Những lý thuyết về tương quan Pearson trong SPSS và các tiêu chí

Những triết lý về tương quan Pearson trong SPSS và những tiêu chuẩn

5
/
5
(
8
bầu chọn
)

Tương quan Pearson giúp chúng ta thực hiện các thống kê cơ bản như ước lượng điểm (kiểm định mức ý nghĩa), giải thích (sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc), dự báo (thông qua mô hình hồi quy tuyến tính), ước lượng độ tin cậy và tính hợp lý (validity). 

1. Sự khác nhau giữa hồi quy và tương quan

Nhiều bạn nghĩ rằng phương trình hồi quy và phương trình tương quan là một. Tuy nhiên thực tiễn lại không phải như vậy. Chúng khác nhau cả về mục tiêu và kỹ thuật .

Tương quan: Có tác động 2 chiều giữa 2 hay nhiều biến, ở đây sẽ không phân biệt biến nội sinh và ngoại sinh (biến độc lập và biến phụ thuộc), chúng có tính chất đối xứng. Nghĩa là chúng ta sẽ phải xem xét tác động qua lại giữa cả 2 hay nhiều biến với nhau. Ví dụ: Mức độ quan hệ giữa nghiện thuốc lá và ung thư phổi, giữa kết quả thi môn Lý và môn Toán.

Hồi quy: Chỉ có tác động một chiều của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên

Tóm lại, hồi quy thì tương quan ( Hay nói cách khác, để được hồi quy thì trước hết phải tương quan ), còn tương quan thì chưa chắc đã hồi quy .

2. Tương quan Pearson là gì?

Trong thống kê, thông số tương quan có ý nghĩa đặc biệt quan trọng quan trọng. Tương quan hiểu một cách nôm na là mối quan hệ tương đối giữa những biến. Điều này có nghĩa là những biến có quan hệ với nhau trong một số ít điều kiện kèm theo nhất định chứ không phải trong mọi trường hợp ( quan hệ tuyệt đối ). Thông thường khi nói đến thông số tương quan, tất cả chúng ta ngầm liên tưởng đến thông số tương quan Pearson .
Hệ số tương quan Pearson giúp tất cả chúng ta thực thi những thống kê cơ bản như ước đạt điểm ( kiểm định mức ý nghĩa ), lý giải ( sự ảnh hưởng tác động của biến độc lập so với biến phụ thuộc vào ), dự báo ( trải qua quy mô hồi quy tuyến tính ), ước đạt độ đáng tin cậy và tính hài hòa và hợp lý ( validity ). Nó cũng hoàn toàn có thể thiết lập và kiểm định những quy mô có chứa những biến tiềm ẩn và những biến hoàn toàn có thể thống kê giám sát được. Mặc dù thông số này có tác động ảnh hưởng lớn trong nghành thống kê nhưng cũng sống sót một số ít thông số khác được sử dụng tùy thuộc vào biến thống kê giám sát .

3. Mục đích của việc chạy tương quan Pearson

Mục đích của việc chạy tương quan Pearson là kiểm tra mối tương quan tuyến tính ngặt nghèo giữa biến nhờ vào với những biến độc lập. Bởi vì điều kiện kèm theo để hồi quy là trước nhất phải tương quan. Tiếp đến đó là nhận diện yếu tố đa cộng tuyến khi những biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau. Dấu hiệu đa cộng tuyến sẽ được xem xét khi phân tích hồi quy ( Kiểm tra thông số VIF )

Cách đọc kết quả phân tích tương quan Pearson

Hệ số tương quan ( r ) là một chỉ số thống kê thống kê giám sát mối liên hệ tương quan giữa hai biến số, như giữa MỨC ĐỘ HÀI LÒNG ( y ) và TIỀN LƯƠNG ( x ). Hệ số tương quan có giá trị từ – 1 đến 1 :

• Hệ số tương quan bằng 0 ( hay gần 0 ) có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau
• Hệ số bằng – 1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối
• Hệ số tương quan là âm ( r < 0 ) có nghĩa là khi x tăng cao thì y giảm ( và ngược lại, khi x giảm thì y tăng )
• Hệ số tương quan là dương ( r > 0 ) có nghĩa là khi x tăng cao thì y cũng tăng, và khi x tăng cao thì y cũng tăng theo .

Có nhiều thông số tương quan, thông số tương quan thông dụng nhất : Hệ số tương quan Pearson r, được định nghĩa như sau :

Cho hai biến số x và y từ n mẫu, hệ số tương quan Pearson được ước tính bằng công thức sau đây:

Trong phân tích vận dụng cho luận văn, kiểm định thông số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa những biến độc lập và biến nhờ vào. Nếu những biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì phải quan tâm đến yếu tố đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy ( giả thuyết H0 : thông số tương quan bằng 0 ). Cụ thể cách chạy như sau :

Vào menu Analyze-> Correlate -> Bivariate

Chọn các nhân tố vừa được tạo ở bước trên qua ô Variables bên phải. Xong bấm OK

Ô màu xanh: hệ số tương quan Pearson

Ô màu đỏ: significant của kiểm định Pearson.

Giả thuyết H0 : thông số tương quan bằng 0. Do đó nếu Sig. Này bé hơn 5 % ta hoàn toàn có thể Kết luận được là hai biến có tương quan với nhau. Hệ số tương quan càng lớn tương quan càng chặt. nếu Sig. này lớn hơn 5 % thì hai biến không có tương quan với nhau .
Vì một trong những điều kiện kèm theo cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến nhờ vào, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến nhờ vào thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy .
Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy một số ít biến độc lập có sự tương quan với nhau. Do đó khi phân tích hồi quy cần phải quan tâm đến yếu tố đa cộng tuyến. Các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc vào và do đó sẽ được đưa vào quy mô để lý giải cho biến nhờ vào .
Hệ số tương quan Pearson càng tiến về 1 càng tương quan mạnh. trái lại, thông số này càng tiến gần về 0 thì tương quan càng yếu .

Bạn cần lưu ý đến giá trị sig: Nếu bạn chọn mức ý nghĩa 1% thì giá trị sig phải < 0.01, còn nếu bạn chọn mức ý nghĩa là 5% thì sig < 0.05 tương ứng với các dấu (*) được đánh dấu trên hệ số tương quan r. Chú thích ở 2 hàng cuối cùng trong bảng Correlation

* *. Correlation is significant at the 0.01 level ( 2 – tailed )
*. Correlation is significant at the 0.05 level ( 2 – tailed )

4. Giải thích ý nghĩa ma trận tương quan

* Với thông số Pearson Correlation nói lên mức độ tương quan giữa những biến với nhau trong quy mô. Hệ số tương quan càng lớn nói lên mức độ tương quan càng cao, điều này hoàn toàn có thể dẫn tới hiện tượng kỳ lạ đa cộng tuyến khi kiểm định quy mô hồi quy .
* Hệ số Sig : Nói lên tính tương thích của thông số tương quan giữa những biến theo phép kiểm định F với một độ đáng tin cậy cho trước .

Trên đây là bài viết tham khảo cung cấp cho bạn những thông tin chi tiết về Tương quan Pearson là gì? Chạy tương quan Pearson như thế nào? Nếu bạn còn bất kỳ thắc mắc và khó khăn nào trong quá trình nghiên cứu hệ số này, hay gọi đến Luận Văn Việt theo hotline 0915 686 999 hoặc qua email [email protected] để được tư vấn và hỗ trợ.

Nguồn: Luận Văn Việt

0/5
( 0 Reviews )

Hiện tại tôi đang đảm nhiệm vị trí Content Leader tại Luận Văn Việt. Tất cả những nội dung đăng tải trên website của Luận Văn Việt đều được tôi kiểm duyệt và lên kế hoạch nội dung. Tôi rất thương mến việc viết lách ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường. Và đến nay thì tôi đã có hơn 5 năm kinh nghiệm tay nghề viết bài .
Hy vọng hoàn toàn có thể mang đến cho bạn đọc thật nhiều thông tin hữu dụng về tổng thể những chuyên ngành, giúp bạn triển khai xong bài luận văn của mình một cách tốt nhất !

Source: http://wp.ftn61.com
Category: Tin Tức