17,513 matches
-
de libertate egal cu numărul de eșantioane -1. Dacă probabilitatea calculată pentru valoarea H la un anumit număr de grade de libertate este <0.05 se respinge ipoteza că distribuția rangurilor în eșantioane nu diferă din punct de vedere al variabilei testate, respectiv eșantioanele nu provin din aceeași populație. Modul de calcul al statisticii H (pentru g eșantioane independente). În mod asemănător cu testul Mann Whitney, fie , ... suma rangurilor pentru cele g grupuri, iar T suma rangurilor pentru întregul eșantion. Vom
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
astfel: , unde este suma rangurilor pentru grupul g, T este suma rangurilor pentru întregul eșantion, iar N volumul întregului eșantion. Statistica test este calculată după formula următoare (pornind de la ipoteza că media rangurilor pentru fiecare grup nu diferă atunci când distribuția variabilei este aceeași în fiecare grup): . Alternativ, H poate fi calculat și după formula: . Distribuția de eșantionare a lui H este determinată și de numărul de grade de libertate, gl= numărul de grupări -1. 7.8.2.2. Testul medianei Acest
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
eșantionare a lui H este determinată și de numărul de grade de libertate, gl= numărul de grupări -1. 7.8.2.2. Testul medianei Acest test verifică dacă eșantioanele independente comparate diferă din punctul de vedere al valorii mediane a variabilei testate. Se determină valoarea mediană pentru seria de date unită și apoi se construiește un tabel de contingență unde coloanele reprezintă eșantioanele comparate și cele două linii frecvența valorilor aflate sub și deasupra medianei pentru fiecare eșantion în parte. În
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
medianei pentru fiecare eșantion în parte. În final se aplică testul (Hi pătrat) pentru acest tabel. 7.8.3. Teste neparametrice pentru 2 eșantioane dependente 7.8.3.1. Testul Semnului (Sign Test) Testului semnului poate fi aplicat în cazul variabilelor măsurate la nivel cel puțin ordinal. Testul presupune calcularea diferențelor dintre două perechi, diferențe ce pot fi definite în două moduri: fie comparăm subiectul n din primul eșantion cu subiectul n din cel de al doilea eșantion, fie luăm în
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fenomene într-un singur eșantion, în acest caz comparând răspunsul primului subiect la prima întrebare cu răspunsul aceluiași subiect la a doua întrebare. Programul SPSS ne oferă numai cea de a doua variantă, fiind posibilă doar compararea distribuției a două variabile pentru același eșantion. Pentru aceasta, se selectează opțiunea ANALYZE/ NONPARAMETRIC TESTS/2 DEPENDENT SAMPLES și se selectează perechea de variabile ce urmează a fi comparate. Exemplu: atitudinea față de privatizare (scală de la 1 la 10, unde 10 înseamnă atitudine pozitivă) Eșantionul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a doua întrebare. Programul SPSS ne oferă numai cea de a doua variantă, fiind posibilă doar compararea distribuției a două variabile pentru același eșantion. Pentru aceasta, se selectează opțiunea ANALYZE/ NONPARAMETRIC TESTS/2 DEPENDENT SAMPLES și se selectează perechea de variabile ce urmează a fi comparate. Exemplu: atitudinea față de privatizare (scală de la 1 la 10, unde 10 înseamnă atitudine pozitivă) Eșantionul 1 Eșantionul 2 Diferențe 4 6 5 3 + 8 7 + 3 6 2 4 Ipoteza de nul este aceea că
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
05 sau 0,01. Respingerea ipotezei nule ne indică faptul că eșantioanele diferă din punctul de vedere al distribuției variabilei test. Testul nu ia însă în calcul nici o informație despre magnitudinea acestor diferențe, acest procedeu nefiind de altfel indicat pentru variabile ordinale. 7.8.3.2. Testul Wilcoxon Testul Wilcoxon are o putere mai mare comparativ cu testul semnului, luând în considerare atât magnitudinea cât și semnul diferențelor. Din această cauză el este aplicabil numai variabilelor măsurate la nivel de interval
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mai mare comparativ cu testul semnului, luând în considerare atât magnitudinea cât și semnul diferențelor. Din această cauză el este aplicabil numai variabilelor măsurate la nivel de interval. Ca și în cazul precedent, ipoteza de nul este aceea că distribuția variabilei în cele două eșantioane este aceeași (sau, în varianta testului calculată de SPSS, că cele două variabile comparate au aceeași distribuție). Modul de calcul este următorul: se calculează diferențele dintre scorurile pe prima coloană și cele pe a doua coloană
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cauză el este aplicabil numai variabilelor măsurate la nivel de interval. Ca și în cazul precedent, ipoteza de nul este aceea că distribuția variabilei în cele două eșantioane este aceeași (sau, în varianta testului calculată de SPSS, că cele două variabile comparate au aceeași distribuție). Modul de calcul este următorul: se calculează diferențele dintre scorurile pe prima coloană și cele pe a doua coloană se elimină diferențele egale cu 0 se atribuie ranguri diferențelor se calculează suma rangurilor corespunzătoare diferențelor pozitive
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
3 +2 (+)3 8 7 +1 (+)1 3 6 -3 (-)5 2 4 -2 (-)3 Suma rangurilor pozitive = 4; Suma rangurilor negative = 11 T = 4 7.8.3.3. Testul McNemar Acest test se aplică atunci când dorim să aflăm dacă variabila analizată care este de tip dihotomic diferă între două eșantioane dependente, de obicei obținute dintr-un studiu panel sau de tip înainte/după tratament. Pentru a calcula valoarea statisticii test se construiește următorul tabel de contingență: Tabelul nr. 7.16
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
calcula valoarea statisticii test se construiește următorul tabel de contingență: Tabelul nr. 7.16: Tabel de contingență studiu panel Înainte După Înainte a b După c d În acest tabel valorile de pe diagonală a și d reprezintă subiecții pentru care variabila analizată nu s-a modificat în cele 2 studii comparate. Statistica test este: sau după alți autori numărul de grade de libertate gl = (numărul de rânduri -1)(numărul de coloane-1) = 1 Dacă probabilitatea calculată pentru valoare Hi pătrat este <0
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
probabilitatea calculată pentru valoare Hi pătrat este <0,05 respingem ipoteza de nul că diferența dintre eșantioane nu este semnificativă. 7.8.4. Teste neparametrice pentru k>2 eșantioane dependente 7.8.4.1. Testul Friedman Testul este aplicabil pentru variabile măsurate cel puțin la nivel ordinal. Logica testului este similară cu cea a testului Kruskal-Wallis, însă în acest caz avem de a face cu eșantioane dependente. În cazul testului Kruskal-Wallis ne interesa să vedem, spre exemplu, dacă evaluarea unui actor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
evaluărilor. 7.8.4.2 Testul W a lui Kendall Reprezintă o normalizare a testului Friedman, luând valori între 0 și 1. 7.8.4.3 Testul Q a lui Cochran Este o extensie a testului McNemar (aplicabil în cazul variabilelor dihotomice) pentru mai mult de 2 eșantioane. Pentru o imagine de ansamblu asupra testelor, în figura nr. 7.21 este prezentată o schemă preluată după Foster (2001, 21). Figura nr. 7.21: Cum decidem ce test statistic folosim Capitolul 8
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
testelor, în figura nr. 7.21 este prezentată o schemă preluată după Foster (2001, 21). Figura nr. 7.21: Cum decidem ce test statistic folosim Capitolul 8 Analiza multivariată Analiza multivariată cuprinde tehnicile statistice care analizează simultan valorile mai multor variabile. Tehnicile cuprinse în analiza multivariată se clasifică în tehnici de dependență și tehnici de independență. Tehnicile de dependență presupun existența unei variabile dependente sau a mai multor variabile dependente, care sunt explicate printr-un set de variabile independente. Tehnicile de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
test statistic folosim Capitolul 8 Analiza multivariată Analiza multivariată cuprinde tehnicile statistice care analizează simultan valorile mai multor variabile. Tehnicile cuprinse în analiza multivariată se clasifică în tehnici de dependență și tehnici de independență. Tehnicile de dependență presupun existența unei variabile dependente sau a mai multor variabile dependente, care sunt explicate printr-un set de variabile independente. Tehnicile de dependență sunt folosite pentru a prezice valorile variabilei/variabilelor dependente în funcție de cele independente. Tehnicile de independență nu presupun o variabilă sau un
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
multivariată Analiza multivariată cuprinde tehnicile statistice care analizează simultan valorile mai multor variabile. Tehnicile cuprinse în analiza multivariată se clasifică în tehnici de dependență și tehnici de independență. Tehnicile de dependență presupun existența unei variabile dependente sau a mai multor variabile dependente, care sunt explicate printr-un set de variabile independente. Tehnicile de dependență sunt folosite pentru a prezice valorile variabilei/variabilelor dependente în funcție de cele independente. Tehnicile de independență nu presupun o variabilă sau un set de variabile dependente, toate variabilele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
valorile mai multor variabile. Tehnicile cuprinse în analiza multivariată se clasifică în tehnici de dependență și tehnici de independență. Tehnicile de dependență presupun existența unei variabile dependente sau a mai multor variabile dependente, care sunt explicate printr-un set de variabile independente. Tehnicile de dependență sunt folosite pentru a prezice valorile variabilei/variabilelor dependente în funcție de cele independente. Tehnicile de independență nu presupun o variabilă sau un set de variabile dependente, toate variabilele având același statut. Aceste tehnici sunt folosite pentru a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în tehnici de dependență și tehnici de independență. Tehnicile de dependență presupun existența unei variabile dependente sau a mai multor variabile dependente, care sunt explicate printr-un set de variabile independente. Tehnicile de dependență sunt folosite pentru a prezice valorile variabilei/variabilelor dependente în funcție de cele independente. Tehnicile de independență nu presupun o variabilă sau un set de variabile dependente, toate variabilele având același statut. Aceste tehnici sunt folosite pentru a identifica structura datelor prin: reducerea variabilelor în diferite dimensiuni; gruparea cazurilor
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
existența unei variabile dependente sau a mai multor variabile dependente, care sunt explicate printr-un set de variabile independente. Tehnicile de dependență sunt folosite pentru a prezice valorile variabilei/variabilelor dependente în funcție de cele independente. Tehnicile de independență nu presupun o variabilă sau un set de variabile dependente, toate variabilele având același statut. Aceste tehnici sunt folosite pentru a identifica structura datelor prin: reducerea variabilelor în diferite dimensiuni; gruparea cazurilor/indivizilor în diferite clase sau grupe; reprezentarea relațiilor dintre obiectele analizate și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
a mai multor variabile dependente, care sunt explicate printr-un set de variabile independente. Tehnicile de dependență sunt folosite pentru a prezice valorile variabilei/variabilelor dependente în funcție de cele independente. Tehnicile de independență nu presupun o variabilă sau un set de variabile dependente, toate variabilele având același statut. Aceste tehnici sunt folosite pentru a identifica structura datelor prin: reducerea variabilelor în diferite dimensiuni; gruparea cazurilor/indivizilor în diferite clase sau grupe; reprezentarea relațiilor dintre obiectele analizate și atributele lor pe o hartă
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabile dependente, care sunt explicate printr-un set de variabile independente. Tehnicile de dependență sunt folosite pentru a prezice valorile variabilei/variabilelor dependente în funcție de cele independente. Tehnicile de independență nu presupun o variabilă sau un set de variabile dependente, toate variabilele având același statut. Aceste tehnici sunt folosite pentru a identifica structura datelor prin: reducerea variabilelor în diferite dimensiuni; gruparea cazurilor/indivizilor în diferite clase sau grupe; reprezentarea relațiilor dintre obiectele analizate și atributele lor pe o hartă perceptuală. Din clasa
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
folosite pentru a prezice valorile variabilei/variabilelor dependente în funcție de cele independente. Tehnicile de independență nu presupun o variabilă sau un set de variabile dependente, toate variabilele având același statut. Aceste tehnici sunt folosite pentru a identifica structura datelor prin: reducerea variabilelor în diferite dimensiuni; gruparea cazurilor/indivizilor în diferite clase sau grupe; reprezentarea relațiilor dintre obiectele analizate și atributele lor pe o hartă perceptuală. Din clasa tehnicilor de dependență fac parte metode precum: analiza path/modele de ecuații structurale, analiză de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
categoriale, analiză conjoint, analiză discriminativă multiplă și analiză loglineară. În categaria tehnicilor de independență se încadrează metode precum: analiza factorială, analiza cluster, scalare multidimensională și analiza de corespondență. 8.1. Regresia lineară 8.1.1. Regresia și corelația În cazul variabilelor cantitative, înainte de a vorbi de regresie este necesar să trecem în revistă corelația. Corelația exprimă nivelul de la care variația unei variabile conduce la variația unei alte variabile. De exemplu, există o corelație puternică între mărimea purtată la pantof și greutate
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cluster, scalare multidimensională și analiza de corespondență. 8.1. Regresia lineară 8.1.1. Regresia și corelația În cazul variabilelor cantitative, înainte de a vorbi de regresie este necesar să trecem în revistă corelația. Corelația exprimă nivelul de la care variația unei variabile conduce la variația unei alte variabile. De exemplu, există o corelație puternică între mărimea purtată la pantof și greutate, dar între mărimea salariului și satisfacția la locul de muncă există o corelație slabă 22. Coeficientul de corelație ia valori în
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
corespondență. 8.1. Regresia lineară 8.1.1. Regresia și corelația În cazul variabilelor cantitative, înainte de a vorbi de regresie este necesar să trecem în revistă corelația. Corelația exprimă nivelul de la care variația unei variabile conduce la variația unei alte variabile. De exemplu, există o corelație puternică între mărimea purtată la pantof și greutate, dar între mărimea salariului și satisfacția la locul de muncă există o corelație slabă 22. Coeficientul de corelație ia valori în intervalul [-1, 1] Figura nr. 8
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]