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Programme et résumés (pdf) - Société statistique du Canada

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Mercredi 31 mai • Wednesday, May 31, 15:00–16:30 177distributions with finite first moments. This paper métriques à droite, à ailess lourdes, sous-exponentielles avecexplores the empirical size distributions of Cana- des premiers moments finis. C<strong>et</strong> article explore les distridiancorporations over a 25-year period. A log- butions de la taille empirique des sociétés canadiennes surnormal distribution was an excellent fit for the size une période de 25 ans. Une distribution log-normale étaitdistribution, a log-Laplace for the growth rates, and un excellent ajustement pour la distribution de la taille, unea log-Subbotin for the ratio of 2 size measures. The log-Laplace pour les taux de croissance, <strong>et</strong> une log-SubbotinCentral Limit Theorem applied to the size measure pour le ratio de 2 mesures de taille. Le théorème central libutpossibly not to the growth rates and it prob- mite s’applique pour la mesure de taille mais probablementably does not hold for some ratios of economic pas aux taux de croissance <strong>et</strong> il n’est probablement pas vavariables.lide pour quelques ratios de variables économiques.[MS-241]A Survey of Evangelical Mennonite Mission Conference of Churches: A Look at Factors that Impact GrowthUne étude de la conférence des églises de la mission évangélique mennonite <strong>et</strong> des facteurs en influençant lacroissanceEddy REMPEL, McMaster University, Lehana THABANE, Department of Clinical Epidemilogy and Biostatistics,McMaster University, Centre for Evaluation of Medicines, St Joseph’s HealthcareLa Conférence de la mission évangélique mennonite (CMEM)est un groupe de 40 églises (30 au <strong>Canada</strong> <strong>et</strong> quelques-unes aux États-Unis, au Mexique <strong>et</strong> au Belize). La CMEMsouhaite examiner sa croissance telle que mesurée parl’augmentation de l’assistance, <strong>du</strong> nombre de membres <strong>et</strong><strong>du</strong> nombre d’églises.C<strong>et</strong>te étude identifie des facteurs contribuant à la croissancede la CMEM. Elle détermine aussi si ces facteurs diffèrentselon la région géographique, la taille de l’église <strong>et</strong> l’état decroissance.Nous avons combiné les dossiers annuels des églises de laCMEM <strong>et</strong> les données de recensement des quartiers deséglises avec des sondages des prêtres senior <strong>et</strong> des dirigeantsd’églises identifiés par la CMEM. C<strong>et</strong>te présentation exa-mine les facteurs associés à une croissance accrue.The Evangelical Mennonite Mission Conference(EMMC) is a group of 40 churches (30 in <strong>Canada</strong>and a few in the United States, Mexico, and Belize).The EMMC wishes to examine their growthas measured by increases in attendance, membership,and number of churches.This study identifies factors that contribute to increasedEMMC growth. It also d<strong>et</strong>ermines wh<strong>et</strong>herthese differ by geographic region, church size, andgrowth status.We combined EMMC annual church records andnational census demographics of the church neighbourhoodwith surveys of all senior pastors andchurch leaders identified by the EMMC. This presentationexamines factors which are associatedwith increased growth.[MS-242]Evaluating Likert Items Using Inter-Item θEstimation des items de Likert en utilisant l’inter-item θFloyd RUDMIN, University of Tromsø, NorwayLes échelles de Likert sont évaluées par les corrélations entreitems, i.e., alpha de Cronbach, pour répertorier combien lesindivi<strong>du</strong>s répondent d’une façon semblable. Les problèmesconsistent à identifier simultanément les caractéristiques àl’écart <strong>et</strong> les répondants à l’écart, dans de p<strong>et</strong>its échantillons,en utilisant les corrélations qui sont affectées par des don-nées aberrantes. Également, les items peuvent être grou-pés dans des sous-échelles, <strong>et</strong> les répondants peuvent êtregroupés dans des sous-classes. La présente étude articuleraLikert scales are evaluated by inter-item correlations,i.e., Cronbach alpha, to index how much theitems elicit similar responses. Problems are to simultaneouslyidentify deviant items and deviant respondents,to do this with small samples, using correlationsthat are inflated by outliers. Also, itemsmay cluster into sub-scales, and respondents maycluster into sub-classes. The present study will articulateand demonstrate the use of polar coordi-SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College

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