{"id":800,"date":"2023-07-28T17:24:15","date_gmt":"2023-07-28T17:24:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla-spss\/"},"modified":"2023-07-28T17:24:15","modified_gmt":"2023-07-28T17:24:15","slug":"regressione-lineare-multipla-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla-spss\/","title":{"rendered":"Come eseguire la regressione lineare multipla in spss"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>La regressione lineare multipla<\/strong> \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra due o pi\u00f9 variabili esplicative e una variabile di risposta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire la regressione lineare multipla in SPSS.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: regressione lineare multipla in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di voler sapere se il numero di ore trascorse a studiare e il numero di esami pratici sostenuti influiscono sul voto che uno studente riceve in un determinato esame. Per esplorare questo, possiamo eseguire una regressione lineare multipla utilizzando le seguenti variabili:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Variabili esplicative:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ore studiate<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Esami preparatori superati<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Variabile di risposta:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Risultato dell&#8217;esame<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzare i passaggi seguenti per eseguire questa regressione lineare multipla in SPSS.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: inserisci i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Inserire i seguenti dati relativi al numero di ore studiate, esami preparatori sostenuti e risultati esami ricevuti per 20 studenti:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8814 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss1.png\" alt=\"\" width=\"325\" height=\"439\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire la regressione lineare multipla.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare clic sulla scheda <strong>Analizza<\/strong> , quindi <strong>su Regressione<\/strong> e infine <strong>su Lineare<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8815 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss2.png\" alt=\"Regressione lineare multipla in SPSS\" width=\"538\" height=\"414\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Trascina il <strong>punteggio<\/strong> variabile nella casella denominata Dipendente. Trascina le variabili <strong>ore<\/strong> e <strong>prep_exams<\/strong> nella casella denominata Indipendente\/i. Quindi fare clic su <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8816 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss3.png\" alt=\"Esempio di regressione lineare multipla in SPSS\" width=\"477\" height=\"395\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare il risultato.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dopo aver fatto clic su <strong>OK<\/strong> , i risultati della regressione lineare multipla verranno visualizzati in una nuova finestra.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La prima tabella che ci interessa si chiama <strong>Model Summary<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8817 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss4.png\" alt=\"Risultato riassuntivo del modello di regressione in SPSS\" width=\"400\" height=\"138\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare i numeri pi\u00f9 rilevanti in questa tabella:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R quadrato:<\/strong> questa \u00e8 la proporzione della varianza nella variabile di risposta che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili esplicative. In questo esempio, <strong>il 73,4%<\/strong> della variazione dei punteggi degli esami pu\u00f2 essere spiegata dalle ore studiate e dal numero di esami preparatori sostenuti.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Standard. Errore di stima:<\/strong> l&#8217;<\/span><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-dellerrore-standard\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">errore standard<\/a> <span style=\"color: #000000;\">\u00e8 la distanza media tra i valori osservati e la retta di regressione. In questo esempio i valori osservati si discostano in media di <strong>5.3657<\/strong> unit\u00e0 dalla retta di regressione.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La prossima tabella che ci interessa si chiama <strong>ANOVA<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8819 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss6.png\" alt=\"Tabella di output ANOVA per la regressione in SPSS\" width=\"534\" height=\"191\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare i numeri pi\u00f9 rilevanti in questa tabella:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>F:<\/strong> questa \u00e8 la statistica F complessiva per il modello di regressione, calcolata come regressione quadrata media\/residuo quadrato medio.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig:<\/strong> questo \u00e8 il valore p associato alla statistica F complessiva. Questo ci dice se il modello di regressione nel suo insieme \u00e8 statisticamente significativo o meno. In altre parole, ci dice se le due variabili esplicative combinate hanno un\u2019associazione statisticamente significativa con la variabile di risposta. In questo caso il p-value \u00e8 pari a 0,000, il che indica che le variabili esplicative, ore studiate ed esami preparatori sostenuti, hanno un&#8217;associazione statisticamente significativa con il risultato dell&#8217;esame.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La seguente tabella che ci interessa si intitola <strong>Coefficienti<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8818 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss5.png\" alt=\"Output del coefficiente di regressione lineare multipla in SPSS\" width=\"528\" height=\"172\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare i numeri pi\u00f9 rilevanti in questa tabella:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>B non standardizzato (costante):<\/strong> ci dice il valore medio della variabile di risposta quando entrambe le variabili predittive sono zero. In questo esempio, il punteggio medio dell&#8217;esame \u00e8 <strong>67.674<\/strong> quando le ore studiate e gli esami preparatori sostenuti sono entrambi pari a zero.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>B (ore) non standardizzato:<\/strong> indica la variazione media dei punteggi degli esami associata a un aumento di un&#8217;unit\u00e0 delle ore di studio, presupponendo che il numero di esami preparatori sostenuti rimanga costante. In questo caso, ogni ora aggiuntiva dedicata allo studio \u00e8 associata a un aumento di <strong>5.556<\/strong> punti nel punteggio dell&#8217;esame, assumendo che il numero di esami pratici sostenuti rimanga costante.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>B non standardizzato (prep_exams):<\/strong> indica la variazione media del punteggio dell&#8217;esame associata a un aumento di un&#8217;unit\u00e0 degli esami preparatori sostenuti, presupponendo che il numero di ore studiate rimanga costante. In questo caso, ad ogni ulteriore esame preparatorio sostenuto \u00e8 associata una diminuzione di <strong>0,602<\/strong> punti nel punteggio dell&#8217;esame, assumendo che il numero di ore studiate rimanga costante.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig. (ore):<\/strong> questo \u00e8 il valore p per la variabile esplicativa <strong>ore<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore (0,000) \u00e8 inferiore a 0,05, possiamo concludere che le ore studiate hanno un&#8217;associazione statisticamente significativa con i punteggi degli esami.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig. (prep_exams):<\/strong> questo \u00e8 il valore p per la variabile esplicativa <strong>prep_exams<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore (0,519) non \u00e8 inferiore a 0,05, non possiamo concludere che il numero di esami preparatori sostenuti abbia un&#8217;associazione statisticamente significativa con il risultato dell&#8217;esame.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, possiamo formare un&#8217;equazione di regressione utilizzando i valori mostrati nella tabella per <strong>costante<\/strong> , <strong>ore<\/strong> e <strong>prep_exams<\/strong> . In questo caso l\u2019equazione sarebbe:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Punteggio esame stimato = 67.674 + 5.556*(ore) \u2013 0.602*(prep_exams)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare questa equazione per trovare il punteggio stimato dell&#8217;esame di uno studente, in base al numero di ore di studio e al numero di esami pratici che ha sostenuto. Ad esempio, uno studente che studia per 3 ore e sostiene 2 esami preparatori dovrebbe ricevere un punteggio dell&#8217;esame di 83,1:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Punteggio esame stimato = 67,674 + 5,556*(3) \u2013 0,602*(2) = 83,1<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em><strong>Nota:<\/strong> poich\u00e9 la variabile esplicativa <strong>per gli esami preparatori<\/strong> non \u00e8 risultata statisticamente significativa, possiamo decidere di rimuoverla dal modello ed eseguire invece <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/spss-regressione-lineare-semplice\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">una semplice regressione lineare<\/a> utilizzando <strong>le ore studiate<\/strong> come unica variabile esplicativa.<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La regressione lineare multipla \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra due o pi\u00f9 variabili esplicative e una variabile di risposta. 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