Comment interpréter les résultats de la régression avec le progiciel de statistiques SPSS
Comment interpréter les résultats de régression avec le progiciel statistique (SPSS)
Étape 1
Enregistrer John Foxx / Stockbyte / Getty Images Effectuez la procédure de régression dans SPSS et ouvrez le fichier de sortie pour examiner les résultats. Le fichier de sortie apparaîtra sur votre écran, généralement avec le nom de fichier "Sortie 1" (Sortie 1). Imprimez ce fichier et marquez les sections importantes. À la main, prenez des notes lorsque vous examinez les résultats.
Étape 2
Enregistrer John Foxx / Stockbyte / Getty Images Commencez votre interprétation en examinant le tableau "Statistiques descriptives". Selon la version du package que vous utilisez, il apparaîtra pour la première fois dans la sortie. Les statistiques descriptives vous donneront les valeurs de la moyenne et l'écart type des variables de votre modèle de régression. Par exemple, une régression qui analyse l'effet des années d'études et des années d'expérience sur le revenu annuel moyen vous donnera les écarts moyen et type en fonction des données de chacune de ces trois variables.
Étape 3
Enregistrer Jupiterimages / Photos.com / Getty Images Faites attention au tableau de corrélation qui apparaîtra après l'analyse des statistiques descriptives. Celles-ci mesureront le degré de relation entre ces variables. Les corrélations varient de zéro à un, de sorte que plus la valeur est élevée, plus le niveau de corrélation est élevé. Les valeurs peuvent être positives ou négatives. En d'autres termes, sa signification sera: corrélation positive ou négative.
Étape 4
Enregistrer John Foxx / Stockbyte / Getty Images Passez en revue le résumé du modèle et accordez une attention particulière à la valeur du tableau R. Cela indique l'ampleur de la variation de la valeur de la variable dépendante expliquée dans votre modèle de régression. Par exemple, la régression du revenu moyen en années d'études et en années d'expérience peut produire dans le tableau R un chiffre de 0, 36. Cela indique que 36% de la variation du revenu moyen peut s'expliquer par la variabilité de la formation et de l'expérience d'une personne.
Étape 5
Enregistrer des images Thinkstock / Comstock / Getty Images Déterminez la relation linéaire entre les variables de la régression en examinant le tableau d'analyse de variance (ANOVA) fourni par SPSS. Tenez compte de la valeur de la statistique F et de son niveau d’importance (indiqué par la valeur "Sig"). Si la valeur de F est statistiquement significative à un niveau de 0, 05 ou moins, cela suggère une relation linéaire entre les variables. La signification statistique d'un niveau de 0, 05 indique qu'il existe une probabilité de 95% que la relation entre les variables ne soit pas due au hasard. C'est le niveau d'importance accepté dans la plupart des domaines de recherche.
Étape 6
Enregistrer Jupiterimages / Goodshoot / Getty Images Étudiez le tableau des coefficients pour déterminer la valeur de la constante. Ceci résume les résultats de l'équation de régression. La colonne B du tableau donne les valeurs des coefficients de régression et de la constante, qui est la valeur attendue de la variable dépendante lorsque les valeurs des variables indépendantes sont égales à zéro.
Étape 7
Enregistrer BananaStock / BananaStock / Getty Images Étudiez les valeurs des variables indépendantes dans la table des coefficients. Les valeurs de la colonne B représentent le degré auquel la valeur de la variable indépendante contribue à la valeur de la personne à charge. Par exemple, un B de 800 pour les années d'études suggère que pour chaque année supplémentaire, le revenu moyen augmente à 800 $. Les valeurs de t dans la table des coefficients indiquent la signification statistique de la variable. En général, une valeur de t de 2 ou plus indique la signification statistique.
