849 matches
-
este influențată de un singur scor care este mult mai mare sau este mult mai mic decât celelalte, dar folosește doar două trăsături ale setului pentru a exprima variabilitatea în cadrul setului, și în acest fel sunt ignorate foarte multe numere. * Varianța Denumită și dispersie, se definește ca fiind pătratul mediu al abaterilor valorilor observate de la media lor și are următoarea formulă: sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Varianța este un index matematic al gradului în care
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în acest fel sunt ignorate foarte multe numere. * Varianța Denumită și dispersie, se definește ca fiind pătratul mediu al abaterilor valorilor observate de la media lor și are următoarea formulă: sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Varianța este un index matematic al gradului în care scorurile deviază de la medie (sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pătratul mediu al abaterilor valorilor observate de la media lor și are următoarea formulă: sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Varianța este un index matematic al gradului în care scorurile deviază de la medie (sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult. Deci, varianța este direct proporțională cu gradul de dispersie. Pentru a calcula varianța unei distribuții, media
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valorilor observate de la media lor și are următoarea formulă: sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Varianța este un index matematic al gradului în care scorurile deviază de la medie (sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult. Deci, varianța este direct proporțională cu gradul de dispersie. Pentru a calcula varianța unei distribuții, media este scăzută din fiecare
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
un index matematic al gradului în care scorurile deviază de la medie (sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult. Deci, varianța este direct proporțională cu gradul de dispersie. Pentru a calcula varianța unei distribuții, media este scăzută din fiecare scor. Diferența se ridică la pătrat, apoi se împarte suma pătratelor la n = frecvența cu care apare o valoare = valorile seriei de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sau sunt în varianță cu ea). O varianță mică indică faptul că majoritatea scorurilor distribuției se așează destul de aproape de medie; dacă este mare, atunci scorurile sunt împrăștiate mult. Deci, varianța este direct proporțională cu gradul de dispersie. Pentru a calcula varianța unei distribuții, media este scăzută din fiecare scor. Diferența se ridică la pătrat, apoi se împarte suma pătratelor la n = frecvența cu care apare o valoare = valorile seriei de date = media valorilor n = numărul persoanelor/ valorilor Tabelul nr. 6.5
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
distribuții, media este scăzută din fiecare scor. Diferența se ridică la pătrat, apoi se împarte suma pătratelor la n = frecvența cu care apare o valoare = valorile seriei de date = media valorilor n = numărul persoanelor/ valorilor Tabelul nr. 6.5 Calcularea varianței Prețul cu care au fost achiziționate diverse produse de studenți xi Media prețurilor Diferența dintre fiecare preț și media prețurilor xiDiferența dintre fiecare preț și media prețurilor ridicată la pătrat (xi-)² 6 14,65 8,65 74,8 8 14
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
are o valoare mai mare cu atât seria este mai eterogenă. Se notează cu sigma și este radical din dispersie sau atunci când se lucrează cu o serie de date cu frecvențe Figura nr. 6.8: Curbe de frecvențe Noțiunile de varianță si deviație standard sunt mai ușor de înțeles dacă sunt vizualizate. Figura nr. 6.8. conține două seturi de curbe de frecvență. Care dintre curbele din figură au deviație standard și varianță mai mare? Dintre curba A și B, distribuția
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nr. 6.8: Curbe de frecvențe Noțiunile de varianță si deviație standard sunt mai ușor de înțeles dacă sunt vizualizate. Figura nr. 6.8. conține două seturi de curbe de frecvență. Care dintre curbele din figură au deviație standard și varianță mai mare? Dintre curba A și B, distribuția valorilor din curba A este mai eterogenă, are o deviație standard mai mare de la medie. Dintre curba C și D, distribuția valorilor din curba C este mai eterogenă și are o deviație
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Missing 0 Range 65,00 Percentiles 25 34,5000 50 39,5000 75 69,7500 feminin N Valid 10 Missing 0 Range 56,00 Percentiles 25 35,5000 50 45,5000 75 59,5000 Pentru a calcula deviația standard și varianța în SPSS, intrăm în ANALYZE/ DESCRIPTIVE STATISTICS/ FREQUENCIES/STATISTICS, iar aici vom marca Std. Deviation și Variance. Fereastra de dialog va arăta în modul următor: Figura nr. 6.11: Opțiunea pentru deviația standard și varianță Statistics vizite masculin N Valid
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a calcula deviația standard și varianța în SPSS, intrăm în ANALYZE/ DESCRIPTIVE STATISTICS/ FREQUENCIES/STATISTICS, iar aici vom marca Std. Deviation și Variance. Fereastra de dialog va arăta în modul următor: Figura nr. 6.11: Opțiunea pentru deviația standard și varianță Statistics vizite masculin N Valid 10 Missing 0 Std. Deviation 21,87972 Variance 478,722 feminin N Valid 10 Missing 0 Std. Deviation 19,80713 Variance 392,322 Interpretare. Deviația standard este mai mare în rândul studenților decât în rândul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
datelor măsurate pe scală de interval sau raport În analiza descriptivă a acestor variabile se folosesc indicatorii tendinței centrale (media, mediana și modul), mărimile multiple (cuartilele, decilele, centilele), indicatorii care măsoară gradul de împrăștiere a scorurilor față de medie (abaterea standard, varianța, coeficientul de variație). Datorită faptului că aceste variabile pot lua orice valoare într-un anumit interval, nu se vor folosi tabele de frecvențe ci doar grafice de tip "histogramă" sau "scatter". Indicatori ai tendinței centrale Cât(e) ha de pământ
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
grupa nr. 2 are cel mai mic scor. Dacă nu este nici o diferență între cele două grupe, media scorurilor lor ar trebui să fie la fel. Aceasta nu implică faptul că ar fi identice doar pentru că răspunsurile arată întotdeauna aceeași varianță (variabilitate). Variația neexplicată este datorată șansei. De exemplu, variația scorurilor pentru studenții din grupa 2 este datorată întâmplării. Media respondenților 2, 5, 8, 11 din grupa 1 este 46, iar media pentru respondenții 14, 15, 20, 21 din aceeași grupă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valoarea testului t este calculată atât în ipoteza egalității dispersiilor, cât și în ipoteza că aceste dispersii nu sunt egale. Valoarea testului F fiind 2,092, cu un nivel de semnificație (sig.) de 0,149>0,05, acceptăm ipoteza că varianțele celor două sub-eșantioane sunt egale și citim valoarea testului t egală cu 1,128 (pe prima linie). Probabilitatea calculată fiind p=0,260, acceptăm ipoteza de nul a egalității celor două medii și concluzionăm că atât bărbații, cât și femeile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
total eșantion. Vom obține astfel toate comparațiile dintre media pe fiecare categorie de vârstă și media pe țară și vom vedea care dintre diferențe sunt statistic semnificative, precum și dacă ele sunt pozitive sau negative. 7.7.3. ANOVA (Analiza de varianță) Atunci când dorim să comparăm mediile a mai mult de două eșantioane independente nu se recomandă folosirea testului t pentru toate combinațiile de 2 medii posibile, deoarece, pe lângă faptul că ar fi o metodă laborioasă, există și riscul de a multiplica
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
rangurilor pentru cele g grupuri, iar T suma rangurilor pentru întregul eșantion. Vom considera, de asemenea, , , ..., mediile rangurilor pentru cele g grupuri, iar M media rangurilor pentru întregul eșantion. Logica construcției statisticii H este asemănătoare cu cea a analizei de varianță, testul numindu-se de altfel și analiza de variație a rangurilor. Așa cum în analiza de variație se calculează varianța intergrupală (SS), aici vom calcula o măsură similară bazată însă pe media rangurilor. , unde este volumul grupului g, este media grupului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cele g grupuri, iar M media rangurilor pentru întregul eșantion. Logica construcției statisticii H este asemănătoare cu cea a analizei de varianță, testul numindu-se de altfel și analiza de variație a rangurilor. Așa cum în analiza de variație se calculează varianța intergrupală (SS), aici vom calcula o măsură similară bazată însă pe media rangurilor. , unde este volumul grupului g, este media grupului g, iar M media rangurilor pentru întregul eșantion. Alternativ, formula se poate scrie și astfel: , unde este suma rangurilor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se standardizează variabilele → b = r Dacă r = 0 lipsa corelației; dreapta de regresie paralelă cu Ox, trecând prin Oy pe la Dacă r = 1 punctele sunt coliniare; o dispersie pe care o prezice dreapta de regresie; cât explic prin x din varianța lui y. proporția din varianță care este explicată; r2 coeficient de determinare: Există două tipuri de coeficienți pornind de la regresia multiplă parțială între x1 și x2 când x3, x4 sunt controlabile. r12. 3 = r12 r13r23 Modelele de regresie liniară cu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Dacă r = 0 lipsa corelației; dreapta de regresie paralelă cu Ox, trecând prin Oy pe la Dacă r = 1 punctele sunt coliniare; o dispersie pe care o prezice dreapta de regresie; cât explic prin x din varianța lui y. proporția din varianță care este explicată; r2 coeficient de determinare: Există două tipuri de coeficienți pornind de la regresia multiplă parțială între x1 și x2 când x3, x4 sunt controlabile. r12. 3 = r12 r13r23 Modelele de regresie liniară cu unul sau mai mulți predictori
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
influența altor variabile este ținută sub control. Putem spune că analiza loglineară este: o metodă de analiză a datelor categoriale, o metodă multivariată, o metodă "fără" variabilă dependentă. În nici un caz nu este o regresie logistică sau o analiză de varianță. Totuși are o serie de asemănări cu regresia, pentru că face parte din aceeași categorie a modelelor multivariate, explicative, care încearcă să descrie relațiile dintre variabile. Cel mai mult seamănă cu regresia logistică, în sensul în care variabila dependentă este categorială
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cazul analizei logliniare variabila dependentă este categorială și nu binomială, distribuția variabilei dependente este Poisson și nu binomială, variabila dependentă este legată de frecvența celulară și nu o funcție logit a unei variabile Y. De asemenea, seamănă cu analiza de varianță pentru că efectele variabilelor independente asupra celei dependente sunt aceleași ca și în cazul analizei de varianță: 1. Efecte principale: măsoară efectul unei variabile independente, indiferent de acțiunea celorlalte din model 2. Efecte de interacțiune: măsoară efectul combinat al variabilelor independente
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nu binomială, variabila dependentă este legată de frecvența celulară și nu o funcție logit a unei variabile Y. De asemenea, seamănă cu analiza de varianță pentru că efectele variabilelor independente asupra celei dependente sunt aceleași ca și în cazul analizei de varianță: 1. Efecte principale: măsoară efectul unei variabile independente, indiferent de acțiunea celorlalte din model 2. Efecte de interacțiune: măsoară efectul combinat al variabilelor independente. 8.3.1. Șansa Șansa reprezintă un raport de probabilități, respectiv probabilitatea ca X să ia
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
curbei exponențiale. Figura 5. Modele ale expansiunii efectivelor școlare Sursa: Cherkaoui, 1986 Figura 6. Evoluția numărului de școli la 100 de copii în Franța, 1810-1910 Sursa: Grew și Harrigan, 1992 Pentru unele țări, astfel de modele explică până la 99% din varianța creșterii efectivelor luate în considerare. Acest tip de model descrie, în jargon statistic, o curbă de histereză, adică una autocorelată. Totul se petrece ca și cum cererea de educație își creează propria sa dinamică. O ipoteză implicată de modelul exponențial și de
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
persoanei Sursa: Barometrul de Opinie Publică, 2002 Modelul de regresie permite o apreciere mult mai nuanțată a determinării veniturilor unei persoane și înțelegerea impactului nivelului de instrucție în interacțiune cu alte variabile importante. Ecuația de mai sus explică 36% din varianța veniturilor persoanelor din eșantion. Acesta este un rezultat mult mai bun decât cel obținut, pe date similare, de profesorul Sandu. Fără a acoperi foarte bine fenomenul de explicat, modelul permite testarea ipotezelor teoretice. Astfel, se confirmă majoritatea propozițiilor cuprinse în
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
în teoria convențională cu privire la determinarea veniturilor unor persoane: 1. Așa cum am prevăzut din analiza grafică din secțiunea anterioară, forma cubică a relației dintre venituri și vârstă se datorează unor distorsiuni introduse de politicile de pensionare. În momentul în care modelăm varianța veniturilor păstrând constantă ocupația, impactul semnificativ al vârstei este cel așteptat potrivit literaturii, adică pătratic. Aceasta înseamnă că, la același statut ocupațional, veniturile tind să crească până la un anumit moment al vieții, după care scad permanent, fără altă revenire. Pare
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]