SPSS за выходные: пошаговый разбор корреляционно-регрессионного анализа для гуманитариев

При проведении экономических, маркетинговых, социологических исследований приходится перерабатывать большой объем информации. Далеко не всегда возможно быстро и правильно учесть собранные материалы по теме: провести расчеты, проанализировать ситуацию и выделить тенденции, обосновать выводы фактами и конкретными параметрами и пр. Поэтому в столь масштабных исследованиях рекомендуется использовать современный инструментарий, например, SPSS.

Что такое корреляционно-регрессионный анализ SPSS?

SPSS представляет собой современное программное обеспечение, позволяющее быстро обработать большой объем информации и выделить изменения, тенденции. Данный инструмент успешно работает с количественными данными. В его основе лежит целый комплекс разнообразных статистических методов по анализу информации. Он востребован студентами разных направлений подготовки в рамках проектной деятельности, НИР.

Этот программный комплекс был разработан одноименной компанией в 1968 году. Он выполняет следующие функции:

• Поисковая. Она состоит в том, что программа производит целевой экспорт материалов из различных источников информации в рамках заданной тематики и проблематики, границ исследования. Система быстро анализирует и приводит материалы в совместимый и посильный для переработки, оценки формат – таблицы, график, база данных и пр. То есть поисковая миссия предполагает сбор материалов и его предварительная обработка.
• Выделение пробелов. На основе подобранной информационной базы программа определит перспективные подходы для оценки ситуации, выделит достаточность информации и наличие пробелов, усложняющих ход исследования. Благодаря этой опции автор может снизить риск неточностей, недостоверности результатов и выводов. Более того, по возможности программа попытается восполнить пробелы на основе располагаемых данных, выстроив альтернативные пути.
• Аналитическая миссия. Она предполагает проведение качественной и количественной оценки ситуации с задействованием статистических приемов, математических расчётов, факторный анализ, кластерный мониторинг, корреляционный и регрессионный подходы и пр. По результатам всесторонней переработки данных сервис подчеркнет существенные тенденции, обоснует полученные выводы и пр.
• Визуализационная. Материалы будут сгруппированы и описаны, а результаты представлены в виде таблиц, графиков с емким анализом-выводом-обоснованием, допустимо прогнозирование результатов и выделение скрытых закономерностей, сложностей и т.д.

SPSS обладает широким спектром применения. Чаще всего такой инструмент задействован в медицинских исследованиях, социологических опросах, маркетинговом мониторинге, экономических НИР и аналитике, в исследованиях по педагогике и психологии. То есть указанный комплексный подход присущ преимущественно тем изысканиям, где сочетается качественная и количественная информация, автору приходится проводить прикладное исследование и перерабатывать большой объем данных. Программа автоматизирует часть аналитической работы и поможет в более короткие сроки преобразовать данные, произвести расчеты и оценку отдельных показателей и т.д.

Студенты-гуманитарии зачастую прибегают к применению SPSS для проведения корреляционно-регрессионного анализа. Такая оценка вызывает массу сложностей при воспроизведении. Автоматизация процесса упрощает работу с информацией и получение результатов, аргументов и пр.

Тонкости проведения корреляционного анализа: суть, правила, этапы, показатели

Корреляционный анализ представляет собой один из статистических подходов к оценке ситуации. С помощью специальных показателей корреляции пользователь может не просто понять, что произошло, какие факторы повлияли на изменения, но и установить взаимосвязи между определёнными компонентами, параметрами, переменными.

Корреляция – это статистическая мера измерения, которая отражает связь между несколькими элементами, их зависимости и влияние друг на друга. То есть с помощью расчета и оценки корреляционных показателей можно установить причинно-следственные связи и последствия от влияния тех или иных критериев на объект исследования.

В ходе корреляционного анализа исследователь может установить одну из связей:

• Прямая, когда увеличение одной переменной провоцирует рост другой переменной. То есть в этом случае наблюдается одна и та же тенденция: либо увеличение, либо уменьшение. Другой не дано.
• Обратная. В данном случае будет наблюдаться противоположные скачки: рост одной переменной будет провоцировать уменьшение другой (например, рост цен может снизить спрос на товар).
• Отсутствие связи. При таком сценарии явной связи между располагаемыми переменными нет. Их изменение не оказывает влияния на ситуацию, нет моментальных и очевидных колебаний, тенденций.

Проведение корреляционного анализа должно учитывать ряд принципов. Во-первых, необходимо понимать сферу применения и контекст рассматриваемых показателей. В разных науках один и тот же критерий, показатель может иметь совершенно разные значения, влияние, нормативы и пр.

Во-вторых, необходимо проводить мониторинг искажений. Корреляционный анализ предполагает количественную оценку качественных изменений. Пользователю важно разбираться в располагаемой информации, отличать качественные тенденции и уметь согласовывать их с точными критериями оценки, соотносить с нормативами и теоретическими законами и пр. То есть исследователю нужно минимизировать риск искажений и периодически перепроверять данные, установленные изменения.

В-третьих, необходимо брать во внимание автокорреляцию в SPSS или то, что программа может усреднить или ориентироваться на более ранние вычисления, показатели при сравнении. Чтобы получить наиболее достоверный результат и вывод студенту придется прибегнуть к применению дополнительных инструментов или иных методов анализа. Например, регрессионному.

С помощью SPSS корреляционный анализ может проводиться на основе различных показателей. Чаще всего студенты полагаются на следующие коэффициенты и техники.

Об особенностях проведения анализа и расчета указанных коэффициентов мы писали в нашем блоге ранее. Для определения каждого из указанных показателей корреляции нужен определённый набор информации.

С помощью SPSS рассчитывать показатели вручную не придется. Пользователю будет достаточно заполнить специальные поля и запустить автоматический подсчёт и анализ данных. Программа все сделает за студента и выдаст конечный результат, но выводы по нему придется делать самостоятельно.

Логику корреляционного анализа можно представить следующим образом:

1. Подготовительный этап. Он предполагает определение цели анализа, разработку логики и основных этапов, определение ключевых параметров для оценки (показатели, нормативы и пр.), сбор базовой информации и выделение центральной выборки.
2. Аналитический этап. Он предполагает группировку и преобразование материалов в пригодный для анализа вид. Чаще всего входные материалы отражают в таблице. Необходимые расчеты делает программа SPSS и выводит нужные корреляционные показатели (помеченные изначально).
3. Интерпретационный. Он предполагает выделение конкретных тенденций на основе собранных фактов, расчетов с учетом действующих нормативов и правил. Пользователь подчеркивает значение каждого показателя корреляции и поясняет его с научной и практической точек зрения.

Обратите внимание, что для определения корреляции и ее характера важно предварительно переработать информационную базу и привести ее в единый или необходимый (с учетом избранной методики, набора показателей) вид.

На основе корреляционного анализа далее студент при проведении исследования может составить соответствующие прогнозы по рассматриваемой ситуации, опираясь на соответствующие факторы, связи, причины и следствия и пр.

Таким образом, корреляционный анализ помогает тщательнее разобраться в качественных исследованиях, повысить уровень точности результатов и выводов, показать зависимости между определенными параметрами и оценить их влияние на результат. Проводит его можно вручную или с помощью специальной компьютерной программы SPSS.

Особенности проведения регрессионного анализа: понятие, правила, специфика, показатели, этапы

Регрессионный анализ является одной из разновидностей статистического подхода к оценке ситуации. С его помощью также можно установить зависимости между рассматриваемыми переменными и на основе выявленных связей и тенденций построить математическую модель и собрать наиболее точные факты. На «фактологической» же основе в дальнейшем универсант может выстроить «линию защиты» собственной гипотезы.

Рассматриваемый способ изучения ситуации обладает определенными специфическими чертами:

• Позволяет спрогнозировать определённые моменты, способности и возможности на основе располагаемой информации;
• Поясняет зависимость и независимость отдельных категорий, влияние на конечный результат, симптоматику изменений и их характер. Помогает установить причинно-следственные связи и обосновать результаты НИР;
• Подчеркивает зависимости с помощью математических моделей и правил, в виде уравнений или систем и пр.;
• Позволяет максимально точно определить зависимости т оценить влияние факторов, параметров на объект исследования.

Регрессионный анализ – это не конкретная стратегия или тактика. Он также имеет определенные разновидности и особенности применения.

Линейная регрессия применяется для оценки связей между одной зависимой и одной независимой переменной. Ее задача состоит в определении такой линии или траектории, которая поможет наиболее точно и аргументированно описать ситуацию, установить связи и пр.

Множественная регрессия призвана исследовать такие ситуации, когда нужно оценить и учесть связность нескольких независимых переменных, определить их влияние на объект. В данном случае модель носит больше факторный характер, помогая установить причины и следствия манипуляций, воздействие отдельных показателей на ситуацию и пр.

Логистическая регрессия нацелена на прогнозировании ситуации и определение потенциальных исходов, сценариев на фоне текущего влияния и поведения переменных. Она применима в определённых случаях: когда зависимая переменная принимает определенное положение или значение (например, да или нет, истина или ложь и пр.). С ее помощью исследователь оценивает вероятность наступления или эффективности выбранного сценария.

Полиномиальная регрессия ориентирована на оценку нелинейных зависимостей. В центре внимания здесь находится так называемый полином – математическое комплексное выражение (включает в себя различные операции над переменными с возведением в степени и пр.). По степени полинома определяет уровень сложности модели, силу зависимости между известными переменными. С ее помощью оценивают сложные ситуации и моменты.

В числе наиболее распространенных показателей регрессии, рассчитываемых и оцениваемых студентами в рамках учебно-исследовательских работ, можно отметить следующие.

Чаще всего регрессионный анализ основывается на известных методиках: F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента и пр. Об этих подходах мы рассказывали ранее в нашем блоге.

Логика регрессионного анализа состоит в том, что исследователь будет последовательно изучать ситуацию и на основе располагаемых материалов оценивать влияние различных факторов, критериев, обстоятельств на развитие событий. Такой подход поможет выбрать оптимальный план действий и минимизировать потери.

Первым шагом на пути к воспроизведению этой методики является подготовка. Она предполагает определение четких ориентиров и сбор необходимой или базовой информации для переработки и запуска аналитического процесса. То есть пользователю нужно понять, что он намерен изучать, предпринимать, на чем он будет выстраивать собственное предложение или мнение, какие факторы учитывать и пр.

После определения роли и основной концепции регрессии следует приступить к детализации этапов. На этом шаге достаточно отобрать переменные, выделить зависимую и независимую переменные, собрать информацию и оценить степень его достаточности, привести сведения к единому виду и выбрать основной аналитический инструмент (подход, ПО или ручной и пр.).

Затем переходит к аналитическому этапу. Он предполагает построение конкретной модели, разбор ситуации, проведение регрессионного анализа и определение зависимостей, оценку их точности и характера, оценку качества модели и пр.

Последний шаг – описание результатов и расшифровка значения основных показателей регрессии, точности модели, факторный анализ и выделение наиболее влиятельных параметров, проверка точности и значимости результатов, прогнозирование данных.

Регрессионный анализ схож с корреляционным, но базируется на иных методах, требованиях, подходах.

Пошаговая инструкция по проведению корреляционно-регрессионного анализа в SPSS

Итак, давайте попробует разобраться в общих чертах, как же проводить корреляционно-регрессионный анализ с помощью ПО SPSS. Визуально работа в ней схожа с Экселем, но функционал – более точный, ограниченный, целенаправленный.

Итак, для начала пользователю нужно зайти в соответствующую программу и активировать ее. Если работаете впервые, то нужно открыть новый файл. Если ранее уже был опыт использования сервиса, то можно открыть ранее созданный файл и очистить его содержимое.

Затем нужно ввести располагаемые данные. Для этого нужно выбрать режим Data View. Часть информации можно заполнить вручную: определить количество переменных, отметить их и пр. Переменные находятся в разделе Variable View.

Их заполнение предполагает отражение название переменной, выбор типа (числовой, процентный, текстовый и пр.), краткое описание, значение.

Затем можно произвести импорт данных. Он возможен, если пользователь заранее подготовил информационную основу и привел ее в единый формат (например, таблицу). Импорт проводится с помощью команды Файл – Открыть. Затем выбирает нужный документ. SPSS принимает не все типы расширений. Важно, чтобы загружаемый материал был в одном из форматов: xls, xlsx, csv, sav).

Далее пользователь приступает к настройкам анализа. Он должен уточнить параметры корреляционно-регрессионного мониторинга. Для этого ему нужно отфильтровать и отсортировать материал с помощью соответствующих инструментов ПО, показать центральный вопрос и возможности замены пропущенных значений и пр.

После он переходит во вкладку Анализ и выбирает тип обработки материалов: корреляционный, регрессионный, дисперсионный и пр. После подтверждения функций программа самостоятельно проведет необходимые исчисления и предоставит конечный результат согласно заданным настройкам. Итоги могут предстать в виде таблицы. Графиков и пр. Результаты можно экспортировать в Ворд или Эксель, PDF для дальнейшей переработки и описания в составе НИР.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

научные статьи
ВКР
курсовые работы

Рекомендации по проведению корреляционно-регрессионного анализа SPSS

Разберитесь в интерфейсе SPSS. Изучите возможности работы в этой программе. В этом деле можно прибегнуть к саморазбору и апробации инструментов. В программе есть раздел «Справка», которая поможет понять суть и особенности каждого раздела, метода и пр.

Удостоверьтесь, что информационная база заранее подготовлена и готова к применению, импорту и пр. Убедитесь, что загружаемый файл соответствует требованиям программы (формат, расширение и пр.).

Настройте модель анализа и удостоверьтесь в корректности данных, параметров.

Выбирайте наиболее подходящие располагаемым материалам инструменты и методы. Сервис предлагает конкретизировать интересуемые коэффициенты (например, можно выбрать коэффициент корреляции Пирсона или Спирмена и т.д.).

Перепроверяйте данные и сохраняйте результатов обработки информации. Обязательно экспортируйте материал.

При интерпретации результатов учитывайте научные правила и нормативы, учитывайте факторы и др.