8,846 matches
-
Buddha, în cadrul căreia zeii n’au fost uitați/neadorați nici astăzi. Sau, încercările la care a fost supusă descoperitoarea diademei dacice de la Bunești Averești, de care n’a putut-o scăpa nici preotul (creștin, n.n.) . O “piramidă” cu limitele (generatoarea) liniare nu poate, matematic, asigura în același timp tendința asimptotică la infinit și selecția, deci reducerea numerică a entităților pe măsura măririi nivelului evolutiv/spiritual. Termenul dumnezeu este folosit aici nu în sensul creștin, ci în sens generic, de ființă/divinitate
Fundamente de antropologie evolutivă pentru psihiatrie by Cristinel V. Zănoagă Mihai Tetraru Maria Tetraru Mihai Asaftei () [Corola-publishinghouse/Science/1265_a_2075]
-
acțiunea și voința lui este motorul schimbării sociale. Într-o altă categorie trebuie să amintim teoriile ciclice ale schimbării sociale, care contestă schimbarea socială ca sursă de progres. Ele sunt așadar esențialmente diferite de teoriile ciclice, evoluția nefiind considerată întotdeauna liniară și ascendentă. Cu originea în lucrările lui Oswald Spengler (1996), teoriile ciclice spun că orice societate are perioade de creștere și înflorire, dar și perioade de regres. Pentru că nu este posibil ca societățile să întinerească, schimbarea socială nu duce întotdeauna
Sat bogat, sat sărac: comunitate, identitate, proprietate în ruralul românesc by Adela Elena Popa () [Corola-publishinghouse/Science/1048_a_2556]
-
de redistribuire socială...și de laicizare" (Boudon, 1997: 360) O serie de teorii au ca și concept central modernizarea. Dintre cele clasice, ar trebui aici amintite cel puțin două opinii: cea a lui Marx, ce consideră că schimbarea socială este liniară și economicul influențează socialul și culturalul, și concepția weberiană ce susține dimpotrivă, că factorul cultural este cel ce impune schimbarea și în celelalte domenii, social și economic. Nuanțând abordarea, trebuie amintite și alte teorii (Bădescu, 2004): teoria diferențierii structurale a
Sat bogat, sat sărac: comunitate, identitate, proprietate în ruralul românesc by Adela Elena Popa () [Corola-publishinghouse/Science/1048_a_2556]
-
logliniară / 328 8.3.1. Șansa / 329 8.3.2. Raportul de șanse / 329 8.3.3. Șansa condiționată / 330 8.3.4. Riscul relativ / 330 8.3.5. Șansele locale (Local odds ratios) / 332 8.3.6. Modelarea log liniară / 334 8.3.7. Decompoziția unui model cu 3 variabile. Interacțiuni de ordinul 2 și 3 / 336 8.3.8. Modele saturate/ nesaturate / 338 8.3.9. Selectarea unui model potrivit / 339 8.4. Analiza factorială / 343 8.4.1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nesaturate / 338 8.3.9. Selectarea unui model potrivit / 339 8.4. Analiza factorială / 343 8.4.1. Noțiuni introductive / 343 8.4.2. Factori și variabile / 344 8.4.3. Variație, covariație și corelație / 346 8.4.4. Combinațiile liniare și derivațiile variației și covariației / 348 8.4.5. Derivația structurii covariației din structura factorială / 349 8.4.6. Obținerea soluțiilor analizei factoriale / 359 8.4.7. Obținerea analizei factoriale în SPSS / 361 Capitolul 9. CONSTRUCȚIA INDICILOR (Coautor: lect. drd
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este suficientă pentru a asigura succesul cercetării.2 Admitem presupoziția că sporul de reprezentativitate nu este direct proporțional cu creșterea volumului eșantionului. De altfel, putem reprezenta grafic faptul că dependența dintre reprezentativitate și numărul de subiecți din eșantion nu este liniară. Figura nr. 3.3: Legătura dintre reprezentativitate și numărul de subiecți Reprezentativitate 100 0 1000 1500 2000 N Mărimea eșantionului Considerăm reprezentativitatea unui eșantion ca fiind nulă atunci când nu conține nici un subiect. Considerăm reprezentativitatea unui eșantion ca fiind maximă atunci când
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Coeficientul de corelație (corel. Pearson) rxy = ryx reprezintă același lucru. Indiferent de tipul coeficientului ales trebuie să realizăm și o diagramă de tip "scatter" a relației dintre cele două variabile, pentru a verifica dacă relația poate fi acceptată ca fiind liniară. Corelația simplă indică existența unei relații liniare între două variabile. Într-o relație sunt asociate: valorile mici ale lui X cu valori mici ale lui Y; valorile medii ale lui X cu valori mari ale lui Y; valorile mari ale
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
reprezintă același lucru. Indiferent de tipul coeficientului ales trebuie să realizăm și o diagramă de tip "scatter" a relației dintre cele două variabile, pentru a verifica dacă relația poate fi acceptată ca fiind liniară. Corelația simplă indică existența unei relații liniare între două variabile. Într-o relație sunt asociate: valorile mici ale lui X cu valori mici ale lui Y; valorile medii ale lui X cu valori mari ale lui Y; valorile mari ale lui X cu valorile mici ale lui
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
din varianța lui y. proporția din varianță care este explicată; r2 coeficient de determinare: Există două tipuri de coeficienți pornind de la regresia multiplă parțială între x1 și x2 când x3, x4 sunt controlabile. r12. 3 = r12 r13r23 Modelele de regresie liniară cu unul sau mai mulți predictori sunt foarte des folosite în științele sociale pentru explicarea fenomenelor și proceselor sociale. Cu ajutorul modelelor de regresie putem explica și prezice diferențele în valorile unei variabile cantitative măsurate la nivel global (cum ar fi
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
etc.) sau individual (indici atitudinali sau date factuale cum ar fi venitul). Modelele de regresie se compun dintr-o variabilă dependentă (cea a cărei variație urmărim să o explicăm) și variabilele independente sau predictorii care se află într-o relație liniară de asociere (covariație) cu dependenta. Relația de regresie este o relație asimetrică deoarece presupune că numai variația dependentei este explicată de predictori nu și invers. În plus, se presupune că nu există efecte de interacțiune între predictori. Forma ecuației de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
asociere (covariație) cu dependenta. Relația de regresie este o relație asimetrică deoarece presupune că numai variația dependentei este explicată de predictori nu și invers. În plus, se presupune că nu există efecte de interacțiune între predictori. Forma ecuației de regresie liniară este următoarea: (1) Y = a + b1X1 + b2X2+...+ bnXn unde: Y este variabila dependentă, X1, X2....Xn sunt predictorii, a este constanta ecuației, iar b1, b2,... bn sunt coeficienții de regresie. Pentru a construi o ecuație de regresie în SPSS se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în căsuța Dependent, iar variabilele independente se introduc în dreptul rubricii Independents. Celelalte opțiuni pentru realizarea ecuației de regresie disponibile prin selectarea butoanelor de jos (Statistics, Plots (grafice), Save, Options) vor fi discutate pe parcursul acestui capitol. Pentru a vizualiza graficele regresiei liniare dintre Y și fiecare predictor în parte, selectăm din ANALZYE/REGRESSION/ LINEAR subopțiunea Plots și bifăm Produce all partial plots. Putem specifica metoda de regresie la comanda: Enter introduce toate variabilele într-un singur pas; Forward introduce variabilele una câte
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
procedurilor Forward și Backward; Remove variabilele sunt înlăturate într-o etapă. 8. 1.2. Valori așteptate (prezise) și observate ale lui Y Valorile Y obținute prin ecuația de regresie (1) reprezintă valorile așteptate ale lui Y (prezise pe baza combinației liniare dintre predictori), notate în continuare cu Y*. Între valorile așteptate ale lui Y (Y*) și cele observate (Y) va exista o diferență numită reziduu sau variabilă reziduală. Pentru a trasa graficul ecuației de regresie se folosește metoda celor mai mici
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
care să fie <0,05. 8.1.7.Condiții de aplicare a regresiei 1. Modelul de regresie trebuie să fie specificat corect, adică să nu fie incluși predictori irelevanți sau să fie omiși cei relevanți; 2. Să existe o relație liniară între variabile și nu de altă natură, de exemplu exponențială; 3. Variabilele să fie măsurate fără erori (să fie satisfăcută cerința de validitate a măsurării); 4. Variabilele incluse în model să fie măsurate la nivel metric sau să fie variabile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Pentru aceasta se recomandă inspecția diagramei Yobservat-Yașteptat funcție de Yașteptat). Dacă graficul valorilor reziduale funcție de Yașteptat are forma unei benzi perpendiculare pe axa Oy, dispersiile sunt egale. Dacă acest grafic se distribuie după un alt pattern, înseamnă că relația nu este liniară și dispersiile condiționate nu sunt egale. În SPSS acest grafic se obține din ANALYZE/REGRESSION/LINEAR, iar pentru opțiunea Plots se selectează pe axa Ox valoarea standardizată (normalizată cu scorul z) a lui Yașteptat notată ZPRED și pe axa Oy
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabila dependentă. Popularitatea regresiei logistice se datorează faptului că este o metodă robustă, care nu necesită ca variabila dependentă să fie cantitativă și să aibă o distribuție normală. Există cerințe care se aplică la fel ca și în cazul regresiei liniare, și anume: * Specificarea corectă a modelului de regresie, adică includerea tuturor variabilelor relevante pentru explicarea variabilei dependente și excluderea celor irelevante; * Lipsa unei relații de corelație între variabilele independente care conduce, ca și în cazul regresiei liniare, la efectul de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în cazul regresiei liniare, și anume: * Specificarea corectă a modelului de regresie, adică includerea tuturor variabilelor relevante pentru explicarea variabilei dependente și excluderea celor irelevante; * Lipsa unei relații de corelație între variabilele independente care conduce, ca și în cazul regresiei liniare, la efectul de multicoliniaritate; * Independența între termenii eroare (dependența poate apărea atunci când se lucrează cu eșantioane corelate în care aceiași subiecți sunt intervievați la momente diferite de timp). Regresia logistică nu presupune existența unei relații liniare între variabila dependentă și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și în cazul regresiei liniare, la efectul de multicoliniaritate; * Independența între termenii eroare (dependența poate apărea atunci când se lucrează cu eșantioane corelate în care aceiași subiecți sunt intervievați la momente diferite de timp). Regresia logistică nu presupune existența unei relații liniare între variabila dependentă și cele independente, ipoteza testată fiind cea a unei relații exponențiale între variabila dependentă și predictori. Regresie liniară multiplă: y= a + b1x1 + b2x2 +...+bnxn Regresie logistică: se pornește de la o relație de forma y = abx care logaritmată
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și cele independente, ipoteza testată fiind cea a unei relații exponențiale între variabila dependentă și predictori. Regresie liniară multiplă: y= a + b1x1 + b2x2 +...+bnxn Regresie logistică: se pornește de la o relație de forma y = abx care logaritmată exprimă o relație liniară între log y și x. Mai exact forma ecuației de regresie logistică este: (5) Raportul reprezintă un raport de șanse, adică probabilitatea ca y să ia valoarea 1 împărțită la probabilitatea ca y să ia valoarea 0. Ecuația de regresie
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Mai exact forma ecuației de regresie logistică este: (5) Raportul reprezintă un raport de șanse, adică probabilitatea ca y să ia valoarea 1 împărțită la probabilitatea ca y să ia valoarea 0. Ecuația de regresie logistică este deci o relație liniară între: logaritm din raportul de șanse pentru evenimentul y și variabilele independente. 8.2.1. Interpretarea coeficienților regresiei logistice În regresia liniară coeficienții b aveau o interpretare directă a impactului asupra dependentei (modificarea cu o unitate a lui x conducea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
1 împărțită la probabilitatea ca y să ia valoarea 0. Ecuația de regresie logistică este deci o relație liniară între: logaritm din raportul de șanse pentru evenimentul y și variabilele independente. 8.2.1. Interpretarea coeficienților regresiei logistice În regresia liniară coeficienții b aveau o interpretare directă a impactului asupra dependentei (modificarea cu o unitate a lui x conducea, în medie, la modificarea cu b unități a lui y, celelalte variabile fiind ținute sub control). În cazul regresiei logistice, estimarea impactului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Putem, prin urmare, spune ca dacă se modifică cu o unitate numărul de ani de școlarizare, procentul celor care votează pentru partid crește în medie de la 15% la 21%, celelalte variabile fiind ținute sub control. Ca și în cazul regresiei liniare, modificarea cu o unitate a predictorului poate duce la scăderea sau creșterea lui y. La regresia liniară acest lucru era observabil prin semnul pozitiv sau negativ al coeficientului b. În cazul regresiei logistice comparăm valoarea lui exp b cu 1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
egal cu 0,05. În unele cazuri coeficientul de regresie logistică este semnificativ, chiar dacă coeficientul de corelație corespunzător nu este semnificativ (și invers). Acest lucru este posibil deoarece coeficientul logistic reflectă și relația non-liniară care nu este detectată de coeficientul liniar. În plus, într-un model de regresie multiplă impactul unui predictor este măsurat ținând sub control influența celorlalte variabile. Trebuie menționat că statistica Wald (= b2/SEb2, unde SEb2 este eroarea standard a coeficientului b) dă rezultate eronate atunci când valoarea foarte
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
au fost prezise corect și câte incorect pentru fiecare valoare a dependentei. Pentru a prezice valorile dependentei și a calcula coeficienții de regresie logistică se folosesc Maximum Likelihood Estimates (spre deosebire de metoda celor mai mici pătrate care este folosită în regresia liniară). Această metodă permite calcularea probabilității de apariție a lui y pentru fiecare combinație a valorilor predictorilor. Convențional, dacă probabilitatea estimată este >0,5 atunci cazul respectiv se clasifică cu valoarea 1, iar dacă este <0,5 se clasifică cu valoarea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fi prezis corect (326+7)/(326+7+75+13) din cazuri, adică un procent de 79,10%. Înseamnă deci că modelul ne-a îmbunătățit predicția doar cu 1,4% din cazuri. Metoda folosită aici este de fapt similară cu regresia liniară când pentru a evalua modelul foloseam ca punct de referință valoarea medie a lui y. În cazul unei variabile dihotomice valoarea medie este chiar probabilitatea de apariție a evenimentului, deci în exemplul de mai sus procentul celor care s-au
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]