Chương 4: Các công cụ phân tích dữ liệu cho mô hình thông kê, dự báo
4.1 Phân tích hồi quy và tương quan
Trong nhiều quyết định kinh doanh, cần dự đoán các giá trị không xác định của biến số bằng cách sử dụng các biến số khác có liên quan đến nó và những giá trị được biết đến. Phân tích hồi quy là một kỹ thuật thống kê định lượng mối quan hệ giữa một biến đáp ứng đơn với một hoặc nhiều biến dự đoán. Mối quan hệ này, được gọi là mô hình thống kê, được sử dụng cho mục đích dự đoán. Mặt khác, sự phân tích tương quan xác định sức mạnh của các mối quan hệ và xác định các biến nào có ích trong việc dự đoán biến đáp ứng.
Trong quản lý, nhiều biện pháp đánh giá số có liên quan (hoặc mạnh mẽ hoặc yếu) với nhau. Ví dụ:
Chi phí quảng cáo được cho là ảnh hưởng đến khối lượng bán hàng Giá cổ phiếu của công ty có thể bị ảnh hưởng bởi lợi tức đầu tư
Số giờ đào tạo của nhà điều hành được cho là tác động tích cực đến năng suất Tốc độ vận hành của một máy đóng chai ảnh hưởng đến tỷ lệ từ chối các chai lỗi
lấp đầy.
Phân tích hồi quy và phân tích tương quan là hai phương pháp thống kê nhằm định lượng mối quan hệ giữa các biến này và đo sức mạnh của mối quan hệ này. Mối quan hệ giữa bất kỳ cặp biến nào có nhãn x và y có thể được kiểm tra bằng đồ hoạ bằng cách tạo ra một dải phân tán các giá trị dữ liệu của chúng, như minh họa trong hình sau :
Hình 4.1A
Các lô phân tán minh họa ý tưởng đằng sau hồi quy và phân tích tương quan. Mỗi điểm tán xạ đại diện cho một cặp giá trị dữ liệu từ hai biến ngẫu nhiên, x và y. Mô hình điểm phân tán cho thấy bản chất của mối quan hệ, được biểu diễn bằng đường thẳng, được tính bằng phân tích hồi quy. Mức độ gần gũi của điểm phân tán với đường thẳng là một thước đo sức mạnh của mối quan hệ và được mô tả bằng phân tích tương quan. Để thực hiện hồi quy và phân tích tương quan, dữ liệu cho cả hai biến phải là số.