7,371 matches
-
că itemii măsoară aspecte diferite ale aceluiași concept, fidelitatea reflectă complementaritatea diferiților itemi în măsurarea aceleiași caracteristici 3. Niveluri ale măsurăriitc "Niveluri ale măsurării" Pentru orice persoană inițiată în statistica socială, cum sunt cititorii acestui volum, tipologia formelor măsurării (a scalelor de măsură) este bine cunoscută. Totuși, o voi parcurge încă o dată, nu în ultimul rând pentru că în acest capitol am făcut referire la diferite niveluri de măsurare, fără a le numi. În capitolele următoare va fi important să se înțeleagă
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
valori numerice. M(S)= a+b(S)=f(S), unde a și b sunt numere reale. Nivelul de rapoarte este similar, doar că apare o restricție suplimentară: M(0)=0. Variabile ca vârsta, venitul, coeficientul de inteligență sunt măsurate pe scale de rapoarte. Aceasta înseamnă că valorile luate de doi indivizi pentru o variabilă măsurată la nivel de rapoarte pot fi raportate: o persoană de 40 de ani este de două ori mai în vârstă decât una de 20 de ani
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
numerice” în baza de date SPSS. Acest lucru înseamnă că în caseta de intersecție dintre o linie (obiect) și o coloană (variabilă) va fi introdus un număr. Acest număr este fie măsura variabilei, în cazul variabilelor metrice (cele măsurate pe scale de intervale sau de rapoarte), fie „codul” stărilor însușirii (pentru variabile ordinale sau nominale). Pentru acestea din urmă, fiecare valoare numerică va primi descrierea stării respective- va primi o „etichetă”. Pe lângă întrebările care cer un răspuns sub formă de valoare
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
obiecte și atributele lor pe o hartă perceptuală. Fiecare dintre aceste grupuri de tehnici este alcătuit din mai multe tipuri de analiză, după cum urmează. Tehnicile de dependență variază în funcție de numărul variabilelor dependente și tipul de relații de dependență și de scala de măsură a variabilelor dependente și independente. Tehnicile de interdependență variază în funcție de natura structurii studiate: a relațiilor dintre variabile, a relațiilor dintre cazuri sau a relațiilor dintre obiecte. Pentru a avea o imagine generală a tehnicilor de analiză multivariată și
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
folosită și în scop confirmativ, ca mijloc de testare a unor ipoteze. Exemplul privind liberalismul dat mai sus este o ilustrare a abordării exploratorii. Un alt mod de utilizare în scop exploratoriu a analizei factoriale este acela de validare a scalei de măsură pentru un concept abstract unidimensional, alcătuită dintr-o serie de itemi, fiecare item fiind reprezentat de câte o variabilă observabilă. Dacă analiza factorială pentru setul de date constituit din itemii scalei produce un singur factor, atunci putem considera
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analizei factoriale este acela de validare a scalei de măsură pentru un concept abstract unidimensional, alcătuită dintr-o serie de itemi, fiecare item fiind reprezentat de câte o variabilă observabilă. Dacă analiza factorială pentru setul de date constituit din itemii scalei produce un singur factor, atunci putem considera că itemii scalei măsoară, toți, aspecte ale aceluiași fenomen. (Dacă scala măsoară exact fenomenul pe care dorim să îl măsurăm, și nu altul, este un alt aspect al validității scalei, care se tratează
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pentru un concept abstract unidimensional, alcătuită dintr-o serie de itemi, fiecare item fiind reprezentat de câte o variabilă observabilă. Dacă analiza factorială pentru setul de date constituit din itemii scalei produce un singur factor, atunci putem considera că itemii scalei măsoară, toți, aspecte ale aceluiași fenomen. (Dacă scala măsoară exact fenomenul pe care dorim să îl măsurăm, și nu altul, este un alt aspect al validității scalei, care se tratează separat.) În situația în care analiza factorială identifică mai mulți
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
serie de itemi, fiecare item fiind reprezentat de câte o variabilă observabilă. Dacă analiza factorială pentru setul de date constituit din itemii scalei produce un singur factor, atunci putem considera că itemii scalei măsoară, toți, aspecte ale aceluiași fenomen. (Dacă scala măsoară exact fenomenul pe care dorim să îl măsurăm, și nu altul, este un alt aspect al validității scalei, care se tratează separat.) În situația în care analiza factorială identifică mai mulți factori, atunci putem să ne îndoim că scala
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
constituit din itemii scalei produce un singur factor, atunci putem considera că itemii scalei măsoară, toți, aspecte ale aceluiași fenomen. (Dacă scala măsoară exact fenomenul pe care dorim să îl măsurăm, și nu altul, este un alt aspect al validității scalei, care se tratează separat.) În situația în care analiza factorială identifică mai mulți factori, atunci putem să ne îndoim că scala a fost construită corect, căci un rezultat multifactorial sugerează că scala măsoară cel puțin încă un alt fenomen. Dar
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
scala măsoară exact fenomenul pe care dorim să îl măsurăm, și nu altul, este un alt aspect al validității scalei, care se tratează separat.) În situația în care analiza factorială identifică mai mulți factori, atunci putem să ne îndoim că scala a fost construită corect, căci un rezultat multifactorial sugerează că scala măsoară cel puțin încă un alt fenomen. Dar în demersul cercetării putem apela la analiza factorială nu numai pentru explorarea datelor, ci și pentru confirmarea unor rezultate. De exemplu
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
nu altul, este un alt aspect al validității scalei, care se tratează separat.) În situația în care analiza factorială identifică mai mulți factori, atunci putem să ne îndoim că scala a fost construită corect, căci un rezultat multifactorial sugerează că scala măsoară cel puțin încă un alt fenomen. Dar în demersul cercetării putem apela la analiza factorială nu numai pentru explorarea datelor, ci și pentru confirmarea unor rezultate. De exemplu, putem întâlni următoarea situație practică de cercetare. Din rațiuni teoretice și
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cu privire la performanța guvernului, vom ancheta un eșantion de cetățeni (obiectele) asupra felului în care evaluează diferite aspecte ale activității guvernului (variabilele observabile). Fiind o analiză de corelație, variabilele care pot intra într-o analiză factorială trebuie să fie măsurate pe scale de intervale sau de rapoarte (variabile metrice). Este generală totuși asumpția că multe dintre variabilele ordinale (care măsoară opinii sau atitudini, de pildă) pot primi valori numerice fără a distorsiona proprietățile latente. Pentru a ne decide dacă putem accepta în
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
care măsoară opinii sau atitudini, de pildă) pot primi valori numerice fără a distorsiona proprietățile latente. Pentru a ne decide dacă putem accepta în analiză variabile ordinale, trebuie să stabilim (1) cu câtă acuratețe reflectă valorile atribuite de noi treptelor scalei ordinale distanțele reale dintre ele și (2) cât de tare sunt influențate corelațiile între variabile de posibilele distorsiuni din scală 1. Astfel, dacă toate variabilele care intră în analiză sunt măsurate pe aceeași scală de măsură (de exemplu, toate opiniile
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
dacă putem accepta în analiză variabile ordinale, trebuie să stabilim (1) cu câtă acuratețe reflectă valorile atribuite de noi treptelor scalei ordinale distanțele reale dintre ele și (2) cât de tare sunt influențate corelațiile între variabile de posibilele distorsiuni din scală 1. Astfel, dacă toate variabilele care intră în analiză sunt măsurate pe aceeași scală de măsură (de exemplu, toate opiniile sunt măsurate pe aceeași scală cu patru trepte: total dezacord, dezacord parțial, acord parțial, acord total), atunci atribuirea valorilor 0
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
reflectă valorile atribuite de noi treptelor scalei ordinale distanțele reale dintre ele și (2) cât de tare sunt influențate corelațiile între variabile de posibilele distorsiuni din scală 1. Astfel, dacă toate variabilele care intră în analiză sunt măsurate pe aceeași scală de măsură (de exemplu, toate opiniile sunt măsurate pe aceeași scală cu patru trepte: total dezacord, dezacord parțial, acord parțial, acord total), atunci atribuirea valorilor 0, 1, 2, 3 treptelor scalei ar răspunde pozitiv condițiilor de mai sus. Matricea de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
ele și (2) cât de tare sunt influențate corelațiile între variabile de posibilele distorsiuni din scală 1. Astfel, dacă toate variabilele care intră în analiză sunt măsurate pe aceeași scală de măsură (de exemplu, toate opiniile sunt măsurate pe aceeași scală cu patru trepte: total dezacord, dezacord parțial, acord parțial, acord total), atunci atribuirea valorilor 0, 1, 2, 3 treptelor scalei ar răspunde pozitiv condițiilor de mai sus. Matricea de corelațietc "Matricea de corelație" Cel de-al doilea pas este cel
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
variabilele care intră în analiză sunt măsurate pe aceeași scală de măsură (de exemplu, toate opiniile sunt măsurate pe aceeași scală cu patru trepte: total dezacord, dezacord parțial, acord parțial, acord total), atunci atribuirea valorilor 0, 1, 2, 3 treptelor scalei ar răspunde pozitiv condițiilor de mai sus. Matricea de corelațietc "Matricea de corelație" Cel de-al doilea pas este cel de examinare a datelor și de calculare a matricei de covarianță/corelație. În realizarea unei analize factoriale cel mai adesea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
doilea pas este cel de examinare a datelor și de calculare a matricei de covarianță/corelație. În realizarea unei analize factoriale cel mai adesea folosim ca punct de start matricea de corelație. Acest lucru rezolvă problemele care pot apărea din pricina scalelor de măsură diferite ale variabilelor și a varianțelor diferite pe care acestea le pot avea în populație (respectiv, în eșantionul cu care lucrăm). Este cel mai indicat să o folosim atunci când dorim să aflăm structura latentă a datelor. Matricea de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
comunalității sale. În fine, numele factorului și definiția sa nu pot fi date decât de cercetător. El este cel care va sintetiza conținutul variabilelor ce saturează un factor într-un concept denominat printr-o etichetă sau o descriere. Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile-surogattc "Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile‑surogat" Unul dintre scopurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. O dată identificate dimensiunile latente ale unui set de date, analistul poate dori să examineze comportamentul cazurilor în funcție de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
și definiția sa nu pot fi date decât de cercetător. El este cel care va sintetiza conținutul variabilelor ce saturează un factor într-un concept denominat printr-o etichetă sau o descriere. Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile-surogattc "Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile‑surogat" Unul dintre scopurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. O dată identificate dimensiunile latente ale unui set de date, analistul poate dori să examineze comportamentul cazurilor în funcție de aceste dimensiuni, și nu doar în funcție de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
principale pentru a face acest lucru. (1) Examinând matricea factorială (matricea saturațiilor factoriale), analistul poate selecta variabila cu cel mai mare scor factorial pentru un anume factor ca fiind reprezentativă pentru dimensiunea factorială respectivă („variabilă-surogat”). (2) Analistul poate construi o scală factorială (o variabilă care să reprezinte factorul respectiv), dată de scoruri factoriale pentru fiecare obiect din eșantion. În prima situație, atunci când una dintre variabile se singularizează printr-o saturație factorială semnificativ mai ridicată decât celelalte variabile care saturează un factor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
poate să sugereze în mod logic mai degrabă o variabilă decât alta. Pe de altă parte, criteriul validității și al încrederii datelor pentru fiecare variabilă poate fi un criteriu suplimentar pentru alegerea variabilei-surogat. Altă posibilitate este aceea de a construi scale sumate, în care ponderea variabilei în compoziția factorului va fi calculată în funcție de importanța contribuției sale la explicarea factorului. În cea de-a doua situație, vom calcula estimări ale scorurilor factoriale pentru obiectele din eșantion. Pentru a le obține, folosim datele
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Voi descrie succint trei dintre metodele de estimare a scorurilor factoriale, care sunt disponibile în pachetul statistic SPSS. Prima dintre acestea este cea a estimatelor de regresie. Aceasta caută să obțină un factor astfel încât corelația între factorul latent (F) și scală () să fie maximizată sau, altfel formulat, diferențele ridicate la pătrat dintre factor și scală să fie minime (aceasta este metoda regresiei). Putem obține o soluție la această problemă, căci avem la dispoziție saturațiile factoriale obținute prin analiza factorială (care sunt
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
în pachetul statistic SPSS. Prima dintre acestea este cea a estimatelor de regresie. Aceasta caută să obțină un factor astfel încât corelația între factorul latent (F) și scală () să fie maximizată sau, altfel formulat, diferențele ridicate la pătrat dintre factor și scală să fie minime (aceasta este metoda regresiei). Putem obține o soluție la această problemă, căci avem la dispoziție saturațiile factoriale obținute prin analiza factorială (care sunt echivalente cu corelațiile dintre factor - care trebuie estimat - și variabilele observate - folosite ca predictori
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Criteriul folosit în metoda Bartlett de estimare a scorurilor factoriale În fine, metoda Rubin-Anderson este o modificare a celei precedente a lui Bartlett. Criteriul folosit este cel de minimizare a sumei ponderate a pătratelor din figura 11, în condiția ca scalele create (factorii estimați) să fie ortogonale două câte două. În alegerea dintre acestea, cercetătorul trebuie să se orienteze atât în funcție de schema teoretică și condițiile de utilizare ulterioară a scalelor factoriale, cât și după proprietățile inerente metodei. Prima metodă, a regresiei
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]