987 matches
-
suscită adică a finalităților exprimate de actori și a resurselor acestora"( în Badrus, 2005: 230). 34 Stabiliți prin operaționalizare de autoarea studiului (a se vedea anexa 1 pentru lista completă a indicatorilor folosiți în analiză) 35 Concluzii rezultate din analiză factorială, calcul de corelații, dar și din analiza de conținut a interviurilor. 36 Întrebările deschise au fost prelucrate prin analiză de conținut calitativă. 37 Răspunsuri prelucrate prin analiză de conținut 38 prin calculul valorii reziduale ajustate 39 Dincolo însă de această
Sat bogat, sat sărac: comunitate, identitate, proprietate în ruralul românesc by Adela Elena Popa () [Corola-publishinghouse/Science/1048_a_2556]
-
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. 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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. Meseșan Schmitz Luiza) / 369 9.1. Definirea indicilor / 369 9.2. Tipuri de indici / 371
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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. Meseșan Schmitz Luiza) / 369 9.1. Definirea indicilor / 369 9.2. Tipuri de indici / 371 9.3. Construirea indicilor / 373 9.4. Construirea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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. Meseșan Schmitz Luiza) / 369 9.1. Definirea indicilor / 369 9.2. Tipuri de indici / 371 9.3. Construirea indicilor / 373 9.4. Construirea indicilor cu ajutorul programului SPSS / 375 9.4
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
indice de numărare / 375 9.4.2. Indice sumativ sau de tip medie / 378 9.4.3. Indice ca raport de scoruri / 384 9.4.4. Indici cu formule complexe / 385 9.4.5. Construirea unui indice de tip scor factorial / 387 BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ / 391 Introducere Volumul care apare acum la Editura Institutului European și care este semnat de dl. conf. universitar Claudiu Coman este de o certă necesitate în ce privește formarea tinerilor sociologi, psihologi, asistenți sociali, economiști etc. Problematica statisticii sociale
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
metode precum: analiza path/modele de ecuații structurale, analiză de corelație canonică, MANOVA, regresie logistică, lineară și non-lineară, regresie cu date categoriale, analiză conjoint, analiză discriminativă multiplă și analiză loglineară. În categaria tehnicilor de independență se încadrează metode precum: analiza factorială, analiza cluster, scalare multidimensională și analiza de corespondență. 8.1. Regresia lineară 8.1.1. Regresia și corelația În cazul variabilelor cantitative, înainte de a vorbi de regresie este necesar să trecem în revistă corelația. Corelația exprimă nivelul de la care variația
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
efect independent asupra încrederii interpersonale (efectul cel mai mare îl are vârsta). Valoarea Hi pătrat pentru acest model este 3,92, p=0,27, acceptăm deci ipoteza de nul că datele observate sunt prezise de cele așteptate. 8.4. Analiza factorială 8.4.1. Noțiuni introductive Analiza factorială se referă la o varietate de tehnici statistice a căror obiective comune este să reprezinte un set de variabile în termenii unui număr mic de variabile ipotetice. Analiza factorială urmărește cercetarea legăturilor de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mai mare îl are vârsta). Valoarea Hi pătrat pentru acest model este 3,92, p=0,27, acceptăm deci ipoteza de nul că datele observate sunt prezise de cele așteptate. 8.4. Analiza factorială 8.4.1. Noțiuni introductive Analiza factorială se referă la o varietate de tehnici statistice a căror obiective comune este să reprezinte un set de variabile în termenii unui număr mic de variabile ipotetice. Analiza factorială urmărește cercetarea legăturilor de interdependență dintre mai multe variabile cu ajutorul cărora
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
așteptate. 8.4. Analiza factorială 8.4.1. Noțiuni introductive Analiza factorială se referă la o varietate de tehnici statistice a căror obiective comune este să reprezinte un set de variabile în termenii unui număr mic de variabile ipotetice. Analiza factorială urmărește cercetarea legăturilor de interdependență dintre mai multe variabile cu ajutorul cărora se caracterizează un anumit fenomen, prin reducerea volumului datelor cuprinse în variabilele inițiale și construirea unui set mai mic de dimensiuni. Spre exemplu, să presupunem că am intervievat 1000
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și că relațiile dintre aceste subseturi de variabile sunt mai eficiente decât aceste subseturi. Un factor analitic poate fi utilizat pentru a vedea dacă aceste corelații observate pot fi explicate prin existența unui număr mic de variabile ipotetice 24. Analiza factorială poate fi folosită, atât ca o modalitate eficace de asigurare a unui număr minim de factori ipotetici care pot fi explicați din covariația observată, cât și ca un mod de a explora datele în scopul unei posibile reduceri a acestora
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
modalitate eficace de asigurare a unui număr minim de factori ipotetici care pot fi explicați din covariația observată, cât și ca un mod de a explora datele în scopul unei posibile reduceri a acestora. Această formă de utilizare este analiza factorială exploratorie (Exploratory Factor Analysis EFA), majoritatea aplicațiilor din științele sociale aparținând acestei categorii. Dar folosirea analizei factoriale nu trebuie să fie limitată la explorarea dimensiunilor de bază ale datelor. Metoda poate fi folosită și ca un mijloc de testare specific
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
observată, cât și ca un mod de a explora datele în scopul unei posibile reduceri a acestora. Această formă de utilizare este analiza factorială exploratorie (Exploratory Factor Analysis EFA), majoritatea aplicațiilor din științele sociale aparținând acestei categorii. Dar folosirea analizei factoriale nu trebuie să fie limitată la explorarea dimensiunilor de bază ale datelor. Metoda poate fi folosită și ca un mijloc de testare specific ipotezelor. De exemplu, cercetătorul poate anticipa sau formula ipoteze asupra faptului că există două dimensiuni de bază
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
un mijloc de testare specific ipotezelor. De exemplu, cercetătorul poate anticipa sau formula ipoteze asupra faptului că există două dimensiuni de bază diferite și variabilele sigure aparțin unei dimensiuni, în timp ce toate celelalte aparțin celei de-a doua dimensiuni. Dacă analiza factorială este folosită pentru pretestarea acestei presupoziții, atunci ea este folosită ca un mijloc de confirmare a ipotezei sigure, nu ca un mijloc de explorare a dimensiunilor de bază. În acest ultim caz este vorba despre o analiză factorială confirmatoare (Confirmatory
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Dacă analiza factorială este folosită pentru pretestarea acestei presupoziții, atunci ea este folosită ca un mijloc de confirmare a ipotezei sigure, nu ca un mijloc de explorare a dimensiunilor de bază. În acest ultim caz este vorba despre o analiză factorială confirmatoare (Confirmatory Factor Analysis CFA). "Diviziunea dintre aceste două moduri nu este întotdeauna clară. De exemplu, este posibil ca cercetătorul să poată specifica faptul că există doi factori, dar să nu poată anticipa ce variabile reprezintă fiecare. Sau pentru a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
utiliza o jumătate din eșantion pentru a explora structura posibilă a coeficienților și apoi să utilizeze cealaltă jumătate din eșantion pentru a testa ipotezele care au fost dezvoltate din examinarea primei jumătăți"25. 8.4.2. Factori și variabile Analiza factorială este bazată pe presupoziția fundamentală că factorii de bază care sunt mai puțin numeroși decât variabilele observate, sunt responsabili de covariația dintre variabilele observate. O astfel de presupoziție poate fi expusă într-o diagramă analitic cauzală după cum urmează: Figura nr.
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
factorii de bază care sunt mai puțin numeroși decât variabilele observate, sunt responsabili de covariația dintre variabilele observate. O astfel de presupoziție poate fi expusă într-o diagramă analitic cauzală după cum urmează: Figura nr. 8.6: Modelul 1 de analiză factorială dı bı Xı Uı F d2 b2 X2 U2 Această diagramă implică: X1 este suma dintre F și U1 și X2 este suma dintre F și U2. Deoarece F este comun și pentru X1 și pentru X2, poate fi numit
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de asemenea, faptul că nu există covariație între F și U1, între F și U2 sau între U1 și U2. cov ( F, U1 ) = cov ( F, U2 ) = cov ( U1 U2 ) = 0 [2] Cele trei ecuații descriu un sistem liniar de analiză factorială. Exemplu: Presupunem că există trei variabile F, U1 și U2 și opt cazuri (sau entități). Fiecare variabilă are două valori posibile: 1 sau -1 și acestea nu sunt corelate între ele. Să presupunem că ni se cere să stabilim variabile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
F și U2 cu influenta .6 si .8. Un astfel de set de operații poate fi însumat și prin următoarele două ecuații: X1 = .8 F +.6 U1 X2 = .6 F + .8 U2 Figura nr. 8.7: Modelul 1 de analiză factorială cu coeficienți de corelație .6 .8 Xı Uı F .8 .6 X2 U2 De fapt, diagrama conține mai multe informații decât aceste două ecuații; în diagramă, absența conexiunilor directe sau indirecte dintre variabile indică faptul că nu există corelație între
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
var(X1) = 1 (aceasta dacă toate variabilele sunt la forma standard) și cov(F,Uj) = 0. var(X1) = b1² + d1² = (8) ² + (6) ² = 64+36 var(X2) = b2² + d2² = (6) ² + (8) ² = 36+64 8.4.5. Derivația structurii covariației din structura factorială În descrierea unui model factorial comun, este necesar să introducem două concepte suplimentare: complexitatea factorială a unei variabile și gradul de determinare factorială al variabilelor (Jae-On Kim, Chaerles W. Mueller, 1985, pag. 21). Complexitatea factorială se referă la numărul coeficienților
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
toate variabilele sunt la forma standard) și cov(F,Uj) = 0. var(X1) = b1² + d1² = (8) ² + (6) ² = 64+36 var(X2) = b2² + d2² = (6) ² + (8) ² = 36+64 8.4.5. Derivația structurii covariației din structura factorială În descrierea unui model factorial comun, este necesar să introducem două concepte suplimentare: complexitatea factorială a unei variabile și gradul de determinare factorială al variabilelor (Jae-On Kim, Chaerles W. Mueller, 1985, pag. 21). Complexitatea factorială se referă la numărul coeficienților de saturație pentru o variabilă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
0. var(X1) = b1² + d1² = (8) ² + (6) ² = 64+36 var(X2) = b2² + d2² = (6) ² + (8) ² = 36+64 8.4.5. Derivația structurii covariației din structura factorială În descrierea unui model factorial comun, este necesar să introducem două concepte suplimentare: complexitatea factorială a unei variabile și gradul de determinare factorială al variabilelor (Jae-On Kim, Chaerles W. Mueller, 1985, pag. 21). Complexitatea factorială se referă la numărul coeficienților de saturație pentru o variabilă dată. În acest exemplu fiecare variabilă este saturată cu un
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
36 var(X2) = b2² + d2² = (6) ² + (8) ² = 36+64 8.4.5. Derivația structurii covariației din structura factorială În descrierea unui model factorial comun, este necesar să introducem două concepte suplimentare: complexitatea factorială a unei variabile și gradul de determinare factorială al variabilelor (Jae-On Kim, Chaerles W. Mueller, 1985, pag. 21). Complexitatea factorială se referă la numărul coeficienților de saturație pentru o variabilă dată. În acest exemplu fiecare variabilă este saturată cu un factor comun simplu, de aceea complexitatea factorială a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Derivația structurii covariației din structura factorială În descrierea unui model factorial comun, este necesar să introducem două concepte suplimentare: complexitatea factorială a unei variabile și gradul de determinare factorială al variabilelor (Jae-On Kim, Chaerles W. Mueller, 1985, pag. 21). Complexitatea factorială se referă la numărul coeficienților de saturație pentru o variabilă dată. În acest exemplu fiecare variabilă este saturată cu un factor comun simplu, de aceea complexitatea factorială a fiecărei variabile este 1. Dar faptul că factorul comun ține de structura
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
determinare factorială al variabilelor (Jae-On Kim, Chaerles W. Mueller, 1985, pag. 21). Complexitatea factorială se referă la numărul coeficienților de saturație pentru o variabilă dată. În acest exemplu fiecare variabilă este saturată cu un factor comun simplu, de aceea complexitatea factorială a fiecărei variabile este 1. Dar faptul că factorul comun ține de structura covariației nu ne spune nimic despre gradul în care variabilele observate sunt determinate de factorul comun. Din această cauză, pentru informații se are în vedere un index
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]