Biến điều tiết- Phần 6: Sống chung với đa cộng tuyến

Cập nhật: 08/03/2023 bởi admin0

Phương pháp 5: Sống chung với đa cộng tuyến

Trường hợp này mình đề xuất kỹ thuật mà trong đó ta sẽ đưa biến tích được nhân trực tiếp, không cần chuyển đôi về phân loại hay không cần mean-center. (Kế cả có mean center hay không thì nếu mô hình có nhiều quan hệ điều tiết thì ít nhiều các biến tích cũng sẽ có tương quan cao). Và đa cộng tuyến sẽ ảnh hưởng đến thống kê t và dấu của hệ số hổi quy. Tuy nhiên ta cũng biết việc một hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê và việc biến đó có ảnh hưởng hay không là 2 việc hoàn toàn khác nhau (chúng ta hay lầm tưởng)

Quy trình như sau

Bước 1: Kiểm tra xem X2 có quan hệ ảnh hưởng đến Y hay không (thông qua 1 ham hồi quy đơn, hoặc chỉ cần phân tích tương quan pearson là đủ)

Bước 2: Hồi quy thêm Y theo X2 và X2*M để xem X2*M có khả năng giải thích thêm cho Y hay không (chung ý tưởng với phương pháp 4) Sử dụng kiểm định biến không cần thiết trong mô hình: https://vaxidi.com/lua-chon-mo-hinh

Nếu câu trả lời là X2*M không đóng góp gì thì tức là M không có tác dụng điều tiết. Ta dừng bài kiểm tra

Ngược lại thì M có tác dụng điều tiết. Để xem chiều hướng điều tiết ta có thể dùng 1 kiểm tra tiếp theo ở bước 3

Bước 3: Xem X2*M ảnh hưởng thế nào đến Y (bằng cách tương tự bước 1).

Nếu quan hệ này cùng chiều với quan hệ ở bước 1 ta nói M gây hiệu ứng tích cực cho mối quan hệ chính. Tức là M càng tăng thỉ quan hệ X2 –> Y càng mạnh.

Ngược lại nó gây hiệu ứng tiêu cực (triệt tiêu ảnh hưởng)

Series Navigation

<< Biến điều tiết- Phần 5: (Kỹ thuật 4) Trực giao quan hệ điều tiếtPhân tích biến điều tiết trên SPSS bằng PROCESS macro By Andrew F. Hayes >>