UNISTAT - příklad 11

 

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 (glukóza, ketolátky):

 

3. Zobrazení výsledků korelační analýzy:

Výsledek korelační analýzy: Pro danou závislost byl zjištěn korelační koeficient r = 0,7305, 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: glukóza (jako nezávislou proměnnou), ketolátky (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 = 1,5267x - 2,9332.

 

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

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

 

8. Závěr: Mezi glukózou krevního séra a ketolátkami v moči byla zjištěna statisticky významná (p < 0,01) závislost , kterou lze popsat pomocí lineární regresní funkce y = 1,5267x - 2,9332 a korelačním koeficientem 0,7305.

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