ONA → Kuantitatiboak eta metrikoak

ONA

Askea → Kuantitatiboak eta metrikoak

Lagina eta Bb aztertzea → Media zuzena da 0-10ekala batean kokatuta dagoelako eta lagina X > 50 baita. Irizpideak: aproposa den ala ez jakiteko, 0,5 baino handiagoa izan behar da “N de analisis” zutabea. Ikusten dugunez aproposar dira lagin guztiak. Gehiengoak uste dute/ erantzun dute mano de obra infantil erabiltzea lanean ez dagoela bat ere arrazoituta
Korrelazioak → Korrelazio maila desberdinetakoak izan behar dira, determinantea ikuspuntu orokor batetik ematen du. 0tik gertu daudenak egokiak direla esango genuke.
KMO eta Barlett → Koefizientea 0,869 → 0,8 baino handiagoa denez aproposa dela dio. HO Aldagaien artean ez dago harremanik. H1 Aldagaien artean harremana. Chi karratu probaren sig maila, beti izan behar da 0,05 baino txikiago hipotesi nulua ezeztatu egiten da.
KMO → Adierazle orokorra da; hots, 1etik gertu(0,6 ↑) orduan eta azterketa zuzenagoa.
Barlett→ xferitate probarekin H0 azterketa egin daiteke 0,05 baino txikiagoa harremana daukatela esan nahi du, %95 konfiantzarekin.
Matrices anti imagen → «Irudiaren aurkako korrelazioa» atalean, 0,6 baino altuagoa izan behar da lerro gurutzatuan; denak handiagoak badira, analisiarekin jarrai dezakegu.
Comunalidades → Diagonalean komunalitate koefizienteen gutxienekoa gainditzen ez badute (0,04↓), azterketa guztia “kolokan” jarriko genuke. Prozedura berriro hasi;
Faktore kopurua handituz
Aldagaiak kenduz(0,4↓)
 Gainera, bariantza ehunekotan nola izango den ikusiko da.
Varianza total explicada → Auto balioal kaiser prozesuan oinarrituta, 1tik gorako balioak hartu.  Partsimonia betetzeko bariantza totalaren ehuneko azaldua ateratzea faktore gutxirekin erabilita. Aldagaiak %60ra ailegatu behar dira, aniztasuna (bariantza) muhatzeko.
Bi irizpide:
- Autobalioa edo KAISER bat baino gehiagoko balioak erabili ditugu.
- Azaldutako baliantza, beti lortu behar dugu %60 baino handiagoa izatea gutxienez.
Bi faktoreekin ez dugu betetzen, hirurekin bai betzeten dugu.
Componente rotado → Banaketa egitea taldeak sortzeko. Taula honetan faktore baikotza zein den zehaztu behar dugu, zein aldagai duen pizu gehiago. Faktore bakoitzari etiketa bat jartzeko.
1.Faktorean: lehenengo 4rak dira pizu gehien dutenak
 Etiketa zehaztu: Tranpak egitea
2.Faktorean: 5-6-7-8 dira pizu gehien dutenak
 Etiketa zehaztu: Giza eskubideen zapuskea/ legea ez errespetatzea
3.Faktoreak: azkena da
 Etiketa zehaztu: Horas extras sin pagar
HELBURUA: Neurtutako aldagaien bariantza totaletik ahalik eta gehien azaltzea sortutako faktoreen edo osagai kopurua ahalik eta txikiena izanda.

ANOVA ANIZKOITZA

Aldagai askeak → Factores inter- sujetos taulan begiratu. KUALI
Menpeko aldagaia → “zoriontasun eskala” (0 – 10) non, 0 batere ez zoriontsu da, eta 10 erabat zoriontsu. KUANTI
Factores inter- sujetos→ “Variable dependiente” menpeko aldagaia, eskala 0-10 (kuanti). Askeak taulan mailatan sakabanatzen da mailatan (3 minimo) kategoriak deituta. Lagina kopurutsua izan behar da 2500; hots, ikuspuntu normala banandutako datuak.
Prueba F heterocedasticidad → Teorian signifikazioa 0,05 gainditu beharko zuen. Gizarte zientziak onartuko du eta orduan alde batera utziko dugu datu hori. 0,05 baino handiagoa izan behar da gure signifikazio maila.Signifikazio maila, 0,001, ez da 0,05 baino handiagoa,  baina gure kasuan lagina kopuritzua denez, signifikazio maila ontzat emango dugu. 
Pruebas de efecto Inter- sujetos → “modelo corregido” = bariantza azaldua, = total corregido = bariantza totala, = R2 = bariantza totala azaldua
Elkareragina adierazgarria edo ez grafikoari begira 0,05 + DISORDINALA.
Askeak menpekoari baldintza egin.
Post HOC = erlazioa dagoen aldagaien artean, faktore adierazgarriak.
Total corregido bariantza totala da, hau da bariantzaren 100% eta modelo corregido bariantza azaldua da, hau da bariantza totalaren zati bat. Modelo corregido (147,604) / total corregido(6805,442)= R al cuadrado(0,022). 0,022 X100= 2,2% azaltzen dugun bariantza ehunekotan. Orain Bi aldagai askeen artean handiena aukeratu (Tipo II de suma de cuadrados) eta begiratu signifikazio maila 0,05 baino txikiagoa izatea. Hemen Adina aukeratu dugu eta sig maila 0,000koa da, beraz 0,05 baino txikiagoa denez esanguratzea dela esan dezakegu. Sexual ikusita, beste aldagai askea, signifikazio maila ikusita esan dezakegu ez dela esanguratzua, 0,05 baino hanidagoa delako 0,106 batekin. Bien arteko elkarreragina ez da esanguratzua 0,05 baino handiagoa dela 0,059 batekin.
Scheffe proba (zoriontasun eskala)→ Kategorien (taldeen) batazbestekoen arteko alderaketa. Hiru mailetan sig 0,05 baino txikiagoak izan behar dira. 0-10 eskala dela ikusten dugu. Bi azpimultzo ezberdin sortzen dira (Subconjunto).
0-10 eskala dela ikusten dugu, Bi azpimultzo ezberdin sortzen dira (Subconjunto). Lehenengoan >65 eta 40-64 sartzen dira beraz esan dezakegu adin tarte horientan ez dago ezberdintasunik. Bataz besteko hauek ez direnez handienak esan dezakegu, zaharra bazara zoriontasun maila txikiagoa izango duzu. Bigarrenean 18-39, azpimultzo ezberdinean dago beraz, beste adin tarteak baino ezberdinagoak dira, Bataz bestekoa 7,84koa da, hiru taldeena baino handiagoa, beraz adinak bai du eragina, hau da gaztea bazara zoriontsuagoa izango zara.
Besteengandik bareizten diren azpitaldeak → 0-10 eskalan sortu egiten diren taulen bataz bestekoak.

Grafikoa → Mepekoa bertikala, askeak horizontala adina, marrak sexua
Ordinala(ikutu gabe); disordinala(ikutzen dira)
Kasu onetan grafikoa ordinala dela esan dezakegu, beraz bien harteko elkarregaginak ez dauka eragina. Sexua zer eragina duen zoriontasun mailan. Bi faktoreen arteko elkareragina ikusten dugu grafiko honetan. Zoriontasun eskalaren emaitzak 7,2tik 8ra. 
Pruebas de efecto Inter- sujetos taula begiratu, Adina* sexua batu egiten baditugu, eraginik ez dagoela ikusten dugu zoriontasun mailean, signifikazio maila 0,05 baino handiagoa delako  0,059 batekin.
HELBURUA: Batazbestekoetan oinarrituta sailkatzea kokapenaren arabera, kategorietan oinarrituta azpitalde batzuk sortzeko.

ERREGREZIO ANIZKOITZA

Menpeko Aldagaiak →  KUANTI
PP-ren balorazioa (1-10)

Aldagai Askeak → KUANTI eta KUALI

Eskala ideologikoa(1-10) 1 izquierda 10 derecha

Sexua (1 Gizon / 2 Emakume) 
Ikasketak (1 Derrigorrezkoak / 0 besteak) 
Erlijioa (1 Sinisduna / 0 besteak ) 
Klasea (1 Langileak / 0 Besteak) 

Aurrebaldintzak → aldagaiak ondo bereiztu eta erabili dugun metodoa baita aipatu behar da.
Azterketa zuzena den justifikatzeko → Hiru pausu:
“Descriptivo” taulan, N eta Mediak begiratu. 

Resumen de modelo: 

Modelo bakarra dagoela ikusten dugu, “introduccion” metodoa erabili dugulako.

R karratua eta R karratu doitua(ajustado) daukagu.

Ditugun aldagaiekin azaltzen dugun bariantza ikusten dugu:
Kasu honetan doituan,  %38a da.

ANOVA begiratu, sig H0 baztertu 0,05 ↓ izanda. H0: Aldagaien artean ez dago erlaziorik haien artean. H1: Aldagaien artean harremanak / erlazioa dago. Signifikazioa ez da beti zehatza beraz: “Z” beti da 1,96. 
Y+/- = Z  x  Error estandar
Coeficientes taula begiratu → Erregresio ekuazioa egiteko B zutabea 
Y= 0,036 + 0,701 - 0,041 + 0,05 + 0,529 - 0,056
Hipotesiak ondo dauden ala ez jakiteko, formula hau egin behar dugu:
Eskumakoa den pertsona baten balorazioa. 

Y= 0,036+ (0,701 x10) - (0,041 x1) + (0,05 x1)+ (0,529 x 1) - (0,056 x 1) Y= 7,52ko balorazioa.

Ezkerrekoa den pertsona baten balorazioa. Y= 0,036+ (0,701 x1) - (0,041 x1) + (0,05 x1)+ (0,529 x 1) - (0,056 x 1). Y= 1,219ko balorazioa izango du.

Beti dago errore tarde bat emaitza guztietan, beraz jakiteko zein den formula hau egin behar dugu → Y+/- = Z  x  Error estandar:
“Z” beti da 1,96. Y+/- = Z  x  Error estandar. Y+/- = 1,96 x 1,950. Y+/- = 3,822. Eskumakoa bazara balorazio handiagoa emango diozu PP-ri.
Sig miala 0,05 baino txikiagoa bada → esanguratsua da eta beraz eragina dauka
Kasu honetan Ideologia eta Erlijioa izango lirateke eragin handiena dutenak
Beraz bi aldagai hauen B zutabeko zenbakiekin goiko formula berriro egin beharko genuke:
Y= 0,036+ (0,701 X 1) + (0,529 X 1)
Y +/ - = 7,575
Zer nolako bariantzak dituen %etan aldagai bakoitzak PP-ren balorazioan
Orden 0  X  BETA = Elkarpen handiena
IdeologiaRE → 0,610 X 0,574 = 0,3501 → %35
Erlijioa → 0,305 X 0,096 = 0,029 → %2,928
PP-ren balorazioan zeinek duen eragin handiena, beraz emaitzarik handienak hartu behar ditugu. “Orden” x “beta” = kolinealtasuna emango dute %5 baino txikiagoko emaitzak; bestetik, %5 baino gehiago ez dagoela kolinealtasuna.
Kolinealidad → Begiratu behar dugu indice de condicion zuteabea, 15 baino altuagoa bada, aldagaien artean kolinealtasuna dagoela esan dezakegu, hau da, aldagaiak berdina azaltzen dutela. Beraz kasu honetan aldagaiak ez dute berdina azaltzen, eta orduan ez dago kolinealtasunik
“Por pasos” → R2 DOITUARI begira zenbat aldagai erabili egin dira beriantza azaltzeko
Resumen de modelo → Bi metodo daudela ikusten dugu, “por pasos” metodoa erabili dugulako. R karratua eta R karratu doitua(ajustado) daukagu. Ditugun aldagaiekin azaltzen dugun bariantza ikusten dugu:
1. metodoan : Kasu honetan %37,3koa da
2. metodoan: Kasu honetan %38,1ekoa da

Coeficientes: 

1.Metodoan

Hipotesia:
Eskumaldean kokatzen diren pertsonak hobeago baloratuko dute PP

Formula egin behar dugu, kasu honetan Eskumakoa bazara:
 Y= 0,204 + (0,745x10)
 Y= 7,654

Formula egin behar dugu, kasu honetan Ezkerrekoa bazara:
 Y= 0,204 + (0,745x1)
 Y= 0,949

Beti dago errore tarde bat emaitza guztietan, beraz jakiteko zein den formula hau egin behar dugu → Y+/- = Z  x  Error estandar:
“Z” beti da 1,96
Y+/- = Z  x  Error estandar
Y+/- = 1,96 x 1,963 
Y+/- = 3, 847koa da errore maila

Datuak ikusita, ikusten dugu gure hipotesia ondo dagoela

2. Metodoan

Hipotesia:
Eskumaldean kokatzen diren pertsonak eta sinesdunak direnak hobeago baloratuko dute PP

Formula egin behar dugu, kasu honetan Eskumakoa bazara:
 Y= 0,204 + (0,702x10) + (0,535 x 1)
 Y= 8,759 

Formula egin behar dugu, kasu honetan Ezkerrekoa bazara:
 Y= 0,204 + (0,702x1) + (0,535 x 1)
 Y= 1,441

Beti dago errore tarde bat emaitza guztietan, beraz jakiteko zein den formula hau egin behar dugu → Y+/- = Z  x  Error estandar:
“Z” beti da 1,96
Y+/- = Z  x  Error estandar
Y+/- = 1,96 x 1,950 
Y+/- = 3, 822koa da errore maila

Datuak ikusita, ikusten dugu gure hipotesia ondo dagoela

HELBURUA: Aldagai aske batzuen eta menpeko aldagai baten artean egon daitekeen erlazioa aztertzea. Iragarpen bat egitea.