Seminar 2

Indicatori statistici de baza

Media – reprezinta masura tendintei central a unei distributii. Abaterile de la medie (ale scorurilor mai mici ca ea) sunt egale cu abaterile in cealalta directive (ale scorurilor mai mari ca media)

Mediana – este cea care imparte distributia in doua parti cat mai egale, din punct de vedere al frecventelor. Daca numarul de subiecti este impar mediana se calculeaza dupa formula: (N+1)/2, iar daca numarul de subiecti este par fie se aduna valorile din centrul distributiei si se impart la 2 fie se aplica formula: (N+2)/2

EXEMPLU:

Sa presupunem ca avem urmatoarea distributie: 2,3,4,4,5,6,6,7,9,10

N=10 – este par

Mediana = (5+6)/2 (scorurile din mijlocul distributiei) = 5.5, dar aceasta valoare nu se afla printer cele din distributie si prin urmare aplicam formula a-2-a: Mediana= (10+2)/2 = 6

Modul – reprezinta valoarea cu frecventa cea mai mare.

EXEMPLU: Se da urmatoarea distributie: 2,3,4,5,6,4,7,6,9,10.

Facem tabelul de frecvente de mai jos, ca sa vedem de cate ori apare fiecare scor/valoare.

Asa cum putem observa si din tabel, scorurile care apar cu cea mai mare frecventa sunt 4 si 6 (2 frecvente fiecare).

Valoarea mod I = 4

Valoarea mod II = 6

Valoare/Scor FRECVENTA

2 1

3 1

4 2

5 1

6 2

7 1

9 1

10 1

Abaterea standard - Reprezinta masura gradului de variabilitate a scorurilor si arata cat de mult se abat acestea de la tendinta centrala.

Minim – valoarea cea mai mica dintr-o distributie.

Maxim – valoarea cea mai mare dintr-o distributie.

Inventarul statistic de baza

Pasi de urmat in SPSS pentru calcularea: mediei, medianei, valorii mod, minimul, maximul si abaterea standard.

Corelatia

Corelatia reprezinta legatura dintre 2 variabile (de exemplu: dintre nota la teza de la matematica si media la matematica; dintre forma fetei si personalitate; etc)

Corelatia se noteaza cu : rPasii de urmat in SPSS pentru calcularea corelatiei:

ANALYZE – CORRELATE – BIVARIATE

Se trec in partea dreapta variabilele pe care vrem sa le analizam.

Se apasa butonul OK.

Pentru interpretarea corelatiei trebuie sa ne uitam la urmatoarele aspecte:

MARIME

o Mica – daca r este cuprins intre [0 – 0.29]

o Medie – daca r este cuprins intre [0.30 – 0.49]

o Mare – daca r este cuprins intre [0.5 – 1]

SEMN

o Pozitiva – daca r este pozitiv inseamna ca relatia dintre cele doua variabile analizate este direct proportionala. Exemplu: Sa presupunem ca analizam corelatia dintre notele la teza de la matematica si media la matematica. Corelatia dintre cele 2 variabile este pozitiva, prin urmare cu cat cresc notele la teza de la matematica, cu atat vor creste si mediile la matematica.

o Negativa – daca r este negativ inseamna ca relatia dintre cele doua variabile analizate este direct proportional. Exemplu: Sa presupunem ca analizam corelatia dintre exercitiile fizice si problemele de sanatate. Corelatia este negativa, prin urmare cu cat facem mai multe exercitii fizice, cu atat avem mai putine probleme de sanatate.

SEMNIFICATIE

o Pentru a vedea daca legatura dintre 2 variabile este semnificativa trebuie sa cautam in tabel pragul de semnificatie care apare intotdeauna notat cu sig. (2-tailed) si se noteaza

intotdeauna cu p

Daca p ≤ 0.05 atunci exista o legatura semnificativa statistic intre cele 2 variabile analizate.

Daca p > 0.05 atunci legatura este nesemnificativa statistic, cu alte cuvinte NU EXISTA o legatura intre cele 2 variabile analizate.

Calcularea legăturii pentru diferite categorii de participan iț

Daca vrem sa calculam separat corelatiile dintre 2 variabile pentru fete si baieti sau pentru tineri si batrani, urmam in SPSS urmatorii pasi (a se vedea imaginea de pe pagina urmatoare):

DATA – SPLIT FILE

ORGANIZE OUTPUT BY GROUPS

o Trecem in partea dreapta, variabila in functie de care vrem sa identificam diferente.

APASAM BUTONUL OK