CHUONG VI TƯƠNG QUAN HỒI QUY CORRELATION REGRESSION

Tương quan tuyến tínhHồi quy đơn tuyến tínhHồi quy bội tuyến tínhTương quan tuyến tínhHồi quy đơn tuyến tínhHồi quy bội tuyến tínhTương quan tuyến tínhHồi quy đơn tuyến tínhHồi quy bội tuyến tínhTương quan tuyến tínhHồi quy đơn tuyến tínhHồi quy bội tuyến tính

ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM - CSMT Business Administration CHƯƠNG VI: TƯƠNG QUAN & HỒI QUY CORRELATION & REGRESSION NỘI DUNG Tương quan tuyến tính Hồi quy đơn tuyến tính Hồi quy bội tuyến tính TƯƠNG QUAN (CORRELATION)  Xem xét mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến định lượng  Tương quan có:  Tương quan biến – Bivariate Correlations  Tương quan riêng phần – Partial Correlations  Điều kiện:  hoặc nhiều biến định lượng TƯƠNG QUAN (CORRELATION) Ví dụ: Đo lường mối quan hệ giữa doanh số bán hàng (y) với chi phí chào hàng (x), dữ liệu thu thập 12 khu vực bán hàng file tqvahq TƯƠNG QUAN (CORRELATION)  Mục tiêu nghiên cứu: Giả định nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu có mối quan hệ thế giữa doanh số bán hàng chi phí chào hàng  Giả thuyết H0: Doanh số chi phí chào hàng không có liên hệ với TƯƠNG QUAN (CORRELATION) 1.1 Dùng đồ thị Scatter để xem xét mối liên hệ: Vào menu Graphs > Legacy Dialogs > Scatter/Dot…, để mở hộp thoại Scatterplot Chọn Simple Scatter nhấn Define để vào hộp thoại kế tiếp TƯƠNG QUAN (CORRELATION) Biến doanh số Biến chào hàng TƯƠNG QUAN (CORRELATION) TƯƠNG QUAN (CORRELATION) 1.2 Sử dụng hệ số tương quan r (Pearson)  Dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính  Trị tuyệt đối r tiến gần đến hai biến có mối liên hệ chặt chẽ  Giá trị r = hai biến không có mối liên hệ tuyến tính  Không có mối liên hệ  Có liên hệ chặt chẽ không phải tuyến tính TƯƠNG QUAN (CORRELATION) 1.2 Sử dụng hệ số tương quan r (Pearson)  Xem xét đồng thời r đồ thị để đánh giá mối liên hệ  Có liên hệ tương quan chưa có mối quan hệ nhân quả  Hai biến không có mối liên hệ r cao (tương quan giả) 10 (5) Kiểm định phương sai của phần dư thay đổi Mô hình hồi quy phụ u  a0  a1 X  a2 X  a3 X  a4 X  a5 X  a6 ( X )  a7 ( X )  a8 ( X )  a9 ( X )  a10 ( X ) 2 2  a11( X * X * X * X * X )  v TÍNH CÁC BIẾN MƠ HÌNH HỒI QUY PHỤ TRONG SPSS Trở lại giao diện SPSS/Transform/Compute Variables 37 Hộp Target Variable Biến u2(USQUARE) Hộp Numeric Expresion PHANDU*PHANDU Tương tự cho (X1*X2*X3*X4*X5) biến 38 lại: X1, ,X5, Mô hình hồi quy phụ u  a0  a1 X  a2 X  a3 X  a4 X  a5 X  a6 ( X )  a7 ( X )  a8 ( X )  a9 ( X )  a10 ( X )  a11( X * X * X * X * X )  v XÁC ĐỊNH MƠ HÌNH HỒI QUY PHỤ Trở lại giao diện SPSS: ANALYZE/REGRESSION/LINER Nhập biến độc lập biến phụ thuộc vào mô hình 39 Kết quả mô hình hồi quy phụ R2: 0,241 => n*R2=100*0,241=24,1 Số tham số (k-1)=df1=11 của mô hình hồi quy phụ, mức ý nghĩa 0,01 (99%) bảng phân phối chi - bình phương Giá trị tới hạn của chi – bình phương 24,72 n*R2 = 24,1 < Giá trị tới hạn chi – bình phương => Phần dư phương sai không đổi 40 Bậc tự Chi-Square Alpha 0,995 0,990 0,975 0,950 0,900 0,100 0,050 0,025 0,010 0,005 0,0000 0,0002 0,0010 0,0039 0,0158 2,7055 3,8415 5,0239 6,6349 7,8794 0,0100 0,0201 0,0506 0,1026 0,2107 4,61 5,99 7,38 9,21 10,60 0,072 0,115 0,216 0,352 0,584 6,25 7,81 9,35 11,34 12,84 0,207 0,297 0,484 0,711 1,064 7,78 9,49 11,14 13,28 14,86 0,412 0,554 0,831 1,145 1,610 9,24 11,07 12,83 15,09 16,75 0,676 0,872 1,237 1,635 2,204 10,64 12,59 14,45 16,81 18,55 0,989 1,239 1,690 2,167 2,833 12,02 14,07 16,01 18,48 20,28 1,34 1,65 2,18 2,73 3,49 13,36 15,51 17,53 20,09 21,95 1,73 2,09 2,70 3,33 4,17 14,68 16,92 19,02 21,67 23,59 10 2,16 2,56 3,25 3,94 4,87 15,99 18,31 20,48 23,21 25,19 11 2,60 3,05 3,82 4,57 5,58 17,28 19,68 21,92 24,72 26,76 12 3,07 3,57 4,40 5,23 6,30 18,55 21,03 23,34 26,22 28,30 13 3,57 4,11 5,01 5,89 7,04 19,81 22,36 24,74 27,69 29,82 14 4,07 4,66 5,63 6,57 7,79 21,06 23,68 26,12 29,14 31,32 15 4,60 5,23 6,26 7,26 8,55 22,31 25,00 27,49 30,58 32,80 16 5,14 5,81 6,91 7,96 9,31 23,54 26,30 28,85 32,00 34,27 17 5,70 6,41 7,56 8,67 10,09 24,77 27,59 30,19 33,41 35,72 18 6,26 7,01 8,23 9,39 10,86 25,99 28,87 31,53 34,81 37,16 19 6,84 7,63 8,91 10,12 11,65 27,20 30,14 32,85 36,19 38,58 20 7,43 8,26 9,59 10,85 12,44 28,41 31,41 34,17 37,57 40,00 21 8,03 8,90 10,28 11,59 13,24 29,62 32,67 35,48 38,93 41,40 22 8,64 9,54 10,98 12,34 14,04 30,81 33,92 36,78 40,29 42,80 23 9,26 10,20 11,69 13,09 14,85 32,01 35,17 38,08 41,64 44,18 24 9,89 10,86 12,40 13,85 15,66 33,20 36,42 39,36 42,98 45,56 25 10,52 11,52 13,12 14,61 16,47 34,38 37,65 40,65 44,31 46,93 26 11,16 12,20 13,84 15,38 17,29 35,56 38,89 41,92 45,64 48,29 27 11,81 12,88 14,57 16,15 18,11 36,74 40,11 43,19 46,96 49,64 28 12,46 13,56 15,31 16,93 18,94 37,92 41,34 44,46 48,28 50,99 29 13,12 14,26 16,05 17,71 19,77 39,09 42,56 45,72 49,59 52,34 30 13,79 14,95 16,79 18,49 20,60 40,26 43,77 46,98 50,89 53,67 40 20,71 22,16 24,43 26,51 29,05 51,81 55,76 59,34 63,69 66,77 50 27,99 29,71 32,36 34,76 37,69 63,17 67,50 71,42 76,15 79,49 60 35,53 37,48 40,48 43,19 46,46 74,40 79,08 83,30 88,38 91,95 70 43,28 45,44 48,76 51,74 55,33 85,53 90,53 95,02 100,43 104,21 80 51,17 53,54 57,15 60,39 64,28 96,58 101,88 106,63 112,33 116,32 90 59,20 61,75 65,65 69,13 73,29 107,57 113,15 118,14 124,12 128,30 100 67,33 70,06 74,22 77,93 82,36 118,50 124,34 129,56 135,81 140,17 41 THẢO LUẬN KẾT QUẢ HỒI QUY Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa - Dấu âm (+): Quan hệ chiều BX1=0,027 - Khi khách hàng đánh giá an toàn XCHL tăng thêm điểm, khả mua lại tăng thêm 0,027 điểm 42 Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa - Dấu âm (+): Quan hệ chiều BX2=0,414 - Khi khách hàng biết thông tin về thương hiệu XCHL tăng thêm điểm, khả mua lại tăng thêm 0,414 điểm - Dấu âm (+): Quan hệ chiều BX4=0,132 - Khi khách hàng đánh giá hài lòng về giá tăng thêm điểm, khả mua lại tăng thêm 0,132 điểm - Dấu âm (+): Quan hệ chiều BX5=0,235 - Khi khách hàng đánh giá hài lòng về thuận tiện mua tăng thêm điểm, khả mua lại tăng thêm 0,235 điểm 43 Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coef) Norusis (1993): Do độ lớn của hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B) phụ thuộc vào đơn vị đo lường của biến, nên tất cả biến độc lập đều có đơn vị đo lường thì hệ số của B so sánh Trong trường hợp biến độc lập khác đơn vị đo lường, sử dụng hệ số Beta Hệ số Beta cho biết tầm quan trọng của biến 44 Xác định tầm quan trọng của biến độc lập theo % (X1) An tồn XCHL (X2) Thơng tin, truyền thông thương hiệu XCHL (X4) Giá XCHL (X5) Thuận tiện mua XCHL Standard Beta 0,199 45 % Thứ tự ảnh hưởng 18,51 0,471 43,81 0,128 0,277 1,075 11,91 25,77 100,00 HÀM Ý QUẢN TRỊ Nâng cao trung thành của khách hàng đối với XCHL - Thực hiện việc quảng bá thông tin, thông tin về thương hiệu XCHL - Mở rộng mạng lưới bán lẻ, địa điểm thuận tiện cho khách hàng mua XCHL - Hoàn thiện tiêu chuẩn an toàn vệ sinh thực phẩm của XCHL - Quan tâm đến chiến lược giá sản phẩm XCHL 46 BÀI TẬP: Mô hình yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của hộ gia đình vùng nông thôn Khung lý thuyết: Biến số Mô tả biến số Y: Biến phụ Thu nhập thuộc hộ/năm (THUNHAP) X1: Nghề nghiệp của chủ hộ (NGHE) bình Nguồn quân Biến giả, nhận giá trị nếu chủ hộ làm việc lĩnh lực phi nông nghiệp, nhận giá trị nếu làm việc nông nghiệp 47 Giả thuyết Park (1992), Mankiw (2003), Scoones (1998), Mincer, J (1974) Scoones (1998) (+) Biến số Mô tả biến số Nguồn Giả thuyết X2: Kinh nghiệm làm việc của chủ hộ (KNGHIEM) Số năm làm việc của chủ hộ Mincer,J (1974) (+) X3: Trình độ học vấn của chủ hộ (HVAN) Thể hiện số năm học của chủ hộ (năm) Mincer,J (1974) (+) X4: Giới tính chủ hộ Biến giả, nhận giá trị Karttunen (2009) (GTINH) nếu nam, nếu nữ (+) Biến giả, nhận giá trị X5: Thành phần dân nếu chủ hộ người Karttunen (2009) tộc của chủ hộ kinh, nếu dân tộc (DTOC) thiểu số (+) 48 Biến số Mô tả biến số Nguồn Giả thuyết Số người sống hộ (không tính số Karttunen (2009) người làm thuê (-) Đo lường tỷ lệ % tổng số người không X7: Tỷ lệ phụ thuộc năm độ tuổi lao Karttunen (2009) (PHUTHUOC) động/tổng số người độ tuổi lao động (-) X6: Quy mô hộ (QMOHO) X8: Quy mô diện tích đất (DTICH) Thể hiện diện tích đất sản xuất của hộ (m2) X9: Số hoạt động tạo thu nhập (DANANG) Số hoạt động tạo thu nhập của hộ 49 Scoones (1998) (+) Reardon cộng (1992) (+) Biến số Mô tả biến số Nguồn Giả thuyết X10: Vay vốn (VAY) Biến giả, nhận giá trị nếu hộ có vay từ định chế chính thức, nếu hộ không vay vốn Scoones (1998) (+) Hàm ước lượng:       Y  b  b1 X  b X  b3 X  b X  b5 X        b X  b X  b8 X  b9 X  b10 X 10  u 50 Trong đó: Y: biến phụ tḥc; X1 ,X10 biến độc lập, U phần dư Dữ liệu: P1-DATA-THUNHAP-EX3 (FILE EXCEL) Yêu cầu: Phân tích hồi quy thực hiện bước kiểm định Gợi ý chính sách cần tập trung 51 ... độc lập gần có quan hệ tuyến tính Độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor, VIF) VIF