Szukanie struktury skali mierzącej problematyczne zachowania finansowe.

Podobne dokumenty
Szukanie struktury skali mierzącej problematyczne zachowania finansowe.

Kolejna z analiz wielozmiennowych Jej celem jest eksploracja danych, poszukiwanie pewnych struktur, które mogą utworzyć wskaźniki

Zadanie 1. Za pomocą analizy rzetelności skali i wspólczynnika Alfa- Cronbacha ustalić, czy pytania ankiety stanowią jednorodny zbiór.

Analiza moderowanej mediacji i wykrzystanie do analizy analizy modelowania równań strukturalnych sem.

Zasady rzetelnego pomiaru efektywności transferu wiedzy w e-learningu akademickim

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

Zmienne zależne i niezależne

Regresja logistyczna (LOGISTIC)

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

XXII Konferencja Psychologii Rozwojowej Uniwersytet Gdański, V Polska adaptacja

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Zajęcia 1. Rzetelność

7. Trafność pomiaru testowego

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Kwestionariusz do badania relacji trener-zawodnik (CART-Q): polska adaptacja (PlCART-Q)

Adam Kirpsza Zastosowanie regresji logistycznej w studiach nad Unią Europejska. Anna Stankiewicz Izabela Słomska

8.1. Syndrom wypalenia zawodowego a dopasowanie do środowiska pracy - analiza korelacji. Rozdział 8. Dane uzyskane w badaniach

Ekonometria. Zajęcia

Trafność testów egzaminacyjnych. Artur Pokropek, Tomasz Żółtak IFiS PAN

Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).

Metody Ilościowe w Socjologii

ANALIZA CZYNNIKOWA Przykład 1

Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego

WALIDACJA SKALI OCENY NADMIERNEGO KORZYSTANIA Z SIECI SPOŁECZNOŚCIOWYCH (SONKSS)

Badanie zależności skala nominalna

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji

WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ. Dr Wioleta Drobik-Czwarno

Analiza wariancji w analizie regresji - weryfikacja prawdziwości przyjętego układu ograniczeń Problem Przykłady

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

MODEL STRUKTURALNY RELACJI MIĘDZY SATYSFAKCJĄ

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

ZJAZD 4. gdzie E(x) jest wartością oczekiwaną x

10. Podstawowe wskaźniki psychometryczne

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8

Wpływ wiedzy finansowej na zachowania finansowe

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Pomiar gotowości szkolnej uczniów za pomocą skali quasi-obserwacyjnej

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

Postawy Polaków wobec oszczędzania i wydawania pieniędzy

Prawdopodobieństwo i statystyka

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

2. Założenie niezależności zakłóceń modelu - autokorelacja składnika losowego - test Durbina - Watsona

Zawartość. Zawartość

Statystyka i eksploracja danych

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Z poprzedniego wykładu

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: n 1

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Elementy statystyki wielowymiarowej

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE

1 Chciwy, zachłanny czy zagubiony?

15. PODSUMOWANIE ZAJĘĆ

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3

Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXIII Egzamin dla Aktuariuszy - 11 października 2004 r.

1. TESTY PSYCHOLOGICZNE

Ruch jednostajnie przyspieszony wyznaczenie przyspieszenia

Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VIII: Analiza kanoniczna

R-PEARSONA Zależność liniowa

Wykład 4 Związki i zależności

Testowanie hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Wybór optymalnej liczby składowych w analizie czynnikowej Test Równolegości Horn a i test MAP Velicera

Stosowana Analiza Regresji

Wskaźnik kondycji finansowej kredytobiorcy. Aspekty metodologiczne.

Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie

ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

Hipotezy statystyczne

Trafność czyli określanie obszaru zastosowania testu

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

Optymalizacja ciągła

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Transkrypt:

Szukanie struktury skali mierzącej problematyczne zachowania finansowe. Celem poniższej analizy było stworzenie skali mierzącej problematyczne zachowania finansowe. Takie zachowania zdefiniowano jako zachowania świadczące o niestabilności i kruchości finansowej, braku zdolności do dbania o finanse, zwiastujące wykluczenie finansowe. Powiązane są z alternatywnymi, niekiedy mniej aprobowanymi społecznie, sposobami organizacji pieniędzy oraz kłopotami wynikającymi z ich deficytu. Świadczą one o potencjalnie słabej kondycji finansowej. W tym celu wykorzystano 16 pozycji kwestionariuszowych dla których przeprowadzono serię analiz. Pozycje zawierały informacje między innymi dotyczące stanu zadłużenia badanego (jakiego rodzaju długi posiada), jego subiektywnej ocenie oszczędności i reakcji na zastaną sytuację finansową. W pierwszej kolejności dokonano analizy głównych składowych (PCA) w celu redukcji liczby zmiennych opisujących problematyczne zachowania finansowe. Następnie, by sprawdzić czy nowo powstały model jest zasadny i trafnie opisuje badane zjawisko, przeprowadzono konfirmacyjną analizę czynnikową (CFA). Na koniec przy pomocy analizy rzetelności zbadano jak dokładnie pozycje kwestionariusza opisują tę strukturę. Analiza Głównych Składowych PCA. W pierwszej kolejności wykonano wykres osypiska, by przy jego pomocy zadecydować o liczbie wyodrębnianych czynników (kryterium Cattella). Osypisko czynników, tj. punkt, w którym można odnotować łagodny spadek linii wykresu, znajduje się w przy składowej nr 3, więc wszystkie składowe od nr 3 w górę poddano redukcji. Wykres nr 1. Wykres osypiska.

Wartość Własna 4,500 4,000 4,04 3,500 3,000 2,500 2,000 2,32 1,500 1,000 1,10 0,99 0,88 0,78 0,75 0,68 0,60 0,54 0,45 0,41 0,35 0,500 0,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0,10 Numer składowej W następnym kroku wybrano metodą rotacji prostej Oblimin, która dozwala na występowanie korelacji między głównymi składowymi. Na samym początku zaznajomiono się z wynikami testu KMO oraz sferyczności Bartleta testującymi sensowność wykonywania analizy głównych składowych. Współczynnik KMO mierzący stosunek korelacji zmiennych do ich korelacji częściowej, wyniósł 0,80 co pozwala przyjąć z dużą pewnością, że obliczana analiza będzie wiarygodna (zmienne są silnie ze sobą skorelowane). Również test sferyczności Bartleta okazał się być wysoce istotny χ 2 = 1434,13, p<0,001, co oznacza, że brane pod uwagę zmienne są ze sobą powiązane. Wyodrębnione dwa czynniki łącznie wyjaśniały 45,41% wariancji pozycji kwestionariuszowych Tabela nr 1. Wielkość całkowitej wyjaśnionej wariancji przez 2 czynniki. Sumy kwadratów ładunków Sumy kwadratów ładunków po wyodrębnieniu Składowa po rotacji Ogółem % wariancji % skumulowany Ogółem 1 4,040 28,857 28,857 3,462 2 2,318 16,555 45,412 3,382

Z 16 pozycji testowych, które początkowo poddawano analizie, wykluczono dwie poniższe, gdyż wchodziły w skład obu czynników: Pożyczałem pieniądze od rodziców lub znajomych na spłatę zobowiązań. Mogę chwilowo o sobie powiedzieć, że mam kłopoty finansowe. Po analizie macierzy modelowej, przedstawiającej ładunki czynnikowe każdej ze zmiennych względem składowych, zdecydowano się na następujący opis głównych składowych: 1. Niespłacanie zobowiązań w terminie, zadłużanie. 2. Oszczędzanie, skupienie na trudnościach finansowych. Pierwsza składowa była najsilniej ładowana przez pozycje testowe: Mam niespłaconą po terminie ratę kredytu. Mam niespłacony po terminie kredyt. Druga składowa była najsilniej ładowana przez pozycje testowe: Ostatnio starcza mi na wszystko, a nawet potrafię coś zaoszczędzić. Ostatnio mam za mało pieniędzy i muszę odmawiać sobie przyjemności. Tabela nr 2. Macierz modelowa przedstawiająca ładunki czynnikowe poszczególnych zmiennych względem składowych głównych. Główne składowe Niespłacanie zobowiązań w terminie, zadłużanie Oszczędzanie, skupienie na finansach. Mam niespłaconą po terminie ratę kredytu. Mam niespłacony po terminie kredyt. 0,90-0,12 0,90-0,15 Miałem/am ostatnio problemy z zapłaceniem rachunków. 0,77 0,02 Mam niespłacony po terminie rachunek/fakturę. 0,69 0,02

Mam niespłacony po terminie mandat. Mam trochę długów u znajomych. Udaję że mam więcej pieniędzy niż mam rzeczywiście. 0,55-0,02 0,31 0,14 0,31 0,22 Ostatnio starcza mi na wszystko, a nawet potrafię coś zaoszczędzić. -0,01 0,76 Ostatnio mam za mało pieniędzy i muszę odmawiać sobie przyjemności. 0,00 0,73 Nie przejmuję się nagłymi wydatkami, jestem na nie przygotowany/a. -0,05 0,68 Nie mogę ostatnio niczego zaoszczędzić. 0,15 0,67 Mam wystarczająco dużo zasobów finansowych by spać spokojnie. -0,07 0,65 zdarza się ostatnio że brakuje mi pieniędzy na utrzymanie mojego standardu życia. 0,12 0,63 Ostatnio liczę każdy grosz w moim budżecie. -0,05 0,46 Konfirmacyjna Analiza Czynnikowa CFA. Następnie wykonano konfirmacyjną analizę czynnikową dla powyższych dwóch składowych. Po uwzględnieni korelacji (r = 0,35) między pozycjami testowymi Mam niespłacony po terminie rachunek/fakturę oraz Miałem/am ostatnio problemy z zapłaceniem rachunków, model okazał się być dopasowany, co sugerują następujące wskaźniki: CFI =,903 RMSEA =,076 (LO 90 =,064 ; HI 90 =,088) CMIN/DF = 2,740 IFI Delta2 =,904

TLI rho2 =,884 To z jaką mocą dane pozycje testowe wpływają na czynnik przedstawia poniższa tabela, w której przedstawiona wartości wystandaryzowanych wag regresji. Przykładowo wraz ze wzrostem cechy latentnej Oszczędzanie, skupienie na trudnościach finansowych o jeden punkt standardowy wzrośnie wynik pozycji testowej Ostatnio starcza mi na wszystko a nawet potrafię coś zaoszczędzić o 0,74 punktu standardowego. Tabela nr 3. Wagi regresji dla pozycji testowych. Czynnik Pozycja testowa β p R 2 Ostatnio starcza mi na wszystko a nawet potrafię coś zaoszczędzić 0,74 < 0,001 0,54 Nie mogę ostatnio niczego zaoszczędzić 0,70 < 0,001 0,49 Oszczędzanie, skupienie na trudnościach finansowych Niespłacanie w terminie, zadłużanie Ostatnio mam za mało pieniędzy i muszę odmawiać sobie przyjemności 0,64 < 0,001 0,41 Nie przejmuję się nagłymi wydatkami, jestem na nie przygotowany 0,58 < 0,001 0,34 Zdarza się ostatnio, że brakuje mi pieniędzy na utrzymanie mojego standardu życia 0,58 < 0,001 0,34 Mam wystarczająco dużo zasobów finansowych by spać spokojnie 0,53 < 0,001 0,28 Ostatnio liczę każdy grosz w moim budżecie 0,33 < 0,001 0,11 Mam niespłaconą po terminie ratę kredytu 0,95 < 0,001 0,91 Mam nie spłacony po terminie kredyt 0,94 < 0,001 0,88 Miałem/am ostatnio problemy z zapłaceniem rachunków 0,57 < 0,001 0,32 Mam niespłacony po terminie rachunek fakturę 0,50 < 0,001 0,25 Mam niespłacony po terminie mandat 0,36 < 0,001 0,13 Udaję, że mam więcej pieniędzy niż mam rzeczywiście 0,26 < 0,01 0,07 Mam trochę długów u znajomych 0,21 < 0,01 0,04 Poniżej zamieszczono schemat struktury poddawanej analizie.

1 Ostatnio starcza mi na wszystko a nawet potrafię coś zaoszczędzić R 2 =0,54 0,64 2 Zdarza się ostatnio, że brakuje mi pieniędzy na utrzymanie mojego R 2 =0,49 standardu życia 0,58 3 Ostatnio liczę każdy grosz w moim budżecie R 2 =0,41 0,33 4 Ostatnio starcza mi na wszystko a nawet potrafię coś zaoszczędzić R 2 =0,34 0,71 Oszczędzanie, skupienie na trudnościach finansowych 5 6 Mam wystarczająco dużo zasobów finansowych by spać spokojnie R 2 =0,34 Nie mogę ostatnio niczego zaoszczędzić R 2 =0,28 0,53 0,73 7 Nie przejmuję się nagłymi wydatkami, jestem na nie przygotowany R 2 =0,11 0,58 8 Mam niespłacony po terminie rachunek fakturę R 2 =0,91 0,50 9 Mam niespłaconą po terminie ratę kredytu R 2 =0,88 0,95 10 11 Mam nie spłacony po terminie kredyt R 2 =0,32 Udaję, że mam więcej pieniędzy niż mam rzeczywiście R 2 =0,25 0,93 0,26 0,36 Niespłacanie w terminie, zadłużanie 12 Mam niespłacony po terminie mandat R 2 =0,13 0,57 13 Miałem/am ostatnio problemy z zapłaceniem rachunków R 2 =0,07 14 Mam trochę długów u znajomych R 2 =0,04 0,21

Analiza rzetelności. Następnie sprawdzono jak rzetelne są powyższe dwie składowe. Pomimo niewielkiej liczby pozycji testowych wchodzących w skład każdej składowej, obie składowe Niespłacanie zobowiązań w terminie, zadłużanie (α-cronbacha = 0,786, n=7) jak i Oszczędzanie, skupienie na trudnościach finansowych (α-cronbacha = 0,739, n=7), okazały się być wysoce rzetelne. Mieszczą się w przedziale między 0,70 a 0,90. Szczegółowa prezentacja współczynnika rzetelności dla powyższych składowych po wykluczeniu wybranych pozycji testowych została przedstawiona poniżej. Tabela nr 4. Wspływ poszczególnych pozycji testowych na rzetelność składowej Oszczędzanie, skupienie na trudnościach finansowych. α-cronbacha po usunięciu pozycji Ostatnio mam za mało pieniędzy i muszę odmawiać sobie przyjemności. 0,74 zdarza się ostatnio że brakuje mi pieniędzy na utrzymanie mojego standardu życia. 0,76 Ostatnio liczę każdy grosz w moim budżecie. 0,79 Nie mogę ostatnio niczego zaoszczędzić. 0,75 Mam wystarczająco dużo zasobów finansowych by spać spokojnie. 0,77 Ostatnio starcza mi na wszystko, a nawet potrafię coś zaoszczędzić. 0,74 Nie przejmuję się nagłymi wydatkami, jestem na nie przygotowany/a. 0,76 Tabela nr 5. Wspływ poszczególnych pozycji testowych na rzetelność składowej Niespłacanie zobowiązań w terminie, zadłużanie. α-cronbacha po usunięciu pozycji Mam niespłacony po terminie kredyt. 0,68 Mam niespłacony po terminie mandat. 0,72 Miałem/am ostatnio problemy z zapłaceniem rachunków. 0,67 Mam trochę długów u znajomych. 0,75

Mam niespłacony po terminie rachunek/fakturę. 0,69 Mam niespłaconą po terminie ratę kredytu. 0,68 Udaję że mam więcej pieniędzy niż mam rzeczywiście. 0,77 Trafność teoretyczna. Wpływ oszczędzania i skupiania na finansach oraz niopłacania zobowiązań w terminie na satysfkację z życia. W celu weryfikacji trafności teoretycznej badanch skal przeprowadzono analizę regresji logistycznej. Analiza dopasowania modelu do danych testem Hosmera Lameshowa wykazała, że wartości obserwowane były podobne do wartości przewidywanych przez model regresji logistycznej χ 2 (7)=5,09;p=0,659. Analiza wykazała, że zmienne istotnie wpływały na deklarację poczucia satysfakcji z życia χ 2 (2)=18,54;p<0,001. Zmienne wejściowe dotyczące zachowań finansowych wyjaśniały 10% zmienności satysfakcji z życia. Analiza współczynników mdelu wykazała, że tylko oszczędzanie i skupienie na trudnościach finansowych miało istotny wpływ na wystąpienie zadowolenia z życia β=-2,11;p<0,001. Wraz ze wzrostem ilości zachowań na wymiarze oszczędzania i skupienia na trudnościach finansowych mała częstość występowania satysfkacji z życia. Dodatkowo przeprowadzono analizę losowa ze zwracaniem metodą Bootstrap (próba losowań wynosiła 1000) w celu oszacowania odchyleń oszacowań. Analiza wykazała, że odchylenia od oszacowanych parametrów były niewielkie i jednokierunkowe. Rezultaty analizy przedstawia poniższa tabela. Tabela nr 4. Współczynniki modelu. Współczynniki modelu Wald p OR Bootstrap (N=1000) 95% C.I. OR B 95% C.I. OR Odchylenie s.e p Dół Góra Dół Góra Oszczędzanie skupienie na finansach 14,92,000 0,12 0,04 0,35-2,11-0,06 0,55,001-3,25-1,17 Niespłacanie zobowiązań w terminie zadłużanie 0,03,863 1,14 0,26 4,89 0,13 0,09 0,86,870-1,24 2,07 Constant 58,56,000 11,96 2,48 0,03 0,32,001 1,93 3,19 Zmianna zależna zadowolenie/brak zadowolenia z życia (kodowana1/0) Podsumowanie.

Wykonane procedury wykazały, że zebrany materiał badawczy jest trafną czynnikowo, rzetelną oraz trafną teoretycznie metodą służącą do oceny kondycji finansowej ludzi. Na podstawie wyników skali można szacować poziom nasilenia problemów w sferze finansów oraz przewidywać satysfakcję z życia.