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
     
2.1.5. Tiesinės regresinės analizės etapai

Regresinė analizė susideda iš preliminaraus kintamųjų tinkamumo tyrimo ir modelio tinkamumo duomenims tikrinimo. Išsami analizė susideda iš tokių etapų:

  • Patikriname ar priklausomas kintamasis Y  panašus į normalųjį kintamąjį. Idealiu atveju normalūs ir visi  regresoriai.
  • Nustatome, ar priklausomas kintamasis Y  koreliuoja su regresoriais. Jeigu regresoriai blogai koreliuoja su Y, tai  jų įtraukimas į modelį yra labai abejotinas. Galima  nusibraižyti  Y priklausomybės nuo  kiekvieno regresoriaus grafikus (angl. scatter plot). Jie turi rodyti tikėtiną tiesinę priklausomybę ir homoskedastiškumą.
  • Sudarome regresijos modelį ir pažiūrime, kokio didumo yra R2(arba, jeigu reikia, koreguotas R2). Jeigu R2 < 0,20 modelis nelabai tinkamas.
  • Patikriname ar ANOVA  p reikšmė < 0,05. Jeigu ne – modelis netinkamas.
  • Patikriname ar visi regresoriai statistiškai reikšmingi (visos t kriterijaus  p reikšmės < 0,05). Jeigu ne – modelis taisytinas. Konstantai p reikšmės nežiūrime.
  • Patikriname, ar nėra multikolinearumo, t.y. , ar visi VIF ≤ 4 ir ar modelio koeficientai bj yra to paties ženklo, kaip ir atitinkamos 2) punkte rastos koreliacijos.
  • Patikriname ar nėra išskirčių.
  • Pagal standartizuotas liekamas paklaidas sprendžiame ar  tenkinamos modelio normalumo ir homoskedastiškumo prielaidos ir, ar visi kintamieji modelyje reikalingi.
  • Nustatome modelio koeficientų įverčius ir  (jeigu yra daugiau nei vienas regresorius) standartizuotuosius beta koeficientus.
  • Jeigu visi rodikliai geri – modelį aprašome. Jeigu ne – tobuliname.

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