BAZA „SKLEP”

METODA 

WPROWADZANIA

OBA PREDYKTORY WYJAŚNIAJĄ 82.5% WARIANCJI LICZBY 
SPRZEDANEGO POKARMU. MODEL JEST DOBRZE DOPASOWANY, 
F(2,12)=34.08, p<.001.

INTERPRETACJA

     

W celu przewidywania sprzedaży pokarmu dla 

zwierząt na podstawie ceny oraz rozmiaru półek 
sklepowych przeprowadzono analizę regresji liniowej, 
gdzie zmienną objaśnianą była sprzedaż pokarmu a 
predyktorami wielkość półek oraz cena.  
Model ten okazał się być dobrze dopasowany do danych, 
F (2, 12) = 34.08, p <.001. Istotny wpływ na ilość 
sprzedanego pokarmu miała jedynie jego cena (beta = .
92, t <.05). Wraz ze wzrostem ceny o jedną jednostkę 
ilość sprzedanego pokarmu wzrastała o 10.50. Zmienna 
ta wyjaśniała  82.5% wariancji sprzedaży karmy. Wielkość 
półek nie wpływała istotnie na sprzedaż (p = .983).

Gdy więcej predyktorów dobrze jest 
wstawić tabelę:

Mackiewicz, R., 
archiwum

METODA 

HIERARCHICZNA

WIEMY, ŻE CENA POKARMU JEST 
ISTOTNYM CZYNNIKIEM 
WPŁYWAJĄCYM NA SPRZEDAŻ. 
CHCEMY DODAĆ JEDNAK NOWY 
CZYNNIK – WIELKOŚĆ PÓŁEK I 
SPRAWDZIĆ, CZY ZMIENI SIĘ 
DOKŁADNOŚĆ PRZEWIDYWANIA.

ZAZNACZAMY ZMIANA R-KWADRAT, ABY ZOBACZYĆ, CZY 
WZROST WYJASNIANEJ WARIANCJI JEST ISTOTNY.

ZARÓWNO MODEL 1 Z JEDNYM PREDYKTOREM, JAK I MODEL 2 Z 
DWOMA PREDYKTORAMI, SĄ DOBRZE DOPASOWANE.

ISTOTNA STATYSTYKA F NIE WSKAZUJE NAM JEDNAK CZY OBA 
PREDYKTORY WYWIERAJĄ ISTOTNY WPŁYW – F JEST ISTOTNE NAWET 
WTEDY, GDY WPŁYWA TYLKO JEDEN PREDYKTOR.

Model 1 jest identyczny z modelem regresji prostej, gdzie mamy jeden 
predyktor w postaci ceny pokarmu. R jest więc równe współczynnikowi 
r-Pearsona, wyjaśniana wariancja to 85%.

W Modelu 2 mamy już dwa predyktory jednocześnie i analizowany jest 
wpływ obu na zmienną wyjaśnianą. R mówi nam tu o sile korelacji 
wielokrotnej, czyli sile, z jaką oba predyktory wpływają na sprzedaż. 
Skorygowane R-kwadrat wskazuje jednak, że procent wyjaśnianej 
wariancji wcale się nie zwiększył. Potwierdza to także brak istotności 
testu Zmiany F, F(1,12)=0, p=.983. Dane te wskazują, że dodanie 
kolejnego predyktora w postaci wielkości półek nie zwiększa nam 
procentu wyjaśnianej wariancji. Co więcej, zwiększa się nieco błąd 
standardowy oszacowania z 5.82 do 6.06.

Sprzedaż pokarmu = 10.50x

1

 + 0x

2

 + 0

Wartość współczynnika regresji dla zmiennej ceny pokarmu 
wynosi 10.50. Oznacza to, że wraz ze wzrostem ceny o jedną 
jednostkę, liczba sprzedanej żywności może wzrosnąć o 10.50. 

INTERPRETACJA

     

W celu przewidywania sprzedaży pokarmu dla 

zwierząt na podstawie ceny oraz rozmiaru półek 
sklepowych przeprowadzono analizę regresji liniowej, 
gdzie zmienną objaśnianą była ilość sprzedanej karmy a 
predyktorami cena karmy oraz wielkość półek sklepowych. 
Model okazał się być dobrze dopasowany, F (2, 12) = 
34.08, p <.001. Natomiast istotny wpływ na ilość 
sprzedanego pokarmu miała jedynie jego cena (beta = .
92, t <.05). Wraz ze wzrostem ceny o jedną jednostkę 
ilość sprzedanego pokarmu wzrastała o 10.50. Zmienna ta 
wyjaśniała  82.5% wariancji sprzedaży karmy. Wielkość 
półek nie wpływała istotnie na sprzedaż (p = .983).

INTERPRETACJA

UWAGI:

1. W przypadku, gdy wprowadzenie kolejnego 

predyktora zmieniałoby istotnie wielkość wyjaśnianej 
wariancji, wtedy zapisujemy np.:

Zmienna cena pokarmu wyjaśniała  82.5% wariancji 
sprzedaży karmy, natomiast oba predyktory 
wyjaśniały łącznie 90% wariancji i zmiana ta była 
istotna statystycznie (Zmiana F (1, 12) = 3.45, 
p<.001).