546 matches
-
standard, coeficientul de corelație prin metoda produselor ș.a.) nu aduce distorsiuni importante ale datelor primare atunci când este efectuată pe serii ordinale cu intervale relativ egale, rezultatele obținute prin calcul fiind deseori confirmate experimental. Important este de reținut că tratarea seriilor ordinale ca serii de interval presupune anumite transformări efectuate asupra seriilor ordinale transformări care prezintă riscul de a fi arbitrare cu atât mai mult cu cât distanța dintre seria ordinală și exigențele nivelului de interval al măsurării este mai mare. Pe lângă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
importante ale datelor primare atunci când este efectuată pe serii ordinale cu intervale relativ egale, rezultatele obținute prin calcul fiind deseori confirmate experimental. Important este de reținut că tratarea seriilor ordinale ca serii de interval presupune anumite transformări efectuate asupra seriilor ordinale transformări care prezintă riscul de a fi arbitrare cu atât mai mult cu cât distanța dintre seria ordinală și exigențele nivelului de interval al măsurării este mai mare. Pe lângă problema stabilirii sau determinării egalității intervalelor, o altă problemă importantă a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fiind deseori confirmate experimental. Important este de reținut că tratarea seriilor ordinale ca serii de interval presupune anumite transformări efectuate asupra seriilor ordinale transformări care prezintă riscul de a fi arbitrare cu atât mai mult cu cât distanța dintre seria ordinală și exigențele nivelului de interval al măsurării este mai mare. Pe lângă problema stabilirii sau determinării egalității intervalelor, o altă problemă importantă a tratării seriilor ordinale ca serii de interval este aceea a stabilirii punctului zero convențional, fie că acesta este
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
prezintă riscul de a fi arbitrare cu atât mai mult cu cât distanța dintre seria ordinală și exigențele nivelului de interval al măsurării este mai mare. Pe lângă problema stabilirii sau determinării egalității intervalelor, o altă problemă importantă a tratării seriilor ordinale ca serii de interval este aceea a stabilirii punctului zero convențional, fie că acesta este un punct de pornire (cea mai mică valoare posibilă, a caracteristicii măsurate), fie că este un punct de origine (punctul în care valorile își schimbă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
vom vedea, prin tehnicile scalării și ale etalonării cotelor brute. 3) Posibilitățile de convertire a unui tip de serie numerică în altul se pot extinde, în anumite condiții, și asupra seriilor nominale, în sensul tratării unor serii nominale ca serii ordinale de ranguri. Aceste posibilități apar atunci când categoriile definite nominal pot fi puse într-o anumită ordine în funcție de un criteriu bine precizat (importanță, intensitate, prioritate etc.). Cu alte cuvinte, o serie nominală poate fi tratată ca serie ordinala atunci când relația de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nominale ca serii ordinale de ranguri. Aceste posibilități apar atunci când categoriile definite nominal pot fi puse într-o anumită ordine în funcție de un criteriu bine precizat (importanță, intensitate, prioritate etc.). Cu alte cuvinte, o serie nominală poate fi tratată ca serie ordinala atunci când relația de simetrie dintre categorii (A=B=C) poate fi tratată ca asimetrică (A>B>C). Exemplu. Caracteristica "statut profesional", studiată pe o colectivitate dată, măsurată nominal prin categoriile muncitori necalificați, muncitori calificați, muncitori înalt calificați, tehnicieni, ingineri, ar
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
A=B=C) poate fi tratată ca asimetrică (A>B>C). Exemplu. Caracteristica "statut profesional", studiată pe o colectivitate dată, măsurată nominal prin categoriile muncitori necalificați, muncitori calificați, muncitori înalt calificați, tehnicieni, ingineri, ar putea fi măsurată și la nivel ordinal, introducându-se criteriul de ordonare al nivelului studiilor de calificare. 2.3. Schema de măsurare La prima vedere schema de măsurare are următorii pași: proiectantul cercetării, instrumentul utilizat: chestionarul, subiectul (respondentul). Scopul măsurării este de a culege, de a colecta
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a unei caracteristici a unei populații, caracteristică a cărei prezență variază de la un individ la altul și care este tratată ca fiind variabilă. Pentru variabilele permanente și latente am putea să estimăm media populației sau valoarea totală. Pentru alte variabile (ordinale sau nominale) suntem interesați de totaluri și proporții. În alte contexte, putem fi interesați să estimăm mărimea populației din care este ales eșantionul (numărul peștilor care pot fi pescuiți dintr-un lac, numărul celor care vând droguri în Baton Rouge
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
vizualizarea etichetelor Este mult mai convenabil să utilizăm codarea bărbatului cu 1 decât cu "masculin" și codarea femeii cu 2 decât cu "feminin" și nu trebuie să uităm că numerele sunt de fapt etichete pe o scală nominală. O variabilă ordinală poate fi transformată în una numerică folosind procedura AUTOMATIC RECODE sau folosind COMPUTE IF. În unele cazuri, când avem numere foarte mici sau foarte mari, ieșirea (în fișierul de reazultate Output) poate fi exprimată în notații științifice cum ar fi
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
numărul este 500000.00. Notația științifică 2.7E-4 înseamnă că începem cu 2.7 și mutăm zecimala 4 locuri la stânga astfel încât numărul este 0,0027. Versiunile mai noi de SPSS cer automat și încadrarea variabilei într-unul din tipurile nominal, ordinal și cantitativ (de raport sau de interval). Este esențial să se încadreze corect variabilele în aceste tipuri (niveluri de măsurare) deoarece anumite proceduri statistice nu pot fi aplicate decât în cazul variabilelor cantitative (de exemplu, nu are sens să calculăm
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fi aplicate decât în cazul variabilelor cantitative (de exemplu, nu are sens să calculăm media pentru o variabilă nominală). Acest lucru se face în fișierul Variable View în coloana Measure, unde putem defini tipul scalei de măsurare a variabilei: nominal, ordinal sau scale (care se referă la scalele de raport sau interval). Variabilele nominale: Este foarte important de reținut că nu toate variabilele care sunt declarate de tip numeric (valorile sunt introduse sub formă de numere) au o interpretare cantitativă. De
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
celelalte categorii. 2) Fiecare respondent poate fi plasat într-una si numai una dintre categorii și nu există cazuri care nu pot fi plasate în nici una dintre categoriile variabilei. 3) Nu există o relație de ordine între valorile variabilei. Variabilele ordinale diferă de cele nominale prin faptul că valorile pot fi ordonate. Exemplul cel mai des întâlnit este scala de măsurare a unei opinii cu valori de la 1 la 5, unde 1 poate fi foarte nemulțumit, 2 mulțumit, 3 nici mulțumit
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Aplicând comanda AUTOMATIC RECODE și opțiunea Highest value, scorurile variabilei vor fi modificate astfel încât cel mai mare scor va fi schimbat cu 1, al doilea cu 2, al treilea cu 3, etc. Această variabilă va fi transformată într-o variabilă ordinală și va apărea în fișierul Data Editor la sfârșitul bazei de date. Presupunând că avem o bază de date cu 10 studenți care au citit cărți, rezultatul autorecodării este prezentat în tabelul nr. 5.1. Tabelul nr. 5.1: Transformarea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
o mărime evidențiată în mod direct (unul din scoruri) sau o valoare intermediară calculată așa cum am văzut mai sus. Întotdeauna când avem un număr de scoruri, căutăm un scor care să împartă distribuția în două părți egale. În cazul variabilelor ordinale spunem că găsim individul median. Media () sau media aritmetică se obține totalizând scorurile și împărțind suma obținută la numărul de scoruri. Într-o altă exprimare des utilizată media este valoarea care s-ar obține dacă suma valorilor tuturor indivizilor statistici
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
persoane care ar fi trebuit să fie în fiecare categorie (frecvențe așteptate) 1-Ursus 8 11 2-Ciucaș 20 11 3-Bergenbier 8 10 4-Stela Artois 7 10 5-Carlsberg 9 10 Total 52 persoane 52 persoane 6.9. Analiza datelor măsurate pe scală ordinală În analiza datelor măsurate la nivel ordinal se pot utiliza tabele de frecvențe și graficele de tip "bară", "linii" sau "plăcintă" ca și în cazul variabilelor nominale. Prezentarea sub formă de tabel a datelor ordinale conține în plus, față de prezentarea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în fiecare categorie (frecvențe așteptate) 1-Ursus 8 11 2-Ciucaș 20 11 3-Bergenbier 8 10 4-Stela Artois 7 10 5-Carlsberg 9 10 Total 52 persoane 52 persoane 6.9. Analiza datelor măsurate pe scală ordinală În analiza datelor măsurate la nivel ordinal se pot utiliza tabele de frecvențe și graficele de tip "bară", "linii" sau "plăcintă" ca și în cazul variabilelor nominale. Prezentarea sub formă de tabel a datelor ordinale conține în plus, față de prezentarea datelor nominale, frecvențele cumulate. Frecvența cumulată așa cum
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Analiza datelor măsurate pe scală ordinală În analiza datelor măsurate la nivel ordinal se pot utiliza tabele de frecvențe și graficele de tip "bară", "linii" sau "plăcintă" ca și în cazul variabilelor nominale. Prezentarea sub formă de tabel a datelor ordinale conține în plus, față de prezentarea datelor nominale, frecvențele cumulate. Frecvența cumulată așa cum am definit-o anterior, reprezintă suma tuturor frecvențelor relative valide "anterioare" plus frecvența curentă. Cât de mulțumit sunteți de sănătate dvs.? Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de 3, ceea ce conform definiției medianei, indică faptul că jumătatea din persoane au răspuns până în codul 3 ( destul de mulțumiți) și jumătatea peste codul 3 (destul de mulțumiți și foarte mulțumiți). Așa cum am menționat este greu de identificat mediana în cazul variabilelor ordinale. Dacă ne uităm pe tabelul de frecvențe vom observa că jumătate din persoane nu au răspuns până în codul 3 ci doar 42,4% dintre persoane au răspuns până în codul 3, restul până la 50% au răspuns cu codul 3, dar sunt
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mediana sau modul. Grafice. Se observă din ambele tipuri de grafice că valorile variabilei se aglomerează spre valorile mici, indicând faptul că majoritatea persoanelor au pământ până în 5 hectare. Capitolul 7 Analiza bivariată 7.1. Analiza variabilelor măsurate nominal sau ordinal 7.1.1. Grafice cu două variabile Pentru descrierea modului în care o variabilă se distribuie în categoriile altei variabile se pot utiliza graficele de tip bară. Graficele se pot realiza din meniul ANALYSE/DESCRIPTIVE STATISTIC/CROSSTABS, dar din acest
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este prezentat mai jos: Interpretare: 47,4% dintre persoanele de sex masculin au declarat că au cunoștințe sau prieteni la spitale, iar 52,6% dintre femei au declarat același lucru. 7.1.2 Tabele de contingență pentru variabile nominale și ordinale Tabelele de contingență reprezintă un mod de a clasifică indivizii simultan, în funcție de două sau mai multe caracteristici ale populației studiate. Tabelele se folosesc atunci când caracteristicile sunt măsurate la nivel nominal sau ordinal și au un număr redus de categorii ale
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
2 Tabele de contingență pentru variabile nominale și ordinale Tabelele de contingență reprezintă un mod de a clasifică indivizii simultan, în funcție de două sau mai multe caracteristici ale populației studiate. Tabelele se folosesc atunci când caracteristicile sunt măsurate la nivel nominal sau ordinal și au un număr redus de categorii ale variabilei, acest lucru facilitând citirea și interpretarea datelor. Un caz special îl reprezintă variabilele dihotomice care pot lua două valori, notate de obicei cu 1 și 0, unde 1 semnifică prezența atributului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
că lipsa asocierii dintre variabile este independența, așa cum am definit-o anterior, se pune întrebarea cum putem defini asocierea perfectă dintre variabile. Să luăm, spre exemplu, valorile pe care doi subiecți (i și j) le au pe cele două variabile ordinale X și Y: (și ) și (și ). Putem avea trei situații distincte: * Perechi concordante: dacă >, atunci > sau dacă <, atunci < (monotonie strictă) * Perechi discordante: dacă >, atunci < sau dacă <, atunci > * Ranguri legate: dacă ≠ și = sau dacă ≠ și =. Asocierea perfectă se definește prin monotonie
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
frecvențele teoretice. Indicii de asociere iau valori între [0, 1] sau [-1, 1]. Pentru variabilele nominale/categoriale nu dăm semn indicatorului de asociere (nu există legătură între variabile, ele se pot așeza în tabel oricum). Semnul are sens pentru variabilele ordinale. 7.1.5.1. Șansa și raportul de șanse O modalitate relativ simplă, dar foarte eficientă de a măsura asocierea dintre două variabile nominale este calcularea raportului de șanse. Șansa se referă la o singură variabilă și reprezintă raportul dintre
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
000d Etnie Dependent ,075 ,017 ,000d a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on chi-square approximation d. based on chi-square approximation 7.1.6. Coeficienți de asociere pentru variabile ordinale Unul dintre coeficienții de asociere cel mai des folosit în cazul variabilelor ordinale este Gamma. Gamma este o măsură simetrică și poare lua valori între -1 și 1, unde valoarea -1 indică o asociere maximă negativă, valoarea 1 o asociere
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on chi-square approximation d. based on chi-square approximation 7.1.6. Coeficienți de asociere pentru variabile ordinale Unul dintre coeficienții de asociere cel mai des folosit în cazul variabilelor ordinale este Gamma. Gamma este o măsură simetrică și poare lua valori între -1 și 1, unde valoarea -1 indică o asociere maximă negativă, valoarea 1 o asociere maximă pozitivă, iar 0 independența. unde C = numărul de perechi concordante, iar D
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]