VI. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN – HỒI QUY 1 Hồi quy đơn giản
3. Phép phân tích Box-Cox Transformation
Phép phân tích Box-cox transformation cho phép tìm kiếm tham số chuyên hóa nhằm tối thiểu hoá tổng bình phương trung bình của một mô hình phù hợp (Lambdal 1).
Để làm phù hợp hoá một mô hình hồi qui đơn giản người ta giả thiết rằng sai khác phương sai trong những nhóm khác nhau là đồng nhất và không liên hệ với các giá trị trung bình. Người ta cũng giả thiết rằng tất cả các loại sai sốđều tuân theo phân phối chuNn. Nếu có sự sai lệch khỏi mô hình hồi qui đơn giản, sẽ là tiện lợi nếu ta có thể chuyển đổi sốliệu nhằm ổn định sai khác phương sai và đơn giản các loại sai số. Chuyển đổi số liệu có thể tuyến tính hoá các mối quan hệ không tuyến tính.
Ví dụ: Nghiên cứu mối quan hệ giữa hàm lượng chất béo và khối lượng cơđùi của một số bệnh nhân bị mắc bệnh máu nhiễm mỡ cho số liệu sau:
Cách làm:
* Khởi động chương trình: chọn relate…..Box – cox transformation
Khi đó sẽ hiển thị hộp thoại cho phép bạn ấn định các giá trị của Y và X
46 Mối liên hệ giữu hàm lượng chất béo và khối lưọng cơđùi được biểu diễn theo phương Mối liên hệ giữu hàm lượng chất béo và khối lưọng cơđùi được biểu diễn theo phương trình:
Boxcox (ham luong chat beo) = -26.9212 + 0.848399*khoi luong co dui Trong đó:
Boxcox (ham luong chat beo) = 1 + (ham luong chat beo^1.30854 - 1) / (1.30854 * 19.5084^0.308537)
- Giá trị P nhỏ hơn 0.01 suy ra có mối liên hệ giữa các giá trị đã được chuyển đổi của hàm lượng chất béo và khối lượng cơđùi có độ tin cậy 99%.