Metode Neparametrice de Analiza a Datelor

I. TESTE DE ASOCIERE

1. Variabile dihotomice

Se va utiliza testul z al diferentei dintre doua proportii independente. Acest test se utilizează atunci când se doreste compararea a două proportii obtinute pentru o variabilă dihotomică.

Voi utiliza procedura Crosstabs si testul chi-pătrat. Se execută procedura Analyze-Descriptive Statistics-Crosstabs pentru variabilele “sex” (D25) si “Da, prin intalniri cu angajatorii”(Q9_04), cu selectarea Chi-Square din caseta Statistics.

Sexul DVS.? * Da, prin întâlniri cu angajatorii Crosstabulation

Da, prin întâlniri cu angajatorii Total

nu menþioneazã menþioneazã

Sexul DVS.? masculin Count 390 55 445

% within Da, prin întâlniri cu angajatorii 37.22% 50.9% 38.5%

% of Total 33.7% 4.8% 38.5%

feminin Count 659 53 712

% within Da, prin întâlniri cu angajatorii 62.8% 49.1% 61.5%

% of Total 57.0% 4.6% 61.5%

Total Count 1049 108 1157

% within Da, prin întâlniri cu angajatorii 100.0% 100.0% 100.0%

% of Total 90.7% 9.3% 100.0%

Percent difference – arata care dintre sexe se informeaza despre job-urile disponibile direct de la angajatori.

PDf=37,2% - 50,9% = - 13,7%

PDm=62,8% - 49,1%= 13,7%

PD=PDf-PDm= -13,7% - 13,7% = - 27.4%

Predispozitia persoanelor de gen feminin de a se informa prin intermediul targurilor organizate de catre facultate este mai mica cu 27.4% fata de a persoanelor de gen masculin.

Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided)

Pearson Chi-Square 7.819a 1 .005

Continuity Correctionb 7.249 1 .007

Likelihood Ratio 7.620 1 .006

Fisher's Exact Test .007 .004

Linear-by-Linear Association 7.812 1 .005

McNemar Testb .c

N of Valid Cases 1157

a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 41.54.

b. Computed only for a 2x2 table

c. Both variables must have identical values of categories.

Dupa cum putem observa din tabelul alaturat Chi patrat are valoarea 7.819. Testul z pentru diferenta proportiilor se calculează prin extragerea radicalului din valoarea lui chi-pătrat:

z=sqrt(7.819)=2.79

Semnul lui z se află din diferenta proportiilor testate, astfel:

Pa-Pb = = -0.13

P-value corespunzator testului este mai mic decat 0,05 deci vom respinge Ho conform careia grupurile sunt independente, ceea ce insemna ca exista o legatura in modul de informare al grupurilor.

2. Variabile polihotomice

Stabilim daca variabilele independente influenteaza semnificativ variabilele dependente.

Se execută procedura Analyze-Descriptive Statistics-Crosstabs pentru variabilele “Dupa parerea dvs., care credeti ca sunt cele mai importante doua probleme cu care se confrunta în prezent învatamântul universitar din România?” (Q16), “sex”(D25) si “varsta”(D26).

Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 36.882a 16 .002

Likelihood Ratio 37.683 16 .002

Linear-by-Linear Association .049 1 .825

N of Valid Cases 1171

a. 9 cells (33.3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .13.

Valoarea pentru Pearson Chi-Square Test este 36.882 iar pragul de semnificatie are valoarea 0.002. Valoarea pragului de semnificatie este mai mica decat valoarea teoretica 0.05 ceea ce inseamna ca Ho se respinge, iar sexul nu influenteaza semnificativ problemele cu care se confrunta in prezent invatamantul din Romania.

Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 3.224E2a 272 .019

Likelihood Ratio 248.076 272 .848

Linear-by-Linear Association 1.455 1 .228

N of Valid Cases 1171

a. 272 cells (86.3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .01.

Valoarea pentru Pearson Chi-Square Test este 3.224 iar pragul de semnificatie este are valoarea 0.019. Valoarea pragului de semnificatie este mai mica decat valoarea teoretica 0.05 ceea ce inseamna ca Ho se respinge, iar varsta nu influenteaza semnificativ problemele cu care se confrunta in prezent invatamantul din Romania.