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
3.2. Stabilizuotų liekamųjų paklaidų regresija
     3.2.2. Liekamųjų paklaidų HC korekcijos su STATA

IBM SPSS 19  programoje stabilizuotų liekamųjų paklaidų regresijos nėra. STATA 10 programoje HC3 ir HC1 tipo korekcijos gaunamos, įvykdžius komandas

reg  priklausomas regresoriai, robust

 

reg  priklausomas regresoriai, hc3

Visų pirma, patikriname, ar korekcijos pakeičia įverčius, kai tiesinės regresijos prielaidos tenkinamos. Pasirenkame A duomenis. Įvykdome

reg  satisfaction trust_all, robust



Kaip jau minėta, patys koeficientų įverčiai nesiskiria. Pasikeičia koeficientų standartinės paklaidos (angl, standard error), todėl keičiasi ir t testų reikšmės. Naujosios t testų p reikšmės ( 0,00 ir 0,099) labai nedaug skiriasi nuo buvusių (0,00 ir 0,102, žr. 3.1.3 skyrelį). Nedaug pasikeitė ir koeficientų pasikliautinieji intervalai. Pavyzdžiui, regresoriaus trust_all koeficiento 95% pasikliautinasis intervalas dabar yra [0,799; 0,985], o buvo [0,791; 0,994]. Taigi, kaip ir reikėjo tikėtis, jeigu duomenys gerai tinka tiesinei regresijai, tai ir korekcijos nelabai ką pakeičia (pagadina). Analogiškas išvadas padarytume, ištyrę modelį su HC3 pataisa.
Pritaikę HC3 pataisą B duomenims (t.y. heteroskedastiškiems duomenims), gauname

reg  satisfaction trust_all, hc3

Palyginę su 3.3.1 skyreliu, įsitikiname, kad nei p reikšmės, nei pasikliautiniai intervalai daug nepasikeitė. Taigi, kai heteroskedastiškumas nebuvo labai didelis ir nebuvo išskirčių, tiesinė regresija pakankamai gerai tiko (korekcijos iš esmės nieko nepakeitė).

Pritaikę HC3 pataisą C duomenims (duomenims su išskirtimi), gauname


Palyginę su 3.3.1 skyreliu, įsitikiname, kad regresorius K33_4 tapo statistiškai nereikšmingas (p = 0,893).  Labai padidėjo pasikliautinasis konstantos intervalas: [2,837; 21,143], o buvo [10,758; 13,221]. Nors išskirčių HC3 korekcija ir „nenukenksmino“, modelis į jas šiek tiek sureagavo.

Apibendrinsime empirines šio skyrelio išvadas. Stabilizuotų liekamųjų paklaidų regresija:

  • taikytina, kai duomenys yra heteroskedastiški ir nėra didelių išskirčių,
  • gali būti taikoma ir, kai liekamosios paklaidos šiek tiek skiriasi nuo normaliųjų,
  • netinka jeigu duomenys yra didelių išskirčių. Nors į išskirtis ir reaguojama, bet modelis „neišgydomas“.

 

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