Questo tutorial spiega come eseguire una semplice regressione lineare in SPSS.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente set di dati che mostra il numero di ore studiate e il voto ottenuto nell’esame da 20 studenti:<\/span> <\/p>\n Utilizzare i seguenti passaggi per eseguire una semplice regressione lineare su questo set di dati per quantificare la relazione tra le ore studiate e il punteggio dell’esame:<\/span><\/p>\n Passaggio 1: visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n Innanzitutto, creeremo un grafico a dispersione per visualizzare la relazione tra ore e punteggio per garantire che la relazione tra le due variabili appaia lineare. Altrimenti, la semplice regressione lineare non sar\u00e0 una tecnica appropriata da utilizzare.<\/span><\/p>\n Fare clic sulla scheda Grafici<\/strong> , quindi su Generatore di grafici<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Dal menu Scegli da<\/strong> , fai clic e trascina Scatter\/Dot<\/strong> nella finestra di modifica principale. Quindi trascina i tempi<\/strong> variabili sull’asse x e il punteggio<\/strong> sull’asse y.<\/span> <\/p>\n Dopo aver fatto clic su OK<\/strong> , verr\u00e0 visualizzato il seguente grafico a dispersione:<\/span> <\/p>\n Dal grafico possiamo vedere che esiste una relazione lineare positiva tra ore e punteggio. In generale, gli studenti che studiano pi\u00f9 ore tendono ad avere punteggi pi\u00f9 alti.<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 esiste una chiara relazione lineare tra le due variabili, procederemo ad adattare un semplice modello di regressione lineare al set di dati.<\/span><\/p>\n Passaggio 2: adattare un modello di regressione lineare semplice.<\/strong><\/span><\/p>\n Fare clic sulla scheda Analizza<\/strong> , quindi su Regressione<\/strong> e infine su Lineare<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Nella nuova finestra visualizzata, trascina il punteggio<\/strong> variabile nella casella denominata Dipendente e trascina le ore<\/strong> nella casella denominata Indipendente. Quindi fare clic su OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n Dopo aver fatto clic su OK<\/strong> , verranno visualizzati i risultati della regressione lineare semplice. La prima tabella che ci interessa \u00e8 quella intitolata Model Summary<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Ecco come interpretare i numeri pi\u00f9 rilevanti in questa tabella:<\/span><\/p>\n La seguente tabella che ci interessa si intitola Coefficienti<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Ecco come interpretare i numeri pi\u00f9 rilevanti in questa tabella:<\/span><\/p>\n Infine, possiamo formare un’equazione di regressione utilizzando i valori di costante<\/strong> e ore<\/strong> . In questo caso l\u2019equazione sarebbe:<\/span><\/p>\n Punteggio esame stimato = 73.662 + 3.342*(ore)<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare questa equazione per trovare il punteggio stimato dell’esame di uno studente, in base al numero di ore studiate.<\/span><\/p>\n Ad esempio, uno studente che studia per 3 ore dovrebbe ottenere un punteggio dell’esame di 83.688:<\/span><\/p>\n Punteggio esame stimato = 73.662 + 3.342*(3) = 83.688<\/span><\/p>\n Passaggio 4: riportare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n Infine, vogliamo riassumere i risultati della nostra regressione lineare semplice. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione:<\/span><\/p>\n \u00c8 stata eseguita una semplice regressione lineare per quantificare la relazione tra le ore studiate e il voto dell’esame. Nell\u2019analisi \u00e8 stato utilizzato un campione di 20 studenti.<\/span><\/p>\n I risultati hanno mostrato che esisteva una relazione statisticamente significativa tra le ore studiate e il voto dell\u2019esame (t = 4.297, p < 0.000) e che le ore studiate rappresentavano il 50,6% della variabilit\u00e0 spiegata nel voto dell\u2019esame. l’esame.<\/span><\/p>\n L\u2019equazione di regressione risult\u00f2 essere:<\/span><\/p>\n Punteggio esame stimato = 73.662 + 3.342*(ore)<\/span><\/p>\n Ogni ora aggiuntiva studiata \u00e8 associata ad un aumento medio di 3.342<\/strong> nel punteggio dell’esame.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in SPSS:<\/span><\/p>\n Come eseguire la regressione lineare multipla in SPSS<\/a> La regressione lineare semplice \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra una variabile predittore e una variabile di risposta. Questo tutorial spiega come eseguire una semplice regressione lineare in SPSS. Esempio: regressione lineare semplice in SPSS Supponiamo di avere il seguente set di dati che mostra il numero di ore studiate […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Esempio: regressione lineare semplice in SPSS<\/strong><\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss0.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss1.png\")
<\/p>\n![\"Grafico](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss2.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss3.png\")
<\/p>\n![\"Opzione](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss4.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss5.png\")
<\/p>\n![\"Tabella](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss6.png\")
<\/p>\n\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss7.png\")
<\/p>\n\n
\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come eseguire la regressione quadratica in SPSS<\/a>
Come eseguire la regressione logistica in SPSS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"