4,090 matches
-
Organize Output by Groups în Split File / 176 5.4.3. Selectări de subgrupuri folosind Select Cases / 177 Capitolul 6. ANALIZA UNIVARIATĂ A DATELOR / 183 6.1. Indicatori de poziție / 183 6.2. Mărimi multiple / 188 6.3. Indicatori de dispersie / 194 6.4. Curba distribuției normale / 205 6.5. Scorurile Z / 207 6.6. Distribuția frecvențelor / 208 6.7. Reprezentarea grafică a datelor / 215 6.7.1. Histogramele din meniul FREQUENCIES / 215 6.7.2. Grafice tip bară din meniul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mult decât asupra caracteristicilor ansamblului, metodele calitative de analiză și evaluare sunt preferabile. (2) O mare parte din ceea ce se numește de obicei analiză depinde de prelucrarea distribuțiilor statistice, de construirea graficelor și de calcularea indicatorilor simpli, cum sunt mediile, dispersiile, procentajele, coeficienții de corelație etc. Pentru că termenul de analiză este prea pretențios pentru a numi această etapă se consideră că "descriere statistică ar fi un termen mai potrivit, deoarece tot ceea ce se face este să se descrie caracteristicile agregatului anchetat
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se pune întrebarea cât de reprezentativă este o cifră, adică cum se grupează răspunsurile în jurul ei. Oare majoritatea lor este foarte aproape de ea sau există un registru mare de variație? Pentru aceasta avem nevoie să calculăm un indicator al împrăștierii, dispersiei, iar alegerea acestuia se face în urma evaluării datelor cunoscute. Acestea sunt metodele elementare de descriere statistică și dacă ne uităm peste rapoarte de cercetare vom vedea că din analize nu lipsesc niciodată distribuțiile, procentajele, mediile și măsurile dispersiei, însoțite evident
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
al împrăștierii, dispersiei, iar alegerea acestuia se face în urma evaluării datelor cunoscute. Acestea sunt metodele elementare de descriere statistică și dacă ne uităm peste rapoarte de cercetare vom vedea că din analize nu lipsesc niciodată distribuțiile, procentajele, mediile și măsurile dispersiei, însoțite evident de grafice pentru a se obține o prezentare a rezultatelor cât mai relevantă pentru beneficiar. Aceasta nu înseamnă, bineînțeles, că o asemenea analiză se efectuează neapărat luându-se pe rând o variabilă sau o întrebare. Dimpotrivă, de obicei
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
ajunge la o echivalență cantitativă cât mai aproape de cea ideală, se poate recurge la metode statistice de calcul al erorilor. Statistica arată că diferite măsuri ale aceleiași variabile sunt diferite variații de la o singură măsură adevărată. Calculul mediei, precum și al dispersiei, poate indica o mărime care, deși poate să nu apară dată de instrument, este totuși cea mai apropiată de realitate. În practică se dovedește că, în anumite limite, este mulțumitor și un grad mai mic de precizie. Efortul punerii de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
practica dimensionării unui eșantion este necesar să se aibă în vedere două categorii de restricții: de ordin statistic; de ordin administrativ. Din categoria restricțiilor de ordin statistic, în cazul folosirii unor metode clasice de eșantionare fac parte: 1. gradul de dispersie a valorilor caracteristicilor unităților individuale ale colectivității; 2. probabilitatea cu care se garantează rezultatele; 3. mărimea intervalului de încredere în care se așteaptă să fie încadrate rezultatele; 4. tipul de selecție folosit. Din categoria restricțiilor organizatorice care intervin în stabilirea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
garantare a rezultatelor: P=99% t=2,58 P=95% t=1,96 Pentru o eroare limită de sondaj și pentru un nivel de încredere alese, volumul eșantionului trebuie să fie cu atât mai mare cu cât este mai mare dispersia caracteristicii de selecție în populația de bază. Determinarea volumului eșantionului implică existența unor informații prealabile asupra dispersiei și mediei caracteristicii de eșantionare. Cercetări anterioare sau pre-sondaje sunt necesare pentru a orienta alegerea valorilor. În cazul în care se urmărește o
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de sondaj și pentru un nivel de încredere alese, volumul eșantionului trebuie să fie cu atât mai mare cu cât este mai mare dispersia caracteristicii de selecție în populația de bază. Determinarea volumului eșantionului implică existența unor informații prealabile asupra dispersiei și mediei caracteristicii de eșantionare. Cercetări anterioare sau pre-sondaje sunt necesare pentru a orienta alegerea valorilor. În cazul în care se urmărește o reprezentativitate în raport cu o caracteristică dihotomică, formula de calcul pentru volumul eșantionului este: p procentul din populația cadru
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sunt necesare pentru a orienta alegerea valorilor. În cazul în care se urmărește o reprezentativitate în raport cu o caracteristică dihotomică, formula de calcul pentru volumul eșantionului este: p procentul din populația cadru care posedă o caracteristică q = 100-p Cantitatea pxq indică dispersia unei caracteristici calitative. pxq=maxim dacă p=q=50 Volumul eșantionului într-o situație de dispersie maximă, ignorând volumul populației de bază și acceptând o probabilitate de eroare de 5% și o eroare limită de 2,5% (reprezintă 5% din
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
o caracteristică dihotomică, formula de calcul pentru volumul eșantionului este: p procentul din populația cadru care posedă o caracteristică q = 100-p Cantitatea pxq indică dispersia unei caracteristici calitative. pxq=maxim dacă p=q=50 Volumul eșantionului într-o situație de dispersie maximă, ignorând volumul populației de bază și acceptând o probabilitate de eroare de 5% și o eroare limită de 2,5% (reprezintă 5% din media caracteristicii p=50) are valoarea 1: Decizia asupra mărimii eșantionului va fi determinată într-o
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
va fi egală cu media din populație). În practică, distribuția de eșantionare, nu este cunoscută și eroarea standard a acestei distribuții, se estimează prin valorile calculate la nivelul eșantionului. Pentru a estima eroarea standard mai întâi este necesar să estimăm dispersia din populație. Aceasta este estimată pe baza dispersiei la nivelul eșantionului cu formula , unde N = volumul eșantionului, fiind un factor de corecție. La nivelul eșantionului cunoaștem dispersia , deci . Eroarea standard a distribuției de eșantionare de care avem nevoie pentru a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
practică, distribuția de eșantionare, nu este cunoscută și eroarea standard a acestei distribuții, se estimează prin valorile calculate la nivelul eșantionului. Pentru a estima eroarea standard mai întâi este necesar să estimăm dispersia din populație. Aceasta este estimată pe baza dispersiei la nivelul eșantionului cu formula , unde N = volumul eșantionului, fiind un factor de corecție. La nivelul eșantionului cunoaștem dispersia , deci . Eroarea standard a distribuției de eșantionare de care avem nevoie pentru a estima media caracteristicii în populație se calculează prin
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nivelul eșantionului. Pentru a estima eroarea standard mai întâi este necesar să estimăm dispersia din populație. Aceasta este estimată pe baza dispersiei la nivelul eșantionului cu formula , unde N = volumul eșantionului, fiind un factor de corecție. La nivelul eșantionului cunoaștem dispersia , deci . Eroarea standard a distribuției de eșantionare de care avem nevoie pentru a estima media caracteristicii în populație se calculează prin formula , unde este estimarea abaterii standard din populație și N este volumul eșantionului. Astfel, cu cât abaterea standard a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
populației de referință, și alte informații cunoscute apriori despre populația de referință. Utilizarea acestor informații duce la îmbunătățirea calității estimatorilor obținuți. Aplicarea eșantionării stratificate, în cazul stratificării populației după un criteriu, se bazează pe descompunerea varianței totale, în varianța datorată dispersiei în interiorul claselor (straturilor) și cea dintre straturile constituite. Împărțirea populației pe grupe = p1x1 + p2x2 +p3x3 p ponderi; Pentru grupul j, de exemplu vom obține: variația grupului j media generală a varianțelor Varianța totală varianța totală media varianțelor intergrupale (în interiorul grupelor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Reducerea datelor prin prelucrări statistice este modul de a schematiza informațiile conținute în date. Dacă, într-un fel, noi reducem datele la câteva mărimi statistice, atunci o anumită cantitate de informație se va pierde. Acest lucru se întâmplă în cazul dispersiei. Descriind datele cu o mărime a statisticii simple ca varianța sau abaterea standard, atunci informațiile obținute sunt de un real folos numai când comparăm un set de date cu altul. În scopul de a reține mai multe informații despre configurația
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dvs.? (inclusiv respondentul) N Valid 2000 Missing 0 Percentiles 10 2,00 20 2,00 30 2,00 40 3,00 50 3,00 60 4,00 70 4,00 80 5,00 90 6,00 6.3. Indicatori de dispersie Indicatorii de dispersie reflectă gradul de inegalitate între indivizi. Se referă la reproducerea gradului de determinare, de variabilitate al unui fenomen. Indicatorii de dispersie reprezintă măsura în care indivizii se dispersează pe scala de valori; măsoară inegalitățile dintre indivizi (ex.
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
N Valid 2000 Missing 0 Percentiles 10 2,00 20 2,00 30 2,00 40 3,00 50 3,00 60 4,00 70 4,00 80 5,00 90 6,00 6.3. Indicatori de dispersie Indicatorii de dispersie reflectă gradul de inegalitate între indivizi. Se referă la reproducerea gradului de determinare, de variabilitate al unui fenomen. Indicatorii de dispersie reprezintă măsura în care indivizii se dispersează pe scala de valori; măsoară inegalitățile dintre indivizi (ex. veniturile indicatorul de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
60 4,00 70 4,00 80 5,00 90 6,00 6.3. Indicatori de dispersie Indicatorii de dispersie reflectă gradul de inegalitate între indivizi. Se referă la reproducerea gradului de determinare, de variabilitate al unui fenomen. Indicatorii de dispersie reprezintă măsura în care indivizii se dispersează pe scala de valori; măsoară inegalitățile dintre indivizi (ex. veniturile indicatorul de dispersie relevă imediat inegalitățile existente. Putem vorbi de următorii indicatori: * Amplitudinea (A) A = xmax xmin diferența dintre cea mai mare și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
reflectă gradul de inegalitate între indivizi. Se referă la reproducerea gradului de determinare, de variabilitate al unui fenomen. Indicatorii de dispersie reprezintă măsura în care indivizii se dispersează pe scala de valori; măsoară inegalitățile dintre indivizi (ex. veniturile indicatorul de dispersie relevă imediat inegalitățile existente. Putem vorbi de următorii indicatori: * Amplitudinea (A) A = xmax xmin diferența dintre cea mai mare și cea mai mică valoare. * Abaterea intercuartilă (I) Considerăm șirul populației definit între X maxim și X minim Q1-3 = cuartile Abaterea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 scorurile deviază de la
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 date = media valorilor n = numărul persoanelor/ valorilor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
65 10,35 107,1 În cazul de față vom folosi prima formulă deoarece nu avem o serie cu frecvențe, iar n este dat de numărul studenților care au achiziționat produse (20) * Abaterea standard Măsoară gradul de eterogenitate sau de dispersie față de medie. Cu cât 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de numărul studenților care au achiziționat produse (20) * Abaterea standard Măsoară gradul de eterogenitate sau de dispersie față de medie. Cu cât 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și medie. Este utilizat pentru verificarea omogenității unei serii: dacă ν este mai mic decât 35-40%, atunci seria este omogenă iar media sa este reprezentativă, este stabilă.20 Figura nr. 6.9: Distribuția variabilei salariu Prin creșterea mediei se mărește dispersia. Cu cât raportul de variație este mai mare, cu atât mai mare este diferențierea dintre subiecți. Dacă o serie este omogenă se poate utiliza media ca indicator al tendinței centrale. Dacă seria este eterogenă se va folosi mediana sau modul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
diferă semnificativ între eșantioanele comparate. * Teste parametrice/neparametrice Testele parametrice pot fi aplicate doar în cazul în care sunt îndeplinite anumite condiții referitoare la datele din care provin măsurătorile la nivelul eșantionului. Ori de câte ori cerințele impuse de testele parametrice (distribuție normală, dispersii aproximativ egale ale grupărilor comparate, măsurare la nivel de interval sau de raport) nu pot fi respectate, se recomandă folosirea testelor neparametrice care nu presupun proprietăți specifice ale distribuției pe care o are variabila în populație. Pentru a decide dacă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]