17,513 matches
-
independentă; dar validarea acestor presupuneri depinde de folosirea unui design de cercetare și a unui experiment controlat. Găsind diferența semnificativă între grupul A și grupul B, nu înseamnă că trebuie neapărat să spunem că diferența a fost datorată schimbărilor în variabila independentă. Dacă experimentul a fost infirmat și grupurile diferă sistematic în funcție de altă variabilă introdusă pe lângă variabila independentă, nu se poate da nici o explicație clară a diferențelor în variabila dependentă. În concluzie, diferența statistică a rezultatelor nu ne oferă motive să
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a unui experiment controlat. Găsind diferența semnificativă între grupul A și grupul B, nu înseamnă că trebuie neapărat să spunem că diferența a fost datorată schimbărilor în variabila independentă. Dacă experimentul a fost infirmat și grupurile diferă sistematic în funcție de altă variabilă introdusă pe lângă variabila independentă, nu se poate da nici o explicație clară a diferențelor în variabila dependentă. În concluzie, diferența statistică a rezultatelor nu ne oferă motive să considerăm că variabila independentă a adus schimbări în variabila dependentă. * Există tentația să
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
controlat. Găsind diferența semnificativă între grupul A și grupul B, nu înseamnă că trebuie neapărat să spunem că diferența a fost datorată schimbărilor în variabila independentă. Dacă experimentul a fost infirmat și grupurile diferă sistematic în funcție de altă variabilă introdusă pe lângă variabila independentă, nu se poate da nici o explicație clară a diferențelor în variabila dependentă. În concluzie, diferența statistică a rezultatelor nu ne oferă motive să considerăm că variabila independentă a adus schimbări în variabila dependentă. * Există tentația să considerăm nivelul de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
că trebuie neapărat să spunem că diferența a fost datorată schimbărilor în variabila independentă. Dacă experimentul a fost infirmat și grupurile diferă sistematic în funcție de altă variabilă introdusă pe lângă variabila independentă, nu se poate da nici o explicație clară a diferențelor în variabila dependentă. În concluzie, diferența statistică a rezultatelor nu ne oferă motive să considerăm că variabila independentă a adus schimbări în variabila dependentă. * Există tentația să considerăm nivelul de semnificație ca un indicator al forței cercetării. Prin convenție se folosește de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
experimentul a fost infirmat și grupurile diferă sistematic în funcție de altă variabilă introdusă pe lângă variabila independentă, nu se poate da nici o explicație clară a diferențelor în variabila dependentă. În concluzie, diferența statistică a rezultatelor nu ne oferă motive să considerăm că variabila independentă a adus schimbări în variabila dependentă. * Există tentația să considerăm nivelul de semnificație ca un indicator al forței cercetării. Prin convenție se folosește de obicei 5% nivel de semnificație, dar se poate folosi un nivel mai puternic pentru a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
diferă sistematic în funcție de altă variabilă introdusă pe lângă variabila independentă, nu se poate da nici o explicație clară a diferențelor în variabila dependentă. În concluzie, diferența statistică a rezultatelor nu ne oferă motive să considerăm că variabila independentă a adus schimbări în variabila dependentă. * Există tentația să considerăm nivelul de semnificație ca un indicator al forței cercetării. Prin convenție se folosește de obicei 5% nivel de semnificație, dar se poate folosi un nivel mai puternic pentru a afla că diferența dintre grupuri este
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
bine să acceptăm răspunsul ca atare fără a cădea în tentația de a crede că diferența semnificativă de 1% este mai bună. Problemele complicate, în ceea ce privește decizia, apar când găsim rezultate diferite la niveluri de semnificație diferite. * Descoperirea faptului că anumite variabile nu sunt semnificative este la fel de important ca și determinarea variabilelor care sunt semnificative. De asemenea, nu este nimic greșit în a propune o ipoteză nulă ca ipoteză a cercetării. De exemplu, am putea formula o ipoteză sub forma: Nu există
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
tentația de a crede că diferența semnificativă de 1% este mai bună. Problemele complicate, în ceea ce privește decizia, apar când găsim rezultate diferite la niveluri de semnificație diferite. * Descoperirea faptului că anumite variabile nu sunt semnificative este la fel de important ca și determinarea variabilelor care sunt semnificative. De asemenea, nu este nimic greșit în a propune o ipoteză nulă ca ipoteză a cercetării. De exemplu, am putea formula o ipoteză sub forma: Nu există nici o diferența semnificativă." O cercetare nu trebuie întotdeauna să testeze
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
39 13 68 14 33 16 79 15 36 19 58 20 60 21 39 Media 44 Media 72.67 Vom calcula media cu ajutorul SPSS. Vom folosi comanda ANALYZE/COMPARE MEANS/MEANS. Figura nr. 7.17: Calcularea mediei în funcție de o variabilă nominală Figura nr. 7.18: Opțiunea Means Apăsăm pe Options. Alegem opțiunile pe care le dorim și dăm Continue și OK. Se va genera fișierul de rezultate al cărui conținut îl prezentăm mai jos: ANOVA Table Sum of Squares df
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
comparații pe baza ipotezelor de cercetare: compararea distribuției unei statistici cu cea a parametrului (de obicei se folosește în cazul în care se cunoaște distribuția parametrului și dorim să vedem dacă eșantionul este reprezentativ din punctul de vedere al acelei variabile) compararea valorilor unui parametru pentru două sau mai multe eșantioane (testul t, discutat în ceea ce urmează, compară valorile medii ale parametrului măsurate pentru 2 sau mai multe sub-eșantioane) compararea valorii unui parametru cu o valoare constantă (spre exemplu, în cazul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
bilaterală afirmă doar că venitul este diferit de valoarea menționată. * Teste de omogenitate/ de concordanță ( homogeneity vs. goodness of fit) Testele de concordanță se referă la compararea unei valori din eșantion cu cea din populație (de exemplu. compararea distribuției unei variabile la nivel de eșantion cu cea din populație, pentru a vedea dacă eșantionul este reprezentativ sau compararea mediei de eșantion cu cea din populație, atunci când aceasta se cunoaște). Testele de omogenitate presupun compararea a două valori sau distribuții la nivel
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
impuse de testele parametrice (distribuție normală, dispersii aproximativ egale ale grupărilor comparate, măsurare la nivel de interval sau de raport) nu pot fi respectate, se recomandă folosirea testelor neparametrice care nu presupun proprietăți specifice ale distribuției pe care o are variabila în populație. Pentru a decide dacă putem aplica sau nu un test parametric, primul pas este acela de a analiza distribuția variabilelor studiate și de a vedea în ce măsură acestea se abat de la distribuția normală. 7.6. Teste de normalitate Ce
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fi respectate, se recomandă folosirea testelor neparametrice care nu presupun proprietăți specifice ale distribuției pe care o are variabila în populație. Pentru a decide dacă putem aplica sau nu un test parametric, primul pas este acela de a analiza distribuția variabilelor studiate și de a vedea în ce măsură acestea se abat de la distribuția normală. 7.6. Teste de normalitate Ce este o distribuție normală? Distribuția statistică este o repartiție formată din valorile unei variabile și frecvențele corespunzătoare lor. Distribuțiile normale sunt acele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
primul pas este acela de a analiza distribuția variabilelor studiate și de a vedea în ce măsură acestea se abat de la distribuția normală. 7.6. Teste de normalitate Ce este o distribuție normală? Distribuția statistică este o repartiție formată din valorile unei variabile și frecvențele corespunzătoare lor. Distribuțiile normale sunt acele repartiții statistice pentru care frecvențele se aglomerează spre media seriei de date și tind să devină tot mai puține pe măsură ce ne deplasăm spre valorile maxime și minime. Forma distribuției este, deci, una
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
din cazuri; între medie și 2 abateri standard se află 47,2% din cazuri; între medie și 3 abateri standard se află 49,8%, (deci între ± 3 abateri standard se află 99,7% din cazuri). Cum ne dăm seama dacă variabila are o distribuție normală? Pentru aceasta vom folosi testele de concordanță realizate prin programul SPSS: * Testul W a lui Shapiro-Wilks este un test de normalitate aplicabil pentru eșantioane cu mai puțin de 50 de observații, disponibil în meniul ANALYZE/DESCRIPTIVE
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Dacă eșantionul are un volum n>50 de observații și se folosește aceeași opțiune din meniul EXPLORE, SPSS-ul va calcula automat testul Kolmogorov-Smirnov, numit și testul K-S Lilliefors, datorită corecției introdusă de Lilliefors. Acest test se aplică atunci când variabilele sunt măsurate la nivel de interval. Ipoteza de nul a testului este aceea că distribuția variabilei corespunde cu cea teoretică (ce poate fi normală sau un alt tip de distribuție specificat de cercetător). Statistica test este obținută prin compararea distribuțiilor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
EXPLORE, SPSS-ul va calcula automat testul Kolmogorov-Smirnov, numit și testul K-S Lilliefors, datorită corecției introdusă de Lilliefors. Acest test se aplică atunci când variabilele sunt măsurate la nivel de interval. Ipoteza de nul a testului este aceea că distribuția variabilei corespunde cu cea teoretică (ce poate fi normală sau un alt tip de distribuție specificat de cercetător). Statistica test este obținută prin compararea distribuțiilor observate cu cele teoretice. Se calculează procentele cumulate ale celor două distribuții și se ia în
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
NONPARAMETRIC TESTS/CHI SQUARE. Ca și K-S, Hi pătrat poate testa nu doar normalitatea distribuției, ci și concordanța cu alte distribuții teoretice specificate de cercetător. Modul de aplicare al testului este asemănător cu cel discutat în cazul independenței dintre variabile, în acest caz frecvențele așteptate fiind cele corespunzătoare distribuției teoretice. Metode grafice * Histograma. Aceasta se obține din meniul GRAPHS/HISTOGRAM. * Graficele Q-Q și P-P. Graficul Q-Q conține pe axa Ox valorile observate, iar pe Oy cele așteptate, în timp ce graficul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cazuri punctele de pe grafic formează o linie înclinată la 45˚ atunci când distribuția este normală. * Boxplot. Acest tip de grafic se găsește în SPSS la DESCRIPTIVE STATISTICS/EXPLORE/PLOTS/BOXPLOT și testează ipoteza normalității distribuției. Graficul boxplot are pe axa Oy variabila dependentă și pe axa Ox categoriile variabilei independente. Pentru fiecare categorie a variabilei independente este construit un dreptunghi care indică dispersia valorilor dependentei. Linia orizontală din fiecare dreptunghi indică media. Dacă această linie se află la mijlocul dreptunghiului înseamnă că distribuția
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
înclinată la 45˚ atunci când distribuția este normală. * Boxplot. Acest tip de grafic se găsește în SPSS la DESCRIPTIVE STATISTICS/EXPLORE/PLOTS/BOXPLOT și testează ipoteza normalității distribuției. Graficul boxplot are pe axa Oy variabila dependentă și pe axa Ox categoriile variabilei independente. Pentru fiecare categorie a variabilei independente este construit un dreptunghi care indică dispersia valorilor dependentei. Linia orizontală din fiecare dreptunghi indică media. Dacă această linie se află la mijlocul dreptunghiului înseamnă că distribuția este normală. De asemenea, se poate compara
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
normală. * Boxplot. Acest tip de grafic se găsește în SPSS la DESCRIPTIVE STATISTICS/EXPLORE/PLOTS/BOXPLOT și testează ipoteza normalității distribuției. Graficul boxplot are pe axa Oy variabila dependentă și pe axa Ox categoriile variabilei independente. Pentru fiecare categorie a variabilei independente este construit un dreptunghi care indică dispersia valorilor dependentei. Linia orizontală din fiecare dreptunghi indică media. Dacă această linie se află la mijlocul dreptunghiului înseamnă că distribuția este normală. De asemenea, se poate compara înălțimea dreptunghiurilor pentru diferite categorii ale
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
independente este construit un dreptunghi care indică dispersia valorilor dependentei. Linia orizontală din fiecare dreptunghi indică media. Dacă această linie se află la mijlocul dreptunghiului înseamnă că distribuția este normală. De asemenea, se poate compara înălțimea dreptunghiurilor pentru diferite categorii ale variabilei independente, pentru a vedea diferențele dintre grupuri. Exemplu: distribuțiile variabilei număr de cursuri la care a participat un student pentru persoane de sex masculin și persoane de sex feminin. Se observă că distribuția variabilei număr de cursuri este o distribuție
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sex masculin și persoane de sex feminin. Se observă că distribuția variabilei număr de cursuri este o distribuție normală în cazul studenților de la profil umanist. În cazul studenților de la profil tehnic nu se poate vorbi de o distribuție normală a variabilei. Comanda Boxplot are două opțiuni: opțiunea 'factors levels together' permite compararea distribuției dependentei pentru mai multe categorii ale variabilei independente opțiunea 'dependents together' permite compararea distribuției mai multor variabile sau a aceleiași variabile măsurate la momente de timp diferite. 7
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în cazul studenților de la profil umanist. În cazul studenților de la profil tehnic nu se poate vorbi de o distribuție normală a variabilei. Comanda Boxplot are două opțiuni: opțiunea 'factors levels together' permite compararea distribuției dependentei pentru mai multe categorii ale variabilei independente opțiunea 'dependents together' permite compararea distribuției mai multor variabile sau a aceleiași variabile măsurate la momente de timp diferite. 7.7. Teste parametrice Odată ce am decis asupra formei distribuției putem opta pentru un test parametric (care presupune o distribuție
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
profil tehnic nu se poate vorbi de o distribuție normală a variabilei. Comanda Boxplot are două opțiuni: opțiunea 'factors levels together' permite compararea distribuției dependentei pentru mai multe categorii ale variabilei independente opțiunea 'dependents together' permite compararea distribuției mai multor variabile sau a aceleiași variabile măsurate la momente de timp diferite. 7.7. Teste parametrice Odată ce am decis asupra formei distribuției putem opta pentru un test parametric (care presupune o distribuție normală) sau un test neparametric (care nu ține cont de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]