В то время как, мультиномиальная регрессия, представленная в разделе 16.5, предназначена для зависимой переменной, относящейся к номинальной шкале, то порядковая регрессия предназначена для целевой переменной, принадлежащей к порядковой шкале. Независимые переменные и здесь должны быть категориальными (то есть иметь номинальную или порядковую шкалу), однако в качестве ковариат допускается применение переменных с интервальной шкалой.
Мы изучим данный метод при помощи примера из области психологии. В главе 19.3 будет рассматриваться "Анкета о специфике лечения психических заболеваний в больнице Фрайбурга", которая дает представление о работе с пациентами на основании 35 отдельных пунктов. К примеру, восприимчивость пациента к целенаправленным лечебным действиям выясняется при помощи пункта "Разработать план и затем приступить к его воплощению", причём ответ даётся в соответствии с пятибалльной шкалой: от "абсолютно не верно" (кодировка 1) до "абсолютно верно" (кодировка 5).
Эта типичная порядковая переменная должна быть исследована в зависимости от возраста, пола, продолжительности болезни и образования. Значения приведенных переменных были собраны в отношении 85 пациентов и находятся в файле plan.sav.
Откройте файл plan.sav.
Выберите в меню Analyze... (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты) и постройте частотные таблицы для всех переменных.
Alter (Возраст)
|
Freq-uency (Часто-та) |
Percent (Про-цент) |
valid Percent (Действи- тельный процент) |
uumuiative percent (Совокупный процент) | |
Valid (Действи-тельное значение) |
bis 40 Jahrejflo 45 лет) |
29 |
34,1 |
34,1 |
34,1 |
41-55 Jahre (41-55 лет) |
29 |
34,1 |
34,1 |
68,2 | |
ueber 55 Jahre (Свыше 55 лет) |
27 |
31,8 |
31,8 |
100,0 | |
Total (Сумма) |
85 |
100,0 | 100,0 |
|
Geschlecht (Пол)
|
Frequ-ency (Часто-та) |
Percent (Про-цент) |
Valid Percent (Действи- тельный процент) |
Cumulative Percent (Совокупный процент | |
Valid (Действи-тельное значение) |
maennlich (Мужской) |
44 |
51,8 |
51,8 |
51,8 |
weiblich (Женский) |
41 |
48,2 |
48,2 |
100,0 | |
Total (Сумма) |
85 |
100,0 |
100,0 |
|
Krankheitsdauer (Продолжительность болезни)
|
|
Frequ-ency (Часто-та) |
Percent (Про-цент) |
Valid Percent (Действи- тельный процент) |
Cumu-lative Percent (Сово-купный процент) |
Valid |
bis 5 Jahre {До 5 лет) |
24 |
28,2 |
28,2 |
28,2 |
(Действи- |
6-10 Jahre (6-1 Олег) |
16 |
18,8 |
18,8 |
47,1 |
тельное |
11-20 Jahre (11-20 лет) |
32 |
37,6 |
37,6 |
84,7 |
значение) |
ueber 20 Jahre (Свыше 20 лет) |
13 |
15,3 |
15,3 |
100,0 |
|
Total (Сумма) |
85 |
100,0 |
100,0 |
|
Schulbildung (Образование)
|
Freq-uency (Часто- та) |
Percent (Про-цент) |
Valid Percent (Действи- тельный процент) |
Cumu-lative Percent (Сово-купный процент) | |
Valid (Действи-тельное значение) |
Haupt-schule (неполное среднее) |
53 |
62,4 |
62,4 |
62,4 |
Mittlere Reife (среднее) |
18 |
21,2 |
21,2 |
83,5 | |
Abitur (аттестат зрелости) |
14 |
16,5 |
16,5 |
100,0 | |
Total (Сумма) |
85 |
100,0 |
100,0 |
|
Einen Plan machen und danach handeln (Разработать план и затем приступить к его воплощению)
|
Freq-uency (Часто-та) |
Percent (Про-цент) |
Valid Percent (Действи-тельный процент) |
Cumu-lative Percent (Сово-купный процент) | |
Valid (Действи-тельное значе- ние) |
gar nicht (абсолютно не верно) |
24 |
28,2 |
28,2 |
28,2 |
Wenig (слабо) |
18 |
21,2 |
21,2 |
49,4 | |
mittelmaessig (посред- ственно) |
18 |
21,2 |
21,2 |
70,6 | |
ziemlich(достаточно) |
16 |
18,8 |
18,8 |
89,4 | |
sehr stark (абсолютно верно) |
9 |
10,6 |
10,6 |
100,0 | |
(Сумма) |
85 |
100,0 |
100,0 |
|
Если Вы с помощью меню Analyze...(Анализ) Correlate (Корреляция) Bivariate... (Парная)
произведёте расчёт ранговой корреляции по Спирману между пунктом "Составить план и затем приступить к его воплощению" и другими переменными (с использованием синтаксических приемов, описанных в главе 26.3), то получите следующий результат:
Correlations (Корреляции)
Einen Plan machen und danach handeln (Разработать план и затем приступить к его воплощению) | |||
Spearman's rho (p Спирмана) |
Alter (Возраст) |
Correlation Coefficient (Корре-ляционный коэффициент) |
-,376** |
Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя)) |
,000 | ||
N |
85 | ||
Geschlecht (Пол) |
Correlation Coefficient (Корре-ляционный коэффициент) |
,298" | |
Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя)) |
,006 | ||
N |
85 | ||
Krankheitsda uer (Продолжи- тельность болезни) |
Correlation Coefficient (Корре-ляционный коэффициент) |
-,260* | |
Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя)) |
,016 | ||
N |
85 | ||
Schulbildung (Образование) |
Correlation Coefficient (Корре-ляционный коэффициент) |
,314** | |
Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя)) |
,003 | ||
N |
85 |
**. Correlation is significant at the .01 level (2-tailed) (Корреляция является значимой на уровне 0,01 (2 - сторонняя)).
*. Correlation is significant at the .05 level (2-tailed) (Корреляция является значимой на уровне 0,01 (2 - сторонняя)).
Стало быть, существует значимая, хоть и не очень большая корреляция. Если учесть принятое кодирование переменных, то можно заметить, что женщины более склонны сначала составить план действий, а затем приступать к лечению, чем мужчины. Кроме того, более молодые пациенты, пациенты с непродолжительным периодом болезни и пациенты, имеющие высшее образование, более активно занимаются своим лечением.
Попытаемся теперь изучить одновременное влияние возраста, пола, продолжительности болезни и образования на целевую переменную "Разработать план и затем приступить к его воплощению". Подходящим методом для этого является порядковая регрессия.
Выберите в меню Analyze (Анализ) Regression (Регрессия) Ordinal... (Порядковая)
Откроется диалоговое окно Ordinal Regression (Порядковая регрессия).