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:
Размышления у разбитой машины времени
У всех народов разное отношение к прошлому и будущему. Американцы редко вспоминают о прошлом и задумываются над будущим, предпочитая заботиться о настоящем, но если вспоминают, то вспоминают добрым словом, и если заглядывают вперед, то с о ...
Молодежь и профсоюзы
Совет молодежи создан в объединении ФГУП УАПО в начале 2003 года. В марте 2006 года, чтобы защитить социально-экономические и трудовые права молодежи до 35 лет, привлечь её к активной профсоюзной деятельности, создать условия для раскрытия ...
История неформального движения. Причины возникновения
За период с 88 по 93-94 год количество неформальных объединений выросло с 8% до 38% т.е. в три раза. К неформалам можно отнести средневековых Вагантов, Скоморохов, Дворян, Первых дружинников. 1) Волна неформалитета после революционные годы ...