată). Tabelul Total Variance Explained este unul dintre cele mai importante, deoarece conține valorile eigenvalue 1 pentru fiecare factor, procentele de varianță explicată de fiecare
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
-
înțelegerea problemei prin intuiție și nu prin rațiune. Specificul creativității artistice constă în descoperirea relației intime dintre formă și volum. După L.R.Mooney, procesul creativ trebuie studiat în funcție de interacțiunea dintre persoană, proces, produs și mediu. I 1.2.7. Teoria factorială (psihometrică) a creativității Teoria factorială a creativității a fost impusă de J. P. Guilford care a elaborat un model tridimensional al intelectului și a propus studierea creativității pe baza unor baterii de teste axate pe gândirea divergentă DPT. A reuși
Creativitatea : latură a personalităţii by Gabriela Maxim () [Corola-publishinghouse/Science/713_a_1307]
-
nu prin rațiune. Specificul creativității artistice constă în descoperirea relației intime dintre formă și volum. După L.R.Mooney, procesul creativ trebuie studiat în funcție de interacțiunea dintre persoană, proces, produs și mediu. I 1.2.7. Teoria factorială (psihometrică) a creativității Teoria factorială a creativității a fost impusă de J. P. Guilford care a elaborat un model tridimensional al intelectului și a propus studierea creativității pe baza unor baterii de teste axate pe gândirea divergentă DPT. A reuși să delimiteze gândirea divergentă (creativitatea
Creativitatea : latură a personalităţii by Gabriela Maxim () [Corola-publishinghouse/Science/713_a_1307]
-
studiilor psihometrice timpurii încercau să descopere dimensiunile de bază ale credințelor despre bani. Yamanchi și Templer (1982 apud Furnham și Okamura, 1999) au încercat să dezvolte un instrument psihometric complet numit Scala Atitudiniilor față de Bani (Money Attitude Scale MAS), analiza factorială a 62 de itemi din selecția originală au relevat cinci factori: PuterePrestigiu, Timp Economie, Neîncredere, Calitate și Anxietate. Ei au descoperit că atitudinile față de bani erau, în mod surprinzător, independente complet de venitul persoanei (Furnham și Okamura, 1999). Gresham și
Atitudinea faţă de bani by GABRIELLA LOSONCZY () [Corola-publishinghouse/Science/365_a_564]
-
ampelometrice ca bază de studiu a soiurilor de viță de vie, precum și elaborarea unor noi modele matematice de investigare în cadrul ampelografiei și anume: analiza statistică în componenți principali (ACP) (Vignau, 1988), analiza cluster (AC) (Schneider și Zeppa, 1988) și analiza factorială discriminantă a caracterelor ampelografice la soiurile de viță de vie (AFD) (Fisher și Mahalanolus, 1936). Prin aceste metode au fost stabiliți 18 descriptori ampelometrici cu care s-a completat Lista descriptorilor O.I.V. Din anul 1984, Organizația Internațională a Viei
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
soiurilor de viță de vie (Erika Detweiller, 1987). Pe baza acestei metode, au fost elaborate modele statistico - matematice și anume: analiza statistică în componenți principali - ACP (Vignau, 1988), analiza cluster - AC (gruparea/clasarea numerică ierarhică) (Schneider și Zeppa, 1988), analiza factorială discriminantă - AFD (Fisher și Mahalanobis, 1936). Aceste metode permit pelucrarea datelor pe calculator, monitorizarea gestiunii computerizate a soiurilor de viță de vie din colecțiile ampelografice existente. Rezultatele obținute în descrierea și diferențierea soiurilor de viță de vie au condus la
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
volum mare de date, gestiunea ușoară a acestora, concentrarea și schimbul imediat al informației prin intermediul internetului) a permis elaborarea de noi metode matematice de investigare în domeniul ampelografiei și anume: analiza statistică în componenți principali (ACP), analiza cluster (AC), analiza factorial discriminantă (AFD) etc. Beneficiind de aportul adus de informatică Erika Dettweiller de la Universitatea din Hohenheim reia metoda ampelometrică ca bază de studiu a soiurilor de viță de vie și o corelează cu analiza statistică discriminantă. 2.7.1. ANALIZA ÎN
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
analizei în componenți principali Analiza în componenți principali se realizează în patru etape distincte și anume: 1. Reprezentarea geometrică a indivizilor și variabilelor; 2. Analiza norului de puncte-indivizi cu următoarele elemente: principiul de ajustare; distanța dintre indivizi; matricea diagonalizată; axele factoriale; 3. Analiza norului de puncte variabile privind: distanța dintre variabile; distanța față de origine; axele factoriale sau componenții principali; 4. Elemente de interpretare a rezultatelor analizei în componenți principali: inerția legată a factorilor interpretarea reprezentării variabilelor; interpretarea reprezentării indivizilor. 1. Reprezentarea
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
anume: 1. Reprezentarea geometrică a indivizilor și variabilelor; 2. Analiza norului de puncte-indivizi cu următoarele elemente: principiul de ajustare; distanța dintre indivizi; matricea diagonalizată; axele factoriale; 3. Analiza norului de puncte variabile privind: distanța dintre variabile; distanța față de origine; axele factoriale sau componenții principali; 4. Elemente de interpretare a rezultatelor analizei în componenți principali: inerția legată a factorilor interpretarea reprezentării variabilelor; interpretarea reprezentării indivizilor. 1. Reprezentarea geometrică a indivizilor și a variabilelor Dintr-o primă analiză sumară a ansamblului de date
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
diferenția cât mai bine indivizii între ei. Așadar analizei îi revine sarcina de a efectua un schimb de axe, cum apare în figura 2.68a, plecând de la p-variabile studiate. ACP determină un număr de p-drepte ierarhice, denumite axe factoriale sau componenți principali, în care Vj, Fj reprezintă variabila j și axa factorială j. Cele două tabele conțin aceeași informație, deoarece ele descriu același ansamblu de indivizi (n), dar sistemul lor de referință este diferit. Scopul tabelului de axe factoriale
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
a efectua un schimb de axe, cum apare în figura 2.68a, plecând de la p-variabile studiate. ACP determină un număr de p-drepte ierarhice, denumite axe factoriale sau componenți principali, în care Vj, Fj reprezintă variabila j și axa factorială j. Cele două tabele conțin aceeași informație, deoarece ele descriu același ansamblu de indivizi (n), dar sistemul lor de referință este diferit. Scopul tabelului de axe factoriale este acela de a prezenta clasamentul axelor Fj în ordine descrescândă, în funcție de puterea
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
factoriale sau componenți principali, în care Vj, Fj reprezintă variabila j și axa factorială j. Cele două tabele conțin aceeași informație, deoarece ele descriu același ansamblu de indivizi (n), dar sistemul lor de referință este diferit. Scopul tabelului de axe factoriale este acela de a prezenta clasamentul axelor Fj în ordine descrescândă, în funcție de puterea lor discriminantă. Conform acestui clasament axa F1 diferențiază cel mai bine unitățile spațiale, F2 ceva mai puțin, iar Fp aproape deloc. Astfel, este necesar să se studieze
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
se află pe o sferă de rază egală cu 1 centrată în originea axelor, denumită “sferă de corelație”. Planurile de ajustare taie sfera în cercuri (de rază egală cu 1) denumite “cercuri de corelație”, în interiorul cărora se găsesc punctele-variabile. Axele factoriale sunt ortogonale, două câte două și se obține în final o serie de variabile artificiale necorelate între ele, denumite “componenți principali” care sintetizează corelațiile ansamblului de variabile inițiale. 4. Elementele de interpretare a rezultatelor analizei în componenți principali Axele factoriale
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
factoriale sunt ortogonale, două câte două și se obține în final o serie de variabile artificiale necorelate între ele, denumite “componenți principali” care sintetizează corelațiile ansamblului de variabile inițiale. 4. Elementele de interpretare a rezultatelor analizei în componenți principali Axele factoriale permit obținerea celei mai bune vizualizări de apropiere (conform metodei celor mai mici pătrate) a distanțelor dintre indivizi, iar pe de altă parte a variabilelor. Acest lucru se face într-o primă etapă printr-un examen de inerție a fiecărui
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
coeficientul de corelație a cestora. Conform calității ajustării, această proprietate va fi mai mult sau mai puțin conservată în plan. Totodată se păstrează și interpretarea dintre două variabile care nu sunt prea apropiate de cercul de corelație. Așadar examenul planului factorial permite vizualizarea distanțelor reale și deci a corelațiilor dintre variabilele active, prin calitatea reprezentării lor. Interpretarea reprezentării indivizilor constă în găsirea indivizilor care au participat la formarea axelor (a componenților, factorilor). Pentru aceasta se calculează contribuția fiecărui punct-individ i (cu
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
n-indivizi sunt afectați de aceeași masă egală cu 1/n, inerția unui punct variază în funcție de distanța sa față de centru de gravitație. Indivizii care au contribuția cea mai mare la determinarea axei sunt situați către extremitatea ei pe graficul analizei factoriale (sunt cei mai excentrici). Reprezentarea indivizilor pe planul factorial permite aprecierea repartiției lor și reperarea zonelor cu densități mai mari sau mai mici. 2.7.1.3. Aplicarea analizei în componenți principali în ampelografie Pentru folosirea metodei în diferențierea soiurilor
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
1/n, inerția unui punct variază în funcție de distanța sa față de centru de gravitație. Indivizii care au contribuția cea mai mare la determinarea axei sunt situați către extremitatea ei pe graficul analizei factoriale (sunt cei mai excentrici). Reprezentarea indivizilor pe planul factorial permite aprecierea repartiției lor și reperarea zonelor cu densități mai mari sau mai mici. 2.7.1.3. Aplicarea analizei în componenți principali în ampelografie Pentru folosirea metodei în diferențierea soiurilor de viță de vie se iau în considerare valorile
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
care este definită în fiecare parte și pot avea valori pozitive sau negative; - stabilirea corelațiilor dintre variabile și componenții principali. Trasarea cercului de corelație. Unele variabile permit în primul rând stabilirea mărimei frunzei, altele forma, etc. - repartizarea soiurilor pe planul factorial determinat de componenții principali permite diferențierea soiurilor mai ales după mărimea și forma frunzelor în funcție de poziționarea factorilor principali pe direcția axelor principale. Matricea de corelații sau matricea diagonalizată se bazează pe calcularea coeficientului de corelație simplă (coeficientul PEARSON) între două
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
determină adâncimea sinusurilor. Cel mai puțin corelate, atât între ele cât și cu celelalte variabile, sunt raportul dintre lungimea și lățimea limbului (L-A) și suma unghiurilor dintre nervura mediană și baza lobului lateral inferior (ABE). Repartizarea soiurilor pe planul factorial determinat de componenții principali Privitor la coordonatele indivizilor pe axele principale interesează acelea care au avut cea mai mare contribuție la definirea factorilor principali și care sunt așezați excentric pe direcția axelor principale. Totodată, observarea graficului în ansamblu permite reperarea
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]