CHƢƠNG 2 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.6. PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THỐNG KÊ
Các phép phân tích hồi quy, thống kê cơ bản, tính tốn độ lệch, độ sai số trong nghiên cứu được thực hiện sử dụng phần mềm IBM SPSS Statistics 20 và Microsoft Excel 2016. Các hàm power và hiệu chỉnh phổ đều được xây dựng trên phần mềm Microsoft Excel 2016. Các phép phân tích đều dựa trên 95% phân bố của các chuỗi số. Trong đó một số thơng số được chú ý như sau:
Độ lệch chuẩn (Std.D) cho ta biết về sự biến thiên, từng giá trị quan sát có mối
liên hệ tập trung như thế nào xung quanh giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn càng lớn thì sự biến thiên xung quang giá trị trung bình càng lớn. Cách tính độ lệch chuẩn – Standard deviation (Std.D) như sau:
(4) trong đó: là giá trị trung bình. n số lượng giá trị
Hệ số tương quan Pearson (R): Trong lý thuyết xác suất và thống kê, hệ số tương
quan cho biết độ mạnh của mối tương quan tuyến tính giữa hai biến số ngẫu nhiên. Có thể sử dụng nhiều cơng thức tính hệ số tương quan khác nhau cho những tình huống khác nhau. Hệ số tương quan được biết đến nhiều nhất là hệ số tương quan Pearson được tính bằng cách chia hiệp phương sai (cov) của hai biến với tích độ lệch chuẩn (std.D) của chúng.
(5)
Hệ số xác định (r2) thể hiện quy luật rằng toàn bộ sự biến thiên của biến phụ thuộc được chia làm hai phần: phần biến thiên do hồi quy và phần biến thiên không do hồi quy (còn gọi là phần dư). Hệ số này còn được gọi là tổng các độ lệch bình phương giải thích từ hồi quy (Regression Sum of Squares) và được tính theo cơng thức (6):
(6) trong đó RS là tổng các độ lệch bình phương phần dư (Residual Sum of Squares) và TS là tổng các độ lệch bình phương tồn bộ (Total Sum of Squares).
Giá trị r2 dao động từ 0 đến 1. r2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. r2 càng gần 0 thì mơ hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy.