1,827 matches
-
simetrică sau asimetrică (oblică). O distribuție este asimetrică când scorurile tind să fie grupate la un capăt al scalei. Dacă distribuția este în general simetrică, media poate fi utilizată ca o măsură a tendinței centrale, dar, dacă ea este asimetrică, mediana ar trebui să fie folosită în locul mediei iar în unele cazuri modul. În acest caz, variabila venit nu are o distribuție normală și de aceea cel mai indicat ar fi să folosim mediana și modul. 6.4. Curba distribuției normale
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
tendinței centrale, dar, dacă ea este asimetrică, mediana ar trebui să fie folosită în locul mediei iar în unele cazuri modul. În acest caz, variabila venit nu are o distribuție normală și de aceea cel mai indicat ar fi să folosim mediana și modul. 6.4. Curba distribuției normale Curba distribuției normale este ilustrată în figura nr. 6.14 și figura nr. 6.15. Aceasta este fundamentală pentru analiza statistică. O curbă normală este simetrică având mijlocul egal cu media. Skeweness este
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mare de a fi alese. De asemenea, cum ne îndepărtăm de centru frecvența observațiilor scade, scăzând și probabilitatea de a fi alese. Distribuția normală este simetrică, astfel încât jumătatea dreaptă a curbei este o reflexie a jumătății stângi. Media, modul și mediana coincid, astfel încât punctul de echilibru (media), punctul de mijloc (mediana) și valoarea cea mai frecventă (modul) a distribuției sunt toate în același punct. Distribuția normală este continuă, încât teoretic vorbind, numărul valorilor variabilelor poate lua valori până la infinit pe axa
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de centru frecvența observațiilor scade, scăzând și probabilitatea de a fi alese. Distribuția normală este simetrică, astfel încât jumătatea dreaptă a curbei este o reflexie a jumătății stângi. Media, modul și mediana coincid, astfel încât punctul de echilibru (media), punctul de mijloc (mediana) și valoarea cea mai frecventă (modul) a distribuției sunt toate în același punct. Distribuția normală este continuă, încât teoretic vorbind, numărul valorilor variabilelor poate lua valori până la infinit pe axa Ox. Distribuția normală este asimptotică, adică linia curbei nu intersectează
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pentru grafice tip bare Interpretare. 14,5% dintre persoanele care au răspuns la această întrebare au declarat că sunt deloc mulțumite de felul în care trăiesc. 6.7.3. Grafice din meniul Explore * Boxplots restrânge scorurile variabilei prin dispunerea pe mediană a procentelor de 25 și 75 ca fiind limitele cele mai scăzute și cele mai ridicate ale căsuțelor imediate medianei. Lungimea căsuței reprezintă poziția intercuartilică. Extremele sunt cele care depășesc trei căsuțe. Liniile sunt desenate de la marginea căsuței către valoarea
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mulțumite de felul în care trăiesc. 6.7.3. Grafice din meniul Explore * Boxplots restrânge scorurile variabilei prin dispunerea pe mediană a procentelor de 25 și 75 ca fiind limitele cele mai scăzute și cele mai ridicate ale căsuțelor imediate medianei. Lungimea căsuței reprezintă poziția intercuartilică. Extremele sunt cele care depășesc trei căsuțe. Liniile sunt desenate de la marginea căsuței către valoarea cea mai mică și cea mai mare. * Boxplots ne permite să luăm un număr de decizii cu privire la distribuția scorurilor. Mediana
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
medianei. Lungimea căsuței reprezintă poziția intercuartilică. Extremele sunt cele care depășesc trei căsuțe. Liniile sunt desenate de la marginea căsuței către valoarea cea mai mică și cea mai mare. * Boxplots ne permite să luăm un număr de decizii cu privire la distribuția scorurilor. Mediana este indicatorul valorii centrale și lungimea căsuței indică variabilitatea scorurilor. Dacă mediana nu este în mijloc, distribuția scorurilor se abate de la distribuția normală. Mediana este reprezentată printr-o linie mai groasă. Se folosește comanda ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTICS/ FREQUENCIES /EXPLORE Figura
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
căsuțe. Liniile sunt desenate de la marginea căsuței către valoarea cea mai mică și cea mai mare. * Boxplots ne permite să luăm un număr de decizii cu privire la distribuția scorurilor. Mediana este indicatorul valorii centrale și lungimea căsuței indică variabilitatea scorurilor. Dacă mediana nu este în mijloc, distribuția scorurilor se abate de la distribuția normală. Mediana este reprezentată printr-o linie mai groasă. Se folosește comanda ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTICS/ FREQUENCIES /EXPLORE Figura nr. 6.26: Opțiunea Explore Pentru a putea identifica variabilele care urmează
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și cea mai mare. * Boxplots ne permite să luăm un număr de decizii cu privire la distribuția scorurilor. Mediana este indicatorul valorii centrale și lungimea căsuței indică variabilitatea scorurilor. Dacă mediana nu este în mijloc, distribuția scorurilor se abate de la distribuția normală. Mediana este reprezentată printr-o linie mai groasă. Se folosește comanda ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTICS/ FREQUENCIES /EXPLORE Figura nr. 6.26: Opțiunea Explore Pentru a putea identifica variabilele care urmează a fi analizate trebuie să intrăm in Dependent List. Dacă datele formează
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cazuri care trebuie analizate separat introducem variabilele în Factor List. Când procedura Explore a început, apare output-ul. Dacă vrem să-l edităm, dăm dublu clic pe el și se va deschide o fereastră Chart Editor. Interpretare. Linia groasă reprezintă mediana care nu se află la mijlocul cutiei, prin urmare variabila nu are o distribuție normală. 6.7.4. Grafice din meniul Graphs Pașii de bază în crearea unui grafic din meniul GRAPHS sunt foarte ușor de învățat. Pentru a crea un
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mulțumiți, nu prea mulțumiți sau destul de mulțumiți. Și la acest tip de variabile se va folosi modul ca indicator al tendinței centrale și entropia sau indicele de variație calitativă. În plus unii autori folosesc ca indicator al tendinței centrale și mediana. Dar apar erori la interpretare deoarece este greu de identificat, rezultatul este imprecis. Cât de mulțumit sunteți de sănătate dvs.? N Valid 1998 Missing 2 Median 3 Mode 3 Modul are valoarea 3 iar acest lucru indică că răspunsul cel
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
categoria codată cu valoare 3, adică cele mai multe persoane au declarat că sunt destul de mulțumiți de starea lor de sănătate. Variabila avea următoarele coduri atașate variantelor de răspuns: 1.deloc mulțumit 2. nu prea mulțumit 3. destul de mulțumit 4. foarte mulțumit Mediana are valoarea de 3, ceea ce conform definiției medianei, indică faptul că jumătatea din persoane au răspuns până în codul 3 ( destul de mulțumiți) și jumătatea peste codul 3 (destul de mulțumiți și foarte mulțumiți). Așa cum am menționat este greu de identificat mediana în
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
au declarat că sunt destul de mulțumiți de starea lor de sănătate. Variabila avea următoarele coduri atașate variantelor de răspuns: 1.deloc mulțumit 2. nu prea mulțumit 3. destul de mulțumit 4. foarte mulțumit Mediana are valoarea de 3, ceea ce conform definiției medianei, indică faptul că jumătatea din persoane au răspuns până în codul 3 ( destul de mulțumiți) și jumătatea peste codul 3 (destul de mulțumiți și foarte mulțumiți). Așa cum am menționat este greu de identificat mediana în cazul variabilelor ordinale. Dacă ne uităm pe tabelul
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mulțumit Mediana are valoarea de 3, ceea ce conform definiției medianei, indică faptul că jumătatea din persoane au răspuns până în codul 3 ( destul de mulțumiți) și jumătatea peste codul 3 (destul de mulțumiți și foarte mulțumiți). Așa cum am menționat este greu de identificat mediana în cazul variabilelor ordinale. Dacă ne uităm pe tabelul de frecvențe vom observa că jumătate din persoane nu au răspuns până în codul 3 ci doar 42,4% dintre persoane au răspuns până în codul 3, restul până la 50% au răspuns cu
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
depășesc procentul de 50%. De aceea acest indicator poate fi folosit dar cu imprecizia și erorile aferente. 6.10. Analiza datelor măsurate pe scală de interval sau raport În analiza descriptivă a acestor variabile se folosesc indicatorii tendinței centrale (media, mediana și modul), mărimile multiple (cuartilele, decilele, centilele), indicatorii care măsoară gradul de împrăștiere a scorurilor față de medie (abaterea standard, varianța, coeficientul de variație). Datorită faptului că aceste variabile pot lua orice valoare într-un anumit interval, nu se vor folosi
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
N Valid 738 Missing 1262 Mean 2,1858 Median 1,5000 Mode 1,00 Percentiles 25 0,8000 50 1,5000 75 3,0000 Interpretare. Media = 2,18 ha; persoanele intervievate au în medie aproximativ 2,18 hectare de pământ. Mediana = 1,5 ha; jumătate din persoane au până într-un hectar și jumătate și jumătate din persoane au peste un hectar jumătate de pământ. Modul = 1; cele mai multe persoane au un hectar de pământ. Cuartila 1 (Q1) = 0,8 ha; 25
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
738 Missing 1262 Mean 2,1858 Std. Deviation 2,33367 Variance 5,446 Interpretare. Coeficientul de variație%=%=106%, este mai mare de 40%, prin urmare seria este eterogenă și media sau nu este reprezentativă. În acest caz se va folosi mediana sau modul. Grafice. Se observă din ambele tipuri de grafice că valorile variabilei se aglomerează spre valorile mici, indicând faptul că majoritatea persoanelor au pământ până în 5 hectare. Capitolul 7 Analiza bivariată 7.1. Analiza variabilelor măsurate nominal sau ordinal
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
distribuția variabilei este aceeași în fiecare grup): . Alternativ, H poate fi calculat și după formula: . Distribuția de eșantionare a lui H este determinată și de numărul de grade de libertate, gl= numărul de grupări -1. 7.8.2.2. Testul medianei Acest test verifică dacă 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
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 poate fi aplicat în cazul variabilelor
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
60% din venitul median disponibil pe adult Excluderea socială Rata șomajului pe termen lung (12 luni și peste) 9.3. Construirea indicilor Indicii empirici, de regulă, pot fi simple sume ale valorilor observate pentru un indicator anume sau valori medii, mediana etc. Alteori sunt calculați prin combinații matematice dintre indicatori care măsoară diferite dimensiuni, fără a fi numite explicit. Exemplu: venitul mediu ca raport dintre venitul pe gospodărie și numărul de membri dintr-o gospodărie. O altă cale de construire a
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
care va exprima sintetic informația din cei trei indicatori. Figura nr. 9.5: Opțiunea COMPUTE pentru indicele risc de tip sumativ Indicii sunt variabile măsurate la nivel metric și, prin urmare, pentru descrierea acestora se vor folosi indicatori precum, media, mediana, modul. Statistics risc N Valid 974 Missing 238 Mean 6,9682 Median 7,0000 Mode 6,00 În concluzie, putem afirma că românii (baza de date este reprezentativă pentru populația României) nu au o deschiderea prea mare pentru situațiile de
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
noilor teorii ale luminilor, ecoul tuturor acumulărilor. În ciuda opreliștilor, bibliotecile secolului al XVIII-lea răspund, cu atât mai mult în acest caz, nevoii de receptare. Ne-am oprit la Voltaire și Rousseau, deși concepțiile francezilor se revarsă în spațiul Europei mediane peste un Aufklärung germano-austriac mai moderat, simbolizat de gândirea lui Leibniz, Wolff, Pufendorf. E firesc ca, în asemenea condiții, mediile nobiliare transilvane să fi fost mai apropiate de iluminismul moderat berlino-vienez în care primau problemele culturii. Și totuși, „elita triumfătoare
[Corola-publishinghouse/Science/2253_a_3578]
-
de urgență a Guvernului nr. 118/1999 privind înființarea și utilizarea Fondului Național de solidaritate www.mmuncii.ro 13. ANEXĂ Indicatorii incluziunii sociale 1. INDICATORI PRIMARI 1.1. Rata sărăciei 1.1.1. Rata sărăciei la pragul de 60% din mediana veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.1.1. Media veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.1.2. Mediana veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii
by ANCA TOMPEA, CARMEN MIHAI [Corola-publishinghouse/Science/950_a_2458]
-
1.1.1. Rata sărăciei la pragul de 60% din mediana veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.1.1. Media veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.1.2. Mediana veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.1.3. Nivelul pragului de sărăcie la 60% din mediana veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.2. Rata sărăciei la pragul de
by ANCA TOMPEA, CARMEN MIHAI [Corola-publishinghouse/Science/950_a_2458]
-
1.1.1. Media veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.1.2. Mediana veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.1.3. Nivelul pragului de sărăcie la 60% din mediana veniturilor disponibile pe adult echivalent (inclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.2. Rata sărăciei la pragul de 60% din mediana veniturilor disponibile pe adult echivalent (exclusiv consumul din resurse proprii) 1.1.2.1. Media veniturilor disponibile pe adult
by ANCA TOMPEA, CARMEN MIHAI [Corola-publishinghouse/Science/950_a_2458]