3,325 matches
-
bună dintre ele. Această evaluare va fi dublată de o evaluare în funcție de indicatori statistici: numărul de dimensiuni va fi stabilit în funcție de valorile măsurii de adecvare pentru modele de dimensionalități diferite. Măsura de adecvare, f-stress, indică proporția de varianță a transformatelor proximităților dintre obiecte care nu este explicată de model. Cu cât f-stress ia valori mai mici, cu atât modelul este mai bun. Interpretarea f-stress se face în termenii aceleiași logici folosite la interpretarea lui R2 în modelele de regresie: valoarea sa
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cele mai puține dimensiuni. În afară de f-stress, în general programele statistice mai calculează alți câțiva indicatori de adecvare a modelului, care ne pot ghida în alegerea modelului cu cea mai bună dimensionalitate. Unul dintre aceștia este RSQ, corelația simplă pătratică între proximități și transformate. Cu cât aceasta este mai mare, cu atât modelul este mai bun. Un altul este stress, care are o formulă asemănătoare cu f-stress, dar folosește distanțe în loc de pătratul distanțelor. Analiza reziduurilor, adică a diferențelor dintre distanțele de pe hartă
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cât aceasta este mai mare, cu atât modelul este mai bun. Un altul este stress, care are o formulă asemănătoare cu f-stress, dar folosește distanțe în loc de pătratul distanțelor. Analiza reziduurilor, adică a diferențelor dintre distanțele de pe hartă dij și transformatele proximităților f(dij), ne poate indica magnitudinea și natura erorilor. Dacă acestea sunt importante și au o formă sistematică, este nevoie să introducem o nouă dimensiune. Eventual, analiza reziduurilor ne poate indica semnificația noii dimensiuni. Interpretarea și evaluarea rezultatelortc "Interpretarea și
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
soluției. Dar, pe lângă acestea, cercetătorul poate apela la mijloace statistice pentru a confirma și clarifica interpretarea hărții perceptuale. Identificarea naturii dimensiunilor se poate face prin regresia multiliniară. Realizarea unei astfel de analize depinde de variabilele în funcție de care s-au calculat proximitățile. De exemplu, în situația în care acestea sunt itemii unui diferențiator semantic, se va face câte o regresie liniară pentru fiecare variabilă, folosind dimensiunile obținute în urma scalării multidimensionale ca variabile independente. În funcție de coeficienții standardizați de regresie, vom putea identifica acele
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cele ce urmează voi descrie procedura Alscal din pachetul SPSS Base2. Procedura se accesează din meniul Analyze, Scale, Multidimensional Scaling (Alscal) și deschide o fereastră în care va fi specificat modelul dorit. În fereastra Variables vom selecta variabilele care reprezintă proximitățile dintre obiecte sau în funcție de care se vor calcula acestea. Dacă dorim să obținem câte o reprezentare diferită pentru fiecare subiect (adică un model RMDS sau WMDS), vom specifica în fereastra Individual Matrices for variabila care distinge între submatricele corespunzătoare fiecărui
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
diferită pentru fiecare subiect (adică un model RMDS sau WMDS), vom specifica în fereastra Individual Matrices for variabila care distinge între submatricele corespunzătoare fiecărui subiect. În secțiunea Distances vom specifica forma datelor din baza de date. Acestea pot fi direct proximități (distanțe) sau este nevoie să fie calculate. În primul caz, va trebui specificată forma lor. Dacă pe linii și pe coloane sunt reprezentate elementele aceleiași mulțimi (obiectele), atunci datele au forma rectangulară, simetrică (Shape square symmetric) sau asimetrică (Shape square
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
square asymmetric). Dacă pe linii și pe coloane sunt reprezentate elemente ce aparțin la două mulțimi diferite (obiecte și caracteristici/ranguri/evaluări), atunci datele au formă rectangulară (Shape rectangular) și trebuie specificat numărul de rânduri (rows). În cazul în care proximitățile trebuie calculate, modul de calcul se va specifica în fereastra care se deschide apăsând pe butonul Measure. În funcție de forma particulară a datelor și de logica introducerii lor în baza de date, vom calcula o măsură de proximitate (distanță) ordinală, de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cazul în care proximitățile trebuie calculate, modul de calcul se va specifica în fereastra care se deschide apăsând pe butonul Measure. În funcție de forma particulară a datelor și de logica introducerii lor în baza de date, vom calcula o măsură de proximitate (distanță) ordinală, de intervale sau de rapoarte. În meniul deschis prin apăsarea butonului Model, vor fi specificate atributele modelului ales (aici alegem între o analiză RMDS sau una WMDS). Nivelul de măsurare (Level of measurement) permite selectarea unui model metric
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
apăsarea butonului Model, vor fi specificate atributele modelului ales (aici alegem între o analiză RMDS sau una WMDS). Nivelul de măsurare (Level of measurement) permite selectarea unui model metric sau non-metric) - evident, alegerea modelului depinde de nivelul de măsurare pentru proximități. La opțiunea de scalare Scaling model se va selecta varianta Individual differences Euclidian distances în cazul în care avem mai multe matrice de disimilaritate și dorim un model WMDS. În toate celelalte cazuri se va alege Euclidian distance. Secțiunea Conditionality
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Tot în acest meniu vom specifica numărul minim și numărul maxim de dimensiuni pe care dorim să îl aibă soluția. În meniul deschis prin apăsarea butonului Options putem cere afișarea reprezentării grafice a soluțiilor individuale sau comune, matricea de date (proximități) și caracteristicile modelului. Tot aici specificăm criteriul de convergență a algoritmului (valoarea minimă pentru s-stress și numărul maxim de iterații). Programul va produce și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
reprezentării grafice a soluțiilor individuale sau comune, matricea de date (proximități) și caracteristicile modelului. Tot aici specificăm criteriul de convergență a algoritmului (valoarea minimă pentru s-stress și numărul maxim de iterații). Programul va produce și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea modelului, pentru că ne indică numărul și magnitudinea erorilor modelului (diferențele dintre transformatele proximităților și distanțele reprezentării poziționării relative a
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
matricea de date (proximități) și caracteristicile modelului. Tot aici specificăm criteriul de convergență a algoritmului (valoarea minimă pentru s-stress și numărul maxim de iterații). Programul va produce și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea modelului, pentru că ne indică numărul și magnitudinea erorilor modelului (diferențele dintre transformatele proximităților și distanțele reprezentării poziționării relative a obiectelor pe harta perceptuală). Pentru o prezentare
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
și caracteristicile modelului. Tot aici specificăm criteriul de convergență a algoritmului (valoarea minimă pentru s-stress și numărul maxim de iterații). Programul va produce și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea modelului, pentru că ne indică numărul și magnitudinea erorilor modelului (diferențele dintre transformatele proximităților și distanțele reprezentării poziționării relative a obiectelor pe harta perceptuală). Pentru o prezentare mai detaliată recomandăm consultarea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Tot aici specificăm criteriul de convergență a algoritmului (valoarea minimă pentru s-stress și numărul maxim de iterații). Programul va produce și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea modelului, pentru că ne indică numărul și magnitudinea erorilor modelului (diferențele dintre transformatele proximităților și distanțele reprezentării poziționării relative a obiectelor pe harta perceptuală). Pentru o prezentare mai detaliată recomandăm consultarea manualului de utilizare
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea modelului, pentru că ne indică numărul și magnitudinea erorilor modelului (diferențele dintre transformatele proximităților și distanțele reprezentării poziționării relative a obiectelor pe harta perceptuală). Pentru o prezentare mai detaliată recomandăm consultarea manualului de utilizare SPSS 10.1, 1999, sau meniul Help din program. Exemplul 1: Reprezentarea orașelor României pe o hartă perceptuală, plecând de la
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
ele, voi realiza o scalare multidimensională pornind de la baza de date a distanțelor. Obiectele a căror configurație spațială voi încerca să o obțin sunt cele 23 de orașe ale României enumerate mai sus. Informația din baza de date reprezintă direct proximități între obiecte. Nu este deci nevoie ca asupra bazei de date să fie efectuate transformări pentru a obține proximități între obiecte din date de similaritate sau preferință. Matricea va fi una pătrată simetrică, întrucât pe linii și pe coloane vom
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
încerca să o obțin sunt cele 23 de orașe ale României enumerate mai sus. Informația din baza de date reprezintă direct proximități între obiecte. Nu este deci nevoie ca asupra bazei de date să fie efectuate transformări pentru a obține proximități între obiecte din date de similaritate sau preferință. Matricea va fi una pătrată simetrică, întrucât pe linii și pe coloane vom avea elementele aceleiași mulțimi (orașele), iar distanța dintre două orașe oarecare A și B este identică cu distanța dintre
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sud de București. Teoretic, dacă distanțele introduse de noi ar fi cele geografice, măsurate ca distanțe euclidiene (ca linii drepte între orașe), nu ar trebui să apară inexactități, căci distanțele modelului scalat ar corespunde perfect, conform algoritmului de reprezentare, transformatelor proximităților. De ce apar totuși mici erori? Explicația este simplă și nu se referă nici la algoritm, nici la specificația modelului, ci la datele noastre. Distanțele (proximitățile) introduse în baza de date nu sunt distanțele reale dintre orașe, ci distanțele dintre orașe
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
să apară inexactități, căci distanțele modelului scalat ar corespunde perfect, conform algoritmului de reprezentare, transformatelor proximităților. De ce apar totuși mici erori? Explicația este simplă și nu se referă nici la algoritm, nici la specificația modelului, ci la datele noastre. Distanțele (proximitățile) introduse în baza de date nu sunt distanțele reale dintre orașe, ci distanțele dintre orașe pe calea ferată. Cum calea ferată nu leagă orașele în linie dreaptă, ci are diferite trasee, distanțele sunt doar aproximative, în funcție de felul în care a
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
linie dreaptă între orașe, ci distanța dintre orașe pe calea ferată. O măsură a erorilor introduse de inacuratețea distanțelor dintre orașe (pe calea ferată) ne este dată de reprezentarea distanțelor din configurație și transformatele distanțelor din baza de date (transformatele proximităților). În cazul unei reprezentări perfecte, punctele ar trebui să se găsească pe o dreaptă aflată în unghi de 45 de grade față de axe. Erorile existente în datele originale (adică în evaluările subiecților, pentru cazul modelului general de scalare multidimensională) vor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
ar trebui să se găsească pe o dreaptă aflată în unghi de 45 de grade față de axe. Erorile existente în datele originale (adică în evaluările subiecților, pentru cazul modelului general de scalare multidimensională) vor fi reflectate în disparitățile dintre transformatele proximităților obținute din setul de date original și distanțele din modelul scalat (i.e. din harta perceptuală, unde distanțele sunt distanțe euclidiene, adică linii drepte între puncte). Figura 5. Reprezentarea distanțelor și a transformatelor proximităților pentru model Modelul scalat bidimensional este adecvat
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
vor fi reflectate în disparitățile dintre transformatele proximităților obținute din setul de date original și distanțele din modelul scalat (i.e. din harta perceptuală, unde distanțele sunt distanțe euclidiene, adică linii drepte între puncte). Figura 5. Reprezentarea distanțelor și a transformatelor proximităților pentru model Modelul scalat bidimensional este adecvat pentru reprezentarea orașelor pe o hartă perceptuală. Știm acest lucru, deoarece cunoaștem realitatea geografică a dispunerii lor, și știm că două dimensiuni sunt suficiente pentru a reprezenta orașele pe o hartă. Dar interpretarea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
infimă. Pentru rețeaua de sprijin profesional s-au obținut foarte puține date de la subiecții maghiari. Matricele astfel reconstruite sunt matrice binare rectangulare, din moment ce numărul și subiecții de pe linii diferă de cei de pe coloane. Datele din cele două matrice nu reprezintă proximități, astfel încât au fost transformate în distanțe (proximități) folosind metrica euclidiană pentru valori binare. Matricea distanțelor a fost construită pentru scriitorii reprezentați prin variabilele din baza de date SPSS, adică scriitorii situați pe coloane în matricele de date obținute așa cum s-
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
au obținut foarte puține date de la subiecții maghiari. Matricele astfel reconstruite sunt matrice binare rectangulare, din moment ce numărul și subiecții de pe linii diferă de cei de pe coloane. Datele din cele două matrice nu reprezintă proximități, astfel încât au fost transformate în distanțe (proximități) folosind metrica euclidiană pentru valori binare. Matricea distanțelor a fost construită pentru scriitorii reprezentați prin variabilele din baza de date SPSS, adică scriitorii situați pe coloane în matricele de date obținute așa cum s-a descris mai sus1. Aceștia sunt scriitorii
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
coloane în matricele de date obținute așa cum s-a descris mai sus1. Aceștia sunt scriitorii către care au fostinițiate relații (cei care au fost desemnați prieteni, respectiv cei care au fost menționați în contextul sprijinului la debut și publicare). Distanțele (proximitățile) sunt deci măsurate pe scală de intervale, producând un model de scalare metric. Am ales o reprezentare într-un spațiu bidimensional, urmând să evaluez adecvarea modelului rezultat. Iată rezultatele pentru prima bază de date de preferință, cea a prieteniilor dintre
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]