|
 |
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 |
|
8. NEIGIAMA BINOMINĖ REGRESIJA
8.1. Neigiamos binominės regresijos modelis
8.1.6. Pastabos apie modelio taikymą
- Neigiamas binominis skirstinys turi du parametrus alpha ir p. Parametras p yra tam tikra tikimybė ir visada įvertinamas, panaudojus imties duomenis. Dažnai statistinėse programose, skirtose neigiamai binominei regresijai, tariama, kad parametras alpha = 1. Tuo tarpu, jeigu kintamasis turi neigiamai binominį skirstinį su vidurkiu
ir dispersija , tai O ši išraiška gali net labai skirtis nuo 1. Todėl vertėtų parametrą alpha pasirinkti patiems arba įvertinti jį naudojantis duomenimis (abu atvejai aptariami kituose skyreliuose). Beje, Lagranžo daugiklių testu, kuris realizuotas SPSS, galima patikrinti, ar parametras alpha nuo pasirinkto skaičiaus skiriasi statistiškai reikšmingai.
- Dar kartą primename, kad nors stebime sveikus skaičius įgyjantį dydį, prognozuojame vidutinę reikšmę. Vidurkis visai neturi būti sveikas skaičius.
- Reikia nemaišyti tikėtinumo santykio chi kvadrato (Likelihood Ratio Chi-Square) su Pirsono chi kvadratu (Pearson Chi-Square). Pastaroji statistika yra deviacijos analogas ir rodo geresnį modelio tikimą, kai yra maža (statistiškai nereikšminga). Tikėtinumo santykio chi kvadrato statistika lygina tiriamą modelį su neturinčiu jokių regresorių ir rodo geresnį modelio tikimą, kai yra didelė (statistiškai reikšminga).
- Nereikia suabsoliutinti normuotosios deviacijos ir kitų charakteristikų vaidmens. Nesunku sukonstruoti pavyzdį visai be regresorių, kada normuotoji deviacija maža, o konstanta C statistiškai reikšminga. Modelis turi būti dar ir logiškas.

|
|
|