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आईबीएम एसपीएसएस का उपयोग करके रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण कैसे करें
संपादित 3 सप्ताह पहले द्वारा ExtremeHow संपादकीय टीम
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अनुवाद अपडेट किया गया 3 सप्ताह पहले
रैखिक प्रतिगमन सांख्यिकीय विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली सबसे बुनियादी तकनीकों में से एक है। यह शोधकर्ताओं को चर के बीच संबंधों का मूल्यांकन करने और यह समझने की अनुमति देता है कि एक चर के मूल्य की भविष्यवाणी दूसरे के मूल्य द्वारा कैसे की जा सकती है। आईबीएम एसपीएसएस (सामाजिक विज्ञान के लिए सांख्यिकीय पैकेज) सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, और यह विशेष रूप से रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण करने में माहिर है। इस व्यापक मार्गदर्शिका में, हम आईबीएम एसपीएसएस का उपयोग करके रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण करने की प्रक्रिया में गहराई तक जाएंगे, यह सुनिश्चित करते हुए कि आप डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए आवश्यक कौशल में महारत हासिल कर लें।
रैखिक प्रतिगमन को समझना
रैखिक प्रतिगमन, स्वतंत्र चर के एक या एक से अधिक मूल्यों के आधार पर एक आश्रित चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने की एक विधि है। इस का सबसे सरल रूप जिसे सरल रैखिक प्रतिगमन के रूप में जाना जाता है, एक ही स्वतंत्र चर में होता है। सरल रैखिक प्रतिगमन का सूत्र निम्नलिखित है:
y = a + bx + e
इस सूत्र में:
- Y आश्रित चर है।
- X स्वतंत्र चर है।
- a इंटरसेप्ट है।
- b रेखा का ढलान है।
- e त्रुटि पद है।
दूसरी ओर, एकाधिक रैखिक प्रतिगमन में कई स्वतंत्र चर होते हैं। इसका सूत्र थोड़ा अधिक जटिल होता है:
y = a + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn + e
यहां, b1, b2, ... bn प्रत्येक स्वतंत्र चर X1, X2, ... Xn के लिए गुणांक हैं।
आईबीएम एसपीएसएस का शुभारंभ
रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण करने से पहले, आपको अपने कंप्यूटर पर आईबीएम एसपीएसएस स्थापित करना होगा। यदि आपने अभी तक इसे इंस्टॉल नहीं किया है, तो आप आईबीएम वेबसाइट से सॉफ्टवेयर डाउनलोड और इंस्टॉल कर सकते हैं। एक बार एसपीएसएस इंस्टॉल हो जाने के बाद, अपने डेस्कटॉप या स्टार्ट मेनू से आईबीएम एसपीएसएस आइकन पर क्लिक करके एप्लिकेशन खोलें।
अपने डेटा सेट को लोड करना
एक बार एसपीएसएस चलने के बाद, अगला कदम आपका डेटा सेट लोड करना है। आपका डेटा विभिन्न प्रारूपों में हो सकता है, लेकिन सबसे सामान्य प्रारूपों में .sav (एसपीएसएस मूल प्रारूप), .csv (अल्पविराम से अलग मूल्य), और एक्सेल फाइलें शामिल हैं। अपना डेटा लोड करने के लिए:
- मेनू बार पर जाएं और फ़ाइल > खोलें > डेटा पर क्लिक करें।
- उस स्थान पर जाएँ जहाँ आपकी डेटा फ़ाइल संग्रहीत है।
- अपनी डेटा फ़ाइल चुनें और खोलें पर क्लिक करें।
एसपीएसएस डेटा को अपनी स्प्रेडशीट जैसी डेटा संपादक में लोड कर देगा, और आप एसपीएसएस वातावरण में अपने डेटा को देख सकेंगे।
डेटा तैयारी
एक बार आपका डेटा लोड हो जाने के बाद, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि यह स्वच्छ और विश्लेषण के लिए उपयुक्त हो। यहां कुछ कदम दिए गए हैं जिनसे आप अपने डेटा को तैयार कर सकते हैं:
लापता मानों की जाँच करें
लापता मान आपके विश्लेषण के परिणामों को संभावित रूप से विकृत कर सकते हैं। लापता मानों की जांच करने के लिए:
- विश्लेषण करें > वर्णनात्मक आँकड़े > फ्रीक्वेंसी पर क्लिक करें।
- उन चरों का चयन करें जिन्हें आप विश्लेषण करना चाहते हैं और उन्हें चर बॉक्स में ले जाएं।
- लापता और गैर-लापता मानों की संख्या को दिखाने वाली आवृत्ति तालिका बनाने के लिए ठीक है पर क्लिक करें।
लापता मानों को संभालें
अगर कोई मान लापता है, तो उसे उचित तरीके से संभालने पर विचार करें। आप लापता मान वाले मामलों को हटा सकते हैं या अर्थ प्रतिस्थापन, प्रतिगमन आदि का उपयोग करके लापता मानों को स्थापित कर सकते हैं।
चर प्रकार की जाँच करें
सुनिश्चित करें कि आपके मान सही प्रकार के हैं (उदा., संख्यात्मक, स्ट्रिंग)। प्रतिगमन में उपयोग किए जाने वाले स्वतंत्र और आश्रित मान संख्यात्मक होने चाहिए। यदि आवश्यक हो तो चर दृश्य टैब पर जाकर और सेटिंग्स को समायोजित करके चर प्रकारों को संशोधित करें।
रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण करना
एक बार जब आप अपना डेटा तैयार कर लेते हैं, तो आप रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण के साथ आगे बढ़ सकते हैं। इन कदमों का पालन करें:
प्रतिगमन मेनू तक पहुँचें
प्रतिगमन विश्लेषण शुरू करने के लिए:
- विश्लेषण > प्रतिगमन > रैखिक पर जाएं।
आश्रित और स्वतंत्र मान निर्दिष्ट करें
रैखिक प्रतिगमन संवाद बॉक्स में:
- अपने आश्रित चर को आश्रितों बॉक्स में ले जाएं इसे चुनकर और तीर पर क्लिक करके।
- स्वतंत्र चर को उसी प्रकार स्वतंत्र (ओं) बॉक्स में ले जाएं।
विकल्प चुनें
विश्लेषण करने से पहले, आप अतिरिक्त विकल्पों पर विचार कर सकते हैं, जैसे:
- आँकड़े: R-ख्या, डर्बिन-वॉटसन, सह-गमन निदान, आदि जैसे अतिरिक्त आँकड़े चुनने के लिए क्लिक करें।
- प्लॉट्स: संबंधों का आकलन करने के लिए स्कैटरप्लॉट्स और अवशिष्ट प्लॉट्स बनाएं।
- सहेजें: आगे के विश्लेषण के लिए भविष्यवाणी किए गए मानों या अवशेषों को सहेजें।
विकल्पों को कॉन्फ़िगर करने के बाद, प्रतिगमन विश्लेषण चलाने के लिए ठीक है पर क्लिक करें।
परिणाम की व्याख्या
मॉडल सारांश
मॉडल सारांश तालिका प्रतिगमन मॉडल के बारे में महत्वपूर्ण आँकड़े प्रदान करती है। समीक्षा करने के लिए मुख्य तत्वों में शामिल हैं:
- r: आश्रित चर के मान का अवलोकन और पूर्वानुमानित मूल्यों के बीच सहसंबंध।
- R वर्ग: स्वतंत्र चर (ओं) द्वारा समझाए गए आश्रित चर में भिन्नता का अनुपात संकेतित करता है। R वर्ग 1 के करीब एक अच्छा मॉडल संकेतित करता है।
- समायोजित R वर्ग: मॉडल में भविष्यवक्ताओं की संख्या के लिए समायोजित, मॉडल की विवरण शक्ति का अधिक सटीक अनुमान प्रदान करता है।
- अनुमान की मानक त्रुटि: यह पूर्वानुमान की सटीकता का माप प्रदान करती है।
एएनओवीए तालिका
एएनओवीए (विविधता का विश्लेषण) तालिका प्रतिगमन मॉडल के महत्व की जांच करके समग्र मॉडल फिट का आकलन करती है:
- एफ-अनुपात: मॉडल के समग्र महत्व को मापता है। एक बड़ा एफ-मूल्य एक अच्छा मॉडल फिट संकेतित करता है।
- महत्व (सिग.): एक p-मूल्य 0.05 से कम आमतौर पर संकेतित करता है कि मॉडल सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है।
गुणांक तालिका
गुणांक तालिका प्रतिगमन गुणांकों और उनके महत्व के अनुमान प्रदान करती है:
- b (अमानकीकृत गुणांक): प्रत्येक मान परिवर्तन के लिए आश्रित मान में परिवर्तन को दर्शाता है। लाइन समीकरण इस प्रकार तैयार किया जा सकता है:
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + ... + Bn*Xn
अवशिष्ट और अन्य प्लॉट्स
अवशिष्ट मॉडल की उपयुक्तता का आकलन करने में मदद करते हैं। आदर्श रूप में, अवशिष्ट सामान्य रूप से वितरित और यादृच्छिक रूप से बिखरे हुए होने चाहिए। पूर्वानुमानित मूल्यों के विरुद्ध अवशिष्ट प्लॉट्स का स्कैटरप्लॉट मॉडल की उपयुक्तता के बारे में जानकारी दे सकता है।
निष्कर्ष और व्याख्या
परिणाम की व्याख्या के बाद, निम्नलिखित प्रश्नों पर निष्कर्ष निकालें:
- क्या स्वतंत्र और आश्रित मानों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध है?
- मॉडल आश्रित चर की भविष्यवाणी कितनी अच्छी तरह करता है?
प्रत्येक महत्वपूर्ण भविष्यसूचक के बारे में विस्तृत अंतर्दृष्टि के साथ निष्कर्षों की रिपोर्ट करें, आश्रित चर पर इसके प्रभाव पर चर्चा करें। R-वर्ग मानों और किसी भी किए गए निदान परीक्षणों के माध्यम से मॉडल की ताकत को समझें और संवाद करें।
अंत में, व्यापक संदर्भों के लिए भविष्यवाणी करने से पहले अपने विश्लेषण में संभावित सीमाओं जैसे नमूना आकार, लापता डेटा, और रैखिक प्रतिगमन की धारणाओं पर विचार करना सुनिश्चित करें। यह व्यापक दृष्टिकोण आईबीएम एसपीएसएस का उपयोग करके मजबूत विश्लेषण और व्यावहारिक अनुप्रयोग सुनिश्चित करेगा।
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