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

9. MODIFIKUOTI SKAIČIUOJAMIEJI MODELIAI
9.2. Perteklinių nulių neigiama binominė regresija
       9.2.1. Modelio paskirtis

Viskas, ką galima pasakyti apie perteklinių nulių Puasono regresiją, tinka ir perteklinių nulių neigiamai binominei regresijai. Trumpai priminsime svarbiausius momentus.

  • Modeliuojame kažkokių reiškinių skaičių. Duomenys – sveiki neneigiami skaičiai, juose daug nulių.
  • Duomenys (pvz., histograma ) visiškai nepanašūs į normaliuosius.
  • Spėjama, kad visi respondentai skaidytini į tuos, kuriems priklausomas kintamasis neišvengiamai turi įgyti nulines reikšmes (nulinukų grupė), ir tuos, kuriems nulis yra tik viena iš galimybių.
  • Perteklinių nulių neigiamos binominės regresijos modelis – tai dviejų modelių mišinys. Pirmasis  iš jų – logistinės regresijos modelis, kuriuo nustatinėjama respondento priklausomybė nulinukų grupei. Antrasis modelis – neigiamos binominės regresijos modelis, skirtas ne nulinukų grupei.
  • Regresoriai naudojami viename modelyje gali skirtis nuo kito modelio regresorių.

Nustatant modelio tikimą reikia:

  1. Pažiūrėti, ar statistiškai reikšminga didžiauso tikėtinumo chi kvadrato reikšmė. Geruose modeliuose p < 0,05.
  2. Su Voldo testu patikrinti, ar visi kintamieji statistiškai reikšmingi neigiamos binominės  regresijos modelyje, skirtame ne nulinukams. Geruose modeliuose visiems regresoriams   p < 0,05. Konstantai p  reikšmės nežiūrime.
  3. Patikrinti, ar neigiamo binominio skirstinio parametras alpha skiriasi nuo nulio. Skirtumas nuo nulio statistiškai reikšmingas, kai atitinkama p reikšmė < 0,05. Jeigu alpha nuo nulio statistiškai reikšmingai nesiskiria, tai labai tikėtina, kad taikytina Puasono regresija.
  4. Su Voldo testu patikrinti, ar visi kintamieji statistiškai reikšmingi logistiniame modelyje, atskiriančiame  nulinukus. Geruose modeliuose visiems regresoriams   p < 0,05. Konstantai p  reikšmės nežiūrime.
  5. Vuongo testu patikrinti, ar perteklinių nulių neigiamos binominės regresijos modelis statistiškai reikšmingai skiriasi nuo paprasto neigiamos binominės regresijos modelio. Skiriasi, jeigu p < 0,05.

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