Come interpretare i risultati della regressione con il pacchetto statistico SPSS

Come interpretare i risultati della regressione con il pacchetto statistico (SPSS)

Passaggio 1

Salva John Foxx / Stockbyte / Getty Images

Eseguire la procedura di regressione in SPSS e aprire il file di output per rivedere i risultati. Il file di output apparirà sullo schermo, solitamente con il nome del file "Uscita 1" (Uscita 1). Stampa questo file e segna le sezioni importanti. A mano, prendere appunti quando si esaminano i risultati.

Passaggio 2

Salva John Foxx / Stockbyte / Getty Images

Inizia la tua interpretazione esaminando la tabella "Statistica descrittiva". A seconda della versione del pacchetto che usi, apparirà per la prima volta nell'output. Le statistiche descrittive forniranno i valori della media e la deviazione standard delle variabili nel modello di regressione. Ad esempio, una regressione che analizza l'effetto degli anni di istruzione e gli anni di esperienza nel reddito medio annuo, vi darà la media e le deviazioni standard in base ai dati di ciascuna di queste tre variabili.

Passaggio 3

Salva Jupiterimages / Photos.com / Getty Images

Presta attenzione alla tabella di correlazione che apparirà dopo l'analisi statistica descrittiva. Questi misureranno il grado in cui queste variabili sono correlate. Le correlazioni variano da zero a uno, quindi maggiore è il valore, maggiore è il livello di correlazione. I valori possono essere positivi o negativi. Cioè, il suo significato sarà: correlazione positiva o negativa.

Passaggio 4

Salva John Foxx / Stockbyte / Getty Images

Esaminare il riepilogo del modello e prestare particolare attenzione al valore nella tabella R. Indica quanta parte della variazione del valore della variabile dipendente è spiegata nel modello di regressione. Ad esempio, la regressione del reddito medio in anni di istruzione e anni di esperienza può produrre nella tabella R una cifra di 0, 36. Ciò indica che il 36% della variazione del reddito medio può essere spiegato dalla variabilità nell'istruzione e nell'esperienza di una persona.

Passaggio 5

Salva immagini Thinkstock / Comstock / Getty Images

Determinare la relazione lineare tra le variabili nella regressione esaminando la tabella di analisi della varianza (ANOVA) fornita da SPSS. Prendi in considerazione il valore della statistica F e il suo livello di importanza (indicato dal valore "Sig"). Se il valore di F è statisticamente significativo a un livello di 0, 05 o inferiore, ciò suggerisce una relazione lineare tra le variabili. La significatività statistica di un livello di 0, 05 indica che esiste una possibilità del 95% che la relazione tra le variabili non sia dovuta al caso. Questo è il livello di importanza accettato nella maggior parte dei campi di ricerca.

Passaggio 6

Salva Jupiterimages / Goodshoot / Getty Images

Studiare la tabella dei coefficienti per determinare il valore della costante. Questo riassume i risultati dell'equazione di regressione. La colonna B nella tabella fornisce i valori dei coefficienti di regressione e della costante, che è il valore atteso della variabile dipendente quando i valori delle variabili indipendenti sono uguali a zero.

Passaggio 7

Salva BananaStock / BananaStock / Getty Images

Studiare i valori delle variabili indipendenti nella tabella dei coefficienti. I valori nella colonna B rappresentano il grado in cui il valore della variabile indipendente contribuisce al valore del dipendente. Ad esempio, una B di 800 anni di istruzione suggerisce che per ogni anno aggiuntivo, il reddito medio aumenta a $ 800. I valori di t nella tabella dei coefficienti indicano la significatività statistica della variabile. In generale, un valore di t di 2 o più indica la significatività statistica.