Η παρουσίαση φορτώνεται. Παρακαλείστε να περιμένετε

Η παρουσίαση φορτώνεται. Παρακαλείστε να περιμένετε

EDUC 612 Α ΝΩΤΕΡΕΣ ΜΟΡΦΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Έλενα Παπαναστασίου.

Παρόμοιες παρουσιάσεις


Παρουσίαση με θέμα: "EDUC 612 Α ΝΩΤΕΡΕΣ ΜΟΡΦΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Έλενα Παπαναστασίου."— Μεταγράφημα παρουσίασης:

1 EDUC 612 Α ΝΩΤΕΡΕΣ ΜΟΡΦΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Έλενα Παπαναστασίου

2 S TRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) Δ ΟΜΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ ΕΞΙΣΩΣΕΩΝ

3

4 Ε ΙΣΑΓΩΓΙΚΑ ΣΗΜΕΙΑ Απαραίτητη η εις βάθος γνώση του θεματικού σας αντικειμένου  μας καθοδηγεί η θεωρία Τα εργαλεία μέτρησης να έχουν καλές ψυχομετρικές ιδιότητες Λογισμικό: ΑΜΟS 18: (Analysis of Moment Structures) Causal modeling: αλλά ΔΕΝ αποδεικνύουν αιτιώδης σχέσεις

5 … Ε ΙΣΑΓΩΓΙΚΑ ΣΗΜΕΙΑ Χρειάζεται μεγάλα δείγματα Δεν δίνεται τόση σημασία στη στατιστική σημαντικότητα Το SEM ανήκει στην ίδια οικογένεια αναλύσεων όπως η παλινδρομική ανάλυση και το ANOVA Χρειάζεστε καλή γνώση παλινδρομικής ανάλυσης και συσχετίσεων

6 Γ ΙΑΤΙ ΝΑ ΤΑ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΟΥΜΕ ; Περιγράφει τις σχέσεις μεταξύ μεταβλητών διαγραμματικά Οι μεταβλητές μπορούν να λειτουργήσουν ταυτόχρονα και σαν εξαρτημένες και σαν ανεξάρτητες μεταβλητές.

7 Γ ΙΑΤΙ ΝΑ ΤΑ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΟΥΜΕ ; Μέθοδοι εργασίας: Καθαρά επιβεβαιωτική ανάλυση μοντέλων (strictly confirmatory) Εναλλακτικά μοντέλα (alternative models) Παραγωγή μοντέλων (model-generating applications) Διάκριση μεταξύ μετρήσιμων μεταβλητών (οbserved variables ) και latent variables Άλλες αναλύσεις δεν κάνουν αυτή τη διάκριση Η παραγοντική ανάλυση δεν μπορεί να προ καθορίσει τους λειτουργικούς ορισμούς Λαμβάνει υπόψη τα βαθμό αξιοπιστίας των δεδομένων και ότι υπάρχει σφάλμα μέτρησης

8 Ε ΠΑΝΑΛΗΨΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΕΝΝΟΙΩΝ Κλίμακες μέτρησης Οργάνωση δεδομένων Συσχετίσεις Παλινδρομική ανάλυση

9 9 ΑΛΛΑ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ: ΚΑΤΗΓΟΡΙΑΚΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ● Φύλο ● Θρήσκευμα ● Εθνικότητα Κλίμακες μέτρησης

10 10 ΆΛΛΕΣ ΔΙΑΤΑΚΤΙΚΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ● Σειρά αθλητών στον μαραθώνιο ● Πόσο αγαπάς το μάθημα των μαθηματικών; 1. καθόλου 2. λίγο 3. πολύ 4. πάρα πολύ

11 11 ΆΛΛΕΣ ΙΣΟΔΙΑΣΤΗΜΙΚΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ● Θερμοκρασία ● Βαθμοί μαθηματικών ● Βαθμοί μαθηματικών

12 12 ΆΛΛΕΣ ΑΝΑΛΟΓΙΚΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ● Μισθός ● Βάρος ● Ύψος

13 13 Μ Ε ΠΟΙΕΣ ΚΛΙΜΑΚΕΣ ΜΕΤΡΗΣΗΣ ΜΠΟΡΟΥΝ ΝΑ ΜΕΤΡΗΘΟΥΝ ΟΙ ΠΙΟ ΚΑΤΩ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ; 1. Θερμοκρασία 2. Θέμα σπουδών 3. Είδη κατοικίδιων ζώων 4. Αριθμός κατοικίδιων ζώων 5. Φύλο 6. Τιμή του καφέ 7. Είδος καφέ 8. Άγχος 9. Αισιοδοξία 10. Στάσεις 11. Άγαμος/ έγγαμος

14 14 Κ ΑΤΑΧΩΡΗΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΤΟ SPSS Γράψτε κάτω τα εξής στοιχεία από 5 άτομα που απάντησαν ένα ερωτηματολόγιο

15 15

16 ΒΑΣΙΚΕΣ ΓΝΩΣΕΙΣ SPSS Καταχώρηση δεδομένων στο SPSS (data view) Περιγραφή δεδομένων στο variable view Έλεγχος δεδομένων Στατιστικές αναλύσεις Τυπική απόκλιση Συσχετίσεις Συνδιασπορά Παλινδρομική ανάλυση

17 Τ ΥΠΙΚΗ ΑΠΟΚΛΙΣΗ σ ( STANDARD DEVIATION, SD)

18

19 19 Σ ΥΣΧΕΤΙΣΕΙΣ Η συσχέτιση μας δείχνει το μέτρο σχέσης μεταξύ 2 μεταβλητών Περιγράφει ΕΥΘΥΓΡΑΜΜΕΣ ΣΧΕΙΣ Κυμαίνεται από το -1.0 στο 1.0

20 20 Συσχετίσεις P EARSON PRODUCT MOMENT CORRELATION (r) Προσπαθούμε να βρούμε σχέσεις μεταξύ μεταβλητών, και ΌΧΙ αιτιώδης σχέσεις. Χρειάζονται τουλάχιστον 2 ποσοτικές μεταβλητές Μέγεθος δείγματος: >30 >150

21 21 Συσχετίσεις P EARSON PRODUCT MOMENT CORRELATION (r) Από το συντελεστή συσχέτισης μπορούμε να πάρουμε πληροφορίες για Την κατεύθυνση της σχέσης Τη δύναμη της σχέσης

22 22 Κατεύθυνση συσχέτισης Θετικό πρόσημο (r>0 ) θετική συσχέτιση Όσο αυξάνεται η μια μεταβλητή, αυξάνεται η άλλη Π.χ. όσο αυξάνεται η κατανάλωση παγωτού, αυξάνονται και οι πνιγμοί στη θάλασσα Αρνητικό πρόσημο (r<0 ) αρνητική συσχέτιση Όσο αυξάνεται η μια μεταβλητή, μειώνεται η άλλη Π.χ. όσο αυξάνεται η συμμετοχή των φοιτητών στα συνδικαλιστικά κινήματα, τόσο μειώνονται οι ώρες διαβάσματος τους

23 23 Κατεύθυνση συσχέτισης Καθορίστε την κατεύθυνση της σχέσης των πιο κάτω μεταβλητών Αθλητική επίδοση, κάπνισμα Απουσίες, βαθμοί Θερμίδες, βάρος Ηλικία σπιτιού, αξία σπιτιού Ώρες διαβάσματος, βαθμοί

24 24 Θετική συσχέτιση

25 25 Αρνητική συσχέτιση

26 26 Δύναμη σχέσης Βαθμοί συσχέτισης κοντά στο +1 ή στο -1 αντιπροσωπεύουν δυνατές σχέσεις Βαθμοί συσχέτισης κοντά στο 0 δείχνουν ότι δεν υπάρχουν ευθύγραμμες σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών

27 Σ ΥΝΔΙΑΣΠΟΡΑ Cov age,height =r age,height * SD age *SD height

28 28 Παλινδρομική ανάλυση R EGRESSION Προσπαθεί να εξηγήσει και να προβλέψει τη σχέση μεταξύ μεταβλητών Πως επηρεάζουν οι ώρες διαβάσματος το βαθμό των μαθητών στην επιστήμη; Ώρες διαβάσματοςΒαθμός επιστήμης

29 29 Παλινδρομική ανάλυση R EGRESSION Πως επηρεάζει το φύλο και το ΚΟΕ τις επιδόσεις των Κυπρίων φοιτητών στο πανεπιστήμιο;

30 30 Παλινδρομική ανάλυση R EGRESSION Εξαρτημένη μεταβλητή: ποσοτική Ανεξάρτητες μεταβλητές: ποσοτικές, ή ποιοτικές με 2 υποκατηγορίες (π.χ. ναι/όχι, άνδρας/γυναίκα) Ανεξάρτητη μεταβλητή = εξωγενής μεταβλητή Εξαρτημένη μεταβλητή = ενδογενής μεταβλητή

31 Παλινδρομική ανάλυση ΧΥΠοια εξίσωση μπορεί να περιγράψει τη σχέση αυτών των αριθμών; Υ=

32 Παλινδρομική ανάλυση ΧΥΠοια εξίσωση μπορεί να περιγράψει τη σχέση αυτών των αριθμών; Υ=

33 Παλινδρομική ανάλυση Ποια εξίσωση μπορεί να περιγράψει τη σχέση αυτών των αριθμών; Ώρες διαβάσματοςΒαθμός

34 R EGRESSION RESULTS (Y=Research grade) Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients BStd. ErrorBetatSig. (Constant) Statistics course grade High school GPA Y= βο+β 1 *Statisticsgrade +β 2 *HighschoolGPA +e Y= *Statisticsgrade HighschoolGPA +e Y= *Statisticsgrade HighschoolGPA +e

35 Έ ΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Απλή : Ŷ = (B 0 + B 1 X 1 ), όπου B 1 = r S Y /S X Standardized regression: b 1 = r Y1 (beta weight) Πολλαπλή : Ŷ = (B 0 + B 1 X 1 + B 2 X 2 ) To Ŷ είναι composite, ένας σταθμικός γραμμικός συνδυασμός των Χ 1 και Χ 2 Standardized regression: b i ≠ r Yi και συνήθως b i < r Yi τα b i προσαρμόζονται για ενδοσυσχετίσεις των Χ i και Υ

36 Statistics grade High School GPA Research grade


Κατέβασμα ppt "EDUC 612 Α ΝΩΤΕΡΕΣ ΜΟΡΦΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Έλενα Παπαναστασίου."

Παρόμοιες παρουσιάσεις


Διαφημίσεις Google