14,506 matches
-
de corelație a rangurilor). Din ansamblul fenomenelor și proceselor sociale o parte însemnată permite doar realizarea unui nivel ordinal de măsură, prin indicarea rangului pe care un individ, o caracteristică, un fenomen îl ocupă pe o anumită scară de intensități variabile. În analiza relațiilor dintre diferite fenomene sociale este foarte frecvent întâlnită relația de mai mic sau mai mare, aceasta reprezentând un element esențial al analizei comparative. Relația respectivă poate lua formele: mai favorabil, mai puțin favorabil, mai bun, mai puțin
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și operații de adunare și scădere cu o constantă, distanța dintre intervale rămânând constantă. m(A)=c+d(A), c diferit de 0 distanța (a-b) = (b-c) Variabila "vârsta" persoanelor intervievate poate fi măsurată pe scală de interval, deoarece valorile variabilei vârste reprezintă valori reale, exprima valoarea vârstei persoanelor și numai sunt niște simboluri. De exemplu, cifra 17 va reprezenta faptul că persoana intervievata are 17 ani. De asemenea, întotdeauna în studii nu va exista un punct "zero" de pornire pentru
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nu marchează trepte intermediare de la o valoare la alta, fiecare valoare (categorie) fiind, în raport cu celelalte, simetrică, în sensul că nu se poate stabili o relație de tipul: dacă A > B și B > C , atunci A>C. Exemplu. Dacă vom considera variabila "stare civilă", cei patru indicatori care ar corespunde valorilor diferite ale acesteia (căsătorit, văduv, divorțat, necăsătorit) nu au, unul în raport cu fiecare din ceilalți, o relație cantitativă de tipul A (căsătorit) > B (văduv) > C (divorțat) > D (necăsătorit). Cu alte cuvinte, starea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
folosesc și termenii de "spații dimensionale" sau "spații de variabile", opțiunea pentru un termen sau altul depinzând de contextul în care sunt folosiți. Spațiile dimensionale se utilizează în legătură cu operaționalizarea conceptelor, desemnând ansamblul organizat al dimensiunilor unui concept. Termenul "spații de variabil" este folosit pentru desemnarea spațiilor construite pentru caracteristici cantitative, iar termenul de "spații de atribut", pentru a desemna spațiile construite pentru caracteristici calitative. Cum însă la nivelul nominal al măsurării, toate caracteristicile sunt tratate drept calitative, indiferent de natura lor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pot fi de două tipuri: variabile dihotomice, în funcție de care populația este divizată în două grupe, între elementele fiecărei grupe existând un raport de contradicție (un element nu poate face parte simultan, dar nici nu poate lipsi simultan din ambele grupe), variabile mai mult decât dihotomice (trihotomice, tetratomice etc.), în funcție de care populația este divizată în trei sau mai multe grupe, între elementele fiecărei grupe existând un raport de contrarietate (un element care nu face parte dintr-o grupă, poate face parte din
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
indicatori ordinali. Transpunerea în expresie numerică a indicatorilor ordinali se efectuează prin operația de scalare, care este în esență o procedură de ordonare fie a intensităților diferite ale aceluiași indicator, fie a pozițiilor unor indicatori diferiți raportate la aceeași dimensiune (variabilă) ordinală. Expresia numerică a indicatorilor ordinali reprezintă deci o anumită poziție, un anumit rang, cu semnificația de "mai mare", "mai mic" (mai intens, mai puțin intens, mai favorabil, mai puțin favorabil etc.). Rezultatul operației de scalare și/sau de aplicare
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
semnificativă pe termen lung. Acest demers este necesar și pentru a putea realiza modele de predicție. 2.5. Problema fidelității Fidelitatea "este un concept care examinează gradul de repetabilitate și coerență a măsurării. O măsură lipsită de fidelitate produce rezultate variabile și inconsistente la repetarea operației. Fidelitatea reprezintă un indicator al erorii variabile (aleatorii) conținute de măsură" (I. Culic, 2004, 40). Fidelitatea poate fi testată prin repetarea studiului pe aceeași populație la o anumită perioadă de timp. Colectarea permanentă a datelor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
realiza modele de predicție. 2.5. Problema fidelității Fidelitatea "este un concept care examinează gradul de repetabilitate și coerență a măsurării. O măsură lipsită de fidelitate produce rezultate variabile și inconsistente la repetarea operației. Fidelitatea reprezintă un indicator al erorii variabile (aleatorii) conținute de măsură" (I. Culic, 2004, 40). Fidelitatea poate fi testată prin repetarea studiului pe aceeași populație la o anumită perioadă de timp. Colectarea permanentă a datelor, cazul ideal, nu facilitează în nici un caz finalizarea cercetării. În practică, resursele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
această operațiune se execută și asupra altor elemente ale cercetării. Pentru a determina variabilitatea de codificare s-au făcut de-a lungul timpului multe experimente, testându-se diferențele dintre codificatorii experimentați și cei neexperimentați, fără a se lua în calcul variabila timp, iar concluzia a 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
secționale"(cross-sectional) 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 eșantion va fi reprezentativ după variabila sex, dacă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 populației României există 48% persoane de sex masculin și 52% persoane de sex feminin atunci un eșantion reprezentativ pentru populația României va
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
structura populației municipiului Brașov, respectiv 47,2% persoane de sex masculin și 58,2% persoane de sex feminin. Aceste date sunt prezentate în tabelul 3.4. Tabelul nr. 3.4: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila sex Sex Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice, așteptate) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) masculin 523 543 feminin 585 565 Total 1108 1108 Al treilea pas: Se calculează testul χ2 pentru a se stabili dacă există diferențe dintre structura eșantionului și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
χ pentru 1 grad de libertate și pentru o probabilitate de garantare a rezultatelor de 95% este 3.84. χ este mai mic decât χ, prin urmare se acceptă ipoteza de nul, deci eșantionul respectă structura populației municipiului Brașov după variabila sex. Tabelul nr. 3.5: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila vârstă. Vârsta Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) 18-24 ani 156 160 25-29 ani 125 135 30-34 ani 104 128
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este 3.84. χ este mai mic decât χ, prin urmare se acceptă ipoteza de nul, deci eșantionul respectă structura populației municipiului Brașov după variabila sex. Tabelul nr. 3.5: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila vârstă. Vârsta Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) 18-24 ani 156 160 25-29 ani 125 135 30-34 ani 104 128 35-39 ani 100 96 40-44 ani 84 81 45-49 ani 99 83 50-54 ani 124 121
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
χ pentru 1 grad de libertate și pentru o probabilitate de garantare a rezultatelor de 95% este 15.51 χ este mai mic decât χ, prin urmare se acceptă ipoteza de nul, deci eșantionul respectă structura populației municipiului Brașov după variabila vârstă. Tabelul nr. 3.6: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila naționalitate. Naționalitate Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) român 1005 1012 maghiari 90 76 romi 3 0 germani 7 3
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este 15.51 χ este mai mic decât χ, prin urmare se acceptă ipoteza de nul, deci eșantionul respectă structura populației municipiului Brașov după variabila vârstă. Tabelul nr. 3.6: Structura eșantionului teoretică și observată în număr de cazuri după variabila naționalitate. Naționalitate Structura eșantionului teoretică (frecvențe teoretice) Structura eșantionului observată (frecvențe observate) român 1005 1012 maghiari 90 76 romi 3 0 germani 7 3 alta 3 3 Total 1108 1108 H: Distribuția eșantionului nu este semnificativ diferită de distribuția populației
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
χ pentru 1 grad de libertate și pentru o probabilitate de garantare a rezultatelor de 95% este 9.49 χ este mai mic decât χ, prin urmare se acceptă ipoteza de nul, deci eșantionul respectă structura populației municipiului Brașov după variabila naționalitate În concluzie, putem afirma că eșantionul are un grad ridicat de reprezentativitate în funcție de sex, vârstă, naționalitate, pentru populația municipiului Brașov. 3.3. Mărimea eșantionului Din punct de vedere formal, pentru determinarea mărimii eșantionului se face un arbitraj între diverși
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
următorul rezultat: volumul calculat al eșantionului, adică n, trebuia să fie de 957 persoane. 5. validarea eșantionului s-a făcut prin raportarea caracteristicilor lui, la numărul total al șomerilor: Tabelul nr. 3.17: Validarea eșantionului la nivelul municipiului Brașov în funcție de variabila gen. Șomeri Eșantion Populație de referință Bărbați 31% 28% Femei 69% 72% Total 100% 100% χ2calculat=0.48 Pentru l=1 grad de libertate și pragul de semnificație p=0.05 χ2teoretic=3.81 19 χ2calculat < χ2teoretic se confirmă și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pe rânduri valorile variabilelor (răspunsurile pe care subiecții le-au dat la aceste întrebări). De exemplu, dacă avem două variabile, sex (cu valorile "bărbat" sau "femeie") și vârsta (cu valori de la 18 până la 90) și trei subiecți pentru care aceste variabile au fost măsurate, baza de date va arăta în modul următor: Id (nrchest) Sex Vârsta 1 bărbat 18 2 femeie 20 3 femeie 55 Figura nr. 4.2: Exemplu de fișier de date Numele variabilelor este definit practic în fișierul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și vrem ca acestea să fie salvate în fișierul de sintaxă (nu în cel de rezultate) selectăm ori de câte ori dorim opțiunea PASTE ce apare în fereastra comenzii. Exemplu: Pentru a calcula frecvențele vom selecta din meniu ANALYZE/ DESCRIPTIVE STATISTICS/ FREQUENCIES, selectăm variabila care ne interesează din lista afișată (apăsând pe săgeată) însă, în loc să continuăm cu OK, vom alege PASTE care va copia comanda în fișierul de sintaxă. * Un fișier de sintaxă se definește prin nume și extensie care în acest caz este
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
baza rezultatelor obținute în SPSS. Figura nr. 4.4: Exemplu de fișier de rezultate Logica construirii unui program în SPSS urmează patru etape: 1. se deschide/creează baza de date (GET FILE) 2. se selectează, modifică sau se definesc noi variabile (SELECT IF, COMPUTE, RECODE) 3. se prelucrează statistic (FREQUENCIES, CROSSTABS, REGRESSION, etc.) 4. se salvează datele, comenzile și rezultatele obținute. 4.2. Principii de bază pentru utilizarea SPSS Spre deosebire de Excel, care este un program de calcul tabelar ce cuprinde facilități
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în celule. 4.2.2. Definirea și utilizarea variabilelor Vom avea un număr de date, de caracteristici, atribute de la fiecare caz, cum ar fi vârsta, sexul, venitul, scorul unui test de inteligență, numărul de vaci etc. Pe acestea le numim variabile. Fiecare variabilă trebuie să aibă un nume care nu trebuie să conțină un spațiu. De exemplu, nu putem numi o variabilă scor 1, va trebui să folosim fie scor1 fie scor 1 ca nume. În SPSS variabilele sunt automat denumite var00001
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cum ar fi vârsta, sexul, venitul, scorul unui test de inteligență, numărul de vaci etc. Pe acestea le numim variabile. Fiecare variabilă trebuie să aibă un nume care nu trebuie să conțină un spațiu. De exemplu, nu putem numi o variabilă scor 1, va trebui să folosim fie scor1 fie scor 1 ca nume. În SPSS variabilele sunt automat denumite var00001, var00002 etc. Ele rămân astfel definite până când le redenumim, operație care este obligatorie deoarece, când cerem programului SPSS să analizeze datele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fișierul de date trebuie să-i spunem ce variabile să analizeze indicându-i numele acestora. Definirea/redefinirea variabilelor se face în tabelul Data Editor (în fișierul Variable View) Deci, dacă avem o variabilă care indică genul respondentului, putem numi această variabilă gen. Uzual, în limba română, folosim sex dar se poate utiliza cuvântul gen pentru a nu isca nici un fel de comentariu malițios. Când dorim să analizăm răspunsul (de exemplu, să aflăm câți dintre respondenți au fost bărbați și câți femei
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]