Abonati-va la Newsletter!
Vreti sa aflati ce carti de psihologie apar? Newsletterul este trimis bilunar. Alerta este trimisa la fiecare carte noua.
68 TITLURI DISPONIBILE | |
27 TITLURI DISPONIBILE | |
130 TITLURI DISPONIBILE | |
11 TITLURI DISPONIBILE | |
Abonati-va la Newsletter!
Vreti sa aflati ce carti de psihologie apar? Newsletterul este trimis bilunar. Alerta este trimisa la fiecare carte noua.
|
|
|
|
Statistica aplicata in stiintele socio-umane. Notiuni de baza. Statistici univariate
de Cristian Opariuc-Dan
Cartea -Statistica aplicata in stiintele socio-umane, de Cristian Opariuc, este marturie a experientei profesionale a autorului, ca psiholog practician. Lucrarea de fata reprezinta o statistica traita, adica aplicata prin experienta profesionala intr‑o multime de situatii de cercetare stiintifica si aplicatii empirice.
|
Editura: ASCR Colectia: Psihologul expert Pagini: 262
| | Anul aparitiei: 2009 Editia originala: 2009 Editia originala aparuta in limba romana | | Coperta: Simpla (Paperback) Dimensiuni: 165 mm x 240 mm ISBN: 978-973-7973-63-4 |
Descrierea editorului
Cartea lui Cristian Opariuc este o contributie notabila pentru intrarea in normalitate. Autorul nu realizeaza un inventar „sec” de notiuni si procedee statistice, ci se concentreaza prioritar pe explicatii amanuntite si pe prezentarea consecintelor aplicarii de procedee statistice. In lipsa unei astfel de atentii, interventiile statistice in cercetare si in practica profesionala se pot transforma in capodopere din antologia umorului.
Se poate intocmi o lista apreciabila de folosiri inadecvate ale procedurilor cantitative; de exemplu, calcularea mediei pentru frecventele absolute ale modalitatilor scalei nominale, introducerea de date lipsite de consistenta scalara adecvata in analiza factoriala, folosirea procedurilor parametrice in locul celor neparametrice, interpretarea ingust tehnicista a rezultatelor cercetarilor.
Este apreciabil modul in care se concentreaza autorul spre evitarea situatiilor de artefact, spre adecvarea reprezentarilor grafice, spre explicarea particularitatilor situatiilor experimentale.
prof. univ. dr. Aurel Stan
Cristian Opariuc-Dan Lect. dr. Cristian Opariuc-Dan a absolvit Facultatea de Filosofie, specializarea Psihologie (promotia 1996). Este lector dr. la Universitatea Ovidius din Constanta, la Facultatea de Drept si Stiinte Administrative. De asemenea, este lector dr. la Universitatea Bucuresti, la Facultatea de Psihologie si Stiintele Educatiei, unde sustine cursul „Analize de date avansate” in cadrul Scolii Doctorale de Psihologie. |
Pagini din carte
Cuprinsul cartii
Rezumat in limba engleza
Prefata
Cuvantul autorului
I. Natura masurarii in stiintele socio‑umane
I.1. Variabile
Variabile discrete
Variabile continui
I.2. Scale (niveluri) de masurare
Scale neparametrice
Scale parametrice
I.3. Prezentare generala SPSS for Windows
Bazele de date – creare, salvare, deschidere
II. Organizarea datelor
II.1. Sistematizarea datelor
II.2. Reprezentarea grafica a datelor
III. Statistici descriptive – Tendinta centrala
III.1. Populatie si esantion
Esantionarea simplu randomizata
Randomizarea pe cote
Esantionarea stratificata
Esenationarea pe cluster
III.2. Indicatori ai tendintei centrale
Media
Mediana si rangurile
Modul
Precizia indicatorilor tendintei centrale
Obtinerea indicatorilor tendintei centrale in SPSS
IV. Media populatiei. Reprezentari grafice ale tendintei centrale
IV.1. Reprezentari grafice
IV.2. Analiza grafica a tendintei centrale
Graficul „tulpina si frunze”
Graficul „cutie” (box-plot)
IV.3. Tratarea scorurilor extreme
Obtinerea graficelor pentru tendinta centrala in SPSS
V. Statistici descriptive – Imprastierea
V.1. Indicatori elementari ai imprastierii
Amplitudinea de variatie
Abaterea cuartila sau abaterea intercuartila
V.2. Indicatori sintetici ai imprastierii
Diferenta medie Gini
Oscilatie
Abaterea medie
Abaterea mediana
Dispersia
Abaterea standard
Coeficientul de variatie
V.3. Obtinerea indicatorilor imprastierii in SPSS
VI. Distributia normala
VI.1. Modalitatea
VI.2. Simetria
Coeficientul Yule
Coeficientul de asimetrie Fisher
VI.3. Boltirea sau excesul
VI.4. Caracterizarea distributiei normale
Notele „z” si note standard derivate
VI.5. Transformarea datelor brute
VI.6. Sisteme de etalonare
Etaloane in cuantile
Etaloane normalizate
VI.7. Analiza distributiei si realizarea etaloanelor in SPSS
Calculul notelor „z” in SPSS
VII. Probabilitati si semnificatie statistica
VII.1. Patru reguli de probabilitate
Probabilitatea simpla pentru evenimente egale
Evenimentele mutual exclusive
Evenimentele independente
Probabilitatea conditionata
VII.2. Eroare standard si intervale de incredere
VII.3. Metoda stiintifica in stiintele socio-umane
Enuntarea problemei
Formularea ipotezelor
Proiectarea cercetarii
Efectuarea observatiilor
Interpretarea datelor
Formularea concluziilor
VIII. Esantionare si reprezentativitate
VIII.1. Populatia
VIII.2. Surse de date
Sursele principale de date
Sursele secundare de date
VIII.3. Esantionul
Marimea esantionului
Caracteristicile populatiei
Procedee de esantionare
Determinarea marimii esantionului
VIII.4. Constructia esantioanelor in SPSS
Crearea unui esantion in SPSS
Analiza esantionului
Investigarea proprietatilor esantionului
Bibliografie
In loc de incheiere
Fragmente din carte
Populatia
Definitia din capitolul al treilea afirma ca populatia reprezinta totalitatea obiectelor, de un anumit tip, existente intr-un spatiu sau teritoriu, la un moment dat. O definitie mai larga sustine ca o populatie reprezinta o colectie naturala, geografica sau politica de persoane, animale, plante sau obiecte (Dowdy ;i altii, 2004). Definitia subliniaza ca o populatie reprezinta, de fapt, o colectie fizica. Fiind o colectie fizica, orice populatie se caracterizeaza prin anumite proprietati pe care le denumim generic parametri.
Termenul de populatie este, de fapt, o abstractiune. Nu putem concepe populatia fara sa facem apel la aceste proprietati prin care se defineste. Daca ne referim la populatia barbatilor, implicit am definit un parametru al acesteia si anume sexul. Daca vorbim de populatia inaltimii barbatilor, avem in vedere noi parametri si anume inaltimea si sexul. Similar, inaltimea barbatilor din Romania presupune trei parametri: locatia, sexul si inaltimea. Toti acesti parametri se numesc variabile de interes ale cercetarii si permit inregistrarea unor valori la nivelul acestora.
Intr-o cercetare, odata stabilite variabilele (parametrii) de interes, trebuie sa acordam multa atentie in momentul in care dorim sa extindem concluziile la nivelul populatiei. Vom retine faptul ca o populatie se caracterizeaza prin aceste variabile de interes. Nu putem face o afirmatie de genul „inaltimea barbatilor este de 178 de centrimetri”, in conditiile in care am efectuat un studiu pe populatia din Romania. Nu am desfasurat o cercetare prin care sa investigam inaltimea barbatilor din lume. O formula adecvata ar fi „inaltimea barbatilor din Romania este de 178 de centrimetri”.
Populatia odata definita, apare necesitatea inregistrarii valorilor pentru variabilele de interes. O metode exhaustiva, care-si propune investigarea tuturor elementelor dintr-o populatie, este recensamantul.
Recensamantul este o metoda de observare totala, cu caracter periodic, care surprinde un fenomen in mod static. Este una dintre cele mai vechi metode de observare si asigura o fotografiere, o surprindere a unui fenomen intr-un anumit moment de timp.
In mod particular, recensamantul populatiei este un proces de culege, prelucrare si publicare a datelor demografice, economice si sociale, la un timp specificat, si variabile pentru toate persoanele din tara respectiva sau de pe un teritoriu delimitat. O forma particulara a recensamantului o reprezinta referendumul, ca demers similar de investigare a opiniilor populatiei.
O asemenea metoda de colectare a informatiilor este extrem de costisitoare. De multe ori, nu este practic (uneori chiar imposibil) sa observam toate valorile pe care le poate lua o variabila la nivelul populatiei.
Surse de date
Odata stabilite variabilele de interes si definita populatia, se pune problema colectarii datelor necesare. Care sunt insa sursele de date? Dupa Curwin si Slater (Curwin si altii, 1996), datele pot proveni din surse principale si/sau din surse secundare.
Sursele principale de date
Reprezinta surse care permit colectarea directa de observatii noi. Metodele prin care putem efectua un asemenea demers includ observatia, discutiile individuale sau de grup, experimentele, chestionarele, testele, utilizarea unor aparate specifice etc.
Colectarea datelor la acest nivel poate fi costisitoare atat din punct de vedere financiar, cat si sub aspectul duratei, insa avem certitudinea unor date reale si valide. La nivelul elementelor de populatie, cercetarea poate presupune o explorare exhaustiva, ca in cazul recensamantului, sau poate implica utilizarea esantioanelor. In mod curent, cercetarile folosesc, de cele mai multe ori, surse principale de date.
Sursele secundare de date
Reprezinta date provenite din cercetari deja efectuate. Costurile necesare procurarii acestor date sunt semnificativ mai reduse, uneori informatiile sunt de o inalta valoare stiintifica, insa dezavantajul principal este acela ca nu putem avea controlul asupra veridicitatii si validitatii acestora.
Astfel, datele pot proveni din anuarele statistice ale unor tari sau teritorii, din rapoartele unor organizatii sau institutii, din cercetari existente sau din baza de date publice sau private. Metaanaliza, ca metoda stiintifica, utilizeaza predominant asemenea surse de date.
Esantionul
Exceptand recensamantul, toate celelalte metode implica utilizarea unei mici parti dintr-o populatie in vederea colectarii datelor. O asemenea colectivitate statistica poarta numele de esantion si reprezinta un subset de elemente din populatie, care, insa, pastreaza caracteristicile populatiei din care provine. O cercetare efectuala pe un esantion induce, dupa cum am aratat, o serie de erori care afecteaza rezultatele finale. Aceste erori apar ca urmare a faptului ca nu culegem informatii de la intreaga populatie statistica, ci doar de la elementele cuprinse in esantion. O cercetare efectuata pe un esantion poarta numele de cercetare selectiva, spre deosebire de recensamant care se refera la cercetari exhaustive.
Iata ca un esantion trebuie sa respecte caracteristicile populatiei din care face parte. Aceasta este calitatea esentiala a unui esantion si poarta numele de reprezentativitate. Reprezentativitatea este, asadar, capacitatea esantionului de a reproduce cat mai fidel structurile si caracteristicile populatiei din care a fost extras (Rotariu si altii, 2006). Daca valorile proprietatilor la nivelul populatiei poarta numele de parametri, la nivelul esantioanelor, ele se numesc indicatori sau statistici. In mod normal, noi nu cunoastem valorile parametrilor, valoarea exacta pe care o are caracteristica respectiva la nivelul populatiei, ci incercam s-o estimam prin intermediul valorii obtinute la nivelul esantionului. Legat de acest aspect, trebuie insa sa retineti doua lucruri importante:
• Intre valoarea unui indicator si valoarea unui parametru exista intotdeauna o diferenta, numita eroare sau eroare statistica. Sensul termenului de eroare nu este acela comun, de greseala. Daca am masura toti barbatii din Romania si am obtine 179 centrimetri pentru paramentrul inaltime medie, in timp ce un alt studiu, efectuat pe 200 de barbati obtine inaltimea medie de 178,7 centrimetri, diferenta de 0,3 centrimentri reprezinta tocmai eroarea statistica;
• Pentru ca un studiu sa fie valid, trebuie ca eroare (diferenta dintre valoarea parametrului si cea a indicatorului) sa nu depaseasca un anumit prag. Acest prag poarta numele de nivel de incredere si reprezinta sansa ca eroarea real comisa sa nu depaseasca limita erorii statistice. Cu alte cuvinte, sansa ca valorile obtinute sa nu se datoreze unei erori de esantionare. (...)
Vom prelua o serie de principii ale reprezentativitatii esantionului, asa cum le prezinta T. Rotariu in lucrarea sa (Rotariu si altii, 2006):
• Reprezentativitatea unui esantion trebuie intotdeauna evaluata prin eroarea statistica si nivelul de incredere, deoarece, in absenta specificarii nivelului de incredere, nu putem fi siguri ca eroarea comisa este mai mica decat eroarea statistica;
• Reprezentativitatea unui esantion, ca notiune statistica, la fel ca populatia, este un termen abstract. Nu putem vorbi de reprezentativitate decat in raport cu o caracteristica data (varsta, gen biologic, inaltime, coeficient de inteligenta etc.);
• Exista diferite grade de reprezentativitate a unui esantion. Un esantion poate fi mai reprezentativ decat altul, in conditiile in care, la acelasi nivel de incredere, eroarea este mai mica sau, la aceeasi eroare, nivelul de incredere este mai ridicat.
Din cele expuse mai sus, putem concluziona ca reprezentativitatea unui esantion depinde de caracteristicile populatiei care va fi studiata, de marimea esantionului si de procedura folosita (Rotariu si altii, 2006). (...)
Marimea esantionului
V-ati pus in mod cert intrebarea, in nenumarate randuri, cum poate un sondaj sa vorbeasca in numele oamenilor. Sau cum pot cei care organizeaza sondaje sa ghiceasca cine va iesi presedinte, evident daca sondajele sunt corecte. Daca nimeni nu m-a intrebat nimic, cum poate cineva sa faca o afirmatie valabila si pentru mine? Este o intrebare pertinenta, insa va dati seama ce s-ar intampla si ce ar implica investigarea intregii populatii la fiecare cercetare? Nu numai ca ar fi prohibitive costurile, insa nimeni nu ar putea da rezultatele in timp util si, mai ales, nu ar fi necesar.
|
Alte titluri de specialitate de pe PsihoShop.ro:
|
|
|
Copyright © 2008-2020 Catharsis Media. Toate drepturile rezervate.
TEL INFO - CONSUMATOR: 0800 080 999 - linie telefonica cu apelare gratuita | ANPC
Operator date personale inregistrat la ANSPDCP sub nr. 34250 din 24.02.2015
|
|