Тема 16. Линейная регрессия

Команда Regression ► Linear (Регрессия ► Линейная регрессия)

Для иллюстрации практического применения простой регрессии воспользуемся новым файлом данных с именем exam.sav. Он содержит 10-балльную оценку нервной возбудимости (тревожности) 36 студентов и количество решенных ими зачетных тестовых задний (из 20 возможных).

ШАГ 1

В меню Analyze (Анализ) выберите команду Regression ► Linear (Регрессия ► Линейная регрессия).

В следующем примере мы приводим последовательность действий, необходимую для выполнения простого регрессионного анализа с участием независимой переменной трев и зависимой переменной тест.

ШАГ 2

1. Щелкните сначала на переменной тест, чтобы выделить ее, а затем — на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Dependent (Зависимая переменная).

2. Щелкните сначала на переменной трев, чтобы выделить ее, а затем - на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Independent(s) (Независимые переменные).

3. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

ШАГ 3

В меню Analyze (Анализ) выберите команду Regression ► Curve Estimation (Регрессия ► Оценка криволинейности).

1. Щелкните сначала на переменной тест, чтобы выделить ее, а затем — на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Dependent(s) (Зависимые переменные).

2. Щелкните сначала на переменной трев, чтобы выделить ее, затем - на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Independent (Независимая переменная); установите флажок Quadratic (Квадратичная зависимость).

3. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

Уравнение множественной регрессии

Файл данных help.sav:

• помощь — зависимая переменная, интерпретируемая как время (в секундах) оказания помощи партнеру (среднее — 30, стандартное отклонение — 10);

• симпатия — оценка своей симпатии к нуждающемуся в помощи (по 20-балльной шкале);

• агрессия — оценка своей агрессивности к партнеру (по 20-балльной шкале);

• польза — самооценка пользы от оказываемой помощи (по 20-балльной шкале);

• проблема — оценка серьезности проблемы своего партнера (по 20-балльной шкале);

• эмпатия — оценка эмпатии (склонности к сопереживанию) по 10-балльной шкале.

Method (Метод); Linear Regression: Statistics (Линейная регрессия: Статистики); Linear Regression: Save (Линейная регрессия: Сохранение); Linear Regression: Options (Линейная регрессия: Параметры).

ШАГ 4

У вас должно быть открыто диалоговое окно Linear Regression (Линейная регрессия).

1. Щелкните сначала на переменной помощь, чтобы выделить ее, а затем - на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Dependent (Зависимая переменная).

2. Щелкните сначала на переменной симпатия, чтобы выделить ее, а затем - на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Independent(s) (Независимые переменные).

3. Повторите предыдущее действие для переменных проблема, эмпатия, польза и агрессия.

4. В раскрывающемся списке Method (Метод) выберите пункт Forward (Прямой).

3. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

Метод Forward (Прямой) обеспечивает включение в уравнение регрессии всех предикторов, имеющих значимую частную корреляцию (β) с критерием, в порядке убывания значимости.

В следующем примере мы проведем регрессионный анализ с участием тех же переменных, что и в предыдущем, однако будем использовать метод Stepwise (По шагам), включим в результат статистики для коэффициентов В, описательные статистики и характеристики модели, а также добавим новую переменную и зададим пороговые значения значимости включения и исключения предикторов.

ШАГ 5

Должно быть открыто диалоговое окно Linear Regression (Линейная регрессия).

1. Щелкните сначала на переменной помощь, чтобы выделить ее, а затем - на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Dependent (Зависимая переменная).

2. Щелкните сначала на переменной симпатия, чтобы выделить ее, а затем - на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Independent(s) (Независимые переменные).

3. Повторите предыдущее действие для переменных проблема, эмпатия, польза и агрессия.

4. В раскрывающемся списке Method (Метод) выберите пункт Stepwise (По шагам).

5. Щелкните на кнопке Statistics (Статистики).

1. Установите флажок Descriptives (Описательные статистики) и щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Linear Regression (Линейная регрессия).

2. Щелкните на кнопке Save (Сохранение).

6. Установите флажок Unstandardized (Нестандартизованные значения) и щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Linear Regression (Линейная регрессия).

3. Щелкните на кнопке Options (Параметры).

10. В поле Entry (Включение) введите значение 0,1, нажмите клавишу Tab, в поле Removal (Удаление) введите значение 0,2 и щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Linear Regression (Линейная регрессия).

11. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.