Trang 2 Câc nhà nghiín cứu thường dùngđồếằphĩp phđn tích hồi qui đa biến nhằmmục đích gì?mục đích gi?ồếyPhđn tích hồi qui đa biến: phđn tích hồi qui đa biến được dùng để phđn tíchhồi q
CHƯƠNG Ư PHÂN TÍ C H CÁ C THỰC NGHIỆ Ê M CAO CẤ P CÂP ThS PHẠM MINH LUÂN Các nhà nghiên cứu thường dùng phép phân â tích hồi qui đa biến ế nhằm ằ mục đích gi? gì? y Phân tích hồi qui đa biến: ế phân tích hồi qui đa biến dùng để phân tích mối liên hệ cườngg độ liên hệ ggiữa biến phụ thuộc Y với hay nhiều biến độ lập độc lậ xi, i=1,2,…,n i 12 biến biế phụ h thuộc biến độc lập phải biến metric ThS PHẠM MINH LUÂN Phương trình hồi qui đa biến đám đông: y Y= α + β1x1+ β2x2+ + βnXn +ε y Y: biến phụ thuộc y X: biến độc ộ lập ập y α, β1 , β2 , βn số y ε: sai lệch, lệch sai lệch ε biến ngẫu nhiên có trung bình ThS PHẠM MINH LUÂN NÔII DUNG NỘ 8.1 One-way ANOVA KIỂM ĐỊNH KRUSKAL 8.2 KRUSKALWALLIS H 8.3 MƠ HÌNH TUYẾN TÍNH TỔNG QUÁT:General Linear M d l Model ThS PHẠM MINH LUÂN 8.1. One‐way ANOVA y Kiểm định dựa biến: - “Degree”: RS Highest Degree với giá trị khảo sát: 0=“Less than HS” 1=“High school” 22=“Junior Junior college college” 3=“Bachelor” 4= Graduate 4=“Graduate” - “Race”: Racew of Respondent với giá trị khảo sát: 1= White 1=“White” 2=“Black” “Oth ” 3=“Other” ThS PHẠM MINH LUÂN THAO TÁC VỚI SPSS Vào menu Analyze > Compare Means > One‐way ANOVA mở ra hộp thoại Đưa biến lượng Đưa biến lượng “Degree” Degree vào khung Dependend List, biến phân loại xác định nhóm cần ầ so sánh “Race” vào khung Factor Chọn Options…> Chọn Descriptive để mô tả chi hi tiết từ nhóm hó để so sánh, h Homogeneity-of-variance g y kiểm định ị phương sai nhau>countinue>ok ThS PHẠM MINH LUÂN One way ANOVA One-way Descriptives Descriptives RS Highest Degree Whit White Black Other Oth Total N 1254 167 75 1496 Mea n 1.46 1.00 1.57 1.41 95% 95% Confidence Interval for Std Mean Deviati Std Lower Upper Mini Maxi on Error Bound Bound mum mum 1.182 033 1.39 1.52 957 074 85 1.15 1.327 153 1.27 1.88 MINH LUÂN 1.ThS 176PHẠM 030 1.35 1.47 One-way One way ANOVA Test of Homogeneity of Variances RS Highest Degree Levene Statistic 31 241 31 ANOVA df df1 Sig g 000 RS Highest Degree RS Highest Degree S Sum off Squares S Between G Groups Within Groups Total df df2 1493 33 013 33 Mean S Square df F Si Sig 16 16 506 12 12 118 000 2033 690 1493 2033 ThS PHẠM MINH LUÂN 2066 2066 .703 1495 1.362 One way ANOVA One-way Keát kiểm định Anova cho ta thấy giá trị sig=0.00 ậy chấp p nhận ậ g giả thuyết y Ho Nghĩa g 0.05 khơng có khác biệt thu nhập nhóm chủng tộc tộc ThS PHẠM MINH LUÂN 3.2 Phân tích g GLM Thao tác SPSS • Analyze/General Linear Model/Univariate… ThS PHẠM MINH LUÂN ThS PHẠM MINH LUÂN Kết q p phân tích g GLM ThS PHẠM MINH LUÂN ThS PHẠM MINH LUÂN ThS PHẠM MINH LUÂN Diễn giải kết quả: • Levene’s test cho giá trị sig.=0.464 >0.05 ta chấp nhận giả thuyết Ho phương sai không khác • Test T t off Between B t Subjects S bj t Effects Eff t cho h giá iá trị Sig.=0.231 > 0.05 ta chấp nhận giả thuyết ế Ho khơng có tác động g tộc ộ ((race)) lên thu nhập ập chủng • Post Hoc Tests so sánh trung bình nhóm chủng tộc tộc, giá trị sig sig lớn 0.05 cho thấy khơng có khác biệt ề thu nhậpThS.giữa cặp chủng tộc PHẠM MINH LUÂN Kết luận • Qua phân tích Anova GLM cho kết ế giống g g g không g có ự khác biệt ệ thu nhập nhóm chủng tộc ThS PHẠM MINH LUÂN CÂU HỎI ƠN THI CHƯƠNG • Câu 16: nhà nghiên cứu thường dùng phép p pp phân tích hồi q qui đa biến nhằm mục ụ đích gì? Hãy viết phương trình hồi qui đa biến đám đơng giải thích đại lượng có phương trình? ThS PHẠM MINH LN TRẢ LỜI • Phân tích hồi qui đa biến (multiple regression analysis) dùng để phân tích mối liên hệ cường độ độ liên hệ (tương quan đa biến-multivariate correlation) biế phụ biến h thuộc th ộ Y với ới hay h nhiều hiề biến biế độc độ lập lậ xi, i=1,2,…,n • Phương trình hồi qui đa biến đám đơng có dạng: • Y=α+β1x1 + β2x2 + …βnxn + ε – Trong α, α β1, β2 ,…, βn số ε sai lệch Sai lệch ε biến ngẫu nhiên có trung bình – Y: biến phụ thuộc – x1 , x2 ,…,xn biến độc lập ThS PHẠM MINH LUÂN