Chuyển đến nội dung chính

Cách phân tích và đọc kết quả hồi quy đa biến trong SPSS tại Luận Văn 24

Bạn chưa biết cách phân tích hồi quy đa biến cũng như đọc kết quả hồi quy đa biến trong SPSS? Hãy xem ngay bài viết này mà Luận Văn 24 chuyên dịch vụ chạy spss chia sẻ.
Phân tích và đọc kết quả hồi quy đa biến trong SPSSPhân tích và đọc kết quả hồi quy đa biến trong SPSS
Một nhà nghiên cứu sức khỏe muốn dự đoán “VO2max” – một chỉ số về thể lực và sức khỏe. Họ đã thực hiện nghiên cứu 100 người tham gia để thực hiện bài kiểm tra VO2max tối đa, nhưng cũng ghi lại “age”(tuổi), “weight”(cân nặng), “heart rate” (nhịp tim) và “gender”(giới tính) của họ. Như vậỵ, các biến độc lập và biến phụ thuộc bao gồm:
Biến phụ thuộc: VO2max
Biến độc lập: age, weight, heart rate, gender

1. Các bước tiến hành phân tích hồi quy đa biến

Để chạy hồi quy đa biến bạn vào menu Analyze->Regression-> Linear.
Các bước tiến hành phân tích hồi quy đa biếnCác bước tiến hành phân tích hồi quy đa biến
Chọn nhân tố độc lập và phụ thuộc vào các ô bên phải. Cụ thể bài ví dụ này có 4 nhân tố độc lập age, weight, heart rate, gender sẽ được đưa vào ô Independent(s) và 1 nhân tố phụ thuộc VO2max sẽ được đưa vào ô Dependent.
Các bước tiến hành phân tích hồi quy đa biếnCác bước tiến hành phân tích hồi quy đa biến
Xong bấm vào Statistics chọn Collinearity diagnostics (để tính ra hệ số VIF – hệ số phóng đại phương sai- để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến)
Các bước tiến hành phân tích hồi quy đa biếnCác bước tiến hành phân tích hồi quy đa biến
Xong bấm OK, kết quả sẽ ra như sau:
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 bao gồm: Model Summary, ANOVA và Coefficients.

2. Cách đọc kết quả hồi quy đa biến trong SPSS

2.1. Bảng model Summary

Bảng model SummaryBảng model Summary
Bảng này dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến, hệ số R bình phương hiệu chỉnh Adjusted R Square là 0.559. Nghĩa là 55.9% biến thiên của biến phụ thuộc VO2max được giải thích bởi 4 nhân tố độc lập. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 55.9%, tức là các biến độc lập giải thích được 55.9% biến thiên của biến phụ thuộc VO2max.

2.2. Bảng ANOVA

hồi quy đa biếnhồi quy đa biến
Nhìn vào bảng ANOVA hình trên, kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình, giá trị F= 32.393 với sig.=0.000 <5%. Chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể (chi tiết hơn là R bình phương tổng thể ta không thể tính cụ thể được, nhưng ta biết chắc chắn sẽ khác 0, mà khác 0 thì chứng tỏ là các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc)

2.3. Bảng Coefficients

Bảng CoefficientsBảng Coefficients
Nhìn vào bảng Coefficients hình trên, kiểm định các giả thuyết sử dụng  phần mềm SPSS: cái giá trị ở cột Sig. đều <5% chứng tỏ 4 biến độc lập đều tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc. Nghĩa là 4 giả thiết đều được chấp nhận. Nhìn vào hệ số B có thể giải thích như sau, ví dụ hệ số B của age là 0.165 , nghĩa là khi biến age tăng 1 đơn vị thì biến VO2max tăng 0.165 đơn vị. Ngoài ra có thể so sánh xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố: yếu tố có hệ số B càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu. Lưu ý giả sử có biến nào có sig. tương ứng lớn hơn 5% thì biến đó không có tác động đến biến phụ thuộc nhé.
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Thực tế thường so sánh VIF với 2. Trong bài này hệ số phóng đại phương sai VIF đều bé hơn 2, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến. ( lưu ý mối quan hệ giữa Tolerance và VIF là nghịch đảo của nhau như sau: VIF=1/Tolerance nên chỉ cần đánh giá một trong hai giá trị này là được)
#luan_van_viet , #xử_lý_số_liệu_spss

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Nguồn gốc giai cấp trong xã hội

  Các loại nguồn gốc giai cấp  1. Nguồn gốc hình thành giai cấp vô sản Nguồn gốc giai cấp vô sản, giai cấp vô sản được hình thành và phát triển, trong hình thái kinh tế – xã hội tư bản chủ nghĩa. Nguồn gốc giai cấp vô sản:  Vào những năm cuối thế kỷ XVIII, do sự phát triển của cuộc cách mạng lần thức nhất tại Anh, áp dụng các thành tựu của cuộc cách mạng, các nhà máy, xí nghiệp, đồn điển hình thành một các nhanh chóng. Các nông dân không có đất canh tác, hoặc bị bắt vào làm cho các xí nghiệp nhà máy, từ đó giai cấp vô sản ra đời. (Giai cấp vô sản gồm công nhân, nông dân, tri thức,.. trong đó giai cấp công nhân là giai cấp đại diện cho giai cấp vô sản). Đời sống của giai cấp vô sản:  Vì là giai cấp không có sở hữu về tư liệu sản xuất, nên đời sống của giai cấp vô sản mà đại diện là công nhân bị chèn ép rất nặng nề, làm công việc nặng nhọc nhưng tiền lương không được bao nhiêu, rất nhiều công nhân đã bỏ mạng lại các đồn điền, xí nghiệp. Nên mâu thuẫn giữa hai giai cấp ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Chu kỳ sống của sản phẩm là gì?

  1. Chu kỳ sống của sản phẩm là gì? Chu kỳ sống của sản phẩm là gì Chu kỳ sống của sản phẩm  (Product Life Cycle) là thuật ngữ chỉ quá trình biến đổi doanh thu và lợi nhuận của một sản phẩm từ khi nó được tung ra thị trường cho đến khi nó được rút hẳn khỏi thị trường. Khái niệm này được quản lý và các chuyên gia tiếp thị sử dụng như một yếu tố quyết định để lên  chiến lược marketing mix  phù hợp với từng giai đoạn xem khi nào thì phù hợp để tăng quảng cáo, giảm giá, mở rộng sang thị trường mới hay thiết kế lại sản phẩm. 2. 4 giai đoạn trong chu kỳ sống của sản phẩm Sơ đồ chu kỳ sống của sản phẩm Chu kỳ sống của sản phẩm bất kỳ đều được thể hiện qua  4 giai đoạn  đó là:  Triển khai, tăng trưởng, bão hòa và suy thoái. Một sản phẩm bắt đầu với một ý tưởng và trong giới hạn của kinh doanh hiện đại, nó không có khả năng đi xa hơn cho đến khi nó trải qua nghiên cứu và phát triển và được coi là khả khi, có khả năng sinh lời. Tại thời điểm đó, sản phẩm được s...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Lý thuyết hành vi người tiêu dùng

  1. Khái niệm về hành vi người tiêu dùng Khái niệm về hành vi người tiêu dùng Hành vi người tiêu dùng là  một khái niệm bao hàm nhiều nội dung, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực với nhiều cách tiếp cận. Các nhà kinh tế học cổ điển định nghĩa hành vi người tiêu dùng là một sự lựa chọn hợp lý. Samuelson (1938) cho rằng hành vi của một cá nhân có thể được xem như là một loạt các lựa chọn hợp lý.  Lựa chọn hợp lý là lựa chọn những hành động tốt nhất thỏa mãn mục tiêu cá nhân. Chính sự lựa chọn hợp lý này cho phép dự đoán được hành vi tiêu dùng.  Lựa chọn hợp lý là hành vi có thể lượng hoá được thông qua tối đa hoá một số hàm toán học phù hợp với các biến số hành vi và môi trường. Khi môi trường thay đổi, hành vi người tiêu dùng cũng thay đổi theo, tuân theo quy luật hàm số toán học.  1.1. Theo quan điểm, kinh tế học Theo quan điểm của kinh tế học, người tiêu dùng được giả định là  con người duy lý.  Vì vậy, hành vi tiêu dùng là những hành động mộ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm