В случае простой регрессии рассматриваются две переменные: предикторная и критериальная. Если оценки SAT(Американскин школьный тест проверки способностей) коррелируют со средним баллом первокурсников, то их можно использовать для предсказания академической успеваемости. Однако, как вы знаете из личного опыта, такой феномен, как «успеваемость в колледже» не так прост, как кажется. Оценки теста SAT могут говорить о будущей высокой успеваемости, но как быть с такими факторами, как «мотивация», «высокие школьные оценки» или «уклонение от занятий физикой»?

Множественная регрессия помогает решить проблему использования более чем одной предикторной неременной. В исследовании, проводимом методом множественной регрессии, применяется одна критериальная, а также две или более предикторных переменных. Такой анализ позволяет вам не только выяснить, что на основании этих двух или более переменных можно предсказать определенный критерий, но также определить относительную предсказательную силу этих переменных. Эта сила отображается в формуле множественной регрессии для исходных данных, которая представляет собой расширенный вариант формулы простой регрессии:

Простая регрессия:

Множественная регрессия:

где каждый X — это отдельная предикторная переменная, Y — это критериальная переменная, а величина показателей b отражает относительную важность каждой предикторной переменной. Этот показатель называют «весом регрессии» (Licht, 1995). В результате анализа по методу множественной регрессии получают множественный коэффициент корреляции (R) и множественный коэффициент детерминации (R2). R — это корреляция между объединенными предикторными переменными и критерием, а R2 — показатель степени изменчивости критериальной переменной, вызванной объединенными предикторными переменными. Обратите внимание на использование больших букв для обозначения многомерных R u R2 — тем самым их можно отличить от двумерных пирсонова ru r2. Однако их интерпретации весьма схожи. И R, и r обозначают силу корреляции, a R2 и r2 — долю изменчивости, общей для нескольких переменных.

Преимущество анализа методом множественной регрессии заключается в том, что при объединении влияния нескольких предикторных переменных (особенно если они не слишком сильно коррелируют друг с другом) возможность сделать верные предположения заметно увеличивается в сравнении с обычным регрессионным анализом. Высокие школьные оценки уже сами по себе говорят о будущей хорошей успеваемости в колледже, так же как и оценки теста SAT, но на основании двух этих показателей можно делать предсказания с большей уверенностью (Sprinthall, 2000). Чтобы получить представление о том, в каких исследованиях применяют анализ методом множественной регрессии, рассмотрим следующие примеры.

1. Исследование, предсказывающее развитие эмпатии (сопереживания) на основании двух аспектов событий раннего детства (Barnett & McCoy, 1989): студенты, сопереживающие другим людям, обычно имели в детстве стрессовые переживания, что сделало их более чувствительными к переживаниям других. Тяжесть полученной в детстве травмы, как признак развития будущей эмпатии, имеет больший вес, чем общее число травматических событий.

2. Исследование, предсказывающее развитие восприимчивости к простуде на основании негативных событий жизни, воспринимаемого стресса и отрицательных эмоций (Cohen, Tyrell & Smith, 1993). Вы, возможно, думаете, что простуда развивается потому, что вы провели обеденное время слишком близко от непрерывно чихавшего человека. Однако данное исследование показало, что простудные заболевания можно предсказать на основании трех факторов, связанных со стрессом. Чаще всего простужаются те студенты, которые: а) в недавнее время пережили стрессовое событие, б) чувствуют, что к ним предъявляются завышенные требования, и в) описывают свой общий эмоциональ

Страницы: 1 2

Смотрите также

Результаты: основной эффект и взаимодействие
Факторные исследования дают два вида результатов: основной эффект и взаимодействие. Основной эффект показывает общее влияние независимых переменных, а взаимодействие отражает совместное действие п ...

Наблюдение
Как вы узнали из главы 1, в которой рассматриваются цели психологии, поведение невозможно предсказывать и объяснять, им нельзя управлять без предварительного точного описания этого поведения. Глав ...

Этические принципы исследований с участием людей
В 1960-х гг. один из принципов первого кодекса был переработан в отдельный кодекс этики исследований с участием людей. Комитет РА, созданный по образцу комитета Хоббса и возглавляемый его бывшим у ...