- Phân tích hồi quy tuyến tính trên SPSS
- Giới thiệu loạt bài viết về Hồi quy tuyến tính trên SPSS
- Hồi quy và hồi quy tuyến tính
- Mô hình hồi quy đơn biến và đa biến
- So sánh phân tích tương quan và phân tích hồi quy
- Thực hành hồi quy tuyến tính trên SPSS
- Các yêu cầu và giả định trong phân tích mô hình hồi quy tuyến tính
- Phân tích hồi quy cơ bản: Phần 1: Hệ số xác định R2
- Phần 2: Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy: Thống kê F và bảng ANOVA
- Phần 3: Hệ số hồi quy và kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy- Bảng Coefficients
- Phần 4: Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy- Bảng Coefficients
- Phần 5: Viết phương trình hồi quy
- Sử dụng hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá và chuẩn hoá sao cho hợp lý
- Các sai lầm hay gặp khi phân tích hồi quy
- Có cần bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê ra khỏi mô hình và thực hiện hồi quy lại không?
- Một số tính chất của mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến
- Hồi quy tuyến tính không có hệ số chặn trên SPSS
- Lựa chọn mô hình- sự có mặt của các biến không cần thiết
- Thủ tục đánh giá sự có mặt của các biến không cần thiết bằng SPSS
- Hiệu chỉnh mô hình hồi quy bội bằng kỹ thuật đưa biến Stepwise
- Chẩn đoán mô hình với kỹ thuật Bootstrap
- Kiểm tra các điểm bất thường và cải thiện mô hình
- Có cần kiểm tra tương quan trước khi chạy hồi quy
- Khuyết tật và kiểm tra khuyết tật trong mô hình hồi quy tuyến tính
- Làm đẹp một số đồ thị khi trình bày kết quả hồi quy tuyến tính
- Viết kết quả phân tích hồi quy tuyến tính
- Tổng hợp kết quả hàm hồi quy lên bảng 1 cột
- Văn mẫu: Lý thuyết tương quan và hồi quy tuyến tính
- Văn mẫu: Trình bày kết quả tương quan và hồi quy tuyến tính
Rất nhiều bài viết, luận văn sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính nhưng có bài có và có bài không thực hiện phân tích tương quan Pearson trước khi phân tích hồi quy.
Vậy câu hỏi đặt ra là có cần thiết phân tích tương quan trước khi phân tích hồi quy hay không?
Câu trả lời là CÓ HAY KHÔNG cũng được.
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Đặt vấn đề
Tại sao lại như vậy?
Trước hết ta cùng xem ví dụ sau, cùng chú ý đến biến X5 nhé.
Sử dụng bộ dữ liệu HOIQUY-X5.sav tại link ở cuối bài
Ma trận tương quan
Kết quả hồi quy
Một sai lầm thường gặp trong phân tích hồi quy nữa
Xem thêm: Các sai lầm khi phân tích hồi quy
Cái này ở VN gặp cực kỳ nhiều luôn, mà có khi nó thành chân lý. Cho nên nhiều khi chúng mình vẫn nhận được yêu cầu hỗ trợ chỉnh chọt dữ liệu phần này hoặc khi hỗ trợ bài thì phải làm cho nó thoả mãn theo cái sai này.
Rất nhiều bài các bạn sẽ gặp việc phân tích tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc, nếu biến độc lập nào với biến phụ thuộc có sig > 0.05 thì kết luận rằng nó không có quan hệ với biến phụ thuộc và bỏ ra khỏi mô hình hồi quy. Và với ví dụ trên thì các bạn CÓ THỂ loại oan X5.
Xin thưa với các bạn rằng các bạn chỉ không được đưa biến X5 bậc 1 vào hồi quy nếu X5 không có quan hệ tuyến tính với Y. Điều này có thể được chuẩn đoán qua đồ thị, chứ không phải phân tích tương quan. Xem thêm: Giả định về mối quan hệ tuyến tính giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc
Giả sử như bạn không tìm được dạng hàm nào khác giữa Y và X5 , kể cả khi hệ số tương quan băng 0 và P=value =1 thì tức là Y=0*x5 +e, rõ ràng đây vấn là dạng hàm tuyến tính đó chứ, và vẫn có quyền đưa X5 vào hồi quy
Vậy ý nghĩa chính xác của bước phân tích tương quan mà người ta chạy trước khi hồi quy bội là gì?
Thực ra đây chính là việc hồi quy đơn biến để đánh giá tác động cửa từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Tuy nhiên thay vì phải hồi quy với số lần bằng số biến độc lập thì người ta mượn luôn tính chất của hệ số tương quan để phân tích cho nhanh. Các bạn có thể xem thêm về việc hồi quy đơn biến và tương quan pearson có tính chất chung nào tại đây: https://ungdung.hotronghiencuu.com/mo-hinh-hoi-quy-don-bien-va-da-bien
Cách viết phân tích hồi quy đơn biến/ tương quan được trình bày kỹ tại bài viết này: https://ungdung.hotronghiencuu.com/viet-ket-qua-phan-tich-tuong-quan-pearson
Bước sau phân tích hồi quy bội chẳng qua để đánh giá khả năng giải thích tổng hợp của các biến độc lập lên biến phụ thuộc mà thôi.
còn nữa ...