Phương Trình Hồi Quy Chuẩn Hóa Và Chưa Chuẩn Hóa Trong Spss

5/5 - (7 bình chọn)

Phương trình hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa là một trong những phương pháp kiểm định, ước lượng dữ liệu trong phần mềm SPSS. Cụ thể, phương trình này được sử dụng trong mô hình hồi quy tuyến tính bội. Ngày hôm nay chúng tôi sẽ giới thiệu tới các bạn những thông tin về khái niệm phương trình hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa. Đồng thời cũng đưa ra những tiêu chí để phân biệt phương trình hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa trong phần mềm SPSS.

Cách phân tích dữ liệu theo phương trình hồi quy chuẩn nó cũng không quá khó, tuy nhiên nó dễ xãy ra nhầm lẫn và sai sót và cũng không phải ai cũng cso kinh nghiệm để hoàn thành tốt bước phân tích dữ liệu này. Để hỗ trợ các bạn hoàn thành tốt bài làm của mình Luận Văn Tốt có dịch vụ xử lý dử liệu SPSS trọn gói. Hãy yên tâm giao bài làm của các bạn cho chúng tôi, mọi thắc mắc hay cần tư vấn thêm vui lòng liên hệ Zalo/tele : 0934573149 bạn nhé!!!

Tiểu chuẩn để xây dựng phương trình hồi quy trong phần mềm SPSS

Tiểu chuẩn để xây dựng phương trình hồi quy trong phần mềm SPSS
Tiểu chuẩn để xây dựng phương trình hồi quy trong phần mềm SPSS

          Để có thể phân tích kết quả phương trình hồi quy, đầu tiên chúng ta cần phải làm rõ những tiêu chuẩn xây dựng một phương trình hồi quy chuẩn trong SPSS. Khi thiết lập phương trình hồi quy (bao gồm cả phương trình hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa), người dùng cần phải đảm bảo những tiêu chuẩn về mặt thống kê.

          Thứ nhất, phương trình hồi quy luôn luôn có những sai số. Nếu không có sai số trong phương trình hồi quy thì không thể đánh giá, kiểm định được mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Mà việc kiểm định mối tương quan này là mục đích chính của phương trình hồi quy. Tóm lại, để xây dựng phương trình hồi quy bắt buộc phải có phần dư.

          Thứ hai, những phương trình hồi quy chỉ tiếp nhận những biến mang ý nghĩa thống kê. Thông thường mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc sẽ tồn tại nhiều loại biến khác nhau. Tuy nhiên, ở phương trình hồi quy chỉ tiếp nhận những biến có ý nghĩa thông kê. Những biến không mang ý nghĩa thông kê sẽ được kiểm định ở các phương trình và mô hình khác. Để đánh giá xem biến đó có phải là mang ý nghĩa thống kê hay không sẽ phải thực hiện phép kiểm định hồi quy so sánh giá trị Sig với 0.05. Nếu giá trị Sig lớn hơn 0.05 thì biến đó không có ý nghĩa thống kê. Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 thì biến đó mang ý nghĩa thống kê.

          Thứ ba, mỗi phương trình đều có những ý nghĩa và chức năng riêng nên không có bất cứ quy tắc nào quy định nên viết phương trình nào khi nào. Sẽ tùy vào từng trường hợp cụ thể để xây dựng phương trình phù hợp với bài toán nghiên cứu. Đó có thể là phương trình hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa. Hiện nay, đối với các lĩnh vực đặc thù như kinh tế, tiếp thị, quản trị doanh nghiệp thường sẽ sử dụng các mô hình hồi quy chuẩn hóa. Vì mô hình hồi quy chuẩn hóa sẽ giúp các nhà làm kinh tế đánh giá được vai trò, tầm quan trọng giữa các biến độc lập với nhau.

          Thứ tư, việc sắp xếp thứ tự giữa các biến sẽ không bị phụ thuộc vào những chỉ số hồi quy khác. Tùy theo ý muốn của nhà nghiên cứu mà có thể sắp xếp những vị trí biến theo ý mình. Các bạn cũng có thể sắp xếp thứ tự các biến theo tính chất của bài toán để thuận tiện trong quá trình phân tích của mình.

So sánh phương trình hồi quy chuẩn hóa và phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa.

So sánh phương trình hồi quy chuẩn hóa và phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa.
So sánh phương trình hồi quy chuẩn hóa và phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa.

          1.Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa

          Những hệ số hồi quy trong phần mềm SPSS khi chưa được chuẩn hóa sẽ phẩn ánh được sự thay đổi của các biến phụ thuộc. Đối với những trường hợp các đơn vị của biến độc lập thay đổi thì những biến độc lập sẽ được giữ nguyên. Đây là đặc điểm quan trọng nhất của phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa. Người dùng sẽ không thể đánh giá về thứ tự của các biến độc lập. Thậm chí là không thể nhận ra được thứ tự của tác động của các biến độc lập lên các biến phụ thuộc. Nếu căn cứ vào hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa thì sẽ không thể nhìn nhận đúng về sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Bởi vì, những biến độc lập chưa chuẩn hóa sẽ không đồng nhất về đơn vị. Dẫn tới độ lệch chuẩn của các biến trong mối tương quan sẽ khác nhau rất nhiều. Chính vì sự khau về độ lệch chuẩn và đơn vị đo sẽ khiến cho các biến độc lập được đưa vào mô hình không chính xác. Đồng thời phép so sánh, đánh giá mối tương quan giữa các biến sẽ bị hạn chế rất nhiều. Nguyên nhân chính là vì, khi hệ số hồi quy chưa được chuẩn hóa thì các biến sẽ không nằm cùng trong một đồ thị. Điều này làm cho việc kiểm định và đánh giá mối tương quan trở nên khó khăn hơn.

Tài liệu tham khảo : Phương Pháp Hồi Quy Tuyến Tính Bội

          Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:

           Y = B0 + B1X1 + B2X2 + … + BnXn + ε

Trong đó, các ký hiệu mang ý nghĩa như sau:

          Y: biến phụ thuộc

          X1, X2, Xn: biến độc lập

          B0: hằng số hồi quy

          B1, B2, Bn: hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

          ε: phần dư

          Để các bạn dễ hiểu hơn về phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa, chúng tôi sẽ đưa ra một ví dụ như sau: Giả sử biến Y là tốc độ phát triển của doanh nghiệp X trên thị trường trong năm 2022, biến X1 là giá trị của vốn bỏ ra, biến X2 là giá trị lợi nhuận thu được, … Các biến X1 (giá trị của vốn bỏ ra) và X2 (giá trị lợi nhuận thu được) là các biến độc lập sẽ tác động lên biến phụ thuộc là tốc độ phát triển của doanh nghiệp X. Trong trường hợp này ta sẽ cần phải phân tích ý nghĩa phương trình như sau:

          Nếu trong điều kiện những biến khác (biến tác động vào giá trị phát triển của doanh nghiệp ngoài X1 và X2) không thay đổi mà khi giá trị vốn thay đổi 10 triệu đồng sẽ dẫn tới tốc độ phát triển của doanh nghiệp X thay đổi B1 lần.

          Nếu trong điều kiện các biến khác không thay đổi mà khi giá trị lợi nhận thu được thay đổi 10 triệu đồng thì tốc độ phát triển của doanh nghiệp X sẽ thay đổi B2 lần. 

          Những sự thay đổi sẽ được hiểu là theo hai hưởng là tăng hoặc giảm. Điều này phụ thuộc vào những hệ số hồi quy là dương hay âm trong bài toán.

          Trên thực tế, ta có thể thấy rằng giá trị vốn bỏ ra mà tăng lên 10 triệu đồng thì chắc chắn tốc độ phát triển của doanh nghiệp X sẽ chậm hơn. Lúc này chúng ta sẽ có mệnh đề: “Nếu trong điều kiện các biến khác không thay đổi mà giá trị vốn tăng lên 10 triệu đồng thì tốc độ phát triển của doanh nghiệp sẽ giảm B1 lần”. Và ngược lại ta thấy trên thực tế, giá trị lợi nhận thu về tăng lên 10 triệu đồng thì tốc độ phát triển của doanh nghiệp sẽ tăng lên. Lúc này, mệnh đề của chúng ta sẽ là: “Nếu trong điều kiện các biến khác không thay đổi mà khi giá trị lợi nhuận thu về tăng lên 10 triệu đồng thì tốc độ phát triển của doanh nghiệp X tăng lên B2 lần”.

          2.Phương trình hồi quy chuẩn hóa

          Trong quá trình thực hiện bài nghiên cứu, người dùng thường đánh giá về vai trò, ý nghĩa của các biến độc lập. Ở phần trên chúng tôi đã nói rằng, khi sử dụng hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa để đánh giá các biến độc lập thì không thể đánh giá chính xác, toàn bộ về độ lệch chuẩn của các biến. Và cũng không thể hiện được mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc một cách cụ thể, chặt chẽ. Chính vì thế, chúng ta sẽ cần phải sử dụng tới hệ số hồi quy đã chuẩn hóa để phân tích các biến độc lập này. Việc chúng ta cần làm là tiến hành đưa các biến cần so sánh về cùng một hệ quy chiếu (hay còn gọi là chuẩn hóa).

          Phương trình hồi quy chuẩn hóa: Y = β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε

Theo đó, các ký hiệu sẽ mang ý nghĩa như sau:

          Y: biến phụ thuộc

          X1, X2, Xn: biến độc lập

          β1, β2, βn: hệ số hồi quy chuẩn hóa

          ε: phần dư

          Đối với phương trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ căn cứ vào những giá trị tuyệt đối của hệ số hồi quy để so sánh các biến độc lập. Đồng thời đánh giá, so sách độ lệch chuẩn của các biến này. Những giá trị tuyệt đối của hệ số mà hơn hơn thì giá trị, tầm quan trọng của biến độc lập tương ứng là lớn hơn. Bởi vì những biến đó có sự tác động mạnh hơn tới biến phụ thuộc trong thang đo. Có một điều các bạn cần phải lưu ý, tổng các hệ số hồi quy đã chuẩn hóa cộng lại không nhất thết phải bằng một. Tức là tổng các hệ số hồi quy chuẩn hóa có thể lớn hơn hoặc bằng 1 tùy thuộc vào từng trường hợp.

Phần mềm SPSS cũng không quá khó khi sử dụng để phân tích dử liệu trong các công trình nghiêm cứu khoa học và luận văn thạc sĩ định lượng, nhưng không phải ai cũng làm được, vì thế chúng tôi muốn giới thiệu đến các bạn Cách Khởi Tạo Phần Mềm Spss để các bạn tham khảo thêm nhé 

Một số lưu ý khi xây dựng phương trình hồi quy

Một số lưu ý khi xây dựng phương trình hồi quy
Một số lưu ý khi xây dựng phương trình hồi quy

          Trong khi thiết lập phương trình hồi quy (bao gồm cả chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa) các bạn cần phải lưu ý những điều sau:

          -Tất cả các biến độc lập không có ý nghĩa không được đưa vào trong phương trình. Đây là lưu ý rất quan trọng. Ở phần đầu tiên, chúng tôi đã nhấn mạnh rất rõ điều này.

          – Đối với các biến độc lập mà hệ số hồi quy của nó mang giá trị âm thì sẽ viết dầu trừ trước những hệ số đó. Lưu ý này khá đơn giản, vì việc ký hiệu dấu âm các bạn đã được làm quen từ những bài toán thời trung học cơ sở.

          – Khi đánh giá phương trình hồi quy, các bạn sẽ cần phải xem xét các biến độc lập theo thứ tực giảm dần. Tức là các bạn cần phải đánh giá và sắp xếp được biến độc lập nào tác động mạnh nhất, biến nào mạnh thứ hai, biến nào mạnh thứ ba, … giảm dần cho tới biến độc lập tác động yếu nhất lên biến phụ thuộc.

          – Trong phương trình hồi quy luôn luôn phải có sai số (phần dư) dù ít hay nhiều. Dù là phương trình hồi quy chuẩn hóa hay chưa chuẩn hóa thì cũng cần phải chú ý điều này. Chúng tôi đã nói ở phần trên, nếu không có sai số thì sẽ không thể tiến hành quá trình kiểm định, đánh giá. Như vậy, phương trình hồi quy được thiết lập coi như vô nghĩa, không tồn tại.

          Trên đây là tất cả thông tin về Phương Trình Hồi Quy Chuẩn Hóa Và Chưa Chuẩn Hóa mà chúng tôi muốn chia sẻ tới các bạn. Trong bài viết này, chúng tôi đã trình này rất rõ về các điều kiện xây dựng phương trình hồi quy. Các đặc điểm cụ thể của phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa và phương trình hồi quy chuẩn hóa. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng rút ra cho các bạn một số lưu ý nho nhỏ trong quá trình xây dựng phương trình. Mong rằng bài viết sẽ giúp các bạn hoàn thành tốt bài nghiên cứu của mình trong SPSS.

5 1 đánh giá
Article Rating
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Comments
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
0
Rất thích suy nghĩ của bạn, hãy bình luận.x
()
x
Contact Me on Zalo