Regressão hierárquica (blocos)

Em resumo

As colunas em «Prever a partir de quê?» são testadas em 2 ou 3 blocos. Cada bloco mostra quanta variância explica para além dos blocos anteriores (ΔR²).

Para que serve

Habitual: o bloco 1 contém variáveis de controlo (por exemplo a idade), o bloco 2 a variável que interessa. «Construir blocos» escolhe-se em «Mais opções» na pergunta «É possível prever alguma coisa?». Sem blocos, a regressão fica como habitualmente.

Pressupostos

• Como na regressão linear. Se a coluna-alvo tiver exatamente dois valores, o Statable calcula sem blocos.
• A ordem dos blocos é fixada antes da análise e fundamentada na teoria, não escolhida depois de ver o resultado.
• Todos os blocos são calculados com os mesmos casos: quem tiver um valor em falta num bloco posterior falta também no bloco 1. O Statable indica o número destes casos.

Ler o resultado

• Por bloco: R², R² ajustado, ΔR² e a alteração de F com df1 (coeficientes novos; uma coluna de grupo com k níveis conta k − 1), df2 e p. O bloco 1 é testado contra um modelo sem preditores.
• ΔR² estatisticamente significativo: o bloco explica variância adicional para além dos anteriores. Caso contrário: nenhuma parte estatisticamente significativa. Se o R² ajustado baixar, o bloco não acrescenta nada depois de descontado o ganho devido ao acaso.
• Os coeficientes (B, β, p) pertencem ao modelo com todos os blocos.

Comunicar o resultado

Bloco 1: R² = ,10, F(2, 97) = 5,53, p = ,005; bloco 2: ΔR² = ,23, F(2, 95) = 16,06, p < ,001

No texto, nomeie as colunas de cada bloco e justifique a ordem.

Limites

• ΔR² não é prova de causalidade: mostra quanta variância um bloco explica a mais, não que a cause.
• Uma ordem diferente dá um ΔR² diferente. O PSPP calcula um modelo por bloco; o Statable calcula ΔR² e a alteração de F (como o «F Change» do SPSS, no R par a par anova(m1, m2)).

Fonte

Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3.ª ed.). Erlbaum. Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5.ª ed.), cap. 9. Sage.