Többváltozós lineáris regresszió az SPSS-ben

A probléma megoldása

A több függő változóval végzett lineáris regresszió futtatásához szükség van az SPSS Advanced Models moduljára. A legegyszerűbb módja a grafikus felületen az Analyze->General Linear Model->Multivariate gombra kattintva. Helyezze a függő változókat a Dependent Variables mezőbe, a prediktorokat pedig a Covariate(s) mezőbe. A regressziós együtthatók kinyomtatásához kattintson az Opciók gombra, jelölje be a Paraméterbecslések jelölőnégyzetet, kattintson a Folytatás, majd az OK gombra.
A kimenet minden egyes prediktorra vonatkozóan többváltozós teszteket, omnibusz egyváltozós teszteket, R^2 és Adjustált R^2 értékeket tartalmaz minden függő változóra, valamint minden egyes prediktorra vonatkozóan egyedi egyváltozós teszteket minden függőre vonatkozóan. A Beállítások párbeszédpanelen a Paraméterbecslések jelölőnégyzet bejelölésével az egyes prediktorokra vonatkozó regressziós együtthatókat kapja meg az egyes függőkre vonatkozóan. Bizonyos esetekben az emberek többváltozós tesztet szeretnének a teljes regresszióra. Ehhez a szintaxist kell használni. Tegyük fel, hogy vannak X1, X2 és X3 prediktorok, valamint Y1 és Y2 függők. A szintaxis, amellyel egyszerre megkapjuk a teljes elemzést, beleértve a minden prediktorra és függőre vonatkozó omnibusz tesztet, a következő lenne:
GLM Y1 Y2 WITH X1 X2 X3
/PRINT PARAMETERS
/LMATRIX ‘Multivariate test of entire model’
X1 1; X2 1; X3 1.
Az idézőjelbe tett karakterlánc egy opcionális címke a kimenethez.
A régebbi MANOVA eljárást is használhatjuk a többváltozós lineáris regresszióelemzéshez. Ehhez a szintaxis használata szükséges. Az alapforma, amely egy omnibusz tesztet eredményez a teljes modellre, de nem többváltozós teszteket az egyes prediktorokra, a következő:
MANOVA Y1 Y2 WITH X1 X2 X3.
Az egyes prediktorokra vonatkozó többváltozós tesztek kinyeréséhez használjuk a:
MANOVA Y1 Y2 WITH X1 X2 X3
/PRINT PARAMETERS
/ANALYSIS X1 X2
/DESIGN CONSTANT, X1, X2, X3.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.