Kiểm định mối quan hệ Spearman trong SPSS: Đánh giá phương sai không đổi

Kiểm định Spearman trong SPSS là một phương pháp thống kê dùng để xác định mối quan hệ giữa hai biến không liên tục. Với sự trợ giúp của SPSS, chúng ta có thể dễ dàng áp dụng và hiểu kết quả của kiểm định Spearman. Bằng cách này, chúng ta có thể tìm hiểu về sự tương quan giữa các yếu tố và đưa ra những phân tích thống kê chính xác.

1. Phương sai không thay đổi trong hồi quy tuyến tính

Phương sai là gì?

Phương sai là một khái niệm thống kê dùng để đo lường mức độ biến thiên của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình. Trong hồi quy tuyến tính, phương sai được sử dụng để kiểm tra xem các điểm dữ liệu có phân tán đều xung quanh đường hồi quy hay không.

Phương sai không thay đổi trong hồi quy tuyến tính

Một trong những giả định cơ bản trong mô hình hồi quy tuyến tính là phương sai của các điểm dữ liệu không thay đổi theo giá trị dự báo. Nghĩa là, phương sai của các điểm dữ liệu không có sự khác biệt qua các mức giá trị dự báo.

Nếu phương sai không thay đổi, ta có thể tin rằng mô hình hồi quy tuyến tính hoạt động hiệu quả và ổn định trên toàn miền giá trị của biến dự báo. Tuy nhiên, nếu phương sai thay đổi, ta cần chú ý và kiểm tra lại mô hình để xác định nguyên nhân và khắc phục.

2. Biểu đồ Scatter Plot

Biểu đồ Scatter Plot là gì?

Biểu đồ Scatter Plot (hay còn gọi là biểu đồ phân tán) là một loại biểu đồ thường được sử dụng trong học máy và thống kê để trực quan hóa mối quan hệ giữa hai biến số. Nó giúp chúng ta hiểu được xu hướng, sự phụ thuộc hay tương quan giữa các biến số trong một tập dữ liệu.

Cách vẽ biểu đồ Scatter Plot

Để vẽ biểu đồ Scatter Plot, ta cần có hai biến số (biến X và Y) và một tập dữ liệu chứa các giá trị của hai biến này. Trên trục hoành (trục x) sẽ là các giá trị của biến X, còn trên trục tung (trục y) sẽ là các giá trị của biến Y.

Mỗi điểm trên biểu đồ Scatter Plot thể hiện một cặp giá trị của hai biến X và Y. Qua việc quan sát các điểm này, chúng ta có thể nhận ra xu hướng tổng quát của dữ liệu, xem xét sự tương quan giữa hai biến, và đánh giá mức độ phân tán của dữ liệu.

3. Kiểm định White và Glesjer

Kiểm định White là gì?

Kiểm định White (White test) là một kiểm định thống kê được sử dụng để kiểm tra vi phạm giả định về phương sai không thay đổi trong mô hình hồi quy tuyến tính. Nếu kết quả kiểm định cho thấy vi phạm, ta có thể kết luận rằng phương sai của các điểm dữ liệu không ổn định qua các mức giá trị dự báo.

Kiểm định Glesjer là gì?

Kiểm định Glesjer (Glesjer test) cũng là một kiểm định thống kê được sử dụng để kiểm tra vi phạm giả định về phương sai không thay đổi trong mô hình hồi quy tuyến tính. Tuy nhiên, kiểm định Glesjer có tính toán khác so với kiểm định White và thích nghi với các trường hợp khi biến dự báo có phân phối không chuẩn hoặc biến phụ thuộc có hiệp biến cao.

Cả hai kiểm định này chỉ ra rằng việc vi phạm giả định phương sai không thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính toàn vẹn và chính xác của mô hình hồi quy tuyến tính. Do đó, khi sử dụng mô hình này, ta cần kiểm tra và xem xét kết quả của cả hai kiểm định để đánh giá tính tin cậy của mô hình.

4. Tương quan hạng Spearman

Tương quan là gì?

Tương quan là một khái niệm trong thống kê dùng để đo lường mức độ tương quan hay liên kết giữa hai biến số. Nó cho biết sự biến thiên của một biến số có liên quan đến sự biến thiên của biến số khác.

Tương quan hạng Spearman là gì?

Tương quan hạng Spearman (Spearman’s rank correlation) là một phép đo tương quan phi tham số được sử dụng khi các biến không tuân theo phân phối chuẩn hoặc khi có nhiễu lớn trong dữ liệu. Phép đo này dựa trên việc chuyển các giá trị của hai biến thành vị trí (hạng) tương ứng, sau đó tính toán tương quan giữa các hạng này.

Tương quan hạng Spearman có giá trị từ -1 đến 1, trong đó -1 cho biết mối tương quan âm hoàn toàn, 1 cho biết mối tương quan dương hoàn toàn và 0 cho biết không có tương quan. Phép đo này phù hợp để xác định mức độ tương quan giữa các biến không tuân theo phân phối chuẩn và có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, y học, xã hội học và sinh thái học.

5. Đánh giá vi phạm giả định phương sai không đổi

Các bước để đánh giá vi phạm giả định phương sai không thay đổi

  1. Trực quan hóa dữ liệu: Vẽ biểu đồ Scatter Plot để xem xét xu hướng và mức độ phân tán của các điểm dữ liệu. Nếu có sự khác biệt rõ ràng trong phân tán của các điểm dữ liệu qua các mức giá trị dự báo, có thể vi phạm giả định về phương sai không thay đổi.
  2. Kiểm tra kiểm định White: Sử dụng kiểm định White để kiểm tra việc vi phạm giả định phương sai không thay đổi. Nếu kết quả kiểm định cho thấy vi phạm, có thể cần xem xét lại mô hình hồi quy tuyến tính và áp dụng các biện pháp khắc phục.
  3. Kiểm tra kiểm định Glesjer (tuỳ chọn): Nếu biến dự báo không tuân theo phân phối chuẩn hoặc biến phụ thuộc có hiệp biến cao, có thể sử dụng kiểm định Glesjer để kiểm tra việc vi phạm giả định về phương sai không thay đổi.

6. Phân tích hồi quy tuyến tính bội trên SPSS 26

Các bước để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội trên SPSS 26

  1. Mở SPSS và nhập dữ liệu: Mở SPSS và tạo một bảng mới. Nhập các biến số vào từng cột của bảng, với biến dự báo được đặt trong các cột X1, X2, X3,… và biến phụ thuộc được đặt trong cột Y.
  2. Chọn Analyze và Regression: Trong thanh menu chính, chọn Analyze và sau đó chọn Regression từ danh sách các lựa chọn.
  3. Chọn Linear Regression: Trong hộp thoại Regression, chọn Linear trong mục Model để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính.
  4. Nhập biến dự báo: Chọn các biến dự báo từ danh sách các biến và di chuyển chúng vào ô Independent(s) (biến độc lập).
  5. Nhập biến phụ thuộc: Chọn biến phụ thuộc từ danh sách các biến và di chuyển nó vào ô Dependent (biến phụ thuộc).
  6. Tùy chỉnh cài đặt: Tùy chỉnh các cài đặt khác như kiểm tra vi phạm giả định, xem kết quả và xuất kết quả nếu cần thiết.
  7. Bấm OK để thực hiện phân tích: Sau khi hoàn thành cài đặt, bấm OK để SPSS thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội và hiển thị kết quả trên màn hình.

Tổng kết, phân tích Spearman trong SPSS là một công cụ quan trọng để đo lường mối tương quan giữa các biến không liên tục. Phương pháp này cho phép ta hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố trong nghiên cứu và đưa ra những kết luận chính xác. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và tính chuẩn xác cao, việc sử dụng kiểm định Spearman trong SPSS là cần thiết và hữu ích cho các nhà nghiên cứu và người làm trong lĩnh vực thống kê.