3.2. Lineáris regresszió
3.2. Lineáris regresszió 
Az OECD_2003.msw adatállományon végrehajtott, megfelelő lineáris regresszió alkalmazása után válaszoljunk az alábbi kérdésekre:
- Az ESCS és Mean_m változók közötti Wilcox-féle robusztus korrelációs együttható értéke: 0,565
- A Mean_m és az ESCS változók közötti Pearson-féle korrelációs együttható értéke: 0,560
- A Mean_m változót az ESCS változó segítségével meghatározó lineáris regressziós egyenlet: Y=490,52 + 53,88X
- Ha 1-el növeljük a Mean_m változó értékét, akkor várhatóan ennyivel nő az ESCS változó értéke: 0,00583
- A 0 ESCS értékhez várhatóan ekkora Mean_m érték tartozik: 490,52
- A regresszióhoz szükséges, mind az ESCS, mind a Mean_m változóban valid értéket felvevő egyedek száma: N=993
- Ha 1-el csökkentjük az ESCS értékét, várhatóan ennyivel változik a Mean_m változó értéke: -53,88
- A Mean_m változón, az ESCS változóval való lineáris regressziós becslés standard hibája: 71,58
- Az ESCS változón, a Mean_m változóval való lineáris regressiós becslés standard hibája: 0,744
ELEMZENDŐ VÁLTOZÓPÁR:
X = ESCS (ESCS - régi SES, Szocio-ökonómiai státusz - OECD átlag 0, OECD szórás 1)
Y = Mean_m (Matematika, átlag - OECD átlag 500, OECD szórás 100)
A mind X, mind Y esetében érvényes értékkel rendelkező esetek száma: N = 993
|
Változó |
Átlag |
Var. |
Min. |
Max. |
Regressziós egyenlet |
|
|
X: |
ESCS |
-0,0580 |
0,807 |
-2,454 |
2,333 |
x = -2,897 + 0,00583y |
|
Y: |
Mean_m |
487,40 |
7467,9 |
242,75 |
721,64 |
y = 490,52 + 53,88x |
X: Reziduális variancia (Hibavariancia): MSerr(X) = 0,554, SH(X) = 0,744
Y: Reziduális variancia (Hibavariancia): MSerr(Y) = 5123,6, SH(Y) = 71,58
Korrelációk és 95%-os intervallumbecslés az elméleti értékre:
|
r = |
0,560*** |
p = 0,0000 |
C95 = (0,516; 0,601) |
|
Rpb = |
0,565*** |
p = 0,0000 |
C95 = (0,522; 0,606) |