Svečias
Titulinis Mokymai Mokymų medžiaga Metodologiniai paketai Taikomoji regresija
Apie mokymus
Mokomieji duomenys
E. mokymai
TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE
TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE

Pavyzdinis metodologinis mokomasis studijų paketas

TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE

Autorus Prof. habil. dr. Vydas Čekanavičius

Ankstesnis dokumentas Turinys  Literatūros sąrašas Duomenų šaltiniai Sekantis dokumentas

10. PROBIT REGRESIJA
10.2. Probit regresinė analizė su SPSS
       10.2.1. Duomenys

Kaip atlikti standartinę probit regresinę analizę, parodysime, tirdami universitetų absolventų integraciją darbo rinkoje, 2009 m. lapkritis – 2010 m. sausis. Failas  LAMS, kintamieji:

  • K2 – aukštoji mokykla
  • K33_2 – pasiekiant dabartinę padėtį darbo rinkoje studijų metu įgytos žinios (1  - visai ne-reikšmingos, ..., 5 – labai reikšmingos),
  • K35_1 – esamo darbo atitkimas bakalauro studijų krypčiai (1  - tikrai taip, 2 – greičiau taip, 3 – greičiau ne, 4 – tikrai ne),
  • K36_1 – studijų metu įgyto profesinių žinių panaudojimas darbe (1  - visiškai nenaudoju, ..., 5 – labai dažnai naudoju),
  • K37_1 – pasitenkinimas esamu darbu ( 1 – labai nepat. , ...., 5 – labai pat.).

Tirsime, kaip Klaipėdos universiteto bakalaurų profesinių žinių panaudojimo vertinimas susijęs su požiūriu į žinių svarbą darbo rinkoje ir pasitenkinimu esamu darbu. Papildomai atsižvelgsime į darbo atitikimą studijų krypčiai.

Visų pirma, pašaliname iš tyrimo respondentus, kurie į klausimus neatsakė (visiems kintamiesiems nurodome, kad missing value all (99)). Atsirenkame Klaipėdos universiteto absolventus (Select cases if K2 = 3). Su Frequences komanda ištiriame K36_1 reikšmes:

K36_1 Pirmųjų studijų metu įgytų profesinių žinių panaudojimo darbe įvertinimas

 

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

1 Visiškai nenaudoju

10

2.6

3.1

3.1

2

22

5.6

6.7

9.8

3

69

17.6

21.1

30.9

4

109

27.9

33.3

64.2

5 Labai dažnai naudoju

117

29.9

35.8

100.0

Total

327

83.6

100.0

 

Missing

99 Nestudijavau / negaliu atsakyti

1

.3

 

 

System

63

16.1

 

 

Total

64

16.4

 

 

Total

391

100.0

 

 

Matome, kad labai nedaug respondentų rinkosi reikšmes 1 ir 2. Todėl su komanda recode sukuriame naują kintamąjį Y, kuris įgyja dvi reikšmes: 0 – jeigu respondentai nedažnai naudojasi studijų žiniomis (K36_1 = 1, 2 arba 3) ir 1 – jeigu respondentai dažnai naudojasi studijų žiniomis (K36_1 = 4 arba 5). Tirsime modelį:

Y = f( K35_1, K33_2, K37_1).

Grafiškai tiriamą modelį galima pavaizduoti taip:

Mes atlikome pradinę modelio specifikaciją. Dabar patikrinsime, ar parinktasis modelis tinka duomenims.

NAUJIEMS VARTOTOJAMS
NAUJIENOS
Naujienlaiškis

Nr.1  2009 07-11
Nr.2  2009 12-2010 02
Nr.3  2010 03-05
Nr.4  2010 06-08
Nr.5  2010 09-11
Nr.6  2010 12-2011 02
Nr.7 2011 03-05
Nr.8 2011 06-08
 
© KTU Politikos ir viešojo administravimo institutas
Atnaujinta 2015-06-18