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Como realizar uma análise de regressão linear usando o IBM SPSS
Editado 3 Semanas atrás por ExtremeHow Equipe Editorial
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Tradução atualizada 3 Semanas atrás
A regressão linear é uma das técnicas mais básicas usadas na análise estatística. Ela permite que os pesquisadores avaliem a relação entre variáveis e entendam como o valor de uma variável pode ser previsto pelo valor de outra. O IBM SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) é uma ferramenta poderosa para realizar análises estatísticas e é especializado particularmente em realizar análises de regressão linear. Neste guia abrangente, vamos nos aprofundar no processo de realizar análises de regressão linear usando o IBM SPSS, garantindo que você domine as habilidades necessárias para analisar e interpretar dados de forma eficaz.
Compreendendo a regressão linear
A regressão linear é um método de prever o valor de uma variável dependente com base no valor de uma ou mais variáveis independentes. A forma mais simples, conhecida como regressão linear simples, envolve uma única variável independente. A fórmula para a regressão linear simples é a seguinte:
y = a + bx + e
Nesta fórmula:
- Y é a variável dependente.
- X é a variável independente.
- a é a interceptação.
- b é a inclinação da linha.
- e é o termo de erro.
Por outro lado, a regressão linear múltipla envolve múltiplas variáveis independentes. Sua fórmula é um pouco mais complicada:
y = a + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn + e
Aqui, b1, b2, ... bn são os coeficientes para cada uma das variáveis independentes X1, X2, ... Xn.
Inicializando o IBM SPSS
Antes de realizar uma análise de regressão linear, você deve instalar o IBM SPSS no seu computador. Se você ainda não instalou, pode baixar e instalar o software no site da IBM. Uma vez que o SPSS esteja instalado, abra o aplicativo clicando no ícone do IBM SPSS na sua área de trabalho ou no menu Iniciar.
Carregando seu conjunto de dados
Quando o SPSS estiver em execução, o próximo passo é carregar seu conjunto de dados. Seus dados podem estar em diversos formatos, mas os mais comuns incluem .sav (formato nativo do SPSS), .csv (valores separados por vírgula) e arquivos do Excel. Para carregar seus dados:
- Vá até a barra de menu e clique em Arquivo > Abrir > Dados.
- Vá até o local onde seu arquivo de dados está armazenado.
- Selecione seu arquivo de dados e clique em Abrir.
O SPSS carregará os dados em seu editor de dados semelhante a uma planilha, e você poderá visualizar seus dados no ambiente do SPSS.
Preparação dos dados
Depois de carregar seus dados, é importante garantir que eles estejam limpos e adequados para análise. Aqui estão algumas etapas para preparar seus dados:
Verificar valores ausentes
Valores ausentes podem potencialmente distorcer os resultados da sua análise. Para verificar valores ausentes:
- Clique em Analisar > Estatísticas Descritivas > Frequências.
- Selecione as variáveis que deseja analisar e mova-as para as Variáveis.
- Clique em OK para criar uma tabela de frequências que mostra o número de valores ausentes e não ausentes.
Lidar com valores ausentes
Se um valor estiver ausente, considere lidar com ele de forma apropriada. Você pode excluir casos com valores ausentes ou imputar valores ausentes usando substituição por média, regressão, etc.
Verificar o tipo de variável
Certifique-se de que suas variáveis são do tipo correto (por exemplo, numérico, string). As variáveis independentes e dependentes usadas na regressão devem ser numéricas. Modifique os tipos de variáveis, se necessário, indo para a aba Visualização da Variável e ajustando as configurações.
Realizando a análise de regressão linear
Depois de preparar seus dados, você pode prosseguir com a análise de regressão linear. Siga estes passos:
Acessar o menu de Regressão
Para iniciar a análise de regressão:
- Vá para Analisar > Regressão > Linear.
Especificar as variáveis dependentes e independentes
Na caixa de diálogo de Regressão Linear:
- Mova sua variável dependente para as Dependentes selecionando-a e clicando na seta.
- Mova as variáveis independentes para as Independentes da mesma maneira.
Selecionar Opções
Antes de realizar a análise, você pode considerar opções adicionais, como:
- Estatísticas: Clique para selecionar estatísticas adicionais como R-quadrado, Durbin-Watson, diagnósticos de colinearidade, etc.
- Gráficos: Crie gráficos de dispersão e plots de resíduos para avaliar as relações.
- Salvar: Salve os valores previstos ou resíduos para uma análise posterior.
Depois de configurar as opções, clique em OK para executar a análise de regressão.
Interpretação dos resultados
Resumo do modelo
A tabela de resumo do modelo fornece estatísticas importantes sobre o modelo de regressão. Principais elementos para revisar incluem:
- r: correlação entre os valores observados e previstos da variável dependente.
- R Quadrado: Indica a proporção de variação na variável dependente explicada pela(s) variável(is) independente(s). Um R Quadrado próximo de 1 indica um bom ajuste do modelo.
- R Quadrado Ajustado: Ajustado pelo número de preditores no modelo, fornece uma estimativa mais precisa do poder explicativo do modelo.
- Erro padrão da estimativa: Fornece uma medida de precisão das previsões.
Tabela ANOVA
A tabela ANOVA (análise de variância) avalia o ajuste geral do modelo analisando a significância do modelo de regressão:
- Razão F: Mede a significância geral do modelo. Um valor F grande indica um bom ajuste do modelo.
- Significância (Sig.): Um valor-p menor que 0,05 geralmente indica que o modelo é estatisticamente significativo.
Tabela de coeficientes
A tabela de coeficientes fornece estimativas para os coeficientes de regressão e sua significância:
- b (coeficiente não padronizado): representa a alteração na variável dependente para uma unidade de alteração na variável preditora. A equação da linha pode ser construída como:
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + ... + Bn*Xn
Resíduos e outros gráficos
Resíduos ajudam a avaliar a adequação do modelo. Idealmente, os resíduos devem ser distribuídos normalmente e dispersos aleatoriamente. Gráficos como gráficos de dispersão de resíduos versus valores previstos podem fornecer informações sobre a adequação do modelo.
Conclusão e interpretação
Após interpretar os resultados, tire conclusões sobre as seguintes questões:
- Existe uma relação estatisticamente significativa entre as variáveis independentes e dependentes?
- Quão bem o modelo prevê a variável dependente?
Relate os achados com uma análise detalhada sobre cada preditor significativo, discutindo seu impacto na variável dependente. Entenda e comunique a força do modelo através dos valores de R-quadrado e quaisquer testes diagnósticos realizados.
Finalmente, certifique-se de considerar possíveis limitações em sua análise, como tamanho da amostra, dados ausentes e suposições de regressão linear antes de fazer previsões para contextos mais amplos. Esta abordagem abrangente garantirá uma análise robusta e aplicação prática usando o IBM SPSS.
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