Моя структура данных:Как включить State N в качестве весовой переменной в SPSS?
State N Var1 Var2
Alabama 23 54 42
Alaska 4 53 53
Arizona 53 75 65
Var1 и Переменная2 являются агрегированные процентные значения на государственном уровне. N - количество участников в каждом штате. Я хотел бы запустить линейную регрессию между Var1 и Var2 с учетом N как веса, что лучший способ сделать это в SPSS?
Вы можете использовать WEIGHT BY или использовать подкоманду на REGRESSION - примеры ниже.
DATA LIST FREE/State (A15) N Var1 Var2 (3F2.0).
BEGIN DATA
Alabama 23 54 42
Alaska 4 53 53
Arizona 53 75 65
END DATA.
WEIGHT BY N.
REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT Var1
/METHOD=ENTER Var2.
*Or using subcommand.
WEIGHT OFF.
REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/REGWGT=N
/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT Var1
/METHOD=ENTER Var2.
Вы сами видите, что эти две процедуры дают одинаковые оценки. И если вы запустите регрессию без взвешивания или с помощью подкоманды REGWGT, это приведет к разным оценкам для этого примера.
В чем причина использования N в качестве веса? Если вы хотите это сделать, поскольку регрессия считает вес весом репликации, вам нужно быть осторожным в своих степенях свободы.
N представляет количество твитов, поступающих из этого состояния, оно может или не может реплицировать пользователей, и оно может иметь или не иметь репликации твитов, но я подумал, что это хорошая идея рассматривать состояния по-разному, чтобы их вес основывался на сумме информации для агрегированных мер. Вы рекомендуете не использовать вес в этом свете, если бы вы могли сообщить мне почему? – KubiK888
Вместо использования его в качестве весовой переменной укажите его как вес в самой процедуре регрессии. – JKP
Это будет ответ Энди, правильно? – KubiK888
Спасибо, но когда я добавил вес в анализ, большинство стали статистически значимыми (p <0,05), но отношение было в противоположном (чем ожидалось) направлении. Является ли взвешенный всегда более предпочтительным, чем невзвешенный в экологическом исследовании (например, тот, который я изучаю)? – KubiK888
Я предположил, что ваши весы обозначают повторяющиеся измерения - частотные веса. Чтобы понять, почему изменились отношения, вы можете сделать диаграмму рассеяния, где размер точки зависит от веса. –