KorAP: Find »[drukola/base=item & drukola/pos=noun]« with Poliqarp

<1 ...58 59 60 ...142 >

3,541 matches

Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743

itemi este cel mai des folosit coeficient de fidelitate și este prezentat în orice studiu în partea de final a descrierii scalei respective. Acest coeficient indică consistența interitemi a scalei analizate și este bazat pe o medie a corelațiilor dintre itemii scalei. Scopul aplicării metodei este în general verificarea fidelității unei scale prin metoda consistenței interne, însă în practică se folosește și ca etapă în alegerea itemilor pentru construirea unei scale care să măsoare un construct psihologic. Condiții: 1. fiecare item

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
consistența interitemi a scalei analizate și este bazat pe o medie a corelațiilor dintre itemii scalei. Scopul aplicării metodei este în general verificarea fidelității unei scale prin metoda consistenței interne, însă în practică se folosește și ca etapă în alegerea itemilor pentru construirea unei scale care să măsoare un construct psihologic. Condiții: 1. fiecare item al scalei măsoară același construct; 2. variantele de răspuns la fiecare item sînt măsurate fie pe scale Likert, fie prin răspunsuri dihotomice (da/nu, adevărat/fals

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
itemii scalei. Scopul aplicării metodei este în general verificarea fidelității unei scale prin metoda consistenței interne, însă în practică se folosește și ca etapă în alegerea itemilor pentru construirea unei scale care să măsoare un construct psihologic. Condiții: 1. fiecare item al scalei măsoară același construct; 2. variantele de răspuns la fiecare item sînt măsurate fie pe scale Likert, fie prin răspunsuri dihotomice (da/nu, adevărat/fals). Asemeni oricărui coeficient de fidelitate, valoarea coeficientului alfa trebuie s. fie peste 0.70

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
sînt măsurate fie pe scale Likert, fie prin răspunsuri dihotomice (da/nu, adevărat/fals). Asemeni oricărui coeficient de fidelitate, valoarea coeficientului alfa trebuie s. fie peste 0.70. Deoarece în formula de calcul a lui alfa intră și numărul de itemi din scală, odată cu creșterea numărului de itemi, tinde să crească și valoarea coeficientului alfa. Observații: 1. Valorile obținute la alfa Cronbach în cazul itemilor măsurați prin scale dihotomice sînt în genere mai mici, comparativ cu valorile alfa pentru itemi măsurați

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
prin răspunsuri dihotomice (da/nu, adevărat/fals). Asemeni oricărui coeficient de fidelitate, valoarea coeficientului alfa trebuie s. fie peste 0.70. Deoarece în formula de calcul a lui alfa intră și numărul de itemi din scală, odată cu creșterea numărului de itemi, tinde să crească și valoarea coeficientului alfa. Observații: 1. Valorile obținute la alfa Cronbach în cazul itemilor măsurați prin scale dihotomice sînt în genere mai mici, comparativ cu valorile alfa pentru itemi măsurați prin scale Likert. Pedhazur și Pedhazur-Schmelkin (1991

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
fie peste 0.70. Deoarece în formula de calcul a lui alfa intră și numărul de itemi din scală, odată cu creșterea numărului de itemi, tinde să crească și valoarea coeficientului alfa. Observații: 1. Valorile obținute la alfa Cronbach în cazul itemilor măsurați prin scale dihotomice sînt în genere mai mici, comparativ cu valorile alfa pentru itemi măsurați prin scale Likert. Pedhazur și Pedhazur-Schmelkin (1991) oferă un exemplu în acest sens: pentru patru itemi măsurați pe o scală Likert în șapte trepte

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
de itemi din scală, odată cu creșterea numărului de itemi, tinde să crească și valoarea coeficientului alfa. Observații: 1. Valorile obținute la alfa Cronbach în cazul itemilor măsurați prin scale dihotomice sînt în genere mai mici, comparativ cu valorile alfa pentru itemi măsurați prin scale Likert. Pedhazur și Pedhazur-Schmelkin (1991) oferă un exemplu în acest sens: pentru patru itemi măsurați pe o scală Likert în șapte trepte, a = .80; după dihotomizarea acelorași patru itemi, a = .64. 2. În cazul în care coeficientul

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
1. Valorile obținute la alfa Cronbach în cazul itemilor măsurați prin scale dihotomice sînt în genere mai mici, comparativ cu valorile alfa pentru itemi măsurați prin scale Likert. Pedhazur și Pedhazur-Schmelkin (1991) oferă un exemplu în acest sens: pentru patru itemi măsurați pe o scală Likert în șapte trepte, a = .80; după dihotomizarea acelorași patru itemi, a = .64. 2. În cazul în care coeficientul alfa Cronbach este mai mare de .90, atunci foarte probabil există itemi care se repetă în conținut

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
genere mai mici, comparativ cu valorile alfa pentru itemi măsurați prin scale Likert. Pedhazur și Pedhazur-Schmelkin (1991) oferă un exemplu în acest sens: pentru patru itemi măsurați pe o scală Likert în șapte trepte, a = .80; după dihotomizarea acelorași patru itemi, a = .64. 2. În cazul în care coeficientul alfa Cronbach este mai mare de .90, atunci foarte probabil există itemi care se repetă în conținut ori scala conține mai mulți itemi decît ar fi necesar (Leech, Barrett și Morgan, 2005

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
în acest sens: pentru patru itemi măsurați pe o scală Likert în șapte trepte, a = .80; după dihotomizarea acelorași patru itemi, a = .64. 2. În cazul în care coeficientul alfa Cronbach este mai mare de .90, atunci foarte probabil există itemi care se repetă în conținut ori scala conține mai mulți itemi decît ar fi necesar (Leech, Barrett și Morgan, 2005). 3. Dacă în urma aplicării unei scale construite de alt autor constatați o valoare alfa scăzută, însă observați, de asemenea, că

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
în șapte trepte, a = .80; după dihotomizarea acelorași patru itemi, a = .64. 2. În cazul în care coeficientul alfa Cronbach este mai mare de .90, atunci foarte probabil există itemi care se repetă în conținut ori scala conține mai mulți itemi decît ar fi necesar (Leech, Barrett și Morgan, 2005). 3. Dacă în urma aplicării unei scale construite de alt autor constatați o valoare alfa scăzută, însă observați, de asemenea, că alfa crește substanțial în urma înlăturării unui item din scală, este indicat

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
scala conține mai mulți itemi decît ar fi necesar (Leech, Barrett și Morgan, 2005). 3. Dacă în urma aplicării unei scale construite de alt autor constatați o valoare alfa scăzută, însă observați, de asemenea, că alfa crește substanțial în urma înlăturării unui item din scală, este indicat să înlăturați itemul respectiv și să luați în calcul doar ceilalți itemi rămași în scală în calcularea unui scor compozit la scală care va fi utilizat în viitoarele operații statistice. 6.8. Analiza factorială exploratorie Prezentare

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
fi necesar (Leech, Barrett și Morgan, 2005). 3. Dacă în urma aplicării unei scale construite de alt autor constatați o valoare alfa scăzută, însă observați, de asemenea, că alfa crește substanțial în urma înlăturării unui item din scală, este indicat să înlăturați itemul respectiv și să luați în calcul doar ceilalți itemi rămași în scală în calcularea unui scor compozit la scală care va fi utilizat în viitoarele operații statistice. 6.8. Analiza factorială exploratorie Prezentare generală Vom începe acest demers făcînd o

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
în urma aplicării unei scale construite de alt autor constatați o valoare alfa scăzută, însă observați, de asemenea, că alfa crește substanțial în urma înlăturării unui item din scală, este indicat să înlăturați itemul respectiv și să luați în calcul doar ceilalți itemi rămași în scală în calcularea unui scor compozit la scală care va fi utilizat în viitoarele operații statistice. 6.8. Analiza factorială exploratorie Prezentare generală Vom începe acest demers făcînd o distincție între variabilele manifeste, observabile (direct măsurabile) și variabilele

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
începe acest demers făcînd o distincție între variabilele manifeste, observabile (direct măsurabile) și variabilele latente, subiacente unor variabile manifeste. Variabilele latente sau factor sînt variabilele care stau în spatele unor variabile manifeste. De exemplu, variabila măsurată direct prin răspunsul la un item de genul Sînt o persoană vorbăreață este o variabilă observabilă. În schimb, variabila sociabilitate nu poate fi măsurată direct și, prin urmare, este o variabilă latentă, nemanifestă. Cu toate acestea, în spatele faptului că sînt sau nu o persoană vorbăreață stă

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
ipoteza conform căreia matricea de corelații este o matrice-identitate, iar un rezultat semnificativ la acest test conduce la concluzia că matricea de corelații diferă de o matrice-identitate (ceea ce este de dorit). -Testul KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) de măsurare a adecvării eșantionului de itemi pentru modelul factorial: valorile acestuia trebuie să fie peste .50, în caz contrar nefiind indicată aplicarea analizei factoriale. De altfel, valorile între .50 și .70 sînt considerate ca mediocre, valorile între .70 și .80 bune, valorile între .80 și .90

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-mi expun punctele de vedere într-o conversație. C13: Cînd comunic îmi accentuez ideile prin voce, mimică sau gestică. C14: Intru în discuțiile cu ceilalți relativ ușor. Deschideți fișierul Analiza factoriala. Calea de obținere a analizei factoriale în SPSS este: Trecem itemii C1-C14 din partea stîngă în cîmpul din dreapta, Variables. Activăm butonul Descriptives. Opțiunile prezente aici ne permit verificarea condițiilor de aplicare ale analizei factoriale. În cîmpul Correlation Matrix bifăm opțiunile Coefficients (inspectăm matricea de corelații dintre variabile - condiția 2, metoda 1), Determinant

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
sphericity (verificăm adecvarea variabilelor pentru analiza factorială - condiția 2, metodele 2și 3), Reproduced (verificăm adecvarea modelului factorial teoretic la modelul empiric; altfel spus, cît de bine sînt reprezentate variabilele noastre de numărul de factori extrași) și Anti-image (verificăm adecvarea fiecărui item pentru analiza factorială, condiția 2, metoda 3), apoi clic Continue. Activăm butonul Extraction. În cîmpul Method sînt prezentate diferite metode de extragere a factorilor, cele mai des utilizate fiind analiza în componente principale (Principal components analysis - PCA, opțiunea standard în

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
salvarea scorurilor factoriale în baza de date ca variabile (estimarea acestora se face prin una dintre cele trei metode prezente: Regression, Barlett și Anderson-Rubin), însă, în general, nu optăm pentru operarea cu scoruri factoriale, ci cu dimensiuni sumate (se adună itemii corespunzători factorului respectiv și se opține un scor). În cazul nostru, dacă vom reține trei factori, vom aduna itemii corespunzători dimensiunii comunicare verbală, apoi pe cei corespunzători dimensiunii comunicare gestuală, iar apoi pe cei corespunzători dimensiunii comunicare emoțională și vom

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
prezente: Regression, Barlett și Anderson-Rubin), însă, în general, nu optăm pentru operarea cu scoruri factoriale, ci cu dimensiuni sumate (se adună itemii corespunzători factorului respectiv și se opține un scor). În cazul nostru, dacă vom reține trei factori, vom aduna itemii corespunzători dimensiunii comunicare verbală, apoi pe cei corespunzători dimensiunii comunicare gestuală, iar apoi pe cei corespunzători dimensiunii comunicare emoțională și vom obține un scor pentru factorul comunicare verbală, unul pentru factorul comunicare gestuală și, de asemenea, unul pentru factorul comunicare

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
emoțională și vom obține un scor pentru factorul comunicare verbală, unul pentru factorul comunicare gestuală și, de asemenea, unul pentru factorul comunicare emoțională. Activăm butonul Options. În cîmpul Coefficient Display Format selectăm Sorted by size (astfel că în cadrul fiecărui factor itemii vor fi așezați în ordinea descrescătoare a saturației lor în factor) și Suppress absolutes values less than, iar acolo vom trece .40 (pragul minim luat în calcul pentru saturațiile itemilor în factori este în general .30). Aceste opțiuni ne vor

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
Format selectăm Sorted by size (astfel că în cadrul fiecărui factor itemii vor fi așezați în ordinea descrescătoare a saturației lor în factor) și Suppress absolutes values less than, iar acolo vom trece .40 (pragul minim luat în calcul pentru saturațiile itemilor în factori este în general .30). Aceste opțiuni ne vor ajuta să vizualizăm mai bine soluția factorială găsită. Apoi clic Continue și OK. Prezentăm mai jos rezultatele obținute. Tabelul Correlation Matrix prezintă matricea corelațiilor dintre variabile; observăm că există mai

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
setul de variabile ca fiind foarte bun pentru analiza factorială (condiția 2, metoda 3). În tabelul Anti-image Matrices inspectăm jumătatea inferioară a tabelului, respectiv diagonala principală a cîmpului Anti-image Correlation; dacă pe această diagonală principală apar valori sub .50, atunci itemul căruia îi corespunde acea valoare are o slabă adecvare pentru modelul factorial și trebuie înlăturat (condiția 2, metoda 3). În cazul nostru, observăm că pentru itemul C1 coeficientul este .862, pentru C2 este .830 etc., iar, cu excepția itemului C8 (al

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
a cîmpului Anti-image Correlation; dacă pe această diagonală principală apar valori sub .50, atunci itemul căruia îi corespunde acea valoare are o slabă adecvare pentru modelul factorial și trebuie înlăturat (condiția 2, metoda 3). În cazul nostru, observăm că pentru itemul C1 coeficientul este .862, pentru C2 este .830 etc., iar, cu excepția itemului C8 (al cărui coeficient este .659), toți itemii au coeficienți de adecvare la modelul factorial de peste .70, adică foarte buni. Tabelul Communalities prezintă în coloana Extraction comunalitățile corespunzătoare

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
50, atunci itemul căruia îi corespunde acea valoare are o slabă adecvare pentru modelul factorial și trebuie înlăturat (condiția 2, metoda 3). În cazul nostru, observăm că pentru itemul C1 coeficientul este .862, pentru C2 este .830 etc., iar, cu excepția itemului C8 (al cărui coeficient este .659), toți itemii au coeficienți de adecvare la modelul factorial de peste .70, adică foarte buni. Tabelul Communalities prezintă în coloana Extraction comunalitățile corespunzătoare fiecărei variabile după extragerea celor trei factori. Comunalitatea unei variabile (notată h2

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]