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

2. TIESINĖ REGRESINĖ ANALIZĖ
2.1. Tiesinės regresijos modelis
     2.1.1. Modelio lygtis

Matematinis formalus regresijos modelio užrašas yra toks:

Čia  e žymi  liekamąją paklaidą, t.y. viską nuo ko dar gali priklausyti Y. Nei konstantos C,  b12, b3, nei liekamoji paklaida nėra žinomos. Konstantų įverčiai  gaunami, panaudojus imties duomenis. Gaunama lygtis  apytikslei Y reikšmei:

Ši lygtis naudojama kokybinei ir kiekybinei kintamųjų priklausomybių analizei. Koeficientų ženklai nurodo, ar regresoriams didėjant, Y   didės, ar mažės.

Jeigu , tai X didėjant, Y didėja.

Jeigu , tai X didėjant, Y mažėja.

Ką tas didėjimas/mažėjimas reiškia, priklauso nuo kintamųjų prasmės ir kodavimo. Beje, jeigu koeficientų    ženklai yra ne tokie, kaip tikėjomės sudarydami modelį, tai labai galimas daiktas, kad susidūrėme su kintamųjų multikolinearumu. Ši problema aptarta kituose skyreliuose.
Koeficientas  parodo, kiek pasikeis  reikšmė, vienu vienetu padidėjus X ir fiksavus visų kitų kintamųjų reikšmes.

Be modelio koeficientų dar naudojami standartizuotieji beta koeficientai. Jie atsiranda, regresijos modelį taikant regresorių standartizuotosioms z reikšmėms. Faktiškai tai reiškia, kad suvienodiname regresorių matavimo skales ir nebesvarbu, kad vieną kintamąjį matuojame tonomis, o kitą centimetrais. Šie koeficientai reikalingi, norint palyginti regresorių santykinę įtaką priklausomam kintamajam.

Kuo absoliutiniu didumu standartizuotasis beta koeficientas didesnis, tuo atitinkamas kintamasis (regresorius)  modelyje svarbesnis.

Pavyzdžiui, jeigu kintamojo X standartizuotasis beta koeficientas lygus -0,8, tai jis modelyje daug svarbesnis, nei kintamasis Z, kurio standartizuotasis beta koeficientas lygus 0,3. Beta koeficientas neaptariamas, jeigu modelyje yra tik vienas regresorius.

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