Como interpretar os resultados da regressão com o pacote estatístico SPSS
Como interpretar os resultados da regressão com o pacote estatístico (SPSS)
Passo 1
Salvar John Foxx / Stockbyte / Getty Images Execute o procedimento de regressão no SPSS e abra o arquivo de saída para revisar os resultados. O arquivo de saída aparecerá em sua tela, geralmente com o nome de arquivo "Saída 1" (Saída 1). Imprima este arquivo e marque as seções importantes. À mão, tome notas ao revisar os resultados.
Passo 2
Salvar John Foxx / Stockbyte / Getty Images Comece sua interpretação examinando a tabela "Estatística Descritiva". Dependendo da versão do pacote que você usa, ele aparecerá pela primeira vez na saída. A estatística descritiva fornecerá os valores da média e o desvio padrão das variáveis em seu modelo de regressão. Por exemplo, uma regressão que analise o efeito dos anos de educação e os anos de experiência na renda anual média, fornecerá a média e os desvios padrão de acordo com os dados de cada uma dessas três variáveis.
Passo 3
Salvar Jupiterimages / Photos.com / Getty Images Preste atenção na tabela de correlação que aparecerá após a análise estatística descritiva. Estes medirão o grau em que essas variáveis estão relacionadas. Correlações variam de zero a um, então quanto maior o valor, maior o nível de correlação. Os valores podem ser positivos ou negativos. Ou seja, seu significado será: correlação positiva ou negativa.
Passo 4
Salvar John Foxx / Stockbyte / Getty Images Revise o resumo do modelo e preste atenção especial ao valor na tabela R. Isso indica o quanto da variação no valor da variável dependente é explicada em seu modelo de regressão. Por exemplo, a regressão da renda média em anos de educação e anos de experiência pode produzir na tabela R um valor de 0, 36. Isso indica que 36% da variação na renda média pode ser explicada pela variabilidade na educação e experiência de uma pessoa.
Passo 5
Salve imagens Thinkstock / Comstock / Getty Images Determine a relação linear entre as variáveis na regressão examinando a tabela de análise de variância (ANOVA) fornecida pelo SPSS. Leve em conta o valor da estatística F e seu nível de importância (denotado pelo valor "Sig"). Se o valor de F é estatisticamente significativo em um nível de 0, 05 ou menos, isso sugere uma relação linear entre as variáveis. A significância estatística de um nível de 0, 05 indica que há uma chance de 95% de que a relação entre as variáveis não seja devida ao acaso. Este é o nível de importância aceito na maioria dos campos de pesquisa.
Passo 6
Salvar Jupiterimages / Goodshoot / Getty Images Estude a tabela de coeficientes para determinar o valor da constante. Isso resume os resultados da equação de regressão. A coluna B na tabela fornece os valores dos coeficientes de regressão e a constante, que é o valor esperado da variável dependente quando os valores das variáveis independentes são iguais a zero.
Passo 7
Salvar BananaStock / BananaStock / Getty Images Estude os valores das variáveis independentes na tabela de coeficientes. Os valores na coluna B representam o grau em que o valor da variável independente contribui para o valor do dependente. Por exemplo, um B de 800 para anos de educação sugere que, para cada ano adicional, a renda média aumenta para US $ 800. Os valores de t na tabela de coeficientes indicam a significância estatística da variável. Em geral, um valor de t de 2 ou mais indica a significância estatística.
