1 / 36

REGRESIJA

REGRESIJA. Psihologija - magistrski študij. Regresija. postopki za analizo povezanosti med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami, postopki za napovedovanje vrednosti odvisnih na podlagi vrednosti neodvisnih spremenljivk. Parametri. multipli R regresijska konstanta a b koeficienti

hoang
Download Presentation

REGRESIJA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. REGRESIJA Psihologija - magistrski študij

  2. Regresija • postopki za analizo povezanosti med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami, • postopki za napovedovanje vrednosti odvisnih na podlagi vrednosti neodvisnih spremenljivk.

  3. Parametri • multipli R • regresijska konstanta a • b koeficienti •  koeficienti

  4. Osnovni model multiple linearne regresije

  5. Napovedni obrazec oziroma...

  6. Načela multiple korelacije • R je večji, če so korelacije med kriterijem in prediktorji večje, • R je večji, če so korelacije med prediktorji manjše, • R ne more biti negativen, • R ne more biti nižji od najvišje korelacije med prediktorjem in kriterijem, • R je večji, če je napaka merjenja manjša.

  7. Statistična pomembnost Statistična pomembnost R: df1 = P df2 = N - P - 1 Statistična pomembnost razlik med vgnezdenima R: df1 = D df2 = N-P-D-1

  8. Napake pri interpretaciji • Statistična pomembnost = praktična pomembnost, • Statistično nepomemben R  ni korelacije.

  9. Modeli vključevanja prediktorjev • Vsi hkrati (Enter), • Postopno glede na neodvisni prispevek k napovedovanju (Forward, Backward, Stepwise), • Postopno glede na teorijo.

  10. Regresijske predpostavke • Intervalnost kriterija, • Korelacije med prediktorji <1, • Naključno vzorčenje, • Linearnost, • Homoscedastičnost, • Normalnost porazdelitve rezidualov.

  11. Intervalnost • Kriterij nujno (ne dihotomen), • Prediktorji lahko tudi nominalni.

  12. r<1 • Pogoj kršen  R neizračunljiv. SPSS ne upošteva ene izmed spremenljivk

  13. Naključno vzorčenje • Napake napovedi ne smejo biti korelirane, • Kršitev vpliva na inferenčne teste.

  14. Linearnost • Povezanost je najbolje opisana s premico, • Ugotavljamo prek F-testa, rezidualnega grafa, • Kršitve vplivajo na interpretacijo korelacijskih in regresijskih koef.

  15. Primer rezidualnega grafa pri nelinearni povezanosti

  16. Homoscedastičnost • Standardna napaka napovedi enaka vzdolž celotnega razpona prediktorja, • Ugotavljamo prek rezidualnega grafa, • Kršitve vplivajo na interpretacijo korelacijskih in regresijskih koef.

  17. Primer rezidualnega grafa pri heteroscedastičnosti

  18. Normalnost porazdelitve rezidualov • Preverjamo prek histograma rezidualov, testov normalnosti distribucije, • Kršitve vplivajo na inferenčne teste in pravilnost in tervalov zaupanja za Y’.

  19. Primer histograma rezidualov pri ne povsem normalni porazdelitvi rezidualov

  20. Še nekaj težav(ic) • Vplivne točke, • Kolinearnost prediktorjev.

  21. Vplivne točke • Posamezni primeri, ki nesorazmerno vplivajo na velikost korelacijskih in regresijskih koeficientov • Mere: Cookova razdalja, Mahalanobisova razdalja, ročica. • Vplivnost odvisna od oddaljenosti od aritmetične sredine X (Mahalanobis) in regresijske premice (ročica).

  22. Primer vplivne točke - znižanje korelacije N = 101: r = 0,123 a = 35,221 b = 0,170 N = 100: r = 0,224 a = 33,942 b = 0,299 Ročica Mahalanobis

  23. Primer vplivne točke - zvišanje korelacije N = 101: r = 0,142 a = 43,304 b = 0,325 N = 100: r = -0,003 a = 46,887 b = -0,006 Mahalanobis Ročica

  24. Kolinearnost • Koreliranost prediktorjev, • Zmanjšuje natančnost ocen posameznih parametrov, • Meri: toleranca, faktor povečanja variance.

  25. Primer: branje knjig Odvisna spremenljivka: priporočen obseg knjige. Neodvisne spremenljivke: • Hitrost branja, • Št.prebranih knjig, • Bralne navade, • Ocena zanimivosti, • Št. knjig žanra, • Čas odločanja.

  26. Vse hkrati - tabela korelacij

  27. Vse hkrati - ocena modela

  28. Vse hkrati - regresijski koeficienti

  29. Vse hkrati - odstopanja od napovedi

  30. Vse hkrati - histogram rezidualov

  31. Vse hkrati - normalni verjetnostni graf rezidualov

  32. Vse hkrati - razsevni diagram rezidualov

  33. Postopno - modeli

  34. Postopno - tabela korelacij

  35. Postopno - ocena modelov

  36. Postopno - regresijski koeficienti

More Related