Tiểu luận: Tương quan và hồi quy

Tiểu luận: Tương quan và hồi quy

Lượt xem: 1,977Lượt tải: 5Số trang: 32

Mô tả tài liệu

Đề tài Tương quan và hồi quy trình bày 2 nội dung chính là tương quan và hồi quy. Tương quan 2 biến, tương quan riêng phần.

Tóm tắt nội dung

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG QUAN & HỒI QUY GVHD: Ths Trần Quang Trung 1. Lê Hoàng Vĩnh Phú 2. Đặng Nguyễn Hồng Phúc 3. Lâm Hoàng Phương 4. Phan Kim Phượng 5. Phan Thị Phượng 6. Võ Thành Trần Trọng Đức THIỆU NỘI DUNG I. Tương quan 1. Tương quan 2 biến 2. Tương quan riêng phần II. Hồi quy 1. Hồi quy đơn 2. Hồi quy bội 3. Phương pháp Enter - Đa cộng tuyến 4. Phương pháp Remove 5. Phương pháp Phương pháp Phương pháp .TƯƠNG QUAN  Xem xét mối quan hệ giữa hai hay Tương quan có:  Tương quan 2 biến – Tương quan riêng phần – Partial QUAN 2 thực hiện tính hệ số tương quan bằng SPSS:  Mục tiêu nghiên cứu: Nhóm nghiên cứu muốn tìm hiểu có mối quan hệ như thế nào giữa học vấn và thu nhập của người dân.  Câu hỏi nghiên cứu: Trình độ học vấn và thu nhập của người dân có mối quan hệ với nhau hay không?  Hai biến được chọn: R’s Highest Degree Giả thuyết H0: Trình độ học vấn và thu nhập không có liên hệ với nhau.  Sử dụng lệnh: Analyze > Correlate > QUAN 2 chọn hệ số định mức ý nghĩa 1 phía hay 2 QUAN 2 Kết quả hệ số tương quan 2. TƯƠNG QUAN RIÊNG cứu mối quan hệ của hai biến có loại trừ ảnh hưởng của các yếu tố khác. 8 I. 2. TƯƠNG QUAN RIÊNG tiêu nghiên cứu: mối quan hệ giữa số năm đi học và thu nhập của người dân, có sự loại trừ ảnh hưởng của biến trình độ học hỏi nghiên cứu: Số năm đi học và thu nhập của người dân có mối quan hệ với nhau hay không, khi loại trừ ảnh hưởng của trình độ học thuyết H0: Số năm đi học và thu nhập không có liên hệ với nhau khi loại trừ biến trình độ học biến được chọn: Highest year of School completed và Income (hai biến định lượng). Biến kiểm soát: R’s Highest 2. TƯƠNG QUAN RIÊNG quan 3 2.TƯƠNG QUAN RIÊNG .1. HỒI QUY ĐƠN  Xem xét mối quan hệ nhân quả giữa một biến phụ thuộc và một biến độc lập.  Mô hình: Y = B0 + B1*X  X: biến độc lập  Y: biến phụ thuộc  B0 và B1: hệ số hồi .1. HỒI QUY ĐƠN Cách thức xây dựng mô hình hồi quy đơn tuyến tính bằng SPSS:  Mục tiêu nghiên cứu: Nên tác động thế nào đến trình độ học vấn để có thu nhập cao.  Câu hỏi nghiên cứu: Thu nhập phụ thuộc độ học vấn như thế nào?  Hai biến được chọn: R’s Highest Degree là biến độc lập và Income là biến Sử dụng lệnh: Analyze > > .1. HỒI QUY .1. HỒI QUY 1. Kết quả hồi quy đơn  Sig= 0.00 cho thấy hệ số B0 và B1 khác 0, có giá trị lần lượt:  B0 = 10,057  B1 = 1.671  Phương trình hồi quy Income = 10,057 + 1,671*R’s Highest Degree  Tuy nhiên, hệ số điều chỉnh R2 = 0.123 xa giá trị 1 -> mô hình hồi quy đơn này không phù 2 . HỒI QUY BỘI  Khi muốn tìm mối quan hệ tuyến tính của một biến theo nhiều biến, dùng pháp hồi quy bội  Mô hình: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + … + βpXpi + ei - Xpi: giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i - βk: hệ số hồi quy riêng phần - ei: biến độc lập ngẫu 2 . HỒI QUY BỘI Cách thức xây dựng mô hình hồi quy bội bằng SPSS:  Mục tiêu nghiên cứu: Nên tác động như thế nào đến các yếu tố như trình độ học vấn; độ tuổi; tình trạng công việc; độ sôi nổi của cuộc sống để tăng thu nhập?  Câu hỏi nghiên cứu: “Thu nhập phụ thế nào vào các yếu tố trình độ học vấn; độ tuổi; tình trạng công việc; độ sôi nổi của cuộc 3. Phương pháp 3. Phương pháp 3. ĐA CỘNG trạng thái các biến độc lập trong mô hình có tương quan chặt chẽ với nhau. Để kiểm tra hiện tượng đa ma trận tương quan  lựa chọn chọn II. 3. ĐA CỘNG TUYẾN – MA TRẬN TƯƠNG 3. ĐA CỘNG TUYẾN – MA TRẬN TƯƠNG 3. ĐA CỘNG TUYẾN – 3. ĐA CỘNG TUYẾN - 4-5-6 Phương pháp Remove, Forward, tự phương pháp Enter 7. Phương pháp biến độc lập từng bước là một kết hợp của thủ tục đưa vào dần (Forward và loại trừ dần (Backward và là được sử dụng phổ biến 7. Phương pháp 7. Phương pháp STEPWISE đưa biến vào mô 7. Phương pháp