6,301 matches
-
reprezentată de curba derivată a presiunii ventriculare (). Gradul de umplere ventriculară (volum telediastolic, presarcină) determină lungimea efectivă a fibrelor musculare și deci forța activă ce poate fi dezvoltată, în conformitate cu relația lungime-forță, care în cazul unei cavități poate fi descrisă de diagrama presiune-volum (fig. 41). Această dependență a forței de contracție a miocardului de gradul de întindere se mai numește reglare heterometrică (intrinsecă), în opoziție cu reglarea homometrică (extrinsecă) de către numeroși factori neuro-umorali. Ca urmare, legea fundamentală a inimii (Frank-Starling) stabilește că
Fiziologie umană: funcțiile vegetative by Ionela Lăcrămioara Serban, Walther Bild, Dragomir Nicolae Serban () [Corola-publishinghouse/Science/1306_a_2284]
-
întindere se mai numește reglare heterometrică (intrinsecă), în opoziție cu reglarea homometrică (extrinsecă) de către numeroși factori neuro-umorali. Ca urmare, legea fundamentală a inimii (Frank-Starling) stabilește că ventriculul este capabil, în limite fiziologice, să pompeze tot sângele pe care îl primește. Diagrama presiune-volum este conceptual similară cu diagrama forță-lungime discutată în cazul mușchiului scheletic, cu cele două curbe care descriu tensiunea mecanică de repaus și pe cea totală la diverse lungimi ale mușchiului. In cazul de față curba diastolică este obținută măsurând
Fiziologie umană: funcțiile vegetative by Ionela Lăcrămioara Serban, Walther Bild, Dragomir Nicolae Serban () [Corola-publishinghouse/Science/1306_a_2284]
-
intrinsecă), în opoziție cu reglarea homometrică (extrinsecă) de către numeroși factori neuro-umorali. Ca urmare, legea fundamentală a inimii (Frank-Starling) stabilește că ventriculul este capabil, în limite fiziologice, să pompeze tot sângele pe care îl primește. Diagrama presiune-volum este conceptual similară cu diagrama forță-lungime discutată în cazul mușchiului scheletic, cu cele două curbe care descriu tensiunea mecanică de repaus și pe cea totală la diverse lungimi ale mușchiului. In cazul de față curba diastolică este obținută măsurând presiunea telediastolică la diverse încărcări de
Fiziologie umană: funcțiile vegetative by Ionela Lăcrămioara Serban, Walther Bild, Dragomir Nicolae Serban () [Corola-publishinghouse/Science/1306_a_2284]
-
scăzute pentru frecvența cardiacă, fapt ce asigură o creștere mai eficientă a debitului cardiac la aceeași modificare relativă a frecvenței. Lucrul mecanic extern al cordului poate fi cuantificat ca produs integrat presiune-volum, care reprezintă de fapt aria ciclului cardiac pe diagrama presiune-volum, dacă ne referim la un singur ciclu, lucrul-bătaie. Acesta înmulțit cu frecvența cardiacă (în bătăi pe minut) reprezintă lucrulminut. De fapt puterea medie poate fi definită, ca pentru orice motor, ca raportul dintre lucrul mecanic și timp sau produs
Fiziologie umană: funcțiile vegetative by Ionela Lăcrămioara Serban, Walther Bild, Dragomir Nicolae Serban () [Corola-publishinghouse/Science/1306_a_2284]
-
apă cu orizontala aportului normal de apă definește un anumit punct de echilibru. Modificarea cronică a aportului de apă nu duce la modificarea curbei de diureză presională, ci la schimbarea punctului de echilibru. Modificări ale funcției renale se reflectă pe diagrama excreției renale de apă, astfel că se redefinește valoarea presiunii arteriale la care nu există câștig sau pierdere netă de apă. Din această analiză rezultă faptul esențial că modificările rezistenței periferice nu afectează presiunea arterială pe termen lung, decât dacă
Fiziologie umană: funcțiile vegetative by Ionela Lăcrămioara Serban, Walther Bild, Dragomir Nicolae Serban () [Corola-publishinghouse/Science/1306_a_2284]
-
mm Hg, conținutul de bioxid de carbon schimbat este de 4,7 ml/100ml comparativ cu schimbul de oxigen de numai 1,7 ml/100ml. O cale utilă de evidențiere a interacțiunilor dintre curbele oxigenului și bioxidului de carbon este diagrama compusă oxigen-bioxid de carbon. In această diagramă, axele X și Y arată presiunile parțiale ale oxigenului și bioxidului de carbon în probele de sânge studiate și se observă că liniile ce reprezintă conținutul de oxigen și de bioxid de carbon
Fiziologie umană: funcțiile vegetative by Ionela Lăcrămioara Serban, Walther Bild, Dragomir Nicolae Serban () [Corola-publishinghouse/Science/1306_a_2284]
-
schimbat este de 4,7 ml/100ml comparativ cu schimbul de oxigen de numai 1,7 ml/100ml. O cale utilă de evidențiere a interacțiunilor dintre curbele oxigenului și bioxidului de carbon este diagrama compusă oxigen-bioxid de carbon. In această diagramă, axele X și Y arată presiunile parțiale ale oxigenului și bioxidului de carbon în probele de sânge studiate și se observă că liniile ce reprezintă conținutul de oxigen și de bioxid de carbon nu sunt drepte și paralele cu axele
Fiziologie umană: funcțiile vegetative by Ionela Lăcrămioara Serban, Walther Bild, Dragomir Nicolae Serban () [Corola-publishinghouse/Science/1306_a_2284]
-
coeficientul de corelație al lui Pearson, iar când datele sunt de natură ordinală folosim coeficientul de corelație al lui Spearman. Coeficientul de corelație (corel. Pearson) rxy = ryx reprezintă același lucru. Indiferent de tipul coeficientului ales trebuie să realizăm și o diagramă de tip "scatter" a relației dintre cele două variabile, pentru a verifica dacă relația poate fi acceptată ca fiind liniară. Corelația simplă indică existența unei relații liniare între două variabile. Într-o relație sunt asociate: valorile mici ale lui X
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
ale lui X cu valorile mici ale lui Y. Această relație nu este surprinsă de un coeficient de corelație cu valoare mică (aproximativ 0), dar poate fi pusă în evidență dacă cele două seturi de date sunt prelucrate grafic. Cu ajutorul diagramei "scatter" avem posibilitatea de a reprezenta teoretic linia cea mai potrivită care să exprime relația între X și Y. Aceasta dreaptă poartă numele de regresie și poate fi exprimată sub forma unei ecuații de forma: X = c +bY. Pătratul coeficientului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mult). Acest coeficient este cunoscut ca fiind coeficientul de regresie pentru respectiva variabilă. Cu ajutorul regresiei multiple se investighează care sunt variabile și în ce proporție ar trebui luate în considerare acestea, pentru a crește puterea predictivă a variabilei dependente 23. Diagrama Scatter Pentru a obține o diagramă între două variabile, se selectează din meniu GRAPHS/CHART BUILDER/SCATTER. Aici vom specifica ce variabilă va fi pe y și ce variabilă pe x. Accesând opțiunea Titles/Footnotes se poate da o denumire
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fiind coeficientul de regresie pentru respectiva variabilă. Cu ajutorul regresiei multiple se investighează care sunt variabile și în ce proporție ar trebui luate în considerare acestea, pentru a crește puterea predictivă a variabilei dependente 23. Diagrama Scatter Pentru a obține o diagramă între două variabile, se selectează din meniu GRAPHS/CHART BUILDER/SCATTER. Aici vom specifica ce variabilă va fi pe y și ce variabilă pe x. Accesând opțiunea Titles/Footnotes se poate da o denumire graficului, precum și note explicative.. Un exemplu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
meniu GRAPHS/CHART BUILDER/SCATTER. Aici vom specifica ce variabilă va fi pe y și ce variabilă pe x. Accesând opțiunea Titles/Footnotes se poate da o denumire graficului, precum și note explicative.. Un exemplu al comenzilor de sintaxă și a diagramei pe care acestea o produc în fișierul de rezultate se găsește mai jos: GGRAPH /GRAPHDATASET NAME="graphdataset" VARIABLES=PIB speranta viata MISSING=LISTWISE REPORTMISSING=NO /GRAPHSPEC SOURCE=INLINE. BEGIN GPL SOURCE: s=userSource(id("graphdataset")) DATA: PIB=col(source(s), name
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de viata 2009")) GUIDE: text.title(label("Speranta de viata in functie de nivelul de dezvoltare al unei tari")) ELEMENT: point(position(PIB*speranta viata)) END GPL. Dacă dorim ca graficul să includă și linia de regresie dăm dublu clic pe diagrama din Output wiewer, astfel încât să intrăm în opțiunile Chart editor. Denumirea ferestrei se va schimba în Chart Editor. Se va selecta din meniu: Options Reference Line from equation Figura nr. 8.2: Scatterplot Options Coeficientul de corelație al lui Pearson
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
OK. În afară de acestea, mai trebuie menționate trei condiții auxiliare: 1. Clasele de valori reziduale Yobservat Yașteptat pentru fiecare valoare a lui X trebuie să aibă dispersii egale (omoscedasticitate în limba română și homoscedasticity în engleză). Pentru aceasta se recomandă inspecția diagramei Yobservat-Yașteptat funcție de Yașteptat). Dacă graficul valorilor reziduale funcție de Yașteptat are forma unei benzi perpendiculare pe axa Oy, dispersiile sunt egale. Dacă acest grafic se distribuie după un alt pattern, înseamnă că relația nu este liniară și dispersiile condiționate nu sunt
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în continuare se verifică dacă sunt îndeplinite condițiile de aplicare conform măsurilor discutate în secțiunea anterioară. Se analizează impactul valorilor extreme; pentru condiția de necoliniaritate se verifică valoarea indicilor T și VIF; pentru condiția de egalitate a dispersiilor se analizează diagrama Yobservat-Yașteptat funcție de Yașteptat (pct.7); pentru condiția de independență a reziduurilor se verifică valoarea indicelui Durbin-Watson (pct.8). 8.1.9. Output SPSS comentat În acest exemplu, urmărim să explicăm printr-un model de regresie liniară variația încrederii în minorități
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
4.2. Factori și variabile Analiza factorială este bazată pe presupoziția fundamentală că factorii de bază care sunt mai puțin numeroși decât variabilele observate, sunt responsabili de covariația dintre variabilele observate. O astfel de presupoziție poate fi expusă într-o diagramă analitic cauzală după cum urmează: Figura nr. 8.6: Modelul 1 de analiză factorială dı bı Xı Uı F d2 b2 X2 U2 Această diagramă implică: X1 este suma dintre F și U1 și X2 este suma dintre F și U2
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sunt responsabili de covariația dintre variabilele observate. O astfel de presupoziție poate fi expusă într-o diagramă analitic cauzală după cum urmează: Figura nr. 8.6: Modelul 1 de analiză factorială dı bı Xı Uı F d2 b2 X2 U2 Această diagramă implică: X1 este suma dintre F și U1 și X2 este suma dintre F și U2. Deoarece F este comun și pentru X1 și pentru X2, poate fi numit factor comun; în același fel, deoarece U1 și U2 sunt unice
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și U2. Deoarece F este comun și pentru X1 și pentru X2, poate fi numit factor comun; în același fel, deoarece U1 și U2 sunt unice pentru variabila observată, ele pot fi atribuite ca un factor unic. În formă algebrică, diagrama implică următoarele două egalități: X1 = b1 F + d1 U1 X2 = b2 F + d2 U2 [1] În plus, diagrama indică, de asemenea, faptul că nu există covariație între F și U1, între F și U2 sau între U1 și U2. cov
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
același fel, deoarece U1 și U2 sunt unice pentru variabila observată, ele pot fi atribuite ca un factor unic. În formă algebrică, diagrama implică următoarele două egalități: X1 = b1 F + d1 U1 X2 = b2 F + d2 U2 [1] În plus, diagrama indică, de asemenea, faptul că nu există covariație între F și U1, între F și U2 sau între U1 și U2. cov ( F, U1 ) = cov ( F, U2 ) = cov ( U1 U2 ) = 0 [2] Cele trei ecuații descriu un sistem liniar de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilă are două valori posibile: 1 sau -1 și acestea nu sunt corelate între ele. Să presupunem că ni se cere să stabilim variabile din această sursă de date conform unui set de reguli. Aceste reguli specifice sunt indicate de diagrama cauzală din figura următoare. Aceste reguli sunt pentru a-l crea pe X1 din combinația dintre F și U1 cu influenta .8 și .6 și pentru a-l crea pe X2 din combinația dintre F și U2 cu influenta .6
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
însumat și prin următoarele două ecuații: X1 = .8 F +.6 U1 X2 = .6 F + .8 U2 Figura nr. 8.7: Modelul 1 de analiză factorială cu coeficienți de corelație .6 .8 Xı Uı F .8 .6 X2 U2 De fapt, diagrama conține mai multe informații decât aceste două ecuații; în diagramă, absența conexiunilor directe sau indirecte dintre variabile indică faptul că nu există corelație între ele, pe când relațiile dintre variabile sunt nespecificate în cele două ecuații. Pentru a indica faptul că
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
U1 X2 = .6 F + .8 U2 Figura nr. 8.7: Modelul 1 de analiză factorială cu coeficienți de corelație .6 .8 Xı Uı F .8 .6 X2 U2 De fapt, diagrama conține mai multe informații decât aceste două ecuații; în diagramă, absența conexiunilor directe sau indirecte dintre variabile indică faptul că nu există corelație între ele, pe când relațiile dintre variabile sunt nespecificate în cele două ecuații. Pentru a indica faptul că variabilele X1 și X2 sunt create prin utilizarea variabilelor necorelate
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Σbi ²/m 1.Un factor comun cu multe variabile Figura nr. 8.8 arată un exemplu de model de un factor comun cu mai multe variabile observate: Figura nr.8.8: Modelul de analiză factorială cu un factor comun F Diagrama presupune: cov(F,Ui) = 0 și cov(Ui,Uj) = 0; Combinația liniara este: X1 = b1F + d1 U1, X2 = b2F + d2 U2...Xm = bmF + dmUm 2. Doi factori comuni: cazul ortogonal Figura nr. 8.9 arată un exemplu de model de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
tehnic de atelier etc., la care se adaugă dotarea cu spațiu și mobilier corespunzător. Chiar și Învățării verbale Îi este indispensabil un anumit suport intuitiv, concret, materializat prin prezența unor suporturi didactice (demonstrative), de tipuri foarte variate: imprimate (scheme, tabele, diagrame, organigrame, planșe, tablouri, planuri, hărți etc.), proiecții fixe sau dinamice ș.a. Cu atât mai mult, metodele experimentale solicită cu necesitate o anumită aparatură și instalații specifice de laborator. În școala modernă, profesorul are posibilități incomparabil mai bune decât În trecut
Metode de învățămînt by Ioan Cerghit () [Corola-publishinghouse/Science/2051_a_3376]
-
cunoștințe, iar În scopuri de concretizare, exemplificări interesante, de natură să stimuleze imaginația și să dea un impuls gândirii. Există, apoi, atâtea posibilități, În general insuficient puse În valoare, de a introduce În cursul expunerii mijloace adecvate de expresie științifică (diagrame, organigrame, scheme, planuri, desene, formule etc.), precum și alte procedee demonstrative sugestive (proiecții fixe, secvențe filmice video sau televizate etc.) care dinamizează gândirea și imaginația, concentrează atenția asupra esențialului. Se estimează că sursele vizuale ar putea să le potențeze și să
Metode de învățămînt by Ioan Cerghit () [Corola-publishinghouse/Science/2051_a_3376]