Ok, nie wiem, czy dobrze zrozumiałam - jeśli istotność dla stałej jest powyżej zakładanego progu 0,05, to wtedy mimo wszystko możemy analizować, który predyktor ma największy wpływ, itd. (przy regresji z kilkoma zmiennymi), czy wtedy pomijamy ten krok?
Dziękuję za świetne objaśnienie. A czy jest może jakaś ustalona wartość istotnej statystycznie wartości r Pearsona poniżej której robienie analizy regresji z jednym predyktorem może uchodzić za "sztukę dla sztuki"? Dziękuję.
raczej nie. Oczywiście jeśli współczynnik r Pearsona jest nieistotny to wynik analizy regresji także będzie nieistotny. Nie ma jednak znaczenia czy korelacja jest na poziomie r = 0,31 i istotnosci 0,012 czy r = 0,54 i istotnosci poniżej 0,001. W ogóle analiza korelacji i prosta analiza regresji (z jednym predyktorem) to praktycznie jedno i to samo. Zazwyczaj nie wykonujemy analizy regresji tylko z jednym predyktorem. Robimy to bardzo bardzo rzadko. Film miał na celu wprowadzenie Was w świat tej analizy i danie podstaw do łatwiejszego zrozumienia tego który nadchodzi wielkimi krokami - o wielokrotnej analizie regresji (z wieloma predyktorami).
Super filmik! Mam jedno pytanie: "W przypadku modeli z wieloma predyktorami wartość ta będzie reprezentowała korelację wszystkich predyktorów jednocześnie ze zmienną wyjaśnianą" czy to jest wytłumaczenie R czy Korelacji Pearsona? Bo jeśli R to nie przedstawia ona korelacji między zmiennymi tylko korelację między pomiędzy przewidywanymi a obserwowanymi wartościami zmiennej zależnej (po kliknięciu dwa razy na R w tabeli w spssie nawet wyświetli się ta właśnie definicja)
Hej Maria. Dzięki za komentarz. Mówiłem na filmie o o współczynniku korelacji wielokrotnej R. Masz 100% racji. Gdy mamy wiele predyktorów to współczynnik R mówi o związku między wartościami przewidywanymi a obserwowanymi. To co mówię na tutorialu to ogromny skrót myślowy, który niektórzy wykładowcy akceptują a niektórzy uznają za błąd. Niebawem pojawi się tutorial, na którym dokładnie wyjaśniamy co oznacza to R przy wielozmiennowych analizach regresji i jak go policzyć "na piechotę". Tam już nie będzie skrótów myślowych. W tym tutorialu pojawi się okienko z linkiem do nowego filmu wyjaśniającymi to zagadnienie. Dziękujemy za czujność i uwagę. Stay tuned!
Nie ma sprawy! Sorry że tak mało filmów powstaje ale mamy masę pracy bo statystyka jest wykładana na polskich uczelniach gorzej i gorzej z roku na rok :( Stay tuned! Niebawem będziemy produkować więcej materiału!
bardzo dobry wykład, dzięki! :)
Ok, nie wiem, czy dobrze zrozumiałam - jeśli istotność dla stałej jest powyżej zakładanego progu 0,05, to wtedy mimo wszystko możemy analizować, który predyktor ma największy wpływ, itd. (przy regresji z kilkoma zmiennymi), czy wtedy pomijamy ten krok?
Tak, współczynniki można wtedy analizować, pod warunkiem, że one są istotne.
Dziękuję za świetne objaśnienie. A czy jest może jakaś ustalona wartość istotnej statystycznie wartości r Pearsona poniżej której robienie analizy regresji z jednym predyktorem może uchodzić za "sztukę dla sztuki"? Dziękuję.
raczej nie. Oczywiście jeśli współczynnik r Pearsona jest nieistotny to wynik analizy regresji także będzie nieistotny. Nie ma jednak znaczenia czy korelacja jest na poziomie r = 0,31 i istotnosci 0,012 czy r = 0,54 i istotnosci poniżej 0,001. W ogóle analiza korelacji i prosta analiza regresji (z jednym predyktorem) to praktycznie jedno i to samo. Zazwyczaj nie wykonujemy analizy regresji tylko z jednym predyktorem. Robimy to bardzo bardzo rzadko. Film miał na celu wprowadzenie Was w świat tej analizy i danie podstaw do łatwiejszego zrozumienia tego który nadchodzi wielkimi krokami - o wielokrotnej analizie regresji (z wieloma predyktorami).
+Paweł Iwankowski Dziękuję!
Świetny materiał!
Dzięki!
Świetnie wyjaśnione, w końcu :D
Łukasz Gil miło nam. Niebawem będzie więcej. Znacznie więcej :)
Ja też bardzo dziękuję! :)
Super filmik! Mam jedno pytanie: "W przypadku modeli z wieloma predyktorami wartość ta będzie reprezentowała korelację wszystkich predyktorów jednocześnie ze zmienną wyjaśnianą" czy to jest wytłumaczenie R czy Korelacji Pearsona?
Bo jeśli R to nie przedstawia ona korelacji między zmiennymi tylko korelację między pomiędzy przewidywanymi a obserwowanymi wartościami zmiennej zależnej (po kliknięciu dwa razy na R w tabeli w spssie nawet wyświetli się ta właśnie definicja)
Hej Maria. Dzięki za komentarz. Mówiłem na filmie o o współczynniku korelacji wielokrotnej R. Masz 100% racji. Gdy mamy wiele predyktorów to współczynnik R mówi o związku między wartościami przewidywanymi a obserwowanymi. To co mówię na tutorialu to ogromny skrót myślowy, który niektórzy wykładowcy akceptują a niektórzy uznają za błąd. Niebawem pojawi się tutorial, na którym dokładnie wyjaśniamy co oznacza to R przy wielozmiennowych analizach regresji i jak go policzyć "na piechotę". Tam już nie będzie skrótów myślowych. W tym tutorialu pojawi się okienko z linkiem do nowego filmu wyjaśniającymi to zagadnienie. Dziękujemy za czujność i uwagę. Stay tuned!
+Paweł Iwankowski super :)
16 min a dało mi więcej jak 4 wykłady xD
Justyna Klimkiewicz dzięki :) postaramy się nagrywać więcej lepiej szybciej!
dzięki
Nie ma sprawy! Sorry że tak mało filmów powstaje ale mamy masę pracy bo statystyka jest wykładana na polskich uczelniach gorzej i gorzej z roku na rok :( Stay tuned! Niebawem będziemy produkować więcej materiału!
O