3,325 matches
-
pentru fiecare variabilă se raportează la media valorilor obiectului pentru toate variabilele; or, aceasta din urmă nu are nici un sens. Distanțetc "Distanțe" Măsurile de similaritate de tipul distanței sunt cele mai comune, datorită caracterului lor intuitiv. Distanțele reprezintă similaritatea ca proximitate a obiectelor într-un sistem de coordonate definit de variabile. Să presupunem că estimăm similaritatea a două obiecte după două variabile. Atunci putem să ne imaginăm un plan definit de cele două variabile (pe post de coordonate), iar obiectele ca
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de similaritate între grupuri, calculat în funcție de măsura de similaritate, pașii anteriori în care aceste două grupuri particulare au mai fost unite, respectiv pasul următor la care grupul va intra într-o nouă combinație. De asemenea, putem cere afișarea matricei de proximități, precum și componența grupurilor, fie pentru o soluție unică pentru un număr dat de grupuri (Single solution), fie pentru mai multe soluții, corespunzătoare unor numere diferite de grupuri, specificate de către cercetător (Range of solutions). În meniul deschis de butonul Plots, putem
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
fi mai mică și, cu cât sunt mai diferite în termeni de similaritate sau preferințe, cu atât pozițiile lor pe hartă vor fi mai îndepărtate. Pentru construcția hărții perceptuale a unei mulțimi de obiecte, tehnica folosește ca punct de plecare proximitățile între obiecte.Proximitatea dintre două obiecte funcționează ca distanță între obiecte și este o valoare numerică indicând cât de similare sunt obiectele în percepția subiecților sau cât de apropiate se găsesc în preferințelelor. Datele de similaritate și datele de preferință
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
și, cu cât sunt mai diferite în termeni de similaritate sau preferințe, cu atât pozițiile lor pe hartă vor fi mai îndepărtate. Pentru construcția hărții perceptuale a unei mulțimi de obiecte, tehnica folosește ca punct de plecare proximitățile între obiecte.Proximitatea dintre două obiecte funcționează ca distanță între obiecte și este o valoare numerică indicând cât de similare sunt obiectele în percepția subiecților sau cât de apropiate se găsesc în preferințelelor. Datele de similaritate și datele de preferință sunt exprimate în
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
dintre două obiecte funcționează ca distanță între obiecte și este o valoare numerică indicând cât de similare sunt obiectele în percepția subiecților sau cât de apropiate se găsesc în preferințelelor. Datele de similaritate și datele de preferință sunt exprimate în proximități. Acest lucru poate fi imediat, când datele pe care le avem la dispoziție iau forma proximităților, sau este necesară o transformare a datelor în proximități. Atunci când, de exemplu, fiecărui subiect i se cere să evalueze similaritatea a câte două obiecte
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
similare sunt obiectele în percepția subiecților sau cât de apropiate se găsesc în preferințelelor. Datele de similaritate și datele de preferință sunt exprimate în proximități. Acest lucru poate fi imediat, când datele pe care le avem la dispoziție iau forma proximităților, sau este necesară o transformare a datelor în proximități. Atunci când, de exemplu, fiecărui subiect i se cere să evalueze similaritatea a câte două obiecte pe o scală de la 0 la 10, unde 0 înseamnă „sunt perfect similare” și 10 înseamnă
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
apropiate se găsesc în preferințelelor. Datele de similaritate și datele de preferință sunt exprimate în proximități. Acest lucru poate fi imediat, când datele pe care le avem la dispoziție iau forma proximităților, sau este necesară o transformare a datelor în proximități. Atunci când, de exemplu, fiecărui subiect i se cere să evalueze similaritatea a câte două obiecte pe o scală de la 0 la 10, unde 0 înseamnă „sunt perfect similare” și 10 înseamnă „nu seamănă deloc”, aceste valori sunt proximități. Valoarea 0
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
datelor în proximități. Atunci când, de exemplu, fiecărui subiect i se cere să evalueze similaritatea a câte două obiecte pe o scală de la 0 la 10, unde 0 înseamnă „sunt perfect similare” și 10 înseamnă „nu seamănă deloc”, aceste valori sunt proximități. Valoarea 0 înseamnă distanță zero între obiecte, adică similaritate perfectă, iar 10 înseamnă distanța maximă între obiecte, adică disimilaritate maximă. Aceste date pot fi reprezentate printr-o matrice pătratică simetrică, în care pe linii și pe coloane se vor găsi
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
va găsi valoarea similarității dintre ele, o valoare între 0 și 10. Vom obține o astfel de matrice pentru fiecare subiect. Pentru a putea analiza informațiile obținute de la toți subiecții, vom „agrega” aceste matrice individuale într-o singură matrice de proximități. Acest lucru se poate realiza, de exemplu, calculând media valorilor obținute de perechi, de la fiecare subiect. La fel, dacă subiecților li se cere să ordoneze perechile de obiecte în funcție de similaritatea lor, datele obținute sunt proximități. Ele vor fi de asemenea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
într-o singură matrice de proximități. Acest lucru se poate realiza, de exemplu, calculând media valorilor obținute de perechi, de la fiecare subiect. La fel, dacă subiecților li se cere să ordoneze perechile de obiecte în funcție de similaritatea lor, datele obținute sunt proximități. Ele vor fi de asemenea reprezentate, pentru fiecare subiect, într-o matrice pătratică simetrică, unde pe linii și pe coloane se găsesc obiectele comparate, iar la intersecția dintre o linie și o coloană va fi rangul similarității obiectelor aflate pe
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de exemplu, subiecților li se cere să ordoneze obiectele în funcție de preferință, de la primul la ultimul, datele noastre vor fi ranguri ale obiectelor individuale, și nu distanțe între perechi de obiecte. În această situație va trebuie să transformăm rangurile obiectelor în proximități (distanțe) între obiecte. O variantă posibilă pentru a face acest lucru este calcularea diferenței de rang între două obiecte. Astfel, pentru opt obiecte, diferența dintre primul și ultimul obiect, adică dintre cel mai bine apreciat și cel mai puțin dorit
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
posibilă pentru a face acest lucru este calcularea diferenței de rang între două obiecte. Astfel, pentru opt obiecte, diferența dintre primul și ultimul obiect, adică dintre cel mai bine apreciat și cel mai puțin dorit obiect, este șapte. Aceasta este proximitatea cu cea mai mare valoare, corespunzătoare celor două obiecte cele mai depărtate. Proximitatea dintre două obiecte plasate pe același loc (cărora le-a fost atribuit același rang) este egală cu zero. Proximitățile dintre obiecte sunt datele pe care le prelucrăm
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
obiecte. Astfel, pentru opt obiecte, diferența dintre primul și ultimul obiect, adică dintre cel mai bine apreciat și cel mai puțin dorit obiect, este șapte. Aceasta este proximitatea cu cea mai mare valoare, corespunzătoare celor două obiecte cele mai depărtate. Proximitatea dintre două obiecte plasate pe același loc (cărora le-a fost atribuit același rang) este egală cu zero. Proximitățile dintre obiecte sunt datele pe care le prelucrăm în scalarea multidimensională. Așa cum am arătat mai sus, ele se calculează în funcție de modul
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
mai puțin dorit obiect, este șapte. Aceasta este proximitatea cu cea mai mare valoare, corespunzătoare celor două obiecte cele mai depărtate. Proximitatea dintre două obiecte plasate pe același loc (cărora le-a fost atribuit același rang) este egală cu zero. Proximitățile dintre obiecte sunt datele pe care le prelucrăm în scalarea multidimensională. Așa cum am arătat mai sus, ele se calculează în funcție de modul în care s-au colectat datele de similaritate sau de preferințe (i.e. în funcție de întrebările despre obiecte care le-au
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
datele pe care le prelucrăm în scalarea multidimensională. Așa cum am arătat mai sus, ele se calculează în funcție de modul în care s-au colectat datele de similaritate sau de preferințe (i.e. în funcție de întrebările despre obiecte care le-au fost puse subiecților). Proximitățile sunt așezate într-o matrice pătratică, unde pe linii și pe coloane se găsesc obiectele evaluate. Valoarea aflată la intersecția dintre o linie și o coloană reprezintă proximitatea dintre cele două obiecte reprezentate pe linie și, respectiv, pe coloană. Numărul
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
preferințe (i.e. în funcție de întrebările despre obiecte care le-au fost puse subiecților). Proximitățile sunt așezate într-o matrice pătratică, unde pe linii și pe coloane se găsesc obiectele evaluate. Valoarea aflată la intersecția dintre o linie și o coloană reprezintă proximitatea dintre cele două obiecte reprezentate pe linie și, respectiv, pe coloană. Numărul de linii și de coloane este egal cu numărul obiectelor, N. Figura 1. Matricea de proximități, pentru N=4 Matricea de proximități poate fi simetrică, dar nu este
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
evaluate. Valoarea aflată la intersecția dintre o linie și o coloană reprezintă proximitatea dintre cele două obiecte reprezentate pe linie și, respectiv, pe coloană. Numărul de linii și de coloane este egal cu numărul obiectelor, N. Figura 1. Matricea de proximități, pentru N=4 Matricea de proximități poate fi simetrică, dar nu este neapărat nevoie să fie așa. De exemplu, atunci când subiecții și obiectele sunt aceeași mulțime - un grup de elevi, fiecare elev desemnându-și prietenii (date de preferință) -, se poate
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
o linie și o coloană reprezintă proximitatea dintre cele două obiecte reprezentate pe linie și, respectiv, pe coloană. Numărul de linii și de coloane este egal cu numărul obiectelor, N. Figura 1. Matricea de proximități, pentru N=4 Matricea de proximități poate fi simetrică, dar nu este neapărat nevoie să fie așa. De exemplu, atunci când subiecții și obiectele sunt aceeași mulțime - un grup de elevi, fiecare elev desemnându-și prietenii (date de preferință) -, se poate întâmpla ca proximitatea dintre obiectele A
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
4 Matricea de proximități poate fi simetrică, dar nu este neapărat nevoie să fie așa. De exemplu, atunci când subiecții și obiectele sunt aceeași mulțime - un grup de elevi, fiecare elev desemnându-și prietenii (date de preferință) -, se poate întâmpla ca proximitatea dintre obiectele A și B să fie diferită de proximitatea dintre B și A. Elevul A îl poate numi pe elevul B printre prietenii săi, dar B nu îl consideră pe A prietenul său. Scopul nostru într-un demers de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
neapărat nevoie să fie așa. De exemplu, atunci când subiecții și obiectele sunt aceeași mulțime - un grup de elevi, fiecare elev desemnându-și prietenii (date de preferință) -, se poate întâmpla ca proximitatea dintre obiectele A și B să fie diferită de proximitatea dintre B și A. Elevul A îl poate numi pe elevul B printre prietenii săi, dar B nu îl consideră pe A prietenul său. Scopul nostru într-un demers de scalare multidimensională este acela de a produce o hartă perceptuală
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
puncte, în funcție de câteva dimensiuni subiective. Dorim să construim un spațiu multidimensional (în general bidimensional), ale cărui dimensiuni trebuie să le interpretăm. Înainte însă de a ajunge la semnificația dimensiunilor, trebuie să găsim o modalitate de a transforma matricea „agregată” de proximități, Δ, într-una de distanțe într-un spațiu R-dimensional, unde R este numărul de dimensiuni subiective. Cum putem realiza acest lucru? Orice obiect i va fi reprezentat în spațiul dimensiunilor subiective printr-un punct xi(xi1, xi2,...,xiR). Pentru R
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
punct xi(xi1, xi2,...,xiR). Pentru R=2, orice obiect i este reprezentat printr-un punct xi(xi1,xi2) în spațiul subiectiv bidimensional. Trebuie să găsim pozițiile punctelor xi, i=1, 2, ..., N astfel încât ele să reflecte cel mai bine proximitățile dintre obiecte (evaluările de similaritate sau preferințe făcute de subiecți). Acesta este lucrul central în scalarea multidimensională. Pentru a găsi mulțimea de puncte care redă cel mai bine proximitățile dintre obiecte, în general se stabilește o configurație inițială a obiectelor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
i=1, 2, ..., N astfel încât ele să reflecte cel mai bine proximitățile dintre obiecte (evaluările de similaritate sau preferințe făcute de subiecți). Acesta este lucrul central în scalarea multidimensională. Pentru a găsi mulțimea de puncte care redă cel mai bine proximitățile dintre obiecte, în general se stabilește o configurație inițială a obiectelor (punctelor) într-un spațiu cu un număr de dimensiuni stabilit, apoi se calculează distanțele dintre acestea. Distanța dintre puncte este cea euclidiană (atunci când nu este indicat altfel). Matricea distanțelor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
atunci când nu este indicat altfel). Matricea distanțelor se notează cu D, iar cu dij distanța dintre obiectele i și j în spațiul R-dimensional, adică distanța dintre punctele xi și xj, dij=d(xi,xj). Mai departe, vom încerca să transformăm proximitățile dintre obiecte, δij, în distanțe în spațiul multidimensional subiectiv. Aceste distanțe, transformatele proximităților, vor reda proximitățile dintre obiecte. Pentru a transforma proximitățile în distanțe, căutăm o funcție de transformare f, care să folosească proprietățile metrice (numerice) ale proximităților. Proximitățile dintre obiecte
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
dij distanța dintre obiectele i și j în spațiul R-dimensional, adică distanța dintre punctele xi și xj, dij=d(xi,xj). Mai departe, vom încerca să transformăm proximitățile dintre obiecte, δij, în distanțe în spațiul multidimensional subiectiv. Aceste distanțe, transformatele proximităților, vor reda proximitățile dintre obiecte. Pentru a transforma proximitățile în distanțe, căutăm o funcție de transformare f, care să folosească proprietățile metrice (numerice) ale proximităților. Proximitățile dintre obiecte δij vor fi transformate în distanțe f(δij) ce pot fi reprezentate în
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]