17,513 matches
-
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 assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Gamma -,373 ,046 -7,710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Pentru a calcula coeficientul Sommer se iau în considerare și perechile legate pe variabila dependentă. Astfel, dacă variabila dependentă (X) este încrederea în poliție, perechile legate după X sunt toate acelea pentru care , dar . Dacă atunci când calculăm numărul perechilor concordante luam în considerare frecvențele situate la dreapta și mai jos de celula de referință
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
710 ,000 N of Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Pentru a calcula coeficientul Sommer se iau în considerare și perechile legate pe variabila dependentă. Astfel, dacă variabila dependentă (X) este încrederea în poliție, perechile legate după X sunt toate acelea pentru care , dar . Dacă atunci când calculăm numărul perechilor concordante luam în considerare frecvențele situate la dreapta și mai jos de celula de referință, de data aceasta vom
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
257 + 59) + 257*59 + 41*(81 + 50 + 11) + 81*(50 + 11) + 50*11 + 53*(49+ 26+ 7) + 49*(26+7) + 26*7 = 138.210 = 57.362 / (153.880 + 138.210) = -0,195 În mod similar se calculează dy, având ca variabilă dependentă frecvența cu care subiectul oferă "cadouri" la poliție. Valoarea simetrică a lui d se calculează ca media celor două măsuri asimetrice. Directional Measures Value Asymp. Std. Errora Approx. Tb Approx. Sig. Ordinal by Ordinal Somers' d Symmetric -,225 ,029
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
are două variante tau-b și tau-c. Tau-b este o măsură simetrică ce poate lua valori între -1 și 1. Regula de interpretare este similară cu cea pentru Gamma. Dacă tau-b = 0,228, înseamnă că erorile de predicție pentru oricare dintre variabile au fost reduse cu 23% date fiind informațiile despre ordinea perechilor pe cealaltă variabilă. Tau-b este cel mai adesea folosit pentru tabele 2*2, pentru tabele mai mari fiind folosit tau-c. Pentru a obține aceste rezultate, în SPSS se selectează
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valori între -1 și 1. Regula de interpretare este similară cu cea pentru Gamma. Dacă tau-b = 0,228, înseamnă că erorile de predicție pentru oricare dintre variabile au fost reduse cu 23% date fiind informațiile despre ordinea perechilor pe cealaltă variabilă. Tau-b este cel mai adesea folosit pentru tabele 2*2, pentru tabele mai mari fiind folosit tau-c. Pentru a obține aceste rezultate, în SPSS se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/CROSSTABS, se introduce variabila de pe linie și cea de pe
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
despre ordinea perechilor pe cealaltă variabilă. Tau-b este cel mai adesea folosit pentru tabele 2*2, pentru tabele mai mari fiind folosit tau-c. Pentru a obține aceste rezultate, în SPSS se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/CROSSTABS, se introduce variabila de pe linie și cea de pe coloană, iar apoi din opțiunea Statistics se selectează coeficienții doriți. Figura nr. 7.6: Coeficienții de asociere Alternativ se poate scrie următoarea comandă în fișierul de sintaxă, prima variabilă care apare în comandă fiind cea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/CROSSTABS, se introduce variabila de pe linie și cea de pe coloană, iar apoi din opțiunea Statistics se selectează coeficienții doriți. Figura nr. 7.6: Coeficienții de asociere Alternativ se poate scrie următoarea comandă în fișierul de sintaxă, prima variabilă care apare în comandă fiind cea de pe coloană, iar a doua cea de pe linie: CROSSTABS varlist BY varlist /CELLS=[COUNT**][ROW ][EXPECTED][SRESID ]] [COLUMN][RESID ][ASRESID] [TOTAL ][ALL ][NONE ] /STATISTICS=[CHISQ][LAMBDA][BTAU][GAMMA][ETA ]] [PHI ][UC ][CTAU][D ][CORR
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Valid Cases 921 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. 7.1.7. Testul 2 Valoarea testului 2 se calculează în modul următor: Frecvențele așteptate sunt calculate în ipoteza independenței între variabile, folosind formula (I) discutată anterior (pentru prima căsuță aceasta devine P11 = P+1 * P1+ sau F11 = F+1* F1+ / nr. total de subiecți). Se pornește, așadar, de la distribuția marginală și se calculează valorile așteptate pentru fiecare căsuță în parte, folosind
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nr. total de subiecți). Se pornește, așadar, de la distribuția marginală și se calculează valorile așteptate pentru fiecare căsuță în parte, folosind formula de mai sus. Ipoteza de nul a acestui test presupune inexistența unei relații de asociere dintre cele două variabile analizate. Ipoteza alternativă presupune existența unei relații de asociere dintre cele două variabile. Figura nr. 7.7: Frecvențe observate și frecvențe așteptate În SPSS pentru a obține aceste valori, precum și valoarea testului 2 se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valorile așteptate pentru fiecare căsuță în parte, folosind formula de mai sus. Ipoteza de nul a acestui test presupune inexistența unei relații de asociere dintre cele două variabile analizate. Ipoteza alternativă presupune existența unei relații de asociere dintre cele două variabile. Figura nr. 7.7: Frecvențe observate și frecvențe așteptate În SPSS pentru a obține aceste valori, precum și valoarea testului 2 se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/ CROSSTABS, se introduc variabila de pe linie și cea de pe coloană, apoi din opțiunea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
presupune existența unei relații de asociere dintre cele două variabile. Figura nr. 7.7: Frecvențe observate și frecvențe așteptate În SPSS pentru a obține aceste valori, precum și valoarea testului 2 se selectează din meniu ANALYZE/DESCRIPTIVES STATISTICS/ CROSSTABS, se introduc variabila de pe linie și cea de pe coloană, apoi din opțiunea Statistics se bifează Chi-square, iar din Cells/ Counts se aleg Observed (frecvențele observate) și Expected (frecvențele așteptate). Rezultatele din fișierul Outuput sunt prezentate mai jos. Cât de mulțumit(a) sunteți de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
se ia din tabele standard), atunci se respinge ipoteza de nul. 2) Alternativ, dacă nivelul de semnificație (p sau Sig. cum este notat în SPSS) calculat este mai mic decât 0,05, se respinge ipoteza de nul a independenței dintre variabile (cu o probabilitate de eroare de 0,05). Pentru tabelul anterior 2 = 45,52, iar p = 0,000. Fie comparăm p cu 0,05, fie valoarea lui 2 cu cea critică pentru 1 grad de libertate (= 3,8) concluzia la
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
2 = 45,52, iar p = 0,000. Fie comparăm p cu 0,05, fie valoarea lui 2 cu cea critică pentru 1 grad de libertate (= 3,8) concluzia la care ajungem este că respingem ipoteza de nul a independenței dintre variabile. Cu alte cuvinte, există o relație de asociere între cele două variabile. 7.1.8. Valoarea reziduală standardizată și ajustată Această măsură se calculează pentru fiecare căsuță a tabelului pe baza formulei de calcul a testului 2. Reziduul standardizat și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
05, fie valoarea lui 2 cu cea critică pentru 1 grad de libertate (= 3,8) concluzia la care ajungem este că respingem ipoteza de nul a independenței dintre variabile. Cu alte cuvinte, există o relație de asociere între cele două variabile. 7.1.8. Valoarea reziduală standardizată și ajustată Această măsură se calculează pentru fiecare căsuță a tabelului pe baza formulei de calcul a testului 2. Reziduul standardizat și ajustat are avantajul de a permite identificarea relațiilor de asociere, chiar dacă acestea
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
calculează pentru fiecare căsuță a tabelului pe baza formulei de calcul a testului 2. Reziduul standardizat și ajustat are avantajul de a permite identificarea relațiilor de asociere, chiar dacă acestea nu caracterizează tabelul în ansamblu, ci numai două valori particulare ale variabilelor. Dacă pentru o celulă a tabelului valoarea reziduală standardizată ajustată este >2 sau <-2, atunci cu o probabilitate de eroare de 5% se poate susține că frecvența observată este semnificativ mai mare decât cea așteptată în cazul independenței între variabile
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilelor. Dacă pentru o celulă a tabelului valoarea reziduală standardizată ajustată este >2 sau <-2, atunci cu o probabilitate de eroare de 5% se poate susține că frecvența observată este semnificativ mai mare decât cea așteptată în cazul independenței între variabile, deci se presupune că există o asociere între aceste două valori ale variabilelor. Pentru cazul anterior valorile sunt următoarele: Adjusted Residual Cât de mulțumit(a) sunteți de sănătatea dvs.? Deloc mulțumit Nu prea mulțumit Destul de mulțumit Foarte mulțumit Sexul respondentului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sau <-2, atunci cu o probabilitate de eroare de 5% se poate susține că frecvența observată este semnificativ mai mare decât cea așteptată în cazul independenței între variabile, deci se presupune că există o asociere între aceste două valori ale variabilelor. Pentru cazul anterior valorile sunt următoarele: Adjusted Residual Cât de mulțumit(a) sunteți de sănătatea dvs.? Deloc mulțumit Nu prea mulțumit Destul de mulțumit Foarte mulțumit Sexul respondentului masculin -4,7 -3,3 4,1 3,2 feminin 4,7 3
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
CROSSTABS/CELLS, de unde se bifează Adj. Standardized (din secțiunea Residuals). Interpretare: Se poate deduce că există o asociere pozitivă între persoanele de sex masculin și mulțumirea față de sănătate și persoanele de sex feminin și nemulțumirea față de sănătate 7.2. Analiza variabilelor măsurate la nivel de interval sau raport 7.2.1.Grafice realizate între variabile măsurate la nivel de interval sau raport Graficele realizate pe două variabile cantitative sunt cele de tip SCATTER/DOT din meniul CHART BUILDER. Am luat ca
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
că există o asociere pozitivă între persoanele de sex masculin și mulțumirea față de sănătate și persoanele de sex feminin și nemulțumirea față de sănătate 7.2. Analiza variabilelor măsurate la nivel de interval sau raport 7.2.1.Grafice realizate între variabile măsurate la nivel de interval sau raport Graficele realizate pe două variabile cantitative sunt cele de tip SCATTER/DOT din meniul CHART BUILDER. Am luat ca exemplu două variabile cantitative din Barometrul de Opinie Publică octombrie 2007: vârsta și număr
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
față de sănătate și persoanele de sex feminin și nemulțumirea față de sănătate 7.2. Analiza variabilelor măsurate la nivel de interval sau raport 7.2.1.Grafice realizate între variabile măsurate la nivel de interval sau raport Graficele realizate pe două variabile cantitative sunt cele de tip SCATTER/DOT din meniul CHART BUILDER. Am luat ca exemplu două variabile cantitative din Barometrul de Opinie Publică octombrie 2007: vârsta și număr hectare de pământ pe gospodărie. Interpretare: Se observă că persoanele care au
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nivel de interval sau raport 7.2.1.Grafice realizate între variabile măsurate la nivel de interval sau raport Graficele realizate pe două variabile cantitative sunt cele de tip SCATTER/DOT din meniul CHART BUILDER. Am luat ca exemplu două variabile cantitative din Barometrul de Opinie Publică octombrie 2007: vârsta și număr hectare de pământ pe gospodărie. Interpretare: Se observă că persoanele care au peste 5 hectare de pământ au vârste de peste 40 de ani. 7.2.2.Coeficienți de asociere
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
din Barometrul de Opinie Publică octombrie 2007: vârsta și număr hectare de pământ pe gospodărie. Interpretare: Se observă că persoanele care au peste 5 hectare de pământ au vârste de peste 40 de ani. 7.2.2.Coeficienți de asociere între variabile măsurate la nivel de interval sau raport Coeficientul r a lui Pearson se folosește pentru a testa relațiile dintre două variabile cantitative. , unde: xi, yi reprezintă valorile celor două variabile, , reprezintă mediile celor două variabile n reprezintă volumul eșantionului σx
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
au peste 5 hectare de pământ au vârste de peste 40 de ani. 7.2.2.Coeficienți de asociere între variabile măsurate la nivel de interval sau raport Coeficientul r a lui Pearson se folosește pentru a testa relațiile dintre două variabile cantitative. , unde: xi, yi reprezintă valorile celor două variabile, , reprezintă mediile celor două variabile n reprezintă volumul eșantionului σx, σy reprezintă deviațiile standard ale celor două variabile. Acest coeficient are valori în intervalul [-1;+1] și cu cât valoarea coeficientului
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
40 de ani. 7.2.2.Coeficienți de asociere între variabile măsurate la nivel de interval sau raport Coeficientul r a lui Pearson se folosește pentru a testa relațiile dintre două variabile cantitative. , unde: xi, yi reprezintă valorile celor două variabile, , reprezintă mediile celor două variabile n reprezintă volumul eșantionului σx, σy reprezintă deviațiile standard ale celor două variabile. Acest coeficient are valori în intervalul [-1;+1] și cu cât valoarea coeficientului este mai îndepărtată de valoare zero, cu atât există
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]