986 matches
-
a fiecărei variabile cu structura celorlalte (tabelul nr. 5). Soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 2 componente principale (în loc de 5) care explică 67.396% din varianța totală (tabelul nr. 6). A crescut puterea explicativă a primelor doua axe factoriale la 67.396% din varianța totală, spre deosebire de primul caz când acestea explicau 58.826%. Sistemul de variabile ce descriu performanța elevilor, rezultat prin ACP: 1. Scorul obținut de elevi la științe; 2. Scorul obținut de elevi la identificarea
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
2. Metoda analiza cluster In analiza multivariată, cluster analysis se referă la metodele utilizate pentru a identifica într-o mulțime de obiecte grupurile de obiecte similare. Cazurile de aplicare ale acestor metode sunt similare celor în care se utilizează analiza factorială. Drept rezultat al clasificării descriptive se obțin grupurile de elemente, clasele identificate. Deoarece se pot aplica pe aceleași structuri de date, metodele 10 Anița Alina Măriuca, Analiză statistică multivariată aplicată în studiul sărăciei, Ed. Universității Alexandru Ioan Cuza, 2008 clasificării
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
se obțin grupurile de elemente, clasele identificate. Deoarece se pot aplica pe aceleași structuri de date, metodele 10 Anița Alina Măriuca, Analiză statistică multivariată aplicată în studiul sărăciei, Ed. Universității Alexandru Ioan Cuza, 2008 clasificării descriptive sunt complementare metodelor analizei factoriale. De regulă atunci când se utilizează împreună, analiza factorială este efectuată mai întâi, clasele evidențiate de aceasta fiind precizate, ierarhizate, localizate de clasificarea descriptivă. Analiza cluster se referă la metodele utilizate pentru a identifica într-o mulțime de obiecte grupurile de
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
se pot aplica pe aceleași structuri de date, metodele 10 Anița Alina Măriuca, Analiză statistică multivariată aplicată în studiul sărăciei, Ed. Universității Alexandru Ioan Cuza, 2008 clasificării descriptive sunt complementare metodelor analizei factoriale. De regulă atunci când se utilizează împreună, analiza factorială este efectuată mai întâi, clasele evidențiate de aceasta fiind precizate, ierarhizate, localizate de clasificarea descriptivă. Analiza cluster se referă la metodele utilizate pentru a identifica într-o mulțime de obiecte grupurile de obiecte similare, astfel „analiza cluster este arta de
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
și indicatori, ceea ce permite continuarea analizei prin metoda componentelor principale. Măsura Kaiser-Meyer-Olkin a adecvării eșantionării (KMO Measure of Sampling Adequacy) care a înregistrat o valoare egală cu 0.796 mai mare decât 0.5, a indicat faptul că o analiză factorială este utilă pentru datele considerate. Un alt indicator al adecvării variabilelor pentru analiză l-a constituie matricea de corelație anti-imagine. Fiecare valoare de pe diagonala acestei matrice aratând măsura adecvării eșantionării (MSA) pentru itemul respectiv. Valorile mai mici decât 0.5
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
ce revin la un cadru didactic, ponderea elevilor care vor să urmeze o carieră în domeniul examinat (%). Efectuarea propriu-zisă a ACP a constat în determinarea vectorilor proprii și a valorilor proprii ale matricei corelațiilor asociată ansamblului de variabile analizate. Soluția factorială a indicat o grupare a variabilelor pe 5 componente principale care explică 79.304% din varianța totală. În urma analizei efectuate s-a decis că variabilele: număr elevi de 15 ani din țara observată, număr elevi ce revin la un cadru
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
variabilelor care nu se potriveau cu structura celorlalte, au rezultat următoarele: - Îmbunătățirea măsurii de adecvare a eșantionării Kaiser-Meyer-Olkin, aceasta înregistrând o valoare mult mai apropiată de 1, ceea ce înseamnă că noul set de date este mai potrivit pentru o analiză factorială. - Valorile coeficienților MSA din matricea anti-imagine sunt toate mai mari decât 0.583 ceea ce arată o bună potrivire a fiecărei variabile cu structura celorlalte. - Soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 2 componente principale (în loc de 5) care explică 67
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
1, ceea ce înseamnă că noul set de date este mai potrivit pentru o analiză factorială. - Valorile coeficienților MSA din matricea anti-imagine sunt toate mai mari decât 0.583 ceea ce arată o bună potrivire a fiecărei variabile cu structura celorlalte. - Soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 2 componente principale (în loc de 5) care explică 67.396% din varianța totală. - A crescut puterea explicativă a primelor doua axe factoriale la 67.396% din varianța totală, spre deosebire de primul caz când acestea
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
583 ceea ce arată o bună potrivire a fiecărei variabile cu structura celorlalte. - Soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 2 componente principale (în loc de 5) care explică 67.396% din varianța totală. - A crescut puterea explicativă a primelor doua axe factoriale la 67.396% din varianța totală, spre deosebire de primul caz când acestea explicau 58.826%. Pe lângă valorile proprii obținute și cantitatea din varianța explicată, un bun indicator pentru a determina numărul optim de componente care se rețin în soluție
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
capitalistă față de ea, adopt pe mai departe o altă perspectivă de analiză sociologică, decât cea consacrată până acum la noi. Trei presupoziții îi sunt specifice acestei abordări, constând în: afirmarea subiectivității constructive a actorului social, punerea între paranteze a determinismelor factoriale și considerarea consecințelor intenționate și neintenționate ale acțiunilor sociale. Prima presupoziție constă în suspendarea din analiză a opoziției tradițional-modern (care a fost instituită de proiectul iluminist, dezvoltată de sociologia clasică preocupată de modernizarea tradiției și aplicată în cea mai mare
[Corola-publishinghouse/Science/2357_a_3682]
-
fi decât produsul final al jocului determinărilor sau interdependențelor dintre un set de factori transindividuali. Să luăm exemple ilustrative. De ce există inegalități sociale sau de ce ajungem să avem poziții sociale sau salarii diferite? Răspunsul clar și distinct al unei teorii factoriale de tip determinist vine de îndată: pur și simplu, întrucât intervin cauzările sau determinările sociale ale unor factori sau structuri (baza economică, stratificarea socială, cultura etc.). Adică sistemului social i-ar corespunde o stratificare și o ierarhie socială dată, în
[Corola-publishinghouse/Science/2357_a_3682]
-
numeroase procese sociale se produc astăzi ca urmare a modurilor de individualizare în condiții de extindere a influențelor pieței, atunci analizele sociologice nu pot să nu se concentreze și ele mai ales pe individualizare și să se îndepărteze de explicațiile factoriale sau structurale exclusiviste. Ca mecanism de constituire și funcționare a societății, piața tot mai extinsă eliberează individul de efectele determinante ale unor factori sau structuri cum ar fi clasa socială, ocupația, organizația, baza economică etc., care îl plasau constrângător în
[Corola-publishinghouse/Science/2357_a_3682]
-
ampelometrice ca bază de studiu a soiurilor de viță de vie, precum și elaborarea unor noi modele matematice de investigare în cadrul ampelografiei și anume: analiza statistică în componenți principali (ACP) (Vignau, 1988), analiza cluster (AC) (Schneider și Zeppa, 1988) și analiza factorială discriminantă a caracterelor ampelografice la soiurile de viță de vie (AFD) (Fisher și Mahalanolus, 1936). Prin aceste metode au fost stabiliți 18 descriptori ampelometrici cu care s-a completat Lista descriptorilor O.I.V. Din anul 1984, Organizația Internațională a Viei
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
soiurilor de viță de vie (Erika Detweiller, 1987). Pe baza acestei metode, au fost elaborate modele statistico - matematice și anume: analiza statistică în componenți principali - ACP (Vignau, 1988), analiza cluster - AC (gruparea/clasarea numerică ierarhică) (Schneider și Zeppa, 1988), analiza factorială discriminantă - AFD (Fisher și Mahalanobis, 1936). Aceste metode permit pelucrarea datelor pe calculator, monitorizarea gestiunii computerizate a soiurilor de viță de vie din colecțiile ampelografice existente. Rezultatele obținute în descrierea și diferențierea soiurilor de viță de vie au condus la
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
volum mare de date, gestiunea ușoară a acestora, concentrarea și schimbul imediat al informației prin intermediul internetului) a permis elaborarea de noi metode matematice de investigare în domeniul ampelografiei și anume: analiza statistică în componenți principali (ACP), analiza cluster (AC), analiza factorial discriminantă (AFD) etc. Beneficiind de aportul adus de informatică Erika Dettweiller de la Universitatea din Hohenheim reia metoda ampelometrică ca bază de studiu a soiurilor de viță de vie și o corelează cu analiza statistică discriminantă. 2.7.1. ANALIZA ÎN
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
analizei în componenți principali Analiza în componenți principali se realizează în patru etape distincte și anume: 1. Reprezentarea geometrică a indivizilor și variabilelor; 2. Analiza norului de puncte-indivizi cu următoarele elemente: principiul de ajustare; distanța dintre indivizi; matricea diagonalizată; axele factoriale; 3. Analiza norului de puncte variabile privind: distanța dintre variabile; distanța față de origine; axele factoriale sau componenții principali; 4. Elemente de interpretare a rezultatelor analizei în componenți principali: inerția legată a factorilor interpretarea reprezentării variabilelor; interpretarea reprezentării indivizilor. 1. Reprezentarea
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
anume: 1. Reprezentarea geometrică a indivizilor și variabilelor; 2. Analiza norului de puncte-indivizi cu următoarele elemente: principiul de ajustare; distanța dintre indivizi; matricea diagonalizată; axele factoriale; 3. Analiza norului de puncte variabile privind: distanța dintre variabile; distanța față de origine; axele factoriale sau componenții principali; 4. Elemente de interpretare a rezultatelor analizei în componenți principali: inerția legată a factorilor interpretarea reprezentării variabilelor; interpretarea reprezentării indivizilor. 1. Reprezentarea geometrică a indivizilor și a variabilelor Dintr-o primă analiză sumară a ansamblului de date
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
diferenția cât mai bine indivizii între ei. Așadar analizei îi revine sarcina de a efectua un schimb de axe, cum apare în figura 2.68a, plecând de la p-variabile studiate. ACP determină un număr de p-drepte ierarhice, denumite axe factoriale sau componenți principali, în care Vj, Fj reprezintă variabila j și axa factorială j. Cele două tabele conțin aceeași informație, deoarece ele descriu același ansamblu de indivizi (n), dar sistemul lor de referință este diferit. Scopul tabelului de axe factoriale
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
a efectua un schimb de axe, cum apare în figura 2.68a, plecând de la p-variabile studiate. ACP determină un număr de p-drepte ierarhice, denumite axe factoriale sau componenți principali, în care Vj, Fj reprezintă variabila j și axa factorială j. Cele două tabele conțin aceeași informație, deoarece ele descriu același ansamblu de indivizi (n), dar sistemul lor de referință este diferit. Scopul tabelului de axe factoriale este acela de a prezenta clasamentul axelor Fj în ordine descrescândă, în funcție de puterea
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
factoriale sau componenți principali, în care Vj, Fj reprezintă variabila j și axa factorială j. Cele două tabele conțin aceeași informație, deoarece ele descriu același ansamblu de indivizi (n), dar sistemul lor de referință este diferit. Scopul tabelului de axe factoriale este acela de a prezenta clasamentul axelor Fj în ordine descrescândă, în funcție de puterea lor discriminantă. Conform acestui clasament axa F1 diferențiază cel mai bine unitățile spațiale, F2 ceva mai puțin, iar Fp aproape deloc. Astfel, este necesar să se studieze
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
se află pe o sferă de rază egală cu 1 centrată în originea axelor, denumită “sferă de corelație”. Planurile de ajustare taie sfera în cercuri (de rază egală cu 1) denumite “cercuri de corelație”, în interiorul cărora se găsesc punctele-variabile. Axele factoriale sunt ortogonale, două câte două și se obține în final o serie de variabile artificiale necorelate între ele, denumite “componenți principali” care sintetizează corelațiile ansamblului de variabile inițiale. 4. Elementele de interpretare a rezultatelor analizei în componenți principali Axele factoriale
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
factoriale sunt ortogonale, două câte două și se obține în final o serie de variabile artificiale necorelate între ele, denumite “componenți principali” care sintetizează corelațiile ansamblului de variabile inițiale. 4. Elementele de interpretare a rezultatelor analizei în componenți principali Axele factoriale permit obținerea celei mai bune vizualizări de apropiere (conform metodei celor mai mici pătrate) a distanțelor dintre indivizi, iar pe de altă parte a variabilelor. Acest lucru se face într-o primă etapă printr-un examen de inerție a fiecărui
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
coeficientul de corelație a cestora. Conform calității ajustării, această proprietate va fi mai mult sau mai puțin conservată în plan. Totodată se păstrează și interpretarea dintre două variabile care nu sunt prea apropiate de cercul de corelație. Așadar examenul planului factorial permite vizualizarea distanțelor reale și deci a corelațiilor dintre variabilele active, prin calitatea reprezentării lor. Interpretarea reprezentării indivizilor constă în găsirea indivizilor care au participat la formarea axelor (a componenților, factorilor). Pentru aceasta se calculează contribuția fiecărui punct-individ i (cu
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
n-indivizi sunt afectați de aceeași masă egală cu 1/n, inerția unui punct variază în funcție de distanța sa față de centru de gravitație. Indivizii care au contribuția cea mai mare la determinarea axei sunt situați către extremitatea ei pe graficul analizei factoriale (sunt cei mai excentrici). Reprezentarea indivizilor pe planul factorial permite aprecierea repartiției lor și reperarea zonelor cu densități mai mari sau mai mici. 2.7.1.3. Aplicarea analizei în componenți principali în ampelografie Pentru folosirea metodei în diferențierea soiurilor
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
1/n, inerția unui punct variază în funcție de distanța sa față de centru de gravitație. Indivizii care au contribuția cea mai mare la determinarea axei sunt situați către extremitatea ei pe graficul analizei factoriale (sunt cei mai excentrici). Reprezentarea indivizilor pe planul factorial permite aprecierea repartiției lor și reperarea zonelor cu densități mai mari sau mai mici. 2.7.1.3. Aplicarea analizei în componenți principali în ampelografie Pentru folosirea metodei în diferențierea soiurilor de viță de vie se iau în considerare valorile
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]