51,240 matches
-
alta 0.3% 0.3% Total 100% 100% În vederea stabilirii concordanței dintre structura eșantionului și cea a populației, se va aplica testul χ2 pentru fiecare variabilă în parte (sex, vârstă, naționalitate). Pașii necesari pentru aplicarea acestui test. Primul pas: identificarea frecvențelor observate, adică structura eșantionului așa cum a ieșit din teren, pe fiecare din cele trei variabile, în număr de persoane și nu în procente. Spre exemplu, câte persoane de sex masculin și câte de sex feminin au fost intervievate. Al doilea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
structura eșantionului așa cum a ieșit din teren, pe fiecare din cele trei variabile, în număr de persoane și nu în procente. Spre exemplu, câte persoane de sex masculin și câte de sex feminin au fost intervievate. Al doilea pas: identificarea frecvențele teoretice (așteptate), cele care ar fi trebui să iasă din teren conform procentelor din structura populației, la fiecare variabilă. Spre exemplu, câte persoane de sex masculin sau de sex feminin ar fi trebuit intervievate, pentru a respecta structura populației municipiului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
2% persoane de sex masculin și 58,2% persoane de sex feminin. Aceste date sunt prezentate în tabelul 3.4. Tabelul nr. 3.4: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila sex Sex Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice, așteptate) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) masculin 523 543 feminin 585 565 Total 1108 1108 Al treilea pas: Se calculează testul χ2 pentru a se stabili dacă există diferențe dintre structura eșantionului și cea a populației. Testul χ2 are
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
58,2% persoane de sex feminin. Aceste date sunt prezentate în tabelul 3.4. Tabelul nr. 3.4: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila sex Sex Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice, așteptate) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) masculin 523 543 feminin 585 565 Total 1108 1108 Al treilea pas: Se calculează testul χ2 pentru a se stabili dacă există diferențe dintre structura eșantionului și cea a populației. Testul χ2 are două ipoteze (de nul și alternativă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mic decât χ, prin urmare se acceptă ipoteza de nul, deci eșantionul respectă structura populației municipiului Brașov după variabila sex. Tabelul nr. 3.5: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila vârstă. Vârsta Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) 18-24 ani 156 160 25-29 ani 125 135 30-34 ani 104 128 35-39 ani 100 96 40-44 ani 84 81 45-49 ani 99 83 50-54 ani 124 121 55-59 ani 95 82 peste 60
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se acceptă ipoteza de nul, deci eșantionul respectă structura populației municipiului Brașov după variabila sex. Tabelul nr. 3.5: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila vârstă. Vârsta Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) 18-24 ani 156 160 25-29 ani 125 135 30-34 ani 104 128 35-39 ani 100 96 40-44 ani 84 81 45-49 ani 99 83 50-54 ani 124 121 55-59 ani 95 82 peste 60 ani 221 222 Total 1108
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mic decât χ, prin urmare se acceptă ipoteza de nul, deci eșantionul respectă structura populației municipiului Brașov după variabila vârstă. Tabelul nr. 3.6: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila naționalitate. Naționalitate Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) român 1005 1012 maghiari 90 76 romi 3 0 germani 7 3 alta 3 3 Total 1108 1108 H: Distribuția eșantionului nu este semnificativ diferită de distribuția populației. H: Distribuția eșantionului este semnificativ diferită
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se acceptă ipoteza de nul, deci eșantionul respectă structura populației municipiului Brașov după variabila vârstă. Tabelul nr. 3.6: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila naționalitate. Naționalitate Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) român 1005 1012 maghiari 90 76 romi 3 0 germani 7 3 alta 3 3 Total 1108 1108 H: Distribuția eșantionului nu este semnificativ diferită de distribuția populației. H: Distribuția eșantionului este semnificativ diferită de distribuția populației. χ=0
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
N). Concluzie: Reprezentativitatea atinge destul de repede un nivel suficient de ridicat, așa încât o creștere suplimentară a numărului de indivizi în eșantion nu mai aduce un spor notabil de reprezentativitate. Distribuția eșantionului și valorile teoretice Distribuția eșantionului este distribuția relativă a frecvențelor eșantionului, cum ar fi media pe eșantion, valabile pentru toate eșantioanele posibile. Se folosește pentru evaluarea inferențelor noastre pe baza statisticii eșantionului. Media, varianța, covarianța sunt definite în termenii valorilor teoretice. Valorile teoretice au rezultat în urma eșantionării repetate din aceeași
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de eșantionare (ES) este o caracteristică a distribuției de eșantionare pentru a cărei realizare (teoretică) se construiesc toate eșantioanele posibile de un anumit volum dintr-o populație dată și se reprezintă distribuția mediei pentru caracteristica studiată (respectiv valorile mediei funcție de frecvența cu care apar). (O proprietate importantă a acestei distribuții este aceea că media tuturor mediilor obținute din eșantioanele de volum n va fi egală cu media din populație). În practică, distribuția de eșantionare, nu este cunoscută și eroarea standard a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pe cote Eșantionarea pe cote reprezintă forma de eșantionare cel mai des utilizată în anchetele socio-economice. Prin modul de constituire este o formă mixtă, îmbinând metodele probabiliste de eșantionare cu cele neprobabiliste. Asimilarea cu o metodă probabilistă se face pentru că frecvențele relative definite în cadrul populației pentru anumite caracteristici ale acesteia pot fi interpretate ca probabilități. Această echivalență se realizează în măsura în care volumul populației de referință este suficient de mare pentru a da posibilitatea aplicării legii numerelor mari. La nivelul universului de selecție
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
OK. Dacă însă suntem interesați de sintaxa unor anumite comenzi și vrem ca acestea să fie salvate în fișierul de sintaxă (nu în cel de rezultate) selectăm ori de câte ori dorim opțiunea PASTE ce apare în fereastra comenzii. Exemplu: Pentru a calcula frecvențele vom selecta din meniu ANALYZE/ DESCRIPTIVE STATISTICS/ FREQUENCIES, selectăm variabila care ne interesează din lista afișată (apăsând pe săgeată) însă, în loc să continuăm cu OK, vom alege PASTE care va copia comanda în fișierul de sintaxă. * Un fișier de sintaxă se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
un program care poate utiliza tot felul de date despre o varietate de subiecte. Scopul pentru care îl utilizăm depinde de obiectivele pe care ni le fixăm. Aceste obiective pot să fie extrem de diverse așa încât putem măsura: * comportamentul de vot * frecvența producerii cutremurelor * distribuția veniturilor * rata mortalității * creșterea populației * șomajul * atitudinea față de politică * care tip de oameni este mai probabil să fie de stânga sau de dreapta * cota de piață a unui produs. Am constatat că există un tip de eroare
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
3. PRM 4. PNG 5. PSD Variabila nouă votpar.recodata "Cu ce partid intenționați să votați?" 1. PSD 0. alte partide 5.2.3. Răspunsuri multiple În cazul în care există mai multe variante de răspuns pentru o singură întrebare, frecvența răspunsurilor poate fi obținută cu ajutorul opțiunii MULTIPLE RESPONSES din SPSS. Pentru fiecare variantă de răspuns se creează în prealabil o variabilă dihotomică (cu variante de răspuns Da/Nu). Apoi, din meniul principal se selectează ANALYZE/ MULTIPLE RESPONSES/ DEFINE VARIABLES SET
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
MULTIPLE RESPONSES din SPSS. Pentru fiecare variantă de răspuns se creează în prealabil o variabilă dihotomică (cu variante de răspuns Da/Nu). Apoi, din meniul principal se selectează ANALYZE/ MULTIPLE RESPONSES/ DEFINE VARIABLES SET, creându-se astfel variabila set corespunzătoare. Frecvențele pentru variabila creată (care atenție nu este salvată de SPSS în baza de date) se obțin din ANALYZE/ MULTIPLE RESPONSES/ FREQUENCIES. De asemenea, noua variabila creată pe baza setului de răspunsuri poate fi folosită într-un tabel de asociere (discutat
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
numărăm doar codul 1, vom trece la opțiunea Dichotomies Counted Value valoarea 1, vom trece la Name numele variabilei nou creată (asociat) după care apăsăm butonul Add. Figura nr. 5.5: Fereastra Multiple Response Pentru a obține un tabel de frecvențe pentru această variabilă vom intra la ANALYZE/ MULTIPLE RESPONSES/ FREQUENCIES. Vom obține următorul tabel în fișierul OUTPUT: $asociat Frequencies Responses Percent of Cases N Percent $asociata membru în sindicat 121 30,3% 38,1% membru în asociație profesională 26 6
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cu 500 ron trebuie să scriem această formulă: venit >= 7) în căsuța principală (codul 7 reprezintă faptul că persoana are 500-600 ron, iar codul 8 -peste 600 ron). Apăsam Continue și OK. Din meniul Statistics putem rula un tabel de frecvențe pentru aceasta variabilă. Dacă am folosit SELECT CASES și vrem să ne întoarcem la utilizarea tuturor cazurilor, deschidem SELECT CASES și selectăm opțiunea All Cases iar apoi apăsam OK. Figura nr. 5.14: Fereastra Select Cases Figura nr. 5.15
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pot fi utilizați și anume modul, mediana și media. În funcție de particularitățile problemei vom utiliza cea mai relevantă măsură a distribuției din cele trei pe care le avem la dispoziție. Modul (Mo) este valoarea care se întâlnește cu cea mai mare frecvență. Modul ne arată care este cazul tipic în distribuția respectivă. O eroare frecventă, la nivelul începătorilor, este de a confunda modul cu modulul cele două mărimi neavând în mod evident nici cea mai mică legătură una cu cealaltă. De aceea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se obține totalizând scorurile și împărțind suma obținută la numărul de scoruri. Într-o altă exprimare des utilizată media este valoarea care s-ar obține dacă suma valorilor tuturor indivizilor statistici s-ar împărți identic la toți indivizii. Dacă utilizăm frecvențe, formula devine: unde s = numărul de categorii/clase; ki = frecvența Cele două formule prezentate sunt echivalente. În practică, însă, unii utilizatori comit eroarea de a considera că formula 2 este o medie ponderată. Însă, media ponderată apare atunci când se încalcă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de scoruri. Într-o altă exprimare des utilizată media este valoarea care s-ar obține dacă suma valorilor tuturor indivizilor statistici s-ar împărți identic la toți indivizii. Dacă utilizăm frecvențe, formula devine: unde s = numărul de categorii/clase; ki = frecvența Cele două formule prezentate sunt echivalente. În practică, însă, unii utilizatori comit eroarea de a considera că formula 2 este o medie ponderată. Însă, media ponderată apare atunci când se încalcă principiul democrației statistice care spune în esență că fiecare individ
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
unii utilizatori comit eroarea de a considera că formula 2 este o medie ponderată. Însă, media ponderată apare atunci când se încalcă principiul democrației statistice care spune în esență că fiecare individ statistic contează cât oricare alt individ. Eroarea apare atunci când frecvențele sunt considerate ponderi. Trebuie să reținem încă un aspect deosebit de important: media nu este o valoare mijlocie; media poate fi foarte departe de mijlocul intervalului de valori, cum este situația seriei prezentate în tabelul nr. 6.1. Tabelul nr. 6
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
6.1. Tabelul nr. 6.1: Distribuția scorurilor unei serii simple de date 1 2 3 4 110 Me=3 =22 Pentru exemplificare vom considera două situații: 1. Fie următoarea distribuție: Tabelul nr. 6.2: Distribuția scorurilor unei serii cu frecvențe Scor 1 2 3 4 5 Frecvența 50 100 150 125 75 Mo=3 (valoarea cu frecvența cea mai mare) =3.5 Me=3.375 Se poate utiliza formula: Mo =Me 3 (-Me) În SPSS este evident că nu avem
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
scorurilor unei serii simple de date 1 2 3 4 110 Me=3 =22 Pentru exemplificare vom considera două situații: 1. Fie următoarea distribuție: Tabelul nr. 6.2: Distribuția scorurilor unei serii cu frecvențe Scor 1 2 3 4 5 Frecvența 50 100 150 125 75 Mo=3 (valoarea cu frecvența cea mai mare) =3.5 Me=3.375 Se poate utiliza formula: Mo =Me 3 (-Me) În SPSS este evident că nu avem nevoie de aceste formule, deoarece indicatorii sunt
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
110 Me=3 =22 Pentru exemplificare vom considera două situații: 1. Fie următoarea distribuție: Tabelul nr. 6.2: Distribuția scorurilor unei serii cu frecvențe Scor 1 2 3 4 5 Frecvența 50 100 150 125 75 Mo=3 (valoarea cu frecvența cea mai mare) =3.5 Me=3.375 Se poate utiliza formula: Mo =Me 3 (-Me) În SPSS este evident că nu avem nevoie de aceste formule, deoarece indicatorii sunt calculați în mod automat de către calculator. Am dorit să arătăm
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
n= nr. impar). Mediana este valoarea pe care o ia individul median. Dacă n este par atunci Me reprezintă valoarea individului median plasat între n/2 și n/2 +1. 4. Modul (Mo) este valoarea luată cu cea mai mare frecvență. Cu alte cuvinte este valoarea ce caracterizează individul tipic al populației. Poziționarea celor trei indicatori de poziție poate fi ușor vizualizată după tipul distribuției statistice, în figurile nr. 6.3 și 6.4. Figura nr. 6.3: Media, mediana și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]