Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Tarka, Piotr" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Specyfika i komplementarność badań ilościowych i jakościowych
    Autorzy:
    Tarka, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/544054.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    quantitative and qualitative research
    differences
    complementarity
    triangulation
    badania ilościowe i jakościowe
    różnice
    komplementarność
    triangulacja
    Opis:
    W artykule rozważane są wzajemne powiązania badań ilościowych i jakościowych. W pierwszej kolejności zdefiniowano istotę i założenia tych badań oraz dokonano porównań pomiędzy nimi w oparciu o zasady filozofii, kwalimetrii (działu nauki zajmującego się teorią jakości) oraz statystyki. Następnie omówiono różnice występujące pomiędzy obydwoma rodzajami badań w kontekście planowanych zadań badawczych. W dalszej części opracowania opisano możliwości skutecznego łączenia badań ilościowych i jakościowych w procesie triangulacji.
    This article examines the interrelationships between quantitative and qualitative research. Firstly, the essence and assumptions of quantitative and qualitative research methods were defined and the comparison between them was made on the basis of philosophy, quality metrology (a branch of science dealing with quality theory) and statistics. Moreover, the differences between the two types of research were discussed in the context of the planned experiments and empirical research. In the next part of the study, the possibilities of effective integration of quantitative and qualitative research in the process of triangulation were described.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2017, 3
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model of Latent Profile Factor Analysis for Ordered Categorical Data
    Autorzy:
    Tarka, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465729.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    latent profile factor analysis model ordered categorical data
    Opis:
    In the literature factor analysis is admittedly a well-known and effective multivariate method in the reduction of extensive and broad data, e.g., in the analysis of too many variables. It is also known for the process of unidimensional or multidimensional scale/s construction. Typically, in many studies (especially those pertaining to market research area) a common factor analysis solution is used (based on continuous data). However, there are rarely ever undertaken studies pertaining to latent variable models where other type of data is used based on discrete variables. One of these models might be called Latent Profile Factor Analysis - LPFA. In this article author’s main objective is to propose and discuss its (LPFA) main assumptions. In order to prove the model’s functionality in practice of market research, a brief example of LPFA model for ordered categorical data (based on one-factorial solution) in reference to hedonic consumption data is given at the end of the paper.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2013, 14, 1; 171-182
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Customers Research and Equivalence Measurement in Factor Analysis
    Autorzy:
    Tarka, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465855.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Opis:
    Factors Analysis is often tied to specific properties of population and its culture characteristics. If measurement is applied from population to another, then extracted factors may hard to be equally compared on the reflective basic level, unless all conditions of invariance measurement are met. Hence, implementation of customers research and any inter-cultural studies require a multi-cultural model describing statistical differences in both cultures with invariance as underlying assumption. In the article we implement a model for analysis of customers’ personal values pertaining to hedonic consumption aspects in two culturally opposite populations. We conducted survey in two countries and the following cities: Poland (Poznan) and The Netherlands (Rotterdam and Tilburg) with randomly prepared samples with youth representatives on both sides. This model permitted us for testing invariance measurement under cross-group constraints and thus examining structural equivalence of latent variables - values.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2012, 13, 1; 143-158
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Latent Variable Models – Issues on Measurement and Finding Exact Constructs in Customers’ Values
    Modele zmiennych ukrytych – rozważania nad pomiarem i generowaniem konstruktów w sferze wartości konsumentów
    Autorzy:
    Tarka, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1830325.pdf
    Data publikacji:
    2010-12-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    latent models
    constructs
    customers’ values
    Ukryte modele
    konstrukty
    wartości konsumentów
    Opis:
    In article author defines different measurement latent models and describes specify of measurement latent constructs. In literature some examples of these models are: the “true – score” model of classical test theory, the “domain score” model, item response model, factor analysis and latent class models. This work also presents method of estimation that should be undertaken in the identification process of latent constructs. Some aspects related with adjustments in the measurement model depending on distance between respondent and their responses, are also discussed. Author describes them from the prospect of 1) distance between respondent and response on the construct (variable) map; 2) distance between different responses on the construct map and 3) difference between different respondents. Next going on to further description, author considers two types of models based on metrical items characteristics: EFA and CFA. In the exploratory factor analysis as a key latent variable model in constructs detection and their formulation is defined where 4 latent constructs are extracted. These four detected constructs (based on earlier set of 22 value items) were given the following names: “Conservatism”, “Freedom-Independence”, “Hedonistic Consumerism”, and “Life Sensitiveness”. Secondly there is implemented CFA model which reduces number of value items from 22 to 14, containing only two latent constructs called “Conservatism” and “HedonisticConsumerism”. Additionally those constructs were in the end, described with selected AIOD variables where MDS was applied. And at last constructs were defined in context of their utility for marketing activity.
    W artykule autor wymienia i opisuje różne typy modeli pomiarowych w zakresie tzw. zmiennych ukrytych. W pracy rozważa on także metodę i technikę analizy wyników w ramach identyfikacji ww. zmiennych (w literaturze występujących m.in. pod nazwą „konstruktów”). W niniejszej pracy omawiane są również zagadnienia związane z identyfikacją tego typu zmiennych z perspektywy poziomu pomiaru tj.: 1) odległości pomiędzy respondentami i ich odpowiedziami na tzw. mapie konstruktu (zmiennej); 2) odległości pomiędzy samymi odpowiedziami na mapie i 3) badaniu różnic pomiędzy respondentami. Dalsza część artykułu skoncentrowana jest na opisie dwóch klasycznych modeli analizy zmiennych ukrytych, opartych m.in. na metrycznych cechach pomiarowych: EFA (Eksploracyjnej Analizie Czynnikowej) i CFA (Konfirmacyjnej Analizie Czynnikowej). W pierwszej kolejności rozważana jest eksploracyjna analiza czynnikowa, którą to autor wykorzystuje do identyfikacji i opisu konstruktów (wartości konsumentów). W wyniku tej aplikacji (na podstawie 22 włączonych do analizy pozycji i ich wyników zgromadzonych z wcześniejszych przeprowadzonych badań empirycznych), wygenerowano wstępnie 4 konstrukty, którym nadano następujące nazwy: „Konserwatyzm”, „Wolność”, „Hedonistyczny konsumeryzm” i „Wrażliwość życiowa” – inaczej „Wrażliwość na otoczenie”. Następnie autor tworzy modeli CFA, gdzie redukuje liczbę zmiennych z 22 do 14 i ostatecznie tworzy 2 konstrukty: „Konserwatyzm” i „Hedonizm konsumpcyjny”. Na końcu artykułu, wyodrębnione konstrukty opisano na wybranych zmiennych z modelu AIOD, stosując do tego celu skalowanie wielowymiarowe. Konstrukty omówiono również w kontekście działalności marketingowej przedsiębiorstw.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2010, 57, 4; 142-167
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies