16,386 matches
-
de independență, 1 semnifică asocierea maximă pozitivă (totală sau perfectă, depinde de la caz la caz), iar -1 asocierea maximă negativă. Coeficienții pot fi simetrici sau asimetrici. În cazul coeficienților simetrici nu contează care este variabilă independentă și care este cea dependentă (care urmează a fi explicată). Acești coeficienți vor avea aceeași valoare indiferent care variabilă este pe linie sau coloană. Coeficienții asimetrici indică asocierea dintre două variabile: cea independentă (de obicei așezată pe coloană) care prezice valorile celei de a doua
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a fi explicată). Acești coeficienți vor avea aceeași valoare indiferent care variabilă este pe linie sau coloană. Coeficienții asimetrici indică asocierea dintre două variabile: cea independentă (de obicei așezată pe coloană) care prezice valorile celei de a doua variabile, cea dependentă. De exemplu, dacă am considera asocierea dintre votul pentru un partid și mediul urban/rural, în mod evident relația este una asimetrică, mediul fiind un predictor al intenției de vot și nu invers. 7.1.5. Coeficienți de asociere pentru
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valoarea maximă pentru un tabel 2*2 este 0,707, iar pentru un tabel 3*3 este 0,816). 7.1.5.5. Coeficientul lambda (λ), Propus de Goodman și Kruskal, arată cât de eficient se pot prezice valorile variabilei dependente pe baza variabilei independente (este deci o măsură asimetrică). SPSS calculează trei valori lambda: două asimetrice, (fiecare din cele două variabile fiind considerate pe rând ca variabilă dependentă) și una simetrică (media celor două măsuri simetrice). Lambda se folosește pentru
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Goodman și Kruskal, arată cât de eficient se pot prezice valorile variabilei dependente pe baza variabilei independente (este deci o măsură asimetrică). SPSS calculează trei valori lambda: două asimetrice, (fiecare din cele două variabile fiind considerate pe rând ca variabilă dependentă) și una simetrică (media celor două măsuri simetrice). Lambda se folosește pentru a măsura asocierea între variabile nominale din trei perspective diferite. Prima măsurare: λ poate fi folosită ca o măsura simetrică a asocierei și în acest caz nici o variabilă
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mutuală între două variabile. Măsurarea apare ca simetrică pentru că variabilele de pe coloane pot fi inversate cu cele de pe rânduri în tabelele contingente fără să afecteze valoarea lui λ. A doua măsurare: λr tratează variabila de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă o premăsurare în prezicerea variabilei dependente (care apare pe linie în tabel). A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilele de pe coloane pot fi inversate cu cele de pe rânduri în tabelele contingente fără să afecteze valoarea lui λ. A doua măsurare: λr tratează variabila de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă o premăsurare în prezicerea variabilei dependente (care apare pe linie în tabel). A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal cu
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
A doua măsurare: λr tratează variabila de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă o premăsurare în prezicerea variabilei dependente (care apare pe linie în tabel). A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal cu altul. Coeficientul presupune prezicerea valorii variabilei dependente după două reguli: Regula 1: prezicem valoarea variabilei dependente după valoarea modală
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal cu altul. Coeficientul presupune prezicerea valorii variabilei dependente după două reguli: Regula 1: prezicem valoarea variabilei dependente după valoarea modală (valoarea cu cea mai mare frecvență). Regula 2: folosim valoarea modală pentru fiecare categorie a variabilei independente. , unde E1 este numărul de erori în cazul 1 și E2
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal cu altul. Coeficientul presupune prezicerea valorii variabilei dependente după două reguli: Regula 1: prezicem valoarea variabilei dependente după valoarea modală (valoarea cu cea mai mare frecvență). Regula 2: folosim valoarea modală pentru fiecare categorie a variabilei independente. , unde E1 este numărul de erori în cazul 1 și E2 numărul de erori în cazul 2. Lambda are valori
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în cazul nostru etnia. E2 = (1017-798) + (73-59) + (11-6) + (5-3) + (22-20) = 219 + 59 +5 + 2 + 2 = 242. Lambda = (E1 E2) / E1 = (288-242) / 288 = 0,159. Rezultatul obținut în SPSS (prezentat mai jos) conține 2 valori lambda asimetrice, prima având ca variabilă dependentă încrederea și a doua etnia, precum și un coeficient simetric obținut ca medie a celor două. SPSS-ul calculează și coeficientul τ (tau) care variază, de asemenea, între 0 și 1, fiind însă o măsură mai sensibilă decât lambda (întrucât are
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mai sensibilă decât lambda (întrucât are valori diferite de 0 în unele cazuri în care lambda ia valoarea 0). Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Nominal by Nominal Lambda Symmetric ,115 ,019 5,272 ,000 TRUST Dependent ,160 ,028 5,272 ,000 etnie Dependent ,000 ,000 ,c ,c Goodman and Kruskal tau TRUST Dependent ,119 ,019 ,000d Etnie Dependent ,075 ,017 ,000d a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
diferite de 0 în unele cazuri în care lambda ia valoarea 0). Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Nominal by Nominal Lambda Symmetric ,115 ,019 5,272 ,000 TRUST Dependent ,160 ,028 5,272 ,000 etnie Dependent ,000 ,000 ,c ,c Goodman and Kruskal tau TRUST Dependent ,119 ,019 ,000d Etnie Dependent ,075 ,017 ,000d a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on chi-square approximation d.
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valoarea 0). Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Nominal by Nominal Lambda Symmetric ,115 ,019 5,272 ,000 TRUST Dependent ,160 ,028 5,272 ,000 etnie Dependent ,000 ,000 ,c ,c Goodman and Kruskal tau TRUST Dependent ,119 ,019 ,000d Etnie Dependent ,075 ,017 ,000d a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on chi-square approximation d. based on chi-square approximation 7.1.6. Coeficienți de asociere
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Nominal by Nominal Lambda Symmetric ,115 ,019 5,272 ,000 TRUST Dependent ,160 ,028 5,272 ,000 etnie Dependent ,000 ,000 ,c ,c Goodman and Kruskal tau TRUST Dependent ,119 ,019 ,000d Etnie Dependent ,075 ,017 ,000d a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on chi-square approximation d. based on chi-square approximation 7.1.6. Coeficienți de asociere pentru variabile ordinale Unul dintre
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
unde C = numărul de perechi concordante, iar D = numărul de perechi discordante. Gamma se poate interpreta și ca mod de reducere a erorilor de predicție: valoarea G = 0,465 indică o reducere cu 46% a erorilor de predicție a variabilei dependente sau independente, atunci când se cunosc valorile celeilalte variabile. O a doua măsură folosită este coeficientul lui Sommer, cu valori între -1 și 1 ca și Gamma, dar spre deosebire de acesta, fiind o măsură asimetrică ce indică influența variabilei independente (Y) asupra
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
independente, atunci când se cunosc valorile celeilalte variabile. O a doua măsură folosită este coeficientul lui Sommer, cu valori între -1 și 1 ca și Gamma, dar spre deosebire de acesta, fiind o măsură asimetrică ce indică influența variabilei independente (Y) asupra celei dependente (X). unde Tx reprezintă numărul rangurilor legate pe X, adică numărul perechilor care au aceeași valoare pentru variabila dependentă (X), dar au valoare diferită pentru (Y). Exemplu: Din baza de date BOP iunie 1998 s-au ales variabilele ordinale "încredere
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
-1 și 1 ca și Gamma, dar spre deosebire de acesta, fiind o măsură asimetrică ce indică influența variabilei independente (Y) asupra celei dependente (X). unde Tx reprezintă numărul rangurilor legate pe X, adică numărul perechilor care au aceeași valoare pentru variabila dependentă (X), dar au valoare diferită pentru (Y). Exemplu: Din baza de date BOP iunie 1998 s-au ales variabilele ordinale "încredere în poliție" și frecvența cu care respondenții au fost nevoiți să ofere "cadouri" la poliție. Tabelul de asociere între
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
373 ,046 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Pentru a calcula coeficientul Sommer se iau în considerare și perechile legate pe variabila dependentă. Astfel, dacă variabila dependentă (X) este încrederea în poliție, perechile legate după X sunt toate acelea pentru care , dar . Dacă atunci când calculăm numărul perechilor concordante luam în considerare frecvențele situate la dreapta și mai jos de celula de referință, de
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Pentru a calcula coeficientul Sommer se iau în considerare și perechile legate pe variabila dependentă. Astfel, dacă variabila dependentă (X) este încrederea în poliție, perechile legate după X sunt toate acelea pentru care , dar . Dacă atunci când calculăm numărul perechilor concordante luam în considerare frecvențele situate la dreapta și mai jos de celula de referință, de data aceasta vom considera
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
59) + 257*59 + 41*(81 + 50 + 11) + 81*(50 + 11) + 50*11 + 53*(49+ 26+ 7) + 49*(26+7) + 26*7 = 138.210 = 57.362 / (153.880 + 138.210) = -0,195 În mod similar se calculează dy, având ca variabilă dependentă frecvența cu care subiectul oferă "cadouri" la poliție. Valoarea simetrică a lui d se calculează ca media celor două măsuri asimetrice. Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Somers' d Symmetric -,225 ,029 -7
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
subiectul oferă "cadouri" la poliție. Valoarea simetrică a lui d se calculează ca media celor două măsuri asimetrice. Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Somers' d Symmetric -,225 ,029 -7,710 ,000 POLITIE Dependent -,265 ,034 -7,710 ,000 CADPOL Dependent -,195 ,025 -7,710 ,000 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Ultimul coeficient discutat la această secțiune este coeficientul τ (tau) propus de
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a lui d se calculează ca media celor două măsuri asimetrice. Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Somers' d Symmetric -,225 ,029 -7,710 ,000 POLITIE Dependent -,265 ,034 -7,710 ,000 CADPOL Dependent -,195 ,025 -7,710 ,000 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Ultimul coeficient discutat la această secțiune este coeficientul τ (tau) propus de Kendall, care are două variante tau-b și
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
3 ,000 Linear-by-Linear Association 43,368 1 ,000 N of Valid Cases 1999 a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 136,38. Valoarea calculată a testului 2 se compară cu cea critică, dependentă de numărul de grade de libertate. Numărul de grade de libertate gl = (r-1)*(c-1), unde r = nr. de rânduri, c = nr. de coloane. Decizia se poate lua în două moduri: 1) Se compară valoarea calculată a lui 2 cu
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
lucrurile din țara noastră merg într-o direcție greșită. 7.3.2. Tabele utilizate pentru o variabilă nominală/ordinală și una de interval/raport Tabelele pentru astfel de variabile se pot realiza din meniul COMPARE MEANS adăugând variabila cantitativă la Dependent, iar cea nominală la Independent. Apoi, intrând la Options se poate bifa Mean, Median sau oricare altă funcție. Va rezulta următorul tabel: Report Mean Credeți ca în tara noastră lucrurile merg într-o direcție buna sau într-o direcție greșita
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este calitativă, nominală, se poate folosi coeficientul de corelație Eta. În SPSS acest coeficient se calcuează din meniul ANALYZE/ DESCRIPTIVES/ STATISTICS/CROSSTABS bifând opțiunea Eta. Figura nr. 7.11: Coeficientul Eta Fiecare variabilă se va considera pe rând ca fiind dependentă și cealaltă indeendentă. În exemplul de față este clar că vârsta nu poate fi explicată prin intermediul percepției despre cum merg lucrurile în țara noastră, ci percepția privind direcția în care merg lucrurile în țara noastră este dată de vârsta respondenților
by Claudiu Coman [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]