Câteodată regresia liniară nu este suficientă – în special atunci când credem că relațiile noastre observate sunt neliniare. Din acest motiv, ar trebui să apelăm la alte tipuri de regresie. Această pagină este o scurtă lecție despre cum să calculați o regresie pătratică în Excel. Ca întotdeauna, dacă aveți întrebări, vă rog să îmi trimiteți un e-mail la [email protected]!
Tipul tipic de regresie este o regresie liniară, care identifică o relație liniară între predictor(i) și un rezultat. Uneori, însă, efectele noastre sunt neliniare. În aceste cazuri, trebuie să aplicăm diferite tipuri de regresie.
O relație neliniară obișnuită este relația pătratică, care este o relație care este descrisă de o singură curbă. În aceste cazuri, relația dintre două variabile poate arăta ca un U sau ca un U răsturnat. Adesea, numim ultima dintre aceste relații (U răsturnat) un efect „prea mult dintr-un lucru bun”. Adică, atunci când o variabilă crește, atunci și cealaltă crește; cu toate acestea, odată ce ajungeți la un anumit punct, relația scade din nou. De exemplu, conștiinciozitatea poate fi legată de satisfacția în viață. Dacă sunteți harnic, atunci sunteți, în general, mai mulțumit de viața dumneavoastră. Cu toate acestea, odată ce ajungeți la un anumit nivel de conștiinciozitate, satisfacția în viață ar putea să scadă din nou. Dacă sunteți prea muncitor, atunci s-ar putea să fiți stresat și mai puțin fericit cu viața dumneavoastră.
Există mai multe lucruri care ar putea fi afirmate despre regresia pătratică, dar le vom păstra simple. Pentru a calcula o regresie pătratică, putem folosi Excel. Dacă nu aveți un set de date, puteți descărca setul de date de exemplu de aici. În setul de date, investigăm relația dintre conștiinciozitate și satisfacția în viață.
Datele ar trebui să arate cam așa:
Dacă setul dvs. de date arată diferit, ar trebui să încercați să îl reformatați pentru a semăna cu imaginea de mai sus. Instrucțiunile de mai jos pot fi puțin confuze dacă datele dvs. arată puțin diferit.
În primul rând, am putea crea o diagramă de dispersie a relației dintre conștiinciozitate și satisfacția în viață. După cum puteți vedea, există o formă clară de U pentru date, ceea ce indică faptul că ar trebui aplicată regresia pătratică.
Pentru a efectua o regresie pătratică, trebuie mai întâi să creăm o nouă variabilă. Pentru a face acest lucru în Excel, ar trebui mai întâi să facem clic dreapta pe coloana noastră de rezultate și apoi să facem clic pe Insert.
Aceasta creează o nouă coloană. În această nouă coloană, dorim ca fiecare celulă să fie pătratul observației predictorului nostru respectiv. Pentru a face acest lucru, adăugați mai întâi o etichetă la prima celulă din coloană, cum ar fi ConSQ. Apoi, introduceți „=A2^2” în cea de-a doua celulă a coloanei (fără ghilimele). Acest lucru va calcula automat pătratul a ceea ce se află în cea de-a doua celulă din prima coloană.
Pentru a face acest lucru pentru restul celulelor, puteți face dublu clic în dreapta jos a celulei cu formula în ea. Dacă o faceți corect, ar trebui să se copieze automat formula dvs. în fiecare dintre următoarele celule, iar foaia de calcul Excel ar trebui să arate astfel:
După ce aveți valorile la pătrat, vom efectua o regresie ca de obicei. Faceți clic pe Data Analysis (Analiza datelor).
Pe urmă Regression (Regresie) și OK.
Apoi, faceți clic pe butonul de mai jos pentru a identifica datele de rezultat (intervalul Y).
Să evidențiați datele de rezultat, inclusiv eticheta. Apoi, faceți clic pe butonul prezentat mai jos.
Acum, faceți clic pe butonul de mai jos pentru a identifica datele dvs. predictive (intervalul X).
Acum, evidențiați AMBELE variabila dvs. predictivă și valorile sale pătratice, inclusiv etichetele acestora. Apoi, faceți clic pe butonul prezentat mai jos.
În cele din urmă, faceți clic pe caseta pentru Labels și apăsați OK.
Ar trebui să obținem rezultate! Yay!
Dacă aveți nevoie de ajutor pentru a citi acest tabel, aruncați o privire la ghidul meu Regresie în Excel. Altfel, putem vedea clar că beta nestandardizat pentru conștiinciozitate este -23,864, iar beta nestandardizat pentru valorile sale la pătrat este 3,106. Ambele sunt semnificative din punct de vedere statistic (p < 0,001). Cu toate acestea, atunci când interpretăm efectele pătratice, interpretăm doar semnificația efectului de cel mai înalt ordin – în acest caz, predictorul la pătrat. Așadar, am spune că s-a observat un efect pătratic semnificativ între conștiinciozitate și satisfacția vieții, iar relația ar putea fi descrisă de o singură curbă. Ne-am uita apoi la graficul de împrăștiere între cele două pentru a identifica forma curbei, care seamănă cu un U. În cele din urmă, am putea identifica faptul că R-pătrat global al modelului a fost de 0,78, ceea ce este foarte mare pentru științele sociale!
Desigur, rezultatele oferă și alte informații, care pot fi utile pentru anumite scopuri ale dumneavoastră, dar ghidul actual acoperă doar elementele de bază.