4,210 matches
-
dacă dorim să schimbăm titlul vom intra în meniul OPTIONS/TITLE. Pentru a afișa procentele pe fiecare bară în parte vom intra în meniul ELEMENTS/SHOW DATA LABELS. Pentru a schimba culorile barelor vom selecta barele din grafic iar în meniul principal se găsesc culorile. Culorile se vor schimba prin selectarea culorilor. Figura nr. 6.30: Editarea graficelor 6.8. Analiza datelor măsurate pe scală nominală Scala nominală este cea mai simplă în ierarhia scalelor după complexitatea lor ceea ce face posibil
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 meniu se pot obține grafice doar în frecvențe absolute. Figura nr.7.1: Opțiunea Crosstabs Se vor selecta cele două variabile pe care dorim să le analizăm, una se va trece pe coloane
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 meniu se pot obține grafice doar în frecvențe absolute. Figura nr.7.1: Opțiunea Crosstabs Se vor selecta cele două variabile pe care dorim să le analizăm, una se va trece pe coloane (Column) și cealaltă pe linii (Row) și se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
deloc mulțumite, în timp ce 131 de persoane dintre persoanele de sex masculin au declarat același lucru. De cele mai multe ori, pentru a putea face comparații sunt necesare grafice bazate pe procente. Aceste grafice (precum și alte tipuri de grafice) se pot obține accesând meniul GRAPHS/CHART BUILDER. Alegem tipul de grafic pe care dorim să îl realizăm, introducem o variabilă pe axa Ox, (în cazul de față variabila rel1 "Aveți relații / cunoștințe pe care vă puteți baza în caz de boala pentru consultație, tratament
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Da și 2 = Nu). Variabilele au fost luate din Barometrul de Opinie Publică, ediția mai 2006. Căsuțele tabelului conțin: frecvențele observate, procentele din total, cele de pe linie și cele de pe coloană. Pentru a construi acest tabel: 1) Se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTICS/ CROSSTABS și se aleg variabila de pe linie și cea de pe coloană. În continuare se apasă butonul Cells, unde, pentru a obține frecvențele observate se bifează Counts/Observed, iar pentru procentele pe linie, coloană și din total, se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fost reduse cu 23% date fiind informațiile despre ordinea perechilor pe cealaltă variabilă. Tau-b este cel mai adesea folosit pentru tabele 2*2, pentru tabele mai mari fiind folosit tau-c. Pentru a obține aceste rezultate, în SPSS se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/CROSSTABS, se introduce variabila de pe linie și cea de pe coloană, iar apoi din opțiunea Statistics se selectează coeficienții doriți. Figura nr. 7.6: Coeficienții de asociere Alternativ se poate scrie următoarea comandă în fișierul de sintaxă, prima
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dintre cele două variabile analizate. Ipoteza alternativă presupune existența unei relații de asociere dintre cele două variabile. Figura nr. 7.7: Frecvențe observate și frecvențe așteptate În SPSS pentru a obține aceste valori, precum și valoarea testului 2 se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/ CROSSTABS, se introduc variabila de pe linie și cea de pe coloană, apoi din opțiunea Statistics se bifează Chi-square, iar din Cells/ Counts se aleg Observed (frecvențele observate) și Expected (frecvențele așteptate). Rezultatele din fișierul Outuput sunt prezentate mai
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sunteți de sănătatea dvs.? Deloc mulțumit Nu prea mulțumit Destul de mulțumit Foarte mulțumit Sexul respondentului masculin -4,7 -3,3 4,1 3,2 feminin 4,7 3,3 -4,1 -3,2 Aceste valori se obțin în SPSS din meniul ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/CROSSTABS/CELLS, de unde se bifează Adj. Standardized (din secțiunea Residuals). Interpretare: Se poate deduce că există o asociere pozitivă între persoanele de sex masculin și mulțumirea față de sănătate și persoanele de sex feminin și nemulțumirea față de sănătate
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
față de sănătate 7.2. Analiza variabilelor măsurate la nivel de interval sau raport 7.2.1.Grafice realizate între variabile măsurate la nivel de interval sau raport Graficele realizate pe două variabile cantitative sunt cele de tip SCATTER/DOT din meniul CHART BUILDER. Am luat ca exemplu două variabile cantitative din Barometrul de Opinie Publică octombrie 2007: vârsta și număr hectare de pământ pe gospodărie. Interpretare: Se observă că persoanele care au peste 5 hectare de pământ au vârste de peste 40
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cât valoarea coeficientului este mai îndepărtată de valoare zero, cu atât există o relație mai puternică între cele două variabile. Figura nr. 7.8: Coeficientul de corelație r a lui Pearsons Pentru a calcula acest coeficient în SPSS se accesează meniul ANALYZE/DESCRIPTIVES/STATISTICS/CROSSTABS unde se apasă butonul Statistics și se bifează opțiunea Correlations. Pentru exemplificare, am ales din baza de date din Barometrul de Opinie Publică octombrie 2007 variabilele prop1da și vârsta, care măsoară numărul de hectare deținute de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Barometru de Opinie Publică, octombrie 2007. Pe axa Ox plasăm variabila nominală, iar pe axa Oy variabila de interval și specificăm funcția pe care dorim să o aplicăm, în cazul de față media. În SPSS acestea se specifică după accesarea meniului CHART BUILDER/BAR. Figura nr. 7.9: Grafic dintr-o variabilă calitativă și una cantitativă Graficul rezultat este prezentat mai jos. Interpretare: Media de vârsta a persoanelor care consideră direcția în care merg lucrurile drept bună este mai mică decât
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de vârsta a persoaelor care consideră că lucrurile din țara noastră merg într-o direcție greșită. 7.3.2. Tabele utilizate pentru o variabilă nominală/ordinală și una de interval/raport Tabelele pentru astfel de variabile se pot realiza din meniul COMPARE MEANS adăugând variabila cantitativă la Dependent, iar cea nominală la Independent. Apoi, intrând la Options se poate bifa Mean, Median sau oricare altă funcție. Va rezulta următorul tabel: Report Mean Credeți ca în tara noastră lucrurile merg într-o
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
3.3. Coeficienți de asociere utilizați pentru o variabila nominală/ordinală și una de interval/raport Atunci când o variabilă este cantitativă și una este calitativă, nominală, se poate folosi coeficientul de corelație Eta. În SPSS acest coeficient se calcuează din meniul ANALYZE/ DESCRIPTIVES/ STATISTICS/CROSSTABS bifând opțiunea Eta. Figura nr. 7.11: Coeficientul Eta Fiecare variabilă se va considera pe rând ca fiind dependentă și cealaltă indeendentă. În exemplul de față este clar că vârsta nu poate fi explicată prin intermediul percepției
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
seama dacă variabila are o distribuție normală? Pentru aceasta vom folosi testele de concordanță realizate prin programul SPSS: * Testul W a lui Shapiro-Wilks este un test de normalitate aplicabil pentru eșantioane cu mai puțin de 50 de observații, disponibil în meniul ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTICS/EXPLORE/PLOTS, la opțiunea Normality Plots with tests. Tot din meniul EXPLORE se obțin și indicatorii de aplatizare (boltire) și oblicitate ai distribuției. * Coeficientul de boltire Kurtosis >0 indică o distribuție aplatizată, K<0 indicând o distribuție
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
realizate prin programul SPSS: * Testul W a lui Shapiro-Wilks este un test de normalitate aplicabil pentru eșantioane cu mai puțin de 50 de observații, disponibil în meniul ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTICS/EXPLORE/PLOTS, la opțiunea Normality Plots with tests. Tot din meniul EXPLORE se obțin și indicatorii de aplatizare (boltire) și oblicitate ai distribuției. * Coeficientul de boltire Kurtosis >0 indică o distribuție aplatizată, K<0 indicând o distribuție ascuțită. Coeficientul de oblicitate (Skewness) dacă are o valoare pozitivă indică o distribuție deplasată
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
un test de normalitate. Dacă valoarea raportului coeficient/eroarea standard se află în afara intervalului (-2,2), se respinge ipoteza de nul a normalității distribuției cercetate. * Dacă eșantionul are un volum n>50 de observații și se folosește aceeași opțiune din meniul EXPLORE, SPSS-ul va calcula automat testul Kolmogorov-Smirnov, numit și testul K-S Lilliefors, datorită corecției introdusă de Lilliefors. Acest test se aplică atunci când variabilele sunt măsurate la nivel de interval. Ipoteza de nul a testului este aceea că distribuția
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
aplică corecția Lilliefors, iar testul în varianta inițială este mult mai puțin tolerant la deviații de la normalitate (respectiv ipoteza de nul este respinsă mai ușor). * Un alte test de concordanță folosit în cazul datelor nominale este Hi pătrat (), disponibil în meniul ANALYZE/NONPARAMETRIC TESTS/CHI SQUARE. Ca și K-S, Hi pătrat poate testa nu doar normalitatea distribuției, ci și concordanța cu alte distribuții teoretice specificate de cercetător. Modul de aplicare al testului este asemănător cu cel discutat în cazul independenței
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
concordanța cu alte distribuții teoretice specificate de cercetător. Modul de aplicare al testului este asemănător cu cel discutat în cazul independenței dintre variabile, în acest caz frecvențele așteptate fiind cele corespunzătoare distribuției teoretice. Metode grafice * Histograma. Aceasta se obține din meniul GRAPHS/HISTOGRAM. * Graficele Q-Q și P-P. Graficul Q-Q conține pe axa Ox valorile observate, iar pe Oy cele așteptate, în timp ce graficul P-P reprezintă probabilitățile cumulate observate și așteptate. În ambele cazuri punctele de pe grafic formează o linie înclinată
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nul și se presupune că cel puțin o pereche de medii este semnificativ diferită. Exemplu: Revenind la exemplul anterior referitor la media variabilei ac3 a, de data aceasta funcție de vârstă pe categorii, pentru a realiza analiza de variație vom selecta din meniul ANALYZE/COMPARE MEANS/ONE WAY ANOVA variabila dependentă ac3 a și cea independentă (factor variable) varcat. La Options vom bifa testul Bonferoni, care va calcula mediile variabilei ac3 a și le va compara pe câte două categorii de vârste. Tabelul de mai
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
din punctul de vedere al variabilei studiate. Ipoteza nu se referă deci la mediile celor două eșantioane, deoarece este posibil ca acestea să fie egale, iar forma distribuțiilor să fie diferită. Opțiunile pentru diferite teste neparametrice pot fi selectate din meniul ANALYZE/ NONPARAMETRIC TESTS. 7.8.1. Teste neparametrice pentru două eșantioane independente 7.8.1.1. Testul U propus de Mann-Whitney Testul este aplicabil variabilelor măsurate cel puțin la nivel ordinal. Modul de calcul este prezentat în următorul exemplu: Avem
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Cu ajutorul regresiei multiple se investighează care sunt variabile și în ce proporție ar trebui luate în considerare acestea, pentru a crește puterea predictivă a variabilei dependente 23. Diagrama Scatter Pentru a obține o diagramă între două variabile, se selectează din meniu GRAPHS/CHART BUILDER/SCATTER. Aici vom specifica ce variabilă va fi pe y și ce variabilă pe x. Accesând opțiunea Titles/Footnotes se poate da o denumire graficului, precum și note explicative.. Un exemplu al comenzilor de sintaxă și a diagramei
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
speranta viata)) END GPL. Dacă dorim ca graficul să includă și linia de regresie dăm dublu clic pe diagrama din Output wiewer, astfel încât să intrăm în opțiunile Chart editor. Denumirea ferestrei se va schimba în Chart Editor. Se va selecta din meniu: Options Reference Line from equation Figura nr. 8.2: Scatterplot Options Coeficientul de corelație al lui Pearson și Coeficientul de corelație al lui Spearman (Parametric Pearson and rank Spearman corelation). Pentru a obține coeficientul de corelație între două variabile, alegem
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Reference Line from equation Figura nr. 8.2: Scatterplot Options Coeficientul de corelație al lui Pearson și Coeficientul de corelație al lui Spearman (Parametric Pearson and rank Spearman corelation). Pentru a obține coeficientul de corelație între două variabile, alegem din meniu Analyze Corelate Bivariate Variabilele ce urmează să fie analizate trebuie introduse în Variables, controlând tipul de coeficient de corelație în rubrica Corelation coeficient. SPSS indică nivelul până la care corelația este semnificativă. Putem cere să ni se arate dacă corelația este
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
poate apărea prin faptul că ambele variabile corelează cu o a treia variabilă. Corelația parțială este o tehnică ce permite examinarea corelației dintre două variabile când efectele altor două variabile au fost înlăturate. Analiza corelației parțiale se obține accesând din meniu: Analyze Corelate Partial Introducem cele două variabile ce urmează să fie corelate și în Controling for, variabilele a căror influență asupra celor două variabile urmează să fie înlăturată. Pentru a obține mediile și abaterile standard ale fiecărei variabile și/sau
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
1) Y = a + b1X1 + b2X2+...+ bnXn unde: Y este variabila dependentă, X1, X2....Xn sunt predictorii, a este constanta ecuației, iar b1, b2,... bn sunt coeficienții de regresie. Pentru a construi o ecuație de regresie în SPSS se selectează din meniul principal ANALYZE/REGRESSION/LINEAR, se selectează variabila dependentă din lista de variabile și se introduce în căsuța Dependent, iar variabilele independente se introduc în dreptul rubricii Independents. Celelalte opțiuni pentru realizarea ecuației de regresie disponibile prin selectarea butoanelor de jos (Statistics
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]