Исследование в психологии методы и планирование 3-е издание Москва · Санкт-Петербург · Нижний Новгород · Воронеж
Регрессионный анализ: построение предположений
жүктеу/скачать 6,25 Mb. Pdf көрінісі
|
доп материал gudvin
- Бұл бет үшін навигация:
- регрессионным анализом.
- линия регрессии
- которой в школе вы
| Регрессионный анализ: построение предположений
Как показано в приведенном выше примере, важнейшей особенностью корреляци онных исследований является возможность при наличии сильной корреляции стро ить предположения о будущем поведении. Корреляция между двумя переменными дает возможность на основании значений одной из них предсказать значения дру гой. Это несложно показать на примере со средними баллами. Если вы знаете, что время, посвященное учебе, и средний балл коррелируют, и я скажу вам, что некто занимается 45 часов в неделю, вы сможете безошибочно предсказать относительно высокий средний балл для такого студента. Аналогично высокий средний балл по зволит вам предсказать время, уделяемое учебе. Как вы узнаете позднее в этой главе, корреляционные исследования обеспечивают базу для построения предположений по результатам психологических тестов. Построение предположений на основании корреляционных исследований называется регрессионным анализом. На рис. 9.7 представлен график рассеяния для: а) времени, посвященного учебе и среднего балла и б) бесполезно потраченного времени и среднего балла, но на этот раз на каждом графике отображена линия регрессии, которая используется для построения предположений. Линию регрессии также называют «оптимальной ли нией»: она представляет собой наилучший из возможных способов обобщения то чек графика рассеяния. Это значит, что абсолютные значения расстояний по вер тикали между каждой точкой графика и линией регрессии минимальны. Корреляция и регрессия: основы 3 2 1 Рис. 9.7. Графики рассеяния с линиями регрессии Линия регрессии рассчитывается по той же формуле, по которой в школе вы строили прямую по заданным координатам X и Y: где а — это точка, в которой прямая пересекает ось Y(т. е. отрезок, отсекаемый на оси Y), a b — это угол наклона прямой, или ее относительная крутизна. X — это известная величина, а Y— величина, которую вы пытаетесь предсказать. Зная 1) силу корреляции и 2) стандартное отклонение для коррелирующих переменных, можно вычислить величину b , а зная 1) значение b и 2) средние значения корре лирующих переменных, можно найти а. В приложении С на конкретном приме ре показано, как вычислять эти значения и подставлять их в уравнение регрессии. В регрессионном анализе для предсказания значения Y(например, среднего бал ла) на основании значения X (например, времени, посвященного учебе) используется уравнение регрессии. У иногда называют жүктеу/скачать 6,25 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|