Читать «Статистика и котики» онлайн - страница 33

Сверху будет коэффициент корреляции, а чуть ниже — уровень значимости (двухсторонний). Если он ниже 0,05, то связь между переменными действительно присутствует.

ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ

Как найти: Анализ —> Регрессия —> Линейная…

Что вводить:

1. Переместите целевую переменную в поле «Зависимая переменная».

2. Переместите переменные-факторы в «Независимые переменные».

Дополнительные опции: на главном окне вы можете выбрать метод линейной регрессии. Как правило, «Ввод» и «Пошагово».

Нажав на кнопку «Статистики», вы сможете выбрать некоторые дополнительные коэффициенты, которые выдаст вам программа.

Куда смотреть: смотрим в таблицу «Коэффициенты». Там нас будут интересовать два столбца — «B» и «Значимость». В первом из них — регрессионные коэффициенты. Во втором — p-уровень значимости. Если он меньше 0,05, то данный фактор является значимым.

Вторая интересующая нас таблица — сводка для модели. Смотрим столбец «Скорректированный R-квадрат». В нем — коэффициент детерминации, который скажет, какой процент ваших данных объясняет модель. R-квадрат, равный 0,92, обозначает, что 92% ваших данных объясняется вашей моделью.

ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ

Как найти: Анализ —> Регрессия —> Логистическая…

Что вводить:

1. Переместите целевую переменную в поле «Зависимая переменная».

2. Переместите переменные-факторы в «Ковариаты».

Дополнительные опции: на главном окне вы можете выбрать метод логистической регрессии. По умолчанию установлен «Ввод» (или «Enter»).

Нажав на кнопку «Параметры», вы сможете выбрать некоторые дополнительные статистики и графики. Также я очень рекомендую поставить галочку в графе «На последнем шаге».

Куда смотреть: пролистываем вывод вниз (до Блок 1) и смотрим в таблицу «Переменные в уравнении». Интересуют нас два столбца: «B» и «Значимость». Первый содержит регрессионные коэффициенты. Второй — p-уровень значимости. Если он меньше 0,05, то данный фактор является значимым.

Вторая таблица — «Сводка для модели». Смотрим столбец «R-квадрат Нэйджелкерка». Этот коэффициент показывает, сколько процентов ваших данных объясняет полученная модель. R-квадрат, равный 0,92, обозначает, что 92% ваших данных объясняется вашей моделью.

И последнее — «Таблица классификации». Она позволяет сравнить, насколько результаты, предсказываемые моделью, совпадают с реальными.

ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ

Как найти: Анализ —> Классификация —> Дискриминантный анализ.

Что вводить:

1. Переместите переменную, делящую ваши объекты на группы, в поле «Группировать по». Далее — задайте диапазон, в котором находятся ваши группы (допустим от 1 до 3, если группы обозначаются как 1, 2 и 3).

2. Переместите остальные переменные в поле «Независимые».

3. Нажмите кнопку «Статистики» и отметьте «Однофакторный дисперсионный анализ».

4. Нажмите кнопку «Классифицировать» и отметьте «Итоговая таблица».

Дополнительные опции: на главном окне вы можете выбрать метод дискриминантного анализа («Принудительное включение» или «Шаговый отбор»).