KỸTHUẬT KIỂM TRA MỐI QUAN HỆ: PHƢƠNG PHÁP HỒI QUI

Một phần của tài liệu Bài giảng Nghiên cứu Marketing (Trang 86 - 91)

CHƢƠNG 6 PHÂN TÍCH DỮLIỆU ĐỊNH LƢỢNG

6.4. KỸTHUẬT KIỂM TRA MỐI QUAN HỆ: PHƢƠNG PHÁP HỒI QUI

6.4.1. Tổng quan

Việc sử dụng phương pháp hồi qui có thể cho nhà nghiên cứu biết mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Hồi qui là phương pháp sử dụng nhiều để dự báo kết quả trong tương lai. Với phần mềm SPSS, nhà nghiên cứu có thể sử dụng phương pháp hồi qui tuyến tính (ví dụ mối quan hệ giữa các biến dưới dạng y=ax+b hoặc y=ax1+bx2+…)

Cách thực hiện: Analyze >> Regression >> Linear… Sau đó, chọn biến phụ

thuộc (biến bị tác động – Dependent ) và chọn biến độc lập (biến tác động – Independent).

6.4.2. Hồi quy tuyến tính đơn biến

Giả sử chúng ta mong muốn tìm mối tương quan giữa hai biến năm làm việc (biến độc lập) và thu nhập hàng năm (biến phụ thuộc) trên tổng thể, nhà nghiên cứu có thể thực hiện các công việc sau.

a. Vẽ sơ đồ, kiểm tra bằng thị giác mối quan hệ

 Vào Graphs, nhấn Scatter

Chương 6. Phân tích dữ liệu định lượng

86

 Chọn các biến vào ô Y Axis (biến phụ thuộc) và X Axis (biến độc lập), bấm

OK

 Chúng ta có thể xem đường hồi quy lí thuyết của dãy dữ liệu bằng cách click hai lần vào chuột. Sau khi một màn hình mới hiện ra, vào Chart – Option, hội hội thoại tiếp theo sẽ hiện ra –Bấm OK – Hội hội thoại sẽ là:

87

 Bấm Fit Options chọn Linear regression

 Bấm Continue và OK

Rõ ràng trên hình vẽ bên, ta có thể hình dung có mối quan hệ tuyến tính (theo đường thẳng) giữa số năm làm việc và thu nhập/năm. Để kiểm tra một cách chính xác, ta thực hiện thao tác hồi quy.

b. Xác định hàm hồi qui

Chương 6. Phân tích dữ liệu định lượng

88 Vì F=71,115 và p-value=0,000 nên chúng ta có thể khẳng định tồn tại mơ hình hay tồn tại mối quan hệ giữa hai biến năm làm việc và thu nhập trên tổng thể.

89

CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN

1. Đâu là những công việc mà nhà nghiên cứu phải quan tâm khi phân tích dữ liệu định lượng?

2. Nêu những bước mà nhà nghiên cứu phải trải qua khi chuẩn bị dữ liệu? 3. Để giá trị hóa dữ liệu, nhà nghiên cứu phải làm gì?

4. Tại sao nhà nghiên cứu phải hiệu chỉnh dữ liệu trước khi phân tích? Hiệu chỉnh dữ liệu liên quan đến vấn đề gì?

5. Trình bày tóm tắt các kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng cơ bản và vai trị của nó?

Chương 7. Báo cáo kết quả nghiên cứu

90

Một phần của tài liệu Bài giảng Nghiên cứu Marketing (Trang 86 - 91)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(103 trang)