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