51,240 matches
-
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. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 45,522a 3
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 45,522a 3 ,000 Likelihood Ratio 45,850
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
chiar dacă acestea nu caracterizează tabelul în ansamblu, ci numai două valori particulare ale variabilelor. Dacă pentru o celulă a tabelului valoarea reziduală standardizată ajustată este >2 sau <-2, atunci cu o probabilitate de eroare de 5% se poate susține că frecvența observată este semnificativ mai mare decât cea așteptată în cazul independenței între variabile, deci se presupune că există o asociere între aceste două valori ale variabilelor. Pentru cazul anterior valorile sunt următoarele: Adjusted Residual Cât de mulțumit(a) sunteți de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este acela de a analiza distribuția variabilelor studiate și de a vedea în ce măsură acestea se abat de la distribuția normală. 7.6. Teste de normalitate Ce este o distribuție normală? Distribuția statistică este o repartiție formată din valorile unei variabile și frecvențele corespunzătoare lor. Distribuțiile normale sunt acele repartiții statistice pentru care frecvențele se aglomerează spre media seriei de date și tind să devină tot mai puține pe măsură ce ne deplasăm spre valorile maxime și minime. Forma distribuției este, deci, una de clopot
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
vedea în ce măsură acestea se abat de la distribuția normală. 7.6. Teste de normalitate Ce este o distribuție normală? Distribuția statistică este o repartiție formată din valorile unei variabile și frecvențele corespunzătoare lor. Distribuțiile normale sunt acele repartiții statistice pentru care frecvențele se aglomerează spre media seriei de date și tind să devină tot mai puține pe măsură ce ne deplasăm spre valorile maxime și minime. Forma distribuției este, deci, una de clopot (Dumitru Sandu, Statistica în științele sociale, Ed. Univ. București, București, 1992
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Ca și K-S, Hi pătrat poate testa nu doar normalitatea distribuției, ci și concordanța cu alte distribuții teoretice specificate de cercetător. Modul de aplicare al testului este asemănător cu cel discutat în cazul independenței dintre variabile, în acest caz frecvențele așteptate fiind cele corespunzătoare distribuției teoretice. Metode grafice * Histograma. Aceasta se obține din meniul GRAPHS/HISTOGRAM. * Graficele Q-Q și P-P. Graficul Q-Q conține pe axa Ox valorile observate, iar pe Oy cele așteptate, în timp ce graficul P-P reprezintă probabilitățile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în mod semnificativ între cele 2 eșantioane comparate. Modul de calcul este următorul: 1) Se calculează pentru fiecare eșantion procentele cumulate pentru fiecare rang. Astfel, pentru exemplu anterior în care variabila lua valori de la 1 la 5, vom obține următoarele frecvențe: A B 1 0 0 2 2 0 3 1 2 4 1 1 5 0 1 Se calculează apoi procentele, procentele cumulate și diferențele dintre acestea pentru fiecare rang (D): A B A B D 1 0% 0% 0
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
eșantioanele independente comparate diferă din punctul de vedere al valorii mediane a variabilei testate. Se determină valoarea mediană pentru seria de date unită și apoi se construiește un tabel de contingență unde coloanele reprezintă eșantioanele comparate și cele două linii frecvența valorilor aflate sub și deasupra medianei pentru fiecare eșantion în parte. În final se aplică testul (Hi pătrat) pentru acest tabel. 7.8.3. Teste neparametrice pentru 2 eșantioane dependente 7.8.3.1. Testul Semnului (Sign Test) Testului semnului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
model. Un alt mod de a analiza cazurile prezise corect este histograma probabilităților prezise (sau classplot în opțiunile SPSS). Pe axa X este reprezentată probabilitatea de a prezice valoarea dependentei ca fiind egală cu 1. Pe axa Y se află frecvențele, adică numărul de cazuri clasificate sau prezise. Graficul conține deci coloane cu valori observate ordonate funcție de probabilitatea prezisă. Știind că dacă probabilitatea prezisă este <0,5 valoarea prezisă este 0 și dacă este >0,5 valoarea prezisă este 1, putem
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Constant -3,031 ,236 164,951 1 ,000 ,048 a Variable(s) entered on step 1: dir, urban, z.transilvania 8.3. Analiza logliniară Analiza logliniară diferă de regresia logistică în următoarele două privințe: 1. valorile prezise sunt estimări ale frecvențelor din căsuțele tabelului de contingență, funcția folosită fiind logaritm natural din frecvențe și nu logaritm din șansă precum în cazul regresiei logistice. 2. nu există o singură variabilă dependentă, efectele de interacțiune fiind posibile între toate variabilele introduse în model
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
entered on step 1: dir, urban, z.transilvania 8.3. Analiza logliniară Analiza logliniară diferă de regresia logistică în următoarele două privințe: 1. valorile prezise sunt estimări ale frecvențelor din căsuțele tabelului de contingență, funcția folosită fiind logaritm natural din frecvențe și nu logaritm din șansă precum în cazul regresiei logistice. 2. nu există o singură variabilă dependentă, efectele de interacțiune fiind posibile între toate variabilele introduse în model. Analiza logliniară are drept scop găsirea modelelor explicative și descrierea mărimii și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
logistică, în sensul în care variabila dependentă este categorială (la regresia logistică ea este binomială). Dar, în 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
bărbați și femei cu privire la încrederea interpersonală este mai mică pentru cei de peste 40 de ani decât pentru cei de sub 40 de ani. 8.3.5. Șansele locale (Local odds ratios) Fie un tabel de 3*4: Tabelul nr. 8.2: Frecvențe observate pentru un tabel 3*4 B1 B2 B3 B4 A1 f11 f12 f13 f14 A2 f21 f22 f23 f24 A3 f31 f32 f33 f34 Tabelul nr. 8.3: Șansele locale pentru un tabel 3x4 Paradoxul lui Simpson: Agregarea datelor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nr. 8.7: Clasificarea pacienților în funcție de spitalul unde au fost tratați și rezultatele după tratament Stare bună Stare critică Total Spitalul A 600 400 1000 Spitalul B 900 100 1000 8.3.6. Modelarea log liniară Reprezentare log liniară a frecvențelor din celulele tabelului Logaritm din frecvență = efectul general + efectul de rând + efectul de coloană + efectul de interacțiune * Cum se operează această descompunere pentru un tabel 2*2 (2 variabile dihotomice): Se logaritmează frecvențele tabelului Se descompun în patru efecte specifice
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
spitalul unde au fost tratați și rezultatele după tratament Stare bună Stare critică Total Spitalul A 600 400 1000 Spitalul B 900 100 1000 8.3.6. Modelarea log liniară Reprezentare log liniară a frecvențelor din celulele tabelului Logaritm din frecvență = efectul general + efectul de rând + efectul de coloană + efectul de interacțiune * Cum se operează această descompunere pentru un tabel 2*2 (2 variabile dihotomice): Se logaritmează frecvențele tabelului Se descompun în patru efecte specifice: 1. Efectul general (λ) este media
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Modelarea log liniară Reprezentare log liniară a frecvențelor din celulele tabelului Logaritm din frecvență = efectul general + efectul de rând + efectul de coloană + efectul de interacțiune * Cum se operează această descompunere pentru un tabel 2*2 (2 variabile dihotomice): Se logaritmează frecvențele tabelului Se descompun în patru efecte specifice: 1. Efectul general (λ) este media frecvențelor logaritmate din toate celulele. Cu alte cuvinte, frecvențele din fiecare celulă depind de media frecvențelor din tabel. Acest efect este același pentru toate celulele. 2. Efectul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
efectul general + efectul de rând + efectul de coloană + efectul de interacțiune * Cum se operează această descompunere pentru un tabel 2*2 (2 variabile dihotomice): Se logaritmează frecvențele tabelului Se descompun în patru efecte specifice: 1. Efectul general (λ) este media frecvențelor logaritmate din toate celulele. Cu alte cuvinte, frecvențele din fiecare celulă depind de media frecvențelor din tabel. Acest efect este același pentru toate celulele. 2. Efectul de rând (λR) exprimă efectul poziționării într-o anumită categorie a variabilei situate pe
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
efectul de interacțiune * Cum se operează această descompunere pentru un tabel 2*2 (2 variabile dihotomice): Se logaritmează frecvențele tabelului Se descompun în patru efecte specifice: 1. Efectul general (λ) este media frecvențelor logaritmate din toate celulele. Cu alte cuvinte, frecvențele din fiecare celulă depind de media frecvențelor din tabel. Acest efect este același pentru toate celulele. 2. Efectul de rând (λR) exprimă efectul poziționării într-o anumită categorie a variabilei situate pe rând. Acest efect ia în considerare distribuția marginală
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
descompunere pentru un tabel 2*2 (2 variabile dihotomice): Se logaritmează frecvențele tabelului Se descompun în patru efecte specifice: 1. Efectul general (λ) este media frecvențelor logaritmate din toate celulele. Cu alte cuvinte, frecvențele din fiecare celulă depind de media frecvențelor din tabel. Acest efect este același pentru toate celulele. 2. Efectul de rând (λR) exprimă efectul poziționării într-o anumită categorie a variabilei situate pe rând. Acest efect ia în considerare distribuția marginală (sau șansa) ca cineva să fie plasat
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Efectul de rând (λR) exprimă efectul poziționării într-o anumită categorie a variabilei situate pe rând. Acest efect ia în considerare distribuția marginală (sau șansa) ca cineva să fie plasat în primul sau în al doilea rând. λR 1 = media frecvențelor logaritmate de pe rândul 1 λ. λR 2 = media frecvențelor logaritmate de pe rândul 2 λ. Valoarea λR >0 înseamnă că în medie frecvențele de pe rândul respectiv sunt mai mari decât media pe total tabel. λR 1 + λR 2 = 0 3. Efectul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
anumită categorie a variabilei situate pe rând. Acest efect ia în considerare distribuția marginală (sau șansa) ca cineva să fie plasat în primul sau în al doilea rând. λR 1 = media frecvențelor logaritmate de pe rândul 1 λ. λR 2 = media frecvențelor logaritmate de pe rândul 2 λ. Valoarea λR >0 înseamnă că în medie frecvențele de pe rândul respectiv sunt mai mari decât media pe total tabel. λR 1 + λR 2 = 0 3. Efectul de coloană (λC), este similar efectului de rând. λC
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
marginală (sau șansa) ca cineva să fie plasat în primul sau în al doilea rând. λR 1 = media frecvențelor logaritmate de pe rândul 1 λ. λR 2 = media frecvențelor logaritmate de pe rândul 2 λ. Valoarea λR >0 înseamnă că în medie frecvențele de pe rândul respectiv sunt mai mari decât media pe total tabel. λR 1 + λR 2 = 0 3. Efectul de coloană (λC), este similar efectului de rând. λC 1 = media frecvențelor logaritmate de pe coloană 1 λ. λC 2 = media frecvențelor logaritmate
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
rândul 2 λ. Valoarea λR >0 înseamnă că în medie frecvențele de pe rândul respectiv sunt mai mari decât media pe total tabel. λR 1 + λR 2 = 0 3. Efectul de coloană (λC), este similar efectului de rând. λC 1 = media frecvențelor logaritmate de pe coloană 1 λ. λC 2 = media frecvențelor logaritmate de pe coloană 2 λ λC 1 + λC 2 = 0 4. Efectul de interacțiune (λRC) este definit astfel încât suma efectelor precedente să fie egală cu logaritm din frecvența celulei respective. λRC11
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
medie frecvențele de pe rândul respectiv sunt mai mari decât media pe total tabel. λR 1 + λR 2 = 0 3. Efectul de coloană (λC), este similar efectului de rând. λC 1 = media frecvențelor logaritmate de pe coloană 1 λ. λC 2 = media frecvențelor logaritmate de pe coloană 2 λ λC 1 + λC 2 = 0 4. Efectul de interacțiune (λRC) este definit astfel încât suma efectelor precedente să fie egală cu logaritm din frecvența celulei respective. λRC11 + λRC12 + λRC21+ λRC22, Independența a două variabile este echivalentă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
λC 1 = media frecvențelor logaritmate de pe coloană 1 λ. λC 2 = media frecvențelor logaritmate de pe coloană 2 λ λC 1 + λC 2 = 0 4. Efectul de interacțiune (λRC) este definit astfel încât suma efectelor precedente să fie egală cu logaritm din frecvența celulei respective. λRC11 + λRC12 + λRC21+ λRC22, Independența a două variabile este echivalentă cu efectul de interacțiune λRC = 0. log(fij) = Parametrii λ pentru un tabel 2*2 Exemplu: Să construim un model saturat pentru variabilele dihotomice vârstă și încredere interpersonală
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]