Hướng Dẫn Phân Tích Hồi Quy Đa Biến Trong SPSS Đơn Giản Nhất

Hồi quy đa biến trong SPSS là chỉ số quan trọng khi kiểm định mô hình nghiên cứu của các bài luận văn, nghiên cứu. Hãy cùng Viết báo cáo thuê 24h tìm hiểu khái niệm, cách phân tích hồi quy đa biến đơn giản, dễ áp dụng, thực hành nhất qua bài viết dưới đây nhé.

Khái niệm, mô hình hồi quy đa biến dễ hiểu

Mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến được sử dụng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập X (biến dự đoán) và biến phụ thuộc Y (biến kết cục). Từ hồi quy tuyến tính đơn giản, các nhà nghiên cứu đã mở rộng thành hồi quy đa biến. Hồi quy đa biến được sử dụng khi ta muốn dự đoán giá trị của một biến dựa trên giá trị của các biến khác.

Hàm hồi quy đa biến tổng thể ngẫu nhiên có k biến được biểu diễn dưới dạng:

Yt = β1 + β2X2t +…+ βkXkt + ut       t=1,2,3,…n

Trong đó:

• β1: Hệ số cắt

• β2,…,βk: Hệ số quy hồi riêng

• ut: Hạng nhiễu ngẫu nhiên

• t: quan sát thứ t

• n: Quy mô toàn bộ của tổng thể

Trong phương trình gồm 2 thành phần chính: Thành phần xác định E(Yt / X2t,X3t,…,Xkt) cho biết giá trị trung bình có điều kiện của Y theo các giá trị cho trước của X. Thành phần thứ 2 là thành phần ngẫu nhiên ut. Nó đại diện cho tất cả các yếu tố khác có ảnh hưởng lên Yt, ngoài các biến X2t,X3t,…,Xkt.

>> Xem thêm: Thực Hành Chạy Định Lượng SPSS Chi Tiết, Cụ Thể

Các chỉ số cần lưu ý trong phân tích hồi quy đa biến SPSS

Phân tích hồi quy đa biến SPSS gồm 4 chỉ số chính:

• Hệ số tương quan R: Yếu tố nào có R càng lớn thì ảnh hưởng càng nhiều tới kết quả.

• Bình phương của R: Yếu tố nào có bình phương R càng lớn thì mối quan hệ giữa yếu tố đó và biến Y càng chặt chẽ hơn.

• Hệ số hồi quy

• Trị số p: Hệ số p càng nhỏ thì có sức ảnh hưởng càng mạnh.

Các bước chi tiết phân tích hồi quy đa biến trong SPSS

Bước 1: Người nghiên cứu vào phần mềm, chọn Analyze > Regression > Linear

Bước 2: Tiến hành đưa các biến độc lập vào ô Independents, biến phụ thuộc vào ô Dependent.

Bước 3: Bạn vào mục Statistics, tích chọn các mục như trong ảnh. Sau đó chọn Continue.

Bước 4: Vào mục Plots và tích chọn Histogram và Normal probability plot. Sau đó, kéo biến ZRESID thả vào ô Y, kéo ZPRED thả vào ô X. Chọn continue.

Bước 5: Đặt mặc định các mục còn lại. Tiếp theo, quay lại giao diện ban đầu và chọn mục Method (phương pháp đưa biến vào). Tùy vào dạng nghiên cứu, bạn có thể chọn Entert hoặc Stepwise và ấn OK.

Cách đọc kết quả phân tích hồi quy đa biến trong SPSS

Kết quả hồi quy đa biến sẽ được thể hiện trong 3 bảng: bảng ANOVA, bảng Model summary và bảng coefficients.

Bảng ANOVA

Bảng dùng để đánh giá mức độ phù hợp mô hình thông qua kiểm định giả thuyết. Để có kết quả, bạn cần đặt giả thuyết H0: R2 = 0. Giả thuyết này được kiểm định thông qua phép F. Kết quả kiểm định:

• Sig < 0.05: Người nghiên cứu bác bỏ giả thuyết H0. Tức là R2 ≠ 0 một cách có ý nghĩa thống kê. mô hình hồi quy được đánh giá phù hợp.

• Sig > 0.05: Người nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H0. Tức là R2 = 0 một cách có ý nghĩa thống kê. Mô hình hồi quy được đánh giá không phù hợp.

Số liệu của kiểm định F có nguồn gốc từ bảng phân tích phương sai ANOVA. Bảng cho bạn biết kết quả kiểm định để đánh giá giả thuyết sự phù hợp của mô hình hồi quy đa biến.

Bảng Model summary

Thước đo dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính thường dùng là hệ số xác định R2 trong bảng Model summary. Trong phần mềm SPSS, bên cạnh chỉ số R2 còn có chỉ số R2 hiệu chỉnh. Chỉ số này không nhất thiết tăng lên khi có nhiều biến độc lập được thêm vào hồi quy. Vậy nên, nó phản ánh mức độ phù hợp của mô hình chính xác hơn R2.

Cả R2 và R2 hiệu chỉnh đều có mức dao động trong khoảng 0 – 1. Nếu R2 càng tiến về 1 thì các biến độc lập giải thích càng nhiều cho biến phụ thuộc. Ngược lại, nếu R2 càng tiến về 0, các biến độc lập giải thích càng ít cho biến phụ thuộc.

>> Xem thêm: Thực Hành Chạy Định Lượng SPSS Chi Tiết, Cụ Thể

Bảng coefficients

Trong bảng coefficients có 2 loại kiểm định: Kiểm định T và chỉ số VIF. Để đánh giá hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập có ý nghĩa, người nghiên cứu cần dựa vào kiểm định t với giả thuyết H0. Hệ số hồi quy của biến độc lập Xi = 0. Dựa vào kết quả kiểm định, bạn có thể bác bỏ hoặc chấp nhận giả thuyết.

Bên cạnh đánh giá giả thuyết ý nghĩa hệ số hồi quy qua kiểm định t, chỉ số VIF của coefficients được dùng để đánh giá đa cộng tuyến và các hệ số hồi quy. Nếu VIF càng nhỏ thì càng ít khả năng xảy ra đa cộng tuyến.

Kết luận

Trên đây là tổng hợp cách phân tích hồi quy đa biến trong SPSS đơn giản, dễ hiểu do Viết báo cáo thuê 24 tổng hợp. Hy vọng bạn có thể nắm bắt được nội dung chính và thực hiện thành công.

Nếu bạn gặp khó khăn khi tìm hiểu quy trình thực hiện phân tích hồi quy đa biến cho bài luận của mình thì có thể liên hệ chúng tôi để được tư vấn, hướng dẫn chi tiết.

Hỗ trợ viết báo cáo thuê 24h chuyên cung cấp dịch vụ viết báo cáo thực tập đa dạng lĩnh vực với giá thành cực kỳ hợp lý dành cho học sinh sinh viên. Chúng tôi có một quy trình làm việc rõ ràng, đội ngũ chuyên gia giàu kiến thức và kinh nghiệm chắc chắn sẽ giúp bạn hoàn thành báo cáo một cách nhanh chóng nhất với điểm số như ý.

Mọi thông tin chi tiết xin liên hệ

• Địa chỉ: BT1A, KĐT Mỹ Đình 2, Phường Mỹ Đình 2, Quận Nam Từ Liêm, Thành phố Hà Nội

• Hotline: 0983 018 995

• Email: hotrovietbaocao24h@gmail.com

• Website: vietbaocaothue24h.com

• Fanpage: Hỗ trợ viết báo cáo