1. Przykład 1
Zmienna zależna – czas spędzany przez pracowników w internecie w celach prywatnych podczas
godzin pracy
Zmienna niezależna – ocena niemoralności tego zjawiska, przykładowe pytanie. „Korzystanie z
internetu w pracy w celach prywatnych jest zjawiskiem niemoralnym”
Wykres rozrzutu czas względem Moralnosc
sumy 30v*432c
czas = 3,4422-0,0554*x Wykres rozrzutu naszych dwóch
8
zmiennych, na osi Y mamy czas.
7
Program automatycznie pokazuje
nam jak wyglądać będzie linia
6 regresji dopasowana metodą
najmniejszych kwadratów.
5
czas
4
3
2
1
0
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Moralnosc
Statistica „wypluwa” nam kilka tabel, poniżej ich opisy oraz przykład zastosowania w opisie wyników.
Wartości w tej tabeli pokazują nam
istotność poszczególnych
predyktorów w naszym modelu.
Póki co mamy oczywiście jeden
predyktor czyli moralność. Wyraz
wolny póki, co nas również nie
interesuje. Na istotność Moralności
wskazuje nam test F oraz p.

2. Współczynnik R^2 to tak zwany współczynnik Wartości F oraz p mówią nam o
korelacji wielokrotnej determinacji. istotności całego modelu regresji.
wielokrotnej. W Interpretujemy go w kategoriach % Warto zwrócić uwagę, że w tej
przypadku kilku wyjaśnianej wariancji Y przez sytuacji są one równe tym z
zmiennych X wszystkie zmienne X. W naszym poprzedniej tabeli. Będzie się tak
określa ich związek przypadku oczywiście przez jedną. U działo zawsze wtedy kiedy mamy
z Y (zmienne X są nas wynosi on w zaokrągleniu 4,3%. tylko jedną zmienną niezależną.
traktowane Kiedy będzie ich więcej statystyka F
łącznie). Tutaj Skorygowany R^2 będzie zawsze w tej tabeli przyjmie inne wartości.
można go niższy. Podajemy przeważnie Co ważne odnosi się ona do całego
oczywiście „zwykły” R^2, dodatkowo można
modelu regresji, który tworzymy.
interpretować, jako podać również skorygowany.
korelację X i Y.
Tabela, w której określone mamy parametry poszczególnych predyktorów w naszym modelu.
Stała a, czyli miejsce Stała b, czyli Test t wskazujący na Waga Beta,
przecięcia się linii współczynnik istotność danego standaryzowany
regresji z osią Y. nachylenia linii czynnika/predyktora, współczynnik regresji
(por. wykres na regresji. przyjmujemy standardowa (patrz slajdy, zajęcia 8.)
samej górze) Interpretujemy p<0,05. Więcej o tym teście
go w następujący na kolejnych zajęciach
sposób: wraz ze
wzrostem X od
jedną jednostkę Y
wzrasta/spada o
b jednostek (czyli
Nasze równanie regresji ma więc następującą postać:

3. Teraz powinno się pojawić pytanie, no ok., ale, po co mi to wszystko? I co ja mam z tym zrobić?
Zobaczmy, zatem jak będzie wyglądał fragment artykułu/pracy magisterskiej opisujący nasze wyniki.
W celu oszacowaniu wpływu Moralności na czas spędzany przez pracowników w internecie na
czynnościach niezwiązanych bezpośrednio z wykonywanymi obowiązkami zastosowany regresję
liniową. Model regresji okazał się istotny (F1,430=19,41; p<0,001) i wyjaśniał ok. 4% zmiennej
niezależnej (R2=0,043). Do modelu włączono jeden predyktor – ocenę moralności korzystania.
Predytkor ten okazał się istotny dla zmiennej niezależnej (β=-0,21; t=-4,41; p<0,001).
Przykład 2
Zmienna zależna – czas spędzany przez pracowników w internecie w celach prywatnych podczas
godzin pracy
Zmienna niezależna – ocena niemoralności tego zjawiska, przykładowe pytanie. „Korzystanie z
internetu w pracy w celach prywatnych jest zjawiskiem niemoralnym”
Zmienna niezależna 2 – ocena przydatności zjawiska: „Uważam, że korzystanie z sieci w celach
prywatnych pozwala mi lepiej wykonywać moją pracę”
Zmienna niezależna 3 – zadowolenie z finansów, czyli zadowolenie z wynagrodzenia w pracy
Zmienna niezależna 4 – odczuwana nuda w miejscu pracy „Uważam, że moja praca jest nudna”
Przed dokonaniem analizy regresji powinniśmy wykonać serię korelacji poszczególnych
zmiennych. Po pierwsze aby sprawdzić czy nasze predyktory korelują ze zmienną Y, a po
drugie aby sprawdzić czy nie korelują one między sobą. Predyktory powinny korelować ze
zmienną Y ale NIE powinny korelować między sobą. A przynajmniej nie być związane zbyt
mocno. Jedyne zastzenieżenia, może u nas budzić korelacja moralności z przydatnością. Jest
dość wysoka, ale póki co włączamy do modelu obie zmienne. Oczywiście analizujemy tylko
pół tabeli, druga połówka zawiera te same wartości.

4. Tabela pokazuje nam istotności poszczególnych predyktorów. Warto zwrócić uwagę,
że tym razem zmienna Moralność jest nieistotna. Możliwe, że wynika to z jej zbyt
wysokiej korelacji z Przydatnością. Badacz powinien zatem zastanowić się, którą
zmienną włączyć do modelu.
Test pokazujący nam istotność modelu jako całości. Jest on
oczywiście istotny pomimo tego, że jeden z predyktorów –
Moralność – nie jest istotny. Ty razem ma on jednak inną
wartość niż testy F poszczególnych predyktorów.(patrz
przykład 1.)
Współczynniki b, poszczególnych
predyktorów. Intepretujemy je tak
samo ja w przykładzie 1. Np. jeśli
zmienna Nuda, zmieni się o 1
jednostkę, to zmienna czas (Y)
zmieni się o 0,139917 jednostki

5. Nasze równanie regresji będzie więc wyglądać w następujący sposób:
A opis wyników będzie wyglądał w następujący sposób:
W celu oszacowania wpływu poszczególnych zmiennych na czas korzystania przez pracowników z
internetu w celach prywatnych zastosowano analizę regresji. Model okazał się istotny (F4,427=38,85;
p<0,001) a wszystkie predyktory wyjaśniały łącznie 26% zmiennej zależnej (R2=0,27). Istotny wpływ na
czas korzystania miały trzy z czterech uwzględnionych w modelu predyktorów: Przydatność (β=0,28;
t=5,98; p<0,001); Zadowolenie z finansów (β=0,12; t=2,96; p<0,001) oraz Nuda w pracy (β=0,35;
t=8,03; p<0,001).