- Dữ liệu minh hoạ
- Kiểm tra tính phân phối chuẩn của phần dư
- Giả định về mối quan hệ tuyến tính giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc
- Hiện tượng tự tương quan
- Một số kiểm định hiện tương tự tương quan trên SPSS
- Hiện tượng đa cộng tuyến
- Hiện tượng đa cộng tuyến trong các bài có sử dụng phân tích efa trước đó
- Hiện tượng phương sai sai số thay đổi
- Phát hiện phương sai sai số thay đổi bằng đồ thị
- Ý tưởng của các kiểm định phương sai sai số thay đổi
- Kiểm định Breusch-Pagan (BP)
- Kiểm định White
- Kiểm định White thu gọn
- Kiểm định Park
- Kiểm định Glejser
- Khắc phục phương sai sai số thay đổi
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi trên SPSS
- Xử lý kiểm định phương sai sai số thay đổi trong luận văn
- Hiện tượng thừa biến
- Hiện tượng bỏ sót biến quan trọng trong mô hình
- Kiểm định Chow. Kiểm định sự đồng nhất trong cấu trúc hàm hồi quy
Mình viết bài viết này cho phiên bản SPSS26. Bản 22 thì chưa thấy có, 26 thì chắc chắn có còn mấy bản ở giữa do mình không cài nên không biết có tích hợp không, các bạn có thể thử nhé.
Bài viết đề cập đến 1 số thủ tục kiểm tra Phương sai sai số thay đổi và Cách khắc phục nó trên SPSS
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Các kiểm đinh cơ bản
Tiếp tục trở lại với bộ dữ liệu vẫn dùng, các bạn có thể tìm ở đây: https://vaxidi.com/du-lieu-minh-hoa-cac-bai-viet-phan-khuyet-tat-mo-hinh
Thao tác trên phần mềm
Chúng ta sẽ hồi quy luôn mô hình ở đây, tất nhiên sẽ không có 1 số tính năng như ở phần Regressions > Linear
Bước 1: Analyze > General Linear Model > Univariate
Bước 2: Setup
Đưa biến phụ thuộc và độc lập vào như hình (Các biến độc lập đưa vào phần Covariate)
Tại đây có 4 kiểm định, bạn thích dùng cái nào cũng được. White mình thấy trên thế giới ưa chuộng nhất. Ở đây mình sẽ tích luôn vào cả 4 cái nhé
Nếu các bạn dùng kiểm định Breusch-Pagan hay F test thì nhấn và nút model tương ứng ngay bên dưới và hiệu chỉnh 1 chút nhé
Có 3 lựa chọn
+ 1 là phần mềm sẽ hồi quy bình phương phần dư theo giá trị dự đoán của biến phụ thuộc (kiểm định giản lược để tăng thêm bậc tự do cho hàm hồi quy phụ)
+ 2 là sẽ hồi quy theo các biến độc lập, đúng như lý thuyết trình bày, các bạn có thể xem mấy bài viết trước
+ 3 là dùng biến nào, bỏ biến nào sẽ tuỳ ý hiệu chỉnh.
Ở đây mình thử dùng cái số 2 để đối chiếu với các kiểm định đã tính bằng tay trước đó.
Sau đó nhấn Continuce và OK để tính toán
Kết quả
Dù bất kỳ kiểm định nào thì quy tắc đọc dựa vào sig cũng là (giả sử mức ý nghĩa α=0.05)
+ sig < 0.05 thì bác bỏ H0, tức là có hiện tượng PSSSTĐ
+ sig >0.05 thì kết luận mô hình không có PSSSTĐ. Đây là kết quả mong muốn
Khắc phục phương sai sai số thay đổi
còn nữa ...