Phân tích hồi quy đọc kết quả như thế nào? Đối với những nhà chuyên gia nghiên cứu, có thể họ sẽ biết một phần về cách đọc kết quả phân tích. Tuy nhiên không phải ai cũng đều biết hết cách đọc kết quả. Cùng theo dõi bài viết để biết cách đọc kết quả phân tích hồi quy như thế nào là đúng nhất 2023 nhé!
Bảng Model Summary trong phân tích hồi quy 2023
Thường thì giá trị này từ 50% trở lên là nghiên cứu được đánh giá tốt. Vậy nếu R bình phương hiệu chỉnh dưới 50% thì sao và tại sao dùng R bình phương hiệu chỉnh mà không dùng R bình phương khi phân tích hồi quy.
Durbin-Watson (DW) dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 đến 3); nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
Bảng ANOVA trong phân tích hồi quy
Xây dựng xong một mô hình hồi quy đa biến, vấn đề quan tâm đầu tiên của bạn phải là xem xét độ phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị Adjusted R Square (hoặc R Square) như đã trình bày ở mục 1. Nhưng cần nhớ rằng, sự phù hợp này mới chỉ thể hiện giữa mô hình bạn xây dựng được với tập dữ liệu là MẪU NGHIÊN CỨU.
Tổng thể rất lớn, chúng ta không thể khảo sát hết toàn bộ, nên thường trong nghiên cứu, chúng ta chỉ chọn ra một lượng mẫu giới hạn để tiến hành điều tra, từ đó suy ra tính chất chung của tổng thể. Mục đích của kiểm định F trong bảng ANOVA chính là để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính này có suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không.
Cụ thể trong trường hợp này, giá trị sig của kiểm định F là 0.000 < 0.05. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể.
Bảng Coefficients trong phân tích hồi quy
Đầu tiên là giá trị Sig kiểm định t từng biến độc lập, sig nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 có nghĩa là biến đó có ý nghĩa trong mô hình, ngược lại sig lớn hơn 0.05, biến độc lập đó cần được loại bỏ.
Tiếp theo là hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, trong tất cả các hệ số hồi quy, biến độc lập nào có Beta lớn nhất thì biến đó ảnh hưởng nhiều nhất đến sự thay đổi của biến phụ thuộc. Do đó khi đề xuất giải pháp, các bạn nên chú trọng nhiều vào các nhân tố có Beta lớn. Nếu hệ số Beta âm nghĩa là biến đó tác động nghịch, hệ số Beta dương, biến đó tác động thuận. Khi so sánh thứ tự độ lớn, chúng ta xét giá trị tuyệt đối của hệ số Beta.
Cuối cùng là VIF, giá trị này dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo lý thuyết nhiều tài liệu viết, VIF < 10 sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên trên thực tế với các đề tài nghiên cứu có mô hình + bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽ không có đa cộng tuyến, trường hợp hệ số này lớn hơn hoặc bằng 2, khả năng cao đang có sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Để hiểu rõ hơn về nguyên nhân, dấu hiệu nhận biết và giải pháp khắc phục đa cộng tuyến.
Riêng cột Tolerance, các bạn sẽ thấy một số bài nghiên cứu, tài liệu sử dụng hệ số này để kiểm tra đa cộng tuyến. Nhưng ở đây mình không dùng, bởi vì hệ số này là nghịch đảo của VIF, nên các bạn có thể sử dụng 1 trong 2, cái nào cũng được, thường mọi người hay dùng VIF hơn.
Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
Từ biểu đồ ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.976 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra liên hệ tuyến tính
Tạm kết
Trên đây là một vài cách đọc kết quả phân tích hồi quy trong SPSS. Mong rằng sau khi đọc xong bài viết này, các bạn có thể biết cách đọc kết quả. Để sau khi phân tích xong, các bạn sẽ có được dữ liệu chính xác và phù hợp nhất 2023. Nếu có thắc mắc hay có ý kiến, các bạn có thể để lại bình luận phía dưới bài viết này nhé!
Hoàng Phúc – Tổng hợp và Edit