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

4. DVINARĖ LOGISTINĖ REGRESINĖ ANALIZĖ
4.2. Dvinarė logistinė regresinė analizė su SPSS
       4.2.9. Multikolinearumas

Pateiksime vieną pavyzdį, kai dvinarės logistinės regresijos modelyje pasireiškia multikoli-nearumas. Tirsime Estijos 20 – 40 metų vyrų požiūrį į Europarlamentą. Naudosime 2008 metų Europos Sąjungos socialinio tyrimo Estijos duomenis. Tyrime naudosime tokius kintamuosius: trstprl (pasitikėjimas šalies parlamentu), trstlgl (pasitikėjimas teisine sistema), trstplc (pasitikėjimas policija), trstplt (pasitikėjimas politikais), trstprt (pasitikėjimas partijomis), trstun (pasitikėjimas Jungtinėmis Tautomis, trstep (pasitikėjimas Europarlamentu).

Visi kintamieji matuojami 10 balų skale nuo 0 (itin nepasitikiu) iki 9 (itin pasitikiu). Kintamąjį trstep  keičiame dvireikšmiu kintamuoju zzzz (zzz = 0, kai trstep ≤ 2 ir zzzz = 1, kai trsep ≥  8). Taigi zzzz rodo požiūrio į Europarlamentą kraštutinumus. Sudarome kintamajam zzzz logistinės regresijos modelį, regresoriais imdami visus likusius kintamuosius. Visi rodikliai, išskyrus koeficientų lentelę tiesiog fantastiški:

  • Chi kvadrato p = 0,000, Hosmerio – Lemešou chi kvadrato p = 1, Nagelkerkės R2=1.
  • Kvalifikacinė lentelė rodo, kad modelis 100 %  imties stebėjimų klasifikuoja teisingai. Beje, abiejų kategorijų stebėjimų buvo panašus skaičius (28 ir 19).

Tuo tarpu iš koeficientų lentelės Variables in the Equation rezultatų matyti, kad visi kintamieji yra statistiškai nereikšmingi. Be to, visos Voldo statistikos standartinės paklaidos S.E. yra tiesiog milžiniškos. Visuose aukščiau nagrinėtuose modeliuose jos retai kada viršydavo vienetą, o čia visos didesnės už 1900. Galų gale, neigiami koeficientų B ženklai irgi kelia įtarimą. Išeitų, kad kuo labiau respondentas pasitiki savo šalies parlamentu, tuo mažesnė tikimybė, kad jis pasitikės Europarlamentu. Visi šie požymiai rodo, kad modelyje yra multikolinearumo problema. Darome išvadą, kad modelis blogas. Nepaisant visų kitų gerų rodiklių.

Variables in the Equation

 

B

S.E.

Wald

df

Sig.

Exp(B)

Step 1a

trstlgl

4.366

1917.425

.000

1

.998

78.691

trstplc

12.254

2355.696

.000

1

.996

209789.593

trstplt

-2.964

4088.301

.000

1

.999

.052

trstprl

-4.368

2761.944

.000

1

.999

.013

trstprt

11.969

5018.000

.000

1

.998

157850.256

trstun

9.491

2069.086

.000

1

.996

13245.274

Constant

-182.445

20226.246

.000

1

.993

.000

a. Variable(s) entered on step 1: trstlgl, trstplc, trstplt, trstprl, trstprt, trstun.

Beje, sumodeliavus zzz vien pagal trstprl, atitinkamo koeficiento ženklas tampa teigiamu. Taigi multikolinearus modelis iš tikrųjų iškreipė kintamųjų priklausomybes.

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