Учись работать с SPSS!быстрая и профессиональная обработка данных
психологических исследований
Типичные задачи
Легко решаемые
с помощью программы SPSS.
SPSS для профи
Специальные возможности
программы SPSS.
Вопросы и ответы
Часто задаваемые
вопросы по использованию
программы.
  добавить в избранное :: ссылки ::

     :: Регрессионный анализ

Главная страничка
Учебники по SPSS
Регрессионный анализ <<

Необходимые файлы:
hyper.sav

 

Расчёт уравнения регрессии

Откройте файл hyper.sav.

  • Выберите в меню Analyze... (Анализ) Regression...(Регрессия) Linear... (Линейная) Появится диалоговое окно Linear Regression (Линейная регрессия).

  • Перенесите переменную chol1 в поле для зависимых переменных и присвойте переменной chol0 статус независимой переменной.

  • Ничего больше не меняя, начните расчёт нажатием ОК.

Вывод основных результатов выглядит следующим образом:

Model Summary (Сводная таблица по модели)

Model (Модель)

R

R Square (R-квадрат)

Adjusted R Square (Смещенный R-квадрат)

Std. Error of the Estimate (Стандартная ошибка оценки)

1

,861а

,741

,740

25,26

а. Predictors: (Constant), Cholesterin, Ausgangswert (Влияющие переменные: (константы), холестерин, исходная величина)

ANOVA b

Model (Модель)

Sum of Squares (Сумма Квадратов)

df

Mean Square (Сред-нее значе- ние квадра- та)

F

Sig. (Значи-мость)

1

Regre- ssion (Регре- ссия)

314337,948

1

314337,9

492,722

,000a

Residual (Остатки)

109729,408

172

637,962

Total (Сумма)

424067,356

173

a. Predictors: (Constant), Cholesterin, Ausgangswert (Влияющие переменные: (константа), холестерин, исходная величина)

b. Dependent Variable: Cholesterin, nach 1 Monat (Зависимая переменная холестерин через 1 месяц)

Рис.: Диалоговое окно Линейная регрессия

Coefficients (Коэффициенты) а

Model (Модель)

Unstan- dardized Coefficients (Не стандарти-зированные коэф-фициенты)

Standa-rdized Coef- ficients (Стандарти-зированные коэф- фициенты)

Т

Sig. (Значи-мость)

В

Std: Error (Стандар-тная ошибка)

? (Beta)

1

(Constant) (Конста- нта)

34,546

9,416

3,669

,000

Choles- terin, Ausga- ngswert (холес- терин, исходная величина)

,863

,039

,861

22,197

,000

a. Dependent Variable (Зависимая переменная)

Рассмотрим сначала нижнюю часть результатов расчётов. Здесь выводятся коэффициент регрессии b и смещение по оси ординат а под именем "константа". То есть, уравнение регрессии выглядит следующим образом:

chol1 = 0,863-chol0 + 34,546

Если значение исходного показателя холестерина составляет, к примеру, 280, то через один месяц можно ожидать показатель равный 276.

Частные рассчитанных коэффициентов и их стандартная ошибка дают контрольную величину Т; соответственный уровень значимости относится к существованию ненулевых коэффициентов регрессии. Значение коэффициента (3 будет рассмотрено при изучении многомерного анализа.

Средняя часть расчётов отражает два источника дисперсии: дисперсию, которая описывается уравнением регрессии (сумма квадратов, обусловленная регрессией) и дисперсию, которая не учитывается при записи уравнения (остаточная сумма квадратов). Частное от суммы квадратов, обусловленных регрессией и остаточной суммы квадратов называется "коэфициентом детерминации". В таблице результатов это частное выводится под именем "R-квадрат". В нашем примере мера определённости равна

314337,948/ 424067,356 =0,741

Эта величина характеризует качество регрессионной прямой, то есть степень соответствия между регрессионной моделью и исходными данными. Мера определённости всегда лежит в диапазоне от 0 до 1. Существование ненулевых коэффициентов регрессии проверяется посредством вычисления контрольной величины F, к которой относится соответствующий уровень значимости.

В простом линейном регрессионном анализе квадратный корень из коэфициента детерминации, обозначаемый "R", равен корреляционному коэффициенту Пирсона. При множественном анализе эта величина менее наглядна, нежели сам коэфициент детерминации. Величина "смещенный R-квадрат" всегда меньше, чем несмещенный. При наличии большого количества независимых переменных, мера определённости корректируется в сторону уменьшения. Принципиальный вопрос о том, может ли вообще имеющаяся связь между переменными рассматриваться как линейная, проще и нагляднее всего решать, глядя на соответствующую диаграмму рассеяния. Кроме того, в пользу гипотезы о линейной связи говорит также высокий уровень дисперсии, описываемой уравнением регрессии. О том, как регрессионную прямую можно встроить в диаграмму рассеяния, будет рассказано в разделе 16.1.3.

И, наконец, стандартизированные прогнозируемые значения и стандартизированные остатки можно предоставить в виде графика. Вы получите этот график, если через кнопку Plots...(Графики) зайдёте в соответствующее диалоговое окно и зададите в нём параметры *ZRESID и *ZPRED в качестве переменных, отображаемых по осям у и х соответственно. В случае линейной регрессии остатки распределяются случайно по обе стороны от горизонтальной нулевой линии.

назад :: оглавление :: дальше


 
© 2005 learnSPSS.ru. Все права защищены.