571 matches
-
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. Astfel, dacă: * exp b>1, înseamnă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
1, raportul de șanse nu se modifică deloc (independență). Limitele intervalului de încredere în care putem încadra coeficientul de regresie logistică cu o probabilitate de 95% sunt date de valoarea coeficientului (eroarea standard a coeficientului). Pentru a testa ipoteza că predictorul x are un impact semnificativ asupra variabilei dependente, se folosește statistica Wald calculată de SPSS. Ipoteza de nul fiind aceea că impactul în populația studiată este zero (nu există asociere între x și y). Se urmărește respingerea acestei ipoteze pentru
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 mare a lui b este asociată cu o eroare standard foarte
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
R2 ne indică procentul din variația totală a dependentei explicat de predictori, în cazul regresiei logistice folosirea lui R2 este controversată. Există însă încercări de a propune măsuri similare care să măsoare cu cât se îmbunătățește predicția valorilor dependentei atunci când predictorii sunt incluși în model. O astfel de măsura calculată de SPSS este R2 a lui Cox and Snell, care este însă dificil de interpretat din cauză că valoarea maximă este mai mică decât 1. R2 a lui Nagelkerke reprezintă o corecție a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
SPSS. În acest caz ipoteza de nul este aceea că toți coeficienții regresiei logistice estimați la nivelul populației din care a fost extras eșantionul sunt zero. Practic, hi pătrat este calculat pe baza diferenței dintre erorile pentru modelul cu toți predictorii și erorile pentru modelul fără nici un predictor (care presupune lipsa asocierii dintre predictori și dependendentă). Acest test nu ne asigură deci că fiecare predictor în parte este semnificativ. Se urmărește ca nivelul de semnificație pentru valoarea hi pătrat a modelului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este aceea că toți coeficienții regresiei logistice estimați la nivelul populației din care a fost extras eșantionul sunt zero. Practic, hi pătrat este calculat pe baza diferenței dintre erorile pentru modelul cu toți predictorii și erorile pentru modelul fără nici un predictor (care presupune lipsa asocierii dintre predictori și dependendentă). Acest test nu ne asigură deci că fiecare predictor în parte este semnificativ. Se urmărește ca nivelul de semnificație pentru valoarea hi pătrat a modelului să fie <0,05 astfel încât să respingem
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sunt zero. Practic, hi pătrat este calculat pe baza diferenței dintre erorile pentru modelul cu toți predictorii și erorile pentru modelul fără nici un predictor (care presupune lipsa asocierii dintre predictori și dependendentă). Acest test nu ne asigură deci că fiecare predictor în parte este semnificativ. Se urmărește ca nivelul de semnificație pentru valoarea hi pătrat a modelului să fie <0,05 astfel încât să respingem ipoteza de nul, care spune că modelul nu îmbunătățește predicția valorilor dependentei. O metodă alternativă, preferabilă celei
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
832 0 100,0 1,00 101 0 ,0 Overall Percentage 89,2 a Constant is included in the model. b The cut value is ,500 Mai jos găsim valoarea inițială a lui hi pătrat calculată pentru modelul fără nici un predictor, bazat pe ipoteza că toți coeficienții de regresie au valoarea zero în populație. În SPSS această valoare se numește "initial log likelihood function -2 log likelihood". Această valoare este comparată ulterior cu cea pentru modelul care include toți predictorii. Model
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nici un predictor, bazat pe ipoteza că toți coeficienții de regresie au valoarea zero în populație. În SPSS această valoare se numește "initial log likelihood function -2 log likelihood". Această valoare este comparată ulterior cu cea pentru modelul care include toți predictorii. Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 596,234(a) ,046 ,092 a Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than ,001. Cox-Snell R Square și Nagelkerke R
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
changed by less than ,001. Cox-Snell R Square și Nagelkerke R Square sunt măsuri echivalente cu din regresia liniară, ultima având un interval de variație de la 0 la 1. Se observă că acești doi indicatori au valori mici și astfel predictorii incluși în model explică doar 4,6% din variația variabilei vot CDR (respectiv 9,2%). Mai jos avem și valoarea hi pătrat (Chi-square) asociată cu diferența -2LL dintre modelul inițial și modelul cu predictori. Cum p<0,05 respingem ipoteza de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
din variația variabilei vot CDR (respectiv 9,2%). Mai jos avem și valoarea hi pătrat (Chi-square) asociată cu diferența -2LL dintre modelul inițial și modelul cu predictori. Cum p<0,05 respingem ipoteza de nul și acceptăm modelul cu predictori. Deși predictorii explică puțin din variația variabilei vot CDR, totuși modelul cu predictori aduce o îmbunătățire. Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 43,519 3 ,000 Block 43,519 3 ,000 Model 43,519 3 ,000 O măsura
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
088 9 10,912 72 6 37 37,194 8 7,806 45 7 98 97,103 27 27,897 125 8 40 42,615 17 14,385 57 Pe baza tabelului de mai jos poate fi făcută analiza fiecărui predictor în parte. Observăm că pentru predictorii urban și dir p<0,05 și respingem ipoteza de nul (B=0 în populație). Predictorul z transilvania trebuie eliminat din analiză, p în acest caz depășind valoarea limită 0,05. Pentru toți cei trei
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
37 37,194 8 7,806 45 7 98 97,103 27 27,897 125 8 40 42,615 17 14,385 57 Pe baza tabelului de mai jos poate fi făcută analiza fiecărui predictor în parte. Observăm că pentru predictorii urban și dir p<0,05 și respingem ipoteza de nul (B=0 în populație). Predictorul z transilvania trebuie eliminat din analiză, p în acest caz depășind valoarea limită 0,05. Pentru toți cei trei predictori, exp b >1, deci o
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
40 42,615 17 14,385 57 Pe baza tabelului de mai jos poate fi făcută analiza fiecărui predictor în parte. Observăm că pentru predictorii urban și dir p<0,05 și respingem ipoteza de nul (B=0 în populație). Predictorul z transilvania trebuie eliminat din analiză, p în acest caz depășind valoarea limită 0,05. Pentru toți cei trei predictori, exp b >1, deci o probabilitatea mai mare de a vota cu CDR o au cei care locuiesc în mediul urban
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
b >1, deci o probabilitatea mai mare de a vota cu CDR o au cei care locuiesc în mediul urban, în zona intracarpatica și consideră că direcția este bună. Mai exact, dacă trecem de la valoarea 0 la valoarea 1 a predictorului urban, =1,608 (adică exact valoarea lui exp (B) din tabel). Noul va fi deci egal cu vechiul raport (101/832=0,12) înmulțit cu 1,608 adică 0,19. Rezultă că P1(Y=1)=0,15 (0,19/1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
despre decizia de a angaja meditatori? Realist și simplu este să presupunem că relația reflectă o logică rațională a investiției în meditații: părinții sau elevii apelează la ele atunci când constată o corelație între efortul depus de copil și rezultatul obținut, predictor destul de bun al eficienței investiției în educația suplimentară. Revenind la teorie, meditațiile derivau, la momentul realizării anchetei, direct din caracterul competitiv al promovării ciclului de învățământ liceal și al admiterii la facultate. În acest caz, se poate afirma că meditațiile
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
University microfilms no. 9107625). Williams, F.E. (1979), „Assessing creativity across Williams «cube» model”, Gifted Child Quarterhj, 23, pp. 748-756. Williams, F.E. (1980), Creativity assessment packet, DOK Publishers, Buffalo, NY. Witt L.A., Beorkrem, M.N. (1989), „Climate for creative productivity as a predictor of research usefulness and organizational effectiveness in an R&D organization”, Creativity Research Journal, 2. Yumada, Tam, A.Y.-W. (1996), „Prediction study of adult creative achievement: Torrance’s longitudinal study of creativity revisited”, Journal of Creative Behavior, 30, pp.
Manual de creativitate by Robert J. Sternberg [Corola-publishinghouse/Science/2062_a_3387]
-
Psychology, 47, pp. 848-852. Suedfeld P., Bhick, S. (1993), „Changes in integrative complexity accompanying significant life events: Historical evidence”, Journal of Personality and Social Psychology, 64, pp. 124-130. Suedfeld, P., Piedrahita, L.E. (1984), „Intimations of mortality: Integrative simplification as a predictor of death”, Journal of Personality and Social Psychology, 47, pp. 848-850. Sulloway, F.J. (1996), Born to rebell: Birth order; family dynamics, and creative lives, Pantheon, New York. Terman, L.M. (1917), „The intelligence quotient of Francis Galton in childhood”, American Journal of
Manual de creativitate by Robert J. Sternberg [Corola-publishinghouse/Science/2062_a_3387]
-
And the teacher who made a difference”, Gifted Child Quarterly, 25, pp. 55-62. Torrance, E.P. (1983), „The importance of falling in love with «something», Creative Child and Adult Quartedy, 8, pp. 72-78. Torrance, E.P. (1987), „Future career image as a predictor of creative achievement in the 22-year longitudinal study”, Psychological Reports, 60, pp. 574. Torrauce, E.P. (1995), „Insights about creativity: Questioned, rejected, ridiculed, ignored”, Educational Psychology Review, 7, pp. 313-322. Vroom, V. (1964), Motivation and work, Wiley, New York. Wallach, M.A
Manual de creativitate by Robert J. Sternberg [Corola-publishinghouse/Science/2062_a_3387]
-
atât mai generală, cu cât ea nu se manifestă numai sub formele identificate de Robert Michels în partidele social-democrate. Chiar dacă nu suntem întotdeauna de acord în privința jocului exact al variabilelor care declanșează acest proces, putem atribui totuși oligarhizării un caracter predictor extrem de puternic, cu condiția să ne situăm la un nivel de generalitate adecvat și să nu ne străduim să prezicem o secvență sau alta în întreaga ei singularitate. Procesul de oligarhizare luat în totalitate se potrivește, de altfel, destul de bine
Sociologia elitelor by Jacques Coenen-Huther () [Corola-publishinghouse/Science/2356_a_3681]
-
carieră constituie un succes incontestabil. S-a remarcat o „impresionantă corelație” între „carierele reușite” la nivelurile superioare în domeniile administrativ, politic și economic și „rezultatele școlare”. Performanța școlară „apreciată prin locul în clasament la absolvirea acestor școli” constituie un excelent „predictor al reușitei profesionale” (ibidem, p. 49). Este cazul să ne punem întrebări asupra semnificației acestui succes. Putem vedea în el dovada calității unei formații în ciuda criticilor menționate mai sus. Putem să-l atribuim unei serioase selecții prealabile, care nu permite
Sociologia elitelor by Jacques Coenen-Huther () [Corola-publishinghouse/Science/2356_a_3681]
-
complexitate cu obiectele. Profilele candidaților bazate pe analiza statistică. Fundamentarea profilului candidatului pe analiza statistică este cea mai sigură abordare, dar și cea mai complicată. De fapt, scopul este acela de a stabili prin metode statistice o relație între un predictor sau o caracteristică individuală, cum ar fi înălțimea, inteligența, dexteritatea etc. și un indicator sau criteriu al eficienței în muncă, cum ar fi performanța evaluată de supervizor. Procedura urmează cinci pași: (1) analizarea muncii și deciderea asupra modului în care
Zoltan Bogathy (coord.). In: Manual de tehnici si metode in psihologia muncii si organizationala () [Corola-publishinghouse/Science/2059_a_3384]
-
predicționa performanța în muncă; (3) testarea candidaților în vederea identificării acestor trăsături; (4) măsurarea performanței în muncă a acestor candidați; (5) analiza statistică a relației dintre caracteristica individuală și performanța în muncă. Obiectivul acestei metode este acela de a stabili dacă predictorul determină criteriul. În acest fel, caracteristicile individuale necesare realizării cu succes a sarcinii sunt verificate mai temeinic. Această metodă este mult mai sigură decât evaluarea analitică subiectivă, deoarece are un fundament științific mult mai riguros. Proiectarea și reproiectarea postului. După
Zoltan Bogathy (coord.). In: Manual de tehnici si metode in psihologia muncii si organizationala () [Corola-publishinghouse/Science/2059_a_3384]
-
Albu, 1996). Pentru a folosi metode științifice de selecție este necesară cunoașterea criteriului specific postului respectiv. Măsurarea performanțelor la criteriu se face prin culegerea datelor privind rezultatele obținute în activitatea profesională, conform criteriului ales (Pitariu,1983). Al doilea element este predictorul, care se referă la elementele legate de criteriu. Un predictor este orice variabilă utilizată să prezică un criteriu (Iosif, 2001). Evaluarea cunoștințelor, calificărilor, abilităților și altor cerințe personale specifice slujbei poate fi folosită drept predictor pentru anumite criterii de performanță
Zoltan Bogathy (coord.). In: Manual de tehnici si metode in psihologia muncii si organizationala () [Corola-publishinghouse/Science/2059_a_3384]
-
necesară cunoașterea criteriului specific postului respectiv. Măsurarea performanțelor la criteriu se face prin culegerea datelor privind rezultatele obținute în activitatea profesională, conform criteriului ales (Pitariu,1983). Al doilea element este predictorul, care se referă la elementele legate de criteriu. Un predictor este orice variabilă utilizată să prezică un criteriu (Iosif, 2001). Evaluarea cunoștințelor, calificărilor, abilităților și altor cerințe personale specifice slujbei poate fi folosită drept predictor pentru anumite criterii de performanță. De aceea, în psihologia muncii se folosesc o multitudine de
Zoltan Bogathy (coord.). In: Manual de tehnici si metode in psihologia muncii si organizationala () [Corola-publishinghouse/Science/2059_a_3384]