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:
Рациональная и разъяснительная психотерапия
Важную роль разъяснительной психотерапии в системе лечения больного и, особенно, в системе психотерапии, подчёркивал ещё В.М. Бехтерев. Она высоко оценивается и современными психотерапевтами. Разъяснительная психотерапия может проводиться ...
Описание исходных (вторичных) данных
Задачи эссе предполагают использование данных уровня домохозяйства для построения моделей. Такие данные собираются Госкомстатом России в рамках выборочных обследований, а также в рамках специальных проектов (например, «Российский мониторин ...
Профилактика жестокого обращения с детьми
За последние 35 лет на вопросы жестокого обращения с детьми стало обращаться более пристальное внимание со стороны общества и специалистов. Эпидемиологические исследования ряда стран свидетельствуют о том, что жесткое обращение с детьми яв ...