De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

1 Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari Nominale en ordinale variabelen Transparanten beschikbaar gesteld door Dr. B. Pelzer.

Verwante presentaties


Presentatie over: "1 Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari Nominale en ordinale variabelen Transparanten beschikbaar gesteld door Dr. B. Pelzer."— Transcript van de presentatie:

1 1 Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari Nominale en ordinale variabelen Transparanten beschikbaar gesteld door Dr. B. Pelzer

2 2 Regressie-analyse, kwalitatieve variabelen  nominale predictor: hoe opnemen in model?  interpretatie van de b-eetjes  twee nominale predictoren  nominale en interval predictor  ordinale predictor  relatieve sterkte van 'n nominale predictor

3 3 salaris volk tel nrc nrc volk tel Om zinvol model te krijgen maken we drie hulpvariabelen: volk, tel, nrc volk tel nrc “dummies” of “dummy variables” Volkskrant lezers1 0 0 Telegraaf lezers0 1 0 Nrc lezers0 0 1 scores op 2 dummies volstaan om te weten welke krant iemand leest! Opnemen nominale predictor “Krant die men ‘t meest leest” model: Y i = b 0 + b 1 krant i + e i = flauwekul!

4 4 Kies variant A, B of C A B C volk telvolk nrctel nrc Dummies als predictoren Telegraaf lezers: Volkskrant lezers: NRC lezers: Voorspelde Salaris voor Volkskrant lezers Telegraaf lezers NRC lezers Telegraaf is ‘referentie categorie’ variant B:

5 5 voorspelde Y waarde van de referentie groep verschil in voorspelde Y waarde met referentie groep voorspelde salarissen nrc volkskrant telegraaf salaris volkskrant telegraafnrc Interpretatie van regressie effecten b van dummies verschil in voorspelde Y waarde met referentiegroep

6 6 recode krant (1=1) (2, 3 = 0) (else=sysmis) into volk. recode krant (2=1) (1, 3 = 0) (else=sysmis) into tel. recode krant (3=1) (1, 2 = 0) (else=sysmis) into nrc. Dummies maken met spss, voorafgaand aan Regression frequencies krant. frequencies volk tel nrc.

7 7 Telegraaf lezers: Volkskrant lezers: NRC lezers: = = 3 = gem. salaris Volks.lezers = 2 = gem. salaris Tel. lezers = = 4.5 = gem. salaris NRC lezers Dummies als predictoren in Regression ter verificatie: mean salaris by krant. regression /dependent salaris /enter volk nrc.

8 8 Telegr.lezers: Volksk.lezers: NRC lezers: Hypothesen over de regressie effecten b van de dummies H 0 : b 1 =0 "salaris Volkskrant lezers = salaris Telegraaf lezers" H 0 : b 2 =0 "salaris NRC lezers = salaris Telegraaf lezers" variant C dia 3: H 0 : b 2 =0 "salaris NRC lezers = salaris Volkskrant lezers" variant B dia 3:

9 9 Twee nominale predictoren kies referentie categorieën: telegraaf, vrouw overige categorieën vormen de predictor-dummies: interpretatie: voorsp. onveiligheid van telegraaf lezende vrouwen verschil in voorsp. onveiligheid van volkskrant en telegraaf lezers gecontroleerd voor invloed geslacht verschil in voorsp. onveiligheid van nrc en telegraaf lezers gecontroleerd voor invloed geslacht verschil in voorsp. onveiligheid van mannen en vrouwen gecontroleerd voor invloed krant krant (telegraaf, volkskrant, nrc) geslacht onveiligheid

10 10 nrc volkskrant telegraaf mannen vrouwen Y = onveiligheid = voorsp onveiligh met model: Voordeel van “controleren voor” bij twee nominale predictoren n=90 n=50 n=10

11 11 Nominale en interval predictor krant (telegraaf, volkskrant, nrc) leeftijd onveiligheid leeftijd onveilig 0 telegraaf volkskrant nrc

12 12 Ordinale predictor: die behandel je als nominaal òf als interval R 2 nominaal R 2 interval lo vmbo vwo uni econ.tv Je kunt toetsen of R 2 interval significant kleiner is dan R 2 nominaal R 2 interval <= R 2 nominaal H 0 : R 2 interval = R 2 nominaal Hoe toets verloopt: zie volgende dia.

13 13 Truuk om te toetsen H 0 : R 2 interval = R 2 nominaal Nominale model heeft zelfde R 2 als model: Interval model zie dia 7 les 2! Als H 0 waar is volgt een F verdeling; Sig F < 0.05 H0 verwerpen!

14 14 Dia 7 Les 2 : Gezamenlijke invloed van 2 of meer predictoren X1 = leeftijd X2 = opleiding X3 = urentv X4 = urenkrant Y = onveilig(A) (B) Gezamenlijke invloed van urentv + urenkrant toetsen: H 0 : b 3 = b 4 =0 ofwel H 0 : R 2 model (A) = R 2 model(B) Als H 0 waar is volgt een F verdeling,df1 = aantal 0 gestelde b’s df2 = n – aantal X in model (A) - 1 Als Significantie van F < 0.05 dan H 0 verwerpen!

15 15 Dia 8 les 2 : Gezamenlijk invloed X3 en X4 toetsen via F en R Square Change regression /dependent y /enter x1 x2 /test (x3 x4). F en Significantie van F !

16 16 Relatieve sterkte van 'n nominale predictor Bereken één beta voor krant: SHEAF coëfficiënt

17 17 Bepaling Sheaf coëfficiënt met spss regression dep onveilig /enter volk nrc leeftijd. (resultaat: dia 13) compute sheaf = * volk * nrc. regression dep onveilig /enter sheaf leeftijd.


Download ppt "1 Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari Nominale en ordinale variabelen Transparanten beschikbaar gesteld door Dr. B. Pelzer."

Verwante presentaties


Ads door Google