Добавил:

Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Международный государственный экологический университет им. А. Д. Сахарова

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Laboratornaya1-_FZO.docx

Скачиваний:

Добавлен:

01.07.2025

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 34 / 44

4. Регрессионный анализ.

Если расчёт корреляции характеризует силу связи между двумя переменными, то регрессионный анализ служит для определения вида этой связи и дает возможность для прогнозирования значения одной (зависимой) переменной отталкиваясь от значения другой (независимой) переменной.

Простая линейная регрессия является простейшей и применяется чаще всех остальных видов.

Если рассматривать показатель холестерина через один месяц (переменная Хол1) как зависимую переменную (у), а исходную величину как независимую переменную (х), то тогда для проведения регрессионного анализа нужно будет определить параметры соотношения

Хол1 = b*Хол0 + a

После определения этих параметров, зная исходный показатель холестерина, можно спрогнозировать показатель, который будет через один месяц.

Алгоритм действий:

Анализ > Регрессия > Линейная > появится диалоговое окно Линейная регрессия > перенесите переменную Холl в поле для зависимых переменных и присвойте переменной Хол0 статус независимой переменной > OК (рис. 4.1).).

Рисунок 4.1. Диалоговое окно Линейная регрессия

Вывод основных результатов выглядит следующим образом (табл. 4.1.-4.3.):

Таблица 4.1.

Таблица 4.2.

Таблица 4.3.

Проанализируйте таблицы. Здесь выводятся коэффициент регрессии b и смещение по оси координат 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.

Таблица также 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 данном 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.

Изобразите на диаграмме рассеяния регрессионную прямую.

Алгоритм действий:

Графика > Рассеяния/Точки > Откроется диалоговое окно Рассеяния/Точки (рис. 4.2) .

Рисунок 4.2. Диалоговое окно Рассеяния/Точки

В диалоговом окне оставьте предварительную установку Простая диаграмма рассеяния и щёлкните на кнопке Задать.

Откроется диалоговое окно Диаграмма рассеяния (рис. 4.3.).

Рисунок 4.3. Диалоговое окно Диаграмма рассеяния.

Перенесите переменную Хол1 в поле оси Y, а переменную Хол0 в поле оси X. Подтвердите щелчком на ОК.

В окне просмотра результатов появится диаграмма рассеяния (рис. 4.4.).

Рисунок 4.4. Диаграмма рассеяния в окне просмотра

Щёлкните дважды на этом графике, чтобы перенести его в редактор диаграмм. Выберите в редакторе диаграмм меню Элементы > Линия аппроксимации для итога > откроется диалоговое окно Свойства > отметьте, как показано на рисунке 2.17.

Рисунок 4.5. Диалоговое окно Свойства.

Подтвердите предварительную установку Применить и затем на Закрыть Закройте редактор диаграмм и щёлкните один раз где-нибудь вне графика.

Теперь в диаграмме рассеяния отображается регрессионная прямая (рис. 4.6.).

Рисунок 4.6. Диаграмма рассеяния с регрессионной прямой.

Сохраните результаты работы и подготовьте в MS Word отчет, проиллюстрируйте его соответствующими таблицами и сохраните в своей папке.

Рекомендуемая литература

SPSS для Windows. Руководство пользователя SPSS, Книга 1. - М.: Статистические системы и сервис, 1995.
SPSS BASE 8.0. Руководство пользователя SPSS. - М.: СПСС РУСЬ, 1998.
Handbook of Statistical Modeling for Social and Behavioral Sciences. - New York and London: Plenium press, 1995.
SPSS BASE 7.5. Syntax Reference GuideРуководство пользователя SPSS. - Chicago: 1997.
Ковалёва Г.Д., Ростовцев П.С. Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS: Учебно-методическое пособие. - Новосибирск: НГУ, 2002. - 160 с.
БююлъА., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ДиаСофтЮП, 2002. 608 с.

Приложение 1.

Таблица 1.

Расширенная база данных биохимического анализа крови пациентов поликлиники N.

Личный номер	Пол	Возраст	Рост	Вес	Курение	Алкоголь	АДдиаст	АДсист
1	ж	47	1,56	76	0	0	90	145
2	ж	38	1,70	73	0	0	90	145
3	м	32	1,76	86	0	3	90	145
4	м	36	1,67	68	0	2	90	140
5	м	67	1,80	83	0	3	90	145
6	ж	36	1,55	48	0	1	70	120
7	ж	36	1,72	67	0	1	90	145
8	ж	28	1,66	54	0	0	70	120
9	ж	48	1,80	80	0	3	75	145
10	м	39	1,65	57	0	2	70	120
11	м	41	1,68	67	0	1	70	130
12	м	35	1,73	60	0	1	70	120
13	м	51	1,67	58	0	0	70	130
14	ж	37	1,71	73	1	1	70	130
15	м	34	1,73	75	1	4	90	145
16	ж	51	1,78	81	1	3	90	145
17	ж	67	1,69	75	1	3	90	145
18	ж	69	1,64	70	1	3	90	145
19	м	40	1,72	74	1	2	80	130
20	м	28	1,63	55	1	0	70	120
21	ж	48	1,78	84	1	3	90	145
22	м	28	1,82	87	1	0	70	120
23	ж	48	1,78	90	1	3	90	145
24	м	34	1,67	75	1	1	90	145
25	ж	36	1,70	67	1	1	70	130
26	ж	28	1,68	76	1	0	70	150
27	ж	67	1,68	82	1	3	80	140
28	м	69	1,73	78	2	2	90	145
29	м	36	1,75	80	2	3	90	145
30	м	28	1,69	63	2	1	70	120
31	ж	47	1,85	93	2	3	90	145
32	ж	38	1,90	112	2	3	90	150
33	ж	28	1,87	90	2	0	70	120
34	ж	32	1,80	80	2	4	90	145
35	м	48	1,78	85	2	3	90	145
36	м	48	1,78	85	2	3	90	145
37	м	46	1,76	84	2	3	90	145
38	м	58	1,61	57	2	0	70	120
39	ж	56	1,72	80	2	3	90	150
40	м	36	1,78	83	3	3	90	145
41	ж	47	1,80	83	3	2	90	160
42	ж	67	1,78	83	3	3	90	145
43	ж	64	1,82	87	3	2	90	160
44	м	67	1,81	85	3	3	90	145
45	м	48	1,67	86	3	1	90	145
46	ж	67	1,89	96	3	3	90	160
47	м	33	1,87	90	3	3	90	145
48	ж	47	1,82	86	3	3	90	145
49	м	64	1,78	85	3	3	90	160
50	ж	47	1,56	76	3	3	90	145
51	ж	47	1,70	73	3	4	90	145
52	ж	33	1,76	86	3	4	90	145
53	м	36	1,67	68	3	3	90	145
54	м	51	1,80	83	3	3	90	145
55	м	67	1,55	48	3	3	90	160
56	ж	64	1,72	67	3	3	90	160
57	ж	67	1,66	54	3	3	90	150
58	ж	41	1,80	80	3	3	90	145
59	ж	48	1,65	57	3	3	90	150
60	м	54	1,68	67	3	3	90	160
61	м	53	1,73	60	3	4	90	145
62	м	51	1,67	58	3	3	90	145
63	м	55	1,71	73	3	3	90	145
64	ж	68	1,73	75	3	3	90	160
65	м	42	1,78	81	3	4	90	150
66	ж	51	1,69	75	3	3	90	145
67	ж	53	1,64	70	3	3	90	145
68	ж	64	1,72	74	3	3	90	160
69	м	69	1,63	55	3	3	90	160
70	м	47	1,78	84	3	3	90	145
71	ж	52	1,82	87	0	2	75	140
72	м	37	1,78	90	0	2	80	140
73	ж	54	1,67	75	0	2	80	140
74	м	31	1,70	67	0	2	80	140
75	ж	56	1,68	76	0	1	75	130
76	ж	30	1,68	82	0	0	80	140
77	ж	66	1,73	78	0	2	75	140
78	м	57	1,75	80	0	1	70	130
79	м	56	1,69	63	0	1	75	150
80	м	37	1,85	93	0	1	80	140
81	ж	64	1,90	112	0	2	80	140
82	ж	43	1,87	90	1	1	80	145
83	ж	40	1,80	80	1	1	80	145
84	ж	58	1,78	85	1	1	70	130
85	м	43	1,78	85	1	1	80	160
86	м	39	1,76	84	1	1	80	150
87	м	61	1,61	57	1	1	70	130
88	м	39	1,72	80	1	1	80	145
89	ж	53	1,78	83	1	0	70	130
90	м	43	1,80	83	1	1	80	145
91	ж	40	1,78	83	1	1	80	145
92	ж	58	1,82	87	1	1	70	130
93	ж	59	1,81	85	1	1	70	130
94	м	39	1,67	86	1	4	80	145
95	м	51	1,89	96	1	1	70	130
96	ж	30	1,87	90	1	0	80	140
97	м	62	1,80	83	1	1	70	130
98	ж	57	1,82	86	1	1	80	145
99	м	40	1,78	85	1	4	80	145
100	ж	47	1,56	76	0	0	90	145

Приложение 2.

Антропометрические и биохимические показатели группы пациентов поликлиники N.

Таблица 1.

D	Лекарство	Пол	Возраст	Рост	Вес	САД0	САД1	САД6	САД12	ДАД0	ДАД1	ДАД6	ДАД12	Хол0	Хол1	Хол6	Хол12	Сах0	Сах1	Сах6	Сах12
1	2	2	66	166	70	170	135	155	160	100	90	75	75	265	235	245	205	90	85	84	90
2	2	2	58	163	63	160	155	150	155	95	95	85	85	185	185	175	195	85	80	87	92
3	2	1	47	173	70	165	155	145	145	100	100	90	90	225	235	250	260	95	90	98	100
4	1	1	80	150	48	170	165	145	145	95	90	80	80	160	155	135	136	86	80	76	77
5	2	2	52	165	77	170	165	155	150	105	100	75	85	265	260	245	250	104	100	92	98
6	1	1	48	178	82	160	155	160	150	100	95	95	85	195	200	185	210	95	90	91	93
7	1	2	54	161	77	170	160	155	150	100	100	95	80	230	225	235	200	95	100	93	86
8	2	1	46	178	75	160	150	160	155	100	85	95	85	185	180	195	155	90	95	87	88
9	1	1	53	174	83	160	155	155	155	100	100	90	90	220	220	235	200	105	100	91	100
10	1	1	71	158	62	165	155	150	150	100	95	95	80	180	175	175	195	105	100	93	95
11	2	2	55	172	88	170	170	150	155	105	110	100	90	265	260	250	230	145	185	145	125
12	2	1	63	171	73	160	150	150	155	95	90	90	85	185	180	185	170	90	85	78	82
13	2	1	52	181	88	155	150	150	145	100	100	90	85	170	175	175	185	100	95	91	91
14	2	2	66	160	66	165	160	150	150	105	100	90	90	195	190	175	185	120	125	100	105
15	1	1	52	176	78	160	150	150	140	100	85	80	80	185	180	195	170	87	82	78	80
16	2	2	51	150	67	170	170	155	150	105	100	90	85	245	250	245	250	105	110	100	101
17	2	1	57	171	70	160	160	140	145	100	95	85	90	180	170	185	160	75	87	78	75
18	2	2	73	158	55	170	165	160	150	100	95	90	85	205	210	200	200	95	96	97	80
19	1	1	47	173	70	170	160	145	150	105	100	85	85	215	220	200	195	81	88	72	70
20	2	2	43	155	70	170	170	145	145	110	105	90	85	220	225	235	240	96	97	100	105
21	1	1	42	176	72	160	150	150	145	105	95	90	90	185	175	180	175	76	73	82	78
22	2	2	48	163	75	160	155	150	140	100	95	90	85	180	175	180	170	78	86	90	80
23	2	2	37	172	70	160	160	155	160	100	100	95	90	170	175	180	170	74	76	87	87
24	1	1	51	176	76	155	150	135	145	100	95	90	85	210	215	220	220	93	96	90	78
25	2	2	46	163	72	155	150	135	135	105	100	85	85	215	210	175	185	73	77	76	73
26	1	1	53	171	76	150	150	135	135	105	95	95	85	220	235	240	245	86	78	92	93
27	2	2	51	156	61	160	155	150	130	100	95	85	80	215	210	190	205	86	72	78	86
28	1	1	43	181	83	165	160	140	145	95	90	85	85	160	155	180	190	76	71	76	83
29	2	2	49	161	129	140	150	165	130	105	110	100	95	205	205	190	180	84	75	89	73
30	2	2	76	157	83	150	125	150	140	70	80	80	90	215	205	205	215	100	100	99	100
31	2	2	43	160	83	160	170	140	140	100	100	90	85	225	210	195	200	87	75	77	92
32	2	2	63	152	69	160	140	150	150	80	80	95	80	170	165	175	175	75	86	71	70
33	1	2	78	156	48	160	150	175	130	105	90	100	80	210	200	205	280	250	89	186	180
34	2	1	51	179	124	210	200	190	190	120	105	105	100	261	250	241	234	127	120	119	116
35	1	2	62	154	79	190	150	130	135	100	85	70	75	256	266	239	224	98	103	104	106
36	2	2	71	152	85	180	180	170	180	105	100	100	95	210	211	210	201	102	121	110	99
37	1	2	74	145	84	190	150	150	145	105	90	90	95	271	271	270	260	123	109	100	99
38	2	1	48	167	80	160	150	155	145	100	80	90	80	271	266	250	200	99	101	100	98
39	2	1	81	177	77	185	140	150	150	90	80	80	80	210	213	201	194	121	124	108	122
40	2	2	70	174	82	180	140	160	140	100	75	85	80	201	198	194	196	99	109	100	101
41	1	2	53	162	94	180	140	140	145	130	80	80	85	302	294	270	261	135	124	120	119
42	2	1	64	164	85	165	140	150	140	100	80	95	80	208	222	211	199	124	121	115	102
43	1	2	70	160	68	180	170	170	155	100	90	95	85	250	275	269	268	104	113	100	139
44	1	2	77	166	80	160	150	150	140	100	90	80	90	200	200	261	268	110	99	109	102
45	2	2	39	167	80	180	150	150	150	120	80	90	90	190	201	264	240	99	101	109	105
46	1	2	63	174	86	180	140	160	160	100	100	85	95	194	198	186	190	110	104	102	104
47	1	1	58	165	72	190	160	150	145	110	90	95	80	275	274	248	248	140	136	118	110
48	1	2	80	164	74	195	180	160	160	90	80	85	80	209	212	263	240	97	102	127	96
49	2	1	42	178	74	180	160	140	135	100	100	90	80	184	196	190	180	114	114	117	120
50	1	2	63	165	62	175	145	150	150	95	70	70	70	201	240	332	300	101	100	98	100
51	1	1	58	174	82	170	160	130	150	110	105	75	90	188	194	212	257	100	101	99	98
52	2	2	49	157	100	200	200	190	170	120	140	110	95	236	240	232	235	169	172	180	154
53	2	2	86	162	67	170	145	150	150	120	90	95	90	290	300	290	287	128	154	130	121
54	1	2	50	160	75	180	180	160	180	110	120	110	110	246	230	221	211	112	110	108	109
55	2	2	70	153	97	200	190	180	160	100	100	90	90	256	235	225	237	149	186	211	184
56	1	2	60	159	79	150	150	160	150	110	110	100	95	275	270	275	314	115	119	123	114
57	2	2	74	148	76	180	180	160	160	110	110	100	100	214	210	189	180	177	142	223	210
58	1	1	53	172	77	180	145	145	140	110	110	105	100	208	205	190	194	109	104	103	110
59	2	2	53	155	96	190	160	160	150	115	100	105	95	285	369	325	294	119	128	126	121
60	1	2	65	146	73	200	190	165	170	95	100	105	85	350	334	363	395	97	98	101	100
61	2	2	66	157	68	180	190	145	150	100	90	70	80	258	230	202	226	132	170	186	136
62	2	1	82	162	75	160	150	150	150	100	95	90	90	220	229	233	228	89	89	86	100
63	2	2	64	155	55	175	170	170	165	100	90	90	95	258	364	270	228	106	102	94	89
64	2	1	37	185	104	150	140	145	140	110	90	95	90	289	257	212	236	141	115	117	128
65	1	2	64	173	93	205	165	160	150	105	95	95	90	224	241	246	243	112	104	98	106
66	2	1	51	180	110	195	195	180	200	130	125	110	120	405	350	281	347	289	301	321	394
67	1	2	80	159	80	175	140	145	150	110	100	100	100	241	234	240	251	105	108	114	124
68	1	2	36	164	68	170	125	140	130	100	90	100	95	269	269	291	276	111	116	113	124
69	1	2	69	160	75	180	180	150	170	100	95	90	90	204	180	208	172	352	258	310	236
70	2	1	81	169	72	180	160	145	130	110	100	80	80	264	273	289	302	68	77	79	103
71	2	1	47	184	74	170	140	130	120	100	90	90	70	231	220	210	183	78	83	88	77
72	1	1	59	168	73	170	170	170	140	120	105	95	95	190	183	184	201	122	102	102	78
73	1	2	54	171	76	180	160	130	140	100	80	75	85	310	330	270	294	98	83	103	90
74	1	1	63	179	79	160	160	140	125	120	105	80	70	284	300	304	310	80	80	81	84
75	2	1	68	170	70	180	160	140	145	80	80	85	85	232	220	198	200	94	99	103	100
76	2	2	63	163	87	170	150	140	140	115	100	100	80	316	298	278	241	69	74	86	94
77	1	2	65	168	85	190	180	180	150	110	90	90	80	290	251	258	305	88	94	78	88
78	1	2	58	167	85	150	150	120	120	100	105	80	80	272	260	249	250	107	140	178	160
79	2	2	46	160	69	150	140	130	110	110	100	100	95	188	180	174	176	103	100	99	101
80	2	2	61	159	68	160	150	130	140	100	90	75	75	312	280	263	284	85	87	94	91
81	1	2	56	159	70	160	130	130	130	110	80	80	85	245	246	247	228	97	94	90	100
82	1	1	52	176	80	150	150	150	150	105	105	100	80	240	250	253	210	71	75	88	70
83	1	2	56	159	70	180	140	130	135	95	90	90	85	248	231	270	257	93	84	87	104
84	1	2	54	165	92	210	140	160	140	110	90	90	90	242	210	185	210	97	98	105	106
85	2	1	69	175	82	160	140	155	130	100	85	90	90	251	260	271	278	81	82	84	85
86	1	1	82	178	73	155	145	150	145	100	80	85	80	265	270	296	290	100	98	94	96
87	2	2	63	158	78	180	170	165	165	95	90	90	80	240	235	240	214	90	85	80	111

Контрольные вопросы

Каково назначение программного продукта SPSS?
Назовите основные возможности и отличительные черты программного продукта SPSS.
Какие преобразования относятся к модификации данных?
Как проверяется качество ввода данных?
Поясните понятие «таблица сопряженности».
Опишите алгоритм создания базы данных.
Какие предварительные оценки выполняются перед проведением любого статистического теста назначение программного продукта SPSS?
Перечислите описательные статистики и дайте их определения.
Поясните, для чего нужна диаграмма ветвей и листьев?
Что такое ящичные диаграммы с усами?
С помощью каких методов проверяют выборку на нормальность?
Какие диаграммы характеризуют выборку по отношению к нормальному распределению?
Какие тестовые ситуации выделяют при сравнении средних значений выборок?
Перечислите методы сравнения средних. Приведите примеры.
Назовите непараметрические аналоги параметрических методов сравнения выборок.
От чего зависит метод вычисления коэффициента корреляции?
Для чего служит регрессионный анализ?
Как интерпретируют уравнение регрессии?
Что показывает R²линейный.

<<< < Предыдущая 1 2 34 / 44

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
15.02.2016339 Кб33kursovye_raboty_10_new (1).doc
#
01.07.202596 Кб6kz_2_s.doc
#
01.07.202561 Кб5kz.doc
#
01.05.20252 Мб7Lab_EKG.doc
#
01.03.2025231 Кб9LAB_RABOTA_4.docx
#
01.07.20251 Мб7Laboratornaya1-_FZO.docx
#
12.11.201927 Мб194Laboratornye_po_Gistologii_2012.doc
#
24.09.2019348 Кб178Lagrange_Hamilton mechanics.docx
#
01.05.2025216 Кб9LEC11_new.DOC
#
25.08.2019450 Кб18Lection_05.doc
#
25.08.2019400 Кб20Lection_06.doc