KorAP: Find »[drukola/base=regresie & drukola/pos=noun]« with Poliqarp

<1 ...47 48 49 ...93 >

2,315 matches

Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744

unul important, deoarece ne oferă primele informații asupra eficienței modelului de regresie aplicat. 6.6.2. Regresia liniară multiplă Prezentare generală Atunci cînd studiem efectul a două sau mai multe VI asupra unei VD, vorbim despre regresie liniară multiplă. Scop. Regresia multiplă poate servi unor scopuri diferite, precum: 1. predicția unei VD pe baza mai multor VI; 2. explicarea VD pe baza unor VI; 3. identificarea unui set de VI (dintre mai multe VI) care este mai eficient în estimarea VD

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
eficient în estimarea VD; 4. răspundem la întrebarea: „Includerea unei anumite VI în model aduce un plus explicativ pentru VI?” 5. stabilirea importanței unei VI incluse în analiză, prin comparație cu alte VI incluse în model. Ca și în cazul regresiei simple, și în regresia multiplă predicția unei VD pe baza mai multor VI se face cu ajutorul unei ecuații de regresie. Fie Y variabila dependentă, X 1, X2,... Xn variabilele independente, b1, b2,... bn coeficienții de regresie corespunzători VI și a

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
4. răspundem la întrebarea: „Includerea unei anumite VI în model aduce un plus explicativ pentru VI?” 5. stabilirea importanței unei VI incluse în analiză, prin comparație cu alte VI incluse în model. Ca și în cazul regresiei simple, și în regresia multiplă predicția unei VD pe baza mai multor VI se face cu ajutorul unei ecuații de regresie. Fie Y variabila dependentă, X 1, X2,... Xn variabilele independente, b1, b2,... bn coeficienții de regresie corespunzători VI și a interceptul (constanta). Ecuația de

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
5. stabilirea importanței unei VI incluse în analiză, prin comparație cu alte VI incluse în model. Ca și în cazul regresiei simple, și în regresia multiplă predicția unei VD pe baza mai multor VI se face cu ajutorul unei ecuații de regresie. Fie Y variabila dependentă, X 1, X2,... Xn variabilele independente, b1, b2,... bn coeficienții de regresie corespunzători VI și a interceptul (constanta). Ecuația de regresie va fi: Y = a + b 1 · X1 + b2 · X2 +... + bn · Xn (6.1) Condițiile necesare

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
Ca și în cazul regresiei simple, și în regresia multiplă predicția unei VD pe baza mai multor VI se face cu ajutorul unei ecuații de regresie. Fie Y variabila dependentă, X 1, X2,... Xn variabilele independente, b1, b2,... bn coeficienții de regresie corespunzători VI și a interceptul (constanta). Ecuația de regresie va fi: Y = a + b 1 · X1 + b2 · X2 +... + bn · Xn (6.1) Condițiile necesare pentru aplicarea regresiei liniare multiple sînt: 1. VD să fie cantitativă, iar VI să fie cantitative

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
multiplă predicția unei VD pe baza mai multor VI se face cu ajutorul unei ecuații de regresie. Fie Y variabila dependentă, X 1, X2,... Xn variabilele independente, b1, b2,... bn coeficienții de regresie corespunzători VI și a interceptul (constanta). Ecuația de regresie va fi: Y = a + b 1 · X1 + b2 · X2 +... + bn · Xn (6.1) Condițiile necesare pentru aplicarea regresiei liniare multiple sînt: 1. VD să fie cantitativă, iar VI să fie cantitative sau dihotomice (variabile dummy? codificate cu 0 și 1

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
variabila dependentă, X 1, X2,... Xn variabilele independente, b1, b2,... bn coeficienții de regresie corespunzători VI și a interceptul (constanta). Ecuația de regresie va fi: Y = a + b 1 · X1 + b2 · X2 +... + bn · Xn (6.1) Condițiile necesare pentru aplicarea regresiei liniare multiple sînt: 1. VD să fie cantitativă, iar VI să fie cantitative sau dihotomice (variabile dummy? codificate cu 0 și 1); variabilele cantitative trebuie să fie normal distribuite; 2. relația dintre fiecare VI și VD să fie liniară; verificarea

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
nu fie o combinație liniară de alte VI; 5. evitarea cazurilor extreme și a cazurilor influente; 6. homoscedasticitatea: reziduurile vor avea aceeași varianță pentru fiecare nivel al predictorilor; cînd varianța este foarte inegală vorbim despre heteroscedasticitate. Metodele de analiză în regresia liniară multiplă sînt: 1. Metoda simultană (enter), folosită atunci cînd există un număr mic de VI, iar cercetătorul nu are motive a priori (pe baza literaturii de specialitate studiate) s. știe care sînt VI care contribuie la cea mai bună

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
are motive a priori (pe baza literaturii de specialitate studiate) s. știe care sînt VI care contribuie la cea mai bună explicare (sau predicție) a VD. Selectarea VI relevante se va face în urma inspectării coeficienților beta și repetarea metodei de regresie. 2. Metoda ierarhică, folosită atunci cînd cercetătorul știe ordinea în care vrea s. introducă VI în model și vrea să afle dacă introducerea unor noi VI aduce un plus de explicare sau predicție în cee ce privește VD. Menținem ca

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
backward), sînt luate în calcul toate VI introduse și eliminate rînd pe rînd cele care nu aduc un plus în cadrul coeficientului de determinare ajustat și au corelații parțiale scăzute cu VD. Este astfel selectat pe baze pur statistice modelul de regresie care conține acele VI ce explică statistic cel mai mult VD. În varianta „înainte” (forward), sînt introduse rînd pe rînd acele VI care contribuie cel mai mult la coeficientul de determinare al modelului de regresie (în funcție de mărimea corelației parțiale). Se

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
baze pur statistice modelul de regresie care conține acele VI ce explică statistic cel mai mult VD. În varianta „înainte” (forward), sînt introduse rînd pe rînd acele VI care contribuie cel mai mult la coeficientul de determinare al modelului de regresie (în funcție de mărimea corelației parțiale). Se alege astfel, tot pe baze pur statistice, modelul cel mai bun. 5. Metoda eliminării (remove), care elimină din analiză variabilele în bloc, într un singur pas. Majoritatea autorilor de cărți de statistică nu o iau

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
bloc, într un singur pas. Majoritatea autorilor de cărți de statistică nu o iau în calcul. Dintre cele cinci metode, primele două sînt cele mai des folosite, deoarece combină atît criteriile teoretice, cît și statistice în alegerea modelului potrivit de regresie. Metodele 3 și 4 sînt criticate deoarece iau în calcul doar criteriile statistice în stabilirea modelului potrivit de regresie, existînd riscul includerii în model a unei/unor VI irelevante teoretic și excluderea unor VI importante. Dacă există corelații ridicate între

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
metode, primele două sînt cele mai des folosite, deoarece combină atît criteriile teoretice, cît și statistice în alegerea modelului potrivit de regresie. Metodele 3 și 4 sînt criticate deoarece iau în calcul doar criteriile statistice în stabilirea modelului potrivit de regresie, existînd riscul includerii în model a unei/unor VI irelevante teoretic și excluderea unor VI importante. Dacă există corelații ridicate între VI (mai mari de .50 sau .60), atunci putem vorbi despre o problemă de multicoliniaritate (Leech, Barrett și Morgan

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
între VI (mai mari de .50 sau .60), atunci putem vorbi despre o problemă de multicoliniaritate (Leech, Barrett și Morgan, 2005). Vom observa că o asemenea corelație apare între variabilele atitudine proactivă și autoeficiență. Dacă vom realiza un model de regresie care să conțină aceste variabile ca VI, atunci rezultatele ar putea fi distorsionate, datorită problemei de multicoliniaritate. Am putea decide eliminarea uneia dintre aceste variabile (probabil VI autoeficiență, deoarece corelează mai slab cu leadershipul) sau combinarea lor într-un indice

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
atunci rezultatele ar putea fi distorsionate, datorită problemei de multicoliniaritate. Am putea decide eliminarea uneia dintre aceste variabile (probabil VI autoeficiență, deoarece corelează mai slab cu leadershipul) sau combinarea lor într-un indice. Le vom păstra momentan în modelul de regresie pe ambele, pentru a ilustra cum multicoliniaritatea afectează valorile toleranței și ale coeficienților beta. S. aplicăm acum metoda regresiei ierarhice. Conform literaturii de specialitate, știm că abilitățile de leadership sînt influențate de variabilele inteligență emoțională și dominanță, acestea fiind conținute

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
VI autoeficiență, deoarece corelează mai slab cu leadershipul) sau combinarea lor într-un indice. Le vom păstra momentan în modelul de regresie pe ambele, pentru a ilustra cum multicoliniaritatea afectează valorile toleranței și ale coeficienților beta. S. aplicăm acum metoda regresiei ierarhice. Conform literaturii de specialitate, știm că abilitățile de leadership sînt influențate de variabilele inteligență emoțională și dominanță, acestea fiind conținute în primul model de regresie. Următorul model va conține variabilele din primul bloc, la care adăugăm atitudinea proactivă. Cel

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
ilustra cum multicoliniaritatea afectează valorile toleranței și ale coeficienților beta. S. aplicăm acum metoda regresiei ierarhice. Conform literaturii de specialitate, știm că abilitățile de leadership sînt influențate de variabilele inteligență emoțională și dominanță, acestea fiind conținute în primul model de regresie. Următorul model va conține variabilele din primul bloc, la care adăugăm atitudinea proactivă. Cel de-al treilea model conține variabilele din modelul 2, la care adăugăm variabila autoeficiență. Mai întîi, trecem variabila abilități de leadership în cîmpul Dependent, iar variabilele

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
autoeficiență. Mai întîi, trecem variabila abilități de leadership în cîmpul Dependent, iar variabilele inteligență emoțională și dominanță în cîmpul Independent. În cîmpul Method ne asigurăm că este selectată metoda Enter. Apăsăm butonul Next și astfel am construit primul model de regresie. Pentru construirea modelului 2, trecem variabilele inteligență emoțională, dominanță și atitudine proactivă în cîmpul Independent și apăsăm iar butonul Next. La fel, pentru construirea modelului 3, selectăm alături de variabilele anterioare și variabila autoeficiență și le trecem în cîmpul Independent, apoi

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
variabila autoeficiență și le trecem în cîmpul Independent, apoi apăsăm butonul Next. Activăm butonul Statistics, iar aici, în cîmpul Regression Coefficients, bifăm următoarele opțiuni: -Estimates - SPSS va calcula, în cazul fiecărei VI introduse în model, coeficienții standardizați și nestandardizați de regresie, eroarea standard a acestora, precum și testele t pentru testarea ipotezei nule conform căreia acești coeficienți de regresie sînt zero. -Model fit - pentru a fi calculați coeficientul de corelație multiplă R, coeficientul de determinare R2 și coeficientul de determinare ajustat R2

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
în cîmpul Regression Coefficients, bifăm următoarele opțiuni: -Estimates - SPSS va calcula, în cazul fiecărei VI introduse în model, coeficienții standardizați și nestandardizați de regresie, eroarea standard a acestora, precum și testele t pentru testarea ipotezei nule conform căreia acești coeficienți de regresie sînt zero. -Model fit - pentru a fi calculați coeficientul de corelație multiplă R, coeficientul de determinare R2 și coeficientul de determinare ajustat R2 ajustat. -R squared change: fiind în cazul regresiei ierarhice, ne interesează să știm cît de mult își

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
pentru testarea ipotezei nule conform căreia acești coeficienți de regresie sînt zero. -Model fit - pentru a fi calculați coeficientul de corelație multiplă R, coeficientul de determinare R2 și coeficientul de determinare ajustat R2 ajustat. -R squared change: fiind în cazul regresiei ierarhice, ne interesează să știm cît de mult își schimbă valoarea coeficientul de determinare R2 ajustat de la un model la altul și dacă această schimbare este semnificativă statistic; acest lucru ne permite să estimăm dacă introducerea unei noi VI sau

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
și dominanță, iar modelul 2 adaugă la acestea și VI atitudine proactivă. În schimb, dacă mai adăugăm și VI autoeficiență (cazul modelului 3), coeficientul de determinare R2 ajustat scade cu .04%, astfel încît, în loc să mărim eficiența explicativă a modelului de regresie, o scădem. Prin urmare, modelul explicativ cel mai bun este modelul 2. Tabelul ANOVA testează eficiența fiecăruia dintre cele 3 modele de regresie; observăm că toate cele 3 modele sînt semnificative. Tabelul Coefficients prezintă (pentru fiecare model în parte și

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
coeficientul de determinare R2 ajustat scade cu .04%, astfel încît, în loc să mărim eficiența explicativă a modelului de regresie, o scădem. Prin urmare, modelul explicativ cel mai bun este modelul 2. Tabelul ANOVA testează eficiența fiecăruia dintre cele 3 modele de regresie; observăm că toate cele 3 modele sînt semnificative. Tabelul Coefficients prezintă (pentru fiecare model în parte și fiecare VI) coeficienții de regresie standardizați și nestandardizați, eroarea standard a coeficienților nestandardizați, testele t pentru testarea ipotezei nule conform căreia coeficienții nestandardizați

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
modelul explicativ cel mai bun este modelul 2. Tabelul ANOVA testează eficiența fiecăruia dintre cele 3 modele de regresie; observăm că toate cele 3 modele sînt semnificative. Tabelul Coefficients prezintă (pentru fiecare model în parte și fiecare VI) coeficienții de regresie standardizați și nestandardizați, eroarea standard a coeficienților nestandardizați, testele t pentru testarea ipotezei nule conform căreia coeficienții nestandardizați sînt zero, corelațiile zero order, parțiale și semiparțiale și statisticile de coliniaritate Tolerance și VIF. Observăm că modelele de regresie 1 și

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
coeficienții de regresie standardizați și nestandardizați, eroarea standard a coeficienților nestandardizați, testele t pentru testarea ipotezei nule conform căreia coeficienții nestandardizați sînt zero, corelațiile zero order, parțiale și semiparțiale și statisticile de coliniaritate Tolerance și VIF. Observăm că modelele de regresie 1 și 2 sînt cele în cazul cărora toate VI au coeficienți de regresie B semnificativ diferiți de zero. În cazul modelului 3, coeficientul de regresie B corespunzător variabilei autoeficiență nu mai este semnificativ (p = .398); prin urmare, această variabilă

GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR (2009) [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]