Une analyse de régression est une méthode statistique dans lequel un ou plusieurs « variables explicatives » sont utilisés pour prédire les scores sur un Aucun des programmes originaire de Mac OS X sont capables d'exécuter " variable critère . " des analyses de régression , mais il ya plusieurs logiciels tiers qui peuvent le faire . Il s'agit notamment de RRF , R et IBM SPSS. Les deux premiers sont disponibles gratuitement en ligne , tandis que le dernier est un package exclusif qui doit être acheté auprès d'IBM. Instructions
RRF
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Aller vers le site de l' Hospital Medical Center de Cincinnati pour enfants à télécharger RRF ( voir le lien dans les ressources ; descendez à " . Installation Mac " ) Cliquez sur le lien ci-dessous " Télécharger l' image de disque " pour votre version de Mac OS X. Enregistrez le fichier sur votre ordinateur, puis localisez le fichier , faites un clic droit puis cliquez sur " Mount ".
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Ouvrez une nouvelle fenêtre du Finder, puis cliquez sur le lecteur monté à partir de la liste sur la gauche. Double- cliquez sur le fichier MPKG pour exécuter le programme d'installation. RRF sera installé sur votre Mac.
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Accédez à votre dossier «Applications », puis allez dans " MacPorts . " L'icône RRF est ici. Vous pouvez double-cliquer dessus afin de fonctionner RRF , ou faites-le glisser dans votre Dock pour une utilisation facile à l'avenir. Exécutez le programme maintenant .
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Entrez vos données dans le RRF . Si vos données sont déjà dans une feuille de calcul ou un fichier texte délimité , vous pouvez simplement copier et coller dans la fenêtre RRF . Sinon, saisissez manuellement, donnant à chaque variable de sa propre colonne .
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Cliquez sur " Analyser " de la barre d'outils principale en haut de l'écran. Puis cliquez sur " régression linéaire. " La fenêtre de dialogue " régression " apparaît. Dans la liste des variables sur la gauche, cliquez sur votre variable critère . Ensuite, cliquez sur la flèche à côté de la case «dépendante» . Puis faire la même chose avec vos variables prédictives , cette fois en les déplaçant dans la case « indépendant».
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Cliquez sur "OK " pour lancer la régression. Les résultats seront affichés dans une nouvelle fenêtre .
R
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Aller au r -project.org et cliquez sur le lien de téléchargement pour "Mac OS X. " lorsque le fichier est téléchargé , double -cliquez dessus pour lancer l' installeur d'Apple . Ensuite, allez dans le dossier des applications , recherchez le fichier de R installé et double-cliquez dessus .
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organiser vos données dans un fichier texte délimité par des tabulations . Placez les noms de variables sur la première ligne , les valeurs de chaque point de données dans les lignes ci-dessous et séparer toutes les entrées avec des onglets .
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Cliquez sur "Fichier " puis " Modifier dir " pour passer à la dossier contenant vos données. Ensuite, tapez la commande suivante dans la R et appuyez sur "Entrée : "

data1 <- read.table ( " yourfile.dat " , header = TRUE)

Remplacer " yourfile.dat " avec . le nom réel de votre fichier de données
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Exécutez la régression avec la commande suivante:

GLM (résultat ~ Predictor1 + + predictor2 predictor3 )

Remplacer " résultat " avec le nom de votre variable critère , et« prédicteur » de une à trois avec les noms de vos variables prédictives.
IBM SPSS
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lancement IBM SPSS. Annuler la fenêtre d'accueil , cliquez sur «Fichier» puis cliquez sur «Ouvrir». Dans le menu " Type de fichier " liste déroulante , sélectionnez le type de fichier que vos données sont contenues dans , puis accédez à l'emplacement de vos données. Double- cliquez dessus pour lancer dans Excel .
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Cliquez sur " Analyser ", " Régression " et "Linear ". Cliquez sur le nom de votre variable critère de la liste sur le côté gauche, puis cliquez sur le bouton juste à gauche de la boîte de texte « à charge» . Ensuite, faites la même chose avec vos variables prédictives , mais cette fois les déplacer dans la case « indépendant».
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Cliquez sur "OK " pour lancer la régression. Les résultats apparaîtront dans une nouvelle fenêtre "Sortie" .