Sondaje Si Anchete Statistice

Proiect la sondaje si anchete statistice

AlinaGrupa 1053, Seria C

Exemplu variabila calitativa (ordinala)

Masura in care domeniul de lucru corespunde cu specializarea definita

1 = "foarte mica" 2 = "mica" 3 = "satisfacatoare" 4 = "mare" 5 = "foarte mare"

Aceasta intrebare are rolul de a carateriza in mare daca specializarea definita in cadrul facultatii corespunde cu domeniul de lucru.

Statistics

Masura in care domeniul de

lucru corespunde cu

specializarea definita

N Valid 239

Missing 261


Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Percent

Valid foarte mica 48 9.6 20.1 20.1

mica 59 11.8 24.7 44.8

satisfacatoare 72 14.4 30.1 74.9

mare 41 8.2 17.2 92.1

foarte mare 19 3.8 7.9 100.0

Total 239 47.8 100.0

Missing 99 10 2.0

System 251 50.2

Total 261 52.2

Total 500 100.0

Masura in care domeniul de lucru corespunde cu specializarea definita pe fiecare strat:

FINANTE: CSIE:

CONTABILITATE: MARKETING:

Statistics

Masura in care domeniul de lucru corespunde cu

specializarea definita

CSIE N Valid 54

Missing 57

FINANTE N Valid 70

Missing 80

MARKETING N Valid 63

Missing 64

CONTABILITATE N Valid 52

Missing 60


facultatea Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Percent

CSIE Valid foarte mica 5 4.5 9.3 9.3

mica 13 11.7 24.1 33.3


mare 10 9.0 18.5 94.4

foarte mare 3 2.7 5.6 100.0

Total 54 48.6 100.0

Missing System 57 51.4

Total 111 100.0

FINANTE Valid foarte mica 17 11.3 24.3 24.3

mica 18 12.0 25.7 50.0


mare 11 7.3 15.7 88.6

foarte mare 8 5.3 11.4 100.0

Total 70 46.7 100.0


99 2 1.3

Total 80 53.3

Total 150 100.0

MARKETING Valid foarte mica 12 9.4 19.0 19.0

mica 12 9.4 19.0 38.1


mare 12 9.4 19.0 90.5

foarte mare 6 4.7 9.5 100.0

Total 63 49.6 100.0


Total 127 100.0

CONTABILITATE Valid foarte mica 14 12.5 26.9 26.9

mica 16 14.3 30.8 57.7


mare 8 7.1 15.4 96.2

foarte mare 2 1.8 3.8 100.0

Total 52 46.4 100.0


99 8 7.1

Total 60 53.6

Total 112 100.0

Deoarece ne intereseaza sa estimam procentul celor care considera ca domeniul de lucru corespunde cu specializarea definita am cumulat raspunsurile pentru foarte mare si mare. Calculand erorile de reprezentativitate si erorile limita pe fiecare strat am obtinut:

Facultatea Ni ni wi

eroare reprez

eroare limita

CSIE 54 13 0.074 0.1924 0.107 0.2097FINANȚE 70 19 0.271 0.1976 0.087 0.1705MARKETING 63 18 0.285 0.2038 0.091 0.1784CONTABILITATE 52 10 0.192 0.1551 0.113 0.2215Total 239 60

Deoarece sondajul s-a realizat dupa un plan stratificat proportional estimatorul pe total este chiar media esantionului w=0,219

Mare: 10/54=0.185F mare: 3/54=0.055----------------- =0.074 = wcsie

Mare: 11/70=0.157F mare: 8/70=0.114-------------------- =0.271 = wfinante

Mare: 12/63=0.190F mare: 6/63=0.095------------------- =0.285 = wmarketing

Mare: 8/52=0.154F mare: 2/52=0.038---------------------- =0.192 = wcontabilitate

= wi(1-wi)

Eroare de reprezentativitate = √ S i2¿ ( ¿−¿¿−1 ) =

σ w̄

Eroare limită=Δw̄=z⋅σ w̄=1.96 * σ w̄

Eroarea de reprezentativitate pe total este:

σ w̄=√∑i=1

k n i2

n2σw i

2 =0.0489

Δw̄=z⋅σ w̄= 1,96*0,0489=0.0469

Si2

Si2

Intervalul de încredere: 0 .1721< p<0 ,2659

Garantam cu o probabilitate de 95% ca pentru cel putin 17.21% si cel mult 26.59% din studenti domeniul de lucru corespunde cu specializarea definita.

Exemplu variabila numerica:

Intrebarea Q19

Proportia in care disciplinele obligatorii concorda cu realitatea:

Descriptives

Statistic Std. Error

Proportia in care disciplinele

obligatorii concorda cu

realitate

Mean 66.72 .752

95% Confidence Interval for

Mean

Lower Bound 65.24

Upper Bound 68.19

5% Trimmed Mean 67.54

Median 70.00

Variance 281.999

Std. Deviation 16.793

Minimum 1

Maximum 100

Range 99

Interquartile Range 20

Skewness -.712 .109

Kurtosis .671 .218

Descriptives

facultatea Statistic Std. Error

CSIE Proportia in care disciplinele


realitate

Mean 65.49 1.528


Mean

Lower Bound 62.46

Upper Bound 68.52


Median 70.00

Variance 256.711


Minimum 20

Maximum 90

Range 70


Skewness -.837 .230

Kurtosis .246 .457

FINANTE Proportia in care disciplinele


realitate

Mean 65.35 1.326


Mean

Lower Bound 62.73

Upper Bound 67.97


Median 65.00

Variance 263.854


Minimum 1

Maximum 99

Range 98


Skewness -.779 .198

Kurtosis 1.636 .394

MARKETING Proportia in care disciplinele


realitate

Mean 68.67 1.548


Mean

Lower Bound 65.61

Upper Bound 71.73


Median 70.00

Variance 304.239


Minimum 20

Maximum 100

Range 80


Skewness -.437 .215

Kurtosis -.073 .427

CONTABILITATE Proportia in care disciplinele


realitate

Mean 67.53 1.649


Mean

Lower Bound 64.26

Upper Bound 70.79


Median 70.00

Variance 304.540


Minimum 10

Maximum 95

Range 85


Skewness -.984 .228

Kurtosis .965 .453

Distributia studentilor pe straturi dupa nota acordata proportiei in care disciplinele obligatorii concorda cu realitatea.

x̄= 66.73

Calcului erorii de reprezentativitate este sistematizat in tabel:

FILIALA Ni ni media σ x̄ i

ni2

n2 (σ x̄ i )2

CSIE 111 54 65.49 2.461 0.309

FINANTE 150 70 65.35 2.024 0.351

MARKETING 127 63 68.67 2.453 0.418CONTABILITATE 112 52

67.53

3.168 0.475

TOTAL 500 239

σ x̄=√∑i=1

k n i2

n2σ x̄ i

2 =√1.553=1.246

Δx̄=z⋅σ x̄= 2.4425Intervalul de încredere:

64.2875 ¿ X̄<¿ ¿ 69.1725

Garantăm cu o probabilitate de 95% că proportia in care disciplinele obligatorii concorda cu realitatea este de cel putin 64.2875 si cel mult 69.1725.

Testarea ipotezelor privind mediile a 2 populatii. Esantioane independente

Pentru Q19 verificam daca exista diferente in functie de mediul de provenienta privind proportia in care disciplinele obligatorii concorda cu realitatea.

Group Statistics

Mediu de provenienta N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Proportia in care disciplinele


realitate

Bucuresti 201 66.81 17.329 1.222

Provincie 298 66.65 16.450 .953

Independent Samples Test

Levene's

Test for

Equality of

Variances t-test for Equality of Means

F Sig. t df

Sig.

(2-

tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference

95%

Confidence

Interval of the

Difference

Lower Upper

Proportia

in care

disciplinele

obligatorii

concorda

cu realitate

Equal

variances

assumed

1.188 .276 .099 497 .921 .152 1.534 -

2.863

3.166

Equal

variances

not

assumed

.098 414.019 .922 .152 1.550 -

2.895

3.198

Persoanele din Bucuresti au acordat criteriului analizat un procentaj de 66.81%, iar

cele din provincie un procentaj de 66.65%.

Deoarece in urma efectuarii testului Levene s-a obtinut F=1,188 si Sig =0,276(>0.05)

.Se accepta ipoteza egalitatii dispersiilor si se testeaza H0: X̄1 =X̄ 2 interpretand rezultatele de pe prima linie.

Deoarece Sig. (2-tailed) este 0,921(0.05) garantam cu 95% ca nu exista diferente

semnificative intre medii.

Testarea ipotezelor privind 2 medii. Esantioane dependente

Testăm diferentele privind utilitatea in formarea profesionala si gradul de aprofundare cu privire la disciplinele obligatorii.

Paired Samples Statistics

Mean N Std. Deviation Std. Error Mean

Pair 1 Utilitatea in formarea

profesionala

3.55 495 1.241 .056

Gradul de aprofundare 3.32 495 1.266 .057

Paired Samples Correlations

N Correlation Sig.

Pair 1 Utilitatea in formarea

profesionala & Gradul de

aprofundare

495 .565 .000

Paired Samples Test

Paired Differences

t df

Sig. (2-

tailed)Mean

Std.

Deviation

Std.

Error

Mean

95% Confidence

Interval of the

Difference

Lower Upper

Pair

1

Utilitatea in formarea

profesionala - Gradul

de aprofundare

.228 1.169 .053 .125 .332 4.344 494 .000

Valoarea calculata a testului Student este t=4.344 ceea ce duce la respingerea ipotezei diferentei nule intre cele 2 medii (sig. =0,000<0.05).

Comparaea a 2 sau mai multe medii. Testul ANOVA.

Se testează daca exista diferente semnificative pe facultati in nota acordata pentru Gradul de aprofundare cu privire la disciplinele obligatorii.

Test of Homogeneity of Variances

Gradul de aprofundare

Levene Statistic df1 df2 Sig.

5.813 3 492 .001

Cum valoarea Sig este mai mica de 0,05, nu se poate accepta ipoteza egalităţii varianţelor.

ANOVA

Gradul de aprofundare

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 3.689 3 1.230 .767 .513

Within Groups 788.342 492 1.602

Total 792.030 495

Deoarece sig.=0,513 >0,05 se accepta H0: X̄1=X̄ 2=. .. . ..=X̄ i=.. .. . .. ..=X̄k pentru i=1,…,k

Si se respinge H1: există i≠j astfel încât X̄ i≠X̄ j .

Compararea a 2 sau mai multe procente. Variabile calitative

4. Considerati ca specializarea pe care ati ales-o constituie un atu in obtinerea unui loc de munca in Romania?

Dezacord total Dezacord Nici acord, nici dezacord Acord Acord total-2 -1 0 1 2

Vrem sa vedem daca exista diferente in ceea ce priveste procentul celor care sunt in general de acord şi in general in dezacord in functie de sex.

Specializarea un atu in obtinerea unui loc de munca in Romania * facultatea Crosstabulation

facultatea

TotalCSIE FINANTE MARKETING CONTABILITATE

Specializarea

un atu in

obtinerea unui

loc de munca

in Romania

dezacord

total

Count 4 2 3 0 9

Expected

Count

2.0 2.7 2.3 2.0 9.0

% within

facultatea

3.6% 1.3% 2.4% .0% 1.8%

dezacord Count 11 12 10 3 36

Expected

Count

8.0 10.8 9.1 8.1 36.0

% within

facultatea

9.9% 8.0% 7.9% 2.7% 7.2%

nici Count 21 22 30 35 108

acord,

nici

dezacord

Expected

Count

24.0 32.4 27.4 24.2 108.0

% within

facultatea

18.9% 14.7% 23.6% 31.3% 21.6%

acord Count 66 95 69 65 295

Expected

Count

65.5 88.5 74.9 66.1 295.0

% within

facultatea

59.5% 63.3% 54.3% 58.0% 59.0%

acord

total

Count 9 19 15 9 52

Expected

Count

11.5 15.6 13.2 11.6 52.0

% within

facultatea

8.1% 12.7% 11.8% 8.0% 10.4%

Total Count 111 150 127 112 500

Expected

Count

111.0 150.0 127.0 112.0 500.0

% within

facultatea

100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

S-au declarat ca sunt in general de acord ca specializarea pe care au ales-o constituie un atu in obtinerea unui loc de munca in Romania 59.5% din studentii de la CSIE, 63,3% din cei de la Finante, 54.3% din studentii de la Marketing si 58% din cei de la Contabilitate.Au declarat ca nu sunt de acord 9.9% din studentii de la CSIE, 8% din studentii la Finante, 7.9% din cei de la Marketing si 2.7 din cei de la Contabilitate.

Chi-Square Tests

Value df

Asymp. Sig. (2-

sided)

Pearson Chi-Square 20.844a 12 .053

Likelihood Ratio 23.176 12 .026

Linear-by-Linear Association .399 1 .528

N of Valid Cases 500

a. 4 cells (20.0%) have expected count less than 5. The minimum

expected count is 2.00.

Analiza legaturilor dintre variabile. Variabile nominale

Tabelul de contingenţă Specializarea×Facultatea obţinut în SPSS selectând opţiunile din meniu: Analyse/Descriptive Statistics/Crosstabs şi rezultatul efectuării testului 2 sunt prezentate în continuare:

Specializarea un atu in obtinerea unui loc de munca in Romania * facultatea Crosstabulation

facultatea

TotalCSIE FINANTE MARKETING CONTABILITATE

Specializarea

un atu in

obtinerea unui

loc de munca

in Romania

dezacord

total

Count 4 2 3 0 9

Expected

Count

2.0 2.7 2.3 2.0 9.0

% within

facultatea

3.6% 1.3% 2.4% .0% 1.8%

dezacord Count 11 12 10 3 36

Expected

Count

8.0 10.8 9.1 8.1 36.0

% within

facultatea

9.9% 8.0% 7.9% 2.7% 7.2%

nici

acord,

nici

dezacord

Count 21 22 30 35 108

Expected

Count

24.0 32.4 27.4 24.2 108.0

% within

facultatea

18.9% 14.7% 23.6% 31.3% 21.6%

acord Count 66 95 69 65 295

Expected

Count

65.5 88.5 74.9 66.1 295.0

% within

facultatea

59.5% 63.3% 54.3% 58.0% 59.0%

acord

total

Count 9 19 15 9 52

Expected

Count

11.5 15.6 13.2 11.6 52.0

% within

facultatea

8.1% 12.7% 11.8% 8.0% 10.4%

Total Count 111 150 127 112 500

Expected

Count

111.0 150.0 127.0 112.0 500.0

% within

facultatea

100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Chi-Square Tests

Value df

Asymp. Sig. (2-

sided)



Linear-by-Linear Association .399 1 .528

McNemar-Bowker Test . . .b


Pentru a măsura intensitatea acestei legături dispunem de următorii

coeficienţi:

Symmetric Measures

Value Approx. Sig.

Nominal by Nominal Phi .204 .053

Cramer's V .118 .053

Contingency Coefficient .200 .053


Toţi aceşti coeficienţi sunt calculaţi pornind de la valoarea testului 2.

V al lui Cramer este cel mai popular test dintre cele bazate pe chi‐pătrat deoarece variază doar între 0 și1,spre deosebire de coeficientul de contingenţă pentru care limita superioară a intervalului de valori depinde de numărul de linii şi coloane ale tabelului de contingenţă. În cazul de faţă valoarea obţinută pentru acest coeficient de 0,118 indică o legătură de intensitate redusă între variabila „Specializare” şi variabila „Facultate”. Coeficientul este semnificativ pentru un nivel de siguranţă =0,001 ce corespunde unei probabilităţi de 99,9%.

Analiza legaturilor dintre variabile. Variabile ordinale. Corelatia rangurilor

Avem variabilele:Proportia in care disciplinele obligatorii concorda cu realitate-variabila numericaMasura in care disciplinele de specialitate asigura formarea unui specialist-variabila ordinala.

Pentru a masura intensuitatea legaturii dintre cele 2 variabile vom folosi un coeficient de corelatie a rangurilor. Valoarea calculata atestului χ2 indica existenta unei legaturi cu semnificatie statistica

Chi-Square Tests

Value df

Asymp. Sig. (2-

sided)



Linear-by-Linear Association 39.583 1 .000


a. 147 cells (84.5%) have expected count less than 5. The minimum

expected count is .00.

Symmetric Measures

Value

Asymp. Std.

Errora Approx. Tb Approx. Sig.

Ordinal by Ordinal Kendall's tau-b .239 .033 7.151 .000


a. Not assuming the null hypothesis.

b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.

Valoarea coeficientului de corelatie a rangurilor Kendall's tau-b de 0,239 indica o legatura directa de intensitate medie intre cele 2 variabile. Cei care considera in masura mare ca disciplinele asigura formarea unui specialist acorda un procent mai mare proportiei in care disciplinele obligatorii concorda cu realitatea.Cei care nu considera ca disciplinele asigura formarea unui specialist acorda o nota mai mica. Valoarea coeficientului de corelatie rk are semnificatie statistica pentru o probabilitate apropiata de 1.

Analiza legaturilor dintre variabile. Variabile numerice. Coeficient de corelatie parametrica.

Avem variabilele.: Actualitatea informatiilor- variabila numericaGradul de aprofundare.- variabila numerica

Intensitatea legaturii dintre cele 2 variabile se masoara cu ajutorul coeficientului de coreletie parametrica Pearson.

Correlations

Actualitatea

informatiilor

Gradul de

aprofundare

Actualitatea informatiilor Pearson Correlation 1 .606**

Sig. (2-tailed) .000

N 496 495

Gradul de aprofundare Pearson Correlation .606** 1

Sig. (2-tailed) .000

N 495 496

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Coeficientul de corelatie este 0,606 si are semnificatie statistica pentru o probabilitate apropiata de 1. Ne indica o legatura directa de intensitate medie.

Documents

Sondaje Si Anchete Statistice