987 matches
-
profilul dezvoltării cel mai apropiat de media Uniunii Europene, atât în ceea ce privește prima componentă principlă, cât și prin prisma celei de-a doua; scorurile corespunzătoare Ciprului sunt ambele foarte apropiate de valoarea zero, valoare corespunzătoare mediilor Uniunii pentru cele două axe factoriale. Sintetizând caracteristicile celor două componente principale, se poate afirma că țările aflate în cadradul I al planului factorial, prezintă atât potențialul cel mai ridicat de dezvoltare, cât și climatul cel mai favorabil dezvoltării. Aceste trăsături sunt specifice îndeosebi țărilor nordice
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
celei de-a doua; scorurile corespunzătoare Ciprului sunt ambele foarte apropiate de valoarea zero, valoare corespunzătoare mediilor Uniunii pentru cele două axe factoriale. Sintetizând caracteristicile celor două componente principale, se poate afirma că țările aflate în cadradul I al planului factorial, prezintă atât potențialul cel mai ridicat de dezvoltare, cât și climatul cel mai favorabil dezvoltării. Aceste trăsături sunt specifice îndeosebi țărilor nordice din Uniune: Danemarca, Suedia și Finlanda, urmate de Olanda, Austria, Germania, Belgia și Franța. România se găsește în
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
acestor dimensiuni. Mai mult decât atât, descoperirea legăturilor cauzale care se stabilesc între variabile garantează aprofundarea cunoașterii procesului de dezvoltare regională durabilă. În analiza statistică a dezvoltării, în condițiile considerării în analiză a tuturor datelor observate la nivel regional, metodele factoriale concentrează dimensiunile dezvoltării economico - sociale într-un număr redus de factori reprezentativi pentru fenomenul studiat, intitulați și variabile exploratorii. Pentru exemplificare s-a ales metoda Analiza Componentelor Principale (ACP). ACP consideră un set de variabile care caracterizează dezvoltarea economico - socială
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
de educație al populației și accesul acesteia la tehnologie, precum și variabile care exprimă situația de pe piața muncii, iar pe de altă parte, variabile ce descriu starea de sănătate, calitatea mediului și șomajul pe termen lung. Poziția variabilelor pe prima axă factorială indică faptul că țările cu bune rezultate economice, acces ridicat la educație și tehnologie și o situație satisfăcătore pe piața muncii se vor găsi pe partea dreaptă a planului factorial, în opoziție cu țările care se confruntă cu o situație
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
și șomajul pe termen lung. Poziția variabilelor pe prima axă factorială indică faptul că țările cu bune rezultate economice, acces ridicat la educație și tehnologie și o situație satisfăcătore pe piața muncii se vor găsi pe partea dreaptă a planului factorial, în opoziție cu țările care se confruntă cu o situație precară pe piața muncii, un grad mare de poluare în mediul urban și acces redus la serviciile de sănătate. A doua axă, cea a climatului social, este formată din trei
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
axă, cea a climatului social, este formată din trei variabile, și anume: rata abandonului școlar, inegalitatea distribuției veniturilor și rata sărăciei după transferurile sociale. Astfel, țările cu un climat social favorabil dezvoltării sunt reprezentate în partea de sus a planului factorial. Analiza poziționării țărilor pe harta factorială permite identificarea, folosind regula celor 3σ, a celor mai dezvoltate și a celor mai puțin dezvoltate state în raport cu fiecare axă factorială, evidențiind, în același timp, profilul de dezvoltare al României în raport cu celelalte țări din
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
formată din trei variabile, și anume: rata abandonului școlar, inegalitatea distribuției veniturilor și rata sărăciei după transferurile sociale. Astfel, țările cu un climat social favorabil dezvoltării sunt reprezentate în partea de sus a planului factorial. Analiza poziționării țărilor pe harta factorială permite identificarea, folosind regula celor 3σ, a celor mai dezvoltate și a celor mai puțin dezvoltate state în raport cu fiecare axă factorială, evidențiind, în același timp, profilul de dezvoltare al României în raport cu celelalte țări din Uniunea Europeană. Raportat la prima axă factorială
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
un climat social favorabil dezvoltării sunt reprezentate în partea de sus a planului factorial. Analiza poziționării țărilor pe harta factorială permite identificarea, folosind regula celor 3σ, a celor mai dezvoltate și a celor mai puțin dezvoltate state în raport cu fiecare axă factorială, evidențiind, în același timp, profilul de dezvoltare al României în raport cu celelalte țări din Uniunea Europeană. Raportat la prima axă factorială, România și Bulgaria, împreună cu Polonia și Slovacia manifestă, la finele anului 2006, cel mai scăzut potențial de dezvoltare dintre țările considerate
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
factorială permite identificarea, folosind regula celor 3σ, a celor mai dezvoltate și a celor mai puțin dezvoltate state în raport cu fiecare axă factorială, evidențiind, în același timp, profilul de dezvoltare al României în raport cu celelalte țări din Uniunea Europeană. Raportat la prima axă factorială, România și Bulgaria, împreună cu Polonia și Slovacia manifestă, la finele anului 2006, cel mai scăzut potențial de dezvoltare dintre țările considerate, exprimat prin cel mai scăzut nivel al rezultatelor economice și cel mai redus acces la serviciile de sănătate, la
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
cercetare și cele provenite din utilizarea altor teste sau chestionare care măsoară același construct; -corelația între rezultatele obținute prin aplicarea unui instrument de cercetare și cele obținute prin aplicarea unor instrumente care măsoară trăsături ce relaționează cu trăsătura studiată; -analiza factorială; -efectul unor variabile experimentale asupra scorurilor obținute de subiecți; -Multitrait-multimethod Matrix, o metodă propusă de D.T. Campbell și D.W. Fiske (apud Anastasi, 1976), prin care se pot evalua validitatea convergentă și discriminatorie. Validitatea convergentă estimează măsura în care două
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
pretest/posttest. Acest plan permite evaluarea riscurilor privind validitatea internă și externă, inclusiv prin replicarea experimentului. În cazul în care situația experimentală include două sau mai multe variabile independente, fiecare cu două sau mai multe niveluri, vorbim despre planuri experimentale factoriale (Radu, 1993; Havârneanu, 2000a; Gliner și Morgan, 2000). Aceste planuri experimentale permit atît studierea influenței fiecărei variabile independente asupra celei dependente, cît și efectul interacțiunii variabilelor independente asupra acesteia. Cele mai multe planuri experimentale factoriale nu utilizează mai mult de patru variabile
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
mai multe niveluri, vorbim despre planuri experimentale factoriale (Radu, 1993; Havârneanu, 2000a; Gliner și Morgan, 2000). Aceste planuri experimentale permit atît studierea influenței fiecărei variabile independente asupra celei dependente, cît și efectul interacțiunii variabilelor independente asupra acesteia. Cele mai multe planuri experimentale factoriale nu utilizează mai mult de patru variabile independente, pentru că efortul de realizare a experimentului ar fi foarte mare. În cazul unui experiment cu două variabile independente, fiecare cu cîte două niveluri, vom discuta despre un plan factorial de tip 2
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
Cele mai multe planuri experimentale factoriale nu utilizează mai mult de patru variabile independente, pentru că efortul de realizare a experimentului ar fi foarte mare. În cazul unui experiment cu două variabile independente, fiecare cu cîte două niveluri, vom discuta despre un plan factorial de tip 2 X 2 cu patru grupuri echivalente. Evident, grupurile sînt alcătuite prin randomizare. Datorită utilizării a două sau mai multe variabile independente și a interacțiunii acestora în producerea variațiilor variabilei dependente, validitatea ecologică a planurilor experimentale factoriale este
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
plan factorial de tip 2 X 2 cu patru grupuri echivalente. Evident, grupurile sînt alcătuite prin randomizare. Datorită utilizării a două sau mai multe variabile independente și a interacțiunii acestora în producerea variațiilor variabilei dependente, validitatea ecologică a planurilor experimentale factoriale este mai ridicată decît în cazul celor simple. Planurile experimentale mixte (Radu, 1993) sau combinate (Havârneanu, 2000a) includ una sau mai multe variabile independente cu două sau multe nivele și presupun ca variabila dependentă să fie măsurată repetat (pretest/posttest
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
un subiect participă în toate condițiile experimentale (este testat de mai multe ori). Atunci cînd designul conține o singură VI, metoda presupune compararea a cel puțin trei condiții experimentale (trei variabile pereche în SPSS). Analiza varianțelor. În ANOVA simplă și factorială varianța datorată diferențelor interindividuale (sau intragrupuri) făcea parte din varianța eroare (neexplicată). În ANOVA cu măsurători repetate această varianță dată de diferențele interindividuale este analizată și controlată (datorită faptului că fiecare subiect participă în fiecare condiție experimentală) și astfel nu
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
nu mai face parte din varianța eroare. Prin urmare, varianța eroare este mai mică în designul cu măsurători repetate, comparativ cu designul intergrupuri și deci tehnica ANOVA cu măsurători repetate (design intragrupuri) este mai puternică decît tehnica ANOVA simplă sau factorială (design intergrupuri), crescînd șansele de a detecta diferențe între condiții atunci cînd acestea există. Condițiile de aplicare ale acestei tehnici sînt: 1. VD este cantitativă și normal distribuită (în fiecare condiție a VI); 2. sfericitatea (condiția de sfericitate), testată prin
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
înlăturării unui item din scală, este indicat să înlăturați itemul respectiv și să luați în calcul doar ceilalți itemi rămași în scală în calcularea unui scor compozit la scală care va fi utilizat în viitoarele operații statistice. 6.8. Analiza factorială exploratorie Prezentare generală Vom începe acest demers făcînd o distincție între variabilele manifeste, observabile (direct măsurabile) și variabilele latente, subiacente unor variabile manifeste. Variabilele latente sau factor sînt variabilele care stau în spatele unor variabile manifeste. De exemplu, variabila măsurată direct
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
persoană vorbăreață este o variabilă observabilă. În schimb, variabila sociabilitate nu poate fi măsurată direct și, prin urmare, este o variabilă latentă, nemanifestă. Cu toate acestea, în spatele faptului că sînt sau nu o persoană vorbăreață stă tocmai factorul sociabilitate. Analiza factorială permite tocmai descoperirea unui număr redus de factori sau variabile latente care pot explica un număr mare de variabile manifeste. Există două tipuri majore de analiză factorială: analiza factorială exploratorie și analiza factorială confirmatorie. Dacă analiza exploratorie se poate realiza
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
faptului că sînt sau nu o persoană vorbăreață stă tocmai factorul sociabilitate. Analiza factorială permite tocmai descoperirea unui număr redus de factori sau variabile latente care pot explica un număr mare de variabile manifeste. Există două tipuri majore de analiză factorială: analiza factorială exploratorie și analiza factorială confirmatorie. Dacă analiza exploratorie se poate realiza prin intermediul majorității programelor statistice (inclusiv SPSS), analiza confirmatorie poate fi aplicată doar prin anumite programe statistice specializate cum ar fi Amos, Lisrel, Mplus etc. (nu și prin
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
sînt sau nu o persoană vorbăreață stă tocmai factorul sociabilitate. Analiza factorială permite tocmai descoperirea unui număr redus de factori sau variabile latente care pot explica un număr mare de variabile manifeste. Există două tipuri majore de analiză factorială: analiza factorială exploratorie și analiza factorială confirmatorie. Dacă analiza exploratorie se poate realiza prin intermediul majorității programelor statistice (inclusiv SPSS), analiza confirmatorie poate fi aplicată doar prin anumite programe statistice specializate cum ar fi Amos, Lisrel, Mplus etc. (nu și prin SPSS). Ca
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
persoană vorbăreață stă tocmai factorul sociabilitate. Analiza factorială permite tocmai descoperirea unui număr redus de factori sau variabile latente care pot explica un număr mare de variabile manifeste. Există două tipuri majore de analiză factorială: analiza factorială exploratorie și analiza factorială confirmatorie. Dacă analiza exploratorie se poate realiza prin intermediul majorității programelor statistice (inclusiv SPSS), analiza confirmatorie poate fi aplicată doar prin anumite programe statistice specializate cum ar fi Amos, Lisrel, Mplus etc. (nu și prin SPSS). Ca atare, demersul pe care
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
realiza prin intermediul majorității programelor statistice (inclusiv SPSS), analiza confirmatorie poate fi aplicată doar prin anumite programe statistice specializate cum ar fi Amos, Lisrel, Mplus etc. (nu și prin SPSS). Ca atare, demersul pe care-l propun în continuare vizează analiza factorială exploratorie. Scopul general al analizei factoriale este descoperirea unui număr redus de factori latenți care să reprezinte cît mai bine un număr mare de variabile observabile ce corelează între ele. Direcțiile de aplicare ale analizei factoriale sînt multiple: 1. construirea
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
SPSS), analiza confirmatorie poate fi aplicată doar prin anumite programe statistice specializate cum ar fi Amos, Lisrel, Mplus etc. (nu și prin SPSS). Ca atare, demersul pe care-l propun în continuare vizează analiza factorială exploratorie. Scopul general al analizei factoriale este descoperirea unui număr redus de factori latenți care să reprezinte cît mai bine un număr mare de variabile observabile ce corelează între ele. Direcțiile de aplicare ale analizei factoriale sînt multiple: 1. construirea unor teorii pe baza descoperirii unor
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
în continuare vizează analiza factorială exploratorie. Scopul general al analizei factoriale este descoperirea unui număr redus de factori latenți care să reprezinte cît mai bine un număr mare de variabile observabile ce corelează între ele. Direcțiile de aplicare ale analizei factoriale sînt multiple: 1. construirea unor teorii pe baza descoperirii unor variabile latente (factori) care stau în spatele unor variabile manifeste; 2. verificarea validității de construct (conver gente) și discriminative a unor teste sau chestionare; 3. reducerea datelor prin găsirea unor factori
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
de construct (conver gente) și discriminative a unor teste sau chestionare; 3. reducerea datelor prin găsirea unor factori latenți care pot caracteriza mai ușor un set de variabile etc. Condiții: 1.Numărul de subiecți (sau cazuri) necesari realizării unei analize factoriale este de minim cinci ori mai mare decît numărul de variabile observate analizate sau de minim 100 de subiecți (de regulă, sînt preferate loturi de peste 200 de subiecți). 2.Adecvarea variabilelor în modelul factorial. Această condiție se verifică prin trei
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]