3,375 matches
-
care facem inferențe despre factori pornind de la covarianțele (corelațiile) dintre variabile conține o serie de nedeterminări. Aceeași structură de covarianță poate fi produsă de nenumărate structuri cauzale (modele factoriale). Cunoașterea covarianțelor dintre variabile nu duce imediat la cunoașterea structurii cauzale latente (a factorilor comuni). De exemplu, oricare dintre modelele prezentate în figurile 4, 5, 6 poate reprezenta la fel de bine structura unui set de date. Kim și Mueller sintetizează principalele tipuri de nedeterminare care apar1. Acestea ar fi: 1) Aceeași structură de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
corelațiile între variabilele observate, calculate în funcție de saturațiile factoriale (așa cum am făcut mai sus de câteva ori), și comunalitățile variabilelor, situate pe diagonală. Această corespondență sugerează că și inversa ei ar putea fi posibilă, și anume că numărul de factori comuni latenți poate fi aflat din examinarea matricei de corelație ajustată și calculul rangului acesteia 1. 3) Aceeași structură de covarianță, mai multe tipuri de structuri cauzale. Una dintre presupunerile pe care le-am făcut în construcția modelului factorial a fost următoarea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
o analiză factorială trebuie să fie măsurate pe scale de intervale sau de rapoarte (variabile metrice). Este generală totuși asumpția că multe dintre variabilele ordinale (care măsoară opinii sau atitudini, de pildă) pot primi valori numerice fără a distorsiona proprietățile latente. Pentru a ne decide dacă putem accepta în analiză variabile ordinale, trebuie să stabilim (1) cu câtă acuratețe reflectă valorile atribuite de noi treptelor scalei ordinale distanțele reale dintre ele și (2) cât de tare sunt influențate corelațiile între variabile
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
care pot apărea din pricina scalelor de măsură diferite ale variabilelor și a varianțelor diferite pe care acestea le pot avea în populație (respectiv, în eșantionul cu care lucrăm). Este cel mai indicat să o folosim atunci când dorim să aflăm structura latentă a datelor. Matricea de covarianță este recomandată atunci când dorim să facem comparații între grupuri: corelațiile, care sunt măsuri standardizate folosind standarde specifice grupului, vor face invariante valori care sunt diferite de la grup la grup. Una dintre asumpțiile critice ale analizei
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
poate respinge, atunci probabil că analiza factorială pentru datele respective nu-și are locul și rostul. Figura 8. Ipoteza testului de sfericitate Bartlett 2) Altă modalitate de a stabili dacă avem suficientă corelație între variabile pentru a căuta o structură latentă a datelor este aceea de a examina coeficienții de corelație parțiali. Dacă există factori comuni care dau seama de corelațiile dintre variabile, atunci coeficienții de corelație parțială între două variabile, când efectul celorlalte variabile este controlat, trebuie să fie foarte
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
indicelui KMO Extragerea factorilortc "Extragerea factorilor" Sistemul liniar presupus de analiza factorială (vezi prima secțiune) este astfel construit încât structura de covarianță poate fi identificată fără eroare, dacă sunt cunoscute saturațiile factoriale. Dar demersul invers, de identificare a structurii factoriale latente (a saturațiilor factoriale) din matricea de covarianță, ridică mai multe probleme, așa cum am arătat în secțiunea anterioară. În plus, erorile de măsurare și eșantionare care intervin fac imposibil de identificat în practică structura latentă. Ceea ce facem este ca, pe baza
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
invers, de identificare a structurii factoriale latente (a saturațiilor factoriale) din matricea de covarianță, ridică mai multe probleme, așa cum am arătat în secțiunea anterioară. În plus, erorile de măsurare și eșantionare care intervin fac imposibil de identificat în practică structura latentă. Ceea ce facem este ca, pe baza unor criterii practice și statistice, să estimăm cât mai bine valorile respective. Cel de-al treilea pas în realizarea unei analize factoriale este cel de extragere a factorilor inițiali. Cel mai important lucru aici
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
din varianța totală, egală cu 1, se scad varianța datorată factorului de unicitate și eventualele erori. În cazul analizei factoriale propriu-zise, factorii vor da seama doar de varianța comună a variabilelor. În obținerea componentelor principale nu presupunem existența unor factori latenți. Componentele principale sunt funcții matematice de variabile observate. Ca și în cazul analizei factoriale propriu-zise, metoda este folosită pentru a obține o reducere a reprezentării, dar obiectivul ei nu este să explice covariația dintre variabile (un model cauzal), ci să
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cu unicitatea. Imaginile și anti-imaginile pentru un eșantion se numesc imagini parțiale, respectiv anti-imagini parțiale. Imaginea este considerată a fi complet specificată de variabilele, observate, fiind deci o funcție liniară a celorlalte variabile și nu o combinație liniară de factori latenți. Având la dispoziție imaginea parțială, se încearcă aproximarea imaginii complete. Rotația factorilortc "Rotația factorilor" Matricea de saturații obținută prin extracția factorilor ne deslușește relația dintre factori și variabilele individuale. Saturațiile ne arată gradul de corespondență între variabilă și factor. Saturația
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
par să dezvăluie o configurație interpretabilă sau ușor de înțeles. Interpretarea și înțelegerea factorului sunt dificile atunci când factorii corelează cu multe variabile. Or, ceea ce încercăm să obținem prin analiza factorială este sumarizarea unui set de date prin identificarea unor factori latenți cu semnificație clară. Prin rotația factorilor încercăm să obținem exact acest lucru. Prin transformări ale matricei de saturații inițiale urmărim să ajungem la o matrice mai simplă, ușor de interpretat. Problema rotației factorilor este o problemă de transformare a datelor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
factor într-un concept denominat printr-o etichetă sau o descriere. Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile-surogattc "Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile‑surogat" Unul dintre scopurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. O dată identificate dimensiunile latente ale unui set de date, analistul poate dori să examineze comportamentul cazurilor în funcție de aceste dimensiuni, și nu doar în funcție de variabilele date. Mai mult, el poate dori să obțină câte o variabilă pentru fiecare dintre acești factori, care să poată fi
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
comun (factorilor comuni). Voi descrie succint trei dintre metodele de estimare a scorurilor factoriale, care sunt disponibile în pachetul statistic SPSS. Prima dintre acestea este cea a estimatelor de regresie. Aceasta caută să obțină un factor astfel încât corelația între factorul latent (F) și scală () să fie maximizată sau, altfel formulat, diferențele ridicate la pătrat dintre factor și scală să fie minime (aceasta este metoda regresiei). Putem obține o soluție la această problemă, căci avem la dispoziție saturațiile factoriale obținute prin analiza
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
se orienteze atât în funcție de schema teoretică și condițiile de utilizare ulterioară a scalelor factoriale, cât și după proprietățile inerente metodei. Prima metodă, a regresiei, este cea mai bună atunci când dorim ca scala factorială să coreleze cât mai mult cu factorul latent respectiv. În ceea ce privește univocitatea unei scale, adică faptul că scala respectivă corelează doar cu factorul pe care se presupune că îl măsoară, și nu și cu ceilalți factori, indiferent că factorii latenți identificați sunt sau nu ortogonali, metoda Bartlett dă cele
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
scala factorială să coreleze cât mai mult cu factorul latent respectiv. În ceea ce privește univocitatea unei scale, adică faptul că scala respectivă corelează doar cu factorul pe care se presupune că îl măsoară, și nu și cu ceilalți factori, indiferent că factorii latenți identificați sunt sau nu ortogonali, metoda Bartlett dă cele mai bune rezultate. În termeni de ortogonalitate a factorilor, metoda Rubin-Anderson este cea mai avantajoasă. Validarea analizei factorialetc "Validarea analizei factoriale" În fine, câteva cuvinte despre măsura în care rezultatele obținute
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analizei factoriale, datele originale de la care pornim sunt corelațiile (sau covarianțele) din cadrul unui set de variabile observate, obținute pe un eșantion. Există două tipuri de inferențe pe care analistul trebuie să le facă. Primele se referă la estimarea structurii factoriale latente (estimarea saturațiilor factoriale pentru identificarea dimensiunilor latente și estimarea scorurilor factoriale pentru construcția scalelor factoriale). Celelalte se referă la generalizarea estimatelor obținute prin analiză la nivelul întregii populații. Primul tip de inferențe este unul ce ține de logica fenomenului studiat
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sunt corelațiile (sau covarianțele) din cadrul unui set de variabile observate, obținute pe un eșantion. Există două tipuri de inferențe pe care analistul trebuie să le facă. Primele se referă la estimarea structurii factoriale latente (estimarea saturațiilor factoriale pentru identificarea dimensiunilor latente și estimarea scorurilor factoriale pentru construcția scalelor factoriale). Celelalte se referă la generalizarea estimatelor obținute prin analiză la nivelul întregii populații. Primul tip de inferențe este unul ce ține de logica fenomenului studiat, cel de-al doilea este unul statistic
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
printre altele, un element care concură la evaluarea finală. Pornind de la o serie de date furnizate de Barometrul de Opinie Publică 2003, voi încerca să stabilesc felul în care se structurează percepția populației asupra corupției. Voi încerca să identific dimensiunile latente ale opiniei oamenilor despre acest fenomen, pentru a înțelege mai bine fenomenul, așa cum este reflectat în percepția populației. Baza de date pe care o folosesc este cea a anchetei Barometrul de Opinie Publică (BOP), finanțată de Fundația pentru o Societate
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pe aceeași scală, nu sunt distorsionate 1. Voi alege analiza matricei de corelații și voi folosi metoda de extracție a factorilor principali (principal axis factoring), întrucât doresc să explic cât mai mult din covarianța dintre variabile și să identific factorii latenți care stau în spatele acestora. Voi stabili numărul de factori după criteriul valorilor proprii (eigenvalue să fie mai mare decât 1). Voi roti soluția originală după metoda „equamax” și voi cere ca saturațiile factoriale pentru fiecare variabilă să fieafișate în ordine
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sumarizare a datelor în câteva categorii (clase) de obiecte, adunate împreună pe baza asemănării (similarității) dintre ele. Spre deosebire de analiza factorială, care investighează relațiile dintre variabile, analiza cluster se concentrează asupra relațiilor dintre obiecte. Dacă analiza factorială grupează variabile în factori latenți, aceștia explicând corelațiile dintre ele, analiza cluster grupează obiecte în clase de omogenitate. Analiza cluster poate avea mai multe foloase. Primul dintre acestea este acela de a furniza clasificări sau tipologii. Pentru a înțelege comportamentul electoral al unei populații și
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
o astfel de analiză iterativă. Capitolul 6tc " Capitolul 6" Scalarea multidimensionalătc "Scalarea multidimensională" Ce este scalarea multidimensională?tc "Ce este scalarea multidimensională?" Scalarea multidimensională cuprinde o serie de tehnici de reducere a datelor, prin care pot fi identificate principalele dimensiuni latente ale reprezentării unei mulțimi de obiecte, obținută ca rezultat al evaluărilor obiectelor de către subiecți. Scalarea multidimensională produce o „hartă perceptuală” a poziționării relative a obiectelor în funcție de două sau mai multe dimensiuni subiective. Tehnica este foarte utilă pentru identificarea structurii unui
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
aflate pe linii și pe coloane, care, astfel, sunt așezate într-un spațiu cu aceeași dimensionalitate. Logica analizei de corespondențătc "Logica analizei de corespondență" Analiza de corespondență realizează o descriere a datelor cuprinse într-un tabel de contingență, deslușind structura latentă a datelor prin reducerea dimensionalității lor și reprezentarea geometrică (vizuală) a categoriilor într-un spațiu metric. Analiza pornește de la un tabel de contingență, adică de la tabularea a două variabile nominale, una reprezentată pe linii, cealaltă pe coloane. Analitic, se prelucrează
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
contingență, analiza de omogenitate nu se limitează la două variabile, ci examinează mai multe variabile nominale. Analiza factorială și analiza componentelor principale. Metode multivariate prin care un set de variabile intercorelate este redus la un număr mic de variabile (factori latenți), neobservabile empiric, care explică structura de relații dintre ele. Analiza factorială descompune varianța comună tuturor variabilelor. Analiza componentelor principale explică întreaga varianță a setului de variabile. Conform logicii metodei, în analiza factorială variabilele observabile sunt indicatori care reflectă factori latenți
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
latenți), neobservabile empiric, care explică structura de relații dintre ele. Analiza factorială descompune varianța comună tuturor variabilelor. Analiza componentelor principale explică întreaga varianță a setului de variabile. Conform logicii metodei, în analiza factorială variabilele observabile sunt indicatori care reflectă factori latenți, iar în analiza componentelor principale variabilele observabile sunt indicatori care formează factorii neobservabili. Analiza multivariată. În sensul cel mai general, analiza multivariată cuprinde toate tehnicile statistice care analizează simultan valorile mai multor variabile pentru fiecare dintre obiectele sau cazurile din
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
scării Maslow și care grupează preocupările pe 4 niveluri: subzistență, securitate, integrare socială și autoafirmare. Valorile situate pe primele două locuri sunt considerate actualizate, ele determinând comportamente și atitudini la momentul respectiv. Cele situate pe următoarele două locuri sunt considerate latente, iar cele de pe ultimele locuri nu sunt percepute, devenind importante în situații de criză. Acest chestionar a fost aplicat la 131 de eleve de la Grupul Școlar „Ion Holban” din Iași și la 78 de eleve de la Liceul Pedagogic din Iași
Kinetoterapia pasivă by Adriana Albu, Constantin Albu, Tiberiu-Leonard Vlad () [Corola-publishinghouse/Science/2035_a_3360]
-
Marketingul educațional reprezintă o nouă concepție cu privire la desfășurarea activităților educaționale, ca expresie a prospectării și perfecționării mijloacelor prin care învățământul poate utiliza posibilitățile sale de integrare și influențare a societății. În acest domeniu, piața este reprezentată de nevoia - manifestă sau latentă, a elevilor și studenților, familiei și societății - de educare a tineretului, concomitent cu înzestrarea lui cu deprinderi și cunoștințe utile societății moderne. În desfășurarea relațiilor de piață sunt implicați patru agenți de mediu: instituția/unitatea de învățământ, beneficiarii forței de
Management general și strategic în educație. Ghid practic by Alois Gherguț () [Corola-publishinghouse/Science/2049_a_3374]