17,513 matches
-
este deci o măsură asimetrică). SPSS calculează trei valori lambda: două asimetrice, (fiecare din cele două variabile fiind considerate pe rând ca variabilă dependentă) și una simetrică (media celor două măsuri simetrice). Lambda se folosește pentru a măsura asocierea între variabile nominale din trei perspective diferite. Prima măsurare: λ poate fi folosită ca o măsura simetrică a asocierei și în acest caz nici o variabilă nu este tratată ca variabilă independentă. Coeficientul reprezintă o asociere mutuală între două variabile. Măsurarea apare ca
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
dependentă) și una simetrică (media celor două măsuri simetrice). Lambda se folosește pentru a măsura asocierea între variabile nominale din trei perspective diferite. Prima măsurare: λ poate fi folosită ca o măsura simetrică a asocierei și în acest caz nici o variabilă nu este tratată ca variabilă independentă. Coeficientul reprezintă o asociere mutuală între două variabile. Măsurarea apare ca simetrică pentru că variabilele de pe coloane pot fi inversate cu cele de pe rânduri în tabelele contingente fără să afecteze valoarea lui λ. A doua
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
măsura asocierea între variabile nominale din trei perspective diferite. Prima măsurare: λ poate fi folosită ca o măsura simetrică a asocierei și în acest caz nici o variabilă nu este tratată ca variabilă independentă. Coeficientul reprezintă o asociere mutuală între două variabile. Măsurarea apare ca simetrică pentru că variabilele de pe coloane pot fi inversate cu cele de pe rânduri în tabelele contingente fără să afecteze valoarea lui λ. A doua măsurare: λr tratează variabila de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
trei perspective diferite. Prima măsurare: λ poate fi folosită ca o măsura simetrică a asocierei și în acest caz nici o variabilă nu este tratată ca variabilă independentă. Coeficientul reprezintă o asociere mutuală între două variabile. Măsurarea apare ca simetrică pentru că variabilele de pe coloane pot fi inversate cu cele de pe rânduri în tabelele contingente fără să afecteze valoarea lui λ. A doua măsurare: λr tratează variabila de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă o premăsurare în prezicerea variabilei dependente
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
ca variabilă independentă. Coeficientul reprezintă o asociere mutuală între două variabile. Măsurarea apare ca simetrică pentru că variabilele de pe coloane pot fi inversate cu cele de pe rânduri în tabelele contingente fără să afecteze valoarea lui λ. A doua măsurare: λr tratează variabila de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă o premăsurare în prezicerea variabilei dependente (care apare pe linie în tabel). A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
asociere mutuală între două variabile. Măsurarea apare ca simetrică pentru că variabilele de pe coloane pot fi inversate cu cele de pe rânduri în tabelele contingente fără să afecteze valoarea lui λ. A doua măsurare: λr tratează variabila de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă o premăsurare în prezicerea variabilei dependente (care apare pe linie în tabel). A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
pentru că variabilele de pe coloane pot fi inversate cu cele de pe rânduri în tabelele contingente fără să afecteze valoarea lui λ. A doua măsurare: λr tratează variabila de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă o premăsurare în prezicerea variabilei dependente (care apare pe linie în tabel). A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
contingente fără să afecteze valoarea lui λ. A doua măsurare: λr tratează variabila de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă o premăsurare în prezicerea variabilei dependente (care apare pe linie în tabel). A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal cu altul. Coeficientul presupune prezicerea valorii variabilei dependente după două reguli: Regula 1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de pe rândurile din tabel ca variabile dependente. Acest coeficient reprezintă o premăsurare în prezicerea variabilei dependente (care apare pe linie în tabel). A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal cu altul. Coeficientul presupune prezicerea valorii variabilei dependente după două reguli: Regula 1: prezicem valoarea variabilei dependente după valoarea modală (valoarea cu cea mai mare frecvență
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
tabel). A treia măsurare: λc tratează variabilele din tabel, de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal cu altul. Coeficientul presupune prezicerea valorii variabilei dependente după două reguli: Regula 1: prezicem valoarea variabilei dependente după valoarea modală (valoarea cu cea mai mare frecvență). Regula 2: folosim valoarea modală pentru fiecare categorie a variabilei independente. , unde E1 este numărul de erori în cazul 1 și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de pe coloană ca variabilă dependenta și variabila de pe linie ca variabilă independentă. λc și λr reprezintă măsuri asimetrice pentru că un coeficient nu este neapărat egal cu altul. Coeficientul presupune prezicerea valorii variabilei dependente după două reguli: Regula 1: prezicem valoarea variabilei dependente după valoarea modală (valoarea cu cea mai mare frecvență). Regula 2: folosim valoarea modală pentru fiecare categorie a variabilei independente. , unde E1 este numărul de erori în cazul 1 și E2 numărul de erori în cazul 2. Lambda are
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
coeficient nu este neapărat egal cu altul. Coeficientul presupune prezicerea valorii variabilei dependente după două reguli: Regula 1: prezicem valoarea variabilei dependente după valoarea modală (valoarea cu cea mai mare frecvență). Regula 2: folosim valoarea modală pentru fiecare categorie a variabilei independente. , unde E1 este numărul de erori în cazul 1 și E2 numărul de erori în cazul 2. Lambda are valori intre 0 și 1. Să luăm următorul exemplu (din Barometrul de opinie publică, iunie 1998) în care TRUST este
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
unde E1 este numărul de erori în cazul 1 și E2 numărul de erori în cazul 2. Lambda are valori intre 0 și 1. Să luăm următorul exemplu (din Barometrul de opinie publică, iunie 1998) în care TRUST este o variabilă dihotomică cu valoarea 1 pentru cei ce au încredere puțină și foarte puțină în maghiari și 2 pentru cei ce au încredere multă și foarte multă, iar variabila etnie desemnează etnia respondenților. Count etnie Total român maghiar rrom german alta
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Conform primei reguli, numărul de erori E1 = 1128-840 = 288 (am prezis valoarea cea mai frecventă 1 și am greșit de 288 ori). Conform celei de a doua regulă, vom aduna numărul de greșeli făcute, luând ca predictor fiecare categorie a variabilei independente, în cazul nostru etnia. E2 = (1017-798) + (73-59) + (11-6) + (5-3) + (22-20) = 219 + 59 +5 + 2 + 2 = 242. Lambda = (E1 E2) / E1 = (288-242) / 288 = 0,159. Rezultatul obținut în SPSS (prezentat mai jos) conține 2 valori lambda asimetrice, prima având ca
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
independente, în cazul nostru etnia. E2 = (1017-798) + (73-59) + (11-6) + (5-3) + (22-20) = 219 + 59 +5 + 2 + 2 = 242. Lambda = (E1 E2) / E1 = (288-242) / 288 = 0,159. Rezultatul obținut în SPSS (prezentat mai jos) conține 2 valori lambda asimetrice, prima având ca variabilă dependentă încrederea și a doua etnia, precum și un coeficient simetric obținut ca medie a celor două. SPSS-ul calculează și coeficientul τ (tau) care variază, de asemenea, între 0 și 1, fiind însă o măsură mai sensibilă decât lambda (întrucât
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
019 ,000d Etnie Dependent ,075 ,017 ,000d a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on chi-square approximation d. based on chi-square approximation 7.1.6. Coeficienți de asociere pentru variabile ordinale Unul dintre coeficienții de asociere cel mai des folosit în cazul variabilelor ordinale este Gamma. Gamma este o măsură simetrică și poare lua valori între -1 și 1, unde valoarea -1 indică o asociere maximă negativă, valoarea 1 o
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on chi-square approximation d. based on chi-square approximation 7.1.6. Coeficienți de asociere pentru variabile ordinale Unul dintre coeficienții de asociere cel mai des folosit în cazul variabilelor ordinale este Gamma. Gamma este o măsură simetrică și poare lua valori între -1 și 1, unde valoarea -1 indică o asociere maximă negativă, valoarea 1 o asociere maximă pozitivă, iar 0 independența. unde C = numărul de perechi concordante, iar
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
independența. unde C = numărul de perechi concordante, iar D = numărul de perechi discordante. Gamma se poate interpreta și ca mod de reducere a erorilor de predicție: valoarea G = 0,465 indică o reducere cu 46% a erorilor de predicție a variabilei dependente sau independente, atunci când se cunosc valorile celeilalte variabile. O a doua măsură folosită este coeficientul lui Sommer, cu valori între -1 și 1 ca și Gamma, dar spre deosebire de acesta, fiind o măsură asimetrică ce indică influența variabilei independente (Y
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
numărul de perechi discordante. Gamma se poate interpreta și ca mod de reducere a erorilor de predicție: valoarea G = 0,465 indică o reducere cu 46% a erorilor de predicție a variabilei dependente sau independente, atunci când se cunosc valorile celeilalte variabile. O a doua măsură folosită este coeficientul lui Sommer, cu valori între -1 și 1 ca și Gamma, dar spre deosebire de acesta, fiind o măsură asimetrică ce indică influența variabilei independente (Y) asupra celei dependente (X). unde Tx reprezintă numărul rangurilor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
predicție a variabilei dependente sau independente, atunci când se cunosc valorile celeilalte variabile. O a doua măsură folosită este coeficientul lui Sommer, cu valori între -1 și 1 ca și Gamma, dar spre deosebire de acesta, fiind o măsură asimetrică ce indică influența variabilei independente (Y) asupra 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-
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
între -1 și 1 ca și Gamma, dar spre deosebire de acesta, fiind o măsură asimetrică ce indică influența variabilei independente (Y) asupra 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
asupra 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
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 (C) se obține însumând frecvența celulei de referință înmulțită cu suma frecvențelor din toate celulele aflate sub ea și la dreapta ei (Sandu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
opinie publică, iunie 1998 În SPSS, rezultatul va apărea sub forma tabelului de mai jos, ce conține și nivelul de semnificație corespunzător valorii Gamma. În acest caz, Sig = 0,000, ceea ce înseamnă că respingem ipoteza de nul a independenței dintre variabile. Coeficientul Gamma este egal cu -0,373, semnul minus indicând o asociere inversă, adică cu cât persoana este nevoită mai des să ofere cadouri poliției, cu atât are mai puțină încredere în această instituție. Valoarea în modul 0,373 înseamnă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
373, semnul minus indicând o asociere inversă, adică cu cât persoana este nevoită mai des să ofere cadouri poliției, cu atât are mai puțină încredere 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
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]