Câu lệnh Stata tính tương quan giữa hai biến định lượng

Muoán bieát caùc bieán coù moái quan heä vôùi nhau nhö theá naøo, chuùng ta phaûi tính heä soá töông quan (kyù hieäu laø r) Heä soá töông quan naøy coù giaù trò töø –1 ñeán 1. Keát quaû heä soá töông quan seõ coù yù nghóa khaùc nhau nhö sau r=0 :khoâng coù moái töông quan giöõa hai bieán quan taâm r 0 : coù moái töông quan thuaän 0 < |r| < 0.2 : coù moái töông quan raát yeáu 0.2< |r| < 0.5 : coù moái töông quan yeáu 0.5 < |r| < 0.7 : coù moái töông quan trung bình 0.7 < |r| < 0.9 : coù moái töông quan chaët cheõ > 0.9 : coù töông quan raát chaët cheõ. Nhöng treân thöïc teá 0.5 < |r| < 0.7 ñaõ ñöôïc goïi laø töông quan khaù chaët cheõ. Chuùng ta coù theå tính ñöôïc heä soá töông quan baèng leänh corr hay pwcorr vaø chuùng ta coù theå xem ñöôïc caùc moái töông quan naøy baèng ño àthò khi goõ leänh graph matrix ñeå veõ ma traän ñoà thò chaám ñieåm. Cuù phaùp

Tương quan giữa hai hay nhiều biến định lượng

Muốn biết các biến có mối quan hệ với nhau như thế nào, chúng ta phải tính hệ số tương quan (ký hiệu là r)

Hệ số tương quan này có giá trị từ –1 đến 1 Kết quả hệ số tương quan sẽ có ý nghĩa khác nhau như sau

r=0 :không có mối tương quan giữa hai biến quan tâm r<0 : có mối tương quan nghịch

r > 0 : có mối tương quan thuận

0 < |r| < 0.2 : có mối tương quan rất yếu

0.2< |r| < 0.5 : có mối tương quan yếu

0.5 < |r| < 0.7 : có mối tương quan trung bình

0.7 < |r| < 0.9 : có mối tương quan chặt chẽ

> 0.9 : có tương quan rất chặt chẽ

Nhưng trên thực tế 0.5 < |r| < 0.7 đã được gọi là tương quan khá chặt chẽ

Chúng ta có thể tính được hệ số tương quan bằng lệnh corr hay pwcorr và chúng ta có thể xem được các mối tương quan này bằng đo àthị khi gõ lệnh graph matrix để vẽ ma trận

đồ thị chấm điểm

Cú pháp

corr varlist Tính hệ số tương quan giữa hai biến hay

hoặc ma trận các hệ số tương quan của một nhóm các biến định lượng

pwcprr varlist , sig

star(5) Tính hệ số tương quan cho từng cặp biến định lượng, các option có ý nghĩa:

sig : thể hiện mức ý nghĩa thống kê của hệ số tương quan

star(5) : đánh dấu sao vào những hệ số có ý nghĩa thống kê

graph matrix varlist….,

options Các option sử dụng trong câu lệnh này là:

half : chỉ vẽ một bên ma trận

jitter( ) :loại bỏ ngẫu nhiên

những chấm tượng trưng cho số lượng rất nhỏ tránh việc những điểm này trùng lắp.

msymbol( ) : biểu tượng của dấu chấm (hình tròn dạng lỗ, tròn…)

msize( …) : kích thước của chấm diagonal : dán nhãn cho các biến

corr weight iq age

(obs=100)

| weight iq age

weight | 1.0000

iq | -0.2920 1.0000

age | 0.4131 -0.4363 1.0000

Diễn giải kết quả:

 Hệ số tương quan này được tính trên số quan sát chung (obs=100) trả lời đủ ba câu hỏi về weight, iq, và age Số

 Giữa iq và weight có tương quan nghịch yếu

 Giữa weight và age có tương quan thuận yếu

 Giữa iq và age có tương quan nghịch yếu

pwcorr weight iq age, obs sig star(5)

| weight iq age

weight | 1.0000

|

| 106

|

iq | -0.3006* 1.0000

| 0.0025

| 99 109

|

age | 0.4152* -0.4366* 1.0000

| 0.0000 0.0000

| 106 109 117

|

Diễn giải kết quả

 Lệnh pwcorr dùng để tính hệ số tương quan cho từng cặp biến vì vậy dân số để tính sẽ khác nhau tùy vào từng số quan sát trả lời đủ cho cặp biến đó

 Có 99 quan sát trả lời đủ hai câu hỏi về iq và weight Giữa biến iq và biến weight có tương quan nghịch yếu có

ý nghĩa thống kê (p=0,00025)

 Có 106 quan sát trả lời đủ hai câu hỏi về age và weight Giữa biến age và biến weight có tương quan thuận yếu có

ý nghĩa thống kê (p=0,000)

 Có 109 quan sát trả lời đủ hai câu hỏi về iq và age Giữa biến iq và biến age có tương quan nghịch yếu có ý nghĩa thống kê (p=0,00)

graph matrix weight iq age, half jitter(1) msymbol(circle_hollow) msize(small)

Diễn giải kết quả:

 Ô đồ thị chấm điểm giữa biến weight và biến iq đi xuống chứng tỏ tương quan nghịch Các chấm điểm rời rạc không thành đường thẳng chứng tỏ hai biến tương quan yếu

 Ô đồ thị chấm điểm của biến age và biến weight đi lên chứng tỏ chúng tương quan thuận Tuy nhiên các chấm điểm cũng rời rạc nên chúng ta cũng kết luận rằng chúng tương quan yếu

 Ô đồ thị chấm điểm của biến iq và biến age cũng có hình dạng tương tự như giữa biến weight và biến iq

Tương quan giữa một biến định lượng và một biến định tính

Trong trường hợp một hoặc hai biến định lượng có phân bố không chuẩn hay một biến là biến định tính, chúng ta không thể sử dụng lệnh corr hay pwcorr để tìm hệ số tương quan mà

chúng ta phải sử dụng lệnh Spearman và lệnh ktau để tính

hệ số tương quan spearman và hệ số tương quan ktau Chúng

ta cũng có thể sử dụng đồ thị để mô tả mối tương quan

bằng lệnh twoway

Cú pháp

twoway (scatter bpt1 bpt2 if

bđl==#, option) (scatter bpt1

bpt2 if bđ;==##, option) ,

options

Các option được sử dụng trong lệnh này:

tượng

của chấm (tròn,

tròn lỗ, dấu x )

trắng )

Ví dụ:

spearman weight life

Number of obs = 105

Spearman's rho = 0.0622

Test of Ho: weight and life are independent

Prob > |t| = 0.5282

ktau weight life

Number of obs = 105

Kendall's tau-a = 0.0359

Kendall's tau-b = 0.0513

Kendall's score = 196

SE of score = 308.818 (corrected for ties)

Test of Ho: weight and life are independent

Prob > |z| = 0.5278 (continuity corrected)

Diễn giải kết quả

 Kết quả cho thấy mối tương quan Spearman(0.0622) và Kendall(0.0513) giữa hai biến weight và biến life đều rất yếu

 Hệ số ktau-b bằng 0,0513 với p=0,5278 chứng tỏ giữa hai biến weight và life không có mối tương quan

twoway (scatter weight age if life==1, msymbol(circle) mcolor(black)

jitter(1)) (sca

> tter weight age if life==2, msymbol(x) mcolor(black) jitter(1)), legend (order(1 "no

> " 2 "yes"))

Diễn giải kết quả

Đồ thị chấm cho thấy ở cả nhóm có ý định tự tự và

không có ý định tự tự có sự tăng trọng nhiều ở nhóm phụ nữ có độ tuổi cao