210 likes | 535 Views
Razlaga korelacije. vzročna povezanost X in Y ??? eksperiment X in Y imata skupne vzroke Kaj se zgodi s korelacijo, če kontroliramo (ohranjamo konstantno) vrednost tretje spremenljivke? korelacijski načrt; nadzorovanje vzrokov, ki jih ne moremo eksperimentalno spreminjati.
E N D
Razlaga korelacije • vzročna povezanost X in Y ??? • eksperiment • X in Y imata skupne vzroke • Kaj se zgodi s korelacijo, če kontroliramo (ohranjamo konstantno) vrednost tretje spremenljivke? • korelacijski načrt; nadzorovanje vzrokov, ki jih ne moremo eksperimentalno spreminjati
Uporaba • ko povezanost med dvema spremenljivkama ni “čista”, ampak nanjo vpliva t.i. tretja spremenljivka • ko pri iskanju odnosa med X in Y združimo več skupin, ki nimajo enakih aritmetičnih sredin na X (Z vpliva na X)
Primer Korelacija med telesno višino (V) in dolžino las (L) je negativna. Razlaga: • ženske so v povprečju nižje od moških; • ženske imajo v povprečju daljše lase; • kakšna je “čista” povezava V - L, bomo ugotovili, če iz povezave med V in L izključimo vpliv povezanosti spol - V in spol - L = parcialna korelacija
y z x ... varianca Y, ki jo samostojno pojasnjuje X ... varianca Y, ki jo samostojno pojasnjuje Z ... varianca Y, ki jo skupno pojasnjujeta X in Z ... varianca Y, ki je X in Z ne pojasnjujeta (nepojasnjena varianca Y) r2xy.z = / ( + ) + ... delež variance, ki po upoštevanju Z ostane nepojasnjen
Koeficient multiple korelacije y R2y.xz = ( + + ) / var Y z x
Multipla korelacija Statistična pomembnost R: N ... število točk k ... število prediktorjev df1 = k, df2 = N - k- 1
Multipla regresija • več prediktorjev (“NV”), npr. X1 in X2, • en kriterij (“OV”), npr. Y • Y’ ... linearna kombinacija X-ov poiskati obtežitve b za prediktorje, tako da bomo lahko kar najbolje pojasnili varianco Y enačba MR za 2 prediktorja • 3D prikaz - ravnina, ki najbolje prilega točkam Y
enostavna regresija: varpoj = r2XY dodajanje novih prediktorjev:upoštevati moramo tudi korelacije med prediktorji, da pri pojasnjevanju ne podvajamo Multipla regresija y z x R2y.xz = ( + + ) / var Y / var Y = r2zy(x) semi-parcialna korelacija (upor. pri multipli regresiji) / ( + ) = r2zy.x parcialna korelacija R2y.xz = r2xy + r2zy(x)
Multipla regresija • surove vrednosti — obtežitve b • standardizirane vrednosti — obtežitve koeficenti (standardizirani b) k ... število prediktorjev df1 = k, df2 = N - k- 1
Multipla regresija Pomembnost prirasta v R2 po dodajanju novega prediktorja: Rb...multipla korelacija po vključitvi b prediktorjev Ra...multipla korelacija po vključitvi a prediktorjev b > a k ... število prediktorjev df1 = kb-ka, df2 = N - kb- 1
Primer multiple regresije • trije kazalci uspešnosti pri deluWORK_1, WORK_2, WORK_3 • napovedovanje WORK_1 na podlagi poznavanja WORK_2 in WORK_3 • Deskriptivna statistika:
3. Izračun regresijskih parametrov koeficient multiple korelacije napoved WORK_1: WORK_1’ = 0.232 + 0.504 ·WORK_2 + 0.479 ·WORK_3 samostojno pojasni 6.2 % var samostojno pojasni 6.9 % var delita si pojasnjevanje 35.7 % var skupno pojasnita 53.6 % var
Pregled rezidualov • odnos med napovedanimi vrednostmi in reziduali • odnos med dejanskimi vrednostmi in reziduali