vjezbe_7___slajdovi___multivarijantna_statistika
TRANSCRIPT
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
1/10
POLITIKIH I DRUTVENIH
PAVLE GEGA
14.JANUAR2013.
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
2/10
Metodologija
politikih nauka Univarijantnu statistiku koristimo da varijable predstavimo
tj da pokaemo kakvo je stanje u populaciji u vezi savarijablom koju mjerimo; koristiemo je najee za
predstavljanje zavisne varijable;
var antnu stat st u or st mo a smo zm er a v e
varijable koreliraju (ovdje je termin korelacija korien u
irem smislu i znai bilo kakvu povezanost dvije varijable, a
MULTIV RIJ NTNST TISTIK
,
Bivarijantna statistika nam je neophodna da bismo utvrdili
fenomen koji elimo da ispitamo;
Nedostatak bivarijantne statistike je:
(1) Teko je (ili nemogue) utvrditi pravi karakter veze,
(2) Nemogue je utvrditi kakav je odnos vie faktora
zajedno, tj u kojoj mjeri se poklapaju a u kojoj
2 od 25
nadopunjuju;
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
3/10
Metodologija
politikih nauka Multivarijantna analiza predstavlja primjenu statistikih
metoda koji istovremeno uklju
uju analizi vie od dvijevarijable; ovi metodi predstavljaju multivarijantnu statistiku;
Korienjem multivarijantne analize otklanjamo nedostatke
var ante ana ze; ta o, ao to emo na na no v et
postaje mnogo jednostavnije identifikovati ti p i karakter
veze;
MULTIV RIJ NTNST TISTIK
Osim toga, multivarijantnim metodima, osim to emo
identifikovati varijable koje utiu i/ili objanjavaju predmet,
meusobni odnos, u smislu da li se preklapaju ili
nadopunjuju u objanjavanju/uticanju na zavisnu varijablu;
Takoe, multivarijantni metodi e nam, kao to emo vidjeti,
dati mnogo precizniju informaciju o intenzitetu kojim jedna
varijabla na drugu utie (to nije bio sluaj kod bivarijantnih
3 od 25
metoda, npr koeficijenta korelacije);
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
4/10
Metodologija
politikih nauka Multivarijantni metodi koje emo mi izuavati su regresione
analize;
Regresiona analiza je metod za utvrivanje veza izmeu dvije
ili vie varijable, na nain to mjeri kako i koliko (!) nezavisna
nezav sne var a e ut u na zav snu var a u;
Najee, regresiona analiza e nam rei koliku promjenu
REGRESIONEN LIZE
varijable, kada su sve ostale nezavisne varijable fiksne;
dozvoljava da ostale nezavisne varijable, ukljuene u
analizu, variraju, pa tako svaka izmjerena veza predstavlja
uticaj samo te jedne nezavisne varijable, nezavisno od ostalih
nezavisnih varijabli (opet naglaavamo, ukljuenih u analizu);
4 od 25
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
5/10
Metodologija
politikih nauka Postoji dosta razliitih tipova regresionih analiza; ono to im
je zajedni
ko je slede
e:
(1) Regresione analize imaju jednu zavisnu varijablu, i jednu
ili vie nezavisnih varijabli; ukoliko koristimo samo jednu
nezav snu, on a e u p tan u regres ona ana za ao
bivarijantni metod;
REGRESIONEN LIZE
biti ili intervalne ili dummz varijable; ukoliko elimo da
koristimo nominalnu varijablu kao nezavisnu, mora
emo
nas intersuje; (skreemo panju da prilikom korienja i
interpretacije dummy varijabli kao nezavisnih varijabli,
moramo voditi rauna o tome koje varijable i na koji
nain su koriene);
5 od 25
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
6/10
Metodologija
politikih nauka (3) Osim to emo utvrditi uticaj svake nezavisne varijable
pojedina
no, regresionom analizom utvr
ujemo i uticajsvih nezavisnih varijabli zajedno na zavisnu varijablu;
(4) Ovaj uticaj se mjeri i izraava statistikom vrijednou
o u naz vamo na va rat, -square , a o nam
govori koliki procenat (varijanse) zavisne varijable jeobjanjen nezavisnim varijablama korienim u
REGRESIONEN LIZE
(5) Cilj svake regresione analize jeste dobiti najve
i mogu
2 ,
varijablu; ne postoje pravila u vezi sa tim koja vrijednost
ja zadovoljavajua, a koja nije; naime postoje zavisne
varijable kod kojih je mogue objasniti veliki dio
varijanse, ali isto tako i one kod kojih je veliki dio
varijabiliteta nemogue objasniti; (primijetite razlike u
terminologiji koje se ravnopravno koriste);
6 od 25
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
7/10
Metodologija
politikih nauka Primjenom regresione analize u jednom konkretnom sluaju
dobijamo regresioni model;
Mada se u sutini ne razlikuju, za regresioni model moemo
rei da je objanjavajui (eksplanatorni) ili predviajui
pre tors ;
Ovo e zavisiti od toga s kojom namjerom smo radili
REGRESIONIMODELI
objasnimo i pokaemo koji faktori i na koji nain na nju utiu,
onda govorimo o objanjavaju
em modelu; (
e
i slu
aj u
Osim toga, dobre regresione modele (one sa velikim
procentom objanjenosti zavisne varijable) moemo koristiti
da na osnovu poznavanja nezavisnih varijabli predvidimovrijednost zavisne varijable koja nam nije poznata; u tom
sluaju govorimo o predviajuem ili prediktorskom modelu;
7 od 25
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
8/10
Metodologija
politikih nauka Postoji dosta razliitih tipova regresionih analiza; mi emo
izu
avati linearne i logisti
ke regresione analize;
Sutinska razlika je u tipu zavisne varijable: kod linearne
regresije zavisna varijabla je intervalnog tipa, a kod logistike
regres e, zav sna var a a e ummy;
Linearna regresiona analiza ima za cilj da utvrdi koliku
REGRESIONEN LIZE
nezavisne varijable;
,
da ima samo dvije kategorije: 0 i 1 jeste i nije da i ne;
Logistika regresiona analiza e nam rei kako se mijenja
vjerovatnoa ulaska u kategoriju 1 usljed jedinine promjenenezavisne varijable;
8 od 25
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
9/10
Metodologija
politikih nauka
-
SNP B S.E. Wald df Si . ex B
(srbin) 2.232 .254 77.230 1 .000 9.322
(via kola) .827 .245 11.350 1 .001 2.286
(grad) -.491 .183 7.239 1 .007 .612
REGRESIONIMODEL
(preduzetnik) -1.300 .568 5.241 1 .022 .273
(SPC) 1.686 .374 20.27 1 .000 5.397
(neoenjeni) -.619 .205 9.110 1 .003 .538- . . .
2
. .
Pseudo R2 = .394Hosmer and Lemeshow Goodness-of-fit X2 (df, 7) = 17.114, p=.017
9 od 25
-
7/22/2019 Vjezbe_7___slajdovi___Multivarijantna_statistika
10/10
Metodologija
politikih nauka U ponedjeljak, 21. januara neemo imati as vjebi;
Prvi naredni as e biti u etvrtak, 24. januara u 18h, sala
broj 5 (koristiemo SPSS, tako da ponesite laptopove; ko
nema instaliran SPSS treba da dodje 30 minuta ranije;)
Nakon 24. januara asove vjebi emo drati dva putanedjeljmo: ponedjeljkom u 20h u sali 3, i etvrtkom u 18h u
TEHNIKEINFORM IJE
Za naredni
as, planiran za 24. januar, svi bi trebali da imaju
10 od 25