054-5237040
  • בדיקת השערות, אנו נדרשים לעתים קרובות לבחון קשר בין משתנה בלתי תלוי לבין משתנה תלוי, כאשר המשתנה התלוי הוא רציף
    למשל, קשר בין גיל לבין שכר (בש"ח), קשר בין רמת החרדה של התלמיד לבין ממוצע ציוני הבגרות שלו, קשר בין רמת חלבון בדם לבין ציון במבחן IQ
    ועוד...
    בכל המקרים האלה, בהנחה והמשתנה התלוי מתפלג נורמלית, רצוי בתור התחלה לחשב קשר פירסון
    בין שני המשתנים. התוצאה היא מקדם פירסון שנע בין (-1) לבין (+1) בדרך כלל שבר כלשהו שמסמן לנו את עוצמת הקשר – ככל שיותר קרוב ל-1 (בערך מוחלט)
    כך הקשר הוא חזק ועוצמתי יותר. בנוסף, נקבל כמובן גם את רמת המובהקות ונקווה ש-p<.05.

    אבל
    מאחר וקשר פירסון הוא קשר בין שני משתנים בלבד מה שהוא לא אומר לנו, זה האם קיימים גם משתנים אחרים, שיכולים להשפיע על הקשר בין המשתנה הבלתי תלוי למשתנה התלוי שמעניין אותנו ולכן עלינו לקחת בחשבון כל משתנה שיכול להטות את הקשר הזה
    למשל הקשר בין גיל לבין שכר (בש"ח), יכול להיות מושפע ממינו של האדם, או מסוג העבודה ועוד.
    לפיכך, כדי שנוכל לבדוק נטו את הקשר בין שני המשתנים
    עלינו להריץ רגרסיה מרובה שבה נכניס את המשתנה הבלתי תלוי המרכזי (בדוגמא שלנו גיל), יחד עם משתנים בלתי תלויים נוספים (מין, סוג עבודה ועוד) אל מול המשתנה התלוי (שכר)
    מה שנקבל הוא מקדם הביטא (Beta) שגם היא מקדם שנע בין (-1) לבין (+1)
    בדרך כלל שבר כלשהו המסמנת לנו את עוצמת הקשר – ככל שיותר קרובה ל-1 (בערך מוחלט)
    כך הקשר הוא חזק ועוצמתי יותר בנוסף, נקבל כמובן גם את רמת המובהקות ונקווה ש-p<.05.

    שימו לב
    ה-Beta שנקבל היא למעשה הקשר נטו בין המשתנה הבלתי תלוי למשתנה התלוי בניכוי השפעות צולבות של המשתנים הנוספים שהכנסנו ברגרסיה
    לפיכך, נהוג בדרך כלל להסתמך על הקשר המבוטא באמצעות Beta ולא להסתפק אך ורק בקשר פירסון.