các phân tích mối quan hệ giữa hai biến

Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics CÁC PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA 2 BIẾN CROSSTAB (BẢNG CHÉO) ANOVA TS. LÊ VĂN HUY Email: levanhuy@vnn.vn Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics NỘI DUNG CHÍNH Mối quan hệ 2 biến định tính (Crosstab) Mối quan hệ một biến định lượng và một biến định tính (ANOVA) Mối quan hệ giữa 2 biến định lượng Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics ÔN LẠI MỘT SỐ KIẾN THỨC Biến định tính Thang đo biểu danh (nominal) Thang đo thứ tự (ordinal) Biến định lượng (thang đo hệ metric hay scale) Thang đo khoảng cách (interval) Thang đo tỷ lệ (Ratio) Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH Căn cứ: Dựa vào thang đo lường của các biến Biểudanh(Normal) Thứ tự (Ordinal) Hệ metric (scale) Biểu danh (Normal) Thứ tự (Ordinal) Bảng chéo (Crosstable) Ph.tích phương sai (ANOVA) Hệ metric (scale) Ph.tích phương sai ANOVA Tương quan và Hồi quy (đơn) Correlation & Regression Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics MỐI QUAN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH (BẢNG CHÉO - CROSSTAB) Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH Phương pháp: Bảng chéo (Crosstab) Điều kiện: hai biến định tính Các giả thuyết: H 0 : Hai biến độc lập với nhau (hai biến không có MQH) H 1 : Hai biến có mối quan hệ với nhau χ 2 : Cơ sở để khẳng định MQH phi tuyến tính χ 2 : xác định có hay không một mối liên hệ giữa hai biến, không chỉ ra được cường độ của mối liên hệ đó. Cramer-V: Biến động từ 0 đến 1. Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics MỐI QUAN HỆ GIỮA MỘT BIẾN ĐỊNH TÍNH VÀ MỘT BIẾN ĐỊNH LƯỢNG (PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI - ANOVA) Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA) Kiểm định sự bằng nhau của hai giá trị trung bình hoặc nhiều hơn Mở rộng của kiểm định T-Student Các điều kiện sử dụng Các mẫu được rút ra theo cách ngẫu nhiên và độc lập Các tổng thể có phân phối chuẩn (hoặc gần phân phối chuẩn) Các tổng thể có cùng phương sai [...]... RIÊNG TỪNG PHÂN (PARTIAL CORRELATION) Nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính của hai biến có loại trừ ảnh hưởng của các yếu tố khác Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN (PARTIAL CORRELATION) Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics HỒI QUY ĐƠN Mục đích: Tìm mối quan hệ giữa hai biến (mối quan hệ nhân quả) Điều kiện Hai biến định... (CORRELATION) Xem xét mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến Tương quan có: Tương quan 2 biến – Bivariate Correlations Tương quan riêng phần – Partial Correlations Điều kiện: 2 biến định lượng Ví dụ: Độ tuổi và thu nhập Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics TƯƠNG QUAN (CORRELATION) Mục tiêu nghiên cứu: Giả định nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu có mối quan hệ như thế nào giữa độ tuổi và... Economics CÁCH TÍNH Tổng bình phương nhân tố (được giải thích) phần dư: Residual (không được giải thích) Total SCF SCR SCT =SCF+SCR Bậc tự do Trung bình của các bình phương Fisher (Variance) k-1 MCF=SCF/(k-1) n-k MCF/MCR MCR=SCR/(n-k) n-1 Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA) Giả sử chúng ta muốn phân tích mối quan hệ giữa 2 biến: Tuổi (biến định... +0,667*lãnh đạo +ε R2=0,276 MQH giữa 2 biến là… R2= 0,276 nên biến lãnh đạo giải thích 27,6% LTT Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics HỆ SỐ XÁC ĐỊNH R2 Tỉ lệ biến đổi của biến phụ thuộc được giải thích bằng tất cả các biến độc lập R2 = Biến đổi được giải thích Tổng biến đổi = SCR SCT Không bao giờ giảm khi các đại lượng được thêm vào Vấn đề khi ta so sánh các mô hình Copyright @... Điều kiện Hai biến định lượng Hai biến phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn Mô hình lý thuyết: Yi = B0 + B1*Xi + ε Xi: trị quan sát thứ i của biến độc lập Yi : giá trị dự đoán thứ i của biến phụ thuộc B0 và B1: hệ số hồi quy Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics DIỄN GIẢI DỮ LIỆU Các hệ số góc (Bj) Sự biến đổi của giá trị trung bình của các Y khi Xj tăng thêm 1 đơn vị,... nào của phong cách lãnh đạo để tạo ra sự trung thành của nhân viên Câu hỏi nghiên cứu: Lòng trung thành của nhân viên có phụ thuộc và phong cách lãnh đạo? Hai biến được chọn: Lãnh đạo là biến độc lập và Lòng trung thành là biến phụ thuộc Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics HỒI QUY ĐƠN Vì F= 75,549 và Sig = 0,000 . Economics PHÂN TÍCH MQH GIỮA 2 BIẾN ĐỊNH TÍNH Phương pháp: Bảng chéo (Crosstab) Điều kiện: hai biến định tính Các giả thuyết: H 0 : Hai biến độc lập với nhau (hai biến không có MQH) H 1 : Hai biến. University of Economics NỘI DUNG CHÍNH Mối quan hệ 2 biến định tính (Crosstab) Mối quan hệ một biến định lượng và một biến định tính (ANOVA) Mối quan hệ giữa 2 biến định lượng Copyright @ 2009, LÊ VĂN. có mối quan hệ với nhau χ 2 : Cơ sở để khẳng định MQH phi tuyến tính χ 2 : xác định có hay không một mối liên hệ giữa hai biến, không chỉ ra được cường độ của mối liên hệ đó. Cramer-V: Biến