- Hiệp phương sai (Covariance)
- Hệ số tương quan (Correlation)
- Thực hành tính hiệp phương sai và hệ số tương quan
- Tỷ số tương quan
- Tương quan tuyến tính và hệ số tương quan Pearson
- Các giả định trong phân tích tương quan tuyến tính
- Chuẩn đoán quan hệ tuyến tính của 2 biến bằng biểu đồ phân tán
- Thực hành tính hiệp phương sai và hệ số tương quan Pearson trong SPSS
- Giá trị sig trong bảng hệ số tương quan Pearson
- Sử dụng hệ số tương quan Pearson khi nào
- Tương quan hạng Spearman
- Tương quan hạng Kendall
- Thực hành tương quan hạng Spearman và tương quan hạng Kendall trên SPSS
- Hệ số tương quan riêng
- Quan hệ giá- lượng cầu và hiện tượng hàng đắt vẫn cháy, hàng rẻ vẫn ế
- Tính hệ số tương quan riêng trên SPSS
- Trình bày kết quả phân tích tương quan
- Viết kết quả phân tích tương quan Pearson
Cập nhật: 10/03/2022 bởi admin0
Có thể nói hệ số tương quan r là hệ số tương quan phổ biến nhất. Khi nghĩ đến việc xem xét mối tương quan giữa các biến số định lượng thì hầu như ai cũng nghĩ đến hệ số này đầu tiên. Quả thực hệ số này để phán đoán rất tốt mà chưa cần chú ý quá đến dạng hàm các biến thực sự phụ thuộc nhau.
Lấy ví dụ nếu X và Y tương quan tuyến tính với nhau thì nhiều khả năng X cũng sẽ tương quan với: Y^2, Y^3, căn bậc 2 của Y, log(Y), 1/Y,…
Tuy nhiên không phải lúc nào hệ số này cũng là tối ưu
- Hệ số r được tính toán với giả định là phân phố của 2 biến là chuẩn. Tuy nhiên trên thực tế ta thường không cần quan tâm điều này.
- Chỉ nên tính toán với cỡ mẫu lớn. Bình thường các nghiên cứu của các bạn với cỡ mẫu trên dưới 100 trở lên thì cứ áp dụng là OK rồi (30 trở lên là đã có thể dùng được rồi)
- Khi cỡ mẫu nhỏ ta nên tham khảo/ sử dụng các chỉ số tương quan khác, sẽ được đề cập ngay sau bài viết này. Đó là tương quan hạng Spearman và tương quan hạng Kendall (đặc biệt các cỡ mẫu nhỏ tầm 20-30 trở xuống)