51,240 matches
-
68,6% Total Count 203 1751 1954 % within i4 a 10,4% 89,6% 100,0% % within e1 04 100,0% 100,0% 100,0% % of Total 10,4% 89,6% 100,0% Interpretare: Primul număr din fiecare căsuță a tabelului reprezintă frecvența observată. Știm deci că din total eșantion (1954), 85 au mers la medic pentru o problemă medicală și au relații în sistemul sanitar, 528 nu au mers la medic pentru o problemă medicală dar au relații în sistemul sanitar, 118
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nu au fost la medic 30,2% au relații în sistemul sanitar și 69,8% nu au. Al patrulea număr reprezintă procentul din total, care este ușor de citit, de exemplu pentru prima căsuță 4,4% este obținut prin împărțirea frecvenței observate (85) la total subiecți (1954) și înmulțirea cu 100 și se citește astfel: 4,4% din total respondenți la aceste două întrebări au cunoștințe în sistemul sanitar și au fost la medic pentru o problemă medicală. Exercițiu: Tabelul de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a fumătorilor și nefumătorilor în rândul celor care suferă de cancer și al restului populației, dacă se știe că au fost selectați 40 de fumători și 60 de nefumători. Pornind de la datele din tabelul nr 7.4 se pot calcula frecvențele absolute (tabelul nr. 7.5), iar în final procentele pe linie (tabelul nr. 7.6). Tabelul nr. 7.4: Repartiția fumătorilor/nefumătorilor în funcție de starea de sănătate procente pe coloană Fumători (N=40) Nefumători (N=60) Bolnavi de cancer de plămâni
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Repartiția fumătorilor/nefumătorilor în funcție de starea de sănătate procente pe coloană Fumători (N=40) Nefumători (N=60) Bolnavi de cancer de plămâni 75% 20% Sănătoși 25% 80% Total 100% 100% Tabelul nr. 7.5: Repartiția fumătorilor/nefumătorilor în funcție de starea de sănătate frecvențe absolute Fumători Nefumători Total Bolnavi de cancer de plămâni 30 12 42 Sănătoși 10 48 58 Total 40 60 100 Tabelul nr. 7.6: Repartiția fumătorilor/nefumătorilor în funcție de starea de sănătate procente pe linie Fumători Nefumători Total Bolnavi de cancer
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
necondiționate de pe linia 1 și coloana 1. Probabilitatea necondiționată de pe linia 1, P1+ este probabilitatea ca A să aibă valoarea 1 indiferent de valoarea lui B, iar P+1 este probabilitatea ca B să aibă valoarea 1 indiferent de A. Frecvența așteptată din căsuța (1,1) în ipoteza independenței dintre cele două variabile va fi egală cu produsul frecvențelor marginale împărțit la volumul eșantionului: F11 = (F+1F1+) / N, unde N este volumul eșantionului. (5) Există două modalități foarte directe de a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
aibă valoarea 1 indiferent de valoarea lui B, iar P+1 este probabilitatea ca B să aibă valoarea 1 indiferent de A. Frecvența așteptată din căsuța (1,1) în ipoteza independenței dintre cele două variabile va fi egală cu produsul frecvențelor marginale împărțit la volumul eșantionului: F11 = (F+1F1+) / N, unde N este volumul eșantionului. (5) Există două modalități foarte directe de a vedea dacă variabilele ce formează tabelul de contingență sunt independente sau nu: 1) Compararea frecvențelor așteptate, calculate cu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
egală cu produsul frecvențelor marginale împărțit la volumul eșantionului: F11 = (F+1F1+) / N, unde N este volumul eșantionului. (5) Există două modalități foarte directe de a vedea dacă variabilele ce formează tabelul de contingență sunt independente sau nu: 1) Compararea frecvențelor așteptate, calculate cu formula (5) pe baza frecvențelor marginale, cu frecvențele observate. Dacă acestea coincid, înseamnă că variabilele sunt independente. 2) Compararea procentelor pe coloană. Să luăm drept exemplu distribuția celor două variabile i4 a și e1 04. i4 a * e1 04 Crosstabulation e1 04
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
eșantionului: F11 = (F+1F1+) / N, unde N este volumul eșantionului. (5) Există două modalități foarte directe de a vedea dacă variabilele ce formează tabelul de contingență sunt independente sau nu: 1) Compararea frecvențelor așteptate, calculate cu formula (5) pe baza frecvențelor marginale, cu frecvențele observate. Dacă acestea coincid, înseamnă că variabilele sunt independente. 2) Compararea procentelor pe coloană. Să luăm drept exemplu distribuția celor două variabile i4 a și e1 04. i4 a * e1 04 Crosstabulation e1 04 Total da nu i4 a da Count 85 528
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
1F1+) / N, unde N este volumul eșantionului. (5) Există două modalități foarte directe de a vedea dacă variabilele ce formează tabelul de contingență sunt independente sau nu: 1) Compararea frecvențelor așteptate, calculate cu formula (5) pe baza frecvențelor marginale, cu frecvențele observate. Dacă acestea coincid, înseamnă că variabilele sunt independente. 2) Compararea procentelor pe coloană. Să luăm drept exemplu distribuția celor două variabile i4 a și e1 04. i4 a * e1 04 Crosstabulation e1 04 Total da nu i4 a da Count 85 528 613 % within e1 04
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
100%) 7.1.4. Asocierea într-un tabel de contingență Studiul asocierii presupune analiza comportamentului simultan al indivizilor față de două sau mai multe variabile. Asocierea înseamnă identificarea tendinței unei categorii de subiecți de a da un anumit răspuns cu o frecvență mai mare decât ceilalți subiecți. Să luăm, de exemplu, intenția de a vota cu un anumit partid și rezidența în mediul urban sau rural. În cazul independenței între variabile procentul celor care votează cu acest partid ar fi același în
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
față de ceea ce știam de la început. În tabelul de independență variabilele sunt independente, așadar, conform condiției generale de independență statistică se verifică relația: Măsurăm distanța dintre tabelul nostru și cel de independență astfel: se citește hi pătrat și măsoară diferența dintre frecvențele empirice și frecvențele teoretice. Indicii de asociere iau valori între [0, 1] sau [-1, 1]. Pentru variabilele nominale/categoriale nu dăm semn indicatorului de asociere (nu există legătură între variabile, ele se pot așeza în tabel oricum). Semnul are sens
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de la început. În tabelul de independență variabilele sunt independente, așadar, conform condiției generale de independență statistică se verifică relația: Măsurăm distanța dintre tabelul nostru și cel de independență astfel: se citește hi pătrat și măsoară diferența dintre frecvențele empirice și frecvențele teoretice. Indicii de asociere iau valori între [0, 1] sau [-1, 1]. Pentru variabilele nominale/categoriale nu dăm semn indicatorului de asociere (nu există legătură între variabile, ele se pot așeza în tabel oricum). Semnul are sens pentru variabilele ordinale
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal cu altul. Coeficientul presupune prezicerea valorii variabilei dependente după două reguli: Regula 1: prezicem valoarea variabilei dependente după valoarea modală (valoarea cu cea mai mare frecvență). Regula 2: folosim valoarea modală pentru fiecare categorie a variabilei independente. , unde E1 este numărul de erori în cazul 1 și E2 numărul de erori în cazul 2. Lambda are valori intre 0 și 1. Să luăm următorul exemplu (din
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
reprezintă numărul rangurilor legate pe X, adică numărul perechilor care au aceeași valoare pentru variabila dependentă (X), dar au valoare diferită pentru (Y). Exemplu: Din baza de date BOP iunie 1998 s-au ales variabilele ordinale "încredere în poliție" și frecvența cu care respondenții au fost nevoiți să ofere "cadouri" la poliție. Tabelul de asociere între cele două variabile este prezentat mai jos. Pentru a calcula valoarea coeficientului Gamma se aplică următoarea regulă: numărul perechilor concordante (C) se obține însumând frecvența
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
frecvența cu care respondenții au fost nevoiți să ofere "cadouri" la poliție. Tabelul de asociere între cele două variabile este prezentat mai jos. Pentru a calcula valoarea coeficientului Gamma se aplică următoarea regulă: numărul perechilor concordante (C) se obține însumând frecvența celulei de referință înmulțită cu suma frecvențelor din toate celulele aflate sub ea și la dreapta ei (Sandu, 1992, 93); pentru a afla numărul perechilor discordante (D) se consideră celulele aflate sub celula de referință și la stânga acesteia. Astfel, pentru
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
să ofere "cadouri" la poliție. Tabelul de asociere între cele două variabile este prezentat mai jos. Pentru a calcula valoarea coeficientului Gamma se aplică următoarea regulă: numărul perechilor concordante (C) se obține însumând frecvența celulei de referință înmulțită cu suma frecvențelor din toate celulele aflate sub ea și la dreapta ei (Sandu, 1992, 93); pentru a afla numărul perechilor discordante (D) se consideră celulele aflate sub celula de referință și la stânga acesteia. Astfel, pentru căsuța corespunzătoare lui X=1 și Y
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
50+59+11) + 81*(257+59) + 26*(59+11) + 50*59 = 35.298 + 21.484 + 18.473 + 25.596 + 1.820 + 2.950 = 105.621 Gamma = -57.362 / 153.880 = -0,373 Tabelul nr. 7.15: Încredere în poliție și frecvența oferirii de 'cadouri' "Dvs. ați fost nevoit oferiți 'cadouri' la poliție?" Încredere în poliție Nu, niciodată (1) Da, uneori (2) Da, întotdeauna (3) Total Foarte puțină (1) 79 41 53 173 Puțină (2) 208 81 49 338 Multă (3) 257
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
coeficientul Sommer se iau în considerare și perechile legate pe variabila dependentă. Astfel, dacă variabila dependentă (X) este încrederea în poliție, perechile legate după X sunt toate acelea pentru care , dar . Dacă atunci când calculăm numărul perechilor concordante luam în considerare frecvențele situate la dreapta și mai jos de celula de referință, de data aceasta vom considera căsuțele situate chiar sub celula de referință. Deci = 79*(208 + 257 + 59) + 208*(257 + 59) + 257*59 + 41*(81 + 50 + 11) + 81*(50 + 11) + 50
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
257*59 + 41*(81 + 50 + 11) + 81*(50 + 11) + 50*11 + 53*(49+ 26+ 7) + 49*(26+7) + 26*7 = 138.210 = 57.362 / (153.880 + 138.210) = -0,195 În mod similar se calculează dy, având ca variabilă dependentă frecvența cu care subiectul oferă "cadouri" la poliție. Valoarea simetrică a lui d se calculează ca media celor două măsuri asimetrice. Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Somers' d Symmetric -,225 ,029 -7,710
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
tau-c -,203 ,026 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. 7.1.7. Testul 2 Valoarea testului 2 se calculează în modul următor: Frecvențele așteptate sunt calculate în ipoteza independenței între variabile, folosind formula (I) discutată anterior (pentru prima căsuță aceasta devine P11 = P+1 * P1+ sau F11 = F+1* F1+ / nr. total de subiecți). Se pornește, așadar, de la distribuția marginală și se calculează
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în parte, folosind formula de mai sus. Ipoteza de nul a acestui test presupune inexistența unei relații de asociere dintre cele două variabile analizate. Ipoteza alternativă presupune existența unei relații de asociere dintre cele două variabile. Figura nr. 7.7: Frecvențe observate și frecvențe așteptate În SPSS pentru a obține aceste valori, precum și valoarea testului 2 se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/ CROSSTABS, se introduc variabila de pe linie și cea de pe coloană, apoi din opțiunea Statistics se bifează Chi-square, iar
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
formula de mai sus. Ipoteza de nul a acestui test presupune inexistența unei relații de asociere dintre cele două variabile analizate. Ipoteza alternativă presupune existența unei relații de asociere dintre cele două variabile. Figura nr. 7.7: Frecvențe observate și frecvențe așteptate În SPSS pentru a obține aceste valori, precum și valoarea testului 2 se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/ CROSSTABS, se introduc variabila de pe linie și cea de pe coloană, apoi din opțiunea Statistics se bifează Chi-square, iar din Cells/ Counts
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pentru a obține aceste valori, precum și valoarea testului 2 se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/ CROSSTABS, se introduc variabila de pe linie și cea de pe coloană, apoi din opțiunea Statistics se bifează Chi-square, iar din Cells/ Counts se aleg Observed (frecvențele observate) și Expected (frecvențele așteptate). Rezultatele din fișierul Outuput sunt prezentate mai jos. Cât de mulțumit(a) sunteți de sănătatea dvs.?. Total Deloc mulțumit Nu prea mulțumit Destul de mulțumit Foarte mulțumit Sex masculin Count 100 252 482 161 995 Expected
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valori, precum și valoarea testului 2 se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/ CROSSTABS, se introduc variabila de pe linie și cea de pe coloană, apoi din opțiunea Statistics se bifează Chi-square, iar din Cells/ Counts se aleg Observed (frecvențele observate) și Expected (frecvențele așteptate). Rezultatele din fișierul Outuput sunt prezentate mai jos. Cât de mulțumit(a) sunteți de sănătatea dvs.?. Total Deloc mulțumit Nu prea mulțumit Destul de mulțumit Foarte mulțumit Sex masculin Count 100 252 482 161 995 Expected Count 136,4 285
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
113 1004 Expected Count 137,6 288,3 440,5 137,6 1004,0 Total Count 274 574 877 274 1999 Expected Count 274,0 574,0 877,0 274,0 1999,0 În acest tabel numărul 136,4 reprezintă frecvența așteptată pentru căsuța (1,1). Această frecvență se calculează drept produsul frecvențelor marginale de pe primul rând și prima coloană împărțit la numărul total de subiecți (274*995/1999), celelalte valori obținându-se în mod similar. Chi-Square Tests Value df Asymp
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]