17,513 matches
-
se aglomerează spre valorile mici, indicând faptul că majoritatea persoanelor au pământ până în 5 hectare. Capitolul 7 Analiza bivariată 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
faptul că majoritatea persoanelor au pământ până în 5 hectare. Capitolul 7 Analiza bivariată 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 va bifa Display clustered bar charts. Figura nr. 7.2:Opțiunea Crosstabs definirea variabilelor Graficul rezultat este prezentat mai jos
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 va bifa Display clustered bar charts. Figura nr. 7.2:Opțiunea Crosstabs definirea variabilelor Graficul rezultat este prezentat mai jos: Interpretare: 156 de persoane dintre persoanele de sex feminin au declarat că sunt 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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, intervenție chirurgicală" cu variantele de răspuns "Da" și "Nu"). Am introdus cea de a doua variabilă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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, intervenție chirurgicală" cu variantele de răspuns "Da" și "Nu"). Am introdus cea de a doua variabilă la Set colors, în acest exemplu variabila sex
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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, intervenție chirurgicală" cu variantele de răspuns "Da" și "Nu"). Am introdus cea de a doua variabilă la Set colors, în acest exemplu variabila sex. În fereastra de dialog Element Properties, la secțiunea Statistics selectăm de la butonul Statistic funcția pe care dorim să i-o aplicăm variabilei. În exemplul de față am selectat procente (percentage), după care
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
răspuns "Da" și "Nu"). Am introdus cea de a doua variabilă la Set colors, în acest exemplu variabila sex. În fereastra de dialog Element Properties, la secțiunea Statistics selectăm de la butonul Statistic funcția pe care dorim să i-o aplicăm variabilei. În exemplul de față am selectat procente (percentage), după care am bifat la Set Parameters: ce fel de procente dorim, din care variabilă, de pe axa Ox sau axa Oy și am dat Apply. Pentru a face prelucrări pe graficul obținut
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Element Properties, la secțiunea Statistics selectăm de la butonul Statistic funcția pe care dorim să i-o aplicăm variabilei. În exemplul de față am selectat procente (percentage), după care am bifat la Set Parameters: ce fel de procente dorim, din care variabilă, de pe axa Ox sau axa Oy și am dat Apply. Pentru a face prelucrări pe graficul obținut se dă clic dreapta pe acesta și se bifează Edit content. Figura nr.7.3: Definirea graficelor cu două variabile Graficul rezultat este
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dorim, din care variabilă, de pe axa Ox sau axa Oy și am dat Apply. Pentru a face prelucrări pe graficul obținut se dă clic dreapta pe acesta și se bifează Edit content. Figura nr.7.3: Definirea graficelor cu două variabile Graficul rezultat este prezentat mai jos: Interpretare: 47,4% dintre persoanele de sex masculin au declarat că au cunoștințe sau prieteni la spitale, iar 52,6% dintre femei au declarat același lucru. 7.1.2 Tabele de contingență pentru variabile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabile Graficul rezultat este prezentat mai jos: Interpretare: 47,4% dintre persoanele de sex masculin au declarat că au cunoștințe sau prieteni la spitale, iar 52,6% dintre femei au declarat același lucru. 7.1.2 Tabele de contingență pentru variabile nominale și ordinale Tabelele de contingență reprezintă un mod de a clasifică indivizii simultan, în funcție de două sau mai multe caracteristici ale populației studiate. Tabelele se folosesc atunci când caracteristicile sunt măsurate la nivel nominal sau ordinal și au un număr redus
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Tabelele de contingență reprezintă un mod de a clasifică indivizii simultan, în funcție de două sau mai multe caracteristici ale populației studiate. Tabelele se folosesc atunci când caracteristicile sunt măsurate la nivel nominal sau ordinal și au un număr redus de categorii ale variabilei, acest lucru facilitând citirea și interpretarea datelor. Un caz special îl reprezintă variabilele dihotomice care pot lua două valori, notate de obicei cu 1 și 0, unde 1 semnifică prezența atributului măsurat (A), iar 0 absența acestuia (non A). Pentru
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sau mai multe caracteristici ale populației studiate. Tabelele se folosesc atunci când caracteristicile sunt măsurate la nivel nominal sau ordinal și au un număr redus de categorii ale variabilei, acest lucru facilitând citirea și interpretarea datelor. Un caz special îl reprezintă variabilele dihotomice care pot lua două valori, notate de obicei cu 1 și 0, unde 1 semnifică prezența atributului măsurat (A), iar 0 absența acestuia (non A). Pentru două variabile dihotomice un tabel de contingență (2*2) arată în felul următor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
lucru facilitând citirea și interpretarea datelor. Un caz special îl reprezintă variabilele dihotomice care pot lua două valori, notate de obicei cu 1 și 0, unde 1 semnifică prezența atributului măsurat (A), iar 0 absența acestuia (non A). Pentru două variabile dihotomice un tabel de contingență (2*2) arată în felul următor: Tabelul nr. 7.1. Tabel de contingență procente din total răspunsuri VI1 (B) VI2 (nonB) Total VD1 (A) P11 P12 P1+=P11 + P12 VD2 (nonA) P21 P22 P2+=P21
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
posedă A, dar posedă B, etc. Suma tuturor procentelor este, bineînțeles, 100%. Pentru fiecare căsuță a tabelului , unde nij este frecvența corespunzătoare căsuței ij, aflată la intersecția liniei i și coloanei j, iar N numărul total de cazuri. De obicei, variabila independentă se află pe coloană, iar cea dependentă, care urmează a fi explicată, pe linie. Distribuția indivizilor funcție de valorile variabilelor A și B din exemplul de mai sus poate fi caracterizată și prin distribuțiile relative, pe linie și coloană. Acestea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
frecvența corespunzătoare căsuței ij, aflată la intersecția liniei i și coloanei j, iar N numărul total de cazuri. De obicei, variabila independentă se află pe coloană, iar cea dependentă, care urmează a fi explicată, pe linie. Distribuția indivizilor funcție de valorile variabilelor A și B din exemplul de mai sus poate fi caracterizată și prin distribuțiile relative, pe linie și coloană. Acestea sunt foarte utile în studiul asocierii dintre variabile, care va fi discutat în continuare. Tabelul nr. 7.2: Tabel de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dependentă, care urmează a fi explicată, pe linie. Distribuția indivizilor funcție de valorile variabilelor A și B din exemplul de mai sus poate fi caracterizată și prin distribuțiile relative, pe linie și coloană. Acestea sunt foarte utile în studiul asocierii dintre variabile, care va fi discutat în continuare. Tabelul nr. 7.2: Tabel de contingență procente pe linie VI1 (B) VI2 (nonB) Total VD1 (A) P11/ P1 P12/ P1 100% VD2 (nonA) P21/ P2 P22/ P2 100% În acest tabel, procentele se
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
la toți cei care posedă B, P11/ P+1 este procentul celor cu A din cei cu B, iar P21/ P+1 procentul celor cu nonA din cei cu B. Exemplu: Am construit un tabel de contingență având pe linie variabila i4 a ("Aveți relații / cunoștințe pe care vă puteți baza în caz de boală pentru consultație, tratament, intervenție chirurgicală?", cu variantele de răspuns 1 = Da și 2 = Nu) și pe coloană variabila e1 04 ("Ați mers la doctor pentru o problemă medicală pe
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Exemplu: Am construit un tabel de contingență având pe linie variabila i4 a ("Aveți relații / cunoștințe pe care vă puteți baza în caz de boală pentru consultație, tratament, intervenție chirurgicală?", cu variantele de răspuns 1 = Da și 2 = Nu) și pe coloană variabila e1 04 ("Ați mers la doctor pentru o problemă medicală pe care o aveați mai de mult?" cu variantele de răspuns 1 = Da și 2 = Nu). Variabilele au fost luate din Barometrul de Opinie Publică, ediția mai 2006. Căsuțele tabelului conțin
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
intervenție chirurgicală?", cu variantele de răspuns 1 = Da și 2 = Nu) și pe coloană variabila e1 04 ("Ați mers la doctor pentru o problemă medicală pe care o aveați mai de mult?" cu variantele de răspuns 1 = 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 bifează Percentages/ Row, Column și Total. Figura nr.
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și se citește astfel: 4,4% din total respondenți la aceste două întrebări au cunoștințe în sistemul sanitar și au fost la medic pentru o problemă medicală. Exercițiu: Tabelul de mai jos (nr. 7.4) conține distribuția condițională a două variabile indicând prezența sau absența cancerului de plămâni în rândul fumătorilor și nefumătorilor. Pornind de la procentele pe coloană putem să determinăm procentele pe linie, adică distribuția condițională a fumătorilor și nefumătorilor în rândul celor care suferă de cancer și al restului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
71% 29% 100% Sănătoși 17% 83% 100% Total 40 60 100% 7.1.3. Independența într-un tabel de contingență Analizând datele dintr-un tabel de asociere putem trage concluzii despre relația de asociere sau de independență care există între variabile. Conform teoriei probabilităților, două evenimente sunt independente, dacă și numai dacă P (AB) = P(A) * P(B) (formula I). Aplicând această formulă pentru cazul unui tabel de contingență 2*2 (tabelul nr.7.1.), obținem: P11=P+1*P1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
P1+ este probabilitatea ca A să aibă valoarea 1 indiferent de valoarea lui B, iar P+1 este probabilitatea ca B să aibă valoarea 1 indiferent de A. Frecvența așteptată din căsuța (1,1) în ipoteza independenței dintre cele două variabile va fi egală cu produsul frecvențelor marginale împărțit la volumul eșantionului: F11 = (F+1F1+) / N, unde N este volumul eșantionului. (5) Există două modalități foarte directe de a vedea dacă variabilele ce formează tabelul de contingență sunt independente sau nu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
căsuța (1,1) în ipoteza independenței dintre cele două variabile va fi egală cu produsul frecvențelor marginale împărțit la volumul eșantionului: F11 = (F+1F1+) / N, unde N este volumul eșantionului. (5) Există două modalități foarte directe de a vedea dacă variabilele ce formează tabelul de contingență sunt independente sau nu: 1) Compararea frecvențelor așteptate, calculate cu formula (5) pe baza frecvențelor marginale, cu frecvențele observate. Dacă acestea coincid, înseamnă că variabilele sunt independente. 2) Compararea procentelor pe coloană. Să luăm drept
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]