Sisuliselt üritab lineaarne regressioon läbi andmepunktide parve joonistada sirge, millest võimalikult palju väärtusi on sarnase kaugusega. Regressioonianalüüsi läbiviimiseks on 6 eeldust: 1 sõltuva muutuja andmed on intervall- või suhteskaalal (st on pidevtunnus); 2 muutujatevaheline suhe on lineaarne; 3 puuduvad märkimisväärsed erindid (outliers); 4 vaatluste sõltumatus; 5 püsihajuvus (homoskedastilisus; homoscedasticity); 6 jääkide normaaljaotuslikkus (normality of residuals). Kui 1. ja 4. eeldust saab juba lausa enne uuringu läbiviimist täita, siis eeldused 2, 3 ja 5 on testitavad hajuvusdiagrammiga, st üldist pilti on võimalik vaadelda graafiliselt. Eeldust 6 saame testida siis, kui viime läbi regressioonianalüüsi. Lineaarse regressiooni läbiviimiseks tuleks järgida käsklusterida: Analyze Regression Linear. Dependent on sõltuv muutuja, Independent on prediktor
Sisuliselt üritab lineaarne regressioon läbi andmepunktide parve joonistada sirge, millest võimalikult palju väärtusi on sarnase kaugusega. Regressioonianalüüsi läbiviimiseks on 6 eeldust: 1 sõltuva muutuja andmed on intervall- või suhteskaalal (st on pidevtunnus); 2 muutujatevaheline suhe on lineaarne; 3 puuduvad märkimisväärsed erindid (outliers); 4 vaatluste sõltumatus; 5 püsihajuvus (homoskedastilisus; homoscedasticity); 6 jääkide normaaljaotuslikkus (normality of residuals). Kui 1. ja 4. eeldust saab juba lausa enne uuringu läbiviimist täita, siis eeldused 2, 3 ja 5 on testitavad hajuvusdiagrammiga, st üldist pilti on võimalik vaadelda graafiliselt. Eeldust 6 saame testida siis, kui viime läbi regressioonianalüüsi. Käsklusterida: Analyze Regression Linear Dependent on sõltuv muutuja, Independent on prediktor.
annaabi.ee 
