Hồi qui (Regression) trong SPSS!

Tương quan (Correlation) trong SPSS!

Hồi qui (Regression) trong SPSS!
Ngày đăng: 17-03-2015
23,922 lượt xem

Phân tích tương quan (Correlation)

1. Tại sao cần phân tích tương quan?

Sau khi tiến hành kiểm định phân tích EFA, bước tiếp theo chính là tạo biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố và tiến hành phân tích tương quan (correlation), hồi qui (regression).
Xem thêm: Tạo biến đại diện! 
Trước khi thực hiện kiểm tra hồi qui mô hình thì cần tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Từ đó chúng ta sẽ chọn những nhân tố độc lập thực sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc và đưa những nhân tố đó vào hồi quy.

2. Hệ số tương quan Pearson?

Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến. Về nguyên tắc, tương quan Pearson sẽ tìm ra một đường thẳng phù hợp nhất với mối quan hệ tuyến tính của 2 biến.
Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1.  Điều kiện để tương quan có ý nghĩa là giá trị sig. <0.05
  • r < 0 cho biết một sự tương quan nghịch giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia.
  • r=0 cho thấy không có sự tương quan.
  • r > 0 cho biết một sự tương quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia.

3. Cách thực hiện phân tích tương quan (correlation)

Để tiến hành kiểm định tương quan, chúng ta thực hiện thao tác sau:
Analyze-> Bivariate -> Correlation
 
 
Sau đó đưa các biến cần kiểm định sang ô Variables rồi bấm OK
 
 

4. Kết quả từ phân tích tương quan Pearson!

Giá trị tuyệt đối của r càng cao thì mức độ tương quan giữa 2 biến càng lớn hoặc dữ liệu càng phù hợp với quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Giá trị r bằng +1 hoặc bằng -1 cho thấy dữ liệu hoàn toàn phù hợp với mô hình tuyến tính.
Ví dụ cụ thể:
 
Ví dụ trong hình có biến phụ thuộc là G. Có hai cách nhìn cho chuẩn:
  • C1: Nhìn theo chiều dọc, ngay cột dọc ngoài cùng bên phải đã được tô đỏ.
  • C2: Nhìn theo chiều ngang, ngay cột ngang dưới cùng đã được tô đỏ.
Đầu tiên, cần kiểm tra giá trị sig. của các biến độc lập với biến G. Đối với cách 2, có thể thấy toàn bộ giá trị sig. trong khung màu xanh, chỉ có 1 giá trị 0.871 >0.05. Đó là cặp A và G. Như vậy, A và G không có tương quan với nhau. Còn lại các biến độc lập khác đều có sự tương quan với biến G. Cụ thể:
  • Biến F tương quan mạnh nhất với biến G với hệ số Pearson = 0.742
  • Biến E tương quan mạnh thứ hai với biến G với hệ số Pearson = 0.568
  • Biến C tương quan yếu nhất với biến G với hệ số Pearson = 0.361
Nếu các biến độc lập không có sự tương quan đối với biến phụ thuộc, vui lòng liên hệ SPSS Tất Tần Tật để được sửa chữa!
SPSS Tất Tần Tật
Phone: 096 398 3518

Bình luận (0)


Gửi bình luận của bạn

Captcha

IMGROUP

Tìm