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

3. TIESINĖS REGRESIJOS ALTERNATYVOS
Kai netenkinamos modelio prielaidos, klasikinė tiesinė regresija nebetinka.  Tada visai tikėtinas toks inkvizitoriaus (oponento, dėstytojo) pokalbis su tardomuoju (doktorantu, studentu):

To amen tardomasis visai netrokšta. Išvada: reikia kažkokio tiesinės regresijos pakaitalo. Šiame skyrelyje aptarsime kelias alternatyvas. Kada kokią alternatyvą naudoti? Dažniausiai, kai

  • pažeista homoskedastiškumo prielaida – taikoma stabilizuotų liekamųjų paklaidų regresija,
  • duomenyse yra didelių išskirčių – taikoma atsparioji regresija,
  • pažeista normalumo prielaida – taikoma medianos regresija,
  • kintamųjų  priklausomybės netiesinės – taikoma netiesinė regresija.

Nereikia šio sąrašo laikyti neginčijamu ir vieninteliu teisingu. Visų pirma, beveik niekada nebūna pažeista tik viena prielaida.  Be to, mes išvardijome ne visus galimus tiesinės regresijos prielaidų pažeidimus. Ką daryti, kai yra regresorių multikolinearumas jau buvo aptarta ankstesniame skyriuje. Tuo atveju reikia tiesiog pakeisti tiesinės regresijos kintamuosius. Jeigu duomenys autokoreliuoti, tiesinės regresijos alternatyva yra laikinių sekų (laiko eilučių) modeliai. Jų šiuose konspektuose nenagrinėjame.

Tiesinė regresija labai gerai ištyrinėta, daugybė taikymų rodo jos praktinį naudingumą. Alternatyvos nėra taip gerai išanalizuotos, jų tikimą duomenims patikrinti daug sunkiau. Todėl nereikia alternatyviųjų regresijų laikyti panacėja nuo visų bėdų. Tai šiaudas (kartais gana storas), kurio stveriamasi, kai tiesinė regresija netinka. Čia panašiai, kaip su aviečių arbata ir karštį mušančiais vaistais. Nėra vaistų, tai bent arbatos išgersime. Gal ir padės.

Alternatyvų taikymo rezultatas ir yra tik toks: suradome kažkokius modelio parametrų įverčius, kurie galbūt yra prasmingi. Daugybės visokių testų taikyti jau neišeis, aprašymai sutrumpės radikaliai, bet bent jau jausimės per daug nenusišnekėję. Tardomasis inkvizitoriu galės atsakyti: Buvo nepatenkinta ..(įrašyti tinkamą).. tiesinės regresijos prielaida. Todėl parametrų įverčius apskaičiavome, taikydami ...(įrašyti tinkamą)... regresiją. Va, koks aš gudrus (neįrašyti).

Nereikia dėl menkiausio prielaidos pažeidimo  atsisakyti tiesinės regresijos. Ji gana atspari tokiems pažeidimams, o analizė bus daug išsamesnė.

Idealiu atveju, alternatyvios regresijos duos labai panašius parametrų įverčius ir bus pateikiamos, kaip pagrindinio tyrimo priedas.

 

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