Normalmente, não calculamos modelos bivariados nas ciências sociais, pois as relações de causa e efeito em fenômenos sociais nunca são bivariadas. O modelo anterior serviu apenas para facilitar o acesso.
Agora vamos expandir o modelo e calcular uma regressão linear multivariada. Queremos incluir a variável trstlgl no modelo. Qual efeito teoricamente esperamos da variável trstlgl?
cor(
pss$trstlgl,
pss$stfdem,
method = "pearson",
use = "complete.obs"
)Como interpretamos o resultado?
\(\Rightarrow\) O valor de correlação entre trstlgl e stfdem indica que há uma correlação negativa, mas próxima de \(0\), o que sugere que não há relação entre as duas variáveis.
Vamos expandir o modelo incluindo a variável trstlgl.
Vamos implementar isso facilmente na função lm():
olsModel2 <- lm(
stfdem ~ 1 + stfeco + trstlgl,
data = pss
)
summary(olsModel2)##
## Call:
## lm(formula = stfdem ~ 1 + stfeco + trstlgl, data = pss)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -5.7076 -1.0868 0.0396 1.1660 5.8289
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.67658 0.09318 7.261 4.44e-13 ***
## stfeco 0.87361 0.01355 64.468 < 2e-16 ***
## trstlgl -0.04212 0.01319 -3.194 0.00141 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.732 on 4890 degrees of freedom
## (107 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.4598, Adjusted R-squared: 0.4596
## F-statistic: 2081 on 2 and 4890 DF, p-value: < 2.2e-16
Como interpretamos o resultado? Escreva algumas linhas no seu script!
O modelo pode explicar (45.96 %) da variância em stfdem. Para cada aumento em stfeco (satisfação com o desempenho econômico), stfdem aumenta em (0.87361) pontos. Para cada aumento na confiança no sistema legal (trstlgl), a satisfação com a democracia diminui em (-0.04212). Ambos os efeitos são significativos ((p<0.05)).
Agora você já pode calcular modelos multivariados e sabe como interpretá-los!