- Phân tích hồi quy tuyến tính trên SPSS
- Giới thiệu loạt bài viết về Hồi quy tuyến tính trên SPSS
- Hồi quy và hồi quy tuyến tính
- Mô hình hồi quy đơn biến và đa biến
- So sánh phân tích tương quan và phân tích hồi quy
- Thực hành hồi quy tuyến tính trên SPSS
- Các yêu cầu và giả định trong phân tích mô hình hồi quy tuyến tính
- Phân tích hồi quy cơ bản: Phần 1: Hệ số xác định R2
- Phần 2: Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy: Thống kê F và bảng ANOVA
- Phần 3: Hệ số hồi quy và kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy- Bảng Coefficients
- Phần 4: Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy- Bảng Coefficients
- Phần 5: Viết phương trình hồi quy
- Sử dụng hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá và chuẩn hoá sao cho hợp lý
- Các sai lầm hay gặp khi phân tích hồi quy
- Có cần bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê ra khỏi mô hình và thực hiện hồi quy lại không?
- Một số tính chất của mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến
- Hồi quy tuyến tính không có hệ số chặn trên SPSS
- Lựa chọn mô hình- sự có mặt của các biến không cần thiết
- Thủ tục đánh giá sự có mặt của các biến không cần thiết bằng SPSS
- Hiệu chỉnh mô hình hồi quy bội bằng kỹ thuật đưa biến Stepwise
- Chẩn đoán mô hình với kỹ thuật Bootstrap
- Kiểm tra các điểm bất thường và cải thiện mô hình
- Có cần kiểm tra tương quan trước khi chạy hồi quy
- Khuyết tật và kiểm tra khuyết tật trong mô hình hồi quy tuyến tính
- Làm đẹp một số đồ thị khi trình bày kết quả hồi quy tuyến tính
- Viết kết quả phân tích hồi quy tuyến tính
- Tổng hợp kết quả hàm hồi quy lên bảng 1 cột
- Văn mẫu: Lý thuyết tương quan và hồi quy tuyến tính
- Văn mẫu: Trình bày kết quả tương quan và hồi quy tuyến tính
Đây là bài viết bổ trợ cho phần kiểm định các khuyệt tật của mô hình. Có 2 đồ thị thường được sử dụng đó là đồ thị phân tán của phần dư để khẳng định tính phân phối chuẩn của sai số và đồ thị giữa phần dư chuẩn hoá và biến phụ thuộc dự đoán dùng để khẳng định phương sai sai số đồng nhất. Các bạn có thể xem các bài viết này ở seri về khuyết tật mô hình.
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Đồ thị histogram của phần dư
Kết quả mong muốn là đồ thị như hình bên dưới, “chuông”, đối xứng qua trụ tung để có thể nhận xét rằng
+ Các giá trị trung bình trung bị, mod xấp xỉ nhau ( coi như bằng nhau, và trong trường hợp này thì chúng bằng 0)
+ Mật độ các giá trị phân tán quanh giá trị trung bình tạo thành một biểu đồ có hình chuông.
Tuy nhiên nếu gặp phải một đồ thị méo như hình dưới thì ta phải làm sao?
Như có thể thấy đồ thị này lệch hẳn về bên trái do không được vẽ trên 1 trục toạ độ đối xứng. Đây có thể là hậu quả của việc bỏ sót biến quan trọng
còn nữa ...