HVA ER REGRESJONSANALYSE?

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Å forklare sosiale fenomener
Advertisements

Systemdynamisk tilnærming for risikoanalyse av Nettverksbasert Forsvar
Kapittel 4 - Regresjonsanslyse
Sammenheng mellom flere variabler – Bivariat Analyse
Hvordan samle inn/produsere de data jeg trenger
Bruk av måleinstrumenter Indekser / skala
Kap 12 Korrelasjon / Regresjon
STATISTISK GENERALISERING
Kap 5 - Prediksjonsmodeller
Grunnleggende matematikk
Tolkning av resultatene fra logistisk regresjon
Innføring i kvalitativ/kvantitativ metode
Å overleve oppgaveskriving: Litteraturgjennomgang
Kvantitativ forskning
Transformasjoner Men hva hvis relasjonen er kurvelinjær?
1 JFRYE2005 1: Vanlige 2: Kurvelinjære 3: Samspill (ikke-addivitet) 4: Dikotomier 5: Dummy-variabler.
Regresjonskritikk I Den beste modellen – men hvor god er denne modellen? God nok? Regresjonsanalysens forutsetninger – oversikt over mulige problemer 1:
Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Mer grunnleggende matte: Forberedelse til logistisk regresjon
Om semesteroppgaven Krav til den avhengige variabelen
Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
1: Korrelasjon, kovarians (at variablene ’spiller sammen’)
Uni-, bi- og multivariate analyser
Kvalitativ metode i markedsforskning
Analyse og tolkning av datamaterialet
INDEKSER OG FORDELINGER
SAMMENHENGER MELLOM VARIABLER
BESKRIVELSE, FORKLARING OG FORSTÅELSE
Sigmund Grønmo: Samfunnsvitenskapelige metoder Kapittel 19
DATAKVALITET, RELIABILITET OG VALIDITET
SAMFUNNSVITENSKAPELIGE PROBLEMSTILLINGER
Statistikk på 20 2 timer PSY-1002
Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Figur 1 Behov. Figur 2 Behov Figur 3 Prioritering/ressursinnsats.
Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Induktivt og deduktivt design, metodevalg.
Eksperimentelle design Ikke-eksperimentelle design
Sammenhenger, problemstilling og forklaringer Forelesning 6/
Kvalitativ metode i medisinsk forskning
Regresjonsanalyse Del 2
Presentasjon av data: deskriptiv statistikk
Korrelasjonelle metoder
Masterskolen 2009 Inntroduksjon Arild Jansen, AFIN Oppgaveskolen 2009 Introduksjon Opplegget for Masterskolen Elementene i en masteroppgave: Teori, metode.
Forskning – 3 grupper (OECD 1981) Grunnforskning Originale undersøkelser som har til hensikt å skape ny kunnskap og forståelse Karakteriseres ved at den.
Produktion og udbud 4. Mikroøkonomi Teori og beskrivelse © Limedesign
Mål for sentraltendens:
Oppgaveskolen -V07_1 Innledning Arild Jansen, AFIN Oppgaveskolen 2007 Introduksjon Organisering av seminaret [Gjeste]forelesninger – hva er behovene ?
Masterskolen 2012 : Introduksjon Opplegget for Masterskolen –Opplegget, timeplan med mer Elementene i en masteroppgave –Teori, metode og empiri (data)
Oppgaveskolen -V06_1 Innledning Arild Jansen, AFIN Oppgaveskolen 2006 Introduksjon Organisering av seminaret [Gjeste]forelesninger Leseliste – litteratur.
Regresjon Petter Mostad
Validitet i kvalitativ forskning Forelesning 13. november 2008
STRATEGIPROFILEN VED NHH
Samfunnsvitenskapelig forskningstradisjoner
Validitet og reliabilitet: Fra teori –> via operasjonalisering –> til empiri Et teoretisk utsagn er en framstilling av sammenhengen mellom abstrakte begrep.
Gangen i en undersøkelse Prosjektplan og problemformulering Vi kan formulere:  Et tema – f.eks. ”Ungdom og bruk av data”  En hypotese – ”Gutter bruker.
Samfunnsvitenskapelig metode – innføring Forelesning 4/
Kvantitativ metode med vekt på survey – del
Samfunnsvitenskapelig metode – innføring
Case og empiri <Fag> <Navn> Institutt for statsvitenskap
Korrelasjonelle metoder
Måling, målefeil Forskningsmetoder Frode Svartdal UiTø H-2006
Gangen i en undersøkelse Prosjektplan og problemformulering
Forskningsmetoder Validitet Frode Svartdal Universitetet i Tromsø
Måling, målefeil Forskningsmetoder Frode Svartdal UiTø V-2010
SIV : Repetisjon Kapittel /12/2018 Fred Wenstøp.
Kapittel 15: Valg av metode Kapittel 16: Stokastiske variabler
Tester med SPSS prosedyrer og utskrifter
Utskrift av presentasjonen:

HVA ER REGRESJONSANALYSE? SOS3003/JFRYE

Hvordan påvirkes et sosial fenomen av andre sosiale fenomener? Eks: Hvordan påvirkes lønnsnivå av kjønn, alder, etnisitet, utdanning, ansiennitet, bransjetilknytning? SOS3003/JFRYE

Kjønn Alder Etnisitet Lønn Utdanning Ansienitet Bransje SOS3003/JFRYE

Regresjonsligningen I Matematisk estimering av forholdet mellom variablene y (lønnsnivå) = b0 (konstantledd) + b1 * (kjønn) + b2 * (alder) + b3 * (etnisitet) + b4 * (utdanning) + b5 * (ansiennitet) + b6 * (bransjetilknytning) + e (feilledd) SOS3003/JFRYE

Regresjonsligningen II Matematisk estimering av forholdet mellom y og x’er y = b0 + b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 +b4 x4 +b5 x5 +b6 x6 + e Den ’generaliserte’ regresjonsligningen У = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + β4x4 + ... + βkxi + εi SOS3003/JFRYE

Forutsetninger for regresjon  Kausalitet  Avhengige og uavhengige variabler  Samvariasjon, tidsdimensjon og spuriøsitet  Modeller  Fra utvalg til populasjon  konfidensintervall og hypotesetesting  Datas kvalitet  Målenivå  Uni-, bi- og multivariate analyser  Enheter og variabler  Hva er SPSS? SOS3003/JFRYE

Kausalitetsbegrepet I Y X1 X2 X3 SOS3003/JFRYE

Kausalitetsbegrepet II Avhengige og uavhengige variabler (Eng.: Dependent and independent variables) Tre forutsetninger for kausalitet 1: Samvariasjon 2: Tid 3: Spuriøsitet SOS3003/JFRYE

Kausalitetsbegrepet III Kausalitetsbegrepet innen samfunnsvitenskapene er veldig komplisert og omdiskutert Samfunnsvitenskap dreier seg ikke utelukkende om kausale relasjoner! Alle kausale relasjoner kan ikke tallfestes! ► Deskriptiv forskning ► Forstående sosiologi ► Kvalitativ forskning SJEKK SAMSVAR MELLOM FORSKNINGSSPØRSMÅL OG METODE! SOS3003/JFRYE

Modeller Modell: En forenklet/fortettet fremstilling av virkeligheten Et analytisk verktøy Ulike typer modeller, f.eks.: Teoretiske modeller Empiriske modeller - grafiske modeller - matematiske modeller SOS3003/JFRYE

Teoretisk modell Ektefelle Sosial bakgrunn Inntekt Utdanning SOS3003/JFRYE

Empirisk modell Kjønn Alder Etnisitet Lønn Utdanning Ansienitet Bransje SOS3003/JFRYE

Matematiske modeller y (lønnsnivå) = b0 (konstantledd) + b1 * (kjønn) + b2 * (alder) + b3 * (etnisitet) + b4 * (utdanning) + b5 * (ansiennitet) + b6 * (bransjetilknytning) + e (feilledd) y = b0 + b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 + b4 x4 + b5 x5 + b6 x6 + e У = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + β4x4 + ... + βixi + ε SOS3003/JFRYE

Fra utvalg til populasjon Konfidensintervall Sannsynlighetsregning Forutsetningen: Sannsynlighetsutvalg Konfidensintervall Hypotesetesting  T-tester  F-tester Statistic Std. Error ALDER Mean 49,70 ,267 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 49,17 Upper Bound 50,22 Kjikvadrat-test: Alder og tilfredshet med gårdsøkonomien Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 678,826 570 ,001 N of Valid Cases 1618 SOS3003/JFRYE

Datas kvalitet Er utvalget virkelig et sannsynlighetsutvalg?  validitet (forhold mellom teori og empiri: måler man det man ønsker å måle?)  reliabilitet (feilmålinger: måles det som måles nøyaktig?) SOS3003/JFRYE

Målenivåer Nominalnivå Ordinalnivå Intervallnivå Forholdstallnivå Kvalitative og kvantitative data Kategoriske og kontinuerlige data SOS3003/JFRYE

Uni-, bi- og multivariate analyser SOS3003/JFRYE

Uni-, bi- og multivariate analyser X Y SOS3003/JFRYE

Uni-, bi- og multivariate analyser X1 X2 X3 SOS3003/JFRYE

Datamatrise NR V1 V2 V3 V4 V5 1 2 4 12 3 5 6 7 8 9 10 11 13 SOS3003/JFRYE