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

7. PUASONO REGRESINĖ ANALIZĖ
7.3. Puasono regresinė analizė su STATA
       7.3.1. Duomenys

Pakartosime  Puasono regresinę analizę jau atliktą su SPSS. Tiriame 2008 metų Prancūzijos duomenis ESS4FR. Tyrime naudosime tokius kintamuosius: agea – respondento amžius, hhmmb – namų ūkio pastovių narių skaičius,  cldcrsv – paramos vaiko priežiūrai teikimas tėvams, turintiems teisę ją gauti  (0 – itin blogas,......, 10 – labai geras ), imptrad – svarbu laikytis tradicijų ir papročių (1 – visai, kaip aš,...., 6 – absoliučiai ne taip, kaip aš) , eduyrs – prasimokytų metų skaičius.

Tirsime stipriai tradicijų besilaikančius (imptrad ≤ 2) aukštojo mokslo neragavusius (eduyrs ≤ 10) respondentus(es):

keep if imptrad <= 2 & eduyrs <= 10

Modeliuosime kiek namų ūkyje yra gyventojų be paties respondento(ės):

gen numbhh = hhmmb - 1

Pasižiūrėsime ar priklausomas kintamasis numbhh  panašus į Puasono kintamąjį. Aišku, kad jis įgyja sveikas neneigiamas reikšmes. Įvykdome: (ės):

summarize numbhh, detail
tab numbhh
hist  numbhh, freq

Dispersija (1,48) nedaug skiriasi nuo vidurkio (1). Tai reiškia, kad numbhh tenkina vieną svarbiausių Puasono kintamojo savybių. Panašumą į Puasono skirstinį rodo ir dažnių stulpelių diagrama. Skirstinys asimetriškas su daug reikšmių kairėje pusėje.

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