11,446 matches
-
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 negativă, iar cele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 negativă, iar cele apropiate de 0 indică independența dintre variabile. În SPSS putem calcula corelația bivariată dintre două variabile selectând opțiunea ANALYZE/CORRELATE/BIVARIATE. Obținem totodată și nivelul de semnificație (notat
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 negativă, iar cele apropiate de 0 indică independența dintre variabile. În SPSS putem calcula corelația bivariată dintre două variabile selectând opțiunea ANALYZE/CORRELATE/BIVARIATE. Obținem totodată și nivelul de semnificație (notat cu Sig.), iar dacă acesta este <0,05
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 negativă, iar cele apropiate de 0 indică independența dintre variabile. În SPSS putem calcula corelația bivariată dintre două variabile selectând opțiunea ANALYZE/CORRELATE/BIVARIATE. Obținem totodată și nivelul de semnificație (notat cu Sig.), iar dacă acesta este <0,05 respingem ipoteza de nul conform căreia R este egal cu 0 în populație. Tot în SPSS
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
BIVARIATE. Obținem totodată și nivelul de semnificație (notat cu Sig.), iar dacă acesta este <0,05 respingem ipoteza de nul conform căreia R este egal cu 0 în populație. Tot în SPSS avem și opțiunea de a calcula coeficientul de corelație parțială. Acesta, notat în mod obișnuit cu , arată corelația dintre X și Y, ținând Z sub control (X = variabila independentă, Y = variabila dependentă și Z = variabila de control). În cazul în care coeficientul de corelație dintre X și Y este
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Sig.), iar dacă acesta este <0,05 respingem ipoteza de nul conform căreia R este egal cu 0 în populație. Tot în SPSS avem și opțiunea de a calcula coeficientul de corelație parțială. Acesta, notat în mod obișnuit cu , arată corelația dintre X și Y, ținând Z sub control (X = variabila independentă, Y = variabila dependentă și Z = variabila de control). În cazul în care coeficientul de corelație dintre X și Y este semnificativ diferit de zero, dar această corelație dispare atunci când
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de a calcula coeficientul de corelație parțială. Acesta, notat în mod obișnuit cu , arată corelația dintre X și Y, ținând Z sub control (X = variabila independentă, Y = variabila dependentă și Z = variabila de control). În cazul în care coeficientul de corelație dintre X și Y este semnificativ diferit de zero, dar această corelație dispare atunci când ținem sub control Z, înseamnă că avem de a face cu o corelație superficială (spurious correlation) care se datora asocierii dintre X și Z și, respectiv
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cu , arată corelația dintre X și Y, ținând Z sub control (X = variabila independentă, Y = variabila dependentă și Z = variabila de control). În cazul în care coeficientul de corelație dintre X și Y este semnificativ diferit de zero, dar această corelație dispare atunci când ținem sub control Z, înseamnă că avem de a face cu o corelație superficială (spurious correlation) care se datora asocierii dintre X și Z și, respectiv, între Y și Z. Formula de calcul pentru r este: , unde cov
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabila dependentă și Z = variabila de control). În cazul în care coeficientul de corelație dintre X și Y este semnificativ diferit de zero, dar această corelație dispare atunci când ținem sub control Z, înseamnă că avem de a face cu o corelație superficială (spurious correlation) care se datora asocierii dintre X și Z și, respectiv, între Y și Z. Formula de calcul pentru r este: , unde cov(x,y) este covarianța dintre x și y, iar sx, respectiv sy sunt dispersiile lui
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Din această ecuație reiese, de asemenea, că într-un model de regresie multiplă r este egal cu coeficientul de regresie standardizat beta, reflectând impactul unui predictor asupra dependentei atunci când ceilalți predictori sunt ținuți sub control. Pentru a calcula coeficientul de corelație parțială selectăm din meniul SPSS opțiunea ANALYZE/CORRELATE/PARTIAL și introducem variabila dependentă, cea independentă și setul de variabile pe care dorim să le ținem sub control. Ca și în cazul coeficientului de regresie bivariat urmărim să obținem un nivel
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se calculează selectând ANALYZE/REGRESSION/LINEAR. Se introduce variabila dependentă și cele independente, iar din opțiunea Statistics se selectează Residuals/ Durbin-Watson. Dacă valoarea indicelui Durbin-Watson tinde spre 2, înseamnă că termenii eroare sunt independenți. Dacă tinde spre 0, indică o corelație pozitivă intensă, iar dacă D >2 o corelație negativă între termenii eroare. 3. Excluderea valorilor extreme atunci când modelul de regresie se calculează la nivelul eșantionului și nu al populației. Atunci când valorile extreme nu sunt excluse din analiză, coeficientul de corelație
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabila dependentă și cele independente, iar din opțiunea Statistics se selectează Residuals/ Durbin-Watson. Dacă valoarea indicelui Durbin-Watson tinde spre 2, înseamnă că termenii eroare sunt independenți. Dacă tinde spre 0, indică o corelație pozitivă intensă, iar dacă D >2 o corelație negativă între termenii eroare. 3. Excluderea valorilor extreme atunci când modelul de regresie se calculează la nivelul eșantionului și nu al populației. Atunci când valorile extreme nu sunt excluse din analiză, coeficientul de corelație poate fi supraestimat sau subestimat, depinzând de sensul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
corelație pozitivă intensă, iar dacă D >2 o corelație negativă între termenii eroare. 3. Excluderea valorilor extreme atunci când modelul de regresie se calculează la nivelul eșantionului și nu al populației. Atunci când valorile extreme nu sunt excluse din analiză, coeficientul de corelație poate fi supraestimat sau subestimat, depinzând de sensul abaterii valorilor extreme de la medie. Analiza valorilor extreme se face selectând ANALYZE/REGRESSION/ LINEAR, Statistics și Casewise Diagnostics cu opțiunea Outliers outside 3 Std Dev. Programul SPSS permite calcularea unor măsuri ale
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
măsurare și normalitatea distribuției. 2. Pe baza ipotezelor formulate, se aleg predictorii și în mod similar se construiesc indici, se transformă variabilele nominale în variabile fictive și se verifică normalitatea distribuției (dacă este cazul). 3. Se verifică dacă există o corelație bivariată semnificativă între variabila dependentă și fiecare predictor în parte și se selectează predictorii pentru care corelația este semnificativă. Se poate întâmpla să existe o corelație bivariată semnificativă între predictor și variabila dependentă și totuși predictorul să nu aibă o
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
construiesc indici, se transformă variabilele nominale în variabile fictive și se verifică normalitatea distribuției (dacă este cazul). 3. Se verifică dacă există o corelație bivariată semnificativă între variabila dependentă și fiecare predictor în parte și se selectează predictorii pentru care corelația este semnificativă. Se poate întâmpla să existe o corelație bivariată semnificativă între predictor și variabila dependentă și totuși predictorul să nu aibă o influență semnificativă în modelul de regresie multiplă. Aceasta se datorează faptului că în modelul final, impactul unui
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și se verifică normalitatea distribuției (dacă este cazul). 3. Se verifică dacă există o corelație bivariată semnificativă între variabila dependentă și fiecare predictor în parte și se selectează predictorii pentru care corelația este semnificativă. Se poate întâmpla să existe o corelație bivariată semnificativă între predictor și variabila dependentă și totuși predictorul să nu aibă o influență semnificativă în modelul de regresie multiplă. Aceasta se datorează faptului că în modelul final, impactul unui predictor asupra dependentei este măsurat ținând sub control ceilalți
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dependentă și totuși predictorul să nu aibă o influență semnificativă în modelul de regresie multiplă. Aceasta se datorează faptului că în modelul final, impactul unui predictor asupra dependentei este măsurat ținând sub control ceilalți predictori. 4. Se verifică dacă există corelație între predictori și se selectează predictorii, astfel încât să fie independenți între ei. 5. Se construiește modelul de regresie și în continuare se verifică dacă sunt îndeplinite condițiile de aplicare conform măsurilor discutate în secțiunea anterioară. Se analizează impactul valorilor extreme
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
o probabilitate de 0,95 sunt date de valoarea B 1,96* eroarea standard. De exemplu, în cazul predictorului transilvania limita inferioară este 24,8 1,96*3,5 = 17,94, cea superioară fiind 24,8 + 6,86 = 31,66. Corelația de ordin zero (zero order correlation) din tabel este corelația simplă, bivariată dintre predictor și dependentă. Corelația parțială (partial correlation) este cea dintre predictor și variabilă atunci când ceilalți predictori sunt ținuți sub control. Al doilea tip de corelație parțială (part
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
1,96* eroarea standard. De exemplu, în cazul predictorului transilvania limita inferioară este 24,8 1,96*3,5 = 17,94, cea superioară fiind 24,8 + 6,86 = 31,66. Corelația de ordin zero (zero order correlation) din tabel este corelația simplă, bivariată dintre predictor și dependentă. Corelația parțială (partial correlation) este cea dintre predictor și variabilă atunci când ceilalți predictori sunt ținuți sub control. Al doilea tip de corelație parțială (part correlation) diferă de primul prin faptul că efectul variabilelor ținute
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cazul predictorului transilvania limita inferioară este 24,8 1,96*3,5 = 17,94, cea superioară fiind 24,8 + 6,86 = 31,66. Corelația de ordin zero (zero order correlation) din tabel este corelația simplă, bivariată dintre predictor și dependentă. Corelația parțială (partial correlation) este cea dintre predictor și variabilă atunci când ceilalți predictori sunt ținuți sub control. Al doilea tip de corelație parțială (part correlation) diferă de primul prin faptul că efectul variabilelor ținute sub control este îndepărtat doar pentru variabila
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
31,66. Corelația de ordin zero (zero order correlation) din tabel este corelația simplă, bivariată dintre predictor și dependentă. Corelația parțială (partial correlation) este cea dintre predictor și variabilă atunci când ceilalți predictori sunt ținuți sub control. Al doilea tip de corelație parțială (part correlation) diferă de primul prin faptul că efectul variabilelor ținute sub control este îndepărtat doar pentru variabila independentă, nu și pentru cea dependentă. Se folosește atunci când se presupune că variabila de control afectează variabila independentă, dar nu și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
09 ,78 1,26 transilvania 24,838 3,503 ,203 7,091 ,000 17,966 31,710 ,246 ,200 ,19 ,87 1,14 a. Dependent Variable: IOPD Ultimele două coloane din tabel conțin indicatori ai multicolinearității, adică ai gradului de corelație care există între predictori. Pentru o variabilă, toleranța este egală cu a regresiei variabilei respective funcție de ceilalți predictori. Valorile apropiate de 0 indică probleme cu multicolinearitatea, ceea ce nu este cazul în exemplul de față. VIF (variance inflation factor) este inversul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
distribuție normală. Există cerințe care se aplică la fel ca și în cazul regresiei liniare, și anume: * Specificarea corectă a modelului de regresie, adică includerea tuturor variabilelor relevante pentru explicarea variabilei dependente și excluderea celor irelevante; * Lipsa unei relații de corelație între variabilele independente care conduce, ca și în cazul regresiei liniare, la efectul de multicoliniaritate; * Independența între termenii eroare (dependența poate apărea atunci când se lucrează cu eșantioane corelate în care aceiași subiecți sunt intervievați la momente diferite de timp). Regresia
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
populația studiată este zero (nu există asociere între x și y). Se urmărește respingerea acestei ipoteze pentru un nivel de semnificație mai mic sau egal cu 0,05. În unele cazuri coeficientul de regresie logistică 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
opiniile lor politice cu privire la taxe, drepturi civile, legi ale muncii și altele. Răspunsurile la aceste întrebări constituie deci variabile observate. În general, primul pas în analiză implică o examinare a interrelațiilor dintre aceste variabile. Presupunem că am folosit coeficientul de corelație ca mod de măsurare pentru asocierile făcute și am întocmit un tabel de corelație. Verificând matricea corelației, putem vedea că există relații pozitive între aceste variabile și că relațiile dintre aceste subseturi de variabile sunt mai eficiente decât aceste subseturi
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]