analiza datelor reprezinta un proces1 gabi edited

Upload: adelaida-negulescu

Post on 25-Feb-2018

263 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    1/49

    3

    INTRODUCERE

    n cele ce urmeazvom prezenta douposibile definiii ale analizei datelor.ntr-o prim prezentare ne bazm pe definirea succesiv a unor concepii,

    construcia finalizndu-se cu definirea analizei datelor. La baza analizei datelor

    stconceptul de mesaj.

    Mesajul reprezint baza comunicrii, voluntare i involuntare, ntre un

    emiator i un receptor. Ceea ce accept un receptor se numesc date. Atragem

    atenia asupra faptului c, nu ceea ce dorete s transmit emiatorul poart

    numele de date. Deoarece o parte din ceea ce se transmite se poate pierde pe

    drumul ntre emiator i receptor. Contientizarea prin analizare i prelucrare a

    datelor receptate transform datele n informaie. Deci, o posibil definiie a

    analizei datelor ar fi: procesul prin care datele primite de receptor se transformn

    informaie.

    Schematic se poate reprezenta astfel:

    Date culese din teren Analiza i prelucrarea datelor Informaii

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    2/49

    4

    Fig. 1. Trecerea de la date la informaii cu ajutorul Analizei Datelor

    Informaiile odatdobandite devin parte a cunotinelor. De aceea, putem

    spune c procesul de finalizare a analizei i de prelucrare a datelor const

    transformarea datelor n informaii , iar informaiile au un rol major n formarea

    de cunotine. Ce se nelege prin cunotine ? Cunotinele sunt elemente

    abstracte i individuale despre obiectele din lumea real, nsuite prin educaie i

    experien.

    Cea de-a doua metod pornete de la definiia din dicionar, Dicionarul

    Explicativ al Limbii Romne 1 a celor dou cuvinte care compun sintagma

    Analiza datelor. S lum pe rand elementele ce apar n aceast definiie: o

    cercetare ce pornete de la un fenomen, de la un ntreg care ne atrage atenia i

    prima reacie este sprivim fiecare detaliu al lucrului analizat, adicsexaminm

    fiecare element n parte. Cercetarea poate porni de la un text la care, mai nti, ne

    informm asupra diferitelor puncte de vedere asupra textului , urmnd s

    ncercm un punct de vedere diferit. Pentru date gsim o altdefiniie.

    Pornind de la aceste dou definiii putem spune c Analiza Datelor este

    disciplina care se ocup cu cercetarea, examinarea , investigarea , interpretarea

    faptelor tiinifice, fapte care constituie punctul de plecare n cercetarea unei

    probleme, n luarea unei hotrri.

    Deci, cu alte cuvinte, putem spune c analiza datelor reprezint o etap ncercetarea tiinifica unui fenomen.

    Etapele cercetrii sunt:

    1Academia Romana , Institutul de Lingvistica Iorgu Iordan , Dicionarului Explicativ al Limbii Romane , editia a

    II- a, Editura Univers Enciclopedic, Bucureti, 1998.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    3/49

    5

    -

    Proiectarea

    - Fixarea obiectivelor, stabilirea ipotezelor

    - Selecia grupului/grupurilor de subieci

    -

    Alegerea metodelor ce urmeaz s fie folosite n culegerea i prelucrareadatelor

    - Alegerea lotului de subieci

    - Analiza datelor

    - Desemnarea rezultatelor

    Toate aceste etape ale cercetrii sunt importante deoarece orice eroare n

    gestionarea lor poate duce la erori destul de mari n analizarea datelor.

    CAPITOLUL I

    1.NECESITATEA SI ROLUL ANALIZEI DATELOR

    Cunoaterea tiinific din orice domeniu de activitate uman presupune,

    indiferent de natura si specificul obiectivelor concrete urmrite, o complex si

    riguroas analiz cantitativ a fenomenelor i proceselor care fac obiectul

    cercetrii. Este vizibil pentru oricine, i din ce n ce mai mult, ca n epoca

    modernaproape orice individ angrenat ntr-o activitate umanse ocup, ntr-un

    fel sau altul, n mod direct sau indirect, cu date i informaii, cu colectarea,

    prelucrarea i interpretarea acestora.Desfaurarea oricarei activiti umane implic o producie continu de date sau

    informaii, care se acumuleaz n timp i care pot fi folosite pentru cunoaterea

    structuralsi evolutiva fenomenelor la care se referaceste informaii, n scopul

    fundamentrii corecte i eficiente a deciziilor care trebuie luate. Mai mult dect

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    4/49

    6

    att, desfurarea activitailor umane nici macr nu poate fi conceput n zilele

    noastre farun consum continuu, din ce n ce mai mare, de informa ie. Din acest

    punct de vedere, se poate spune c informaia a devenit unul dintre factorii de

    producie importani i activi, un factor de progres i civilizaie. Totdeauna,mulimile de date conin, ntr-un mod amalgamat i invizibil, att aspecte

    semnificative, ct i aspect nesemnificative, ale manifestrii fenomenelor.

    Deoarece cunoaterea tiintificvizeazn mod exclusiv aspectele informaionale

    semnificative, apare necesitatea utilizrii unor metode i tehnici specifice analizei

    datelor, cu ajutorul crora informatia semnificativspoate fi detectat, separat

    de informaia nesemnificativi exprimat sub o formclarsi interpretabil.

    Metodele i tehnicile de analiz a datelor sunt cele mai adecvate instrumente

    utilizabile pentru identificarea unor structuri cauzale, pentru decelarea unor

    tendinte i configuratii specifice pe multimea datelor analizate si ob inerea unor

    reprezentri simplificate ale informaiilor de mare complexitate.

    Utilitatea i eficienta utilizrii metodelor i tehnicilor de analiza datelor

    sunt maxime n situaiile n care informaiile supuse studiului sunt n cantitai

    foarte mari. Din acest punct de vedere, domeniul economic poate fi considerat ca

    fiind un domeniu privilegiat. n cea mai mare parte a lor, metodele i tehnicile de

    analiz a datelor au natur multidimernsional, astfel nct, comparativ cu

    metodele i tehnicile de analiz statistic descriptiv, ele permit si investigarea

    legturilor i interdependenelor evideniate la nivelul mulimilor de date.

    Materia prima utilizatn orice activitate de analiza datelor este reprezentatde

    o colecie sau mulime de date sau informaii cantitative, referitoare la strile sauevoluiile unei mulimi de fenomene. Aceste date pot fi obinute fie pe cale

    observaional, fie pe cale experimental.

    Din punct de vedere al analizei datelor, orice mul ime de informaii supus

    studiului este privitca fiind o reprezentare codificat, ntr-o formmai mult sau

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    5/49

    7

    mai puin implicit, a unor aspecte informaionale referitoare la niveluri si variaii

    ale unor fenomene, evoluii i tendine relevante, legaturi i influene

    semnificative, ierarhii i configuraii structurale specifice.

    Datele supuse unui proces de analiznu evideniaz,n mod direct i explicit, prinele nsele, informaia utili semnificativ.

    De regul, datele conin informaia util i semnificativ sub o form

    mascat, ascuns, amestecatntr-un mod nediferentiat i faro logicaparent,

    cu informaia nesemnificativ, rezultatdin influene accidentale i marginale. n

    acest sens, se poate spune ca la nivelul datelor primare supuse analizei, informaia

    semnificativ se gasete sub o forma diluat i disipat ntr-o multime

    informaional complex, neordonat i nestructurat dup vreun criteriu logic

    existent aprioric. Rolul analizei datelor este acela de a prelucra i filtra

    informaiile continute n datele supuse studiului, cu scopul de a capta sau de a

    extrage esenta informaionala continut n aceste date i de a evidenia aceasta

    esen informaional ntr-o form de reprezentare inteligibil, sugestiv,

    simplificat i sintetizatoare. Atingerea acestui scop presupune realizarea unei

    succesiuni de transformri efectuate asupra datelor primare i implica utilizarea

    unor metode i tehnici specifice. Aceste transformri au scopul de a maximiza

    relevan i interpretabilitatea datelor i presupun, printre altele, eliminarea

    informaiilor redundante sau lipsite de semnificaie i generalitate, care au natur

    accidental sau marginal. Din acest punct de vedere, procesul de analiz a

    datelor apare ca fiind un proces specific de transformare informaional, proces

    care are ca intrari datele primare, iar ca ieiri informaii sintetizatoare.Avnd n vedere modul n care se efectueaz, precum i natura instrumentelor pe

    care le folosete, analiza datelor este, prin excelena, o analiz de tip

    multidimensional, reprezentnd, n comparaie cu analiza simpl,

    unidimensional, o schimbare de naturcalitativ. Analiza statisticdescriptiv

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    6/49

    8

    permite reprezentarea unor colecii foarte mari de date ntr-o maniera sugestivsi

    asimilabil, simplificat i schematizant. Spre deosebire de aceasta, analiza

    multidimensional constituie o generalizare natural a logicii i informaiilor

    referitoare la mai multe variabile sau dimensiuni. Activitaile de manipulare adatelor i informaiilor, de prelucrare i interpretare corecti eficienta acestora,

    presupun existena unui cadru conceptual adecvat si utilizarea unor metode i

    instrumente specifice. Att cadrul conceptual necesar, ct i metodele i tehnicile

    utilizabile n prelucrarea, analiza i interpretarea datelor i informaiilor, sunt

    subsumate de obiectul unei discipline tiintifice numitanaliza datelor.

    2. NOIUNI PRIVIND ASPECTELE ETICE ALE

    UTILIZRII DATELOR

    Mergnd mn n mn, statistica, comunicarea i jurnalismul pot genera

    consecine benefice pentru comunitatea uman. Pot ajuta oamenii s neleag i

    s contientizeze ce se ntmpl n jurul lor i s-i implice astfel n activitile

    practice. Pot mobiliza autoritile s obin performane comparabile cu rile spre

    care tindem s ne integrm. Sau, pur i simplu, s-i ajute pe toi s tie i s

    cunoasc mai multe, s s se orienteze mai bine n labirinturile lumii

    contemporane, s procedeze n mod contient, s se dezvolte i s triasc o via

    productiv2 . Referitor la cele de mai sus trebuie inut cont de urmtoarele

    principii etice:

    2GHID de nelegere i relatare a statisticilor. Resurs pentru jurnaliti i comunicatori,

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    7/49

    9

    Integritatea

    Este esenial atunci cnd sunt utilizate statistici n comunicare , aceasta

    fiind cheia profesionalismului. Este absolut nevoie cnd comunicatorii ijurnalitii utilizeaz statisticile , acetia s fie oneti i s aib ntotdeauna n

    vedere interesul publicului. Comunicatorii vor avea grija ca datele furnizate

    publicului sfie ntotdeauna corecte.

    Competena

    Comunicatorii i jurnalitii din toate domeniile trebuie sfie contieni de

    competenele i limitarile lor profesionale, de aceea trebuie s accepte numai

    efectuarea unor munci pentru care au suficientpregtire i competene. Acetia

    trebuie s apeleze la consultare avizat cu privire la colectarea i interpretarea

    statisticilor atunci cnd este necesar.

    Confidenialitatea

    Informaiile confideniale nu vor fi divulgate, cu excepia cazului n care

    exist permisiunea specific, acordat de catre parile vizate, daca acest fapt

    urmarete interesul public , sau cu excepia cazului n care comunicatorul este

    obligat sfacacest lucru.

    CAPITOLUL II

    1.

    NOIUNI GENERALE PRIVIND CODUL DE

    CONDUITAL STATICIANULUI

    Este recunoscut faptul c funcionarea eficient a economiei depinde n

    mare masur de disponibilitatea unor date statistice relevante, credibile, oportune,

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    8/49

    10

    i interpretate n mod corect. ncrederea utilizatorilor de date statistice i

    credibilitatea celor ce au responsabilitatea de a produce i de a furniza date au la

    baz profesionalismul i prestigiul serviciilor statistice. Obiectivul primordial al

    statisticii oficiale este de a oferi o imagine corect, cuprinztoare, actual isubstanial asupra economiei, societii n ansamblu i asupra mediului, n

    vederea facilitrii procesului decizional i a monitorizrii politicilor economice i

    sociale din diverse domenii i ladiferite niveluri. Obiectivele de baz ale statisticii

    n general, i ale statisticii naionale n special, constau n creterea relevanei i

    mbuntirea calitii statisticilor oficiale, ceea ce ar conduce la creterea

    ncrederii publicului n datele i informaiile statistice produse i diseminate. Dat

    fiind necesitatea de a dispune de informaii statistice pertinente, este evident c

    statisticienii trebuie s i asume obligaiile sociale i s se angajeze s i

    desfoare activitatea cu profesionalism, de o manier competent, bine

    organizat i etic. La fel ca i Codul de bune practici, standardele de calitate ale

    statisticilor, standardele de diseminare a datelor. Codul de conduit a

    statisticienilor are un rol major i reprezint o premis pentru atingerea

    excelenei, recunoscut printr-un atribut global exprimat n sintagma ncredere n

    statistici. Codul de conduit a statisticienilor reglementeaz normele de conduit

    profesional a angajailor din sistemul statisticii oficiale, att din punctul de

    vedere al respectrii unor standarde de conduit n relaiile cu partenerii i clienii

    sistemului statisticii oficiale, instituii publice, ntreprinderi i alte entiti cu sau

    fr personalitate juridic, persoane fizice, cercettori, decideni politici,

    jurnaliti, ct i n raporturile dintre angajai. Codul de conduit este elaborat nraport cu valorile i principiile care stau la baza organizrii i funcionrii

    statisticii oficiale, i anume: autonomia, confidenialitatea, transparena,

    relevana, proporionalitatea, raportul cost/eficien i deontologia statistic,

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    9/49

    11

    precum i n raport cu normele care guverneaz codul de bune practici, n

    statistic.

    2.

    CODUL DE CONDUITAL STATICIANULUI

    Domeniul de aplicare i principii generale

    Obiective

    Art. 1. (1) Codul de conduit a statisticienilor,denumit n continuare COD,

    reglementeaz normele de conduit profesional a statisticienilor.

    (2) Normele de conduit profesional prevzute n prezentul COD sunt obligatorii

    pentru persoanele implicate n Sistemul Statistic Naional, care desfoar

    activiti prevzute n programele statistice naionale sau particip la dezvoltarea

    culturii statistice n Romnia.

    (3) Scopul elaborrii COD-ului este acela de a stabili cadrul i principiile de

    conduit profesional a statisticienilor pentru a susine i dezvolta continuu

    climatul de cooperare, respect reciproc, colegialitate, politee, ncredere, discreie

    i solidaritate, care trebuie s existe n interiorul Sistemului Statistic Naional,

    pentru a favoriza creterea calitii informaiilor i datelor statistice i, implicit, a

    ncrederii n statisticile oficiale.

    Art. 2. Obiectivele prezentului COD urmresc s asigure creterea calitii

    serviciilor oferite de Sistemul Statistic Naional, o mai bun administrare n

    realizarea solicitrilor publicului n sensul larg al cuvntului, n dezvoltarea

    culturiiPrincipii generale

    a) Reglementarea normelor de conduitprofesional necesare realizrii unor

    raporturi

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    10/49

    12

    sociale iprofesionale corespunztoare crerii i meninerii la nivel nalt a

    prestigiului sistemului statistic i a statisticienilor.

    b) Informarea publicului, n sensul larg al cuvntului, cu privire la conduita

    profesional la care este ndreptit s se atepte din partea statisticienilor, nexercitarea atribuiilor prevzute n legislaia privind statistica oficial.

    c) Crearea unui climat de ncredere i respect reciproc ntre statisticieni i public,

    n sensul larg al cuvntului.

    Art. 3. Principiile care guverneaz conduita profesional a statisticienilor sunt

    urmtoarele:

    (1) Respectarea legislaiei privind statistica oficial i a Codului de bune practici;

    (2) Integritatea moral, principiu conform cruia angajailor le este interzis s

    solicite sau s accepte, direct ori indirect, pentru ei sau pentru alii, vreun avantaj

    ori beneficiu, ori s abuzeze n vreun fel de funcia deinut;

    (3) Profesionalismul, principiu conform cruia angajaii din sistemul statisticii

    oficiale au obligaia de a ndeplini atribuiile de serviciu cu responsabilitate,

    competen, eficien, corectitudine i continciozitate, s accepte regulile

    concurenei loiale, colegialitii i abilitii de a lucra n echip i s adere i s

    participe pro-activ la proiectele care urmresc promovarea educaiei i culturii

    statistice.

    Este necesar ca statisticianul:

    a) s fie contient de valoarea social a activitii sale i de consecinele modului

    n care o desfoar;

    b) s i pstreze o poziie raional n susinerea abordrii statistice puse naplicare i s ncerce s evite limbajul confuz n sprijinul propriei opinii, s

    respecte opiniile altora;

    c) s evalueze metodele aplicate i s evite s impute altor membri ai echipei de

    lucru eventualele erori sau o abordare eronat;

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    11/49

    13

    d) s contribuie la crearea unui climat de colaborare prin promovarea ncrederii,

    discreiei i solidaritii n cadrul echipei;

    e) s aplice standardele moderne de management n ndeplinirea sarcinilor

    curente;f) s nu intervin n afara propriei sfere de competen;

    g) s i perfecioneze continuu pregtirea profesional, participnd la procesul de

    instruire;

    h) s pledeze pentru profesionalismul, demnitatea i onestitatea carierei de

    statistician i pentru reputaia profesiei statistice;

    i) s dea dovad de ataament fa de instituia statistic;

    j) s promoveze tiina statistic i instituia proprie ca marc de calitate (brand).

    (4) Statistici tiinific fundamentate. Conform acestui principiu, este necesar ca

    statisticianul:

    a) s acioneze n contextul mbuntirii continue a calitii procesului statistic;

    b) s reacioneze cu promptitudine i n mod adecvat la orice interpretare eronat

    a

    datelor statistice;

    c) s i mobilizeze eforturile i capacitatea intelectual ctre crearea i asigurarea

    durabilitii sistemului statistic;

    d) s fie la curent cu metodele tiinifice i practice moderne aplicate la nivel

    internaional;

    e) s aplice numai metodologii adecvate n procesul de obinere a datelor

    statistice,manifestndu-i interesul n obinerea unor rezultate corecte;f) s nu mprteasc n mod automat o alternativ n cadrul unei analize care ar

    putea fi favorizat prin alegerea anumitor metode i date ce ar conduce la

    confirmarea unor premise a-priori stabilite;

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    12/49

    14

    g) s precizeze, ori de cte ori este cazul, limitele metodelor aplicate n cadrul

    unei cercetri statistice i gradul de ncredere n rezultatele statistice (erori de

    estimare).

    (5) Imparialitatea, statisticianul trebuie s fie neutru fa de orice interese iingerine politice sau de alt natur, precum i fa de influena opiniilor partizane

    i s evite conflictele de interese nefavoriznd pe nimeni.

    Este necesar ca statisticianul:

    a) s dea dovad de flexibilitate i adaptabilitate n discuii, n cazul n care

    participanii la reuniuni au opinii diferite;

    b) s reziste oricror presiuni sau tentaii de a i orienta activitatea pe rezultate

    impuse.

    (6) Credibilitatea, prin promovarea i acionarea eficient n spiritul obiectivitii

    n

    relaiile cu furnizorii de date individuale primare, cu toate categoriile de

    utilizatori,

    precum i cu partenerii din diverse agenii i instituii.

    Este necesar ca statisticianul:

    a) s acioneze n sensul reducerii sarcinii de rspuns i eliminrii posibilelor

    suprapuneri n colectarea datelor;

    b) s i ordoneze angajamentele i s i asume personal responsabilitatea

    propriilor

    aciuni;

    c) s evite aplicarea automat a sanciunilor n cazul erorilor, ntrzierilor, chiardac

    acestea sunt stipulate prin lege, nu nainte de a ncerca n mod repetat, n

    contextul

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    13/49

    15

    regulilor stabilite, s conving furnizorii de date s corecteze informaiile

    transmise;

    d) s corecteze orice eroare identificat dup diseminarea datelor;

    e) s promoveze utilizarea efectiv i eficient a datelor i informaiilor statisticede ctre cercettori i s i informeze cu privire la metodele utilizate;

    f) s i caute parteneri n activitatea

    statistic, dar s ncerce s elimine, printr-o atitudine persuasiv, dublarea unor

    studii;

    g) s evite, n masura posibilului, alternative existenei a dou cifre sau serii

    cronologice diferite, fr a oferi explicaii tehnice i metodologice n cadrul

    publicaiilor sau prin metadate.

    (7) Relevana, prin recunoaterea i punerea n practic a criteriilor prioritare ale

    interesului public, identificnd, respectnd i anticipnd corect necesitile

    utilizatorilor.

    Este necesar ca statisticianul:

    a) s i manifeste deschidere ctre cereri de date statistice pentru a rspunde

    eficient

    cerinelor utilizatorilor;

    b) s rspund cu promptitudine i acuratee oricror ntrebri ale utilizatorilor;

    c) s promoveze parteneriatul n relaiile cu utilizatorii de statistici;

    d) s nu aplice niciun gen de discriminare fa de diversele categorii de utilizatori,

    att n privina calitii, completitudinii, ct i simultaneitii diseminrii

    informaiilor statistice.(8) Confidenialitatea, principiu conform cruia statisticianul trebuie s fie

    contient, n orice situaie, c trebuie s protejeze confidenialitatea datelor i s

    evite, prin orice mijloace divulgarea datelor i informaiilor confideniale.

    Este necesar ca statisticianul:

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    14/49

    16

    a) s participe, conform sarcinilor, ladezvoltarea procedurilor de protejare a

    confidenialitii;

    b) s evite riscurile sau impunerile ce ar puteaafecta intimitatea sau

    confidenialitatea cercetrilor statistice;c) s informeze respondenii i s obin consimmntul acestora pentru

    colectarea,

    prelucrarea i diseminarea datelor statistice.

    (9) Transparena, prin ilustrarea ntr-o manier clar, simpl i coerent a

    metodelor utilizate n contextul ndeplinirii sarcinilor atribuite.

    Este necesar ca statisticianul:

    a) s fie ntotdeauna deschis dialogului cu tere pri implicate n statistic;

    b) s promoveze relaiile i comunicarea cutoi actorii;

    c) s scurteze, pe ct posibil, decalajultemporal dintre validarea datelor i

    diseminarea acestora;

    d) s evite orice tentaie de a declara n mod public prognoze ale rezultatelor

    ateptate3.

    3Codul de conduital staticianului, Institutul naional de statistic.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    15/49

    17

    CAPITOLUL III

    LEGENr. 206 din 27 mai 2004 privind buna conduit n

    cercetarea tiinific, dezvoltarea tehnologic i inovareParlamentul Romniei adopt prezenta lege.

    CAP. 1

    Dispoziii generale

    ART. 1

    (1) Buna conduit n activitile de cercetare tiinific, dezvoltare tehnologic

    i de inovare, denumite n continuare activiti de cercetare-dezvoltare, se bazeaz

    pe un ansamblu de norme de bun conduit i de proceduri destinate respectrii

    acestora.

    (2) Normele de bun conduit sunt prevzute n prezenta lege i sunt

    completate i detaliate n Codul de etic i deontologie profesional al

    personalului de cercetare-dezvoltare, denumit n continuare Codul de etic,

    prevzut de Legea nr. 319/2003 privind Statutul personalului de cercetare-

    dezvoltare, precum i n codurile de etic pe domenii, elaborate conform art. 7 lit.

    b).

    (3) Procedurile destinate respectrii acestor norme sunt reunite n Codul de

    etic, cu respectarea prevederilor prezentei legi i ale Legii educaiei naionale nr.

    1/2011.

    (4) Respectarea acestor norme de ctre categoriile de personal ce desfoaractiviti de cercetare-dezvoltare, prevzute n Legea nr. 319/2003, precum i de

    ctre alte categorii de personal, din mediul public sau privat, ce beneficiaz de

    fonduri publice de cercetare-dezvoltare, determin buna conduit n activitatea de

    cercetare-dezvoltare.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    16/49

    18

    ART. 2

    Normele de bun conduit n activitatea de cercetare-dezvoltare includ:

    a) norme de bun conduit n activitatea tiinific;

    b) norme de bun conduit n activitatea de comunicare, publicare, diseminarei popularizare tiinific, inclusiv n cadrul cererilor de finanare depuse n cadrul

    competiiilor de proiecte organizate din fonduri publice;

    c) norme de bun conduit n activitatea de evaluare i monitorizare

    instituional a cercetrii-dezvoltrii, de evaluare i monitorizare de proiecte de

    cercetare-dezvoltare obinute prin aciuni din cadrul Planului Naional de

    Cercetare, Dezvoltare i Inovare i de evaluare de persoane n vederea acordrii

    de grade, titluri, funcii, premii, distincii, sporuri, atestate sau certificate n

    activitatea de cercetare-dezvoltare;

    d) norme de bun conduit n funciile de conducere n activitatea de cercetare-

    dezvoltare;

    e) normele de bun conduit privind respectarea fiinei i demnitii umane,

    evitarea suferinei animalelor i ocrotirea i refacerea mediului natural i a

    echilibrului ecologic.

    ART. 2^1

    (1) Abaterile de la normele de bun conduit prevzute la art. 2 lit. a), n

    msura n care nu constituie infraciuni potrivit legii penale, includ:

    a) confecionarea de rezultate sau date i prezentarea lor ca date experimentale,

    ca date obinute prin calcule sau simulri numerice pe calculator ori ca date sau

    rezultate obinute prin calcule analitice ori raionamente deductive;b) falsificarea de date experimentale, de date obinute prin calcule sau simulri

    numerice pe calculator ori de date sau rezultate obinute prin calcule analitice ori

    raionamente deductive;

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    17/49

    19

    c) ngreunarea deliberat, mpiedicarea sau sabotarea activitii de cercetare-

    dezvoltare a altor persoane, inclusiv prin blocarea nejustificat a accesului la

    spaiile de cercetare-dezvoltare, prin avarierea, distrugerea ori manipularea

    aparaturii experimentale, a echipamentului, a documentelor, a programelor decalculator, a datelor n format electronic, a substanelor organice sau anorganice

    ori a materiei vii necesare altor persoane pentru derularea, realizarea sau

    finalizarea activitilor de cercetare-dezvoltare.

    (2) Abaterile de la normele de bun conduit prevzute la art. 2 lit. b), n

    msura n care nu constituie infraciuni potrivit legii penale, includ:

    a) plagiatul;

    b) autoplagiatul;

    c) includerea n lista de autori a unei publicaii tiinifice a unuia sau mai

    multor coautori care nu au contribuit semnificativ la publicaie ori excluderea

    unor coautori care au contribuit semnificativ la publicaie;

    d) includerea n lista de autori a unei publicaii tiinifice a unei persoane fr

    acordul acesteia;

    e) publicarea sau diseminarea neautorizat de ctre autori a unor rezultate,

    ipoteze, teorii ori metode tiinifice nepublicate;

    f) introducerea de informaii false n solicitrile de granturi sau de finanare, n

    dosarele de candidatur pentru abilitare, pentru posturi didactice universitare ori

    pentru posturi de cercetare-dezvoltare.

    (3) Abaterile de la normele de bun conduit prevzute la art. 2 lit. c), n

    msura n care nu constituie infraciuni potrivit legii penale, includ:a) nedezvluirea situaiilor de conflicte de interese n realizarea sau participarea

    la evaluri;

    b) nerespectarea confidenialitii n evaluare;

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    18/49

    20

    c) discriminarea, n cadrul evalurilor, pe criterii de vrst, etnie, sex, origine

    social, orientare politic sau religioas, orientare sexual ori alte tipuri de

    discriminare, cu excepia msurilor afirmative prevzute de lege.

    (4) Abaterile de la normele de bun conduit prevzute la art. 2 lit. d), nmsura n care nu constituie infraciuni potrivit legii penale, includ:

    a) abuzul de autoritate pentru a obine calitatea de autor sau coautor al

    publicaiilor persoanelor din subordine;

    b) abuzul de autoritate pentru a obine salarizare, remunerare sau alte beneficii

    materiale din proiectele de cercetare-dezvoltare conduse ori coordonate de

    persoane din subordine;

    c) abuzul de autoritate pentru a obine calitatea de autor sau coautor al

    publicaiilor persoanelor din subordine ori pentru a obine salarizare, remunerare

    sau alte beneficii materiale pentru soi, afini ori rude pn la gradul al III-lea

    inclusiv;

    d) abuzul de autoritate pentru a impune nejustificat propriile teorii, concepte

    sau rezultate asupra persoanelor din subordine;

    e) obstrucionarea activitii unei comisii de etic, a unei comisii de analiz sau

    a Consiliului Naional de Etic, n cursul unei analize a unor abateri de la buna

    conduit n activitatea de cercetare-dezvoltare din subordine;

    f) nerespectarea prevederilor i procedurilor legale destinate respectrii

    normelor de bun conduit n activitatea de cercetare-dezvoltare prevzute n

    prezenta lege, n Legea nr. 1/2011, n Codul de etic, n codurile de etic pe

    domenii, n regulamentele de organizare i funcionare a instituiilor de cercetare-dezvoltare, respectiv n cartele universitare, dup caz, inclusiv nepunerea n

    aplicare a sanciunilor stabilite de ctre comisiile de etic conform art. 11 alin. (6)

    din prezenta lege sau de ctre Consiliul Naional de Etic, conform art. 326 din

    Legea nr. 1/2011.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    19/49

    21

    (5) Abaterile de la normele de bun conduit prevzute la art. 2 lit. e) sunt

    detaliate n Codul de etic sau n codurile de etic pe domenii.

    (6) Urmtoarele situaii pot de asemenea s atrag rspunderea etic prin

    asociere pentru abateri de la buna conduit n activitatea de cercetare-dezvoltare:a) participarea activ n abateri svrite de alii;

    b) cunoaterea abaterilor svrite de alii i nesesizarea comisiei de etic

    prevzute la art. 9 sau a Consiliului Naional de Etic;

    c) coautoratul publicaiilor coninnd date falsificate sau confecionate;

    d) nendeplinirea obligaiilor legale i contractuale, inclusiv a celor aferente

    contractului de mandat sau contractelor de finanare, n exercitarea funciilor de

    conducere ori de coordonare a activitilor de cercetare-dezvoltare

    ART. 3

    Datele contradictorii, diferenele de concepie experimental sau de practic,

    diferenele de interpretare a datelor, diferenele de opinie sunt factori specifici

    cercetrii-dezvoltrii i nu constituie abateri de la buna conduit.

    ART. 4

    (1) n sensul prezentei legi, urmtorii termeni sunt definii dup cum urmeaz:

    a) coautor al unei publicaii - orice persoan nominalizat n lista de autori a

    unei publicaii tiinifice;

    b) confecionarea de rezultate sau date - raportarea de rezultate sau date fictive,

    care nu sunt rezultatul real al unei activiti de cercetare-dezvoltare;

    c) falsificarea de rezultate sau date - raportarea selectiv sau respingerea

    datelor ori a rezultatelor nedorite; manipularea reprezentrilor sau a ilustraiilor;alterarea aparatului experimental ori numeric pentru a obine datele dorite fr a

    raporta alterrile efectuate;

    d) plagiatul - expunerea ntr-o oper scris sau o comunicare oral, inclusiv n

    format electronic, a unor texte, expresii, idei, demonstraii, date, ipoteze, teorii,

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    20/49

    22

    rezultate ori metode tiinifice extrase din opere scrise, inclusiv n format

    electronic, ale altor autori, fr a meniona acest lucru i fr a face trimitere la

    sursele originale;

    e) autoplagiatul - expunerea ntr-o oper scris sau o comunicare oral, inclusivn format electronic, a unor texte, expresii, demonstraii, date, ipoteze, teorii,

    rezultate ori metode tiinifice extrase din opere scrise, inclusiv n format

    electronic, ale aceluiai sau acelorai autori, fr a meniona acest lucru i fr a

    face trimitere la sursele originale.

    (2) Abaterile grave de la buna conduit n activitatea de cercetare-dezvoltare

    sunt cele prevzute la art. 310 din Legea nr. 1/2011.

    ART. 4^1

    (1) Situaiile de conflicte de interese n cadrul activitilor prevzute la art. 2 lit.

    c) se prevd n regulamentele de organizare i funcionare a organelor autoritilor

    publice centrale sau locale, cu ori fr personalitate juridic, ce coordoneaz

    competiii, concursuri sau evaluri n domeniul cercetrii-dezvoltrii, n alte acte

    normative aplicabile respectivelor proceduri de evaluare, inclusiv n pachetele de

    informaii ale competiiilor de proiecte, cu respectarea reglementrilor legale n

    vigoare.

    (2) O persoan nu poate participa n mod direct, ca expert evaluator, sau

    indirect, prin luarea de decizii nominale de selecie direct ori excludere a

    experilor evaluatori nsrcinai cu evaluarea unei instituii, unui proiect, unei

    oferte sau unui candidat, dac respectiva persoanface parte din lista de personal

    a instituiei, proiectului ori a ofertei evaluate sau a altor proiecte ori oferte depusespre finanare n cadrul aceleiai linii de finanare, licitaii sau cereri de ofert ori

    dac se afl n urmtoarea relaie cu candidatul sau cu persoanele din lista de

    personal a proiectelor, ofertelor ori instituiilor evaluate: sunt soi, afini sau rude

    pn la gradul al III-lea inclusiv.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    21/49

    23

    (3) n sensul prezentei legi, lista de personal a unui proiect sau a unei oferte

    este constituit din persoanele nominalizate n propunerea de proiect ori n oferta

    supus evalurii, inclusiv directorul de proiect, i, n cazul proiectelor realizate n

    parteneriat ntre mai multe instituii sau uniti, din responsabilii de proiect.ART. 4^2

    (1) Sesizrile privind abaterile de la normele de bun conduit n activitatea de

    cercetare-dezvoltare sunt analizate n dou etape detaliate n Codul de etic:

    a) analiza la nivelul instituiei n cadrul creia presupusele abateri s-au produs,

    denumit prima etap, care se desfoar conform art. 11 i prevederilor Codului

    de etic;

    b) analiza la nivelul Consiliului Naional de Etic, denumit etapa a doua.

    (2) Consiliul Naional de Etic are obligaia s analizeze sesizri sau contestaii

    n oricare dintre urmtoarele cazuri:

    a) dac prima etap a produs un raport n termenul prevzut la art. 11 alin. (3)

    i dac la sesizare sau contestaie este anexat o copie simpl, n format scris ori

    electronic, dup raportul elaborat n cadrul primei etape;

    b) dac prima etap nu a produs un raport n termenul prevzut la art. 11 alin.

    (3).

    (3) Se excepteaz de la prevederile alin. (1) lit. a) sesizrile sau contestaiile

    care vizeaz conductori de instituii i uniti de cercetare-dezvoltare ori de

    instituii publice, membri ai consiliilor de administraie, ai comitetelor de direcie,

    ai consiliilor tiinifice sau ai comisiilor de etic ale instituiilor i unitilor de

    cercetare-dezvoltare ori persoane cu funcii de demnitate public, care suntanalizate direct de Consiliul Naional de Etic.

    (4) Pentru contestaii ce se ncadreaz n situaia prevzut la alin. (2) lit. a),

    Consiliul Naional de Etic informeaz n scris i pe ci electronice instituia

    vizat de contestaie n termen de dou zile lucrtoare de la primirea contestaiei.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    22/49

    24

    (5) Consiliul Naional de Etic poate analiza abateri de la normele de bun

    conduit i n urma autosesizrii.

    (6) Pe perioada analizei Consiliului Naional de Etic, instituia sau institu iile

    vizat/vizate de sesizare ori de contestaie pune/pun la dispoziia ConsiliuluiNaional de Etic orice date, documente sau probe materiale cerute de acesta.

    (7) Consiliul Naional de Etic elaboreaz un raport n termen de maximum 90

    de zile calendaristice de la data primirii sesizrii sau a contestaiei prevzute la

    alin. (2) ori de la data autosesizrii; raportul conine hotrrea argumentat

    privind existena unei sau unor abateri de la buna conduit n activitatea de

    cercetare-dezvoltare, precum i identificarea persoanelor vinovate i sanciunile

    propuse, dac este cazul; raportul se face public pe site-ul web al Consiliului

    Naional de Etic.

    CAP. 2

    Consiliul Naional de Etic a Cercetrii tiinifice, Dezvoltrii Tehnologice i

    Inovrii

    ART. 5

    (1) n vederea coordonrii i monitorizrii aplicrii normelor de conduit

    moral i profesional n activitile de cercetare-dezvoltare, se nfiineaz

    Consiliul Naional de Etic a Cercetrii tiinifice, Dezvoltrii Tehnologice i

    Inovrii, denumit n continuare Consiliul Naional de Etic, organism consultativ,

    fr personalitate juridic, pe lng autoritatea de stat pentru cercetare-dezvoltare.

    (2) Componena i Regulamentul de organizare i funcionare ale ConsiliuluiNaional de Etic se stabilesc prin ordin al conductorului autoritii de stat

    pentru cercetare-dezvoltare, n termen de 60 de zile de la intrarea n vigoare a

    prezentei legi.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    23/49

    25

    (3) Membrii Consiliului Naional de Etic trebuie s fie persoane cu activitate

    recunoscut n domeniul cercetrii-dezvoltrii i/sau specialiti n domeniul

    juridic i n domeniul eticii cercetrii i tiinei.

    (4) Pentru activitatea desfurat, membrii Consiliului Naional de Etic imembrii grupurilor de lucru ale acestuia, care nu sunt membri ai Consiliului

    Naional de Etic, primesc o indemnizaie lunar din bugetul Autoritii Naionale

    pentru Cercetare tiinific, n raport cu activitatea depus.

    (5) Indemnizaia membrilor, cheltuielile de funcionare i cheltuielile de

    deplasare aferente funcionrii Consiliului Naional de Etic i grupurilor de lucru

    ale acestuia se asigur din bugetul Ministerului Educaiei, Cercetrii, Tineretului

    i Sportului, prin Autoritatea Naional pentru Cercetare tiinific, care asigur

    secretariatul tehnic i sprijinul executiv pentru activitatea consiliului, potrivit

    reglementrilor n vigoare.

    ART. 6

    n sensul prezentei legi, autoritatea de stat pentru cercetare-dezvoltare este

    Ministerul Educaiei i Cercetrii.

    ART. 7

    Consiliul Naional de Etic are urmtoarele atribuii:

    a) propune modificri ale Codului de etic;

    b) elaboreaz coduri de etic pe domenii tiinifice, pe care le propune spre

    aprobare autoritii de stat pentru cercetare-dezvoltare;

    c) *** Abrogat

    d) urmrete aplicarea i respectarea de ctre unitile i instituiile decercetare-dezvoltare, precum i de ctre personalul de cercetare-dezvoltare a

    dispoziiilor legale referitoare la normele de conduit moral i profesional;

    e) formuleaz opinii i recomandri n legtur cu problemele de natur etic

    ridicate de evoluia tiinei i a cunoaterii;

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    24/49

    26

    f) analizeaz cazurile referitoare la nclcarea normelor de bun conduit, n

    urma sesizrilor sau contestaiilor ori prin autosesizare;

    f^1) emite hotrri prin care se constat dac a fost realizat o abatere de la

    normele de bun conduit; n cazurile n care au fost constatate abateri, hotrrilenumesc persoana sau persoanele fizice vinovate de respectivele abateri i

    stabilesc sanciunile ce urmeaz a fi aplicate;

    g) ndeplinete i alte atribuii stabilite de autoritatea de stat pentru cercetare-

    dezvoltare.

    ART. 8

    (1) Consiliul Naional de Etic i poate constitui grupuri de lucru pe domenii

    de tiin i tehnologie, cu statut permanent sau temporar, potrivit prevederilor

    Regulamentului de organizare i funcionare al Consiliului Naional de Etic, n

    condiiile legii.

    (2) *** Abrogat

    (3) Consiliul Naional de Etic are un aparat propriu de lucru i, atunci cnd

    este cazul, poate apela la experi.

    CAP. 3

    Comisiile de etic

    ART. 9

    (1) Unitile i instituiile care fac parte din sistemul naional de cercetare -

    dezvoltare, unitile i/sau instituiile care conduc programe de cercetare-

    dezvoltare, precum i unitile care asigur valorificarea rezultatelor suntresponsabile pentru respectarea normelor i a valorilor etice n cercetare-

    dezvoltare.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    25/49

    27

    (2) n cadrul unitilor i al instituiilor prevzute la alin. (1) se nfiineaz

    comisii de etic, pe lng consiliile tiinifice sau, dup caz, pe lng consiliile de

    administraie.

    (3) Componena comisiilor de etic este propus de consiliile tiinifice sau,dup caz, de consiliile de administraie i se aprob prin ordin al conductorului

    instituiei sau al unitii prevzute la alin. (1).

    ART. 10

    Atribuiile comisiilor de etic sunt urmtoarele:

    a) urmresc n cadrul unitilor sau al instituiilorrespectarea codurilor de etic

    specifice domeniului;

    b) numesc comisii de analiz pentru examinarea sesizrilor referitoare la

    abaterile de la buna conduit n activitatea de cercetare-dezvoltare aduse n atenia

    lor n urma sesizrilor sau pe baz deautosesizare.

    ART. 11

    (1) Procedurile pe care comisia de etic, respectiv comisia de analiz le

    desfoar n cazul sesizrilor scrise, iniiate de persoane fizice sau juridice

    cunoscute, ori n urma autosesizrii sunt detaliate n Codul de etic, cu

    respectarea prevederilor prezentei legi.

    (2) Comisia de etic i comisia de analiz pstreaz confidenial identitatea

    autorului sesizrii, conform procedurilor detaliate n Codul de etic.

    (3) Comisia de analiz elaboreaz un raport care se aprob de ctre comisia de

    etic, se comunic autorului sesizrii n scris i se face public pe site-ul web al

    instituiei n termen de 45 de zile calendaristice de la primirea sesizrii; n cazulconstatrii unor abateri de la normele de bun conduit n activitatea de cercetare-

    dezvoltare, raportul numete persoanele vinovate i stabilete una sau mai multe

    dintre sanciunile prevzute la art. 11^1; persoanele vinovate pot fi diferite de

    persoanele vizate n textul sesizrii.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    26/49

    28

    (4) Raportul comisiei de analiz este avizat de ctre consilierul juridic al

    instituiei. Rspunderea juridic pentru hotrrile i activitatea comisiei de analiz

    revine instituiei.

    (5) Raportul comisiei de analiz poate fi contestat la Consiliul Naional deEtic de ctre persoana sau persoanele gsite vinovate ori de ctre autorul

    sesizrii; contestaia va conine obligatoriu o copie simpl dup sesizarea iniial

    i dup raportul comisiei de analiz.

    (6) n cazul n care o contestaie nu a fost naintat ctre Consiliul Naional de

    Etic n termen de 15 zile lucrtoare de la data comunicrii prevzute la alin. (3),

    sanciunile stabilite de comisia de analiz sunt puse n aplicare de ctre

    conductorul instituiei sau de ctre consiliul de administraie, dup caz, n termen

    de 45 de zile calendaristice de la data comunicrii raportului conform alin. (3).

    ART. 11^1

    Pentru abaterile constatate de la buna conduit n activitatea de cercetare-

    dezvoltare, conducerea unitii sau instituiei aplic personalului de cercetare-

    dezvoltare una ori mai multe dintre urmtoarele sanciuni, cu respectarea

    prevederilor art. 11 alin. (6):

    a) avertisment scris;

    b) retragerea i/sau corectarea tuturor lucrrilor publicate prin nclcarea

    normelor de bun conduit;

    c) diminuarea salariului de baz, cumulat, cnd este cazul, cu indemnizaia de

    conducere, de ndrumare i de control;

    d) suspendarea, pe o perioad determinat de timp ntre 1 an i 10 ani, adreptului de nscriere la un concurs pentru ocuparea unei funcii superioare ori a

    unei funcii de conducere, de ndrumare i de control sau ca membru n comisii de

    concurs;

    e) destituirea din funcia de conducere din instituia de cercetare-dezvoltare;

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    27/49

    29

    f) desfacerea disciplinar a contractului de munc.

    ART. 12 *** Abrogat

    ART. 13

    La elaborarea normelor referitoare la etic, precum i n derularea efectiv aactivitilor de cercetare-dezvoltare i inovare se vor respecta reglementrile

    internaionale la care Romnia este parte.

    ART. 14

    (1) Pentru abaterile constatate de la buna conduit n activitatea de cercetare-

    dezvoltare, Consiliul Naional de Etic stabilete aplicarea uneia sau mai multora

    dintre urmtoarele sanciuni:

    a) avertisment scris;

    b) retragerea i/sau corectarea tuturor lucrrilor publicate prin nclcarea

    normelor de bun conduit;

    c) retragerea calitii de conductor de doctorat i/sau a atestatului de abilitare;

    d) retragerea titlului de doctor;

    e) retragerea titlului didactic universitar sau a gradului de cercetare ori

    retrogradarea;

    f) destituirea din funcia de conducere din instituia de cercetare-dezvoltare;

    g) desfacerea disciplinar a contractului de munc;

    h) interzicerea, pentru o perioad determinat, a accesului la finanare din

    fonduripublice destinat cercetrii-dezvoltrii;

    i) suspendarea, pe o perioad determinat de timp ntre 1 an i 10 ani, a

    dreptului de nscriere la un concurs pentru ocuparea unei funcii superioare ori aunei funcii de conducere, de ndrumare i de control sau ca membru n comisii de

    concurs;

    j) ndeprtarea persoanei/persoanelor respective din echipa de realizare a

    proiectului;

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    28/49

    30

    k) oprirea finanrii proiectului;

    l) oprirea finanrii proiectului, cu obligativitatea returnrii fondurilor.

    (1^1) Sanciunile stabilite de Consiliul Naional de Etic sunt puse n aplicare

    de ctre organismele sau persoanele ndreptite legal pentru aceasta, conformprevederilor art. 326 din Legea nr. 1/2011.

    (1^2) Se interzice ocuparea posturilor de cercetare-dezvoltare de ctre persoane

    care se fac vinovate de abateri grave de la buna conduit n activitatea de

    cercetare-dezvoltare. Se anuleaz concursul pentru un post de cercetare-

    dezvoltare ocupat, iar contractul de munc cu instituia de cercetare-dezvoltare

    nceteaz de drept, indiferent de momentul la care s-a dovedit c o persoan a

    realizat abateri grave de la buna conduit n activitatea de cercetare-dezvoltare.

    Constatarea abaterilor grave i identificarea persoanelor vinovate se fac de ctre

    Consiliul Naional de Etic, conform legii.

    (2) De asemenea, pentru abaterile de la buna conduit n cercetare-dezvoltare

    se aplic sanciunile disciplinare prevzute n Codul de etic i deontologie

    profesional al personalului de cercetare-dezvoltare, precum i sanciunile

    prevzute n Legea nr. 64/1991 privind brevetele de invenie, republicat, cu

    modificrile ulterioare, n Legea nr. 129/1992 privind protecia desenelor i

    modelelor industriale, republicat, i n Legea nr. 8/1996 privind dreptul de autor

    i drepturile conexe, cu modificrile i completrile ulterioare.

    CAP. 4

    Dispoziii finaleART. 15

    Codurile etice pe domenii ale cercetrii se elaboreaz de Consiliul Naional de

    Etic, n termen de 180 de zile de la intrarea n vigoare a prezentei legi, i se

    aprob prin ordin al conductorului autoritii de stat pentru cercetare-dezvoltare.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    29/49

    31

    ART. 16

    Prezenta lege intr n vigoare la 60 de zile de la publicarea n Monitorul Oficial

    al Romniei, Partea I4.

    CAPITOLUL IV

    CONSTRUCIA EANTIOANELOR IN SPSS

    SPSS prezint un instrument foarte puternic de creare a eantioanelor n

    condiiile n care avei la dispoziie baza de eantionare. Cu ajutorul programului

    SPSS, putei crea urmtoarele tipuri de eantioane:

    sau fr nlocuire;

    ntioane probabilistice proporional cu mrimea sau tipuri de eantioane

    nealeatorii.

    Structura eantioanelor n SPSS se prezint sub forma unor fiiere tip plan.Exist dou categorii de planuri:

    conine specificaiile de definire a eantionului;

    conine date necesare procedurilor de analiz complex

    pentru a calcula variana eantionului. Planulinclude structura eantionului,

    metodele de estimare pentru fi-ecare stadiu, referinele la variabilele de interes.

    Debutul procedurii de creare a unui eantion se face prin deschiderea bazeide eantionare. Vom folosi, n acest scop, o baz de date pus la dispo-ziie de

    SPSS Inc., situat n directorul n care s-a instalat aplicaia. Baza de date se

    4LEGE Nr. 206 din 27 mai 2004 privind buna conduit n cercetarea tiinific, dezvoltarea tehnologic i

    inovare.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    30/49

    32

    numete 1991 U.S. General Social Survey.sav i conine un numr de 1517

    nregistrri, reprezentnd rezultatele unui sondaj efectuat n Statele Unite.

    Deoarece volumul de date este destul de mare, avnd i o serie de va-riabile

    factuale i demografice, putem folosi acest fiier ca exemplu pentru baza noastrde eantionare.

    Figura 2.Meniul de creare i analiz a eantioanelor

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    31/49

    33

    Crearea unui eantion n SPSS

    Proiectarea unui nou plan de eantionare se realizeaz prin apelarea meniului

    Analyze, iar din submeniul Complex Samples se alege opiu-nea Select a

    Sample. Crearea unui eantion este asistat de un program special (Wizard

    sau asistent) care presupune mai muli pai.

    Figura 3.Primul pas al crerii unui eantion. Salvarea fiierului plan

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    32/49

    34

    Prima fereastr afiat ne solicit alegerea unui fiier n care va fi stocat

    planul de eantionare. Opiunea implicit este Design a sample, pe care o vom

    folosi pentru a specifica locaia i numele planului de eantionare. Vom putea

    introduce direct calea ctre fiierul ce urmeaz a fi salvat sau vomputea apsabutonul Browse pentru a alege locul pe hard-disc unde va fi salvat planul de

    eantionare. Evident, va trebui s furnizm i un nume pentru acest fiier. n cazul

    nostru, am denumit fiierul Test.csplan i a fost salvat direct pe discul C:\.

    Observai c extensia fiierelor de tip plan de eantionare este .csplan.

    Pentru a modifica un plan de eantionare existent, avei la dispoziie opiunea

    Edit a sample design. Cu ajutorul acesteia, vei putea reconfigu-ra sau elimina

    stadii din cadrul unui plan de eantionare multistadial creat anterior. Evident,

    acest plan de eantionare va trebui iniial deschis prin tasta-rea cii ctre fiierul

    de tip .csplan sau folosind butonul Browse.

    Dac avei deja un plan de eantionare fcut i dorii s creai un ean-tion n baza

    acestuia, putei folosi opiunea Draw a sample, dup care ale-gei fiierul plan

    dorit, la fel ca mai sus. Trecerea la urmtoarea etap se face prin intermediul

    butonului Next. Putei oricnd abandona operaia apsnd pe butonul Cancel

    sau putei parcurge sistemul de asisten contextual prin accesarea butonului

    Help.

    A doua fereastr presupune definirea planului de eantionare. n par-tea

    stng, avnd o structur arborescent, sunt afiate opiunile acestui sta-diu.

    Prima opiune implic precizarea variabilelor de eantionare n cazul unor

    eantioane care presupun acest lucru (opiunea Design variables). Avemprezentate, n seciunea central, toate variabilele din baza de eantio-nare.

    Folosind butoanele de transfer (butoanele sgeat), vom putea include aceste

    variabile n seciunea Stratify By, dac dorim un eantion stratificat dup acea

    variabil. Se vor putea preciza astfel straturile sau subpopulaiile (amintii-v de

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    33/49

    35

    boabele de fasole de 1 an i de 10 ani). n urma acestei selecii se obin eantioane

    separate pentru fiecare strat. Pentru a se putea mbunti precizia estimrilor,

    unitile din fiecare strat vor fi ct mai omogene din punctul de vedere al

    caracteristicii estimate.

    `

    Figura 4.Pasul 2: Definirea variabilelor cercetrii

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    34/49

    36

    O variabil introdus n seciunea Clusters permite crearea unui eantion

    pe clusteri n care se definesc grupuri de uniti de observaie. Pen-tru a se evita

    pierderea preciziei i a compensa dezavantajele eantionrii pe clusteri, ntre

    clusteri trebuie s existe o eterogenitate ct mai mare sub as-pectul variabilei deinteres.

    Dac planul de eantionare este parte dintr-un plan de eantionare mai complex,

    putei introduce o variabil numeric n seciunea Input Sample Weight,

    variabil ce reprezint dimensiunea unui eantion construit ntr-un stadiu anterior.

    Pentru claritate, se poate introduce un scurt text care va descrie stadiul n curs,

    folosind caseta de text Stage Label.

    n acest exemplu, vom dori s construim un eantion simplu randomi-zat.

    Deocamdat nu ne intereseaz n mod deosebit opiunile prezentate.

    Urmtoarea seciune, Method, permite stabilirea tehnicii de eanti-onare pe care

    o folosim.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    35/49

    37

    Figura 5.Pasul 2: Alegerea metodei de eantionare

    SPSS permite selectarea, n funcie de variabilele precizate n etapa

    anterioar, a mai multor tipuri de eantioane. Deoarece nu am inclus nici o

    variabil n etapa anterioar optnd pentru un eantion simplu randomizat , n

    caseta de selecie Type din cadrul seciunii Method, vor fi disponi-bile doar

    opiunile de acest tip. Observm existena doar a eantioanelor de tip randomizat

    simplu, sistematic i secvenial i a eantioanelor de tip pro-porional cu

    mrimea PPS simplu, sistematic i secvenial. Din aceast list vom alege

    eantionul simplu randomizat (opiunea Simple Random Sam-ple).

    La nivelul acestei etape, exist posibilitatea de a efectua selecia fr

    reintroducerea bilei n urn opiunea Without replacement (WOR) sau cu

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    36/49

    38

    reintroducerea bilei n urn opiunea With replacement (WR). Cu alte

    cuvinte, o unitate selectat n eantion va fi eliminat de la urmtoare-le posibile

    selecii n cazul WORsau nu va fi eliminat, existnd posibili-tatea unei noi

    selecii n cazul WR. n acest din urm caz, bifnd caseta Use WR estimationfor analysis, comunicai programului SPSS s esti-meze aceast probabilitate de

    reincludere a unui element n eantion. Implicit, metoda de estimare este

    specificat n fiierul plan i este consistent cu tipul de eantion selectat.

    Opiunea permite, de asemenea, forarea metodei cu in-troducerea bilei n urn,

    chiar dac metoda de eantionare presupune o selec-ie fr introducerea bilei n

    urn.

    Pe scurt, tipurile de metode ce pot fi alese n aceast etap sunt:

    eantion aleatoriu simplu, n ca-re unitile sunt

    selectate cu o probabilitate egal. Metoda poa-te fi folosit cu sau fr

    reintroducerea bilei n urn;

    eantion sistematizat simplu (cu pas). Unitile sunt

    selectate cu un pas fix de eantionare din baza de eantionare. Se poate folosi i n

    cazul eantionrii stratifi-cate, dac s-au specificat anterior variabilele de

    stratificare. Selecia se face fr introducerea bilei n urn;

    unitile sunt extrase secvenial cu pro-babilitate egal i

    fr introducerea bilei n urn;

    eantion proporional cu mrimea n care unitile sunt extrase aleatoriu

    cu o probabilitate proporional cu mrimea. Orice unitate se selecteaz cu

    reintroducerea bilei n urn, ex-ceptnd configurarea anterioar a unui eantion peclusteri;

    PPS Systematiceantion proporional cu mrimea de tip sistematic.

    eantion proporional cu mrimea de tip secvenial;

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    37/49

    39

    eantion proporional cu mrimea n care sunt selectate dou

    clustere din fiecare strat cu o probabilitate pro-porional cu mrimea clusterului,

    fr introducerea bilei n urn. Necesit precizarea unei variabile de tip cluster;

    un eantion similar celui anterior. Difer doar metoda statisticprin care sunt alese unitile;

    eantion proporional cu mrimea care se-lecteaz mai mult

    de doi clusteri din fiecare strat cu o probabi-litate proporional cu mrimea

    clusterului i fr introducerea bilei n urn. Necesit, de asemenea, specificarea

    unui variabi-le pentru cluster.

    Opiunea Measure of Size (MOS) se aplic eantioanelor de tip PPS

    proporionale cu mrimea i implic precizarea unei dimensiuni de-finitorii

    pentru mrimea fiecrei uniti. Aceste valori pot fi definite n mod explicit,

    extrase fiind dintr-o variabil (prin bifarea opiunii Read from va-riable i

    introducerea variabilei din care vor fi extrase datele) sau pot fi cal-culate automat

    selectnd Count data records. De asemenea, se poate pre-ciza amplitudinea

    acestor dimensiuni, introducnd valorile minime i maximen casetele de text

    Minimum respectiv Maximum.

    Determinarea mrimii eantionului reprezint ultima aciune din acest stadiu.

    Pentru baza noastr de date, un eantion cu o marj de eroare de 2% i un interval

    de ncredere de 95% implic un numr de 930de subieci, pentru a fi

    reprezentativ.

    Acest pas presupune specificarea numrului sau a proporiei n care vor fi

    selectate unitile de eantionare. Dimensiunea eantionului poate fi fix saupoate varia n funcie de straturi.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    38/49

    40

    Figura 6.Pasul 2: Stabilirea dimensiunii eantionului

    Caseta de selecie Units permite alegerea ntre un numr fix de uni-ti selectate

    alegnd opiunea Counts i o proporie de uniti n ean-tionalegnd

    opiunea Proportions.

    Opiunea Value permite aplicarea unei valori unice pentru toate straturile. n

    modul numrului fix, va trebui s introducei valoarea dimensiu-nii eantionului

    (n cazul nostru, 930). Dac optm pentru proporii, vom in-clude proporia din

    populaie pe care o regsim n eantion (de exemplu 0,10 pentru 10% din

    populaie).

    Opiunea Unequal values for strata permite introducerea valorilor eantionului

    pentru fiecare strat definit, n condiiile n care dimensiunile straturilor nu sunt

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    39/49

    41

    egale.Read values from variable permite selectareaunei variabile nu-merice, n

    care sunt stocate dimensiunile fiecrui strat.

    La alegerea eantionului bazat pe proporii, putem, de asemenea, spe-cifica

    limitele inferioare i superioare ale numrului de uniti care vor fi se-lectate (deexemplu, nu mai puin de 50 Minimul i nu mai mult de 200 Maximum).

    Apsarea butonului Next determin afiarea ferestrei variabilelor care urmeaz

    a fi calculate.

    Figura 7.Pasul 3: Alegerea variabilelor eantionului

    Pe parcursul acestei etape putem preciza ce variabile vor fi salvate n baza de date

    n urma crerii eantionului, astfel:

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    40/49

    42

    care va stoca numrul estimat de uniti din populaie la un anumit stadiu. n baza

    de date, aceast va-riabil va ncepe cu PopulationSize_;

    Bifnd caseta Sample size, vom putea salva o variabil care s conin numrulde uniti selectate la un anumit stadiu. n baza de date, aceast variabil va

    ncepe cu SampleSize_;

    ample proportion, se va crea o variabil ce va conine

    proporia eantionului selectat din populaie. Varia-bila va ncepe cu

    SamplingRate_;

    variabil ce va stoca inversul probabilitilor de includere a unui element n

    eantion. Numele variabilei va ncepe n baza de date cu

    SampleWeightCumulative_, iar variante ale acestei variabile au un rol

    important n procesul de analiz a eantionului.

    Alturi de aceste variabile, n baza dedate va fi creat automat o serie de noi

    variabile, dup cum urmeaz:

    proporia unitilor selectate la nivelul unui

    anumit stadiu, variabil identificat prin InclusionProbability_;

    mrimea cumulat a eantionului de la un stadiu la altul,

    variabil identificat prin SampleWeightCumulative_;

    permite specificarea unitilor selectate de mai multe ori la nivelul

    unui stadiu, variabil identificat prin Index_. Variabila este salvat doarn

    condiiile n care se folosete op-iunea cu introducerea bilei n urn.Ca regul general, n baza de date, fiecare variabil nou creat va fi urmat, dup

    linia de subliniere, de o cifr care indic stadiul. De exemplu,probabilitatea de

    includere a unei uniti n eantion, pentru primul stadiu, va aprea n baza de

    date sub forma InclusionProbability_1_.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    41/49

    43

    n exemplul nostru, am bifat salvarea tuturor variabilelor n baza de date n

    vederea comentrii ulterioare a ctorva cazuri. Apsarea butonului Next

    permite trecerea la urmtorul pas al crerii eantionului. Am observat c, la un

    moment dat, s-a activat i butonul Finish. Acest lucru nseamn c SPSS aredeja suficiente informaii pentru a crea eantionul i putem sri peste paii rmai.

    Noi vom parcurge, totui, ntregul proces pentru a putea analiza etapele acestui

    instrument.

    Figura 8.Pasul 4: Sumarul stadiului

    Noua etap afieaz sumarul stadiului curent. Obinem scurte infor-maii despre

    numrul stadiului, eticheta acestuia n cazul n care am definit una, variabila

    de stratificare, variabila de cluster, dimensiunea eantionului i metoda de

    eantionare folosit. La acest nivel, avem posibilitatea crerii unui nou stadiu,

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    42/49

    44

    selectnd opiunea Yes, add stage 2 now, n cazul n care ne intereseaz o

    eantionare multistadial, sau posibilitatea iniierii etapelor de creare efectiv a

    eantionului, alegnd No, do not add another stage now, care este, de fapt, i

    varianta implicit selectat. De asemenea, ne pu-tem ntoarce la etapele anterioare,apsnd butonul Back.

    Pentru moment, nu suntem interesai dect de crearea unui eantion simplu

    aleatoriu, fr alte stadii suplimentare, astfel nct vom apsa butonul Next.

    Figura 9.Pasul 5: Crearea eantionului. Opiuni de selecie

    Noua fereastr prezint o serie de opiuni care iniiaz modalitatea de

    creare efectiv a eantionului. Sistemul ne ntreab dac dorim s crem acum

    eantionul (Do you want to draw a sample?). Putem alege crearea eantionului,

    selectnd Yes, situaie n care vom avea posibilitatea de generare a tuturor

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    43/49

    45

    stadiilor, alegnd All din lista derulant sau crearea eantio-nului doar pentru

    un anumit stadiu, prin selectarea numrului acestuia. Stadiile pot fi generate doar

    n ordine. Prin urmare, nu putem crea stadiul 3 n con-diiile n care nu au fost

    executate stadiile 1 i 2.Seciunea What type of seed value do you want to use? permite stabilirea

    valorii de iniializare pentru generatorul de numere aleatoare. Pu-tem alege ntre

    un numr oarecare, generat automat de computer (selectnd A randomly-chosen

    number) sau putem include o valoare n caseta de text Custom value, n

    situaia n care se dorete reproducerea caracteristi-cilor eantionului.

    Cele dou casete de bifare permit tratarea cazurilor n care lipsesc in-formaii la

    nivelul unor elemente i accelerarea procesului de generare a ean-tionului.

    Bifarea primei casete are ca efect includerea ntr-o categorie separa-t a unitilor

    cu date lips, iar debifarea acesteia ignor unitile care audate lips.

    Bifarea celei de-a doua casete are ca efect accelerarea procesului de generare a

    eantionului, n condiiile n care datele sunt deja sortate dup va-lorile unei

    variabile de stratificare. Altminteri, SPSS va proceda la o nou resortare,

    operaiune consumatoare de timp.

    Urmtoarea etap permite precizarea locului n care va fi salvat ean-tionul

    i variabilele pe care acesta le genereaz. Putem opta ntre baza de date curent

    (Active dataset), caz n care SPSS va selecta din baza de eantio-nare unitile

    incluse n eantion i va calcula variabilele necesare doar pentru acestea, putem

    alege o nou baz de date (New dataset), caz n care SPSS va crea o nou baz

    de date, nesalvat, n care va include doar unitile selec-tate n eantion sauputem crea o nou baz de date cu salvare (External file), caz similar celui

    anterior, singura deosebire fiind aceea c SPSS va crea un nou fiier pe disc i va

    salva eantionul. n cele dou situaii, va tre-bui s precizm numele bazei de

    date, respectiv numele i calea ctre fiierul de date.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    44/49

    46

    Figura 10.Pasul 5: Crearea eantionului. Opiuni de salvare

    n aceast fereastr se mai afl un numr de dou elemente:

    cazul n care se folosesc eantioane propor-ionale cu mrimea i fr

    introducerea bilei n urn.

    genereaz un singur stadiu la un moment dat i se dorete salvarea regulilor de

    selecie a cazurilor ntr-un fii-er separat. Opiunea este util la construirea sub-

    stadiilor.n situaia noastr, am ales salvarea eantionului n aceeai baz de date,

    pentru a putea urmri mai uor procesul de selecie. Apsarea butonului Next

    permite trecerea la ultima etap a crerii eantionului.Ultima fereastr ne ntreab

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    45/49

    47

    dac dorim s salvm designul realizat n planul de eantionare i s crem efectiv

    eantionul (opiunea Save the de-sign to a plan and draw the sample) sau dorim

    s copiem ntr-un fiier de sintax comenzile SPSS generate n urma prelucrrilor

    noastre (opiunea Paste de syntax generated by the Wizard into a syntaxwindow).Evident, vom alege prima opiune i vom apsa apoi butonul Finish.

    Figura 11.Pasul 6: Crearea eantionului

    Dup cteva fraciuni de secund, SPSS procedeaz la crearea eanti-onului

    i ne ofer o serie de informaii n fereastra de rezultate (Output).

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    46/49

    48

    Primul tabel din fereastra de rezultate se refer la informaii despre planul de

    eantionare. Observm c avem unsingur stadiu, metoda de selecie este simplu

    aleatorie fr reintroducerea bilei n urn, iar eantionul conine un numr de 930

    de cazuri. n acest tabel regsim informaii despre noilevariabile create n baza de date i, de asemenea, ne este furnizat fiierul care

    conine planul de eantionare.

    Tabelul planului de eantionare prezint i o serie de date utile n proiectarea

    planului de analiz a eantionului pe care-l vom discuta n urmtorul

    subcapitol.O variabil foarte important la acest nivel este variabila

    SampleWeight_Final_, folosit n general la proiectarea planului de analiz

    a eantionului ca variabil caracteristic a reprezentativitii cazurilor n

    eantion.Urmtorul tabel generat se refer la sumarul stadiului. Pentru fiecare

    stadiu al eantionrii va fi generat un asemenea tabel, n care regsim informaii

    despre unitile i proporiile selectate.

    Observm din nou numele i calea fiierului de tip plan de eantiona-re. n

    cazul nostru, am solicitat includerea unui numr de 930 de cazuri n eantion

    (Requested), iar SPSS a reuit selectarea tuturor subiecilor (Actu-al). Procentul

    solicitat a fost de 61,3%, procent atins n final de ctre SPSS.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    47/49

    49

    Figura 12.Noile variabile incluse n baza de date

    Trecnd la baza de date, observm la sfritul acesteia variabilele nou

    create. Vom constata i selecia eantionului fcut de SPSS. Programul a ales n

    eantion primii apte subieci, pe urmtorii ase nu i-a selectat, a se-lectat apoi un

    subiect, urmtorul nefiind selectat i aa mai departe.Lund fiecare subiect n

    parte, observm o probabilitate de includere egal de 0,61, dintr-o populaie de

    1517 la mrimea unui eantion de 930.Variabila SampleWeight este generatautomat i corespunde oare-cum frecvenei cu care fiecare caz selectat n eantion

    este reprezentat n po-pulaia general. Suma acestor valori se apropie foarte mult

    de dimensiunea populaiei. ntr-adevr, avem 930 de cazuri, fiecare avnd

    valoarea 1,63 la aceast variabil. Prin urmare, 930 1,63 = 1515,9 valoare

    apropiat de m-rimea populaiei. Aceast variabil este foarte important n

    procesul de ana-liz a eantionului.Iat c, urmnd aceti pai, ai reuit crearea

    unui eantion. Realizarea acestuia nu ofer ns informaii legate de

    caracteristicile pe care le poate avea. Dup selectarea subiecilor n eantion,

    urmeaz etapa de analiz a eantionului n vederea identificrii proprietilor sale

    statistice.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    48/49

    50

    CONCLUZIE

    La nivelul cercetrii de orice tip, inclusiv cea socio-uman, elementelede

    statistic audevenit indispensabile. Revistele stiintifice internationale public n

    majoritatea situatiilor date empirice, care s sustin eventualele constructii

    teoretice, iar standardele acestora n ceea ce priveste prelucrarea datelor

    cantitative sunt foarte ridicate. Astfel c, orice autor sau cercettor serios are

    nevoie de cunostinte avansate de prelucrare a datelor empirice cantitative.

    Similar, n toate domeniile profesionale asociate stiintelor comunicrii, creatia siinspiratia nu sunt acceptate fr argumente clare de ordin statistic. Departamentul

    de creatie nu convinge pe nimeni dac ideile pe care le prezint nu se pliaz pe

    unele date culese initial de departamentul de cercetare.

    Asta nu nseamn c metodele calitative trebuie brusc neglijate. Este exagerat

    astzi s te plasezi ntr-o abordare tiintific pur cantitativist, dominat de

    pozitivism i dematematicizarea tuturor proceselor sociale. Nu toate tiintele sepot transforma n matematic, chiar dac elementele cantitative dau un plus de

    fort oricrei argumentatii.

    Ajungem la ideea c statistica este necesar, dar nu suficient atunci cnd

    facem cercetare n domeniul socio-uman.

    Chiar i aa , pentru o veridicitate a rezultatelor , este nevoie de respectarea

    unor conduite i a unor principii, care sa stea la baza realitii, pentru c faro

    deontologie in domeniu , s-ar produce erori.

  • 7/25/2019 Analiza Datelor Reprezinta Un Proces1 Gabi Edited

    49/49

    BIBLIOGRAFIE

    1. Analiza datelorEditia a II-a , Cristian Pomohaci , Daniela Parlea, Editura

    Fundatia Romania de maine , Bucuresti, 2008

    2.

    Codul de conduita al staticienilorInstitutul naional de statistic

    3.

    LEGE Nr. 206 din 27 mai 2004 privind buna conduit n cercetarea

    tiinific, dezvoltarea tehnologic i inovare

    4. Ghid de inelegere i relatare a statisticilor- resurs pentru jurnaliti i

    comunicatori, Chiinu,2008.

    5.

    Statistic aplicat in tiintele socio-umane, Noiuni de baz - Statistici

    univariate ,Cristian Opariuc-Dan, Constana, decembrie2009

    6. Statistic social si SPSS, ghid pentru curs practic , Profesor: Lect.dr. Ioan

    Hosu