3
20.3. Variabilele metrice În cazul scalelor metrice (interval sau proporţionale) se ştie că este posibilă şi măsurarea distanţelor dintre alternative, ceea ce îmbogăţeşte mult cantitatea şi calitatea informaţiei ce se poate obţine. De data aceasta direcţia (natura), intensitatea şi semnificaţia statistică a gradului de asociere dintre două variabile are la bază coeficientul de corelaţie al lui Pearson, r, îndeobşte cunoscut sub denumirea de coeficient de corelaţie. Acesta permite să se stabilească şi mărimea modificării unei variabile,ca urmare a modificării altei variable, indiferent de unităţile folosite pentru măsurarea lor. Calculul coeficientului de corelaţie, are la bază, în afară de cerinţa ca pentru măsurare să se fi utilizat scale metrice şi următoarele presupuneri referitoare la natura datelor folosite: variabilele considerate sunt conceptualizate ca fiind continue; repartiţia tuturor valorilor fiecărei variabile este normală; distribuţia comună a valorilor celor două variabile considerate, trebuie să evidenţieze o legătură liniară şi dispersii egale ale tuturor valorilor variabilelor. Să presupunem că se urmăreşte să se stabilească dacă există o corelaţie între modificarea venitului naţional în ultimii 6 ani într-o ţară oarecare şi circulaţia turistică internă din ţara respectivă (cheltuielile pentru turism ale populaţiei). În tabelul nr.20.5 se prezintă indicii cu bază fixă ai celor două variabile considerate în cei 6 ani şi calculele necesare pentru determinarea lui r. 517

Met. de Analiza Bivariata-Variab. Metrice (1)

Embed Size (px)

DESCRIPTION

cercetari marketing

Citation preview

20

Cercetri de marketing

Modaliti de analiz bivariat. Analiza gradului de asociere

20.3. Variabilele metrice

n cazul scalelor metrice (interval sau proporionale) se tie c este posibil i msurarea distanelor dintre alternative, ceea ce mbogete mult cantitatea i calitatea informaiei ce se poate obine. De data aceasta direcia (natura), intensitatea i semnificaia statistic a gradului de asociere dintre dou variabile are la baz coeficientul de corelaie al lui Pearson, r, ndeobte cunoscut sub denumirea de coeficient de corelaie. Acesta permite s se stabileasc i mrimea modificrii unei variabile,ca urmare a modificrii altei variable, indiferent de unitile folosite pentru msurarea lor.

Calculul coeficientului de corelaie, are la baz, n afar de cerina ca pentru msurare s se fi utilizat scale metrice i urmtoarele presupuneri referitoare la natura datelor folosite:

variabilele considerate sunt conceptualizate ca fiind continue;

repartiia tuturor valorilor fiecrei variabile este normal;

distribuia comun a valorilor celor dou variabile considerate, trebuie s evidenieze o legtur liniar i dispersii egale ale tuturor valorilor variabilelor.

S presupunem c se urmrete s se stabileasc dac exist o corelaie ntre modificarea venitului naional n ultimii 6 ani ntr-o ar oarecare i circulaia turistic intern din ara respectiv (cheltuielile pentru turism ale populaiei).

n tabelul nr.20.5 se prezint indicii cu baz fix ai celor dou variabile considerate n cei 6 ani i calculele necesare pentru determinarea lui r.

Avnd la dispoziie datele tabelului nr.20.5, pentru calculul coeficientului de corelaie se folosete urmtoarea formul:

Tabelul 20.5. Evoluia venitului naional i a cheltuielilor pentru turism ale populaiei

AnulVenitul naional

(X)Cheltuieli pentru turism

(Y)X2Y2XY

1

2

3

4

5

6100,0

105,4

110,6

115,6

120,4

124,8100,0

102,2

104,3

106,3

108,2

110,010000,00

11109,16

12232,36

13363,36

14496,16

15575,0410000,00

10444,84

10878,49

11299,69

11707,24

12100,0010000,00

10771,88

11535,58

12288,28

13027,28

13728,00

N=6X = 676,8

(X)2= 458058,24Y=631,0

(Y)2=

398161X2=

76776,08Y2=66430,26XY=

71351,02

tiind c, la fel ca n cazul coeficientului de corelaie a rangului i r poate lua valori ntre -1 i +1, n exemplul considerat se poate afirma c cele dou variabile, venitul naional i circulaia turistic intern sunt foarte strns corelate, iar asocierea este pozitiv. Dac r, coeficientul de corelaie, se ridic la ptrat rezult coeficientul de determinare, r2=0,98, care indic proporia variaiei explicate a uneia din variabile (98 %) de ctre cealalt variabil. De data aceasta este posibil compararea a doi coeficieni de determinare i evidenierea diferenei dintre ei n ceea ce privete variaia explicat.

Pentru a testa gradul de semnificaie statistic a coeficientului de corelaie obinut (testul se poate realiza pentru orice mrime a eantionului) se formuleaz ipoteza nul.

H0: pentru populaia statistic cercetat r=0 i ipoteza alternativ H1: pentru populaia statistic cercetat r0.

Din tabelul statistic al repartiiei normale, pentru un nivel de ncredere de 0,99, valoarea coeficientului Z (coeficientul care corespunde probabilitii cu care se garanteaz rezultatele) este de 2,58.

Pentru determinarea valorii calculate Zc se folosete urmtoarea formul:

Cunoscnd c dac - zteoretic zc zteoretic, se accept ipoteza nul H0, iar n caz contrar se accept ipoteza alternativ H1, n exemplul considerat concluzia este c se accept H1, adic valoarea coeficientului de corelaie n populaia statistic cercetat difer n mod semnificativ de zero.

517532518

_1093073019.unknown