- 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: 03/11/2021 bởi admin0
Sau đây là cách tính hiệp phương sai và hệ số tương quan Pearson dưới sự hỗ trợ của phần mềm SPSS
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Bước 1: Analyze-> Correlate -> Bivariate
Bước 2: Đưa các biến cần tính hệ số tương quan vào
Ở đây mặc định phần mềm đã để chế độ tính hệ số tương quan Pearson rồi
Nếu muốn tính thêm hiệp phương sai ta sang bước 3. Nếu không cần có thể bỏ qua
Bước 3: Tại mục Options chọn như hình
Cuối cùng nhấn Continue và OK để cho ra kết quả
Tại Output
- Pearson Correlation chính là hệ số r
- Sig. là mức ý nghĩa thống kê của hệ số này
- Covariance chính là Hiệp phương sai
Trong ví dụ trên hệ số tương quan giữ bao bì và kết quả bán hàng là 0.283 cho thấy 2 biến này có mối tương quan thuận với nhau (cùng tăng hoặc cùng giảm). sig =0.046 <0.05, như vậy ở mức ý nghĩa 5% thì đây là mối quan hệ có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên lấy mức ý nghĩa =1% thì đây là mối quan hệ không có ý nghĩa thống kê (coi như hệ số tương quan bằng 0)