CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU
2.1 PHƯƠNG PHÁP LUẬN
2.1.4 Hồi quy Binary Logistic
2.1.4.1 Mụ hỡnh hồi quy Binary Logistic
Thụng tin chung ta cần thu thập về biến phụ thuộc là một sự kiện nào đú cú xảy ra hay khụng, biến phụ thuộc Y lỳc này cú hai giỏ trị 0 và 1, với 0 là khụng là khụng xảy ra sự kiện ta quan tõm và 1 là cú xảy ra, và tất nhiờn là cả thụng tin về cỏc biến độc lập X
Giả định nghiờn cứu mụ hỡnh hàm Binary Logistic trong trường hợp đơn giản nhất là khi chỉ cú một biến độc lập X. Ta cú mụ hỡnh sau:
B0 + B1X
Hay viết cỏch khỏc: = B0 + B1X (*)
biến độc lập X cú giỏ trị cụ thể là X1
Cú thể suy rộng mụ hỡnh Binary Logistic cho 2 hay nhiều biến độc lập Xk
2.1.4.2 Diễn dịch cỏc hệ số hồi quy của mụ hỡnh Binary Logistic
Đú là: từ cụng thức (*) ta hiểu hệ số ước lượng B1 cho biết khi X1 tăng 1 đơn vị thỡ log của tỷ lệ (P1/1-P1) tăng B1 đơn vị.
Tuy nhiờn nếu ta chỉ quan tõm đến chiều hướng của tỏc động thỡ ta thấy rằng phương trỡnh bờn trỏi của (*) đồng biến với P1 (tức xỏc suất Y=1) nờn nếu hệ số B1 mang dấu dương thỡ tăng X1 sẽ làm tăng khả năng Y nhận giỏ trị 1 trong khi hệ số õm làm giảm khả năng này.
2.1.4.3 Độ phự hợp của mụ hỡnh
Hồi quy Binary Logistic cũng đũi hỏi ta phải đỏnh giỏ độ phự hợp của mụ hỡnh. Đo lường độ phự hợp tổng quỏt của mụ hỡnh Binary Logistic được dựa trờn chỉ tiờu -2LL (viết tắt là -2 log likelihood), thước đo này cú ý nghĩa như SSE (Sum of squares of error) nghĩa là càng nhỏ càng tốt. Quy tắc đỏnh giỏ độ phự hợp căn cứ trờn -2LL ngược với quy tắc dựa trờn hệ số xỏc định mụ hỡnh R2, nghĩa là giỏ trị -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phự hợp cao. Giỏ trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là khụng cú sai số) khi đú mụ hỡnh cú một độ phự hợp hoàn hảo.
2.1.4.4 Kiểm định ý nghĩa của cỏc hệ số
Hồi quy Binary Logistic cũng đũi hỏi kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy khỏc khụng. Trong hồi quy Binary Logistic, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kờ của hệ số hồi quy tổng thể. Cỏch thức sử dụng mức ý nghĩa Sig. cho kiểm định Wald cũng theo quy tắc thụng thường. Wald Chi Square được tớnh như sau:
Wald Chi – Square =
2.1.4.5 Kiểm định độ phự hợp tổng quỏt
Ở hồi qui Binary Logistic, tổ hợp liờn hệ tuyến tớnh của toàn bộ cỏc hệ số trong mụ hỡnh ngoại trừ hằng số cũng được kiểm định xem cú thức sự cú ý nghĩa trong việc giải thớch cho biến phụ thuộc khụng. Với hồi qui Binary Logistic ta dựng kiểm định Chi – bỡnh phương. Căn cứ vào mức ý nghĩa quan sỏt mà SPSS
đưa ra trong bảng Omnibus Test of Model Coefficients để quyết định bỏc bỏ hay chấp nhận H0.
2.1.4.6 Cỏc phương phỏp đưa biến độc lập vào mụ hỡnh hồi qui Binary Logistic
Với phương phỏp hồi qui từng bước (Stepwise), số thống kờ được sử dụng cho cỏc biến được đưa vào và dời ra căn cứ trờn số thống kờ likelihood- ratio (tỷ lệ thớch hợp hay số thống kờ Wald.
Cú thể chọn cỏc phương phỏp thay thế sau:
- Enter: đưa vào bắt buộc, cỏc biến trong khối biến dộc lập được vào trong một bước.
- Forward: conditional là phương phỏp đưa vào dần theo điều kiện. Nú kiểm tra việc loại biến căn cứ trờn xỏc suất của số thống kờ Likelihood-ratio dựa trờn những ước lượng thụng số cú điều kiện.
- Forward: LR là phương phỏp đưa vào dần kiểm tra việc loại biến căn cứ trờn xỏc suất của số thống kờ Likelihood-ratio dựa trờn ước lượng khả năng xảy ra tối da (maximum-likelihood estimates).
- Forward: Wald là phương phỏp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trờn xỏc suất của số thống kờ Wald.
- Backwald: Conditional là phương phỏp loại trừ dần theo điều kiện. Nú kiểm tra việc loại biến căn cứ trờn xỏc suất của số thống kờ Likelihood-ratio dựa trờn những ước lượng thụng số cú điều kiện.
- Backwald: LR là phương phỏp loại trừ dần kiểm tra loại biến căn cứ trờn xỏc suất của số thống kờ Likelihood-ratio dựa trờn những ước lượng khả năng xảy ra tối đa.
- Backwald: Wald là phương phỏp loại trừ dần kiểm tra loại biến căn cứ trờn xỏc suất của số thống kờ Wald.