11,446 matches
-
coeficientului de corelație (r2 ) indică măsura în care variația lui Y este explicată de variația lui X. Așadar, dacă X corelează cu 0,6 Y, atunci 0,36 din variația lui Y este explicabilă prin variația lui X . Dar, atenție, corelația nu este unul și același lucru cu cauzalitatea dacă variabilele A și B sunt corelate, nu se poate spune că A este cauza lui B. S-ar putea întâmpla ca amândouă să fie legate de un alt factor care produce
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variația ambelor variabile. De exemplu, absenteismul și satisfacția la locul de muncă sunt două variabile care corelează negativ, dar nu se poate concluziona că satisfacția profesională scăzută cauzează absenteismul; este posibil ca neprezentarea la locul de muncă să cauzeze insatisfacția. Corelația pozitivă dintre mărimea purtată la pantof și greutate nu înseamnă neapărat că cei care au mărime mare la pantof sunt și înalți. Mărimea piciorului și înălțimea nu sunt generate de același factor genetic. Cu toate acestea, corelațiile sunt folosite pentru
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
să cauzeze insatisfacția. Corelația pozitivă dintre mărimea purtată la pantof și greutate nu înseamnă neapărat că cei care au mărime mare la pantof sunt și înalți. Mărimea piciorului și înălțimea nu sunt generate de același factor genetic. Cu toate acestea, corelațiile sunt folosite pentru prezicerea unei variabile cu ajutorul alteia. Cunoscându-i cuiva mărimea piciorului, putem anticipa mai bine cât de înalt este. Corelația parțială este folosită atunci când corelația dintre două variabile poate apărea din cauza că acestea sunt corelate cu o a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pantof sunt și înalți. Mărimea piciorului și înălțimea nu sunt generate de același factor genetic. Cu toate acestea, corelațiile sunt folosite pentru prezicerea unei variabile cu ajutorul alteia. Cunoscându-i cuiva mărimea piciorului, putem anticipa mai bine cât de înalt este. Corelația parțială este folosită atunci când corelația dintre două variabile poate apărea din cauza că acestea sunt corelate cu o a treia variabilă. Corelația parțiala este o tehnică ce iți permite să examinezi corelația dintre două variabile când efectul celei de-a treia
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
piciorului și înălțimea nu sunt generate de același factor genetic. Cu toate acestea, corelațiile sunt folosite pentru prezicerea unei variabile cu ajutorul alteia. Cunoscându-i cuiva mărimea piciorului, putem anticipa mai bine cât de înalt este. Corelația parțială este folosită atunci când corelația dintre două variabile poate apărea din cauza că acestea sunt corelate cu o a treia variabilă. Corelația parțiala este o tehnică ce iți permite să examinezi corelația dintre două variabile când efectul celei de-a treia variabile a fost îndepărtat. Regresia
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pentru prezicerea unei variabile cu ajutorul alteia. Cunoscându-i cuiva mărimea piciorului, putem anticipa mai bine cât de înalt este. Corelația parțială este folosită atunci când corelația dintre două variabile poate apărea din cauza că acestea sunt corelate cu o a treia variabilă. Corelația parțiala este o tehnică ce iți permite să examinezi corelația dintre două variabile când efectul celei de-a treia variabile a fost îndepărtat. Regresia multiplă se referă la folosirea mai multor variabile pentru prezicerea variabilelor dependente. Satisfacția la locul de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
piciorului, putem anticipa mai bine cât de înalt este. Corelația parțială este folosită atunci când corelația dintre două variabile poate apărea din cauza că acestea sunt corelate cu o a treia variabilă. Corelația parțiala este o tehnică ce iți permite să examinezi corelația dintre două variabile când efectul celei de-a treia variabile a fost îndepărtat. Regresia multiplă se referă la folosirea mai multor variabile pentru prezicerea variabilelor dependente. Satisfacția la locul de muncă este corelată cu salariul și cu nivelul ocupației. Astfel
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dublu clic pe diagrama din Output wiewer, astfel încât să intrăm în opțiunile Chart editor. Denumirea ferestrei se va schimba în Chart Editor. Se va selecta din meniu: Options Reference Line from equation Figura nr. 8.2: Scatterplot Options Coeficientul de corelație al lui Pearson și Coeficientul de corelație al lui Spearman (Parametric Pearson and rank Spearman corelation). Pentru a obține coeficientul de corelație între două variabile, alegem din meniu Analyze Corelate Bivariate Variabilele ce urmează să fie analizate trebuie introduse în
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
astfel încât să intrăm în opțiunile Chart editor. Denumirea ferestrei se va schimba în Chart Editor. Se va selecta din meniu: Options Reference Line from equation Figura nr. 8.2: Scatterplot Options Coeficientul de corelație al lui Pearson și Coeficientul de corelație al lui Spearman (Parametric Pearson and rank Spearman corelation). Pentru a obține coeficientul de corelație între două variabile, alegem din meniu Analyze Corelate Bivariate Variabilele ce urmează să fie analizate trebuie introduse în Variables, controlând tipul de coeficient de corelație
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Se va selecta din meniu: Options Reference Line from equation Figura nr. 8.2: Scatterplot Options Coeficientul de corelație al lui Pearson și Coeficientul de corelație al lui Spearman (Parametric Pearson and rank Spearman corelation). Pentru a obține coeficientul de corelație între două variabile, alegem din meniu Analyze Corelate Bivariate Variabilele ce urmează să fie analizate trebuie introduse în Variables, controlând tipul de coeficient de corelație în rubrica Corelation coeficient. SPSS indică nivelul până la care corelația este semnificativă. Putem cere să
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
corelație al lui Spearman (Parametric Pearson and rank Spearman corelation). Pentru a obține coeficientul de corelație între două variabile, alegem din meniu Analyze Corelate Bivariate Variabilele ce urmează să fie analizate trebuie introduse în Variables, controlând tipul de coeficient de corelație în rubrica Corelation coeficient. SPSS indică nivelul până la care corelația este semnificativă. Putem cere să ni se arate dacă corelația este semnificativă prin însoțirea rezultatelor cu asteriscuri: unul indică faptul că sunt semnificative pentru un nivel de 0,05 și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Pentru a obține coeficientul de corelație între două variabile, alegem din meniu Analyze Corelate Bivariate Variabilele ce urmează să fie analizate trebuie introduse în Variables, controlând tipul de coeficient de corelație în rubrica Corelation coeficient. SPSS indică nivelul până la care corelația este semnificativă. Putem cere să ni se arate dacă corelația este semnificativă prin însoțirea rezultatelor cu asteriscuri: unul indică faptul că sunt semnificative pentru un nivel de 0,05 și două că sunt semnificative la un nivel de 0,01
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
din meniu Analyze Corelate Bivariate Variabilele ce urmează să fie analizate trebuie introduse în Variables, controlând tipul de coeficient de corelație în rubrica Corelation coeficient. SPSS indică nivelul până la care corelația este semnificativă. Putem cere să ni se arate dacă corelația este semnificativă prin însoțirea rezultatelor cu asteriscuri: unul indică faptul că sunt semnificative pentru un nivel de 0,05 și două că sunt semnificative la un nivel de 0,01. Pentru a obține asteriscurile, trebuie să ne asigurăm că a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
unul indică faptul că sunt semnificative pentru un nivel de 0,05 și două că sunt semnificative la un nivel de 0,01. Pentru a obține asteriscurile, trebuie să ne asigurăm că a fost bifată opțiunea Flag Significant corelations. Semnificația corelației este de la sine prezentată în fișierul Output, folosindu-se o probabilitate nedirecționată (two tailed). Dacă anticipăm direcția relațiilor dintre variabile, suntem îndreptățiți să folosim probabilitatea direcționată (one tailed); putem opta pentru acest lucru în secțiunea Test of Significance. Procedura de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sine prezentată în fișierul Output, folosindu-se o probabilitate nedirecționată (two tailed). Dacă anticipăm direcția relațiilor dintre variabile, suntem îndreptățiți să folosim probabilitatea direcționată (one tailed); putem opta pentru acest lucru în secțiunea Test of Significance. Procedura de calcul al corelației va exclude din start orice caz în care lipsesc informații despre una dintre variabilele aflate în discuție. Această procedură poartă denumirea Exclude cases pairwise. Mediile și abaterile standard ale variabilelor care sunt corelate Pentru a obține mediile și abaterile standard
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
denumirea Exclude cases pairwise. Mediile și abaterile standard ale variabilelor care sunt corelate Pentru a obține mediile și abaterile standard ale valorilor variabilelor corelate, selectăm comanda Options din fereastra de dialog Bivariate Corelations și bifăm opțiunea Means and Standard deviations. Corelația parțială Corelația dintre două variabile poate apărea prin faptul că ambele variabile corelează cu o a treia variabilă. Corelația parțială este o tehnică ce permite examinarea corelației dintre două variabile când efectele altor două variabile au fost înlăturate. Analiza corelației
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cases pairwise. Mediile și abaterile standard ale variabilelor care sunt corelate Pentru a obține mediile și abaterile standard ale valorilor variabilelor corelate, selectăm comanda Options din fereastra de dialog Bivariate Corelations și bifăm opțiunea Means and Standard deviations. Corelația parțială Corelația dintre două variabile poate apărea prin faptul că ambele variabile corelează cu o a treia variabilă. Corelația parțială este o tehnică ce permite examinarea corelației dintre două variabile când efectele altor două variabile au fost înlăturate. Analiza corelației parțiale se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
standard ale valorilor variabilelor corelate, selectăm comanda Options din fereastra de dialog Bivariate Corelations și bifăm opțiunea Means and Standard deviations. Corelația parțială Corelația dintre două variabile poate apărea prin faptul că ambele variabile corelează cu o a treia variabilă. Corelația parțială este o tehnică ce permite examinarea corelației dintre două variabile când efectele altor două variabile au fost înlăturate. Analiza corelației parțiale se obține accesând din meniu: Analyze Corelate Partial Introducem cele două variabile ce urmează să fie corelate și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
din fereastra de dialog Bivariate Corelations și bifăm opțiunea Means and Standard deviations. Corelația parțială Corelația dintre două variabile poate apărea prin faptul că ambele variabile corelează cu o a treia variabilă. Corelația parțială este o tehnică ce permite examinarea corelației dintre două variabile când efectele altor două variabile au fost înlăturate. Analiza corelației parțiale se obține accesând din meniu: Analyze Corelate Partial Introducem cele două variabile ce urmează să fie corelate și în Controling for, variabilele a căror influență asupra
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Corelația parțială Corelația dintre două variabile poate apărea prin faptul că ambele variabile corelează cu o a treia variabilă. Corelația parțială este o tehnică ce permite examinarea corelației dintre două variabile când efectele altor două variabile au fost înlăturate. Analiza corelației parțiale se obține accesând din meniu: Analyze Corelate Partial Introducem cele două variabile ce urmează să fie corelate și în Controling for, variabilele a căror influență asupra celor două variabile urmează să fie înlăturată. Pentru a obține mediile și abaterile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Introducem cele două variabile ce urmează să fie corelate și în Controling for, variabilele a căror influență asupra celor două variabile urmează să fie înlăturată. Pentru a obține mediile și abaterile standard ale fiecărei variabile și/sau matricea care arată corelația normală (zero order = corelația obținută fără înlăturarea efectelor de control) accesăm Options. În cazul regresiei se pune problema să se găsească o dreaptă care să treacă prin norul de puncte în așa fel încât distanța de la toate punctele din plan
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
ce urmează să fie corelate și în Controling for, variabilele a căror influență asupra celor două variabile urmează să fie înlăturată. Pentru a obține mediile și abaterile standard ale fiecărei variabile și/sau matricea care arată corelația normală (zero order = corelația obținută fără înlăturarea efectelor de control) accesăm Options. În cazul regresiei se pune problema să se găsească o dreaptă care să treacă prin norul de puncte în așa fel încât distanța de la toate punctele din plan la dreapta respectivă să
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dreapta de regresie minimizează toate aceste distanțe pe verticală 2. dreapta de regresie a lui y în funcție de x este unică Trebuie rezolvată problema calculării coeficienților a și b. ; forme normalizate Dacă se standardizează variabilele → b = r Dacă r = 0 lipsa corelației; dreapta de regresie paralelă cu Ox, trecând prin Oy pe la Dacă r = 1 punctele sunt coliniare; o dispersie pe care o prezice dreapta de regresie; cât explic prin x din varianța lui y. proporția din varianță care este explicată; r2
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
chiar valorile sale medii din populația studiată. Spre exemplu, dacă dorim să prezicem înălțimea unui copil fără a avea alte informații, atunci predicția cea mai bună va fi valoarea medie din populație. Dacă însă cunoaștem înălțimea părinților și există o corelație între înălțimea părinților și înălțimea copilului, atunci ne putem îmbunătăți predicția. Variația explicată de modelul de regresie (VE) este suma pătratului diferențelor dintre valorile Y așteptate și Y mediu. VE este deci o măsură a gradului în care s-a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variația dependentei, se folosește testul F. Dacă nivelul de semnificație calculat de SPSS prob(F)<0,05, ipoteza de nul se respinge și se acceptă ipoteza conform căreia modelul îmbunătățește semnificativ predicția valorilor lui Y. 8.1.6.Coeficientul de corelație Coeficientul de corelație Bravais Pearson, notat cu r, reprezintă radical din coeficientul de determinație. r este adimensional și are valori între -1 și +1. Valorile apropiate de 1 indică o corelație puternică pozitivă, cele apropiate de -1 indică corelație puternică
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]