4.1.3. Тълкуване на резултатите от прост регресионен анализ
Като резултати от линеен регресионен анализ,SPSSпоказва три таблици на екрана на компютъра:"МоделРезюме","ANOVA"и"Коефициенти"(Таблици 4.1,4.2 и 4.3).
Резюме на модела 13
и Предиктори са влияещите променливи (константа): разходи за живот. b Зависима променлива - зависима променлива: общи разходи за почивка.
В табл. 4.1 са показани основните показатели, които оценяват качеството на линейния модел, изграден в резултат на регресионния анализ.
В този пример стойността на коефициента на определянеRе 0,605 (>0,5), което показва тясна линейна връзка между сумата на общите разходи за почивка и сумата, платена от туристите за престой в хотел или пансион.
Коефициентът R-квадрат(RКвадрат)в този пример е само 0,366. Това означава, че конструираният регресионен модел описва само 36,6% от случаите, когато увеличаването на размера на плащането за настаняване в хотел или пансион води до увеличаване на общите разходи за прекарване на почивка. Това трябва да се има предвид при прилагане на резултатите от анализа при прогнозиране на туристическите разходи.
Стойността на теста на Дърбин-Уотсън за автокорелация в този пример е 1,874 (виж таблица 4.1), т.е. близо до 2. Това показва липсата на систематични връзки между остатъците; между отклоненията на наблюдаваните (емпирични) стойности от теоретично очакваните (изчислени).
и Предиктори са влияещите променливи (константа): разходи за живот. b Зависима променлива - зависима променлива: общи разходи за почивка.
В последната колона на таблицата"ANOVA"(вижте таблица 4.2), стойността на индикатора "Статистическа значимост"(Sig.)трябва да бъде по-малко или равно на 0,5. В този пример този индикатор е нула. Това показва, че регресионният модел, изграден на базата на данните на включените в извадката респонденти, е валиден за цялата генерална съвкупност като цяло.
Резултатите от регресионния анализ, описващ изградения регресионен модел, са представени в табл. 4.3.
Стандартизирани коефициенти
Разходи за живот
и Dependent Variable е зависимата променлива: общите разходи за почивка.
Колона"B"на таблица "Коефициенти" представя параметрите на изградения регресионен модел. В този пример регресионното уравнение има форматаy= 642,273 + 1,596x.
Стойността "Константа" показва стойността на зависимата променлива, когато стойността на независимата променлива е нула. Конструираният регресионен модел в този пример показва, че ако туристът не харчи никакви пари за престой в хотел или пансион (например ако отседне при приятели или живее на палатка), тогава общите му разходи за почивка ще бъдат средно 642 273 евро.
В следващата колона на табл. 4.3 показва стандартни грешки(Std.Error).С доверителен интервал от 95%, всеки коефициент може да се отклонява от средната стойност с ±2 xxStd.Error.за ± 63 052 евро.
Стойността на регресионния коефициент на независимата променлива „Разходи за хотел или пансион” в изградения модел е 1,596. Това означава увеличение на разходите за живот в хотел или къща за гости с 1 евроувеличение на сумата на общите разходи за почивка с 1596 евро.