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

6. RANGINĖ LOGISTINĖ REGRESINĖ ANALIZĖ
6.2. Ranginė logistinė regresinė analizė su SPSS
       6.2.6. SPSS komandų sintaksė daugianarei logistinei regresinei analizei


Surašysime, kaip atrodo SPSS komandos, nagrinėtajam ranginės logistinės regresijos modeliui.  Jas galima naudoti sintaksės lange, pasirenkant opciją Run.
Kintamųjų atranka:


COMPUTE filter_$=(K36_1 ~= 99 & K25 ~= 99 & (K2 = 13 | K2 = 11 | K2 =7) & D8 <= 7).
VARIABLE LABELS filter_$ 'K36_1 ~= 99 & K25 ~= 99 & (K2 = 13 | K2 = 11 | K2 =7) & D8 <= 7 (FILTER)'.   
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMATS filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.

Kintamųjų Bakna3 ir algl2  kūrimas:


RECODE K36_1 (4=2) (5=3) (1 thru 3=1) INTO Bakna3.
EXECUTE.
RECODE K32 (1 thru 2=1) (3 thru 9=2) INTO algl2.
EXECUTE.

Ranginės logistinės regresijos modelis:


PLUM Bakna3 BY algl2 WITH K11_1 K33_1
/CRITERIA=CIN(95) DELTA(0) LCONVERGE(0) MXITER(100)
MXSTEP(5) PCONVERGE(1.0E-6) SINGULAR(1.0E-8)
/LINK=LOGIT
/PRINT=FIT PARAMETER SUMMARY TPARALLEL
/SAVE=PREDCAT.

Klasifikacinė lentelė:


CROSSTABS
/TABLES=Bakna3 BY PRE_1  /FORMAT=AVALUE TABLES
/CELLS=COUNT ROW   /COUNT ROUND CELL.

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 2018-09-27