Cập nhật: 04/10/2022 bởi admin0

Hướng dẫn đọc kết quả hồi quy đa biến trong spss

Bài viết đưa 1 số phân tích cơ bản hay áp dụng trong luận văn. Các phân tích nâng cao sẽ được đề cập ở bài viết khác

Hệ số xác định mô hình

Đây là con số  xuất hiện ngay ở phần đầu tiên của kết quả hồi quy

Hệ số R bình phương

Đây là con số thần thánh được nói đến rất nhiều với cái mốc 50% mà không biết ai đặt ra cho nó!

Giá trị R² nằm trong đoạn từ 0 đến 1. R² càng gần 1 thì đường hồi quy càng giải thích tốt sự biến thiên của biến phụ thuộc, mô hình đã ước lượng càng phù hợp với bộ dữ liệu

Hệ số R bình phương điều chỉnh

Cài tài liệu ký hiệu chỉ số này là R ngang bình phương hoặc Delta R bình phương (ΔR²)

Việc thêm vào một biến dẫn đến tăng R² nhưng cũng làm giảm đi một bậc tự do, bởi vì chúng ta đang ước lượng thêm một tham số nữa. R² hiệu chỉnh là một phép đo độ thích hợp tốt hơn bởi vì nó cho phép đánh đổi giữa việc tăng R² và giảm bậc tự do. Cũng cần lưu ý là vì (n-1)/(n – k) không bao giờ nhỏ hơn 1 nên R² hiệu chỉnh sẽ không bao giờ lớn hơn R² . mặc dù R² không thể âm nhưng R² hiệu chỉnh vẫn có thể âm nhé!

Với n là cỡ mẫu; k là số tham số trong mô hình (vậy k sẽ bằng số biến độc lập cộng 1)

Phân tích thường được dùng trong bài

+ Kiểu ngắn gọn: Hệ số R bình phương =0.172 cho thấy các biến độc lập giải thích được 17.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc

+ Kiểu dài dòng hơn: Hệ số xác định (coefficient of determination) thường ký hiệu là R^2, một con số thống kê tổng hợp khả năng giải thích của một phương trình. Nó biểu thị tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc do tổng mức biến thiên của các biến giải thích. R^2 phải nằm giữa 0 và 1. Khi R2 càng gần 0, khả năng giải thích càng kém và điều ngược lại sẽ đúng khi các giá trị của nó tiến dần tới 1. Kết quả phân tích cho thấy Hệ số R bình phương =0.172. Như vậy các biến độc lập giải thích được 17.2% sự biến thiên của biến doanh số bản hàng

Series Navigation

<< Các yêu cầu và giả định trong phân tích mô hình hồi quy tuyến tínhPhần 2: Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy: Thống kê F và bảng ANOVA >>

Trang: 1 2