TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE
Pavyzdinis metodologinis mokomasis studijų paketas
TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE
Autorus Prof. habil. dr. Vydas Čekanavičius |
|
2. TIESINĖ REGRESINĖ ANALIZĖ
2.2. Tiesinė regresinė analizė su SPSS
2.2.7. Rezultatų aprašymas
Visų pirma, patys sau trumpai reziumuojame, ką gi gavome. Tikėjomės, kad pasitikėjimas įvariomis šalies institucijomis siesis su požiūriu į šalies politinę sistemą. Tą ir pavyko parodyti. Tiesa, tirdami pradinį modelį, susidūrėme su matematinėmis-statistinėmis problemomis (multikolinearumu, statistišku regresorių nereikšmingumu). Šias problemas įveikėme, regresorius pakeitę jų vidurkiu.
Aprašydami rezultatus, nurodome ką tyrėme, kokius kintamuosius naudojome, ir kaip juos perkodavome. Tada kompaktiškai surašome visa tai, ką išsamiai aptarėme ankstesniuse skyreliuose. Dažnai dar pridedame vieną kitą grafiką. Pateikiame vieną iš daugybės galimų tokio aprašymo variantų .
Tyrėme modelį satisfaction = f(trstprl, trstlgl, trstplt, trstprt, trstun, happy). Regresoriai trstprl, trstlgl, trstplt, trstprt, trstun rodo pasitikėjimą šalies parlamentu, teisine sistema, politikais, partijomis ir Jungtinėmis Tautomis, regresorius happy atspindi respondento laimingumo laipsnį. Pradinis modelio tyrimas parodė, kad yra multikolinearumo problema (keletui regresorių VIF > 4). Regresorius trstprl, trstlgl, trstplt, trstprt, trstun modelyje pakeitėme jų vidurkiu trust_all. Nors naujojo modelio R2 buvo pakankamai didelis, o abudu kintamieji buvo statistiškai reikšmingi, tačiau standartizuotieji beta koeficientai ir liekamųjų paklaidų grafikai rodė, kad kintamojo happy įtaka kintamajam satisfaction nėra stipri. Todėl regresorių happy iš modelio pašalinome. Determinacijos koeficiento reikšmė po kintamojo happy pašalinimo sumažėjo tik per 0,032. Galutinis tiesinės regresijos modelis atrodo taip:
satisfaction = 0,379+0,894trust_all. |
Modelio R2 = 0,558. Liekamųjų paklaidų grafikai rodo, kad modelio normalumo ir heteroskedastiškumo prielaidos tenkinamos.
