Экспериментальная психология : курс лекций
жүктеу/скачать 1,28 Mb. Pdf көрінісі
|
Эксперим.психология 2011
- Бұл бет үшін навигация:
- Множественная регрессия.
| 18.2. Варианты многомерного
корреляционного анализа Двумерный анализ направлен на исследование взаимосвязей между любыми двумя переменными. С помощью многомерного ана- лиза изучаются взаимосвязи более чем двух переменных (часто ко- личество переменных заметно превышает две). Далее коротко по- знакомимся с двумя распространенными процедурами многомерно- го анализа – множественной регрессией и факторным анализом. Множественная регрессия. На простом и наглядном приме- ре Гудвин показывает, как работает множественная регрессия [Гуд- вин, 2004, 337–338]. В случае простой регрессии рассматриваются две переменные – предикторная и критериальная. Если оценки SAT (Американский школьный тест проверки способностей – предик- торная переменная) коррелируют со средним баллом первокурс- ников, то их можно использовать для предсказания академической успеваемости. Однако такой феномен, как «успеваемость в коллед- же», не так прост, как кажется. Оценки теста SAT могут говорить о будущей высокой успеваемости, но как быть с такими факторами влияния на успеваемость, как «мотивация», «высокие школьные оценки» или «уклонение от занятий физикой»? Множественная регрессия помогает решить проблему исполь- зования более чем одной предикторной переменной. В исследова- нии, проводимом методом множественной регрессии, применяется одна критериальная, а также две или более предикторных перемен- ных. Такой анализ позволяет не только выяснить, что на основании этих двух или более переменных можно предсказать определен- ный критерий, но также определить относительную предсказатель- ную силу этих переменных. Эта сила отображается в формуле мно- жественной регрессии для исходных данных, которая представля- ет собой расширенный вариант формулы простой регрессии: Простая регрессия: Y = а + b Х. Множественная регрессия: Y = = а + b 1 Х 1 + b 2 X 2 + ... + b n Х n , где каждый X – отдельная предиктор- ная переменная; Y – критериальная переменная, а величина показа- телей b отражает относительную важность каждой предикторной переменной. Этот показатель называют «весом регрессии». В ре- 201 зультате анализа по методу множественной регрессии получают множественный коэффициент корреляции (R) и множественный коэффициент детерминации (R 2 ). R – это корреляция между объеди- ненными предикторными переменными и критерием, a R 2 – пока- затель степени изменчивости критериальной переменной, вызван- ной объединенными предикторными переменными. Для обозначе- ния многомерных R и R 2 используются большие буквы, чтобы от- личить их от двумерных пирсонова r и r 2 . Однако их интерпрета- ции весьма схожи. И R, и r обозначают силу корреляции, a R 2 и r 2 – долю изменчивости, общей для нескольких переменных. Преимущество анализа методом множественной регрессии заключается в том, что при объединении влияния нескольких пре- дикторных переменных (особенно если они не слишком сильно коррелируют друг с другом) возможность сделать верные предполо- жения заметно увеличивается в сравнении с обычным регрессион- ным анализом. Высокие школьные оценки уже сами по себе гово- рят о будущей хорошей успеваемости в колледже, так же как и оцен- ки теста SAT, но на основании двух этих показателей можно делать предсказания с большей уверенностью. Чтобы получить представ- ление о том, в каких исследованиях применяют анализ методом множественной регрессии, рассмотрим следующие примеры. 1. Исследование, предсказывающее развитие эмпатии (сопере- живания) на основании двух аспектов событий раннего детства: студенты, сопереживающие другим людям, обычно имели в детст- ве стрессовые переживания, что сделало их более чувствительны- ми к переживаниям других. Тяжесть полученной в детстве травмы, как признак развития будущей эмпатии, имеет больший вес, чем общее число травматических событий. 2. Исследование, предсказывающее развитие восприимчивости к простуде на основании негативных событий жизни, воспринимае- мого стресса и отрицательных эмоций. Можно подумать, что прос- туда развивается потому, что человек провел какое-то время слиш- ком близко от непрерывно чихавшего человека. Однако специаль- ное исследование показало, что простудные заболевания можно предсказать на основании трех факторов, связанных со стрессом. Ча- ще всего простужаются те студенты, которые: а) незадолго до этого 202 пережили стрессовое событие; б) чувствуют, что к ним предъявля- ются завышенные требования; в) описывают свой общий эмоцио- нальный фон как негативный. жүктеу/скачать 1,28 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|