כיצד לבצע ניתוח רגרסיה ב- SPSS?
סוג זה של רגרסיה כולל התאמה של משתנה תלוי (Yi) לפונקציה פולינומית של משתנה עצמאי יחיד (Xi).
סוג זה של רגרסיה כולל התאמה של משתנה תלוי (Yi) לפונקציה פולינומית של משתנה עצמאי יחיד (Xi). קובץ הנתונים המשמש במאמר זה מופיע בקישור למטה.
- 1היה מודע למודל הרגרסיה בו נעשה שימוש. זה כדלקמן:
- Yi = a + b1Xi + b2Xi2 + b3Xi3 +... + bkXik + ei
- משתנה A: קבוע.
- משתנה bj: המקדם עבור המשתנה הבלתי תלוי לעוצמה j'th.
- משתנה ei: מונח שגיאה אקראי.
- 2פתח את הקובץ growth.sav. ניתן למצוא את קובץ הנתונים בקישור המופיע למטה.
- 3לחץ על תפריט הניתוח, הצבע על רגרסיה ואז לחץ על אומדן העקומה. בתיבת הדו-שיח Curve ההערכה נפתחה.
זה כדלקמן: משתנה bj: המקדם עבור המשתנה הבלתי תלוי לעוצמה j'th. - 4העבר את משתנה המשקל לתיבה התלויה (ים) ואת משתנה הגיל לתיבה המשתנה העצמאית.
- הערה: משקל המשתנה התלוי נחזה באמצעות הגיל המשתנה הבלתי תלוי.
- 5בטל את הבחירה בתיבות הסימון של דגמי העלילה
- 6בחר בתיבת הסימון להציג טבלת ANOVA.
- 7בטל את הבחירה בתיבת הסימון הליניארית ובחר את תיבת הסימון המעוקב תחת הדגמים.
- 8לחץ על הלחצן אישור. הפולינום הקובי המתאים ביותר ניתן על ידי המשוואה הבאה: Y = 0,052 - 0,017 Xi + 0,010 Xi2 - 0,001 Xi3 + ei (כאשר Y הוא משקל ו- Xi הוא גיל). רגרסיה מרובה יכולה למצוא את השורה המתאימה ביותר לפולינומים המורכבים משני משתנים או יותר. אם X הוא המשתנה התלוי, השתמש באפשרויות הטרנספורמציה והחישוב של עורך הנתונים כדי ליצור משתנים חדשים X2 = X * X, X3 = X * X2, X4 = X * X3 וכו ', ואז השתמש במשתנים חדשים אלה (X, X2, X3, X4 וכו ') כמערכת של משתנים עצמאיים לניתוח רגרסיה מרובה.
- סטטיסטיקה של IBM SPSS
- קובץ מידע
- הוראות כיצד להוריד ולחלץ את קבצי הנתונים
