Задачи статистики в пакете SPSS




Рис. 16.26: Диаграмма рассеяния



Рис. 16.26: Диаграмма рассеяния



Рис. 16.26: Диаграмма рассеяния
  • Отметьте и постройте простую диаграмму рассеяния с переменной alter по оси абсцисс и переменной staedte пo оси ординат.

Вы увидите, что с ростом возраста растёт не только количество названных городов, но и рассеяние, то есть дисперсия, становится больше.

  • В соответствии с описанием из главы 16.1 проведите линейный регрессионный анализ, причём переменной staedte присвойте статус зависимой переменной, а переменной alter — независимой переменной.

  • Вы получите следующие результаты:

Model Summary (Сводная таблица по модели)

Model (Модель)

R

R Square (R-квадрат)

Adjusted R Square (Смещенный R-квадрат)

Std. Error of the Estimate (Стандартная ошибка оценки)

1

,879а

,772

,766

3,1623

a. Predictors: (Conslant), Alter (Bлияющие переменные: (Константа), возраст)

Coefficients (Коэффициенты) а

Model (Модель)

Unstandardized Coefficients (He стандарти-зированные коэф-фициенты)

Standardized Coefficients (Стандарти-зированные коэф-фициенты)

Т

Sig. (Значи-мость)

В

Std. Error (Станда-ртная ошибка)

/3 (Beta)

1

a. Dep

(Constant) (Koнстанта)

-2,722

1,273

-2,138

,039

Alter (Возраст) endent Variable

1,569 (Зависим

,138 ая перемен-ная)

,879

11,357

,000

Коэффициент корреляции равен 0,879, а мера определённости 0,772.

В данном примере мы имеем дело с группами случаев, разделёнными по годам возраста, для которых независимая переменная имеет всегда одно и то же значение. Исходя из значений зависимой переменной сопоставленных каждому случаю, можно определить дисперсию; обратное значение этой дисперсии применяется обычно в качестве весового фактора для соответствующего случая.

Если подобной группировки данных нет, то пытаются выявить такую связь между дисперсией и переменной, чтобы степень дисперсии была пропорциональна значению данной переменной. При поиске так называемых весовых переменных речь идет о независимой переменной или, если их много, — об одной из независимых переменных. В приведенном примере такой переменной, очевидно, является независимая переменная alter, по которой и можно проследить изменение дисперсии.

Целью анализа сначала является определение наилучшей возможной степени р. а затем подсчёт веса для каждого случая, причём вес для значения переменной х определяется как

1/хp

  • Выберите в меню Analyze (Анализ) Regression.. .(Регрессия) Weight Estimation... (Взвешенное оценивание)

Откроется диалоговое окно Weight Estimation (Взвешенное оценивание).


Начало  Назад  Вперед