17,513 matches
-
populație, o așezare sau un moment (T. D. Cook și D. T. Campbell 17). Validitatea externă a unui studiu poate fi sever afectată de interacțiunea dintre subiecții selectați, instrumentele de lucru și condițiile experimentale, pe de o parte, și analiza variabilelor, pe de altă parte. (D. T. Campbell și J. C. Stanley 18). Un studiu care este lipsit de validitate externă nu poate fi valabil pentru alte situații. Rezultatele sunt valide numai pentru eșantionul testat. Cele mai multe metode de eliminare a invalidității
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fost că există mari diferențe între categoriile găsite de codificatorii experimentați și cei neexperimentați. Tabularea datelor Tabularea datelor se face cu ajutorul unor programe specializate SPSS, EXCEL, FOXPRO, MS ACCES și are drept scop: 1. estimarea unor mărimi vizarea frecvențelor fiecărei variabile de răspuns îi alocăm un număr de atribute care se regăsesc în clasa respectivă; 2. testarea ipotezelor se folosesc testele de semnificație. Analiza, interpretarea și prezentarea datelor Analiza materialului anchetei nu trebuie neapărat să aibă un caracter statistic; în măsura în care interesul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se bazează pe un eșantion din populație despre care urmează să tragem concluzii, se recurge la un anumit tip de inferență. Ultimul pas este aplicarea inferenței ca o consecință a multidimensionalității pentru că de multe ori trebuie să stabilim relațiile dintre variabile care variază după mai multe caracteristici. Una este să extragi o măsură a corelației dintre două variabile măsurate în mod direct și cu totul alt lucru este a căuta, prin metode analitice, o explicație a modului în care se generează
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
anumit tip de inferență. Ultimul pas este aplicarea inferenței ca o consecință a multidimensionalității pentru că de multe ori trebuie să stabilim relațiile dintre variabile care variază după mai multe caracteristici. Una este să extragi o măsură a corelației dintre două variabile măsurate în mod direct și cu totul alt lucru este a căuta, prin metode analitice, o explicație a modului în care se generează această relație demonstrată. Capitolul 3 Eșantionarea 3.1. Principiile eșantionării În majoritatea proiectelor de cercetare se lucrează
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
deoarece oferă informații despre un anumit moment. Obiectivul eșantionării este, de obicei, estimarea unui parametru sau 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sau 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dintr-un lac, numărul celor care vând droguri în Baton Rouge). În alte cazuri, este posibil să dorim să folosim datele despre eșantion pentru a testa ipoteze despre populație. Deseori ipotezele testate sunt despre asocierea sau relația dintre mai multe variabile măsurate la fiecare individ din eșantion. Ancheta pe bază de eșantion este compusă din design-ul eșantionului (care indivizi din populație sunt observați sau intervievați și cum vor fi folosite datele pentru a face inferențe) și instrumentul cercetării (cum se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se află sub pragul de 5% (adică P, probabilitatea de a garanta rezultatele este peste 95%). Gradul de reprezentativitate a eșantionului depinde de următoarele aspecte: 1. caracteristicile populației, 2. mărimea eșantionului, 3. procedura de eșantionare. Caracteristicile populației se referă la variabilele în funcție de care poate fi caracterizat un eșantion, variabile precum: vârsta, sexul, vârsta, naționalitatea, educația, ocupația etc. Un eșantion va fi reprezentativ în funcție de aceste variabile dacă se va respecta structura populației din care a fost extras respectivul eșantion. Spre exemplu, un
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
aspecte: 1. caracteristicile populației, 2. mărimea eșantionului, 3. procedura de eșantionare. Caracteristicile populației se referă la variabilele în funcție de care poate fi caracterizat un eșantion, variabile precum: vârsta, sexul, vârsta, naționalitatea, educația, ocupația etc. Un eșantion va fi reprezentativ în funcție de aceste variabile dacă se va respecta structura populației din care a fost extras respectivul eșantion. Spre exemplu, un eșantion va fi reprezentativ după variabila sex, dacă eșantionul extras va respecta structura populației în funcție de sex, cum este aceasta în realitate. Dacă la nivelul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
permit calcularea erorii limite pentru rezultatele obținute. Schema de eșantionare propusă la începutul proiectului nu va putea fi realizată întocmai pe teren. De cele mai multe ori există o diferență între eșantionul proiectat, care se suprapune exact pe structura populației după principalele variabile socio-demografice (sex, vârstă, educație etc.) și eșantionul realizat. Prin urmare, după colectarea datelor, se va stabili dacă eșantionul extras este reprezentativ pentru populația supusă investigației. Dar reprezentativitatea nu poate fi stabilită în general ci doar prin raportare la o serie
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sex, vârstă, educație etc.) și eșantionul realizat. Prin urmare, după colectarea datelor, se va stabili dacă eșantionul extras este reprezentativ pentru populația supusă investigației. Dar reprezentativitatea nu poate fi stabilită în general ci doar prin raportare la o serie de variabile. Aceste variabile ar putea fi: sex, vârstă, educație, ocupație, naționalitate etc. Cu cât luăm în calcul mai multe variabile cu atât eșantionul are un grad mai ridicat de reprezentativitate. În practică, uneori, este dificil de a realiza acest lucru, deoarece
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
educație etc.) și eșantionul realizat. Prin urmare, după colectarea datelor, se va stabili dacă eșantionul extras este reprezentativ pentru populația supusă investigației. Dar reprezentativitatea nu poate fi stabilită în general ci doar prin raportare la o serie de variabile. Aceste variabile ar putea fi: sex, vârstă, educație, ocupație, naționalitate etc. Cu cât luăm în calcul mai multe variabile cu atât eșantionul are un grad mai ridicat de reprezentativitate. În practică, uneori, este dificil de a realiza acest lucru, deoarece pentru unele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
reprezentativ pentru populația supusă investigației. Dar reprezentativitatea nu poate fi stabilită în general ci doar prin raportare la o serie de variabile. Aceste variabile ar putea fi: sex, vârstă, educație, ocupație, naționalitate etc. Cu cât luăm în calcul mai multe variabile cu atât eșantionul are un grad mai ridicat de reprezentativitate. În practică, uneori, este dificil de a realiza acest lucru, deoarece pentru unele variabile s-ar putea să nu existe date pentru populația din care a fost extras eșantionul, iar
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
ar putea fi: sex, vârstă, educație, ocupație, naționalitate etc. Cu cât luăm în calcul mai multe variabile cu atât eșantionul are un grad mai ridicat de reprezentativitate. În practică, uneori, este dificil de a realiza acest lucru, deoarece pentru unele variabile s-ar putea să nu existe date pentru populația din care a fost extras eșantionul, iar pe de altă parte este mult mai dificil de a realiza un eșantion care să respecte marja de eroare maxim admisă pe toate variabilele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabile s-ar putea să nu existe date pentru populația din care a fost extras eșantionul, iar pe de altă parte este mult mai dificil de a realiza un eșantion care să respecte marja de eroare maxim admisă pe toate variabilele socio-demografice. Este necesar ca un eșantion să fie reprezentativ raportat la cel puțin două variabile, de regulă sex și vârstă. Figura nr. 3.2: Schema logică pentru determinarea eșantionului Exemplu: În anul 2008 s-a realizat o cercetare la nivelul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
eșantionul, iar pe de altă parte este mult mai dificil de a realiza un eșantion care să respecte marja de eroare maxim admisă pe toate variabilele socio-demografice. Este necesar ca un eșantion să fie reprezentativ raportat la cel puțin două variabile, de regulă sex și vârstă. Figura nr. 3.2: Schema logică pentru determinarea eșantionului Exemplu: În anul 2008 s-a realizat o cercetare la nivelul municipiului Brașov cu scopul determinării atitudinii locuitorilor față de principalele instituții locale. Persoanele intervievate aveau vârsta
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
5% maghiari 8.1% 6.9% romi 0.3% 0% germani 0.6% 0.3% alta 0.3% 0.3% Total 100% 100% În vederea stabilirii concordanței dintre structura eșantionului și cea a populației, se va aplica testul χ2 pentru fiecare variabilă în parte (sex, vârstă, naționalitate). Pașii necesari pentru aplicarea acestui test. Primul pas: identificarea frecvențelor observate, adică structura eșantionului așa cum a ieșit din teren, pe fiecare din cele trei variabile, în număr de persoane și nu în procente. Spre exemplu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cea a populației, se va aplica testul χ2 pentru fiecare variabilă în parte (sex, vârstă, naționalitate). Pașii necesari pentru aplicarea acestui test. Primul pas: identificarea frecvențelor observate, adică structura eșantionului așa cum a ieșit din teren, pe fiecare din cele trei variabile, în număr de persoane și nu în procente. Spre exemplu, câte persoane de sex masculin și câte de sex feminin au fost intervievate. Al doilea pas: identificarea frecvențele teoretice (așteptate), cele care ar fi trebui să iasă din teren conform
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în procente. Spre exemplu, câte persoane de sex masculin și câte de sex feminin au fost intervievate. Al doilea pas: identificarea frecvențele teoretice (așteptate), cele care ar fi trebui să iasă din teren conform procentelor din structura populației, la fiecare variabilă. Spre exemplu, câte persoane de sex masculin sau de sex feminin ar fi trebuit intervievate, pentru a respecta structura populației municipiului Brașov, respectiv 47,2% persoane de sex masculin și 58,2% persoane de sex feminin. Aceste date sunt prezentate
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a evalua estimatorii eșantionării, trebuie să știm proprietățile de eșantionare ale lor, cum ar fi media și varianța. Acest lucru ne conduce la afirmații mai formale despre estimarea noastră și despre evaluarea estimatorilor. În cursurile de statistică de cele mai multe ori variabila care este măsurată este presupusă a fi aleatoare și derivă din probabilitatea de distribuție în eșantion. În teoria eșantionării într-o populație finită, variabila este aleatoare numai din cauza regulii de selecție. În practică, putem utiliza ambele metode fiind posibilă "inferența
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mai formale despre estimarea noastră și despre evaluarea estimatorilor. În cursurile de statistică de cele mai multe ori variabila care este măsurată este presupusă a fi aleatoare și derivă din probabilitatea de distribuție în eșantion. În teoria eșantionării într-o populație finită, variabila este aleatoare numai din cauza regulii de selecție. În practică, putem utiliza ambele metode fiind posibilă "inferența pe bază de model". Fie X o variabilă întâmplătoare, atunci: În eșantionarea pe o populație finită, vom utiliza aproape întotdeauna formulări discrete ale unei
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
aleatoare și derivă din probabilitatea de distribuție în eșantion. În teoria eșantionării într-o populație finită, variabila este aleatoare numai din cauza regulii de selecție. În practică, putem utiliza ambele metode fiind posibilă "inferența pe bază de model". Fie X o variabilă întâmplătoare, atunci: În eșantionarea pe o populație finită, vom utiliza aproape întotdeauna formulări discrete ale unei valori așteptate. Vom scrie , media, deși de obicei vom renunța la indice, cu excepția cazurilor când nu este clar la ce variabilă întâmplătoare se referă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Fie X o variabilă întâmplătoare, atunci: În eșantionarea pe o populație finită, vom utiliza aproape întotdeauna formulări discrete ale unei valori așteptate. Vom scrie , media, deși de obicei vom renunța la indice, cu excepția cazurilor când nu este clar la ce variabilă întâmplătoare se referă. Exemplu: Ne interesează să estimăm în medie, numărul de ouă depuse de păsări în fiecare cuib dintr-un grup de cuiburi. Fie X = numărul de ouă dintr-un cuib, unde X = 0,1,2,3,4 ouă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
E(x) = = 0(0,1) + 1(0.2) + 2(0,4) + 3(0,2) + 4(0,1) = 2 Operatorul pentru valorile teoretice poate fi generalizat pentru orice funcție h(x) astfel: O operație pentru valorile teoretice este și varianța unei variabile întâmplătoare unde h(x) = (X E(X)) de mai sus. Pentru exemplul nostru de mai sus, Var(X) = (0-2) (0.1) + (1-2) (0.2) + (2-2) (0.4) + (3-2) (0.2) + (4-2) (0.1) = 1.2 Acum să considerăm o distribuție
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
ale tabelului. Putem calcula valorile teoretice atât pentru X cât și pentru X E(X) = 0.20, la fel ca înainte și E(X) = 1(0.27) + 2(0.73) = 1.73. Putem calcula în același mod varianțele pentru fiecare variabilă întâmplătoare astfel: Var(X) = 1.2 și Var(X) = (1-1.73) (0.27) + (2-1.73) (0.73) = 0.1971. Covarianța măsoară dependența lineară dintre două variabile întâmplătoare: Cov= Ar trebui să observați și să verificați că Cov(X,X) = Cov
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]