Como interpretar o resultado de uma regressão do SPSS

Escrito por shane hall | Traduzido por filipe romao
  • Compartilhar
  • Tweetar
  • Compartilhar
  • E-mail

Regressão é uma técnica estatística complexa que tenta prever o valor de um resultado ou de uma variável dependente, como renda anual, a produção econômica ou notas dos alunos, com base em uma ou mais variáveis ​​de previsão, tais como anos de experiência, as taxas de desemprego nacional ou notas de estudante. Pesquisadores em Educação e Ciências Sociais usam a regressão para estudar uma ampla gama de fenômenos através de programas de software estatísticos, como SPSS, para realizar suas análises. O SPSS gera a saída de uma regressão, que pode parecer intimidante para iniciantes. Mas uma boa compreensão dos procedimentos de regressão e do que observar pode ajudar o estudante ou pesquisador iniciante a interpretar os resultados.

Nível de dificuldade:
Moderado

Outras pessoas estão lendo

Instruções

  1. 1

    Realize o procedimento de regressão no SPSS e abra o arquivo de saída para analisar os resultados. O arquivo de saída aparecerá na tela, geralmente com o nome "Output 1". Leia este arquivo, destaque trechos importantes e faça anotações manuscritas sobre os resultados.

  2. 2

    Comece a sua interpretação através da análise da tabela de estatística descritiva. Esta tabela, muitas vezes, aparece no início do arquivo de saída, dependendo da sua versão do SPSS. A tabela de estatísticas descritivas lhe dará os valores das médias e desvios-padrões das variáveis ​​no modelo de regressão. Por exemplo, uma regressão que estuda o efeito de anos de educação e anos de experiência na renda média anual terá as médias e desvios-padrões exibidos para o conjunto de dados de cada uma destas três variáveis.

  3. 3

    Observe a tabela de correlações que segue a estatística descritiva. A tabela de correlações mostra o nível de correlação entre as variáveis. Tal indicador pode variar de zero a um, quanto maior for o valor, maior será o grau de correlação. Os valores podem ser positivos ou negativos, significando correlação positiva ou negativa.

  4. 4

    Revise o resumo do modelo com especial atenção para o valor de R-quadrado. Esta estatística indica quanto da variação no valor da variável dependente é explicada pelo modelo de regressão. Por exemplo, regredir renda média em anos de educação e anos de experiência pode produzir um R-quadrado de 0,36, o que indica que 36% da variação na renda média pode ser explicada pela variabilidade na educação e experiência de uma pessoa.

  5. 5

    Determine a relação linear entre as variáveis ​​em sua regressão, examinando a tabela de análise de variância (ANOVA) no arquivo de saída do SPSS. Observe o valor da estatística F e o seu nível de significância, indicado pelo valor de "Sig.". Se o valor de F é estatisticamente significativo a um nível de 0,05 ou menos, isto sugere uma relação linear entre as variáveis. A significância estatística ao nível 0,05 significa que existe uma possibilidade de 95% de que a relação entre as variáveis ​​não é devido ao acaso. Desta forma, o nível de significância torna-se aceito na maioria dos campos de pesquisa.

  6. 6

    Estude da tabela de coeficientes para determinar o valor da constante. Esta tabela resume os resultados da equação de regressão. A coluna B da tabela dá os valores dos seus coeficientes de regressão e constantes, que é o valor esperado para a variável dependente, quando os valores das variáveis ​​independentes são iguais a zero.

  7. 7

    Estude os valores das variáveis ​​independentes na tabela de coeficientes. Os valores da coluna B representam a medida com que o valor da variável independente contribui para o valor da variável dependente. Por exemplo, um B de 800 anos de educação sugere que a cada ano adicional de educação a renda média aumenta de uma média de 800 unidades monetárias por ano. Os t-valores da tabela de coeficientes indicam a significância estatística da variável. Em geral, um valor t de 2, ou superior, indica significância estatística.

Não perca

Filtro:
  • Geral
  • Artigos
  • Slides
  • Vídeos
Mostrar:
  • Mais relevantes
  • Mais lidos
  • Mais recentes

Nenhum artigo disponível

Nenhum slide disponível

Nenhum vídeo disponível