546 matches
-
celei dependente (X). unde Tx reprezintă numărul rangurilor legate pe X, adică numărul perechilor care au aceeași valoare pentru variabila dependentă (X), dar au valoare diferită pentru (Y). Exemplu: Din baza de date BOP iunie 1998 s-au ales variabilele ordinale "încredere în poliție" și frecvența cu care respondenții au fost nevoiți să ofere "cadouri" la poliție. Tabelul de asociere între cele două variabile este prezentat mai jos. Pentru a calcula valoarea coeficientului Gamma se aplică următoarea regulă: numărul perechilor concordante
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în această instituție. Valoarea în modul 0,373 înseamnă că dacă cunoaștem valorile uneia dintre variabile, erorile de predicție a valorilor celei de a doua variabile se reduc cu 37%. Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Gamma -,373 ,046 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Pentru a calcula coeficientul Sommer se iau în considerare și perechile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
instituție. Valoarea în modul 0,373 înseamnă că dacă cunoaștem valorile uneia dintre variabile, erorile de predicție a valorilor celei de a doua variabile se reduc cu 37%. Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Gamma -,373 ,046 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Pentru a calcula coeficientul Sommer se iau în considerare și perechile legate pe
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mod similar se calculează dy, având ca variabilă dependentă frecvența cu care subiectul oferă "cadouri" la poliție. Valoarea simetrică a lui d se calculează ca media celor două măsuri asimetrice. Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Somers' d Symmetric -,225 ,029 -7,710 ,000 POLITIE Dependent -,265 ,034 -7,710 ,000 CADPOL Dependent -,195 ,025 -7,710 ,000 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se calculează dy, având ca variabilă dependentă frecvența cu care subiectul oferă "cadouri" la poliție. Valoarea simetrică a lui d se calculează ca media celor două măsuri asimetrice. Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Somers' d Symmetric -,225 ,029 -7,710 ,000 POLITIE Dependent -,265 ,034 -7,710 ,000 CADPOL Dependent -,195 ,025 -7,710 ,000 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Ultimul coeficient
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
PHI ][UC ][CTAU][D ][CORR] [CC ][KAPPA ][RISK][MCNEMAR] [ALL ][NONE]. Pentru exemplu anterior, rezultatul SPSS este prezentat în tabelul care urmează, coeficienții tau fiind statistic semnificativi (Sig.<0,05). Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Kendall's tau-b -,228 ,029 -7,710 ,000 Kendall's tau-c -,203 ,026 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. 7
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
CTAU][D ][CORR] [CC ][KAPPA ][RISK][MCNEMAR] [ALL ][NONE]. Pentru exemplu anterior, rezultatul SPSS este prezentat în tabelul care urmează, coeficienții tau fiind statistic semnificativi (Sig.<0,05). Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Kendall's tau-b -,228 ,029 -7,710 ,000 Kendall's tau-c -,203 ,026 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. 7.1.7
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
octombrie 2007 variabilele prop1da și vârsta, care măsoară numărul de hectare deținute de o persoană și respectiv vârsta persoanei. Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Interval by Interval Pearson's R ,083 ,034 2,313 ,021c Ordinal by Ordinal Spearman Correlation ,160 ,035 4,536 ,000c N of Valid Cases 782 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on normal approximation. Interpretare: Valoarea coeficientului este r
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilele prop1da și vârsta, care măsoară numărul de hectare deținute de o persoană și respectiv vârsta persoanei. Symmetric Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Interval by Interval Pearson's R ,083 ,034 2,313 ,021c Ordinal by Ordinal Spearman Correlation ,160 ,035 4,536 ,000c N of Valid Cases 782 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on normal approximation. Interpretare: Valoarea coeficientului este r = 0.083
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
relație directă între vârstă și numărul de hectare deținute, dar aceasta are o intensitate destul de slabă. Întrucât coeficientul este pozitiv, interpretăm că odată cu creșterea vârstei, poate crește și numărul de hectare de pământ deținute. 7.3. Analiza unei variabile nominale/ordinale și a unei variabile măsurată la nivel interval/raport. 7.3.1. Grafice utilizate pentru o variabilă nominală/ordinală și una de interval/raport Dorim să obținem un grafic între variabila nominală d1 ("Credeți că lucrurile merg într-o direcție
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pozitiv, interpretăm că odată cu creșterea vârstei, poate crește și numărul de hectare de pământ deținute. 7.3. Analiza unei variabile nominale/ordinale și a unei variabile măsurată la nivel interval/raport. 7.3.1. Grafice utilizate pentru o variabilă nominală/ordinală și una de interval/raport Dorim să obținem un grafic între variabila nominală d1 ("Credeți că lucrurile merg într-o direcție bună sau greșită?" cu variantele de răspuns 1. direcția este bună și 2. direcția este greșită) și variabila de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
persoanelor care consideră direcția în care merg lucrurile drept bună este mai mică decât media 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
persoanelor care consideră ca lucrurile în țară merg într-o direcție greșită este de 47 de ani. Figura nr. 7.10: Tabel dintre o variabilă calitativă și una cantitativă 7.3.3. 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
prin urmare, putem afirma că există o relație între vârstă și percepția privind direcția în care merg lucrurile în țara noastră, dar această legătura nu este foarte puternică. În cazul în care dorim să analizăm asocierea între o variabilă calitativă, ordinală, și una de interval sau raport vom apela la coeficientul de corelație r al lui Pearsons. Pentru a testa asocierea între o variabilă nominală și una ordinală, vom utiliza unul din coeficienții de corelație specifici pentru variabilele ordinale. 7.4
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
puternică. În cazul în care dorim să analizăm asocierea între o variabilă calitativă, ordinală, și una de interval sau raport vom apela la coeficientul de corelație r al lui Pearsons. Pentru a testa asocierea între o variabilă nominală și una ordinală, vom utiliza unul din coeficienții de corelație specifici pentru variabilele ordinale. 7.4. Testarea ipotezelor Ipotezele permit măsurarea variabilelor. Orice concept al unui fenomen poate fi măsurat, dacă este integrat într-o definiție operațională adecvată. Toți termenii folosiți în ipoteze
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilă calitativă, ordinală, și una de interval sau raport vom apela la coeficientul de corelație r al lui Pearsons. Pentru a testa asocierea între o variabilă nominală și una ordinală, vom utiliza unul din coeficienții de corelație specifici pentru variabilele ordinale. 7.4. Testarea ipotezelor Ipotezele permit măsurarea variabilelor. Orice concept al unui fenomen poate fi măsurat, dacă este integrat într-o definiție operațională adecvată. Toți termenii folosiți în ipoteze trebuie să aibă o definiție operațională. O ipoteză folositoare ar trebui
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
testelor parametrice (distribuție normală, nivel de măsurare de raport sau interval, egalitatea dispersiilor grupurilor) sunt îndeplinite se recomandă folosirea acestora, deoarece sunt mai puternice comparativ cu cele neparametrice. În cazul testelor neparametrice se verifică dacă distribuția variabilei (măsurată la nivel ordinal sau de interval) în eșantioanele comparate provine din aceeași populație (este asemănătoare sau nu). Respingerea ipotezei de nul conduce la concluzia că eșantioanele diferă din punctul de vedere al variabilei studiate. Ipoteza nu se referă deci la mediile celor două
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 2 eșantioane de volum na = nb = 4 pentru care s-a măsurat încrederea în biserică pe o scală de la 1 la 5. Pentru primul eșantion (A) măsurătorile au fost: 2, 3
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
În final se aplică testul (Hi pătrat) pentru acest tabel. 7.8.3. Teste neparametrice pentru 2 eșantioane dependente 7.8.3.1. Testul Semnului (Sign Test) Testului semnului poate fi aplicat în cazul variabilelor măsurate la nivel cel puțin ordinal. Testul presupune calcularea diferențelor dintre două perechi, diferențe ce pot fi definite în două moduri: fie comparăm subiectul n din primul eșantion cu subiectul n din cel de al doilea eșantion, fie luăm în considerare atitudinile față de două fenomene într-
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sau 0,01. Respingerea ipotezei nule ne indică faptul că eșantioanele diferă din punctul de vedere al distribuției variabilei test. Testul nu ia însă în calcul nici o informație despre magnitudinea acestor diferențe, acest procedeu nefiind de altfel indicat pentru variabile ordinale. 7.8.3.2. Testul Wilcoxon Testul Wilcoxon are o putere mai mare comparativ cu testul semnului, luând în considerare atât magnitudinea cât și semnul diferențelor. Din această cauză el este aplicabil numai variabilelor măsurate la nivel de interval. Ca
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este <0,05 respingem ipoteza de nul că diferența dintre eșantioane nu este semnificativă. 7.8.4. Teste neparametrice pentru k>2 eșantioane dependente 7.8.4.1. Testul Friedman Testul este aplicabil pentru variabile măsurate cel puțin la nivel ordinal. Logica testului este similară cu cea a testului Kruskal-Wallis, însă în acest caz avem de a face cu eșantioane dependente. În cazul testului Kruskal-Wallis ne interesa să vedem, spre exemplu, dacă evaluarea unui actor politic diferă între trei grupuri de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
absenteismul cu cât oamenii sunt mai mulțumiți la locul de muncă, cu atât vor lipsi mai puțin. Când variabilele au fost măsurate pe o scală cu intervale, folosim coeficientul de corelație al lui Pearson, iar când datele sunt de natură ordinală folosim coeficientul de corelație al lui Spearman. Coeficientul de corelație (corel. Pearson) rxy = ryx reprezintă același lucru. Indiferent de tipul coeficientului ales trebuie să realizăm și o diagramă de tip "scatter" a relației dintre cele două variabile, pentru a verifica
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fie satisfăcută cerința de validitate a măsurării); 4. Variabilele incluse în model să fie măsurate la nivel metric sau să fie variabile fictive (dummy), discutate într-o secțiune anterioară. Regresia, fiind o metodă robustă, uneori se acceptă includerea unor variabile ordinale în model, însă în mod obligatoriu variabilele nominale trebuie transformate în variabile fictive (variabile dihotomice pentru care valoarea 1 indică prezența atributului, iar 0 absența lui). 5. Variabilele incluse în model trebuie să aibă o distribuție normală. Normalitatea distribuției se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabila dependentă este de tip dihotomic (de exemplu, votul pentru un anumit partid, decizia de a cumpăra un automobil) și se poate presupune lipsa unor efecte de interacțiune între predictorii modelului. Predictorii pot fi măsurați la nivel de raport, interval, ordinal sau pot fi de tip dihotomic ca și variabila dependentă. Popularitatea regresiei logistice se datorează faptului că este o metodă robustă, care nu necesită ca variabila dependentă să fie cantitativă și să aibă o distribuție normală. Există cerințe care se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
suntem interesați. Aceste date de baza trebuie sa fie aranjate intr-un mod sistematic, numit de obicei o matrice a datelor. Un exemplu de astfel de matrice este dat în tabelul de mai sus. Matricea covariației dorite în analiza factorială ordinală este pentru relațiile dintre variabile (coloane). Ar trebui să menționăm totuși că este, de asemenea, posibil să examinam "asemănările" dintre obiecte (dintre linii) după cum sunt definite în termenii conturați de aceste variabile. Mai departe, este posibil să extindem matricea datelor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]