Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

Recepta na nienormalność rozkładu i współzależność obserwacji z wykorzystaniem testów randomizacyjnych i testu Mantela – na przykładzie rozmieszczenia zasobów ludzkich w regionach Francji

100%
Dorocki S., Jenner B.
Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego
|
2016
|
vol. Volume 30, Issue 2
186-197
PL
Wykorzystując metody statystyczne w badaniach geograficznych, badacze często spotykają się z problemem niespełnienia przez posiadane dane założeń wymaganych przez liczne testy statystyczne. Dla przykładu wiele tzw. parametrycznych testów statystycznych opartych jest na założeniu normalności rozkładu danych. W praktyce jednak taka supozycja często nie jest zrealizowana, a rażące odchylenie rozkładu danych od rozkładu normalnego (np. rozkład J-kształtny) może prowadzić do wręcz absurdalnych wartości przedziałów ufności (np. przedział ufności dla średniej). Innym często spotykanym problemem z danymi pochodzącymi z badań geograficznych jest przestrzenna współzależność obserwacji. Wzajemne skorelowanie danych może przykładowo odzwierciedlać odległości między miejscami, gdzie te dane pozyskano. Dlatego wyniki pomiarów pochodzące z miejsc położonych w bliskiej odległości mogą być do siebie bardziej podobne niż obserwacje pochodzące z miejsc od siebie oddalonych. W takiej sytuacji oszacowanie wartości p-value dla testów badających zależności między zmiennymi (np. korelacja Pearsona) mogą być bardzo mylące, gdyż klasyczne metody statystyczne zakładają niezależność zmiennych. W powyższych sytuacjach badacz może wykorzystać tzw. testy randomizacyjne, które pozwalają obejść założenia normalności rozkładu czy niezależności obserwacji. Metody te, wraz z możliwością wykonywania złożonych obliczeń przy wykorzystaniu narzędzi informatycznych, stają się obecnie coraz bardziej popularne wśród badaczy. W artykule wyjaśniona została logika testów randomizacyjnych i dwa przykłady ich zastosowania: szacowanie przedziału dla średniej i obliczanie korelacji Mantela wraz z testowaniem jej istotności. W rezultacie przeprowadzonych obliczeń wykazano, że w obydwu przypadkach pominięcie założeń statystycznych prowadzi do otrzymania błędnych wyników. W tekście w celach zobrazowania powyższych metod statystycznych wykorzystano dane obrazujące wielkość i udział zasobów ludzkich dla nauki i techniki (HRST) w regionach Francji oraz tempo zmian tych wartości w czasie i przestrzeni. Obliczenia oparto na darmowym pakiecie statystycznym R oraz arkuszu kalkulacyjnym Excel.
EN
Using statistical methods in geographical research, researchers are often faced with the problem that their data do not comply with the assumptions required by a number of statistical tests. For example, many parametric statistical tests are based on the assumption of normal distribution of data. In practice, however, this supposition is often not met, and the serious deviation of data distribution from the normal distribution (e.g., J-shaped distribution) can lead to quite absurd values of confidence limits (for example, the confidence interval). Another common problem with data from geographical research is the interdependence of observations. Mutual correlation of data can, for example, reflect the spatial distance between the places where that information was obtained. Therefore, the results of measurements from sites located in close proximity to each other may be more alike than observations from places more distant from each other. In such a situation, estimated p-values for tests investigating the relationships between variables (e.g. Pearson correlation) can be very confusing, because the “classical” statistical methods assume independence of the variables. In these situations, the researcher can use randomisation tests that allow him to “get around” the assumptions of normal distribution and independence of observations. These methods, along with the ability to perform complex calculations using computer tools, are becoming increasingly popular among researchers. The article explains the logic of randomisation tests and two examples of their use: estimating the interval for the mean and calculating Mantel correlation along with testing its significance. Calculations have shown that in both cases, disregard of the statistical assumptions leads to false results. In order to illustrate these statistical methods, data used in this paper show the volume and share of human resources in science and technology (HRST) in regions of France and the pace of changes in these values over time and space. Calculations were conducted using the free statistical software R Project and Excel spreadsheet.
2
Publication available in full text mode
Content available

Wpływ wielkości nakładów inwestycyjnych w sektorze B+R na regionalne zróżnicowanie tempa rozwoju Francji

100%
Dorocki S., Jenner B.
Przedsiębiorczość - Edukacja
|
2009
|
vol. 5
188-197
EN
The following article refers to the relationship between the rate of economic development anda share of a section related to the services for companies in France. The text discusses twoproblems: the influence of the size of investment in innovation on the GDP growth in regionalsystem of France and the influence of the structure of expenditure in R&D section on theregional differentiation of development rate of France. The analysis is based on the value ofGDP per person employed and the size of investment in innovation in the years 1991–2004.The analysis of numeral data is based on statistical methods by means of correlation and timeseries. The analysis proves that there is a relationship between the investment in education andgrowth rate of GDP. According to OECD report, the influence of innovation on economicgrowth rate can be tenfold. Capital expenditures in innovation in higher education seem to bethe best investment influencing the GDP increase. It should be emphasized that all thementioned regularities are characterized by a large regional differentiation all over the France
3
Publication available in full text mode
Content available

Wpływ zasobów kapitału ludzkiego na kształtowanie społeczeństwa informacyjnego i innowacyjności struktur przemysłowych

81%
Borowiec M., Dorocki S., Jenner B.
Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego
|
2009
|
vol. 13
95-109
EN
In the transformation process from the industrial phase of civilizational development to the information phase, the economic base of different scales of spatial structures undergoes fundamental changes. The result of this process is the transformation of the job market. The number of workers in traditional industrial sectors decreases as the result of the development of new sectors connected with computer industry, which leads to workers’ change in sectors of high technologies, both the industry and the services. This article presents the analysis of differentiation of European space and the changes of chosen indicators related to the quality of human capital which determine the development of information society and the growth of economic innovation. The authors of the article attempt to determine the relations between selected features, the dynamics of their development and the time correlation by means of a synthetic measure, related to the differentiation of intellectual potential and advanced economic technology in the analysed spatial structures (regions NUTS 2 and NUTS 1).The research takes into account the influence of particular empirical indicators on the value of the synthetic measure. This allows creation of a kind of hierarchy of European space according to the analysed features and the synthetic values determining the differentiation of the quality of intellectual supplies and economic innovation.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.