4.1.3. Інтерпретація результатів простого регресійного аналізу

Як результати лінійного регресійного аналізуSPSSвиводить на екран комп'ютера три таблиці:«ModelSummary»,«ANOVA»та"Coefficients" (табл. 4.1,4.2 і 4.3).

Model Summary 13

а Predictors - впливові змінні (константа): витрати на проживання. b Dependent Variable – залежна змінна: загальні витрати на відпочинок.

У табл. 4.1 представлені основні показники, що оцінюють якість лінійної моделі, що побудована в результаті проведення регресійного аналізу.

У прикладі значення коефіцієнта детермінаціїRстановить 0,605 (0,5), що свідчить про наявність тісного лінійного взаємозв'язку між сумою загальних витрат на проведення відпустки і сумою, що сплачується туристами за проживання в готелі або пансіоні.

Коефіцієнт R-квадрат(RSquare)у прикладі становить всього 0,366. Це означає, що побудована регресійна модель визначає лише 36,6% випадків, коли збільшення суми оплати за проживання в готелі або пансіоні тягне за собою збільшення загальних витрат на проведення відпустки. Це необхідно враховувати при застосуванні результатів аналізу прогнозування витрат туристів.

Значення тесту Дарбіна-Уотсона на автокореляцію в прикладі становить 1,874 (див. табл. 4.1), тобто. близько 2. Це свідчить про відсутність систематичних зв'язків між залишками, тобто. між відхиленнями спостережуваних (емпіричних) значень від теоретично очікуваних (розрахункових).

В останньому стовпчику таблиці«ANOVA»(див. табл. 4.2) значення показника «Статистична значимість»(Sig.)має бути менше або дорівнює 0,5. У прикладі цей показник становить нуль. Це свідчить про те, що регресійна модель, побудована на основі даних респондентів, які потрапили у вибірку, справедлива для всієї генеральної сукупності загалом.

Результати регресійного аналізу, що описують побудовану регресійну модель, представлені у табл. 4.3.

Standarc zed Coeffic Hits

Витрати на проживання

а Dependent Variable – залежна змінна: загальні витрати на відпочинок.

У стовпці«В»таблиці «Коефіцієнти» представлені параметри побудованої регресійної моделі. У прикладі рівняння регресії має вигляду= 642,273 + 1,596х.

Розмір «Constant» показує значення залежної змінної при нульовому значенні незалежної змінної. Побудована регресійна модель в прикладі показує, що якщо турист не витрачає жодних грошей за проживання в готелі або пансіоні (наприклад, якщо він зупинився у друзів або живе в наметі), то його загальні витрати на проведення відпустки в середньому складуть 642,273 євро.

У наступному стовпці табл. 4.3 представлені стандартні помилки(Std.Error).При довірчому інтервалі 95% кожен коефіцієнт може відхилятися від середньої величини на ±2 хxStd.Error.Наприклад, сума загальних витрат на відпустку при нульових витратах на проживання в готелі або пансіоні може відхилятися від середнього значення (642,273 євро) на ± 2 • 31,526, тобто. на ±63,052 євро.

Значення коефіцієнта регресії незалежної змінної «Витрати на проживання в готелі або пансноні» у побудованій моделі становить 1,596. Це означає, що збільшення витрат на проживання в готелі або пансіоні на 1 євро тягне за собоюзбільшення суми загальних витрат за проведення відпустки на 1,596 євро.