letöltése (PDF) - Alkalmazott Pszichológia - Eötvös Loránd ...

Elmélkedések a parciális korrelációs együttható jelentéséről 185A simított nemlineáris regresszió úgy szűri ki a véletlen ingadozások jelentős részét,hogy a független változó (jelen esetben Z1) minden t értéke esetén a t-hez tartozóregressziós becslést a t körüli szomszéd értékekhez tartozó függő változó (jelenesetben X) értékeinek átlagaként határozza meg. A programban beállítható,hogy a t körüli „szomszédsági övezet” mennyire legyen szűk, illetve tág. A programkiszámítja a simított nemlineáris regresszió által megmagyarározott varianciahányadot (nemlineáris determinációt) is, mely a 2. ábrán bemutatott esetben 0,973,vagyis csaknem 100%-os lett. Tekintve, hogy b = 3 és c = 1 esetén (r xz ) 2 = 0,75 2 =0,562 (vö. 1. táblázat), a nemlineáris regresszióval megmagyarázott varianciaarány41 százalékponttal nagyobb, mint a lineáris regresszió által megmagyarázott (0,973–0,562 = 0,411).Ha van konkrét elképzelésünk a változók nemlineáris függésének (függvényének)a típusáról, alkalmazhatjuk az SPSS nemlineáris regressziós modulját(Analysis/ Regression/ Nonlinear), konkrét elképzelés híján pedig az SPSS görbeillesztőmodulját (Analysis/ Regression/ Curve Estimation). Ez utóbbiban egyidejűlegtöbb lehetséges függési típus (lineáris, kvadratikus, harmadfokú, logaritmikus,exponenciális stb.) is megvizsgálható és összevethető egymással.Ha sikerült meghatározni a nemlineáris függés jellegét, akkor nincs más dolgunk,mint hogy a parciális korreláció számítás során kiparciáljuk a kiszűrendő változóadott függvényét is. A 2. ábrán bemutatott esetben a függés egyértelműen parabolikusjellegű, ami jelzi számunkra, hogy ha X és Y kapcsolatából Z hatásátteljesen ki akarjuk szűrni, akkor Z mellett a Z 2 változót is ki kell parciálnunk. Elvégezveezt az elemzést a ROPstatban, a b és c paraméterértékek mindhárom kombinációjaesetén –0,706-ot kaptunk, ami csak minimális mértékben különbözik azelméleti feltételes korreláció –0,707-es értékétől. Ez a közös érték egyébként megegyezikazzal a sima parciális korrelációval, amelyet a Z-től csak lineárisan függőX0 és Y0 változók között kaptunk (vö. 2. táblázat), amikor is a nemlineáris hatáshiánya miatt a parciális korreláció alkalmazása teljesen adekvát.MEGBESZÉLÉSA függő változó (változók) eloszlásának normalitása számos statisztikai eljárás alkalmazásánakfeltétele. A teljesség igénye nélkül idetartozik az egy- és a kétmintást-próba, az egy- és többszempontos varianciaanalízis, a Pearson-féle korrelációvalvégzett korrelációs és regressziós elemzések, a faktoranalízis stb. A normalitási feltételsérülése nem vezet mindig súlyos következményekhez (vö. Vargha, 2001,2003b), de a pszichológus kutatónak jó tudnia, hogy mikor kell komolyan vennieezt az alkalmazási feltételt. Például az egymintás t-próba esetén, ha a mintaelemszámnem haladja meg 10-et erősen nem normális eloszlású változók esetén jelentősensérül a próba érvényessége (Vargha, 2003b).