Autre
Uitwerking SPSS sessies Multivariate Data Analysis Statistics Andy Field
- Cours
- Établissement
- Book
Uitwerking van de vier SPSS sessies.
[Montrer plus]
Livre connecté
Titre de l’ouvrage:
Auteur(s):
- Édition:
- ISBN:
- Édition:
Plus de résumés pour
-
OM3 samenvatting deeltentamen 2 + QUIZLET + Overzicht toetsen , ISW jaar 2 UVA
Vendeur
S'abonner
erasmusuniversitysummaries
Avis reçus
Aperçu du contenu
Sessie 1: Correlatie en regressieUnivariate regressie
Bij univariate regressie (dat wil zeggen regressie met één onafhankelijke variabele) bepaal
je de parameters van de lijn die de relatie tussen de twee variabelen het beste beschrijft;
meer specifiek bepaal je de lijn die het beste past bij de punten in het scatterplot-diagram
dat de relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabelen weergeeft. De 'best
passende' regressielijn wordt bepaald met behulp van de methode van de kleinste
kwadraten.
Multivariate regressie
Hier ligt de focus op de voorspelling van een afhankelijke variabele op basis van meerdere
onafhankelijke variabelen (of 'voorspellers'). In dergelijke multivariate regressieanalyses
moet de onderzoeker vaak verschillende mogelijkheden (of 'regressiemodellen') uitproberen
om een adequaat beeld van de gegevens te verkrijgen.
Naarmate we verder gaan met dit onderwerp, zul je zien dat de omvang en statistische
significantie van een bepaalde voorspellende variabele niet constant zijn. In plaats daarvan
hangen deze waarden af van welke andere voorspellers zijn opgenomen in het
regressiemodel.
Analyse van restwaarden
Na het uitvoeren van een regressieanalyse is het eerste wat je moet doen, kijken naar de
afwijkingen tussen de regressielijn en de oorspronkelijke gegevenspunten in het scatterplot.
Deze afwijkingen worden aangeduid als de restwaarden. Door te beoordelen of de
restwaarden voldoen aan verschillende belangrijke voorwaarden, kun je beoordelen of jouw
regressieoplossing een adequaat beeld geeft van de gegevens.
Bivariate relations & Simple regression
Regressie: Regression→ Lineair
De nulhypothese van regressie is dat de b in de populatie 0 is.
De alternatieve hypothese van regressie is dat de b in de populatie niet 0 is.
Hypothesen gaan altijd over de populatie (Griekse letters), omdat je je sample gebruikt om
iets te zeggen over je populatie!
Je kan de ongestandaardiseerde voorspelde waarde van Y opslaan door te kiezen voor de
‘save’ optie in het regressiemenu. De variabele heet PRE_1.
Je kan daarna de X-variabele afzetten tegen deze voorspelde waarde van Y in een
strooidiagram. De voorspelde waarde van Y is een lineaire transformatie van Y. Elke lineaire
,transformatie van een variabele is perfect gecorreleerd met de variabele in haar originele
vorm.
Je regressiemodel voorspelt scores op een rechte lijn. De ‘echte data’ zijn meer verspreid
rondom deze lijn, en daarom zie je daar residuen.
Strooidiagram met X en de voorspelde
waarde van Y (liggen meer op rechte lijn)
Strooidiagram met X en de data die je hebt
verzameld van Y (residuen)
Regressieanalyse: checken van lineariteitsaanname
Correlaties bereken je via Analyze → Correlate → Bivariate.
Het is heel belangrijk om een scatterplot te maken om je variabelen te
beschrijven (via Build Graphs) om te zien of een lineaire regressie accuraat is in
het beschrijven van je data. Via dit plot zie je namelijk of de lijn lineair is en of er
outliers zijn. Er kan een hoge correlatie en R^2 zijn, zelfs als de relatie niet
lineair is. Ook kan de SD en gemiddelde van alle variabelen hetzelfde zijn
(Analyze → Descriptive statistics → Descriptives).
Verken altijd de univariate (histogrammen) en bivariate (strooidiagram) verdelingen van je
variabelen voordat je een statistische analyse uitvoert.
Regressieanalyse: checken van aanname van normaliteit van residuen
Residu =
Maak een plot van de gestandaardiseerde voorspelde waarden van y (ZPRED) op de x-as
tegenover de gestandaardiseerde residuen (ZRESID) op de y-as.
, Je kan hiermee de volgende aannames controleren:
1. Homogeniteit van van errorvariantie bij de hele reeks van voorspelde waarden.
Hieraan wordt voldaan als de punten in een horizontale band liggen rond de nullijn.
2. Normaal verdeelde errors. Het gemiddelde van errors is nul, maar we controleren
ook of ze normaal verdeeld zijn rondom het gemiddelde van 0. Hieraan wordt
voldaan als de meeste punten dicht bij de nullijn liggen en er net zo veel afwijkingen
boven als onder de nullijn zijn.
3. Lineariteit van de relatie tussen Y en de voorspeller(s). Hieraan wordt voldaan
als het patroon van punten rondom de nul geen significant andere vorm heeft, zoals
een curve of golf.
Voorbeeld:
Hier wordt grofweg aan de drie aannames voldaan.
Scatterplot van X tegenover Y met regressielijn
De residuen zijn de afstanden van de datapunten tot de regressielijn. De variabiliteit van de
punten rondom de regressie representeert daarmee de sterkte van de correlatie. Als de
correlatie r = 1 zou zijn, zouden alle restwaarden nul zijn en zouden alle punten op het
scatterplot exact op de regressielijn liggen
Multiple regression en rapporteren van resultaten
Als je bij correlatie ziet dat voorspellers sterk met elkaar correleren, kan het zijn dan een van
de voorspellers overbodig is. In regressieanalyse wordt de unieke bijdrage van elke
voorspeller aan het verklaren van de variantie in de afhankelijke variabele bepaald.
Venndiagrammen
In deze oefening kijken we naar de verklaarde variantie van het criterium Y door twee
voorspellers, X1 en X2, in een regressievergelijking, evenals de unieke bijdrage van elke
voorspeller afzonderlijk.
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
Qualité garantie par les avis des clients
Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.
L’achat facile et rapide
Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.
Focus sur l’essentiel
Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.
Foire aux questions
Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?
Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.
Garantie de remboursement : comment ça marche ?
Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.
Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?
Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur erasmusuniversitysummaries. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €16,69. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
Peut-on faire confiance à Stuvia ?
4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)
80364 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours
Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans
Récemment vu par vous
