Evoluția și Dinamica Veniturilor Populației - Analiza Statistică

Pentru a analiza veniturile populaţiei, am realizat baza de date în pachetul program SPSS. În urma introducerii variabilelor baza de date se prezintă sub forma:

Fig. 1 Prezentarea bazei de date în SPSS

Variabilele cu ajutorul cărora a fost constituită baza de date sunt:

- câştigul salarial mediu brut din luna aprilie 2002 până în luna martie 2006;

- indicele preţurilor de consum ai populaţiei;

- efectivul salariaţilor din România din luna 2002 până la martie 2006;

- numărul şomerilor înregistraţi din luna 2002 până la martie 2006.

Pentru început am realizat o regresie simplă dintre variabila „câştigul salarial mediu brut” considerată variabilă dependentă şi fiecare variabilă independentă în parte.

Conceptul de regresie exprimă o legătură de tip statistic, şi anume regresia în medie cu privire la comportamentul unor variabile.

În economie, analiza de regresie are mai multe aplicaţii dintre care se pot aminti: estimarea valorilor unei variabile considerând valorile altei variabile, evaluarea măsurii în care o variabilă independentă este explicată cu ajutorul variabilei independente, aflarea unui set de variabile independente prin care se poate estima variabila dependentă.

Regresia liniară dintre câştigul salarial mediu brut are ca rezultate următoarele tabele:

Tabelul 1. Model Summary pentru regresia dintre castigul salarial mediu brut şi indicii preturilor de consum ai populaţiei

În interpretarea modelului se ia în considerare coeficientul de determinaţie R2, care este folosit pentru a alege cel mai bun model. R2 arată proporţia variaţiei variabilei dependente analizată prin modelul de regresie şi poate lua valori între 0 şi 1. În cazul în care valoarea lui R2 este foarte mică, se poate spune că modelul de regresie ales nu explică legătura dintre variabile. Când valoarea lui R2 este apropiată de 1 sau chiar egală cu 1, se poate spune că modelul de regresie explică foarte bine legătura dintre variabile.

În tabelul Model Summary se poate citi valoarea raportului de determinaţie R2 care este foarte mică. Potrivit acestui rezultat se poate spune că legătura dintre cele două variabile este foarte slabă. Cu alte cuvinte, se poate spune că la o variaţie a indicilor de consum ai populaţiei nu se modifică câştigurile medii brute ale populaţiei.

Un alt tabel important din cadrul analizei unui model este tabelul ANOVA.

Tabelul 2. Tabelul ANOVA pentru regresia dintre câstigul salarial mediu brut şi indicii preţurilor de consum ai populaţie

În tabelul ANOVA este foarte importantă valoare testului F precum şi valoarea Sig. corespunzătoare acestuia.

În tabelul ANOVA sunt prezentate informaţiile asupra sumei pătratelor abaterilor variabilei dependente datorate modelului de regresie şi factorului reziduu, gradele de libertate, estimaţiile varianţelor datorate celor două surse de variaţie.

Dacă testul F din tabel ia o valoare mare, iar valoarea Sig. care corespunde acestuia este mai mică decât 0.05, relaţia liniară dintre cele două variabile avute în vedere este semnificativă.

Deoarece în exemplul de faţă valoare testului F este oarecum mare si valoarea Sig. care corespunde acestuia este mai mică decât 0,05 se poate spune că există legătură între cele două variabile dar aceasta este foarte slabă.

O altă regresie liniară simplă este cea dintre câştigul salarial mediu brut şi efectivul salariaţilor din România.

Tabelul 3. Model Summary dintre câştigul salarial mediu şi efectivul salariaţilor din România

Valoarea raportului de determinaţie R2 este 0,792, de unde rezultă că între cele două variabile există o legătură directă, semnificativă.

Cu cât se măreşte numărul salariaţilor în România, cu atât vor creşte si câştigurile salariale ale populaţiei.

Tabelul 4. Tabelul ANOVA pentru regresia dintre câştigul salarial mediu brut şi efectivul salariaţilor din România