html5-img
1 / 14

Metode cantitative avansate de cercetare sociala

Metode cantitative avansate de cercetare sociala. Tema 8-9 : Scalare multidimensionala Bibliografie: Manual, Capitolul 6 Joseph B. Kruskal, Myron Wish. 1978. Multidimensional Scaling . Newbury Park, Ca.: Sage Publications.

heather-noble
Télécharger la présentation

Metode cantitative avansate de cercetare sociala

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Metode cantitative avansate de cercetare sociala Tema 8-9: Scalare multidimensionala Bibliografie: Manual, Capitolul 6 Joseph B. Kruskal, Myron Wish. 1978. Multidimensional Scaling. Newbury Park, Ca.: Sage Publications. F.W. Young, D.F. Harris. 1990. “Multidimensional Scaling”, SPSS User’s Guide, SPSS Inc., pp. 157-223.

  2. Exemple de intrebari la care raspunde SMD • Cum se structureaza piata unor categorii de produse (e.g. detergenti) in perceptia cumparatorilor? • Care este structura de prietenie intr-un cimp social particular? • Cum percep alegatorii candidatii in alegerile prezidentiale?

  3. SMD - caracteristici • Metoda de reducere a datelor • Tipul de date folosit: • Similaritate • Preferinte • Se bazeaza pe comparatii intre obiecte (care pot, sau nu, sa includa judecati de valoare)

  4. Proximitate • Proximitatea dintre două obiecte funcţionează ca distanţă între obiecte şi este o valoare numerică care indică cât de similare sunt obiectele în percepţia subiecţilor, sau cât de apropiate se găsesc în preferinţele lor. • Se construieste o matrice de proximitati din datele brute (uneori acestea sunt de la bun inceput proximitati).

  5. Tipuri de date in MDS si calculul distantelor: Logica producerii hartii perceptuale • Datele initiale sunt prelucrate sub forma de proximitati (distante, intr-o definitie aleasa de noi). Acestea se noteaza cu: ijiar matricea lor cu . • Distantele intre obiecte, asa cum vor fi reprezentate pe harta perceptuala, sunt: dij=d(xi,xj), iar matricea lor e D. • In general proximitatile sunt transformate astfel incit sa aiba aceeasi unitate de masura cu distantele hartii perceptuale: f(ij) [transformatele proximitatilor]

  6. Logica producerii hartii perceptuale (2) • Se porneste de la o configuratie initiala (arbitrara) a distantelor dintre obiectele de pe harta. • Distantele pe harta dintre obiecte se compara cu transformatele proximitatilor [distantele subiective]. • Daca discrepantele sunt prea mari, se rearanjeaza obiectele intr-o noua configuratie, astfel incit sa reprezinte cit mai bine distantele date de transformatele proximitatilor. • Algoritmul se repeta pina se indeplineste conditia ca eroarea totala e mai mica decit un prag acceptat de noi.

  7. Logica producerii hartii perceptuale (3) • Formal, ecuatia fundamentala a SMD: f()=D+E • Goodness-of-fit (criteriu de convergenta):

  8. Realizarea unei analize SMD (1) • 1. Formularea problemei de cercetare şi stabilirea obiectivelor cercetarii. • 2. Colectarea datelor si formarea matricii de proximitati: comparabilitate & numarul obiectelor. • 3. Obtinerea configuraţiei de puncte. • 4. Decizia asupra dimensionalitatii modelului. • 5. Interpretarea si evaluarea rezultatelor

  9. Realizarea unei analize SMD (2) • In SPSS:

More Related