Regrese

Analýza sloužící k určení závislosti jedné proměnné na druhé, přesněji závislé proměnné na nezávisle proměnné. 

• Závislá proměnná musí být vždy číselná.
• Nezávislá proměnná je obvykle číselná, lze využít i proměnné nominální. 

Model lineární regrese předpokládá existenci lineárního vztahu mezi sledovanými proměnnými. 

Postup v programu IBM SPSS: 

1. Zjistíme, zda mají obě proměnné normální rozdělení.
   Analyze -> Nonparametric Tests -> Legacy Dialogs -> 1-Sample K-S Test
   Vložíme obě proměnné, zatrhneme Normal, OK
   V posledním řádku - Sig > 0,05 => Má normální rozložení, lze dělat regresi. 
2. Analyze -> Regression -> Linear...
   Dependent - závislá, Stats - zatrhnout Descriptives
   1. tabulka - průměry
   2. tabulka - Korelace - Pearson
   3. tabulka - Modely, použitá metoda
   4. tabulka - RSquare - kolik % umí vysvětlit
   5. tabulka - ANOVA - H0: B se rovnají nule; H1: Alespoň 1 B je různé => rozhodneme
   6. tabulka - koeficienty B, Sig. musí být < 0,05! B = posun na ose y, B1 = sklon. 

Zdroj: Kozel, R. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu, strana 126.
Cvičení z předmětu Marketingový výzkum B, EkF VŠB-TUO