Çfarë është regresioni i shumëfishtë në psikologji?
Çfarë është regresioni i shumëfishtë në psikologji?

Video: Çfarë është regresioni i shumëfishtë në psikologji?

Video: Çfarë është regresioni i shumëfishtë në psikologji?
Video: Skolioza, çfarë është dhe mënyrat e trajtimit të saj.Dr Harun Iljazi. 2024, Nëntor
Anonim

Regresion i shumëfishtë analiza përdoret për të ekzaminuar lidhjen midis një ndryshoreje numerike, të quajtur kriter, dhe një grupi variablash të tjerë, të quajtur parashikues. Përveç kësaj, regresioni i shumëfishtë analiza përdoret për të hetuar korrelacionin midis dy variablave pas kontrollit të një kovariati tjetër.

Për më tepër, çfarë do të thotë regresion i shumëfishtë?

Regresion i shumëfishtë është një shtrirje e thjeshtë lineare regresioni . Përdoret kur duam të parashikojmë vlerën e një ndryshoreje bazuar në vlerën e dy ose më shumë variablave të tjerë. Ndryshorja që duam të parashikojmë quhet variabli i varur (ose ndonjëherë, variabli rezultati, objektivi ose kriteri).

Në mënyrë të ngjashme, çfarë është analiza e regresionit të shumëfishtë në kërkime? Analiza e regresionit të shumëfishtë është një teknikë e fuqishme që përdoret për parashikimin e vlerës së panjohur të një ndryshoreje nga vlera e njohur e dy ose më shumë variablave - të quajtur edhe parashikues.

Lidhur me këtë, cili është një shembull i regresionit të shumëfishtë?

Për shembull , nëse jeni duke bërë një regresioni i shumëfishtë për t'u përpjekur të parashikoni presionin e gjakut (variabli i varur) nga variabla të pavarur si gjatësia, pesha, mosha dhe orët e ushtrimit në javë, do të dëshironit gjithashtu të përfshini seksin si një nga variablat tuaj të pavarur.

Çfarë është regresioni linear në psikologji?

Regresionit linear është një formë e regresioni analiza në të cilën marrëdhënia ndërmjet një ose më shumë ndryshoreve të pavarura dhe një ndryshoreje tjetër, e quajtur variabla e varur, modelohet nga një funksion i katrorëve më të vegjël, i quajtur një regresionit linear ekuacioni. Rezultatet i nënshtrohen analizave statistikore.

Recommended: