UNISTAT - příklad 10

1. Zadání hodnot do tabulky MS Excel:

2. Výpočet korelační analýzy: Označit sloupce B, C a zvolit menu Statistika1 - Korelační koeficienty - Pearsonova korelace. V dialogu vybrat příslušné proměnné (ABV, pH):

3. Zobrazení výsledků korelační analýzy:

Výsledek korelační analýzy: Pro danou závislost byl zjištěn korelační koeficient r = 0,7522, který je statisticky vysoce významný (p < 0,01).

4. Výpočet regresní analýzy: po označení sloupců B, C zvolit menu Statistika1 - Regresní analýza - Lineární regrese. V dialogu vybrat příslušné proměnné: ABV (jako nezávislou proměnnou), pH (jako závislou proměnnou):

5. V dalším dialogu zvolit pro výpočet Výsledky regrese:

6. Zobrazení výsledků regresní analýzy:

Výsledek regresní analýzy: Danou závislost lze popsat lineární regresní rovnicí: y = 0,0041x + 7,3284.

7. Grafická prezentace závislosti: po označení aloupců B, C zvolit menu Grafy - 2D Grafy - Rovinný bodový graf. V dialogu vybrat příslušné proměnné (osa X - ABV, Proměnná - pH):

8. Zobrazení bodového diagramu (po úpravě nadpisu grafu):

8. Závěr: Mezi ABV moči a pH moči byla zjištěna statisticky významná (p < 0,01) závislost , kterou lze popsat pomocí lineární regresní funkce y = 0,0047x + 7,3284 a korelačním koeficientem 0,7522

Poznámka:

Obě sledované veličiny v tomto příkladu jsou víceméně stejnocenné, jejich závislost je tedy vzájemná (korelační vztah) a proto ji lze hodnotit i postupem, založeným na vzájemné výměně souborů dat ve sloupcích B, C (veličina X« Y).

 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky

Zpět