Škrábal

Pro účely této analýzy jsem zvolil data s názvem Supermodel.sav z dat Andyho Fielda (2009). Tato matice zachycuje informace o 213 supermodelkách , přičemž u každé z nich jsou zaznamenány 4 proměnné, a to:

denní plat uveden v librách (m=11,34, min. hodnota=0, max. hodnota=95,34, s=16,03)

věk (m=18,07, min. hodnota=12,17, max. hodnota=25,29, s=2,42)

počet let v modelingovém byznyse (m=4,59, min. hodnota=0,43, max. hodnota=9,93, s=1,58)

krása (atraktivita) uvedená v procentech (m=75,94, min. hodnota=58,13, max. hodnota=99,22, s=6,77)

Jako závislá pro mnohonásobnou lineární regresi byla vybrána proměnná denní plat. Jako predikátory tedy sloužily proměnné věk, atraktivita a počet let v byznyse. Snažili jsme se tudíž zjistit která z proměnných má pozitivnějí souvisí s platem. Regrese byla provedena v jednom kroku v spss.

koeficient	B	SE B	β	Kolinearita (VIF)
konstanty	-60,89	16,5
Krása	-5,56	0,15	-0,08	1,15
věk	6,23	1,41	0,94	12,16
Počet let v byznysu	-0,2	2,12	-0,55	12,65

R2 =0,18, sig=0

Jelikož se však hodnota největšího VIF pohybuje nad 10 regrese je velice pravděpodobně zkreslená (Myers, Bowerman and O·Connell , cit. Dle Field, 2005).A to z důvodu, že proměnné počet let v byznysu a věk spolu velice silně korelují (r=0,96).

Proto uděláme regresi pouze s dvěma prediktory, krásou a věkem.

koeficient	B	SE B	β	Kolinearita (VIF)
Konstanty	-30,47	11,87
Krása	-0,09	0,15	-0,04	1,07
věk	2,7	0,42	0,41	1,07

R2 =0,16, sig=0

V této regresi byly kromě absence vysoké kolinearity naplněny také další předpoklady regrese, jako homoskedascita , linearita nebo nezávislost reziduí (Durbin-Watson=2,07) a další.

Výše zmíněná data lze pomocí hodnoty B interpretovat takto:

Pokud se atraktivita zvýší o procento tak plat klesne o 0,09 liber za den.

Pokud se věk zvýší o rok tak plat stoupne o 2,7 liber za den.

Výše zmíněné interpretace jsou platné pouze pokud zbylé proměnné zůstanou stejné.

Jak je z regrese vidno, v případě platového ohodnocení modelky překvapivě nejde ani tak o krásu jako spíš o její věk.

Nevidím tu další předpoklady lineární regrese. Toto je bohužel nedostatečná oprava, kterou ale přijímám z důvodu, že jste na to byl tentokrát sám. U dalších úkolů a u hlavně u zkoušky by toto nebylo považováno za splněné.

Zdroje:

Field, A.(2005). Discovering Statistics using SPSS. London: Sage publications

SPSS Datafiles. (2009). Retrieved from:

http://www.uk.sagepub.com/field3e/SPSSdata.htm