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
6.3. Ranginė logistinė regresinė analizė su STATA
       6.3.1. Duomenys


Pasinaudosime su SPSS jau atliktomis LAMS failo duomenų transformacijomis. Tirsime Vilniaus universiteto, VGTU ir LŽŪA absolventus, dirbančius Lietuvoje. Kintamieji

  • K11_1 – bakalauro studijų rezultatų įvertinimas ( 1 – dažniausiai pažymių vidurkis būdavo vienas žemiausių kurse, ...., 5 – dažniausiai pažymių vidurkis būdavo vienas aukščiausių kurse, 99 – nestudijavau),
  • K33_1 – išsilavinimo lygio įtaka, pasiekiant esamą padėtį darbo rinkoje (1 – visai nereikšmingas veiksnys, ..., 5 – labai reikšmingas veiksnys, 99 – nestudijavau) ,
  • Bakna3 – profesinių žinių naudojimas (1 – menkas,2 – vidutinis, 3 – labai dažnas),
  •  algl2 – algos lygmuo (1 – iki 1500 LTL per mėn., 2 – daugiau, nei 1500 LTL per mėn.).

Reikia iš tyrimo pašalinti kintamųjų K11_1 ir K33_1 reikšmes 99. Tą padarome, įvykdę:

keep  if  (K11_1 < 99 & K33_1 < 99)

Kiek pritemptai kintamuosius K11_1 ir K33_1 galima tarti, esant intervaliniais. Kintamasis algl2  yra dvireikšmis. Modelyje leistini tik 0-1 įgyjantys dvireikšmiai kintamieji. Todėl algl2 perkoduojame:

gen zalg2 = algl2 - 1

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 2018-05-02