Ielādējiet datu analīzes rīku no Excel pievienojumprogrammām, kas ir iekļautas visās Excel versijās. Tas jādara, lai veiktu regresiju vai cita veida datu analīzi. Noklikšķinot uz "Rīki", tiek atvērta nolaižamā izvēlne. Atlasiet "Add-ins" un atvērtajā izvēlnē atzīmējiet "Analysis ToolPak" un noklikšķiniet uz "OK". Izvēlnē Rīki jāparādās "Datu analīzei".
Ievadiet datus, ko izmantosit regresijai, Excel darblapā, kodējot visus fiktīvos mainīgos ar vērtību 1 vai 0 atkarībā no tā, vai objektam ir attiecīgais raksturlielums. Dzimums ir fiktīva mainīgā piemērs, jo pētījuma subjekti var būt tikai vīrieši vai sievietes. Pētījumā par koledžas iestājpārbaudījumu rezultātiem, kas ietvēra, piemēram, priekšmetu dzimumu, studentes var kodēt ar 1. Lai izmantotu fiktīvus mainīgos starp neatkarīgiem mainīgajiem, programmā Excel nav nepieciešamas īpašas funkcijas. Atcerieties, ka, ja fiktīvajam mainīgajam ir tikai divas kategorijas (piemēram, vīriešu vai sieviešu), ir nepieciešams tikai viens mainīgais, lai pārstāvētu divas kategorijas.
Kodējiet kategoriskos mainīgos ar vairāk nekā divām kategorijām kā vairākus fiktīvus mainīgos, pārliecinoties, ka mainīgo skaits ir par vienu mazāks nekā kategoriju skaits (statistikas izteiksmē n-1). Piemēram, kategorijai etniskā piederība, kas izteikta piecos līmeņos (balts, melns, spānis, aziāts, Amerikas indiānis), būtu nepieciešami četri atsevišķi fiktīvi mainīgie. Piemēram, ja jūs studējat koledžas iestājpārbaudījumu rezultātus, varat izveidot šādu manekenu mainīgie: melnādains, spāņu, aziātu un Amerikas indiāņu, katru kodējot ar 1, ja attiecīgais students atbilst šai etniskajai grupai kategorijā.
Paplašiniet programmas Excel regresijas spēju ar fiktīviem mainīgajiem, izmantojot pievienojumprogrammu, kas ļaus programmai veikt regresijas ar fiktīviem atkarīgiem mainīgajiem. Viena no šādām programmām ir XLStat, ko var iegādāties un lejupielādēt no veidotāja Addinsoft. Tādas programmas kā šī ļauj veikt regresijas, kurās atkarīgais mainīgais iegūst vērtības vai 1 vai 0.
Brīdinājums
Iesācēju izplatīta kļūda ir izmantot tik daudz fiktīvu mainīgo, cik ir kategoriju (piemēram, divus fiktīvus mainīgos lielumus vīriešiem un sievietēm). Šāda pieeja radītu multikolinearitāti, kurā divi neatkarīgi mainīgie ir ļoti korelēti, padarot gandrīz neiespējamu noteikt to atsevišķo ietekmi uz atkarīgo mainīgo. Atcerieties, ka fiktīvo mainīgo skaitam vienmēr ir jābūt par vienu mazāku par kategoriju skaitu.
