Manual Analiza Datelor

8/3/2019 Manual Analiza Datelor

1/209

Analiza Datelor


2/209

Cuprins

Introducere ......................................................................... 7

CAPITOLUL 1: Noiuni preliminare ............................... 9

1.1.Cunoaterea ..............................................................................1.2. Cum putem defini Analiza Datelor? .......................................1.3. Stabilirea ipotezelor .................................................................

1.3.1. Caracteristici ale ipotezelor

......................................1.3.2. Erori frecvente n formularea ipotezelor ..................

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

1.5.1. Metoda observaiei sociologice ...............................1.5.2. Ancheta bazat pe chestionar ...................................1.5.3. Monografia ...............................................................1.5.4. Testele psihologice ..................................................

1.5.5. Sociometria ..............................................................1.6. Msurarea ..........................................................

CAPITOLUL 2: Reprezentarea datelor ca mod de

examinare preliminar a fenomenului studiat ............... 42

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

2.3.1. Diagramele de tip linie .2.3.2. Histogramele .2.3.3. Alte tipuri de diagrame .2.3.4. Sociograme ...............................................................2.3.5. Alte reprezentri a datelor ...........................................

2.4. Noiuni introductive de prezentare a datelor n Power Point ......2.4.1. Ce este Power Point? ..................................................


3/209

2.4.2. Cum ncepem? ............................................................2.4.3. Cum realizm vizualizarea n Power Point? ...............2.4.4. Modul de vizualizare Slide-Show ...............................

2.5. Graficul Gantt ..

2.6. Concluzii .....................................................................................

CAPITOLUL 3: Statistica n cercetarea social ............ 71

3.1.Caracteristici (variabile) ..3.2 Populaie ..3.3. Eantion. Lot. ..

3.4. Eveniment ..3.5. Minimul i maximul 3.6. Media ..3.7. Cuantile ..

3.7.1. Mediana 3.7.2. Cuartilele 3.7.3. Valoare modal

3.8. Indicatori ai dispersiei

3.8.1. Amplitudinea 3.8.2. Abaterea medie (Am(a) ) 3.8.3. Variana 3.8.5. Coeficient de Omogenitate (variabilitate)

3.9. Compararea mediilor 3.9.1. Cum comparm media unui grup cu o valoare dat ...3.9.2. Cum testm ipoteza privind diferena dintre mediile adou grupuri cu numr redus de subieci

3.10. Testul 2 ..3.11. Coeficientul de corelaie 3.12. Regresia liniar 3.13. Rezolvare exerciii din capitolul 3

CAPITOLUL 4: Grafuri i baze de date i ................... 147

4.1. Grafuri ..4.1.1. Scurt istoric


4/209

4.1.2. Definiia unui graf 4.1.3.Clasificarea grafurilor 4.1.4. Arbori 4.1.5. Proprieti ale grafurilor

4.1.6. Alt posibilitate de studiu al relaiilor dintr-un grup deindivizi.4.1.7. Reprezentarea matriceal a unui graf

4.2. Baze de date ..

Capitolul 5: Utilizarea Excel i SPSS n statistic ........ 166

5.1. Utilizarea Excel n statistic 5.1.2. Inserarea unei funcii 5.1.3. Minim i maxim dintr-un ir de date 5.1.4. Media 5.1.5. Mediana 5.1.6. Amplitudinea

5.1.7. Coeficientul de omogenitate 5.1.8. Compararea mediei unui grup cu o valoare dat .....5.1.9. Testul t 5.1.10.Testul 2 5.1.11. Coeficientul de corelaie 5.1.12. Regresia liniar 5.1.13. Tabel funcii excel pentru calcule statistice ........

5.2. Utilizarea SPSS .........................................................................5.2.1. Ferestre i fiiere n SPSS .5.2.2. Introducerea datelor 5.2.3. Crearea unui fiier de date 5.2.4. Statistica descriptiv a bazei de date5.2.5. Corelaia 5.2.6. Comparaia ntre mediile a dou loturi 5.2.7. Testul 2 (hi-ptrat) 5.2.8. Coeficientul alpha

5.3. Concluzii ..


5/209

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

odat 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 parte se d definiia disciplinei de AnalizaDatelor i 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 de la Informatica aplicat n

sociologie i psihologie, legate de prezentarea datelor: realizarea de

diagrame, de scheme i ceva noiuni despre Microsoft Power Point.


6/209

n capitolul trei se prezint intuitiv cteva din instrumentele

statistice utilizabile n cercetare. Desigur nu este vorba de o analiz n

profunzime deoarece noiunile sunt prezentate n cursul de statistic. De

altfel pentru o nelegere mai bun recomandm consultarea i amaterialelor predate n cursul de statistic.

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.

Odat reamintite noiunile de statistic se va trece la capitolul

cinci 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).


7/209

Capitolul 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 aurspuns 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 sentmpl 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


8/209

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 metodetiinifice, d o motivaie acestei cri. Specificm totui c nu trebuie

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.

O prim prezentare ne bazm pe definirea succesiv a unorconcepte, construcia finalizndu-se cu definirea analizei datelor. La

baza analizei datelor sta 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 dorete s transmit emitorul se numesc date,

deoarece o parte din ceea ce se transmite se poate pierde pe drumul ntre

emitor i receptor. Contientizarea prin analizare i prelucrare a 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:


9/209

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

Informaiile odat dobndite devin parte a cunotinelor. Deaceea, putem spune c finalizarea analizei i prelucrrii datelor este de a

transforma datele n informaii, iar informaiile s ajute la 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

Date culesedin teren

Analiza irelucrarea

Informaii


10/209

diplom. Era vorba de un studiu comparativ

privitor la relaia dintre mam i copil ntre

mamele care aveam program de 8 ore la serviciu i

cele care aveau program de 4 ore. A nceput svorbeasc despre tema pe care i-o alese la

proiect. A prezentat obiectivele, ipotezele,

instrumentele de lucru, chiar i nite diagrame

destul de sugestive. n final, a vzut c ntre cele

dou loturi avea diferene semnificative. Ce prere

avei? m-a ntrebat. Nici una pentru c nc nu ai

terminat, i-am spus. Ceea ce mi-ai prezentat pn

aici sunt doar nite date cu o prelucrare

preliminar

Relund prin prisma conceptelor prezentate exemplul de mai susvom 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 erau 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 compune sintagma Analiza Datelor. Conform

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


11/209

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, aprivi, 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.) adescifra. (~ 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 dela un text la care mai nti ne informm asupra diferitelor puncte de

vedere asupra textului, urmnd ca s ncercm un punct de vedere

diferit.

Tot n dicionarul explicativ pentru date gsim urmtoarea

definiie

DAT2, -, dai, -te, adj., s.f. I. Adj. Pus la dispoziie,oferit; nmnat, transmis, prezentat, druit. Expr. La unmoment dat = ntr-un anumit moment; n clipa aceea. ncazul 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 prilejulanterior. Data viitoare = ntr-o mprejurare ulterioar.

De data aceasta (sau asta) ori de ast dat = de rndulacesta, acum. Pe dat ce... (sau cum...) = ndat; pe loc,numaidect. O dat = ntr-un singur caz. Nu o dat = demulte ori. nc o dat = din nou. 2. (La pl.) Fapte stabilite(de tiin), elemente care constituie punctul de plecare ncercetarea 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.


12/209

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.


13/209

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 noiunide 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 de cele mai multe

ori faptul c ajung n criz de timp.

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)


14/209

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

La finalul capitolului 2 vom prezenta cteva noiuni legate de

graficul Gantt.

n finalul acestei seciuni revenim la problema gestionrii

timpului. Kerzner n 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


15/209

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 lreprezint faptul c ipotezele presupun o solid informaie n domeniu,

care ofer i cadrul conceptualal 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

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


16/209

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 sporireanumrului de ore lucrate i sporirea timpului liber

3. formularea prin negare

Exemplul 4

succesul colar nu are drept determinant principalinteligenta peste medie

4. folosirea de adjective necuantificabile

Exemplul 5

copiii expui n mai mare msur la pericolul de a fisupui unorrele tratamente, se regsesc n special nfamiliile cu situaie material precar

5. folosirea de cuvinte-balast

Exemplul6

indiferent de tipul de abuz suferit, copiii-victimeprezint totui un tablou, simptomatologic comun:


17/209

relaionarea defectuoas, scderea randamentuluicolar (eventual abandon colar ), stare agresiv icomportamente agresive

6. exprimarea de concluziiExemplul 7

Cu ct Biserica va blama homosexualitatea, cu attatitudinea romnilor va fi mai negativ (Romniaeste o ar unde sentimentul religios este foarteputernic, 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 urmaaplicrii sociogramei s-a determinat liderul.Analiznd ns rezultatele s-a observat faptul c doielevi din clas, dei ei i-au exprimat opiniile, nu au

primit nici un punct de la colegi. Ceea ce ar puteaduce la anumite ntrebri privind integrarea lor ngrup. Deci pe lng ipoteza de start se poate aduga,n aceast situaie, i un studiu de caz pentru cei doi


18/209

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 de control este acel grup

care nu este supus stimulilor specifici experimentului este un grup care

propriu-zis nu intervine in experiment. De unde i denumirea degrup de

martor.

Exemplul 9S-a realizat o cercetare n care s-a pus problema dacrelaxarea, ca tehnic psihoterapeutic, conduce laameliorarea simptomelor nevrotice. Pentru aceasta s-aluat ca grup experimental 30 de pacieni, din care 15

brbai i 15 femei. Acetia au fost selecionai nmod aleator dintre persoanele cu tulburri anxioase ces-au prezentat la clinic, solicitnd psihoterapie.

Grupul martor conine 30 de persoane selectate nmod aleator, dintre care 15 brbai i 15 femei careprezentau acelai tip de tulburri anxioase ca i ceidin grupul experimental. Se poate observa c puteams lucrm cu un singur grup de subieci unde, naintede a i se aplica tehnicile psihoterapeutice, era grupulmartor i dup aplicarea tehnicilor terapeutice devinegrup experimental.


19/209

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 ncadrul experimentului, ci maturrii ce a avut loc pe

parcursul experimentului

Exemplul 10

La clasa a treia se dorete s se studieze dac prinfolosirea unor tehnici de dezvoltare a ateniei elevii

se descurc mai bine la efectuarea calculelor denmulire. Dup un semestru se compar rezultatelede la nceputul anului cu cele de la sfritulsemestrului. Se observ c majoritatea elevilor auobinut scoruri mai bune. n acest caz ns nu putemfolosi ca grup martor grupul de la nceput i ca grupexperimental grupul la sfritul semestrului, deoarecenu putem ti dac evoluia pozitiv se datoreazmetodei aplicate sau faptului c elevii n timp,lucrnd la matematic oricum i-ar fi mbuntit

performanele. n acest caz se recomand folosirea adou grupuri distincte: un grup de elevi crora li seaplic tehnicile de dezvoltare a ateniei grupexperimental i un grup de elevi crora nu li s-aaplicat nici o tehnic de dezvoltare a ateniei grupmartor. Comparaia se va face ntre aceste grupuriatt la nceputul semestrului ct i la sfritul

semestrului. Grupurile trebuie alese la nceputulsemestrului astfel nct s nu fie diferenesemnificative ntre ele, iar la sfrit eventuala apariiea unei diferene ne poate aduce informaii despreefectele tehnicilor de dezvoltare a memoriei asupracopiilor.


20/209

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 testulExemplul 11

msurm anxietatea zilnic, timp de o sptmnnainte de operaie, la pacienii din acelai salon.Diferenele care ar putea aprea n acest caz se potdatora i faptului c pacienii se obinuiesc cu testuli dau alte rspunsuri pentru a nu se repeta.

Influena evenimentelor externe apariia unui eveniment

extern experimentului, eveniment ce poate influena

subiecii.

Exemplul 12

Se aplic un chestionar pe problema corupiei nmediul urban i n mediul rural. n prima zi se aplicn mediul rural. Seara la televizor la tiri se vorbetedespre un proces n care exist acuzaia de corupie aunui demnitar. Diferenele ce ar putea aprea a douazi la aplicarea chestionarului n mediul urban se potdatora i influenei emisiunii din seara de dinainteaaplicrii 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


21/209

Exemplul 13

ntr-o coal s-a aplicat un test de anxietate doar laelevii 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 nutim dac acest valori sczute se reprezint realitateasau faptul c lotul a fost compus din elevi ce s-auoferit voluntari a 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 dinnvmnt. Chestionarul a fost aplicat n curtea uneicoli printre prinii ce ateptau copiii de la clasele

primare s ias de la cursuri. Rezultatele acestuichestionar nu pot fi validate, deoarece ceea ce s-aobinut n urma prelucrrii nu se poate spune daceste rspunsul populaiei fa de ntrebrile puse saue vorba de influena faptului c s-a aplicat printre

prinii elevilor din ciclul primar

Riscul de a pierde subieci14 din cauza unor condiii ce

nu depind de subiect se poate ca o mare parte din subieci s

nu rspund la toate ntrebrile.

Exemplul 15Se dorete s se vad impactul unui film asupraspectatorilor. Se aplic la o grdin unde ruleaz acelfilm. Se aplic un chestionar nainte de a rula filmul,urmnd ca la final s se mai aplice chestionarul ncodat. Pe la mijlocul filmului ns ncepe ploaia itoi spectatorii au plecat n grab astfel nctoperatorul nu a mai apucat s aplice i a doua oar

chestionarul


22/209

Desigur exist mai multe aspecte care trebuiesc urmrite atunci

cnd se selecteaz un grup n vederea realizrii unui experiment. Am

prezentat doar situaiile cele mai des ntlnite. Pentru a vedea i altecazuri recomandm, de exemplu, consultarea [Rad].

1.5. Ce metode putem folosi pentru prelucrarea datelor?

n aceast seciune dorim s realizm o trecere sumar 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 aceluiinstrument, ignornd dezavantajele ce le pot aprea chiar i n condiiile

folosirii corecte a instrumentului.

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:


23/209

necesit timp ndelungat de folosire

se folosete pe eantioane16mici

la nivel de observaie nu se recomand ncercarea de a

identifica relaii cauzalei 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 al

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

pericolului trunchierii informaiilor


24/209

Ca avantaje: acest gen de observaie este foarte util pentru a gsi

direcii noi de cercetare, de a cuta noi soluii n probleme la care s-a

ajuns n impas. Unul din exemplele clasice este descoperirea penicilineide ctre Flemming. Totui continund analogia, fr trecerea 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 naprecierea 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 este 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


25/209

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].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.


26/209

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. Atunci 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:

1. Caracterul standardizat - numrul ntrebrilor, ordinea

ntrebrilor i forma lor este stabilit clar dinainte. Tot cadrulstandardizat 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

eantioane22mari, 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:


27/209

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 mixteo 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, studentula realizat un presondaj unde printre alte ntrebri a

pus si ntrebarea deschis: Cum vi se par condiiilede la locul dumneavoastr de munc? Dup

centralizarea rezultatelor, dei sperase ca la aceastntrebare s poat determina anumite opiuni pentru aface o interpretare, paleta de rspunsuri era foartelarg. Atunci, deoarece i-a dat seama c exist risculca n cazul n care ar lsa ntrebarea deschisinterpretarea s fie mai greu de realizat, iarrspunsurile primite destul de greu de cuantificat,studentul a optat pentru transformarea acesteintrebri ntr-o ntrebare nchis de forma:


28/209

Ct de mulumit suntei de condiiile de la loculdumneavoastr de munc?

a. mulumitb. 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 Internet-ului

(prin email, chat sau chiar pagini specializate n aplicarea electronic a

rspunsului), dar acestea sunt mai puin utilizate n comparaie cumetoda 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 e motivaie

forma ntrebrii24,

poziia ntrebrii n cadrul chestionarului

o ntrebri introductiveo ntrebri de coninut

o ntrebri de trecere

o ntrebrile filtru

o ntrebrile bifurcate

o ntrebrile de control


29/209

o ntrebri de identificare

n cele expuse pn aici ne-am referit la chestionare doar din

punct de vedere al componentelor acestora. Dar ceea ce face uninstrument 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 comparativcu 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 autoritateadumneavoastr 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:


30/209

I. Atunci cnd ntr-un chestionar, datorit aezrii ntrebrilor,

avem contaminarea rspunsurilor spunem c se manifest efectul de

halo.

Exemplul 19

1.Credei c majoritatea politicienilor sunt corupi?a. Da

b. Nuc. Nu tiu

2.Considerai c n sistemul sanitar exist corupie?d. Dae. Nuf. Nu tiu

3. Se poate vorbi de corupie n sistemul juridic?g. Dah. Nu

i. Nu tiu4.Ct de mare considerai c este corupia nRomnia?

j. Foarte marek. Marel. Mediem. Micn. 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.


31/209

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

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


32/209

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 maisus poate constitui o importanta surs de date.

1.5.3. Monografia

1.5.4. 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.

O prim problem ce trebuie rezolvat atunci cnd se dorete

folosirea unui test ntr-o cercetare este de a gsi testul potrivit


33/209

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 parteasubiectului). 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.

1.5.5. Sociometria

Sociometria ca metod a fost folosit pentru prima oar ntr-un

studiu realizat de Moreno n 1934 n Statele Unite n lagre de persoanedeportate i ntr-o instituie pentru tineri delicveni. La baza acestei

metode e 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


34/209

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:- 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 fcute3. 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.


35/209

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 datelornu este niciodat definitiv, orice tip de date pretndu-se la prelucrri

succesive, n funcie de fenomenul studiat.

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 seefectueaz experimentul

prin calcularea scorurilor sau a frecvenelor rezultate n

urma aplicrii uni 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:


36/209

aplicarea unui chestionar

aplicarea unui test (nsumarea punctelor conform cu scalele)

n cele ce urmeaz ne vom referi la msurtorile din cea de-adoua 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 nominalreprezint tipul cel mai des ntlnitn 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 ordonare34, trebuie s

fie disjuncte, adic un element al unei categorii nu poate aparine n

acelai timp i altei categorii.


37/209

Exemplul 20

Unui grup i se aplic un stimul35. n acest caz putemstabili patru categorii:a. nici o reacie

b. doar reacie nonverbalc. doar reacie verbald. i reacie verbal i reacie non-verbal

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

Exemplul 21n cadrul unui chestionar aplicat unor tineri ntre 15 i18 de ani s-a pus urmtoarea ntrebare deschis: Censeamn pentru tine a merge la coal? Dup ce s-aucitit chestionarele primite s-au stabilit urmtoareleurmtoarele categorii:

a. a nvab. a m plictisi

c. conflicte cu ceilalid. pierdere de timp

A mai fost folosit i o cincea categorie e. altelepentru acele situaii care nu se ncadrau n cale patrucategorii stabilite, dar nici nu se regseau n numrdestul de mare pentru a constitui o categorie de sinestttoare.

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.

Exemplul 22


38/209

S-a aplicat testul Hamilton pe un lot de 20 de brbai is-au obinut urmtoarele rezultate:

Hamilton

S1 18S2 16S3 14S4 15S5 20S6 10S7 9S8 14

S9 19S10 18S11 15S12 11S13 7S14 20S15 22S16 15

S17 10S18 17S19 13S20 17

Se observ c n urma msurrii s-a calculat pentrufiecare subiect valoarea obinut la test. Pornind de laaceste valori putem compara subiecii ntre din punctulde vedere al testului Hamilton. De exemplu putem

spune c subiectul S4 a obinut un scor mai mare dectsubiectul S7.

Msurtori la nivelul hiperordinal: La acest gen de msurtori

adaugm, pe lng nivelul ordinal i o analiz a distanei dintre

elementele situate pe scara de valori. Dei nu foarte folosit, acest nivel


39/209

de msurare reprezint un prim pas spre utilizarea mulimilor fuzzy36n

analiza datelor obinute n sociologie sau psihologie.

Exemplul 23n cadrul unui studiu asupra unui grup de 10 elevi s-aalctuit o list cu mediile celor 10 elevi37 (datele aufost ordonate descresctor):

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

Se observ, din analiza distanelor dintre noteleelevilor, c se pot determina trei grupuri de elevi:

primul grup ar putea fi alctuit din cei care au obinutnota 10 (elevul 1, elevul 8, elevul 9), al doilea grupdin elevii care au notele 6, 7 (elevul 6, elevul 10 ielevul 4) i un al treilea grup format din elevii ce aunota 5 (elevul 2, elevul 3, elevul 5 i elevul 7). Acestescri de intervale pot constitui un punct de plecare n

analiza datelor obinute din acest experiment.


40/209

CAPITOLUL 2: Reprezentarea datelor ca mod de

examinare preliminar fenomenului studiat

The preliminary examination ofmost data is facilitated by the useof diagrams. Diagrams provenothing, but bring outstanding

features readily to the eye; theyare therefore no substitute for suchcritical tests as may be applied tothe data, but are valuable in

suggesting such tests, and inexplaining the conclusions

founded upon them38R.A. Fisher

A prezenta datele nu nseamn doar a le nirui pe o foaie de

hrtie. Reprezentarea datelor reprezint o etap important a prelucrriidatelor. 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


41/209

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.

Exemplul 24

Avem un lot de 15 subieci de sex masculin crora leaplicm un test de inteligen. Mulimea alctuit dinrezultatele la acest test reprezint o serie de numere,caracteristica lor comun fiind faptul c ne aratcoeficientul de inteligen al subiecilor din lot.

Putem avea o a doua serie de numere ce reprezintcoeficientul de inteligen al subiecilor de sexfeminin dintr-un lot de 15 subieci. Problema ce ar

putea aprea este de a compara cele dou loturi prinprisma acestor dou serii de numere.

Exemplul 25

S presupunem c avem o ntrebare dintr-unchestionar 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 obinuturmtoarele rezultate:

Mediul Da NuRural 64% 36%Urban 52% 48%

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

Dac o serie reprezint un proces ce se petrece n timp, atunci

aceasta se va numi serie temporal39.


42/209

Exemplu 26

n tabelul de mai jos am msurat creterile

anuale ale populaiei globului n perioada 1995 2000Anii Nr locuitori1995 80,781,9741996 79,253,6221997 79,551,0741998 78,019,0391999 76,861,716

2000 75,529,866Seria 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 spaial40.

Exemplul 27n mai multe licee din Bucureti se pune urmtoarentrebare profesorilor: Se poate vorbi de odependen de computer n rndul elevilor? nurma prelucrrii datelor s-au obinut urmtoarelerezultate41:

Locul

aplicrii

Procent rspunsuri

afirmativeLiceu 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.


43/209

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 oferilorprofesioniti s-a analizat situaia subiecilor testai ndecursul unei sptmni. Deoarece avem foarte mulisubieci realizarea unei diagrame n care sreprezentm nota obinut de fiecare subiect devineanevoioas, aceasta nu are nici o 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 lungime intervalului de 6puncte atunci datele se vor putea pune astfel ntr-untabel:


44/209

intervalul 36-44 45-53 54-63nr subiecti 4 11 5

Astfel am obinut urmtoarea reprezentare adatelor:

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 reprezentarea

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 decoordonate 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 Ox42este axa pe care reprezentm etichetele seriei de

numere43, iar pe axa Oy44 valorile corespunztoare acestor etichete.


45/209

2.3.1. Diagramele de tip linie

Reprezentarea datelor prin diagramele de tip linie45 este unul din

modurile cel mai des folosite.

Exemplul 29

La un test, n urma corectrii rezultatelor, s-au obinuturmtoarele note: cu nota 4 3 elevi, cu nota 5 5 elevi,cu nota 6 2 elevi, cu nota 7 - 4 elevi, cu nota 8 3elevi, 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, informaia

obinut devine mai ampl dect n cazul prezentrii prin tabel. Putem

observa imediat n exemplul 28 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:


46/209

Exemplul 30

Dorim s analizm creterea populaiei globului

n perioada 1994-2004

46

. Atunci vom pune pe axa Oxanii 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

Miliarde

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

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

5.5

6.0

6.5

199 4 1 995 1996 1997 199 8 1 999 2000 200 1 20 02 2 003 2004

Miliarde


47/209

n acest caz creterea nu mai pare att de pronunat ca nprimul caz. (Iat o prim justificare a faptului c nu neputem baza pe forma unei diagrame ci avem nevoie de

instrumente obiective cum ar fi analiza statistic adatelor).

Desigur apare ntrebarea: Care din cele dou diagrame este fi

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

aproximativ 2,5 miliarde atunci este recomandabil cea de-a doua

reprezentare.

Fr ns s apelm la calcule statistice putem prelucra datele

astfel nct s obinem noi informaii chiar din aceste date.

Exemplu 30 (continuare)

Putem reprezenta, tot n aceeai perioad, cu ct a crescutpopulaia n fiecare an comparativ cu anul anterior. Vomobine datele:

1995-1994 80,781,9741996-1995 79,253,6221997-1996 79,551,0741998-1997 78,019,0391999-1998 76,861,7162000-1999 75,529,8662001-2000 74,220,5282002-2001 73,002,863

2003-2002 72,442,5112004-2003 72,496,962


48/209

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 oscdere 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

Milioane

n lucrul cu diagrame de tip linie putem ntlni urmtoarele

tipuri de reprezentri:

- datele grupate la cea mai mic valoare47

- date grupate la cea mai mare valoare


49/209

c) Datele distribuite normal

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.


50/209

Exemplul 31

In perioada noiembrie 2003 februarie 2004, s-a pusurmtoarea ntrebare elevilor de liceu din clasa a 11-a ia 12-a: La ce facultate vei da examen dup bacalaureat?

n urma centralizrii datelor s-au obinut urmtoarelerezultate48:

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 lafacultatea 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 acestlucru l-am considerat important pentru studiereaopiunilor pentru o facultate, am lsat aceste opiuni.

0%

25%

50%

75%

100%

ASE

Drept

Infor

mati

caLit

ere

Psiho

logie

Jurnali

sm


51/209

n acest caz pe axa Ox am pus etichetele (ASE,Drept, Medicin, etc.), iar pe axa Oy am pus valorilecorespunztoare fiecrei etichete. Tot n cadrul aceleai

cercetri am pus o ntrebare pe aceea i tem i prinilorelevilor: La ce facultate va da examen dup bacalaureatfiul/fiica dumneavoastr?

Facultatea Opiuni elevi Opiuni priniASE 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 rspunsurileelevilor i a prinilor.

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


52/209

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 a 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 disc49 - 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:

ASE

10.7% Drept

12.8%

Medicin6.7%

Informatica

7.0%

Politehnic

4.4%Litere

6.6%

Jurnalism

2.8%

Alte optiuni

42.7%

Psihologie

6.3%


53/209

diagrama de tip bar

0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00%

ASE

Drept

Medicin

Informatica

Politehnic

Litere

Psihologie

Jurnalism

Opiuni prini

Opiuni elevi

diagrama de tip linie


54/209

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

8.00%

10.00%

12.00%

14.00%

16.00%

18.00%

ASE Drept Medic in Informatica Pol itehnic Litere Psihologie Jurnalism

Opiuni elev i

Opiuni prini

diagrama de tip inel (doughnut)

ASE

Drept

Medicin

Informatica

Politehnic

Litere

Psihologie

Jurnalism

diagrama tip arie i coloane


55/209

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

8.00%

10.00%

12.00%

14.00%

16.00%

18.00%

ASE Drept M edic in Inform atic a P olitehnic Litere Ps ihologie J urnalis m

Opiuni elevi

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


56/209

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

ASE

Drept

Inform

atic

a

Litere

Psih

ologie

Jurnalism

Alte optiuni

42%

Jurnalism

3%

Psihologie

6%

Litere

7%

Politehnic

4%

Informatica

7%

Medicin7%

Drept

13%

ASE

11%


57/209

Tridimensional

1995-

1994

1996-

1995

1997-

1996

1998-

1997

1999-

19982000-

1999 2001-20002002-2001

2003-

20022004-

2003

68,000,000

70,000,000

72,000,000

74,000,000

76,000,00078,000,000

80,000,000

82,000,000

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

ASE

Drept

Inform

atica

Litere

Psihologie

Jurnalism


58/209

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 desubechipe de cte doi muncitori care s execute anumiteoperaiuni mpreun i a gsirii unui coordonator alacestor subechipe. Pentru aceasta s-au pus o serie dentrebri membrilor echipei. Una din ntrebri a fost:

Dac ar trebui s faci o deplasare n vederea executriiunei lucrri de o zi pe un alt antier cu cine ai merge?Subiecii au dat urmtoarele rspunsuri50 :


59/209

Putem observa c S5, S6, S7, S9 nu au nici o 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 relaiilentre 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)

S2

S4

S8

S1

S3

S5

S6

S7S9


60/209

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.

2.3.5. Alte reprezentri a 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:

Elevi

Psihologie

PriniASEDreptPolitehnic

COMUN

MedicinInformaticLitere

Jurnalism


61/209

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

form.

2.4. Noiuni introductive de prezentare a datelor n PowerPoint

Odat ce am gsit modul de reprezentare (diagrame, scheme,

etc.) a datelor atunci cnd ne gndim la prezentarea lor n public (fie c evorba 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 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.


62/209

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 mai toate universitile.

Materialul pentru toate cele trei metode poate fi pregtitbazndu-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 soft-uri 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- uri51. Prezentarea sepoate realiza ntr-un singur fiier i la ea, pe lng imagine, se pot ataa

i 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 deobicei n

stnga-jos pe ecran) i din fereastra ce se deschide alegei Programs ,

apoiPower Point.


63/209

Pe ecran, n partea dreapt va aprea o fereastr ca cea de mai

jos:

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 pornid de la slide-uri albe52 ( 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)


64/209

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 dintreFrom Design Template iNew 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 trasate 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 aecranului va aprea urmtoarea fereastr:


65/209

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 continuarevom 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 ivizualizeaz 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.

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.


66/209

Cel mai din dreapta buton , numit slide-show, este 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 53. 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 pari 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 de prezentare

computerizat al 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


67/209

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 pundatele (zile, sptmni sau luni n funcie de durata proiectului).

Sarcinile pot decurge secvenial sau n paralel.

n realizarea unui grafic Gantt trebuie s inem avem un numr

rezonabil de sarcini astfel nct s le putem gestiona.

Exemplul 33

S vedem cum s-ar putea pune sub forma unui graficGantt etapele realizrii unui proiect de diplom. S

presupunem c avem urmtoarele etape de realizare aunui proiect:

Nr Denumirea activitii

1 Stabilirea obiectivelor2 Determinarea ipotezelor ce rezult din fiecare3 Stabilirea lotului de lucru4 Stabilirea instrumentelor5 Culegerea datelor de pe teren6 Centralizarea, prelucrarea i analizarea datelo7 Revenirea pe teren pentru a mai culege date d8 Centralizarea, prelucrarea i analizarea noilor

9 Finalizarea lucrriiAtunci graficul Gantt este:


68/209

2.6. Concluzii

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

n ceea ce privete rolul reprezentrii datelor n ceea ce privete 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

ele54.


69/209

CAPITOLUL 3: Statistica n cercetarea social

Celor care spun c se poate

demonstra orice cu statisticale rspund: cu statistica

prost folosit se poatedemonstra 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 social55.

Fiecare seciune va avea la nceput exemple de cercetri care

reprezint diferite moduri de a pune problema. Rspunsurile pentru

problemele puse la nceputul fiecrei seciuni se vor gsi n seciunea3.13.

3.1. Caracteristici (variabile)

Exemplul 34

Pentru proiectul de diplom un student i-a ales tema:Complexul de inferioritate la adolesceni. Ce artrebui 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


70/209

clase avnd rezultate foarte bune i foarte muli copiiparticipani la olimpiade cu rezultate foarte bune, ntimp ce la cealalt clas, dei aveau cam aceeai

profesori, problema principal a elevilor era s nu

rmn corigeni. Pe ce ar trebui s se axeze uneventual studiu de determinare a cauzelor diferenelorntre performanele colare ale elevilor?

Ceea ce face ca anumite elemente s fie grupate pentru analiz

este 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

proprietate56.

Exemplul 36

Pentru subiecii crora li s-a aplicat un test de inteligense 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 de tip calitativ sau cantitativ. Caracteristicile

de tip calitativ, aa cum se poate deduce din denumire ne arat o calitate

a elementelor grupului.


71/209

Exemplu 37

Putem avea caracteristica grad universitar i atunci eaar putea fi de forma:

Etichet Subiect 1 Subiect 2 Subiect 3 Subiect 4Graduniversitar

Confereniar Lector Lector Preparator

Caracteristicile de tip cantitativ sunt cele n care studiem valori

asociate elementelor grupului.

Exemplul 38

Dac studiem indicele de depresie la un grup,caracteristica va arta astfel:

Etichet Subiect 1 Subiect 2 Subiect 3 Subiect 4Indice dedepresie

55 40 46,25 32,5

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

mai jos:

Date

CalitativeCantitative

Nominale:Graduniv.,culoareaparului,

etc.

OrdinaleLoculintr-unconcurs,nr deconcursuri

Discrete:Indicedepresie,valoare

coefinteligen

Continui:Valorilenlimiiunui copil

ntre 0-1an


72/209

3.2. Populaie.

Exemplul 39

Pentru realizarea unui sondaj privitor la alegerile localedintr-un anumit ora, din cine se compune mulimea pecare o studiem? Dar dac sondajul s-ar referi laalegerile generale?

Populaia57, 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.


73/209

Exemplul 40

Lund caracteristica - nvarea limbii franceze la

coal n clasa a 6-a, putem avea o populaie alctuitdin elevii de clasa a 6-a ce nva limba francez lacoal. S-ar putea ca omogenitatea acestei populaiis fie foarte mic, datorit faptului c elevii provindin mediul urban, iar alii din mediul rural. Desigur,n acest caz, putem transforma studiul i vom spunec analizm dou populaii: o prim populaiecompus din elevii de clasa a 6-a ce nva francezi sunt din mediu urban i o a doua populaie

compus din elevii de clasa a 6-a ce nva francezi sunt din mediul rural. S observm c fiecare

populaie are n fapt 3 caracteristici: nva limbafrancez, sunt n clasa a 6-a i mediul cruia aparin.

Exemplul 41

S presupunem c dorim s realizm un studiu asupra

cumprtorilor dintr-un magazin. n acest caz vomanaliza dou populaii: o prim populaie alctuit dinlocalnicii ce cumpr din acel magazin i o a doua

populaie alctuit din turitii ce au fcut cumprturin acel magazin. Dac ns dorim s comparmcumprturile realizate de localnici cu cumprturilerealizate de turiti, atunci s-ar putea s obinem oomogenitate mai mic a celor 2 populaii i atunci s-

ar putea s fim nevoii s studiem dup o altcaracteristic, s zicem sexul cumprtorilor. n acestcaz vom avea 4 populaii: populaia de localnici desex feminin ce cumpr din magazin, populaia deturiti de sex feminin ce cumpr din magazin,

populaia de localnici de sex masculin ce cumpr dinmagazin i populaia de turiti de sex masculin cecumpr din magazin. Ca exerciiu v putei imaginaca o caracteristic de care se poate ine cont nrealizarea populaiei, vrsta celor ce fac cumprturi


74/209

n acel magazin.

Desigur mprirea dup prea multe caracteristici duce la un

numr mare de populaii studiate, ceea ce ngreuneaz considerabilcercetarea. 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 probleme58. 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

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 unprodus i ar dori s afle prerea populaiei din acel

ora referitor la produs. Cel mai sigur ar fi s ntrebepe toi locuitorii din ora, dar costurile i ca timp i


75/209

financiare ar fi destul de ridicate. Care ar fi soluiapentru a reduce costurile?

O definiie destul de uzual este: eantionul un subansamblu al

unei populaii59. Pornind de la aceast definiie putem observa c un

eantion reprezint mulimea de elemente60 care au 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 sspunem 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 ipoteza61: Cu ct crete vechimea nmunc cu att dorina de schimbare scade. n acestcaz vom avea dou eantioane: Primul va fi formatdin muncitori angajai de curnd, iar al doilea dinmuncitori ce au o vechime mai mare n munc.

S presupunem c dorim s studiem dac un fenomen poate

influena o mulime de elemente. Vom face msurtorile pentru omulime 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 lot62 se va numi lot

de control, iar cel de-al doilea lot63 se va numi lot experimental.


76/209

Exemplul 44

Dorim s studiem dac sistemului de notare cu note

de la 1 la 100 ar fi mai bun dect sistemul de notarede la 1 la 10. Pentru aceasta vom lua dou loturi. nprimul lot vom avea elevii unei clase la care vom facenotarea de la 1 la 10, iar al doilea lot vom avea eleviidin alt clas unde vom face notarea de la 1 la 100. nacest caz am folosit denumirea de lot ntruct obiectulstudiului l reprezint metoda de notare i nu elevii nsine64.

3.4. Eveniment

Exemplul 45

Un operator trebuie s aplice un chestionar pe teren

persoanelor peste 40 de ani de sex masculin. Avndmulte refuzuri, fiind destul de obosit, s-a dus acasunde a rugat nite prieteni s-l ajute completezechestionarele. Cum s-a modificat evenimentul?

Exemplul 46

Un student avea ca tem studiul ateniei concentrate

la elevii de clasa a 3-a. n urma centralizrii datelor avenit la profesorul ndrumtor cu urmtorul tabel:


77/209

SubiectiAtentia

concentrataVarsta

B.B. 70 9 aniT.E. 90 9 ani

C.A. 90 9 aniR.I. 100 10 aniS.E. 90 9 aniS.P. 90 10 aniP.V. 90 9 aniL.I. 90 9 aniB.D. 70 10 aniT.C. 90 9 ani

B.A. 90 9 aniA.B. 100 7 aniP.F. 90 10 aniB.D. 60 9 aniR.C. 100 9 aniI.V. 80 9 aniC.A. 100 8 aniS.S. 90 13 ani

P.A. 100 9 aniN.R. 90 9 anin urma examinrii acestui tabel, profesorul i spunec trebuie s verifice datele i ca tabelul nu ecomplet, deci proiectul nu poate fi notat.

Odat stabilit tipul de unitate statistic cu care vom lucra65, vom

dori s realizm diferite experimente, experiene pe tipul de unitate

statistic ales. n teoria probabilitilor, rezultatul unei experiene se

numete eveniment.

Exemplu 47

S presupunem c dorim s analizm ct la sut din

studeni vor intra n sala de curs n cele 10 minutedinaintea cursului. Populaia va fi compus din toi


78/209

studenii, deoarece indiferent de an i de facultatea deunde sunt studenii, toi au ore de curs n programade nvmnt. Vom lua un lot66de la un curs dintr-oanumit zi. Ca eveniment (rezultat al experienei)

putem avea 20 de persoane ce au intrat in ultimele 10minute. S notm acest eveniment cu A. Cu B vomnota evenimentul 30 de persoane au intrat n ultimele10 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 cumse 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 maimult de 7 puncte la un joc i evenimentul B: numrulobinut la aruncarea unui zar. Evenimentul rezultatdin combinarea67celor dou evenimente este C: la un

joc s obinem mai mult de 7 puncte la aruncareaunui zar. Acest lucru evident este imposibil.


79/209

b) Evenimentul total. Acest gen de eveniment este cel care se

produce n mod sigur n urma unui eveniment.

n continuare vom prezenta principali indicatori statistici ce sepot 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 numere68.

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 deinferioritate la un lot de 30 de adolesceni. Studiem

posibilitatea ca s avem o manifestare a complexului deinferioritate prin valene ridicate ale anxietii69.

Se observ n datele centralizate n tabelul de mai

jos c maximul este 33, iar minimul este 19. Pornindde la aceste constatri am putea, de exemplu, sncepem prin a investiga elevii ce au obinut acesterezultate extreme.


80/209

NotaA Nota A

Nota A

S1 32 S12 25 S23 22S2 31 S13 19 S24 25

S3 33 S14 23 S25 21S4 27 S15 27 S26 25S5 29 S16 32 S27 25S6 25 S17 31 S28

Date post:	07-Apr-2018
Category:	Documents
Upload:	cpomohaci
View:	244 times
Download:	2 times

Manual Analiza Datelor

Documents