• Giới Thiệu
  • Chính Sách & Bảo Mật
  • Liên Hệ & Quảng Cáo
Tech News, Magazine & Review WordPress Theme 2017
  • PHẦN MỀM
  • GAME – TRÒ CHƠI
  • THỦ THUẬT
  • MẠNG XÃ HỘI
  • HỆ ĐIỀU HÀNH
  • MICROSOFT OFFICE
  • ADOBE
No Result
View All Result
  • PHẦN MỀM
  • GAME – TRÒ CHƠI
  • THỦ THUẬT
  • MẠNG XÃ HỘI
  • HỆ ĐIỀU HÀNH
  • MICROSOFT OFFICE
  • ADOBE
No Result
View All Result
Hoamitech.com
No Result
View All Result

Hướng dẫn xử lý kết quả phân tích hồi quy trong SPSS đúng nhất 09/2023

Hy Meo by Hy Meo
21/01/2022
Home
Share on FacebookShare on Twitter

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!

SPSS sẽ xuất ra rất nhiều bảng, tuy nhiên chúng ta chỉ sử dụng một vài bảng trọng tâm phục vụ cho bài nghiên cứu gồm: Model Summary, ANOVA và Coefficients. Mình sẽ đọc kết quả lần lượt cho từng bảng này:

Nội Dung Chính

  • Bảng Model Summary trong phân tích hồi quy 2023 
  • Bảng ANOVA trong phân tích hồi quy
  • Bảng Coefficients trong phân tích hồi quy
  • Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
  • Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
  • Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra liên hệ tuyến tính
  • Tạm kết

Bảng Model Summary trong phân tích hồi quy 2023 

Bảng Model Summary
Bảng Model Summary
Trong bảng này, các bạn quan tâm 2 giá trị: Adjusted R Square và Durbin-Watson.
Adjusted R Square hay còn gọi là R bình phương hiệu chỉnh, nó phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Cụ thể trong trường hợp này, 6 biến độc lập đưa vào ảnh hưởng 67.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 32.8% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
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.
Kiểm đinh d
Kiểm đinh d

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.

Lưu ý, cái này là giá trị ước lượng thường dùng trong SPSS chứ không chính xác. Nếu bạn yêu cầu tính chính xác, bạn cần tra hệ số Durbin-Watson ở đây. Không có tự tương quan chuỗi bậc nhất thì dữ liệu thu thập là tốt. Cụ thể trong trường hợp này, k’ = 6, n = 125, tra bảng DW ta có dL = 1.651 và dU = 1.817. Gắn vào thanh giá trị DW, ta thấy 1.817 < 1.881 < 2.183, như vậy, không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.

Bảng ANOVA trong phân tích hồi quy

Bảng ANOVA
Bảng ANOVA

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

Bảng Coefficients
Bảng Coefficients

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

Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
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 phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Với P-P Plot (hoặc bạn có thể dùng Q-Q Plot, 2 đồ thị này không khác nhau nhiều), các điểm phân vị trong phân phối của phần dư sẽ tập trung thành một đường chéo nếu phần dư có phân phối chuẩn. Hay nói một cách đơn giản, dễ hiểu, các bạn nhìn vào đồ thị này, các chấm tròn tập trung thành dạng một đường chéo thì sẽ không vi phạm giả định hồi quy về phân phối chuẩn phần dư.

Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra liên hệ tuyến tính

Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra liên hệ tuyến tính
Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra liên hệ tuyến tính
Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem, dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không. Trong bài viết này, mình biểu diễn giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) ở trục hoành và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Predicted Value) ở trục tung. Các bạn phải thực sự chú ý chỗ này, bởi vì có nhiều tài liệu, sách biểu diễn ngược lại với mình nên khi nhận xét sẽ có vài điểm thay đổi giữa mỗi tác giả khác nhau.
Các bạn có thể xem thêm: Hướng dẫn cách tạo biến đại diện trong quá trình thực hiện SPSS nhé.

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

Hy Meo

Hy Meo

Next Post
Hướng dẫn cách tạo tài khoản Microsoft bằng số điện thoại, email

Tạo tài khoản trên Microsoft bằng cách nào? - Update [hienthithang]/[hienthinam]

Trả lời Hủy

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM.

Hướng dẫn cách chuyển file Excel sang PDF đơn giản, hiệu quả

Cách chuyển Excel sang PDF vẫn giữ nguyên định dạng [Update 2023]

30/08/2022
Hướng dẫn Load Lisp trong CAD sử dụng vĩnh viễn

Cách Load Lisp trong CAD một lần dùng mãi mãi mới 09/2023

02/08/2022

ĐƯỢC XEM NHIỀU.

Chia sẻ link nhóm kín Telegram giúp chống tối cổ mới nhất [hienthinam]

Share Telegram Group Link – Nhóm Kín Hóng Link Telegram Mới 09/2023

14/12/2022
1000 Serial Key IDM - Tổng hợp số đăng ký IDM miễn phí [2021]

Share 1000 Serial Key IDM – Số đăng ký IDM miễn phí mới 09/2023

25/08/2022
Key Photoshop Cs6 Kích Hoạt Bản Quyền Miễn Phí

Share Key Active Adobe Photoshop Cs6 Vĩnh Viễn, Mới 09/2023

23/08/2022
Hướng dẫn cách sửa lỗi Unlicensed Product Microsoft Office 2010

Cách sửa lỗi Unlicensed Product Microsoft Office 2010 mới 09/2023

25/08/2022
Hướng dẫn cách hiển thị thanh công cụ trong cad khi bị mất

Hiển thị thanh công cụ (Ribbon) trong CAD hiệu quả mới 09/2023

17/08/2022
Hoamitech.com

Hoamitech.com là website chia sẻ kiến thức, thủ thuật, phần mềm & công nghệ miễn phí. Chúng tôi còn hướng dẫn tải, download và cài đặt game, trò chơi, phần mềm cho máy tính PC, laptop, mobile đơn giản, dễ nhiểu nhất

Theo Dõi Hoamitech.com

DMCA.com Protection Status

Chuyên Mục Hay

  • ADOBE
    • Adobe XD
    • After Effects
    • Illustrator
    • InDesign
    • Lightroom
    • Photoshop
    • Premiere Pro
    • Premiere Rush
  • ANDROID
  • Bảo Mật & Diệt Virus
  • Chat, Nhắn Tin – Gọi Video
  • Chỉnh Sửa Ảnh & Video
  • Đồ Họa
  • GAME – TRÒ CHƠI
  • Giáo Dục & Học Tập
  • Hệ Thống
  • Internet
  • IOS
  • Lập Trình
  • LINUX
  • MAC OS
  • MẠNG XÃ HỘI
    • Facebook
    • Instagram
    • TikTok
    • Twitter
  • MICROSOFT OFFICE
    • Excel
    • PowerPoint
    • Word
  • Nghe Nhạc & Xem Phim
  • PHẦN MỀM DOANH NGHIỆP
  • THỦ THUẬT
  • Tin Tức Mới
  • WINDOWS

VN138

NEW88

J88

Bài Viết Mới

Tải Camtasia 2020 Full Miễn phí - Hướng dẫn cài đặt mới

Download Camtasia 2020 Full Bản quyền vĩnh viễn miễn phí mới nhất 09/2023

04/10/2022
Download Camtasia 2021 Full Active bản quyền miễn phí

Tải Camtasia 2021 Full 32bit /64bit vĩnh viễn mới nhất 09/2023

23/09/2022
  • Giới Thiệu
  • Chính Sách & Bảo Mật
  • Liên Hệ & Quảng Cáo

© 2021 Copyright by Hoamitech.com

No Result
View All Result
  • Phần Mềm
  • Game – Trò Chơi
  • Thủ thuật
  • Hệ Điều Hành
  • MICROSOFT OFFICE
  • MẠNG XÃ HỘI
  • ADOBE

© 2021 Copyright by Hoamitech.com