Spero che ci sia qualche anima pia che capisca di cosa sto parlando:
ho un dubbio con delle analisi di regressione che sto effettuando tramite SPSS. Nello specifico, sto creando un modello di regressione con una variabile dipendente e 4 indipendenti (n=50) ho effettuato tutti i test di normalità della distribuzione, residui, collinearità e va tutto bene. Facciamo che il mio obiettivo finale è non tanto la migliore equazione per predire la VI quanto un modello significativo in cui si capisca quali predittori concorrono alla spiegazione della varianza della VI e in che misura. Che metodo devo usare per la selezione dei predittori? Io sto procedendo con la regressione stepwise ma ho il dubbio che non sia la scelta migliore. Non riesco a capire la logica che c'è dietro alla scelta del metodo.
ho un dubbio con delle analisi di regressione che sto effettuando tramite SPSS. Nello specifico, sto creando un modello di regressione con una variabile dipendente e 4 indipendenti (n=50) ho effettuato tutti i test di normalità della distribuzione, residui, collinearità e va tutto bene. Facciamo che il mio obiettivo finale è non tanto la migliore equazione per predire la VI quanto un modello significativo in cui si capisca quali predittori concorrono alla spiegazione della varianza della VI e in che misura. Che metodo devo usare per la selezione dei predittori? Io sto procedendo con la regressione stepwise ma ho il dubbio che non sia la scelta migliore. Non riesco a capire la logica che c'è dietro alla scelta del metodo.
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