HVA ER REGRESJONSANALYSE?

Presentasjon om: "HVA ER REGRESJONSANALYSE?"— Utskrift av presentasjonen:

1 HVA ER REGRESJONSANALYSE?
SOS3003/JFRYE

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

3 Kjønn Alder Etnisitet Lønn Utdanning Ansienitet Bransje SOS3003/JFRYE

4 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

5 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 + β4x βkxi + εi SOS3003/JFRYE

6 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

7 Kausalitetsbegrepet I
Y X1 X2 X3 SOS3003/JFRYE

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

9 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

10 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

11 Teoretisk modell Ektefelle Sosial bakgrunn Inntekt Utdanning
SOS3003/JFRYE

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

13 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 + β4x βixi + ε SOS3003/JFRYE

14 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

15 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

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

17 Uni-, bi- og multivariate analyser
SOS3003/JFRYE

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

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

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