7,371 matches
-
a doua variantă, fiind posibilă doar compararea distribuției a două variabile pentru același eșantion. Pentru aceasta, se selectează opțiunea ANALYZE/ NONPARAMETRIC TESTS/2 DEPENDENT SAMPLES și se selectează perechea de variabile ce urmează a fi comparate. Exemplu: atitudinea față de privatizare (scală de la 1 la 10, unde 10 înseamnă atitudine pozitivă) Eșantionul 1 Eșantionul 2 Diferențe 4 6 5 3 + 8 7 + 3 6 2 4 Ipoteza de nul este aceea că numărul diferențelor negative este egal cu cel al diferențelor pozitive
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
despre corelație negativă. De exemplu, există o corelație negativă între satisfacția la locul de munca și absenteismul cu cât oamenii sunt mai mulțumiți la locul de muncă, cu atât vor lipsi mai puțin. Când variabilele au fost măsurate pe o scală cu intervale, folosim coeficientul de corelație al lui Pearson, iar când datele sunt de natură ordinală folosim coeficientul de corelație al lui Spearman. Coeficientul de corelație (corel. Pearson) rxy = ryx reprezintă același lucru. Indiferent de tipul coeficientului ales trebuie să
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în condițiile în care variabilele din ecuație sunt standardizate cu scorul z. Pentru a face o comparație între populații diferite se folosesc însă coeficienții nestandardizați. Regula de citire pentru coeficienții standardizați (beta) este următoarea: creșterea cu o abatere standard pe scala variabilei independente este însoțită în medie cu o creștere cu beta abateri standard pe scala variabilei dependente, celelalte variabile fiind ținute sub control. 8.1.5.Coeficientul de determinație Așa cum am menționat, scopul construcției unui model de regresie este de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
o comparație între populații diferite se folosesc însă coeficienții nestandardizați. Regula de citire pentru coeficienții standardizați (beta) este următoarea: creșterea cu o abatere standard pe scala variabilei independente este însoțită în medie cu o creștere cu beta abateri standard pe scala variabilei dependente, celelalte variabile fiind ținute sub control. 8.1.5.Coeficientul de determinație Așa cum am menționat, scopul construcției unui model de regresie este de a explica variația dependentei. În afară de coeficienții de regresie care măsoară impactul fiecărui predictor, avem nevoie
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
să nu aibă valori mai mari decât 0,2. Mahalanobis și Cook sunt măsuri similare ale influenței unui caz. Regresia variabilelor fictive În analiza regresiilor, variabila dependentă este frecvent influențată nu doar de variabile care pot fi cuantificate pe o scală bine definită (spre exemplu venitul), ci și de variabile care în realitate sunt în mod esențial calitative (spre exemplu sexul) . De exemplu, păstrând toți ceilalți factori constanți, s-a constatat că profesorii universitari de sex feminin câștigă mai puțin decât
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
IOPD = -97,8 + 45*maghiar + 4*locord + 17,8*cdr + 0,3*subvirst + 4*subscoal + 24,8*transilvania. Cu alte cuvinte, a locui în Transilvania versus restul țării conduce în medie la o creștere cu 24,8 de unități pe scala indicelui încrederii în minorități (indice care are valori de la -100 la +100), ceilalți predictori fiind ținuți sub control. Restul coeficienților de regresie se citesc în mod similar. Se observă că ipotezele inițiale au fost confirmate. De asemenea, din tabel se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
iar cealaltă nu. 8.4.6. Obținerea soluțiilor analizei factoriale În realizarea analizei factoriale există patru pași de bază: (1) colecția de date pentru matricea covariației relevante; (2) selectarea factorilor inițiali; (3) rotația soluției finale și interpretarea acesteia; (4) construcția scalelor și utilizarea lor în analizele viitoare. Tabelul nr. 8.12:Exemplu de matrice Nr. critic Variabile 1 2 3 M 1 5 20 9 52 2 3 18 10 48 3 2 31 11 21 4 1 15 8 63
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a existenței unei serii de factori (componente) care să sintetizeze cea mai mare parte din informația deținută în respectivele variabile, pentru a simplifica procesul de analiză și interpretare a datelor. Variabilele incluse în analiză sunt prezentate în tabelul 8.13. Scala de măsurare a acestor variabile nu este una metrică, însă îndeplinește condițiile care permit să fie folosite într-o analiză factorială: valorile atribuite treptelor reflectă distanțele reale dintre ele, iar variabilele sunt măsurate toate pe aceeași scală. În programul SPSS
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
tabelul 8.13. Scala de măsurare a acestor variabile nu este una metrică, însă îndeplinește condițiile care permit să fie folosite într-o analiză factorială: valorile atribuite treptelor reflectă distanțele reale dintre ele, iar variabilele sunt măsurate toate pe aceeași scală. În programul SPSS se va selecta din meniul ANALYZE opțiunea DIMENSION REDUCTION/FACTOR. În fereastra de dialog vor fi definite cele zece variabile care trebuie incluse în analiză și se vor bifa o serie de opțiuni de analiză. Înainte de a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pentru calcularea mediilor fiecărei variabile în parte, "Initial solution" pentru furnizarea valorilor proprii ale tuturor componentelor "Coefficients" pentru calcularea coeficienților de corelație dintre variabile și "KMO and Bartlett's test of sphericity" pentru validarea modelului extras. Tabelul nr. 8.13: Scala de măsurarea a variabilelor incluse în analiză Foarte puțină Puțină Multă Foarte multă NS NR i2 b Președinție 1 2 3 4 8 9 i2 c Guvern 1 2 3 4 8 9 i2 d Parlament 1 2 3 4 8 9 i2 e
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Pornind de la definiția de mai sus, variabila unidimensională va fi "încrederea în mass-media", iar spațiul de atribute multidimensional va fi reprezentat de dimensiunile conceptului: încrederea în Televiziune, încrederea în Radio, încrederea în Presa scrisă. Aceste variabile sunt măsurate pe o scala de la 1 la 5, unde 1 reprezintă încrederea cea mai mică, iar 5 încrederea cea mai mare. Variabila unidimensională creată va avea o serie de valori în funcție de combinațiile de valori atribuite celor trei variabile (televiziune, radio, presă scrisă) de către persoanele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
date secundare, construcția indicilor depinde și de datele pe care le avem la dispoziție. Indicii creați după formule stabilite de fiecare cercetător în parte pot fi calculați astfel: * indice medie aritmetică (vezi satisfacția față de muncă media scorurilor obținute pe o scală de la 1 la 5, în Sandu, 1999); * indice sumă (vezi indicele sumativ "informarea politică" din studiul realizat de FSD-Gallup, septembrie 2005, România urbană, în Sandu, 1999); * indice raport de scoruri (vezi indicele "venitul mediu pe membru de familie", în Sandu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
activități și 23 la 4 activități. 9.4.2. Indice sumativ sau de tip medie Atitudinile, fiind fenomene latente inobservabile în mod direct, pot fi măsurate rareori printr-o singură întrebare, de obicei folosindu-se un set de întrebări. Orice scală cuprinde un set de enunțuri care alcătuiesc un spațiu unidimensional gradat (de la negativ la pozitiv). Funcție de răspunsurile individului la fiecare enunț în parte se obține un scor general care indică orientarea si intensitatea atitudinii. Dacă acest scor este obținut prin
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
atitudinii. Dacă acest scor este obținut prin însumarea răspunsurilor indicele se numește sumativ. Indicii sumativi se construiesc cu ajutorul comenzii COMPUTE. Sintaxa comenzii este COMPUTE V = V1+ V2+ V3+...+Vn , unde V este indicele, iar V1, Vn variabilele folosite în construcția scalei. Uneori indicele este definit ca media celorlalte variabile, în acest caz comanda fiind: COMPUTE V = (V1+ V2+ V3+...+Vn )/n. Pentru a construi acest indice trebuie să determinăm care dintre valori indică deschiderea/respingerea față de risc. Deschiderea față de risc este
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
risc. Deschiderea față de risc este indicată de acordul cu prima întrebare și dezacordul cu ultimele trei. Prin urmare, dacă dorim să construim un indice care să măsoare deschiderea față de risc, va trebui să recodăm ultimele trei variabile (pentru a inversa scala) și să eliminăm nonrăspunsurile din analiză. Comenzile corespunzătoare sunt: RECODE RISC1 (9=sysmis) (else=copy) INTO R1. RECODE RISC2 (4=1) (3=2) (2=3) (1=4) (9= sysmis) INTO R2. RECODE RISC3 (4=1) (3=2) (2=3) (1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de muncă bine plătit, dar nesigur 4 3 2 1 9 RISC4. Lucrurile vechi, verificate prin experiență sunt mai bune decât cele noi pe care nu le cunosc 4 3 2 1 9 Coeficientul Cronbach (alfa) pentru a verifica validitatea scalei (Reliability) Ori de câte ori construim un indice sumativ există riscul ca indicatorii să nu facă parte dintr-o singură dimensiune și astfel demersul nostru statistic să nu fie corect. Se presupune că întrebările măsoară aceeași atitudine și atunci răspunsurile vor fi puternic
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
astfel demersul nostru statistic să nu fie corect. Se presupune că întrebările măsoară aceeași atitudine și atunci răspunsurile vor fi puternic corelate între ele. Dacă se observă că răspunsurile la o întrebare nu corelează cu restul răspunsurilor și cu indicele (scala), se poate presupune că acel indicator nu face parte din aceeași dimensiune (măsoară altceva) și, prin urmare, este indicat să fie exclus din componența indicelui. Verificarea se face cu ajutorul coeficientul Cronbach (alfa) bazat pe calculul corelațiilor dintre itemi. Dacă alfa
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se face cu ajutorul coeficientul Cronbach (alfa) bazat pe calculul corelațiilor dintre itemi. Dacă alfa>0,6 se presupune că itemii formează o singură dimensiune și astfel putem construi indicele sumativ din indicatorii incluși în analiză. Pentru a verifica validitatea unei scale cu ajutorul programului SPSS se selectează din meniul principal ANALYZE/SCALE/RELIABILITY ANALYSIS. În fereastra care se deschide se selectează din lista de variabile cele care vor fi introduse în indice. Figura nr. 9.3.: Fereastra Reliability Analysis Se selectează apoi
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dintre itemi. Dacă alfa>0,6 se presupune că itemii formează o singură dimensiune și astfel putem construi indicele sumativ din indicatorii incluși în analiză. Pentru a verifica validitatea unei scale cu ajutorul programului SPSS se selectează din meniul principal ANALYZE/SCALE/RELIABILITY ANALYSIS. În fereastra care se deschide se selectează din lista de variabile cele care vor fi introduse în indice. Figura nr. 9.3.: Fereastra Reliability Analysis Se selectează apoi butonul Statistics și se va deschide o nouă fereastră, unde
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cele care vor fi introduse în indice. Figura nr. 9.3.: Fereastra Reliability Analysis Se selectează apoi butonul Statistics și se va deschide o nouă fereastră, unde alegem corelațiile dintre variabile (inter item correlations) și indicatorii pentru fiecare variabilă, pentru scală și pentru indice (scală) fără itemul respectiv. Se selectează apoi Continue și OK. Figura nr. 9.4: Opțiunea Statistics în Reliability Analysis Rezultatul afișat este următorul: ****** Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis ****** R E L I
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
introduse în indice. Figura nr. 9.3.: Fereastra Reliability Analysis Se selectează apoi butonul Statistics și se va deschide o nouă fereastră, unde alegem corelațiile dintre variabile (inter item correlations) și indicatorii pentru fiecare variabilă, pentru scală și pentru indice (scală) fără itemul respectiv. Se selectează apoi Continue și OK. Figura nr. 9.4: Opțiunea Statistics în Reliability Analysis Rezultatul afișat este următorul: ****** Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis ****** R E L I A B I L
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
slab toleranța față de risc. Correlation Matrix R1 R2 R3 R4 R1 1,0000 R2 -,0829 1,0000 R3 ,0009 ,3576 1,0000 R4 -,0191 ,3786 ,4357 1,0000 N of Cases = 933,0 Este calculată media și dispersia pentru indice (scală) construit ca sumă a variabilelor: Statistics for Mean Variance Std Dev Variables Scale 10,1779 5,2258 2,2860 4 Sunt calculați coeficienții Cronbach pentru scală și pentru scală fără itemul respectiv: Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
R2 -,0829 1,0000 R3 ,0009 ,3576 1,0000 R4 -,0191 ,3786 ,4357 1,0000 N of Cases = 933,0 Este calculată media și dispersia pentru indice (scală) construit ca sumă a variabilelor: Statistics for Mean Variance Std Dev Variables Scale 10,1779 5,2258 2,2860 4 Sunt calculați coeficienții Cronbach pentru scală și pentru scală fără itemul respectiv: Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item Squared Alpha if Item if Item Total Multiple if Item Deleted Deleted Correlation
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
1,0000 N of Cases = 933,0 Este calculată media și dispersia pentru indice (scală) construit ca sumă a variabilelor: Statistics for Mean Variance Std Dev Variables Scale 10,1779 5,2258 2,2860 4 Sunt calculați coeficienții Cronbach pentru scală și pentru scală fără itemul respectiv: Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item Squared Alpha if Item if Item Total Multiple if Item Deleted Deleted Correlation Correlation Deleted R1 7,0150 4,7122 -,0432 ,0080 ,6568 R2 7,5005
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
of Cases = 933,0 Este calculată media și dispersia pentru indice (scală) construit ca sumă a variabilelor: Statistics for Mean Variance Std Dev Variables Scale 10,1779 5,2258 2,2860 4 Sunt calculați coeficienții Cronbach pentru scală și pentru scală fără itemul respectiv: Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item Squared Alpha if Item if Item Total Multiple if Item Deleted Deleted Correlation Correlation Deleted R1 7,0150 4,7122 -,0432 ,0080 ,6568 R2 7,5005 3,1859 ,3497
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]