12,003 matches
-
ne poate indica semnificația noii dimensiuni. Interpretarea și evaluarea rezultatelortc "Interpretarea și evaluarea rezultatelor" Interpretarea rezultatelor în scalarea multidimensională constă în interpretarea configurației de puncte obținute. Cel mai important lucru aici constă în descrierea dimensiunilor subiective și asocierea lor cu atributele obiective ale obiectelor. Cum spuneam și înainte, experiența și intuiția cercetătorului, pe fondul cunoașterii problematicii din studii anterioare, sunt cruciale pentru interpretarea soluției. Dar, pe lângă acestea, cercetătorul poate apela la mijloace statistice pentru a confirma și clarifica interpretarea hărții perceptuale
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pe butonul Measure. În funcție de forma particulară a datelor și de logica introducerii lor în baza de date, vom calcula o măsură de proximitate (distanță) ordinală, de intervale sau de rapoarte. În meniul deschis prin apăsarea butonului Model, vor fi specificate atributele modelului ales (aici alegem între o analiză RMDS sau una WMDS). Nivelul de măsurare (Level of measurement) permite selectarea unui model metric sau non-metric) - evident, alegerea modelului depinde de nivelul de măsurare pentru proximități. La opțiunea de scalare Scaling model
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pe scală nominală), sumarizând și reducând dimensionalitatea datelor. Analiza de corespondență merge dincolo de aplicațiile analizei factoriale, întrucât este capabilă să reprezinte în același spațiu atât elementele aflate pe linii, cât și pe cele aflate pe coloane (de exemplu, obiectele și atributele lor). Spre deosebire de toate celelalte tehnici de interdependență, analiza de corespondență poate reprezenta într-un spațiu metric date non-metrice (variabile nominale) și relații non-liniare. Metoda este folosită aproape exclusiv pentru explorarea și descrierea datelor. Este adesea descrisă ca o metodă care
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analiza de corespondență portretizează nu doar relațiile dintre variabile (rândurile și coloanele unui tabel de contingență), ci și relațiile dintre categoriile aceleiași variabile (categoriile reprezentate pe rânduri, respectiv categoriile reprezentate pe coloane). De exemplu, în cazul în care coloanele reprezintă atribute ale obiectelor, mai multe atribute așezate în proximitate arată că ele au profiluri similare pentru obiecte. Ele formează un grup în aceeași manieră în care se formează un factor în analiza componentelor principale. În fine, cel mai important lucru, analiza
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
doar relațiile dintre variabile (rândurile și coloanele unui tabel de contingență), ci și relațiile dintre categoriile aceleiași variabile (categoriile reprezentate pe rânduri, respectiv categoriile reprezentate pe coloane). De exemplu, în cazul în care coloanele reprezintă atribute ale obiectelor, mai multe atribute așezate în proximitate arată că ele au profiluri similare pentru obiecte. Ele formează un grup în aceeași manieră în care se formează un factor în analiza componentelor principale. În fine, cel mai important lucru, analiza de corespondență realizează o reprezentare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Acestea întârzie și mai mult obținerea unui compromis și ajungerea la o formulă finală, care oricum sunt lente în cazul unui Parlament fragmentat, așa cum este cel studiat. Dincolo de apartenența membrilor săi la partide politice, m-am concentrat asupra altor câteva atribute aleparlamentarilor, care puteau da seama de poziția și de performanța lor politică. Printre acestea au intrat următoarele: profilul intelectual, definit de tipul de studii efectuate (tipul de pregătire de specialitate); centrul universitar unde și-au efectuat studiile, important pentru socializarea
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de orice fel asupra datelor, avem o foarte mare libertate în ceea ce privește modul în care sunt construite variabilele. Analiza pornește de la un tabel de contingență, însă liniile și coloanele nu au semnificații predeterminate: de pildă, rândurile reprezintă obiecte și coloanele reprezintă atribute, cum se întâmplă în cazul analizei cluster. Ele pot fi atât obiecte, cât și atribute. Putem avea obiecte sau atribute atât pe linii, cât și pe coloane. Categoriile de pe linii sau coloane nu trebuie neapărat să constituie o singură variabilă
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
construite variabilele. Analiza pornește de la un tabel de contingență, însă liniile și coloanele nu au semnificații predeterminate: de pildă, rândurile reprezintă obiecte și coloanele reprezintă atribute, cum se întâmplă în cazul analizei cluster. Ele pot fi atât obiecte, cât și atribute. Putem avea obiecte sau atribute atât pe linii, cât și pe coloane. Categoriile de pe linii sau coloane nu trebuie neapărat să constituie o singură variabilă, ci pot reprezenta orice fel de relație. De exemplu, ele pot fi construite prin metoda
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
un tabel de contingență, însă liniile și coloanele nu au semnificații predeterminate: de pildă, rândurile reprezintă obiecte și coloanele reprezintă atribute, cum se întâmplă în cazul analizei cluster. Ele pot fi atât obiecte, cât și atribute. Putem avea obiecte sau atribute atât pe linii, cât și pe coloane. Categoriile de pe linii sau coloane nu trebuie neapărat să constituie o singură variabilă, ci pot reprezenta orice fel de relație. De exemplu, ele pot fi construite prin metoda „alege oricare”1. Respondenților li
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
nu trebuie neapărat să constituie o singură variabilă, ci pot reprezenta orice fel de relație. De exemplu, ele pot fi construite prin metoda „alege oricare”1. Respondenților li se pun în față un set de obiecte și un set de atribute și li se cere să indice care obiecte, dacă este vreunul, sunt descrise de atributele respective. Un respondent poate alege oricâte obiecte pentru un atribut, nu este limitat la unul singur (caracterizat în cea mai mare măsură de acel atribut
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
De exemplu, ele pot fi construite prin metoda „alege oricare”1. Respondenților li se pun în față un set de obiecte și un set de atribute și li se cere să indice care obiecte, dacă este vreunul, sunt descrise de atributele respective. Un respondent poate alege oricâte obiecte pentru un atribut, nu este limitat la unul singur (caracterizat în cea mai mare măsură de acel atribut) sau la un număr dat. În acest caz, tabelul de contingență va conține frecvența cu
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
1. Respondenților li se pun în față un set de obiecte și un set de atribute și li se cere să indice care obiecte, dacă este vreunul, sunt descrise de atributele respective. Un respondent poate alege oricâte obiecte pentru un atribut, nu este limitat la unul singur (caracterizat în cea mai mare măsură de acel atribut) sau la un număr dat. În acest caz, tabelul de contingență va conține frecvența cu care fiecare obiect a fost descris cu fiecare atribut (de câte ori
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
atribute și li se cere să indice care obiecte, dacă este vreunul, sunt descrise de atributele respective. Un respondent poate alege oricâte obiecte pentru un atribut, nu este limitat la unul singur (caracterizat în cea mai mare măsură de acel atribut) sau la un număr dat. În acest caz, tabelul de contingență va conține frecvența cu care fiecare obiect a fost descris cu fiecare atribut (de câte ori fiecare obiect a fost descris folosind fiecare atribut). Câteva observații legate de date sunt totuși
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
un atribut, nu este limitat la unul singur (caracterizat în cea mai mare măsură de acel atribut) sau la un număr dat. În acest caz, tabelul de contingență va conține frecvența cu care fiecare obiect a fost descris cu fiecare atribut (de câte ori fiecare obiect a fost descris folosind fiecare atribut). Câteva observații legate de date sunt totuși necesare. Pentru a evita distorsiunile în reprezentare, categoriile celor două variabile trebuie să fie exhaustive - lipsa uneia va face imposibilă o redare corectă a
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
în cea mai mare măsură de acel atribut) sau la un număr dat. În acest caz, tabelul de contingență va conține frecvența cu care fiecare obiect a fost descris cu fiecare atribut (de câte ori fiecare obiect a fost descris folosind fiecare atribut). Câteva observații legate de date sunt totuși necesare. Pentru a evita distorsiunile în reprezentare, categoriile celor două variabile trebuie să fie exhaustive - lipsa uneia va face imposibilă o redare corectă a relației de corespondență dintre variabile. Variabilele trebuie să fie
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
întâmplă, putem considera introducerea unei dimensiuni suplimentare, care să clarifice configurația categoriilor. Interpretarea semnificației dimensiunilor se va face analizând separat configurațiile celor două seturi de categorii. Felul în care sunt dispuse categoriile în raport cu dimensiunile ne va da indicații privind elementele (atributele) care discriminează între ele și care fac parte din esența dimensiunilor. Validarea rezultatelortc "Validarea rezultatelor" Varianta cea mai tare de validare a unei analize compoziționale cum este analiza de corespondență este aceea de a raporta rezultatele ei la rezultatele unei
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
datelor calitative. Spre deosebire de analiza de corespodență, analiza de omogenitate nu se limitează la două variabile, ci examinează mai multe variabile nominale. Setul de date pe care îl analizează analiza de omogenitate constă dintr-un număr de variabile nominale, în funcție de categoriile (atributele) cărora le sunt distribuite obiectele (cazurile) dintr-o populație (dintr-un eșantion). Prin analiza de omogenitate, obiectelor (cazurilor) și categoriilor (atributelor) le sunt atribuite valori numerice 1. Acestea sunt astfel calculate încât să discrimineze cât mai bine între categorii. Cu
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Setul de date pe care îl analizează analiza de omogenitate constă dintr-un număr de variabile nominale, în funcție de categoriile (atributele) cărora le sunt distribuite obiectele (cazurile) dintr-o populație (dintr-un eșantion). Prin analiza de omogenitate, obiectelor (cazurilor) și categoriilor (atributelor) le sunt atribuite valori numerice 1. Acestea sunt astfel calculate încât să discrimineze cât mai bine între categorii. Cu alte cuvinte, se caută cuantificări optime pentru categorii, în sensul unei separări cât mai mari între ele. Obiectele din aceeași categorie
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Măsurarea. În acest volum, prin măsurare se înțelege procedura prin care obiectelor li se atașează numere, în funcție de starea uneia dintre însușirile lor, conform unor reguli coerente stabilite de cercetător. Metoda compozițională. Pornește de la un set de cazuri, variabile, obiecte sau atribute și urmărește formarea unei reprezentări sau evaluări pe baza combinațiilor (interrelațiilor) dintre ele. Compunerea datelor (cazuri, variabile, obiecte sau atribute) într-o structură cu dimensionalitate redusă se face pe baza unei măsuri de similaritate, definită în mod particular pentru fiecare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
însușirile lor, conform unor reguli coerente stabilite de cercetător. Metoda compozițională. Pornește de la un set de cazuri, variabile, obiecte sau atribute și urmărește formarea unei reprezentări sau evaluări pe baza combinațiilor (interrelațiilor) dintre ele. Compunerea datelor (cazuri, variabile, obiecte sau atribute) într-o structură cu dimensionalitate redusă se face pe baza unei măsuri de similaritate, definită în mod particular pentru fiecare tip de problematică. Între tehnicile de analiză multivariată de interdependență tradiționale care intră în categoria metodelor compoziționale se numără analiza
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sau preferințe ale respondenților, transformate în distanțe între obiecte. Criteriile care constituie baza evaluării nu sunt specificate și uneori rămân neformulate chiar celor care fac evaluarea. În schimb, ele pot fi interpretate ca dimensiuni de grupare a obiectelor, pe baza atributelor obiective ale acestora. Similaritatea. Două obiecte sunt similare dacă au măsuri apropiate pentru caracteristicile în funcție de care sunt comparate. Similaritatea obiectelor este ușor de estimat atunci când le comparăm în funcție de un singur criteriu (de o singură variabilă). În cazul caracteristicilor măsurate pe
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
fel. Tehnicile de interdependență sunt folosite pentru a identifica structura datelor. Acest lucru poate fi obținut, în funcție de tipul de date pe care le analizăm, prin reducerea variabilelor, prin gruparea obiectelor sau a cazurilor sau prin reprezentarea relațiilor dintre obiecte și atributele lor pe o hartă perceptuală. Teoriile despre date. Sunt teorii care examinează procesul prin care observațiile din lumea reală sunt transformate în informații ce pot fi supuse analizei (în date). Acest lucru se realizează prin intermediul unor operații de clasificare, numărare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
face posibil fluxul de comunicare interculturală, fiind un translator al mesajelor expediate și un interpret al celor primite. Mentalul său se caracterizează prin flexibilitate cognitivă, sensibilitate culturală, realism față de valorile și atitudinile culturale, înțelegere empatică și spirit inovator. Astfel de atribute individuale sunt, totodată, premise ale comunicării interculturale efective și factori stimulatori pentru contactele și schimburile transculturale. Din dezvoltările lui Casmir se desprind următoarele întrebări: 1. Este posibil și necesar să se elaboreze un cod etic al comunicării interculturale? 2. Care
Comunicarea interculturală. Paradigmă pentru managementul diversităţii by Silvia Popescu [Corola-publishinghouse/Science/923_a_2431]
-
ale femeilor și bărbaților determinate socio-cultural. Conceptul include și așteptările asupra caracteristicilor, atitudinilor și comportamentelor femeilor si bărbaților (feminitate și masculinitate). Aceste roluri și așteptări sunt învățate, se modifică în epoci diferite și variază între culturi. Identitatea de gen însumează atributele, caracteristicile fizice, psihice și intelectuale ale unei persoane, reprezentând o asumare și internalizare psihologică a trăsăturilor feminine și masculine. Contrar intuiției comune, aceasta nu este un dat, o etichetă personală pe care o descoperim într-un anume moment al dezvoltării
Comunicarea interculturală. Paradigmă pentru managementul diversităţii by Silvia Popescu [Corola-publishinghouse/Science/923_a_2431]
-
pentru rolul de leader, femeile au nevoie de o experiență corporatistă considerabilă. Multe femei nu au însă această experiență. * Datorită influenței negative a unor aspecte din mediul organizațional. Organizațiile favorizează mai mult valorile tipic masculine și recompensează practicile conforme acestora. Atribute considerate masculine ca dominanța, determinarea sau forța sunt protejate, raționalitatea este considerată superioară intuiției. 5.2. Perspectiva propusă Studiile privind genul în organizații relevă faptul că, deși femeile pot adopta stiluri diferite de leadership decât bărbații, ele sunt cel puțin
Comunicarea interculturală. Paradigmă pentru managementul diversităţii by Silvia Popescu [Corola-publishinghouse/Science/923_a_2431]