Kako uporabljati navidezne spremenljivke v Excelovi regresiji

Microsoftov priljubljen program Excel ima zmožnosti analize podatkov, ki vključujejo izvajanje regresijske analize z navideznimi spremenljivkami. Navidezne spremenljivke so kategorične spremenljivke, številčno izražene z 1 ali 0, ki označujejo prisotnost ali odsotnost določene kakovosti ali značilnosti. Excel ne zahteva nobenih posebnih funkcij, če regresijski model med neodvisnimi spremenljivkami vključuje navidezno spremenljivko. Vendar pa regresijski modeli z odvisnimi navideznimi spremenljivkami zahtevajo dodatne dodatke, programe, ki razširijo Excelove možnosti in funkcije.

Regresija z navideznimi spremenljivkami z uporabo Excela

1. korak

Naložite orodje za analizo podatkov iz Excelovih dodatkov, vključenih v vse različice Excela. To morate storiti, če želite izvesti regresijo ali katero koli drugo vrsto analize podatkov. S klikom na "Orodja" se odpre spustni meni. Izberite »Dodatki« in v meniju, ki se odpre, označite »Analysis ToolPak« in kliknite »V redu«. V vašem meniju Orodja bi se moralo prikazati "Analiza podatkov".

2. korak

Podatke, ki jih boste uporabili za svojo regresijo, vnesite v Excelov delovni list, pri čemer vse navidezne spremenljivke kodirate z vrednostjo 1 ali 0, odvisno od tega, ali ima subjekt zadevno značilnost. Spol je primer navidezne spremenljivke, saj so subjekti študije lahko samo moški ali ženske. Študija o rezultatih sprejemnih izpitov na fakulteti, ki je na primer vključevala spol predmeta, bi lahko študentke označila z 1. Uporaba navideznih spremenljivk med neodvisnimi spremenljivkami ne zahteva posebnih funkcij v Excelu. Ne pozabite, da če ima navidezna spremenljivka samo dve kategoriji (na primer moški ali ženska), je za predstavitev obeh kategorij potrebna samo ena spremenljivka.

3. korak

Kodirajte kategorične spremenljivke z več kot dvema kategorijama kot več navideznih spremenljivk, pri čemer pazite, da je število spremenljivk za eno manjše od števila kategorij (n-1, v statističnem smislu). Na primer, kategorija etnične pripadnosti, izražena s petimi ravnmi (bela, črna, hispanska, azijska, ameriški Indijanci), bi zahtevala štiri ločene navidezne spremenljivke. Če bi na primer preučevali rezultate sprejemnih izpitov na univerzi, bi lahko ustvarili naslednje navidezne spremenljivke:črnec, Hispanec, Azijec in ameriški Indijanec, pri čemer bi vsako kodirali z 1, če zadevni študent spada v to etnično kategorijo.

4. korak

Razširite zmogljivost Excela za regresijo z navideznimi spremenljivkami z dodatkom, ki bo programu omogočil izvajanje regresij z navideznimi odvisnimi spremenljivkami. Eden takšnih programov je XLStat, ki je na voljo za nakup in prenos pri izdelovalcu Addinsoft. Programi, kot je ta, vam omogočajo izvajanje regresij, v katerih odvisna spremenljivka prevzame vrednosti bodisi 1 bodisi 0.

Opozorilo

Pogosta napaka med začetniki je, da uporabljajo toliko navideznih spremenljivk, kot je kategorij (kot sta na primer dve navidezni spremenljivki za moškega in žensko). Takšen pristop bi ustvaril multikolinearnost, v kateri sta dve neodvisni spremenljivki močno korelirani, zaradi česar je skoraj nemogoče določiti njune ločene učinke na odvisno spremenljivko. Ne pozabite, da mora biti število navideznih spremenljivk vedno za eno manjše od števila kategorij.