1

CRISTIAN POMOHACI DANIELA PRLEA

ANALIZA DATELOR Ediia a II-a

2

Editura Fundaiei Romnia de Mine, 2008 Editur acreditat de Ministerul Educaiei, Cercetrii i Tineretului prin Consiliul Naional al Cercetrii tiinifice din nvmntul Superior

Descrierea CIP a Bibliotecii Naionale a Romniei POMOHACI, CRISTIAN MIHAI

Analiza datelor. Ediia a II-a / Cristian M. Pomohaci, Daniela Prlea. Bucureti, Editura Fundaiei Romnia de Mine, 2008

Bibliogr. ISBN 978-973-163-162-2

303.442.22(075.8)

Reproducerea integral sau fragmentar, prin orice form i prin orice mijloace tehnice, este strict interzis i se pedepsete conform legii.

Rspunderea pentru coninutul i originalitatea textului revine exclusiv autorului/autorilor

3

UNIVERSITATEA SPIRU HARET FACULTATEA DE SOCIOLOGIE-PSIHOLOGIE

CRISTIAN POMOHACI DANIELA PRLEA

ANALIZA DATELOR Ediia a II-a

EDITURA FUNDAIEI ROMNIA DE MINE Bucureti, 2008

4

5

CUPRINS

Introducere ..

9

1. NOIUNI PRELIMINARE

1.1. Cunoaterea ... 11 1.2. Cum putem defini Analiza datelor? ... 12 1.3. Stabilirea ipotezelor ... 17

1.3.1. Caracteristici ale ipotezelor . 17 1.3.2. Erori frecvente n formularea ipotezelor . 18

1.4. Grupul de subieci . 19 1.5. Ce metode putem folosi pentru prelucrarea datelor? 23

1.5.1. Metoda observaiei sociologice ... 24 1.5.2. Ancheta bazat pe chestionar .. 26 1.5.3. Testele psihologice .. 31 1.5.4. Sociometria 32

1.6. Msurarea . 33

2. REPREZENTAREA DATELOR CA MOD DE EXAMINARE PRELIMINAR

A FENOMENULUI STUDIAT

2.1. Serii de numere .. 38 2.2. Gruparea datelor 41 2.3. Reprezentri grafice ale seriilor de numere ... 42

2.3.1. Diagramele de tip linie 43 2.3.2. Histogramele 48 2.3.3. Alte tipuri de diagrame 50 2.3.4. Sociograme .. 56 2.3.5. Alte reprezentri ale datelor

58

6

2.4. Noiuni introductive de prezentare a datelor n Power Point 59 2.4.1. Ce este Power Point? ... 59 2.4.2. Cum ncepem? . 60 2.4.3. Cum realizm vizualizarea n Power Point? ... 62 2.4.4. Modul de vizualizare Slide-Show . 63

2.5. Graficul Gantt 63 2.6. Concluzii ... 64

3. STATISTICA N CERCETAREA SOCIAL

3.1. Caracteristici (variabile) 65 3.2 Populaie . 67 3.3. Eantion. Lot 70 3.4. Eveniment .. 71 3.5. Minimul i maximul . 74 3.6. Media . 75 3.7. Cuantile .... 78

3.7.1. Mediana .. 78 3.7.2. Cuartilele ... 82 3.7.3. Valoare modal .. 83

3.8. Indicatori ai dispersiei ... 84 3.8.1. Amplitudinea ... 85 3.8.2. Abaterea medie ( Am (a) ) 85 3.8.3. Variana ... 87 3.8.5. Coeficient de Omogenitate (variabilitate) ... 88

3.9. Compararea mediilor . 91 3.9.1. Cum comparm media unui grup cu o valoare dat .. 91 3.9.2. Testarea ipotezei privind diferena dintre mediile a dou grupuri cu numr redus de subieci

92 3.10. Testul 2 ... 94 3.11. Coeficientul de corelaie 97 3.12. Regresia liniar .. 101 3.13. Rezolvare exerciii din capitolul 3 . 104

4. NOIUNI INTRODUCTIVE DESPRE GRAFURI I BAZE DE DATE

4.1. Grafuri ... 116 4.1.1. Scurt istoric . 116 4.1.2. Definiia unui graf . 117 4.1.3. Clasificarea grafurilor . 119

7

4.1.4. Arbori ... 120 4.1.5. Proprieti ale grafurilor .. 122 4.1.6. Alt posibilitate de studiu al relaiilor dintr-un grup de indivizi ...

124 4.1.7. Reprezentarea matriceal a unui graf 125

4.2. Baze de date ... 127

5. UTILIZAREA EXCEL I SPSS N STATISTIC

5.1. Utilizarea Excel n statistic .. 129 5.1.1. Inserarea unei funcii .. 130 5.1.2. Minim i maxim dintr-un ir de date ... 132 5.1.3. Media .. 134 5.1.4. Mediana ... 135 5.1.5. Amplitudinea ... 136 5.1.6. Coeficientul de omogenitate 137 5.1.7. Compararea mediei unui grup cu o valoare dat 138 5.1.8. Testul t 140 5.1.9. Testul 2 ... 142 5.1.10. Coeficientul de corelaie 144 5.1.11. Regresia liniar . 146 5.1.12. Tabel funcii Excel pentru calcule statistice . 149

5.2. Utilizarea SPSS 150 5.2.1. Ferestre i fiiere n SPSS 151 5.2.2. Introducerea datelor 151 5.2.3. Crearea unui fiier de date . 153 5.2.4. Statistica descriptiv a bazei de date .. 156 5.2.5. Corelaia . 158 5.2.6. Comparaia ntre mediile a dou loturi 161 5.2.7. Testul 2 (hi-ptrat) ... 167 5.2.8. Coeficientul alpha 173

5.3. Concluzii ... 176

8

9

INTRODUCERE

Acest curs reprezint o ncercare sintez a unor studii realizate, pn n acest moment, n domeniul analizei datelor. n principal, am urmrit sistematizarea unor informaii care s ajute studentul n nelegerea i realizarea unui proiect de diplom ca un prim pas n realizarea cercetrii tiinifice.

n general, pentru studenii de la tiinele sociale este destul de complicat nsuirea unor noiuni ce au un caracter mai tehnic. Aceasta se datoreaz anumitor abordri defectuoase a materiilor tehnice. Nu o dat s-a ntmplat la cursul de Analiza datelor ca o singur formul pus pe tabl s creeze o reacie negativ din partea studenilor. De aceea, vom ncerca o abordare mai uman a acestei materii, pornind de la experienele pe care le-am avut n decursul anilor de predare. Lucrarea este structurat pe 5 capitole. Succesiunea capitolelor a fost impus de dorina de a grada prezentarea de la uor la noiuni mai dificile, pentru a face mai accesibil parcurgerea crii. n primul capitol, se d definiia disciplinei de Analiza Datelor, rolul i locul ei n cercetarea sociologic i psihologic. Apoi se prezint o parte din etapele realizrii unui proiect de cercetare. A doua parte reia anumite noiuni din cartea Informatic utilizat n sociologie i psihologie, noiuni legate de prezentarea datelor: realizarea de diagrame, de scheme i despre Microsoft Power Point. n capitolul trei se prezint intuitiv cteva din instrumentele statistice utilizabile n cercetare.

n capitolul 4 se prezint instrumente de stocare a rezultatelor, adic noiuni despre baze de date i grafuri, noiuni ce vor fi utile prezentrii de SPSS-ului i a Excel-ului.

10

Odat reamintite noiunile de statistic se va trece la capitolul 5 n care se vor prezenta noiuni de realizare a calculelor statistice cu ajutorul SPSS-ului i a Excel-ului.

Se consider cunoscute, i deci nu se vor mai relua, noiuni de utilizarea computerului, noiuni de metode i tehnici de cercetare social (dei o parte din acestea se vor relua pe scurt).

11

1. NOIUNI PRELIMINARE

1.1. Cunoaterea Ce ar putea determina pe cineva s citeasc o carte? S deschid

cartea i s vad ce poate fi scris n paginile ei? Curiozitatea, au rspuns o mare parte din studeni cnd le-am pus aceast ntrebare. Curiozitatea este o manifestare a unei ntrebri pe care ne-o punem: putem gsi ceva aici? Putem cunoate ceva? Deci curiozitatea ar putea fi o manifestare a dorinei de cunoatere. Cunoaterea este motorul care ne duce n fiecare zi dintr-o parte n alta. Vrem s tim cum va fi vremea, deschidem radioul i ateptm s vin tirile despre vreme. Vedem un meci la televizor, apoi a doua zi cumprm ziarul ca s vedem, s cunoatem i cum au vzut alii, sau poate ce au vzut alii i noi n-am vzut la acel meci. Deci, faptul c ceva s-a ntmplat nu e suficient, dorina noastr este de a analiza, de a obine ct mai multe date despre ceea ce ne intereseaz. Totui, din multitudinea de lucruri care se ntmpl n jurul nostru cum alegem pe unele i respingem pe altele? Cum alegem s cunoatem unele i s nu cunoatem altele? n cartea ei1, Ruane determin mai multe ci de cunoatere:

Cunoaterea tradiional Cunoaterea dat de autoriti Cunoaterea dat de bunul-sim Cunoaterea dat de intuiie Cunoaterea realizat prin metode tiinifice Faptul c dintre cele cinci tipuri de cunoatere cea mai

ndeprtat de subiectivism este cunoaterea realizat prin metode tiinifice, d o motivaie acestei cri. Specificm totui c nu trebuie

1 Vezi la bibliografie [Rua].

12

respinse celelalte tipuri de cunoatere, dar acestea nu constituie subiectul manualului de fa.

1.2. Cum putem defini Analiza Datelor? n cele ce urmeaz vom prezenta dou posibile definiii ale

analizei datelor. ntr-o prim prezentare ne bazm pe definirea succesiv a unor concepte, construcia finalizndu-se cu definirea analizei datelor. La baza analizei datelor st conceptul de mesaj. Mesajul reprezint baza comunicrii, voluntare sau involuntare, ntre un emitor i un receptor. Ceea ce accept un receptor se numesc date. Atragem atenia asupra faptului c nu ceea ce dorete s transmit emitorul poart numele de date, deoarece o parte din ceea ce se transmite se poate pierde pe drumul ntre emitor i receptor. Contientizarea prin analizare i prelucrarea datelor receptate transform datele n informaie. Deci, o posibil definiie a analizei datelor ar fi: Procesul prin care datele primite de receptor se transform n informaie.

Schematic aceasta se poate reprezenta astfel:

Fig. 1. Trecerea de la date la informaii cu ajutorul Analizei Datelor

Date culese din teren

Analiza i prelucrarea datelor

Informaii

13

Informaiile odat dobndite devin parte a cunotinelor. De aceea, putem spune c procesul de finalizare a analizei i de prelucrare a datelor const n transformarea datele n informaii, iar informaiile au un rol major n formarea de cunotine. Ce se nelege prin cunotine? Cunotinele sunt elemente abstracte i individuale despre obiectele din lumea real, nsuite prin educaie i experien.2 Am insistat pe o prezentare n detaliu a acestor noiuni pentru c ele reiau, pe scurt, unele din principiile oricrei cercetri.

Exemplul 1 Acum civa ani, un student m-a rugat s-l ajut s fac o repetiie pentru susinerea proiectului de diplom. Era vorba de un studiu comparativ privitor la relaia dintre mam i copil ntre mamele care aveau program de 8 ore la serviciu i cele care aveau program de 4 ore. A nceput s vorbeasc despre tema pe care i-o alesese la proiect. A prezentat obiectivele, ipotezele, instru-mentele de lucru, chiar i nite diagrame destul de sugestive. n final, a vzut c ntre cele dou loturi erau diferene semnificative. Ce prere avei? m-a ntrebat. Niciuna, pentru c nc nu ai terminat, i-am spus. Ceea ce mi-ai prezentat pn aici sunt doar nite date cu o prelucrare preliminar.

Prin prisma conceptelor prezentate n exemplul de mai sus, vom spune c studentul este un receptor al unor date culese din teren; prin prelucrarea primar a datelor, el a transformat datele, n informaie, dar informaia, dei corect, ntre cele dou loturi fiind diferene semnificative, totui era insuficient pentru a fi parte integrant a unor cunotine despre fenomenul studiat. Cea de-a doua metod pornete de la definiia din dicionar a celor dou cuvinte care compun sintagma Analiza datelor. Conform

2 Cf. [Vel] .

14

Dicionarului Explicativ al Limbii Romne* pentru a analiza gsim urmtoarea definiie:

ANALIZ, analizez, vb. I. Tranz. 1. A cerceta un ntreg, un fenomen etc., examinnd fiecare element n parte. A examina un text din diferite puncte de vedere. sau ANALIZ vb. 1. a cerceta, a examina, a investiga, a studia, a urmri, (livr.) a considera, (nv.) a medita, a privi, a socoti, (fig.) a explora, (nv. fig.) a scrmna. (~ cauzele unui fenomen.) 2. v. examina. 3. a comenta, a explica, a interpreta, a tlcui, (nv.) a ntoarce, (fig.) a descifra. (~ un text literar.)

S lum, pe rnd, elementele ce apar n aceast definiie: o cercetare pornete de la un fenomen, de la un ntreg care ne atrage atenia i prima reacie este s privim fiecare detaliu al lucrului analizat, adic s examinm fiecare element n parte. Cercetarea poate porni de la un text la care, mai nti, ne informm asupra diferitelor puncte de vedere asupra textului, urmnd s ncercm un punct de vedere diferit. Pentru date gsim urmtoarea definiie:

DAT, -, dai, -te, adj., s.f. I. Adj. Pus la dispoziie, oferit; nmnat, transmis, prezentat, druit. Expr. La un moment dat = ntr-un anumit moment; n clipa aceea. n cazul dat = n acest caz, n cazul de fa. Dat fiind (c...) = innd seama de... (sau c...), avnd n vedere (c...); deoarece. [] Dat uitrii = uitat, prsit. II. S.f. 1. Momentul, mprejurarea (repetabil) cnd se produce un fapt; oar, rnd. Loc. adv. Data trecut = cu prilejul anterior. Data viitoare = ntr-o mprejurare ulterioar. De data aceasta (sau asta) ori de ast dat = de rndul acesta, acum. Pe dat ce... (sau cum...) = ndat; pe loc, numaidect. O dat = ntr-un singur caz. Nu o dat = de multe ori. nc o dat = din nou. 2. (La pl.) Fapte stabilite (de tiin), elemente care constituie punctul de plecare n cercetarea unei probleme, n luarea unei hotrri etc. III. S.f. (Reg.) Soart, destin. Cum (sau precum) e data = dup cum e obiceiul, datina. V. da2.

* Academia Romn, Institutul de Lingvistic Iorgu Iordan, Dicionarului Explicativ al Limbii Romne, Ediia a II-a, Editura Univers Enciclopedic, Bucureti, 1998.

15

Pornind de la aceste dou definiii putem spune c Analiza Datelor este disciplina care se ocup cu cercetarea, examinarea, investigarea, interpretarea faptelor stabilite tiinific, fapte care constituie punctul de plecare n cercetarea unei probleme, n luarea unei hotrri.

Deci, cu alte cuvinte, putem spune c analiza datelor reprezint o etap n cercetarea tiinific a unui fenomen. n continuare vom discuta despre etapele cercetrii. Acestea sunt:

1. Proiectarea 2. Fixarea obiectivelor, stabilirea ipotezelor 3. Selecia grupului/grupurilor de subieci 4. Alegerea metodelor ce urmeaz s fie folosite n culegerea

i prelucrarea datelor (att a instrumentelor specifice, ct i a celor statistice)

5. Alegerea lotului de subieci (n cazul sondajelor de opinie este vorba de designul eantionului reprezentativ)

6. Analiza Datelor 7. Diseminarea rezultatelor (prezentarea proiectului de

licen n faa comisiei de examinare n cazul absolvenilor, prezentarea rezultatelor finanatorului, publicarea rezultatelor n reviste de specialitate etc.)

Toate aceste etape ale cercetrii sunt importante deoarece orice eroare n gestionarea lor poate duce la erori destul de mari n analizarea datelor. Proiectul de diplom reprezint o prim ocazie pentru student de a fi pus n situaia unei cercetri pe care trebuie s-o realizeze i s-o prezinte singur n faa unei comisii de examinare. De aceea, considerm c este util, n vederea pregtirii proiectului, s prezentm cteva noiuni de management de proiect. De cele mai multe ori studenii pornesc la realizarea cercetrii, ce va sta la baza proiectului de diplom, construiesc aceast cercetare fr a-i planifica timpul sau resursele, ceea ce are ca efect faptul c ajung n criz de timp.

16

Ce nseamn a realiza un proiect? Un proiect reprezint [] un grup de activiti relaionate, n mod organizat, pentru ndeplinirea unui scop3. n realizarea oricrui proiect trebuie s avem n vedere trei constrngeri principale4:

timp (durata efectiv de realizare a cercetrii) resurse (materiale, financiare etc.) specificitate a rezultatelor. De aceea, ar fi bine ca studenii s in cont de aceste trei

constrngeri cnd i planific activitile legate de realizarea unui proiect. Planificarea activitilor se realizeaz n etape sau subetape pentru procesele mai complicate. Atunci cnd proiectm aceste etape exist dou moduri de abordare:

1. planificarea direct de la prima etap la etapa final (aceasta nsemnnd o cunoatere foarte bun a tehnicilor cercetrii)

2. planificarea invers5 pornim dinspre etapa final spre prima etap (n acest caz este necesar s vizualizm foarte bine etapele pentru a gsi drumul optim dintre ultima i prima etap).6

Un nou mod de abordare a proiectrii unei cercetri este cel realizat cu ajutorul tehnicii de programare n reea. Din aceste tehnici amintim:

graficul Gantt graficul PERT7 graficul CPM8

3 Cf. [McC] p. 29.

4 Cf. [McC].

5 Backward planning denumire preluat din lucrarea [McC].

6 Pentru studentul ce-i pregtete proiectul de diplom recomandm

cea de-al doilea tip de proiectare, backward, ntruct exist constrngerea temporal.

7 Program Evaluation and Review Technique.

8 Metoda Drumului Critic.

17

La finalul capitolului 2 vom prezenta cteva noiuni legate de graficul Gantt.

n finalul acestei seciuni revenim la problema gestionrii timpului. Kerzner d o list a activitilor ce pot rpi timp n realizarea unui proiect9. Din acestea amintim:

munca incomplet amnarea nejustificat n luarea unor decizii folosirea exagerat a telefonului, chat-ului etc. ntrzierile la ntlniri corectarea superficial a unor erori planificarea pe termen scurt (lipsa unei planificri pe

termen lung) perfecionismul schimbri dese ale planificrii analizele pe prea multe niveluri

1.3. Stabilirea ipotezelor Odat aleas tema i stabilite obiectivele, problema ce trebuie rezolvat este cea a stabilirii ipotezelor. Atunci cnd se stabilesc ipotezele, trebuie avute n vedere dou repere de baz: fiecare ipotez s provin dintr-un obiectiv, i, n acelai timp, s fie n acord cu instrumentele utilizate. Un alt aspect definitoriu al ipotezelor l reprezint faptul c ipotezele presupun o solid informaie n domeniu, care ofer i cadrul conceptual al ipotezei10.

1.3.1. Caracteristici ale ipotezelor I. Radu prezint anumite caracteristici ale ipotezelor. Din acestea amintim11:

Explic un ansamblu de date Ipoteza trebuie s fie bine ntemeiat, plauzibil sau

verosimil Ipotezele trebuie s fie verificabile

9 Cf. [McC] p. 199.

10 [Rad] p. 21.

11 [Rad] p. 22.

18

1.3.2. Erori frecvente n formularea ipotezelor n cele ce urmeaz vom prezenta cteva din erorile ntlnite n formularea unor ipoteze:

1. Exprimarea mult prea general a ipotezei

Exemplul 2 Hiperemotivitatea conduce la anxietate ridicat i

depresie.

2. folosirea gradelor de comparaie, fr a spune nimic (sau a folosi o exprimare neclar), privitoare la termenii ce se vor compara

Exemplul 3 Exist o alegere din partea angajailor, ncepnd

de la un anumit nivel al salariului, ntre sporirea numrului de ore lucrate i sporirea timpului liber

3. formularea prin negare

Exemplul 4 Succesul colar nu are drept determinant principal

inteligena peste medie

4. folosirea de adjective necuantificabile

Exemplul 5 Copiii expui, n mai mare msur, la pericolul de

a fi supui unor rele tratamente se regsesc, n special, n familiile cu situaie material precar

5. folosirea de cuvinte-balast

Exemplul 6 Indiferent de tipul de abuz suferit, copiii-victime

prezint totui un tablou, simptomatologic comun: relaionarea defectuoas, scderea randamentului colar (eventual abandon colar), stare agresiv i comportamente agresive

19

6. exprimarea de concluzii

Exemplul 7 Cu ct Biserica va blama homosexualitatea, cu att

atitudinea romnilor va fi mai negativ (Romnia este o ar unde sentimentul religios este foarte puternic, iar Cuvntul Bisericii are un rol decisiv)

Desigur, acestea sunt doar o parte din erorile frecvente n formularea ipotezelor, dar am inut s atragem atenia asupra lor deoarece formularea unei ipoteze reprezint unul din paii cei mai importani ai cercetrii. O alt problem, legat de ipoteze, o reprezint clieul confirmrii ipotezei de start12. Aceasta se refer la faptul c, de multe ori, mai ales la cei care sunt la nceputul activitii de cercetare, exist tendina ca lucrarea s se axeze pe confirmarea cu orice pre a ipotezei de start, ignorndu-se discordanele cu aceasta.

Exemplul 8 S-a aplicat o sociogram ntr-o clas. n urma

aplicrii sociogramei s-a determinat liderul. Analiznd ns rezultatele, s-a observat faptul c doi elevi din clas, dei ei i-au exprimat opiniile, nu au primit niciun punct de la colegi. Ceea ce ar putea duce la anumite ntrebri privind integrarea lor n grup. Deci, pe lng ipoteza de start, se poate aduga, n aceast situaie, i un studiu de caz pentru cei doi elevi.

1.4. Grupul de subieci Am folosit sintagma grupul de subieci deoarece cele ce urmeaz sunt valabile att pentru eantion, ct i pentru lot. n principal, n aceast seciune ne vom ocupa de experimentele comparative. Pentru a realiza un astfel de studiu, trebuie s alegem un grup de control i un grup experimental. Grupul

12 [Rad], p. 225.

20

de control este acel grup care nu este supus stimulilor specifici experimentului, este un grup care propriu-zis nu intervine n experiment. De unde i denumirea de grup de martor.

Exemplul 9 S-a realizat o cercetare n care s-a pus problema

dac relaxarea, ca tehnic psihoterapeutic, conduce la ameliorarea simptomelor nevrotice. Pentru aceasta s-a luat ca grup experimental 30 de pacieni, din care 15 brbai i 15 femei. Acetia au fost selecionai, n mod aleator, dintre persoanele cu tulburri anxioase ce s-au prezentat la clinic, solicitnd psihoterapie. Grupul martor conine 30 de persoane selectate n mod aleator, dintre care 15 brbai i 15 femei care prezentau acelai tip de tulburri anxioase ca i cei din grupul experimental. Se poate observa c puteam s lucrm cu un singur grup de subieci unde, nainte de a i se aplica tehnicile psihoterapeutice, era grupul martor i dup aplicarea tehnicilor terapeutice devine grup experimental.

Atunci cnd efectum msurtori asupra unui grup trebuie s inem seama de o serie de factori13 cum ar fi:

Efectul de maturare diferenele ce ar putea aprea ntre dou msurtori s nu se datoreze stimulilor aplicai n cadrul experimentului, ci maturrii ce a avut loc pe parcursul experimentului

Exemplul 10 La clasa a treia se dorete s se studieze dac prin

folosirea unor tehnici de dezvoltare a ateniei elevii se descurc mai bine la efectuarea calculelor de nmulire. Dup un semestru se compar rezultatele de la nceputul anului cu cele de la sfritul

13 Cf. [Rad] .

21

semestrului. Se observ c majoritatea elevilor au obinut scoruri mai bune. n acest caz, ns nu putem folosi ca grup martor grupul de la nceput i ca grup experimental grupul la sfritul semestrului, deoarece nu putem ti dac evoluia pozitiv se datoreaz metodei aplicate sau faptului c elevii n timp, lucrnd la matematic, oricum i-ar fi mbuntit performanele. n acest caz, se recomand folosirea a dou grupuri distincte: un grup de elevi crora li se aplic tehnicile de dezvoltare a ateniei grup experimental i un grup de elevi crora nu li s-a aplicat nicio tehnic de dezvoltare a ateniei grup martor. Comparaia se va face ntre aceste grupuri att la nceputul semestrului, ct i la sfritul semestrului. Grupurile trebuie alese la nceputul semestrului astfel nct s nu fie diferene semnificative ntre ele, iar la sfrit eventuala apariie a unei diferene ne poate aduce informaii despre efectele tehnicilor de dezvoltare a memoriei asupra copiilor.

Efectul testrii repetate aplicnd la intervale destul de scurte acelai test, de mai multe ori, pe acelai lot de subieci rezultatele vor fi influenate i de faptul c subiecii ajung s cunoasc foarte bine testul

Exemplul 11 Msurm anxietatea zilnic, timp de o sptmn

nainte de operaie, la pacienii din acelai salon. Diferenele care ar putea aprea n acest caz se pot datora i faptului c pacienii se obinuiesc cu testul i dau alte rspunsuri pentru a nu se repeta.

Influena evenimentelor externe apariia unui eveniment extern experimentului, eveniment ce poate influena subiecii.

22

Exemplul 12 Se aplic un chestionar pe problema corupiei n

mediul urban i n mediul rural. n prima zi se aplic n mediul rural. Seara, la televizor, la tiri se vorbete despre un proces n care exist acuzaia de corupie a unui demnitar. Diferenele ce ar putea aprea, a doua zi, la aplicarea chestionarului n mediul urban se pot datora i influenei emisiunii din seara de dinaintea aplicrii chestionarului

Corectitudinea seleciei subiecilor selecia subiecilor trebuie s se realizeze pe ct posibil independent de voina subiecilor i trebuie evitat subiectivismul celui care face selecia

Exemplul 13 ntr-o coal s-a aplicat un test de anxietate doar la

elevii ce s-au oferit voluntari n a completa testul. S-au obinut valori sczute ale anxietii. Totui, nu putem realiza o interpretare a datelor deoarece nu tim dac aceste valori sczute, ce reprezint reali-tatea sau faptul c lotul a fost compus din elevi ce s-au oferit voluntari, au dus la valori sczute ale anxietii.

Exemplul 14 S-a aplicat un chestionar n care se studia interesul

populaiei dintr-un ora fa de problemele din nvmnt. Chestionarul a fost aplicat n curtea unei coli printre prinii ce ateptau copiii de la clasele primare s ias de la cursuri. Rezultatele acestui chestionar nu pot fi validate, deoarece ceea ce s-a obinut n urma prelucrrii nu se poate spune dac este rspunsul populaiei fa de ntrebrile puse sau e vorba de influena faptului c s-a aplicat printre prinii elevilor din ciclul primar.

23

Riscul de a pierde subieci14 din cauza unor condiii ce nu depind de subiect o mare parte din subieci nu rspund la toate ntrebrile.

Exemplul 15 Se dorete s se vad impactul unui film asupra

spectatorilor. Se aplic la o grdin unde ruleaz acel film. Se aplic un chestionar nainte de a rula filmul, urmnd, ca la final, s se mai aplice chestionarul nc o dat. Pe la mijlocul filmului ns ncepe ploaia i toi spectatorii au plecat n grab astfel nct operatorul nu a mai apucat s aplice i a doua oar chestionarul.

Desigur, exist mai multe aspecte care trebuie urmrite atunci cnd se selecteaz un grup n vederea realizrii unui experiment. Am prezentat doar situaiile cele mai des ntlnite. Pentru a vedea i alte cazuri recomandm, de exemplu, consultarea [Rad].

1.5. Ce metode putem folosi pentru prelucrarea datelor? n aceast seciune dorim s realizm o trecere n revist a principalelor instrumente ce se folosesc n prelucrarea datelor, altele dect cele statistice15. Chiar cu riscul de a fi considerai negativiti la metodele clasice de cercetare vom ncepe cu prezentarea neajunsurilor i apoi a avantajelor. Alegem aceasta deoarece, de cele mai multe ori, n utilizarea metodelor, studenii se concentreaz pe avantajele acelui instrument, ignornd dezavantajele ce le pot aprea chiar i n condiiile folosirii corecte a instrumentului.

14 n [Rad] acest caz poart denumirea de moarte experimental, p. 39.

15 De instrumentele statistice ne vom ocupa n capitolul 3.

24

1.5.1. Metoda observaiei sociologice Una din metodele de baz n sociologie o constituie observaia. Avnd n vedere c aceast metod se afl la grania dintre intuiie i raionament, folosirea ei trebuie realizat cu foarte mare grij. n primul rnd, fr o susinere din partea altor metode i instrumente, observaia poate deveni surs de eroare n analiza datelor. Dintre alte neajunsuri ale acestei metode amintim:

necesit timp ndelungat de folosire se folosete pe eantioane16 mici la nivel de observaie nu se recomand ncercarea de a

identifica relaii cauzale i atunci apare ntrebarea: De ce s se foloseasc aceast

metod? n primul rnd, aceast metod este util atunci cnd e folosit mpreun cu alte metode. Printre avantajele acestei metode avem:

permite accesul direct i nemijlocit al cercettorului la realitatea social

asigur un grad mare de obiectivitate i complexitate a imaginii rezultate

ne ajut s nregistrm fenomenul studiat n condiiile sale proprii de desfurare

poate realiza att nregistrarea comportamentelor individuale, ct i a celor colective

Putem distinge dou mari tipuri de observaie:

Un prim mare tip de observaie l constituie observaia spontan. Aceasta reprezint genul de observaie, realizat la nivelul simplului contact al cercettorului cu realitatea. Dintre dezavantajele acestui gen de observaie am aminti:

se realizeaz, n general, pe o baz subiectiv rareori se poate repeta n aceleai condiii nregistrarea se face pe baza memoriei, deci exist

pericolul trunchierii informaiilor

16 Despre noiunea de eantion vezi capitolul 3, seciunea 3.3.

25

Avantaje: acest gen de observaie este foarte util n gsirea de direcii noi de cercetare, n cutarea de noi soluii la probleme de rezolvat. Unul din exemplele clasice este descoperirea penicilinei de ctre Flemming. Totui, continund analogia, fr s trecem la observaia tiinific, observaia spontan, care i-a atras atenia lui Flemming, ar fi avut rezultate neconcludente17.

Despre observaia tiinific, Henri H. Stahl18 atrgea atenia asupra urmtoarelor note definitorii:

[] are la baz o concepie tiinific despre lumea nconjurtoare

[] vizeaz totalitatea aspectelor fenomenului studiat

[] este condus dup anumite reguli [] asigur un grad mare de obiectivitate n

aprecierea fenomenelor [] procedeaz la descompunerea obiectului

observat n elementele lui componente i apoi trece la evidenierea ntregului

datele i informaiile rezultate n urma observaiei sunt nregistrate ntr-o fi de observaie, n vederea prelungirii lor ulterioare

Totui trebuie remarcat c observaia tiinific devine mult mai bogat n rezultate atunci cnd reprezint o urmare a unei observaii spontane.

Desigur, acesta nu este singurul mod de a clasifica observaiile. Am putea aminti c observaiile se pot clasifica dup gradul de structurare, dup gradul de implicare al cercettorului n sistemul studiat, n funcie de durata observaiei, natura observaiei, gradul de extensiune i de profunzime al observaiei19. Acestea sunt tratate, pe larg, n manualele de specialitate din care putem s recomandm [Cau].

17 Cel mult s-ar fi gndit ca alt dat s fie mai atent i s nu mai lase

laboratorul cu ustensilele murdare. 18

Apud [Cau], p. 103-104. 19

Cf. [Cau].

26

Pentru a fi siguri c folosim corect metoda observaiei sociologice trebuie s ne facem nite reguli pe care s le respectm. Desigur, nu exist reguli general valabile, dar, dac s-ar ncerca gsirea unor elemente comune, un punct de plecare ar fi aprecierile lui T. Calpow20:

observaia trebuie s aib la baz o foarte bun pregtire teoretic a observatorului

formularea, cu precizie, a tehnicilor de observare i a procedeelor de notare a observaiilor

notarea faptelor de observaie, pe ct posibil la faa locului, pe teren

trebuie realizat distincia dintre faptele observate i prerile observatorului n sensul c acestea trebuie notate separat

observarea trebuie s se realizeze continuu i sistematic, avndu-se n vedere urmrirea obiectivelor precis formulate.

Odat luate aceste precauii, prin folosirea metodei observaiei sociologice, putem ajunge la cunoaterea i nelegerea realitii, ct i la explicarea celor observate.

1.5.2. Ancheta bazat pe chestionar Atunci, cnd dorim s explicm comportamentele umane i s identificm factorii ce determin aceste comportamente, un instrument foarte util l reprezint chestionarul. Cnd se aplic un chestionar exist mai muli factori care pot influena rspunsurile. Dintre acetia amintim: personalitatea celui care ancheteaz, personalitatea celui anchetat, tema anchetei, locul unde se aplic chestionarul, timpul de desfurare al chestionarului. Chestionarul reprezint un instrument al unui tip de anchet. De aceea, acest tip de anchet mai poart i denumirea de anchet prin chestionar. Dintre caracteristicile anchetei prin chestionar am aminti:

20 Apud [Che1].

27

1. Caracterul standardizat numrul ntrebrilor, ordinea ntrebrilor i forma lor este stabilit clar dinainte. Tot cadrul standardizat al anchetei este asigurat de faptul c se stabilete dinainte numrul persoanelor alocate fiecrei caracteristici21, acest numr rmnnd neschimbat pe tot parcursul anchetei. 2. Tehnici specifice instrumentului folosit (chestionarului) 3. Numrul mare de persoane pe care se aplic chestionarul ancheta de chestionar, pentru a fi corect realizat, trebuie aplicat pe eantioane22 mari, existnd o legtur strns ntre numrul de persoane pe care se aplic chestionarul i nivelul de semnificabilitate al rezultatelor. Chestionarele se pot clasifica n funcie de trei criterii23:

coninutul informaiilor obinute o chestionarele de date factuale o chestionarele de opinie o chestionarele speciale o chestionarele tip omnibus

forma ntrebrilor o chestionare cu ntrebri nchise o chestionare cu ntrebri deschise o chestionare cu ntrebri mixte o chestionare cu ntrebri scalate

modul de aplicare al chestionarelor o chestionare autoadministrate o chestionare administrate de ctre operatorii de

anchet

Exemplu 16 Atunci cnd a avut de aplicat un chestionar,

studentul a realizat un presondaj unde, printre alte ntrebri, a pus i ntrebarea deschis: Cum vi se par condiiile de la locul dumneavoastr de

21 Sex, vrst, mediu, nivel de studii etc.

22 Despre noiunea de eantion vezi capitolul 3, seciunea 3.3.

23 Cf. [Che2].

28

munc? Dup centralizarea rezultatelor, dei sperase ca la aceast ntrebare s poat determina anumite opiuni pentru a face o interpretare, paleta de rspunsuri era foarte larg. Atunci, deoarece i-a dat seama c exist riscul ca n cazul n care ar lsa ntrebarea deschis interpretarea s fie mai greu de realizat, iar rspunsurile primite destul de greu de cuantificat, studentul a optat pentru transformarea acestei ntrebri ntr-o ntrebare nchis de forma:

Ct de mulumit suntei de condiiile de la locul dumneavoastr de munc?

a. mulumit b. nici mulumit, nici nemulumit c. nemulumit

n general, chestionarul se administreaz prin intermediul operatorilor pe teren. Desigur, mai exist i alte moduri de aplicare a unui chestionar, cum ar fi: telefonic, prin scrisori, sau cu ajutorul Internetului (prin email, chat sau chiar pagini specializate n aplicarea electronic a rspunsului), dar acestea sunt mai puin utilizate n comparaie cu metoda clasic prin intermediul operatorilor de teren. Elementul de baz al unui chestionar l constituie ntrebarea. Cnd analizm o ntrebare exist cel puin trei elemente importante la care facem referire:

coninutul ntrebrii, o ntrebri factuale o ntrebri de cunotine o ntrebri de motivaie

forma ntrebrii24, poziia ntrebrii n cadrul chestionarului

o ntrebri introductive o ntrebri de coninut o ntrebri de trecere o ntrebrile filtru

24 Vezi clasificarea chestionarelor dup forma ntrebrilor.

29

o ntrebrile bifurcate o ntrebrile de control o ntrebri de identificare

n cele expuse pn aici ne-am referit la chestionare doar din punctul de vedere al componentelor acestora. Dar ceea ce face un instrument s funcioneze este raportul ce se stabilete ntre diferitele pri ale instrumentului. Aceste raporturi conduc la evidenierea tehnicilor conform crora se pot alctui chestionarele25.

Dintre tehnicile de alctuire a chestionarelor amintim: tehnica plniei trecerea de la general la particular i tehnica plniei rsturnate trecerea se face de la particular la general.

Exemplul 17 (tehnica plniei) 1. Cum credei c se triete n Romnia

comparativ cu acum un an? 2. Cum credei c trii dumneavoastr comparativ

cu acum un an?

Exemplul 18 (tehnica plniei rsturnate) 1. n situaii critice v folosii de autoritatea

dumneavoastr de manager pentru a soluiona o problem?

2. Cnd ar trebui un manager s se foloseasc de autoritatea dat de poziia lui n cadrul firmei?

Atunci cnd stabilim ntrebrile i structura chestionarului trebuie s avem n vedere posibile pericole ce pot aprea n gestionarea acestui instrument. Din acestea am aminti:

I. Atunci cnd ntr-un chestionar, datorit aezrii ntrebrilor, avem contaminarea rspunsurilor spunem c se manifest efectul de halo.

25 Cf. [Che2].

30

Exemplul 19

1. Credei c majoritatea politicienilor sunt corupi? a. Da b. Nu c. Nu tiu

2. Considerai c n sistemul sanitar exist corupie? d. Da e. Nu f. Nu tiu

3. Se poate vorbi de corupie n sistemul juridic? g. Da h. Nu i. Nu tiu

4. Ct de mare considerai c este corupia n Romnia? j. Foarte mare k. Mare l. Medie m. Mic n. Foarte mic

II. Un alt posibil factor de eroare n utilizarea unui chestionar este lungimea chestionarului. S. Chelcea, de exemplu, recomand un numr de 25 pn la 50 de itemi26. Numrul de ntrebri ce pot fi puse ntr-un chestionar reprezint totui o opiune a celui care alctuiete chestionarul.

III. O eroare destul de mare o constituie erorile de eantionare care se pot manifesta sub mai multe forme. Dintre acestea amintim:

Nerespectarea unor caracteristici ale populaiei de baz

Numrul prea mare de refuzuri

26 n [Che2].

31

IV. Un alt tip de erori l reprezint erorile datorate operatorilor de teren. Acestea pot fi:

Personalitatea necorespunztoare a operatorilor (datorat unei selecii incorecte a operatorilor) arogan, aspect fizic neplcut, neseriozitate etc.

Aplicarea incorect a chestionarului scurtarea ntrebrilor, simplificarea excesiv a ntrebrii, schimbarea ordinii ntrebrilor etc.

Influenarea respondenilor de ctre operatori pentru a da anumite rspunsuri

Nerespectarea eantionrii sau a pasului de aplicare a chestionarului

V. O surs de erori, deloc neglijabil, o constituie cei care dau rspunsurile. Dintre acestea am aminti:

Nesinceritatea rspunsurilor Refuzul de a completa sau de a participa Sensibilitatea subiecilor la anumite teme Tendina de a da rspunsuri conforme cu ceea ce este

de dorit din punct de vedere social Tendina de a se pune ntr-o lumin favorabil

Dei aceste erori, expuse mai sus, sunt destul de frecvente, ancheta pe baz de chestionar rmne un instrument important n cercetrile sociale i, utilizat cu atenie, pentru a evita erorile expuse mai sus, poate constitui o important surs de date.

1.5.3. Testele psihologice Deoarece acest manual se adreseaz studenilor ce sunt abia la nceputul activitii de cercetare, ne vom referi la teste, doar din punctul de vedere al utilizatorilor testelor27.

27 Dei este ludabil dorina unor studeni de a explora i a gsi noi

metode i teste pe care mai apoi s le valideze, le recomandm ca mai nti s nvee s foloseasc foarte bine testele deja validate i dup acumularea unei experiene semnificative s porneasc pe drumurile noi i neexplorate ale testrii psihologice.

32

O prim problem ce trebuie rezolvat atunci cnd se dorete folosirea unui test ntr-o cercetare este de a gsi testul potrivit subiectului studiat. Alegerea testului nu trebuie s se bazeze doar pe denumirea testului. Aceasta deoarece, aa cum remarca I. Radu28: (...) numele (...) spune puin (...), el caut s ascund obiectivul sau intenia testului pentru a evita rspunsul conformist ori favorabil (din partea subiectului). De aceea, recomandm ca naintea aplicrii unui test s se parcurg, cu atenie, manualul testului sau materialul de ndrumare ce nsoete testul. Din cele expuse mai sus mai apare i un alt aspect al aplicrii unui test. Cu ct subiectul cruia i aplicm testul tie mai puine despre test cu att rezultatele vor fi mai aproape de adevr.

1.5.4. Sociometria Sociometria ca metod a fost folosit pentru prima oar ntr-un studiu realizat de Moreno n 1934 n Statele Unite n lagre de persoane deportate i ntr-o instituie pentru tineri delicveni. La baza acestei metode exist un chestionar ce cuprinde dou ntrebri care evideniaz alegerea, respectiv respingerea ntr-un grup n raport cu o anumit activitate. ntrebrile pot fi de genul:

- pentru alegere: pe cine ai alege s faci activitatea propus - pentru respingere: care ar fi persoana cu care ai dori cel

mai mult s nu faci activitatea propus

Bineneles c ntrebrile pot suferi mici variaii, dar astfel nct s se pstreze sensul de alegere, respectiv respingere. n 1952 Tagiuri29 propune ca la aceste dou ntrebri s se adauge nc dou care s se refere la cine crede cel chestionat c l-ar fi ales i cine crede cel chestionat c l-ar fi respins.

Pentru a avea asigurat validitatea rspunsurilor trebui s respectm urmtoarele reguli30:

28 n lucrarea [Rad], p. 358.

29 n lucrarea Relational analysis: an extension of sociometry method

with emphasis upon social perception. 30

Cf. [Abr].

33

- grupul studiat trebuie s aib o perioad semnificativ de lung de convieuire

- trebuie s avem acordul membrilor grupului, s nu fie impus faptul de a rspunde la ntrebri.

- asigurarea confidenialitii rspunsurilor - trebuie s fie explicitate criteriile alegerii - chestionarul trebuie aplicat la grupuri de maxim 30 de

persoane Indicii ce trebuie urmrii sunt31: 1. numrul de alegeri primite 2. numrul de alegeri fcute 3. numrul de alegeri reciproce 4. numrul de respingeri primite 5. numrul de respingeri fcute 6. numrul de respingeri reciproce

Cercetarea poate fi extins prin studierea celor ase indici pentru realizarea unei activiti profesionale, ct i pentru realizarea unei aciuni n timpul liber. Centralizarea datelor se realizeaz ntr-o sociomatrice, iar ca reprezentare grafic putem folosi o sociogram. Modul n care realizm o sociogram este descris n capitolul 2 seciunea 2.3.4.

1.6. Msurarea datelor La nceputul acestui capitol spuneam c ceea ce se obine prin diferite metode de investigare (o parte din ele le-am prezentat n seciunile anterioare) sunt date. Un prim pas spre transformarea acestor date n informaii este msurarea lor.

n continuare, vom considera datele obinute n urma msurrii, date brute, celelalte tipuri de date numindu-le date prelucrate. Nu am folosit un antonim al expresiei date brute, deoarece prelucrarea datelor nu este niciodat definitiv, orice tip de date pretndu-se la prelucrri succesive, n funcie de fenomenul studiat.

31 Cf. [Abr].

34

Msurarea este o operaie prin care se atribuie numere datelor discrete sau continue ce urmeaz a fi evaluate 32. Putem realiza msurarea n dou moduri:

citirea direct a numerelor afiate de aparatele cu care se efectueaz experimentul

prin calcularea scorurilor sau a frecvenelor rezultate n urma aplicrii unui instrument specific (test, chestionar etc.)

Din prima categorie amintim: experienele din laboratorul de psihologie (cum ar fi

frecvena apariiei unei reacii n funcie de un stimul studiat, parametrii fizici greutate, intensitate etc.)

timpul necesar pentru a rspunde unui stimul Din a doua categorie amintim: aplicarea unui chestionar aplicarea unui test (nsumarea punctelor conform cu

scalele) n cele ce urmeaz ne vom referi la msurtorile din cea de-a

doua categorie. Dac, de exemplu, n fizic exist mrimi ce au uniti de msur bine definite (kg pentru mas, newton pentru greutate, m/s pentru vitez etc.), n studiul fenomenelor sociale acest gen de uniti de msur nu exist. De aceea, s-a recurs la utilizarea de msurtori prin nsumare pentru fenomenele sociale. Dintre nivelurile la care se pot realiza tipuri de msurtori amintim:

nivelul nominal (calitativ) nivelul ordinal nivelul hiperordinal33

Msurtori la nivel nominal reprezint tipul cel mai des ntlnit n fenomenele sociale. A folosi o msurtoare bazat pe nivelul nominal nseamn a ordona elementele msurate dup diferite categorii. Aceste categorii, pentru a putea avea un proces corect de

32 Cf [Rad], p. 47.

33 Termen preluat din [Rad].

35

ordonare34, trebuie s fie disjuncte, adic un element al unei categorii nu poate aparine, n acelai timp, i altei categorii.

Exemplul 20 Unui grup i se aplic un stimul35. n acest caz,

putem stabili patru categorii: a. nicio reacie b. doar reacie nonverbal c. doar reacie verbal d. i reacie verbal i reacie non-verbal

Categoria d a fost pus deoarece subiecii pot avea reacii i la nivel de gest i la nivel verbal.

Exemplul 21 n cadrul unui chestionar, aplicat unor tineri ntre 15

i 18 de ani, s-a pus urmtoarea ntrebare deschis: Ce nseamn pentru tine a merge la coal? Dup ce s-au citit chestionarele primite, s-au stabilit urm-toarele categorii:

a. a nva b. a m plictisi c. conflicte cu ceilali d. pierdere de timp

A mai fost folosit i o a cincea categorie, e. altele, pentru acele situaii care nu se ncadrau n cele patru categorii stabilite, dar nici nu se regseau n numr destul de mare pentru a constitui o categorie de sine stttoare.

Msurtori la nivel ordinal: acest tip de msurtori este cel mai folosit deoarece, n urma folosirii lui, se pot realiza comparaii ntre subieci, sau, altfel spus, se poate stabili o relaie de ordine ntre participanii la experiment.

34 Prin ordonare aici nelegem ordine nu i comparaie.

35 Prin stimul nelegem chiar i aplicarea unei ntrebri.

36

Exemplul 22 S-a aplicat testul Hamilton pe un lot de 20 de brbai

i s-au obinut urmtoarele rezultate:

Hamilton S1 18 S2 16 S3 14 S4 15 S5 20 S6 10 S7 9 S8 14 S9 19 S10 18 S11 15 S12 11 S13 7 S14 20 S15 22 S16 15 S17 10 S18 17 S19 13 S20 17

Se observ c, n urma msurrii, s-a calculat pentru fiecare subiect valoarea obinut la test. Pornind de la aceste valori putem compara subiecii din punctul de vedere al testului Hamilton. De exemplu, putem spune c subiectul S4 a obinut un scor mai mare dect subiectul S7.

Msurtori la nivelul hiperordinal: La acest gen de msurtori adugm, pe lng nivelul ordinal, i o analiz a distanei dintre elementele situate pe scara de valori. Dei nu foarte folosit,

37

acest nivel de msurare reprezint un prim pas spre utilizarea mul-imilor fuzzy n analiza datelor obinute n sociologie sau psihologie.

Exemplul 23 n cadrul unui studiu asupra unui grup de 10 elevi

s-a alctuit o list cu mediile acestora36 (datele au fost ordonate descresctor):

Nota Elev 1 10 Elev 8 10 Elev 9 10 Elev 6 7 Elev 10 7 Elev 4 6 Elev 2 5 Elev 3 5 Elev 5 5 Elev 7 5

Se observ, din analiza distanelor dintre notele elevilor, c se pot determina trei grupuri de elevi: primul grup ar putea fi alctuit din cei care au obinut nota 10 (elevul 1, elevul 8, elevul 9), al doilea grup (din elevii care au notele 6, 7 elevul 6, elevul 10 i elevul 4) i un al treilea grup (format din elevii ce au nota 5 elevul 2, elevul 3, elevul 5 i elevul 7). Aceste scri de intervale pot constitui un punct de plecare n analiza datelor obinute din acest experiment.

36 Pentru claritatea expunerii prezentm exemplul doar pe 10 elevi, n

practic ns nu se recomand s se trag concluzii pe un grup att de mic.

38

2. REPREZENTAREA DATELOR CA MOD DE EXAMINARE PRELIMINAR

A FENOMENULUI STUDIAT

The preliminary examination of most data is facilitated by the use of diagrams. Diagrams prove nothing, but bring outstanding features readily to the eye; they are therefore no substitute for such critical tests as may be applied to the data, but are valuable in suggesting such tests, and in explaining the conclusions founded upon them37

R.A. Fisher

A prezenta datele nu nseamn doar a le nirui pe o foaie de hrtie. Reprezentarea datelor reprezint o etap important a prelucrrii datelor. nainte de arta cum putem realiza aceast stocare a datelor vom prezenta cte ceva despre datele culese din teren, apoi vom arta diferite moduri de a prezenta datele: prin diagrame, prin scheme, sociograme. O seciune aparte o va constitui prezentarea graficului Gantt ca mod de planificare a unui proiect.

2.1. Serii de numere n aceast seciune ne vom referi la seriile de numere aa cum

pot fi ele ntlnite n majoritatea proceselor sociale, fr a face referire la semnificaia matematic a conceptului de serie, semnificaie care este mult mai larg. n acest context vom nelege prin serie de numere, mulimea de numere ce au o caracteristic comun. Pentru a nelege mai bine aceast noiune vom da dou exemple.

37Pentru traducere vezi finalul acestui capitolul.

39

Exemplul 24 Avem un lot de 15 subieci de sex masculin crora

le aplicm un test de inteligen. Mulimea alctuit din rezultatele la acest test reprezint o serie de numere, caracteristica lor comun fiind faptul c ne arat coeficientul de inteligen al subiecilor din lot. Putem avea o a doua serie de numere ce reprezint coeficientul de inteligen al subiecilor de sex feminin dintr-un lot de 15 subieci. Problema ce ar putea aprea este de a compara cele dou loturi prin prisma acestor dou serii de numere.

Exemplul 25 S presupunem c avem o ntrebare dintr-un

chestionar ce este aplicat pe dou grupuri de subieci, unul n mediul rural, iar al doilea n mediul urban. S presupunem c n urma prelucrrii datelor am obinut urmtoarele rezultate:

Mediul Da Nu Rural 64% 36% Urban 52% 48%

n acest caz o prim serie de numere o reprezint procentele la rspunsuri date de subiecii din mediul rural, iar o a doua serie o reprezint procentele date de subiecii din mediul urban.

Dac o serie reprezint un proces ce se petrece n timp, atunci aceasta se va numi serie temporal38.

38 Sau serie cronologic

40

Exemplu 26 n tabelul de mai jos am msurat creterile anuale

ale populaiei globului n perioada 1995-2000

Anii Nr. locuitori 1995 80,781,974 1996 79,253,622 1997 79,551,074 1998 78,019,039 1999 76,861,716 2000 75,529,866

Seria este temporal ntruct ne arat un proces creterea populaiei, i acest proces este studiat ntr-o perioad de timp din anul 1995 pn n anul 2000.

Analog putem avea serii de tip spaial39.

Exemplul 27 n mai multe licee din Bucureti se pune urmtoare

ntrebare profesorilor: Se poate vorbi de o dependen de computer n rndul elevilor? n urma prelucrrii datelor s-au obinut urmtoarele rezultate40:

Locul aplicrii Procent rspunsuri afirmative Liceu sector 1 58 % Liceu sector 2 49% Liceu sector 3 61% Liceu sector 4 41% Liceu sector 5 40% Liceu sector 6 44%

n acest caz seria de numere este studiat n aceeai perioad de timp, dar n puncte diferite din spaiu.

39 Sau serii teritoriale.

40 Datele prezentate sunt ipotetice.

41

2.2. Gruparea datelor n continuare vom da un exemplu pentru a arta dou moduri n care putem reprezenta aceleai date n funcie de modul n care am realizat gruparea.

Exemplul 28 La un cabinet de testare psihologic a oferilor

profesioniti s-a analizat situaia subiecilor testai n decursul unei sptmni. Deoarece avem foarte muli subieci, realizarea unei diagrame n care s reprezentm nota obinut de fiecare subiect devine anevoioas, aceasta nu are nicio relevan, aa cum se poate observa i din diagrama de mai jos:

Rezultate test

0

10

20

30

40

50

60

70

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

n aceast situaie se poate recurge la gruparea datelor pe intervale. Dac avem lungimea intervalului de 9 puncte atunci datele se vor putea pune astfel ntr-un tabel:

intervalul 36-44 45-53 54-62 nr. subieci 4 11 5

42

Astfel am obinut urmtoarea reprezentare a datelor:

Rezultate test

0

2

4

6

8

10

12

36-44 45-53 54-63

2.3. Reprezentri grafice ale seriilor de numere Cnd ne referim la reprezentare grafic, nelegem repre-

zentarea datelor ntr-un sistem de coordonate. Reprezentrile grafice cu ajutorul unui sistem de coordonate se numesc diagrame. Uneori ns putem folosi alte reprezentri cum ar fi: tabele, figuri geometrice, hri etc.

O diagram conine, indiferent de form, un sistem de coordonate i o legend explicativ atunci cnd reprezentm mai multe serii de numere. Diagramele cele mai folosite sunt cele bidimensionale. Aa cum se poate deduce chiar din denumire, diagramele bidimensionale au dou axe. Axa Ox41 este axa pe care reprezentm etichetele seriei de numere42, iar pe axa Oy43 valorile corespunztoare acestor etichete.

41 Orizontal.

42 Aceste etichete pot fi sub forma de text sau numere.

43 Vertical.

36-44 45-53 54-62

43

2.3.1. Diagramele de tip linie Reprezentarea datelor prin diagramele de tip linie44 este unul

din modurile cel mai des folosite.

Exemplul 29 La un test, n urma corectrii rezultatelor, s-au obinut

urmtoarele note: cu nota 4 3 elevi, cu nota 5 5 elevi, cu nota 6 2 elevi, cu nota 7 4 elevi, cu nota 8 3 elevi, cu nota 9 4 elevi, cu nota 10 3 elevi. Cu rezultatele expuse mai sus realizm un grafic:

Nr.elevi

0

1

2

3

4

5

6

7

4 5 6 7 8 9 10

Folosind reprezentarea datelor cu ajutorul graficului, infor-maia obinut devine mai ampl dect n cazul prezentrii prin tabel. Putem observa imediat, n exemplul 29, faptul c n clas exist cele dou tipuri de elevi: cei care se centreaz n jurul notei 5 i cei care se centreaz n jurul notei 7.

Dac n loc de note realizm o analiz a fenomenelor n funcie de timp, atunci graficul ne va arta evoluia n timp a unui proces:

44 Cunoscute sub denumirea de grafice.

44

Exemplul 30 Dorim s analizm creterea populaiei glo-

bului n perioada 1994-200445. Atunci vom pune pe axa Ox anii, iar pe Oy valorile. Vom obine urmtorul grafic:

5.5

5.6

5.7

5.8

5.9

6.0

6.1

6.2

6.3

6.4

6.5

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Mili

ard

e

n cadrul acestui tip de grafic se poate observa faptul c, dac pe scala Oy schimbm valorile, forma graficului se schimb. n cazul de mai sus valorile de pe axa Oy sunt ntre 5,5 miliarde i 6,5 miliarde. Dac ns lum valorile ntre 2,5 i 6,5 miliarde vom obine urmtorul grafic:

45 Sursa: U.S. Census Bureau, International Data Base. Pentru 2004

este dat desigur o estimare.

45

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

5.5

6.0

6.5

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Mili

ard

e

n acest caz creterea nu mai pare att de pronunat ca n primul caz. (Iat o prim justificare a faptului c nu ne putem baza pe forma unei diagrame, ci avem nevoie de instrumente obiective, cum ar fi analiza statistic a datelor).

Desigur, apare ntrebarea: Care din cele dou diagrame este cea corect? Corecte sunt amndou. Alegerea scalei este dat de problema studiat: Dac, de exemplu, studiem creterea populaiei n raport cu anul 1994, atunci este recomandabil prima reprezentare. Dac ns dorim s ne raportm la anul 1950 cnd populaia globului era de aproximativ 2,5 miliarde atunci este recomandabil cea de-a doua reprezentare.

46

Exemplu 30 (continuare) Putem reprezenta, tot n aceeai perioad, cu ct a

crescut populaia n fiecare an comparativ cu anul anterior. Vom obine datele:

1995-1994 80,781,974 1996-1995 79,253,622 1997-1996 79,551,074 1998-1997 78,019,039 1999-1998 76,861,716 2000-1999 75,529,866 2001-2000 74,220,528 2002-2001 73,002,863 2003-2002 72,442,511 2004-2003 72,496,962

Ca reprezentare vom folosi din nou diagrama de tip linie. Dup cum se observ din diagrama de mai jos, dei populaia globului continu s creasc, se observ o scdere continu a ritmului de cretere.

Ritmul de cretere al populaiei globului

68

70

72

74

76

78

80

82

1995-1994

1996-1995

1997-1996

1998-1997

1999-1998

2000-1999

2001-2000

2002-2001

2003-2002

2004-2003

Mili

oan

e

47

n lucrul cu diagrame de tip linie putem ntlni urmtoarele tipuri de reprezentri:

a) datele grupate la cea mai mic valoare46

b) date grupate la cea mai mare valoare

c) datele distribuite normal

46 Putem observa chiar c ultimul exemplu se ncadreaz n aceast

clas de reprezentri.

48

n practic, desigur, se pot ntlni mult mai multe tipuri de grafice, dar ne-am oprit la acestea i prin prisma noiunilor ce vor fi predate n capitolele urmtoare.

2.3.2. Histogramele Un alt mod de reprezentare a datelor este prin histograme.

Acest tip de diagram l folosim atunci cnd dorim s comparm valorile ntre anumite categorii.

Exemplul 31 n perioada noiembrie 2003 februarie 2004, s-a pus

urmtoarea ntrebare elevilor de liceu din clasa a 11-a i a 12-a: La ce facultate vei da examen dup bacalaureat? n urma centralizrii datelor s-au obinut urmtoarele rezultate47:

Facultate Procent ASE 10,7% Drept 12,8% Medicin 6,7% Informatica 7,0% Politehnic 4,4% Litere 6,6% Psihologie 6,3% Jurnalism 2,8%

Ca observaie, dei ntrebarea se referea clar la facultatea la care vor da examen, totui se observ c un procent important au dat ca rspuns o instituie ntreag (cum ar fi Academia de Studii Economice). ntruct acest lucru l-am considerat important pentru studierea opiunilor pentru o facultate, am lsat aceste opiuni.

47 Am pus doar opiunile ce au ntrunit mai mult de 2%.

49

0%

25%

50%

75%

100%

ASE

Drept

Informatica

Litere

Psiho

logie

Jurnalism

n acest caz pe axa Ox am pus etichetele (ASE, Drept, Medicin etc.), iar pe axa Oy am pus valorile corespunztoare fiecrei etichete. Tot n cadrul cercetrii respective am pus o ntrebare pe aceeai tem i prinilor elevilor: La ce facultate va da examen dup bacalaureat fiul/fiica dumneavoastr?

Facultatea Opiuni elevi Opiuni prini ASE 10,7% 16,8% Drept 12,8% 15,0% Medicin 6,7% 7,6% Informatica 7,0% 6,5% Politehnic 4,4% 7,8% Litere 6,6% 5,0% Psihologie 6,3% 4,1% Jurnalism 2,8% 2,8%

Am pus pe aceeai diagram rspunsurile elevilor i ale prinilor.

50

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

8.00%

10.00%

12.00%

14.00%

16.00%

18.00%

ASE Drept Medicin Informatica Politehnic Litere Psihologie Jurnalism

elevi prini

Observaie. Atunci cnd am realizat diagrama doar cu opiunile elevilor am pus pe axa Oy valorile de la 0% la 100%, pentru a putea realiza o prim analiz a opiunilor elevilor n raport cu totalul opiunilor elevilor. n al doilea caz, am pus pe axa Oy valori ntre 0% i 18 % pentru a scoate n eviden eventualele diferene ntre opiunile prinilor i ale elevilor.

2.3.3. Alte tipuri de diagrame Reprezentarea pe care o putem da datelor se poate realiza n mai multe moduri (datele sunt cele de la exemplul 30).

diagrama de tip disc48 dac dorim s scoatem n eviden procentul opiunilor elevilor raportndu-ne la total. Dar, n aceast situaie, ar trebui s mai introducem i restul opiunilor sau, pentru simplificarea reprezentrii, putem s mai introducem o nou categorie, alte opiuni. n acest caz obinem urmtoarea diagram:

48 n englez Pie.

51

ASE10.7% Drept

12.8%

Medicin6.7%

Informatica7.0%

Politehnic4.4%

Litere6.6%

Jurnalism2.8%

Alte optiuni42.7%

Psihologie6.3%

diagrama de tip bar

0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00%

ASE

Drept

Medicin

Informatica

Politehnic

Litere

Psihologie

Jurnalism

Opiuni priniOpiuni elevi

52

diagrama de tip linie

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

8.00%

10.00%

12.00%

14.00%

16.00%

18.00%

ASE Drept Medicin Informatica Politehnic Litere Psihologie Jurnalism

Opiuni elev i

Opiuni prini

diagrama de tip inel (doughnut)

ASEDreptMedicinInformaticaPolitehnicLiterePsihologieJurnalism

53

diagrama tip arie i coloane

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

8.00%

10.00%

12.00%

14.00%

16.00%

18.00%

ASE Drept Medicin Informatica Politehnic Litere Psihologie Jurnalism

Opiuni elev i

Opiuni prini

Un alt mod de a clasifica diagramele este raportarea la numrul de coordonate n care este realizat diagrama. Cele mai uzuale sunt: bidimensional i tridimensional.

Bidimensional

68,000,000

70,000,000

72,000,000

74,000,000

76,000,000

78,000,000

80,000,000

82,000,000

1995-

1994

1996-

1995

1997-

1996

1998-

1997

1999-

1998

2000-

1999

2001-

2000

2002-

2001

2003-

2002

2004-

2003

54

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

ASE

Drept

Informatica

Litere

Psihologie

Jurnalism

Alte optiuni42%

Jurnalism3%

Psihologie6%

Litere7%

Politehnic4%

Informatica7%

Medicin7%

Drept13%

ASE11%

55

Tridimensional

1995-

1994

1996-

1995

1997-

1996

1998-

19971999-

1998

2000-

19992001-

2000

2002-

20012003-

20022004-

2003

68,000,000

70,000,000

72,000,000

74,000,000

76,000,000

78,000,000

80,000,000

82,000,000

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

ASE

Drep

t

Infor

mati

ca

Liter

e

Psiho

logie

Jurn

alism

56

ASE

10.7% Drept

12.8%

Medicin

6.7%

Informatica

7.0%

Politehnic

4.4%

Litere

6.6%

Jurnalism

2.8%

Alte optiuni

42.7%

Psihologie

6.3%

2.3.4. Sociograme O prim etap n aplicarea sociometriei este realizarea sociomatricei.

Exemplul 32 ntr-o echip de lucru s-a pus problema realizrii de

subechipe de cte doi muncitori care s execute anumite operaiuni mpreun i a gsirii unui coordonator al acestor subechipe. Pentru aceasta s-au pus o serie de ntrebri membrilor echipei. Una din ntrebri a fost: Dac ar trebui s faci o deplasare n vederea executrii unei lucrri de o zi pe un alt antier cu cine ai merge? Subiecii au dat urmtoarele rspunsuri49 :

49 Le-am sistematizat sub forma unui tabel.

57

Putem observa c S5, S6, S7, S9 nu au nicio opiune, c S1 i S3 au o opiune, S2 i S8 au dou opiuni i S4 are trei opiuni. Este ns destul de greu ca din tabelul de mai sus s punem n eviden i relaiile ntre subieci. Un mod de reprezentare ar putea fi sub form de cercuri concentrice, unde n cercul interior vom pune pe cei ce au 0 opiuni, iar n cercul cel mai mare vom pune pe cei cu 3 opiuni. n plus, vom duce nite sgei de la subiectul ce a ales la subiectul ales. Dac doi subieci s-au ales ntre ei, de exemplu S1 cu S3, atunci sgeata va avea dublu sens.

Exemplul 32 (continuare)

n capitolul 4, n seciunea 4.1.6. vom vedea c putem continua prelucrarea acestor date prin realizarea grafului asociat i a unei matrice asociate sociogramei.

S2

S4

S8

S1

S3

S5

S6

S7

S9

58

2.3.5. Alte reprezentri ale datelor Aa cum am specificat la nceputul acestui capitol, n afar de diagrame, mai exist o serie de reprezentri pentru analiza datelor. Pentru a explica mai bine vom reveni la exemplul 30. S presupunem c dorim s analizm comparativ opiunile prinilor cu cele ale elevilor. Pentru aceasta putem folosi urmtoarea regul: dac diferenele procentuale ntre opiunile prinilor i opiunile elevilor sunt mai mici de 2% atunci vom spune c acestea nu difer. n aceast situaie vom avea opiuni comune pentru prini i elevi i opiuni specifice fiecrei categorii. Putem reprezenta aceste date astfel:

Desigur, pentru figura de mai sus se poate folosi orice tip de form.

Elevi

Psihologie

Prini ASE Drept Politehnic

COMUN

Medicin Informatic Litere Jurnalism

59

2.4. Noiuni introductive de prezentare a datelor n Power Point Odat ce am gsit modul de reprezentare (diagrame, scheme etc.) a datelor, atunci cnd ne gndim la prezentarea lor n public (fie c e vorba de comisia de licen, fie la o sesiune de comunicri), trebuie s gsim un mod de prezentare ct mai clar i uor de folosit. O prim metod este realizarea unui poster. Ce este un poster? n general e o coal de carton cam de un metru nlime i 50 de cm lungime pe care se lipesc patru-cinci foi format A4 cu diagrame i/sau diferite tabele cu date mai importante. La sesiunile de comunicri se aloc timp distinct pentru acest gen de prezentri unde autorul (autorii) pun (e) posterul n zona special amenajat pentru acest gen de prezentri i rspund la eventualele ntrebri puse de cei ce citesc i sunt interesai de ceea ce se prezint n poster. O alt metod este de a pregti nite transparente ce se pot pune la un retroproiector, fiecare folie transparent fiind pus de cel ce prezint i d explicaii audienilor. O a treia metod este de a pregti pe un computer toat prezentarea i de a prezenta folosind un videoproiector. Desigur, mai pot fi i alte metode de prezentare, dar ne-am mrginit la acestea trei ntruct reprezint cele mai rspndite moduri de prezentare care se pot folosi n toate universitile. Materialul pentru toate cele trei metode poate fi pregtit bazn- du-ne pe un soft specializat: Power Point, Open Office, Staroffice etc. Deoarece la ora actual cel mai cunoscut este Power Point vom face o scurt prezentare a acestuia.

2.4.1. Ce este Power Point? Power Point reprezint un soft specializat pentru prezentri profesionale. Concret, el are multe din facilitile celorlalte softuri de la Microsoft, cum ar fi: editare text, tabelare, realizarea de desene, importarea de fiiere din alte programe. Cnd se creeaz o prezentare cu Power Point, aceasta se face pe baz de slide uri50. Prezentarea se poate realiza ntr-un singur fiier i la ea, pe lng imagine, se pot ataa i

50 Vom pstra denumirea n englez deoarece n dicionar la cuvntul

slide am gsit diapozitiv, lamel ceea ce mi s-a prut c ar reduce nelegerea posibilitilor acestui instrument.

60

fiiere audio (cum ar fi vocea prezentatorului sincronizat cu parcurgerea automat a slide-urilor sau o melodie etc.)

2.4.2. Cum ncepem? S-ar putea ca icon-ul s fie pe ecran (desktop) i atunci, dnd un dublu-clic pe acest icon, se deschide Power Point. Dac nu vedei icon-ul pe ecran atunci dai un clic pe butonul de START (se afl de obicei n stnga-jos pe ecran) i din fereastra ce se deschide alegei Programs, apoi Power Point. Pe ecran, n partea dreapt va aprea o fereastr ca cea de mai jos:

61

Open a presentation aa cum arat i titlul, n aceast parte a ferestrei se gsete o list cu ultimele fiiere salvate. Dac dorim s deschidem unul din acest fiiere este suficient s dm un clic pe denumirea fiierului. New folosind aceast parte a ferestrei putem crea o prezentare slide cu slide pornind de la slide-uri albe51 (Blank Presentation), s realizm o prezentare pornind de la slide-uri preformatate (From Design Template) sau s crem o prezentare fiind ghidai de un program specializat (From AutoContent Wizard) New from existing presentation crearea unei noi prezentri pornind de la o prezentare deja salvat pe computer. New from templates realizarea unei noi prezentri pornind de la forme predefinite fie de pe computer, fie de pe WEB

Observaie. Diferena dintre From Design Template i New from templates const n faptul c, n timp ce, n primul caz, afiarea slide-urilor preformatate se face n fereastra din stnga ecranului, n al doilea caz slide-ul preformatat se alege dintr-o list de slide-uri. Acum s alegem opiunea Blank Presentation i s dm un clic pe aceasta. Va aprea pe ecran n centru o foaie alb cu dou dreptunghiuri tra-sate cu linie punctat. n cel de sus putem s introducem titlul slide-ului, iar n cel de jos un text. Tot n momentul n care am dat clic pe opiunea Blank Presentation n partea dreapt a ecranului va aprea urmtoarea fereastr:

51 Mi s-a prut mai aproape de ceea ce este afiat denumirea de slide

alb dect cea de slide gol.

62

Dac dorim, de exemplu, ca titlul sa fie mai sus, iar sub acest titlu s avem dou coloane, dm un clic pe icon-ul ncadrat. Textul, inserarea de imagini etc. se realizeaz ca ntr-un editor de texte. n continuare, vom arta modul n care se poate realiza vizualizarea acestor slide-uri.

2.4.3. Cum se realizeaz vizualizarea n Power Point? n fereastra de lucru, n partea stnga-jos avem un grup de trei butoane:

Le vom prezenta pe rnd: Cel mai din stnga buton este butonul activat implicit i vizualizeaz cte un slide, astfel nct se pot face modificri pe acel slide afiat. n acest mod avem acces la toate opiunile din meniul Power Point.

63

Urmtorul buton vizualizeaz n modul Outline, adic putem vedea slide-urile realizate n ordinea lor, nu putem face modificri in slide-uri, dar putem schimba ordinea lor astfel: mergem cu mouse-ul pe slide-ul cruia dorim s-i schimbm poziia, cnd ajunge cursorul pe acel slide, inem apsat butonul din stnga al mouse-ului i apoi micm mouse-ul pn aducem slide-ul n poziia dorit. Atunci ridicm degetul de pe mouse. Cel mai din dreapta buton , numit slide-show, este butonul prin care putem intra n modul prezentare a slide-urilor pornind de la slide-ul afiat iniial. n seciunea ce urmeaz vom prezenta acest mod de vizualizare.

2.4.4. Modul de vizualizare Slide-Show Cnd se folosete acest mod de vizualizare, slide-ul va ocupa tot ecranul, astfel nct de pe ecran vor disprea bara de titlu, meniurile i orice alt element ce nu face parte din slide. n acest moment computerul e folosit ca un proiector de slide-uri 52. Atunci cnd utilizatorul i pregtete prezentarea, are pentru acest mod o serie de opiuni privind modul n care s apar titlurile pe pagin (simularea venirii titlurilor din diferite pri ale ecranului, rotirea titlului pn ajunge n poziia destinat etc.), a vitezei de succesiune a slide-urilor etc. Desigur, n aceste cteva pagini nu ne-am propus dect s facem o scurt prezentare a posibilitilor de prezentare a soft-ului Power Point. Cei ce vor s afle mai multe despre acest mod computerizat de prezentare a datelor i sftuim s mearg la manualele de specialitate cum ar fi [Bott], [Kin].

2.5. Graficul Gantt Graficul Gantt reprezint un instrument de planificare care poate fi folosit pentru alocarea timpului pentru diferite etape ce trebuie realizate n cadrul unui proiect. Acest tip de reprezentare este printre cele mai folosite de ctre manageri n planificarea diferitelor proiecte deoarece este uor de neles i de construit. Fiecare sarcin este aezat pe cte o linie. Pe coloane se pun datele (zile, sptmni sau luni n funcie de durata proiectului). Sarcinile pot decurge secvenial sau n paralel.

52 Montat la un video proiector poate transmite pe un ecran imaginile

de pe slide-uri.

64

n realizarea unui grafic Gantt trebuie s inem seama de faptul c avem un numr rezonabil de sarcini astfel nct s le putem gestiona.

Exemplul 33 S vedem cum s-ar putea pune, sub forma unui grafic Gantt,

etapele realizrii unui proiect de diplom. S presupunem c avem urmtoarele etape de realizare a unui proiect:

Nr Denumirea activitii 1 Stabilirea obiectivelor 2 Determinarea ipotezelor ce rezult din fiecare obiectiv 3 Stabilirea lotului de lucru 4 Stabilirea instrumentelor 5 Culegerea datelor de pe teren 6 Centralizarea, prelucrarea i analizarea datelor 7 Revenirea pe teren pentru a mai culege date de pe teren 8 Centralizarea, prelucrarea i analizarea noilor date 9 Finalizarea lucrrii

Atunci graficul Gantt este:

2.6. Concluzii n finalul acestui capitol dorim s relum ideea lui R.A. Fisher n

ceea ce privete rolul reprezentrii datelor n analiza i interpretarea lor: Examinarea preliminar a celor mai multe date este facilitat de folosirea diagramelor. Diagramele nu demonstreaz nimic, dar aduc caracteristici excelente mai aproape de privire; de aceea ele nu reprezint un nlocuitor pentru teste ce pot fi aplicate datelor, dar sunt valoroase n analiza acestor teste i n a explica concluziile bazate pe ele.53

53 Cf. Fisher R.A. (1925) Statistical methods for research workers

Oliver and Boyd, London.

65

3. STATISTICA N CERCETAREA SOCIAL

Celor care spun c se poate demonstra orice cu statistica le rspund: cu statistica prost folosit se poate demonstra orice

R.A. Fisher

n cele ce urmeaz vom prezenta anumite noiuni din statistica matematic. n general, prezentarea va fi mai mult intuitiv. Pentru o prezentare mai riguroas a noiunilor recomandm consultarea unui curs de statistic social54.

Fiecare seciune va avea, la nceput, exemple de cercetri care reprezint diferite moduri de a pune problema. Rspunsurile pentru proble-mele puse la nceputul fiecrei seciuni se vor gsi n seciunea 3.13.

3.1. Caracteristici (variabile)

Exemplul 34 Pentru proiectul de diplom un student i-a ales

tema: Complexul de inferioritate la adolesceni. Ce ar trebui s cerceteze studentul n cadrul acestui proiect?

Exemplul 35

La dou clase a VI-a din aceeai coal, existau performane colare semnificativ diferite, una din clase avnd rezultate foarte bune i foarte muli copiii participani la olimpiade cu rezultate foarte bune, n timp ce, la cealalt clas, dei aveau cam aceiai profesori, problema principal a elevilor era s nu rmn corigeni. Pe ce ar trebui s se axeze un eventual studiu de determinare a cauzelor diferenelor ntre performanele colare ale elevilor?

54 De exemplu, [Alex].

66

Ceea ce face ca anumite elemente s fie grupate pentru analiz constituie o caracteristic comun. Numerele rezultate, n urma aplicrii unui test de inteligen, vor putea fi analizate mpreun deoarece au comun caracteristica dat de coeficientul de inteligen. Caracteristicile poart numele de variabile. Deci, pentru a defini o variabil, avem nevoie de o etichet pentru elementul msurat i acestei etichete i se asociaz o proprietate55.

Exemplul 36 Pentru subiecii crora li s-a aplicat un test de

inteligen se poate reprezenta variabila sub urmtoarea form:

Etichet Subiect 1 Subiect 2 Subiect 3 Subiect 4 Subiect 5 Valoare coef. de intelig. 117 100 98 79 102

ntruct ceea ce ne va interesa este caracterizarea unui grup de elemente, vom folosi, n continuare, denumirea de caracteristic.

Caracteristicile vor fi de tip calitativ sau cantitativ. Caracteristicile de tip calitativ, aa cum se poate deduce din denumire, ne arat o calitate a elementelor grupului.

Exemplu 37 Putem avea caracteristica grad universitar i atunci

ea ar putea fi de forma:

Etichet Subiect 1

Subiect 2

Subiect 3

Subiect 4

Subiect 5

Subiect 6

Grad universitar

Confereniar Lector Lector Preparator Lector Profesor

Caracteristicile de tip cantitativ sunt cele n care studiem valori asociate elementelor grupului.

55 Am folosit termenul de proprietate pentru a cuprinde amndou

posibilitile: Etichetei s-i fie asociat o valoare sau o calitate.

67

Exemplul 38 Dac studiem indicele de depresie la un grup,

caracteristica va arta astfel:

Etichet Subiect 1 Subiect 2 Subiect 3 Subiect 4 Indice de depresie 55 40 46,25 32,5

O abordare mai riguroas a datelor se poate da prin schema de mai jos:

3.2. Populaie Exemplul 39 Pentru realizarea unui sondaj privitor la alegerile

locale dintr-un anumit ora, din cine se compune mulimea pe care o studiem? Dar dac sondajul s-ar referi la alegerile generale?

Date

Calitative Cantitative

Nominale Grad univ., culoarea prului etc.

Ordinale Locul ntr-un concurs, nr. de concur-suri ctigate

Discrete Indice depresie, valoare coef .inteligen

Continue Valorile nlimii unui copil ntre 0-1 an

68

Populaia56, din punct de vedere statistic, reprezint mulimea de elemente care au una sau mai multe caracteristici comune. De exemplu, putem avea populaia alctuit din persoanele din mediul urban, n acest caz caracteristica comun fiind mediul. Putem avea i o populaie alctuit din persoanele de sex feminin din mediul rural. n aceast situaie, persoanele au dou caracteristici comune ce le reunesc ntr-o populaie: faptul c sunt de sex feminin, i c sunt din mediu rural. Elementele populaiei pot fi: persoane, obiecte, evenimente, idei, opinii etc. Putem spune c asupra elementelor unei populaii acioneaz aceleai legi statistice din punct de vedere al caracteristicii studiate. n raport cu aceste legi se poate defini gradul de omogenitate al unei populaii. Pentru studiile n tiinele sociale aceast omogenitate ne poate fi foarte folositoare n realizarea de predicii asupra populaiei studiate. Un posibil rezultat ar putea fi: cu ct omogenitatea este mai mare cu att gradul de siguran al prediciei va fi mai mare.

Exemplul 40 Lund caracteristica nvarea limbii franceze la

coal n clasa a 6-a, putem avea o populaie alctuit din elevii de clasa a 6-a ce nva limba francez la coal. S-ar putea ca omogenitatea acestei populaii s fie foarte mic, datorit faptului c elevii provin din mediul urban, iar alii din mediul rural. Desigur, n acest caz, putem transforma studiul i vom spune c analizm dou populaii: o prim populaie compus din elevii de clasa a 6-a ce nva francez i sunt din mediu urban i o a doua populaie compus din elevii de clasa a 6-a ce nva francez i sunt din mediul rural. S observm c fiecare populaie are, n fapt, 3 caracteristici: nva limba francez, sunt n clasa a 6-a i mediul cruia aparin.

56 O alt denumire pentru populaie este i colectivitate statistic.

69

Exemplul 41 S presupunem c dorim s realizm un studiu

asupra cumprtorilor dintr-un magazin. n acest caz vom analiza dou populaii: o prim populaie, alctuit din localnicii ce cumpr din acel magazin, i o a doua populaie, alctuit din turitii ce au fcut cumprturi n acel magazin. Dac ns dorim s comparm cumprturile realizate de localnici cu cumprturile realizate de turiti, atunci s-ar putea s obinem o omogenitate mai mic a celor 2 populaii i atunci s-ar putea s fim nevoii s studiem dup o alt caracteristic, s zicem sexul cumprtorilor. n acest caz vom avea 4 populaii: populaia de localnici de sex feminin ce cumpr din magazin, populaia de turiti de sex feminin ce cumpr din magazin, populaia de localnici de sex masculin ce cumpr din magazin i populaia de turiti de sex masculin ce cumpr din magazin. Ca exerciiu, v putei imagina, ca o caracteristic de care se poate ine cont n realizarea populaiei, vrsta celor ce fac cumprturi n acel magazin.

Desigur, mprirea dup prea multe caracteristici duce la un numr mare de populaii studiate, ceea ce ngreuneaz considerabil cercetarea. Putem uni dou populaii ntr-una singur atunci cnd diferenele ntre ele nu sunt semnificative.

La nivel conceptual, totul pare destul de corect, ns din punct de vedere practic, chiar i cazul n care avem de analizat caracteristicile unei singure populaii apar destule probleme57. Pentru a nelege mai bine acest lucru este suficient s ne gndim la recensmntul populaiei unei ri. Am dat acest exemplu pentru a arta c totui analiza fiecrui individ al unei populaii se realizeaz, dei este destul de dificil de realizat. n situaia cnd se realizeaz analiza unei populaii prin analiza fiecrui individ, tiina ce descrie aceast populaie se numete Statistic Descriptiv. Totui, n cele mai multe cazuri, realizarea unei statistici

57 De costuri, de control al rezultatelor etc.

70

descriptive nu se realizeaz. n aceste cazuri se folosesc uniti statistice mai mici, pe baza lor putndu-se realiza o extensie la populaie. Acest gen de statistic se numete Statistic Inferenial. n seciunea urmtoare vom prezenta diferite tipuri de uniti statistice.

3.3. Eantion. Lot Exemplul 42 O firm dorete s lanseze ntr-un anumit ora un

produs i ar dori s afle prerea populaiei din acel ora, referitor la produs. Cel mai sigur ar fi s ntrebe pe toi locuitorii din ora, dar costurile, din punct de vedere financiar, ar fi destul de ridicate. Care ar fi soluia pentru a reduce costurile?

O definiie destul de uzual este: eantionul reprezint subansamblul unei populaii58. Pornind de la aceast definiie putem observa c un eantion reprezint mulimea de elemente59 care conin una sau mai multe caracteristici comune. Desigur, ai observat c aceast definiie este asemntoare cu cea a populaiei. Deci unde este diferena? Numrul de elemente, n cazul eantionului, este mai mic dect cel al populaiei. Dar oare, avnd un grup elemente ce au aceeai caracteristic, putem s spunem ceva despre populaie? Rspunsul este afirmativ doar dac eantionul este reprezentativ, dac el conine la nivel micro toate elementele eseniale ce se regsesc n toat populaia.

Exemplul 43 Pornind de la ipoteza60: Cu ct crete vechimea n

munc cu att dorina de schimbare scade. n acest caz, vom avea dou eantioane: Primul va fi format din muncitori angajai de curnd, iar al doilea din muncitori ce au o vechime mai mare n munc.

58 Cf. [Rat].

59 Reamintim c elementele pot fi persoane, obiecte, idei, opinii,

evenimente etc. 60

ntruct nu constituie scopul acestei lucrri nu voi insista asupra problemelor legate de eantionare.

71

S presupunem c dorim s studiem dac un fenomen poate influena o mulime de elemente. Vom face msurtorile pentru o mulime nainte de petrecerea fenomenului i apoi, pe aceeai mulime, vom face msurtori dup petrecerea fenomenului. n acest caz nu o caracteristic realizeaz reunirea ntr-un grup a elementelor. Pentru acest gen de situaii se folosete denumirea de lot. Primul lot61 se va numi lot de control, iar cel de-al doilea lot62 se va numi lot experimental.

Exemplul 44 Dorim s studiem dac sistemul de notare cu note

de la 1 la 100 ar fi mai bun dect sistemul de notare de la 1 la 10. Pentru aceasta vom lua dou loturi. n primul lot vom avea elevii unei clase la care vom face notarea de la 1 la 10, iar al doilea lot vom avea elevii din alt clas unde vom face notarea de la 1 la 100. n acest caz, am folosit denumirea de lot ntruct obiectul studiului l reprezint metoda de notare i nu elevii n sine63.

3.4. Eveniment Exemplul 45 Un operator trebuie s aplice un chestionar pe teren

persoanelor peste 40 de ani de sex masculin. Avnd multe refuzuri, fiind destul de obosit, s-a dus acas unde a rugat nite prieteni s-l ajute s comple-teze chestionarele. Cum s-a modificat eveni-mentul?

61 Cel dinaintea petrecerii fenomenului.

62 Cel de dup ce fenomenul studiat a avut loc.

63 S observm c obinerea de diferene semnificative ntre cele 2 loturi nu

nseamn automat c un sistem de notare este mai bun dect cellalt.

72

Exemplul 46

Un student avea ca tem studiul ateniei concentrate la elevii de clasa a 3-a. n urma centralizrii datelor a venit la profesorul ndrumtor cu urmtorul tabel:

Subieci Atenia concentrat Vrsta B.B. 70 9 ani T.E. 90 9 ani C.A. 90 9 ani R.I. 100 10 ani S.E. 90 9 ani S.P. 90 10 ani P.V. 90 9 ani L.I. 90 9 ani B.D. 70 10 ani T.C. 90 9 ani B.A. 90 9 ani A.B. 100 7 ani P.F. 90 10 ani B.D. 60 9 ani R.C. 100 9 ani I.V. 80 9 ani C.A. 100 8 ani S.S. 90 13 ani P.A. 100 9 ani N.R. 90 9 ani

n urma examinrii acestui tabel, profesorul i spune c trebuie s verifice datele i c tabelul nu e complet, deci proiectul nu poate fi notat.

Odat stabilit tipul de unitate statistic cu care vom lucra64, vom dori s realizm diferite experimente, experiene pe tipul de unitate statistic ales. n teoria probabilitilor, rezultatul unei experiene se numete eveniment.

64 Populaie, eantion sau lot.

73

Exemplu 47 S presupunem c dorim s analizm ct la sut din

studeni vor intra n sala de curs n cele 10 minute dinaintea cursului. Populaia va fi compus din toi studenii, deoarece indiferent de an i de facultatea de unde sunt studenii, toi au ore de curs n programa de nvmnt. Vom lua un lot65 de la un curs dintr-o anumit zi. Ca eveniment (rezultat al experienei) putem avea 20 de persoane ce au intrat in ultimele 10 minute. S notm acest eveniment cu A. Cu B vom nota evenimentul 30 de persoane au intrat n ultimele 10 minute i cu C vom nota evenimentul 70 de persoane au intrat n ultimele 10 minute la curs.

Un alt tip de eveniment ar putea fi n ultimele 10 minute s intre la curs mai puin de 35 de persoane. Pe acesta l putem nota cu D. Se observ c evenimentul D include i evenimentul A i evenimentul B. Vom spune c evenimentele A i B sunt evenimente primare i evenimentul D este compus. Ca tipuri de evenimente putem avea cele dou cazuri extreme:

a) Evenimentul imposibil (sau evenimentul nul), care, aa cum se poate deduce din denumire, este acel eveniment care nu se poate produce. Acesta se poate obine prin mbinarea a 2 evenimente care nu se pot produce n acelai timp.

Exemplul 48 S spunem c avem evenimentul A: s obinem mai

mult de 7 puncte la un joc i evenimentul B: numrul obinut la aruncarea unui zar. Evenimentul rezultat din combinarea66 celor dou evenimente este C: la un joc s obinem mai mult de 7 puncte la aruncarea unui zar. Acest lucru evident este imposibil.

65 n acest caz putem spune c este vorba de un lot deoarece nu ne

intereseaz caracteristicile populaiei, ci fenomenul. 66

Matematic vorbind este vorba de intersecia celor 2 evenimente.

74

b) Evenimentul total. Acest gen de eveniment este cel care se produce, n mod sigur, n urma unui eveniment.

n continuare vom prezenta principalii indicatori statistici ce se pot folosi n analiza primar a datelor. Indicatorii tendinei centrale sunt indicatori sintetici cu ajutorul crora urmrim s exprimm () ceea ce este tipic, esenial, stabil, obiectiv i caracteristic ntr-o serie de numere67.

3.5. Minimul i maximul La o prim privire asupra datelor de tip cantitativ putem deja observa doi indicatori: minimul i maximul.

Exemplul 49 ntr-un liceu am studiat manifestarea complexului

de inferioritate la un lot de 30 de adolesceni. Studiem posibilitatea ca s avem o manifestare a complexului de inferioritate prin valene ridicate ale anxietii68.

Se observ n datele centralizate n tabelul de mai jos c maximul este 33, iar minimul este 19. Pornind de la aceste constatri am putea, de exemplu, s ncepem prin a investiga elevii ce au obinut aceste rezultate extreme.

Nota A Nota A Nota AS1 32 S12 25 S23 22 S2 31 S13 19 S24 25 S3 33 S14 23 S25 21 S4 27 S15 27 S26 25 S5 29 S16 32 S27 25 S6 25 S17 31 S28 19 S7 23 S18 33 S29 23 S8 22 S19 27 S30 27 S9 25 S20 29

S10 21 S21 25 S11 25 S22 23

67 Cf. [i] p. 114.

68 Am luat n considerare doar anxietatea manifest.

75

3.6. Media

Exemplul 50 n urma aplicrii unui test de memorie pe un lot

de copii s-au obinut urmtoarele rezultate:

memoria vizual

memoria auditiv

LM 5 6 VA 3 4 MA 2 4 TC 4 6 SA 2 2 TS 2 3 BR 4 5 FI 4 4

DC 6 8 CR 1 2 LL 3 4

Care sunt valorile pentru care am putea spune c un copil are memorie vizual bun n raport cu grupul studiat?

Exemplul 51 ntr-o lucrare cu titlul Legtura dintre mame i

copiii de 6 ani, studentul, la prezentarea lotului pe care a fcut acest studiu, a calculat media vrstelor componenilor lotului studiat. Este corect sau nu?

Media reprezint unul dintre indicatorii cei mai folosii pentru prezentarea datelor. Cea mai utilizat medie este media aritmetic. Din punct de vedere matematic ea se poate defini astfel:

Fiind dat o serie de n numere x1, x2, , xn, media aritmetic va fi:

n

xxxm nx

+++=

...21 (1)

76

Folosind notaia =

=+++n

iin xxxx

121 ... , formula (1) se

mai poate scrie:

n

x

m

n

ii

x

=

=1 (2)

Observaie. Dac la aplicarea unui test obinem aceeai valoare pentru toi subiecii, s zicem 35, atunci media va chiar 35. Practic ns, un asemenea rezultat ar trebui s ne duc la investigarea validitii procedeului de aplicare al testului.

Exemplul 52 n urma unei lucrri de control la o clas ele