Néha a lineáris regresszió nem elég jó – különösen, ha úgy gondoljuk, hogy a megfigyelt összefüggések nem lineárisak. Emiatt más típusú regressziókhoz kell fordulnunk. Ez az oldal egy rövid lecke arról, hogyan kell kiszámítani egy kvadratikus regressziót az Excelben. Mint mindig, ha bármilyen kérdése van, kérjük, írjon nekem a [email protected]!
A regresszió tipikus típusa a lineáris regresszió, amely lineáris kapcsolatot azonosít a prediktor(ok) és az eredmény között. Néha azonban a hatásaink nem lineárisak. Ezekben az esetekben más típusú regressziót kell alkalmaznunk.
Egy gyakori nemlineáris kapcsolat a kvadratikus kapcsolat, amely olyan kapcsolat, amelyet egyetlen görbe ír le. Ezekben az esetekben a két változó közötti kapcsolat úgy nézhet ki, mint egy U vagy egy fejjel lefelé fordított U. Gyakran nevezzük ez utóbbi kapcsolatot (a fejjel lefelé fordított U) “túl sok a jóból” hatásnak. Ez azt jelenti, hogy amikor az egyik változó emelkedik, akkor a másik is emelkedik; azonban egy bizonyos ponthoz érve a kapcsolat visszaesik. Például a lelkiismeretesség összefügghet az élettel való elégedettséggel. Ha valaki szorgalmas, akkor általában elégedettebb az életével. Azonban amint elérsz egy bizonyos lelkiismeretességi szintet, az életeddel való elégedettséged visszaeshet. Ha túl keményen dolgozik, akkor stresszes lehet, és kevésbé elégedett az életével.
Még többet is lehetne mondani a kvadratikus regresszióról, de maradjunk egyszerűek. A kvadratikus regresszió kiszámításához használhatjuk az Excel programot. Ha nincs adatállománya, itt letöltheti a példaadatkészletet. Az adatkészletben a lelkiismeretesség és az élettel való elégedettség kapcsolatát vizsgáljuk.
Az adatoknak valahogy így kell kinézniük:
Ha az Ön adatkészlete másképp néz ki, próbálja meg újraformázni, hogy a fenti képhez hasonlítson. Az alábbi utasítások kissé zavarosak lehetnek, ha az Ön adatai kicsit másképp néznek ki.
Először is létrehozhatnánk egy szórásdiagramot a lelkiismeretesség és az élettel való elégedettség közötti kapcsolatról. Mint látható, az adatoknak egyértelmű U alakja van, ami azt jelzi, hogy kvadratikus regressziót kell alkalmazni.
A kvadratikus regresszió elvégzéséhez először egy új változót kell létrehoznunk. Ehhez az Excelben először a jobb gombbal kell kattintanunk az eredmény oszlopunkra, majd a Beszúrás gombra kell kattintanunk.
Ezzel létrehozunk egy új oszlopot. Ebben az új oszlopban azt szeretnénk, ha minden egyes cella a megfelelő prediktor-megfigyelésünk négyzete lenne. Ehhez először adjunk egy címkét az oszlop első cellájához, például ConSQ. Ezután írja be az oszlop második cellájába az “=A2^2” szót (idézőjelek nélkül). Ez automatikusan kiszámítja annak a négyzetét, ami az első oszlop második cellájában van.
A többi cellára vonatkozóan ezt úgy teheti meg, hogy duplán kattint a képletet tartalmazó cella jobb alsó sarkára. Ha jól csinálja, akkor a képletét automatikusan átmásolja a következő cellák mindegyikébe, és az Excel táblázata a következőképpen fog kinézni:
Mihelyt megvan a négyzetes érték, a szokásos módon regressziót fogunk végezni. Kattintson az Adatelemzésre.
Majd a Regresszió és OK.
Ezután kattintson az alábbi gombra, hogy azonosítsa a kimeneti adatait (az Y-tartományát).
Kiemelje a kimeneti adatait, beleértve a címkét is. Ezután kattintson az alább látható gombra.
Most kattintson az alábbi gombra, hogy azonosítsa a prediktoradatait (az X-tartományát).
Most jelölje ki a prediktorváltozóját és annak négyzetértékeit, beleértve a címkéiket is. Ezután kattintson az alább látható gombra.
Végül kattintson a Labels mezőre, és nyomja meg az OK gombot.
Eredményt kell kapnunk! Hurrá!
Ha segítségre van szüksége a táblázat olvasásához, nézze meg a Regresszió Excelben című útmutatómat. Egyébként jól láthatjuk, hogy a lelkiismeretesség standardizálatlan bétája -23,864, a négyzetértékének standardizálatlan bétája pedig 3,106. Mindkettő statisztikailag szignifikáns (p < .001). A kvadratikus hatások értelmezésekor azonban csak a legmagasabb rendű hatás – ebben az esetben a négyzetes prediktor – szignifikanciáját értelmezzük. Tehát azt mondanánk, hogy a lelkiismeretesség és az élettel való elégedettség között szignifikáns kvadratikus hatás figyelhető meg, és a kapcsolat egyetlen görbével írható le. Ezután megnéznénk a kettő közötti szórásdiagramot, hogy azonosítsuk a görbe alakját, amely egy U-ra hasonlít. Végül azonosíthatnánk, hogy a modell teljes R-négyzete .78 volt, ami a társadalomtudományok esetében nagyon magasnak számít!
Az eredmények természetesen más információkkal is szolgálnak, amelyek hasznosak lehetnek az Ön bizonyos céljaira, de a jelenlegi útmutató csak az alapokat tartalmazza.