Biến điều tiết- Phần 4: (Kỹ thuật 3) Áp dụng kỹ thuật mean center biến trước khi nhân

Cập nhật: 08/03/2023 bởi admin0

Phương pháp 3: Áp dụng kỹ thuật mean center biến trước khi nhân

Phương pháp này có thể khử đa cộng tuyến rất tốt. Tuy nhiên không thể chỉ vì khử đa cộng tuyến mà lạm dụng phương pháp này được.

Ý tưởng của phương pháp này đó là sẽ tạo ra các biến có trung bình bằng 0, tuy nhiên với quan điểm của mình thì cách này bạn chỉ nên áp dụng trong trường hợp các biến sử dụng thang đo likert. Mặt khác thay vì mean center một biến thì một phương pháp có ý nghĩa thiết thực hơn khi dùng thang likert là hãy mean-center thang đo đó. Ví dụ như thay vì dùng thang đó 1 2 3 4 5 thì hãy trừ tất cả các giá trị đi 3 (mean thang đo) để đưa về thang -2 -1 0 1 2

Trở lại với bộ dữ liệu hiện tại, bỏ qua ý nghĩa của phương pháp, ở đây mình sẽ giới thiệu sơ lược các bước của phương pháp này.

Bước 1: Tính mean của X2 và M (dùng thống kê mô tả)

Bước 2: Tạo 2 biến mới là X20=X2-meanX2 và M0=M-mean M

Bước này các bạn có thể dụng lệnh Transform > comput variable trên SPSS, nếu không nhớ có thể gõ google

Bước 3: Tạo biến tích bằng cách nhân 2 biến mới vừa tạo với nhau

Với bản thân mình thì mình thích dung excel, đặt tính và copy lại file spss cho nhanh (nhất là nếu các bạn sửa số thì các giá trị nó tự nhảy chứ không cần sau mỗi lần lại tính đi tính lại)

Trong phần tiếp theo ta sẽ cần thực hiện hồi quy 2 bước

Bước 1: Hồi quy đơn biến Y theo X2 để đánh giá tác động của X2 lên Y. Tất nhiên nếu trong bài bạn đã phải trình bày hàm hồi quy này rồi thì bạn có thể bỏ qua

Chú ý là

+ bạn không cần mean-center biến phụ thuộc Y

+ khi hồi quy thì biến độc lập cũng không cần dùng biến đã mean-center. Nếu dùng thì hệ số hồi quy, SE hay t-value của biến này cũng không thay đổi mà chỉ có hệ số tự do sẽ thay đổi chút (dùng cái nào cũng được)

Bước 2: Đưa thêm biến tích X20*M0 vào và đánh giá ý nghĩa của biến này. Nếu nó có ý nghĩa thống kê thì tức là M có điều tiết quan hệ X2->Y

Thay vì thực hiên thủ công 2 lần bước 1 và 2 bạn có thể kết hợp chúng trong 1 thủ tục hồi quy thứ tự như sau

Đầu tiên ta đưa Y là biến phụ thuộc và X2 làm biến độc lập, sau đó nhấn Next

Tại bước tiếp ta sẽ đưa X20*M0 vào làm biến độc lập tiếp theo

Nhớ kiểm tra đa cộng tuyến luôn xem sao nhé.

Kết quả như sau

Từ hàm hồi quy 1 ta thấy răng X2 có ảnh hưởng đến Y

Hàm hồi quy 2 tốt, không có đa cộng tuyến. Biến x20*m0 không có ý nghĩa thống kê và ta kết luận rằng M không điều tiết quan hệ x2->Y

Phần tiếp theo: https://vaxidi.com/bien-dieu-tiet-lien-tuc-3

Series Navigation

<< Biến điều tiết- Phần 3: Trường hợp biến điều tiết là biến liên tục-kỹ thuật 1+2Biến điều tiết- Phần 5: (Kỹ thuật 4) Trực giao quan hệ điều tiết >>