Universitatea din BucuretiFacultatea de Sociologie i Asisten SocialModel regresie liniarMulumirea cu viaaIunie2014Prin intermediul acestui proiect am dorit s stabilesc care sunt aspectele ce influeneaz mulumirea cu viaa i n ce msur duce la creterea sau la scderea gradului de mulumire cu viaa fiecare dintre aspectele identificate. Aadar, am stabilit ca variabil dependent mulumirea cu viaa iar ca variabile independente mulumirea cu ocupaia, cu locuina, cufamilia i cu alimentaia.Am ales ca metod de studiu regresia liniar multipl, procedeu care va fi util n stabilirea gradului de corelare i de influen pe care il are fiecare variabil independent din cadrul modelului asupra variabilei depenendente. Ca surs am utilizat o baz de date disponibil pe pagina web a domnului profesor Dumitru Sandu, Comportamente de alegere ale populaiei COMALP 1995, baza de date pe care am folosit-o este disponibil la adresa umtoare: https://sites.google.com/site/dumitrusandu/bazededate. Sondajul a fost realizat n septembrie 1995 n cadrul unui sondaj al Catedrei de Sociologie a Universitii Bucuresti. Eantionul de 1174 persoane, reprezentativ la nivel naional.nainte de toate este necesar o not preliminar, i anume justificarea alegerii modelului din punct de vedere teoretic. Consider c este relevant explicarea teoretic a modelului asupra cruia se va face modelul de regresie, dup eliminarea variabilelor care nu au o influen semnificativ asupra variabilei depenedente. Aadar menionm faptul c iniial au fost introdui urmtorii indicatori: ca variabil dependent mulumirea cu viaa n general, iar ca variabile independente urmtoarele mulumirea cu ocupaia, cu locuina, cu familia, cu bunurile din gospodrie, cu alimentaia, cu vecinii i cu localitatea de reziden. Dup selectarea metodei Enter folosite iniial pentru obinerea regresiei, au rmas ca variabile dependente, datorit unui Sig semnificativ, urmtoarele: mulumirea cu ocupaia, cu locuina, familia,alimentaia i cu localitatea de reziden. Deoarece nu putem decide care variabile s rmn, doar pe baza lui Sig pentru c acest coeficient se modific ntotdeauna, n funcie de care i cte variabile independente sunt incluse n model. Astfel este posibil ca unele variabile care nu au un Sig. sub 0,05 s fie totui semnificative n alte configuraii de variabile independente. Din acest motiv am mai rulat nc o dat modelul de regresie liniar dar de acest dat folosind metoda Stepwise.Metoda Stepwise este util pentru realizarea modelului de regresie n acest caz deoarece nu cunoteam ntocmai relaiile dintre variabilele independente i variabila explicat (ct de mult influeneaz variaia variabilei dependente). Am ales s folososc i aceast opiune deoarece este1mai sigur (nu este supus erorii umane) i este mai rapid. Dup rularea modelului de regresie cu metoda Stepwise am constat c aceleai variabile independente, cu Sig semnificativ rezultate n urma rulrii metoda Enter, folosit iniial pentru obinerea regresiei, au rmas ca variabile independente i folosind metoda Stepwise. Mai mult, cu ajutorul metodei Stepwise am observat c variabila independent satisfacia cu localitatea de reziden influeneaz foarte puin variabila dependent, avnd o influen de doar 0.008 i astfel am decis s o elimin din analiz.Din punct de vedere teoretic, literatura de specialite cuprinde numeroase lucrri referitoare la mulumirea cu viaa sau la satisfacia cu viaa. Conform lui Zamfir, calitatea vieii unei persoane sau, n ansamblu, a unei populaii are dou componente: una obiectiv, de stare i una subiectiv, de evaluare (Zamfir, 1984, Indicatori i surse de variaie a calitii vieii).Pentru a putea fi msurate aceste dou componente necesit msurtori pe mai multe dimensiuni ale vieii. Conform lui Mrginean elaborarea unui set comprehensiv de indicatori pentru care poate fi culeas informaie statistic de calitate este dificil dat fiind complexitatea dimensiunilor vieii umane. Mrginean n Semnificaia cercetrilor de calitate a vieii propune o variant de sintetizare a dimensiunilor privitoare la mulumirea cu viaa, ns acesta este destul de stufoas i n baza de date pe care o folosecs nu sunt atinse dimensiunile propuse deMrginean. Din acest cauz am decis s urmez modelul ce este folosit n anchete dedicate calitii vieii cum sunt cele realizate de ctre ICCV sau de ctre European Quality of Life Survey. n aceste anchete respondenii sunt rugai s i exprime gradul de mulumire cu diferite domenii ale vieii proprii dar i cu viaa n general. Pentru construirea modelui de regresie liniar am identificat o serie de ntrebri referitoare la gradul de mulumire cu viaa n genenal dar i cu alte dimensiuni.Prezentarea variabilelor modelului de regresieAcesta este un element important deoarece nainte de rularea oricrui model de regresie este necesar ca variabilele alese s aib un nivel de msurare metric. n acest caz, toate cele 5 variabile alese sunt metrice i au aceeai unitate de msur, o scal Likert de la 1 la 4. n privina celorlalte caracteristici, acestea sunt ordinale (se refer la percepie - deci intervalele dintre diferitele trepte ale scalei difer de la un subiect la altul); toate cele 5 variabile sunt discrete i msurate n intervale egale pe scala respectiv, deci ele pot lua valori de la 1 la 4. Celelalte variabile, care au fost excluse prin utilizarea metodei Stepwise de regresie sunt tot metrice i erau2msurate pe aceeai scal. De asemenea, aspectele din statistica descriptiv (medii, minim,maxim, abatere standard, etc.) sunt descrise n documentul Output Lupu Gabriell.spv.Asumpii preliminaren vederea alegerii modelului vom avea ca ilustraii urmtoarele idei:- norul de puncte din distribuia valorilor are o form aproximativ liniar, uor erpuit i se apropie de forma unei drepte. Liniaritatea este o condiie esenial care arat dac modelul de regresie ales este bun.