rezultative Y in functie de valorile uneia sau mai multor variabile cauzale, folosind un model matematic numit functie de regresie. Aceasta metoda permite exercitarea unui control asupra outputului, pentru anumite valori, strict determinate, ale inputului.
Aplicarea metodei regresiei presupune stabilirea in prealabil a relatiei de cauzalitate, dintre variabilele studiate, adica identificarea cauzei si a efectului (a sensului implicatiei). Sunt cazuri in care stabilirea variabilei cauzale si a variabilei rezultative nu este chiar asa de facila, intrucat implicatia dintre ele ar putea avea un dublu sens (implicatie reciproca, interdependenta). In acest caz se poate alege unul dintre sensurile implicatiei, acela care este mai evident sau acela care intereseaza pe cercetator.
Relatia de dependenta dintre variabila sau variabilele cauzale, pe de o parte si cea rezultativa, pe de alta parte, se poate scrie sub forma unei ecuatii, de tipul:
(5.4)
unde
este variabila cauzala, factoriala, independenta, exogena sau explicativa, iar
Y este variabila efect, rezultativa, dependenta, endogena sau explicata.
Relatia (5.4.) reprezinta modelul teoretic (deterministic) ce exprima dependenta dintre variabile. Intre toti factorii de influenta exista, insa, si unii de natura aleatoare, a caror actiune nu poate fi intotdeauna identificata si cuantificata numeric. Din aceasta cauza, prin inlocuirea in modelul de regresie a valorilor variabilei/variabilelor cauzale cu unele strict determinate, nu vom regasi exact valorile reale ale variabilei rezultative. Modelul teoretic se inlocuieste cu un model probabilistic (relatia 5.5.), care tine seama si de posibilitatile aparitiei unor factori aleatori.
(5.5)
unde ? este eroare aleatoare, sau variabila reziduu si reflecta influenta factorilor aleatori.
Daca luam in studiu o singura variabila factoriala
Pentru a descărca acest document,
trebuie să te autentifici in contul tău.
