Задачи статистики в пакете SPSS




16.6 Порядковая регрессия



16.6 Порядковая регрессия

В то время как, мультиномиальная регрессия, представленная в разделе 16.5, предназначена для зависимой переменной, относящейся к номинальной шкале, то порядковая регрессия предназначена для целевой переменной, принадлежащей к порядковой шкале. Независимые переменные и здесь должны быть категориальными (то есть иметь номинальную или порядковую шкалу), однако в качестве ковариат допускается применение переменных с интервальной шкалой.

Мы изучим данный метод при помощи примера из области психологии. В главе 19.3 будет рассматриваться "Анкета о специфике лечения психических заболеваний в больнице Фрайбурга", которая дает представление о работе с пациентами на основании 35 отдельных пунктов. К примеру, восприимчивость пациента к целенаправленным лечебным действиям выясняется при помощи пункта "Разработать план и затем приступить к его воплощению", причём ответ даётся в соответствии с пятибалльной шкалой: от "абсолютно не верно" (кодировка 1) до "абсолютно верно" (кодировка 5).

Эта типичная порядковая переменная должна быть исследована в зависимости от возраста, пола, продолжительности болезни и образования. Значения приведенных переменных были собраны в отношении 85 пациентов и находятся в файле plan.sav.

  • Откройте файл plan.sav.

  • Выберите в меню Analyze... (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты) и постройте частотные таблицы для всех переменных.

Alter (Возраст)

Freq-uency (Часто-та)

Percent (Про-цент)

valid Percent (Действи- тельный процент)

uumuiative percent (Совокупный процент)

Valid (Действи-тельное значение)

bis 40 Jahrejflo 45 лет)

29

34,1

34,1

34,1

41-55 Jahre (41-55 лет)

29

34,1

34,1

68,2

ueber 55 Jahre (Свыше 55 лет)

27

31,8

31,8

100,0

Total (Сумма)

85

100,0 | 100,0

Geschlecht (Пол)

Frequ-ency (Часто-та)

Percent (Про-цент)

Valid Percent (Действи- тельный процент)

Cumulative Percent (Совокупный процент

Valid (Действи-тельное значение)

maennlich (Мужской)

44

51,8

51,8

51,8

weiblich (Женский)

41

48,2

48,2

100,0

Total (Сумма)

85

100,0

100,0

Krankheitsdauer (Продолжительность болезни)

Frequ-ency (Часто-та)

Percent (Про-цент)

Valid Percent (Действи- тельный процент)

Cumu-lative Percent (Сово-купный процент)

Valid

bis 5 Jahre {До 5 лет)

24

28,2

28,2

28,2

(Действи-

6-10 Jahre (6-1 Олег)

16

18,8

18,8

47,1

тельное

11-20 Jahre (11-20 лет)

32

37,6

37,6

84,7

значение)

ueber 20 Jahre (Свыше 20 лет)

13

15,3

15,3

100,0

Total (Сумма)

85

100,0

100,0

Schulbildung (Образование)

Freq-uency (Часто- та)

Percent (Про-цент)

Valid Percent (Действи- тельный процент)

Cumu-lative Percent (Сово-купный процент)

Valid (Действи-тельное значение)

Haupt-schule (неполное среднее)

53

62,4

62,4

62,4

Mittlere Reife (среднее)

18

21,2

21,2

83,5

Abitur (аттестат зрелости)

14

16,5

16,5

100,0

Total (Сумма)

85

100,0

100,0

Einen Plan machen und danach handeln (Разработать план и затем приступить к его воплощению)

Freq-uency (Часто-та)

Percent (Про-цент)

Valid Percent (Действи-тельный процент)

Cumu-lative Percent (Сово-купный процент)

Valid (Действи-тельное значе- ние)

gar nicht (абсолютно не верно)

24

28,2

28,2

28,2

Wenig (слабо)

18

21,2

21,2

49,4

mittelmaessig (посред- ственно)

18

21,2

21,2

70,6

ziemlich(достаточно)

16

18,8

18,8

89,4

sehr stark (абсолютно верно)

9

10,6

10,6

100,0

(Сумма)

85

100,0

100,0

  • Если Вы с помощью меню Analyze...(Анализ) Correlate (Корреляция) Bivariate... (Парная)

произведёте расчёт ранговой корреляции по Спирману между пунктом "Составить план и затем приступить к его воплощению" и другими переменными (с использованием синтаксических приемов, описанных в главе 26.3), то получите следующий результат:

Correlations (Корреляции)

Einen Plan machen und danach handeln (Разработать план и затем приступить к его воплощению)

Spearman's rho (p Спирмана)

Alter (Возраст)

Correlation Coefficient (Корре-ляционный коэффициент)

-,376**

Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя))

,000

N

85

Geschlecht (Пол)

Correlation Coefficient (Корре-ляционный коэффициент)

,298"

Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя))

,006

N

85

Krankheitsda uer (Продолжи- тельность болезни)

Correlation Coefficient (Корре-ляционный коэффициент)

-,260*

Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя))

,016

N

85

Schulbildung (Образование)

Correlation Coefficient (Корре-ляционный коэффициент)

,314**

Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя))

,003

N

85

**. Correlation is significant at the .01 level (2-tailed) (Корреляция является значимой на уровне 0,01 (2 - сторонняя)).

*. Correlation is significant at the .05 level (2-tailed) (Корреляция является значимой на уровне 0,01 (2 - сторонняя)).

Стало быть, существует значимая, хоть и не очень большая корреляция. Если учесть принятое кодирование переменных, то можно заметить, что женщины более склонны сначала составить план действий, а затем приступать к лечению, чем мужчины. Кроме того, более молодые пациенты, пациенты с непродолжительным периодом болезни и пациенты, имеющие высшее образование, более активно занимаются своим лечением.

Попытаемся теперь изучить одновременное влияние возраста, пола, продолжительности болезни и образования на целевую переменную "Разработать план и затем приступить к его воплощению". Подходящим методом для этого является порядковая регрессия.

  • Выберите в меню Analyze (Анализ) Regression (Регрессия) Ordinal... (Порядковая)

Откроется диалоговое окно Ordinal Regression (Порядковая регрессия).


Начало  Назад  Вперед