Анализ данных и интерпретацияСтраница 4
Рассмотрим модели с первым показателем. Качество моделей (хотя они и значимы) очень низкое. Так как показатель R2 близок к 0. То есть, независимые переменные (доход, число источников дохода и проч.) плохо объясняют изменения переменной индекса владения ТДП. Максимум – на 7%. В первую очередь программа включила в модель число членов семьи, затем – двоичную переменную город/село, затем – суммарный доход и, наконец, число источников дохода. Интерпретация для 4-й модели, например, такая: каждый дополнительный член домохозяйства, при прочих равных условиях, увеличивает индекс потребления ТДП, в среднем, на 0,148 единиц. Иными словами, более крупные семьи, обычно, владеют большим набором ТДП. Что естественно. Аналогично, если домохозяйство из городской среды, то нужно увеличить прогноз индекса на 0,269. Каждый доп. рубль суммарного дохода домохозяйства увеличивает индекс на 0,00000514 единиц. А вот чем больше источников дохода, тем меньше как бы становится индекс. В части выводов причина этого обсуждается.
Регрессионные модели потребления ТДП (первый вариант)
|
Модель № |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Константа |
0,223 (Sig.=0,000) |
0,013 (Sig.=0,741) |
0,016 (Sig.=0,688) |
0,077 (Sig.=0,074) |
|
Число членов семьи |
0,148 (Sig.=0,000) |
0,154 (Sig.=0,000) |
0,140 (Sig.=0,000) |
0,148 (Sig.=0,000) |
|
Городская местность проживания |
– |
0,279 (Sig.=0,000) |
0,254 (Sig.=0,000) |
0,269 (Sig.=0,000) |
|
Суммарный доход домохозяйства за последние 30 дней |
– |
– |
5,10Е-006 (Sig.=0,000) |
5,14Е-006 (Sig.=0,000) |
|
Число источников дохода за последнее время |
– |
– |
– |
–0,039 (Sig.=0,001) |
|
|
0,043 |
0,059 |
0,071 |
0,073 |
|
Значимость модели (Sig.) |
0,00 0 |
0,00 0 |
0,00 0 |
0,00 0 |
Модель с использованием второго варианта индекса (без учета весов ТДП) кажется более удачной. Но и здесь объясняющая способность не превышает 16% для 4-х объясняющих переменных. Суть коэффициентов остается той же. Но они теперь чуть-чуть побольше, поскольку второй индекс имеет больший масштаб изменений.
Регрессионные модели потребления ТДП (второй вариант)
|
Модель № |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Константа |
5,969 (Sig.=0,000) |
2,623 (Sig.=0,000) |
2,662 (Sig.=0,000) |
3,574 (Sig.=0,000) |
|
Число членов семьи |
2,629 (Sig.=0,000) |
2,725 (Sig.=0,000) |
2,533 (Sig.=0,000) |
2,639 (Sig.=0,000) |
|
Городская местность проживания |
– |
4,443 (Sig.=0,000) |
4,087 (Sig.=0,000) |
4,314 (Sig.=0,000) |
|
Суммарный доход домохозяйства за последние 30 дней |
– |
– |
7,41Е-005 (Sig.=0,000) |
7,46Е-005 (Sig.=0,000) |
|
Число источников дохода за последнее время |
– |
– |
– |
–0,572 (Sig.=0,000) |
|
|
0,103 |
0,133 |
0,153 |
0,156 |
|
Значимость модели ( Sig.) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
Похожие статьи:
Теоретический анализ проблемной ситуации
Посещая пожилого человека, клиента социального обеспечения, Вы обнаруживаете, что его здоровье ухудшилось, память стала хуже, появились симптомы старческого склероза. Хотя в том же районе проживают две его замужние дочери, по состоянию его ...
Этапы работы исследователя в процессе исследования
Одна из самых сложных проблем проведения исследования - с чего начать? Два вопроса кажутся здесь наиболее трудными: как выбрать проблему для изучения и как ее сузить, чтобы сделать "работающей". Эти вопросы кажутся наиболее сложн ...
Материалистическое понимание К. Марксом и Ф. Энгельсом исторического
процесса. Общество как целостный социальный организм
«Гегель где-то отмечает, что все великие события и личности появляются, так сказать, дважды. Он забыл прибавить: первый раз в виде трагедии, второй раз в виде фарса» К. Маркс Социология марксизма устами своих основоположников Карла Маркса ...