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).