1 Xem chi tiết bảng hỏi tại phụ lục của luận văn
3.5.4 Hồi quy Binary logistic và kiểm định các giả thiết
Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân (hai biểu hiện 0 và 1) thì không thể phân tích với dạng hồi quy thông thường mà phải sử dụng hồi quy Binary Logistic.
Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được. Khi
biến phụ thuộc ở dạng nhị phân (hai biểu hiện 0 và 1) thì không thể phân tích với dạng hồi quy thông thường mà phải sử dụng hồi quy Binary Logistic. Cách thức tiến hành phân tích hồi quy Binary Logistic với SPSS:
1. Vào menu Analyze => Regression => Binary Logistic
2. Đưa biến phụ thuộc Y dạng nhị phân vào ô dependent, và biến độc lập sang khung Covariate.
3. Chọn phương pháp đưa biến vào (Method) tương tự như hồi quy tuyến tính thông thường. Tuy nhiên điều kiện căn cứ trên số thống kê likelihood-ratio (tỷ lệ thích hợp) hay số thống kê Wald.
- Enter: đưa vào bắt buộc, các biến trong khối biến độc lập được đưa vào trong một bước.
- Forward: Conditional là phương pháp đưa dần vào theo điều kiện. Nó kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những ước lượng thông số có điều kiện.
- Forward: LR là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa (maximum-likelihood estimates).
- Forward: Wald là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Wald.
- Backward Conditional: là phương pháp loại trừ dần the điều kiện. Nó kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những ước lượng thông số có điều kiện.
- Backward LR: là phương pháp loại trừ dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihod-ratio dựa trên ước lượng xá ra tối đa.
- Stepwise: hồi quy từng bước, số thống kê được sử dụng cho các biến được đưa vào và loại ra căn cứ trên số thống kê Likelihood-ratio, hay số thống kê Wald.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Như vậy tác giả đã trình bày phương pháp nghiên cứu của luận văn bao gồm các nội dung như sau: Phương pháp nghiên cứu bằng dữ liệu sơ cấp và thứ cấp; Đề xuất mô hình nghiên cứu, định nghĩa và mã hóa các biến, đưa ra các giả thiết nghiên
cứu; Xây dựng phương pháp chọn mẫu; Xây dựng thang đo; Thiết kế bảng hỏi, Xây dựng phương pháp thu thập số liệu và cuối cùng là trình bày phương pháp phân tích dữ liệu. Đây sẽ là các tiền đề quan trọng trong việc triển khai nghiên cứu và trình bày kết quả nghiên cứu ở chương 4 và đưa ra các khuyến nghị ở chương 5.